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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet des Farbmanagements
und der Bild/Text-Druck- oder Anzeigesysteme, und ist insbesondere
auf ein Verfahren und eine Vorrichtung anwendbar, in der ein Sensor
eine Farbdruckerausgabe für
den Onlineaufbau eines analytischen Modells des Druckbetriebes überwacht. Genauer
gesagt, bezieht sich die Erfindung auf Systemsteuerungen zur Modellierung
des Druckers durch Implementieren eines adaptiven Algorithmus für die Abschätzung von
analytischen Modellparametern, basierend auf der Verarbeitung einer
relativ kleinen Anzahl von Prüfbeispielen,
Zielfarben oder anderen Eingabesignalen, wobei das Modell daraufhin
für Kalibrierung,
Diagnose oder standardisierende Operationen des Druckers nützlich ist.
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Farbkorrektur
und/oder Farbsteuerung sollte nicht verwechselt werden mit Farbregistrierungssystemen
und Sensoren, die sicherstellen, dass Farben richtig positioniert,
genau gedruckt, korrekt überlagert und/oder
benachbart zueinander angeordnet werden.
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In
der heutigen Geschäftswelt
und der wissenschaftlichen Welt ist Farbe als eine Komponente der Kommunikation
bedeutsam geworden. Farbe erleichtert die Übermittlung von Wissen und
Ideen. Firmen, die mit der Entwicklung von digitalen Farbdruckmaschinen
befasst sind, sind ständig
auf der Suche nach Möglichkeiten,
um die gesamte Bildqualität
ihrer Produkte zu verbessern. Eines dieser Elemente, das Bildqualität beeinflusst,
besteht in der Fähigkeit,
dauerhaft dieselbe Ausgabebildqualität auf einem Drucker von einem
Tag zu dem anderen, von einer Woche zur nächsten, Monat für Monat
zu erzeugen. Die Farben auf einem Drucker neigen dazu, über die
Zeit zu driften, aufgrund von Tinten/Toneränderungen, Temperaturschwankungen,
Typus der verwendeten Medien, Umwelt, etc. Es bestand ein lang andauernder,
kommerzieller Bedarf für
die wirksame Aufrechterhaltung der Farbdruck-Vorhersagbarkeit, insbesondere, da die
elektronische Vermarktung eine größere Bedeutung für genaue
Darstellung von Werbematerial in veranschaulichendem Druck oder
Anzeigemedien gewonnen hat.
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Die
Farbwahrnehmung ist eine psychologisches und physiologisches Phänomen, das
drei Elemente beinhaltet: Licht, Objekt und Beobachter. Die Farbe ändert sich,
wenn Licht, Medium (z. B. Papier, Anzeigegerät) und der Beobachter zusammenwirken.
Farbe kann unter verschiedenen Typen der Beleuchtung unterschiedlich
wahrgenommen werden. Lichtquel len, die die Farbe beeinflussen, schließen Glühlampenlicht
und Fluoreszenzlicht ein. Das Erstere verursacht, dass die Farbe
mehr rot und orange erscheint, während
das Zweitere Grün-
und Gelbtöne
betont. Unterschiedliche Typen von Medien beeinflussen ebenso die
Farbwahrnehmung. Papier ist ein Medium, das Farbtinte reflektiert.
In anderen Fällen
kann das Medium transmittierend oder emittierend sein. Transparente
sind ein Beispiel für
ein transmittierendes Medium, während
ein Computerbildschirm emittierend ist. Das dritte Element in dem
Phänomen
ist der Beobachter. Unterschiedliche Leute können dieselbe Farbe geringfügig unterschiedlich
sehen. Um die Farbbildqualität
zu charakterisieren, muss das Zusammenwirken dieser Elemente verstanden
werden, so dass ein akzeptabler Eindruck entsteht, wenn Farben übereinstimmen
sollen, d. h. Anzeige zu Drucker, Scanner zu Drucker, etc.
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Für automatische
Steuersysteme werden auch häufig
spektrale Daten verwendet, um Farbwahrnehmung als ein Muster von
Wellenlängen
zu repräsentieren,
die das Objekt verlassen, bevor diese durch einen Betrachter interpretiert
werden. Spektrale Daten legen Farbe unabhängig von Licht und Betrachtereinfluss
fest. Ein Spektrofotometer ist eine Messeinrichtung, die für die Messung
von spektralen Daten verwendet wird.
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Es
gibt verschiedene Möglichkeiten,
Farbe darzustellen. Eine Möglichkeit,
Farbe zu beschreiben, besteht in den folgenden Parametern: Farbton,
Helligkeit und Sättigung.
Farbton repräsentiert
die tatsächliche Farbwellenlänge (Rot,
Blau, etc.), Helligkeit entspricht dem Weißanteil, während Sättigung die Fülle oder
Amplitude in der Farbe darstellt. Eine andere Möglichkeit, Farben zu beschreiben,
verwendet die drei dominanten primären Farben Rot, Blau und Grün (RGB).
Durch Kombinieren dieser primären
Farben, in unterschiedlichen Intensitäten, können die meisten für den Menschen
sichtbaren Farben wiedergegeben werden. Anzeigen und Scanner verwenden
den additiven RGB-Farbprozess. Drucker verwenden den subtraktiven
CMYK (Cyan, Magenta, Gelb und Schwarz)-Farbprozess, der auf Licht
basiert, das von Tinten reflektiert wird, die auf einem Substrat
aufgeschichtet sind. Die vorstehend beschriebenen Farbdarstellungen
versagen darin, vorhersagbar Farbe zu reproduzieren, weil dieselben
vom Betrachter oder von der Einrichtung abhängen.
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Die
in dieser Beschreibung präsentierten
funktionalen Modelle verwenden einen geräteunabhängigen Farbraum, um einen Satz
von Zielfarben konsistent zu verfolgen. L*, a*, b* sind die CIE-Farbstandards
(Commission Internationale de L'éclairage),
die bei der Model lierung verwendet werden. L* definiert die Helligkeit, a*
entspricht dem Rot/Grünwert
und b* bezeichnet den Betrag von Gelb/Blau.
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Die
Online-Modellvorhersage ist ebenso als "Systemidentifikation" in der Literatur für automatische Steuerungen
bekannt. Es ist die Terminologie, die für den Prozess der Beschreibung
eines gegebenen Steuersystems verwendet wird. Die Beschreibung des
Systems kann auf zwei Arten erfolgen: nicht-parametrisch und parametrisch.
Bei der nicht-parametrischen Systembeschreibung kann das Profil
der Einrichtung durch Drucken bestimmter Zielfarben, wie sie durch
bekannte Standards festgelegt werden, gemessen werden. Das Profil
wird verwendet, wie es ist (ohne irgendein Modell der Einrichtung
aufzubauen), während
Wiedergabeentscheidungen/Betrachtung der Kundenfarben auf dem Monitor
durchgeführt
werden. Dies ist eine Messung zu einer Zeit und verwendet nicht
historische Information, um irgendein Modell zu konstruieren. Bei
der parametrischen Systemidentifikation können dagegen vorbestimmte Zielfarben
als chronologische Aufträge
in dem Bannerblatt/Kopfblatt gedruckt werden, oder es können andernfalls
Zielfarben aus dem Kundenbild extrahiert werden und entweder durch
Messen unmittelbar von dem Ausgabebild oder durch die Wiedergabe
von Untergruppen von Kundenfarben als Zielfarbenflächen in
Bannern oder Kopfblättern
gemessen werden. Durch die Verwendung der Zielfarben und ihrer gemessenen
Entsprechung werden die Parameter des Modells online während jeder
Messung angepasst. Die Absicht bei der parametrischen Systemidentifikation
besteht darin, die Parameter des Modells anzupassen und dieses über die
Zeit zu verfeinern durch die Verwendung von vergangenen und derzeitigen
Farbdaten, so dass das Modell so gestaltet ist, dass Kunden dieses
auf ihren Desktop-Rechnern verwenden können. Wenn derartige Modelle
auf intelligenten Farbsensoren aufgebaut werden können, dann
können
die Modelle auf Arbeitsstationen des Kunden exportiert werden.
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Da
geschäftliche
und wissenschaftliche Umgebungen weiterhin komplexer werdende Druckfähigkeiten
erfordern und insbesondere konsistentere und genauere Übereinstimmung
von Farbausgaben erfordern, besteht ein nachhaltiger Bedarf für verbesserte
Online-Modellierung und Kalibrierung von Farbdruckeinrichtungen.
Bekannte Systeme, die Farbmodellierung vorgeschlagen haben, waren
nicht im Stande, die Modellparameter kontinuierlich und wirksam
rekursiv anzunähern.
Die derzeitigen Bedürfnisse
werden besser mit analytischer Modellverarbeitung auf eine Weise
befriedigt, dass genaue Parameter des parametrischen Modells durch
ein rekursives Berechnungsschema schnell identifiziert werden können. Bei einer
netzwerkgestützten Druckumgebung
wird ein derartiger Bedarf für
vielfache Drucke besonders offenbar, die von unterschiedlichen Quellen
zu verschiedenen Druckern kommen, die alle untereinander vernetzt
sind. Mehrere Drucker können dieselbe
oder unterschiedliche Farbmarkierungstechnologien/Farbmittel/Materialien
sein, die mit demselben oder mit unterschiedlichen Farbumfängen verknüpft sind.
Die vielfachen Druckerausgaben, die verglichen werden, könnten sogar
von unterschiedlichen Typen von Druckern kommen, wie etwa Schwarz
und Weiß,
Hervorhebungsfarben und Prozessfarbendrucker. Die prinzipiellen
Problemen bestehen, wenn alle Drucke von diesen unterschiedlichen
Typen von Druckern von Tag zu Tag nicht übereinstimmen oder sogar nicht
konsistent sind. Der Problembereich wächst um mehrere Größenordnungen,
wenn die Bilder unter unterschiedlichen Beleuchtungsquellen/Betrachtungswinkeln
betrachtet werden und auf unterschiedlichem Papier mit nicht optimalen
Originalen gedruckt werden. Die Farbunterschiede, die auf Dokumenten
erzeugt werden, können
ebenso aufgrund von stochastischen Fehlern auf den Bildern erzeugt
werden, da diese durch Einrichtungen unterschiedlicher Typen, Technologie
und Medien erzeugt werden.
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Die
vorliegende Erfindung ist insbesondere nützlich, um Lösungen für die vorstehenden
Farbprobleme für
einen breiten Bereich von Vorgehensweisen bei Farbarbeitsabläufen und
insbesondere in Kundenumgebungen mit komplexen Druckanforderungen
bereitzustellen. Es werden Druck- und Produktverbesserungen bereitgestellt,
die einem Kunden ermöglichen,
Farbdokumente auf dem Bildschirm zu bearbeiten, sogar bevor eine
Ausgabe auf unterschiedliche Ausgabeeinrichtungen gedruckt/angezeigt
wird, auf Art und Weisen, die die Produktivität eines derzeitigen Arbeitsablaufs
verbessern, indem man sich Ausgabefarbsensoren, die in den Druckeinrichtungen
eingebaut sind, zunutze macht.
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Die
vorliegende Erfindung nutzt einen Schlüsselfaktor für diese
Betriebsvorteile aus, indem ein laufendes analytisches Modell des
Betriebes der Reproduktionseinrichtung aufgebaut und aufrechterhalten
wird (ebenso bekannt als Geräteprofil
oder -eigenschaft, Ein-Ausgabemodell innerhalb der reproduzierbaren
Farbe). Das Wissen der Eigenschaft/des Modells der Einrichtung zu
dem Zeitpunkt der Beeinflussung der Farbdokumente ist ein präzises dynamisches
Modell der Markierungseinrichtung. Die vorliegende Erfindung stellt ein
neues und verbessertes Verfahren zum Aufbau eines derartigen dynamischen
Modells durch die Verwendung eines Farbsensors, der innerhalb der
Ausgabeeinrichtung angebracht ist, bereit. Wenn ein Kunde die Anforderung
hat, die Farben, die auf verschiedenen Ausgabeeinrich tungen, wie
etwa Bildschirme (CRT, LCD, etc.) und Drucker (xerografisch, Tintenstrahl,
ionografisch, etc.) gedruckt oder angezeigt werden, genau abzugleichen,
kann er/sie das neueste analytische Modell einer bestimmten Ausgabeeinrichtung
erhalten, indem er eine Suchanfrage an die Einrichtung oder das
Magazin sendet, wo das analytische Modell gespeichert ist. Bei Systemen
nach dem Stand der Technik ist bekannt, dass diese derartige Farbsensoren
offline verwenden, um das neueste Profil der Einrichtung zu messen,
z. B. ein ICC-Profil. Die vorliegende Erfindung verbessert eine
derartige Sensornutzung dadurch, dass nicht nur die Beschaffung
des ICC-Profils stattfindet, sondern ebenso die Ableitung eines
dynamischen parametrischen Modells, das Farbinformation verwendet,
die über eine
Zeitspanne akkumuliert wird. Mit anderen Worten, wird ein rekursives
Modell des Druckers erzeugt, das aufgrund seiner Natur genauer und
zeitnaher sein wird als ein bloßes
Profil mit Messung zu einer Zeit. Ein Kunde kann das analytische
Modell in einem Soft-Proofing-Paket verwenden, um ästhetische
Entscheidungen oder Wiedergabeentscheidungen über Einrichtungen zu treffen,
um die am besten wiederzugebenden Farben – lebendige oder weniger lebendige
Bilder, etc. – zu
erzeugen. Ohne ein derartiges genaues dynamisches Modell der Einrichtung
können
die Kundenabsichten/Präferenzen
nicht genau erfüllt
werden, selbst wenn diese visuell an einem Bildschirm betrachtet
werden. Die vorliegende Erfindung gestattet die Erzeugung und die
wirksame, weitverbreitete Verwendung eines derartigen dynamischen,
analytischen Modells für
Einrichtungen, die eine konsistente Bildwiedergabe ermöglichen,
die durch Fernbedienung über
ein Systemnetzwerk angestoßen wird.
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EP 0885894-A2 beschreibt
Verfahren und Vorrichtung zum Umwandeln von Bildfarbwerten von einem ersten
in einen zweiten Farbraum. Die Vorrichtung umfasst eine Quelleinrichtung
zur Erzeugung von Bildsignalen; einen Farbraumumwandler, der eine
Empfangs- und Bestimmungseinrichtung, eine Interpolationseinrichtung
und eine reguläre
primäre
Nachschlagtabelle (LUT) einschließt, zum Umwandeln der empfangenen Bildsignale
in Farbwerte des zweiten Farbraums; eine Ausgabeeinrichtung zur
Lieferung der zweiten Farbwerte zu einer peripheren Einrichtung.
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EP 0604755-A1 beschreibt
Verfahren und Vorrichtung zum Farbabgleich. Ein Prozess und eine
verwandte Einrichtung zur Erzeugung von mindestens zwei abgeglichenen
Farbanzeigen eines digitalen Bildes, der zwei verschiedene Anzeigeeinrichtungen
verwendet, die die Verwendung eines Adapters umfassen, um die digitale
Information, die das Bild repräsentiert,
in digitale Information derart umzuwandeln, dass das angezeigte
Bild als ein Ergebnis dieser umgewandelten digitalen Information
auf einer der Einrichtungen als dasselbe erscheint, wie das Bild,
das auf der anderen einem mittlern Betrachter angezeigt wird, wenn
diese unter ähnlichen
Betrachtungsbedingungen betrachtet werden. Der Adapter enthält eine
Transformations-LUT, die unter Verwendung einer Modellierung der
Anzeigeeinrichtung aufgebaut wird, um entsprechende Werte zu den vorausgewählten, digitalen
Eingabebildwerten zu erzeugen, um die Eingabefarbwerte in den Farbraum
der Anzeigeeinrichtung derart abzubilden, dass Bildabgleich erzielt
wird. Eine oder beide Anzeigeeinrichtungen können durch einen oder zwei
Drucker ersetzt werden.
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Es
ist das Ziel der vorliegenden Erfindung, die Systemidentifikation
für Farbdruckeinrichtungen
zu verbessern. Dieses Ziel wird durch Bereitstellen eines Verfahrens
gemäß Anspruch
1 und eines Farbdruckers gemäß Anspruch
3 erreicht. Ausführungen
der Erfindung sind in den abhängigen
Ansprüchen
niedergelegt.
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1 ist
ein schematisches Blockschaltbild einer ersten Ausführung eines
Online-Modellvorhersagesystems, in dem Prüfzielfarben hauptsächlich für das konvergente
Erneuern der Modellparameter verwendet werden;
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2 ist
ein schematisches Blockschaltbild eines Systems, in dem normale
Eingabesignale des Druck/Anzeigewegs und Prüfzielsignale für die Erzeugung
von erneuerten Modellparametern verwendet werden;
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3 ist
ein Flussdiagramm, das die Verarbeitungsschritte für den Aufbau
des Online-Modells
gemäß der vorliegenden
Erfindung genauer zeigt; und
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4 ist
eine grafische Darstellung der Parameterkonvergenz und folgender
Verringerung in dem bestimmten Fehler durch die Implementierung
der vorliegenden Erfindung.
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Mit
nachfolgendem Bezug auf die Zeichnungen, in denen die Darstellungen
ausschließlich
dem Zweck der Veranschaulichung der bevorzugten Ausführungen
der Erfindung und nicht dem Zweck der Begrenzung derselben dienen,
zeigen die Figuren ein Verfahren und eine Vorrichtung zur automatischen
Erzeugung eines dynamischen Gerätemodells,
das In-situ-Farbsensoren
verwendet. Das Modell kann sowohl als Vorwärts-, als auch als inverses
Modell verwendet werden. Die Erfindung findet praktische Anwendungen
dort, wo ein Kunde ein dynamisches Gerätemodell verwenden kann, in
dem er eine einfache Anfrage an das Gerät in einem Soft-Proofing-Paket
richtet, um ästhetische
oder Wiedergabeentscheidungen für
ein Eingaben zu treffen, die er/sie (z. B. Grafiken) dem Drucker
anliefern. Ohne das Vorliegen des dynamischen Modells des Gerätes können die
Kundenabsichten oder Präferenzen
nicht genau eingehalten werden, wenngleich diese visuell auf einer
Anzeige betrachtet werden können.
Dieser Typ von Modell ist insbesondere vorteilhaft, wenn man versucht,
vorhersagbare Farbe genau zu reproduzieren.
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1 stellt
ein Blockschaltbild des gesamten Systems für eine erste Ausführung dar.
Die in diesem Systemdiagramm wiedergegebene Anlage 10 besteht
aus einer Tintenmarkierungseinrichtung 12 und einer Farbmesseinrichtung 14,
wenngleich die Erfindung nicht auf Tintenmarkierungseinrichtungen
allein beschränkt ist
und irgendein System zur Bildreproduktion/Anzeige eingeschlossen
ist, wie etwa Drucker, Bildschirme oder andere bilderzeugende Einrichtungen
bewusst eingeschlossen sind. In dieser Anwendung ist die Farbmesseinrichtung 14 ein
Spektrofotometer. Das Spektrofotometer stellt die Anlagenausgabe 16 nach
der Erfassung spektraler Information auf den detektierten Farben
bereit. Die spektrale Information ist ein Signal, das die gedruckten
Farben des Bildes repräsentiert
und umfasst vorzugsweise L*a*b*-Werte, XYZ, Luv, etc., Werte, abhängig von
der gewünschten
Farbbeschreibung. Für
diese Beschreibung werden ausschließlich die L*a*b*-Koordinatenraumwerte
zur Beschreibung von Farbe verwendet. Eine bestimmte Form eines
parametrischen Modells wird offline vorausgewählt, und schließt einen
zufälligen
Parameter ein, der vor der Verwendung der Online-Modellvorhersageschritte
der Erfindung verwendet wird, um die Anlage 10 mathematisch
zu repräsentieren.
Wenn aus irgendeinem Grund die funktionale Form des Modells nicht
geeignet ist, den gesamten Farbumfang der Farbeinrichtung 12 zu
beschreiben, dann wird ein partitioniertes Modell verwendet. Der
Prozess der Online-System identifikation wird daraufhin zwischen
unterschiedlichen funktionalen Modellen schalten, von denen jedes
einer Partition des Farbumfangs entspricht, um die Parameter des
partitionierten Modells zu erneuern, abhängig davon, wo die Ausgabefarben
in dem Drucker Farbumfang für
eine gegebene Zielfarbe angeordnet sind. Durch kumulatives Identifizieren
der Parameter des partitionierten Modells wird eine vollständige Beschreibung
der Einrichtung 12 aufgebaut.
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Nachfolgend
wird der tatsächliche
Online-Identifikationsprozess auf einer Basis von Probe-zu-Probe beschrieben.
Als erstes werden die voreingestellten oder anfänglichen Zufallsparameter verwendet,
um den Fehler zwischen dem mathematischen Modell und der tatsächlichen
Geräteausgabe
(d. h. der gemessenen Farben) zu erzeugen. Dieser Fehler wird dar aufhin
innerhalb eines Algorithmus verwendet, um die Parameter des mathematischen
Modells zu erneuern. Nach dem Erneuern der Parameter des Modells
wartet die Systemidentifikationsschleife, bis ein weiterer Satz
von Messungen verfügbar
ist. Sobald diese verfügbar
sind, werden wiederum neue Fehler zwischen der Modellausgabe und
den tatsächlichen
Messungen berechnet. Das Modell verwendet hier die neuesten Parameter.
Der Fehler wird daraufhin verarbeitet, um neue Sätze von Parametern für das Modell
zu berechnen. Es ist wichtig, anzumerken, dass der Fehlerverarbeitungsalgorithmus festlegen
wird, wie schnell und wie am besten die Parameter für ein gegebenes
funktionales Modell sich annähern.
Diese Erfindung wird den konvergenten, rekursiven Berechnungsalgorithmus
mit kleinsten Quadraten als Parameterabschätzer verwenden. Dieser verwendet
vergangene und gegenwärtige
Daten, um einen neuen Satz von Parametern für das Modell zu berechnen.
Derartig gemessene Daten werden aufeinanderfolgend verarbeitet,
wie dieselben verfügbar
werden, um die Parameter des Modells zu verarbeiten. Es ist ebenso
im Umfang der Erfindung, dass die Farbverarbeitung durch eine Vielzahl
von analytischen Modellen dargestellt werden kann, wobei jedes einer
entsprechenden Partition eines Farbumfang der Reproduktionseinrichtung entspricht.
Die Durchführung
des konvergenten Algorithmus würde
dann die Vorhersage eines genauen analytischen Modells für jede der
Partitionen entweder online oder mit Prüfzielsignalen umfassen.
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Mit
Bezug auf 3 und mit weiterem Bezug auf
die 1 werden die Verarbeitungsschritte für den Online-Aufbau
des parametrischen Modells veranschaulicht. In der Ausführung der 1 werden
Prüfzielfarben
beschafft 30 und gleichzeitig in die Anlage 10 und
das Verarbeitungssystem 18 eingegeben, das das parametrische
Modell erzeugt. Das Bildreproduktionssystem 12 erzeugt 32 eine
Vielzahl von Farben (entweder Druck- oder Anzeigemedium), die daraufhin
durch den Sensor 14 gemessen werden 34, um ein
Ausgabesignal zu erzeugen, das vergleichbar mit dem Ausgabesignal
des parametrischen Modells ist. In dieser Ausführung werden L*,a*,b*-Werte
der gedruckten Zielfarben als die Ausgabesignale gemessen.
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Die
Eingabesignale, die durch das parametrische Modell 20 empfangen
werden, werden als Erstes durch das Modell gemäß mindestens einem anfänglich zufälligen Satzes
von Parametern, die von einer zugehörigen Basis (nicht gezeigt)
eingeholt werden 36, transformiert, die aber danach kontinuierlich
erneuert werden, wenn die rekursiven Verarbeitungsschritte ausgeführt werden.
Das Modell 20 berechnet 38 die L*,a*,b*-Werte,
die den Zielfarben ent sprechen, unter Verwendung der eingeholten
Parameter. Der Vergleicher 22 berechnet 40 daraufhin
einen detaE-Fehler, der eine Differenz zwischen dem gemessenen Ausgabesignal 16 aus
dem Sensor 14 und dem Modellausgabesignal 26 von
dem Modell 20 umfasst. Der deltaE-Fehler wird daraufhin
durch einen ausgewählten
Parameter-Abschätzungs/Vorhersagealgorithmus 24 verarbeitet,
um neue Parameter für
das Modell 20 zu erhalten. Die vorher bestehenden Parameter
werden in der Datenbank erneuert 44 und daraufhin auf das
Modell angewandt, zur Verarbeitung der nächstfolgenden Zielfarbeingabesignale,
die auf das System angewandt werden. Es ist ein Merkmal der Erfindung,
dass der Algorithmus 24 die Parameter auf einen Satz annähern wird,
der, wenn er auf das Modell angewandt wird, schließlich einen
deltaE-Fehler erzeugen wird, der kleiner als ein vorbestimmter Wert
ist, so dass das Online-Modell die Farben des Bildreproduktionssystems 12 vernünftig genau
vorhersagt.
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Zur
Veranschaulichung wird das nachstehend gezeigte, einfache lineare
Modell angewandt, es ist jedoch selbstverständlich, eine komplexere parametrische
Modellierung des Reproduktionssystems im Umfang der Erfindung sind. y = Mx + b (I)
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Die
funktionale Form des mathematischen Modells, wie diejenige, die
in der vorstehenden Gleichung I gezeigt ist, ist unter Verwendung
von experimentellen Eingabe- und Ausgabedaten auf dem System vorbestimmt.
Sobald das beste Modell identifiziert ist, müssen daraufhin die Parameter
des Modells fein abgestimmt werden. Hierfür wird der adaptive Algorithmus
implementiert, um die Systemspezifikationen aufrechtzuerhalten.
In dieser Veranschaulichung gibt es drei Eingaben und drei Ausgaben
(drei Eingabeparameter, um jede Eingabefarbe zu beschreiben, und
drei Ausgabeparameter, um jede Ausgabefarbe zu beschreiben). Diese Eingaben
und Ausgaben repräsentieren
die L*a*b*-Werte einer bestimmten Farbe. Aus Gründen der Vereinfachung wird
die Eingabe Li*, ai*,
bi* als x1, x2, x3 und die Ausgabe
L0*, a0*, b0* als y1, y2, y3 bezeichnet.
Für diesen
Fall kann die Gleichung I geschrieben werden wie folgt, y = Ah (2)wobei
A die Regressionsmatrix und h die abgeschätzten Parameter sind.
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Um
die anfängliche
Abschätzung
für die
Parameter zu erhalten, wird die standardmäßige Gleichung kleinster Quadrate
wie nachfolgend verwendet. θ ^ = |ATA|–1ATy (4)
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Von
dieser Technik ausgehend können
andere Parametermodelle aufgebaut werden. Beispielsweise,
partielles
quadratisches Modell: A = [1x1x2x3x1 2x2 2x3 2] (5)quadratisches
Modell: A = [1x1x2x3x1 2x2 2x3 2x1x2x1x3x2x3] (6)und kubisches
Modell: A = [1x1x2x3x1 2x2 2x3 2x1x2x1x3x2x3x1 3x2 3x3 3] (7)
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Der
rekursive adaptive Algorithmus nach kleinsten Quadraten (recursive
least squares: RLS) kann verwendet werden, um Online-Systemidentifikation
zu implementieren. Dieser ermöglicht
es der Maschine, die Näherungen
des parametrischen Modells zu erneuern, während der Fehler auf ein akzeptables
Niveau heruntergesetzt wird. Die meisten adaptiven Algorithmen sind
von folgender Form: neue Näherung =
alte Näherung|Gewichtsfaktor × Fehler (8)
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Der
rekursive Algorithmus kleinster Quadrate ist nicht verschieden.
Wie vorstehend ausgeführt,
werden die anfänglich
genäherten
Parameter aus der Gleichung 4 bestimmt. Die nächsten Näherungen, h
k+1,
werden durch Bezeichnen des nachfolgenden Satzes von Ein gabe- und
Ausgabedatenpunkten aufgebaut. a
T repräsentiert
die Regressionsmatrixform für
den nächsten
Satz von Daten, während
y die folgende Ausgabe ist. a
k ist ein Regressionsvektor
bei dem k-ten Messintervall. Die Regression für a
k ist
in der Form, wie sie durch Gleichungen 5, 6 oder 7 gezeigt wird,
in Abhängigkeit
von der Wahl des Modells.
hk+1 = hk + Pk+1ak+1(yk+1 – aT k+1hk) (9)wobei P
k+1 ist
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Der
Regressionsvektor ak in Gleichungen 9 oder
10 wird für
die Online-Vorhersage von Parametern verwendet, während A,
die Regressionsmatrix, für
die Berechnung der Parameter einmalig mit experimentellen Eingabe/Ausgabedaten
verwendet wird (anfängliche
Abschätzung,
wenn zufällige
Parameter nicht verwendet werden). Der in Gleichung 4 gezeigte stapelweise
Ausdruck kleinster Quadrate kann für die anfängliche Abschätzung verwendet
werden und wird nicht für
die Online-Vorhersage der Parameter verwendet.
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Die
Gleichungen 9 und 10 erreichen die Online-Abschätzung unter Verwendung der
vorhergehenden Näherung
und des Fehlers (yk+1 – aT k+1hk) zwischen den
Ausgaben, um zu einer neuen Näherung
zu konvertieren. Die Konvergenz zu einem hk ist
erreicht, wenn die Fehlerfunktion gegen Null geht oder gegen einen
vorausgewählten
gewünschten
Schwellwert.
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Die
Ausführung
der 1 bezieht sich besonders auf die Verwendung von
Farbzielen als Eingabe für die
Online-Konstruktion der Parameter des parametrischen Modells. Nachdem
derartige Parameter zu einem gewünschten
Satz konvergiert haben, kann das Modell als Teil eines diagnostischen
Programms in einem Netzwerksystem gespeichert werden, das eine Vielzahl
von Reproduktionseinrichtungen umfasst. Die Einrichtungen in dem
Netzwerk, die einen Fehler, größer als
ein bestimmter ausgewählter
Wert erzeugen würden, werden
daraufhin mit neuen oder den gleichen Prüfzielfarbeingaben erneut kalibriert.
Alternativ dazu kann das Modell zu einem Netz oder Netzwerksystem
für die
Kommunikation mit Kundendesktoprechnern auf Anfrage portiert werden.
Das Modell kann als ein Routineaufruf in ein neues Wartungsparadigma
für zukünftige Systeme
eingebettet werden. Derartige Aufrufe können Teile des Dokumentenportals
sein.
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Mit
besonderem Bezug auf die 2 wird eine alternative Ausführung der
Erfindung veranschaulicht, in der sich Eingabesignale auf einem
normalen Druck/Anzeige-Signalweg befinden und daraufhin durch eine invertierte
Form des parametrischen Modell vorläufig transformiert werden für die weitere
Bearbeitung wie in der Ausführung
der 1. In dieser Ausführung ist die sequenzielle
Anwendung der invertierten Form des Modells und daraufhin des Modells
selbst auf Eingabesignale, die zusammen mit der Anlage 16 in
einer identischen Information resultieren wird, die in dem invertierten
Modell 50 bereitgestellt wird, das Inverse des neuesten
Modells, das von dem Modellaufbaublock 18 erhalten wird.
Solange der berechnete Parametersatz darin versagt, ein parametrisches
Modell aufzubauen, das genau den Verarbeitungsablauf der Reproduktionseinrichtung 12 wiedergibt,
wird ein nicht tolerierbarer deltaE-Fehler als eine Differenz zwischen
der Ausgabe der Einrichtung 12 und der Ausgabe des Modells 20 detektiert
werden. Eine derartige Differenz wird aufeinanderfolgend eine Parameteranpassung
durch den Anpassungsalgorithmus 24 bedingen. Die Ausführung der 2 ist
nicht nur als ein diagnostisches Werkzeug besonders nützlich,
sondern auch als ein Verfahren zur Online-Kalibrierung eines Bilderzeugungssystems
ohne den Eingriff eines Menschen oder eines Bedieners. Prüfzielfarbeingaben
sind, wenngleich in ähnlicher
Weise anwendbar, nicht notwendig, da das System als eine kontinuierlich
arbeitende Kalibriereinrichtung laufen kann.
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In
der 2 ist noch eine weitere Ausführung veranschaulicht, in der
Prüfzielfarben
verwendet werden, um das parametrische Modell durch Umgehen des
invertierten Modells 50 aufzubauen. In diesem Fall wird,
nachdem das Modell 20 als ausreichend genau erachtet wird,
die invertierte Form R1 für die kalibrierte Erzeugung
entweder einer LUT für
den Online-Betrieb
aufgebaut (eine derartige LUT würde
innerhalb des Blocks 50 betrachtet), oder es ist ebenso
vorhersehbar, dass das invertierte Modell P–1 selbst
für die
Anpassung des Eingabesignals verwendet werden könnte und eine verbesserte Genauigkeit
in der Farbreproduktion bedingt.
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Die Überprüfung bestand
aus einer tatsächlichen
Implementierung (Xerox DC40), die eine Anzahl von Farbflecken druckte.
Die Anzahl der Flecken und Farben werden von der Simulation des
parametrischen Modells in offener Schleife ausgewählt. Dreiunddreißig verschiedene
Eingabezielfarben wurden ausgewählt
und sind in 4 dargestellt. Zum Zweck der
Veranschaulichung wurde ein Würfel
in dem Eingabefarbumfang ausgewählt,
der ungefähr
60 % des reproduzierbaren Raumes abdeckte. Die Zielfarben wurden
gedruckt und durch ein Spektrofotometer in Echtzeit gemessen. Die
Ausgabe des Spektrometers stellt die Anlagenausgabe 16 in 1 dar.
Diese wird in L*,a*,b*-Koordinaten umgewandelt und in den RLS-Algorithmus
eingegeben. Der verwendete Leistungsindex war deltaE, wobei λE die Quadratwurzel
der Summe der quadrierten Fehler ist.
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Die
besten Ergebnisse wurden mit dem quadratischen und dem kubischen
Modell erhalten. Jede Kurve stellt den λE für eine bestimmte Zielfarbe
dar. Nachdem die Konvergenz erzielt war, war das mittlere λE und_für das quadratische
Modell jeweils 2,04 und 0,91. Das kubische Modell zeigte jedoch
ein verbessertes Mittel von 1,71 und_von 0,76. Diese Ergebnisse
zeigen, dass man eine Folge von Zielfarben auf eine sehr wirksame
Weise verwenden kann, um das Vorwärtsmodell der Einrichtung vorherzusagen.
DeltaE für
ein kubisches, in den Parametern lineares Modell wird in 4 gezeigt.
Es ist wichtigerweise ersichtlich, dass die Konvergenz zu einem
akzeptablen Fehler erreicht wurde, nachdem nur sechs bis acht Ausdrucke
für jede
Farbe durchgeführt
wurden.
