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公開番号2025088053
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-11
出願番号2023202487
出願日2023-11-30
発明の名称電子装置、電子システム、ノイズ判断方法、及びプログラム
出願人株式会社リコー
代理人個人,個人
主分類B41J 29/38 20060101AFI20250604BHJP(印刷;線画機;タイプライター;スタンプ)
要約【課題】ノイズが装置の異常に起因しない正常ノイズ又は装置の異常に起因する異常ノイズであるかの判断の精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】本開示は、信号を発生する電装品が設けられた電子装置であって、前記電子装置の動作状態に基づいて、前記電子装置内の信号に含まれているノイズが、前記電子装置の異常に起因しない正常ノイズ又は前記電子装置の異常に起因する異常ノイズである旨を示すノイズの種類を判断するノイズ判断部を有する電子装置である。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
信号を発生する電装品が設けられた電子装置であって、
前記電子装置の動作状態に基づいて、前記電子装置内の信号に含まれているノイズが、前記電子装置の異常に起因しない正常ノイズ又は前記電子装置の異常に起因する異常ノイズである旨を示すノイズの種類を判断するノイズ判断部を有する電子装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記ノイズ判断部は、前記信号及び前記電子装置の動作状態を示すデータを入力データとし、前記信号に含まれているノイズが前記電子装置の異常に起因しない正常ノイズ又は前記電子装置の異常に起因する異常ノイズである旨を示すノイズの種類を推論して出力データとする学習済み機械学習モデルを用い、前記信号及び前記電子装置の動作状態を示すデータに基づいて、前記信号に含まれているノイズの種類を推論することで、当該ノイズの種類を判断する、請求項１に記載の電子装置。
【請求項３】
前記動作状態は、前記電子装置が、ウォーミングアップ状態、待機状態、又は省エネルギー状態である、請求項２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記ウォーミングアップ状態、待機状態、又は省エネルギー状態は、それぞれ異なる複数の状態を含む、請求項３に記載の電子装置。
【請求項５】
前記電子装置は画像形成装置であって、前記動作状態は印刷状態を含む、請求項３に記載の電子装置。
【請求項６】
前記印刷状態は、複数の異なる状態を含む、請求項５に記載の電子装置。
【請求項７】
前記入力データには、前記電装品がＯＮにされているタイミングを示すＯＮタイミングデータ、前記電装品の回路のインピーダンスを示す回路データが含まれ、
前記ノイズ判断部は、更に前記ＯＮタイミングデータ又は前記回路データに基づいて、前記ノイズの種類を推論する、請求項２に記載の電子装置。
【請求項８】
前記電子装置は画像形成装置であって、前記入力データには、印刷中の前記画像形成装置内の通紙位置を示す通紙位置データが含まれ、
前記ノイズ判断部は、更に前記通紙位置データに基づいて、前記ノイズの種類を推論する、請求項７に記載の電子装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の電子装置であって、
前記ノイズ判断部によって異常ノイズであると判断された回数を計数し、所定時間における異常回数が閾値を超えた場合に、前記電子装置に異常が発生していると判断する異常数計数部を有する電子装置。
【請求項１０】
信号を発生する電装品が設けられた電子装置と、機械学習に係る推論を行なう推論サーバとによって構築された電子システムであって、
前記信号及び前記電子装置の動作状態を示すデータを入力データとし、前記信号に含まれているノイズが前記電子装置の異常に起因しない正常ノイズ又は前記電子装置の異常に起因する異常ノイズである旨を示すノイズの種類を推論して出力データとする学習済み機械学習モデルを用い、前記信号及び前記電子装置の動作状態を示すデータに基づいて、前記信号に含まれているノイズの種類を推論することで、当該ノイズの種類を判断するノイズ判断部を有する電子システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、電子装置、電子システム、ノイズ判断方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、電装品の異常の発生がノイズに起因していることが判定された場合、ノイズの発生元の特定を容易にする画像形成装置等の電子装置が提案されている（特許文献１参照）。この場合、電子装置は、ノイズの発生回数が予め決められた閾値を超えた場合に、自装置に異常が発生したと判断して、機器の動作を強制的に停止させている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、装置が待機時やジョブ動作時等の動作状態によって、ノイズが発生する回数が異なるため、所定時間内のノイズの発生回数が閾値を超えた場合であっても、実際には装置に異常が発生していない場合がある。このような場合にも、装置を強制的に停止等させていては、ユーザが困惑してしまう。
【０００４】
本開示内容は上記事情に鑑みてなされたもので、ノイズが装置の異常に起因しない正常ノイズ又は装置の異常に起因する異常ノイズであるかの判断の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明は、信号を発生する電装品が設けられた電子装置であって、前記電子装置の動作状態に基づいて、前記電子装置内の信号に含まれているノイズが、前記電子装置の異常に起因しない正常ノイズ又は前記電子装置の異常に起因する異常ノイズである旨を示すノイズの種類を判断するノイズ判断部を有する電子装置である。
【発明の効果】
【０００６】
以上説明したように本開示内容によれば、ノイズが装置の異常に起因しない正常ノイズ又は装置の異常に起因する異常ノイズであるかの判断の精度を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態に係る通信システムの全体構成図である。
画像形成装置としての複合機の電気的なハードウェア構成図である。
エンジン制御装置の電気的なハードウェア構成図である。
機械学習サーバ、データ管理サーバ、及びユーザ端末の電気的なハードウェア構成図である。
学習フェーズにおける機械学習サーバの機能ブロック図である。
推論フェーズにおける画像形成装置の機能ブロック図である。
画像形成装置の詳細な動作状態を説明した図である。
通信システムの処理を示すシーケンス図である。
学習フェーズにおける処理を示すフローチャートである。
推論フェーズにおける処理を示すフローチャートである。
推論フェーズにおける機械学習サーバ（推論サーバ）の他の機能ブロック図である。
通信システムの処理の他の例１を示すシーケンス図である。
学習フェーズにおける画像形成装置の他の機能ブロック図である。
通信システムの処理の他の例２を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態について説明する。
【０００９】
〔システムの全体構成〕
まずは、図１を用いて、本実施形態に係る通信システムの全体構成を説明する。図１は、実施形態に係る通信システムの全体構成図である。
【００１０】
図１に示すように、本実施形態の通信システム１は、画像形成装置３、機械学習サーバ５、データ管理サーバ７、及びユーザ端末９によって構築されている。画像形成装置３、機械学習サーバ５、データ管理サーバ７、及びユーザ端末９は、インターネット、LAN(Local Area Network)等の通信ネットワーク１００を介して通信することができる。通信ネットワーク１００への接続形態は、無線又は有線のいずれであっても良い。
（【００１１】以降は省略されています）

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