JP2767923B2 - Fuzzy control circuit - Google Patents

Fuzzy control circuit

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【発明の詳細な説明】 以下の順序で本発明を説明する。 In DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The following sequence describes the present invention.

A産業上の利用分野 B発明の概要 C従来の技術(第7図) D発明が解決しようとする問題点(第7図) E問題点を解決するための手段(第3図) F作用(第3図) G実施例 (G1)第1の実施例(第1図〜第6図) (G2)他の実施例 H発明の効果 A産業上の利用分野 本発明はフアジイ制御回路に関し、例えばテレビジヨンカメラの絞り制御に適用して好適なものである。 Summary C prior art FIELD B invention on A industry (Figure 7) D invention the problem to be solved point (Figure 7) means for solving the E problem (FIG. 3) F acts ( Figure 3) G example (G1) first embodiment (FIG. 1-FIG. 6) (G2) fIELD the present invention on the effect a industrial other embodiments H invention relates fuzzy control circuit, for example, and it is preferably applied to the aperture control of the television camera.

B発明の概要 本発明は、フアジイ制御回路において、互いにサンプリング点が入れ違いになるようにメンバーシツプ関数を量子化することにより、簡易な構成で高精度の制御データを得ることができる。 SUMMARY OF THE INVENTION The B invention, the fuzzy control circuit, by quantizing the the membership functions so as to mutually sampling points Irechigai, it is possible to obtain a high precision of the control data with a simple configuration.

C従来の技術 従来、テレビジヨンカメラにおいては、絞りを自動調整するだけでなく、マニユアル調整し得るようになされたものがある(特願昭63−208825号、特願昭63−213098 C ART Conventionally, in a television camera, not the diaphragm only automatic adjustment, it is has been made to be able to Maniyuaru adjusted (Japanese Patent Application No. Sho 63-208825, No. Sho 63-213098
号、特願昭63−215850号)。 Patent, Japanese Patent Application No. Sho 63-215850).

すなわち第7図に示すように、この種のテレビジヨンカメラにおいては、羽根状の絞りをアイリスモータ2で駆動する。 That is, as shown in FIG. 7, in this type of television cameras, and drives the blade-shaped aperture in the iris motor 2.

絞りは、その開口量をホール素子3で検出し得るようになされ、当該検出結果に基づいてアイリスモータ2が駆動される。 Stop is made the opening amount so as to detect the Hall element 3, an iris motor 2 on the basis of the detection result is driven.

すなわちホール素子3の出力電圧V Kは、絞り操作子の操作量に応じて基準電圧発生回路7から出力される基準電圧V REFとの間で、抵抗4、5及び6を介して比較結果が得られ、当該比較結果が演算増幅回路10の反転入力端に出力される。 That output voltage V K Hall element 3, between the reference voltage V REF, compares through the resistor 4, 5 and 6 result output from the reference voltage generating circuit 7 in accordance with the operation amount of the throttle operator obtained, the comparison result is output to the inverting input of the operational amplifier 10.

演算増幅回路10は、抵抗11及びコンデンサ12を有する積分回路で構成され、その出力信号をアイリスモータ2 Operational amplifier 10, resistor 11 and is constituted by an integrating circuit having a capacitor 12, an iris motor 2 and its output signal
の駆動コイル13に出力する。 And outputs of the drive coil 13.

このとき演算増幅回路10は、抵抗14を介して、非反転入力端に基準電源16の基準電圧を入力するようになされ、同時に制動コイル18をそれぞれ反転及び非反転入力端に接続するようになされている。 In this case the operational amplifier 10 via a resistor 14, a non-inverting adapted to enter a reference voltage of the reference power source 16 to the input terminal, adapted to connect the brake coil 18, respectively inverting and non-inverting input at the same time ing.

これに対して演算増幅回路20は、演算増幅回路10と同様にコンデンサ22及び抵抗24を有する積分回路で構成され、入力抵抗21を介して演算増幅回路10の出力信号を反転入力端に受けるようになされている。 The operational amplifier circuit 20 with respect to this, the operation like the amplifier circuit 10 is constituted by an integrating circuit having a capacitor 22 and a resistor 24, to receive the inverted input terminal the output signal of the operational amplifier circuit 10 via an input resistor 21 It has been made to.

さらに演算増幅回路20は、演算増幅回路10と同様に、 Further operational amplifier circuit 20, similarly to the operational amplifier circuit 10,
抵抗26を介して、非反転入力端に基準電圧16の基準電圧を入力するようになされ、出力信号を駆動コイル13の残りの入力端に出力するようになされている。 Through a resistor 26, a non-inverting adapted to enter a reference voltage of the reference voltage 16 to the input end, has been made an output signal to output to the remaining input terminal of the drive coil 13.

これにより絞りにおいては、ホール素子3の出力電圧 Thus, in the aperture, the output voltage of the Hall element 3
V Kが基準電圧V REFと一致するように、制動コイル18で制動されながら、駆動コイル13で駆動されるようになされ、かくして絞りの開口量を基準電圧V REFで決まる所望の値に設定し得るようになされている。 As V K coincides with the reference voltage V REF, while being braked by the brake coil 18, adapted to be driven by the drive coil 13, thus setting a desired value determined the amount of opening of the aperture at the reference voltage V REF It has been made so as to obtain.

D発明が解決しようとする問題点 ところで、この種のマニユアル調整の絞りにおいては、アイリスモータ2、ホール素子3及び絞りにばらつき、温度特性による変化、がた等を避け得ず、モデル化も困難な特徴がある。 D INVENTION point problem to be solved Meanwhile, in the draw of Maniyuaru adjustment of this kind, iris motor 2, the variation in the Hall element 3 and the diaphragm, changes due to temperature characteristics, not unavoidable backlash or the like, also modeled difficult there are features.

さらに撮像素子の電気変換特性が非線型でなるのに対し、絞りは線型にしか調整し得ず、これに反して撮像信号の信号レベルの変化に対して、視覚的な明るさは対数状に変化する。 Further While electric conversion characteristics of the image sensor is a non-linear, stop Eze adjusted only linearly with respect to changes in the signal level of an image signal on the contrary, the visual brightness logarithmic form Change.

従つて従来のマニユアル調整においては、ユーザの操作感覚に即して、素早くかつ滑らかに応答させることが困難で、調整精度も未だ不十分だつた。 Accordance connexion In conventional Maniyuaru adjustment, with reference to the operation sense of the user, a quick and smooth difficult to respond, adjustment accuracy also still insufficient DaTsuta.

この問題を解決する1つの方法として、フアジイ制御を適用して、絞りを制御する方法が考えられる。 One way to resolve this problem, by applying the fuzzy control is considered a method of controlling the iris.

ところがフアジイ推論を適用して精度の高い制御データを作成するためには、分解能の高いメンバーシツプ関数を用いる必要がある。 However in order to apply the fuzzy inference to create high-precision control data, it is necessary to use a high the membership function resolution.

ところがこのように分解能の高いメンバーシツプ関数を用いる場合、メンバーシツプ関数を表現するデータの数が増大し、その分メモリ回路が大型化し、フアジイ制御回路の構成が大型化する問題があつた。 However the case of using the high the membership function resolution will increase the number of data representing the membership function, that amount memory circuit becomes large, the configuration of the fuzzy control circuit problem has been made to size.

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、簡易な構成で精度の高い制御データを得ることができるフアジイ制御回路を提案しようとするものである。 The present invention has been made in view of the above, it is intended to propose a fuzzy control circuit which can obtain a high control data accuracy with a simple configuration.

E問題点を解決するための手段 かかる問題点を解決するため本発明においては、メモリ手段54に格納された複数のメンバーシツプ関数NL、N In the present invention for solving means above problems to solve E problems, the plurality stored in the memory unit 54 the membership functions NL, N
M、NS、ZR、PS、PM、PLのデータ(D NL1 〜D NL32 )、(D M, NS, ZR, PS, PM, PL data (D NL1 ~D NL32), ( D
NM1 〜D NM32 )、(D NS1 〜D NS32 )、(D ZR1 〜D ZR32 )、 NM1 ~D NM32), (D NS1 ~D NS32), (D ZR1 ~D ZR32),
(D PS1 〜D PS32 )、(D PM1 〜D PM32 )、(D PL1 〜D PL32 (D PS1 ~D PS32), ( D PM1 ~D PM32), (D PL1 ~D PL32)
を用いて、制御データD CONTを推論するフアジイ制御回路54において、複数のメンバーシツプ関数NL、NM、NS、 Using, in the fuzzy control circuit 54 to deduce the control data D CONT, a plurality of the membership functions NL, NM, NS,
ZR、PS、PM、PLのデータ(D NL1 〜D NL32 )、(D NM1 〜D ZR, PS, PM, PL data (D NL1 ~D NL32), ( D NM1 ~D
NM32 )、(D NS1 〜D NS32 )、(D ZR1 〜D ZR32 )、(D PS1 NM32), (D NS1 ~D NS32 ), (D ZR1 ~D ZR32), (D PS1 ~
D PS32 )、(D PM1 〜D PM32 )、(D PL1 〜D PL32 )は、複数のメンバーシツプ関数NL、NM、NS、ZR、PS、PM、PLを量子化してデータ(D NL1 〜D NL32 )、(D NM1 〜D NM32 )、 D PS32), (D PM1 ~D PM32), (D PL1 ~D PL32) , the data a plurality of the membership functions NL, NM, NS, ZR, PS, PM, and PL quantizes (D NL1 ~D NL32) , (D NM1 ~D NM32),
(D NS1 〜D NS32 )、(D ZR1 〜D ZR32 )、(D PS1 (D NS1 ~D NS32), ( D ZR1 ~D ZR32), (D PS1 ~
D PS32 )、(D PM1 〜D PM32 )、(D PL1 〜D PL32 )を得る際に、互いに隣接して立ち上がる第1及び第2のメンバーシツプ関数(NL及びNM)、(NM及びNS)、(NS及びZ D PS32), (D PM1 ~D PM32), ( in obtaining D PL1 ~D PL32), first and second the membership function that rises in adjacent (NL and NM), (NM and NS), ( NS and Z
R)、(ZR及びPS)、(PS及びPM)、(PM及びPL)において、第1のメンバーシツプ関数NL、NM、NS、ZR、PS、 R), (ZR and PS), (PS and PM), (in PM, and PL), the first the membership functions NL, NM, NS, ZR, PS,
PMのサンプリング点と続くサンプリング点の間に、第2 During the sampling points continues sampling point PM, second
のメンバーシツプ関数NM、NS、ZR、PS、PM、PLのサンプリング点を設定する。 Of the membership function NM, set NS, ZR, PS, PM, sampling points of the PL.

F作用 互いに隣接して立ち上がる第1及び第2のメンバーシツプ関数(NL及びNM)、(NM及びNS)、(NS及びZR)、 F acting first and second the membership functions which rises adjacent to each other (NL and NM), (NM and NS), (NS and ZR),
(ZR及びPS)、(PS及びPM)、(PM及びPL)において、 (ZR and PS), in (PS and PM), (PM, and PL),
第1のメンバーシツプ関数NL、NM、NS、ZR、PS、PMのサンプリング点と続くサンプリング点の間に、第2のメンバーシツプ関数NM、NS、ZR、PS、PM、PLのサンプリング点を設定すれば、隣接するメンバーシツプ関数NL、NM、 First the membership functions NL, NM, NS, ZR, PS, between the sampling points followed by a sampling point of the PM, the second the membership functions NM, NS, ZR, PS, PM, by setting the sampling points PL , adjacent to the membership function NL, NM,
NS、ZR、PS、PM、PLから得られた推論結果で、全体の推論結果を補つて推論結果の精度を向上することができる。 NS, ZR, PS, PM, inference results obtained from PL, can be a whole inference results to improve the accuracy of complement connexion inference result.

G実施例 以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。 The following drawings G example details one embodiment of the present invention.

(G1)第1の実施例 (G1−1)実施例の構成 第7図との対応部分に同一符号を付して示す第1図において、30は全体としてテレビジヨンカメラを示し、レンズ32で集光した光を絞り33を介して固体撮像素子34の撮像面上に導き、これにより当該撮像面上に被写体の像を結像して撮像信号S Sを得る。 (G1) in a first diagram the same reference numerals are assigned to corresponding portions of the structure Fig. 7 of the first embodiment (G1-1) Example 30 as a whole shows a television camera, a lens 32 the focused light through the aperture 33 lead on an imaging plane of the solid state imaging device 34, thereby obtaining an image signal S S and forming an image of a subject on the imaging surface.

これに対してアナログデイジタル変換回路(A/D)35 Analog-to-digital converter contrast (A / D) 35
は、増幅回路36を介してホール素子3の出力信号を受けるようになされ、その出力デイジタル信号(以下絞り量データと呼ぶ)を制御回路38に出力する。 It is adapted to receive an output signal of the Hall element 3 via an amplifier circuit 36, and outputs the output digital signal (hereinafter referred to as throttle amount data) to the control circuit 38.

これに対して、アナログデイジタル変換回路(A/D)4 In contrast, analog-to-digital converter (A / D) 4
0は、絞り調整用の可変抵抗42から出力される基準電圧V 0, the reference output from the variable resistor 42 for aperture adjustment voltage V
REFを受け、デイジタル信号に変換して制御回路38に出力する。 Receiving the REF, and outputs to the control circuit 38 is converted into a digital signal.

制御回路38は、絞り量データ及び基準電圧V REFに基づいて制御データD CONTを作成し、当該制御データD CONTをデイジタルアナログ変換回路(D/A)44、ローパスフイルタ回路(LPF)46を介してアイリスモータ2に出力するようになされ、これにより絞り33を基準電圧V REFで決まる開口量に制御するようになされている。 The control circuit 38, through the aperture amount to create the control data D CONT based on the data and the reference voltage V REF, the control data D CONT digital-to-analog converter (D / A) 44, a low pass filter circuit (LPF) 46 iris made as to output to the motor 2, thereby the diaphragm 33 is adapted to control the opening amount determined by the reference voltage V REF Te.

このとき制御回路38は、フアジイ推論を用いて制御データD CONTを作成するようになされている。 At this time, the control circuit 38 is adapted to create control data D CONT using fuzzy inference.

すなわちフアジイ推論においては、簡易な構成で、モデル化し得ないような対象でも、確実に制御し得る特徴を有す。 That is, in the fuzzy inference, a simple configuration, in a subject such as not modeled, having a characteristic capable of reliably controlled.

従つてこのようにモデル化が困難な絞り制御に適用して、簡易な構成で、確実に所望の開口量を得ることができる。 Accordance connexion applied to the thus modeled difficult aperture control, with a simple configuration, it is possible to reliably obtain a desired opening amount.

さらにメンバーシツプ関数の設定いかんによつて、ユーザの操作感覚に即した十分な精度で、素早くかつ滑らかに明るさを制御することができ、その分従来に比してテレビジヨンカメラの使い勝手を向上することができる。 Further Yotsute setting Ikan of the membership function, with sufficient accuracy that meets the operating sense of the user, quickly and smoothly can control brightness, improving the usability of the television camera relative to the amount prior be able to.

(G1−2)制御回路38の構成 制御回路38は、減算回路50に絞り量データ及び基準電圧V REFのデータを受け、これにより制御目標に対する絞り33の偏差(以下偏差データと呼ぶ)θを検出するようになされている。 (G1-2) configuration control circuit 38 of the control circuit 38 receives the data of the aperture value data and the reference voltage V REF to the subtraction circuit 50, this by (hereinafter referred to as deviation data) deviations of the diaphragm 33 with respect to the control target θ It is adapted to detect.

さらに制御回路38は、微分回路52に偏差データθを受け、これにより偏差データθの微分データΔθを作成するようになされている。 Further control circuit 38 receives the deviation data theta to the differentiation circuit 52, thereby being made to create a derivative data Δθ of the deviation data theta.

制御回路38は、偏差データθ及び偏差データθの微分データΔθをフアジイ推論部54に与え、当該フアジイ推論部54で制御データD CONTをフアジイ推論する。 The control circuit 38 gives a differential data Δθ of the deviation data θ and deviation data θ to the fuzzy inference section 54, and fuzzy inference control data D CONT in the fuzzy inference unit 54.

(G1−2−1)メンバーシツプ関数 フアジイ推論部54は、リードオンリメモリ回路を有し、当該リードオンリメモリ回路に偏差データθ、偏差データθの微分データΔθ及び制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数のデータを格納してテーブルを形成するようになされている。 (G1-2-1) the membership function fuzzy inference section 54 includes a read only memory circuit, the data of the read only memory circuit deviation data theta, the membership function for the derivative data Δθ and control data D CONT deviation data theta It is adapted to form a table to store the.

すなわち第2図に示すように、偏差データθに関するメンバーシツプ関数においては、偏差データθの値が負側に最も大きくなる値から正側に最も大きくなる値まで値−1から1まで正規化し、これを横軸にとつて表した7つのメンバーシツプ関数(NL、NM、NS、ZR、PS、PM及びPL)が割当られるようになされている。 More specifically, as shown in FIG. 2, in the membership function relating to a deviation data theta, normalized from the value that the value of the deviation data theta is maximum on the negative side from the most to larger values ​​the value -1 to the positive side to 1, this seven the membership functions expressed connexion with the horizontal axis (NL, NM, NS, ZR, PS, PM and PL) is adapted to be assigned to.

すなわち、第1のメンバーシツプ関数NLにおいては、 That is, in the first the membership functions NL,
偏差データθの値が負側に最も大きくなる状態を表すのに対し、第2のメンバーシツプ関数NMは、負側に最も大きくなつた状態からやや正側に近づいた状態を表す。 While the value of the deviation data θ represents the largest becomes the state on the negative side, the second the membership function NM represents the state slightly closer to the positive side from the largest Natsuta state on the negative side.

これに対して、第3のメンバーシツプ関数NSは、第2 In contrast, the third the membership function NS is second
のメンバーシツプ関数NMから偏差データθがさらに正側に近づいた状態を表し、第4のメンバーシツプ関数ZR Of represents a state the membership function NM of the deviation data θ from the further approaches the positive side, the fourth the membership function ZR
は、偏差データθの値がほぼ0の状態を表す。 The value of the deviation data θ represents approximately zero states.

さらに第5及び第6のメンバーシツプ関数PS及びPM Further fifth and sixth the membership functions PS and PM of
は、偏差データθの値がほぼ0の状態から順次正側に大きくなつた状態を表し、第7のメンバーシツプ関数PL Sequentially increases in the positive side value of the deviation data θ is approximately 0 state represents Natsuta state, seventh the membership functions PL
は、正側に最も大きくなつた状態を表す。 Represents the largest Natsuta state to the positive.

同様に偏差データθの微分データΔθに関するメンバーシツプ関数においては、微分データΔθの値が負側に最も大きくなる値から正側に最も大きくなる値までを値−1から1まで正規化し、これを横軸にとつて表した7 Similarly in the membership function for the differential data [Delta] [theta] of the deviation data theta, and becomes largest normalized to a value from the value -1 to 1 to a positive side from the most larger value value on the negative side of the differential data [Delta] [theta], the horizontal so expressed connexion with the axis 7
つのメンバーシツプ関数(NL、NM、NS、ZR、PS、PM及び One of the membership function (NL, NM, NS, ZR, PS, PM and
PL)が割当られるようになされている。 PL) it is adapted to be assigned.

すなわち、第1のメンバーシツプ関数NLにおいては、 That is, in the first the membership functions NL,
微分データΔθの値が負側に最も大きくなる状態を表すのに対し、第2のメンバーシツプ関数NMは、負側に最も大きくなつた状態からやや正側に近づいた状態を表す。 To represent the state in which the value of the differential data Δθ is maximum on the negative side, the second the membership function NM represents the state slightly closer to the positive side from the largest Natsuta state on the negative side.

これに対して、第3のメンバーシツプ関数NSは、さらに正側に近づいた状態を表すのに対し、第4のメンバーシツプ関数ZRは、ほぼ0の状態を表す。 In contrast, the third the membership function NS, compared represent state further close to the positive side, the fourth the membership function ZR represents approximately zero state.

さらに第5及び第6のメンバーシツプ関数PS及びPM Further fifth and sixth the membership functions PS and PM of
は、ほぼ0の状態から正側に順次大きくなつた状態を表すのに対し、第7のメンバーシツプ関数PLは、正側に最も大きくなつた状態を表す。 , Compared represent sequentially increased Natsuta state from substantially zero state to a positive side, the membership function PL seventh represents the largest Natsuta state to the positive.

同様に制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数においては、制御データD CONTを値−1から1まで正規化し、これを横軸にとつて表した7つのメンバーシツプ関数(NL、NM、NS、ZR、PS、PM及びPL)が割当られるようになされている。 In the membership function for similarly controlling data D CONT, control data D CONT normalized from the value -1 to 1, seven the membership functions (NL representing connexion with this on the horizontal axis, NM, NS, ZR, PS, PM and PL) are adapted to be assigned.

すなわち、第1、第2及び第3のメンバーシツプ関数 That is, first, second and third the membership functions
NL、NM及びNSにおいては、制御データD CONTで絞り33が絞られる状態を表し、それぞれその変化速度が大きい場合、中程度の場合、小さい場合を表す。 NL, in NM and NS, represents a state in which 33 aperture control data D CONT is squeezed, when the change rate of each is large, if the medium, representing the smaller.

これに対して、第4のメンバーシツプ関数ZRは、絞り In contrast, the fourth the membership function ZR are squeezed
33を変化させない場合を表し、第5、第6及び第7のメンバーシツプ関数PS、PM及びPLは、制御データD CONTで絞り33が開けられる状態を表し、それぞれその変化速度が小さい場合、中程度の場合、大きい場合を表す。 33 shows a case that does not change, the fifth, the membership function PS, PM and PL in the sixth and seventh, shows a state where the diaphragm 33 is opened by the control data D CONT, if the change rate of each of small, medium in the case of, representing the greater.

各メンバーシツプ関数(PL、PM、PS、ZR、NS、NM及び Each the membership function (PL, PM, PS, ZR, NS, NM and
NL)は、両側のメンバーシツプ関数(すなわちメンバーシツプ関数NL及びPLを除いて、横軸に対してそれぞれ所定量だけシフトした三角形形状に立ち上がる関数に設定されている。 NL), except both sides of the membership functions (i.e. the membership function NL and PL, are respectively set to a function that rises triangular shape which is shifted by a predetermined amount with respect to the horizontal axis.

さらに各メンバーシツプ関数(PL、PM、PS、ZR、NS、 In addition, each the membership function (PL, PM, PS, ZR, NS,
NM及びNL)は、当該三角形形状の部分が、中央のメンバーシツプ関数程急激に立ち上がると共に、その立ち上り部分の距離か中央付近程小さくなるようになされている。 NM and NL), the portion of the triangle shape, together with the rapidly rises as the center the membership functions, are made so as to become smaller as the vicinity distance or the center of the rising portion.

従つて、偏差データθ、偏差データθの微分データΔ Accordance connexion, deviation data θ, the differential data of the deviation data θ Δ
θ及び制御データD CONTが小さな場合程、すなわちユーザが絞り33の開口量を少しだけ変化させる場合、ユーザが絞り33をゆつくりと変化させる場合、調整目標に対して絞り33の開口量が少しだけずれている場合程、高い精度でフアジイ推論結果を得ることができ、これによりユーザの操作感覚に即した高い精度で絞り33を調整することができる。 as when θ and control data D CONT is small, i.e., if the user alters slightly the amount of opening of the aperture 33, if the user alters the diaphragm 33 Oyutsukuri, amount of opening of the aperture 33 relative to the adjustment target a little as when are shifted by, it is possible to obtain a fuzzy inference result with high accuracy, thereby it is possible to adjust the aperture 33 with high accuracy in line with the operation sense of the user.

さらにこれとは逆に、偏差データθ、偏差データθの微分データΔθ及び制御データD CONTが大きな場合程、 Further contrast, deviation data theta, as when the differential data Δθ and control data D CONT deviation data theta large,
すなわちユーザが絞り33の開口量を大きく変化させる場合、ユーザが絞り33を素早く変化させる場合、調整目標に対して絞り33の開口量が大きくずれている場合程、高速度で絞り33を制御し得、これによりユーザの操作感覚に即した速度で、高速度で絞り33を調整することができる。 That is, when the user greatly change the amount of opening of the aperture 33, if the user to quickly change the aperture 33, as if the amount of opening of the aperture 33 is largely deviated with respect to the adjustment target, it controls the aperture 33 at a high speed obtained, thereby at a rate adapted to the operation sense of the user, it is possible to adjust the 33 stop at a high speed.

特にフアジイ推論においては、検出されたデータの精度(この場合は偏差データθ及び偏差データθの微分データΔθでなり、アナログデイジタル変換回路35及び40 Especially in fuzzy inference, the precision (in this case the detected data becomes a differential data Δθ of the deviation data θ and deviation data θ is analog-to-digital converter circuit 35 and 40
の分解能に依存する)が悪い場合でも、精度の高い制御データを出力し得る特徴がある。 Even if dependent on the resolution) is poor, it has the characteristic that can output a high-precision control the data.

従つて、分解能の低いアナログデイジタル変換回路35 Accordance connexion, low resolution analog-to-digital converter 35
及び40を用いて、精度の高い制御データD CONTを得ることができる。 And with 40, it is possible to obtain a highly accurate control data D CONT.

また、分解能の低いアナログデイジタル変換回路35及び40を用いて、精度の高い制御データD CONTを得ることができることから、絞り33、アイリスモータ2及びホール素子3のばらつきに対しても、精度の高い制御データ Further, by using a low analog-to-digital converter 35 and 40 resolution, since it is possible to obtain a high control data D CONT accuracy, aperture 33, also with respect to the variation of the iris motor 2 and the Hall element 3, highly accurate control data
D CONTを得ることができ、かくして高い精度で絞り33を制御することができる。 It can be obtained D CONT, thus it is possible to control the aperture 33 with high accuracy.

さらに中央のメンバーシツプ関数程急激に立ち上がると共に、当該立ち上り部分の距離が小さくなるように設定されていることから、絞り33を小さく絞つた状態でも、滑らかに絞り33を制御することができる。 Further with sharply rises as the membership functions of the central, since the distance between the rising portion is set to be smaller, even in the state was reduced Shibotsu aperture 33, it is possible to control the smooth aperture 33.

実際上、この種の絞りにおいては、開口部の面積に比例して入射光量が変化することから、絞りを絞れば絞るほど、精度の高い制御が必要になる。 In practice, in this type of aperture, since the amount of incident light in proportion to the area of ​​the opening changes, the more narrow if throttled the aperture, it is necessary to control with high accuracy.

ところが従来の制御方法においては、線型に制御することから、必ずしも絞りを絞つた状態で精度の高い制御をし得ず、かくしてこの点においても従来に比して格段的に使い勝手を向上することができる。 However in the conventional control method, since the control linearly necessarily Eze the accurate control of the aperture in Shibotsu was state, thus making it possible to improve the dramatically the usability as compared with the conventional In this respect it can.

また各メンバーシツプ関数(NL、NM、NS、ZR、PS、PM In addition each the membership function (NL, NM, NS, ZR, PS, PM
及びPL)においては、三角形形状の部分が、中央のメンバーシツプ関数ZRに対して左右非対象になるよに選定され、これにより絞り調整操作子の操作量に対して撮像素子34の入射光量を非線型に変化させ、当該操作量と視覚的な明るさの変化とが一致するようになされている。 And the PL), the portion of the triangular shape, is selected to Yo becomes horizontally asymmetric relative to the center of the membership function ZR, the amount of incident light of the imaging device 34 with respect to the operation amount of this by aperture adjustment operator Non varied linearly, and the operation amount and the visual brightness changes are made to coincide.

かくして高精度かつ高速度で、ユーザの操作感覚に即して絞り33を調整することができる。 Thus high precision and at high speed, it can be adjusted aperture 33 in line with the operating sense of the user.

従つて、その分従来に非して格段的に使い勝手を向上することができる。 Accordance connexion, it is possible to improve dramatically the ease and non in that amount conventionally.

第3図に示すように、偏差データθ、偏差データθの微分データΔθ及び制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数は、それぞれ横軸を5ビツトのデータで等間隔に32分割し、分割した横軸座標をサンプリング点にして8ビツトのデータに量子化して表されるようになされている。 As shown in FIG. 3, deviation data theta, the membership function relating to derivative data Δθ and control data D CONT deviation data theta, and 32 divided into equal intervals on the horizontal axis in data of five bits, divided abscissa It is made as represented by quantized data to 8-bit sampling point.

このとき第1、第3、第5及び第7のメンバーシツプ関数(NL、NS、PS及びPL)においては、当該メンバーシツプ関数(NL、NS、PS、PM及びPL)を表現するデータ(D NL1 、……、D NLn 、D NLn+1 、……、D NL32 )、 First this time, the third, the fifth and seventh the membership functions (NL, NS, PS and PL), data representing the the membership function (NL, NS, PS, PM and PL) (D NL1, ......, D NLn, D NLn + 1, ......, D NL32),
(D NS1 、……、D NSn 、D NSn+1 、……、D NS32 )、 (D NS1, ......, D NSn , D NSn + 1, ......, D NS32),
(D PS1 、……、D PSn 、D PSn+1 、……、D PS32 )、 (D PS1, ......, D PSn , D PSn + 1, ......, D PS32),
(D PL1 、……、D PLn 、D PLn+1 、……、D PL32 )のサンプリング点が一致するように設定され、これにより各データ(D NL1 〜D NL 32)、(D NS1 〜D NS32 )、(D PS1 (D PL1, ......, D PLn , D PLn + 1, ......, D PL32) are set as sampling points coincide, so that each data (D NL1 ~D NL 32), (D NS1 ~D NS32), (D PS1 ~
D PS32 )、(D PL1 〜D PL32 )で、それぞれメンバーシツプ関数(NL、NS、PS及びPL)の形状を表現するようになされている。 D PS32), it is made to represent the shape of the (at D PL1 ~D PL32), respectively the membership functions (NL, NS, PS and PL).

これに対して、第2、第4及び第6のメンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)においては、当該メンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)を表現するデータ(D NM1 、……、 In contrast, the second, the fourth and sixth the membership function (NM, ZR and PM), the data (D NM1 to represent the the membership function (NM, ZR and PM), ......,
D NMn 、D NMn+1 、……、D NM32 )、(D ZR1 、……、D ZRn 、D D NMn, D NMn + 1, ......, D NM32), (D ZR1, ......, D ZRn, D
ZRn+1 、……、D ZR32 )、(D PM1 、……、D PMn 、D PMn+1 ZRn + 1, ......, D ZR32 ), (D PM1, ......, D PMn, D PMn + 1,
……、D PM32 )のサンプリング点が、第1、第3、第5 ......, sampling point D PM 32) is, first, third, fifth
及び第7のメンバーシツプ関数(NL、NS、PS及びPL)を表現するデータ(D NL1 〜D NL32 )、(D NS1 〜D NS32 )、 And seventh the membership functions (NL, NS, PS and PL) data representing a (D NL1 ~D NL32), ( D NS1 ~D NS32),
(D PS1 〜D PS32 )、(D PL1 〜D PL32 )のサンプリング点に対して、1/2サンプリングピツチだけシフトするように設定され、これにより各データ(D NM1 〜D NM32 )、(D (D PS1 ~D PS32), the sampling point of (D PL1 ~D PL32), is set to shift by 1/2 sampling pin Tutsi, so that each data (D NM1 ~D NM32), ( D
ZR1 〜D ZR32 )、(D PM1 〜D PM32 )でメンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)の形状を表現するようになされている。 ZR1 ~D ZR32), are made to represent the shape of the (D PM1 ~D PM32) with the membership function (NM, ZR and PM).

このようにすれば、隣接して立ち上がるメンバーシツプ関数間で(第3図においては、メンバーシツプ関数PS Thus, in (FIG. 3 between the membership function which rises adjacent, the membership function PS
及びPM、PM及びPL間でなる)、各データ(D PS1 And PM, made between the PM and PL), each data (D PS1 ~
D PS32 )及び(D PM1 〜D PM32 )、(D PM1 〜D PM32 )及び(D D PS32) and (D PM1 ~D PM32), ( D PM1 ~D PM32) and (D
PL1 〜D PL32 )のサンプリング点が互いに入れ違いになるように設定することができる。 Can be sampling points PL1 to D PL32) is set to be Irechigai each other.

かくして、フアジイ推論においては、メンバーシツプ関数から得られる推論結果が1つ欠けても、当該メンバーシツプ関数に隣接するメンバーシツプ関数から得られた推論結果で、全体の推論結果を補うことができることから、このようにサンプリング点が互いに入れ違いになるようなデータで各メンバーシツプ関数を表現すれば、 Thus, in the fuzzy inference, even lacking one inference results obtained from the membership function, inference results obtained from the membership function adjacent to the the membership function, since it is possible to compensate for the overall inference result, such expressed each the membership function data as a sampling point is Irechigai each other,
その分推論結果の精度を向上することができる。 It is possible to improve the minute inference result accuracy.

実際上、このようにサンプリング点を互いに入れ違いにしないで各メンバーシツプ関数を表現する場合、入れ違いにした場合と同様の精度で推論結果を得るためには、横軸を32分割の倍の64分割にしてメンバーシツプ関数を表現しなければならない。 In practice, in the case of representing each the membership function without this manner Irechigai sampling points to each other, in order to obtain the inference result with the same accuracy as when the Irechigai, the horizontal axis was the 64 split times 32 divided It must express the membership function Te.

かくして、サンプリング点が互いに入れ違いになるようにメンバーシツプ関数を量子化することにより、簡易な構成で、精度の高い制御データD CONTを得ることができる。 Thus, by quantizing the the membership function so that the sampling point is Irechigai each other, it can be a simple structure, to obtain a high control data D CONT accuracy.

因みに、この実施例においては、各メンバーシツプ関数を表現するデータ(D NL1 〜D NL32 )、(D NM1 Incidentally, in this embodiment, data representing each the membership function (D NL1 ~D NL32), ( D NM1 ~
D NM32 )、(D NS1 〜D NS32 )、(D ZR1 〜D ZR32 )、(D PS1 D NM32), (D NS1 ~D NS32), (D ZR1 ~D ZR32), (D PS1
〜D PS32 )、(D PM1 〜D PM32 )、(D PL1 〜D PL32 )においては、横軸方向を共通のアドレスデータに設定してリードオンリメモリ回路に格納するようになされ、第2、第4及び第6のメンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)を用いる推論の際、正規化した偏差データθ、偏差データθ ~D PS32), (D PM1 ~D PM32), ( in the D PL1 to D PL32), sets the horizontal axis to the common address data is adapted to store in the read only memory circuit, second, 4 and 6 the membership function (NM, ZR and PM) when reasoning using the deviation data θ normalized, deviation data θ
の微分データΔθ及び制御データD CONTを1/2サンプリングピツチ分だけシフトさせて当該第2、第4及び第6のメンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)の値を検出するようになされている。 Differential data Δθ and control data D CONT 1/2 sampling pin Tutsi amount corresponding the second is shifted, it is adapted to detect the value of the fourth and sixth the membership function (NM, ZR and PM).

これにより、リードオンリメモリ回路の構成を簡略化し、精度の高い制御データを得るようになされている。 Thus, to simplify the configuration of the read only memory circuit, it is made to obtain a highly accurate control data.

(G1−2−2)フアジイ推論のためのルール フアジイ推論部54は、偏差データθ、偏差データθの微分データΔθ及び制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数を用いて、フアジイ推論する際に、所定のルールR1〜R9に従つて推論する。 (G1-2-2) rule fuzzy inference unit 54 for the fuzzy inference, deviation data theta, using the membership function relating to derivative data Δθ and control data D CONT deviation data theta, when the fuzzy inference, a predetermined to follow connexion inference rules R1~R9.

すなわち、偏差データθ、偏差データθの微分データΔθに基づいて、絞り33を制御するコツは、あいまいな言葉を含む自然な文章で表現した以下のルールRH1〜RH9 That is, the deviation data θ, based on the differential data Δθ of deviation data θ, tips to control the aperture 33, the following rules that were expressed in a natural sentence containing ambiguous words RH1~RH9
で表される。 In represented.

ルールRH1 もし偏差データθが正の大きな値のとき、絞り33を高速度で開け。 When rules RH1 if deviation data θ is a positive large value, the lens opening 33 at high speed.

ルールRH2 もし偏差データθが負の大きな値のとき、絞り33を高速度で絞れ。 When rules RH2 if deviation data θ is a negative large value, juicing aperture 33 at high speed.

ルールRH3 もし偏差データθが正の中程度の値で、かつ偏差データθの微分データΔθがほとんど0のとき、絞り33を中速度で開け。 In Rule RH3 if deviation data θ about positive medium value, and when the differential data Δθ of the deviation data θ is almost zero, the lens opening 33 at medium speed.

ルールRH4 もし偏差データθが正の小さな値で、かつ偏差データθの微分データΔθが正の小さな値のとき、絞り33を小さな速度で開け。 When rules RH4 if deviation data θ is a positive small value, and the differential data Δθ the deviation data θ is a positive small value, the lens opening 33 a small rate.

ルールRH5 もし偏差データθが正の小さな値で、かつ偏差データθの微分データΔθが負の小さな値のとき、絞り33の制御を停止する。 Rules RH5 If deviations data θ is a positive small value, and when the differential data Δθ of the deviation data θ is a negative small value, stops control of the diaphragm 33.

ルールRH6 もし偏差データθが負の中程度の値で、かつ偏差データθの微分データΔθがほとんど0のとき、絞り33を中速度で絞れ。 In Rule RH6 if deviation data θ of about negative medium value, and when the differential data Δθ of the deviation data θ is almost zero, juicing aperture 33 at medium speed.

ルールRH7 もし偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データθの微分データΔθが負の小さな値のとき、絞り33を小さな速度で絞れ。 Rules RH7 If deviation data θ is negative small value, and when the differential data Δθ of the deviation data θ is a negative small value, juicing aperture 33 at a small rate.

ルールRH8 もし偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データΔの微分データΔθが正の小さな値のとき、絞り33の制御を停止する。 Rules RH8 If in deviation data θ is negative small value, and when the differential data Δθ of the deviation data Δ is a positive small value, stops control of the diaphragm 33.

ルールRH9 もし偏差データθがほとんど0で、かつ偏差データθ In the rule RH9 if deviation data θ is almost zero, and the deviation data θ
の微分データΔθがほとんど0のとき、絞り33の制御を停止する。 Derivative data Δθ of time most 0, stops the control of the diaphragm 33.

従つてルールRH1〜ルールRH9は、記号を使つた以下のルールR1及び〜R9を用いて表すことができる。 Accordance connexion Rules RH1~ rule RH9 can be expressed using the following rules R1 and ~R9 was one using the symbol.

ルールR1 IF θ=PL THEN D CONT =PL ルールR2 IF θ=NL THEN D CONT =NL ルールR3 IF θ=PM AND Δθ=ZR THEN D CONT =PM ルールR4 IF θ=PS AND Δθ=PS THEN D CONT =PS ルールR5 IF θ=PS AND Δθ=NS THEN D CONT =ZR ルールR6 IF θ=NM AND Δθ=ZR THEN D CONT =NM ルールR7 IF θ=NS AND Δθ=NS THEN D CONT =NS ルールR8 IF θ=NS AND Δθ=PS THEN D CONT =ZR ルールR9 IF θ=ZR AND Δθ=ZR THEN D CONT =ZR かくしてフアジイ推論部54は、以上のルールR1〜R9に従つて、フアジイ推論するようになされている。 Rules R1 IF θ = PL THEN D CONT = PL rule R2 IF θ = NL THEN D CONT = NL rules R3 IF θ = PM AND Δθ = ZR THEN D CONT = PM rules R4 IF θ = PS AND Δθ = PS THEN D CONT = PS rules R5 IF θ = PS AND Δθ = NS THEN D CONT = ZR rules R6 IF θ = NM AND Δθ = ZR THEN D CONT = NM rule R7 IF θ = NS AND Δθ = NS THEN D CONT = NS rule R8 IF θ = NS AND Δθ = PS THEN D CONT = ZR rule R9 IF θ = ZR AND Δθ = ZR THEN D CONT = ZR Thus fuzzy inference section 54, follow connexion to the above rules R1 to R9, adapted to fuzzy inference ing.

(G1−2−3)フアジイ推論処理 フアジイ推論部54は、マムダム(mamdami)の手法を用いて、制御データD CONTをフアジイ推論する。 (G1-2-3) fuzzy inference processing fuzzy inference section 54, using techniques Mamudamu (mamdami), the control data D CONT to fuzzy inference.

すなわちフアジイ推論部54は、偏差データθ、偏差データθの微分データΔθを検出し、その検出結果を正規化した後、テーブルを参照して対応するメンバーシツプ関数の値を検出する。 That fuzzy inference section 54, deviation data theta, detects the differential data Δθ of the deviation data theta, after normalizing the result of detection, to detect the value of the membership function corresponding to reference the table.

ここでフアジイ推論部54は、例えば正規化した偏差データθ、偏差データθの微分データΔθとして例えば値 Here fuzzy inference section 54, for example normalized deviation data theta, a differential data Δθ and to for example a value of the deviation data theta
0.6及び0.1が得られると、先ずルールR1の条件に従つて偏差データθに関するメンバーシツプ関数(PL)から、 When 0.6 and 0.1 is obtained from the membership function (PL) relates accordance connexion deviation data θ to first rule condition R1,
値を検出する(この場合値0が得られる)。 Detecting the value (in this case value 0 is obtained).

さらにフアジイ推論部54は、検出されたメンバーシツプ関数の値(0)で、当該ルールR1の後件部でなる制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数PLを頭切りする。 Furthermore fuzzy inference section 54, at the detected the membership function of the value (0), and the head cut the the membership functions PL to a control data D CONT made by the conclusion part of the rule R1.

これにより、ルールR1の条件に従つて、制御データD Thus, it follows the conditions of the rule R1 connexion, control data D
CONTに関するメンバーシツプ関数PLを、値0で頭切りしたメンバーシツプ関数(すなわちルールR1の推論結果でなる)を得ることができる。 The the membership function PL about CONT, (made by inference result i.e. rules R1) the membership function obtained by the head removed with the value 0 can be obtained.

同様にフアジイ推論部54は、ルールR2の条件に従つて偏差データθに関するメンバーシツプ関数(NL)から値を検出し(この場合も値0が得られる)、検出されたメンバーシツプ関数の値(0)で、当該ルールR2の後件部でなる制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数NL Similarly fuzzy inference unit 54 detects a value from the membership function (NL) relating to subordinate connexion deviation data θ to the condition of the rule R2 (in this case also the value 0 is obtained), detected the membership function of the value (0) in, the membership functions NL regarding control data D CONT made by the conclusion part of the rule R2
を頭切りする。 The the head cut.

続いてフアジイ推論部54は、ルールR3の条件に従つて偏差データθ、偏差データθの微分データΔθに関するメンバーシツプ関数(PM)及び(ZR)から値を検出し(例えばこの場合それぞれ値0.7及び0.8が得られる)、 Subsequently fuzzy inference unit 54 is subordinate connexion deflection data theta to the conditions of rule R3, detects the value from the membership functions for the differential data [Delta] [theta] (PM) and (ZR) deviation data theta (e.g. in this case and each value 0.7 0.8 is obtained),
「AND」の条件に従つて、検出した値(0.7及び0.8)から小さな方の値(0.7)を選択する。 Conditions accordance connexion of "AND", selecting the value of the smaller the detected value (0.7 and 0.8) (0.7).

さらにフアジイ推論部54は、選択した値(0.7)でルールR3の制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数P Furthermore fuzzy inference section 54, the membership function P relating to the control data D CONT rule R3 at the selected value (0.7)
Mを頭切りし、かくして第4図に示すように、三角形形状でなるメンバーシツプ関数PMを値0.7で頭切りした台形形状の推論結果(すなわちルールR3の推論結果でなる)を得ることができる。 The M Head cut, thus as shown in FIG. 4, (made by inference result i.e. Rule R3) head cut the trapezoidal shape of the inference result the membership function PM made of triangular shape value 0.7 can be obtained.

同様にフアジイ推論部54は、ルールR3〜R9の条件に従つて、順次偏差データθ、偏差データθの微分データΔ Similarly fuzzy inference section 54, follow the rule conditions R3~R9 connexion sequentially deviation data theta, a differential data of the deviation data theta delta
θに関するメンバーシツプ関数から値を得、各ルールR3 Get the value from the membership function with respect to θ, each rule R3
〜R9の「AND」条件に従つて小さい方の値を選択した後、選択された値を用いて対応する制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数を頭切りする。 After selecting the subsidiary connexion smaller value in the "AND" condition ~R9, to head cutting a the membership function for the corresponding control data D CONT by using the selected value.

かくして第4図に示すように、頭切りしたメンバーシツプ関数群で形成された推論結果を得ることができる。 Thus, as shown in FIG. 4, it is possible to obtain the inference result formed with the head cut the the membership function group.

(G1−2−4)デフアジイ処理 フアジイ推論部54は、頭切りしたメンバーシツプ関数群で形成された推論結果が得られると、第5図に示す処理手順を実行して推論結果の重心を検出することにより、推論結果をデフアジイ処理し、推論結果の確定値を検出する。 (G1-2-4) Defuajii processing fuzzy inference section 54, the head cut by the membership function inference result formed by groups was obtained, to detect the center of gravity of the fifth executes the processing procedure shown in figure inference result it allows the inference result by Defuajii process, detects the determined value of the inference result.

ここで制御データD CONTに関するメンバーシツプ関数においては、値−1から1までの横軸を32分割してデータを格納するようになされていることから、このとき横軸の座標を5ビツトのデータで表すようになされている。 In the membership function relating to the control data D CONT Here, the horizontal axis from the value -1 to 1 32 because it is made as divided and storing data, the data of the coordinates of the horizontal axis at this time 5 bits It has been made to represent.

従つて第6図に示すように、フアジイ推論部54においては、制御データD CONTの推論結果として(第6図(A))、横軸を5ビツトのアドレスデータにして、各アドレスに値0から1までのデータを格納した推論結果(第6図(B))が得られる。 As shown in accordance connexion FIG. 6, in the fuzzy inference unit 54, as the inference result of the control data D CONT (FIG. 6 (A)), the horizontal axis in the 5 bits of the address data, the value in each address 0 1 to inference result data storing from (FIG. 6 (B)) is obtained.

フアジイ推論部54は、かかる推論結果のデータをメモリ回路に格納するようになされ、ステツプSP1からステツプSP2に移つて、当該推論結果のデータを順次累積加算する。 Fuzzy inference section 54, the data of such inference result adapted to store in the memory circuit, it moves connexion to step SP2 from step SP1, sequentially accumulating the data of the inference result.

このときフアジイ推論部54は、その累積加算結果を加算データのアドレスに応じて順次メモリ回路に格納するようになされ(第6図(C))、加算処理が終了するとステツプSP3に移り、最終アドレスの加算結果(この場合は値2.5でなる)を1/2に割り算する。 Fuzzy inference unit 54 at this time, the cumulative addition result in response to the address of the added data is adapted to store in the sequential memory circuit (FIG. 6 (C)), proceeds to the step SP3 when addition processing is completed, the last address the addition result dividing the (this becomes the value 2.5 in this case) to 1/2.

さらにフアジイ推論部54は、ステツプSP4に移つて、 Furthermore fuzzy inference section 54, moves connexion to step SP4,
当該割算結果(この場合値1.25でなる)に最も近い値の加算結果が得られたアドレスを検出した後(この場合アドレス4が検出され、以下当該アドレスのデータを重心近傍データと呼ぶ)、続いてステツプSP5に移り、続いて割算結果に近い値の加算結果が得られたアドレスを検出する(この場合アドレス5が検出され、以下このアドレスを隣接するデータのアドレスと呼ぶ)。 The division result after addition result closest value (in this made if value 1.25) detects the address obtained (in this case the address 4 is detected, referred to as data following the address and near the center of gravity data), Then proceeds to step SP5, followed by detecting the address addition result is obtained in close to division result (in this case the address 5 is detected is referred to as the address of the data adjacent the address below).

フアジイ推論部54は、続いてステツプSP6に移り、重心近傍データ及び隣接するデータの加算結果をメモリ回路からロードした後(この場合それぞれアドレス4及び5の値1.1及び1.8の加算結果が検出される)、当該加算結果を直線補間し、割算結果と等しい値の加算結果が得られるアドレスを検出する。 Fuzzy inference unit 54 subsequently proceeds to step SP6, after loading the addition result near the center of gravity data and adjacent data from the memory circuit (sum of the values ​​1.1 and 1.8 respectively in this case the address 4 and 5 are detected ), linear interpolation the addition results, detects the address addition result of the division result you are equal values ​​are obtained.

すなわちこの場合、フアジイ推論部54は、次式 That is, in this case, fuzzy reasoning unit 54, the following equation の演算処理を実行し、値0.21を得た後、次式 4+0.21=4.21 ……(2) で表されるように、値0.21をアドレス4に加算して値4. It performs the arithmetic processing, after obtaining the value 0.21, as represented by the following formula 4 + 0.21 = 4.21 ... (2), by adding the value 0.21 in the address 4 value 4.
21の重心のアドレスを検出する。 To detect the address of the center of gravity of the 21.

かくして、メンバーシツプ関数の分解能以下の高い精度で重心のアドレスを検出し得、これにより精度の高い確定値を検出することができる。 Thus, it is possible to detect the address of the center of gravity in the following highly accurate resolution of the membership function obtained, thereby detecting the accurate determined value.

フアジイ推論部54は、検出された重心のアドレスから、正規化前の制御データT CONTを作成し後、当該制御データD CONTに基づいてアイリスモータ2に駆動信号を出力し、ステツプSP7に移り、当該処理手順を終了する。 Fuzzy inference section 54, the detected address of the center of gravity, after creating a normalized previous control data T CONT, and outputs a drive signal to the iris motor 2 based on the control data D CONT, proceeds to step SP7, to terminate the processing procedure.

かくして、メンバーシツプ関数の分解能以下の高い精度で制御データD CONTを作成し得ることから、メンバーシツプ関数を低い分解能に設定しても、精度の高い制御データを得ることができ、その分全体として簡易な構成で、絞り制御精度の高いテレビジヨンカメラを得ることができる。 Thus, since that can create control data D CONT in the following high precision resolution of the membership functions, setting the membership function in low resolution, it is possible to obtain a highly accurate control data, a simple overall correspondingly composed, it is possible to obtain a highly aperture control precision television camera.

さらに累積加算値を1/2に割り算する処理は、累積加算データを1ビツトビツトシフトするだけでよい。 Further processing for dividing the accumulated value by half need only be 1 bit bit shifting cumulative data.

従つてこの実施例のデフアジイ処理においては、実質上、累積加算処理、(1)式及び(2)式の演算処理だけで、確定値を検出することができる。 Accordance connexion in Defuajii processing of this embodiment, substantially, accumulation processing, (1) only type and (2) calculation of expressions, I am possible to detect the definite value.

これに対して重心の位置は、次式 The position of the center of gravity with respect to this, the following equation で定義されることから、定義通り演算処理すると、この場合メンバーシツプ関数が32分割されていることから、 In from being defined, defining as processing, since in this case the membership function is divided into 32 parts,
32回の掛け算処理、64回の加算処理、1回の割り算処理が必要になる。 32 multiplications treatment, 64 times of addition processing, it is necessary to divide the process once.

従つてこの実施例によれば、定義通り演算処理する場合に比して、格段的に簡易に確定値を検出することができ、その分全体として簡易な構成のテレビジヨンカメラを得ることができる。 According to the slave connexion this embodiment, it can be compared to define as the arithmetic processing, a remarkably able to detect determined value easily obtain a simple structure of a television camera as a whole correspondingly .

(G1−3)実施例の動作 以上の構成において、ホール素子3から出力される絞り33の開口量検出結果は、アナログデイジタル変換回路 (G1-3) Operation of Embodiment With the above configuration, the opening amount detection result of the throttle 33 which is output from the Hall element 3, the analog-to-digital converter
35を介して、絞り量データに変換された後、制御回路38 Through 35, after being converted to the aperture amount data, the control circuit 38
に入力される。 It is input to.

これに対して、絞り調整用の可変抵抗42から出力される基準電圧V REFは、ユーザの操作量に応動して電圧が変化するようになされ、アナログデイジタル変換回路40を介してデイジタル信号に変換されて制御回路38に入力される。 In contrast, the reference voltage V REF output from the variable resistor 42 for aperture adjustment, made so that the voltage changes in response to the operation amount of the user, converted into a digital signal via an analog-to-digital converter 40 It is input to the control circuit 38 is.

制御回路38において、絞り量データ及び基準電圧V REF In the control circuit 38, the aperture amount data and the reference voltage V REF
は、減算回路50で減算されて偏差データθに変換さる。 Is converted monkey is subtracted in the subtraction circuit 50 to the deviation data theta.

偏差データθは、フアジイ推論部54に直接入力されると共に、微分回路52を介して微分データΔθに変換された後、フアジイ擦論部54に入力される。 The deviation data theta, is input directly to the fuzzy inference section 54, after being converted to a differential data Δθ through the differentiating circuit 52 is inputted to the fuzzy Kosuron portion 54.

フアジイ推論部54において、偏差データθ及び微分データΔθは、正規化された後、ルールR1〜R9の条件に従つてフアジイ推論に用いられ、これにより制御データD In fuzzy inference section 54, deviation data θ and the differential data Δθ, after being normalized is used the conditions of the rule R1~R9 in accordance connexion fuzzy inference, thereby the control data D
CONTの推論結果が得られる。 CONT inference result is obtained.

制御データD CONTの推論結果は、デフアジイ処理されて確定値が得られ、当該確定値に基づいてアイリスモータ2が駆動され、これによりユーザの所望する明るさに絞り33が制御される。 Inference result of the control data D CONT is determined value is obtained it is Defuajii processed iris motor 2 on the basis of the determined value is driven, thereby 33 stop on the desired brightness of the user is controlled.

(G1−4)実施例の効果 以上の構成によれば、互いに隣接して立ち上がるメンバーシツプ関数(NL及びNM)、(NM及びNS)、(NS及び (G1-4) Advantages of Embodiment With the above configuration, the membership function which rises adjacent to each other (NL and NM), (NM and NS), (NS and
ZR)、(ZR及びPS)、(PS及びPM)、(PM及びPL)を1/ ZR), (ZR or PS), (PS and PM), the (PM and PL) 1 /
2サンプリングピツチだけシフトさせて量子化し、第1 It is shifted by 2 sampling pin Tutsi quantizes, first
のメンバーシツプ関数NL、NM、NS、ZR、PS、PMの連続するサンプリング点間に、第2のメンバーシツプ関数NM、 Of the membership functions NL, NM, NS, ZR, PS, between successive sampling points of the PM, the second the membership functions NM,
NS、ZR、PS、PM、PLのサンプリング点を設定したことにより、隣接するメンバーシツプ関数NL、NM、NS、ZR、P NS, ZR, PS, PM, by setting the sampling points PL, adjacent the membership functions NL, NM, NS, ZR, P
S、PM、PLから得られた推論結果で全体の推論結果を補い得、かくして推論結果の精度を向上して精度の高い制御データD CONTを得ることができる。 S, PM, obtained supplement the overall inference results in the inference results obtained from PL, it is possible to obtain a highly accurate control data D CONT thus to improve the accuracy of the inference result.

(G2)他の実施例 なお上述の実施例においては、ホール素子を用いて絞りの開口量を検出する場合について述べたが、開口量の検出方法はこれに限らず、種々の検出方法を広く適用することができる。 In the embodiment of (G2) Other embodiments Note that described above has dealt with the case of detecting the amount of opening of the aperture by using a Hall element, the detection method of the amount of opening is not limited to this, wide variety of detection methods it is possible to apply.

さらに上述の実施例においては、偏差データθ及び微分データΔθを基準にしてフアジイ推論する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば撮像信号の信号レベルを併せて参考にしてフアジイ推論してもよい。 Further, in the aforementioned embodiments it has dealt with the case of fuzzy inference based on the deviation data θ and the differential data [Delta] [theta], the present invention is not limited to this, for example, fuzzy inference with reference together signal level of an image signal it may be.

さらに上述の実施例においては、互いに隣接して立ち上がるメンバーシツプ関数(NL及びNM)、(NM及びN Further, in the aforementioned embodiments, the membership function (NL and NM) which rises adjacent to each other, (NM and N
S)、(NS及びZR)、(ZR及びPS)、(PS及びPM)、(P S), (NS and ZR), (ZR and PS), (PS and PM), (P
M及びPL)を1/2サンプリングピツチだけシフトさせて量子化する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば連続して立ち上がる3つのメンバーシツプ関数(NL、NM及びNS)、(NM、NS及びZR)、(NS、ZR及び Has dealt with the case of quantizing the M and PL) is shifted by a half sampling pin Tutsi, the present invention is not limited to this, for example, continuously rises three the membership functions (NL, NM and NS), (NM , NS and ZR), (NS, ZR and
PS)、(ZR、PS及びPM)、(PS、PM及びPL)を1/3サンプリングピツチだけシフトさせて量子化して、第1のメンバーシツプ関数の連続するサンプリング点間に、続く第2及び第3のメンバーシツプ関数のサンプリング点を設定してもよい。 PS), (ZR, PS and PM), (PS, it is shifted by PM and PL) 1/3 sampling pin Tutsi quantized, between successive sampling points of the first the membership function, the second and subsequent 3 may be set sampling points the membership functions.

さらに上述の実施例においては、マムダミの手法を用いてフアジイ推論する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、種々の推論方法を広く適用することができる。 Further, in the aforementioned embodiments have dealt with the case of fuzzy inference using techniques Mamudami, the present invention is not limited thereto, can be widely applied various inference methods.

さらに上述の実施例においては、テレビジヨンカメラの絞りをマニユアル調整する場合に本発明を適用いた場合について述べたが、本発明はテレビジヨンカメラに限らず、電子スチルカメラ等、種々の撮像装置の絞りをマニユアル調整する場合に広く適用することができる。 Further, in the aforementioned embodiments, it has dealt with the case had the present invention when Maniyuaru adjust the aperture of the television camera, the present invention is not limited to television cameras, electronic still cameras, various imaging devices can be widely applied to the case of Maniyuaru adjust the aperture.

H発明の効果 上述のように本発明によれば、1つのメンバーシツプ関数の連続するサンプリング点間に、続いて立ち上がるメンバーシツプ関数のサンプリング点を設定したことにより、簡易な構成で精度の高い制御データを得ることができるフアジイ制御回路を得ることができる。 According to the present invention as the effect described above of H invention, between the sampling points of consecutive one the membership functions, followed by setting the sampling points of the membership function rising, the high control data accuracy with a simple configuration can be obtained fuzzy control circuit can be obtained.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

第1図は本発明の一実施例によるテレビジヨンカメラを示すブロツク図、第2図はメンバーシツプ関数を示す略線図、第3図はそのデータを示す略線図、第4図は推論結果を示す略線図、第5図はデフアジ処理手順を示すフローチヤート、第6図はその説明に供する略線図、第7 Figure 1 is block diagram showing a television camera according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is schematic diagram showing a the membership function, Figure 3 is schematic diagram showing the data, a fourth figure inference result schematic diagram illustrating, the flow chart Fig. 5 showing a Defuaji procedure, Figure 6 is schematic diagram that describes, 7
図は従来のテレビジヨンカメラを示すブロツク図である。 Figure is a block diagram showing a conventional television camera. 1、30……テレビジヨンカメラ、2……アイリスモータ、3……ホール素子、33……絞り、35、36……アナログデイジタル変換回路、38……制御回路、50……減算回路、52……微分回路、54……フアジイ推論部、44……デイジタルアナログ変換回路。 1,30 ...... television camera, 2 ...... iris motor, 3 ...... Hall elements, 33 ...... aperture, 35, 36 ...... analog-to-digital converter, 38 ...... control circuit, 50 ...... subtracting circuit, 52 ... ... differential circuit, 54 ...... fuzzy inference unit, 44 ...... digital-to-analog conversion circuit.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl. 6 ,DB名) G05B 13/00 - 13/02 G06F 9/44 554 JICSTファイル(JOIS) ────────────────────────────────────────────────── ─── of the front page continued (58) investigated the field (Int.Cl. 6, DB name) G05B 13/00 - 13/02 G06F 9/44 554 JICST file (JOIS)

Claims (1)

    (57)【特許請求の範囲】 (57) [the claims]
  1. 【請求項1】メモリ手段に格納された複数のメンバーシツプ関数のデータを用いて、制御データを推論するフアジイ制御回路において、 上記複数のメンバーシツプ関数のデータは、上記複数のメンバーシツプ関数を量子化して上記データを得る際に、隣接して立ち上がる第1及び第2のメンバーシツプ関数において、上記第1のメンバーシツプ関数のサンプリング点と続くサンプリング点の間に、上記第2のメンバーシツプ関数のサンプリング点を設定した ことを特徴とするフアジイ制御回路。 [Claim 1] with data of a plurality of the membership function stored in the memory means, the fuzzy control circuit to deduce the control data, the data of the plurality of the membership function quantizes the plurality of the membership functions described above in obtaining data, that the first and second the membership function that rises in adjacent, between the sampling point and the subsequent sampling point of the first the membership function, and sets the sampling points of the second the membership functions fuzzy control circuit according to claim.
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