专利名称：热响应校正系统的利记博彩app
背景发明领域本发明涉及热敏印刷，更具体地涉及通过补偿热印头上的热史效果来提高热敏印刷机的输出的技术。
背景技术：
热敏印刷机通常包括线列加热元件(也称为“印刷头元件”)，其例如通过将色料从供体转移到输出媒体上或通过在输出媒体中促发颜色形成反应来在输出媒体上进行印刷。输出媒体通常是易于接受转移色料的多孔性接受物，或者是涂覆有可成色化学物质的纸张。各个印刷头元件在被触发时可在从印刷头元件下方经过的媒体上形成颜色，产生具有特定密度的点。具有较大或较密点的区域看起来比具有较小或较疏点的区域更黑。数字图像表现为非常小和间隙很小的点的两维阵列。
通过对其提供能量来触发热印头元件。为印刷头元件提供能量使印刷头元件的温度升高，导致色料转移到输出媒体上或在接受物中形成颜色。印刷头元件以这种方式产生的输出密度是提供给印刷头元件的能量数量的函数。例如通过改变特定时间间隔内提供给印刷头元件的能量数量，或者在较长的时间间隔内为印刷头元件提供能量，就可以改变提供给印刷头元件的能量数量。
在传统的热敏印刷机中，将印刷数字图像的时段被分成固定的时间间隔，在这里称为“印刷头周期”。通常来说，数字图像中的一排像素(或其一部分)在一个印刷头周期中印刷出来。各印刷头元件通常负责印刷数字图像中的特定列的像素(或子像素)。在各印刷头周期的期间将一定量的能量输送给各印刷头元件，对这个量进行计算以将印刷头元件的温度升高到一定的水平，就可使印刷头元件产生具有所需密度的输出。基于印刷头元件希望产生变化的密度，可以为不同的印刷头元件提供不同的能量数量。
传统热敏印刷机的一个问题在于，它们的印刷头元件在各次印刷头周期结束后还保留有热量。这种热量保留能力是会带来问题的，这是因为在一些热敏印刷机中，在特定印刷头周期中输送给特定印刷头元件的能量数量通常是基于下述假设来计算的，即在印刷头周期开始时的印刷头元件的温度为已知的固定温度。由于实际上在印刷头周期开始时印刷头元件的温度取决于在上次印刷头周期内输送给印刷头元件的能量数量(还有其它一些因素)，因此在印刷头周期期间由印刷头元件所实现的实际温度可能会不同于校准温度，因此导致了比所需的更高或更低一些的输出密度。由于特定印刷头元件的当前温度不仅受到其自身的原先温度(在这里称为“热史”)的影响，而且还受到环境温度(室温)和印刷头中的其它印刷头元件的热史的影响，因此也会类似地导致进一步的复杂性。
从上述讨论中可以推断出，在一些传统的热敏印刷机中，各特定热印头元件的平均温度在数字图像的印刷期间趋向于逐渐地升高，这是因为印刷头元件保留有热量，以及由该保热性所带来的对印刷头元件过量地提供能量。这种逐步的温度升高导致了由印刷头元件产生的输出密度也相应地逐渐增大，这可从印刷图像中增加的黑点而观察到。这一现象称为“密度偏移”。
此外，传统热敏印刷机通常在快速扫描方向和慢速扫描方向上的相邻像素之间准确地再现清晰的密度梯度方面存在着困难。例如，如果印刷头元件将要在黑色像素之后印刷白色像素，那么两个像素之间的理想清晰边沿在印刷时通常会模糊。这一问题是由使在印刷白色像素后印刷黑色像素的印刷头元件的升温所需的时间量而引起的。更普遍地说，传统热敏印刷机的这一特性导致了在印刷具有较高密度梯度区域的图像时其清晰度不理想。
因此，所需要的是一种用于控制热敏印刷机中的印刷头元件的温度以更精确地表现数字图像的改进的技术。
概要提供一种热印头模型，其可对热印头元件对与时间相关地向印刷头元件提供能量的热响应进行建模。热印头模型根据以下各项产生在各印刷头周期开始时各热印头元件的温度的预测(1)热印头的当前环境温度；(2)印刷头的热史；以及(3)印刷头的能量史。根据以下各项计算为产生具有所需密度的点而在印刷头周期期间提供给各印刷头元件的能量数量(1)在印刷头周期期间将由印刷头元件产生的所需密度；以及(2)印刷头元件在各印刷头周期开始时的预测温度。
下面将详细地描述本发明的其它方面和实施例。
附图简介
图1是根据本发明一个实施例的用于印刷数字图像的系统的数据流程图。
图2是在本发明一个实施例中使用的逆式印刷机模型的数据流程图。
图3是在本发明一个实施例中使用的热敏印刷机模型的数据流程图。
图4是在本发明一个实施例中使用的逆式媒体密度模型的数据流程图。
图5A是根据本发明一个实施例的热印头的示意的侧视图。
图5B是在根据本发明一个实施例的印刷头温度模型中使用的空间/时间网格的示意图。
图6A-6D是用于计算为根据本发明一个实施例的热印头元件提供能量的过程的流程图。
图7是显示通过传统的热敏印刷机和本发明的一个实施例为热印头元件提供能量的曲线图。
详细描述在本发明的一个方面中，提供一种热印头模型，其可对热印头元件对在一定时间内向印刷头元件提供的能量的热响应进行建模。热印头的印刷头元件的温度的历史情况在此称为印刷头的“热史”。能量随时间而分配给印刷头元件的情况在此称为印刷头的“能量史”。
详细地说，热印头模型根据以下各项产生在各印刷头周期开始时各热印头元件的温度的预测(1)热印头的当前环境温度；(2)印刷头的热史；以及(3)印刷头的能量史。在本发明的一个实施例中，热印头模型根据以下各项产生在印刷头周期开始时特定热印头元件的温度的预测(1)热印头的当前环境温度；(2)在上次印刷头周期开始时该印刷头元件以及印刷头的一个或多个其它印刷头元件的预测温度；以及(3)在上次印刷头周期期间提供给该印刷头元件以及印刷头的一个或多个其它印刷头元件的能量数量。
在本发明的一个实施例中，在印刷头周期期间提供给各印刷头元件以产生具有所需密度的点的能量数量基于下述各项来计算(1)在印刷头周期期间将由印刷头元件产生的所需密度；以及(2)印刷头元件在印刷头周期开始时的预测温度。应当理解，采用这种技术提供给特定印刷头元件的能量数量可能会大于或小于由传统热敏印刷机所提供的能量。例如，可提供更少一些的能量以补偿密度漂移。也可提供更多一些的能量以产生清晰的密度梯度。本发明的各种实施例所使用的模型足够灵活，以根据需要增大或减少输入能量以产生所需的输出密度。
使用热印头模型可降低印刷引擎对环境温度和先前印刷的图像内容的敏感性，这表现于印刷头元件的热史中。
例如，参见图1，图中显示根据本发明一个实施例的用于印刷图像的系统。该系统包括逆式印刷机模型102，其用于在印刷特定的源图像100时计算提供到热敏印刷机108的各印刷头元件中的输入能量106的数量。如下述相对于图2和3的更详细的描述所示，热敏印刷机模型302根据提供给它的输入能量106来对热敏印刷机108所产生的输出(如印刷图像110)进行建模。应当指出，热敏印刷机模型302既包括印刷头温度模型又包括媒体响应模型。逆式印刷机模型102是热敏印刷机模型302的逆模型。更具体地说，逆式印刷机模型102基于源图像100(例如为两维的灰度或彩色数字图像)和热敏印刷机的印刷头的当前环境温度104来计算各印刷头周期的输入能量106。热敏印刷机108利用输入能量106来印刷源图像100的印刷图像110。应当理解，输入能量106可随时间和各个印刷头元件而变化。类似地，环境温度104也可随时间变化。
通常来说，逆式印刷机模型102模拟通常由热敏印刷机108产生的失真(例如由上述密度漂移和媒体响应所产生的)，并在相反方向上“预扭曲”源图像100，以便有效地抵消在印刷该印刷图像110时会由热敏印刷机108所产生的失真。因此，为热敏印刷机108提供输入能量106就会在印刷图像110中产生所需的密度，这样就不会受到上述问题(例如密度漂移和清晰度下降)的影响。详细地说，印刷图像110的密度分布比传统热敏印刷机的普遍产生的密度分布更匹配于源图像100的密度分布。
如图3所示，热敏印刷机模型302用于模拟热敏印刷机108(图1)的动作。如结合图2所详细描述的那样，热敏印刷机模型302用于改进逆式印刷机模型102，其用于产生提供给热敏印刷机108以便在考虑热敏印刷机108的热史的情况下在印刷图像110中产生所需的输出密度的输入能量106。另外，如下所述，热敏印刷机模型302可用于校准目的。
在详细描述热敏印刷机模型302之前，先引入一些代号。源图像100(图1)可被视为具有r行和c列的两维的密度分布dS。在本发明的一个实施例中，热敏印刷机108在各印刷头周期期间印刷源图像100中的一行。在这里采用变量n来指不连续的时间间隔(例如特定的印刷头周期)。因此，时间间隔n开始时的印刷头环境温度104在此称为TS(n)。类似地，dS(n)指在时间间隔n中所印刷的源图像100的那一行的密度分布。
类似地，应当理解，输入能量106可被视为两维的能量分布E。采用上述符号，E(n)指在时间间隔n期间将施加给热敏印刷机的线列印刷头元件的一维能量分布。印刷头元件的预测温度在此称为Ta。在时间间隔n开始时的线列印刷头元件的预测温度在此称为Ta(n)。
如图3所示，热敏印刷机模型302在各时间间隔n期间接收到下述信号作为输入(1)时间间隔n开始时热印头的环境温度TS(n)104，以及(2)在时间间隔n期间将提供给热印头元件的输入能量E(n)106。热敏印刷机模型302产生预测印刷图像306作为输出，一次产生一行。预测印刷图像306可视为密度的两维分布dp(n)。热敏印刷机模型302包括印刷头温度模型202(将在下文中结合图2来详细描述)和媒体密度模型304。媒体密度模型304接收由印刷头温度模型202所产生的预测温度Ta(n)204和输入能量E(n)106作为输入，并产生预测印刷图像306作为输出。
参见图2，图中显示逆式印刷机模型102的一个实施例。逆式印刷机模型102在各时间间隔n接收以下各项作为输入(1)时间间隔n开始时的印刷头环境温度104TS(n)；以及(2)在时间间隔n期间所印刷的源图像100的那一行的密度dS(n)。逆式印刷机模型102产生输入能量E(n)106作为输出。
逆式印刷机模型102包括印刷头温度模型202和逆式媒体密度模型206。通常来说，印刷头温度模型202预测印刷头元件在印刷图像110被印刷时随时间而变的温度。更具体地说，印刷头温度模型202在特定时间间隔n开始时根据以下各项输出印刷头元件的预测温度Ta(n)(1)当前环境温度TS(n)104；以及(2)在时间间隔n-1期间提供给印刷头元件的输入能量E(n-1)。
一般来说，逆式媒体密度模型206根据以下各项计算在时间间隔n期间提供给各印刷头元件的能量E(n)106的数量(1)在时间间隔n开始时各印刷头元件的预测温度Ta(n)；以及(2)在时间间隔n期间印刷头元件输出的所需密度dS(n)100。在下一时间间隔n+1期间将输入能量E(n)106提供给印刷头温度模型202供其使用。应当理解，与传统热敏印刷机所普遍使用的技术不同，逆式媒体密度模型206在计算能量E(n)106时既考虑印刷头元件的当前(预测)温度Ta(n)又考虑与温度有关的媒体响应，从而改进了对热史效应和其它由印刷机引发的缺陷的补偿。
虽然图2未明确示出，然而印刷头温度模型202可内部地存储有至少一些预测温度Ta(n)，因此应当理解，先前预测的温度(如Ta(n-1))也可考虑被输入到印刷头温度模型202中以用于计算Ta(n)。
参见图4，下面将更详细地描述逆式媒体密度模型206的一个实施例(图2)。逆式媒体密度模型206在各时间间隔n期间接收下述信号作为输入(1)源图像的密度dS(n)100；以及(2)时间间隔n开始时热印头元件的预测温度Ta(n)。逆式媒体密度模型206产生输入能量E(n)106作为输出。
换句话说，逆式媒体密度模型206所定义的传递函数是两维的函数E＝F(d，Ta)。在非热敏印刷机中，关于输入能量E和输出密度d的传递函数通常是一维函数d＝Γ(E)，其在此称为γ函数。在热敏印刷机中，这种γ函数不是唯一的，这是因为输出密度d不仅取决于输入能量E，而且取决于当前热印头元件的温度。然而，如果在测量γ函数d＝Γ(E)时引入表示印刷头元件温度的第二函数TΓ(d)的话，那么函数Γ(E)和TΓ(d)就可唯一地描述热敏印刷机的响应。
在一个实施例中，上述函数E＝F(d，Ta)可用公式1所示的形式来表示E＝Γ-1(d)+S(d)(Ta-TΓ(d)) 公式1对于将提供所需密度的精确能量而言，该公式可被解释为(Ta-TΓ(d))的泰勒级数展开的头两项。在公式1中，Γ-1(d)为上述函数Γ(E)的逆函数，而S(d)是可为任何形式的灵敏度函数，这方面的一个例子将在下文中详细描述。应当指出，公式1采用了三个一维函数Γ-1(d)、S(d)和TΓ(d)来表示该两维函数E＝F(d，Ta)。在本发明的一个实施例中，逆式媒体密度模型206采用公式1来计算输入能量E(n)106，如图4示意地说明的。从印刷头元件的当前(预测)温度Ta(n)(其例如可由印刷头温度模型202或实际温度测量来产生)中减去印刷头元件的基准温度TΓ(d)408，得出温度差ΔT(n)。将温度差ΔT(n)乘以灵敏度函数S(d)406的输出以产生校正因数ΔE(n)，校正因数ΔE(n)加到Γ-1(d)404所输出的未校正的能量EΓ(n)中，从而产生输入能量E(n)106。应当理解，校正因数ΔE(n)可在对数域或线性域中进行计算和应用，并相应地进行校准。
下面将描述根据本发明一个实施例的公式1的另一实施方式。公式1可重写为公式2E＝Γ-1(d)-S(d)TΓ(d)+S(d)Ta公式2在一个实施例中，将函数项Γ-1(d)-S(d)TΓ(d)表示和存储为一个一维函数G(d)，因此公式2可重写为E＝G(d)+S(d)Ta公式3实际上，E的值可采用公式3通过两个查找表G(d)和S(d)并根据d的值来计算。这种表示方式是有利的，其原因有多种。例如，作为两维函数的E＝F(d，Ta)的直接软件和/或硬件实现方式需要大量的存储空间或大量的计算以便计算能量E。相反，所述一维函数G(d)和S(d)可用较少的存储器来存储，并且逆式媒体密度模型206可采用相对较少的计算量来计算公式3的结果。
下面将更详细地描述印刷头温度模型202(图2-3)的一个实施例。参见图5A，图中显示热印头500的示意的侧视图。印刷头500包括多个层，其中包括散热层502a、陶瓷层502b和涂釉层502c。在涂釉层502c之下设有线列印刷头元件520a-i。应当理解，虽然为了说明的目的在图5A中只显示九个加热元件520a-i，然而典型的热印头在每英寸上可具有数百个非常小的和密集的印刷头元件。
如上所述，能量可提供给印刷头元件520a-i以对它们加热，从而使元件将色料转移到输出媒体上。印刷头元件520a-i所产生的热量经由层502a-c向上传递。
直接测量各个印刷头元件520a-i随时间变化(例如在印刷数字图像时)的温度可能很困难或者是存在很大的麻烦。因此，在本发明的一个实施例中，不是直接测量印刷头元件520a-i的温度，而是采用印刷头温度模型202来预测印刷头元件520a-i随时间变化的温度。详细地说，通过采用下述知识(1)印刷头500的环境温度以及(2)先前已提供给印刷头元件520a-i的能量来模拟印刷头元件520a-i的热史，印刷头温度模型202就可预测印刷头元件520a-i的温度。印刷头500的环境温度可采用温度传感器512来测量，该传感器可测量散热层512上某些点处的温度TS(n)。
印刷头温度模型202可以以多种方式中的任一种来模拟印刷头元件520a-i的热史。例如，在本发明的一个实施例中，印刷头温度模型202采用温度传感器512所测量的温度TS(n)并结合印刷头元件520a-i经由印刷头500的各层传递到温度传感器512中的散热模型来预测印刷头元件520a-i的当前温度。然而应当理解，印刷头温度模型202可采用除模拟经由印刷头500的散热以外的其它技术来预测印刷头元件520a-i的温度。
参见图5B，图中示意地显示根据本发明一个实施例的印刷头温度模型202所使用的三维空间和时间网格530。在一个实施例中，多分辨率式热传播模型使用网格530来对通过印刷头500的传播建立模型。
如图5B所示，网格530的一维标为i轴。网格530包括三个分辨率532a-c，各分辨率对应于一个不同的i值。对于如图5B所示的网格530而言，i＝0对应于分辨率532c，i＝1对应于分辨率532b，而i＝2对应于分辨率532a。因此，变量i在这里称为“分辨率数”。虽然在图5B的网格530中显示三个分辨率532a-c，然而这仅为一个例子，并不构成对本发明的限制。相反，印刷头温度模型202所采用的时间和空间网格可具有任意数量的分辨率。这里所用的变量nresolutions指在印刷头温度模型202所采用的时间和空间网格中的分辨率的数量。例如，在如图5B所示的网格530中nresolutions＝3。i的最大值为nresolutions-1。
此外，虽然可以有与印刷头500中的层数目(图5A)相同的分辨率数目，然而这并不是本发明所必须的。相反，分辨率的数目可以比材料的物理层的数目多一些或少一些。
三维网格530的各分辨率532a-c包括基准点的两维网格。例如，分辨率532c包括9×9阵列的基准点，其用标号534统一表示(为清楚起见，在分辨率532c中只将一个基准点标示为标号534)。类似地，分辨率532b包括3X3阵列的基准点，其用标号536统一表示，而分辨率532a包括1×1阵列，其包括一个基准点538。
如图5B进一步所示，j轴标示了各分辨率532a-c中的一维(快速扫描方向)。在一个实施例中，j轴从j＝0开始从左向右地延伸并在每一基准点处增加1，一直到最大值jmax。如图5B所示进一步所示，n轴标示了各分辨率532a-c中的第二维。在一个实施例中，n轴从n＝0开始沿着对应的箭头所示的方向延伸(即在图5B的平面内)，并在每一基准点处增加1。为说明起见，在下述描述中，分辨率i中的特定值n用于指分辨率i中的基准点的对应“行”。
在一个实施例中，n轴对应于不连续的时间间隔，例如连续的印刷头周期。例如，n＝0可对应于第一印刷头周期，n＝1可对应于随后的印刷头周期，等等。结果，在一个实施例中，n维在这里指空间和时间网格530的“时间”维。印刷头周期例如可顺序地编号，其以在热敏印刷机108接通或启动数字图像的印刷时n＝0开始。
然而，应当理解，一般来说n指时间间隔，其持续时间可能等于或不等于一个印刷头周期的持续时间。此外，n所对应的时间间隔的持续时间对各个不同的分辨率532a-c来说可以不同。例如，在一个实施例中，在分辨率532c(i＝0)中由变量n表示的时间间隔等于一个印刷头周期，而在其它分辨率532a-b中由变量n表示的时间间隔大于一个印刷头周期。
在一个实施例中，分辨率532c(i＝0)中的基准点534具有特殊的意义。在该实施例中，分辨率532c中的各行基准点对应于印刷头500中线列印刷头元件520a-i(图5A)。例如，对i＝0和n＝0来考虑基准点534a-i的行。在一个实施例中，这些基准点534a-i中的各个点对应于图5A所示的印刷头元件520a-i中的一个。例如，基准点534a可对应于印刷头元件520a，基准点534b可对应于印刷头元件520b，等等。在分辨率532c中的各剩余行基准点和印刷头元件520a-i之间同样保持有这种对应性。由于一行基准点中的基准点和设于印刷头500的一行中的印刷头元件存在这种对应性，因此在一个实施例中，j维可称为空间和时间网格530中的“空间”维。下面将详细地描述印刷头温度模型202如何使用这种对应性的例子。
在使用j维和n维的这些意义中，分辨率532c(i＝0)中的各基准点534在一个特定时间点时(例如在特定印刷头周期的开始时)对应于一个特定的印刷头元件520a-i。例如，j＝3和n＝2可以指时间间隔n＝2开始时的基准点540(其对应于印刷头元件520d)。
在一个实施例中，与分辨率532c(i＝0)中坐标(n，j)处的各基准点534相关的是绝对温度值Ta，其表示在时间间隔n开始时的印刷头元件j的预测绝对温度。与分辨率532c(i＝0)中坐标(n，j)处的各基准点534相关的还有能量值E，其表示在时间间隔n期间提供给印刷头元件j的能量数量。
如下面所详细介绍的那样，在本发明的一个实施例中，印刷头温度模型202更新在各时间间隔n开始时与分辨率532c中的行n内的基准点有关的绝对温度值Ta，因而预测在时间间隔n开始时印刷头元件520a-i的绝对温度。如下面所更详细介绍的那样，印刷头温度模型202根据更新过的温度值Ta和所需的输出密度dS来更新在各时间间隔n开始时与分辨率532c中的行n内的基准点有关的能量值E。然后将能量E提供给印刷头元件520a-i，以产生具有所需密度的输出。
应当理解，在网格530的分辨率532c的各行中的基准点和印刷头500中的印刷头元件之间不必存在一一对应的关系。例如，各行中的基准点的数量可以比印刷头元件的数量多一些或少一些。如果分辨率532c的各行中的基准点数量不等于印刷头元件的数量，那么可以采用例如任何形式的插补或抽取来将基准点的温度预测与印刷头元件对应起来。
更普遍地说，分辨率532c(i＝0)模拟包括一些或全部印刷头元件520a-i在内的区域。该区域例如可模拟成等于、大小或小于由印刷头元件520a-i所占据的区域。分辨率532c的各行内的基准点的数量可大于、小于或等于建立区域内的印刷头元件的数量。例如，如果所模拟的区域大于所有印刷头元件520a-i所占据的区域，那么分辨率532c的各行的各端处的一个或多个基准点可能对应于在第一印刷头元件520a之前和最后印刷头元件520i之后延伸的“缓冲区”。在下文中将结合公式7来更详细地描述可以使用缓冲区的一种方式。
印刷头温度模型202可以以多种方式中的任一种来产生基准点534的温度预测。例如，如图5B所示，网格530包括其它的基准点536和538。如下面所详细描述的那样，印刷头温度模型202产生基准点536和538的中间温度和能量值，其用于产生与基准点534有关的最终温度预测Ta和输入能量E。与基准点536和538有关的绝对温度值Ta可以但不必对应于印刷头500内的绝对温度的预测。这种温度值例如可仅构成中间值，其可方便地用于产生分辨率532c中基准点534的绝对温度预测Ta。类似地，与基准点536和538有关的能量值E可以但不必对应于印刷头500内的热积聚的预测。这种能量值例如可仅构成中间值，其可方便地用于产生分辨率532c中基准点534的温度值。
在一个实施例中，相对温度值T也可与空间网格530中的各基准点相关。特定分辨率i中的基准点的相对温度值T是相对于上述分辨率j+1中的对应基准点的绝对温度的温度值。如下面所详细描述的那样，“对应的”基准点可以指分辨率i+1中的一个插补基准点。
特定分辨率中的基准点的n和j坐标采用符号(n，j)来表达。在这时所使用的上标(i)表示分辨率数量(即i的值)。因此，表达E(i)(n，j)指与在分辨率i中具有坐标(n，j)的基准点有关的能量值。类似地，Ta(i)(n，j)指与在分辨率i中具有坐标(n，j)，的基准点有关的绝对温度值，而T(i)(n，j)指与在分辨率i中具有坐标(n，j)的基准点有关的相对温度值。由于赋于分辨率532c(其中i＝0)中的基准点的特殊意义，因此在一个实施例中，表达式E(0)(n，j)指在时间间隔n期间提供给印刷头元件j的输入能量。类似地，Ta(0)(n，j)指在时间间隔n开始时印刷头元件j的预测的绝对温度，而T(0)(n，j)指在时间间隔n开始时印刷头元件j的预测的相对温度。
在下面的描述中，后缀(*，*)指在时间维和空间维中的所有基准点。例如，E(k)(*，*)指分辨率k中的所有基准点的能量。符号I(k)(m)表示从分辨率k到分辨率m的插补或抽取。当k＞m时，I(k)(m)用作插补运算符；当k＜m时，I(k)(m)用作抽取运算符。当应用到网格530的特定分辨率的值的两维阵列中时(例如E(k)(*，*))，运算符I(k)(m)是两维的插补或抽取运算符，其根据刚介绍过的k和m的值来在空间维(即沿j轴)和时间维(即沿n轴)进行运算，以产生值的新阵列。由运算符I(k)(m)的应用而产生的阵列中的值的数量等于网格530的分辨率m中的基准点的数量。运算符I(k)(m)的应用以前缀的方式来表示。例如，I(k)(m)E(k)(*，*)表示对能量E(k)(*，*)应用运算符I(k)(m)。通过下述的特定例子可以清楚运算符I(k)(m)的应用。
运算符I(k)(m)可以使用任何插补或抽取方法。例如，在本发明的一个实施例中，运算符I(k)(m)所使用的抽取函数为算术平均，而插补方法为线性插补。
在上面已经阐述了相对温度T(i)(n，j)与层i+1中的“对应的”绝对温度值Ta(i+1)有关。现在应当清楚，该“对应的”绝对温度更准确地是指(I(i+1)(i)Ta(i+1))(n，j)，它是通过对Ta(i+l)(*，*)应用插补运算符I(i+1)(i)所产生的阵列中坐标(n，j)处的基准点的绝对温度值。
在一个实施例中，印刷头温度模型202利用公式4来产生相对温度值T(i)(n，j)，它是先前相对温度值和在前一时间间隔中累积的能量的加权组合，该公式为T(i)(n，j)＝T(i)(n-1，j)αi+AiE(i)(n-1，j)公式4公式4中的变量αi和Ai是可以以多种方式中的任一种进行估计的参数，这些方式将在下文中详细地介绍。参数αi表示印刷头的自然冷却，参数Ai表示印刷头因能量聚积而产生的加热。印刷头温度模型202还通过公式5和递归公式6来产生绝对温度值Ta(i)(n，j)Ta(nresolutions)(n,*)=TS(n)]]>公式5Ta(i)(*,*)=I(i+1)(i)Ta(i+1)(*,*)+T(i)(*,*)]]>其中i＝nresolutions-1，nresolutions-2，...，0 公式6更具体地说，Ta(nresolutions)(n，*)通过公式5被初始化为TS(n)，绝对温度由温度传感器512测量。公式6以递归方式计算各分辨率的绝对温度值，作为上述分辨率的相对温度之和。
在一个实施例中，公式4中所得到的相对温度T(i)(n，j)可通过公式7来进一步修正T(i)(n，j)＝(1-2ki)T(i)(n，j)+ki(T(i)(n，j-1)+T(i)(n，j+1))j＝0到jmax公式7公式7表示印刷头元件之间的侧向传热。印刷头温度模型中的侧向传热包括补偿逆式印刷机模型中的图像侧面清晰度。应当理解，虽然公式7采用了三点核(包括基准点j及其在位置j+1和j-1处的两个相邻点)，然而这并不限制本发明。相反，在公式7中可以采用任何大小的核。必须在j＝0和j＝jmax时为T(i)(n，j)提供边界条件，因此利用公式7就可提供在j＝-1和j＝jmax+1时T(i)(n，j)的值。例如，T(i)(n，j)可设定为在j＝-1和j＝jmax+1时为零。或者，T(i)(n，-1)可被分配为T(i)(n，0)的值，而T(i)(n，jmax+1)可被分配为T(i)(n，jmax)的值。这些边界条件仅用于示例的目的，并不构成对本发明的限制；相反，可以使用任何边界条件。
在一个实施例中，可利用公式8来计算能量E(0)(n，j)(即在时间间隔n期间提供给印刷头元件520a-i的能量)，公式8可从公式3中推导出来E(0)(n,j)=G(d(n,j))+S(d(n,j))Ta(0)(n,j)]]>公式8由公式8所定义的E(0)(n，j)的值允许在i＞0时E(i)(n，j)的值通过用公式9来递归地计算出E(i)(n,j)=I(i-1)(i)E(i-1)(n,j),i=1,2,...,nresolutions-1]]>公式9公式4到公式9的计算次序由这些公式之间的依赖性约束。下面将详细地描述用于以适当的次序计算公式4到公式9的技术的例子。
印刷头温度模型202和媒体密度模型304包括若干可以以下述方式校准的参数。再次参考图1，热敏印刷机108可用于印刷目标图像(用作源图像100)并产生印刷图像110。在目标图像的印刷期间，可对下述各项进行测量(1)热敏印刷机108的用于印刷目标图像的能量，以及(2)印刷头的随时间而变化的环境温度。然后将测得能量和环境温度作为输入提供给热敏印刷机模型302。将热敏印刷机模型302预测的预测印刷图像306的密度分布与由印刷目标图像所产生的印刷图像110的实际密度分布相比较。然后根据这一比较的结果来修正印刷头温度模型202和媒体密度模型304的参数。重复进行这一过程，直到预测印刷图像306的密度分布与对应于目标图像的印刷图像110的密度分布完全匹配为止。然后将所得到的印刷头温度模型202和媒体密度模型304的参数用到逆式印刷机模型102的印刷头温度模型202和逆式媒体密度模型206中(图2)。下面将更详细地描述可用于这些模型的参数的例子。
在本发明的一个实施例中，在上文中针对逆式媒体模型所讨论的γ函数Γ(E)参数化为不对称的S形函数，如公式10所示Γ(E)=dmax1+e-4σ(aϵ3+bϵ2+ϵ)]]>公式10其中ε＝E-E0，而E0为能量补偿。当a＝0和b＝0时，公式10所示的Γ(E)为关于能量E0的对称函数，并且在E＝E0处具有斜率dmaxσ。然而，热敏印刷机的典型γ曲线通常是不对称的，并且可由不为零的a和b的值来表示。上述图4所示的函数TΓ(d)可以以多种方式中的任一种来估计。函数TΓ(d)例如可以是在测量γ函数Γ(E)时的印刷头元件温度的估计。这种估计可以从印刷头温度模型中得到。
在一个实施例中，灵敏度函数S(d)可建模成p次多项式，如公式11所示S(d)=Σm=0pamdm]]>公式11在一个优选实施例中使用了三次多项式，即p＝3，然而这并不限制本发明。相反，灵敏度函数S(d)可以是任意次的多项式。
应当理解，如公式10和公式11所示的γ函数和灵敏度函数仅用于示例的目的，并不构成对本发明的限制。相反，可以采用其它形式的γ函数和灵敏度函数。
在大致描述了印刷头温度模型202如何模拟印刷头500的热史之后，现在将更详细地描述用于应用上述技术的一个实施例。特别是，参考图6A，图中显示根据本发明一个实施例的用于印刷源图像100(图1)的过程600的流程图。更具体地说，过程600可由逆式印刷机模型102来执行，以根据源图像100和环境温度104来产生输入能量106并将其提供给热敏印刷机108。然后热敏印刷机108可根据输入能量106来印刷该印刷图像110。
如上所述，印刷头温度模型202可计算相对温度T、绝对温度Ta和能量E的值。如上文进一步所述，用于进行这些计算的公式之间的相互关系对进行这些计算的次序提出了限制。过程600以适当的次序执行这些计算，然后计算在各时间间隔n内提供给印刷头元件520a-i的输入能量E(0)(n，*)。在这里，所用的后缀(n，*)指在离散的时间间隔n时特定分辨率中的所有基准点(绝对温度TS、相对温度T或能量E)的值。例如，E(i)(n，*)指在离散时间间隔n期间的分辨率i中所有基准点(即对于j的所有值而言)的能量值。过程600例如可采用适当的编程语言在软件中实现。
在一个实施例中，对于各时间间隔n而言，过程600仅引用时间间隔n和上一时间间隔n-1的能量和温度。因此，不必要永久性地保存所有n的这些量。两维阵列T(i)(*，*)、Ta(i)(*，*)和E(i)(*，*)可被两个一维阵列来代替，这两个一维阵列分别带有下标″new″和″old″来代替时间维增量n和n-1。具体地说，可采用下述一维阵列来存储时间间隔n处的中间值(1)Told(i)(*)，其为用于存储前一印刷时间间隔(即印刷时间间隔n-1)的分辨率i中的所有基准点的相对温度的阵列。Told(i)(*)等于T(i)(n-1，*)；(2)Tnew(i)(*)，其为用于存储当前印刷时间间隔n的分辨率i中的所有基准点的相对温度的阵列。Tnew(i)(*)等于T(i)(n，*)；(3)STold(i)(*)，其为用于存储前一印刷时间间隔n-1的分辨率i中的所有基准点的绝对温度的阵列。STold(i)(*)等于Ta(i)(n-1，*)；(4)STnew(i)(*)，其为用于存储当前印刷时间间隔n-1的分辨率i中的所有基准点的绝对温度的阵列。STnew(i)(*)等于Ta(i)(n，*)；和(5)Eacc(i)(*)，其为用于存储当前印刷时间间隔n的分辨率i中的所有基准点的当前积聚能量的阵列。Eacc(i)(*)等于E(i)(n，*)。
应当指出，插补运算符Ikn在应用到上述五个一维阵列的任一个中时导致了空间域的一维插补或抽取。时间插补通过引用明确存储的T或ST的′old′和′new′的值来单独地进行。
过程600通过调用例程Initialize()开始(步骤602)。Initialize()例程例如可以(1)将Tnew(i)(*)和Eacc(i)(*)对于i的所有值(即从i＝0到i＝nresolutions-1)初始化为零(或一些其它的预定值)，以及(2)将STnew(i)(*)对于i的所有值(即从i＝0到i＝nresolutions-1)初始化为TS(从温度传感器512处读取的温度)。
过程600将n的值初始化为零(步骤604)，这对应于待印刷的源图像100的第一印刷头周期。过程600将n的值与nmax的值(印刷源图像100所需的印刷头周期的总数)相比较，确定整个源图像100是否已经印刷完(步骤606)。如果n大于nmax，则过程600结束(步骤610)。如果n不大于nmax，则以nresolutions-1的值来调用例程Compute_Energy()(步骤608)。
Compute_Energy(i)采用分辨率数i作为输入，并根据上述公式计算输入能量Eacc(i)(*)。参考图6B，在一个实施例中，采用递归过程620来完成Compute_Energy(i)。如下面更详细介绍的，在计算Eacc(i)(*)时，过程620还以特定的模式递归式计算各个能量Eacc(i-1)(*)，Eacc(i-2)(*)，...，Eacc(0)(*)。在计算出能量Eacc(0)(*)时，就将该能量提供给印刷头元件520a-i，以产生所需的输出密度并将n的值加1。
更具体地说，过程620通过为阵列Told(i)分配Tnew(i)的值来对其进行初始化(步骤622)。过程620通过用公式4来将值分配给临时阵列Ttemp(i)，从而在时间上更新相对温度(步骤624)。过程620通过用公式7来将值分配给Tnew(i)，从而在空间上更新相对温度(步骤626)。
然后过程620计算当前和先前的绝对温度STnew(i)(*)和STold(i)(*)。更具体地说，STold(i)(*)的值被设定为STnew(i)(*)(步骤627)。然后过程620利用公式6并基于分辨率i中的相对温度和分辨率i+1中的绝对温度来更新分辨率i中的当前绝对温度(步骤628)。对STnew(i+1)(*)应用插补运算符I(i+1)(i)产生插补的绝对温度值的阵列。该阵列的维数等于分辨率i中的空间维数。将插补的绝对温度值的这一阵列加入到Tnew(i)(*)中，以产生STnew(i)(*)。这样，绝对温度值便从层i+1向下传递到层i。应当理解，绝对温度由于Compute_Energy()所进行的递归运算而以特定的模式在连续层之间向下传递。
过程620测试i是否等于0，以确定当前计算的能量是否用于最底(最小)的分辨率(步骤630)。这一项测试是确定在时间上需要插补的绝对温度以便为下方层提供基准绝对温度所必须的。在i＝0时，绝对温度是为最小分辨率而计算的，并且不需要时间插补。
在i不等于0时就需要进行时间插补。量dec_factor(i)表示在分辨率i-1中的时间维的基准点数量与分辨率i中的时间维的基准点数量之比。因此，必须要产生dec_factor(i)插补的绝对温度。应当理解，对i的各值来说，dec_factor(i)可具有任何值；例如，dec_factor(i)可等于i的各值中的任一值，在这种情况下就可简化或取消下述的多个步骤，这是本领域的技术人员容易清楚的。同时，通过对时间维中的所有dec_factor(i)插补的点累积能量Eacc(i-1)(*)，就可以计算出能量Eacc(i)(*)。这两项任务通过下述步骤来实现。
将能量Eacc(i)(*)初始化为零(步骤634)。采用阵列Step(i)(*)来存储步骤值，以便在STold(i)和STnew(i)之间进行插补。通过将STold(i)和STnew(i)之间的差值除以dec_factor(i)来对Step(i)(*)中的值进行初始化(步骤636)。
参考图6C，过程620进入到具有dec_factor(i)次迭代的周期中(步骤638)。通过将Step(i)加入到STold(i)中，就可为STnew(i)(i)分配插补值(步骤640)。递归式调用Compute_Energy()，以计算分辨率i-1的能量(步骤642)。在得到计算用于分辨率i-1的能量后，利用公式9来局部地计算当前分辨率i的能量Eacc(i)(*)(步骤644)。
应当指出，在公式9中，符号描述了在时间和空间上的分辨率i-1中的能量的两维抽取。由于Eacc(i-1)(*)是表示空间维中分辨率i-1中的基准点能量的一维阵列，因此步骤644通过对时间维中的Eacc(i)(*)进行显式平均而得到了相同的分步式结果。应当理解，能量Eacc(i)(*)并不在整体上进行计算，直到在步骤638中启动的周期完成其所有的迭代为止。
为STold(i)分配STnew(i)的值，以准备进行在步骤638中启动的周期的下次迭代(步骤646)。该周期执行步骤640-646总共dec_factor(i)次。在完成周期后(步骤648)，分辨率i的所有能量Eacc(i)(*)均已计算出，所有必须的绝对温度均已向下传递到更小的分辨率。因此，Compute_Energy(i)结束(步骤650)，并返回到初始化Compute_Energy(i+1)的控制(步骤644)。当控制最终回到层次i＝nresolutions-1时，Compute_Energy(i)结束(步骤650)，并在步骤606处返回对过程600的控制。
再次回到步骤630(图6B)，如果i＝0，则要求Compute_Energy()计算最底(最小)分辨率的能量Eacc(0)(*)。在一个实施例中，能量Eacc(0)(*)是提供给印刷头元件520a-i的能量。过程620利用公式3来计算能量Eacc(0)(*)(步骤652)。过程620将能量Eacc(0)(*)提供给印刷头元件520a-i，以产生所需的密度d(n，*)(步骤654)。
如上所述，分辨率i＝0中的基准点的数量可能不同于(大于或小于)印刷头元件520a-i的数量。如果基准点比元件更少，那么将绝对温度STnew(i)插补到印刷头元件的分辨率中，然后应用步骤652来计算将在步骤654中提供给印刷头元件的能量Eacc(0)(*)。然后将能量Eacc(0)(*)抽取回到分辨率i＝0，重新开始过程620。
n的值加1，表示时间前进到下一印刷头周期(步骤656)。如果n＞nmax(步骤658)，那么源图像100的印刷完成，过程620和600均结束(步骤660)。否则，Compute_Energy(i)结束(步骤662)，表示Compute_Energy(i)所用的递归到达最末端。Compute_Energy(i)在步骤662处结束，使得控制回到步骤644处的Compute_Energy(i+1)(图6C)。过程600重复步骤608，直到数字图像的印刷完成为止。
因此应当理解，如图6A-6D所示的过程600和620可用于根据上述用于热史补偿的技术来印刷数字图像(例如源图像100)。
应当理解，上述和在下文中详细描述的本发明的各种实施例的特征提供许多优点。
本发明的各种实施例的一项优点是，它们减少或消除了上述“密度漂移”的问题。更准确地说，通过在计算提供给印刷头元件的能量时将印刷头的当前环境温度以及印刷头的热史和能量史考虑在内，印刷头元件可以更准确地仅升高到产生所需密度所必要的温度。
本发明的各种实施例的另一优点是，它们可以增大或减小提供给印刷头元件520a-i的输入能量E(0)(*，*)，这是产生所需密度d(*，*)所必要或所希望的。试图补偿热史效应的传统系统通常会降低提供给热印头的能量数量，以便提高印刷头元件随时间的温度。作为比较，本发明的多种实施例所用模型的通用性使得它们能够灵活地增大或减小提供给特定印刷头元件的能量数量。
例如，参考图7，图中显示提供给印刷头元件能量随时间变化的两条曲线702和704。曲线702和704均表示提供给印刷头元件以印刷包括两个高密度梯度(分别大致位于像素25和50处)的像素列的能量数量。曲线702(以实线示出)表示传统热敏印刷机提供给印刷头元件的能量，曲线704(以虚线示出)表示由逆式印刷机模型102的一个实施例提供给印刷头元件的能量。如曲线704所示，逆式印刷机模型102在第一高密度梯度处提供比传统热敏印刷机更大的能量。这趋向于使印刷头元件的温度更迅速地升高，因而在输出中产生更清晰的边沿。类似地，逆式印刷机模型102在第二高密度梯度处提供比传统热敏印刷机更少的能量。这趋向使印刷头元件的温度更迅速地降低，因而在输出中产生更清晰的边沿。
基于图7中的讨论应当理解，本发明的多种实施例可以灵活地增大或减小提供给印刷头元件以产生所需输出密度d所必须的能量数量。逆式印刷机模型206的灵活性可使校正因数ΔE(n)(图4)(其用于产生输入能量E(n)以任意适当的方式和组合从一个印刷头元件到另一印刷头元件和从一个印刷头周期另一印刷头周期产生变化。例如，在任一组合中校正因数ΔE(n)可以为正、负或零。此外，特定印刷头元件j的校正因数ΔE(n，j)可从一个印刷头周期到下一周期增大、减小或保持不变。多个印刷头元件的校正因数可在从一个印刷头周期到下一印刷头周期的任一组合中增大、减小或保持不变。例如，第一印刷头元件j1的校正因数可从一个印刷头周期到下一周期增大，而第二印刷头元件j2的校正因数则减小。
可由逆式媒体密度模型206产生的多种校正因数的这些例子仅仅是用于说明图4所示逆式媒体密度模型206的灵活性的例子。一般来说，逆式媒体密度模型206精确地补偿热敏印刷机108的热史效应的能力使其可减轻通常与热敏印刷机有关的各种问题，例如密度漂移和模糊边沿。逆式媒体密度模型206以及本发明的其它方面和实施例的各种优点对本领域的技术人员来说是显而易见的。
本发明的各实施例的另一优点是，它们能够以计算效率更高的方式来计算提供给印刷头元件的能量。例如，如上所述，在本发明的一个实施例中，采用两个一维函数(G(d)和S(d))来计算输入能量，从而使得能够以比一个两维函数F(d，TS)更有效地计算输入能量。
特别是，如果F为任意两个分辨率之间的抽取因数，在一个实施例中对每一像素进行相加的数量的上限由公式12给出
5f2+1f2-1+2≈7]]>对于大f公式12此外，在一个实施例中对每一像素进行相乘的数量的上限由公式13给出4f2+3f2-1+1≈5]]>对于大f公式13在一个实施例中，对每一像素进行两次查找。在实验中，本发明的各实施例均显示出能够在印刷头周期周期为1.6ms的热敏印刷机中足够快地计算输入能量以实现实时使用。
在上文中已经介绍了本发明的多种实施例。包括不限于下文所述的多种其它的实施例也属于权利要求的范围中。
虽然这里就热传递式印刷机来描述了一些实施例，然而应当理解，这并未限制了本发明。相反，上述技术可应用到除热传递式印刷机之外的其它一些印刷机(直接热敏式印刷机)中。此外，上述热敏印刷机的许多特征仅是用于示例的目的而描述，并不构成对本发明的限制。
上述实施例的各方面仅是用于示例的目的而描述，并不构成对本发明的限制。例如，在印刷头500中可设有任意数量的层，而在热印头模型中可设有任意数量的分辨率。此外，印刷头各层和各分辨率之间不必为一一对应。相反，在印刷头各层和各分辨率之间可以为多对一或一对多的关系。在各分辨率中可存在任意数量的基准点，在各分辨率之间中可以有任意的抽取因数。虽然上述描述了特定的γ函数和灵敏度函数，然而也可以使用其它的函数。
应当理解，上述各公式的结果可以以任何其它的方式来产生。例如，这种公式(如公式1)可在软件及其高速计算出的结果中实现。或者，可以预产生查找表，其可存储这些公式的输入和它们相应的输出。也可使用这些公式的近似值，以便例如提供更高的计算效率。此外，可以采用这些或其它技术的任意组合来实现上述公式。因此，应当理解，在上述说明书中使用的术语例如“计算”公式的结果不仅仅指高速计算，而是可以指可用于产生相同结果的任意技术。
一般来说，上述技术可以在例如软件、硬件、固件或其任意组合中实现。上述技术可以在一个或多个计算机程序中实现，这些程序能在包括处理器、可由处理器读取的存储媒体(例如包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入装置以及至少一个输出装置的可编程计算机和/或印刷机上运行。可将程序代码应用到利用输入装置所输入的数据中，以便执行这里所介绍的函数并产生输出信息。输出信息可应用到一个或多个输出装置中。
适用于本发明的各种实施例的印刷机通常包括印刷引擎和印刷机控制器。印刷机控制器接收来自主机印刷数据并产生页面信息，例如基于印刷数据的待印刷的逻辑照相铜版。印刷机控制器将页面信息传送给待印刷的印刷引擎。印刷引擎在输出媒体上进行该页面信息所指定的图像的物理印刷。
这里所介绍的元件和部件可被进一步分成更多的部件，或连接在一起以形成用于执行相同功能的更少的部件。
下述权利要求书的范围内的各计算机程序可在任何编程语言中实现，例如汇编语言、机器语言、高级程序编程语言或面对对象的编程语言。这些编程语言可以是被编辑或解释过的编程语言。
各计算机程序可在计算机程序产品中实现，该产品可确切地体现在机器可读的存储器件中以供计算机处理器执行。本发明方法的步骤可由计算机处理器来执行，该处理器能执行确切地体现在机器可读的媒体上的程序，以便通过操作输入和产生输出来执行本发明的函数。
可以理解，虽然本发明已经针对特定实施例进行了描述，然而上述实施例仅作为示例而提供，并不限制或限定了本发明的范围。在本发明的范围内还存在其它实施例，其由下述权利要求书的范围来限定。属于下述权利要求书的范围内的其它实施例包括但不限于下述内容。
权利要求
1.一种用于产生提供给热印头中的多个印刷头元件以产生与具有所需密度分布的源图像相对应的印刷图像的多个输入能量的装置，所述装置包括印刷头温度模型装置，其用于在多个印刷头周期中的每个周期中，作为输入而接收(1)环境温度，和(2)在至少一个先前印刷头周期期间提供给所述多个印刷头元件的多个输入能量；和在多个印刷头周期中的每个周期中，作为输出而产生在各印刷头周期开始时的所述多个印刷头元件的多个预测温度，其中采用多分辨率热传播模型、利用第一递归过程来产生所述多个预测温度；和逆式媒体密度模型装置，其用于在多个印刷头周期中的每个周期中，作为输入而接收(1)多个预测温度，和(2)将在印刷头周期期间印刷出的所需密度分布的子集；和在多个印刷头周期中的每个周期中，作为输出而产生在所述印刷头周期期间提供给所述多个印刷头元件的多个输入能量。
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于所述逆式媒体密度模型装置包括逆γ函数装置，用于接收所需密度分布的子集作为输入和产生多个未校正的输入能量作为输出；灵敏度函数装置，用于接收所需密度分布的子集作为输入和产生多个灵敏度值作为输出；基准温度函数装置，用于接收所需密度分布的子集作为输入和产生多个基准温度作为输出；减法器，用于从所述多个预测温度中减去所述多个基准温度，以产生多个温差；乘法器，用于将所述多个灵敏度值与所述多个温度差相乘以产生多个校正因数；和加法器，用于将所述多个校正因数与多个未校正的输入能量相加以产生多个输入能量。
3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述印刷头温度模型装置还接收由所述印刷头温度模型产生的至少一个先前预测温度作为输入。
4.一种用于在具有包括多个印刷头元件的印刷头的热敏印刷机中，在多个印刷头周期中的每个周期中形成将在所述印刷头周期期间提供给所述多个印刷头元件以产生多个输出密度的多个输入能量的方法，所述方法包括以下步骤(A)采用多分辨率热传播模型来在多个印刷头周期中的每个周期中，形成在所述印刷头周期开始时的多个印刷头元件的多个预测温度；和(B)采用逆媒体模型并根据所述多个预测温度和在所述印刷头周期期间由所述多个印刷头元件输出的多个密度来形成所述多个输入能量。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤(A)包括根据环境温度和在至少一个先前印刷头周期期间提供给所述多个印刷头元件的多个能量来预测所述多个预测温度的步骤。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤(A)包括根据所述多个印刷头元件的多个先前预测温度来产生所述多个预测温度的步骤。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤(A)包括根据在至少一个先前印刷头周期时至少一个其它印刷头元件的预测温度来在多个印刷头周期中的每个周期中形成预测温度的步骤。
8.如权利要求4所述的方法，其特征在于所述方法还包括以下步骤(C)形成具有i轴、n轴和j轴的三维网格，所述三维网格包括多个分辨率，其中所述多个分辨率中的每个分辨率形成在i轴上具有不同坐标的平面，所述多个分辨率中的每个分辨率包括基准点的不同的两维网格，所述三维网格中的任一基准点可由其i，n，j坐标来唯一地表示；与所述三维网格中每个基准点相关的是绝对温度值和能量值；与具有坐标(0，n，j)的基准点相关的绝对温度值对应于在时间间隔n开始时处于位置j处的印刷头元件的预测温度，与具有坐标(0，n，j)的基准点相关的能量值对应于在时间间隔n开始时处于位置j处的印刷头元件的输入能量数量；并且所述步骤(B)包括下述步骤(B)(1)通过根据多个输出密度和与i坐标为零的多个基准点相关的绝对温度值产生与i坐标为零的多个基准点相关的能量值，来产生所述多个输入能量。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于所述方法还包括以下步骤(D)采用下述公式来计算相对温度值T(i)(n，j)＝T(i)(n-1，j)αi+AiE(i)(n-1，j)；和T(i)(n，j)＝(1-2ki)T(i)(n，j)+ki(T(i)(n，j-1)+T(i)(n，j+1))其中T(i)(n，j)指与具有坐标(i，n，j)的基准点相关的相对温度值；(E)采用下述递归公式来计算绝对温度值Ta(i)(*,*)=I(i+1)(i)Ta(i+1)(*,*)+T(i)(*,*),]]>其中i＝nresolutions-1，nresolutions-2，...，0；指定初始条件为Ta(nresolutions)(n,*)=TS(n),]]>其中nresolutions为所述三维网格中的分辨率的数量，Ts为环境温度，Ta(i)(n，j)指与具有坐标(i，n，j)的基准点相关的绝对温度值，I(i+1)(i)为从分辨率i+1到分辨率i的插补运算符；并且所述步骤(B)(1)包括以下步骤采用下述递归公式来计算所述多个输入能量E(i)(n,j)=I(i-1)(i)E(i-1)(n,j),i=1,2,...,nresolutions-1]]>指定初始条件为E(0)(n,j)=G(d(n,j))+s(d(n,j))Ta(0)(n,j)]]>其中，G(d(n，j))将所需输出密度d与未校正的输入能量EΓ相关联，Ta(0)(n，j)指与具有坐标(0，n，j)的基准点相关的绝对温度值，而S(d(n，j))是G(d(n，j))的温度相关性的斜率。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于所述方法还包括在各时间间隔n期间将所述多个输入能量E(0)(n，j)提供给所述多个印刷头元件的步骤。
11.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤(A)和(B)在所述热敏印刷机的一个印刷头周期内执行。
12.一种热敏印刷机，它包括包括多个印刷头元件的印刷头；和用于在多个印刷头周期中的每个周期中，形成将在所述印刷头周期期间提供给所述多个印刷头元件以产生多个输出密度的多个输入能量的装置，所述用于形成多个输入能量的装置包括第一装置，其可采用多分辨率热传播模型来在多个印刷头周期中的每个周期中，形成在所述印刷头周期开始时的所述多个印刷头元件的多个预测温度；和第二装置，其可采用逆媒体模型并根据所述多个预测温度和在所述印刷头周期期间由所述多个印刷头元件输出的多个密度来形成所述多个输入能量。
13.如权利要求12所述的热敏印刷机，其特征在于，所述第一装置包括用于根据环境温度和在至少一个先前印刷头周期期间提供给所述多个印刷头元件的所述多个输入能量来形成所述多个预测温度的装置。
14.如权利要求12所述的热敏印刷机，其特征在于，所述第一装置包括用于根据所述多个印刷头元件的多个先前预测温度来形成所述多个预测温度的装置。
15.如权利要求12所述的热敏印刷机，其特征在于，所述第一装置包括用于在多个印刷头周期中的每个周期中，根据在至少一个先前印刷头周期开始时的至少一个其它印刷头元件的预测温度来形成预测温度的装置。
16.如权利要求12所述的热敏印刷机，其特征在于所述热敏印刷机还包括用于形成具有i轴、n轴，和j轴的三维网格的装置，所述三维网格包括多个分辨率，其中所述多个分辨率中的每个分辨率形成在i轴上具有不同坐标的平面，所述多个分辨率中的每个分辨率包括基准点的不同的两维网格，所述三维网格中的任一基准点可由其i，n，j坐标来唯一地表示；与所述三维网格中的每个基准点相关的是绝对温度值和能量值；与具有坐标(0，n，j)的基准点相关的绝对温度值对应于在时间间隔n开始时处于位置j处的印刷头元件的预测温度，与具有坐标(0，n，j)的基准点相关的能量值对应于在时间间隔n开始时处于位置j处的印刷头元件的输入能量数量；并且所述第二装置包括用于根据多个输出密度和与i坐标为零的多个基准点相关的绝对温度值来形成与i坐标为零的多个基准点相关的能量值从而形成所述多个输入能量的装置。
17.如权利要求16所述的热敏印刷机，其特征在于所述热敏印刷机还包括采用下述公式来计算相对温度值的装置T(i)(n，j)＝T(i)(n-1，j)αi+AiE(i)(n-1，j)；和T(i)(n，j)＝(1-2ki)T(i)(n，j)+ki(T(i)(n，j-1)+T(i)(n，j+1))其中T(i)(n，j)指与具有坐标(i，n，j)的基准点相关的相对温度值；采用下述递归公式来计算绝对温度值的装置Ta(i)(*,*)=I(i+1)(i)Ta(i+1)(*,*)+T(i)(*,*),]]>其中i＝nresolutions-1，nresolutions-2，...，0；指定初始条件为Ta(nresolutions)(n,*)=TS(n),]]>其中nresolutions为所述三维网格中的分辨率的数量，Ts为环境温度，Ta(i)(n，j)指与具有坐标(i，n，j)的基准点相关的绝对温度值，I(i+1)(i)为从分辨率i+1到分辨率i的插补运算符；并且所述第二装置包括采用下述递归公式来计算所述多个输入能量E(i)(n,j)=I(i-1)(i)E(i-1)(n,j),i=1,2,...,nresolutions-1]]>指定初始条件为E(0)(n,j)=G(d(n,j))+s(d(n,j))Ta(0)(n,j)]]>其中，G(d(n，j))将所需输出密度d与未校正的输入能量EΓ相关联，Ta(0)(n，j)指与具有坐标(0，n，j)的基准点相关的绝对温度值，而S(d(n，j))是G(d(n，j))的温度相关性的斜率。
18.如权利要求17所述的热敏印刷机，其特征在于，所述热敏印刷机还包括在每个时间间隔n期间将所述多个输入能量E(0)(n，j)提供给所述多个印刷头元件的装置。
全文摘要
提供一种热印头模型，其可对热印头元件对与时间相关地为印刷头元件提供能量的热响应进行建模。热印头模型根据以下各项而产生在每个印刷头周期开始时每个热印头元件的温度的预测(1)热印头的当前环境温度；(2)印刷头的热史；以及(3)印刷头的能量史。根据以下各项来计算在印刷头周期期间提供给每个印刷头元件以产生具有所需密度的点的能量数量(1)在印刷头周期期间将由印刷头元件产生的所需密度，以及(2)印刷头元件在各印刷头周期开始时的预测温度。
文档编号B41J2/36GK1974226SQ2006101495
公开日2007年6月6日 申请日期2002年5月16日 优先权日2001年8月22日
发明者S·S·萨奎布, W·T·韦特林 申请人:宝丽来公司