JP4826392B2 - Object identification device - Google Patents

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Description

本発明は、例えば車両等に搭載される物体識別装置に関する。   The present invention relates to an object identification device mounted on, for example, a vehicle.

超音波センサと赤外線センサとを用いて、検知エリア内の物体を人体と識別する人体検知装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。   A human body detection device that uses an ultrasonic sensor and an infrared sensor to identify an object in a detection area as a human body is known (see, for example, Patent Document 1).

特開平10−186049号公報JP-A-10-186049

しかしながら、超音波と赤外線とを用いているため、それぞれ専用の送・受信器を設けるとともに、情報を統合するための処理装置とが必要となり、装置が大型化するとともに、コストアップの要因となっていた。   However, since ultrasonic waves and infrared rays are used, a dedicated transmitter / receiver is required and a processing device for integrating information is required, which increases the size of the device and increases costs. It was.

本発明による物体識別装置は、繊維の服を着た人物を測定対象とする物体識別装置であって、超音波を前記測定対象に向けて送出する送信手段と、前記測定対象からの反射波を受信する受信手段と、前記受信手段の受信情報に基づいて前記反射波の受信強度と周波数との関係を表す周波数特性を検出する検出手段と、前記周波数特性における所定の周波数帯域内について線形近似処理を施し、得られた線形近似波形に基づいて、受信強度の勾配量を特徴量として出力する演算手段と、前記演算手段により得られた特徴量を所定の基準特徴量と比較し、前記特徴量と前記基準特徴量との差分が所定の範囲内に含まれているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段により前記差分が所定の範囲内に含まれていると判定された場合には、前記測定対象は前記服を着た人物であると決定する決定手段とを備えることを特徴とする。
Object identification device according to the present invention is an object identification device to be measured a person wearing fiber clothes, and transmitting means for transmitting toward ultrasound to the measurement target, a reflected wave from the measurement object Receiving means for receiving; detecting means for detecting a frequency characteristic representing a relationship between the reception intensity of the reflected wave and the frequency based on reception information of the receiving means; and linear approximation processing within a predetermined frequency band in the frequency characteristic And calculating means for outputting the gradient amount of received intensity as a feature value based on the obtained linear approximate waveform, comparing the feature value obtained by the calculation means with a predetermined reference feature value, And a determination unit that determines whether or not a difference between the reference feature amount and the reference feature amount is included in a predetermined range, and the determination unit determines that the difference is included in the predetermined range , The measurement Subject is characterized by having a determining means for determining that the person wearing the clothing.

本発明によれば、周波数の増加に対する反射波の振幅の低下傾向に基づいて測定対象が繊維を含む物体であると識別できるので、測定対象の人物が服の枚数に係わらず人物と検出できる
According to the present invention, since the measurement target can be identified as an object including fibers based on the tendency of the amplitude of the reflected wave to decrease with an increase in frequency, the measurement target person can be detected as a person regardless of the number of clothes .

以下、図を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。
−第1の実施形態−
図1は本発明による物体識別装置の第1の実施形態を示す図であり、車両に搭載される物体識別装置の概略構成を示すブロック図である。図1に示す物体識別装置は、制御装置100,発振器101,送信器103および受信器104を備えている。入出力I/F,メモリ,CPUなどで構成される制御装置100には、機能構成として送信制御部102,信号解析部105,物性識別部106および物体分類部107を備えている。
Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
-First embodiment-
FIG. 1 is a diagram showing a first embodiment of an object identification device according to the present invention, and is a block diagram showing a schematic configuration of an object identification device mounted on a vehicle. The object identification device shown in FIG. 1 includes a control device 100, an oscillator 101, a transmitter 103, and a receiver 104. A control device 100 including an input / output I / F, a memory, a CPU, and the like includes a transmission control unit 102, a signal analysis unit 105, a physical property identification unit 106, and an object classification unit 107 as functional configurations.

送信制御部102は、発振器101および信号解析部105に、送信信号の波形と中心周波数に関する指示を出力する。発振器101は電磁波発生器と周波数制御器(不図示)とから構成されており、送信制御部102より入力された波形と中心周波数に基づく送信信号を送信器103に出力する。送信器103は、発振器101からの送信信号に基づいて超音波を発生するものであり、例えば、熱誘起型超音波発生素子が用いられる。   The transmission control unit 102 outputs an instruction regarding the waveform of the transmission signal and the center frequency to the oscillator 101 and the signal analysis unit 105. The oscillator 101 includes an electromagnetic wave generator and a frequency controller (not shown), and outputs a transmission signal based on the waveform and the center frequency input from the transmission control unit 102 to the transmitter 103. The transmitter 103 generates an ultrasonic wave based on a transmission signal from the oscillator 101. For example, a thermally induced ultrasonic wave generating element is used.

図2は、熱誘起型超音波発生素子の一例を示す図である。熱誘起型超音波発生素子は、単結晶シリコンからなる基板103aに多孔質シリコンから成る断熱層103bを形成し、その断熱層103bの上に発熱部103cを形成したものである。発熱部103cは、ジュール熱を発生する電気抵抗体や、ペルチエ効果による発熱/吸熱を行うペルチエ素子で構成される。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a thermally induced ultrasonic wave generating element. In the heat-induced ultrasonic wave generating element, a heat insulating layer 103b made of porous silicon is formed on a substrate 103a made of single crystal silicon, and a heat generating portion 103c is formed on the heat insulating layer 103b. The heat generating part 103c is composed of an electrical resistor that generates Joule heat and a Peltier element that generates and absorbs heat by the Peltier effect.

発振器101により発熱部103cに通電すると発熱部103cが発熱し、通電を停止すると発熱は停止する。そのため、通電のオン・オフを繰り返すと、オン・オフに合わせて発熱部103cの温度は高・底を繰り返す。この発熱部103cの温度の高・低に伴って、発熱部103aに接触する媒質(空気)の温度も高・低を繰り返す。その結果、媒質密度の大・小の繰り返しが図示上方に進行し、媒質中に粗密波が生成される。本実施の形態では、超音波帯域の疎密波を発生させる。   When the oscillator 101 energizes the heat generating portion 103c, the heat generating portion 103c generates heat, and when the energization is stopped, the heat generation stops. Therefore, when energization is repeatedly turned on / off, the temperature of the heat generating portion 103c repeats high / bottom according to the on / off. As the temperature of the heat generating portion 103c increases and decreases, the temperature of the medium (air) in contact with the heat generating portion 103a also repeats high and low. As a result, repetition of large and small medium densities proceeds upward in the figure, and a dense wave is generated in the medium. In this embodiment, a dense wave in the ultrasonic band is generated.

上述したように、発熱部103cを断熱性に優れた多孔質シリコンで形成することで、発熱部103cで発生した熱が媒質側に伝達され易くなる。また、基板103aを単結晶シリコンとすることで、基板103aの定常的な温度上昇が抑制される。なお、送信器103の指向性は、発熱部103aのサイズと進行波(疎密波)の周波数によって決定され、例えば、発熱部103aのサイズが20mm×20mmの矩形、周波数が160kHzの場合には、約10degとなる。(参考文献; 渡部他,”熱誘起ナノシリコン超音波源の指向性に関する研究”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining an d Assembly Technology in Electronics(Mate2005)”, Feb. 2005)。   As described above, the heat generated in the heat generating portion 103c is easily transmitted to the medium side by forming the heat generating portion 103c with porous silicon having excellent heat insulation. In addition, when the substrate 103a is made of single crystal silicon, a steady temperature increase of the substrate 103a is suppressed. The directivity of the transmitter 103 is determined by the size of the heat generating part 103a and the frequency of the traveling wave (dense wave). For example, when the size of the heat generating part 103a is a rectangle of 20 mm × 20 mm and the frequency is 160 kHz, About 10deg. (Reference; Watanabe et al., “Studies on the directivity of thermally induced nanosilicon ultrasonic sources”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining and Assembly Technology in Electronics (Mate2005)”, Feb. 2005).

図1に戻って、超音波は測定対象Mで反射され、その反射波は受信器104によって受信される。受信器104には、例えば、受音部にピエゾ素子などを用いたマイクロホンなどが使用され、超音波を圧電変換して得られた受信信号は増幅器により増幅されて検出される。なお、圧電変換素子に代えて、一般的な静電容量型の素子を受音部に用いても良い。   Returning to FIG. 1, the ultrasonic wave is reflected by the measurement object M, and the reflected wave is received by the receiver 104. For the receiver 104, for example, a microphone using a piezo element or the like is used as a sound receiving unit, and a reception signal obtained by piezoelectrically converting ultrasonic waves is amplified and detected by an amplifier. Instead of the piezoelectric conversion element, a general capacitance type element may be used for the sound receiving unit.

信号解析部105は、送信制御部102からの信号情報(送信信号の波形と中心周波数)と受信器104からの受信信号の信号波形に基づいて、測定対象Mからの反射波の時間波形や周波数特性を算出する。物性識別部106は、所定の周波数帯域(例えば60kHz〜80kHz帯と設定)の周波数特性に対して、統計学的手法を用いて測定対象の周波数特性に関する特徴量を算出する。例えば、周波数特性の振幅値を対数表示してデータを線形近似し、線形近似により得られる直線の勾配を特徴量とする。物体分類部107は、物性識別部106で算出された特徴量を既知の完全反射体の周波数特性と比較することにより、測定対象を分類する。   Based on the signal information (transmission signal waveform and center frequency) from the transmission control unit 102 and the signal waveform of the reception signal from the receiver 104, the signal analysis unit 105 reflects the time waveform and frequency of the reflected wave from the measurement target M. Calculate the characteristics. The physical property identification unit 106 calculates a characteristic amount related to the frequency characteristic of the measurement target using a statistical method with respect to the frequency characteristic of a predetermined frequency band (for example, 60 kHz to 80 kHz band). For example, the amplitude value of the frequency characteristic is logarithmically displayed and the data is linearly approximated, and the gradient of the straight line obtained by the linear approximation is used as the feature amount. The object classifying unit 107 classifies the measurement target by comparing the feature amount calculated by the physical property identifying unit 106 with the frequency characteristic of a known perfect reflector.

《物体識別装置の動作説明》
次に、第1の実施形態の物体識別装置の基本動作を、図3に示すフローチャートに基づいて説明する。車両に搭載される物体識別装置の場合、周囲の物体が人物であるか否かを判別する必要があり、図3に示す識別処理ではそのような判別を行う場合について、すなわち、、繊維・被服識別に関する算出処理を示した。ステップS201では、送信器103から測定対象Mに向けて超音波を送出する。送信制御部102からの指示により、発振器101は周波数変調された電気信号を送信器103へ送出し、送信器103は入力された電気信号に基づいて超音波を発生する。
<Description of operation of object identification device>
Next, the basic operation of the object identification device of the first embodiment will be described based on the flowchart shown in FIG. In the case of an object identification device mounted on a vehicle, it is necessary to determine whether or not the surrounding object is a person. In the identification processing shown in FIG. The calculation process related to identification is shown. In step S <b> 201, an ultrasonic wave is transmitted from the transmitter 103 toward the measurement target M. In response to an instruction from the transmission control unit 102, the oscillator 101 transmits a frequency-modulated electric signal to the transmitter 103, and the transmitter 103 generates an ultrasonic wave based on the input electric signal.

このときの周波数変調は、例えば、100msecの間に10kHz〜50kHz帯で変調するように設定される。なお、周波数変調は連続的であっても、ステップ周波数毎に変化させてもよく、送信波形は連続波であってもパルス波であってもよい。   The frequency modulation at this time is set so as to modulate in the 10 kHz to 50 kHz band for 100 msec, for example. The frequency modulation may be continuous or may be changed for each step frequency, and the transmission waveform may be a continuous wave or a pulse wave.

ステップS202では、測定対象Mからの反射波を受信器104で受信する。受信器104は、反射波に応じた電気信号を信号解析部105へと出力する。ステップS203では、信号解析部105は、受信器104から入力された電気信号の周波数特性を算出する。   In step S <b> 202, the reflected wave from the measurement target M is received by the receiver 104. The receiver 104 outputs an electrical signal corresponding to the reflected wave to the signal analysis unit 105. In step S <b> 203, the signal analysis unit 105 calculates the frequency characteristic of the electrical signal input from the receiver 104.

図4は、受信波の周波数特性に関して得られた実験データの一例を示したものである。縦軸は受信器104から出力された信号強度(デシベル値)を表しており、横軸は周波数である。測定対象Mとしては、ベニヤ板の場合(L1)、フェルトを密に5枚重ねた場合(L2)、フェルトを隙間を空けて5枚重ねた場合(L3)の3種類について示した。   FIG. 4 shows an example of experimental data obtained for the frequency characteristics of the received wave. The vertical axis represents the signal intensity (decibel value) output from the receiver 104, and the horizontal axis represents the frequency. As the measurement object M, three types are shown: a plywood board (L1), a case where five sheets of felt are closely stacked (L2), and a case where five sheets of felt are stacked with a gap (L3).

図4の曲線L1,L2をそれぞれ線形近似した場合、概略の変化は図5のL10,L20のようになる。図4や図5に示すように、反射波の周波数が高まるにつれて信号強度は小さくなっており、特性曲線は右下がりの傾向を有している。この右下がりの勾配量は繊維構造のフェルトの方が大きく、さらに、同じフェルトを重ねた場合には、隙間を空けて重ねた場合の方が、勾配量は大きくなる。これらの勾配量を比較する場合、図4,5に示すように、周波数f1〜f2の帯域において、繊維物体(フェルト)の勾配量と反射物体(ベニヤ)の勾配量との違いが明確に現れている。   When the curves L1 and L2 in FIG. 4 are linearly approximated, the approximate changes are as indicated by L10 and L20 in FIG. As shown in FIG. 4 and FIG. 5, the signal intensity decreases as the frequency of the reflected wave increases, and the characteristic curve has a downward trend. This downward slope amount is larger in the felt of the fiber structure, and when the same felt is overlapped, the slope amount is larger in the case of overlapping with a gap. When comparing these gradient amounts, as shown in FIGS. 4 and 5, the difference between the gradient amount of the fiber object (felt) and the gradient amount of the reflection object (veneer) clearly appears in the band of the frequencies f1 to f2. ing.

超音波の伝播は、媒質の“密度”および“弾性”と、音波の“周波数“によっておおよその特性を算出することができる。とくに繊維の場合は、超音波の伝播する部分が繊維構造中の“空気”部分であるため、“周波数”を変調させて伝播強度を求めることで、反射系における完全反射体と繊維との違いを“密度”と“弾性”によって、よく分類することができる。   The propagation characteristics of the ultrasonic wave can be roughly calculated by the “density” and “elasticity” of the medium and the “frequency” of the sound wave. In particular, in the case of fibers, the part where the ultrasonic wave propagates is the “air” part of the fiber structure. Therefore, the difference between the perfect reflector and the fiber in the reflection system is obtained by modulating the “frequency” to determine the propagation intensity. Can be classified well by “density” and “elasticity”.

周波数の減衰特性は音速が大気と比べ小さい領域へシフトし、周波数の減衰特性が大気減衰より低周波側で見られる。例えば、フェルトのような繊維物体内の場合には、音波伝播速度は100m/s〜400m/sとなり、60kHz〜80kHzの帯域において減衰特性が現れる。被服の材質・形態等の違いを考慮すると、帯域50kHz〜100kHz程度の範囲で特性を検出するのが好ましい。このように、減衰特性の観察を統計学的に処理することにより、より簡便に繊維をまとった人物を検出することができる。   The frequency attenuation characteristic shifts to a region where the sound velocity is smaller than that of the atmosphere, and the frequency attenuation characteristic is seen on the lower frequency side than the atmospheric attenuation. For example, in the case of a fiber object such as felt, the sound wave propagation speed is 100 m / s to 400 m / s, and attenuation characteristics appear in a band of 60 kHz to 80 kHz. Considering the difference in the material and form of the clothes, it is preferable to detect the characteristics in the band range of about 50 kHz to 100 kHz. Thus, by processing the observation of the attenuation characteristic statistically, it is possible to more easily detect a person wearing a fiber.

車両周囲物体のうち、車両や壁など多くの路上物の場合には、固有音響インピーダンスの差から超音波は物体境界面で全反射される。これに対し、被服のような空乏の大きい物体の場合には、音波が物体の境界面を透過する性質も併せ持ち、測定対象内部における散乱と吸収を繰り返した後に反射波として到達する。そのため、反射波は測定対象Mの音響特性を情報として含んだものとなり、それが図4,5に示すような周波数特性上の変化として現われる。繊維物体の場合、繊維の隙間空間を音波が伝播すると考えられ、そのために伝播特性が低く、繊維物体内部からの反射波は小さくなってしまう。   In the case of many road objects such as vehicles and walls among objects around the vehicle, the ultrasonic waves are totally reflected on the object boundary surface due to the difference in the specific acoustic impedance. On the other hand, in the case of an object with large depletion such as clothing, the sound wave also has a property of transmitting through the boundary surface of the object, and arrives as a reflected wave after repeating scattering and absorption inside the measurement target. Therefore, the reflected wave includes the acoustic characteristic of the measuring object M as information, and this appears as a change in the frequency characteristic as shown in FIGS. In the case of a fiber object, it is considered that a sound wave propagates through the gap space of the fiber. Therefore, the propagation characteristics are low, and the reflected wave from the inside of the fiber object becomes small.

ステップS204では、ステップS203で算出された周波数特性を物性識別部106において統計学的手法を用いて処理し、測定対象Mに関する特徴量を算出する。例えば、周波数帯域f1〜f2における受信波周波数特性を線形近似し、その勾配量を特徴量として算出する。   In step S204, the frequency characteristic calculated in step S203 is processed using a statistical method in the physical property identification unit 106, and a feature amount related to the measurement target M is calculated. For example, the received wave frequency characteristics in the frequency bands f1 to f2 are linearly approximated, and the gradient amount is calculated as the feature amount.

ステップS205では、物体分類部107において、ステップS204で算出された測定対象Mの特徴量を完全反射体の特徴量(基準特徴量)と比較し、「|基準特徴量−特徴量|≧所定値」か否かを判定する。ここで、所定量は、測定対象Mの特徴量が、被服の反射波の特徴量に相当するものであるか否かを判定するための基準量であり、「|基準特徴量−特徴量|≧所定値」の場合には被服の反射波の特徴量に相当すると判定される。例えば、特徴量として前述した勾配量を用いた場合、ステップS205では、「|完全反射体の勾配量−勾配量|≧所定値」として判定を行う。ここで、所定値は、たとえば送受信系の感度周波数特性や完全反射体の距離などによって定める。   In step S205, the object classification unit 107 compares the feature quantity of the measurement target M calculated in step S204 with the feature quantity (reference feature quantity) of the complete reflector, and “| reference feature quantity−feature quantity | ≧ predetermined value”. Is determined. Here, the predetermined amount is a reference amount for determining whether or not the feature amount of the measurement target M corresponds to the feature amount of the reflected wave of the clothing, and “| reference feature amount−feature amount |” In the case of “≧ predetermined value”, it is determined that it corresponds to the feature amount of the reflected wave of the clothes. For example, when the above-described gradient amount is used as the feature amount, determination is made in step S205 as “| gradient amount of complete reflector−gradient amount | ≧ predetermined value”. Here, the predetermined value is determined by, for example, the sensitivity frequency characteristic of the transmission / reception system, the distance of the complete reflector, and the like.

ステップS205において「|基準特徴量−特徴量|≧所定値」と判定されてステップS206に進んだ場合には、ステップS206において測定対象Mは被服を含む物体であると決定する。一方、ステップS205において「|基準特徴量−特徴量|<所定値」であると判定されてステップS207に進んだ場合には、ステップS207において測定対象Mは完全反射体と同等の性質を有する物体であると決定する。   If it is determined in step S205 that “| reference feature amount−feature amount | ≧ predetermined value” and the process proceeds to step S206, it is determined in step S206 that the measurement target M is an object including clothing. On the other hand, if it is determined in step S205 that “| reference feature amount−feature amount | <predetermined value” and the process proceeds to step S207, the measurement target M is an object having the same properties as a complete reflector in step S207. It is determined that

以上説明したように、第1の実施の形態においては、受信器104により受信される反射波の周波数特性が測定対象の構造により変化するので、その変化から平坦な物体と繊維などの複雑な構造物とを容易に識別することができる。よって、超音波に関するデバイスを設けるだけで、測定対象の分類が可能となる。また、周波数の増加に対する反射波の振幅の低下傾向に基づいて測定対象が繊維を含む物体であると識別できるので、測定対象の人物が服の枚数に係わらず人物と検出できる。特に、周波数帯域を50kHz〜100kHzと設定することで、大気減衰の影響を受けにくく遠方まで検出できる上に、繊維による特徴的な減衰を観測できるので、効率よく服生地などの繊維を検出することができる。   As described above, in the first embodiment, since the frequency characteristic of the reflected wave received by the receiver 104 changes depending on the structure of the measurement target, a complicated structure such as a flat object and a fiber is determined from the change. The object can be easily identified. Therefore, it is possible to classify the measurement object simply by providing an ultrasonic device. Further, since the measurement target can be identified as an object including fibers based on the tendency of the amplitude of the reflected wave to decrease with an increase in frequency, the measurement target person can be detected as a person regardless of the number of clothes. In particular, by setting the frequency band to 50 kHz to 100 kHz, it is difficult to be affected by atmospheric attenuation, and it is possible to detect far, and the characteristic attenuation due to fibers can be observed, so that fibers such as clothes can be detected efficiently. Can do.

−第2の実施形態−
図6は、物体識別装置の第2の実施の形態を示す図であり、図1と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図1に示したブロック図と同じであるが、周波数領域設定部108が制御装置100に設けられている点が異なる。この周波数領域設定部108は、反射波の振幅、すなわち、受信器103から出力される受信信号の振幅を検出し、検出された振幅に応じて物性識別部106で特徴量を算出する際の周波数帯域を設定する。物性識別部106は、周波数領域設定部108で設定された周波数帯の信号に基づく特徴量を算出することになる。
-Second Embodiment-
FIG. 6 is a diagram showing a second embodiment of the object identification device, and is a block diagram similar to FIG. The basic configuration and operation are the same as those in the block diagram shown in FIG. 1 except that the frequency domain setting unit 108 is provided in the control device 100. The frequency domain setting unit 108 detects the amplitude of the reflected wave, that is, the amplitude of the reception signal output from the receiver 103, and the frequency at which the physical property identification unit 106 calculates the feature amount according to the detected amplitude. Set the bandwidth. The physical property identification unit 106 calculates a feature amount based on the signal in the frequency band set by the frequency domain setting unit 108.

図7は、第2の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図3に示したフローチャートに周波数領域設定部108に関するステップS301の処理を追加したものである。ステップS301では、ステップS202における反射波の受信結果に基づいて、物性識別部106で特徴量を算出する際の周波数帯域を設定する。   FIG. 7 is a flowchart showing the basic operation of the object identification device according to the second embodiment, in which the processing in step S301 related to the frequency domain setting unit 108 is added to the flowchart shown in FIG. In step S301, based on the reception result of the reflected wave in step S202, a frequency band for calculating the feature amount by the physical property identification unit 106 is set.

周波数帯域設定の一例としては、既知の完全反射体に対して距離減衰の影響がなく、測定対象Mの分類のための統計演算を効率よく行えるように、次式(1)〜(3)のように設定する。S11は完全反射体の振幅に対する反射波の振幅比である。開始周波数faは周波数帯の下側の周波数である。反射波の振幅S11が大きな測定対象Mほど、帯域は高周波側に移動し、帯域の幅も広がる。
増分周波数fa=S11×100kHz …(1)
開始周波数fs=S11×100kHz+40kHz …(2)
増分帯域 α=S11×50kHz …(3)
As an example of the frequency band setting, the following formulas (1) to (3) are used so that there is no influence of distance attenuation on a known perfect reflector and statistical calculation for classifying the measurement target M can be performed efficiently. Set as follows. S11 is the amplitude ratio of the reflected wave to the amplitude of the perfect reflector. The start frequency fa is a lower frequency in the frequency band. As the measurement object M has a larger amplitude S11 of the reflected wave, the band moves to the higher frequency side, and the band width also increases.
Incremental frequency fa = S11 × 100kHz (1)
Start frequency fs = S11 × 100kHz + 40kHz (2)
Incremental band α = S11 × 50kHz (3)

また、上述したように異なる振幅S11に対して帯域設定が各々異なるのではなく、複数種類の帯域設定に分類するようにしても良い。図8に示す例では、衣服の反射率(反射波の振幅)の大小によって、帯域設定を予め決められた標準モードおよび広帯域高周波モードの2種類のいずれかに設定するようにしている。このような設定とすることで、帯域設定が簡便化され、CPUの演算負荷を低減することができる。   Further, as described above, the band settings are not different for different amplitudes S11, but may be classified into a plurality of types of band settings. In the example shown in FIG. 8, the band setting is set to one of two types of a standard mode and a broadband high-frequency mode that are determined in advance depending on the magnitude of the reflectance (the amplitude of the reflected wave) of the clothes. With this setting, the bandwidth setting can be simplified and the calculation load on the CPU can be reduced.

図8(b)に示したように、薄いTシャツのような服Aの場合、反射率が大きい。このように反射率が大きい場合には基準反射の場合と傾きの差が小さいので、より精度良く勾配量算出ができるように帯域設定を広帯域高周波モードとする。一方、トレーナーなどのように反射率が小さな服Bの場合には、帯域設定を標準モードとする。図9は、基準反射に対する服A,Bの周波数特性と、それぞれの帯域設定とを示したものである。広帯域高周波モードの場合、開始周波数がfaだけ高くなり、周波数帯域の幅もαだけ増加する。fa、αの設定は、上述した式(1)、(3)で設定するようにしても良い。   As shown in FIG. 8B, in the case of clothes A such as a thin T-shirt, the reflectance is large. When the reflectivity is large in this way, the difference in inclination is small from that in the case of the reference reflection. Therefore, the band setting is set to the broadband high frequency mode so that the gradient amount can be calculated with higher accuracy. On the other hand, in the case of clothes B with a low reflectance such as a trainer, the band setting is set to the standard mode. FIG. 9 shows the frequency characteristics of clothes A and B with respect to the reference reflection and the respective band settings. In the broadband high-frequency mode, the start frequency is increased by fa, and the width of the frequency band is increased by α. The settings of fa and α may be set by the above-described equations (1) and (3).

このように、測定対象によって帯域を設定するのは、次のような理由からである。路上や屋内などの物体識別装置を想定した場合、図8(a)に示すように繊維(被服)の背面には人体が存在している。そこで、吸収特性を検出しやすい上に、複数の繊維を効率よく周波数解析するために、反射率に基づいて減衰特性の差が出やすいような帯域を設定するようにした。   The reason why the band is set according to the measurement target is as follows. When an object identification device on the road or indoors is assumed, as shown in FIG. 8A, a human body exists on the back surface of the fiber (clothing). Therefore, in order to easily detect the absorption characteristics and efficiently analyze the frequency of a plurality of fibers, a band is set so that the difference in attenuation characteristics is likely to occur based on the reflectance.

第2の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の作用効果に加えて、振幅に基づいて周波数帯域を設定するので、送信波の周波数帯域を効率よく選択することができ、すばやく物体を分類することができる。   In the second embodiment, in addition to the effects of the first embodiment described above, the frequency band is set based on the amplitude, so that the frequency band of the transmission wave can be selected efficiently and quickly. Objects can be classified.

−第3の実施形態−
図10は、物体識別装置の第3の実施の形態を示す図であり、図1と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図1に示したブロック図と同じであるが、測距部109および大気減衰補正部110をさらに設けた点が異なる。測距部109は、送信制御部102からの信号情報と受信器104の受信信号との間の遅延時間に基づいて、測定対象Mとの距離を算出する。大気減衰補正部110は、測距部109で検出された測定対象Mまでの距離と反射波の大気による伝播減衰とに基づいて、反射波の周波数特性を補正する。
-Third embodiment-
FIG. 10 is a diagram showing a third embodiment of the object identification device, and is a block diagram similar to FIG. The basic configuration and operation are the same as those in the block diagram shown in FIG. 1 except that a distance measuring unit 109 and an atmospheric attenuation correction unit 110 are further provided. The distance measurement unit 109 calculates the distance to the measurement target M based on the delay time between the signal information from the transmission control unit 102 and the reception signal of the receiver 104. The atmospheric attenuation correction unit 110 corrects the frequency characteristics of the reflected wave based on the distance to the measurement target M detected by the distance measuring unit 109 and the propagation attenuation of the reflected wave due to the atmosphere.

図11は、第3の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図3に示したフローチャートに、測距部109および大気減衰補正部110に関するステップS401,S402の処理を追加したものである。ステップS401では、測距部109において上述した測定対象Mまでの距離を算出する。ステップS402では、次式(4)を用いた大気減衰の補正を減衰補正部110において行う。なお、式(4)において、ηは大気の粘性係数であり、ρは大気の密度である。

Figure 0004826392
FIG. 11 is a flowchart showing the basic operation of the object identification device according to the third embodiment, and steps S401 and S402 related to the distance measuring unit 109 and the atmospheric attenuation correction unit 110 are added to the flowchart shown in FIG. Is. In step S401, the distance measuring unit 109 calculates the distance to the measurement object M described above. In step S402, the attenuation correction unit 110 corrects atmospheric attenuation using the following equation (4). In Equation (4), η is the atmospheric viscosity coefficient, and ρ is the atmospheric density.
Figure 0004826392

式(4)の減衰量βは1mあたりの減衰量を表しており、また、反射波の周波数に応じて異なる。周波数f=0ではβ=0であるが、f>0ではβ<0となり、ステップS202で算出された周波数特性は、大気の影響によって減衰量βだけ小さな値になっている。そこで、ステップS402の補正において、算出された周波数特性から減衰量βを減算することにより、大気減衰の影響を取り除いた補正された周波数特性が得られることになる。   The attenuation amount β in the equation (4) represents the attenuation amount per 1 m, and differs depending on the frequency of the reflected wave. Β = 0 at the frequency f = 0, but β <0 when f> 0, and the frequency characteristic calculated in step S202 is a value that is smaller by the attenuation β due to the influence of the atmosphere. Therefore, in the correction in step S402, a corrected frequency characteristic that eliminates the influence of atmospheric attenuation is obtained by subtracting the attenuation amount β from the calculated frequency characteristic.

反射波の周波数がより高くなるにつれて、また、距離がより遠くなることにつれて大気減衰による影響はより大きくなる。そのため、完全反射体であっても、距離が変化すると周波数特性が変化し、誤検出の原因となる。しかしながら、上述した(4)式の減衰量βを用いることで、距離に基づいて大気減衰による影響を補正することができる。その結果、既知の完全反射体の周波数特性を一つ保持するだけで、より精度よく物体を分類検出することができる。   As the frequency of the reflected wave increases and as the distance increases, the effect of atmospheric attenuation becomes greater. Therefore, even if it is a perfect reflector, if the distance changes, the frequency characteristics will change, causing false detection. However, by using the attenuation amount β of the above-described equation (4), the influence of atmospheric attenuation can be corrected based on the distance. As a result, it is possible to classify and detect an object with higher accuracy by holding only one frequency characteristic of a known perfect reflector.

−第4の実施形態−
図12は、物体識別装置の第4の実施の形態を示す図であり、図1と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図1に示したブロック図と同じであるが、方位検出部111および方位方向補正部112を設け、さらに、2つの検出器104a,104bを設けた点が異なる。
-Fourth Embodiment-
FIG. 12 is a diagram showing a fourth embodiment of the object identification device, and is a block diagram similar to FIG. The basic configuration and operation are the same as those in the block diagram shown in FIG. 1 except that an azimuth detecting unit 111 and an azimuth direction correcting unit 112 are provided, and two detectors 104a and 104b are provided.

ここでは、測定対象Mの方位を検出するために2つの検出器104a,104bを設け、各検出信号を方位検出部111に入力する。信号解析部105には、一方の検出器104aの信号が入力される。各検出器104a,104bによって検出される反射波の間には、受信器104a,104b間の間隔dに応じた到達経路差が生じ、検出器104a,104bの受信信号間に位相差が生じる。方位検出部111はこの位相差を検出し、受信器間距離に基づいて反射波の到来方向角θdを計測する。方位方向補正部112は、周波数特性上における送受信器指の向性の影響を排除するため、算出された到来方向角θdを用いて周波数を変化させたときの指向性の影響を算出し、周波数特性を補正する。   Here, two detectors 104 a and 104 b are provided to detect the azimuth of the measurement object M, and each detection signal is input to the azimuth detection unit 111. The signal analyzer 105 receives a signal from one detector 104a. Between the reflected waves detected by the detectors 104a and 104b, a reaching path difference corresponding to the distance d between the receivers 104a and 104b occurs, and a phase difference occurs between the received signals of the detectors 104a and 104b. The azimuth detector 111 detects this phase difference and measures the arrival direction angle θd of the reflected wave based on the distance between the receivers. The azimuth direction correction unit 112 calculates the influence of directivity when the frequency is changed using the calculated arrival direction angle θd in order to eliminate the influence of the directivity of the transmitter / receiver finger on the frequency characteristics. Correct the characteristics.

図13は、第4の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図3に示したフローチャートに、方位検出部111および方位方向補正部112に関するステップS501,S502の処理を追加したものである。ステップS501では、二つの受信器104a,104bからの受信信号に基づいて位相差φを算出し、反射波の到来方向角θdを式(5)に基づいて計算する。

Figure 0004826392
FIG. 13 is a flowchart showing the basic operation of the object identification device according to the fourth embodiment. In the flowchart shown in FIG. 3, the processes of steps S501 and S502 related to the direction detection unit 111 and the direction correction unit 112 are added. Is. In step S501, the phase difference φ is calculated based on the received signals from the two receivers 104a and 104b, and the arrival direction angle θd of the reflected wave is calculated based on the equation (5).
Figure 0004826392

なお、ここでは位相差φから到来方向角θdを算出したが、到来方向角θdの計測手法はこの方法に限定されない。例えば、2つの受信器104a,104bの受信信号の強度差に基づくモノパルス方式や、パルス方式による到達時間差の計測、MUSICアルゴリズムを用いた到来波方向推定手法など、他の到来方向角の計測手法を用いてもよい。   Here, the arrival direction angle θd is calculated from the phase difference φ, but the method of measuring the arrival direction angle θd is not limited to this method. For example, other methods for measuring the direction of arrival angle, such as a monopulse method based on the difference in intensity between the received signals of the two receivers 104a and 104b, a measurement of the arrival time difference by the pulse method, and an arrival direction estimation method using the MUSIC algorithm. It may be used.

ステップS502では、送信器指向性の周波数変化による影響を排除するために、到来方向角θdを用いて、周波数を変化させたときの指向性による影響を算出する。なお、送信器103における周波数と指向性の関係は、式(6)によって表される(参考文献; 渡部他,”熱誘起ナノシリコン超音波源の指向性に関する研究”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining an d Assembly Technology in Electronics(Mate2005)”, Feb. 2005)。式(6)において、D(θd)は角度θdにおける相対強度(θ=90度(正面)のとき1)、fは周波数、aは発熱部103c(超音波発生部)一辺の1/2倍、cは音速を表す。

Figure 0004826392
In step S502, in order to eliminate the influence due to the frequency change of the transmitter directivity, the influence due to the directivity when the frequency is changed is calculated using the arrival direction angle θd. Note that the relationship between the frequency and directivity in the transmitter 103 is expressed by equation (6) (Reference; Watanabe et al., “Study on directivity of thermally induced nanosilicon ultrasonic source”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining and Assembly Technology in Electronics (Mate2005)”, Feb. 2005). In equation (6), D (θd) is the relative intensity at angle θd (1 when θ = 90 degrees (front)), f is the frequency, and a is 1/2 times one side of the heat generating portion 103c (ultrasound generating portion). , C represents the speed of sound.
Figure 0004826392

ステップS502では、この関係式と信号解析部105で算出された周波数特性とから、周波数特性における送信器103の指向性による影響を排除するように補正する。このように、第4の実施の形態では、方位と送信器103の指向性との相関に基づいて周波数特性を補正するので、指向性の影響が除去され、全方位において精度よく物体を分類検出することができる。   In step S502, correction is performed from this relational expression and the frequency characteristic calculated by the signal analysis unit 105 so as to eliminate the influence of the directivity of the transmitter 103 on the frequency characteristic. As described above, in the fourth embodiment, since the frequency characteristic is corrected based on the correlation between the direction and the directivity of the transmitter 103, the influence of the directivity is removed, and the object is accurately detected in all directions. can do.

−第5の実施形態−
図14は、物体識別装置の第4の実施の形態を示す図であり、図1と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図1に示したブロック図と同じであるが、速度検出部113および着衣人物分類部114を設けた点が異なる。速度検出部113は、送信制御部102の送信信号周波数情報と信号解析部105の周波数情報とに基づいてドップラーシフトを算出し、測定対象Mの相対速度を算出する。着衣人物分類部114は、物体分類部107からの被服検出情報および速度検出部113による相対速度と、車両に搭載された車速センサ(不図示)からの自車両速度情報とに基づいて、着衣人物の検出を行う。
-Fifth embodiment-
FIG. 14 is a diagram showing a fourth embodiment of the object identification device, and is a block diagram similar to FIG. The basic configuration and operation are the same as those in the block diagram shown in FIG. 1 except that a speed detection unit 113 and a clothing person classification unit 114 are provided. The speed detection unit 113 calculates the Doppler shift based on the transmission signal frequency information of the transmission control unit 102 and the frequency information of the signal analysis unit 105, and calculates the relative speed of the measurement target M. The clothing person classification unit 114 is based on the clothing detection information from the object classification unit 107, the relative speed by the speed detection unit 113, and the own vehicle speed information from a vehicle speed sensor (not shown) mounted on the vehicle. Detection is performed.

図15は、第5の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図3に示したフローチャートに、速度検出部113および着衣人物分類部114に関するステップS601〜S603の処理を追加したものである。ステップS206において測定対象Mを被服物体と決定したならば、ステップS601へ進んで、速度検出部113により自車両と測定対象Mとの相対速度を算出する。   FIG. 15 is a flowchart showing the basic operation of the object identification device according to the fifth embodiment, and steps S601 to S603 related to the speed detection unit 113 and the clothing person classification unit 114 are added to the flowchart shown in FIG. Is. If it is determined in step S206 that the measurement target M is a clothing object, the process proceeds to step S601, and the speed detection unit 113 calculates the relative speed between the host vehicle and the measurement target M.

続くステップS602では、自車両の速度とステップS601で算出された相対速度との差異に基づいて、測定対象Mが移動しているか否かを着衣人物分類部114おいて判断する。ステップS602においてYESと判断されると、ステップS603に進んで測定対象物Mを着衣人物であると決定する。一方、ステップS602でNOと判断されると、ステップS603をスキップして一連の処理を終了する。   In subsequent step S602, based on the difference between the speed of the host vehicle and the relative speed calculated in step S601, the clothing person classification unit 114 determines whether or not the measurement object M is moving. If “YES” is determined in the step S602, the process proceeds to a step S603 to determine the measurement object M as a clothing person. On the other hand, if NO is determined in step S602, step S603 is skipped, and the series of processes is ended.

このように、第5の実施形態では、測定対象Mとの相対速度に基づいて着衣人物を検出するので、車両に適用した場合などのように計測環境上不確定要素が大きい状況でも、より精度よく歩行者(着衣人物)を検出することができる。   As described above, in the fifth embodiment, since the clothing person is detected on the basis of the relative speed with respect to the measurement target M, the accuracy is improved even in a situation where there are large uncertainties in the measurement environment such as when applied to a vehicle. A pedestrian (clothed person) can often be detected.

なお、上述した実施の形態では、車両搭載用の物体識別装置を例に説明したが、車両搭載用に限定されるものではない。 In the above-described embodiment, the vehicle-mounted object identification device has been described as an example, but the present invention is not limited to being mounted on a vehicle.

本発明による物体識別装置の第1の実施形態を示すブロック図である。It is a block diagram which shows 1st Embodiment of the object identification apparatus by this invention. 熱誘起型超音波発生素子の一例を示す図であり、(a)は断面図、(b)は平面図である。It is a figure which shows an example of a heat induction type ultrasonic wave generation element, (a) is sectional drawing, (b) is a top view. 第1の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the identification operation of 1st Embodiment. 受信波の周波数特性を示す図である。It is a figure which shows the frequency characteristic of a received wave. 図4の特性を線形近似した場合を示す図である。It is a figure which shows the case where the characteristic of FIG. 4 is linearly approximated. 物体識別装置の第2の実施の形態を示すブロック図である。It is a block diagram which shows 2nd Embodiment of an object identification apparatus. 第2の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the identification operation of 2nd Embodiment. 帯域設定を2種類に設定する場合を説明する図であり、(a)は人体と衣服とを示し、(b)は服A,Bに対する帯域設定を示す。It is a figure explaining the case where a band setting is set to two types, (a) shows a human body and clothes, (b) shows the band setting with respect to clothes A and B. 基準反射に対する服A,Bの周波数特性と、それぞれの設定帯域とを示す図である。It is a figure which shows the frequency characteristic of clothes A and B with respect to a reference | standard reflection, and each setting band. 物体識別装置の第3の実施の形態を示すブロック図である。It is a block diagram which shows 3rd Embodiment of an object identification apparatus. 第3の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the identification operation of 3rd Embodiment. 物体識別装置の第4の実施の形態を示すブロック図である。It is a block diagram which shows 4th Embodiment of an object identification device. 第4の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the identification operation | movement of 4th Embodiment. 物体識別装置の第5の実施の形態を示すブロック図である。It is a block diagram which shows 5th Embodiment of an object identification device. 第5の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the identification operation of 5th Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

100:制御装置、101:発振器、103:送信器、104,104a,104b:受信器、102:送信制御部、105:信号解析部、106:物性識別部106、107:物体分類部、108:周波数領域設定部、109:測距部、110:大気減衰補正部、111:方位検出部、112:方位方向補正部、113:速度検出部、114:着衣人物分類部、M:測定対象   DESCRIPTION OF SYMBOLS 100: Control apparatus, 101: Oscillator, 103: Transmitter, 104, 104a, 104b: Receiver, 102: Transmission control part, 105: Signal analysis part, 106: Physical property identification part 106, 107: Object classification part, 108: Frequency domain setting unit, 109: ranging unit, 110: atmospheric attenuation correction unit, 111: azimuth detection unit, 112: azimuth direction correction unit, 113: speed detection unit, 114: clothing person classification unit, M: measurement target

Claims (6)

繊維の服を着た人物を測定対象とする物体識別装置であって、
超音波を前記測定対象に向けて送出する送信手段と、
前記測定対象からの反射波を受信する受信手段と、
前記受信手段の受信情報に基づいて前記反射波の受信強度と周波数との関係を表す周波数特性を検出する検出手段と、
前記周波数特性における所定の周波数帯域内について線形近似処理を施し、得られた線形近似波形に基づいて、受信強度の勾配量を特徴量として出力する演算手段と、
前記演算手段により得られた特徴量を所定の基準特徴量と比較し、前記特徴量と前記基準特徴量との差分が所定の範囲内に含まれているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記差分が所定の範囲内に含まれていると判定された場合には、前記測定対象は前記服を着た人物であると決定する決定手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
An object identification device for measuring a person wearing fiber clothes,
And transmitting means for transmitting toward the ultrasound to the measurement object,
Receiving means for receiving a reflected wave from the measurement object;
Detection means for detecting a frequency characteristic representing a relationship between the reception intensity of the reflected wave and the frequency based on reception information of the reception means;
An arithmetic unit that performs linear approximation processing within a predetermined frequency band in the frequency characteristics, and outputs a received intensity gradient amount as a feature amount based on the obtained linear approximation waveform;
A determination unit that compares the feature amount obtained by the calculation unit with a predetermined reference feature amount and determines whether or not a difference between the feature amount and the reference feature amount is included in a predetermined range ;
An object comprising: a determining unit that determines that the measurement target is a person wearing the clothes when the determining unit determines that the difference is included in a predetermined range. Identification device.
請求項1に記載の物体識別装置において、
前記所定の基準特徴量として、完全反射体の勾配量を用いることを特徴とする物体識別装置。
The object identification device according to claim 1,
An object identification apparatus using a gradient amount of a perfect reflector as the predetermined reference feature amount .
請求項2に記載の物体識別装置において、さらに加えて、
前記測定対象の相対速度を検出する速度検出手段を備え
前記決定手段は、前記判定手段の判定結果および前記速度検出手段の検出結果に基づいて、前記測定対象を着衣人物と決定することを特徴とする物体識別装置。
The object identification device according to claim 2, further comprising:
Comprising a speed detection means for detecting a relative speed of the measurement object;
Said determining means, said determining means determines the result and based on the detection result of the speed detecting means, object identification apparatus characterized by determining the measurement target and clothes person.
請求項1ないし3のいずれか一項に記載の物体識別装置において、
前記判定手段は、前記周波数特性のうち、50kHzから100kHzの周波数帯域における前記勾配量に基づいて判定することを特徴とする物体識別装置。
In the object identification device according to any one of claims 1 to 3 ,
The said determination means determines based on the said gradient amount in the frequency band of 50 kHz to 100 kHz among the said frequency characteristics, The object identification device characterized by the above-mentioned .
請求項1〜のいずれか一項に記載の物体識別装置において、さらに加えて、
前記測定対象と前記受信手段との距離を検出する測距手段と、
前記測距手段で検出された距離と前記反射波の大気減衰との相関に基づいて、前記周波数特性を補正する大気減衰補正手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
In the object identification device according to any one of claims 1 to 4 , in addition,
A distance measuring means for detecting a distance between the measurement object and the receiving means;
An object identification apparatus comprising: atmospheric attenuation correction means for correcting the frequency characteristic based on a correlation between a distance detected by the distance measuring means and atmospheric attenuation of the reflected wave.
請求項1〜のいずれか一項に記載の物体識別装置において、さらに加えて、
前記測定対象の方位を検出する方位検出手段と、
前記方位検出手段の検出結果と前記送信手段の指向性との相関に基づいて、前記周波数特性を補正する方位補正手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
In the object identification device according to any one of claims 1 to 5 , in addition,
Azimuth detecting means for detecting the azimuth of the measurement object;
An object identification apparatus comprising: an azimuth correction unit that corrects the frequency characteristic based on a correlation between a detection result of the azimuth detection unit and directivity of the transmission unit.
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