JP2017032314A - 人体部分検出センサ - Google Patents

Abstract

【課題】簡素で小型、安価に構成され、様々な機器への組み込みが容易で、かつ、誤検出リスクを低減できる人体部分検出センサを提供すること。【解決手段】人体部分検出センサ７０は、発光部１と、受光部２と、信号処理部３とを備える。信号処理部３は、受光部２上の光イメージＩＭの位置に応じて、発光部１と被検出物４との間の距離を三角測量方式で求める。信号処理部３は、予め定められた判定時間内で、光イメージＩＭの位置の変化量ΔＤに応じて発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬを求め、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬが予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、被検出物４が人体部分であるか否かを判定する。【選択図】図３

Description

この発明は人体部分検出センサに関し、より詳しくは、手、腕などの人体の一部（以下「人体部分」と呼ぶ。）を非接触で検出する人体部分検出センサに関する。

昨今、衛生上の問題、便利さの追求、水資源の節約の観点から、公共施設（官公庁、駅、空港、スタジアム）、オフィスや量販店、レストラン等、人の集まる様々な施設、建物の手洗い所には、自動で人の手を検出して、水を出す自動水栓、石鹸などの洗浄液を出すソープディスペンサ、ペーパータオルの自動ディスペンサ、温風で手を乾かすハンズドライヤ等々、ハンズフリーにて操作される機器が普及している。この傾向は、家庭のキッチン、手洗い所にも普及しつつある。

上記のハンズフリーによる操作を実現させるために、それらの機器には、非接触にて人体部分を検出するための人体部分検出センサが搭載されている。しかし、センサが取り付けられる場所、周囲環境、設備自体の形状、材質が様々であるため、一般的に言って、検出すべき人体部分を正確に検出し、それ以外の背景となる設備器材を非検出と判断する配置、設定が困難である。例えば、手を近づけても水が出ないとか、手の無い状態でも水が出放しとなる、というような問題が多発している。このため、その対策のためのメンテナンス経費の増加や、水資源の浪費を招いている。

ここで、この種の人体部分検出センサのタイプとしては、光学式センサと、超音波式センサとがある。超音波式センサは、数ｃｍレベルの近距離検出精度に劣ること、水回りでの使用時のために防水構造を取りにくいことから、人体部分検出センサとしては、光学式センサが主に採用されている。

光学式センサとしては、主に、被検出物からの反射光量の大小に応じて人体部分と背景とを識別する方式（反射光量方式）と、三角測量方式を用いて距離情報で人体部分と背景とを識別する方式（三角測量方式）とがある。人体部分検出センサが組み込まれる機器の設備器材（例えば、手洗い用シンク等）が大理石やステンレス素材などの反射光量の大きい材質から木材などの反射光量の小さい材質まで様々な材料で構成され得るため、前者の反射光量方式では、検出すべき距離範囲内で人体部分（この例では、手）からの反射光量と背景からの反射光量とを判別することは、比較的困難である。後者の三角測量方式では、人体部分と背景とを判別することは、前者の方式（反射光量方式）に比して容易に行われる。ただし、鏡面性の強い背景、例えば、磨かれたステンレスや大理石など、鏡のような表面素材の被検出物では、三角測量の原理が適用できない状態が発生し、誤検出を起こすことがある。

したがって、長年の課題として、どの様な背景の環境下でも人体部分と背景とを判別可能で、誤検出となるリスク（誤検出リスク）を低減できる人体部分検出センサが求められている。

特許文献１（特開２００３−４７５６７号公報）の技術では、背景となるシンクの形状を限定しているため、センサを様々な機器に組み込むことが困難である。

特許文献２（特許第３７２６９５３号公報）の技術では、光の縦波、横波を偏光手段によって区別して検出して、背景の影響を除こうとしている。しかし、実現のための偏光手段（偏光フィルタ）が高価であり、得られる信号が微弱となり、信号処理が複雑となる問題がある。

特許文献３（特許第３７５９５４５号公報）の技術では、光量の大小を検出する光学式センサを用いながら、物体の有無をセンサで得られる光量の変化で判定している。具体的には、光量変化の無い状態では、物体無しと判断し、そのときの光量状態を記憶する。その光量状態から、或る程度の光量の変化（設定されている閾値を超える変化）があれば、物体有りと判断している。しかし、光量の変化は、外的要因（外乱光、照明等）に大きく左右され、判定精度が低下する等の問題がある。

特許文献４（特開２０１４−１７３３０１号公報）の技術では、光量の大小を検出するセンサと三角測量方式のセンサとを組み合わせ、複数個のセンサによって誤検出リスクを低減させている。しかし、センサを複数個使い、システムが大がかりになる等の問題がある。

特許文献５（特許第５６６６８７０号公報）には、本願の基礎となった三角測量方式の光学式センサが開示されている。

特開２００３−４７５６７号公報 特許第３７２６９５３号公報 特許第３７５９５４５号公報 特開２０１４−１７３３０１号公報 特許第５６６６８７０号公報

この発明の課題は、上記に鑑み、簡素で小型、安価に構成され、様々な機器への組み込みが容易で、かつ、誤検出リスクを低減できる人体部分検出センサを提供することにある。

上記課題を解決するため、この発明の人体部分検出センサは、
光を被検出物へ照射する発光部と、
少なくとも一方向に並べて配置された複数個の受光画素を含み、上記被検出物によって反射された反射光の光イメージを、上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じた位置の受光画素で受光する受光部と、
上記受光部からの受光信号を処理する信号処理部とを備え、この信号処理部は、上記受光部上の光イメージの位置に応じて、上記発光部と上記被検出物との間の距離を三角測量方式で求める人体部分検出センサであって、
上記信号処理部は、予め定められた判定時間内で、上記光イメージの位置の変化量に応じて上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を求め、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定することを特徴とする。

この発明の人体部分検出センサでは、発光部は光を被検出物へ照射する。受光部は、少なくとも一方向に並べて配置された複数個の受光画素を含み、上記被検出物によって反射された反射光の光イメージを、上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じた位置の受光画素で受光する。信号処理部は、上記受光部からの受光信号を処理して、上記受光部上の光イメージの位置に応じて、上記発光部と上記被検出物との間の距離を三角測量方式で求める。さらに、上記信号処理部は、予め定められた判定時間内で、上記光イメージの位置の変化量に応じて上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を求め、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定する。この判定の方式では、人体部分に特有の位置変動（上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化を伴う）に基づいて判定を行っているので、精度良く判定を行うことができる。したがって、誤検出リスクを低減できる。例えば、この人体部分検出センサがハンズフリー機器としての自動水栓に組み込まれた場合、手洗い用シンクは、不感地震に伴うような不時の微小振動を別として通常は位置変動を起こさないので、人体部分であると誤検出されることはない。この結果、メンテナンスの頻度、経費を低減できる。また、この発明の人体部分検出センサは、一般的な三角測量方式の光学式センサと同じ構成部品で構成される（信号処理部による距離算出および判定の機能は、デジタル信号プロセッサにおけるソフトウェアによって実現される。）ので、ハードウェア部品の追加の必要がなく、簡素で小型、安価に構成され得る。また、この発明の人体部分検出センサは、組み込まれるべき機器の形状等についての制約が少ないため、様々な機器への組み込みが容易である。

一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、上記判定時間内に複数の処理単位時間を設定し、各処理単位時間毎に、上記光イメージの位置の変化量に応じて上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を求め、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を統計処理して、得られた統計処理量が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定することを特徴とする。

本明細書で、「統計処理量」とは、例えば、上記判定時間内で、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を累積して得られた「総和値」、または、上記判定時間内で、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を平均して得られた「平均値」など、上記距離の変化量を実質的に表す統計処理量を広く意味する。この統計処理量が「総和値」であるか「平均値」であるか等に応じて、この統計処理量についての「閾値」は予め定められる。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、上記判定時間内に複数の処理単位時間を設定し、各処理単位時間毎に、上記光イメージの位置の変化量に応じて上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を求める。そして、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を統計処理して、得られた統計処理量が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定する。したがって、上記被検出物が人体部分であるか否かをさらに精度良く判定できる。

一実施形態の人体部分検出センサでは、上記統計処理量についての上記閾値は、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量が０．１ｍｍ以上であることに相当することを特徴とする。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、上記統計処理量についての上記閾値は、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量が０．１ｍｍ以上であることに相当する。したがって、人体部分に特有の現実的な位置変動（上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化を伴う）に基づいて、さらに精度良く判定を行うことができる。

一実施形態の人体部分検出センサでは、上記判定時間は３００ｍ秒以下であることを特徴とする。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、上記判定時間は３００ｍ秒以下であるから、上記被検出物が人体部分であるか否かを、一般的な人が違和感（例えば、センサが動作していないのではないかという疑問）またはストレス（例えば、センサの反応が遅いという不満）を感じない時間内で判定できる。

一実施形態の人体部分検出センサでは、
上記信号処理部は、
求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離が距離下限値と距離上限値との間にあるか否かを判定する第１判定要素部、
上記受光部での上記光イメージのスポット幅がスポット幅下限値とスポット幅上限値との間にあるか否かを判定する第２判定要素部、および、
上記受光部での上記光イメージの光強度が上記人体部分の反射率に応じた光強度下限値と光強度上限値との間にあるか否かを判定する第３判定要素部
のうち少なくとも一つの判定要素部を含み、その少なくとも一つの判定要素部の判定結果を加えて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定することを特徴とする。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離が距離下限値と距離上限値との間にあるか否かを判定する第１判定要素部、上記受光部での上記光イメージのスポット幅がスポット幅下限値とスポット幅上限値との間にあるか否かを判定する第２判定要素部、および、上記受光部での上記光イメージの光強度が上記人体部分の反射率に応じた光強度下限値と光強度上限値との間にあるか否かを判定する第３判定要素部のうち少なくとも一つの判定要素部を含む。そして、その少なくとも一つの判定要素部の判定結果を加えて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定する。したがって、上記被検出物が人体部分であるか否かをさらに精度良く判定できる。

一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じて、上記スポット幅下限値および上記スポット幅上限値を可変して設定することを特徴とする。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じて、上記スポット幅下限値および上記スポット幅上限値を可変して設定する。したがって、上記被検出物が人体部分であるか否かをさらに精度良く判定できる。

一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じて、上記光強度下限値および上記光強度上限値を可変して設定することを特徴とする。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、上記信号処理部は、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じて、上記光強度下限値および上記光強度上限値を可変して設定する。したがって、上記被検出物が人体部分であるか否かをさらに精度良く判定できる。

一実施形態の人体部分検出センサでは、
少なくとも上記発光部および上記受光部を覆い、上記発光部からの出射光および上記被検出物からの反射光を透過する前面フィルタを備え、
上記信号処理部は、上記受光部での上記光イメージのスポット幅に応じて、上記前面フィルタ上の異物の有無を判定することを特徴とする。

この一実施形態の人体部分検出センサでは、少なくとも上記発光部および上記受光部を覆い、上記発光部からの出射光および上記被検出物からの反射光を透過する前面フィルタを備える。上記信号処理部は、上記受光部での上記光イメージのスポット幅に応じて、上記前面フィルタ上の異物の有無を判定する。したがって、上記異物による誤検出のリスクを低減して、上記被検出物が人体部分であるか否かをさらに精度良く判定できる。

なお、「前面フィルタ」は、この人体部分検出センサが組み込まれた機器の部材（と共通）であってもよい。

一実施形態のハンズフリー機器は、上記人体部分検出センサを備え、上記人体部分検出センサが人体部分を非接触にて検出することによって操作されるハンズフリー機器である。

この一実施形態のハンズフリー機器では、上記人体部分検出センサを備え、上記人体部分検出センサが人体部分を非接触にて検出することによって操作される。したがって、ハンズフリーにて円滑に操作され得る。また、誤検出リスクを低減できると共に、メンテナンスの頻度、経費を低減できる。

以上より明らかなように、この発明の人体部分検出センサは、簡素で小型、安価に構成でき、様々な機器への組み込みが容易で、かつ、誤検出リスクを低減できる。

この発明の一実施形態の人体部分検出センサのブロック構成を示す図である。 図２（Ａ）は上記人体部分検出センサの要部の構成を示す縦断面図である。図２（Ｂ）は上記人体部分検出センサの発光部と受光部の構成を示す平面図である。 図３（Ａ）、図３（Ｂ）は、上記人体部分検出センサによって発光部と被検出物との間の距離を検出する原理を説明する図である。 上記発光部と被検出物との間の距離と上記受光部上での光イメージの位置との対応関係を示す図である。 上記人体部分検出センサが組み込まれたハンズフリー機器としての自動水栓に、人が手を近づける態様を示す図である。 図５中の自動水栓に人が手を近づけた結果、吐水されている態様を示す図である。 図５中の自動水栓から人が手を遠ざけた結果、止水されている態様を示す図である。 人体部分としての手が位置変動を起こしている態様を示す図である。 被検出物が拡散反射物である場合に、上記発光部と被検出物との間の距離に応じて、受光部上での光スポットの位置と幅が変化する態様を示す図である。 被検出物が鏡面反射物である場合に、上記発光部と被検出物との間の距離に応じて、受光部上での光スポットの位置と幅が変化する態様を示す図である。 被検出物が拡散反射物である場合に、上記発光部と被検出物との間の距離に応じて、光スポット径についての下限値と上限値とを可変して設定する仕方を説明する図である。 様々な被検出物を対象とした場合の、上記人体部分検出センサによる、上記発光部と被検出物との間の距離と上記受光部上での光イメージの光強度（相対出力）との関係を示す図である。 図１２の一部（相対出力が比較的低い部分）を拡大して示す図である。 上記発光部と被検出物との間の距離に応じて、上記受光部上での光イメージの光強度についての下限値と上限値とを可変して設定する仕方を説明する図である。 上記人体部分検出センサが組み込まれた自動水栓によって、非接触で自動的に水の吐水、止水を行う際の処理フローを示す図である。 図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）は、それぞれ、上記人体部分検出センサが組み込まれた自動水栓の前面フィルタ上に異物としての水滴の付着が無い場合、有る場合の態様を示す図である。 図１７（Ａ）は、上記前面フィルタ上で上記受光部に対応する側のみに水滴が付着した態様を示す図である。図１７（Ｂ）は、図１７（Ａ）の場合における上記受光部上での光イメージの光強度分布を、水滴の付着が無い場合と比較して示す図である。 図１８（Ａ）は、上記前面フィルタ上で上記発光部に対応する側のみに水滴が付着した態様を示す図である。図１８（Ｂ）は、図１８（Ａ）の場合における上記受光部上での光イメージの光強度分布を、水滴の付着が無い場合と比較して示す図である。 図１９（Ａ）は、上記前面フィルタ上で上記発光部上から上記受光部上まで跨がった領域に水滴が付着した態様を示す図である。図１９（Ｂ）は、図１９（Ａ）の場合における上記受光部上での光イメージの光強度分布を、水滴の付着が無い場合と比較して示す図である。

以下、この発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、この発明の一実施形態の人体部分検出センサ（全体を符号７０で示す。）のブロック構成を示している。この人体部分検出センサ７０は、発光部１と、受光部２と、信号処理部３とによって構成されている。発光部１は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）からなり、この例では赤外光（波長８００ｎｍ〜９５０ｎｍ）ＥＬを被検出物４へ出射する。赤外光ＥＬを出射する理由は、受光部２の受光画素２１との波長のマッチング、並びに、耐外乱光強度を高めるためである。受光部２は、複数の受光画素（後述）を含むＣＭＯＳイメージャからなる。信号処理部３は、このセンサ全体の動作を制御するデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）３０と、このＤＳＰ３０の指示に応じて発光部１を駆動するＬＥＤドライバ３１と、電源８０から電力を受けてこのセンサの各部へ安定した定電圧を供給する定電圧回路３２と、ＤＳＰ３０の動作タイミングを決めるクロック信号を発生させる発振器（ＯＳＣ）３３と、記憶部としてのメモリ３４と、このセンサが組み込まれた機器の制御部との通信を行うインタフェース（Ｉ／Ｆ）３５とを含んでいる。メモリ３４は、ＤＳＰ３０で実行するための基本的なプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＤＳＰ３０でプログラムを実行するために必要な作業領域として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）とを含んでいる。この例では、信号処理部３は、発光部１を駆動して赤外光ＥＬを出射させながら、受光部２上での光イメージＩＭの位置に応じて、発光部１と被検出物４との間の距離を三角測量方式で求めるようになっている。

図２（Ａ）は、人体部分検出センサ７０の要部の縦断面を示している。上述の発光部１と受光部２は、同一面に並べて配置されている。人体部分検出センサ７０の被検出物４と対向する前面（この例では、天面）には、それぞれ発光部１、受光部２に対応する領域に発光部レンズ５、受光部レンズ６が設けられている。発光部レンズ５は、発光部１が出射する赤外光ＥＬを絞り込み、効率良く被検出物４に照射させる。受光部レンズ６は、被検出物４（この例では、発光部１から距離Ｌ１の位置にある。）からの反射光ＲＬを受光部２上に光イメージ（光スポット）として結像させる。なお、ＲＬ′は、発光部１から距離Ｌ２にある被検出物４′からの反射光を示している。

図２（Ｂ）は、図２（Ａ）において破線７１で囲まれた発光部１と受光部２とを含む部分の平面レイアウトを示している。受光部２は、発光部１から遠ざかるＸ方向に沿って、２つの列２ｙ，２ｙ′をなして並べて配置された複数の受光画素２１，２１，…を含んでいる。Ｘ方向は、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌが変化したときに、受光部２上で光スポットが移動する方向と一致している。この例では、受光画素２１は、２列（２ｙ，２ｙ′）で、Ｘ方向に対して垂直なＹ方向にも広げて配置されている。これは、受光部２上での光イメージのズレの影響を緩和するため、および、Ｙ方向への光イメージの位置と移動の検出を可能にするためである。なお、Ｙ方向への配列は、２列に限定するものではなく、Ｙ方向への光イメージのズレの影響緩和、ズレの状態を精度良く検出する為には、２列より多く設定される。

図３（Ａ）（上述の図２（Ａ）と対応している）に示すように、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌが近い（例えばＬ＝Ｌ１である）と、図３（Ｂ）に示すように、被検出物４の光イメージＩＭは＋Ｘ側へ移動する。逆に、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌが遠い（例えばＬ＝Ｌ２である）と、被検出物４の光イメージ（区別のため、符号ＩＭ′で示す。）は−Ｘ側へ移動する。この例では、図４中の特性曲線Ｃ１で示すように、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに対応して、受光部２上での光イメージＩＭの位置Ｘが変化する。したがって、受光部２上の光イメージＩＭの位置に応じて、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌを三角測量方式で求めることができる。

なお、図４では、光イメージＩＭの位置Ｘとして、光強度のピーク位置を採用している。それに代えて、光イメージＩＭの位置Ｘとして、光強度の重心を採用してもよい。この人体部分検出センサ７０では、受光部２上の光イメージＩＭを複数の受光画素２１，２１，…でそれぞれ画素情報として検出することで、光イメージＩＭの形状を捉えることができる。その形状から、光イメージＩＭのピーク位置、重心等の、数学的、幾何学的に意味のある数値を使い、受光部２上のイメージＩＭの位置の変化量ΔＤを被検出物４の距離Ｌの変化量ΔＬとして求めることができる。

図５は、人体部分検出センサ７０が組み込まれたハンズフリー機器としての自動水栓１００に、人９０が手９１を近づける態様を示している。

この自動水栓１００は、水栓１０１と、この水栓１０１の下方に設けられ、水栓１０１から吐出される水を受ける手洗い用シンク１０２と、このシンク１０２から排水するための排水管１０３とを備えている。水栓１０１の略先端に、人体部分検出センサ７０が組み込まれている。電源８０がオンしている限り、センサ７０の信号処理部３は、第１判定要素部として働いて、水栓１０１の周りの予め定められた検出範囲（破線で示す）１０９内で人の手９１の有無を検出する。この例では、検出範囲１０９は、発光部１からの距離Ｌが距離下限値Ｌｍｉｎと距離上限値Ｌｍａｘとの間にある範囲として設定されている。例えば、距離下限値Ｌｍｉｎ＝２ｃｍ、距離上限値Ｌｍａｘ＝２０ｃｍとして設定されている。この例では、シンク１０２は、発光部１から、距離上限値Ｌｍａｘを超えた距離（Ｌ＝２５ｃｍ）に配置されている。

水栓１０１から水を吐水させるためには、センサ７０の検出範囲１０９に、人９０が手９１を差し出す。すると、センサ７０は検出範囲１０９内に人の手９１があると判定して、自動水栓１００の図示しない制御部に判定結果を送る。これにより、図６に示すように、水栓１０１から水１０４が吐水される。図７に示すように、人９０が検出範囲１０９から手９１を取り去ると、センサ７０が検出範囲１０９内に人の手９１が無いと判定して、水栓１０１は止水する。

ここで、図７に示すように検出範囲１０９内に人の手９１が無い状態では、センサ７０は、背景となるシンク１０２の表面（距離Ｌ′）に出射光ＥＬを照射して検出することになる。人体部分検出センサ７０を製品として販売する場合、自動水栓１００が設置される環境は様々であり、シンク１０２の種類を指定することは、実際問題として困難である。そのため、従来は、シンク１０２の材質やシンク１０２がセンサ７０と向き合う角度如何によっては、センサ７０がシンク１０２の表面を人の手９１であると誤判断する条件が起こり得ることが想定された。

本発明では、図８に示すように、人９０が手９１を差し出したとき、特に人９０が手９１を洗う動作を行うときは、手９１が微小に動き、例えば破線９１′で示すように位置変動（発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化ΔＬを伴う）を示すことに着目した。センサ７０の信号処理部３は、予め定められた判定時間（これをＴＤとする。）内で、図３、図４中に示すように光イメージＩＭの位置の変化量ΔＤに応じて発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬを求め、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬ（それを実質的に表す統計処理量であってもよい。）が予め定められた閾値（これをΔＬｌｉｍｉｔとする。）を超えているか否かに基づいて、被検出物４が人の手９１であるか否かを判定する。

判定時間ＴＤを長時間に設定すれば、距離Ｌの変化量ΔＬが大きくなる傾向があるので、変化量ΔＬを検出しやすくなる。しかし、判定時間ＴＤをあまり長時間に設定すると、一般的な人９０は違和感（例えば、センサ７０が動作していないのではないかという疑問）やストレス（例えば、センサ７０の反応が遅いという不満）を感じる。そこで、判定時間ＴＤは、例えば３００ｍ秒以下に設定する。これにより、被検出物４が人の手９１であるか否かを、一般的な人が違和感やストレスを感じない時間内で判定できる。

閾値ΔＬｌｉｍｉｔを仮に０．１ｍｍ未満に設定すると、シンク１０２の不時の微小振動を人の手９１の位置変動であると誤検出する可能性が生ずる。一方、閾値ΔＬｌｉｍｉｔを５ｍｍを超えるような大きな値に設定すると、人の手９１の位置変動が緩やかなときに、検出範囲１０９内に手９１が無いと誤判定してしまう。そこで、閾値ΔＬｌｉｍｉｔは、０．１ｍｍ以上で、好ましくは０．２ｍｍから５ｍｍまでの範囲内に設定する。例えば、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍに設定する。これにより、人の手９１に特有の現実的な位置変動（発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化を伴う）に基づいて、精度良く判定を行うことができる。

この判定の方式では、人体部分としての人の手９１に特有の位置変動に基づいて判定を行うので、精度良く判定を行うことができ、シンク１０２の表面を人の手９１であると誤判断するような誤検出リスクを低減できる。例えば、シンク１０２は、不感地震に伴うような不時の微小振動を別として通常は位置変動を起こさないので、人の手９１であると誤検出されることはない。したがって、メンテナンスの頻度、経費を低減できる。

なお、万が一、人の手９１が判定時間ＴＤを超える一定時間微動だにしなかったとしても、水１０４が出ないとき、人９０は手９１を動かす傾向があることから、この判定の方式は有効であると考えられる。

また、信号処理部３は、判定時間ＴＤ内に複数（これをＮとする。）の処理単位時間（これをΔｔとする。）を設定し、各処理単位時間Δｔ毎に、光イメージＩＭの位置の変化量ΔＤに応じて発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬを求めてもよい。その場合、各処理単位時間Δｔ毎の発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬを統計処理して、距離Ｌの変化量ΔＬを実質的に表す統計処理量（これをＳΔＬとする。）を得る。そして、得られた統計処理量ＳΔＬが予め定められた閾値ΔＬｌｉｍｉｔを超えているか否かに基づいて、被検出物４が人の手９１であるか否かを判定する。これにより、被検出物４が人の手９１であるか否かをさらに精度良く判定できる。

この統計処理量ＳΔＬとしては、例えば、判定時間ＴＤ内で、各処理単位時間Δｔ毎の発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬをＮ個累積して得られた「総和値」を採用できる。このように統計処理量ＳΔＬとしてＮ個のΔＬの「総和値」を採用する場合、この統計処理量ＳΔＬについての閾値ΔＬｌｉｍｉｔは、Ｎ＝１の場合（判定時間ＴＤ全体で距離Ｌの変化量ΔＬを求める場合）と同レベルに設定する。つまり、閾値ΔＬｌｉｍｉｔは、０．１ｍｍ以上で、好ましくは０．２ｍｍから５ｍｍまでの範囲内に設定する。例えば、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍに設定する。

それに代えて、統計処理量ＳΔＬとしては、各処理単位時間Δｔ毎の発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬをＮ個平均して得られた「平均値」を採用できる。このように統計処理量ＳΔＬとしてＮ個のΔＬの「平均値」を採用する場合、この統計処理量ＳΔＬにつての閾値ΔＬｌｉｍｉｔは、Ｎ＝１の場合（判定時間ＴＤ全体で距離Ｌの変化量ΔＬを求める場合）の１／Ｎのレベルに設定する。例えば、Ｎ＝１の場合に閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍに設定するのであれば、Ｎ＝３の場合には、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．２ｍｍに設定する。このように、統計処理量ＳΔＬが「総和値」であるか「平均値」であるか等に応じて、この統計処理量についての「閾値」は予め定められる。

（第２の実施形態）
人の手９１の肌は、光を拡散反射する拡散反射物である。一方、手洗い用シンク１０２は、実使用上では光を鏡面反射する鏡面反射物である。したがって、被検出物４が拡散反射物であるか、鏡面反射物であるかを判定することによって、誤検出のリスクをさらに低減できると考えられる。

図９は、被検出物４が拡散反射物である場合に、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて、受光部２上での光イメージＩＭの位置と幅が変化する態様を示している。一方、図１０は、被検出物４が鏡面反射物である場合に、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて、受光部２上での光イメージＩＭの位置と幅が変化する態様を示している。なお、図９、図１０において、横軸は光イメージＩＭの位置を受光部２においてＸ方向に並ぶ受光画素の番号で表している。また、縦軸は受光部２における光強度を正規化ときの相対出力を表している。この相対出力は、最大光強度を与える受光画素の光出力を１としたものである。

図９中に示すように、被検出物４が拡散反射物である場合、発光部１と被検出物４との間の距離がＬ＝２０ｃｍ、Ｌ＝１０ｃｍ、Ｌ＝５ｃｍと近くなるにつれて、受光部２上での光イメージＩＭの位置（光強度分布ＳＬ_２０、ＳＬ_１０、ＳＬ_５のピークが示す。）は、図において右（＋Ｘ側）へシフトしている。それと共に、光イメージＩＭのスポット幅である光スポット径Ｗは、光強度分布ＳＬ_２０、ＳＬ_１０、ＳＬ_５が相対出力０．２で占める範囲の画素数でカウントしたときの光スポット径Ｗ_２０、Ｗ_１０、Ｗ_５が示すように、徐々に大きくなっている。光スポット径Ｗ_２０、Ｗ_１０、Ｗ_５に対応する画素数は、それぞれ６９、７２、８２である。被検出物４が拡散反射物であれば、受光部２で得られる光のイメージＩＭは、左右対称なガウス分布的な形状となり、バラツキの少ない安定した反射光情報として取り扱うことができる。

図１０中に示すように、被検出物４が鏡面反射物である場合、発光部１と被検出物４との間の距離がＬ＝２０ｃｍ、Ｌ＝１０ｃｍ、Ｌ＝５ｃｍと近くなるにつれて、受光部２上での光イメージＩＭの位置（光強度分布ＳＬ_２０′、ＳＬ_１０′、ＳＬ_５′のピークが示す。）は、図において右（＋Ｘ側）へシフトしている。それと共に、光イメージＩＭのスポット幅である光スポット径Ｗは、光強度分布ＳＬ_２０′、ＳＬ_１０′、ＳＬ_５′が相対出力０．２で占める範囲の画素数でカウントしたときの光スポット径Ｗ_２０′、Ｗ_１０′、Ｗ_５′が示すように、徐々に大きくなっている。しかし、光強度分布ＳＬ_２０′、ＳＬ_１０′、ＳＬ_５′の形状は拡散反射物の場合とは大きく異なっており、光スポット径Ｗ_２０′、Ｗ_１０′、Ｗ_５′が大きくなる程度は、拡散反射物の場合に比して非常に大きくなっている。なお、光スポット径Ｗ_２０′、Ｗ_１０′、Ｗ_５′に対応する画素数は、それぞれ８３、１０７、１２７である。

例えば、発光部１と被検出物４との間の距離がＬ＝５ｃｍである場合、被検出物４が拡散反射物であるとき光スポット径Ｗ_５＝８２画素であるのに対して、被検出物４が鏡面反射物であるとき光スポット径Ｗ_５′＝１２７画素であり、１．５倍程度の差を生じている。したがって、光スポット径の大小に基づいて、被検出物４が拡散反射物であるか、鏡面反射物であるかを判定することができる。

図１１は、被検出物４が拡散反射物である場合の、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて変化する光スポット径Ｗ_Ｌを基準として、この光スポット径Ｗ_Ｌに沿って、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて変化する光スポット径下限ラインＬＷ_Ｌ、光スポット径上限ラインＵＷ_Ｌを設定した例を示している。信号処理部３は、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて、スポット幅下限値としての光スポット径下限値（これをＷｍｉｎとする。）およびスポット幅上限値としての光スポット径上限値（これをＷｍａｘとする。）を可変して設定する。例えば、発光部１と被検出物４との間の距離がＬ＝１０ｃｍである場合、これらの光スポット径下限ラインＬＷ_Ｌ、光スポット径上限ラインＵＷ_Ｌに基づいて、信号処理部３は、光スポット径下限値Ｗｍｉｎ＝６５画素、光スポット径上限値Ｗｍａｘ＝８０画素にそれぞれ設定する。

さらに、信号処理部３は、第２判定要素部として働いて、受光部２での光イメージＩＭの光スポット径Ｗが光スポット径下限値Ｗｍｉｎと光スポット径上限値Ｗｍａｘとの間にあるか否かを判定する。この第２判定要素部の判定結果を加えて、被検出物４が人の手９１であるか否かを判定することにより、さらに精度良く判定できる。

（第３の実施形態）
赤外光（波長８００ｎｍ〜９５０ｎｍ）ＥＬが照射される場合、人の手９１の反射率は５０％程度である（なお、太陽光相当の光では１８％程度である。）。一方、手洗い用シンク１０２は、実使用上では鏡面反射物であるから、反射率はより高い。したがって、被検出物４に固有の反射率で反射された反射光ＲＬについて、その反射率に応じて受光部２での光イメージＩＭの光強度（ピーク値）の大小を判定することによって、誤検出のリスクをさらに低減できると考えられる。

図１２は、様々な色と表面状態を有する被検出物４を対象とした場合の、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌと受光部２上での光イメージＩＭの光強度（相対出力）との関係を示している。図１３は、図１２の一部（相対出力が比較的低い部分）を拡大して示している。なお、図１２、図１３において、横軸は、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌを表している（後述の図１４において同様。）。また、縦軸は、受光部２における光イメージＩＭの光強度に対応する相対出力を表している。この相対出力は、被検出物４が後述の手のひらであり、かつ、発光部１と被検出物（ここでは、手のひら）４との間の距離がＬ＝５ｃｍである場合の出力を１としたものである。

図１２、図１３中には、被検出物４がそれぞれ「銀色の鏡面」である場合の相対出力Ｉ１、「白色のコピー用紙」である場合の相対出力Ｉ２、「手のひら」である場合の相対出力Ｉ３、「手の甲」である場合の相対出力Ｉ４、「黒色のスエード」である場合の相対出力Ｉ５、「黒色の艶無し」である場合の相対出力Ｉ６が示されている。これらの図から分かるように、被検出物４が銀色の鏡面である場合の相対出力Ｉ１、白色のコピー用紙である場合の相対出力Ｉ２は、被検出物４が手のひらである場合の相対出力Ｉ３、手の甲である場合の相対出力Ｉ４よりも非常に大きい。また、黒色のスエードである場合の相対出力Ｉ５、黒色の艶無しである場合の相対出力Ｉ６は、被検出物４が手のひらである場合の相対出力Ｉ３、手の甲である場合の相対出力Ｉ４よりも非常に小さい。被検出物４が手のひらである場合の相対出力Ｉ３、手の甲である場合の相対出力Ｉ４は、互いに殆ど差がない。また、人種による肌の色による影響も、少ないと考えられる。したがって、受光部２における光イメージＩＭの光強度に基づいて、被検出物４が人の手９１であるか否かを判定することができる。

図１４は、被検出物４が人の手（特に、手のひら）９１である場合の、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて変化する光イメージＩＭの光強度Ｉ_Ｌ（＝Ｉ３）を基準として、この人の手９１の反射率に応じた光強度Ｉ_Ｌに沿って、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて変化する光強度下限ライン光ＬＩ_Ｌ、光強度上限ラインＵＩ_Ｌを設定した例を示している。なお、図１４における縦軸の「光強度Ｉ」は、図１２、図１３における「相対出力」と等価である。信号処理部３は、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて、光強度下限値（これをＩｍｉｎとする。）および光強度上限値（これをＩｍａｘとする。）を可変して設定する。例えば、発光部１と被検出物４との間の距離がＬ＝１０ｃｍである場合、これらの光強度下限ライン光ＬＩ_Ｌ、光強度上限ラインＵＩ_Ｌに基づいて、信号処理部３は、光強度下限値Ｉｍｉｎ＝０．２、光強度上限値Ｉｍａｘ＝０．４にそれぞれ設定する。

さらに、信号処理部３は、第３判定要素部として働いて、受光部２での光イメージＩＭの光強度Ｉが光強度下限値Ｉｍｉｎと光強度上限値Ｉｍａｘとの間にあるか否かを判定する。この第３判定要素部の判定結果を加えて、被検出物４が人の手９１であるか否かを判定することにより、さらに精度良く判定できる。

なお、光強度下限ライン光ＬＩ３_Ｌ、光強度上限ラインＵＩ３_Ｌは、センサ７０が設置される環境（温度、外乱光）、被検出物４の状態、機器のノイズ等を総合的に鑑みて、設定されるのが望ましい。

また、この例では、第３判定要素部として、受光部２での光イメージＩＭの光強度Ｉが光強度下限値Ｉｍｉｎと光強度上限値Ｉｍａｘとの間にあるか否かを判定しているが、これに限られるものではない。光強度Ｉに代えて、被検出物４に固有の反射率で反射された反射光ＲＬについて、その反射率に応じて受光部２での光イメージＩＭの光量（例えば、図９中の光強度分布ＳＬ_２０、ＳＬ_１０、ＳＬ_５を横軸に沿って積分して得られた量）の大小を判定してもよい。その場合も同様に、被検出物４が人の手９１であるか否かを、さらに精度良く判定できる。

（第４の実施形態）
図１５は、人体部分検出センサ７０が組み込まれた自動水栓１００によって、非接触で自動的に水の吐水、止水を行う際の処理フローを示している。この例では、被検出物４の判定のための判定時間ＴＤは３００ｍ秒に設定されている。また、判定時間ＴＤ内にＮ（この例ではＮ＝３）回の処理単位時間（これをΔｔとする。）が設定されている。ステップＳ１８中の待ち時間ＷＡＩＴから分かるように、処理単位時間Δｔ＝１００ｍ秒（ｍｓｅｃ）である。

センサ７０の電源８０がオンされると（ステップＳ１）、まず、信号処理部３のＤＳＰ３０が各種の初期設定を行う（ステップＳ２）。この例では、吐水、止水の判定を表すＳＴＡＴＵＳフラグを、ＦＡＬＳＥ（止水の判定）に設定する。これは、初期状態では、安全サイドの観点から止水にすべきであることを考慮したものである。また、後述するカウンタＣＯＵＮＴのカウントを０にする。このカウンタＣＯＵＮＴは０からＮ（この例ではＮ＝３）までカウントアップされるものである。なお、初期状態では、検出範囲１０９（図５参照）内に人の手９１が存在せず、止水になっているものとする。

続いて、センサ７０はデータを取り込む（図１５のステップＳ３）。具体的には、発光部１は光を被検出物４へ出射する。受光部２は、被検出物４によって反射された反射光ＲＬの光イメージＩＭを、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じた位置の受光画素２１で受光する。信号処理部３は、受光部２からの受光信号を処理して、受光部２上の光イメージＩＭの位置に応じて、発光部１と被検出物４との間の距離Ｌを三角測量方式で求める。また、信号処理部３は、受光部２上の光イメージＩＭの光強度（ピーク値）Ｉおよび光スポット径Ｗを求める。それと共に、信号処理部３は、各処理単位時間Δｔ毎に（この処理フローにおける前回のターンと今回のターンとの間で）、光イメージＩＭの位置の変化量ΔＤに応じて発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬを求める（前回のターンの距離Ｌのデータが存在しない場合は、変化量ΔＬ＝０とする。）。

この例では、この段階で、信号処理部３は、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌに応じて、図１１を用いて説明したような光スポット径下限値Ｗｍｉｎおよび光スポット径上限値Ｗｍａｘを可変して設定するとともに、図１４を用いて説明したような光強度下限値Ｉｍｉｎおよび光強度上限値Ｉｍａｘを可変して設定する。

次に、信号処理部３は、第１判定要素部として働いて、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌが距離下限値Ｌｍｉｎと距離上限値Ｌｍａｘとの間にあるか否かを判定する（図１５のステップＳ４）。つまり、検出範囲１０９（図５参照）内に人の手９１が差し出されたか否かを判定する。なお、初期状態では、検出範囲１０９（図５参照）内に人の手９１が存在しないので（図１５のステップＳ４でＮＯ）、ステップＳ１３に進んでＳＴＡＴＵＳフラグがＦＡＬＳＥであることを確認し（ステップＳ１３でＹＥＳ）、カウンタＣＯＵＮＴのカウントをＮになるまでカウントアップしながら（ステップＳ１５，Ｓ１６，Ｓ１８）、止水を維持する（ステップＳ１７）。つまり、ステップＳ４→Ｓ１３→Ｓ１５→Ｓ１６→Ｓ１８→Ｓ３→Ｓ４のループを回るか、または、カウンタＣＯＵＮＴのカウントがＮに達した後はステップＳ４→Ｓ１３→Ｓ１５→Ｓ１７→Ｓ１８→Ｓ３→Ｓ４のループを回る。

検出範囲１０９（図５参照）内に人の手９１が差し出されると（図１５のステップＳ４でＹＥＳ）、信号処理部３は、第３判定要素部として働いて、受光部２での光イメージＩＭの光強度Ｉが光強度下限値Ｉｍｉｎと光強度上限値Ｉｍａｘとの間にあるか否かを判定する（ステップＳ５）。

光強度Ｉが光強度下限値Ｉｍｉｎと光強度上限値Ｉｍａｘとの間にあれば（ステップＳ５でＹＥＳ）、信号処理部３は、第２判定要素部として働いて、受光部２での光イメージＩＭの光スポット径Ｗが光スポット径下限値Ｗｍｉｎと光スポット径上限値Ｗｍａｘとの間にあるか否かを判定する（ステップＳ６）。

光スポット径Ｗが光スポット径下限値Ｗｍｉｎと光スポット径上限値Ｗｍａｘとの間にあれば（ステップＳ６でＹＥＳ）、信号処理部３は、各処理単位時間Δｔ毎の発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬをＮ個累積して、距離Ｌの変化量ΔＬを実質的に表す統計処理量として、過去のＮ回の変化量ΔＬの総和値ＳΔＬを得る。そして、得られた総和値ＳΔＬが予め定められた閾値ΔＬｌｉｍｉｔを超えているか否かを判定する。この例では、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍに設定されているものとする。例えば、１回目の処理単位時間Δｔで変化量ΔＬ＝０．０ｍｍ、２回目の処理単位時間Δｔで変化量ΔＬ＝０．１ｍｍ、３回目の処理単位時間Δｔで変化量ΔＬ＝０．２ｍｍであれば、Ｎ（＝３）回の変化量ΔＬの総和値ＳΔＬ＝０．３ｍｍとなるから、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍを超えていないと判定される。一方、１回目の処理単位時間Δｔで変化量ΔＬ＝０．２ｍｍ、２回目の処理単位時間Δｔで変化量ΔＬ＝０．２ｍｍ、３回目の処理単位時間Δｔで変化量ΔＬ＝０．３ｍｍであれば、Ｎ（＝３）回の変化量ΔＬの総和値ＳΔＬ＝０．７ｍｍとなるから、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍを超えていると判定される。

この例では、ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７の判定結果のいずれか一つでも否定（ＮＯ）であれば、被検出物４が人の手９１ではないと判定される。その場合、既述の止水（ステップＳ１７）を維持するループを回る。

ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７の判定結果のすべてが肯定（ＹＥＳ）であれば、ステップＳ８に進んで、ＳＴＡＴＵＳフラグがＴＲＵＥ（吐水の判定）であるか否かを判断する。初期状態ではＳＴＡＴＵＳ＝ＦＡＬＳＥ（止水の判定）であったから、ステップＳ８での判定結果が否定（ＮＯ）となり、ステップＳ９に進んで、ＳＴＡＴＵＳフラグをＴＲＵＥに設定するとともに、カウンタＣＯＵＮＴのカウントを０にする。続いて、待ち時間ＷＡＩＴ＝１００ｍ秒だけ待ち（ステップＳ１８）、ステップＳ３〜Ｓ８の処理を繰り返す。このとき、前回のターンでＳＴＡＴＵＳ＝ＴＲＵＥに設定したから、ステップＳ８での判定結果が肯定（ＹＥＳ）となり、ステップＳ１０に進んで、カウンタＣＯＵＮＴのカウントがＮになっているか否かを判断する。初期状態ではＣＯＵＮＴ＝０にしたから、ステップＳ１０での判定結果が否定（ＮＯ）となり、ステップＳ１１に進んで、カウンタＣＯＵＮＴのカウントを＋１する。続いて、待ち時間ＷＡＩＴ＝１００ｍ秒だけ待ち（ステップＳ１８）、ステップＳ３〜Ｓ８，Ｓ１０，Ｓ１１の処理を繰り返す。そして、カウンタＣＯＵＮＴのカウントがＮに達したら（ステップＳ１０でＹＥＳ）、吐水を行う（ステップＳ１２）。

吐水中（ステップＳ１２）に、検出範囲１０９（図５参照）から人の手９１が取り去られると、ステップＳ４での判定結果が否定（ＮＯ）となるから、ステップＳ１３に進んで、ＳＴＡＴＵＳフラグがＦＡＬＳＥ（止水の判定）であるか否かを判断する。吐水中はＳＴＡＴＵＳ＝ＴＲＵＥ（吐水の判定）であったから、ステップＳ１３での判定結果が否定（ＮＯ）となり、ステップＳ１４に進んで、ＳＴＡＴＵＳフラグをＦＡＬＳＥに設定するとともに、カウンタＣＯＵＮＴのカウントを０にする。続いて、待ち時間ＷＡＩＴ＝１００ｍ秒だけ待ち（ステップＳ１８）、ステップＳ３，Ｓ４，Ｓ１３の処理を繰り返す。このとき、前回のターンでＳＴＡＴＵＳ＝ＦＡＬＳＥに設定したから、ステップＳ１３での判定結果が肯定（ＹＥＳ）となり、ステップＳ１５に進んで、カウンタＣＯＵＮＴのカウントがＮになっているか否かを判断する。前回のターンではＣＯＵＮＴ＝０にしたから、ステップＳ１５での判定結果が否定（ＮＯ）となり、ステップＳ１６に進んで、カウンタＣＯＵＮＴのカウントを＋１する。続いて、待ち時間ＷＡＩＴ＝１００ｍ秒だけ待ち（ステップＳ１８）、ステップＳ３，Ｓ４，Ｓ１３，Ｓ１５の処理を繰り返す。そして、カウンタＣＯＵＮＴのカウントがＮに達したら（ステップＳ１５でＹＥＳ）、止水を行う（ステップＳ１７）。この後、ステップＳ３→Ｓ４→Ｓ１３→Ｓ１５→Ｓ１７→Ｓ１８→Ｓ３のループを回って、止水を維持する。

上述のように、この処理フローでは、ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７の判定結果のすべてが肯定（ＹＥＳ）である場合に限り、被検出物４が人の手９１であると判定する。これにより、被検出物４が人の手９１であるか否かを精度良く判定できる。ただし、ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６の処理を省略することも可能である。

この結果、この自動水栓１００は、ハンズフリーにて円滑に操作され得る。また、誤検出リスクを低減できると共に、メンテナンスの頻度、経費を低減できる。

なお、上述の判定時間ＴＤ＝３００ｍ秒、処理単位時間Δｔ＝１００ｍ秒、変化量ΔＬを累積すべき回数Ｎ＝３、閾値ΔＬｌｉｍｉｔ＝０．６ｍｍは、いずれも例示であり、これに限られるものではない。例えば、一般的な人が違和感やストレスを感じない範囲で、判定時間ＴＤを可変して設定してもよい。または、処理単位時間Δｔをさらに短時間にし、変化量ΔＬを累積すべき回数Ｎを増やしてもよい。これらのパラメータは、検出対象である人体部分、検出範囲、背景等の環境によって、最適化され得る。

（第５の実施形態）
自動水栓１００（図５参照）のような水回りのハンズフリー機器では、図１６（Ａ）に示すように、センサ７０の前面に、保護、防水、防汚のために、発光部１上の発光部レンズ５、および、受光部２上の受光部レンズ６を一体として覆うように、前面フィルタ８が設置される場合が多い。この前面フィルタ８は、発光部１からの出射光ＥＬおよび被検出物４からの反射光ＲＬを透過する性質を有している。この前面フィルタ８上には、図１６（Ｂ）に示すように、異物として水滴９が付着する場合がある。このように、前面フィルタ８上に水滴９が付着すると、水滴９のレンズ効果によって出射光ＥＬと反射光ＲＬの本来の光路が歪み、また、水滴９内で多重反射した光ＭＬがノイズとして受光部２に入射する。この結果、受光部２上での光イメージＩＭが変化し、水滴９に起因した誤検出が起こる可能性がある。このため、水滴９の付着に対して、対策が求められている。

前面フィルタ８上の水滴９の付着の仕方は、大きさ、形状、付着領域等、様々であることが予想される。

図１７（Ａ）は、前面フィルタ８上で受光部２に対応する側のみに水滴９が付着した態様を示している。図１７（Ｂ）は、図１７（Ａ）の場合における受光部２上での光イメージＩＭの光強度分布を、水滴の付着が無い場合と比較して示している。図１７（Ｂ）（および後述の図１８（Ｂ）、図１９（Ｂ））において、横軸は光イメージＩＭの位置を受光部２においてＸ方向に並ぶ受光画素の番号で表している。また、縦軸は受光部２における光強度を正規化ときの相対出力を表している。この相対出力は、最大光強度を与える受光画素の光出力を１としたものである。図１７（Ａ）のように受光部２に対応する側のみに水滴９が付着した態様では、図１７（Ｂ）中に示すように、受光部２上での光イメージＩＭの光強度分布Ｉ９の形状は、水滴９の付着が無い場合（初期）の光強度分布Ｉ０の形状に比して裾広がりになっていることが分かる。光強度分布Ｉ０、Ｉ９が相対出力０．２で占める範囲の画素数でカウントしたときの光スポット径をＷ０、Ｗ９とすると、Ｗ０＝８０に対してＷ９＝１６０というように、光スポット径が２倍になっている。

図１８（Ａ）は、前面フィルタ８上で発光部１に対応する側のみに水滴９′が付着した態様を示している。図１８（Ｂ）は、図１８（Ａ）の場合における受光部２上での光イメージＩＭの光強度分布を、水滴の付着が無い場合と比較して示している。図１８（Ａ）のように発光部１に対応する側のみに水滴９′が付着した態様でも、図１８（Ｂ）中に示すように、受光部２上での光イメージＩＭの光強度分布Ｉ９′の形状は、水滴９′の付着が無い場合（初期）の光強度分布Ｉ０の形状に比して裾広がりになっていることが分かる。光強度分布Ｉ０、Ｉ９′が相対出力０．２で占める範囲の画素数でカウントしたときの光スポット径をＷ０、Ｗ９′とすると、Ｗ０＝８０に対してＷ９′＝１７０というように、光スポット径が２倍以上になっている。

図１９（Ａ）は、前面フィルタ８上で発光部１上から受光部２上まで跨がった領域に水滴９″が付着した態様を示している。図１９（Ｂ）は、図１９（Ａ）の場合における受光部２上での光イメージＩＭの光強度分布を、水滴の付着が無い場合と比較して示している。図１９（Ａ）のように発光部１上から受光部２上まで跨がった領域に水滴９″が付着した態様でも、図１９（Ｂ）中に示すように、受光部２上での光イメージＩＭの光強度分布Ｉ９″の形状は、水滴９″の付着が無い場合（初期）の光強度分布Ｉ０の形状に比して裾広がりになっていることが分かる。光強度分布Ｉ０、Ｉ９″が相対出力０．２で占める範囲の画素数でカウントしたときの光スポット径をＷ０、Ｗ９″とすると、Ｗ０＝８０に対してＷ９″＝１９０というように、光スポット径が２倍以上になっている。また、光強度分布Ｉ０のピーク位置に対して、光強度分布Ｉ９″のピーク位置は大きく右へシフトしている。

信号処理部３は、受光部２での光イメージＩＭのスポット幅である光スポット径Ｗに応じて、前面フィルタ８上の水滴の有無を判定することができる。例えば信号処理部３が、既述のように第２判定要素部として働いて、受光部２での光イメージＩＭの光スポット径Ｗが光スポット径下限値Ｗｍｉｎと光スポット径上限値Ｗｍａｘとの間にあるか否か（特に、光スポット径上限値Ｗｍａｘ以下であるか否か）を判定することによって、前面フィルタ８上に水滴が付着した場合を排除することができる。したがって、異物としての水滴による誤検出のリスクを低減して、被検出物４が人の手９１であるか否かを精度良く判定できる。

なお、前面フィルタ８上に水滴が付着することにより、求められた距離Ｌや光強度Ｉに差異が生じることは止むを得ないと考えられる。

例えば、図１７（Ａ）に示したように受光部２に対応する側のみに水滴９が付着した態様で、信号処理部３が三角測量方式で求めた発光部１と被検出物である人の手９１との間の距離Ｌは、次の表１に示すように、真の距離が５．５ｃｍ，９ｃｍ，２１．５ｃｍであるとき、それぞれＬ＝５．６８ｃｍ，１０．２８ｃｍ，２５．２８ｃｍであった。また、背景であるシンク１０２については、真の距離が２８．２ｃｍであるとき、Ｌ＝３０．９４ｃｍであった。このように、真の距離に対して、求められた距離Ｌが少し大きくなる傾向がある。
（表１）

また、図１８（Ａ）に示したように発光部１に対応する側のみに水滴９′が付着した態様で、信号処理部３が三角測量方式で求めた発光部１と被検出物である人の手９１との間の距離Ｌは、次の表２に示すように、真の距離が５．５ｃｍ，９ｃｍ，２１．５ｃｍであるとき、それぞれＬ＝７．６５ｃｍ，１２．５９ｃｍ，５０．４３ｃｍであった。また、背景であるシンク１０２については、真の距離が２８．２ｃｍであるとき、Ｌ＝５５．０９ｃｍであった。このように、真の距離に対して、求められた距離Ｌが非常に大きくなる傾向がある。
（表２）

また、図１９（Ａ）に示したように発光部１上から受光部２上まで跨がった領域に水滴９″が付着した態様で、信号処理部３が三角測量方式で求めた発光部１と被検出物である人の手９１との間の距離Ｌは、次の表３に示すように、真の距離が５．５ｃｍ，９ｃｍ，２１．５ｃｍであるとき、それぞれＬ＝４．６５６ｃｍ，７．１５６ｃｍ，２．２１８ｃｍであった。また、背景であるシンク１０２については、真の距離が２８．２ｃｍであるとき、Ｌ＝２．２５ｃｍであった。このように、真の距離に対して、求められた距離Ｌが非常に小さくなる傾向がある。
（表３）

このように、水滴９，９′，９″が付着する領域により、信号処理部３が三角測量方式で求めた距離Ｌと真の距離との間に異なる傾向の誤差が生じている。

しかしながら、上記人体部分検出センサ７０では、信号処理部３は、予め定められた判定時間ＴＤ内で、光イメージＩＭの位置の変化量ΔＤに応じて発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬを求め、求められた発光部１と被検出物４との間の距離Ｌの変化量ΔＬが予め定められた閾値ΔＬｌｉｍｉｔを超えているか否かに基づいて、被検出物４が人の手９１であるか否かを判定している。したがって、前面フィルタ８上に水滴が存在する場合であっても、被検出物４が人の手９１であるか否かを精度良く判定することができる。この結果、誤検出リスクを低減できる。さらに、信号処理部３が、受光部２での光イメージＩＭのスポット幅である光スポット径Ｗに応じて、前面フィルタ８上の水滴の有無を判定することによって、異物としての水滴による誤検出のリスクを低減して、被検出物４が人の手９１であるか否かを精度良く判定できる。

この結果、人体部分検出センサ７０、および、この人体部分検出センサ７０が組み込まれたハンズフリー機器のメンテナンスの頻度、経費を低減できる。また、人体部分検出センサ７０は、一般的な三角測量方式の光学式センサと同じ構成部品で構成される（信号処理部３による距離Ｌ算出および判定の機能は、デジタル信号プロセッサにおけるソフトウェアによって実現される。）ので、ハードウェア部品の追加の必要がなく、簡素で小型、安価に構成され得る。また、人体部分検出センサ７０は、組み込まれるべき機器の形状等についての制約が少ないため、様々な機器への組み込みが容易である。

上の例では、人体部分検出センサ７０は被検出物４が人の手９１であるか否かを判定したが、これに限られるものではない。検出対象は、人体部分であればよく、腕などであってもよい。

以上の実施形態は例示であり、この発明の範囲から離れることなく様々な変形が可能である。上述した複数の実施の形態は、それぞれ単独で成立し得るものであるが、実施の形態同士の組みあわせも可能である。また、異なる実施の形態の中の種々の特徴も、それぞれ単独で成立し得るものであるが、異なる実施の形態の中の特徴同士の組みあわせも可能である。

１ 発光部
２ 受光部
３ 信号処理部
７０ 人体部分検出センサ
１００ 自動水栓

Claims (5)

1. 光を被検出物へ照射する発光部と、
   少なくとも一方向に並べて配置された複数個の受光画素を含み、上記被検出物によって反射された反射光の光イメージを、上記発光部と上記被検出物との間の距離に応じた位置の受光画素で受光する受光部と、
   上記受光部からの受光信号を処理する信号処理部とを備え、この信号処理部は、上記受光部上の光イメージの位置に応じて、上記発光部と上記被検出物との間の距離を三角測量方式で求める人体部分検出センサであって、
   上記信号処理部は、予め定められた判定時間内で、上記光イメージの位置の変化量に応じて上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を求め、求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定することを特徴とする人体部分検出センサ。
2. 請求項１に記載の人体部分検出センサにおいて、
   上記信号処理部は、上記判定時間内に複数の処理単位時間を設定し、各処理単位時間毎に、上記光イメージの位置の変化量に応じて上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を求め、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量を統計処理して、得られた統計処理量が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定することを特徴とする人体部分検出センサ。
3. 請求項２に記載の人体部分検出センサにおいて、
   上記統計処理量についての上記閾値は、上記各処理単位時間毎の上記発光部と上記被検出物との間の距離の変化量が０．１ｍｍ以上であることに相当することを特徴とする人体部分検出センサ。
4. 請求項１から３までのいずれか一つに記載の人体部分検出センサにおいて、
   上記判定時間は３００ｍ秒以下であることを特徴とする人体部分検出センサ。
5. 請求項１から４までのいずれか一つに記載の人体部分検出センサにおいて、
   上記信号処理部は、
   求められた上記発光部と上記被検出物との間の距離が距離下限値と距離上限値との間にあるか否かを判定する第１判定要素部、
   上記受光部での上記光イメージのスポット幅がスポット幅下限値とスポット幅上限値との間にあるか否かを判定する第２判定要素部、および、
   上記受光部での上記光イメージの光強度が上記人体部分の反射率に応じた光強度下限値と光強度上限値との間にあるか否かを判定する第３判定要素部
   のうち少なくとも一つの判定要素部を含み、その少なくとも一つの判定要素部の判定結果を加えて、上記被検出物が人体部分であるか否かを判定することを特徴とする人体部分検出センサ。

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