CN114074483A - 在基材上打印图像的方法及相应系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种在基材上打印图像的方法，包括：由图像提供计算装置提供待打印图像的图像模板数据，通过识别图像的图像分量来分析图像模板数据，通过基材供给装置提供打印图像的基材，由供墨装置提供打印图像的墨水，基于使用打印机配置参数操作的打印机的打印参数，在基材上使用图像模板数据打印图像，通过图像捕获装置捕获基材上的打印图像，并提供捕获图像的捕获图像数据，通过分析计算装置使用分析程序来分析捕获图像数据，将图像模板数据中的识别的图像分量与和图像度量相关的ROI的识别图像分量相关联，选定打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，使用图像度量来计算选定打印机配置参数和/或打印参数的特定于图像分量的实际校正参数。

Description

在基材上打印图像的方法及相应系统
技术领域
本发明涉及一种在基材、优选玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷上打印图像的方法。
本发明还涉及一种用于在基材上打印图像的系统，该基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷。
本发明还涉及一种存储程序的非有形的计算机可读介质，该程序包括使计算机或计算机网络执行在基材、优选玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷上打印图像的方法的计算机可读指令。
尽管通常适用于任何打印方法，但将在喷墨打印背景下描述本发明。
尽管通常适用于任何种类的基材，但将在陶瓷的上下文中描述本发明。
背景技术
传统的喷墨打印技术和相应的机器例如在EP 3421250 A1中示出。EP 3421250A1展示了使用可移动打印桥上的数字打印头在玻璃上进行的单程数字打印。这些数字打印头可作为多程，用于修正打印后检测到的打印缺陷，或进行更复杂的打印。当在单程打印期间出现缺陷时，所述缺陷由连接到打印机的中央处理和控制单元的光学图形辅助装置检测，该中央处理和控制单元可以指示打印桥在玻璃上执行额外的高精度打印行程以校正检测到的缺陷。这些图形辅助装置例如设于分析打印的图像并检测缺陷的打印桥中。
然而，问题之一是，虽然可以检测到打印缺陷，但该方法非常耗时且效率低下：为了检测和校正缺陷，玻璃必须再次加工多次。此外，为了检测缺陷，必须检查玻璃的总打印面积。由于缺陷的定义可能因打印机及其配置以及光学图形辅助装置的种类而异，因此出现了另一个问题。更进一步的问题是，当相同的图像再次打印在相同种类的基材上时，可能会出现相同的缺陷。
发明内容
因此，本发明的一个目的是提供用于在基材上打印图像的方法和系统，该方法和系统更有效，获得打印产品所需的时间更短，并且为不同的打印机和不同的待打印图像提供限定质量的打印产品。特别地，本发明的另一个目的是提供方法和系统，对于大量相同类型的基材以及大量相同的待打印图像，能够以减少的缺陷数量实现限定的打印质量。本发明的另一个目的是提供用于在基材上打印图像的替代方法和替代系统。
在一个实施例中，本发明提供了一种在基材上打印图像的方法，基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷，该方法包括以下步骤：
-由图像提供计算装置提供待打印图像的图像模板数据，
-通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，
-通过基材供给装置提供用于在其上打印所述图像的基材，
-由供墨装置提供用于打印所述图像的墨水，
-基于使用打印机配置参数操作的打印机的打印参数，使用打印程序，优选地喷墨打印程序，利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像，-通过一个或多个图像捕获装置捕获在所述基材上的打印图像，并提供捕获图像的捕获图像数据，
-通过分析计算装置使用分析程序来分析所述捕获图像数据，所述分析程序包括：
ο提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
ο基于所提供的定义参数来确定在所述捕获图像数据内的至少一个ROI，
ο在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
ο对于所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，以及
ο将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
-将所述图像模板数据中的识别出的至少一个图像分量与和所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的至少一个识别图像分量相关联，
-选定一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一种图像度量和/或至少一个图像分量，
-基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。
在进一步的实施方案中，本发明提供了一种用于在基材上打印图像的系统，该基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷，该系统包括：
-图像提供计算装置，用于提供待打印图像的图像模板数据，
-图像分析装置，用于通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，-基材供给装置，用于提供用于在其上打印所述图像的基材，
-供墨装置，用于提供用于打印所述图像的墨水，
-打印机，适于基于使用打印机配置参数操作的所述打印机的打印参数，使用打印程序，优选地喷墨打印程序，利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像，
-一个或多个图像捕获装置，用于捕获所述基材上的打印图像并提供捕获图像的捕获图像数据，
-分析计算装置，用于使用分析程序分析所述捕获图像数据，适于执行以下步骤：
ο提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
ο基于所提供的定义参数在所述捕获图像数据内确定至少一个ROI，
ο在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
ο对于所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，以及
ο将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
-关系计算装置，用于将所述图像模板数据中的识别出的至少一个图像分量与和所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的至少一个已识别图像分量相关联，
-选择装置，用于选定一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一个图像度量和/或至少一个图像分量，
-校正计算装置，用于基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。
在进一步的实施例中，本发明提供了一种非有形的计算机可读介质，该介质存储包括计算机可读指令的程序，该计算机可读指令使计算机或计算机网络执行在基材上打印图像的方法，该基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷，该方法包括以下步骤：
-由图像提供计算装置提供待打印图像的图像模板数据，
-通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，
-通过基材供给装置提供用于在其上打印所述图像的基材，
-由供墨装置提供用于打印所述图像的墨水，
-基于使用打印机配置参数操作的打印机的打印参数，使用打印程序，优选地喷墨打印程序，利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像，
-通过一个或多个图像捕获装置捕获在所述基材上的打印图像，并提供捕获图像的捕获图像数据，
-通过分析计算装置使用分析程序来分析所述捕获图像数据，所述分析程序包括：
ο提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
ο基于所提供的定义参数来确定在所述捕获图像数据内的至少一个ROI，
ο在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
ο对于所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，以及
ο将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
-将所述图像模板数据中的识别出的至少一个图像分量与和所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的至少一个识别图像分量相关联，
-选定一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一种图像度量和/或至少一个图像分量，
-基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。
可以由实施例中的至少一个提供的优点之一是优化的打印产品。另一个优点可能是，特别是由于定义了ROI，可以在更短的时间内执行打印和缺陷检测，从而提高效率。另一个优点是可以根据定义的参数快速、轻松地比较不同的打印质量。更进一步的优势可能是提供质量提高的大量相同的打印产品。
术语“装置”和“存储装置”特别是在权利要求中，优选在说明书中，各自指的是适于执行计算的设备，如个人计算机、平板电脑、移动电话、服务器等，并且包括具有一个或多个核心的一个或多个处理器，并且可以连接到用于存储一个或多个应用程序的存储器，该应用程序适于执行本发明的一个或多个实施例的相应步骤。任何应用程序都可以是基于软件和/或基于硬件地安装在处理器可以在其上工作的存储器中。设备、装置等可以以这样一种方式适配，即以优化的方式执行要计算的相应步骤。例如，可以利用单个处理器在单个处理器的不同核心上并行执行不同的步骤。此外，不同的存储装置可以是相同的，形成单个存储计算设备。一个或多个设备也可以被实例化为在物理计算资源上运行的虚拟设备。因此，可以在所述物理计算资源上执行不同的设备。
术语“计算设备”或“计算装置”、“计算仪器”等特别是在权利要求中，优选在说明书中，每一个都指适于执行计算的设备，如个人计算机、平板电脑、移动电话、服务器等，包括一个或多个具有一个或多个核心的处理器，并且可以连接到用于存储应用程序的存储器，该应用程序适于执行本发明的一个或多个实施例的相应步骤。任何应用程序可以是基于软件和/或基于硬件地安装在处理器可以在其上工作的存储器中。计算设备或计算装置可以以使得以优化的方式执行要计算的对应步骤的方式来适配。例如，可以利用单个处理器在单个处理器的不同核心上并行执行不同的步骤。此外，计算设备或计算装置可以相同，形成单个计算设备。设备或仪器也可以被实例化为在物理计算资源上运行的虚拟设备。因此可以在所述物理计算资源上执行不同的设备。所述设备或装置可各自具有一个或多个接口以与环境通信，例如其他设备、人员等。
术语“计算机可读介质”或“存储介质”可以指可以与计算设备或计算机一起使用并且可以在其上存储信息的任何种类的介质。所述信息可以是任何一种数据，可以读入计算机的存储器中。例如，所述信息可以包括用于与所述计算机一起执行的程序代码。计算机可读介质的示例是磁带、CD-ROM、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、BluRay、DAT、MiniDisk、固态磁盘SSD、软盘、SD卡、CF卡、记忆棒、USB棒、EPROM、EEPROM等。
术语“打印产品”在说明书中，优选在权利要求中特别是指一个或多个物理对象，其可以像玻璃、陶瓷等那样制造并且其上打印了一个或多个图像。一般而言，任何可以制造或物理提供的物理对象都可以视为“产品”。
优化程序可以包括但不限于以下优化算法之一或至少两种优化算法的组合：
·自组织按需距离向量(Ad-hoc On-demand Distance Vector)
·蚁群优化算法(Ant colony optimization algorithm)
·近似算法
·反向传播(Back propagation)
·爬山算法(Hill climbing algorithm)
·布罗登-弗莱彻-戈德法布-香诺(Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno，BFGS)算法
·二分法
·保鲁夫卡
Figure BDA0003207376420000061
算法
·分支定界(Branch-and-Bound)
·分支剪切(Branch-and-Cut)
·克里斯托菲德斯(Christofides)算法
·共轭梯度法
·协方差矩阵适应进化策略(Covariance Matrix Adaptation EvolutionStrategy)
·约束最短路径优先
·D星算法(D Star algorithm)
·迪克斯特拉(Dijkstra)最短路径优先算法
·蒂尼克(Dinic)算法
·尼德尔-米德(Nelder-Mead)方法
·埃德蒙德-卡普(Edmonds-Karp)算法
·椭球法
·福特-福柯尔逊(Ford–Fulkerson)算法(FFA)
·高斯-牛顿算法
·推送重新标记算法(Push–relabel algorithm)
·高多(Gotoh)算法
·梯度下降算法
·贪婪算法(Greedy algorithm)
·浩普克罗夫特-卡普(Hopcroft–Karp)算法
·内点法
·约翰逊(Johnson)算法
·克鲁斯卡(Kruskal)算法
·Lee算法
·莱文贝格-马夸特(Levenberg–Marquardt)算法
·线性优化
·线搜索算法
·移动渐近线方法
·米德波利斯-哈斯廷(Metropolis-Hastings)算法
·修改分发方法(Modified distribution method)/u-v方法
·最小生成树
·自然类比优化
·尼德曼-温什(Needleman-Wunsch)算法
·网络单纯形(simplex)算法
·努辛诺夫(Nussinov)算法
·多目标优化
·粒子群优化
·转轴(Pivot)算法
·Prim算法
·拟牛顿法
·调整优胜者程序(Adjusted Winner procedure)
·门槛接受程序(Threshold accepting procedure)
·单纯形算法
·模拟退火算法(Simulated Annealing algorithm)
·巨集启发式(Great Deluge)算法
·史密斯-沃特曼(Smith-Waterman)算法
·生成树协议
·折叠谱法
·随机隧道(Stochastic tunneling)
·禁止搜索算法(Tabu search)
·信任区域方法
·维特比(Viterbi)算法
·踏脚石法(Stepping-Stone-Method)
进一步的特征、优点和优选实施例在下文中被公开或变得显而易见。
根据一个实施例，该方法还包括以下步骤：通过热定影装置对打印图像进行热定影，通过热定影测量装置确定所述热定影图像的光学特性、化学特性和机械特性中的至少一个，以及由所述热定影测量装置提供用于所述分析程序的所述特性的数据。这进一步提高了打印产品以及将来同类打印产品的质量。特别是，可以获得有关产品的机械特性、物理特性或光学特性的数据，这些数据可用于优化整个打印过程。
根据进一步的实施例，所述定义参数和所述图像度量至少基于ISO/IEC24790:2017(E)或更新版本。这允许对打印产品进行简单和明确的比较。ISO/IEC24790的任何进一步、更新、更近期版本或不同版本的组合也可用于提供定义参数和图像度量。下面在图1和图2的上下文中给出定义参数和图像度量的示例。
根据另一实施例，所述图像度量、所述捕获图像数据、图像模板数据、校正参数、选择参数中的至少一个存储在存储装置中和/或便携式存储介质上。优点之一是数据库形式的集中装置可以为多个用户提供相应的数据进行分析。便携式存储介质具有更灵活的优点，例如可以通过软件应用程序等使从存储介质读取的数据可用。软件应用程序以及数据库可以以任何适当的格式存储数据和度量，例如作为TXT文件等，并在将用于分析的数据交付给另一装置时将相应的数据转换为供另一装置处理所必要的适当格式。
根据进一步的实施例，所述优化计算程序基于机器学习程序，优选地使用神经网络执行。这使得能够以有效的方式学习一方面打印过程的参数与另一方面打印产品的缺陷之间的相关性，从而能够提高将来打印产品的质量。
根据另一实施例，所有步骤重复执行，优选地针对在其上打印相同图像和/或至少一个相同图像分量的多个基材。这能够改进校正参数，从而使将来的打印产品能够进一步提高图像或打印质量。
根据用于确定图像度量的另一实施例，对所述ROI的数据执行小波变换程序和/或傅立叶变换程序。小波变换比短时傅立叶变换提供更好的结果并且能够获得精确的图像度量。小波变换，特别是离散小波变换DWT，是迭代低通和高通滤波的递归应用，降低分辨率，直到信号长度对应于滤波器长度。傅立叶变换使实现更容易并且需要更少的计算资源。
根据另一实施例，针对所述至少一个图像度量确定单个总体度量以确定图像质量，并且所述单个总体度量是至少两个度量的加权和。优点之一是可以快速、轻松地比较不同图像的质量。
根据进一步的实施例，选择步骤包括以下步骤：
–针对多个打印机配置参数和/或打印参数中的每个打印机配置参数和/或打印参数计算与至少一个图像度量的增强或劣化相关的影响值，
-基于一个或多个影响值选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数。
这使得在优化时能够以简单有效的方式选择或选定用于优化后续打印结果的多个参数。
根据另一实施例，一个或多个最高影响值用于选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数。这使得能够以更有效的方式自动选择或选定在被优化时对打印结果具有最大影响的用于后续打印结果的优化的有限数量的参数。
根据另一实施例，至少基于所选定的打印机配置参数和/或打印参数生成模型，所述模型描述打印机配置参数和/或打印参数与至少一个图像分量的至少一个图像度量之间的关系，优选地，其中所述模型是使用人工智能、优选地机器学习程序、优选地深度学习程序、优选地神经网络生成的。模型允许独立于图像模板数据并且独立于捕获的图像数据将不同的图像分量映射到不同的图像度量。换言之，对于每个图像分量，可以提供图像度量，该图像度量可以从图像模板数据和所捕获图像的图像分量的提取数据之间的多个比较中获得。因此，当打印包含图像分量的将来图像时，可以获得在一些或所有图像分量中具有增强的图像质量的打印图像。
生成的模型可以基于以下一种或多种模型类型：统计模型或动态模型，动态模型包括时间离散模型、时间连续模型、空间离散模型、空间连续模型。
根据进一步的实施例，所述多个打印机配置参数和/或打印参数是通过将所有步骤多次重复执行而获得的，优选地包括以下步骤：
-通过比较计算装置将所述至少一个图像度量与先前确定的对应度量和/或一个或多个预定的对应阈值进行比较，以及
-基于由校正计算装置进行的所述比较，针对所述打印机配置参数和/或所述打印参数提供校正参数，使得先前与所述校正参数之间的差异被最小化。
当打印条件随时间缓慢变化时，这也允许对校正参数进行连续细化。
根据该系统的另一实施例，该系统还包括存储装置，优选地数据库和/或便携式存储介质，用于存储所述图像度量、所述捕获图像数据、图像模板数据、校正参数、选择参数中的至少一个。优点之一是数据库形式的集中装置可以为多个用户提供相应的数据进行分析，而便携式存储介质则提供了简单灵活的处理。
根据系统的另一实施例，所述热定影测量装置适于执行热应力分析。这能够以简单的方式确定打印产品的机械特性、化学特性和/或物理特性，这些数据可进一步用于优化打印过程。
根据进一步的实施例，该系统还包括连接到所述存储装置和/或所述存储介质的机器学习计算装置，充当关系计算装置和/或校正计算装置并且适于执行机器学习，优选地使用神经网络执行机器学习。这使得能够以有效的方式了解一方面打印过程的参数与另一方面打印产品的缺陷之间的相关性，从而能够提高将来打印产品的质量。
根据进一步的实施例，所述基材供给装置提供玻璃物体、陶瓷物体或玻璃陶瓷物体形式的基材。这尤其提供了在玻璃或玻璃陶瓷上的图像打印。
附图说明
存在如何以有利的方式设计和进一步发展本发明的教导的几种方式。为此，一方面参考从属于权利要求1和12的权利要求，另一方面参考附图所示的本发明实施例的优选示例的以下说明。结合借助于附图对本发明的优选实施例的解释，将解释一般优选的实施例和教导的进一步发展。
在图中：
图1示出了根据本发明实施例的方法的步骤；
图2示出了根据本发明实施例的方法的步骤；
图3示出了根据本发明实施例的方法的步骤；
图4示意性地示出了根据本发明实施例的系统，并且
图5示出了根据本发明实施例的方法的步骤。
具体实施方式
图1示出了根据本发明实施例的方法的步骤。
详细地，图1显示了P1a：提供要打印的数字图像数据和指定数字图像的参数，例如待打印图像的分辨率、待打印图像的尺寸等。数字图像数据被认为是“恒定的”并由客户提供。
此外，图1显示了P1b：提供要在其上打印图像的基材以及指定基材的参数，例如基材材料、基材的预处理、基材的清洁等。基材被认为是“恒定的”并且由客户提供。
更进一步的图1显示了P1c：提供打印墨水，包括指定打印墨水的参数，如颜料数据、玻璃料数据、溶剂、粘合剂等。
所有这些在步骤P1a-P1c中提供的数据、参数、墨水和基材在步骤P2中被提供给打印机以用于配置打印机和用于由打印机执行的打印过程。在进一步的步骤P3中，通过将图像打印到基材上来执行打印过程，其中打印过程由打印过程参数定义。打印过程的结果P4是在其上打印了图像的基材。打印基材具有一定的光学特性、机械特性和化学特性。在顾客或客户可能需要的替代性附加步骤中，可以执行步骤P5中的热定影，从而固定打印基材的机械特性、化学特性和/或光学特性。热应力分析TSA可以提供有关打印产品的物理特性、化学特性和光学特性的信息。例如，可以使用热成像相机等，并且所获得的数据可以与下面描述的光学数据一起使用。
光学装置检测打印基材及其图像的特性，并且相应的处理装置在进一步的步骤P6中计算一个参数或一组参数，该参数或该组参数表示基材上打印图像关于缺陷的组合或整体特性或某些定义的特性。进一步的处理可以提供打印机P2的校正参数和打印过程P3的校正参数，以最小化将来相同种类打印基材的确定缺陷。
光学装置，例如多个相机，捕获例如不同角度、不同波长、不同焦距等下的打印图像，并且还可以包括不同的光源，用于将不同波长的光发射到基材上的打印图像上。例如可以使用热成像相机等。
在步骤P6中，可以如上所述处理捕获的图像数据以获得指定打印图像的质量的总体值。使用ISO规范24790，此处为ISO/IEC 24790:2017(E)，第一版2017-02，此ISO规范以引用方式并入本文，提供至少14个评估参数。
下面提供了对用于评估图像质量和测量图像质量属性的变量的概述。上述ISO规范ISO/IEC 24790:2017(E)中有详细说明。
以下定义适用：
-反射系数R：
定义为测量的反射通量与对于理想的100％漫反射表面在相同几何和光谱条件下的反射通量的比率。
-反射阈值：
Rmin+n(Rmax-Rmin)
-边缘阈值：从最小反射系数(Rmin)到最大反射系数(Rmax)过渡的40％
R40＝Rmin+0.4(Rmax-Rmin)
-外边界：从最小反射系数(Rmin)到最大反射系数(Rmax)过渡的70％
R70＝Rmin+0.7(Rmax-Rmin)
-内边界：从最小反射系数到最大反射系数的过渡的10％
R10＝Rmin+0.1(Rmax-Rmin)
-光密度：
Figure BDA0003207376420000121
-背景区：
任何图像元素边缘之外的区域，图像元素是一个单独的、明显有意的、不与其他对象连接的对象。
-图像区：
-内边界的内部的区域。
-感兴趣区域，ROI：
要分析的定义边界内的区域。
下面描述了大面积图形图像质量属性，可用于评估打印图像的质量：
a)大面积图形图像质量属性可以定义如下：
ο面积>161mm2(＝12.72mm2)
οROI最小尺寸：12.7mm x 12.7mm(约1/2英寸2)
οROI：感兴趣区域。
b)大面积Rmin和Rmax可以定义如下：
οRmin[％]：背景区的平均反射系数
Figure BDA0003207376420000122
n：x方向上的单元格数
m：y方向上的单元格数
Ybackgr(x,y)：背景区的(x,y)位置的反射系数
οRmax[％]：图像区的平均反射系数
Figure BDA0003207376420000123
n：x方向上的单元格数
m：y方向上的单元格数
Yimage(x,y)：图像区域的(x,y)位置处的反射系数
c)大面积暗度度量可以定义如下：
ο大面积度量[1/1％]：
·感兴趣区域(ROI)完全包含在内边界(R10)内
·最小ROI尺寸12.7mm x 12.7mm
Figure BDA0003207376420000131
d)大面积背景暗度度量可以定义如下：
ο背景暗度度量[1/％]：
·感兴趣区域(ROI)完全包含在背景区内
·ROI距离外边界至少500μm(R10)
·最小尺寸12.7mm x 12.7mm
Figure BDA0003207376420000132
e)粒度[％]可以定义如下：
ο出现意外的微观、但可见的非周期性亮度波动
ο图像区域中的ROI
ο最小尺寸12.7mm x 12.7mm
ο准备测试矩阵：
选择区域小波滤波器(Welvet filter)去除边界0.635mm分成9x9个图块(h_min＝w_min＝1.27mm)图块中60x60反射测量粒度测量程序可以包括以下步骤：
ο选择图像中的感兴趣区域，
ο测量360 000像素的反射率R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)，
ο将R、G、B值转换为CIE值，
ο小波变换(16阶的Daubechies小波以及n＝6级)零细节分量，
ο零近似分量，
ο应用逆小波变换，
ο每边去除0.635mm，
ο将图像分成9x9个图块，
ο计算反射方差，
Figure BDA0003207376420000141
假设每个图块60x60＝3600像素
ο计算粒度度量
假设9x9＝81个图块
Figure BDA0003207376420000142
f)斑纹[％]通常可以根据上面显示的粒度测量程序来确定，与粒度图块尺寸相比，图块尺寸加倍(120x120像素)，但不是16阶和n＝6级的小波变换Daubechies小波，执行9级、16阶Daubechies小波变换。
h)可以如下定义和确定背景无关标记[％]：
ο选择背景中的ROI(最小尺寸12.7x 12.7mm)，距外边界至少500μm
ο使用边缘阈值
·找到R<R40的连接像素的标记m
·将标记的面积Am和总面积AEM计算为σ(Am)
·min(Am)＝7.850μm2
·min(Am)＝7.850μm2
Figure BDA0003207376420000143
i)大面积空隙度量可以定义如下：
ο在图像区中选择ROI(最小尺寸12.7mm x 12.7mm)
ο使用边缘阈值来
·找到R>R40的连接像素的标记m
·计算标记的总面积Av
·min(Am)＝7.850μm2
Figure BDA0003207376420000151
j)条带化–定义为“在应该是均匀的区域内出现一维条带”可以按如下方式确定：
ο在图像区域中选择ROI 150mm x 100mm，
ο测量R(x)、G(x)、B(x)的反射率，
ο对于每个R、G、B，在y方向上取平均值，
ο将R、G、B转换为CIE，
ο计算L*，
ο将L*调制为L'(x)，
ο将L'(x)分成三个频率通道，
ο每个通道每侧丢弃5mm，
ο根据绝对值找到局部极值，并使用帐篷极点求和来收集局部极值
ο计算条带化度量：
Figure BDA0003207376420000152
以下描述了字符和线条图像质量属性，可用于评估打印图像的质量：
k)字符和线条图像Rmin和Rmax可按如下方式确定：
ο测量图像区和背景区中水平方向和垂直方向的三个或更多个位置
ο确定Rmin[％]和Rmax[％]作为平均值
l)线宽L[μm]可以定义和确定如下：
ο选择ROI使得
·ROI包括线条和背景
·高度≥5mm
·宽度≥(线宽)+2mm
·去除直径≥100μm的粒子进行测量
ο计算边缘阈值R40
ο计算线宽[μm]作为右边缘和左边缘之间的平均距离
Figure BDA0003207376420000161
m)字符暗度可以如下定义和确定：
ο线宽选择的ROI
ο计算R25
ο计算R25中的平均线条图像密度
Figure BDA0003207376420000162
Figure BDA0003207376420000163
ο计算字符暗度度量
Figure BDA0003207376420000164
Figure BDA0003207376420000165
n)可以如下定义和确定模糊度：
ο线宽选择的ROI
ο计算R10和R70之间的平均距离
οR25中的计算机平均线条图像密度
Figure BDA0003207376420000166
Figure BDA0003207376420000167
ο计算平均模糊度Bl
Figure BDA0003207376420000168
ο)粗糙度(reggedness)[μm]可以定义为边缘从其理想位置的几何变形外观，并确定如下：
ο线宽选择的ROI
ο将直线拟合到R40阈值
ο计算拟合残差的标准偏差(垂直于直线)
ο粗糙度是左右标准差的平均值
Figure BDA0003207376420000171
p)字符空隙可以按如下方式定义和确定：
ο定义：“线段、字符图像或其他字形图像边界内的暗度均匀性的外观”
ο使用异或(XOR)/或(OR)
·比较两个图像，只给出改变的区域
字符空隙[％]可以通过以下步骤确定：
ο选择ROI(文本和背景)，
ο计算R25并转换为二进制，
ο去除细小的散射，
ο填满所有孔洞，
ο计算异或(exclusive OR)，
ο填补字符设计孔洞，
ο计算图像面积A4，
ο计算OR图像和图像面积A5，
ο将字符空隙计算为A4/A5。
q)可以如下定义和确定字符环绕区域无关标记：
ο选择包含字符和背景的10mm长的ROI(至少0.5mm宽)
ο计算R40并设置为阈值
ο计算字符边缘的500μm散射面积AEM和总面积ACF
ο计算CSEAM
Figure BDA0003207376420000172
r)字符环绕区域雾度可以如下定义和确定：
ο选择包含字符和背景的10mm长的ROI(至少0.5mm宽)
ο计算字符环绕区域的平均反射系数RHC
ο计算背景反射系数RBKG
ο将CSAH计算为
Figure BDA0003207376420000181
综上所述，大面积图像质量属性(左侧)代表以下特性(右侧)：
Figure BDA0003207376420000182
字符和线条质量属性(左侧)表示以下特性(右侧)：
Figure BDA0003207376420000183
在确定用于表示所述图像质量的总度量或参数(一个或多个)时，可以考虑到如上所述的不同的度量中的每一个。不同的度量可以是重量等以考虑到顾客对打印产品的不同的质量要求。
图2示出了根据本发明的一个实施例的方法的步骤。
详细地，在图2中，图像打印之前或之后(P1a，P1b，P1c，P2-P6)所定义、提供或获得的参数在步骤T1被发送到数据库2用于存储。数据库2可以以适合于在所述数据库中存储的格式隐蔽所获得的数据。相应的分析装置3，其可以是数据库2本身或这里图2中的另一外部计算装置，可以针对一个或多个打印产品请求所有的或特定的数据。该外部计算装置3可以充当用于确定相同或不同的打印图像、基材等的不同数据之间的相关性的分析装置。该外部计算装置3可以使用任何软件，例如
Figure BDA0003207376420000191
JMP、Python和R或任何其他合适的编程语言。
代表所确定的相关性的生成结果在步骤T3中被发送到校正计算装置4，该校正计算装置也可以在外部计算装置3内实例化。该校正计算装置4基于所述比较来提供用于所述打印机配置参数和/或所述打印参数的实际校正参数，使得先前和所述实际校正参数之间的差异最小化。
在进一步的步骤T4中，校正参数和/或更新的打印机配置参数和/或更新的打印参数在进一步的步骤T5中通过相应的接口5发送到打印机P2和/或用于打印过程P3或如果需要，发送到对应于步骤P1c的供墨装置。
图1和图2特别地示出了图像的捕获、将所述捕获图像“转换”为打印图像的光学特性数据的稳定流、所述数据内的相关性的分析和确定以及基于所述相关性优化打印过程以符合顾客要求的校正参数的确定。增强实际产品，并可以开发将来的产品。
图3示出了根据本发明实施例的方法的步骤。
详细地，图3示出了用于在基材上打印图像的方法的步骤，所述基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷。
该方法包括以下步骤：
第一步骤S1包括由图像提供计算装置提供待打印图像的图像模板数据。
进一步的步骤S1’包括通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据。分析包括将图像划分为诸如线条、大区域等的图像字符。识别出的图像字符是针对每个图像字符提供打印参数的基础。如前面已经描述的，这样的图像字符尤其是图像模板的在它们的视觉外观方面基本上不同的区域，例如诸如字符、线条和/或大区域。除了基于与每个图像分量对应或相关的图像质量属性之外，如此识别的字符然后是针对每个识别的图像字符提供、适配和/或调整打印参数的基础。
进一步的步骤S2包括通过基材供给装置提供用于在其上打印所述图像的基材。
进一步的步骤S3包括由供墨装置提供用于打印所述图像的墨水。
进一步的步骤S4包括基于使用打印机配置参数操作的打印机的打印参数，使用打印程序、优选地喷墨打印程序、利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像。
进一步的步骤S5包括通过一个或多个图像捕获装置捕获所述基材上的所述打印图像并提供所述捕获图像的捕获图像数据。
进一步的步骤S6包括由分析计算装置使用分析程序来分析所述捕获图像数据，所述分析程序包括：
第一子步骤S6a，提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
进一步的子步骤S6b，包括基于所提供的定义参数在所述捕获图像的捕获图像数据内确定所述至少一个ROI，
进一步的子步骤S6c包括在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
进一步的子步骤S6d包括针对所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，并且
进一步的子步骤S6e包括将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联。
进一步的步骤S7包括将所述图像模板数据中的所述识别的至少一个图像分量与与所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的所述至少一个已识别图像分量相关联。
进一步的步骤S8包括选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一个图像度量和/或至少一个图像分量。
选择S8的步骤S8可以包括以下步骤：
–S8a：针对多个打印机配置参数和/或打印参数中的每个打印机配置参数和/或打印参数计算与至少一个图像度量的增强或劣化相关的影响值，
–S8b：根据一个或多个影响值选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数，
优选地，使用最高影响值中的一个或多个来选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数。
进一步的步骤S9包括基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算用于所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。
图4示意性地示出了根据本发明实施例的系统。
详细地，图4示出了用于在基材上打印图像的系统1，该基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷。
系统1包括：
-用于针对待打印图像提供图像数据的图像提供计算装置10，例如计算机，
-图像分析装置10'，用于通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，
-用于提供用于在其上打印图像的基材的基材供给装置11，例如传送带，以及
-供墨装置12，用于提供用于打印所述图像的墨水。
图像提供计算装置10和图像分析装置10'、基材供给装置11和供墨装置都连接到打印机13，该打印机13适于使用打印机配置参数进行操作的所述打印机，基于打印参数，使用打印程序、优选地喷墨打印程序、利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像。
在打印期间和/或将图像打印到基材上已完成之后，一个或多个图像捕获装置14捕获所述基材上的所述部分或完全打印的图像并提供所述光学捕获的图像的电子数据、捕获的图像数据。所提供的电子数据被发送到数据库2以被存储，使得分析计算装置15a可以从数据库2请求相应的数据。因此图像捕获装置14连接到所述数据库2。
热定影装置17a可以提供打印基材的热定影。相应的热定影测量装置17b可以测量固定特性，例如打印基材的光学特性、机械特性和/或光学特性。
分析计算装置15a也连接到所述数据库2，用于使用分析程序分析所述捕获的图像数据，分析程序适于执行以下步骤：
ο提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
ο基于所提供的定义参数在所捕获的图像数据内确定所述至少一个ROI，
ο在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
ο针对所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，以及
ο将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
以及关系计算装置15b，用于将所述图像模板数据中的所述识别出的至少一个图像分量与和所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的所述至少一个已识别图像分量相关联。装置15a、15b形成根据图2的外部计算装置3。
结果经由选择装置18发送到校正计算装置16。选择装置18适于选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一个图像度量和/或在至少一个图像分量。校正计算装置16适于基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算用于所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。选择装置18可以例如选择具有一个或多个最高影响值的那些一个或多个打印机配置参数和/或打印参数用于校正。
校正计算装置16还可以连接到所述数据库2，数据库2用于存储所述计算出的校正参数。选择装置18还可以连接到所述数据库以获得参数的选择数据，例如指示对图像度量、先前选择参数等的某种影响。校正计算装置16可以将相应的校正参数发送到打印机13用于在其他基材上打印图像时使用。如果存储在数据库2中，打印机13本身可以从数据库2请求校正参数。例如，用于不同图像和不同基材的不同校正参数可以存储在数据库2中。然后打印机13本身可以在打印需要时请求校正参数。可替代地，图像提供计算装置10、图像分析装置10’、基材供给装置11和供墨装置12各自可以从数据库2请求自己的校正参数并将它们馈送到打印机13。
图5示出了根据本发明实施例的方法的步骤。
详细地，图5示出了用于在基材上打印图像的方法100，基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷。
附图标记101表示提供图像模板。该图像模板包括图像分量，例如照片包括点、线条、区域，并具有一定的分辨率等等。在步骤105中确定图像模板的图像分量。此外，在步骤102中，提供应用或打印技术和相应的系统，例如丝网打印系统、喷墨打印机等，并应用在基材上。
为了执行打印，可以指定更多参数和材料。在步骤103a中提供颜色和可膨胀材料，包括例如丝网打印浆、墨水、颜料数据、玻璃料数据、溶剂、粘合剂等。此外，在步骤103b中提供应用系统的参数，例如频率、移动速度等。甚至在步骤103c中，提供要在其上打印图像的基材，并且提供指定基材的参数，例如基材材料、基材的预处理、基材的清洁、基材的形式、例如窗格、管等等。提供的参数和材料用于步骤102中的打印。
打印过程的结果104是产品，例如玻璃灶台。此产品在步骤106中被检查并基于该检查，确定用于所述基材的所述打印图像、特别是用于打印图像的图像分量的质量度量。在步骤107中，进行基于所述质量度量的设定点/实际值比较，并也使用图像模板数据确定相应的偏差，并且在步骤103b中偏差被用于适配应用系统的参数。图像分量的质量度量描述图像或图像分量的特定区域的质量。所有图像分量特定的质量度量一起形成整个图像的质量。
与步骤107的设定点/实际值比较并行地，在步骤108中收集数据，例如通过基于所识别的图像分量以及使用实验设计DoE所确定的特定于图像分量的图像质量度量来系统地改变在步骤103b中提供的应用系统的操作参数。数据的收集也可以通过打印机处的自动测量系统来执行。然后，操作参数的变化通常是不可能的。但是，可以获得大量数据。
在进一步的步骤109中针对质量度量具体地筛选此收集的数据，以确定对所述质量度量具有最大影响的参数。
任选地在步骤110中，所收集的数据可以例如经过滤波，以提供适合于生成模型的数据，例如数学建模，并生成例如线性模型，基于多项式的模型或者使用神经网络的模型等等。换句话说，步骤110导出对用于不同图像分量的图像质量度量与步骤103a-103b和101的应用和过程参数之间的关系进行建模的模型。
现在，在步骤111中使用一个或多个优化程序来优化步骤109的结果和/或在步骤110中生成的模型。优化过程的结果是基于所确定的图像分量来执行的(步骤112)。然后，例如在提供图像模板中(步骤101)或者在应用参数中(步骤103b)包括步骤112中的结果，特别是用于更好的图像质量的优化的参数。
换句话说，图像质量和图像分量的信息可以用于选择所述一个或多个优化算法，并用于确定用于应用系统的最佳操作点。当最佳操作点被确定时，通过适配所述图像模板数据或打印过程相关的参数来相应地适应打印过程。而且，可以适应打印墨水和/或基材。
例如图像模板与初始的一组打印参数一起提供。当使用上述的方法时，将所述图像模板和打印参数关于导致在基材上打印图像的增强的打印质量的不同的图像分量进行了优化。当相应的最优图像分量特定的打印参数已经被确定时，可执行进一步的打印过程如下：首先，对待打印图像针对图像分量进行分析。对于每一个图像分量，生成打印任务：例如，首先，图像分量“线条”是使用用于所述图像分量的相应的一组打印参数打印的，然后，图像分量“点”是使用用于所述图像分量的相应的一组打印参数打印的，等等。当然其它方法也是可能的。
上述步骤101-112可被重复地执行。这允许例如以下操作：实施例使得能够生成模型，产生具有不同图像度量的不同的图像分量，并且当改变这些应用参数或图像模板参数中的一个或多个时与一个或多个应用参数连同它们的行为或功能性关系一起相关。一个优点可能是在这里，将来打印具有更高的图像度量。另外，打印机的打印头等的缓慢劣化可以得到补偿，等等。
所有收集或生成的数据可以被存储(步骤113)，并且如果需要或根据请求或自动地提供给执行步骤101-112的装置中的任何装置。
总结本发明的至少一个实施例可以具有以下优点中的至少之一和/或提供：
-将客户/顾客规格与打印程序的参数关联，
-通过分析数据轻松、准确地确定捕获数据中的相关性，
-提供增强的打印过程，从而提供更高质量的打印产品，
-集中的数据存储和数据提供，
-提高待打印产品的灵活性和满足顾客要求，
-更高质量的打印产品，
-可扩展性；可用于大量打印产品，
-快速高效的打印，不满足预定的质量要求的产品数量低，
-打印产品的易于比较的质量结果。
受益于前述描述和相关附图中呈现的教导，本发明所属领域的技术人员将想到这里阐述的本发明的许多修改和其他实施例。因此，应当理解，本发明不限于所公开的特定实施例，并且修改和其他实施例旨在包括在所附权利要求的范围内。尽管此处使用了特定术语，但它们仅用于一般和描述性意义，而不是为了限制目的。
附图标记清单
1 系统
2 数据库
3 外部计算装置
4 校正计算装置
5 接口
10 图像提供计算装置
10’ 图像分析装置
11 基材供给装置
12 供墨装置
13 打印机
14 图像捕获装置
15a 分析计算装置
15b 比较计算装置
16 校正计算装置
17a 热定影装置
17b 热定影测量装置
18 选择装置
P1a–P1c 步骤
P2-P6 步骤
T1–T5 步骤
S1–S9 步骤

Claims (14)

1.在基材上打印图像的方法，所述基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷，
所述方法包括以下步骤：
-S1：由图像提供计算装置(10)提供待打印的图像的图像模板数据，
-S1'：通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，
-S2：通过基材供给装置(11)提供用于在其上打印所述图像的基材，
-S3：由供墨装置(12)提供用于打印所述图像的墨水，
-S4：基于使用打印机配置参数操作的打印机(13)的打印参数，使用打印程序，优选地喷墨打印程序，利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像，
-S5：通过一个或多个图像捕获装置(14)捕获在所述基材上的打印图像，并提供所述捕获图像的捕获图像数据，
-S6：通过分析计算装置(15a)使用分析程序来分析所述捕获图像数据，所述分析程序包括：
oS6a：提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
oS6b：基于所提供的定义参数来确定在所述捕获图像数据内的所述至少一个ROI，
oS6c：在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
oS6d：对于所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，
oS6e：将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
-S7：将所述图像模板数据中的识别出的至少一个图像分量与与所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的至少一个识别图像分量相关联，
-S8：选定一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一种图像度量和/或至少一个图像分量，
-S9：基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括另外的步骤：通过热定影装置(17a)对打印图像进行热定影，通过热定影测量装置(17b)确定所述热定影图像的光学特性、化学特性和机械特性中的至少一个，并且通过所述热定影测量装置(17b)为所述分析程序提供所述特性的数据。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述定义参数和所述图像度量至少基于ISO/IEC 24790:2017(E)或更新版本。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述图像度量、所述捕获图像数据、图像模板数据、校正参数、选择参数中的至少一个存储在存储装置(2)中和/或存储在便携式存储介质中。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述优化计算程序基于机器学习程序，优选地使用神经网络执行。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所有步骤S1-S9重复执行，优选地对于其上打印有相同图像和/或至少一个相同图像分量的多个基材重复执行。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，为了在S6中确定图像度量，对所述ROI的数据执行小波变换程序和/或傅立叶变换程序。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，为所述至少一个图像度量确定单个总体度量以确定图像质量，并且所述单个总体度量是至少两个度量的加权和。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中，选择步骤S8包括以下步骤：
-S8a：为多个打印机配置参数和/或打印参数中的每个打印机配置参数和/或打印参数计算与至少一个图像度量的增强或劣化相关的影响值，
-S8b：基于一个或多个影响值选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数，
优选地，最高影响值中的一个或多个用于选择一个或多个打印机配置参数和/或打印参数；
优选地，所述多个打印机配置参数和/或打印参数是通过将所有步骤多次重复执行而获得的，优选地包括以下步骤：
-通过比较计算装置将所述至少一个图像度量与先前确定的对应度量和/或一个或多个预定的对应阈值进行比较，以及
-基于由校正计算装置进行的所述比较，针对所述打印机配置参数和/或所述打印参数提供校正参数，使得先前与所述校正参数之间的差异被最小化。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，至少基于所选择的打印机配置参数和/或打印参数来生成模型，所述模型描述打印机配置参数和/或打印参数与至少一个图像分量的至少一个图像度量之间的关系，优选地其中所述模型是使用人工智能、优选地机器学习程序、优选地深度学习程序、优选地神经网络生成的。
11.一种用于在基材上打印图像的系统，所述基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷，所述系统包括：
-图像提供计算装置(10)，用于针对待打印的图像提供图像模板数据，
-图像分析装置(10')，用于通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，
-基材供给装置(11)，用于提供用于在其上打印所述图像的基材，
-供墨装置(12)，用于提供用于打印所述图像的墨水，
-打印机(13)，适于基于使用打印机配置参数操作的所述打印机的打印参数，使用打印程序，优选地喷墨打印程序，利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像，
-一个或多个图像捕获装置(14)，用于捕获所述基材上的所述打印图像并提供所述捕获图像的捕获图像数据，
-分析计算装置(15a)，用于使用分析程序分析所述捕获图像数据，适于执行以下步骤：
o提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
o基于所提供的定义参数在所述捕获图像数据内确定至少一个ROI，
o在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
o对于所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，以及
o将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
-关系计算装置(15b)，用于将所述图像模板数据中的所述识别出的至少一个图像分量与和所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的至少一个已识别图像分量相关联，
-选择装置(18)，用于选定一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一个图像度量和/或至少一个图像分量，
校正计算装置(16)，用于基于优化计算程序，使用所述至少一个图像度量来计算所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的，
优选地还包括存储装置(2)，优选地是数据库、和/或便携式存储介质，用于存储所述图像度量、所述捕获图像数据、图像模板数据、校正参数、选择参数中的至少一个。
12.根据权利要求11所述的系统，还包括用于对打印图像进行热定影的热定影装置(17a)和用于确定所述热定影图像的光学特性、化学特性和机械特性中的至少一个并为所述分析程序提供所述特性的数据的热定影测量装置(17b)，和/或进一步包括连接到所述存储装置(2)和/或所述存储介质的机器学习计算装置，充当关系计算装置(15b)和/或校正计算装置(16)并且适于执行机器学习，优选地使用神经网络，并且优选地其中所述热定影测量装置(17b)适于执行热应力分析。
13.根据权利要求11-12中任一项所述的系统，其中，所述基材供给装置(11)提供玻璃物体、陶瓷物体或玻璃陶瓷物体形式的基材。
14.一种存储程序的非有形的计算机可读介质，所述程序包括计算机可读指令，所述计算机可读指令使计算机或计算机网络执行在基材上打印图像的方法，所述基材优选为玻璃、陶瓷或玻璃陶瓷，
所述方法包括以下步骤：
-由图像提供计算装置提供待打印的图像的图像模板数据，
-通过识别所述图像的图像分量来分析所述图像模板数据，
-通过基材供给装置提供用于在其上打印所述图像的基材，
-由供墨装置提供用于打印所述图像的墨水，
-基于使用打印机配置参数操作的打印机的打印参数，使用打印程序，优选地喷墨打印程序，利用所述墨水在所述基材上使用所述图像模板数据打印所述图像，
-通过一个或多个图像捕获装置捕获在所述基材上的打印图像，并提供捕获图像的捕获图像数据，
-通过分析计算装置使用分析程序来分析所述捕获图像数据，所述分析程序包括：
o提供用于定义至少一个感兴趣区域ROI的定义参数，
o基于所提供的定义参数来确定在所述捕获图像数据内的至少一个ROI，
o在所述至少一个ROI中识别至少一个图像分量，
o对于所述至少一个ROI确定至少一个图像度量，以及
o将所述至少一个图像度量与所述至少一个图像分量相关联，
-将所述图像模板数据中的所述识别出的至少一个图像分量与和所述至少一个图像度量相关的所述至少一个ROI的至少一个识别图像分量相关联，
-选定一个或多个打印机配置参数和/或打印参数以进行校正，优选地基于至少一种图像度量和/或至少一个图像分量，
-基于优化计算程序，使用所述至少一种图像度量来计算所述选定打印机配置参数和/或所述选定打印参数的至少一个实际校正参数，其中所述至少一个实际校正参数是特定于图像分量的。
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