JP2021133571A - 波形信号の制御方法、学習モデルの生成方法、及び、制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ミストの発生を抑制することができる波形信号の制御方法等を提供する。【解決手段】インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、インクジェットヘッドに１以上の波形信号を印加することで取得された１以上の波形信号それぞれの形状データ群を入力することで、１以上の波形信号のそれぞれにおいてインクジェットヘッドからミストが発生する確率を取得し（Ｓ４４）、１以上の波形信号のうち、取得された確率が所定値より小さい波形信号を示す情報をインクジェット装置に出力する（Ｓ５０）ことを含む。【選択図】図１１

Description

本開示は、インクジェット装置のインクジェットヘッドに印加する波形信号を出力する波形信号の制御方法、学習モデルの生成方法、及び、制御装置に関する。

特許文献１にはインクの飛翔特性を考慮した加圧手段への入力波形を自動的に作成できるようにすることを課題として、インクが供給される圧力室と、圧力室を加圧してインクを噴射させる加圧手段と、加圧手段への入力波形を生成する波形生成手段とを備え、波形生成手段は、インクの飛翔特性に関する評価関数を最適化する入力波形を作成するインクジェット装置が開示されている。

特開平９−１７４８３５号公報

特許文献１に開示された技術では、インク液滴の吐出において一義的に定められる速度、体積、及び、サテライトについての制御は可能だが、再現性のないミストの発生を抑制することができない。

そこで、本開示は、ミストの発生を抑制することができる波形信号の制御方法、学習モデルの生成方法及び制御装置を提供する。

本開示の一態様に係る波形信号の制御方法は、インクジェット装置が備えるインクジェットヘッドに印加される波形信号の制御方法であって、前記インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、前記インクジェットヘッドに１以上の波形信号を印加することで取得された、前記１以上の波形信号それぞれの前記形状データ群を入力することで、前記１以上の波形信号のそれぞれにおいて前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を取得し、前記１以上の波形信号のうち、前記確率が所定値より小さい波形信号を示す情報を前記インクジェット装置に出力する、ことを含む。

また、本開示の一態様に係る学習モデルの生成方法は、インクジェットヘッドに印加される波形信号の制御に用いる学習モデルの生成方法であって、前記インクジェットヘッドに波形信号を印加することで前記インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を取得し、前記形状データ群におけるミストが発生する確率を取得し、前記形状データ群と前記確率との関係を機械学習することで、前記形状データ群を入力とし、前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力する学習モデルを生成する。

また、本開示の一態様に係る制御装置は、インクジェット装置が備えるインクジェットヘッドに印加される波形信号を制御する制御装置であって、前記インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、前記インクジェットヘッドに１以上の波形信号を印加することで取得された、前記１以上の波形信号それぞれの前記形状データ群を入力することで、前記１以上の波形信号のそれぞれにおいて前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を取得する制御部と、前記１以上の波形信号のうち、前記確率が所定値より小さい波形信号を示す情報を前記インクジェット装置に出力する出力部と、を備える。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示の一態様に係る波形信号の制御方法等によれば、ミストの発生を抑制することができる。

図１は、実施の形態１に係るインクジェットシステムの概略構成を示す図である。 図２は、実施の形態１に係るインクジェットシステムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１に係るインクジェットヘッドに印加される波形信号を説明するための図である。 図４は、実施の形態１に係るインクジェットヘッドから吐出されたインクを撮影した画像データの時系列データを示す図である。 図５Ａは、実施の形態１に係る画像データの撮影タイミングの一例を説明するための図である。 図５Ｂは、実施の形態１に係る画像データの撮影タイミングの他の一例を説明するための図である。 図６Ａは、実施の形態１に係るミストが発生していない場合の形状データ群の一例を示す図である。 図６Ｂは、実施の形態１に係るミストが発生している場合の形状データ群の一例を示す図である。 図７は、実施の形態１に係るインクジェットシステムのワーク用カメラを説明するための図である。 図８は、実施の形態１に係る学習モデルの生成方法を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態１に係るインクジェットシステムの波形信号を出力する動作を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態２に係る波形信号の条件テーブルの一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２に係るインクジェットシステムの波形信号を出力する動作を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態２に係る更新された条件テーブルの一例を示す図である。 図１３は、実施の形態３に係るインクジェットシステムの機能構成を示すブロック図である。 図１４は、実施の形態３に係る学習モデルの生成方法を示すフローチャートである。 図１５Ａは、実施の形態３に係るミストが発生していない場合のワークを示す図である。 図１５Ｂは、実施の形態３に係るミストが発生している場合のワークを示す図である。 図１６は、実施の形態３に係るインクジェットシステムにおける印刷動作を示すフローチャートである。

（本開示に至った経緯）
インクジェット方式でインクを吐出するインクジェット装置では、再現性のないミストが発生することが知られている。ミストは、インクジェットヘッドのノズルから吐出されたインクの一部が小滴状又は霧状となったもので、発生する位置の再現性が無い液滴（後述する図６Ｂの時刻Ｔ９及びＴ１５を参照）である。つまり、ミストは、発生位置が制御不能な液滴である。また、ミストは、さらに、発生するタイミングも制御不能な液滴である。ミストは、ワークに付着して当該ワークの汚れの原因となるので、発生を抑制することが望まれる。なお、ワークは、インクジェット装置の印刷対象物であり、例えば、後述する図７に示すワーク５０である。

また、近年、インクジェット方式による印刷の用途が拡大している。インクジェット装置は、例えば、電気製品などの印刷対象物の表面に加飾を行うことにも使用される。また、インクジェット装置は、例えば、機能性材料を含む機能性インクを用いて、機能性を有する膜を形成することにも使用される。機能性材料は、例えば、導電体、誘電体、半導体、絶縁体、抵抗体、顔料等の着色剤、耐薬品性材料等の所望の機能を付与することができる無機物又は有機物などである。例えば、インクジェット装置は、機能性材料として導電体などの電子素材を含むインクを基板に塗布することで、基板に配線の形成を行うことにも使用される。

このように、インクジェット方式による印刷の用途が拡大する中、使用されるインクのバリエーションも増えている。インクの中には、印刷性より機能性を優先して設計されたものもある。このようなインクでは、さらにミストが発生しやすくなると考えられる。このことからも、インクの印刷性に関わらず、ミストの発生を抑制することが望まれる。

本願発明者らは、ミストの発生を抑制することについて鋭意検討を行い、インクを吐出する際にインクジェットヘッドに印加する波形信号の所定のパラメータを変更することで、ミストの発生を抑制することができることを見出した。そして、以下に説明する波形信号の制御方法及び制御装置を創案した。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

また、本明細書において、同じ、直交、平行などの要素間の関係性を示す用語、並びに、数値、および、数値範囲は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度の差異をも含むことを意味する表現である。

（実施の形態１）
［１−１．インクジェットシステムの構成］
まず、本実施の形態に係るインクジェットシステム１の構成について、図１〜図７を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１の概略構成を示す図である。図２は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１の機能構成を示すブロック図である。なお、図１では、制御部１０ａ、ワーク用カメラ１８などの図示を省略している。

図１に示すように、インクジェットシステム１は、インクジェット装置１０と、ネットワーク２０と、サーバ装置３０とを備える。インクジェット装置１０は、サーバ装置３０からの制御により、インクジェット方式でインクを吐出する液体吐出装置である。また、ネットワーク２０は、インクジェット装置１０とサーバ装置３０とを通信可能に接続するための通信ネットワークである。

なお、本明細書では、インクとは、インクジェット方式で吐出する液体を意味する。インクジェットヘッド１３から吐出するインクとしては、公知の様々なインクを用いることができる。なお、インクは、機能性を有するインクであってもよい。機能性を有するインクとは、例えば、インクにコンデンサ、抵抗、発光層材料などの機能性の材料が含まれているインクである。このようなインクは、印刷された後に所望の機能を有するように、機能性を優先して設計されることがある。

図１及び図２に示すように、インクジェット装置１０は、制御部１０ａと、タンク１１と、流路１２と、ポンプ１２ａと、インクジェットヘッド１３と、信号発生器１５と、光源１６と、液滴用カメラ１７と、ワーク用カメラ１８と、通信部１９とを備える。

制御部１０ａは、インクジェット装置１０の各構成要素を制御する制御装置である。制御部１０ａは、サーバ装置３０からの制御信号に基づいて、信号発生器１５に制御信号に応じた波形信号を出力させる。また、制御部１０ａは、ノズル１３ｃからインクが吐出されると、光源１６及び液滴用カメラ１７を制御して、インクの液滴Ｉ（インク液滴Ｉ）の撮影を行わせる。制御部１０ａは、例えば、信号発生器１５からの同期信号に基づき、任意の遅延時間を設定して光源１６を発光させてもよい。この場合、発光時間は、例えば、０．１μｓｅｃ等とすることができる。これにより、液滴用カメラ１７は、発光した瞬間の画像を継続的に撮影することができる。なお、制御部１０ａは、光源１６を常時発光させてもよい。

また、制御部１０ａは、ワークの印刷位置に応じてインクジェットヘッド１３の移動を制御してもよいし、ポンプ１２ａを制御して流路１２内のインクの循環及び圧力を調整してもよい。

タンク１１は、インクジェットヘッド１３の圧力室１３ｂに供給されるインクが充填される容器である。タンク１１は、インクジェットヘッド１３にインクを供給するインク供給部として機能する。タンク１１は、例えば、インクカートリッジであってもよい。なお、タンク１１内のインクの圧力は調整可能であり、例えば、一定の圧力となるように調整されている。

流路１２は、タンク１１からインクジェットヘッド１３の圧力室１３ｂへ送られるインクの第１の流路、及び、インクジェットヘッド１３の圧力室１３ｂから回収されタンク１１に戻ってくるインクの第２の流路を形成する。流路１２は、例えば、インクジェットヘッド１３が移動した場合に変形が可能な可撓性を有するチューブ等を少なくとも一部に含んで構成される。

ポンプ１２ａは、第１の流路上に設けられ、流路１２を介してインクを循環させる。これにより、ノズル１３ｃ付近のインクが乾燥することを抑制することができる。ポンプ１２ａは、インクジェットヘッド１３に供給する前のインクの圧力を調整する機能を有していてもよいし、インクの流量を調整する機能を有していてもよい。

インクジェットヘッド１３は、インクジェット方式でインクを吐出する印刷ヘッドである。インクジェットヘッド１３は、信号発生器１５から入力された波形信号（駆動波形）に応じて、ノズル１３ｃからインクを吐出する。インクジェットヘッド１３は、本体部１３ａと、駆動部１４とを有する。本体部１３ａは、圧力室１３ｂ及びノズル１３ｃが形成された部材である。圧力室１３ｂは、タンク１１から供給（送液）されたインクが充填される空間である。圧力室１３ｂにインクが充填された状態で、駆動部１４から圧力室１３ｂに圧力が加えられると、ノズル１３ｃからインク液滴Ｉが吐出される。ノズル１３ｃは、インクを吐出するための開口であり、圧力室１３ｂと接続されている。ノズル１３ｃは、本体部１３ａにおける、ワークと対向する面に複数形成される。

駆動部１４は、信号発生器１５からの波形信号により、圧力室１３ｂ内の圧力を変化させることで、インクジェットヘッド１３におけるインクの吐出動作を制御する。駆動部１４は、波形信号に基づいて伸縮して圧力室１３ｂ内の圧力を変化させることで、ノズル１３ｃからのインクの吐出、及び、吐出された後のノズル１３ｃのインク表面の振動を制御する。駆動部１４は、例えば、伸長することで圧力室１３ｂ内のインクを加圧して、ノズル１３ｃからインクを吐出させる。

駆動部１４は、例えば、印加される波形信号により伸縮可能な圧電素子（ピエゾ素子）により実現される。駆動部１４は、例えば、圧電特性の観点から、ＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）素子により実現されるとよい。このように、本実施の形態に係るインクジェットヘッド１３は、ピエゾ方式でインクを吐出する。なお、インクジェットヘッド１３は、複数のノズル１３ｃに対応する複数の圧電素子を有する。

信号発生器１５は、制御部１０ａからの指令により、インクジェットヘッド１３を駆動するための電圧波形を有する任意の波形信号（電圧波形信号）を生成し、生成した波形信号をインクジェットヘッド１３に出力する。具体的には、信号発生器１５は、制御部１０ａからの指令により生成した波形信号をインクジェットヘッド１３の駆動部１４に印加する。

信号発生器１５は、インクジェットヘッド１３におけるインクの吐出動作を制御することができる程度の波形信号を生成することができれば、構成は特に限定されないが、ロジック回路によって構成されてもよいし、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等によって構成された制御回路によって構成されてもよい。

信号発生器１５が生成する波形信号について、図３を参照しながら説明する。図３は、本実施の形態に係るインクジェットヘッド１３に印加される波形信号を説明するための図である。図３に示すグラフの横軸は、時間（μｓｅｃ）を示しており、縦軸は電圧（Ｖ）を示している。また、図３に示す波形信号が駆動部１４に印加されることで、インクの吐出が１回（例えば、１滴）行われる。

図３に示すように、波形信号は、第１の時刻ｔ１より前の前処理用の部分と、第１の時刻ｔ１以降の吐出制御用の部分とを有する。波形信号のうち前処理用の部分は、インクがノズル１３ｃから吐出されない程度の電圧を印加し、駆動部１４を予備振動させるための信号である。これにより、圧力室１３ｂ内のインクの粘度などの調整が行われる。なお、このとき、インクは吐出されない。図３に示される波形信号のうちの前処理用の部分は、吐出される前のインクの状態を制御するための信号である。

波形信号のうち吐出制御用の部分は、ノズル１３ｃからインクを吐出させ、かつ、吐出された後のノズル１３ｃ付近のインクを制振させるための信号である。本実施の形態では、波形信号のうち、吐出制御用の部分の形状を、ミストを抑制するために変更する。以下、吐出制御用の部分について、詳細に説明する。また、特に記載がない場合、以下では、波形信号のうち吐出制御用の部分を単に波形信号とも記載する。

ここで、位置Ｓ１は、波形信号のうち、時刻が第１の時刻ｔ１であり、電圧が第１の電圧Ｖ１である位置を示している。位置Ｓ２は、波形信号のうち、時刻が第２の時刻ｔ２であり、電圧が第２の電圧Ｖ２である位置を示している。位置Ｓ３は、波形信号のうち、時刻が第３の時刻ｔ３であり、電圧が第３の電圧Ｖ３である位置を示している。位置Ｓ４は、波形信号のうち、時刻が第４の時刻ｔ４であり、電圧が第４の電圧Ｖ４である位置を示している。位置Ｓ５は、波形信号のうち、時刻が第５の時刻ｔ５であり、電圧が第５の電圧Ｖ５である位置を示している。信号発生器１５は、波形信号における位置Ｓ１〜Ｓ５の電圧又は時刻を調整することで、波形信号の形状を変更可能である。

図３の例では、位置Ｓ１及びＳ２の間で、第１の時刻ｔ１の第１の電圧Ｖ１から第２の時刻ｔ２における第２の電圧Ｖ２に昇圧される。その後、第３の時刻ｔ３の第３の電圧Ｖ３まで移行する。図３の場合、第２の電圧Ｖ２と第３の電圧Ｖ３とは、同じである。すなわち、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの間、第２の電圧Ｖ２で保持される。その後、第４の時刻ｔ４の第４の電圧Ｖ４に降圧される。その後、第５の時刻ｔ５の第５の電圧Ｖ５まで移行する。図３の場合、第４の電圧Ｖ４と第５の電圧Ｖ５とは、同じである。すなわち、第４の時刻ｔ４から第５の時刻ｔ５までの間、第４の電圧Ｖ４で保持される。

第１の時刻ｔ１の第１の電圧Ｖ１から第２の時刻ｔ２における第２の電圧Ｖ２に昇圧する際には、電圧上昇に伴う駆動部１４の伸長に伴い、圧力室１３ｂの容積が急激に減少する。これにより、圧力室１３ｂ内の圧力が上昇し、開放されたノズル１３ｃからインクが勢いよく吐出される。このときの初速は、第１の電圧Ｖ１から第２の電圧Ｖ２に至る昇圧レートに依存して変化する。つまり、初速は、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの電圧の単位時間変化量に依存して変化する。昇圧レートが高い（電圧の単位時間変化量が大きい）ほど、初速は速くなる傾向がある。また、第１の電圧Ｖ１から第２の電圧Ｖ２への電圧差が大きいほど、圧力室１３ｂの容積の減少が大きくなり、従って吐出されるインク体積が増加する。第１の電圧Ｖ１から第２の電圧Ｖ２に至る昇圧レート、及び、第１の電圧Ｖ１から第２の電圧Ｖ２への電圧差、つまり、インクの初速及び体積は、ワーク５０ごとに所望の狙い値が存在する。

次に、第２の時刻ｔ２の第２の電圧Ｖ２から第３の時刻ｔ３の第３の電圧Ｖ３までの移行では、通常、第２の電圧Ｖ２＝第３の電圧Ｖ３となるように設定され、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３に至る間、電圧が維持された状態を保つ。この第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの期間は、インクが吐出された後のノズル１３ｃのインク表面（メニスカス部）の振動を静定するための期間として、第４の時刻ｔ４の第４の電圧Ｖ４への降圧と組み合わせて設定される。

つまり、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの間、ノズル１３ｃ付近のインク、すなわちメニスカス部は、圧力室１３ｂ内部の圧力状態に従って、緩やかに減衰しながら振動している。このとき、第３の電圧Ｖ３（＝第２の電圧Ｖ２）は高電位状態にあり、駆動部１４は伸長した状態となっている。これを低電位である第４の電圧Ｖ４へ降圧することで、圧力室１３ｂ内の圧力を低下させることができる。この降圧を開始するタイミングを、圧力室１３ｂ内の圧力が高い状態、すなわちメニスカス部がノズル１３ｃから外へ出ようとするタイミングに合致させると、メニスカス部が外へ出ようとする圧力と、圧力室１３ｂ内の圧力が低下することによるメニスカス部が圧力室１３ｂ内部に入っていく圧力とが相殺される。従って、圧力室１３ｂ内の圧力を静定することが可能となる。

さらに、第３の時刻ｔ３の第３の電圧Ｖ３から第４の時刻ｔ４の第４の電圧Ｖ４に至る降圧レートを、メニスカス部の振動の大きさに応じて緩やかに設定することで、過度な圧力の抑制になることを回避し、かつ、より短時間での静定を行うことが可能となる。なお、静定時間の短縮は、次の吐出までの準備時間の短縮に繋がり、高い繰り返し周波数での吐出を実現することにつながる。

ここで、波形信号とミストの発生の抑制との関係について、説明する。

ミストの発生要因は、インク自体の物性と、吐出された後のインク液滴Ｉの速度及び形状とが相互に関係するため、一概に述べることは困難である。しかしながら、ミストは、インク液滴Ｉがノズル１３ｃから離滴する、細長く伸長された部分（例えば、後述する図４に示すインク液滴Ｉ１などを参照）、あるいはその付近から発生することは、吐出される瞬間のインクの観察から、ほぼ明らかとなっている。従って、この細長く伸長する部分を、吐出されるインク液滴Ｉの速度及び体積を確保した状態で、可能な限り短縮することがミストの抑制につながる。

第１の時刻ｔ１から第３の時刻ｔ３までの期間（ｔ３−ｔ１）、又は、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの期間（ｔ３−ｔ２）は、制振タイミング調整のために変更される。第１の時刻ｔ１から第３の時刻ｔ３までの期間、又は、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの期間は、メニスカス部を静定するための制振動作に関係する。この第３の時刻ｔ３は、制振の開始タイミングを定めるが、この時刻を適切に設定することで、インク液滴Ｉが離滴する際の細長く伸長した部分を短縮することができる。つまり、吐出されたインク液滴Ｉにより自発的に伸長部が破断するよりも早く、メニスカス部を積極的に後退させることで、破断時の伸長部の長さを短縮することができる。これにより、ミストの発生源となる、インク液滴Ｉの伸長部体積が少なくなり、結果としてミストの発生を抑制することにつながる。

第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧は、制振深さ調整のために変更される。この差分電圧は、駆動部１４が伸長状態から後退するときの変位量に相当し、圧力室１３ｂ内の圧力を低下させることで、メニスカス部を後退させ、吐出液滴の伸長部を短縮することができる。これにより、ミストの発生源となる、インク液滴Ｉの伸長部体積が少なくなり、結果としてミストを抑制することにつながる。

第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量（図３に示す「傾き」）は、電圧の降下波形の傾きを調整するために変更される。

この電圧の単位時間変化量は、駆動部１４が伸長状態から後退する速度に相当し、圧力室１３ｂ内の圧力の低下速度を制御することができる。これにより、急激なメニスカス部の後退による、メニスカス部自身の不要な振動、伸長部の不要な延長などを抑制することができるので、インクを安定的に離滴させることができる。従って、ミストの発生源となる、インク液滴Ｉの伸長部体積を極小化し、結果としてミストを抑制することにつながる。

本実施の形態では、ミストが発生する波形信号を変更する場合、位置Ｓ２以降のパラメータが優先して変更されるが、これに限定されない。

図２を再び参照して、光源１６は、液滴用カメラ１７がノズル１３ｃから吐出したインク液滴Ｉを撮影するための光を出射する。光源１６は、例えば、インクの種類（例えば、インクの色）などに応じて、インクの形状が液滴用カメラ１７により撮影されやすくなるような色の光を出射してもよい。光源１６は、例えば、複数の発光素子を有する発光モジュールを有する構成であるが、これに限定されない。また、光源１６は、インク液滴Ｉを挟んで液滴用カメラ１７と反対側に配置されるが、これに限定されない。

液滴用カメラ１７は、ノズル１３ｃから吐出されたインク液滴Ｉの飛翔状態を撮影する撮影装置である。飛翔状態は、インク液滴Ｉの飛翔形状を含む。液滴用カメラ１７は、インクジェットヘッド１３からインクが連続的に吐出された状態におけるインクの形状を、時間的に連続して撮影する。液滴用カメラ１７は、撮影された画像データを制御部１０ａに出力する。本実施の形態では、液滴用カメラ１７は、インクジェットヘッド１３から吐出されたインクの形状データ群を取得する検出器の一例である。

ここで、液滴用カメラ１７による画像データの取得について、図４〜図６Ｂを参照しながら説明する。図４は、本実施の形態に係るインクジェットヘッド１３から吐出されたインク（インク液滴Ｉ）を撮影した画像データ（液滴画像データ）の時系列データを示す図である。なお、図４〜図６Ｂは、液滴用カメラ１７が図１に示す撮影面Ａを撮影したときの画像データを示す。撮影面Ａは、インク液滴Ｉの吐出方向と垂直な方向を含み、かつ、後述するワーク送り方向（図７参照）と直交する平面である。なお、インクは設定された周期（例えば、図４の間隔Ｔ）で吐出される。また、画像データは、インク液滴Ｉの形状を示す形状データの一例である。

図４では、時刻Ｔ１、Ｔ４及びＴ７において、インクが吐出されたときの画像データを示している。時刻Ｔ１、Ｔ４及びＴ７は、インクが吐出される吐出タイミングである。時刻Ｔ１で吐出されたインク液滴Ｉ１は、時刻Ｔ２、Ｔ３と進むにつれ下方に移動する。時刻Ｔ４から時刻Ｔ６におけるインク液滴Ｉ２、及び、時刻Ｔ７から時刻Ｔ９におけるインク液滴Ｉ３も同様である。なお、インク液滴Ｉ２は、インク液滴Ｉ１の次に吐出されたインクであり、インク液滴Ｉ３は、インク液滴Ｉ２の次に吐出されたインクである。

図５Ａは、本実施の形態に係る画像データの撮影タイミングの一例を説明するための図である。図５Ｂは、本実施の形態に係る画像データの撮影タイミングの他の一例を説明するための図である。図５Ａ及び図５Ｂは、インク液滴Ｉの飛翔状態を撮影面Ａと直交する方向から時間的に連続して撮影した画像データである。画像データは、例えば、光源１６によるストロボ光でインク液滴Ｉを照射し、液滴用カメラ１７で撮影される。

図５Ａに示すように、ストロボ発光タイミング（時刻Ｔ１、Ｔ５、Ｔ９）に係るストロボ発光レートを吐出タイミング（時刻Ｔ１、Ｔ４、Ｔ７）に係る吐出レートの整数倍（例えば、図４に示す間隔Ｔの整数倍）からずらすことにより、インクの飛翔経路においてインクジェットヘッド１３からインクが吐出されてからインクがワーク５０に着弾するまでの一連のインク液滴Ｉの状態を動的に捉えることができる。例えば、高速で撮影可能な高性能なカメラを準備することなく、汎用性のあるカメラを用いてインク液滴Ｉの状態を動的に捉えることができる。

また、図５Ｂに示すように、ストロボ発光タイミング（時刻Ｔ３、Ｔ６、Ｔ９）に係るストロボ発光レートを吐出タイミング（時刻Ｔ１、Ｔ４、Ｔ７）に係る吐出レートの整数倍にすることにより、インクの飛翔経路における特定の位置のインク液滴Ｉの状態を静的に捉えることができる。

以下で説明する、学習モデル生成用の画像データ、及び、ミスト発生の有無の判定用の画像データは、図５Ａ及び図５Ｂのいずれかに示す画像データが用いられる。例えば、学習モデル生成用の画像データの撮影タイミングと、ミスト発生の有無の判定用の画像データの撮影タイミングとは、同じであってよいし、異なっていてもよい。

次に、ミストの発生状況を図６Ａ及び図６Ｂを参照しながら説明する。図６Ａは、本実施の形態に係るミストが発生していない場合の形状データ群の一例を示す図である。図６Ｂは、本実施の形態に係るミストが発生している場合の形状データ群の一例を示す図である。なお、図６Ａ及び図６Ｂでは、インクの飛翔経路における特定の位置のインク液滴Ｉの状態を静的に捉えた場合について示している。

図６Ａは、ミストが発生していない場合の時間的に連続して撮影された画像データを示す。インク液滴Ｉの状態を示す連続する画像データは、再現性の高い複数の画像データにより構成される。再現性の高い複数の画像データは、形状データ群の一例である。

図６Ｂは、ミストが発生している場合の時間的に連続する画像データを示す。ミストは常時同じように発生するのではなく、例えば時刻Ｔ９において発生しているミスト、及び、時刻Ｔ１５において発生しているミストのように、形状及び位置が撮影タイミングごとに異なる。すなわち、撮影した時刻によってミストの発生状況が異なる。また、時刻Ｔ９及びＴ１５以外の時刻では、ミストが発生していない。すなわち、ミストが発生していない場合もある。ミストが発生している場合、インク液滴Ｉの状態を示す連続する画像データは、再現性の低い複数の画像データから構成される。再現性の低い複数の画像データは、形状データ群の一例である。

図２を再び参照して、ワーク用カメラ１８は、インクが印刷されたワークの印刷状態を撮影する撮影装置である。図７は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１のワーク用カメラ１８を説明するための図である。なお、図７では、ワーク５０が有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイに用いられる基板である例を示している。

図７に示すように、ワーク用カメラ１８は、インクジェットヘッド１３とともに、走査ステージ４０の上方に配置されている。走査ステージ４０上には、ワーク５０が固定（例えば、吸着固定）されている。走査ステージ４０は、ワーク送り方向（矢印の方向）に走査される。ワーク用カメラ１８は、走査方向において、インクジェットヘッド１３の後方に配置される。ワーク用カメラ１８は、インクジェットヘッド１３よりワーク送り方向側に配置されるとも言える。

走査されるワーク５０の座標に対して、インクジェットヘッド１３の各ノズル１３ｃからインクが吐出される。例えば、ワーク５０には予め複数のパターン（セル）が形成されており、各セルに対応するノズル１３ｃからインクが吐出されることで、セル内がインクで満たされる。ワーク用カメラ１８は、セル内がインクで満たされたワーク５０を、当該ワーク５０の上方から撮影する。

このようなワーク用カメラ１８は、ラインスキャナ、又は、顕微鏡カメラを用いることができる。顕微鏡カメラを用いる場合、顕微鏡カメラを副走査方向（例えば、インクジェットヘッド１３が延在する方向）に移動させながらワーク５０を撮影してもよい。

なお、インクジェットヘッド１３が有する複数のノズル１３ｃは、例えば、副走査方向に並んで配置される。

図２を再び参照して、通信部１９は、インクジェット装置１０がサーバ装置３０とネットワーク２０を介して通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。通信部１９は、制御部１０ａの制御により、各種情報を送受信する。通信部１９は、例えば、少なくとも液滴用カメラ１７が撮影した形状データ群を、ネットワーク２０を介してサーバ装置３０に送信する。また、通信部１９は、ワーク用カメラ１８が撮影した画像データを、ネットワーク２０を介してサーバ装置３０に送信してもよい。また、通信部１９は、信号発生器１５の波形信号を制御するための制御信号を、ネットワーク２０を介してサーバ装置３０から受信する。

次に、サーバ装置３０について説明する。サーバ装置３０は、インクジェット装置１０から取得した情報に基づいて、インクジェット装置１０を制御する。本実施の形態では、サーバ装置３０は、液滴用カメラ１７が撮影した画像データを液滴用カメラ１７から取得し、取得した画像データに基づいて、信号発生器１５が駆動部１４に印加する波形信号を制御するための制御信号を生成する。サーバ装置３０は、通信部３１と、制御部３２と、記憶部３３とを備える。なお、サーバ装置３０は、インクジェットヘッド１３に印加される波形信号を制御する制御装置の一例である。

通信部３１は、サーバ装置３０がインクジェット装置１０とネットワーク２０を介して通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。通信部３１は、制御部３２の制御により、各種情報を送受信する。通信部３１は、インクジェット装置１０から形状データ群を取得する取得部として機能する。また、通信部３１は、インクジェット装置１０に波形信号を示す情報を出力する出力部として機能する。

制御部３２は、サーバ装置３０が有する各種構成要素を制御する制御装置である。また、制御部３２は、通信部３１を介して取得した形状データ群に基づいて、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力し、当該確率に基づいて信号発生器１５の波形信号を制御するための制御信号を生成する。制御部３２は、生成した制御信号を、通信部３１を介して、インクジェット装置１０に送信する。制御部３２は、モデル生成部３２ａと、判定部３２ｂとを有する。

モデル生成部３２ａは、液滴用カメラ１７が撮影した形状データ群を入力とし、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルを生成するための処理部である。モデル生成部３２ａは、予め上記の学習モデルを生成する。学習モデルは、例えば、ニューラルネットワークで構成されるが、これに限定されない。

モデル生成部３２ａは、例えば、液滴用カメラ１７から取得した形状データ群と、当該形状データ群におけるミストの発生確率との関係を機械学習することで、学習モデルを生成する。例えば、機械学習には、液滴用カメラ１７から取得した形状データ群と、当該形状データ群におけるミストの発生確率とを対応づけて表す教師データが用いられる。ミストの発生確率には、例えば、形状データ群にミストが発生するか否かの判定結果が用いられてもよい。このように学習モデルは、教師あり学習によって学習されるが、例えば、教師なし学習などの他の学習方法によって学習されてもよい。また、学習モデルは、液滴用カメラ１７が撮影した形状データ群を入力とし、インクジェットヘッド１３からのミストの発生の有無を出力するように学習された学習モデルであってもよい。

判定部３２ｂは、モデル生成部３２ａで生成された学習モデルと液滴用カメラ１７で新たに取得されたインク液滴Ｉの形状データ群とを用いて、当該形状データ群においてミストが発生するか否かを判定する。具体的には、判定部３２ｂは、形状データ群を学習モデルに入力することで得られる出力であるミストの発生確率に基づいて、ミストが発生するか否かを判定する。判定部３２ｂは、例えば、発生確率が所定値以上である場合、ミストが発生すると判定する。なお、所定値は、例えば、予め記憶部３３に記憶されている。所定値は、ワーク５０の種類などにより適宜決定される。

また、学習モデルがミストの発生の有無を出力するように学習されている場合、判定部３２ｂは、形状データ群を学習モデルに入力することで得られる出力であるミストの発生の有無を取得してもよい。これも、判定部３２ｂによりミストが発生するか否かが判定されることに含まれる。

上記では、判定部３２ｂは、学習モデルを用いてミストが発生する確率を取得する例について説明したが、これに限定されない。判定部３２ｂは、例えば、形状データ群に含まれる画像データの画像解析により、ミストの発生確率を算出し、算出したミストの発生確率に基づいてミストが発生するか否かを判定してもよい。判定部３２ｂは、例えば、形状データ群に含まれる画像データの数と、ミストが発生している画像データの数とに基づいて、ミストの発生確率を算出してもよい。なお、この場合、サーバ装置３０は、モデル生成部３２ａを備えていなくてもよい。

記憶部３３は、制御部３２によって実行されるコンピュータプログラム及びモデル生成部３２ａにより生成された学習モデルを記憶する記憶装置である。記憶部３３は、例えば、半導体メモリにより実現されるが、これに限定されない。

［１−２．インクジェットシステムの動作］
続いて、上記のようなインクジェットシステム１の動作について、図８及び図９を参照しながら説明する。まずは、モデル生成部３２ａによる学習モデルの生成方法について、図８を参照しながら説明する。図８は、本実施の形態に係る学習モデルの生成方法を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートは、インクジェットシステム１の波形信号を出力する動作（図９に示す動作）が行われる前に実行される。

図８に示すように、制御部３２は、波形信号を印加してインクジェットヘッド１３からインクを吐出させる（Ｓ１１）。具体的には、制御部３２は、インクジェット装置１０に制御信号を送信することで、信号発生器１５から駆動部１４に波形信号を印加させる。ここで印加する波形信号は、任意の波形信号でもよい。

インクジェット装置１０の信号発生器１５は、サーバ装置３０からの制御信号に基づいて、駆動部１４に波形信号を印加することで、ノズル１３ｃからインクを吐出させる。信号発生器１５は、例えば、図３に示すような波形信号を繰り返し印加することで、インクを連続して吐出させる。液滴用カメラ１７は、ノズル１３ｃから連続して吐出されたインク液滴Ｉの飛翔状態を、時間的に連続して撮影する。液滴用カメラ１７は、１つの波形信号（例えば、１つのインク液滴Ｉ）において、複数回の撮影を行う。

制御部３２は、液滴用カメラ１７が時間的に連続してインク液滴Ｉを撮影した複数の画像データであるインクの形状データ群を、液滴用カメラ１７から取得する（Ｓ１２）。制御部３２は、インクの形状データ群を、記憶部３３に記憶してもよい。

次に、モデル生成部３２ａは、形状データ群に基づいてミストが発生しているか否かを判定する（Ｓ１３）。モデル生成部３２ａは、例えば、パターンマッチングなどによりミストが画像データに写っているか否かを判定してもよい。なお、画像解析の手法は、特に限定されず、既存のいかなる技術が用いられてもよい。

モデル生成部３２ａは、例えば、形状データ群の少なくとも１つにミストが写っている場合、ミストが発生していると判定し、形状データ群のいずれにもミストが写っていない場合、ミストが発生していないと判定してもよい。また、モデル生成部３２ａは、例えば、形状データ群のうちミストが写っている画像データの数が所定数以上である場合、ミストが発生していると判定し、形状データ群のうちミストが写っている画像データの数が所定数より少ない場合、ミストが発生していないと判定してもよい。ミストの発生の有無を判定した判定結果は、ミストの発生確率の一例である。つまり、ステップＳ１３は、形状データ群におけるミストの発生確率を取得することの一例である。

また、モデル生成部３２ａは、例えば、形状データ群のうちミストが写っている画像データの数を集計することで、形状データ群におけるミストの発生確率を算出してもよい。

また、モデル生成部３２ａは、作業者からの入力を受け付ける受付部（図示しない）を有しており、画像データごとにユーザからミストの発生確率の入力を受け付けてもよい。つまり、モデル生成部３２ａは、ミストが発生している状態であるか否かを判定しなくてもよい。この場合、モデル生成部３２ａは、ミストが発生していないことを示す入力を、受付部を介して取得すると、ミストが発生していないと判定し、ミストが発生していることを示す入力を、受付部を介して取得すると、ミストが発生していると判定する。なお、受付部は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタンなどであるがこれに限定されない。

モデル生成部３２ａは、形状データ群にミストが発生していない場合（Ｓ１３でＮｏ）、ステップＳ１２で取得した形状データ群を、ミストが発生していない状態の形状データ群として記憶部３３に記憶する（Ｓ１４）。また、モデル生成部３２ａは、形状データ群にミストが発生している場合（Ｓ１３でＹｅｓ）、ステップＳ１２で取得した形状データ群を、ミストが発生している状態の形状データ群として記憶部３３に記憶する（Ｓ１５）。

なお、ステップＳ１１〜Ｓ１５までの処理は、繰り返し実行されてもよい。例えば、印加する波形信号を変更し、変更した波形信号に対応する形状データ群を取得し、ステップＳ１２以降の処理が行われてもよい。例えば、学習に必要な数の教師データが取得されるまで、ステップＳ１１〜Ｓ１５までの処理が繰り返し実行されてもよい。

なお、波形信号は、例えば、図３に示す第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの時間、第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧、及び、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量の少なくとも１つが変更される。また、波形信号は、例えば、図３に示す第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの時間、第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの電圧の単位時間変化量、及び、第２の電圧Ｖ２と第１の電圧Ｖ１との差分電圧の少なくとも１つが変更されてもよい。なお、波形信号の前処理用の部分は、変更されない。

なお、モデル生成部３２ａは、ミストが発生している状態の形状データ群の数が少ない場合、例えば、ミストが発生しやすい波形信号を設定し、ステップＳ１１以降の処理を行ってもよい。

次に、モデル生成部３２ａは、形状データ群とミストの発生確率との関係を機械学習させることで、学習モデルを生成する（Ｓ１６）。モデル生成部３２ａは、形状データ群とミストの発生の有無とを教師データとし、形状データ群をニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークからミストの発生確率が出力されるように、ニューラルネットワークのパラメータを学習させる。パラメータは、例えば、各ニューロンの重みなどである。

なお、上記では、モデル生成部３２ａは、ミストが発生している状態及び発生していない状態の両方のインク液滴Ｉを撮影した形状データ群を用いて学習モデルを生成する例について説明したが、これに限定されない。モデル生成部３２ａは、例えば、ミストが発生している状態及び発生していない状態の一方のインク液滴Ｉを撮影した形状データ群を用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、モデル生成部３２ａは、ミストが発生していない状態のインク液滴Ｉを撮影した形状データ群とミストが発生していない確率（例えば、１００％）との関係を機械学習することで、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力する学習モデルを生成してもよい。

なお、上記では、学習モデルは、ミストが発生する発生確率を出力するモデルである例について説明したが、ミストが発生しない確率を出力するモデルであってもよい。

次に、モデル生成部３２ａは、生成した学習モデルを記憶部３３に記憶する（Ｓ１７）。これにより、インクジェット装置１０から新たに取得された形状データ群に対してミストが発生する確率を出力することができる学習モデルが生成される。

続いて、インクジェットシステム１の波形信号を出力する動作について、図９を参照しながら説明する。図９は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１の波形信号を出力する動作を示すフローチャートである。図９に示す動作は、サーバ装置３０において行われる動作であり、例えば、インクジェット装置１０の条件出しのときなど、実際に生産（量産）が開始される前に行われる。なお、ステップＳ２１及びＳ２２の処理は、図８に示すステップＳ１１及びＳ１２と同様であり、説明を省略する。なお、ステップＳ２１では、波形信号を印加することでインクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状データであって、時間的に連続的した複数の形状データを含む形状データ群を取得する。

図９に示すように、判定部３２ｂは、ステップＳ２２で取得した形状データ群を学習モデルに入力することで、当該学習モデルから出力されるインクジェットヘッド１３からミストの発生確率を取得する（Ｓ２３）。つまり、ステップＳ２３では、学習モデルによりミストが発生する確率が出力される。当該確率は、ステップＳ２２で取得した形状データ群、つまりインク液滴Ｉの飛翔状態に対応した確率である。

次に、判定部３２ｂは、学習モデルから出力されたミストの発生確率が所定値以上であるか否かを判定する（Ｓ２４）。判定部３２ｂは、例えば、所定値を記憶部３３から読み出し、読み出した所定値と学習モデルから出力されたミストの発生確率とを比較することで、ステップＳ２４の判定を行う。判定部３２ｂは、ミストの発生確率が所定値より小さい場合（Ｓ２４でＮｏ）、ステップＳ２２の取得した形状データ群に対応する波形信号、つまりステップＳ２１で指示した波形信号を、ミストが発生しない波形信号としてインクジェット装置１０に出力する（Ｓ２５）。具体的には、判定部３２ｂは、当該波形信号を示す情報を含む制御信号をインクジェット装置１０に送信する。波形信号を示す情報は、例えば、波形信号そのものであってもよいし、波形信号を識別する識別情報であってもよいし、ステップＳ２１で指示した波形信号で生産を開始してもよいことを示す情報であってもよい。

また、判定部３２ｂは、ミストの発生確率が所定値以上である場合（Ｓ２４でＹｅｓ）、ミストの発生確率が前回より低いか否かを判定する（Ｓ２６）。ステップＳ２６では、現在の波形信号に対するミストの発生確率と前回の波形信号に対するミストの発生確率とが比較される。なお、前回の波形信号に対するミストの発生確率は、例えば、記憶部３３に記憶されている。

判定部３２ｂは、現在の波形信号に対するミストの発生確率が前回の波形信号に対するミストの発生確率より低い場合（Ｓ２６でＹｅｓ）、現在の波形信号をミストの発生が抑制される波形信号として記憶部３３に記憶する（Ｓ２７）。判定部３２ｂは、ミストの発生が抑制される波形信号を、更新するとも言える。また、判定部３２ｂは、現在の波形信号に対するミストの発生確率が前回の波形信号に対するミストの発生確率以上である場合（Ｓ２６でＮｏ）、ステップＳ２７の動作は行われない。

次に、判定部３２ｂは、判定していない波形信号があるか否かを判定する（Ｓ２８）。判定部３２ｂは、例えば、図３に示す第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの時間、第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧、及び、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量のうち少なくとも１つをまだ変更していない場合、判定していない波形信号があると判定する。また、判定部３２ｂは、上記３つのパラメータの変更を行っていた場合、さらに、第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧、及び、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量の少なくとも１つをまだ変更していない場合、判定していない波形信号があると判定してもよい。

判定部３２ｂは、判定していない波形信号がある場合（Ｓ２８でＹｅｓ）、波形信号を変更する（Ｓ２９）。判定部３２ｂは、ステップＳ２９において、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの時間、第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの電圧の単位時間変化量、及び、第２の電圧Ｖ２と第１の電圧Ｖ１との差分電圧の少なくとも１つを変更して、次の波形信号を生成する。また、判定部３２ｂは、上記の５つのパラメータのうち変更する２つ以上のパラメータの組み合わせを変更して、次の波形信号を生成してもよい。

本実施の形態では、判定部３２ｂは、上記のうち、第２の時刻ｔ２から第３の時刻ｔ３までの時間、第３の電圧Ｖ３と第４の電圧Ｖ４との差分電圧、及び、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の単位時間変化量、の少なくとも１つを優先して変更する。これにより、吐出されるインクの体積及び初速を維持した中で波形信号が変更されるので、塗布されるインクの体積等を維持した中でミストの発生を抑制可能な波形信号があるか否かの判定を優先して行うことができる。

また、判定部３２ｂは、例えば、ミストの発生確率と、波形信号の変更箇所とが対応付けられたテーブルなどを用いて、上記の５つのパラメータの少なくとも１つを変更してもよい。

そして、制御部３２は、ステップＳ２９で生成された変更後の波形信号を含む制御信号をインクジェット装置１０に送信することで、変更後の波形信号をインクジェットヘッド１３に印加させ、インクを吐出させる。つまり、ステップＳ２１からのステップが繰り返し実行される。つまり、制御部３２は、ミストが発生しない又はミストの発生がさらに抑制できる波形信号があるか否かの確認を行う。

また、判定部３２ｂは、判定していない波形信号がない場合（Ｓ２８でＮｏ）、ステップＳ２７で記憶された波形信号を、ミストの発生が抑制される波形信号としてインクジェット装置１０に出力する。判定部３２ｂは、当該波形信号を示す情報、及び、ミストが発生しない波形信号が無かったことを示す情報を含む制御信号をインクジェット装置１０に送信する。これにより、作業者にミストが発生しない波形信号が無かったことを知らせることができる。

上記により、インクジェット装置１０を使用するときに、インクジェットヘッド１３に印加する波形信号が自動で決定される。例えば、インクジェット装置１０の作業者が熟練者でなくても、インクジェットヘッド１３に印加する波形信号を容易に決定することができる。

なお、図９に示す処理が行われるタイミングは、特に限定されないが、例えば、インクの種類又はロットを変更するたびに行われてもよいし、始業点検時など定期的に行われてもよい。

［１−３．効果など］
以上説明したように、本実施の形態に係る波形信号の制御方法は、インクジェット装置１０が備えるインクジェットヘッド１３に印加される波形信号の制御方法であって、第１の波形信号は、第１の時刻より後の第２の時刻において第１の時刻における第１の電圧より高い第２の電圧が設定され、第２の時刻より後の第３の時刻において第１の電圧より高い第３の電圧が設定され、第３の時刻より後の第４の時刻において第３の電圧より低い第４の電圧が設定された信号であり、インクジェットヘッド１３に第１の波形信号を印加することでインクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状（インク液滴Ｉの形状）を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を取得し（Ｓ２２）、形状データ群に基づいて、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力し（Ｓ２３）、出力された確率が所定値以上の場合に、第１の波形信号のうち、第２の時刻から第３の時刻までの時間、第３の電圧と第４の電圧との差分電圧、及び、第３の時刻から第４の時刻までの電圧の単位時間変化量のうち少なくとも１つを変更した第２の波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力する、ことを含む。

これにより、第１の波形信号においてミストが発生する場合、波形信号におけるミストの抑制に関連するパラメータである、第２の時刻から第３の時刻までの時間、第３の電圧と第４の電圧との差分電圧、及び、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の降圧レートの少なくとも１つを第１の波形信号から変更した第２の波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力することができる。第２の時刻から第３の時刻までの時間、又は、第３の電圧と第４の電圧との差分電圧を変更することにより、ミストの発生源となる、インク液滴Ｉの伸長部体積が少なくなるので、ミストの発生が抑制され得る。また、第３の時刻ｔ３から第４の時刻ｔ４までの電圧の降圧レートがメニスカス部の振動の大きさに応じて適切に変更されることで、メニスカス部の振動の静定をより短時間で行うことができるので、ミストの発生が抑制され得る。よって、本実施の形態に係る波形信号の制御方法によれば、ミストの発生を抑制することができる。

また、このような第２の波形信号がインクジェット装置１０のインクジェットヘッド１３に印加されることで、第１の波形信号が印加された場合に比べてミストの発生が抑制され得る。

また、第２の波形信号は、さらに、第１の時刻から第２の時刻までの電圧の単位時間変化量、及び、第２の電圧と第１の電圧との差分電圧の少なくとも１つを変更して生成される。

これにより、第２の波形信号は、第１の波形信号から、さらに第１の時刻から第２の時刻までの電圧の単位時間変化量、及び、第２の電圧と第１の電圧との差分電圧の少なくとも１つが変更されるので、インクジェットヘッド１３からのミストの発生をさらに抑制することができる。

また、ミストが発生する確率は、形状データ群が入力され、ミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに、取得された形状データ群を入力することで出力される。

これにより、例えば、作業者など外部からミストを発生する確率を取得することなく、ミストが発生する確率を出力することができる。

以上説明したように、本実施の形態に係るサーバ装置３０は、インクジェット装置１０が備えるインクジェットヘッド１３に印加される波形信号を制御するサーバ装置３０であって、第１の波形信号は、第１の時刻より後の第２の時刻において第１の時刻における第１の電圧より高い第２の電圧が設定され、第２の時刻より後の第３の時刻において第１の電圧より高い第３の電圧が設定され、第３の時刻より後の第４の時刻において第３の電圧より低い第４の電圧が設定され信号であり、インクジェットヘッド１３に第１の波形信号を印加することでインクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を取得する通信部３１と、形状データ群に基づいて、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力する制御部３２と、出力された確率が所定値以上の場合に、第１の波形信号のうち、第２の時刻から第３の時刻までの時間、第３の電圧と第４の電圧との差分電圧、及び、第３の時刻から第４の時刻までの電圧の単位時間変化量のうち少なくとも１つを変更した第２の波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力する通信部３１とを備える。

なお、サーバ装置３０は、制御装置の一例である。また、通信部３１は、取得部及び出力部として機能する。

これにより、上記の波形信号の制御方法と同様の効果を奏する。

（実施の形態２）
［２−１．インクジェットシステムの構成］
まず、本実施の形態に係るインクジェットシステムの構成について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、本実施の形態に係る波形信号の条件テーブルの一例を示す図である。本実施の形態に係るインクジェットシステムは、主に、記憶部３３に波形信号の条件テーブルが記憶されている点において、実施の形態１に係るインクジェットシステム１と相違する。本実施の形態に係るインクジェットシステムの機能構成は、実施の形態１に係るインクジェットシステム１と同様であり、説明を省略する。また、以下の説明において、図３に示す機能構成を用いて、本実施の形態に係るインクジェットシステムの説明を行う。

なお、図１０は、波形信号における複数の波形ステップにおいて、時刻に対応する電圧をパラメータとして示したものである。各ステップの時刻と電圧データとを線分で結ぶことで、例えば、図３に示すような波形信号となる。

記憶部３３には、図１０に示すような、ミストの発生が抑制された波形信号を決定するための波形信号のパラメータが設定された条件テーブルが記憶されている。図１０に示すＳ１〜Ｓ５は、図３に示す位置Ｓ１〜Ｓ５に対応する。なお、時間は、位置Ｓ１の時点を基準（ゼロ）として示している。また、図１０では、条件テーブルに１００個の条件が含まれている例を示している。つまり、図１０の条件テーブルには、１００通りの波形パターンが設定されている。なお、条件テーブルに含まれる条件の数は特に限定されない。

制御部３２は、条件テーブルに含まれる各条件の波形信号それぞれを駆動部１４に印加するために、各条件の波形信号を含む制御信号をインクジェット装置１０に送信し、波形信号それぞれに対する形状データ群を液滴用カメラ１７から取得する。

判定部３２ｂは、条件テーブルに含まれる各条件の波形信号のそれぞれに対して、ミストの発生確率を取得し、ミストが発生する確率が所定値より小さい波形信号を、インクジェット装置１０に送信する。判定部３２ｂは、例えば、ミストが発生する確率が最も低い波形信号を、インクジェット装置１０に送信してもよい。

［２−２．インクジェットシステムの動作］
続いて、上記のようなインクジェットシステム１の動作について、図１１及び図１２を参照しながら説明する。図１１は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１の波形信号を出力する動作を示すフローチャートである。なお、モデル生成部３２ａによる学習モデルの生成方法は、実施の形態１と同様であり、説明を省略する。また、ステップＳ４５の判定に用いられる所定値を６０％として説明するが、所定値はこれに限定されない。

図１１に示すように、制御部３２は、条件テーブルの条件番号ｋをｋ＝１に設定し（Ｓ４１）、条件番号ｋの波形信号を記憶部３３から読み出し、インクジェットヘッド１３に印加してインクを吐出させる（Ｓ４２）。具体的には、制御部３２は、条件番号ｋ＝１に対応する波形信号を示す情報を含む制御信号をインクジェット装置１０に送信することで、信号発生器１５から駆動部１４に当該波形信号を印加させる。

ステップＳ４３〜Ｓ４５までの処理は、図９のステップＳ３２〜Ｓ３４と同様であり、説明を省略する。なお、判定部３２ｂは、学習モデルから出力されたミストの発生確率を、記憶部３３に記憶してもよい。

判定部３２ｂは、ミストの発生確率が所定値より小さい場合（Ｓ４５でＮｏ）、条件番号ｋ＝１の波形信号を、ミストが発生しない波形信号と判定する（Ｓ４６）。本実施の形態では、判定部３２ｂは、例えば、ミストが発生しない波形信号であることを示すフラグを出力する。また、判定部３２ｂは、ミストの発生確率が所定値以上である場合（Ｓ４５でＹｅｓ）、条件番号ｋ＝１の波形信号を、ミストが発生する波形信号と判定する（Ｓ４７）。本実施の形態では、判定部３２ｂは、例えば、ミストが発生しない波形信号であることを示すフラグを出力しない。

次に、判定部３２ｂは、条件番号ｋのミストの発生確率を記憶部３３に記憶する（Ｓ４８）。本実施の形態では、判定部３２ｂは、例えば、ミストの発生確率と、判定部３２ｂの判定結果とを対応付けて記憶部３３に記憶する。具体的には、判定部３２ｂは、ミストの発生確率と、ミストが発生しないことを示すフラグとに基づいて、図１０に示す条件テーブルを更新する。図１２は、本実施の形態に係る更新された条件テーブルの一例を示す図である。

図１２に示すように、判定部３２ｂは、インクジェットヘッド１３に印加した波形信号と、ミストの発生確率及びミストの発生の有無を示す情報とを対応づけて記憶部３３に記憶してもよい。例えば、条件番号ｋ＝１の波形信号のときは、ミストの発生確率が８０％であり、判定部３２ｂによりミスト発生有りと判定されている。また、例えば、条件番号ｋ＝３の波形信号のときは、ミストの発生確率が５５％であり、判定部３２ｂによりミスト発生無しと判定されている。

次に、判定部３２ｂは、条件テーブルにＮ個の条件が含まれている場合、条件番号ｋ＝Ｎであるか否かを判定する（Ｓ４９）。つまり、判定部３２ｂは、図１０に示す条件テーブルの全条件（全波形パターン）において、ステップＳ４２〜Ｓ４７の処理が実行されたか否かを判定する。判定部３２ｂは、条件番号ｋ＝Ｎである場合、つまり条件テーブルにある全条件について処理が完了している場合（Ｓ４９でＹｅｓ）、最もミストの発生確率が低い条件番号の波形信号を最適条件としてインクジェット装置１０に出力する（Ｓ５０）。図１２の例では、条件番号３の波形信号が最適条件としてインクジェット装置１０に出力される。なお、判定部３２ｂは、ミスト発生無しと判定された波形信号が複数ある場合、当該複数の波形信号をインクジェット装置１０に出力してもよい。これにより、インクジェット装置１０の作業者に波形信号を選択させることができる。

また、判定部３２ｂは、条件番号ｋ＝Ｎではない場合、つまり処理していない条件が存在する場合（Ｓ４９でＮｏ）、ｋ＝ｋ＋１とし（Ｓ５１）、次の条件に対してステップＳ４２以降の処理が行われる。

なお、上記では、条件テーブルにある条件の全てにおいて、図１１に示す処理を行う例について説明したが、これに限定されない。

例えば、判定部３２ｂは、使用していた第１のインクと種類が異なる第２のインクがインクジェット装置１０のタンク１１に補充（例えば、交換）された場合、第２のインクにおけるミストの発生確率を、第１のインクの波形信号を用いて取得してもよい。そして、判定部３２ｂは、第２のインクにおける形状データ群であって、第１のインクの波形信号に対する形状データ群を学習モデルに入力することでミストの発生確率を取得し、取得したミストの発生確率が所定値より小さい場合（Ｓ４５でＮｏに相当）、第１のインクの波形信号を第２のインクにおける最適条件としてインクジェット装置１０に出力してもよい（Ｓ５０に相当）。また、判定部３２ｂは、取得したミストの発生確率が所定値以上である場合（Ｓ４５でＹｅｓに相当）、図１１に示す処理を実行してもよい。これにより、波形条件を決定するための処理を簡略化することができるので、サーバ装置３０の消費電力を削減することができる。また、生産において、インクの交換をスムーズに行うことができるので、生産性が向上する効果も期待できる。

また、判定部３２ｂは、例えば、予め作業者が所望するミストの発生確率が設定されている場合、当該ミストの発生確率より低い条件が検出されたときに、その条件番号の波形信号を最適条件としてインクジェット装置１０に出力してもよい（Ｓ５０に相当）。つまり、作業者が所望するミストの発生確率を満たす波形信号が検出された時点で、残りの条件に対してステップＳ４２以降の処理が行われなくてもよい。これにより、ユーザが所望する条件を満たした波形条件を、より少ない処理量で出力することができる。

［２−３．効果など］
以上説明したように、本実施の形態に係る波形信号の制御方法は、インクジェット装置１０が備えるインクジェットヘッド１３に印加される波形信号の制御方法であって、インクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、インクジェットヘッド１３に１以上の波形信号を印加することで取得されたインクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む１以上の波形信号それぞれの形状データ群を入力することで、１以上の波形信号のそれぞれにおいてインクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を取得し（Ｓ４４）、１以上の波形信号のうち、取得された確率が所定値より小さい波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力する（Ｓ５０）ことを含む。

これにより、波形信号におけるミストの発生の抑制に関連するパラメータを特定できない場合であっても、ミストの発生確率が所定値より小さい波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力することができる。よって、本実施の形態に係る波形信号の制御方法によれば、ミストの発生を抑制することができる。

また、このような波形信号がインクジェット装置１０のインクジェットヘッド１３に印加されることで、確率が所定値以上の波形信号が印加された場合に比べてミストの発生が抑制され得る。

また、１以上の波形信号は、第１の波形信号、および、第１の波形信号とは異なる第２の波形信号を含み、第１の波形信号をインクジェットヘッド１３に印加したときの形状データ群を学習モデルに入力することで出力される確率を第１の確率とし、第２の波形信号をインクジェットヘッド１３に印加したときの形状データ群を学習モデルに入力することで出力される確率を第２の確率とした場合、第２の確率が、所定値より小さく、かつ、第１の確率より小さいとき、第２の波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力する（Ｓ５０）。

これにより、よりミストの発生確率が小さい波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力することができるので、ミストの発生をより抑制することができる。

以上説明したように、本実施の形態に係る学習モデルの生成方法は、インクジェットヘッド１３に印加される波形信号の制御に用いる学習モデルの生成方法であって、インクジェットヘッド１３に波形信号を印加することでインクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を取得し（Ｓ１２）、形状データ群におけるミストの発生確率（ミストが発生する確率）を取得し（Ｓ１３）、形状データ群と発生確率との関係を機械学習することで、形状データ群を入力とし、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力する学習モデルを生成する（Ｓ１６）。

これにより、形状データ群を入力として、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルを生成することができる。このような学習モデルを用いてミストが発生する確率を出力させることで、ミストが発生する確率の取得を自動で行うことが可能となる。

以上説明したように、本実施の形態に係るサーバ装置３０は、インクジェット装置１０が備えるインクジェットヘッド１３に印加される波形信号を制御するサーバ装置３０であって、インクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、インクジェットヘッド１３に１以上の波形信号を印加することで取得された、インクジェットヘッド１３から連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む１以上の波形信号それぞれの形状データ群を入力することで、１以上の波形信号のそれぞれにおいてインクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を取得する制御部３２と、１以上の波形信号のうち、確率が所定値より小さい波形信号を示す情報をインクジェット装置１０に出力する通信部３１とを備える。

なお、サーバ装置３０は、制御装置の一例である。また、通信部３１は、出力部として機能する。

これにより、上記の波形信号の制御方法と同様の効果を奏する。

（実施の形態３）
［３−１．インクジェットシステムの構成］
まず、本実施の形態に係るインクジェットシステム１ａの構成について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１ａの機能構成を示すブロック図である。本実施の形態に係るインクジェットシステム１ａは、主に、表示装置１６０を備える点において、実施の形態１に係るインクジェットシステム１と相違する。本実施の形態に係るインクジェットシステム１ａにおいて、実施の形態１に係るインクジェットシステム１と同様の構成は同一の符号を付し、説明を省略又は簡略化する。

図１３に示すように、インクジェットシステム１ａは、インクジェット装置１１０と、ネットワーク２０と、サーバ装置３０と、表示装置１６０とを備える。

インクジェット装置１１０は、実施の形態１のインクジェット装置１０に比べて、液滴用カメラ１７を有していない。つまり、本実施の形態では、サーバ装置３０は、インク液滴Ｉの飛翔状態を時間的に連続して撮影した形状データ群を用いずに、インクジェットヘッド１３からミストが発生するか否かを判定する。具体的には、サーバ装置３０は、インクが塗布されたワーク５０全体を撮影した画像データを含む形状データをワーク用カメラ１８から取得して、ワーク用カメラ１８から取得した形状データに基づいてミストが発生するか否かを判定する。なお、ワーク５０全体を撮影した画像データを含む形状データは、ワーク５０に塗布されたインクの状態を示す状態データの一例である。

なお、以下では、サーバ装置３０は、１枚の画像データに基づいて判定を行う例を説明するが、複数の画像データに基づいて判定を行ってもよい。例えば、サーバ装置３０は、インクが塗布された複数のワーク５０それぞれの全体を撮影した複数の画像データを含む形状データ群をワーク用カメラ１８から取得して、ワーク用カメラ１８から取得した形状データ群に基づいてミストが発生するか否かを判定してもよい。

ワーク用カメラ１８は、サーバ装置３０においてインクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するために用いられる画像データを撮影する。具体的には、インクジェットヘッド１３から吐出されたインクが塗布されたワーク５０を撮影する。ワーク用カメラ１８は、ワーク５０全体を複数回に分けて撮影を行ってもよいし、１回で撮影を行ってもよい。ワーク５０全体を複数回に分ける場合、複数の画像データを合成することで、ワーク５０全体を撮影した１つの画像データが生成される。本実施の形態では、ワーク用カメラ１８は、インクジェットヘッド１３から吐出されたインクが塗布されたワーク５０の形状データを取得する検出器の一例である。

なお、インクジェットシステム１ａは、インクジェット装置１１０に替えて、実施の形態１に係るインクジェット装置１０を備えていてもよい。つまり、インクジェットシステム１ａは、液滴用カメラ１７を備えていてもよい。

サーバ装置３０のモデル生成部３２ａは、ワーク用カメラ１８から取得した形状データを入力とし、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルを生成するための処理部である。つまり、学習モデルは、印刷対象物であるワーク５０に塗布されたインクの状態に基づいて、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力する。モデル生成部３２ａは、予め上記の学習モデルを生成する。学習モデルは、例えば、ニューラルネットワークで構成されるが、これに限定されない。インクの状態は、インクの形状、位置、色の少なくとも１つを含む。

モデル生成部３２ａは、例えば、ワーク用カメラ１８から取得した形状データと、当該形状データにおけるミストの発生確率との関係を機械学習することで、学習モデルを生成する。例えば、機械学習には、ワーク用カメラ１８から取得した形状データと、当該形状データにおけるミストの発生確率とを対応づけて表す教師データが用いられる。ミストの発生確率には、例えば、形状データにミストが発生しているか否かの判定結果が用いられてもよい。このように学習モデルは、例えば、教師あり学習によって学習されるが、例えば、教師なし学習などの他の学習方法によって学習されてもよい。また、学習モデルは、ワーク用カメラ１８から取得した形状データを入力とし、インクジェットヘッド１３からのミストの発生の有無を出力するように学習された学習モデルであってもよい。

このように学習された学習モデルは、設定された波形信号でインクジェット装置１１０が生産をしているときにミストが発生した場合、実際にインクが塗布されたワーク５０の画像データに基づいて、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力することができる。つまり、本実施の形態に係る学習モデルは、生産中（インクジェット装置１１０が印刷中）に発生したミストを検出ためのモデルである。

判定部３２ｂは、モデル生成部３２ａで生成された学習モデルとワーク用カメラ１８で新たに取得されたインクが塗布されたワーク５０の形状データとを用いて、ミストが発生するか否かを判定する。具体的には、判定部３２ｂは、形状データを学習モデルに入力することで得られる出力であるミストの発生確率に基づいて、ミストが発生するか否かを判定する。判定部３２ｂは、例えば、発生確率が所定確率以上である場合、ミストが発生すると判定する。

また、学習モデルがミストの発生の有無を出力するように学習されている場合、判定部３２ｂは、形状データを学習モデルに入力することで得られる出力であるミストの発生の有無を取得してもよい。これも、判定部３２ｂによりミストが発生するか否かが判定されることに含まれる。

表示装置１６０は、ネットワーク２０を介して、インクジェット装置１１０及びサーバ装置３０と接続されており、インクジェット装置１１０及びサーバ装置３０から受信した情報を作業者に表示する。表示装置１６０は、例えば、インクジェット装置１１０からの情報に基づいて、ワーク５０に対する印刷が正常に行われたか否か、つまり、印刷後のワーク５０が良品であるか否かを示す情報を表示してもよい。また、表示装置１６０は、例えば、サーバ装置３０からの情報に基づいて、インクジェットヘッド１３に印加する波形信号を調整する旨のレコメンドを表示する。

表示装置１６０は、例えば、液晶パネルによって実現されるが、有機ＥＬパネルなどのその他の表示パネルによって実現されてもよい。また、表示装置１６０は、バックライトを備えていてもよい。

表示装置１６０は、インクジェット装置１１０に備えられていてもよいし、作業者が有する端末装置（例えば、タブレット端末など）の表示部であってもよい。

表示装置１６０は、波形信号がインクジェットヘッド１３からミストを発生させる波形信号であることを示す情報を提示する提示装置の一例である。なお、提示装置の提示態様は、表示に限定されない。提示装置は、表示装置１６０とともに、又は、表示装置１６０に替えて、音、光、振動などの少なくとも１つにより情報を提示する装置を含んでいてもよい。

上記のようなインクジェットシステム１ａによれば、発生したミストを直接検出することができない場合であっても、インクが塗布されたワーク５０の形状データに基づいてミストの発生の有無を判定することができる。ミストを直接検出することができない場合は、例えば、インクジェット装置１１０が液滴用カメラ１７を有していない場合である。

［３−２．インクジェットシステムの動作］
続いて、上記のようなインクジェットシステム１ａの動作について、図１４〜図１６を参照しながら説明する。図１４は、本実施の形態に係る学習モデルの生成方法を示すフローチャートである。図１４に示すフローチャートは、インクジェット装置１１０において生産（量産）が開始される前に行われる。

図１４に示すように、制御部３２は、波形信号を印加してインクジェットヘッド１３からインクを吐出してワーク５０にインクを塗布する（Ｓ６１）。具体的には、制御部３２は、インクジェット装置１１０に制御信号を送信することで、信号発生器１５から駆動部１４に波形信号を印加させる。ここで印加する波形信号は、任意の波形信号でもよい。

インクジェット装置１１０の信号発生器１５は、サーバ装置３０からの制御信号に基づいて、駆動部１４に波形信号を印加すること、ノズル１３ｃからインクを吐出してワーク５０にインクを塗布する。これにより、ワーク５０のセルがインクで満たされる。ワーク用カメラ１８は、インク液滴Ｉが着弾したワーク５０におけるインクの状態を撮影する。

制御部３２は、インクが塗布されたワーク５０を撮影して得られた画像データである、ワーク５０の形状データをワーク用カメラ１８から取得する（Ｓ６２）。制御部３２は、インクの形状データを記憶部３３に記憶してもよい。

次に、モデル生成部３２ａは、ワーク５０の形状データにミストが発生しているか否かを判定する（Ｓ６３）。つまり、モデル生成部３２ａは、インクジェットヘッド１３からミストが発生しているか否かを判定する。

モデル生成部３２ａは、例えば、画像解析によりワーク５０上のインクの塗布領域以外の領域にインクが塗布されているか否かにより、インクジェットヘッド１３からミストが発生しているか否かを判定してもよい。画像解析の手法は、特に限定されず、既存のいかなる技術が用いられてもよい。モデル生成部３２ａは、例えば、ワーク５０の塗布領域以外の領域にインクが塗布されている場合、ミストが発生していると判定し、ワーク５０の塗布領域以外の領域にインクが塗布されていない場合、ミストが発生していないと判定してもよい。また、モデル生成部３２ａは、例えば、ワーク５０の塗布領域以外の領域に塗布されたインクの数が所定数以上である場合、ミストが発生していると判定し、ワーク５０の塗布領域以外の領域に塗布されたインクの数が所定数より少ない場合、ミストが発生していないと判定してもよい。ミストの発生の有無を判定することは、ミストの発生確率を取得することの一例である。

図１５Ａは、本実施の形態に係るミストが発生していない場合のワーク５０を示す図である。図１５Ｂは、本実施の形態に係るミストが発生している場合のワーク５０を示す図である。なお、図１５Ａ及び図１５Ｂは、ワーク５０が有機ＥＬディスプレイに用いられる基板である場合を示している。ワーク５０上には、セルを形成するための壁部５１が形成されている。壁部５１は、例えば、フッ素を含む樹脂が使用される。また、発光層としてＲＢＧの３色に対応した３種類があり、それぞれを発光層５１Ｒ、５１Ｇ及び５１Ｂで表している。発光層５１Ｒ、５１Ｇ及び５１Ｂは、ワーク５０上に塗布されたインクにより形成される。この場合、インクは、発光層材料を溶媒に溶かした溶液である。

図１５Ａ及び図１５Ｂでは、紙面上の左から右に向かって、発光層５１Ｒ、５１Ｇ及び５１Ｂの順に対応するインクが充填されている。また、紙面上の上下方向である走査方向には、同一のインクが充填されている。ワーク用カメラ１８は、例えば、紙面上の左右方向である副走査方向にセルが並んだ行（画素行）ごとに撮影を行ってもよい。図１５Ａ及び図１５Ｂに示す画像データは、行ごとに撮影した複数の画像データを合成してワーク５０全体を含む１つの画像データとしたものである。

図１５Ａに示すように、ミストが発生していない場合、例えば、壁部５１にはインクが塗布されていない。平面視における壁部５１の領域は、塗布領域以外の領域の一例である。

図１５Ｂに示すように、左上のセルＸは、ミストが発生したことにより、セルＸ外にインクが塗布されている状態を示している。また、右下のセルＹは、ミストが発生したことにより、本来、隣のセルに滴下されるべきインクが混入している状態を示している。なお、ワーク５０のセルＸ、Ｙは、塗布領域の一例である。

判定部３２ｂは、例えば、ワーク５０上に塗布されたインクの位置に基づいて、ミストが発生していると判定してもよい。判定部３２ｂは、例えば、セルＸの領域外にインクが塗布されている場合、ミストが発生していると判定してもよい。また、判定部３２ｂは、発光層５１Ｒ、５１Ｇ及び５１Ｂの色に基づいて、ミストが発生していると判定してもよい。判定部３２ｂは、例えば、発光層５１Ｒ、５１Ｇ及び５１Ｂの少なくとも１つが所望の色ではない場合、本来そのセルに滴下されるべきではないインクが混入している可能性があるので、ミストが発生していると判定してもよい。例えば、隣接するセルに滴下されるべきインクが混入していることなどが想定される。

判定部３２ｂが発光層５１Ｒ、５１Ｇ及び５１Ｂの色に基づいてミストが発生しているか否かを判定する場合、ワーク用カメラ１８は、例えば、カラーカメラである。

なお、モデル生成部３２ａは、ユーザからの入力を受け付ける受付部（図示しない）を有しており、画像データにおけるミストの発生の有無の入力をユーザから受け付けてもよい。つまり、モデル生成部３２ａは、ミストが発生している状態であるか否かを判定しなくてもよい。この場合、モデル生成部３２ａは、ミスト発生が発生していないことを示す入力を、受付部を介して取得すると、ミストが発生していないと判定し、ミスト発生が発生していることを示す入力を、受付部を介して取得すると、ミストが発生していると判定する。なお、受付部は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタンなどであるがこれに限定されない。

図１４を再び参照して、モデル生成部３２ａは、ワーク５０の形状データにミストが発生していない場合（Ｓ６３でＮｏ）、ステップＳ６２で取得した形状データを、ミストが発生していない状態の形状データとして記憶部３３に記憶する（Ｓ６４）。また、モデル生成部３２ａは、形状データにミストが発生している場合（Ｓ６３でＹｅｓ）、ステップＳ６２で取得した形状データを、ミストが発生している状態の形状データとして記憶部３３に記憶する（Ｓ６５）。

なお、ステップＳ６１〜Ｓ６５までの処理が繰り返し実行されてもよい。例えば、印加する波形信号を変更し、変更した波形信号に対応する形状データを取得し、ステップＳ６２以降の処理が行われてもよい。例えば、学習に必要な数の教師データが取得されるまで、ステップＳ６１〜Ｓ６５までの処理が繰り返し実行されてもよい。

次に、モデル生成部３２ａは、形状データとミストの発生確率との関係を機械学習させることで、学習モデルを生成する（Ｓ６６）。モデル生成部３２ａは、形状データとミストの発生確率とを教師データとし、形状データをニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークからミストの発生確率が出力されるように、ニューラルネットワークのパラメータを学習させる。パラメータは、例えば、各ニューロンの重みなどである。

なお、上記では、モデル生成部３２ａは、ミストが発生している状態及び発生していない状態の両方のワーク５０の形状データを用いて学習モデルを生成する例について説明したが、これに限定されない。モデル生成部３２ａは、例えば、ミストが発生している状態及び発生していない状態の一方のワーク５０の形状データを用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、モデル生成部３２ａは、ミストが発生していない状態のワーク５０の形状データとミストが発生する確率（例えば、０％）との関係を機械学習することで、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力する学習モデルを生成してもよい。

なお、上記では、学習モデルは、ミストが発生する発生確率を出力するモデルである例について説明したが、ミストが発生しない確率を出力するモデルであってもよい。

次に、モデル生成部３２ａは、生成した学習モデルを記憶部３３に記憶する（Ｓ６７）。これにより、インクジェット装置１１０から新たに取得された形状データに対してミストが発生する確率を出力することができる学習モデルが生成される。

続いて、インクジェットシステム１ａの波形信号を出力する動作について、図１６を参照しながら説明する。図１６は、本実施の形態に係るインクジェットシステム１ａの波形信号を出力する動作を示すフローチャートである。なお、図１６に示す動作は、サーバ装置３０において行われる動作である。また、図１６に示す動作は、例えば、インクジェット装置１１０による生産（量産）が開始された後に行われる。また、図１６に示す動作は、インクジェット装置１１０の印刷対象物であるワーク５０のそれぞれにおいて行われる。

図１６に示すように、制御部３２は、波形信号を印加してインクジェットヘッド１３からインクを吐出してワーク５０にインクを塗布する（Ｓ７１）。具体的には、制御部３２は、インクジェット装置１１０に制御信号を送信することで、信号発生器１５から駆動部１４に波形信号を印加させる。ここで印加する波形信号は、例えば、実施の形態１又は２などにより生産前に決定された波形信号であってもよい。

インクジェット装置１１０の信号発生器１５は、サーバ装置３０からの制御信号に基づいて、駆動部１４に波形信号を印加することで、ノズル１３ｃからインクを吐出してワーク５０にインクを塗布する。ワーク用カメラ１８は、インク液滴Ｉが着弾したワーク５０におけるインクの状態を撮影する。

制御部３２は、インクが塗布されたワーク５０を撮影して得られた画像データである、ワーク５０の形状データを、ワーク用カメラ１８から取得する（Ｓ７２）。制御部３２は、ワーク５０の形状データを、記憶部３３に記憶してもよい。

次に、判定部３２ｂは、ステップＳ７２で取得した形状データを学習モデルに入力する（Ｓ７３）ことで、当該学習モデルから出力されるインクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を取得する。当該確率は、ステップＳ７２で取得した形状データ、つまりインクの塗布位置、塗布形状又は塗布領域におけるインクの色に対応した確率である。

次に、判定部３２ｂは、学習モデルから取得したミストの発生確率が所定値以上であるか否かを判定する（Ｓ７４）。所定値は、予め設定されており、例えば、記憶部３３に記憶されている。判定部３２ｂは、ミストの発生確率が所定値以上である場合（Ｓ７４でＹｅｓ）、ワーク５０を不良品として排出する（Ｓ７５）。そして、判定部３２ｂは、インクジェットヘッド１３に印加する波形信号を調整する旨のレコメンドを表示装置１６０に出力する（Ｓ７６）。具体的には、判定部３２ｂは、波形信号を調整することを示す情報、又は、ミストが発生していることを示す情報を表示装置１６０に出力することで、当該情報を表示させる。これにより、インクジェット装置１１０の作業者は、レコメンドに応じて、適宜波形パラメータ（例えば、図３に示す位置Ｓ１〜Ｓ５の電圧又は時刻）の調整作業を行うことができる。

また、判定部３２ｂは、ミストの発生確率が所定値より小さい場合（Ｓ７４でＮｏ）、ワーク５０を次工程に供給する（Ｓ７７）。つまり、ステップＳ７４のＮｏである場合、インク塗布によるワーク５０の生産が継続される。

従来、例えば、インクジェット装置１１０の条件出しのとき、又は、生産中の抜き取り検査のときに印刷状態を確認することが行われている。しかしながら、ミストは再現性がないので、従来のような検査であれば、ミストの発生を見逃す可能性がある。

一方、本実施の形態に係るインクジェットシステム１ａは、図１６に示す動作をワーク５０のそれぞれにおいて行うので、再現性がないミストの発生を検出することが可能である。よって、従来に比べて正確にかつ自動でミストの発生を検出することができる。

また、インクジェットシステム１ａは、インクジェットヘッド１３に印加する波形信号を調整する必要があることを示すレコメンドを表示することができるので、ミストが発生した場合、作業者にすぐに知らせることができる。作業者がレコメンドに基づいて、ミストを抑制するための対応を行うことで、インクジェットヘッド１３からのミストの発生を抑制することができる。

また、インクジェットシステム１ａは、液滴用カメラ１７を備える場合、ステップＳ７６においてレコメンドを表示した後、実施の形態１又２に記載した波形信号の制御方法に基づいて、ミストの発生が抑制された波形信号を制御するための処理を行ってもよい。具体的には、判定部３２ｂは、ステップＳ７６の後に、図９又は図１１に示す動作を行ってもよい。

［３−３．効果など］
以上説明したように、本実施の形態に係る情報処理方法は、インクジェットヘッド１３から吐出されたインクが塗布されたワーク５０におけるインクの状態を示す状態データを入力として、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、インクジェットヘッド１３に波形信号を印加することで取得された状態データを入力することで、当該波形信号が印加された状態におけるインクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を取得し（Ｓ７３）、取得された確率が所定値以上の場合（Ｓ７４でＹｅｓ）に、当該波形信号がインクジェットヘッド１３からミストを発生させる波形信号であることを示す情報を表示装置１６０に出力する（Ｓ７６）ことを含む。

なお、表示装置１６０は、提示装置の一例である。

これにより、インクジェットヘッド１３を備えるインクジェット装置１１０において、インクジェットヘッド１３のミストを直接検出することができない場合においても、インクが塗布されたワーク５０の状態データを取得することにより、ミストの発生の有無を判定することができる。そして、ミストが発生している場合に、インクジェットヘッド１３に印加する波形信号を調整する必要があることを促すことができる。表示装置１６０にミストを発生させる波形信号であることを示す情報が表示され、インクジェット装置１１０の作業者がミストを抑制するための対応を行うことで、インクジェットヘッド１３からのミストの発生を抑制することができる。

また、状態データは、ワーク５０を撮影することで取得された画像データである。

これにより、ワーク５０を撮影した画像データを取得することで、ミストの発生の有無を判定することができる。例えば、インクジェット装置１１０がワーク５０の印刷状態などを検出するためのカメラを備えている場合、当該カメラが撮影した画像データを用いて、ミストの発生の有無を判定することができる。つまり、追加の装置を要することなく、ミストの発生の有無を判定することができる。

以上説明したように、本実施の形態に係る学習モデルの生成方法は、インクジェットヘッド１３に印加される波形信号の制御に用いる学習モデルの生成方法であって、インクジェットヘッド１３に波形信号を印加することでインクジェットヘッド１３から吐出されたインクが塗布されたワーク５０におけるインクの状態を示す状態データを取得し（Ｓ６２）、状態データにおけるミストの発生確率を取得し（Ｓ６３）、状態データと発生確率との関係を機械学習することで、状態データを入力とし、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力する学習モデルを生成する（Ｓ６６）ことを含む。

これにより、状態データを入力として、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルを生成することができる。このような学習モデルを用いてミストが発生する確率を出力させることで、ミストが発生する確率の取得を自動で行うことが可能となる。

以上説明したように、本実施の形態に係るサーバ装置３０は、インクジェットヘッド１３から吐出されたインクが塗布されたワーク５０におけるインクの状態を示す状態データを入力として、インクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、インクジェットヘッド１３に波形信号を印加することで取得された状態データを入力することで、当該波形信号が印加された状態におけるインクジェットヘッド１３からミストが発生する確率を取得する制御部３２と、取得された確率が所定値以上の場合に、当該波形信号がインクジェットヘッド１３からミストを発生させる波形信号であることを示す情報を表示装置１６０に出力する通信部３１とを備える。

なお、サーバ装置３０は制御装置の一例であり、表示装置１６０は、提示装置の一例である。また、通信部３１は、出力部として機能する。

これにより、上記の波形信号の制御方法と同様の効果を奏する。

（その他の実施の形態）
以上、各実施の形態（以降において、実施の形態等とも記載する）について説明したが、本開示は、このような実施の形態等に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態等におけるインクジェット装置は、液体を吐出可能なインクジェットヘッドを用いて、種々の対象物に対して、塗布を行うインクジェット装置に滴用可能である。対象物は、インク（例えば、インクを含む液体を含む）を塗布することができるものであれば、材質は特に限定されないが、例えば、紙、基板、プラスチック、フィルム、織物、金属などであってもよい。また、インクジェット装置は、インクを塗布する機能を有するいかなる装置に搭載されていてもよい。

また、上記実施の形態等では、学習モデル生成用の画像データ、及び、ミスト発生の有無の判定用の画像データを同一のインクジェット装置から取得する例について説明したが、これに限定されない。学習モデル生成用の画像データは、例えば、波形信号を制御するインクジェット装置とは異なるインクジェット装置（例えば、波形信号を制御するインクジェット装置と装置仕様が類似するインクジェット装置）を用いて取得されてもよい。

また、上記実施の形態等では、インクジェット装置は、タンクとインクジェットヘッドとの間でインクを循環させる循環型のインクジェット装置である例について説明したが、これに限定されない。インクジェット装置は、インクを循環させない構成であってもよい。

また、上記実施の形態３では、インクジェットシステムが液滴用カメラを備えていない場合について説明したが、これに限定されない。実施の形態３に係るインクジェットシステムは、液滴用カメラを備えていてもよい。この場合、インクジェットシステムは、液滴用カメラ及びワーク用カメラの少なくとも一方が撮影した画像データに基づいて、インクジェットヘッドからミストが発生しているか否かを判定してもよい。インクジェットシステムは、液滴用カメラ及びワーク用カメラの両方が撮影した画像データに基づいて、インクジェットヘッドからミストが発生しているか否かを判定してもよい。例えば、インクジェットシステムは、液滴用カメラが撮影した画像データに基づくミスト発生の有無の判定結果、及び、ワーク用カメラが撮影した画像データに基づくミスト発生の有無の判定結果の少なくとも一方が、ミストが発生していることを示す場合、インクジェットヘッドからミストが発生していると判定してもよい。

また、図２及び図１３に示すブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを１つの機能ブロックとして実現したり、１つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

また、上記実施の形態等では、インクジェット装置及びサーバ装置のそれぞれは、単一の装置で実現されていたが、互いに接続された複数の装置で実現されてもよい。また、サーバ装置の機能の少なくとも一部は、インクジェット装置が備えていてもよい。例えば、インクジェット装置は、サーバ装置の機能構成の全てを備えていてもよい。つまり、インクジェット装置は、サーバ装置の機能を内蔵していてもよい。

また、上記実施の形態等におけるインクジェットシステムが備える装置間の通信方式については特に限定されるものではない。装置間では、無線通信が行われてもよいし、有線通信が行われてもよい。

また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。例えば、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよいし、他のステップと順番が入れ替えられて実行されてもよい。

また、上記実施の形態等におけるインクジェットシステムが備える構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。

システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

なお、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、あるいはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。

また、本開示の一態様は、波形信号の制御方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。また、本開示の一態様は、そのようなコンピュータプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。

また、上記実施の形態等において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

本開示は、インクジェット装置のインクジェットヘッドに印加する波形信号の制御方法に有用である。

１、１ａ インクジェットシステム
１０、１１０ インクジェット装置
１０ａ、３２ 制御部
１１ タンク
１２ 流路
１２ａ ポンプ
１３ インクジェットヘッド
１３ａ 本体部
１３ｂ 圧力室
１３ｃ ノズル
１４ 駆動部
１５ 信号発生器
１６ 光源
１７ 液滴用カメラ（検出器）
１８ ワーク用カメラ（検出器）
１９ 通信部
２０ ネットワーク
３０ サーバ装置（制御装置）
３１ 通信部（取得部、出力部）
３２ａ モデル生成部
３２ｂ 判定部
３３ 記憶部
４０ 走査ステージ
５０ ワーク
５１ 壁部
５１Ｒ、５１Ｇ、５１Ｂ 発光層
１６０ 表示装置（提示装置）
Ａ 撮影面
Ｉ、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３ 液滴
Ｓ１〜Ｓ５ 位置
Ｔ 間隔
Ｔ１〜Ｔ９ 時刻
ｔ１ 第１の時刻
ｔ２ 第２の時刻
ｔ３ 第３の時刻
ｔ４ 第４の時刻
ｔ５ 第５の時刻
Ｖ１ 第１の電圧
Ｖ２ 第２の電圧
Ｖ３ 第３の電圧
Ｖ４ 第４の電圧
Ｖ５ 第５の電圧
Ｘ、Ｙ セル

Claims (4)

1. インクジェット装置が備えるインクジェットヘッドに印加される波形信号の制御方法であって、
   前記インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、前記インクジェットヘッドに１以上の波形信号を印加することで取得された、前記１以上の波形信号それぞれの前記形状データ群を入力することで、前記１以上の波形信号のそれぞれにおいて前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を取得し、
   前記１以上の波形信号のうち、前記確率が所定値より小さい波形信号を示す情報を前記インクジェット装置に出力する、ことを含む、
   波形信号の制御方法。
2. 前記１以上の波形信号は、第１の波形信号、および、前記第１の波形信号とは異なる第２の波形信号を含み、
   前記第１の波形信号を前記インクジェットヘッドに印加したときの前記形状データ群を前記学習モデルに入力することで出力される確率を第１の確率とし、前記第２の波形信号を前記インクジェットヘッドに印加したときの前記形状データ群を前記学習モデルに入力することで出力される確率を第２の確率とした場合、前記第２の確率が、前記所定値より小さく、かつ、前記第１の確率より小さいとき、前記第２の波形信号を示す情報を前記インクジェット装置に出力する、
   請求項１に記載の波形信号の制御方法。
3. インクジェットヘッドに印加される波形信号の制御に用いる学習モデルの生成方法であって、
   前記インクジェットヘッドに波形信号を印加することで前記インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を取得し、
   前記形状データ群におけるミストが発生する確率を取得し、
   前記形状データ群と前記確率との関係を機械学習することで、前記形状データ群を入力とし、前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力する学習モデルを生成する、
   学習モデルの生成方法。
4. インクジェット装置が備えるインクジェットヘッドに印加される波形信号を制御する制御装置であって、
   前記インクジェットヘッドから連続的に吐出されたインクの形状を示す形状データであって、時間的に連続した複数の形状データを含む形状データ群を入力として、前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を出力するように学習された学習モデルに対して、前記インクジェットヘッドに１以上の波形信号を印加することで取得された、前記１以上の波形信号それぞれの前記形状データ群を入力することで、前記１以上の波形信号のそれぞれにおいて前記インクジェットヘッドからミストが発生する確率を取得する制御部と、
   前記１以上の波形信号のうち、前記確率が所定値より小さい波形信号を示す情報を前記インクジェット装置に出力する出力部と、を備える、
   制御装置。

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