Künstliche Intelligenz für Digitaldruck mit maximalem Farbumfang

In einer neuen Studie werden Ansätze der künstlichen Intelligenz angewandt, um die Leistung eines Papiers zur Erreichung des maximalen Farbumfangs vorherzusagen.

Testergebnisse zeigen Bildquelle: fovito - stock.adobe.com (Symbolbild).

Der Farbumfang von Bildträgern ist für die Reproduktion von Farbbildern von großer Bedeutung, da sich dessen Größe direkt auf das Ausmaß auswirkt, in dem sich Farben während des Druckvorgangs verändern. Seit einigen Jahren spielt die digitale Drucktechnologie in der Druckindustrie eine wichtige Rolle. Die Farbskala des elektrofotografischen Digitaldrucks hängt von verschiedenen Parametern ab, darunter Drucker und Toner, vor allem aber von den Eigenschaften des Papiers (Weißgrad, Rauheit und Glanz), die die endgültige Farbskala und die Reproduktionsqualität des Drucks beeinflussen.

In einer neuen Studie werden nun Ansätze der künstlichen Intelligenz angewandt, um die Leistung eines Papiers mit geeigneten Eigenschaften auszuwählen, sodass die maximale Farbskala erreicht wird.Es wurde ein auf evolutionären Algorithmen basierender Computercode entwickelt, um die Architektur eines künstlichen neuronalen Netzes zu optimieren und so ein genaues Modell zur Vorhersage des beim elektrofotografischen Farbdruck erreichbaren Farbumfangs zu erstellen.

Die Reproduzierbarkeit hängt wesentlich von den Eigenschaften des Papiers ab

Der Farbumfang wurde mit einem Eye-One-Spektralphotometer, ProfileMaker und der ColorThink-Software erstellt. Die Eigenschaften von 11 verschiedenen Papiersorten wurden mittels Rasterkraftmikroskopie, Spektralphotometer und Goniophotometer bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Reproduzierbarkeit stark von den Eigenschaften des Papiers abhängt. Obwohl eine hohe Weiße und ein hoher Glanz das Volumen der Farbskala vergrößerten und eine hohe Rauheit die Reproduzierbarkeit der Druckmaschine verringerte, bot der Ansatz der künstlichen Intelligenz die Möglichkeit, ein hohes Volumen der Farbskala mit niedrigem Glanz und hoher Rauheit zu erreichen.

Die Studie wurde im Journal of Coatings Technology and Research, Volume 19, 2022, veröffentlicht.

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