CN115884880A - 打印设备的维护 - Google Patents

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Abstract

描述了确定在大幅面打印中的打印设备的维护需要，其中与打印设备相关的包括油墨消耗数据的历史性能数据可以被获得。基于所获得的历史性能数据的阈值数据可以被标识，所述阈值数据指示所述打印设备的维护需要。所述打印设备的当前性能数据可以被监测，并且可以被用于确定所述当前性能数据是否超过指示所述打印设备的维护需要的所标识的阈值数据。

Description

打印设备的维护
背景技术
图像被处理以供诸如打印设备之类的计算机器来使用。打印设备可以包括具有推进马达(impelling motor)的打印滑架(carriage)，以用于在记录介质上再现图像的物理表示的目的。
打印设备可以被提供在高生产率打印环境中，在该环境中，期望避免打印生产的中断(halting)。保持打印设备工作以便避免打印生产中断可能涉及周期性/惯常维护。此外，打印设备可能需要在未经安排的时间段被维护，以避免对打印设备的损坏，并且进而避免打印生产的中断。
附图说明
图1是根据本公开的示例打印系统。
图2是示出了根据一示例的控制器的组件的示意图。
图3是示出了根据一示例的确定打印设备是否需要维护的方法的流程图。
图4是根据一示例的包括用于确定打印设备是否需要维护的指令的计算机可读介质的示例。
具体实施方式
为了在记录介质上再现图像的物理表示，打印设备的打印滑架是可控制的，以在受控移动中跨打印设备的扫描轴线移动。在一示例中，打印滑架的移动经由滑架导轨和滑架带而被允许。为了具有准确和受控的移动，要维护滑架导轨和滑架带，以便防止损坏以及打印生产的随后中断。在一示例中，滑架导轨可能需要保持没有尘土和碎屑以及被正确地润滑，并且滑架带可能需要被适当地拉紧(tighten)。
打印设备可以具有基于诸如油墨使用(ink usage)(即，每1000升)之类的变量来执行的维护，然而，取决于打印设备的使用和打印环境，这种被安排的维护可能是不够的。在本文中提供的示例中，打印设备可以提供关于维护需要的通知。该通知可以在确定打印设备需要维护时的时间点处被提供，和/或在确定打印设备由于没有被及时维护而可能遭受损坏时之前的时间段被提供。因此，打印设备可以通过提前针对维修/更换发出警报来防止对组件的损坏，因此用户不需要尝试预计何时需要维护。因此，示例打印设备可以避免对于太频繁地执行维护的需要，并且避免维护过程的过度应用。相反地，示例可以在通知适当的时候提供这些通知，而不会使得用户忽略可能适用或可能还不适用的惯常维护消息，从而导致用户自满(complacency)以及错过正当问题(legitimate issue)的风险，并且引起永久性损坏和/或故障。示例维护过程可以包括确定组件是否应当被维修、加润滑油(grease)、拉紧、松开、调整、重新安置(re-seat)等，或者确定任何机械部件是否正在接近损坏。
预测性通知可以基于打印设备的所获得的性能数据。在一示例中，性能数据可以是来自马达的脉宽调制(PWM)读数，该读数给出了被施加到马达以使打印滑架跨打印机的扫描轴线移动的功率的度量。未经维护的打印滑架导轨和滑架带可能导致需要更高水平的功率来移动打印滑架，以克服由于灰尘和碎屑的积聚所致的阻力。在一示例中，PWM读数的较高值可以指示打印设备的更大维护需要。PWM读数的周期性测量(例如，以一天一次的预定频率)可以在首次介质装载期间获得，该首次介质装载是高生产率打印环境中用于检查记录介质的边缘的过程。在首次介质装载期间，打印滑架可以是可控制的，以从打印设备的扫描轴线的一侧移动到另一侧。一旦打印滑架的移动完成，记录介质就可以是可控制的，以相对于打印设备的扫描轴线前进。打印滑架的移动的每个实例可以在每次周期性测量时以相同的速度执行并且覆盖相同的距离，并且与该移动相关的PWM数据可以被获得。在一示例中，所获得的PWM数据可以是平均PWM、PWM的标准差、以及最大和最小PWM。
在另一示例中，性能数据可以是油墨消耗数据。打印设备所消耗的油墨量可以以周期性测量来获得。油墨消耗的所获得的测量结果可以作为油墨消耗数据被存储在打印设备的存储器单元中。油墨消耗数据可以指示打印设备的使用率。在一示例中，较高水平的油墨消耗可以指示打印设备已经在给定时间段内被更频繁地使用。油墨消耗数据不限于被存储在打印设备的存储器单元中，并且可以被存储在任何数据存储设备中，该数据存储设备诸如可以存储具有性能数据的数据库的基于云的设备。
在另一示例中，所获得的性能数据可以被记录作为维护服务数据，该维护服务数据表示与在打印设备上执行的维护相关的数据。每当打印设备被维护、和/或错误已经被打印设备所标识、和/或打印设备的部件已经由于损坏而被更换时，这就可以被记入日志作为维护服务数据条目。与打印设备的打印滑架相关联的任何打印机错误也可以被记入日志作为维护服务数据条目。维护服务数据可以被存储在打印设备的存储器单元中。维护服务数据不限于被存储在存储器单元中，并且可以被存储在任何数据存储设备中，诸如被存储在基于云的数据库中。
在又一示例中，所获得的性能数据可以是包括扫描轴线循环数据的打印设备数据。扫描轴线循环数据示出了在预定时间段内打印滑架已经执行了多少次扫描轴线循环(跨打印滑架的扫描轴线并返回的单次移动)。在一示例中，扫描轴线循环数据可以指示打印设备的较高使用，因为扫描轴线循环的较高值与打印设备所执行的更多打印相关。所获得的测量结果可以作为扫描轴线循环数据被存储在打印设备的存储器单元中。扫描轴线循环数据不限于被存储在存储器单元中，并且可以被存储在任何数据存储设备中，诸如被存储在基于云的数据库中。
所获得的性能数据不限于PWM数据、油墨消耗数据、维护服务数据和扫描轴线循环数据。所获得的性能数据可以是指示打印设备的性能度量的任何数据。
示例打印设备可以使用机器学习技术，以便确定打印设备何时需要维护。基于在预定时间段内从打印设备获得的历史性能数据的样本集，可以通过从历史性能数据中学习指示打印设备需要维护的PWM数据、油墨消耗数据和/或扫描轴线循环数据的精确值来做出关于打印设备何时需要维护的预测。在一示例中，历史性能数据可以从多个打印设备来获得。
可以被使用的机器学习技术的示例形式是决策树学习。在决策树学习中，决策树被用作预测性模型，通过若干次迭代，该预测性模型将初始数据集缩减(reduce)成最拟合给定变量的目标参数的数据子集。在一示例中，决策树可以具有多个级别，其中每个级别可以具有多个变量，并且每个变量可以被赋予目标值。
参考图1，示出了根据本公开的示例打印系统100。打印系统100包括打印设备105和性能数据库120。打印设备105进一步包括控制器110、打印滑架130和当前性能数据140。
控制器110是可控制的，以从性能数据库120获得历史性能数据120a。历史性能数据120a可以包括与打印设备105相关的已经被存储达预定时间段的性能数据。在一示例中，打印设备105的性能数据可以从打印设备105首次启动时起以预定间隔作为历史性能数据120a被存储在性能数据库120中。在一示例中，历史性能数据120a可以是与包括打印设备105在内的多个打印设备相关的数据。在一示例中，性能数据库120可以被提供在远离控制器110的位置的服务器中。在一示例中，服务器可以是云计算网络的一部分。在进一步的示例中，性能数据库120可以位于控制器110的存储器单元中。性能数据库120不限于位于远程服务器或存储器单元中。性能数据库120可以位于其中可以存储数据的任何位置中。性能数据库120可以经由有线或无线连接向控制器110发送数据或从控制器110接收数据。在一示例中，由控制器110接收的历史性能数据120a可以是脉宽调制(PWM)数据。在一示例中，PWM数据可以是增量(delta)PWM、均值平均PWM和/或PWM的最大标准差，该增量PWM是给定时间段内的平均PWM读数的幅度。在另一示例中，历史性能数据120a可以是油墨消耗数据。在另一示例中，历史性能数据120a可以是维护服务数据。在又一示例中，历史性能数据120a可以是扫描轴线循环数据。
仍参考图1，打印设备105的控制器110是可控制的，以获得与打印设备105相关的当前性能数据140。当前性能数据140可以包括来自打印设备105的油墨消耗数据、维护服务数据、扫描轴线循环数据和/或PWM数据。在一示例中，PWM数据可以从打印滑架130来获得。打印滑架130可以包括滑架导轨130a和滑架带130b。打印滑架130可以进一步包括推进马达130c，该推进马达130c是可控制的，以移动滑架带130b并且随后使打印滑架沿着滑架导轨130a移动。在一示例中，从打印滑架130获得的PWM数据是由打印滑架130的推进马达130c输出的PWM数据。在一示例中，PWM数据可以是增量PWM、均值平均PWM和/或PWM的最大标准差。
在一示例中，当前性能数据140可以被存储在性能数据库120中。可从打印设备105获得的PWM数据、油墨消耗数据、维护服务数据和/或扫描轴线循环数据可以作为历史性能数据120a被存储在性能数据库120中。在一示例中，当前性能数据可以在预定时间处被存储在性能数据库中。
在替代示例中，控制器110可以被提供在远离打印设备105的位置中。控制器110可以是云计算网络的一部分。控制器110不限于位于打印设备105、远离打印设备105的位置、或云计算网络中。控制器110可以位于其中可以处理数据或者可以执行指令的任何位置中。
参考图2，控制器110可以包括多个组件，下面描述了其中一些组件。控制器可以是可编程逻辑器件(PLD)或能够执行指令的其他计算设备。控制器可以包括一个或多个处理元件，这些处理元件集成在单个设备中，如下面示例中所描述的那样，或者这些处理元件跨设备而分布。
打印设备105的控制器110可以包括数据输入/输出接口单元111，以接收来自性能数据库120的历史性能数据120a以及当前性能数据140。在一示例中，输入/输出接口单元111可以从外部组件、例如允许用户与系统100交互的用户输入设备(未示出)来接收输入数据。输入/输出接口单元111还可以将数据从控制器110输出到性能数据库120以及外部组件，例如诸如显示单元(未示出)。
控制器110可以进一步包括处理器112，以管理控制器110内的所有组件并且处理控制器110内的组件之间的所有数据流。处理器可以是中央处理单元、基于半导体的微处理器、专用集成电路(ASIC)和/或适合于检索和执行指令的其他设备中的任一个。
控制器110可以进一步包括存储或存储器单元113，以存储可能需要由例如处理器112访问的任何数据或指令。存储器单元120可以是能够存储可执行指令的任何形式的存储设备，诸如非暂时性计算机可读介质，例如随机存取存储器(RAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、存储驱动器、光盘等。
参考图1和图2，在一个示例中，存储器单元1113可以包括用于使得处理器112执行动作的指令。所述指令可以：用于获得113a与打印系统相关的包括油墨消耗数据的历史性能数据；用于基于历史性能数据来标识113b指示打印系统的维护状况的阈值数据；用于监测113c与打印系统相关的当前性能数据；以及用于确定113当前性能数据是否超过所标识的阈值数据。
现参考图3和图2，图3示出了根据本公开的确定打印设备是否需要维护的示例方法200，图2涉及示例控制器110中的元件。方法200开始于框201——获得与打印设备相关的包括油墨消耗数据的历史性能数据120a。历史性能数据120a可以由控制器110经由控制器110的输入/输出接口单元111从性能数据库120来获得。在一示例中，所获得的历史性能数据120a可以被存储在控制器110的存储器单元113中。所获得的历史性能数据120a可以是打印设备105的PWM数据、油墨消耗数据、维护服务数据和/或扫描轴线循环数据。所获得的历史性能数据120a可能已经被存储在性能数据库120中达预定时间段。在一示例中，打印设备105的当前性能数据140(包括PWM数据、油墨消耗数据、维护服务数据和/或扫描轴线循环数据)可以以预定时间间隔作为历史性能数据120a被存储在性能数据库120中。在一示例中，该预定时间间隔可以是在每天的基础上。在一示例中，历史性能数据库120a可以包括与包括打印设备105在内的多个打印设备相关的性能数据。
方法200的框202包括：基于所获得的历史性能数据120a来标识指示打印设备的维护状况的阈值数据。打印设备105的控制器110是可控制的，以从性能数据库120获得历史性能数据120a，并且经由处理器112，标识指示打印设备105需要维护的阈值数据。在一示例中，控制器110的处理器112可以使用诸如决策树之类的机器学习技术来标识阈值数据。下文是控制器110的处理器112可以如何使用决策树来标识阈值数据的示例方法。
以已经从性能数据库120获得的历史性能数据120a的所有数据条目开始，在一示例中，处理器112可以首先基于油墨消耗数据对数据条目进行分组。在一示例中，可以选择油墨消耗数据的预定值，该预定值表示在预定时间段内的低水平油墨消耗。在一示例中，该预定时间段可以是1周的时段。低水平油墨消耗可以指示打印设备105未被有规律地使用，因此导致打印设备105的打印滑架130的滑架导轨130a中的灰尘和碎屑的积聚增加。处理器112可以标识并创建历史性能数据120a的数据条目的初始子组，该初始子组具有小于或等于指示打印设备105的低使用的预定值的油墨消耗值。决策树不限于首先基于油墨消耗对数据进行分组，并且可以初始地基于任何数据变量(例如，PWM数据、油墨消耗数据和/或扫描轴线循环数据)对数据进行分组。
从其中决策树基于油墨消耗创建了初始子组的上述示例继续，一旦历史性能数据120a的初始子组——该初始子组具有小于或等于指示打印设备105的低使用的预定值的油墨消耗值——已经被标识，处理器112就可以进一步标识历史性能数据的子子组，该子子组此时基于PWM数据或扫描轴线循环数据中的任一个的预定值。在一示例中，子子组可以基于不同类型的PWM数据，诸如增量PWM、均值平均PWM、或PWM的最大标准差。在一示例中，处理器112可以基于不同类型的PWM数据或扫描轴线循环数据来标识随后的子组，从而用每一个新的数据子组来进一步拆分(split)历史性能数据120a的数据集。
在历史性能数据120a的最终子组已经被标识之后，处理器112可以标识打印设备105需要维护和/或需要更换打印设备105的部件的概率。需要维护和/或需要更换部件的该概率取决于所有的子组，因为历史性能数据120a的最终集合已经由于处理器112基于先前子组拆分了数据条目总数而被缩减。
在一示例中，处理器可以改变油墨消耗数据、PWM数据和扫描轴线循环数据的预定值，并且再次执行历史性能数据的缩减。油墨消耗数据可以被递减，以找到导致了打印设备105的维护需要的油墨消耗数据的较低值。PWM数据和扫描轴线循环数据可以被递增，以找到导致了打印设备105的维护需要的PWM数据和扫描轴线循环数据的较高值。在一示例中，处理器112可以迭代地重复该过程，以找到将会导致打印设备105的维护需要的油墨消耗数据的最小值、和/或PWM和/或扫描轴线循环数据的最大值。
在一示例中，历史性能数据120a的最大值和/或最小值可以被处理器112标识为指示打印设备105需要维护的阈值数据。在另一示例中，处理器112可以标识历史性能数据120a的最大值和/或最小值，并且确定比所标识的最大值和/或最小值更高和/或更低的阈值。在一示例中，阈值更高和/或更低的程度可以基于预定误差容限。
控制器110的处理器112可以从所获得的历史性能数据120a来确定打印设备105是否已经被维护和/或是否已经基于维护服务数据更换了部件。如果打印设备105最近已经被维护，则这可以指示打印设备105不需要进一步维护。在一示例中，处理器112可以标识打印设备最近已经被维护，并且做出打印设备105不需要维护的初始确定。即使该初始确定可能指示不存在维护需要，但是高生产率打印环境中的打印设备仍可能需要被更有规律地维护，这取决于该环境。在一示例中，控制器110可以执行进一步的处理以确定打印设备105是否需要维护，如下所解释。
方法200的框203包括：监测打印设备的当前性能数据140。控制器110可以经由控制器110的输入/输出接口单元111来获得打印设备105的当前性能数据140。在一示例中，所获得的当前性能数据140可以被存储在控制器110的存储器单元113中。当前性能数据140可以包括来自打印设备105的油墨消耗数据、维护服务数据、扫描轴线循环数据和/或PWM数据。控制器110可以以预定时间间隔来获得当前性能数据。在一示例中，该预定时间间隔可以处于每天一次的频率。控制器110可以获得当前性能数据140，并且经由处理器112，关于指示打印设备105的维护需要的所标识的阈值来监测当前性能数据140的值。
方法200的框204包括：确定当前性能数据140是否超过指示打印设备的维护需要的所标识的阈值数据。控制器100的处理器112可以将所获得的当前性能数据140与所标识的阈值数据进行比较。在一示例中，处理器可以确定油墨消耗数据、PWM数据和扫描轴线循环数据的值已经超过(或满足)所确定的阈值。在该示例中，这指示打印设备105需要维护。如果确定打印设备105需要维护，则处理器112可以指令控制器110输出指示打印设备105需要维护的警报信号。在一示例中，该信号可以经由控制器110的输入/输出接口单元被输出到用户显示器(未示出)。在另一示例中，该信号可以以听觉警报信号的形式。警报信号不限于去往用户显示器的信号、或听觉信号。该信号可以是指示打印设备105需要维护的任何形式的信号，并且可以例如是发送到远程服务器的信号。
当前性能数据140可以作为历史性能数据120a被存储在性能数据库120中，从而更新性能数据库120。在一示例中，控制器110可以获得更新的历史性能数据120a，并且标识指示打印设备105的维护需要的更新的阈值数据。在一示例中，该更新可以以预定时间间隔来执行。
图4示出了存储器300，存储器300是存储指令301、302和303的计算机可读介质的示例，指令301、302和303在由可通信地耦合到计算设备的处理器320执行时可以使得处理器320根据上面描述的示例或流程图中的任一个来确定打印设备是否需要被维护。指令301用于获得与打印设备相关的包括油墨消耗数据的历史性能数据，其中历史性能数据来自性能数据库。指令302用于使用机器学习技术来处理历史性能数据，以确定与打印设备的状况相关的数据的阈值。指令303用于基于阈值数据以及打印设备的当前性能数据来输出警报信号。该计算机可读介质可以是能够存储可执行指令的任何形式的存储系统，诸如非暂时性计算机可读介质，例如随机存取存储器(RAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、存储驱动器、光盘等。

Claims (15)

1.一种方法，包括：
获得与打印设备相关的包括油墨消耗数据的历史性能数据；
基于所述历史性能数据来标识指示所述打印设备的维护状况的阈值数据；
监测与所述打印设备相关的当前性能数据；
确定所述当前性能数据是否超过所标识的阈值数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所获得的包括油墨消耗数据的历史性能数据进一步包括与多个打印设备相关的数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述历史性能数据进一步包括从所述打印设备获得的脉宽调制(PWM)数据、维护服务数据和/或扫描轴线循环数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述历史性能数据进一步包括所述维护服务数据，并且所述维护服务数据包括与所述打印系统何时已经被维护和/或所述打印系统的部件何时已经由于损坏而被更换和/或被记入日志的打印机错误相关的数据条目。
5.根据权利要求1所述的方法，其中标识所述阈值数据包括：
标识具有小于或等于预定值的值的所述历史性能数据的数据条目；
通过使所述预定值递增或递减来调整所述预定值；以及
重复所述标识和调整步骤，直到指示所述打印系统的维护状况的所述历史性能数据的值被标识。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法进一步包括：更新所述历史性能数据以包括当前性能数据，以及标识与所述打印设备的维护状况相关的更新的阈值数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法进一步包括：基于所述当前性能数据超过所标识的阈值数据的确定来发送警报。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述PWM数据包括增量PWM、均值平均PWM和/或PWM的最大标准差。
9.一种包括控制器的打印系统，其中所述控制器用于：
从性能数据库获得与打印设备相关的历史数据；
获得与所述打印设备的状况相关的阈值数据，其中所述阈值数据基于所获得的历史性能数据；
基于所获得的阈值数据以及所述打印设备的当前性能数据来输出警报信号。
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述性能数据库包括与所述打印系统的脉宽调制(PWM)数据、油墨消耗数据和/或维护服务数据相关的数据。
11.根据权利要求9所述的系统，其中所述控制器用于通过处理所述历史数据以标识与所述打印设备的状况相关的历史数据值来获得阈值数据。
12.根据权利要求9所述的系统，其中输出所述警报包括：基于所确定的阈值数据来确定所述当前性能数据是否已经超过所述值。
13.一种包括指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令当在计算设备上执行时使得所述计算设备：
获得与打印设备相关的包括油墨消耗数据的历史性能数据，其中所述历史性能数据来自性能数据库；
使用机器学习技术来处理所述历史性能数据，以确定与所述打印设备的状况相关的数据的阈值；
基于所述阈值数据以及所述打印设备的当前性能数据来输出警报信号。
14.根据权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质，其中使用所述机器学习技术来处理所述历史性能数据进一步包括：
标识具有小于或等于预定值的值的所述历史性能数据的数据条目；
通过使所述预定值递增或递减来调整所述预定值；以及
标识指示所述打印设备的故障点的所述历史数据的值。
15.根据权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述阈值数据包括当前性能数据的值，所述值当被超过时触发所述打印设备输出所述警报。
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