(57)【要約】【課題】印刷物の条件に応じた基準データを適用した印刷物の良否判定を実施し得る、検査方法、検査装置、プログラム及び印刷装置を提供する。【解決手段】基準データを取得する基準データ取得工程（Ｓ１０）、印刷物の条件に応じて基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成工程（Ｓ１２）、撮像装置を用いて印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成工程（Ｓ１４、Ｓ１６）、比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、印刷物の良否を判定する検査工程（Ｓ１８）を含み、比較用基準データ生成工程は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、基準データを比較用基準データへ変換する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得工程と、
前記印刷物の条件に応じて前記基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成工程と、
撮像装置を用いて前記印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成工程と、
前記比較用基準データと前記比較用撮像データとを比較して、前記印刷物の良否を判定する検査工程と、
を含み、
前記比較用基準データ生成工程は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、前記基準データを前記比較用基準データへ変換する検査方法。
【請求項２】
前記比較用基準データ生成工程は、前記比較用基準データの前記比較用撮像データとの類似性が、前記基準データの前記比較用撮像データとの類似性よりも高められる深層学習を実施して生成された第一学習モデルが用いられる請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記第一学習モデルは、前記印刷物の条件が異なる複数の前記比較用撮像データを学習データとする深層学習を実施して生成される請求項１又は２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記第一学習モデルは、一つ以上の印刷条件を適用して印刷された印刷物を撮像した撮像データを学習データとする深層学習を実施して生成される請求項１から３のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項５】
前記第一学習モデルは、一層以上の畳み込み層を具備し、前記基準データと同じ形式の学習用基準データを入力とし、前記比較用撮像データと同じ形式の学習用撮像データを出力とする学習データを学習する深層学習を実施して生成される請求項１から４のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項６】
前記第一学習モデルは、印刷情報を学習データとする深層学習を実施して生成される請求項５に記載の検査方法。
【請求項７】
前記学習用撮像データは、前記印刷物を生成する印刷装置のばらつきを補正する第一補正処理が実施された印刷物を用いて生成される請求項５又は６に記載の検査方法。
【請求項８】
前記第一補正処理は、吐出特性の補正を、前記印刷装置のばらつきの補正として実施する請求項７に記載の検査方法。
【請求項９】
前記第一補正処理は、前記印刷装置における印刷媒体の搬送速度変動を、前記印刷装置のばらつきとして補正する請求項７又は８に記載の検査方法。
【請求項１０】
前記学習用撮像データは、前記印刷物を撮像する撮像装置のばらつきを補正する第二補正処理が実施された印刷物の撮像データを用いて生成される請求項５から９のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項１１】
前記第二補正処理は、前記撮像装置のＭＴＦ及びＣＴＦの少なくともいずれかを、前記撮像装置のばらつきとして補正する請求項１０に記載の検査方法。
【請求項１２】
前記第二補正処理は、前記撮像装置の撮像データにおけるシェーディング特性を、前記撮像装置のばらつきとして補正する請求項１０又は１１に記載の検査方法。
【請求項１３】
前記比較用基準データ生成工程は、前記印刷物の生成の際に適用された印刷条件に基づいて、前記比較用基準データを生成する請求項１から１２のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項１４】
前記比較用撮像データ生成工程は、前記印刷条件が異なる際に、第一印刷条件が適用される前記比較用基準データと、第二印刷条件が適用される印刷物の撮像データを学習データとする学習を実施して生成される第二学習モデルを用いて、前記第二印刷条件が適用される印刷物の撮像データを前記第一印刷条件が適用される印刷物の撮像データへ変換する撮像データ変換工程を含む請求項１３に記載の検査方法。
【請求項１５】
前記比較用基準データ生成工程は、印刷媒体の条件、網の条件及びカラープロファイルの条件の少なくともいずれかを前記印刷条件に適用して、前記比較用基準データを生成する請求項１３又は１４に記載の検査方法。
【請求項１６】
前記比較用基準データ生成工程は、前記第一学習モデルを用いる第一工程と学習モデルを非適用の第二工程とを含む請求項１から１５のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項１７】
前記比較用基準データ生成工程は、前記比較用基準データのカラーチャンネルを前記比較用撮像データのカラーチャンネルに応じて変換する請求項１から１６のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項１８】
前記比較用基準データ生成工程は、前記比較用基準データの解像度を前記比較用撮像データの解像度に応じて変換する請求項１から１７のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項１９】
印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得部と、
前記印刷物の条件に応じて前記基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成部と、
撮像装置を用いて前記印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成部と、
前記比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、前記印刷物の良否を判定する検査部と、
を含み、
前記比較用基準データ生成部は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、前記基準データを前記比較用基準データへ変換する検査装置。
【請求項２０】
コンピュータに、
印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得機能、
前記印刷物の条件に応じて前記基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成機能、
撮像装置を用いて前記印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成機能、及び
前記比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、前記印刷物の良否を判定する検査機能を実現させるプログラムであって、
前記比較用基準データ生成機能は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、前記基準データを前記比較用基準データへ変換するプログラム。
【請求項２１】
印刷媒体を搬送する搬送部と、
前記搬送部を用いて搬送される前記印刷媒体に対して印刷を行い、印刷物を生成する印刷部と、
前記印刷部を用いて生成された前記印刷物の検査を実施する検査装置と、
を備え、
前記検査装置は、
印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得部と、
前記印刷物の条件に応じて前記基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成部と、
撮像装置を用いて前記印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成部と、
前記比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、前記印刷物の良否を判定する検査部と、
を含み、
前記比較用基準データ生成部は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、前記基準データを前記比較用基準データへ変換する印刷装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検査方法、検査装置、プログラム及び印刷装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナ等の撮像装置を用いて検査対象を撮像して得られた検査データと、基準となるデータである基準データとを比較して、検査対象の欠陥を検査する欠陥検査装置が広く用いられている。
【０００３】
特許文献１は、物品上に印刷された文字の品質を検査する文字検査装置が記載されている。同文献に記載の装置は、検査対象文字の撮像に基づく検査文字画像信号と、基準文字画像信号とを比較し、検査文字画像信号が良品であるか否かを判定する。同装置では、基準文字の入れ替えが指定されている場合に、良品と判定された文字との入れ替えが実施される。
【０００４】
特許文献２は、検査対象を撮像した撮像データに基づいて、検査対象の欠陥を検査する外観検査装置が知られている。同文献に記載の装置は、検査対象を撮像し、撮像した撮像データから欠陥候補を検出し、欠陥候補の特徴量を算出する。また、同装置は、分類器を用いて欠陥候補の種別を分類し、検査対象の良否を判定する。同装置に搭載される分類器は、学習データを用いた機械学習を実施して生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２９３９５１号公報
【特許文献２】特許６４０３２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術に係る欠陥検査装置の応用として、印刷装置を用いて生成された印刷物のスジ及びインクの欠け等の印刷欠陥を検査する印刷物欠陥検査装置がある。印刷物欠陥検査装置は、検査対象の印刷物と同じ印刷条件を適用して印刷された印刷物を撮像して得られた基準データを予め取得し、印刷された印刷物を撮像して得られた検査データと基準データとを比較して印刷物の良否を判定する。
【０００７】
しかし、絵柄が変わるバリアブル印刷の場合の印刷物、及び印刷条件を変更した直後の一枚目の印刷物等は、上記した基準データとの比較検査が困難である。上記した基準データとの比較を実施する印刷物欠陥検査において、同じ印刷条件が適用された印刷物の撮像データ同士を比較する場合は、両者の基本的な画像特性が一致しているため、比較的容易に処理の実施が可能である。
【０００８】
一方、用紙の種類、網の種類及びカラープロファイルなどの、検査対象の印刷物の印刷条件が、基準データの元となる印刷の印刷条件と異なる場合、及び印刷装置へ入力されるデジタルデータを基準データとする場合等は、検査データの特性が基準データの特性と異なるために、両者の比較が難しい。
【０００９】
用紙の種類が異なる場合は画像全体の輝度値が異なる。グロス紙を用いた印刷画像から生成された基準データを適用して印刷物欠陥検査を行い、グロス紙を用いた印刷物と同じ絵柄を、上質紙を用いて印刷し、上質紙を用いた印刷物の印刷物欠陥検査を行う場合は、以下の問題が発生する。
【００１０】
グロス紙を用いた基準データと、上質紙を用いた印刷物の検査データとの間では差異が大きいため、両者の比較を実施する場合は一定範囲の両者の相違を許容するように検査性能を落とす必要がある。一方、検査性能を落とさずに印刷物欠陥検査を実施する場合は、上質紙を用いて基準データを生成する必要がある。
【００１１】
印刷装置に入力されるデジタルデータを基準データとする場合は、印刷装置へ入力されるデジタルデータであるＣＭＹＫが適用される４チャンネルと、検査データであるＲＧＢが適用される３チャンネルとの間においてデータのフォーマット等が異なる。そうすると、両者のフォーマット等を一致させるための前処理が必要となる。なお、ＣＭＹＫはシアン、マゼンタ、イエロー及びブラックを表す。ＲＧＢは赤、緑及び青を表す。
【００１２】
従来技術では、両者の間において色特性を一致させるためのテーブルを作成し、テーブルを用いて両者の色特性を一致させる手法が適用される。一方、印刷装置の違い及び国ごとの印刷用紙の違いなど印刷条件の違いは多岐にわたる。印刷条件のそれぞれについてのテーブルの作成は、時間がかかり煩雑であるという問題が存在する。
【００１３】
特許文献１に記載の発明及び特許文献２に記載の発明は、既に一定の水準を有する検査装置を用いた検査結果を適用して検査性能を向上させている。また、特許文献１に記載の発明は、基準文字を良品と判定された文字に置き替えて、検査性能の向上を図っている。しかし、同文献に記載の発明は、基準データと検査データとを比較して検査すること自体が難しく、良品の判定が難しいという技術課題に着目しておらず、かかる課題を解決することは困難である。
【００１４】
特許文献２に記載の発明は、欠陥候補の特徴量を分類する分類器であり、機械学習を適用して生成された分類器を備えている。一方、特許文献２に記載の発明における分類器は、基準データと検査データとを比較して検査すること自体が難しく、良品の判定が難しいという技術課題を解決することは困難である。
【００１５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、印刷物の条件に応じた基準データを適用した印刷物の良否判定を実施し得る、検査方法、検査装置、プログラム及び印刷装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するために、次の発明態様を提供する。
【００１７】
第１態様に係る検査方法は、印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得工程と、印刷物の条件に応じて基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成工程と、撮像装置を用いて印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成工程と、比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、印刷物の良否を判定する検査工程と、を含み、比較用基準データ生成工程は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、基準データを比較用基準データへ変換する検査方法である。
【００１８】
第１態様によれば、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて基準データを比較用基準データに変換し、検査対象を撮像した撮像データに基づく比較用撮像データと比較用基準データとを比較して検査対象の良否を判定する。これにより、検査対象の印刷物に応じた比較用基準データに基づく検査対象の良否判定を実施し得る。
【００１９】
基準データは、印刷の際に印刷装置へ入力される印刷入力データを適用し得る。印刷入力データは、規定の形式を適用した画像データを適用し得る。基準データは印刷物の撮像画像を適用し得る。
【００２０】
第２態様は、第１態様の検査方法において、比較用基準データ生成工程は、比較用基準データの比較用撮像データとの類似性が、基準データの比較用撮像データとの類似性よりも高められる深層学習を実施して生成された第一学習モデルが用いられる構成としてもよい。
【００２１】
第２態様によれば、比較用撮像データとの類似性が基準データよりも高い比較基準データを適用した印刷物の良否判定を実施し得る。
【００２２】
第３態様は、第１態様又は第２態様の検査方法において、第一学習モデルは、印刷物の条件が異なる複数の比較用撮像データを学習データとする深層学習を実施して生成される構成としてもよい。
【００２３】
第３態様によれば、様々な印刷物の条件に応じた比較用基準データの生成が可能となる。
【００２４】
印刷物の条件は印刷媒体の種類、網の種類及びカラープロファイル等の印刷条件が含まれ得る。印刷物の条件は印刷素子の特性情報及び印刷素子の補正情報等の印刷情報が含まれ得る。
【００２５】
第４態様は、第１態様から第３態様のいずれか一態様の検査方法において、第一学習モデルは、一つ以上の印刷条件を適用して印刷された印刷物を撮像した撮像データを学習データとする深層学習を実施して生成される構成としてもよい。
【００２６】
第４態様によれば、印刷条件が反映された第一学習モデルを生成し得る。
【００２７】
一つ以上の印刷条件の例として、任意の印刷媒体を印刷条件とする例が挙げられる。任意の印刷媒体は、任意の網又は任意のカラープロファイルとし得る。
【００２８】
第５態様は、第１態様から第４態様のいずれか一態様の検査方法において、第一学習モデルは、一層以上の畳み込み層を具備し、基準データと同じ形式の学習用基準データを入力とし、比較用撮像データと同じ形式の学習用撮像データを出力とする学習データを学習する深層学習を実施して生成される構成としてもよい。
【００２９】
第５態様によれば、基準データと同じ形式の学習用基準データ及び比較用撮像データと同じ形式の学習用撮像データを用いた深層学習を実施して第一学習モデルを生成し得る。
【００３０】
第６態様は、第５態様の検査方法において、第一学習モデルは、印刷情報を学習データとする深層学習を実施して生成される構成としてもよい。
【００３１】
第６態様によれば、印刷情報を反映した第一学習モデルを生成し得る。
【００３２】
第７態様は、第５態様又は第６態様の検査方法において、学習用撮像データは、印刷物を生成する印刷装置のばらつきを補正する第一補正処理が実施された印刷物を用いて生成される構成としてもよい。
【００３３】
第７態様によれば、印刷装置のばらつきが補正された学習用撮像データを生成し得る。印刷装置のばらつきは、印刷装置内のばらつき及び複数の印刷装置における印刷装置間のばらつきの少なくともいずれかを含み得る。
【００３４】
第８態様は、第７態様の検査方法において、第一補正処理は、吐出特性の補正を、印刷装置のばらつきの補正として実施する構成としてもよい。
【００３５】
第８態様によれば、吐出特性が補正された学習用撮像データを生成し得る。
【００３６】
第９態様は、第７態様又は第８態様の検査方法において、第一補正処理は、印刷装置における印刷媒体の搬送速度変動を、印刷装置のばらつきとして補正する構成としてもよい。
【００３７】
第９態様によれば、印刷媒体の搬送速度変動の補正が反映された学習用撮像データを生成し得る。
【００３８】
第１０態様は、第５態様から第９態様のいずれか一態様の検査方法において、学習用撮像データは、印刷物を撮像する撮像装置のばらつきを補正する第二補正処理が実施された印刷物の撮像データを用いて生成される構成としてもよい。
【００３９】
第１０態様によれば、撮像装置のばらつきが補正された学習用撮像データを生成し得る。
【００４０】
第１１態様は、第１０態様の検査方法において、第二補正処理は、撮像装置のＭＴＦ及びＣＴＦの少なくともいずれかを、撮像装置のばらつきとして補正する構成としてもよい。
【００４１】
第１１態様によれば、撮像装置のＭＴＦ及びＣＴＦの少なくともいずれかが補正された学習用撮像データを生成し得る。
【００４２】
第１２態様は、第１０態様又は第１１態様の検査方法において、第二補正処理は、撮像装置の撮像データにおけるシェーディング特性を、撮像装置のばらつきとして補正する構成としてもよい。
【００４３】
第１２態様によれば、撮像装置の撮像データにおけるシェーディング特性が補正された学習用撮像データを生成し得る。
【００４４】
第１３態様は、第１態様から第１２態様のいずれか一態様の検査方法において、比較用基準データ生成工程は、印刷物の生成の際に適用された印刷条件に基づいて、比較用基準データを生成する構成としてもよい。
【００４５】
第１３態様によれば、印刷物の印刷に適用された印刷条件が反映された比較用基準データを生成し得る。
【００４６】
第１４態様は、第１３態様の検査方法において、比較用撮像データ生成工程は、印刷条件が異なる際に、第一印刷条件が適用される比較用基準データと、第二印刷条件が適用される印刷物の撮像データを学習データとする学習を実施して生成される第二学習モデルを用いて、第二印刷条件が適用される印刷物の撮像データを第一印刷条件が適用される印刷物の撮像データへ変換する撮像データ変換工程を含む構成としてもよい。
【００４７】
第１４態様によれば、第一印刷条件が適用される学習用基準データと第二印刷条件が適用される学習用撮像データとを学習データとする学習を実施して生成された第二学習モデルを用いて、第二印刷条件が適用される撮像データから比較用撮像データを生成し得る。
【００４８】
第１５態様は、第１３態様又は第１４態様の検査方法において、比較用基準データ生成工程は、印刷媒体の条件、網の条件及びカラープロファイルの条件の少なくともいずれかを印刷条件に適用して、比較用基準データを生成する構成としてもよい。
【００４９】
第１５態様によれば、印刷媒体の条件、網の条件及びカラープロファイルの条件の少なくともいずれかを反映した比較用基準データを生成し得る。
【００５０】
第１６態様は、第１態様から第１５態様のいずれか一態様の検査方法において、比較用基準データ生成工程は、第一学習モデルを用いる第一工程と学習モデルを非適用の第二工程とを含む構成としてもよい。
【００５１】
第１６態様によれば、深層学習の内容をシンプル化し得る。また、必要な学習データ量を削減し得る。
【００５２】
第１７態様は、第１態様から第１６態様のいずれか一態様の検査方法において、比較用基準データ生成工程は、比較用基準データのカラーチャンネルを比較用撮像データのカラーチャンネルに応じて変換する構成としてもよい。
【００５３】
第１７態様によれば、比較用撮像データのカラーチャンネルに応じて変換された比較用基準データを生成し得る。
【００５４】
比較用基準データは、カラーチャンネルを比較用撮像データと一致させてもよい。
【００５５】
第１８態様は、第１態様から第１７態様のいずれか一態様の検査方法において、比較用基準データ生成工程は、比較用基準データの解像度を比較用撮像データの解像度に応じて変換する構成としてもよい。
【００５６】
第１８態様によれば、比較用撮像データの解像度に応じて変換された比較用基準データを生成し得る。
【００５７】
比較用基準データは、解像度を比較用撮像データと一致させてもよい。
【００５８】
第１９態様に係る検査装置は、印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得部と、印刷物の条件に応じて基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成部と、撮像装置を用いて印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成部と、比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、印刷物の良否を判定する検査部と、を含み、比較用基準データ生成部は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、基準データを比較用基準データへ変換する検査装置である。
【００５９】
第１９態様によれば、第１態様と同様の効果を得ることができる。
【００６０】
第１９態様において、第２態様から第１８態様で特定した事項と同様の事項を適宜組み合わせることができる。その場合、検査方法において特定される処理や機能を担う構成要素は、これに対応する処理や機能を担う検査装置の構成要素として把握することができる。
【００６１】
第２０態様に係るプログラムは、コンピュータに、印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得機能、印刷物の条件に応じて基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成機能、撮像装置を用いて印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成機能、及び比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、印刷物の良否を判定する検査機能を実現させるプログラムであって、比較用基準データ生成機能は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、基準データを比較用基準データへ変換するプログラムである。
【００６２】
第２０態様によれば、第１態様と同様の効果を得ることができる。
【００６３】
第２０態様において、第２態様から第１８態様で特定した事項と同様の事項を適宜組み合わせることができる。その場合、検査方法において特定される処理や機能を担う構成要素は、これに対応する処理や機能を担うプログラムの構成要素として把握することができる。
【００６４】
第２１態様に係る印刷装置は、印刷媒体を搬送する搬送部と、搬送部を用いて搬送される印刷媒体に対して印刷を行い、印刷物を生成する印刷部と、印刷部を用いて生成された印刷物の検査を実施する検査装置と、を備え、検査装置は、印刷物の印刷に適用される基準データを取得する基準データ取得部と、印刷物の条件に応じて基準データを変換して比較用基準データを生成する比較用基準データ生成部と、撮像装置を用いて印刷物を撮像した撮像データを用いて比較用撮像データを生成する比較用撮像データ生成部と、比較用基準データと比較用撮像データとを比較して、印刷物の良否を判定する検査部と、を含み、比較用基準データ生成部は、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて、基準データを比較用基準データへ変換する印刷装置である。
【００６５】
第２１態様によれば、第１態様と同様の効果を得ることができる。
【００６６】
第２１態様において、第２態様から第１８態様で特定した事項と同様の事項を適宜組み合わせることができる。その場合、検査方法において特定される処理や機能を担う構成要素は、これに対応する処理や機能を担う印刷装置の構成要素として把握することができる。
【発明の効果】
【００６７】
本発明によれば、深層学習を適用して生成された第一学習モデルを用いて基準データを比較用基準データに変換し、検査対象を撮像した撮像データに基づく比較用撮像データと比較用基準データとを比較して検査対象の良否を判定する。これにより、検査対象の印刷物に応じた比較用基準データに基づく検査対象の良否判定を実施し得る。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】図１は第一実施形態に係る検査方法の手順を示すフローチャートである。
【図２】図２は第一実施形態に係る検査装置の機能ブロック図である。
【図３】図３は図２に示す基準データ変換部の機能ブロック図である。
【図４】図４は第一深層学習モデルに適用される深層学習の説明図である。
【図５】図５は第一変形例に係る基準データ変換部の機能ブロック図である。
【図６】図６は第二変形例に係る基準データ変換部の機能ブロック図である。
【図７】図７は第二実施形態に係る検査装置が解決した課題の説明図である。
【図８】図８は第二実施形態に係る検査装置の機能ブロック図である。
【図９】図９は第二深層学習モデルに適用される深層学習の説明図である。
【図１０】図１０は第三実施形態に係る検査装置に適用される第一深層学習モデルの説明図である。
【図１１】図１１は実施形態に係るインクジェット印刷装置の全体構成図である。
【図１２】図１２は図１１に示すインクジェット印刷装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００６９】
以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施の形態について詳説する。本明細書では、同一の構成要素には同一の参照符号を付して、重複する説明は適宜省略する。
【００７０】
［第一実施形態］
〔検査方法の構成例〕
図１は第一実施形態に係る検査方法の手順を示すフローチャートである。以下に説明する検査方法は、印刷物を検査対象とする印刷物の検査方法であり、印刷物の撮像データから生成される比較用撮像データと、印刷物の基準データから生成される比較用基準データとを比較して、印刷物の良否を判定する。なお、印刷物とは、印刷装置に入力される基準データに基づく印刷が実施された印刷媒体を表す。
【００７１】
比較用基準データは、印刷物の基準データに対して、印刷に関する様々な条件に対応する深層学習を実施して生成された深層学習モデルを適用した変換処理を実施して生成される。これにより、印刷に関する様々な条件に対応した、印刷物の検査が実施される。
【００７２】
図１に示す基準データ取得工程Ｓ１０では、印刷装置へ入力される基準データを取得する。基準データは、ＰＤＦ形式及びＴＩＦＦ形式等のデジタルデータが適用される。基準データは、校正用として予め印刷された印刷物を、撮像装置を用いて撮像して生成された撮像データを適用してもよい。なお、ＰＤＦはPortable Document Formatの省略語である。ＴＩＦＦはTagged Image File Formatの省略語である。
【００７３】
本実施形態には、シアン、マゼンタ、イエロー及びブラックが適用される４チャンネルのＴＩＦＦ形式の基準データを印刷装置へ入力する態様を示す。基準データ取得工程Ｓ１０の後に基準データ変換工程Ｓ１２へ進む。
【００７４】
基準データ変換工程Ｓ１２では、基準データ取得工程Ｓ１０において取得した基準データを変換して比較用基準データを生成する。比較用基準データの生成は、深層学習モデルが適用される。深層学習モデルの例として、図３に第一深層学習モデル１１４を図示する。なお、実施形態に記載の第一深層学習モデル１１４は第一学習モデルの一例に相当する。
【００７５】
図３に示す第一深層学習モデル１１４は、ＣＭＹＫが適用される４チャンネルのＴＩＦＦ形式の画像データを、撮像装置の読取画像データであるＲＧＢが適用される３チャンネルの画像データとの比較が可能な画像データへ変換する。基準データ変換工程Ｓ１２の後に撮像データ取得工程Ｓ１４へ進む。なお、実施形態に記載の基準データ変換工程Ｓ１２は、比較用基準データ生成工程の一例に相当する。
【００７６】
撮像データ取得工程Ｓ１４では、印刷物の撮像データを取得する。印刷物の撮像に適用される撮像装置はスキャナ装置を適用し得る。撮像データ取得工程Ｓ１４の後に撮像データ補正工程Ｓ１６へ進む。なお、実施形態に記載の撮像データ取得工程Ｓ１４は比較用撮像データ生成工程の一例に相当する。
【００７７】
撮像データ補正工程Ｓ１６では、撮像データ取得工程Ｓ１４において取得した印刷物の撮像データに対して補正処理を実施する。補正処理として、サイズ変更及び回転補正等が挙げられる。印刷物の撮像データに対する補正が不要な場合は、撮像データ補正工程Ｓ１６は省略される。撮像データ補正工程Ｓ１６の後に検査工程Ｓ１８へ進む。なお、実施形態に記載の撮像データ補正工程Ｓ１６は比較用撮像データ生成工程の一例に相当する。
【００７８】
撮像データ取得工程Ｓ１４及び撮像データ補正工程Ｓ１６は、基準データ取得工程Ｓ１０の実施前に実施してもよいし、基準データ取得工程Ｓ１０及び基準データ変換工程Ｓ１２と並行して実施してもよい。
【００７９】
検査工程Ｓ１８は、基準データに基づく比較用基準データと、印刷物の撮像データに基づく比較用撮像データとを比較し、比較結果に基づいて印刷物の良否を判定する。比較用基準データと比較用撮像データとの比較処理は、画素ごとの特徴量又は複数の画素を含む領域ごとの特徴量を比較するなどの公知の手法を適用し得る。検査工程Ｓ１８の後に検査結果報知工程Ｓ２０へ進む。
【００８０】
検査結果報知工程Ｓ２０では、検査結果を報知する。報知の形態の例として、表示装置を用いた視覚情報の報知及びスピーカーを用いた音声情報の報知等が挙げられる。検査結果報知工程Ｓ２０の後に検査終了判定工程Ｓ２２へ進む。
【００８１】
検査終了判定工程Ｓ２２では、規定の検査終了条件を満たしているか否かを判定する。検査終了判定工程Ｓ２２において規定の終了条件を満たしていないと判定された場合はＮｏ判定となる。Ｎｏ判定の場合は撮像データ取得工程Ｓ１４へ進み、検査終了判定工程Ｓ２２においてＹｅｓ判定となるまで、撮像データ取得工程Ｓ１４から検査終了判定工程Ｓ２２までの各工程を実施する。
【００８２】
一方、検査終了判定工程Ｓ２２において規定の終了条件を満たしていると判定された場合はＹｅｓ判定となる。Ｙｅｓ判定の場合は検査方法の手順は終了される。規定の終了条件の例として、予め設定された枚数の印刷物の検査が実施された場合及び検査を終了する旨の信号が外部から入力された場合等が挙げられる。
【００８３】
〔検査装置の構成例〕
図２は第一実施形態に係る検査装置の機能ブロック図である。同図に示す検査装置１０は、基準データ取得部１２及び基準データ変換部１４を備える。また、検査装置１０は撮像データ取得部２０及び撮像データ補正部２２を備える。更に、検査装置１０は、判定部３０及び検査結果報知部３２を備える。
【００８４】
基準データ取得部１２は、印刷装置へ入力される基準データ１１を取得する。基準データ取得部１２は基準データ１１を基準データ変換部１４へ送信する。基準データは、ＣＭＫＹが適用される４チャンネルのＴＩＦＦ形式のデジタルデータとし得る。基準データはＣＭＫＹに一色以上の特色を含む５チャンネル以上のＴＩＦＦ形式、及びＲＧＢが適用される３チャンネルのＴＩＦＦ形式等としてもよい。
【００８５】
また、基準データはＴＩＦＦ形式に限定されない。基準データはＰＤＦ形式の画像データを適用してもよい。基準データはＪＰＥＧ及びＢＭＰなどの形式の画像データを適用してもよい。なお、ＪＰＥＧはJoint Photographic Experts Groupの省略語である。ＢＭＰはBitmapの省略語である。
【００８６】
基準データとする画像データは、ＲＩＰ処理前の画像データを適用してもよいし、ＲＩＰ処理後の画像データを適用してもよい。なお、ＲＩＰはRaster Image Processorの省略語である。
【００８７】
基準データとする画像データは、ガンマ補正処理、濃度むら補正処理及び異常記録素子補正処理などの補正処理を行った補正処理後の画像データを適用してもよい。基準データとする画像データは、ハーフトーン処理を行ったハーフトーン処理後のドットデータを適用してもよい。
【００８８】
更に、基準データは印刷装置へ入力されるデジタルデータに代わり、検査対象の印刷物の撮像データと同じ条件を適用して印刷された印刷物の撮像データ、又は異なる条件を適用して印刷された印刷物の撮像データを適用し得る。
【００８９】
基準データ変換部１４は、深層学習モデルを用いて基準データ１１を変換して比較用基準データ１３を生成する。基準データ変換部１４は、比較用基準データ１３を判定部３０へ送信する。なお、実施形態に記載の基準データ変換部１４は比較用基準データ生成部の一例に相当する。
【００９０】
撮像データ取得部２０は、スキャナ装置及びカメラ等の撮像装置４０から印刷物の撮像データ２１を取得する。撮像データ取得部２０は撮像データ２１を撮像データ補正部２２へ送信する。
【００９１】
撮像データ補正部２２は、撮像データ取得部２０から送信された撮像データ２１に対して、サイズ変換等の補正処理を実施し、比較用撮像データ２３を生成する。補正処理の例として、撮像データ２１の一次元化処理及びフィルタ処理等が挙げられる。
【００９２】
撮像データ補正部２２は、撮像データに対する補正が不要な場合に撮像データ２１に対して補正処理を実施せずに、撮像データ２１を比較用撮像データ２３として出力してもよい。撮像データ補正部２２は、比較用撮像データ２３を判定部３０へ送信する。なお、実施形態に記載の撮像データ取得部２０は比較用撮像データ生成部の一例に相当する。また、実施形態に記載の撮像データ補正部２２は比較用撮像データ生成部の一例に相当する。
【００９３】
判定部３０は、比較用基準データ１３と比較用撮像データ２３とを比較して、印刷物の良否を判定する。判定部３０は、比較用基準データ１３と比較用撮像データ２３との比較結果に基づいて、インク欠け等の印刷異常の有無の判定及び印刷異常の種類の特定を実施してもよい。判定部３０は、検査結果報知部３２へ検査結果３１を送信する。
【００９４】
判定部３０は、検出された欠陥の強度値、欠陥の大きさ及び欠陥の長さなどの結果情報と、結果情報に対応した検査閾値とを比較して、検査閾値を超える欠陥が存在する場合に印刷異常が有ると判定し得る。検査閾値は、判定部３０が予め保持する固定値が適用されてもよいし、ユーザインターフェースなどを介して検査装置１０の使用者等が任意に設定してもよい。
【００９５】
検査装置１０の使用者等は、検査閾値の値を直接設定してもよい。検査装置１０の使用者等は検査レベルに応じて規定された複数の検査閾値を選択的に設定してもよい。複数の検査閾値の適用例として、検査閾値大、検査閾値中及び検査閾値小など、検査レベルに応じた段階的な複数の検査閾値を規定し、検査装置１０の使用者等が検査レベルに応じて、検査閾値大、検査閾値中及び検査閾値小を選択する態様が挙げられる。
【００９６】
検査レベルに応じた複数の検査閾値のそれぞれは固定値を適用してもよいし、検査装置１０の使用者等が都度、変更可能としてもよい。検査レベルに応じた複数の検査閾値のそれぞれは、検査レベルごとに一つだけ保持してもよいし、検査レベルごとに印刷条件に応じて複数保持してもよい。
【００９７】
印刷条件の例として、紙種等の図３に示す印刷条件１２４が挙げられる。印刷条件の他の例として、表面印刷であるか又は裏面印刷であるかが挙げられる。印刷条件の更に他の例としてインクの種類が挙げられる。
【００９８】
検査結果報知部３２は検査結果３１を報知する。検査結果報知部３２はモニタ装置等の表示装置を具備し、文字情報等を用いて検査結果を報知し得る。検査結果報知部３２はスピーカー等の音声出力装置を具備し、音声情報を用いて検査結果を報知し得る。検査結果報知部３２は、図示しない通信回線を用いて検査結果を表すデータを外部装置へ送信してもよい。外部装置の例として、コンピュータ及びプリンタ等が挙げられる。
【００９９】
〔第一深層学習モデルの構成例〕
図３は図２に示す基準データ変換部の機能ブロック図である。基準データ変換部１４は、第一深層学習モデル１１４を備える。第一深層学習モデル１１４は、検査対象の印刷物の撮像データ２１に基づく比較用撮像データ２３に、基準データ１１を近づける学習を実施した深層学習モデルである。
【０１００】
基準データ変換部１４は、印刷条件１２４を取得する。基準データ変換部１４は、印刷条件に応じた第一深層学習モデル１１４を用いて、基準データ１１を比較用基準データ１３へ変換し得る。
【０１０１】
印刷条件１２４は、紙種、網種、解像度及びカラープロファイルの少なくともいずれかが含まれる。紙種は印刷媒体の種類である。紙種の例として、グロス紙及び上質紙等が挙げられる。
【０１０２】
網種は網点の種類を表す。なお、網点はハーフトーン等と呼ばれることがある。網点の例として、ＡＭスクリーン、ＦＭスクリーン及びハイブリッドスクリーン等が挙げられる。ＡＭはAmplitude Modulationの省略語である。ＦＭはFrequency Modulationの省略語である。
【０１０３】
解像度の例として、一インチあたりのドット数を用いて表される印刷解像度が挙げられる。一インチあたりのドット数は、ドット毎インチ又はＤＰＩ（dot Per Inch）などと記載され得る。カラープロファイルの例として、ＣＭＫＹプロファイル及びＲＧＢプロファイル等が挙げられる。
【０１０４】
基準データ変換部１４は、各印刷条件について学習を実施して生成された複数の第一深層学習モデル１１４を備えてもよい。第一深層学習モデル１１４は、印刷条件１２４に応じて処理を切り替え可能に構成してもよい。
【０１０５】
図３に示す基準データ変換部１４は、ＴＩＦＦ形式のデジタルデータが適用される基準データ１１を、ＲＧＢが適用される３チャンネルの比較用撮像データ２３との比較が可能な比較用基準データ１３へ変換する。
【０１０６】
〔第一深層学習モデルの具体例〕
第一深層学習モデル１１４の具体例として、グロス紙及び上質紙の両者を使用して、同一のコンテンツを印刷する場合の深層学習モデルについて説明する。第一深層学習モデル１１４は、グロス紙を用いた印刷物を印刷する際の印刷装置の入力データ及び上質紙を用いた印刷物の撮像データを学習データとする深層学習を実施して生成される。
【０１０７】
基準データ変換部１４は、上質紙を用いた印刷物の検査を実施する際に、グロス紙を用いた印刷物の検査を実施する際に使用した基準データ１１が入力され、上質紙を用いた印刷物に適用される比較用基準データ１３を生成する。
【０１０８】
これにより、上質紙を用いた印刷物の検査を実施する際に、グロス紙を用いた印刷物の検査を実施する際に使用した基準データ１１を利用でき、上質紙を用いた印刷物の入力データを取得せずに、一定水準が維持された印刷物の検査を実施し得る。
【０１０９】
ここでは、印刷条件として紙種を例示したが、図３に例示した網種等の印刷条件についても同様である。すなわち、任意の印刷条件が適用される印刷の入力データは、異なる印刷条件が適用される印刷物の検査における基準データとして利用でき、一定水準が維持された印刷物の検査を実施し得る。
【０１１０】
第一深層学習モデル１１４は、入力層、中間層及び出力層を有するニューラルネットワークを適用し得る。ニューラルネットワークの例として、畳み込みニューラルネットワークが挙げられる。畳み込みニューラルネットワークは、中間層に一層以上の畳み込み層及び一層以上のプーリング層を具備し得る。なお、畳み込みニューラルネットワークは、Convolution Neural Networkの省略語を用いてＣＮＮと記載される場合があり得る。
【０１１１】
第一深層学習モデル１１４は、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、ＣｙｃｌｅＧＡＮ及びＶＡＥ（Variational Auto Encoder）等の生成モデルを適用し得る。なお、ＧＡＮは敵対性生成モデルと呼ばれる場合があり得る。ＶＡＥは変分オートエンコーダと呼ばれる場合があり得る。
【０１１２】
〔深層学習の具体例〕
図４は第一深層学習モデルに適用される深層学習の説明図である。ＣＭＹＫが適用される４チャンネルの基準データ１１と、ＲＧＢが適用される３チャンネルの撮像データ２１とは、カラーチャンネルが相違する。また、撮像データ２１の解像度は撮像装置の性能に依存し、一般に撮像データ２１の解像度は基準データ１１の解像度と相違する。そうすると、基準データ１１と撮像データ２１との比較は難しい。
【０１１３】
そこで、学習用基準データ１１１を入力とし、学習用撮像データ１２３を出力とする学習データ１００を用いて教師あり深層学習を実施し、第一深層学習モデル１１４を生成する。第一深層学習モデル１１４は、基準データ１１を比較用基準データ１３へ変換する際に、カラーチャンネル及び解像度の変換処理を実施する。
【０１１４】
例えば、様々なＴＩＦＦ形式の学習用基準データ１１１を印刷装置へ入力し、入力データごとの印刷物を生成する。撮像装置を用いて印刷物を撮像して、ＲＧＢが適用される学習用撮像データ１２３を生成する。学習用基準データ１１１と学習用撮像データ１２３とを第一深層学習モデル１１４へ入力して深層学習を実施し、学習済みの第一深層学習モデル１１４を生成する。
【０１１５】
これにより、従来はパラメータ設計等を手動実施して、手間及び期間を費やしていた基準データの変換処理が、第一深層学習モデル１１４を適用して自動化され、基準データの変換処理が容易に実施可能となる。
【０１１６】
また、学習済みの第一深層学習モデル１１４は、基準データを印刷物の撮像データに近づける処理を実施する。これにより、少なくとも従来と同様の検査水準が維持された印刷物の検査が可能となる。なお、学習データの入力は入力データと呼ばれ、学習データの出力は出力データ及び正解データと呼ばれる場合がある。
【０１１７】
〔深層学習における印刷情報の追加利用〕
第一深層学習モデル１１４を生成する際の深層学習は、印刷情報１２５を追加利用し得る。インクジェット印刷装置では、ノズル状態に起因する画像欠陥が発生し得る。インクジェット印刷装置では、ノズルごとの不吐出及び吐出曲がり等の補正を実施して、画像欠陥の発生を抑制している。不吐及び吐出曲がり等のノズルごとの性能を表すノズル情報及び補正パラメータ等の印刷情報１２５を深層学習に組み込み、更に高精度の深層学習を実施し得る。
【０１１８】
印刷情報１２５としてノズルごとの不吐情報を深層学習に組み込む場合、撮像データにおける正常ノズルを用いて印刷された領域と、補正吐出が実施された領域との像構造が異なる特性がある。両者の像構造が異なる特性を深層学習モデルの変換演算を適用して再現する際に、学習の際にノズルごとの不吐情報を入力の一つとする。これにより、不吐ノズルの印刷位置に対応する撮像データの位置について、像構造の変化に対応した深層学習モデルの生成が可能となる。
【０１１９】
〔深層学習における出力データの変形例〕
深層学習に適用される出力データは、補正情報１２６を適用して印刷物の撮像データを補正した補正後の撮像データを適用し得る。印刷中に撮像される撮像データは、同一の印刷条件を適用した場合でも、印刷装置のばらつき及び撮像装置のばらつきに分類される二つの外乱要因が存在する。
【０１２０】
印刷装置ごとの印刷装置のばらつきの例として、印刷媒体の搬送方向における印刷媒体の搬送速度変動が挙げられる。なお、ここでいう速度は速さの意味が含まれ得る。印刷媒体の搬送方向における印刷媒体の搬送速度変動は、印刷媒体の搬送方向における撮像位置にばらつきを発生させ、撮像データにおける印刷物の位置が印刷媒体ごとにわずかに異なる問題を発生させる。
【０１２１】
かかる問題に対する補正として、印刷媒体の搬送部に具備される印刷媒体の搬送制御に適用されるエンコーダ信号を用いた、印刷媒体の搬送方向における撮像位置の補正を実施し得る。なお、実施形態に記載の印刷装置ごとの印刷装置のばらつきの補正処理は第一補正処理の一例に相当する。
【０１２２】
撮像装置のばらつきの例として、撮像装置のＭＴＦ特性及びＣＴＦ特性に起因する撮像データにおける解像力の局所的な相違が挙げられる。なお、ＭＴＦはModulation Transfer Functionの省略語である。ＣＴＦはContrast Transfer Functionの省略語である。ＭＴＦ特性に起因する解像力の局所的なばらつきに対して、予め取得したＭＴＦ特性を基に生成された補正テーブルを用いた撮像データの解像性を一定にする補正処理を実施する。ＣＴＦ特性に起因する解像力の局所的なばらつきについても同様である。
【０１２３】
撮像装置のばらつきの他の例として、撮像データの端が暗くなるシェーディングが発生し、一様な明るさの照明を用いて印刷物を撮像した際の、撮像データの端部と非端部との明るさの相違が挙げられる。シェーディング特性に起因する撮像データにおける明るさの相違に対して、撮像データの全体を一様の明るさに補正するシェーディング特性の補正を実施する。
【０１２４】
撮像データにばらつきが存在する場合、撮像データを出力データとする学習の際に、撮像データのばらつきを無理に区別して、外乱要因に弱い深層学習モデルが生成される問題が生じる。そこで、撮像データに対して各種ばらつきの補正を実施した補正後の撮像データを出力とする。これにより、補正前の撮像データを出力データとする場合と比較して、出力データのばらつきが減少し、より正確な深層学習の実施が可能となる。なお、実施形態に記載の撮像装置のばらつきの補正は第二補正処理の一例に相当する。
【０１２５】
〔深層学習における出力データの他の変形例〕
深層学習における出力データは、印刷装置間のばらつきを補正した補正後の撮像データを適用し得る。印刷装置間のばらつきの具体例として、インクジェット印刷装置におけるヘッドごとの吐出特性のばらつきが挙げられる。吐出特性の例として、吐出特性の例として、印刷物に生じる特定の方向に沿うすじ状の濃度むらが挙げられる、かかるすじ状の濃度むらは、すじ及びむら等と呼ばれる場合があり得る。
【０１２６】
ヘッドごとのばらつきに起因して、印刷物は濃度むらが発生し得る。また、ヘッドごとのばらつきに起因して、色調の相違が発生し得る。インクジェット印刷装置では、濃度むら補正及び色調補正を実施して装置間のばらつきを補正している。
【０１２７】
装置間のばらつきを補正せずに印刷を実施した印刷物から深層学習の出力データを生成して深層学習を実施した場合、ばらつきを再現する学習が実施される。そうすると、学習データとなる印刷物を印刷していない印刷装置に対して、上記の学習を実施した深層学習モデルを適用した場合、印刷物は学習の出力データと相違するばらつきが発生し得るので、装置間のばらつきに起因する外乱要因に対して弱い問題が発生する。そこで、学習の出力データを生成する際に、印刷において装置間のばらつきを低減する補正を実施する。これにより、汎用的であり、かつ高性能の深層学習モデルを生成し得る。なお、実施形態に記載の印刷装置間のばらつきの補正は第一補正処理の一例に相当する。
【０１２８】
〔基準データ変換部の第一変形例〕
図５は第一変形例に係る基準データ変換部の機能ブロック図である。同図に示す基準データ変換部１４Ａは、複数の深層学習モデルを備える。同図には、複数の深層学習モデルとして、第一深層学習モデル１１４Ａ及び第三深層学習モデル１１４Ｂを例示する。基準データ変換部１４Ａは、三つ以上の深層学習モデルを備え得る。なお、実施形態に記載の第三深層学習モデル１１４Ｂは第一深層学習モデルの一例に相当する。
【０１２９】
基準データ変換部１４Ａは、第一深層学習モデル１１４Ａと第三深層学習モデル１１４Ｂとを選択的に切り替えが可能である。複数の深層学習モデルを備える場合、深層学習モデルごとの深層学習が単純化され、学習性能が向上し得る。
【０１３０】
例えば、第一深層学習モデル１１４Ａは色情報の変換に適用し、第三深層学習モデル１１４Ｂは解像度情報の変換に適用し得る。図示しない他の深層学習モデルを備え、色情報変換及び解像度情報変換の他の変換を実施してもよい。
【０１３１】
〔基準データ変換部の第二変形例〕
図６は第二変形例に係る基準データ変換部の機能ブロック図である。同図に示す基準データ変換部１４Ｃは、第一深層学習モデル１１４Ｃ及び画像処理部１１５を備える。画像処理部１１５は、図３等に示す第一深層学習モデル１１４において実施される基準データ１１から比較用基準データ１３への変換処理の一部を実施する。
【０１３２】
画像処理部１１５に適用される処理の例として、輝度補正等が挙げられる。深層学習モデルは統計的な処理であり、高精度の深層学習モデルを生成するには高品質の学習データが大量に必要である。そこで、輝度補正等の比較的単純な一部の処理について、画像処理部１１５が実施する。これにより、深層学習が単純化され、基準データ変換部１４Ｃの一定の性能が維持され、深層学習に適用される学習データの削減が可能となる。
【０１３３】
なお、第一深層学習モデル１１４Ｃは第一工程を実施する構成要素の一例に相当する。また、実施形態に記載の画像処理部１１５は学習モデルを非適用の第二工程を実施する構成要素の一例に相当する。
【０１３４】
〔ハードウェア構成の説明〕
図２から図６に示す各処理部は、以下に説明するハードウェアを用いて、規定のプログラムを実行して検査装置１０の機能を実現し得る。各処理部のハードウェアは、各種のプロセッサを適用し得る。プロセッサの例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）が挙げられる。ＣＰＵはプログラムを実行して各処理部として機能する汎用的なプロセッサである。ＧＰＵは画像処理に特化したプロセッサである。プロセッサのハードウェアは、半導体素子等の電気回路素子を組み合わせた電気回路が適用される。各制御部は、プログラム等が記憶されるＲＯＭ（Read Only Memory）及び各種演算の作業領域等であるＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。
【０１３５】
一つの処理部に対して二つ以上のプロセッサを適用してもよい。二つ以上のプロセッサは、同じ種類のプロセッサでもよいし、異なる種類のプロセッサでもよい。また、複数の処理部に対して一つのプロセッサを適用してもよい。
【０１３６】
図２から図６を用いて説明した検査装置１０は、上記したハードウェアを用いて、規定のプログラムを実行して実現し得る。なお、プログラムはソフトウェアと同義である。第二実施形態及び第三実施形態についても同様である。
【０１３７】
〔基準データ及び撮像データの変形例〕
本実施形態では、基準データ１１及び撮像データ２１は画像データが適用される態様を例示する。基準データ１１及び撮像データ２１は、画像データでなくてもよい。例えば、基準データ１１及び撮像データ２１は、画像データを一次元化したプロファイルを適用し得る。
【０１３８】
シングルパス方式のインクジェット印刷装置を用いて印刷された印刷物は、印刷媒体の搬送方向に伸びるすじ状の欠陥が発生し得る。印刷物の撮像データ２１に存在するノイズ除去及びすじ状の欠陥の情報保持の観点から、印刷物の撮像データ２１に対して、印刷媒体の搬送方向にのみに作用するぼかしフィルタが用いられる場合がある。
【０１３９】
印刷物の撮像データ２１に対して上記のぼかしフィルタを用いる場合、印刷物の撮像データ２１について、印刷媒体の搬送方向と直交する印刷媒体の幅方向の各位置における印刷媒体の搬送方向に沿う複数の画素の、画素値の一次元プロファイルを作成する。
【０１４０】
基準データ１１について、撮像データ２１と同様の一次元プロファイルを作成し、基準データ１１に基づく一次元プロファイルと、撮像データ２１に基づく一次元プロファイルとを比較して、印刷物におけるすじ状の欠陥を検出し得る。
【０１４１】
比較用基準データ１３として一次元プロファイルを適用する場合、一次元プロファイルを学習データとする深層学習を実施した深層学習モデルを生成し得る。一次元プロファイルを学習データとする深層学習は、画像データを学習データとする深層学習と比較して次元数が削減され、学習期間の短縮化及び深層学習モデルの高性能化が可能である。
【０１４２】
〔深層学習モデルの追加学習〕
図３に示す第一深層学習モデル１１４等は、検査装置１０を用いて検査が実施された撮像データ２１を学習データ１００として、追加学習を実施してもよい。これにより、第一深層学習モデル１１４の変換性能が向上し得る。
【０１４３】
［第一実施形態の作用効果］
第一実施形態に係る検査方法及び検査装置によれば、以下の作用効果を得ることが可能である。
【０１４４】
〔１〕
検査結果ではなく、印刷物の撮像データに基づく比較用基準データを学習データとする学習を実施して生成した深層学習モデルを用いて、印刷の際の入力データを比較用基準データへ変換し、一定の検査性能の獲得及び学習の効率化を達成する。
【０１４５】
深層学習モデルを用いて、基準データから比較用基準データへの変換において、人手の特徴量定義等を不要化する。深層学習モデルの適用は、人手の特徴量定義等と比較して大量の学習データが必要になるドローバックを生じるが、深層学習モデルを適用する変換対象を検査結果ではなく検査データとし、データ収集が劇的に容易化される。
【０１４６】
これにより、テーブル等を適用した基準データの変換と比較して、パラメータのチューニング等に費やす労力の大幅な改善を実現し得る。
【０１４７】
〔２〕
第一深層学習モデルは、比較用基準データは、比較用撮像データとの類似性が基準データよりも高められる学習を実施する。これにより、第一深層学習モデルは、比較用撮像データとの類似性が相対的に高い比較用基準データを生成し得る。
【０１４８】
〔３〕
第一深層学習モデルは、印刷条件及び印刷情報の少なくともいずれかを含む印刷物の条件が異なる比較用撮像データを学習データとする深層学習を実施する。これにより、印刷物の条件を反映した比較用基準データを生成し得る。
【０１４９】
〔４〕
第一深層学習モデルは、一つ以上の畳み込み層を具備する深層学習モデルであり、基準データと同じ形式の学習用基準データ及び比較用撮像データと同じ形式の学習用撮像データを学習データとする深層学習を実施する。これにより、基準データ同じ形式の学習用基準データ及び比較用撮像データと同じ形式の学習用撮像データを用いた深層学習を実施して第一深層学習モデルを生成し得る。
【０１５０】
〔５〕
第一深層学習モデルは、印刷情報を学習データに追加した深層学習を実施する。これにより印刷情報を反映した第一深層学習モデルを生成し得る。
【０１５１】
〔６〕
第一深層学習モデルは、印刷装置内のばらつき、撮像装置内のばらつき及び印刷装置間のばらつきを補正した学習データの出力データを用いした深層学習を実施する。これにより、印刷装置のばらつき等に起因する外乱要因が排除された深層学習を実施し得る。
【０１５２】
〔７〕
基準データ変換部は、第一深層学習モデル及び第三深層学習モデルを備える。これにより、深層学習モデルごとの深層学習が単純化され、学習性能が向上し得る。
【０１５３】
〔８〕
基準データ変換部は、第一深層学習モデルと画像処理部を備える。画像処理部は比較的単純な画像処理を実施する。これにより、第一深層学習モデルが単純化される。学習データの削減が可能となる。
【０１５４】
［第二実施形態］
次に、第二実施形態について説明する。第二実施形態に係る検査方法及び検査装置は、学習データを生成する際の印刷条件と、検査対象の印刷物を生成する際の印刷条件が異なる場合にも、高精度の検査を実施し得る。
【０１５５】
図７は第二実施形態に係る検査装置が解決した課題の説明図である。図７には、第一実施形態に係る検査装置１０に実装される第一深層学習モデル１１４を適用して、グロス条件の比較用基準データ１３Ａと、上質紙条件の撮像データ２１Ａから生成される上質紙条件の比較用撮像データ２３Ａとを比較する場合を示す。
【０１５６】
かかる場合は、上質紙条件の印刷条件の違いに起因するデータの差異が発生し、両者の比較が難しい。以下に説明する検査装置１０Ａは、かかる課題を解決し、高精度の検査を実施し得る。
【０１５７】
図８は第二実施形態に係る検査装置の機能ブロック図である。同図に示す検査装置１０Ａは、撮像データ変換部４２を備える。撮像データ変換部４２は、第二深層学習モデル１４２を備える。
【０１５８】
第二深層学習モデル１４２は、第二印刷条件が適用された印刷物の撮像データ２１Ａを、第一印刷条件が適用された比較用基準データ１３Ａに近づける学習を実施して生成される。すなわち、第二深層学習モデル１４２は、第二印刷条件が適用された印刷物の撮像データ２１Ａを、第一印刷条件が適用された比較用撮像データ２３Ｂへ変換する。
【０１５９】
第一印刷条件は、第一深層学習モデル１１４を生成する際の学習データに適用される印刷条件である。第二印刷条件は、第一印刷条件と相違する印刷条件であり、検査対象の印刷物に適用される印刷条件である。図８には、第一印刷条件として印刷媒体にグロス紙を使用するグロス条件を例示する。また、第二印刷条件として印刷媒体に上質紙を使用する上質紙条件を例示する。
【０１６０】
図８に示す検査装置１０Ａは、基準データ１１Ａに適用される第一印刷条件と異なる第二印刷条件が適用される印刷物の撮像データ２１Ａを、第一印刷条件が適用される印刷物の撮像データに対応する比較用撮像データ２３Ｂへ変換する。これにより、第一印刷条件に対応する比較用基準データ１３Ａと比較用撮像データ２３Ｂとの比較が容易となり、第二印刷条件が適用される印刷物の検査精度が向上し得る。
【０１６１】
第一印刷条件及び第二印刷条件は、網種及びカラープロファイル等の紙種以外を適用し得る。第二深層学習モデル１４２は、複数の第一印刷条件及び複数の第二印刷条件を一括して変換してもよい。
【０１６２】
図９は第二深層学習モデルに適用される深層学習の説明図である。第二深層学習モデル１４２は、第二印刷条件が適用される学習用撮像データ１２１Ａを入力とし、第一印刷条件が適用される学習用撮像データ１２３Ａを出力とする学習データ１００Ａを用いた学習を実施して生成される。
【０１６３】
なお、実施形態に記載の撮像データ変換部４２は撮像データ変換工程を実施する構成要素の一例である。また、実施形態に記載の第二深層学習モデル１４２は第二学習モデルの一例に相当する。
【０１６４】
［第二実施形態に係る検査装置及び検査方法の利点］
変換前の基準データ１１Ａとして、印刷装置に入力されるＴＩＦＦ形式のデジタルデータを適用する場合、基準データは印刷物の撮像データに対して大きく乖離する。そうすると、第一深層学習モデル１１４は複雑になり、学習データの必要数は多くなり、学習に要する期間は長くなる。よって、印刷条件ごとの第一深層学習モデル１１４の生成は効率が問題となる。
【０１６５】
一方、印刷物の撮像データ２１Ａの変換を行う第二深層学習モデル１４２は、同一の印刷装置を用いる場合、印刷条件が異なる撮像データ間の差異は相対的に小さく、第一深層学習モデル１１４の生成と比較して、第二深層学習モデル１４２は、少ない学習データを用いた短期間の学習で生成が可能である。
【０１６６】
印刷条件が紙種の場合、第二深層学習モデル１４２は主として色調変換を実施する。そうすると、複数の変換を実施する第一深層学習モデル１１４と比較して、第二深層学習モデル１４２は、少ない学習データを用いた短期間の学習で生成が可能である。
【０１６７】
第二深層学習モデル１４２を生成する際の学習では、欠陥のない学習データ同士及び意図的に欠陥を同じ位置へ挿入した学習データ同士を入力データ及び出力データとして、欠陥をかき消す変換を抑制する。第一深層学習モデル１１４を生成する際の学習と比較して、学習データの入力データ及び出力データの生成に期間及び手間を要するが、第二深層学習モデル１４２を生成する際の学習に必要な学習データ数は少なく、学習期間も短いため問題とならない。
【０１６８】
［第二実施形態の作用効果］
第二実施形態に係る検査方法及び検査装置によれば、以下の作用効果を得ることが可能である。
【０１６９】
〔１〕
撮像データ変換部は、第二深層学習モデルを備える。第二深層学習モデルは、第二印刷条件が適用された印刷物の撮像データを、第一印刷条件が適用された比較用基準データに近づける深層学習を実施する。これにより、印刷物に適用される印刷条件と異なる印刷条件が適用される基準データを用いて、一定の精度が確保された検査を実施し得る。
【０１７０】
〔２〕
第二深層学習モデルは、第二印刷条件が適用される学習用撮像データ１２１Ａを入力とし、第一印刷条件が適用される学習用撮像データ１２３Ａを出力とする深層学習を実施して生成される。これにより、印刷物が異なる比較用基準データに特性を近づけた比較用撮像データへの変換を可能とする第二深層学習モデルを生成し得る。
【０１７１】
［第三実施形態］
図１０は第三実施形態に係る検査装置に適用される第四深層学習モデルの説明図である。同図に示す第四深層学習モデル２１４は、学習用撮像データ１２３を学習データ２００として、教師なし深層学習を実施して生成される。第四深層学習モデル２１４の例として、ＧＡＮが挙げられる。
【０１７２】
第四深層学習モデル２１４にＧＡＮが適用される場合、ＧＡＮを構成するジェネレータ及びディスクリミネータのうち、ジェネレータのみを検査装置の基準データ変換部へ実装してもよい。
【０１７３】
第三実施形態に係る第四深層学習モデル２１４は、第二実施形態に係る第二深層学習モデル１４２への適用も可能である。すなわち、図９に示す学習用撮像データ１２３Ａを学習データに適用する深層学習を実施して、図８に示す第二深層学習モデル１４２に対応する深層学習モデルを生成し得る。
【０１７４】
［第三実施形態の作用効果］
第三実施形態に係る検査方法及び検査装置によれば、教師なし深層学習を実施して、図２に示す基準データ変換部１４に適用される深層学習モデル及び図８に示す撮像データ変換部４２に適用される深層学習モデルを生成し得る。
【０１７５】
［インクジェット印刷装置への適用例］
〔全体構成〕
図１１は実施形態に係るインクジェット印刷装置の全体構成図である。インクジェット印刷装置３００は、印刷部３１０、乾燥部３３０、検査部３５０及び集積部３６０を備える。以下、各部について詳細に説明する。
【０１７６】
〔印刷部〕
印刷部３１０は、図示しない給紙部から供給された印刷媒体Ｐに印刷を実施する。印刷部３１０は、シアンインク、マゼンタインク、イエローインク及びブラックインクのそれぞれに対応するインクジェットヘッド３１２Ｃ、インクジェットヘッド３１２Ｍ、インクジェットヘッド３１２Ｙ及びインクジェットヘッド３１２Ｋを備える。インクジェットヘッド３１２Ｃ、インクジェットヘッド３１２Ｍ、インクジェットヘッド３１２Ｙ及びインクジェットヘッド３１２Ｋは同一の構成を適用できるので、これらを総称してインクジェットヘッド３１２と記載することがある。
【０１７７】
インクジェットヘッド３１２は、インクタンクからインク供給路を経由してインクが供給される。インクジェットヘッド３１２は、インク流路、圧力室及びノズル部を備える。インクジェットヘッド３１２は、インク流路はインク供給口を介してインク供給路と連通する。インク流路は供給絞りを介して圧力室と連通する。圧力室はノズル部と連通する。ノズル部の先端はノズル開口が形成される。
【０１７８】
インクジェットヘッド３１２はドロップオンデマンド方式が適用される。インクジェットヘッド３１２は圧力発生素子として圧電素子を備える。圧電素子は圧力室の壁に配置される。圧電素子に対して駆動電圧が供給されると駆動電圧に応じて圧力室が圧縮され、ノズル開口からインク液滴が吐出される。インクジェットヘッド３１２の吐出方式はサーマル方式を適用してもよい。なお、インクタンク、インク供給路、インク流路、圧力室、ノズル部、供給絞り及び圧電素子の図示は省略する。
【０１７９】
インクジェットヘッド３１２の構造はライン型が適用される。ライン型のインクジェットヘッド３１２は、媒体搬送方向と直交する媒体幅方向について、印刷媒体Ｐの全長に対応する長さに渡って複数のノズル開口が配置される。複数のノズル開口の配置はマトリクス配置を適用し得る。
【０１８０】
ライン型のインクジェットヘッド３１２は、印刷媒体Ｐとインクジェットヘッド３１２とを相対的に一回だけ走査させ、印刷媒体Ｐの印刷領域の全領域にわたって印刷を行うシングルパス方式の印刷を実施し得る。なお、インクジェットヘッド３１２は、シリアル方式を適用してもよい。
【０１８１】
印刷部３１０は印刷ドラム３１４を備える。印刷ドラム３１４は円筒形状を有し、外周面３１４Ａに印刷媒体Ｐを支持する。印刷ドラム３１４の外周面３１４Ａにおける印刷媒体Ｐを支持する媒体支持領域は、複数の吸着穴を備える。吸着穴は規定のサイズが適用される。また、複数の吸着穴は規定の配置パターンを適用して配置される。複数の吸着穴は流路を介してポンプと接続される。なお、印刷ドラム３１４の外周面３１４Ａに支持される印刷媒体Ｐ、複数の吸着穴、流路及びポンプの図示は省略する。
【０１８２】
印刷ドラム３１４の回転軸３１４Ｂは連結部材を介してモータの回転軸と連結される。モータを回転させると印刷ドラム３１４は回転軸３１４Ｂの周りを回転する。これにより、印刷ドラム３１４の外周面３１４Ａに吸着支持される印刷媒体Ｐは、媒体搬送方向に沿って搬送される。
【０１８３】
印刷ドラム３１４は、複数のグリッパー３１６を備える。図１１では二つのグリッパー３１６を備える態様を例示する。グリッパー３１６は、複数の把持爪を備える。複数の把持爪は、印刷ドラム３１４の軸方向に沿って配置される。複数の把持爪は、爪支持部材を用いて開閉可能に支持される。
【０１８４】
〔乾燥部〕
乾燥部３３０は、印刷部３１０を用いて印刷がされた印刷媒体Ｐに対して乾燥処理を施す。乾燥部３３０は、チェーングリッパー３３２を備える。チェーングリッパー３３２は、一対のチェーン３３４及び複数のグリッパー３３６を備える。一対のチェーン３３４は無端状であり、図示しない一対のスプロケットに巻き掛けられる。なお、図１１には一対のチェーン３３４のうち一方のみを図示する。
【０１８５】
複数のグリッパー３３６は規定の間隔をおいて、チェーン３３４に取り付けられる。グリッパー３３６は複数の把持爪を備える。複数の把持爪は二本のチェーン３３４の間に渡された爪支持部材を用いて開閉可能に取り付けられる。
【０１８６】
チェーングリッパー３３２は、印刷ドラム３１４から印刷媒体Ｐを受け取り、受け取った印刷媒体Ｐの先端部を把持し、印刷媒体Ｐを媒体搬送方向に沿って搬送する。チェーングリッパー３３２は、印刷媒体Ｐが集積部３６０へ到達した際に、爪を開いて印刷媒体Ｐを開放する。図１１に示す矢印線は印刷部３１０における媒体搬送方向及び乾燥部３３０における媒体搬送方向示す。
【０１８７】
チェーングリッパー３３２を用いた印刷媒体Ｐの搬送経路は、印刷媒体Ｐを斜め下方向に搬送する下り搬送領域、下り搬送領域の終端から印刷媒体Ｐを水平方向に沿って搬送する水平搬送領域、水平搬送領域の終端から印刷媒体Ｐを斜め上方向に搬送する上り搬送領域を含んでいる。
【０１８８】
乾燥部３３０は、第一用紙ガイド３４０、第二用紙ガイド３４２及び第三用紙ガイド３４４を備える。第一用紙ガイド３４０、第二用紙ガイド３４２及び第三用紙ガイド３４４は、チェーングリッパー３３２を用いた印刷媒体Ｐの搬送をガイドする機構である。
【０１８９】
第一用紙ガイド３４０は、下り搬送領域において印刷媒体Ｐを支持する。第二用紙ガイド３４２は、水平搬送領域において印刷媒体Ｐを支持する。第三用紙ガイド３４４は、上り搬送領域において印刷媒体Ｐを支持する。
【０１９０】
第二用紙ガイド３４２は搬送ベルト装置３４６が適用される。搬送ベルト装置３４６は、無端状の搬送ベルト３４６Ａに印刷媒体Ｐを吸着させた状態で搬送ベルト３４６Ａを走行させて、印刷媒体Ｐを搬送する装置である。
【０１９１】
搬送ベルト装置３４６は、搬送ベルト３４６Ａの印刷媒体支持面３４６Ｂに複数の吸着穴を備える。吸着穴は規定のサイズが適用される。また、複数の吸着穴は規定の配置パターンを適用して配置される。複数の吸着穴は吸着流路を介してポンプと接続される。ポンプを動作させると、複数の吸着穴は吸着圧力が発生する。印刷媒体Ｐは吸着圧力が作用し、搬送ベルト３４６Ａに吸着支持される。なお、吸着穴、吸着流路及びポンプの図示は省略する。
【０１９２】
搬送ベルト３４６Ａの走行速度は、チェーングリッパー３３２の走行速度と同じとし得る。搬送ベルト３４６Ａの走行速度と、チェーングリッパー３３２の走行速度との間に速度差があってもよい。
【０１９３】
搬送ベルト３４６Ａは、同一期間に複数の印刷媒体Ｐを吸着し得る長さを有する。図１１に示す搬送ベルト３４６Ａは、同一期間に二枚の印刷媒体Ｐを吸着し得る長さを有しているが、搬送ベルト３４６Ａの長さは、適宜設計することができ、同一期間に三枚以上の印刷媒体Ｐを吸着し得る形態も可能である。
【０１９４】
乾燥部３３０は、加熱乾燥処理装置３４８を備える。加熱乾燥処理装置３４８は、印刷部３１０を用いて印刷がされた印刷媒体Ｐに熱を加えてインクの溶媒を蒸発させ印刷媒体Ｐを乾燥させる。
【０１９５】
〔検査部〕
検査部３５０は検査装置３５２を備える。検査装置３５２は撮像装置及び照明装置を備える。検査装置３５２は、図１１に示す検査装置１０に撮像装置及び照明装置を追加して構成される。なお、撮像装置及び照明装置の図示は省略する。検査装置３５２は、印刷物の撮像データに基づいて印刷物の良否判定を実施する。
【０１９６】
撮像装置は印刷媒体Ｐに印刷された画像を読み取り、印刷物の撮像データを生成する。撮像装置は、印刷物の撮像データを、図１に示す撮像データ取得部２０に対応する処理部へ送信する。照明装置は撮像装置を用いて印刷物の読み取りを実施する際に、印刷物へ照明光を照射する。検査装置３５２の詳細は、図２に示す検査装置１０等と同様である。ここでは、検査装置３５２の詳細な説明は省略する。
【０１９７】
〔集積部〕
集積部３６０は集積トレイ３６２を備える。集積トレイ３６２は乾燥部３３０において乾燥処理が施された印刷媒体Ｐを集積する。集積トレイ３６２は印刷媒体Ｐの集積位置を一定の高さに維持する昇降機構を備えて得る。
【０１９８】
〔インクジェット印刷装置の機能ブロック〕
図１２は図１１に示すインクジェット印刷装置の機能ブロック図である。インクジェット印刷装置３００は、システムコントローラ４００を備える。システムコントローラ４００は、ＣＰＵ４０２、ＲＯＭ４０４及びＲＡＭ４０６を備える。ＲＯＭ４０４及びＲＡＭ４０６は、システムコントローラ４００の外部に設けられていてもよい。
【０１９９】
システムコントローラ４００は、インクジェット印刷装置３００の各部を統括的に制御する全体制御部として機能する。また、システムコントローラ４００は、各種演算処理を行う演算部として機能する。システムコントローラ４００は、プログラムを実行して、インクジェット印刷装置３００の各部を制御してもよい。
【０２００】
更に、システムコントローラ４００は、ＲＯＭ４０４及びＲＡＭ４０６などのメモリにおけるデータの読み出し及びデータの書き込みを制御するメモリーコントローラとして機能する。
【０２０１】
インクジェット印刷装置３００は、通信部４１０、画像メモリ４１２を備える。通信部４１０は、図示しない通信インターフェースを備える。通信部４１０は通信インターフェースと接続されたホストコンピュータ４１４との間でデータの送受信を行うことができる。
【０２０２】
画像メモリ４１２は、画像データを含む各種データの一時記憶部として機能する。画像メモリ４１２は、システムコントローラ４００を通じてデータの読み書きが行われる。通信部４１０を介してホストコンピュータ４１４から取り込まれた画像データは、一旦画像メモリ４１２に格納される。
【０２０３】
インクジェット印刷装置３００は、搬送制御部４２０、印刷制御部４２２、乾燥制御部４２４、集積制御部４２６及び検査部３５０を備える。
【０２０４】
画像メモリ４１２は、画像データを含む各種データの一時記憶部として機能する。画像メモリ４１２は、システムコントローラ４００を通じてデータの読み書きが行われる。通信部４１０を介してホストコンピュータ４１４から取り込まれた画像データは、一旦画像メモリ４１２に格納される。
【０２０５】
搬送制御部４２０は、システムコントローラ４００からの指令に応じて、インクジェット印刷装置３００における印刷媒体Ｐの搬送部４２８の動作を制御する。図１２に示す搬送部４２８には、図１１に示す印刷ドラム３１４及びチェーングリッパー３３２が含まれる。
【０２０６】
印刷制御部４２２は、システムコントローラ４００からの指令に応じて、印刷部３１０の動作を制御する。すなわち、印刷制御部４２２は、図１１に示すインクジェットヘッド３１２Ｃ、インクジェットヘッド３１２Ｍ、インクジェットヘッド３１２Ｙ及びインクジェットヘッド３１２Ｋのインク吐出を制御する。
【０２０７】
印刷制御部４２２は、画像処理部を備える。画像処理部は入力画像データからドットデータを形成する。画像処理部は、図示しない色分解処理部、色変換処理部、補正処理部及びハーフトーン処理部を備える。なお、画像処理部、色分解処理部、色変換処理部、補正処理部及びハーフトーン処理部の図示は省略する。
【０２０８】
色分解処理部は、入力画像データに対して色分解処理を施す。例えば、入力画像データがＲＧＢで表されている場合、色分解処理部は入力画像データをＲＧＢの色ごとのデータに分解する。
【０２０９】
色変換処理部は、ＲＧＢに分解された色ごとの画像データを、インク色に対応するＣＭＹＫに変換する。
【０２１０】
補正処理部は、ＣＭＹＫに変換された色ごとの画像データに対して補正処理を施す。補正処理の例として、ガンマ補正処理、濃度むら補正処理及び異常記録素子補正処理などが挙げられる。
【０２１１】
ハーフトーン処理部は、例えば、０から２５５といった多階調数で表された画像データを、二値又は入力画像データの階調数未満の三値以上の多値で表されるドットデータに変換する。
【０２１２】
ハーフトーン処理部は、予め決められたハーフトーン処理規則が適用される。ハーフトーン処理規則の例として、ディザ法及び誤差拡散法などが挙げられる。ハーフトーン処理規則は、画像形成条件及び画像データの内容等に応じて変更されてもよい。
【０２１３】
印刷制御部４２２は、波形生成部、波形記憶部及び駆動回路を備える。なお、波形生成部、波形記憶部及び駆動回路の図示は省略する。波形生成部は駆動電圧の波形を生成する。波形記憶部は駆動電圧の波形が記憶される。駆動回路はドットデータに応じた駆動波形を有する駆動電圧を生成する。駆動回路は駆動電圧を、図１１に示すインクジェットヘッド３１２へ供給する。
【０２１４】
すなわち、画像処理部を用いた処理を経て生成されたドットデータに基づいて、各画素位置の吐出タイミング及びインク吐出量が決められる。各画素位置の吐出タイミング及びインク吐出量に応じた駆動電圧、並びに各画素の吐出タイミングを決める制御信号が生成される。駆動電圧がインクジェットヘッド３１２へ供給され、インクジェットヘッド３１２からインクを吐出させる。インクジェットヘッド３１２から吐出させたインクはドットを形成する。
【０２１５】
乾燥制御部４２４は、システムコントローラ４００からの指令に応じて乾燥部３３０を動作させる。乾燥制御部４２４は、乾燥気体温度、乾燥気体の流量及び乾燥気体の噴射タイミングなどを制御する。また、乾燥制御部４２４は、乾燥部３３０が備える吸着ベルト搬送装置の動作を制御する。
【０２１６】
集積制御部４２６は、システムコントローラ４００からの指令に応じて集積部３６０を動作させる。集積制御部４２６は、図１１に示す集積トレイ３６２が昇降機構を含む場合に、印刷媒体Ｐの増減に応じて昇降機構の動作を制御する。
【０２１７】
検査部３５０は、システムコントローラ４００からの指令に応じて、印刷物の検査を実施する。検査部３５０は、検査結果をシステムコントローラ４００へ送信する。システムコントローラ４００は印刷物の検査結果を図示しない検査結果記憶部へ記憶する。
【０２１８】
インクジェット印刷装置３００は、操作部４３０を備える。操作部４３０は、操作ボタン、キーボード及びタッチパネル等の操作部材を備える。操作部４３０は複数の種類の操作部材が含まれていてもよい。操作部材の図示は省略する。
【０２１９】
操作部４３０を介して入力された情報は、システムコントローラ４００に送られる。システムコントローラ４００は、操作部４３０から送出された情報に応じて各種処理を実行させる。
【０２２０】
インクジェット印刷装置３００は、表示部４３２を備える。表示部４３２は、液晶パネル等の表示装置及びディスプレイドライバーを備える。表示装置及びディスプレイドライバーの図示を省略する。表示部４３２はシステムコントローラ４００からの指令に応じて、装置の各種設定情報及び異常情報などの各種情報を表示装置に表示させる。図１２に示す表示部４３２は、図１に示す検査結果報知部３２として機能し得る。
【０２２１】
インクジェット印刷装置３００は、画像読取部４３３を備える。画像読取部４３３は印刷部３１０を用いて印刷がされた印刷媒体Ｐを読み取り、読取データを生成する。読取データは、印刷部３１０の補正等に用いられる。
【０２２２】
インクジェット印刷装置３００は、印刷媒体Ｐに印刷されたテストパターンの読取データを用いて、印刷部３１０の補正を実施し得る。印刷部３１０の補正には、不吐補正及び色補正等が含まれる。図１２に示す画像読取部４３３は、図１１に示す印刷部３１０の後段に配置し得る。
【０２２３】
インクジェット印刷装置３００は、パラメータ記憶部４３４を備える。パラメータ記憶部４３４は、インクジェット印刷装置３００に使用される各種パラメータが記憶される。パラメータ記憶部４３４に記憶されている各種パラメータは、システムコントローラ４００を介して読み出され、装置各部に設定される。
【０２２４】
インクジェット印刷装置３００は、プログラム格納部４３６を備える。プログラム格納部４３６は、インクジェット印刷装置３００の各部に使用されるプログラムが格納される。プログラム格納部４３６に格納されている各種プログラムは、システムコントローラ４００を介して読み出され、装置各部において実行される。
【０２２５】
図１２に示す各処理部は、図２から図６を用いて説明した検査装置１０における各処理部と同様のハードウェアを適用し得る。また、図１１及び図１２を用いて説明したインクジェット印刷装置３００の各機能は、規定のハードウェアを用いて、規定のプログラムを実行して実現し得る。
【０２２６】
［他の装置への適用例］
本実施形態では、検査装置１０が適用される装置としてインクジェット印刷装置３００を例示したが、検査装置１０は電子写真方式の印刷装置及び有版印刷装置にも適用可能である。また、検査装置１０は、配線パターン及びレジストパターン等を描画する工業用途の液体吐出装置にも適用可能である。更に、検査装置１０は、噴射ノズルを備える液体塗布装置にも適用可能である。
【０２２７】
［プログラム発明への適用例］
本明細書に開示した検査装置及び検査方法に対応するプログラムを構成し得る。すなわち、本明細書は、コンピュータに、基準データを取得する基準データ取得機能、基準データを比較用基準データへ変換する基準データ変換機能、印刷物の撮像データを取得する撮像データ取得機能、及び比較用基準データと撮像データに基づく比較用撮像データとを比較する検査機能を実現させるプログラムを開示する。
【０２２８】
なお、実施形態に記載の基準データ変換機能は比較用基準データ生成機能の一例に相当する。また、実施形態に記載の撮像データ取得機能は比較用撮像データ生成機能の一例に相当する。更に、撮像データの補正を施す補正機能を備える場合、実施形態に記載の補正機能は比較用撮像データ生成機能の一例に相当する。
【０２２９】
以上説明した本発明の実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜構成要件を変更、追加、削除することが可能である。本発明は以上説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で当該分野の通常の知識を有する者により、多くの変形が可能である。
【符号の説明】
【０２３０】
１０  検査装置
１０Ａ  検査装置
１１  基準データ
１１Ａ  基準データ
１２  基準データ取得部
１３  比較用基準データ
１３Ａ  比較用基準データ
１４  基準データ変換部
１４Ａ  基準データ変換部
１４Ｃ  基準データ変換部
２０  撮像データ取得部
２１  撮像データ
２１Ａ  撮像データ
２２  撮像データ補正部
２３  比較用撮像データ
２３Ａ  比較用撮像データ
２３Ｂ  比較用撮像データ
３０  判定部
３１  検査結果
３２  報知部
４０  撮像装置
４２  撮像データ変換部
１００  学習データ
１１１  学習用基準データ
１１４  第一深層学習モデル
１１４Ａ  第一深層学習モデル
１１４Ｂ  第三深層学習モデル
１１４Ｃ  第一深層学習モデル
１１５  画像処理部
１２３  学習用撮像データ
１２４  印刷条件
１２５  印刷情報
１４２  第二深層学習モデル
２００  学習データ
２１４  第一深層学習モデル
３００  インクジェット印刷装置
３１０  印刷部
３１２  インクジェットヘッド
３１２Ｃ  インクジェットヘッド
３１２Ｍ  インクジェットヘッド
３１２Ｙ  インクジェットヘッド
３１２Ｋ  インクジェットヘッド
３１４  印刷ドラム
３１４Ａ  外周面
３１４Ｂ  回転軸
３１６  グリッパー
３３０  乾燥部
３３２  チェーングリッパー
３３４  チェーン
３３６  グリッパー
３４０  第一用紙ガイド
３４２  第二用紙ガイド
３４４  第三用紙ガイド
３４６  搬送ベルト装置
３４６Ａ  搬送ベルト
３４６Ｂ  印刷媒体支持面
３４８  加熱乾燥処理装置
３５０  検査部
３５２  検査装置
３６０  集積部
３６２  集積トレイ
４００  システムコントローラ
４０２  ＣＰＵ
４０４  ＲＯＭ
４０６  ＲＡＭ
４１０  通信部
４１２  画像メモリ
４１４  ホストコンピュータ
４２０  搬送制御部
４２２  印刷制御部
４２４  乾燥制御部
４２６  集積制御部
４２８  搬送部
４３０  操作部
４３２  表示部
４３４  パラメータ記憶部
４３６  プログラム格納部
Ｐ  印刷媒体
Ｓ１０からＳ２２  検査方法の各工程
【図１】
2020186938.tif 000003
【図２】
2020186938.tif 000004
【図３】
2020186938.tif 000005
【図４】
2020186938.tif 000006
【図５】
2020186938.tif 000007
【図６】
2020186938.tif 000008
【図７】
2020186938.tif 000009
【図８】
2020186938.tif 000010
【図９】
2020186938.tif 000011
【図１０】
2020186938.tif 000012
【図１１】
2020186938.tif 000013
【図１２】
2020186938.tif 000014