JP6915638B2 - 故障時期推測装置、機械学習装置、故障時期推測方法 - Google Patents
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Description
本発明は、印刷装置の故障時期を推測することを目的とする。
本構成によれば、印刷装置の動作履歴と、現在の状態を示す状態情報と、印刷結果画像の少なくとも1つを含む印刷装置情報に基づいて印刷装置の故障時期を推測することができる。また、本構成によれば、機械学習モデルを用いて故障時期を推測する構成であるため、故障時期推測のための判断基準を予め人間が定める必要がない。また、動作履歴、状態情報、印刷結果画像等を含む複数の情報に基づいて故障時期を推測する機械学習モデルを構成した場合、故障時期を精度よく推測できる可能性を高めることができる。
本構成によれば、印刷装置において予め決められたパターン画像を印刷した際に印刷装置情報を取得することができ、取得した印刷装置情報を用いて印刷装置の故障時期を推測することができる。
本構成によれば、線パターンや塗りつぶしパターンを印刷した場合の印刷結果画像に基づいて印刷装置の故障時期を推測することができる。
本構成によれば、印刷ヘッドを搭載したキャリッジに設けられたセンサーで撮影された印刷結果画像を取得することができる。例えば印刷装置とは別の画像読取装置(スキャナー)によって印刷結果画像を取得する構成と比較すると利用者の作業負担を軽減することができる。
本構成によれば、当該通知を受けた側(人または装置)は、故障に備えて準備を行うことができる。例えば、故障することが推測される部位の部品の調達を開始することや、故障前に部品を交換すること等を行うことができる。その結果、印刷装置のダウンタイムを短縮することが可能である。また、閾値を設定し、現在と故障時期との差が閾値以上の場合(推測される故障時期までの期間が閾値以上の長さである場合)には通知を行わない構成であるため、無用に早期から故障時期に関する通知が行われることによる弊害を防ぐことができる。例えば、早期に故障時期を通知されても利用者は故障に備えた準備を直ちに行わない可能性があり、準備を行わないまま故障時期を忘れてしまう可能性がある。また早期から何度も繰り返し通知が行われると、利用者が煩わしさを感じ、やがて通知が形骸化する可能性がある。
本構成によれば、メンテナンスの実行履歴に基づいて印刷装置の故障時期を推測することができる。
メンテナンス失敗情報は、ノズルをクリーニングするなどメンテナンスを行ってもノズルの吐出不良状態が解消しにくい状況の程度を示す情報である。メンテナンス失敗情報と印刷装置の故障とは相関する可能性がある。本構成によれば、メンテナンス失敗情報を用いて印刷装置の故障時期を推測することができる。
印刷装置の連続稼働時間、印刷装置の温度の履歴、印刷装置の周囲の温度の履歴等は、印刷装置の故障と相関する可能性がある。本構成によれば、これらの情報を用いて印刷装置の故障時期を推測することができる。
本構成によれば、印刷装置情報に基づいて印刷装置の故障時期を推測するための機械学習モデルを生産することができる。
この方法によれば、印刷装置情報に基づいて印刷装置の故障時期を推測することができる。また、機械学習モデルを用いて故障時期を推測するため、故障時期を推測するための判断基準を予め人間が定める必要がない。また、動作履歴、状態情報、印刷結果画像等を含む複数の情報に基づいて故障時期を推測する機械学習モデルを構成した場合、故障時期を精度よく推測できる可能性を高めることができる。
(1)印刷装置と機械学習装置の構成:
(2)パターン画像印刷処理:
(3)他の実施形態:
図1は、本発明の実施形態にかかる印刷装置10と機械学習装置100の構成を示すブロック図である。本実施形態において印刷装置10は、故障時期推測装置としても機能する。印刷装置10は、CPU,RAM等を備えるプロセッサー20(故障時期推測装置の制御部に相当する)と不揮発性メモリー30(記憶部に相当する)とを備えている。印刷装置10は、不揮発性メモリー30に記録された種々のプログラムをプロセッサー20で実行することができる。
図6は、印刷装置10のプロセッサー20と機械学習装置100の制御部120とによって実行されるパターン画像印刷処理を示すフローチャートである。本実施形態においては、パターン画像印刷処理は、印刷装置10が印刷ジョブを受信した場合に実行されることを想定している。なお、印刷ジョブを受信したタイミング以外にも、印刷装置10の利用者が指定した任意のタイミングでパターン画像印刷処理が実行されてもよい。1日の印刷業務開始時や印刷業務終了時に実行されてもよい。
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、印刷装置の動作履歴と、現在の状態を示す状態情報と、印刷結果を示す画像の少なくとも1つを含む印刷装置情報と、印刷装置の故障時期と、を対応付けた教師データを用いて機械学習した学習済モデルを記憶しておき、印刷装置情報を取得し、取得した印刷装置情報と学習済モデルとを用いて印刷装置の故障時期を推測する限りにおいて、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、機械学習装置の制御部が実現する機械学習機能を、印刷装置の制御部が備えていても良い。また、故障時期推測装置の記憶部や制御部が実現する機能は、機械学習装置において実現されてもよいし、機械学習装置や印刷装置以外の別の装置において実現されてもよい。
Claims (9)
- 印刷装置の動作履歴と、現在の状態を示す状態情報と、印刷結果を示す印刷結果画像の
少なくとも1つを含む印刷装置情報と、前記印刷装置の故障時期と、を対応付けた教師デ
ータを用いて機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、
前記印刷装置情報を取得し、取得した前記印刷装置情報と前記学習済モデルとを用いて
前記印刷装置の前記故障時期を推測する制御部と、を備え、
前記印刷装置情報は、メンテナンス実行回数と、メンテナンス実行後の吐出不良解消回
数との相違によって示されるメンテナンス失敗情報を含む、
故障時期推測装置。 - 前記印刷結果画像は、予め決められたパターン画像の印刷結果を示す画像であり、
前記動作履歴は、前記パターン画像の印刷から過去にった動作の履歴であり、
前記状態情報は、前記パターン画像を印刷した際の前記印刷装置の状態を示す情報であ
る、
請求項1に記載の故障時期推測装置。 - 前記パターン画像は、線で構成されたパターン、および、既定の大きさの領域を既定の
色で塗りつぶしたパターンの少なくともいずれかを含む、
請求項2に記載の故障時期推測装置。 - 前記印刷結果画像は、印刷媒体にインクを吐出するノズルを有する印刷ヘッドを搭載し
たキャリッジに設けられたセンサーで撮影される、
請求項1〜請求項3のいずれかに記載の故障時期推測装置。 - 前記制御部は、現在と推測される前記故障時期との差が閾値未満となった場合に、前記
故障時期に関連する通知を行う、
請求項1〜請求項4のいずれかに記載の故障時期推測装置。 - 前記印刷装置情報は、インクの吐出不良を解消するために印刷ヘッドからインクを吐出
するフラッシングと、印刷ヘッドのノズル面を拭うワイピングの少なくとも1つを含むメ
ンテナンスの実行履歴を含む、
請求項1〜請求項5のいずれかに記載の故障時期推測装置。 - 前記印刷装置情報は、前記印刷装置の連続稼働時間、前記印刷装置の温度の履歴、およ
び、前記印刷装置の周囲の温度の履歴の少なくともいずれかを含む、
請求項1〜請求項6のいずれかに記載の故障時期推測装置。 - 印刷装置の動作履歴と、現在の状態を示す状態情報と、印刷結果を示す印刷結果画像の
少なくとも1つを含む印刷装置情報と、前記印刷装置の故障時期とを対応付けた教師デー
タを取得し、前記印刷装置情報を入力し前記故障時期を出力するモデルを前記教師データ
に基づいて機械学習する制御部を備え、
前記印刷装置情報は、メンテナンス実行回数と、メンテナンス実行後の吐出不良解消回
数との相違によって示されるメンテナンス失敗情報を含む、
機械学習装置。 - 印刷装置の動作履歴と、現在の状態を示す状態情報と、印刷結果を示す印刷結果画像の
少なくとも1つを含む印刷装置情報と、前記印刷装置の故障時期と、を対応付けた教師デ
ータを用いて機械学習した学習済モデルを記憶し、
前記印刷装置情報を取得し、取得した前記印刷装置情報と前記学習済モデルとを用いて
前記印刷装置の前記故障時期を判定し、
前記印刷装置情報は、メンテナンス実行回数と、メンテナンス実行後の吐出不良解消回
数との相違によって示されるメンテナンス失敗情報を含む、
故障時期推測方法。
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