(57)【要約】【課題】溶剤量の分析の精度を向上する。【解決手段】近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を、溶剤を含むインクが付着された印刷物に照射してスペクトルを測定する工程と、予め作成された検量線モデルと、前記スペクトルとを用いて、前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する工程とを含む。【選択図】図９
2020139880.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を、溶剤を含むインクが付着された印刷物に照射してスペクトルを測定する工程と、
予め作成された検量線モデルと、前記スペクトルとを用いて、前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する工程と
を含む方法。
【請求項２】
前記検量線モデルは、前記印刷物に付着しているインク量、前記印刷物の種類、インク処方、前記印刷物を加熱する加熱方式、前記印刷物を加熱する加熱温度と加熱時間、印刷方式のうちの少なくとも１つ変化させた複数のサンプルに対して前記近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を照射して得られる複数のスペクトルから作成されている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検量線モデルは、少なくとも前記印刷物を加熱する加熱温度と加熱時間とを変化させた複数のサンプルに対して前記近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を照射して得られる複数のスペクトルから作成されている、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記照射する工程では、１０００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長域を含む近赤外光を照射する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記検量線モデルは、ガスクロマトグラフィーによる前記印刷物に含まれる溶剤量の測定値とサンプルに前記近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を照射して得られる複数のスペクトルの測定値との間の相関がＰＬＳ回帰分析により求められたものである、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記検量線モデルは、前記印刷物に付着しているインク量、前記印刷物の種類、インク処方、前記印刷物を加熱する加熱方式、前記印刷物を加熱する加熱温度と加熱時間、印刷方式が異なるサンプルのデータを取得して、多変量解析を行って作成された検量線モデルである、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記印刷物の印刷画像の多点での近赤外分光により、前記溶剤量の２次元の面内分布を評価する工程、をさらに含む請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を、溶剤を含むインクが付着された印刷物に照射してスペクトルを測定する測定器と、
予め作成されて記憶されている検量線モデルと、前記測定器によって測定されたスペクトルとを用いて、前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する分析器と
を備えた分析装置。
【請求項９】
溶剤を含むインクを吐出するインク吐出部と、
前記インクが付着された印刷物に含まれる溶剤を蒸発させるために、前記印刷物を加熱する加熱部と、
前記加熱部によって加熱された前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する溶剤量分析部と、
前記加熱部が有する熱源の温度を制御する加熱制御部と、
を備え、
前記溶剤量分析部は、
近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を、前記印刷物に照射してスペクトルを測定する測定部と、
予め作成されて記憶されている検量線モデルと、前記測定部によって測定されたスペクトルとを用いて、前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する分析部と、を含み、
前記加熱制御部は、前記溶剤量分析部の分析結果をもとに、前記加熱部が有する熱源の温度を制御する、印刷装置。
【請求項１０】
印刷装置と分析装置とを含む印刷システムであって、
前記印刷装置は、
溶剤を含むインクを吐出するインク吐出部と、
前記インクが付着された印刷物に含まれる溶剤を蒸発させるために、前記印刷物を加熱する加熱部と、
前記加熱部が有する熱源の温度を制御する加熱制御部と、を備え、
前記分析装置は、
近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を、前記加熱部によって加熱された後の前記印刷物に照射してスペクトルを測定する測定器と、
予め作成されて記憶されている検量線モデルと、前記測定器によって測定されたスペクトルとを用いて、前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する分析器と、を備え、
前記印刷装置の前記加熱制御部は、前記分析器の分析結果をもとに、前記加熱部が有する熱源の温度を制御する、印刷システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析方法、分析装置、印刷装置、および、印刷システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷によって試料上に形成された膜中の溶媒量を、照射する赤外線のフーリエ変換赤外吸収分光法や赤外吸収分光法などの光学的変化に基づいて処理することにより、膜中に含まれる残存溶媒量を測定することが開示されている（特許文献１の段落［００２７］等）。具体的には、特許文献１では、膜中の溶媒および溶質の量を測定し、各測定量のピークの比を演算している。
【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、特許文献１では、赤外線を用いて測定された溶媒の量のピークと溶質の量のピークとの比としてしか値を得ることができず、溶媒量の定量の精度が低いことが課題であった。
【０００４】
そこで、本発明の一実施形態では、溶剤量の分析の精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明の一実施形態は、近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を、溶剤を含むインクが付着された印刷物に照射してスペクトルを測定する工程と、予め作成された検量線モデルと、前記スペクトルとを用いて、前記印刷物に含まれる溶剤量を定量する工程とを含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一実施形態によれば、溶剤量の分析の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態に係る分析装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る近赤外のスペクトルの波長の違いとサンプルの違いについての行列の一例である。
【図３】本発明の一実施形態に係る従来のガスクロマトグラフィーの手法に対して近赤外スペクトルで残留溶剤量を予測できるようにした検量線モデルの一例である。
【図４】本発明の一実施形態に係るスコアプロットの一例である。
【図５】本発明の一実施形態に係るガスクロマトグラフィーで取得した定量値の一例である。
【図６】本発明の一実施形態に係る残留溶剤量が同じであるが近赤外スペクトルが変化する場合の例を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る印刷装置の構成図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る分析装置、印刷装置、印刷システムを説明するための図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る分析処理および分析結果に基づく加熱温度の変更処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【０００９】
なお、本発明は、任意の印刷方式で任意のインクを任意の記録媒体に印刷する場合に適用することができる。本明細書の「印刷」という用語は、カット紙、フィルム、連帳紙等の記録媒体に画像を形成する画像形成装置（例えば、複合機等）による印刷以外にも、壁紙印刷や金属パターン印刷（例えば、電池の電極等の導電パターンの印刷）等のインクジェット装置を産業用途に適用した場合の印刷も含みうる。
【００１０】
なお、本明細書において、"○○〜△△"という数値の範囲には、○○（つまり、下限値）と△△（つまり、上限値）も含む。すなわち、"○○〜△△"は、○○以上であり△△以下であることを示す。
【００１１】
＜概要＞
まず、本発明の一実施形態の概要を説明する。本発明の一実施形態では、溶剤を含むインクが付着された印刷物（つまり、被印刷体にインクが付着されたもの）中に含まれる溶剤量（溶媒量ともいう）を分析する。より具体的には、近赤外領域（一般的に７００〜２５００ｎｍ）の所定の波長範囲を含む光を印刷物に照射して複数のスペクトルを測定する。近赤外分光のスペクトルを高速で取得し、取得した全波長域のスペクトルの形状と従来から用いられているガスクロマトグラフィーの基準値との相関（以下、検量線モデルとも呼ぶ。詳細については後述する）から、残留溶剤量をモニタリングする。従来のインクの残留溶剤量の評価は、ガスクロマトグラフィーを用いて行われており、分析時間が長いことから、リアルタイムモニタリングは不可能であった。本発明の一実施形態では、あらかじめガスクロマトグラフィーで求めた残留溶剤量の基準値と近赤外のスペクトル形状との相関を求めて検量線モデルとしておけば、あとは近赤外のスペクトルを取得するだけで、残留溶剤量を高速に精度よくモニタリングすることができる。このように、本発明の一実施形態では、インクジェットインク印刷物中の残留溶剤量の定量を簡便に高速に（分析時間が１データ１００ｍｓ程度）、高空間分解能で行うことができる。
【００１２】
＜分析装置の構成図＞
図１は、本発明の一実施形態に係る分析装置１００の構成図である。分析装置１００は、サンプル台３上の印刷物４中の残留溶剤量を分析する。より具体的には、分析装置１００は、印刷直後の印刷物４の近赤外のスペクトルを取得し、多変量解析の処理を行うことによって、印刷物４中の残留溶剤量を高速にモニタリングする。さらに、分析装置１００は、乾燥条件を適宜修正しながら印刷を行えるように、得られた定量値を元にフィードバック制御を行う構成とすることもできる。分析装置１００は、光ファイバーを介したプローブ２と近赤外スペクトルを分光するセンサー５、光源（ハロゲンランプ）１、データ処理をするための情報処理装置（例えば、測定解析用のパーソナルコンピュータ等のコンピュータ）６から構成されている。情報処理装置６は、情報処理装置６内の任意のメモリに検量線モデルのデータを記憶する。
【００１３】
なお、プローブ２とセンサー５と光源１とを測定器とも呼び、情報処理装置６を分析器とも呼ぶ。
【００１４】
＜＜近赤外分光のスペクトルの取得＞＞
まず、近赤外分光のスペクトルの取得について説明する。プローブ２から出た光はインクジェットインク印刷物４にあたり、垂直に反射してきた反射光を分析する。波長範囲は８９０ｎｍ〜２５００ｎｍ程度まで測定しておき、多変量解析を行う際に、８９０ｎｍ〜１０００ｎｍと２４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲の波長域のスペクトルはノイズが多いため、切り捨てる。従って、実際に分析に使用する波長範囲は１０００ｎｍ〜２４００ｎｍとなる。
【００１５】
一般的に近赤外分光では、上記よりも狭い波長範囲で測定を行うセンサーが世の中に多く出回っている。本発明の一実施形態では、水や溶剤の吸収波長領域が１９００〜２３００ｎｍ程度と高波長側にかなり吸収領域があることと、溶剤成分以外の影響を切り分けるため、１０００〜１９００ｎｍの波長域も多変量解析にかける必要があることとから、広い測定領域が必要であるため、広い波長範囲を測定できる分析装置１００とする必要があった。
【００１６】
また、光が当たっているスポット径は約５ｍｍφ程度なため、従来のガスクロマトグラフィーの手法に比べて、原理的に高空間分解能で評価可能になっている。一方、従来のガスクロマトグラフィーの手法による定量値は大面積での定量となるため、面内ばらつきの影響が評価できない。検量線モデルを作成する際には、同じ印刷物上で、近赤外のスペクトルの面内分布のデータも取得しておくと、精度の良い検量線モデルを作成することができる。
【００１７】
近赤外スペクトルは0.1秒程度な非常に高速な取得が可能となっている。近赤外の反射測定について説明する。反射率は入射光の強度I0と反射光の強度にIより決定される。
R=I/I0・・・（式１）
吸光度は以下の式を用いて反射率を変換することで得られる。
A=-log（R）・・・（式２）
近赤外のスペクトルには、化学的な組成の末端の官能基に由来するピークが検出される。そのため、有機物であれば、ほぼ同じ波長域に色々な材料のピークがかぶってしまうことを特徴としている。本発明の一実施形態では、溶剤成分以外の影響を受けやすい評価となっているため、近赤外スペクトル単独では分析が困難で、多変量解析が必要となる。
【００１８】
＜＜多変量解析＞＞
次に、スペクトルを解析するための多変量解析について説明する。まず、多変量解析のおおまかな流れについて説明する。近赤外のスペクトルを、サビツキーゴーレイ（Savitzky-Golay）法でスペクトルに対して二次微分の処理を行う。二次微分を行ったスペクトルに対して、PLS回帰分析を実行し、検量線モデルが完成する。この際に、近赤外のスペクトルと１対１で対応する、ガスクロマトグラフィーの定量値が必要となる。
【００１９】
ここで、多変量解析の原理について説明する。近赤外のスペクトルを波長の違いとサンプルの違いについての行列Xとみなす。図２のような、縦軸にサンプルの違いのデータが並び、横軸に波長の違いが並んでいる、行列Xを作成する。ガスクロマトグラフィーで求めた残留溶剤量の基準値の行列をYとする。そして、行列Ｘと行列Ｙとの間の相関を求めることで検量線モデルを作成する。つまり、検量線モデルは、行列式（回帰分析の回帰係数）である。図３は、本発明の一実施形態に係る従来のガスクロマトグラフィーの手法に対して近赤外スペクトルで残留溶剤量を予測できるようにした検量線モデルの一例である。
【００２０】
あらかじめ作成した検量線モデルを未知のサンプルXnew（近赤外のスペクトルのデータ）に適用することで、未知のサンプルの残留溶剤量を求めることができる。
【００２１】
多変量解析は主成分分析と回帰分析に分けられる。
【００２２】
＜＜主成分分析＞＞
ここで、主成分分析について説明する。近赤外スペクトルは非常に多変数となっているため少ない主成分に集約する。残留溶剤の変化量に一番寄与している主成分から順に抽出を行う。主成分の抽出は、第一主成分（残留溶剤量の基準値の変化と最も相関のある主成分である）の分散を最大化し、続く主成分はそれまでに決定した主成分と直交する条件の下で分散を最大化するようにして行う。主成分の分散を最大化することは、観測値の変化に対する説明能力を可能な限り主成分に持たせる目的で行われる。選ばれた主成分は互いに直交し、与えられた観測値のセットを線型結合として表すことができる。言い換えると、主成分は観測値のセットの直交基底となっている。主成分ベクトルの直交性は、主成分ベクトルが共分散行列（あるいは相関行列）の固有ベクトルになっており、共分散行列が実対称行列であることから導かれる。主成分分析は純粋に固有ベクトルに基づく多変量解析の中で最も単純なものである。主成分分析は、データの分散をより良く説明するという観点から、そのデータの内部構造を明らかにするものだと考えられる。多くの場合、多変量データは次元が大きく、各変数を軸にとって視覚化することは難しいが、主成分分析によって情報をより少ない次元に集約することでデータを視覚化できる。集約によって得られる情報は、データセットを元のデータ変数の空間から主成分ベクトルのなす空間へ射影したものであり、元のデータから有用な情報を抜き出したものになっている。主成分分析によるデータ構造の可視化は、可視化に必要なだけ先頭から少数の主成分を選択することで実現される。 主成分分析は探索的データ解析における主要な手法であり、予測モデル構築にも使われる。主成分分析は観測値の共分散行列や相関行列に対する固有値分解、あるいは（大抵は正規化された）データ行列の特異値分解によって行われる。
【００２３】
主成分分析の結果はスコアとローディングによって評価される。スコアとは、あるデータ点を主成分ベクトルで表現した場合の基底ベクトルにかかる係数であり、ある主成分ベクトルのデータ点に対する寄与の大きさを示す。ローディングはあるスコアに対する個々の（正規化された）観測値の重みであり、観測値と主成分の相関係数として与えられる。主成分分析は観測値の間の相対的なスケールに対して敏感である。主成分分析による評価は主成分得点と主成分負荷量をそれぞれ可視化した主成分プロット、あるいは両者を重ね合わせたバイプロットを通して解釈される。主成分分析を実行するためのソフトウェアや関数によって、観測値の基準化の方法や数値計算のアルゴリズムに細かな差異が存在し、個々の方法は必ずしも互いに等価であるとは限らない。例えば、溶剤においては、溶剤種に関わらず、乾燥により減少すること、スペクトル形状が非常に似通っていることから、溶剤成分はひとつの主成分に集約される。
【００２４】
一般的に第一主成分PC1のみでは残留溶剤量のデータの分布を表現するのは不十分である。サンプルを主成分軸へ投影しても、まだ意味のある分散が存在する。さらにもう一度新しい軸を定義することで第二主成分PC2が得られる。PC1とPC2が決定すると、各サンプルは、この２つの軸によって構成される座標空間上の点の集合としてプロット可能になる。このような図がスコアプロットと呼ばれる。
【００２５】
図４は、本発明の一実施形態に係るスコアプロットの一例である。図４では、因子１（主成分１）と因子２（主成分２）とがともに大きい領域に残留溶剤量の多いサンプルが分布している。スコアプロット上のサンプル間の距離は類似度を表している。主成分数を逐次増加させていくことにより、残留溶剤量の基準値を説明できる信頼性が向上する。各主成分にはローディングと呼ばれる近赤外のスペクトルがそれぞれ割り当てられている。ローディングでは、中心から離れた変数ほど寄与が大きい、中心に近い変数は寄与が小さいということを意味している。ローディングが示す、主成分PCの意味をもとに、スコアプロットに化学的な解釈を与えることができる。
【００２６】
新たな未知のサンプルを測定した時には、同じようにスコアとローディングを計算する。未知のサンプルが検量線モデルのスコアプロット上にプロットされる領域から残留溶剤量の予測が可能である。なお、図４ではサンプルの残留溶剤量を「多い」、「中」、「少ない」の３段階で示しているが、より細かく残留溶剤量の分布をプロットすることが可能である。
【００２７】
サンプルが検量線モデルによってうまく表現できていない度合いのことを残差と呼び、この値が大きいほど、検量線モデルの信頼性は低くなる。データを特徴づける主成分の数が少ないほど、良い検量線モデルとなる。主成分数を選択するための基準としては、検量線モデルの残差分散が十分に小さくなるところの条件を選択する。
【００２８】
＜＜回帰分析＞＞
回帰分析について説明する。回帰分析には重回帰分析、主成分回帰分析、PLS回帰分析など様々なものがあるが、PLS回帰分析を用いるのが望ましい。
【００２９】
重回帰分析とは、Xの値を直接Yに回帰する方法である。重回帰分析では、X変数間の共線性が問題になるため、数学的に本発明の一実施形態には適用が難しい。また、変数間の関係が解釈が困難である。
【００３０】
主成分回帰分析とは、Xを主成分分析し、スコアに重回帰分析を適用し、Yの値を回帰する方法である。
【００３１】
PLS回帰分析とは、XとYを同時にモデリングする手法である。PLS回帰分析では、共線性の問題が無い、Xの説明変数は制限無し、変数間の関係が解釈可能、複数のYの値を同時に回帰可能など、メリットが大きい。
【００３２】
残留溶剤量の基準値と回帰モデルの予測値を比べることで、検量線モデルの精度を検証できる。もし検量線モデルの精度が高ければ、基準値と予測値の関係が原点を通る、傾き１の直線状に点がプロットされる。PLSの回帰分析はXの変数において、Yと関連性の強いものを回帰係数として求める。
【００３３】
＜＜前処理＞＞
次に、近赤外のスペクトルを多変量解析にかける前の前処理について、説明する。データから試料の物理形状や装置由来の情報を取り除くことが前処理の目的である。前処理によりより誤差が小さく、少ない主成分数で説明可能な高精度な検量線モデルを得ることができる。また、結果の解釈がより容易になる、というメリットもある。
【００３４】
近赤外のスペクトルの前処理法としては、サビツキーゴーレイ法による二次微分を採用する。近赤外のスペクトルにおいて、表面の光散乱の影響で、非常にベースラインが変動することが知られている。近赤外のスペクトルには、サンプル表面の散乱光の影響で、加算的ベースラインシフトと乗算的ベースラインシフトが発生する。加算的ベースラインシフトは、あらゆる波長に対して、おおよそ同じくらいの割合でベースラインが上下にシフトする現象である。乗算的ベースラインシフトは、波長によって散乱割合が異なる場合に、スペクトルが右肩上がりにゆがむ現象である。
【００３５】
二次微分の処理の際には、平滑化、スムージングが行われる。平滑化はデータのノイズを低減する効果があり、隣り合う数点のデータを使って計算される。平滑化の効果を高くすると、微小なピークは検出されにくくなるという点も考慮が必要である。二次微分の処理による効果としては、ベースラインの補正の効果、重なり合ったピークの分離の効果が得られる。
【００３６】
サビツキーゴーレイ法の二次微分の処理を行うことによって、加算的散乱と乗算的散乱を除去することができる。従って、散乱フリーの理想的な、本来知りたい近赤外のスペクトルを分析することができる。
【００３７】
＜＜検量線モデルを作成するための基準値の取得＞＞
次に、検量線モデルを作成するための基準値を取得する方法である、ガスクロマトグラフィーについて説明する。図５に、本発明の一実施形態に係るガスクロマトグラフィーで取得した定量値の一例を示す。図５の例は乾燥条件のみを振った例を示したが、実際には、インク付着量や紙種など、様々な因子を振っている。
【００３８】
ガスクロマトグラフィー、あるいは、ガスクロマトグラフィーに質量分析が連結されているタイプでも、どちらでも構わない。本発明の一実施形態では、ガスクロマトグラフィー質量分析法を用いた。印刷物を一定の大きさに切り出して、一定量のテトラヒドロフランに浸漬させた状態で、一晩以上放置させたサンプルに対して、抽出液を測定する。
テトラヒドロフランに印刷物を浸漬させることで、インク中に入っている溶剤がテトラヒドロフラン中に溶け出してくる。
【００３９】
基準値の取得は様々な印刷物に対して行っておくのが望ましい。印刷直後の加熱温度や加熱時間の条件、あるいは印刷時のインクの付着量や紙種、印刷方式、乾燥方式などを変更したサンプルを測定し、色々なシチュエーションのサンプルの基準値を取得しておくことが望ましい。
【００４０】
例えば、検量線モデルは、少なくとも印刷物を加熱する加熱温度と加熱時間とを変化させた複数のサンプルに対して近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を照射して得られる複数のスペクトルから作成されうる。また、例えば、検量線モデルは、印刷物に付着しているインク量、印刷物の種類（例えば、コート紙や普通紙のような、成分、厚みが異なる用紙の種類）、インク処方、加熱方式（例えば、伝熱加熱、対流加熱、輻射加熱）、加熱温度、加熱時間、印刷方式（例えば、シリアル式、ライン式のインクジェットの印刷方式）のうちの少なくとも１つを変化させた複数のサンプルに対して近赤外領域の所定の波長範囲を含む光を照射して得られる複数のスペクトルから作成されうる。
【００４１】
また、ガスクロマトグラフィー質量分析の手法を用いれば、各溶剤種ごとに定量値が得られるため、各溶剤種ごとの定量値を予測するような検量線モデルの作成も可能である。
【００４２】
＜＜未知のサンプルの多変量解析＞＞
次に、実際の未知のサンプルを多変量解析する方法について、説明する。未知のサンプルのスペクトルの行列式を、検量線モデルを作成した時と、全く同じ処理により、スコアとローディングを求める主成分分析を行い、スコアプロット（例えば、図４）の中のどこに未知のサンプルが分布しているかを解析して、未知のサンプルの残留溶剤量Yが求まる。
【００４３】
＜＜印刷工程＞＞
次に、印刷物を作成する印刷工程について説明する。印刷する印刷装置はインクジェットインクの印刷装置を用いる。印刷装置の規模は、家庭用のシリアルプリンターでも、高速連帳用の大型のマシンでも構わない。
【００４４】
以下に、検量線モデルに取り入れた方がよい、印刷条件を示す。
・インク付着量（乾燥過程で変化するものも含む）
・紙種
・インク処方
・乾燥方式
・印刷方式
・加熱温度（樹脂の造膜温度やワックスの融点を超えているか超えていないか）
・樹脂の造膜
・ワックスの融解
・吐出方式（１パスか、マルチパスか）
本発明の一実施形態では、印刷物の加熱温度と加熱時間を振って検量線モデルを作成することがまず重要である。
【００４５】
また、シリアルプリンターの印刷直後に加熱乾燥装置を設けることで、加熱乾燥による乾燥状態の制御が可能で、幅広い残留溶剤量にコントロールすることが可能である。高速連帳用の大型マシンにおいても、装置内に加熱乾燥機構が設けられていることが一般的であるため、残留溶剤量を狙いの値に制御することが可能である。
【００４６】
本発明の一実施形態では、検量線モデルを作成するにあたり、シリアルプリンターと加熱乾燥装置が連結された装置を用いて、様々な印刷条件で評価を行った。シリアルプリンターの場合は、紙種を手軽に変更できるというメリットがあるが、高速連帳機の残留溶剤量を高精度に予測したい場合、高速連帳機で印刷したサンプルで、検量線モデルを作成することが望ましい。
【００４７】
様々なシチュエーションを考慮して検量線モデルを作成した際のポイントの一例を図６に示す。図６の一例において、例えば、同じ残留溶剤量でも、紙種が変わった時に、上から近赤外光の反射スペクトルを取得した場合に、紙の影響が非常にスペクトルに影響を与えることが分かっており、同じインク種でも紙種が変わると、スペクトルが大きく変わることが分かっている。また、図６の例において、残留溶剤量は同じであるが、付着量が多く、非常に乾燥している場合と、付着量が少なく、あまり乾燥していない場合で、仮にそれらが同じ残留溶剤量だとしても、付着量が多い印刷物は、相対的に紙のピークが弱く取得され、付着量が少ない印刷物は、相対的に紙の強度が強く取得されることになり、近赤外光の反射スペクトルが変化することが分かっている。
【００４８】
近赤外光の反射スペクトルにおいては、紙まで光が到達していると考えられ、このようなシチュエーションの違いによって、同じ残留溶剤量でもスペクトルが変化してしまうため、様々なシチュエーションを考慮した検量線モデルになっているかが重要となる。
【００４９】
＜印刷装置の構成図＞
次に、近赤外分光と多変量解析の設備を印刷物を印刷する装置に組み込んで、インライン測定をするための方法について説明する。近赤外分光の手法では、残留溶剤量をリアルタイムで測定が可能なことから、測定用プローブを印刷装置の中に組み付けることで、印刷直後の値を測定することが可能である。
【００５０】
また、これによりフィードバック機構を設けることによって、残留溶剤量の定量値を元にフィードバック制御をかけ、印刷条件を制御することも可能である。
【００５１】
図７は、印刷装置２００の構成図である。印刷装置２００は、ヘッド１１、乾燥装置１２、近赤外分光のプローブ１３、光ファイバー１４、分光器１５、紙搬送機構１６、フィードバック制御機構１７、分析機構１８を含む。印刷装置２００は、印刷装置２００内の任意のメモリに検量線モデルのデータを記憶する。
【００５２】
分析機構１８は、印刷物中の残留溶剤量を分析する。具体的には、分析機構１８は、プローブ１３および分光器１５によって得られた近赤外のスペクトルを取得し、多変量解析の処理を行うことによって（つまり、上記の検量線モデルを使用することによって）、印刷物中の残留溶剤量を高速にモニタリングして測定値を得る。
【００５３】
フィードバック制御機構１７は、分析機構１８が得た残留溶剤量の測定値に基づいて、乾燥条件を変更する（つまり、乾燥装置１２の加熱温度を制御する）。
【００５４】
なお、ヘッド１１をインク吐出部とも呼び、乾燥装置１２を加熱部とも呼び、プローブ１３と分光器１５とを測定部、分析機構１８を分析部、フィードバック制御機構１７を加熱制御部とも呼ぶ。また、測定部と分析部とを合わせて溶剤量分析部とも呼ぶ。
【００５５】
ある乾燥条件の設定値により印刷評価を行い、印刷直後に乾燥工程を通過した印刷物はプローブ１３を用いて近赤外スペクトルの反射光を取得する。得られた近赤外光の反射スペクトルは多変量解析の機能を持った分析機構１８へ情報が送られ、あらかじめ作成しておいた検量線モデルを使用することにより、残留溶剤量の測定値が得られる。
【００５６】
残留溶剤量の値が狙いの値からずれている場合には、検知した溶剤量はフィードバック制御機構１７へ信号として送られ、乾燥プロセス条件を変更する。例えば残留溶剤量の予測値が目標より高かった場合、乾燥条件をより強くする条件に変更し、再度印字評価を行う。近赤外光の反射スペクトルは自動で保存され、多変量解析を行うシステム（分析機構１８）が装置内に備わっている。
【００５７】
インライン測定はシリアルプリンターに分析装置１００を取り付けることで実現が可能で、高速連帳機の大型のマシンの中に分析装置１００を組み込むことも可能である。
【００５８】
図８は、本発明の一実施形態に係る分析装置、印刷装置、印刷システムを説明するための図である。本発明の一実施形態では、図１のように、分析装置１００を用いて印刷物中の残留溶剤量の定量を行うことができる。また、図７のように、印刷装置２００は、印刷装置２００が印刷した印刷物中の残留溶剤量の定量を行うことができる（インライン化）。また、図８のように、分析装置１００は、印刷装置３００（例えば、印刷装置２００のように溶剤量分析部を備えていない印刷装置）が印刷した印刷物中の残留溶剤量の定量を行うことができる（オフライン化）。なお、図８の分析装置１００と印刷装置３００とを合わせて印刷システム４００とも呼ぶ。図８では、印刷装置３００は、分析装置１００の分析結果をもとに加熱部の熱源の温度を制御する。
【００５９】
図９は、本発明の一実施形態に係る分析処理および分析結果に基づく加熱温度の変更処理のフローチャートである。
・ステップ（工程）１（Ｓ１）において、近赤外分光のスペクトルが取得される。
・ステップ２（Ｓ２）において、検量線モデルを用いて溶剤量が分析される。
・ステップ３（Ｓ３）において、加熱温度の変更が必要であるか否かが判定される。必要な場合はステップ４へ進み、不要な場合は処理を終了する。
・ステップ４（Ｓ４）において、Ｓ２の分析結果をもとに加熱温度が変更される。なお、ステップ３および４は必ずしも実施されなくてもよい。
【００６０】
＜まとめ＞
以上のように、本発明の一実施形態では、１０００〜２４００ｎｍという、近赤外領域の測定分野の中では、かなり広い範囲の波長域を測定して分析を行う。また、近赤外スペクトルを多変量解析にかけて残留溶剤量の定量を行う時には、特定の波長の反射率から濃度を求める方法ではなく、スペクトル全体の形状を多変量解析して定量値を算出する。
【００６１】
インクジェットインク印刷物の近赤外スペクトルは、水、溶剤、顔料、樹脂、ワックス、界面活性剤等のインク原材料、紙種、インク付着量、吐出方式、乾燥方式など、様々な要因の影響を受ける。
【００６２】
これらの様々な要因はスペクトルの様々な波長域に影響を与える。インクジェットインク印刷物の近赤外スペクトルから残留溶剤量の定量を行うには、この溶剤量以外のスペクトル変化を考慮した検量線モデルを作成しておく必要がある。そのためには広い波長域の測定データが必要になる。
【００６３】
さらに、印刷物を加熱乾燥することも想定される。同じ残留溶剤量の値でも、加熱により樹脂やワックスの高分子構造が変われば、スペクトルは変動する。加熱乾燥を行う場合、溶剤量の減少のみでなく、顔料の凝集や樹脂の造膜、ワックスの融解などの現象が起こるためである。また、同じ残留溶剤量の値でも、インク付着量が多い状態で乾燥が進んでいる印刷物と、乾燥は進んでいないがインク付着量が少ない印刷物があった場合には、スペクトルは変わる。
【００６４】
これらの様々なシチュエーションを想定した測定データをひとつの検量線モデルに全て加えることで、色々な状態の印刷物に対応した検量線モデルの作成が可能となった。具体的には紙種、インク付着量、乾燥方式、印刷方式、インク処方など、様々な状態に対応したひとつの検量線モデルが完成した。また、様々なシチュエーションをひとつのモデルに加えるには、広い範囲の波長域の近赤外スペクトルを取得しておいた方が良い。様々な要因がピークを持つ波長域をカバーしておくことで、多変量解析と組み合わせる時に、それらの要因を考慮した検量線モデルの作成が可能になった。
【００６５】
このように、本発明の一実施形態では、近赤外光を用いて測定した結果を多変量解析することによって、赤外光よりも定量的な残留溶剤量の値をリアルタイムにモニタリングすることが可能になる。つまり、本発明の一実施形態では、ガスクロマトグラフィー評価法に相当する定量的な値を得ることができ、赤外分光のように基準となるピークが必要でなくスペクトル形状全体を使って定量することから、定量の精度が高い。
【００６６】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６７】
【特許文献１】特開２００９−１５６４７４号公報
【符号の説明】
【００６８】
１  光源
２  プローブ
３  サンプル台
４  印刷物
５  センサー
６  情報処理装置
１００  分析装置
１１  ヘッド
１２  乾燥装置
１３  プローブ
１４  光ファイバー
１５  分光器
１６  紙搬送機構
１７  フィードバック制御機構
１８  分析機構
２００  印刷装置
３００  印刷装置
４００  印刷システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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