(57)【要約】【課題】品質に優れた印刷物を得ることができるインクジェットプリンタを提供する【解決手段】制御装置３０は、入力画像データを誤差拡散法によって出力画像データに変換する際に用いる誤差拡散係数を決定するための基礎となる仮誤差拡散係数を取得する取得部３２と、入力画像データを仮誤差拡散係数によって仮出力画像データに変換する第１変換部３４と、変換された仮出力画像データによって表される仮出力画像において、２値化画像の粒状性ｇｓとコントラストｅ１との和である評価値Ｅが最小となる仮誤差拡散係数を強化学習を用いて算出する算出部３６と、評価値Ｅが最小となる仮誤差拡散係数を誤差拡散係数に決定する決定部４６と、決定された誤差拡散係数を用いて、入力画像データを出力画像データに変換する第２変換部４８と、を備えている。【選択図】図３
2018202789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の画像の濃淡が第１の範囲の階調値で表された入力画像データを、前記第１の範囲より狭い範囲である第２の範囲の階調値で表された出力画像データに変換するデータ変換装置と、
前記出力画像データに基づいて記録媒体上にインクを吐出し、前記画像の印刷を行うインクヘッドと、を備え、
前記データ変換装置は、
前記入力画像データを誤差拡散法によって前記出力画像データに変換する際に用いる誤差拡散係数を決定するための基礎となる仮誤差拡散係数を取得する取得部と、
前記入力画像データを前記仮誤差拡散係数によって仮出力画像データに変換する第１変換部と、
変換された前記仮出力画像データによって表される仮出力画像において、評価値をＥとし、２値化画像の粒状性をｇｓとし、コントラストをｅ１としたとき、
Ｅ＝ｇｓ＋ｅ１
が最小となる前記仮誤差拡散係数を強化学習を用いて算出する算出部と、
前記評価値が最小となる前記仮誤差拡散係数を前記誤差拡散係数に決定する決定部と、
決定された前記誤差拡散係数を用いて、前記入力画像データを前記出力画像データに変換する第２変換部と、を備えている、インクジェットプリンタ。
【請求項２】
前記算出部は、前記仮出力画像において、振幅のばらつきをｅ２とし、定数をαとしたとき、
Ｅ＝ｇｓ＋ｅ１＋αｅ２
が最小となる前記仮誤差拡散係数を強化学習を用いて算出する、請求項１に記載のインクジェットプリンタ。
【請求項３】
前記取得部は、乱数によって生成された複数のデータに基づいて複数の前記仮誤差拡散係数を取得する、請求項１または２に記載のインクジェットプリンタ。
【請求項４】
前記算出部は、乱数によって生成された複数のデータに基づいて取得された複数の前記仮誤差拡散係数のうち前記評価値Ｅの小さい上位１％〜５％のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いることによって、前記評価値Ｅが最小となる第１最小仮誤差拡散係数を算出する、請求項３に記載のインクジェットプリンタ。
【請求項５】
前記算出部は、乱数によって新たに生成された複数のデータに基づいて取得された複数の前記仮誤差拡散係数のうち前記評価値Ｅの小さい上位１％〜５％のデータと、算出された前記第１最小仮誤差拡散係数を含む強化学習データ群とに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いることによって、前記評価値Ｅが最小となる第２最小仮誤差拡散係数を算出する、請求項４に記載のインクジェットプリンタ。
【請求項６】
前記データ変換装置は、
前記第２最小仮誤差拡散係数の前記評価値Ｅが前記強化学習データ群における最小の前記評価値Ｅよりも小さいか否かを判定する判定部と、
前記第２最小仮誤差拡散係数の前記評価値Ｅが最も小さい場合には、前記第２最小仮誤差拡散係数のデータを前記強化学習データ群に追加するデータ追加部と、をさらに備えている、請求項５に記載のインクジェットプリンタ。
【請求項７】
前記第２最小仮誤差拡散係数のデータが所定の回数連続して前記強化学習データ群に追加されないとき、前記決定部は、前記強化学習データ群における最小の前記評価値Ｅを有する仮誤差拡散係数を前記誤差拡散係数に決定する、請求項６に記載のインクジェットプリンタ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インクジェットプリンタに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、コンピュータで処理した画像データ（以下、「入力画像データ」とする。）に基づいて、記録媒体上にインクを吐出することで画像を印刷することが行われている。印刷は、例えば、インクを吐出するインクヘッドを備えたインクジェットプリント等の印刷装置によって行われる。
【０００３】
ここで、一般に、入力画像データが表現する階調値の範囲は、インクジェットプリンタが表現可能な階調値の範囲より広い。このため、入力画像データの階調値の範囲をインクジェットプリンタで表現可能な階調値の範囲に変換するいわゆるハーフトーン処理が行われている。ハーフトーン処理としては、例えば、ディザ法や誤差拡散法を用いる方法が知られている。誤差拡散法は、注目画素の誤差を近傍の未処理画素に拡散させるものであり、ディザ法を用いる場合と比較して高い再現性と高い粒状性を持つ。例えば、特許文献１には、誤差拡散法を用いたハーフトーン処理の技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−０１０５７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、誤差拡散法に用いられる誤差拡散係数は、通常、実際に得られる印刷結果から経験的に決定されており、同じ誤差拡散係数を一律に用いている。このため、印刷された画像の画質に関してある程度の品質は確保されるが、部分的に粒状性が悪いといった問題がある。また、誤差拡散係数を決定する手法が明らかになっておらず、入力画像データに対して最適な誤差拡散係数を得ることが困難であった。
【０００６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、最適な誤差拡散係数を用いてハーフトーン処理を行うことができると共に、品質に優れた印刷物を得ることができるインクジェットプリンタを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るインクジェットプリンタは、所定の画像の濃淡が第１の範囲の階調値で表された入力画像データを、前記第１の範囲より狭い範囲である第２の範囲の階調値で表された出力画像データに変換するデータ変換装置と、前記出力画像データに基づいて記録媒体上にインクを吐出し、前記画像の印刷を行うインクヘッドと、を備え、前記データ変換装置は、前記入力画像データを誤差拡散法によって前記出力画像データに変換する際に用いる誤差拡散係数を決定するための基礎となる仮誤差拡散係数を取得する取得部と、前記入力画像データを前記仮誤差拡散係数によって仮出力画像データに変換する第１変換部と、変換された前記仮出力画像データによって表される仮出力画像において、評価値をＥとし、２値化画像の粒状性をｇｓとし、コントラストをｅ１としたとき、Ｅ＝ｇｓ＋ｅ１
が最小となる前記仮誤差拡散係数を強化学習を用いて算出する算出部と、前記評価値が最小となる前記仮誤差拡散係数を前記誤差拡散係数に決定する決定部と、決定された前記誤差拡散係数を用いて、前記入力画像データを前記出力画像データに変換する第２変換部と、を備えている。
【０００８】
本発明のインクジェットプリンタによると、入力画像データに対して誤差拡散法によるハーフトーン処理を行うことによって出力画像データを得る際に、最適化された誤差拡散係数を用いることができる。即ち、本発明者は、最適化された誤差拡散係数を決定するために、２値化画像の粒状性ｇｓとコントラストｅ１との合計値である評価値Ｅという新たな概念を導入し、機械学習の一態様である強化学習によって評価値Ｅを評価することで、最適化された誤差拡散係数を得ることができることを見出した。これにより、例えば、遺伝的アルゴリズムによる交配や突然変異によって誤差拡散係数を生成し評価する方法と比べて、統計的な処理を行うだけで最適な誤差拡散係数を得ることができるため、計算量を抑制することができる。また、入力画像データ毎に最適化された誤差拡散係数を用いることができるため、従来のように一律に誤差拡散係数が用いられていた場合と比較して、品質に優れた印刷物を得ることができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、最適な誤差拡散係数を用いてハーフトーン処理を行うことができると共に、品質に優れた印刷物を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係るプリンタの斜視図である。
【図２】一実施形態に係るプリンタの主要部の正面図である。
【図３】一実施形態に係るプリンタの構成を示すブロック図である。
【図４】一実施形態に係る誤差拡散係数の決定を行う手順を示したフローチャートである。
【図５】誤差拡散係数の一例を示す図である。
【図６】５×３のマトリクスに生成された乱数が配置された状態を示す図である。
【図７】５×３のマトリクスに生成された乱数を配置する順番の一例を示す図である。
【図８】仮誤差拡散係数の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態に係るインクジェットプリンタ（以下、「プリンタ」という。）について説明する。なお、ここで説明される実施形態は、当然ながら特に本発明を限定することを意図したものではない。また、同じ作用を奏する部材・部位には同じ符号を付し、重複する説明は適宜省略または簡略化する。
【００１２】
図１に示すように、プリンタ１０は、記録媒体５に印刷を行う。記録媒体５には、普通紙などの紙類はもちろんのこと、ポリ塩化ビニル（polyvinyl chloride、PVC）やポリエステルなどの樹脂材料、アルミニウム、鉄、木材などの各種の材料からなる媒体が含まれる。
【００１３】
以下の説明では、左、右、上、下とは、プリンタ１０の正面にいる作業者から見た左、右、上、下をそれぞれ意味することとする。また、プリンタ１０から上記作業者に近づく方を前方、遠ざかる方を後方とする。図面中の符号Ｆ、Ｒｒ、Ｌ、Ｒ、Ｕ、Ｄは、それぞれ前、後、左、右、上、下を表す。後述するインクヘッド２５（図２参照）は左方および右方に移動可能である。記録媒体５は、前方および後方に搬送可能である。ただし、これは説明の便宜上の方向に過ぎず、プリンタ１０の設置態様を何ら限定するものではない。
【００１４】
図２に示すように、プリンタ１０は、ケーシング１２と、ケーシング１２内に配置されたガイドレール１３とを備えている。ガイドレール１３は、左右方向に延びている。ガイドレール１３には、インクを吐出するインクヘッド２５が設けられたキャリッジ１１が係合している。キャリッジ１１は、キャリッジ移動機構１８によって、ガイドレール１３に沿って左右方向（即ち主走査方向）に往復移動する。キャリッジ移動機構１８は、ガイドレール１３の左端側および右端側に配置されたプーリ２９ｂ、２９ａを有している。プーリ２９ａにはキャリッジモータ１８ａが連結されている。なお、キャリッジモータ１８ａはプーリ２９ｂに連結されていてもよい。プーリ２９ａは、キャリッジモータ１８ａによって駆動される。両プーリ２９ａ、２９ｂには、それぞれ無端状のベルト１６が巻き掛けられている。キャリッジ１１はベルト１６に固定されている。プーリ２９ａ，２９ｂが回転してベルト１６が走行すると、キャリッジ１１が左右方向に移動する。
【００１５】
記録媒体５は、紙送り機構（図示せず）によって、紙送り方向に搬送される。ここでは、紙送り方向は前後方向のことである。ケーシング１２内には、記録媒体５が載置されるプラテン１４が設けられている。プラテン１４にはグリットローラ１５（図３参照）が設けられている。グリットローラ１５の上方にはピンチローラ（図示せず）が設けられている。グリットローラ１５はフィードモータ１５ａ（図３参照）に連結されている。グリットローラ１５はフィードモータ１５ａによって駆動され、回転する。グリットローラ１５とピンチローラとの間に記録媒体５が挟まれた状態でグリットローラ１５が回転すると、記録媒体５は前後方向に搬送される。
【００１６】
図２に示すように、プリンタ１０は、複数のインクカートリッジ２１を備えている。それら複数のインクカートリッジ２１には、色の異なるインクが貯留されている。例えば、プリンタ１０は、それぞれシアンインク、マゼンタインク、イエローインク、ブラックインク、ホワイトインクを貯留する５つのインクカートリッジ２１を備えている。
【００１７】
インクヘッド２５は、各色のインク毎に設けられている。各色のインクヘッド２５とインクカートリッジ２１とは、インク供給路２２により接続されている。インク供給路２２は、インクカートリッジ２１からインクヘッド２５へインクを供給するインク流路である。インク供給路２２は、例えば可撓性を有するチューブにより構成されている。インク供給路２２には、送液ポンプ２３が設けられている。ただし、送液ポンプ２３は必ずしも必要ではなく、省略することも可能である。インク供給路２２の一部は、ケーブル類保護案内装置１７により覆われている。
【００１８】
インクヘッド２５は、液体（典型的にはインク）を吐出する。インクヘッド２５は、後述する出力画像データに基づいて記録媒体５に向かってインクを吐出し、記録媒体５上にインクのドットを形成するものである。このドットが多数並べられることにより、記録媒体５上に画像などが形成される。インクヘッド２５は、記録媒体５と対向する側の面（本実施形態ではインクヘッド２５の下面）に、インクを吐出するための複数のノズル（図示せず）を備えている。
【００１９】
図１に示すように、プリンタ１０は、制御装置３０を備えている。図３に示すように、制御装置３０は、キャリッジ移動機構１８のキャリッジモータ１８ａと、紙送り機構のフィードモータ１５ａと、送液ポンプ２３と、インクヘッド２５とに対して、通信可能に接続されている。制御装置３０は、これらの動作を制御する。制御装置３０は、典型的にはコンピュータである。制御装置３０は、例えば、ホストコンピュータ等の外部機器からの印刷データ等を受信するインターフェイス（Ｉ／Ｆ）と、制御プログラムの命令を実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、ＣＰＵが実行するプログラムを格納したＲＯＭと、プログラムを展開するワーキングエリアとして使用されるＲＡＭと、上記プログラムや各種データを格納するメモリなどの記憶装置とを備えている。
【００２０】
図３に示すように、制御装置３０には、インターフェイス９０を介して外部コンピュータ装置９２が接続されている。外部コンピュータ装置９２は、入力装置９３および表示装置９４を備えている。入力装置９３としては、例えば、マウスやキーボードが挙げられる。表示装置９４としては、例えば、液晶ディスプレイが挙げられる。外部コンピュータ装置９２には、予め入力画像データが保存されており、印刷したい画像の入力画像データは、制御装置３０に送信される。
【００２１】
ここで、外部コンピュータ装置９２で処理した入力画像データによって表現される画像は、１画素の濃淡が第１の範囲の階調値（例えば、０〜２５５の２５６階調値）で表されている。一方、プリンタ１０によって印刷される画像は、１画素の濃淡が第１の範囲の階調値より狭い範囲の第２の範囲の階調値（例えば、インクを滴下するまたはインクを滴下しないの２階調値、あるいは、これにインクドットの径を大および小の２つにすることを追加して４階調値、等が挙げられる。）で表されている。このため、プリンタ１０では、入力画像データの階調値の範囲を、プリンタ１０で表現可能な階調値の範囲に変換するハーフトーン処理が行われている。即ち、プリンタ１０は、所定の画像の濃淡が第１の範囲の階調値で表された入力画像データを、第１の範囲より狭い範囲である第２の範囲の階調値で表された出力画像データに変換するデータ変換装置を備えている。データ変換装置は、ハーフトーン処理を行う。ハーフトーン処理において、入力画像データを誤差拡散法によって出力画像データに変換する際に誤差拡散係数が用いられる。制御装置３０は、強化学習によって最適化された誤差拡散係数を算出する。制御装置３０は、最適化された誤差拡散係数を算出する際に人工知能として機能する。本実施形態では、制御装置３０は、データ変換装置の一例である。
【００２２】
図３に示すように、制御装置３０は、記憶部３１と、取得部３２と、第１変換部３４と、算出部３６と、選択部３８と、第１判定部４０と、データ追加部４２と、第２判定部４４と、決定部４６と、第２変換部４８と、印刷部５０とを備えている。これら各部は、プログラムによって実現されている。このプログラムは、例えばＣＤやＤＶＤなどの記録媒体から読み込まれる。なお、このプログラムは、インターネットを通じてダウンロードされるものであってもよい。また、これら各部は、プロセッサ、および、回路などによって実現可能なものであってもよい。なお、上述した各部の具体的な制御などについては後述する。
【００２３】
図４は、誤差拡散係数の決定を行う手順を示したフローチャートである。以下、誤差拡散係数の決定を行う手順について説明する。
【００２４】
記憶部３１には、外部コンピュータ装置９２から送信された入力画像データや決定部４６によって決定された誤差拡散係数等が記憶される。本実施形態では、図５に示すように、誤差拡散係数および仮誤差拡散係数は、Ｘ方向に５列、Ｙ方向に３行の５×３のマトリクスで表される。誤差拡散係数および仮誤差拡散係数によるハーフトーン処理の前後で、画像の濃度が保たれるように、上記マトリクスの全ての数値の総和は１になるように設定される。なお、図５は、誤差拡散係数の一例である。また、図５の各数値は、小数点以下６桁で丸めこまれているため、マトリクスの全ての数値の総和は１ではないが、プログラム計算上では真の値を取り扱っており、その総和は常に１である。
【００２５】
まず、ステップＳ１０では、取得部３２は、誤差拡散係数を決定するための基礎となる仮誤差拡散係数を取得する。仮誤差拡散係数は乱数によって生成される。より詳細には、取得部３２は、１つの仮誤差拡散係数を取得するために、１２個の１桁または２桁の整数を乱数によって発生させる。ここでは、例えば、１２個の整数として、７４、５１、４４、３３、２８、１６、７、６、５、４、１、１が生成されるとする。なお、取得部３２は、乱数によって発生させた整数を降順に並び替える。そして、図６に示すように、５×３のマトリクスに、上記降順に並び替えられた整数を所定の配置順序に従って配置する。ここで、図７は、乱数によって発生させた整数の配置順序を示している。即ち、画素Ｘ４には、最も大きい数値７４が配置される。そして、画素Ｘ８に５１、画素Ｘ７に４４、画素Ｘ９に３３、画素Ｘ１３に２８、画素Ｘ５に１６、画素Ｘ１０に７、画素Ｘ６に６、画素Ｘ１４に５、画素Ｘ１２に４、画素Ｘ１１に１、および、画素Ｘ１５に１が順に配置される。なお、図７に示す例では、画素Ｘ３を注目画素としているため、画素Ｘ１、画素Ｘ２および画素Ｘ３には、整数は配置されない。次に、取得部３２は、図６で示されるマトリクスに関して、各画素の数値の合計が１となるように正規化を行う。これにより、取得部３２は、図８に示すような仮誤差拡散係数を取得することができる。本実施形態では、取得部３２は、ステップＳ１０において、上述の手順によって５００個の仮誤差拡散係数を取得する。取得部３２は、ステップＳ１０が繰り返し行われる度に、上述の手順によって新たに５００個の仮誤差拡散係数を取得する。
【００２６】
ステップＳ２０では、第１変換部３４は、取得部３２によって取得された各仮誤差拡散係数によって、それぞれ、記憶部３１に記憶された入力画像データを仮出力画像データに変換する。即ち、第１変換部３４は、各仮誤差拡散係数を用いた誤差拡散法によって、入力画像データを仮出力画像データに変換する。本実施形態では、５００個の仮出力画像データが生成される。
【００２７】
ステップＳ３０では、算出部３６は、第１変換部３４によって変換された各仮出力画像データによって表される仮出力画像において、評価値Ｅをそれぞれ算出する。即ち、第１変換部３４は、各仮誤差拡散係数の評価値Ｅをそれぞれ算出する。ここで、仮出力画像において、２値化画像の粒状性をｇｓとし、コントラストをｅ１とし、振幅のばらつきをｅ２とし、定数をαとしたとき、評価値Ｅは、下記（１）式によって算出される。評価値Ｅは、ゼロに近いほどよい。
【数１】
2018202789.tif 000003
【００２８】
また、２値化画像の粒状性ｇｓは、ウイナー・スペクトルと平均濃度の測定値より予測するショーとドーリー（Ｓｈａｗ＆Ｄｏｏｌｅｙ）のアルゴリズムを用いて下記の（２）式によって算出される。ここで、（２）式中、ＷＳ（ｆｒ）はウイナー・スペクトル、ｆｒは空間周波数を表し、Ｄは平均濃度を表す。
【数２】
2018202789.tif 000004
【００２９】
上記（２）式中、ウイナー・スペクトルＷＳ（ｆｒ）は、画像をミクロ濃度計で走査して得られる平均濃度Ｄからの濃度変動△Ｄ（ｘ）をフーリエ変換して得られるフーリエスペクトルの二乗値の集合平均であり、ショーとドーリーのアルゴリズムでは下記の（３）式によって算出される。ここで、（３）式中、ｆｒは空間周波数、ΔＤ（ｘ）は濃度変動、＜＞は集合平均、xは画像の位置、Δｘはデータサンプリング間隔、ｐ、ｑは濃度計のスリットの幅および長さ、Ｎはデータ数を表す。ｉは虚数を表す。
【数３】
2018202789.tif 000005
【００３０】
上記（２）式中、ＶＴＦ（ｆｒ）は視覚系の空間周波数特性であり、下記の（４）式によって算出される。ここで、（４）式中、ｕ＝πｌｆｒ／１８０［ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇ］、ｆｒは空間周波数を表し、ｌは観測距離を表す。
【数４】
2018202789.tif 000006
【００３１】
また、コントラストｅ１は、下記の（５）式によって算出される。ここで、（５）式中、ｇは誤差拡散法で２値化したい画像のフーリエ変換値を表し、ｒは誤差拡散法で２値化した画像のフーリエ変換値を表す。
【数５】
2018202789.tif 000007
【００３２】
また、振幅のばらつきｅ２は、下記の（６）式によって算出される。ここで（６）式中、ｇは誤差拡散法で２値化したい画像のフーリエ変換値を表し、ｒは誤差拡散法で２値化した画像のフーリエ変換値を表し、σは分散を表す。
【数６】
2018202789.tif 000008
【００３３】
ステップＳ４０では、選択部３８は、各仮誤差拡散係数の評価値Ｅの小さい上位１％のデータ（即ち乱数によって生成された複数の整数）を採用する。即ち、選択部３８は、５００個のデータから評価値Ｅの小さい上位５個のデータを採用し、残りの４９５個のデータを廃棄する。選択部３８は、例えば、第１のデータとして評価値Ｅが４２５であり、１２個の整数が７４、５１、４４、３３、２８、１６、７、６、５、４、１、１であるデータと、第２のデータとして評価値Ｅが４３１であり、１２個の整数が８８、７８、７８、７７、２８、２６、１１、６、６、３、２、１であるデータと、第３のデータとして評価値Ｅが４３６であり、１２個の整数が９８、９４、９４、６０、３０、２４、１５、１１、１０、６、５、４であるデータと、第４のデータとして評価値Ｅが４３８．２であり、１２個の整数が９５、５６、５４、４１、３５、２１、１４、１０、９、８、７、５であるデータと、第５のデータとして評価値Ｅが４３８．５であり、１２個の整数が９９、９０、８２、６０、３６、２６、２０、１６、１５、６、５、１であるデータと、を採用する。
【００３４】
ステップＳ５０では、算出部３６は、評価値Ｅの小さい上位１％のデータおよび強化学習データ群を強化学習データとして用いて、ガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いる。これにより、算出部３６は、評価値Ｅが最小となる最小仮誤差拡散係数を算出する。即ち、算出部３６は、強化学習を用いて最適化された仮誤差拡散係数を算出する。例えば、上述した第１のデータ〜第５のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いると、１２個の整数が７４、３３、２９、２８、２３、１６、７、６、４、３、１、１であるデータを取得することができる。該データについて上記評価値Ｅを求めると、評価値Ｅが４０１であり、評価値Ｅが最小となる最小仮誤差拡散係数を得ることができる。ここで、強化学習データ群とは、ガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いることによって得られた仮誤差拡散係数が最も小さい値であって、先に取得された仮誤差拡散係数より小さい値である場合に、累積的に追加されるデータの集合である。なお、強化学習データ群には初期にはデータが蓄積されていないため、ステップＳ５０の処理が最初に実行されるときには、算出部３６は、評価値Ｅの小さい上位１％のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いる。そして、算出部３６は、２回目以降のステップＳ５０の処理においては、新たに生成された評価値Ｅの小さい上位１％のデータ（５個のデータ）と強化学習データ群に対してガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いる。なお、評価値Ｅの小さい上位１％のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いて算出された評価値が最小となる仮誤差拡散係数は、第１最小仮誤差拡散係数の一例である。また、評価値Ｅの小さい上位１％のデータと強化学習データ群に対してガウシアン過程およびベイズ最適化を１回だけ用いて算出された評価値が最小となる仮誤差拡散係数は、第２最小仮誤差拡散係数の一例である。
【００３５】
ステップＳ６０では、第１判定部４０は、ステップＳ５０で算出された最小仮誤差拡散係数が最も小さい値であるか否かを判定する。即ち、第１判定部４０は、ステップＳ５０で算出された最小仮誤差拡散係数が、該最小仮誤差拡散係数を算出する際に用いられた強化学習データ群より小さい値であるか否かを判定する。最小仮誤差拡散係数が最も小さい値であると判定された場合、ステップＳ７０に進む。一方、最小仮誤差拡散係数が最も小さい値でないと判定された場合（即ち最小仮誤差拡散係数が最小値を更新しない場合）、ステップＳ８０に進む。なお、ステップＳ６０の処理が最初に実行されるときには、強化学習データ群にデータが蓄積されていないため、ステップＳ５０で算出された最小仮誤差拡散係数は最も小さい値になる。
【００３６】
ステップＳ７０では、データ追加部４２は、ステップＳ５０で算出された最小仮誤差拡散係数のデータを強化学習データ群に追加する。そして、ステップＳ１０に戻る。データ追加部４２は、ステップＳ６０において新たに算出された最小仮誤差拡散係数が最も小さい値であると第１判定部４０によって判断される限り、該最小仮誤差拡散係数のデータを強化学習データ群に追加する。なお、ステップＳ１０に戻る場合、取得部３２は、先に取得した５００個の仮誤差拡散係数とは別に新たに５００個の仮誤差拡散係数をその都度取得する。
【００３７】
ステップＳ８０では、第２判定部４４は、ステップＳ５０で算出された最小仮誤差拡散係数のデータがＮ回（例えば５回）連続して強化学習データ群に追加されていないかを判定する。強化学習データ群に連続して追加されない回数がＮ回に到達している場合、ステップＳ９０に進む。一方、強化学習データ群に連続して追加されない回数がＮ回に到達していない場合、ステップＳ１０に戻る。第２判定部４４は、強化学習データ群に連続して追加されない回数を計数する。強化学習データ群に追加されると、上記連続して追加されない回数はリセットされる。
【００３８】
ステップＳ９０では、決定部４６は、強化学習データ群における最小の評価値Ｅを有する仮誤差拡散係数を誤差拡散係数に決定する。最小仮誤差拡散係数のデータがＮ回連続して強化学習データ群に追加されないということは、既に最小仮誤差拡散係数が最適化された値であると推定することができる。決定された誤差拡散係数は、記憶部３１に記憶される。これにより、誤差拡散係数の決定処理を終了する。
【００３９】
第２変換部４８は、決定された誤差拡散係数を用いて、入力画像データを出力画像データに変換する。変換された出力画像データは、記憶部３１に記憶される。
【００４０】
印刷部５０は、印刷動作を制御するものである。印刷部５０は、記憶部３１に記憶された出力画像データに基づいて、記録媒体５上に画像の印刷を行わせる。詳しくは、印刷部５０は、キャリッジ１１を主走査方向に移動させるようにキャリッジ移動機構１８を制御すると共に、インクヘッド２５からインクを吐出させ、プラテン１４に載置された記録媒体５上にインクを着弾させる。また、印刷部５０は、記録媒体５が順次前方に搬送されるように、グリットローラ１５を制御する。以上のようにして、印刷部５０によって画像の印刷が行われる。
【００４１】
以上のように、本実施形態のプリンタ１０によると、入力画像データに対して誤差拡散法によるハーフトーン処理を行うことによって出力画像データを得る際に、最適化された誤差拡散係数を用いることができる。即ち、最適化された誤差拡散係数を決定するために、２値化画像の粒状性ｇｓとコントラストｅ１と振幅のばらつきをαｅ２との合計値である評価値Ｅ（Ｅ＝ｇｓ＋ｅ１＋αｅ２）という新たな概念を導入し、機械学習の一態様である強化学習によって評価値Ｅを評価することで、最適化された誤差拡散係数を得ることができる。例えば、遺伝的アルゴリズムによる交配や突然変異によって誤差拡散係数を生成し評価する方法と比べて、統計的な処理を行うだけで最適な誤差拡散係数を得ることができるため、計算量を抑制することができる。また、入力画像データ毎に最適化された誤差拡散係数を用いることができるため、従来のように一律に誤差拡散係数が用いられていた場合と比較して、品質に優れた印刷物を得ることができる。
【００４２】
本実施形態のプリンタ１０では、取得部３２は、乱数によって生成された複数のデータに基づいて複数の仮誤差拡散係数を取得する。これにより、強化学習で用いられる比較的多くの仮誤差拡散係数を容易に取得することができ、
【００４３】
本実施形態のプリンタ１０では、算出部３６は、乱数によって生成された複数のデータに基づいて取得された複数の仮誤差拡散係数のうち評価値Ｅの小さい上位１％のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いることによって、評価値Ｅが最小となる最小仮誤差拡散係数を算出する。このように、評価値Ｅの小さい上位１％のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いるため、高精度に最適化された最小仮誤差拡散係数を得ることができる。また、全てのデータではなく、評価値Ｅの小さい上位１％のデータに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いるため、計算時間の短縮化が実現される。
【００４４】
本実施形態のプリンタ１０では、算出部３６は、乱数によって新たに生成された複数のデータに基づいて取得された複数の仮誤差拡散係数のうち評価値Ｅの小さい上位１％のデータと、算出された最小仮誤差拡散係数を含む強化学習データ群とに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いることによって、評価値Ｅが最小となる他の最小仮誤差拡散係数を算出する。このように、評価値Ｅの小さい上位１％のデータと累積データに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いるため、より高精度に最適化された他の最小仮誤差拡散係数を得られる可能性が高まる。
【００４５】
本実施形態のプリンタ１０では、第１判定部４０は、最小仮誤差拡散係数の評価値Ｅが強化学習データ群における最小の評価値Ｅよりも小さいか否かを判定する。データ追加部４２は、最小仮誤差拡散係数の評価値Ｅが最も小さい場合には、最小仮誤差拡散係数のデータを強化学習データ群に追加する。これにより、次に乱数によって新たに生成された複数のデータに基づいて取得された複数の仮誤差拡散係数のうち評価値Ｅの小さい上位１％のデータと、先に追加された最小仮誤差拡散係数および新たに追加された最小仮誤差拡散係数とを含む強化学習データ群とに対してガウシアン過程およびベイズ最適化を用いることによって、より高精度に最適化された新たな最小仮誤差拡散係数を得られる可能性が高まる。
【００４６】
本実施形態のプリンタ１０では、最小仮誤差拡散係数のデータが所定の回数（例えば５回）連続して強化学習データ群に追加されないとき、決定部４６は、強化学習データ群における最小の評価値Ｅを有する仮誤差拡散係数を誤差拡散係数に決定する。このように、最小仮誤差拡散係数が所定の回数連続して強化学習データ群に追加されないときには、仮誤差拡散係数の最適値が既に算出されたと推定されるため、強化学習データ群における最小の評価値を有する仮誤差拡散係数を誤差拡散係数に決定することで、品質に優れた印刷物をえることができる。
【００４７】
以上、本発明の好適な実施形態について説明した。しかし、上述の各実施形態は例示に過ぎず、本発明は他の種々の形態で実施することができる。
【００４８】
上述した実施形態では、誤差拡散係数および仮誤差拡散係数は、Ｘ方向に５列、Ｙ方向に３行の５×３のマトリクスで表されていたが、これに限定されない。例えば、Ｘ方向に７列、Ｙ方向に３行の７×３のマトリクスや、Ｘ方向に９列、Ｙ方向に３行の９×３のマトリクスで表されていてもよい。
【００４９】
上述した実施形態では、評価値Ｅは、粒状性ｇｓと、コントラストｅ１と、振幅のばらつきｅ２との合計値であったが、これに限定されない。評価値Ｅは、少なくとも粒状性ｇｓと、コントラストｅ１との合計値であればよい。
【００５０】
上述した実施形態では、選択部３８は、各仮誤差拡散係数の評価値Ｅの小さい上位１％のデータを採用していたが、これに限定されない。選択部３８は、例えば、各仮誤差拡散係数の評価値Ｅの小さい上位１％〜５％のデータを採用してもよい。
【符号の説明】
【００５１】
５  記録媒体
１０  プリンタ
２５  インクヘッド
３０  制御装置（データ変換装置）
３２  取得部
３４  第１変換部
３６  算出部
４０  第１判定部（判定部）
４２  データ追加部
４６  決定部
４８  第２変換部
【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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