特開 2024-139123 推定方法、印刷方法、および印刷装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024139123

(43)【公開日】2024-10-09

(54)【発明の名称】推定方法、印刷方法、および印刷装置

(51)【国際特許分類】

   B41J 2/01 20060101AFI20241002BHJP

【ＦＩ】

B41J2/01 201

B41J2/01 103

B41J2/01 451

B41J2/01 401

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023049929

(22)【出願日】2023-03-27

(71)【出願人】

【識別番号】000207551

【氏名又は名称】株式会社ＳＣＲＥＥＮホールディングス

(74)【代理人】

【識別番号】100135013

【弁理士】

【氏名又は名称】西田 隆美

(72)【発明者】

【氏名】山家 暢

【テーマコード（参考）】

2C056

【Ｆターム（参考）】

2C056EA07

2C056EB27

2C056EC77

2C056FA13

(57)【要約】

【課題】印刷基材の表裏両面にインクを吐出する印刷装置において、入稿データに応じた印刷基材の歪み量を、印刷前に推定できる技術を提供する。
【解決手段】この印刷装置は、長尺帯状の印刷基材を搬送する搬送機構１０、印刷基材の第１面に第１入稿データＤ３１を印刷する第１印刷部２０、印刷基材の第２面に第２入稿データＤ３２を印刷する第２印刷部３０、および推定部８４を備える。推定部８４は、第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２の印刷前に、未印刷状態に対する両面印刷状態における第１面の歪み量を推定した第１推定結果Ｄ７１と、片面印刷状態に対する両面印刷状態における第２面の歪み量を推定した第２推定結果Ｄ７２とを取得する。これにより、推定結果Ｄ７１，Ｄ７２を考慮して、入稿データＤ３１，Ｄ３２を印刷できる。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

長尺帯状の印刷基材を長手方向に搬送しつつ、前記印刷基材の第１面および第２面に順にインクを吐出する印刷装置において、前記印刷基材の歪み量を推定する推定方法であって、
ａ）前記第１面に印刷すべき画像データである第１入稿データと、前記第２面に印刷すべき画像データである第２入稿データとを取得するデータ取得工程と、
ｂ）前記第１入稿データおよび前記第２入稿データの印刷よりも前に、前記第１入稿データおよび前記第２入稿データに基づいて、インクによる前記第１面の歪み量を推定した第１推定結果と、前記第２面の歪み量を推定した第２推定結果とを取得する推定工程と、
を含み、
前記第１推定結果は、前記第１面および前記第２面への印刷前の未印刷状態に対する、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面に前記第２入稿データが印刷された後の両面印刷状態における、前記第１面の歪み量を推定したものであり、
前記第２推定結果は、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面への印刷前の片面印刷状態に対する、前記両面印刷状態における、前記第２面の歪み量を推定したものである、推定方法。

【請求項2】

請求項１に記載の推定方法であって、
ｃ）前記印刷装置において前記第１面に学習用の画像データである第１学習用データを印刷し、かつ、前記第２面に学習用の画像データである第２学習用データを印刷した後に、前記第１面の歪み量である第１歪み量と、前記第２面の歪み量である第２歪み量とを計測する歪み量計測工程と、
ｄ）前記第１学習用データおよび前記第２学習用データを入力変数とし、前記第１歪み量および前記第２歪み量を教師データとして、機械学習により、前記両面印刷状態における前記印刷基材の歪み量を推定可能な推定モデルを生成する学習工程と、
をさらに含み、
前記推定工程では、前記推定モデルに前記第１入稿データおよび前記第２入稿データを入力し、前記推定モデルから前記第１推定結果および前記第２推定結果が出力される、推定方法。

【請求項3】

請求項２に記載の推定方法であって、
前記第１学習用データおよび前記第２学習用データはそれぞれ、
本体画像と、
前記本体画像の前面において、間隔をあけて配列された複数のマークと、
を含む画像データであり、
前記学習工程では、前記印刷装置において前記第１学習用データを前記第１面に印刷し、前記第２学習用データを前記第２面に印刷したときの前記印刷基材上の前記マークの位置に基づいて、前記教師データとなる前記第１面および前記第２面の歪み量を計測する、推定方法。

【請求項4】

請求項３に記載の推定方法であって、
前記マークは、
第１の色で形成されたベース図形と、
前記ベース図形と重なる位置に、前記第１の色とは異なる第２の色で形成されたマーク図形と、
を含む、推定方法。

【請求項5】

請求項４に記載の推定方法であって、
前記第１の色は、白色であり、
前記第２の色は、黒色である、推定方法。

【請求項6】

請求項３に記載の推定方法であって、
前記第１歪み量は、前記第１面における隣り合う前記マークの間隔の変化を示し、
前記第２歪み量は、前記第２面における隣り合う前記マークの間隔の変化を示す、推定方法。

【請求項7】

請求項３に記載の推定方法であって、
前記第１歪み量は、前記第１面における前記マークのそれぞれの変位量を示し、
前記第２歪み量は、前記第２面における前記マークのそれぞれの変位量を示す、推定方法。

【請求項8】

請求項３から請求項７までのいずれか１項に記載の推定方法であって、
前記第１学習用データおよび前記第２学習用データの前記本体画像は、濃度値または印字率が異なる複数の領域を含む、推定方法。

【請求項9】

請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の推定方法を用いた印刷方法であって、
前記工程ａ）および前記工程ｂ）の後に、
ｅ）前記第１推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第１面にインクを吐出して前記第１入稿データを前記第１面に印刷する工程と、
ｆ）前記第２推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第２面にインクを吐出して前記第２入稿データを前記第２面に印刷する工程と、
を実行する、印刷方法。

【請求項10】

長尺帯状の印刷基材の第１面に印刷すべき画像データである第１入稿データと、前記印刷基材の第２面に印刷すべき画像データである第２入稿データとを取得するデータ取得部と、
前記印刷基材を所定の搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、
前記搬送機構により搬送される前記印刷基材の前記第１面にインクを吐出する第１印刷部と、
前記第１印刷部よりも前記搬送経路の下流側において、前記搬送機構により搬送される前記印刷基材の前記第２面にインクを吐出する第２印刷部と、
前記第１入稿データおよび前記第２入稿データの印刷よりも前に、前記第１入稿データおよび前記第２入稿データに基づいて、インクによる前記第１面の歪み量を推定した第１推定結果と、前記第２面の歪み量を推定した第２推定結果とを取得する推定部と、
前記搬送機構、前記第１印刷部および前記第２印刷部を制御する動作制御部と、
を備え、
前記第１推定結果は、前記第１面および前記第２面への印刷前の未印刷状態に対する、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面に前記第２入稿データが印刷された後の両面印刷状態における、前記第１面の歪み量を推定したものであり、
前記第２推定結果は、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面への印刷前の片面印刷状態に対する、前記両面印刷状態における、前記第２面の歪み量を推定したものであり、
前記動作制御部は、
前記第１印刷部に、前記第１推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第１面にインクを吐出して前記第１入稿データを前記第１面に印刷させ、
前記第２印刷部に、前記第２推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第２面にインクを吐出して前記第２入稿データを前記第２面に印刷させる、印刷装置。

【請求項11】

請求項１０に記載の印刷装置であって、
前記第１印刷部および前記第２印刷部よりも前記搬送経路の下流側において、前記第１面および前記第２面を撮影するカメラと、
前記カメラの撮影画像に基づいて、前記第１面の歪み量である第１歪み量と、前記第２面の歪み量である第２歪み量とを計測する歪み量計測部と、
学習用の画像データである第１学習用データおよび第２学習用データを入力変数とし、前記第１学習用データを前記第１面に印刷し、前記第２学習用データを前記第２面に印刷したときの前記第１歪み量および前記第２歪み量を教師データとして、機械学習により、前記印刷基材の歪み量を推定可能な推定モデルを生成する学習部と、
をさらに備え、
前記推定部において、前記推定モデルに前記第１入稿データおよび前記第２入稿データを入力し、前記推定モデルから前記第１推定結果および前記第２推定結果が出力される、印刷装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、長尺帯状の印刷基材を長手方向に搬送しつつ、印刷基材の表裏両面にインクを吐出する印刷装置において、印刷基材の歪みを推定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、長尺帯状の印刷基材を長手方向に搬送しつつ、複数のヘッドからインクを吐出することにより、印刷基材に画像を印刷するインクジェット方式の印刷装置が知られている。インクジェット方式の印刷装置は、複数のヘッドから、それぞれ異なる色のインクを吐出する。そして、各色のインクにより形成される単色画像の重ね合わせによって、印刷基材の表面に多色画像を印刷する。

【0003】

この種の印刷装置では、印刷基材がインクを吸収する時、または、印刷基材上のインクが乾燥する時に、印刷基材が僅かに伸縮する。その結果、印刷基材の表面に形成される印刷画像に、歪みが生じる。また、印刷基材の歪みにより、複数のヘッドから吐出されるインクの位置がずれる場合がある。このような印刷基材の歪みによる印刷品質の低下を抑制するために、印刷基材の歪み量を印刷前に推定する方法が模索されている。印刷基材の歪み量を推定する方法は、例えば、特許文献１に記載されている。

【0004】

特許文献１に記載された印刷装置では、機械学習によって得られた推定モデルを用いて、印刷前に、入稿データに基づいて印刷後の印刷基材の伸縮状態（歪み量）を推定している。これにより、印刷前に、当該推定結果に基づいて入稿データを補正することにより、印刷基材の伸縮による印刷結果のずれを抑制し、印刷品質を向上することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２２－１１０６３２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、印刷基材の表裏両面にインクを吐出する印刷装置においては、表面の印刷による印刷基材の伸縮と、裏面の印刷による印刷基材の伸縮の２段階の印刷基材の伸縮が生じる。このような場合に、表面の印刷処理と、裏面の印刷処理とのそれぞれに、特許文献１に記載の補正方法を単に当てはめた場合、先に印刷された表面の印刷像が、その後の裏面の印刷処理による伸縮で歪む場合がある。また、裏面の印刷処理においても、表面の印刷処理によって既に印刷基材の伸縮が生じているため、裏面の印刷処理によって生じる印刷基材の歪み量は、片面のみの印刷処理によって生じるものとは異なる場合がある。

【0007】

本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、印刷基材の表裏両面にインクを吐出する印刷装置において、入稿データに応じた印刷基材の歪み量を、印刷前に推定できる技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するため、本願の第１発明は、長尺帯状の印刷基材を長手方向に搬送しつつ、前記印刷基材の第１面および第２面に順にインクを吐出する印刷装置において、前記印刷基材の歪み量を推定する推定方法であって、ａ）前記第１面に印刷すべき画像データである第１入稿データと、前記第２面に印刷すべき画像データである第２入稿データとを取得するデータ取得工程と、ｂ）前記第１入稿データおよび前記第２入稿データの印刷よりも前に、前記第１入稿データおよび前記第２入稿データに基づいて、インクによる前記第１面の歪み量を推定した第１推定結果と、前記第２面の歪み量を推定した第２推定結果とを取得する推定工程と、を含み、前記第１推定結果は、前記第１面および前記第２面への印刷前の未印刷状態に対する、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面に前記第２入稿データが印刷された後の両面印刷状態における、前記第１面の歪み量を推定したものであり、前記第２推定結果は、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面への印刷前の片面印刷状態に対する、前記両面印刷状態における、前記第２面の歪み量を推定したものである。

【0009】

本願の第２発明は、第１発明の推定方法であって、ｃ）前記印刷装置において前記第１面に学習用の画像データである第１学習用データを印刷し、かつ、前記第２面に学習用の画像データである第２学習用データを印刷した後に、前記第１面の歪み量である第１歪み量と、前記第２面の歪み量である第２歪み量とを計測する歪み量計測工程と、ｄ）前記第１学習用データおよび前記第２学習用データを入力変数とし、前記第１歪み量および前記第２歪み量を教師データとして、機械学習により、前記両面印刷状態における前記印刷基材の歪み量を推定可能な推定モデルを生成する学習工程と、をさらに含み、前記推定工程では、前記推定モデルに前記第１入稿データおよび前記第２入稿データを入力し、前記推定モデルから前記第１推定結果および前記第２推定結果が出力される。

【0010】

本願の第３発明は、第２発明の推定方法であって、前記第１学習用データおよび前記第２学習用データはそれぞれ、本体画像と、前記本体画像の前面において、間隔をあけて配列された複数のマークと、を含む画像データであり、前記学習工程では、前記印刷装置において前記第１学習用データを前記第１面に印刷し、前記第２学習用データを前記第２面に印刷したときの前記印刷基材上の前記マークの位置に基づいて、前記教師データとなる前記第１面および前記第２面の歪み量を計測する。

【0011】

本願の第４発明は、第３発明の推定方法であって、前記マークは、第１の色で形成されたベース図形と、前記ベース図形と重なる位置に、前記第１の色とは異なる第２の色で形成されたマーク図形と、を含む。

【0012】

本願の第５発明は、第４発明の推定方法であって、前記第１の色は、白色であり、前記第２の色は、黒色である。

【0013】

本願の第６発明は、第３発明の推定方法であって、前記第１歪み量は、前記第１面における隣り合う前記マークの間隔の変化を示し、前記第２歪み量は、前記第２面における隣り合う前記マークの間隔の変化を示す。

【0014】

本願の第７発明は、第３発明の推定方法であって、前記第１歪み量は、前記第１面における前記マークのそれぞれの変位量を示し、前記第２歪み量は、前記第２面における前記マークのそれぞれの変位量を示す。

【0015】

本願の第８発明は、第３発明から第７発明までのいずれか一発明の推定方法であって、前記第１学習用データおよび前記第２学習用データの前記本体画像は、濃度値または印字率が異なる複数の領域を含む。

【0016】

本願の第９発明は、第２発明から第７発明までのいずれか一発明の推定方法を用いた印刷方法であって、前記工程ａ）および前記工程ｂ）の後に、ｅ）前記第１推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第１面にインクを吐出して前記第１入稿データを前記第１面に印刷する工程と、ｆ）前記第２推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第２面にインクを吐出して前記第２入稿データを前記第２面に印刷する工程と、を実行する。

【0017】

本願の第１０発明は、長尺帯状の印刷基材の第１面に印刷すべき画像データである第１入稿データと、前記印刷基材の第２面に印刷すべき画像データである第２入稿データとを取得するデータ取得部と、前記印刷基材を所定の搬送経路に沿って長手方向に搬送する搬送機構と、前記搬送機構により搬送される前記印刷基材の前記第１面にインクを吐出する第１印刷部と、前記第１印刷部よりも前記搬送経路の下流側において、前記搬送機構により搬送される前記印刷基材の前記第２面にインクを吐出する第２印刷部と、前記第１入稿データおよび前記第２入稿データの印刷よりも前に、前記第１入稿データおよび前記第２入稿データに基づいて、インクによる前記第１面の歪み量を推定した第１推定結果と、前記第２面の歪み量を推定した第２推定結果とを取得する推定部と、前記搬送機構、前記第１印刷部および前記第２印刷部を制御する動作制御部と、を備え、前記第１推定結果は、前記第１面および前記第２面への印刷前の未印刷状態に対する、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面に前記第２入稿データが印刷された後の両面印刷状態における、前記第１面の歪み量を推定したものであり、前記第２推定結果は、前記第１面に前記第１入稿データが印刷され、かつ、前記第２面への印刷前の片面印刷状態に対する、前記両面印刷状態における、前記第２面の歪み量を推定したものであり、前記動作制御部は、前記第１印刷部に、前記第１推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第１面にインクを吐出して前記第１入稿データを前記第１面に印刷させ、前記第２印刷部に、前記第２推定結果に基づいて前記印刷基材に対するインクの吐出位置を補正しつつ、前記第２面にインクを吐出して前記第２入稿データを前記第２面に印刷させる、印刷装置である。

【0018】

本願の第１１発明は、第１０発明の印刷装置であって、前記第１印刷部および前記第２印刷部よりも前記搬送経路の下流側において、前記第１面および前記第２面を撮影するカメラと、前記カメラの撮影画像に基づいて、前記第１面の歪み量である第１歪み量と、前記第２面の歪み量である第２歪み量とを計測する歪み量計測部と、学習用の画像データである第１学習用データおよび第２学習用データを入力変数とし、前記第１学習用データを前記第１面に印刷し、前記第２学習用データを前記第２面に印刷したときの前記第１歪み量および前記第２歪み量を教師データとして、機械学習により、前記印刷基材の歪み量を推定可能な推定モデルを生成する学習部と、をさらに備え、前記推定部において、前記推定モデルに前記第１入稿データおよび前記第２入稿データを入力し、前記推定モデルから前記第１推定結果および前記第２推定結果が出力される。

【発明の効果】

【0019】

本願の第１発明～第１０発明によれば、印刷基材の表裏両面にインクを吐出する印刷装置において、表裏両面に対する入稿データに応じた印刷基材の歪み量を、印刷前に推定することができる。これにより、表裏それぞれの歪み量の推定結果を考慮して、入稿データを印刷することができる。

【0020】

特に、本願の第２発明によれば、機械学習を使用することにより、条件の変化に容易に対応できる。

【0021】

特に、本願の第３発明によれば、学習用データに組み込まれた複数のマークにより、教師データとなる印刷基材の伸縮状態を、容易に得ることができる。

【0022】

特に、本願の第４発明によれば、背景となる本体画像の色にかかわらず、マーク図形を識別できる。

【0023】

特に、本願の第６発明によれば、教師データは、領域ごとに局所的な歪み量を表すものとなる。累積された変位量を表すものではないため、機械学習において取り扱いやすい。

【0024】

特に、本願の第７発明によれば、教師データは、印刷基材の各部の座標位置の変化を表すものとなる。この場合、推定モデルから出力される推定結果も、印刷基材の各部の座標位置の変化を表すものとなる。したがって、当該推定結果に基づいて、印刷基材に吐出されるインクの座標位置を容易に補正できる。

【0025】

特に、本願の第８発明によれば、濃度値または印字率に応じた印刷基材の伸縮量を学習することができる。

【0026】

特に、本願の第９発明および第１０発明によれば、表裏それぞれの歪み量の推定結果を考慮して、インクの吐出位置を補正しつつ、印刷することができる。

【0027】

特に、本願の第１１発明によれば、機械学習を使用することにより、条件の変化に容易に対応できる。

【図面の簡単な説明】

【0028】

【図1】印刷装置の構成を示した図である。

【図2】印刷部の付近における印刷装置の部分上面図である。

【図3】印刷装置の各部とコンピュータとの接続を示したブロック図である。

【図4】コンピュータの機能を概念的に示したブロック図である。

【図5】学習処理の流れを示すフローチャートである。

【図6】基準データの例を示した図である。

【図7】グリッドマークの拡大図である。

【図8】学習用データの例を示した図である。

【図9】学習用データの例を示した図である。

【図10】印刷基材の歪み量の計測方法の一例を示した図である。

【図11】印刷基材の歪み量の計測方法の他の例を示した図である。

【図12】印刷処理の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0029】

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

【0030】

＜１．印刷装置の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る印刷装置１の構成を示した図である。この印刷装置１は、長尺帯状の印刷基材９を搬送しつつ、印刷部２０，３０において印刷基材９へ向けてインクの液滴を吐出することにより、印刷基材９の表裏両面に画像を印刷する装置である。以下では、印刷基材９の一方側の面を第１面９１、他方側の面を第２面９２と称する。印刷基材９は、印刷用紙であってもよく、あるいは、樹脂製のフィルムであってもよい。また、印刷基材９は、金属箔や、ガラス製の印刷基材であってもよい。図１に示すように、印刷装置１は、搬送機構１０、第１印刷部２０、第２印刷部３０、撮像部４０、およびコンピュータ８０を備える。

【0031】

搬送機構１０は、印刷基材９をその長手方向に沿う搬送方向に搬送する機構である。本実施形態の搬送機構１０は、巻き出し部１１、巻き取り部１２、反転部１３、および複数の搬送ローラ１００を有する。印刷基材９は、巻き出し部１１から繰り出され、複数の搬送ローラ１００により構成される搬送経路に沿って搬送される。各搬送ローラ１００は、搬送方向に対して垂直な方向に延びる軸を中心として回転することにより、印刷基材９を搬送経路の上流側から下流側へと案内する。また、印刷基材９には、搬送方向の張力が掛けられている。これにより、搬送中における印刷基材９の弛みや皺が抑制される。

【0032】

反転部１３は、搬送経路の途中において、印刷基材９の表裏を反転する装置である。反転部１３は、搬送経路上において、第１印刷部２０と第２印刷部３０との間に配置される。巻き出し部１１から繰り出された印刷基材９は、はじめ、第１面９１を上側として搬送される。そして、第１面９１を上面とした状態で、第１印刷部２０によって第１面９１に対して印刷処理がなされる。反転部１３は、第１面９１に印刷処理がなされた印刷基材９の表裏の上下方向を反転する。このため、反転部１３よりも搬送方向下流側においては、印刷基材９は、第２面９２を上側として搬送される。そして、第２面９２を上面とした状態で、第２印刷部３０によって第２面９２に対して印刷処理がなされる。その後、第１面９１および第２面９２の両面に印刷処理がなされた印刷基材９は、巻き取り部１２へ回収される。

【0033】

第１印刷部２０は、搬送機構１０により搬送される印刷基材９の第１面９１に対して、インクの液滴（以下「インク滴」と称する）を吐出する。本実施形態の第１印刷部２０は、第１ヘッド２１、第２ヘッド２２、第３ヘッド２３、および第４ヘッド２４を有する。第１ヘッド２１、第２ヘッド２２、第３ヘッド２３、および第４ヘッド２４は、印刷基材９の上方において、印刷基材９の搬送方向に沿って、間隔をあけて配列されている。印刷基材９は、第１印刷部２０の４つのヘッド２１～２４の下方を、印刷面である第１面９１を上方に向けた状態で搬送される。

【0034】

図２は、第１印刷部２０の付近における印刷装置１の部分上面図である。図２中に破線で示したように、各ヘッド２１～２４の下面には、印刷基材９の幅方向と平行に配列された複数のノズル２０１が設けられている。各ヘッド２１～２４は、複数のノズル２０１から印刷基材９の上面へ向けて、多色画像の色成分となるＫ（ブラック）、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の各色のインク滴を、それぞれ吐出する。

【0035】

すなわち、第１ヘッド２１は、搬送経路上の第１印刷位置Ｐ１において、印刷基材９の上面に、Ｋ色のインク滴を吐出する。第２ヘッド２２は、第１印刷位置Ｐ１よりも下流側の第２印刷位置Ｐ２において、印刷基材９の上面に、Ｃ色のインク滴を吐出する。第３ヘッド２３は、第２印刷位置Ｐ２よりも下流側の第３印刷位置Ｐ３において、印刷基材９の上面に、Ｍ色のインク滴を吐出する。第４ヘッド２４は、第３印刷位置Ｐ３よりも下流側の第４印刷位置Ｐ４において、印刷基材９の上面に、Ｙ色のインク滴を吐出する。

【0036】

なお、第１印刷部２０は、ヘッド２１～２４の搬送方向下流側であって反転部１３よりも搬送方向上流側に、印刷基材９の第１面９１にインクを定着させる定着部をさらに有していてもよい。定着部は、例えば、印刷基材９へ向けて加熱された気体を吹き付けて、印刷基材９に付着したインクを乾燥させる乾燥部であってもよい。また、定着部は、ＵＶ硬化性のインクに紫外線を照射することにより、インクを硬化させる紫外線照射部であってもよい。

【0037】

第２印刷部３０は、搬送機構１０により搬送される印刷基材９の第２面９２に対して、インクの液滴（以下「インク滴」と称する）を吐出する。本実施形態の第２印刷部３０は、第１ヘッド３１、第２ヘッド３２、第３ヘッド３３、および第４ヘッド３４を有する。印刷基材９は、第２印刷部３０の４つのヘッド３１～３４の下方を、印刷面である第２面９２を上方に向けた状態で搬送される。第２印刷部３０の４つのヘッド３１～３４の構成は、第１印刷部２０の４つのヘッド２１～２４と同等であるため、説明を省略する。また、第２印刷部３０は、第１印刷部２０と同様に、ヘッド３１～３４の搬送方向下流側であって撮像部４０よりも搬送方向上流側に、印刷基材９の第２面９２にインクを定着させる定着部をさらに有していてもよい。

【0038】

撮像部４０は、第１印刷部２０および第２印刷部３０による印刷処理が完了した印刷基材９の両面を撮影する。撮像部４０は、第１カメラ４１と、第２カメラ４２とを有する。第１カメラ４１は、第１印刷部２０および第２印刷部３０よりも搬送経路の下流側において、印刷基材９の第１面９１に対向して配置され、印刷基材９の第１面９１を撮影する。第２カメラ４２は、第１印刷部２０および第２印刷部３０よりも搬送経路の下流側において、印刷基材９の第２面９２に対向して配置され、印刷基材９の第２面９２を撮影する。第１カメラ４１の搬送経路上の位置と、第２カメラ４２の搬送経路上の位置は、同一または近接していることが好ましい。

【0039】

第１カメラ４１および第２カメラ４２には、例えば、ＣＩＳ（Contact Image Sensor）やＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子が、幅方向に複数配列されたラインセンサが使用される。第１カメラ４１は、印刷基材９の第１面９１を撮影することにより、撮影画像を取得する。また、第２カメラ４２は、印刷基材９の第２面９２を撮影することにより、撮影画像を取得する。そして、第１カメラ４１および第２カメラ４２はそれぞれ、得られた撮影画像を、コンピュータ８０へ送信する。

【0040】

コンピュータ８０は、印刷装置１を制御するための情報処理装置である。図３は、コンピュータ８０と、印刷装置１の各部との接続を示したブロック図である。図３中に概念的に示したように、コンピュータ８０は、ＣＰＵ等のプロセッサ８０１、ＲＡＭ等のメモリ８０２、およびハードディスクドライブ等の記憶部８０３を有する。記憶部８０３には、後述する学習処理および印刷処理を実行するためのコンピュータプログラムＰｇが、記憶されている。

【0041】

図３に示すように、コンピュータ８０は、上述した搬送機構１０、第１印刷部２０のヘッド２１～２４、第２印刷部３０のヘッド３１～３４、および、撮像部４０のカメラ４１，４２と、それぞれ通信可能に接続されている。また、コンピュータ８０は、外部記憶装置であるサーバ７０と、通信可能に接続されている。サーバ７０には、基準データＤ１１，Ｄ１２、多数の学習用データＤ２１，Ｄ２２、および、入稿データＤ３１，Ｄ３２が記憶されている。

【0042】

基準データＤ１１，Ｄ１２および学習用データＤ２１，Ｄ２２は、後述する学習処理に使用されるデータである。また、入稿データＤ３１，Ｄ３２は、製品としての印刷物を得るために、印刷装置１において印刷すべき画像データである。コンピュータ８０は、サーバ７０からこれらの基準データＤ１１，Ｄ１２、学習用データＤ２１，Ｄ２２、および、入稿データＤ３１，Ｄ３２から必要なデータを取得し、当該データに基づいて、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０を動作制御する。これにより、印刷装置１において、基準データＤ１１，Ｄ１２、学習用データＤ２１，Ｄ２２、および、入稿データＤ３１，Ｄ３２に基づいた印刷像を印刷基材９に印刷することができる。

【0043】

＜２．コンピュータの機能について＞
この印刷装置１の第１印刷部２０では、４つのヘッド２１～２４が、インク滴を吐出することによって、印刷基材９の第１面９１に、それぞれ単色画像を印刷する。そして、４つの単色画像の重ね合わせにより、印刷基材９の第１面９１に、多色画像が形成される。したがって、仮に、４つのヘッド２１～２４から吐出されるインク滴の印刷基材９上における位置が相互にずれていると、印刷物の画像品質が低下する。このような、印刷基材９上における単色画像の相互の位置ずれ（見当ずれ）を許容範囲内に抑えることが、高品質な印刷物を得るための重要な要素となる。

【0044】

また、印刷基材９にインクが吸収されるとき、または、印刷基材９上のインクが乾燥するときには、印刷基材９が不均一に伸縮する。このような印刷基材９の伸縮が生じると、印刷面に形成される印刷画像が歪む。また、印刷基材９の伸縮が生じると、上記の見当ずれも生じやすくなる。

【0045】

この印刷装置１では、第１印刷部２０による印刷基材９の第１面９１への印刷の後に、第２印刷部３０によって印刷基材９の第２面９２への印刷を行う。このように印刷基材９の表裏両面にインクを吐出する印刷装置１においては、第１面９１の印刷による印刷基材９の伸縮と、第２面の印刷による印刷基材９の伸縮の２段階の印刷基材９の伸縮により、印刷基材９に歪みが生じる。

【0046】

そこで、この印刷装置１のコンピュータ８０は、基準データＤ１１，Ｄ１２および学習用データＤ２１，Ｄ２２を用いて、両面印刷による印刷基材９の歪み量を推定するための推定モデルＭ１，Ｍ２を、機械学習によって生成する。これにより、コンピュータ８０は、入稿データＤ３１，Ｄ３２に基づいて、推定モデルＭ１，Ｍ２も用いて印刷基材９の歪み量を印刷前に推定し、その推定結果を利用して、インク滴の吐出位置を補正しつつ印刷を行う機能を有する。図４は、コンピュータ８０の当該機能を、概念的に示したブロック図である。

【0047】

図４に示すように、コンピュータ８０は、データ取得部８１、歪み量計測部８２、学習部８３、推定部８４、補正値算出部８５、および動作制御部８６を有する。データ取得部８１、歪み量計測部８２、学習部８３、推定部８４、補正値算出部８５、および動作制御部８６の各機能は、コンピュータ８０のプロセッサ８０１が、コンピュータプログラムＰｇに従って動作することにより、実現される。

【0048】

データ取得部８１は、基準データＤ１１，Ｄ１２、学習用データＤ２１，Ｄ２２、および入稿データＤ３１，Ｄ３２を取得するための処理部である。データ取得部８１は、サーバ７０から、基準データＤ１１，Ｄ１２、学習用データＤ２１，Ｄ２２、および入稿データＤ３１，Ｄ３２を読み出す。データ取得部８１は、読み出した基準データＤ１１，Ｄ１２を歪み量計測部８２および動作制御部８６へ引き渡す。データ取得部８１は、読み出した学習用データＤ２１，Ｄ２２を学習部８３および動作制御部８６へ引き渡す。また、データ取得部８１は、入稿データＤ３１，Ｄ３２を推定部８４および動作制御部８６へ引き渡す。

【0049】

歪み量計測部８２は、カメラ４１，４２から送信される撮影画像に基づいて、印刷基材９の歪み量を計測するための処理部である。具体的には、歪み量計測部８２は、第１カメラ４１から入力される第１基準画像Ｄ４１および第１学習用画像Ｄ５１と、第２カメラ４２から入力される第２基準画像Ｄ４２および第２学習用画像Ｄ５２とが入力される。

【0050】

歪み量計測部８２は、第１基準画像Ｄ４１および第１学習用画像Ｄ５１に基づいて、第１学習用画像Ｄ５１に撮影されている印刷基材９の第１面９１の歪み量である第１歪み量Ｄ６１を計測する。また、歪み量計測部８２は、第２基準画像Ｄ４２および第２学習用画像Ｄ５２に基づいて、第２学習用画像Ｄ５２に撮影されている印刷基材９の第２面９２の歪み量である第２歪み量Ｄ６２を計測する。印刷基材９の歪み量の計測方法については、後述する。歪み量計測部８２は、計測された印刷基材９の歪み量Ｄ６１，Ｄ６２を、学習部８３へ入力する。

【0051】

学習部８３は、印刷基材９に印刷される画像データと、その画像データの印刷後の印刷基材９の歪み量との関係を学習し、推定モデルＭ１，Ｍ２を生成するための処理部である。この印刷装置１は、製品となる印刷物を得るための入稿データＤ３１，Ｄ３２の印刷よりも前に、学習部８３による学習処理を行う。

【0052】

学習処理時には、上述した動作制御部８６と、学習部８３とに、基準データＤ１１，Ｄ１２および学習用データＤ２１，Ｄ２２が入力される。動作制御部８６は、基準データＤ１１，Ｄ１２および学習用データＤ２１，Ｄ２２に基づいて、搬送機構１０および印刷部２０，３０を動作制御する。これにより、印刷基材９の第１面９１に第１基準データＤ１１が印刷されるとともに、印刷基材９の第２面９２のうち、第１基準データＤ１１が印刷された部分の裏側の部分に、第２基準データＤ１２が印刷される。また、印刷基材９の第１面９１に第１学習用データＤ２１が印刷されるとともに、印刷基材９の第２面９２のうち、第１学習用データＤ２１が印刷された部分の裏側の部分に、第２学習用データＤ２２が印刷される。

【0053】

また、学習処理時には、第１カメラ４１が、第１基準データＤ１１および第２基準データＤ１２を印刷した印刷基材９の第１面９１を撮影して第１基準画像Ｄ４１を取得し、第２カメラ４２が、第１基準データＤ１１および第２基準データＤ１２を印刷した印刷基材９の第２面９２を撮影して第２基準画像Ｄ４２を取得する。また、学習処理時には、第１カメラ４１が、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を印刷した印刷基材９の第１面９１を撮影して第１学習用画像Ｄ５１を取得し、第２カメラ４２が、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を印刷した印刷基材９の第２面９２を撮影して第２学習用画像Ｄ５２を取得する。

【0054】

学習部８３は、教師あり機械学習アルゴリズムにより学習処理を行い、第１推定モデルＭ１および第２推定モデルＭ２を生成する。具体的には、学習部８３は、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を入力変数とし、歪み量計測部８２において計測された第１歪み量Ｄ６１を教師データとして、教師あり機械学習アルゴリズムにより、学習処理を行う。また、学習部８３は、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を入力変数とし、歪み量計測部８２において計測された第２歪み量Ｄ６２を教師データとして、教師あり機械学習アルゴリズムにより、学習処理を行う。学習部８３は、このような学習処理を、所定の終了条件を満たすまで繰り返す。これにより、学習部８３は、入力された画像データに基づいて、印刷基材９の第１面９１における歪み量を示す推定結果を出力できる第１推定モデルＭ１と、印刷基材９の第２面９２における歪み量を示す推定結果を出力できる第２推定モデルＭ２とを生成する。学習処理の詳細については、後述する。

【0055】

学習部８３は、機械学習アルゴリズムとして、例えば、ディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）を使用する。ただし、学習部８３が使用する機械学習アルゴリズムは、ディープラーニングに限定されるものではない。ディープラーニングに代えて、マルコフ確率場（ＭＲＦ）やボルツマンマシンなど他の機械学習アルゴリズムを使用してもよい。

【0056】

推定部８４は、入稿データＤ３１，Ｄ３２に基づいて、その入稿データＤ３１，Ｄ３２を印刷したときの印刷基材９の歪み量を推定するための処理部である。推定部８４は、学習部８３により生成された推定モデルＭ１，Ｍ２を使用して、推定処理を行う。

【0057】

推定部８４は、データ取得部８１が取得した第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を、第１推定モデルＭ１へ入力する。すると、第１推定モデルＭ１から、入稿データＤ３１，Ｄ３２に対応する印刷基材９の第１面９１の歪み量が出力される。推定部８４は、この第１推定モデルＭ１から出力された第１面９１の歪み量を、第１推定結果Ｄ７１とする。

【0058】

また、推定部８４は、データ取得部８１が取得した第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を、第２推定モデルＭ２へ入力する。すると、第２推定モデルＭ２から、入稿データＤ３１，Ｄ３２に対応する印刷基材９の第２面９２の歪み量が出力される。推定部８４は、この第２推定モデルＭ２から出力された第２面９２の歪み量を、第２推定結果Ｄ７２とする。推定部８４は、こうして得られた第１推定結果Ｄ７１および第２推定結果Ｄ７２を補正値算出部８５へと引き渡す。

【0059】

補正値算出部８５は、第１推定結果Ｄ７１および第２推定結果Ｄ７２に基づいて、第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を補正するための処理部である。補正値算出部８５は、推定結果Ｄ７１，Ｄ７２が示す印刷基材９の歪み量をキャンセルする方向の補正値Ｄ８１，Ｄ８２を算出する。具体的には、補正値算出部８５は、第１推定結果Ｄ７１が示す印刷基材９の第１面９１の歪み量をキャンセルする方向の第１補正値Ｄ８１と、第２推定結果Ｄ７２が示す印刷基材９の第２面９２の歪み量をキャンセルする方向の第２補正値Ｄ８２とを算出する。そして、補正値算出部８５は、算出した補正値Ｄ８１，Ｄ８２を、動作制御部８６へと引き渡す。

【0060】

動作制御部８６は、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０の各部を動作制御するための処理部である。動作制御部８６は、基準データＤ１１，Ｄ１２を印刷する場合には、基準データＤ１１，Ｄ１２に基づく指令値を、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０へ出力する。これにより、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０を動作させて、印刷基材９の第１面９１に第１基準データＤ１１、第２面９２に第２基準データＤ１２を印刷する。

【0061】

また、動作制御部８６は、学習用データＤ２１，Ｄ２２を印刷する場合には、学習用データＤ２１，Ｄ２２に基づく指令値を、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０へ出力する。これにより、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０を動作させて、印刷基材９の第１面９１に第１学習用データＤ２１、第２面９２に第２学習用データＤ２２を印刷する。

【0062】

一方、動作制御部８６は、入稿データＤ３１，Ｄ３２を印刷する場合には、入稿データＤ３１，Ｄ３２に基づく指令値を、それぞれ、補正値Ｄ８１，Ｄ８２により補正する。すなわち、動作制御部８６は、第１入稿データＤ３１に基づく指令値を第１補正値Ｄ８１により補正し、第２入稿データＤ３２に基づく指令値を第２補正値Ｄ８２により補正する。そして、動作制御部８６は、補正後の指令値を、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０へ出力する。これにより、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０を動作させて、印刷基材９の第１面９１に第１入稿データＤ３１を、第２面９２に第２入稿データＤ３２を印刷する。

【0063】

＜３．学習処理について＞
続いて、上述した印刷装置１において実行される学習処理について、説明する。図５は、学習処理の流れを示すフローチャートである。この学習処理は、製品としての印刷物を得るための入稿データＤ３１，Ｄ３２の印刷よりも前に、実行される。

【0064】

図５に示すように、学習処理を行うときには、まず、データ取得部８１が、サーバ７０から第１基準データＤ１１および第２基準データＤ１２を読み出す。そして、データ取得部８１は、歪み量計測部８２と動作制御部８６とに、第１基準データＤ１１および第２基準データＤ１２を入力する（ステップＳ１０１）。

【0065】

図６は、基準データＤ１１，Ｄ１２の例を示した図である。図６のように、基準データＤ１１，Ｄ１２は、複数のグリッドマーク５１のみを有する画像データである。

【0066】

グリッドマーク５１は、基準データＤ１１，Ｄ１２および学習用データＤ２１，Ｄ２２の所定の座標位置を示すマークである。このため、第１基準データＤ１１におけるグリッドマーク５１の位置と、第１学習用データＤ２１におけるグリッドマーク５１の位置とは一致する。また、第２基準データＤ１２におけるグリッドマーク５１の位置と、第２学習用データＤ２２におけるグリッドマーク５１の位置とは一致する。グリッドマーク５１は、基準データＤ１１，Ｄ１２および学習用データＤ２１，Ｄ２２の全体に亘って配列されている。また、複数のグリッドマーク５１は、印刷基材９の搬送方向および幅方向に沿って、互いに間隔をあけて配列されている。

【0067】

図７は、黒色の背景５０１上に配置されたグリッドマーク５１と、白色の背景５０２上に配置されたグリッドマーク５１を拡大して示した図である。図７に示すように、本実施形態のグリッドマーク５１は、ベース図形５１１とマーク図形５１２とで構成されている。ベース図形５１１は、白色（濃度値０％）に塗り潰された矩形の図形である。マーク図形５１２は、ベース図形５１１の前面側に重なる黒色（濃度値１００％）の十字状の図形である。図７の上側の領域に示すように、黒色の背景５０１の上にグリッドマーク５１が配置された場合、背景５０１とマーク図形５１２とは、同じ黒色であるが、マーク図形５１２は、白色のベース図形５１１上にあるため、マーク図形５１２を識別できる。また、図７の下側の領域に示すように、白色の背景５０２の上にグリッドマーク５１が配置された場合、ベース図形５１１と背景５０２は、同じ白色であるため境界が識別できないが、黒色のマーク図形５１２は識別できる。

【0068】

このように、本実施形態では、グリッドマーク５１が、白色のベース図形５１１と、ベース図形５１１の前面側に重なる黒色のマーク図形５１２とで構成されるため、背景となる画像の色にかかわらず、マーク図形５１２を識別することができる。

【0069】

また、このような構成により、グリッドマーク５１の印刷時には、白色のベース図形５１１部分へのインクの吐出を行わない。このため、グリッドマーク５１の印刷時には、黒色のマーク図形５１２部分へのみインクが吐出される。マーク図形５１２は、細い縦線と細い横線とを組み合わせた十字状の図形であるため、インクの吐出領域が２次元的に連続しない。このため、マーク図形５１２の印刷によって、インクを原因とした印刷基材９の伸縮が生じにくい。このため、グリッドマーク５１のみで構成される基準データＤ１１，Ｄ１２の印刷時には、印刷基材９の伸縮は殆ど生じない。すなわち、基準データＤ１１，Ｄ１２の印刷時には、印刷基材９の歪みは殆ど生じない。

【0070】

動作制御部８６は、第１基準データＤ１１および第２基準データＤ１２に基づいて、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０の動作を制御する。これにより、印刷基材９の第１面９１に第１基準データＤ１１を印刷するとともに、第２面９２に第２基準データＤ１２を印刷する（ステップＳ１０２）。すなわち、印刷基材９の両面のそれぞれに、複数のグリッドマーク５１が印刷される。

【0071】

また、第１カメラ４１は、第１基準データＤ１１が印刷された印刷基材９の第１面９１を撮影し、第１基準画像Ｄ４１を取得する。第２カメラ４２は、第２基準データＤ１２が印刷された印刷基材９の第２面９２を撮影し、第２基準画像Ｄ４２を取得する（ステップＳ１０３）。撮影により得られた基準画像Ｄ４１，Ｄ４２は、カメラ４１，４２からコンピュータ８０へ送信されて、歪み量計測部８２へ入力される。

【0072】

そして、歪み量計測部８２は、第１基準画像Ｄ４１および第２基準画像Ｄ４２からグリッドマーク５１の位置を抽出する（ステップＳ１０４）。そして、それらのグリッドマーク５１の位置を、グリッドマーク５１の基準位置とする。この基準位置は、印刷基材９の歪みが生じていない場合のグリッドマーク５１の位置として用いられる。

【0073】

続いて、データ取得部８１が、サーバ７０から第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を読み出す。そして、データ取得部８１は、学習部８３と動作制御部８６とに、学習用データＤ２１，Ｄ２２を引き渡す（ステップＳ１０５）。

【0074】

図８および図９は、学習用データＤ２１，Ｄ２２の例を示した図である。図８および図９のように、学習用データＤ２１，Ｄ２２は、絵柄やパターン等の本体画像５２に、複数のグリッドマーク５１が組み込まれた画像データである。第１学習用データＤ２１に含まれる複数のグリッドマーク５１の位置は、第１基準データＤ１１の複数のグリッドマーク５１の位置と同じである。また、第２学習用データＤ２２に含まれる複数のグリッドマーク５１の位置は、第２基準データＤ１２の複数のグリッドマーク５１の位置と同じである。

【0075】

学習用データＤ２１，Ｄ２２において、複数のグリッドマーク５１は、本体画像５２の前面において、間隔を空けて配列されている。グリッドマーク５１は本体画像５２の前面に配置されているため、グリッドマーク５１が配置された領域においては、本体画像５２は欠けている。複数の第１学習用データＤ２１は、互いに異なる本体画像５２を有するものとされる。また、複数の第２学習用データＤ２２は、互いに異なる本体画像５２を有するものとされる。

【0076】

印刷基材９の歪み量は、印刷基材９に吐出されるインクの量により異なる。このため、学習用データＤ２１，Ｄ２２の本体画像５２は、濃度値または印字率が異なる複数の領域を含む画像であることが望ましい。これにより、濃度値または印字率に応じた印刷基材９の歪み量を学習することができる。学習用データＤ２１，Ｄ２２の本体画像５２は、図８のように、濃度値の異なる複数の領域を含むテストパターンであってもよい。また、学習用データＤ２１，Ｄ２２の本体画像５２には、図９のように、任意の風景画や風景写真、その他の任意の画像を用いることができる。例えば、本体画像５２として、製品としての印刷物の画像データである入稿データＤ３１，Ｄ３２や、これら近似した画像を用いてもよい。

【0077】

動作制御部８６は、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２に基づいて、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部３０の動作を制御する。これにより、印刷基材９の第１面に第１学習用データＤ２１を印刷するとともに、第２面９２に第２学習用データＤ２２を印刷する（ステップＳ１０６）。すなわち、印刷基材９の両面に、学習用データＤ２１，Ｄ２２が印刷される。

【0078】

また、第１カメラ４１は、第１学習用データＤ２１が印刷された印刷基材９の第１面９１を撮影し、第１学習用画像Ｄ５１を取得する。第２カメラ４２は、第２学習用データＤ２２が印刷された印刷基材９の第２面９２を撮影し、第２学習用画像Ｄ５２を取得する（ステップＳ１０７）。撮影により得られた学習用画像Ｄ５１，Ｄ５２は、カメラ４１，４２からコンピュータ８０へ送信されて、歪み量計測部８２へ入力される。

【0079】

歪み量計測部８２は、第１学習用画像Ｄ５１および第２学習用画像Ｄ５２に基づいて、印刷基材９の歪み量である第１歪み量Ｄ６１および第２歪み量Ｄ６２を計測する（ステップＳ１０８：歪み量計測工程）。具体的には、歪み量計測部８２は、第１学習用画像Ｄ５１から、印刷基材９の第１面９１における複数のグリッドマーク５１の位置を抽出する。そして、歪み量計測部８２は、それらのグリッドマーク５１の位置と、ステップＳ１０４で得られたグリッドマーク５１の基準位置とを比較して、印刷基材９の第１面９１における歪み量である第１歪み量Ｄ６１を計測する。

【0080】

また、歪み量計測部８２は、第２学習用画像Ｄ５２から、印刷基材９の第２面９２における複数のグリッドマーク５１の位置を抽出する。そして、歪み量計測部８２は、それらのグリッドマーク５１の位置と、ステップＳ１０４で得られたグリッドマーク５１の基準位置とを比較して、印刷基材９の第２面９２における歪み量である第２歪み量Ｄ６２を計測する。

【0081】

上述の通り、グリッドマーク５１は、白色のベース図形５１１と、黒色のマーク図形５１２とで構成される。このため、背景となる本体画像５２の色や濃度にかかわらず、第１学習用画像Ｄ５１および第２学習用画像Ｄ５２内の全てのグリッドマーク５１の位置を認識できる。したがって、印刷基材９の歪み量Ｄ６１，Ｄ６２を精度よく計測できる。

【0082】

図１０は、印刷基材９の歪み量の計測方法の一例を示した図である。図１０の例では、歪み量計測部８２は、第１学習用画像Ｄ５１中の隣り合うグリッドマーク５１の間隔を計測する。そして、計測されたグリッドマーク５１の間隔と、第１基準画像Ｄ４１における基準位置のグリッドマーク５１の間隔との差を、第１歪み量Ｄ６１として算出する。歪み量計測部８２は、同様に、第２学習用画像Ｄ５２中の隣り合うグリッドマーク５１の間隔を計測する。そして、計測されたグリッドマーク５１の間隔と、第２基準画像Ｄ４２における基準位置のグリッドマーク５１の間隔との差を、第２歪み量Ｄ６２として算出する。

【0083】

すなわち、図１０の方法では、隣り合うグリッドマーク５１の間隔の変化を計測する。歪み量計測部８２は、このような歪み量の計測を、学習用画像Ｄ５１，Ｄ５２中の全ての隣り合うグリッドマーク５１について行う。その結果、印刷基材９の第１面９１および第２面９２のそれぞれにおける歪み量の分布を示すヒートマップが得られる。

【0084】

印刷基材９が伸縮した場合、印刷基材９上の各領域の変位量は、その領域の伸縮量だけではなく、他の領域の伸縮量も影響する。このため、印刷基材９の各位置での歪み量は、それらの伸縮量が累積した値となる。しかしながら、図１０の計測方法により得られるヒートマップは、印刷基材９の領域ごとの局所的な歪み量を表すものとなる。したがって、当該ヒートマップは、後述するステップＳ１０９において、教師データとして取り扱いやすい。

【0085】

図１１は、印刷基材９の歪み量の計測方法の他の例を示した図である。図１１の例では、歪み量計測部８２は、第１学習用画像Ｄ５１中の各グリッドマーク５１の位置を計測する。具体的には、第１学習用画像Ｄ５１中の特定のグリッドマーク５１を原点として、当該原点に対する他のグリッドマーク５１の座標位置を、それぞれ計測する。そして、計測された座標位置と、第１基準画像Ｄ４１における基準位置のグリッドマーク５１の座標位置との差を、第１歪み量Ｄ６１として算出する。

【0086】

歪み量計測部８２は、同様に、第２学習用画像Ｄ５２中の各グリッドマーク５１の位置を計測する。具体的には、第２学習用画像Ｄ５２中の特定のグリッドマーク５１を原点として、当該原点に対する他のグリッドマーク５１の座標位置を、それぞれ計測する。そして、計測された座標位置と、第２基準画像Ｄ４２における基準位置のグリッドマーク５１の座標位置との差を、第２歪み量Ｄ６２として算出する。

【0087】

すなわち、図１１の方法では、印刷基材９における各グリッドマーク５１の変位量を計測する。歪み量計測部８２は、このような歪み量の計測を、学習用画像Ｄ５１，Ｄ５２中の全てのグリッドマーク５１について行う。その結果、印刷基材９の第１面９１および第２面９２のそれぞれにおける歪み量の分布を示すベクトルマップが得られる。

【0088】

図１１の計測方法により得られるベクトルマップは、印刷基材９の各部の座標位置の変位量を表すものとなる。この場合、後述する推定モデルＭ１，Ｍ２から出力される推定結果Ｄ７１，Ｄ７２も、印刷基材９の各部の座標位置の変位量を表すものとなる。このため、図１１の計測方法を採用すれば、補正値算出部８５において、印刷基材９に吐出されるインクの座標位置を補正する際に、推定結果を利用しやすくなる。

【0089】

なお、第１学習用画像Ｄ５１中に撮影された第１学習用データＤ２１は、第１面９１および第２面９２への印刷前の未印刷状態の印刷基材９の第１面９１に対して印刷が行われたものである。また、第１学習用画像Ｄ５１の撮影時には、第１面９１に第１学習用データＤ２１が印刷され、第２面９２に第２学習用データＤ２２が印刷された後の両面印刷状態であった。このため、第１学習用画像Ｄ５１から得られる第１歪み量Ｄ６１は、未印刷状態に対する両面印刷状態における印刷基材９の第１面９１の歪み量を示すものとなる。

【0090】

また、第２学習用画像Ｄ５２中に撮影された第２学習用データＤ２２は、第１面９１に第１学習用データＤ２１が印刷された後、かつ、第２面９２への印刷前の片面印刷状態の印刷基材９の第２面９２に対して印刷が行われたものである。また、第２学習用画像Ｄ５２の撮影時には、第１面９１に第１学習用データＤ２１が印刷され、第２面９２に第２学習用データＤ２２が印刷された後の両面印刷状態であった。このため、第２学習用画像Ｄ５２から得られる第２歪み量Ｄ６２は、片面印刷状態に対する両面印刷状態における印刷基材９の第２面９２の歪み量を示すものとなる。

【0091】

歪み量計測部８２は、得られたヒートマップまたはベクトルマップを、印刷基材９の歪み量Ｄ６１，Ｄ６２として、学習部８３へ入力する。

【0092】

学習部８３は、２つの画像データに基づいて印刷基材９の歪み量の推定するための２つの推定モデルＭ１，Ｍ２を生成するために、教師有り機械学習プログラムにより、機械学習を行う（ステップＳ１０９：学習工程）。

【0093】

学習部８３は、予め、第１推定モデルＭ１および第２推定モデルＭ２を用意する。第１推定モデルＭ１は、入力された２つの画像データに基づいて、印刷基材９の第１面９１の歪み量を推定するための推定モデルである。第２推定モデルＭ２は、入力された２つの画像データに基づいて、印刷基材９の第２面９２の歪み量を推定するための推定モデルである。

【0094】

学習部８３は、第１推定モデルＭ１に対して、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を入力変数とし、ステップＳ１０８で計測された印刷基材９の第１歪み量Ｄ６１を教師データとして、教師あり機械学習プログラムにより、機械学習を行う。学習部８３は、第１推定モデルＭ１から出力される推定結果が、教師データである第１歪み量Ｄ６１に近づくように、第１推定モデルＭ１のパラメータを調整する。

【0095】

また、学習部８３は、第２推定モデルＭ２に対して、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を入力変数とし、ステップＳ１０８で計測された印刷基材９の第２歪み量Ｄ６２を教師データとして、教師あり機械学習プログラムにより、機械学習を行う。学習部８３は、第２推定モデルＭ２から出力される推定結果が、教師データである第２歪み量Ｄ６２に近づくように、第２推定モデルＭ２のパラメータを調整する。

【0096】

その後、学習部８３は、所定の終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１０）。終了条件は、例えば、推定結果と教師データとの差が、予め設定された閾値よりも小さくなること、とすればよい。また、終了条件は、ステップＳ１０５～Ｓ１０９の繰り返し回数が、予め設定された閾値に到達すること、としてもよい。終了条件を満たしていない場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、コンピュータ８０は、上述したステップＳ１０５～Ｓ１０９の処理を繰り返す。その際、学習用データＤ２１，Ｄ２２として、異なる学習用データＤ２１，Ｄ２２を使用する。このとき、既に使用した第１学習用データＤ２１と第２学習用データＤ２２とを、組み合わせを異ならせて使用してもよい。

【0097】

ステップＳ１０５～Ｓ１０９の学習処理が繰り返されることにより、第１推定モデルＭ１および第２推定モデルＭ２の推定精度が向上する。やがて、終了条件が満たされると（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、学習部８３は、学習処理を終了する。これにより、入力された２つの画像データに基づいて、その２つ画像データを表裏に印刷したときの印刷基材９の歪み量を精度よく推定できる、学習済みの第１推定モデルＭ１および第２推定モデルＭ２が生成される。学習部８３は、生成された推定モデルＭ１，Ｍ２を、推定部８４へ提供する。

【0098】

このようにして生成された第１推定モデルＭ１に第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を入力すると、第１推定モデルＭ１は、第１推定結果Ｄ７１を出力する。第１推定結果Ｄ７１は、第１面９１および第２面９２への印刷前の未印刷状態に対する、第１面９１に第１入稿データＤ３１が印刷され、かつ、第２面９２に第２入稿データＤ３２が印刷された後の両面印刷状態における、印刷基材９の第１面９１の歪み量を推定したものである。

【0099】

また、このようにして生成された第２推定モデルＭ２に第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を入力すると、第２推定モデルＭ２は、第２推定結果Ｄ７２を出力する。第２推定結果Ｄ７２は、第１面９１に第１入稿データＤ３１が印刷され、かつ、第２面９２への印刷前の片面印刷状態に対する、両面印刷状態における、印刷基材９の第２面９２の歪み量を推定したものである。

【0100】

なお、ステップＳ１１０において、第１推定モデルＭ１および第２推定モデルＭ２の一方のみの終了条件が満たされた場合、当該推定モデルに対する学習処理を終了し、他方の推定モデルに対してのみ、ステップＳ１０５～Ｓ１０９の学習処理を繰り返すようにしてもよい。これにより、推定モデルＭ１，Ｍ２に対する過学習を抑制できる。

【0101】

＜４．印刷処理について＞
続いて、上述した学習処理の後に、印刷装置１において実行される印刷処理について、説明する。図１２は、印刷処理の流れを示すフローチャートである。

【0102】

図１２に示すように、印刷処理を行うときには、まず、印刷すべき第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を取得する（ステップＳ２０１：データ取得工程）。具体的には、データ取得部８１が、サーバ７０から第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を読み出す。そして、データ取得部８１は、推定部８４と動作制御部８６とに、入稿データＤ３１，Ｄ３２を入力する。

【0103】

推定部８４は、学習部８３により生成された第１推定モデルＭ１および第２推定モデルＭ２のそれぞれに、第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を入力する。そうすると、第１推定モデルＭ１は、印刷基材９の第１面９１の歪み量を推定した第１推定結果Ｄ７１を出力する。また、第２推定モデルＭ２は、印刷基材９の第２面９２の歪み量を推定した第２推定結果Ｄ７２を出力する（ステップＳ２０２：推定工程）。推定部８４は、得られた推定結果Ｄ７１，Ｄ７２を、補正値算出部８５へ出力する。

【0104】

補正値算出部８５は、推定部８４から出力された推定結果Ｄ７１，Ｄ７２に基づいて、補正値Ｄ８１，Ｄ８２を算出する（ステップＳ２０３）。具体的には、補正値算出部８５は、第１推定結果Ｄ７１に基づいて、第１面９１への第１入稿データＤ３１の印刷に用いる第１補正値Ｄ８１を算出する。また、補正値算出部８５は、第２推定結果Ｄ７２に基づいて、第２面９２への第２入稿データＤ３２の印刷に用いる第２補正値Ｄ８２を算出する。

【0105】

これらの補正値Ｄ８１，Ｄ８２は、印刷基材９に対するインク滴の吐出位置を微調整するための制御値である。補正値算出部８５は、推定結果Ｄ７１，Ｄ７２が示す印刷基材９の歪みをキャンセルする方向に、補正値Ｄ８１，Ｄ８２を設定する。例えば、印刷基材９の伸縮により、印刷基材９のある部分が幅方向の一方側へ変位すると推定される場合、補正値算出部８５は、インク滴の吐出位置を幅方向の他方側へ補正するように、補正値Ｄ８１，Ｄ８２を算出する。そして、補正値算出部８５は、算出された補正値Ｄ８１，Ｄ８２を、動作制御部８６へ入力する。

【0106】

その後、動作制御部８６は、データ取得部８１から取得した第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２と、補正値算出部８５から取得した第１補正値Ｄ８１および第２補正値Ｄ８２とに基づいて、搬送機構１０、第１印刷部２０および第２印刷部を動作制御する。このとき、動作制御部８６は、第１入稿データＤ３１により指定されるインクの吐出位置を、第１補正値Ｄ８１に従って補正する。この補正は、例えば、第１入稿データＤ３１のピクセルごとに行う。そして、印刷基材９の第１面９１の補正後の吐出位置に、インク滴を吐出する。これにより、印刷基材９の第１面９１に、第１入稿データＤ３１が印刷される。また、同様に、動作制御部８６は、第２入稿データＤ３２により指定されるインクの吐出位置を、第２補正値Ｄ８２に従って補正する。これにより、印刷基材９の第２面９２に、第２入稿データＤ３２が印刷される（ステップＳ２０４：印刷工程）。

【0107】

以上のように、この印刷装置１では、第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２の印刷よりも前に、入稿データＤ３１，Ｄ３２に基づいて、インクによる印刷基材９の第１面９１の歪み量と、第２面９２の歪み量をそれぞれ推定する。その推定結果である第１推定結果Ｄ７１では、未印刷状態に対する両面印刷状態における第１面９１の歪み量が推定される。また、第２推定結果Ｄ７２では、片面印刷状態に対する両面印刷状態における第２面９２の歪み量が推定される。

【0108】

このため、第１入稿データＤ３１の印刷後に生じる、第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２の印刷によって生じる印刷基材９の歪みを考慮して、第１印刷部２０による第１入稿データＤ３１の印刷を行うことができる。また、第２入稿データＤ３２の印刷前に生じる、第１入稿データＤ３１の印刷によって生じる印刷基材９の伸縮による歪みと、第２入稿データＤ３２の印刷後に生じる、第２入稿データＤ３２の印刷によって生じる印刷基材９の伸縮による歪みと、を考慮して、第２印刷部３０による第２入稿データＤ３２の印刷を行うことができる。その結果、両面印刷を行う場合であっても、印刷画像の歪みが小さく、見当ずれも少ない、高品質な印刷物を得ることができる。

【0109】

＜５．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。

【0110】

上記の実施形態では、グリッドマーク５１が、白色のベース図形５１１と、黒色のマーク図形５１２とで構成されていた。しかしながら、ベース図形５１１の色は、必ずしも白色に限定されるものではない。また、マーク図形５１２の色は、必ずしも黒色に限定されるものではない。例えば、ベース図形５１１が黒色で、マーク図形５１２が白色であってもよい。また、ベース図形５１１およびマーク図形５１２は、他の色であってもよい。すなわち、グリッドマーク５１は、ベース図形５１１が第１の色で形成され、マーク図形５１２が、第１の色とは異なる第２の色で形成されていればよい。また、ベース図形５１１およびマーク図形５１２の形状も、上記の実施形態とは異なる形状であってもよい。

【0111】

また、上記の実施形態では、学習処理において、推定モデルＭ１，Ｍ２に入力される情報は、画像データである学習用データＤ２１，Ｄ２２のみであった。しかしながら、学習用データＤ２１，Ｄ２２に加えて、印刷装置１内の各種のセンサの検出値や、印刷基材９の種類などの付加的な情報を、推定モデルＭ１，Ｍ２に入力してもよい。その場合、印刷処理においても、推定モデルＭ１，Ｍ２に対して、入稿データＤ３１，Ｄ３２に加えて、上記の付加的な情報を入力するとよい。このようにすれば、推定モデルＭ１，Ｍ２は、付加的な情報も考慮して、より精度の高い推定結果Ｄ７１，Ｄ７２を出力することが可能となる。

【0112】

また、上記の実施形態では、学習処理において、学習用画像Ｄ５１，Ｄ５２における学習用データＤ２１，Ｄ２２が印刷された印刷基材９上のグリッドマーク５１の位置を、基準画像Ｄ４１，Ｄ４２における基準データＤ１１，Ｄ１２が印刷された印刷基材９上のグリッドマーク５１の位置と比較することにより、印刷基材９の歪み量を計測した。しかしながら、学習用画像Ｄ５１，Ｄ５２の両面印刷後の歪み量を計測するための比較対象として、基準データＤ１１，Ｄ１２を用いなくてもよい。その場合、学習用画像Ｄ５１，Ｄ５２に写された印刷基材９上のグリッドマーク５１の位置と、学習用データＤ２１，Ｄ２２におけるグリッドマーク５１の位置とを比較することにより、印刷基材９の歪み量を計測してもよい。

【0113】

また、上記の実施形態では、推定部８４において、第１面９１の歪み量を推定した第１推定結果Ｄ７１を出力する第１推定モデルＭ１と、第２面９２の歪み量を推定した第２推定結果Ｄ７２を出力する第２推定モデルＭ２との２つの推定モデルが用いられた。しかしながら、第１入稿データＤ３１および第２入稿データＤ３２を入力すると、第１推定結果Ｄ７１および第２推定結果Ｄ７２の双方を出力する単一の推定モデルが用いられてもよい。

【0114】

そのような単一の推定モデルを用いる場合、当該推定モデルの学習工程においては、第１学習用データＤ２１および第２学習用データＤ２２を入力変数とするとともに、第１歪み量Ｄ６１および第２歪み量Ｄ６２を教師データとして、機械学習を行う。

【0115】

また、上記の実施形態では、図２のように、印刷部２０，３０ではそれぞれ、各ヘッド２１～２４，３１～３４において、ノズル２０１が幅方向に一列に配置されていた。しかしながら、各ヘッド２１～２４，３１～３４において、ノズル２０１が２列以上に配置されていてもよい。

【0116】

また、上記の実施形態の印刷装置１は、印刷部２０，３０ではそれぞれ、４つのヘッド２１～２４，３１～３４を備えていた。しかしながら、印刷部２０，３０がそれぞれ備えるヘッドの数は、１～３つ、あるいは５つ以上であってもよい。例えば、印刷部２０，３０はそれぞれ、Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙの各色に加えて、特色のインクを吐出するヘッドを備えていてもよい。

【0117】

また、上記の実施形態や変形例に登場した各要素を、矛盾が生じない範囲で、適宜に組み合わせてもよい。

【符号の説明】

【0118】

１ 印刷装置
９ 印刷基材
１０ 搬送機構
２０ 第１印刷部
３０ 第２印刷部
４１ 第１カメラ
４２ 第２カメラ
５１ グリッドマーク
５２ 本体画像
８０ コンピュータ
８１ データ取得部
８２ 歪み量計測部
８３ 学習部
８４ 推定部
８５ 補正値算出部
８６ 動作制御部
９１ 第１面
９２ 第２面
５１１ ベース図形
５１２ マーク図形
Ｄ１１ 第１基準データ
Ｄ１２ 第２基準データ
Ｄ２１ 第１学習用データ
Ｄ２２ 第２学習用データ
Ｄ３１ 第１入稿データ
Ｄ３２ 第２入稿データ
Ｄ４１ 第１基準画像
Ｄ４２ 第２基準画像
Ｄ５１ 第１学習用画像
Ｄ５２ 第２学習用画像
Ｄ６１ 第１歪み量
Ｄ６２ 第２歪み量
Ｄ７１ 第１推定結果
Ｄ７２ 第２推定結果
Ｄ８１ 第１補正値
Ｄ８２ 第２補正値
Ｍ１ 第１推定モデル
Ｍ２ 第２推定モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】