JP2010207363A - 着座状態解析装置及び着座状態解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】着座状態を解析する際に、異物の影響を排除した解析が可能な、着座状態解析装置及び解析方法を提供すること。
【解決手段】押圧力の分布の変化が所定より大きい非連続点が検出された場合に、非連続点に基づいて決定される領域と、その領域に対応する対応領域とが、押圧力の分布から除外される。例えば、着座者が臀部ポケットに異物を収納した状態で着座した場合、臀部ポケット周辺の押圧力分布は急激に変化し、非連続点として検出される。その結果、臀部ポケット周辺の領域は、臀部ポケット周辺の領域に対応する領域とともに押圧力分布検出部の検出結果から除外される。この処理を行うことで、異物の影響を排除した着座状態の解析が可能になる。さらに、臀部ポケット周辺の領域と対応する領域も除外されるので、押圧力の分布から臀部ポケット周辺の領域を除いた影響も補正される。
【選択図】 図６

Description

本発明は、着座者の着座状態を解析することが可能な着座状態解析装置及び着座状態解析方法に関し、特に着座状態を解析する際に、着座者と椅子との間に介在する異物の影響を排除した解析が可能な着座状態解析装置及び着座状態解析方法に関する。

従来、椅子の座面に圧力を検知するセンサを設け、着座者の押圧力を検知する技術が、様々な分野で用いられている。例えば、特許文献１では、座席上に設けられた複数の圧力センサ素子からの出力を利用して、着座者の座骨間隔を決定する技術が開示される。特許文献１に開示の技術は、自動車等の乗員に対してエアバッグを動作させる際に、エアバッグの動作を制御するために用いられる。また、特許文献２では、座面に加えて椅子の背面にも身体圧分布を検出するセンサシートが設けられる。特許文献２に開示の技術は、センサシートからの出力に基づいて、着座者の性別，着座姿勢，体型等を判断するために用いられる。

特開２００２−５７６１号公報 特開２００３−１１１６４６号公報

一般に、ズボン，スカート等の着衣は、臀部にポケットを備える。そして、その臀部ポケットの中には、財布や携帯電話等がしばしば収納される。財布や携帯電話等、人間の皮膚より固い物（以下、異物と称する）が臀部ポケットに収納された状態で着座者が着座すると、臀部ポケットに収納された異物が座面を強く押圧するため、押圧力の分布がポケットに異物が収納されない場合とは異なると考えられる。即ち、特許文献１や特許文献２に開示の技術においては、着座者が臀部ポケットに異物を収納した状態で着座すると、座骨間隔の決定や、着座者の性別，着座姿勢，体型等の判断が正しく行われない可能性がある。

本発明は、着座状態を解析する際に異物の影響を排除した解析が可能な、着座状態解析装置及び着座状態解析方法を提供することを目的とする。

この目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、着座時に着座者に接触する着座面に設けられ、着座面が受ける押圧力の分布を検出する押圧力分布検出部と、前記押圧力分布検出部の検出結果に基づいて、前記押圧力の分布の変化が所定より大きい非連続点を検出する非連続点検出部と、前記非連続点検出部によって前記非連続点が検出された場合に、前記押圧力分布検出部の検出結果から、前記非連続点に基づいて決定される領域と、その決定される領域に相対応する対応領域とを除外する領域除外部と、前記領域除外部によって処理が施された前記押圧力分布検出部の検出結果に基づいて、着座状態を解析する着座状態解析部と、を備えることを特徴とする。

ここで、着座状態とは、着座しているときの姿勢のみならず、着座者自体の状態（性別，身長，体重等）も含む意味である。また、着座面とは、着座面の表面だけでなく、着座面の内側も意味している。即ち、押圧力分布検出部は、着座面の表面に設けられて着座者に直接接触しても良いし、着座面の内側に埋め込まれることで着座面の表面を介して着座者に接触しても良い。要は、押圧力分布検出部は、着座面が受ける押圧力の分布が検出可能なようにして、着座面に設けられれば良い。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記押圧力分布検出部の検出結果に基づいて、着座者の向く着座方位に沿って押圧力の分布を二分する着座方位線を決定する着座方位線決定部をさらに備え、前記対応領域は、前記着座方位線を基準として、前記決定される領域と対称位置にある領域である、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記着座方位線決定部は、前記押圧力分布検出部の検出領域を、長手方向が互いに平行になるように、複数の帯状領域に分割する分割部と、１つの前記帯状領域に対し、押圧力分布の重心位置を決定する重心位置決定部と、前記重心位置に基づいて、所定の処理を行うことで着座方位線を決定する着座方位線決定部とを有する、ことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか１項に記載の発明において、前記非連続点検出部は、着座面上の第１位置における押圧力と、前記第１位置とは異なる着座面上の第２位置における押圧力との差を取ることで、前記非連続点を検出する、ことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、前記押圧力分布検出部は、マトリクス状に配置された複数の感圧部を有する圧力センサによって構成され、前記非連続点検出部は、前記第１位置における感圧部の検出結果と、前記第２位置における感圧部の検知結果との差を取ることで、前記非連続点を決定する、ことを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、前記第１位置における感圧部と前記第２位置における感圧部とは、前記圧力センサの同一の行又列に、互いに隣り合うように位置する、ことを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、着座時に着座者に接触する着座面が受ける押圧力の分布を検出する押圧力分布検出工程と、前記押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて、前記押圧力の分布の変化が所定より大きい点である非連続点を検出する非連続点検出工程と、前記非連続点検出工程によって前記非連続点が検出された場合に、前記押圧力分布検出工程の検出結果から、前記非連続点に基づいて決定される領域と、その決定される領域に対応する対応領域とを除外する領域除外工程と、前記領域除外工程によって処理された前記押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて、着座状態を解析する着座状態解析工程と、を備えることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、前記押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて、着座者の向く着座方位に沿って押圧力の分布を二分する着座方位線を決定する着座方位線決定工程をさらに備え、前記対応領域は、前記着座方位線を基準として、前記決定される領域と対称位置にある領域である、ことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、前記着座方位線決定工程は、前記押圧力分布検出工程の検知結果を、長手方向が互いに平行になるように、複数の帯状領域に分割する分割工程と、１つの前記帯状領域に対し、押圧力分布の重心位置を決定する重心位置決定工程と、前記重心位置に基づいて、所定の処理を行うことで着座方位線を決定する着座方位線決定工程とを有する、ことを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項７〜９の何れか１項に記載の発明において、前記非連続点検出工程は、着座面上の第１位置における押圧力と、前記第１位置とは異なる着座面上の第２位置における押圧力との差を取ることで、前記非連続点を検出する、ことを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の発明において、前記非連続点検出工程は、マトリクス状のデータとして表わされる押圧力の分布に対して、同一の行又列に位置する互いに隣り合う２つのデータ点の差を取ることで、前記非連続点を決定する、ことを特徴とする。

請求項１に記載の発明では、押圧力の分布の変化が所定より大きい非連続点が検出された場合に、領域除外部が、非連続点に基づいて決定される領域と、その決定される領域に対応する対応領域とを、押圧力分布検出部の検出結果から除外する。例えば、着座者が臀部ポケットに異物を収納した状態で着座した場合、異物形状やその硬さは、人体形状や人間の皮膚との硬さは異なるため、臀部ポケット周辺の押圧力分布は急激に変化する。即ち、臀部ポケット周辺の位置は、非連続点として検出される。その結果、異物が収納された臀部ポケットは、非連続点に基づいて決定される領域に含まれ、臀部ポケットに対応する対応領域と併せて押圧力分布検出部の検出結果から除外される。着座状態解析部は、領域除外部によって処理が施された押圧力分布検出部の検出結果に基づいて着座状態を解析するので、異物の影響を排除した着座状態の解析が可能になる。さらに、非連続点に基づいて決定される領域と対応する対応領域も押圧力分布検出部の検出結果から除外されるので、着座状態の解析において、押圧力分布検出部の検出結果から、非連続点に基づいて決定される領域を除いた影響も補正される。

請求項２に記載の発明では、対応領域は、着座方位線を基準として、非連続点に基づいて決定される領域と対称位置にある領域である。着座方位線は、着座者の向く着座方位に沿って押圧力の分布を二分する線である。従って、着座方位線に対して、非連続点に基づいて決定される領域と対称位置にある領域を除外することにより、押圧力分布検出部の検出結果から、非連続点に基づいて決定される領域を除いた影響がより正確に補正できる。そのため、さらに正確に着座状態の解析ができる。

請求項３に記載の発明では、帯状領域における重心位置に基づいて所定処理を行うことで、着座方位線が求められる。従って、着座方位が変化しても着座方位線を正確に求められる。その結果、非連続点に基づいて決定される領域と着座方位線を基準として対称位置にある領域を、正確に決定することができる。

請求項４に記載の発明では、第１位置における押圧力と、第２位置における押圧力との差を取ることで、非連続点が検出される。即ち、押圧力の差を取るという簡単な処理によって、非連続点を検出することができる。従って、複雑な処理が不要になるため、非連続点の検出を容易に行うことができる。

請求項５に記載の発明では、マトリクス状に配置された複数の感圧部を有する圧力センサが用いられる。押圧力分布検出部の検出結果がマトリクス状のデータとなるので、画像処理の分野で用いられる技術を利用しての着座状態解析が可能になる。従って、着座状態の解析が容易になる。

請求項６に記載の発明では、第１位置における感圧部と第２位置における感圧部とは、
圧力センサの同一の行又列に、互いに隣り合うように位置する。従って、細かな位置分解能で非連続点を求めることができる。

請求項７に記載の発明では、押圧力の分布の変化が所定より大きい点である非連続点が検出された場合に、非連続点に基づいて決定される領域と、その決定される領域と対応する対応領域とが、領域除外工程によって押圧力分布検出工程の検出結果から除外される。従って、異物が収納された臀部ポケットは、非連続点に基づいて決定される領域に含まれ、臀部ポケットに対応する領域と併せて押圧力分布検出工程の検出結果から除外される。そして、領域除外工程によって処理された押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて着座状態が解析されるので、異物の影響を排除した着座状態の解析が可能になる。さらに、非連続点に基づいて決定される領域と対応する対応領域も除外されるので、押圧力分布検出工程の検出結果から、非連続点に基づいて決定される領域を除いた影響も補正される。

請求項８に記載の発明では、対応領域は、着座方位線を基準として、非連続点に基づいて決定される領域と対称位置にある領域である。着座方位線は、着座者の向く着座方位に沿って押圧力の分布を二分する線である。従って、着座方位線に対して、非連続点に基づいて決定される領域と対称位置にある領域を除外することにより、押圧力分布検出部の検出結果から、非連続点に基づいて決定される領域を除いた影響がより正確に補正できる。そのため、さらに正確に着座状態の解析ができる。

請求項９に記載の発明では、帯状領域における重心位置に基づいて所定の処理を行うことで、着座方位線が求められる。従って、着座方位が変化しても着座方位線を正確に求められる。その結果、非連続点に基づいて決定される領域と着座方位線を基準として対称位置にある領域を、正確に決定することができる。

請求項１０に記載の発明では、第１位置における押圧力と、第２位置における押圧力との差を取ることで、非連続点が検出される。即ち、押圧力の差を取るという簡単な処理によって、非連続点を検出することができる。従って、複雑な処理が不要になるため、非連続点の検出を容易に行うことができる。

請求項１１に記載の発明では、マトリクス状のデータとして表わされる押圧力の分布に対して、同一の行又列に位置する互いに隣り合う２つのデータ点の差を取ることで、非連続点を決定する。従って、細かな位置分解能で非連続点を求めることができる。

本発明の実施形態に係る着座状態解析装置１の概略図。 着座状態解析装置１の制御回路構成を示すブロック図。 座面圧力データｉｍｇ１及び背面圧力データｉｍｇ２の一例を示す図。 本発明の実施形態における、メイン処理を説明するフローチャート。 臀部に異物が介在する場合の、座面圧力データｉｍｇ３及び背面圧力データｉｍｇ４の一例を示す図。 本発明の実施形態における、領域除外処理に係る処理を説明するフローチャート。 本発明の実施形態における、非連続点決定処理に係る処理を説明するフローチャート。 本発明の実施形態における、着座方位線決定処理に係る処理を説明するフローチャート。 着座方位線決定処理において、座面圧力データに対して行われる処理の概要を説明する図。 本発明の実施形態における、着座状態解析処理に係る処理を説明するフローチャート。 臀部の異物が介在する領域を除外された、座面圧力データｉｍｇ５の一例を示す図。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について詳述する。

＜本発明の概観説明＞
図１は、本発明の実施形態に係る着座状態解析装置１及び着座状態解析装置１が設置される椅子２の概要図である。着座状態解析装置１は、椅子２の表面に配置される圧力センサ２０と、着座状態解析に係る一連の処理を実行する制御部３０と、制御部３０による着座状態解析の結果等を表示するための表示部４０とから構成される。椅子２は、椅子２への着座時に着座者の臀部が接触する着座部３と、着座部３を支持する椅子支持脚４と、椅子２への着座時に着座者の背中が接触する背当部５とを有する。圧力センサ２０は、座面圧力センサ２１と、背面圧力センサ２２とを有する。座面圧力センサ２１は、着座部３が受ける押圧力を検出するために、着座部３の表面に設けられる。背面圧力センサ２２は、背当部５が受ける押圧力を検出するために、背当部５の表面に設けられる。ここで、座面圧力センサ２１は、着座部３の内部に埋め込まれても良い。背面圧力センサ２２に関しても同様である。尚、圧力センサ２０は、着座部３に設けられる座面圧力センサ２１と、背当部５に設けられる背面圧力センサ２２との何れか一方を選択的に有しても、本発明の意図するところである。要は、椅子２への着座時に着座者が接触する着座面（着座部３及び背当部５を含む）の何処かに、圧力センサ２０が設けられれば良い。また、図１においては、着座状態解析装置１の構成要素である圧力センサ２０、制御部３０及び表示部４０が別々に記載されているが、これらは一体として構成されても良い。さらに、着座状態解析装置１が椅子２に内蔵され、着座状態を解析可能な椅子システムとして一体に構成されても良い。

＜本発明のブロック図の説明＞
図２は、本発明の実施形態に係る着座状態解析装置１の電気的な構成を説明するブロック図である。着座状態解析装置１は、前記した様に、圧力センサ２０と、制御部３０と、表示部４０とを備える。制御部３０は、ＣＰＵ３１，ＲＯＭ３２，ＲＡＭ３３，インターフェース３４，画像形成回路３５を備える。

ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２と、ＲＡＭ３３と、インターフェース３４と、画像形成回路３５との間で信号の送受信を行い、各種演算，処理を行う。ＲＯＭ３２は、着座状態解析装置１を制御する各種プログラムやパラメータを記憶する。ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１で処理されるプログラムや、ＣＰＵ３１が処理するデータを、そのアドレス空間に一時記憶する。

インターフェース３４は、ＣＰＵ３１からの制御信号を受信し、その制御信号を圧力センサ２０に送信する。また、インターフェース３４は、圧力センサ２０からの圧力信号を受信し、その圧力信号をＣＰＵ３１に送信する。

画像形成回路３５は、ＣＰＵ３１から送信された制御信号に応じた画像信号を形成し、その画像信号を表示部４０に送信する。画像形成回路３５は、画像表示のための一時記憶領域として、非図示のＶＲＡＭを有する。

圧力センサ２０は、圧力センサ２０に対して加えられる押圧力の分布を検知し、圧力信号を生成する。具体的には、座面圧力センサ２１が座面圧力信号を生成し、背面圧力センサ２２が背面圧力信号を生成する。生成された座面圧力信号及び背面圧力信号は、インターフェース３４を介してＣＰＵ３１に送信された後に、座面圧力データ及び背面圧力データとしてＲＡＭ３３に一時記憶される。圧力センサ２０は、マトリクス状に配置された複数の感圧部を有する。圧力センサ２０は、感圧抵抗方式，静電容量方式，電磁誘導方式等の様々な方式によって構成することができる。本実施形態では、一例として、電磁誘導方式を利用した株式会社シロク製のＬＬＳＥＮＳＯＲ（登録商標）等の圧力分布シートが用いられる。

図３は、ＲＡＭ３３に一時記憶された座面圧力データ及び背面圧力データを説明する図である。臀部に異物が介在しない場合の一例として、座面圧力データｉｍｇ１が図３（ａ）に、背面圧力データｉｍｇ２が図３（ｂ）に、それぞれ示される。ここで、着座部３に設けられる座面圧力センサ２１は、ｍ行×ｎ列の感圧部から構成される。即ち、座面圧力データは、図３（ａ）に示される座面圧力データｉｍｇ１の様に、ｍ行×ｎ列の画素を持つ画像データとして取り扱うことができる。ここで、図３（ａ）において、横がｘ方向，縦がｙ方向にそれぞれ対応する。従って、座面圧力データは、図３（ａ）に示されるように、左下が座標（ｘ₀，ｙ₀），右上が座標（ｘ_n-1，ｙ_m-1）となる。このとき、着座状態において臀部がｙ方向上側に来るように、座面圧力センサ２１は、ｙ方向上側を背当部５側に近い側にして配置される。また、背面圧力データも、座面圧力データと同様に画像データとして取り扱うことができる。

表示部４０は、画像形成回路３５からの画像信号に応じて画像を表示する。表示部４０は、ＣＲＴモニタ，液晶モニタ等で構成される。

＜本発明のフローの説明＞
図４は、ＣＰＵ３１が行う、メイン処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１において、ＣＰＵ３１は、圧力センサ２０に座面圧力信号及び背面圧力信号を生成させるための制御信号を、インターフェース３４を介して圧力センサ２０に送信する。圧力センサ２０は、生成した座面圧力信号及び背面圧力信号を、インターフェース３４を介してＣＰＵ３１に送信する。ＣＰＵ３１は、圧力センサ２０からの座面圧力信号及び背面圧力信号を、座面圧力データ及び背面圧力データとしてＲＡＭ３３に一時記憶する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳ２に移行する。尚、前記したステップＳ１が、本発明における押圧力検出工程の一例である。

ステップＳ２において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データから異物が介在する領域を除外するための、領域除外処理を実行する。以下、図５及び図６を用いて、この領域除外処理を説明する。

図５は、図３と同様に、ＲＡＭ３３に一時記憶された座面圧力データ及び背面圧力データを説明する図である。但し、図３（ａ）及び図３（ｂ）とは異なり、臀部に異物が介在する場合の一例として、座面圧力データｉｍｇ３が図５（ａ）に、背面圧力データｉｍｇ４が図５（ｂ）に、それぞれ示される。通常、人間の体は柔らかいので、着座時に着座面に接触した箇所が変形し、結果として押圧力の分布は連続的に変化する。即ち、一番体重のかかる位置が局所ピークとして現れ、その局所ピークから離れるに従い連続的に押圧力が減少する（図３の、局所ピークＬＰ１及びＬＰ２を参照）。異物形状やその硬さは人体形状や人体の硬さとは異なり、硬さに関しては一般には異物の方が硬い。そのため、臀部に異物が介在する場合、着座面に接触した際の異物の変形量は、人間の体の場合よりも小さくなる。従って、異物の介在する領域と介在しない領域との境界は、押圧力の分布が急激に変化する点、即ち非連続点となる。一方、背面圧力データｉｍｇ４は、背中と背面圧力センサ２２との間に異物が介在しないため、背面圧力データｉｍｇ２と略同様の押圧力の分布を示す。尚、本実施形態では臀部に異物が介在する場合の処理が例示されるが、背中に異物が介在する場合、即ち異物の介在する領域が座面圧力データｉｍｇ３ではなく背面圧力データｉｍｇ４に存在する場合であっても、同様な処理が可能である。

図６は、ＣＰＵ３１が行う、領域除外処理を説明するフローチャートである。ステップＳＡ１において、ＣＰＵ３１は、臀部に異物が介在する位置と介在しない位置との境界、即ち押圧力の分布の変化が所定より大きくなる非連続点を決定するための、非連続点決定処理を実行する。以下、図７を用いて、この非連続点決定処理を詳述する。尚、図６に示される領域除外処理が、本発明における領域除外部及び領域除外工程の一例である。

図７は、ＣＰＵ３１が行う、非連続点決定処理を説明するフローチャートである。ステップＳＢ１において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３上に変数ｉ，ｊを初期化した状態で確保する。変数ｉは、座面圧力データのｘ方向の位置を示すのに用いられ、変数ｊは、座面圧力データのｙ方向の位置を示すのに用いられる。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ２に移行する。尚、図７に示される非連続点決定処理が、本発明における非連続点検出部及び非連続点検出工程の一例である。

ステップＳＢ２において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に記憶された座面圧力データｉｍｇ３の、座標（ｘ_i，ｙ_j）に位置する感圧部の押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j）から、その感圧部よりも１列右側の座標（ｘ_i+1，ｙ_j）に位置する感圧部の押圧力Ｐ（ｘ_i+1，ｙ_j）を差し引くことで、差分量ｄＰを算出する。そして、ＣＰＵ３１は、この差分量ｄＰをＲＡＭ３３に一時記憶する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ３に移行する。

ステップＳＢ３において、ＣＰＵ３１は、差分量ｄＰがＲＯＭ３２に予め記憶された閾値ａよりも大きいか否かを判断する。閾値ａは、「０」より大きい値である。閾値ａは、例えば、様々な異物を臀部ポケットに入れた状態で、押圧力の分布の非連続点において押圧力がどの程度の差分量を示すかを調べることによって、予め定めることができる。ステップＳＢ３の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ４に移行する。または、ステップＳＢ３の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ５に移行する。

ステップＳＢ３の判断が肯定（Ｙ）の場合、押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j）が押圧力Ｐ（ｘ_i+1，ｙ_j）よりも大きいので、座標（ｘ_i，ｙ_j）は異物が介在する領域であると考えられる。ステップＳＢ４において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データの座標（ｘ_i，ｙ_j）における感圧部の非連続フラグをＯＮにする。非連続フラグがＯＮになった感圧部は、非連続点と見なされる。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ７に移行する。

ステップＳＢ５において、ＣＰＵ３１は、差分量ｄＰが前記閾値ａを正負逆転した値よりも小さいか否かを判断する。ステップＳＢ５の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ６に移行する。または、ステップＳＢ５の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ７に移行する。

ステップＳＢ５の判断が肯定（Ｙ）の場合、押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j）が押圧力Ｐ（ｘ_i+1，ｙ_j）よりも小さいので、座標（ｘ_i+1，ｙ_j）は非連続点と考えられる。ステップＳＢ６において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データの座標（ｘ_i+1，ｙ_j）における感圧部の非連続フラグをＯＮにする。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ７に移行する。

ステップＳＢ７において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に記憶された座面圧力データの、座標（ｘ_i，ｙ_j）に位置する感圧部の押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j）から、その感圧部よりも１行上側の座標（ｘ_i，ｙ_j+1）に位置する感圧部の押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j+1）を差し引くことで、差分量ｄＰを算出する。この差分量ｄＰは、ステップＳＢ２で求められた差分量ｄＰを更新するようにして、ＲＡＭ３３に一時記憶される。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ８に移行する。

ステップＳＢ８において、ＣＰＵ３１は、差分量ｄＰが前記閾値ａよりも大きいか否かを判断する。ステップＳＢ８の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ９に移行する。または、ステップＳＢ８の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ１０に移行する。

ステップＳＢ８の判断が肯定（Ｙ）の場合、押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j）が押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j+1）よりも大きいので、座標（ｘ_i，ｙ_j）は非連続点であると考えられる。ステップＳＢ９において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データの座標（ｘ_i，ｙ_j）における感圧部の非連続フラグをＯＮにする。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ１２に移行する。

ステップＳＢ１０において、ＣＰＵ３１は、差分量ｄＰが前記閾値ａを正負逆転した値よりも小さいか否かを判断する。ステップＳＢ１０の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ１１に移行する。または、ステップＳＢ１０の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は処理をステップＳＢ１２に移行する。

ステップＳＢ１０の判断が肯定（Ｙ）の場合、押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j）が押圧力Ｐ（ｘ_i，ｙ_j+1）よりも小さいので、座標（ｘ_i，ｙ_j+1）は非連続点であると考えられる。ステップＳＢ１１において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データｉｍｇ３の座標（ｘ_i，ｙ_j+1）における感圧部の非連続フラグをＯＮにする。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ１２に移行する。

ステップＳＢ１２において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された変数ｉの値がｎ−３より大きい、即ち座面圧力データの列数ｎから「３」を差し引いた値より大きいか否かを判断する。ステップＳＢ１２の判断が肯定（Ｙ）、即ち座面圧力データのｊ行目におけるｎ−２列目の感圧部とｎ−１列目の感圧部との比較が終了した場合、ＣＰＵ３１は、処理をＳＢ１４に移行する。または、ステップＳＢ１２の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ１３に移行する。

ステップＳＢ１３において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された変数ｉの値に「１」を加算し、新たな変数ｉとしてＲＡＭ３３に一時記憶する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ２に戻す。

ステップＳＢ１４において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された変数ｊの値がｍ−３より大きい、即ち座面圧力データの行数ｍから「３」を差し引いた値より大きいが否かを判断する。ステップＳＢ１４の判断が肯定（Ｙ）、即ち座面圧力データのｍ−１行目まで一連の処理が終了した場合、処理を図６のＳＡ２へ移行する。または、ステップＳＢ１２の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ１５に移行する。

ステップＳＢ１５において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された変数ｊの値に「１」を加算し、新たな変数ｊとしてＲＡＭ３３に一時記憶する。さらに、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された変数ｉに「０」を代入する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＢ２に戻す。

再び図６を用いて、領域除外処理の流れを説明する。ステップＳＡ２において、ＣＰＵ３１は、前記した非連続点決定処理（図７参照）で決定された非連続点から、異物が介在する領域を決定する。具体的な方法の例としては、非連続点、即ち非連続フラグがＯＮである全ての感圧部を含む最小の矩形領域を異物が介在する領域として決定しても良いし、あるいは非連続フラグがＯＮである感圧部を座標上で繋いだ多角形の輪郭線内部を異物が介在する領域として決定しても良い。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＡ３に移行する。

ステップＳＡ３において、ＣＰＵ３１は、ステップＳＡ２で決定された異物が介在する領域に含まれる、座面圧力データの座標（ｘ_i，ｙ_j）における感圧部のマスクフラグをＯＮに設定する。マスクフラグがＯＮに設定された感圧部は、異物が介在する領域とみなされ、以降の処理には用いられない。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＡ４に移行する。

ステップＳＡ４において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データの着座方位線を決定するために、着座方位線決定処理を実行する。図８は、ＣＰＵ３１が行う着座方位線決定処理を説明するフローチャートである。図９は、座面圧力データに対して行われる処理の概要を説明する図である。ここで、着座方位線は、着座者が椅子２に着座した状態において、着座者が向く方向（着座方位）に沿って押圧力の分布を二分する線を表す。例えば、図５（ａ）の座面圧力データｉｍｇ３において、着座方位線ＳＤ３はｙ方向に略平行となっており、着座者は着座部３にｙ方向を向いて着座していることを意味する。また、仮に着座者がｙ方向に対して斜めになるようにして着座部３に着座した場合、着座方位線はｙ方向に対して傾く。以下、図８及び図９を用いて、着座方位線決定処理を詳述する。尚、図８に示される着座方位線決定処理が、本発明における着座方位線決定部及び着座方位線決定工程の一例である。

ステップＳＣ１において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データにおける、着座によって押圧力が発生した領域（被押圧領域）を決定する。着座によって発生した押圧力の分布は連続的に変化するので、ＣＰＵ３１は、押圧力が所定値以上の領域を、被押圧領域とみなす。この所定値は、例えば実験等で予め定められた閾値でもよいし、あるいはその都度求められても良い。その都度求められる場合は、一例として、押圧力のヒストグラムにおける最頻値が、バックグラウンドとなる押圧力、即ち被押圧領域外部の押圧力と定義される。バックグラウンドとなる押圧力が正規分布に従うと仮定すれば、バックグラウンドとなる押圧力に分散σの３倍である「３σ」を加算した値以上の押圧力を持つ領域は、被押圧領域とみなすことができる。図９（ａ）における曲線ＢＤ１，ＢＤ２，ＢＤ３で囲まれる領域は、ステップＳＣ１における処理によって被押圧領域として決定される領域を示す。被押圧領域が決定された後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ２に移行する。

ステップＳＣ２において、ＣＰＵ３１は、ステップＳＣ１において決定された被押圧領域に基づいて、所定の線対称な処理を行うことで臀部後方輪郭線を決定する。具体的には、臀部領域の輪郭が線対称な関数に従う座標の集まりであると仮定し、ＣＰＵ３１は、最もｙ軸上側に位置する被押圧領域の輪郭を所定の線対称な関数に当て嵌める（フィッティングを行う）ことで、臀部後方輪郭線を決定する。この所定の線対称な関数としては、例えば放物線関数，双曲線関数，余弦関数等の偶関数及びこれらの線形結合で表わされる関数が用いられる。望ましくは、複数の偶関数の線形結合で示される関数が用いられ、それら複数の偶関数を線形結合する際の係数を変数として最小二乗法を用いたフィッティングが行われるのが良い。着座者の臀部後方輪郭線の形状は、着座者の体重のかけ方等の着座状態に強く依存する押圧力の分布に比べると、着座状態への依存性が小さい。従って、所定の線対称な関数でフィッティングを行うことで、押圧力の分布に対してフィッティングを行うことに比べて、着座状態にあまり依存せずに着座者の臀部後方輪郭線の形状が決定される。図９（ｂ）に示される曲線ＣＴＲが、ステップＳＣ２における処理によって決定される臀部後方輪郭線である。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ３に移行する。

臀部後方輪郭線が決定されることは、着座者の臀部位置が決定されることを意味する。そして、臀部後方輪郭線の形状は、着座方位線に対して略線対称となる。そこで、ステップＳＣ３において、ＣＰＵ３１は、ステップＳＣ２で決定された臀部後方輪郭線に基づいて、臀部後方輪郭線の対称線を決定する。具体的には、前記した所定の線対称な関数の対称線が、臀部後方輪郭線の対称線となる。ＣＰＵ３１は、この対称線を、押圧力の分布を二分する仮の着座方位線としてＲＡＭ３３に一時記憶する。仮の着座方位線を決定することで、ある程度着座方位線の見当をつけることができる。図９（ｃ）に示される直線ＴＳＤが、ステップＳＣ３における処理によって決定される仮の着座方位線ＴＳＤである。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ４に移行する。

ステップＳＣ４において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データを、複数の帯状領域に分割する。この複数の帯状領域は、前記仮の着座方位線又は仮着座方位線候補（後記ステップＳＣ１３を参照）に対して、長手方向が直交する様にして設定される。具体的に例示すると、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された仮の着座方位線又は仮着座方位線候補に直交する直線の傾きを求める。そして、ＣＰＵ３１は、座面圧力データが９個の帯状領域に分割される様に、前記直交する直線を等間隔で８本配置する。この等間隔で配置された直線によって区切られる個々の領域が、帯状領域となる。図９（ｄ）に示される複数の領域ＳＴが、ステップＳＣ４における処理によって決定される複数の帯状領域である。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ５に移行する。尚、ステップＳＣ４で行われる処理が、本発明における分割部及び分割工程の一例である。

ステップＳＣ５において、ＣＰＵ３１は、帯状領域において、ステップＳＡ３においてマスクフラグをＯＮとされた感圧部が存在するか否かを判断する。ステップＳＣ５の判断が肯定（Ｙ）である場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ６に移行する。または、ステップＳＣ５の判断が否定（Ｎ）である場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ７に移行する。

ステップＳＣ６において、ＣＰＵ３１は、帯状領域における押圧力分布の重心位置を決定する。具体的には、個々の帯状領域に含まれる感圧部に対して、ステップＳＡ３においてマスクフラグをＯＮとされた感圧部を除いて、質点系の重心を求める方法と同様の処理を行う。異物が介在する領域の押圧力を用いないことで、異物に影響されることなく、正確に重心位置を決定することができる。以下その方法を詳述する。

帯状領域におけるｘ座標及びｙ座標が最小となる感圧部の座標（ｘ_min，ｙ_min）から、その帯状領域に含まれる座標（ｘ_i，ｙ_j）に位置する感圧部に対する位置ベクトルをｒ_tと、座標（ｘ_i，ｙ_j）に位置する感圧部における押圧力をｐ_tと、それぞれ表記する。帯状領域の重心位置Ｒ_cは、その帯状領域に含まれる感圧部を用いて、

と決定される。但し、「Ｐ」は、その帯状領域に含まれる感圧部の押圧力の総和、即ち

である。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ８に移行する。

ステップＳＣ７において、ＣＰＵ３１は、帯状領域における重心位置を決定する。このとき、ステップＳＡ３においてマスクフラグをＯＮとされた感圧部は存在しないので、帯状領域に含まれるすべての感圧部を用いて重心位置が決定される。尚、重心位置の決定方法は、前記したステップＳＣ６と同様である。図９（ｅ）に星印で示される点が、ステップＳＣ６又はステップＳＣ７における処理によって決定される個々の帯状領域ＳＴにおける重心位置である。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ８に移行する。尚、ステップＳＣ６及びステップＳＣ７で行われる処理が、本発明における重心位置決定部及び重心位置決定工程の一例である。

ステップＳＣ８において、ＣＰＵ３１は、ステップＳＣ６又はステップＳＣ７で決定された帯状領域における重心位置から、着座方位線を決定する。具体的には、ＣＰＵ３１は、帯状領域における重心位置を所定の関数、例えば一次関数等を用いてフィッティングを行うことで、着座方位線を決定する。即ち、一次関数の傾き及び切片が、個々の重心位置を標本として最小二乗法によって決定される。この着座方位線は、ＲＡＭ３３に一時記憶される。帯状領域の長手方向は仮の着座方位線に直交するので、個々の重心位置は、仮の着座方位線の近辺に位置する傾向にある。この重心位置に基づいて着座方位線が決定されるので、着座方位が前後方向に対して斜めになる等の場合であっても、正確に着座方位線を決定することが可能になる。また、重心位置に基づいて着座方位線が決定されるので、押圧力の分布が着座方位線に対して略左右対称となる。図９（ｆ）に示される直線ＳＤが、ステップＳＡ６における処理によって決定される着座方位線である。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ９に移行する。尚、ステップＳＣ８で行われる処理が、本発明における着座方位線決定部及び着座方位線決定工程の一例である。

ステップＳＣ９において、ＣＰＵ３１は、前記着座方位線に対する帯状領域における重心位置の偏差量を判断する。具体的には、ＣＰＵ３１は、帯状領域における重心位置から前記着座方位線までの距離の二乗和を求め、その二乗和を重心位置の偏差量とみなす。この重心位置の偏差量は、ＲＡＭ３３に一時記憶された着座方位線と関連付けて、ＲＡＭ３３に一時記憶される。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ１０に移行する。

ステップＳＣ１０において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された着座方位線の重心位置の偏差量が、ＲＡＭ３３に記憶された最良着座方位線の重心位置の偏差量（最小偏差量）よりも小さいか否かを判断する。ここで、最良着座方位線とは、重心位置の偏差量が最小となる着座方位線を意味する。ステップＳＣ１０の判断が肯定（Ｙ）である場合、又はステップＳＣ８及びステップＳＣ９の処理が初めて行われたためにＲＡＭ３３に最良着座方位線が未だ記憶されていない場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ１１に移行する。または、ステップＳＣ１０の判断が否定（Ｎ）である場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ１２に移行する。

ステップＳＣ１１において、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３に一時記憶された着座方位線を、新たな最良着座方位線として、ＲＡＭ３３に一時記憶する。即ち、ステップＳＣ１１以前にＲＡＭ３３に一時記憶されていた最良着座方位線は、ステップＳＣ１１において更新される。このとき、ステップＳＣ９でＲＡＭ３３に一時記憶された重心位置の偏差量も、最良着座方位線と関連付けて、最小偏差量としてＲＡＭ３３に一時記憶される。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ１２に移行する。

図８に示される着座方位線決定処理では、最良着座方位線をより正確に決定するために、ステップＳＣ４〜ステップＳＣ１３の処理が繰り返し実行される。そこでステップＳＣ１２において、ＣＰＵ３１は、ステップＳＣ４〜ステップＳＣ１３の処理の繰り返しが所定回数行われたか否かを判断する。この繰り返しの所定回数は、例えばステップＳＣ３で決定された仮の着座方位線を中心として、±３０°の範囲に対してステップＳＣ４〜ステップＳＣ１３の処理が行われる様にして設定される。ステップＳＣ１２の判断が肯定（Ｙ）である場合、ＣＰＵ３１は、一連の着座方位線決定処理を終了し、処理をステップＳＡ５（図６を参照）に戻す。または、ステップＳＣ１２の判断が否定（Ｎ）である場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ１３に移行する。

ステップＳＣ１３において、ＣＰＵ３１は、前記仮の着座方位線を所定角度移動することで、仮着座方位線候補を作成する。この所定角度は例えば１°に設定されるが、処理速度と最良着座方位線の正確性との兼ね合いで適宜変更されて良い。図９（ｇ）に示される直線ＴＳＤＣが、ステップＳＡ１１における処理によって決定される仮着座方位線候補である。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＣ４に移行する。

再び図６を用いて、領域除外処理の流れを説明する。ステップＳＡ５において、ＣＰＵ３１は、前記着座方位線を基準として、異物が介在する領域、即ちステップＳＡ３においてマスクフラグがＯＮに設定された感圧部と線対称な位置にある感圧部のマスクフラグをＯＮにする。その後、ＣＰＵ３１は、一連の領域除外処理を終了して、処理をステップＳ３（図４を参照）に移行する。

ステップＳ３において、ＣＰＵ３１は、座面圧力データ及び背面圧力データを用いて着座状態解析処理を行う。以下、図１０を用いて、この着座状態解析処理を説明する。

図１０は、ＣＰＵ３１が行う着座状態解析処理を説明するフローチャートである。図１０に示されるフローチャートでは、着座状態解析処理の一例として、着座者の背筋方向の良否を判断する処理（ステップＳＤ１〜ステップＳＤ７）と、着座者の左右着座バランスの良否を判断する処理（ステップＳＤ８〜ステップＳＤ１６）とが示される。尚、図１０に示される着座状態解析処理が、本発明における着座状態解析部及び着座状態解析工程の一例である。

ステップＳＤ１〜ステップＳＤ７において、着座者が背筋が真っ直ぐな状態で着座しているか否か、即ち背筋方向の良否が着座者に報知される。背筋が曲がった状態での着座は、着座者の腰などに負担を与え、腰痛等を引き起こす可能性がある。即ち、着座者は、背筋方向の良否を知ることで、快適かつ健康的な着座姿勢を維持することが可能になる。

ステップＳＤ１において、ＣＰＵ３１は、前記した着座方位線決定処理（図８を参照）を行う。前記対称位置にある感圧部のマスクフラグがＯＮにされているので（図６のステップＳＡ５を参照）、再び着座方位線決定処理を行うことで、より正確に最良着座方位線を決定できる。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ２に移行する。

ステップＳＤ２において、ＣＰＵ３１は、前記したステップＳＣ４と同様の処理を、背面圧力データに対して行う。但し、背面圧力データには、座面圧力データにおける後方臀部形状の様な特徴的な形状が存在しない。そのため、背面圧力データにおいては、座面圧力データとは異なり仮の着座方位線が定義されない。そこで、ＣＰＵ３１は、背面圧力データを、長手方向がｘ方向に平行な複数の帯状領域に分割する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ３に移行する。

ステップＳＤ３において、ＣＰＵ３１は、背面圧力データに含まれるすべての感圧部を用いて質点系の重心を求める方法と同様の処理を行うことで、帯状領域における重心位置を決定する。この処理は、前記したステップＳＣ７（図８参照）と同様であるので、ここでは詳細を省略する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ４に移行する。

ステップＳＤ４において、ＣＰＵ３１は、前記したステップＳＣ８と同様の処理を、背面圧力データに対して行う。即ち、ＣＰＵ３１は、帯状領域における重心位置を所定の関数、例えば一次関数等を用いてフィッティングを行うことで、背面方位線を決定する。ここで、背面方位線は、前記した着座方位線と同様に、椅子２に着座することによって発生する押圧力の分布が左右対称となる対称線のことである。しかし、背面方位線は、背面圧力データに対して決定される点において前記した着座方位線と相違するので、着座方位線と区別するためにこの名称が用いられる。この背面方位線は、ＲＡＭ３３に一時記憶される。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ５に移行する。

ステップＳＤ５において、ＣＰＵ３１は、最良着座方位線の傾きと、背面方位線の傾きとが一致するか否かを判断する。最良着座方位線の傾きは、着座方位を示す。背面方位線の傾きは、着座者の背筋の方向を示す。従って、最良着座方位線の傾きと背面方位線の傾きとが一致する場合、着座者の背筋の方向と着座方向とが揃っているので、体に負担が小さい姿勢と考えられる。一方、最良着座方位線の傾きと背面方位線の傾きとが一致しない場合、着座者の背筋と着座方向とがずれているので、体に負担が大きい姿勢と考えられる。ステップＳＤ５の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ６に移行する。または、ステップＳＤ５の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ７に移行する。

ステップＳＤ６において、ＣＰＵ３１は、背筋の方向が体に負担が小さい状態にあることを着座者に報知するために、画像形成回路３５に制御信号を送信する。画像形成回路３５は、ＣＰＵ３１からの制御信号に応じた画像信号を形成し、その画像信号を表示部４０に送信する。そして、表示部４０が、画像形成回路３５からの画像信号に応じて、「背筋方向ＯＫ」の表示を行う。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ８に移行する。

ステップＳＤ７において、ＣＰＵ３１は、背筋の方向が体に負担が大きい状態にあることを着座者に報知するために、画像形成回路３５に制御信号を送信する。画像形成回路３５は、ＣＰＵ３１からの制御信号に応じた画像信号を形成し、その画像信号を表示部４０に送信する。そして、表示部４０が、画像形成回路３５からの画像信号に応じて、「背筋方向ＮＧ」の表示を行う。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ８に移行する。

ステップＳＤ８〜ステップＳＢ１６において、着座者の左右着座バランスの良否が、着座者に報知される。左右着座バランスが均等でない場合、即ち着座者の荷重が左右何れかに偏っている場合、着座者の腰などに負担を与え、腰痛等を引き起こす可能性がある。即ち、着座者は、左右着座バランスの良否を知ることで、快適かつ健康的な着座姿勢を維持することが可能になる。

ステップＳＤ８において、ＣＰＵ３１は、前記したステップＳＣ１と同様の処置を行う。即ち、ＣＰＵ３１は、座面圧力データにおける被押圧領域を決定する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をＳＤ９に移行する。

ステップＳＤ９において、ＣＰＵ３１は、前記被押圧領域から、着座者の臀部によって押圧されている領域（臀部領域）を決定する。具体的には、ＣＰＵ３１は、座面圧力データのｙ方向上側に位置する、その形状が略楕円形状となる被押圧領域を、臀部領域として決定する。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１０に移行する。

ステップＳＤ１０において、ＣＰＵ３１は、臀部領域にマスクフラグがＯＮに設定された感圧部が存在するか否かを判断する。ステップＳＤ１０の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１１に移行する。または、ステップＳＤ１０の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１２に移行する。

ステップＳＤ１１において、ＣＰＵ３１は、臀部領域における押圧力の局所ピークの位置を決定する。ステップＳＤ１１では、図１１に示される座面圧力データｉｍｇ５の様に、マスクフラグがＯＮに設定された領域であるＭＳＫ１及びＭＳＫ２が存在する。仮に異物が介在しなければ押圧力の局所ピークとなる位置が、マスクフラグがＯＮに設定された領域に含まれる場合、局所ピークの位置が正確に決定できない。そこで、ＣＰＵ３１は、例えば二次元ガウシアン等の関数を用いて、押圧力の分布に対してフィッティングを行うことで、押圧力の局所ピークの位置を決定する。ステップＳＤ１１の処理によって、マスクフラグがＯＮの領域が存在しても、押圧力の局所ピークの位置が決定できる。局所ピークの位置座標と局所ピークの位置における押圧力とは、ＲＡＭ３３に一時記憶される。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１３に移行する。

ステップＳＤ１２において、ＣＰＵ３１は、臀部領域における押圧力の局所ピークの位置を決定する。ステップＳＤ１２では、図３（ａ）に示される座面圧力データｉｍｇ１の様に、マスクフラグがＯＮに設定された領域は存在しない。そこで、ＣＰＵ３１は、押圧力の値が極大となる位置ＬＰ１及びＬＰ２を、局所ピーク位置とみなす。ステップＳＤ１２の処理は、ステップＳＤ１１の処理の様に複雑な計算を必要としないので、押圧力の局所ピークの位置が素早く決定できる。局所ピークの位置と局所ピークの位置における押圧力とは、ＲＡＭ３３に一時記憶される。その後、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１３に移行する。

着座者の加重がに左右均等にかかっている場合、局所ピークの位置は、最良着座方位線の左右両側に存在する。そこで、ステップＳＤ１３において、ＣＰＵ３１は、局所ピークの位置が、最良着座方位線の左右両側に存在するか否かを判断する。ステップＳＤ１３の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１４に移行する。または、ステップＳＤ１３の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１６に移行する。

着座者の荷重が左右均等かかっている場合、左右の局所ピークの位置には略同じ大きさの押圧力がかかる。そこで、ステップＳＤ１４において、ＣＰＵ３１は、左右の局所ピークの位置における押圧力が略同じであるか否かを判断する。ステップＳＤ１４の判断が肯定（Ｙ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１５に移行する。または、ステップＳＤ１４の判断が否定（Ｎ）の場合、ＣＰＵ３１は、処理をステップＳＤ１６に移行する。

ステップＳＤ１５において、ＣＰＵ３１は、着座者の荷重の左右バランスが均等である旨を着座者に報知するために、画像形成回路３５に制御信号を送信する。画像形成回路３５は、ＣＰＵ３１からの制御信号に応じた画像信号を形成し、その画像信号を表示部４０に送信する。そして、表示部４０が、画像形成回路３５からの画像信号に応じて、「左右着座バランスＯＫ」の表示を行う。その後、ＣＰＵ３１は、処理をメイン処理に戻した後に、メイン処理を終了する
ステップＳＤ１６において、ＣＰＵ３１は、着座者の荷重の左右バランスが均等でない旨を着座者に報知するために、画像形成回路３５に制御信号を送信する。画像形成回路３５は、ＣＰＵ３１からの制御信号に応じた画像信号を形成し、その画像信号を表示部４０に送信する。そして、表示部４０が、画像形成回路３５からの画像信号に応じて、「左右着座バランスＮＧ」の表示を行う。その後、ＣＰＵ３１は、処理をメイン処理に戻した後に、メイン処理を終了する。

＜変形例＞
本発明は、今までに述べた実施形態に限定されることは無く、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の変形・変更が可能である。以下にその変形の一例を述べる。

前記した実施形態において、図６に示される領域除外処理は座面圧力データに対して行われる。なぜなら、多くの場合臀部にはポケットが存在し、異物はポケットに収納される可能性が高いからである。しかし、領域除外処理は、背面圧力データに対して行われても良い。背面圧力データに対して領域除外処理が行われる場合、臀部後方輪郭線を決定する処理（図８のステップＳＣ２を参照）は背面圧力データに対しては適応できない。そこで、ステップＳＣ２の代わりに、夫々の長手方向がｘ方向に平行な複数の帯状領域に分割する処理（図１０のステップＳＤ２を参照）が行われれば良い。

前記した実施形態では、押圧力の分布の変化が所定より大きい非連続点を検出するために、隣り合う感圧部の押圧力の差が取られる。しかし、差が取られる感圧部同士は、必ずしも隣り合う必要はない。例えば、座面圧力データの座標（ｘ_i，ｙ_j）における感圧部の押圧力と、座標（ｘ_i+2，ｙ_j）における感圧部の押圧力との差が取られても良い。差を取る感圧部同士の間隔が隣り合っていない場合、位置分解能は荒くなるけれども、非連続点を検出するために必要な処理を減らすことができる。さらに、感圧部の押圧力の差を取る以外の方法、例えば平均値や最頻値との差や、感圧部の押圧力の変化率を用いることで、非連続点が検出されても良い。勿論、背面圧力データに対しても同様である。

前記した実施形態では、着座方位線を基準として、異物が介在する領域、即ち図６のステップＳＡ３においてマスクフラグがＯＮに設定された感圧部と対称位置にある感圧部のマスクフラグをＯＮにする（図６のステップＳＡ５参照）。この処理は、異物が介在する領域を座面圧力データから除いた影響を補正することを目的とする。従って、異物が介在する領域を座面圧力データから除いた影響が補正されるのであれば、変わりにどのような処理が行われてもよい。一例として、着座者がｘ方向の中間点が重心になるように着座した場合であれば、異物が介在する領域として座面圧力データの座標（ｘ_i，ｙ_j）が除外される場合、直線「ｘ＝（ｎ−１）／２」（ｘ方向の中間点）に対して対称位置にある座面圧力データの座標（ｘ_n-i―₁，ｙ_j）が除外されてもよい。前記した実施形態の様な複雑な処理を必要としないため、容易に異物が介在する領域を座面圧力データから除いた影響が補正される。

前記した実施形態において、着座状態解析処理の一例として、着座者の背筋方向の良否を判断する処理（ステップＳＤ１〜ステップＳＤ７）と、着座者の左右着座バランスの良否を判断する処理（ステップＳＤ８〜ステップＳＤ１６）とが示された。本発明は、異物の影響を排除した解析が可能な点が特長であるので、着座状態解析処理の内容は前記した実施形態に限定されない。例えば、特許文献１に記載の技術の様に、座骨間隔を決定する解析が着座状態解析処理として行われても良い。

前記した実施形態において、着座状態の解析結果は表示部４０に表示される（図１０参照）。しかし、表示部４０は、着座状態の解析結果を着座者へ報知する構成の一例であり、例えば音声等によって着座状態の解析結果の報知を行っても良い。さらに言えば、本発明は異物の影響を排除した解析が可能な点が特徴であるので、着座状態の解析結果を着座者へ報知する構成は、あくまで着座状態の解析結果を利用する方法の一例であり、必須ではない。従って、例えば解析結果を用いて着座者の姿勢を正すように椅子を変形させる、特許文献２に記載の技術の様にエアバッグの制御に利用する等、着座状態の解析結果に対して種々の利用がなされても、本発明の意図するところである。

１ 着座状態解析装置
２ 椅子
３ 着座部
４ 椅子支持脚
５ 背当部
２０ 圧力センサ
２１ 座面圧力センサ
２２ 背面圧力センサ
３０ 制御部
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＯＭ
３３ ＲＡＭ
３４ インターフェース
３５ 画像形成回路
４０ 表示部
ｉｍｇ１，ｉｍｇ３，ｉｍｇ５ 座面圧力データ
ｉｍｇ２，ｉｍｇ４ 背面圧力データ

Claims (11)

1. 着座時に着座者に接触する着座面に設けられ、着座面が受ける押圧力の分布を検出する押圧力分布検出部と、
   前記押圧力分布検出部の検出結果に基づいて、前記押圧力の分布の変化が所定より大きい非連続点を検出する非連続点検出部と、
   前記非連続点検出部によって前記非連続点が検出された場合に、前記押圧力分布検出部の検出結果から、前記非連続点に基づいて決定される領域と、その決定される領域に相対応する対応領域とを除外する領域除外部と、
   前記領域除外部によって処理が施された前記押圧力分布検出部の検出結果に基づいて、着座状態を解析する着座状態解析部と、
   を備えることを特徴とする着座状態解析装置。
2. 前記押圧力分布検出部の検出結果に基づいて、着座者の向く着座方位に沿って押圧力の分布を二分する着座方位線を決定する着座方位線決定部をさらに備え、
   前記対応領域は、前記着座方位線を基準として、前記決定される領域と対称位置にある領域である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の着座状態解析装置。
3. 前記着座方位線決定部は、
   前記押圧力分布検出部の検出領域を、長手方向が互いに平行になるように、複数の帯状領域に分割する分割部と、
   １つの前記帯状領域に対し、押圧力分布の重心位置を決定する重心位置決定部と、
   前記重心位置に基づいて、所定の処理を行うことで着座方位線を決定する着座方位線決定部とを有する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の着座状態解析装置。
4. 前記非連続点検出部は、着座面上の第１位置における押圧力と、前記第１位置とは異なる着座面上の第２位置における押圧力との差を取ることで、前記非連続点を検出する、
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の着座状態解析装置。
5. 前記押圧力分布検出部は、マトリクス状に配置された複数の感圧部を有する圧力センサによって構成され、
   前記非連続点検出部は、前記第１位置における感圧部の検出結果と、前記第２位置における感圧部の検知結果との差を取ることで、前記非連続点を決定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の着座状態解析装置。
6. 前記第１位置における感圧部と前記第２位置における感圧部とは、
   前記圧力センサの同一の行又列に、互いに隣り合うように位置する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の着座状態解析装置。
7. 着座時に着座者に接触する着座面が受ける押圧力の分布を検出する押圧力分布検出工程と、
   前記押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて、前記押圧力の分布の変化が所定より大きい非連続点を検出する非連続点検出工程と、
   前記非連続点検出工程によって前記非連続点が検出された場合に、前記押圧力分布検出工程の検出結果から、前記非連続点に基づいて決定される領域と、その決定される領域に相対応する対応領域とを除外する領域除外工程と、
   前記領域除外工程によって処理された前記押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて、着座状態を解析する着座状態解析工程と、
   を備えることを特徴とする着座状態解析方法。
8. 前記押圧力分布検出工程の検出結果に基づいて、着座者の向く着座方位に沿って押圧力の分布を二分する着座方位線を決定する着座方位線決定工程をさらに備え、
   前記対応領域は、前記着座方位線を基準として、前記決定される領域と対称位置にある領域である、
   ことを特徴とする請求項７に記載の着座状態解析方法。
9. 前記着座方位線決定工程は、
   前記押圧力分布検出工程の検知結果を、長手方向が互いに平行になるように、複数の帯状領域に分割する分割工程と、
   １つの前記帯状領域に対し、押圧力分布の重心位置を決定する重心位置決定工程と、
   前記重心位置に基づいて、所定の処理を行うことで着座方位線を決定する着座方位線決定工程とを有する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の着座状態解析方法。
10. 前記非連続点検出工程は、着座面上の第１位置における押圧力と、前記第１位置とは異なる着座面上の第２位置における押圧力との差を取ることで、前記非連続点を検出する、
    ことを特徴とする請求項７〜９の何れか１項に記載の着座状態解析方法。
11. 前記非連続点検出工程は、マトリクス状のデータとして表わされる押圧力の分布に対して、同一の行又列に位置する互いに隣り合う２つのデータ点の差を取ることで、前記非連続点を決定する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の着座姿勢解析方法。