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公开(公告)号：CN111942023B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010402691.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J2/01 , B41J2/21 , B41J29/393 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种用于通过预测印刷头的喷出不良来抑制印刷品质的降低的信息处理装置、印刷装置、学习装置以及信息处理方法等。信息处理装置(200)包括对学习完毕模型进行存储的存储部(230)、接受部(210)和处理部(220)。学习完毕模型为，根据将与喷出不良的要因相关的喷出不良要因信息、和表示被形成于印刷介质上的图像的印刷图像信息对应起来了的数据组，而对喷出不良的预测条件进行了机器学习而获得的学习完毕模型。接受部(210)从印刷装置(1)接受喷出不良要因信息。处理部(220)根据所接受的喷出不良要因信息和学习完毕模型，来预测印刷头(31)的喷出不良。
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公开(公告)号：CN111497443B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010075238.6
申请日：2020-01-22
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J2/01 , B41J29/393 , G06N20/00
Abstract: 一种印刷装置、机器学习装置、机器学习方法，能够容易地判别印刷介质的种类。所述印刷装置构成为具备存储部以及印刷控制部，所述存储部存储已学习模型，所述已学习模型是使用将印刷介质的反射率、印刷介质的透过率、拍摄印刷介质的表面而得到的图像数据中的至少一个与印刷介质的种类建立了对应关系的教师数据而进行了机器学习的已学习模型，所述印刷控制部使用印刷介质的反射率、印刷介质的透过率、拍摄印刷介质的表面而得到的图像数据中的至少一个与所述已学习模型来判别印刷介质的种类。
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公开(公告)号：CN110539563A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910445245.8
申请日：2019-05-27
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 一种图像处理装置、起皱判定方法以及机器学习装置，提供能够检测有无起皱而不对印刷介质印刷起皱检测用图案的技术。所述图像处理装置构成为具备：光源，照亮印刷介质；传感器，读取所述印刷介质；以及控制部，控制所述光源和所述传感器，所述控制部根据所述印刷介质的判定区域中所述传感器的检测值的变化来判定所述判定区域中有无起皱。
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公开(公告)号：CN111660687A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010152750.6
申请日：2020-03-06
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J29/393 , B41J2/01 , B41J2/165 , G06N20/00
Abstract: 一种故障时期推测装置、机器学习装置、故障时期推测方法，推测印刷装置的故障时机。构成一种故障时期推测装置，其具备：存储部，存储已学习模型，所述已学习模型是使用教师数据进行机器学习后得到的已学习模型，所述教师数据是包括将印刷装置的动作历史记录、表示当前的状态的状态信息、表示印刷结果的印刷结果图像中的至少一个的印刷装置信息与所述印刷装置的故障时期建立对应关系后得到的数据；以及控制部，获取所述印刷装置信息，并使用获取到的所述印刷装置信息和所述已学习模型来推测所述印刷装置的所述故障时期。
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公开(公告)号：CN108944094B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810468740.6
申请日：2018-05-16
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J29/393 , H04N1/00
Abstract: 本发明涉及印刷装置以及印刷装置的控制方法。印刷装置(1)具备：输送部(106)；喷墨头(8)；照相机(72)；相对于印刷介质的印刷面而从预定的角度向照相机(72)的拍摄区域照射光的LED光源(73a)和LED光源(73b)；滑架(6)，其安装有喷墨头(8)、照相机(72)以及LED光源(73a)和LED光源(73b)；控制部(100)(处理器)，其基于由照相机(72)拍摄到的所印刷的测试图案的拍摄图像，来取得LED光源(73a)和LED光源(73b)所照射的光的反射率特性数据，并基于所取得的反射率特性数据来决定反射率处于反射率特定范围内的初次最终特定范围或者取得特定范围，从而取得与初次最终特定范围或者取得特定范围相对应拍摄图像数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111483237A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010077071.7
申请日：2020-01-23
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 一种印刷装置、学习装置及学习方法，期望提高被输送物的输送位置的精度，所述印刷装置具备输送被输送物的电机，所述印刷装置构成为具备：存储部，存储已学习模型，所述已学习模型基于包括所述被输送物的速度、所述被输送物的加速度、所述被输送物的移动量、所述被输送物的移动开始位置、所述印刷装置的周围环境、流过所述电机的电流值、由所述印刷装置印刷的印刷介质的种类及所述被输送物的累积移动量的至少一个状态变量而输出使所述被输送物的输送位置靠近基准的所述电机的控制参数；及控制部，根据基于所述已学习模型而获取的所述控制参数来控制所述电机从而进行印刷。
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公开(公告)号：CN108944094A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810468740.6
申请日：2018-05-16
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J29/393 , H04N1/00
Abstract: 本发明涉及印刷装置以及印刷装置的控制方法。印刷装置(1)具备：输送部(106)；喷墨头(8)；照相机(72)；相对于印刷介质的印刷面而从预定的角度向照相机(72)的拍摄区域照射光的LED光源(73a)和LED光源(73b)；滑架(6)，其安装有喷墨头(8)、照相机(72)以及LED光源(73a)和LED光源(73b)；控制部(100)(处理器)，其基于由照相机(72)拍摄到的所印刷的测试图案的拍摄图像，来取得LED光源(73a)和LED光源(73b)所照射的光的反射率特性数据，并基于所取得的反射率特性数据来决定反射率处于反射率特定范围内的初次最终特定范围或者取得特定范围，从而取得与初次最终特定范围或者取得特定范围相对应拍摄图像数据。
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公开(公告)号：CN111942023A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010402691.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J2/01 , B41J2/21 , B41J29/393 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种用于通过预测印刷头的喷出不良来抑制印刷品质的降低的信息处理装置、印刷装置、学习装置以及信息处理方法等。信息处理装置(200)包括对学习完毕模型进行存储的存储部(230)、接受部(210)和处理部(220)。学习完毕模型为，根据将与喷出不良的要因相关的喷出不良要因信息、和表示被形成于印刷介质上的图像的印刷图像信息对应起来了的数据组，而对喷出不良的预测条件进行了机器学习而获得的学习完毕模型。接受部(210)从印刷装置(1)接受喷出不良要因信息。处理部(220)根据所接受的喷出不良要因信息和学习完毕模型，来预测印刷头(31)的喷出不良。
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公开(公告)号：CN111497443A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010075238.6
申请日：2020-01-22
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J2/01 , B41J29/393 , G06N20/00
Abstract: 一种印刷装置、机器学习装置、机器学习方法，能够容易地判别印刷介质的种类。所述印刷装置构成为具备存储部以及印刷控制部，所述存储部存储已学习模型，所述已学习模型是使用将印刷介质的反射率、印刷介质的透过率、拍摄印刷介质的表面而得到的图像数据中的至少一个与印刷介质的种类建立了对应关系的教师数据而进行了机器学习的已学习模型，所述印刷控制部使用印刷介质的反射率、印刷介质的透过率、拍摄印刷介质的表面而得到的图像数据中的至少一个与所述已学习模型来判别印刷介质的种类。
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