(57)【要約】【課題】ユーザの利便性を高めることができる機械学習装置を得る。【解決手段】本発明の一実施の形態に係る機械学習装置は、画像形成装置により画像が形成される印刷媒体の媒体データを含むデータセットを取得するデータセット取得部と、画像形成装置により印刷不良を含む画像が形成された場合における印刷不良の改善見込みを示す見込みデータを含む教師データを取得する教師データ取得部と、データセットに含まれる媒体データ、および教師データに含まれる見込みデータを用いて機械学習処理を行うことにより、媒体データが入力されるとともに見込みデータが出力される学習モデルを生成する学習モデル生成部とを備える。【選択図】図６
2022001908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置により画像が形成される印刷媒体の媒体データを含むデータセットを取得するデータセット取得部と、
前記画像形成装置により印刷不良を含む画像が形成された場合における前記印刷不良の改善見込みを示す見込みデータを含む教師データを取得する教師データ取得部と、
前記データセットに含まれる前記媒体データ、および前記教師データに含まれる前記見込みデータを用いて機械学習処理を行うことにより、前記媒体データが入力されるとともに前記見込みデータが出力される学習モデルを生成する学習モデル生成部と
を備えた機械学習装置。
【請求項２】
前記媒体データは、前記印刷媒体のコーティングの有無、素材、厚さ、重量、および密度のうちの少なくとも１つについてのデータを含む
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記データセットは、さらに、前記画像形成装置が前記印刷不良を含む画像を形成したときの前記画像形成装置の周囲の環境を示す環境データを含み、
前記学習モデルは、前記媒体データおよび前記環境データが入力されるとともに前記見込みデータが出力されるモデルであり、
前記学習モデル生成部は、前記データセットに含まれる前記媒体データおよび前記環境データと、前記教師データに含まれる前記見込みデータとを用いて前記機械学習処理を行うことにより、前記学習モデルを生成する
請求項１または請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記環境データは、前記画像形成装置の周囲の温度および湿度のデータを含む、
請求項３に記載の機械学習装置。
【請求項５】
印刷不良を含む画像が形成された印刷媒体の媒体データを含む印刷物情報を取得する印刷物情報取得部と、
前記印刷物情報に含まれる前記媒体データに基づいて、前記印刷不良の改善見込みを示す見込みデータを生成する見込みデータ生成部と、
前記見込みデータ生成部により生成された前記見込みデータに基づいて、前記印刷不良の改善見込みについての情報を通知する通知部と
を備えた画像処理装置。
【請求項６】
前記見込みデータ生成部は、前記媒体データが入力されるとともに前記印刷不良の改善見込みを示す見込みデータが出力される学習モデルを用いて、前記見込みデータを生成する
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
ユーザの操作を受け付ける入力部と、
制御データ生成部と
をさらに備え、
前記印刷物情報は、前記印刷媒体に形成された前記印刷不良を含む画像の画像データと、画像形成部が前記印刷不良を含む画像を形成したときに使用した第１の制御データとをさらに含み、
前記制御データ生成部は、前記入力部からの指示に基づいて、前記印刷物情報に含まれる、前記画像データ、前記媒体データ、および前記第１の制御データに基づいて、前記印刷不良を改善可能な第２の制御データを生成する
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像形成部と、
前記第２の制御データに基づいて前記画像形成部が前記印刷媒体に画像を形成するように、前記画像形成部の動作を制御する画像形成制御部と
をさらに備えた
請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像形成部を有する画像形成装置に対して、前記第２の制御データを送信する通信部をさらに備えた
請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記印刷物情報は、さらに、前記画像形成部が前記印刷不良を含む画像を形成したときの前記画像形成部の周囲の環境を示す環境データを含み、
前記学習モデルは、前記媒体データおよび前記環境データが入力されるとともに前記見込みデータが出力されるモデルであり、
前記見込みデータ生成部は、前記学習モデルを用いて、前記印刷物情報に含まれる前記媒体データおよび前記環境データに基づいて、前記見込みデータを生成する
請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理において学習を行う機械学習装置、および機械学習装置により得られた学習モデルを利用した画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な分野において、機械学習技術が用いられている。例えば、特許文献１には、ニューラルネットワークを用いて学習を行う装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０５−５８２２６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
電子機器では、ユーザの利便性が高いことが望まれており、画像処理装置においても、ユーザの利便性が高いことが期待されている。
【０００５】
ユーザの利便性を高めることができる機械学習装置および画像処理装置を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施の形態における機械学習装置は、データセット取得部と、教師データ取得部と、学習モデル生成部とを備えている。データセット取得部は、画像形成装置により画像が形成される印刷媒体の媒体データを含むデータセットを取得するように構成される。教師データ取得部は、画像形成装置により印刷不良を含む画像が形成された場合における印刷不良の改善見込みを示す見込みデータを含む教師データを取得するように構成される。学習モデル生成部は、データセットに含まれる媒体データ、および教師データに含まれる見込みデータを用いて機械学習処理を行うことにより、媒体データが入力されるとともに見込みデータが出力される学習モデルを生成するように構成される。
【０００７】
本発明の一実施の形態における画像処理装置は、印刷物情報取得部と、見込みデータ生成部と、通知部とを備えている。印刷物情報取得部は、印刷不良を含む画像が形成された印刷媒体の媒体データを含む印刷物情報を取得するように構成される。見込みデータ生成部は、媒体データが入力されるとともに印刷不良の改善見込みを示す見込みデータが出力される学習モデルを用いて、印刷物情報に含まれる媒体データに基づいて見込みデータを生成するように構成される。通知部は、見込みデータ生成部により生成された見込みデータに基づいて、印刷不良の改善見込みについての情報を通知するように構成される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一実施の形態における機械学習装置および画像処理装置によれば、ユーザの利便性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施の形態に係る画像形成装置の一構成例を表す説明図である。
【図２】図１に示した現像部の一構成例を表す説明図である。
【図３】図１に示した画像形成装置の制御系の一構成例を表すブロック図である。
【図４】図３に示した印刷物情報取得部、見込みデータ生成部、および制御データ生成部の一例を表すブロック図である。
【図５】図３に示した見込みデータ生成モデルを生成する機械学習装置の一構成例を表すブロック図である。
【図６】図５に示したデータセット取得部、教師データ取得部、および学習モデル生成部の一例を表すブロック図である。
【図７】図６に示した学習モデル生成部におけるニューラルネットワークの一例を表す説明図である。
【図８】図３に示した画像形成装置の一動作例を表すフローチャートである。
【図９】図５に示した機械学習装置の一動作例を表すフローチャートである。
【図１０】変形例に係る画像形成システムの一構成例を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１１】
＜実施の形態＞
［構成例］
図１は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置（画像形成装置１）の一構成例を表すものである。画像形成装置１は、例えば、様々な種類の印刷媒体に対して、電子写真方式を用いて画像を形成するプリンタとして機能するものである。なお、本発明の実施の形態に係る機械学習装置は、本実施の形態により具現化されるので、併せて説明する。
【００１２】
画像形成装置１は、媒体収容部１１と、ホッピングローラ１２と、媒体センサ１３と、ピンチローラ１４と、レジストローラ１５と、５つの現像部２０（現像部２０Ｓ，２０Ｙ，２０Ｍ，２０Ｃ，２０Ｋ）と、５つの露光ヘッド２９（露光ヘッド２９Ｓ，２９Ｙ，２９Ｍ，２９Ｃ，２９Ｋ）と、５つの１次転写ローラ３１（１次転写ローラ３１Ｓ，３１Ｙ，３１Ｍ，３１Ｃ，３１Ｋ）と、中間転写ベルト３２と、駆動ローラ３３と、従動ローラ３４と、バックアップローラ３５と、クリーニングブレード３６と、廃トナー収容部３７と、２次転写ローラ４１と、媒体センサ４２と、定着部５０と、媒体センサ４３と、搬送ローラ４４，４５と、排出ローラ４６とを備えている。
【００１３】
媒体収容部１１は、画像が形成される印刷媒体９を収容するように構成される。ホッピングローラ１２は、媒体収容部１１から印刷媒体９を取り出し、取り出した印刷媒体９を搬送路８に沿って送り出すように構成される。媒体センサ１３は、印刷媒体９の通過を検出するように構成される。ピンチローラ１４は、搬送路８を通過する印刷媒体９の斜行（スキュー）を矯正するように構成され、搬送路８を挟んでレジストローラ１５と対向配置される。レジストローラ１５は、印刷媒体９を搬送路８に沿って２次転写部４０に向かって送り出すように構成され、搬送路８を挟んでピンチローラ１４と対向配置される。搬送路８には、印刷媒体９を導くガイド（図示せず）が設けられ、印刷媒体９は、このガイドにより導かれることにより、搬送路８に沿って搬送方向Ｆ１に搬送されるようになっている。
【００１４】
５つの現像部２０は、トナー像をそれぞれ形成するように構成される。具体的には、現像部２０Ｓは、白色や蛍光色などの特殊色のトナー像を形成し、現像部２０Ｙは黄色（Ｙ）のトナー像を形成し、現像部２０Ｍはマゼンタ色（Ｍ）のトナー像を形成し、現像部２０Ｃはシアン色（Ｃ）のトナー像を形成し、現像部２０Ｋはいわゆるキープレート（Ｋｅｙ  ｐｌａｔｅ）に対応する黒色のトナー像を形成するようになっている。現像部２０Ｓ，２０Ｙ，２０Ｍ，２０Ｃ，２０Ｋは、中間転写ベルト３２の搬送方向Ｆ２においてこの順に配置される。
【００１５】
図２は、現像部２０の一構成例を表すものである。現像部２０は、感光ドラム２１と、クリーニングブレード２２と、帯電ローラ２３と、現像ローラ２４と、現像ブレード２５と、供給ローラ２６と、トナー収容部２７とを有している。
【００１６】
感光ドラム２１は、表面（表層部分）に静電潜像を担持するように構成される。感光ドラム２１は、図示しないドラムモータから伝達された動力により、この例では時計回りで回転する。感光ドラム２１は、帯電ローラ２３により帯電し、露光ヘッド２９により露光される。これにより、感光ドラム２１の表面には、静電潜像が形成される。そして、感光ドラム２１に、現像ローラ２４によりトナーが供給されることにより、感光ドラム２１には、静電潜像に応じたトナー像が形成されるようになっている。
【００１７】
クリーニングブレード２２は、感光ドラム２１の表面（表層部分）に残留するトナーを掻き取ってクリーニングするように構成される。そして、掻き取られたトナーは、廃トナーボックス（図示せず）に廃トナーとして回収されるようになっている。
【００１８】
帯電ローラ２３は、感光ドラム２１の表面（表層部分）を帯電させるように構成される。帯電ローラ２３は、感光ドラム２１の表面（周面）に接するように配置され、所定の押し付け量で感光ドラム２１に押し付けられるように配置される。帯電ローラ２３は、感光ドラム２１の回転に応じて、この例では反時計回りで回転する。帯電ローラ２３には、画像形成制御部６４（後述）により帯電電圧が印加されるようになっている。
【００１９】
現像ローラ２４は、トナーを表面に担持するように構成される。現像ローラ２４は、感光ドラム２１の表面（周面）に接するように配置され、所定の押し付け量で感光ドラム２１に押し付けられるように配置される。現像ローラ２４は、図示しないドラムモータから伝達された動力により、この例では反時計回りで回転する。現像ローラ２４には、画像形成制御部６４（後述）により現像電圧が印加されるようになっている。
【００２０】
現像ブレード２５は、現像ローラ２４の表面に当接することにより、この現像ローラ２４の表面にトナーからなる層（トナー層）を形成させるとともに、そのトナー層の厚さを規制（制御，調整）するように構成される。現像ブレード２５は、折れ曲がった部分が現像ローラ２４の表面に当接するように配置されるとともに、所定の押し付け量で現像ローラ２４に押し付けられるように配置される。現像ブレード２５には、画像形成制御部６４（後述）により規制電圧が印加されるようになっている。
【００２１】
供給ローラ２６は、トナー収容部２７内に収容されたトナーを、現像ローラ２４に対して供給するように構成される。供給ローラ２６は、現像ローラ２４の表面（周面）に接するように配置され、所定の押し付け量で現像ローラ２４に押し付けられるように配置される。供給ローラ２６は、図示しないドラムモータから伝達された動力により、この例では反時計回りで回転する。これにより、各現像部２０では、供給ローラ２６の表面と現像ローラ２４の表面との間に摩擦が生じる。その結果、各現像部２０では、トナーが、いわゆる摩擦帯電により帯電する。供給ローラ２６には、画像形成制御部６４（後述）により供給電圧が印加されるようになっている。
【００２２】
トナー収容部２７は、現像部２０において使用されるトナーを収容するように構成される。具体的には、現像部２０Ｓのトナー収容部２７は特殊色のトナーを収容し、現像部２０Ｙのトナー収容部２７は黄色のトナーを収容し、現像部２０Ｍのトナー収容部２７はマゼンタ色のトナーを収容し、現像部２０Ｃのトナー収容部２７はシアン色のトナーを収容し、現像部２０Ｋのトナー収容部２７は黒色のトナーを収容するようになっている。
【００２３】
５つの露光ヘッド２９（図１）は、感光ドラム２１に対して光を照射するように構成される。露光ヘッド２９は、例えば、主走査線方向（図１における奥行方向）に並設された複数の発光ダイオードを有し、これらの発光ダイオードを用いて、ドット単位で感光ドラム２１に対して光を照射する。これにより、これらの感光ドラム２１は、対応する露光ヘッド２９により露光され、感光ドラム２１の表面に、静電潜像が形成されるようになっている。
【００２４】
５つの１次転写ローラ３１は、５つの現像部２０により形成されたトナー像を、中間転写ベルト３２の被転写面上に静電的にそれぞれ転写（１次転写）するように構成される。１次転写ローラ３１Ｓは、中間転写ベルト３２を介して現像部２０Ｓの感光ドラム２１に対向配置され、１次転写ローラ３１Ｙは、中間転写ベルト３２を介して現像部２０Ｙの感光ドラム２１に対向配置され、１次転写ローラ３１Ｍは、中間転写ベルト３２を介して現像部２０Ｍの感光ドラム２１に対向配置され、１次転写ローラ３１Ｃは、中間転写ベルト３２を介して現像部２０Ｃの感光ドラム２１に対向配置され、１次転写ローラ３１Ｋは、中間転写ベルト３２を介して現像部２０Ｋの感光ドラム２１に対向配置される。各１次転写ローラ３１には、画像形成制御部６４（後述）により１次転写電圧が印加されるようになっている。
【００２５】
中間転写ベルト３２は、この例では５つの現像部２０により形成されたトナー像を担持する無端の弾性ベルトであり、駆動ローラ３３、従動ローラ３４、および２次転写対向ローラ３５によって張設（張架）される。中間転写ベルト３２は、駆動ローラ３３の回転に応じて、搬送方向Ｆ２の方向に循環搬送されるようになっている。
【００２６】
駆動ローラ３３は、中間転写ベルト３２を循環搬送させるように構成される。この例では、駆動ローラ３３は、搬送方向Ｆ２において、５つの現像部２０の下流に配置され、ベルトモータ（図示せず）から伝達された動力により、この例では反時計回りで回転する。これにより、駆動ローラ３３は、中間転写ベルト３２を搬送方向Ｆ２の方向へ循環搬送させるようになっている。
【００２７】
従動ローラ３４は、中間転写ベルト３２の循環搬送に応じて従動回転するように構成される。従動ローラ３４は、搬送方向Ｆ２において、５つの現像部２０の上流に配置されている。
【００２８】
バックアップローラ３５は、中間転写ベルト３２の循環搬送に応じて従動回転するように構成される。バックアップローラ３５は、印刷媒体９を搬送する搬送路８および中間転写ベルト３２を挟んで、２次転写ローラ４１と対向配置される。バックアップローラ３５は、この２次転写ローラ４１とともに、２次転写部４０を構成する。
【００２９】
クリーニングブレード３６は、中間転写ベルト３２の被転写面上に付着した残留トナーなどの付着物を掻き取ってクリーニングするように構成される。クリーニングブレード３６は、この例では、搬送方向Ｆ２における２次転写部４０の下流において、中間転写ベルト３２の被転写面に当接するように配置される。
【００３０】
廃トナー収容部３７は、クリーニングブレード３６により掻き取られた付着物を収容するように構成される。
【００３１】
２次転写ローラ４１は、中間転写ベルト３２の被転写面上のトナー像を、印刷媒体９の被転写面上に転写（２次転写）するように構成される。２次転写ローラ４１は、搬送路８および中間転写ベルト３２を挟んで、バックアップローラ３５と対向配置され、所定の押し付け量でバックアップローラ３５に押し付けられるように配置される。２次転写ローラ４１は、バックアップローラ３５とともに、２次転写部４０を構成する。２次転写ローラ４１には、画像形成制御部６４（後述）により２次転写電圧が印加されるようになっている。
【００３２】
媒体センサ４２は、印刷媒体９の通過を検出するように構成される。
【００３３】
定着部５０は、２次転写部４０から供給された印刷媒体９に対して熱および圧力を付与することにより、印刷媒体９上に転写されたトナー像を印刷媒体９に定着させるように構成される。定着部５０は、ヒートローラ５１と、加圧ローラ５３と、サーミスタ５４を有する。ヒートローラ５１は、その内部にハロゲンヒータ等のヒータ５２を含み、印刷媒体９上のトナーに対して熱を付与するように構成される。ヒートローラ５１は、ヒータモータ（図示せず）から伝達された動力により回転するようになっている。加圧ローラ５３は、ヒートローラ５１との間に圧接部が形成されるように配置され、印刷媒体９上のトナーに対して圧力を付与するように構成される。サーミスタ５４は、ヒートローラ５１の温度（定着温度）を検出するように構成される。この定着温度は、画像形成制御部６４（後述）により制御される。これにより、定着部５０では、印刷媒体９上のトナーが、加熱され、融解し、加圧される。その結果、トナー像が印刷媒体９上に定着するようになっている。
【００３４】
媒体センサ４３は、印刷媒体９の通過を検出するように構成される。搬送ローラ４４は、搬送路８を挟んで配置された一対のローラであり、定着部５０から供給された印刷媒体９を、搬送路８に沿って搬送するように構成される。搬送ローラ４５は、搬送路８を挟んで配置された一対のローラであり、搬送路８に沿って搬送された印刷媒体９を、排出ローラ４６に向かって搬送するように構成される。排出ローラ４６は、搬送路８を挟んで配置された一対のローラであり、印刷媒体９を画像形成装置１の外部のスタッカ４７に排出するように構成される。
【００３５】
図３は、画像形成装置１における制御系の一構成例を表すものである。画像形成装置１は、通信部６１と、表示操作部６２と、環境センサ６３と、画像形成制御部６４と、処理部７０と、記憶部６５とを備えている。
【００３６】
通信部６１は、ＬＡＮ（Local Area Network）を用いて通信を行うように構成される。通信部６１は、この例では、ネットワークＮＥＴを介して、情報処理装置９１および画像読取装置９２に接続される。情報処理装置９１は、例えばパーソナルコンピュータであり、画像読取装置９２は、いわゆるスキャナである。通信部６１は、例えば、情報処理装置９１から送信された印刷データや、画像読取装置９２から送信された読取画像データを受信することができるようになっている。
【００３７】
表示操作部６２は、ユーザの操作を受け付けるとともに、画像形成装置１の動作状態などを表示するように構成される。表示操作部６２は、例えば各種ボタン、タッチパネル、液晶ディスプレイ、各種インジケータなどを用いて構成される。
【００３８】
環境センサ６３は、画像形成装置１の周囲の温度および湿度を検出するように構成される。
【００３９】
画像形成制御部６４は、処理部７０からの指示に基づいて、画像形成装置１における画像形成動作を制御するように構成される。具体的には、画像形成制御部６４は、例えば、５つの露光ヘッド２９における露光動作を制御する。また、画像形成制御部６４は、各種電源の動作を制御することにより、帯電電圧、現像電圧、規制電圧、供給電圧、１次転写電圧、および２次転写電圧の生成動作を制御する。また、画像形成制御部６４は、各種モータの動作を制御することにより、印刷媒体９の搬送動作、現像部２０におけるトナー像の形成動作、および中間転写ベルト３２の搬送動作を制御する。また、画像形成制御部６４は、定着部５０のサーミスタ５４による定着温度の検出結果に基づいて、ヒータ５２に流れる電流を制御することにより、定着温度を制御するようになっている。
【００４０】
処理部７０は、画像形成装置１内の各ブロックの動作を制御することにより、画像形成装置１の全体動作を制御するように構成される。処理部７０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、情報を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて構成される。処理部７０は、画像形成処理部７１と、印刷物情報取得部７２と、見込みデータ生成部７３と、制御データ生成部７４とを有している。
【００４１】
画像形成処理部７１は、例えば印刷データに基づいて、印刷データに含まれる画像データに対して所定の画像処理を行うとともに、例えば画像形成装置１の周囲の温度および湿度や、印刷媒体の種類などに基づいて、画像形成を行う際に使用する制御パラメータの設定値（制御データ）を生成するように構成される。処理部７０は、画像形成処理部７１により画像処理が施された画像データ、および画像形成処理部７１により生成された制御データを画像形成制御部６４に供給することにより、画像形成制御部６４に対して画像形成動作を指示するようになっている。
【００４２】
印刷物情報取得部７２、見込みデータ生成部７３、および制御データ生成部７４は、画像形成装置１が実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、その印刷物についての情報に基づいて、その印刷不良が改善される見込みを示す見込みデータ１０６、およびその印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成するように構成される。
【００４３】
図４は、印刷物情報取得部７２、見込みデータ生成部７３、および制御データ生成部７４の一例を表すものである。
【００４４】
印刷物情報取得部７２は、画像形成装置１が実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、その印刷物についての情報（印刷物情報１００）を取得するように構成される。印刷物情報１００は、画像データ１０１と、媒体データ１０２と、制御データ１０３と、環境データ１０４とを含んでいる。
【００４５】
画像データ１０１は、画像読取装置９２が、画像形成装置１により印刷された、印刷不良が生じた印刷物の画像を読み取ることにより生成した画像データである。印刷物情報取得部７２は、画像読取装置９２が送信し、通信部６１が受信した画像データ１０１を取得することができる。なお、これに限定されるものではなく、例えば、スマートフォンやタブレット端末などのカメラが印刷物を撮像し、印刷物情報取得部７２は、その撮像結果に基づいて画像データ１０１を取得してもよい。また、例えば、画像形成装置１における印刷媒体９の排出口に画像読取センサが設けられている場合には、この画像読取センサが印刷物の画像を読み取り、印刷物情報取得部７２は、この読取結果に基づいて画像データ１０１を取得してもよい。
【００４６】
媒体データ１０２は、印刷不良が生じた印刷物の印刷媒体９についての様々なデータであり、好適には印刷媒体９のコーティングの有無、素材、厚さ、重量、および密度に関するデータを含んでいる。ここで、素材に関するデータは、印刷媒体９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、重量に関するデータは、印刷媒体９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。密度に関するデータは、例えば、厚さおよび重量（坪量）に基づいて得ることができる。例えば、ユーザが表示操作部６２を操作して、印刷媒体９に予め付与された製品コードを入力した場合に、印刷物情報取得部７２は、その製品コードに基づいて媒体データ１０２を取得することができる。なお、これに限定されるものではなく、印刷物情報取得部７２は、例えば、通信部６１が受信した印刷データに含まれる、印刷媒体９についてのデータに基づいて、媒体データ１０２を取得してもよい。また、例えば、印刷物情報取得部７２は、画像形成装置１に印刷媒体９についての情報を検出するセンサが設けられている場合には、印刷物情報取得部７２は、このセンサの検出結果に基づいて媒体データ１０２を取得してもよい。
【００４７】
制御データ１０３は、印刷不良が生じた印刷物を印刷したときに画像形成装置１が用いた制御データであり、この例では、２次転写電圧の設定値および定着温度の設定値を含む。すなわち、図１に示した画像形成装置１では、２次転写電圧および定着温度が、画質に大きな影響を及ぼし得るものであり、印刷不良との間に高い相関関係を有している。具体的には、例えば、２次転写電圧が高いことは、主にちり（白点が発生する印刷不良）の原因となり、反対に２次転写電圧が低いことは、主にかすれ（色が薄くなる印刷不良）の原因となる。また、定着温度が高いことは、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ことは、主に定着不良（トナー剥がれの印刷不良）やいわゆる画ずれ（濃度の薄い部分が生じる印刷不良）の原因となる。よって、制御データ１０３は、２次転写電圧および定着温度の設定値を含むようにしている。印刷物情報取得部７２は、印刷不良が生じた印刷物を印刷したときに画像形成処理部７１が生成した制御データに基づいて、この制御データ１０３を取得するようになっている。
【００４８】
環境データ１０４は、画像形成装置１が、印刷不良が生じた印刷物を印刷したときの、画像形成装置１の周囲の温度および湿度のデータである。印刷物情報取得部７２は、例えば、環境センサ６３の検出結果に基づいて、この環境データ１０４を取得することができる。なお、これに限定されるものではなく、例えば、画像形成装置１の外部に環境センサが設けられている場合には、印刷物情報取得部７２は、この環境センサの検出結果に基づいて環境データ１０４を取得してもよい。また、例えば、ユーザが表示操作部６２を操作することにより、画像形成装置１の周囲の温度および湿度のデータを入力し、印刷物情報取得部７２は、この入力データに基づいて環境データ１０４を取得してもよい。
【００４９】
印刷物情報取得部７２は、このような画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４を含む印刷物情報１００を取得し、この印刷物情報１００を記憶部６５に記憶させる。そして、印刷物情報取得部７２は、媒体データ１０２および環境データ１０４を見込みデータ生成部７３に供給するとともに、画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４を制御データ生成部７４に供給するようになっている。
【００５０】
見込みデータ生成部７３は、予め機械学習を行うことにより生成され記憶部６５に記憶された見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷不良が改善される見込み（改善見込みＡ）を示す見込みデータ１０６を生成するように構成される。改善見込みＡは、例えば、様々な制御パラメータの設定値の組み合わせのうち、印刷不良を含まない印刷結果が得られる組み合わせがあるかどうかを示す指標である。この例では、改善見込みＡは、“０”以上“１”以下の値をとり得る。例えば、改善見込みＡが“０”である場合には、印刷不良を含まない印刷結果が得られる設定値の組み合わせはほとんどないので、印刷不良が改善される見込みがほとんどないことを意味する。また、改善見込みＡが“１”である場合には、印刷不良を含まない印刷結果が得られる設定値の組み合わせがあるので、印刷不良が改善される見込みがあることを意味する。見込みデータ生成モデルＭＡは、媒体データ１０２および環境データ１０４が入力され、見込みデータ１０６が出力されるように構成される。見込みデータ生成部７３は、このような見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷物情報取得部７２が取得した媒体データ１０２および環境データ１０４に基づいて、見込みデータ１０６を生成する。画像形成装置１では、表示操作部６２がこの見込みデータ１０６に基づいて、改善見込みＡを表示することにより、ユーザは、画像形成を行う際に使用する制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行うかどうかを判断するようになっている。
【００５１】
制御データ生成部７４は、予め機械学習を行うことにより生成され記憶部６５に記憶された制御データ生成モデルＭＢを用いて、印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成するように構成される。制御データ生成モデルＭＢは、画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４が入力され、印刷不良を改善可能な、２次転写電圧の設定値および定着温度の設定値を含む制御データ１０５が出力されるように構成される。制御データ生成部７４は、このような制御データ生成モデルＭＢを用いて、印刷物情報取得部７２が取得した画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４に基づいて、印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成する。そして、制御データ生成部７４は、生成した制御データ１０５を記憶部６５に記憶させるようになっている。
【００５２】
記憶部６５（図３）は、画像形成装置１において使用される様々なデータを記憶する不揮発性の記憶装置である。記憶部６５は、見込みデータ生成モデルＭＡ、制御データ生成モデルＭＢ、印刷物情報１００、および制御データ１０５を記憶している。見込みデータ生成モデルＭＡは、後述する機械学習装置２００により生成され、記憶部６５に予め記憶される。制御データ生成モデルＭＢは、図示しない機械学習装置により生成され、記憶部６５に予め記憶される。印刷物情報１００は、印刷物情報取得部７２に記憶され、記憶部６５に記憶される。制御データ１０５は、制御データ生成部７４により生成され、記憶部６５に記憶される。
【００５３】
この構成により、画像形成装置１では、実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、まず、見込みデータ生成部７３が、その印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ１０６を生成する。表示操作部６２は、この見込みデータ１０６に基づいて、印刷不良の改善見込みＡを表示し、制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行うかどうかのユーザによる指示を受け付ける。そして、ユーザが、制御パラメータの設定値を調整する旨の指示を行った場合には、制御データ生成部７４は、その印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成する。これにより、画像形成装置１は、印刷画像の画質を高めることができるようになっている。
【００５４】
（機械学習装置２００）
図５は、見込みデータ生成モデルＭＡを生成する機械学習装置２００の一構成例を表すものである。機械学習装置２００は、例えば画像形成装置１の製造業者の技術者が操作する装置である。機械学習装置２００は、この例では、パーソナルコンピュータである。なお、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば、機械学習装置２００は、ネットワークＮＥＴに接続されたサーバであってもよい。また、画像形成装置１における処理部７０で機械学習を行うようにしてもよい。機械学習装置２００には、ディスプレイ２０１と、キーボード２０２と、マウス２０３と、画像読取装置２０４とが接続される。ディスプレイ２０１は、機械学習装置２００から供給された画像信号に基づいて画像を表示するように構成される。キーボード２０２およびマウス２０３は、技術者が情報を入力する際に用いるものである。画像読取装置２０４は、いわゆるスキャナである。
【００５５】
機械学習装置２００は、処理部２１０と、記憶部２２０と、メモリ２３０と、インタフェース２４０と、ディスプレイインタフェース２５０と、通信部２９０とを有している。処理部２１０、記憶部２２０、メモリ２３０、インタフェース２４０、ディスプレイインタフェース２５０、および通信部２９０は、バス２５９に接続されている。
【００５６】
処理部２１０は、例えばＣＰＵを用いて構成される。処理部２１０は、データセット取得部２１１と、教師データ取得部２１２と、学習モデル生成部２１３とを有している。
【００５７】
図６は、データセット取得部２１１、教師データ取得部２１２、および学習モデル生成部２１３の一例を表すものである。
【００５８】
データセット取得部２１１は、印刷不良が生じた印刷物ＰＡについてのデータセットＤＳを取得するように構成される。データセットＤＳは、媒体データ２６１と、環境データ２６２とを含んでいる。
【００５９】
媒体データ２６１は、媒体データ１０２と同様に、印刷物ＰＡの印刷媒体９についての様々なデータである。データセット取得部２１１は、例えば技術者がキーボード２０２やマウス２０３を操作して、印刷媒体９についての情報を入力することにより、媒体データ２６１を取得することができる。なお、これに限定されるものではなく、データセット取得部２１１は、例えば通信部２９０が印刷媒体９についての情報を受信することにより、媒体データ２６１を取得してもよいし、印刷媒体９についての情報が記憶された記憶媒体から、媒体データ２６１を取得してもよい。
【００６０】
環境データ２６２は、環境データ１０４と同様に、画像形成装置１が印刷物ＰＡを印刷したときの、画像形成装置１の周囲の温度および湿度のデータである。データセット取得部２１１は、例えば技術者がキーボード２０２やマウス２０３を操作して、測定した温度や湿度についての情報を入力することにより、環境データ２６２を取得することができる。なお、これに限定されるものではなく、データセット取得部２１１は、例えば通信部２９０が温度や湿度についての情報を受信することにより、環境データ２６２を取得してもよいし、温度や湿度についての情報が記憶された記憶媒体から、環境データ２６２を取得してもよい。
【００６１】
データセット取得部２１１は、このような媒体データ２６１および環境データ２６２を含むデータセットＤＳを取得する。そして、データセット取得部２１１は、取得したデータセットＤＳを記憶部２２０に記憶させるとともに、このデータセットＤＳを学習モデル生成部２１３に供給するようになっている。
【００６２】
教師データ取得部２１２は、その印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ２６３を含む教師データＤＴを取得するように構成される。例えば技術者は、印刷物ＰＡや、その印刷物ＰＡを印刷した際に使用された制御データ等に基づいて、様々な制御パラメータについて、画質が向上する設定値を調べることにより、改善見込みＡを導き出すことができる。例えば、様々な制御パラメータの設定値を変更しても、印刷不良が生じない印刷結果が得られない場合には、技術者は、改善見込みＡを“０”にすることができる。また、例えば、様々な制御パラメータの設定値を変更することにより、印刷不良が生じない印刷結果が得られる場合には、技術者は、改善見込みＡを“１”にすることができる。教師データ取得部２１２は、例えば技術者がキーボード２０２やマウス２０３を操作して、改善見込みＡを入力することにより、見込みデータ２６３を取得することができる。そして、教師データ取得部２１２は、取得した見込みデータ２６３を記憶部２２０に記憶させるとともに、この見込みデータ２６３を学習モデル生成部２１３に供給するようになっている。
【００６３】
学習モデル生成部２１３は、データセット取得部２１１が取得したデータセットＤＳ（媒体データ２６１および環境データ２６２）、および教師データ取得部２１２が取得した教師データＤＴ（見込みデータ２６３）に基づいて、機械学習を行うことにより、見込みデータ生成モデルＭＡを生成するように構成される。学習モデル生成部２１３は、ニューラルネットワークモデルを用いた、いわゆる教師あり学習を行うことにより、見込みデータ生成モデルＭＡを生成する。そして、学習モデル生成部２１３は、生成した見込みデータ生成モデルＭＡを記憶部２２０に記憶させるようになっている。
【００６４】
図７は、学習モデル生成部２１３において行わ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一例を表すものである。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ＮＮは、入力層ＬＸにおけるｋ個のニューロンｘ（ニューロンｘ１〜ｘｋ）と、第１中間層ＬＹ１おけるｍ個のニューロンｙ１（ニューロンｙ１１〜ｙ１ｍ）と、第２中間層ＬＹ２におけるｎ個のニューロンｙ２（ニューロンｙ２１〜ｙ２ｎ）と、出力層ＬＺにおける１個のニューロンｚ（ニューロンｚ１）とを有している。この例では、２つの中間層を設けたが、これに限定されるものではなく、３つ以上の中間層を設けてもよいし、１つの中間層を設けてもよい。
【００６５】
入力層ＬＸと第１中間層ＬＹ１との間、第１中間層ＬＹ１と第２中間層ＬＹ２との間、第２中間層ＬＹ２と出力層ＬＺとの間には、ニューロンを接続するノードが設けられており、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。
【００６６】
以下に、データセットＤＳおよび教師データＤＴに基づいて、機械学習を実行することにより見込みデータ生成モデルＭＡを生成する処理を例に挙げて説明する。
【００６７】
学習モデル生成部２１３は、データセットＤＳおよび教師データＤＴを用いて、印刷媒体９の媒体データ２６１および画像形成装置１の環境データ２６２と、見込みデータ２６３との相関関係を学習する。具体的には、学習モデル生成部２１３は、データセットＤＳを入力層ＬＸの複数のニューロンｘに対応づけることにより、出力層ＬＺのニューロンｚの値を算出する。まず、学習モデル生成部２１３は、入力層ＬＸのｋ個のニューロンｘの値に基づいて、第１中間層ＬＹ１のｍ個のニューロンｙ１の値を算出する。具体的には、学習モデル生成部２１３は、第１中間層ＬＹ１の各ニューロンｙ１の値を、このニューロンｙ１に接続された、入力層ＬＸのｋ個のニューロンｘの値に基づいて、各ノードに対応づけられた重みＷｉを用いて重みづけ加算を行うことにより算出する。同様に、学習モデル生成部２１３は、第１中間層ＬＹ１のｍ個のニューロンｙ１の値に基づいて、第２中間層ＬＹ２のｎ個のニューロンｙ２の値を算出し、第２中間層ＬＹ２のｎ個のニューロンｙ２の値に基づいて、出力層ＬＺのニューロンｚの値を算出する。このようにして、学習モデル生成部２１３は、データセットＤＳを入力層ＬＸの複数のニューロンｘに対応づけることにより、出力層ＬＺにおけるニューロンｚの値を算出することができる。
【００６８】
そして、学習モデル生成部２１３は、算出された出力層ＬＺのニューロンｚ１の値と、教師データＤＴに含まれるデータｔ１の値とを比較して誤差を求める。ここで、ニューロンｚ１の値は、データセットＤＳに基づいて算出された改善見込みＡであり、データｔ１の値は、教師データＤＴにおける改善見込みＡである。そして、学習モデル生成部２１３は、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。
【００６９】
そして、上述した一連の工程を所定回数反復して実施し、あるいは上述した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るまで反復して実施した場合には、学習モデル生成部２１３は、学習を終了して、そのニューラルネットワークモデルを見込みデータ生成モデルＭＡとして記憶部２２０に記憶する。このようにして、学習モデル生成部２１３は、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についての情報を含む見込みデータ生成モデルＭＡを生成する。学習モデル生成部２１３は、例えば、印刷不良が生じた複数の印刷物ＰＡについて、このような処理を行うことにより、見込みデータ生成モデルＭＡを生成するようになっている。
【００７０】
記憶部２２０（図５）は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）を用いて構成され、機械学習装置２００において使用される様々なデータを記憶するように構成される。記憶部２２０は、データセットＤＳ、教師データＤＴ、および見込みデータ生成モデルＭＡを記憶している。データセットＤＳは、データセット取得部２１１により取得され、記憶部２２０に記憶される。教師データＤＴは、教師データ取得部２１２により取得され、記憶部２２０に記憶される。見込みデータ生成モデルＭＡは、学習モデル生成部２１３により生成され、記憶部２２０に記憶される。
【００７１】
メモリ２３０は、処理部２１０が処理を行う際に一時的にデータを記憶するように構成される。インタフェース２４０は、機械学習装置２００に外部機器を接続するためのインタフェースであり、この例では、キーボード２０２、マウス２０３、および画像読取装置２０４が接続されている。ディスプレイインタフェース２５０は、機械学習装置２００にディスプレイ２０１を接続するためのインタフェースであり、ディスプレイ２０１に対して画像信号を供給するように構成される。通信部２９０は、ＬＡＮを用いて通信を行うように構成される。
【００７２】
以上、見込みデータ生成モデルＭＡを生成する機械学習装置２００について説明したが、制御データ生成モデルＭＢを生成する機械学習装置についても同様である。この機械学習装置では、データセット取得部は、画像データ３６１と、媒体データ３６２と、制御データ３６３と、環境データ３６４とを含むデータセットを取得する。画像データ３６１は、印刷不良が生じた印刷物ＰＡを読み取ることにより生成された画像である。媒体データ３６２は、印刷物ＰＡの印刷媒体９についての様々なデータである。制御データ３６３は、印刷物ＰＡを印刷したときに画像形成装置１が用いた制御データであり、２次転写電圧の設定値および定着温度の設定値を含む。環境データ３６４は、画像形成装置１の周囲の温度および湿度のデータである。教師データ取得部は、印刷物ＰＡにおける印刷不良が十分に少なくなるように改善された制御データ３６５を含む教師データを取得する。制御データ３６５は、２次転写電圧の設定値および定着温度の設定値を含む。学習モデル生成部は、データセット取得部が取得したデータセット、および教師データ取得部が取得した教師データに基づいて、機械学習を行うことにより、制御データ生成モデルＭＢを生成するようになっている。
【００７３】
ここで、機械学習装置２００は、本発明における「機械学習装置」の一具体例に対応する。データセット取得部２１１は、本発明における「データセット取得部」の一具体例に対応する。教師データ取得部２１２は、本発明における「教師データ取得部」の一具体例に対応する。学習モデル生成部２１３は、本発明における「学習モデル生成部」の一具体例に対応する。媒体データ２６１は、本発明における「媒体データ」の一具体例に対応する。データセットＤＳは、本発明における「データセット」の一具体例に対応する。見込みデータ２６３は、本発明における「見込みデータ」の一具体例に対応する。教師データＤＴは、本発明における「教師データ」の一具体例に対応する。見込みデータ生成もデールＭＡは、本発明における「学習モデル」の一具体例に対応する。環境データ２６２は、本発明における「環境データ」の一具体例に対応する。
【００７４】
画像形成装置１は、本発明における「画像処理装置」の一具体例に対応する。印刷物情報取得部７２は、本発明における「印刷物情報取得部」の一具体例に対応する。見込みデータ生成部７３は、本発明における「見込みデータ生成部」の一具体例に対応する。表示操作部６２は、本発明における「通知部」および「入力部」の一具体例に対応する。制御データ生成部７４は、本発明における「制御データ生成部」の一具体例に対応する。現像部２０および露光ヘッド２９は、本発明における「画像形成部」の一具体例に対応する。画像形成制御部６４は、本発明における「画像形成制御部」の一具体例に対応する。媒体データ１０２は、本発明における「媒体データ」の一具体例に対応する。印刷物情報１００は、本発明における「印刷物情報」の一具体例に対応する。見込みデータ１０６は、本発明における「見込みデータ」の一具体例に対応する。画像データ１０１は、本発明における「画像データ」の一具体例に対応する。制御データ１０３は、本発明における「第１の制御データ」の一具体例に対応する。制御データ１０５は、本発明における「第２の制御データ」の一具体例に対応する。環境データ１０４は、本発明における「環境データ」の一具体例に対応する。
【００７５】
［動作および作用］
続いて、本実施の形態の画像形成装置１および機械学習装置２００の動作および作用について説明する。
【００７６】
（全体動作概要）
まず、図３，４を参照して、画像形成装置１の全体動作概要を説明する。画像形成装置１において、通信部６１は、ＬＡＮを用いて通信を行うことにより、情報処理装置９１から送信された印刷データや、画像読取装置９２から送信された読取画像データを受信する。表示操作部６２は、ユーザの操作を受け付けるとともに、画像形成装置１の動作状態などを表示する。環境センサ６３は、画像形成装置１の周囲の温度および湿度を検出する。画像形成制御部６４は、処理部７０からの指示に基づいて、画像形成装置１における画像形成動作を制御する。処理部７０において、画像形成処理部７１は、例えば印刷データに基づいて、印刷データに含まれる画像データに対して所定の画像処理を行うとともに、例えば画像形成装置１の周囲の温度および湿度や、印刷媒体の種類などに基づいて、制御パラメータの設定値（制御データ）を生成する。印刷物情報取得部７２は、画像形成装置１が実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、その印刷物についての印刷物情報１００（画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４）を取得する。見込みデータ生成部７３は、予め機械学習を行うことにより生成された見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷物情報取得部７２が取得した媒体データ１０２および環境データ１０４に基づいて、その印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ１０６を生成する。表示操作部６２は、見込みデータ生成部７３が生成した見込みデータ１０６に基づいて、印刷不良の改善見込みＡを表示し、制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行うかどうかのユーザによる指示を受け付ける。そして、ユーザが、制御パラメータの設定値を調整する旨の指示を行った場合には、制御データ生成部７４は、予め機械学習を行うことにより生成された制御データ生成モデルＭＢを用いて、印刷物情報取得部７２が取得した画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４に基づいて、印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成し、この制御データ１０５を記憶部６５に記憶させる。そして、画像形成制御部６４は、この制御データ１０５を用いて、画像形成装置１における画像形成動作を制御する。
【００７７】
次に、図６を参照して、機械学習装置２００の全体動作概要を説明する。データセット取得部２１１は、印刷不良が生じた印刷物ＰＡについてのデータセットＤＳ（媒体データ２６１および環境データ２６２）を取得する。教師データ取得部２１２は、印刷物ＰＡにおける印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ２６３を含む教師データＤＴを取得する。学習モデル生成部２１３は、データセット取得部２１１が取得したデータセットＤＳ、および教師データ取得部２１２が取得した教師データＤＴに基づいて、機械学習を行うことにより、見込みデータ生成モデルＭＡを生成し、この見込みデータ生成モデルＭＡを、記憶部２２０に記憶させる。
【００７８】
（画像形成装置１の詳細動作）
図８は、画像形成装置１の一動作例を表すものである。画像形成装置１は、実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、その印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ１０６を生成するとともに、その見込みデータ１０６に基づいて、改善見込みＡを表示する。そして、ユーザの指示に基づいて、画像形成装置１は、印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成し、この制御データ１０５を用いて画像形成動作を行う。以下に、この動作について詳細に説明する。
【００７９】
まず、処理部７０は、印刷物に印刷不良が生じたかどうかを確認する（ステップＳ１０１）。具体的には、印刷物に印刷不良が生じた場合には、ユーザは、例えば、表示操作部６２を操作し、印刷物に印刷不良が生じた旨を入力する。なお、これに限定されるものではなく、例えば、ユーザが、例えばカスタマーサービスに対して印刷物に印刷不良が生じた旨を伝え、カスタマーサービスのスタッフが印刷物に印刷不良が生じた旨を入力してもよい。処理部７０は、このようにして入力された情報に基づいて、印刷物に印刷不良が生じたかどうかを確認することができる。印刷物に印刷不良が生じていない場合（ステップＳ１０１において“Ｎ”）には、印刷物に印刷不良が生じるまで、ステップＳ１０１を繰り返す。
【００８０】
ステップＳ１０１において、印刷物に印刷不良が生じた場合（ステップＳ１０１において“Ｙ”）には、画像形成装置１は、例えば、動作モードを印刷不良改善モードに設定し、印刷物情報取得部７２は、媒体データ１０２および環境データ１０４を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、表示操作部６２は、例えば、印刷不良が生じた印刷物の印刷媒体９についてのデータの入力をユーザに促すメッセージを表示する。ユーザは、表示操作部６２を操作して、印刷媒体９に予め付与された製品コードを入力する。印刷物情報取得部７２は、その製品コードに基づいて媒体データ１０２を取得する。また、印刷物情報取得部７２は、環境センサ６３の検出結果に基づいて、環境データ１０４を取得する。そして、印刷物情報取得部７２は、取得した媒体データ１０２および環境データ１０４を、印刷物情報１００として記憶部６５に記憶させる。
【００８１】
次に、見込みデータ生成部７３は、記憶部６５から、見込みデータ生成モデルＭＡを取得する（ステップＳ１０３）。
【００８２】
次に、見込みデータ生成部７３は、ステップＳ１０３において取得した見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、見込みデータ１０６を生成する（ステップＳ１０４）。具体的には、見込みデータ生成部７３は、見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、ステップＳ１０２において取得した媒体データ１０２および環境データ１０４に基づいて、印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ１０６を生成する。
【００８３】
次に、表示操作部６２は、見込みデータ１０６に基づいて、印刷不良の改善見込みＡを表示するとともに、制御パラメータの設定値を調整するかどうかを問い合わせるメッセージを表示する（ステップＳ１０５）。このように、表示操作部６２が、印刷不良の改善見込みＡを表示することにより、ユーザは、制御パラメータの設定値を調整した後に印刷不良がどの程度改善し得るのかを確認することができる。そして、ユーザは、表示操作部６２を操作することにより、制御パラメータの設定値を調整するかどうかを指示する。すなわち、ユーザは、例えば、印刷不良が解消できそうもない場合には、制御パラメータの設定値を調整せずにこの処理を終了させることを指示することができる。
【００８４】
表示操作部６２が、制御パラメータの設定値を調整しない旨の指示を受け付けた場合（ステップＳ１０６において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【００８５】
表示操作部６２が、制御パラメータの設定値を調整する旨の指示を受け付けた旨の指示を受け付けた場合（ステップＳ１０６において“Ｙ”）には、印刷物情報取得部７２は、画像データ１０１および制御データ１０３を取得する（ステップＳ１０７）。具体的には、表示操作部６２は、例えば、画像読取装置９２を操作することにより印刷不良が生じた印刷物の画像を読み取ることをユーザに促すメッセージを表示する。ユーザが、そのメッセージに応じて、その印刷物の画像を読み取るように、画像読取装置９２を操作する。これにより、画像読取装置９２は、画像データ１０１を生成し、その画像データ１０１を画像形成装置１に送信する。通信部６１は、画像読取装置９２から送信された画像データ１０１を受信し、印刷物情報取得部７２は、この画像データ１０１を取得する。また、印刷物情報取得部７２は、印刷不良が生じた印刷物を印刷したときに画像形成処理部７１が生成した制御データに基づいて、制御データ１０３を取得する。そして、印刷物情報取得部７２は、取得した画像データ１０１および制御データ１０３を、印刷物情報１００として記憶部６５に記憶させる。
【００８６】
次に、制御データ生成部７４は、記憶部６５から、制御データ生成モデルＭＢを取得する（ステップＳ１０８）。
【００８７】
次に、制御データ生成部７４は、ステップＳ１０８において取得した制御データ生成モデルＭＢを用いて、制御データ１０５を生成し、この制御データ１０５を記憶させる（ステップＳ１０９）。具体的には、制御データ生成部７４は、制御データ生成モデルＭＢを用いて、ステップＳ１０２において取得した媒体データ１０２および環境データ１０４と、ステップＳ１０７において取得した画像データ１０１および制御データ１０３に基づいて、印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成する。そして、制御データ生成部７４は、生成した制御データ１０５を記憶部６５に記憶させる。
【００８８】
次に、処理部７０は、表示操作部６２が、ユーザによる再印刷指示を受け付けたかどうかを確認する（ステップＳ１１０）。表示操作部６２が再印刷指示を受け付けていない場合（ステップＳ１１０において“Ｎ”）には、再印刷指示を受け付けるまで、このステップＳ１１０の処理を繰り返す。
【００８９】
ステップＳ１１０において、表示操作部６２が再印刷指示を受け付けた場合（ステップＳ１１０において“Ｙ”）には、画像形成装置１は、ステップＳ１０９において記憶された制御データ１０５を用いて、印刷処理を実行する（ステップＳ１１１）。
【００９０】
以上で、このフローは終了する。
【００９１】
このように、画像形成装置１では、見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷物情報１００に含まれる媒体データ１０２に基づいて見込みデータ１０６を生成し、この見込みデータ１０６に基づいて、印刷不良の改善見込みＡについての情報をユーザに通知するようにした。これにより、ユーザは、例えば、印刷不良の改善見込みＡに基づいて、制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行うかどうかを判断することができるので、ユーザの利便性を高めることができる。
【００９２】
すなわち、例えば、画像形成装置が、印刷不良の改善見込みＡについての情報をユーザに通知しない場合には、ユーザは、再印刷を行うまで、印刷不良が改善し得るかどうかを把握できない。よって、印刷不良が改善する可能性があるかどうかにかかわらず、ユーザは、印刷不良を含む画像を読み取るために、画像読取装置９２を操作し、画像形成装置１は、制御データ１０５に基づいて、印刷媒体９に再印刷を行う。そして、ユーザは、再印刷された画像を確認することにより、印刷不良が改善したかどうかを確認する。このような手間をかけて再印刷を行った結果、印刷不良が改善していない場合には、ユーザは、不信感を抱くおそれがあり、利便性を損なってしまう。
【００９３】
一方、本実施の形態に係る画像形成装置１では、制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行う前に、印刷不良が改善し得るかどうかを把握することができる。よって、例えば、印刷不良が改善する見込みがほとんどない場合には、処理を中止することにより、画像読取装置９２の操作を行わなくて済み、また、再印刷のために印刷媒体９を消費することもない。よって、ユーザは、例えば手間をかけたにも関わらず印刷不良が改善しないという事態を避けることができるので、ユーザの利便性を高めることができる。
【００９４】
また、画像形成装置１では、見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷物情報１００に含まれる媒体データ１０２および環境データ１０４に基づいて見込みデータ１０６を生成するようにした。これにより、画像形成装置１では、画像形成装置１の周囲の温度や湿度に応じて見込みデータ１０６を生成することができるので、印刷不良の改善見込みＡについてのより正確な情報をユーザに通知することができるため、ユーザの利便性を高めることができる。
【００９５】
特に、例えば、いわゆるインダストリープリントのような、様々な種類の印刷媒体に印刷を行う場合には、制御パラメータの設定値の調整が難しい場合がある。すなわち、インダストリープリントでは、使用される目的や用途に応じて、厚紙、長尺紙、和紙、板紙、洋紙、フィルムラベル、封筒などが印刷媒体として使用され得る。この場合には、印刷媒体および環境条件によっては、印刷不良の改善が難しい場合もあり得る。画像形成装置１では、制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行う前に、印刷不良が改善し得るかどうかを把握することができるので、例えば、使用している印刷媒体では印刷不良の改善が難しいことを把握することができるため、ユーザの利便性を高めることができる。
【００９６】
（機械学習装置２００の詳細動作）
図９は、機械学習装置２００の一動作例を表すものである。機械学習装置２００は、印刷不良が生じた印刷物ＰＡについてのデータセットＤＳと、その印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ２６３を含む教師データＤＴとに基づいて、いわゆる教師あり学習を行うことにより、見込みデータ生成モデルＭＡを生成する。以下に、この動作について詳細に説明する。
【００９７】
まず、処理部２１０は、機械学習において使用される見込みデータ生成モデルＭＡの初期モデル（見込みデータ生成モデルＭＡ０）を準備する（ステップＳ２０１）。この見込みデータ生成モデルＭＡ０におけるニューラルネットワークＮＮでは、重みＷｉが所定の初期値に設定されている。
【００９８】
次に、データセット取得部２１１は、媒体データ２６１および環境データ２６２を含むデータセットＤＳを取得する（ステップＳ２０２）。
【００９９】
具体的には、例えば、ディスプレイ２０１は、印刷不良が生じた印刷物ＰＡの印刷媒体９についてのデータの入力を技術者に促すメッセージを表示する。技術者は、そのメッセージに応じて、キーボード２０２やマウス２０３を操作して、印刷媒体９についての情報を入力する。データセット取得部２１１は、この入力されたデータに基づいて媒体データ２６１を取得する。
【０１００】
また、例えば、ディスプレイ２０１は、印刷不良が生じた印刷物ＰＡを印刷したときの温度や湿度の入力を技術者に促すメッセージを表示する。技術者は、そのメッセージに応じて、キーボード２０２やマウス２０３を操作して、温度や湿度を入力する。データセット取得部２１１は、この入力されたデータに基づいて環境データ２６２を取得する。
【０１０１】
このようにして、データセット取得部２１１は、媒体データ２６１および環境データ２６２を含むデータセットＤＳを取得する。そして、データセット取得部２１１は、取得したデータセットＤＳを記憶部２２０に記憶させる。
【０１０２】
次に、教師データ取得部２１２は、印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ２６３を含む教師データＤＴを取得する（ステップＳ２０３）。例えば技術者は、印刷物ＰＡや、その印刷物ＰＡを印刷した際に使用された制御データ等に基づいて、様々な制御パラメータについて、画質が向上する設定値を調べることにより、印刷不良の改善見込みＡを導き出すことができる。ディスプレイ２０１は、改善見込みＡの入力を技術者に促すメッセージを表示する。技術者は、そのメッセージに応じて、キーボード２０２やマウス２０３を操作して、改善見込みＡを入力する。教師データ取得部２１２は、この入力されたデータに基づいて見込みデータ２６３を含む教師データＤＴを取得する。そして、教師データ取得部２１２は、取得した教師データＤＴを記憶部２２０に記憶させる。
【０１０３】
次に、学習モデル生成部２１３は、データセットＤＳに含まれる媒体データ２６１および環境データ２６２を、見込みデータ生成モデルＭＡ０の入力層ＬＸに入力する（ステップＳ２０４）。これにより、見込みデータ生成モデルＭＡ０の出力層ＬＺから、改善見込みＡを示す見込みデータが出力される。
【０１０４】
次に、学習モデル生成部２１３は、ステップＳ２０４において見込みデータ生成モデルＭＡ０の出力層ＬＺから出力された見込みデータと、ステップＳ２０３において取得された教師データＤＴに含まれる見込みデータ２６３とを用いて、機械学習を実施する（ステップＳ２０５）。具体的には、学習モデル生成部２１３は、出力層ＬＺから出力された見込みデータと、教師データＤＴに含まれる見込みデータ２６３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データが出力層ＬＺから出力されるよう、見込みデータ生成モデルＭＡ０における重みＷｉを調整する。
【０１０５】
次に、学習モデル生成部２１３は、機械学習が終了したかどうかを確認する（ステップＳ２０６）。具体的には、学習モデル生成部２１３は、さらに機械学習を行う必要がないと判断する場合に、機械学習が終了したと判断する。機械学習が終了していない場合（ステップＳ２０６において“Ｎ”）には、ステップＳ２０２の処理に戻り、機械学習が終了するまで、ステップＳ２０２〜Ｓ２０６の処理を繰り返す。このように繰り返すことにより、見込みデータ生成モデルＭＡ０の精度は向上していく。
【０１０６】
そして、ステップＳ２０６において、機械学習が終了した場合（ステップＳ２０６において“Ｙ”）には、学習モデル生成部２１３は、この機械学習において使用した見込みデータ生成モデルＭＡ０を、学習済みの見込みデータ生成モデルＭＡとして、記憶部２２０に記憶させる。
【０１０７】
以上で、このフローは終了する。
【０１０８】
このように、機械学習装置２００では、データセットＤＳに含まれる媒体データ２６１、および教師データＤＴに含まれる見込みデータ２６３を用いて機械学習処理を行うことにより、見込みデータ生成モデルＭＡを生成するようにした。これにより、上述したように、画像形成装置１では、この見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷物情報１００に含まれる媒体データ１０２に基づいて見込みデータ１０６を生成し、この見込みデータ１０６に基づいて、印刷不良の改善見込みＡについての情報をユーザに通知することができるので、ユーザの利便性を高めることができる。
【０１０９】
［効果］
以上のように本実施の形態では、見込みデータ生成モデルを用いて、印刷物情報に含まれる媒体データに基づいて見込みデータを生成し、この見込みデータに基づいて、印刷不良の改善見込みについての情報をユーザに通知するようにしたので、ユーザの利便性を高めることができる。
【０１１０】
本実施の形態では、データセットに含まれる媒体データ、および教師データに含まれる見込みデータを用いて機械学習処理を行うことにより、見込みデータ生成モデルを生成するようにしたので、ユーザの利便性を高めることができる。
【０１１１】
［変形例１］
上記実施の形態では、図１に示したように、現像部２０が形成したトナー像を、中間転写ベルト３２に一旦転写し、中間転写ベルト３２に転写されたトナー像を印刷媒体９に転写したが、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば、現像部が形成したトナー像を、印刷媒体９に直接転写してもよい。この場合には、制御データ１０３，１０５は、現像部が形成したトナー像を印刷媒体９に転写する際の転写電圧の設定値と、定着温度の設定値とを含むようにすることができる。
【０１１２】
［変形例２］
上記実施の形態では、図８に示したように、表示操作部６２は、印刷不良の改善見込みＡを表示したが、これに限定されるものではない。これに代えて、表示操作部６２は、例えば、印刷不良が改善される程度を表示してもよい。具体的には、表示操作部６２は、例えば、改善見込みＡの値が“０”に近い場合には、改善する見込みが低い旨のメッセージを表示してもよい。また、表示操作部６２は、例えば、改善見込みＡの値が“１”に近い場合には、改善する見込みが高い旨のメッセージを表示してもよい。また、表示操作部６２は、例えば、改善見込みＡの値が“０．５”程度である場合には、改善する見込みは中程度である旨のメッセージを表示してもよい。
【０１１３】
［変形例３］
上記実施の形態では、図８に示したように、見込みデータ生成部７３は、見込みデータ生成モデルＭＡを用いて見込みデータ１０６を生成し、表示操作部６２は、印刷不良の改善見込みＡを表示した。例えば、改善見込みＡの値が小さい場合には、表示操作部６２は、印刷不良をより改善可能な他の印刷媒体についての情報を表示してもよい。これにより、ユーザは、例えば、現在使用している印刷媒体９に代えて、表示されたこの印刷媒体を使用することができる。その結果、印刷不良を改善することができる。
【０１１４】
［変形例４］
上記実施の形態では、機械学習装置２００（図５，６）は、環境データ２６２に基づいて見込みデータ生成モデルＭＡを生成したが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、機械学習装置２００は、環境データ２６４を用いずに見込みデータ生成モデルＭＡを生成してもよい。この場合には、画像形成装置１における見込みデータ生成部７３（図３，４）は、環境データ１０４を用いずに制御データ１０５を生成することが望ましい。
【０１１５】
［変形例５］
上記実施の形態では、画像形成装置１は、媒体収容部１１に収容された印刷媒体９に画像を形成するようにしたが、これに限定されるものではなく、さらに、いわゆる手差しトレイなどのマルチパーパストレイを設け、このトレイにセットされた印刷媒体９に画像を形成することができるようにしてもよい。これにより、画像形成装置１は、より様々な印刷媒体に画像を形成することができる。
【０１１６】
［変形例６］
上記実施の形態では、画像形成装置１が、見込みデータ生成モデルＭＡおよび制御データ生成モデルＭＢを用いて処理を行ったが、これに限定されるものではない。例えば、画像形成装置１に接続されたサーバが、見込みデータ生成モデルＭＡおよび制御データ生成モデルＭＢを用いて処理を行ってもよい。以下に、本変形例に係る画像形成システム４００について詳細に説明する。
【０１１７】
図１５は、本変形例に係る画像形成システム４００の一構成例を表すものである。画像形成システム４００は、画像形成装置４０１と、サーバ４１０とを備えている。
【０１１８】
サーバ４１０は、通信部４６１と、処理部４７０と、記憶部４６５とを備えている。
【０１１９】
通信部４６１は、ネットワークＮＥＴを介して、情報処理装置９１、画像読取装置９２、および画像形成装置４０１と通信を行うように構成される。
【０１２０】
処理部４７０は、印刷物情報取得部４７２と、見込みデータ生成部４７３と、制御データ生成部４７４とを有している。印刷物情報取得部４７２、見込みデータ生成部４７３、および制御データ生成部４７４は、画像形成装置４０１が実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、その印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成するように構成される。
【０１２１】
印刷物情報取得部４７２は、上記実施の形態に係る印刷物情報取得部７２と同様に、画像形成装置４０１が実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、その印刷物についての情報（印刷物情報１００）を取得するように構成される。印刷物情報取得部４７２は、画像読取装置９２および画像形成装置４０１と通信を行うことにより、印刷物情報１００に含まれる画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４を取得する。具体的には、例えば、ユーザが画像読取装置９２を操作して、画像読取装置９２が印刷不良が生じた印刷物の画像を読み取ることにより画像データ１０１を生成した場合に、印刷物情報取得部４７２は、その画像データ１０１を取得する。また、例えば、ユーザが画像形成装置４０１の表示操作部を操作して、印刷媒体９に予め付与された製品コードを入力した場合に、印刷物情報取得部４７２は、その製品コードに基づいて媒体データ１０２を取得する。また、印刷物情報取得部４７２は、印刷不良が生じた印刷物を印刷したときに画像形成装置４０１が使用した制御データに基づいて、制御データ１０３を取得する。また、印刷物情報取得部４７２は、画像形成装置４０１における環境センサの検出結果に基づいて、環境データ１０４を取得する。
【０１２２】
見込みデータ生成部４７３は、上記実施の形態に係る見込みデータ生成部７３と同様に、見込みデータ生成モデルＭＡを用いて、印刷物情報取得部４７２が取得した媒体データ１０２および環境データ１０４に基づいて、印刷不良の改善見込みＡを示す見込みデータ１０６を生成するように構成される。
【０１２３】
制御データ生成部４７４は、上記実施の形態に係る制御データ生成部７４と同様に、制御データ生成モデルＭＢを用いて、印刷物情報取得部４７２が取得した画像データ１０１、媒体データ１０２、制御データ１０３、および環境データ１０４に基づいて、印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成するように構成される。
【０１２４】
記憶部４６５は、サーバ４１０において使用される様々なデータを記憶する不揮発性の記憶装置である。記憶部４６５は、見込みデータ生成モデルＭＡ、制御データ生成モデルＭＢ、印刷物情報１００、および制御データ１０５を記憶している。
【０１２５】
サーバ４１０は、本発明における「画像処理装置」の一具体例に対応する。印刷物情報取得部４７２は、本発明における「印刷物情報取得部」の一具体例に対応する。見込みデータ生成部４７３は、本発明における「見込みデータ生成部」の一具体例に対応する。通信部４６１は、本発明における「通知部」および「入力部」の一具体例に対応する。制御データ生成部４７４は、本発明における「制御データ生成部」の一具体例に対応する。
【０１２６】
この構成により、画像形成システム４００では、画像形成装置４０１が実際に印刷を行い、印刷物に印刷不良が生じた場合に、サーバ４１０の見込みデータ生成部４７３が、その印刷不良が改善される改善見込み度合いＤを示す見込みデータ１０６を生成する。画像形成装置４０１の表示操作部は、この見込みデータ１０６に基づいて、その印刷不良の改善見込みＡを表示し、制御パラメータの設定値を調整して再印刷を行うかどうかのユーザによる指示を受け付ける。そして、ユーザが、制御パラメータの設定値を調整する旨の指示を行った場合には、制御データ生成部４７４は、その印刷不良を改善可能な制御データ１０５を生成する。サーバ４１０は、この制御データ１０５を画像形成装置４０１に送信する。そして、画像形成装置４０１は、この制御データ１０５を用いて、再印刷を行う。
【０１２７】
［変形例７］
上記の実施の形態では、改善見込みＡは、様々な制御パラメータの設定値の組み合わせのうち、印刷不良を含まない印刷結果が得られる組み合わせがあるかどうかを示す指標であるとしたが、これに限定されるものではない。例えば、改善見込みＡは、印刷品質の程度を示す指標であってもよい。例えば、改善見込みＡが“０”である場合には、印刷品質の程度が低いので、印刷不良が改善される見込みがほとんどないことを意味する。また、改善見込みＡが“１”である場合には、印刷品質の程度を高くすることができるので、印刷不良が改善される見込みがあることを意味する。
【０１２８】
［その他の変形例］
また、これらの変形例のうちの２以上を組み合わせてもよい。
【０１２９】
以上、実施の形態およびいくつかの変形例を挙げて本技術を説明したが、本技術はこれらの実施の形態等には限定されず、種々の変形が可能である。
【０１３０】
例えば、上記の実施の形態等では、図８に示したように、表示操作部６２が、印刷不良の改善見込みＡを表示したが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、画像形成装置１は、例えば、印刷不良の改善見込みＡを音声で出力してもよい。
【０１３１】
例えば、上記の実施の形態等では、印刷媒体９にカラー画像を形成したが、これに限定されるものではなく、モノクロ画像を形成してもよい。
【０１３２】
例えば、上記の実施の形態等では、本技術を単機能のプリンタに適用したが、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば、コピー機能、ファックス機能、スキャン機能、プリント機能などを有する、いわゆる多機能周辺装置（ＭＦＰ；Multi  Function Peripheral）に適用してもよい。この場合には、例えば、多機能周辺装置の印刷物情報取得部７２は、多機能周辺装置が印刷した印刷物の画像を読み取ることにより画像データ１０１を取得し、制御データ生成部７４は、この画像データ１０１に基づいて、多機能周辺装置が印刷を行う際に用いる制御データ１０５を生成することができる。
【符号の説明】
【０１３３】
１…画像形成装置、１１…媒体収容部、１２…ホッピングローラ、１３…媒体センサ、１４…ピンチローラ、１５…レジストローラ、２０，２０Ｓ，２０Ｙ，２０Ｍ，２０Ｃ，２０Ｋ…現像部、２１…感光ドラム、２２…クリーニングブレード、２３…帯電ローラ、２４…現像ローラ、２５…現像ブレード、２６…供給ローラ、２７…トナー収容部、２９，２９Ｓ，２９Ｙ，２９Ｍ，２９Ｃ，２９Ｋ…露光ヘッド、３１，３１Ｓ，３１Ｙ，３１Ｍ，３１Ｃ，３１Ｋ…１次転写ローラ、３２…中間転写ベルト、３３…駆動ローラ、３４…従動ローラ、３５…バックアップローラ、３６…クリーニングブレード、３７…廃トナー収容部、４０…２次転写部、４１…２次転写ローラ、４２…媒体センサ、４３…媒体センサ、４４，４５…搬送ローラ、４６…排出ローラ、４７…スタッカ、５０…定着部、５１…ヒートローラ、５２…ヒータ、５３…加圧ローラ、５４…サーミスタ、６１，４６１…通信部、６２…表示操作部、６３…環境センサ、６４…画像形成制御部、６５，４６５…記憶部、７０，４７０…処理部、７１…画像形成処理部、７２，４７２…印刷物情報取得部、７３，４７３…見込みデータ生成部、７４，４７４…制御データ生成部、９１…情報処理装置、９２…画像読取装置、１００…印刷物情報、１０１…画像データ、１０２…媒体データ、１０３…制御データ、１０４…環境データ、１０５…制御データ、１０６…見込みデータ、２００…機械学習装置、２０１…ディスプレイ、２０２…キーボード、２０３…マウス、２０４…画像読取装置、２１０…処理部、２１１…データセット取得部、２１２…教師データ取得部、２１３…学習モデル生成部、２２０…記憶部、２３０…メモリ、２４０…インタフェース、２５０…ディスプレイインタフェース、２５９…バス、２６１…媒体データ、２６２…環境データ、２６３…見込みデータ、２９０…通信部、４００…画像形成システム、４０１…画像形成装置、Ａ…改善見込み、ＤＳ…データセット、ＤＴ…教師データ、ＬＸ…入力層、ＬＹ１…第１中間層、ＬＹ２…第２中間層、ＬＺ…出力層、ＭＡ，ＭＡ０…見込みデータ生成モデル、ＭＢ…制御データ生成モデル、ＮＮ…ニューラルネットワーク。
【図１】
2022001908.tif 000003
【図２】
2022001908.tif 000004
【図３】
2022001908.tif 000005
【図４】
2022001908.tif 000006
【図５】
2022001908.tif 000007
【図６】
2022001908.tif 000008
【図７】
2022001908.tif 000009
【図８】
2022001908.tif 000010
【図９】
2022001908.tif 000011
【図１０】
2022001908.tif 000012