다음 에 , 컨트롤러 ( 71 ) 는 , S 47 에서 취득 된 결과 색 정보 와 , S 42 에서 결정 된 예정 색 의 색 정보 의 비교 처리 의 결과 에 따라 , 이후 의 염색 공정 에 있 어서 염색 될 렌즈 ( L ) 의 색 이 예정 색 에 근접 하 도록 , 특정 한 염료 의 인쇄 장치 ( 30 ) 에 의한 토출 량 ( 일례 로서 , 본 실시 형태 에서 는 토출 량 의 결정 수순 ) 을 보정 한다 ( S 49 ) . 본 실시 형태 에서 는 , 비교 처리 로서 , 결과 색 정보 와 예정 색 의 색 정보 의 차 를 산출 하 는 처리 가 행해진다 . 그러나 , 결과 색 정보 와 예정 색 의 색 정보 의 비율 을 산출 하 는 처리 등 이 , 비교 처리 로서 사용 되 어도 된다 . 본 실시 형태 의 S 49 에서 는 , 결과 색 정보 가 나타내 는 색 의 농도 와 , 예정 색 의 색 정보 가 나타내 는 농도 의 차 에 기초 하 여 , 특정 한 염료 의 토출 량 을 결정 하 기 위한 결정 수순 이 보정 된다 . 상세 하 게 는 , 토출 량 의 결정 수순 ( 알고리즘 ) 으로서 , 베이스 색 정보 와 예정 색 에 기초 하 는 연산 이 사용 되 고 있 는 경우 에 는 , 색 정보 의 차 에 기초 하 여 연산 수순 이 보정 된다 . 또한 , 토출 량 의 결정 수순 ( 알고리즘 ) 으로서 , 예정 색 과 토출 량 을 대응 짓 는 테이블 이 사용 되 고 있 는 경우 에 는 , 테이블 에 있 어서 의 대응 짓 기 가 보정 된다 . 또한 , 결정 수순 을 보정 하 는 구체 적 인 방법 은 , 적절 하 게 선택 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 결과 색 정보 와 예정 색 의 색 정보 의 차 또는 비율 등 에 따라 , 결정 수순 의 보정 량 이 미리 정해져 있 어도 된다 . 또한 , 기계 학습 알고리즘 에 의해 훈련 된 수학 모델 에 , 결과 색 정보 와 예정 색 의 색 정보 의 차 또는 비율 이 입력 됨 으로써 , 결정 수순 의 보정 량 이 취득 되 어도 된다 . 전술 한 바 와 같이 , S 49 에 예시 하 는 보정 처리 는 , 렌즈 ( L ) 의 기재 의 종류 에 따라 실행 된다 .