(57)【要約】【課題】使用するインクの種類が比較的多い場合であっても、高画質な印刷をする。【解決手段】制御装置３０は、入力画像データを出力画像データに変換する際に用いるディザマトリクスを決定するための仮ディザマトリクスを、基準ディザマトリクスを所定のシフト量だけシフトして取得する取得部３２と、入力画像データを仮ディザマトリクスによって仮出力画像データに変換する第１変換部３４と、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値化画像の粒状性をインクドットの発生率で除したときの評価値Ｅが最小となるシフト量を算出する算出部３６と、算出されたシフト量だけシフトされた仮ディザマトリクスをディザマトリクスに決定する決定部４６と、決定されたディザマトリクスおよび基準ディザマトリクスを用いて、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
2019014167.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ｎ種類（ここでｎは２以上の整数）のインクを吐出し、前記画像の印刷を行うインクヘッドユニットと、を備え、
前記データ変換装置は、
前記入力画像データをディザ法によって前記出力画像データに変換する際に用いるインク毎のディザマトリクスを決定するための基礎となるインク毎の仮ディザマトリクスを、基準ディザマトリクスを第１の方向および第２の方向に所定のシフト量だけシフトすることによって取得する取得部と、
前記入力画像データを前記仮ディザマトリクス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、ｎ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性をｇｓ（ｎ）とし、ｎ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率をｃ（ｎ）としたとき、
Ｅ＝ｇｓ（ｎ）／ｃ（ｎ）
が最小となる前記シフト量を強化学習を用いて算出する算出部と、
前記評価値Ｅが最小となる前記シフト量だけシフトされた前記仮ディザマトリクスを前記ディザマトリクスに決定する決定部と、
決定された前記ディザマトリクスおよび前記基準ディザマトリクスを用いて、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】
前記評価値Ｅは、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、ｍ種類（ここでｍは２以上の整数かつｎ＞ｍ）のインクを用いたときの２値化画像の粒状性をｇｓ（ｍ）とし、ｍ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率をｃ（ｍ）としたとき、
Ｅ＝ｇｓ（ｎ）／ｃ（ｎ）＋ｇｓ（ｍ）／ｃ（ｍ）で表される、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インク毎の前記シフト量に基づいてインク毎の前記仮ディザマトリクスを取得する、請求項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インク毎の前記シフト量のうち前記評価値Ｅの小さい上位１％〜５％の前記シフト量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最小シフト量を算出する、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インク毎の前記シフト量のうち前記評価値Ｅの小さい上位１％〜５％の前記シフト量と、算出された前記第１最小シフト量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最小シフト量を算出する、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最小シフト量の前記評価値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最小シフト量の前記評価値Ｅが最も小さい場合には、前記第２最小シフト量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最小シフト量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前記評価値Ｅが最小となる前記シフト量だけシフトされた前記仮ディザマトリクスを前記ディザマトリクスに決定する、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記録媒体上に画像を印刷することが行われている。画像の印刷は、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タ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。ディザ法は、ディザマトリクスによってインクドットの発生位置を決定することができるため、インクドットの分散性および画質を制御することができ、誤差拡散法と同程度の高い再現性と高い粒状性を持つ。例えば、特許文献１には、ディザ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２０１６−１３３７２１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、ディザ法で用いるディザマトリクスに関して、インクの種類に関わらず同じディザマトリクスを用いる場合には、記録媒体の同じ位置に異なるインクが吐出されることになり、形成されたインクドットに滲みが発生する虞がある。インクドットの滲みは、画質の低下につながるものであるため、画質の向上を実現するためには、インクの種類ごとに異なるディザマトリクスを用意したほうがよい。
【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、使用するインクの種類が比較的多い場合であっても、吐出されたインクドット同士の分散性を高め、高画質な印刷をす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】
本発明者の検討によれば、インクの種類ごとにディザマトリクスを用意する場合において、１種類のインクで印刷された画像の粒状性がよい場合であっても２種類以上のインクで印刷された画像の粒状性が必ずしもよいとは限らず、複数のインクを用いる場合にも画像の粒状性がよいことを考慮する必要性に気が付いた。そして、吐出された異なるインクが記録媒体上で適度に分散されている場合には、画質が向上するという知見を得た。
【０００８】
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ｎ種類（ここでｎは２以上の整数）のインクを吐出し、前記画像の印刷を行うインクヘッドユニットと、を備え、前記データ変換装置は、前記入力画像データをディザ法によって前記出力画像データに変換する際に用いるインク毎のディザマトリクスを決定するための基礎となるインク毎の仮ディザマトリクスを、基準ディザマトリクスを第１の方向および第２の方向に所定のシフト量だけシフトすることによって取得する取得部と、前記入力画像データを前記仮ディザマトリクス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、ｎ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性をｇｓ（ｎ）とし、ｎ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率をｃ（ｎ）としたとき、Ｅ＝ｇｓ（ｎ）／ｃ（ｎ）が最小となる前記シフト量を強化学習を用いて算出する算出部と、前記評価値Ｅが最小となる前記シフト量だけシフトされた前記仮ディザマトリクスを前記ディザマトリクスに決定する決定部と、決定された前記ディザマトリクスおよび前記基準ディザマトリクスを用いて、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。
【０００９】
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ディザ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、インク毎に最適化されたディザマトリクスを用いることができる。即ち、本発明者は、最適化されたディザマトリクスを決定するために、ｎ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性ｇｓ（ｎ）をｎ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率ｃ（ｎ）で除したときの値である評価値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、最適化されたシフト量、即ちディザマトリクスを得ることができることを見出した。これにより、例えば、１つの基準ディザマトリクスを用いて複数のディザマトリクスを生成す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、インクの種類毎に最適化されたディザマトリクスを用いることができるため、従来のように同じディザマトリクスが用いられていた場合と比較して、吐出されたインクドット同士の分散性が高まり、品質に優れた印刷物を得ることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、使用するインクの種類が比較的多い場合であっても、吐出されたインクドット同士の分散性を高め、高画質な印刷をす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ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【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】一実施形態に係る基準ディザマトリクスの一例を示す図である。
【図５】基準ディザマトリクスをシフトさせてシフト後のディザマトリクスを生成する例を示す図である。
【図６】一実施形態に係る基準ディザマトリクスの一例を示す図である。
【図７】一実施形態に係るシフト後のディザマトリクスの一例を示す図である。
【図８】一実施形態に係るディザマトリクスの決定を行う手順を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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ユニット２０（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。
【００１５】
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、インクヘッドユニット２０が設けられたキャリッジ１１が係合している。インクヘッドユニット２０は、インクを吐出する複数のインクヘッド２５を備えている。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。
【００１６】
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。
【００１７】
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、ライトシアン、ライトマゼンタ、ライトブラックを貯留する７つのインクカートリッジ２１を備えている。本実施形態では、インクヘッドユニット２０は、７種類のインクを吐出することができる。
【００１８】
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。
【００１９】
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。このインク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。
【００２０】
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（図２参照）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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。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、入力画像データをディザ法によって出力画像データに変換する際にインク毎に設定されたディザマトリクスが用いられる。ディザマトリクスは、２次元で表された基準ディザマトリクスをＸ方向およびＹ方向に所定のシフト量だけシフトすることによって得られる。Ｘ方向は、第１の方向の一例である。Ｙ方向は、第２の方向の一例である。データ変換装置は、強化学習によって最適化されたシフト量を算出する。データ変換装置は、最適化されたシフト量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。
【００２３】
基準ディザマトリクスＡは、例えば、図４に示すように、インクを滴下する部分が黒色で表示され、インクを滴下しない部分が白色で表示される。シフト量は、Ｘ方向のシフト量（即ちＸ座標の移動量）と、Ｙ方向のシフト量（即ちＹ座標の移動量）とから構成される。例えば、基準ディザマトリクスＡがＸ方向に２５６列、Ｙ方向に２５６列の２５６×２５６のマトリクスで表されるとき、Ｘ方向のシフト量が１２８でありかつＹ方向のシフト量が６４である場合のディザマトリクスＢは、基準ディザマトリクスＡの原点ＯをＸ方向に１２８だけシフトさせかつＹ方向に６４だけシフトさせることによって得られる。具体的には、図５に示すように、基準ディザマトリクスＡを３×３のマトリクスに配置する。そして、中央に位置する基準ディザマトリクスＡを図５の矢印Ｈの方向に移動させた（即ちＸ方向に１２８だけシフトさせかつＹ方向に６４だけシフトさせた）ものがシフト後のディザマトリクスＢとなる。即ち、ディザマトリクスＢは、基準ディザマトリクスＡのＸ座標１２８、Ｙ座標６４を原点に変更したものである。また、例えば、基準ディザマトリクスＡが図６に示すものである場合に、基準ディザマトリクスＡの原点ＯをＸ方向に４だけシフトさせかつＹ方向に４だけシフトさせると、シフト後のディザマトリクスＢは、図７に示されるような構成となる。即ち、ディザマトリクスＢは、基準ディザマトリクスＡのＸ座標４、Ｙ座標４を限定に変更したものである。基準ディザマトリクスは、ボイド＆クラスター法（ｖｏｉｄ−ａｎｄ−ｃｌｕｓｔｅｒ  ｍｅｔｈｏｄ）によって算出される。
【００２４】
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／または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。
【００２５】
図８は、ディザマトリクスの決定を行う手順を示したフローチャートである。以下、ディザマトリクスの決定を行う手順について説明する。以下の例では、７種類のインクのそれぞれについてのディザマトリクスを求める。また、７種類のインク（第１のインク〜第７のインク）のうちの１つのインク（第１のインク）については、基準ディザマトリクス（第１ディザマトリクス）が採用される。このため、該フローチャートによって、６種類のインクのそれぞれについてディザマトリクスが決定される。
【００２６】
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基準ディザマトリクス、決定部４６によって決定されたディザマトリクス、基準ディザマトリクスおよびディザマトリクスによって変換された出力画像データ等が記憶される。
【００２７】
まず、ステップＳ１０では、取得部３２は、インク毎のディザマトリクスを決定するための基礎となるインク毎の仮ディザマトリクスを取得する。ここでは、第１のインクを除く６種類のインク（第２のインク〜第７のインク）のそれぞれについて仮ディザマトリクスを取得する。インク毎の仮ディザマトリクスは、基準ディザマトリクスをＸ方向およびＹ方向に所定のシフト量だけシフトすることによって得られる。インク毎のシフト量は、例えば、乱数によって生成される。より詳細には、取得部３２は、１組の仮ディザマトリクス（即ち６種類のインクの各仮ディザマトリクス）を取得するために、１２個の整数を乱数によって発生させる。ここで、採用される整数は、基準マトリクスがＸ×Ｘのマトリクスで表される場合には、０〜Ｘとなる。例えば、基準マトリクスが２５６×２５６で表される場合には、０〜２５６となる。ここでは、例えば、１２個の整数として、２０８、４９、１３１、７２、１２４、１９８、１９、１０２、３４、２１９、２１８、１３３が生成されるとする。１番目の整数２０８は、第２のインクについてのＸ方向のシフト量を表し、２番目の整数４９は、第２のインクについてのＹ方向のシフト量を表し、３番目の整数１３１は、第３のインクについてのＸ方向のシフト量を表し、４番目の整数７２は、第３のインクについてのＹ方向のシフト量を表し、５番目の整数１２４は、第４のインクについてのＸ方向のシフト量を表し、６番目の整数１９８は、第４のインクについてのＹ方向のシフト量を表し、７番目の整数１９は、第５のインクについてのＸ方向のシフト量を表し、８番目の整数１０２は、第５のインクについてのＹ方向のシフト量を表し、９番目の整数３４は、第６のインクについてのＸ方向のシフト量を表し、１０番目の整数２１９は、第６のインクについてのＹ方向のシフト量を表し、１１番目の整数２１８は、第７のインクについてのＸ方向のシフト量を表し、１２番目の整数１３３は、第７のインクについてのＹ方向のシフト量を表す。なお、各整数がいずれのインクのＸ方向またはＹ方向のシフト量に対応するかは任意に設定することができる。
【００２８】
次に、取得部３２は、第２のインク〜第７のインクのそれぞれについて、基準マトリクスをＸ方向およびＹ方向に上記整数で表されるシフト量だけシフトすることによって、インク毎の仮ディザマトリクスを取得する。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組の仮ディザマトリクスを取得する。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組の仮ディザマトリクスを取得する。
【００２９】
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ディザマトリクスによって、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、各仮ディザマトリクスを用いたディザ法によって、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。
【００３０】
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、各組のシフト量（即ち仮ディザマトリクス）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、ｎ種類（ここでｎは２以上の整数）のインクを用いたときの２値化画像の粒状性をｇｓ（ｎ）とし、ｎ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率をｃ（ｎ）としたとき、評価値Ｅは、下記（１）式によって算出される。なお、本実施形態では、ｎは６である。評価値Ｅは、ゼロに近いほどよい。
【数１】
2019014167.tif 000003
【００３１】
また、２値化画像の粒状性ｇｓ（ｎ）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】
2019014167.tif 000004
【００３２】
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】
2019014167.tif 000005
【００３３】
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】
2019014167.tif 000006
【００３４】
インクドットの発生率ｃ（ｎ）は、ｎ種類のインクがそれぞれ重なることなく着弾したときのドット数（即ち理想のドット数）をａ（ｎ）とし、ｎ種類のインクに対して各仮ディザマトリクスを用いたディザ法によって着弾位置をシフトさせたときのドット数（即ち実際に発生するドット数）をｂ（ｎ）としたとき、ｃ（ｎ）＝ｂ（ｎ）／ａ（ｎ）で表される。上記（２）式は、一般に、ドット数が少ないと低い値となる。即ち、粒状性が良好であるという結果になる。しかし、ドット数が少ないということは、インク同士の重なりが多いということになるため、上記（１）式において、理想のドット数に達していない場合には評価値Ｅの値が大きくなるようにしている。
【００３５】
ステップＳ４０では、選択部３８は、各組のシフト量の評価値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組のデータを採用し、残りの４９５組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８４．１４であり、１２個の整数（即ちシフト量）が２０８、４９、１３１、７２、１２４、１９８、１９、１０２、３４、２１９、２１８、１３３であるデータと、第２のデータとして評価値Ｅが８４．１５であり、１２個の整数が１７４、８４、８１、１３０、１４４、１１３、１０４、１５２、８７、１８７、１４３、２０５であるデータと、第３のデータとして評価値が８４．１７であり、１２個の整数が１００、１７３、６４、１２４、２０８、１０９、１８７、１２２、１６、１５１、２４０、２４２であるデータと、第４のデータとして評価値が８４．４６であり、１２個の整数が１１９、１７３、１８４、３７、１４７、２８、７５、１４０、１４６、１６０、１８４、５３であるデータと、第５のデータとして評価値が８４．５７であり、１２個の整数が８９、１１、１１４、１９１、２０４、１３８、１２５、１４０、１６４、４５、８３、１１であるデータと、を採用する。
【００３６】
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が最小となる最小シフト量を算出する。即ち、算出部３６は、強化学習を用いて最適化されたシフト量を算出する。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５８、８、１９８、７、２２９、０、１、６７、０、８７、１、０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７８であり、評価値Ｅが最小となる最小シフト量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シフト量が最も小さい値であって、先に取得されたシフト量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シフト量は、第１最小シフト量の一例である。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シフト量は、第２最小シフト量の一例である。
【００３７】
ステップＳ６０では、第１判定部４０は、ステップＳ５０で算出された最小シフト量の評価値Ｅ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で算出された最小シフト量の評価値Ｅが、該最小シフト量を算出する際に用いられた強化学習データ群の各評価値Ｅより小さい値であるか否かを判定する。最小シフト量の評価値Ｅ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、最小シフト量の評価値Ｅが最も小さい値でないと判定された場合（即ち最小シフト量の評価値Ｅ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で算出された最小シフト量の評価値Ｅは最も小さい値になる。
【００３８】
ステップＳ７０では、データ追加部４２は、ステップＳ５０で算出された最小シフト量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シフト量の評価値Ｅ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、該最小シフト量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組の仮ディザマトリクスとは別に新たに５００組の仮ディザマトリクスをその都度取得する。
【００３９】
ステップＳ８０では、第２判定部４４は、ステップＳ５０で算出された最小シフト量のデータが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最小シフト量のデータが追加されると、上記連続して追加されない回数はリセットされる。
【００４０】
ステップＳ９０では、決定部４６は、強化学習データ群における評価値Ｅが最小となる最小シフト量だけシフトされた仮ディザマトリクスをディザマトリクスに決定する。例えば、最小シフト量の１２個の整数が１５８、１６６、１７７、１１２、３６、３９、１２８、１２８、１０１、１７７、２１４、１８２のとき、表１に示すように、第１のインクでは基準マトリクス（即ち第１ディザマトリクス）が採用され、第２のインクでは基準マトリクスに対してＸ方向に１５８、Ｙ方向に１６６だけシフトさせた第２ディザマトリクスが採用され、第３のインクでは基準マトリクスに対してＸ方向に１７７、Ｙ方向に１１２だけシフトさせた第３ディザマトリクスが採用され、第４のインクでは基準マトリクスに対してＸ方向に３６、Ｙ方向に３９だけシフトさせた第４ディザマトリクスが採用され、第５のインクでは基準マトリクスに対してＸ方向に１２８、Ｙ方向に１２８だけシフトさせた第５ディザマトリクスが採用され、第６のインクでは基準マトリクスに対してＸ方向に１０１、Ｙ方向に１７７だけシフトさせた第６ディザマトリクスが採用され、第７のインクでは基準マトリクスに対してＸ方向に２１４、Ｙ方向に１８２だけシフトさせた第７ディザマトリクスが採用される。最小シフト量のデータが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、既に最小シフト量が最適化された値であると推定することができる。決定されたインク毎のディザマトリクスは、記憶部３１に記憶される。これにより、インク毎のディザマトリクスの決定処理を終了する。
【００４１】
【表１】
2019014167.tif 000007
【００４２】
第２変換部４８は、決定されたインク毎のディザマトリクス（第１ディザマトリクス〜第７ディザマトリクス）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。
【００４３】
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。
【００４４】
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ディザ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、インク毎に最適化されたディザマトリクスを用いることができる。即ち、本発明者は、最適化されたディザマトリクスを決定するために、ｎ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性ｇｓ（ｎ）をｎ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率ｃ（ｎ）で除したときの値と、ｍ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性ｇｓ（ｍ）をｍ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率ｃ（ｍ）で除したときの値との合計値である評価値Ｅ（Ｅ＝ｇｓ（ｎ）／ｃ（ｎ）＋ｇｓ（ｍ）／ｃ（ｍ））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、最適化されたシフト量、即ちディザマトリクスを得ることができることを見出した。これにより、例えば、１つの基準ディザマトリクスを用いて複数のディザマトリクスを生成す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、インクの種類毎に最適化されたディザマトリクスを用いることができるため、従来のように同じディザマトリクスが用いられていた場合と比較して、吐出されたインクドット同士の分散性が高まり、品質に優れた印刷物を得ることができる。
【００４５】
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インク毎のシフト量に基づいてインク毎の仮ディザマトリクスを取得する。これにより、強化学習で用いられる比較的多くの仮ディザマトリクスを容易に取得することができる。
【００４６】
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インク毎のシフト量のうち評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量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が最小となる第１最小シフト量を算出する。このように、評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量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シフト量を得ることができる。また、全てのシフト量ではなく、評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量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。
【００４７】
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インク毎のシフト量のうち評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量と、算出された最小シフト量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シフト量を算出する。このように、評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量と強化学習データ群に含まれるシフト量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シフト量を得られる可能性が高まる。
【００４８】
本実施形態のプリンタ１０では、第１判定部４０は、最小シフト量の評価値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、最小シフト量の評価値Ｅが最も小さい場合には、最小シフト量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インク毎のシフト量のうち評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量と、先に追加された最小シフト量および新たに追加された最小シフト量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シフト量を得られる可能性が高まる。
【００４９】
本実施形態のプリンタ１０では、最小シフト量が所定の回数（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を有するシフト量だけシフトされた仮ディザマトリクスをディザマトリクスに決定する。このように、最小シフト量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、シフト量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Ｅを有するシフト量だけシフトされた仮ディザマトリクスをディザマトリクスに決定することで、品質に優れた印刷物を得ることができる。
【００５０】
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。
【００５１】
上述した実施形態の評価値Ｅは、ｎ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性ｇｓ（ｎ）と、ｎ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率ｃ（ｎ）を用いていたが、これに限定されない。インクの中には、インク同士で相性が良いものと悪いものが存在する。このため、ｎ種類全体で粒状性がよいだけでなく、ｎ種類のうち相性の悪いインクを除いたｍ種類（ここでｍは２以上の整数かつｎ＞ｍ）でも粒状性がよいと、より高画質な印刷を実現することができる。
【００５２】
そこで、仮出力画像において、ｍ種類のインクを用いたときの２値化画像の粒状性をｇｓ（ｍ）とし、ｍ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率をｃ（ｍ）としたとき、評価値Ｅは、下記（５）式によって算出されてもよい。なお、各組のシフト量は、ｎ種類のインクを用いたときと、ｍ種類のインクを用いたときとで共通している。例えば、第５のインク、第６のインクおよび第７のインクについて評価する場合には、各組のシフト量のうち７番目の整数〜１２番目の整数が採用される。また、ｎ種類のインクを用いたときの仮出力画像と、ｍ種類のインクを用いたときの仮出力画像は異なる。
【数５】
2019014167.tif 000008
【００５３】
このように、ｎ種類のインクを用いたときに加えて、ｍ種類のインクを用いたときについても粒状性およびインクドットの発生率を評価しているため、吐出されたインクドット同士の分散性がより高まり、より品質に優れた印刷物を得ることができる。
【００５４】
さらに、評価値Ｅは、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、ｓ種類（ここでｓは２以上の整数かつｎ＞ｍ＞ｓ）のインクを用いたときの２値化画像の粒状性をｇｓ（ｓ）とし、ｓ種類のインクを用いたときのインクドットの発生率をｃ（ｓ）としたとき、ｇｓ（ｎ）／ｃ（ｎ）とｇｓ（ｍ）／ｃ（ｍ）とｇｓ（ｓ）／ｃ（ｓ）との合計値であってもよい。
【００５５】
上述した実施形態では、ディザマトリクスは、Ｘ方向に２５６列、Ｙ方向に２５６列の２５６×２５６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１２８列、Ｙ方向に１２８列の１２８×１２８のマトリクスや、Ｘ方向に５１２列、Ｙ方向に５１２列の５１２×５１２のマトリクスで表されていてもよい。
【００５６】
上述した実施形態では、選択部は、シフト量のうち評価値Ｅの小さい上位１％のシフト量を採用していたが、これに限定されない。選択部は、例えば、シフト量のうち評価値Ｅの小さい上位１％〜５％のシフト量を採用してもよい。
【符号の説明】
【００５７】
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】
2019014167.tif 000009
【図２】
2019014167.tif 000010
【図３】
2019014167.tif 000011
【図４】
2019014167.tif 000012
【図５】
2019014167.tif 000013
【図６】
2019014167.tif 000014
【図７】
2019014167.tif 000015
【図８】
2019014167.tif 000016