JP2004050767A - 被記録媒体識別装置、記録装置および被記録媒体識別テーブルの作成方法 - Google Patents
被記録媒体識別装置、記録装置および被記録媒体識別テーブルの作成方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】記録装置に備えられた被記録媒体識別手段により被記録媒体の種類を自動的に識別する記録装置を提供する。
【解決手段】被記録媒体へ光を照射する発光手段と、該発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度を入力情報とし、所定の演算処理を経て前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを含む被記録媒体識別手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】 図２
【解決手段】被記録媒体へ光を照射する発光手段と、該発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度を入力情報とし、所定の演算処理を経て前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを含む被記録媒体識別手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被記録媒体の光学特性を解析して被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別装置、記録装置および被記録媒体識別テーブルの作成方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
記録装置において、一般に、被記録媒体の種類に応じて最適な記録方法は異なる。例えば、インクジェット記録装置において、普通紙とＯＨＰシートでは各メディアのインク吸収速度が異なるため、記録速度等を変える必要がある。また、解像度の低い文字等を記録する場合と解像度の高い自然画像等を記録する場合とでは、単位面積当たりのインク打ち込み量は通常異なる。このように、記録装置において被記録媒体に記録を行う場合、被記録媒体の種類を適切に識別する必要がある。被記録媒体の種類を記録装置に設定するために、従来は、記録装置を使用するユーザーが、プリンタドライバ等を用いて被記録媒体の種類を適宜設定することにより、被記録媒体に最適な記録方法を選択することが可能であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術例では、ユーザーが被記録媒体を入れ換えるごとに、ドライバ等の設定を行う必要があり、ユーザーの手を煩わす原因となっている。また、被記録媒体単体をユーザーが目で見た場合、紙の種類を特定できず、適切にドライバ設定を行うことができない場合がある。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、記録装置に備えられた被記録媒体識別手段により被記録媒体の種類を自動的に識別する記録装置を提供することである。これにより、識別された被記録媒体に最適な記録方式の選択が自動的に行われ、ユーザーの負担を軽減することができる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明の被記録媒体識別装置は、被記録媒体へ光を照射する発光手段と、該発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度を入力情報とし、所定の演算処理を経て前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを含む被記録媒体識別手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
また、前記ニューラルネットワークは、複数種類の被記録媒体の種類に応じた前記異なる反射光成分の強度と、前記被記録媒体の種類とを繰り返し対応させることにより学習を行うことができる。
【０００７】
本発明の記録装置は、前記被記録媒体識別装置と、該被記録媒体識別装置により識別された被記録媒体の種類に応じて、記録を行う記録ヘッドとを備えることができる。
【０００８】
本発明の被記録媒体識別テーブルの作成方法は、複数種類の被記録媒体のそれぞれに光を照射し、該被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光し、前記被記録媒体の種類に応じた前記異なる反射光成分の強度を入力情報として収集する入力情報収集ステップと、前記入力情報収集ステップにより得られた前記被記録媒体についての各反射光成分の強度を入力情報とし、前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを用いて、前記ニューラルネットワークの入力情報と出力情報とを繰り返し対応させる学習ステップと、該学習ステップの後、前記学習ステップにより得られた出力情報に基づき、被記録媒体識別テーブルを作成する識別テーブル作成ステップとを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の被記録媒体識別装置は、前記被記録媒体識別テーブルと、被記録媒体へ光を照射する発光手段と、前記発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度に基づいて、前記被記録媒体識別テーブルを参照することにより被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別手段とを備えることができる。
【００１０】
ここで、前記複数の受光手段は、前記被記録媒体上で反射される正反射光を受光する受光手段と、前記被記録媒体上で反射される乱反射光を受光する受光手段とを含むことができる。
【００１１】
本発明の記録装置は、前記被記録媒体識別装置と、前記被記録媒体識別装置により識別された被記録媒体の種類に応じて、記録を行う記録ヘッドとを備えることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を説明する。
〔実施例１〕
図１は本発明の記録装置全体構成の断面を示したものである。この記録装置は、フルラインタイプの記録手段（記録デバイス）、すなわち被記録媒体の記録領域の全幅に渡って延在する記録手段を用いるタイプであり、このフルラインタイプの記録手段としては、ライン形状のインクジェット方式の記録手段、あるいはＬＥＤ方式の記録手段などがある。このようなフルラインタイプの記録手段は、いずれも、そのライン形状の特徴を生かすことによって、高解像度の画像を高速記録することが可能である。
【００１３】
フルラインタイプの記録ヘッドとしては、例えば、１記録ヘッドあたりのノズル数が７２００ノズルある。そして、記録装置には画像形成するために、シアンインク、マゼンタインク、イエローインク、ブラックインクを吐出するヘッドが１本ずつ配置されている。
【００１４】
まず、この図において、給紙部、搬送部、記録ヘッド部、排紙部の説明をする。
【００１５】
給紙部は被記録媒体Ｐを積載する圧板と被記録媒体Ｐを給紙する給送回転体１０１がベース１０２に結合された回転軸を中心に回転可能で、圧板バネ１０３により給送回転体１０１に付勢される。圧板１０４には被記録媒体Ｐの重送を防止する摩擦係数の大きい不図示の分離パッドと記録紙を分離する不図示の分離爪がある。圧板１０４と給送回転体１０１の当接を解除する不図示のリリースカムが設けられている。
【００１６】
上記構成において待機状態ではリリースカムが圧板１０４を押し下げている。これにより圧板１０４と給送回転体１０１の当接は解除されている。そして、この状態で搬送ローラー１０５の駆動力が、ギヤなどにより給送回転体１０１およびリリースカムに伝達されると、リリースカムが圧板１０４から離れ、圧板１０４は上昇し、給送回転体１０１と被記録媒体Ｐが当接し、給送回転体１０１の回転にともない被記録媒体Ｐはピックアップされ給紙を開始する。給送回転体１０１は被記録媒体Ｐを搬送部に送り込むまで回転する。
【００１７】
搬送部は被記録媒体Ｐを吸着し、搬送する搬送ベルト１０６と不図示のＰＥセンサーを有している。
【００１８】
搬送ベルト１０６は駆動ローラー１０７で駆動され、従動ローラーである搬送ローラー１０５および圧力ローラー１０８で巻架されている。駆動ローラー１０７はベルトモーター１０９が駆動源である。
【００１９】
搬送ベルト１０６はポリエチレンなどの合成樹脂でできており、無端ベルト形状である。不図示の給電手段は約０．５ｋＶから１０ｋＶの電圧を印加させ、被記録媒体Ｐを搬送ベルト１０６に密着させる。（給電手段と高電圧発生手段と高電圧制御手段の説明は省略する。）
搬送ベルト１０６は標準の記録モードでは１７０ｍｍ／Ｓｅｃの速度で動く。
【００２０】
搬送する被記録媒体同士の距離（通称：紙−紙間距離）はＡ４サイズで、標準の記録モードであれば１０ｃｍである。
【００２１】
搬送ローラー１０５と対抗する位置には搬送ベルト１０６と従動するピンチローラー１１０が当接している。搬送ローラー１０５の搬送方向下流には記録ヘッド１１１Ｙ，１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｋが設けられている。各記録ヘッドの間隔は１０ｃｍである。
【００２２】
この記録ヘッドの解像度は６００ｄｐｉである。搬送方向と直交する方向に複数のノズルが配列されたラインタイプのインクジェットの記録ヘッドである。
【００２３】
これらの記録ヘッドはヒーター等によりインクに熱を与えることが可能になっている。この熱によりインクは膜沸騰し、この膜沸騰による気泡の成長または収縮によって生じる圧力変化によって、ノズルからインクが吐出され、被記録媒体Ｐ上に画像が形成される。
記録ヘッドの１本あたりの最大消費電力は２００Ｗである。
【００２４】
排紙部は排紙ローラー１１２と拍車１１３とによって構成され、画像形成された被記録媒体Ｐは不図示の排紙モーターで駆動される排紙ローラー１１２と拍車１１３とに挟まれ、搬送されて排紙トレー１１４に排出される。排紙ローラーの線速度も、搬送ベルト１０６の速度とほぼ同等の速度で、標準の記録モードでは１７０ｍｍ／Ｓｅｃの速度で動く。
【００２５】
排紙センサー１１５は排紙部での被記録媒体Ｐの有無を調べる。分離センサー１１６はベルトの排紙口側に配置され、搬送紙の有無を調べる。なお、１１７はクリーニングローラーである。搬送ベルト１０６をクリーニングする場合に使用する。１１８は除電ローラーである。
【００２６】
１１９は被記録媒体識別部である。図に示したように、記録ヘッドにより記録される前の位置で被記録媒体Ｐの種類を判別する。
【００２７】
図２は本発明の第１の実施例を表すブロック図であり、１は被記録媒体Ｐに対し斜めから光を照射するための発光手段としての発光素子である。２，３はそれぞれ、１により発光された光が被記録媒体Ｐに照射されることにより生じる正・拡散反射光を受光するための受光手段としての正反射光受光素子、及び拡散反射（乱反射）光受光素子である。例えば、１の発光素子としてはＬＥＤ、２，３の受光素子としてはフォトダイオードを用いることができるが、発光、または受光できる素子であればこれらに限定されない。
【００２８】
被記録媒体識別手段である被記録媒体識別部を構成するニューラルネットワーク４は、２，３により測定された正・拡散反射光受光値に基づき、被記録媒体を識別するものである。
【００２９】
５はメインＣＰＵであり、被記録媒体識別部により求まる被記録媒体識別結果に応じて、被記録媒体に対する最適な記録モードを選択するよう、制御する。
【００３０】
図３は、被記録媒体識別部１１９において、発光素子１、正反射光受光素子２、拡散反射光受光素子３、及び被記録媒体Ｐとの位置関係を表す模式図である。図３に示すように、記録媒体Ｐ上の１点を基準にして（１８０°−θ）の位置に発光素子１（０°＜θ＜９０°）、θの位置に正反射光受光素子２、それ以外の位置に拡散反射光受光素子３を配置する。発光素子１より光が発光されると、その光は発光素子用レンズ６を通過し平行な光に変換され被記録媒体Ｐへと照射される。このとき、被記録媒体Ｐへと照射された光は、主に正反射する光と拡散反射する光とに分かれ、正反射光受光素子２、及び拡散反射光受光素子３へと達する。その際反射光を集光するためのレンズが受光素子の前にそれぞれ備えられている。正反射光受光素子２、及び拡散反射光受光素子３の各受光電圧の値は、被記録媒体識別部を構成するニューラルネットワーク４の入力情報として与えられる。正反射光受光素子２、及び拡散反射光受光素子３の出力電圧は、通常、値が一定とならずばらつくため、何かしらの基準を元に読み取る必要がある。例えば、ある一定時間の読取値の平均をその読取値とする、あるいはある一定時間の読取値の最大値をその読取値とする等である。
【００３１】
一般的に、被記録媒体が異なると正反射光受光素子の出力電圧と拡散反射光受光素子の出力電圧、及びそれらの比が変化する。
【００３２】
図４は被記録媒体識別手段を構成するニューラルネットワーク４の構成図である。ニューラルネットワークの一形態として、ここでは３層からなる階層型対向伝搬ネットワークを用いている。入力層、出力層のユニット数はそれぞれ３、１であり、中間層のユニット数は、学習の際に決定される。その詳細な動作方法、学習方法については、「Ｊｕｄｉｔｈ Ｄａｙｈｏｆｆ著、ニューラルネットワークアーキテクチャ入門（森北出版 １９９２）」に示されている。以下、これらの要点を説明する。
【００３３】
対向伝搬ネットワークへの入力は、正反射光受光素子の出力電圧９、拡散反射光受光素子の出力電圧１０を規格化することにより得られる、正反射受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値１１、拡散反射受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値１２、及び規格化により生じる第３の入力値１３の３つの値を与える。規格化とは、対向伝搬ネットワークへの入力ベクトルの大きさが１となるように変換する演算を表す。その後、それらの値の伝搬とともに内部で積和演算を基本とする計算が実行され、最終的に対向伝搬ネットワークの出力として、被記録媒体の種類を出力１４として得る。対向伝搬ネットワークは前述の通り計算を行うシステムであるので、被記録媒体の種類は、例えば普通紙は０、ＯＨＰシートは１というように、予め数字で対応付けられている。
【００３４】
対向伝搬ネットワークは予め学習用入出力データを用いて学習を行わせることが必要である。学習用入出力データとは、被記録媒体識別部で識別させたい被記録媒体を数種類用意し、その被記録媒体から測定された正反射光受光素子の出力電圧１０、拡散反射光受光素子の出力電圧１１、及びその際の被記録媒体の種類（数字で対応付けしたもの）の組のことである。学習用入出力データを図５に示す。学習を成功させるために、学習用入出力データを一つの被記録媒体に対してより多く準備している。
【００３５】
対向伝搬ネットワークの学習は、対向伝搬法に基づいて行われる。ここでは、そのアルゴリズムの要点を説明する。
（１）各パラメータ（中間層ユニット数等）の設定
（２）結合係数の初期化（一様乱数）
（３）学習用入出力データを提示
（４）中間層における勝者ユニットの算出
（５）ネットワーク前段部（入力層から中間層）結合係数の更新
（６）ネットワーク後段部（中間層から出力層）結合係数の更新
【００３６】
上記（３）から（６）のステップを学習用入出力データを変えながら繰り返し実行することにより、最終的に、所望の被記録媒体識別結果を出力する対向伝搬ネットワークを構成することができる。なお、学習条件の一例を述べると、学習回数２５００回、学習更新率０．０１、中間層ユニット数４０である。これらの条件は、ある程度、経験的に設定される値であり、実際の作業としては、パラメータを変えつつ試行錯誤的に決定される。特に、中間層ユニットの数については、想定される入力パターンに対して十分な中間層ユニットの数が確保される必要がある。
【００３７】
上記の学習工程を対向伝搬ネットワークに対して行うことにより、学習用データとして準備した被記録媒体に対する所望の被記録媒体識別結果を得ることが可能となる被記録媒体識別部が完成する。図６は学習済み対向伝搬ネットワークによる出力を表す図である。学習用データとして選択しなかった被記録媒体に対して、この被記録媒体識別部はその被記録媒体の種類を識別することができないことは言うまでもない。
【００３８】
なお、本実施例１で説明した対向伝搬ネットワークは、ソフトウェア、及びハードウェアのいずれで構成されていても構わない。ソフトウェアで構成した場合、各パラメータ等の修正、変更を容易に行うことが可能である。ハードウェアで構成した場合、ソフトウェアに比べ処理速度を高速化できるという特徴がある。
【００３９】
本実施例１では階層型対向伝搬ネットワークを用いたが、用いるニューラルネットワークは階層型に限らない。用いる学習方法も対向伝搬法に限らず逆伝搬法等でもよい。その都度、ニューラルネットワークの型や実施条件に応じて適宜使用することができる。
【００４０】
〔実施例２〕
図７は本発明の第２の実施例を表すブロック図であり、実施例１の被記録媒体識別部を構成するニューラルネットワークを、被記録媒体識別テーブル１５で置き換えたものである。この被記録媒体識別テーブルは、別途実施例１と全く同じ方法で学習させた学習済みニューラルネットワークに対して想定され得る全ての入力を与え、その入力に対する出力を調べることにより作成できる。つまり、ここでの被記録媒体識別テーブルとは、図６そのものを表している。被記録媒体識別テーブルを格納するメモリ等の容量に制限がある場合は、想定され得る入力を必要に応じて量子化すればよい。
【００４１】
なお、上記各実施形態では本発明をフルラインタイプの記録手段を用いる記録装置に応用したが、本発明はこれに限定されるものではなく、記録媒体を扱う装置全体に適用できる。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別手段としてニューラルネットワークを用いることにより、被記録媒体の種類を識別することができる。これにより、記録装置のユーザーが行うドライバー等からの被記録媒体の種類の設定が不用となり、ユーザーの負担を軽減することが可能となる。
【００４３】
また、ニューラルネットワークを用いると、受光素子の出力電圧と被記録媒体の種類との関係を定式化することなく被記録媒体識別手段を構築することができるので、従来行われてきた計算ステップを記述するプログラミング等が不必要であり、構成が非常に容易である。さらに、被記録媒体識別を行う際のニューラルネットワークに与える入力情報が増えた場合にも、入力ユニットの数をそれに合わせて増加させればよいだけなので、本発明の被記録媒体識別手段は拡張が容易であるという特徴がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る記録装置の全体構成断面図である。
【図２】本発明の第１の実施例を示すブロック図である。
【図３】本発明に係る発光素子及び受光素子の位置関係を表す模式図である。
【図４】本発明に係るニューラルネットワークの構造図である。
【図５】本発明に係る学習用入出力データを示す図である。
【図６】本発明に係るニューラルネットワークの出力の図である。
【図７】本発明の第２の実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 発光素子
２ 正反射光受光素子
３ 拡散反射光受光素子
４ ニューラルネットワーク
５ メインＣＰＵ
６ 発光素子用レンズ
７ 正反射光受光用レンズ
８ 拡散反射光受光用レンズ
９ 正反射光受光素子の出力電圧
１０ 拡散反射光受光素子の出力電圧
１１ 正反射光受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値
１２ 拡散反射光受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値
１３ 規格化により生じる入力値
１４ 被記録媒体の種類を示す出力値
１５ 被記録媒体識別テーブル
１０１ 給送回転体
１０２ ベース
１０３ 圧板バネ
１０４ 圧板
１０５ 搬送ローラー
１０６ 搬送ベルト
１０７ 駆動ローラー
１０８ 圧力ローラー
１０９ ベルトモーター
１１０ ピンチローラー
１１２ 排紙ローラー
１１３ 拍車
１１４ 排紙トレー
１１５ 排紙センサー
１１６ 分離センサー
１１９ 被記録媒体識別部
１１１Ｙ，１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｋ 記録ヘッド
Ｐ 被記録媒体
【発明の属する技術分野】
本発明は、被記録媒体の光学特性を解析して被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別装置、記録装置および被記録媒体識別テーブルの作成方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
記録装置において、一般に、被記録媒体の種類に応じて最適な記録方法は異なる。例えば、インクジェット記録装置において、普通紙とＯＨＰシートでは各メディアのインク吸収速度が異なるため、記録速度等を変える必要がある。また、解像度の低い文字等を記録する場合と解像度の高い自然画像等を記録する場合とでは、単位面積当たりのインク打ち込み量は通常異なる。このように、記録装置において被記録媒体に記録を行う場合、被記録媒体の種類を適切に識別する必要がある。被記録媒体の種類を記録装置に設定するために、従来は、記録装置を使用するユーザーが、プリンタドライバ等を用いて被記録媒体の種類を適宜設定することにより、被記録媒体に最適な記録方法を選択することが可能であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術例では、ユーザーが被記録媒体を入れ換えるごとに、ドライバ等の設定を行う必要があり、ユーザーの手を煩わす原因となっている。また、被記録媒体単体をユーザーが目で見た場合、紙の種類を特定できず、適切にドライバ設定を行うことができない場合がある。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、記録装置に備えられた被記録媒体識別手段により被記録媒体の種類を自動的に識別する記録装置を提供することである。これにより、識別された被記録媒体に最適な記録方式の選択が自動的に行われ、ユーザーの負担を軽減することができる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明の被記録媒体識別装置は、被記録媒体へ光を照射する発光手段と、該発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度を入力情報とし、所定の演算処理を経て前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを含む被記録媒体識別手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
また、前記ニューラルネットワークは、複数種類の被記録媒体の種類に応じた前記異なる反射光成分の強度と、前記被記録媒体の種類とを繰り返し対応させることにより学習を行うことができる。
【０００７】
本発明の記録装置は、前記被記録媒体識別装置と、該被記録媒体識別装置により識別された被記録媒体の種類に応じて、記録を行う記録ヘッドとを備えることができる。
【０００８】
本発明の被記録媒体識別テーブルの作成方法は、複数種類の被記録媒体のそれぞれに光を照射し、該被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光し、前記被記録媒体の種類に応じた前記異なる反射光成分の強度を入力情報として収集する入力情報収集ステップと、前記入力情報収集ステップにより得られた前記被記録媒体についての各反射光成分の強度を入力情報とし、前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを用いて、前記ニューラルネットワークの入力情報と出力情報とを繰り返し対応させる学習ステップと、該学習ステップの後、前記学習ステップにより得られた出力情報に基づき、被記録媒体識別テーブルを作成する識別テーブル作成ステップとを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の被記録媒体識別装置は、前記被記録媒体識別テーブルと、被記録媒体へ光を照射する発光手段と、前記発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度に基づいて、前記被記録媒体識別テーブルを参照することにより被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別手段とを備えることができる。
【００１０】
ここで、前記複数の受光手段は、前記被記録媒体上で反射される正反射光を受光する受光手段と、前記被記録媒体上で反射される乱反射光を受光する受光手段とを含むことができる。
【００１１】
本発明の記録装置は、前記被記録媒体識別装置と、前記被記録媒体識別装置により識別された被記録媒体の種類に応じて、記録を行う記録ヘッドとを備えることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を説明する。
〔実施例１〕
図１は本発明の記録装置全体構成の断面を示したものである。この記録装置は、フルラインタイプの記録手段（記録デバイス）、すなわち被記録媒体の記録領域の全幅に渡って延在する記録手段を用いるタイプであり、このフルラインタイプの記録手段としては、ライン形状のインクジェット方式の記録手段、あるいはＬＥＤ方式の記録手段などがある。このようなフルラインタイプの記録手段は、いずれも、そのライン形状の特徴を生かすことによって、高解像度の画像を高速記録することが可能である。
【００１３】
フルラインタイプの記録ヘッドとしては、例えば、１記録ヘッドあたりのノズル数が７２００ノズルある。そして、記録装置には画像形成するために、シアンインク、マゼンタインク、イエローインク、ブラックインクを吐出するヘッドが１本ずつ配置されている。
【００１４】
まず、この図において、給紙部、搬送部、記録ヘッド部、排紙部の説明をする。
【００１５】
給紙部は被記録媒体Ｐを積載する圧板と被記録媒体Ｐを給紙する給送回転体１０１がベース１０２に結合された回転軸を中心に回転可能で、圧板バネ１０３により給送回転体１０１に付勢される。圧板１０４には被記録媒体Ｐの重送を防止する摩擦係数の大きい不図示の分離パッドと記録紙を分離する不図示の分離爪がある。圧板１０４と給送回転体１０１の当接を解除する不図示のリリースカムが設けられている。
【００１６】
上記構成において待機状態ではリリースカムが圧板１０４を押し下げている。これにより圧板１０４と給送回転体１０１の当接は解除されている。そして、この状態で搬送ローラー１０５の駆動力が、ギヤなどにより給送回転体１０１およびリリースカムに伝達されると、リリースカムが圧板１０４から離れ、圧板１０４は上昇し、給送回転体１０１と被記録媒体Ｐが当接し、給送回転体１０１の回転にともない被記録媒体Ｐはピックアップされ給紙を開始する。給送回転体１０１は被記録媒体Ｐを搬送部に送り込むまで回転する。
【００１７】
搬送部は被記録媒体Ｐを吸着し、搬送する搬送ベルト１０６と不図示のＰＥセンサーを有している。
【００１８】
搬送ベルト１０６は駆動ローラー１０７で駆動され、従動ローラーである搬送ローラー１０５および圧力ローラー１０８で巻架されている。駆動ローラー１０７はベルトモーター１０９が駆動源である。
【００１９】
搬送ベルト１０６はポリエチレンなどの合成樹脂でできており、無端ベルト形状である。不図示の給電手段は約０．５ｋＶから１０ｋＶの電圧を印加させ、被記録媒体Ｐを搬送ベルト１０６に密着させる。（給電手段と高電圧発生手段と高電圧制御手段の説明は省略する。）
搬送ベルト１０６は標準の記録モードでは１７０ｍｍ／Ｓｅｃの速度で動く。
【００２０】
搬送する被記録媒体同士の距離（通称：紙−紙間距離）はＡ４サイズで、標準の記録モードであれば１０ｃｍである。
【００２１】
搬送ローラー１０５と対抗する位置には搬送ベルト１０６と従動するピンチローラー１１０が当接している。搬送ローラー１０５の搬送方向下流には記録ヘッド１１１Ｙ，１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｋが設けられている。各記録ヘッドの間隔は１０ｃｍである。
【００２２】
この記録ヘッドの解像度は６００ｄｐｉである。搬送方向と直交する方向に複数のノズルが配列されたラインタイプのインクジェットの記録ヘッドである。
【００２３】
これらの記録ヘッドはヒーター等によりインクに熱を与えることが可能になっている。この熱によりインクは膜沸騰し、この膜沸騰による気泡の成長または収縮によって生じる圧力変化によって、ノズルからインクが吐出され、被記録媒体Ｐ上に画像が形成される。
記録ヘッドの１本あたりの最大消費電力は２００Ｗである。
【００２４】
排紙部は排紙ローラー１１２と拍車１１３とによって構成され、画像形成された被記録媒体Ｐは不図示の排紙モーターで駆動される排紙ローラー１１２と拍車１１３とに挟まれ、搬送されて排紙トレー１１４に排出される。排紙ローラーの線速度も、搬送ベルト１０６の速度とほぼ同等の速度で、標準の記録モードでは１７０ｍｍ／Ｓｅｃの速度で動く。
【００２５】
排紙センサー１１５は排紙部での被記録媒体Ｐの有無を調べる。分離センサー１１６はベルトの排紙口側に配置され、搬送紙の有無を調べる。なお、１１７はクリーニングローラーである。搬送ベルト１０６をクリーニングする場合に使用する。１１８は除電ローラーである。
【００２６】
１１９は被記録媒体識別部である。図に示したように、記録ヘッドにより記録される前の位置で被記録媒体Ｐの種類を判別する。
【００２７】
図２は本発明の第１の実施例を表すブロック図であり、１は被記録媒体Ｐに対し斜めから光を照射するための発光手段としての発光素子である。２，３はそれぞれ、１により発光された光が被記録媒体Ｐに照射されることにより生じる正・拡散反射光を受光するための受光手段としての正反射光受光素子、及び拡散反射（乱反射）光受光素子である。例えば、１の発光素子としてはＬＥＤ、２，３の受光素子としてはフォトダイオードを用いることができるが、発光、または受光できる素子であればこれらに限定されない。
【００２８】
被記録媒体識別手段である被記録媒体識別部を構成するニューラルネットワーク４は、２，３により測定された正・拡散反射光受光値に基づき、被記録媒体を識別するものである。
【００２９】
５はメインＣＰＵであり、被記録媒体識別部により求まる被記録媒体識別結果に応じて、被記録媒体に対する最適な記録モードを選択するよう、制御する。
【００３０】
図３は、被記録媒体識別部１１９において、発光素子１、正反射光受光素子２、拡散反射光受光素子３、及び被記録媒体Ｐとの位置関係を表す模式図である。図３に示すように、記録媒体Ｐ上の１点を基準にして（１８０°−θ）の位置に発光素子１（０°＜θ＜９０°）、θの位置に正反射光受光素子２、それ以外の位置に拡散反射光受光素子３を配置する。発光素子１より光が発光されると、その光は発光素子用レンズ６を通過し平行な光に変換され被記録媒体Ｐへと照射される。このとき、被記録媒体Ｐへと照射された光は、主に正反射する光と拡散反射する光とに分かれ、正反射光受光素子２、及び拡散反射光受光素子３へと達する。その際反射光を集光するためのレンズが受光素子の前にそれぞれ備えられている。正反射光受光素子２、及び拡散反射光受光素子３の各受光電圧の値は、被記録媒体識別部を構成するニューラルネットワーク４の入力情報として与えられる。正反射光受光素子２、及び拡散反射光受光素子３の出力電圧は、通常、値が一定とならずばらつくため、何かしらの基準を元に読み取る必要がある。例えば、ある一定時間の読取値の平均をその読取値とする、あるいはある一定時間の読取値の最大値をその読取値とする等である。
【００３１】
一般的に、被記録媒体が異なると正反射光受光素子の出力電圧と拡散反射光受光素子の出力電圧、及びそれらの比が変化する。
【００３２】
図４は被記録媒体識別手段を構成するニューラルネットワーク４の構成図である。ニューラルネットワークの一形態として、ここでは３層からなる階層型対向伝搬ネットワークを用いている。入力層、出力層のユニット数はそれぞれ３、１であり、中間層のユニット数は、学習の際に決定される。その詳細な動作方法、学習方法については、「Ｊｕｄｉｔｈ Ｄａｙｈｏｆｆ著、ニューラルネットワークアーキテクチャ入門（森北出版 １９９２）」に示されている。以下、これらの要点を説明する。
【００３３】
対向伝搬ネットワークへの入力は、正反射光受光素子の出力電圧９、拡散反射光受光素子の出力電圧１０を規格化することにより得られる、正反射受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値１１、拡散反射受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値１２、及び規格化により生じる第３の入力値１３の３つの値を与える。規格化とは、対向伝搬ネットワークへの入力ベクトルの大きさが１となるように変換する演算を表す。その後、それらの値の伝搬とともに内部で積和演算を基本とする計算が実行され、最終的に対向伝搬ネットワークの出力として、被記録媒体の種類を出力１４として得る。対向伝搬ネットワークは前述の通り計算を行うシステムであるので、被記録媒体の種類は、例えば普通紙は０、ＯＨＰシートは１というように、予め数字で対応付けられている。
【００３４】
対向伝搬ネットワークは予め学習用入出力データを用いて学習を行わせることが必要である。学習用入出力データとは、被記録媒体識別部で識別させたい被記録媒体を数種類用意し、その被記録媒体から測定された正反射光受光素子の出力電圧１０、拡散反射光受光素子の出力電圧１１、及びその際の被記録媒体の種類（数字で対応付けしたもの）の組のことである。学習用入出力データを図５に示す。学習を成功させるために、学習用入出力データを一つの被記録媒体に対してより多く準備している。
【００３５】
対向伝搬ネットワークの学習は、対向伝搬法に基づいて行われる。ここでは、そのアルゴリズムの要点を説明する。
（１）各パラメータ（中間層ユニット数等）の設定
（２）結合係数の初期化（一様乱数）
（３）学習用入出力データを提示
（４）中間層における勝者ユニットの算出
（５）ネットワーク前段部（入力層から中間層）結合係数の更新
（６）ネットワーク後段部（中間層から出力層）結合係数の更新
【００３６】
上記（３）から（６）のステップを学習用入出力データを変えながら繰り返し実行することにより、最終的に、所望の被記録媒体識別結果を出力する対向伝搬ネットワークを構成することができる。なお、学習条件の一例を述べると、学習回数２５００回、学習更新率０．０１、中間層ユニット数４０である。これらの条件は、ある程度、経験的に設定される値であり、実際の作業としては、パラメータを変えつつ試行錯誤的に決定される。特に、中間層ユニットの数については、想定される入力パターンに対して十分な中間層ユニットの数が確保される必要がある。
【００３７】
上記の学習工程を対向伝搬ネットワークに対して行うことにより、学習用データとして準備した被記録媒体に対する所望の被記録媒体識別結果を得ることが可能となる被記録媒体識別部が完成する。図６は学習済み対向伝搬ネットワークによる出力を表す図である。学習用データとして選択しなかった被記録媒体に対して、この被記録媒体識別部はその被記録媒体の種類を識別することができないことは言うまでもない。
【００３８】
なお、本実施例１で説明した対向伝搬ネットワークは、ソフトウェア、及びハードウェアのいずれで構成されていても構わない。ソフトウェアで構成した場合、各パラメータ等の修正、変更を容易に行うことが可能である。ハードウェアで構成した場合、ソフトウェアに比べ処理速度を高速化できるという特徴がある。
【００３９】
本実施例１では階層型対向伝搬ネットワークを用いたが、用いるニューラルネットワークは階層型に限らない。用いる学習方法も対向伝搬法に限らず逆伝搬法等でもよい。その都度、ニューラルネットワークの型や実施条件に応じて適宜使用することができる。
【００４０】
〔実施例２〕
図７は本発明の第２の実施例を表すブロック図であり、実施例１の被記録媒体識別部を構成するニューラルネットワークを、被記録媒体識別テーブル１５で置き換えたものである。この被記録媒体識別テーブルは、別途実施例１と全く同じ方法で学習させた学習済みニューラルネットワークに対して想定され得る全ての入力を与え、その入力に対する出力を調べることにより作成できる。つまり、ここでの被記録媒体識別テーブルとは、図６そのものを表している。被記録媒体識別テーブルを格納するメモリ等の容量に制限がある場合は、想定され得る入力を必要に応じて量子化すればよい。
【００４１】
なお、上記各実施形態では本発明をフルラインタイプの記録手段を用いる記録装置に応用したが、本発明はこれに限定されるものではなく、記録媒体を扱う装置全体に適用できる。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別手段としてニューラルネットワークを用いることにより、被記録媒体の種類を識別することができる。これにより、記録装置のユーザーが行うドライバー等からの被記録媒体の種類の設定が不用となり、ユーザーの負担を軽減することが可能となる。
【００４３】
また、ニューラルネットワークを用いると、受光素子の出力電圧と被記録媒体の種類との関係を定式化することなく被記録媒体識別手段を構築することができるので、従来行われてきた計算ステップを記述するプログラミング等が不必要であり、構成が非常に容易である。さらに、被記録媒体識別を行う際のニューラルネットワークに与える入力情報が増えた場合にも、入力ユニットの数をそれに合わせて増加させればよいだけなので、本発明の被記録媒体識別手段は拡張が容易であるという特徴がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る記録装置の全体構成断面図である。
【図２】本発明の第１の実施例を示すブロック図である。
【図３】本発明に係る発光素子及び受光素子の位置関係を表す模式図である。
【図４】本発明に係るニューラルネットワークの構造図である。
【図５】本発明に係る学習用入出力データを示す図である。
【図６】本発明に係るニューラルネットワークの出力の図である。
【図７】本発明の第２の実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 発光素子
２ 正反射光受光素子
３ 拡散反射光受光素子
４ ニューラルネットワーク
５ メインＣＰＵ
６ 発光素子用レンズ
７ 正反射光受光用レンズ
８ 拡散反射光受光用レンズ
９ 正反射光受光素子の出力電圧
１０ 拡散反射光受光素子の出力電圧
１１ 正反射光受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値
１２ 拡散反射光受光素子の出力電圧に対応する規格化後の値
１３ 規格化により生じる入力値
１４ 被記録媒体の種類を示す出力値
１５ 被記録媒体識別テーブル
１０１ 給送回転体
１０２ ベース
１０３ 圧板バネ
１０４ 圧板
１０５ 搬送ローラー
１０６ 搬送ベルト
１０７ 駆動ローラー
１０８ 圧力ローラー
１０９ ベルトモーター
１１０ ピンチローラー
１１２ 排紙ローラー
１１３ 拍車
１１４ 排紙トレー
１１５ 排紙センサー
１１６ 分離センサー
１１９ 被記録媒体識別部
１１１Ｙ，１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｋ 記録ヘッド
Ｐ 被記録媒体
Claims (7)
- 被記録媒体へ光を照射する発光手段と、
該発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、
前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度を入力情報とし、所定の演算処理を経て前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを含む被記録媒体識別手段と
を備えることを特徴とする被記録媒体識別装置。 - 前記ニューラルネットワークは、複数種類の被記録媒体の種類に応じた前記異なる反射光成分の強度と、前記被記録媒体の種類とを繰り返し対応させることにより学習を行うことを特徴とする請求項１に記載の被記録媒体識別装置。
- 請求項１または２に記載の被記録媒体識別装置と、
前記被記録媒体識別装置により識別された被記録媒体の種類に応じて、記録を行う記録ヘッドと
を備えることを特徴とする記録装置。 - 複数種類の被記録媒体のそれぞれに光を照射し、該被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光し、前記被記録媒体の種類に応じた前記異なる反射光成分の強度を入力情報として収集する入力情報収集ステップと、前記入力情報収集ステップにより得られた前記被記録媒体についての各反射光成分の強度を入力情報とし、前記被記録媒体の種類を出力情報とするニューラルネットワークを用いて、前記ニューラルネットワークの入力情報と出力情報とを繰り返し対応させる学習ステップと、
該学習ステップの後、前記学習ステップにより得られた出力情報に基づき、被記録媒体識別テーブルを作成する識別テーブル作成ステップと
を備えることを特徴とする被記録媒体識別テーブルの作成方法。 - 請求項４に記載の作成方法により作成された被記録媒体識別テーブルと、
被記録媒体へ光を照射する発光手段と、
前記発光手段から照射され前記被記録媒体上で反射された異なる反射光成分を受光する複数の受光手段と、
前記複数の受光手段のそれぞれが受光した各反射光成分の強度に基づいて、前記被記録媒体識別テーブルを参照することにより被記録媒体の種類を識別する被記録媒体識別手段と
を備えることを特徴とする被記録媒体識別装置。 - 前記複数の受光手段は、前記被記録媒体上で反射される正反射光を受光する受光手段と、前記被記録媒体上で反射される乱反射光を受光する受光手段とを含むことを特徴とする請求項５に記載の被記録媒体識別装置。
- 請求項５または６に記載の被記録媒体識別装置と、
前記被記録媒体識別装置により識別された被記録媒体の種類に応じて、記録を行う記録ヘッドと
を備えることを特徴とする記録装置。
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| JP2002214519A JP2004050767A (ja) | 2002-07-23 | 2002-07-23 | 被記録媒体識別装置、記録装置および被記録媒体識別テーブルの作成方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2021059451A (ja) * | 2019-10-09 | 2021-04-15 | コニカミノルタ株式会社 | 判別装置、判別システム、および判別方法 |
-
2002
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