(57)【要約】【課題】  画像形成装置を用いた種々の印刷媒体への印刷に際し、低コストで且つ高精度に制御情報を調整し、所望の印刷結果を得ること。【解決手段】  画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の制御情報である第１制御情報とを状態変数として取得する状態変数取得部１１０と；特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得する教師データ取得部１２０と；状態変数取得部１１０で取得した情報と教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成する学習済モデル生成部１３０と；を含む機械学習装置、機械学習方法によって生成された学習済モデルを用いて印刷のためのデータ処理を実行する。【選択図】図２
2020071271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習装置であって：
画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物における特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の制御情報である第１制御情報とを状態変数として取得する状態変数取得部と；
前記特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得する教師データ取得部と；
前記状態変数取得部で取得した情報と前記教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成する学習済モデル生成部と；を備えた、
機械学習装置。
【請求項２】
前記特徴量情報は、前記実印刷物における印刷不良の情報を含む、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記媒体情報は、前記印刷媒体のコーティングの有無、素材、厚さ、重量及び密度を含む、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記画像形成装置は、電子写真式の画像形成装置であって、
前記第１制御情報は、前記画像形成装置におけるトナー定着温度及び転写電圧を含む、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記画像形成装置は、電子写真式の画像形成装置であって、
前記第２制御情報は、前記画像形成装置におけるトナー定着温度及び転写電圧を含む、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項６】
機械学習装置であって：
画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物における特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の制御情報である第１制御情報と、前記画像形成装置周囲の環境情報とを状態変数として取得する状態変数取得部と；
前記特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得する教師データ取得部と；
前記状態変数取得部で取得した情報と前記教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成する学習済モデル生成部と；を備えた、
機械学習装置。
【請求項７】
前記環境情報は、前記画像形成装置の周囲の温度及び湿度を含む、
請求項６に記載の機械学習装置。
【請求項８】
画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物の特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の前記画像形成装置の制御情報である第１制御情報とを取得する実印刷物情報取得部と；
前記実印刷物情報取得部により取得された情報を、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の機械学習装置によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するデータ処理部と；
前記データ処理部から出力された前記第３制御情報を記憶する第３制御情報記憶部と；を備えた、
データ処理システム。
【請求項９】
画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物の特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の前記画像形成装置の制御情報である第１制御情報と、前記画像処理装置周囲の環境情報とを取得する実印刷物情報取得部と；
前記実印刷物情報取得部により取得された情報を、請求項６又は請求項７に記載の機械学習装置によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するデータ処理部と；
前記データ処理部から出力された前記第３制御情報を記憶する第３制御情報記憶部と；を備えた、
データ処理システム。
【請求項１０】
コンピュータを用いた機械学習方法であって：
画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物における特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の制御情報である第１制御情報とを状態変数として取得するステップと；
前記特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得するステップと；
前記特徴量情報と、前記媒体情報と、前記第１制御情報と、前記教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成するステップと；を備えた、
機械学習方法。
【請求項１１】
コンピュータを用いた機械学習方法であって：
画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物における特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の制御情報である第１制御情報と、前記画像形成装置周囲の環境情報とを状態変数として取得するステップと；
前記特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得するステップと；
前記特徴量情報と、前記媒体情報と、前記第１制御情報と、前記環境情報と、前記教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成するステップと；を備えた、
機械学習方法。
【請求項１２】
コンピュータを用いて、画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物の特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の前記画像形成装置の制御情報である第１制御情報とを取得するステップと；
取得した前記特徴量情報と、前記媒体情報と、前記第１制御情報とを請求項１０に記載の機械学習方法によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するステップと；
出力された前記第３制御情報を記憶するステップと；を備えた、
データ処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを用いて、画像形成装置によって実際に印字がなされた実印刷物の特徴量情報と、前記実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、前記実印刷物を出力した際の前記画像形成装置の制御情報である第１制御情報と、前記画像形成装置周囲の環境情報とを取得するステップと；
取得した前記特徴量情報と、前記媒体情報と、前記第１制御情報と、前記環境情報とを請求項１１に記載の機械学習方法によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するステップと；
出力された前記第３制御情報を記憶するステップと；を備えた、
データ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置の制御情報と画像形成装置が出力した印刷物との間の相関関係を学習する機械学習装置及び機械学習方法と、機械学習装置及び機械学習方法によって得られた学習済モデルを利用した、データ処理システム及びデータ処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複写機、プリンタ、複合機に代表される電子写真式の画像形成装置は、特にオフィス環境において広く普及している。また、近年にあっては、医療分野、製造業、あるいは流通業といった産業分野における特定の業種の特定の業務に特化した印刷（以下、「インダストリープリント」ともいう）のニーズに対しても、電子写真式の画像形成装置が利用されている。
【０００３】
インダストリープリントとしては、例えば商品のパッケージ印刷、ワインボトル等に貼付されるラベル印刷、あるいは結婚式の招待状の印刷等を挙げることができる。例示のものから分かるように、インダストリープリントにおける印刷物は、その印刷の質（画質）が商品やサービスの価値に大きな影響を及ぼすものが少なくない。そのため、インダストリープリントにおける印刷物に関しては、印刷の質が特に重要視される。
【０００４】
他方、インダストリープリントは、オフィス等で通常実施される一般用紙（Ａ４普通紙、Ｂ４普通紙等）を用いた印刷とは異なり、使用される目的や用途に応じて特殊な媒体、例えば厚紙、長尺紙、和紙、板紙、洋紙、フィルム、ラベル、封筒等が使用される。このような多種多様な媒体（以下、これらを総じて「印刷媒体」と呼ぶ）に対して、共通の画像形成装置を用いて印刷を行う場合、印刷時における画像形成装置の制御パラメータを印刷媒体に合わせて調整する必要がある。
【０００５】
上記のような特殊な印刷媒体に印字を行う画像形成装置として、例えば特許文献１に記載のものがある。特許文献１には、ユーザから薄形、中形、通常形、厚形等の用紙厚に従って用紙別に設定される用紙選択キーの入力を受け付け、受け付けた用紙選択キーに応じた転写電圧及び定着温度をセットする電子写真式の画像形成装置が記載されていて、特許文献１に記載された方法を採用すれば、用紙厚に合わせた制御パラメータへの調整が可能であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０９−３２９９９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、印刷の質に影響を与えるパラメータは、用紙厚のみではない。例えば、用紙にコーティングがされているか否か、あるいは用紙の材質等によっても印刷の質は変化し、また、実際に出力を行う画像形成装置の状態は当然ながら一様でないため、画像形成装置の状態によっても印刷の質は変化する。したがって、種々の印刷媒体への印字を精度よく実現するには不十分である。
【０００８】
本発明は上述の点に鑑み、画像形成装置を用いた種々の印刷媒体への印刷に際し、高精度に制御情報を調整し、所望の印刷結果を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の第１の態様に係る機械学習装置は、例えば図２に示すように、画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の制御情報である第１制御情報とを状態変数として取得する状態変数取得部１１０と；特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得する教師データ取得部１２０と；状態変数取得部１１０で取得した情報と教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成する学習済モデル生成部１３０と；を含むものである。
【００１０】
このように構成すると、状態変数として特徴量情報と媒体情報と第１制御情報の３つの情報を採用して機械学習を行うため、精度の高い所望の学習済モデルを得ることができる。
【００１１】
また、本発明の第２の態様に係る機械学習装置は、上記本発明の第１の態様に係る機械学習装置１００において、特徴量情報は、実印刷物ＡＰにおける印刷不良の情報を含むものである。
【００１２】
このように構成すると、機械学習において実印刷物に生じた印刷不良が解消できるような学習済モデルを生成することとなり、ユーザの望むデータ処理が可能な学習済モデルを生成することができる。
【００１３】
また、本発明の第３の態様に係る機械学習装置は、上記本発明の第１の態様に係る機械学習装置１００において、媒体情報は、印刷媒体ＰＭのコーティングの有無、素材、厚さ、重量及び密度を含むものである。
【００１４】
このように構成すると、機械学習に際し、印刷媒体の厚さに加えて、コーティングの有無等の４種類の媒体情報をも考慮するため、媒体情報を十分に考慮した学習済モデルを生成することができる。
【００１５】
また、本発明の第４の態様に係る機械学習装置は、例えば図１に示すように、上記本発明の第１の態様に係る機械学習装置１００において、画像形成装置１０は、電子写真式の画像形成装置であって、第１制御情報は、画像形成装置１０におけるトナー定着温度及び転写電圧を含むものである。
【００１６】
このように構成すると、第１制御情報として印刷の質に最も影響のある２つの情報を含むことで、生成される学習済モデルはユーザの望むデータ処理が可能なものとなる。
【００１７】
また、本発明の第５の態様に係る機械学習装置は、例えば図１に示すように、上記本発明の第１の態様に係る機械学習装置１００において、画像形成装置１０は、電子写真式の画像形成装置であって、第２制御情報は、画像形成装置１０におけるトナー定着温度及び転写電圧を含むものである。
【００１８】
このように構成すると、第２制御情報が、電子写真式の画像形成装置であれば一般に用いられている制御パラメータであるトナー定着温度及び転写電圧で構成されることから、この学習済モデルは、種々のタイプの電子写真式の画像形成装置に適用可能となる。
【００１９】
本発明の第６の態様に係る機械学習装置は、例えば図２及び図５に示すように、画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の制御情報である第１制御情報と、画像形成装置ＡＰ周囲の環境情報とを状態変数として取得する状態変数取得部１１０と；特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得する教師データ取得部１２０と；状態変数取得部で取得した情報と教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成する学習済モデル生成部１３０と；を含むものである。
【００２０】
このように構成すると、状態変数として特徴量情報と媒体情報と第１制御情報とに更に環境情報を加えた４つの情報を採用して機械学習を行うため、さらに精度の高い所望の学習済モデルを得ることができる。
【００２１】
また、本発明の第７の態様に係る機械学習装置は、上記本発明の第６の態様に係る機械学習装置１００において、環境情報は、画像形成装置１０の周囲の温度及び湿度を含むものである。
【００２２】
このように構成すると、環境情報として、画像形成装置における定着温度制御等に影響を与える画像形成装置周囲の温度と、印刷媒体の状態等に影響を与える画像形成装置周囲の湿度の情報を含むことで、印刷時の状況に則した精度の高い所望の学習済モデルを得ることができる。
【００２３】
本発明の第８の態様に係るデータ処理システムは、例えば図６及び図８に示すように、画像形成装置１０、２００によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰの特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の画像形成装置１０、２００の制御情報である第１制御情報とを取得する実印刷物情報取得部２３０と；実印刷物情報取得部２３０により取得された情報を、上記第１乃至５の態様のいずれか１つに係る機械学習装置１００によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するデータ処理部２６０と；データ処理部２６０から出力された第３制御情報を記憶する第３制御情報記憶部２３０と；を含むものである。
【００２４】
このように構成すると、学習済モデルを利用することで、技術者による調整を経ることなく、自動で制御情報の調整を行うことができ、以て実印刷物に生じた印刷不良の解消を低コストで且つ高精度に実現可能なデータ処理を提供することができる。
【００２５】
本発明の第９の態様に係るデータ処理システムは、例えば図６及び図８に示すように、画像形成装置１０、２００によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰの特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の画像形成装置１０、２００の制御情報である第１制御情報と、画像処理装置１０、２００周囲の環境情報とを取得する実印刷物情報取得部２３０と；実印刷物情報取得部２３０により取得された情報を、上記第６又は７の態様に係る機械学習装置１００によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するデータ処理部２６０と；データ処理部２６０から出力された第３制御情報を記憶する第３制御情報記憶部２５３と；を含むものである。
【００２６】
このように構成すると、学習済モデルを利用することで、技術者による調整を経ることなく、自動で制御情報の調整を行うことができ、以て実印刷物に生じた印刷不良の解消を低コストで且つより高精度に実現可能なデータ処理を提供することができる。
【００２７】
本発明の第１０の態様に係る機械学習方法は、例えば図４に示すように、コンピュータを用い；画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の制御情報である第１制御情報とを状態変数として取得するステップＳ１２と；特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得するステップＳ１３と；特徴量情報と、媒体情報と、第１制御情報と、教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成するステップＳ１４と；を含むものである。
【００２８】
このように構成すると、状態変数として特徴量情報と媒体情報と第１制御情報の３つの情報を採用して機械学習を行うため、精度の高い所望の学習済モデルを得ることができる。
【００２９】
本発明の第１１の態様に係る機械学習方法は、例えば図５に示すように、コンピュータを用い；画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の制御情報である第１制御情報と、画像形成装置１０周囲の環境情報とを状態変数として取得するステップＳ２２と；特徴量情報を所定の閾値以内とする第２制御情報を教師データとして取得するステップＳ１３と；特徴量情報と、媒体情報と、第１制御情報と、環境情報と、教師データとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済モデルを生成するステップＳ１５と；を含むものである。
【００３０】
このように構成すると、状態変数として特徴量情報と媒体情報と第１制御情報とに更に環境情報を加えた４つの情報を採用して機械学習を行うため、さらに精度の高い所望の学習済モデルを得ることができる。
【００３１】
本発明の第１２の態様に係るデータ処理方法は、例えば図７に示すように、コンピュータを用いて、画像形成装置１０、２００によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰの特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物ＡＰを出力した際の画像形成装置１０、２００の制御情報である第１制御情報とを取得するステップＳ３２と；取得した特徴量情報と、媒体情報と、第１制御情報とを請求項１０に記載の機械学習方法によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するステップＳ３４と；出力された第３制御情報を記憶するステップＳ３５と；を含むものである。
【００３２】
このように構成すると、学習済モデルを利用することで、技術者による調整を経ることなく、自動で制御情報の調整を行うことができ、以て実印刷物に生じた印刷不良の解消を低コストで且つ高精度に実現可能なデータ処理を提供することができる。
【００３３】
本発明の第１３の態様に係るデータ処理方法は、例えば図７に示すように、コンピュータを用いて、画像形成装置１０、２００によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰの特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、実印刷物を出力した際の画像形成装置１０、２００の制御情報である第１制御情報と、画像形成装置１０、２００周囲の環境情報とを取得するステップＳ３２と；取得した特徴量情報と、媒体情報と、第１制御情報と、環境情報とを請求項１１に記載の機械学習方法によって生成された学習済モデルに入力し、第３制御情報を出力するステップＳ３４と；出力された第３制御情報を記憶するステップＳ３５と；を含むものである。
【００３４】
このように構成すると、学習済モデルを利用することで、技術者による調整を経ることなく、自動で制御情報の調整を行うことができ、以て実印刷物に生じた印刷不良の解消を低コストで且つより高精度に実現可能なデータ処理を提供することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、実印刷物における特徴量情報と、実印刷物に用いられた印刷媒体の媒体情報と、実印刷物を出力した際の制御情報である第１制御情報と（あるいはこれらに加えて画像形成装置周囲の環境情報と）を状態変数として用いた機械学習装置及び機械学習方法により学習済モデルを生成するため、ユーザの要望に則した、精度の高い学習済モデルを生成することが可能となる。また、ここで得られた学習済モデルを用いた制御情報の自動調整を採用することで、人手を要することなく制御情報の調整が可能となり、低コストで且つ高精度な印刷結果を得ることが可能なデータ処理システム及びデータ処理方法を提供することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】図１は、本発明の一実施の形態において用いられる画像形成装置の概略構造図である。
【図２】図２は、本発明の一実施の形態に係る機械学習装置の概略ブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施の形態に係る機械学習装置において実施される教師あり学習のためのニューラルネットワークモデルの例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の一実施の形態に係る機械学習方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の他の実施の形態に係る機械学習方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の一実施の形態に係るデータ処理システムの概略ブロック図である。
【図７】図７は、本発明の一実施の形態に係るデータ処理システムのデータ処理部において実行されるデータ処理方法を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の別の実施の形態に係るデータ処理システムの概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、図面を参照して本発明を実施するための一実施の形態について説明する。なお、以下では本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。
【００３８】
初めに、本発明の一実施の形態に係る機械学習装置及び機械学習方法の学習対象としての印刷出力を行う電子写真式の画像形成装置の基本的な構成について、以下に簡単に説明する。
【００３９】
＜画像形成装置＞
図１は、本発明の一実施の形態において用いられる画像形成装置の概略構造図である。ここで例示される画像形成装置１０は、いわゆる中間転写方式のフルカラーＬＥＤプリンタであり、図１に示すように、印刷媒体供給部２０と、画像形成部３０と、転写部４０と、定着部５０と、出力部６０と、制御部７０を備える。
【００４０】
印刷媒体供給部２０は、印刷媒体ＰＭを画像形成装置１０内に供給するためのものであり、用紙トレイ２１と、手差しトレイ２２と、複数個の給紙ローラ２３とを有する。用紙トレイ２１は、複数の印刷媒体ＰＭが積層され収容されるものである。この用紙トレイ２１内に収容される印刷媒体ＰＭは、一般用紙（Ａ４普通紙、Ｂ４普通紙等）であるのが一般的である。手差しトレイ２２は、画像形成装置１０本体側面に収納可能に設けられ、主に一般用紙とは異なる特殊な印刷媒体ＰＭに印刷を行う場合に、当該特殊な印刷媒体ＰＭを給紙するためのトレイである。よって、インダストリープリントを行う場合には、主にこの手差しトレイ２２が使用される。複数個の給紙ローラ２３は、用紙トレイ２１内の、あるいは手差しトレイ２２に載置された印刷媒体ＰＭを搬送経路ＰＬに搬送するために適所に配置されたローラである。
【００４１】
画像形成部３０は、トナー像を形成するためのものであり、並列配置された複数（本実施の形態においては５つ）の画像形成ユニット３１Ｃ、３１Ｍ、３１Ｙ、３１Ｋ、３１Ｓ（以下、これらをまとめて画像形成ユニット３１ともいう。）を有する。これら複数の画像形成ユニット３１Ｃ、３１Ｍ、３１Ｙ、３１Ｋ、３１Ｓは、トナー色が異なるのみでその構成は基本的に同一のものであり、主に、感光体ドラムと、帯電ローラと、現像ローラと、ＬＥＤヘッドと、トナータンクとを備える。なお、これらの各構成による画像形成プロセスについては、周知のものと同様のプロセスを採用でき、ここでは詳細な説明を省略する。
【００４２】
複数の画像形成ユニット３１Ｃ、３１Ｍ、３１Ｙ、３１Ｋ、３１Ｓは、それぞれシアン（Ｃｙａｎ）、マゼンダ（Ｍａｇｅｎｄａ）、イエロー（Ｙｅｌｌｏｗ）、ブラック（ｂｌａｃＫ）及び特殊色のトナー像を形成するためのユニットであり、これら複数の画像形成ユニット３１を採用することにより、フルカラー印刷を可能としている。各画像形成ユニット３１で形成されたトナー像は、後述する転写部４０の中間転写ベルト４１に転写される。なお、上記特殊色のトナーとしては、例えばホワイトトナー、クリアトナー、あるいは蛍光色（ネオンイエロー等）トナーを採用することができる。
【００４３】
転写部４０は、画像形成部３０で形成されたトナー像を印刷媒体ＰＭに転写するためのものであり、中間転写ベルト４１と、複数の一次転写ローラ４２Ｃ、４２Ｍ、４２Ｙ、４２Ｋ、４２Ｓ（以下、これらをまとめて一次転写ローラ４２ともいう。）と、バックアップローラ４３と、二次転写ローラ４４とを備える。中間転写ベルト４１は、駆動用のローラ等を含む複数のローラに支持され主にゴム等の樹脂材料から構成された無端の弾性ベルトである。この中間転写ベルト４１の表面には、画像形成ユニット３１で形成された各色のトナー像が転写（一次転写）されて形成され、この形成されたトナー像は後に印刷媒体ＰＭに転写（二次転写）される。複数の一次転写ローラ４２Ｃ、４２Ｍ、４２Ｙ、４２Ｋ、４２Ｓは、画像形成ユニット３１で形成された各色のトナー像を中間転写ベルト４１に転写するためのものであり、複数の画像形成ユニット３１Ｃ、３１Ｍ、３１Ｙ、３１Ｋ、３１Ｓそれぞれの感光体ドラムに対向配置され、且つ対向する各感光体ドラムとの間に中間転写ベルト４１を挟持するように配置される。一次転写ローラ４２には、所定の一次転写電圧が印加される。一次転写電圧は、後述する制御部７０により制御される。
【００４４】
バックアップローラ４３は、中間転写ベルト４１を支持する複数のローラのうちの１つであり、後述する二次転写ローラ４４に中間転写ベルト４１を間に介して対向する位置に配置される。二次転写ローラ４４は、搬送経路ＰＬの途中であって、バックアップローラ４３に中間転写ベルト４１を間に介して対向する位置に配置されており、この二次転写ローラ４４と中間転写ベルト４１との間に印刷媒体ＰＭを通過させる際に、中間転写ベルト４１に予め形成されたトナー像を転写するべく機能する。この二次転写ローラ４４には、所定の二次転写電圧が印加される。二次転写電圧は、後述する制御部７０により制御される。
【００４５】
定着部５０は、転写部４０でトナー像が転写された印刷媒体ＰＭに熱と圧力を付与することで、トナー像を印刷媒体ＰＭ上に定着させるためのものであり、定着ローラ５１と加圧ローラ５２とを備える。定着ローラ５１は、その内部にヒータ（図示省略）が内蔵され、このヒータに供給される電流値により定着温度が制御されている。このヒータに供給される電流値は、後述する制御部７０によって制御される。加圧ローラ５２は、定着ローラ５１に対して付勢力が付与されている。これにより、定着ローラ５１と加圧ローラ５２との間を通過する印刷媒体ＰＭには所定の定着圧力が印加される。なお、本実施の形態においては、加圧ローラ５２を定着ローラ５１に対して付勢する構成を採用しているが、加圧ローラ５２に代えて固定されたバックアップローラを採用し、定着ローラ５１をバックアップローラに対して付勢するような構成を採用してもよい。
【００４６】
出力部６０は、定着部５０によりトナー像が定着された印刷媒体ＰＭを実印刷物ＡＰとして画像形成装置１０外部に出力するものであり、排出トレイ６１と、複数の搬送ローラ６２とを備える。排出トレイ６１は、画像形成装置１０の上部に形成され、搬送経路ＰＬを経て出力された実印刷物ＡＰが載置されるものである。複数の搬送ローラ６２は、搬送経路ＰＬの各所に設けられ、印刷媒体ＰＭを排出トレイまで搬送するものである。また、出力部６０のいずれかの位置に、トナー像を定着した際に生じた熱を除去するための冷却手段を任意で設けても良い、冷却手段としては、例えば搬送ローラ６２の少なくとも一部に放熱機能を有するローラを採用する、あるいは冷却手段として周知のヒートパイプやヒートシンク、ファン等を出力部の所定位置に配置する等の構成を採用できる。
【００４７】
制御部７０は、画像形成装置１０の各部を制御するためのものであり、周知のＣＰＵや記憶手段等からなる。この制御部７０は、上述した通り、二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧と、定着ローラ５１内部のヒータに供給する電流とを制御する機能を有している。
【００４８】
上述の通り、本発明の一実施の形態において利用される画像形成装置１０として、中間転写方式のフルカラーＬＥＤプリンタについて説明を行ったが、本発明が適用可能な画像形成装置はこれに限定されるものではない。この点について具体的に例示すれば、中間転写方式に代えて感光体ドラムから印刷媒体に直接転写するタンデム式やロータリー式のものを採用すること、フルカラーに代えてモノクロあるいは特殊色のトナーを有しないタイプのフルカラーを採用すること、露光手段としてのＬＥＤヘッドに代えてレーザーヘッドを採用すること、及び、プリンタに代えて複写機、ファクシミリあるいはこれらの機能が組み合わされたデジタル複合機を採用すること等が可能である。
【００４９】
上述した構成を備える画像形成装置１０を用いてインダストリープリントを実行する場合は、上記課題に示した通り、従来技術では制御パラメータの調整を十分に行うことが困難である。結果として、インダストリープリントにおいては質の低い印刷（印刷不良）が生じる割合が高い。このような印刷不良が生じた場合、専門の技術者が、実際に印刷を行った実印刷物の状態や印刷を行った際の画像形成装置の制御情報等を総合的に勘案し、さらには過去の経験や蓄積されたノウハウに基づいて、最適な制御パラメータを導き出すことで所望の印刷結果を得るといった作業を行うことが考えられる。しかし、この一連の作業には長時間を要する上、発生した印刷不良の事象毎に技術者を占有するためコストが非常に高くなってしまう。そこで、本発明は、以下に記載した機械学習装置１００及び機械学習方法により生成される学習済モデルを利用することで、画像形成装置１０の制御情報（制御パラメータ）の調整を自動化しようとするものである。
【００５０】
ところで、上述したような画像形成装置を用いて印刷を実行する際には、最適な印刷結果を得るべく、様々な制御パラメータが調整される。これら様々な制御パラメータについて本発明者らが検証を行ったところ、当該種々の制御パラメータのうち、二次転写ローラ４４に印加する二次転写電圧と定着ローラ５１の定着温度（すなわち定着ローラ５１内のヒータに供給される電流値）の２つが、特に印刷の質に直接影響する制御情報、言い換えれば印刷面に発生する印刷不良との間に高い相関関係を有する制御情報であることが知得された。そして、これら２つの制御情報と印刷不良との関係についてさらに詳しく検証を行ったところ、二次転写電圧が高いと、主にチリ（白点が発生する印刷不良）の原因となり、反対に二次転写電圧が低いと、主にカスレ（色が薄くなる印刷不良）の原因となる。また、定着温度が高いと、主に斑点（斑点状の模様が発生する印刷不良）の原因となり、反対に定着温度が低いと、主に定着不良（トナー剥がれの印刷不良）や画ズレ（濃度の薄い部分が生じる印刷不良）の原因となることが知得された。
【００５１】
そこで、以下に示す本発明の一実施の形態に係る機械学習装置１００においては、その調整対象となる制御情報を、二次転写電圧及び定着温度とし、この２つの制御情報を調整するための学習済モデルを作成するための具体的な構成及び一連の機械学習方法について説示する。
【００５２】
＜機械学習装置＞
図２は、本発明の一実施の形態に係る機械学習装置１００の概略ブロック図である。機械学習装置１００は、状態変数取得部１１０と、教師データ取得部１２０と、学習済モデル生成部１３０と、記憶部１４０とを備えている。前述の構成要素から理解できるように、本実施の形態に係る機械学習装置１００は、いわゆる教師あり学習により学習済モデルを生成する装置である。なお、図２においては、理解を容易にする目的で、機械学習装置１００を画像形成装置１０とは別体のコンピュータ（サーバ装置やＰＣ等）に内蔵したものを例示しているが、機械学習装置１００は画像形成装置１０に内蔵されていても良い。
【００５３】
状態変数取得部１１０は、画像形成装置１０の制御情報を調整することが可能な学習済モデルを生成するために必要なパラメータ情報を状態変数として取得するものである。機械学習を行うに当たり、状態変数は生成される学習済モデルの精度を決定付ける最も重要な要素である。そして、状態変数として取得する情報の組み合わせが異なれば、生成される学習済モデルも当然異なることから、その組み合わせについても極めて重要な要素であることは本発明において特に留意すべき事項である。
【００５４】
本実施の形態において、状態変数取得部１１０は、実印刷物ＡＰにおける特徴量情報、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭ（図１参照。）の媒体情報、そして実印刷部ＡＰを出力した際の制御情報（以下、「第１制御情報」という。）の３つの情報を状態変数として取得するものである。状態変数を取得する方法については、機械学習装置１００と画像形成装置１０との接続状態等に合わせて任意に設定でき、ローカルな、あるいはインターネットを介した通信手段等を用いることや、任意の記憶媒体を介して取得される。そして、取得したこれら３つの情報は、１つのデータセットとして後述する記憶部１４０に記憶される。
【００５５】
実印刷物ＡＰにおける特徴量情報とは、実印刷物ＡＰに生じている印刷不良に関する情報であり、より具体的には印刷不良の情報に関する情報を含むものである。印刷不良の情報とは、印刷不良の程度に関する情報である。ここで、実際に機械学習装置１００に入力する特徴量情報としては、実印刷物ＡＰを周知のスキャナを用いて読み込んだ画像データの情報であればよく、実印刷物ＡＰ内の印刷不良の具体的な種類や程度を事前に特定しておく等の必要はない。これは、機械学習装置の学習手法が、印刷不良の種類や程度に関わらず、状態変数に対する好適な出力結果としての制御情報を学習するものであり、印刷不良の種類や程度までは判別する必要がないためである。とはいえ、例えば上記画像データの情報を、機械学習装置の入力層に入力するのに好適な情報に事前に調整する前処理プロセスを採用することももちろん可能である。具体的な前処理プロセスについては、画像認識の技術分野において通常用いられる手法が採用できることは当業者であれば容易に理解できるため、ここではその説明を省略する。
【００５６】
印刷媒体ＰＭの媒体情報とは、印刷媒体ＰＭについての種々の情報であり、好適には印刷媒体ＰＭのコーティングの有無、素材、厚さ、重量及び密度に関する情報である。上記５種類の媒体情報、すなわちコーティングの有無、素材、厚さ、重量及び密度は、印刷の質に特に影響のあるパラメータとして本発明者が特定したものであり、これら５種類の媒体情報に基づいて機械学習を行うことで、効率的に高精度の学習済モデルを生成できるものである。なお、媒体情報としての素材は、印刷媒体ＰＭに用いられている主要な素材を特定すれば足り、付加的に含まれる素材についての情報までをも要するものでは必ずしもない。また、媒体情報としての重量は、印刷媒体の重さに関連する特性を示すものであれば種々のものを利用可能であり、具体的には、例えば坪量や連量といった、画像形成装置の技術分野において一般に用いられるものを利用することができる。
【００５７】
第１制御情報とは、実印刷物ＡＰを出力した際に実際に設定されていた制御パラメータであり、好適には、画像形成装置１０における定着ローラ５１のトナー定着温度、及び二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧である。なお、上記画像形成装置１０においては、印刷媒体ＰＭに対し、中間転写ベルト４１からトナー像が転写される形式のため、二次転写電圧を第１制御情報として採用しているが、中間転写ベルトを有しない、感光体ドラムから印刷媒体に直接転写するタンデム式の画像形成装置にあっては、トナー色の異なる複数の画像形成ユニットそれぞれが備える感光体ドラムから印刷媒体ＰＭにトナー像を転写する際の転写電圧を第１制御情報として採用すればよい。
【００５８】
教師データ取得部１２０は、印刷不良を含む実印刷物ＡＰにおいて、その印刷不良の情報である特徴量情報が所定の閾値以内となる制御情報、簡潔に言えば、印刷不良を含まない印刷結果が得られるような改善された制御情報（以下、第２制御情報という。）を、教師データとして取得するものである。この第２制御情報は、例えば技術者が実印刷物ＡＰの出力結果及びその際の制御情報等に基づいて導き出した制御情報である。したがって、上記「所定の閾値」とは、特定の値を指すものである必要は必ずしもなく、技術者等から見て適切な出力結果が得られるような制御情報であれば、当該制御情報は「特徴量情報が所定の閾値以内」であるといえる。また、この第２制御情報は、技術者ＥＮによって教師データ取得部に直接入力あるいは種々の通信手段や任意の記憶媒体を介して送信されることにより取得する。なお、この第２制御情報は、状態変数取得部１１０で取得されデータセットとして記憶部１４０に記憶された対応するデータセットに関連付けられて、記憶部１４０内に記憶される。
【００５９】
学習済モデル生成部１３０は、状態変数取得部１１０で取得した状態変数としての３つの情報からなるデータセットと、教師データ取得部１２０で取得し対応するデータセットに関連付けられた教師データとに基づいて、機械学習を実行し、学習済モデルを生成するものである。ここで実施される機械学習の具体的な方法については、以下に詳述する。
【００６０】
本発明に係る機械学習装置１００は、その学習手法としてニューラルネットワークモデルを用いた教師あり学習を採用している。
【００６１】
図３は、本発明の一実施の形態に係る機械学習装置において実施される教師あり学習のためのニューラルネットワークモデルの例を示す図である。図３に示すニューラルネットワークモデルにおけるニューラルネットワークは、入力層にあるｌ個のニューロン（ｘ１〜ｘｌ）、第１中間層にあるｍ個のニューロン（ｙ１１〜ｙ１ｍ）、第２中間層にあるｎ個のニューロン（ｙ２１〜ｙ２ｎ）、及び出力層にある２個のニューロン（ｚ１、ｚ２）から構成されている。第１中間層及び第２中間層は、隠れ層とも呼ばれており、ニューラルネットワークとしては、第１中間層及び第２中間層の他に、さらに複数の隠れ層を有するものであってもよく、あるいは第１中間層のみを隠れ層とするものであってもよい。
【００６２】
また、入力層と第１中間層との間、第１中間層と第２中間層との間、第２中間層と出力層との間には、層間のニューロンを接続するノードが張られており、それぞれのノードには、重みｗｉ（ｉは自然数）が対応づけられている。
【００６３】
本実施の形態に係るニューラルネットワークモデルにおけるニューラルネットワークは、学習用データセットを用いて、画像形成装置の制御情報と画像形成装置が出力した印刷物との相関関係を学習する。具体的には、３つの状態変数のそれぞれについて入力層のニューロンを対応づけ、出力層にあるニューロンの値を、一般的なニューラルネットワークの出力値の算出方法、つまり、出力側のニューロンの値を、当該ニューロンに接続される入力側のニューロンの値と、出力側のニューロンと入力側のニューロンとを接続するノードに対応づけられた重みｗｉとの乗算値の数列の和として算出することを、入力層にあるニューロン以外の全てのニューロンに対して行う方法を用いることで、算出する。なお、状態変数を入力層のニューロンに対応付けるに際し、状態変数として取得した情報をどのような形式として対応付けるかは、生成される学習済モデルの精度等を考慮して適宜設定することができる。例えば、実印刷物ＡＰにおける特徴量情報としての実印刷部ＡＰの画像データを入力層に対応付けるに際しては、画像データを所定の領域に分割した上で、分割された各領域の色値（例えばＲＧＢ値）情報を入力層にそれぞれ対応付けることができる。
【００６４】
そして、算出された出力層にある２つのニューロンｚ１、ｚ２の値、すなわち本実施の形態においては定着ローラ５１のトナー定着温度及び二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧と、データセットに関連付けられた、同じく定着ローラ５１のトナー定着温度及び二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧からなる教師データｔ１、ｔ２とを、それぞれ比較して誤差を求め、求められた誤差が小さくなるように、各ノードに対応づけられた重みｗｉを調整する（バックプロバケーション）ことを反復する。
【００６５】
そして、上述した一連の工程を所定回数反復実施すること、あるいは前記誤差が許容値より小さくなること等の所定の条件が満たされた場合には、学習を終了して、そのニューラルネットワークモデル（のノードのそれぞれに対応づけられた全ての重みｗｉ）を学習済モデルとして記憶部１４０に記憶する。
【００６６】
記憶部１４０に記憶された学習済モデルは、要求に応じて、インターネット等の通信手段や記憶媒体を介して実システムへ適用される。実システム（データ処理システム）に対する学習済モデルの具体的な適用態様については、後に詳述する。
【００６７】
＜機械学習方法＞
上述の機械学習装置に関連して、本発明は、機械学習方法をも提供する。図４は、本発明の一実施の形態に係る機械学習方法を示すフローチャートである。この機械学習方法はコンピュータを用いることで実現されるものであるが、コンピュータとしては種々のものが適用可能であり、例えば画像形成装置１０内の制御部７０を構成するものや、画像形成装置１０にローカルに接続されたＰＣ、あるいはネットワーク上に配されたサーバ装置等を挙げることができる。
【００６８】
本発明に係る機械学習方法としての教師あり学習を実行する場合には、先ず、初期値の重みを備えた学習前モデルを準備する（ステップＳ１１）。次いで、画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、第１制御情報とを状態変数として取得する（ステップＳ１２）。そして、ステップＳ１２で取得した状態変数に対応する教師データを取得する（ステップＳ１３）と共に、あるいはこれに前後して、ステップＳ１２で取得した状態変数を学習前モデルの入力層（図３参照。）に対応付けることで、出力層（図３参照。）を生成する（ステップＳ１４）。
【００６９】
ステップＳ１４において生成された出力層を構成する制御情報は、学習前モデルによって生成されたものであるため、通常はユーザの要求を満たすような印刷結果が得られる制御情報ではない。そこで、次に、ステップＳ１３において取得された教師データを構成する制御情報とステップＳ１４において生成された出力層を構成する制御情報とを用いて、機械学習を実施する（ステップ１５）。ここで行う機械学習とは、教師データを構成する制御情報と出力層を構成する制御情報とを比較し、両者の誤差を検出し、この誤差が小さくなるような出力層が得られるよう、学習前モデル内の各ノードに対応付けられた重みを調整することによる機械学習を実施する。
【００７０】
ステップＳ１５において機械学習が実施されると、さらに機械学習を実施する必要があるか否かを特定し（ステップＳ１６）、機械学習を継続する場合（ステップＳ１６でＮｏ）にはステップ１２に戻り、機械学習を終了する場合（ステップＳ１６でＹｅｓ）には、ステップＳ１７に移る。上記機械学習を継続する場合には、ステップＳ１２〜Ｓ１５の工程を複数回実施することとなり、通常は、その回数に比例して、最終的に生成される学習済モデルの精度は高くなる。
【００７１】
機械学習を終了する場合には、各ノードに対応付けられた重みが一連の工程によって調整され生成されたニューラルネットワークを学習済モデルとして記憶部１４０に記憶し（ステップＳ１７）、一連の学習プロセスを終了する。ここで記憶された学習済モデルは、種々のデータ処理システムに適用され使用されるものであるが、その詳細は後述する。
【００７２】
上述した機械学習装置の学習プロセス及び機械学習方法においては、１つの学習済モデルを生成するために、１つのニューラルネットワーク（学習前モデル）に対して複数回の機械学習処理を繰り返し実行することでその精度を向上させ、データ処理システムに適用する学習済モデルを生成するものを説示しているが、本発明はこの取得方法に限定されない。例えば、所定回数の機械学習を実施した学習済モデルを一候補として複数個記憶部１４０に格納しておき、この複数個の学習済モデル群に妥当性判断用のデータセットを入力して出力層（のニューロンの値）を生成し、出力層で特定された制御情報の精度を比較検討して、データ処理システムに適用する最良の学習済モデルを１つ選定するようにしてもよい。妥当性判断用データセットは、学習に用いた学習用データセットと同じ状態変数を有し、異なるデータからなるものであればよい。
【００７３】
実験例として、ステップＳ１２〜Ｓ１６に示す一連の学習プロセスを、取得する状態変数を変更しつつ１５０００回繰り返し実施した後に得られた学習済モデルを準備し、この学習済モデルの入力層に１５００通りの状態変数を入力して得られた出力層の制御情報と、当該１５００通りの各状態変数に基づいて技術者によってそれぞれ特定された制御情報とを比較し、その誤差の程度について妥当性判断を実施した。その結果、学習済モデルが出力した出力層の制御情報と技術者が特定した制御情報とが実質的に同一であった割合は約９０％であった。このことから、本実施の形態において選定した３つの状態変数が、印刷結果に影響を与える最も重要な情報であることが裏付けられた。
【００７４】
以上説明した通り、本発明の一実施の形態に係る機械学習装置及び機械学習方法によれば、特に、インダストリープリントのような、種々の印刷媒体への印字の際に生じる印刷不良を高精度で改善可能な学習済モデルを生成することができる。したがって、この学習済モデルを実システムに適用することで、高精度に印刷不良を改善し、所望の印刷結果を得ることができるようになる。また、この学習済モデルを利用することで印刷情報の自動調整を実現できるため、印刷不良が生じる毎に人手を要することがなくなり、低コストのデータ処理システムを実現することができる。加えて、このコスト低下により、ユーザは、インダストリープリントに際し、複数の特殊な印刷媒体をコストを意識することなく気軽に試すことができるようになるため、ユーザの印刷媒体を選択する際の自由度が向上する。さらに、この機械学習装置及び機械学習方法の入力層に入力される状態変数を上述した３つの情報に特定することで、種々の特殊な印刷媒体への印刷出力に適用可能な高精度の学習済モデルを高効率に生成することが可能となる。
【００７５】
＜他の実施の形態＞
上記の一実施の形態においては、実印刷物ＡＰにおける特徴量情報、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報、そして実印刷部ＡＰを出力した際の第１制御情報の３つの情報を状態変数として取得する、機械学習装置及び機械学習方法について説示したが、本発明者によるさらなる検討の結果、上記３つの状態変数に加えて、画像形成装置１０の周囲の環境情報を状態変数として追加で取得することによっても、高精度な学習済モデルを生成することができることが確認された。よって、以下には他の実施の形態として、上記４つの情報を状態変数として選定した場合の機械学習方法について説示する。なお、以下に示す他の実施の形態に係る機械学習装置の構成に関しては、状態変数取得部１１０で取得する情報が異なる点以外は上記一実施の形態において述べたものと同様であるので、具体的な説明は省略する。
【００７６】
図５は、本発明の他の実施の形態に係る機械学習方法を示すフローチャートである。図５から分かるとおり、本実施の形態における一連の工程は、ステップＳ２２を除き、上記一実施の形態に係る機械学習方法の工程と概ね同一である。したがって、ここでは同一の工程に関しては同一の符号を付してその説明を援用するものとし、上記一実施の形態とは異なる部分について、主に説明を行う。
【００７７】
本実施の形態に係る機械学習方法は、学習前モデルを準備した後、画像形成装置１０によって実際に印字がなされた実印刷物ＡＰにおける特徴量情報と、実印刷物ＡＰに用いられた印刷媒体ＰＭの媒体情報と、第１制御情報と、画像形成装置１０周囲の環境情報とを状態変数として取得する（ステップＳ２２）。
【００７８】
環境情報とは、画像形成装置１０が設置された位置の周囲の温度及び湿度を含む情報である。温度及び湿度の具体的な測定方法としては、画像形成装置１０内に温度・湿度を測定するためのセンサを設置することにより、あるいは画像形成装置１０とは別途設けられた温度・湿度センサの出力を取得することにより測定することができる。さらに、この測定動作に代えて、ユーザによる直接あるいは通信手段を介しての入力動作により画像形成装置１０周囲の温度・湿度を取得するようにしても良い。
【００７９】
ステップＳ２２において状態変数が取得されると、この状態変数に対応する、すなわち４つの情報で構成された教師データを取得する（ステップＳ１３）と共に、あるいはこれに前後して、ステップＳ２２で取得した状態変数を用いて出力層を生成する（ステップＳ１４）。そして、上述のステップにおいて得られた出力層と教師データとに基づいて機械学習を実施し（ステップＳ１５）、これら一連の学習プロセスを複数回実行することで学習済モデルを生成する。
【００８０】
以上の機械学習方法によれば、上述の一実施の形態に比して取得すべき状態変数が１つ増加していることから、画像形成装置１０の置かれている環境（例えば、寒冷地に置かれているのか、乾燥した部屋内におかれているのか等）までをも考慮した機械学習を実現でき、以てここで生成された学習済モデルは、さらに高精度な制御情報の調整の実現が期待できる。
【００８１】
機械学習装置１００の適用形態として、画像形成装置１０や通常のＰＣに内蔵されていても良いことは既に述べたとおりであるが、機械学習に際し、特に入力パラメータが多数存在する場合には、その演算量は極めて多くなるため、通常の画像形成装置１０に搭載されたＣＰＵのみでは学習済モデルを生成するまでに長時間を要する可能性がある。したがって、機械学習装置１００を画像形成装置１０や通常のＰＣに内蔵する場合には、ＧＰＵ等の高性能演算装置を追加する、あるいは機械学習時の演算をネットワークを介して接続された他のＰＣやサーバ装置の演算能力を活用する等、演算処理の時間を短縮するための処置を行うことが好ましい。
【００８２】
本発明の機械学習装置における状態変数の選定は、生成される学習済モデルに直接影響する重要な要素である旨は上述した通りであるが、これは、上述した実施の形態において採用した３つ、あるいは４つの組み合わせ以外の組み合わせを完全に排除することを意図しているわけではない。例えば、生成される学習済モデルへの影響が、上述の実施の形態において採用した３つあるいは４つのパラメータに比して十分に小さい入力パラメータが追加された機械学習装置等は、実質的に本発明の技術思想を逸脱するものではないから、本発明の技術的範囲に包含されるといえる。
【００８３】
＜データ処理システム・データ処理方法＞
次に、上述した機械学習装置及び機械学習方法によって生成された学習済モデルの適用例を説示する。図６は、本発明の一実施の形態に係るデータ処理システムの概略ブロック図である。本実施の形態においては、データ処理システムとして、画像形成装置２００内に、上記他の実施の形態に係る機械学習方法を経て生成された学習済モデルを適用した場合を例にとり、以下に説示する。
【００８４】
本実施の形態に係る画像形成装置２００は、図１において説明したものと同様、いわゆる中間転写方式のフルカラーＬＥＤプリンタであり、機械的構造については図１に示すものと概ね同一である。したがって、以下の説明においては、画像形成装置２００の特に機械的構造に関しては、画像形成装置１０と同様であるものとして画像形成装置１０において使用した参照符号を必要に応じて援用する。そして、この画像形成装置２００は、図６に示すように、表示・操作部２１０と、出力制御部２２０と、実印刷物情報取得部２３０と、温度・湿度センサ２４０と、記憶部２５０と、データ処理部２６０とを備える。
【００８５】
表示・操作部２１０は、画像形成装置２００の所定位置に設けられた液晶パネル等からなる表示手段及び操作ボタンあるいはタッチパネル等からなる操作手段を備え、画像形成装置２００を利用するユーザに対して所定の通知を行ったり入力動作を可能としたりするための構成である。また、出力制御部２２０は、画像形成装置２００による印刷出力を実現するための種々の構成を制御するための構成であり、ＣＰＵと、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを少なくとも備えたものが例示される。出力制御部２２０による制御は、二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧と、定着ローラ５１の定着温度（詳しくは定着ローラ５１内部のヒータに供給する電流）とを制御することを含んでいる。
【００８６】
実印刷物情報取得部２３０は、印刷不良を含む実印刷物ＡＰに関連する情報を取得するための構成であり、特徴量情報取得部２３１と、媒体情報取得部２３２と、第１制御情報取得部２３３と、環境情報取得部２３４とを備える。この実印刷物情報取得部２３０によって取得された各種情報は、１つのデータセットとして互いに関連付けられ、後述するデータセット記憶部２５２に記憶される。
【００８７】
特徴量情報取得部２３１は、特徴量情報として実印刷物ＡＰの画像データを取得するための構成である。この特徴量情報取得部２３１は、図６に示すように、入出力インターフェース（図示省略）を介して画像形成装置２００外部のスキャナＳＣにローカルに接続されており、このスキャナＳＣにより読み込まれた実印刷物ＡＰの画像データを、特徴量情報として取得する。また、媒体情報取得部２３２は、印刷媒体ＰＭの情報、詳しくは印刷媒体ＰＭのコーティングの有無、素材、厚さ、重量及び密度に関する情報を取得するための構成である。これらの媒体情報は、例えば印刷媒体ＰＭに予め付与された製品コードを表示・操作部２１０を介してユーザが入力することにより取得できる。なお、媒体情報としての密度は、厚さと重量（坪量）の値が特定できれば計算により特定することが可能な情報であるので、このような入力操作を必ずしも要しない。
【００８８】
また、第１制御情報取得部２３３は、実印刷物ＡＰを出力した際の制御情報である第１制御情報、詳しくは二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧と定着ローラ５１の定着温度とを取得するための構成である。第１制御情報は、出力制御部２２０のメモリあるいは出力制御部２２０の制御情報が記憶される記憶部２５０内に記憶されている情報であるので、内部バスを介して取得すればよい。さらに、環境情報取得部２３４は、画像形成装置２００の周囲の環境情報、詳しくは温度及び湿度を取得するための構成である。これらの環境情報は、例えば画像形成装置２００に内蔵された温度・湿度センサ２４０を用いることで取得できるものである。
【００８９】
記憶部２５０は、画像形成装置２００内の各種情報を記憶するための記憶領域を構成するものであり、学習済モデル記憶部２５１と、データセット記憶部２５２と、第３制御情報記憶部２５３とを含んでいる。学習済モデル記憶部２５１は、上述した他の実施の形態に係る機械学習方法によって生成された学習済モデル、すなわち、特徴量情報と媒体情報と第１制御情報と環境情報の４つの情報を状態変数として機械学習が実施され、生成された学習済モデルが記憶されたものである。データセット記憶部２５２は、実印刷物情報取得部２３０によって取得された、共通する実印刷物ＡＰに係る特徴量情報、媒体情報、第１制御情報及び環境情報が１つのデータセットとして記憶されたものである。第３制御情報取得部２５３は、後述するデータ処理部２６０で出力された第３制御情報が記憶されたものである。
【００９０】
データ処理部２６０は、データセット記憶部２５２に記憶された特定の実印刷物ＡＰに関するデータセットと、学習済モデル記憶部２５１に記憶された学習済モデルとを用い、この学習済モデルの入力層（の各ニューロン）にデータセットを構成する各種情報を入力することで、所定の制御情報（第３制御情報）としての二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧と定着ローラ５１の定着温度とを出力層に出力するものである。この第３制御情報を構成する二次転写電圧と定着温度とは、実印刷物ＡＰにおいて生じている印刷不良を改善することが可能な制御情報である。すなわち、この実印刷物ＡＰにおいて用いられた印刷媒体ＰＭを用い、且つこの第３制御情報を制御パラメータとして画像形成装置２００で印刷出力を行うことで、所望の印刷物を得ることができるようにデータ処理部２６０によって調整がなされた制御情報である。
【００９１】
上述のデータ処理システムに関連して、以下には、データ処理部２６０によって実行されるデータ処理方法について、図７を参照して説明を行う。図７は、本発明の一実施の形態に係るデータ処理システムのデータ処理部において実行されるデータ処理方法を示すフローチャートである。
【００９２】
図７に示すように、データ処理部２６０は印刷不良が発生していない場合（ステップＳ３１でＮｏ）には待機状態を維持し、印刷不良が発生した場合（ステップＳ３１でＹｅｓ）には以降のデータ処理を実行するものである。印刷不良が発生したか否かは、ユーザによる申告に基づいて判断され、具体的には印刷不良を改善したい旨の申告が、例えば画像形成装置２００の表示・操作部２１０を介して、あるいは画像形成装置２００を管理するカスタマーサービス等に対して行われることにより判断される。本実施の形態においては、印刷不良が画像形成装置２００単体で解消できるよう各種構成を内蔵しているから、この画像形成装置２００に、例えば印刷不良解消モードといった特定のモードを搭載しておくと利便性の面で好ましい。この場合には表示・操作部２１０を介して当該モードをユーザが選択することで、以下に示す印刷不良を解消するための処理が実行される。
【００９３】
印刷不良が発生すると、画像形成装置２００は、表示・操作部２１０等の所定のユーザインターフェースを介して、印刷不良を解消するために必要な実印刷物情報をユーザに対して要求する。この要求に基づいてユーザから入力された実印刷物情報は、１つのデータセットとしてデータセット記憶部２５２に記憶され、データ処理部２６０は、このデータセット記憶部２５２を参照することにより、実印刷物情報を取得する（ステップＳ３２）。ユーザに対する実印刷物情報の要求としては、表示・操作部２１０に各種情報の取得方法を表示したり、あるいは図示しない音声出力手段を介してナビゲーション音声を出力したりすることでユーザに各種情報の入力作業を促すものである。
【００９４】
ユーザにより必要な実印刷物情報が入力されると、データ処理部２６０は、学習済モデル記憶部２５１を参照し、学習済モデルを取得する（ステップＳ３３）。そして、ここで取得した学習済モデルの入力層にステップＳ３２で取得した実印刷物情報を入力して、出力層としての第３制御情報を生成する（ステップＳ３４）。
【００９５】
データ処理部２６０は、第３制御情報が生成されると、この第３制御情報を一旦第３制御情報記憶部２５３に記憶し（ステップＳ３５）、ユーザによる再印刷指示を待つ（ステップＳ３６）。そして、例えばユーザによる表示・操作部２１０の操作により、再印刷指示があると、出力制御部２２０は、第１制御情報に代えて第３制御情報記憶部２５３内の第３制御情報に基づき、二次転写ローラ４４に印加される二次転写電圧と定着ローラ５１の定着温度とを調整した上で、再度の印刷処理を実行する（ステップＳ３７）。
【００９６】
以上の工程を経て再度印刷され出力された印刷物は、前回の印刷結果に基づいて調整された第３制御情報により出力されたものであるから、前回出力された実印刷物ＡＰに生じていた印刷不良は概ね解消されている。このように、本発明のデータ処理システムにおいては、印刷不良が発生してからその印刷不良が解消された印刷物をユーザが取得するまでの間に技術者等の人手を全く必要としない。したがって、本発明のデータ処理システムにあっては、コストを抑えたデータ処理を実現することができる。なお、上記一連の工程を経て再印刷された印刷物においては、ほとんどの場合、印刷不良が解消された印刷結果を得ることができるが、この工程を経ても印刷不良が発生する可能性は僅かにある。そのような場合には、再度ステップＳ３２〜Ｓ３７に示す工程を実行すればよい。
【００９７】
加えて、上述した実印刷物情報取得部２３０の各構成における情報取得方法は、上記の方法に限定されない。具体的に例示すれば、特徴量情報取得部２３１は、スキャナ以外の撮像手段（例えば、スマートフォンに内蔵されたカメラ機能や、画像形成装置の排出口等に設置された画像読み取りセンサ）を用いて読み込まれた実印刷物ＡＰの画像データを、インターネット等を介して受信することで特徴量情報を取得しても良い。また、媒体情報取得部２３２は、印刷媒体ＰＭの製品コードに代えて、表示・操作部２１０あるいは所定のアプリケーションを介して、ユーザが実測により取得した情報等をインタラクティブなプロセスを経て入力する、あるいは画像形成装置２００側に印刷媒体ＰＭの媒体情報を取得するための種々のセンサを採用することで、画像形成装置２００内部で自動的に取得する等の方法により、媒体情報を取得しても良い。さらに、環境情報取得部２３４は、画像形成装置２００に内蔵された温度・湿度センサ２４０に代えて、画像形成装置２００外部に別途設けられた温度・湿度センサの出力を取得すること、あるいはユーザによる入力操作により温度・湿度情報を取得することにより環境情報を取得しても良い。
【００９８】
また、上記実施の形態においては、画像形成装置２００が、環境情報取得部２３４及び温度・湿度センサ２４０を備えているものについて説示を行ったが、これらの構成を有していなくともよい。ただし、その場合には実印刷物情報取得部２３０で取得される情報は、特徴量情報と、媒体情報と、第１制御情報との３つの情報のみであるから、これに対応すべく、学習済モデル記憶部２５１内に記憶される学習済モデルは、上記一実施の形態に係る機械学習方法によって生成された学習済モデル、すなわち、特徴量情報と、媒体情報と、第１制御情報との３つの情報を状態変数として機械学習を実行した学習済モデルが記憶され、データ処理部２６０に取得される必要があることは、当業者であれば明確に理解できることである。
【００９９】
さらに、上記実施の形態においては、データ処理システムを構成する画像形成装置を中間転写方式のフルカラーＬＥＤプリンタとしたものについて例示を行ったが、プリンタに代えて、プリンタ以外の機能、例えばスキャナ機能やファクシミリ機能をさらに備えたデジタル複合機としてもよい。この場合は、デジタル複合機自体がスキャナ機能を備えていることから、特徴量情報の取得に際し、上述した外部のスキャナＳＣを利用する必要がない。したがって、この場合には完全なオフライン状態のデジタル複合機においても、本実施の形態に係るデータ処理システムを構成することができる。
【０１００】
＜別の実施の形態＞
上記一実施の形態に係るデータ処理システムとしての画像形成装置２００は、学習済モデル記憶部２５１を内部に備えており、印刷不良を解消するためのデータ処理は、ほぼ画像形成装置２００内部で実行されるものであるが、本発明はこのような形態に限定されない。そこで、以下には一連のデータ処理を画像形成装置の外部で実施する形態のものについて説明を行う。なお、以下に示す実施の形態においては、上述した一実施の形態に係るデータ処理システムと異なる部分についてのみ説明を行い、共通する構成及び機能等についてはその説明を省略するものとする。
【０１０１】
図８は、本発明の別の実施の形態に係るデータ処理システムの概略ブロック図である。図８に示す通り、本実施の形態に係るデータ処理システムは、インターネットに接続されたサーバ装置３００で構成されている。また、このサーバ装置３００には、インターネットを介して複数の端末装置ＴＤ（例えば、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣ等）及び画像形成装置１０が接続されている。
【０１０２】
サーバ装置３００は、送受信部３１０と、記憶部３２０と、データ処理部３３０と、学習済モデル修正部３４０とを備えている。送受信部３１０は、端末装置ＴＤ及び／又は画像形成装置１０から送信される実印刷物情報及びフィードバック情報を取得すると共に、後述する第３制御情報を端末装置ＴＤ及び／又は画像形成装置１０へ送信するためのものである。送受信部３１０への実印刷物情報の送信方法は、種々の方法が採用でき、例えば特徴量情報と媒体情報は、端末装置ＴＤに予めインストールされたアプリケーションを介して送信され、第１制御情報（及び環境情報）は、端末装置ＴＤ内のアプリケーションの操作をトリガとして動作する画像形成装置１０によって送信されるようにしても良い。また、送受信部３１０により送信される第３制御情報は、画像形成装置１０に送信することで画像形成装置１０が第３制御情報を反映するようにしても良いし、端末装置ＴＤに送信し、ユーザがこの端末装置ＴＤが受信した情報を画像形成装置１０に入力することで画像形成装置１０に第３制御情報を反映するようにしても良い。
【０１０３】
記憶部３２０は、サーバ装置３００内の各種情報を記憶するための記憶領域を構成するものであり、学習済モデル記憶部３２１と、データセット記憶部３２２と、第３制御情報記憶部３２３とを含んでいる。学習済モデル記憶部３２１は、種々の実印刷物情報及び種々の画像形成装置に対応可能なように、複数の学習済モデルが記憶されている。ここで、複数の学習済モデルは、印刷方式や機能等の異なる複数種類の画像処理装置に対応すべく、画像形成装置の種類に対応して準備することが好ましい。データセット記憶部３２２は、送受信部３１０で受信した、共通する実印刷物ＡＰに係る特徴量情報と媒体情報と第１制御情報（及び環境情報）とを１つのデータセットとして記憶したものである。第３制御情報取得部３２３は、後述するデータ処理部３３０で出力された第３制御情報が記憶されたものである。
【０１０４】
データ処理部３３０は、送受信部３１０を介して送信されデータセット記憶部３２２に記憶された特定のデータセットと、学習済モデル記憶部２５１に記憶された複数の学習済モデルのうち、データセットの内容及び画像形成装置の種類等に基づいて特定される一の学習済モデルとを用い、この学習済モデルの入力層にデータセットを構成する各種情報を入力することで、所定の制御情報（第３制御情報）としての転写電圧と定着温度とを出力するものである。
【０１０５】
学習済モデル修正部３４０は、送受信部３１０で受信したフィードバック情報に基づき、学習済モデル記憶部３２１内の対応する学習済モデルをより高精度とするべく修正するためのものである。フィードバック情報とは、データ処理部３３０によって出力された第３制御情報に基づいて再度印刷を行った結果、印刷不良が改善しなかった、あるいは別の印刷不良は発生した場合等に、端末装置ＴＤ及び／又は画像形成装置１０から送信される情報である。学習済モデル修正部３４０では、このフィードバック情報を対応する学習済モデルに対する学習用のデータセットとして利用することで、一旦学習済モデル記憶部３２１に記憶された学習済モデルをも随時修正することを可能としている。
【０１０６】
本実施の形態に係るサーバ装置３００によるデータ処理方法は、実印刷物情報の取得や第３制御情報の適用の際にインターネットを介した通信を利用すること以外は図７に示す方法と概ね同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１０７】
以上の通り、本実施の形態に係るデータ処理システムにおいては、サーバ装置３００によってデータ処理を実現しているため、既存の画像形成装置に対しても本システムを容易に適用することが可能である。また、サーバ装置３００は、学習済モデル修正部３４０を備えていることで、学習済モデルが随時更新可能となり、データ処理の精度が常に向上するため、常に最適なデータ処理の結果を提供することができる。
【０１０８】
なお、本実施の形態に係るデータ処理システムは、説明の便宜上、単一のサーバ装置３００を用いて説明を行っているが、サーバ装置の数は限定されない。また、このデータ処理システムをクラウドサービスの形態で提供することも可能である。
【０１０９】
本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１０】
１０、２００  画像形成装置
４４  二次転写ローラ
５１  定着ローラ
１００  機械学習装置
１１０  状態変数取得部
１２０  教師データ取得部
１３０  学習済モデル生成部
１４０、２５０、３２０  記憶部
２１０  表示・操作部
２２０  出力制御部
２３０  実印刷物情報取得部
２３１  特徴量情報取得部
２３２  媒体情報取得部
２３３  第１制御情報取得部
２３４  環境情報取得部
２５１、３２１  学習済モデル記憶部
２５２、３２２  データセット記憶部
２５３、３２３  第３制御情報記憶部
２６０、３３０  データ処理部
３００  サーバ装置
３１０  送受信部
３４０  学習済モデル修正部
ＰＭ  印刷媒体
ＡＰ  実印刷物
ＥＮ  技術者
ＳＣ  スキャナ
ＴＤ  端末装置
【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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