JP2023000061A - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】実際に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認可能とする。
【解決手段】画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理装置において、ユーザーが作成した画像データを取得し（ステップＳ１、ステップＳ２）、印刷物を構成する印刷条件の指定を受け付け（ステップＳ５）、画像データ及び印刷条件に基づいて、印刷物を実現できるか否かを判断する（ステップＳ６、ステップＳ７）。印刷物を実現できないと判断された場合には（ステップＳ７；ＮＯ）、画像データ上の実現できないと判断された箇所を強調して表示させる（ステップＳ８）。
【選択図】図５

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム及び情報処理方法に関する。

印刷業界においては、インクやトナー等によるカラー印刷に加え、印刷物に高級感や上質感を付与する加飾印刷が利用されている。加飾印刷としては、箔押し、ニス加工、厚盛印刷、特色印刷、ラミネート加工、エンボス加工等が挙げられる。箔押しとは、予め金属層が蒸着されている樹脂フィルムを対象基材に押し当て、基材上の任意の場所に箔（金属層）を転写する印刷方法である。ニス加工とは、予めカラー印刷されている基材の任意の場所又は全体にニスと呼ばれる透明樹脂層を形成する印刷方法である。厚盛印刷とは、クリアインクやクリアトナーを局所的に多用することで、任意の場所を盛り上げる印刷方法である。特色印刷とは、所謂プロセスカラー（４Ｃ）では表現できない色域の顔料や染料を用いて印刷する印刷方法である。ラミネート加工とは、印刷物にフィルムを張り合わせる加工方法である。エンボス加工とは、凹状の型と凸状の型の間に紙を置き、圧を加えて絵柄を浮き上がらせる加工である。

特に、箔押しやニス加工のような加飾印刷は、光沢や立体感等、独特の質感を有するものであり、通常のカラー印刷のようにディスプレイ上でそのイメージを再現することが困難である。そのため、現状は、実際に印刷物を出力することでしか、その加飾の状態を確認することができない。

そこで、印刷物の仕上がり状態を事前に確認するために、質感を含めたプレビュー表示を行う技術が利用されつつある。
例えば、印刷物の光沢感を含む質感を向上させて表示するために、印刷物の原稿データと、印刷物の用紙部拡散反射データと、印刷物の用紙部正反射の質感を付与するデータと、印刷物の画像部正反射の質感を付与するデータに基づいて、３次元表示のプレビュー機能に用いる表示用のデータを算出する画像処理装置が提案されている（特許文献１参照）。

また、クリアトナーで加飾した印刷物の表示を伴う印刷プレビュー機能を有する表示装置において、原稿の紙質状態の画質、クリアトナー領域の印刷状態の画質、原稿の紙質状態とクリアトナー領域の印刷状態の画質を３次元表現で表示するものが提案されている（特許文献２参照）。

また、印刷対象物品の印刷対象物品画像と、印刷対象物品にカラー印刷する印刷デザイン画像を合成することによって、印刷対象物品に印刷デザイン画像がカラー印刷された状態のプレビュー画像を作成する印刷注文受付システムにおいて、印刷対象物品の色に影響される実際の印刷物の仕上がり状態を表示するものが提案されている（特許文献３参照）。

特開２０１４－１９４７１３号公報 特開２０１４－１８２４１０号公報 特開２０２１－６９４７号公報

しかしながら、箔押しやニス加工をはじめとする加飾印刷においては、ディスプレイ上にそのイメージを再現することができたとしても、それは理想状態の画像であり、実際に印刷物を出力してみないと分からない不具合が発生する場合があった。
例えば、予めカラーで印刷された文字上にニス加工を施す際に、文字の大きさによってはニスが文字からはみ出てしまう場合があった。
また、デザイン上、小さい文字を箔押しで表現する際に、実際の出力では文字がつぶれてしまう場合があった。
また、或る紙メディアでは良好な箔押し印刷（箔の転写性が良好）が実現できていたが、別の紙メディアでは同じデザインデータであるにもかかわらず、きれいな箔押しができない場合があった。
また、或る印刷方式（例えばオフセット印刷）で印刷したカラー画像上にはニスをきれいに印刷できるが、別の印刷方式のカラー画像上ではニスがはじいてしまう場合があった。

このように、画像データに基づいて印刷物を出力する際に、データ上で指定された通りの印刷物を必ずしも実現できるとは限らない。カラー印刷時の印刷条件（メディア、インク等）によって、その後の加飾の適性が変化する場合もあるし、使用する加飾機によって、同じデザインデータでも出力結果が異なる場合もある。すなわち、印刷に用いるデザインデータ、使用する材料、使用する印刷機／加飾機によって、加飾印刷の出力結果が大きく左右される。

本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、実際に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認可能とすることを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理装置であって、ユーザーが作成した前記画像データを取得する画像取得手段と、前記印刷物を構成する印刷条件を指定するための指定手段と、前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断する判断手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記画像データは、カラー印刷データに加え、加飾画像データを含むことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記加飾画像データは、箔加飾データ、ニス加飾データの少なくともどちらかを含むことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記印刷条件は、画像材料情報、表面処理条件又は印刷機情報を含むことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記判断手段は、前記印刷条件が取り得る値ごとに予め用意された実現可否判断テーブルに基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報処理装置において、前記実現可否判断テーブルは、前記印刷条件の値、前記画像データに係る画像の最小長、及び、前記印刷物を実現できるか否かを示す情報で構成されることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記判断手段は、機械学習による学習結果を用いて、前記印刷物を実現できるか否かを判断することを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の情報処理装置において、前記機械学習は、学習用画像データ、及び、当該学習用画像データに基づいて出力された学習用印刷物を構成する複数の印刷条件候補を入力データとし、前記学習用印刷物を実現できたか否かを出力データとして機械学習を行い、学習結果に基づいて、前記判断手段における判断に使用する前記印刷条件を決定するものであることを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項７に記載の情報処理装置において、前記機械学習は、前記印刷条件の各要素に関連付けられた物性データを入力データとし、当該物性データにより特定される印刷条件で学習用画像データに基づいて出力された学習用印刷物において正しく印刷できた最小画像サイズを出力データとして、機械学習モデルを構築するものであり、前記機械学習モデルは、前記印刷条件として未知の要素を用いる場合に、当該未知の要素に関連付けられた物性データが入力されると、正しく印刷できると推測される最小画像サイズを出力することを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記判断手段により実現できないと判断された場合に、当該判断された結果を通知する通知手段を備えることを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の情報処理装置において、前記通知手段は、前記判断手段により実現できないと判断された場合に、前記画像データ上の前記実現できないと判断された箇所を強調して表示させることを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、請求項１０又は１１に記載の情報処理装置において、前記判断手段により実現できないと判断された場合に、ユーザーに対し前記画像データの修正又は前記印刷条件の変更を選択させる提示手段を備えることを特徴とする。

請求項１３に記載の発明は、請求項１から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記判断手段により実現できると判断された場合に、前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、ディスプレイ上に印刷イメージを表示させる印刷イメージ生成手段を備えることを特徴とする。

請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の情報処理装置において、前記印刷イメージをユーザーが確認した結果、ユーザーの想定通りでなかった場合に、ユーザーに対し前記画像データの修正又は前記印刷条件の変更を選択させる提示手段を備えることを特徴とする。

請求項１５に記載の発明は、画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理装置のコンピューターを、ユーザーが作成した前記画像データを取得する画像取得手段、前記印刷物を構成する印刷条件を指定するための指定手段、前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断する判断手段、として機能させるためのプログラムである。

請求項１６に記載の発明は、画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理方法であって、ユーザーが作成した前記画像データを取得する画像取得工程と、前記印刷物を構成する印刷条件の指定を受け付ける指定工程と、前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断する判断工程と、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、実際に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認することができる。

本発明の第１の実施の形態における情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 印刷条件情報に含まれる印刷条件の項目名及び取り得る値の例である。 箔加飾の実現可否判断テーブルの例である。 ニス加飾の実現可否判断テーブルの例である。 情報処理装置により実行される印刷事前処理を示すフローチャートである。 （ａ）は、４Ｃ画像データの例である。（ｂ）は、箔加飾データの例である。（ｃ）は、ニス加飾データの例である。 箔加飾データの一部の拡大例である。 ニス加飾データの一部の拡大例である。 印刷条件入力画面の例である。 ＮＧ箇所表示画面の例である。 印刷イメージ表示画面の例である。 第３の実施の形態における学習用画像データの例を示す図である。

以下、本発明に係る情報処理装置の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。ただし、本発明の範囲は、図示例に限定されるものではない。

［第１の実施の形態］
図１に、第１の実施の形態における情報処理装置１０の機能的構成を示す。情報処理装置１０は、制御部１１、表示部１２、操作部１３、通信部１４、記憶部１５等を備えて構成されており、各部はバスにより接続されている。情報処理装置１０は、ＰＣ（Personal Computer）等で構成されており、印刷用の画像データを作成する際に用いられる。情報処理装置１０において作成された画像データは、指定された印刷機及び加飾機に送信され、印刷物が出力される。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、情報処理装置１０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵは、記憶部１５に記憶されている各種処理プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

表示部１２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されており、制御部１１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。

操作部１３は、カーソルキー、文字・数字入力キー及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号を制御部１１に出力する。また、操作部１３が、表示部１２に積層されたタッチパネルにより構成される場合には、ユーザーの指等によるタッチ操作の位置に応じた操作信号を制御部１１に出力する。

通信部１４は、ネットワークインターフェース等により構成され、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等の通信ネットワークを介して接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。

記憶部１５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により構成され、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なデータ等を記憶している。

記憶部１５には、印刷条件情報１５１が記憶されている。印刷条件情報１５１には、印刷物を構成する印刷条件の各要素に対して、取り得る値が対応付けられている。
印刷条件は、画像材料情報、表面処理条件、印刷機情報等を含む。
画像材料情報は、印刷物の材料に関する情報であり、メディア（用紙等の記録媒体）、インク、加飾材料（箔、ニス等）等を含む。
表面処理条件は、印刷物における表面処理に関する条件であり、表面加工等を含む。
印刷機情報は、印刷物を出力する印刷機や加飾機に関する情報であり、印刷機、使用加飾機等を含む。

図２（ａ）～（ｅ）に、印刷条件情報１５１に含まれる印刷条件の項目名及び取り得る値の例を示す。
図２（ａ）に示す印刷条件「メディア」は、コート紙Ａ、マット紙Ｂ等、印刷に用いる基材（記録媒体）の名称の値を取り得る。具体的には、ＯＫトップコート（登録商標）（王子製紙社製）、サンマット（北越コーポレーション社製）、エスプリＡＰ（日本製紙社製）等が挙げられる。
図２（ｂ）に示す印刷条件「インク」は、インクＣ、インクＤ、インクＥ、インクＦ、インク層なし等、カラー印刷を実行する際に用いるインク（又はトナー）の名称の値を取り得る。具体的には、フュージョン（登録商標）Ｇ ＮＥＯ（ＤＩＣ社製）、ＮＥＸ（登録商標） ＮＶ（東洋インキ社製）、ＡｃｃｕｒｉｏＪｅｔ（登録商標） ＫＭ－１用ＨＳインク（コニカミノルタ社製）、ＡｃｃｕｒｉｏＰｒｅｓｓ（登録商標） Ｃ１２０００／Ｃ１４０００用トナー（コニカミノルタ社製）等が挙げられる。
図２（ｃ）に示す印刷条件「表面加工」は、表面加工なし、ラミネート加工、コロナ放電等の値を取り得る。
図２（ｄ）に示す印刷条件「使用加飾機」は、加飾機Ｇ、加飾機Ｈ、ニスコーター、ホットスタンプ箔押し機等の値を取り得る。加飾機Ｇ及び加飾機Ｈは、箔押し及びニス加工が可能な加飾機である。加飾機としては、ＪＥＴＶｅｒｎｉｓｈ ３Ｄ（ＭＧＩ社製）、Ｓｃｏｄｉｘ Ｕｌｔｒａ Ｐｒｏ＋Ｆｏｉｌ（スコディックス社製）、ニスコーターとしては、ＫＤＣ－１７ＫＢ（ビーエヌテクノロジー社製）、ホットスタンプ箔押し機としては、ＯＰＭ－ＨＬ４５０Ｓ（恩田製作所社製）等が挙げられる。
図２（ｅ）に示す印刷条件「加飾材料」は、ニス、箔等の値を取り得る。

また、記憶部１５には、印刷物を構成する印刷条件が取り得る値ごとに予め用意された実現可否判断テーブル１５２が記憶されている。なお、１種類の印刷条件を用いる場合には、この印刷条件が取り得る値ごとに、実現可否判断テーブル１５２が用意されている。複数の種類の印刷条件を用いる場合には、各印刷条件が取り得る値の組み合わせごとに、実現可否判断テーブル１５２が用意されている。

図３に、箔加飾の実現可否判断テーブル１５２の例を示す。この実現可否判断テーブル１５２では、加飾材料「箔」について、メディア「コート紙Ａ」、インク「インクＣ」、表面加工「表面加工なし」、使用加飾機「加飾機Ｇ」という条件で、箔により形成される画像の最小長のそれぞれの値に対して、「実現可否」が定められている。つまり、実現可否判断テーブル１５２は、印刷条件の値（箔、コート紙Ａ、インクＣ、表面加工なし、加飾機Ｇ）、画像データ（箔加飾データ）に係る画像の最小長、及び、印刷物を実現できるか否かを示す情報（実現可否）で構成されている。画像データに係る画像は、インク、箔、ニス等が載る部分である。最小長は、画像データに係る画像の長さの最小値である。図３によれば、箔加飾データに係る箔画像の最小長が０．２５ｍｍ以下の場合に「ＮＧ（実現不可能）」、最小長が０．３０ｍｍ以上の場合に「ＯＫ（実現可能）」となっている。

図４に、ニス加飾の実現可否判断テーブル１５２の例を示す。この実現可否判断テーブル１５２は、加飾材料「ニス」について、メディア「コート紙Ａ」、インク「インクＣ」、表面加工「表面加工なし」、使用加飾機「加飾機Ｇ」という条件で、ニスにより形成される画像の最小長のそれぞれの値に対して、「実現可否」が定められている。つまり、実現可否判断テーブル１５２は、印刷条件の値（ニス、コート紙Ａ、インクＣ、表面加工なし、加飾機Ｇ）、画像データ（ニス加飾データ）に係る画像の最小長、及び、印刷物を実現できるか否かを示す情報（実現可否）で構成されている。図４によれば、ニス加飾データに係るニス画像の最小長が０．１０ｍｍ以下の場合に「ＮＧ」、最小長が０．１５ｍｍ以上の場合に「ＯＫ」となっている。

実現可否判断テーブル１５２は、当該テーブルに対応する条件で、実現可否の判断対象とする画像データに係る画像の長さ（幅）を変えてそれぞれ印刷物を実際に出力し、印刷物を目視又は測定器によりチェックし、実現可否結果（ＯＫ／ＮＧ）を与えることで、生成されたものである。

また、記憶部１５には、印刷条件が取り得る値ごとに予め用意された質感情報１５３が記憶されている。質感情報１５３は、印刷物を構成する材料に起因する光沢や立体感等の質感を示す情報である。本実施形態では、メディア、インク、加飾材料が「印刷物を構成する材料」に該当する。質感情報１５３には、反射特性のデータが含まれる。反射特性として、画像に対する光の入射・反射の角度によって変化する、反射光の明度の角度に対する分布及び分光反射率を用いることができる。反射光の明度の角度に対する分布として、双方向反射率分布関数（Bidirectional Reflectance Distribution Function：ＢＲＤＦ）、双方向テクスチャ関数（Bidirectional Texture Function：ＢＴＦ）、双方向散乱面反射率分布関数（Bidirectional Scattering Surface Reflectance Distribution Function：ＢＳＳＲＤＦ）等のいかなる変角特性を用いてもよい。本実施形態では、反射光の明度の分布であるＢＲＤＦ（分光反射率Ｒ（λ）の角度分布）で表される反射特性のデータを、質感情報１５３として用いる。

質感情報１５３は、加飾材料、メディア、インク等の印刷条件が取り得る値ごとに、印刷物を実際に出力し、印刷物に対する光の入射・反射の角度を変えながら、反射光の強度を測定することで、生成されたものである。

制御部１１は、画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う。
制御部１１は、ユーザーが作成した画像データを取得する。すなわち、制御部１１は、画像取得手段として機能する。画像データは、カラー印刷データに加え、加飾画像データを含む。
カラー印刷データは、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック等のインクやトナーにより形成される通常のカラー画像のデータ（４Ｃ画像データ）である。
加飾画像データは、箔加飾データ、ニス加飾データ、盛り上げ印刷データ、特色印刷データの少なくとも一つを含む。
箔加飾データは、金色、銀色等の金属箔や、ホログラム箔等をメディア上に形成するための画像データである。
ニス加飾データは、ニスをメディア上に塗布するための画像データである。
盛り上げ印刷データは、印刷物の任意の場所を盛り上げるために、クリアインクやクリアトナーを印刷するための画像データである。
特色印刷データは、プロセスカラー（４Ｃ）では表現できない色域の顔料や染料を用いて印刷するための画像データである。
本実施形態では、加飾画像データとして箔加飾データ及びニス加飾データを用いる。

制御部１１は、操作部１３からの操作により、印刷物を構成する印刷条件の指定を受け付ける。すなわち、操作部１３は、印刷条件を指定するための指定手段である。

制御部１１は、画像データ及び印刷条件に基づいて、印刷物を実現できるか否かを判断する。すなわち、制御部１１は、判断手段として機能する。
制御部１１は、実現可否判断テーブル１５２に基づいて、印刷物を実現できるか否かを判断する。

制御部１１は、印刷物を実現できないと判断された場合に、当該判断された結果を通知する。すなわち、制御部１１は、通知手段として機能する。
制御部１１は、印刷物を実現できないと判断された場合に、画像データ上の実現できないと判断された箇所（ＮＧ箇所）を強調して表示させる。例えば、制御部１１は、ＮＧ箇所を四角形や丸等の図形で囲ったり、ＮＧ箇所を所定の色に変更したりする。
制御部１１は、印刷物を実現できないと判断された場合に、ユーザーに対し画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させる。すなわち、制御部１１は、提示手段として機能する。

制御部１１は、印刷物を実現できると判断された場合に、画像データ及び印刷条件に基づいて、ディスプレイ（表示部１２）上に印刷イメージを表示させる。すなわち、制御部１１は、印刷イメージ生成手段として機能する。制御部１１は、印刷条件の値に対応する質感情報１５３を用いて、印刷イメージを生成する。

印刷イメージとは、画像データ及び印刷条件に基づいて、印刷機（加飾印刷が行われる場合には加飾機も含む。）により出力される印刷物の見え方を表現した画像である。特に、箔押しやニス加工等の加飾が施される場合、印刷イメージは、加飾画像データ（箔加飾データ、ニス加飾データ）による影響が大きく、光沢等の質感を伴うものとなる。
印刷イメージとして、例えば、印刷物に対する視点（印刷物の角度）を変えていくような３次元表示を用いる。また、静止画であっても質感が分かるような、印刷物を斜めから見た表示方法を用いてもよい。

印刷イメージは、以下の方法で生成する。まず、制御部１１は、印刷イメージの生成時に用いる光源の分光スペクトルＳ（λ）、等色関数、分光反射率Ｒ（λ）から、以下の式（１）により、画像の見栄えを表す刺激値（本実施形態ではＸＹＺ刺激値）を求める。なお、光源の分光スペクトルＳ（λ）、等色関数、分光反射率Ｒ（λ）は、波長λの関数である。分光反射率Ｒ（λ）は、質感情報１５３に含まれており、ディスプレイに表示する印刷物の角度に応じて変わる。

なお、式（１）のＫは、以下の式（２）で与えられる。

次に、制御部１１は、以下の式（３）、（４）により、ＸＹＺ刺激値を、ディスプレイに表示するためのｓＲＧＢ信号値に変換する。

次に、制御部１１は、このようにして得られたｓＲＧＢ信号値をディスプレイ（表示部１２）に出力し、表示部１２に印刷イメージを表示させる。角度に応じた分光反射率Ｒ（λ）を用いることで、見た目に近い質感を表現できる。なお、３次元表示を用いて印刷イメージを表示する場合には、印刷物の角度を変えながら上記の処理を連続的に繰り返せばよい。

印刷イメージをユーザーが確認した結果、ユーザーの想定通りでなかった場合に、制御部１１は、ユーザーに対し画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させる。すなわち、制御部１１は、提示手段として機能する。

次に、第１の実施の形態の情報処理装置１０における動作について説明する。
図５は、情報処理装置１０により実行される印刷事前処理を示すフローチャートである。印刷事前処理は、印刷前に行われる処理であり、制御部１１と記憶部１５に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。

まず、ユーザーは、操作部１３からの操作により、画像データを作成する（ステップＳ１）。画像データには、カラー印刷データ（４Ｃ画像データ）、箔加飾データ、ニス加飾データの各レイヤーが含まれる。各レイヤーは、２値の画像データにより構成される。

なお、ユーザーとしては、パッケージやグラフィックを制作するデザイナーや、加飾機を所有している企業（コンバーター）でＤＴＰや印刷作業を行うオペレータ―等が挙げられるが、これらに限定されることはなく、印刷物の制作に関わる人間を意味する。

ユーザーは、表示部１２に表示された操作画面において、操作部１３からの操作により、４Ｃ画像データ、箔加飾データ、ニス加飾データを作成する。
図６（ａ）は、４Ｃ画像データの例である。４Ｃ画像データは、実際は、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの色ごとの画像データに分かれている。
図６（ｂ）は、箔加飾データの例である。加飾印刷時、メディア上の、箔加飾データにおいて黒色で示されている領域に対応する部分に、箔が付加される。
図６（ｃ）は、ニス加飾データの例である。加飾印刷時、メディア上の、ニス加飾データにおいて黒色で示されている領域に対応する部分に、ニスが塗布される。

次に、制御部１１は、作成された画像データから、レイヤー（４Ｃ画像データ、箔加飾データ、ニス加飾データ）ごとの２値画像データ（ｂｍｐ、ｔｉｆｆ等）を取得する（ステップＳ２）。

次に、制御部１１は、４Ｃ画像データの画素ごとに、インク層の有無を判断する（ステップＳ３）。具体的には、制御部１１は、４Ｃ画像データの各画素に対して、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックのいずれかの色のインクが載る場合には「インク層あり」、いずれの色のインクも載らない場合には「インク層なし」と判断する。すなわち、制御部１１は、加飾画像データ（箔加飾データ、ニス加飾データ）に係る加飾印刷が施される前の状態を想定して、印刷物の最表面の状態（メディアのみか、メディア上にインクが載った状態か）を把握する。

次に、制御部１１は、加飾画像データ（箔加飾データ、ニス加飾データ）及び加飾画像データの解像度から、加飾画像の最小長を算出する（ステップＳ４）。

図７は、箔加飾データ（２値画像）の一部の拡大例である。黒い画素（図７においては、斜線パターンで黒を表している。）が「箔あり」を示し、白い画素が「箔なし」を示している。箔加飾データに対して、縦方向・横方向それぞれにおける「箔あり」領域の連続画素の最小値を求め、縦方向における最小値、横方向における最小値のうち、より小さい方を箔加飾データの連続画素の最小値とする。図７では、部分２１において、縦方向における連続画素が「１ピクセル」で最小となっている。箔加飾データの解像度を「１５０ｄｐｉ」とすると、「１ピクセル」は「０．１７ｍｍ」に相当し、この「０．１７ｍｍ」が箔加飾データに係る箔画像の最小長となる。

図８は、ニス加飾データ（２値画像）の一部の拡大例である。黒い画素（図８においては、斜線パターンで黒を表している。）が「ニスあり」を示し、白い画素が「ニスなし」を示している。ニス加飾データに対して、縦方向・横方向それぞれにおける「ニスあり」領域の連続画素の最小値を求め、縦方向における最小値、横方向における最小値のうち、より小さい方をニス加飾データの連続画素の最小値とする。図８では、部分２２において、縦方向における連続画素が「３ピクセル」で最小となっている。ニス加飾データの解像度を「３６０ｄｐｉ」とすると、「３ピクセル」は「０．２１ｍｍ」に相当し、この「０．２１ｍｍ」がニス加飾データに係るニス画像の最小長となる。

次に、制御部１１は、印刷物を構成する印刷条件を取得する（ステップＳ５）。具体的には、制御部１１は、各種印刷条件を入力するための入力画面を表示部１２に表示させる。ユーザーは、表示部１２に表示された入力画面において、操作部１３からの操作により、各種印刷条件を入力する。

図９に、表示部１２に表示される印刷条件入力画面１２１の例を示す。印刷条件入力画面１２１には、メディア選択領域３１、インク選択領域３２、表面加工選択領域３３、加飾機選択領域３４、加飾材料選択領域３５が含まれる。
メディア選択領域３１は、印刷に使用するメディアを選択するための領域である。メディア選択領域３１には、図２（ａ）に示す印刷条件「メディア」が取り得る値（コート紙Ａ、マット紙Ｂ等）が選択候補として表示される。
インク選択領域３２は、印刷に使用するインクを選択するための領域である。インク選択領域３２には、図２（ｂ）に示す印刷条件「インク」が取り得る値が選択候補として表示される。
表面加工選択領域３３は、印刷物に対する表面加工を選択するための領域である。表面加工選択領域３３には、図２（ｃ）に示す印刷条件「表面加工」が取り得る値が選択候補として表示される。
加飾機選択領域３４は、加飾印刷に用いる加飾機を選択するための領域である。加飾機選択領域３４には、図２（ｄ）に示す印刷条件「使用加飾機」が取り得る値が選択候補として表示される。
加飾材料選択領域３５は、加飾材料を選択するための領域である。加飾材料選択領域３５には、図２（ｅ）に示す印刷条件「加飾材料」が取り得る値、及び、それらの組み合わせ（ニス＋箔等）が選択候補として表示される。

次に、制御部１１は、入力（選択）された印刷条件の組み合わせに対応する実現可否判断テーブル１５２を記憶部１５から読み出す（ステップＳ６）。具体的には、制御部１１は、箔、コート紙Ａ、インクＣ、表面加工なし、加飾機Ｇに対応する実現可否判断テーブル１５２（図３参照）、及び、ニス、コート紙Ａ、インクＣ、表面加工なし、加飾機Ｇに対応する実現可否判断テーブル１５２（図４参照）を記憶部１５から読み出す。

次に、制御部１１は、読み出した実現可否判断テーブル１５２を参照して、画像データ及び印刷条件に基づいて、加飾印刷物を実現できるか否かを判断する（ステップＳ７）。

図７に示した箔加飾データの例では、「箔あり」領域の最小長が「０．１７ｍｍ」であるから、図３に示す箔加飾の実現可否判断テーブル１５２を参照すると、箔加飾を実現不可能（ＮＧ）という判断結果となる。

図８に示したニス加飾データの例では、「ニスあり」領域の最小長が「０．２１ｍｍ」であるから、図４に示すニス加飾の実現可否判断テーブル１５２を参照すると、ニス加飾を実現可能（ＯＫ）という判断結果となる。

なお、図３及び図４に示した実現可否判断テーブル１５２は、「インクＣ」を用いて４Ｃ画像データに基づく印刷を行った表面状態で加飾印刷を実現できるか否かを判断する際に使用するテーブルであるが、ステップＳ３で「インク層なし」と判断された画素においては、インクの条件（印刷条件）が「インク層なし」の実現可否判断テーブル１５２を用いればよい。

ステップＳ７において、加飾印刷物を実現できないと判断された場合には（ステップＳ７；ＮＯ）、制御部１１は、表示部１２において、画像データ上の実現できないと判断された箇所（ＮＧ箇所）を強調して表示し（ステップＳ８）、加飾印刷物を実現できないことを通知する。

図１０に、表示部１２に表示されるＮＧ箇所表示画面１２２の例を示す。ＮＧ箇所表示画面１２２には、４Ｃ画像データ表示領域４１、箔加飾データ表示領域４２、ニス加飾データ表示領域４３が含まれる。箔加飾データ表示領域４２では、箔加飾データ上のＮＧ箇所（不具合が発生するおそれがある箇所）が四角形４２Ａ，４２Ｂ，４２Ｃで囲まれることで、ＮＧ箇所が強調されている。
ユーザーは、ＮＧ箇所を確認する。

次に、制御部１１は、ユーザーに対し、画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させる（ステップＳ９）。具体的には、制御部１１は、画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させるための選択画面を表示部１２に表示させ、ユーザーによる操作部１３からの選択を受け付ける。

ユーザーにより画像データの修正が選択された場合には（ステップＳ９；ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻り、制御部１１は、画像データの修正を受け付け、修正された画像データに基づいて、処理が繰り返される。例えば、ステップＳ８において、ＮＧ箇所として、箔が細い部分が指摘された場合、ユーザーは、細い箔を付加できるような４Ｃ画像データに変更したり、箔加飾データの文字を太くしたりする。

ステップＳ９において、ユーザーにより印刷条件の変更が選択された場合には（ステップＳ９；ＮＯ）、ステップＳ５に戻り、制御部１１は、印刷条件の変更を受け付け、変更された印刷条件に基づいて、処理が繰り返される。例えば、ステップＳ８において、ＮＧ箇所として、箔が細い部分が指摘された場合、ユーザーは、箔が載りやすいように表面加工を行う設定に変更する。

ステップＳ７において、加飾印刷物を実現できると判断された場合には（ステップＳ７；ＹＥＳ）、制御部１１は、画像データ及び印刷条件に基づいて、表示部１２上に印刷イメージを表示させる。具体的には、制御部１１は、記憶部１５に記憶されている質感情報１５３を利用して印刷イメージを生成する。

図１１に、表示部１２に表示される印刷イメージ表示画面１２３の例を示す。印刷イメージ表示画面１２３には、印刷イメージ５１が含まれる。印刷イメージ５１は、４Ｃ画像データ、箔加飾データ、ニス加飾データに基づく合成画像に対して、印刷条件に対応する質感情報１５３に基づいて、光沢等の質感が付与されたものである。印刷イメージ５１は、仮想的な３次元空間において、時間の経過に沿って、画像面の角度が変化するように表示される。
ユーザーは、印刷イメージを確認する。

次に、制御部１１は、ユーザーが印刷イメージを確認した結果、印刷イメージがユーザーの想定通りであったか否かをユーザーに選択させる（ステップＳ１１）。具体的には、制御部１１は、印刷イメージがユーザーの想定通りであったか否かを選択させるための選択画面を表示部１２に表示させ、ユーザーによる操作部１３からの選択を受け付ける。

印刷イメージがユーザーの想定通りでなかった場合には（ステップＳ１１；ＮＯ）、制御部１１は、ユーザーに対し、画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させる（ステップＳ９）。ステップＳ９以降の処理については、前述した内容と同様である。

ステップＳ１１において、印刷イメージがユーザーの想定通りであった場合には（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、印刷事前処理が終了する。

印刷事前処理の後、情報処理装置１０の制御部１１は、通信部１４を介して印刷機に画像データ及び各種印刷条件を送信し、印刷を行わせる。

以上説明したように、第１の実施の形態によれば、画像データ及び印刷条件から印刷物の実現可否を判断するので、実際に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認することができる。したがって、実際に印刷を繰り返しながら、印刷物の仕上がりを確認する必要がなく、印刷時の手間や時間を少なくすることができる。
特に、カラー印刷データに加え、箔加飾データ又はニス加飾データに基づく加飾印刷を行う前に、意図した加飾印刷物を実現できるか否かを確認することができる。

また、印刷物を構成する印刷条件として、画像材料情報（メディア、インク、加飾材料等）、表面処理条件（表面加工等）、印刷機情報（使用加飾機等）等の条件に応じて、印刷物を実現できるか否かを判断することができる。

また、印刷条件が取り得る値ごとに予め用意された実現可否判断テーブル１５２を用いることで、印刷物を実現できるか否かの判断を容易に行うことができる。
特に、実現可否判断テーブル１５２において、印刷条件の値及び画像データに係る画像の最小長に対する実現可否を得られるので、不具合が生じやすい画像の細部（最小長）を基準にして、印刷物を実現できるか否かを判断することができる。

また、印刷物を実現できないと判断された場合に、判断された結果を通知するので（アラート機能）、ユーザーに実現不可能であることを警告し、注意を喚起することができる。
例えば、画像データ上の実現できないと判断された箇所を強調して表示させることで、ユーザーに問題となる箇所を指摘することができる。

なお、印刷事前処理（図５参照）のステップＳ８では、ＮＧ箇所を強調して表示することで、ユーザーに警告することとしたが、警告音や音声出力により、実現不可能であることを通知することとしてもよい。

また、印刷物を実現できないと判断された場合に、ユーザーに対し画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させることで、印刷上の不具合を回避することができる。

また、印刷物を実現できると判断された場合に、画像データ及び印刷条件に基づいて、ディスプレイ（表示部１２）上に質感を含む印刷イメージを表示させるので（プレビュー機能）、ユーザーは実際に印刷することなく、仕上がり状態を確認することができる。これにより、実際に印刷物を出力した際に、意図したものと異なるといった状況を回避することができる。

また、印刷イメージをユーザーが確認した結果、ユーザーの想定通りでなかった場合に、ユーザーに対し画像データの修正又は印刷条件の変更を選択させることで、実際に印刷物を出力した際に、ユーザーが想定したものと異なるといった状況を回避することができる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明を適用した第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態における情報処理装置は、第１の実施の形態に示した情報処理装置１０と同様の構成であるため、図１を援用し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第２の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。

第２の実施の形態では、制御部１１が、画像データ及び印刷条件に基づいて、印刷物を実現できるか否かを判断する際に、機械学習（ディープラーニング等）による学習結果を用いる。具体的には、印刷物を実現できるか否かの判断に用いる実現可否判断テーブル１５２は、機械学習による学習結果から得られたものである。

ここで、機械学習は、学習用画像データ、及び、学習用画像データに基づいて出力された学習用印刷物を構成する複数の印刷条件候補を入力データとし、学習用印刷物を実現できたか否かを出力データとして機械学習を行い、学習結果に基づいて、印刷物を実現できるか否かの判断に使用する印刷条件を決定するものである。「複数の印刷条件候補」として、学習用印刷物を構成する要素に関する様々な情報（印刷条件）を用いることができる。機械学習により、印刷物の実現可否の判断に効果的な印刷条件、すなわち、データ上で指定された通りの印刷物を実現できるか否かに影響が大きい印刷条件を自動的に決定し、実現可否判断テーブル１５２を作成する。実現可否判断テーブル１５２は、情報処理装置１０で作成してもよいし、情報処理装置１０とは異なる装置で作成してもよい。

第２の実施の形態の情報処理装置１０における動作については、印刷事前処理（図５参照）と同様である。ただし、ステップＳ６で読み出される実現可否判断テーブル１５２として、機械学習による学習結果に基づいて作成されたものを用いる。

以上説明したように、第２の実施の形態によれば、画像データ及び印刷条件から印刷物の実現可否を判断するので、実際に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認することができる。

また、機械学習による学習結果を用いて、印刷物を実現できるか否かを判断することができる。具体的には、機械学習を利用して、印刷物を実現できるか否かの判断に使用する印刷条件を決定するので、効率良く実現可否判断テーブル１５２を作成することができるとともに、実現可否判断の精度を向上させることができる。

［第３の実施の形態］
次に、本発明を適用した第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態における情報処理装置は、第１の実施の形態に示した情報処理装置１０と同様の構成であるため、図１を援用し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第３の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。

第３の実施の形態では、制御部１１が、画像データ及び印刷条件に基づいて、印刷物を実現できるか否かを判断する際に、機械学習による学習結果を用いる。具体的には、印刷物を実現できるか否かの判断に用いる実現可否判断テーブル１５２は、機械学習による学習結果から得られたものである。

ここで、機械学習は、図２に示す印刷条件の各要素に関連付けられた物性データを入力データとし、物性データにより特定される印刷条件で学習用画像データに基づいて出力された学習用印刷物において正しく印刷できた最小画像サイズを出力データとして、機械学習モデルを構築するものである。

「印刷条件の各要素に関連付けられた物性データ」とは、例えば、「メディア」については表面エネルギーであり、「インク」については表面張力であり、「表面加工」については画像の加工後の表面エネルギーであり、「使用加飾機」については加飾材料の塗布膜厚である。なお、物性データは、これらの例に限定されず、印刷条件の各要素に特徴的な物性を示す情報（インクや加飾材料の載りやすさ、摩擦、粘着性を示す指標等）であればよい。

「正しく印刷できた」とは、データ上で指定された通りに印刷ができたことをいい、画像データに係る画像の太さ・幅・長さが計算上の値と比較して所定の範囲内であること、かすれ・むら等がないことを含む。
「最小画像サイズ」とは、同一の物性データの条件において、正しく印刷できた画像のサイズの最小値をいう。

機械学習モデルに学習させた後、印刷条件として未知の要素を用いる場合に、未知の要素に関連付けられた物性データを取得し、この物性データを学習済みの機械学習モデルに入力すると、機械学習モデルは、正しく印刷できると推測される最小画像サイズを出力する。すなわち、機械学習モデルは、既知の要素における最小画像サイズに基づいて作成されたものであり、未知の要素における最小画像サイズを推測するためのものである。

図１２に、学習用画像データの例を示す。図１２に示す学習用画像データには、１ｐｘ×１ｐｘから５ｐｘ×５ｐｘまでの正方形及び１ｐｘから５ｐｘの幅を有する線状の図形が描画されている。なお、学習用印刷物において正しく印刷できたか否かについては、以下のような判定を行う。図１２に示す学習用画像データを印刷し、画像データの解像度及び画像データのピクセル数から算出される計算上の図形部の大きさ（長さ）と印刷物における図形部の大きさ（長さ）の実測値との差が３０％未満の場合に正しく印刷できたと判定し、３０％以上の場合に正しく印刷できなかったと判定する。また、箔の場合は、前述の判定に加え、箔の転写率が８０％以上の場合に正しく印刷できたと判定し、８０％未満の場合に印刷できなかったと判定する。これらの一連の結果より、学習用印刷物において正しく印刷できた最小画像サイズを特定する。
学習用印刷物において正しく印刷できたか否かについての判定は、学習用印刷物をスキャナー等で読み取って得られた画像データに基づいて、自動で行われてもよいし、目視によるものであってもよい。

制御部１１は、印刷条件として未知の要素を用いる場合に、未知の要素に関連付けられた物性データを取得し、この物性データを学習済みの機械学習モデルに入力し、正しく印刷できると推測される最小画像サイズを得る。制御部１１は、この最小画像サイズに基づいて、未知の要素を含む印刷条件の組み合わせに対して、実現可否判断テーブル１５２を作成する。

第３の実施の形態の情報処理装置１０における動作については、印刷事前処理（図５参照）と同様である。ただし、ステップＳ６で読み出される実現可否判断テーブル１５２として、機械学習による学習結果に基づいて作成されたものを用いる。

以上説明したように、第３の実施の形態によれば、画像データ及び印刷条件から印刷物の実現可否を判断するので、実際に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認することができる。

また、印刷条件の各要素に関連付けられた物性データを用いて最小画像サイズを出力するように機械学習させることで、未知の要素が含まれる印刷条件においても、事前に印刷物を出力することなく、意図した印刷物を実現できるか否かを確認することができる。

なお、上記各実施の形態における記述は、本発明に係る情報処理装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

例えば、印刷物を構成する印刷条件の一つとして、ニスの塗布量等の加飾処理条件（印刷物における加飾処理に関する条件）を用いることとしてもよい。ニスの塗布量によっては、カラー印刷（小さい文字等）の上にニス加工を施す際にニスのはみ出しが発生するか否かの結果が異なる場合があるため、ニスの塗布量に応じて、実現可否判断テーブル１５２を変えてもよい。

また、どのような条件（印刷条件の組み合わせ）で実現可否判断テーブル１５２を予め用意しておくかについては、上記の例に限定されない。例えば、「印刷機・加飾機」を指定することで、使用する「インク」が自動的に決まる場合、又は、「インク」を指定することで、使用する「印刷機・加飾機」が自動的に決まる場合には、「印刷機・加飾機」と「インク」のいずれか一方のみを、実現可否判断テーブル１５２を作成する際の条件に加えればよい。

また、上記各実施の形態では、実現可否判断テーブル１５２において、画像データに係る画像の「最小長」ごとに「実現可否（ＯＫ／ＮＧ）」が定められている場合について説明したが、印刷条件が取り得る値ごとに、印刷物を実現可能な画像の長さ（幅）の下限値（閾値）を記憶しておくこととしてもよい。この場合、画像データに係る画像の最小長がこの下限値以上であれば、印刷物を実現できると判断し、画像データに係る画像の最小長がこの下限値未満であれば、印刷物を実現できないと判断する。

また、情報処理装置１０において行われる各処理を、複数の装置が分担して行うこととしてもよい。

各処理を実行するためのプログラムを格納するコンピューター読み取り可能な媒体としては、上記の例に限定されず、可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）を適用することとしてもよい。

１０ 情報処理装置
１１ 制御部
１２ 表示部
１３ 操作部
１５ 記憶部
１２１ 印刷条件入力画面
１２２ ＮＧ箇所表示画面
１２３ 印刷イメージ表示画面
１５１ 印刷条件情報
１５２ 実現可否判断テーブル
１５３ 質感情報

Claims (16)

1. 画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理装置であって、
   ユーザーが作成した前記画像データを取得する画像取得手段と、
   前記印刷物を構成する印刷条件を指定するための指定手段と、
   前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断する判断手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記画像データは、カラー印刷データに加え、加飾画像データを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記加飾画像データは、箔加飾データ、ニス加飾データの少なくともどちらかを含むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記印刷条件は、画像材料情報、表面処理条件又は印刷機情報を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記判断手段は、前記印刷条件が取り得る値ごとに予め用意された実現可否判断テーブルに基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記実現可否判断テーブルは、前記印刷条件の値、前記画像データに係る画像の最小長、及び、前記印刷物を実現できるか否かを示す情報で構成されることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記判断手段は、機械学習による学習結果を用いて、前記印刷物を実現できるか否かを判断することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記機械学習は、学習用画像データ、及び、当該学習用画像データに基づいて出力された学習用印刷物を構成する複数の印刷条件候補を入力データとし、前記学習用印刷物を実現できたか否かを出力データとして機械学習を行い、学習結果に基づいて、前記判断手段における判断に使用する前記印刷条件を決定するものであることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記機械学習は、前記印刷条件の各要素に関連付けられた物性データを入力データとし、当該物性データにより特定される印刷条件で学習用画像データに基づいて出力された学習用印刷物において正しく印刷できた最小画像サイズを出力データとして、機械学習モデルを構築するものであり、
   前記機械学習モデルは、前記印刷条件として未知の要素を用いる場合に、当該未知の要素に関連付けられた物性データが入力されると、正しく印刷できると推測される最小画像サイズを出力することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
10. 前記判断手段により実現できないと判断された場合に、当該判断された結果を通知する通知手段を備えることを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記通知手段は、前記判断手段により実現できないと判断された場合に、前記画像データ上の前記実現できないと判断された箇所を強調して表示させることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記判断手段により実現できないと判断された場合に、ユーザーに対し前記画像データの修正又は前記印刷条件の変更を選択させる提示手段を備えることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の情報処理装置。
13. 前記判断手段により実現できると判断された場合に、前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、ディスプレイ上に印刷イメージを表示させる印刷イメージ生成手段を備えることを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
14. 前記印刷イメージをユーザーが確認した結果、ユーザーの想定通りでなかった場合に、ユーザーに対し前記画像データの修正又は前記印刷条件の変更を選択させる提示手段を備えることを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理装置のコンピューターを、
    ユーザーが作成した前記画像データを取得する画像取得手段、
    前記印刷物を構成する印刷条件を指定するための指定手段、
    前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断する判断手段、
    として機能させるためのプログラム。
16. 画像データに基づいて印刷物を出力する印刷に対する事前処理を行う情報処理方法であって、
    ユーザーが作成した前記画像データを取得する画像取得工程と、
    前記印刷物を構成する印刷条件の指定を受け付ける指定工程と、
    前記画像データ及び前記印刷条件に基づいて、前記印刷物を実現できるか否かを判断する判断工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。

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