(57)【要約】【課題】インクの吐出不良を防止するために適切なタイミングで、印刷ヘッドのメンテナンスを実行できるようにする。【解決手段】インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターＳ１を取得する情報取得部１４１と、インク吐出不良の発生状態に関する事象データＳ２を取得する事象データ取得部１４２と、パラメーターＳ１、及び、事象データＳ２に基づいて作成される学習データセットにより、インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部１５０と、を備える、学習装置１４０。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インクを吐出する印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターを取得する情報取得部と、
前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部と、
前記情報取得部が取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得部が取得した前記事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部と、
を備える、印刷装置。
【請求項２】
前記事象データと前記予測条件とに基づいて、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部を備える、請求項１記載の印刷装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記予測条件に基づき予測される前記インク吐出不良の発生間隔と、前記事象データ取得部が取得した前記事象データとを比較して報酬を決定する報酬値算出部を備え、前記報酬値算出部により決定された報酬に基づいて強化学習を実行する、請求項２記載の印刷装置。
【請求項４】
前記事象データ取得部は、前記印刷ヘッドにおける実際のインク吐出不良の発生に関する前記事象データを取得し、
前記報酬値算出部は、前記予測条件に基づき予測される前記インク吐出不良の発生間隔と、前記事象データが示す実際の吐出不良発生間隔との差に基づいて報酬を決定する、請求項３記載の印刷装置。
【請求項５】
前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、メンテナンス実行タイミングを決定するメンテナンス制御部を備える、請求項２から４のいずれか１項に記載の印刷装置。
【請求項６】
前記印刷ヘッドを備え、
前記メンテナンス制御部は、前記メンテナンス実行タイミングに従って前記印刷ヘッドのメンテナンスを実行する、請求項５記載の印刷装置。
【請求項７】
前記メンテナンス実行タイミングを通知する通知部を備える、請求項５記載の印刷装置。
【請求項８】
前記インクの色毎に複数のノズルを備える前記印刷ヘッドを対象とし、
前記予測部は、ノズル毎または複数のノズルを含むノズル群毎に前記インク吐出不良の発生間隔を予測し、
前記メンテナンス制御部は、前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、前記ノズル毎または前記ノズル群毎の前記メンテナンス実行タイミングを決定する、請求項５記載の印刷装置。
【請求項９】
インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、前記印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターを取得する情報取得部と、
前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部と、
前記情報取得部が取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得部が取得した前記事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部と、
を備える、学習装置。
【請求項１０】
前記情報取得部は、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量、前記印刷装置の使用環境の温度、前記印刷ヘッドのメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報、前記印刷装置の稼働時間に関する稼働時間情報、及び、前記印刷ヘッドで使用されている前記インクに関するインク情報の少なくともいずれかを前記パラメーターとして取得する、請求項９記載の学習装置。
【請求項１１】
前記事象データと前記予測条件とに基づいて、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部を備える、請求項９記載の学習装置。
【請求項１２】
インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、前記印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターを取得する情報取得ステップと、
前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得ステップと、
前記情報取得ステップで取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得ステップで取得した前記事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習ステップと、
を含む、学習方法。
【請求項１３】
インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置に関する処理を行うコンピューターにより実行可能なプログラムであって、
前記コンピューターを、
前記印刷装置のインク吐出不良に影響するパラメーター、及び、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部として機能させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷装置、学習装置、学習方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、プリンターの印刷ヘッドの吐出不良を防ぐために、ノズルからインクを吐出させるフラッシング等のメンテナンス動作を実行することが知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１記載の印刷装置は、設定された時間毎に、印刷ヘッドからインクを排出させる処理やインクを循環させる処理等のメンテナンスを実行する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−８３３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、インクの吐出不良を防止するための印刷ヘッドのメンテナンスを適切なタイミングで実行できるように、インクの吐出不良が発生する間隔を高精度に予測する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記発明の一態様は、インクを吐出する印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターを取得する情報取得部と、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部と、前記情報取得部が取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得部が取得した前記事象データの組合せに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習部と、を備える、印刷装置である。
【０００６】
上記印刷装置において、前記事象データと前記予測条件とに基づいて、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部を備える構成であってもよい。
【０００７】
上記印刷装置において、前記学習部は、前記予測条件に基づき予測される前記インク吐出不良の発生間隔と、前記事象データ取得部が取得した前記事象データとを比較して報酬を決定する報酬値算出部を備え、前記報酬値算出部により決定された報酬に基づいて強化学習を実行する構成であってもよい。
【０００８】
上記印刷装置において、前記事象データ取得部は、前記印刷ヘッドにおける実際のインク吐出不良の発生に関する前記事象データを取得し、前記報酬値算出部は、前記予測条件に基づき予測される前記インク吐出不良の発生間隔と、前記事象データが示す実際の吐出不良発生間隔との差に基づいて報酬を決定する構成であってもよい。
【０００９】
上記印刷装置において、前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、メンテナンス実行タイミングを決定するメンテナンス制御部を備える構成であってもよい。
【００１０】
上記印刷装置において、前記印刷ヘッドを備え、前記メンテナンス制御部は、前記メンテナンス実行タイミングに従って前記印刷ヘッドのメンテナンスを実行する構成であってもよい。
【００１１】
上記印刷装置において、前記メンテナンス実行タイミングを通知する通知部を備える構成であってもよい。
【００１２】
上記印刷装置において、前記インクの色毎に割り当てられた複数のノズルを備える前記印刷ヘッドを対象とし、前記予測部は、ノズル毎または複数のノズルを含むノズル群毎に前記インク吐出不良の発生間隔を予測し、前記メンテナンス制御部は、前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、前記ノズル毎または前記ノズル群毎の前記メンテナンス実行タイミングを決定する構成であってもよい。
【００１３】
上記発明の一態様は、インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、前記印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターを取得する情報取得部と、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部と、前記情報取得部が取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得部が取得した前記事象データの組合せに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習部と、を備える、学習装置である。
【００１４】
上記学習装置において、前記情報取得部は、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量、前記印刷装置の使用環境の温度、前記印刷ヘッドのメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報、前記印刷装置の稼働時間に関する稼働時間情報、及び、前記印刷ヘッドで使用されている前記インクに関するインク情報の少なくともいずれかを前記パラメーターとして取得する構成であってもよい。
【００１５】
また、上記学習装置において、前記事象データと前記予測条件とに基づいて、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部を備える構成であってもよい。
【００１６】
上記発明の一態様は、インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、前記印刷ヘッドのインク吐出不良に影響するパラメーターを取得する情報取得ステップと、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得ステップと、前記情報取得ステップで取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得ステップで取得した前記事象データの組合せに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習ステップと、を含む、学習方法である。
【００１７】
また、上記発明の一態様は、インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置に関する処理を行うコンピューターにより実行可能なプログラムであって、前記コンピューターを、前記印刷装置のインク吐出不良に影響するパラメーター、及び、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データの組合せに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習部として機能させる、プログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１実施形態のプリンターの斜視図。
【図２】印刷ヘッドの平面図。
【図３】プリンターのブロック図。
【図４】プリンターの制御部の機能ブロック図。
【図５】学習装置の動作の概要を示すフローチャート。
【図６】プリンターの動作を示すフローチャート。
【図７】プリンターの動作を示すフローチャート。
【図８】プリンターの動作を示すフローチャート。
【図９】第２実施形態の情報処理システムの概略構成図。
【図１０】プリンターの制御部の機能ブロック図。
【図１１】情報処理システムの動作を示すシーケンス図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための形態を、添付図面を参照して説明する。なお、以下に述べる実施の形態では、本発明の好適な具体例として種々の限定がされているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。
【００２０】
［１．第１実施形態］
［１−１．プリンターの構成］
図１は、プリンター１の構成を示す斜視図である。
プリンター１は、インクを吐出する印刷ヘッド２を備え、用紙６にインクを吐出して画像を形成するインクジェット式記録装置である。用紙６は、記録媒体の一例である。プリンター１は、カット紙である用紙６のほか、ロール紙や連続紙を記録媒体として用いることが可能な構成であってもよい。
プリンター１は、印刷ヘッド２、及び、インクを貯留するインクカートリッジ３を搭載したキャリッジ４と、印刷ヘッド２に対向して配置されたプラテン５と、を備える。
【００２１】
プリンター１は、キャリッジ４を主走査方向Ａに沿って往復移動させるキャリッジ移動機構７と、用紙６を搬送方向Ｂに移動させる搬送機構８と、を備える。用紙６が搬送される搬送方向Ｂは、キャリッジ４の主走査方向Ａと交差する方向であり、副走査方向ということができ、図１の例では直交する。搬送機構８は、例えば、用紙６を挟んで移動させる搬送ローラーと、搬送ローラーを動作させる搬送モーターと、搬送モーターの動力を搬送ローラーに伝達する輪列機構とを備える。
【００２２】
プリンター１は、キャリッジ４の移動により印刷ヘッド２が走査される範囲に、キャップ移動機構１１、及び、ワイパー移動機構１２を備える。より詳細には、キャップ移動機構１１及びワイパー移動機構１２は、印刷ヘッド２の走査範囲の端部のホームポジションＨＰに配置される。ホームポジションＨＰは、印刷ヘッド２の走査範囲において用紙６から外れた位置にある。
キャップ移動機構１１は、例えば、印刷ヘッド２において開口するノズルを覆うキャップ、キャップを印刷ヘッド２に当接する位置と離れた位置とに移動させるリンク機構、及び、リンク機構を駆動してキャップを移動させるアクチュエーター等を備える。ワイパー移動機構１２は、例えば、印刷ヘッド２でノズルが開口する面を拭うワイパー、ワイパーを印刷ヘッド２に接する位置と離れた位置とに移動させるリンク機構、及び、リンク機構を駆動してワイパーを移動させるアクチュエーター等を備える。
【００２３】
ホームポジションＨＰでは、キャップ移動機構１１及びワイパー移動機構１２の動作のほか、クリーニング、ノズルチェック、フラッシング等の各種の印刷ヘッド２のメンテナンスが実行される。
【００２４】
キャリッジ４は、主走査方向に架設されたキャリッジガイド軸９に軸支された状態で取り付けられる。キャリッジ移動機構７は、例えば、キャリッジ４をキャリッジガイド軸９に沿って移動させる無端ベルト、無端ベルトが掛け渡されるプーリー、及び、無端ベルトを正方向及び逆方向に駆動するモーターを備える。
【００２５】
図２は、印刷ヘッド２の平面図であり、ノズルが開口するノズル面２０を示す。
ノズル面２０にはノズル部２１が設けられる。ノズル部２１は、ノズル面２０に開口する複数のノズルで構成され、各ノズルは、ノズル列２２、２３、２４、２５を形成するように開口している。各ノズル列２２、２３、２４、２５は、主走査方向Ａに並んでいる。
【００２６】
プリンター１は、ノズル列２２、２３、２４、２５から、それぞれ異なる色のインクを吐出できる。例えば、ノズル列２２は黒（Ｋ）のインクに割り当てられ、ノズル列２３はイエロー（Ｙ）、ノズル列２４はマゼンタ（Ｍ）、ノズル列２５はシアン（Ｃ）に割り当てられる。
【００２７】
図３は、プリンター１のブロック図である。
プリンター１は、プリンター１の各部を制御する制御部１００を備える。制御部１００は、プログラムを実行するプロセッサー１０１、及び、記憶部１０５を備える。プロセッサー１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイコン等で構成される演算処理装置である。また、プロセッサー１０１は、複数のハードウェアにより構成されてもよいし、単一のプロセッサーで構成されてもよい。また、プロセッサー１０１が、後述する各部の機能を実現するようプログラムされたハードウェアであってもよい。すなわち、プロセッサー１０１は、制御プログラム１０６をハードウェア回路として搭載した構成であってもよい。この場合、例えば、プロセッサー１０１は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）で構成される。
以下の説明では、プロセッサー１０１が制御プログラム１０６を実行することにより、制御部１００の各種の機能を実現する構成例を説明する。
【００２８】
記憶部１０５は、プロセッサー１０１が実行するプログラムや、プロセッサー１０１により処理されるデータを記憶する記憶領域を有する。記憶部１０５は、プロセッサー１０１が実行する制御プログラム１０６、及び、プリンター１の動作に関する各種の設定値を含む設定データ１０７を記憶する。記憶部１０５は、プログラムやデータを不揮発的に記憶する不揮発性記憶領域を有する。また、記憶部１０５は、揮発性記憶領域を備え、プロセッサー１０１が実行するプログラムや処理対象のデータを一時的に記憶するワークエリアを構成してもよい。
【００２９】
プリンター１は、上述した印刷ヘッド２と、印刷ヘッド２を動作させる駆動回路４５とを備える。印刷ヘッド２は、圧電素子２７を有する。圧電素子２７は、キャリッジ４に装着されたインクカートリッジ３にインク流路２６を介して接続され、ノズル部２１にインクを供給するインク流路２８を有する。圧電素子２７は、ノズル部２１を構成するノズル毎に設けられ、各ノズルに接続されるインク流路２８を有する。
【００３０】
駆動回路４５は、制御部１００に接続され、制御部１００の制御に従って、圧電素子２７を動作させる。圧電素子２７は、駆動回路４５から供給されるパルス電流により、インクカートリッジ３から供給されるインクを、インク流路２６を通じてノズル部２１のノズルに圧送し、ノズルからインクを吐出させる。
【００３１】
制御部１００には、例えば、キャリッジ移動機構７、搬送機構８、キャップ移動機構１１、及びワイパー移動機構１２が接続される。キャリッジ移動機構７は制御部１００の制御に従ってキャリッジ４を主走査方向Ａに移動させ、搬送機構８は制御部１００の制御に従って用紙６を搬送する。制御部１００は、キャリッジ移動機構７を制御して印刷ヘッド２を主走査方向Ａに移動させ、駆動回路４５を制御して印刷ヘッド２からインクを吐出させ、搬送機構８を制御して用紙６を搬送させることで、印刷を実行する。
【００３２】
キャップ移動機構１１は、制御部１００の制御に従ってキャップを移動させ、ノズル面２０へのキャップの着脱を行う。ワイパー移動機構１２は、制御部１００の制御に従ってワイパーを移動させる。制御部１００は、キャリッジ移動機構７を制御して印刷ヘッド２をホームポジションＨＰに移動させて、キャップ移動機構１１を制御し、ノズル面２０にキャップを装着させる。印刷を行う場合、制御部１００は、キャップ移動機構１１を制御してキャップをノズル面２０から離脱させ、キャリッジ移動機構７により印刷ヘッド２を移動させる。また、制御部１００は、ノズル面２０のワイピングを行う場合、ワイパー移動機構１２を制御してワイパーを上昇させて、キャリッジ移動機構７により印刷ヘッド２を移動させることで、ノズル面２０を拭う。
【００３３】
制御部１００には、読取装置４３が接続される。読取装置４３は、インクカートリッジ３に取り付けられたＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）３１からデータを読み取る。ＩＣ３１は、データを記憶する記憶領域を有するＩＣチップであり、例えば、接触式のＩＣチップであるが、非接触式のＩＣチップや無線ＩＣタグであってもよい。読取装置４３は、キャリッジ４に装着されたインクカートリッジ３のＩＣ３１からデータを読み取り、読み取ったデータを制御部１００に出力する。読取装置４３は、ＩＣ３１にデータを書き込む機能を有していてもよい。読取装置４３は、ＩＣ３１からデータを読み取り可能なものであればよく、例えば接触式ＩＣリーダー／ライターである。
ＩＣ３１は、インクカートリッジ３のインクの色を示す情報、インクカートリッジ３の生産時期を示す情報、インクカートリッジ３の製造番号、インクカートリッジ３が収容しているインク量を示す情報等を記憶している。また、ＩＣ３１は、読取装置４３によりデータを書き込み可能な記憶領域を有する構成であってもよい。この場合、読取装置４３により、例えば、インクカートリッジ３からインクが初期充填された日時を示す情報が書き込まれる。インクが初期充填された日時は、インクカートリッジ３が開封されてプリンター１にセットされた日時を指す。
【００３４】
また、プリンター１は、攪拌機構４４を備えていてもよい。攪拌機構４４は、インクカートリッジ３から印刷ヘッド２にインクを供給するインク流路２６に設けられ、インク流路２６の内部でインクを攪拌する装置である。攪拌機構４４は、例えば、インク流路２６の一部にループ上にインクが循環する循環路を設け、この循環路でインクを流動させる圧送機構を備える構成とすることができる。攪拌機構４４は、インクに含まれる粒子や固形物の成分の沈降を防止、抑制または解消するため、インク流路２６でインクを攪拌する。
【００３５】
プリンター１は、インターフェイス４１を備える。インターフェイス４１は、プリンター１を制御するホストコンピューターに接続される接続部である。インターフェイス４１は、ホストコンピューターから入力された信号をデコードして入力データを生成し、制御部１００に出力する。インターフェイス４１は、制御部１００から入力されるデータを符号化してホストコンピューターに出力する。インターフェイス４１は、例えば、ケーブルを接続可能なコネクター、及び、コネクターを介して信号を入出力するインターフェイス回路を備える。また、インターフェイス４１は、無線通信インターフェイスであってもよい。この場合、インターフェイス４１は、例えば、アンテナ、ベースバンド回路、符号化／復号化回路等を備える。
【００３６】
プリンター１は、操作パネル４２を備える。操作パネル４２は、プリンター１の電源をオン／オフする電源スイッチや、プリンター１の設定等の各種操作を行うための操作子を備える。また、操作パネル４２は、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）インジケーターを備え、ＬＥＤインジケーターの点灯または点滅により、プリンター１の動作状態に関する通知を行う。
【００３７】
プリンター１は、温度センサー４７を備えてもよい。温度センサー４７は、プリンター１が設置された環境の温度を検出するために設置されるセンサーであり、例えば、サーミスターが用いられる。温度センサー４７は、制御部１００に接続され、制御部１００の制御に従って温度を検出し、検出値を取得する。制御部１００は、プリンター１の設置環境の温度を検出できる。温度センサー４７の設置位置は任意の位置とすることができ、例えば、プロセッサー１０１が実装される基板に温度センサーを搭載してもよいし、ホームポジションＨＰやプラテン５の位置に温度センサーを配置してもよい。また、印刷ヘッド２が搭載する基板に温度センサー４７を実装してもよい。
【００３８】
プリンター１は、検出回路４６を備える。検出回路４６は、制御部１００及び圧電素子２７に接続され、制御部１００の制御に従って、圧電素子２７の振動により圧電素子２７から出力される電気信号を検出する。制御部１００は、検出回路４６を用いて、ノズル部２１の各ノズルの吐出不良の有無を検出できる。
【００３９】
印刷ヘッド２の吐出不良とは、ノズル部２１のノズルの目詰まりを指すが、このほかにノズルから吐出されるインクが用紙６に着弾する着弾位置のずれ、ノズルから吐出されるインク量の許容範囲を超える増大または減少を含んでもよい。吐出不良の原因としては、インクの増粘、インク開口部への異物の付着、ノズル部２１の内部やインク流路２８における気泡の混入、インク流路２６、２８におけるインク成分の沈降等が挙げられる。異物とは、例えば、ノズルの開口部において乾燥したインク、吐出後に用紙６に着弾せずノズル面２０に付着したインク、及び、用紙６から生じた紙粉が挙げられる。例えば、印刷時に印刷ヘッド２から極小サイズのインク液滴を吐出した場合、インク液滴がキャリッジ４の移動によって生じる気流により流されて、ノズル面２０に付着することがある。このため、極小サイズのドットを形成する印刷時にはノズル面２０に異物が付着することがある。インクの増粘とは、ノズルの開口部においてインクの成分が揮発することでインクの粘度が増してしまう現象をいう。
【００４０】
制御部１００は、印刷ヘッド２によりインクを吐出させる場合、駆動回路４５により、対象のノズルに接続された圧電素子２７を選択させ、圧電素子２７に噴射駆動パルスを印加させ、圧電素子２７を動作させる。駆動回路４５が圧電素子２７の駆動期間に１回の噴射駆動パルスを印加すると、インク液滴がノズルから吐出される。この液滴は、用紙６に着弾すると、用紙６に小サイズのドットを形成する。また、駆動回路４５が、圧電素子２７の駆動期間に２回の噴射駆動パルスを印加すると、インク液滴がノズルから２回、吐出される。これらの液滴は、用紙６にほぼ同じ位置に着弾して、用紙６に大サイズのドットを形成する。このように、制御部１００は、ノズル部２１が備えるノズルを個別に選択して、用紙６の所望の位置にドットを形成させることができ、形成されるドットのサイズを制御できる。
【００４１】
さらに、制御部１００は、極小サイズのインク液滴を吐出させるための極小噴射駆動パルスを、駆動回路４５により圧電素子２７に印加させてもよい。この場合、印刷ヘッド２のノズルから、上記インク液滴より小さいインク液滴が吐出され、用紙６に、極小サイズのドットが形成される。
【００４２】
制御部１００は、ノズルの吐出不良を検出する場合、印刷ヘッド２によってインクを吐出させないように、駆動回路４５により検査用駆動パルスを圧電素子２７に印加させる。検査用駆動パルスは、噴射駆動パルス及び極小噴射駆動パルスよりも駆動電圧が低いので、検査用駆動パルスが印加された場合の圧電素子２７の変位量は、噴射駆動パルスが印加された場合に比べて小さい。このため、圧電素子２７は、検査用駆動パルスが印加された場合に、ノズルからインクが吐出されない程度に変位する。
【００４３】
圧電素子２７がパルスの印加により変位した場合、圧電素子２７に電気的に接続されたラインには、圧電素子２７の残留振動によって逆起電力を生じる。
詳細には、圧電素子２７が変位するとノズル部２１のインクに圧力が加わり、インクに圧力振動が生じる。このインクの圧力振動は、圧電素子２７に減衰振動、あるいは残留振動を生じさせ、圧電素子２７に残留振動に基づく逆起電力が生じる。圧電素子２７の残留振動の状態は、ノズル部２１のノズルの状態により変化する。具体的には、ノズルの詰まり、ノズルにおけるインクの増粘、インク流路２８及びノズルにおける気泡混入等が発生すると、圧電素子２７の残留振動の振幅、周期、位相等が変化する。これにより、圧電素子２７が生じる逆起電力の波形の振幅、周期、位相等を解析することにより、ノズルの状態を判定できる。
【００４４】
検出回路４６は、圧電素子２７に生じた逆起電力の波形を検出し、検出結果を制御部１００に出力する。制御部１００は、検出回路４６の検出結果を解析することにより、ノズルの吐出不良の発生状態を検出、あるいは判定できる。
【００４５】
制御部１００は、駆動回路４５が圧電素子２７に噴射パルスを印加した場合に、検出回路４６によって圧電素子２７の逆起電力を検出し、ノズルの吐出不良の状態を検出、判定することができる。このため、制御部１００は、ノズル部２１においてインクを吐出したノズルと、インクを吐出していないノズルとのいずれについても、吐出不良の発生を検出できる。
【００４６】
［１−２．プリンターの制御部の構成］
図４は、制御部１００の機能ブロック図である。
図４に示す各構成部は、プロセッサー１０１が制御プログラム１０６を実行することにより実現される機能部と、プロセッサー１０１の制御により記憶部１０５の記憶領域を使用して形成される記憶部とを含む。
【００４７】
制御部１００は、印刷制御部１１１、インク消費量計算部１１２、稼働時間管理部１１３、入力検出部１１４、センサー制御部１１５、インク情報取得部１１６、通知部１１７、メンテナンス制御部１１８、及び、吐出不良判定部１１９を備える。また、制御部１００は、学習装置１４０を備える。これらの各部は、上述したように、例えば、プロセッサー１０１が制御プログラム１０６を実行することによって、ソフトウェアとハードウェアとの協働により実現される。
【００４８】
制御部１００は、インク消費量記憶部１２１、稼働時間情報記憶部１２２、インク情報記憶部１２３、及び、メンテナンス情報記憶部１２４を備える。これらは、プロセッサー１０１の処理により、記憶部１０５の記憶領域に形成される仮想的な記憶装置である。
【００４９】
学習装置１４０は、印刷ヘッド２のインク吐出不良に影響するパラメーターＳ１をプリンター１の各部から取得する情報取得部１４１と、インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部１４２とを備える。学習装置１４０は、パラメーターＳ１と事象データＳ２の組合せに基づいて作成される学習データセットに従って、インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を学習する学習部１５０を備える。
【００５０】
情報取得部１４１は、印刷ヘッド２で使用されるインクの色、インク吐出不良の発生間隔における各色のインクの消費量、プリンター１の使用環境の温度、印刷ヘッド２のメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報、プリンター１の稼働時間に関する稼働時間情報、および、印刷ヘッド２で使用されているインクに関するインク情報の少なくともいずれかをパラメーターＳ１として取得する。
【００５１】
学習装置１４０は、事象データ取得部１４２が取得した事象データと、学習部１５０が学習した予測条件とに基づいて、インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部１４３を備える。
【００５２】
印刷制御部１１１は、駆動回路４５、キャリッジ移動機構７、及び、搬送機構８を制御して、用紙６に印刷を実行する。印刷制御部１１１は、印刷ヘッド２からインクを吐出させた場合、吐出させた色毎のインク量を、インク消費量としてインク消費量記憶部１２１に記憶させる。印刷制御部１１１は、例えば、駆動回路４５から出力した噴射駆動パルスの数からインク消費量を算出する。
【００５３】
インク消費量記憶部１２１は、インクの色毎に、印刷ヘッド２により吐出されたインクの量を記憶する。インク消費量記憶部１２１は、印刷ヘッド２が極小サイズのインク液滴を吐出した回数を記憶してもよい。この場合、印刷制御部１１１は、極小噴射駆動パルスの数を、噴射駆動パルスの数とは別にインク消費量記憶部１２１に記憶させてもよい。
【００５４】
インク消費量計算部１１２は、インク消費量記憶部１２１が記憶するインク色毎のインク消費量に基づき、指定された期間におけるインク消費量を算出する。インク消費量計算部１１２は、例えば、予め設定された周期で、インク消費量を前回算出した時点以後のインク消費量を算出する。この場合、インク消費量計算部１１２は、設定された期間毎に、設定された期間内におけるインク消費量を算出する。
【００５５】
稼働時間管理部１１３は、設定された時間毎にプリンター１の稼働状態を監視し、プリンター１が稼働している場合に稼働時間をカウントする。稼働時間管理部１１３は、プリンター１の稼働時間を稼働時間情報記憶部１２２に記憶させ、稼働時間情報記憶部１２２が稼働時間を記憶している場合には、記憶された稼働時間を加算する。稼働時間管理部１１３は、現在時刻を計時するＲＴＣ（Ｒｅａｌ  Ｔｉｍｅ  Ｃｌｏｃｋ）機能を実行可能な構成であってもよく、プリンター１の稼働状態が変化した時刻を稼働時間情報記憶部１２２に記憶させてもよい。
【００５６】
入力検出部１１４は、インターフェイス４１や操作パネル４２による入力を検出する。例えば、入力検出部１１４は、操作パネル４２の操作によって印刷ヘッド２のクリーニングを指示する入力が行われた場合に、この入力を検出する。
センサー制御部１１５は、温度センサー４７による検出を行う。
【００５７】
インク情報取得部１１６は、読取装置４３によって、ＩＣ３１に記録された情報を読み取り、読み取った情報をインク情報記憶部１２３に記憶させる。インク情報記憶部１２３は、インク情報取得部１１６によりＩＣ３１から読み取られた情報を記憶する。インク情報記憶部１２３が記憶する情報は、例えば、インクカートリッジ３のインクの色を示す情報、インクカートリッジ３の生産時期を示す情報、インクカートリッジ３の製造番号、インクカートリッジ３が収容しているインク量を示す情報、インクが初期充填された日時を示す情報等である。インク情報記憶部１２３は、例えば、インクカートリッジ３の製造番号に対応づけて、その他の各情報を記憶する。また、インク情報取得部１１６は、キャリッジ４に装着されたインクカートリッジ３のうち、キャリッジ４から取り外されたインクカートリッジ３に関する情報を、インク情報記憶部１２３から削除してもよい。
【００５８】
吐出不良判定部１１９は、印刷ヘッド２の吐出不良の有無を判定する。吐出不良判定部１１９は、駆動回路４５及び検出回路４６を利用して自動的に吐出不良を検出および判定する自律判定機能、及び、プリンター１のユーザーの入力に基づき吐出不良を検出および判定する手動判定機能のうち、少なくともいずれかを実行する。
【００５９】
自律判定機能を実行する場合、吐出不良判定部１１９は、駆動回路４５によって圧電素子２７に検査用駆動パルスを印加させ、検出回路４６により圧電素子２７の逆起電力を検出することにより、ノズル毎に吐出不良の有無を判定する。また、吐出不良判定部１１９は、用紙６に対する印刷を行う場合に吐出不良の有無を判定してもよい。この場合、吐出不良判定部１１９は、印刷制御部１１１の制御に基づき駆動回路４５が圧電素子２７に噴射駆動パルスまたは極小噴射駆動パルスを印加した場合に、検出回路４６により圧電素子２７の逆起電力を検出し、吐出不良の有無を判定する。
【００６０】
また、吐出不良判定部１１９は、自律判定機能として、ホームポジションＨＰにおいてノズル部２１からインクを吐出することで、吐出不良の有無を判定してもよい。この場合、吐出不良判定部１１９は、ノズル部２１のノズルから１または複数のノズルを選択し、選択したノズルに接続された圧電素子２７に、駆動回路４５により噴射駆動パルスを印加させる。吐出不良判定部１１９は、キャップ移動機構１１のキャップにおける静電容量の変化を検出することにより、ノズルからインクがキャップに着弾したことを検出する。ここで、キャップにおける静電容量の変化がない場合、インクが着弾していない可能性が高く、吐出不良の可能性がある。また、キャップにおける静電容量の変化が予想される変化より小さい場合、ノズルから吐出されたインクの量が少なく、吐出不良の可能性がある。この動作をノズル部２１の全てのノズル、または一部のノズルに対して実行することで、吐出不良判定部１１９は、ノズルの吐出不良の有無を判定できる。
【００６１】
自律判定機能の別の態様として、カメラを利用する方法が挙げられる。この方法は、プリンター１が、印刷ヘッド２にカメラを搭載した構成である場合に実行可能である。この構成では、例えば、カメラの撮像画像を制御部１００が取得可能である。
この態様では、吐出不良判定部１１９は、印刷制御部１１１によってノズルチェック用のパターンを用紙６に印刷させ、用紙６に印刷されたパターンをカメラにより撮像する。吐出不良判定部１１９は、カメラの撮像画像からパターンを検出し、パターンの形状や線の太さ等を基準データと比較することにより、印刷されていない箇所、インク色が過度に薄い箇所、過剰なインクが付着した箇所等の印刷不良箇所の有無を判定する。
【００６２】
手動判定機能を実行する場合、吐出不良判定部１１９は、印刷制御部１１１によってノズルチェック用のパターンを用紙６に印刷させる。ユーザーは、用紙６に印刷されたパターンを見て、パターンに、印刷されていない箇所、インク色が過度に薄い箇所、過剰なインクが付着した箇所等の印刷不良箇所がないかを目視で確認する。ユーザーは印刷不良箇所の有無を操作パネル４２の操作により入力する。ここで、ユーザーに、印刷不良箇所の有無をインクの色毎に入力するよう求めてもよい。ユーザーが操作パネル４２の操作により入力した内容は、吐出不良判定部１１９により取得される。
【００６３】
メンテナンス制御部１１８は、予測部１４３が予測した吐出不良の発生間隔に基づいて、メンテナンス実行タイミングを決定する。メンテナンス制御部１１８が決定するメンテナンス実行タイミングは、印刷ヘッド２のインク吐出不良を防止、抑制、解消または軽減する効果がある。
【００６４】
通知部１１７は、メンテナンス制御部１１８が決定したメンテナンスの実行タイミングを通知する。通知部１１７は、例えば、操作パネル４２のＬＥＤインジケーターを点滅させる。また、通知部１１７は、インターフェイス４１に接続されたホストコンピューターに、メンテナンスのタイミングを通知する処理や、メンテナンスのタイミングを用紙６に印刷する処理により、通知を行ってもよい。
【００６５】
メンテナンス制御部１１８は、メンテナンス実行タイミングに従って、印刷ヘッド２のメンテナンスを実行する。印刷ヘッド２のメンテナンスは、複数の種類の動作を含む。具体的には、フラッシング、クリーニング、及びワイピングを含む。フラッシングは、キャリッジ４をホームポジションＨＰに移動させた状態で、ノズル部２１の各ノズルからインクを吐出する動作である。フラッシングは、ノズルの開口部に貯留したインクを排出することにより、増粘したインクを除去する効果がある。クリーニングは、キャップ移動機構１１によりノズル面２０にキャップを装着し、キャップ移動機構１１によりノズルからインクを吸引する動作である。クリーニングは、ノズルに強制的にインクを流通させることで、ノズルから異物や気泡を除去する効果が期待できる。また、増粘したインクを除去できる。ワイピングは、ワイパー移動機構１２によってノズル面２０を拭う動作であり、ノズル面２０の異物を除去し、ノズルの開口部のメニスカスを整える効果がある。
【００６６】
メンテナンス制御部１１８は、プリンター１の各部を制御してフラッシング、クリーニング、及びワイピングの少なくともいずれかを実行する。メンテナンス制御部１１８は、実行したメンテナンスの種類と、メンテナンスを実行した時刻またはタイミングを示す情報とをメンテナンス情報記憶部１２４に記憶させる。メンテナンス情報記憶部１２４は、メンテナンス制御部１１８から入力される情報を、メンテナンス制御部１１８が実行したメンテナンスの履歴を示すメンテナンス情報として、記憶する。
【００６７】
［１−３．学習装置］
ここで、学習装置１４０の概要を説明する。
図５は、学習装置１４０の動作の概要を示すフローチャートである。学習装置１４０は、情報取得ステップ（ステップＳＴ１）を実行し、情報取得部１４１により、プリンター１の各部からパラメーターＳ１を取得する。
【００６８】
パラメーターＳ１は、印刷ヘッド２のインク吐出不良に影響するパラメーターである。パラメーターＳ１は、印刷ヘッド２で使用されるインクの色、インク吐出不良の発生間隔における各色のインクの消費量、プリンター１の使用環境の温度、印刷ヘッド２のメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報、プリンター１の稼働時間に関する稼働時間情報、および、印刷ヘッド２で使用されているインクに関するインク情報の少なくともいずれかを含む。
【００６９】
印刷ヘッド２で使用されるインクの色、及び、印刷ヘッド２で使用されているインクに関するインク情報は、インク情報記憶部１２３が記憶するインク情報に含まれる。インク吐出不良の発生間隔における各色のインクの消費量は、インク消費量計算部１１２により算出されたインク消費量に含まれる。プリンター１の使用環境の温度は、センサー制御部１１５が検出した温度センサー４７の検出値である。印刷ヘッド２のメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報は、メンテナンス情報記憶部１２４が記憶するメンテナンス情報である。プリンター１の稼働時間に関する稼働時間情報は、稼働時間情報記憶部１２２が記憶する稼働時間である。また、パラメーターＳ１は、入力検出部１１４が検出した入力に関するデータを含んでもよい。
情報取得部１４１は、インク情報をインク情報取得部１１６から取得してもよい。また、メンテナンス情報をメンテナンス制御部１１８から取得してもよい。
【００７０】
学習装置１４０は、事象データ取得ステップ（ステップＳＴ２）を実行し、事象データ取得部１４２により、事象データＳ２を取得する。事象データＳ２は、インク吐出不良の発生状態に関するデータであり、吐出不良判定部１１９の判定結果を示すデータである。例えば、事象データＳ２は、吐出不良の有無を示すデータや、吐出不良が発生した時刻を示すデータを含む。
事象データ取得部１４２は、吐出不良判定部１１９から判定結果を取得する。
なお、吐出不良判定部１１９が、判定結果を事象データＳ２として記憶部１０５に記憶させ、事象データ取得部１４２が、記憶部１０５に記憶された事象データＳ２を取得する構成としてもよい。
【００７１】
学習装置１４０は、学習部１５０により学習ステップ（ステップＳＴ３）を実行し、パラメーターＳ１と事象データＳ２との組合せに基づいて作成される学習データセットに従って、インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を学習する。
【００７２】
学習装置１４０は、予測ステップ（ステップＳＴ４）を実行し、事象データ取得部１４２が取得した事象データと、学習部１５０が学習した予測条件とに基づいて、予測部１４３によってインク吐出不良の発生間隔を予測する。
【００７３】
学習装置１４０は、ステップＳＴ１〜ＳＴ４の動作を、プリンター１の電源がオンである間、繰り返し実行する。
【００７４】
学習部１５０が使用する学習アルゴリズムは特に制限されず、本実施形態では、強化学習を採用した例を説明する。強化学習の代表的な手法として、ＴＤ学習やＱ学習が挙げられる。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式（行動価値テーブル）は式１で表される。
【００７５】
【数１】
2020049817.tif 000003
【００７６】
式１において、ｓｔは時刻ｔにおける環境を表し、ａｔは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａｔにより、環境はｓｔ＋１に変わる。ｒｔ＋１はその環境の変化によってもらえる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。学習部１５０にＱ学習を適用した場合、行動ａｔは、印刷ヘッド２のインクの吐出不良が発生する周期、すなわち、吐出不良発生間隔に相当する。
【００７７】
報酬値算出部１５１は、予測部１４３によって決定された吐出不良の発生間隔と、事象データＳ２から求められる実際の吐出不良の発生タイミングとに基づいて報酬を計算する。関数更新部１５２は、情報取得部１４１により取得されたパラメーターＳ１、及び、報酬値算出部１５１が算出した報酬に基づいて、吐出不良の発生間隔を計算するための関数を更新する。例えばＱ学習の場合、式１で表される行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を、行動ａｔである吐出不良の発生間隔を変更するための関数として用いる。
【００７８】
［１−４．プリンターの動作］
続いて、プリンター１の動作を説明する。
図６は、プリンター１の動作を示すフローチャートである。
プリンター１が起動すると（ステップＳＴ１１）、制御部１００は、キャリッジ４に装着されたインクカートリッジ３が交換されたか否かを判定する（ステップＳＴ１２）。制御部１００は、例えば、読取装置４３によりＩＣ３１から情報を読み取り、読み取った情報と、インク情報記憶部１２３が記憶するインク情報とを比較することで、インクカートリッジ３の交換の有無を判定する。
【００７９】
インクカートリッジ３が交換されたと判定した場合（ステップＳＴ１２；ＹＥＳ）、制御部１００は、インク情報記憶部１２３が記憶するインク情報を、読取装置４３によってＩＣ３１から新たに読み取った情報に更新する（ステップＳＴ１３）。その後、制御部１００は、ステップＳＴ１４に移行する。
インクカートリッジ３が交換されていないと判定した場合（ステップＳＴ１２；ＮＯ）、制御部１００はステップＳＴ１３の動作を行わずにステップＳＴ１４に移行する。
【００８０】
ステップＳＴ１４で、制御部１００は、用紙６への印刷を実行するか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。印刷を実行する場合（ステップＳＴ１４；ＹＥＳ）、印刷制御部１１１は、印刷を実行する（ステップＳＴ１５）。さらに、印刷制御部１１１は、印刷に伴うインクの消費に応じて、インク消費量記憶部１２１が記憶するインク消費量を更新する（ステップＳＴ１６）。ステップＳＴ１６で、印刷制御部１１１は、インク消費量記憶部１２１に、インクの色毎のインク消費量を記憶させる。また、稼働時間情報記憶部１２２が極小サイズのインク液滴を吐出した回数を記憶する場合、印刷制御部１１１は、ステップＳＴ１６で極小サイズのインク液滴の吐出回数を更新する。その後、制御部１００はステップＳＴ１７に移行する。
印刷を行わない場合（ステップＳＴ１４；ＮＯ）、制御部１００はステップＳＴ１５−ＳＴ１６の動作を行わずにステップＳＴ１７に移行する。
【００８１】
ステップＳＴ１７で、制御部１００は、メンテナンス制御部１１８によるメンテナンスを実行するタイミングか否かを判定する（ステップＳＴ１７）。メンテナンスを実行するタイミングである場合（ステップＳＴ１７；ＹＥＳ）、制御部１００は、吐出不良判定部１１９により吐出不良の判定を行う（ステップＳＴ１８）。ステップＳＴ１８で、吐出不良判定部１１９は、例えば、上述した自律判定機能や手動判定機能により、印刷ヘッド２が備える各ノズルの吐出不良を判定する。
【００８２】
吐出不良判定部１１９は、ステップＳＴ１８の各ノズルの判定結果に基づいて、印刷ヘッド２の吐出不良の有無を判定し（ステップＳＴ１９）、印刷ヘッド２の吐出不良が発生した場合に肯定判定する。ステップＳＴ１９では、ステップＳＴ１８で予め設定された閾値を超える数のノズルが吐出不良と判定された場合に、肯定判定される。例えば、閾値が「０」に設定されている場合、ステップＳＴ１８で吐出不良と判定されたノズルが１以上あれば、ステップＳＴ１９で肯定判定される。閾値は任意に設定可能であり、プリンター１の仕様に応じて適宜決定すればよい。
【００８３】
また、吐出不良判定部１１９は、ステップＳＴ１９で、インクの色ごとに吐出不良の有無を判定してもよい。この場合、ステップＳＴ１８の各ノズルの判定結果に基づき、インクの色毎に、吐出不良の有無が判定される。ここで、印刷ヘッド２の吐出不良を判定する閾値は、インクの色毎に設定されてもよいし、各インク色で共通の閾値を用いてもよい。
【００８４】
インクジェット式カラープリンターで使用されるインクの色としては、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの４色のほか、いわゆる特色インクがある。特色インクとして使用される白色インクは、白色顔料を含むものが多く、顔料が沈降しやすいという特性がある。このため、印刷ヘッド２のノズルのうち、白色インクを吐出するノズルには吐出不良が発生しやすい。また、白色インクの用途から、他の色よりも、吐出不良が印刷品位に影響を与えにくい。従って、吐出不良判定部１１９が、白色インクを吐出するノズルの吐出不良については、他の色よりも大きい閾値を用いて判定を行う構成とすることができる。
【００８５】
さらに、吐出不良判定部１１９は、ステップＳＴ１９において、ステップＳＴ１８で吐出不良と判定されたノズルの配置に基づく判定を行ってもよい。例えば、吐出不良判定部１１９は、ステップＳＴ１８で吐出不良と判定されたノズルが連続して並んでいる場合に、印刷ヘッド２の吐出不良が発生したと判定してもよい。この場合、吐出不良判定部１１９は、吐出不良と判定されたノズルが連続して並ぶ数について、閾値を適用してもよい。さらにまた、特定のインク色について、ノズルが連続して並ぶことを吐出不良の判定の基準としてもよく、インク色毎に異なる閾値を適用してもよい。
【００８６】
一例として、吐出不良判定部１１９は、ステップＳＴ１８で吐出不良と判定されたノズルのうち、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのインクを吐出するノズルの数が第１閾値を超えた場合に、印刷ヘッド２の吐出不良が発生したと判定する。また、ステップＳＴ１８で吐出不良と判定されたノズルのうち、白色インクを吐出するノズルの位置が連続していて、かつ、第２閾値を超える数のノズルが連続して並ぶ場合に、印刷ヘッド２の吐出不良が発生したと判定する。
【００８７】
印刷ヘッド２の吐出不良が発生した場合（ステップＳＴ１９；ＹＥＳ）、吐出不良判定部１１９は、吐出不良が発生したノズルの数およびインク色を特定し（ステップＳＴ２０）、事象データＳ２を出力する（ステップＳＴ２１）。吐出不良判定部１１９が出力する事象データＳ２は、事象データ取得部１４２により取得される。その後、制御部１００はステップＳＴ２２に移行する。
印刷ヘッド２の吐出不良が発生していないと判定した場合（ステップＳＴ１９；ＮＯ）、制御部１００は、ステップＳＴ２０−ＳＴ２１の動作を行わずにステップＳＴ２２に移行する。
【００８８】
ステップＳＴ２２では、メンテナンス制御部１１８が、フラッシングやクリーニング等、設定されたメンテナンスを実行する（ステップＳＴ２２）。
メンテナンスの実行後、制御部１００は、プリンター１の電源がオフにされるか否かを判定する（ステップＳＴ２３）。例えば、入力検出部１１４が、操作パネル４２の電源スイッチの操作を検出した場合、制御部１００は、プリンター１の電源をオフにすると判定する（ステップＳＴ２３；ＹＥＳ）。この場合、制御部１００は、プリンター１を停止させるための停止シーケンスを実行し（ステップＳＴ２５）、プリンター１の電源をオフにする。
【００８９】
プリンター１の電源をオフにしない場合（ステップＳＴ２３；ＮＯ）、制御部１００は、稼働時間情報記憶部１２２に記憶された稼働時間を、稼働時間管理部１１３により更新させ（ステップＳＴ２４）、ステップＳＴ１２に戻る。
【００９０】
また、制御部１００は、メンテナンス制御部１１８によるメンテナンスを実行するタイミングでないと判定した場合（ステップＳＴ１７；ＮＯ）、ステップＳＴ１８−ＳＴ２２の動作を実行せず、ステップＳＴ２３に移行する。
【００９１】
図７は、プリンター１の動作を示すフローチャートであり、特に、学習装置１４０の学習に関する動作を示す。
学習装置１４０は、強化学習の初期値として、印刷ヘッド２の吐出不良の発生間隔を任意に、すなわちランダムに選択する（ステップＳＴ４１）。
ここで、制御部１００がプリンター１を制御して動作させる（ステップＳＴ４２）。ステップＳＴ４２の動作は、例えば図６に示した動作である。ステップＳＴ４２では、図６を参照して説明したように、インク情報、インク消費量、稼働時間等のパラメーターＳ１、及び、事象データＳ２が更新または出力される。
【００９２】
学習装置１４０は、情報取得部１４１によって、ステップＳＴ４２で実行されたプリンター１の動作状態を示すパラメーターＳ１を取得する（ステップＳＴ４３）。さらに、事象データ取得部１４２によって事象データＳ２を取得する（ステップＳＴ４４）。情報取得部１４１が取得するパラメーターＳ１は、学習部１５０が学習する変数となる。また、パラメーターＳ１と事象データＳ２の組み合わせは、学習部１５０が強化学習を行うための学習データセットに相当する。
【００９３】
事象データ取得部１４２は、吐出不良発生間隔の予測値を取得する（ステップＳＴ４５）。ステップＳＴ４５で取得される予測値は、初期値である場合は任意に選択された値であり、初期値でない場合は後述するステップＳＴ５０で算出された予測値である。
なお、ステップＳＴ４４とステップＳＴ４５の処理は逆の順序で実行してもよい。
【００９４】
事象データ取得部１４２は、ステップＳＴ４４で取得した事象データＳ２と、ステップＳＴ４５で取得した予測値とを比較し、値の差の割合が規定範囲αの中に収まっているか否かを判別する（ステップＳＴ４６）。値の差は、事象データＳ２が示す実際の吐出不良発生間隔と、吐出不良発生間隔の予測値である「予測吐出不良発生間隔」との差の絶対値であり、下記式（２）の左辺である。事象データ取得部１４２は、ステップＳＴ４６で、下記式（２）が成立するか否かを判定する。
【００９５】
【数２】
2020049817.tif 000004
【００９６】
上記式（２）が成立する場合（ステップＳＴ４６；ＹＥＳ）、報酬値算出部１５１は、報酬を増やす（ステップＳＴ４７）。一方、上記式（２）が成立しない場合（ステップＳＴ４６；ＮＯ）、報酬値算出部１５１は、報酬を減らす（ステップＳＴ４８）。
報酬値算出部１５１が報酬を算出する具体的な方法は特に制限されず、式（２）が成立する場合の報酬が、式（２）が成立しない場合の報酬より大きければよい。例えば、ステップＳＴ４７では規定の報酬に所定値を加算し、ステップＳＴ４８では規定の報酬から規定値を減算する方法を採用してもよい。また、ステップＳＴ４７、ＳＴ４８において、それぞれ異なる方法で報酬を算出してもよい。また、報酬値算出部１５１が複数の設定値を有し、ステップＳＴ４７では大きい設定値が報酬とされ、ステップＳＴ４８では小さい設定値が報酬とされる方法を採用してもよい。
【００９７】
続いて、関数更新部１５２が、ステップＳＴ４７、ＳＴ４８で加算または減算された報酬に基づいて、印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔を予測するための関数を更新する（ステップＳＴ４９）。
【００９８】
予測部１４３は、ステップＳＴ４９で更新された関数に基づいて、報酬が最も多く得られる印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔を予測し、予測値を算出する（ステップＳＴ５０）。予測部１４３によって決定された予測値は、メンテナンス制御部１１８に出力される。メンテナンス制御部１１８は、予測部１４３が予測した予測値に対応するようにメンテナンスのタイミングを決定し、メンテナンス情報記憶部１２４に記憶させ、通知部１１７に出力する（ステップＳＴ５１）。通知部１１７は、メンテナンス制御部１１８が決定したメンテナンスのタイミングを通知する動作を実行する（ステップＳＴ５２）。
【００９９】
学習装置１４０は、プリンター１の電源がオフにされるか否かを判定する（ステップＳＴ５３）。ステップＳＴ５３の判定は、例えば図６のステップＳＴ２３と同様に実行される。プリンター１の電源がオフにされない場合（ステップＳＴ５３；ＮＯ）、学習装置１４０はステップＳＴ４２に戻る。これにより、学習装置１４０は、機械学習を継続的に実行して、印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔の予測を学習する。プリンター１の電源がオフにされる場合（ステップＳＴ５３；ＹＥＳ）、学習装置１４０は本処理を終了する。
【０１００】
学習装置１４０は、印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔を学習し、予測する装置として説明したが、印刷ヘッド２のインク色毎に、吐出不良発生間隔を学習し、予測するものであってもよい。この場合の学習装置１４０の動作を、図８に示す。
【０１０１】
図８は、プリンター１の動作を示すフローチャートであり、特に、学習装置１４０の学習に関する動作を示す。図８は、図７に示した動作において、学習装置１４０がインク色毎に吐出不良発生間隔を予測する動作例を示す。図７と共通する処理には、共通のステップ番号を付して説明を省略する。
【０１０２】
図８の動作は、吐出不良判定部１１９が、インクの色毎に吐出不良の有無を判定する場合に適用可能である。すなわち、吐出不良判定部１１９は、図６のステップＳＴ１８で印刷ヘッド２の各ノズルの吐出不良を判定し、この判定結果に基づき、ステップＳＴ１９で印刷ヘッド２のインク色毎に吐出不良の有無を判定する。吐出不良判定部１１９が出力する事象データＳ２は、印刷ヘッド２で使用されている各インクの色について、吐出不良の有無を示すデータや、吐出不良が発生した時刻を示すデータを含む。
【０１０３】
事象データ取得部１４２は、ステップＳＴ４３でパラメーターＳ１を取得した後、インク色毎の吐出不良発生間隔を含む事象データＳ２を取得する（ステップＳＴ６１）。事象データ取得部１４２は、インクの色毎の吐出不良発生間隔の予測値を取得する（ステップＳＴ６２）。ステップＳＴ５２で取得される予測値は、初期値である場合は任意に選択された値であり、初期値でない場合は後述するステップＳＴ６５で算出された予測値である。
なお、ステップＳＴ６１とステップＳＴ６２の処理は逆の順序で実行してもよい。
【０１０４】
報酬値算出部１５１は、事象データ取得部１４２がステップＳＴ６１で取得した事象データＳ２と、ステップＳＴ６２で取得した予測値とを、インクの色毎に比較して、予測値に対する報酬を決定する処理を行う（ステップＳＴ６３）。ステップＳＴ６３は、例えば、図７のステップＳＴ４６、ＳＴ４７、ＳＴ４８の動作をインクの色毎に実行する処理に相当する。具体的には、報酬値算出部１５１は、対象とするインクの色を選択し、選択したインク色について、吐出不良発生間隔の予測値と、事象データＳ２から求められる実際の吐出不良発生間隔とについて、上記式（２）が成立するか否かを判定する。報酬値算出部１５１は、式（２）が成立する場合には、対象のインク色について報酬を増やし、式（２）が成立しない場合は対象のインク色について報酬を減らす。この処理を、報酬値算出部１５１は、印刷ヘッド２が吐出する全てのインクの色について実行する。
【０１０５】
関数更新部１５２は、報酬値算出部１５１が決定した報酬に基づき、印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔を予測するための関数を更新する（ステップＳＴ６４）。
【０１０６】
予測部１４３は、ステップＳＴ６４で更新された関数に基づいて、報酬が最も多く得られる印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔を、インクの色毎に予測し、予測値を出力する（ステップＳＴ６５）。予測値は、メンテナンス制御部１１８に出力される。メンテナンス制御部１１８は、予測部１４３が予測した予測値に対応するようにメンテナンスのタイミングを決定し、メンテナンス情報記憶部１２４に記憶させ、通知部１１７に出力する（ステップＳＴ６６）。通知部１１７は、メンテナンス制御部１１８が決定したメンテナンスのタイミングを通知する動作を実行する（ステップＳＴ５２）。
【０１０７】
ステップＳＴ６６で、メンテナンス制御部１１８は、メンテナンスの種類と、インク色毎の吐出不良発生間隔の予測値とに対応するメンテナンスのタイミングを決定する。例えば、各インク色の吐出不良発生間隔の予測値のうち、最も短い予測値に合わせて、クリーニング及びワイピングの実行タイミングを決定する。また、メンテナンス制御部１１８は、各インク色の吐出不良発生間隔の予測値に重み付けを行い、重み付けを行った後の予測値を演算処理することで、メンテナンスのタイミングを決定してもよい。例えば、白色のインクの吐出不良発生間隔の重みが、他のインク色の吐出不良発生間隔よりも小さくなるように、重み付けを行ってもよい。
【０１０８】
また、ステップＳＴ６６で、メンテナンス制御部１１８は、印刷ヘッド２のノズル毎またはノズル群毎のメンテナンス実行タイミングを決定してもよい。具体的には、印刷ヘッド２が備えるノズルのうち一部のノズルのみを選択して実行可能なメンテナンスを実行するタイミングを、各インク色の吐出不良発生間隔の予測値に基づき、インク色毎に決定してもよい。この種のメンテナンスは、例えば、フラッシングである。この場合、メンテナンス制御部１１８は、インクの色に対応するノズル列２２、２３、２４、２５の各々についてメンテナンスのタイミングを決定する。この場合、メンテナンス制御部１１８は、インク色毎に実行できない種類のメンテナンスのタイミングを、上述のように決定する。従って、メンテナンス制御部１１８は、メンテナンスの種類毎に、実行タイミングを決定する。
【０１０９】
以上、説明したように、本実施形態のプリンター１は、インクを吐出する印刷ヘッド２のインク吐出不良に影響するパラメーターＳ１を取得する情報取得部１４１を備える。プリンター１は、インク吐出不良の発生状態に関する事象データＳ２を取得する事象データ取得部１４２を備える。プリンター１は、情報取得部１４１が取得したパラメーターＳ１、及び、事象データ取得部１４２が取得した事象データＳ２の組合せに基づいて作成される学習データセットにより、インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習部１５０を備える。
【０１１０】
学習装置１４０は、印刷ヘッド２を備えるプリンター１を対象として、印刷ヘッド２のインク吐出不良に影響するパラメーターＳ１を取得する情報取得部１４１を備える。学習装置１４０は、インク吐出不良の発生状態に関する事象データＳ２を取得する事象データ取得部１４２を備える。学習装置１４０は、情報取得部１４１が取得したパラメーターＳ１、及び、事象データ取得部１４２が取得した事象データＳ２の組合せに基づいて作成される学習データセットにより、インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習部１５０を備える。
【０１１１】
学習装置１４０が実行する学習方法は、印刷ヘッド２を備えるプリンター１を対象として、印刷ヘッド２のインク吐出不良に影響するパラメーターＳ１を取得する情報取得ステップ（ステップＳＴ１）を含む。また、インク吐出不良の発生状態に関する事象データＳ２を取得する事象データ取得ステップ（ステップＳＴ２）を含む。また、情報取得ステップで取得したパラメーターＳ１、及び、事象データ取得ステップで取得した事象データＳ２の組合せに基づいて作成される学習データセットにより、インク吐出不良の発生間隔の予測に関する予測条件を機械学習する学習ステップ（ステップＳＴ３）を含む。
学習装置１４０は、プリンター１に関する処理を行うコンピューターにより実行可能なプログラムとして構成することができる。
【０１１２】
このように、学習装置１４０は、プリンター１を実際に動作させて得られるパラメーターＳ１と、実際の吐出不良発生間隔を示す事象データＳ２とを用いて、吐出不良発生間隔の予測に関する学習を行う。このため、実際の使用状況に応じた正確な吐出不良発生間隔の予測が可能となる。これにより、印刷ヘッド２の吐出不良が発生するタイミングを適切に予測することで、吐出不良に対して適切に対処することが可能となる。例えば、プリンター１における吐出不良を抑制または軽減するためのメンテナンスの実行タイミングを、適切に決定できる。このため、プリンター１において、過剰なメンテナンスの実行を抑え、必要なメンテナンスを行うことができ、メンテナンスに伴うインクの消費を抑制し、印刷品位の低下や印刷不良の発生を効果的に抑制できる。
【０１１３】
プリンター１は、事象データＳ２と予測条件とに基づいて、インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部１４３を備える。プリンター１を実際に動作させて得られるパラメーターＳ１と、実際の吐出不良発生間隔を示す事象データＳ２とを用いて学習を行うことにより、高精度で印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔を予測できる。
【０１１４】
学習部１５０は、予測条件に基づき予測されるインク吐出不良の発生間隔と、事象データ取得部１４２が取得した事象データＳ２とを比較して報酬を決定する報酬値算出部１５１を備える。また、報酬値算出部１５１により決定された報酬に基づいて強化学習を実行する。詳細には、学習部１５０は、報酬値算出部１５１が算出した報酬に従って、予測条件を更新する情報取得部１４１を備える。このため、学習部１５０が学習した関数を報酬により評価して更新する強化学習を実行し、より高精度で、インク吐出不良の発生間隔を予測できる。
【０１１５】
事象データ取得部１４２は、印刷ヘッド２における実際のインク吐出不良の発生に関する事象データＳ２を取得する。報酬値算出部１５１は、予測条件に基づき予測されるインク吐出不良の発生間隔と、事象データＳ２が示す実際の吐出不良発生間隔との差に基づいて報酬を決定する。このため、学習部１５０が学習した関数を報酬により評価して更新する強化学習において、報酬を速やかに、かつ適切に決定することにより、高精度で学習を実行できる。
【０１１６】
プリンター１は、予測部１４３が予測したインク吐出不良の発生間隔に基づき、メンテナンス実行タイミングを決定するメンテナンス制御部１１８を備える。メンテナンス制御部１１８により、印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔の予測値に基づいて、メンテナンスを実行するタイミングを適切に決定できる。
【０１１７】
プリンター１は印刷ヘッド２を備え、メンテナンス制御部１１８は、メンテナンス実行タイミングに従って印刷ヘッド２のメンテナンスを実行する。これにより、印刷ヘッド２の吐出不良の発生を効果的に抑制または防止できる。
【０１１８】
プリンター１は、メンテナンス実行タイミングを通知する通知部１１７を備える。通知部１１７により、印刷ヘッド２の吐出不良発生間隔の予測値に基づくメンテナンスを実行すること、及び実行タイミングを、ユーザーや、他のコンピューターに通知できる。
【０１１９】
学習装置１４０が備える情報取得部１４１が取得するパラメーターＳ１は、印刷ヘッド２で使用されるインクの色を含んでもよい。また、インク吐出不良の発生間隔における各色のインクの消費量を含んでもよい。また、プリンター１の使用環境の温度を含んでもよい。印刷ヘッド２のメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報を含んでもよい。また、プリンター１の稼働時間に関する稼働時間情報を含んでもよい。また、印刷ヘッド２で使用されているインクに関するインク情報を含んでもよい。情報取得部１４１は、上記の各情報の少なくともいずれかをパラメーターＳ１として取得するので、実際のプリンター１の動作に基づく情報を、学習部１５０による学習に利用できる。従って、より効果的な学習を実行し、プリンター１の使用環境や使用状態を反映した、高精度な吐出不良発生間隔の予測を行うことができる。
【０１２０】
また、印刷ヘッド２はインクの色毎に割り当てられた複数のノズルを備え、予測部１４３は、ノズル毎または複数のノズルを含むノズル群毎にインク吐出不良の発生間隔を予測する。メンテナンス制御部１１８は、予測部１４３が予測したインク吐出不良の発生間隔に基づき、ノズル毎またはノズル群毎のメンテナンス実行タイミングを決定する。この構成によれば、インクの色毎に吐出不良発生間隔が予測された場合に、各色の予測値に対応して、印刷ヘッド２の一部のノズルについてメンテナンスを実行できる。このため、メンテナンスを、より効率よく実行できる。
【０１２１】
［２．第２実施形態］
図９は、第２実施形態の情報処理システム１０００の概略構成図である。
情報処理システム１０００は、プリンター１と同様に構成されるプリンター１Ａと、サーバー２００とを、通信ネットワークＮにより相互に通信可能に接続して構成される。プリンター１Ａは、プリンター１Ａを制御する制御部１００Ａと、制御部１００Ａの制御に従ってサーバー２００とデータを送受信するプリンター通信部１６０とを備える。
【０１２２】
サーバー２００は、通信ネットワークＮを介してデータ通信を実行するサーバー通信部２０１と、サーバー通信部２０１を含むサーバー２００を制御するサーバー制御部２０２とを備える。サーバー制御部２０２は、学習装置１４０を備える。
【０１２３】
上記第１実施形態では、プリンター１が搭載する学習装置１４０によって、プリンター１を実際に動作させて得られるパラメーターＳ１及び事象データＳ２に基づき学習を行う構成を説明した。第２実施形態の情報処理システム１０００は、プリンター１Ａを実際に動作させて得られるパラメーターＳ１及び事象データＳ２に基づき、サーバー２００が備える学習装置１４０により学習を行う構成例を説明する。第２実施形態の説明において、第１実施形態のプリンター１と同様に構成される構成部には、同符号を付して説明を省略する。
【０１２４】
プリンター通信部１６０及びサーバー通信部２０１は、通信ネットワークＮを介したデータ通信を実行する通信装置である。プリンター通信部１６０及びサーバー通信部２０１は、それぞれ、ケーブルを介してデータ通信を実行する有線通信インターフェイスを備えてもよいし、無線通信インターフェイスを備えてもよい。プリンター通信部１６０及びサーバー通信部２０１の具体的な仕様および対応するプロコトルは、例えば、周知の各種規格を利用することができる。また、通信ネットワークＮは、専用線や公衆回線網や移動体通信回線網を含んでもよいし、特定の地域や建物内に敷設されたネットワークであってもよい。
【０１２５】
プリンター１Ａは、図３に示したプリンター１において、制御部１００に代えて制御部１００Ａを備える他は、プリンター１と共通の構成を有する。制御部１００Ａは、制御部１００と同様にプロセッサー１０１及び記憶部１０５を有し、プログラムをプロセッサー１０１により実行して、プリンター１Ａの各部を制御する。
【０１２６】
図１０は、制御部１００Ａの機能ブロック図である。
制御部１００Ａは、通信制御部１６１を備える。通信制御部１６１は、インク消費量計算部１１２、入力検出部１１４、センサー制御部１１５、稼働時間情報記憶部１２２、インク情報記憶部１２３及びメンテナンス情報記憶部１２４から情報を取得する。すなわち、通信制御部１６１は、パラメーターＳ１を取得する。また、通信制御部１６１は、吐出不良判定部１１９が出力する事象データＳ２を取得する。
通信制御部１６１は、プリンター通信部１６０を制御して、サーバー２００との間でデータを送受信させる。
また、通信制御部１６１は、プリンター通信部１６０がサーバー２００から予測値を含むデータを受信した場合に、予測値をメンテナンス制御部１１８に出力する。
【０１２７】
図１１は、情報処理システム１０００の動作を示すシーケンス図である。図１１において符号Ａはプリンター１Ａの動作を示し、符号Ｂはサーバー２００の動作を示す。
【０１２８】
プリンター１Ａでは、通信制御部１６１がプリンター通信部１６０を制御して、パラメーターＳ１及び事象データＳ２を、サーバー２００に送信させる（ステップＳＴ１０１）。プリンター１Ａは、パラメーターＳ１及び事象データＳ２を、個別に送信してもよい。
【０１２９】
サーバー２００のサーバー制御部２０２は、サーバー通信部２０１によりパラメーターＳ１及び事象データＳ２を受信する。サーバー制御部２０２は、受信したパラメーターＳ１及び事象データＳ２２を学習装置１４０に入力し、学習装置１４０が学習を行う（ステップＳＴ１０２）。ステップＳＴ１０２で、学習装置１４０は、図７及び図８を参照して説明した動作を実行し、プリンター１から得られるパラメーターＳ１及び事象データＳ２で構成される学習データセットに基づき学習する。
【０１３０】
学習装置１４０は、予測部１４３により、プリンター１が備える印刷ヘッド２のノズルにおける吐出不良発生間隔の予測を行い、予測値を算出する（ステップＳＴ１０３）。
サーバー制御部２０２は、サーバー通信部２０１を制御して、ステップＳＴ１０４で算出した予測値を、プリンター１Ａに送信する（ステップＳＴ１０４）。
【０１３１】
通信制御部１６１は、プリンター通信部１６０によって予測値を受信すると、予測値をメンテナンス制御部１１８に出力する。メンテナンス制御部１１８は、予測値に対応するようにメンテナンスのタイミングを決定する（ステップＳＴ１０５）。メンテナンス制御部１１８は、決定したタイミングを通知部１１７に出力し、通知部１１７は、メンテナンス制御部１１８が決定したメンテナンスのタイミングを通知する動作を実行する（ステップＳＴ１０６）。ステップＳＴ１０５、ＳＴ１０６の動作は、図７のステップＳＴ５１、ＳＴ５２と同様であってもよい。
【０１３２】
第２実施形態の情報処理システム１０００では、サーバー２００が学習装置１４０を有し、プリンター１Ａの動作に関連して得られるパラメーターＳ１、及び事象データＳ２に基づき、学習装置１４０が、吐出不良発生間隔を予測するための学習を行う。このため、プリンター１Ａとは別の装置において、プリンター１Ａの吐出不良発生間隔を高精度で予測できる。
【０１３３】
また、サーバー２００は、複数のプリンター１Ａと通信を実行可能に構成してもよく、複数のプリンター１Ａの動作により得られたパラメーターＳ１及び事象データＳ２を、学習装置１４０が学習してもよい。この場合、学習装置１４０の学習が高度に進行し、より高精度で吐出不良発生間隔を予測できる。
【０１３４】
なお、第２実施形態における学習装置１４０は、パーソナルコンピューターやスマートフォンやタブレット型コンピューター等のデバイスであってもよい。すなわち、パーソナルコンピューター、スマートフォン、タブレット型コンピューター等のデバイスが学習装置１４０を備える構成、または、上記デバイスが学習装置１４０として機能する構成であってもよい。この場合、通信ネットワークＮは、小規模な無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよいし、プリンター１Ａと上記デバイスとを１対１で接続する、無線または有線の通信回線であってもよい。
【０１３５】
上記構成では、コンピューター等のデバイスが、サーバー２００と同様に、プリンター１Ａの動作により得られたパラメーターＳ１及び事象データＳ２を学習して、プリンター１Ａの吐出不良発生間隔を学習する。また、コンピューターがいわゆるローカルサーバーとして機能して、コンピューターが学習した結果をさらにサーバー２００に送信して、サーバー２００は管理下のプリンター１Ａの吐出不良発生間隔を学習してもよい。
【０１３６】
さらに、サーバー２００において学習を実行した学習装置１４０は、プログラムの態様で実現することができる。従って、サーバー２００で学習を行った学習装置１４０を、プログラムとして、他の装置に搭載することが可能である。例えば、第１実施形態で説明したプリンター１に、サーバー２００で学習を行った学習装置１４０をプログラムとして実装することができる。この場合、プリンター１において、学習済みの学習装置１４０を利用して吐出不良発生間隔を予測できるので、プリンター１の使用開始後すみやかに、高精度の予測値を得ることができる。
【０１３７】
なお、上記実施形態は本発明を適用した一具体例を示すものであり、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、プリンター１、１Ａは、インクを吐出するインクジェット式のプリンターであればよく、使用するインクの色の種類、数、用紙６の態様は任意に変更可能である。例えば、印刷ヘッド２をキャリッジ４に搭載されて主走査方向に走査する構成に限らず、印刷ヘッド２をラインヘッドとしてもよい。また、用紙６として連続紙やロール紙を用いる構成としてもよく、プリンター１、１Ａは、用紙６を収容する用紙収容部を備えた構成としてもよい。
【０１３８】
また、本発明の適用対象は、印刷装置として単独で使用される装置に限定されず、例えば、複写機能やスキャン機能を有する複合機やＰＯＳ端末装置等、印刷以外の機能を有する装置に適用してもよい。
【０１３９】
また、学習装置１４０、及び、学習装置１４０が有する学習部１５０は、上記のようにプロセッサー１０１が実行するプログラムとして構成することができるほか、当該プログラムが組み込まれたハードウェア回路により実現することも可能である。また、上記プログラムを、伝送媒体を介してプリンター１やサーバー２００から送信する構成であってもよい。
【符号の説明】
【０１４０】
１、１Ａ…プリンター（印刷装置）、２…印刷ヘッド、３…インクカートリッジ、４…キャリッジ、５…プラテン、６…用紙、７…キャリッジ移動機構、８…搬送機構、９…キャリッジガイド軸、１１…キャップ移動機構、１２…ワイパー移動機構、２０…ノズル面、２１…ノズル部、２２〜２５…ノズル列、２６、２８…インク流路、２７…圧電素子、３１…ＩＣ、４１…インターフェイス、４２…操作パネル、４３…読取装置、４４…攪拌機構、４５…駆動回路、４６…検出回路、４７…温度センサー、１００、１００Ａ…制御部、１０１…プロセッサー、１０５…記憶部、１０６…制御プログラム、１０７…設定データ、１１１…印刷制御部、１１２…インク消費量計算部、１１３…稼働時間管理部、１１４…入力検出部、１１５…センサー制御部、１１６…インク情報取得部、１１７…通知部、１１８…メンテナンス制御部、１１９…吐出不良判定部、１２１…インク消費量記憶部、１２２…稼働時間情報記憶部、１２３…インク情報記憶部、１２４…メンテナンス情報記憶部、１４０…学習装置、１４１…情報取得部、１４２…事象データ取得部、１４３…予測部、１５０…学習部、１５１…報酬値算出部、１５２…関数更新部、１６０…プリンター通信部、１６１…通信制御部、２００…サーバー、２０１…サーバー通信部、２０２…サーバー制御部、１０００…情報処理システム。
【図１】
2020049817.tif 000005
【図２】
2020049817.tif 000006
【図３】
2020049817.tif 000007
【図４】
2020049817.tif 000008
【図５】
2020049817.tif 000009
【図６】
2020049817.tif 000010
【図７】
2020049817.tif 000011
【図８】
2020049817.tif 000012
【図９】
2020049817.tif 000013
【図１０】
2020049817.tif 000014
【図１１】
2020049817.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和1年9月20日(2019.9.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インクを吐出する印刷ヘッドのインク吐出不良に影響する、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、および、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量を含むパラメーターを取得する情報取得部と、
前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部と、
前記情報取得部が取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得部が取得した前記事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部と、
を備える、印刷装置。
【請求項２】
前記事象データと前記予測条件とに基づいて、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部を備える、請求項１記載の印刷装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記予測条件に基づき予測される前記インク吐出不良の発生間隔と、前記事象データ取得部が取得した前記事象データとを比較して報酬を決定する報酬値算出部を備え、前記報酬値算出部により決定された報酬に基づいて強化学習を実行する、請求項２記載の印刷装置。
【請求項４】
前記事象データ取得部は、前記印刷ヘッドにおける実際のインク吐出不良の発生に関する前記事象データを取得し、
前記報酬値算出部は、前記予測条件に基づき予測される前記インク吐出不良の発生間隔と、前記事象データが示す実際の吐出不良発生間隔との差に基づいて報酬を決定する、請求項３記載の印刷装置。
【請求項５】
前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、メンテナンス実行タイミングを決定するメンテナンス制御部を備える、請求項２から４のいずれか１項に記載の印刷装置。
【請求項６】
前記印刷ヘッドを備え、
前記メンテナンス制御部は、前記メンテナンス実行タイミングに従って前記印刷ヘッドのメンテナンスを実行する、請求項５記載の印刷装置。
【請求項７】
前記メンテナンス実行タイミングを通知する通知部を備える、請求項５記載の印刷装置。
【請求項８】
前記インクの色毎に複数のノズルを備える前記印刷ヘッドを対象とし、
前記予測部は、ノズル毎または複数のノズルを含むノズル群毎に前記インク吐出不良の発生間隔を予測し、
前記メンテナンス制御部は、前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、前記ノズル毎または前記ノズル群毎の前記メンテナンス実行タイミングを決定する、請求項５記載の印刷装置。
【請求項９】
インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、前記印刷ヘッドのインク吐出不良に影響する、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、および、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量を含むパラメーターを取得する情報取得部と、
前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得部と、
前記情報取得部が取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得部が取得した前記事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部と、
を備える、学習装置。
【請求項１０】
前記情報取得部は、前記印刷装置の使用環境の温度、前記印刷ヘッドのメンテナンス動作の実施状態を示すメンテナンス情報、前記印刷装置の稼働時間に関する稼働時間情報、及び、前記印刷ヘッドで使用されている前記インクに関するインク情報の少なくともいずれかを含む前記パラメーターを取得する、請求項９記載の学習装置。
【請求項１１】
前記事象データと前記予測条件とに基づいて、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部を備える、請求項９記載の学習装置。
【請求項１２】
インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置を対象として、前記印刷ヘッドのインク吐出不良に影響する、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、および、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量を含むパラメーターを取得する情報取得ステップと、
前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データを取得する事象データ取得ステップと、
前記情報取得ステップで取得した前記パラメーター、及び、前記事象データ取得ステップで取得した前記事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習ステップと、
を含む、学習方法。
【請求項１３】
インクを吐出する印刷ヘッドを備える印刷装置に関する処理を行うコンピューターにより実行可能なプログラムであって、
前記コンピューターを、
前記印刷装置のインク吐出不良に影響する、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、および、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量を含むパラメーター、及び、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習する学習部として機能させる、プログラム。
【請求項１４】
インクを吐出する印刷ヘッドのインク吐出不良に影響する、前記印刷ヘッドで使用される前記インクの色、および、前記インク吐出不良の発生間隔における各色の前記インクの消費量を含むパラメーター、ならびに、前記インク吐出不良の発生状態に関する事象データに基づいて作成される学習データセットにより、前記インク吐出不良の発生間隔の予測条件を機械学習済みの学習装置によって、前記インク吐出不良の発生間隔を予測する予測部と、
前記パラメーターを取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した前記パラメーターに基づいて前記予測部が予測した前記インク吐出不良の発生間隔に基づき、メンテナンス実行タイミングを決定するメンテナンス制御部と、
を備える、印刷装置。