JP2023113742A - 基材処理装置および基材処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】長尺帯状の基材を搬送しつつ処理する基材処理装置において、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度かつ低コストで検出できる技術を提供する。【解決手段】この基材処理装置は、搬送される基材の張力を検出する張力検出部５０と、基材を搬送するローラ１２の回転駆動量を検出するエンコーダ４０と、基材のエッジの幅方向の位置を検出するエッジ位置検出部３１，３２と、基材の搬送方向の搬送誤差を算出する搬送誤差算出部８１とを有する。搬送誤差算出部８１は、基材の張力の検出結果、ローラの回転駆動量の検出結果、および基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべてに基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力する、機械学習により学習済みの演算器を有する。【選択図】図７

Description

本発明は、長尺帯状の基材を搬送しつつ処理する基材処理装置において、基材の搬送方向の搬送誤差を算出する技術に関する。

従来、長尺帯状の印刷用紙を長手方向に搬送しつつ、複数の記録ヘッドからインクを吐出することにより、印刷用紙に画像を記録するインクジェット方式の画像記録装置が知られている。画像記録装置は、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、印刷用紙の表面に多色画像を記録する。

この種の画像記録装置は、複数のローラにより、印刷用紙を一定の速度で搬送するように設計される。しかしながら、ローラの表面と印刷用紙との間のスリップや、インクによる印刷用紙の伸びによって、記録ヘッドの下方における印刷用紙の搬送速度が、理想的な搬送速度からずれる場合がある。そうすると、印刷用紙の表面における各色のインクの吐出位置が搬送方向にずれる虞がある。そこで、インクの吐出位置を補正することを目的として、印刷用紙の搬送方向の位置または搬送速度の誤差を検出する方法が、例えば、特許文献１に記載されている。

特開２０１８－１６２１６１号公報

特許文献１の装置は、第１エッジセンサ（３１）と、第２エッジセンサ（３２）と、ずれ量算出部（４１）とを有する。第１エッジセンサ（３１）は、第１検出位置（Ｐａ）において、印刷用紙（９）のエッジ（９１）の幅方向の位置を検出することにより、第１検出結果Ｒ１を取得する。第２エッジセンサ（３２）は、第２検出位置（Ｐｂ）において、印刷用紙（９）のエッジ（９１）の幅方向の位置を検出することにより、第２検出結果Ｒ２を取得する。ずれ量算出部（４１）は、第１検出結果Ｒ１と第２検出結果Ｒ２とにおいて、印刷用紙（９）の同一のエッジ（９１）の形状が現れている箇所を特定し、特定した箇所が第１検出位置（Ｐａ）および第２検出位置（Ｐｂ）でそれぞれ検出された時間の差を算出する。また、ずれ量算出部（４１）は、当該算出した時間差に基づいて、第１検出位置（Ｐａ）から第２検出位置（Ｐｂ）までの印刷用紙（９）の実際の搬送速度を算出することによって、印刷用紙（９）の搬送方向の位置または搬送速度の誤差を検出する。

しかしながら、印刷用紙が高速で搬送される場合、または印刷用紙のエッジにセンサの測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等には、エッジの形状を検出することがより難しく、搬送誤差の検出精度が低下する虞がある。また、より高精度なセンサを用いてエッジの形状を検出しようとすると、コストが増大する虞がある。

本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、印刷用紙が高速で搬送される場合、または印刷用紙のエッジにセンサの測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等でも、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度かつ低コストで検出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、基材処理装置であって、長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、前記搬送経路上の処理位置において、基材の表面にインクを吐出して画像を記録する画像記録部と、表面に前記画像記録部からのインクが吐出された基材の表面を撮像することによって、基材の画像データを生成する撮像部と、演算器を有し、搬送される基材の搬送方向の搬送誤差を算出する搬送誤差算出部と、を有し、さらに、ａ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラによって搬送される基材の張力を検出する張力検出部と、ｂ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラの回転駆動量を検出するエンコーダと、ｃ）前記搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出するエッジ位置検出部と、のすべてを有し、前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべての入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力するように、学習モデルを機械学習により学習済みであり、前記機械学習において、前記演算器は、前記画像データに基づいて、実際の基材の搬送方向の搬送誤差を画像解析により算出する画像解析部からの入力、または、前記画像データに基づいて、作業員が目視で行った前記実際の基材の搬送誤差の算出結果を教師データとして、前記教師データと、前記演算器による基材の搬送方向の搬送誤差の算出結果との差異を最小化するように、前記学習モデルに含まれる複数のパラメータを調整する。

本願の第２発明は、第１発明の基材処理装置であって、基材の周囲の温度または湿度を含む環境条件、基材の種類、および基材の厚みの少なくとも一つに係る情報を取得する情報取得部をさらに有し、前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果のすべてと、前記情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力する。

本願の第３発明は、第１発明の基材処理装置であって、前記画像記録部から吐出されるインクの種類または量に係る情報を取得する情報取得部をさらに有し、前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果のすべてと、前記情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力する。

本願の第４発明は、第３発明の基材処理装置であって、前記搬送誤差算出部により算出された基材の搬送方向の搬送誤差に基づいて、前記画像記録部からのインクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出する吐出補正部をさらに備える。

本願の第５発明は、第３発明または第４発明の基材処理装置であって、前記画像記録部は、搬送方向に沿って配列された複数の記録ヘッドを有し、前記複数の記録ヘッドは、互いに異なる色のインクを吐出する。

本願の第６発明は、第１発明から第５発明までのいずれか１発明の基材処理装置であって、前記演算器は、決定木を含み、前記機械学習において前記決定木に含まれるパラメータが調整済みである。

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発明の基材処理装置であって、前記画像解析部をさらに有し、前記演算器は、前記画像解析部による基材の搬送方向の搬送誤差の算出結果を教師データとして、前記機械学習を実行済みである。

本願の第８発明は、第３発明から第５発明までのいずれか１発明の基材処理装置であって、搬送される基材の幅方向の伸縮誤差を算出する伸縮誤差算出部をさらに有し、前記伸縮誤差算出部は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つと、前記情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、前記処理位置における基材の幅方向の伸縮誤差を出力する、機械学習により学習済みの第２演算器を有する。

本願の第９発明は、長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送しつつ、基材の搬送方向の搬送誤差を算出する基材処理方法であって、ａ）前記ローラによって搬送される基材の張力を検出する工程、ｂ）前記ローラの回転駆動量を検出する工程、およびｃ）前記搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出する工程のすべてと、ｉ）基材を搬送しながら基材の表面にインクを吐出する工程、ｉｉ）インクが吐出された基材の表面の画像を撮像することによって、基材の画像データを生成する工程、およびｄ）基材の搬送方向の搬送誤差を算出する工程を有し、前記工程ｄ）の前に、前記工程ａ）による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記工程ｂ）による前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記工程ｃ）による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべての入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度に出力できるように、学習モデルを機械学習する工程を含み、前記機械学習において、前記工程ｉｉ）において生成された前記画像データに基づいて、実際の基材の搬送方向の搬送誤差を画像解析により算出した結果、または、前記画像データに基づいて、作業員が目視で行った前記実際の基材の搬送誤差の算出結果を教師データとして、前記教師データと、前記工程ｄ）において算出された前記搬送誤差との差異を最小化するように、前記学習モデルに含まれる複数のパラメータを調整する。

本願の第１０発明は、基材処理装置であって、長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、前記搬送経路上の処理位置において、基材の表面にインクを吐出して画像を記録する画像記録部と、演算器を有し、前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出し、前記画像記録部へ出力する補正値算出部と、表面に前記画像記録部からのインクが吐出された基材の表面を撮像することによって、基材の画像データを生成する撮像部と、前記画像データに基づいて、基材における搬送方向の適切な位置に記録されている画像を画像解析により特定した結果から、前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値を割り出す画像解析部と、を有し、さらに、ａ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラによって搬送される基材の張力を検出する張力検出部と、ｂ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラの回転駆動量を検出するエンコーダと、ｃ）前記搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出するエッジ位置検出部と、のすべてを有し、前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべての入力に基づいて、前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を出力するように、学習モデルを機械学習により学習済みであり、前記機械学習において、前記演算器は、前記画像解析部により割り出された前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値を教師データし、前記教師データと、前記演算器が算出した前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値との差異を最小化するように、前記学習モデルに含まれる複数のパラメータを調整する。

本願の第１発明～第９発明によれば、基材の張力の検出結果等を用いて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力できるように、予め機械学習を行う。これにより、基材が高速で搬送される場合、または基材のエッジにセンサの測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等でも、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度かつ低コストで検出できる。また、基材に加わる張力が過度に小さい場合、または基材の搬送速度が過度に遅い場合であっても、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度かつ低コストで検出できる。

特に、本願の第７発明によれば、基材処理装置において既に多く導入されている設備を用いて、基材の搬送方向の搬送誤差を算出することができるため、より低コストで実現できる。

特に、本願の第８発明によれば、基材への処理位置を、さらに幅方向に補正することを目的として、基材の幅方向の伸縮誤差を高精度かつ低コストで検出できる。

本願の第１０発明によれば、基材の張力の検出結果等を用いて、基材の搬送方向の適切な位置にインクを吐出できるように、予め機械学習を行う。これにより、基材が高速で搬送される場合、または基材のエッジにセンサの測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等でも、基材の搬送方向の適切な位置に、高精度かつ低コストでインクを吐出できる。

第１実施形態に係る画像記録装置の構成を示した図である。 第１実施形態に係る画像記録部付近における画像記録装置の部分上面図である。 第１実施形態に係るエッジ位置検出部の構造を模式的に示した図である。 第１実施形態に係る第１エッジ信号の例および第２エッジ信号の例を示したグラフである。 第１実施形態に係る連続パルス信号の例を示したグラフである。 第１実施形態に係る張力信号の例を示したグラフである。 第１実施形態に係る制御部内の機能の一部を概念的に示したブロック図である。 第１実施形態に係る学習処理の手順を示したフローチャートである。 第１実施形態に係る演算器に含まれる決定木の例を示した図である。 第１実施形態に係る機械学習により算出された印刷用紙の搬送方向の搬送誤差の例を示したグラフである。 変形例に係るエッジ位置検出部のみを用いて推定された印刷用紙の搬送方向の搬送誤差の推定値の例を示したグラフである。 変形例に係る制御部内の機能の一部を概念的に示したブロック図である。 変形例に係る学習処理の手順を示した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。本発明の一実施形態では、基材処理装置の例として、搬送される印刷用紙に画像を記録する画像記録装置を例に挙げて、説明する。そして、印刷用紙の搬送方向の搬送誤差を算出する装置および方法について、説明する。

＜１．第１実施形態＞
＜１－１．画像記録装置の構成＞
まず、本発明の基材処理装置の一例となる画像記録装置１の全体構成について、図１を参照しつつ説明する。図１は、画像記録装置１の構成を示した図である。この画像記録装置１は、長尺帯状の基材である印刷用紙９を搬送しつつ、複数の記録ヘッド２１～２４から印刷用紙９へ向けてインクを吐出することにより、印刷用紙９に画像を記録するインクジェット方式の印刷装置である。図１に示すように、画像記録装置１は、搬送機構１０、画像記録部２０、２つのエッジ位置検出部３０、エンコーダ４０、張力検出部５０、情報取得部６０、撮像部７０、および制御部８０を備えている。

搬送機構１０は、印刷用紙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、巻き出しローラ１１、複数の搬送ローラ１２、および巻き取りローラ１３を含む複数のローラを有する。印刷用紙９は、巻き出しローラ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、水平軸を中心として回転することによって、印刷用紙９を搬送経路の下流側へ案内する。また、搬送後の印刷用紙９は、巻き取りローラ１３へ回収される。なお、印刷用紙９は、後述する制御部８０の駆動部８４が、巻き出しローラ１１、複数の搬送ローラ１２、および巻き取りローラ１３を含む複数のローラの少なくとも１つを所定の回転速度で回転駆動することによって、搬送経路に沿って搬送される。

図１に示すように、印刷用紙９は、複数の記録ヘッド２１～２４の下方において、複数の記録ヘッド２１～２４の配列方向と略平行に移動する。このとき、印刷用紙９の記録面は、上方（記録ヘッド２１～２４側）に向けられている。また、印刷用紙９は、張力が掛かった状態で、複数の搬送ローラ１２に掛け渡される。これにより、搬送中における印刷用紙９の弛みや皺が抑制される。

画像記録部２０は、搬送機構１０により搬送される印刷用紙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。本実施形態の画像記録部２０は、第１記録ヘッド２１、第２記録ヘッド２２、第３記録ヘッド２３、および第４記録ヘッド２４を有する。第１記録ヘッド２１、第２記録ヘッド２２、第３記録ヘッド２３、および第４記録ヘッド２４は、印刷用紙９の搬送経路に沿って配置されている。

図２は、画像記録部２０付近における画像記録装置１の部分上面図である。４つの記録ヘッド２１～２４は、それぞれ、印刷用紙９の幅方向の全体を覆っている。また、図２中に破線で示したように、各記録ヘッド２１～２４の下面には、印刷用紙９の幅方向と平行に配列された複数のノズル２５０が設けられている。各記録ヘッド２１～２４は、複数のノズル２５０から印刷用紙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記録ヘッド２１は、搬送経路上の第１処理位置Ｐ１において、印刷用紙９の上面に、Ｋ色のインク滴を吐出する。第２記録ヘッド２２は、第１処理位置Ｐ１よりも下流側の第２処理位置Ｐ２において、印刷用紙９の上面に、Ｃ色のインク滴を吐出する。第３記録ヘッド２３は、第２処理位置Ｐ２よりも下流側の第３処理位置Ｐ３において、印刷用紙９の上面に、Ｍ色のインク滴を吐出する。第４記録ヘッド２４は、第３処理位置Ｐ３よりも下流側の第４処理位置Ｐ４において、印刷用紙９の上面に、Ｙ色のインク滴を吐出する。本実施形態では、第１処理位置Ｐ１、第２処理位置Ｐ２、第３処理位置Ｐ３、および第４処理位置Ｐ４は、印刷用紙９の搬送方向に沿って、等間隔に配列されている。

４つの記録ヘッド２１～２４は、インク滴を吐出することによって、印刷用紙９の上面に、それぞれ単色画像を記録する。そして、４つの単色画像の重ね合わせにより、印刷用紙９の上面に、多色画像が形成される。したがって、仮に、４つの記録ヘッド２１～２４から吐出されるインク滴の印刷用紙９上における搬送方向の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、印刷用紙９上における単色画像の位置の誤差を許容範囲内に抑えることが、画像記録装置１の印刷品質を向上させるための重要な要素となる。

なお、記録ヘッド２１～２４の搬送方向下流側に、印刷用紙９の記録面に吐出されたインクを乾燥させる乾燥処理部が、さらに設けられていてもよい。乾燥処理部は、例えば、印刷用紙９へ向けて加熱された気体を吹き付けて、印刷用紙９に付着したインク中の溶媒を気化させることにより、インクを乾燥させる。ただし、乾燥処理部は、ヒートローラによる加熱や、光照射等の他の方法で、インクを乾燥させるものであってもよい。

２つのエッジ位置検出部３０はそれぞれ、印刷用紙９のエッジ（幅方向の端部）９１の幅方向の位置を検出する検出部である。本実施形態では、搬送経路上の第１処理位置Ｐ１よりも上流側の第１検出位置Ｐａと、搬送経路上において第１検出位置Ｐａから下流側へ離間した第４処理位置Ｐ４よりもさらに下流側の第２検出位置Ｐｂとに、エッジ位置検出部３０が配置されている。

図３は、エッジ位置検出部３０の構造を模式的に示した図である。図３に示すように、エッジ位置検出部３０は、印刷用紙９のエッジ９１の上方に位置する投光器３０１と、エッジ９１の下方に位置するラインセンサ３０２とを有する。投光器３０１は、下方へ向けて平行光を照射する。ラインセンサ３０２は、幅方向に配列された複数の受光素子３２１を有する。図３のように、印刷用紙９のエッジ９１よりも外側においては、投光器３０１から照射された光が受光素子３２１に入射し、受光素子３２１が光を検出する。一方、印刷用紙９のエッジ９１よりも内側においては、投光器３０１から照射された光が印刷用紙９に遮られるため、受光素子３２１は光を検出しない。エッジ位置検出部３０は、このような複数の受光素子３２１における光検出の有無に基づいて、印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置を検出する。

図１および図２に示すように、以下では、第１検出位置Ｐａに配置されたエッジ位置検出部３０を、第１エッジ位置検出部３１と称する。また、第２検出位置Ｐｂに配置されたエッジ位置検出部３０を、第２エッジ位置検出部３２と称する。第１エッジ位置検出部３１は、第１検出位置Ｐａにおいて、印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置を、断続的に検出する。これにより、第１検出位置Ｐａにおけるエッジ９１の幅方向の位置の経時変化を示す検出結果を取得する。そして、得られた検出結果を示す検出信号（以下、「第１エッジ信号Ｅｄ１」と称する）を、制御部８０へ出力する。第２エッジ位置検出部３２は、第２検出位置Ｐｂにおいて、印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置を、断続的に検出する。これにより、第２検出位置Ｐｂにおけるエッジ９１の幅方向の位置の経時変化を示す検出結果を取得する。そして、得られた検出結果を示す検出信号（以下、「第２エッジ信号Ｅｄ２」と称する）を、制御部８０へ出力する。ただし、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２はそれぞれ、印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置を連続的に検出してもよい。

図４は、第１エッジ信号Ｅｄ１の例および第２エッジ信号Ｅｄ２の例をそれぞれ示したグラフである。図４および後述する図５，図６，図１０，図１１のグラフにおいて、横軸は時刻（ただし変形例として、横軸として印刷用紙９の搬送方向の距離を用いてもよい）を示す。図４の縦軸は、エッジ９１の幅方向の位置を示す。なお、図４および後述する図５，図６，図１０，図１１のグラフの横軸は、左端が現在時刻であり、右側へ向かうほど時刻が古くなる。したがって、図４および後述する図５，図６，図１０，図１１中のデータ線は、時間の経過とともに、白抜き矢印のように右側へ移動する。印刷用紙９のエッジ９１には、微細な凹凸が存在する。第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２は、予め設定された微小時間ごとに（例えば５０マイクロ秒ごとに）、印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置を検出する。これにより、図４のように、印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置の経時変化を示すデータが得られる。第１エッジ信号Ｅｄ１は、第１検出位置Ｐａを通過する印刷用紙９のエッジ９１の形状を反映したデータとなる。第２エッジ信号Ｅｄ２は、第２検出位置Ｐｂを通過する印刷用紙９のエッジ９１の形状を反映したデータとなる。

エンコーダ４０は、複数の搬送ローラ１２のうちの１つ（図１における搬送ローラ１２１）の軸芯に取り付けられる。エンコーダ４０は、搬送ローラ１２１の回転駆動量を検出し、搬送ローラ１２１の回転に同期した連続パルス信号Ｅｎを、制御部８０へ出力する。図５は、エンコーダ４０から得られる連続パルス信号Ｅｎの例を示したグラフである。図５の縦軸は、当該連続パルス信号ＥｎのＯＮ／ＯＦＦを示す。連続パルス信号Ｅｎは、搬送ローラ１２１を含む複数の搬送ローラ１２によって搬送される印刷用紙９の搬送速度の経時変化を反映したデータとなる。ただし、エンコーダ４０は、複数の搬送ローラ１２の少なくとも１つに直接的または間接的に接続されていればよく、接続先として搬送ローラ１２１には限定されない。

張力検出部５０は、複数の搬送ローラ１２のうちの１つ（図１における搬送ローラ１２２）に取り付けられる。張力検出部５０は、搬送ローラ１２２において印刷用紙９から受ける力を計測する。これにより、張力検出部５０は、印刷用紙９に加わる張力を検出し、検出結果に係る張力信号Ｔｅを、制御部８０へ出力する。図６は、張力検出部５０から得られる張力信号Ｔｅの例を示したグラフである。図６の縦軸は、印刷用紙９に加わる張力を示す。張力信号Ｔｅは、搬送ローラ１２２に接触しつつ搬送ローラ１２２を含む複数の搬送ローラ１２によって搬送される印刷用紙９に加わる張力の経時変化を反映したデータとなる。ただし、張力検出部５０は、複数の搬送ローラ１２の少なくとも１つに直接的または間接的に接続されていればよく、接続先として搬送ローラ１２２には限定されない。

情報取得部６０は、画像記録装置１における様々な設定値および条件に係る情報を取得する装置である。情報取得部６０は、例えば、タッチパネル等の入力インターフェースを含む。作業員等は、当該入力インターフェースを介して、例えば、画像記録部２０の複数の記録ヘッド２１～２４から吐出されるインクの種類または量、印刷用紙９の周囲の温度または湿度を含む環境条件、印刷用紙９の種類、形状、または厚み等に係る情報（以下、「情報Ｓｃ」と称する）を入力する。これにより、情報取得部６０は、これらの情報Ｓｃを取得する。ただし、情報取得部６０は、自身が有するセンサ等を介して情報Ｓｃを直接的に取得してもよい。また、情報取得部６０は、上述した様々な設定値および条件に係る情報の少なくとも一つを取得するものであればよい。さらに、情報取得部６０は、上述した様々な設定値および条件に係る情報以外の情報を取得するものであってもよい。

撮像部７０は、画像記録部２０よりも搬送経路の下流側に位置する。撮像部７０は、画像記録部２０の複数の記録ヘッド２１～２４からインクが吐出された印刷用紙９の表面を撮像することによって、印刷用紙９の画像データＤｉを生成する。また、撮像部７０は、生成した印刷用紙９の画像データＤｉを、制御部８０へ出力する。なお、撮像部７０は、画像記録装置１において既に多く導入されている設備であるため、新たな導入コストを必要とすることなく、用いることができる。

制御部８０は、画像記録装置１内の各部を動作制御するための手段である。図１中に概念的に示したように、制御部８０は、ＣＰＵ等のプロセッサ８０１、ＲＡＭ等のメモリ８０２、およびハードディスクドライブ等の記憶部８０３を有するコンピュータにより構成されている。記憶部８０３内には、印刷処理を実行し、さらに後述する印刷用紙９の搬送誤差を算出するためのコンピュータプログラムＰおよびデータＤが、記憶されている。また、図１中に破線で示したように、制御部８０は、図示を省略した受信部および送信部を介して、上述した搬送機構１０、４つの記録ヘッド２１～２４、２つのエッジ位置検出部３０、エンコーダ４０、張力検出部５０、情報取得部６０、および撮像部７０と、それぞれイーサネット（登録商標）等の有線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）またはWi-Fi（登録商標）等の無線通信を可能に、接続されている。

制御部８０は、画像記録装置１内の各部から受信部を介して信号を受信すると、記憶部８０３に記憶されたコンピュータプログラムＰおよびデータＤを、メモリ８０２に一時的に読み出し、当該コンピュータプログラムＰおよびデータＤに基づいて、プロセッサ８０１が演算処理を行うことにより、各部を動作制御する。これにより、画像記録装置１における印刷処理や、後述する印刷用紙９の搬送方向における搬送誤差の算出処理が進行する。なお、本実施形態では、撮像部７０は、印刷処理の前段階としての後述する学習処理のみにおいて、使用される。

＜１－２．制御部内のデータ処理＞
図７は、画像記録装置１内の制御部８０における機能の一部を概念的に示したブロック図である。図７に示すように、本実施形態の制御部８０は、搬送誤差算出部８１、吐出補正部８２、印刷指示部８３、駆動部８４、および画像解析部２０１を有する。これらの機能は、記憶部８０３に記憶されたコンピュータプログラムＰおよびデータＤをメモリ８０２に一時的に読み出し、当該コンピュータプログラムＰおよびデータＤに基づいて、プロセッサ８０１が演算処理を行うことによって、実現される。また、搬送誤差算出部８１としての機能は、制御部８０の一部または全部の機械要素からなる演算器２００により実現される。演算器２００には、機械学習により生成された学習済みの学習モデルが記憶されている。

まず、演算器２００および画像解析部２０１の構成と、演算器２００に記憶される学習モデルを機械学習により生成する工程について、説明する。演算器２００は、入力される種々の情報に基づいて、搬送される印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差を算出し、出力する装置である。画像解析部２０１は、上述の撮像部７０から入力された印刷用紙９の画像データＤｉに基づいて、実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差を画像解析により算出する機能である。

学習時の流れを、図７中の破線および図８のフローチャートにて概念的に図示している。学習時においては、実際に、画像記録装置１内において、印刷用紙９を搬送しつつ複数の記録ヘッド２１～２４から印刷用紙９へ向けてインクを吐出することにより、印刷用紙９の表面にテストパターンの印刷を行う（ステップＳ１）。ここで、テストパターンとは、例えば、互いに搬送方向に離間しつつ印刷される複数の線またはマーク等である。

このとき、上述のとおり、当該テストパターンが印刷された印刷用紙９の表面が、撮像部７０によって複数回撮像され、画像データＤｉが生成される。画像データＤｉは、学習用の画像データとして複数（例えば、１０～１０００枚程度）用意される。複数の画像データＤｉは、画像解析部２０１に入力される。画像解析部２０１は、各画像データＤｉを画像解析し、画像データＤｉ毎に、実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔを算出する（ステップＳ２）。ただし、実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔの算出は、作業員等が目視で行ってもよい。

一方、印刷用紙９にテストパターンが印刷される際、エンコーダ４０によって、搬送ローラ１２１の回転駆動量の経時変化が検出され、検出結果に係る連続パルス信号Ｅｎが演算器２００に入力される。また、張力検出部５０によって、搬送ローラ１２２に接触する印刷用紙９に加わる張力の経時変化が検出され、検出結果に係る張力信号Ｔｅが演算器２００に入力される。さらに、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２によって、第１検出位置Ｐａおよび第２検出位置Ｐｂを通過する印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置が断続的に検出され、検出結果に係る第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２が演算器２００に入力される。また、印刷用紙９にテストパターンが印刷される前段階として、情報取得部６０から、印刷用紙９の印刷に用いられるインクの種類または量、印刷用紙９の周囲の温度または湿度を含む環境条件、印刷用紙９の種類、形状、または厚み等に係る情報Ｓｃが演算器２００に入力される。

そして、演算器２００は、入力された連続パルス信号Ｅｎと、張力信号Ｔｅと、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２と、情報Ｓｃとに基づいて、搬送機構１０によって搬送される印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを高精度に算出できるように（ステップＳ３）、機械学習による学習処理を行う。具体的には、演算器２００は、画像解析部２０１により算出された実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔを教師データ（正解のデータ）としつつ、上述の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを高精度に算出するための学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を機械学習する。ただし、演算器２００は、入力された連続パルス信号Ｅｎに係る搬送ローラ１２１の回転駆動量の経時変化の代わりに、搬送ローラ１２１の回転駆動量の変化量の経時変化を算出し、算出結果を用いて機械学習を行ってもよい。また、演算器２００は、張力信号Ｔｅに係る印刷用紙９に加わる張力の経時変化の代わりに、印刷用紙９に加わる張力の変化量の経時変化を算出し、算出結果を用いて機械学習を行ってもよい。

なお、本実施形態の演算器２００に記憶される学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）は、決定木である。図９は、本実施形態の決定木の例を示した図である。演算器２００は、機械学習において、入力された連続パルス信号Ｅｎと、張力信号Ｔｅと、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２と、情報Ｓｃとに基づいて算出した印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃと、画像解析部２０１により算出された実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔとの差異を最小化するように、決定木に含まれる複数のパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を調整しつつ更新保存していく。なお、演算器２００は、１回のテストパターンの印刷時において１回の学習を行ってもよく、複数回の学習を行ってもよい。また、演算器２００は、例えば、例えば、学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）である決定木を、機械学習により複数個（例えば、印刷用紙９の種類毎に）生成してもよい。なお、決定木の学習アルゴリズムとしては、ＬｉｇｈｔＧＢＭ等の勾配降下法を用いたアルゴリズムを用いてもよい。

ただし、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを高精度に算出する処理を機械学習する方法は、これに限定されない。例えば、演算器２００は、畳み込みニューラルネットワークにより、入力された連続パルス信号Ｅｎと、張力信号Ｔｅと、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２と、情報Ｓｃから特徴を抽出して潜在変数を生成するエンコード処理と、潜在変数から印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを算出するデコード処理とを繰り返し実行してもよい。そして、デコード処理後の搬送誤差Ｄｃと、画像解析部２０１により算出された実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔとの差異を最小化するように、誤差逆伝播法を用いて、エンコード処理およびデコード処理のパラメータを調整しつつ更新保存してもよい。

演算器２００により算出された印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃと画像解析部２０１により算出された実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔとの一致度が所定値以上になると（ステップＳ４）、機械学習が完了する。そして、画像記録装置１は、その学習済みの学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を用いて、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを高精度に算出することが可能となる。図１０は、演算器２００における機械学習により算出された印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃの例を示したグラフである。図１０に示すとおり、演算器２００は、従来のエンコーダ４０により得られた連続パルス信号Ｅｎと、従来の張力検出部５０により得られた張力信号Ｔｅと、従来の第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２により得られた第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２とを用いて、低コストで、かつ、これらの信号の測定間隔よりもさらに細かい精度で、搬送誤差Ｄｃを算出できる。また、演算器２００は、印刷用紙９が高速で搬送される場合、または印刷用紙９のエッジ９１に第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２の測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等でも、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを高精度で検出できる。

以上により、機械学習が完了すると、演算器２００を含む制御部８０に学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）が記憶された状態のままで、その後の印刷処理でも引き続き使用される。ただし、画像記録装置１の外部において、予め機械学習により学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を生成した後、画像記録装置１内の演算器２００に、学習済みの学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）をインストールすることによって、その後の印刷処理に使用してもよい。

図７に戻る。制御部８０は、印刷処理の実行時に、搬送誤差算出部８１の演算器２００において、上述のエンコーダ４０により得られる連続パルス信号Ｅｎ等と、学習済の学習モデルＸ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）とを用いて、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを算出する。

吐出補正部８２は、算出された搬送誤差Ｄｃに基づいて、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングを補正する補正値を算出し、印刷指示部８３へ出力する。例えば、印刷用紙９の画像を記録すべき部分が各処理位置Ｐ１～Ｐ４に到達する時刻が、理想的な時刻よりも遅れる（搬送誤差Ｄｃがプラス方向に大きくなる）場合には、吐出補正部８２は、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングを遅らせる。また、印刷用紙９の画像を記録すべき部分が各処理位置Ｐ１～Ｐ４に到達する時刻が、理想的な時刻よりも早くなる（搬送誤差Ｄｃがマイナス方向に大きくなる）場合には、吐出補正部８２は、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングを早める。

印刷指示部８３は、入稿された画像データＩに基づいて、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出動作を制御する。このとき、印刷指示部８３は、吐出補正部８２から出力される吐出タイミングの補正値を参照する。そして、当該補正値に従って、画像データＩに基づく本来の吐出タイミングをずらす。これにより、各処理位置Ｐ１～Ｐ４において、印刷用紙９上の搬送方向の適切な箇所に、各色のインク滴が吐出される。したがって、各色のインクにより形成される単色画像の搬送方向の位置の誤差が抑制される。その結果、高品質な印刷画像を得ることができる。

＜２．変形例＞
以上、本発明の主たる実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。

上述の実施形態では、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２により得られた第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２が、演算器２００に別々に入力されていた。また、演算器２００は、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２を別々に用いて、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを算出するための機械学習を行なっていた。しかしながら、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２のみに基づいて、まず、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差をある程度推定してもよい。そして、演算器２００において、当該推定値Ｄｅを用いて、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを算出するための機械学習を行なってもよい。図１１は、当該推定値Ｄｅの例を示したグラフである。

以下、当該推定方法について、説明する。図４に戻る。まず、搬送誤差算出部８１は、第１エッジ信号Ｅｄ１と第２エッジ信号Ｅｄ２とを比較する。そして、第１エッジ信号Ｅｄ１と第２エッジ信号Ｅｄ２とで、印刷用紙９の同一のエッジ９１の形状が現れている箇所を特定する。具体的には、第１エッジ信号Ｅｄ１に含まれるデータ区間（一定の時間範囲）ごとに、第２エッジ信号Ｅｄ２に含まれる一致性の高いデータ区間を特定する。以下では、第１エッジ信号Ｅｄ１に含まれるデータ区間を、比較元データ区間Ｄ１と称する。また、第２エッジ信号Ｅｄ２に含まれるデータ区間を、比較先データ区間Ｄ２と称する。

データ区間の特定には、例えば、相互相関や残差平方和等のマッチング手法が用いられる。搬送誤差算出部８１は、第１エッジ信号Ｅｄ１に含まれる比較元データ区間Ｄ１ごとに、第２エッジ信号Ｅｄ２に含まれる複数の比較先データ区間Ｄ２を、対応するデータ区間の候補として選択する。また、選択された複数の比較先データ区間Ｄ２のそれぞれについて、比較元データ区間Ｄ１との一致性を示す評価値を算出する。そして、評価値が最も高くなる比較先データ区間Ｄ２を、比較元データ区間Ｄ１に対応する比較先データ区間Ｄ２とする。

なお、第１エッジ信号Ｅｄ１と第２エッジ信号Ｅｄ２との時間差は、第１検出位置Ｐａから第２検出位置Ｐｂまでの印刷用紙９の理想的な搬送時間から大幅にずれることはない。このため、上述した比較先データ区間Ｄ２の探索は、比較元データ区間Ｄ１から理想的な搬送時間だけ経過した時刻の近傍のみについて行えばよい。また、比較元データ区間Ｄ１に対応する比較先データ区間Ｄ２が一旦特定されれば、次回以降の探索は、探索済みの比較先データ区間Ｄ２に隣接するデータ区間の近傍のみについて行えばよい。

このように、搬送誤差算出部８１は、第１エッジ信号Ｅｄ１の比較元データ区間Ｄ１に対応する第２エッジ信号Ｅｄ２の比較先データ区間Ｄ２を推定し、推定されたデータ区間の近傍のみにおいて、比較元データ区間Ｄ１と一致性の高い比較先データ区間Ｄ２を探索してもよい。このようにすれば、比較先データ区間Ｄ２の探索範囲が狭まる。したがって、搬送誤差算出部８１の演算処理負担を軽減できる。

その後、搬送誤差算出部８１は、比較元データ区間Ｄ１の検出時刻と、それに対応する比較先データ区間Ｄ２の検出時刻との時間差に基づいて、第１検出位置Ｐａから第２検出位置Ｐｂまでの印刷用紙９の実際の搬送時間を算出する。また、算出された搬送時間に基づいて、画像記録部２０の下方における印刷用紙９の実際の搬送速度を算出する。そして、算出された搬送速度に基づいて、印刷用紙９の各部が、第１処理位置Ｐ１、第２処理位置Ｐ２、第３処理位置Ｐ３、および第４処理位置Ｐ４に到達する時刻を算出する。これにより、理想的な搬送速度で搬送される場合に対する、印刷用紙９の各部の搬送方向の搬送誤差の推定値Ｄｅが算出される。なお、当該搬送誤差の推定値Ｄｅは、第１処理位置Ｐ１、第２処理位置Ｐ２、第３処理位置Ｐ３、および第４処理位置Ｐ４を含む複数の地点の各位置において、印刷用紙９が理想的な搬送速度で搬送される場合に到達すると想定される時刻と、実際に到達する時刻との差分に、当該実際の搬送速度を掛けることにより、算出される。

また、上述の実施形態では、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃに基づいて、吐出補正部８２によって、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングを補正する補正値を算出していた。しかしながら、制御部８０は、インク滴の吐出タイミングを補正する代わりに、巻き取りローラ１３の駆動を補正する張力補正部を有していてもよい。これにより、印刷用紙９に加わる搬送方向の張力を補正してもよい。具体的には、張力補正部は、まず、印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃに基づいて、印刷用紙９の搬送方向の伸び量を算出する。そして、算出した伸び量が基準値よりも大きい場合、例えば、巻き取りローラ１３による印刷用紙９を巻き取る方向の回転数を下げる。これにより、印刷用紙９に加わる張力を弱め、伸び量を低減する。また、伸び量が基準値よりも小さい場合、例えば、巻き取りローラ１３による印刷用紙９を巻き取る方向の回転数を上げる。これにより、印刷用紙９に加わる張力を強め、伸び量を増加させる。この結果、各色のインクにより形成される単色画像の搬送方向の位置の誤差が抑制される。

また、上述の第１実施形態では、吐出補正部８２は、入稿された画像データＩ自体を補正することなく、記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングを補正する補正値を算出していた。しかしながら、吐出補正部８２は、演算器２００により算出された搬送誤差Ｄｃに基づいて、画像データＩ自体を補正する補正値を算出してもよい。その場合、印刷指示部８３は、補正後の画像データＩに従って、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出を行えばよい。また、吐出補正部８２は、演算器２００により算出された搬送誤差Ｄｃに基づいて、各記録ヘッド２１～２４からのインクの吐出位置を補正する補正値を算出してもよい。すなわち、吐出補正部８２は、画像記録部２０からのインク滴の吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出するものであればよい。

また、上述の図２では、各記録ヘッド２１～２４において、ノズル２５０が幅方向に一列に配置されていた。しかしながら、各記録ヘッド２１～２４において、ノズル２５０が２列以上に配置されていてもよい。

また、上述の実施形態では、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２に、透過式のエッジセンサを用いていた。しかしながら、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２の検出方式は、他の方式であってもよい。例えば、反射式の光学センサや、ＣＣＤカメラ等を用いてもよい。第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２は、印刷用紙９のエッジ９１の位置を、搬送方向および幅方向の二次元において検出するものであってもよい。また、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２による検出動作は、上述の実施形態のように断続的であってもよく、連続的であってもよい。

また、上述の実施形態では、画像記録装置１内に４つの記録ヘッド２１～２４が設けられていた。しかしながら、画像記録装置１内の記録ヘッドの数は、１～３つであってもよく、５つ以上であってもよい。例えば、Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙの各色に加えて、特色のインクを吐出する記録ヘッドが設けられていてもよい。

さらに、画像記録装置１は、２つのエッジ位置検出部３０、エンコーダ４０、および張力検出部５０のうち、少なくとも１つを有していればよい。そして、演算器２００には、搬送される印刷用紙９の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、エンコーダ４０による搬送ローラ１２の回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および２つのエッジ位置検出部３０による印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つと、情報取得部６０による情報Ｓｃとが入力されればよい。そして、演算器２００は、これらの入力に基づいて、機械学習により印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを出力するように構成されていればよい。

また、上述の実施形態では、演算器２００は、画像解析部２０１により算出された実際の印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｔを教師データ（正解のデータ）としつつ、入力された連続パルス信号Ｅｎと、張力信号Ｔｅと、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２と、情報Ｓｃとに基づいて、搬送機構１０によって搬送される印刷用紙９の搬送方向の搬送誤差Ｄｃを高精度に算出できるように、機械学習による学習処理を行っていた。すなわち、搬送誤差Ｄｃは、印刷用紙９が理想的な搬送速度で搬送される場合に対する、印刷用紙９の搬送方向の実際の位置の誤差を示していた。しかしながら、演算器２００は、印刷用紙９の理想的な搬送速度と実際の搬送速度との間の誤差、または印刷用紙９が理想的な搬送速度で搬送される場合に各記録ヘッド２１～２４に到達すると想定される時刻と実際に到達する時刻との間の誤差を高精度に算出できるように、機械学習による学習処理を行ってもよい。

また、上述の実施形態および変形例では、演算器２００は印刷用紙９の搬送誤差Ｄｃを算出し、吐出補正部８２は搬送誤差Ｄｃの算出結果に基づいて各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出していた。しかしながら、演算器２００自体が、機械学習によって、各記録ヘッド２１～２４からのインク滴の吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出し、印刷指示部８３へ出力してもよい。

図１２は、変形例に係る画像記録装置１内の制御部８０における機能の一部を概念的に示したブロック図である。図１２に示すように、本変形例の制御部８０は、補正値算出部１８１、印刷指示部８３、駆動部８４、および画像解析部２０１を有する。また、補正値算出部１８１としての機能は、制御部８０の一部または全部の機械要素からなる演算器２００により実現される。演算器２００には、機械学習により生成された学習済みの学習モデルが記憶されている。

図１３は、変形例に係る学習処理の手順を示したフローチャートである。図１３に示すように、学習時においては、まず複数回、実際に画像記録装置１内において印刷用紙９を搬送しつつ複数の記録ヘッド２１～２４から印刷用紙９へ向けてインクを吐出することにより、印刷用紙９の表面にテストパターンの印刷を行う（ステップＳ１１）。テストパターンとは、例えば、互いに搬送方向に離間しつつ印刷される複数の線またはマーク等である。ただし、本変形例では、テストパターンを複数回印刷する際に、印刷回毎にインク滴の吐出タイミングを種々に補正し、またはインク滴の搬送方向の吐出位置を種々に補正する。そして、制御部８０は、印刷回毎のインク滴の吐出タイミングまたは吐出位置の補正値を記憶する。

また、テストパターンが印刷された複数枚の印刷用紙９の表面が、それぞれ撮像部７０によって複数回撮像され、画像データＤｉが生成される。画像データＤｉは、学習用の画像データとして複数（例えば、１０～１０００枚程度）用意される。複数の画像データＤｉは、画像解析部２０１に入力される。画像解析部２０１は、各画像データＤｉを画像解析し、複数のテストパターンの中で、印刷用紙９における搬送方向の適切な位置に印刷されているテストパターンを特定し、そのテストパターンが印刷された際のインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｆを割り出す（ステップＳ１２）。

一方、印刷用紙９にテストパターンが印刷される際、エンコーダ４０によって、搬送ローラ１２１の回転駆動量の経時変化が検出され、検出結果に係る連続パルス信号Ｅｎが演算器２００に入力される。また、張力検出部５０によって、搬送ローラ１２２に接触する印刷用紙９に加わる張力の経時変化が検出され、検出結果に係る張力信号Ｔｅが演算器２００に入力される。さらに、第１エッジ位置検出部３１および第２エッジ位置検出部３２によって、第１検出位置Ｐａおよび第２検出位置Ｐｂを通過する印刷用紙９のエッジ９１の幅方向の位置が断続的に検出され、検出結果に係る第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２が演算器２００に入力される。また、印刷用紙９にテストパターンが印刷される前段階として、情報取得部６０から、印刷用紙９の印刷に用いられるインクの種類または量、印刷用紙９の周囲の温度または湿度を含む環境条件、印刷用紙９の種類、形状、または厚み等に係る情報Ｓｃが演算器２００に入力される。

そして、演算器２００は、入力された連続パルス信号Ｅｎと、張力信号Ｔｅと、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２と、情報Ｓｃとに基づいて、搬送機構１０によって搬送される印刷用紙９の搬送方向の適切な位置に印刷するための、インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｇを高精度に算出できるように（ステップＳ１３）、機械学習による学習処理を行う。具体的には、演算器２００は、画像解析部２０１により割り出された上述のインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｆを教師データ（正解のデータ）としつつ、上述の印刷用紙９の搬送方向の適切な位置に印刷することができるインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｇを高精度に算出するための学習モデルＹ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を機械学習する。ただし、演算器２００は、入力された連続パルス信号Ｅｎに係る搬送ローラ１２１の回転駆動量の経時変化の代わりに、搬送ローラ１２１の回転駆動量の変化量の経時変化を算出し、算出結果を用いて機械学習を行ってもよい。また、演算器２００は、張力信号Ｔｅに係る印刷用紙９に加わる張力の経時変化の代わりに、印刷用紙９に加わる張力の変化量の経時変化を算出し、算出結果を用いて機械学習を行ってもよい。

なお、上述の実施形態と同様に、本変形例の演算器２００に記憶される学習モデルＹ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）は、決定木である。演算器２００は、機械学習において、入力された連続パルス信号Ｅｎと、張力信号Ｔｅと、第１エッジ信号Ｅｄ１および第２エッジ信号Ｅｄ２と、情報Ｓｃとに基づいて算出したインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｇと、画像解析部２０１により割り出された適切なインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｆとの差異を最小化するように、決定木に含まれる複数のパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を調整しつつ更新保存していく。

演算器２００により算出されたインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｇと画像解析部２０１により割り出された適切なインクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｆとの一致度が所定値以上になると（ステップＳ１４）、機械学習が完了する。そして、画像記録装置１は、その学習済みの学習モデルＹ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ（Ｅｎ，Ｔｅ，Ｅｄ１，Ｅｄ２）…）を用いて、インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値Ｄｇを高精度に算出することが可能となる。

また、上述の画像記録装置１は、インクジェット方式で印刷用紙９に画像を記録するものであった。しかしながら、本発明の基材処理装置は、インクジェット以外の方法（例えば、電子写真方式や露光等）で、印刷用紙９に画像を記録する装置であってもよい。また、上述の画像記録装置１は、基材としての印刷用紙９に印刷処理を行うものであった。しかしながら、本発明の基材処理装置は、一般的な紙以外の長尺帯状の基材（例えば、樹脂製のフィルム，金属箔等）に、所定の処理を行うものであってもよい。

すなわち、本発明の基材処理装置は、長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、搬送される基材の搬送方向の搬送誤差を算出する搬送誤差算出部と、を有し、さらに、ａ）複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、ローラによって搬送される基材の張力を検出する張力検出部と、ｂ）複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、ローラの回転駆動量を検出するエンコーダと、ｃ）搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出するエッジ位置検出部と、の少なくとも１つを有し、搬送誤差算出部は、張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、エンコーダによるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、およびエッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つの入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力する、機械学習により学習済みの演算器を有していればよい。これにより、基材が高速で搬送される場合、または基材のエッジにセンサの測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等でも、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度かつ低コストで検出できる。

特に、基材処理装置は、既に多く導入されている設備である張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果を用いて、基材の搬送方向の搬送誤差を算出することによって、より低コスト化を実現できる。

同様に、基材処理装置は、既に多く導入されている設備であるエンコーダによるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果を用いて、基材の搬送方向の搬送誤差を算出することによって、より低コスト化を実現できる。

また、基材処理装置は、エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果を用いて、基材の搬送方向の搬送誤差を算出することによって、基材に加わる張力が過度に小さい場合、または基材の搬送速度が過度に遅い場合であっても、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度かつ低コストで検出できる。

また、基材処理装置は、基材の周囲の温度または湿度を含む環境条件、基材の種類、および基材の厚みの少なくとも一つに係る情報を取得する情報取得部をさらに有し、演算器は、張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、エンコーダによるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、およびエッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つと、情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力するものであればよい。これにより、基材の搬送方向の搬送誤差をより高精度で検出できる。

また、基材処理装置は、搬送経路上の処理位置において、基材の表面にインクを吐出して画像を記録する画像記録部と、画像記録部から吐出されるインクの種類または量に係る情報を取得する情報取得部と、をさらに有し、演算器は、張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、エンコーダによるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、およびエッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つと、情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力するものであればよい。これにより、基材の搬送方向の搬送誤差をより高精度で検出できる。

また、本発明の基材処理方法は、長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送しつつ、基材の搬送方向の搬送誤差を算出する基材処理方法であって、ａ）ローラによって搬送される基材の張力を検出する工程、ｂ）ローラの回転駆動量を検出する工程、およびｃ）搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出する工程の少なくとも１つと、ｄ）基材の搬送方向の搬送誤差を算出する工程とを有し、工程ｄ）の前に、工程ａ）による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、工程ｂ）によるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および工程ｃ）による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つの入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度に出力できるように、機械学習を実行するものであればよい。

さらに、基材処理装置の制御部は、機械学習によって、搬送される基材の幅方向の伸縮誤差を算出する伸縮誤差算出部としての機能を有していてもよい。具体的には、伸縮誤差算出部は、張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、エンコーダによるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、およびエッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つと、情報取得部が取得した情報（特に、基材の幅方向の伸縮への影響を及ぼしやすい要素であるインクの種類または量に係る情報を含めることが望ましい）の入力に基づいて、処理位置における基材の幅方向の伸縮誤差を出力する、機械学習により学習済みの第２演算器を有していてもよい。さらに、基材処理装置は、算出した基材の幅方向の伸縮誤差に基づいて、基材の蛇行、斜行変化、走行位置、または幅方向の寸法変化を、補正する機能を有していてもよい。

さらに、本発明の基材処理装置は、長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、搬送経路上の処理位置において、基材の表面にインクを吐出して画像を記録する画像記録部と、インクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出し、画像記録部へ出力する補正値算出部と、を有し、さらに、ａ）複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、ローラによって搬送される基材の張力を検出する張力検出部と、ｂ）複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、ローラの回転駆動量を検出するエンコーダと、ｃ）搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出するエッジ位置検出部と、の少なくとも１つを有し、補正値算出部は、張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、エンコーダによるローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、およびエッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つの入力に基づいて、インクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を出力する、機械学習により学習済みの演算器を有していてもよい。これにより、基材が高速で搬送される場合、または基材のエッジにセンサの測定間隔よりも微細な凹凸が有る場合等でも、基材の搬送方向の適切な位置に、高精度かつ低コストでインクを吐出できる。

また、上述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 画像記録装置
９ 印刷用紙
１０ 搬送機構
１１ 巻き出しローラ
１２ 搬送ローラ
１３ 巻き取りローラ
２０ 画像記録部
２１ 第１記録ヘッド
２２ 第２記録ヘッド
２３ 第３記録ヘッド
２４ 第４記録ヘッド
３０ エッジ位置検出部
３１ 第１エッジ位置検出部
３２ 第２エッジ位置検出部
４０ エンコーダ
５０ 張力検出部
６０ 情報取得部
７０ 撮像部
８０ 制御部
８１ 搬送誤差算出部
８２ 吐出補正部
８３ 印刷指示部
８４ 駆動部
９１ エッジ
１２１ 搬送ローラ
１２２ 搬送ローラ
１８１ 補正値算出部
２００ 演算器
２０１ 画像解析部
Ｄｃ 搬送誤差（機械学習による算出値）
Ｄｅ （搬送誤差の）推定値
Ｄｆ （インクの吐出タイミング・吐出位置の）補正値（画像解析による算出値）
Ｄｇ （インクの吐出タイミング・吐出位置の）補正値（機械学習による算出値）
Ｄｉ 画像データ
Ｄｔ 搬送誤差（画像解析による算出値）
Ｅｄ１ 第１エッジ信号
Ｅｄ２ 第２エッジ信号
Ｅｎ 連続パルス信号
Ｓｃ 情報
Ｔｅ 張力信号
Ｘ（ａ，ｂ，ｃ，ｆ・・・） 学習モデル

Claims (10)

1. 長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、
   前記搬送経路上の処理位置において、基材の表面にインクを吐出して画像を記録する画像記録部と、
   表面に前記画像記録部からのインクが吐出された基材の表面を撮像することによって、基材の画像データを生成する撮像部と、
   演算器を有し、搬送される基材の搬送方向の搬送誤差を算出する搬送誤差算出部と、
   を有し、さらに、
   ａ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラによって搬送される基材の張力を検出する張力検出部と、
   ｂ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラの回転駆動量を検出するエンコーダと、
   ｃ）前記搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出するエッジ位置検出部と、
   のすべてを有し、
   前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべての入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力するように、学習モデルを機械学習により学習済みであり、
   前記機械学習において、前記演算器は、前記画像データに基づいて、実際の基材の搬送方向の搬送誤差を画像解析により算出する画像解析部からの入力、または、前記画像データに基づいて、作業員が目視で行った前記実際の基材の搬送誤差の算出結果を教師データとして、前記教師データと、前記演算器による基材の搬送方向の搬送誤差の算出結果との差異を最小化するように、前記学習モデルに含まれる複数のパラメータを調整する、基材処理装置。
2. 請求項１に記載の基材処理装置であって、
   基材の周囲の温度または湿度を含む環境条件、基材の種類、および基材の厚みの少なくとも一つに係る情報を取得する情報取得部
   をさらに有し、
   前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果のすべてと、前記情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力する、基材処理装置。
3. 請求項１に記載の基材処理装置であって、
   前記画像記録部から吐出されるインクの種類または量に係る情報を取得する情報取得部
   をさらに有し、
   前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果のすべてと、前記情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を出力する、基材処理装置。
4. 請求項３に記載の基材処理装置であって、
   前記搬送誤差算出部により算出された基材の搬送方向の搬送誤差に基づいて、前記画像記録部からのインクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出する吐出補正部
   をさらに備える基材処理装置。
5. 請求項３または請求項４に記載の基材処理装置であって、
   前記画像記録部は、搬送方向に沿って配列された複数の記録ヘッドを有し、
   前記複数の記録ヘッドは、互いに異なる色のインクを吐出する基材処理装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の基材処理装置であって、
   前記演算器は、決定木を含み、前記機械学習において前記決定木に含まれるパラメータが調整済みである、基材処理装置。
7. 請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の基材処理装置であって、
   前記画像解析部
   をさらに有し、
   前記演算器は、前記画像解析部による基材の搬送方向の搬送誤差の算出結果を教師データとして、前記機械学習を実行済みである、基材処理装置。
8. 請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の基材処理装置であって、
   搬送される基材の幅方向の伸縮誤差を算出する伸縮誤差算出部
   をさらに有し、
   前記伸縮誤差算出部は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の少なくとも１つと、前記情報取得部が取得した情報の入力に基づいて、前記処理位置における基材の幅方向の伸縮誤差を出力する、機械学習により学習済みの第２演算器を有する、基材処理装置。
9. 長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送しつつ、基材の搬送方向の搬送誤差を算出する基材処理方法であって、
   ａ）前記ローラによって搬送される基材の張力を検出する工程
   ｂ）前記ローラの回転駆動量を検出する工程
   および
   ｃ）前記搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出する工程
   のすべてと、
   ｉ）基材を搬送しながら基材の表面にインクを吐出する工程
   ｉｉ）インクが吐出された基材の表面の画像を撮像することによって、基材の画像データを生成する工程
   ｄ）基材の搬送方向の搬送誤差を算出する工程
   を有し、
   前記工程ｄ）の前に、前記工程ａ）による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記工程ｂ）による前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記工程ｃ）による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべての入力に基づいて、基材の搬送方向の搬送誤差を高精度に出力できるように、学習モデルを機械学習する工程を含み、
   前記機械学習において、前記工程ｉｉ）において生成された前記画像データに基づいて、実際の基材の搬送方向の搬送誤差を画像解析により算出した結果、または、前記画像データに基づいて、作業員が目視で行った前記実際の基材の搬送誤差の算出結果を教師データとして、前記教師データと、前記工程ｄ）において算出された前記搬送誤差との差異を最小化するように、前記学習モデルに含まれる複数のパラメータを調整する、基材処理方法。
10. 長尺帯状の基材を、複数のローラにより構成される搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、
    前記搬送経路上の処理位置において、基材の表面にインクを吐出して画像を記録する画像記録部と、
    演算器を有し、前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を算出し、前記画像記録部へ出力する補正値算出部と、
    表面に前記画像記録部からのインクが吐出された基材の表面を撮像することによって、基材の画像データを生成する撮像部と、
    前記画像データに基づいて、基材における搬送方向の適切な位置に記録されている画像を画像解析により特定した結果から、前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値を割り出す画像解析部と、
    を有し、さらに、
    ａ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラによって搬送される基材の張力を検出する張力検出部と、
    ｂ）前記複数のローラの少なくとも１つに直接的または間接的に接続され、前記ローラの回転駆動量を検出するエンコーダと、
    ｃ）前記搬送経路上の互いに搬送方向に離間した第１検出位置および第２検出位置において、それぞれ基材のエッジの幅方向の位置を連続的または断続的に検出するエッジ位置検出部と、
    のすべてを有し、
    前記演算器は、前記張力検出部による基材の張力の検出結果または張力の変化量の算出結果、前記エンコーダによる前記ローラの回転駆動量の検出結果または回転駆動量の変化量の算出結果、および前記エッジ位置検出部による基材のエッジの幅方向の位置の検出結果の、すべての入力に基づいて、前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置を補正する補正値を出力するように、学習モデルを機械学習により学習済みであり、
    前記機械学習において、前記演算器は、前記画像解析部により割り出された前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値を教師データし、前記教師データと、前記演算器が算出した前記インクの吐出タイミングまたは吐出位置の補正値との差異を最小化するように、前記学習モデルに含まれる複数のパラメータを調整する、基材処理装置。

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