CN103302990A - 液体消耗装置以及液体余量的判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种即使不能通过传感器检测出墨水已达到预定量以下、也能够以和传感器法同等的精度检测出墨水已达到预定量以下的液体消耗装置。该液体消耗装置具有：液体容器，该液体容器能够更换；传感器，检测液体容器内的液体是否已达到预定的量；故障检测部，检测传感器的故障；推算部，算出液体的消耗量的推算值；以及判断部，判断液体已达到了预定的量。当未检测到传感器的故障时，判断部基于传感器来判断液体已达到了预定的量，当检测到传感器的故障时，判断部根据推算值和基于阈值信息决定的阈值来判断液体已达到了预定的量。判断部根据传感器检测出液体已达到预定量时的所述推算值来算出阈值信息。

Description

液体消耗装置以及液体余量的判断方法

技术领域

本发明涉及液体消耗装置以及液体余量的判断方法。

背景技术

在液体消耗装置、如喷墨式的印刷装置中，一般安装有能够取下的液体容器（墨盒）。为了检测出墨盒内的液体（墨水）已达到预定量以下，例如有如下方法。即，在墨水室的附近设置具备发光元件和受光元件的光学传感器，使光从设置在墨盒上的棱镜的底面（和棱镜的顶角相对的面）入射，检测出反射光的强度，该反射光来自棱镜且其强度随着棱镜的反射面上的墨水的有无而变化，这是检测在棱镜反射面上有无墨水的一种方法（以下也称作“传感器法”）。另外，还有以下方法：计算来自印刷头的墨水液滴的排出次数，用预先设定的每排出一次的墨量乘以排出次数，由此推算墨水消耗量（以下也称作“点计数法”）。此外，还有一种技术，它将传感器法和点计数法相结合，按照传感器法检测出的墨水消耗量对点计数法计算出的墨水消耗量进行修正（如专利文献1和专利文献2）。

然而，在专利文献1和专利文献2记载的技术中，当传感器发生故障时，由于不能对点计数法算出的墨水消耗量进行修正，有可能无法准确地检测出墨水小于预定量。这种问题不仅限于利用了棱镜的传感器法，也是利用了包括压电元件的各种传感器的方法和点计数法相结合时的共性问题。

[现有技术文献]

[专利文献]

[专利文献1]日本特开2003-39694号公报

[专利文献2]日本特开2003-39695号公报

发明内容

考虑到上述问题，本发明要解决的问题是：提供一种即使在不能通过传感器检测出墨水已达到预定量以下的情况下，也可以高精度地检测出墨水已达到预定量以下的技术。

本发明是为了解决上述问题的至少一部分而完成的，可以通过以下的方式或应用例来实现。

[应用例1]一种液体消耗装置，具有：液体容器，该液体容器能够更换；传感器，检测所述液体容器内的液体是否已达到预定的量；故障检测部，检测所述传感器的故障；推算部，算出所述液体容器内的液体的消耗量的推算值；以及判断部，判断所述液体是否已达到所述预定的量,当检测到所述传感器的故障时，所述判断部根据目前安装在所述液体消耗装置内的液体容器的所述推算值和基于阈值信息决定的阈值进行所述判断；当未检测到所述传感器的故障时，所述判断部基于所述传感器进行所述判断，并根据所述传感器检测出所述液体已达到所述预定的量时的所述推算值算出所述阈值信息。

如果是该结构，则当未检测到传感器的故障时，根据液体达到预定量时的液体的消耗量的推算值，算出用于求出阈值的信息（阈值信息），若检测到传感器的故障，则能够根据液体的消耗量的推算值和阈值来判断液体已达到了预定的量。因此，即使传感器发生故障，也能够高精度地判断出液体已达到了预定的量。

[应用例2]根据应用例1所述的液体消耗装置，其特征在于，所述阈值信息基于以下的比例算出，该比例为所述传感器检测出所述液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值和所述液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值之比。

如果是该结构，则能够使阈值反映传感器检测出液体容器内的液体已达到预定量时的液体的消耗量的推算值和液体容器内的液体达到预定量时的液体的消耗量（理论值）的比例。因此，即使传感器发生故障，也能够高精度地判断出液体已达到预定的量，并能够准确地推算出液体达到预定的量以后能够使用的液体量。

[应用例3]根据应用例2所述的液体消耗装置，其特征在于，所述判断部通过预定的统计学的计算方法求出所述比例的统计值作为所述阈值信息，当检测到所述传感器的故障时，所述判断部将所述液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值除以所述阈值信息而得出的值作为所述阈值。

如果是该结构，则能够使阈值反映传感器检测出液体容器内的液体已达到预定量时的液体的消耗量的推算值和液体容器内的液体达到预定量时的液体的消耗量（理论值）的比例的趋势。因此，即使传感器发生故障，也能够高精度地判断出液体已达到预定的量，并能够准确地推算出液体达到预定的量以后能够使用的液体量。

[应用例4]根据应用例1所述的液体消耗装置，其特征在于，所述液体容器能够更换为容量与其不同的液体容器，在所述液体消耗装置中目前安装有容量和作为基准的液体容器不同的液体容器的情况下，当检测到所述传感器的故障时，所述判断部根据所述容量不同的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值和所述作为基准的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值之比，以及所述作为基准的液体容器的所述阈值信息，算出适用于所述容量不同的液体容器的所述阈值，并且根据该阈值和所述容量不同的液体容器的所述推算值进行所述判断，当未检测到所述传感器的故障时，所述判断部基于所述传感器进行所述判断，并且根据所述传感器检测出所述容量不同的液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值，以及所述容量不同的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值和所述作为基准的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值之比，算出所述作为基准的液体容器的所述阈值信息。

如果是该结构，则当检测到传感器的故障时，即使安装有容量和作为基准的液体容器不同的液体容器，当容量不同的液体容器的推算值达到适用于容量不同的液体容器的阈值时，也能够判断出液体已达到预定的量。因此，即使液体容器的容量不同，也能够根据相同的阈值信息来进行判断。另外，当未检测到传感器的故障时，能够根据作为基准的液体容器和容量不同的液体容器的理论值之比，以及基于传感器判断容量不同的液体容器内的液体已达到预定量时的液体的消耗量的推算值，算出作为基准的液体容器的阈值信息。因此，由于不需要针对每个液体容器的容量分别算出并更新阈值信息，因此增加了阈值信息的更新频率，从而能够高精度地判断出液体已达到预定的量。

[应用例5]根据应用例4所述的液体消耗装置，其特征在于，当目前所述容量不同的液体容器安装在所述液体消耗装置中时，作为所述阈值信息，所述判断部通过预定的统计学的计算方法，求出所述作为基准的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值除以所述容量不同的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值而得出的修正值，与所述传感器检测出所述容量不同的液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值的乘积，以及所述传感器检测出所述作为基准的液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值的统计值，当检测到所述传感器的故障时，所述判断部将所述阈值信息除以所述修正值而得出的值作为所述阈值。

如果是该结构，则由于求出所述传感器检测出容量不同的液体容器内的液体已达到所述预定量时的推算值与修正值的乘积，和所述传感器检测出作为基准的液体容器内的液体已达到预定量时的推算值的统计值，来作为阈值信息，因此无论液体容器的容量如何，都能够使阈值反映传感器检测出液体容器内的液体已达到预定量时的推算值的趋势。

[应用例6]根据应用例1所述的液体消耗装置，其特征在于，作为所述阈值信息，所述判断部通过预定的统计学的方法求出所述传感器检测出所述液体已达到所述预定的量时的所述推算值的统计值，当检测到所述传感器的故障时，所述判断部将与所述阈值信息相同的值作为所述阈值。

如果是该结构，则由于求出传感器检测出液体已达到预定量时的推算值的统计值来作为阈值信息，因此能够使阈值反映传感器检测出液体容器内的液体已达到预定量时的推算值的趋势。因此，即使传感器发生故障，也能够更高精度地判断出液体已达到了预定的量。

[应用例7]根据应用例3、应用例5以及应用例6中的任何一个应用例所述的液体消耗装置，其特征在于，所述预定的统计学的计算方法为加权平均法，为了算出所述统计值而最近相加的值的权重最大。

如果是该结构，则传感器即将发生故障之前为了算出统计值而相加的值的权重最大，因此最能够反映液体消耗装置内的刚刚的液体的消耗情况，并且能够判断出液体已达到了预定的量。

[应用例8]根据应用例1至7中的任一个应用例所述的液体消耗装置，其特征在于，具有多个所述液体容器，所述判断部针对每个所述液体容器分别算出所述阈值信息。如果是该结构，则即使传感器发生故障，也能够高精度地针对每个液体容器判断出液体已达到了预定的量。

[应用例9]根据应用例1至3，以及应用例6至8中的任一个应用例所述的液体消耗装置，其特征在于，所述液体容器能够更换为容量不同的液体容器，所述判断部针对每个所述容量不同的液体容器分别算出所述阈值信息。如果是该结构，则即使液体容器的容量不同，也能够利用分别对应的阈值信息，高精度地判断出液体已达到了预定的量。

[应用例10]根据应用例1至9中的任一个应用例所述的液体消耗装置，其特征在于，当算出的所述阈值信息达到预定次数以上时，所述判断部根据所述推算值和所述阈值进行所述判断。如果是该结构，则即使传感器发生故障，也能够根据可靠性高的阈值，更高精度地判断出液体已达到了预定的量。

本发明除了作为上述液体消耗装置的结构以外，还可以作为液体余量判断方法和计算机程序来实现。该计算机程序可以记录在计算机可读取的记录介质中。可以使用如软盘或者CD-ROM、DVD-ROM、磁光盘、存储卡、硬盘等各种介质作为记录介质。

附图说明

图1是表示作为本发明的一个实施例的印刷装置的主要部分的立体图。

图2是印刷装置的简要结构图。

图3是墨盒的立体图。

图4是表示设置在墨水容纳部内部的棱镜的概况的图。

图5是表示控制部的结构的图。

图6是用于说明有效墨量的图。

图7是包括墨水即将用尽判定处理在内的印刷处理的流程图。

图8是表示墨水即将用尽判定方法切换位和墨水即将用尽的判定方法的图。

图9是表示保存在EEPROM中的数据的一个例子的图。

图10是用于说明步骤S40中的学习的具体例子的图。

图11是用于说明有效墨量不同的墨盒的图。

图12是用于说明推算消耗量差异率的图。

图13是包括墨水即将用尽判定处理在内的印刷处理的流程图。

图14是表示保存在EEPROM中的数据的一个例子的图。

图15是用于说明步骤S45中的学习的具体例子的图。

图16是用于说明有效墨量不同的墨盒的推算消耗量差异率的图。

图17是表示保存在EEPROM内的数据的另一个例子的图。

图18是表示墨盒的另一结构的立体图。

图19是墨水用尽判定处理的流程图。

图20是墨水用尽判定处理的流程图。

[标号说明]

10：印刷装置；

20：托架；

30：送纸电机；

33：托架电机；

35：印刷头；

40：控制部；

41：CPU；

45：EEPROM；

60：计算机；

70：显示面板；

72：接口；

81：故障检测板；

90：传感器；

92：发光元件；

94：受光元件；

101：底面；

100、100c、ICa、ICb、ICc、ICd、ICe、ICf、ICg：墨盒；

110、110c：供墨口；

120、120c：手柄；

130、130c：墨水容纳部；

150、150c：基板；

151：存储器；

170、170c：棱镜；

170a、170b：倾斜面；

411：传感器故障检测部；

412：点计数部；

413：判断部；

414：学习部；

FFC1、FFC2：电缆；

PA：印刷介质；

HD：主扫描方向；

VD：副扫描方向；

ADW：学习推算消耗量差异率；

DW：推算消耗量差异率；

Cn：学习传感器检测墨水用尽值。

具体实施方式

A.第1实施例：

A–1.印刷装置的结构：

图1是表示作为本发明的一个实施例的印刷装置10的主要部分的立体图。图2是印刷装置10的简要结构图。印刷装置10内安装有可更换的墨盒100，该墨盒100是印刷材料盒的一个例子，利用墨盒100内的墨水进行印刷。印刷装置10将传感器法和点计数法结合使用，来判断墨盒100内的墨水余量是否已达到预定的量。

图1绘出了互相垂直的XYZ轴。在本实施例中，在印刷装置10的使用状态下，Z轴方向为铅垂方向，印刷装置10的X轴方向的面为正面。印刷装置10的主扫描方向为Y轴方向，副扫描方向为X轴方向。作为液体消耗装置的印刷装置10具有：托架20，其安装有墨盒100并具备故障检测板81，所述墨盒100用于容纳青色C、品红色M、黄色Y、黑色K等每种颜色的墨水；托架电机33，用于沿主扫描方向HD驱动托架20；传感器90，其和托架20的主扫描方向HD平行地配置，用于检测墨盒100内的墨水是否已达到预定的量；送纸电机30，用于沿副扫描方向VD运送印刷介质PA；印刷头35，其搭载在托架20上，用于排出从墨盒100供给的墨水；以及控制部40，其经由预设的接口72和计算机60连接，并根据从计算机60接收的印刷数据来控制托架电机33、送纸电机30和印刷头35进行印刷。控制部40连接用于显示印刷装置10的工作状态等的显示面板70。而且，控制部40通过电缆FFC1和托架20连接，通过电缆FFC2和传感器90连接。

传感器90具备发光元件92和受光元件94。传感器90由反射型光断续器构成。传感器90具备作为发光元件92的如LED，以及作为受光元件94的如光电晶体管。传感器90的发光元件92在控制部40的控制下发光。控制部40控制传感器90的发光元件92使其脉冲点亮，通过调整其PWM（Pulse Width Modulation，脉宽调制）信号的占空比（接通时间和关断时间的比例）来调整发光量。从LED发出的光通过下述的墨盒100内的棱镜170的反射向光电二极管入射。

传感器90的发光元件92以及受光元件94和托架20的主扫描方向平行地并排设置（图2）。并且，传感器90被设置成：当由于托架电机33的驱动而移动的托架20位于传感器90的上方时，传感器90和墨盒100内的棱镜170正对。

图3是墨盒100的立体图。墨盒100具有：墨水容纳部130，其大致呈长方体形状并用于容纳作为液体的墨水；手柄120，用于装卸墨盒100。墨盒100的底面101上形成有供墨口110，当墨盒100安装到托架20上时其用于被设置在托架20上的供墨针（未图示）插入。在使用之前的状态下，供墨口110的开口被薄膜密封。当从上方将墨盒100安装到托架20上时，能够从墨盒100向印刷头35供给墨水。在墨水容纳部130内，各种颜色的墨水的安装位置根据每种颜色来决定。

墨盒100具备基板150，其背面搭载有用于存储与墨盒100相关的信息的存储器151。与墨盒100相关的信息包括：下述的推算消耗量、有效墨量、传感器90是否检测出墨水即将用尽的墨水即将用尽判定信息、以及在传感器90检测出墨水即将用尽的情况下墨水即将用尽时的推算消耗量等。关于这些信息在后文进行详细描述。下文中，与墨盒100相关的信息也简称为“墨盒信息”。基板150和托架20相对的表面上设有和存储器151电连接的端子，当墨盒100安装到托架20上时，控制部40成为能够通过该端子访问存储器151的状态。由此，控制部40对存储器151进行墨盒信息的读写。

图4是表示设置在墨水容纳部130的棱镜170的概况的图。在墨水容纳部130的内部的下部（Z轴负方向的部分）设有等腰直角三角柱状的棱镜170。当从发光元件92照射的光201向棱镜170的底面入射时，棱镜170根据墨水容纳部130内的墨水IK的余量将入射光向受光元件94射出。具体来讲，当棱镜170的顶点与传感器90的发光中心和受光中心之间的中心大致一致时，若墨水容纳部130内容纳的墨水IK的量达到形成棱镜170的顶点的倾斜面170a的、来自发光元件92的光向其入射的反射面和墨水IK接触的程度，则如图4中实线所示的光路那样，从发光元件92照射的光大部分在倾斜面170a发生折射，被墨水IK吸收。这是因为棱镜170和墨水IK的折射率大致相同。另一方面，当形成棱镜170的顶点的倾斜面170a的反射部分，以及接收由倾斜面170a反射的光的倾斜面170b处接收入射光的部分（倾斜面中和光的反射相关的部分）和空气接触时，即，当墨水IK的量变少时，由于棱镜170和空气的折射率不同，从传感器90具备的发光元件92向棱镜170的底面照射的光如图4的虚线所示的光路那样在棱镜170内进行两次全反射。由此，从发光元件92入射的光的行进方向发生180度反转，向受光元件94射出。

图5是表示控制部40的结构的图。控制部40由CPU41、ROM43、RAM44和EEPROM45构成。CPU41通过将预先存储在ROM43内的控制程序在RAM44上展开并执行，作为以下几个部分发挥功能：传感器故障检测部411；点计数部412；判断部413，用于判定下述的墨水即将用尽和墨水用尽；以及学习部414，用于算出并学习下述的学习传感器检测墨水用尽值和学习推算消耗量差异率。此外，CPU41通过将存储在ROM43中的用于全面控制印刷装置10的动作的控制程序在RAM44上展开并执行，从而进行印刷处理和对印刷装置10的控制处理。印刷处理是指，CPU41根据图像数据，生成表示在印刷头35移动的主扫描方向HD上形成（开）、不形成（关）点的栅格数据，根据生成的栅格数据驱动托架20、印刷头35和送纸电机30向印刷介质PA的期望的位置排出墨滴，以形成表示图像或文字的点阵图形。此外，在RAM44接通电源的期间，下述各个墨盒中的墨水的推算消耗量被暂时存储在RAM44中。另外，在印刷装置10未上电的期间，每个墨盒的推算消耗量被存储在EEPROM45或墨盒100具备的存储器151中。此外，EEPROM45中还存储有与下述学习传感器检测墨水用尽值、学习推算消耗量差异率、学习墨盒数（学习I/C数）、判定方法切换位相关的信息。在本实施例中，学习传感器检测墨水用尽值相当于基于本发明的“阈值信息”决定的“阈值”。并且，在本实施例中，阈值信息的值和阈值相等。

点计数部412是用于推算各个墨盒消耗的墨水的量的功能部，所述消耗是由于印刷处理、定期排出墨水（冲洗）以使印刷头35保持合适的状态、以及印刷头35的清洁处理（下文也称作“印刷处理等”）而产生的。在下文中，推算的墨水消耗量也称作“推算消耗量（推算值）”。推算消耗量为通过点计数获得的墨盒中的墨水的消耗量，能够通过相对于下述的有效墨量的比例来表示。点计数部412将墨滴的单位质量乘以在印刷处理等中排出的墨水的排出次数来算出墨水的消耗量。然后，算出各个墨盒的从使用开始的推算的消耗量的累计值。该累计值包括冲洗和印刷头35的清洁所消耗的墨水。点计数部412相当于本发明的“推算部”。

传感器故障检测部411是判断传感器90是否处于正常工作状态的功能部。在本说明书中，传感器90的故障是指不能使用传感器90检测到墨水即将用尽（见下文）和墨水用尽（见下文）的情况。因此，不仅在传感器90的电路发生异常时，在传感器90能够进行正常发光及受光时也有可能发生受光元件94由于被墨雾污染而不能充分受光等情况，这些情况也属于本发明中的“传感器的故障”。例如，在判断部413判断墨量是否已达到预定量的时刻之前，或者在移动托架20以使故障检测板81和传感器90相对之后，传感器故障检测部411进行传感器90的故障检测。具体的故障检测方法将见下文。传感器故障检测部411相当于本发明的“故障检测部”。

判断部413是判断墨盒100内的墨水的量是否达到预定量的功能部。此后，将墨盒100内的墨水的剩余量已达到预定量的状态也称作“墨水即将用尽”。并且，将检测到墨水即将用尽之后消耗了预定量的墨水的状态称作“墨水用尽”。当传感器故障检测部411未检测到传感器90的故障时，判断部413根据传感器90的输出判断墨水即将用尽。如利用图4说明的那样，若墨水容纳部130内的墨水IK充足，则向传感器90具备的受光元件94入射的光的量就会减少。而且，若棱镜170的倾斜面170a、170b的反射部分和空气接触，则向受光元件94入射的光的量就会增多。该光的量在本实施例中被转换成电压值向控制部40输出。在本实施例中，电压值被设定为随着光的量增多而降低。通过电缆FFC2，判断部413获得基于向光电晶体管入射的光而产生的电压值，当获得的电压值低于预先设定的对应于墨水余量的电压值时，判定为墨水即将用尽。此后，将基于传感器90的输出判定墨水即将用尽也称作“传感器检测墨水用尽”。另外，当传感器故障检测部411检测到传感器90的故障时，判断部413根据下述的学习传感器检测墨水用尽值和推算消耗量来判定墨水即将用尽。

图6是用于说明有效墨量的简要图。有效墨量是指，在印刷装置10中，预先设定的能够顺利进行印刷处理等的墨盒100内的墨水的量。具体来讲，有效墨量是指，在标准环境下，以标准的方式使用印刷装置10时的墨盒100内的墨水的消耗量。即，在标准环境下，以标准的方式使用印刷装置10，当传感器90检测出墨水即将用尽之后，通过点计数推算出的墨水的消耗量达到预定量时的墨水的消耗量的总量为有效墨量。有效墨量根据容纳在墨盒100内的墨水的颜色或能够容纳的墨水容量等类型来预先设定。另外，在本实施例中，有效墨量为10（g）。根据印刷装置的个体差异或使用环境等的不同，判定墨水即将用尽、墨水用尽时的墨盒内的墨水的消耗量和图6所示会有所不同。

当判断部413在传感器90发生故障等时不能根据传感器90的输出判定墨水即将用尽时，如果由点计数部412推算的推算消费量达到了存储在EEPROM45中的学习传感器检测墨水用尽值，则判断为已达到墨水即将用尽的状态。若判断部413判断已达到墨水即将用尽的状态，则CPU41通过和控制部40连接的显示面板70或经由接口72和印刷装置10连接的计算机60的显示画面来显示促使用户更换墨盒100的信息。

另外，判断部413在检测出墨水即将用尽（传感器检测墨水用尽）之后，当判断出点计数部412的推算消耗量已达到预先设定的墨水的消耗量时，判定为墨水用尽。在本实施例中，虽然当由点计数部412推算的从墨水即将用尽时开始的墨水的消耗量达到了预先设定的量时，判定为墨水用尽，但这只是一种方式，例如，也可以在达到了墨水即将用尽的状态时判定为墨水用尽。

判断部413具备的学习部414根据基于传感器90的输出判定为墨水即将用尽时的推算消耗量，利用下述计算公式计算学习传感器检测墨水用尽值。计算出学习传感器检测墨水用尽值之后，学习部414对存储在EEPROM45中的学习传感器检测墨水用尽值进行更新。

A–2.包括墨水即将用尽判定处理的印刷处理：

图7是控制部40执行的包括墨水即将用尽判定处理在内的印刷处理的流程图。如图7所示的流程图在印刷装置10上电之后或者更换墨盒100之后等被执行。在本实施例中，墨盒100采用青色C、品红色M、黄色Y、黑色K四种墨盒100。而且，安装在印刷装置10内的同种颜色的墨盒100可以更换为相同的有效墨量的墨盒100。另外，关于图7所示的包括墨水即将用尽判定处理在内的印刷处理，也可以在没有矛盾的范围内将该处理全部或部分反复地执行。

印刷装置10上电后，或者更换墨盒100后，CPU41读出存储在各个墨盒100具备的存储器151内的墨盒信息，并存储在RAM44内（步骤S5）。

CPU41从墨盒100的存储器151中读出墨盒信息后，根据包括在该墨盒信息中的墨水即将用尽判定信息，对该墨盒100是否已经由传感器90检测出墨水即将用尽进行判断（步骤S7）。

在墨盒100中，当传感器90未检测出墨水即将用尽时（步骤S7：否），CPU41对EEPROM45内的墨水即将用尽判定方法切换位是否为“0”进行判断（步骤S10）。

图8是表示墨水即将用尽判定方法切换位和墨水即将用尽的判定方法的图。墨水即将用尽判定方法切换位用于切换是根据传感器90的输出，还是根据下述的学习传感器检测墨水用尽值来判断是否已达到墨水即将用尽的状态。若墨水即将用尽判定方法切换位为“0”，则判断部413根据传感器90的输出对墨水即将用尽进行判断。另一方面，若判定方法切换位为“1”，则判断部413根据下述的学习传感器检测墨水用尽值和由点计数部412推算的推算消耗量对墨水即将用尽进行判断。

如果墨水即将用尽判定方法切换位为“0”（步骤S10：是），则传感器故障检测部411对是否能够通过传感器90判定墨水即将用尽进行判断（步骤S11）。在本实施例中，具体来讲，传感器故障检测部411使托架20在预定的时刻（timing）移动以使故障检测板81位于传感器90的正上方。故障检测板81由对光进行全反射的镜子构成。从发光元件92照射到故障检测板81上的光的一部分被故障检测板81的镜面反射并向受光元件94入射。当被故障检测板81的镜面反射并向受光元件94入射的光的量在预先设定的光的量的范围内时，传感器故障检测部411判断为传感器90能够使用（步骤S11：是）。在本实施例中，光的量被转换为电压值。当根据向受光元件94入射的光量而获得的电压值大于预先设定的电压值时，传感器故障检测部411判断为例如受光元件94被墨雾污染而不能充分受光。而且，当基于向受光元件94入射的光量而获得的电压值小于预先设定的电压值时，判断为例如传感器90的电路发生了异常。这时，传感器故障检测部411判断为传感器90不能使用（步骤S11：否）。这时，传感器故障检测部411可以在和控制部40连接的显示面板70或者经由接口72和印刷装置10连接的计算机60的显示画面上，显示促使用户修理传感器90、或者清洁故障检测板81的信息。另外，步骤S11的处理是安装在印刷装置10上的所有墨盒共同的处理，而其他处理为单个墨盒的处理。如果在步骤S11中判断为“否”，则目前安装在印刷装置10上的所有墨盒将在之后进行步骤S52至步骤S80的处理。

如果判断为能够通过传感器90对墨水即将用尽进行判定（步骤S11：是），则CPU41根据用户或计算机的指令等进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（步骤S20）。点计数部412根据通过印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理排出的墨滴的次数算出推算消耗量。CPU41将存放在RAM44内的推算消耗量更新为算出的推算消耗量。

例如，在完成了对印刷介质PA的印刷的时刻或者正在执行印刷处理等预定的时刻，当托架20移动到传感器90的上方时，判断部413根据传感器90的电压值对各个墨盒100的墨水量是否处于墨水即将用尽的状态进行判断。当判断部43未检测出墨水即将用尽时（步骤S30：否），继续执行上述步骤S20的印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理。

若判断部413根据传感器90的输出检测出墨水即将用尽（步骤S30：是），学习部414根据判断部413检测出墨水即将用尽时的推算消耗量E_n，根据以下算式（1）对学习传感器检测墨水用尽值C_n进行计算。

[算式1]

C_n=αE_n+(1-α)C_n-1…（1）

学习传感器检测墨水用尽值C_n是基于传感器90第n次检测出墨盒100的墨水即将用尽时的推算消耗量E_n和传感器90第n-1次检测出墨水即将用尽时的学习传感器检测墨水用尽值C_n-1而计算出来的推算消耗量的统计值。在此，与学习传感器检测墨水用尽值C_n相乘的系数α满足0<α<1，在本实施例中取α=0.6。由于根据算式（1）计算出的学习传感器检测墨水用尽值C_n通过使判断部413刚检测出墨水即将用尽时的推算消耗量“E_n”和α直接相乘而获得，因此其是最能反映传感器90第n次检测出墨水即将用尽时的推算消耗量的值。即，目前安装在印刷装置10上的墨盒100为第n个墨盒，如果传感器90检测出该墨盒100墨水即将用尽，则学习传感器检测墨水用尽值C_n为最能反映目前安装在印刷装置10上的墨盒100的推算消耗量E_n的值。并且，传感器90第1次检测出墨水即将用尽时的学习传感器检测墨水用尽值C₁和推算消耗量E₁相等。学习的具体例子见下文。

学习部414计算出学习传感器检测墨水用尽值之后，将存储在EEPROM45中的学习传感器检测墨水用尽值“C_n-1”更新为新算出的学习传感器检测墨水用尽值“C_n”（步骤S40）。另外，CPU41在学习传感器检测墨水用尽值被更新之后，更新存储在EEPROM中的、作为学习传感器检测墨水用尽值的算出对象的墨盒100的累计个数（学习I/C数）。在本实施例中，学习传感器检测墨水用尽值C_n及学习I/C数按照墨盒100中的墨水的颜色存储。

即使在判断部43检测出墨水即将用尽之后，CPU41也和步骤S20一样，按照用户或者计算机的指示继续进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（步骤S60）。在步骤S30到步骤S60之间的预设的时刻，CPU41将表示传感器90检测出墨水即将用尽的墨水即将用尽判定信息和墨水即将用尽时的推算消耗量存储在墨盒100的存储器151中。

然后，判断部413对从判定墨水即将用尽开始是否通过点计数消耗了预定量的墨水量，即是否达到墨水用尽的状态进行判断（步骤S70）。

如果判断部413判定墨水用尽（步骤S70：是），则CPU41指示和控制部40连接的显示面板70或者经由接口72和印刷装置10连接的计算机60的显示画面显示要求更换墨盒100的信息（步骤80）。如果判断部413未判定墨水用尽（步骤S70：否），则返回步骤S60，继续进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理。

在步骤S11中，当传感器故障检测部411判断传感器90不能使用时（步骤S11：否），判断部413就不能根据传感器90的输出检测出墨水即将用尽。因此，判断部413根据学习传感器检测墨水用尽值来判定墨水即将用尽。因此，CPU41首先对存储在EEPROM45中的学习I/C数是否达到预定值以上进行判断（步骤S52）。学习I/C数的预定值虽然能够任意设定，但是通常设定为传感器90不会由于墨雾附着等而发生故障的值。因此，在尽管学习I/C数未达到预定值，但是传感器故障检测部411判断传感器90不能使用的情况下（步骤S52：否），假定印刷装置10或传感器90为不稳定的使用状态。因此，当学习I/C数未达到预定值时（步骤S52：否），CPU41在和控制部40连接的显示面板70或者经由接口72和印刷装置10连接的计算机60的显示画面上显示表示印刷装置10的本体错误的信息。

当学习I/C数达到预定值以上时（步骤S52：是），CPU41将墨水即将用尽判定方法切换位设定为“1”（步骤S53）。这样一来，在下次上电时，或者更换墨盒100之后，CPU41判断EEPROM45内的墨水即将用尽判定方法切换位为“1”（步骤S10：否），因此根据学习传感器检测墨水用尽值进行墨水即将用尽的判定处理。

如果墨水即将用尽判定方法切换位设定为“1”，则和墨水即将用尽判定方法切换位设定为“0”时相同，在步骤S54中进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（步骤S54）。当在步骤S10中判断墨水即将用尽判定方法切换位为“1”时，也同样地在步骤S54进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理。

在步骤54中，执行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理，一旦存放在RAM44中的推算消耗量达到存储在EEPROM45中的学习传感器检测墨水用尽值，则判断部413判定墨水即将用尽（步骤57：是）。当推算消耗量未达到学习传感器检测墨水用尽值时（步骤S57：否），则使伴随墨水即将用尽判定处理的印刷处理返回步骤S54，继续进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理。

一旦判断部413根据学习传感器检测墨水用尽值判定墨水即将用尽，则和墨水即将用尽判定方法切换位为0时相同，进行上述步骤S60至S80的处理。

图9是表示通过上述墨水即将用尽判定处理而保存在EEPROM45中的数据的一个例子的图。EEPROM45中保存了青色C、品红色M、黄色Y、黑色K四种颜色的墨水的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值和学习I/C数。

图10是用于说明步骤S40中的学习的具体例子的图。如图10的粗框a1所示，以印刷装置10中安装了第3个墨盒100，并且判定该墨盒100的墨水即将用尽时为例进行说明，另外，如粗框b1所示，以印刷装置10中安装了第n+1个墨盒100，并且判定该墨盒100的墨水即将用尽时为例进行说明。另外，图10所示的I/C数从印刷装置10开始使用时计数，表示安装了第几个同种颜色、相同有效墨量的墨盒100。当印刷装置10安装了第3个墨盒100时，判断传感器90能够使用（图7的步骤S11：是）。因此，判断部413根据传感器90的输出判断第3个墨盒100处于墨水即将用尽的状态。根据传感器90的输出检测出墨水即将用尽时的推算消耗量（以下也称作“传感器检测墨水用尽量”）为“E₃”。根据该“E₃”的值以及学习传感器检测墨水用尽值C₂，通过上述算式（1）算出学习传感器检测墨水用尽值C₃。

另一方面，当安装了第n+1个墨盒100时，判断传感器90不能使用（图7步骤S11：否）。如果这时的学习I/C数达到预定值以上，则当推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值C_n时，判断部413判定墨水即将用尽。即，当安装了第n+1个墨盒时，若判断传感器90不能使用，则第n+1个墨盒的传感器检测墨水用尽量和学习传感器检测墨水用尽值“C_n”变为相同的值。

在印刷装置10中，由于印刷头35具备的各个喷嘴等存在制造上的偏差，预想的1点排出的墨量和实际排出的墨量会有所不同。而且，由于印刷装置10的个体差异，在个体之间，设计上的1点排出的墨量和实际排出的墨量也存在偏差。进一步来讲，在各个个体之间，由于存在传感器90的安装位置偏差或者墨盒100的棱镜170的位置偏差等，因此传感器90检测出墨水即将用尽的水平也存在偏差。在这种情况下，根据传感器90的输出判定墨水即将用尽时的实际的墨水消耗量和推算消耗量不一定一致。因此，如果根据推算消耗量判断墨水即将用尽，则有可能残留了比假定量多的墨水，或者消耗了比假定量多的墨水。然而，根据上述第1实施例，根据基于传感器90的输出判断墨水即将用尽时的推算消耗量来计算学习传感器检测墨水用尽值。然后，学习传感器检测墨水用尽值是在传感器90发生故障之前被算出的、传感器检测墨水用尽时的推算消耗量的统计值，每当安装新墨盒，消耗其中的墨水并通过传感器90判定墨水即将用尽时，更新学习传感器检测墨水用尽值。因此，当传感器90发生故障时，也能够在推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值时判定墨水即将用尽。

另外，学习传感器检测墨水用尽值通过刚刚（最后）由传感器90检测出墨水即将用尽时的推算消耗量和系数α相乘获得。系数α的值可以设定成使得传感器90就要发生故障之前，判定墨水即将用尽时的推算消耗量相对于学习传感器检测墨水用尽值的比例最大。这样一来，由于学习传感器检测墨水用尽值为最能反映刚刚的传感器检测墨水用尽状态时的推算消耗量的值，因此反映了刚刚的墨水排出状况，其能够判定墨水即将用尽。

B.第2实施例：

在第1实施例中，对更换的相同墨水颜色的墨盒100具有相同的有效墨量的情况进行了说明。即，对以下情况进行了说明：当墨盒100内的墨水被消耗以后，通过更换墨盒100而向印刷装置10新安装的墨盒100全部具有相同的容量。与此相对，在第2实施例中，对通过更换来装卸墨水颜色相同、但是有效墨量不同的墨盒100的情况进行说明。并且，第2实施例的印刷装置10的结构和第1实施例相同。

图11是用于说明有效墨量不同的墨盒100的图。容纳在墨盒ICa和墨盒ICb中的墨水的颜色相同，并且该墨盒ICa、ICb被安装在托架20的同一位置。该墨盒ICa、ICb的有效墨量不同，分别为10（g）和20（g）。在本实施例中，在设计上，直到根据传感器90的输出判定墨水即将用尽为止消耗的墨量的比例（传感器检测墨水用尽时的墨水消耗量）在墨盒ICa中为90%（9（g）），在墨盒ICb中为95%（19（g））。即，在墨盒ICa和墨盒ICb中，当在标准环境下以标准的方式使用印刷装置10时，由传感器90判定的墨水即将用尽时的液体的量（达到预定的量时的液体的消耗量的理论值）不同。

虽然由传感器检测出墨水即将用尽时的墨水的余量在设计上是相同的，但是如果能够向印刷装置10上安装有效墨量不同的墨盒100的话，则根据传感器90的输出检测出的墨水即将用尽时的推算消耗量会不同。由于学习传感器检测墨水用尽值为推算消耗量的统计值，因此若根据图11所示的、判定墨盒ICa和墨盒ICb中的墨水即将用尽时的推算消耗量计算并更新学习传感器检测墨水用尽值，则该学习传感器检测墨水用尽值会累积与有效墨量的差异相应的误差。

因此，CPU41预先将具有预定有效墨量的墨盒100定为基准，当作为基准的墨盒100和安装的墨盒100的有效墨量不同时，进行以下修正。在本实施例中，通过将一个墨盒ICa作为基准，并对另一个墨盒ICb的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量进行修正，算出学习传感器检测墨水用尽值。也就是说，假定向印刷装置10安装有效墨量和墨盒ICa相同的墨盒100来更新推算消耗量的统计值（学习传感器检测墨水用尽值）。

首先，结合上述第1实施例中的图7对安装了有效墨量不同的墨盒ICb时更新学习传感器检测墨水用尽值的情况进行说明。如果安装了墨盒ICb，则和上述第1实施例相同，CPU41读出存储在墨盒ICb具备的存储器中的墨盒信息，并存储在RAM44内（图7的步骤S5）。然后，如果在安装的墨盒ICb中并未通过传感器90检测出墨水即将用尽（图7的步骤S7：否），并且墨水即将用尽判定方法切换位为“0”（图7的步骤S10：是），并且能够通过传感器90判定墨水即将用尽（图7的步骤S11：是），则根据用户或计算机的指示等进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（图7的步骤S20）。

若判断部413根据传感器90的输出检测出墨盒ICb中墨水即将用尽（图7的步骤S30：是），则学习部414根据检测出墨水即将用尽时的推算消耗量（以有效墨量为基准的墨水消耗量的比例。推算消耗量和有效墨量相等时，推算消耗量为100%），如下对学习传感器检测墨水用尽值C_n进行计算。具体来讲，墨盒ICa的相对于有效墨量的设计上的传感器检测墨水用尽时的墨水消耗率（90（%））除以墨盒ICb的相对于有效墨量的设计上的传感器检测墨水用尽时的墨水消耗率（95（%）），由此算出修正系数。然后，用修正系数乘以墨盒ICb的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量，算出学习传感器检测墨水用尽值。算出墨盒ICb的学习传感器检测墨水用尽值之后，和算出作为基准的墨盒ICa的学习传感器检测墨水用尽值时相同，对存放在EEPROM45中的墨盒ICa的学习传感器检测墨水用尽值和墨盒ICa的学习I/C数进行更新（图7的步骤S40）。然后，和上述第1实施例相同，进行图7所示的步骤60至步骤80的处理。这样一来，即使安装了不同容量的墨盒ICb，也能够通过用修正系数乘以该墨盒ICb的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量，对作为基准的墨盒ICa的学习传感器检测墨水用尽值进行更新。

接下来，说明当向印刷装置10安装了墨盒ICb、并且不能通过传感器判定墨水即将用尽（图7的步骤S11：否）时的墨水即将用尽判定处理。安装墨盒ICb之后，和上述第1实施例相同，CPU41读出存储在墨盒ICb具备的存储器151中的墨盒信息，并存储在RAM44中（图7的步骤5）。然后，如果并未通过传感器检测出安装的墨盒ICb中的墨水即将用尽（图7的步骤S7：否），并且墨水即将用尽判定方法切换位为“0”（图7的步骤S10：是），并且学习I/C数充足（图7的步骤S52：是），则CPU41根据用户或计算机的指示等进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（图7的步骤S54）。然后，当墨盒ICb的推算消耗量达到修正系数的倒数和作为基准墨盒100的墨盒ICa的学习传感器检测墨水用尽值的乘积时，判断部413判定墨水即将用尽（图7的步骤S57）。之后，和上述第1实施例相同，进行图7所示的步骤S60至步骤S80的处理。这样一来，当有效墨量不同的墨盒的推算消耗量达到修正系数的倒数和作为基准的有效墨量的墨盒的学习传感器检测墨水用尽值的乘积时，能够判定墨水即将用尽。因此，即使安装了有效墨量不同的墨盒，传感器90也能够以同等的精度判定墨水即将用尽。

根据以上说明的第2实施例，学习部414确定作为基准的墨盒100，根据有效墨量和设计上的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量算出传感器检测墨水用尽时的墨水的消耗率。然后，用作为基准的有效墨量的墨盒100的传感器检测墨水用尽时的墨水消耗率除以有效墨量不同的墨盒100的设计上的传感器检测墨水用尽时的墨水消耗率，算出修正系数。用该修正系数乘以有效墨量不同的墨盒100的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量，算出作为基准的有效墨量的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值。这样一来，能够按照第1实施例的图7所示的墨水即将用尽判定处理，对学习传感器检测墨水用尽值进行更新。因此，由于不需要针对有效墨量不同的每一墨盒保存学习传感器检测墨水用尽值和学习I/C数，因此能够有效地利用印刷装置10的数据保存区域。而且，即使传感器90发生故障，当有效墨量不同的墨盒100的推算消耗量达到修正系数的倒数和作为基准的有效墨量的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值的乘积时，能够判定墨水即将用尽。因此，即使在安装了有效墨量不同的墨盒100、并且传感器90不能使用的情况下，也能够以与传感器90同等的精度判定墨水即将用尽。

C.第3实施例：

在第1实施例和第2实施例中，根据由传感器90检测出墨水即将用尽时的推算消耗量算出学习传感器检测墨水用尽值。在第3实施例中，根据设计上的传感器检测墨水用尽时的墨水消耗量和通过传感器90检测出的墨水即将用尽时的推算消耗量的差异（推算消耗量差异率），算出学习推算消耗量差异率。而且，根据学习推算消耗量差异率算出学习传感器检测墨水用尽值。另外，第3实施例中的印刷装置10的结构和第1实施例相同。学习推算消耗量差异率为求出学习传感器检测墨水用尽值的基本信息，相当于本发明的阈值信息。

图12是用于说明推算消耗量差异率DW的图。推算消耗量差异率DW是表示通过传感器90判定墨水即将用尽时的推算消耗量和设计上的通过传感器90判定墨水即将用尽时的墨水消耗量（达到预定量时的液体消耗量的理论值）的比例的值，通过下面的算式（2）算出。另外，在本实施例中，推算消耗量并不是相对于有效墨量的比例，而是通过消耗量（g）算出的。

[算式2]

图12是表示判断部413根据传感器90的输出判定墨水即将用尽时的3个墨盒（ICc、ICd、ICe）的推算消耗量差异率。墨盒ICc、ICd、ICe为同种颜色的墨盒。墨盒ICc、ICd、ICe的有效墨量均为10（g），并且通过点计数推算的墨水即将用尽之后的墨水的消耗量均为1（g）。在本实施例的该墨盒中，当判断部413根据传感器90的输出判定墨水即将用尽时，在设计上消耗了9（g）墨水。然而，由于印刷装置的使用环境和随着时间经过而发生的变化等原因，传感器检测墨水用尽时的推算消耗量会有所不同。例如，墨盒ICc、ICd、ICe的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量不同，分别为8.2（g）、9.0（g）、10.0（g）。这时，墨盒ICc、ICd、ICe的推算消耗量差异率不同，分别为110（%）、100（%）、90（%）。推算消耗量差异率越接近100%，设计时的传感器检测墨水用尽时的墨水消耗量和检测出传感器检测墨水用尽时的推算消耗量之差就越小。在本实施例中，根据这样算出的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量差异率DW，用以下的算式（3）计算学习推算消耗量差异率ADW。学习推算消耗量差异率ADW是以刚刚算出的推算消耗量差异率DW_n和比DW_n更早算出的学习推算消耗量差异率ADW_n-1为基础算出的推算消耗量差异率的统计值。换句话说，学习推算消耗量差异率ADW是设计上的传感器检测墨水用尽时的墨水的消耗量（理论值）和实际上基于传感器90判定墨水即将用尽时的推算消耗量的“比例的统计值”。

[算式3]

${\mathrm{ADW}}_n=\frac{{\mathrm{DW}}_n+(n-1){\mathrm{ADW}}_{n-1}}{n}...\left(3\right)$

图13是在第3实施例的印刷装置10上进行的墨水即将用尽判定处理的流程图。第1实施例（图7）和第3实施例的不同之处在于，当根据传感器90的输出判定墨水即将用尽时，在第1实施例中对学习传感器检测墨水用尽值进行更新（图7的步骤S40），而在第3实施例中对学习推算消耗量差异率进行更新（图13的步骤S45）。关于学习的具体例子，见下文。另外，在第1实施例中，当传感器90不能使用（图7的步骤S11：否），并且学习I/C数充足时（图7的步骤S52：是），判断部413根据学习传感器检测墨水用尽值判定墨水即将用尽（图7的步骤S57）。与此相对，在第3实施例中，学习部414根据以下算式（4）将学习推算消耗量差异率变换为学习传感器检测墨水用尽值，当推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值时，判断部413判定墨水即将用尽（图13的步骤S59）。其他的处理由于和第1实施例相同，因此在此省略说明。

[算式4]

图14是表示通过图13的墨水即将用尽判定处理保存在EEPROM45中的数据的一个例子的图。在第1实施例中，针对青色C、品红色M、黄色Y、黑色K四种墨水颜色的每一墨盒100保存学习传感器检测墨水用尽值以及学习I/C数，而在第3实施例中，保存学习推算消耗量差异率以及学习I/C数。

图15是用于说明步骤S45的学习的具体例子的图。下面，针对同种墨水颜色（例如黑色K）的墨盒100，分别以如图15中的粗框a2所示的印刷装置10中安装了第3个墨盒100、并且判定该墨盒100中的墨水即将用尽时的情况，和粗框b1所示的印刷装置10中安装了第n+1个墨盒100、并且判定该墨盒100中的墨水即将用尽时的情况为例进行说明。另外，如图15所示的I/C数自印刷装置10开始使用时计数，表示安装的是第几个相同的墨水颜色、有效墨量的墨盒。当安装了第3个墨盒时，判断传感器90可以使用（图13的步骤S11：是）。因此，在第3个墨盒中，判断部413根据传感器90的输出判定墨水即将用尽。这时的推算消耗量（传感器检测墨水用尽量）为“E₃”。学习部414通过算式（2），将根据传感器90的输出判断出墨水即将用尽时的推算消耗量“E₃”转换为推算消耗量差异率“DW₃”。然后，根据推算消耗量差异率“DW₃”和上次（第2个墨盒100的传感器检测墨水用尽时）学习的学习推算消耗量差异率“ADW₂”，通过算式（3）算出学习推算消耗量差异率“ADW₃”。

另一方面，当安装了第n+1个墨盒时，判定传感器90不能使用（图13的步骤S11：否）。如果这时的学习I/C数达到预定的I/C数（图13的步骤S52：是），则当点计数部412算出的推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值C_n时，判断部413判定墨水即将用尽（图13的步骤S59）。这时的学习传感器检测墨水用尽值C_n为根据学习推算消耗量差异率ADW和传感器检测墨水用尽时的墨水消耗量算出的值，可以通过以上的算式（4）求出。

根据以上说明的第3实施例，根据基于传感器90的输出判定墨水即将用尽时的推算消耗量来计算推算消耗量差异率。然后，根据推算消耗量差异率算出学习推算消耗量差异率。之后，当传感器90发生故障时，通过使传感器检测墨水用尽时的墨水消耗量除以学习推算消耗量差异率，转换为学习传感器检测墨水用尽值。当点计数部412推算的推算消耗量达到这样求得的学习传感器检测墨水用尽值时，判定为墨水即将用尽，因此能够以和传感器90同等的精度判断液体已达到墨水即将用尽的状态。而且，学习推算消耗量差异率ADW_n是以刚刚（最后）通过传感器90检测出墨水即将用尽时算出的推算消耗量差异率DW_n和此前算出的学习推算消耗量差异率ADW_n-1为基础算出的推算消耗量差异率DW的统计值。因此，若根据学习推算消耗量差异率求得的学习传感器检测墨水用尽值来判定墨水即将用尽的话，则判定墨水即将用尽之后可使用的墨量的偏差就会变小，从而能够正确地推算出传感器检测墨水用尽后可使用的墨量。因此，能够没有剩余地消耗墨盒100内的有效墨量。

D.第4实施例：

在第1实施例及第3实施例中，算出了具有同一有效墨量的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值。另外，在第2实施例中，通过以预定的墨盒100为基准并对有效墨量不同的墨盒100进行修正，算出了学习传感器检测墨水用尽值。在第4实施例中，即使墨盒100的有效墨量不同，也不必如第3实施例那样进行修正，而是根据学习推算消耗量差异率算出学习传感器检测墨水用尽值。

图16是用于说明有效墨量不同的墨盒100的推算消耗量差异率的图。容纳在墨盒ICf和墨盒ICg中的墨水的颜色相同，该墨盒ICf、ICg在托架20的同一位置装卸。关于该墨盒ICf、ICg，根据传感器90的输出检测出墨水即将用尽之后通过点计数推算的墨水的消耗量为1（g），但是有效墨量不同，分别为10（g）和20（g）。在本实施例中，在设计上，直到根据传感器90的输出判定墨水即将用尽时为止所消耗的墨量（传感器检测墨水用尽时的墨水消耗量）如下：墨盒ICf为9（g），墨盒ICg为19（g）。

如图16所示，即使有效墨量不同，墨盒ICf的推算消耗量差异率为100（%），墨盒ICg的推算消耗量差异率为100（%）。也就是说，推算消耗量差异率的值并不依赖于有效墨量。因此，通过基于学习推算消耗量差异率（即推算消耗量差异率的统计值）求出学习传感器检测墨水用尽值，即使有效墨量不同，也可以如第2实施例那样，无需规定作为基准的墨盒100并对有效墨量不同的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值进行修正，就能够算出学习推算消耗量差异率并对其进行更新。

根据以上说明的第4实施例，即使使用有效墨量不同的墨盒，由于推算消耗量差异率的值不依赖于有效墨量，因此学习部414无需进行修正就能够算出并更新用于判定墨水即将用尽的学习推算消耗量差异率。另外，由于无需针对墨盒100的每一种有效墨量而将数据保存在EEPROM45中，因此能够有效地利用印刷装置10的数据保存区域。

E.变形例：

以上说明了本发明的各种实施例，但是本发明并不限于上述实施例，能够在不脱离其主旨的范围内采用各种结构。例如，通过软件实现的功能也可以通过硬件来实现。另外，还能够如下进行变形。

E-1.变形例1：

当CPU41将墨盒100的信息从墨盒100具备的基板150的存储器151中读出时，学习部414能够根据该存储器151的信息等判断是否为印刷装置10的制造商保证的墨盒100。当不是保证的墨盒100时，墨水的粘性等质量有可能不同，这时由点计数部412推算的推算消耗量有可能有很大的不同。另外，在没有保证的墨盒之间，有时有效墨量的偏差比印刷装置10的制造商保证的墨盒的有效墨量的偏差更大。因此，学习部414可以不对该墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值和学习推算消耗量差异率进行学习，并且不更新学习I/C数。这样，能够增加学习传感器检测墨水用尽值和学习推算消耗量差异率的可靠性。另外，学习部414能够根据墨盒100的存储器151的信息，判断已安装的墨盒100是否为用于向印刷装置10的墨水流路中填充墨水的填充用墨盒。学习部414可以不对该墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值和学习推算消耗量差异率进行学习，并且不更新学习I/C数。这样，能够增加学习传感器检测墨水用尽值和学习推算消耗量差异率的可靠性。

E–2：变形例2：

图17是表示保存在EEPROM45中的数据的另一个例子的图。在上述第1实施例（图9）及第3实施例（图14）中，EEPROM45中保存了青色C、品红色M、黄色Y的彩色墨水的墨盒100各自的学习传感器检测墨水用尽值或者学习推算消耗量差异率和学习I/C数。与此相对，当彩色墨水的墨水排出口径等大致相等时，由于能够使用相同的学习传感器检测墨水用尽值对所有颜色的彩色墨水进行墨水即将用尽的判定，因此还可以如图17所示那样保存例如青色C、品红色M、黄色Y的彩色墨水的墨盒100的数据的代表值。具体来讲，在彩色墨水中，任何一种墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值都可以应用到其他彩色墨水中，即使作为“彩色”的数据而保存了算出的例如黄色Y的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值，也能够将该学习传感器检测墨水用尽值通过算出的青色C的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值进行更新。这时，任何彩色墨水的墨盒100的学习传感器检测墨水用尽值被更新后，都能够使学习I/C数增加“1”。这样一来，能够抑制保存在EEPROM45中的数据容量。

E–3：变形例3：

在上述实施例中，虽然使用光传感器作为传感器90，但印刷装置10中使用的传感器90并不限于此。例如，也可以使用利用了压电元件的传感器，所述压电元件由于施加电压而弯曲。

E–4：变形例4：

当基于被故障检测板81反射并向受光元件入射的光而产生的电压值从基准值降低或增加了时，CPU41也可以调节从发光元件92射出的光量。这样的话，由于传感器90的输出稳定，因此也能够正确地判定墨水即将用尽。

E–5：变形例5：

本发明也可以采用除了上述实施例所示的墨盒100之外的具有其他任意结构的墨盒100。图18是表示墨盒100的另一结构的立体图。在墨盒100c的墨水容纳部130c中，基板150c也可以倾斜安装。另外，棱镜170c也可以设置在手柄120c一侧。并且，供墨口110c也可以通过盖子或者薄膜（未图示）等封住。

E–6：变形例6：

在上述第1实施例中，在判定墨水即将用尽之后（图7的步骤S30或者步骤S57），当通过点计数消耗了预定量的墨量时，判定墨水用尽（图7的步骤S70）。除此之外，判断部413也可以根据传感器90判定墨水用尽并对学习传感器检测墨水用尽值进行更新。另外，当传感器90发生故障时，和第1实施例相同，也可以根据学习传感器检测墨水用尽值和推算消耗量判定墨水用尽。

图19是控制部40执行的墨水用尽判定处理的流程图。在本变形例中，用于切换以下两种方法的墨水用尽判定方法切换位存储在EEPROM45中：根据传感器90的输出来判断是否已达到墨水用尽的状态，或者根据学习传感器检测墨水用尽值来判断是否已达到墨水用尽的状态。

首先，在安装上墨盒100之后，和上述第1实施例相同，CPU41读出存储在墨盒100具备的存储器151中的墨盒信息，并存入RAM44（步骤S205）中。然后，在已安装的墨盒中，若未通过传感器90检测出墨水用尽（步骤S207：否），并且墨水用尽判定方法切换位为“0”（步骤S210：是），并且传感器90能够判定墨水用尽（步骤S211：是），则根据用户或计算机60的指示等进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（步骤S220）。

若判断部413根据传感器90的输出检测出墨盒100中的墨水用尽（步骤S230：是），则学习部414以和上述第1实施例相同的方式计算学习传感器检测墨水用尽值C_n。然后，更新学习传感器检测墨水用尽值和墨盒的学习I/C数（步骤S240），CPU41指示和控制部40连接的显示面板70或者经由接口72和印刷装置10连接的计算机60的显示画面显示要求更换墨盒100的信息（步骤S280）。

另一方面，若在已安装的墨盒100中，未通过传感器90检测出墨水用尽（步骤207：否），并且墨水用尽判定方法切换位为“0”（步骤S210：是），并且传感器90不能使用（步骤S211：否），则CPU41对存储在EEPROM45中的学习I/C数是否达到预定值以上进行判断（步骤S252）。当学习I/C数达到预定值以上时（步骤S252：是），CPU41将墨水用尽判定方法切换位设定为“1”（步骤S253）。这样一来，在下次上电或者更换墨盒100之后，CPU41会判定EEPROM45中的墨水用尽判定方法切换位为“1”（步骤S210：否），并根据学习传感器检测墨水用尽值进行墨水用尽的判定处理。

当墨水用尽判定方法切换位被设为“1”时，和墨水用尽判定方法切换位设为“0”时相同，进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（步骤S254）。在步骤S210中，当判定墨水用尽判断方法切换位为“1”时（步骤S210：否），在步骤S254中也同样地进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理（步骤S254）。然后，当墨盒100的推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值时，判断部413判定墨水用尽（步骤257：是）。当推算消耗量未达到学习传感器检测墨水用尽值时（步骤257：否），墨水用尽判断处理返回至步骤S254，继续进行印刷处理、冲洗、或者印刷头35的清洁处理。

当判断部413根据学习传感器检测墨水用尽值进行墨水用尽的判断时，和墨水用尽判断方法切换位为“0”时的情况相同，进行上述步骤S280的处理。

如果如上所述那样进行墨水用尽的判断的话，则通过基于传感器90的输出判定墨水用尽时的推算消耗量，来计算学习传感器检测墨水用尽值。而且，学习传感器检测墨水用尽值为传感器90发生故障之前算出来的传感器检测墨水用尽时的推算消耗量的统计值，每当安装了新墨盒，消耗了其墨水，并通过传感器90判定墨水用尽时，都对学习传感器检测墨水用尽值进行更新。因此，当传感器发生故障时，在推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值的时刻，能够判定墨水用尽。

E–7：变形例7：

在上述第3实施例中，判定墨水即将用尽之后（图13的步骤S30或者步骤S59），当通过点计数消耗了预定的墨量时，判断部413判定墨水用尽。除此之外，判断部413也可以基于传感器90来判定墨水用尽，并对学习推算消耗量差异率进行更新。并且，和第3实施例相同，也可以根据学习推算消耗量差异率、学习传感器检测墨水用尽值以及推算消耗量来判定墨水用尽。

图20是控制部40执行的墨水用尽判定处理的流程图。和上述变形例6的差异在于，当根据传感器90的输出判定墨水用尽时，在变形例6中对学习传感器检测墨水用尽值进行更新（图19的步骤S240），而在本变形例中对学习推算消耗量差异率进行更新（图20的步骤S345）。学习的方法和上述第3实施例相同。另外，在变形例6中，当传感器90不能使用，并且学习I/C数充足时，判断部413根据学习传感器检测墨水用尽值判定墨水用尽（图19的步骤257）。与此相对，在本变形例中，学习部414通过第3实施例中说明的算式（4），将学习推算消耗量差异率变换为学习传感器检测墨水用尽值，当推算消耗量达到学习传感器检测墨水用尽值时，判断部413判定墨水用尽（图20的步骤S359）。关于其他的处理，由于和变形例7相同，因此在此省略说明。利用这种方法，如果根据基于学习推算消耗量差异率求得的学习传感器检测墨水用尽值来判定墨水用尽的话，则墨水用尽判定后残留的墨量的偏差就会变小，从而能够正确地推算传感器检测墨水用尽后的残留墨量。因此，能够没有剩余地消耗墨盒100内的有效墨量。

E–8：变形例8：

在上述第2实施例中，当墨盒ICb的推算消耗量达到通过与修正系数的倒数相乘而算出的学习传感器检测墨水用尽值时，判断部413判定墨盒ICb中的墨水即将用尽（图7的步骤S57）。代替上述方式，判断部413也可以在修正系数和墨盒ICb的推算消耗量的乘积达到墨盒ICa的学习传感器检测墨水用尽值时判定墨盒ICb中的墨水即将用尽。

E–9：变形例9：

印刷装置10不仅限于喷墨式印刷装置，可以是使用各种流体进行印刷的各种印刷装置。例如，印刷装置10也可以是激光打印机。

E–10：变形例10：

在上述实施例中，通过算式（1）所示的加权平均算出学习传感器检测墨水用尽值，通过算式（3）所示的算术平均算出学习推算消耗量差异率，但是学习传感器检测墨水用尽值和学习推算消耗量差异率的计算方法并不限于上述方法。在第1实施例和第2实施例中，也可以利用算术平均算出学习传感器检测墨水用尽值，在第3实施例中，也可以利用加权平均算出学习推算消耗量差异率。另外，例如，也可以利用几何平均等其他平均值的计算方法进行计算。此外，也可以保存以前算出的学习传感器检测墨水用尽值、学习推算消耗量差异率，并计算其中间值或者最频繁的值。而且，当计算学习推算消耗量差异率时，也可以使系数α和刚刚的推算消耗量差异率的乘积在学习推算消耗量差异率中占的比例大一些。

E–11：变形例11：

在上述实施例中，以本发明应用于印刷装置和墨盒为例进行了说明，但是本发明既可以用于喷射或排出除墨水以外的其他液体的液体消耗装置，也能够应用于如上述那样的容纳液体的液体容器。另外，本发明的液体容器能够应用于具备排出微小量液滴的液体喷射头的各种液体消耗装置。“液滴”是指从所述液体喷射装置喷吐出的液体的状态，包括粒状、泪状、也包括拖尾成线状的形状。此外，这里说的“液体”，是指可以从液体喷射装置中喷射出来的材料。例如，任何处于液相时的状态的物质，高粘度或低粘度的液体、溶胶、凝胶、无机溶剂、有机溶剂、溶液、液体树脂、液态金属（金属溶液）这样的流体，另外也不限于作为物质的一种状态的液体，也包含了由颜料或金属颗粒等固态物形成的功能性材料的粒子溶解、分散或者混合在溶剂中而形成的物质等。此外，也可以例举出上述实施例中提到的墨水或液晶等作为液体的代表性的例子。在此，墨水包括一般的水性墨水、油性墨水、以及凝胶墨水、热熔墨水等各种液体组合物。作为液体喷射装置的具体的例子，例如有喷射下述液体的液体喷射装置：该液体以分散或者溶解的方式含有在制造液晶显示器、EL（电致发光）显示器、面发光显示器、滤光器等时使用的电极材料和颜色材料等材料。或者，也可以是：喷射用于制造生物芯片的生物有机物的液体喷射装置；用作精密移液管并喷射作为试料的液体的液体喷射装置。此外，也可以采用：向钟表或照相机等精密机械定位（pinpoint）喷射润滑油的液体喷射装置;为了形成在光通信元件等上使用的微半球状透镜（光学透镜）等而向基板上喷射紫外线固化树脂等透明树脂液的液体喷射装置；为了对基板等进行蚀刻而喷射酸或碱等蚀刻剂的液体喷射装置。

Claims (11)

1.一种液体消耗装置，具有：

液体容器，该液体容器能够更换；

传感器，检测所述液体容器内的液体是否已达到预定的量；

故障检测部，检测所述传感器的故障；

推算部，算出所述液体容器内的液体的消耗量的推算值；以及

判断部，判断所述液体是否已达到所述预定的量，

当检测到所述传感器的故障时，所述判断部根据目前安装在所述液体消耗装置内的液体容器的所述推算值和基于阈值信息决定的阈值进行所述判断；当未检测到所述传感器的故障时，所述判断部基于所述传感器进行所述判断，并根据所述传感器检测出所述液体已达到所述预定的量时的所述推算值算出所述阈值信息。

2.根据权利要求1所述的液体消耗装置，其特征在于，

所述阈值信息基于以下的比例算出，该比例为所述传感器检测出所述液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值和所述液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值之比。

3.根据权利要求2所述的液体消耗装置，其特征在于，

所述判断部求出所述比例的统计值作为所述阈值信息，

当检测到所述传感器的故障时，所述判断部将所述液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值除以所述阈值信息而得出的值作为所述阈值。

4.根据权利要求1所述的液体消耗装置，其特征在于，

所述液体容器能够更换为容量与其不同的液体容器，

在所述液体消耗装置中目前安装有容量和作为基准的液体容器不同的液体容器的情况下，

当检测到所述传感器的故障时，所述判断部根据所述容量不同的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值和所述作为基准的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值之比，以及所述作为基准的液体容器的所述阈值信息，算出适用于所述容量不同的液体容器的所述阈值，并且根据该阈值和所述容量不同的液体容器的所述推算值进行所述判断，

当未检测到所述传感器的故障时，所述判断部基于所述传感器进行所述判断，并且根据所述传感器检测出所述容量不同的液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值，以及所述容量不同的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值和所述作为基准的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值之比，算出所述作为基准的液体容器的所述阈值信息。

5.根据权利要求4所述的液体消耗装置，其特征在于，

当目前所述容量不同的液体容器安装在所述液体消耗装置中时，

作为所述阈值信息，所述判断部求出所述作为基准的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值除以所述容量不同的液体容器内的液体达到所述预定的量时的所述液体的消耗量的理论值而得出的修正值，与所述传感器检测出所述容量不同的液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值的乘积，以及所述传感器检测出所述作为基准的液体容器内的液体已达到所述预定的量时的所述推算值的统计值，

当检测到所述传感器的故障时，所述判断部将所述阈值信息除以所述修正值而得出的值作为所述阈值。

6.根据权利要求1所述的液体消耗装置，其特征在于，

作为所述阈值信息，所述判断部求出所述传感器检测出所述液体已达到所述预定的量时的所述推算值的统计值，

当检测到所述传感器的故障时，所述判断部将与所述阈值信息相同的值作为所述阈值。

7.根据权利要求3、5、6中的任一项所述的液体消耗装置，其特征在于，

所述统计值根据加权平均法算出，并且最近相加的值的权重最大。

8.根据权利要求1-7中的任一项所述的液体消耗装置，其特征在于，

具有多个所述液体容器，

所述判断部针对每个所述液体容器分别算出所述阈值信息。

9.根据权利要求1-3、6-8中的任一项所述的液体消耗装置，其特征在于，

所述液体容器能够更换为容量不同的液体容器，

所述判断部针对每个所述容量不同的液体容器分别算出所述阈值信息。

10.根据权利要求1-9中的任一项所述的液体消耗装置，其特征在于，

当算出的所述阈值信息达到预定次数以上时，所述判断部根据所述推算值和所述阈值进行所述判断。

11.一种液体余量的判断方法，用于液体消耗装置，该液体消耗装置具有：液体容器，该液体容器能够更换；以及传感器，检测所述液体容器内的液体是否已达到预定的量，

所述液体余量的判断方法包括以下步骤：

检测所述传感器的故障的检测步骤；

算出所述液体容器内的液体的消耗量的推算值的算出步骤；以及

判断所述液体是否已达到所述预定的量的判断步骤，

在所述判断步骤中，当检测到所述传感器的故障时，根据目前安装在所述液体消耗装置内的液体容器的所述推算值和基于阈值信息决定的阈值来进行所述判断，当未检测到所述传感器的故障时，基于所述传感器进行所述判断，并且根据所述传感器检测到所述液体已达到所述预定的量时的所述推算值来算出阈值信息。

Images