テクノロジー

印刷画質パフォーマンスの予兆保全とリモート診断技術

印刷機自ら画像品質を監視・修復し、稼働時間を最大化

画像品質の変化を見逃さず、現場での予防的措置やメンテナンス箇所の事前診断を実現し、稼動時間を最大化する

商業印刷では、品質不具合が生じた場合には、お客様の印刷業務を停止させてしまうという問題があります。そこで、お客様にとって重要な画像品質のトラブルを迅速に解決するために画像診断技術と自動修復機能を組み合わせたAuto Quality Adjustment（AQA）と呼ぶシステムを開発しました。このシステムにより、画像状態を定期監視し、画像トラブル発生時には原因を特定して印刷機自身が修復措置を行うことができるようになります。また、診断結果を遠隔監視してトラブルの予兆を把握することで、Customer Engineer（CE）による顧客先でのメンテナンス作業を最適化することができ、印刷物の品質維持や印刷機の稼働時間最大化に貢献できます。

技術概要

印刷画像品質診断システムは、従来CEが実施していた画像トラブルの切り分け作業を自動化するシステムです。印刷画像品質測定に特化したチャートを印刷、スキャンし、印刷機に特有のスジ・スポット・汚れ・濃度ムラといった画像ノイズを定量評価します。更に、画像ノイズの定量評価結果と印刷機で発生する画像トラブルを関連付けてAIに学習させることで、原因部品の特定をマシンが自己診断できるようになりました。画像診断AIの技術を組み合わせて実現したAQAは、印刷事業のアフターサービスに革新を起こす技術です。

印刷画像品質の定量評価技術

適切なタイミングでメンテナンスを実施するためには、印刷機の画像状態を数値化して定量的に評価することが課題でした。我々はその課題を検討し、画像品質測定に特化した印刷評価チャートのスキャン画像から画像解析により抽出した画像特徴量と、画像の目視評価値の関係を統計モデルで解析し、画像ノイズの状態レベルを定量化する技術を開発しました。この技術により人間の目の持つ視覚特性を正確に代用し、印刷機の画像状態を遠隔で監視することが可能となりました。

印刷画像品質の定量評価結果を活用したメンテナンス箇所診断

IQ-501（インテリジェントクオリティオプティマイザー）で解析した画像特徴量と印刷機の稼働状態データから、画像トラブルの要因となったメンテナンス箇所を特定する技術を開発しました。この技術は、市場で稼働する多数の印刷機から収集したデータに基づき、印刷画像品質の定量評価結果と発生した画像トラブルとの関連を、機械学習を使用した分類モデルに学習させることで実現しました。これらの画像診断技術と前述した画像状態監視を組み合わせて、顧客が画像不具合に遭遇する前に、CE が最短時間で予兆メンテナンスを実施する仕組みを構築しています。現在は対象部品の範囲を広げる開発に取り組んでいます。