(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧情報と、前記使用環境における温度情報と、前記印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力情報と、を対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、
インク吐出時の前記気圧情報と、前記温度情報とを受け付ける受付部と、
受け付けた前記気圧情報と、前記温度情報と、前記学習済モデルに基づいて、前記加圧ポンプを制御する処理部と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記データセットは、前記印刷ヘッドに前記インクを供給する前記加圧ポンプの種別情報、又は、前記印刷装置の種別情報を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記データセットは、前記印刷ヘッドから印刷媒体に前記インクが吐出された結果を撮像することによって取得される吐出結果画像情報を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項において、
前記処理部は、
前記加圧ポンプの作動時間又は作動量を制御することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項において、
前記気圧情報は、標高情報に基づいて算出されることを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項において、
前記データセットは、インクタンクから前記インクを吸引する減圧ポンプの減圧力情報を含み、
前記処理部は、
前記受付部が受け付けた前記気圧情報と、前記温度情報と、前記学習済モデルに基づいて、前記減圧ポンプを制御することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記処理部は、
前記減圧ポンプの作動時間又は作動量を制御することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項６又は７において、
前記印刷装置は、
前記加圧ポンプと、前記減圧ポンプと、前記インクタンクから前記印刷ヘッドまでの流路に設けられる流路ポンプと、を含み、
前記処理部は、
前記気圧情報と、前記温度情報と、前記学習済モデルに基づいて、前記流路ポンプを用いたインク供給制御を行うことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項６又は７において、
前記印刷装置は、
前記減圧ポンプによって吸引された前記インクを蓄積する中間タンクを含み、
前記加圧ポンプは、前記中間タンクに対する加圧を行うことによって、前記印刷ヘッドに前記インクを供給し、
前記処理部は、
前記気圧情報と、前記温度情報と、前記学習済モデルに基づいて、前記中間タンクを用いたインク供給制御を行うことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧情報と、前記使用環境における温度情報と、前記印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力情報と、を対応付けたデータセットを取得する取得部と、
取得した前記データセットに基づいて、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習する学習部と、
を含むことを特徴とする学習装置。
【請求項１１】
印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧情報と、前記使用環境における温度情報と、前記印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力情報と、を対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習した学習済モデルを取得し、
インク吐出時の前記気圧情報と、前記温度情報とを受け付け、
受け付けた前記気圧情報と、前記温度情報と、前記学習済モデルに基づいて、前記加圧ポンプを制御する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、学習装置及び情報処理方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷装置において、当該印刷装置が使用される環境の気圧に起因して吐出不良が発生することが知られている。例えば気圧が低い地域では、流路及び印刷ヘッド内の負圧と、大気圧との差が小さく、ヘッドに供給されるインク量が減少してしまうため吐出不良が発生するおそれがある。特許文献１には、印刷ヘッドの吐出口面を覆うキャップ内部を負圧にすることによって吸引動作を行う印刷装置であって、当該吸引動作を気圧に応じて制御する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２１５４７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１は加圧によるインク供給を考慮していない。また、インク供給のための圧力制御において、気圧以外の情報が考慮されていない。例えば従来手法においては、温度に応じたインクの粘度変化が考慮されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様は、印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧情報と、前記使用環境における温度情報と、前記印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力情報と、を対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、インク吐出時の前記気圧情報と、前記温度情報とを受け付ける受付部と、受け付けた前記気圧情報と、前記温度情報と、前記学習済モデルに基づいて、前記加圧ポンプを制御する処理部と、を含む情報処理装置に関係する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】印刷装置の構成例。
【図２】印刷ヘッド周辺の構成を示す図。
【図３】インク供給ユニットの構成例。
【図４】吸引駆動を説明する図。
【図５】吐出駆動を説明する図。
【図６】インク供給ユニットの構成例。
【図７】学習装置の構成例。
【図８】ニューラルネットワークの説明図。
【図９】ニューラルネットワークの入力と出力の例。
【図１０】ニューラルネットワークの入力と出力の例。
【図１１】情報処理装置の構成例。
【図１２】情報処理装置の他の構成例。
【図１３】情報処理装置における処理を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが必須構成要件であるとは限らない。
【０００８】
１．概要
１．１  印刷装置の構成例
図１は、本実施形態に係る印刷装置１の構成を示す図である。印刷装置１は、図１に示すように、搬送ユニット１０と、キャリッジユニット２０と、印刷ヘッド３０と、駆動信号生成部４０と、インク吸引ユニット５０と、ワイピングユニット５５と、フラッシングユニット６０と、撮像ユニット７０と、インク供給ユニット８０と、検出器群９０と、コントローラー１００と、を含む。印刷装置１は、印刷媒体に向けてインクを吐出するものであり、コンピューターＣＰと通信可能に接続されている。コンピューターＣＰは、印刷装置１に画像を印刷させるため、その画像に応じた印刷データを印刷装置１に送信する。印刷データは、上記画像を表す印刷画像データに加え、印刷設定情報を含む。印刷設定情報は、印刷媒体のサイズや、印刷品質、カラー設定等を決定するための情報である。
【０００９】
図２は、印刷ヘッド３０周辺の構成を説明する図である。印刷媒体は、搬送ユニット１０によって所定の方向に搬送される。印刷媒体は、例えば用紙Ｓである。用紙Ｓは、所定サイズの印刷用紙であってもよいし、連続紙であってもよい。また印刷媒体は紙に限定されず、布、フィルム、ＰＶＣ（polyvinyl chloride）等の種々の媒体を用いることが可能である。以下、印刷媒体が搬送される方向を搬送方向と表記する。搬送方向は、図２におけるＤ１に対応する。搬送ユニット１０は、不図示の搬送ローラー及び搬送モーター等を含む。搬送モーターは、搬送ローラーを回転させる。給紙された印刷媒体は、搬送ローラーの回転によって、印刷処理を実行可能な領域である印刷エリアまで搬送される。印刷エリアとは、印刷ヘッド３０と対向可能な領域である。
【００１０】
印刷ヘッド３０は、キャリッジユニット２０に搭載される。キャリッジユニット２０は、ガイドレール２２に沿って用紙Ｓの紙幅方向へ往復移動可能に支持されたキャリッジ２１と、不図示のキャリッジモーターとを有する。キャリッジモーターは、プロセッサー１０２からのキャリッジ制御信号に基づいて駆動される。キャリッジ２１は、このキャリッジモーターの駆動によって、印刷ヘッド３０と一体となって移動する。本実施形態の印刷装置１は、例えば図２に示すように、シリアルヘッド方式の印刷装置である。シリアルヘッド方式とは、印刷ヘッド３０を紙幅方向において往復させることによって紙幅分の印刷を行う方式である。なお紙幅方向とは、主走査方向と言い換えてもよい。紙幅方向又は主走査方向は、図２におけるＤ２に対応する。
【００１１】
印刷ヘッド３０は、複数のヘッドユニット３１を含む。各ヘッドユニット３１は、例えば搬送方向に沿って配置される複数のノズルと、ヘッド制御部を含む。なお印刷ヘッド３０には、後述するインク供給ユニット８０によってインクタンクに収容されたインクが供給される。
【００１２】
駆動信号生成部４０は、駆動信号を生成する。駆動信号が駆動素子であるピエゾ素子に印加されると、ピエゾ素子は伸縮し、各ノズルからインクが吐出される。ヘッド制御部は、プロセッサー１０２からのヘッド制御信号、及び駆動信号生成部４０からの駆動信号に基づいて、印刷媒体に対してノズルからインクを吐出する制御を行う。これにより、印刷媒体上に画像が形成される。
【００１３】
インク吸引ユニット５０は、印刷ヘッド３０のノズルから、ヘッド内のインクを吸引してヘッド外へ排出する。インク吸引ユニット５０は、不図示のキャップを印刷ヘッド３０のノズル面に密着させた状態で、不図示の吸引ポンプを動作させ、キャップの空間を負圧にすることによって、印刷ヘッド３０内のインクを、印刷ヘッド３０内に混入した気泡と共に吸引する。これにより、ノズルの吐出不良を回復できる。
【００１４】
ワイピングユニット５５は、印刷ヘッド３０のノズルプレートに付着した液滴を除去する。ワイピングユニット５５は、印刷ヘッド３０のノズルプレートに当接可能なワイパーを有している。ワイパーは、可撓性を有する弾性部材である。キャリッジ２１がキャリッジモーターの駆動により紙幅方向に移動すると、ワイパーの先端部は印刷ヘッド３０のノズルプレートに当接して撓む。これにより、ワイピングユニット５５は、ノズルプレートに付着した液滴を取り除く。或いは、ワイピングユニット５５は、布等の拭き取り部材と、当該拭き取り部材が巻き付けられる第１巻き軸及び第２巻き軸を含んでもよい。第１巻き軸に巻き付けられた拭き取り部材は、所与の送り手段によって第２巻き軸に送られる。その経路上において、拭き取り部材がノズルプレートに対して押圧されることによって、ノズルプレートに付着した液滴が除去される。ワイピングユニット５５のワイピングによって、結露に起因する飛行曲がりの発生を抑制可能である。なおワイピングユニット５５は、ノズルプレートに付着した紙粉等の異物を取り除くために用いられてもよい。その場合、当該異物により目詰まりしていたノズルから正常にインクを吐出させることが可能となる。
【００１５】
フラッシングユニット６０は、印刷ヘッド３０がフラッシング動作を行うことにより吐出されたインクを受けて貯留する。フラッシング動作とは、印刷する画像とは関係のない駆動信号を駆動素子に印加し、ノズルから強制的に連続してインク滴を吐出させる動作である。これにより、ヘッド内のインクが増粘、乾燥して、適正な量のインクが吐出されなくなることを抑制できるため、ノズルの吐出不良を回復できる。
【００１６】
撮像ユニット７０は、用紙Ｓに形成された印刷画像の状態に基づいて吐出不良を検査する。撮像ユニット７０は、撮像部７１と、画像処理部７２を含む。例えば撮像ユニット７０は、インクが印刷媒体に吐出された結果を撮像することによって吐出結果画像情報を取得する。なお、図１においては画像処理部７２とコントローラー１００をそれぞれ記載したが、画像処理部７２は、コントローラー１００によって実現されてもよい。撮像ユニット７０は、例えば図２に示すようにキャリッジ２１に搭載される。このようにすれば、撮像部７１の画角が紙幅よりも狭い場合であっても、広い範囲の印刷結果を効率的に撮像することが可能になる。
【００１７】
インク供給ユニット８０は、インクタンクＩＴに収容されたインクを印刷ヘッド３０に供給する。本実施形態における印刷装置１は、インクタンクＩＴがキャリッジ２１に搭載されないオフキャリッジタイプの印刷装置が想定される。この場合、インク供給経路がオンキャリッジタイプの印刷装置に比べて長くなるため、インク吸引ユニット５０によるノズル側からの吸引や、水頭圧によるインク供給が難しい。よって本実施形態のインク供給ユニット８０は、印刷ヘッド３０の直近までインクを加圧状態で供給するための加圧ポンプ８１を有する。インク供給ユニット８０の詳細については後述する。
【００１８】
コントローラー１００は、印刷装置１の制御を行うための制御ユニットである。コントローラー１００は、インターフェース部１０１と、プロセッサー１０２と、メモリー１０３と、ユニット制御回路１０４と、を含む。インターフェース部１０１は、外部装置であるコンピューターＣＰと印刷装置１との間でデータの送受信を行う。プロセッサー１０２は、印刷装置１全体の制御を行うための演算処理装置である。プロセッサー１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。メモリー１０３は、プロセッサー１０２のプログラムを格納する領域や作業領域等を確保するためのものである。プロセッサー１０２は、メモリー１０３に格納されているプログラムに従ったユニット制御回路１０４によって各ユニットを制御する。
【００１９】
検出器群９０は、印刷装置１の稼働状況を監視するものであり、例えば温度センサー９１、湿度センサー９２、気圧センサー９３を含む。検出器群９０は、気泡センサー、ホコリセンサー、擦れセンサー等の不図示のセンサーを含んでもよい。また検出器群９０は、印刷媒体の搬送などの制御に利用されるロータリー式エンコーダー、搬送される印刷媒体の有無を検出する用紙検出センサー、キャリッジ２１の移動方向の位置を検出するためのリニア式エンコーダー等の構成を含んでもよい。
【００２０】
なお以上ではシリアルヘッド方式の印刷装置１について説明した。ただし本実施形態の印刷装置１は、印刷ヘッド３０が用紙幅をカバーするように設けられるラインヘッド方式の印刷装置であってもよい。
【００２１】
１．２  インク供給ユニットの構成例
特許文献１等に開示されているように、気圧が低い地域では印刷ヘッド３０にインクが供給されず、吐出不良が発生する場合がある。気圧が低い地域とは、例えば南米等の高地である。即ち、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０へのインク供給に気圧が影響を与えることが知られていた。
【００２２】
特許文献１においては、ヘッド内の負圧を制御する手法が開示されている。ヘッド内の負圧の制御とは、本実施形態の印刷装置１におけるインク吸引ユニット５０を用いた制御に対応する。インクカートリッジと印刷ヘッドの両方がキャリッジに搭載されるオンキャリッジタイプの印刷装置においては、インク供給経路の長さが短いため、インク吸引ユニット５０によるインクの供給が容易である。
【００２３】
しかし本実施形態においては、工場等における生産に用いられる大型の印刷装置１を想定している。生産機である印刷装置１においては大容量のインクタンクＩＴが用いられるため、オフキャリッジタイプの装置となることが想定される。この場合、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０までのインク供給経路の長さがオンキャリッジタイプに比べて長くなる。そのため、インク吸引ユニット５０を用いたインク供給が難しい。なお、インクタンクＩＴの鉛直方向における位置を印刷ヘッド３０よりも高くすることによって、インク供給に水頭圧を利用することが可能である。しかし、大容量のインクタンクＩＴを高い位置に配置した場合、インクの補充が難しい。また水頭圧の大きさにも限界があるため、インク供給をスムーズに行うことが難しい。
【００２４】
以上の点を考慮し、本実施形態の印刷装置１は、インク吸引ユニット５０とは異なるインク供給ユニット８０を含む。そしてインク供給ユニット８０は、インクを加圧状態で印刷ヘッド３０の直近まで供給するための加圧ポンプ８１を含む。このようにすれば、オフキャリッジタイプの印刷装置１において、印刷ヘッド３０に適切にインクを供給することが可能になる。以下、インク供給ユニット８０の具体例について説明する。
【００２５】
図３はインク供給ユニット８０の構成を示す図である。インク供給ユニット８０は、加圧ポンプ８１と、減圧ポンプ８２と、流路ポンプ８３を含む。流路ポンプ８３は、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０までの流路に設けられ、加圧ポンプ８１による加圧及び減圧ポンプ８２による減圧が行われる。
【００２６】
図４は流路ポンプ８３の吸引駆動を説明する図であり、図５は流路ポンプ８３の吐出駆動を説明する図である。インク供給ユニット８０がインクタンクＩＴ側から印刷ヘッド３０側へインクを供給する場合、まず、封止弁８７は、減圧ポンプ８２と流路ポンプ８３との間が連通状態となり、加圧ポンプ８１と流路ポンプ８３との間が封止状態となるように制御される。プロセッサー１０２は、流路ポンプ８３をポンプ駆動させるために、減圧ポンプ８２のポンプモーターを駆動する。これにより負圧が発生し、当該負圧によって第２空間８３ｂが負圧状態になる。そのため、流路ポンプ８３のダイアフラム８３ｃが第２空間８３ｂ側に弾性変形し、第２空間８３ｂの容積を減少させる。第２空間８３ｂの容積減少に伴い、ダイアフラム８３ｃを介して第２空間８３ｂと区画された第１空間８３ａは逆に容積が増加する。この際、吸引用一方向弁８６ａは開弁状態であり、吐出用一方向弁８６ｂは閉弁状態である。インクタンクＩＴから流路ポンプ８３までのインク流路が連通状態となり、インクタンクＩＴからのインクが、第１空間８３ａに吸引される。
【００２７】
なお流路ポンプ８３は、負圧が所定以上となったことを検出するセンサーを含んでもよい。プロセッサー１０２は、当該センサーによって負圧が所定以上であることが検出されるまで、減圧ポンプ８２のポンプモーターを駆動させる。例えば、流路ポンプ８３はダイアフラム８３ｃの弾性変形に伴って移動する導体部を含む。当該導体部は、ダイアフラム８３ｃが第２空間８３ｂ側に所定量以上弾性変形した場合に、第２導体部及び第３導体部と接触するように配置されている。即ち、第２導体部と第３導体部との間は、ダイアフラム８３ｃが第２空間８３ｂ側に所定量以上弾性変形した場合に通電状態となり、それ以外の場合に絶縁状態となる。このようにすれば、第２導体部と第３導体部との間の抵抗値や電流値を検出することによって、ダイアフラム８３ｃが第２空間８３ｂ側に所定量以上弾性変形しているか否か、即ち、負圧が所定以上であるか否かを検出できる。例えば、負圧が所定以上であるにもかかわらずインクが吸引されない場合、インクタンクＩＴのインクが少なくなっていると判定することが可能である。
【００２８】
次に封止弁８７は、加圧ポンプ８１と流路ポンプ８３との間が連通状態となり、減圧ポンプ８２と流路ポンプ８３との間が封止状態となるように制御される。プロセッサー１０２は、加圧ポンプ８１のポンプモーターを駆動する。これにより加圧が発生し、当該加圧によって第２空間８３ｂが加圧状態になる。その結果、図５に示すように、ダイアフラム８３ｃが第１空間８３ａの内底面側へ弾性変形し、第２空間８３ｂの容積を増加させる。この第２空間８３ｂの容積増加に伴い、ダイアフラム８３ｃを介して第２空間８３ｂと区画された流路ポンプ８３の第１空間８３ａは逆に容積が減少する。この際、吸引用一方向弁８６ａは閉弁状態であり、吐出用一方向弁８６ｂは開弁状態である。ダイアフラム８３ｃが下方向に変位して、第１空間８３ａ内に吸引されていたインクを所定の圧力で加圧するため、第１空間８３ａ内からインクが吐出される。なお吸引用一方向弁８６ａを設けることによって、吐出駆動に伴い第１空間８３ａから吐出されたインクがインクタンクＩＴ側に逆流することが規制される。
【００２９】
吸引駆動と吐出駆動を交互に繰り返すことによって、インクタンクＩＴのインクが印刷ヘッド３０に供給される。ただし、吸引駆動と吐出駆動は排他的に行われるため、吸引駆動中は流路ポンプ８３からインクが吐出されない。よって図３に示すように、インク供給ユニット８０は、吐出用一方向弁８６ｂよりも下流側に設けられる流路バッファー８４を含む。吸引駆動中に印刷ヘッド３０においてインクが消費された場合にも、流路バッファー８４に貯留されたインクを供給することが可能である。インク供給ユニット８０は、さらに補助用流路バッファー８５を含んでもよい。
【００３０】
ただし、よりインク供給を安定させるために、上述した構成が多重化されてもよい。図３に示す例であれば、インクタンクＩＴ、流路ポンプ８３、流路バッファー８４、吸引用一方向弁８６ａ、吐出用一方向弁８６ｂはそれぞれ２つ設けられる。一方の流路ポンプ８３が吸引駆動中は、他方の流路ポンプ８３が吐出駆動を行う。このようにすれば、いずれか一方の流路ポンプ８３が吸引駆動中であっても、他方の流路ポンプ８３からインクを供給できるため、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０へのインク供給を安定させることが可能である。なお図３においては、減圧ポンプ８２は２つ設けられ、加圧ポンプ８１は１つのポンプが２つの流路ポンプ８３において共有される例を示した。ただし加圧ポンプ８１は複数設けられてもよい。
【００３１】
図６はインク供給ユニット８０の他の構成を示す図である。インク供給ユニット８０は、減圧ポンプ８２によって吸引されたインクを蓄積する中間タンク８８を含んでもよい。加圧ポンプ８１は、中間タンク８８に対する加圧を行うことによって、印刷ヘッド３０にインクを供給する。
【００３２】
具体的には、まず封止弁８７は、減圧ポンプ８２と中間タンク８８との間が連通状態となり、加圧ポンプ８１と中間タンク８８との間が封止状態となるように制御される。プロセッサー１０２は、減圧ポンプ８２のポンプモーターを駆動する。これにより負圧が発生し、当該負圧によって中間タンク８８が負圧状態になる。これにより、インクタンクＩＴからのインクが、中間タンク８８に吸引される。この際、吸引用一方向弁８９ａは開弁状態であり、吐出用一方向弁８９ｂは閉弁状態である。
【００３３】
次に封止弁８７は、加圧ポンプ８１と中間タンク８８との間が連通状態となり、減圧ポンプ８２と中間タンク８８との間が封止状態となるように制御される。プロセッサー１０２は、加圧ポンプ８１のポンプモーターを駆動する。これにより加圧が発生し、当該加圧によって中間タンク８８が加圧状態になる。より具体的には、加圧ポンプ８１は中間タンク８８の内部に設けられた風船８８ａの加圧を行う。風船８８ａの体積が増大することによって、当該風船８８ａがインクを所定の圧力で加圧するため、中間タンク８８からインクが吐出される。この際、吸引用一方向弁８９ａは閉弁状態であり、吐出用一方向弁８９ｂは開弁状態である。
【００３４】
図６に示すように、インク供給ユニット８０は、圧力検出センサー９４を含んでもよい。圧力検出センサー９４は、例えばＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）圧力センサーであるが、他の構成のセンサーが用いられてもよい。吸引駆動においてプロセッサー１０２は、例えば減圧ポンプ８２のポンプモーターを所定数だけ回転させた後、圧力検出センサー９４の検出値を取得し、当該検出値が設定値に到達しているかを判定する。プロセッサー１０２は、設定値に到達している場合、ポンプモーターの駆動を停止する。設定値に到達していない場合、再度ポンプモーターを所定数だけ回転させた後、圧力検出センサー９４の検出値を取得する。吐出駆動についても同様であり、プロセッサー１０２は、圧力検出センサー９４の値を設定値を比較することによって、加圧ポンプ８１のポンプモーターを制御する。
【００３５】
なお、圧力検出センサー９４は、空気流路を有し、当該空気流路を解放することによって大気圧相当の圧力を検出可能であってもよい。この場合、上記設定値は、大気圧相当の圧力値を基準として設定されてもよい。例えば、大気圧相当の圧力値よりも第１設定値だけ圧力が高くなるような加圧制御、及び大気圧相当の圧力値よりも第２設定値だけ圧力が低くなるような減圧制御が行われる。
【００３６】
以上のように、中間タンク８８を用いる場合も、吸引駆動と吐出駆動を行うことによって印刷ヘッド３０へインクが供給される。ただし、中間タンク８８は、流路ポンプ８３や流路バッファー８４に比べて貯留可能なインク量が多い。そのため、図６のインク供給ユニット８０は、吸引駆動と吐出駆動の切替頻度を低減可能である。
【００３７】
なお、図６では省略しているが、図３の例と同様にインク供給ユニット８０の一部の構成が多重化されてもよい。例えば、インク供給ユニット８０は、インクタンクＩＴや中間タンク８８をそれぞれ２つ含んでもよい。このようにすれば、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０へのインク供給を安定させることが可能である。
【００３８】
１．３  本実施形態の手法
以上のように、加圧ポンプ８１を有するインク供給ユニット８０を用いることによって、加圧状態のインクを印刷ヘッド３０の近傍まで供給することが可能になる。ここで印刷ヘッド３０の近傍とは、具体的には印刷ヘッド３０に設けられる自己封止弁の直前までを表す。ただし、特許文献１等の従来手法は加圧力の制御を想定していない。即ち、加圧ポンプ８１による加圧力も大気圧による影響を受けるが、従来手法では当該加圧力をどのように調整するかについて開示していない。特に、減圧力の制御は、最大でも−１気圧、即ち真空に近い状態を実現する制御に限定されるが、加圧力は＋１０気圧や＋２０気圧等、減圧に比べて大きい範囲での制御が可能である。加圧力が不足すれば吐出不良が発生してしまうが、加圧力が過剰になることも望ましくないため、加圧力は減圧力に比べて制御が難しい。
【００３９】
よって本実施形態では、印刷装置１の使用環境における気圧情報に基づいて、加圧ポンプ８１の加圧力を制御する。使用環境とは、印刷装置１が使用される環境を表す。印刷装置１は室内で使用されることが想定されるため、使用環境における気圧とは狭義には当該室内で測定される気圧である。ただし、室内外での気圧が小さいと判定される場合、室外の気圧、例えば後述するように標高に基づいて算出される大気圧等を使用環境における気圧情報としてもよい。このようにすれば、使用環境の気圧が変動する場合であっても、吐出不良を抑制可能な加圧力制御が可能になる。
【００４０】
なお図６に示したように、インク供給ユニット８０が加圧力を測定可能な圧力検出センサー９４を含む場合もある。この場合、プロセッサー１０２は、当該圧力検出センサー９４の出力をモニターすることによって、所望の加圧力が得られたか否かを判断できる。特に、大気圧を基準とした加圧力を測定可能な圧力検出センサー９４を用いる場合、大気圧の変動による影響も考慮されるため、加圧力制御が容易なようにも思える。
【００４１】
しかし、本実施形態において想定する流体であるインクは、温度等の周辺環境に起因して粘度が変化することが知られている。望ましい加圧力はインクの増粘度合いに応じて変化するため、圧力検出センサー９４を用いる場合であっても、気圧情報のみから適切な加圧力制御を実現することは難しい。また広義には、インク供給に関する部材の物性、或いは動作特性が温度に依存することも考えられる。この場合も、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０まで適切にインクを供給するために必要な制御内容が、温度に応じて変化する。即ち、インク又はインク供給ユニット８０の温度特性に応じて加圧ポンプ８１の適切な制御内容が変化するため、気圧情報のみから適切な加圧力制御を実現することは難しい。
【００４２】
以上を考慮し、本実施形態では、気圧情報に加えて、使用環境における温度情報に基づいて、加圧ポンプ８１の加圧力を制御する。使用環境における温度とは印刷装置１が設置される室内温度であってもよいし、印刷装置１の内部温度であってもよい。このようにすれば、インクの増粘等、インク供給に関連する温度特性まで考慮した望ましい加圧力制御を実現することが可能になる。さらに本実施形態においては、機械学習を適用することによって、より精度の高い加圧力制御を実現する。以下、学習処理と、学習結果を用いた推論処理について説明する。
【００４３】
２．学習処理
２．１  学習装置の構成例
図７は、本実施形態の学習装置４００の構成例を示す図である。学習装置４００は、学習に用いられる訓練データを取得する取得部４１０と、当該訓練データに基づいて機械学習を行う学習部４２０を含む。
【００４４】
取得部４１０は、例えば訓練データを他の装置から取得する通信インターフェースである。或いは取得部４１０は、学習装置４００が保持する訓練データを取得してもよい。例えば、学習装置４００は不図示の記憶部を含み、取得部４１０は当該記憶部から訓練データを読み出すためのインターフェースである。本実施形態における学習は、例えば教師あり学習である。教師あり学習における訓練データは、入力データと正解ラベルとを対応付けたデータセットである。
【００４５】
学習部４２０は、取得部４１０が取得した訓練データに基づく機械学習を行い、学習済モデルを生成する。なお、本実施形態の学習部４２０は、下記のハードウェアにより構成される。ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路及びアナログ信号を処理する回路の少なくとも一方を含むことができる。例えば、ハードウェアは、回路基板に実装された１又は複数の回路装置や、１又は複数の回路素子で構成することができる。１又は複数の回路装置は例えばＩＣ等である。１又は複数の回路素子は例えば抵抗、キャパシター等である。
【００４６】
また学習部４２０は、下記のプロセッサーにより実現されてもよい。本実施形態の学習装置４００は、情報を記憶するメモリーと、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサーと、を含む。情報は、例えばプログラムと各種のデータ等である。プロセッサーは、ハードウェアを含む。プロセッサーは、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。メモリーは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターであってもよいし、ハードディスク装置等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納しており、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、学習装置４００の各部の機能が処理として実現されることになる。ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。例えば、メモリーは学習アルゴリズムを規定するプログラムを記憶し、プロセッサーは当該学習アルゴリズムに従って動作することによって、学習処理を実行する。
【００４７】
より具体的には、取得部４１０は、気圧情報と、温度情報と、加圧力情報とを対応付けたデータセットを取得する。気圧情報は、印刷装置１の使用環境における気圧を表す情報である。温度情報は、印刷装置１の使用環境における温度を表す情報である。加圧力情報は、印刷ヘッド３０にインクを供給するための加圧ポンプ８１の加圧力を表す情報である。
【００４８】
本実施形態の手法によれば、気圧情報だけでなく温度情報を用いて機械学習が行われる。当該機械学習の結果を用いることによって、インクの増粘まで考慮した適切な加圧力制御が可能になる。例えば、インクが増粘することによって吐出不良が発生しやすくなった場合、加圧力を大きくする制御を行うことが可能である。またインクの粘度が低下した場合、加圧力を小さくする制御を行うことによって、過剰な圧力に起因する不具合を抑制する。
【００４９】
図７に示す学習装置４００は、例えば図１に示した印刷装置１に含まれてもよい。この場合、学習部４２０は、印刷装置１のコントローラー１００に対応する。より具体的には、学習部４２０は、プロセッサー１０２であってもよい。印刷装置１は、気圧情報及び温度情報をメモリー１０３に蓄積する。取得部４１０は、メモリー１０３に蓄積された気圧情報及び温度情報を読み出すインターフェースであってもよい。また印刷装置１は、蓄積した気圧情報及び温度情報を、コンピューターＣＰやサーバーシステム等の外部機器に送信してもよい。取得部４１０は、当該外部機器から学習に必要な訓練データを受信するインターフェース部１０１であってもよい。加圧力情報は、例えば加圧ポンプ８１の制御情報そのものであってもよいし、制御情報から推定される圧力値を表す情報であってもよい。その場合、加圧力情報は、気圧情報及び温度情報と同様にメモリー１０３に蓄積されてもよいし、外部機器に送信されてもよい。或いは加圧力情報は、ユーザーが手動で入力する情報であってもよい。ここでのユーザーは、例えば印刷装置１の開発者や熟練のサービスマン等、インク供給における加圧力に関する知見を有するユーザーである。
【００５０】
また学習装置４００は、印刷装置１とは異なる機器に含まれてもよい。例えば、学習装置４００は、印刷装置１とネットワークを介して接続される外部機器に含まれてもよい。ここでのネットワークはイントラネット等のプライベートネットワークであってもよいし、インターネット等の公衆通信網であってもよい。またネットワークは、有線、無線を問わない。
【００５１】
２．２  ニューラルネットワーク
機械学習の具体例として、ニューラルネットワークを用いた機械学習について説明する。図８は、ニューラルネットワークの基本的な構造例である。ニューラルネットワークは、脳機能を計算機上でシミュレーションする数学モデルである。図８の１つの円をノード又はニューロンと呼ぶ。図８の例では、ニューラルネットワークは、入力層と、２つの中間層と、出力層を有する。入力層がＩであり、中間層がＨ１及びＨ２であり、出力層がＯである。また図８の例においては、入力層のニューロン数が３、中間層のニューロン数がそれぞれ４、出力層のニューロン数が１である。ただし、中間層の層数や、各層に含まれるニューロンの数は種々の変形実施が可能である。入力層に含まれるニューロンは、それぞれ第１中間層であるＨ１のニューロンと結合される。第１中間層に含まれるニューロンはそれぞれ第２中間層であるＨ２のニューロンと結合され、第２中間層に含まれるニューロンはそれぞれ出力層のニューロンと結合される。なお中間層は隠れ層と言い換えてもよい。
【００５２】
入力層は、それぞれ入力値を出力するニューロンである。図８の例では、ニューラルネットワークはｘ１，ｘ２，ｘ３を入力として受け付け、入力層の各ニューロンは、それぞれｘ１，ｘ２，ｘ３を出力する。なお、入力値に対して何らかの前処理を行い、入力層の各ニューロンは、前処理後の値を出力してもよい。
【００５３】
中間層以降の各ニューロンでは、脳の中で電気信号として情報が伝達される様子を模した演算が行われる。脳では、シナプスの結合強度に応じて情報の伝わりやすさが変わるため、ニューラルネットワークでは当該結合強度を重みＷで表現する。図８のＷ１は、入力層と第１中間層の間の重みである。Ｗ１は入力層に含まれる所与のニューロンと、第１中間層に含まれる所与のニューロンとの間の重みの集合を表す。入力層のｐ番目のニューロン数と、第１中間層のｑ番目のニューロンの間の重みをｗ１ｐｑと表現した場合、図８のＷ１は、ｗ１１１〜ｗ１３４の１２個の重みを含む情報である。より広義には、重みＷ１は、入力層のニューロン数と第１中間層のニューロン数の積だけの個数の重みからなる情報である。
【００５４】
第１中間層のうち、１番目のニューロンでは、下式（１）に示した演算が行われる。１つのニューロンでは、当該ニューロンに接続される１つ前の層の各ニューロンの出力を積和し、さらにバイアスを加算する演算を行う。下式（１）におけるバイアスはｂ１である。
【数１】
0006954335.tif 000002
【００５５】
また、上式（１）に示したように、１つのニューロンでの演算では、非線形関数である活性化関数ｆが用いられる。活性化関数ｆは、例えば下式（２）に示すＲｅＬＵ関数が用いられる。ＲｅＬＵ関数は、変数が０以下であれば０であり、０より大きければ変数自体の値となる関数である。ただし、活性化関数ｆは種々の関数を利用可能であることが知られており、シグモイド関数を用いてもよいし、ＲｅＬＵ関数を改良した関数を用いてもよい。上式（１）では、ｈ１についての演算式を例示したが、１つめの中間層の他のニューロンでも同様の演算を行えばよい。
【数２】
0006954335.tif 000003
【００５６】
また、これ以降の層についても同様である。例えば、第１中間層と第２中間層の間の重みをＷ２とした場合、第２中間層のニューロンでは、第１中間層の出力と重みＷ２を用いた積和演算を行い、バイアスを加算し、活性化関数を適用する演算を行う。出力層のニューロンでは、その１つ前の層の出力を重み付け加算し、バイアスを加算する演算を行う。図８の例であれば、出力層の１つ前の層とは、第２中間層である。ニューラルネットワークは、出力層での演算結果を、当該ニューラルネットワークの出力とする。
【００５７】
以上の説明からわかるように、入力から所望の出力を得るためには、適切な重みとバイアスを設定する必要がある。なお、以下では重みを重み付け係数とも表記する。また重み付け係数にはバイアスが含まれてもよいものとする。学習では、所与の入力ｘと、当該入力での正しい出力とを対応付けたデータセットを用意しておく。正しい出力は正解ラベルである。ニューラルネットワークの学習処理とは、当該データセットに基づいて、最も確からしい重み付け係数を求める処理と考えることが可能である。なお、ニューラルネットワークの学習処理では、誤差逆伝播法（Backpropagation）等の学習手法が種々知られている。本実施形態においては、それらの学習手法を広く適用可能であるため、詳細な説明は省略する。ニューラルネットワークを用いる場合の学習アルゴリズムとは、例えば上式（１）等の演算を行って順方向結果を取得する処理、及び、誤差逆伝播法を用いて重み付け係数情報を更新する処理の両方を行うアルゴリズムである。
【００５８】
また、ニューラルネットワークは、図８に示した構成には限定されない。例えば本実施形態の学習処理、及び後述する推論処理において、広く知られている畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional neural network）が用いられてもよい。ＣＮＮは、畳み込み層及びプーリング層を有する。畳み込み層は、畳み込み演算を行う。ここでの畳み込み演算とは、具体的にはフィルター処理である。プーリング層は、データの縦横のサイズを縮小する処理を行う。ＣＮＮにおいては、誤差逆伝播法等を用いた学習処理を行うことによって、畳み込み演算に用いられるフィルターの特性が学習される。即ち、ニューラルネットワークにおける重み付け係数には、ＣＮＮにおけるフィルター特性が含まれる。ＣＮＮは、吐出結果画像情報として２次元画像データを用いる場合等に好適である。
【００５９】
なお、以上では学習済モデルがニューラルネットワークを用いたモデルである例について説明した。しかし本実施形態における機械学習はニューラルネットワークを用いる手法に限定されない。例えば本実施形態の手法には、ＳＶＭ（support vector machine）等、広く知られた種々の方式の機械学習、或いはそれらの方式を発展させた方式の機械学習を適用することが可能である。
【００６０】
２．３  訓練データの例と学習処理の詳細
上述したように、圧力制御に関連する情報として気圧情報及び温度情報が考えられる。温度情報は、例えば℃単位の数値データである。ただし温度データは他の形式のデータが用いられてもよい。温度情報は、インクタンクＩＴから印刷ヘッド３０までのインクの温度を反映した情報であることが望ましい。よって温度情報を検出する温度センサー９１は、例えば印刷装置１のうち、インクタンクＩＴ又はインク供給経路からの距離が所定閾値以下となる位置に設けられる。ただし温度センサー９１の位置はこれに限定されず、印刷装置１の他の位置に設けられてもよい。また、温度情報は、印刷装置１と同じ空間に配置された印刷装置外部の温度センサーによって取得される情報であってもよい。
【００６１】
また気圧情報は、印刷装置１の気圧を表す情報であり、例えばパスカルやＮ／ｍ２等の単位を用いて表現される情報である。或いは、気圧と標高に相関があることに鑑みれば、気圧情報は標高情報に基づいて算出されてもよい。標高情報は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）から取得される情報のうちの高度を表す情報であってもよいし、ＧＰＳの情報と地図情報の組み合わせによって取得される情報であってもよい。或いは、ＧＰＳ以外の手段によって印刷装置１の位置情報が取得され、当該位置情報と地図情報の組み合わせによって標高情報が特定されてもよい。このように、気圧情報は種々の手法により取得することが可能である。
【００６２】
本実施形態のデータセットは、所与の気圧情報、温度情報によって特定される状況において、望ましい加圧力を表す加圧力情報を含む。加圧力情報は、パスカルやＮ／ｍ２等の単位で表現される望ましい加圧力の値を表す情報であってもよいし、望ましい加圧力を実現するための加圧ポンプ８１の制御情報であってもよい。加圧ポンプ８１の制御情報とは、例えばポンプモーターの作動時間、作動量を特定可能な情報である。作動量とは、例えば、ポンプモーターの回転量である。
【００６３】
例えば印刷装置１は、稼働中の気圧情報、温度情報、加圧ポンプ８１の制御情報を取得、蓄積する。例えば所与のタイミングよりも前には吐出不良が発生しておらず、且つ当該所与のタイミングにおいて吐出不良が検出された場合を考える。吐出不良の検出は、例えば吐出結果画像情報に基づいてプロセッサー１０２が行ってもよい。或いは、ユーザーが印刷が行われた印刷媒体を目視で確認し、確認結果を印刷装置１や外部機器に入力することによって吐出不良が発生したか否かが判定されてもよい。また、ここでの吐出不良は、加圧力不足に起因する不良を想定している。そのため吐出不良が発生したか否かは、インク供給経路に沿ってインクが印刷ヘッド３０まで供給されているか否かに基づいて判定されてもよい。例えば学習段階においては、インク供給経路を監視するセンサーが設けられてもよいし、吐出不良が発生した場合に、印刷ヘッド３０の取り外し及び目視による確認がユーザーによって行われてもよい。専用のセンサーの設置やユーザー作業が必要になるが、ここでは訓練データを生成することが目的であり、コスト増やダウンタイムについては考慮しない。
【００６４】
所与のタイミングにおいて吐出不良が確認された場合、当該所与のタイミングにおいて、印刷装置１は加圧力が不足していたと推定される。よって当該タイミングにおいて取得された気圧情報及び温度情報に対して、その際の加圧力よりも大きい圧力値を表す加圧力情報を対応付けることによって訓練データが生成される。また、上記所与のタイミングより前の所定期間においては、吐出不良は発生していないものの、加圧力が不足し吐出不良が発生しやすい状態におかれていたと推定される。よって当該所定期間においても、その際の加圧力よりも大きい圧力値を表す加圧力情報を対応付けることによって訓練データが生成されてもよい。一方、上記所与のタイミング及び所定期間を除く期間においては、加圧力が正常であったと推定される。よって当該期間において取得された気圧情報及び温度情報に対して、その際の加圧力を表す加圧力情報を対応付けることによって訓練データが生成される。
【００６５】
以上では加圧力が不足する例について説明したが、加圧力が過剰となる場合についても同様である。所与のタイミングにおいて加圧力が過剰となったことに起因する不具合が確認された場合、当該所与のタイミングや当該所与のタイミングよりも前の所定期間で取得された気圧情報及び温度情報に対して、加圧力を下げるような加圧力情報を対応付けることによって訓練データが生成される。例えば、サービスマンによるメンテナンスによって、封止弁等のインク供給経路上の部材の修理、交換が行われた場合に、加圧力が過剰となったことに起因する不具合が発生したと判定される。なお、取得部４１０は、サービスマン等によって行われるユーザー入力に基づいて、メンテナンス内容を表すメンテナンス情報を取得してもよい。或いはメンテナンス情報はサーバーシステム等の外部機器に送信され、取得部４１０は当該外部機器からメンテナンス情報を取得してもよい。
【００６６】
図９は、本実施形態におけるニューラルネットワークのモデルを示す一例である。ＮＮ１に示すニューラルネットワークは、気圧情報と温度情報を入力として受け付けて、吐出不良等が生じないと判定される加圧力情報を出力データとして出力する。
【００６７】
例えば訓練データに基づく学習処理は以下の流れに従って行われる。まず学習部４２０は、ニューラルネットワークに入力データを入力し、そのときの重みを用いて順方向の演算を行うことによって、出力データを取得する。本実施形態では、入力データは気圧情報と温度情報である。順方向の演算によって求められる出力データは、上述したように、推奨される加圧力を表す情報である。
【００６８】
学習部４２０は、求められた出力データと、正解ラベルとに基づいて誤差関数を演算する。学習部４２０は、誤差が小さくなる方向に重み付け係数情報を更新する。なお誤差関数は種々の形式が知られており、本実施形態においてはそれらを広く適用可能である。また重み付け係数情報の更新は例えば誤差逆伝播法を用いて行われるが、他の手法を用いてもよい。
【００６９】
以上が１つの訓練データに基づく学習処理の概要である。学習部４２０は、他の訓練データについても同様の処理を繰り返すことによって、適切な重み付け係数情報を学習する。例えば学習部４２０は、取得されたデータの一部を訓練データとし、残りをテストデータとする。テストデータは、評価データ、検証データと言い換えてもよい。そして学習部４２０は、訓練データによって生成された学習済モデルに対してテストデータを適用し、正解率が所定閾値以上となるまで学習を行う。
【００７０】
なおデータセットに含まれる情報は、気圧情報、温度情報、加圧力情報に限定されない。例えばデータセットは、インクタンクＩＴからインクを吸引する減圧ポンプ８２の減圧力情報を含んでもよい。減圧力情報は、パスカルやＮ／ｍ２等の単位で表現される望ましい減圧力の値を表す情報であってもよいし、望ましい減圧力を実現するための減圧ポンプ８２の制御情報であってもよい。減圧力情報は、例えば上述した加圧力情報と同様に、吐出不良が発生したか否かに基づいて決定される情報であってもよい。或いは減圧力情報は、インクタンクＩＴから流路ポンプ８３や中間タンク８８まで、適切にインクが供給されているか否かをセンシング、又は目視確認することによって決定される情報であってもよい。
【００７１】
このようにすれば、加圧ポンプ８１だけでなく減圧ポンプ８２についても、温度によるインクの増粘を考慮した制御を行うことが可能になる。
【００７２】
またデータセットは、印刷ヘッド３０にインクを供給する加圧ポンプ８１の種別情報、又は、印刷装置１の種別情報を含んでもよい。加圧ポンプ８１の種別情報とは、例えば型番を特定する情報であってもよいし、メーカーを特定する情報であってもよいし、その両方であってもよいし、他の情報を含んでもよい。印刷装置１の種別情報についても同様であり、メーカーや型番を特定する情報である。
【００７３】
加圧ポンプ８１に応じて、使用環境として推奨される大気圧の範囲や、実現可能な加圧力の範囲が異なる。そのため、望ましい加圧力についても加圧ポンプ８１に応じて異なる場合がある。機械学習に加圧ポンプ８１の種別情報を用いることによって、より精度の高い加圧力情報を推定することが可能になる。また印刷装置１の種別に基づいて加圧ポンプ８１の種別を特定することが可能であるため、印刷装置１の種別情報を用いる場合にも同様に精度の高い加圧力情報を推定することが可能になる。なお印刷装置１の種別情報を用いた場合、図３や図６を用いて上述したインク供給ユニット８０の具体的な構成や、加圧ポンプ８１以外の部材の種別等を考慮した処理が可能である。
【００７４】
またデータセットは、印刷ヘッド３０から印刷媒体にインクが吐出された結果を撮像することによって取得される吐出結果画像情報を含んでもよい。吐出結果画像情報は、画像が形成された印刷媒体を撮像部７１を用いて撮像した結果である吐出結果画像そのものであってもよいし、画像処理部７２による画像処理を行った結果であってもよい。画像処理部７２は、例えば印刷データに基づいて特定される位置にドットが形成されているか否かを判定することによって、吐出不良の有無を判定する。
【００７５】
吐出結果画像情報を用いることによって、実際に吐出不良が生じているか否かを考慮した機械学習が可能になる。そのため、適切な加圧力情報を推定可能な学習済モデルを生成することが可能になる。
【００７６】
またデータセットは、インクの種別を表すインク種別情報を含んでもよい。インク種別情報とは、例えば色材を特定する情報であり、狭義には顔料インクか染料インクかを表す情報である。ただし、インク種別情報は、より詳細な原材料を特定可能な原材料情報であってもよいし、メーカーや型番を表す情報であってもよいし、色を表す情報であってもよい。またインク種別情報は、これらの情報の２以上の組み合わせであってもよい。
【００７７】
インクの粘度は温度が高くなるほど低下する傾向が見られる。しかし、温度変化に対する具体的な粘度変化は、インクの特性に応じて異なると考えられる。機械学習にインク種別情報を用いることによって、より精度の高い加圧力情報を推定することが可能になる。
【００７８】
図１０は、本実施形態におけるニューラルネットワークのモデルを示す一例である。ニューラルネットワークは、気圧情報、温度情報、機器種別情報、インク種別情報、吐出結果画像情報を入力として受け付けて、加圧力情報及び減圧力情報を出力するネットワークである。機器種別情報とは、上述したように加圧ポンプ８１の種別を表す情報であってもよいし、印刷装置１の種別を表す情報であってもよい。このようにすれば、気圧及び温度以外の条件を考慮した推論処理を実行可能な学習済モデルを生成できる。また、加圧力情報だけでなく減圧力情報についても推定可能な学習済モデルを生成できる。なお、学習処理の流れは図９の例と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００７９】
３．推論処理
３．１  情報処理装置の構成例
図１１は、本実施形態の推論装置の構成例を示す図である。推論装置は、情報処理装置２００である。情報処理装置２００は、受付部２１０と、処理部２２０と、記憶部２３０を含む。
【００８０】
記憶部２３０は、気圧情報と、温度情報と、加圧力情報とを対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習した学習済モデルを記憶する。「吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件」とは、印刷装置１をこの気圧、この温度において使用する場合、加圧力がこの数値或いは数値範囲であれば吐出不良が発生しないと判定可能である、という気圧、温度及び加圧力の相互の関係性を表す。受付部２１０は、インク吐出時の気圧情報と、温度情報とを入力として受け付ける。処理部２２０は、入力として受け付けた気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、加圧ポンプ８１を制御する。
【００８１】
上述したように、気圧情報及び温度情報を用いることによって、インクの増粘も考慮した加圧力の条件が機械学習される。当該機械学習によって生成された学習済モデルに、インク吐出時の気圧情報及び温度情報を入力することによって、望ましい加圧力を表す情報が出力されるため、吐出不良を抑制可能な加圧ポンプ８１の制御を行うことが可能になる。
【００８２】
なお学習済モデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとして利用される。処理部２２０は、記憶部２３０に記憶された学習済モデルからの指令に従って、入力である気圧情報と温度情報に応じた加圧力情報を表すデータを出力する。
【００８３】
情報処理装置２００の処理部２２０は、学習装置４００の学習部４２０と同様に、デジタル信号を処理する回路及びアナログ信号を処理する回路の少なくとも一方を含むハードウェアにより構成される。また処理部２２０は、下記のプロセッサーにより実現されてもよい。本実施形態の情報処理装置２００は、情報を記憶するメモリーと、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサーと、を含む。プロセッサーは、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。メモリーは、半導体メモリーであってもよいし、レジスターであってもよいし、磁気記憶装置であってもよいし、光学式記憶装置であってもよい。ここでのメモリーは、例えば記憶部２３０である。即ち、記憶部２３０は半導体メモリー等の情報記憶媒体であり、学習済モデル等のプログラムは当該情報記憶媒体に記憶される。
【００８４】
なお、学習済モデルに従った処理部２２０おける演算、即ち、入力データに基づいて出力データを出力するための演算は、ソフトウェアによって実行されてもよいし、ハードウェアにより実行されてもよい。換言すれば、上式（１）等の積和演算は、ソフトウェア的に実行されてもよい。或いは上記演算は、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等の回路装置によって実行されてもよい。また、上記演算は、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実行されてもよい。このように、記憶部２３０に記憶された学習済モデルからの指令に従った処理部２２０の動作は、種々の態様によって実現可能である。例えば学習済モデルは、推論アルゴリズムと、当該推論アルゴリズムにおいて用いられるパラメーターとを含む。推論アルゴリズムとは、入力データに基づいて、上式（１）の積和演算等を行うアルゴリズムである。パラメーターとは、学習処理によって取得されるパラメーターであって、例えば重み付け係数情報である。この場合、推論アルゴリズムとパラメーターの両方が記憶部２３０に記憶され、処理部２２０は、当該推論アルゴリズムとパラメーターを読み出すことによってソフトウェア的に推論処理を行ってもよい。或いは、推論アルゴリズムはＦＰＧＡ等によって実現され、記憶部２３０はパラメーターを記憶してもよい。
【００８５】
図１１に示す情報処理装置２００は、例えば図１に示した印刷装置１に含まれる。即ち、本実施形態の手法は、情報処理装置２００を含む印刷装置１に適用可能である。この場合、処理部２２０は、印刷装置１のコントローラー１００に対応し、狭義にはプロセッサー１０２に対応する。記憶部２３０は、印刷装置１のメモリー１０３に対応する。受付部２１０は、メモリー１０３に蓄積された気圧情報及び温度情報を読み出すインターフェースに対応する。また印刷装置１は、蓄積した稼働情報を、コンピューターＣＰやサーバーシステム等の外部機器に送信してもよい。受付部２１０は、当該外部機器から推論に必要な気圧情報及び温度情報を受信するインターフェース部１０１であってもよい。ただし、情報処理装置２００は、印刷装置１とは異なる機器に含まれてもよい。例えば情報処理装置２００は、複数の印刷装置１から稼働情報を収集するサーバーシステム等の外部機器に含まれる。外部機器は、収集した稼働情報に基づいて、各印刷装置１について推奨される加圧力情報を推定する処理を行い、推定結果を印刷装置１に送信する処理を行う。
【００８６】
以上では、学習装置４００と情報処理装置２００を分けて説明した。しかし本実施形態の手法はこれに限定されない。例えば図１２に示すように、情報処理装置２００は、気圧情報と、温度情報と、加圧力情報とを対応付けたデータセットを取得する取得部４１０と、当該データセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習する学習部４２０を含んでもよい。換言すれば、情報処理装置２００は、図１１の構成に加えて、図７に示した学習装置４００に対応する構成を含む。このようにすれば、学習処理と推論処理を同じ装置において効率的に実行することが可能になる。
【００８７】
また、本実施形態の情報処理装置２００が行う処理は、情報処理方法として実現されてもよい。情報処理方法は、学習済モデルを取得し、インク吐出時の気圧情報と温度情報を受け付け、受け付けた気圧情報及び温度情報と、学習済モデルに基づいて、加圧ポンプ８１を制御する方法である。ここでの学習済モデルは、上述したとおり、印刷ヘッド３０を有する印刷装置１の使用環境における気圧情報と、使用環境における温度情報と、印刷ヘッド３０にインクを供給する加圧ポンプ８１の加圧力情報と、を対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習した学習済モデルである。
【００８８】
３．２  推論処理の流れ
図１３は、情報処理装置２００における処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、まず受付部２１０は、気圧情報及び温度情報を受け付ける（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。
【００８９】
次に処理部２２０は、取得した気圧情報及び温度情報と、記憶部２３０に記憶された学習済モデルとに基づいて、吐出不良等の不具合を抑制可能な加圧力情報を推定する処理を行う（Ｓ１０３）。またＳ１０３において、処理部２２０は吐出不良等の不具合を抑制可能な減圧力情報を推定する処理を行ってもよい。
【００９０】
次に処理部２２０は、Ｓ１０３における推論処理結果に基づいて、加圧ポンプ８１及び減圧ポンプ８２の制御を行う（Ｓ１０４）。即ち処理部２２０は、取得部４１０が取得した気圧情報及び温度情報と、学習済モデルに基づいて、加圧ポンプ８１及び減圧ポンプ８２を制御する。
【００９１】
加圧ポンプ８１は、ポンプモーターを長く作動させるほど、或いは多く作動させるほど、加圧力が大きくなっていく。ただし、加圧力の上昇量は作動時間の経過、又は作動量の増加に伴い鈍化していき、加圧力は加圧ポンプ８１の能力に応じた値においてほぼ収束する。このように、加圧ポンプ８１の加圧力は、作動時間又は作動量と対応関係を有する。
【００９２】
よって具体的には、処理部２２０は、Ｓ１０４において、加圧ポンプ８１の作動時間又は作動量を制御する。同様に処理部２２０は、Ｓ１０４において、減圧ポンプ８２の作動時間又は作動量を制御する。例えば処理部２２０は、Ｓ１０３において加圧力情報として加圧ポンプ８１の制御情報を推定し、当該制御情報に従った作動時間又は作業量だけ加圧ポンプ８１を作動させる制御を行う。或いは処理部２２０は、Ｓ１０３において加圧力情報として目標加圧量を推定する。そして処理部２２０は、圧力検出センサー９４の値を逐次取得し、圧力検出センサー９４によって検出された加圧力が目標加圧量となるまでの時間又は量だけ加圧ポンプ８１を作動させる制御を行う。例えば処理部２２０は、気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、流路ポンプ８３を用いたインク供給制御を行う。或いは処理部２２０は、気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、中間タンク８８を用いたインク供給制御を行う。
【００９３】
なお図１３においては、加圧力情報及び減圧力情報の推定と、推定された情報に基づく加圧ポンプ８１及び減圧ポンプ８２の制御が一連の処理である例について説明した。例えば、印刷ジョブを開始する際に、その都度、加圧力情報及び減圧量情報の推定処理が行われる。ただし本実施形態の処理はこれに限定されない。例えば、印刷装置１の電源投入時にＳ１０１〜Ｓ１０３の処理が行われ、Ｓ１０３において推定された情報が、電源がオフされるまでの間、継続して使用されてもよい。その他、本実施形態における処理の流れは種々の変形実施が可能である。
【００９４】
４．追加学習
本実施形態においては、学習段階と推論段階が明確に区分されてもよい。例えば、学習処理はあらかじめ印刷装置１のメーカー等において行っておき、印刷装置１の出荷時に当該印刷装置１のメモリー１０３に学習済モデルが記憶される。そして印刷装置１を使用する段階では、記憶された学習済モデルを固定的に使用する。
【００９５】
ただし本実施形態の手法はこれに限定されない。本実施形態の学習処理は、初期学習済モデルを生成する初期学習と、学習済モデルを更新する追加学習と、を含んでもよい。初期学習済モデルとは、例えば上述したように、出荷前にあらかじめ印刷装置１に記憶される汎用的な学習済モデルである。そして追加学習とは、例えば個別のユーザーの使用状況に合わせて学習済モデルを更新するための学習処理である。
【００９６】
追加学習は、学習装置４００において実行されてもよく、学習装置４００は情報処理装置２００とは異なる装置であってもよい。ただし、情報処理装置２００は、推論処理のために気圧情報及び温度情報を取得する処理を行う。当該気圧情報及び温度情報は、追加学習における訓練データの一部として利用可能である。この点を考慮すれば、追加学習は情報処理装置２００において行われてもよい。具体的には、情報処理装置２００は、図１２に示すように取得部４１０と、学習部４２０を含む。取得部４１０は、気圧情報及び温度情報を取得する。例えば取得部４１０は、受付部２１０が図１３のＳ１０１及びＳ１０２において受け付けた情報を取得する。学習部４２０は、気圧情報と温度情報に対して、加圧力情報が対応付けられたデータセットに基づいて、学習済モデルを更新する。
【００９７】
ここでの加圧力情報は、例えば上述したように、吐出結果画像情報に基づいて求められる情報であってもよいし、サービスマン等のユーザーが入力した情報であってもよい。このようにすれば、稼働中の印刷装置１において、訓練データを蓄積することが可能である。訓練データ取得後の追加学習処理については、上述した学習処理の流れと同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００９８】
以上のように、本実施形態の情報処理装置は、学習済モデルを記憶する記憶部と、インク吐出時の気圧情報と、温度情報とを受け付ける受付部と、受け付けた気圧情報及び温度情報と、学習済モデルに基づいて、加圧ポンプを制御する処理部と、を含む。学習済モデルは、気圧情報と、温度情報と、加圧力情報と、を対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習した学習済モデルである。気圧情報は、印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧を表す情報である。温度情報は、印刷装置の使用環境における温度を表す情報である。加圧力情報は、印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力を表す情報である。
【００９９】
本実施形態の手法によれば、学習済モデルを用いてインク供給に用いる加圧ポンプを制御することが可能になる。その際、気圧情報に加えて温度情報を含むデータセットに基づいて機械学習された学習済モデルを用いることによって、インクの増粘等の温度特性を考慮した制御を行うことが可能になる。
【０１００】
またデータセットは、印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの種別情報、又は、印刷装置の種別情報を含んでもよい。
【０１０１】
このようにすれば、加圧ポンプやインク供給ユニット等の具体的な構成に応じた制御を行うことが可能になる。
【０１０２】
またデータセットは、印刷ヘッドから印刷媒体にインクが吐出された結果を撮像することによって取得される吐出結果画像情報を含んでもよい。
【０１０３】
このようにすれば、具体的なインクの吐出状態を考慮した制御を行うことが可能になる。
【０１０４】
また処理部は、加圧ポンプの作動時間又は作動量を制御してもよい。
【０１０５】
このようにすれば、学習済モデルの出力に基づいて適切に加圧ポンプを制御することが可能になる。
【０１０６】
また気圧情報は、標高情報に基づいて算出されてもよい。
【０１０７】
このようにすれば、気圧情報の算出を標高に基づいて行うことが可能になる。例えば、印刷装置が高地で利用される場合に、加圧ポンプを適切に制御することが可能になる。
【０１０８】
またデータセットは、インクタンクからインクを吸引する減圧ポンプの減圧力情報を含んでもよい。処理部は、受付部が受け付けた気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、減圧ポンプを制御する。
【０１０９】
このようにすれば、学習済モデルを用いてインク供給に用いる減圧ポンプを制御することが可能になる。その際、気圧情報に加えて温度情報を含むデータセットに基づいて機械学習された学習済モデルを用いることによって、インクの増粘を考慮した制御を行うことが可能になる。
【０１１０】
また処理部は、減圧ポンプの作動時間又は作動量を制御してもよい。
【０１１１】
このようにすれば、学習済モデルの出力に基づいて適切に減圧ポンプを制御することが可能になる。
【０１１２】
また印刷装置は、加圧ポンプと、減圧ポンプと、インクタンクから印刷ヘッドまでの流路に設けられる流路ポンプと、を含んでもよい。処理部は、気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、流路ポンプを用いたインク供給制御を行う。
【０１１３】
このようにすれば、流路ポンプを用いてインクタンクのインクを印刷ヘッドに供給することが可能になる。
【０１１４】
また印刷装置は、減圧ポンプによって吸引されたインクを蓄積する中間タンクを含んでもよい。加圧ポンプは、中間タンクに対する加圧を行うことによって、印刷ヘッドにインクを供給する。処理部は、気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、中間タンクを用いたインク供給制御を行う。
【０１１５】
このようにすれば、中間タンクを用いてインクタンクのインクを印刷ヘッドに供給することが可能になる。
【０１１６】
また本実施形態の学習装置は、印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧情報と、使用環境における温度情報と、印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力情報と、を対応付けたデータセットを取得する取得部と、取得したデータセットに基づいて、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習する学習部と、を含む。
【０１１７】
本実施形態の手法によれば、気圧情報及び温度情報によって特定される状況において、適切と考えられる加圧力を推定可能な学習結果を出力することが可能になる。
【０１１８】
また本実施形態の情報処理方法は、学習済モデルを取得し、インク吐出時の気圧情報と、温度情報とを受け付け、受け付けた気圧情報と、温度情報と、学習済モデルに基づいて、加圧ポンプを制御する。学習済モデルは、印刷ヘッドを有する印刷装置の使用環境における気圧情報と、使用環境における温度情報と、印刷ヘッドにインクを供給する加圧ポンプの加圧力情報と、を対応付けたデータセットに基づき、吐出不良が発生しないと判定される加圧力の条件を機械学習される。
【０１１９】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本実施形態の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本開示の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本開示の範囲に含まれる。また学習装置、情報処理装置、及びそれらの装置を含むシステムの構成及び動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
１…印刷装置、１０…搬送ユニット、２０…キャリッジユニット、２１…キャリッジ、２２…ガイドレール、３０…印刷ヘッド、３１…ヘッドユニット、４０…駆動信号生成部、５０…インク吸引ユニット、５５…ワイピングユニット、６０…フラッシングユニット、７０…撮像ユニット、７１…撮像部、７２…画像処理部、８０…インク供給ユニット、８１…加圧ポンプ、８２…減圧ポンプ、８３…流路ポンプ、８３ａ…第１空間、８３ｂ…第２空間、８３ｃ…ダイアフラム、８４…流路バッファー、８５…補助用流路バッファー、８６ａ…吸引用一方向弁、８６ｂ…吐出用一方向弁、８７…封止弁、８８…中間タンク、８８ａ…風船、８９ａ…吸引用一方向弁、８９ｂ…吐出用一方向弁、９０…検出器群、９１…温度センサー、９２…湿度センサー、９３…気圧センサー、９４…圧力検出センサー、１００…コントローラー、１０１…インターフェース部、１０２…プロセッサー、１０３…メモリー、１０４…ユニット制御回路、２００…情報処理装置、２１０…受付部、２２０…処理部、２３０…記憶部、４００…学習装置、４１０…取得部、４２０…学習部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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