JP7030649B2 - 連続式インクジェット記録装置および連続式インクジェット記録装置の制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、連続式インクジェット記録装置およびその制御方法に関するものである。

連続式インクジェット記録装置（連続噴射式荷電粒子型インクジェット記録装置：CIJP）は、ポンプによってノズルから連続的にインクを押し出し、押し出されたインクに対しノズル内のピエゾ素子に高周波の励振電圧（ノズル駆動電圧）を印加して振動を付与することで、インクをインク粒子に分離させる。分離された粒子は帯電電極内を移動し、この帯電電極内で、粒子の分離と同期して帯電電圧波形を制御して粒子を帯電させる。この帯電された粒子は、偏向電極で軌道を曲げられ、被印刷物の帯電量に応じた位置に粒子を被印字物に着弾させる。これにより、被印字物状に文字情報、バーコード等の記録を行う。

また、帯電電極内で、印字に用いないインク粒子は帯電させず、偏向電極内を直進させることでガターと呼ばれる回収装置に吸い込まれ、インクタンクに戻されて再利用される。この飛翔中の粒子には、空気抗力やクーロン反発力といった流体もしくは粒子間の相互作用が働くため、ノズ印刷物上の着弾位置が理想の位置からずれ、印字歪が発生することがある。また、印字歪の大きさは、粒子の生成条件、インク組成、印字文字等の条件により変化する。

このような印字歪を減少させるための技術が特許文献1に記載されている。特許文献1には、通常の印字作業を行う前の段階において、テスト文字を印字し、そのテスト文字を印字した際のドット着弾位置座標から、印字ドットに付与する帯電電圧を自動的に補正し、その補正した帯電電圧を設定値としてその後の通常の印字作業に使用する手段が記述されている。

なお、以下では、連続式インクジェット記録装置を、インクジェット記録装置と称する場合がある。

特開平１１－１９８３６０号公報

特許文献1には、インクジェット記録装置において、着目するインク粒子の前後における、印字粒子の有無に応じて着目するインク粒子の帯電量を自動的に補正する手段について記述されている。

しかし、上記従来技術は、粒子の帯電量の補正のみに関するものであり、印字に用いる粒子間の軌道が近い時に生じる粒子の合体や、粒子の衝突による飛散、また衝突しないまでも大きなクーロン反発力が生じることにより、被印刷物上での着弾位置が大きく離れる際の回避手段として不十分な場合が存在する。

本発明の目的は、粒子の合体、粒子の衝突による飛散、また粒子に大きな相互作用が働く際に、自動的に印字粒子の投入順序を変更し、印字品質を向上させたインクジェット記録装置を提供することである。

上記の目的を達成するため、本発明は、その一例を挙げるならば、連続的に噴射されたインク粒子を印字信号に応じて帯電させる帯電電極と、帯電されたインク粒子を被印刷物の印字位置に飛翔させる偏向電極とを備えた印字ヘッドと、該印字ヘッドを印字制御信号に基づいて制御する印字制御部と、印字するための制御データを該印字制御部に供給してテスト文字を印字させ、前記テスト文字の画像データに基づいて印字品質を向上させるための制御データを探索し、該制御データを該印字制御部に供給する最適制御探索部と、を有するインクジェット記録装置であって、前記最適制御探索部は、前記テスト文字のインク粒子投入順序および該インク粒子の帯電電圧を前記制御データとし、前記制御データにより前記テスト文字の印字を行なわせて前記画像データの各ドット位置と理想とする各ドット位置とのずれを定量評価し、前記定量評価と前記制御データとを対応付けて記憶し、前記制御データを補正して新たな前記制御データを設定し、該新たな設定値により新たな前記テスト文字の印字を行わせ、前記定量評価および前記制御データの補正を複数回繰り返し、印字位置の理想位置からのずれを最小化する最適な制御データを演算する連続式インクジェット記録装置である。

また、本発明の他の一例を挙げるならば、ノズルから噴出されたインク粒子を印字信号に応じて帯電させ、該帯電された前記インク粒子を偏向して被印刷物の印字位置に飛翔させる印字ヘッドと、制御データに基づいて印字制御信号を前記印字ヘッドに出力し制御する印字制御部とを有する連続式インクジェット記録装置の制御方法であって、通常の印字作業を前記テスト文字の粒子投入順序および該投入順序における該粒子の帯電電圧を前記制御データとし、前記制御データにより前記テスト文字を印字させ、前記テスト文字の画像を画像データとして取込み、前記画像データの各ドット位置と理想とする各ドット位置とのずれを定量評価し、該定量評価と前記制御データを対応付けて記憶し、前記制御データを補正して新たな前記制御データを設定して新たな前記テスト文字の印字を行わせ、前記定量評価および前記制御データの補正を複数回繰り返し、印字位置の理想位置からのずれを最小化する最適な制御データを演算する連続式インクジェット記録装置の制御方法である。

本発明によれば、使用者の使用条件や用途に応じて適切な制御データを自動的に決定することができ、高品質の印字を実現することができる。

本発明の一実施例による連続式インクジェット記録装置を示す図である。 本発明の一実施例における最適な制御データを求める処理手順のフローを示す図である。 印字文字のドットマトリクス例を示す図である。 図３の印字文字を印字する際のインク粒子投入順序例を示す図である。 図３の印字文字の5列目を構成する帯電粒子の投入順序決定を説明するための図である。 図３の印字文字の5列目に挿入される無帯電粒子の挿入位置・個数決定を説明するための図である。 図３の印字文字を印字する際の帯電電圧波形例を示す図である。 図３の印字文字のテスト印字例を示す図である。 テスト印字結果を構成する印字ドットのマッチング手順例を示す図である。 テスト印字結果の印字品質評価指標例を示す図である。 テスト印字結果の印字品質評価指標例を示す図である。 実数型遺伝的アルゴリズムによる設計変数補正処理フローを示す図である。

以下、本発明の一実施例について図面を用いて説明する。図１は、本発明の一実施例を示す連続式インクジェット記録装置である。この実施例における連続式インクジェット記録装置１は、印字機構部２と、印字制御部３と、最適制御探索部４とを有する。

印字機構部２は、印字ヘッド２１と被印刷物５を搬送する搬送機構２３、印字された文字を撮像するカメラ２２と、搬送機構２３とを備えている。印字ヘッド２１は、インクを粒子化するノズル２１１、印字文字に対応してインク粒子を帯電させる帯電電極２１２、帯電されたインク粒子を偏向させて被印字物に飛翔させて着弾させる偏向電極２１３、帯電電極で帯電されなかったインク粒子を回収するガター２１４等を内蔵する。

印字制御部３は、ノズル２１１に対してインクを連続して粒子化するための高周波の励振電圧（ノズル駆動電圧）信号、帯電電極２１２に対してインク粒子を帯電するための帯電電圧を供給する帯電電圧信号、偏向電極２１３に対してインク粒子を変更させるための偏向電圧を供給する偏向電圧信号を、印字ヘッド２１に供給する。印字ヘッド２１を駆動制御するためのこれらの制御のための信号（電圧）を総称して、以下印字制御信号と称する。この印字制御部３は、一般的なマイクロコンピュータで構成することができる。

最適制御探索部４は、カメラ２２により撮影されたテスト文字の画像を取込み、これを画像処理した結果を利用して、印字品質を向上させるための最適な制御データを演算し、印字制御部３に供給するためのものである。

この実施例における最適制御探索部４は、一般的なマイクロコンピュータにより構成することができる。すなわち、処理や演算に必要な情報やプログラムを記憶する記憶部４１と、画像を処理し印字文字の位置を求める画像処理部４２と、画像処理部４２からの情報及び記憶部４１に記憶した情報を用いて、最終的に最適な制御データを演算処理する演算処理部４３とを有する。さらに、最適制御探索部４は、印字制御部３に制御データを出力するための入出力部４４と、外部機器との間で最適な制御データを出力したり、あるいは最適な制御データを外部機器から入力するための入出力部４５とを備えている。なお、最適制御探索部４内での情報の伝送はバス４６を介して行う。この最適制御探索部４の最適な制御データの詳細な演算処理は後述する図２を用いて詳細に説明する。

最適制御探索部４は、テスト印字を行うための制御データを印字制御部３に供給しながら、そのテスト印字の画像データを利用して、インクジェット記録装置１における高品質印字を達成する最適な制御データを演算する。最適な制御データが演算されると、印字制御部３にこの最適な制御データを供給する。印字制御部３は、その後通常の印字作業を実行する。

また、このインクジェット記録装置１において得られた最適な制御データは、この実施例では伝送回線６を介して、サーバ７に伝送する。これにより、サーバ７は、この最適な制御データを取込み、他のインクジェット記録装置１１～１Ｎに対しこの最適な制御データを供給することができる。そうすることで、他のインクジェット記録装置は、最適な制御データを演算する機能（この実施例における最適制御探索部４の機能）を持たなくても、品質の高い印字を行うことができる。すなわち、サーバ７からの最適な制御データの供給を受けた他のそれぞれのインクジェット記録装置１１～１Ｎは、この最適な制御データを用いて高品質印字を実行する。また、サーバは、各インクジェット記録装置からの最適な制御データを蓄積し、ＡＩ機能などを活用してより高品質の印字を行うための演算や処理にも利用することができる。もちろん、最適制御探索部４は、伝送回線を利用して直接他のインクジェット記録装置１１～１Ｎに最適な制御データを供給しても良い。なお、伝送回線６は、優先、無線を問わずデータ信号が伝送できるものであればどのようなものでも良く、通常のネットワーク回線（例えば、インターネット回線）を使用しても良い。

なお、図１においては、印字制御部３とは別に最適制御探索部４を設けた構成としたが、最適制御探索部４の制御データ演算の機能の一部または全部を印字制御部３内で行うことができる。この場合は、全体の構成が簡素化される。

次に、この図１のインクジェット記録装置の動作を説明する。最適制御探索部４は、テスト文字を印字するための制御データを印字制御部３に供給し、これにより印字制御部３は印字ヘッド２１を駆動・制御する。印字に用いられるインク粒子は印字ヘッド２１から噴射されて、被印刷物５上に着弾する。被印刷物５は搬送機構２３によって矢印で示す方向に搬送される。被印刷物５に印字されたテスト文字はカメラ２２により撮像され、最適制御探索部４内の画像処理部４２に送られる。画像処理部４２は、カメラからの信号を入力し、画像データに処理する。この画像データは記憶部４１に記憶される。演算処理部４３は、この画像データから印字ドットの着弾座標を検出する。

さらに、演算処理部４３は、画像処理部４２で得られた印字ドットの着弾座標から印字品質を定量評価して目的関数を算出し、印字制御部３に送信する制御データを作成するための設計変数と対応付け（紐づけ）されて、記憶部４１に記憶される。また、演算処理部４３は、設計変数と目的関数から、新たにテスト印字を行うための制御データを作成する。新たにテスト印字を行うための制御データは、入出力部４４を介して印字制御部３に送られる。これにより新たな制御データによりテスト印字が行われる。新たなテスト文字が印字されると、カメラはこの新たなテスト印字を画像として取込み、上記処理を繰り返す。この処理は複数回実施される。そして、最適制御探索部４は、最終的に印字品質が良好である最適な制御データを演算する。後述するように、印字位置の理想位置からのずれを最小化することを目的としており、これに最も近い制御データが最適な制御データとなる。

ここで、最適な制御データの処理の理解を容易にするために、以下では図３に示すテスト文字『９』を利用しながら説明する。図３のテスト文字『９』は、５×５のドットマトリクスで表現している。ここで、列i、行jに位置するドットをドット「ji」と示す。例えば、図３中の1列目４行目のドット３００は、ドット「14」として以下説明する。また、印字ドットとならない粒子、すなわち無帯電粒子は、ドットマトリクス内の×印３０１のように表す。

また、本実施例では、適切な印字粒子投入制御法を求める手順を最適化問題として取り扱う。

図１に示す実施例においては、この最適化問題を実数型遺伝的アルゴリズムにより実行するものとする。実数型遺伝的アルゴリズムは、印字品質が良好となる粒子投入順序、印字粒子の帯電量を求めるために使用する。

もっとも、最適化の演算は、実数型遺伝的アルゴリズムによる方法に限定されるものではなく、最適な制御データを演算するために、他の公知の最適解を求めるアルゴリズムを使用しても良い。すなわち、本実施例では、テスト印字を行いながら、印刷する文字に対する粒子投入順序と印字粒子の帯電電圧について、印字位置の理想位置からのずれを最小化することを目的関数として最適解を求め、最適な制御データを演算する最適化アルゴリズムを採用することができる。

次に、図２のフロー図を用いて、図１に示す実施例の最適な制御データを求める処理手順を説明する。
まず、図２のステップＳ０１では、印字歪に影響するインク吐出圧、インク粒子の使用率、印字速度、帯電電圧の最小値、最大値等を設定する。

ステップＳ０２は、文字、記号等のテスト文字の印字内容を設定する。なお、テスト文字を、図３に示すような文字『９』として説明を進める。

ステップＳ０３では、遺伝的アルゴリズムにおける設計変数、目的関数を定義する。設計変数（制御データ）は粒子投入順序、印字粒子の帯電量の設定に用いる。また、目的関数は印字品質の指標である「理想の着弾位置からのずれ」を設定する。

ステップＳ０４では、遺伝的アルゴリズムにおける世代数NGenを設定する。ステップＳ０５では、遺伝的アルゴリズムにおける個体数NPopを設定する。ステップＳ０６では、世代カウンタIを0に初期化する。ステップＳ０７では、個体カウンタJを0に初期化する。ステップＳ０８では、ラテン超方格法等の実験計画法を用いて、初期世代として個体数NPop分の設計変数を決定する。

ステップＳ０９では、各個体の設計変数から粒子投入順序を決定する。本実施例では、粒子投入順序の決定を、高品質の印字を達成する最適な制御データを求めるために利用する。

ここで、設計変数から粒子投入順序を決定する手段について図を用いて説明する。印字対象の移動方向が図３の矢印のように、ドットマトリクスに対して左から右であるとすると、印字粒子は列5から列1の順に投入することとなる。さらに、上位のドット（行5）に対応する粒子から、下位のドット（行1）に対応する粒子を投入する場合、印字ドットとなる帯電粒子は、ドット「54」、「53」、「52」、「45」、「43」、「41」、「35」、「33」、「31」、「25」、「23」、「21」、「14」の順に投入することとなる。

従って、図３の文字のドットマトリクスに従う際の粒子投入順序は、×印で示した無帯電粒子の投入も含めると、図４のようになる。図４の矢印は、粒子の飛翔方向を示しており、矢印の先、すなわち図の右側の粒子から順に粒子を投入することを示す。このように、各粒子の投入順序は図４に示した連番の通りとなる。また、この図において、無帯電粒子４０２を白丸、帯電粒子４０３を黒丸で示している。さらに、図３のドットマトリクスの列の境界４０４を図４では直線で示している。

ここでは、図３に示す文字のドットマトリクスの各列に割り当てられた粒子は、各列内で使い切ることとし、各列の境界４０４をまたがないこととする。すなわち、図３の５列目で言えば、ドット「54」、「53」、「52」と無帯電粒子２つは５列目で使い切る（それらの５粒子を投入順序の1～5に割り当てる）、ということとし、例えばドット「54」が４列目の投入順序（投入順序が６～１０）に割り当てられることが無いように条件を設ける。

帯電粒子の投入順序については、以下の通り定義する。図３に示すテスト文字の５列目について説明する。５列目に割り当てられている帯電粒子は、ドット「54」、「53」、「52」の３つである。従って、これら３つの帯電粒子の投入順序は、３!＝６通りが考えられる。ここで、!は階乗であることを示す。これら６通りの投入順序を制御するため、図５に示すような設計変数を定義する。

ここで、帯電粒子投入順序を決定する手法を図５により説明する。図５は、テスト文字の５列目の帯電粒子投入順序を決定する係α₅の定義手法を示す。α₅は０≦α₅≦１を満たす実数とする。α₅の定義域を、直線５００に示すように、投入順序の組合せ数である3!=6領域に分割する。今、数直線α₅の値が直線５００上の白丸５０１で示すように０．２であったとすると、この値は分割境界５０２の値１／６と、分割境界５０３の値２／６の間に位置するため、帯電粒子の投入順序５０４として、ドット「54」、「52」、「53」の順序を採用する、というように決定することができる。他の列についても、同様の手順にて帯電粒子の投入順序を決定することができる。なお、図３に示した文字の1列目には、ドット「14」のみが存在するため、粒子投入順序は決定する必要が無い。従って、設計変数として扱う必要が無い。

また、無帯電粒子の挿入位置に関しては、以下の通り定義することができる。テスト文字（図３参照）の５列目について、帯電粒子投入順序がドット「54」、「52」、「53」の順と決定された場合を仮定する。図６に、無帯電粒子挿入位置候補６００～６０３を４つの三角系で示す。図３から分かるように、テスト文字『９』の５列目には３つの帯電粒子が存在するため、無帯電粒子は５（ドットマトリクスの行数）－３（帯電粒子数）＝２個挿入する必要がある。これら２つの無帯電粒子の挿入位置を決定するため、帯電粒子数分の設計変数β_i（i＝１，２，３）を定義する。また、β_iは、０≦β_i≦１を満たす実数とする。

その後、各無帯電粒子挿入位置候補６００～６０３での無帯電粒子数を下記式によって計算する。無帯電粒子挿入位置候補６００での無帯電粒子数をN₁、無帯電粒子挿入位置候補６０１での無帯電粒子数をN₂、無帯電粒子挿入位置候補６０２での無帯電粒子をN₃、無帯電粒子挿入位置候補６０３での無帯電粒子数をN₄、とすると、
N₁: round((N_total－N_chg)×β₁)
N₂: round((N_total－N_chg－N₁)×β₂)
N3: round((N_total－N_chg－N₁－N₂)×β₃)
N4: N_total－N_chg－N₁－N₂－N₃

ここで、roundは実数を丸めて整数にする関数、N_totalは、ドットマトリクスの行数(この例では５)、N_chgは着目列の帯電粒子数（この例では３）である。上記のように設計変数を定義すれば、同一列内の総粒子数を所望の数に固定した上で、矛盾無く無帯電粒子の挿入位置を決定することができる。このような処理が、図２におけるステップＳ０９の演算処理である。

次に、図２において、ステップＳ１０では、各個体の設計変数から各印字粒子の帯電量を決定する。帯電量は、帯電電極に付与する帯電電圧を変化させることで付与する。従って、設計変数として、文字を構成する帯電粒子の個数分の実数設計変数を定義し、帯電電圧を制御する。

ステップＳ１０で帯電量が決定されると、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１では、ステップＳ０９で決定された粒子投入順序、ステップＳ１０で決定された帯電量から帯電電圧波形を作成する。

図７にその波形例を示している。図７は、図４に示す印字粒子投入順序に従って粒子を投入する際の帯電電圧波形を示している。なお、ドット「ji」の帯電電圧をV_jiとしている。図７は、帯電電圧の時間変化を模式的に波形として示したものである。横軸は時間、縦軸は帯電電極に付与する帯電電圧である。帯電電圧波形７００は太い実線で表しており、ドット「14」に対応する帯電電圧は、V₁₄として示している。また、帯電電圧の基準値であるベース電圧は、ガターに直進させる無帯電粒子の帯電電圧である。また、粒子投入順序は、図４の粒子投入順序に対応している。帯電量を制御する設計変数として、各帯電粒子に対応する帯電電圧V₅₄－V₁₄を用いる。

ステップＳ１２では、ステップＳ０９で演算したインク粒子投入順序およびステップＳ１１で作成された帯電電圧波形に従って、テスト印字を行う。テスト印字は、図１において、最適制御探索部４から制御データ（ステップＳ１１で作成された帯電電圧波形）を印字制御部３に供給することにより、印字制御部３が印字ヘッド２１を駆動することにより行われる。
このテスト印字が終わると、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、テスト印字結果を画像として取り込む。テスト印字の結果、画像データが例えば図８のように得られる。

次に、ステップＳ１４では、画像として得られたテスト印字結果から、どのドットがどの印字粒子に対応しているかをマッチングし、印字された各ドットが理想の印字位置とどの程度ずれているかを求める。

図９は、図８に示したテスト印字結果の画像データ８００と、理想のドット位置を示す印字基準位置９００と、画像データ８００と印字基準位置９００とから印字された文字がどの程度ずれているかを示す印字ドットマッチング９５０とを記載している。画像データ８００を構成する各印字ドットが、図３に示すドットマトリクス上のどの帯電粒子に対応するかを、以下の手順により関連付ける。その際、印字基準位置９００を構成する印字ドットの中心座標を計算しておく。

例えば理想文字高さ９０１と理想文字幅９０２を設定すれば、ドットマトリクスの行数、列数から印字ドットが均等に配置されるような、高さ方向の理想印字ドット距離９０３、横方向の理想印字ドット距離９０４を求めることができる。そうすることで、水平線で示す高さ方向の理想印字ドット位置９０５、鉛直線で示す横方向の理想印字ドット位置９０６を各印字ドットについて求めることができる。この手順に従って、理想の印字結果９００の各印字ドットの中心座標を計算しておく。その後、例えば下記手順に従って、印字ドットマッチング９５０を行う。

まず、テスト印字結果８００から、求められた印字ドットのうち、一つを選択する。ここでは、印字ドット９０８に着目する。また、 印字基準位置の印字ドットのうち、同様に印字基準位置９００から対応する印字ドット９０９を選択する。

次に、印字ドットマッチング９５０では、上記選択した２つの印字ドット９０８と基準位置の印字ドット９０９とを比較して印字ドットの位置ずれを求める。なお、印字ドット９０８と印字ドット９０９は、図３から分かるようにドット「54」該当している。その後、印字ドット９０８と印字ドットの中心座標を原点９１０として、その他のドットのマッチングを行う。

例として、テスト印字結果の印字ドット９１１をマッチングする際の例を示す。印字ドット９１１の中心座標（位置）を、印字ドット９０９の中心座標を原点９１０とするように移動した結果が中心座標９１２である。この中心座標９１２と、理想の印字基準位置を構成する印字ドットの中心座標との距離を比較する。この際、理想の印字結果の印字ドット９０９は、既に印字ドット９０８と関連付けられているので、比較対象から除外する。印字ドットマッチング９５０では、テスト印字結果の印字ドット９１１と、その近傍の理想の印字基準位置の印字ドットの中心座標間の距離を比較する。

ここで印字ドット９１３は理想の印字結果の印字ドット「53」、ドット９１４は理想の印字基準位置の印字ドット「52」、印字ドット９１５は理想の基準位置の印字ドット「43」の中心座標を示している。また、矢印９１６の長さ、矢印９１７の長さ、矢印９１８の長さは、中心座標９１２とそれら着目する印字ドットの中心座標間の距離である。

この場合、矢印９１６で示される、理想の印字基準位置の印字ドット「53」との距離が最も小さいので、印字ドット９１１は理想の印字基準位置の印字ドット「53」である。また、矢印９１６の距離の評価結果を保存しておく。印字ドットマッチング９５０では、このようなマッチング手順を画像データ８００のすべての印字ドットと、理想の印字基準位置９００を構成する全ての印字ドットの組合せに対して実行する。

そして、保存（記憶）しておいた最小距離の総和をとった時に、その総和が最小となる際の印字ドットマッチング結果を出力する。

また、画像データ８００を構成するドットの中心座標が、印字ドットの重なり等で取得できない場合、また文字を構成するドットが本来のドット数に満たない等の要因により印字ドットマッチングが正常に行えないと判定された場合、印字品質が低いと判断し、後述する目的関数の値にエラー値を格納する。エラー値は、目的関数が最大化対象の場合、絶対値が十分大きい負の値とし、目的関数が最小化対象の場合、絶対値が十分大きい正の値とする。こうすることで、補正の過程で印字品質が低い印字制御法が選択されないようにすることができる。

ステップＳ１５では、ドット着弾位置（座標）から、印字品質の評価を行う。本実施例では、画像データ８００の各印字ドットの位置が理想とする印字基準位置９００からのずれを最小にすることが印字品質の最適化であり、この印字品質を最適化問題における目的関数として扱う。

図１０は、高さ方向の印字品質の評価指標例である。図９に示すような印字ドットマッチングの結果、印字ドット１０００が印字ドット「14」であると正しく判定されたとする。点線水平線は、図９の理想の印字結果における理想の印字ドット着弾高さを示す。印字ドット「14」の理想の着弾高さ位置１００１は、点線で表される。ここで、印字ドット「14」の中心座標１００２と、理想の着弾高さ位置１００１との距離１００３を計算する。同様にして、他の印字ドットについても中心座標の位置と理想の着弾高さの位置との距離を計算し、それらの総和を取る。

この総和を最小化対象の目的関数として最適化すれば、高さ方向の印字ドット着弾位置を理想に近づけることができる。

図１１は、横方向の印字品質評価指標例である。点線鉛直線は、図９の理想の印字ドット着弾横方向位置である。印字ドット「14」である印字ドット１０００の理想の着弾横方向位置１００４は、点線で表される。ここで、印字ドット「14」の中心座標１００２と、理想の着弾横方向位置１００４との距離１００５を計算する。同様にして、テスト文字を構成する他の印字ドットについても中心座標と理想の着弾横方向位置との距離を計算する。そして、これらの総和を取る。この総和を最小化対象の目的関数として最適化すれば、横方向の印字ドット着弾位置を理想に近づけることができる。

ステップＳ１６では、個体数NPop数分のテスト印字が終わっていれば、ステップＳ１８へと進む。終わっていなければ、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７では、個体カウンタＪをインクリメント（Ｊ＝Ｊ＋１）した後、次の個体の設計変数を用いて粒子投入順序決定からの手順を繰り返す。すなわち、ステップＳ０９に戻る。

ステップＳ１８では、世代数NGen数分の設計変数補正が終わっていれば、補正を終了する。終わっていなければ、ステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９では、世代カウンタＩをインクリメント（Ｉ＝Ｉ＋１）し、個体カウンタJを０に初期化する。

ステップＳ２０では、実数型遺伝的アルゴリズムにおける、交叉と突然変異を行い、次世代にてテスト印字を行うための制御データを作成するため、設計変数の補正を行う。

次に、この交叉と突然変異を実行する手順（ステップＳ２０の処理）について説明する。図１２は、遺伝的アルゴリズムにおける交叉と、突然変異を実行する処理手順を示すフロー図である。

交叉実行部Ｓ２０Ｋでは、以下のステップに従って設計変数を補正する。まず、ステップＳ２０１では、交叉カウンタ値Ｋを０に初期化する。ステップＳ２０２では、設計変数カウンタ値Ｌを０に初期化する。
ステップＳ２０３では、世代数IにおけるNPop数分のテスト印字結果から、目的関数、すなわち印字品質が良好な親個体Ａを確率的に選択する。ステップＳ２０４では、世代数ＩにおけるNPop数分のテスト印字結果から、目的関数、すなわち印字品質が良好な親個体Ｂを確率的に選択する。
ステップＳ２０５ではＫ番目の子個体のＬ番目の設計変数を確率的に決定する。この際、次の式（１）に従う。

αは外挿の度合いを制御する定数、rは０～1の値を取る実数乱数である。DV_KLはＫ番目の子個体のＬ番目の交叉後の設計変数値、DV_PALはステップＳ２０３で決定された親個体ＡのＬ番目の設計変数値、DV_PBLはステップＳ２０４で決定された親個体ＢのＬ番目の設計変数値である。この手法は、Blended Crossoverと呼ばれる。

ステップＳ２０６では、設計変数カウンタ値Ｌの判定を行う。Ｌが設計変数の数と一致すれば、ステップＳ２０８へ進む。一致しなければ、ステップＳ２０７に進む。
ステップＳ２０７では、設計変数カウンタ値Ｌをインクリメント（Ｌ＝Ｌ＋１）し、ステップＳ２０５に戻る。
ステップＳ２０８では、交叉カウンタ値Ｋの判定を行う。Ｋが個体数NPopに一致すれば、ステップＳ２１０に進む。一致しなければ、ステップＳ２０９に進む。
ステップＳ２０９では、交叉カウンタＫをインクリメント（Ｋ＝Ｋ＋１）し、ステップＳ２０２に戻る。
このようにして、交叉実行部Ｓ２０Ｋにより交差を決定する。

その後、交叉が適用された子個体の設計変数に対し、突然変異実行部Ｓ２０Ｔでは、以下の手順（ステップ）に従って設計変数を補正する。
ステップＳ２１０では、突然変異カウンタ値Ｍを０に初期化する。
ステップＳ２１１では、突然変異を実行するかの判定を行う。判定には、０～１の実数乱数を発生させ、定数として設定する突然変異実行確率以下であれば、突然変異を実行するものとしてステップＳ２１３に進む。実行しない場合、ステップＳ２１２に進む。
ステップＳ２１２では、突然変異カウンタ値Ｍをインクリメント（Ｍ＝Ｍ＋１）し、ステップＳ２１１に戻る。
ステップＳ２１３では、設計変数カウンタ値Ｌ０に初期化する。
ステップＳ２１４では、Ｋ番目の子個体のＬ番目の設計変数を確率的に決定する。この際、次の式（２）に従う。

DV_K,L,murはＫ番目の子個体のＬ番目の突然変異後の設計変数値、τはランダムに１か－１の値を取る変数、DV_K,L,muxはＬ番目の設計変数の最大値、DV_L,minはＬ番目の設計変数の最小値、rは０～１の値を取る実数乱数、bは突然変異による補正度合いを制御する定数である。この手法は、Non-uniform Mutationと呼ばれる。

ステップＳ２１５では、設計変数カウンタ値Ｌの判定を行う。Ｌが設計変数の数と一致すれば、ステップＳ２１７に進む。一致しなければ、ステップＳ２１６に進む。
ステップＳ２１６では、設計変数カウンタ値Ｌをインクリメント（Ｌ＝Ｌ＋１）し、ステップＳ２１４に戻る。
ステップＳ２１７では、突然変異カウンタ値Ｍの判定を行う。Ｍが個体数NPopに一致すれば、設計変数の補正を終了する。一致しなければ、ステップＳ２１８に進む。
ステップＳ２１８では、突然変異カウンタ値をインクリメント（Ｍ＋１）し、ステップＳ２１１に戻る。

このような図１２の処理を行うステップが、図２におけるステップＳ２０の内容である。
この図２のステップＳ２０により、設計変数（制御データ）が補正される。この補正は、Ｉが、設定した世代数NGenに達するまで繰り返される。

以上の手順に示す演算処理により、最適制御探索部４（演算処理部４３）は、最適な制御データを演算することができる。この演算結果は、内部の記憶部４１に記憶される。最適制御探索部４（演算処理部４３）は、この最適な制御データを、入出力部４４を介して印字制御部３に供給する。これにより、印字制御部３は、この最適な制御データを設定値として、以降の印字を実行することができる。

また、最適制御探索部４（演算処理部４３）は、記憶部４１に記憶している最適な制御データを外部のサーバ７に供給し、サーバ７はこれを記憶する。これにより、サーバ７は、インターネットなどの伝送回線を介して、他のインクジェット記録装置１１～１Ｎに最適な制御データを配信することができる。これにより、インクジェット記録装置１１～１Ｎは、この最適な制御データを設定値として印字を実施できるので、品質の高い印字を実現することができる。

１…連続式インクジェット記録装置、２…印字機構部、３…印字制御部、４…最適制御探索部、５…被印刷物、６…伝送回線、７…サーバ、１１～１Ｎ…連続式インクジェット記録装置、２１…印字ヘッド、２２…カメラ、２３…搬送機構、４１…記憶部、４２…画像処理部、４３…演算処理部、４４…入出力部、４５…入出力部、４６…バス

Claims (10)

1. 連続的に噴射されたインク粒子を印字信号に応じて帯電させる帯電電極と、帯電されたインク粒子を被印刷物の印字位置に飛翔させる偏向電極とを備えた印字ヘッドと、
   該印字ヘッドを印字制御信号に基づいて制御する印字制御部と、
   印字するための制御データを該印字制御部に供給してテスト文字を印字させ、前記テスト文字の画像データに基づいて印字品質を向上させるための制御データを探索し、該制御データを該印字制御部に供給する最適制御探索部と、を有するインクジェット記録装置であって、
   前記最適制御探索部は、
   前記テスト文字のインク粒子投入順序および該インク粒子の帯電電圧を前記制御データとし、前記制御データにより前記テスト文字の印字を行なわせて前記画像データの各ドット位置と理想とする各ドット位置とのずれを定量評価し、前記定量評価と前記制御データとを対応付けて記憶し、前記制御データを補正して新たな前記制御データを設定し、該新たな設定値により新たな前記テスト文字の印字を行わせ、前記定量評価および前記制御データの補正を複数回繰り返し、印字位置の理想位置からのずれを最小化する最適な制御データを演算する
   連続式インクジェット記録装置。
2. 請求項1記載の連続式インクジェット記録装置において、
   前記最適な制御データの演算を最適化アルゴリズムにより行う連続式インクジェット記録装置。
3. 請求項１記載の連続式インクジェット記録装置において、
   前記最適制御探索部における前記最適な制御データの演算を行う機能の一部または全部を前記印字制御部にて行う連続式インクジェット記録装置。
4. 請求項１記載の連続式インクジェット記録装置において、
   前記最適な制御データは前記最適制御探索部から外部のサーバに伝送し、前記サーバは前記最適な制御データを記憶する連続式インクジェット記録装置。
5. 請求項４記載の連続式インクジェット記録装置において、
   前記サーバは、前記最適な制御データを他の連続式インクジェット記録装置に供給する連続式インクジェット記録装置。
6. ノズルから噴出されたインク粒子を印字信号に応じて帯電させ、該帯電された前記インク粒子を偏向して被印刷物の印字位置に飛翔させる印字ヘッドと、制御データに基づいて印字制御信号を前記印字ヘッドに出力し制御する印字制御部とを有する連続式インクジェット記録装置の制御方法であって、
   通常の印字作業を前記テスト文字の粒子投入順序および該投入順序における該粒子の帯電電圧を前記制御データとし、前記制御データにより前記テスト文字を印字させ、前記テスト文字の画像を画像データとして取込み、前記画像データの各ドット位置と理想とする各ドット位置とのずれを定量評価し、該定量評価と前記制御データを対応付けて記憶し、前記制御データを補正して新たな前記制御データを設定して新たな前記テスト文字の印字を行わせ、前記定量評価および前記制御データの補正を複数回繰り返し、印字位置の理想位置からのずれを最小化する最適な制御データを演算する連続式インクジェット記録装置の制御方法。
7. 請求項６記載の連続式インクジェット記録装置の制御方法において、
   前記最適な制御データの演算を最適化アルゴリズムにより行う連続式インクジェット記録装置の制御方法。
8. 請求項６記載の連続式インクジェット記録装置の制御方法において、
   前記最適な制御データの演算を前記印字制御部にて行なわせる連続式インクジェット記録装置の制御方法。
9. 請求項６記載の連続式インクジェット記録装置の制御方法において、
   前記最適な制御データを外部のサーバに伝送し、前記サーバは前記最適な制御データを記憶する連続式インクジェット記録装置の制御方法。
10. 請求項９記載の連続式インクジェット記録装置の制御方法において、
    前記サーバは、前記最適な制御データを他の連続式インクジェット記録装置に供給する連続式インクジェット記録装置の制御方法。

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