JP2022114087A - 体圧分布測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】圧電型の体圧分布測定シートに体圧がかかり続けた場合でも体圧分布を測定することができ、圧電型の体圧分布測定シートにより出力される電圧の処理を簡潔にすることができる体圧分布測定装置を提供する。【解決手段】体圧分布測定装置は、複数の圧電素子を備え、各圧電素子が前記各圧電素子に体圧がかかるのに応答して電圧を出力する圧電素子アレイと、前記各圧電素子について、前記電圧の時間変化に含まれる、周期的な体の動きに起因する周期的な時間変化の振幅を算出することにより、前記複数の圧電素子について、複数の振幅を算出する振幅算出部と、前記複数の振幅から体圧分布を算出する体圧分布算出部と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、体圧分布測定装置に関する。

体圧分布を測定する体圧分布測定シートには、静電容量型、電気抵抗型、電磁誘導型、圧電型等がある。

圧電型の体圧分布測定シートは、高い感度を有し、高い電圧を出力することができる。また、圧電型の体圧分布測定シートにより出力される電圧は、高い周波数でサンプリングすることができる。このため、圧電型の体圧分布測定シートは、脈拍データ、呼吸データ等のバイタルデータの取得に適する。

特許文献１は、圧力、力、荷重等の分布を測定する分布センサを開示する。分布センサは、圧電結晶薄膜及び電極層を備える。電極層は、圧電結晶薄膜の両面にマトリクス状に配設される（段落０００１及び００１６）。

特開２０００－３３７９７９号公報

圧電型の体圧分布測定シートにより出力される電圧は、放電時定数と同程度の時間で減衰する。このため、圧電型の圧力分布測定シートに体圧が長時間に渡ってかかり続けた場合は、体圧分布を測定することが困難になる。例えば、圧電型の圧力分布測定シートが座面における体圧分布を測定する場合は、人が長時間に渡って座面に着座し続けたときに体圧分布を測定することが困難になる。

また、圧電型の体圧分布測定シートにより出力される電圧が、時間が経過するにつれて減衰することは、当該電圧の処理を複雑にする。例えば、圧電型の圧力分布測定シートが座面における体圧分布を測定する場合は、人が座面にゆっくり着座した場合と人が座面にはやく着座した場合とで当該電圧の処理を異ならせなければならない。また、人が着座をやり直さなかった場合と人が着座をやり直した場合とで当該電圧の処理を異ならせなければならない。

本開示は、この問題に鑑みてなされた。本開示は、圧電型の体圧分布測定シートに体圧がかかり続けた場合でも体圧分布を測定することができ、圧電型の体圧分布測定シートにより出力される電圧の処理を簡潔にすることができる体圧分布測定装置を提供することを目的とする。

本開示の一形態の体圧分布測定装置は、複数の圧電素子を備え、各圧電素子が前記各圧電素子に体圧がかかるのに応答して電圧を出力する圧電素子アレイと、前記各圧電素子について、前記電圧の時間変化に含まれる、周期的な体の動きに起因する周期的な時間変化の振幅を算出することにより、前記複数の圧電素子について、複数の振幅を算出する振幅算出部と、前記複数の振幅から体圧分布を算出する体圧分布算出部と、を備える。

本開示によれば、圧電型の体圧分布測定シートに体圧がかかり続けた場合でも体圧分布を測定することができ、圧電型の体圧分布測定シートにより出力される電圧の処理を簡潔にすることができる。

第１実施形態の体圧分布測定装置を模式的に図示するブロック図である。 第１実施形態の体圧分布測定装置に備えられる体圧分布測定シートを模式的に図示する断面図である。 重ねられた静電容量型センサ及び圧電素子の上に人が着座した際の静電容量型センサ及び圧電素子の出力の時間変化の例を示すグラフである。 第１実施形態の体圧分布測定装置に備えられる圧電素子により出力される電圧の時間変化の例を示すグラフである。 第２実施形態の体圧分布測定装置を模式的に図示するブロック図である。 第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタがアナログ信号成分を抽出する第１の通過帯域と当該体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタがデジタル信号成分を抽出する第２の通過帯域との関係を示す図である。 第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタが抽出するアナログ信号成分をＡ／Ｄ変換することにより得られるデジタル信号の波形の例を示すグラフである。 第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタが抽出するデジタル信号成分の波形の例を示すグラフである。 第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタが抽出するアナログ信号成分をＡ／Ｄ変換することにより得られるデジタル信号の波形及び当該体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタが抽出するデジタル信号成分の波形の例を示すグラフである。 第３実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタが抽出するアナログ信号成分をＡ／Ｄ変換することにより得られるデジタル信号の波形の例を示すグラフである。 第３実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタが抽出するデジタル信号成分の波形の例を示すグラフである。 第４実施形態の体圧分布測定システムを模式的に図示するブロック図である。 第５実施形態の体圧分布測定装置に備えられる体圧分布算出部を模式的に図示するブロック図である。 第５実施形態の機械学習装置を模式的に図示するブロック図である。

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

１ 第１実施形態
１．１ 体圧分布測定装置
図１は、第１実施形態の体圧分布測定装置を模式的に図示するブロック図である。

図１に図示される第１実施形態の体圧分布測定装置１１は、人が座面に着座した際に座面にかかる体圧分布１２４を測定する。体圧分布測定装置１１が、当該体圧分布１２４以外の体圧分布を測定してもよい。

図１に図示されるように、体圧分布測定装置１１は、体圧分布測定シート１０１、制御部１０２、表示部１０３及び電源部１０４を備える。

図１に図示されるように、体圧分布測定シート１０１は、圧電素子アレイ１１１を備える。圧電素子アレイ１１１は、複数の圧電素子１１２を備える。各圧電素子１１２は、各圧電素子１１２に体圧がかかるのに応答して電圧を出力する。

体圧分布測定シート１０１は、正方形状の平面形状を有する。当該正方形状の平面形状の一辺の長さは、例えば、２００ｍｍ以上５００ｍｍ以下である。体圧分布測定シート１０１が正方形状の平面形状以外の平面形状を有してもよい。例えば、体圧分布測定シート１０１が長方形状の平面形状を有してもよい。当該長方形状の平面形状の短辺の長さは、例えば、４００ｍｍであり、当該長方形状の平面形状の長辺の長さは、例えば、８００ｍｍである。

複数の圧電素子１１２は、マトリクス状に配列される。複数の圧電素子１１２が非マトリクス状に配列されてもよい。複数の圧電素子１１２は、同じ平面形状を有する。複数の圧電素子１１２が互いに異なる平面形状を有してもよい。複数の圧電素子１１２は、同じ大きさを有する。複数の圧電素子１１２が互いに異なる大きさを有してもよい。各圧電素子１１２は、正方形状の平面形状を有する。当該正方形状の平面形状の一辺の長さは、例えば、１０ｍｍ以上１２０ｍｍ以下である。各圧電素子１１２が正方形状の平面形状以外の平面形状を有してもよい。例えば、各圧電素子１１２が長方形状の平面形状、六角形状の平面形状等を有してもよい。

制御部１０２は、体圧分布測定装置１１に備えられる要素を制御する。制御部１０２には、各圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化を表すアナログ信号１２１が入力される。これにより、制御部１０２には、複数の圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化をそれぞれ表す複数のアナログ信号１２１が入力される。また、制御部１０２は、入力された複数のアナログ信号１２１から圧電素子アレイ１１１にかかった体圧分布１２４を算出する。

電源部１０４は、制御部１０２に電気的に接続され、制御部１０２に電力を供給する。電源部１０４が商用電源により供給される電力から制御部１０２に供給する電力を生成する場合は、電源部１０４は、コンセント、マルチタップ等に差し込まれる差込プラグ等を備える。電源部１０４が内蔵電源により供給される電力から制御部１０２に供給する電力を生成する場合は、電源部１０４は、バッテリ等を備える。

表示部１０３は、制御部１０２に電気的に接続され、算出された体圧分布１２４を表示する。表示部１０３が、体圧分布１２４以外の情報を表示してもよい。表示部１０３がタッチパネル等の操作部材を備えて操作部を兼ねてもよい。表示部１０３が操作部を兼ねる場合は、表示部１０３が操作の対象となるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）部品を表示してもよい。操作部が表示部１０３から独立していてもよい。

１．２ 体圧分布測定シートの断面構造
図２は、第１実施形態の体圧分布測定装置に備えられる体圧分布測定シートを模式的に図示する断面図である。

図２に図示されるように、体圧分布測定シート１０１は、圧電体層１３１、電極１３２、絶縁体層１３３、電極１３４及び絶縁体層１３５を備える。

電極１３２及び電極１３４は、圧電体層１３１を挟む。電極１３２と電極１３４との間には、圧電効果により、圧電体層１３１に体圧がかかるのに応答して電圧が発生する。発生した電圧は、制御部１０２へ出力される。

絶縁体層１３３及び絶縁体層１３５は、圧電体層１３１、電極１３２及び電極１３４からなる積層体を挟む。これにより、体圧分布測定シート１０１に接する物体から当該積層体を電気的に絶縁することができる。

圧電体層１３１は、複数の圧電素子１１２に跨るひとつの圧電体層であってもよいし、複数の圧電素子１１２をそれぞれ構成し互いに分離された複数の圧電体層の集合体であってもよい。複数の圧電体層の各々は、正方形状の平面形状を有する。複数の圧電体層の各々が正方形状の平面形状以外の平面形状を有してもよい。

電極１３２及び電極１３４の各電極は、複数の圧電素子１１２をそれぞれ構成し互いに分離された複数の電極の集合体である。複数の電極の各々は、正方形状の平面形状を有する。複数の電極の各々が正方形状の平面形状以外の平面形状を有してもよい。複数の電極の各々は、個別に制御部１０２に電気的に接続される。これにより、複数の圧電素子１１２によりそれぞれ出力される複数の電圧を制御部１０２へ出力することができ、体圧分布１２４を制御部１０２に算出させることができる。

圧電体層１３１は、圧電体からなる。圧電体は、例えば、無機物及び有機物からなる群より選択される少なくとも１種を含む。無機物は、例えば、水晶、トルマリン及びチタン酸ジルコン酸鉛（ＰＺＴ）からなる群より選択される少なくとも１種を含む。有機物は、ポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）、延伸ポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）及び多孔性ポリプロピレン（ＣＰＰ）からなる群より選択される少なくとも１種を含む。圧電体層１３１の厚さは、制限されないが、圧電体層１３１がＣＰＰからなる場合は、例えば、１０μｍ以上１０００μｍ以下である。

電極１３２及び電極１３４の各電極は、導電体からなる。導電体は、例えば、金属、金属酸化物、導電性ゴム、導電性高分子、銀ナノワイヤー及びカーボンナノチューブからなる群より選択される少なくとも１種を含む。金属は、例えば、アルミニウムを含む。金属酸化物は、例えば、酸化インジウムスズ（ＩＴＯ）を含む。導電性ゴムは、ゴム及びゴムに分散した導電性粒子を備える。導電性粒子は、例えば、カーボンブラックを含む。電極１３２及び電極１３４を構成する導電性高分子は、絶縁体層１３３及び絶縁体層１３５にそれぞれ塗布される。電極１３２及び電極１３４を構成する銀ナノワイヤーは、絶縁体層１３３及び絶縁体層１３５にそれぞれ塗布される。電極１３２及び電極１３４を構成するカーボンナノチューブは、絶縁体層１３３及び絶縁体層１３５にそれぞれ塗布される。

絶縁体層１３３及び絶縁体層１３５の各絶縁体層は、絶縁体からなる。絶縁体は、例えば、ポリエチレンテレフタラート、ポリ塩化ビニル、ポリウレタン、アクリル樹脂及びシリコーンゴムからなる群より選択される少なくとも１種を含む。各絶縁体層の厚さは、制限されないが、例えば、１０μｍ以上５ｍｍ以下である。

１．３ 静電容量型センサ及び圧電素子の出力の違い
図３は、重ねられた静電容量型センサ及び圧電素子の上に人が着座した際の静電容量型センサ及び圧電素子の出力の時間変化の例を示すグラフである。

図３においては、測定が開始されてから経過した時間が横軸にとられており、静電容量型センサ及び圧電素子１１２の出力が縦軸にとられている。図３においては、静電容量型センサ及び圧電素子１１２の出力は、静電容量型センサ及び圧電素子１１２の出力の最大値が１となるように規格化されている。図３に示される時間変化は、測定が開始されてから約９秒が経過した時に重ねられた静電容量型センサ及び圧電素子１１２の上に人が着座した場合の時間変化である。

図３に示されるように、静電容量型センサの出力は、着座に応答して上昇し、着座から約５秒が経過した時に一定の出力で安定する。これに対して、圧電素子１１２の出力は、着座に応答して上昇して測定範囲を超え、一定の出力で安定することなく振動しながら減衰する。

このため、着座から約２０秒が経過した時の静電容量型センサの出力は、体圧に応じた出力となっているが、着座から約２０秒が経過した時の圧電素子１１２の出力は、体圧に応じた出力から減衰した出力となっている。

着座の直後の圧電素子１１２の出力は、体圧に応じた出力となっているが、着座の直後の圧電素子１１２の出力の時間変化は、人が座面にゆっくり着座した場合と人が座面にはやく着座した場合とで異なり、人が着座をやり直さなかった場合と人が着座をやり直した場合とで異なる。このため、着座の直後の圧電素子１１２の出力を体圧が変化するまで保持して利用した場合は、当該出力の処理が複雑になる。

一方で、圧電素子１１２は、高い感度を有し、高い電圧を出力することができる。また、圧電素子１１２により出力される電圧は、高い周波数でサンプリングすることができる。このため、圧電素子１１２は、脈拍データ、呼吸データ等のバイタルデータの取得に適する。

１．４ 制御部
図１に図示されるように、制御部１０２は、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１４１、振幅算出部１４２及び体圧分布算出部１４３を備える。

制御部１０２は、プロセッサ、メモリ及びストレージを備えるコンピュータを内蔵する。振幅算出部１４２及び体圧分布算出部１４３は、ストレージからメモリにロードされた制御プログラムをプロセッサに実行させることにより実現される。振幅算出部１４２及び体圧分布算出部１４３がハードウェアにより実装されてもよい。

Ａ／Ｄ変換器１４１は、各圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化を表すアナログ信号１２１をデジタル信号１２２にＡ／Ｄ変換する。

振幅算出部１４２は、各圧電素子１１２について、各圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化に含まれる、周期的な体の動きに起因する周期的な時間変化の振幅１２３を算出する。これにより、振幅算出部１４２は、複数の圧電素子１１２について、複数の振幅１２３を算出する。周期的な体の動きは、例えば、脈拍及び呼吸からなる群より選択される少なくとも１種を含む。振幅算出部１４２は、デジタル信号１２２から振幅１２３を算出する。振幅算出部１４２は、例えば、設定された期間における電圧値の二乗平均を算出し、算出した二乗平均から振幅１２３を算出する。

体圧分布算出部１４３は、複数の振幅１２３から体圧分布１２４を算出する。体圧分布１２４は、複数の圧電素子１１２にかかった体圧の相対値を含む。体圧分布算出部１４３は、複数の振幅１２３から複数の圧電素子１１２にかかった体圧の相対値をそれぞれ算出する。

アナログ信号１２１及び／又はデジタル信号１２２にバンドパスフィルタが作用させられ、アナログ信号１２１及び／又はデジタル信号１２２により表される電圧の時間変化から、例えば、０．１Ｈｚから１５Ｈｚまでの通過帯域内の周波数を有する成分が抽出されてもよい。この場合は、振幅算出部１４２は、抽出された成分から振幅１２３を算出する。

１．５ 周期的な体の動きに起因する周期的な時間変化
図４は、第１実施形態の体圧分布測定装置に備えられる圧電素子により出力される電圧の時間変化の例を示すグラフである。

図４においては、測定が開始されてから経過した時間が横軸にとられており、圧電素子１１２により出力される電圧が縦軸にとられている。図４に図示される時間変化は、測定が開始されてから約７０００／１００秒後に体圧分布測定シート１０１の上に人が着座して人の臀部から圧電素子１１２に体圧がかかり始めた場合の時間変化である。

図４に示される期間Ａは、圧電素子１１２により出力される電圧の急激な減衰が終わる前の期間である。図４に示される期間Ｂは、圧電素子１１２により出力される電圧の急激な減衰が終わった後の期間である。期間Ａにおいては、当該電圧は、圧電素子１１２にかかる体圧に応じた電圧である。このため、当該電圧から求められる体圧は確からしい体圧である。しかし、期間Ａにおいては、当該電圧は、放電時定数と同程度の時間で減衰する。このため、期間Ａにおける当該電圧から体圧を算出した場合は、人が座面にゆっくり着座したときと人が座面にはやく着座したときとで当該電圧の処理を異ならせなければならない。また、人が着座をやり直さなかったときと人が着座をやり直したときとで当該電圧の処理を異ならせなければならない。このため、当該電圧の処理が複雑になる。一方、期間Ｂにおいては、当該電圧は、脈拍、呼吸等の周期的な体の動きに起因して周期的に時間変化する。期間Ｂにおける当該電圧の周期的な時間変化の振幅１２３は、圧電素子１１２にかかる体圧と相関を有する。このため、複数の圧電素子１１２について算出される複数の振幅１２３からは、体圧分布１２４を精度よく算出することができる。

２ 第２実施形態
以下では、第２実施形態が第１実施形態と相違する点が説明される。説明されない点については、第１実施形態において採用される構成と同様の構成が第２実施形態においても採用される。

図５は、第２実施形態の体圧分布測定装置を模式的に図示するブロック図である。

図５に図示される第２実施形態の体圧分布測定装置２１においては、制御部１０２が、抽出部１４４を備える。

抽出部１４４は、各圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化から通過帯域内の周波数を有する成分を抽出する。また、振幅算出部１４２は、抽出された成分から振幅１２３を算出する。

当該通過帯域の下限Ｌは、０．８Ｈｚ以上１．２Ｈｚ以下であり、当該通過帯域の上限Ｕは、５Ｈｚ以上１５Ｈｚ以下である。当該通過帯域は、当該下限Ｌから当該上限Ｕまでの通過帯域であり、例えば、１Ｈｚから５Ｈｚまでの通過帯域、０．８Ｈｚから１０Ｈｚまでの通過帯域等である。当該通過帯域内の周波数を有する成分から振幅１２３を算出することにより、各圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化に含まれる、脈拍に起因する周期的な時間変化の振幅１２３を算出することができる。

図５に図示されるように、抽出部１４４は、第１のバンドパスフィルタ１５１及び第２のバンドパスフィルタ１５２を備える。

第１のバンドパスフィルタ１５１は、アナログ信号１２１から第１の通過帯域内の周波数を有するアナログ信号成分１２５を抽出する。Ａ／Ｄ変換器１４１は、抽出されたアナログ信号成分１２５をデジタル信号１２２に変換する。第２のバンドパスフィルタ１５２は、デジタル信号１２２から第２の通過帯域内の周波数を有するデジタル信号成分１２６を抽出する。振幅算出部１４２は、デジタル信号成分１２６から振幅１２３を算出する。したがって、抽出部１４４は、アナログ信号１２１に作用するひとつの第１のバンドパスフィルタ１５１及びデジタル信号１２２に作用するひとつの第２のバンドパスフィルタ１５２を備える。しかし、抽出部１４４が、アナログ信号１２１に作用する複数の第１のバンドパスフィルタを備えてもよく、デジタル信号１２２に作用する複数の第２のバンドパスフィルタを備えてもよい。抽出物１４４が、第１のバンドパスフィルタ１５１及び第２のバンドパスフィルタ１５２の片方のみを備えてもよい。

図６は、第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタがアナログ信号成分を抽出する第１の通過帯域と当該体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタがデジタル信号成分を抽出する第２の通過帯域との関係を示す図である。

図６に示されるように、第２の通過帯域１６２は、第１の通過帯域１６１に包含される。第２の通過帯域１６２は、抽出部１４４が成分を抽出する帯域に一致する。

第１の通過帯域１６１の下限Ｌ１は、０．０５Ｈｚ以上０．１５Ｈｚ以下であり、第１の通過帯域１６１の上限Ｕ１は、５Ｈｚ以上２０Ｈｚ以下である。第１の通過帯域１６１は、当該下限Ｌ１から当該上限Ｕ１までの通過帯域であり、例えば、０．１Ｈｚから１５Ｈｚまでの通過帯域である。

第２の通過帯域１６２の下限Ｌ２は、０．８Ｈｚ以上１．２Ｈｚ以下であり、第２の通過帯域１６２の上限Ｕ２は、５Ｈｚ以上１５Ｈｚ以下である。第２の通過帯域１６２は、当該下限Ｌ２から当該上限Ｕ２までの通過帯域であり、例えば、１Ｈｚから５Ｈｚまでの通過帯域、０．８Ｈｚから１０Ｈｚまでの通過帯域等である。

ここでいう通過帯域の下限及び上限は、電力減衰量が通過帯域内の最小の電力減衰量より３ｄＢ大きくなる周波数である。

図７は、第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタが抽出するアナログ信号成分をＡ／Ｄ変換することにより得られるデジタル信号の波形の例を示すグラフである。図８は、第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタが抽出するデジタル信号成分の波形の例を示すグラフである。

図７及び図８においては、測定が開始されてから経過した時間が横軸にとられており、電圧が縦軸にとられている。図７及び図８に示される波形は、電圧の急激な減衰が終わった後の期間における波形である。図７及び図８に示される波形は、第１の通過帯域１６１が０．１Ｈｚから１５Ｈｚまでの通過帯域であり、第２の通過帯域１６２が１Ｈｚから５Ｈｚまでの通過帯域である場合の波形である。

図７に示されるように、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用していないデジタル信号１２２の振幅は、安定していない。これに対して、図８に示されるように、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用しているデジタル信号成分１２６の振幅は、安定している。これは、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用していないデジタル信号１２２は、脈拍、呼吸等の複数の要素に起因する電圧の時間変化を表すため、乱れを有するのに対して、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用しているデジタル信号成分１２６は、脈拍というひとつの要素に起因する電圧の時間変化を表すため、乱れを有しないことによる。このように安定した振幅を有するデジタル信号成分１２６によれば、例えば、１０秒間の電圧の二乗平均を算出することにより、安定して振幅１２３を算出することができる。

図９は、第２実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタが抽出するアナログ信号成分をＡ／Ｄ変換することにより得られるデジタル信号の波形及び当該体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタが抽出するデジタル信号成分の波形の例を示すグラフである。

図９においては、測定が開始されてから経過した時間が横軸にとられており、電圧が縦軸にとられている。図９に示される波形は、第１の通過帯域１６１が０．１Ｈｚから１５Ｈｚまでの通過帯域であり、第２の通過帯域１６２が１Ｈｚから５Ｈｚまでの通過帯域である場合の波形である。図９に示される波形は、人が座面に着座する際に着座のやり直しが行われた場合の波形である。

図９に示されるように、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用したデジタル信号成分１２６の波形の振幅が安定しない期間Ｃは、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用していないデジタル信号１２２の波形の振幅が安定しない期間Ａより著しく短い。したがって、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用したデジタル信号成分１２６の波形の振幅が安定する期間Ｄは、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用していないデジタル信号１２２の波形の振幅が安定する期間Ｂより著しく早く到来する。したがって、第２のバンドパスフィルタ１５２を作用させることにより、着座のやり直し等の姿勢の変化が行われた場合でも体圧分布１２４を早く表示することができる。

３ 第３実施形態
以下では、第３実施形態が第２実施形態と相違する点が説明される。説明されない点については、第２実施形態において採用される構成と同様の構成が第３実施形態においても採用される。

第３実施形態においては、抽出部１４４が成分を抽出する通過帯域の下限Ｌが、０．０５Ｈｚ以上０．１５Ｈｚ以下であり、当該通過帯域の上限Ｕが、０．２Ｈｚ以上０．８Ｈｚ以下である。当該通過帯域は、当該下限Ｌから当該上限Ｕまでの通過帯域であり、例えば、０．１Ｈｚから０．５Ｈｚまでの通過帯域、０．０５Ｈｚから０．８Ｈｚまでの通過帯域等である。当該通過帯域内の周波数を有する成分から振幅１２３を算出することにより、圧電素子１１２により出力される電圧の時間変化に含まれる、呼吸に起因する周期的な時間変化の振幅１２３を算出することができる。

第２のバンドパスフィルタ１５２がデジタル信号成分１２６を抽出する第２の通過帯域１６２の下限Ｌ２も、０．０５Ｈｚ以上０．１５Ｈｚ以下であり、当該第２の通過帯域の上限Ｕ２も、０．２Ｈｚ以上０．８Ｈｚ以下である。第２の通過帯域１６２も、当該下限Ｌ２から当該上限Ｕ２までの通過帯域であり、例えば、０．１Ｈｚ以上から０．５Ｈｚまでの通過帯域、０．０５Ｈｚから０．８Ｈｚまでの通過帯域等である。

図１０は、第３実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第１のバンドパスフィルタが抽出するアナログ信号成分をＡ／Ｄ変換することにより得られるデジタル信号の波形の例を示すグラフである。図１１は、第３実施形態の体圧分布測定装置に備えられる第２のバンドパスフィルタが抽出するデジタル信号成分の波形の例を示すグラフである。

図１０及び図１１においては、測定が開始されてから経過した時間が横軸にとられており、電圧が縦軸にとられている。図１０及び図１１に示される波形は、電圧の急激な減衰が終わった後の期間における波形である。図１０及び図１１に示される波形は、第１の通過帯域１６１が０．１Ｈｚから１５Ｈｚまでの通過帯域であり、第２の通過帯域１６２が０．１Ｈｚから０．５Ｈｚまでの通過帯域である場合の波形である。

図１０に示されるように、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用していないデジタル信号１２２の振幅は、安定していない。これに対して、図１１に示されるように、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用しているデジタル信号成分１２６の振幅は、安定している。これは、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用していないデジタル信号１２２は、脈拍、呼吸等の複数の要素に起因する電圧の時間変化を表すため、乱れを有するのに対して、第２のバンドパスフィルタ１５２が作用しているデジタル信号成分１２６は、呼吸というひとつの要素に起因する電圧の時間変化を表すため、乱れを有しないことによる。このように安定した振幅を有するデジタル信号成分１２６によれば、例えば、１０秒間の電圧の二乗平均を算出することにより、安定した振幅１２３を算出することができる。

４ 第４実施形態
以下では、第４実施形態が第１実施形態と相違する点が説明される。説明されない点については、第１実施形態において採用される構成と同様の構成が第４実施形態においても採用される。

図１２は、第４実施形態の体圧分布測定システムを模式的に図示するブロック図である。

図１２に図示される第４実施形態の体圧分布測定システム４は、体圧分布測定装置４１及び外部装置４２を備える。

図１２に図示されるように、体圧分布測定装置４１は、通信部１０５を備える。

通信部１０５は、算出された体圧分布１２４を外部装置４２に送信する。

図１２に図示されるように、外部装置４２は、通信部１７１、表示部１７２及び電源部１７３を備える。

通信部１７１は、送信された体圧分布１２４を受信する。通信部１０５と通信部１７１との間の通信は、Bluetooth（登録商標）、Bluetooth（登録商標） Low Energy、Wi-Fi等により行われる。

表示部１７２は、受信された体圧分布１２４を表示する。

電源部１７３は、表示部１７２に電力を供給する。

外部装置４２は、専ら体圧分布測定装置１１に接続して用いられる専用機であってもよいし、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の汎用機であってもよい。汎用機には、当該汎用機を外部装置４２として機能させるためのアプリケーションがインストールされる。

５ 第５実施形態
以下では、第５実施形態が第１実施形態と相違する点が説明される。説明されない点については、第１実施形態において採用される構成と同様の構成が第５実施形態においても採用される。

図１３は、第５実施形態の体圧分布測定装置に備えられる体圧分布算出部を模式的に図示するブロック図である。

第５実施形態においては、体圧分布算出部１４３が、機械学習モデル１８１にしたがって圧電素子アレイ１１１の解像度より高い解像度を有する体圧分布１２４を算出する。

圧電素子アレイ１１１の解像度は、複数の圧電素子１１２の配置密度である。体圧分布１２４の解像度は、体圧の相対値が算出される位置の密度である。

これにより、例えば、各圧電素子１１２が１２０ｍｍ角の正方形状の平面形状を有する場合であっても、２０ｍｍピッチの位置ごとに体圧の相対値を算出することができる。

図１４は、第５実施形態の機械学習装置を模式的に図示するブロック図である。

図１４に図示される第５実施形態の機械学習装置５３は、上述した機械学習モデル１８１を生成する。

図１４に図示されるように、機械学習装置５３は、圧電素子アレイ１９１、Ａ／Ｄ変換器１９２、振幅算出部１９３、静電容量型センサ１９４、Ａ／Ｄ変換器１９５、体圧分布算出部１９６及び機械学習部１９７を備える。

圧電素子アレイ１９１、Ａ／Ｄ変換器１９２及び振幅算出部１９３は、それぞれ、第５実施形態の体圧分布測定装置に備えられる圧電素子アレイ１１１、Ａ／Ｄ変換器１４１及び振幅算出部１４２と同様の要素である。

圧電素子アレイ１９１及び静電容量型センサ１９４は、互いに重ねられて積層体を構成する。当該積層体には、機械学習モデル１８１が生成される際に、体圧がかけられる。これより、機械学習モデル１８１が生成される際に、圧電素子アレイ１９１に体圧がかけられるのに応答して圧電素子アレイ１１１により出力されるアナログ信号２０１及び静電容量型センサ１９４に当該体圧がかけられるのに応答して静電容量型センサ１９４により出力されるアナログ信号２０４の両方が得られる。

静電容量型センサ１９４は、圧電素子アレイ１９１の解像度より高い解像度を有する。また、静電容量型センサ１９４の出力は、体圧に応じた出力である。

Ａ／Ｄ変換器１９２は、アナログ信号２０１をデジタル信号２０２に変換する。

振幅算出部１９３は、デジタル信号２０２から振幅２０３を算出する。

Ａ／Ｄ変換器１９５は、アナログ信号２０４をデジタル信号２０５に変換する。

体圧分布算出部１９６は、デジタル信号２０５から体圧分布２０６を算出する。

機械学習部１９７は、算出された体圧分布２０６を教師信号として機械学習を行い、算出された振幅２０３及び体圧分布２０６から機械学習モデル１８１を生成する。

教師信号となる体圧分布２０６は、圧電素子アレイ１９１の解像度より高い解像度を有する静電容量型センサ１９４により出力されるアナログ信号２０４から得られ、圧電素子アレイ１９１の解像度より高い解像度を有する。このため、体圧分布２０６を教師信号として機械学習を行うことにより、圧電素子アレイ１９１の解像度より高い解像度を有する体圧分布１２４を算出することに好適に用いることができる機械学習モデル１８１を生成することができる。

本開示は、上記実施の形態に限定されるものではなく、上記実施の形態で示した構成と実質的に同一の構成、同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成で置き換えてもよい。

４ 体圧分布測定システム、１１，２１，４１ 体圧分布測定装置、４２ 外部装置、５３ 機械学習装置、１０１ 体圧分布測定シート、１０２ 制御部、１０３ 表示部、１０４ 電源部、１０５ 通信部、１１１ 圧電素子アレイ、１１２ 圧電素子、１２１ アナログ信号、１２２ デジタル信号、１２３ 振幅、１２４ 体圧分布、１２５ アナログ信号成分、１２６ デジタル信号成分、１３１ 圧電体層、１３２ 電極、１３３ 絶縁体層、１３４ 電極、１３５ 絶縁体層、１４１ アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器、１４２ 振幅算出部、１４３ 体圧分布算出部、１４４ 抽出部、１５１ 第１のバンドパスフィルタ、１５２ 第２のバンドパスフィルタ、１６１ 第１の通過帯域、１６２ 第２の通過帯域、１７１ 通信部、１７２ 表示部、１７３ 電源部、１８１ 機械学習モデル、１９１ 圧電素子アレイ、１９２ Ａ／Ｄ変換器、１９３ 振幅算出部、１９４ 静電容量型センサ、１９５ Ａ／Ｄ変換器、１９６ 体圧分布算出部、１９７ 機械学習部。

Claims (11)

1. 複数の圧電素子を備え、各圧電素子が前記各圧電素子に体圧がかかるのに応答して電圧を出力する圧電素子アレイと、
   前記各圧電素子について、前記電圧の時間変化に含まれる、周期的な体の動きに起因する周期的な時間変化の振幅を算出することにより、前記複数の圧電素子について、複数の振幅を算出する振幅算出部と、
   前記複数の振幅から体圧分布を算出する体圧分布算出部と、
   を備える体圧分布測定装置。
2. 前記電圧の時間変化から通過帯域内の周波数を有する成分を抽出する抽出部を備え、
   前記振幅算出部は、前記成分から前記振幅を算出する
   請求項１に記載の体圧分布測定装置。
3. 前記通過帯域の下限は、０．８Ｈｚ以上１．２Ｈｚ以下であり、
   前記通過帯域の上限は、５Ｈｚ以上１５Ｈｚ以下である
   請求項２に記載の体圧分布測定装置。
4. 前記周期的な体の動きは、脈拍である
   請求項３に記載の体圧分布測定装置。
5. 前記通過帯域の下限は、０．０５Ｈｚ以上０．１５Ｈｚ以下であり、
   前記通過帯域の上限は、０．２Ｈｚ以上０．８Ｈｚ以下である
   請求項２に記載の体圧分布測定装置。
6. 前記周期的な体の動きは、呼吸である
   請求項５に記載の体圧分布測定装置。
7. 前記抽出部は、前記電圧の時間変化を表すアナログ信号から第１の通過帯域内の周波数を有するアナログ信号成分を抽出する第１のバンドパスフィルタを備え、
   前記アナログ信号成分をデジタル信号に変換するアナログ／デジタル変換器を備え、
   前記抽出部は、前記デジタル信号から前記第１の通過帯域に包含される第２の通過帯域内の周波数を有するデジタル信号成分を抽出する第２のバンドパスフィルタを備え、
   前記振幅算出部は、前記デジタル信号成分から前記振幅を算出する
   請求項２から６までのいずれかに記載の体圧分布測定装置。
8. 前記第１の通過帯域の下限は、０．０５Ｈｚ以上０．１５Ｈｚ以下であり、
   前記第１の通過帯域の上限は、５Ｈｚ以上２０Ｈｚ以下である
   請求項７に記載の体圧分布測定装置。
9. 前記体圧分布算出部は、機械学習モデルにしたがって前記体圧分布を算出し、
   前記体圧分布は、前記圧電素子アレイの解像度より高い解像度を有する
   請求項１から８までのいずれかに記載の体圧分布測定装置。
10. 前記体圧分布を表示する表示部を備える
    請求項１から９までのいずれかに記載の体圧分布測定装置。
11. 前記体圧分布を表示する表示部を備える外部装置に前記体圧分布を送信する通信部を備える
    請求項１から１０までのいずれかに記載の体圧分布測定装置。

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