(57)【要約】      （修正有）【課題】ミッシングノズルが低減されたコントラストで表され、画像ノイズおよびカメラノイズに埋没してしまう。また、カメラのピクセルと印刷ノズルとの間の一義的な割り当ては、極めて困難である。非正常な印刷ノズルを検出および補整する方法を提供する。【解決手段】計算機によって、撮影された印刷画像をデジタル化し、各コラムの撮影された印刷画像の色値を合算し、ピクセルの数で除算しコラムプロファイル１０を得る。オリジナルのコラムプロファイルから、非正常な印刷ノズルの無い、最適なコラムプロファイルを減算し、差分コラムプロファイル１２にする。極大値に対する閾値である、非正常な印刷ノズルが規定される閾値を設定する。差分コラムプロファイルに対して、極大値に対する閾値を適用したコラムプロファイル１３において、非正常な印刷ノズルを各極大値が特定し、印刷プロセスにおいて、特定された印刷ノズルを補整する。【選択図】図４
2018103618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機（６）によって、インクジェット印刷機（７）内の非正常な印刷ノズルを検出および補整する方法であって、
目下の印刷画像（８，１５）を印刷するステップと、
画像センサによって、印刷された前記印刷画像（８，１５）を撮影し、前記計算機（６）によって、撮影された前記印刷画像（８，１５）をデジタル化するステップと、
前記印刷画像の高さ全体にわたって各コラムの前記撮影された印刷画像（８）のデジタル化された色値を合算し、コラムプロファイル（１０，１０’）を得るために、コラムピクセルの数で、合算された前記色値を除算するステップと、
オリジナルのコラムプロファイル（１０，１０’）から、非正常な印刷ノズルの無い、最適なコラムプロファイルを減算し、差分コラムプロファイル（１２，１２’）にするステップと、
極大値の閾値を設定するステップであって、当該閾値を上回ることによって、非正常な印刷ノズルが規定される、ステップと、
前記差分コラムプロファイル（１２，１２’）に、極大値の前記閾値を適用して、結果として生じたコラムプロファイル（１３）において、非正常な印刷ノズルを各極大値が特定する、ステップと、
後続する印刷プロセスにおいて特定された前記印刷ノズルを補整するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
メディアンフィルターを前記コラムプロファイルに対して適用することによって、非正常な印刷ノズルの無い、前記最適なコラムプロファイルを作成して、前記コラムプロファイルにおいて発生している極大値ならびにノイズをフィルタリングする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
非正常な印刷ノズルの無い、前記最適なコラムプロファイルを、同一の印刷画像（８，１５）のエラーの無い基準画像の、事前に作成されたコラムプロファイル（１４）によって作成する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
同一の印刷画像（８，１５）の前記エラーの無い基準画像（１４）は、印刷され、撮影され、デジタル化され、ユーザーによってエラーが無いと申告された印刷画像である、または前記計算機によって直接的に、目下の印刷タスクの前段階データから作成される、請求項３記載の方法。
【請求項５】
調べられるべき各プロセスカラーによって最適に覆われている画像領域（１５）を求めるために、前記計算機によって前記前段階画像が分析され、前記コラムプロファイル（１０，１０’）を、当該領域に対してのみ作成し、前記エラーの無い基準画像（１４）の前記事前に作成されたコラムプロファイルの減算を、求められた前記画像領域（１５）においてのみ行う、請求項３または４記載の方法。
【請求項６】
前記計算機によって、前記前段階画像が、色空間変換によって、カメラ色空間に、ＩＣＣプロファイルを用いて変換され、次に、変換された前記前段階画像の前記コラムプロファイルを、オリジナルのコラムプロファイルからの前記減算のために使用する、請求項３から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記前段階画像の各色分解版ＲまたはＧまたはＢを使用し、当該色分解版では、評価されるべき色が、選択された前記色分解版に対して極めて大きいコントラストを有している、請求項３から６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
前記目下の印刷画像を、使用されているプロセスカラーのうちの１色だけによって印刷し、デジタル化された前記印刷画像から、印刷されたプロセスカラーにカラーメトリックに適合する色分解版をＲＧＢから選択する、またはグレースケール値画像をＲＧＢから選択し、当該方法を各プロセスカラーに対して個々に実施する、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記目下の印刷画像は、印刷プロセスの範囲において、使用されている全てのプロセスカラーによって印刷され、後続の画像検査によって検査された各印刷画像であり、前記デジタル化された印刷画像から、グレースケール値画像がＲＧＢから選択され、ここで非正常な印刷ノズルの該当する色は、該当するＲＧＢ色チャネルの合成から生じる、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
それを上回ることによって、非正常な印刷ノズルが規定される、極大値の前記閾値は、固定の閾値である、または乗算された平均値または乗算された標準偏差に相当する、請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
求められた、前記非正常な印刷ノズルの位置特定のために、各検出方法の前または後に、所期のように、個々の印刷ノズルを所定の間隔で非作動化させ、前記検出方法によって、前記印刷ノズルの位置が求められる、請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機によって、インクジェット印刷機内の非正常な印刷ノズルを検出および補整する方法に関する。
【０００２】
本発明はデジタル印刷の技術分野に属する。
【０００３】
デジタル印刷の分野には、実現のための種々の技術的なアプローチがある。種々のアプローチのうちの１つは、いわゆるインクジェット印刷である。対応するインクジェット印刷機は１つまたは複数の印刷ヘッドを有している。この（これらの）印刷ヘッドは、同様に、多数の個々の印刷ノズルを有しており、これらの印刷ノズルを介して、装填されているインクが、使用されている印刷基板上に塗布される。ここで各印刷ヘッドは通常、特定の印刷色のインクを使用する。この種の技術における周知の問題は、個々の印刷ノズルが故障してしまうことである、または個々の印刷ノズルが部分的にしか機能しない、ということである。これは例えば、個々の印刷ノズルの目詰まりによって生じ得る。これによってこの場合、これらの印刷ノズルは、元来設定されているインクの一部分しか噴射することができず、さらにこのような一部分を、不所望な方向において噴射してしまう、または極端な場合にはインクを全く噴射することができない。このような目詰まりの除去には極めて多くのコストがかかり、さらに個々の印刷ノズルの故障が、必ずしも目詰まりによって生じるとは限らないので、一方では、非正常な印刷ノズル、いわゆるミッシングノズルを識別し、他方では、得られる印刷の質への影響ができるだけ小さくなるように、できるだけ僅かなコストでこれを補整することが必要となる。
【０００４】
ミッシングノズルを識別するために、従来技術では同様に、種々のアプローチが存在する。一般的に使用されているアプローチは、間違いなく、いわゆるノズルテストパターンの印刷であり、これらのノズルテストパターンのできるだけ自動化された評価によって、ミッシングノズルが確実に識別され、印刷ヘッド内のミッシングノズルの位置が特定される。
【０００５】
これは通常、インラインデジタルカメラによって行われる。このインラインデジタルカメラは印刷ヘッドの直後で、印刷された画像を機械内でＲＧＢ画像として撮影し、これを分析し、これによってエラー箇所が見つけ出される。ここでは主に、ミッシングノズルの識別に際して、３つの障害が挙げられる：
１．インラインカメラは、１２００ｄｐｉ以上での高質のデジタル印刷における高い解像度を複製することができない、もしくは複製には莫大なコストがかかる。
２．結像するカメラレンズは、正確な結像幾何学形状およびその縮尺から、全体的にも、局部的にも偏差を有している。
３．（４〜７つの）色が、信頼できる画像において、相互に重ねて印刷される。
【０００６】
これによって２つの問題が生じる：
全ての３つの点によって、カメラのＲＧＢ画像において、ミッシングノズルが格段に低減されたコントラストで表され、これによって、画像ノイズおよびカメラノイズに埋没してしまうことがある。さらに、カメラのピクセルと印刷ノズルとの間の一義的な割り当ては、極めて困難である。
【０００７】
これら２つの理由から、今日では、従来技術において、特別なノズルテストパターンが用いられる。このノズルテストパターンでは、水平な行において、周期的に垂直に印刷された等間隔の線が印刷される。ここでは、この水平な行において、各ｘ番目の、例えば各１０番目の印刷ノズルだけが、この種の垂直な線の印刷に使用される。ここで例えば、水平の行において各１０番目の印刷ノズルが、１番目の印刷ノズルで始まって、１１番目の印刷ノズル等が以降に続いて、印刷される場合、全体的なノズルテストパターンは、印刷ヘッドの全体的に存在する印刷ノズルを検出するために、論理的に１０個の水平の行を含んでいなければならない。各後続する水平の行では、次にそれぞれ、次に位置する印刷ノズル、この場合には２番目のノズル、１２番目のノズル等が垂直の線を結像する。したがって例えば１０個の水平な行から成る印刷ノズルテストパターンが得られる。ここでは、印刷ヘッドの各印刷ノズルは、少なくとも１つの垂直な線を印刷している。ここで、このような印刷ノズルテストパターンを、カメラを用いて撮影し、個々の垂直な線を評価することによって、非正常な、または部分的にのみ非正常な、もしくは斜めに噴射する印刷ノズルを確実に、比較的低いカメラ解像度によっても識別および位置特定することができる。
【０００８】
しかし、マイクロメーター範囲の、印刷ノズル位置付けの小さい偏差でさえも、ベタにおいては、この方法の評価境界を下回るエラーを生じさせてしまい得る、という欠点がある。さらに、上述した僅かな偏差を検出するのにも必要な僅かなトレランスを伴う評価は、正常なノズルのフォールス・ポジティブ通知を生起させる。これは不必要な修正を促し、修正プロセスを格段に困難にし、印刷画像に負の作用を与える。
【０００９】
したがって本発明の課題は、ミッシングノズルを検出し、この認識によってこれを補整する別の方法を提供することである。この方法は、既知の方法に付け加えられる、または既知の方法と置き換え可能であり、かつ従来技術から公知の欠点を有していない。
【００１０】
上述した課題の解決方法は、計算機によって、インクジェット印刷機内の非正常な印刷ノズルを検出および補整する方法であり、この方法は、目下の印刷画像を印刷することと、画像センサによって、印刷された印刷画像を撮影し、計算機によって、撮影された印刷画像をデジタル化することと、印刷画像の高さ全体にわたって各段の撮影された印刷画像のデジタル化された色値を合算し、コラムプロファイルを得るために、ピクセルの数で、合算されたこの色値を除算することと、オリジナルのコラムプロファイルから、同一の印刷画像のエラーの無い基準画像の、事前に作成されたコラムプロファイルを減算し、差分コラムプロファイルにすることと、極大値に対する閾値であって、この閾値を上回ることによって、非正常な印刷ノズルが規定される閾値を設定することと、差分コラムプロファイルに対して、極大値に対するこの閾値を適用して、結果として生じたコラムプロファイルにおいて、非正常な印刷ノズルを各極大値が特定し、後続する印刷プロセスにおいて特定された印刷ノズルを補整することと、を含んでいる。この方法の場合には、印刷画像の幅全体にわたって、デジタルカメラの再デジタル化された画像の色値に対するコラム平均値が作成される。ここでは、全体的な画像または部分的な画像が、色チャネル毎の唯一の画像行、コラム平均プロファイルに効果的に低減される。これによって、対応する色値が欠落している、非正常な印刷ノズルの位置で、コラム平均プロファイル内にスパイク（Ｓｐｉｋｅｓ）が形成される。これは、残りの画像行における隣接している色値から明らかに際立って見える。次に、コラム平均プロファイルにおけるこの色値経過に対して、メディアンフィルターが適用される。これによって、全体的に、スパイクおよびその他の画像ノイズもフィルタリングされる。次に、オリジナルのコラム平均プロファイルから、スパイクおよびノイズの無い、メディアンフィルターでフィルタングされたこの曲線が減算される。これによって、スパイクとノイズだけを含んでいるプロファイルが結果として得られる。これによって、ミッシングノズルに関して、コラム平均プロファイルにおいて、不必要なオフセット値のみを表す元来の色値が除去される。次に閾値が設定される。この閾値を上回ることによって、ミッシングノズルが規定される。これによって、通常、標準的な画像ノイズを体現する、この閾値を下回る全ての値がフィルタリングされる。この閾値が高くなるほど、ミッシングノズルの検出感度は低くなる。この閾値が低くなるほど、ミッシングノズルの検出感度は高くなるが、フォールス・ポジティブエラーを受け、ミッシングノズルに対する画像ノイズを申告してしまうリスクも高くなる。ここで残りのコラム平均プロファイルにおいて、各スパイクは、存在する印刷画像幅にわたって、ミッシングノズルにしるしをつける。ここでこのような認識によって、ミッシングノズルの補整を、従来技術から既知の補整方法に従って実行することができる。この際の有利な補整方法は、依然として機能している隣接する印刷ノズルによる、ミッシングノズルの補整である。
【００１１】
この方法の有利な発展形態は、属する従属請求項ならびに属する図面を用いた説明から明らかである。
【００１２】
ここで、有利な発展形態では、目下の印刷画像は、使用されているプロセスカラーのうちの１色だけによって印刷され、デジタル化された印刷画像から、印刷されたプロセスカラーにカラーメトリックに適合する色分解版がＲＧＢから選択される、またはグレースケール値画像がＲＧＢから選択され、各プロセスカラーに対して、この方法が個別に実行される。本発明の方法が多色印刷に使用されるケースのために、種々の適用アプローチがある。これらのアプローチのうちの１つは、この方法を各プロセスカラーに対して個別に実行する、ということである。ここでは、使用されている各プロセスカラーに対して印刷画像が印刷され、次に、再デジタル化された印刷画像から、印刷されたプロセスカラーにカラーメトリックに適合する色分解版がＲＧＢ画像から選択される、または全体的なグレースケール値画像がＲＧＢから選択され、次に検出が、本発明と対応して、目下印刷されているプロセスカラーに対して実行される。次に、使用されている別のプロセスカラーに対して、本発明のこの方法が適宜同じように繰り返される。
【００１３】
本発明の方法の別の有利な発展形態では、目下の印刷画像は、印刷プロセスの範囲において、使用されている全てのプロセスカラーによって印刷され、後続の画像検査によって検査された各印刷画像であり、デジタル化された印刷画像から、グレースケール値画像がＲＧＢから選択される。ここで、非正常な印刷ノズルの該当する色が、該当するＲＧＢ色チャネルの合成から生じる。この第２のアプローチは、目下の印刷画像を、使用されている全てのプロセスカラーによって印刷することである。この場合にここでは、論理的に、再デジタル化された印刷画像から、完全なグレースケール値画像が選択され、個々の色分解版が選択されるのではない。次に、非正常な印刷ノズルの該当する色が、該当するＲＧＢ色チャネルの合成から見つけ出される。
【００１４】
ここで本発明の方法の利点は、実際においても、画像内で可視の印刷ノズルだけが修正されるということである。さらに、この方法は感度が高い。なぜなら、コントラストの間隔が極めて大きいからである。完全に故障した印刷ノズルの他に、中断された線、すなわち一時的に中断された印刷ノズルも識別可能である。このような場合には、コラム平均プロファイルの対応する領域にあるスパイクは若干小さくなるが、これが閾値を超えている限り、このスパイクは見つけ出される。
【００１５】
ここで、上述した課題の択一的な解決方法は、計算機による、インクジェット印刷機内の非正常な印刷ノズルを検出および補整する方法であって、この方法は、目下の印刷画像を印刷することと、画像センサによって、印刷された印刷画像を撮影し、計算機によって、撮影された印刷画像をデジタル化することと、印刷画像の高さ全体にわたって各コラムの色値を合算し、コラムプロファイルを得るために、ピクセルの数で、合算された色値を除算することと、オリジナルのコラムプロファイルから、同一の印刷画像のエラーの無い基準画像の、事前に作成されたコラムプロファイルを減算し、差分コラムプロファイルにすることと、極大値に対する閾値であって、この閾値を上回ることによって、非正常な印刷ノズルが規定される閾値を設定することと、差分コラムプロファイルに対して、極大値に対するこの閾値を適用して、結果として生じたコラムプロファイルにおいて、非正常な印刷ノズルを各極大値が特定し、後続する印刷プロセスにおいて特定されたこの印刷ノズルを補整することと、を含んでいる。上述した、開示された本発明の方法の欠点は、まず、事前に規定された基準が印刷されなければならない、ということである。この基準はその後、デジタル化される。ミッシングノズルを識別するために、上述した課題の別の、本発明の解決方法が提示される。この解決方法は同様に、印刷画像の幅全体にわたったコラム平均プロファイルの作成を含んでいる。しかし、メディアンフィルターによってフィルタリングされたコラム平均プロファイル経過の形態の、はじめに求められるべき基準が、作成されたコラム平均プロファイルから減算されるのではなく、同一の印刷画像のエラーの無い基準画像の、事前に作成されたコラム平均プロファイルが減算される。この手法は、次のような利点を有している。すなわち、この手法が数学的に格段に容易に実行される、という利点を有している。なぜならこれが単に２つのものの簡単な減算であり、目標コラム平均プロファイルを含んでいるからである。この、別の本発明の手法は、閾値の設定ならびに識別されたミッシングノズルの補整に関しては、第１の本発明の方法に相当する。
【００１６】
別の有利な発展形態では、同一の印刷画像のエラーの無い基準画像は、印刷され、撮影され、デジタル化され、ユーザーによって、エラーが無いと申告された印刷画像である、または計算機によって直接的に、目下の印刷タスクの前段階データから作成される。ここでエラーの無い基準画像は、印刷され、カメラによって撮影され、再デジタル化され、ユーザーによって、エラーが無いと申告された印刷画像であっても、計算機によって直接的に、目下の印刷タスクの前段階データから作成された純粋にデジタルの印刷画像であってもよい。ここで、デジタルの前段階画像を用いる大きな利点は、一方では、絶対的にエラーの無い画像を基準として使用できることであり、他方では、印刷の開始前に既に、コストのかかる全計算を行うことができるということである。しかし、本発明の方法に従って既にミッシングノズルが補整された画像を、単に、自動的に、エラーの無い基準画像として使用することも可能である。
【００１７】
別の有利な発展形態では、計算機によって前段階画像が分析され、これによって、調べられるべき各プロセスカラーによって最適に覆われている画像領域が求められ、コラムプロファイルがこの領域に対してのみ作成され、エラーの無い基準画像の、事前に作成されたコラムプロファイルの減算が、求められたこの画像領域においてのみ行われる。論理的には、ミッシングノズルは、特定のプロセスカラーにおいて、特に、主にミッシングノズルのプロセスカラーによって覆われている画像領域において悪影響を及ぼし、ミッシングノズルのプロセスカラーが部分的にしか印刷画像に関与していない、または印刷画像に全く関与していない領域において影響は少ないので、有利には、コラム平均プロファイルは、調べられるべき各プロセスカラーによって相応に最適に覆われている領域に対してのみ作成されるべきである。これに対応して、エラーの無い基準画像の、事前に作成されたコラム平均プロファイルの減算も、調べられるべき各プロセスカラーによってそれぞれ最適に覆われている、求められたこれらの画像領域においてのみ行われる。ここで、これらの画像領域は、前段階印刷画像の、計算機によってサポートされた分析によって求められる。
【００１８】
別の有利な発展形態では、計算機によって、前段階画像が、色空間変換によって、カメラ色空間に、ＩＣＣプロファイルを用いて変換され、次に、変換された前段階画像のコラムプロファイルが、オリジナルのコラムプロファイルからの減算のために用いられる。純粋なデジタルの前段階画像と、印刷され、カメラによって再デジタル化された印刷画像とは、異なる色空間に属するので、有利には、デジタルの前段階画像は、色空間変換によって、カメラ色空間に、ＩＣＣプロファイルを用いて変換され、その後、減算が実行される。これとは逆に、再デジタル化された印刷画像を前段階色空間に変換することも可能であるが、各変換は存在しているノイズを大きくし、純粋なデジタルの前段階像は論理的にはノイズがより少ない、もしくは全くノイズを有していないので、前段階画像をカメラ色空間へ変換するほうが有利である。ここで２つの印刷画像の２つのコラム平均プロファイルの減算は、これらが同じ色空間において実行される場合には格段に効率的である。
【００１９】
別の有利な発展形態では、変換された前段階画像の各色分解版ＲまたはＧまたはＢが使用され、ここでは、評価されるべき色が、選択された色分解版に対して極めて大きいコントラストを有している。これは例えば、赤色のチャネルに対するシアン、緑色のチャネルに対するマゼンタ、青色のチャネルに対するイエローである。評価されるべき色に対して極めて大きいコントラストを有している、ＲＧＢカメラによって再デジタル化された印刷画像の色分解版が各評価されるべき色に対して使用される場合、この評価はより効率的になる。全ての他の色に対しては、使用されるべき色チャネルが、紙白に対する色の最大のグレースケール値間隔によって特定される。
【００２０】
別の有利な発展形態では、それを上回ることによって、非正常な印刷ノズルが規定される極大値に対する閾値は固定の閾値である、または乗算された平均値または乗算された標準偏差に相当する。ここで、スパイクが存在している場合にミッシングノズルを規定する所定の閾値は固定であっても、乗算された平均値であっても、乗算された標準偏差に対応してもよい。乗算された、とはここで次のことを意味する。すなわち、平均値がコラム平均プロファイル全体にわたって求められ、ｎ回、例えば２回または３回乗算されて、ここで閾値として有効であることを意味する。同様のことが、標準偏差に当てはまる。ここで、純粋な固定の閾値と比べた利点は、これらがそれぞれ、目下の印刷画像の発生している色値に向いており、これによって作用の適応性が格段に上昇する、ということである。
【００２１】
別の有利な発展形態では、求められた、非正常な印刷ノズルの位置特定のために、各検出方法の前または後に、所期のように、個々の印刷ノズルが所定の間隔で非作動化され、検出方法によって、ノズルの位置が求められる。非正常などの印刷ノズルに、コラム平均プロファイルにおける対応するスパイクが属しているのかがいつも判明しているのではなく、したがって特定の印刷ノズルに対する、識別されたミッシングノズルの正確な割り当てがいつも可能であるわけではないので、本発明に従って、以降の手法が提案される。特定の印刷画像に対する各検出方法の前または後に、しかし補整の前に、所期のように、個々の印刷ノズルが、所定の相互間隔で非作動化される。次に、このような非作動化された印刷ノズルによって、本発明の検出方法が実施される。このようにして生成されたコラム平均プロファイルは、ここで、論理的に、コントロールされた、非作動化された印刷ノズルの、等しく規定された間隔において、このように人工的に作り出されたミッシングノズルに対するスパイクを含んでいるはずである。所期のように非作動化された印刷ノズルの既知の位置情報によって、およびコラム平均プロファイルにおける、容易に割り当て可能なスパイクの、固定的に規定された間隔に基づいて、これによって、別の実際のミッシングノズルの正確な位置および位置情報を特定することができる。
【００２２】
本発明自体ならびに構造的かつ／または機能的に有利な本発明の発展形態を以降で、属する図面に基づいて、少なくとも１つの有利な実施例に基づいて、より詳細に説明する。図面では対応する要素に、それぞれ同じ参照番号が付けられている。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】枚葉インクジェット印刷機の構造の例
【図２】ミッシングノズルによって生じた空白行の概略的な例
【図３】属する印刷画像を有するコラムプロファイルの例
【図４】ミッシングノズル検出のためのコラムプロファイルの本発明の処理
【図５】特定の印刷色に対するコラムプロファイルを求めるための基礎画像
【図６】特定の印刷色に対する基礎画像の選択された領域のコラム平均プロファイル
【図７】本発明の方法の概略的な経過
【００２４】
有利な実施形態の使用領域は、インクジェット印刷機７である。このような機械７の基本的な構造の例が、図１に示されている。このような機械７は、印刷ヘッド５による印刷が行われる印刷ユニット４内へ印刷基板２を供給するためのフィーダ１から、デリバリ３までである。ここでこれは、枚葉インクジェット印刷機７であり、これは、制御計算機６によってコントロールされる。このような印刷機７の動作時には、上述したように、印刷ユニット４内で、印刷ヘッド５内で個々の印刷ノズルが故障することがある。結果として、空白行９が生じる。もしくは、多色印刷の場合には、歪んだ色値が生じる。印刷画像８におけるこの種の空白行９の例は、図２に示されている。
【００２５】
本発明の方法が、概略的に、その流れに関して、図７に示されている。以降に記載される、ミッシングノズルの検出方法は、ミッシングノズルが、空白行９もしくは歪んだ色値の原因となるという事前知識を利用しており、一般的な多色印刷のケースを検討する前に、まずは個々のプロセスカラーの最も簡単なケースに対して説明を行う。
【００２６】
版下８、例えば、印刷の幅全体にわたったベタのバーのカメラ像において、印刷方向においてグレースケール値のコラム総計が形成され、したがって極端な場合には、全体的な画像または部分的な画像が、色チャネル１０毎の１つの画像行に低減される。通常、これは、印刷の幅全体にわたって行われる。さらに、明瞭にするために、グレースケール値の総計がコラムピクセルの数に正規化される。したがって再び、０−２５５の間のグレースケール値が生じる。これによって、非正常な印刷ノズルの箇所でスパイクが形成され、これは、その隣接部分から明らかに際立って見える。これは、図３に示されているように、緑色のチャネルにおける、黒色のベタのバー８の例で、最も印象深く表れる。ここでは、多数のピクセルにわたった合算によって、カメラおよび印刷のノイズが格段に低減され、これによって、ミッシングノズルの信号がさらに明確に際立つ。
【００２７】
この方法は複数の利点を有している：
実際においても、画像内で可視の印刷ノズルだけが修正される。この方法は、従来技術から公知の方法よりも感度が高い。なぜなら、コントラストの間隔が極めて大きいからである。さらに、完全に故障した印刷ノズルの他に、中断された線、すなわち一時的に中断されたノズルおよび目標位置偏差が極めて少ないノズルも極めて良好に検出される。なぜなら、同じ印刷長さの場合には、各印刷ノズルは、格段に大きい領域において表されるからである。
【００２８】
この方法の欠点は、ミッシングノズルの位置が最大で、１ピクセルに厳密に合わせられ、これが光学的な結像時のエラーの際には、１ピクセルよりも格段に大きくなることもある、ということである。カメラの解像度は通常、印刷機の解像度の２分の１から４分の１であるので、さらなる方法によって、ミッシングノズルの正確な位置特定が行われなければならない。これは、従来技術から既に公知の特別な印刷ノズルテストパターンと、この方法による、周期的に垂直に印刷される等間隔の線の水平な行との組み合わせによって行われる。
【００２９】
しかし、本発明に対応して格段に良好な方法は、正確な位置検出に必要な場所の較正を、同一の本発明の方法によって作成する、ということである。このために、ミッシングノズルの各調査の前または後に、人工的なミッシングノズルを伴うパターンが印刷される。しかしこれは、ミッシングノズルの補整の前に行われなければならない。これは、所期のように、個々のノズルが、所定の間隔でスイッチオフされ、例えば１００番目の印刷ノズルまたは１０００番目の印刷ノズル毎にスイッチオフされることによって行われる。次に、本発明の方法によって、人工的なミッシングノズルの位置が求められる。これによって、カメラのピクセルと印刷ノズルとの間の固定的、かつ一義的な位置割り当てが判明し、オリジナルのミッシングノズルを正確に知り、修正することができる。
【００３０】
結果として生じる、ミッシングノズルに対する本発明の特定方法はここで以下のステップを含んでいる。
・（Ｒ／Ｇ／Ｂ）からの色分解版の選択または場合によっては重み付けも有するＲ＋Ｇ＋Ｂからのグレースケール値画像の形成
・全体的な構造高さにわたった印刷画像の各コラムでのグレースケール値の合算と、コラム平均プロファイルを得るためのコラムのピクセルの数による除算（図４、第１の画像、曲線１０を参照）
○ここで既に、どのようにミッシングノズルがスパイクとして、背景から際立って見えるのかが明らかに見て取れる
・スパイクおよびノイズをフィルタリングするための、グレースケール値経過へのメディアンフィルターの適用（図４、第１の画像、曲線１１を参照）
・コラム平均プロファイルのオリジナルの経過からの、発生した曲線の減算（図４、第２の画像、ダイヤグラム１２を参照）
・それを上回ることによってミッシングノズルが規定される閾値（固定またはｎ＊平均値またはｎ＊標準偏差）の設定→この閾値を介して、感度が制御される（図４、第３の画像、ダイヤグラム１３を参照）
【００３１】
ここで、記載されたこの方法は、本刷りの間に使用される。撮影された各画像は、説明されたように、１つの行に低減され、データは継続して監視される。変化が生じるや否や、この変化が分析される。この変化が、１つのピクセルだけにおける明確な振幅変化に関連する「スパイク」である場合には、これは非正常なミッシングノズルである。該当する色は、該当するＲＧＢ色チャネルの合成から求められる。
【００３２】
しかし記載された方法は、あらかじめ規定された基準以上の、後続する印刷の間に生じるミッシングノズルしか識別しないので、別の有利な、本発明の手法が説明される。
【００３３】
１つの行に低減された目下の実際の画像が、１つの行に低減された基準画像によって減算される。これは、事前に規定されたＯＫ画像を介して求められる。ＯＫ画像はユーザーによって調べられ、それ自体が許されたものであっても、または各個々のノズルのパターン評価の上述した方法によって、エラーを有していないことが判明している、ミッシングノズルが修正された画像に基づくものであってもよい。
【００３４】
この方法は、この方法が数学的に格段に容易に実施されるというさらなる利点を有している。なぜなら、このように作成された実際の行と目標の行の容易な減算によって、結果が得られるからである。
【００３５】
さらに、最適な評価は、人工的に印刷された構造を用いずに、または印刷プロセスが全く中断されることなく、ミッシングノズルを識別し、修正すべきである。これは、以降に記載される、別の有利な、本発明の手法によって実現される。ミッシングノズルが原因である、１つの行に低減された画像におけるこの種のピークの特徴は特に、合算された画像コラムの、インクによって覆われた領域が、インクによって覆われていない紙部分と比べてどの位大きいのかに関連している。したがって事前に、ＣＭＹＫ前段階画像の分析によって、各色に対して、最適に各印刷色によって覆われている領域が求められ、それぞれこの領域の高さにわたってだけ、各コラム総計がプリプレス画像および印刷画像において合算されることによって、この方法はさらに改善される。
【００３６】
例は、図５において例示的に示されている、印刷画像８からのシアン色の構造の形態の、選択された画像部分１５である。この図は、図５の第１の画像から取り出され、図６の第１の画像において、再度、個別に示されている。図６では、選択された領域１５は、ここから作成されたコラム平均プロファイル１０’と対比されている。これに対応して、この領域に対してのみコラム平均プロファイル１０’が作成される場合、図６における画像２から４において良く見て取れるように、対応するピークはこれによって、周辺ノイズに対する関係において、何倍も大きくなる。図６の画像２は、ここで、エラーの無い基準画像のコラム平均プロファイル１４を表しており、画像３は、選択された画像部分１５のコラム平均プロファイル１０’を表しており、画像４は、結果として生じる、減算されたコラム平均プロファイル１２’を表している。
【００３７】
本発明の方法の別の有利な構成では、相応に、５色／６色／７色／または８色に拡張されたＢＣＭＹ前段階画像において、評価されるべき色が含まれている各個々の色分解版に対して、ピクセルが求められ、認識される。基準画像に対する各コラム総計には、これらの色を含んでいる、前段階画像からのピクセルのみが入れられる。同じピクセルは、カメラのＲＧＢ画像において合算される。これによって、信号のダイナミクスが著しく高くなる。
【００３８】
通常、ＣＭＹＫ色分解版または別の正規化された色空間、例えばｅｃｉＲＧＢまたはＬａｂにおいて表される前段階画像に、事前に、ＩＣＣプロファイルを用いたカメラ色空間への色空間変換が施されることによって、この結果はさらに有利に、本発明に対応して改善される。ここでは、反転された経過、すなわち、ｅｃｉＲＧＢへのカメラ画像も可能であろう。しかし各変換は、存在しているノイズを大きくしてしまうので、このような手法のほうがよい。なぜなら、前段階画像は、カメラ画像とは異なり、ノイズを有していないからである。
【００３９】
有利には、評価されるべき色が極めて大きいコントラストを有している色分解版ＲまたはＧまたはＢが使用される。すなわち、赤色チャネルのシアン、緑色チャネルのマゼンタおよび青色チャネルのイエローの場合である。全ての別の色に対して、このようなチャネルが、紙白に対する色の最大のグレースケール値間隔によって定められる。択一的に、重み付けされたグレー色空間も使用可能である。これによって低減される信号のダイナミクスは僅かであるが、かなりの量であったデータ量が３分の１に低減される。
ｅｃｉＲＧＢ→ＩＣＣ＿Ｉｎ（ｅｃｉＲＧＢ）→ＩＣＣ＿Ｏｕｔ（ＰｒｏｆｉｌＣａｍｅｒａ）→ＲＧＢ＿Ｃａｍ
【００４０】
前段階画像を用いる大きな利点は、第１に、絶対的にエラーの無い画像を基準として使用できることであり、第２に、印刷の開始前に既に、コストのかかる全計算を実行することができる、ということである。
【符号の説明】
【００４１】
１  フィーダ、  ２  印刷基板、  ３  デリバリ、  ４  インクジェット印刷ユニット、  ５  インクジェット印刷ヘッド、  ６  計算機、  ７  インクジェット印刷機、  ８  印刷画像全体、  ９  空白行、  １０、１０’  枚葉紙のコラム平均プロファイル、  １１  メディアンフィルターによってフィルタリングされたコラム平均プロファイル、  １２，１２’  減算されたコラム平均プロファイル、  １３  閾値がフィルタリングされたコラム平均プロファイル、  １４  選択された基準画像のコラム平均プロファイル、  １５  選択された印刷画像
【図１】
2018103618.tif 000003
【図２】
2018103618.tif 000004
【図３】
2018103618.tif 000005
【図４】
2018103618.tif 000006
【図５】
2018103618.tif 000007
【図６】
2018103618.tif 000008
【図７】
2018103618.tif 000009
【外国語明細書】
2018103618.tif 000010
2018103618.tif 000011
2018103618.tif 000012
2018103618.tif 000013
2018103618.tif 000014
2018103618.tif 000015
2018103618.tif 000016
2018103618.tif 000017
2018103618.tif 000018
2018103618.tif 000019
2018103618.tif 000020
2018103618.tif 000021
2018103618.tif 000022
2018103618.tif 000023
2018103618.tif 000024
2018103618.tif 000025
2018103618.tif 000026
2018103618.tif 000027
2018103618.tif 000028
2018103618.tif 000029
2018103618.tif 000030
2018103618.tif 000031
2018103618.tif 000032
2018103618.tif 000033
2018103618.tif 000034