特許ウォッチ

公開番号2025144240
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-02
出願番号2024043924
出願日2024-03-19
発明の名称原稿処理装置、及び原稿処理システム
出願人株式会社リコー
代理人個人,個人
主分類H04N 1/00 20060101AFI20250925BHJP(電気通信技術)
要約【課題】自由度が高い、原稿処理情報と搬送不良発生確率との組合せデータを容易に取得できるようにするとともに、搬送不良発生率の推定の精度を向上させる。
【解決手段】原稿処理装置は、画像形成装置からの指示なしに自律的に給紙搬送動作する自律給紙搬送モードを有する原稿処理装置であって、原稿トレイと、前記原稿トレイから原稿を搬送する搬送手段と、前記原稿の原稿処理情報を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した前記原稿処理情報を入力として、前記原稿が前記搬送手段により搬送されているときに前記原稿の画像を読み取る読取処理を実行したときの搬送不良発生率を推定する推定手段と、前記搬送不良発生率の推定値に応じて、前記原稿を搬送するときの搬送制御量を決定する決定手段と、を有し、前記推定手段は、前記自律給紙搬送モードを使用して動作させたときの、前記原稿処理情報と前記搬送不良発生率の組合せデータに基づいて、前記推定値を推定する。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
画像形成装置からの指示なしに自律的に給紙搬送動作する自律給紙搬送モードを有する原稿処理装置であって、
原稿トレイと、
前記原稿トレイから原稿を搬送する搬送手段と、
前記原稿の原稿処理情報を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した前記原稿処理情報を入力として、前記原稿が前記搬送手段により搬送されているときに前記原稿の画像を読み取る読取処理を実行したときの搬送不良発生率を推定する推定手段と、
前記搬送不良発生率の推定値に応じて、前記原稿を搬送するときの搬送制御量を決定する決定手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記自律給紙搬送モードを使用して動作させたときの、前記原稿処理情報と前記搬送不良発生率の組合せデータに基づいて、前記推定値を推定する、原稿処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記推定手段は、前記取得手段で取得した前記原稿処理情報を入力として、前記読取処理を実施した結果の前記搬送不良発生率の推定値を返す学習モデルを用いて、前記推定値を推定し、
前記学習モデルは、前記自律給紙搬送モードを使用して動作させたときの、前記原稿処理情報と前記搬送不良発生率の組合せデータを教師データとして機械学習した学習モデルである、
請求項１に記載の原稿処理装置。
【請求項３】
前記原稿処理情報は、前記原稿が複数枚、連続的に搬送されている状態において、先行する第１の原稿の後端が前記読取処理による読取を行う読取位置を通過し、後続する第２の原稿の先端が前記読取位置に到達するまでの時間の情報を含む、請求項１又は２に記載の原稿処理装置。
【請求項４】
前記原稿処理情報は、前記搬送手段による原稿の搬送速度、突き当て量、及び突き当て時の突き当て部材の停止有無のうち、少なくとも１つの情報を含む、請求項１又は２に記載の原稿処理装置。
【請求項５】
前記原稿処理情報は、原稿のサイズ、紙種、紙厚、及びサイズ混載有無のうち、少なくとも１つ情報を含む、請求項１又は２に記載の原稿処理装置。
【請求項６】
搬送不良は、原稿先端折れ、原稿の中折れ、及びシワのいずれかを含む、請求項１又は２に記載の原稿処理装置。
【請求項７】
前記原稿の位置を検知する検知手段を有し、
搬送不良は、不給紙、紙詰まり、及び重送のいずれかを含む、
請求項１又は２に記載の原稿処理装置。
【請求項８】
前記原稿処理装置は、
記憶手段と、
前記記憶手段で記憶したデータを外部装置に送信する通信手段と、
を有し、
前記記憶手段は、前記搬送不良発生率の推定値に応じて、前記決定手段による前記原稿を搬送するときの搬送制御量が、決定前の搬送制御量と異なっていることを示す情報を記憶し、
前記通信手段は、前記情報を前記外部装置に送信する、
請求項１又は２に記載の原稿処理装置。
【請求項９】
前記組合せデータは、前記原稿処理装置で取得したデータであること、
或いは、前記学習モデルは、その前記原稿処理装置で取得した前記組合せデータを教師データとして生成した学習モデルであること、
を特徴とする、請求項２に記載の原稿処理装置。
【請求項１０】
画像形成装置と、前記画像形成装置に装着され、前記画像形成装置からの指示なしに自律的に給紙搬送動作する自律給紙搬送モードを備えた原稿処理装置と、を含む原稿処理システムであって、
前記原稿処理装置は、
原稿トレイと、
前記原稿トレイから原稿を搬送する搬送手段と、
前記原稿の原稿処理情報を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した前記原稿処理情報に基づいて推定された、前記原稿が前記搬送手段により搬送されているときに前記原稿の画像を読み取る読取処理を実行した結果の搬送不良発生率の推定値に応じて、前記原稿を搬送するときの搬送制御量を決定する決定手段と、
を有し、
前記画像形成装置は、
前記取得手段で取得した前記原稿処理情報を入力として、前記搬送不良発生率の推定値を推定する推定手段を有し、
前記推定手段は、前記自律給紙搬送モードを使用して動作させたときの、前記原稿処理情報と前記搬送不良発生率との組合せデータに基づいて、前記推定値を推定する、
原稿処理システム。
（【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】
本発明は、原稿処理装置、及び原稿処理システムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
ＭＦＰ（Multifunction Peripheral）に装着されるＡＤＦ（Automatic Document Feeder）等の原稿処理装置において、機械学習を用いた学習モデルを利用して、搬送不良を検出する技術、又は搬送不良が発生しないように搬送パラメータを変更する技術が知られている。
【０００３】
例えば、集音部が集音した動作音の特徴量を、教師あり機械学習法のひとつであるサポートベクターマシンに与え、特徴量を正常搬送、原稿変形、給紙スリップの３クラスのいずれかに分類する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
原稿処理装置では、搬送不良を低減するために、原稿処理情報（例えば、紙厚、読取速度、レジスト停止制御ありなし、片面両面読取設定、生産性優先設定、又は静音設定等の各種調整値）に応じて給紙速度、モータ駆動開始タイミング、突き当て量を決定している。しかし、読取条件の組み合わせは膨大であり、設計段階での検討が不十分な組み合わせが発生する場合がある。そのため、実際には搬送不良が抑えられない場合、又は過剰な給紙速度の低減などによる生産性の低下が発生する場合等がある。
【０００５】
特許文献１に開示された技術のように、機械学習を利用して、原稿を搬送するときの搬送制御量を制御する方法もあるが、従来の技術では、教師データの取得には困難を伴っていた。例えば、従来の技術では、原稿処理情報と搬送不良発生確率との組合せデータを取得する際に、画像形成装置側からの原稿処理情報を、操作パネル等で入力しなければならないため、組合せデータを取得するための作業に、手間と時間を要するという問題がある。
【０００６】
また、従来の技術では、原稿処理情報における自由度が低く、例えば連続的な通紙である原稿の先端と次に来る原稿の後端との間の時間を自由に変更しながら、原稿処理情報と搬送不良発生確率との組合せデータを取得することができないという問題がある。
【０００７】
本発明の一実施形態は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、自由度が高い、原稿処理情報と搬送不良発生確率との組合せデータを容易に取得できるようにするとともに、搬送不良発生率の推定の精度を向上させる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る原稿処理装置は、画像形成装置からの指示なしに自律的に給紙搬送動作する自律給紙搬送モードを有する原稿処理装置であって、原稿トレイと、前記原稿トレイから原稿を搬送する搬送手段と、前記原稿の原稿処理情報を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した前記原稿処理情報を入力として、前記原稿が前記搬送手段により搬送されているときに前記原稿の画像を読み取る読取処理を実行したときの搬送不良発生率を推定する推定手段と、前記搬送不良発生率の推定値に応じて、前記原稿を搬送するときの搬送制御量を決定する決定手段と、を有し、前記推定手段は、前記自律給紙搬送モードを使用して動作させたときの、前記原稿処理情報と前記搬送不良発生率の組合せデータに基づいて、前記推定値を推定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施形態によれば、自由度が高い、原稿処理情報と搬送不良発生確率との組合せデータを容易に取得できるようになるとともに、搬送不良発生率の推定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
一実施形態に係る複写機の概略構成図である。
一実施形態に係る画像形成部の内部構成の一部を示す部分構成図である。
一実施形態に係る作像ユニット３Ｋ、３Ｙ、３Ｍ、３Ｃからなるタンデム部の一部を示す部分拡大図である。
一実施形態に係る複写機のスキャナ及びＡＤＦの斜視図である。
一実施形態に係るＡＤＦの要部構成をスキャナの上部と共に示す拡大構成図である。
一実施形態に係る原稿処理システムの構成例を示す図である。
一実施形態に係る原稿処理システムの機能構成の例を示す図である。
第１の実施形態に係るＡＤＦの処理の例を示すフローチャートである。
一実施形態に係る原稿処理情報と搬送不良発生率の組合せデータの例を示す図である。
一実施形態に係る組合せデータの取得処理の例を示すフローチャートである。
第２の実施形態に係る学習モデルの生成について説明するための図である。
第２の実施形態に係る搬送不良発生率の推定について説明するための図である。
第２の実施形態に係る学習モデルの生成処理の例を示すフローチャートである。
第２の実施形態に係るＡＤＦの処理の例を示すフローチャートである。
第２の実施形態に係る最適な原稿処理情報の決定方法について説明するための図である。
一実施形態に係る原稿処理システムの機能構成の別の一例を示す図（１）である。
一実施形態に係る原稿処理システムの機能構成の別の一例を示す図（２）である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許