JP4043766B2 - Doctor blade replacement time prediction system - Google Patents

Description

本発明によれば、上記の数４による摩耗係数Ａｉに基づいてドクターブレードの交換時期を予測するシステムが提供される。
【００１０】
また本発明の請求項３に係るドクターブレード交換時期予測システムは、請求項２に係るドクターブレード交換時期予測システムにおいて、ドクター摩耗量算出手段は、生産数量Ｌにおけるｉ番目の領域のドクター摩耗量Ｗｉを下記の数５（数２と同一）によって算出するようにしたものである。
【数５】

本発明によれば、上記の数５によるドクター摩耗量Ｗｉに基づいてドクターブレードの交換時期を予測するシステムが提供される。
【００１１】
また本発明の請求項４に係るドクターブレード交換時期予測システムは、請求項３に係るドクターブレード交換時期予測システムにおいて、前記交換時期予測手段は、最大の摩耗量Ｗｊ（ｊ＝１〜ｎ）を与える摩耗係数の代表値Ａｊを適用し、ｊ番目のドクター摩耗量Ｗｊが摩耗許容量Ｗｍａｘに到達する生産数量Ｌｍａｘを下記の数６（数３と同一）によって算出することによりドクターブレードの交換時期を予測するようにしたものである。
【数６】

本発明によれば、上記の数６による生産数量Ｌｍａｘに基づいてドクターブレードの交換時期を予測するシステムが提供される。
【００１２】
また本発明の請求項５に係るドクターブレード交換時期予測システムは、請求項４に係るドクターブレード交換時期予測システムにおいて、前記交換時期予測手段は、品目ロット長Ｌｏｔと前記生産数量Ｌｍａｘとを比較し、Ｌｍａｘ＜Ｌｏｔの場合には生産数量Ｌｍａｘごとにドクターブレードを交換することが必要との判定を行ない、Ｌｍａｘ＞Ｌｏｔの場合にはドクターブレードの交換は不要との判定を行なうようにしたものである。本発明によれば、ドクターブレードの交換の必要不必要の判定が行なわれる。
【００１３】
また本発明の請求項６に係るドクターブレード交換時期予測システムは、請求項５に係るドクターブレード交換時期予測システムにおいて、前記交換時期予測手段は、使用して交換時期に達してないドクターブレードの次品目での再利用における交換時期の予測を行なうようにしたものである。本発明によれば、ドクターブレードの再利用における交換時期の予測が行なわれる。
【００１４】
また本発明の請求項７に係るドクターブレード交換時期予測システムは、請求項６に係るドクターブレード交換時期予測システムにおいて、前記交換時期予測手段は、前記次品目のカブリ易い絵柄の位置と、その位置に対応するドクターブレードの位置のドクター摩耗量Ｗｋを照合して、前記次品目におけるドクターブレードの再利用における交換時期の予測を行なうようにしたものである。本発明によれば、印刷物におけるカブリの発生を完全に回避する条件下において、ドクターブレードの再利用における交換時期の予測が行なわれる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、本発明について実施の形態を説明する。本発明のドクターブレード交換時期予測システムの構成について図１を参照して説明する。図１は、本発明のドクターブレード交換時期予測システムにおける構成を右側に示し、処理の流れ（後述する）を左側に示す説明図である。図１において、１はデータ処理装置、２はＲＩＰ（raster image processor）、３は印刷機、４は生産管理システムである。
【００１６】
データ処理装置１は、本発明のドクターブレード交換時期予測システムにおける主要なデータ処理を行なう部分である。データ処理装置１としては、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータを使用でき、そのハードウェアとソフトウェアによって実現される。データ処理装置１は、ＬＡＮ（local area network）等の通信回線を介してグラビア印刷工場における製版部門、印刷部門、生産管理部門、等の外部の装置とデータの送受信を行なうことができる。
【００１７】
データ処理装置１は、そのデータ処理によって摩耗係数算出手段とドクター摩耗量算出手段と交換時期予測手段とを実現する。摩耗係数算出手段は、すくなくとも版胴における絵柄の網点面積率を含む摩耗関連情報に基づいて摩耗係数を算出する。ドクター摩耗量算出手段は、その摩耗係数と生産数量に基づいてドクター摩耗量を算出する。交換時期予測手段は、そのドクター摩耗量と所定の摩耗許容量とを比較してドクターブレードの交換時期を予測する。
【００１８】
ＲＩＰ２は、製版部門における装置の１つである。製版部門においては、文字、絵柄、写真、等の編集を行なって印刷物の画像に対応する製版データを生成する。このとき生成される製版データは、一般的に、文字、絵柄、写真、等の素材データと、その素材データの拡大縮小、配置、形態、等の編集データから構成される。
【００１９】
ＲＩＰ２はこの製版データを１枚のラスター画像に変換する装置である。ラスター画像は、たとえば、画像左上から右方向に水平走査し、それを下方向に垂直走査で順次ずらして行き、画像右下に到達したとき１枚の画像ができあがるような画素の集合構造を有する画像である。ここでは、ＲＩＰ２が生成するラスター画像は、版胴１回転で得られる印刷物の画像に対応しており、グラビア彫刻機、等において版胴にセルを形成するための刷版画像データのことである。ＲＩＰ２はデータ処理装置１と通信回線を介して、その刷版画像データの送受信を行なうことができる。
【００２０】
印刷機３は、グラビア印刷機のことであるが、ここでは印刷部門における装置、たとえば、グラビア印刷機における印刷条件セットアップ、生産状況管理、等のための機側のデータ処理装置を含んでいる。印刷機３は、データ処理装置１と通信回線を介してデータの送受信を行なうことができる。印刷機３からデータ処理装置１へ送信されるデータとしては、版胴の寸法（周長、幅）、摩耗関連情報、等である。摩耗関連情報は、網点面積率に応じた摩耗係数αｐ、所定の網点面積率の版胴周方向における総面積率βｐ、ドクターおよび版面の材質による摩耗係数γ、インキによる摩耗係数η、機械条件（ドクター圧など）による摩耗係数ξ、等である。
【００２１】
生産管理システム４は、グラビア印刷工場において生産管理に係わるデータ処理を行なう生産管理部門のシステムである。たとえば、受注、原価管理、印刷物等仕入管理、在庫管理、工程管理、作業実績管理、出荷管理、支払管理、等を行なう。生産管理システム２としての固有のデータ処理の内容については、本発明とは直接関係ないからここでは説明を省略する。
【００２２】
生産管理システム４は、データ処理装置１と通信回線を介してデータの送受信を行なうことができる。生産管理システム４からデータ処理装置１へ送信されるデータとしては、たとえば、在庫管理、工程管理、等のデータである。在庫管理データとしては、ここでは、未使用のドクターブレードの在庫の有無、使用して交換時期に達してないドクターブレードの在庫の有無と使用履歴、等である。また、工程管理データとしては、ここでは、印刷機３において次に印刷が行なわれる品目、その生産数量、等である。
【００２３】
以上の構成において、次に、本発明のドクターブレード交換時期予測システムにおける処理の過程について図１を参照して説明する。図１の左側には、その処理の過程（フロー）が示されている。そのフローは、２つに大別される。刷版画像データを受取りドクターブレードの寿命を予測するフローＩ（前半）と、次品目の刷版画像データを受取りドクターブレードの再利用の可否を判定するフローII（後半）の２つである。
【００２４】
まず、フローＩについて説明する。図１の最初のステップＳ１において、データ処理装置１は、ＲＩＰ２によって製版データをラスター画像に変換した刷版画像データをＲＩＰ２から入力する。
次に、ステップＳ２において、データ処理装置１は、刷版画像データを版胴軸方向に所定の幅ｄの領域にｎ分割する処理を行なう。そして、所定の網点面積率を区間とし、その区間の網点面積率を有する部分（絵柄）の面積（％）を度数とする頻度分布を各々の領域に対して演算する。
【００２５】
その演算の一例についての説明図を図２に示す。図２（Ａ）は刷版画像データの一例を示し、図２（Ｂ）は頻度分布のグラフ（ヒストグラム）を示す。図２（Ａ）において、刷版画像データ１ａは、領域１、領域２、・・・、領域ｎにｎ分割されている。各領域における摩耗係数はＡ１、Ａ２、・・・、Ａｎであり、図２（Ａ）においては、領域ｉに対応させて摩耗係数Ａｉを付してある。
【００２６】
図２（Ｂ）において、グラフの縦軸は０％〜１０％、１１％〜２０％、・・・、９１％〜１００％の網点面積率における区間（区間の数はｍ）を示す、また横軸は所定領域におけるその区間の領域が占める面積率（％）、すなわち絵柄面積率を示す。図２（Ｂ）は、図２（Ａ）において、摩耗係数Ａｉが付されている領域ｉについて得られたグラフである。図２（Ｂ）に示すように、領域ｉにおいては、０〜１０％の網点面積率を有する部分の面積がβ１（％）であり、９１〜１００％の網点面積率を有する部分の面積がβｍ（％）である。図２（Ａ）に示すように、領域ｉにおいては、それ以外の網点面積率を有する部分がないから、β１＋βｍ＝１００（％）である。
【００２７】
ステップＳ２における演算の別の一例についての説明図を図３に示す。図３（Ａ）は刷版画像データの別の一例を示し、図３（Ｂ）は頻度分布のグラフ（ヒストグラム）を示す。刷版画像データとグラフの形態は図２と同様であるから、説明を省略する。ただし、図３（Ａ）に示す刷版画像データは、全体が網点面積率が０〜１００％まで漸次変換するグレースケールとなっており、領域ｉにおいてもグレースケールである。
【００２８】
図３（Ｂ）は、図３（Ａ）において、摩耗係数Ａｉが付されている領域ｉについて得られたグラフである。図３（Ｂ）に示すように、領域ｉにおいては、０〜１０％の網点面積率を有する部分の面積がβ１（％）であり、９１〜１００％の網点面積率を有する部分の面積がβｍ（％）である。そして、領域ｉがグレースケールであるから、その間の区間における網点面積率を有する部分の面積は、図３（Ｂ）に示すように、それぞれの値を有している。この場合も、β１＋β２＋・・・＋βｍ＝１００（％）である。
【００２９】
次に、ステップＳ３において、データ処理装置１は、摩耗係数とドクターブレード交換時期を算出する処理を行なう。まず、摩擦係数Ａｉを算出する処理について説明する。摩擦係数Ａｉは、すくなくとも版胴における絵柄の網点面積率を含む摩耗関連情報に基づいてデータ処理装置１の摩耗係数算出手段が算出する。
ここで、摩耗関連情報は、網点面積率に応じた摩耗係数αｐ、所定の網点面積率の版胴周方向における総面積率βｐ、ドクターおよび版面の材質による摩耗係数γ、インキによる摩耗係数η、機械条件（ドクター圧など）による摩耗係数ξである。
【００３０】
摩耗係数算出手段は、版胴の画像データ、すなわち刷版画像データを版胴軸方向に幅ｄの領域にｎ分割（ｉ＝１〜ｎ）して得られる各領域に対応する摩耗係数Ａｉを下記の数７（数１、数４と同一）によって算出する。
【数７】

【００３１】
次に、ドクターブレードの交換時期を算出する処理について説明する。ドクターブレードの交換時期は、基本的に、実際の摩耗の進行度合いと、ドクターブレードの摩耗の程度として許容できる限界とを比較することによって判定することができる。すなわち、ドクター摩耗量Ｗｉと摩耗許容量Ｗｍａｘとを比較することによって判定が行なわれる。
【００３２】
まず、ドクター摩耗量Ｗｉを算出する処理について説明する。ドクター摩耗量Ｗｉは、摩耗係数Ａｉと生産数量Ｌに基づいてデータ処理装置１のドクター摩耗量算出手段が算出する。ドクター摩耗量算出手段は、生産数量Ｌにおけるｉ番目の領域のドクター摩耗量Ｗｉを下記の数８（数２、数５と同一）によって算出する。
【数８】

【００３３】
次に、このドクター摩耗量Ｗｉと摩耗許容量Ｗｍａｘとを比較しドクターブレード交換時期を算出する（予測する）処理について説明する。ドクターブレード交換時期は、データ処理装置１の交換時期予測手段が算出する。交換時期予測手段は、最大の摩耗量Ｗｊ（ｊ＝１〜ｎ）を与える摩耗係数の代表値Ａｊを適用し、ｊ番目のドクター摩耗量Ｗｊが摩耗許容量Ｗｍａｘに到達する生産数量Ｌｍａｘを下記の数９によって算出する。
【数９】

【００３４】
交換時期予測手段は、この算出した生産数量Ｌｍａｘに、実際の生産数量Ｌが到達する時期としてドクターブレードの交換時期を予測する。具体的には、品目のロット長ＬｏｔとＬｍａｘとを比較して、下記の場合分け▲１▼〜▲３▼によってドクターブレードを交換する。また、その場合分けによってドクターブレードの再利用の可否について判定する過程（フローII）へと進む。
【００３５】
▲１▼Ｌｍａｘ＜Ｌｏｔ：一枚のドクターブレードで生産を完了できない場合。 交換時期予測手段は、「生産数量Ｌｍａｘごとにドクターブレードを交換する」と判定する。また、生産完了までに使用したドクターブレードの枚数をｎとして、品目の生産完了時においてはＬｍａｘ＞Ｌｏｔ−（ｎ−１）＊Ｌｍａｘであるから、この時点で印刷機にセットされているドクターブレードは摩耗許容量Ｗｍａｘに達していない。したがって、交換時期予測手段は、ドクターブレードの再利用の可否について判定する過程（フローII）へと進む。
【００３６】
▲２▼ｎ＊Ｌｍａｘ＝Ｌｏｔ：ドクターブレードを使い切ったところで生産を終了できる場合。交換時期予測手段は、「次品目では新品のドクターブレードを使用する」と判定する。
【００３７】
▲３▼Ｌｍａｘ＞Ｌｏｔ：一枚のドクターブレードで生産を完了できる場合。交換時期予測手段は、「ドクターブレードの交換は不要」と判定する。また、交換時期予測手段は、ドクターブレードの再利用の可否について判定する過程（フローII）へと進む。
【００３８】
以上、刷版画像データを受取りドクターブレードの寿命を予測するフローＩ（前半）について説明を行なった。次に、次品目の刷版画像データを受取りドクターブレードの再利用の可否を判定するフローII（後半）について説明する。図１のステップＳ４において、データ処理装置１の交換時期予測手段は、次に印刷を行なう品目（次品目）の刷版画像データを受取る。そして、前述のステップＳ３と同様の方法で次品目における摩耗係数Ａｉを算出する。そして、前述のステップＳ３と同様の方法で次品目における生産数量Ｌｍａｘを算出する。
【００３９】
なお、生産数量Ｌｍａｘは、前述したように、最大の摩耗量Ｗｊ（ｊ＝１〜ｎ）を与える摩耗係数の代表値Ａｊを適用し、ｊ番目のドクター摩耗量Ｗｊが摩耗許容量Ｗｍａｘに到達する生産数量のことである。すなわち、生産数量Ｌｍａｘは、ドクターブレードの交換時期を予測する基礎パラメータである。また、ステップＳ４においては、当然ながら、次品目における摩耗関連情報が適用される。
【００４０】
次に、ステップＳ５において、交換時期予測手段は、使用して交換時期に達してないドクターブレードの次品目での再利用における交換時期の予測を行なう。交換時期予測手段は、次品目のカブリ易い絵柄の位置と、その位置に対応するドクターブレードの位置のドクター摩耗量Ｗｋを照合して、次品目におけるドクターブレードの再利用における交換時期の予測を行なう。
【００４１】
言い換えると、交換時期予測手段は、次品目のカブリ易い絵柄の位置が刷版画像データにおける領域ｋであれば、摩耗係数のＡｋを適用し、ｋ番目のドクター摩耗量Ｗｋが摩耗許容量Ｗｍａｘに到達する生産数量に基づいて次品目におけるドクターブレードの再利用における交換時期の予測を行なう。最大の摩耗量Ｗｊを与える摩耗係数の代表値Ａｊを適用したときと、摩耗係数のＡｋを適用したときとで摩耗許容量Ｗｍａｘに到達する生産数量が異なる場合には、交換時期予測手段は、その生産数量の小さい方をその予測に適用する。
【００４２】
【発明の効果】
以上のとおりであるから、本発明によれば、オペレータによる判断の相違や誤認識を回避し、ドクターブレードの交換時期を定量的、客観的に予測することができる。これにより、ドクターブレードを効率良く使用することができる。また、許容限度を超過してドクターブレードを使用することに起因する不良印刷物の発生を防止することができる。
また本発明の請求項１に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、ドクターブレードの交換時期を予測するシステムが提供される。
また本発明の請求項２に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、摩耗関連情報として、網点面積率に応じた摩耗係数αｐ、所定の網点面積率の版胴周方向における総面積率βｐ、等が考慮され、版胴軸方向に領域分割して得られる各領域に対応する摩耗係数Ａｉに基づいてドクターブレードの交換時期を予測することができる。
また本発明の請求項３に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、ドクター摩耗量Ｗｉに基づいてドクターブレードの交換時期を予測することができる。
また本発明の請求項４に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、最大の摩耗量Ｗｊを与える摩耗係数の代表値Ａｊが適用され、ｊ番目のドクター摩耗量Ｗｊが摩耗許容量Ｗｍａｘに到達する生産数量Ｌｍａｘに基づいてドクターブレードの交換時期を予測することができる。
また本発明の請求項５に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、品目ロット長Ｌｏｔと生産数量Ｌｍａｘとを比較してドクターブレードの交換の必要不必要の判定を行なうことができる。
また本発明の請求項６に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、ドクターブレードの再利用における交換時期の予測を行なうことができる。
また本発明の請求項７に係るドクターブレード交換時期予測システムによれば、印刷物におけるカブリの発生を完全に回避する条件下において、ドクターブレードの再利用における交換時期の予測を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のドクターブレード交換時期予測システムにおける構成を右側に示し、処理の流れ（後述する）を左側に示す説明図である。
【図２】刷版画像データを版胴軸方向に所定の幅ｄの領域にｎ分割する処理と、所定の網点面積率を区間とし、その区間の網点面積率を有する部分（絵柄）の面積（％）を度数とする頻度分布を各々の領域に対して演算する処理の一例（その１）についての説明図である。
【図３】刷版画像データを版胴軸方向に所定の幅ｄの領域にｎ分割する処理と、所定の網点面積率を区間とし、その区間の網点面積率を有する部分（絵柄）の面積（％）を度数とする頻度分布を各々の領域に対して演算する処理の一例（その２）についての説明図である。
【図４】グラビア印刷におけるドクターブレードの役割についての説明図である。
【図５】掻き落とせないインキが被印刷体（ウェブ）に転移して、カブリを含む絵柄が生じることについての説明図である。
【符号の説明】
１ データ処理装置
２ ＲＩＰ（raster image processor）
３ 印刷機
４ 生産管理システム[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention belongs to the technical field of gravure printing. In particular, the present invention relates to a system for predicting doctor blade replacement time.
[0002]
[Prior art]
On the surface of the gravure printing cylinder (gravure cylinder), concave cells having a volume corresponding to the shade of the pattern are formed. As shown in FIG. 4, when printing is performed, first, ink is adhered to the surface of the plate cylinder, and excess ink is scraped off by a doctor blade. As a result, the amount of ink corresponding to the volume is filled in the concave portion of the cell. Next, the plate cylinder and the printing medium (printing paper, plastic film, etc.) are brought into close contact with each other, and the ink filled in the cells is transferred to the printing medium by applying printing pressure (see FIG. 5A). ).
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
When excess ink is scraped off by this doctor blade, the doctor blade is worn by friction between the surface of the plate cylinder and the doctor blade. As the wear progresses, the scraping ability of the doctor blade decreases. Then, the excess ink cannot be scraped off, and the ink is transferred, so that a so-called “fogging” defect occurs in the printed matter.
[0004]
As shown in FIG. 5A, the ink that cannot be scraped off is transferred to the substrate (web). The pattern formed on the printed material at that time is not a normal pattern but a pattern including fog as shown in FIG. As shown in FIG. 5B, there is a corresponding relationship between the fogged portion and the wear at the blade edge of the doctor blade.
[0005]
The amount of wear of the doctor blade is affected by various conditions such as ink type, cell shape, doctor pressure, and the like. In addition, differences among printing presses and individual differences among operators are greatly affected. For this reason, in actual production, it is difficult to appropriately set the replacement time of the doctor blade. As a result, the doctor blade that has not reached the use limit may be discarded, or fogging may occur due to use exceeding the use limit.
[0006]
The present invention has been made to solve such problems, and an object thereof is to provide a system for predicting the replacement time of a doctor blade.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The above problems are solved by the present invention described below. That is,
The doctor blade replacement time prediction system according to claim 1 of the present invention comprises at least wear coefficient calculation means for calculating a wear coefficient based on wear-related information including a halftone dot area ratio of a pattern in the plate cylinder, the wear coefficient and the production Doctor wear amount calculation means for calculating a doctor wear amount based on the quantity, and replacement time prediction means for comparing the doctor wear amount with a predetermined wear allowance to predict a doctor blade replacement time. It is a thing.
[0008]
According to the present invention, the wear coefficient is calculated based on the wear-related information including at least the halftone dot area ratio of the pattern in the plate cylinder by the wear coefficient calculating means, and the doctor wear amount calculating means is used to determine the doctor based on the wear coefficient and the production quantity. The wear amount is calculated, and the replacement time predicting means compares the doctor wear amount with a predetermined wear allowance to predict the replacement time of the doctor blade. Therefore, a system for predicting the replacement time of the doctor blade is provided.
[0009]
The doctor blade replacement time prediction system according to claim 2 of the present invention is the doctor blade replacement time prediction system according to claim 1, wherein the wear-related information includes a wear coefficient αp corresponding to a dot area ratio, a predetermined mesh. The point area ratio is the total area ratio βp in the circumferential direction of the plate cylinder, the wear coefficient γ due to the material of the doctor and the plate surface, the wear coefficient η due to the ink, the wear coefficient ξ due to the machine conditions (doctor pressure, etc.), and the wear coefficient calculating means The wear coefficient Ai corresponding to each region obtained by dividing the image data of the plate cylinder into regions of width d in the plate cylinder axis direction (i = 1 to n) is the same as the following equation (4). ).
[Expression 4]

According to the present invention, a system for predicting the replacement time of the doctor blade based on the wear coefficient Ai according to the above equation 4 is provided.
[0010]
The doctor blade replacement time prediction system according to claim 3 of the present invention is the doctor blade replacement time prediction system according to claim 2, wherein the doctor wear amount calculation means includes a doctor wear amount Wi of the i-th region in the production quantity L. Is calculated by the following equation 5 (same as equation 2).
[Equation 5]

According to the present invention, a system for predicting the replacement time of the doctor blade based on the doctor wear amount Wi according to the above equation 5 is provided.
[0011]
The doctor blade replacement time prediction system according to claim 4 of the present invention is the doctor blade replacement time prediction system according to claim 3, wherein the replacement time prediction means calculates the maximum wear amount Wj (j = 1 to n). By applying the representative value Aj of the given wear coefficient and calculating the production quantity Lmax at which the j-th doctor wear quantity Wj reaches the allowable wear quantity Wmax by the following formula 6 (same as formula 3), the doctor blade replacement time Is to be predicted.
[Formula 6]

According to the present invention, a system for predicting the replacement time of the doctor blade based on the production quantity Lmax according to the above equation 6 is provided.
[0012]
The doctor blade replacement time prediction system according to claim 5 of the present invention is the doctor blade replacement time prediction system according to claim 4, wherein the replacement time prediction means compares the item lot length Lot with the production quantity Lmax. When Lmax <Lot, it is determined that it is necessary to replace the doctor blade for each production quantity Lmax. When Lmax> Lot, it is determined that the doctor blade is not required to be replaced. is there. According to the present invention, it is determined whether or not the doctor blade needs to be replaced.
[0013]
A doctor blade replacement time prediction system according to a sixth aspect of the present invention is the doctor blade replacement time prediction system according to the fifth aspect, wherein the replacement time prediction means is used after the doctor blade that has not reached the replacement time. The replacement time for reuse of items is predicted. According to the present invention, the replacement time in the reuse of the doctor blade is predicted.
[0014]
The doctor blade replacement time prediction system according to claim 7 of the present invention is the doctor blade replacement time prediction system according to claim 6, wherein the replacement time prediction means includes a position of a pattern that is easily fogged of the next item, and its position. The doctor wear amount Wk at the position of the doctor blade corresponding to the above is collated, and the replacement time in the reuse of the doctor blade in the next item is predicted. According to the present invention, the replacement time in the reuse of the doctor blade is predicted under the condition that the occurrence of fog in the printed matter is completely avoided.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described. The configuration of the doctor blade replacement time prediction system of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration of the doctor blade replacement time prediction system of the present invention on the right side and a processing flow (described later) on the left side. In FIG. 1, 1 is a data processing device, 2 is a RIP (raster image processor), 3 is a printing machine, and 4 is a production management system.
[0016]
The data processing apparatus 1 is a part that performs main data processing in the doctor blade replacement time prediction system of the present invention. As the data processing apparatus 1, a general-purpose computer such as a personal computer can be used, and is realized by hardware and software thereof. The data processing device 1 can transmit and receive data to and from external devices such as a plate making department, a printing department, and a production management department in a gravure printing factory via a communication line such as a LAN (local area network).
[0017]
The data processing device 1 realizes wear coefficient calculation means, doctor wear amount calculation means, and replacement time prediction means by the data processing. The wear coefficient calculating means calculates the wear coefficient based on wear-related information including at least the halftone dot area ratio of the pattern in the plate cylinder. The doctor wear amount calculation means calculates the doctor wear amount based on the wear coefficient and the production quantity. The replacement time predicting means predicts the replacement time of the doctor blade by comparing the doctor wear amount with a predetermined wear allowance.
[0018]
RIP2 is one of apparatuses in the plate making department. In the plate making department, editing of characters, pictures, photographs, etc. is performed to generate plate making data corresponding to the image of the printed matter. The plate-making data generated at this time is generally composed of material data such as characters, patterns and photographs, and editing data such as enlargement / reduction, arrangement and form of the material data.
[0019]
The RIP 2 is an apparatus that converts the plate making data into a single raster image. A raster image has, for example, a pixel collection structure in which a horizontal scan is performed from the upper left of the image to the right, and the image is sequentially shifted downward by a vertical scan, and when one image is completed when reaching the lower right of the image. It is an image. Here, the raster image generated by the RIP 2 corresponds to an image of a printed matter obtained by one rotation of the plate cylinder, and is plate image data for forming cells on the plate cylinder in a gravure engraving machine or the like. . The RIP 2 can transmit / receive the printing plate image data to / from the data processing apparatus 1 via a communication line.
[0020]
The printing machine 3 is a gravure printing machine, but here includes a machine in the printing department, for example, a data processing device on the machine side for printing condition setup, production status management, etc. in the gravure printing machine. The printing machine 3 can transmit / receive data to / from the data processing apparatus 1 via a communication line. The data transmitted from the printing machine 3 to the data processing device 1 includes the dimensions (peripheral length and width) of the plate cylinder, wear-related information, and the like. The wear-related information includes the wear coefficient αp corresponding to the dot area ratio, the total area ratio βp in the plate cylinder circumferential direction of the predetermined dot area ratio, the wear coefficient γ depending on the material of the doctor and the plate surface, the wear coefficient η due to the ink, the machine Wear coefficient ξ, etc. depending on conditions (doctor pressure, etc.).
[0021]
The production management system 4 is a system of a production management department that performs data processing related to production management in a gravure printing factory. For example, orders, cost management, purchase management of printed materials, inventory management, process management, work performance management, shipping management, payment management, etc. are performed. Since the contents of data processing unique to the production management system 2 are not directly related to the present invention, the description thereof is omitted here.
[0022]
The production management system 4 can transmit / receive data to / from the data processing apparatus 1 via a communication line. The data transmitted from the production management system 4 to the data processing device 1 is, for example, data such as inventory management and process management. Here, the inventory management data includes the presence / absence of stock of unused doctor blades, the presence / absence of stock of doctor blades that have not been used and the replacement time has been reached, and the use history. Further, here, the process management data includes items to be printed next in the printing machine 3, production quantities thereof, and the like.
[0023]
Next, the process of the doctor blade replacement time prediction system according to the present invention will be described with reference to FIG. The process (flow) of the processing is shown on the left side of FIG. The flow is roughly divided into two. The flow I (first half) for receiving the printing plate image data to predict the life of the doctor blade and the flow II (second half) for receiving the printing image data of the next item and determining whether or not the doctor blade can be reused.
[0024]
First, the flow I will be described. In the first step S1 of FIG. 1, the data processing apparatus 1 inputs from the RIP 2 press plate image data obtained by converting the plate making data into a raster image by the RIP 2.
Next, in step S2, the data processing apparatus 1 performs a process of dividing the plate image data into n regions of a predetermined width d in the plate cylinder axis direction. Then, a frequency distribution is calculated for each region with a predetermined halftone dot area ratio as a section and the area (%) of a portion (pattern) having the halftone dot area ratio in the section as a frequency.
[0025]
An explanatory diagram of an example of the calculation is shown in FIG. FIG. 2A shows an example of the plate image data, and FIG. 2B shows a frequency distribution graph (histogram). In FIG. 2A, the plate image data 1a is divided into n, area 1, area 2,..., Area n. The wear coefficient in each region is A1, A2,..., An, and in FIG. 2 (A), the wear coefficient Ai is given corresponding to the region i.
[0026]
In FIG. 2 (B), the vertical axis of the graph represents a section (number of sections is m) in a dot area ratio of 0% to 10%, 11% to 20%, ..., 91% to 100%. The horizontal axis represents the area ratio (%) occupied by the area of the section in the predetermined area, that is, the pattern area ratio. FIG. 2B is a graph obtained for the region i to which the wear coefficient Ai is attached in FIG. As shown in FIG. 2B, in the region i, the area of the portion having a dot area ratio of 0 to 10% is β1 (%), and the area of the portion having a dot area ratio of 91 to 100% The area is βm (%). As shown in FIG. 2A, β1 + βm = 100 (%) because there is no portion having a halftone dot area ratio in the region i.
[0027]
An explanatory view of another example of the calculation in step S2 is shown in FIG. 3A shows another example of the plate image data, and FIG. 3B shows a frequency distribution graph (histogram). The plate image data and the form of the graph are the same as those in FIG. However, the printing plate image data shown in FIG. 3A has a gray scale in which the entire dot area ratio is gradually converted to 0 to 100%, and is also a gray scale in the region i.
[0028]
FIG. 3B is a graph obtained for the region i to which the wear coefficient Ai is attached in FIG. As shown in FIG. 3B, in the region i, the area of the portion having a dot area ratio of 0 to 10% is β1 (%), and the area having a dot area ratio of 91 to 100% The area is βm (%). And since the area | region i is a gray scale, the area of the part which has a halftone dot area ratio in the area between it has each value, as shown in FIG.3 (B). Also in this case, β1 + β2 +... + Βm = 100 (%).
[0029]
Next, in step S3, the data processing device 1 performs a process of calculating the wear coefficient and the doctor blade replacement time. First, a process for calculating the friction coefficient Ai will be described. The friction coefficient Ai is calculated by the wear coefficient calculation means of the data processing apparatus 1 based on wear-related information including at least the halftone dot area ratio of the pattern in the plate cylinder.
Here, the wear-related information includes the wear coefficient αp corresponding to the dot area ratio, the total area ratio βp in the plate cylinder circumferential direction of the predetermined dot area ratio, the wear coefficient γ depending on the material of the doctor and the plate surface, and the wear coefficient due to ink. η is the wear coefficient ξ due to machine conditions (doctor pressure, etc.).
[0030]
The wear coefficient calculating means calculates the wear coefficient Ai corresponding to each area obtained by dividing the image data of the plate cylinder, that is, the printing plate image data into n areas (i = 1 to n) of the width d in the plate cylinder axis direction. It is calculated by the following formula 7 (same as formula 1 and formula 4).
[Expression 7]

[0031]
Next, a process for calculating the doctor blade replacement time will be described. The replacement time of the doctor blade can be basically determined by comparing the actual degree of progress of wear with an allowable limit as the degree of wear of the doctor blade. That is, the determination is made by comparing the doctor wear amount Wi with the wear allowable amount Wmax.
[0032]
First, a process for calculating the doctor wear amount Wi will be described. The doctor wear amount Wi is calculated by the doctor wear amount calculation means of the data processing device 1 based on the wear coefficient Ai and the production quantity L. The doctor wear amount calculation means calculates the doctor wear amount Wi of the i-th region in the production quantity L by the following formula 8 (same as formula 2 and formula 5).
[Equation 8]

[0033]
Next, a process for calculating (predicting) the doctor blade replacement time by comparing the doctor wear amount Wi with the wear allowable amount Wmax will be described. The doctor blade replacement time is calculated by the replacement time prediction means of the data processing device 1. The replacement time predicting means applies the representative value Aj of the wear coefficient that gives the maximum wear amount Wj (j = 1 to n), and sets the production quantity Lmax at which the jth doctor wear amount Wj reaches the allowable wear amount Wmax as follows. It calculates by the number 9 of these.
[Equation 9]

[0034]
The replacement time predicting means predicts the replacement time of the doctor blade as the time when the actual production quantity L reaches the calculated production quantity Lmax. Specifically, the lot lengths Lot and Lmax of the items are compared, and the doctor blade is replaced according to the following cases (1) to (3). Further, the process proceeds to a process of determining whether or not the doctor blade can be reused (flow II) according to the case division.
[0035]
(1) Lmax <Lot: When production cannot be completed with a single doctor blade. The replacement time predicting means determines that “the doctor blade is replaced for each production quantity Lmax”. In addition, assuming that the number of doctor blades used until the completion of production is n, and Lmax> Lot− (n−1) * Lmax when the production of the item is completed, the doctor blade set in the printing machine at this time Does not reach the allowable wear amount Wmax. Therefore, the replacement time predicting means proceeds to the process of determining whether or not the doctor blade can be reused (flow II).
[0036]
(2) n * Lmax = Lot: When the doctor blade is used up and production can be finished. The replacement time predicting means determines that “the new item uses a new doctor blade”.
[0037]
(3) Lmax> Lot: When production can be completed with one doctor blade. The replacement time predicting means determines that “doctor blade replacement is unnecessary”. Further, the replacement time predicting means proceeds to a process of determining whether or not the doctor blade can be reused (flow II).
[0038]
The flow I (first half) for receiving the plate image data and predicting the life of the doctor blade has been described above. Next, the flow II (second half) for receiving the plate image data of the next item and determining whether or not the doctor blade can be reused will be described. In step S4 in FIG. 1, the replacement time predicting means of the data processing apparatus 1 receives the plate image data of the item to be printed next (next item). Then, the wear coefficient Ai for the next item is calculated by the same method as in step S3 described above. Then, the production quantity Lmax for the next item is calculated by the same method as in step S3 described above.
[0039]
As described above, the production quantity Lmax applies the representative value Aj of the wear coefficient that gives the maximum wear amount Wj (j = 1 to n), and the j-th doctor wear amount Wj reaches the allowable wear amount Wmax. It is the production quantity to be performed. That is, the production quantity Lmax is a basic parameter for predicting the replacement time of the doctor blade. Moreover, in step S4, the wear related information in the next item is naturally applied.
[0040]
Next, in step S5, the replacement time prediction means predicts the replacement time in the reuse of the next item of the doctor blade that has not been used and has not reached the replacement time. The replacement time prediction means collates the position of the pattern that is easily fogged of the next item with the doctor wear amount Wk at the position of the doctor blade corresponding to the position, and predicts the replacement time in the reuse of the doctor blade in the next item. .
[0041]
In other words, the replacement time predicting means applies the wear coefficient Ak if the position of the easily fogged pattern of the next item is the region k in the printing plate image data, and the kth doctor wear amount Wk becomes the allowable wear amount Wmax. Based on the production quantity that arrives, the replacement time for the reuse of the doctor blade in the next item is predicted. If the production quantity reaching the allowable wear amount Wmax is different between when the representative value Aj of the wear coefficient giving the maximum wear amount Wj is applied and when the wear coefficient Ak is applied, the replacement time predicting means is: The smaller production quantity is applied to the prediction.
[0042]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to avoid differences in judgments and misrecognitions by the operator, and to predict the replacement time of the doctor blade quantitatively and objectively. Thereby, a doctor blade can be used efficiently. In addition, it is possible to prevent the occurrence of defective printed matter resulting from the use of the doctor blade exceeding the allowable limit.
According to the doctor blade replacement time prediction system according to claim 1 of the present invention, a system for predicting the replacement time of the doctor blade is provided.
According to the doctor blade replacement time prediction system according to claim 2 of the present invention, as the wear-related information, the wear coefficient αp according to the dot area ratio, the total area ratio in the plate cylinder circumferential direction of the predetermined dot area ratio Considering βp, etc., it is possible to predict the replacement time of the doctor blade based on the wear coefficient Ai corresponding to each region obtained by dividing the region in the plate cylinder axis direction.
According to the doctor blade replacement time prediction system according to claim 3 of the present invention, the doctor blade replacement time can be predicted based on the doctor wear amount Wi.
According to the doctor blade replacement timing prediction system of claim 4 of the present invention, the representative value Aj of the wear coefficient that gives the maximum wear amount Wj is applied, and the jth doctor wear amount Wj reaches the allowable wear amount Wmax. The replacement time of the doctor blade can be predicted based on the production quantity Lmax to be performed.
According to the doctor blade replacement time prediction system according to claim 5 of the present invention, it is possible to determine whether or not the doctor blade needs to be replaced by comparing the item lot length Lot with the production quantity Lmax.
According to the doctor blade replacement time prediction system according to claim 6 of the present invention, it is possible to predict the replacement time in reuse of the doctor blade.
According to the doctor blade replacement time prediction system according to claim 7 of the present invention, it is possible to perform the prediction of the replacement time in reuse of the doctor blade under the condition of completely avoiding the occurrence of fogging in the printed matter.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration of a doctor blade replacement time prediction system of the present invention on the right side and a processing flow (described later) on the left side.
FIG. 2 is a process of dividing plate image data into areas of a predetermined width d in the plate cylinder axis direction and a predetermined halftone dot area ratio as a section, and a portion having a halftone dot area ratio in that section (pattern) It is explanatory drawing about an example (the 1) of the process which calculates the frequency distribution which makes the area (%) of a frequency a frequency with respect to each area | region.
FIG. 3 is a process of dividing plate image data into regions of a predetermined width d in the plate cylinder axis direction and a portion having a predetermined halftone dot area ratio as a section (pattern) having the halftone dot area ratio of the section It is explanatory drawing about an example (the 2) of the process which calculates the frequency distribution which makes the area (%) of a frequency into frequency with respect to each area | region.
FIG. 4 is an explanatory diagram regarding the role of a doctor blade in gravure printing.
FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating that ink that cannot be scraped off is transferred to a printing medium (web) to generate a pattern including fog.
[Explanation of symbols]
1 Data processor 2 RIP (raster image processor)
3 Printing machine 4 Production management system

Claims (7)

A wear coefficient calculating means for calculating a wear coefficient based on at least wear-related information including a halftone dot area ratio of the pattern in the plate cylinder; A doctor blade replacement time prediction system comprising replacement time prediction means for comparing the doctor wear amount with a predetermined wear allowance to predict a doctor blade replacement time. The doctor blade replacement time prediction system according to claim 1, wherein the wear-related information includes a wear coefficient αp (p = 1 to m) corresponding to a dot area ratio, a total of a predetermined dot area ratio in a plate cylinder circumferential direction. The area ratio βp, the wear coefficient γ due to the material of the doctor and the plate surface, the wear coefficient η due to the ink, the wear coefficient ξ due to mechanical conditions (doctor pressure, etc.), and the wear coefficient calculating means A doctor blade replacement time prediction system characterized by calculating a wear coefficient Ai corresponding to each region obtained by dividing into n regions (i = 1 to n) into a region of width d in the body axis direction by the following equation (1).

3. The doctor blade replacement time prediction system according to claim 2, wherein the doctor wear amount calculation means calculates the doctor wear amount Wi of the i-th region in the production quantity L by the following equation (2). Prediction system.

4. The doctor blade replacement time prediction system according to claim 2, wherein the replacement time prediction means applies a representative value Aj of a wear coefficient that gives a maximum wear amount Wj (j = 1 to n), and a jth doctor. A doctor blade replacement time prediction system that predicts the replacement time of a doctor blade by calculating the production quantity Lmax at which the wear amount Wj reaches the allowable wear amount Wmax by the following equation (3).

5. The doctor blade replacement time prediction system according to claim 4, wherein the replacement time prediction means compares the item lot length Lot and the production quantity Lmax, and if Lmax <Lot, exchanges the doctor blade for each production quantity Lmax. A doctor blade replacement time prediction system characterized in that it is determined that it is necessary to perform replacement, and if Lmax> Lot, it is determined that the replacement of the doctor blade is unnecessary. 6. The doctor blade replacement time prediction system according to claim 5, wherein the replacement time prediction means predicts a replacement time in reuse of a doctor blade that has not been used and has not reached the replacement time. Doctor blade replacement time prediction system. The doctor blade replacement time prediction system according to claim 6, wherein the replacement time prediction means collates the position of the pattern that is easily fogged of the next item with the doctor wear amount Wk of the position of the doctor blade corresponding to the position, A doctor blade replacement time prediction system for predicting replacement time in reuse of a doctor blade in the next item.

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