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公开(公告)号:CN114261203B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202111068289.7
申请日:2021-09-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor: 铃木一永
IPC: B41J2/01 , B41J29/393 , B41J29/00 , B41J2/165
Abstract: 本发明提供一种用于基于喷嘴板面的状态而输出适当的维护信息的信息处理系统、学习装置以及信息处理方法等。信息处理系统(200)包括:存储部(230),其对学习完毕模型进行存储,所述学习完毕模型基于将拍摄印刷头(30)的喷嘴板面而得到的喷嘴面图像信息和表示印刷头(30)是否需要维护或者推荐执行定时的维护信息建立了对应的数据组,来对印刷头(30)的维护条件进行了机器学习;取得部(210),其取得喷嘴面图像信息;处理部,其在发生印刷头的喷出不良之前的定时,基于喷嘴面图像信息和学习完毕模型而输出维护信息。
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公开(公告)号:CN114261202A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111067613.3
申请日:2021-09-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor: 铃木一永
IPC: B41J2/01 , B41J29/00 , B41J29/393 , B41J2/165
Abstract: 本发明提供一种输出与印刷装置的喷出不良因素相应的适当的维护信息的信息处理系统、学习装置以及信息处理方法等。信息处理系统(200)包括:存储部(230),其对学习完毕模型进行存储,所述学习完毕模型基于将表示印刷头(30)的油墨流道的状态的油墨流道内信息、拍摄印刷头(30)的喷嘴板面而得到的喷嘴面图像信息和印刷头的维护信息建立对应的数据组,来对印刷头(30)的维护条件进行了机器学习;取得部(210),其取得油墨流道内信息和喷嘴面图像信息;处理部(220),其基于所取得的油墨流道内信息以及喷嘴面图像信息和学习完毕模型而输出维护信息。
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公开(公告)号:CN114261202B
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN202111067613.3
申请日:2021-09-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor: 铃木一永
IPC: B41J2/01 , B41J29/00 , B41J29/393 , B41J2/165
Abstract: 本发明提供一种输出与印刷装置的喷出不良因素相应的适当的维护信息的信息处理系统、学习装置以及信息处理方法等。信息处理系统(200)包括:存储部(230),其对学习完毕模型进行存储,所述学习完毕模型基于将表示印刷头(30)的油墨流道的状态的油墨流道内信息、拍摄印刷头(30)的喷嘴板面而得到的喷嘴面图像信息和印刷头的维护信息建立对应的数据组,来对印刷头(30)的维护条件进行了机器学习;取得部(210),其取得油墨流道内信息和喷嘴面图像信息;处理部(220),其基于所取得的油墨流道内信息以及喷嘴面图像信息和学习完毕模型而输出维护信息。
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公开(公告)号:CN112590392B
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202011038876.7
申请日:2020-09-28
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J2/01 , B41J2/14 , B41J29/393 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种用于针对印刷头的喷嘴板中的结露的产生而执行适当的处理的信息处理装置、学习装置以及信息处理方法。信息处理装置(200)包括:存储部(230),其对基于将温度信息、设定信息和对策信息建立了对应关系的数据组而进行机械学习从而得到的学习完毕模型进行存储;接受部(210),其接受由印刷头(30)实施的油墨喷出时的温度信息以及设定信息;处理部(220),其基于所接受到的温度信息、设定信息和学习完毕模型来决定针对结露而执行的对策。
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公开(公告)号:CN111942022B
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202010402049.5
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: 本发明提供一种通过根据印刷装置的使用状况来推测对策从而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)包括存储学习完毕模型的存储部(230)、接受部(210)和处理部(220)。学习完毕模型为,根据将印刷头(31)的不良状态信息、印刷装置(1)的使用环境信息和表示被推荐的对策的对策信息对应起来了的数据组进行了机器学习而获得的学习完毕模型。接受部(210)接受印刷头(31)的不良状态信息和使用环境信息。处理部(220)根据所接受的不良状态信息和使用环境信息、以及学习完毕模型,来提示与不良相对应的对策。
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公开(公告)号:CN114193929A
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202111068274.0
申请日:2021-09-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor: 铃木一永
IPC: B41J2/01 , B41J29/393 , B41J29/00 , B41J2/165
Abstract: 本发明提供一种能够基于各种因素而适当地对头的更换时期和最佳的维护方法进行判断的信息处理系统、信息处理方法以及学习装置。信息处理系统(200)包括存储部(210)、受理部(220)和处理部(230)。存储部(210)对学习完毕模型(212)进行存储,所述学习完毕模型(212)基于将拍摄印刷头(30)的喷嘴面而得到的喷嘴面图像信息(NI)和表示是否需要更换印刷头(30)或者印刷头的更换定时的更换与否信息建立了对应的数据组,来对印刷头的更换条件进行了机器学习。受理部(220)受理喷嘴面图像信息(NI)。处理部(230)基于所受理的喷嘴面图像信息(NI)和学习完毕模型(212),而输出印刷头(30)的更换与否信息。
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公开(公告)号:CN112590393A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011040127.8
申请日:2020-09-28
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 本发明提供一种用于实施能够抑制喷出不良等的产生的压力控制的信息处理装置、学习装置以及信息处理方法等。信息处理装置(200)包括:存储部(230),其存储学习完毕模型;接受部(210),其接受油墨喷出时的气压信息和温度信息;处理部(220),其基于所接受到的气压信息以及温度信息和学习完毕模型而对加压泵(81)进行控制。学习完毕模型为,基于将印刷装置(1)的使用环境中的气压信息、使用环境中的温度信息和向印刷头(30)供给油墨的加压泵(81)的加压力信息建立了对应关系的数据组,而对被判断为不会产生喷出不良的加压力的条件进行机器学习而得到的学习完毕模型。
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公开(公告)号:CN112590392A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011038876.7
申请日:2020-09-28
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: B41J2/01 , B41J2/14 , B41J29/393 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种用于针对印刷头的喷嘴板中的结露的产生而执行适当的处理的信息处理装置、学习装置以及信息处理方法。信息处理装置(200)包括:存储部(230),其对基于将温度信息、设定信息和对策信息建立了对应关系的数据组而进行机械学习从而得到的学习完毕模型进行存储;接受部(210),其接受由印刷头(30)实施的油墨喷出时的温度信息以及设定信息;处理部(220),其基于所接受到的温度信息、设定信息和学习完毕模型来决定针对结露而执行的对策。
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公开(公告)号:CN114193929B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202111068274.0
申请日:2021-09-13
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor: 铃木一永
IPC: B41J2/01 , B41J29/393 , B41J29/00 , B41J2/165
Abstract: 本发明提供一种能够基于各种因素而适当地对头的更换时期和最佳的维护方法进行判断的信息处理系统、信息处理方法以及学习装置。信息处理系统(200)包括存储部(210)、受理部(220)和处理部(230)。存储部(210)对学习完毕模型(212)进行存储,所述学习完毕模型(212)基于将拍摄印刷头(30)的喷嘴面而得到的喷嘴面图像信息(NI)和表示是否需要更换印刷头(30)或者印刷头的更换定时的更换与否信息建立了对应的数据组,来对印刷头的更换条件进行了机器学习。受理部(220)受理喷嘴面图像信息(NI)。处理部(230)基于所受理的喷嘴面图像信息(NI)和学习完毕模型(212),而输出印刷头(30)的更换与否信息。
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公开(公告)号:CN112590393B
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202011040127.8
申请日:2020-09-28
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 本发明提供一种用于实施能够抑制喷出不良等的产生的压力控制的信息处理装置、学习装置以及信息处理方法等。信息处理装置(200)包括:存储部(230),其存储学习完毕模型;接受部(210),其接受油墨喷出时的气压信息和温度信息;处理部(220),其基于所接受到的气压信息以及温度信息和学习完毕模型而对加压泵(81)进行控制。学习完毕模型为,基于将印刷装置(1)的使用环境中的气压信息、使用环境中的温度信息和向印刷头(30)供给油墨的加压泵(81)的加压力信息建立了对应关系的数据组,而对被判断为不会产生喷出不良的加压力的条件进行机器学习而得到的学习完毕模型。
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