[发明专利]印刷条件设定方法、印刷条件设定系统

说明书

本发明涉及一种印刷条件设定方法、印刷条件设定系统，并提供一种适合于在印刷装置中所使用的油墨的印刷条件。印刷条件设定方法为对印刷装置中的印刷条件进行设定的印刷条件设定方法，包括：学习工序，使用油墨的物理特性和油墨的类别信息来进行机器学习；类似度计算工序，针对在所述学习工序中进行了学习的已学习的学习油墨，而对表示在所述印刷装置中于印刷中所使用的使用油墨的类似性的类似度进行计算；印刷条件设定工序，基于所述类似度，来对与所述使用油墨相应的所述印刷条件进行设定。

技术领域

本发明涉及一种印刷条件设定方法、以及印刷条件设定系统。

背景技术

一直以来，如专利文献1所示的那样记载了一种如下的油墨辨别方法，其特征在于，包括：针对被填充的油墨而照射光的工序；对所述光透过所述油墨或者对其进行反射的光量进行测量的工序、且针对单色油墨而分别对波长不同的多个光量进行测量的工序；基于所述被测量出的多个光量而对所述被填充的油墨是否为预定的油墨进行辨别的工序。

然而，在专利文献1所记载的油墨辨别方法中，为了能够基于透过油墨或者对其进行反射的光量的测量值来对油墨是否为预定的油墨进行辨别，从而必须适当地设定用于进行辨别的阈值。也就是说，存在如下课题，即，在所设定的阈值并未被适当设定的情况下，将无法准确地实施油墨的辨别。此外，存在如下课题，即，仅对是否为预定的油墨进行辨别，而无法对与所辨别出的油墨相对应的印刷条件进行设定。

专利文献1：日本特开2005-231356号公报

发明内容

本发明的油墨辨别方法通过使用对向油墨照射光并观测到的吸光度、透射率、反射率之内的至少一个油墨特性数据、与所述油墨的种类或者包含所述油墨的种类在内的所述油墨的属性信息建立了对应关系的示教数据来进行机器学习，从而生成已学习模型，并基于输入向油墨照射光并观测到的吸光度、透射率、反射率之内的至少一个油墨观测数据所得到的所述已学习模型的输出数据，来对与所述油墨观测数据相对应的油墨的种类进行辨别。

本发明的油墨辨别系统具备：油墨判断器，其作为使用对向油墨照射光并观测到的吸光度、透射率、反射率之内的至少一个油墨特性数据、与所述油墨的种类或者包含所述油墨的种类在内的所述油墨的属性信息建立了对应关系的示教数据而进行了机器学习的已学习模型；油墨辨别部，其基于输入向油墨照射光并观测到的吸光度、透射率、反射率之内的至少一个油墨观测数据所得到的所述油墨判断器的输出数据，来对与所述油墨观测数据相对应的油墨的种类进行辨别。

印刷条件设定方法为对印刷装置中的印刷条件进行设定的印刷条件设定方法，并包括：学习工序，使用油墨的物理特性和油墨的类别信息来进行机器学习；类似度计算工序，针对在所述学习工序中进行了学习的已学习的学习油墨，而对表示在所述印刷装置中于印刷中所使用的使用油墨的类似性的类似度进行计算；印刷条件设定工序，基于所述类似度，来对与所述使用油墨相应的所述印刷条件进行设定。

印刷条件设定系统为对印刷装置中的印刷条件进行设定的印刷条件设定系统，并包括：学习部，其使用油墨的物理特性和油墨的类别信息来进行机器学习；类似度计算部，其针对在所述学习部中进行了学习的已学习的学习油墨，而对表示在所述印刷装置中于印刷中所使用的使用油墨的类似性的类似度进行计算；印刷条件设定部，其基于所述类似度，来对与所述使用油墨相应的所述印刷条件进行设定。

附图说明

图1为表示印刷条件设定方法的流程图。

图2为表示印刷装置的结构例的概要图。

图3为表示机器学习装置的结构的框图。

图4为表示学习工序的处理方法的流程图。

图5为表示在学习工序中所利用的训练模型的一个示例的示意图。

图6为表示印刷条件设定系统(油墨辨别系统)的结构的框图。