JP2022073092A - 情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ユーザーの作業を簡便にできる情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置３０は、捺染処理が行われる前の布帛を画像として電子化した画像データ、及び、インクの種類を示すインクデータを取得する取得部３３と、前処理装置及び後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出するための導出用データ４７を記憶する記憶部３５と、導出用データに基づいて、画像データ及びインクデータから推奨パラメーターを導出する制御部３４と、を備え、導出用データは、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、画像データが入力されると布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ４８と、布帛データ及びインクデータと推奨パラメーターとの対応関係を示す第２データ４９と、を含む。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラムに関する。
特許文献１には、布帛に捺染処理を行う捺染プリンタシステムが記載されている。捺染プリンタシステムは、例えば、インクジェット装置と、前処理装置と、後処理装置とを備える。
特開２００４－１７４９４３号公報
捺染プリンタシステムにおいては、所定の画質を得るにあたって、インクジェット装置が使用するインクの種類、及び、布帛を構成する糸の太さ、密度、表面粗さなど布帛の特徴量に応じて、前処理装置及び後処理装置の適切なパラメーターが異なる。近年では、単一種類の繊維で構成される布帛がある一方で、複数種類の繊維で構成される布帛、すなわち混紡された布帛もある。多種多様な布帛が流通する中で、布帛の特徴量を網羅することは難しい。この場合、ユーザーは、前処理装置及び後処理装置のパラメーターを変えながら捺染処理を繰り返すことによって、適切なパラメーターを定める必要がある。そのため、ユーザーの作業が煩雑になるおそれがある。
上記課題を解決する情報処理装置は、布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報を処理する情報処理装置であって、前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得する取得部と、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出するための導出用データを記憶する記憶部と、前記導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出する制御部と、を備え、前記導出用データは、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データと、前記布帛データ及び前記インクデータと前記推奨パラメーターとの対応関係を示す第２データと、を含む。
上記課題を解決する情報処理方法は、布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報を処理する情報処理方法であって、前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得することと、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ、及び、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターと前記布帛データ及び前記インクデータとの対応関係を示す第２データ、を含む導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出することと、を含む。
上記課題を解決するプログラムは、布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報をコンピューターに処理させるプログラムであって、前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得することと、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ、及び、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターと前記布帛データ及び前記インクデータとの対応関係を示す第２データ、を含む導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出することと、を実行させる。
捺染システムを示すブロック図。 捺染処理の手順を示すフローチャート。 情報処理装置の一実施形態を示すブロック図。 情報処理装置の動作を示すフローチャート。 サーバーの動作を示すフローチャート。 捺染前画像とスペクトル画像とを示す図。
以下、情報処理装置の本実施形態について図を参照しながら説明する。情報処理装置は、捺染システムが行う捺染処理に関する情報を処理する装置である。まず、捺染システムについて説明する。
図１に示すように、捺染システム１０は、例えば、前処理装置１１と、インクジェット装置１２と、後処理装置１３とで構成される。捺染システム１０は、前処理装置１１とインクジェット装置１２とで構成されてもよいし、インクジェット装置１２と後処理装置１３とで構成されてもよい。すなわち、捺染システム１０は、インクジェット装置１２と、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方とを備える。
捺染システム１０は、布帛９９に捺染処理を行うシステムである。捺染システム１０は、例えば、前処理、描画処理、後処理の３つの処理によって、布帛９９に捺染処理を行う。前処理は、前処理装置１１によって行われる。描画処理は、インクジェット装置１２によって行われる。後処理は、後処理装置１３によって行われる。
捺染処理は、例えば、前処理、描画処理、後処理の順で布帛９９に処理を行うことによって実現される。捺染システム１０が前処理装置１１とインクジェット装置１２とで構成される場合、捺染処理は、前処理と描画処理とによって実現される。捺染システム１０がインクジェット装置１２と後処理装置１３とで構成される場合、捺染処理は、描画処理と後処理とによって実現される。すなわち、捺染処理は、描画処理と、前処理及び後処理の少なくとも一方とによって実現される。
捺染処理は、一のユーザーが所有する装置で実現されてもよいし、他のユーザーが所有する装置と協働することによって実現されてもよい。例えば、第１ユーザーが所有する前処理装置１１と、第１ユーザーとは異なる第２ユーザーが所有するインクジェット装置１２及び後処理装置１３とによって、捺染処理が実現されてもよい。この場合、第１ユーザーが布帛９９に前処理を行い、第２ユーザーが布帛９９に描画処理及び後処理を行うことによって、捺染処理が実現される。
捺染システム１０において、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３の装置間で、連携が取られていてもよいし、取られていなくともよい。すなわち、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３は、相互に情報を授受してもよいし、相互に情報を授受しなくてもよい。
前処理装置１１は、画像が描画される前の布帛９９に前処理を行う装置である。前処理とは、描画処理の前に行われる処理である。前処理装置１１は、例えば、塗布部１４と、矯正部１５と、前処理乾燥部１６とを備える。
塗布部１４は、布帛９９に前処理液を塗布するように構成される。塗布部１４は、例えば、前処理液を貯留する貯留槽を含む。例えば、貯留槽内を布帛９９が通過することによって、布帛９９に前処理液が塗布される。前処理液は、描画処理においてインクを布帛９９に定着させるための液体である。前処理液は、インクに対する布帛９９の親水性に影響する。
矯正部１５は、布帛９９を矯正するように構成される。矯正部１５は、例えば、布帛９９に力を加えることによって、布帛９９を構成する経糸又は緯糸を引き伸ばす。これにより、布帛９９が矯正される。矯正部１５は、例えば、布帛９９が巻き掛けられるローラー、布帛９９の両側を保持するピン、クリップなどを含む。矯正部１５は、いわゆるテンターである。布帛９９に前処理液が塗布されると、布帛９９に縮みが生じることがある。そのため、矯正部１５は、布帛９９を引き伸ばすことによって、布帛９９を矯正する。
前処理乾燥部１６は、布帛９９を乾燥させるように構成される。前処理乾燥部１６は、前処理装置１１が備える乾燥部である。前処理乾燥部１６は、例えば、布帛９９を加熱することによって、前処理液が塗布された布帛９９を乾燥させる。前処理乾燥部１６は、例えば、ヒーターを含む。
インクジェット装置１２は、布帛９９に描画処理を行う装置である。描画処理とは、布帛９９に画像を描画する処理のことである。インクジェット装置１２は、布帛９９にインクを吐出することによって画像を描画する。インクジェット装置１２は、例えば、絵、模様などの絵柄画像を描画する。インクジェット装置１２は、例えば、搬送部１７と、ヘッド１８と、キャリッジ１９とを備える。
搬送部１７は、布帛９９を搬送するように構成される。搬送部１７は、例えば、ベルト、ローラーなどである。搬送部１７は、例えば、布帛９９を間欠的に搬送する。
ヘッド１８は、布帛９９にインクを吐出するように構成される。ヘッド１８は、インクが吐出されるノズル２１を有する。ヘッド１８のノズル解像度は、例えば、６００ｄｐｉである。そのため、ヘッド１８は、解像度が６００ｄｐｉの画像を布帛９９に描画できる。
キャリッジ１９は、ヘッド１８を搭載する。キャリッジ１９は、布帛９９に対して走査するように構成される。キャリッジ１９が走査しながらヘッド１８がインクを布帛９９に吐出することによって、布帛９９に画像が描画、すなわち印刷される。このように、インクジェット装置１２は、いわゆるシリアルタイプのプリンターである。
キャリッジ１９は、例えば、インクを収容する容器２２を装着可能に構成される。容器２２は、例えば、インクカートリッジである。容器２２がキャリッジ１９に装着されると、容器２２からヘッド１８にインクが供給される。容器２２には、収容するインクの種類を示すためのコード２３が付されている。コード２３は、例えば、バーコードである。
容器２２は、キャリッジ１９に搭載されることに限らず、例えばチューブを介してヘッド１８と接続されてもよい。容器２２は、例えば、インクジェット装置１２が別途備える収容容器にインクを補充するための容器、いわゆるインクボトルであってもよい。
後処理装置１３は、画像が描画された後の布帛９９に後処理を行う装置である。後処理とは、描画処理の後に行われる処理のことである。後処理装置１３は、例えば、後処理乾燥部２４と、スチーム部２５と、洗浄部２６とを備える。
後処理乾燥部２４は、布帛９９を乾燥させるように構成される。後処理乾燥部２４は、後処理装置１３が備える乾燥部である。後処理乾燥部２４は、例えば、布帛９９を加熱することによって、インクが吐出された布帛９９を乾燥させる。後処理乾燥部２４は、例えば、ヒーターを含む。後処理乾燥部２４は、前処理乾燥部１６と同一の乾燥部であってもよい。すなわち、前処理装置１１と後処理装置１３とは、乾燥部を共有してもよい。
スチーム部２５は、布帛９９に高温のスチームを供給するように構成される。スチーム部２５が布帛９９をスチームで加熱すると、布帛９９に吐出されたインクの定着が促進される。
洗浄部２６は、布帛９９を洗浄するように構成される。洗浄部２６は、例えば、洗浄液を貯留する洗浄槽を含む。例えば、洗浄槽内を布帛９９が通過することによって、布帛９９が洗浄される。洗浄液は、例えば、水である。布帛９９が洗浄されると、布帛９９に定着していないインク、前処理液などが布帛９９から除去される。
捺染システム１０は、例えば、図２に示すフローチャートに沿って、捺染処理を行う。捺染処理は、例えば、ユーザーによって開始される。
図２に示すように、捺染システム１０は、まず、ステップＳ１１において、塗布部１４によって布帛９９に前処理液を塗布する。
捺染システム１０は、ステップＳ１２において、矯正部１５によって布帛９９を矯正する。
捺染システム１０は、ステップＳ１３において、前処理乾燥部１６によって布帛９９を乾燥させる。
捺染システム１０は、ステップＳ１４において、搬送部１７によって搬送される布帛９９にヘッド１８からインクを吐出させることによって、布帛９９に画像を描画する。このとき、ヘッド１８とともにキャリッジ１９が駆動する。
捺染システム１０は、ステップＳ１５において、後処理乾燥部２４によって布帛９９を乾燥させる。このとき、捺染システム１０は、布帛９９に吐出されたインクの裏移りが抑制される程度に布帛９９を乾燥させる。すなわち、ステップＳ１５では、捺染システム１０は、布帛９９に吐出されたインクの表面が乾燥する程度に、布帛９９を乾燥させる。
捺染システム１０は、ステップＳ１６において、スチーム部２５によって布帛９９にスチームを供給する。
捺染システム１０は、ステップＳ１７において、洗浄部２６によって布帛９９を洗浄する。
捺染システム１０は、ステップＳ１８において、後処理乾燥部２４によって布帛９９を乾燥させる。ステップＳ１８では、ステップＳ１５とは異なり、捺染システム１０は、布帛９９を完全に乾燥させる。その結果、洗浄液で濡れた布帛９９が乾燥される。ステップＳ１８の処理が完了すると、捺染処理が完了する。
次に、情報処理装置３０について説明する。
図１に示すように、情報処理装置３０は、捺染システム１０と電気的に接続される。例えば、情報処理装置３０は、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３と電気的に接続される。そのため、情報処理装置３０は、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３と情報を授受可能である。
情報処理装置３０は、捺染処理に関する情報を処理する装置である。情報処理装置３０は、捺染システム１０を制御する制御装置を兼ねてもよい。この場合、ユーザーは、情報処理装置３０を介して捺染システム１０を制御する。情報処理装置３０は、捺染システム１０の捺染処理に関する捺染パラメーターを制御する。捺染パラメーターは、例えば、前処理装置１１の前処理に関する前処理パラメーター、インクジェット装置１２の描画処理に関する描画処理パラメーター、後処理装置１３の後処理に関する後処理パラメーター、などを含む。
前処理パラメーターとは、例えば、塗布部１４による前処理液の塗布量、塗布部１４による前処理液の塗布時間、前処理液の種類、矯正部１５が布帛９９に加える力の方向、矯正部１５が布帛９９に加える力の大きさ、矯正部１５が布帛９９に力を加える時間、前処理乾燥部１６による乾燥時間、前処理乾燥部１６による乾燥温度などである。
描画処理パラメーターとは、例えば、搬送部１７による布帛９９の搬送速度、ヘッド１８と布帛９９との距離、キャリッジ１９の移動速度、キャリッジ１９のパス数、印刷モード、単方向印刷又は双方向印刷を示す印刷方向などである。
後処理パラメーターとは、例えば、後処理乾燥部２４による乾燥時間、後処理乾燥部２４による乾燥温度、スチーム部２５が供給するスチームの温度、スチーム部２５によるスチームの供給時間、洗浄部２６による洗浄時間、洗浄水の温度などである。
情報処理装置３０は、例えば、パーソナルコンピューターである。情報処理装置３０は、α：コンピュータープログラムに従って各種処理を実行する１つ以上のプロセッサー、β：各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する、特定用途向け集積回路等の１つ以上の専用のハードウェア回路、或いはγ：それらの組み合わせ、を含む回路として構成し得る。プロセッサーは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリーを含み、メモリーは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。メモリーすなわちコンピューター可読媒体は、汎用または専用のコンピューターでアクセスできるあらゆる可読媒体を含む。
図３に示すように、情報処理装置３０は、例えば、入力部３１と、出力部３２と、取得部３３と、制御部３４と、記憶部３５と、送信部３６と、受信部３７とを備える。
入力部３１は、ユーザーが情報処理装置３０にデータを入力するためのインターフェースである。そのため、入力部３１は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力装置３８と接続される。ユーザーは、入力装置３８を操作することによって、入力部３１を通じて情報処理装置３０にデータを入力する。入力部３１を通じて入力されたデータは、例えば、記憶部３５に記憶される。
ユーザーは、例えば、入力部３１を通じて、クライアントに関する情報を示すクライアントデータを入力する。クライアントに関する情報とは、例えば、クライアントの国、クライアントの名称などである。ユーザーは、例えば、入力部３１を通じて、捺染処理された布帛９９の用途に関する情報を示す用途データを入力する。用途に関する情報とは、例えば、女性服、子供服、インテリアなどの用途をあらわす情報である。ユーザーは、クライアントデータ、用途データに限らず、入力部３１を通じてその他の情報をデータとして情報処理装置３０に入力してもよい。
出力部３２は、情報処理装置３０からデータを出力するためのインターフェースである。出力部３２は、例えば、ディスプレイ、スピーカーなどの出力装置３９と接続される。例えば、ユーザーは、出力装置３９を確認することによって、出力部３２を通じて情報処理装置３０から出力されるデータを把握できる。
取得部３３は、外部からデータを取得するためのインターフェースである。取得部３３は、例えば、画像取込装置４１、秤量装置４２、読取装置４３、温湿度計４４、ネットワーク４５、捺染システム１０などと接続される。取得部３３は、その他に、例えば、ＵＳＢフラッシュドライブ、メモリーカードなどの記憶媒体などと接続されてもよい。取得部３３は、接続された対象からデータを取得する。取得部３３が取得したデータは、例えば、記憶部３５に記憶される。
取得部３３は、例えば、捺染処理に関する情報を示すデータを取得する。取得部３３は、例えば、捺染システム１０が捺染処理を行うにあたって、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３に設定された捺染パラメーターを捺染システム１０から取得する。
画像取込装置４１は、布帛９９を画像として取り込む装置である。画像取込装置４１は、例えば、カメラ、スキャナーなどである。画像取込装置４１は、布帛９９を撮影又はスキャンすることによって、布帛９９を画像として取り込む。このとき、画像取込装置４１は、布帛９９を画像として電子化した画像データを生成する。したがって、取得部３３は、画像取込装置４１を通じて布帛９９を画像として電子化した画像データを取得する。
ユーザーは、画像取込装置４１を使用することによって、布帛９９を画像として適宜取り込む。例えば、ユーザーは、捺染処理が行われる前の布帛９９、捺染処理が行われた後の布帛９９、前処理が行われた後であって且つ描画処理が行われる前の布帛９９、描画処理が行われた後であって且つ後処理が行われる前の布帛９９などを、画像取込装置４１によって画像として取り込む。ユーザーは、例えば、捺染処理が行われる前、捺染処理が行われた後、前処理が行われた後であって且つ描画処理が行われる前、描画処理が行われた後であって且つ後処理が行われる前、のタイミングで布帛９９を画像として取り込む。したがって、画像取込装置４１は、捺染処理が行われる前の布帛９９を画像として電子化した捺染前画像データ、捺染処理が行われた後の布帛９９を画像として電子化した捺染後画像データ、前処理が行われた後であって且つ描画処理が行われる前の布帛９９を画像として電子化した描画前画像データ、後処理が行われる前であって且つ描画処理が行われた後の布帛９９を画像として電子化した描画後画像データ、を生成する。したがって、取得部３３は、布帛９９を画像として電子化した画像データとして、捺染前画像データ、捺染後画像データ、描画前画像データ、描画後画像データを取得できる。本例の取得部３３は、画像データのうち少なくとも捺染前画像データを取得する。
画像データは、例えば、縦１０ｍｍ以上且つ横１０ｍｍ以上となる布帛９９の領域を１２０ｄｐｉ以上の解像度で電子化したデータである。このような形式であれば、後述する画像解析において適した画像データとすることができる。そのため、画像取込装置４１は、縦１０ｍｍ以上且つ横１０ｍｍ以上となる布帛９９の領域を１２０ｄｐｉ以上の解像度で、布帛９９を画像として取り込む。画像取込装置４１は、布帛９９をフルカラーの画像で取り込むが、モノクロの画像で取り込んでもよいし、グレースケールの画像で取り込んでもよい。
画像データのうち、捺染後画像データと描画後画像データとについては、布帛９９に描画された画像の解像度以上となる解像度で電子化したデータであるとよい。この場合、後述する画像解析において適した画像データとすることができる。
ユーザーは、画像取込装置４１によって布帛９９を画像として取り込む際、布帛９９の表面と、布帛９９の裏面とを画像として取り込んでもよい。この場合、画像データは、布帛９９の表面を電子化したデータと、布帛９９の裏面を電子化したデータとを含む。
ユーザーは、画像取込装置４１によって布帛９９を画像として取り込む際、布帛９９を引き伸ばした状態の画像と、布帛９９を引き伸ばしていない状態の画像とを取り込んでもよい。この場合、画像データは、布帛９９を引き伸ばした状態で電子化したデータと、布帛９９を引き伸ばしていない状態で電子化したデータとを含む。例えば、ユーザーは、布帛９９を手で引き伸ばしながら、その布帛９９を画像として取り込む。ユーザーは、経糸に沿う方向に布帛９９を引き伸ばしてもよいし、緯糸に沿う布帛９９を引き伸ばしてもよいし、経糸及び緯糸に対して斜めに布帛９９を引き伸ばしてもよい。
秤量装置４２は、布帛９９を秤量する装置である。ユーザーは、秤量装置４２を使用することによって、布帛９９の単位面積当たりの重さを測る。これにより、取得部３３は、秤量装置４２を通じて布帛９９の単位面積当たりの重さを示す秤量データを取得する。
読取装置４３は、例えば、容器２２に付されたコード２３を読み取る装置である。読取装置４３は、例えば、リーダーである。ユーザーは、容器２２に付されたコード２３を読取装置４３に読み取らせる。取得部３３は、例えば、記憶部３５に記憶されるデータベースを参照することによって、読取装置４３が読み取ったコード２３と対応するインクデータを取得する。インクデータとは、例えば、反応インク、分散インク、酸性インクなどインクの種類を示すデータである。取得部３３は、読取装置４３により容器２２に付されたコード２３を読み取ることによって、容器２２が収容するインクの種類を示すインクデータを取得する。
温湿度計４４は、温度及び湿度を測定するセンサーである。温湿度計４４は、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３が設置された環境の温度及び湿度を測定する。これにより、取得部３３は、捺染システム１０が設置される環境の温度及び湿度を示す温湿度データを取得する。
取得部３３は、ユーザーから入力されたデータに基づいて、ネットワーク４５を通じてデータを取得してもよい。例えば、取得部３３は、ユーザーから入力された装置の型番を示すデータに基づいて、ネットワーク４５上のデータベースからその装置に関する情報を示す装置データを取得してもよい。装置に関する情報とは、その装置の仕様、設定などに関する情報を含む。すなわち、取得部３３は、前処理装置１１の装置情報を示す装置データを取得してもよい。取得部３３は、インクジェット装置１２の装置情報を示す装置データを取得してもよい。取得部３３は、後処理装置１３の装置情報を示す装置データを取得してもよい。
取得部３３は、インクジェット装置１２が布帛９９に描画する画像の元データである元画像データを、例えば記憶媒体、ネットワーク４５などから取得する。すなわち、インクジェット装置１２は、この元画像データに基づいて布帛９９に画像を描画する。元画像データは、描画処理によって描画される画像の元データであるともいえる。元画像データは、例えば、クライアントからユーザーに提供されるデータである。
取得部３３は、画像データ、秤量データ、インクデータ、装置データ、捺染パラメーター、元画像データなどに限らず、その他のデータを取得してもよい。取得部３３は、ネットワーク４５を通じてデータを取得してもよいし、入力部３１を通じてデータを取得してもよい。取得部３３が取得するデータの種別と、そのデータを取得する手段とについて、上述した例はあくまで一例である。そのため、取得部３３は、上述した種別以外のデータを取得してもよいし、上述した手段以外の手段でデータを取得してもよい。
取得部３３は、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３の使用状況を示す状況データを取得してもよい。状況データは、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３の環境情報を含む使用状況を示すデータである。
状況データは、例えば、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３が稼働してから経過した時間である稼働時間、捺染システム１０が設置された環境の温度及び湿度、洗浄部２６で使用する洗浄液の水質などを示すデータである。状況データは、環境情報を示すデータとして、温湿度データを含む。取得部３３は、状況データとして、例えば、捺染システム１０から各装置の稼働時間を示す稼働データを取得する。取得部３３は、環境情報を示すデータとして、例えば、洗浄液の水質をユーザーが入力部３１を通じて入力することによって、洗浄液の水質を示す水質データを取得する。
取得部３３は、環境情報を示すデータとして、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３が設置された標高を示す標高データを取得してもよい。取得部３３は、例えば、前処理装置１１、インクジェット装置１２及び後処理装置１３が設置された標高をユーザーが入力部３１を通じて入力することによって、標高データを取得する。取得部３３は、ネットワーク４５から標高データを取得してもよいし、取得部３３に接続される気圧計から換算することによって標高データを取得してもよい。
制御部３４は、例えば、上述したＣＰＵである。制御部３４は、情報処理装置３０を統括的に制御する。制御部３４は、記憶部３５に記憶されるプログラムを実行することによって、各種構成を制御する。制御部３４は、例えば、捺染システム１０を制御することもできる。制御部３４は、例えば、捺染システム１０に捺染パラメーターを送信することによって、捺染システム１０を制御する。
記憶部３５は、例えば、上述したメモリーである。記憶部３５は、制御部３４が実行するプログラムの他に、例えば、入力部３１を通じて入力されたデータ、出力部３２を通じて出力されるデータ、取得部３３が取得したデータなどを記憶する。記憶部３５は、例えば、データセット４６と、導出用データ４７とを記憶する。
記憶部３５は、１又は複数のデータセット４６を記憶している。データセット４６は、一の捺染処理に関する複数のデータをまとめたセットである。データセット４６は、入力部３１を通じて入力されたデータ、取得部３３を通じて取得したデータなどを含む。すなわち、記憶部３５は、入力部３１を通じて入力されたデータ、取得部３３が取得したデータなどを、データセット４６として記憶する。データセット４６は、少なくとも、捺染前画像データとインクデータとを含む。記憶部３５は、例えば、表１に示すデータセット４６を記憶する。
Figure 2022073092000002
 表１に示すように、データセット４６には、例えば、クライアントデータ、インクデータ、元画像データ、捺染パラメーター、捺染前画像データなどの複数のデータが関連付けられている。表１には、クライアントデータ、インクデータ、元画像データ、捺染パラメーター、捺染前画像データが記載されているが、実際には、上述した、用途データ、秤量データ、状況データ、装置データなど、入力部３１を通じて入力されたデータ及び取得部３３が取得したその他のデータも関連付けられている。データセット４６は、一の捺染処理に付随する各種データ及び各種パラメーターがまとめられたセットである。
導出用データ４７は、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出するためのデータである。導出用データ４７は、例えば、第１データ４８と、第２データ４９とを含む。
推奨パラメーターとは、所定の画質を得るにあたって推奨される捺染パラメーターである。推奨パラメーターは、例えば、元画像データと同等の画質を得るにあたって推奨される捺染パラメーターであってもよいし、画質が十分であるとクライアントが評価するような画質を得るにあたって推奨される捺染パラメーターであってもよい。
第１データ４８は、機械学習によって学習された学習済みモデルを規定するデータである。第１データ４８は、捺染前画像データが入力されると、布帛９９の特徴量を示す布帛データを出力する第１モデルを規定するデータである。布帛データとは、例えば布帛９９を構成する糸の太さ、密度、表面粗さなど、布帛９９の特徴量を示すデータである。布帛データは、布帛９９の特徴量を数値化したデータであってもよいし、布帛９９の特徴量に基づいて大別された布帛９９の種類を示すデータであってもよい。
捺染前画像データには、布帛９９を構成する糸が写っている。そのため、捺染前画像データには、布帛９９の特徴量に関する情報が含まれる。捺染前画像データを解析すると、そうした布帛９９の特徴量が得られる。
第２データ４９は、布帛データ及びインクデータと、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターとの対応関係を示すデータである。第２データ４９は、例えば、機械学習によって学習された学習済みモデルを規定するデータである。この場合、第２データ４９は、布帛データ及びインクデータが入力されると、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを出力する第２モデルを規定するデータである。
第２データ４９は、布帛データ及びインクデータと、インクジェット装置１２に関する推奨パラメーターとの対応関係を示してもよい。第２データ４９は、例えば、布帛データ及びインクデータに対して、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターに加え、インクジェット装置１２に関する推奨パラメーターを導出するためのデータであってもよい。第２データ４９は、多変量解析によって得られる解析モデルを規定するデータでもよいし、布帛データ及びインクデータと推奨パラメーターとが１対１で対応するテーブルデータでもよい。
学習済みモデルを規定するデータである導出用データ４７は、例えば、上述したデータセット４６を機械学習用のモデルに入力し、そのデータセット４６をモデルに学習させることによって、生成される。こうした学習済みモデルについては、例えば、データセット４６をもとにサーバー５０が計算することによって生成できる。
送信部３６は、サーバー５０にデータを送信するためのインターフェースである。送信部３６は、例えば、データセット４６をサーバー５０に送信する。
受信部３７は、サーバー５０からデータを受信するためのインターフェースである。受信部３７は、例えば、導出用データ４７をサーバー５０から受信する。
情報処理装置３０は、例えば、図４に示すフローチャートに沿って動作する。図４に示す一連の処理は、例えば、ユーザーによって開始される。図４に示す一連の処理は、制御部３４によって実行される。
図４に示すように、制御部３４は、まず、ステップＳ２１において、取得部３３によって捺染前画像データとインクデータとを取得する。例えば、ステップＳ２１は、捺染前画像データに写る布帛９９に捺染処理が行われる前に実行される。このとき、制御部３４は、装置データを取得してもよい。制御部３４は、入力装置３８、画像取込装置４１などの外部装置からデータを取得することに限らず、例えば、記憶部３５に記憶されるデータセット４６からデータを取得してもよい。
制御部３４は、ステップＳ２２において、捺染前画像データを第１モデルに入力する。これにより、布帛データが得られる。
制御部３４は、ステップＳ２３において、布帛データとインクデータとを第２モデルに入力する。これにより、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターが得られる。すなわち、制御部３４は、ステップＳ２２とステップＳ２３とにおいて、導出用データ４７とに基づいて、捺染前画像データ及びインクデータから前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出する。これにより、ユーザーにとって未知の布帛９９であっても、布帛９９の特徴量に基づいて推奨パラメーターを導出できる。
第２データが布帛データ、インクデータ及び装置データと推奨パラメーターとの対応関係を示す場合、制御部３４は、ステップＳ２３において、布帛データ、インクデータ及び装置データを第２モデルに入力する。この場合、制御部３４は、ステップＳ２２とステップＳ２３とにおいて、導出用データ４７に基づいて、捺染前画像データ、インクデータ及び装置データから前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出する。
制御部３４は、ステップＳ２４において、出力部３２を通じて推奨パラメーターを出力する。出力部３２を通じて推奨パラメーターが出力されると、ユーザーは、所定の画質を得るにあたって推奨される推奨パラメーターを把握できる。これにより、ユーザーは、出力された推奨パラメーターを、所定の画質を得るための指標として活用できる。制御部３４は、導出した推奨パラメーターを対応する装置に対して自動的に反映させてもよい。
制御部３４は、ステップＳ２４の処理を終えると、図４に示す一連の処理を終了する。
上述したように、捺染処理に関する情報を処理する情報処理方法は、捺染前画像データとインクデータとを取得することと、導出用データ４７とに基づいて、捺染前画像データ及びインクデータから推奨パラメーターを導出することと、を含む。この情報処理方法は、例えば、プログラムがコンピューターに実行させることによって実施される。このプログラムは、記憶部３５に記憶されていてもよいし、記憶媒体に記憶されていてもよい。制御部３４は、プログラムを読み出すことによって、上述した情報処理を実行する。
次に、サーバー５０について説明する。
図３に示すように、サーバー５０は、情報処理装置３０と電気的に接続される。サーバー５０は、情報処理装置３０と同様に、α：コンピュータープログラムに従って各種処理を実行する１つ以上のプロセッサー、β：各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する、特定用途向け集積回路等の１つ以上の専用のハードウェア回路、或いはγ：それらの組み合わせ、を含む回路として構成し得る。プロセッサーは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリーを含み、メモリーは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。メモリーすなわちコンピューター可読媒体は、汎用または専用のコンピューターでアクセスできるあらゆる可読媒体を含む。
サーバー５０は、制御部５１と、記憶部５２とを備える。制御部５１は、例えば上述した、ＣＰＵである。記憶部５２は、例えば、上述したメモリーである。
制御部５１は、情報処理装置３０からデータを受信すると、そのデータを記憶部５２に記憶させる。制御部５１は、例えば、情報処理装置３０からデータセット４６を受信すると、そのデータセット４６を記憶部５２に記憶させる。このように、制御部５１は、受信したデータを記憶部５２に蓄積する。データが記憶部５２に蓄積されることによって、いわゆるビッグデータ５３が構成される。
制御部５１は、情報処理装置３０から送信される捺染後画像データと元画像データとを受信すると、画像の画質を定量化するために、画像解析を行う。制御部５１は、受信した捺染後画像データと元画像データとを解析することによって、元画像データに対する捺染後画像データの画質を定量化する。制御部５１は、例えば、高速フーリエ変換によって、画質を定量化する。画像データがフルカラーである場合、制御部５１は、例えば原色別に高速フーリエ変換を行う。
捺染後画像データは、布帛９９に描画された画像の解像度以上となる解像度で電子化したデータである。すなわち、捺染後画像データについては、布帛９９を画像として取り込む際に、画質の劣化が抑制されている。そのため、捺染後画像データの画質を適切に定量化できる。捺染後画像データが布帛９９を引き伸ばした状態のデータを含んでいる場合、引き伸ばした状態の捺染後画像の画質も含めて定量化できる。
制御部５１は、画像データを受信すると、画像データについて画像解析を行う。制御部５１は、例えば、捺染後画像データと元画像データとを受信すると、図５に示すフローチャートに沿って動作する。
図５に示すように、制御部５１は、ステップＳ３１において、まず、捺染後画像データと元画像データとから解析用画像データを生成する。制御部５１は、例えば、捺染後画像データと元画像データとにおいて、対応する画素ごとに輝度の差分をとることによって、解析用画像データを生成する。これにより、画像の絵柄に影響しない解析用画像データが得られる。輝度は、例えば、Ｌａｂ表色系であらわされる。
解析用画像データは、元画像データと捺染後画像データとにおける画質の変化を示す。すなわち、解析用画像データは、元画像データを基準とする捺染後画像データの画質をあらわす。そのため、解析用画像データを解析することによって、元画像データに対して捺染後画像データの画質がどれくらい変化したか、つまり画質の劣化具合を評価できる。
制御部５１は、ステップＳ３２において、解析用画像データに対してフーリエ変換を行う。このとき、制御部５１は、輝度を振幅として、縦方向及び横方向の２方向についてフーリエ変換を行う。これにより、解析用画像データについて、例えば、パワースペクトル、ウィナースペクトルなどのスペクトルが得られる。
制御部５１は、ステップＳ３３において、スペクトルを解析することによって、捺染後画像データの画質を画質パラメーターとして定量化する。画質には、例えば、黒濃度、ガマット、裏抜け、にじみ、鮮鋭性、色味、粒状性、バンディング、階調などがある。こうした画質の指標となる指標値は、ステップＳ３２で得られたスペクトルと相関がある。例えば、バンディングが生じる場合、バンディングの指標となる指標値がスペクトルにあらわれる。例えば、粒状性についても同様に、粒状性の指標となる指標値がスペクトルにあらわれる。
制御部５１は、例えば、解析用画像データのパワースペクトルと視感度を補正する所定の補正関数とに基づいて、バンディングの指標となる指標値を決定する。制御部５１は、例えば、解析用画像データのウィナースペクトルと視感度を補正する所定の補正関数とに基づいて、粒状性の指標となる指標値を決定する。制御部５１は、例えば、得られた指標値と、その基準値とを比較することによって、バンディング及び粒状性を評価する。このようにして、制御部５１は、捺染後画像データの画質を画質パラメーターとして定量化する。これにより、元画像データに対する捺染後画像データの画質が客観的な指標で評価される。
制御部５１は、ステップＳ３４において、画質パラメーターを記憶部５２に記憶させる。詳述すると、制御部５１は、画質パラメーターを捺染後画像データに関連付けたうえで記憶部５２に記憶させる。すなわち、制御部５１は、捺染後画像データの画質を画質パラメーターとして定量化した状態で記憶部５２に蓄積する。そのため、画質パラメーターは、ビッグデータ５３を構成する。
制御部５１は、ステップＳ３４の処理を終えると、図５に示す一連の処理を終了する。
次に、サーバー５０による導出用データ４７の生成について説明する。サーバー５０は、生成した導出用データ４７を情報処理装置３０に送信してもよい。この場合、情報処理装置３０の記憶部３５に記憶される導出用データ４７を更新することができる。
まず、第１データ４８によって規定される第１モデルの生成について説明する。
制御部５１は、記憶部５２に格納されるビッグデータ５３から、例えば捺染前画像データから布帛データを出力する第１モデルを生成できる。
制御部５１は、第１モデルを生成するために、ビッグデータ５３に含まれる捺染前画像データを画像解析する。制御部５１は、例えば、高速フーリエ変換によって捺染前画像データを解析する。画像データがフルカラーである場合、制御部５１は、例えば原色別に高速フーリエ変換を行う。このとき、制御部５１は、輝度を振幅として、縦方向及び横方向の２方向についてフーリエ変換を行う。これにより、捺染前画像データについて、スペクトル画像が得られる。スペクトル画像から、布帛９９を構成する糸の太さ、密度、表面粗さなど布帛９９の特徴量が抽出される。
布帛９９を構成する糸の太さ、密度、表面粗さなどによって、布帛９９の親水性が定まる。布帛９９の親水性もまた、布帛９９の特徴量である。すなわち、捺染前画像データについて画像解析を行うことによって、布帛９９の特徴量の一例として布帛９９の親水性が抽出される。布帛９９の親水性は、布帛９９に描画される画像の画質に大きく影響する。そのため、布帛９９の特徴量を把握することによって、適切な捺染処理を行うことができる。
図６に示すように、捺染前画像データから布帛９９の特徴量を抽出するに際しては、画像解析に適した捺染前画像データの解像度が存在する。図６には、解像度と分解能と捺染前画像とスペクトル画像とが、６パターン示されている。図６に示す６パターンの捺染前画像は、それぞれ異なる解像度と分解能で表示されている。
図６に示す解像度は、図６に示す捺染前画像の解像度、すなわち布帛９９を画像として電子化した際の解像度である。図６に示す分解能は、図６に示す捺染前画像の分解能、すなわち布帛９９を画像として電子化した際の分解能である。図６に示す捺染前画像は、糸の太さが５００μｍ程度の布帛９９の画像である。図６に示すスペクトル画像は、そのスペクトル画像の直上に位置する捺染前画像をフーリエ変換することによって得られた画像である。
図６を見ると、捺染前画像の解像度が１２０ｄｐｉ以上であれば、鮮明なスペクトル画像を得られることが分かる。解像度が１２０ｄｐｉ未満、例えば解像度が６０ｄｐｉ、２４ｄｐｉである捺染前画像では、画像が粗くなるため、布帛９９の特徴量を抽出することが難しくなる。
捺染前画像データの領域は、上述したように、例えば縦１０ｍｍ以上且つ横１０ｍｍ以上である。その理由は、糸の太さが５００μｍである場合、糸を２０ピッチ分表示できるためである。これにより、布帛９９の特徴量を抽出しやすくなる。
制御部５１は、抽出した布帛９９の特徴量を布帛データとして、解析した捺染前画像データに関連付けたうえで記憶部５２に記憶させてもよい。この場合、布帛データは、ビッグデータ５３を構成する。
布帛データは、秤量データを含んでもよい。すなわち、取得部３３が取得した秤量データは、布帛データとしてデータセット４６に格納されてもよい。換言すると、取得部３３は、秤量データを布帛データとして取得するともいえる。
制御部５１は、捺染前画像データと布帛データとを教師データとしてモデルに入力することによって、捺染前画像データと布帛データとの相関関係をモデルに学習させる。学習手法として、例えば、ディープラーニングが挙げられる。このような学習によって、捺染前画像データが入力されると布帛データを出力する第１モデルが得られる。
次に、第２データ４９によって規定される第２モデルの生成について説明する。
制御部５１は、記憶部５２に格納されるビッグデータ５３から、布帛データとインクデータとから推奨パラメーターを出力する第２モデルを生成できる。
制御部５１は、例えば、記憶部５２に蓄積された大量のデータを教師データとしてモデルに入力する。この場合、教師データとして、例えば、布帛データ、インクデータ、捺染パラメーター及び画質パラメーターが使用される。制御部５１は、データセット４６を教師データとして使用してもよい。これにより、布帛データ及びインクデータと、所定の画質を得るために推奨される捺染パラメーター、すなわち推奨パラメーターとの相関関係をモデルに学習させる。学習手法として、例えば、ディープラーニングが挙げられる。このような学習によって、布帛データ及びインクデータが入力されると、所定の画質を得るために推奨される捺染パラメーターを出力する学習済みモデルが得られる。そのため、制御部５１は、元画像データと同等の画質を得るために推奨される捺染パラメーターを出力する学習済みモデルを生成したり、元画像データに対する画質の変化を所定値内に収めるために推奨される捺染パラメーターを出力する学習済みモデルを生成したりできる。
制御部５１は、学習済みモデルの目的に応じて、ビッグデータ５３から学習に使用するデータを変更する。すなわち、制御部５１は、学習済みモデルに入力する入力変数と学習済みモデルが出力する出力変数とに応じて、学習に使用するデータを変更する。例えば、第２モデルの入力変数は、装置データを含んでもよい。この場合、制御部５１は、第２モデルを生成するために、装置データを学習に使用する。ビッグデータ５３のうち学習に使用するデータは任意である。したがって、ビッグデータ５３から様々な学習済みモデルを生成できる。
次に、第２データ４９によって規定される解析モデルの生成について説明する。
制御部５１は、ビッグデータ５３に含まれるデータについて多変量解析を行うことによって、布帛データ及びインクデータから推奨パラメーターを出力する解析モデルを生成できる。すなわち、制御部５１は、ビッグデータ５３から、解析モデルを規定するデータとして第２データ４９を生成できる。この場合、例えば、布帛データ、インクデータ、捺染パラメーター及び画質パラメーターについて多変量解析を行う。また、装置データを含めて多変量解析を行ってもよい。
多変量解析の一例としては、ＭＴ法が挙げられる。まず、大量のデータから、捺染後画像データの画質が所定の画質以上である母集団、すなわち単位空間を作成する。次に、単位空間に対するマハラノビス距離を算出する。これにより、画質パラメーターとその他のデータとの相関関係が把握できる。マハラノビス距離が大きくなるほど、画質が低品質となる。次に、単位空間に対するマハラノビス距離の閾値を決定する。これにより、解析モデルを得ることができる。この解析モデルによれば、布帛データ及びインクデータと所定の画質を得るために推奨される捺染パラメーター、すなわち推奨パラメーターとの相関関係を見出すことができる。
次に、第２データ４９の一例であるテーブルデータの生成について説明する。
テーブルデータである第２データ４９は、例えば、布帛データが示す布帛９９に捺染処理を行うにあたって所定の画質を得るために推奨される捺染パラメーターを実験により求めることによって、生成される。すなわち、実験で求められた捺染パラメーター、すなわち推奨パラメーターと、布帛データ及びインクデータとを対応付けることによって、布帛データ及びインクデータと推奨パラメーターとが１対１で対応するテーブルデータとして第２データ４９が生成される。
次に、情報処理装置３０の作用及び効果について説明する。
（１）情報処理装置３０は、捺染前画像データ及びインクデータを取得する取得部３３と、捺染前画像データ及びインクデータとに基づいて前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出するための導出用データ４７を記憶する記憶部３５と、導出用データ４７に基づいて、捺染前画像データ及びインクデータから推奨パラメーターを導出する制御部３４とを備える。導出用データ４７は、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、捺染前画像データが入力されると布帛９９の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ４８と、布帛データ及びインクデータと推奨パラメーターとの対応関係を示す第２データ４９と、を含む。
上記構成によれば、制御部３４は、導出用データ４７によって、捺染前画像データ及びインクデータに基づく前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターをユーザーに提供できる。ユーザーは、前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターをその装置に設定することによって、所定の画質を得ることができる。したがって、ユーザーの作業を簡便にできる。
（２）第２データ４９は、機械学習によって学習された学習済みモデルを規定するデータであって、布帛データ及びインクデータが入力されると前処理装置１１及び後処理装置１３の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを出力する第２モデルを規定するデータである。
この構成によれば、制御部３４は、第１モデルと第２モデルとによって、捺染前画像データ及びインクデータに基づく推奨パラメーターをユーザーに提供できる。
（３）第２データは、布帛データ、インクデータ及び装置データと推奨パラメーターとの対応関係を示す。制御部３４は、導出用データ４７に基づいて、捺染前画像データ、インクデータ及び装置データから推奨パラメーターを導出する。
この構成によれば、制御部３４は、第１モデルと第２モデルとによって、捺染前画像データ、インクデータ及び装置データに基づく推奨パラメーターをユーザーに提供できる。
（４）取得部３３は、布帛９９の単位面積当たりの重量を布帛９９の特徴量を示す布帛データとして取得する。
この構成によれば、制御部３４は、布帛９９の重量を含む布帛データに基づく推奨パラメーターをユーザーに提供できる。
（５）捺染前画像データは、縦１０ｍｍ以上且つ横１０ｍｍ以上となる布帛９９の領域を１２０ｄｐｉ以上の解像度で電子化したデータである。
この構成によれば、推奨パラメーターを得るために適した捺染前画像データとすることができる。特に、捺染前画像データから布帛データを出力する第１モデルを生成するために適した画像データとすることができる。
（６）取得部３３は、インクを収容する容器２２に付されたコード２３を読み取ることによって、インクデータを取得する。
この構成によれば、取得部３３は、コード２３を読み取るだけでインクデータを取得できる。
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・捺染処理に関する情報をコンピューターに処理させるプログラムは、例えば、記憶媒体に記憶された状態で頒布及び販売されてもよいし、通信回線を通じて頒布及び販売されてもよい。
・情報処理装置３０とは別に、捺染システム１０を制御する制御装置を備えてもよい。この場合、ユーザーは、情報処理装置３０が提供する情報に基づいて、制御装置を通じて捺染システム１０を制御する。
・データセット４６は、捺染後画像の画質に対するクライアントの評価に関する情報を示す評価データを含んでもよい。評価データを含むデータセット４６から導出用データ４７を生成することによって、画質に対するクライアントの評価基準を把握できる。
・画像取込装置４１は、捺染システム１０に組み込まれていてもよい。例えば、画像取込装置４１は、情報処理装置３０によって制御されてもよい。
以下に、上述した実施形態及び変更例から把握される技術的思想及びその作用効果を記載する。
（Ａ）情報処理装置は、布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報を処理する情報処理装置であって、前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得する取得部と、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出するための導出用データを記憶する記憶部と、前記導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出する制御部と、を備え、前記導出用データは、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データと、前記布帛データ及び前記インクデータと前記推奨パラメーターとの対応関係を示す第２データと、を含む。
画像データには、布帛を構成する糸が写っている。そのため、画像データには、布帛を構成する糸の太さ、密度、表面粗さなどの布帛の特徴量に関する情報が含まれる。画像データを解析すると、そうした布帛の特徴量が得られる。
上記構成によれば、制御部は、導出用データによって、画像データ及びインクデータに基づく前処理装置及び後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターをユーザーに提供できる。ユーザーは、前処理装置及び後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターをその装置に設定することによって、所定の画質を得ることができる。したがって、ユーザーの作業を簡便にできる。
（Ｂ）上記情報処理装置において、前記第１データが規定する学習済みモデルは、第１モデルであり、前記第２データは、機械学習によって学習された学習済みモデルを規定するデータであって、前記布帛データ及び前記インクデータが入力されると前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する前記推奨パラメーターを出力する第２モデルを規定するデータであってもよい。
この構成によれば、制御部は、第１モデルと第２モデルとによって、画像データ及びインクデータに基づく推奨パラメーターをユーザーに提供できる。
（Ｃ）上記情報処理装置において、前記取得部は、前記前処理装置の装置情報を示す装置データ、及び、前記後処理装置の装置情報を示す装置データの少なくとも一方を取得し、前記第２データは、前記布帛データ、前記インクデータ及び前記装置データと前記推奨パラメーターとの対応関係を示し、前記制御部は、前記導出用データに基づいて、前記画像データ、前記インクデータ及び前記装置データから前記推奨パラメーターを導出してもよい。
この構成によれば、制御部は、画像データ、インクデータ及び装置データに基づく推奨パラメーターをユーザーに提供できる。
（Ｄ）上記情報処理装置において、前記取得部は、前記布帛の単位面積当たりの重量を前記布帛の特徴量を示す前記布帛データとして取得してもよい。
この構成によれば、制御部は、布帛の重量を含む布帛データに基づく推奨パラメーターをユーザーに提供できる。
（Ｅ）上記情報処理装置において、前記画像データは、縦１０ｍｍ以上且つ横１０ｍｍ以上となる前記布帛の領域を１２０ｄｐｉ以上の解像度で電子化したデータであってもよい。
この構成によれば、推奨パラメーターを得るために適した画像データとすることができる。
（Ｆ）上記情報処理装置において、前記取得部は、前記インクを収容する容器に付されたコードを読み取ることによって、前記インクデータを取得してもよい。
この構成によれば、取得部は、コードを読み取るだけでインクデータを取得できる。
（Ｇ）情報処理方法は、布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報を処理する情報処理方法であって、前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得することと、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ、及び、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターと前記布帛データ及び前記インクデータとの対応関係を示す第２データ、を含む導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出することと、を含む。
この方法によれば、上述した情報処理装置と同様の効果が得られる。
（Ｈ）プログラムは、布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報をコンピューターに処理させるプログラムであって、前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得することと、機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ、及び、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターと前記布帛データ及び前記インクデータとの対応関係を示す第２データ、を含む導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出することと、を実行させる。
このプログラムによれば、上述した情報処理装置と同様の効果が得られる。
１０…捺染システム、１１…前処理装置、１２…インクジェット装置、１３…後処理装置、１４…塗布部、１５…矯正部、１６…前処理乾燥部、１７…搬送部、１８…ヘッド、１９…キャリッジ、２１…ノズル、２２…容器、２３…コード、２４…後処理乾燥部、２５…スチーム部、２６…洗浄部、３０…情報処理装置、３１…入力部、３２…出力部、３３…取得部、３４…制御部、３５…記憶部、３６…送信部、３７…受信部、３８…入力装置、３９…出力装置、４１…画像取込装置、４２…秤量装置、４３…読取装置、４４…温湿度計、４５…ネットワーク、４６…データセット、４７…導出用データ、４８…第１データ、４９…第２データ、５０…サーバー、５１…制御部、５２…記憶部、５３…ビッグデータ、９９…布帛。

Claims (8)

  1. 布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報を処理する情報処理装置であって、
    前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得する取得部と、
    前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターを導出するための導出用データを記憶する記憶部と、
    前記導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出する制御部と、を備え、
    前記導出用データは、
    機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データと、
    前記布帛データ及び前記インクデータと前記推奨パラメーターとの対応関係を示す第２データと、を含むことを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記第１データが規定する学習済みモデルは、第１モデルであり、
    前記第２データは、機械学習によって学習された学習済みモデルを規定するデータであって、前記布帛データ及び前記インクデータが入力されると前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する前記推奨パラメーターを出力する第２モデルを規定するデータであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記取得部は、前記前処理装置の装置情報を示す装置データ、及び、前記後処理装置の装置情報を示す装置データの少なくとも一方を取得し、
    前記第２データは、前記布帛データ、前記インクデータ及び前記装置データと前記推奨パラメーターとの対応関係を示し、
    前記制御部は、前記導出用データに基づいて、前記画像データ、前記インクデータ及び前記装置データから前記推奨パラメーターを導出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記取得部は、前記布帛の単位面積当たりの重量を前記布帛の特徴量を示す前記布帛データとして取得することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか一項に記載の情報処理装置。
  5. 前記画像データは、縦１０ｍｍ以上且つ横１０ｍｍ以上となる前記布帛の領域を１２０ｄｐｉ以上の解像度で電子化したデータであることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の情報処理装置。
  6. 前記取得部は、前記インクを収容する容器に付されたコードを読み取ることによって、前記インクデータを取得することを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の情報処理装置。
  7. 布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報を処理する情報処理方法であって、
    前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得することと、
    機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ、及び、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターと前記布帛データ及び前記インクデータとの対応関係を示す第２データ、を含む導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出することと、を含むことを特徴とする情報処理方法。
  8. 布帛にインクを吐出することによって画像を描画するインクジェット装置と、画像が描画される前の前記布帛に前処理を行う前処理装置、及び、画像が描画された後の前記布帛に後処理を行う後処理装置の少なくとも一方と、によって行う捺染処理に関する情報をコンピューターに処理させるプログラムであって、
    前記捺染処理が行われる前の前記布帛を画像として電子化した画像データ、及び、前記インクの種類を示すインクデータを取得することと、
    機械学習によって学習された学習済みモデルであって、前記画像データが入力されると前記布帛の特徴量を示す布帛データを出力する学習済みモデルを規定する第１データ、及び、前記前処理装置及び前記後処理装置の少なくとも一方に関する推奨パラメーターと前記布帛データ及び前記インクデータとの対応関係を示す第２データ、を含む導出用データに基づいて、前記画像データ及び前記インクデータから前記推奨パラメーターを導出することと、を実行させることを特徴とするプログラム。
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