JP7375403B2 - 機械学習装置、機械学習方法及び機械学習プログラム - Google Patents
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Description
機械学習装置20は、画像形成の制御パラメータを生成するコンピュータ装置であり、図3(a)に示すように、制御部21と、記憶部25と、ネットワークI/F部26と、必要に応じて表示部27及び操作部28などで構成される。
画像形成装置30は、画像形成の制御パラメータに従って画像を形成するMFPなどであり、図4(a)に示すように、制御部31と、記憶部35と、ネットワークI/F部36と、表示操作部37と、画像処理部38と、スキャナ39と、画像形成部40と、画像読取部41などで構成される。
20 機械学習装置
21 制御部
21a 情報入力部
21b 第1機械学習部
21c 第2機械学習部
21d 学習制御部
21e 情報出力部
22 CPU
23 ROM
24 RAM
25 記憶部
26 ネットワークI/F部
27 表示部
28 操作部
30 画像形成装置
31 制御部
31a 情報通知部
31b 更新処理部
32 CPU
33 ROM
34 RAM
35 記憶部
36 ネットワークI/F部
37 表示操作部
38 画像処理部
39 スキャナ
40 画像形成部
41 画像読取部
Claims (16)
- 用紙に画像を形成する画像形成部と、前記用紙に形成された画像を読み取る画像読取部と、を備える画像形成装置における画像形成の制御パラメータを生成する機械学習装置であって、
機械学習に基づいて、前記制御パラメータを生成する第1機械学習部と、
前記制御パラメータに従って前記画像形成部により形成され、前記画像読取部により読み取られた読取画像を含む画像が入力され、機械学習に基づいて、前記読取画像に関する判断を行う第2機械学習部と、
前記第2機械学習部による判断結果に基づいて、前記第1機械学習部及び/又は前記第2機械学習部を学習させる学習制御部と、を備え、
前記学習制御部は、前記読取画像と予め用意した比較画像のいずれか一方をランダムに前記第2機械学習部に入力し、
前記第2機械学習部は、入力画像が、前記読取画像と前記比較画像のいずれであるかを機械学習に基づいて判断する、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 前記第2機械学習部に前記読取画像が入力されたとき、
前記学習制御部は、前記第2機械学習部が入力画像を前記読取画像と判断した場合は、前記第1機械学習部に負の報酬を与えると共に前記第2機械学習部を正解として学習させる、
ことを特報とする請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記第2機械学習部に前記読取画像が入力されたとき、
前記学習制御部は、前記第2機械学習部が入力画像を前記比較画像と判断した場合は、前記第1機械学習部に正の報酬を与えると共に前記第2機械学習部を不正解として学習させる、
ことを特報とする請求項1又は2に記載の機械学習装置。 - 前記第2機械学習部に前記比較画像が入力されたとき、
前記学習制御部は、前記第2機械学習部が入力画像を前記比較画像と判断した場合は、前記第1機械学習部に報酬は与えず、前記第2機械学習部を正解として学習させる、
ことを特報とする請求項1乃至3のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記第2機械学習部に前記比較画像が入力されたとき、
前記学習制御部は、前記第2機械学習部が入力画像を前記読取画像と判断した場合は、前記第1機械学習部に報酬は与えず、前記第2機械学習部を不正解として学習させる、
ことを特報とする請求項1乃至4のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記学習制御部は、所定の枚数の用紙に印刷した後、又は、前記画像形成装置のマシン状態が所定値以上変化したときに、前記第1機械学習部及び/又は前記第2機械学習部の学習を実施する、
ことを特報とする請求項1乃至5のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記学習制御部は、前記第2機械学習部に前記読取画像が入力された場合において、前記第2機械学習部が入力画像を前記比較画像と判断した回数が所定回数以上になったときに、前記第1機械学習部及び/又は前記第2機械学習部の学習を終了する、
ことを特報とする請求項1乃至6のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記第1機械学習部は、前記画像形成装置のマシン状態及び/又は前記比較画像を入力する、
ことを特報とする請求項1乃至7のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記第1機械学習部は、前記画像形成装置のマシン状態として、転写ベルトの表面状態、感光体の膜厚、現像部の劣化具合、二次転写部の汚れ具合、トナー残量、サブホッパートナー残量、機内温度、機内湿度、用紙の坪量、用紙の表面荒さの少なくとも1つを入力する、
ことを特報とする請求項8に記載の機械学習装置。 - 前記第1機械学習部は、前記比較画像を入力する場合は、ニューラルネットワークを用いた強化学習により、前記制御パラメータを生成し、前記画像形成装置のマシン状態を入力する場合は、畳み込みニューラルネットワークを用いた強化学習により、前記制御パラメータを生成する、
ことを特報とする請求項8又は9に記載の機械学習装置。 - 前記第1機械学習部は、前記制御パラメータとして、現像電圧、帯電電圧、露光光量、トナーボトルモータの回転数の少なくとも1つを出力する、
ことを特報とする請求項1乃至10のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記第2機械学習部は、ディープラーニングを用いた画像識別を行う、
ことを特報とする請求項1乃至11のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバ上に存在する、
ことを特報とする請求項1乃至12のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、前記画像形成装置又は当該画像形成装置を制御する制御装置に内蔵されている、
ことを特報とする請求項1乃至12のいずれか一に記載の機械学習装置。 - 用紙に画像を形成する画像形成部と、前記用紙に形成された画像を読み取る画像読取部と、を備える画像形成装置における画像形成の制御パラメータを生成する機械学習方法であって、
前記画像形成装置、又は当該画像形成装置を制御する制御装置、又は、クラウドサーバ上で、
機械学習に基づいて、前記制御パラメータを生成する第1機械学習処理と、
前記制御パラメータに従って前記画像形成部により形成され、前記画像読取部により読み取られた読取画像を含む画像を第2機械学習部に入力し、機械学習に基づいて、前記読取画像に関する判断を行う第2機械学習処理と、
前記第2機械学習処理の判断結果に基づいて、前記第1機械学習処理及び/又は前記第2機械学習処理を学習する学習制御処理と、を実行し、
前記学習制御処理においては、前記読取画像と予め用意した比較画像のいずれか一方をランダムに前記第2機械学習部に入力し、
前記第2機械学習部は、入力画像が、前記読取画像と前記比較画像のいずれであるかを機械学習に基づいて判断する、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 用紙に画像を形成する画像形成部と、前記用紙に形成された画像を読み取る画像読取部と、を備える画像形成装置における画像形成制御パラメータを生成する機械学習プログラムであって、
前記画像形成装置、又は当該画像形成装置を制御する制御装置、又は、クラウドサーバの制御部に、
機械学習に基づいて、前記制御パラメータを生成する第1機械学習処理、
前記制御パラメータに従って前記画像形成部により形成され、前記画像読取部により読み取られた読取画像を含む画像を第2機械学習部に入力し、機械学習に基づいて、前記読取画像に関する判断を行う第2機械学習処理、
前記第2機械学習処理の判断結果に基づいて、前記第1機械学習処理及び/又は前記第2機械学習処理を学習する学習制御処理、を実行させ、
前記学習制御処理においては、前記読取画像と予め用意した比較画像のいずれか一方をランダムに前記第2機械学習部に入力し、
前記第2機械学習部は、入力画像が、前記読取画像と前記比較画像のいずれであるかを機械学習に基づいて判断する、
ことを特徴とする機械学習プログラム。
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