(57)【要約】【課題】生産ロット内のサーマルヘッドの印字濃度制御を経済的に最適化する。【解決手段】サーマルヘッドの生産ロット内の一部のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の各値と印加エネルギの各値での印字による濃度測定を行う第１測定工程と、ロット内の個々のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の前記第１測定工程より少ない各値と印加エネルギの第１測定工程より少ない各値での印字による濃度測定を行う第２測定工程と、第１・第２測定工程で得られたデータから、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、ロット内の個々のサーマルヘッドでの、外部環境下において所望の濃度を得るための印加エネルギは、第１学習工程と第２学習工程の予測結果を重み付け平均した値を採用する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーマルプリンタのサーマルヘッドの印字制御の最適化方法であって、
サーマルヘッドの生産ロット内の一部のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の各値と印加エネルギの各値での印字による濃度測定を行う第１測定工程と、
前記第１測定工程で得られたデータから、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測する第１学習工程と、
ロット内の個々のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の前記第１測定工程より少ない各値と印加エネルギの前記第１測定工程より少ない各値での印字による濃度測定を行う第２測定工程と、
前記第２測定工程で得られたデータから、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測する第２学習工程と、
ロット内の個々のサーマルヘッドでの、外部環境下において所望の濃度を得るための印加エネルギは、第１学習工程と第２学習工程の予測結果を重み付け平均した値を採用する算出工程と、
を有することを特徴とするサーマルヘッドの印字制御の最適化方法。
【請求項２】
前記第１測定工程で使用されるロット内一部のサーマルヘッドは、無作為抽出で選定されたことを特徴とする請求項１記載のサーマルヘッドの印字制御の最適化方法。
【請求項３】
前記第１学習工程あるいは前記第２学習工程における、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を学習するノンパラメトリックな回帰分析は、ディープニューラルネットワーク及びランダムフォレスト回帰及びサポートベクター回帰のうちいずれかを用いることを特徴とする請求項１または請求項２いずれか記載のサーマルヘッドの印字制御の最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
サーマルプリンタに用いられるサーマルヘッドの印字制御の最適化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
サーマルヘッドが、サーマルヘッドに内在する発熱抵抗体に対する電圧印加による加熱処理により、複数の色の色インキ領域のコマの配列を有するカラーリボンのインキを中間媒体（転写フィルム）上に転写（一次転写）して中間転写画像を形成し、前記中間転写画像を被転写体に転写印字する転写プリント方法によるカラーカードプリンタにおいて、一次転写の際、外気温やサーマルヘッドの温度上昇により抵抗体からリボンに与える熱量が変化し、色が濃くなったり、ムラが発生する場合がある。この事態に対応するため、特許文献１や特許文献２には、環境温度により発熱エネルギを補正する技術が記載されており、また、特許文献３には、濃度制御の補正値に環境温度を用いる技術が記載されている。
【０００３】
これらのような従来の方法では、外部環境（環境温度、サーマルヘッド温度、発熱体に与えるエネルギ等）と発色される濃度との間に、特定の関係式が存在すると仮定し、関係式のパラメータを計算によって求めた後に、得られた関係式を持ちいて補正値を算出する、パラメトリック（Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ）な回帰手法が一般的であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８０７５６号公報
【特許文献２】特開２００９−９０４９０号公報
【特許文献３】特開２０１４−１２４７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし実際は、特に顔料式のプリンタにおいては、印加エネルギと出力される濃度は必ずしも線形の関係ではなく、例えば発熱体に与えるエネルギがある値を超えた途端に、ドット形状が急激に変化し濃度が急上昇したり、サーマルヘッドの個体差や取り付け、リボン送りの機体差により濃度が異なる場合がある。そのため、特定の関係式を前提としないノンパラメトリック（Ｎｏｎ−Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ）な回帰手法によって補正値を求めるアプローチが有効であると考えられる。
【０００６】
また、補正用の仕方として、製品全体で、一つの設定を用いる場合と、製品毎に設定する手法の２通りがある。前者は、開発時に設定を決定すれば、全製品に使用できるが、個体差を吸収できない短所がある。後者は、製品の個体差を反映した設定ができるが、生産した製品すべてに対してデータ取得が必要となり、そのために工程内で膨大な数のサンプル出力が必要となり、生産性上コスト大となる短所がある。そこで、製品全数の詳細なデータを使用しないで少ないデータで最適化する方法が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記課題を解決するためになされたもので、請求項１に係る発明は、生産ロット内のサーマルヘッドの印字制御の最適化する方法であって、ロット内の１部のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の各値と印加エネルギの各値での印字による濃度測定を行う第１測定工程と、前記第１測定工程で得られた、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測する第１学習工程と、ロット内の個々のサ
ーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の前記第１測定工程より少ない各値と印加エネルギの前記第１測定工程より少ない各値での印字による濃度測定を行う第２測定工程と前記第２測定工程で得られた、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測する第２学習工程と、個々のサーマルヘッドでの、外部環境下において所望の濃度を得るための印加エネルギは、第１学習工程と第２学習工程の予測結果を重み付け平均した値を採用する算出工程を有することを特徴とするサーマルヘッドの印字制御の最適化方法である。
【０００８】
請求項２に係る発明は、前記第１測定工程で使用されるロット内一部のサーマルヘッドは、無作為抽出で選定されたことを特徴とする請求項１記載のサーマルヘッドの印字制御の最適化方法である。
【０００９】
請求項３に係る発明は、前記第１学習工程あるいは前記第２学習工程における、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を学習するノンパラメトリックな回帰分析は、ディープニューラルネットワーク及びランダムフォレスト回帰及びサポートベクター回帰のうちいずれかを用いることを特徴とする請求項１または請求項２いずれか記載のサーマルヘッドの印字制御の最適化方法である。
【発明の効果】
【００１０】
サーマルヘッドの印加エネルギに対する濃度の非線形な変化を、ノンパラメトリックな回帰手法を用いることにより、補正することができる。また、サーマルヘッドの生産ロット内の中の数機体の詳細な測定データによるノンパラメトリック回帰分析学習と、機体毎の簡易的な測定データによるノンパラメトリック回帰分析学習とを組み合わせることによって、製品のロット内全体の傾向を踏まえつつ、製品単体毎の特徴が反映され、ロット内の全機体の印字濃度制御の最適化が、少ないデータで行える。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る最適化方法に用いられる工程の流れを示すフローチャートである。
【図２】ノンパラメトリック回帰分析を行う学習器の動作の概略を示す図である（ａ）学習段階（ｂ）学習に基づく予測段階。
【図３】第１学習工程の学習器の予測と第２学習工程の学習器の予測の混合による予想の概略説明。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明に係るサーマルヘッドの印字制御の最適化方法を図面を参照して説明すする。図１は、本発明に係るサーマルヘッドの印字制御の最適化方法に用いられる工程を図１に示す。
【００１３】
サーマルヘッドの印字制御の最適化方法は、
１）生産ロット内の一部のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の各値と印加エネルギの各値での印字による濃度測定を行う第１測定工程（Ｓ１）と、
２）前記第１測定工程で得られたデータから、外部環境と印加エネルギと濃度との関係を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測する第１学習工程（Ｓ２）と、
３）生産ロット内の個々のサーマルヘッドにおいて、複数の外部環境条件の前記第１測定工程より少ない各値と印加エネルギの前記第１測定工程より少ない各値での印字による濃度測定を行う第２測定工程（Ｓ３）と、
４）前記第２測定工程で得られたデータから、外部環境と印加エネルギと濃度との関係
を、ノンパラメトリックな回帰分析による学習からもとめ、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測する第２学習工程（Ｓ４）と、
５）個々のサーマルヘッドでの、外部環境下において所望の濃度を得るための印加エネルギは、第１学習工程と第２学習工程の予測結果を重み付け平均した値を採用する算出工程５（Ｓ５）、
とを有している。
【００１４】
以下詳細に説明する。
【００１５】
生産ロット内のサーマルヘッドの機体をすべてそろえる
（第１測定工程（Ｓ１））
生産ロット内の機体の中から、第１測定用のための数台を選定する。選定は無作為抽出で行われることが望ましい。また台数は、製造台数と許容誤差から算出された値を作業負荷に応じて調整する。
【００１６】
サーマルヘッドをサーマルプリンタにセットして、第１測定工程におけるデータ取りのためのサンプル印字と、測定を行う。
【００１７】
印字は、以下条件で行われる。
【００１８】
環境温度は、サーマルプリンタの仕様の範囲内で、数℃刻みの環境で、印字する。たとえば、１０℃から４０℃で５℃刻みの各値でサンプル印字を行う。
【００１９】
サーマルヘッド温度はサンプル印字時の実測値を記録する。
【００２０】
印字サンプルはカラーパネル毎（例えばイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）及びシアン（Ｃ）、Ｋ(黒）、その他色）で作製し、一定の設定濃度のドットパターンを全面印刷で印字する。各設定濃度・各温度条件で１０枚から２０枚を作製する。例えば、設定濃度は、５％から１００％まで５％刻みで作製する。
【００２１】
印字したサンプルについて濃度測定する。券面を細かいエリアに分割し、各エリアの中心点の座標に対して測定を行う。
【００２２】
この時に、濃度を測定する代わりに、サンプル券面全体の拡大画像を取得し、各座標のドットの面積を測定して、前記濃度の代替として使用してもよい。この方式は計算負荷が大きいがドットを直接観察するため、細かい変化を感知できる。ドットの座標もエリア単位でなく印字ラインや抵抗体毎に取得できる。
【００２３】
上記のサンプル製作と測定をもとに、以下のカラムを持つテーブルデータを作成する。ａ）印加エネルギ（（抵抗体の電圧２／抵抗体の抵抗）×パルス長））
ｂ）測定濃度（またはドット面積）
ｃ）環境温度
ｄ）サーマルヘッド温度
ｅ）パネル種類
ｆ）測定点のｘ座標
ｇ）測定点のｙ座
（第１学習工程（Ｓ２））
第１測定工程（Ｓ１）で取得したａ）からｇ）のデータに対して、ノンパラメトリック回帰分析による機械学習を行い、外部環境と印加エネルギと濃度との関係が学習された学習器を製作する。
【００２４】
ａ）からｇ）の量のうち、ａ）印加エネルギを目的変数、ｂ）からｇ）までの量を、説明変数とする。
【００２５】
図２はノンパラメトリック回帰分析を行う学習器の動作の概略を示す図であり、図２（ａ）は学習段階を示す。図２（ｂ）は学習段階を示す。
【００２６】
ノンパラメトリック回帰分析は、例えばディープニューラルネットワークか、ランダムフォレスト回帰か、サポートベクター回帰などを使えばよい。
【００２７】
第１学習工程にて、ノンパラメトリック回帰分析による学習を行った学習器によって、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測することができる
（第２測定工程（Ｓ３））
サーマルヘッドの全機体で、サンプル印字を行い、全機体のデータを測定する。測定量は第１測定工程（Ｓ１）で採取した測定量と同じであるが、それぞれの測定量で各値の数を少なくするのが望ましい。
【００２８】
例えば、
・環境温度：低温、常温、高温の３値。低温、常温、高温の３段階でサンプル印字製作を行う。
・サーマルヘッド温度：サンプル印字時の実測値。
・サンプル印字設定濃度：２５％から１００％までで、２５％刻み。
・サンプル枚数：各条件で１枚。
【００２９】
印字したサンプルについて濃度測定する。券面を細かいエリアに分割し、各エリアの中心点の座標に対して測定を行う。
【００３０】
この時に、濃度を測定する代わりに、サンプル券面全体の拡大画像を取得し、各座標のドットの面積を測定して、前記濃度の代替として使用してもよい。この方式は計算負荷が大きいがドットを直接観察するため、細かい変化を感知できる。ドットの座標もエリア単位でなく印字ラインや抵抗体毎に取得できる。
【００３１】
上記のサンプル製作と測定をもとに、以下のカラムを持つテーブルデータを作成する。ａ）印加エネルギ（（抵抗体の電圧２／抵抗体の抵抗）×パルス長））
ｂ）測定濃度（またはドット面積）
ｃ）環境温度
ｄ）サーマルヘッド温度
ｅ）パネル種類
ｆ）測定点のｘ座標
ｇ）測定点のｙ座標
（第２学習工程（Ｓ４））
第２測定工程（Ｓ３）で取得したａ）からｇ）のデータに対して、ノンパラメトリック回帰分析による機械学習を行い、外部環境と印加エネルギと濃度との関係が学習された学習器を製作する。ａ）からｇ）の量のうち、ａ）印加エネルギを目的変数、ｂ）からｇ）までの量を、説明変数とする。
【００３２】
図２はノンパラメトリック回帰分析を行う学習器の動作の概略を示す図であり、図２（ａ）は学習段階を示す。図２（ｂ）学習に基づく予測段階を示す。
【００３３】
ノンパラメトリック回帰分析は、例えばディープニューラルネットワークか、ランダム
フォレスト回帰か、サポートベクター回帰などの中でいずれかを使えばよい。第２学習工程にて、ノンパラメトリック回帰分析による学習を行った学習器によって、外部環境下において所望の濃度を得るための、印加エネルギを予測することができる
（算出工程（Ｓ５））
図３は第１学習工程の学習器の予測と第２学習工程の学習器の予測の混合による予想の概略説明である。
【００３４】
入力データとして、外部環境の量と所望の濃度を、第１学習工程（Ｓ２）の学習器と、第２学習工程（Ｓ４）の学習器に入力する。
【００３５】
外部環境の量と所望の濃度の入力に応じて第１学習工程（Ｓ２）の学習器が印加エネルギ値である予測値Ａを出力し、また外部環境の量と所望の濃度の入力に応じて第２学習工程（Ｓ４）の学習器が印加エネルギ値である予測値Ｂを出力する。
【００３６】
生産ロット内の個々のサーマルヘッドでの、外部環境下で所望の濃度を得るための印加エネルギは、第１学習工程（Ｓ２）と第２学習工程（Ｓ４）の予測結果を重み付け平均した値を採用する。今重み付けのための係数をαとすると、
Ａ×α＋Ｂ×（１−α）
を所望濃度を得るための印加エネルギ値の最適制御値として採用する。
【００３７】
αの設定値は、詳細データを用いた第１学習工程（Ｓ２）の予測値Ａが優勢になることが望ましいため、少なくとも０．７以上であるべきである。第１学習工程（Ｓ２）のデータ蓄積が十分でない場合とか、第２学習工程（Ｓ４）のサンプル数が少なくしたいなどの事情があった場合等に、その事情を勘案し、αの値を調整する。
【００３８】
算出工程（Ｓ５）で得られた、個々のサーマルヘッドにおいて所望の濃度を得るための、外部環境の量における印加エネルギ値を、プログラムとして、搭載されるサーマルプリンターの基板に実装する。
【００３９】
サーマルヘッドの生産ロット内の中の数機体の詳細な測定データによるノンパラメトリック回帰分析学習と、機体毎の簡易的な測定データによるノンパラメトリック回帰分析学習とを組み合わせることによって、サーマルヘッドの生産ロット内の全機体の印字濃度制御の最適化が、少ないデータで行えるようになった。
【符号の説明】
【００４０】
Ａ・・・予測値
Ｂ・・・予測値
α・・・重み付けのための係数
Ｓ１・・・第１測定工程
Ｓ２・・・第１学習工程
Ｓ３・・・第２測定工程
Ｓ４・・・第２学習工程
Ｓ５・・・算出工程
【図１】
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【図２】
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【図３】
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