CN110494830B - 输入装置、要素数据构成方法以及程序 - Google Patents

输入装置、要素数据构成方法以及程序 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种输入装置，能够通过简单的运算，根据数量少于该分区数的检测数据来构成表示操作面上的多个分区中的物体的接近程度的要素数据。对于M个分区A1～AM，至少反复进行两次数据构成处理，计算通过在先的数据构成处理得到的要素数据的第一假定值(PAj t＝1)与通过在后的数据构成处理得到的要素数据的第二假定值(PAj t＝2)之间的差值乘以规定的比例系数γ而得到的值与第一假定值(PAj t＝1)之和，作为近似于要素数据的收敛值的值。与反复多次数据构成处理来得到要素数据的收敛值的情况相比，数据构成处理的反复进行次数大幅减少。

Description

输入装置、要素数据构成方法以及程序
技术领域
本发明涉及在计算机、智能手机等信息设备中用于信息的输入的输入装置，特别是涉及确定手指、笔等物体接近操作面的区域，并基于该确定出的区域来输入信息的输入装置。
背景技术
在通过静电电容的变化来确定手指的接触位置并输入信息的触摸板或触摸面板等输入装置中，通常为能够同时检测多个接触位置的图像传感方式。
另外，作为检测静电电容的变化的方式，有检测两个电极间的静电电容的变化的互电容方式、和检测电极-接地间的静电电容的自电容方式。在实现检测处于远离操作面的位置的手指的操作的悬停功能等的情况下，静电电容的检测灵敏度高的自电容方式的传感器是有利的。
然而，在通常的自电容方式的传感器中，利用一个电极来检测一个位置的静电电容，因此在将其应用于图像传感方式的情况下，随着分辨率变高，电极数变得非常多。针对该问题，在下述的专利文献1中，公开了一种输入装置，对于在操作面上设定的多个分区中的每一个的静电电容的数据(要素数据)，该输入装置基于由比该分区少的数量的电极检测出的静电电容的数据(检测数据)来构成上述要素数据。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：国际公开WO2016/021356号
发明内容
发明要解决的课题
在上述的专利文献1所记载的输入装置中，为了由n个检测数据构成m个(m＞n)的要素数据，反复执行数据构成处理。在各数据构成处理中，根据临时的要素数据计算出临时的检测数据，基于临时的检测数据与实际的检测数据的比较来修正临时的要素数据。数据构成处理的反复进行次数越多，所构成的要素数据的精度越高。但是，从减轻运算负荷的观点出发，优选减少数据构成处理的反复进行次数。
本发明是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提供一种输入装置、要素数据构成方法以及程序，对于表示在操作面上的多个分区中的物体的接近程度的要素数据，该输入装置能够通过简单的运算而由比该分区数少的数量的检测数据构成上述要素数据。
用于解决课题的技术手段
本发明的第一观点涉及输入与物体对操作面的接近相对应的信息的输入装置。该输入装置具备：传感器部，在所述操作面上的一个以上的检测区域中分别检测所述物体的接近程度，并针对每个所述检测区域生成与该检测结果对应的一个以上的检测数据，作为整体生成N个所述检测数据；以及要素数据构成部，其基于N个所述检测数据构成M个要素数据，所述要素数据表示对所述操作面进行虚拟地划分的M个(M表示大于N的自然数)分区中的每一个分区中的所述物体的接近程度。M个所述分区中的每一个具有与一个以上的所述检测区域重合的重合部分。M个所述要素数据中的每一个是以规定比例分配给N个检测数据中的每一个的部分要素数据之和，并且N个所述检测数据中的每一个近似于从M个所述要素数据中的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和。所述要素数据构成部构成为：作为从M个所述要素数据的假定值中的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和，分别计算N个所述检测数据的假定值，基于设定于M个所述要素数据中的每一个的N个所述规定的比例，至少反复进行两次修正M个所述要素数据的假定值的数据构成处理，以使该计算出的N个检测数据的假定值接近N个所述检测数据；另外，基于针对M个所述要素数据中的每一个，而通过两次所述数据构成处理得到的两个所述假定值，计算使得若各要素数据中的该两个假定值的差异越大则绝对值越小的系数；然后，对于M个所述分区中的每一个，计算通过在先的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第一假定值与通过在后的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第二假定值之间的差值乘以所述系数而得到的值与所述第一假定值之和，作为通过反复进行所述数据构成处理而得到的所述要素数据的推定值。
根据该结构，虚拟地划分所述操作面的M个所述分区各自具有与一个以上的所述检测区域重合的重合部分，在所述传感器部中，针对每个所述检测区域生成一个以上的所述检测数据。因此，针对M个所述分区的各个分区，生成表示所述物体的接近程度的一个以上的所述检测数据。
另外，M个所述要素数据分别是以规定的比例向各个N个所述检测数据分配的部分要素数据之和，N个所述检测数据分别与从M个所述要素数据分别以所述规定的比例分配的所述部分要素数据之和近似。即，根据对M个所述要素数据分别设定的N个所述规定的比例，规定从M个所述要素数据向N个所述检测数据的变换。
在所述数据构成处理中，作为从M个所述要素数据的假定值的每一个以所述规定的比例分配的所述部分要素数据之和，分别计算出N个所述检测数据的假定值。另外，基于对M个所述要素数据分别设定的N个所述规定的比例，修正M个所述要素数据的假定值，以使得该计算出的N个检测数据的假定值接近N个所述检测数据。通过多次反复进行该数据构成处理，能够得到适合于N个所述检测数据的所述要素数据的收敛值。
但是，在所述要素数据构成部中，对M个区域中的每一个，所述数据构成处理至少反复进行两次，计算通过在先的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第一假定值与通过在后的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第二假定值之间的差值乘以所述系数而得到的值与所述第一假定值之和，作为通过反复进行所述数据构成处理而得到的所述要素数据的推定值。因此，与反复进行多次上述数据构成处理而得到上述要素数据的收敛值的情况相比，运算变得简单。
另外，作为将所述第一假定值与所述第二假定值之间的差值乘以所述系数而得到的值与所述第一假定值之和而得到的所述要素数据的推定值，相对于多次反复进行所述数据构成处理而得到的所述要素数据的收敛值，产生某种程度的误差。在使得该误差最小的所述系数中，存在各要素数据中的所述两个假定值的差异越大则绝对值越小的倾向。因此，基于针对上述M个要素数据的每一个而通过两次上述数据构成处理得到的两个上述假定值，以使得若各要素数据中的该两个假定值之间的差值异越大则绝对值越小的方式计算上述系数，从而与将上述系数设定为固定值的情况相比，上述误差变小。
优选的是，所述要素数据构成部计算与M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的差异度对应的评价值，取得以所述评价值为变量的规定的函数的值作为所述系数。
由此，取得与M个所述要素数据中的每一个的所述两个假定值的差异度相应的适当的所述系数。
优选的是，M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的所述差异度越大则所述评价值的值越大，所述评价值的值越大。对于所述规定的函数，与所述评价值大于阈值的范围内的微分系数的绝对值相比，所述评价值小于所述阈值的范围内的微分系数的绝对值较大。
随着接近所述操作面的多个物体的距离变短，存在M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的所述差异度变小的倾向。另外，在所述多个物体的距离近的情况下，通过增大所述系数，存在所述多个物体间的边界变得清楚的倾向。因此，与所述评价值大于所述阈值的范围内的所述微分系数的绝对值相比，通过增大所述评价值小于所述阈值的范围内的所述微分系数的绝对值，从而在所述多个物体的距离接近而所述评价值变小的情况下，所述系数容易增大，所述多个物体间的边界容易变得清楚。
优选地，所述差异度是所述两个假定值之间的差值的绝对值。所述要素数据构成部可以计算所述评价值，所述评价值对应于与M个所述要素数据对应的M个所述差异度之和。在该情况下，所述规定的函数可以是具有负斜率的一次函数。另外，在该情况下，可以是M个所述要素数据中的每一个的所述两个假定值的所述差异度越大则所述评价值的值越大。所述规定的函数与所述评价值大于阈值的范围内的斜率的绝对值相比，所述评价值比所述阈值小的范围内的斜率的绝对值可以较大。
随着接近所述操作面的多个物体的距离变短，存在M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的所述差异度变小的倾向。另外，在所述多个物体的距离近的情况下，通过增大所述系数，存在所述多个物体间的边界变得清楚的倾向。因此，与所述评价值大于阈值的范围内的所述斜率的绝对值相比，通过增大所述评价值比所述阈值小的范围内的所述斜率的绝对值，从而在所述多个物体的距离接近而所述评价值变小的情况下，所述系数容易增大，所述多个物体间的边界变得容易变得清楚。
优选的是，所述评价值根据接近所述操作面的多个物体的相对位置关系而变化。
优选的是，两个所述假定值可以是所述第一假定值和所述第二假定值。
由此，与所述两个假定值与所述第一假定值以及所述第二假定值不同的情况相比，运算变得简单。
优选的是，所述第一假定值可以是通过第一次所述数据构成处理而得到的所述要素数据的假定值，所述第二假定值可以是通过第二次所述数据构成处理而得到的所述要素数据的假定值。
由此，所述数据构成处理的反复进行次数为两次即可，因此运算变得简单。
优选为，所述数据构成处理包括：第一处理，基于对M个所述要素数据中的每一个设定的N个所述规定的比例，将M个所述要素数据的假定值变换为N个所述检测数据的假定值；第二处理，为了使N个所述检测数据的假定值与N个所述检测数据相等，计算出表示应与N个所述检测数据的假定值相乘的倍率的N个第一系数；第三处理，基于对M个所述要素数据中的每一个设定的N个所述规定的比例，将N个所述第一系数变换为表示应与M个所述要素数据相乘的倍率的M个第二系数；以及第四处理，基于M个所述第二系数修正M个所述要素数据的假定值。
优选为，在所述第一处理中，所述要素数据构成部可以将与从一个所述要素数据向一个所述检测数据分配的一个所述部分要素数据相关的所述规定的比例设为一个分量，基于由与M个所述要素数据以及与N个所述检测数据对应的M×N个分量构成的第一变换矩阵，将以M个所述要素数据的假定值为分量的矩阵变换为以N个所述检测数据的假定值为分量的矩阵。
优选为，在所述第三处理中，所述要素数据构成部可以将与从一个所述要素数据向一个所述检测数据分配的一个所述部分要素数据相关的所述规定的比例设为一个分量，基于由与M个所述要素数据以及N个所述检测数据对应的M×N个分量构成的第二变换矩阵，将以N个所述第一系数为分量的矩阵变换为以M个所述第二系数为分量的矩阵。
优选的是，在初次的所述数据构成处理中，所述要素数据构成部可以省略所述第一处理，使用规定的N个初始值作为N个所述检测数据的假定值进行所述第二处理。
通过省略上述第一处理，处理速度提高。
优选的是，在初次的所述数据构成处理中，所述要素数据构成部可以使用基于之前构成的至少1组M个要素数据的M个初始值作为M个所述要素数据的假定值，来进行所述第一处理。
通过使用基于之前构成的要素数据的初始值进行所述第一处理，所构成的M个所述要素数据的精度提高。
优选的是，所述传感器部包括具有：N个电极，分别形成于不同的所述检测区域；以及静电电容检测部，对N个所述电极中的每一个生成与接近所述操作面的物体和所述电极之间的第一静电电容相对应的检测数据。一个所述部分要素数据可以是近似于一个所述分区中的一个所述电极的重合部分与所述物体之间的第二静电电容，一个所述要素数据近似于将一个所述分区中的所有所述第二静电电容合成后的第三静电电容。
在该情况下，一个所述规定的比例可以具有与一个所述分区中的一个所述电极的重合部分和该一个分区中的所有所述电极的重合部分的面积比相对应的值。
根据上述结构，在所述操作面中的M个所述分区的每一个中，构成与一个以上的所述电极的重合部分与所述物体之间的静电电容相对应的所述要素数据。
优选为，所述传感器部可以具有：多个电极，分别形成于不同的所述检测区域，分别具有多个端子，作为整体具有N个所述端子；以及静电电容检测部，其从N个所述端子分别输入在接近所述操作面的物体与所述电极之间蓄积的电荷，并基于该输入的电荷，针对N个所述端子的每一个生成与所述物体和所述电极之间的静电电容相对应的所述检测数据。所述静电电容检测部可以将蓄积于一个所述电极的所述电荷同时从设置于该一个电极的多个所述端子输入。可以通过所述同时输入，在一个所述分区中的一个所述电极的重合部分与所述物体之间蓄积的部分电荷，根据从该重合部分起到多个所述端子中的每一个端子为止的电导，而作为分配电荷被分配到该多个端子中的每一个。一个所述部分要素数据可以近似于通过所述同时输入向一个所述端子分配的所述分配电荷。一个所述要素数据可以近似于将蓄积于一个所述分区中的所有所述电极的重合部分的全部所述部分电荷合成后的合成电荷。
在该情况下，一个所述规定的比例可以具有与一个所述分区中的一个所述电极的重合部分与该一个分区中的所有所述电极的重合部分的面积比、以及该一个电极中的从全部所述端子到该重合部分的传导率之比对应的值。
根据上述结构，在所述操作面中的M个所述分区的每一个中，构成与一个以上的所述电极的重合部分与所述物体之间的静电电容对应的所述要素数据。另外，由于在一个所述电极设置有多个所述端子，针对每个所述端子生成一个所述检测数据，因此所述电极的数量比所述检测数据的数量少，所述传感器部的结构变得简单。
根据本发明的第二方面，具备在操作面上的多个不同的检测区域中分别检测物体的接近程度并生成与该检测结果相对应的N个检测数据的传感器部的输入装置，基于N个所述检测数据构成M个要素数据，所述要素数据表示对所述操作面进行虚拟地划分的M个(M表示大于N的自然数)分区中的每一个分区中的所述物体的接近程度。M个所述分区中的每一个具有与一个以上的所述检测区域重合的重合部分。M个所述要素数据中的每一个是以规定比例被分配给N个检测数据中的每一个的部分要素数据之，并且N个所述检测数据中的每一个近似于从M个所述要素数据中的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和。该要素数据构成方法，作为从M个所述要素数据中的假定值的每一个以所述规定的比例分配的所述部分要素数据之和，分别计算N个所述检测数据的假定值，基于对M个所述要素数据中的每一个设定的N个所述规定的比例，至少反复进行两次修正M个所述要素数据的假定值的数据构成工序，以使该计算出的N个检测数据的假定值接近N个所述检测数据，基于针对M个所述要素数据中的每一个而通过两次所述数据构成处理得到的两个所述假定值，计算使得若各要素数据中的该两个假定值的差异越大则绝对值越小的系数，对于M个所述分区中的每一个，计算通过在先的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第一假定值与通过在后的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第二假定值之间的差值乘以所述系数而得到的值与所述第一假定值之和，作为通过所述数据构成处理的反复得到的所述要素数据的推定值。
本发明的第三观点是用于使计算机执行上述第二观点的要素数据构成方法的程序。
发明效果
根据本发明，能够通过根据数量少于该分区数量的检测数据来进行简单的运算，构成表示操作面上的多个分区中的物体的接近程度的要素数据。
附图说明
图1是表示第一实施方式的输入装置的结构的一个例子的图。
图2A～图2B是对假想地划分操作面而得的多个分区进行图解的图。图2A表示多个分区，图2B表示分区与检测区域的重合。
图3是对N个检测数据与M个部分要素数据的关系进行图解的图。
图4是用于说明从M个要素数据向N个检测数据的变换的图。
图5是用于说明从M个要素数据的假定值向N个检测数据的假定值变换的图。
图6是用于说明从N个第一系数向M个第二系数变换的图。
图7是用于说明在第一实施方式的输入装置中由N个检测数据构成M个要素数据的方法的一个例子的流程图。
图8是用于说明数据构成处理的一例的流程图。
图9A～图9B是表示两个物体的距离比较近的情况下的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示反复进行多次数据构成处理的情况下的模拟结果。图9A表示作为模拟的条件而虚拟设定的物体的接近程度的二维分布。图9B表示反复进行1000次数据构成处理而收敛的要素数据的二维分布。
图10A～图10B是表示第一实施方式的输入装置中的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示与图9A相同的条件下的模拟结果。图10A表示从第二假定值减去第一假定值而得到的值与从收敛值减去第一假定值而得到的值的相关关系。图10B表示使用根据两次数据构成处理的结果算出的系数而推定出的要素数据的二维分布。
图11A～图11B是表示两个物体的距离为中等程度的情况下的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示反复进行多次数据构成处理的情况下的模拟结果。图11A表示作为模拟的条件而虚拟设定的物体的接近程度的二维分布。图11B表示反复进行1000次数据构成处理而收敛的要素数据的二维分布。
图12A～图12B是表示第一实施方式的输入装置中的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示与图11A相同的条件下的模拟结果。图12A表示从第二假定值减去第一假定值而得到的值与从收敛值减去第一假定值而得到的值的相关关系。图12B表示使用根据两次数据构成处理的结果算出的系数而推定出的要素数据的二维分布。
图13A～图13B是表示两个物体的距离比较远的情况下的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示反复进行多次数据构成处理的情况下的模拟结果。图13A表示作为模拟的条件而虚拟设定的物体的接近程度的二维分布。图13B表示反复进行1000次数据构成处理而收敛的要素数据的二维分布。
图14A～图14B是表示第一实施方式的输入装置中的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示与图13A相同的条件下的模拟结果。图14A表示从第二假定值减去第一假定值而得到的值与从收敛值减去第一假定值而得到的值的相关关系。图14B表示使用利用两次数据构成处理的结果算出的系数而推定出的要素数据的二维分布。
图15是表示与在两次数据构成处理中得到的两个假定值的差异度相关的评价值D与系数γ的相关关系的图。
图16A～图16B是表示使用比基于评价值D算出的系数γ大的系数γ'进行要素数据构成处理的情况下的模拟结果的图，表示与图13A相同的条件下的模拟结果。图16A表示从第二假定值减去第一假定值而得到的值与从收敛值减去第一假定值而得到的值的相关关系。图16B表示使用系数γ'推定的要素数据的二维分布。
图17是用于说明在第二实施方式的输入装置中由N个检测数据构成M个要素数据的方法的一个例子的流程图。
图18是表示与在两次数据构成处理中得到的两个假定值的差异度相关联的评价值D与系数γ的相关关系的图，表示使用斜率不同的2种一次函数来规定从评价值D向系数γ的变换。
图19A～图19B是表示第二实施方式的输入装置中的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示与图9A相同的条件下的模拟结果。图19A表示从第二假定值减去第一假定值而得到的值与从收敛值减去第一假定值而得到的值的相关关系。图19B表示使用根据两次数据构成处理的结果算出的系数而推定出的要素数据的二维分布。
图20是表示第三实施方式的输入装置的结构的一个例子的图。
图21是用于说明一个分区中的一个电极的重合部分与物体之间的第二静电电容的图。
图22A～图22B是表示第三实施方式的输入装置中的电极的图案的一个例子的图。图22A表示操作面的多个分区，图22B表示与各分区重合的电极的图案。
图23A～图23B是表示图22A和图22B所示的电极的图案的详细情况的图。图23A表示形成于上层的电极的图案，图23B表示形成于下层的电极的图案。
图24是表示第四实施方式的输入装置的结构的一个例子的图。
图25是表示在一个分区中的一个电极的重合部分与物体之间蓄积有电荷的状态的图。
图26是表示在一个分区中的一个电极中蓄积的电荷被分配到两个端子的状态的图。
图27A～图27B是表示第四实施方式的输入装置中的电极的图案的一个例子的图。图27A表示操作面的多个分区，图27B表示与各分区重合的电极的图案。
图28A～图28B是表示图27A和图27B所示的电极的图案的详细情况的图。图28A表示形成于上层的电极的图案，图28B表示形成于下层的电极的图案。
图29是用于说明由N个检测数据构成M个要素数据的处理的变形例的流程图。
图30是用于说明由N个检测数据构成M个要素数据的处理的其他变形例的流程图。
具体实施方式
<第一实施方式>
图1是表示本发明的第一实施方式的输入装置的结构的一例的图。
图1所示的输入装置具有传感器部10、处理部20、存储部30和接口部40。本实施方式的输入装置是通过使手指、笔等物体接近设置有传感器的操作面而输入与其接近的位置对应的信息的装置。需要说明的是，本说明书中的“接近”是指靠近，不限定是否接触。
[传感器部10]
传感器部10在操作面11上的一个以上的检测区域R中分别检测物体(手指或笔等)的接近程度，作为整体生成N个检测数据S1～SN。传感器部10针对每个检测区域R生成一个以上的检测数据Si。需要说明的是，“i”表示从1到N的整数。在以下的说明中，有时不对N个检测数据S1～SN中的每一个进行区分而记载为“检测数据S”。
例如，传感器部10检测配置于检测区域R的电极与物体之间的静电电容，并将其检测结果生成为检测数据Si。传感器部10也可以通过静电电容以外的物理量(例如，与接触压相应的电阻变化等)来检测物体向检测区域R的接近程度。
如图2A所示，传感器部10的操作面11由多个分区A被假想地划分。在图2A的例子中，多个分区A被划分为格子状。另外，多个分区A中的每一个具有与一个以上的检测区域R重合的重合部分。在图2B的例子中，一个分区A具有与四个检测区域R重合的重合部分。因此，传感器部10针对多个分区A中的每一个，生成表示物体的接近程度的一个以上的检测数据S。以下，将分区A的数量设为比N多的M个(M＞N)。另外，有时区分分区A中的每一个而记载为“分区Aj”。“j”表示从1到M的整数。
本实施方式的输入装置基于N个检测数据S1～SN，构成表示M个分区A1～AM中的每一个的物体的接近程度的M个要素数据P1～PM。在以下的说明中，有时不区分M个要素数据P1～PM而记载为“要素数据P”。
在M个要素数据P1～PM与N个检测数据S1～SN之间成立一定的关系。即，M个要素数据P1～PM中的每一个由以规定的比例被分配给N个检测数据S1～SN中的每一个的部分要素数据U之和表示。若将从要素数据Pj向检测数据Si分配的部分要素数据U设为“Uij”，则要素数据Pj以下式表示。
【式1】
Figure SMS_1
另外，N个检测数据S1～SN中的每一个近似于从M个要素数据P1～PM中的每一个以规定的比例分配的部分要素数据Uij之和。检测数据Si由下式表示。
【式2】
Figure SMS_2
图3是图解说明N个检测数据S1～SN与M个要素数据P1～PM的关系的图，用附图表示式(1)及(2)的关系。从图3可知，检测数据Si近似于从N个检测数据S1～SN分别分配的部分要素数据Ui1～UiM相加而得到的值。因此，如果能够根据要素数据P1～PM计算出部分要素数据Ui1～UiM，则通过式(2)也能够计算出检测数据Si。
在本实施方式的输入装置中，假设在一个要素数据Pj中，分配给一个检测数据Si的部分要素数据Uij的比例是恒定的。若将该规定的比例设为“常数数据Kij”，则常数数据Kij由下式表示。
【式3】
Figure SMS_3
若将从式(3)导出的部分要素数据Uij代入式(2)，则检测数据Si由下式表示。
【式4】
Figure SMS_4
图4是用于说明从M个要素数据P1～PM向N个检测数据S1～SN的变换的图。由式(4)表示的从要素数据P1～PM向检测数据S1～SN的变换由N×M个常数数据Kij规定。根据图4可知，该变换使用矩阵如下式那样表示。
【式5】
Figure SMS_5
式(5)的左边的N×M的矩阵(第一变换矩阵K)是传感器部10的各检测区域R与各分区A的重合方式、在各分区A中的各检测区域R的重合部分的检测灵敏度等的由传感器部10的构成决定的已知的数据。
[处理部20]
处理部20是对输入装置的整体动作进行控制的电路，例如构成为包含按照存储于存储部30的程序31的命令代码进行处理的计算机、实现特定的功能的逻辑电路。处理部20的处理可以在计算机中基于程序来实现其全部，也可以通过专用的逻辑电路来实现其一部分或全部。
在图1的例子中，处理部20具有控制部21、要素数据构成部22以及坐标计算部23。
控制部21控制传感器部10中的检测时序。例如，控制部21对传感器部10的内部的各电路进行控制，以在适当的时序进行用于执行检测的检测区域R的选择、作为检测结果而得到的模拟信号的采样、A/D转换的检测数据S的生成等。
要素数据构成部22基于在传感器部10中生成的N个检测数据，进行构成与M个分区A对应的M个要素数据P1～PM的处理。
要素数据构成部22也能够通过多次反复进行接下来描述的数据构成处理，使M个要素数据P1～PM收敛为恒定的值，但为了使运算处理简单，执行两次数据构成处理。然后，要素数据构成部22基于在这两次数据构成处理中分别得到的M个要素数据的假定值PA1～PAM，通过比较简单的运算处理，求出M个要素数据P1～PM(确定值)。在以下的说明中，有时不区分M个要素数据的假定值PA1～PAM而记为“假定值PA”。
首先，对数据构成处理进行说明。
要素数据构成部22在一次数据构成处理中，作为从M个要素数据的假定值PA1～PAM中的每一个以规定的比例(常数数据Kij)被分配的部分要素数据Uij之和，分别计算N个检测数据的假定值SA1～SAN。然后，要素数据构成部22基于N×M个常数数据Kij修正M个要素数据的假定值PA1～PAM，使得该计算出的N个检测数据的假定值SA1～SAN接近传感器部10的检测结果即N个检测数据S1～SN。
具体而言，该数据构成处理包含4个处理(第一处理～第四处理)。
(第一处理)
在第一处理中，要素数据构成部22基于已知的数据即N×M个常数数据Kij，将M个要素数据的假定值PA1～PAM变换为N个检测数据的假定值SA1～SAN。根据式(5)的关系，使用第一变换矩阵K如下式那样表示该变换。
【式6】
Figure SMS_6
图5是用于说明从M个要素数据的假定值PA1～PAM向N个检测数据的假定值SA1～SAN变换的图。由于第一变换矩阵K是已知的数据，所以若被赋予M个要素数据的假定值PA1～PAM，则能够通过式(6)计算N个检测数据的假定值SA1～SAN。
(第二处理)
在第二处理中，要素数据构成部22为了使N个检测数据的假定值SA1～SAN与N个检测数据S1～SN相等，计算表示应乘以N个检测数据的假定值SA1～SAN的倍率的N个第一系数α1～αN。第一系数αi由下式表示。
【式7】
Figure SMS_7
第二处理中的第一系数α1～αN的计算使用矩阵如下表示。
【式8】
Figure SMS_8
(第三处理)
在第三处理中，要素数据构成部22计算表示应与M个要素数据的假定值PA1～PAM相乘的倍率的M个第二系数β1～βM。即，要素数据构成部22基于N×M个常数数据Kij，将N个第一系数α1～αN变换为M个第二系数β1～βM。
如式(3)所示，从要素数据Pj向检测数据Si分配的部分要素数据Uij相对于要素数据Pj的整体，占据与常数数据Kij相当的比例。常数数据Kij越大，要素数据Pj与检测数据Si的相关性越高。因此，推定为常数数据Kij越大，第一系数αi与第二系数βj的相关性也越高。因此，要素数据构成部22在计算第二系数βj的情况下，并非单纯地对N个第一系数α1～αN进行平均，而是对第一系数α1～αN分别赋予常数数据Kij的加权并进行平均。即，第二系数βj由下式表示。
【式9】
Figure SMS_9
图6是用于说明从N个第一系数α1～αN向M个第二系数β1～βM变换的图。由该图可知，式(9)的关系使用矩阵如下式那样表示。
【式10】
Figure SMS_10
式(10)中的左边的M×N的矩阵(第二变换矩阵KT)是第一变换矩阵K的转置矩阵。
(第四处理)
在第四处理中，要素数据构成部22基于在第三处理中得到的M个第二系数β1～βM，将当前的要素数据的假定值PA1～PAM修正为新的假定值PA'1～PA'M。
【式11】
PA′j＝βjPAj...(11)
第四处理中的要素数据的假定值PA'1～PA'M的计算使用矩阵如下式那样表示。
【式12】
Figure SMS_11
要素数据构成部22至少反复进行两次以上所述的数据构成处理。并且，要素数据构成部22基于通过在先的数据构成处理得到的要素数据的假定值PAj(第一假定值)和通过在后的数据构成处理得到的要素数据的假定值PAj(第二假定值)，计算要素数据Pj的确定值。即，要素数据构成部22算出将第一假定值与第二假定值之间的差值乘以系数γ而得到的值与第一假定值之和，作为要素数据Pj的确定值。要素数据Pj的确定值如下式所示。
【式13】
Figure SMS_12
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在式(13)中，“t”表示数据构成处理的反复进行的顺序。另外，“PAj t＝1”表示通过第一个数据构成处理得到的要素数据的假定值PAj(第一假定值)，“PAj t＝2”表示通过第二个数据构成处理得到的要素数据的假定值PAj(第二假定值)。
如后面参照图10A、图12A、图14A等说明的那样，通过反复进行数据构成处理而得到的要素数据的收敛值与第一假定值之间的差值具有相对于第二假定值与第一假定值之间的差值成比例的倾向。因此，将第一假定值与第二假定值之间的差值乘以比例系数γ而得到的值与第一假定值之和近似于通过反复进行数据构成处理而得到的要素数据的收敛值。要素数据构成部22针对M个分区A1～AM分别通过式(13)计算要素数据Pj的确定值。
需要说明的是，“q”以及“r”是适当的正整数，在q＜r的情况下，也可以将式(13)的“t＝1”置换为“t＝q”，将“t＝2”置换为“t＝r”。即，也可以基于通过第q个数据构成处理得到的第一假定值PAj t＝q和通过之后的第r个数据构成处理得到的第二假定值PAj t＝r，计算要素数据Pj的确定值。
接下来，对为了求出M个要素数据P1～PM(确定值)而使用的系数γ的计算方法进行说明。
如后面参照图10A～14B等说明的那样，若接近操作面11的物体的相对位置关系发生变化，则针对M个要素数据P中的每一个通过两次数据构成处理得到的两个假定值PA的差异(差异度)发生变化。另外，系数γ具有如下倾向：各要素数据P中的两个假定值PA的差异(差异度)越大，其绝对值越小。因此，要素数据构成部22以各要素数据P中的两个假定值PA的差异(差异度)越大则绝对值越小的方式算出系数γ。
例如，要素数据构成部22计算与M个要素数据P中的每一个的两个假定值PA的差异度对应的评价值D，并且取得以该评价值D为变量的规定的函数的值作为系数γ。
两个假定值PA的差异度例如是两个假定值PA之间的差值的绝对值。要素数据构成部22算出与M个要素数据P对应的M个差异度(两个假定值PA之间的差值的绝对值)之和所对应的评价值D。
如后面参照图15等说明的那样，在将与M个要素数据P对应的M个差异度(两个假定值PA之间的差值的绝对值)之和作为评价值D的情况下，系数γ可以通过将评价值D作为变量的具有负斜率的一次函数来近似。
评价值D和系数γ例如通过下式计算。
【式14】
Figure SMS_13
γ＝a1×D+b1...(14-2)
式(14-1)的评价值D是将通过第一个数据构成处理得到的要素数据的第一假定值PAj t＝1与通过第二个数据构成处理得到的第二假定值PAj t＝2之间的差值的绝对值(差异度)进行相加而得到的值。另外，式(14-2)的系数γ是斜率为“a1”、截距为“b1”的一次函数。
需要说明的是，用于评价值D的计算的要素数据P的两个假定值PA也可以不一定与用于要素数据P的确定值的计算的第一假定值以及第二假定值(式13)相同。例如，在本发明的其他实施方式中，也可以将通过第q个(q为大于1的整数)的数据构成处理得到的假定值PAj t＝q与通过第r个(r为大于q的整数)的数据构成处理得到的假定值PAj t＝r之间的差值的绝对值作为与要素数据Pj对应的两个假定值PA的差异度。在该情况下，评价值D也可以通过将与M个要素数据P对应的M个差异度相加来计算。
另外，两个假定值的差异度不限于两个假定值之间的差值的绝对值。在本发明的其他实施方式中，也可以根据两个假定值PA之比规定差异度。例如，也可以通过使两个假定值PA中较大的一方为分子、较小的一方为分母而得到的比值来规定差异度。即使是这样规定的差异度，两个假定值PA的差异越大，值越大。
进而，对系数γ进行近似的评价值D的函数也可以是除一次函数以外的函数(2次以上的多项式的函数等)。规定系数γ的评价值D的函数例如也可以根据系数γ和评价值D的模拟结果、实际测定的结果，通过最小二乘法等来决定。
另外，规定从评价值D向系数γ的变换的函数并不限定于由数学式表示的函数。例如，也可以基于表示评价值D与系数γ的对应关系的数据表来规定从评价值D向系数γ的变换。
以上是要素数据构成部22的说明。
坐标计算部23基于由要素数据构成部22构成的要素数据P1～PM，计算物体(手指、笔等)接近的操作面11上的坐标。例如，坐标计算部23对由要素数据P1～PM表示的二维数据进行二值化，将表示物体接近的数据集合而成的区域确定为各个物体的接近区域。然后，坐标计算部23针对确定出的物体的接近区域的横向和纵向分别制作轮廓数据。横向的轮廓数据是按每一列计算操作面11的纵向上的一组要素数据Pj之和，并将该要素数据Pj之和按操作面11的横向的顺序排列的数据。纵向的轮廓数据是按每一行计算操作面11的横向上的一组要素数据Pj之和，并将该要素数据Pj之和按操作面11的纵向的顺序排列的数据。坐标计算部23针对该横向的轮廓数据和纵向的轮廓数据，分别运算要素数据Pj的峰值的位置、重心的位置。通过该运算而求出的横向的位置和纵向的位置表示物体在操作面11上所接近的坐标。坐标计算部23将通过这样的运算求出的坐标的数据存储于存储部30的规定的存储区域。
[存储部30]
存储部30存储在处理部20中用于处理的常数数据、变量数据。在处理部20包含计算机的情况下，存储部30也可以存储在该计算机中执行的程序31。存储部30例如构成为包含DRAM、SRAM等易失性存储器、闪存等非易失性存储器、硬盘等。
[接口部40]
接口部40是用于在输入装置与其他控制装置(搭载输入装置的信息设备的控制用IC等)之间交换数据的电路。处理部20将存储于存储部30的信息(物体的坐标信息、物体数量等)从接口部40向未图示的控制装置输出。另外，接口部40也可以从光盘或USB存储器等非暂时性的记录介质或网络上的服务器等取得在处理部20的计算机中执行的程序31，并载入到存储部30。
在此，参照图7以及图8的流程图对本实施方式的输入装置中的要素数据P的构成处理进行说明。
ST100：
处理部20取得在传感器部10中生成的N个检测数据S1～SN。
ST105：
处理部20取得在后述的数据构成处理(ST110)中使用的要素数据的假定值PA1～PAM的初始值。要素数据构成部22例如取得预先存储在存储部30中的常数数据作为初始值。
需要说明的是，要素数据构成部22也可以取得作为上次构成结果(确定值)而得到的要素数据P1～PM作为初始值。或者，要素数据构成部22也可以基于作为在此之前为止的多次构成结果(确定值)而得到的多组要素数据P1～PM，例如计算各要素数据的移动平均值，并将其作为本次初始值来取得。通过使用基于在此之前构成的1组以上的要素数据P1～PM的初始值进行第一次数据构成处理(ST110)，与使用与要素数据的误差大的初始值的情况相比，构成的要素数据的精度提高。
ST110：
处理部20进行由4个处理(第一处理～第四处理)构成的数据构成处理(图8)。
首先，处理部20在第一处理(ST200)中，基于M个要素数据的假定值PA1～PAM和第一变换矩阵K，通过式(6)的运算，计算N个检测数据的假定值SA1～SAN。
接着，处理部20在第二处理(ST205)中，基于N个检测数据的假定值SA1～SAN和N个检测数据S1～SN，通过式(8)的运算，计算N个第一系数α1～αN。
接着，处理部20在第三处理(ST210)中，基于N个第一系数α1～αN和第二变换矩阵KT，通过式(10)的运算，计算M个第二系数β1～βM。
接着，处理部20在第四处理(ST215)中，通过使用了第二系数β1～βM的式(12)的运算，分别修正M个要素数据的假定值PA1～PAM。
处理部20通过上述的数据构成处理，计算M个第一假定值PA1 t＝1～PAM t＝1。
ST115：
处理部20通过对M个第一假定值PA1 t＝1～PAM t＝1进行与上述相同的数据构成处理(图8)，计算M个第二假定值PA1 t＝2～PAM t＝2。
ST120：
处理部20基于M个第一假定值PA1 t＝1～PAM t＝1和M个第二假定值PA1 t＝2～PAM t＝2，通过式(14-1)计算评价值D。
ST125：
处理部20基于在步骤ST120中计算出的评价值D，通过式(14-2)计算系数γ。
ST145：
要素数据构成部22基于通过两次数据构成处理(ST110、ST115)得到的要素数据的第一假定值PAj t＝1以及第二假定值PAj t＝2、以及比例系数γ，通过式(13)计算要素数据Pj的确定值。
接着，参照图9A～图14B，说明进行了具体的要素数据的构成的模拟结果。图9A～图14B表示分别对多次反复进行数据构成处理(图8)而得到要素数据P的收敛值的方法、和从两次数据构成处理的结果得到要素数据P的推定值的方法分别进行的模拟结果。
在此，对接近操作面11的两个物体(手指等)的相对位置关系不同的三个情况进行了模拟。图9A～图9B以及图10A～图10B表示两个物体的距离比较近的情况下的模拟结果，图11A～图11B以及图12A～图12B表示两个物体的距离为中等程度的情况下的模拟结果，图13A～图13B以及图14A～图14B表示两个物体的距离比较远的情况下的模拟结果。
图9A～图9B、图11A～图11B以及图13A～图13B表示反复进行多次数据构成处理而求出要素数据P的收敛值的模拟结果。图9A、图11A以及图13A表示作为模拟的条件而虚拟地设定的物体的接近程度Px的二维分布。在模拟中，基于该接近程度Px来计算传感器部10的N个检测数据S1～SN，并基于检测数据S1～SN构成要素数据P1～PM。接近程度Px的数值是无量纲的相对值。图9B、图11B以及图13B表示反复进行1000次数据构成处理而收敛的要素数据Pc的二维分布。要素数据Pc的数值也是无量纲的相对值。
需要说明的是，表示二维分布的图中的“X”和“Y”是表示各分区A的位置的坐标轴，坐标轴上的数字表示坐标的值。
从图9B、图11B以及图13B可知，多次反复进行数据构成处理而收敛的要素数据Pc的二维分布与物体的接近程度Px的二维分布大致近似。
另一方面，图10A～图10B、图12A～图12B以及图14A～图14B表示基于两次数据构成处理(图8)的结果而得到要素数据P的推定值的本实施方式的要素数据构成处理的模拟结果。图10A～图10B表示与图9A相同的条件(两个物体的距离近的情况)下的模拟结果，图12A～图12B表示与图11A相同的条件(两个物体的距离中等程度的情况)下的模拟结果，图14A～图14B表示与图13A相同的条件(两个物体的距离远离的情况)下的模拟结果。
图10A、图12A以及图14A表示从第二假定值(PAj t＝2)减去第一假定值(PAj t＝1)后的值与从收敛值(PAj t＝L)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值的相关关系。各图的横轴表示从在第二次数据构成处理中得到的第二假定值PAj t＝2减去在第一次数据构成处理中得到的第一假定值PAj t＝1而得到的值。各图的纵轴表示从在第L次(L＝1000)的数据构成处理中得到的假定值PAj t＝L(收敛值)减去第一假定值PAj t＝1而得到的值。图10A、图12A以及图14A中的各个描绘点与一个要素数据Pj对应。
从图10A、图12A以及图14A可知，在从第二假定值(PAj t＝2)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值与从收敛值(PAj t＝L)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值之间存在比例关系。表示该比例关系的斜率的系数相当于上述的系数γ。各图的直线表示通过式(14-1)及(14-2)算出的系数γ。这些直线大致适合于描绘点的分布所表示的比例关系的斜率。
图10A、图12A以及图14A的描绘点的分布所示的比例关系的斜率根据接近操作面11的两个物体的相对位置关系而变化，物体彼此的距离越远，斜率越平缓。另外，根据接近操作面11的两个物体的相对位置关系，横轴的值(从第二假定值减去第一假定值而得到的值)的分布范围发生变化，物体彼此的距离越远，从第二假定值减去第一假定值而得到的值的绝对值越整体变大。因此，根据这些模拟结果可知，各要素数据中的两个假定值之间的差值的绝对值整体越大，图10A、图12A以及图14A的描绘点的分布所示的比例关系的斜率越平缓。
图10B、图12B以及图14B表示使用通过式(14-1)以及(14-2)计算出的系数γ而推定出的要素数据P的二维分布。比较图10B、图12B以及图14B的模拟结果和图9B、图11B以及图13B的模拟结果可知，根据两次数据构成处理的结果推定出的要素数据P的二维分布大致接近通过反复进行1000次数据构成处理而收敛的要素数据Pc的二维分布。
图15是表示通过式(14-1)计算出的评价值D与系数γ的相关关系的图。图15中的纵轴的系数γ是基于表示从第二假定值(PAj t＝2)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值与从收敛值(PAj t＝L)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值的相关关系的模拟结果(图10A、图12A、图14A等)，通过数值计算求出的最佳系数。图15中的各个描绘点与一个模拟结果(图10A、图12A、图14A等)对应。通过对接近操作面11的多个物体的相对位置关系进行各种变更来进行模拟，如图15所示，得到评价值D的不同的描绘点。
从图15可知，表示从第二假定值(PAj t＝2)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值与从收敛值(PAj t＝L)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值的比例关系的系数γ具有近似于以评价值D为变量的具有负斜率的一次函数的倾向。式(14-2)中的斜率“a1”和截距“b1”可以根据如图15所示的模拟结果或实际测定的结果，通过最小二乘法等数值计算求出。
图16A～图16B是表示使用基于评价值D通过比式(14-2)计算出的系数γ大的系数γ'进行要素数据构成处理的情况下的模拟结果的图，表示与图13A相同的条件(两个物体的距离远离的情况)下的模拟结果。图16A表示从第二假定值(Pj t＝2)减去第一假定值(PAj t ＝1)后的值与从收敛值(PAj t＝L)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值的相关关系。图16B示出使用系数γ′通过式(13)推定出的要素数据P的二维分布。
比较图16B和图14B可知，在使用偏离适当值的系数γ'的情况下，推定出的要素数据P的二维分布相对于应当再现的二维分布(图13A)误差变大。特别是，在图16B中由虚线包围的区域中，要素数据P为负值，比实际小。假设即使在该区域存在表示远方的物体的存在的较弱的峰值，也有可能由于负方向的误差而消除该峰值。因此，系数γ优选使用根据接近操作面11的物体彼此的相对位置关系而计算出的适当的值的系数。由此，上述那样的要素数据的误差变小。
如以上说明的那样，根据本实施方式，用于假想地划分操作面11的M个分区A1～AM中的每一个具有与一个以上的检测区域R重合的重合部分，在传感器部10中，针对每个检测区域R生成一个以上的检测数据S。因此，针对M个分区A1～AM中的每一个，生成表示物体的接近程度的一个以上的检测数据S。
另外，M个要素数据P1～PM中的每一个是向N个检测数据S1～SN中的每一个以规定的比例(常数数据Kij、式(3))分配的部分要素数据Uij之和(式(1))，N个检测数据检测数据S1～SN中的每一个近似于从M个要素数据P1～PM中的每一个以规定的比例(常数数据Kij)分配的部分要素数据Uij之和(式(2))。即，通过对M个要素数据P1～PM中的每一个设定的N个常数数据Kij，规定从M个要素数据P1～PM向N个检测数据S1～SN的变换(式(5))。
在要素数据构成部22的数据构成处理中，作为从M个要素数据的假定值PA1～PAM中的每一个以规定的比例(常数数据Kij)分配的部分要素数据Uij之和，分别计算N个检测数据的假定值SA1～SAN(式(6))。另外，基于M×N个常数数据Kij，修正M个要素数据的假定值PA1～PAM，以使该计算出的N个检测数据的假定值SA1～SAN接近N个检测数据S1～SN。通过反复进行多次该数据构成处理，能够得到适合于N个检测数据S1～SN的M个要素数据的收敛值(图9A～图9B、图11A～图11B、图13A～图13B)。
但是，在要素数据构成部22中，至少反复进行两次数据构成处理，将通过在先的数据构成处理得到的要素数据的第一假定值(PAj t＝1)与通过在后的数据构成处理得到的要素数据的第二假定值(PAj t＝2)之间的差值乘以系数γ而得到的值与第一假定值(PAj t＝1)之和，作为通过反复进行数据构成处理而得到的要素数据P的推定值，对M个分区A1～AM中的每一个进行计算(式(13))。因此，与反复进行多次数据构成处理来得到要素数据P的收敛值的情况相比，能够大幅减少数据构成处理的反复进行次数，运算变得简单。
根据本实施方式，通过使用第一次数据构成处理的假定值(PAj t＝1)和第二次数据构成处理的假定值(PAj t＝2)算出要素数据P的推定值(式(13))，数据构成处理仅进行两次即可，运算变得非常简单。
另外，作为将第一假定值(PAj t＝1)与第二假定值(PAj t＝2)之间的差值乘以系数γ而得到的值与第一假定值(PAj t＝1)之和而得到的要素数据P的推定值，相对于多次反复进行数据构成处理而得到的要素数据P的收敛值，产生某种程度的误差。在会使该误差成为最小的系数γ中，存在各要素数据P中的两个假定值PA的差异越大则绝对值越小的倾向。因此，通过基于针对M个要素数据P中的每一个而通过两次数据构成处理得到的两个假定值PA，来以若各要素数据P中的该两个假定值PA的差异越大则绝对值越小的方式计算系数γ，从而与将系数γ设定为固定值的情况相比，能够减少与系数γ的适当值之间的误差。
而且，根据本实施方式，算出与M个要素数据P中的每一个中的两个假定值PA的差异度相应的评价值D，取得以评价值D为变量的规定的函数的值作为系数γ。由此，能够取得与M个要素数据P中的每一个的两个假定值PA的差异度相对应的适当的系数γ。
而且，也将在要素数据P的推定值的计算(式(13))中使用的第一假定值(PAj t＝1)以及第二假定值(PAj t＝2)用于系数γ的计算(式(14))，因此能够简单地进行系数γ的运算。
<第二实施方式>
接着，对本发明的第二实施方式进行说明。
第二实施方式的输入装置变更了第一实施方式的输入装置中的要素数据构成部22的处理的一部分，其他构成与第一实施方式的输入装置相同。
图17是用于说明在第二实施方式的输入装置中由N个检测数据构成M个要素数据的方法的一例的流程图。图17所示的流程图将图7所示的流程图中的步骤ST125置换为步骤ST130、ST135及ST140，其他步骤与图7所示的流程图相同。
要素数据构成部22根据评价值D与阈值TH的大小关系，从下面的两个式子中选择用于计算系数γ的函数。
【式15】
D＞TH时 γ＝a1×D+b1…(15-1)
D≤TH时 γ＝a2×D+b2...(15-2)
要素数据构成部22在步骤ST120中计算出的评价值D大于阈值TH的情况下(ST130的“是”)，通过式(15-1)计算系数γ(ST135)，在评价值D为阈值TH以下的情况下(ST130的“否”)，通过式(15-2)计算系数γ(ST140)。
图18是表示通过式(14-1)计算出的评价值D与系数γ的相关关系的图。图18所示的曲线图基本上与图15相同，与图15相比纵轴的系数γ的范围较大。
如图18所示，要素数据构成部22以阈值TH为边界来切换用于计算系数γ的一次函数。即，要素数据构成部22在评价值D大于阈值TH的情况下，通过负斜率的绝对值比较小的式(15-1)计算系数γ，在评价值D为阈值TH以下的情况下，通过负斜率的绝对值较大的式(15-2)计算系数γ。
图19A～图19B是表示本实施方式的输入装置中的要素数据构成处理的模拟结果的一例的图，表示与图9A相同的条件(两个物体的距离近的情况)下的模拟结果。图19A表示从第二假定值(PAj t＝2)减去第一假定值(PAj t＝1)后的值与从收敛值(PAj t＝L)减去第一假定值(PAj t＝1)而得到的值的相关关系。图19B表示使用通过本实施方式的方法求出的系数γ推定出的要素数据P的二维分布。
比较图19B和图9B可知，在图19B所示的二维分布中，与图9B所示的二维分布相比，两个物体间的边界(图19B的箭头的位置)变得明确。因此，可知在两个物体的距离近的情况下(评价值D小的情况下)，通过增大在系数γ的计算中使用的一次函数的斜率的绝对值，两个物体间的边界变得清楚。
如以上说明的那样，根据本实施方式，存在随着接近操作面11的物体间的距离变短，M个要素数据P各自中的两个假定值PA的差异度变小的倾向，由此评价值D变小。另外，在物体间的距离近的情况下，通过增大系数γ，存在接近操作面11的物体间的边界变得清楚的倾向(图19A和图19B)。因此，与评价值D大于阈值TH的范围内的一次函数的斜率(a1)的绝对值相比，通过增大评价值D比阈值TH小的范围内的一次函数的斜率(a2)的绝对值，在接近操作面11的物体间的距离接近而评价值D变小的情况下，系数γ容易增大。由此，与通过反复进行数据构成处理而收敛的要素数据P的分布相比，能够使物体间的边界清楚。
需要说明的是，根据评价值D计算系数γ的函数并不限定于一次函数，也可以是包含曲线的二次函数等。在该情况下，与评价值D大于阈值的范围内的微分系数的绝对值相比，使用评价值D比阈值小的范围内的微分系数的绝对值变大的函数来计算系数γ，由此能够得到与上述同样的效果。即，通过与评价值D大于阈值的范围内的微分系数的绝对值相比，增大评价值D小于阈值的范围内的微分系数的绝对值，在接近操作面11的物体间的距离接近而评价值D变小的情况下，系数γ容易增大，因此能够使物体间的边界清楚。
<第三实施方式>
接着，对本发明的第三实施方式进行说明。
图20是表示第三实施方式的输入装置的结构的一例的图。本实施方式的输入装置将第一实施方式的输入装置中的传感器部10具体化为静电电容方式的传感器，整体的结构与第一实施方式的输入装置相同。
本实施方式的输入装置中的传感器部10A具有分别形成于不同的检测区域R的N个电极E1～EN。在以下的说明中，有时不对N个电极E1～EN中的每一个进行区分而记为“电极E”。
另外，传感器部10A具有静电电容检测部12，该静电电容检测部12生成与接近操作面11的物体和电极E之间的静电电容(第一静电电容)对应的检测数据S。静电电容检测部12针对N个电极E中的每一个生成检测数据S。
静电电容检测部12对与形成于N个检测电极E与物体之间的电容器的静电电容相对应的电荷进行采样，并输出与该采样电荷对应的检测数据S。静电电容检测部12包括例如静电电容-电压转换电路(CV转换电路)和A/D转换电路。CV转换电路按照处理部20的控制，使N个检测电极E与物体之间的电容器充电或放电，并将伴随着该充电或放电而经由电极E传输的电容器的电荷移送到参照用的电容器，输出与在参照用的电容器中产生的电压对应的信号。A/D转换电路按照处理部20的控制，将CV转换电路的输出信号以规定的周期转换为数字信号，并作为检测数据S输出。在以下的说明中，将电极Ei的静电电容的检测数据记为“Si”。
图21是用于说明一个分区Aj中的一个电极Ei的重合部分Eij与物体1之间的第二静电电容CEij的图。图21中的“Eij”表示电极Ei相对于分区Aj具有的重合部分。另外，“CEij”表示电极Ei的重合部分Eij在手指等物体1之间形成的静电电容(第二静电电容)。
电极E1～EN比分区A1～AM少，但在各分区A中，以一个以上的电极E具有重合部分Eij的方式配设。
另外，电极E1～EN以具有重合部分的分区A的组合分别不同的方式配设。例如，在电极E1具有与分区A1及A2重合的部分的情况下，其他电极E以在除(A1，A2)之外的组合的分区A中具有重合部分的方式配设。需要说明的是，当具有重合部分的分区A的组合为相同的电极E存在有多个时，在这些电极E中，也可以使至少一部分分区内的重合部分的面积不同。
即，电极E1～EN以与分区A1～AM的重合方式的图案各自不同的方式配设在操作面11上。
在将分区Aj所包含的电极E的重合部分Eij的整体与物体1之间形成的静电电容设为“第三静电电容CAj”的情况下，该第三静电电容CAj的变化ΔCAj与将分区Aj中的各电极E的第二静电电容变化ΔCEij相加后的值大致相等，因此用下式表示。
【式16】
Figure SMS_14
在式(16)中，在分区Aj与电极Ei不具有重合部分Eij的情况下，将第二静电电容变化ΔCEij设为零。
在将在电极Ei与物体之间形成的静电电容设为“第一静电电容CEi”的情况下，该第一静电电容CEi的变化ΔCEi与将属于电极Ei的全部重合部分Eij的第二静电电容的变化ΔCEij相加后的值大致相等，因此由下式表示。
【式17】
Figure SMS_15
形成在一个重合部分Eij与物体1之间的第二静电电容CEij与该重合部分Eij的面积大致成比例。另外，形成于分区Aj所包含的全部电极Ei的重合部分与物体1之间的第三静电电容CAj(式(16))与分区Aj所包含的全部重合部分的面积大致成比例。因此，如果用常数数据Kij表示位于同一分区Aj内的1个重合部分Eij与所有重合部分的面积比，则如下式所示，常数数据Kij表示第二静电电容变化ΔCEij与第三静电电容变化ΔCAj之比。
【式18】
Figure SMS_16
若使用式(18)的关系，则式(17)如下式那样表示。
【式19】
Figure SMS_17
式(19)使用矩阵如下式那样表示。
【式20】
Figure SMS_18
在此，分区Aj的要素数据Pj与第三静电电容变化ΔCAj成比例，由静电电容检测部12检测的静电电容的检测数据Si与第一静电电容变化ΔCEi成比例，重合部分Eij的部分要素数据Uij与第二静电电容变化ΔCEij成比例。即，以下的式子成立。
【式21】
Pj∝ΔCAj...(21-1)
Si∝ΔCEi...(21-2)
Uij∝ΔCEij...(21-3)
根据式(21-1)～(21-3)，本实施方式的式(16)～(20)与已经说明的式(1)～(5)相等。因此，在本实施方式中，也与第一实施方式同样地，能够由N个检测数据S1～SN构成M个要素数据P1～PM。
图22A～图22B是表示第三实施方式的输入装置中的电极的图案的一例的图。图22A表示操作面11的20个分区(A1～A20)，图22B表示与各分区A重合的18个电极的图案(E1～E18)。图23A～图23B是表示图22B所示的电极的图案(E1～E18)的详细情况的图。图23A表示形成于上层的8个电极的图案(E1～E8)，图23B表示形成于下层的10个电极的图案(E9～E18)。
在图22A～图22B的例子中，传感器部10A的操作面11大致为矩形，通过20个分区A1～A20划分为4行5列的格子状图案。分区A1～A5从第一行的第一列朝向第五列按编号顺序排列，分区A6～A10从第二行的第一列朝向第五列按编号顺序排列，分区A11～A15从第三行的第一列朝向第五列按编号顺序排列，分区A16～A20从第四行的第一列朝向第五列按编号顺序排列。
在图23A的例子中，电极E1～E4按照该顺序位于格子状图案的第一行～第四行，分别从第一列朝向第四列延伸。电极E1～E4在各分区中所占的面积的比例在第一列成为4/8，在第二列成为3/8，在第三列成为2/8，在第四列成为1/8。
另外，电极E5～E8按照该顺序位于格子状图案的第一行～第四行，分别从第五列朝向第二列延伸。电极E5～E8在各分区中所占的面积的比例在第五列成为4/8，在第四列成为3/8，在第三列成为2/8，在第二列成为1/8。
在图23B的例子中，电极E9～E13以该顺序位于格子状图案的第一列～第五列，分别从第一行至第三行延伸。电极E9～E13在各分区中所占的面积的比例在第一行成为3/6，在第二行成为2/6，在第三行成为1/6。
另外，电极E14～E18以该顺序位于格子状图案的第一列～第五列，分别从第四行至第二行延伸。电极E14～E18在各分区中所占的面积的比例在第四行成为3/6，在第三行成为2/6，在第二行成为1/6。
若着眼于第一行的电极E1，则电极E1在分区A1中占据4/8的面积，在分区A2中占据3/8的面积，在分区A3占据2/8的面积，在分区A4中占1/8的面积。因此，电极E1相对于分区A1的常数数据K11为4/8，电极E1相对于分区A2的常数数据K12为3/8，电极E1相对于分区A3的常数数据K14为1/8。通过同样的计算，由18×20个常数数据Kij构成的第一变换矩阵K如下式那样求出。
【式22】
Figure SMS_19
如以上说明的那样，在基于静电电容检测物体的接近程度的第三实施方式的输入装置中，也能够通过与第一实施方式同样地简化的运算处理，构成比检测数据S的数量多的要素数据P。
<第四实施方式>
接着，对本发明的第四实施方式进行说明。
图24是表示第四实施方式的输入装置的结构的一例的图。本实施方式的输入装置将第三实施方式的输入装置中的传感器部10A置换为传感器部10B，整体的结构与第三实施方式的输入装置相同。
传感器部10B具有分别形成于不同的检测区域R的J个电极ER1～ERJ。在以下的说明中，有时不区分各个J个电极ER1～ERJ而记为“电极ER”。
电极ER分别具有多个端子T，J个电极ER作为整体具有N个端子T。在图24的例子中，各电极ER具有两个端子T，因此电极ER的数量J是端子T的数量N的一半。需要说明的是，在本实施方式的其他例子中，也可以具有具有三个以上的端子T的电极ER。
电极ER由电阻值比通常的金属高的材料(例如用于透明导电膜的ITO等)形成。
静电电容检测部12从N个端子T分别输入在接近操作面11的物体与电极ER之间蓄积的电荷，基于该输入的电荷，针对N个端子T中的每一个生成与物体和电极ER之间的静电电容对应的检测数据S。
另外，静电电容检测部12在输入蓄积于1个电极ER的电荷的情况下，从设于该1个电极ER的多个端子T同时输入电荷。由此，蓄积在电极ER上的电荷被分配给多个端子T。此时，可以预想到电荷的分配的比率与从在电极ER上蓄积电荷的位置起到端子T为止的电导(电阻值的倒数)成比例。即，向电导大的端子T分配更多的电荷。
图25是表示在一个分区Aj中的一个电极ERk的重合部分ERkj与物体1之间蓄积有部分电荷QPkj的状态的图。图26是表示该部分电荷Qkj被分配到电极ERk的两个端子Tk(1)、Tk(2)的状态的图。另需要说明的是，“k”表示从1到J的整数。另外，“k(1)”及“k(2)”分别表示与整数k相关联的1至N的整数。
在图25和图26中，“Gk(1)j”表示从重合部分ERkj到端子Tk(1)的电导，“Gk(2)j”表示从重合部分ERkj到端子Tk(2)的电导。另外，“CERkj”表示重合部分ERkj与物体1之间的静电电容。
在图26中，“QDk(1)j”表示部分电荷QPkj中分配给端子Tk(1)的分配电荷。另外，“QDk(2)j”表示部分电荷QPkj中分配给端子Tk(2)的分配电荷。
静电电容检测部12具有从两个端子Tk(1)、Tk(2)同时输入电荷的两个电荷放大器12-k(1)、12-k(2)。电荷放大器12-k(1)、12-k(2)分别包括运算放大器OP、电容器Cf和开关SW1、SW2。电容器Cf和开关SW1并联连接在运算放大器OP的输出与反相输入端子之间。开关SW2选择性地对运算放大器的非反相输入端子输入接地电位或驱动电压V。运算放大器OP的反相输入端子与电极ERkj的对应的端子T连接。
在图25的状态下，电荷放大器12-k(1)、12-k(2)的开关SW1分别接通，开关SW2分别将驱动电压V输入到运算放大器的非反转输入端子。由此，对两个端子Tk(1)、Tk(2)施加驱动电压V，在重合部分ERkj与物体1之间蓄积部分电荷QPkj。
在图26的状态下，电荷放大器12-k(1)、12-k(2)的开关SW1分别同时断开，开关SW2分别同时将接地电位输入运算放大器的非反转输入端子。由此，向电荷放大器12-k(1)、12-k(2)传输电荷，以使两个端子Tk(1)、Tk(2)成为接地电位。该电荷的传送几乎同时开始。
部分电荷QPkj是向端子Tk(1)分配的分配电荷QDk(1)j与向端子Tk(2)分配的分配电荷QDk(2)j之和，成立有下式。
【式23】
QPkj＝QDk(1)j+QDk(2)j...(23)
分配电荷QDk(1)j和QDk(2)j与从重合部分ERkj起到两个端子Tk(1)和Tk(2)为止的电导Gk(1)j和Gk(2)j成比例。若将表示电导比的系数设为“KGk(1)j”或“KGk(2)j”，则分配电荷QDk(1)j以及QDk(2)j分别由下式表示。
【式24】
QDk(1)j＝KGk(1)j×QPkj...(24-1)
QDk(2)j＝KGk(2)j×QPkj...(24-2)
系数KGk(1)j和KGk(1)j通过电导Gk(1)j和Gk(2)j由下式表示。
【式25】
Figure SMS_20
/>
Figure SMS_21
另外，将对分区Aj中的全部的电极ERk的重合部分ERkj中蓄积的全部的部分电荷QPkj进行合成而得到的合成电荷设为“Qj”。该合成电荷Qj由下式表示。
【式26】
Figure SMS_22
部分电荷QPkj与分区Aj中的重合部分ERkj和物体1之间的静电电容CERkj成比例，静电电容CERkj与重合部分ERkj的面积大致成比例。因此，若将分区Aj中的电极ERk的重合部分ERkj与全部电极的重合部分的面积比设为“KSkj”，则部分电荷QPkj由下式表示。
【式27】
QPkj＝KSkj×Qj...(27)
如果将式(27)代入式(24-1)和式(24-2)，则得到下式。
【式28】
QDk(1)j＝KGk(1)j×KSkj×Qj...(28-1)
QDk(2)j＝KGk(2)j×KSkj×Qj...(28-2)
在式(28-1)和(28-2)中，如果将与合成电荷Qj相乘的系数置换为“Kk(1)j”和“Kk(2)j”，则这些系数分别由下式表示。
【式29】
Kk(1)j＝KGk(1)j×KSkj...(29-1)
Kk(2)j＝KGk(2)j×KSkj...(29-2)
因为“k(1)”和“k(2)”是从1到N的整数，所以如果将其置换为整数i，则式(29-1)和式(29-2)由下式表示。
【式30】
Kij＝KGij×KSkj...(30)
如果将式(30)代入式(28-1)和式(28-2)，则分配电荷QDij由下式表示。
【式31】
QDij=Kij×Qj...(31)
若将从端子Ti输入到静电电容检测部12的检测电荷设为“QDi”，则检测电荷QDi是将与端子Ti相关的全部的分配电荷QDij相加而得到的电荷，因此根据式(31)得到下式。
【式32】
Figure SMS_23
式(32)可以使用矩阵如下表示。
【式33】
Figure SMS_24
另外，分区Aj的合成电荷Qj是将与分区Aj有关的全部的分配电荷QDij相加而得到的，因此由下式表示。
【式34】
Figure SMS_25
在此，分区Aj的要素数据Pj与合成电荷Qj成比例，由静电电容检测部12检测出的端子Ti的检测数据Si与检测电荷QDi成比例，重合部分Eij的部分要素数据Uij与分配电荷QDij成比例。即，以下的式子成立。
【式35】
Pj∝Qj...(35-1)
Si∝QDi...(35-2)
Uij∝QDij...(35-3)
根据式(35-1)～(35-3)，本实施方式的式(31)、(32)、(33)、(34)与已经说明的式(3)、(4)、(5)以及(1)相等。因此，在本实施方式中，也与第一实施方式同样地，能够由N个检测数据S1～SN构成M个要素数据P1～PM。
图27A～图27B是表示第四实施方式的输入装置中的电极的图案的一例的图。图27A表示操作面11的20个分区(A1～A20)，图27B表示与各分区A重合的9个电极的图案(ER1～ER9)。图28A～图28B是表示图27B所示的电极的图案(ER1～ER9)的详细情况的图。图28A表示形成于上层的四个电极的图案(ER1～ER4)，图28B表示形成于下层的五个电极的图案(ER5～ER9)。
图27A所示的20个分区A1～A20与图22A同样地呈4行5列的格子状图案。
在图28A的例子中，电极ER1～ER4依次位于格子状图案的第一行～第四行，分别从第一列延伸至第五列。电极E1～E4在各分区中所占的面积的比例全部为1/2。电极E1～E4在第一列一侧的端部具有端子T1～T4，在第五列一侧的端部具有端子T5～T8。
在图28B的例子中，电极E5～E9以该顺序位于格子状图案的第一列～第五列，分别从第一行至第四行延伸。电极E5～E9在各分区中所占的面积的比例全部为1/2。电极E5～E9在第一行侧的端部具有端子T9～T13，在第四行侧的端部具有端子T14～T18。
作为例子，着眼于电极ER1的端子T1。在分区A1与电极ER1的重合部分ER11，直接连接端子T1。因此，蓄积于重合部分ER11的部分电荷QP11与全部分配给端子T1的部分电荷近似。另外，部分电荷QP11根据重合部分ER11在分区A1中所占的面积的比例，为合成电荷Q1的1/2。因此，电极ER1相对于分区A1的常数数据K11为1/2。
分区A2与电极ER1的重合部分ER12隔着1个分区而与端子T1连接，隔着3个分区而与端子T5连接。因此，在重合部分ER12中蓄积的部分电荷QP12中的3/4被分配到端子T1，1/4被分配到端子T5。另外，根据重合部分ER12在分区A2中所占的面积的比例，部分电荷QP12为合成电荷Q2的1/2。因此，电极ER1相对于分区A2的常数数据K12为3/8。
分区A3与电极ER1的重合部分ER13隔着两个分区而与端子T1连接，隔着两个分区而与端子T5连接。因此，在重合部分ER13中蓄积的部分电荷QP13中的1/2被分配到端子T1，1/2被分配到端子T5。另外，根据重合部分ER13在分区A3中所占的面积的比例，部分电荷QP13为合成电荷Q3的1/2。因此，电极ER1相对于分区A2的常数数据K13为1/4。
分区A4与电极ER1的重合部分ER14隔着3个分区而与端子T1连接，隔着1个分区而与端子T5连接。因此，在重合部分ER14中蓄积的部分电荷QP14中的1/4被分配到端子T1，3/4被分配到端子T5。另外，根据重合部分ER14在分区A4中所占的面积的比例，部分电荷QP14合成电荷Q4的1/2。因此，电极ER1相对于分区A4的常数数据K14为1/8。
分区A5与电极ER1的重合部分ER15与端子T5直接连接。因此，蓄积于重合部分ER15的部分电荷QP15与全部分配给端子T5的部分电荷近似。因此，电极ER1相对于分区A5的常数数据K15为零。
总而言之，常数数据K11、K12、K13、K14、K15分别为1/2、3/8、1/4、1/8和0。通过同样的计算，能够求出由18×20个常数数据Kij构成的第一变换矩阵K。第一变换矩阵K与式(22)相同。
如以上说明的那样，在本实施方式中，通过与第一实施方式同样地简化的运算处理，也能够构成比检测数据S的数量多的要素数据P。
另外，根据本实施方式，在一个电极ER设置有多个端子T，针对每个端子T生成一个检测数据S，因此电极ER的数量比检测数据S的数量少。因此，能够使传感器部10B成为更简单的结构。
需要说明的是，本发明并不仅限定于上述的实施方式，还包括各种变形。
在上述的实施方式中，举出了使用固定值作为反复执行的数据构成处理的初始值的例子，但本发明并不限定于此。
图29是用于说明从N个检测数据S构成M个要素数据P的处理的变形例的流程图。
在图7的流程图中，在进行初次数据构成处理(ST110)时，将在步骤ST105中取得的要素数据的假定值PA1～PAM作为初始值，计算出检测数据的假定值SA1～SAN。然而，由于该计算结果与检测数据S1～SN无关而始终恒定，因此也可以不在每次构成要素数据P1～PM时进行计算。因此，在图29所示的变形例的流程图中，在进行初次数据构成处理(ST110A)时，省略检测数据的假定值SA1～SAN的计算步骤(第一处理)。
即，要素数据构成部22在进行初次数据构成处理(ST110A)时不进行检测数据的假定值SA1～SAN的计算步骤(第一处理，图8的ST200)，而从存储部30等取得检测数据的假定值SA1～SAN作为初始值(ST105A)。要素数据构成部22在进行第二次数据构成处理(ST115)时，基于由上次数据构成处理(ST110A)修正的要素数据的假定值PA1～PAM，计算检测数据的假定值SA1～SAN(第一处理)。
这样，通过在进行初次数据构成处理(ST110A)时省略检测数据的假定值SA1～SAN的计算步骤(第一处理)，能够提高处理速度。
图30是用于说明从N个检测数据S构成M个要素数据P的处理的另一变形例的流程图。
在上述的实施方式中，根据两个数据构成处理的结果算出通过多次数据构成处理得到的结果的推定值，但在检测数据S的值小等情况下，误差有可能变大。在该情况下，也可以通过图30的流程图的处理，反复进行多次(L次)数据构成处理，提高要素数据P1～PM的确定值的精度。图30所示的流程图中的步骤ST300～ST305与图7所示的流程图中的步骤ST100～ST105相同。要素数据构成部22通过步骤ST310～ST325的处理，反复进行L次数据构成处理(图8)。要素数据构成部22取得在L次数据构成处理中得到的要素数据的假定值PA1～PAM作为要素数据P1～PM的确定值(ST330)。
附图标记说明
10、10A、10B：传感器部，
11：操作面，
12：静电电容检测部，
20：处理部，
21：控制部，
22：要素数据构成部，
23：坐标计算部，
30：存储部，
31：程序，
40：接口部，
A：分区，
R：检测区域，
E、ER：电极，
T：端子

Claims (20)

1.一种输入装置，输入与物体对操作面的接近相对应的信息，其中，具备：
传感器部，在所述操作面上的一个以上的检测区域中分别检测所述物体的接近程度，并针对每个所述检测区域生成与所检测的结果对应的一个以上的检测数据，作为整体生成N个所述检测数据；以及
要素数据构成部，基于N个所述检测数据构成M个要素数据，所述要素数据表示对所述操作面进行虚拟地划分的M个分区中的每一个分区中的所述物体的接近程度，其中，M表示大于N的自然数，
M个所述分区中的每一个具有与一个以上的所述检测区域重合的重合部分，
M个所述要素数据中的每一个是以规定比例被分配给N个所述检测数据中的每一个的部分要素数据之和，
N个所述检测数据中的每一个近似于从M个所述要素数据中的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和，
所述要素数据构成部构成为：
作为从M个所述要素数据的假定值中的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和，分别计算N个所述检测数据的假定值，基于设定于M个所述要素数据中的每一个的N个所述规定的比例，至少反复进行两次修正M个所述要素数据的假定值的数据构成处理，以使该计算出的N个检测数据的假定值接近N个所述检测数据，
基于针对M个所述要素数据中的每一个而通过两次所述数据构成处理得到的两个所述假定值，计算使得若各要素数据中的该两个假定值的差异越大则绝对值越小的系数，
对于M个所述分区中的每一个，计算通过在先的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第一假定值与通过在后的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第二假定值之间的差值乘以所述系数而得到的值与所述第一假定值之和，作为通过反复进行所述数据构成处理而得到的所述要素数据的推定值。
2.根据权利要求1所述的输入装置，其中，
所述要素数据构成部计算与M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的差异度对应的评价值，取得以所述评价值为变量的规定的函数的值作为所述系数。
3.根据权利要求2所述的输入装置，其中，
M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的所述差异度越大则所述评价值的值越大，所述评价值的值越大，
对于所述规定的函数，与所述评价值大于阈值的范围内的微分系数的绝对值相比，所述评价值小于所述阈值的范围内的微分系数的绝对值较大。
4.根据权利要求2所述的输入装置，其中，
所述差异度是所述两个假定值之间的差值的绝对值，
所述要素数据构成部计算所述评价值，所述评价值对应于与M个所述要素数据对应的M个所述差异度之和。
5.根据权利要求4所述的输入装置，其中，
所述规定的函数是具有负斜率的一次函数。
6.根据权利要求5所述的输入装置，其中，
M个所述要素数据中的每一个中的所述两个假定值的所述差异度越大则所述评价值的值越大，
对于所述规定的函数，与所述评价值大于阈值的范围内的斜率的绝对值相比，所述评价值比所述阈值小的范围内的斜率的绝对值大。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的输入装置，其中，
所述评价值根据接近所述操作面的多个物体的相对位置关系而变化。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的输入装置，其中，
所述两个假定值是所述第一假定值以及所述第二假定值。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的输入装置，其中，
所述第一假定值是通过第一次所述数据构成处理而得到的所述要素数据的假定值，
所述第二假定值是通过第二次所述数据构成处理而得到的所述要素数据的假定值。
10.根据权利要求1至6中任一项所述的输入装置，其中，
所述数据构成处理包括：
第一处理，基于对M个所述要素数据中的每一个设定的N个所述规定的比例，将M个所述要素数据的假定值变换为N个所述检测数据的假定值；
第二处理，为了使N个所述检测数据的假定值与N个所述检测数据相等，计算出表示应与N个所述检测数据的假定值相乘的倍率的N个第一系数；
第三处理，基于对M个所述要素数据中的每一个设定的N个所述规定的比例，将N个所述第一系数变换为表示应与M个所述要素数据相乘的倍率的M个第二系数；以及
第四处理，基于M个所述第二系数修正M个所述要素数据的假定值。
11.根据权利要求10所述的输入装置，其中，
在所述第一处理中，所述要素数据构成部将与从一个所述要素数据向一个所述检测数据分配的一个所述部分要素数据相关的所述规定的比例设为一个分量，基于由与M个所述要素数据以及与N个所述检测数据对应的M×N个分量构成的第一变换矩阵，将以M个所述要素数据的假定值为分量的矩阵变换为以N个所述检测数据的假定值为分量的矩阵。
12.根据权利要求10所述的输入装置，其中，
在所述第三处理中，所述要素数据构成部将与从一个所述要素数据向一个所述检测数据分配的一个所述部分要素数据相关的所述规定的比例设为一个分量，基于由与M个所述要素数据以及N个所述检测数据对应的M×N个分量构成的第二变换矩阵，将以N个所述第一系数为分量的矩阵变换为以M个所述第二系数为分量的矩阵。
13.根据权利要求10所述的输入装置，其中，
在初次的所述数据构成处理中，所述要素数据构成部省略所述第一处理，使用规定的N个初始值作为N个所述检测数据的假定值进行所述第二处理。
14.根据权利要求10所述的输入装置，其中，
在初次的所述数据构成处理中，所述要素数据构成部使用基于之前构成的至少1组M个要素数据的M个初始值作为M个所述要素数据的假定值，来进行所述第一处理。
15.根据权利要求1至6中任一项所述的输入装置，其中，
所述传感器部具有：
N个电极，分别形成于不同的所述检测区域；以及
静电电容检测部，对N个所述电极中的每一个生成与接近所述操作面的物体和所述电极之间的第一静电电容相对应的检测数据；
一个所述部分要素数据近似于一个所述分区中的一个所述电极的重合部分与所述物体之间的第二静电电容，
一个所述要素数据近似于将一个所述分区中的所有所述第二静电电容合成后的第三静电电容。
16.根据权利要求15所述的输入装置，其中，
一个所述规定的比例具有对应于一个所述分区中的一个所述电极的重合部分与该一个分区中的所有所述电极的重合部分的面积的值。
17.根据权利要求1至6中任一项所述的输入装置，其中，
所述传感器部具有：
多个电极，分别形成于不同的所述检测区域，分别具有多个端子，作为整体具有N个所述端子；以及
静电电容检测部，其从N个所述端子分别输入在接近所述操作面的物体与所述电极之间蓄积的电荷，并基于该输入的电荷，针对N个所述端子的每一个生成与所述物体和所述电极之间的静电电容相对应的所述检测数据，
所述静电电容检测部将蓄积于一个所述电极的所述电荷同时从设置于该一个电极的多个所述端子输入，
通过所述同时输入，在一个所述分区中的一个所述电极的重合部分与所述物体之间蓄积的部分电荷，根据从该重合部分起到多个所述端子中的每一个端子为止的电导，而作为分配电荷被分配到该多个端子中的每一个，
一个所述部分要素数据近似于通过所述同时输入向一个所述端子分配的所述分配电荷，
一个所述要素数据近似于将蓄积于一个所述分区中的所有所述电极的重合部分的全部所述部分电荷合成后的合成电荷。
18.根据权利要求17所述的输入装置，其中，
一个所述规定的比例具有与如下值相对应的值：
一个所述区域中的一个所述电极的重合部分与该一个区域中的所有所述电极的重合部分的面积比、以及
从该一个电极中的一个所述端子起到该重合部分为止的电导和从该一个电极中的所有的所述端子起到该重合部分为止的电导的比。
19.一种要素数据构成方法，其中，
具备在操作面上的多个不同的检测区域中分别检测物体的接近程度并生成与所检测的结果相对应的N个检测数据的传感器部的输入装置，基于N个所述检测数据构成M个要素数据，所述要素数据表示对所述操作面进行虚拟地划分的M个分区中的每一个分区中的所述物体的接近程度，
M个所述分区中的每一个具有与一个以上的所述检测区域重合的重合部分，其中，M表示大于N的自然数，
M个所述要素数据中的每一个是以规定比例被分配给N个检测数据中的每一个的部分要素数据之和，
N个所述检测数据中的每一个近似于从M个所述要素数据中的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和，
作为从M个所述要素数据中的假定值的每一个以所述规定的比例被分配的所述部分要素数据之和，分别计算N个所述检测数据的假定值，基于对M个所述要素数据中的每一个设定的N个所述规定的比例，至少反复进行两次修正M个所述要素数据的假定值的数据构成工序，以使该计算出的N个检测数据的假定值接近N个所述检测数据，
基于针对M个所述要素数据中的每一个而通过两次所述数据构成处理得到的两个所述假定值，计算使得若各要素数据中的该两个假定值的差异越大则绝对值越小的系数，
对于M个所述分区中的每一个，计算通过在先的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第一假定值与通过在后的所述数据构成处理得到的所述要素数据的第二假定值之间的差值乘以所述系数而得到的值与所述第一假定值之和，作为通过所述数据构成处理的反复得到的所述要素数据的推定值。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有用于使计算机执行权利要求19所述的要素数据构成方法的程序。
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