KR20070086331A - 열 응답 보정 시스템 - Google Patents

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KR20070086331A
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수하일 에스 사키브
윌리엄 티 베터링
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폴라로이드 코포레이션
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Abstract

시간에 따른 프린트 헤드 요소로의 에너지의 공급에 대한 열 프린트 헤드 요소의 열 응답을 모델링하는 열 프린트 헤드의 모델이 제공된다. 열 프린트 헤드 모델은 (1) 열 프린트 헤드의 현재의 주위 온도, (2) 프린트 헤드의 에너지 히스토리, 및 (3) 프린트 매체의 현재의 온도에 기초하여 각각의 프린트 헤드 사이클의 초기에 각각의 열 프린트 헤드 요소의 온도에 대한 예견을 발생시킨다. 소정의 밀도를 갖는 스폿을 생성하기 위하여 프린트 헤드 사이클 동안 각각의 프린트 헤드 요소에 공급할 에너지의 양은 (1) 프린트 헤드 사이클 동안 프린트 헤드 요소에 의해 생성될 소정 밀도, 및 (2) 프린트 헤드 사이클의 초기의 프린트 헤드 요소의 예견된 온도에 기초하여 계산된다.
프린트 헤드 요소, 열 프린트 헤드, 에너지 히스토리, 프린트 헤드 사이클

Description

열 응답 보정 시스템{THERMAL RESPONSE CORRECTION SYSTEM}
배경
발명의 분야
본 발명은 열 프린팅에 관한 것으로, 특히 열 프린트 헤드 상의 열 히스토리의 효과를 보상함으로써 열 프린터 출력을 개선하는 기술에 관한 것이다.
관련 기술
열 프린터는 통상적으로, 예를 들어 도너 시트로부터 출력 매체로 색소를 전송하거나 출력 매체에서의 칼라 형성 반응을 개시함으로써 출력 매체상에 프린트하는 가열 요소 (여기서 "프린트 헤드 요소" 라고도 칭함) 의 선형 배열을 포함한다. 출력 매체는 통상적으로 전송된 색소를 수용하는 다공성 리시버 (porous receiver), 또는 칼라 형성 화학으로 코팅된 종이이다. 각각의 프린트 헤드 요소는 활성화되면 프린트 헤드 요소 아래로 지나가는 매체 상에 칼라를 형성하여 특별한 밀도를 갖는 스폿을 생성한다. 크거나 조밀한 스폿을 갖는 영역은 작거나 덜 조밀한 스폿을 갖는 영역보다 더 짙은 것으로 인식된다. 디지털 이미지는 매우 작고 근접해 있는 스폿의 2차원 배열로서 만들어진다.
열 프린트 헤드 요소는 그것에 에너지를 공급함으로써 활성화된다. 프린트 헤드 요소에 에너지를 공급하는 것은 프린트 헤드 요소의 온도를 증가시켜 출력 매체로의 착색제의 이송 또는 출력 매체 내의 칼라의 형성을 초래한다. 이러한 방식으로 프린트 헤드 요소에 의해 생성되는 출력의 밀도는 프린트 헤드 요소에 공급되는 에너지의 양의 함수이다. 프린트 헤드 요소에 공급되는 에너지의 양은, 예를 들어, 특정의 시간 간격 내에 프린트 헤드 요소로의 전력의 양을 변화시킴으로써 또는 긴 시간 간격 동안 프린트 헤드 요소로 전력을 공급함으로써 변화될 수도 있다.
종래의 열 프린터에 있어서, 디지털 이미지가 프린트되는 시간은 여기서 "프린트 헤드 사이클"로서 칭하는 고정 시간 간격들로 분할된다. 통상적으로, 디지털 이미지의 단일 행의 픽셀 (또는 그것의 일부) 은 단일 프린트 헤드 사이클 동안 프린트된다. 각각의 프린트 헤드 요소는 통상적으로 디지털 이미지의 특정의 열의 픽셀 (또는 서브 픽셀) 을 프린트하는 것을 담당한다. 각각의 프린트 헤드 사이클 동안, 프린트 헤드 요소의 온도를 프린트 헤드 요소가 소정의 밀도를 갖는 출력을 생성하도록 할 레벨까지 상승시키도록 계산되는 에너지의 양이 각각의 프린트 헤드 요소로 전달된다. 에너지의 변화하는 양이 프린트 헤드 요소에 의해 생성될 변화하는 소정의 밀도에 기초하여 상이한 프린트 헤드 요소에 공급될 수도 있다.
종래의 열 프린터의 하나의 문제는 그것들의 프린트 헤드 요소가 각각의 프린트 헤드 사이클의 종결 후에 열을 보유한다는 사실로부터 초래된다. 이러한 열의 보유는, 일부의 열 프린터에 있어서 특정의 프린트 헤드 사이클 동안 특정의 프린트 헤드 요소에 전달되는 에너지의 양이 통상적으로 프린트 헤드 사이클의 초 기의 프린트 헤드 요소의 온도가 공지된 고정 온도라는 가정에 기초하여 계산되기 때문에 문제가 있다. 실제로, 프린트 헤드 사이클의 초기의 프린트 헤드 요소의 온도는 (무엇 보다도) 이전의 프린트 헤드 사이클 동안에 프린트 헤드 요소에 전달된 에너지의 양에 종속하기 때문에, 프린트 헤드 사이클 동안에 프린트 헤드 요소에 의해 달성되는 실제의 온도는 교정 온도 (calibrated temperature) 와 다를 수 있어서 원하는 것보다 더 높거나 더 낮은 출력 밀도를 초래할 수도 있다. 또다른 문제는 특정의 프린트 헤드 요소의 현재의 온도가 그 자신의 이전의 온도 (여기서 그것의 "열 히스토리"로 지칭함) 에 의해서 뿐아니라 주위 (룸) 온도 및 프린트 헤드 내의 다른 프린트 헤드 요소의 열 히스토리에 의해 영향을 받는다는 사실에 의해 유사하게 발생된다.
상술된 것으로부터 추론할 수 있는 바와 같이, 일부 종래의 열 프린터에 있어서, 각각의 특정 열 프린트 헤드 요소의 평균 온도는 프린트 헤드 요소에 의한 열의 보유 및 이러한 열 보유의 견지에서의 프린트 헤드 요소로의 에너지의 과잉 제공으로 인하여 디지털 이미지의 프린트 동안 점점 상승하는 경향이 있다. 이러한 점진적 온도 증가는 프린트 헤드 요소에 의해 생성된 출력의 밀도에 있어서의 대응하는 점진적 증가를 초래하며, 이것은 프린트된 이미지의 증가된 어두움으로서 인식된다. 이러한 현상은 여기서 "밀도 시프트"로 지칭된다.
또한, 종래의 열 프린터는 통상적으로 고속 스캔 및 저속 스캔 방향의 양방향으로 인접한 픽셀 사이의 예리한 밀도 기울기를 정확하게 재생하는데 어려움이 있다. 예를 들어, 만일 프린트 헤드 요소가 흑색 픽셀을 뒤따라 백색 픽셀을 프린트해야 한다면, 두 픽셀 사이의 이상적으로 예리한 에지는 통상적으로 프린트될 때 흐릿해질 것이다. 이러한 문제는 백색 픽셀을 프린트한 후 흑색 픽셀을 프린트하기 위하여 프린트 헤드 요소의 온도를 상승시키는데 요구되는 시간량으로부터 초래된다. 더욱 일반적으로, 종래의 열 프린터의 이러한 특성은 높은 밀도 기울기의 영역을 갖는 이미지를 프린트할 때 덜 이상적인 선명도를 초래한다.
따라서, 필요한 것은 디지털 이미지를 더욱 정확하게 제공하도록 열 프린터 내의 프린트 헤드 요소의 온도를 제어하는 개선된 기술이다.
요약
시간에 따른 프린트 헤드 요소로의 에너지의 공급에 대한 열 프린트 헤드 요소의 열 응답을 모델링하는 열 프린트 헤드의 모델이 제공된다. 열 프린트 헤드 모델은 (1) 열 프린트 헤드의 현재 주위 온도, (2) 프린트 헤드의 열 히스토리, (3) 프린트 헤드의 에너지 히스토리, 및 (선택적으로) (4) 프린트 매체의 현재의 온도에 기초하여 각각의 프린트 헤드 사이클의 초기에 각각의 열 프린트 헤드 요소의 온도에 대한 예견을 발생시킨다. 소정의 밀도를 갖는 스폿을 생성하기 위하여 프린트 헤드 사이클 동안 각각의 프린트 헤드 요소에 공급할 에너지의 양은 (1) 프린트 헤드 사이클 동안 프린트 헤드 요소에 의해 생성될 소정의 밀도, 및 (2) 프린트 헤드 사이클의 초기의 프린트 헤드 요소의 예견된 온도에 기초하여 계산된다.
본 발명의 부가적인 양태 및 실시형태가 이하에 더욱 상세히 설명될 것이다.
도면의 간단한 설명
도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 디지털 이미지를 프린트하는데 사용되 는 시스템의 데이터 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시형태에서 사용된 인버스 프린터 모델의 데이터 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시형태에서 사용된 열 프린터 모델의 데이터 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시형태에서 사용된 인버스 매체 밀도 모델의 데이터 흐름도이다.
도 5A는 본 발명의 일 실시형태에 따른 열 프린트 헤드의 개략 측면도이다.
도 5B는 본 발명의 일 실시형태에 따른 헤드 온도 모델에 의해 사용되는 공간/시간 그리드의 다이어그램이다.
도 6A 내지 6D 는 본 발명의 일 실시형태에 따른 열 프린트 헤드 요소에 공급될 에너지를 계산하는데 사용되는 프로세스의 흐름도이다.
도 7은 종래의 열 프린터 및 본 발명의 일 실시형태에 의해 열 프린트 헤드 요소에 제공되는 에너지를 도시하는 그래프이다.
상세한 설명
본 발명의 일 양태에 있어서, 시간에 따른 프린트 헤드 요소로의 에너지의 공급에 대한 열 프린트 헤드 요소의 열 응답을 모델링하는 열 프린트 헤드의 모델이 제공된다. 열 프린트 헤드의 프린트 헤드 요소의 온도의 히스토리는 여기서 프린트 헤드의 "열 히스토리"로 지칭된다. 시간에 따른 프린트 헤드 요소로의 에너지의 분배는 여기서 프린트 헤드의 "에너지 히스토리"로 지칭된다.
특히, 열 프린트 헤드 모델은 (1) 열 프린트 헤드의 현재의 주위 온도, (2) 프린트 헤드의 열 히스토리, (3) 프린트 헤드의 에너지 히스토리, 및 (선택적으로) (4) 프린트 매체의 현재의 온도에 기초하여 각각의 프린트 헤드 사이클의 초기에 각각의 열 프린트 헤드 요소의 온도에 대한 예견을 발생시킨다. 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 열 프린트 헤드 모델은 (1) 열 프린트 헤드의 현재의 주위 온도, (2) 이전의 프린트 헤드 사이클의 초기의 프린트 헤드 요소 및 프린트 헤드 내의 하나 이상의 다른 프린트 헤드 요소의 예견된 온도, 및 (3) 이전의 프린트 헤드 사이클 동안 프린트 헤드 요소 및 프린트 헤드 내의 하나 이상의 다른 프린트 헤드 요소에 공급된 에너지의 양에 기초하여 프린트 헤드 사이클의 초기의 특정의 열 프린트 헤드 요소의 온도에 대한 예견을 발생시킨다.
본 발명의 일 실시형태에 있어서, 소정의 밀도를 갖는 스폿을 생성하기 위하여 프린트 헤드 사이클 동안 각각의 프린트 헤드 요소에 공급할 에너지의 양은 (1) 프린트 헤드 사이클 동안 프린트 헤드 요소에 의해 생성될 소정의 밀도, 및 (2) 프린트 헤드 사이클의 초기의 프린트 헤드 요소의 예견된 온도에 기초하여 계산된다. 이러한 기술을 사용하는 특정의 프린트 헤드 요소에 공급되는 에너지의 양은 종래의 열 프린터에 의해 공급되는 것보다 더 크거나 더 작을 수 있다. 예를 들어, 밀도 드리프트를 보상하기 위하여 더 작은 양의 에너지가 공급될 수도 있다. 예리한 밀도 기울기를 생성하기 위하여 더 큰 양의 에너지가 공급될 수도 있다. 본 발명의 여러 실시형태에 의해 사용되는 상기 모델은 소정의 출력 밀도를 생 성하도록 적당하게 입력 에너지를 증가 또는 감소시키는데 충분히 융통성이 있다.
열 프린트 헤드 모델의 사용은 프린트 헤드 요소의 열 히스토리에 나타나는 이전에 프린트된 이미지 콘텐츠 및 프린트 헤드의 주위 온도에 대한 프린트 엔진의 감도를 감소시킨다.
예를 들어, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시형태에 따른 이미지를 프린트하는 시스템이 도시되어 있다. 시스템은 특정의 소스 이미지 (100) 를 프린트할 때 열 프린터 (108) 내의 각각의 프린트 헤드 요소에 공급될 입력 에너지 (106) 의 양을 계산하는데 사용되는 인버스 프린터 모델 (102) 를 포함한다. 도 2 및 도 3과 관련하여 아래에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 열 프린터 모델 (302) 은 그것에 제공되는 입력 에너지 (106) 에 기초하여 열 프린터 (108) 에 의해 생성되는 출력 (예를 들어, 프린트된 이미지 (110)) 을 모델링한다. 열 프린터 모델 (302) 은 프린트 헤드 온도 모델 및 매체 응답의 모델의 양 모델을 포함한다. 인버스 프린터 모델 (102) 은 열 프린터 모델 (302) 의 인버스이다. 더욱 상세히 설명하면, 인버스 프린터 모델 (102) 은 (예를 들어, 2차원 그레이스케일 또는 칼라 디지털 이미지일 수 있는) 소스 이미지 (100) 및 열 프린터의 프린트 헤드의 현재 주위 온도 (104) 에 기초하여 각각의 프린트 헤드 사이클에 대한 입력 에너지 (106) 를 계산한다. 열 프린터 (108) 는 입력 에너지 (106) 를 사용하여 소스 이미지 (100) 의 프린트된 이미지 (110) 를 프린트한다. 입력 에너지 (106) 는 시간에 따라 및 각각의 프린트 헤드 요소에 대하여 변할 수도 있다. 유사하게, 프린트 헤드의 주위 온도 (104) 는 시간에 따라 변할 수도 있다.
일반적으로, 인버스 프린터 모델 (102) 은 (상술한 바와 같은 밀도 드리프트로부터 초래되는 것들 및 매체 응답으로부터 초래되는 것들과 같은) 열 프린터 (108) 에 의해 통상 생성되는 왜곡을 모델링하고 프린트된 이미지 (110) 를 프린트할 때 열 프린터 (108) 에 의해 생성될 왜곡을 효과적으로 삭제하기 위해 반대 방향으로 소스 이미지 (100) 를 "사전 왜곡시킨다". 따라서 열 프린터 (108) 로의 입력 에너지 (106) 의 공급은 프린트된 이미지 (110) 내의 소정의 밀도를 생성하고, 따라서 이것은 상술된 (밀도 드리프트 및 선명도의 열화 등의) 문제를 겪지 않는다. 특히, 프린트된 이미지 (110) 의 밀도 분포는 종래의 열 프린터에 의해 통상 생성되는 밀도 분포보다는 소스 이미지 (100) 의 밀도 분포에 더욱 가깝게 매치한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 열 프린터 모델 (302) 은 열 프린터 (108) (도 1) 의 행동을 모델링하는데 사용된다. 도 2와 관련하여 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 열 프린터 모델 (302) 은 열 프린터 (108) 의 열 히스토리를 고려함으로써 프린트된 이미지 (110) 내의 소정의 출력 밀도를 생성하기 위하여 열 프린터 (108) 로 공급할 입력 에너지 (106) 를 발생시키는데 사용되는 인버스 프린터 모델 (102) 을 개발하는데 사용된다. 또한, 열 프린터 모델 (302) 은 후술되는 바와 같이 교정의 목적으로 사용된다.
열 프린터 모델 (302) 을 더욱 상세히 설명하기 전에, 소정의 부호가 도입될 것이다. 소스 이미지 (100) (도 1) 는 r 행 및 c 열을 갖는 2차원 밀도 분포 ds 로서 나타낼 수도 있다. 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 열 프린터 (108) 는 각각의 프린트 헤드 사이클 동안 일 행의 소스 이미지 (100) 를 프린트한다. 여기서 사용되는 바와 같이, 변수 n 은 (특정의 프린트 헤드 사이클 등의) 이산 시간 간격을 지칭하는데 사용될 것이다. 따라서, 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 주위 온도 (104) 는 여기서 TS(n) 으로 지칭된다. 유사하게, ds(n) 는 시간 간격 n 동안 프린트되는 소스 이미지 (100) 의 행의 밀도 분포를 지칭한다.
유사하게, 입력 에너지 (106) 는 2차원 에너지 분포 E 로서 나타낼 수도 있다. 방금 설명된 부호를 사용하면, E(n) 은 시간 간격 n 동안 프린트 헤드 요소의 열 프린터의 선형 배열에 인가될 1차원 에너지 분포를 지칭한다. 프린트 헤드 요소의 예견된 온도는 여기서 Ta 로서 지칭된다. 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 요소의 선형 배열에 대한 예견된 온도는 여기서 Ta(n) 으로 지칭된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 열 프린터 모델 (302) 은 각각의 시간 간격 n 동안 입력으로서 (1) 시간 간격 n 의 초기의 열 프린트 헤드의 주위 온도 TS(n) (104) 및 (2) 시간 간격 n 동안 열 프린트 헤드 요소에 제공될 입력 에너지 E(n) (106) 를 취한다. 열 프린터 모델 (302) 은 출력으로서 예견 프린트 이미지 (306) 를 한번에 한 행씩 생성한다. 예견 프린트 이미지 (306) 는 2차원 밀도 분포 dp(n) 로서 나타낼 수도 있다. 열 프린터 모델 (302) 은 (도 2와 관련하여 더욱 상세히 설명되는) 헤드 온도 모델 (202) 및 매체 밀도 모델 (304) 을 포함한다. 매 체 밀도 모델 (304) 은 입력으로서 헤드 온도 모델 (202) 및 입력 에너지 E(n) (106) 에 의해 생성되는 예견된 온도 Ta(n) (204) 를 취하고, 예견 프린트 이미지 (306) 를 출력으로서 생성한다.
도 2를 참조하면, 인버스 프린터 모델 (102) 의 일 실시형태가 도시되어 있다. 인버스 프린터 모델 (102) 은 각각의 시간 간격 n 에 대하여 입력으로서 (1) 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 주위 온도 (104) TS(n) 및 (2) 시간 간격 n 동안 프린트될 소스 이미지 (100) 의 행의 밀도 ds(n) 를 수신한다. 인버스 프린터 모델 (102) 은 출력으로서 입력 에너지 E(n) (106) 을 생성한다.
인버스 프린터 모델 (102) 은 헤드 온도 모델 (202) 및 인버스 매체 밀도 모델 (206) 을 포함한다. 일반적으로, 헤드 온도 모델 (202) 은 프린트된 이미지 (110) 가 프린트되는 동안 시간에 따른 프린트 헤드 요소의 온도를 예견한다. 더욱 상세히 설명하면, 헤드 온도 모델 (202) 은 (1) 프린트 헤드의 현재의 주위 온도 TS(n) (104) 및 (2) 시간 간격 n-1 동안 프린트 헤드 요소에 공급된 입력 에너지 E(n-1) 에 기초하여 특정 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 요소의 온도에 대한 예견 Ta(n) 을 출력한다.
일반적으로, 인버스 매체 밀도 모델 (206) 은 (1) 시간 간격 n 의 초기의 각각의 프린트 헤드 요소의 예견된 온도 Ta(n) 및 (2) 시간 간격 n 동안 프린트 헤드 요소에 의해 출력될 소정의 밀도 ds(n) (100) 에 기초하여 시간 간격 n 동안 각각의 프린트 헤드 요소에 공급될 에너지 E(n) (106) 의 양을 계산한다. 입력 에너지 E(n) (106) 는 다음의 시간 간격 n+1 동안의 사용을 위해 헤드 온도 모델 (202) 로 공급된다. 종래의 열 프린터에 의해 통상적으로 사용되는 기술과는 달리 인버스 매체 밀도 모델 (206) 은 입력 에너지 E(n) (106) 를 계산할 때 프린트 헤드 요소의 현재의 (예견된) 온도 Ta(n) 및 온도 종속 매체 응답의 양자를 고려하여, 열 히스토리 및 다른 프린터 유도 결함의 효과에 대한 개선된 보상을 달성한다.
비록 도 2에 명확하게 도시되지는 않았지만, 헤드 온도 모델 (202) 은 적어도 일부의 예견된 온도 Ta(n) 를 내부적으로 저장할 수도 있고, 따라서 (Ta(n-1) 등의) 이전의 예견된 온도는 Ta(n) 을 계산하는데 사용을 위한 헤드 온도 모델 (202) 로의 입력인 것으로 간주될 수도 있다.
도 4를 참조하여 인버스 매체 밀도 모델 (206) (도 2) 이 이제 더욱 상세히 설명된다. 인버스 매체 밀도 모델 (206) 은 각각의 시간 간격 n 동안 입력으로서 (1) 소스 이미지 밀도 ds(n) (100) 및 (2) 시간 간격 n 의 초기의 열 프린트 헤드 요소의 예견된 온도 Ta(n) 을 수신한다. 인버스 매체 밀도 모델 (206) 은 출력으로서 입력 에너지 E(n) (106) 를 생성한다.
즉, 인버스 매체 밀도 모델 (206) 에 의해 정의된 전달함수는 2차원 함수 E = F(d,Ta) 이다. 비-열 (non-thermal) 프린터에 있어서, 입력 에너지 E 및 출력 밀도 d 를 관계시키는 전달함수는 통상 여기서 감마 함수로서 지칭되는 1차원 함수 d = Γ(E) 이다. 열 프린터에 있어서, 출력 밀도 d 가 입력 에너지 E 뿐아니라 현재의 열 프린트 헤드 요소 온도에 종속적이기 때문에, 이러한 감마 함수는 독특하지 않다. 그러나 만일 감마 함수 d = Γ(E) 가 측정되었을 때의 프린트 헤드 요소의 온도를 나타내는 제 2 함수 TΓ(d) 를 도입한다면, Γ(E) 및 TΓ(d) 의 조합은 열 프린터의 응답을 독특하게 기술한다.
일 실시형태에 있어서, 상술된 함수 E = F(d,Ta) 는 수학식 1로 나타낸 형태를 사용하여 표현된다.
Figure 112007043635787-PCT00001
이러한 식은 소정의 밀도를 제공하는 정확한 에너지에 대하여 (Ta-TΓ(d)) 에서의 테일러 급수 전개식의 처음 2항으로서 해석될 수도 있다. 수학식 1에 있어서, Γ-1(d) 는 상술된 함수 Γ(E) 의 인버스이고, S(d) 는 그 일 예가 이하에 상세히 설명되는 임의의 형태를 취할 수도 있는 감도 함수이다. 수학식 1은 3개의 1차원 함수, Γ-1(d), S(d), 및 TΓ(d) 를 사용하는 2차원 함수 E = F(d,Ta) 를 나타낸다. 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 인버스 매체 밀도 모델 (206) 은 도 4에 다이어그램으로 도시된 입력 에너지 E(n) (106) 을 계산하기 위하여 수학식 1을 사용한다. 프린트 헤드 요소의 기준 온도 TΓ(d) (408) 은 온도 차이 ΔT(n) 을 발생시키기 위해 (예를 들어 헤드 온도 모델 (202) 에 의해 발생될 수 있거나 실제 온도 측정일 수도 있는) 프린트 헤드 요소의 현재의 (예견된) 온도 Ta(n) 로부터 공제된다. 온도 차이 ΔT(n) 은 감도 함수 S(d) (406) 의 출력에 곱해져서 보정 팩터 ΔE(n) 을 생성하며, 이것은 Γ-1(d) (404) 에 의해 출력된 미보정 에너지 EΓ(n) 에 더해져서 입력 에너지 E(n) (106) 을 생성한다. 보정 팩터 ΔE(n) 는 로그 도메인 또는 선형 도메인 중 어느 하나에서 계산되어 적용될 수 있으며, 이에 따라 교정이 수행된다.
본 발명의 일 실시형태에 따른 수학식 1의 대안적인 구현이 이제 설명된다. 수학식 1은 수학식 2로 다시 쓰여질 수 있다.
Figure 112007043635787-PCT00002
일 실시형태에 있어서, 항 Γ-1(d)-S(d)TΓ(d) 은 단일의 1차원 함수 G(d) 로서 표현되고 저장되어, 수학식 2는
Figure 112007043635787-PCT00003
로 다시 쓰여질 수도 있다. 실제로, E 의 값은 d 의 값에 기초하여 2개의 참조값, G(d) 및 S(d) 을 사용하는 수학식 3 을 사용하여 계산될 수도 있다. 이러한 표현은 다양한 이유로 이로울 수도 있다. 예를 들어, 2차원 함수로서 의 E = F(d,Ta) 의 직접적인 소프트웨어 및/또는 하드웨어 구현은 에너지 E 를 계산하기 위하여 많은 저장량 또는 상당한 수의 계산을 필요로 할 수도 있다. 대조적으로, 1차원 함수들, G(d) 및 S(d) 는 비교적 작은 메모리 양을 사용하여 저장될 수 있고, 인버스 매체 밀도 모델 (206) 는 비교적 작은 수의 계산을 사용하는 수학식 3의 결과를 계산할 수도 있다.
헤드 온도 모델 (202) (도 2 및 도 3) 의 일 실시예가 이제 더욱 상세히 설명된다. 도 5A를 참조하면, 열 프린트 헤드 (500) 의 개략 측면도가 도시되어 있다. 열 프린트 헤드 (500) 는 히트 싱크 (502a), 세라믹 (502b) 및 글레이즈 (502c) 를 포함하는 수개의 층을 포함한다. 글레이즈 (502c) 아래에 프린트 헤드 요소 (502a-i) 의 선형 배열이 있다. 비록 도시를 용이하게 하기 위하여 도 5A 에는 단지 9개의 가열 요소 (520a-i) 만 도시되어 있지만, 통상의 열 프린트 헤드는 1인치당 수백개의 매우 작고 공간적으로 근접해 있는 프린트 헤드 요소를 가질 것이다.
상술된 바와 같이, 에너지가 프린트 헤드 요소 (502a-i) 에 공급되어 그것들을 가열함으로써 색소를 출력 매체로 전달하게 한다. 프린트 헤드 요소 (502a-i) 에 의해 발생된 열은 층 (502a-c) 를 통해 위로 확산한다.
(예를 들어, 디지털 이미지가 프린트되고 있는 동안) 시간에 따른 개개의 프린트 헤드 요소 (502a-i) 의 온도를 직접 측정하는 것은 어렵거나 과도하게 짐이 될 수도 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 프린트 헤드 요소 (502a-i) 의 온도를 직접 측정하기보다는, 헤드 온도 모델 (202) 은 시간에 따른 프린트 헤드 요소 (502a-i) 의 온도를 예견하는데 사용된다. 특히, 헤드 온도 모델 (202) 은 (1) 프린트 헤드 (500) 의 주위 온도, 및 (2) 프린트 헤드 요소 (502a-i) 에 이미 제공되어 온 에너지에 대한 지식을 사용하여 프린트 헤드 요소 (502a-i) 의 열 히스토리를 모델링함으로써 프린트 헤드 요소 (502a-i) 의 온도를 예견할 수도 있다. 프린트 헤드 (500) 의 주위 온도는 히트 싱크 (512) 상의 소정 지점에서의 온도 TS(n) 를 측정하는 온도 센서 (512) 를 사용하여 측정될 수도 있다.
헤드 온도 모델 (202) 은 다양한 방법 중 임의의 방법으로 프린트 헤드 요소 (520a-i) 의 열 히스토리를 모델링할 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 헤드 온도 모델 (202) 은 프린트 헤드 요소 (520a-i) 의 현재의 온도를 예견하기 위하여, 프린트 헤드 (500) 의 층들을 통해 프린트 헤드 요소 (520a-i) 로부터 온도 센서 (512) 로의 열 확산의 모델과 관련하여, 온도 센서 (512) 에 의해 측정되는 온도 TS(n) 를 사용한다. 그러나 헤드 온도 모델 (202) 은 프린트 헤드 요소 (520a-i) 의 온도를 예견하기 위하여 프린트 헤드 (500) 를 통한 열 확산을 모델링하는 것과는 다른 기술을 사용할 수도 있다.
도 5B를 참조하면, 본 발명의 일 실시형태에 따른 헤드 온도 모델 (202) 에 의해 사용되는 3차원 공간 및 시간 그리드 (530) 가 다이어그램으로 도시되어 있다. 일 실시형태에 있어서, 다중 해상도 열 전파 모델은 프린트 헤드 (500) 를 통한 열의 전파를 모델링하기 위하여 그리드 (530) 를 사용한다.
도 5B에 도시된 바와 같이, 그리드 (530) 의 일 차원이 i 축으로 라벨링되어 있다. 그리드 (530) 는 각각 i 의 구별된 값에 대응하는 3개의 해상도 (532a-c) 를 포함한다. 도 5B에 도시된 그리드 (530) 에 대하여, i = 0 은 해상도 (532c) 에 대응하고, i = 1 은 해상도 (532b) 에 대응하고, i = 2 는 해상도 (532a) 에 대응한다. 변수 i 는 따라서 여기서 "해상도 번호"로 지칭된다. 비록 3개의 해상도 (532a-c) 가 도 5B의 그리드 (530) 에 도시되어 있지만, 이것은 단순히 예시이며, 본 발명의 제한을 구성하지 않는다. 오히려, 헤드 온도 모델 (202) 에 의해 사용되는 시간 및 공간 그리드는 임의의 수의 해상도를 가질 수도 있다. 여기서 사용되는 바와 같이, 변수 nresolutions 는 헤드 온도 모델 (202) 에 의해 사용되는 공간 및 시간 그리드에서의 해상도의 수를 지칭한다. 예를 들어, 도 5B에 도시된 그리드 (530) 에 대하여 nresolutions = 3 이다. i 의 최대값은 nresolutions - 1 이다.
또한, 비록 프린트 헤드 (500) (도 5A) 의 층수와 동일한 수의 해상도가 있을 수도 있지만, 이것은 본 발명의 필수사항은 아니다. 오히려, 재료의 물리적인 층들 보다 더 많거나 더 적은 수의 해상도가 있을 수도 있다.
3차원 그리드 (530) 의 각각의 해상도 (532a-c) 는 참조점의 2차원 그리드를 포함한다. 예를 들어, 해상도 (532c) 는 집합적으로 참조 번호 (534) 로 지칭되는 9×9 배열의 참조점을 포함한다 (설명의 용이성을 위해 단지 해상도 (532c) 의 참조점 중 하나만 참조 번호 (534) 로 라벨링되어 있다). 유사하게, 해상도 (532b) 는 집합적으로 참조 번호 (536) 으로 지칭되는 3×3 배열의 참조점을 포함하고, 해상도 (532a) 는 단일 참조점 (538) 을 포함하는 1×1 배열을 포함한다.
도 5B에 더욱 도시된 바와 같이, j 축은 각각의 해상도 (532a-c) 의 일 차원 (고속 스캔 방향) 을 라벨링한다. 일 실시형태에 있어서, j 축은 왼쪽에서 오른쪽으로 j = 0 에서 시작하여 최대값 jmax 까지 각각의 참조점에서 1씩 증가한다. 도 5B에 더욱 도시된 바와 같이, n 축은 각각의 해상도 (532a-c) 의 제 2 차원을 라벨링한다. 일 실시형태에 있어서, n 축은 대응하는 화살표로 도시된 방향으로 (즉, 도 5B 의 평면 속으로) n = 0 에서 시작하여 각각의 참조점에서 1씩 증가한다. 설명을 용이하게 하기 위해, 이하의 설명에 있어서, 해상도 i 의 n 의 특정값은 해상도 i 의 참조점에 대응하는 "행" 으로 지칭된다.
일 실시형태에 있어서, n 축은 연속적인 프린트 헤드 사이클 등의 이산 시간 간격에 대응한다. 예를 들어, n = 0 은 제 1 프린트 헤드 사이클에 대응하고, n = 1 은 그 다음의 프린트 헤드 사이클에 대응하는 등일 수도 있다. 따라서, 일 실시형태에 있어서, n 차원은 여기서 공간 및 시간 그리드 (530) 의 "시간" 차원으로서 지칭된다. 프린트 헤드 사이클은 예를 들어 열 프린터 (108) 가 턴온되거나 디지털 이미지의 프린트가 개시될 때인 n = 0 으로 시작하여 순차적으로 넘버링될 수도 있다.
그러나, 일반적으로 n 은 그 기간이 단일의 프린트 헤드 사이클의 기간과 동일하거나 동일하지 않을 수도 있는 시간 간격을 지칭한다. 또한, n 이 대응하 는 시간 간격의 기간은 상이한 해상도 (532a-c) 의 각각에 대하여 다를 수도 있다. 예를 들어, 일 실시형태에 있어서, 해상도 (532c) (i = 0) 의 변수 n 에 의해 참조되는 시간 간격은 단일의 프린트 헤드 사이클과 동일하고, 반면에 다른 해상도 (532a-b) 의 변수 n 에 의해 참조되는 시간 간격은 단일의 프린트 헤드 사이클보다 더 길다.
일 실시형태에 있어서, 해상도 (532c) (i = 0) 의 참조점 (534) 은 특별한 중요성을 갖는다. 이러한 실시형태에 있어서, 해상도 (532c) 의 참조점의 각각의 행은 프린트 헤드 (500) (도 5A) 의 프린트 헤드 요소 (520a-i) 의 선형 배열에 대응한다. 예를들어, i = 0 및 n = 0 인 참조점 (534a-i) 의 행을 고려한다. 일 실시형태에 있어서, 이들 참조점 (534a-i) 의 각각은 도 5A에 도시된 프린트 헤드 요소 (520a-i) 중 하나에 대응한다. 예를 들어, 참조점 (534a) 는 프린트 헤드 요소 (520a) 에 대응할 수 있고, 참조점 (534b) 는 프린트 헤드 요소 (520b) 에 대응할 수 있는 등이다. 동일한 대응이 해상도 (532c) 의 참조점의 나머지 행의 각각과 프린트 헤드 요소 (520a-i) 사이에 유지될 수 있다. 일 행의 참조점 내의 참조점들과 프린트 헤드 (500) 내의 행에 배열된 프리트 헤드 요소 사이의 이러한 대응으로 인하여, 일 실시형태에 있어서, j 차원은 공간 및 시간 그리드 (530) 의 "공간" 차원으로서 지칭된다. 이러한 대응이 헤드 온도 모델 (202) 에 의해 사용되는 방법의 예가 이하에 상세히 설명된다.
j 및 n 차원의 이들 의미를 사용할 때, 해상도 (532c) (i = 0) 의 각각의 참조점 (534) 은 특별한 시점 (예를 들어, 특정 프린트 헤드 사이클의 초기) 에서의 프린트 헤드 요소 (520a-i) 중 특정의 것에 대응하는 것으로 보일 수도 있다. 예를 들어, j = 3 및 n = 2 는 시간 간격 n = 2 의 초기에 (프린트 헤드 요소 (520d) 에 대응하는) 참조점 (540) 으로 지칭될 수도 있다.
일 실시형태에 있어서, 시간 간격 n 의 초기에 프린트 헤드 요소 j 의 예견된 절대 온도를 나타내는 절대 온도값 Ta 는 해상도 (532c) (i = 0) 의 좌표 (n, j) 에서의 각각의 참조점 (534) 와 관련된다. 또한, 시간 간격 n 동안 프린트 헤드 요소 j 로 공급될 에너지의 양을 나타내는 에너지 값 E 는 해상도 (532c) (i = 0) 의 좌표 (n, j) 에서의 각각의 참조점 (534) 과 관련된다.
이하에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 헤드 온도 모델 (202) 은 각각의 시간 간격 n 의 초기의 해상도 (532c) 의 행 n 의 참조점과 관련된 절대 온도값 Ta 을 업데이트하여, 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 요소 (520a-i) 의 절대 온도를 예견한다. 이하에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 헤드 온도 모델 (202) 은 업데이트된 온도값 Ta 및 소정의 출력 밀도 ds 에 기초하여 각각의 시간 간격 n 의 초기의 해상도 (532c) 의 행 n 내의 참조점과 관련된 에너지 값 E 를 업데이트한다. 에너지 E 는 그 후 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 공급되어 소정의 밀도를 갖는 출력을 생성한다.
그리드 (530) 의 해상도 (532c) 의 각 행 내의 참조점과 프린트 헤드 (500) 의 프린트 헤드 요소 사이에 일대일 대응이 있을 필요는 없다. 예를 들어, 프린트 헤드 요소의 수보다 각각의 그러한 행에서 더 많거나 더 적은 수의 참조점이 있을 수도 있다. 만일 해상도 (532c) 의 각각의 행 내의 참조점의 수가 프린트 헤드 요소의 수와 동일하지 않다면, 참조점에 대한 온도 예견은 예를 들어 임의의 형태의 인터폴레이션 또는 데시메이션을 사용하여 프린트 헤드 요소에 맵핑될 수도 있다.
더욱 일반적으로, 해상도 (532c) (i = 0) 는 일부 또는 모든 프린트 헤드 요소 (520a-i) 를 포함하는 영역을 모델링한다. 모델링되는 영역은, 예를 들어 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 의해 점유되는 영역과 동일하거나, 더 크거나 더 작을 수도 있다. 해상도 (532c) 의 각각의 행 내의 참조점의 수는 모델링된 영역의 프린트 헤드 요소의 수보다 더 크거나 더 작거나 또는 동일할 수도 있다. 예를 들어, 만일 모델링된 영역이 모든 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 의해 점유되는 영역보다 크다면, 해상도 (532c) 의 각각의 행의 각각의 단부에 있는 하나 이상의 참조점은 제 1 프린트 헤드 요소 (520a) 이전 및 마지막 프린트 헤드 요소 (520i) 이후에 연장되는 "버퍼 지역" 에 대응할 수도 있다. 버퍼 지역이 사용될 수 있는 하나의 방법이 수학식 8 을 참조하여 이하에 더욱 상세히 설명된다.
헤드 온도 모델 (202) 은 임의의 다양한 방법으로 참조점 (534) 에 대한 온도 예견을 발생시킬 수도 있다. 예를 들어, 도 5B에 도시된 바와 같이, 그리드 (530) 는 부가적인 참조점 (536 및 538) 을 포함한다. 이하에 상세히 설명되는 바와 같이, 헤드 온도 모델 (202) 은 참조점 (534) 과 관련된 입력 에너지 E 및 최종 온도 예견 Ta 을 발생시키는데 사용되는 참조점 (536 및 538) 에 대해 중간 온도 및 에너지값을 발생시킨다. 참조점 (536 및 538) 과 관련된 절대 온도값 Ta 은 프린트 헤드 (500) 내의 절대 온도의 예견에 대응할 필요는 없을 수도 있다. 이러한 온도 값은, 예를 들어 단지 해상도 (532c) 의 참조점 (534) 에 대한 절대 온도 예견 Ta 을 발생시키는데 사용하기에 편리한 중간값을 구성할 수도 있다. 유사하게, 참조점 (536 및 538) 과 관련된 에너지값 E 는 프린트 헤드 (500) 내의 열 축적의 예견에 대응할 필요는 없을 수도 있다. 이러한 에너지값은, 예를 들어 단지 해상도 (532c) 의 참조점 (534) 에 대한 온도 값을 발생시키는데 사용하기에 편리한 중간값을 구성할 수도 있다.
일 실시형태에 있어서, 상대 온도값 T 는 또한 공간 그리드 (530) 의 각각의 참조점과 관련될 수도 있다. 특정 해상도 i 에서의 참조점의 상대 온도값 T 는 위의 해상도 i + 1 의 대응하는 참조점의 절대 온도에 상대적인 온도값이다. 이하에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, "대응하는" 참조점은 해상도 i + 1 의 인터폴레이팅된 참조점으로 지칭될 수도 있다.
특정 해상도의 참조점의 n 및 j 좌표는 부호 (n, j) 를 사용하여 표현된다. 여기서 사용되는 바와 같이, 윗첨자 (i) 는 해상도 번호 (즉, i 의 값) 을 나타낸다. 따라서, 표현 E(i)(n,j) 은 해상도 i 의 좌표 (n, j) 를 갖는 참조점과 관련된 에너지값을 지칭한다. 유사하게,
Figure 112007043635787-PCT00004
는 해상도 i 의 좌표 (n, j) 를 갖는 참조점과 관련된 절대 온도값을 지칭하고, T(i)(n,j) 는 해상도 i 의 좌표 (n, j) 를 갖는 참조점과 관련된 상대 온도값을 지칭한다. 해상도 (532c) (i = 0) 의 참조점에 부여된 특별한 의미 때문에, 일 실시형태에 있어서 표현 E(0)(n,j) 은 시간 간격 n 동안 프린트 헤드 요소 j 에 공급되는 입력 에너지의 양을 지칭한다. 유사하게,
Figure 112007043635787-PCT00005
는 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 요소 j 의 예견된 절대 온도를 지칭하고, T(0)(n,j) 는 시간 간격 n 의 초기의 프린트 헤드 요소 j 의 예견된 상대 온도를 지칭한다.
이하의 설명에 있어서, 접미부 (*,*) 는 시간 및 공간 차원의 모든 참조점을 지칭한다. 예를 들어, E(k)(*,*) 는 해상도 k 의 모든 참조점에 대한 에너지를 나타낸다. 부호
Figure 112007043635787-PCT00006
는 해상도 k 로부터 해상도 m 까지의 인터폴레이션 또는 데시메이션 연산자를 나타낸다. k > m 일 때,
Figure 112007043635787-PCT00007
는 인터폴레이션 연산자로서 작용하고, k < m 일 때,
Figure 112007043635787-PCT00008
는 데시메이션 연산자로서 작용한다. 그리드 (530) 의 특정 해상도에 대한 2차원 배열의 값에 적용될 때 (예를 들어, E(k)(*,*)), 연산자
Figure 112007043635787-PCT00009
는 방금 설명된 k 및 m 의 값에 기초하여 새로운 배열의 값을 생성하기 위하여 공간 (즉, j 축을 따름) 및 시간 (즉, n 축을 따름) 차원 상에서 동작하는 2차원 인터폴레이션 또는 데시메이션 연산자이다. 연산자
Figure 112007043635787-PCT00010
의 적용에 의해 생성되는 배열 내의 값들의 수는 그리드 (530) 의 해상도 m 의 참조점들의 수와 동일하다. 연산자
Figure 112007043635787-PCT00011
의 적용은 접두부 형태로 표시된다. 예를 들어,
Figure 112007043635787-PCT00012
는 에너지 E(k)(*,*) 로의 연산자
Figure 112007043635787-PCT00013
의 적용을 나타낸다. 연산자
Figure 112007043635787-PCT00014
의 사용은 이하에 설명되는 특정의 예를 통하여 더욱 명확하게 될 것이다.
연산자
Figure 112007043635787-PCT00015
는 임의의 인터폴레이션 또는 데시메이션 방법을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 연산자
Figure 112007043635787-PCT00016
에 의해 사용되는 데시메이션 기능은 산술 수단이고, 인터폴레이션 방법은 선형 인터폴레이션이다.
상대 온도값 T(i)(n,j) 은 층 i + 1 의 "대응하는" 절대 온도값
Figure 112007043635787-PCT00017
에 상대적이라는 것은 상술되었다. 이러한 "대응하는" 절대 온도값은 인터폴레이션 연산자
Figure 112007043635787-PCT00018
를
Figure 112007043635787-PCT00019
에 적용함으로써 생성되는 배열 내의 좌표 (n, j) 의 참조점의 절대 온도값,
Figure 112007043635787-PCT00020
로 더욱 정밀하게 지칭된다.
일 실시형태에 있어서, 헤드 온도 모델 (202) 은 수학식 4 를 사용하여 이전의 상대 온도 값 및 이전의 시간 간격에서 축적된 에너지의 가중된 조합으로서 상대 온도 값 T(i)(n, j) 를 발생시킨다.
Figure 112007043635787-PCT00021
수학식 4에서 변수 αi 및 Ai 는, 이하에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 임의의 다양한 방법으로 평가될 수도 있는 파라미터이다. 파라미터 αi 는 프린트 헤드의 자연 냉각을 나타내고, 파라미터 Ai 는 축적된 에너지로 인한 프린트 헤드의 가열을 나타낸다. 헤드 온도 모델 (202) 은 또한 수학식 5 및 수학식 6 을 사용하여 절대 온도 값
Figure 112007043635787-PCT00022
을 발생시킨다.
Figure 112007043635787-PCT00023
Figure 112007043635787-PCT00024
더욱 상세히 설명하면,
Figure 112007043635787-PCT00025
는 온도 센서 (512) 에 의해 측정되는 절대 온도, TS(n) 으로 수학식 5에 의해 초기화된다. 수학식 6은 위의 해상도의 상대 온도의 합으로서 각각의 해상도에 대한 절대 온도 값 Ta 을 귀납적으로 계산한다.
일 실시형태에 있어서, 매체의 냉각 효과는 수학식 7에 나타난 가장 미세한 해상도에서의 상대 온도 업데이트를 수정함으로써 설명될 수도 있다.
Figure 112007043635787-PCT00026
파라미터
Figure 112007043635787-PCT00027
는 매체의 전도성 및 매체가 프린트 헤드를 지나 이동하는 속도에 종속하는, 매체에 대한 열 손실을 제어한다. 변수
Figure 112007043635787-PCT00028
는 프린트 헤드에 접촉하기 전의 매체의 절대 온도를 나타낸다. 수학식 7에 나타난 바와 같이, 열 손실은 프린트 헤드 및 매체 사이의 절대 온도차에 비례한다. 매체 냉각은 단지 가장 미세한 해상도에만 영향을 주기 때문에, 수학식 7은 단지 가장 미세한 해상도 (즉, i = 0) 에 대해서만 사용되고, 수학식 4는 모든 다른 층 (즉, i > 0) 의 상대 온도를 업데이트하기 위하여 사용된다.
일 실시형태에 있어서, 수학식 6 및 수학식 7 에서 생성된 상대 온도 T(i)(n,j) 는 수학식 8로 더욱 수정된다.
Figure 112007043635787-PCT00029
수학식 8은 프린트 헤드 요소 사이의 측방향 열 전달을 나타낸다. 헤드 온도 모델 내의 측방향 열 전달의 포함은 인버스 프린터 모델에 있어서의 이미지의 보상 측방향 샤프닝을 초래한다. 비록 수학식 8은 (참조점 j 및 위치 j + 1 및 j - 1 의 2개의 직접적인 이웃들로 구성되는) 3점 커넬을 사용하지만, 이것은 본 발명의 제한이 아니다. 오히려, 임의 사이즈 커넬이 수학식 8에서 사용될 수도 있다. j = -1 및 j = jmax + 1 에 대한 T(i)(n,j) 의 값이 수학식 8에서의 사용을 위하여 제공될 수 있도록, 경계 조건이 j = 0 및 j = jmax 인 경우의 T(i)(n,j) 에 대하여 제공되어야 한다. 예를 들어, T(i)(n,j) 는 j = -1 및 j = jmax + 1 에 대하여 제로로 설정될 수도 있다. 대안적으로, T(i)(n,-1)는 T(i)(n,0) 의 값이 할당될 수 있고, T(i)(n,jmax+1) 는 T(i)(n,jmax) 의 값이 할당될 수도 있다. 이들 경계 조건은 단순히 예의 목적으로만 제공되고 본 발명의 제한을 구성하지 않으며, 오히려 임의의 경계 조건이 사용될 수도 있다.
일 실시형태에 있어서, 에너지 E(0)(n,j) (즉, 시간 간격 n 동안 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 공급될 에너지) 는 수학식 3으로부터 유도되는 수학식 9를 사용하여 계산된다.
Figure 112007043635787-PCT00030
수학식 9에 의해 정의된 값 E(0)(n, j) 는 i > 0 에 대한 E(i)(n, j) 의 값이 수학식 10을 사용하여 귀납적으로 계산되도록 한다.
Figure 112007043635787-PCT00031
수학식 4 내지 수학식 10이 계산될 수 있는 순서는 이들 수학식 가운데의 종속성에 의해 강제된다. 적당한 순서로 수학식 4 내지 수학식 10을 계산하는 기술의 예가 이하에 상세히 설명된다.
헤드 온도 모델 (202) 및 매체 밀도 모델 (304) 은 다음과 같이 교정될 수 있는 수개의 파라미터를 포함한다. 도 1을 다시 참조하면, 열 프린터 (108) 는 (소스 이미지 (100) 로서 작용하는) 목표 이미지를 프린트하기 위해 사용되어 인쇄된 이미지 (110) 를 생성할 수 있다. 목표 이미지의 프린트 동안, (1) 목표 이미지를 프린트하기 위해 열 프린터 (108) 에 의해 사용된 에너지, (2) 시간에 따른 프린트 헤드의 주위 온도, 및 (3) 매체 온도에 대한 측정이 취해질 수도 있다. 그 후, 측정된 에너지 및 온도는 입력으로서 열 프린터 모델 (302) 에 제공된다. 열 프린터 모델 (302) 에 의해 예견된 예견 프린트 이미지 (306) 의 밀도 분포는 목표 이미지를 프린트함으로써 생성된 프린트된 이미지 (110) 의 실제의 밀도 분포와 비교된다. 헤드 온도 모델 (202) 및 매체 밀도 모델 (304) 의 파라미터들은 그 후 이러한 비교의 결과에 기초하여 수정된다. 예견 프린트 이미지 (306) 의밀도 분포가 목표 이미지에 대응하는 프린트된 이미지 (110) 의 밀도 분포와 충분히 매치될 때까지 상기 프로세스가 반복된다. 이렇게 획득된 헤드 온도 모델 (202) 및 매체 밀도 모델 (304) 의 파라미터는 그 후 인버스 프린터 모델 (102) (도 2) 의 헤드 온도 모델 (202) 및 인버스 매체 밀도 모델 (206) 에서 사용된다. 이들 모델에서 사용될 수 있는 파라미터의 예가 이하에 상세하게 설명된다.
본 발명의 일 실시형태에 있어서, 인버스 매체 모델에 관련하여 토의했던 감마 함수 Γ(E) 는 수학식 11에 나타낸 바와 같은 비대칭 S-형상 함수로서 파라미터화되며,
Figure 112007043635787-PCT00032
여기서, ε = E - E0 이고, E0 는 에너지 오프셋이다. a = 0 및 b = 0 인 경우, 수학식 11에 나타낸 Γ(E) 는 에너지 E0 에 대한 대칭 함수이고, E = E0 에서 기울기 dmaxσ 를 갖는다. 그러나, 열 프린터에 대한 통상적인 감마 곡선은 종종 비대칭이고 제로가 아닌 a 및 b 의 값에 의해 더 양호하게 표현된다. 도 4를 참조하여 상술된 함수 TΓ(d) 는 임의의 다양한 방법으로 추정될 수 있다. 함수 TΓ(d) 는 예를 들어 감마 함수 Γ(E) 가 측정되었을 때의 프린트 헤드 요소 온도의 추정일 수도 있다. 이러한 추정은 헤드 온도 모델로부터 획득될 수도 있다.
일 실시형태에 있어서, 감도 함수 S(d) 는 수학식 12에 나타낸 바와 같은 p 차 다항식으로서 모델링된다.
Figure 112007043635787-PCT00033
바람직한 실시형태에 있어서, 3차 다항식, p = 3 이 사용되지만, 이것은 본 발명의 제한은 아니다. 오히려, 감도 함수 S(d) 는 임의의 차수의 다항식일 수도 있다.
수학식 11 및 수학식 12 에 나타낸 감마 및 감도 함수는 단지 예시의 목적으로만 나타내고 본 발명의 제한을 구성하지 않는다. 오히려, 감마 및 감도 함수에 대한 다른 수학적 형태가 사용될 수도 있다.
헤드 온도 모델 (202) 이 프린트 헤드 (500) 의 열 히스토리를 모델링하는 방법을 일반적으로 설명했으므로, 이제 상술된 기술을 적용하는 일 실시형태가 더욱 상세히 설명된다. 특히, 도 6A 를 참조하면, 본 발명의 일 실시형태에 따른 소스 이미지 (100) (도 1) 를 프린트하기 위해 사용되는 프로세스 (600) 의 흐름도가 도시되어 있다. 더욱 상세히 설명하면, 프로세스 (600) 은 인버스 프린터 모델 (102) 에 의해 실행되어, 소스 이미지 (100) 및 프린트 헤드 (104) 의 주위 온도에 기초하여 열 프린터 (108) 로 입력 에너지 (106) 를 생성 및 공급한다. 열 프린터 (108) 는 그 후 입력 에너지 (106) 에 기초하여 프린트된 이미지 (110) 를 프린트할 수 있다.
상술된 바와 같이, 헤드 온도 모델 (202) 은 상대 온도 T, 절대 온도 Ta, 및 에너지 E 에 대한 값을 계산할 수도 있다. 또한, 상술된 바와 같이, 이들 계산 을 수행하기 위해 사용되는 수학식들의 상호관계는 계산이 수행될 수 있는 순서에 대한 강제를 부과한다. 프로세스 (600) 는 이들 계산을 적당한 순서로 수행함으로써, 각각의 시간 간격 n 동안 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 공급할 입력 에너지 E(0)(n,*) 를 계산한다. 여기서 사용되는 바와 같이, 접미부 (n,*) 는 이산 시간 간격 n 의 특정 해상도 내의 모든 참조점에 대한 (절대 온도 Ta, 상대 온도 T, 또는 에너지 E) 값을 지칭한다. 예를 들어, E(i)(n,*) 는 이산 시간 간격 n 동안 해상도 i 에서의 모든 참조점에 대한 (즉, j 의 모든 값에 대한) 에너지 값을 지칭한다. 예를 들어, 프로세스 (600) 는 임의의 적합한 프로그래밍 언어를 사용하는 소프트웨어로 구현될 수도 있다.
일 실시형태에 있어서, 각각의 시간 간격 n 에 대해서, 프로세스 (600) 는 시간 간격 n 으로부터 및 이전의 시간 간격 n-1 으로부터의 에너지 및 온도 만을 참조한다. 따라서, 모든 n 에 대한 이들 양의 영구한 저장을 유지하는 것은 불필요하다. 2차원 배열, T(i)(*,*),
Figure 112007043635787-PCT00034
및 E(i)(*,*) 은 각각 시간 차원 인수 n 및 n-1 을 아래첨자 "new" 및 "old"로 대체함으로써 2개의 1차원 배열로 대체될 수도 있다. 상세히 설명하면, 다음의 1차원 배열이 시간 간격 n 에서의 중간값을 저장하는데 사용된다:
(1)
Figure 112007043635787-PCT00035
, 이전의 프린트 시간 간격 (즉, 프린트 시간 간격 n - 1) 으로부터 해상도 i 에서의 모든 참조점의 상대 온도를 저장하는 배열.
Figure 112007043635787-PCT00036
는 T(i)(n-1,*) 와 등가이다.
(2)
Figure 112007043635787-PCT00037
, 현재의 시간 간격 n 에서의 해상도 i 의 모든 참조점의 상대 온도를 저장하는 배열.
Figure 112007043635787-PCT00038
는 T(i)(n,*)와 등가이다.
(3)
Figure 112007043635787-PCT00039
는 이전의 시간 간격 n-1 로부터 해상도 i 에서의 모든 참조점의 절대 온도를 저장하는 배열.
Figure 112007043635787-PCT00040
는
Figure 112007043635787-PCT00041
와 등가이다.
(4)
Figure 112007043635787-PCT00042
, 현재의 시간 간격 n-1 에서 해상도 i 에서의 모든 참조점의 절대 온도를 저장하는 배열.
Figure 112007043635787-PCT00043
는
Figure 112007043635787-PCT00044
와 등가이다.
(5)
Figure 112007043635787-PCT00045
, 현재의 시간 간격 n 에서 해상도 i 에서의 모든 참조점의 현재의 축적된 에너지를 저장하는 배열.
Figure 112007043635787-PCT00046
는 E(i)(n,*) 와 등가이다.
위의 5개의 1차원 배열 중 임의의 것에 적용될 때, 인터폴레이션 연산자
Figure 112007043635787-PCT00047
는 공간 도메인의 1차원 인터폴레이션 또는 데시메이션을 초래한다. 시간 인터폴레이션은 T 또는 ST 의 명백히 저장된 '이전의' 및 '새로운' 값을 참조하여 개별적으로 수행된다.
프로세스 (600) 는 루틴 초기화() 를 호출함으로써 시작된다 (단계 602). 초기화() 루틴은, 예를 들어 (1) i 의 모든 값 (즉, i = 0 으로부터 i = nresolutions - 1 까지) 에 대하여
Figure 112007043635787-PCT00048
및
Figure 112007043635787-PCT00049
를 제로 (또는 몇몇 다른 소정의 값) 로 초기화하고, (2) i = 0 으로부터 i = nresolutions 까지의 모든 값에 대하여
Figure 112007043635787-PCT00050
를 Ts (온도 센서 (512) 로부터 판독되는 온도) 로 초기화할 수도 있다.
프로세스 (600) 는 프린트될 소스 이미지 (100) 의 제 1 프린트 헤드 사이클에 대응하여 n 의 값을 제로로 초기화한다 (단계 604). 프로세스 (600) 는 n 의 값을 nmax (소스 이미지 (100) 를 프린트하는데 필요한 프린트 헤드 사이클의 총 수) 와 비교하여 전체 소스 이미지 (100) 가 프린트되었는지 여부를 결정한다 (단계 606). 만일 n 이 nmax 보다 더 크다면, 프로세스 (600) 는 종료한다 (단계 610). 만일 n 이 nmax 보다 더 크지 않다면, 서브 루틴 Compute_Energy() 이 nresolutions - 1 의 값으로써 호출된다 (단계 608).
Compute_Energy(i) 는 입력으로서 해상도 번호 i 를 취하여 상술된 수학식에 따라 입력 에너지 Eacc (i)(*) 를 계산한다. 도 6B를 참조하면, 일 실시형태에 있어서, Compute_Energy() 는 재귀적 프로세스 (620) 을 사용하여 구현된다. 이하에 상세히 설명되는 바와 같이, Eacc (i)(*) 를 계산하는 과정에서, 프로세스 (620) 는 또한 특정의 패턴으로 각각의 에너지 Eacc (i-1)(*), Eacc (i-2)(*) ... Eacc (0)(*) 를 재귀적으로 계산한다. 에너지 Eacc (0)(*) 가 계산되면, 그것들은 소정의 출력밀도를 생성하기 위하여 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 제공되고 n 의 값은 증가된다.
더욱 상세히 설명하면, 프로세스 (620) 는 배열
Figure 112007043635787-PCT00051
에
Figure 112007043635787-PCT00052
의 값을 할당함으로써 배열
Figure 112007043635787-PCT00053
을 초기화한다 (단계 622). 프로세스 (620) 는 i = 0 인지 여부를 결정한다 (단계 623). 만일 i≠0 이라면, 프로세스는 수학식 4를 사용하여 임시 배열
Figure 112007043635787-PCT00054
에 값들을 할당함으로써 시간에 있어서의 상대 온도를 업데이트한다 (단계 624). 그렇지 않은 경우, 프로세스는 수학식 7을 사용하여 임시 배열
Figure 112007043635787-PCT00055
에 값들을 할당함으로써 시간에 있어서의 상대 온도를 업데이트한다 (단계 625). 프로세스 (620) 는 수학식 8을 사용하여
Figure 112007043635787-PCT00056
에 값들을 할당함으로써 공간에 있어서의 상대 온도를 업데이트한다 (단계 626).
프로세스 (620) 는 그 후 현재 및 이전의 절대 온도
Figure 112007043635787-PCT00057
및
Figure 112007043635787-PCT00058
를 계산한다. 더욱 상세히 설명하면,
Figure 112007043635787-PCT00059
의 값은
Figure 112007043635787-PCT00060
로 설정된다 (단계 627). 그 후, 프로세스 (620) 는 수학식 6을 사용하여, 해상도 i 에서의 상대 온도 및 해상도 i + 1 에서의 절대 온도에 기초하여 해상도 i 에서의 현재의 절대 온도를 업데이트한다. 인터폴레이션 연산자
Figure 112007043635787-PCT00061
가
Figure 112007043635787-PCT00062
에 적용되어, 인터폴레이트된 절대 온도 값의 배열을 생성시킨다. 이러한 배열의 차원은 해상도 i 의 공간 차원과 동일하다. 인터폴레이트된 절대 온도 값의 이러한 배열은
Figure 112007043635787-PCT00063
에 가산되어
Figure 112007043635787-PCT00064
를 생성한다. 이러한 방식으로, 절대 온도 값은 층 i + 1 로부터 층 i 로 아래 방향으로 전파된다. 절대 온도는 Compute_Energy() 에 의해 수행되는 재귀 (recursion) 로부터 초래되는 시간에 따 른 특정 패턴으로 계속되는 층들 사이에서 아래방향으로 전파된다.
프로세스 (620) 는 i = 0 인지 여부를 테스트하여 에너지가 현재 최저 (가장 미세한) 해상도에 대하여 계산되고 있는지 여부를 결정한다 (단계 630). 이러한 테스트는 절대 온도가 아래의 층에 대한 참조 절대 온도를 제공하기 위하여 시간에 있어서 인터폴레이션될 필요가 있는지 여부를 결정하는데 필요하다. i = 0 인 경우에, 절대 온도는 가장 미세한 해상도에 대하여 계산되며, 어떤 시간 인터폴레이션도 필요하지 않다.
i 가 제로가 아닌 경우, 시간 인터폴레이션이 필요하다. dec_factor(i) 양은 해상도 i 에서의 참조점의 수에 대한 해상도 i - 1 에서의 시간 차원의 참조점의 수의 비를 나타낸다. 따라서, dec_factor(i) 개의 인터폴레이트된 절대 온도를 발생시키는 것이 필요하다. dec_factor(i) 는 각각의 i 의 값에 대해 임의의 값을 가질 수도 있다; 예를 들어, dec_factor(i) 는 각각의 i 의 값에 대하여 1 과 동일할 수도 있으며, 이 경우 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 분명한 바와 같이, 후술될 여러 단계가 단순화 또는 제거될 수도 있다. 동시에, 에너지 Eacc (i)(*) 는 시간 차원에서 모든 dec_factor(i) 개의 인터폴레이션된 점들에 대한 에너지 Eacc (i-1)(*) 를 축적함으로써 계산된다. 이들 두 작업은 다음의 단계에 의해 달성된다.
에너지 Eacc (i)(*) 는 제로로 초기화된다 (단계 634). 배열 Step(i)(*) 은
Figure 112007043635787-PCT00065
및
Figure 112007043635787-PCT00066
사이에서 인터폴레이트하기 위하여 스텝 값을 저장하는데 사용된다. Step(i)(*) 내의 값은
Figure 112007043635787-PCT00067
및
Figure 112007043635787-PCT00068
사이의 차를 dec_factor(i) 로 나눔으로써 초기화된다 (단계 636).
도 6C를 참조하면, 프로세스 (620) 는 dec_factor(i) 회 반복을 갖는 루프로 들어간다 (단계 638).
Figure 112007043635787-PCT00069
는
Figure 112007043635787-PCT00070
에 Step(i)(*) 을 가산함으로써 인터폴레이트된 값이 할당된다 (단계 640). Compute_Energy() 는 해상도 i - 1 에 대한 에너지를 계산하기 위하여 재귀적으로 호출된다 (단계 642). 해상도 i - 1 에 대해 계산된 에너지를 획득한 후, 현재의 해상도 i 에 대한 에너지 Eacc (i)(*) 는 수학식 10을 사용하여 부분적으로 계산된다 (단계 644).
수학식 10 에 있어서, 그 표현은 공간 및 시간에 있어서 해상도 i - 1 에서의 에너지의 2차원 데시메이션을 기술한다. Eacc (i-1)(*) 는 공간 차원에 있어서 해상도 i - 1 에서의 참조점의 에너지를 나타내는 1차원 배열이기 때문에, 단계 644 는 시간 차원에 있어서 Eacc (i)(*) 의 명백한 평균화를 통하여 동일한 결과를 스텝 와이즈로 달성한다. Eacc (i)(*) 는 단계 638 에서 개시된 루프가 그것의 모든 반복을 완성할 때까지는 그들의 전체에 있어서 계산되지 않는다.
Figure 112007043635787-PCT00071
는 단계 638 에서 개시된 루프의 다음 반복에 대한 준비로
Figure 112007043635787-PCT00072
의 값이 할당된다 (단계 646). 루프는 단계 640-646 을 총 dec_factor(i) 회 수행한다. 루프의 완성시 (단계 648), 해상도 i 에 대한 모든 에너지 Eacc (i)(*) 가 계산되었고, 모든 필요한 절대 온도가 더욱 미세한 해상도로 아래 방향으로 전파되었다. 따라서, Compute_Energy(i) 는 종료하고 (단계 650), 그것을 초기화했던 Compute_Energy(i+1) 로 제어를 복귀시킨다 (단계 644). 제어가 최종적으로 레벨 i=nresolutions-1 까지 복귀되었을 때, Compute_Energy() 는 종료하고 (단계 650), 제어를 프로세스 (620) 의 단계 606 으로 복귀한다.
단계 630 으로 다시 복귀할 때, 만일 i = 0 이면 Compute_Energy() 은 최저 (가장 미세한) 해상도에 대하여 에너지 Eacc (0)(*) 를 계산할 것이 요구된다. 일 실시형태에 있어서, 에너지 Eacc (0)(*) 는 프린트 헤드 요소 (520a-i) 로 제공될 에너지이다. 프로세스 (620) 는 수학식 3을 사용하여 에너지 Eacc (0)(*) 를 계산한다 (단계 652). 프로세스 (620) 는 에너지 Eacc (0)(*) 를 프린트 헤드 요소 (520a-i) 로 공급하여 소정의 밀도 d(n, *) 를 생성한다 (단계 654).
상술된 바와 같이, 해상도 i = 0 에서의 참조점의 수는 프린트 헤드 요소 (520a-i) 의 수와 다를 수 있다 (더 크거나 더 작을 수 있다). 만일 참조점의 수가 프린트 헤드 요소 보다 더 작으면, 절대 온도
Figure 112007043635787-PCT00073
는 프린트 헤드 요소의 해상도로 인터폴레이트되고, 그 후 단계 652 가 적용되어 단계 654 에서 프린트 헤드 요소로 공급될 에너지 Eacc (0)(*) 를 계산한다. 그 후 에너지 Eacc (0)(*) 는 해상도 i = 0 까지 거슬러 데시메이션되고, 프로세스 (620) 는 다시 시작된다.
n 의 값은 증가되어, 다음 프린트 헤드 사이클로 시간에 있어서의 진행을 나타낸다 (단계 656). 만일 n > nmax 이면 (단계658), 소스 이미지 (100) 의 프린트가 완성되고 양 프로세스 (620 및 600) 는 종료한다 (단계 660). 그렇지 않은 경우, Compute_Energy(i) 는 종료하고 (단계 662), Compute_Energy(i) 에 의해 사용된 재귀의 종료를 나타낸다. 단계 662 에서의 Compute_Energy(i) 의 종료는 단계 644 에서의 Compute_Energy(i+1) 로 제어를 복귀시킨다 (도 6C). 프로세스 (600) 는 디지털 이미지의 프린트가 완성될 때까지 단계 608 을 반복한다.
따라서, 도 6A 내지 도 6D 에 도시된 프로세스 (600 및 620) 는 상술된 열 히스토리 보상에 대한 기술에 따라 디지털 이미지 (예를 들어, 소스 이미지 (100)) 를 프린트하는데 사용될 수도 있다.
상술되고 이하에 더욱 상세히 설명되는 본 발명의 여러 실시형태의 특징은 수 많은 이점을 제공한다.
본 발명의 여러 실시형태의 하나의 이점은 상술된 "밀도 드리프트"의 문제를 감소 또는 제거한다는 것이다. 더욱 상세히 설명하면, 프린트 헤드 요소로 공급될 에너지를 계산할 때 프린트 헤드의 현재의 주위 온도 및 프린트 헤드의 열 및 에너지 히스토리를 고려함으로써, 프린트 헤드 요소는 소정의 밀도를 생성하는데 필요한 온도로 더욱 정확히 상승된다.
본 발명의 여러 실시형태의 다른 이점은 소정의 밀도 d(*,*) 를 생성하는데 필요하거나 바람직할 때, 프린트 헤드 요소 (520a-i) 에 공급되는 입력 에너지 E(0)(*,*) 를 증가시키거나 감소시킬 수 있다는 것이다. 열 히스토리의 효과에 대해 보상하기를 시도하는 종래의 시스템은 통상 열 프린트 헤드로 공급되는 에너지의 양을 감소시켜 시간에 따른 프린트 헤드 요소의 온도의 증가에 대하여 보상한다. 대조적으로, 본 발명의 여러 실시형태에 의해 사용되는 모델의 일반성은 그들이 특정 프린트 헤드 요소로 공급되는 에너지의 양을 융통성있게 증가 또는 감소시키는 것을 가능하게 한다.
예를 들면, 도 7을 참조하면, 시간에 따라 프린트 헤드 요소에 공급되는 에너지에 대한 두 그래프 (702 및 704) 가 도시되어 있다. 양 그래프 (702 및 704) 는 (대략 각각 25 및 50 으로 번호가 매겨진 픽셀에 위치된) 2개의 고밀도 기울기를 포함하는 픽셀의 열을 프린트하기 위하여 프린트 헤드 요소로 공급되는 에너지의 양을 나타낸다. 그래프 (702) (실선으로 도시됨) 는 종래의 열 프린터에 의해 프린트 헤드 요소로 공급되는 에너지를 나타내고, 그래프 (704) (점선으로 도시됨) 는 인버스 프린터 모델 (102) 의 일 실시형태에 의해 프린트 헤드 요소로 공급되는 에너지를 나타낸다. 그래프 (704) 에 도시된 바와 같이, 인버스 프린터 모델 (102) 은 제 1 고밀도 기울기에서 종래의 열 프린터 보다 더 큰 양의 에너지를 공급한다. 이것은 프린터 헤드 요소의 온도를 더욱 빠르게 상승시키는 경 향이 있어서 출력에 더욱 예리한 에지를 제공한다. 유사하게, 인버스 프린터 모델 (102) 은 제 2 고밀도 기울기에서 종래의 열 프린터 보다 더욱 작은 양의 에너지를 공급한다. 이것은 프린트 헤드 요소의 온도를 더욱 빠르게 하강시켜서 출력에 더욱 예리한 에지를 생성한다.
위의 도 7에 대한 토의를 기초로 할 때, 본 발명의 여러 실시형태는 소정의 출력 밀도 d 를 생성하기 위하여 필요한 만큼 프린트 헤드 요소에 공급되는 에너지의 양을 융통성있게 증가 또는 감소시킬 수도 있다. 인버스 프린터 모델 (206) 의 융통성은 (입력 에너지 E(n) 를 생성하는데 사용되는) 보정 팩터 ΔE(n) (도 4) 가 프린트 헤드 요소 마다 및 프린트 헤드 사이클 마다 임의의 적당한 방식으로 및 임의의 조합으로 변하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 보정 팩터 ΔE(n) 는 임의의 조합에서 양, 음 또는 제로일 수도 있다. 또한, 특정 프린트 헤드 요소 j 에 대한 보정 팩터 ΔE(n, j) 는 일 프린트 헤드 사이클로부터 다음의 프린트 헤드 사이클로 증가, 감소, 또는 동일하게 유지될 수도 있다. 복수의 프린트 헤드 요소에 대한 보정 팩터는 임의의 조합으로 프린트 헤드 사이클 마다 증가, 감소, 또는 동일하게 유지될 수도 있다. 예를 들어, 제 1 프린트 헤드 요소 j1 에 대한 보정 팩터는 일 프린트 헤드 사이클로부터 다음의 프린트 헤드 사이클로 증가할 수 있고, 반면에 제 2 프린트 헤드 요소 j2 에 대한 보정 팩터는 감소한다.
인버스 매체 밀도 모델 (206) 에 의해 생성될 수 있는 다양한 보정 팩터에 대한 이들 예는 단지 도 4에 예시된 인버스 매체 밀도 모델 (206) 의 융통성을 예 시하는 예이다. 더욱 일반적으로는, 열 프린터 (108) 의 열 히스토리의 효과에 대하여 정확히 보상하는 인버스 매체 밀도 모델 (206) 의 능력은 그것이 밀도 드리프트 및 블러링된 에지 등의 열 프린터와 통상적으로 관련된 여러 문제의 효과를 완하시키는 것을 가능하게 한다. 인버스 매체 밀도 모델 (206) 및 본 발명의 다른 양태 및 실시형태의 여러 다른 이점은 본 기술분야에 통상의 지식을 가진 자라면 명백할 것이다.
본 발명의 여러 실시형태의 또 다른 이점은 프린트 헤드 요소로 공급될 에너지를 계산상 효율적인 방식으로 계산한다는 것이다. 예를 들어, 상술된 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태에 있어서, 입력 에너지는 2개의 1차원 함수 (G(d) 및 S(d)) 를 사용하여 계산되어, 입력 에너지가 단일의 2차원 함수 F(d,Ts) 를 사용하는 것보다 더욱 효율적으로 계산되는 것을 가능하게 한다.
특히, 만일 f 가 임의의 두 해상도 사이의 데시메이션 팩터라면, 일 실시형태에 있어서 픽셀마다 수행되는 가산의 수에 대한 상위 경계 (upper bound) 는 수학식 13에 의해 주어진다.
Figure 112007043635787-PCT00074
또한, 일 실시형태에 있어서, 일 실시형태에 있어서의 픽셀마다 수행되는 승산의 수에 관한 상위 경계는 수학식 14 에 의해 주어진다.
Figure 112007043635787-PCT00075
일 실시형태에 있어서, 2개의 참조가 픽셀마다 수행된다. 실험적인 사용에 있어서, 본 발명의 여러 실시형태는 1.6 ms 의 프린트 헤드 사이클 주기를 갖는 열 프린터에서 실시간 사용이 가능하도록 충분히 빠르게 입력 에너지를 계산할 수 있는 것으로 나타났다.
본 발명은 여러 실시형태에 의해 위에서 설명되었다. 다음을 포함하지만 그것에 제한되지 않는 여러 다른 실시형태는 또한 청구범위 내에 있다.
비록 몇몇 실시예가 열 전달 프린터에 대해 여기서 설명될 수 있을 지라도, 이것은 본 발명의 제한이 아니다. 오히려, 상술된 기술은 열 전달 프린터와는 다른 프린터 (예를 들어, 직접 열 프린터) 에 적용될 수도 있다. 또한, 상술된 열 프린터의 여러 특징은 예시의 목적으로만 설명되고 본 발명의 제한을 구성하지 않는다.
상술된 실시형태의 여러 양태는 단지 예시의 목적으로만 제공되고 본 발명의 제한을 구성하지 않는다. 예를 들어, 프린트 헤드 (500) 에는 임의의 수의 층이 있을 수 있고 열 프린트 헤드의 모델에는 임의의 수의 해상도가 있을 수 있다. 또한, 프린트 헤드 층 및 해상도 사이에 일대일 대응이 있을 필요는 없다. 오히려, 프린트 헤드 층 및 해상도 사이에 다대일 또는 일대다 관계가 있을 수 있다. 각각의 해상도에 임의의 수의 참조점이 있을 수 있고 해상도 사이에 임의 의 데시메이션 팩터가 있을 수도 있다. 비록 특정 감마 및 감도 함수가 위에서 설명되었지만, 다른 함수가 사용될 수도 있다.
위에 나타내고 설명된 여러 수학식의 결과는 임의의 여러 방식으로 발생될 수 있다. 예를 들어, (수학식 1 등의) 이러한 수학식은 소프트웨어로 구현될 수 있고 그들의 결과는 빠르게 계산된다. 대안적으로, 이러한 수학식에 대한 입력 및 그들의 대응하는 출력을 저장하는 참조표가 사전 생성될 수도 있다. 증가된 계산상 효율을 제공하기 위하여, 수학식에 대한 근사가 또한 사용될 수도 있다. 또한, 이들 또는 다른 기술의 임의의 조합이 상술된 수학식을 구현하는데 사용될 수 있다. 따라서, 위의 상세한 설명에 있어서 수학식의 결과를 "계산하기" 등의 용어의 사용은 단순히 빠른 계산을 지칭하는 것이 아니라 오히려 동일한 결과를 생성하는데 사용될 수 있는 임의의 기술을 지칭한다.
일반적으로, 상술된 기술은 예를 들어 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 상술된 기술은 프로세서, (예를 들어, 휘발성 및 비휘발성 메모리 및/또는 저장 요소를 포함하는) 프로세서에 의해 판독가능한 저장 매체, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력장치를 포함하는 프로그램가능한 컴퓨터 및/또는 프린터상에서 실행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에서 구현될 수도 있다. 여기서 설명된 기능을 수행하고 출력 정보를 생성하기 위하여 프로그램 코드가 입력 장치를 사용하여 입력된 데이터에 적용될 수도 있다. 출력 정보는 하나 이상의 출력 장치에 적용될 수도 있다.
본 발명의 여러 실시형태에 사용하기에 적합한 프린터는 통상적으로 프린트 엔진 및 프린터 제어기를 포함한다. 프린터 제어기는 호스트 컴퓨터로부터 프린트 데이터를 수신하고 프린트 데이터에 기초하여 프린트될 페이지 정보를 발생시킨다. 프린터 제어기는 페이지 정보를 프린트될 프린트 엔진으로 전송한다. 프린트 엔진은 출력 매체 상에 페이지 정보에 의해 특정된 이미지의 물리적 프린트를 수행한다.
여기서 설명된 요소 및 콤포넌트는 부가적인 콤포넌트로 더욱 분할될 수도 있고 동일한 기능을 수행하는 더욱 적은 콤포넌트를 형성하도록 함께 결합될 수도 있다.
이하의 청구범위 내에 있는 각각의 컴퓨터 프로그램은 어셈블리어, 기계어, 고급 프로시주얼 프로그래밍 언어, 또는 객체지향 프로그래밍 언어 등의 임의의 프로그래밍 언어로 구현될 수도 있다. 프로그래밍 언어는 컴파일 또는 인터프리트된 프로그래밍 언어일 수도 있다.
각각의 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 프로세서에 의한 실행을 위해 기계 판독가능 저장 장치에서 확실히 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품에서 구현될 수도 있다. 본 발명의 방법의 단계들은 입력을 연산하여 출력을 생성함으로써 본 발명의 기능을 수행하기 위하여 컴퓨터 판독가능 매체상에 확실히 구현되는 프로그램을 실행하는 컴퓨터 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
비록 본 발명이 특정의 실시형태를 통해 상술되었지만, 상기의 실시형태들은 예시적으로만 제공되고 본 발명의 범위를 제한하거나 한정하지 않는다. 다른 실시형태들이 또한 이하의 청구범위로 한정되는 본 발명의 범위 내에 있다. 다 음의 청구범위 내에 있는 다른 실시형태는 다음을 포함하지만, 그것에 제한되지 않는다.

Claims (10)

  1. 프린트 헤드 요소를 포함하는 열 프린터에서,
    (A) 주위 온도, 상기 프린트 헤드 요소에 이전에 공급된 에너지, 및 상기 프린트 헤드 요소가 프린트할 프린트 매체의 온도에 기초하여 상기 프린트 헤드 요소의 온도를 예견하는 단계; 및
    (B) 상기 프린트 헤드 요소의 예견된 온도 및 상기 프린트 헤드 요소에 의해 프린트될 소정의 출력 밀도의 복수의 1차원 함수에 기초하여 상기 프린트 헤드 요소에 공급할 입력 에너지를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 복수의 1차원 함수는,
    입력으로서 소정의 출력 밀도 및 출력으로서 미보정 입력 에너지를 갖는 인버스 감마 함수; 및
    입력으로서 상기 프린트 헤드 요소의 현재의 온도 및 출력으로서 보정 팩터를 갖는 보정 함수를 포함하고,
    상기 단계 (A) 는 상기 미보정 입력 에너지에 상기 보정 팩터를 가산함으로써 상기 입력 에너지를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 보정 함수는,
    상기 프린트 헤드 요소의 현재의 온도로부터 기준 온도를 감산함으로써 온도 차이값을 생성하는 단계; 및
    상기 온도 차이 값과 입력으로서 소정의 출력 밀도 및 출력으로서 감도 값을 갖는 감도 함수의 출력의 곱으로서의 보정 팩터를 생성하는 단계를 수행함으로써 상기 보정 팩터를 생성하는, 방법.
  4. 프린트 헤드 요소;
    주위 온도, 상기 프린트 헤드 요소에 이전에 공급된 에너지, 및 상기 프린트 헤드 요소가 프린트할 프린트 매체의 온도에 기초하여 상기 프린트 헤드 요소의 온도를 예견하는 수단; 및
    상기 프린트 헤드 요소의 예견된 온도 및 상기 프린트 헤드 요소에 의해 프린트될 소정의 출력 밀도의 복수의 1차원 함수에 기초하여 상기 프린트 헤드 요소에 공급할 입력 에너지를 계산하는 수단을 포함하는, 열 프린터.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 입력 에너지를 계산하는 수단은,
    입력으로서 소정의 출력 밀도 및 출력으로서 미보정 입력 에너지를 갖는 인버스 감마 함수 수단;
    입력으로서 상기 프린트 헤드 요소의 현재의 온도 및 출력으로서 보정 팩터 를 갖는 보정 함수 수단; 및
    상기 미보정 입력 에너지에 상기 보정 팩터를 가산함으로써 상기 입력 에너지를 계산하는 수단을 포함하는, 열 프린터.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 보정 함수 수단은,
    상기 프린트 헤드 요소의 현재의 온도로부터 기준 온도를 감산함으로써 온도 차이값을 생성하는 수단; 및
    상기 온도 차이 값과 입력으로서 소정의 출력 밀도 및 출력으로서 감도 값을 갖는 감도 함수의 출력의 곱으로서의 보정 팩터를 생성하는 수단을 포함하는, 열 프린터.
  7. 복수의 프린트 헤드 요소를 포함하는 프린트 헤드를 갖는 열 프린터에서, 복수의 프린트 헤드 사이클의 각각에 대하여, 복수의 출력 밀도를 생성하기 위하여 프린트 헤드 사이클 동안 복수의 프린트 헤드 요소에 공급될 복수의 입력 에너지를 생성하는 방법으로서,
    (A) 주위 온도, 적어도 하나의 이전 프린트 헤드 사이클 동안 복수의 프린트 헤드 요소에 공급된 복수의 입력 에너지, 및 상기 프린트 헤드 요소가 프린트할 프린트 매체의 온도에 기초하여 프린트 헤드 사이클의 초기의 복수의 프린트 헤드 요소의 복수의 예견된 온도를, 복수의 프린트 헤드 사이클의 각각에 대하여 생성하기 위하여 다중 해상도 열 전파 모델을 사용하는 단계; 및
    (B) 상기 복수의 예견된 온도 및 상기 프린트 헤드 사이클 동안 복수의 프린트 헤드 요소에 의해 출력될 복수의 밀도에 기초하여 상기 복수의 입력 에너지를 생성하기 위하여 인버스 매체 모델을 사용하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    (C) i 축, n 축, 및 j 축을 갖는 3차원 그리드를 정의하는 단계를 더 포함하고,
    상기 3차원 그리드는 복수의 해상도를 포함하고, 상기 복수의 해상도의 각각은 i 축 상의 구별된 좌표를 갖는 평면을 정의하고, 상기 복수의 해상도의 각각은 참조점들의 구별된 2차원 그리드를 포함하고, 3차원 그리드에서의 참조점 중 임의의 참조점은 그것의 i, n, 및 j 좌표에 의해 유일하게 참조될 수 있고;
    절대 온도 및 에너지 값은 3차원 그리드의 각각의 참조점과 관련되고;
    좌표 (0,n,j) 를 갖는 참조점과 관련된 절대 온도 값은 시간 간격 n 의 초기에서의 위치 j 의 프린트 헤드 요소의 예견된 온도에 대응하고, 좌표 (0,n,j) 를 갖는 참조점과 관련된 에너지 값은 시간 간격 n 동안 위치 j 의 프린트 헤드 요소에 공급할 입력 에너지의 양에 대응하고;
    상기 단계 (B) 는,
    (B)(1) 상기 복수의 출력 밀도 및 제로의 i 좌표를 갖는 복수의 참조점과 관련된 절대 온도 값에 기초하여 제로의 i 좌표를 갖는 복수의 참조점과 관련된 에너 지 값을 생성함으로써 상기 복수의 입력 에너지를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    (D) 다음의 수학식을 사용하여 상대 온도 값을 계산하는 단계로서,
    Figure 112007043635787-PCT00076
    ; 및
    Figure 112007043635787-PCT00077
    Figure 112007043635787-PCT00078
    여기서
    Figure 112007043635787-PCT00079
    는 좌표 (i,n,j) 를 갖는 참조점과 관련된 상대 온도 값을 지칭하는, 상기 상대 온도 값 계산 단계;
    (E) 다음의 재귀 수학식을 사용하여 절대 온도 값을 계산하는 단계로서,
    Figure 112007043635787-PCT00080
    에 의해 특정되는 초기 조건으로써, i = nresolutions - 1, nresolutions - 2, ... , 0 에 대하여,
    Figure 112007043635787-PCT00081
    ,
    여기서, nresolutions 는 3차원 그리드에서의 해상도의 수이고, Ts 는 주위 온도이고,
    Figure 112007043635787-PCT00082
    는 좌표 (i,n,j) 를 갖는 참조점과 관련된 절대 온도 값을 지칭하며,
    Figure 112007043635787-PCT00083
    는 해상도 i+1 로부터 해상도 i 까지의 인터폴레이션 연산자인, 상기 절대 온도 값 계산 단계를 더 포함하고,
    상기 단계 (B)(1) 는,
    다음의 재귀 수학식을 사용하여 복수의 입력 에너지를 계산하는 단계로서,
    Figure 112007043635787-PCT00084
    에 의해 특정되는 초기 조건으로써, i = 1, 2, ... , nresolutions - 1 에 대하여,
    Figure 112007043635787-PCT00085
    ,
    여기서,
    Figure 112007043635787-PCT00086
    는 소정의 출력 밀도 d 를 미보정 입력 에너지 EΓ 에 관계시키고,
    Figure 112007043635787-PCT00087
    는 좌표 (0,n,j) 를 갖는 참조점과 관련된 절대 온도 값이며,
    Figure 112007043635787-PCT00088
    는
    Figure 112007043635787-PCT00089
    의 온도 종속의 기울기인, 상기 복수 입력 에너지 계산단계를 포함하는, 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 단계 (D) 는,
    다음의 수학식을 사용하여 i=0 에 대한 상대 온도 값을 계산하는 단계로서,
    Figure 112007043635787-PCT00090
    ,
    여기서,
    Figure 112007043635787-PCT00091
    는 상기 프린트 헤드가 프린트할 프린트 매체로의 열 손실을 제어하고,
    Figure 112007043635787-PCT00092
    는 상기 프린트 헤드에 접촉하기 전의 상기 매체의 절대 온도를 나타내는, 상기 상대 온도 값 계산 단계를 포함하는, 방법.
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