JP2022110632A - 推定方法、印刷方法、および印刷装置 - Google Patents

推定方法、印刷方法、および印刷装置 Download PDF

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Abstract

Figure 2022110632000001
【課題】入稿データに応じた基材の伸縮状態を、印刷前に推定できる技術を提供する。
【解決手段】この印刷装置は、搬送機構１０、ヘッド２１～２４、および推定部４４を備える。搬送機構１０は、長尺帯状の基材を所定の搬送経路に沿って長手方向に搬送する。ヘッド２１～２４は、入稿データＤ１に基づいて、搬送機構１０により搬送される基材の表面にインクを吐出する。推定部４４は、入稿データＤ１の印刷よりも前に、入稿データＤ１に基づいて、インクによる基材の伸縮状態を示す推定結果Ｄ５を出力する。これにより、入稿データＤ１に応じた伸縮状態の推定結果Ｄ５を得ることができる。したがって、推定結果Ｄ５を考慮して、入稿データＤ１を印刷できる。
【選択図】図４

Description

本発明は、長尺帯状の基材を長手方向に搬送しつつ、基材の表面にインクを吐出する印刷装置において、基材の伸縮状態を推定する技術に関する。
従来、長尺帯状の基材を長手方向に搬送しつつ、複数のヘッドからインクを吐出することにより、基材に画像を印刷するインクジェット方式の印刷装置が知られている。インクジェット方式の印刷装置は、複数のヘッドから、それぞれ異なる色のインクを吐出する。そして、各色のインクにより形成される単色画像の重ね合わせによって、基材の表面に多色画像を印刷する。従来の印刷装置については、例えば特許文献１に記載されている。
特開２００４－２６８３６１号公報
この種の印刷装置では、基材がインクを吸収する時、または、基材上のインクが乾燥する時に、基材が僅かに伸縮する。その結果、基材９の表面に形成される印刷画像に、歪みが生じる。また、基材の伸縮により、複数のヘッドから吐出されるインクの位置がずれる場合がある。従来、このような基材の伸縮による印刷品質の低下をなるべく抑えるように、印刷装置の種々のパラメータが設定されていた。
しかしながら、基材の伸縮量は、基材にかかる張力、基材の種類、インクの種類などの諸条件により異なる。また、同種の印刷装置の間でも、機差により、基材の伸縮量が異なる場合がある。このため、上記のパラメータは、一意に設定することが困難であった。また、基材の伸縮状態は、印刷される画像データに応じて異なるものとなるが、従来、基材の伸縮状態を、印刷前に知ることはできなかった。
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、入稿データに応じた基材の伸縮状態を、印刷前に推定できる技術を提供することを目的とする。
上記課題を解決するため、本願の第１発明は、長尺帯状の基材を長手方向に搬送しつつ、基材の表面にインクを吐出する印刷装置において、基材の伸縮状態を推定する推定方法であって、印刷すべき画像データである入稿データを取得するデータ取得工程と、前記入稿データの印刷よりも前に、前記入稿データに基づいて、インクによる基材の伸縮状態を示す推定結果を出力する推定工程と、を含む。
本願の第２発明は、第１発明の推定方法であって、学習用の画像データである学習用データを入力変数とし、前記印刷装置において前記学習用データを印刷したときの前記基材の伸縮状態を教師データとして、機械学習により、前記基材の伸縮状態を推定可能な推定モデルを生成する学習工程をさらに含み、前記推定工程では、前記推定モデルに前記入稿データを入力し、前記推定モデルから出力される伸縮状態を、前記推定結果とする。
本願の第３発明は、第２発明の推定方法であって、前記学習用データは、間隔をあけて配列された複数のマークが組み込まれた画像データであり、前記学習工程では、前記印刷装置において前記学習用データを印刷したときの前記基材上の前記複数のマークの位置に基づいて、前記教師データとなる伸縮状態を計測する。
本願の第４発明は、第３発明の推定方法であって、前記マークは、第１の色で形成されたベース図形と、前記ベース図形と重なる位置に、前記第１の色とは異なる第２の色で形成されたマーク図形と、を含む。
本願の第５発明は、第４発明の推定方法であって、前記第１の色は、白色であり、前記第２の色は、黒色である。
本願の第６発明は、第３発明から第５発明までのいずれか１発明の推定方法であって、前記教師データは、隣り合う前記マークの間隔の変化を示す。
本願の第７発明は、第３発明から第５発明までのいずれか１発明の推定方法であって、前記教師データは、前記複数のマークのそれぞれの変位量を示す。
本願の第８発明は、第２発明から第７発明までのいずれか１発明の推定方法であって、前記学習用データは、濃度値または印字率が異なる複数の領域を含む画像データである。
本願の第９発明は、第１発明から第８発明までのいずれか１発明の推定方法を用いた印刷方法であって、前記データ取得工程および前記推定工程を実行した後、前記推定結果に基づいて前記基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記基材の表面にインクを吐出する印刷工程を実行する。
本願の第１０発明は、印刷装置であって、印刷すべき画像データである入稿データを取得するデータ取得部と、長尺帯状の基材を所定の搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、前記入稿データに基づいて、前記搬送機構により搬送される前記基材の表面にインクを吐出するヘッドと、前記入稿データの印刷よりも前に、前記入稿データに基づいて、前記インクによる基材の伸縮状態を示す推定結果を出力する推定部と、を備える。
本願の第１１発明は、第１０発明の印刷装置であって、前記複数のヘッドよりも前記搬送経路の下流側において、基材の印刷面を撮影するカメラと、前記カメラの撮影画像に基づいて、前記基材の伸縮状態を計測する伸縮状態計測部と、学習用の画像データである学習用データを入力変数とし、前記学習用データを印刷したときの前記伸縮状態を教師データとして、機械学習により、前記基材の伸縮状態を推定可能な推定モデルを生成する学習部と、をさらに備え、前記推定部は、前記推定モデルに前記入稿データを入力し、前記推定モデルから出力される伸縮状態を、前記推定結果とする。
本願の第１２発明は、第１０発明または第１１発明の印刷装置であって、前記推定結果に基づいて補正値を算出する補正値算出部と、前記補正値に基づいて前記基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記基材の表面に前記インクを吐出するように、前記搬送機構および前記ヘッドを制御する動作制御部と、をさらに備える。
本願の第１発明～第１２発明によれば、入稿データに基づいて、インクによる基材の伸縮状態を印刷前に推定する。これにより、入稿データに応じた伸縮状態の推定結果を得ることができる。したがって、伸縮状態の推定結果を考慮して、当該入稿データを印刷できる。
特に、本願の第２発明および第１１発明によれば、画像データと伸縮状態との関係を示す定式またはテーブルに基づいて、伸縮状態の推定結果を算出する場合と比べて、機械学習を使用することにより、条件の変化に容易に対応できる。
特に、本願の第３発明によれば、学習用データに組み込まれた複数のマークにより、教師データとなる基材の伸縮状態を、容易に得ることができる。
特に、本願の第４発明によれば、背景となる画像の色にかかわらず、マーク図形を識別できる。
特に、本願の第６発明によれば、教師データは、領域ごとに局所的な伸縮量を表すものとなる。累積された変位量を表すものではないため、機械学習において取り扱いやすい。
特に、本願の第７発明によれば、教師データは、基材の各部の座標位置の変化を表すものとなる。この場合、推定モデルから出力される推定結果も、基材の各部の座標位置の変化を表すものとなる。したがって、当該推定結果に基づいて、基材に吐出されるインクの座標位置を容易に補正できる。
特に、本願の第８発明によれば、濃度値または印字率に応じた基材の伸縮量を学習することができる。
印刷装置の構成を示した図である。 印刷部の付近における印刷装置の部分上面図である。 印刷装置の各部とコンピュータとの接続を示したブロック図である。 コンピュータの機能を概念的に示したブロック図である。 学習処理の流れを示すフローチャートである。 学習用データの例を示した図である。 学習用データの一部分の拡大図である。 基材の伸縮状態の計測方法の一例を示した図である。 基材の伸縮状態の計測方法の他の例を示した図である。 印刷処理の流れを示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
＜１．印刷装置の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る印刷装置１の構成を示した図である。この印刷装置１は、長尺帯状の基材９を搬送しつつ、複数のヘッド２１～２４から基材９へ向けてインクの液滴を吐出することにより、基材９の表面に画像を印刷する装置である。基材９は、印刷用紙であってもよく、あるいは、樹脂製のフィルムであってもよい。また、基材９は、金属箔や、ガラス製の基材であってもよい。図１に示すように、印刷装置１は、搬送機構１０、印刷部２０、カメラ３０、およびコンピュータ４０を備えている。
搬送機構１０は、基材９をその長手方向に沿う搬送方向に搬送する機構である。本実施形態の搬送機構１０は、巻き出し部１１、複数の搬送ローラ１２、および巻き取り部１３を有する。基材９は、巻き出し部１１から繰り出され、複数の搬送ローラ１２により構成される搬送経路に沿って搬送される。各搬送ローラ１２は、搬送方向に対して垂直な方向に延びる軸を中心として回転することにより、基材９を搬送経路の下流側へ案内する。搬送後の基材９は、巻き取り部１３へ回収される。また、基材９には、搬送方向の張力が掛けられている。これにより、搬送中における基材９の弛みや皺が抑制される。
印刷部２０は、搬送機構１０により搬送される基材９に対して、インクの液滴（以下「インク滴」と称する）を吐出する処理部である。本実施形態の印刷部２０は、第１ヘッド２１、第２ヘッド２２、第３ヘッド２３、および第４ヘッド２４を有する。第１ヘッド２１、第２ヘッド２２、第３ヘッド２３、および第４ヘッド２４は、基材９の搬送方向に沿って、間隔をあけて配列されている。基材９は、４つのヘッド２１～２４の下方を、印刷面を上方に向けた状態で搬送される。
図２は、印刷部２０の付近における印刷装置１の部分上面図である。図２中に破線で示したように、各ヘッド２１～２４の下面には、基材９の幅方向と平行に配列された複数のノズル２０１が設けられている。各ヘッド２１～２４は、複数のノズル２０１から基材９の上面へ向けて、多色画像の色成分となるＫ（ブラック）、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の各色のインク滴を、それぞれ吐出する。
すなわち、第１ヘッド２１は、搬送経路上の第１印刷位置Ｐ１において、基材９の上面に、Ｋ色のインク滴を吐出する。第２ヘッド２２は、第１印刷位置Ｐ１よりも下流側の第２印刷位置Ｐ２において、基材９の上面に、Ｃ色のインク滴を吐出する。第３ヘッド２３は、第２印刷位置Ｐ２よりも下流側の第３印刷位置Ｐ３において、基材９の上面に、Ｍ色のインク滴を吐出する。第４ヘッド２４は、第３印刷位置Ｐ３よりも下流側の第４印刷位置Ｐ４において、基材９の上面に、Ｙ色のインク滴を吐出する。
なお、ヘッド２１～２４の搬送方向下流側に、基材９の印刷面にインクを定着させる定着部が、さらに設けられていてもよい。定着部は、例えば、基材９へ向けて加熱された気体を吹き付けて、基材９に付着したインクを乾燥させる。ただし、定着部は、ＵＶ硬化性のインクに紫外線を照射することにより、インクを硬化させるものであってもよい。
カメラ３０は、印刷部２０を通過した基材９の印刷面を撮影する撮像装置である。カメラ３０は、４つのヘッド２１～２４よりも搬送経路の下流側の撮影位置Ｐ５において、基材９の印刷面に対向して配置される。カメラ３０には、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子が、幅方向に複数配列されたラインセンサが使用される。カメラ３０は、基材９の印刷面を撮影することにより、撮影画像を取得する。そして、カメラ３０は、得られた撮影画像を、コンピュータ４０へ送信する。
コンピュータ４０は、印刷装置１を制御するための情報処理装置である。図３は、コンピュータ４０と、印刷装置１の各部との接続を示したブロック図である。図３中に概念的に示したように、コンピュータ４０は、ＣＰＵ等のプロセッサ４０１、ＲＡＭ等のメモリ４０２、およびハードディスクドライブ等の記憶部４０３を有する。記憶部４０３には、後述する学習処理および印刷処理を実行するためのコンピュータプログラム４０４が、記憶されている。
図３に示すように、コンピュータ４０は、上述した搬送機構１０、４つのヘッド２１～２４、およびカメラ３０と、それぞれ通信可能に接続されている。また、コンピュータ４０は、外部記憶装置であるサーバ２と、通信可能に接続されている。サーバ２には、入稿データＤ１が記憶されている。入稿データＤ１は、製品としての印刷物を得るために、印刷装置１において印刷すべき画像データである。コンピュータ４０は、サーバ２から入稿データＤ１を取得し、当該入稿データＤ１に基づいて、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４を動作制御する。これにより、印刷装置１における印刷処理が進行する。また、サーバ２には、後述する学習処理に使用される多数の学習用データＤ２も、記憶されている。
＜２．コンピュータの機能について＞
この印刷装置１では、４つのヘッド２１～２４が、インク滴を吐出することによって、基材９の上面に、それぞれ単色画像を印刷する。そして、４つの単色画像の重ね合わせにより、基材９の上面に、多色画像が形成される。したがって、仮に、４つのヘッド２１～２４から吐出されるインク滴の基材９上における位置が相互にずれていると、印刷物の画像品質が低下する。このような、基材９上における単色画像の相互の位置ずれ（見当ずれ）を許容範囲内に抑えることが、高品質な印刷物を得るための重要な要素となる。
また、基材９にインクが吸収されるとき、または、基材９上のインクが乾燥するときには、基材９が不均一に伸縮する。このような基材９の伸縮が生じると、印刷面に形成される印刷画像が歪む。また、基材９の伸縮が生じると、上記の見当ずれも生じやすくなる。そこで、この印刷装置１のコンピュータ４０は、入稿データＤ１に基づいて、基材９の伸縮状態を印刷前に推定し、その推定結果を利用して、インク滴の吐出位置を補正しつつ印刷を行う機能を有する。図４は、コンピュータ４０の当該機能を、概念的に示したブロック図である。
図４に示すように、コンピュータ４０は、データ取得部４１、伸縮状態計測部４２、学習部４３、推定部４４、補正値算出部４５、および動作制御部４６を有する。データ取得部４１、伸縮状態計測部４２、学習部４３、推定部４４、補正値算出部４５、および動作制御部４６の各機能は、コンピュータ４０のプロセッサ４０１が、コンピュータプログラム４０４に従って動作することにより、実現される。
データ取得部４１は、入稿データＤ１および学習用データＤ２を取得するための処理部である。データ取得部４１は、サーバ２から入稿データＤ１および学習用データＤ２を読み出す。また、データ取得部４１は、読み出した学習用データＤ２を、学習部４３および動作制御部４６へ入力する。また、データ取得部４１は、読み出した入稿データＤ１を、推定部４４および動作制御部４６へ入力する。
伸縮状態計測部４２は、カメラ３０から送信される撮影画像Ｄ３に基づいて、基材９の伸縮状態を計測するための処理部である。基材９の伸縮状態の計測方法については、後述する。伸縮状態計測部４２は、計測された基材９の伸縮状態Ｄ４を、学習部４３へ入力する。
学習部４３は、画像データと、その画像データを印刷したときの基材９の伸縮状態との関係を学習するための処理部である。この印刷装置１は、製品となる印刷物を得るための入稿データＤ１の印刷よりも前に、学習部４３による学習処理を行う。学習処理時には、上述した動作制御部４６と、学習部４３とに、学習用データＤ２が入力される。動作制御部４６は、学習用データＤ２に基づいて、搬送機構１０および印刷部２０を動作制御する。これにより、基材９の印刷面に、学習用データＤ２が印刷される。また、学習処理時には、カメラ３０が、印刷後の基材９を撮影する。
学習部４３は、学習用データＤ２を入力変数とし、伸縮状態計測部４２において計測された伸縮状態Ｄ４を教師データとして、教師あり機械学習アルゴリズムにより、学習処理を行う。学習部４３は、このような学習処理を、所定の終了条件を満たすまで繰り返す。これにより、学習部４３は、入力された画像データに基づいて、基材９の伸縮状態を示す推定結果を出力できる推定モデルＭを生成する。学習処理の詳細については、後述する。
学習部４３は、機械学習アルゴリズムとして、例えば、ディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）を使用する。ただし、学習部４３が使用する機械学習アルゴリズムは、ディープラーニングに限定されるものではない。ディープラーニングに代えて、マルコフ確率場（ＭＲＦ）やボルツマンマシンなど他の機械学習アルゴリズムを使用してもよい。
推定部４４は、入稿データＤ１に基づいて、その入稿データＤ１を印刷したときの基材９の伸縮状態を推定するための処理部である。推定部４４は、学習部４３により生成された推定モデルＭを使用して、推定処理を行う。推定部４４は、データ取得部４１が取得した入稿データＤ１を、推定モデルＭへ入力する。すると、推定モデルＭから、入稿データＤ１に対応する基材９の伸縮状態が出力される。推定部４４は、この推定モデルＭから出力された伸縮状態を、推定結果Ｄ５とする。
補正値算出部４５は、推定結果Ｄ５に基づいて、補正値Ｄ６を算出するための処理部である。補正値算出部４５は、推定結果Ｄ５が示す基材９の伸縮量をキャンセルする方向の補正値Ｄ６を算出する。算出された補正値Ｄ６は、動作制御部４６へ入力される。
動作制御部４６は、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４を動作制御するための処理部である。動作制御部４６は、上述した学習用データＤ２を印刷する場合には、学習用データＤ２に基づく指令値を、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４へ出力する。これにより、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４を動作させて、基材９の印刷面に学習用データＤ２を印刷する。一方、動作制御部４６は、入稿データＤ１を印刷する場合には、入稿データＤ１に基づく指令値を、補正値Ｄ６により補正する。そして、動作制御部４６は、補正後の指令値を、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４へ出力する。これにより、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４を動作させて、基材９の印刷面に入稿データＤ１を印刷する。
＜３．学習処理について＞
続いて、上述した印刷装置１において実行される学習処理について、説明する。図５は、学習処理の流れを示すフローチャートである。この学習処理は、製品としての印刷物を得るための入稿データＤ１の印刷よりも前に、実行される。
図５に示すように、学習処理を行うときには、まず、データ取得部４１が、サーバ２から学習用データＤ２を読み出す。そして、データ取得部４１は、学習部４３と動作制御部４６とに、学習用データＤ２を入力する（ステップＳ１）。
図６は、学習用データＤ２の例を示した図である。図６のように、学習用データＤ２は、絵柄やパターン等の画像５１に、複数のグリッドマーク５２が組み込まれた画像データである。複数の学習用データＤ２は、互いに異なる画像５１を有するものとされる。基材９の伸縮量は、基材９に吐出されるインクの量により異なる。このため、学習用データＤ２の画像５１は、濃度値または印字率が異なる複数の領域を含む画像であることが望ましい。これにより、濃度値または印字率に応じた基材９の伸縮量を学習することができる。
グリッドマーク５２は、学習用データＤ２内の所定の座標位置を示すマークである。グリッドマーク５２は、学習用データＤ２の全体に亘って配列されている。また、複数のグリッドマーク５２は、基材９の搬送方向および幅方向に沿って、互いに間隔をあけて配列されている。また、学習用データＤ２において、複数のグリッドマーク５２は、画像５１よりも前面側に配置されている。
図７は、学習用データＤ２の一部分の拡大図である。図７のように、本実施形態のグリッドマーク５２は、ベース図形５２１とマーク図形５２２とで構成されている。ベース図形５２１は、白色（濃度値０％）に塗り潰された矩形の図形である。マーク図形５２２は、ベース図形５２１の前面側に重なる黒色（濃度値１００％）の十字状の図形である。図７の上側の領域ように、黒色の背景の上にグリッドマーク５２が配置された場合、背景とマーク図形５２２とは、同じ黒色であるが、マーク図形５２２は、白色のベース図形５２１上にあるため、マーク図形５２２を識別できる。また、図７の下側の領域のように、白色の背景の上にグリッドマーク５２が配置された場合、ベース図形５２１と背景は、同じ白色であるため境界が識別できないが、黒色のマーク図形５２２は識別できる。
このように、本実施形態では、グリッドマーク５２が、白色のベース図形５２１と、ベース図形５２１の前面側に重なる黒色のマーク図形５２２とで構成されるため、背景となる画像５１の色にかかわらず、マーク図形５２２を識別することができる。
動作制御部４６は、学習用データＤ２に基づいて、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４の動作を制御する。これにより、基材９の印刷面に学習用データＤ２を印刷する（ステップＳ２）。すなわち、基材９の印刷面に、画像５１とともに複数のグリッドマーク５２が印刷される。また、カメラ３０は、学習用データＤ２が印刷された基材９の印刷面を撮影する（ステップＳ３）。撮影により得られた撮影画像Ｄ３は、カメラ３０からコンピュータ４０へ送信されて、伸縮状態計測部４２へ入力される。
伸縮状態計測部４２は、カメラ３０から送信された撮影画像Ｄ３に基づいて、基材９の伸縮状態を計測する（ステップＳ４）。具体的には、伸縮状態計測部４２は、撮影画像Ｄ３から、基材９上の複数のグリッドマーク５２の位置を抽出する。そして、それらのグリッドマーク５２の位置に基づいて、基材９の伸縮状態を計測する。上述の通り、グリッドマーク５２は、白色のベース図形５２１と、黒色のマーク図形５２２とで構成される。このため、背景となる画像５１の色や濃度にかかわらず、全てのグリッドマーク５２の位置を認識できる。したがって、基材９の伸縮状態を精度よく計測できる。
図８は、基材９の伸縮状態の計測方法の一例を示した図である。図８の例では、伸縮状態計測部４２は、撮影画像Ｄ３中の隣り合うグリッドマーク５２の間隔を計測する。そして、計測されたグリッドマーク５２の間隔と、学習用データＤ２におけるグリッドマーク５２の間隔との差を、伸縮量として算出する。すなわち、図８の方法では、隣り合うグリッドマーク５２の間隔の変化を計測する。伸縮状態計測部４２は、このような伸縮量の計測を、撮影画像Ｄ３中の全ての隣り合うグリッドマーク５２について行う。その結果、基材９における伸縮量の分布を示すヒートマップが得られる。
基材９が伸縮した場合、基材９上の各領域の変位量は、その領域の伸縮量だけではなく、他の領域の伸縮量も影響し、それらの伸縮量を累積した値となる。しかしながら、図８の計測方法により得られるヒートマップは、基材９の領域ごとの局所的な伸縮量を表すものとなる。したがって、当該ヒートマップは、後述するステップＳ５において、教師データとして取り扱いやすい。
図９は、基材９の伸縮状態の計測方法の他の例を示した図である。図９の例では、伸縮状態計測部４２は、撮影画像Ｄ３中の各グリッドマーク５２の位置を計測する。具体的には、撮影画像中の特定のグリッドマーク５２を原点として、当該原点に対する他のグリッドマーク５２の座標位置を、それぞれ計測する。そして、計測された座標位置と、学習用データＤ２におけるグリッドマーク５２の座標位置との差を、伸縮量として算出する。すなわち、図８の方法では、基材９における各グリッドマーク５２の変位量を計測する。伸縮状態計測部４２は、このような伸縮量の計測を、撮影画像Ｄ３中の全てのグリッドマーク５２について行う。その結果、基材９における伸縮量の分布を示すベクトルマップが得られる。
図９の計測方法により得られるベクトルマップは、基材９の各部の座標位置の変位量を表すものとなる。この場合、後述する推定モデルＭから出力される推定結果も、基材９の各部の座標位置の変位量を表すものとなる。このため、図９の計測方法を採用すれば、補正値算出部４５において、基材９に吐出されるインクの座標位置を補正する際に、推定結果を利用しやすくなる。
伸縮状態計測部４２は、得られたヒートマップまたはベクトルマップを、基材９の伸縮状態Ｄ４として、学習部４３へ入力する。
学習部４３は、ステップＳ１においてデータ取得部４１から入力された学習用データＤ２を入力変数とし、ステップＳ４で計測された基材９の伸縮状態Ｄ４を教師データとして、教師あり機械学習プログラムにより、機械学習を行う。このとき、学習部４３は、画像データに基づいて基材９の伸縮状態の推定するための推定モデルＭを用意する。推定モデルＭは、入力された学習用データＤ２に基づいて、伸縮状態の推定結果を出力する。学習部４３は、推定モデルＭから出力される推定結果が、教師データである伸縮状態Ｄ４に近づくように、推定モデルＭのパラメータを調整する（ステップＳ５：学習工程）。
その後、学習部４３は、所定の終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ６）。終了条件は、例えば、推定結果と教師データとの差が、予め設定された閾値よりも小さくなること、とすればよい。また、終了条件は、ステップＳ１～Ｓ５の繰り返し回数が、予め設定された閾値に到達すること、としてもよい。終了条件を満たしていない場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、コンピュータ４０は、上述したステップＳ１～Ｓ５の処理を繰り返す。その際、学習用データＤ２は、異なる画像５１のものを使用してもよい。
ステップＳ１～Ｓ５の学習処理が繰り返されることにより、推定モデルＭの推定精度が向上する。やがて、終了条件が満たされると（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、学習部４３は、学習処理を終了する。これにより、入力された画像データに基づいて、その画像データを印刷したときの基材９の伸縮状態を精度よく推定できる、学習済みの推定モデルＭが生成される。学習部４３は、生成された推定モデルＭを、推定部４４へ提供する。
なお、所定数の学習用データＤ２を、１つの学習用データセットとしてもよい。そして、複数の学習用データセットについて、学習処理を行ってもよい。この場合、１つの学習用データセットに含まれる所定数の学習用データＤ２を印刷する間は、ステップＳ６の終了条件の判断を行うことなく、ステップＳ１～Ｓ５の処理を繰り返してもよい。そして、１つの学習用データセットに含まれる全ての学習用データＤ２について、ステップＳ１～Ｓ５の処理が完了した時点で、ステップＳ６の終了条件の判断を行ってもよい。ステップＳ６において終了条件を満たさない場合には、別の学習用データセットについて、ステップＳ１～Ｓ５の学習処理を行ってもよい。
＜４．印刷処理について＞
続いて、上述した学習処理の後に、印刷装置１において実行される印刷処理について、説明する。図１０は、印刷処理の流れを示すフローチャートである。
図１０に示すように、印刷処理を行うときには、まず、印刷すべき入稿データＤ１を取得する（ステップＳ７：データ取得工程）。具体的には、データ取得部４１が、サーバ２から入稿データＤ１を読み出す。そして、データ取得部４１は、推定部４４と動作制御部４６とに、入稿データＤ１を入力する。
推定部４４は、学習部４３により生成された推定モデルＭに、入稿データＤ１を入力する。そうすると、推定モデルＭは、基材９の伸縮状態の推定結果Ｄ５を出力する（ステップＳ８：推定工程）。この推定結果Ｄ５は、印刷装置１において入稿データＤ１を印刷した場合の、インクによる基材９の伸縮状態の推定値を示すものである。推定部４４は、得られた推定結果Ｄ５を、補正値算出部４５へ出力する。
補正値算出部４５は、推定部４４から出力された推定結果Ｄ５に基づいて、補正値Ｄ６を算出する（ステップＳ９）。この補正値Ｄ６は、基材９に対するインク滴の吐出位置を微調整するための制御値である。補正値算出部４５は、推定結果Ｄ５が示す基材９の伸縮状態をキャンセルする方向に、補正値Ｄ６を設定する。例えば、基材９の伸縮により、基材９ある部分が幅方向の一方側へ変位すると推定される場合、補正値算出部４５は、インク滴の吐出位置を幅方向の他方側へ補正するように、補正値Ｄ６を算出する。そして、補正値算出部４５は、算出された補正値Ｄ６を、動作制御部４６へ入力する。
その後、動作制御部４６は、データ取得部４１から取得した入稿データＤ１と、補正値算出部４５から取得した補正値Ｄ６とに基づいて、搬送機構１０および４つのヘッド２１～２４を動作制御する。動作制御部４６は、入稿データＤ１により指定されるインクの吐出位置を、補正値Ｄ６に従って補正する。この補正は、例えば、入稿データＤ１のピクセルごとに行う。そして、基材９の印刷面の補正後の吐出位置に、インク滴を吐出する。これにより、基材９の印刷面に、入稿データＤ１が印刷される（ステップＳ１０：印刷工程）。
以上のように、この印刷装置１では、入稿データＤ１の印刷よりも前に、入稿データＤ１に基づいて、インクによる基材９の伸縮状態を推定する。このため、当該推定結果を考慮して、インクの吐出位置を補正しながら、基材９の印刷面にインク滴を吐出できる。その結果、印刷画像のゆがみが小さく、見当ずれも少ない、高品質な印刷物を得ることができる。
＜５．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。
＜５－１．第１変形例＞
上記の実施形態では、学習用データＤ２において、複数のグリッドマーク５２が、等間隔に配列されていた。しかしながら、複数のグリッドマーク５２の間隔は、必ずしも均等でなくてもよい。例えば、画像５１の濃度値の変化または印字率の変化が大きい部分には、グリッドマーク５２を、他の部分よりも密に配置してもよい。
＜５－２．第２変形例＞
上記の実施形態では、グリッドマーク５２が、白色のベース図形５２１と、黒色のマーク図形５２２とで構成されていた。しかしながら、ベース図形５２１の色は、必ずしも白色に限定されるものではない。また、マーク図形５２２の色は、必ずしも黒色に限定されるものではない。例えば、ベース図形５２１が黒色で、マーク図形５２２が白色であってもよい。また、ベース図形５２１およびマーク図形５２２は、他の色であってもよい。すなわち、グリッドマーク５２は、ベース図形５２１が第１の色で形成され、マーク図形５２２が、第１の色とは異なる第２の色で形成されていればよい。また、ベース図形５２１およびマーク図形５２２の形状も、上記の実施形態とは異なる形状であってもよい。
＜５－３．第３変形例＞
上記の実施形態では、学習処理において、推定モデルＭに入力される情報は、学習用データＤ２のみであった。しかしながら、学習用データＤ２に加えて、印刷装置１内の各種のセンサの検出値や、基材９の種類などの付加的な情報を、推定モデルＭに入力してもよい。その場合、印刷処理においても、推定モデルＭに対して、入稿データＤ１に加えて、上記の付加的な情報を入力するとよい。このようにすれば、推定モデルＭは、付加的な情報も考慮して、より精度の高い推定結果Ｄ５を出力することが可能となる。
＜５－４．第４変形例＞
上記の実施形態では、機械学習により生成された推定モデルＭに基づいて、基材９の伸縮状態を推定していた。しかしながら、他の方法で、基材９の伸縮状態を推定してもよい。例えば、入稿データＤ１に含まれる各領域の濃度値または印字率と、基材９の伸縮状態との関係を、定式化してもよい。また、入稿データＤ１に含まれる各領域の濃度値または印字率と、基材９の伸縮状態との対応関係を、テーブルにより規定してもよい。そして、入稿データＤ１を印刷する前に、入稿データＤ１と、上記の定式またはテーブルとに基づいて、基材９の伸縮状態を示す推定結果を出力してもよい。
ただし、定式またはテーブルを使用する場合、印刷装置１の状態や基材９の種類が変更されるたびに、定式またはテーブルを修正する必要がある。この定式またはテーブルを修正する作業は、様々な観点から検討する必要があるため、ユーザの負担が大きい。これに対し、上記の実施形態のように、機械学習を利用すれば、印刷装置１の状態や基材９の種類が変更された場合でも、一定の学習処理を行うことにより、推定モデルＭを再作成することができる。したがって、条件の変化に容易に対応できる。
＜５－５．他の変形例＞
また、上記の実施形態では、図２のように、各ヘッド２１～２４において、ノズル２０１が幅方向に一列に配置されていた。しかしながら、各ヘッド２１～２４において、ノズル２０１が２列以上に配置されていてもよい。
また、上記の実施形態の印刷装置１は、４つのヘッド２１～２４を備えていた。しかしながら、印刷装置１が備えるヘッドの数は、１～３つ、あるいは５つ以上であってもよい。例えば、印刷装置１は、Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙの各色に加えて、特色のインクを吐出するヘッドを備えていてもよい。
また、上記の実施形態や変形例に登場した各要素を、矛盾が生じない範囲で、適宜に組み合わせてもよい。
１ 印刷装置
２ サーバ
９ 基材
１０ 搬送機構
２０ 印刷部
２１ 第１ヘッド
２２ 第２ヘッド
２３ 第３ヘッド
２４ 第４ヘッド
３０ カメラ
４０ コンピュータ
４１ データ取得部
４２ 伸縮状態計測部
４３ 学習部
４４ 推定部
４５ 補正値算出部
４６ 動作制御部
５１ 画像
５２ グリッドマーク
４０４ コンピュータプログラム
５２１ ベース図形
５２２ マーク図形
Ｄ１ 入稿データ
Ｄ２ 学習用データ
Ｄ３ 撮影画像
Ｄ４ 伸縮状態
Ｄ５ 推定結果
Ｄ６ 補正値
Ｍ 推定モデル

Claims (12)

  1. 長尺帯状の基材を長手方向に搬送しつつ、基材の表面にインクを吐出する印刷装置において、基材の伸縮状態を推定する推定方法であって、
    印刷すべき画像データである入稿データを取得するデータ取得工程と、
    前記入稿データの印刷よりも前に、前記入稿データに基づいて、インクによる基材の伸縮状態を示す推定結果を出力する推定工程と、
    を含む、推定方法。
  2. 請求項１に記載の推定方法であって、
    学習用の画像データである学習用データを入力変数とし、前記印刷装置において前記学習用データを印刷したときの前記基材の伸縮状態を教師データとして、機械学習により、前記基材の伸縮状態を推定可能な推定モデルを生成する学習工程
    をさらに含み、
    前記推定工程では、前記推定モデルに前記入稿データを入力し、前記推定モデルから出力される伸縮状態を、前記推定結果とする、推定方法。
  3. 請求項２に記載の推定方法であって、
    前記学習用データは、間隔をあけて配列された複数のマークが組み込まれた画像データであり、
    前記学習工程では、前記印刷装置において前記学習用データを印刷したときの前記基材上の前記複数のマークの位置に基づいて、前記教師データとなる伸縮状態を計測する、推定方法。
  4. 請求項３に記載の推定方法であって、
    前記マークは、
    第１の色で形成されたベース図形と、
    前記ベース図形と重なる位置に、前記第１の色とは異なる第２の色で形成されたマーク図形と、
    を含む、推定方法。
  5. 請求項４に記載の推定方法であって、
    前記第１の色は、白色であり、
    前記第２の色は、黒色である、推定方法。
  6. 請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の推定方法であって、
    前記教師データは、隣り合う前記マークの間隔の変化を示す、推定方法。
  7. 請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の推定方法であって、
    前記教師データは、前記複数のマークのそれぞれの変位量を示す、推定方法。
  8. 請求項２から請求項７までのいずれか１項に記載の推定方法であって、
    前記学習用データは、濃度値または印字率が異なる複数の領域を含む画像データである、推定方法。
  9. 請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の推定方法を用いた印刷方法であって、
    前記データ取得工程および前記推定工程を実行した後、
    前記推定結果に基づいて前記基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記基材の表面にインクを吐出する印刷工程を実行する、印刷方法。
  10. 印刷すべき画像データである入稿データを取得するデータ取得部と、
    長尺帯状の基材を所定の搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、
    前記入稿データに基づいて、前記搬送機構により搬送される前記基材の表面にインクを吐出するヘッドと、
    前記入稿データの印刷よりも前に、前記入稿データに基づいて、前記インクによる基材の伸縮状態を示す推定結果を出力する推定部と、
    を備える、印刷装置。
  11. 請求項１０に記載の印刷装置であって、
    前記ヘッドよりも前記搬送経路の下流側において、基材の印刷面を撮影するカメラと、
    前記カメラの撮影画像に基づいて、前記基材の伸縮状態を計測する伸縮状態計測部と、
    学習用の画像データである学習用データを入力変数とし、前記学習用データを印刷したときの前記伸縮状態を教師データとして、機械学習により、前記基材の伸縮状態を推定可能な推定モデルを生成する学習部と、
    をさらに備え、
    前記推定部は、前記推定モデルに前記入稿データを入力し、前記推定モデルから出力される伸縮状態を、前記推定結果とする、印刷装置。
  12. 請求項１０または請求項１１に記載の印刷装置であって、
    前記推定結果に基づいて補正値を算出する補正値算出部と、
    前記補正値に基づいて前記基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記基材の表面に前記インクを吐出するように、前記搬送機構および前記ヘッドを制御する動作制御部と、
    をさらに備える、印刷装置。
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