WO2023043008A1 - 강화학습을 통한 잉크젯 프린팅 액적 토출 최적 및 적응형 제어 장치 및 방법 - Google Patents

강화학습을 통한 잉크젯 프린팅 액적 토출 최적 및 적응형 제어 장치 및 방법 Download PDF

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WO2023043008A1
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droplet
unit
droplet ejection
driving waveform
ejection characteristic
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PCT/KR2022/008847
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정성준
김성주
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포항공과대학교 산학협력단
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    • B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
    • B41J—TYPEWRITERS; SELECTIVE PRINTING MECHANISMS, i.e. MECHANISMS PRINTING OTHERWISE THAN FROM A FORME; CORRECTION OF TYPOGRAPHICAL ERRORS
    • B41J2/00—Typewriters or selective printing mechanisms characterised by the printing or marking process for which they are designed
    • B41J2/005—Typewriters or selective printing mechanisms characterised by the printing or marking process for which they are designed characterised by bringing liquid or particles selectively into contact with a printing material
    • B41J2/01—Ink jet
    • B41J2/015—Ink jet characterised by the jet generation process
    • B41J2/04—Ink jet characterised by the jet generation process generating single droplets or particles on demand
    • B41J2/045—Ink jet characterised by the jet generation process generating single droplets or particles on demand by pressure, e.g. electromechanical transducers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
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    • G—PHYSICS
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    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric

Definitions

  • the present invention relates to inkjet printing, and more particularly, to controlling waveforms for ejecting optimal liquid droplets in an inkjet printing process.
  • the basic operating principle of an inkjet printer is to inject ink droplets through the nozzle by generating pressure inside the ink chamber for a short period of time after filling an ink chamber having a thin tubular nozzle with ink.
  • Inkjet printers can be largely classified into a piezoelectric method and a thermal method.
  • the piezoelectric method is a principle in which the vibrating motion of a piezoelectric body attached to an ink chamber with nozzles acts as an actuator to eject ink by compression and expansion.
  • the heating method bubbles generated instantaneously by applying electricity to a thin film heater having resistance act as an actuator to eject ink.
  • Piezoelectric inkjet printers are gradually expanding their application range from office printers to industrial and manufacturing process tools.
  • the driving voltage pulse of the inkjet printer head is a signal directly applied to the piezoelectric element, and the size of the voltage and the time during which the voltage acts have a great influence on the size of the ejected ink dot and the ejection speed.
  • ink droplets are ejected according to the driving voltage pulse signal applied to the piezoelectric element. It affects the ejection characteristics of droplets, that is, the dot size and ejection speed of ejected ink.
  • the inkjet process is in the spotlight in various fields as a process method capable of stacking fine droplets at a desired location and having excellent economic efficiency in terms of solution process.
  • it has limitations such as the limitations of the ink used and the difficulty in setting the droplet ejection characteristics.
  • droplet ejection characteristics are determined by various factors such as fluid characteristics of ink, driving waveforms, and nozzle characteristics, but driving waveforms can be most easily adjusted.
  • a driving waveform is found while checking droplet ejection characteristics by changing elements of a driving waveform while actually ejecting a droplet. Even if the nozzles have the same structure, there is a difference in droplet ejection characteristics between nozzles according to driving waveforms. In an actual industry, more than 100 nozzles are used, and there is a limit to using a general drive waveform design method for each nozzle.
  • non-patent document 2 A study predicting droplet discharge characteristics using machine learning has also recently been reported (non-patent document 2 among prior art documents). However, this study has dealt with the elements of the driving waveform very narrowly and is limited to simple prediction. A study on improving droplet discharge characteristics using machine learning has also been reported (non-patent document 3 among prior art documents). However, the complexity was increased by reflecting the control of the fluid properties of the ink in the optimized conditions.
  • Non-Patent Document 1 Kye-Si Kwon. Waveform Design Methods for Piezo Inkjet Dispensers Based on Measured Meniscus Motion. J. Microelectromechanical Syst. 18, 1118-1125 (2009).
  • Non-Patent Document 2 [2] Wu, D. & Xu, C. Predictive Modeling of Droplet Formation Processes in Inkjet-Based Bioprinting. J. Manuf. Sci. Eng. 140, 101007 (2016).
  • Non-Patent Document 3 [3] 1. Shi, J., Song, J., Song, B. & Lu, W. F. Multi-Objective Optimization Design through Machine Learning for Drop-on-Demand Bioprinting. Engineering 5, 586-593 (2019).
  • An object of the present specification is to provide an apparatus and method capable of adaptively controlling a driving waveform for optimizing liquid droplet ejection in inkjet printing through reinforcement learning.
  • An apparatus for optimizing an inkjet printing driving waveform according to the present specification for solving the above problems includes a driving waveform generating unit generating various driving waveforms applied to a piezoelectric material attached to an ink chamber; a piezoelectric driver driving the piezoelectric element according to the driving waveform output from the driving waveform generator; a photographing unit for photographing droplets ejected from a nozzle attached to one end of the ink chamber; a learning data storage unit for mapping and storing each driving waveform generated by the driving waveform generating unit and photographing data of a droplet photographed by the photographing unit; a droplet ejection characteristic extractor extracting the droplet ejection characteristic from the image data of the droplet, mapping the extracted droplet ejection characteristic information to a corresponding drive waveform, and storing the mapped droplet ejection characteristic information in the storage unit; a reward score evaluation unit that receives requested droplet ejection characteristic information and assigns a higher score to the extracted droplet ejection characteristic information as the value
  • the droplet ejection characteristic extraction unit may extract information about droplet velocity or the number of droplets.
  • the droplet ejection characteristic extraction unit extracts the droplet speed by dividing the droplet's X-axis speed and the droplet's Y-axis speed, and when the number of droplets is 0, the maximum protruding distance of the droplet from the tip of the nozzle can be extracted. there is.
  • the learning data storage unit may further map and store information on fluid characteristics of ink or geometry of a nozzle.
  • the information on the fluid properties of the ink may include information on at least one of viscosity, density, and surface tension.
  • An inkjet printing driving waveform optimization method for solving the above problems includes a driving waveform generating unit, a piezoelectric driving unit, a photographing unit, a learning data storage unit, a droplet ejection characteristic extraction unit, a compensation score evaluation unit, and a reinforcement learning unit.
  • a method of adjusting an inkjet printing drive waveform using a device for adjusting an inkjet printing drive waveform comprising: (a) generating various drive waveforms applied to a piezoelectric body attached to an ink chamber by the drive waveform generation unit; (b) driving the piezoelectric material by the piezoelectric driving unit according to the driving waveform output from the driving waveform generating unit; (c) photographing a droplet discharged from a nozzle attached to one end of the ink chamber by the photographing unit; (d) mapping and storing, by the learning data storage unit, each driving waveform generated by the driving waveform generating unit and photographing data of a droplet photographed by the photographing unit; (e) extracting, by the droplet ejection characteristic extraction unit, the droplet ejection characteristic from photographic data of the droplet, mapping the extracted droplet ejection characteristic information to a corresponding drive waveform, and storing the extracted droplet ejection characteristic information in the storage unit; (f) receiving requested droplet ejection characteristic information from
  • the step (d) may be a step of extracting information on the droplet speed or the number of droplets by the droplet ejection characteristic extractor.
  • the droplet ejection characteristic extractor extracts the droplet's speed by dividing the droplet's X-axis speed and the droplet's Y-axis speed, and when the number of droplets is 0, extracts the maximum distance the droplet protrudes from the tip of the nozzle.
  • the learning data storage unit may further map and store information on fluid characteristics of ink or geometry of a nozzle.
  • the information on the fluid properties of the ink may include information on at least one of viscosity, density, and surface tension.
  • the inkjet printing driving waveform optimization method according to the present specification may be implemented in the form of a computer program written to perform each step of the inkjet printing driving waveform optimization method in a computer and recorded on a computer-readable recording medium.
  • inkjet processes may change in process conditions such as a temperature increase due to a high-frequency process speed and droplet ejection changes due to particles in the ink, and it is possible to cope with these process condition changes.
  • FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing the configuration of an inkjet printing driving waveform optimization apparatus according to the present specification.
  • FIG. 2 is a flowchart of a method for adjusting an inkjet printing driving waveform according to the present specification.
  • FIG. 3 is a reference diagram for a process of finding optimization of an inkjet printing driving waveform according to a method according to the present specification.
  • FIG. 4 shows the shape of a driving waveform applied to an inkjet printing nozzle.
  • 5 shows a process in which the speed and number of droplets change while the driving waveform changes.
  • FIG. 6 is a schematic view corresponding to a change in liquid droplet discharge according to the apparatus and method according to the present specification.
  • FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing the configuration of an inkjet printing driving waveform optimization apparatus according to the present specification.
  • an inkjet printing driving waveform optimization apparatus 100 includes a driving waveform generating unit 110, a piezoelectric driving unit 120, a photographing unit 130, a learning data storage unit 140, and a droplet ejection unit. It may include a feature extraction unit 150, a reward point evaluation unit 160, and a reinforcement learning unit 170.
  • the driving waveform generating unit 110 may generate various driving waveforms applied to the piezoelectric material attached to the ink chamber.
  • the ink chamber is a space in which ink used in an inkjet printer is accommodated.
  • a nozzle through which ink is ejected is attached to one end of the ink chamber, and a piezoelectric material is attached to the ink chamber. Vibration may occur when a voltage is applied to the piezoelectric body, and the vibrating movement of the piezoelectric body acts as an actuator to compress and/or expand the ink contained in the ink chamber to be ejected through the nozzle.
  • the state of the droplet of the ink injected to the nozzle may vary depending on the voltage applied to the piezoelectric body, that is, the characteristics of the driving waveform.
  • the driving waveform may be composed of various variables such as the magnitude of the maximum voltage, the voltage increase time, the maximum voltage maintenance time, and the voltage decrease time. Accordingly, the driving waveform generating unit 110 may generate various driving waveforms by changing at least one of a maximum voltage level, a voltage increasing time, a maximum voltage holding time, and a voltage decreasing time.
  • the piezoelectric driver 120 may drive the piezoelectric element according to the driving waveform output from the driving waveform generator 110 .
  • the piezoelectric driving unit 120 may include a power supply device that generates a voltage corresponding to the driving waveform output from the driving waveform generating unit 110 .
  • the photographing unit 130 may photograph a droplet discharged from a nozzle attached to one end of the ink chamber.
  • the photographing unit 130 may include a camera and a light source to photograph the ejected droplets.
  • the camera and the light source may be disposed in opposite directions with the nozzle in the center. Therefore, in this case, when the liquid droplet discharged by the camera is photographed, the liquid droplet is photographed in a backlight state and can be photographed by being more clearly distinguished from the surrounding environment.
  • the camera may be a high-speed camera to photograph the characteristics of the discharged droplet in more detail over time.
  • the learning data storage unit 140 may store photographing data of droplets photographed by the photographing unit 130 .
  • the droplets photographed by the photographing unit 130 may vary according to various driving waveforms generated by the driving waveform generating unit 110, and the photographing data is each generated by the driving waveform generating unit 110. It can be mapped and stored together with the driving waveform of .
  • the droplet ejection characteristic extractor 150 may extract the droplet ejection characteristic from the image data of the droplet.
  • droplet ejection characteristics refer to the falling speed of droplets or the number of ejected droplets. Accordingly, the droplet ejection characteristic extractor 150 may extract information on the droplet speed or the number of droplets by using an image reading algorithm or the like from image data of droplets. Specifically, the droplet ejection characteristic extraction unit 150 divides the droplet velocity into the X-axis velocity of the droplet and the Y-axis velocity of the droplet and extracts it, and when the number of droplets is 0, the maximum distance of the droplet from the tip of the nozzle can be extracted.
  • the X-axis of the droplet may be a horizontal axis of the captured image
  • the Y-axis of the droplet may be a vertical axis (gravity direction) of the captured image.
  • the droplet ejection characteristic extractor 150 may map the extracted droplet ejection characteristic information to a corresponding driving waveform and store the extracted droplet ejection characteristic information in the storage unit 140 .
  • the compensation score evaluation unit 160 may receive required droplet ejection characteristic information.
  • the required optimal droplet ejection characteristic may be one droplet with a speed of 4 m/s.
  • the compensation score evaluator 160 may give a higher score as it is closer to the input required droplet ejection characteristic information among the extracted droplet ejection characteristic information.
  • the reinforcement learning unit 170 transmits any one of the driving waveform generated by the driving waveform generating unit 110 and the driving waveform with the highest reward score from the reward point evaluation unit 160 to the piezoelectric driving unit. It can be controlled to output to (120).
  • the driving waveform is not the only factor that can affect the ejection characteristics of the droplet.
  • the droplet ejection characteristics may also be influenced by the fluidic characteristics of the ink and/or the geometry of the nozzle. Therefore, when generating various models for droplet ejection characteristics, it is possible to create more accurate predictive models by considering the fluidic characteristics of ink, the geometrical driving of nozzles, and the operation method of nozzles.
  • the learning data storage unit 140 may further map and store information on fluid characteristics of ink or geometry of a nozzle.
  • the information on the fluid properties of the ink may include information on at least one of viscosity, density, and surface tension.
  • FIG. 2 is a flowchart of a method for adjusting an inkjet printing driving waveform according to the present specification.
  • the driving waveform generator 110 may generate various driving waveforms applied to the piezoelectric material attached to the ink chamber.
  • the piezoelectric driver may drive the piezoelectric element according to the driving waveform output from the driving waveform generator.
  • the photographing unit 130 may photograph a droplet discharged from a nozzle attached to one end of the ink chamber.
  • the learning data storage unit may map and store each driving waveform generated by the driving waveform generating unit and photographing data of the droplet photographed by the photographing unit. According to an embodiment of the present specification, in the step S40, the learning data storage unit may further map and store information on the fluid characteristics of ink or the geometry of the nozzle.
  • the information on the fluid properties of the ink may include information on at least one of viscosity, density, and surface tension.
  • the droplet ejection characteristic extractor 150 extracts the droplet ejection characteristic from the photographic data of the droplet, maps the extracted droplet ejection characteristic information to a corresponding drive waveform, and stores the extracted droplet ejection characteristic information in the storage unit 140. can make it
  • the compensation score evaluation unit 160 receives the requested droplet ejection characteristic information, and among the extracted droplet ejection characteristic information, a higher score may be given as the value is closer to the input required droplet ejection characteristic information. there is.
  • the reinforcement learning unit 170 outputs any one of the driving waveform generated by the driving waveform generating unit and the driving waveform with the highest compensation score in the compensation point evaluation unit to the piezoelectric driving unit. can be controlled to And the steps S30 to S70 may be repeatedly performed by a preset number of times (eg, 10 5 ).
  • a process in which the reinforcement learning unit 170 selects one of the two waveforms may occur probabilistically. For example, if a random variable is set to 0.5, and a random number is generated programmatically, a waveform with the highest compensation score is selected when the value exceeds 0.5, and a drive waveform randomly generated by the drive waveform generator when the value is less than 0.5. can choose At this time, an arbitrary variable called "0.5" can be changed to suit the situation or application.
  • the driving waveform generation unit may randomly select a previously generated waveform or a waveform for which compensation points have been received to generate a combined waveform. For example, a randomly generated new driving waveform may be generated by combining a randomly generated waveform with a waveform receiving the highest compensation score.
  • FIG. 3 is a reference diagram for a process of finding optimization of an inkjet printing driving waveform according to a method according to the present specification.
  • the example shown in FIG. 3 is a situation in which the required droplet ejection characteristic is set such that one droplet is ejected at 2 m/s. It can be seen that the number of discharged droplets gradually decreases from the first 5 to 4 and 3, then to 2 and 1. In addition, it can be seen that the ejection speed of the droplet also gradually decreases from about 3.5 m/s at the beginning and then rises to 2 m/s after dropping to 0.5. That is, it can be confirmed that as the number of repetitions increases, the goal of “ejecting one droplet at 2 m/s” is getting closer.
  • FIG. 4 shows the shape of a driving waveform applied to an inkjet printing nozzle.
  • “Rise time” means the time for the piezo-actuator inside the nozzle to expand
  • “dwell time” means the time to remain in an expanded state
  • “fall time” means the piezo-actuator It means the time it takes for the piezo-actuator to contract again. Voltage affects the degree of contraction or expansion.
  • 5 shows a process in which the speed and number of droplets change while the driving waveform changes.
  • FIG. 6 is a schematic view corresponding to a change in liquid droplet discharge according to the apparatus and method according to the present specification.
  • the driving waveform generator 110, the learning data storage unit 140, the droplet ejection characteristic extraction unit 150, the reward score evaluation unit 160, and the reinforcement learning unit 170 are used to execute various logics described above. It may include a processor, an application-specific integrated circuit (ASIC), another chipset, a logic circuit, a register, a communication modem, a data processing device, and the like known in the art to which the present invention pertains. Also, when the above-described control logic is implemented as software, the components may be implemented as a set of program modules. At this time, the program module may be stored in the memory device and executed by the processor.
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • the components may be implemented as a set of program modules. At this time, the program module may be stored in the memory device and executed by the processor.
  • the computer program is C / C ++, C #, JAVA, Python, which can be read by a processor (CPU) of the computer through a device interface of the computer so that the computer reads the program and executes the methods implemented in the program.
  • codes coded in computer languages such as machine language. These codes may include functional codes related to functions defining necessary functions for executing the methods, and include control codes related to execution procedures necessary for the processor of the computer to execute the functions according to a predetermined procedure. can do. In addition, these codes may further include memory reference related codes for which location (address address) of the computer's internal or external memory should be referenced for additional information or media required for the computer's processor to execute the functions. there is.
  • the code uses the computer's communication module to determine how to communicate with any other remote computer or server. It may further include communication-related codes for whether to communicate, what kind of information or media to transmit/receive during communication, and the like.
  • the storage medium is not a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, or memory, but a medium that stores data semi-permanently and is readable by a device.
  • examples of the storage medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc., but are not limited thereto. That is, the program may be stored in various recording media on various servers accessible by the computer or various recording media on the user's computer.
  • the medium may be distributed to computer systems connected through a network, and computer readable codes may be stored in a distributed manner.

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Abstract

본 명세서는 강화학습을 이용하여 잉크젯 프린팅에서 이상적인 액적 토출을 만들도록 구동 파형을 최적 제어하고 액적 토출의 변화에 따라 구동 파형을 조절해 이상적인 액적 토출을 유지하도록 적응형 제어를 하는 장치 및 방법을 개시한다. 액적 토출 모니터링 시스템을 통해 액적 토출을 관찰하고 액적 토출 상태에 따라 긍정적 보상과 부정적 보상을 주는 학습을 반복하여 최대한 긍정적인 보상을 받도록 스스로 학습하는 강화학습 기술을 토대로 액적 토출 최적 제어 및 적응형 제어가 가능하다.

Description

강화학습을 통한 잉크젯 프린팅 액적 토출 최적 및 적응형 제어 장치 및 방법
본 발명은 잉크젯 프린팅에 관한 것이며, 보다 상세하게는 잉크젯 프린팅 과정에서 최적의 액적을 토출하기 위한 파형 조절에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 명세서에 기재된 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 반드시 종래 기술을 구성하는 것은 아니다.
잉크젯 프린터의 기본 동작 원리는 가느다란 관으로 된 노즐을 구비하는 잉크 챔버에 잉크를 채운 뒤 짧은 시간 동안에 잉크 챔버 내부에서 압력을 발생시켜 노즐을 통해 잉크 방울을 분사하는 것이다.
잉크젯 프린터는 크게 압전(piezoelectric)방식과 가열(thermal)방식으로 구분할 수 있다. 압전방식은 노즐이 있는 잉크 챔버 내에 부착된 압전체의 진동운동이 액추에이터(actuator)로서 작용하여 압축, 팽창 작용으로 잉크를 분사하는 원리이다. 한편, 가열방식은 저항을 갖는 박막 히터에 전기를 인가하여 순간적으로 생성되는 기포(bubble)가 액추에이터로서 작용하여 잉크를 분사한다.
압전방식 잉크젯 프린터는 사무실용 프린터로부터 산업용 그리고 제조 공정의 도구로까지 그 응용 범위가 점차 넓어지고 있다. 이 때, 잉크젯 프린터 헤드의 구동전압펄스는 직접 압전소자에 인가되는 신호로써 전압 크기와 전압이 작용하는 시간이 토출되는 잉크 도트 사이즈와 토출 속도에 큰 영향을 미친다.
압전방식의 잉크젯 헤드는 압전소자(Piezoelectric)에 인가되는 구동전압펄스 신호에 따라 잉크 액적이 분사되는데, 이 때, 구동전압펄스는 압전소자에 직접 인가되는 신호로써 전압의 크기와 작용되는 시간이 잉크 액적의 토출 특성 즉, 분사되는 잉크의 방울크기(Dot size)와 분사 속도에 영향을 주게 된다.
잉크젯 공정은 미세 액적을 원하는 위치에 적층할 수 있으며 용액 공정 측면에서 경제성이 뛰어난 공정 방법으로 다양한 분야에서 각광받고 있다. 하지만 사용하는 잉크의 한계가 존재하며 액적 토출 특성을 설정하는데 어려움을 가지고 있는 등의 한계점을 가지고 있다.
특히 액적 토출 특성은 잉크의 유체 특성 및 구동 파형, 노즐 특성 등 다양한 요소에 의해 결정이 되지만 가장 쉽게 조절할 수 있는 것이 구동 파형이다. 일반적으로 실제로 액적 토출을 진행하면서 구동 파형의 요소들을 변화시키는 것에 따라 액적 토출 특성을 확인하며 구동 파형을 찾는다. 노즐이 동일한 구조를 가졌다고 하여도 노즐간의 구동 파형에 따른 액적 토출 특성의 차이가 존재한다. 실제 산업에서는 노즐의 개수는 100개 이상이 사용되며 각각의 노즐에 대하여 일반적인 구동 파형 설계방식을 사용하기에는 한계가 있다.
최적 구동 파형의 연구는 다방면에서 진행되었다. 한 예로, 액적 토출시의 meniscus의 움직임을 관찰하여 최적 구동 파형을 설계하는 방법이 제안 되었다(선행기술문헌 중 비특허문헌1). 하지만 이 방법은 잉크의 특성 및 노즐 특성에 따라서 변화하는 것은 물론 실제 산업에서 사용되는 기능성 잉크에 적용될 수 있을지는 미지수이다. 그리하여 해결책으로 제안된 많은 경우가 피드백을 이용한 경우이다. 액적 토출의 특성에 따라 구동 파형의 요소를 피드백을 통해 조절하는 방식들이 사용되고 있다. 하지만 이것도 피드백을 위한 액적 토출 특성과 구동 파형 요소간의 상관관계를 파악하여야 하고 노즐의 이상이나 잉크의 변화 등과 같은 상황에는 대응의 어려움이 존재한다.
기계학습을 이용한 액적 토출 특성을 예측한 연구도 최근에 보고된 바 있다(선행기술문헌 중 비특허문헌2). 하지만 이 연구는 구동파형의 요소를 매우 협소하게 다루었으며 단순히 예측을 하는데 그치고 있다. 기계학습을 이용한 액적 토출 특성 개선 연구도 보고되었다(선행기술문헌 중 비특허문헌3). 하지만 최적화한 조건에 잉크의 유체적 특성의 조절도 반영하여 그 복잡성을 높게 만들었다.
[선행기술문헌]
[비특허문헌]
(비특허문헌 1)[1] Kye-Si Kwon. Waveform Design Methods for Piezo Inkjet Dispensers Based on Measured Meniscus Motion. J. Microelectromechanical Syst. 18, 1118-1125 (2009).
(비특허문헌 2)[2] Wu, D. & Xu, C. Predictive Modeling of Droplet Formation Processes in Inkjet-Based Bioprinting. J. Manuf. Sci. Eng. 140, 101007 (2018).
(비특허문헌 3)[3] 1. Shi, J., Song, J., Song, B. & Lu, W. F. Multi-Objective Optimization Design through Machine Learning for Drop-on-Demand Bioprinting. Engineering 5, 586-593 (2019).
본 명세서는 강화학습을 통해 잉크젯 프린팅의 액적 토출 최적을 위한 구동 파형을 적응적으로 제어할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 명세서는 상기 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치는, 잉크 챔버에 부착된 압전체에 인가되는 다양한 구동 파형을 생성하는 구동 파형 생성부; 상기 구동 파형 생성부에서 출력된 구동 파형에 따라 상기 압전체를 구동시키는 압전체 구동부; 상기 잉크 챔버의 일단에 부착된 노즐에서 토출되는 액적을 촬영하는 촬영부; 상기 구동 파형 생성부에 생성된 각각의 구동 파형과 상기 촬영부에 촬영한 액적의 촬영 데이터를 맵핑하여 저장하는 학습 데이터 저장부; 상기 액적의 촬영 데이터에서 액적 토출 특성을 추출하고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보를 해당하는 구동 파형에 맵핑하여 상기 저장부에 저장시키는 액적 토출 특성 추출부; 요구되는 액적 토출 특성 정보를 입력받고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보 중 상기 입력된 요구되는 액적 토출 특성 정보에 가까울수록 높은 점수를 부여하는 보상 점수 평가부; 및 상기 구동 파형 생성부에서 생성된 하나의 구동 파형과 상기 보상 점수 평가부에서 가장 높은 보상 점수를 받은 구동 파형을 상기 압전체 구동부에 출력하도록 제어하는 강화학습부;를 포함할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 액적 토출 특성 추출부는 액적 속도 또는 액적 개수에 대한 정보를 추출할 수 있다.
바람직하게 상기 액적 토출 특성 추출부는 액적의 속도를 액적의 X축 속도와 액적의 Y축 속도로 나누어 추출하고, 액적의 개수가 0개 일 때 액적이 노즐 끝에서 최대로 튀어나온 거리를 추출할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 학습 데이터 저장부는, 잉크의 유체적 특성 또는 노즐의 기하학적 구조에 대한 정보를 더 맵핑하여 저장할 수 있다. 상기 잉크의 유체적 특성에 대한 정보는 점성, 밀도 및 표면장력 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법은, 구동 파형 생성부, 압전체 구동부, 촬영부, 학습 데이터 저장부, 액적 토출 특성 추출부, 보상 점수 평가부 및 강화학습부를 포함하는 장치를 이용하여 잉크젯 프린팅 구동 파형을 조정하는 방법으로서, (a) 상기 구동 파형 생성부가 잉크 챔버에 부착된 압전체에 인가되는 다양한 구동 파형을 생성하는 단계; (b) 상기 압전체 구동부가 상기 구동 파형 생성부에서 출력된 구동 파형에 따라 상기 압전체를 구동시키는 단계; (c) 상기 촬영부가 상기 잉크 챔버의 일단에 부착된 노즐에서 토출되는 액적을 촬영하는 단계; (d) 상기 학습 데이터 저장부가 상기 구동 파형 생성부에 생성된 각각의 구동 파형과 상기 촬영부에 촬영한 액적의 촬영 데이터를 맵핑하여 저장하는 단계; (e) 상기 액적 토출 특성 추출부가 액적의 촬영 데이터에서 액적 토출 특성을 추출하고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보를 해당하는 구동 파형에 맵핑하여 상기 저장부에 저장시키는 단계; (f) 상기 보상 점수 평가부가 요구되는 액적 토출 특성 정보를 입력받고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보 중 상기 입력된 요구되는 액적 토출 특성 정보에 가까울수록 높은 점수를 부여하는 단계; 및 (g) 상기 강화학습부가 상기 구동 파형 생성부에서 생성된 하나의 구동 파형과 상기 보상 점수 평가부에서 가장 높은 보상 점수를 받은 구동 파형을 상기 압전체 구동부에 출력하도록 제어하는 단계; 및 (f) 상기 (c) 단계 내지 (g) 단계를 미리 설정된 횟수만큼 반복 실시하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 (d) 단계는 상기 액적 토출 특성 추출부가 액적 속도 또는 액적 개수에 대한 정보를 추출하는 단계일 수 있다.
바람직하게, 상기 액적 토출 특성 추출부가 액적의 속도를 액적의 X축 속도와 액적의 Y축 속도로 나누어 추출하고, 액적의 개수가 0개 일 때 액적이 노즐 끝에서 최대로 튀어나온 거리를 추출할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 학습 데이터 저장부는, 잉크의 유체적 특성 또는 노즐의 기하학적 구조에 대한 정보를 더 맵핑하여 저장할 수 있다. 상기 잉크의 유체적 특성에 대한 정보는 점성, 밀도 및 표면장력 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법은 컴퓨터에서 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램의 형태로 구현될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 명세서의 일 측면에 따르면, 잉크젯 프린팅의 구동 파형 최적화를 자동화할 수 있고 액적 토출의 변화에 대응하는 것을 가능하다.
본 명세서의 다른 측면에 따르면, 잉크젯은 고주파 공정 속도로 인한 온도 상승 및 잉크 내 입자에 의한 액적 토출 변화와 같은 공정 조건이 변화할 수 있는데, 이러한 공정 조건 변화에 대응이 가능하다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 2는 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 조정 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 명세서에 따른 방법에 따라 잉크젯 프린팅 구동 파형의 최적화를 찾아가는 과정에 대한 참고도이다.
도 4는 잉크젯 프린팅 노즐에 인가되는 구동 파형의 형태를 나타낸다.
도 5는 구동파형이 변화하면서 액적의 속도와 개수가 변화하는 과정을 보여준다.
도 6은 본 명세서에 따른 장치 및 방법에 따라 액적 토출의 변화에 대응하는 모습 모사도이다.
본 명세서에 개시된 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 명세서가 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 명세서의 개시가 완전하도록 하고, 본 명세서가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자(이하 '당업자')에게 본 명세서의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 명세서의 권리 범위는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 명세서의 권리 범위를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 명세서가 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치(100)는 구동 파형 생성부(110), 압전체 구동부(120), 촬영부(130), 학습 데이터 저장부(140), 액적 토출 특성 추출부(150), 보상 점수 평가부(160) 및 강화학습부(170)를 포함할 수 있다.
상기 구동 파형 생성부(110)는 잉크 챔버에 부착된 압전체에 인가되는 다양한 구동 파형을 생성할 수 있다. 상기 잉크 챔버는 잉크젯 프린터에 사용되는 잉크가 수용되는 공간이다. 상기 잉크 챔버의 한 쪽 끝에는 잉크가 분사되는 노즐이 부착되어 있으며, 상기 잉크 챔버에는 압전체(Piezoelectric)가 부착되어 있다. 상기 압전체에 전압이 인가되면 진동이 발생할 수 있고, 상기 압전체의 진동운동이 액추에이터(actuator)로서 작용하여 잉크 챔버에 수용된 잉크가 압축 및/또는 팽창되어 상기 노즐로 분사된다. 이때, 상기 압전체에 인가되는 전압 즉, 구동 파형의 특성에 의해 노즐로 분사되는 잉크의 액적 상태가 달라질 수 있다. 구동 파형은 최대 전압의 크기, 전압 증가 시간, 최대 전압 유지 시간, 전압 감소 시간 등의 다양한 변수로 구성될 있다. 따라서, 상기 구동 파형 생성부(110)는 최대 전압의 크기, 전압 증가 시간, 최대 전압 유지 시간 및 전압 감소 시간 중 적어도 어느 하나를 변화시켜서 다양한 구동 파형을 생성할 수 있다.
상기 압전체 구동부(120)는 상기 구동 파형 생성부(110)에서 출력된 구동 파형에 따라 상기 압전체를 구동시킬 수 있다. 이를 위해 상기 압전체 구동부(120)는 구동 파형 생성부(110)에 출력된 구동 파형에 대응하는 전압을 생성하는 전원 공급 기기를 구비할 수 있다.
상기 촬영부(130)는 상기 잉크 챔버의 일단에 부착된 노즐에서 토출되는 액적을 촬영할 수 있다. 상기 촬영부(130)는 토출되는 액적을 촬영하기 위해, 카메라 및 광원을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 카메라와 광원은 상기 노즐을 가운데에 두고 서로 반대 방향에 배치될 수 있다. 따라서, 이 경우, 상기 카메라로 토출되는 액적을 촬영하게 되면, 액적은 역광을 받는 상태로 촬영되어 주변 환경과 보다 분명하게 구분하여 촬영할 수 있다. 또한, 상기 카메라는 토출되는 액적의 특성을 시간에 따라 보다 자세하게 촬영하게 위해 초고속 카메라일 수 있다.
상기 학습 데이터 저장부(140)는 상기 촬영부(130)에 촬영한 액적의 촬영 데이터를 저장할 수 있다. 이때, 상기 촬영부(130)에 촬영한 액적은 상기 구동 파형 생성부(110)에 생성된 다양한 구동 파형에 따라 달라질 수 있는바, 상기 촬영 데이터는 상기 구동 파형 생성부(110)에 생성된 각각의 구동 파형과 함께 맵핑하여 저장할 수 있다.
상기 액적 토출 특성 추출부(150)는 상기 액적의 촬영 데이터에서 액적 토출 특성을 추출할 수 있다. 본 명세서에서 액적 토출 특성이란, 액적의 낙하 속도 또는 토출된 액적의 개수 등에 대한 것을 의미한다. 따라서 상기 액적 토출 특성 추출부(150)는 액적의 촬영 데이터에서 이미지 판독 알고리즘 등을 이용하여 액적 속도 또는 액적 개수에 대한 정보를 추출할 수 있다. 구체적으로 상기 액적 토출 특성 추출부(150)는 액적의 속도를 액적의 X축 속도와 액적의 Y축 속도로 나누어 추출하고, 액적의 개수가 0개 일 때 액적이 노즐 끝에서 최대로 튀어나온 거리를 추출할 수 있다. 참고로 액적의 X축은 촬영된 이미지의 가로 축이고, 액적의 Y축은 촬영된 이미지의 세로 축(중력 방향)일 수 있다. 그리고 상기 액적 토출 특성 추출부(150)는 상기 추출된 액적 토출 특성 정보를 해당하는 구동 파형에 맵핑하여 상기 저장부(140)에 저장시킬 수 있다.
상기 보상 점수 평가부(160)는 요구되는 액적 토출 특성 정보를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 요구되는 최적의 액적 토출 특성은 4 m/s의 속도를 가진 한 개의 액적일 수 있다. 상기 보상 점수 평가부(160)는 상기 추출된 액적 토출 특성 정보 중 상기 입력된 요구되는 액적 토출 특성 정보에 가까울수록 높은 점수를 부여할 수 있다.
상기 강화학습부(170)는 상기 구동 파형 생성부(110)에서 생성된 하나의 구동 파형과 상기 보상 점수 평가부(160)에서 가장 높은 보상 점수를 받은 구동 파형 중 어느 하나의 파형을 상기 압전체 구동부(120)에 출력하도록 제어할 수 있다.
한편, 상기 액적의 토출 특성에 영향을 미칠 수 있는 요소는 구동 파형뿐만 있는 것은 아니다. 액적의 토출 특성은 잉크의 유체적 특성 또는/및 노즐의 기하학적 구조에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 따라서, 액적 토출 특성에 대한 다양한 모델을 생성할 때, 잉크의 유체적 특성 및 노즐의 기하학적 구동, 노즐의 작동 방식에 대해서 고려하면 더욱 정확한 예측 모델의 생성이 가능하다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 학습 데이터 저장부(140)는 잉크의 유체적 특성 또는 노즐의 기하학적 구조에 대한 정보를 더 맵핑하여 저장할 수 있다. 일 예로, 상기 잉크의 유체적 특성에 대한 정보는 점성, 밀도 및 표면장력 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법에 대해서 설명하도록 하겠다. 다만, 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법을 설명함에 있어서, 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치(100)를 사용하는바, 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치(100)에 대한 반복적인 설명은 생략하도록 하겠다.
도 2는 본 명세서에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 조정 방법의 흐름도이다.
먼저 단계 S10에서, 상기 구동 파형 생성부(110)가 잉크 챔버에 부착된 압전체에 인가되는 다양한 구동 파형을 생성할 수 있다. 다음 단계 S20에서, 상기 압전체 구동부가 상기 구동 파형 생성부에서 출력된 구동 파형에 따라 상기 압전체를 구동시킬 수 있다. 다음 단계 S30에서, 상기 촬영부(130)가 상기 잉크 챔버의 일단에 부착된 노즐에서 토출되는 액적을 촬영할 수 있다. 다음 단계 S40에서, 상기 학습 데이터 저장부가 상기 구동 파형 생성부에 생성된 각각의 구동 파형과 상기 촬영부에 촬영한 액적의 촬영 데이터를 맵핑하여 저장할 수 있다. 본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 단계 S40에서, 상기 학습 데이터 저장부가 잉크의 유체적 특성 또는 노즐의 기하학적 구조에 대한 정보를 더 맵핑하여 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 잉크의 유체적 특성에 대한 정보는 점성, 밀도 및 표면장력 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 다음 단계 S50에서, 상기 액적 토출 특성 추출부(150)가 액적의 촬영 데이터에서 액적 토출 특성을 추출하고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보를 해당하는 구동 파형에 맵핑하여 상기 저장부(140)에 저장시킬 수 있다. 다음 단계 S60에서, 상기 보상 점수 평가부(160)가 요구되는 액적 토출 특성 정보를 입력받고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보 중 상기 입력된 요구되는 액적 토출 특성 정보에 가까울수록 높은 점수를 부여할 수 있다. 다음 단계 S70에서 상기 강화학습부(170)가 상기 구동 파형 생성부에서 생성된 하나의 구동 파형과 상기 보상 점수 평가부에서 가장 높은 보상 점수를 받은 구동 파형 중 어느 하나의 파형을 상기 압전체 구동부에 출력하도록 제어할 수 있다. 그리고 상기 단계 S30 내지 S70을 미리 설정된 횟수(예:105)만큼 반복 실시할 수 있다.
상기 강화학습부(170)가 2개의 파형 중 어느 하나의 파형을 선택하는 과정은 확률적으로 발생할 수 있다. 예를 들어, 임의의 변수를 0.5로 설정하고, 프로그램적으로 난수를 생성하여 0.5를 초과할 경우 최고 보상 점수를 받는 파형이 선택되고, 0.5 이하일 경우 상기 구동 파형 생성부에서 무작위로 생성된 구동 파형을 선택할 수 있다. 이때, "0.5"라는 임의의 변수 라는 상황이나 어플리케이션에 맞게 변경될 수 있습니다. 한편, 상기 구동 파형 생성부는 앞서 생성된 파형 또는 보상 점수를 받은 파형을 무작위로 선택하여 결합된 상태의 파형을 생성할 수 있다. 일 예로, 최고 보상 점수를 받은 파형에 임의로 생성된 파형을 결합하여 무작위로 생성된 새로운 구동 파형이 생성될 수 있다.
도 3은 본 명세서에 따른 방법에 따라 잉크젯 프린팅 구동 파형의 최적화를 찾아가는 과정에 대한 참고도이다.
도 3에 도시된 예시는 요구되는 액적 토출 특성이 1개의 액적이 2m/s으로 토출되도록 설정된 상황이다. 토출되는 액적의 개수는 최초 5개에서 4개, 3개를 반복하다가, 2개, 1개로 점차 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 또한, 액적의 토출 속도 역시 최초 약 3.5m/s에서 점차 줄어들다가 0.5까지 떨어진 이후 다시 2m/s이 되도록 상승하는 것을 확인할 수 있다. 즉, 반복 횟수가 증가할수록 "2m/s의 1개의 액적 토출"이라는 목표에 근접해가는 것을 확인할 수 있다.
도 4는 잉크젯 프린팅 노즐에 인가되는 구동 파형의 형태를 나타낸다.
도 4를 참조하면, "Rise time"은 노즐 내부의 피에조-액추에이터(piezo-actuator)가 팽창하는 시간을 의미하며 "dwell time"은 팽창된 상태로 유지되는 시간, "fall time"은 피에조-액추에이터(piezo-actuator)가 다시 수축하는데 걸리는 시간은 의미한다. 전압(Voltage)은 수축하거나 팽창하는 정도에 영향을 미친다.
도 5는 구동파형이 변화하면서 액적의 속도와 개수가 변화하는 과정을 보여준다.
도 6은 본 명세서에 따른 장치 및 방법에 따라 액적 토출의 변화에 대응하는 모습 모사도이다.
한편, 구동 파형 생성부(110), 학습 데이터 저장부(140), 액적 토출 특성 추출부(150), 보상 점수 평가부(160) 및 강화학습부(170)는 상술된 다양한 로직을 실행하기 위해 본 발명이 속한 기술분야에 알려진 프로세서, ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 포함할 수 있다. 또한, 상술한 제어 로직이 소프트웨어로 구현될 때, 상기 구성들은 프로그램 모듈의 집합으로 구현될 수 있다. 이 때, 프로그램 모듈은 상기 메모리 장치에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다.
상기 컴퓨터프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C/C++, C#, JAVA, Python, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 명세서의 실시예를 설명하였지만, 본 명세서가 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
[부호의 설명]
100 : 잉크젯 프린팅 구동 파형 조정 장치
110 : 구동 파형 생성부
120 : 압전체 구동부
130 : 촬영부
140 : 학습 데이터 저장부
150 : 액적 토출 특성 추출부
160 : 보상 점수 평가부
170 : 강화학습부

Claims (11)

  1. 잉크 챔버에 부착된 압전체에 인가되는 다양한 구동 파형을 생성하는 구동 파형 생성부;
    상기 구동 파형 생성부에서 출력된 구동 파형에 따라 상기 압전체를 구동시키는 압전체 구동부;
    상기 잉크 챔버의 일단에 부착된 노즐에서 토출되는 액적을 촬영하는 촬영부;
    상기 구동 파형 생성부에 생성된 각각의 구동 파형과 상기 촬영부에 촬영한 액적의 촬영 데이터를 맵핑하여 저장하는 학습 데이터 저장부;
    상기 액적의 촬영 데이터에서 액적 토출 특성을 추출하고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보를 해당하는 구동 파형에 맵핑하여 상기 저장부에 저장시키는 액적 토출 특성 추출부;
    요구되는 액적 토출 특성 정보를 입력받고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보 중 상기 입력된 요구되는 액적 토출 특성 정보에 가까울수록 높은 점수를 부여하는 보상 점수 평가부; 및
    상기 구동 파형 생성부에서 생성된 하나의 구동 파형과 상기 보상 점수 평가부에서 가장 높은 보상 점수를 받은 구동 파형 중 어느 하나의 파형을 상기 압전체 구동부에 출력하도록 제어하는 강화학습부;를 포함하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 액적 토출 특성 추출부는 액적 속도 또는 액적 개수에 대한 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 액적 토출 특성 추출부는
    액적의 속도를 액적의 X축 속도와 액적의 Y축 속도로 나누어 추출하고,
    액적의 개수가 0개 일 때 액적이 노즐 끝에서 최대로 튀어나온 거리를 추출하는 것을 특징으로 하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 학습 데이터 저장부는, 잉크의 유체적 특성 또는 노즐의 기하학적 구조에 대한 정보를 더 맵핑하여 저장하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 잉크의 유체적 특성에 대한 정보는 점성, 밀도 및 표면장력 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 장치.
  6. 구동 파형 생성부, 압전체 구동부, 촬영부, 학습 데이터 저장부, 액적 토출 특성 추출부, 보상 점수 평가부 및 강화학습부를 포함하는 장치를 이용하여 잉크젯 프린팅 구동 파형을 조정하는 방법으로서,
    (a) 상기 구동 파형 생성부가 잉크 챔버에 부착된 압전체에 인가되는 다양한 구동 파형을 생성하는 단계;
    (b) 상기 압전체 구동부가 상기 구동 파형 생성부에서 출력된 구동 파형에 따라 상기 압전체를 구동시키는 단계;
    (c) 상기 촬영부가 상기 잉크 챔버의 일단에 부착된 노즐에서 토출되는 액적을 촬영하는 단계;
    (d) 상기 학습 데이터 저장부가 상기 구동 파형 생성부에 생성된 각각의 구동 파형과 상기 촬영부에 촬영한 액적의 촬영 데이터를 맵핑하여 저장하는 단계;
    (e) 상기 액적 토출 특성 추출부가 액적의 촬영 데이터에서 액적 토출 특성을 추출하고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보를 해당하는 구동 파형에 맵핑하여 상기 저장부에 저장시키는 단계;
    (f) 상기 보상 점수 평가부가 요구되는 액적 토출 특성 정보를 입력받고, 상기 추출된 액적 토출 특성 정보 중 상기 입력된 요구되는 액적 토출 특성 정보에 가까울수록 높은 점수를 부여하는 단계; 및
    (g) 상기 강화학습부가 상기 구동 파형 생성부에서 생성된 하나의 구동 파형과 상기 보상 점수 평가부에서 가장 높은 보상 점수를 받은 구동 파형 중 어느 하나의 파형을 상기 압전체 구동부에 출력하도록 제어하는 단계; 및
    (f) 상기 (c) 단계 내지 (g) 단계를 미리 설정된 횟수만큼 반복 실시하는 단계;를 포함하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 (d) 단계는 상기 액적 토출 특성 추출부가 액적 속도 또는 액적 개수에 대한 정보를 추출하는 단계인 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 액적 토출 특성 추출부가
    액적의 속도를 액적의 X축 속도와 액적의 Y축 속도로 나누어 추출하고,
    액적의 개수가 0개 일 때 액적이 노즐 끝에서 최대로 튀어나온 거리를 추출하는 것을 특징으로 하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 학습 데이터 저장부는, 잉크의 유체적 특성 또는 노즐의 기하학적 구조에 대한 정보를 더 맵핑하여 저장하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 잉크의 유체적 특성에 대한 정보는 점성, 밀도 및 표면장력 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함하는 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법.
  11. 컴퓨터에서 청구항 6 내지 청구항 10 중 어느 한 청구항에 따른 잉크젯 프린팅 구동 파형 최적화 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램.
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