JP3829620B2 - Cushion state diagnostic apparatus for cushion-divided bedding and diagnostic method - Google Patents

Cushion state diagnostic apparatus for cushion-divided bedding and diagnostic method Download PDF

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    • A47C31/123Means, e.g. measuring means for adapting chairs, beds or mattresses to the shape or weight of persons for beds or mattresses

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、身体各部位置における硬さあるいは形状を自由に調節可能な分割されたクッション構造を有する寝具の上記硬さ、形状からなるクッション状態を選択するクッション分割型寝具用クッション状態診断装置とその診断方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に、寝具例えばベッドのベッドクッション内部に複数の空気袋を設け、これら空気袋の内部の空気圧を高めたり、弱めたりすることによって、利用者の体形などに適した状態にベッドクッション状態を調節する機能を有するクッション分割型寝具が提案されているが、利用者にとって最適な各部のクッション状態は不明とされ、利用者は就寝時に自身の感覚に基づいて調節を行い、一晩を就寝した後に適切であったか否かを判断し、再調節を施すプロセスを繰り返し行うことにより最適な状態を見つけ出す以外なかった。
【0003】
しかしながら、この様な方法では最適なクッション状態を得るために多大な時間と労力を必要とし、また、就寝中の通常の意識活動状態とは異なるためどの様に各部を調節すべきか、利用者自身にもわからないとの問題点があった。
【0004】
一方で、一般的なベッド用のマットレスについては、特開2000−83928号に示される様に、利用者の背面の凹凸形状を精度よく測定できる体形測定装置を用いて、仰臥時の利用者の背面形状が胸部と臀部との背面の接線に対して腰部を2〜3cm(立位状態の約半分)の一定の高さに収まる様にするなどの目安をもとにマットレスの硬さを選択するための体形測定装置や寝具の選択装置及びその方法が提案されている。
【0005】
この際、上述の背面凹凸形状の特徴に加え、利用者の体重、身長を測定し、両者より得られる肥満度を示す指標(BMI)が上記最適なマットレスの硬さに関係するとして、これらの関係をマットレスの硬さ選択のために使用している。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
ところで上記体形測定装置では身体の背面のおよそ臀部下方から後頭部中央以上までの広範囲に渡る背面凹凸形状の測定を必要とし、装置の大型化は避けられない。
【0007】
このため、例えば十分なスペースのない店頭や自宅においては、上記診断を行えないという問題がある。
【0008】
また、最適なマットレスの硬さを選択する方法においても、利用者が長期間に渡って慣れ親しんできた寝具構成などの履歴情報が考慮されておらず、ただ肥満度と背面凹凸形状より一律的にマットレスの硬さが選択され、必ずしも利用者にとって最適とは言えないマットレス硬さが選択されるなどの問題もある。
【0009】
体形のみを重視する判断基準では、従来畳上に敷く布団からなる寝具構成での就寝を常とする利用者に極度に柔らかいマットレスを選択してしまうなどのケースが生じることもあり、逆に不快性が増したりや身体に好ましからざる影響が生じる可能性も否定できない。
【0010】
本発明は上記の問題点に鑑みて為されたもので、その目的とするところは、快適な寝心地の得られるクッション状態設定目標値を簡易に、高い精度で予測できるクッション分割型寝具用クッション状態診断装置とその診断方法を提供することにある。
【0011】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項1の発明では、分割された複数個のクッションより構成され、各部クッションは自由に硬さ、形を調整可能な寝具の使用に当たって用いるものであって、利用者の背面の凹凸量を測定する背面形状測定手段と、上記利用者の背面凹凸形状により得られた凹凸量、角度を少なくとも含む背面形状特徴量から予めクッション状態との関連性が得られている姿勢形状パターンヘの分類を行い、該姿勢形状パターンと予め入力された個人情報を用いて、上記利用者個人に応じたクッションの硬さもしくはクッションの形状を診断し、各部クッション状態の調節方法を提示するクッション状態診断部と、上記個人情報の入力と診断結果の出力を行う入出力部とを備えたことを特徴とする。
【0012】
請求項2の発明では、請求項1の発明において、上記背面形状測定手段は、上記利用者の背面の長手方向で必要とされる任意の範囲において上記長手方向と平行な位置関係を維持可能な支持部と、該支持部の長手方向に沿って所定間隔で且つ、前後方向に沿って移動可能に設けられ、先端が上記利用者の背面に当たることにより背面形状に応じて移動変位する複数のプローブと、該プローブの変位を計測前位置に移動させる初期化手段と、上記プローブの変位を測定する測定手段とを具備することを特徴とする。
【0013】
請求項3の発明では、請求項1の発明において、上記入出力部は、入力項目として上記利用者個人の少なくとも体重及び身長と、普段使用している寝具の柔らかさ及び構成に関する項目を有し、上記背面形状測定手段により測定された背面形状の凹凸状態を図示化すると共に、該背面形状特徴により利用者の姿勢形状を該当するパターンに分類した結果及び、上記クッション状態診断部より得られた診断結果に基づいて利用者個人に適切と考えられる各部クッション状態設定目標値を出力項目として有することを特徴とする。
【0014】
請求項4の発明では、請求項1乃至3の何れかの発明において、上記クッション状態診断部は、上記背面形状測定手段により測定された形状測定結果から形状を特徴付ける数値情報を抽出する背面形状特徴抽出部と、該数値情報を用いて予めクッション状態との関連性が得られている数種類の姿勢形状パターンのいずれにあたるかを判定する判定部と、該判定部で判定された上記利用者の姿勢形状パターンと上記個人情報に基づき最も適切と判断されるクッション状態を予め選定し、姿勢形状パターンと個人情報の関係を記したデータテーブルと、該データテーブル内容と上記入出力装置から得られた各種個人情報とを照合することにより、利用者個人に適したクッション状態設定目標値を得るクッション状態選定部とからなることを特徴とする。
【0015】
請求項5の発明では、利用者の背面の凹凸量により背面形状を測定する過程と、測定された背面形状測定結果から形状を特徴付ける数値情報を抽出する過程と、該数値情報を用い予めクッション状態との関連性が得られている数種類の姿勢形状パターンのいずれにあたるかを判定する過程と、これにより抽出された姿勢形状パターンと、利用者個人の体重、身長などの身体情報や、少なくとも寝具の硬さ、構成に関する設問を含む寝心地に関し重要となる個人の習慣や嗜好性に関する情報からなる各種数値情報とを用い、予め該数値情報との関係において最も適切と判断されるクッション状態を整理したデータテーブル内容と照合することにより、利用者個人に適したクッション状態設定目標値を得る過程と、から成ることを特徴とする。
【0016】
請求項6の発明では、請求項5の発明において、測定された利用者の背面凹凸形状データが予め指定された姿勢形状パターンのいずれにあたるかを判定する過程において、背面形状測定の測定範囲に応じて利用できる背面形状を特徴付ける数値情報の個数に併せて判定のための複数の判定アルゴリズムを有することを特徴とする。
【0017】
【発明の実施の形態】
図2に本発明装置及び方法を適用するクッション分割型寝具1の例を示す。このクッション分割型寝具1はベッド用マットレスにより構成されるものである。
【0018】
ベッド用マットレスはコイルばね部を最下層に配し、その上に硬さ、弾性の異なる層を積層した構造が一般的とされるが、本発明に関するクッション分割型寝具1においては、最下層にコイルばね部2を配するとともに、このコイルばね部2と、比較的柔らかく薄い最表面層3との間に、実際に人体を支持する役割を担う比較的弾性の高い層(以下人体支持層と言う)4を設け、この人体支持層4に、仰臥する利用者Mにおけるおよそ肩甲骨、腰部、胃部付近を目安に少なくとも3個以上の空気袋からなる硬さもしくは形状を調節可能な弾性体5、6、7を埋設してある。
【0019】
このクッション分割型寝具1の利用者Mはクッション状態設定部8に設けてある操作ボタンを用い、自身にとって最も好ましい各部の弾性体5〜7の硬さあるいは高さなど形状に関する状態設定目標値を選択し、制御部9に対して制御信号として送信する。
【0020】
制御部9は該制御信号に従い、コンプレッサ10を駆動しし、各部の弾性体5〜7の硬さあるいは形状を指定された状態に変化させる働きを行う。
【0021】
上記弾性体5〜7は機械的な硬さや形状などを可変できるものであればなんでもよい。また、上記クッション分割型寝具1は、リクライニング機能を有することにより通常は椅子として機能するがリクライニング時には比較的仰臥姿勢に近い状態を形成することが可能となる安楽椅子により構成しても良い。
【0022】
通常、以上の調節を行って就寝し、目覚めた後に再び再調整を繰り返し行うことにより、自身にとって最適な状態を見つけ出す過程が繰り返されるわけであるが、多大な労力と時間が必要となる上に、得られた状態がベストなものであるかどうかは明らかではない。
【0023】
本発明はこの様な点に対し、利用者Mの各種特性を、測定や利用者M自身が入出力装置を用いて入力することにより数値情報として獲得し、これらを用いて最も適切と考えられるクッション状態設定のための目標値を得ようとするものである。また得られた最適と考えられるクッション状態設定目標値は調節のための大きな指針となる上、直接上記制御部9に送り制御を行えば、利用者Mの特別な操作を必要とせず自動的にクッション状態を最適化することも可能とするものである。
【0024】
以下、本発明を実施形態を詳説する。
【0025】
図1は本発明の一実施形態のクッション状態診断装置を模式的に示した図である。本実施形態のクッション状態診断装置装置は背面形状測定手段11及びクッション情報診断部12を内包するコンピュータ本体13と、CRT14及びキーボード、マウスなどの入出力デバイス15から構成される入出力部16からなる。
【0026】
上記背面形状測定手段11及び入出力部16より得られる利用者個人に関する特性は、上記クッション状態診断部12において数値化され、コンピュータ本体13の記憶装置或いはインターネット45上のサーバー47が保有するデータテーブル群と照会することにより、図2に示されるクッション分割型寝具1における各部の空気袋からなる弾性体5〜7の硬さあるいは形状について利用者Mにとって最適と考えられる状態設定目標値をアウトプットとして算出し、入出力部16のCRT14などを通じて利用者Mや測定者M’に提示される。この時、利用者Mや測定者M’への提示はプリンターなどを用い、書類形態にて実施することも可能である。
【0027】
図3(a)(b)は本実施形態に用いる背面形状測定手段11の一例を模式的に示したものである。この図3に示した背面形状測定手段11では利用者Mの頭頂部から胃部下部に至る範囲の背面凹凸形状の測定が可能であり、利用者Mたる被測定人体の背面上下方向と平行な位置関係を維持するキャスター付き支持部17と支持部17の垂直方向すなわち被測定人体に対して前後方向に自由に稼動可能な枠体18から構成され、該枠体18はその上下方向に沿って所定間隔で且つ前後方向に沿って移動可能で、先端が背面に当たることにより背面形状に応じて移動変位する複数のプローブ19をその内部に配する。
【0028】
プローブ19は図4に示されるように、被測定人体の背面に直接接するプローブ先端部20及び可変抵抗体を内包するプローブ本体21とプローブ本体21に対して自由にスライドし、移動可能なプローブ軸部22より構成され、本実施形態の背面形状測定手段11では枠体18に該プローブ本体21が固定され、枠体18の移動(図4(a)の矢印方向)と共にプローブ本体21も被測定人体との位置関係が変化する構造を有する。
【0029】
すなわち把手23によって手で押しながら上記枠体18を背面形状測定手段11前方に静止する被測定人体の背面に向けて前方に移動させることにより、プローブ先端部20が被測定人体に接触し、その凹凸形状に応じてプローブ軸部22がプローブ本体21に対してスライドすることにより、背面凹凸形状に応じたプローブ変位が取得される。
【0030】
ここでプローブ本体21は内部にプローブ軸部22の変位に従い、その抵抗値が変化する可変抵抗体と電気回路を有する構造とすることにより、変位量を電気的信号として検出することができるようになっている。勿論スケールからなる凹凸形状読み取りボードなどを用いて直接的に凹凸形状を読み取ってもよい。
【0031】
また背面形状測定手段11としては、枠体18同様に支持部17に対し被測定人体に対して前後方向に移動可能なL字型部材24からなり、その一部を枠体18から突き出したプローブ軸部22が貫通した構造を有するプローブ位置の初期化手段25を構成している。図4に示されるように初期化手段25を構成するL字型部材24に空けられた、プローブ軸部22の貫通用開口には、プローブ軸部22は自由に通過できるが、そのプローブ先端部20のやや径の大きい部分は通過できないため、該L字型部材24の前方への移動に伴い、プローブ先端部20を引っ掛け、プローブ軸部22を前方に引き出す働きを有する。
【0032】
背面形状の測定に際しては、初期化手段25を用い、全てのプローブ軸部を最大限に引き出した上で枠体18全体を前方に移動させることにより、プローブ先端部20が被測定人体の背面と接触し、プローブ軸部22がプローブ本体21側へと押し込まれる動きが生じ、利用者Mの背面凹凸形状が取得される。
【0033】
一方、図5(a)(b)は背面形状測定手段11の他例を示すもので、この背面形状測定手段11は比較的狭い範囲の背面形状を測定するためのものである。
【0034】
この図示例では支持部17は測定範囲に相当する長さを有する細長い箱状の構造からなり、その側面にプローブ軸部22が通過可能な開口26をプローブ数分有する。プローブ19は上記支持部17を貫通し、その両端部が開口26より大きな径を有し、且つ被測定人体との接触に際して痛み、違和感などの不快感を生じないよう曲面で形成されたプローブ先端部20にて覆うことにより、支持部17に対して自由に移動可能で、しかし抜け落ちないよう処理された構造を有する。
【0035】
ここで、支持部17には支持部17の水平及び垂直状態を示す位置・姿勢センサ27が、測定者が測定を行いながら確認できる位置に取り付けられているとよい。また支持部17は本体正面に把手28を、背面には人体背面に接触しその凹凸形状を取得したプローブの変位を固定する際に用いるストッパー摘み29を有する。後述するように測定者M’は上記把手28、ストッパー摘み29などを利用して、被測定人体(利用者M)背面に該背面形状測定手段11を押し付け(図5(a)参照)、背面凹凸形状を測定することができる。
【0036】
この際上記位置・姿勢センサ27からの出力を用い、支持部17の位置や姿勢が適正でない場合に測定者M’に対してブザー音などで警告する警告手段30を用いることにより、正しく背面凹凸形状が測定されていないこと知らせるようになっている。
【0037】
次に図3,図4において説明した背面形状測定手段11を用い、実際に背面凹凸形状を測定する方法を、背面形状測定手段11を上から眺めた図6に基づいて説明する。
【0038】
まず図6(a)は背面形状測定直後の状態を示したものである。通常、測定行為により枠体18は最も前方に移動し、プローブ先端部20が被測定人体(利用者M)背面に押し当てられることによりプローブ軸部22がプローブ本体21に対してスライドし、凹凸形状に応じた変位が取得された状態となる。
【0039】
この際、初期化手段25を構成するL字型部材24はプローブ19自体には何ら影響しない位置関係を有することが必要となる。
【0040】
図6(b)は図6(a)の状態から新たに測定を行うための測定前の第一段階を図示したものである。枠体18、初期化手段25共、被測定人体(利用者M)から最も遠い後方に後退した状態にあることが必要となる。
【0041】
第二段階では枠体18をこの位置に固定したままで、初期化手段25のL字型部材24のみ前方へと移動させる。この動作によりプローブ先端部20はL字型部材24に引っ張られ、全てのプローブ19が一斉に最も延びた状態を形成する(図6(c))。全てのプローブ19を十分に伸長させた後、初期化手段25は測定の障害とならないよう再び後方へと移動、枠体18付近まで後退される(図6(d))。
【0042】
以上の動作により測定前状態が形成される。
【0043】
測定に際しては、十分に引き伸ばされたプローブ19のプローブ先端部20付近に利用者Mが自然な状態で立ち、この利用者Mの背面に目掛けて枠体18を図6(e)に示すように前方に移動させることにより、プローブ先端部20が利用者Mの背面に接触して、プローブ軸部22がプローブ本体21に対して押し込まれて変位することにより背面凹凸形状が取得される。
【0044】
再び測定を行う場合には以上の操作を繰り返せばよい。尚枠体18、初期化手段25に駆動手段を設け、以上の操作を人手をかけず自動的に行うことも可能である。
【0045】
次に図5に示した背面形状測定手段11の他例を用いた場合の測定手順を図7により説明する。
【0046】
測定者M’は図7(a)に示すように利用者Mの背面に立ち、図7(b)に示すように背面形状測定手段11の把手28及びストッパー摘み29を利用し、支持部17全体を利用者Mの背面の適切な位置に、適切な角度で押し当てる動作を行うが、この動作によりプローブ19の変位量は利用者Mの背面凹凸形状に応じて変化し、利用者Mの背面凹凸形状が取得される。この際、測定者M’は位置・姿勢センサ27及び警告手段30からの指示を利用しながら支持部17の姿勢、位置を適正な状態に保持するとよい。
【0047】
背面凹凸形状取得後は得られた変位が変化しないよう注意しながら、ストッパー摘み29の操作によりプローブ変位状態を固定する。
【0048】
図8(a),(b)は上記他例の背面形状測定手段11のプローブ変位状態固定手段31を示す。この図はプローブ19の稼動方向から見た図であり、同図(a)の左側が背面、右側が正面となる。さて図示するプローブ変位状態固定手段31は支持部17を構成する箱体内寸の内、横幅よりわずかに小さい横幅を有し、奥行き方向については比較的自由に移動可能な箱体構造のストッパー部材33を主構成部材として用いていおり、該ストッパー部材33はその両側面に固定された計四本の支持軸32と支持部17両側面に空けられたへの字状の開口部34により支持部17の上下方向と奥行き方向についてもある程度移動可能なように支持部17内部に半固定された構造を有する。
【0049】
また、支持部17の裏面下方にはストッパー部材33に固定されたストッパー摘み29が支持部17裏面を貫通して突出している。
【0050】
ここでストッパー摘み29を支持部17の上方へと押し上げると、ストッパー部材33は支持軸32が開口部34に沿って移動することにより、図8(a)のA位置へと移動する。この時支持部17の開口部26を貫通している各プローブ19はストッパー部材33よりまったく拘束を受けない状態で自由にスライドすることができる。
【0051】
一方ストッパー摘み29を図8(a)で2点鎖線で示すように斜め下方に押し下げると、ストッパー部材33は支持軸32が開口部34の下方端に移動することにより、図中B位置へと移動し、この際ストッパー部材33は、支持部17を貫通するプローブ19のプローブ軸部22を一様に圧迫、摩擦によりプローブ19を固定する働きを示す。
【0052】
以上の操作を利用することにより、背面凹凸形状取得後のプローブ変位状態の固定が可能となる。取得された凹凸形状は図3で示す例と同様に可変抵抗体及び電気回路を用いたり、或いはスケールを利用した治具を用い、直接,間接的に読み取る。
【0053】
以上の機構は、プローブ先端20位置を背面凹凸形状測定前状態に戻す際にも利用することができる。すなわち、プローブ19を非拘束(リリース)とした状態で、支持部17全体を左右に傾けることにより全てのプローブ19を、重力を利用して引き出すことができる。この状態でプローブ19を拘束状態(ホールド)とし、背面凹凸形状測定準備状態を形成すればよい。
【0054】
次に上記各例の背面形状測定手段11を用いて利用者M毎に最適なクッション状態をクッション状態診断部12により導出する過程を図9の模式図に基づいて説明する。尚図示するクッション状態診断部12は背面形状特徴抽出部36、判定部38、判定アルゴリズム40、クッション状態選定部43、データテーブル44から構成される。
【0055】
而して上述の何れかの背面形状測定手段11により測定された背面凹凸形状は背面形状情報35としてクッション状態診断部12の機能として設けた背面形状特徴抽出部36に送られ、ここで背面凹凸形状の特徴を数量化した形状特徴量37が算出される。
【0056】
判定部38では算出された形状特徴量37を用いて、事前にクッション状態との関連性が明確であることが確認されている姿勢形状パターンヘの分類〜判定を行う。分類〜判定に際しては、形状特徴量37により記述された、各背面凹凸形状が姿勢形状パターン分類のいずれにあたるかを判定する判定アルゴリズム40が用いられ、判定結果は利用者Mの姿勢情報39とされる。
【0057】
上記判定アルゴリズム40は使用される形状特徴量37の数や部位に応じ、それぞれ統計的な処理により複数通りのアルゴリズムを用いる。勿論そのアルゴリズムの構成には多数の背面凹凸形状データとその分類結果情報の蓄積と整備を十分に行う必要がある。
【0058】
このため、上述のクッション情報診断部12を含むコンピュータ13はインターネット45に接続された端末を構成している。つまり測定された利用者Mの背面形状情報35の全てはインターネット45を介し、サーバー47に送信し、差イーバー47上のデータベース上に蓄積され、定期的なメンテナンスにより、アルゴリズム40の更新を行うことができるようにしてある。そして更新されたアルゴリズム40は再びインターネット45を介して、各端末たるコンピュータ本体13のクッション状態診断部12の判定部38に送られることで、背面形状測定手段11の一層の簡易化や、診断精度の向上に寄与することができる。
【0059】
一方、入出力部16は利用者の体重や身長などの身体的情報41に加え、普段使用している寝具構成や自身が自覚する寝具硬さに対する好みなどの嗜好性情報42を利用者自身の申告に基づいて数値化し、これをクッション状態選定部43に対して送信する。クッション状態選定部43は、入出力部16より得られた嗜好性情報42や身体的情報41に上記姿勢情報39を加え、これら数値情報との関係に基づき最適なクッション状態が記述されたデータテーブル44と、得られた各数値情報とを照会することにより、利用者Mに最も望ましいと推奨できるクッション状態の状態設定目標値46を算出、入出力部16の出力デバイスを通じて利用者に提示する。
【0060】
この際にも上記の全ての情報(数値の情報39,41,42)はインターネット45上のサーバー47に送られ、サーバー47上のデータベースに蓄積され、上記判定アルゴリズム40と共にデータテーブル44についてもメンテナンス、更新されることが望ましい。
【0061】
この場合実際に利用者Mが上記状態設定目標値46に従い、寝具を調節した上での結果が重要となるが、購入後の顧客に対して各種通信形態を利用した調査を実施し、各顧客にとっての最も適切であったクッション状態に関する情報、つまり使用後評価結果48をフィードバックする仕組みを構成することも可能である。特にインターネット45を利用することで、利用者Mが寝具1を購入した後でも、クッション性を変更することも可能となる。つまり使用後評価結果48を診断する診断システムをサーバー47に設け、送られてくる使用後評価結果48に対して診断を行い、その診断結果をインターネット45を通じて利用者Mへ通知するようになっている。この通知された診断結果に基づいて利用者Mは購入している図2に示す寝具1の弾性体5〜7のクッションの硬さや形状を設定しなおせば、より最適なクッション状態を得ることができる。尚利用者Mはこの診断を受けたい場合にはパーソナルコンピュータのモニタ画面上にブラウザにより表示されるサーバー47から示されるWebサイトの入力画面にて必要項目を入力することができるようにすることで、利便性を図っている。
【0062】
また上記情報群を用い、データテーブル44及び上記判定アルゴリズム40のメンテナンス、更新を行い、更新された結果をインターネット45上の各端末(コンピュータ13)に送信し,常に診断精度の向上を図る仕組みを構築することも可能である。
【0063】
図10は利用者の各種情報と該利用者Mにおいて最も最適と推奨されるクッション状態との関係を記述したデータテーブル44の一例を示したものである。この図を用いて上記クツション状態選定部43における選定方法について説明する。
【0064】
ここでクッション状態は、利用者Mの身体的特徴である体格[ここでは体格をあらわす数値情報として肥満度(BMI:体重/身長の自乗)を用いたが、体脂肪率などの指標を用いてもよい]と、普段利用している寝具1の構成や硬さに関する情報および背面形状から得られた姿勢分類結果との関連性が高い。
【0065】
これら数値情報の組み合わせに応じて、利用者Mが好むクッション状態を推定することが可能となる。例としてみると、比較的太った体格で、普段柔らかめの寝具を好み傾向が強く、姿勢形状がS字型と判定された利用者Mは肩甲骨部に対応する空気袋からなる弾性体5が普通の硬さ▲3▼、腰部に対応する空気袋からなるの弾性体6がやや硬め▲4▼、臀部に対応する空気袋からなる弾性体7が普通の硬さ▲3▼が望ましいことが示されている。図において利用者Mの背面において示す□は各弾性体5〜7の位置を示し、その□内の数値は硬さを示し、例えば▲3▼が普通の硬さ、▲4▼が普通よりやや硬い硬さというように数値が大きいほど硬さが硬くなること表す。
【0066】
さて上述の場合S字体形の利用者Mでは比較的背中、腰、胃部の凹凸が適正な範囲で明確であり、やや腰部のサポートを利かせると心地よく感じることを示す例である。
【0067】
上記数値情報の内、身体的情報41及び寝具の好みなどを問う利用者の嗜好性情報42については図11に示す入出力画面47を通じて入力することができる。
【0068】
入出力画面47は入出力部16のCRT14上に表示され、利用者M若しくは測定者M’により操作される。入出力画面47は少なくとも、利用者の名前、登録No.及び連絡先(Tel)に加え、上記身長、体重の身体的情報41や、性別、年齢などの個人情報、更に嗜好性情報42である好ましいと考える寝具硬さをチェックボタンなど利用者に分かり易いインターフェイスを介して入力することができるようになっている。図においては、個人情報を入力する欄以外に普段使用する寝具の入力欄、さらに利用者Mの背中の形を示す表示、また姿勢パターンの表示、寝具1の各部の弾性体5〜7の硬さ調整方法を示す表示が為されている。
【0069】
クッション状態選定には姿勢形状パターンを示す姿勢情報39が必要となるが、以下で背面形状測定手段11により測定された背面凹凸形状データである背面形状情報からより、クッション状態診断部12の判定部38で姿勢情報39を導出する過程について述べる。
【0070】
背面形状測定手段11により測定された背面凹凸形状はプローブ19の変位量より取得され、背面形状情報35としてクッション状態診断部12の背面形状特徴抽出部36へと送られる。該背面形状特徴抽出部36は例えば図12に示されるような定義に従い、形状特徴量37を算出、抽出する働きを有する。
【0071】
本実施形態で採用した形状特徴量37は、図12(a)のSP1乃至SP4については、頭部最突出点と頚部最退点、頚部最退点と背部最突出点、背部最突出点と腰部最退点、腰部最退点と胃部最突出点との凹凸差を示すものであり、図12(b)のP1乃至P3については、頚部最退点と背部最突出点、腰部最退点とその上下の曲線の変曲点により構成される頚椎角度、背中角度、腰部角度とした。
【0072】
これらは一般的によく知られている背面凹凸形状特徴の数値化手法の一つであるが、クッション分割型寝具1の仕様に応じてより適する形状特徴量37を新たに考案し、用いてもよい。また上述のように形状の特徴を示す特徴量としては上記数値化以外に曲率などを用いることもできる。図9にて述べたインターネット45とサーバー47によるデータの蓄積と分析を行う仕組みを、形状特徴量37を抽出する目的に活用することも有効である。
【0073】
さて本実施形態の背面形状特徴抽出部36では取得された背面凹凸形状の各点を九次式により近似し、得られた近似曲線の極値、変曲点を求め、これらの点の座標データより上記形状特徴量37を算出する。勿論他の近似方法により背面形状を曲線表現して極値あるいは変曲点に相当する点を求めることもまた可能である。
【0074】
抽出された上記形状特徴量37と予めクッション分割状態との対応が得られている姿勢形状パターンとの関係は図9中の判定アルゴリズム40に記述されている。例として形状特徴量37としてP1,P2,SP2,SP3,SP4を用い、姿勢形状パターンとして比較的良く用いられるS字型、円背型、凹背型、凹円背型、平背型の5パターンを採用した例を図13に示す。尚図13中、不等号とともに示す数値は形状特徴量37と比較してパターン判定を行うための閾値である。
【0075】
測定された利用者の背面形状情報35から形状特徴量37を得、図13の判定アルゴリズムに従い各形状特徴量37が段階的に判定され、上記姿勢形状パターンのいずれに相当するかが判定される判定方法が採用されている。
【0076】
ここで述べる姿勢形状パターンの分類は各パターン毎について、診断、調節の対象となるクッション分割型寝具1の望ましいクッション状態との関係が取られていることが必要となる。例えば本実施形態で用いた姿勢形状パターンの一つである円背型を例にすると、円背型は背中部が大きく突出したいわゆる猫背姿勢であり、硬く平坦な寝具構成では突出した背中部へ圧力が集中したり、平坦な寝具に併せて脊柱が変形することにより、不快感や違和感、ひどい場合には痛みなどが感じられることが多い。この様な場合、突出部の形状をそのまま維持した状態での寝姿勢を保持できる機能が寝具に求められ、好ましいクッション状態としては、背部のクッションを柔らかくすることにより背面の突出を吸収したり、硬めのクッションであっても,寝具の他の面よりも人体背面支持面を低くすることにより、猫背姿勢に適した寝具状態を形成することができる。
【0077】
勿論上述のような関係はクッションの分割数、分割部位の違いや、利用者年齢や性別による傾向、好みに応じて多岐に渡って変化する可能性があり、その都度更新、拡張していくことが望ましい。すなわち、形状特徴量37から姿勢情報39の抽出は対象とするクッション分割型寝具の分割数などの仕様や利用する利用者の属性に応じた設定,判定方法を複数有することが必要となる。
【0078】
また、利用される背面形状測定手段11の仕様により測定できる形状特徴量37が十分でない場合には異なる判定アルゴリズム40を用い、対応することも可能である。
【0079】
図14にSP3及びSP4だけが用いられるケースにおける判定アルゴリズム40を例として示す。このような場合では判定精度は低下する場合があるので注意を要するが,一方で測定装置の小型化,軽量化そして測定自体の簡易化が効果として期待できる。図14中、不等号とともに示す数値は形状特徴量37と比較してパターン判定を行うための閾値である。
【0080】
以上図13又は図14に示す二つの判別アルゴリズム40は代表的な例であり、それぞれ精度、背面形状測定範囲の大きさなどが異なり、特徴に応じての利用が可能である。判定精度の問題があるが、用いる特徴量によっては背面形状測定範囲を小さくすることも可能であり、測定装置の小型化、測定の容易性向上にもつながる。
【0081】
【発明の効果】
請求項1の発明は、利用者の背面凹凸形状と身長、体重などの身体的情報及び普段使っている寝具の構成、硬さなど嗜好性に関わる情報を事前に測定することができるものであって、そのためこれらの情報から利用者にとって最も心地よい寝心地が得られるクッション状態の設定目標値を簡単かつ迅速に知ることができ、そのため寝具各部のクッションの硬さあるいは形状を自由に調節可能な機能を有する寝具を利用するに当たり、利用者がお重器目標値をクッション調節の目安、指針として活用することで、最も適切と考えられるクッション状態を利用者が何回も調節〜就寝〜判断(自己診断)〜再調節を繰り返しながら、利用者自身にカスタマイズする労力と時間を必要とすることがなくなり、利用開始の時点から良好な寝心地を得ることができるという効果がある。
【0082】
請求項2の発明は、請求項1の発明において、プローブを人体背面に押し当てることにより各プローブが背面の凹凸に応じて変位し、簡単に背面凹凸形状を取得することが可能となり、また測定完了後の変位したままの状態にあるプローブ先端を初期測定準備位置までワンタッチで復元することが可能となり、測定が迅速且つ容易に行えるという効果があり、さらに上記初期化手段により、背面凹凸形状を取得する複数本のプローブを簡単な操作で一度に測定前の必要な状態に戻すことが可能となり、一本一本のプローブ位置を調節する必要がなく、測定者にとっての負担を大幅に軽減するという効果がある。
【0083】
請求項3の発明は、請求項1の発明において、利用者が最適なクッション状態設定目標値を得るために必要な情報を自身で入力することができ、また特に快適な就寝に重要とされる習慣や個人の癖に関する要因である普段使っている寝具の構成、好みのクッション硬さなど被験者自身以外が知り得ない情報を最適クッション状態診断に用いることができ、しかも利用者自身の背面凹凸形状や自身の姿勢が姿勢分類上のいずれの姿勢形状パターンに相当するかなどの情報についても知ることができ、クッション調節方法についてフィードバックすることができると共に、姿勢面における利用者自身の身体の特徴を把握することも可能となり、得られた最適と考えられるクッション状態設定目標値に対する理解とより詳細な調節に対する情報を提供できることで、快適な寝具状態の形成をより容易にすることができるという効果があり、また従来診断に際して容易に利用できなかった、また秘密性を必要とする利用者自身の心的な個人情報を容易に入手することができるという効果がある。
【0084】
請求項4の発明は、請求項1乃至3の何れかの発明において、利用者自身の体形的特徴のみならず、これまで慣れ親しんだ寝具構成や好みのクッション硬さなど、個人の習慣や好みを配慮した上で適する各部クッション状態の調節目標値を得ることが可能となるという効果がある。
【0085】
請求項5の発明は、利用者の背面の凹凸形状の測定範囲が仙骨付付近から頭頂部付近に至るなどの限られた範囲である必要をなくし、より小さな範囲でも可とし、そのため背面形状測定手段の大幅な小型化、軽量化が可能となり、従来店頭、ショールームなど装置が設置された場所に利用者が赴く必要があったものが、小規模な売り場や店頭においても設置面積、費用の観点から容易に設置できるし、場合によっては利用者自身が装置を保有し、自宅で気軽に測定できる環境を提供することも可能とし、また利用者個人の習慣や好みに関する情報をクッション硬さ診断の有用な情報として利用し、より高い精度で利用者にあったクッション状態を導出することが可能となる。
【0086】
請求項6の発明は、請求項5の発明において、測定される利用者の背面凹凸形状範囲が必ずしも立位状態の利用者の仙骨先端部(臀部下端)から頭頂部に至る範囲である必要性をなくし、該測定範囲の内の一部でも可能とし、そのため背面形状測定手段をより小型化を可能とし、持ち運び可能なレベルに至って小型、軽量化が可能となるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施形態のクッション状態診断装置の模式図である。
【図2】同上による診断結果を利用するクッション分割型寝具の模式図である。
【図3】(a)は同上に用いる背面形状測定手段の一例の正面図である。
(b)は同上に用いる背面形状測定手段の一例の側面図である。
【図4】(a)は同上に用いる背面形状測定手段の一例の要部の一部省略せる拡大平面断面図である。
(b)は同上に用いる背面形状測定手段の一例の要部の一部省略せる拡大側面断面図である。
【図5】(a)は同上に用いる背面形状測定手段の他例の側面図である。
(b)は同上に用いる背面形状測定手段の他例の正面図である。
【図6】同上に用いる背面形状測定手段の一例の使用説明図である。
【図7】同上に用いる背面形状測定手段の他例の使用説明図である。
【図8】(a)同上に用いる背面形状測定手段の他例におけるプローブ変位状態固定手段の正面図である。
(b)同上に用いる背面形状測定手段の他例におけるプローブ変位状態固定手段の側面図である。
【図9】同上を用いて最適なクッション状態を導出するプロセスを示す模式図である。
【図10】同上に用いる設定目標値を得るためのデータテーブルの一例の構成説明図である。
【図11】同上の入出力画面の構成説明図である。
【図12】同上において診断する背面凹凸形状とその特徴の説明図である。
【図13】同上において背面形状特徴量より該当する姿勢形状パターンを判定するアルゴリズムの一例の説明図である。
【図14】同上において背面形状特徴量より該当する姿勢形状パターンを判定するアルゴリズムの他例の説明図である。
【符号の説明】
11 背面形状測定手段
12 クッション状態診断部
13 コンピュータ
14 CRT
15 入力デバイス
16 入出力部
17 支持部
18 枠体
19 プローブ
M 利用者
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention provides a cushion-division type bedding cushion state diagnosis device for selecting a cushion state composed of the above-mentioned hardness and shape of a bedding having a divided cushion structure capable of freely adjusting the hardness or shape at each position of the body, and its It relates to a diagnostic method.
[0002]
[Prior art]
Generally, a plurality of air bags are provided inside the bed cushion of bedding, for example, a bed, and the bed cushion state is adjusted to a state suitable for a user's body shape by increasing or decreasing the air pressure inside the air bag. A cushion split type bedding with a function has been proposed, but the optimal cushion state of each part for the user is unknown, and the user adjusts based on his / her feeling at bedtime and is appropriate after sleeping overnight It was necessary to find out the optimum state by repeating the process of performing readjustment.
[0003]
However, this is such a method requires a great deal of time and effort in order to obtain the optimum cushion state, also, or should be adjusted each part as any order that is different from the normal consciousness active during sleep, the user himself However, there was a problem that I did not understand.
[0004]
On the other hand, as for a mattress for a general bed, as shown in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-83928, using a body shape measuring device that can accurately measure the uneven shape on the back of the user, Select the mattress hardness based on a guideline such that the back shape is within a certain height of 2 to 3 cm (about half of the standing position) with respect to the back tangent of the chest and buttocks An apparatus for measuring a body shape, a selection device for bedding, and a method therefor have been proposed.
[0005]
At this time, in addition to the above-described features of the back and forth uneven shape, the weight and height of the user are measured, and the index (BMI) indicating the degree of obesity obtained from both is related to the optimal mattress hardness. The relationship is used for mattress hardness selection.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in the above body shape measuring apparatus, it is necessary to measure the unevenness of the back surface over a wide range from the lower part of the back of the body to the center of the back of the head.
[0007]
For this reason, there exists a problem that the said diagnosis cannot be performed, for example in the shop front which does not have enough space, or a house.
[0008]
In addition, in the method of selecting the optimal mattress hardness, history information such as the bedding structure that the user has been accustomed to for a long time is not considered, but it is more uniform than the degree of obesity and the uneven shape of the back surface. There is also a problem that the hardness of the mattress is selected and the mattress hardness is not necessarily optimal for the user.
[0009]
On the other hand, according to the criteria that emphasizes only the body shape, there are cases in which an extremely soft mattress may be selected for a user who normally goes to bed with a bedding configuration that is laid on a tatami mat. There is no denying the possibility of an increase in sex or undesirable effects on the body.
[0010]
The present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide a cushion state for a cushion-divided bedding that can easily and accurately predict a cushion state setting target value that provides a comfortable sleeping comfort. It is to provide a diagnostic apparatus and a diagnostic method thereof.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, in the invention of claim 1, it is constituted by a plurality of divided cushions, and each part cushion is used in using a bedding whose hardness and shape can be freely adjusted, Relevance to the cushion state is obtained in advance from the back surface shape measuring means for measuring the back surface unevenness amount of the user, and the back surface shape feature amount including at least the unevenness amount and angle obtained by the back surface uneven shape of the user. A method of adjusting the cushion state of each part by diagnosing the hardness of the cushion or the shape of the cushion according to the individual user using the posture shape pattern and personal information input in advance. A cushion state diagnosis unit to be presented, and an input / output unit for inputting the personal information and outputting a diagnosis result are provided.
[0012]
According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the back surface shape measuring means can maintain a positional relationship parallel to the longitudinal direction in an arbitrary range required in the longitudinal direction of the back surface of the user. A plurality of probes that are provided at a predetermined interval along the longitudinal direction of the support portion and are movable in the front-rear direction, and are displaced according to the shape of the back surface when the tip hits the back surface of the user. And an initialization means for moving the displacement of the probe to a pre-measurement position, and a measurement means for measuring the displacement of the probe.
[0013]
According to a third aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the input / output unit includes, as input items, at least the weight and height of the individual user, and items relating to the softness and configuration of the bedding normally used. In addition to illustrating the uneven state of the back surface shape measured by the back surface shape measuring means, the result of classifying the user's posture shape into the corresponding pattern according to the back surface shape characteristics, and obtained from the cushion state diagnosis unit Each part cushion state setting target value that is considered appropriate for the individual user based on the diagnosis result is provided as an output item.
[0014]
According to a fourth aspect of the present invention, in the invention according to any one of the first to third aspects, the cushion state diagnosis unit extracts a back surface shape feature that extracts numerical information characterizing the shape from a shape measurement result measured by the back surface shape measuring means. An extraction unit, a determination unit that determines which of several types of posture shape patterns that are previously related to the cushion state using the numerical information, and the posture of the user determined by the determination unit A data table describing the relationship between the posture shape pattern and personal information, and various data obtained from the data table contents and the input / output device. It comprises a cushion state selection unit that obtains a cushion state setting target value suitable for an individual user by collating with personal information. That.
[0015]
In the invention of claim 5, the process of measuring the back surface shape by the amount of unevenness of the back surface of the user, the process of extracting numerical information characterizing the shape from the measured back surface shape measurement result, and the cushion state in advance using the numerical information The process of determining which of several types of posture shape patterns that are related to each other, the posture shape pattern extracted by this, physical information such as the individual weight and height of the user, and at least the bedding Data that sorts out the cushion state that is judged to be most appropriate in relation to the numerical information in advance using various numerical information consisting of information related to personal habits and preferences that are important for sleeping comfort, including questions about hardness and composition And a process of obtaining a cushion state setting target value suitable for the individual user by collating with the contents of the table.
[0016]
According to a sixth aspect of the present invention, in the process of the fifth aspect of the present invention, in the process of determining which of the posture shape patterns designated in advance the measured user back surface unevenness shape data corresponds to the measurement range of the back surface shape measurement. And a plurality of determination algorithms for determination according to the number of numerical information characterizing the back surface shape that can be used.
[0017]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 2 shows an example of a cushion-divided bedding 1 to which the apparatus and method of the present invention are applied. This cushion-divided bedding 1 is constituted by a bed mattress.
[0018]
The bed mattress has a structure in which a coil spring portion is arranged in the lowermost layer and layers of different hardness and elasticity are laminated thereon, but in the cushion divided bedding 1 according to the present invention, the lowermost layer is used. A coil spring portion 2 is disposed, and a relatively elastic layer (hereinafter referred to as a human body support layer) that plays a role of actually supporting the human body between the coil spring portion 2 and the relatively soft and thin outermost surface layer 3. 4), and the human body support layer 4 is an elastic body that can adjust the hardness or shape of at least three air bags around the scapula, the waist, and the stomach in the user M who is lying. 5, 6 and 7 are buried.
[0019]
The user M of the cushion-divided bedding 1 uses the operation buttons provided in the cushion state setting unit 8 to set state setting target values relating to the shape such as the hardness or height of the elastic bodies 5 to 7 that are most preferable for the user. This is selected and transmitted as a control signal to the control unit 9.
[0020]
In accordance with the control signal, the control unit 9 drives the compressor 10 to change the hardness or shape of the elastic bodies 5 to 7 of each unit to a designated state.
[0021]
The elastic bodies 5 to 7 may be anything as long as the mechanical hardness and shape can be varied. In addition, the cushion-divided bedding 1 may function as a chair by having a reclining function, but may be configured as an easy chair that can form a relatively close-up posture during reclining.
[0022]
Usually, the process of finding the optimal state for yourself is repeated by going to bed after making the above adjustments, and re-adjusting after waking up again, but it takes a lot of labor and time. It is not clear whether the state obtained is the best.
[0023]
In the present invention, various characteristics of the user M are obtained as numerical information by measurement or input by the user M using an input / output device, and are considered to be most appropriate using these. The target value for setting the cushion state is to be obtained. Moreover, the obtained cushion state setting target value considered to be optimum is a large guideline for adjustment, and if the feed control is performed directly on the control unit 9, it does not require any special operation of the user M and is automatically performed. It is also possible to optimize the cushion state.
[0024]
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail.
[0025]
FIG. 1 is a diagram schematically showing a cushion state diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention. The cushion state diagnosis apparatus according to this embodiment includes a computer main body 13 including a back surface shape measuring unit 11 and a cushion information diagnosis unit 12, and an input / output unit 16 including a CRT 14, an input / output device 15 such as a keyboard and a mouse. .
[0026]
The personal personal characteristics obtained from the back surface shape measuring means 11 and the input / output unit 16 are digitized by the cushion state diagnosis unit 12 and stored in the storage device of the computer main body 13 or the server 47 on the Internet 45. By inquiring with the group, the state setting target value that is considered to be optimal for the user M is output with respect to the hardness or shape of the elastic bodies 5 to 7 made of the air bags of the respective parts in the cushion divided type bedding 1 shown in FIG. And presented to the user M or the measurer M ′ through the CRT 14 of the input / output unit 16 or the like. At this time, the presentation to the user M or the measurer M ′ can be performed in a document form using a printer or the like.
[0027]
FIGS. 3A and 3B schematically show an example of the back surface shape measuring means 11 used in the present embodiment. The back surface shape measuring means 11 shown in FIG. 3 can measure the back surface uneven shape in a range from the top of the user M to the lower stomach part, and is parallel to the back and up direction of the human body to be measured as the user M. The support unit 17 with casters for maintaining the positional relationship and the frame 18 that can be freely operated in the vertical direction of the support unit 17, that is, the front-rear direction with respect to the body to be measured, are formed along the vertical direction. A plurality of probes 19 that can move along the front-rear direction at a predetermined interval and move and displace according to the shape of the back surface when the tip hits the back surface are arranged therein.
[0028]
As shown in FIG. 4, the probe 19 is freely slidable with respect to the probe main body 21 and the probe main body 21 including the probe tip 20 and the variable resistor directly in contact with the back surface of the human body to be measured. The probe main body 21 is fixed to the frame 18 in the back surface shape measuring means 11 of this embodiment, and the probe main body 21 is also measured along with the movement of the frame 18 (in the direction of the arrow in FIG. 4A). It has a structure in which the positional relationship with the human body changes.
[0029]
That is, the probe tip 20 comes into contact with the measured human body by moving the frame 18 forward toward the rear surface of the measured human body stationary in front of the back shape measuring means 11 while being pushed by the hand 23 with the handle 23. When the probe shaft portion 22 slides with respect to the probe main body 21 according to the uneven shape, the probe displacement corresponding to the back uneven shape is acquired.
[0030]
Here, the probe main body 21 has a structure having a variable resistor and an electric circuit whose resistance value changes in accordance with the displacement of the probe shaft portion 22 so that the displacement amount can be detected as an electric signal. It has become. Of course, the concavo-convex shape may be directly read using a concavo-convex shape reading board made of a scale.
[0031]
The back surface shape measuring means 11 includes an L-shaped member 24 that can move in the front-rear direction with respect to the human body to be measured with respect to the support portion 17 as in the case of the frame 18, and a part of the probe protrudes from the frame 18. The probe position initialization means 25 has a structure in which the shaft portion 22 penetrates. As shown in FIG. 4, the probe shaft portion 22 can freely pass through the opening for penetrating the probe shaft portion 22 formed in the L-shaped member 24 constituting the initialization means 25, but the probe tip portion Since the portion with a slightly larger diameter of 20 cannot pass through, the probe tip portion 20 is hooked and the probe shaft portion 22 is pulled forward as the L-shaped member 24 moves forward.
[0032]
When measuring the back surface shape, the initializing means 25 is used to pull out all the probe shaft portions to the maximum, and then move the entire frame 18 forward so that the probe tip 20 is connected to the back surface of the human body to be measured. The movement which the probe shaft part 22 is pushed to the probe main body 21 side arises, and the back uneven | corrugated shape of the user M is acquired.
[0033]
On the other hand, FIGS. 5A and 5B show another example of the back surface shape measuring means 11, and this back surface shape measuring means 11 is for measuring the back surface shape in a relatively narrow range.
[0034]
In the illustrated example, the support portion 17 has an elongated box-like structure having a length corresponding to the measurement range, and has an opening 26 through which the probe shaft portion 22 can be passed for the number of probes. The probe 19 penetrates the support portion 17, and both ends thereof have a diameter larger than the opening 26, and the probe tip is formed in a curved surface so as not to cause discomfort such as pain and discomfort upon contact with the measurement subject. By covering with the portion 20, it has a structure that can be freely moved with respect to the support portion 17, but is processed so as not to fall off.
[0035]
Here, a position / posture sensor 27 indicating the horizontal and vertical states of the support portion 17 may be attached to the support portion 17 at a position that can be confirmed by the measurer while performing the measurement. Further, the support portion 17 has a handle 28 on the front surface of the main body and a stopper knob 29 on the back surface that is used when fixing the displacement of the probe that is in contact with the back surface of the human body and acquires the uneven shape. As will be described later, the measurer M ′ uses the handle 28, the stopper knob 29, and the like to press the back surface shape measuring means 11 against the back surface of the body to be measured (user M) (see FIG. 5A). Uneven shape can be measured.
[0036]
At this time, using the output from the position / posture sensor 27 and using the warning means 30 that warns the measurer M ′ with a buzzer sound when the position and posture of the support portion 17 are not appropriate, Inform that the shape has not been measured.
[0037]
Next, a method of actually measuring the back surface unevenness shape using the back surface shape measuring means 11 described in FIGS. 3 and 4 will be described with reference to FIG. 6 when the back surface shape measuring means 11 is viewed from above.
[0038]
First, FIG. 6A shows a state immediately after the back surface shape measurement. Usually, the frame 18 moves forward most due to the measurement action, and the probe tip portion 20 is pressed against the back surface of the human body (user M) to be measured, so that the probe shaft portion 22 slides with respect to the probe main body 21 and is uneven. The displacement according to the shape is obtained.
[0039]
At this time, the L-shaped member 24 constituting the initialization means 25 needs to have a positional relationship that does not affect the probe 19 itself.
[0040]
FIG. 6B illustrates a first stage before measurement for newly performing measurement from the state of FIG. Both the frame 18 and the initialization means 25 need to be in a state of being retracted backward farthest from the human body to be measured (user M).
[0041]
In the second stage, only the L-shaped member 24 of the initialization means 25 is moved forward while the frame 18 is fixed at this position. By this operation, the probe tip 20 is pulled by the L-shaped member 24, and all the probes 19 are formed to be the most extended at the same time (FIG. 6C). After all the probes 19 are fully extended, the initialization means 25 is moved backward again so as not to obstruct the measurement, and is retracted to the vicinity of the frame 18 (FIG. 6D).
[0042]
The pre-measurement state is formed by the above operation.
[0043]
At the time of measurement, the user M stands in a natural state in the vicinity of the probe distal end portion 20 of the sufficiently stretched probe 19, and faces the user M so that the frame 18 is shown in FIG. 6 (e). The probe tip 20 comes into contact with the back surface of the user M, and the probe shaft portion 22 is pushed into the probe main body 21 to be displaced, thereby obtaining the back surface uneven shape.
[0044]
When the measurement is performed again, the above operation may be repeated. The frame 18 and the initialization unit 25 may be provided with a driving unit so that the above operations can be automatically performed without human intervention.
[0045]
Next, a measurement procedure when another example of the back surface shape measuring means 11 shown in FIG. 5 is used will be described with reference to FIG.
[0046]
The measurer M ′ stands on the back surface of the user M as shown in FIG. 7A, and uses the handle 28 and the stopper knob 29 of the back shape measuring means 11 as shown in FIG. The entire body is pressed against an appropriate position on the back surface of the user M at an appropriate angle. With this operation, the displacement amount of the probe 19 changes according to the uneven shape of the back surface of the user M. The back and forth uneven shape is acquired. At this time, the measurer M ′ may hold the posture and position of the support portion 17 in an appropriate state while using instructions from the position / posture sensor 27 and the warning means 30.
[0047]
The probe displacement state is fixed by the operation of the stopper knob 29 while taking care not to change the obtained displacement after the back surface uneven shape is obtained.
[0048]
FIGS. 8A and 8B show the probe displacement state fixing means 31 of the back surface shape measuring means 11 of the other example. This figure is a view as seen from the direction of operation of the probe 19. The left side of FIG. Now, the probe displacement state fixing means 31 shown in the figure has a lateral width slightly smaller than the lateral width of the box body dimensions constituting the support portion 17, and is a stopper member 33 having a box structure that is relatively freely movable in the depth direction. The stopper member 33 has four support shafts 32 fixed to both side surfaces thereof and a support portion 17 formed by a U-shaped opening 34 formed on both side surfaces of the support portion 17. The structure is semi-fixed inside the support portion 17 so as to be movable to some extent in the vertical direction and the depth direction.
[0049]
A stopper knob 29 fixed to the stopper member 33 protrudes through the back surface of the support portion 17 below the back surface of the support portion 17.
[0050]
When the stopper knob 29 is pushed up above the support portion 17, the stopper member 33 moves to the position A in FIG. 8A as the support shaft 32 moves along the opening portion 34. At this time, each probe 19 penetrating through the opening 26 of the support portion 17 can freely slide without being restrained at all by the stopper member 33.
[0051]
On the other hand, when the stopper knob 29 is pushed obliquely downward as indicated by a two-dot chain line in FIG. 8A, the stopper member 33 moves to the position B in the figure by moving the support shaft 32 to the lower end of the opening 34. At this time, the stopper member 33 has a function of uniformly pressing the probe shaft portion 22 of the probe 19 penetrating the support portion 17 and fixing the probe 19 by friction.
[0052]
By using the above operation, it is possible to fix the probe displacement state after acquiring the back and forth uneven shape. The acquired uneven shape is directly or indirectly read using a variable resistor and an electric circuit, or using a jig using a scale, as in the example shown in FIG.
[0053]
The above mechanism can also be used when returning the probe tip 20 position to the state before the measurement of the back and forth uneven shape. That is, all the probes 19 can be pulled out using gravity by tilting the entire support portion 17 to the left and right in a state in which the probes 19 are not restrained (released). In this state, the probe 19 may be placed in a restrained state (hold) to form a back surface uneven shape measurement preparation state.
[0054]
Next, the process of deriving the optimal cushion state for each user M by the cushion state diagnosis unit 12 using the back surface shape measuring means 11 of each example will be described based on the schematic diagram of FIG. The illustrated cushion state diagnosis unit 12 includes a back surface shape extraction unit 36, a determination unit 38, a determination algorithm 40, a cushion state selection unit 43, and a data table 44.
[0055]
Thus, the back surface unevenness shape measured by any one of the above-described back surface shape measuring means 11 is sent as back surface shape information 35 to the back surface shape feature extraction unit 36 provided as a function of the cushion state diagnosis unit 12, where A shape feature amount 37 obtained by quantifying the shape features is calculated.
[0056]
The determination unit 38 uses the calculated shape feature value 37 to perform classification to determination of posture shape patterns that have been confirmed to be clearly related to the cushion state in advance. At the time of classification to determination, a determination algorithm 40 for determining which of the posture shape pattern classifications each back surface uneven shape described by the shape feature amount 37 is used, and the determination result is the posture information 39 of the user M. The
[0057]
The determination algorithm 40 uses a plurality of algorithms by statistical processing according to the number and parts of the shape feature values 37 used. Of course, it is necessary to sufficiently accumulate and maintain a large number of back surface unevenness shape data and classification result information for the construction of the algorithm.
[0058]
For this reason, the computer 13 including the cushion information diagnostic unit 12 described above constitutes a terminal connected to the Internet 45. In other words, all of the measured back surface shape information 35 of the user M is transmitted to the server 47 via the Internet 45, stored in the database on the difference EVER 47, and the algorithm 40 is updated by regular maintenance. It is made to be able to. Then, the updated algorithm 40 is sent to the determination unit 38 of the cushion state diagnosis unit 12 of the computer main body 13 which is each terminal again via the Internet 45, thereby further simplifying the back surface shape measuring means 11 and the diagnosis accuracy. It can contribute to improvement.
[0059]
On the other hand, in addition to the physical information 41 such as the user's weight and height, the input / output unit 16 uses the user's own preference information 42 such as the bedding configuration that the user normally uses and the bedding hardness that the user is aware of. It is digitized based on the report and is transmitted to the cushion state selection unit 43. The cushion state selection unit 43 adds the posture information 39 to the preference information 42 and the physical information 41 obtained from the input / output unit 16, and a data table in which the optimal cushion state is described based on the relationship with the numerical information. 44 and the obtained numerical information are inquired to calculate a state setting target value 46 of the cushion state that can be recommended to be most desirable for the user M, and present it to the user through the output device of the input / output unit 16.
[0060]
At this time as well, all the above information (numerical information 39, 41, 42) is sent to the server 47 on the Internet 45, stored in the database on the server 47, and the data table 44 is maintained together with the determination algorithm 40. It is desirable to be updated.
[0061]
In this case, the result after the user M actually adjusts the bedding according to the state setting target value 46 is important. It is also possible to configure a mechanism that feeds back the information on the cushion state that is most appropriate for the user, that is, the evaluation result 48 after use. In particular, by using the Internet 45, the cushioning property can be changed even after the user M purchases the bedding 1. That is, a diagnosis system for diagnosing the post-use evaluation result 48 is provided in the server 47, and the post-use evaluation result 48 sent is diagnosed, and the diagnosis result is notified to the user M through the Internet 45. Yes. Based on the notified diagnosis result, the user M can obtain a more optimal cushion state by resetting the hardness and shape of the cushion of the elastic bodies 5 to 7 of the bedding 1 shown in FIG. it can. If the user M wants to receive this diagnosis, the user M can input necessary items on the input screen of the Web site indicated by the server 47 displayed by the browser on the monitor screen of the personal computer. , For convenience.
[0062]
Also, a mechanism for maintaining and updating the data table 44 and the determination algorithm 40 using the information group and transmitting the updated result to each terminal (computer 13) on the Internet 45 to constantly improve the diagnostic accuracy. It is also possible to construct.
[0063]
FIG. 10 shows an example of a data table 44 describing the relationship between various types of user information and the most optimal and recommended cushion state for the user M. A selection method in the above-mentioned cushion state selection unit 43 will be described with reference to FIG.
[0064]
Here, the cushion state is a physique that is a physical feature of the user M [here, obesity (BMI: square of weight / height) is used as numerical information representing the physique, but an index such as body fat percentage is used. It is highly related to the information on the configuration and hardness of the bedding 1 that is normally used and the posture classification result obtained from the back shape.
[0065]
The cushion state that the user M likes can be estimated according to the combination of these numerical information. As an example, a user M who has a relatively fat physique and usually has a strong preference for soft bedding, and whose posture shape is determined to be S-shaped, has an elastic body 5 made of an air bag corresponding to the scapula. It is desirable that the normal hardness (3), the elastic body 6 made of an air bag corresponding to the waist is slightly harder (4), and the elastic body 7 made of an air bag corresponding to the hip part should be an ordinary hardness (3). It is shown. In the figure, □ shown on the back of the user M indicates the position of each elastic body 5-7, the numerical value in □ indicates hardness, for example, (3) is normal hardness, (4) is slightly more than normal. It represents that hardness is so hard that a numerical value is large like hard hardness.
[0066]
Now, in the above-described case, the S-shaped user M has relatively uneven back, waist, and stomach areas in an appropriate range, and is an example showing that the user can feel comfortable when using the waist support.
[0067]
Among the numerical information, the user's preference information 42 that asks about the physical information 41 and the bedding preference can be input through the input / output screen 47 shown in FIG.
[0068]
The input / output screen 47 is displayed on the CRT 14 of the input / output unit 16 and is operated by the user M or the measurer M ′. The input / output screen 47 includes at least a user name, registration number, and the like. In addition to the contact information (Tel), physical information 41 such as height and weight, personal information such as gender and age, and bedding hardness that is considered preferable as preference information 42 are easy to understand for users such as check buttons. It can be entered via the interface. In the figure, in addition to a field for inputting personal information, an input field for bedding that is normally used, a display indicating the shape of the back of the user M, a display of a posture pattern, and a hardness of the elastic bodies 5 to 7 of each part of the bedding 1 are shown. A display showing the adjustment method is made.
[0069]
The posture information 39 indicating the posture shape pattern is required for selecting the cushion state, but the determination unit of the cushion state diagnosis unit 12 is based on the back surface shape information which is the back surface unevenness shape data measured by the back surface shape measuring unit 11 below. The process of deriving the posture information 39 at 38 will be described.
[0070]
The back surface unevenness shape measured by the back surface shape measuring means 11 is acquired from the displacement amount of the probe 19 and sent as back surface shape information 35 to the back surface shape feature extracting unit 36 of the cushion state diagnosis unit 12. The back surface feature extraction unit 36 has a function of calculating and extracting a shape feature amount 37 in accordance with, for example, a definition as shown in FIG.
[0071]
The shape feature value 37 employed in the present embodiment includes the head most protruding point, the neck most retracted point, the neck most retracted point, the back most protruding point, and the back most protruding point for SP1 to SP4 in FIG. It shows the unevenness difference between the waist retreat point, the waist retreat point, and the stomach most protrusion point. For P1 to P3 in FIG. 12B, the neck retreat point, the back most protrusion point, and the waist retreat The cervical spine angle, the back angle, and the lumbar angle composed of the points and the inflection points of the upper and lower curves were used.
[0072]
These are one of the well-known methods for quantifying the back-and-forth uneven shape feature. However, a more suitable shape feature amount 37 may be devised and used according to the specifications of the cushion-divided bedding 1. Good. Further, as described above, a curvature or the like can be used as the feature amount indicating the feature of the shape in addition to the above numerical value. It is also effective to utilize the mechanism for accumulating and analyzing data by the Internet 45 and the server 47 described in FIG.
[0073]
Now, the back surface feature extraction unit 36 of the present embodiment approximates each point of the back surface uneven shape obtained by a ninth-order equation, finds extreme values and inflection points of the obtained approximate curve, and coordinates data of these points Thus, the shape feature value 37 is calculated. Of course, it is also possible to obtain a point corresponding to the extreme value or the inflection point by expressing the back surface in a curved line by other approximation methods.
[0074]
The relationship between the extracted shape feature value 37 and the posture shape pattern in which the correspondence between the cushion division state is obtained in advance is described in the determination algorithm 40 in FIG. For example, P1, P2, SP2, SP3, and SP4 are used as the shape feature amount 37, and the S-shaped, the circular back shape, the concave back shape, the concave back shape, and the flat back shape, which are used relatively frequently as posture shape patterns An example in which the pattern is adopted is shown in FIG. In FIG. 13, a numerical value shown together with an inequality sign is a threshold value for performing pattern determination in comparison with the shape feature amount 37.
[0075]
A shape feature value 37 is obtained from the measured back shape information 35 of the user, and each shape feature value 37 is determined stepwise in accordance with the determination algorithm of FIG. Judgment method is adopted.
[0076]
The classification of the posture shape pattern described here requires that each pattern has a relationship with a desired cushion state of the cushion-divided bedding 1 to be diagnosed and adjusted. For example, taking the round back shape, which is one of the posture shape patterns used in the present embodiment, the circular back shape is a so-called stooped posture with the back portion protruding greatly, and in a hard and flat bedding configuration, to the protruding back portion. In many cases, pressure is concentrated or the spinal column is deformed in conjunction with flat bedding, causing discomfort, discomfort, and pain in severe cases. In such a case, the bedding is required to have a function capable of maintaining a sleeping posture in a state where the shape of the protruding portion is maintained as it is, and a preferable cushion state is to absorb the protrusion on the back by softening the back cushion, Even if the cushion is stiff, it is possible to form a bedding state suitable for a stooped posture by lowering the human back support surface than the other surfaces of the bedding.
[0077]
Of course, the relationship as described above may change depending on the number of cushions, the number of parts to be divided, trends in user age and gender, and preferences, and should be updated and expanded each time. Is desirable. In other words, the extraction of the posture information 39 from the shape feature amount 37 needs to have a plurality of setting and determination methods according to specifications such as the number of divisions of the target cushion-divided bedding and the user attributes to be used.
[0078]
Further, when the shape feature value 37 that can be measured according to the specifications of the back surface shape measuring means 11 to be used is not sufficient, a different determination algorithm 40 can be used.
[0079]
FIG. 14 shows an example of the determination algorithm 40 in the case where only SP3 and SP4 are used. In such a case, the judgment accuracy may be lowered, so care should be taken. On the other hand, it can be expected that the measurement apparatus is reduced in size and weight and the measurement itself is simplified. In FIG. 14, a numerical value shown together with an inequality sign is a threshold value for performing pattern determination in comparison with the shape feature amount 37.
[0080]
As described above, the two discrimination algorithms 40 shown in FIG. 13 or FIG. 14 are typical examples, and the accuracy, the size of the back surface shape measurement range, and the like are different from each other, and can be used according to characteristics. Although there is a problem of determination accuracy, the back surface shape measurement range can be reduced depending on the feature amount used, which leads to downsizing of the measurement apparatus and improvement in measurement ease.
[0081]
【The invention's effect】
The invention of claim 1 can measure in advance the user's back surface irregular shape, physical information such as height and weight, and information related to palatability such as the composition and hardness of the bedding that is usually used. Therefore, from this information, it is possible to easily and quickly know the set target value of the cushion state that provides the most comfortable sleeping comfort for the user, and therefore the function that can freely adjust the hardness or shape of the cushion of each part of the bedding When using the bedding that the user has, the user adjusts the cushion state that is considered to be most appropriate by using the target value of the heavy equipment as a guideline or guideline for cushion adjustment. )-Repeating readjustment, the user does not need the effort and time to customize and can get a good sleep from the beginning of use. There is an effect that it is.
[0082]
In the invention of claim 2, in the invention of claim 1, each probe is displaced according to the unevenness of the back surface by pressing the probe against the back surface of the human body, and it is possible to easily obtain the uneven shape of the back surface. It is possible to restore the probe tip in a displaced state after completion to the initial measurement preparation position with a single touch, which has the effect that the measurement can be performed quickly and easily. Multiple probes to be acquired can be returned to the required state before measurement at once with a simple operation, eliminating the need to adjust the position of each individual probe, greatly reducing the burden on the operator. There is an effect.
[0083]
In the invention of claim 3, in the invention of claim 1, the user can input information necessary for obtaining the optimum cushion state setting target value by himself / herself, and is particularly important for comfortable sleeping. Information that cannot be known by the subject other than the subject himself such as the composition of the bedding that is usually used, which is a factor related to habits and personal habits, and the cushion hardness of his / her preference, can be used for optimal cushion condition diagnosis, and the user's own back and forth uneven shape Information about which posture shape pattern corresponds to the posture classification, feedback about the cushion adjustment method, and the characteristics of the user's own body on the posture surface It is also possible to grasp and provide information on understanding and more detailed adjustment of the obtained cushion state setting target value considered to be optimal. This has the effect of facilitating the formation of a comfortable bedding state, and the personal personal information of users who have not been able to use it easily in the past and require confidentiality. There is an effect that it can be easily obtained.
[0084]
The invention of claim 4 is based on any one of the inventions of claims 1 to 3, in addition to the physical characteristics of the user himself, as well as personal habits and preferences such as the bedding configuration and the favorite cushion hardness familiar to date. There is an effect that it is possible to obtain a suitable adjustment target value of each part cushion state after consideration.
[0085]
The invention of claim 5 eliminates the need for the measurement range of the concave and convex shape on the back surface of the user from a limited range such as from the vicinity of the sacrum to the vicinity of the top of the head, and allows a smaller range. This means that the means can be significantly reduced in size and weight, and it has been necessary for users to go to places where equipment was installed, such as storefronts and showrooms. It can be installed easily, and in some cases, it is possible to provide an environment where the user can own the device and can easily measure at home. It can be used as useful information, and the cushion state suitable for the user can be derived with higher accuracy.
[0086]
In the invention of claim 6, in the invention of claim 5, it is necessary that the back surface uneven shape range of the user to be measured is a range from the sacral tip (bottom end lower end) of the user in the standing state to the top of the head. Therefore, it is possible to make a part of the measurement range, and therefore, it is possible to further reduce the size of the back surface measuring means, and to achieve a portable level and to reduce the size and weight.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram of a cushion state diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic view of a cushion-divided bedding that uses the diagnosis result of the above.
FIG. 3A is a front view of an example of a back surface shape measuring means used in the above.
(B) is a side view of an example of a back surface shape measuring means used in the above.
FIG. 4A is an enlarged plan cross-sectional view in which a part of the main part of an example of the back surface shape measuring means used in the above can be omitted.
(B) is an enlarged side sectional view in which a part of the main part of an example of the back surface shape measuring means used in the above can be omitted.
FIG. 5A is a side view of another example of the back surface shape measuring means used in the above.
(B) is a front view of another example of the back surface shape measuring means used in the above.
FIG. 6 is an explanatory diagram of the use of an example of a back surface shape measuring means used for the above.
FIG. 7 is a diagram illustrating the use of another example of the back shape measuring means used in the above.
FIG. 8A is a front view of probe displacement state fixing means in another example of the back shape measuring means used in the above.
(B) It is a side view of the probe displacement state fixing means in the other example of the back surface shape measuring means used for the above.
FIG. 9 is a schematic diagram showing a process of deriving an optimal cushion state using the same as above.
FIG. 10 is a configuration explanatory diagram of an example of a data table for obtaining a set target value used in the above.
FIG. 11 is an explanatory diagram of the configuration of the input / output screen of the above.
FIG. 12 is an explanatory view of the back surface uneven shape to be diagnosed and the characteristics thereof;
FIG. 13 is an explanatory diagram of an example of an algorithm for determining a corresponding posture shape pattern from a back surface shape feature amount in the same as above.
FIG. 14 is an explanatory diagram of another example of the algorithm for determining the corresponding posture shape pattern from the back surface shape feature amount in the same as above.
[Explanation of symbols]
11 Back surface shape measuring means
12 Cushion condition diagnosis part
13 Computer
14 CRT
15 input devices
16 Input / output section
17 Supporting part
18 frame
19 Probe
M user

Claims (6)

分割された複数個のクッションより構成され、各部クッションは自由に硬さ、形を調整可能な寝具の使用に当たって用いるものであって、利用者の背面の凹凸量を測定する背面形状測定手段と、上記利用者の背面凹凸形状により得られた凹凸量、角度を少なくとも含む背面形状特徴量から予めクッション状態との関連性が得られている姿勢形状パターンヘの分類を行い、該姿勢形状パターンと予め入力された個人情報を用いて、上記利用者個人に応じたクッションの硬さもしくはクッションの形状を診断し、各部クッション状態の調節方法を提示するクッション状態診断部と、上記個人情報の入力と診断結果の出力を行う入出力部とを備えたことを特徴とするクッション分割型寝具用クッション状態診断装置。It is composed of a plurality of divided cushions, and each part cushion is used when using a bedding whose hardness and shape can be adjusted freely, and a back surface shape measuring means for measuring the amount of unevenness on the back surface of the user, The posture shape pattern having a relationship with the cushion state is classified in advance from the back surface shape feature amount including at least the unevenness amount and angle obtained by the user's back surface uneven shape, and the posture shape pattern is input in advance. Cushion state diagnosis unit for diagnosing cushion hardness or cushion shape according to the individual user and presenting a method for adjusting the cushion state of each part, and input of personal information and diagnosis result And a cushion state diagnosis apparatus for a cushion-divided bedding, comprising: 上記背面形状測定手段は、上記利用者の背面の長手方向で必要とされる任意の範囲において上記長手方向と平行な位置関係を維持可能な支持部と、該支持部の長手方向に沿って所定間隔で且つ、前後方向に沿って移動可能に設けられ、先端が上記利用者の背面に当たることにより背面形状に応じて移動変位する複数のプローブと、該プローブの変位を計測前位置に移動させる初期化手段と、上記プローブの変位を測定する測定手段とを具備することを特徴とする請求項1記載のクッション分割型寝具用クッション状態診断装置。The back surface shape measuring means includes a support portion capable of maintaining a positional relationship parallel to the longitudinal direction in an arbitrary range required in the longitudinal direction of the back surface of the user, and a predetermined length along the longitudinal direction of the support portion. A plurality of probes which are provided at intervals and movably in the front-rear direction, and whose tip moves against the back surface of the user to move according to the back surface shape, and an initial stage for moving the displacement of the probes to a pre-measurement position The cushion state diagnosis apparatus for a cushion-divided bedding according to claim 1, further comprising: a converting means; and a measuring means for measuring the displacement of the probe. 上記入出力部は、入力項目として上記利用者個人の少なくとも体重及び身長と、普段使用している寝具の柔らかさ及び構成に関する項目を有し、上記背面形状測定手段により測定された背面形状の凹凸状態を図示化すると共に、該背面形状特徴により利用者の姿勢形状を該当するパターンに分類した結果及び、上記クッション状態診断部より得られた診断結果に基づいて利用者個人に適切と考えられる各部クッション状態設定目標値を出力項目として有することを特徴とする請求項1記載のクッション分割型寝具用クッション状態診断装置。The input / output unit has at least the weight and height of the individual user as input items, and items relating to the softness and configuration of the bedding normally used, and the back surface unevenness measured by the back surface measuring means Each part that is considered appropriate for the individual user based on the result of classifying the posture shape of the user into the corresponding pattern by the back surface shape feature and the diagnosis result obtained from the cushion state diagnosis part The cushion state diagnosis apparatus for a cushion-divided bedding according to claim 1, further comprising a cushion state setting target value as an output item. 上記クッション状態診断部は、上記背面形状測定手段により測定された形状測定結果から形状を特徴付ける数値情報を抽出する背面形状特徴抽出部と、該数値情報を用いて予めクッション状態との関連性が得られている数種類の姿勢形状パターンのいずれにあたるかを判定する判定部と、該判定部で判定された上記利用者の姿勢形状パターンと上記個人情報に基づき最も適切と判断されるクッション状態を予め選定し、姿勢形状パターンと個人情報の関係を記したデータテーブルと、該データテーブル内容と上記入出力装置から得られた各種個人情報とを照合することにより、利用者個人に適したクッション状態設定目標値を得るクッション状態選定部とからなることを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れか記載のクッション分割型寝具用クッション状態診断装置。The cushion state diagnosis unit obtains a relationship between the back surface shape feature extraction unit that extracts numerical information characterizing the shape from the shape measurement result measured by the back surface shape measurement unit, and the cushion state in advance using the numerical information. A determination unit that determines which of several types of posture shape patterns is applied, and a cushion state that is determined to be the most appropriate based on the posture shape pattern of the user determined by the determination unit and the personal information is selected in advance And a data table describing the relationship between the posture shape pattern and personal information, and the contents of the data table and various kinds of personal information obtained from the input / output device, so that a cushion state setting target suitable for the individual user can be obtained. The cushion split type bedding according to any one of claims 1 to 3, further comprising a cushion state selection unit for obtaining a value. Cushion state diagnostic device. 利用者の背面の凹凸量により背面形状を測定する過程と、測定された背面形状測定結果から形状を特徴付ける数値情報を抽出する過程と、該数値情報を用い予めクッション状態との関連性が得られている数種類の姿勢形状パターンのいずれにあたるかを判定する過程と、これにより抽出された姿勢形状パターンと、利用者個人の体重、身長などの身体情報や、少なくとも寝具の硬さ、構成に関する設問を含む寝心地に関し重要となる個人の習慣や嗜好性に関する情報からなる各種数値情報とを用い、予め該数値情報との関係において最も適切と判断されるクッション状態を整理したデータテーブル内容と照合することにより、利用者個人に適したクッション状態設定目標値を得る過程と、から成ることを特徴とするクッション分割型寝具用クッション状態診断方法。The process of measuring the back surface shape based on the amount of unevenness on the back surface of the user, the process of extracting numerical information characterizing the shape from the measured back surface shape measurement result, and the relationship between the cushion state using the numerical information can be obtained in advance. The process of determining which of several types of posture shape patterns is applicable, the posture shape pattern extracted by this, the body information such as the individual weight and height of the user, and at least questions regarding the hardness and configuration of the bedding By using various numerical information consisting of information related to personal habits and preferences that are important with regard to comfort, and collating with the contents of the data table in which the cushion state judged to be most appropriate in relation to the numerical information is collated in advance And a process for obtaining a cushion state setting target value suitable for the individual user, Deployment state diagnostic methods. 測定された利用者の背面凹凸形状データが予め指定された姿勢形状パターンのいずれにあたるかを判定する過程において、背面形状測定の測定範囲に応じて利用できる背面形状を特徴付ける数値情報の個数に併せて判定のための複数の判定アルゴリズムを有することを特徴とする請求項5記載のクッション分割型寝具用クッション状態診断方法。In the process of determining which pre-designated posture shape pattern corresponds to the measured user back surface unevenness shape data, in conjunction with the number of numerical information characterizing the back surface shape that can be used according to the measurement range of the back surface shape measurement 6. The cushion division type bedding cushion state diagnosis method according to claim 5, further comprising a plurality of determination algorithms for determination.
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