JP2007510185A - デジタル印刷機におけるインク厚の一貫性 - Google Patents

Abstract

デジタル印刷機のための方法は、デジタル印刷機の状態パラメータの測定値に現像器電圧推定モデルを適用することにより、現像器電圧を推定することを含む。
【選択図】図１

Description

背景
ＨＰ Indigoラインのデジタル印刷機は、紙上のインク（ink-on-paper）品質を、広範囲の用紙、フォイル、及びプラスチック基板でのマルチカラー印刷と組み合わせた、デジタルオフセットカラー技術に基づいている。これらのデジタル印刷機は、短期間印刷、オンデマンドサービス、及びパーソナライズをすべて手頃な価格で提供する。

色の一貫性は、デジタル印刷機において重要である。デジタル印刷機がイメージの多数の印刷物を作成する場合、１回の運転での最初の印刷物は、その運転での最後の印刷物と同じであるべきであり、２週間後に作成される印刷物と同じであるべきであり、その６ヶ月後に作成される印刷物と同じであるべきである。しかしながら、色は印刷機のドリフトに起因して時間と共にシフトする可能性がある。１つの結果は、ドットがそれぞれの命令されたサイズで印刷されないことである。物理的な（印刷される）ドットのサイズは、デジタルドットサイズ（即ち、印刷されているはずのドットサイズ）と異なる。

ドット改善テーブルを使用して、色の一貫性を向上させることができる。ドット改善テーブルは、物理的なドットサイズをデジタル（命令された）ドットサイズに関連付ける。印刷中、デジタル印刷機はドット改善テーブルを使用して、適切なサイズのドットを生成するデジタルドットサイズを選択又は補間する。

ドットテーブルは２段階で生成され得る。第１の段階は、各インクに適切な現像器電圧設定値を求めるために実施される。デジタル印刷機は、第１の組のテストパターンを印刷し、これらテストパターンを使用して、所望のインク厚を生成する現像器電圧を求める。インク厚は、１００％の印刷画線比率での光学濃度から推測され得る。例えば、テストパターンを一定の現像器電圧及び１００％の画線比率（coverage：適用範囲）で印刷し、テストパターンの光学濃度を測定する。光学濃度が１００％の印刷画線比率での望ましい光学濃度よりも低い場合、現像器電圧を増加させ、新しいテストパターンを印刷し、新しいテストパターンの光学濃度を測定する。新しい現像器電圧を探索するステップ、新しいテストパターンを新しい現像器電圧で印刷するステップ、及び光学濃度を測定するステップは、テストパターンが１００％のインク画線比率で印刷されるまで繰り返される。

所望のインク厚を生成する現像器電圧は、各インク毎に求められる。デジタル印刷機が７つの異なるインクを使用する場合、７つの異なる現像器電圧が求められる。したがって、新しい現像器電圧を探索するステップ、新しいテストパターンを印刷するステップ、及び光学濃度を測定するステップが、各インク毎に行われる。

所望のインク厚を生成する現像器電圧がひとたび設定されると、第２の段階が行われる。均一なデジタルドット面積のモノクロ見本を有するテストパターンの複数のシートが印刷され、各デジタルドット面積の物理的なドット面積が測定される。これらのドット面積はドット改善テーブルに加えられる。

多くのテストパターンを印刷して測定することは、時間を浪費し、インク及び被印刷物の無駄になる可能性がある。ドット改善テーブルを生成する、より高速で、より安価で、且つより効率的な方法が望まれる。

概要
本発明の一態様によれば、デジタル印刷機のための方法は、デジタル印刷機の状態の現在の測定値及び過去の測定値に基づいて、インク厚制御パラメータ（例えば、現像器電圧）を推定することを含む。

本発明の別の態様によれば、印刷装置は、制御パラメータにより部分的に決定される厚さでインクを付着させるための印刷エンジンを含む。印刷装置は、推定モデルを印刷装置の状態の現在の測定値に適用することによって制御パラメータを推定する。

本発明のさらに別の態様によれば、現像器電圧のモデルは、現像器電圧の過去の測定値及びデジタル印刷機の特定の状態パラメータから生成される。このモデルを使用して、デジタル印刷機の現在の状態に基づいて現像器電圧を推定することができる。

本発明の他の態様及び利点は、本発明の原理を一例として示す添付図面に関連してなされる以下の詳細な説明から明らかになろう。

詳細な説明
例示的なデジタル印刷機１００を示す図１を参照する。デジタル印刷機１００は、フォトイメージングプレート（ＰＩＰ：Photo Imaging Plate）ドラム１１２に巻き付けられたＰＩＰフォイル１１０、及びＰＩＰドラム１１２の周囲に配置された複数のバイナリインク現像（ＢＩＤ：Binary Ink Development）ユニット１１８を含む。ＰＩＰフォイル１１０は光導電性材料を含む。

各ＢＩＤユニット１１８は単一のインクを収容するが、異なるＢＩＤユニット１１８は異なる色のインクを収容することができる。例えば、図１の７つのＢＩＤユニット１１８は合計で７つの異なるインクを収容する。

デジタル印刷機１００は以下のように印刷物を生成することができる。ＰＩＰフォイル１１０がスコロトロンアセンブリ１１４によって帯電する。ＰＩＰドラム１１２が回転する際に、書き込みヘッド１１６がレーザビームを生成し、このレーザビームがＰＩＰフォイル１１２上の特定領域を放電させる。これら放電された領域が潜像を画定する。

ＰＩＰドラム１１２の各回転中に、１つのＢＩＤユニット１１８がインクをフォイル１１０に付着する。ＢＩＤユニット１１８はフォイル１１０の近くに移動する。ＢＩＤユニット１１８は、ＰＩＰフォイル１１０上の帯電領域よりも低い電位、及びＰＩＰフォイル１１０上の放電領域よりも高い電位に帯電した現像器１１９を含む。ＢＩＤユニット１１８内の帯電したインクが、フォイル１１０上の放電領域に引き付けられる。インクドットが、現像器ローラ１１９から放電領域に転写される。インクは、現像器ローラ１１９よりも高い電位を有するフォイル領域には転写されない。このようにして、インクがＰＩＰフォイル１１０上に付着される。ＰＩＰドラム１１２が回転する際に、イメージの色平面がＰＩＰフォイル１１０上に形成される。

ＰＩＰドラム１１２がさらに回転する都度、書き込みヘッド１１６はフォイル１１０上の特定領域を放電し、別のＢＩＤユニット１１８がインクを放電領域に付着する。このようにして、現像されたイメージがフォイル１１０上に形成される。

現像されたイメージは、ＰＩＰフォイル１１０から、中間転写部材（ＩＴＭ）１２２に巻き付けられたブランケット１２０に転写される。現像されたイメージの転写は、電気的な力及び機械的な力を通して達成される。ブランケット１２０は帯電し、ブランケット１２０上のインクの温度を上げるために加熱される。温度の上昇により、インクは膨張し、ゼラチン様形態を得る。別のドラム１２４の助けを借りて、現像されたイメージはブランケット１２０から被印刷物（substrate）１２６（即ち、印刷媒体）に転写される。

デジタル印刷機１００は、デジタル印刷機１００の各種パラメータを測定するためのセンサ（図示せず）を含む。これらのパラメータには、インク濃度、インク導電率、インク温度、インク分離、イメージングオイル温度、イメージングオイル汚濁度、ＩＴＭ温度、ＩＴＭブランケットカウンタ（ブランケット１２０が取り付けられてからブランケット１２０によりなされた印刷の回数のような、ブランケットの使用期間、又は使用頻度の測度）、コロナ電圧（スコロトロンアセンブリ１１４内のコロナ電圧）、グリッド電圧（スコロトロンアセンブリ１１４内のグリッドの電圧）、及びvlight／vbackground（フォイル１１０の放電後／放電前のＰＩＰフォイル１１０上の電圧）が含まれ得る。別のパラメータは現像器電圧である。

これらパラメータのいくつかは、デジタル印刷機１１０を制御するために使用される。デジタル印刷機の制御ハードウェア１２８は、制御パラメータに目標値を設定し、制御パラメータをそれらの目標値に、又はそれらの目標値近くに維持する。

ＢＩＤユニット１１８の内部の現像器ローラ１１９に印加される現像器電圧は、フォイル１１０の放電領域上に付着するインクドットの厚さを制御する。現像器電圧を増大させることにより、インクドットの厚さが増大する。

ＢＩＤユニット１１８内の異なるインクは、異なる物理的特性を有する可能性がある。したがって、同じ現像器電圧により、すべてのインクが同じ厚さで付着しない可能性がある。それ故に、別個の現像器電圧が各ＢＩＤユニット１１８毎に求められる。例えば、図１の７つのＢＩＤユニット１１８は、７つの異なる現像器電圧に制御される。

現像器電圧は、連続した印刷を行う前に求められる。しかしながら、時間を浪費し、高価であり、且つ無駄の多い較正手順を通して現像器電圧を求める代わりに、現像器電圧は推定される。

ここで、単一の現像器電圧を推定する方法に関して説明する。この方法は、デジタル印刷機１００におけるＢＩＤユニット１１８のそれぞれの現像器電圧を推定するために使用され得る。

さらに図２を参照すると、現像器電圧は、デジタル印刷機の「現在の状態」を測定すること（２１０）、及び測定された現在の状態に現像器電圧推定モデルを適用すること（２１２）によって推定され得る。デジタル印刷機１００の「状態」は、１組の状態パラメータによって定義される。「現在の」状態は、デジタル印刷機１００の状態パラメータの最新の測定値とすることができる。所望のインク厚のための現像器電圧の推定値を提供する現像器電圧推定モデルは、同じ組の状態パラメータの過去の測定値に基づくことができる。デジタル印刷機１００の制御ハードウェア１２８又はプロセッサを使用して、測定された現在の状態にモデルを適用することができる。

現像器電圧の推定値は一般に、線形回帰及び状態パラメータの適切な数の過去の測定値から導き出される単純なモデルを用いる場合であっても正確である。しかしながら、推定値を生成することは、従来の方法により現像器電圧を求めることよりもはるかに高速であり、安価であり、且つ無駄が少ない。

図２の方法を使用して、デジタル印刷機１００の各ＢＩＤユニット１１８の較正電圧を推定することができる。したがって、各ＢＩＤユニット１１８に別個のモデルを生成し、使用することができる。例えば、７つのＢＩＤユニット１１８を有するデジタル印刷機１００に対し、７つの現像器電圧推定モデルを生成して使用することができる。異なるモデルを同じ組の過去の測定値から生成し、同じ組の現在の測定値に適用することができる。代案において、入力としてインク種類を有する単一モデルを生成し、ＢＩＤユニット１１８のすべてに使用することができる。

ここで、現像器電圧推定モデルを生成する方法を示す図３を参照する。複数の組の測定が行われる（３１０）。測定を行うことは、デジタル印刷機１００を使用して種々のモノクロ見本を印刷すること、見本の光学濃度を測定すること、見本が印刷されたときの現像器電圧を測定すること、及び見本が印刷されたときの状態パラメータの組を測定することを含むことができる。

状態パラメータの組は、特定の状態パラメータのいずれにも限定されない。例えば、１９個１組のパラメータを測定することができる。組は、インク濃度、インク導電性、インク温度、イメージングオイル温度、ブランケットの使用期間、及びＩＴＭ温度のようなパラメータを含むことができる。現像器電圧は、状態パラメータの組の構成要素ではない。

測定のいくつか又はすべては、デジタル印刷機１００により行うことができる。測定のいくつか又はすべては、デジタル印刷機１００以外の手段により行うことができる。

光学式濃度計を使用して、各見本の平均光学濃度を測定することができる。光学濃度測定値からノイズを除去して、測定値の精度を向上させることができる。

各見本は、一定の現像器電圧で単色で印刷される。また、状態パラメータも、単一の見本の印刷中に一定に保持される。

しかしながら、見本の集合体は、現像器電圧と状態パラメータの異なる組み合わせで印刷された見本を含む。異なる見本は、或る範囲の現像器電圧にわたって印刷され得る。例えば、第１の群の見本は第１の現像器電圧で印刷され、第２の群の見本は第２の現像器電圧で印刷され、第３の群の見本は第３の現像器電圧で印刷され、以下同様である。各群内で、１つ又は複数の状態パラメータが見本毎に変化する。相互作用しない状態パラメータ（即ち、変更された場合に、異なる状態パラメータがシステムに対してどのように影響するかを変化させない状態パラメータ）については、これら状態パラメータのうちの２つ以上を見本毎に変更することができる。見本毎に２つ以上の状態パラメータを変更することにより、印刷され測定される見本の数を低減することができる。

用紙と時間を節約するために、複数の見本を同じ被印刷物上に作ることができる。例えば、２５ｍｍ×１２．５ｍｍの多くの見本を、４６４ｍｍ×３２０ｍｍの寸法を有する被印刷物上に印刷することができる。各被印刷物は、異なる分離（インク）の見本を含むことができる。

測定値のすべてを含むテーブルが生成される（３１２）。テーブルは、現像器電圧の列、光学濃度の列、及び各状態パラメータの列を含むことができる。テーブルの各行は、現像器電圧、光学濃度、及び状態パラメータの測定値の組を含むことができる。

テーブルは、統計的学習システムに供給される（３１４）。統計的学習システムは、複数の線形回帰を使用してモデルを生成することができる。このようなモデルは、各状態パラメータ毎に単一の切片及び傾きを含む。単変量線形回帰は２つのパラメータ（ａ及びｂ）を使用し、出力関数はｆ＝ａ×ｘ＋ｂであり、ここで、ａ、ｂ、及びｘはすべてスカラー値である。多変量線形回帰は単純な拡張ｆ＝ｄｏｔ（ａ，ｘ）＋ｂであり、ここで、ａ及びｘはベクトルであり、ｂはスカラーである。関数ｄｏｔ（ａ，ｂ）はベクトルドット積であり、その結果はスカラー値である。

より高度なシステムは、入力ベクトルの組でニューラルネットワークをトレーニングすることを含む。各入力ベクトルは、テーブルの行中の状態パラメータを含む。結果としてのモデルはトレーニング済みニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークの出力、即ち推定された現像器電圧と測定された現像器電圧との間の誤差を低減するために最適化されたノード及び接続重みを有する。現在の状態パラメータの測定値の入力ベクトルをトレーニング済みニューラルネットワークに供給することにより、トレーニング済みニューラルネットワークをデジタル印刷機１００の測定された現在の状態に適用することができる。

別の高度なシステムは、測定値を使用してサポートベクトルマシンを作成することを含む。サポートベクトルマシンは、統計的学習に対するカーネルベースの手法である。サポートベクトルマシンの説明については、例えば、Christopher J. C. Burges著、「A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition」Data Mining and Knowledge Discovery、 2、 pp. 121-167、 Kluwer Academic Press、 Boston (1998年)、Nello Cristianini and John Shawe-Taylor著、「An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods」Cambridge University Press、 Cambridge UK (2000年)、及びladimir Vapnik著、「The nature of statistical leaning theory, second edition」Statistics for engineering and information science、 Springer-Verlag、 New York、 New York (2000)を参照のこと。また、サポートベクトルマシンは入力ベクトルの組でもトレーニングされ、この場合、各入力ベクトルはテーブルの行中の状態パラメータを含む。現在の状態パラメータ測定値の入力ベクトルをサポートベクトルマシンに供給することにより、サポートベクトルマシンをデジタル印刷機１００の測定された現在の状態に適用することができる。

さらに別の高度な学習システムは、「ｋ最近傍」を含む。各近傍は、テーブルの行中の状態パラメータを含む。標準的な「ｋ最近傍」アルゴリズムを使用して、推定された現像器電圧を生成することができる。

統計的学習システムは特定の種類のいずれにも限定されない。各システムは、その独自の利点を有する。１つの種類のシステムは、条件によっては別の種類のシステムよりも良好に機能することができるが、他の条件によってはそうでないであろう。

モデルを生成した後、追加の組の測定を行うことができる。例えば、測定は、デジタル印刷機１００の通常動作中、及び追加の較正手順中に行われ得る。これらの追加の測定値はテーブルに追加されることができ、更新されたテーブルを統計的学習システムに供給することができる。このようにして、現像器電圧推定モデルが更新される（３１６）。

ここで、ＢＩＤユニット１１８を使用してＰＩＰフォイル１１０上に１つの色平面を付着させる例を示す図４を参照する。印刷前に、そのＢＩＤユニット１１８の現像器電圧が推定され（４１０）、推定された現像器電圧が現像器ローラ１１９に印加される（４１２）。この現像器電圧は、その色平面の付着の全体にわたってその推定値に、又はその推定値近くに維持される。ドット改善テーブルにアクセスして、所望の画線比率を生成するデジタルドット面積を求める（４１４）。

ＰＩＰドラム１１２が回転する際に、書き込みヘッド１１６がＰＩＰフォイル１１０上の領域を放電させ、ＢＩＤユニット１１８は、推定された現像器電圧に制御されながら、被印刷物上にドットを付着させる（４１６）。推定された現像器電圧が正確な場合、各ドットは所望の厚さで生成される。

現像器電圧は通常、印刷前に推定され、印刷の合間に再推定され得る。しかしながら、現像器電圧は通常、印刷中に変更されない。

ここで、推定された現像器電圧を使用してドット改善テーブルを生成する例を示す図５を参照する。一般に、異なる見本が異なるデジタルドット面積で生成される（５１０）。推定された現像器電圧を使用して、異なるインク厚を生成することになる現像器電圧を推定する。これは、０と推定された現像器電圧との間で現像器電圧を補間することによって行われ得る。

推定された現像器電圧は、見本を印刷する前に改良され得る。例えば、推定される現像器電圧でテストパターンを印刷し、テストパターンの光学濃度が測定される。測定される光学濃度が期待される光学濃度に一致しない場合、推定された現像器電圧が調整される。このプロセスを繰り返して、現像器電圧をさらに改良することができる。

見本の光学濃度が測定される（５１２）。光学濃度は、見本においてインクにより覆われた平均面積を示す。

物理的なドット面積が、測定された光学濃度から算出される（５１４）。ドット面積の画線比率が、ドット改善テーブルに付加される（５１６）。

ドット改善テーブルの生成に向けたより高度な手法が、本願の譲受人の、２００３年６月１６日に出願され、「SYSTEMS AND METHODS FOR DOT GAIN DETERMINATION AND DOT GAIN BASED PRINTING」と題する米国特許出願第１０／４６３，３７１号に開示されており、これを参照により本明細書に組み込む。この出願では、デジタル印刷機の状態の測定値も、ドット改善テーブルの生成に使用される。この出願において開示されるいくつかの実施形態では、現像器電圧及び光学濃度が統計的学習システムに供給されてドット改善率が生成される。図５の方法に適用される際、現像器電圧及び光学濃度は、入力として統計的学習システムに供給されない。

ここで、現像器電圧推定モデル６２０を生成するためのマシン６１０を示す図６を参照する。マシン６１０は、プロセッサ６１２及びコンピュータメモリ６１４を含む。メモリ６１４は、プログラム６１６及び過去の測定値のテーブル６１８を格納する。プログラム６１６は、統計的学習システムを使用して過去の測定値のテーブル６１８から現像器電圧推定モデル６２０を生成するようにプロセッサ６１２に命令する。

マシン６１０は、デジタル印刷機１００の一部とすることができ、又はパーソナルコンピュータのような独立したマシンとすることができる。マシン６１０がデジタル印刷機１００の一部ではない場合、モデル６２０はマシン６１０からデジタル印刷機１００に伝達され得る。例えば、現像器電圧推定モデルは、取り外し可能な媒体６２２（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）に格納されてもよく、（例えば、インターネットを介して）伝送されてもよく、又は他の方法で転送されてもよい。

上記の方法は、図１に示されたデジタル印刷機に限定されない。本方法は他の種類のデジタル印刷機に適用することも可能である。

上記の方法は、特定の組の状態パラメータのいずれにも限定されない。状態パラメータは、デジタル印刷機の異なる種類毎に変化することができる。さらに、上記の方法は、デジタル印刷機を使用して状態パラメータを測定することに限定されない。

上記方法は、光学濃度を測定することによりインク厚を推測することに限定されない。他の方法を使用してインク厚を求めることができる。

デジタル印刷機は、現像器電圧以外のパラメータによって制御される厚さでインクを付着する印刷エンジンを有することができる。このようなデジタル印刷機の場合、制御パラメータは、推定モデルをこのようなデジタル印刷機の現在の状態に適用することによって推定される。

本発明は、上述した特定の実施形態に限定されない。それよりむしろ、本発明は以下の特許請求の範囲に従って解釈される。

本発明の一実施形態によるデジタル印刷機の図である。 本発明の一実施形態による現像器電圧を推定する方法の図である。 本発明の一実施形態による現像器電圧推定モデルを生成する方法の図である。 本発明の一実施形態による、推定された現像器電圧を使用する方法の図である。 本発明の一実施形態による、デジタル印刷機を較正する方法の図である。 本発明の一実施形態による、現像器電圧推定モデルを生成するための装置の図である。

Claims (10)

1. デジタル印刷機の状態の現在の測定値及び過去の測定値に基づいて、インク厚制御パラメータを推定すること（210、212）を含む、デジタル印刷機（100）のための方法。
2. 前記制御パラメータが現像器電圧である、請求項１に記載の方法。
3. 前記印刷機（100）が複数の異なるインク（118）を含み、現像器電圧が各インク毎に推定される、請求項２に記載の方法。
4. 前記過去の測定値を使用して推定モデルを生成し（310〜314）、前記モデルが前記デジタル印刷機の前記状態の前記現在の測定値に適用される（212）、請求項１に記載の方法。
5. 前記モデルが、現像器電圧の過去の測定値の少なくとも１つの組、インク厚測定値、及び少なくとも１つの状態パラメータに基づいている、請求項４に記載の方法。
6. 前記インク厚測定値が光学濃度の測定値から推測される、請求項５記載の方法。
7. 追加の測定値により前記モデルを更新すること（316）をさらに含む、請求項４に記載の方法。
8. 異なるデジタルドット面積で見本を印刷する（510）ために前記推定された現像器電圧を使用し、各見本毎に、光学濃度を測定し、物理的なドット面積を算出し（512〜514）、及びドット面積の画線比率をドット改善テーブルに追加すること（516）をさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記ドット改善テーブルが、前記デジタル印刷機の前記状態の過去の観測に基づいている、請求項８に記載の方法。
10. 前記制御パラメータが現像器電圧であり、前記方法が、ＢＩＤユニットを使用してインクドットを付着している（416）間に前記推定された現像器電圧を前記ＢＩＤユニットに印加すること（412）をさらに含む、請求項１に記載の方法。
    

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