(57)【要約】【課題】様々な種類の印刷媒体について印刷品質を正確に判定する。【解決手段】インクを噴射するインク噴射ヘッドを有し、前記インク噴射ヘッドを用いて画像情報に基づく画像を印刷媒体の印刷面に印刷する印刷機構と、前記印刷機構による印刷後の前記印刷面を撮像することにより撮像情報を生成する撮像装置と、前記撮像情報と前記印刷機構の印刷品質との関係を機械学習することで作成した判定モデルを用いて、前記印刷機構の印刷品質を判定する判定部と、を有する、印刷装置。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インクを噴射するインク噴射ヘッドを有し、前記インク噴射ヘッドを用いて画像情報に基づく画像を印刷媒体の印刷面に印刷する印刷機構と、
前記印刷機構による印刷後の前記印刷面を撮像することにより撮像情報を生成する撮像装置と、
前記撮像情報と前記印刷機構の印刷品質との関係を機械学習することで作成した判定モデルを用いて、前記印刷機構の印刷品質を判定する判定部と、を有する、
印刷装置。
【請求項２】
前記撮像情報に基づく画像を表示する表示装置を有する、
請求項１に記載の印刷装置。
【請求項３】
外部装置と通信する通信装置と、
前記通信装置の動作を制御する通信制御部と、を有し、
前記通信制御部は、前記撮像情報を前記通信装置から前記外部装置に送信させる、
請求項１または２に記載の印刷装置。
【請求項４】
前記通信制御部は、前記撮像情報に基づく画像を表示可能なユーザー装置からの指示に基づいて、前記撮像情報に基づく画像を前記ユーザー装置に表示させるための処理を前記通信装置に実行させる、
請求項３に記載の印刷装置。
【請求項５】
前記印刷機構の動作を制御する印刷制御部を有し、
前記印刷制御部は、前記判定部の判定結果に基づいて、前記インク噴射ヘッドをメンテナンスするための処理を実行する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の印刷装置。
【請求項６】
インクを噴射するインク噴射ヘッドを用いて画像情報に基づく画像を印刷媒体の印刷面に印刷し、
印刷後の前記印刷面を撮像することにより撮像情報を生成し、
前記撮像情報と印刷品質との関係を機械学習することで作成した判定モデルを用いて、印刷品質を判定する、
印刷品質判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷装置および印刷品質判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インクを噴射するインク噴射ヘッドを用いて印刷媒体に画像を印刷するインクジェット方式の印刷装置が知られている。この種の印刷装置は、一般に、インク噴射ヘッドのノズル不良を検査するための機能を有する。例えば、特許文献１に記載の装置は、印刷媒体にテストパターンを印刷し、印刷媒体に印刷されたテストパターンを撮像し、撮像画像に基づいてノズル不良の有無を判断する。この判断は、撮像画像から変換された濃度データと閾値とを比較した結果に基づいて行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２３４５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の装置では、ノズル不良の判断に用いるテストパターンおよび判断基準のそれぞれが予め決められているため、想定外の種類の印刷媒体が用いられた場合、ノズル不良を正確に判断することができない可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の印刷装置の一態様は、インクを噴射するインク噴射ヘッドを有し、前記インク噴射ヘッドを用いて画像情報に基づく画像を印刷媒体の印刷面に印刷する印刷機構と、前記印刷機構による印刷後の前記印刷面を撮像することにより撮像情報を生成する撮像装置と、前記撮像情報と前記印刷機構の印刷品質との関係を機械学習することで作成した判定モデルを用いて、前記印刷機構の印刷品質を判定する判定部と、を有する。
【０００６】
本発明の印刷品質判定方法の一態様は、インクを噴射するインク噴射ヘッドを用いて画像情報に基づく画像を印刷媒体の印刷面に印刷し、印刷後の前記印刷面を撮像することにより撮像情報を生成し、前記撮像情報と印刷品質との関係を機械学習することで作成した判定モデルを用いて、印刷品質を判定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る印刷装置を用いるシステムの構成例を示す概略図である。
【図２】実施形態に係る印刷装置の構成を示すブロック図である。
【図３】印刷装置の判定部を説明するための図である。
【図４】印刷品質の判定に用いる画像情報に基づく画像の一例を示す図である。
【図５】印刷装置における撮像情報に基づく画像の一例を示す図である。
【図６】実施形態に係る印刷装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】判定モデルの作成に用いる外部装置の構成を示すブロック図である。
【図８】外部装置における機械学習を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照しながら本発明に係る好適な実施形態を説明する。なお、図面において各部の寸法または縮尺は実際と適宜異なり、理解を容易にするために模式的に示している部分もある。また、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、これらの形態に限られない。
【０００９】
１．印刷装置１を用いるシステム１００の概要
図１は、実施形態に係る印刷装置１を用いるシステム１００の構成例を示す概略図である。システム１００は、印刷装置１を利用するユーザーに対して各種サービスを提供するシステムである。システム１００は、印刷装置１と外部装置２００とユーザー装置３００とを有する。これらは、相互に通信可能に接続される。図１では、インターネットを含む通信網ＮＷを介して、印刷装置１、外部装置２００およびユーザー装置３００が相互に通信可能に接続される構成が例示される。
【００１０】
なお、印刷装置１と外部装置２００またはユーザー装置３００とが通信網ＮＷを介さずに無線または有線で通信可能に接続されてもよい。
【００１１】
印刷装置１は、インクジェット方式により印刷媒体ＭＰに印刷するプリンターである。印刷媒体ＭＰは、インクジェット方式により印刷可能な媒体であればよく、特に限定されず、例えば、各種紙、各種布または各種フィルム等である。印刷装置１は、印刷後の印刷媒体ＭＰを撮像する機能と、その撮像画像を示す撮像情報を用いて印刷品質を判定する機能と、を有する。後に詳述するが、当該判定には、当該撮像情報と印刷品質との関係を機械学習により規定した判定モデルが用いられる。印刷装置１は、当該判定モデルを外部装置２００から適時受け取る。また、印刷装置１は、当該判定モデルの作成に用いる撮像情報を外部装置２００に提供する。
【００１２】
なお、印刷装置１は、外部装置２００から当該判定モデルを受け取るまでの期間、暫定的な判定モデルを用いて当該判定を行ってもよい。また、当該判定に用いる印刷画像は、特に限定されず、任意である。また、当該判定のための印刷に用いる印刷媒体ＭＰは、印刷装置１に設置した平板等でもよい。この場合、例えば、当該判定ごとに印刷媒体ＭＰの印刷面からインクを拭き取る等の機構も印刷装置１に設置される。
【００１３】
本実施形態の印刷装置１は、前述の撮像画像を表示する機能を有する。当該機能により、ユーザーの目視によっても印刷品質を判定することができる。また、印刷装置１は、印刷品質を改善するためのメンテナンスを実行する機能を有する。当該機能は、前述の判定モデルを用いた印刷品質の判定結果に基づいて自動的に実行されたり、ユーザーからの操作に基づいて手動で実行されたりする。
【００１４】
外部装置２００は、印刷装置１またはユーザー装置３００からの指示に従い、各種処理を実行する。具体的には、外部装置２００は、印刷装置１から撮像情報を受け取り、当該撮像情報を用いて教師ありの機械学習を行うことで、前述の判定モデルを作成する。作成済みの判定モデルは、印刷装置１にダウンロード可能な状態で外部装置２００に記憶される。印刷装置１から外部装置２００への撮像情報の受け取りは、印刷装置１またはユーザー装置３００からの指示を契機として行われる。また、外部装置２００は、ユーザー装置３００からの指示により、印刷装置１からの撮像画像をユーザー装置３００に転送する。外部装置２００で受け取った撮像情報は、教師ありの機械学習のためのラベルが管理者により付された後に、機械学習に供される。
【００１５】
なお、当該機械学習は、外部装置２００とは別途の装置で行ってもよい。この場合、機械学習で得られた判定モデルは、外部装置２００に戻されるか、または、印刷装置１にダウンロード可能な状態で当該別途の装置に記憶される。
【００１６】
ユーザー装置３００は、ユーザーが利用可能な機器であって、印刷装置１または外部装置２００と通信する機能と、印刷装置１からの撮像情報を表示する機能と、を有する。例えば、ユーザー装置３００は、ノート型ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末または携帯型ゲーム機等の可搬型の情報端末、あるいは、デスクトップ型ＰＣ等の固定型の情報端末である。図１では、ユーザー装置３００がタブレット端末である場合が例示される。ユーザー装置３００で印刷装置１からの撮像情報を表示することで、ユーザー装置３００を用いても、ユーザーの目視によって印刷品質を判定することができる。
【００１７】
以上の概略のシステム１００では、印刷装置１が機械学習による判定モデルを用いて印刷品質を判定するので、印刷媒体ＭＰの様々な種類における印刷品質の判定が可能となる。以下、印刷装置１および外部装置２００について詳述する。
【００１８】
２．印刷装置１
図２は、実施形態に係る印刷装置１の構成を示すブロック図である。印刷装置１は、処理装置１０と記憶装置２０と印刷機構３０と撮像装置４０と通信装置５０と表示装置６０と入力装置７０とを有する。これらは、互いに通信可能に接続される。
【００１９】
処理装置１０は、印刷装置１の各部を制御する機能、および各種データを処理する機能を有する装置である。処理装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーを有する。なお、処理装置１０は、単一のプロセッサーで構成されてもよいし、複数のプロセッサーで構成されてもよい。また、処理装置１０の機能の一部または全部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで実現してもよい。
【００２０】
記憶装置２０は、処理装置１０が実行する各種プログラム、および処理装置１０が処理する各種データを記憶する装置である。記憶装置２０は、例えば、ハードディスクドライブまたは半導体メモリーを有する。なお、記憶装置２０の一部または全部は、印刷装置１の外部の記憶装置、外部装置２００等のサーバー等に設けてもよい。
【００２１】
本実施形態の記憶装置２０には、制御プログラムＰ１、画像情報ＤＧ、撮像情報ＤＩ、ヘッド情報ＤＨ、判定モデルＤＪおよび品質情報ＤＱが記憶される。ここで、画像情報ＤＧ、撮像情報ＤＩおよびヘッド情報ＤＨは、外部装置２００における機械学習およびラベル付けのための学習用情報Ｄ０を構成する。
【００２２】
後に詳述するが、制御プログラムＰ１は、処理装置１０で実行されることで、印刷装置１の各種機能を実現する。また、画像情報ＤＧは、印刷機構３０での印刷に用いられる任意の画像を示す情報である。撮像情報ＤＩは、印刷後の印刷媒体ＭＰを撮像装置４０により撮像した画像を示す情報である。ヘッド情報ＤＨは、後述する印刷機構３０におけるインク噴射ヘッド３１の異常の有無等の状態を示す情報である。判定モデルＤＪは、撮像情報ＤＩと印刷機構３０の印刷品質との関係を機械学習することで作成した学習モデルである。品質情報ＤＱは、印刷機構３０の印刷品質を示す情報である。なお、制御プログラムＰ１、画像情報ＤＧ、撮像情報ＤＩ、ヘッド情報ＤＨ、判定モデルＤＪおよび品質情報ＤＱの一部または全部は、印刷装置１の外部の記憶装置、外部装置２００等のサーバー等に記憶されてもよい。
【００２３】
印刷機構３０は、印刷媒体ＭＰにインクジェット方式によりインクを噴射することで、印刷媒体ＭＰに印刷を行う機構である。印刷媒体ＭＰは、処理装置１０による制御のもとで、図示しない搬送機構により所定方向に搬送される。印刷機構３０は、インクを噴射するインク噴射ヘッド３１を有し、インク噴射ヘッド３１を用いて画像情報ＤＧに基づく画像を印刷媒体ＭＰの印刷面に印刷する。インク噴射ヘッド３１は、図示しないインク容器から供給されるインクを処理装置１０による制御のもとで、図示しない複数のノズルから印刷媒体ＭＰに噴射する。より具体的には、インク噴射ヘッド３１は、図示しない圧力室および駆動素子をノズル毎に有しており、圧力室内の圧力を駆動素子により変動させることで当該圧力室内のインクをノズルから噴射する。駆動素子は、例えば圧電素子または発熱素子である。また、インク噴射ヘッド３１は、処理装置１０による制御のもとで、図示しない移動機構により印刷媒体ＭＰの搬送方向に直交する軸に沿って反復的に往復移動する。この往復移動と前述のインクの噴射とが並行して行われることで、印刷媒体ＭＰの印刷面に画像が形成される。
【００２４】
なお、インク噴射ヘッド３１を往復移動させる移動機構は、省略してもよい。この場合、例えば、インク噴射ヘッド３１を印刷媒体ＭＰの搬送方向に直交する幅方向の全域にわたって設ければよい。また、印刷機構３０における印刷は、フルカラーでもモノカラーでもよい。印刷機構３０における印刷がフルカラーである場合、例えば、イエロー、シアン、マゼンタおよびブラックの色ごとのインク噴射ヘッド３１が印刷機構３０に設けられる。
【００２５】
撮像装置４０は、印刷機構３０による印刷後の印刷媒体ＭＰの印刷面ＭＰ０を撮像することにより、その撮像画像を示す撮像情報ＤＩを生成するカメラまたはスキャナー等の装置である。撮像装置４０は、例えば撮像光学系および撮像素子を有する。撮像光学系は、少なくとも１つの撮像レンズを含む光学系であり、プリズム等の各種の光学素子を含んでもよいし、ズームレンズまたはフォーカスレンズ等を含んでもよい。撮像素子は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサーまたはＣＭＯＳ（Complementary MOS）イメージセンサー等である。また、撮像装置４０は、分光機能を有してもよい。この場合、例えば、撮像光学系に回折格子または波長可変フィルター等を設ければよい。撮像装置４０の撮像画像は、フルカラーでもモノカラーでもよい。当該撮像画像がフルカラーである場合、撮像情報ＤＩは、例えば、当該撮像画像の画素ごとにＸＹＺ表色系における三刺激値で表される。当該撮像画像がモノカラーである場合、撮像情報ＤＩは、例えば、当該撮像画像の画素ごとに輝度値で表される。
【００２６】
通信装置５０は、通信網ＮＷと無線または有線で通信する機器である。例えば、通信装置５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）またはＬＡＮ（Local Area Network）等のインターフェイスを有する。
【００２７】
表示装置６０は、処理装置１０による制御のもとで各種の画像を表示する。ここで、表示装置６０は、例えば、液晶表示パネルまたは有機ＥＬ（electro-luminescence）表示パネル等の各種の表示パネルを有する。
【００２８】
入力装置７０は、ユーザーからの操作を受け付ける機器である。例えば、入力装置７０は、タッチパッド、タッチパネルまたはマウス等のポインティングデバイスを有する。ここで、入力装置７０は、タッチパネルを有する場合、表示装置６０を兼ねてもよい。
【００２９】
以上の構成の印刷装置１において、処理装置１０は、記憶装置２０から制御プログラムＰ１を読み込んで実行する。この実行により、処理装置１０は、印刷制御部１１、撮像制御部１２、通信制御部１３、表示制御部１４、判定部１５およびヘッド検査処理部１６として機能する。
【００３０】
印刷制御部１１は、前述の印刷機構３０の駆動を制御する。例えば、印刷制御部１１は、画像情報ＤＧに基づいて印刷機構３０の駆動を制御することで、画像情報ＤＧに基づく画像ＧＴを印刷媒体ＭＰに印刷する。
【００３１】
撮像制御部１２は、前述の撮像装置４０の駆動を制御する。例えば、撮像制御部１２は、画像ＧＴの印刷後の印刷媒体ＭＰを撮像装置４０に撮像させる。撮像装置４０による撮像は、印刷機構３０の印刷ごとに行ってもよいし、ユーザーからの指示に基づく印刷後の印刷媒体ＭＰ、または所定の画像ＧＴの印刷後の印刷媒体ＭＰに対して適時に行ってもよい。
【００３２】
通信制御部１３は、前述の通信装置５０の駆動を制御する。例えば、通信制御部１３は、学習用情報Ｄ０を通信装置５０から外部装置２００に送信させたり、判定モデルＤＪを外部装置２００から通信装置５０に受信させたりする。通信装置５０の送信または受信のタイミングは、特に限定されず、任意である。また、通信制御部１３は、印刷装置１のファームウェア等のソフトウェアの更新情報を外部装置２００から通信装置５０に受信させてもよい。この場合、通信制御部１３は、当該更新情報等とともに判定モデルＤＪを外部装置２００から通信装置５０に受信させてもよい。
【００３３】
表示制御部１４は、前述の表示装置６０の駆動を制御する。例えば、表示制御部１４は、必要時に、撮像情報ＤＩに基づく画像ＧＩを表示装置６０に表示させる。また、表示制御部１４は、ユーザーからの操作等に基づいて、表示装置６０に表示する画像ＧＩの拡大表示またはスクロール表示等を行ってもよい。また、表示制御部１４は、ユーザーからの操作または予めの設定等により、表示装置６０に表示する画像ＧＩのコントラスト強調または画像先鋭化等の強調表示を行ってもよい。
【００３４】
判定部１５は、判定モデルＤＪを用いて印刷機構３０の印刷品質を判定し、その判定結果を示す品質情報ＤＱを生成する。品質情報ＤＱは、記憶装置２０に記憶される。判定部１５による判定は、撮像装置４０による撮像ごとに行ってもよいし、所定の画像ＧＴが印刷された印刷媒体ＭＰを撮像した場合等の適時に行ってもよい。
【００３５】
ヘッド検査処理部１６は、印刷機構３０の駆動時のインク噴射ヘッド３１における残留振動に基づいて、インク噴射ヘッド３１内の気泡の有無等を検査し、その検査結果を示す検査情報を生成する。当該検査情報は、ヘッド情報ＤＨの一部または全部として記憶装置２０に記憶される。
【００３６】
本実施形態の印刷装置１は、印刷品質の判定を自動で行う自動判定モードと、印刷品質の判定を手動で行う手動モードと、を有する。自動判定モードでは、撮像装置４０による撮像後に前述の判定部１５による判定が自動的に行われ、その判定結果に応じてインク噴射ヘッド３１のメンテナンスも自動で行われる。手動判定モードでは、撮像装置４０による撮像後に前述の判定部１５による判定が行われずに撮像情報ＤＩに基づく画像ＧＩが表示装置６０に表示される。ユーザーは、表示される画像ＧＩに基づいて、インク噴射ヘッド３１のメンテナンスの必要性を判断し、当該メンテナンスを手動で行う。
【００３７】
当該メンテナンスとしては、例えば、インク噴射ヘッド３１からインクを捨て打ちする、いわゆるフラッシング、およびインク噴射ヘッド３１からのインクの着弾位置の補正等が挙げられる。印刷制御部１１は、判定部１５の判定結果またはユーザーからの操作に基づいて、インク噴射ヘッド３１をメンテナンスする動作を実行する。
【００３８】
図４は、印刷装置１の判定部１５を説明するための図である。前述のように、判定部１５は、判定モデルＤＪを用いて印刷機構３０の印刷品質を判定し、その判定結果を示す品質情報ＤＱを生成する。判定モデルＤＪは、撮像情報ＤＩの入力に応じて品質情報ＤＱを出力する学習済モデルである。具体的には、判定モデルＤＪは、撮像情報ＤＩから品質情報ＤＱを生成する演算を処理装置１０に実行させるプログラムと、当該演算に適用される複数の係数との組合せで実現される。当該プログラムは、例えば人工知能ソフトウェアを構成するプログラムモジュールである。当該複数の係数は、例えば、後述する外部装置２００における教師データＤＴを利用した深層学習により設定される。例えば、判定モデルＤＪとしては、深層ニューラルネットワーク等の数理モデルが好適に用いられる。
【００３９】
図５は、印刷品質の判定に用いる画像情報ＤＧに基づく画像ＧＴの一例を示す図である。図５では、印刷媒体ＭＰの印刷面ＭＰ０上に印刷された状態の画像ＧＴが図示される。図５に示す画像ＧＴは、印刷機構３０がイエロー、シアン、マゼンタおよびブラックの色ごとのインク噴射ヘッド３１を有する場合における印刷品質の判定専用のテストパターンの一例である。図５に示す画像ＧＴは、イエロー用の画像ＧＹ、シアン用の画像ＧＣ、マゼンタ用の画像ＧＭ、およびブラック用の画像ＧＫを含む。画像ＧＹ、ＧＣ、ＧＭおよびＧＫは、それぞれ、複数のライン状の画像で構成される。当該複数のライン状の画像は、インク噴射ヘッド３１が有する複数のノズルに対応する。画像ＧＴは、印刷媒体ＭＰの余白領域に印刷してもよく、この場合、ユーザーが希望する画像と同時に画像ＧＴを印刷媒体ＭＰに印刷できる。
【００４０】
図５では、インク噴射ヘッド３１のノズルが正常である場合における画像ＧＴが示される。インク噴射ヘッド３１のノズルに不良がある場合、その不良の種類に応じて画像ＧＴが変化する。例えば、インクの出ないノズルがある場合、前述の複数のライン状の画像のうち、当該ノズルに対応する画像が欠損する。また、インクの噴射方向が正常な方向と異なるノズルがある場合、前述の複数のライン状の画像のうち、当該ノズルに対応する画像が他の画像に対してずれる。以上のような画像ＧＴの変化に基づいて印刷品質が判定される。このような画像ＧＴの変化に基づく印刷品質の判定は、例えば、印刷媒体ＭＰがキャンパス地または布地等のテクスチャーの強い媒体である場合、印刷面ＭＰ０における布目と画像ＧＴとの判別が難しいため、正確に判定できない可能性がある。そこで、印刷装置１では、前述のように、印刷品質の判定に機械学習による判定モデルＤＪを用いる。
【００４１】
なお、印刷品質の判定に用いる画像情報ＤＧは、後述の機械学習で判定モデルＤＪを得ることができればよく、図５に示すような専用のテストパターンを示す情報に限定されず、任意である。例えば、画像情報ＤＧは、企業のロゴマーク等を示す情報でもよい。画像ＧＴとして所定の領域にわたって濃度の均一なベタ画像を用いてもよく、この場合、画像ＧＴの色むらの程度に基づいて印刷品質を判定することができる。
【００４２】
図６は、印刷装置１における撮像情報ＤＩに基づく画像ＧＩの一例を示す図である。図６では、前述の画像ＧＴを撮像装置４０で撮像して得られる画像ＧＩが例示される。画像ＧＩを示す撮像情報ＤＩには、画像ＧＴの撮像情報のほか、印刷媒体ＭＰの印刷面ＭＰ０の撮像情報が含まれる。印刷面ＭＰ０の撮像情報は、印刷媒体ＭＰの種類に応じて異なる。このため、印刷面ＭＰ０の撮像情報に基づいて、印刷媒体ＭＰの種類を推定することができる。以上の撮像情報ＤＩは、例えば、画像ＧＴの印刷ごとに外部装置２００に送信され、外部装置２００での機械学習に供される。なお、所定の撮像回数ごとに複数の撮像情報ＤＩをまとめて外部装置２００に送信してもよい。
【００４３】
図９は、実施形態に係る印刷装置１の動作を示すフローチャートである。印刷装置１では、まず、ステップＳ１において、印刷制御部１１が印刷機構３０による印刷媒体ＭＰへの画像ＧＴの印刷を実行すると、ステップＳ２において、撮像制御部１２が撮像装置４０による印刷媒体ＭＰへの撮像を実行する。その後、ステップＳ３において、表示制御部１４および判定部１５は、印刷装置１が自動判定モードであるか否かを判断する。自動判定モードである場合、ステップＳ４において、判定部１５が判定モデルＤＪを用いて印刷品質の判定を行う。ステップＳ５において、印刷制御部１１は、その判定結果が良品質か否かを判定する。印刷制御部１１は、印刷品質がノズル不良等により良品質でないと判定した場合、ステップＳ６において、インク噴射ヘッド３１のメンテナンス動作を実行する。一方、印刷品質がノズル不良等のない良品質であると判定した場合、終了する。
【００４４】
自動判定モードでない場合、ステップＳ７において、判定部１５は前述の判定を行わず、表示制御部１４が撮像情報ＤＩに基づく画像ＧＩを表示装置６０に表示させる。その後、ステップＳ８において、印刷制御部１１は、インク噴射ヘッド３１のメンテナンスを実行する指示があるか否かを判断する。この判断は、入力装置７０の入力結果に基づいて行われる。当該指示がある場合、前述のステップＳ６に移行する。一方、当該指示がない場合、終了する。
【００４５】
以上の印刷装置１は、前述のように、印刷機構３０と撮像装置４０と判定部１５とを有する。印刷機構３０は、インクを噴射するインク噴射ヘッド３１を用いて画像情報ＤＧに基づく画像ＧＴを印刷媒体ＭＰの印刷面ＭＰ０に印刷する。撮像装置４０は、印刷後の印刷面ＭＰ０を撮像することにより撮像情報ＤＩを生成する。判定部１５は、撮像情報ＤＩと印刷機構３０の印刷品質との関係を機械学習することで作成した判定モデルＤＪを用いて、印刷機構３０の印刷品質を判定する。
【００４６】
以上のように、判定モデルＤＪを用いて印刷機構３０の印刷品質を判定することで、様々な種類の印刷媒体ＭＰについて印刷品質を正確に判定することができる。また、印刷品質の判定に用いる印刷面ＭＰ０に印刷される画像ＧＴとして当該判定専用のテストパターン画像に限らず任意の画像を用いることができる。このため、印刷品質の判定のための印刷を独立して行う必要がなく、この結果、印刷媒体ＭＰ、インクおよび時間の無駄を低減することができる。また、撮像装置４０を用いずに目視で判定を行う場合に比べて、利便性が高いだけでなく、印刷媒体ＭＰが大型である場合であっても、印刷品質の判定が容易かつ正確に行えるという利点もある。
【００４７】
ここで、印刷装置１は、印刷機構３０の動作を制御する印刷制御部１１を有する。印刷制御部１１は、判定部１５の判定結果に基づいて、インク噴射ヘッド３１をメンテナンスするための処理を実行する。このため、印刷品質が低下した場合、インク噴射ヘッド３１のメンテナンス動作を自動的に実行することができる。したがって、ユーザーの操作によらず、印刷品質を高く保つことができる。また、インク噴射ヘッド３１のメンテナンス動作を必要時のみ実行することができ、この結果、インクの無駄が低減される。
【００４８】
また、印刷装置１は、撮像情報ＤＩに基づく画像ＧＩを表示する表示装置６０を有する。このため、印刷装置１を利用するユーザーに印刷品質を視認させることができる。また、この視認結果に基づくユーザーの判断により、インク噴射ヘッド３１のクリーニング等のメンテナンス動作を適宜に実行することができる。
【００４９】
さらに、印刷装置１は、外部装置２００と通信する通信装置５０と、通信装置５０の動作を制御する通信制御部１３と、を有する。そして、通信制御部１３は、撮像情報ＤＩを通信装置５０から外部装置２００に送信させる。このため、印刷機構３０による印刷後の印刷面ＭＰ０についての撮像情報ＤＩを外部装置２００に適時に提供することができる。そして、外部装置２００において撮像情報ＤＩを用いて機械学習を行うことで、判定モデルＤＪを作成することができる。また、適時に、通信制御部１３が判定モデルＤＪを外部装置２００から通信装置５０に受信させることで、作成した判定モデルＤＪを印刷装置１に提供することができる。
【００５０】
ここで、通信制御部１３は、撮像情報ＤＩに基づく画像ＧＩを表示可能なユーザー装置３００からの指示に基づいて、画像ＧＩをユーザー装置３００に表示させるための処理を通信装置５０に実行させる。このため、ユーザーが外出等で印刷装置１から離れた場所にいる場合であっても、当該ユーザーに印刷品質を視認させることができる。また、この視認結果に基づくユーザーの判断により、インク噴射ヘッド３１のクリーニング等のメンテナンス動作を適宜に実行することもできる。
【００５１】
３．外部装置２００
図７は、判定モデルＤＪの作成に用いる外部装置２００の構成を示すブロック図である。外部装置２００は、処理装置２１０と記憶装置２２０と通信装置２５０と表示装置２６０と入力装置２７０とを有する。これらは、互いに通信可能に接続される。
【００５２】
処理装置２１０は、外部装置２００の各部を制御する機能、および各種データを処理する機能を有する装置である。処理装置２１０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサーを有する。なお、処理装置２１０は、単一のプロセッサーで構成されてもよいし、複数のプロセッサーで構成されてもよい。また、処理装置２１０の機能の一部または全部を、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、ＦＰＧＡ等のハードウェアで実現してもよい。
【００５３】
記憶装置２２０は、処理装置２１０が実行する各種プログラム、および処理装置２１０が処理する各種データを記憶する装置である。記憶装置２２０は、例えば、ハードディスクドライブまたは半導体メモリーを有する。なお、記憶装置２２０の一部または全部は、外部装置２００とは別体の記憶装置またはサーバー等に設けてもよい。
【００５４】
後に詳述するが、本実施形態の記憶装置２２０には、学習プログラムＰ２、学習用情報Ｄ０、教師データＤＴおよび判定モデルＤＪが記憶される。学習プログラムＰ２は、処理装置２１０で実行されることで、判定モデルＤＪを作成するための各種機能を実現する。また、学習用情報Ｄ０は、前述のように、画像情報ＤＧ、撮像情報ＤＩおよびヘッド情報ＤＨを含む。教師データＤＴは、管理者が学習用情報Ｄ０を用いて撮像情報に品質情報をラベルとして付して得られる情報である。なお、学習プログラムＰ２、学習用情報Ｄ０、教師データＤＴおよび判定モデルＤＪの一部または全部は、外部装置２００とは別体の記憶装置またはサーバー等に記憶されてもよい。
【００５５】
通信装置２５０は、通信網ＮＷと無線または有線で通信する機器である。例えば、通信装置２５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）またはＬＡＮ（Local Area Network）等のインターフェイスを有する。通信装置２５０は、処理装置２１０による制御のもとで、前述の学習用情報Ｄ０を受信したり、判定モデルＤＪを送信したりする。
【００５６】
表示装置２６０は、処理装置２１０による制御のもとで各種の画像を表示する。ここで、表示装置２６０は、例えば、液晶表示パネルまたは有機ＥＬ（electro-luminescence）表示パネル等の各種の表示パネルを有する。例えば、表示装置２６０は、撮像情報ＤＩを表示する。
【００５７】
入力装置２７０は、ユーザーからの操作を受け付ける機器である。例えば、入力装置２７０は、タッチパッド、タッチパネルまたはマウス等のポインティングデバイスを有する。ここで、入力装置２７０は、タッチパネルを有する場合、表示装置２６０を兼ねてもよい。
【００５８】
以上の構成の外部装置２００において、処理装置２１０は、記憶装置２２０から学習プログラムＰ２を読み込んで実行する。この実行により、処理装置２１０は、学習処理部２１１として機能する。学習処理部２１１は、教師データＤＴを用いた教師あり機械学習により判定モデルＤＪの複数の係数を設定することで、学習済みの判定モデルＤＪを生成する。
【００５９】
図８は、外部装置２００における機械学習を説明するための図である。判定モデルＤＪの機械学習には、教師データＤ１が使用される。教師データＤ１は、複数個（ｎ個）の撮像情報ＤＩである撮像情報ＤＩ−１〜ＤＩ−ｎと、撮像情報ＤＩ−１〜ＤＩ−ｎに対応する複数個（ｎ個）の品質情報ＤＱである品質情報ＤＱ−１〜ＤＱ−ｎと、を含む。教師データＤ１における撮像情報ＤＩは、前述の学習用情報Ｄ０に含まれる撮像情報ＤＩである。教師データＤ１における品質情報ＤＱは、当該教師データＤ１における撮像情報ＤＩに対する正解値に相当するラベルである。当該ラベルは、学習用情報Ｄ０に含まれる各種情報に基づいて外部装置２００の管理者等により決められる。本実施形態の学習用情報Ｄ０には、撮像情報ＤＩのほかに、画像情報ＤＧおよびヘッド情報ＤＨが含まれる。なお、学習用情報Ｄ０には、撮像情報ＤＩが含まれていればよく、画像情報ＤＧおよびヘッド情報ＤＨの一方または両方が含まれなくてもよい。また、学習用情報Ｄ０には、撮像情報ＤＩ、画像情報ＤＧおよびヘッド情報ＤＨ以外の情報が含まれてもよい。
【００６０】
学習処理部２１１は、複数の教師データＤ１を利用した教師あり機械学習により判定モデルＤＪの複数の係数を設定する。具体的には、学習処理部２１１は、教師データＤ１における撮像情報ＤＩの入力に対して暫定的な判定モデルＤＪが出力する品質情報ＤＱと、教師データＤ１に含まれる品質情報ＤＱとの相違が低減されるように、判定モデルＤＪの複数の係数を更新する。例えば、学習処理部２１１は、撮像情報ＤＩと品質情報ＤＱとの相違を表す評価関数が最小化されるように、誤差逆伝播法により判定モデルＤＪの複数の係数を反復的に更新する。以上の機械学習により設定された判定モデルＤＪの複数の係数は、印刷装置１にダウンロード可能な状態で記憶装置２２０に記憶される。以上の機械学習後の判定モデルＤＪは、複数の教師データＤ１における撮像情報ＤＩと品質情報ＤＱとの間に潜在する傾向のもとで、未知の撮像情報ＤＩに対して統計的に妥当な品質情報ＤＱを出力する。
【００６１】
４．変形例
以上、本発明の印刷装置および印刷品質判定方法について図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明は、これらに限定されない。また、本発明の各部の構成は、前述した実施形態の同様の機能を発揮する任意の構成に置換することができ、また、任意の構成を付加することもできる。また、本発明は、前述した各実施形態の任意の構成同士を組み合わせるようにしてもよい。
【００６２】
前述の実施形態では、印刷装置１が、印刷品質の判定を自動で行う自動判定モードと、印刷品質の判定を手動で行う手動モードと、を選択的に用いる構成を説明したが、当該構成に限定されず、例えば、これらのモードを順次実行してもよい。
【符号の説明】
【００６３】
１…印刷装置、１１…印刷制御部、１３…通信制御部、１５…判定部、３０…印刷機構、３１…インク噴射ヘッド、４０…撮像装置、５０…通信装置、６０…表示装置、２００…外部装置、３００…ユーザー装置、ＤＧ…画像情報、ＤＩ…撮像情報、ＤＪ…判定モデル、ＤＱ…品質情報、ＤＱ−１…品質情報、ＤＴ…教師データ、ＧＩ…画像、ＧＴ…画像、ＭＰ…印刷媒体、ＭＰ０…印刷面。
【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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