JP7273169B2 - 印刷物検査装置、印刷物検査方法、プログラム及び印刷装置 - Google Patents
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Description
〔全体構成〕
図1は印刷物検査装置の機能ブロック図である。印刷物は用紙に印刷が実施され用紙の印刷領域に画像が形成された状態の用紙を表す。印刷物は乾燥処理等の後処理が実施された用紙Pを含み得る。なお、用紙は符号Pを付して図4に図示する。
図2は図1に示す検査処理部に適用される深層学習モデルの説明図である。図2には、深層学習モデルの一例として畳み込みニューラルネットワークを示す。畳み込みニューラルネットワークはCNN(Convolutional Neural Network)と呼ばれる場合がある。
図3は図1に示す印刷物検査装置に適用される印刷物検査方法の手順を示すフローチャートである。撮像データ取得工程S10では、図1に示す撮像データ取得部12は撮像データを取得する。撮像データ取得工程S10の後に印刷データ取得工程S12へ進む。
〔全体構成〕
図4は図1に示す印刷物検査装置を具備する印刷装置の全体構成図である。本実施形態では、印刷装置100として、インクジェット方式が適用されるインクジェット印刷装置を例示する。図4に示す符号Yは用紙Pの搬送方向を示す。符号Zは鉛直上方向を表す。以下の説明においても同様である。なお、以下の説明において、用紙Pの搬送方向を用紙搬送方向と記載する場合がある。実施形態に記載の用紙搬送方向は媒体搬送方向の一例に相当する。
搬送部110は、給紙部から給紙された用紙Pを用紙搬送方向に沿って搬送する。搬送部110は、従動ローラ112、駆動ローラ114及び搬送ベルト116を備える。なお、給紙部の図示は省略する。
印刷部120は、印刷データに基づいて用紙Pに対して印刷を実施し、印刷物を生成する。印刷部120は、インクジェットヘッド122C、インクジェットヘッド122M、インクジェットヘッド122Y及びインクジェットヘッド122Kを備える。インクジェットヘッド122Cは、シアンのインクを用いて印刷を実施する。
撮像部130は、印刷済みの用紙Pを撮像する。撮像部130は、用紙搬送方向について印刷部120の下流側の位置に配置される。撮像部130は、スキャナ132を備える。スキャナ132は、用紙Pに印刷された画像を光学的に読み取り、印刷画像の撮像データを生成する。
乾燥部140は、印刷物に対して乾燥処理を実施する。乾燥部140は、用紙搬送方向について撮像部130の下流側の位置に配置される。乾燥部140は、ヒータ142を備える。
選別部150は、印刷物の検査結果に応じて、印刷物を選別する。選別部150は、用紙搬送方向における乾燥部140の下流側の位置に配置される。選別部150は、スタンパ152を備える。
排紙部160は、印刷物を回収する。排紙部160は、用紙搬送方向における選別部150の下流側の位置であり、搬送部110の搬送経路の終点位置に配置される。排紙部160は、排紙台162を備える。
用紙Pは、印刷用紙等の紙媒体を適用し得る。用紙Pはフィルム状の樹脂及びフィルム状の金属など、紙以外の材料を用いた媒体を適用し得る。用紙Pは、印刷媒体及び記録媒体などと呼ばれることがある。
図5は図4に示す印刷装置の機能ブロック図である。印刷装置100は、ユーザインターフェース170及び記憶部172を備える。印刷装置100は統括制御部174、搬送制御部176、印刷制御部178、撮像制御部180、乾燥制御部182、選別制御部184及び排紙制御部186を備える。
図1及び図5に示す各処理部は、以下に説明するハードウェアを用いて、規定のプログラムを実行して規定の機能を実現し得る。各処理部のハードウェアは、各種のプロセッサを適用し得る。プロセッサの例として、CPU(Central Processing Unit)及びGPU(Graphics Processing Unit)が挙げられる。CPUはプログラムを実行して各処理部として機能する汎用的なプロセッサである。GPUは画像処理に特化したプロセッサである。プロセッサのハードウェアは、半導体素子等の電気回路素子を組み合わせた電気回路が適用される。各制御部は、プログラム等が記憶されるROM(Read Only Memory)及び各種演算の作業領域等であるRAM(Random Access Memory)を備える。
次に、図4に示す印刷部120の具体例について説明する。
図6はラインヘッドが適用される印刷部の構成図である。図6に示すインクジェットヘッド122Cは、用紙搬送方向と直交する用紙幅方向について、用紙Pの全長に対応する長さに渡ってノズルが配置されるラインヘッドが適用される。インクジェットヘッド122M、インクジェットヘッド122Y及びインクジェットヘッド122Kについても同様である。なお、図6に示す符号Xは用紙幅方向を示す。以下の説明においても同様である。
図10はシリアルヘッドが適用される印刷部の構成例を示す構成図である。図10に示すインクジェットヘッド222C、インクジェットヘッド222M、インクジェットヘッド222Y及びインクジェットヘッド222Kは、用紙搬送方向に沿って複数のノズルが配置されるシリアルヘッドが適用される。なお、図10では、複数のノズルの図示を省略する。複数のノズルは符号229を付して図11に図示する。
印刷物の欠陥の一例としてスジ欠陥が挙げられる。スジ欠陥は、ノズルの吐出異常に起因して、複数のノズルが配置される方向と直交する方向に沿って発生し得る。視認されるスジ欠陥は、印刷物の品質を低下させる。吐出異常が発生したノズルに起因して、スジ欠陥が発生する。以下に、印刷方式ごとのスジ欠陥について説明する。
図12はラインヘッドが適用される印刷部を用いて生成される印刷物におけるスジ欠陥の説明図である。符号129Cは、図9に示すマトリクス配置されたノズル129を用紙幅方向に投影した投影ノズル列を示す。図12に示す投影ノズル列129Cは、図9に示すマトリクス配置されたノズル129の実質的なノズル配置である。
図13はシリアルヘッドが適用される印刷部を用いて生成される印刷物におけるスジ欠陥の説明図である。図13に示す複数のノズル229は、図11に示す複数のノズル開口229Bに対応する。符号229Aは複数のノズル229を構成要素とするノズル列を示す。
図14は深層学習モデルの説明図である。本実施形態に示す深層学習モデル20は、外乱を加えた外乱付与学習データセット262を用いて学習を実施する。これにより、外乱に対するロバスト性が得られる。検査対象の欠陥を印刷物に発生するスジ欠陥とし、外乱はスジ欠陥と直交する方向における印刷データに対する撮像データの位置合わせずれとする。
図15は図14に示す深層学習モデルに適用される学習方法の手順を示すフローチャートである。通常学習データセット取得工程S100では、入力層30は通常学習データセット260を取得する。通常学習データセット取得工程S100の後に外乱付与学習データセット取得工程S102へ進む。
印刷データに対して撮像データの位置をずらす方向は、スジ欠陥の方向と斜めに交差する方向でもよく、印刷データに対して撮像データを非回転であればよい。スジ欠陥の方向と交差する方向は、印刷部と用紙Pとの相対搬送方向に交差する方向とし得る。
実施形態に係る印刷物検査装置10、印刷物検査方法及び印刷装置100によれば、以下の作用効果を得ることが可能である。
印刷データに対して位置をずらした外乱付与撮像データを含む外乱付与学習データセット262を入力とし、スジ欠陥の欠陥情報を出力とする学習を実施した学習済みの深層学習モデルを用いて、印刷物のスジ欠陥の有無を検査する。これにより、印刷物検査において、印刷データに対する撮像データの位置ずれに対するロバスト性を得ることが可能となる。
外乱付与学習データセット262は、印刷データと撮像データとの位置合わせ精度の範囲で印刷データに対して位置をずらした外乱付与撮像データが含まれる。これにより、印刷物検査において、印刷データと撮像データとの位置合わせ精度の範囲の位置ずれに対するロバスト性を得ることができる。
深層学習モデル20は、印刷データに対して理想的な位置合わせがされた撮像データを含む通常学習データセット260を入力とする。これにより、深層学習モデル20の精度が向上し得る。
通常学習データセット260及び外乱付与学習データセット262は、印刷データが含まれる。これにより、印刷データに対する撮像データの差分を抽出する学習を実施でき、深層学習モデル20の性能向上が可能となる。
印刷データに対する撮像データの位置ずれは、印刷部と用紙との相対搬送方向に直交する方向とする。これにより、印刷部と用紙との相対搬送方向に沿うスジ欠陥の検出において、撮像データの位置ずれに対するロバスト性を得ることができる。
図16は応用例に係る深層学習モデルの説明図である。応用例に係る印刷物検査装置に具備される深層学習モデル20Aは、第一外乱付与学習セット262Aと第二外乱付与学習セット262Bとを併用する学習が実施される。
応用例に係る印刷物検査装置によれば、印刷データに対する撮像データの像構造の変化に起因する外乱を付与した第二外乱付与撮像データを含む第二外乱付与学習セット262Bを、印刷データに対する撮像データの位置ずれに起因する外乱を付与した第一外乱付与学習セット262Aと併用して、深層学習モデル20Aの学習を実施する。これにより、深層学習モデル20Aは、様々な外乱に対するロバスト性を得ることが可能となる。
印刷装置100の用紙Pの搬送方式は、搬送ドラムを用いた搬送方式を適用し得る。印刷装置100に具備される印刷物検査装置10は、印刷物の印刷面から照明光を照射して、照明光の反射光を受光する撮像装置を適用してもよいし、印刷物の印刷面の裏側面から照明光を照射して、照明光の透過光を受光する撮像装置を適用してもよい。
本明細書に開示した印刷物検査装置及び印刷物検査方法に対応するプログラムを構成し得る。すなわち、図1に示す各部の機能及び図5に示す各部の機能をコンピュータに実現させるプログラムを構成し得る。
12 撮像データ取得部
14 印刷データ取得部
16 検査処理部
18 出力部
20 深層学習モデル
20A 深層学習モデル
30 入力層
32 中間層
35 誤差算出部
37 パラメータ更新部
40 畳み込み層
42 プーリング層
44 全結合層
100 印刷装置
110 搬送部
112 従動ローラ
114 駆動ローラ
116 搬送ベルト
120 印刷部
122 インクジェットヘッド
122C インクジェットヘッド
122M インクジェットヘッド
122Y インクジェットヘッド
122K インクジェットヘッド
124 ヘッドモジュール
125 ノズル面
125A ノズル配置部
126 支持フレーム
127 ダミープレート
127A 表面
128 フレキシブル基板
129 ノズル
129A ノズル列
129B ノズル開口
129C 投影ノズル列
129D 不吐ノズル
130 撮像部
132 スキャナ
140 乾燥部
142 ヒータ
150 選別部
152 スタンパ
160 排紙部
162 排紙台
170 ユーザインターフェース
172 記憶部
174 統括制御部
176 搬送制御部
178 印刷制御部
180 撮像制御部
182 乾燥制御部
184 選別制御部
186 排紙制御部
200 キャリッジ
202 ガイド
220 印刷部
222 インクジェットヘッド
222Cインクジェットヘッド
222M インクジェットヘッド
222Y インクジェットヘッド
222K インクジェットヘッド
229 ノズル
229A ノズル列
229B ノズル開口
229D 不吐ノズル
230 圧力室
240 印刷物
242 スジ欠陥
250 印刷物
252 スジ欠陥
260 通常学習データセット
262 外乱付与学習データセット
264 欠陥正解データ
S10からS16 印刷物検査方法の各工程
S100からS108 学習方法の各工程
Claims (21)
- 印刷物を生成する際に印刷装置へ入力される印刷データを取得する印刷データ取得部と、
前記印刷物の撮像データを取得する撮像データ取得部と、
規定の位置合わせ精度を適用して前記印刷データと前記撮像データとの位置合わせを実施する位置合わせ処理部と、
前記位置合わせ処理部を用いて位置合わせ処理が実施された前記印刷データ及び前記撮像データを用いて、前記印刷データに基づき前記撮像データの欠陥情報を取得する検査処理部と、
を備え、
前記検査処理部は、前記撮像データから検出される欠陥候補と前記印刷物における欠陥との関係を学習した学習モデルが適用され、
前記学習モデルは、前記印刷装置における印刷部と媒体との相対搬送方向と交差する方向に、前記位置合わせ精度の範囲で前記撮像データの位置をずらす外乱を付与した外乱付与撮像データを入力とし、前記外乱付与撮像データの欠陥情報を出力とする外乱付与学習データセットを用いて前記学習が実施される印刷物検査装置。 - 前記学習モデルは、前記外乱付与学習データセットとして前記印刷データを併用して前記学習を実施する請求項1に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記印刷データ及び前記撮像データを入力とし、前記撮像データの欠陥情報を出力とする通常学習データセットを用いる学習が実施される請求項1又は2に記載の印刷物検査装置。
- 前記撮像データ取得部は、インクジェット印刷装置を用いて生成された印刷物の撮像データを取得する請求項1から3のいずれか一項に記載の印刷物検査装置。
- 前記検査処理部は、前記インクジェット印刷装置に具備される複数のノズルの配置方向と交差する方向に沿って生じる欠陥を表す欠陥情報を取得し、
前記学習モデルは、前記複数のノズルの配置方向に前記撮像データの位置をずらす外乱を付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項4に記載の印刷物検査装置。 - 前記学習モデルは、前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を更に実施する請求項5に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記印刷装置における補正処理に起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記ノズルの不吐補正処理に起因して生じる前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項7に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記印刷装置に適用される網種の種類に応じた前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6から8のいずれか一項に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記撮像データを生成する撮像装置に具備される撮像素子の個体差に応じて生じた前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記撮像データの輝度変化に応じた前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項10に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、媒体の違いに応じた前記撮像データの輝度変化に応じた前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、印刷部の周辺環境に応じたノイズに起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6から12のいずれか一項に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記印刷部の周辺環境として前記印刷部の周辺温度に応じたノイズに起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項13に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、前記印刷部の周辺環境として前記印刷部の周辺湿度に応じたノイズに起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項13又は14に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、一画素に適用されるインク量の規定量に対する変化に起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6から15のいずれか一項に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、媒体の汚れに起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6から16のいずれか一項に記載の印刷物検査装置。
- 前記学習モデルは、印刷物に生じるむらに起因する前記印刷データに対する前記撮像データの像構造の変化を外乱として付与した前記外乱付与撮像データを用いる学習を実施する請求項6から17のいずれか一項に記載の印刷物検査装置。
- 印刷物を生成する際に印刷装置へ入力される印刷データを取得する印刷データ取得工程と、
前記印刷物の撮像データを取得する撮像データ取得工程と、
規定の位置合わせ精度を適用して前記印刷データと前記撮像データとの位置合わせを実施する位置合わせ処理工程と、
前記位置合わせ処理工程において位置合わせ処理が実施された前記印刷データ及び前記撮像データを用いて、前記印刷データに基づき前記撮像データの欠陥情報を取得する検査処理工程と、
を含み、
前記検査処理工程は、前記撮像データから検出される欠陥候補と前記印刷物における欠陥との関係を学習した学習モデルが適用され、
前記学習モデルは、前記印刷装置における印刷部と媒体との相対搬送方向と交差する方向に、前記位置合わせ精度の範囲で前記撮像データの位置をずらす外乱を付与した外乱付与撮像データを入力とし、前記外乱付与撮像データの欠陥情報を出力とする外乱付与学習データセットを用いて前記学習が実施される印刷物検査方法。 - コンピュータに、
印刷物を生成する際に印刷装置へ入力される印刷データを取得する印刷データ取得機能、
前記印刷物の撮像データを取得する撮像データ取得機能、
規定の位置合わせ精度を適用して前記印刷データと前記撮像データとの位置合わせを実施する位置合わせ処理機能、及び
前記位置合わせ処理機能を用いて位置合わせ処理が実施された前記印刷データ及び前記撮像データを用いて、前記印刷データに基づき前記撮像データの欠陥情報を取得する検査処理機能を実現させるプログラムであって、
前記検査処理機能は、前記撮像データから検出される欠陥候補と前記印刷物における欠陥との関係を学習した学習モデルが適用され、
前記学習モデルは、前記印刷装置における印刷部と媒体との相対搬送方向と交差する方向に、前記位置合わせ精度の範囲で前記撮像データの位置をずらす外乱を付与した外乱付与撮像データを入力とし、前記外乱付与撮像データの欠陥情報を出力とする外乱付与学習データセットを用いて前記学習が実施されるプログラム。 - 印刷物を生成する際に適用される印刷データを取得する印刷データ取得部と、
媒体搬送方向へ媒体を搬送する搬送部と、
前記搬送部を用いて搬送される前記媒体に対して、前記印刷データに基づく印刷を実施する印刷部と、
前記印刷物の撮像データを取得する撮像データ取得部と、
規定の位置合わせ精度を適用して前記印刷データと前記撮像データとの位置合わせを実施する位置合わせ処理部と、
前記位置合わせ処理部を用いて位置合わせ処理が実施された前記印刷データ及び前記撮像データを用いて、前記印刷データに基づき前記撮像データの欠陥情報を取得する検査処理部と、
を備え、
前記検査処理部は、前記撮像データから検出される欠陥候補と前記印刷物における欠陥との関係を学習した学習モデルが適用され、
前記学習モデルは、前記印刷部と前記媒体との相対搬送方向と交差する方向に、前記位置合わせ精度の範囲で前記撮像データの位置をずらす外乱を付与した外乱付与撮像データを入力とし、前記外乱付与撮像データの欠陥情報を出力とする外乱付与学習データセットを用いて前記学習が実施される印刷装置。
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