JP5061331B2 - Method for designing and manufacturing progressive-power lens - Google Patents

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本発明は任意のフレーム形状に好適な累進特性の累進面形状を有する累進屈折力レンズの設計方法及び製造方法に関するものである。   The present invention relates to a designing method and a manufacturing method of a progressive power lens having a progressive surface shape having a progressive characteristic suitable for an arbitrary frame shape.

累進屈折力レンズの累進特性を大きく分類すると、遠近タイプ(レンズ上方の遠用領域を広く設定した)、遠用領域を狭くした中近タイプ、更に近用領域を大きくして遠用性能を犠牲にした近々タイプがある。これら3つのタイプの特性はそれぞれ大きく異なったものであり、ユーザーは目的に応じて適したタイプの製品を選択することとなる。
このような累進屈折力レンズの累進特性に着目した選択とは別に、ユーザーの選択したフレームによって累進特性が制限される場合がある。例えば、天地幅の小さいフレームでは累進帯が長いタイプのレンズは好適ではなく、レンズの近用領域がフレームに収まるような累進帯が短いタイプのレンズを選択するほうが良い。つまり、ユーザーが任意にフレームを選択する場合にはフレーム形状に応じた適性の累進特性の累進屈折力レンズを採用する必要がある。
あるフレームに好適な累進特性のレンズを適用する場合に、そのフレーム毎に累進設計を行ってオーダーメード的に好適な特性の累進屈折力レンズを設計することも考えられる。例えば特許文献1にそのような一例を挙げる。
特開2007−241276号公報
The progressive characteristics of progressive-power lenses can be broadly categorized. The distance type (with a wide distance area above the lens), the middle and near type with a narrower distance area, and the near area with a larger distance area are sacrificed. There is a type soon. These three types of characteristics are very different from each other, and the user selects a suitable type of product according to the purpose.
Apart from the selection focusing on the progressive characteristics of the progressive power lens, the progressive characteristics may be limited by the frame selected by the user. For example, a lens with a long progressive zone is not suitable for a frame with a small vertical width, and it is better to select a lens with a short progressive zone so that the near-field region of the lens fits in the frame. That is, when the user arbitrarily selects a frame, it is necessary to employ a progressive power lens having a progressive characteristic suitable for the frame shape.
When a lens having a progressive characteristic suitable for a certain frame is applied, it is also conceivable to design a progressive-power lens having a characteristic suitable for a custom by performing a progressive design for each frame. For example, Patent Document 1 gives such an example.
JP 2007-241276 A

しかし、特許文献1の発明による累進屈折力レンズの製造方法は、各視方向について目標の度数欠陥および目標の非点収差欠陥を得るために、レンズに必要な度数を順次反復法で計算するため、計算方法が非常に複雑であって、計算に多くの時間または手間を要し、更にそのような手間がかかっても多くの注文に対して的確に好適な累進屈折力レンズが製造できるという保証もない。また、実際にこのようにオーダーメード的に好適な特性の累進屈折力レンズを設計するには計算に多くの時間または手間がかかるため、一般にコストの点での障害となる。そのため、通常はあらかじめ用意した所定の累進特性の累進屈折力レンズの累進特性パターンからそのフレームに好適なものを組み合わせるという手法を採用することが多い。
しかし、主観を廃して当該フレーム形状に好適な累進特性の累進屈折力レンズを選択することは困難であり、また、あまりに累進特性パターンが多いといくつもの選択肢ができてしまい決定することができない。
本発明は、このような従来の技術に存在する問題点に着目してなされたものである。その目的は、任意のフレームに好適な累進特性の累進屈折力レンズを客観的で妥当な方法によって設計あるいは製造する方法を提供することである。
However, the method of manufacturing a progressive-power lens according to the invention of Patent Document 1 is to sequentially calculate the power necessary for the lens by an iterative method in order to obtain a target power defect and a target astigmatism defect in each viewing direction. Assured that the calculation method is very complicated, requires a lot of time or labor to calculate, and that even if it takes such a trouble, a progressive power lens suitable for many orders can be manufactured accurately Nor. In addition, in actuality, designing a progressive-power lens having such custom-made characteristics is troublesome in terms of cost because it takes a lot of time or labor to calculate. For this reason, usually, a technique of combining a frame suitable for the frame from a progressive characteristic pattern of a progressive addition lens having a predetermined progressive characteristic prepared in advance is often employed.
However, it is difficult to select a progressive-power lens having progressive characteristics suitable for the frame shape without subjectivity, and if there are too many progressive-characteristic patterns, a number of options can be made and cannot be determined.
The present invention has been made paying attention to such problems existing in the prior art. The object is to provide a method for designing or manufacturing a progressive-power lens having progressive characteristics suitable for an arbitrary frame by an objective and appropriate method.

上記課題を解決するために請求項1の発明では、任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進面形状を有する累進屈折力レンズの設計方法であって、以下の各工程から構成されることをその要旨とする。
(A) 形状の特定された所定のフレーム形状に対して好適な基準累進面形状を設計し、同基準累進面形状を第1のデータとして算出する第1のデータ算出工程。
(B) フレームの評価値を決定する指標となる1以上の定量的な尺度を決定する尺度設定工程。
(C) 分析対象とする公知の複数のフレーム形状についてそれぞれ形状データを入手し、同形状データに基づいて各フレーム形状毎に他のフレーム形状との形状の違いを分析し、各フレーム形状毎に他のフレーム形状との相対的な評価値を決定する評価値決定工程。
(D) 前記評価値決定工程において評価値が与えられた前記各フレーム形状から前記各尺度毎に代表的なフレーム形状の評価値に応じた尺度量を所定のフレーム形状に加えることによって代表的なフレーム形状(以下、代表フレーム形状とする)を決定する代表フレーム決定工程。
(E) 前記第1のデータ算出工程で得られた第1のデータに対してサグ量を付加することで前記代表フレーム決定工程で決定された前記各代表フレーム形状に対する好適な累進面形状を設計する際の、当該サグ量に対応する第2のデータを算出する第2のデータ算出工程。
(F) 前記評価値に基づいて前記尺度毎に前記任意のフレーム形状Pの形状データに重みを設定し、同尺度毎の重みを与えた前記代表フレーム形状の第2のデータを補正値として前記第1のデータに合成し、合成したデータに基づいて加工することで同任意のフレーム形状Pの累進面形状を得る合成工程。
In order to solve the above-mentioned problems, the invention of claim 1 is a method for designing a progressive power lens having a progressive surface shape having a progressive characteristic suitable for an arbitrary frame shape P, and includes the following steps. Is the gist.
(A) A first data calculation step of designing a suitable reference progressive surface shape for a predetermined frame shape whose shape is specified, and calculating the reference progressive surface shape as first data.
(B) A scale setting step for determining one or more quantitative scales as an index for determining the evaluation value of the frame.
(C) Obtain shape data for each of a plurality of known frame shapes to be analyzed, analyze the difference in shape from other frame shapes for each frame shape based on the same shape data, and for each frame shape An evaluation value determination step for determining an evaluation value relative to another frame shape.
(D) Representative by adding a scale amount corresponding to an evaluation value of a typical frame shape for each scale from each frame shape to which an evaluation value is given in the evaluation value determination step. A representative frame determining step for determining a frame shape (hereinafter referred to as a representative frame shape);
(E) A suitable progressive surface shape for each representative frame shape determined in the representative frame determination step is designed by adding a sag amount to the first data obtained in the first data calculation step. A second data calculation step of calculating second data corresponding to the sag amount.
(F) Based on the evaluation value, a weight is set for the shape data of the arbitrary frame shape P for each scale, and the second data of the representative frame shape given the weight for each scale is used as a correction value. A synthesis step of synthesizing the first data and processing based on the synthesized data to obtain a progressive surface shape of the arbitrary frame shape P.

また、請求項2の発明では、任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進面形状を有する累進屈折力レンズを製造する方法であって、以下の各工程から構成されることをその要旨とする。
(A) 形状の特定された所定のフレーム形状に対して好適な基準累進面形状を設計し、同基準累進面形状を第1のデータとして算出する第1のデータ算出工程。
(B) フレームの評価値を決定する指標となる1以上の定量的な尺度を決定する尺度設定工程。
(C) 分析対象とする公知の複数のフレーム形状についてそれぞれ形状データを入手し、同形状データに基づいて各フレーム形状毎に他のフレーム形状との形状の違いを分析し、各フレーム形状毎に他のフレーム形状との相対的な評価値を決定する評価値決定工程。
(D) 前記評価値決定工程において評価値が与えられた前記各フレーム形状から前記各尺度毎に代表的なフレーム形状の評価値に応じた尺度量を所定のフレーム形状に加えることによって代表的なフレーム形状(以下、代表フレーム形状とする)を決定する代表フレーム決定工程。
(E) 前記第1のデータ算出工程で得られた第1のデータに対してサグ量を付加することで前記代表フレーム決定工程で決定された前記各代表フレーム形状に対する好適な累進面形状を設計する際の、当該サグ量に対応する第2のデータを算出する第2のデータ算出工程。
(F) 前記評価値に基づいて前記尺度毎に前記任意のフレーム形状Pの形状データに重みを設定し、同尺度毎の重みを与えた前記代表フレーム形状の第2のデータを補正値として前記第1のデータに合成し、合成したデータに基づいて所定のレンズ前駆体を加工することで同任意のフレーム形状Pの累進面形状のレンズを得るレンズ作成工程。
Further, the invention of claim 2 is a method of manufacturing a progressive power lens having a progressive surface shape having a progressive characteristic suitable for an arbitrary frame shape P, and comprises the following steps: To do.
(A) A first data calculation step of designing a suitable reference progressive surface shape for a predetermined frame shape whose shape is specified, and calculating the reference progressive surface shape as first data.
(B) A scale setting step for determining one or more quantitative scales as an index for determining the evaluation value of the frame.
(C) Obtain shape data for each of a plurality of known frame shapes to be analyzed, analyze the difference in shape from other frame shapes for each frame shape based on the same shape data, and for each frame shape An evaluation value determination step for determining an evaluation value relative to another frame shape.
(D) Representative by adding a scale amount corresponding to an evaluation value of a typical frame shape for each scale from each frame shape to which an evaluation value is given in the evaluation value determination step. A representative frame determining step for determining a frame shape (hereinafter referred to as a representative frame shape);
(E) A suitable progressive surface shape for each representative frame shape determined in the representative frame determination step is designed by adding a sag amount to the first data obtained in the first data calculation step. A second data calculation step of calculating second data corresponding to the sag amount.
(F) Based on the evaluation value, a weight is set for the shape data of the arbitrary frame shape P for each scale, and the second data of the representative frame shape given the weight for each scale is used as a correction value. A lens creating step of combining the first data and processing a predetermined lens precursor based on the combined data to obtain a lens having a progressive surface shape having the same frame shape P.

また請求項3の発明では、請求項2に記載の発明の構成に加え、前記形状の特定された所定のフレーム形状とは前記複数のフレーム形状に基づく平均的なフレーム形状であることをその要旨とする。
また請求項4の発明では請求項2又は3に記載の発明の構成に加え、前記評価値決定工程においてフレーム形状毎に他のフレーム形状との違いを評価する際に共分散行列あるいは相関行列を導き、その行列式の固有ベクトルを算出して同固有ベクトルに応じた主成分を決定し、各フレーム形状毎の主成分得点を評価値とすることをその要旨とする。
また請求項5発明では請求項2〜4のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記フレーム形状の形状データは空間位置が特定される3次元データであることをその要旨とする。
また請求項6の発明では請求項2〜5のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記代表フレーム形状とは前記各尺度に前記複数のフレーム形状のうち、評価値の最も高いものと最も低いものであることをその要旨とする。
Further, in the invention of claim 3, in addition to the configuration of the invention of claim 2, the gist that the predetermined frame shape having the specified shape is an average frame shape based on the plurality of frame shapes. And
In addition, in the invention of claim 4, in addition to the configuration of the invention of claim 2 or 3, a covariance matrix or a correlation matrix is used for evaluating the difference from other frame shapes for each frame shape in the evaluation value determining step. The gist is to calculate the eigenvector of the determinant, determine the principal component corresponding to the eigenvector, and use the principal component score for each frame shape as the evaluation value.
In addition to the configuration of the invention according to any one of claims 2 to 4, the gist of the invention of claim 5 is that the shape data of the frame shape is three-dimensional data in which a spatial position is specified.
Further, in the invention of claim 6, in addition to the configuration of the invention of any one of claims 2 to 5, the representative frame shape is the one having the highest evaluation value among the plurality of frame shapes in each scale. The gist is that it is low.

また請求項7の発明では請求項2〜6のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状はベースカーブが同一であることをその要旨とする。
また請求項8の発明では請求項2〜6のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状はベースカーブが同一でないことをその要旨とする。
また請求項9の発明では請求項2〜8のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は累進帯長さが一定であることであることをその要旨とする。
また請求項10の発明では請求項2〜8のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は累進帯長さが一定でないことであることをその要旨とする。
また請求項11の発明では請求項2〜10のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記各各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は遠用面屈折力と近用面屈折力がそれぞれ同一であることをその要旨とする。
また請求項12の発明では請求項2〜10のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は遠用面屈折力又は近用面屈折力がそれぞれ同一でなくともよいことをその要旨とする。
In the invention of claim 7, in addition to the configuration of the invention of any one of claims 2 to 6, the preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale has the same base curve. The gist of that is.
Further, in the invention of claim 8, in addition to the configuration of the invention of any of claims 2 to 6, the preferred progressive surface shapes of the plurality of representative frame shapes determined for each scale are not the same in base curve. This is the gist.
In the invention of claim 9, in addition to the configuration of the invention of any one of claims 2 to 8, a preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale has a progressive zone length. The gist is that it is constant.
Further, in the invention of claim 10, in addition to the configuration of the invention of any of claims 2 to 8, a preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale has a progressive zone length. The gist is that it is not constant.
Further, in the invention of claim 11, in addition to the structure of the invention of any one of claims 2 to 10, a preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each of the scales is distance surface refraction. The gist is that the force and the near surface refractive power are the same.
Further, in the invention of claim 12, in addition to the structure of the invention of any one of claims 2 to 10, a preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale is a distance surface refractive power. Alternatively, the gist of the invention is that the near surface refractive powers do not have to be the same.

上記のような構成では、第1のデータ算出工程において形状の特定された所定のフレーム形状に対して好適な累進面形状を設計し、その累進面形状を第1のデータとして算出する。但し、第1のデータは後述する合成工程(レンズ作成工程)での計算で必要とされるため合成工程(レンズ作成工程)より前に算出されていればよい。形状の特定された所定のフレーム形状であれば理論的には形状は問わないが、計算のしやすさから後述する複数のフレーム形状に基づく平均的なフレーム形状であることが好ましい。尚、ここに「フレーム形状」とは顧客の視力に応じて処方されたレンズ(いわゆる丸レンズ)をフレームに合わせてカットしたいわゆる玉型の形状と一致する。玉型はユーザーのアイポイント位置も既に処方の一部として決まっているため、本発明ではフレーム形状とはアイポイント位置も考慮された形状を意味するものとする。
また、尺度設定工程でフレームの評価値を決定する指標となる1以上の定量的な尺度を設定する。尺度は1つ以上いくつあっても基本的には構わない。
ここで尺度とは例えばフレームの上下あるいは左右幅の違いや、あるいは四角形形状か卵形形状、面積の差のようなフレーム形状の状態を評価する基準である。また、必ずしも2次元的な観点からの尺度だけではなく、頂間距離や前傾角やそり角の情報を反映した尺度とすることも可能である。
In the above configuration, a suitable progressive surface shape is designed for a predetermined frame shape whose shape is specified in the first data calculation step, and the progressive surface shape is calculated as the first data. However, since the first data is required for the calculation in the later-described synthesis step (lens creation step), it may be calculated before the synthesis step (lens creation step). The shape is theoretically not limited as long as it is a predetermined frame shape whose shape is specified, but it is preferably an average frame shape based on a plurality of frame shapes described later for ease of calculation. Here, the “frame shape” corresponds to the shape of a so-called target lens obtained by cutting a lens (so-called round lens) prescribed according to the visual acuity of the customer in accordance with the frame. In the target lens shape, the position of the user's eye point has already been determined as a part of the prescription. Therefore, in the present invention, the frame shape means a shape that also considers the eye point position.
In the scale setting step, one or more quantitative scales are set as an index for determining the evaluation value of the frame. Basically, any number of scales can be used.
Here, the scale is a standard for evaluating the state of the frame shape such as a difference in the vertical or horizontal width of the frame, or a square shape, an oval shape, or an area difference. In addition, the scale is not necessarily a scale from a two-dimensional viewpoint, but can be a scale reflecting information on the distance between the apex, the forward tilt angle, and the sled angle.

次いで、評価値決定工程で既にその形状の分かっている複数のフレーム形状についてそれぞれ形状データを入手する。そして、その形状データから前記各尺度毎に代表的なフレーム形状の評価値に応じた尺度量を所定のフレーム形状に加えるようにする。尺度量とは尺度に応じた固有のベクトル量と言い換えてもよい。
フレーム形状は2次元的な形状データのみならず空間位置が特定される3次元データであってもよい。3次元データとした場合には上記のようなフレームの頂間距離や前傾角やそり角までを反映することができる。尺度は前もって設定しなくとも評価値決定工程での評価値の付与に伴って設定するようにしてもよい。
評価は尺度に応じて異なるため、尺度ごとでフレーム形状の評価値は同じではない。評価手法としては主観でも構わないが、より客観性を与える場合には例えば共分散行列あるいは相関行列を導き、その行列式の固有ベクトルを算出して同固有ベクトルに応じた主成分を決定し、各フレーム形状毎の主成分得点を尺度量とすることが好ましい。主成分分析を利用することで主成分が得られるが、これは尺度の一種と捉えることができる。主成分は複数得られるため所望の尺度に応じた主成分を選択することが可能である。
Next, shape data is obtained for each of a plurality of frame shapes whose shapes are already known in the evaluation value determination step. Then, a scale amount corresponding to an evaluation value of a typical frame shape is added to the predetermined frame shape for each scale from the shape data. The scale amount may be paraphrased as a unique vector amount corresponding to the scale.
The frame shape may be not only two-dimensional shape data but also three-dimensional data in which a spatial position is specified. In the case of three-dimensional data, it is possible to reflect the distance between the apex, the forward tilt angle and the warp angle of the frame as described above. The scale may be set with the provision of the evaluation value in the evaluation value determination step without being set in advance.
Since the evaluation varies depending on the scale, the evaluation value of the frame shape is not the same for each scale. The evaluation method may be subjective, but if more objectivity is given, for example, a covariance matrix or correlation matrix is derived, the eigenvector of the determinant is calculated, the principal component corresponding to the eigenvector is determined, and each frame is determined. The main component score for each shape is preferably used as the scale amount. The principal component can be obtained by using the principal component analysis, which can be regarded as a kind of scale. Since a plurality of principal components are obtained, it is possible to select a principal component according to a desired scale.

上記のように評価値が与えられたフレーム形状について、代表フレーム決定工程で各尺度毎に代表的なフレーム形状(以下、代表フレーム形状とする)が決定される。
この代表フレーム形状はその尺度における特徴が最も顕著に現れているフレーム形状であることが望ましい。例えば上記主成分分析での当該主成分での主成分得点の高いもの(できれば最高のもの)、あるいは低いもの(できれば最低のもの)が好ましい。
決定された代表フレーム形状に対して好適な累進面形状を設計する。その累進面形状は第1のデータの基準累進面形状にサグ量を付加することで得られる。そのサグ量に対応する第2のデータを算出する。代表フレーム形状は少なくとも尺度の数以上は設定されることとなる。例えば各尺度毎に2つの代表フレーム形状を設定すれば尺度が4つであれば8種類の代表フレーム形状が設定されることとなる。
代表フレーム形状に設計される累進面形状については種々のパターンが想定される。例えば、各尺度毎に決定されたすべての代表フレーム形状のベースカーブを同一とすることが考えられる。一方、各尺度毎に決定されたすべての代表フレーム形状のベースカーブを同一でない、つまり異なるベースカーブの代表フレーム形状があっても構わない。
このようにベースカーブの設計に裕度があると例えばフレーム形状が3次元データである場合にフレーム形状に応じた最適なベースカーブの設計とすることができる。
また、各尺度毎に決定されたすべての代表フレーム形状の累進帯長さを一定とすることが考えられる。一方、各尺度毎に決定されたすべての代表フレーム形状の累進帯長さを同一でない、つまり異なる累進帯長さの代表フレーム形状があっても構わない。
例えば天地幅の長いフレームに対しては累進帯長さを長くしたほうが、累進レンズ特有のユレ・ユガミ・ボケを防ぐことができるからである。その反対に、天地幅の短いフレームに対しては累進帯長さを短くしないと、レンズの近用部がフレーム内に収まらなくなるからである。
また、各尺度毎に決定されたすべての代表フレーム形状の遠用面屈折力と近用面屈折力はそれぞれ同一であっても、あるいは同一でなくとも構わない。
ここに同一にしないのは、眼とレンズの距離によって好適なレンズのパワーが変わることを念頭に置いたものである。たとえば、頂間距離によってレンズの装用者に対する実効の遠用度数が変わる。すなわち、頂間距離が長くなると、レンズの作用による実質的な矯正度数はプラス側に変位する。つまりマイナス度数のレンズは弱く、プラス度数のレンズは強くなる。そのため、頂間距離応じてレンズの遠用度数を変えることで、実質的な矯正度数を一定に保つ(あるいは変位を小さく抑える)ことができるわけである。
また、眼からレンズ近用部までの距離は頂間距離と前傾角(と累進帯長さ)によって変わるので、それらのデータに応じて近用度数を変えることも想定している。
その他、代表データの累進面補正形状はプラス度数とマイナス度数、あるいは強度と弱度など、度数の範囲によって別々に用意するようにしてもよい。
For the frame shape to which the evaluation value is given as described above, a representative frame shape (hereinafter referred to as a representative frame shape) is determined for each scale in the representative frame determination step.
The representative frame shape is desirably a frame shape in which the feature on the scale appears most prominently. For example, a high principal component score (preferably the highest) or a low one (preferably the lowest) of the principal component in the principal component analysis is preferable.
A progressive surface shape suitable for the determined representative frame shape is designed. The progressive surface shape is obtained by adding a sag amount to the reference progressive surface shape of the first data. Second data corresponding to the sag amount is calculated. The representative frame shape is set to at least the number of scales. For example, if two representative frame shapes are set for each scale, eight types of representative frame shapes are set if the scale is four.
Various patterns are assumed for the progressive surface shape designed into the representative frame shape. For example, it can be considered that the base curves of all representative frame shapes determined for each scale are the same. On the other hand, the base curves of all representative frame shapes determined for each scale may not be the same, that is, there may be representative frame shapes of different base curves.
Thus, when there is a margin in the design of the base curve, for example, when the frame shape is three-dimensional data, it is possible to design an optimal base curve according to the frame shape.
Further, it is conceivable that the progressive zone lengths of all the representative frame shapes determined for each scale are made constant. On the other hand, the progressive zone lengths of all the representative frame shapes determined for each scale may not be the same, that is, there may be representative frame shapes having different progressive zone lengths.
For example, for a frame having a long top and bottom width, increasing the progressive zone length can prevent the blur, the blur and the blur characteristic of the progressive lens. On the other hand, if the progressive zone length is not shortened for a frame with a short top and bottom width, the near portion of the lens will not fit within the frame.
Further, the distance-use surface power and the near-surface power for all representative frame shapes determined for each scale may be the same or may not be the same.
What is not made the same here is to keep in mind that the power of a suitable lens varies depending on the distance between the eye and the lens. For example, the effective distance diopter for the lens wearer varies depending on the distance between the apexes. That is, as the apex distance becomes longer, the substantial correction power due to the action of the lens is displaced to the plus side. In other words, a negative power lens is weak, and a positive power lens is strong. Therefore, by changing the distance dioptric power of the lens according to the apex distance, the substantial correction power can be kept constant (or the displacement can be kept small).
In addition, since the distance from the eye to the lens near portion varies depending on the apex distance and the forward tilt angle (and the progressive zone length), it is also assumed that the near power is changed according to those data.
In addition, the progressive surface correction shape of the representative data may be prepared separately depending on the frequency range such as plus and minus frequencies, or strength and weakness.

本発明の目的は任意のフレーム形状Pの形状データに関して、各尺度に対応する重みを設定することである。そのために上記合成工程(レンズ作成工程)において評価値に基づいて尺度毎に任意のフレーム形状Pの形状データに重みを設定する。評価値としては例えば代表フレーム形状と任意のフレーム形状Pとの形状差や主成分分析での主成分得点等が要素となりうる。評価値は尺度毎に異なる固有値となる。従って、重みも尺度によって異なるわけである。得られた重みは任意のフレーム形状Pの形状特性を示す尺度毎に異なる係数と考えることが可能である。
この重みを各尺度における代表フレーム形状の累進面形状(第2のデータ)に与えて補正値を得、その補正値を基準となる屈折面のデータである第1のデータと合成することで任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進屈折力レンズの合成データを得ることができる。
このような考えによって代表フレーム形状の累進面形状を設計すればそれらに基づいて任意のフレーム形状Pに好適な累進面形状を得ることができるわけである。このデータは上記代表フレーム形状に対する好適な累進面形状を設計する際に第1のデータにサグ量を付加したのと同様に、基準累進面形状にどの位サグを付加するのかのサグ量データと考えてもよい。ここに「合成」とは、サグ量または形状分布関数を加え合わせることを意味する。そしてこの合成データに基づいて具体的な累進屈折力レンズを作製する。
ここに、本発明では基準面としての第1のデータにサグを付加するように第2のデータに重みを与えた補正値を合成するようにしている。つまり、代表フレーム形状に好適な(代表フレーム形状に対応して設定する)累進面形状は、独自に設計するのではなく、基準面をベースとしてその基準面のサグを変位させる方式によって形状データを創生するようにしている。これによって、もし重み(係数)が0である場合にはサグを変位させる量も0となるため第1のデータによって設計された基準となる累進面形状そのものを任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進屈折力レンズとすることができるわけである。
An object of the present invention is to set a weight corresponding to each scale for the shape data of an arbitrary frame shape P. Therefore, a weight is set to the shape data of an arbitrary frame shape P for each scale based on the evaluation value in the synthesis step (lens creation step). As the evaluation value, for example, a shape difference between the representative frame shape and the arbitrary frame shape P, a principal component score in the principal component analysis, and the like can be factors. The evaluation value is a unique value that is different for each scale. Therefore, the weight varies depending on the scale. The obtained weight can be considered as a different coefficient for each scale indicating the shape characteristic of an arbitrary frame shape P.
This weight is given to the progressive surface shape (second data) of the representative frame shape in each scale, a correction value is obtained, and the correction value is arbitrarily combined with the first data that is the data of the reference refracting surface It is possible to obtain composite data of progressive addition lenses having progressive characteristics suitable for the frame shape P.
If a progressive surface shape having a representative frame shape is designed based on such an idea, a progressive surface shape suitable for an arbitrary frame shape P can be obtained based on the design. This data includes sag amount data indicating how much sag is added to the reference progressive surface shape in the same manner as the sag amount is added to the first data when designing a suitable progressive surface shape for the representative frame shape. You may think. Here, “synthesis” means adding a sag amount or a shape distribution function. A specific progressive-power lens is produced based on the synthesized data.
Here, in the present invention, a correction value giving a weight to the second data is synthesized so as to add a sag to the first data as the reference plane. In other words, the progressive surface shape suitable for the representative frame shape (set according to the representative frame shape) is not designed independently, but the shape data is obtained by displacing the sag of the reference surface based on the reference surface. I try to create. As a result, if the weight (coefficient) is 0, the amount by which the sag is displaced is also 0, so that the reference progressive surface shape itself designed by the first data is a progression suitable for any frame shape P. Therefore, it is possible to obtain a progressive-power lens having a characteristic.

上記各請求項の発明では、遠用アイポイント位置が分かっている任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進屈折力レンズを過去の多くのフレーム形状を尺度毎に評価し、尺度毎の重みを代表フレーム形状の累進面形状の第2のデータに与えることで、代表フレーム形状の累進面形状を利用して間接的に設計できるようにした。そのため、任意のフレーム形状Pの累進特性を実際に個別に設計しなくともよく、簡単に低コストで任意のフレーム形状Pの累進屈折力レンズを製造することが可能となる。   In the inventions of the above claims, a progressive-power lens having progressive characteristics suitable for an arbitrary frame shape P whose distance eye point position is known is evaluated for each of many past frame shapes on a scale-by-scale basis. Is given to the second data of the progressive surface shape of the representative frame shape, so that it can be indirectly designed using the progressive surface shape of the representative frame shape. Therefore, it is not necessary to actually design the progressive characteristics of an arbitrary frame shape P, and it is possible to easily manufacture a progressive-power lens having an arbitrary frame shape P at a low cost.

以下、図面に従って具体的な実施例の説明をする。
まず図1〜図4に基づいて、本発明の方法を実行するための周辺装置の概略について説明する。
図1は本発明の方法を実現するための工程を説明する概略ブロック図である。本実施例ではまず、任意のフレーム形状Pの累進屈折力レンズのレンズデータを算出するレンズ特性データ算出工程Aと、算出されたレンズデータに基づいて具体的に任意のフレーム形状Pに好適な累進屈折力レンズを作製するレンズ作製工程Bから構成されている。図2に示すように、レンズ特性データ算出工程Aではレンズ特性算出用コンピュータ1とこれに接続されたフレーム形状測定装置2によって任意のフレーム形状Pや設計の前提となる分析対象とする公知のフレーム形状(本実施例では700種類)のフレーム形状の形状データが測定されるものとし、これら公知のフレーム形状に基づいて決定された代表フレームの累進面形状が設計され、代表フレームの累進面形状毎に重みを係数とした補正がされ、それらを基準累進面に合成することで最終的に任意のフレーム形状Pに好適な累進面形状が設計される。
尚、レンズ特性算出用コンピュータ1とフレーム形状測定装置2はLAN接続のように必ずしも直接つながっていなくても良く、逆にコンピュータ1とフレーム形状測定装置2が一体化されていてもよい。また、フレーム形状の測定としてフレーム形状測定装置2以外の装置を使用することも可能であるし、複数のフレーム形状測定装置2で測定した形状データを入力するようにしてもよい。また、形状データはLANに限らず、データ記憶装置等(フレキシブルディスクやUSBメモリといったメディアも含め)を使ってレンズ特性算出用コンピュータ1に渡されてもよい。
Hereinafter, specific embodiments will be described with reference to the drawings.
First, an outline of a peripheral device for executing the method of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 1 is a schematic block diagram illustrating steps for realizing the method of the present invention. In the present embodiment, first, a lens characteristic data calculation step A for calculating lens data of a progressive-power lens having an arbitrary frame shape P, and a progressive suitable for an arbitrary frame shape P based on the calculated lens data. It consists of a lens manufacturing process B for manufacturing a refractive power lens. As shown in FIG. 2, in the lens characteristic data calculation step A, the lens characteristic calculation computer 1 and the frame shape measuring device 2 connected thereto, an arbitrary frame shape P or a known frame to be analyzed as a premise of design. It is assumed that shape data of the frame shape (700 types in this embodiment) is measured, and the progressive surface shape of the representative frame determined based on these known frame shapes is designed, and for each progressive surface shape of the representative frame. Are corrected using weights as coefficients, and by combining them with a reference progressive surface, a progressive surface shape suitable for an arbitrary frame shape P is finally designed.
Note that the lens characteristic calculation computer 1 and the frame shape measuring device 2 do not necessarily have to be directly connected as in the LAN connection, and conversely, the computer 1 and the frame shape measuring device 2 may be integrated. Further, it is possible to use a device other than the frame shape measuring device 2 for measuring the frame shape, and shape data measured by a plurality of frame shape measuring devices 2 may be input. Further, the shape data is not limited to the LAN, and may be transferred to the lens characteristic calculation computer 1 using a data storage device or the like (including media such as a flexible disk and a USB memory).

レンズ特性算出用コンピュータ1はCPU(中央処理装置)11及びその周辺装置によって構成される。CPU11は各種プログラムや入力された代表フレームの累進面データや重みに基づいて任意のフレーム形状Pの累進面形状データを作成する。記憶装置12にはCPU11の動作を制御するためのプログラム、複数のプログラムに共通して適用できる機能を管理するOA処理プログラム(例えば、日本語入力機能や印刷機能等)等の基本プログラムが格納されている。更に、フレーム形状データを取り込むプログラム、累進面データを取り込むプログラム、取り込んだ累進面データを補正して新たな累進面形状データを作成する補正プログラム等が格納されている。尚、累進面形状データは既に作成されたデータを援用することも可能である。
CPU11は後述する実施例1や実施例2に基づいて入力された代表フレームの累進面形状データに対して重みを考慮して、基準となる累進面データを補正する。
CPU11には入力装置3 (マウス、キーボード等)、及びモニターが接続されている。また、入力装置3としてはキーボード以外にバーコードのような2次元コードやLAN接続された他のコンピュータやデータ記憶装置等の他の装置から転送されたデータを入力する手段等が挙げられる。
The lens characteristic calculation computer 1 includes a CPU (central processing unit) 11 and its peripheral devices. The CPU 11 creates progressive surface shape data of an arbitrary frame shape P based on various programs and the input progressive surface data and weight of the representative frame. The storage device 12 stores a basic program such as a program for controlling the operation of the CPU 11 and an OA processing program (for example, a Japanese input function or a printing function) that manages functions that can be commonly applied to a plurality of programs. ing. Furthermore, a program for fetching frame shape data, a program for fetching progressive surface data, a correction program for creating new progressive surface shape data by correcting the fetched progressive surface data, and the like are stored. In addition, as the progressive surface shape data, already created data can be used.
The CPU 11 corrects the reference progressive surface data in consideration of the weight with respect to the progressive surface shape data of the representative frame input based on Example 1 or Example 2 described later.
An input device 3 ( mouse, keyboard, etc.) and a monitor 5 are connected to the CPU 11. Also, it means such as the input device 3 for inputting data transferred from another device of the two-dimensional code or LAN-connected another computer or data storage device such as a bar code outside keyboard than the Can be mentioned.

フレーム形状測定装置2は図示しないフレームトレーサーを有し、実際に形状データを入手したいフレームの内径に沿ってトレーシングしてフレーム形状データを得る。実際に取り込む位置データは多数に及ぶが、本実施例では適宜間引いて図3に示すようにボクシングセンタOを原点(中心)とした15度間隔の24本の放射状の直線上の点X1〜X24を採用した。ここに、ボクシングセンタとはX座標の最大・最小の中間点、Y座標の最大・最小の中間点を組み合わせた原点である。この点はフレームに外接する長方形の中心である。つまり、フレームを長方形形状に内接させた場合の中心位置である。但し、原点をボクシングセンタOではなく他の任意の点、例えばアイポイントとすることも可能である。 The frame shape measuring apparatus 2 has a frame tracer (not shown), and obtains frame shape data by tracing along the inner diameter of the frame for which shape data is actually desired. The actual position data is included in spans multiple, in this embodiment suitably thinned X 1 point 24 on radial line of the boxing center O to 15 degree intervals with the origin (center) as shown in FIG. 3 - X 24 was adopted. Here, the boxing center is an origin that combines the maximum and minimum intermediate points of the X coordinate and the maximum and minimum intermediate points of the Y coordinate. This point is the center of the rectangle that circumscribes the frame. That is, the center position when the frame is inscribed in a rectangular shape. However, it is possible to set the origin not to the boxing center O but to any other point, for example, an eye point.

本実施例ではフレーム形状測定装置2によってフレームの形状データを得るとともに、レンズメータによってユーザー毎の固有のアイポイントYO位置を決定する。アイポイントYO位置はボクシングセンタOからのX・Y座標として特定される。
本実施例では合計700の分析対象フレームについて形状データとアイポイントデータを得た。形状データはX・Y座標として特定されるため、24点×2の計48の変数として捉える。一方、任意のフレーム形状Pについても同様の操作で形状データとアイポイントデータを得た。
In this embodiment, frame shape data is obtained by the frame shape measuring apparatus 2, and a specific eye point YO position for each user is determined by a lens meter. The eye point YO position is specified as an XY coordinate from the boxing center O.
In this example, shape data and eye point data were obtained for a total of 700 frames to be analyzed. Since the shape data is specified as XY coordinates, it is regarded as a total of 48 variables of 24 points × 2. On the other hand, shape data and eye point data were obtained for any frame shape P by the same operation.

レンズ作製工程Bにおいてはレンズ特性算出用コンピュータ1で作成された累進面形状データに基づいて図4に示す「セミフィニッシュ」と呼称される十分な厚みを有する材料ブロック21を図示しないCAM(computer aided manufacturing)装置によって切削加工が施される。
本実施の形態における材料ブロック21の平面形状は円形とされ、その表面は前もって所定の曲率で球面状に加工された凸状加工面22とされている。裏面は所定の曲率で球面状に加工された所定のベースカーブの凹状加工面23とされている。
本実施の形態では材料ブロック21の形状データをCAM装置に入力するとともに、凸状加工面22側を固定装置に固定し上記レンズ特性データ算出工程Aで合成されたデータ(サグ量データ)に基づいて凹状加工面23側を加工し、任意のフレーム形状Pに好適な累進屈折力レンズを得る。尚、このレンズ作製工程Bは一例である。
In the lens manufacturing process B, a CAM (computer aided) (not shown) having a material block 21 having a sufficient thickness called “semi-finish” shown in FIG. 4 based on the progressive surface shape data generated by the lens characteristic calculation computer 1. cutting).
The planar shape of the material block 21 in the present embodiment is a circular shape, and the surface thereof is a convex processed surface 22 that has been processed into a spherical shape with a predetermined curvature in advance. The back surface is a concave processed surface 23 of a predetermined base curve that is processed into a spherical shape with a predetermined curvature.
In the present embodiment, the shape data of the material block 21 is input to the CAM device, and the convex processed surface 22 side is fixed to the fixing device, and is based on the data (sag amount data) synthesized in the lens characteristic data calculation step A. By processing the concave processed surface 23 side, a progressive power lens suitable for an arbitrary frame shape P is obtained. This lens manufacturing process B is an example.

実施例1及び2ではフレーム形状測定装置2によって得られた形状データに基づいて任意のフレーム形状Pの累進屈折力レンズの基準累進面形状に合成するサグ量データを得る段階までを特化して説明する。
(実施例1)
実施例1では主成分分析を利用した。主成分分析を利用すると尺度を主成分として、また評価値を主成分得点として、また代表データを主成分得点の高低によって容易に決定することが可能である。また、重みも主成分得点に基づいて求めることができる。
本実施例では計700種の分析対象フレームについて24点をX座標とY座標の2種類のデータとして計48個のデータを採取した。得られたデータは図5に示すようなデータ行列として表現することが可能である。図5においては所定の行をj、列をkとする。
In the first and second embodiments, the process up to the stage of obtaining the sag amount data to be combined with the reference progressive surface shape of the progressive-power lens having an arbitrary frame shape P based on the shape data obtained by the frame shape measuring apparatus 2 will be described. To do.
Example 1
In Example 1, principal component analysis was used. When principal component analysis is used, it is possible to easily determine the scale as the principal component, the evaluation value as the principal component score, and the representative data according to the level of the principal component score. The weight can also be obtained based on the principal component score.
In the present embodiment, a total of 48 data were collected with 24 points for two types of data of X coordinate and Y coordinate for a total of 700 analysis target frames. The obtained data can be expressed as a data matrix as shown in FIG. In FIG. 5, a predetermined row is j and a column is k.

<各フレーム形状の形状データの標準化>
まず、得られたデータ値の標準化を行う。
各レンズ毎に共通な位置の形状データのデータ48組(1組が700個のデータからなる)を考え、48組それぞれの数値の平均と標準偏差を求める。具体的には各数値の平均をまず求め、個々のデータとの差を二乗して総和し、これを(700−1=699)で除して分散を求める。この値の平方根を標準偏差とする。一般式は下記の通りである。そして共通な位置のフレーム形状データ48組に関して、各組700個のデータそれぞれから各組の平均値を減じて各組の標準偏差で割ることによってデータ行列を標準化する。
<Standardization of shape data for each frame shape>
First, standardize the data values obtained.
Considering 48 sets of shape data at common positions for each lens (one set consists of 700 pieces of data), the average and standard deviation of the numerical values of the 48 sets are obtained. Specifically, first, the average of each numerical value is obtained, the difference from each data is squared and summed, and this is divided by (700-1 = 699) to obtain the variance. The square root of this value is taken as the standard deviation. The general formula is as follows. Then, regarding 48 sets of frame shape data at common positions, the data matrix is standardized by subtracting the average value of each set from each of 700 sets of data and dividing by the standard deviation of each set.

Figure 0005061331
Figure 0005061331

<共分散行列の計算>
共分散行列のj行k列の要素は標準化されたデータ行列をもとに計算する。これは標準化されたデータ行列の、
1)1行のj列要素とk列要素を掛け合わせたもの
2)2行のj列要素とk列要素を掛け合わせたもの
3)i行のj列要素とk列要素を掛け合わせたもの
の合計を求めることで得られる。
一般的に書くと、図6に示すようにある行のj列要素とk列要素を掛け合わせたものを、全部の行について加え合わせることである。
この作業はコンピュータによる計算で例えば図7に示すようなアルゴリズムによって実行される。図7において、xd[][]、つまり、xd[1][1]〜xd[nn][np]という2次元配列は図6のデータ行列の要素を表す。a[][]、つまりa[1][1]〜a[np][np]という2次元配列は共分散行列の要素を表す。nnはデータ数であり、実施例では700となる。npはデータの要素数であり、実施例では48となる。
このアルゴリズムではj行k列の要素を図8に示すように図中矢印に沿って、上から順に求めていく。対角行列であるためj行k列の要素を求めるとき、同時にk行j列の要素を決定(同じ値)していることとなる。
<Calculation of covariance matrix>
The j-by-k element of the covariance matrix is calculated based on the standardized data matrix. This is a standardized data matrix,
1) 1 row multiplied by j column element and k column element 2) 2 rows multiplied by j column element and k column element 3) i row j column element multiplied by k column element It is obtained by calculating the sum of things.
Generally speaking, as shown in FIG. 6, a product of j column elements and k column elements of a certain row is added to all the rows.
This operation is executed by an algorithm as shown in FIG. In FIG. 7, xd [ i ] [ j ] , that is, a two-dimensional array of xd [1] [1] to xd [nn] [np] represents the elements of the data matrix of FIG. a [ j ] [ k ] , that is, a two-dimensional array of a [1] [1] to a [np] [np] represents an element of a covariance matrix. nn is the number of data, which is 700 in the embodiment. np is the number of data elements, and is 48 in the embodiment.
In this algorithm, elements of j rows and k columns are obtained in order from the top along the arrows in the figure as shown in FIG. Since it is a diagonal matrix, when obtaining an element of j rows and k columns, an element of k rows and j columns is simultaneously determined (same value).

<固有値に基づく主成分の計算>
上記共分散行列の計算によって固有値を求める。本実施例における各主成分(第4主成分まで)毎の固有値は次の表1の通りである。
<Calculation of principal components based on eigenvalues>
The eigenvalue is obtained by calculating the covariance matrix. The eigenvalues for each principal component (up to the fourth principal component) in this example are as shown in Table 1 below.

Figure 0005061331
Figure 0005061331

<尺度の決定>
本実施例1では固有値の応じた第1〜第4主成分を尺度として、第1〜第4主成分についてそれぞれ分析対象フレームについて主成分得点を算出した。第1の尺度→第1主成分、第2の尺度→第2主成分、第3の尺度→第3主成分、第4の尺度→第4主成分というような対応となっている。図9は各主成分の主成分得点の高低を縦軸に配置した分析対象フレームの散布図である。上方向ほど主成分得点が高く、下方向ほど低くなっている。尚、すべての分析対象フレームを図示すると重なって分かりにくくなるため、図9はフレームの数を間引いて図示されている。
第1主成分に対応する第1の尺度は主成分得点が高いほど「天地幅が大きく、全体に大きく、耳側が広い」フレーム形状であり、適用される累進屈折力レンズは収差分散型で、耳側の収差が小さく、加入の立ち上げの穏やかなものとする。また、主成分得点が低いほど「天地幅が狭く、全体に小さく、鼻側と耳側の広さが同じくらい」という形状であり、適用される累進屈折力レンズは収差集中型で、鼻側と耳側の収差の大きさが同程度(以下、鼻耳バランス型とする)で、加入の立ち上げを強くしたものとする。
第2主成分に対応する第2の尺度は主成分得点が高いほど「逆台形状の四角形の」フレーム形状であり、適用される累進屈折力レンズはやや収差分散型で、鼻耳バランス型とする。また、主成分得点が低いほど「卵型で耳側が広い」フレーム形状であり、適用される累進屈折力レンズはやや収差集中型で、耳側の収差が小さいものとする。
第3主成分に対応する第3の尺度は主成分得点が高いほど「アイポイントが低めでやや卵型」のフレーム形状であり、適用される累進屈折力レンズは収差分散型で、近用領域が広く、加入の立ち上げを強くしたものとする。また、主成分得点が低いほど「アイポイントが高めでやや四角形」という形状であり、適用される累進屈折力レンズは近用領域をせまくして全体の収差を小さく抑え、加入の立ち上げを緩やかにしたものとする。
第4主成分に対応する第4の尺度は主成分得点が高いほど「全体に丸い」フレーム形状であり、適用される累進屈折力レンズは収差集中型で、近用領域を広くして、加入の立ち上げをやや緩やかにしたものとする。また、主成分得点が低いほど「横長で四角形」という形状で、適用される累進屈折力レンズは近用領域をせまくして全体の収差を小さく抑え、加入の立ち上げは普通程度にしたものとする。
<Determination of scale>
In the first embodiment, the first to fourth principal components corresponding to the eigenvalues are used as a scale, and the principal component score is calculated for the analysis target frame for each of the first to fourth principal components. The first scale → the first principal component, the second scale → the second principal component, the third scale → the third principal component, and the fourth scale → the fourth principal component. FIG. 9 is a scatter diagram of the analysis target frame in which the principal component scores of each principal component are arranged on the vertical axis. The upper component score is higher in the upward direction and lower in the downward direction. Since all the analysis target frames are overlapped and are difficult to understand, FIG. 9 is illustrated with the number of frames thinned out.
The first scale corresponding to the first principal component has a frame shape that “the top and bottom width is large, the whole is large and the ear side is wide” as the principal component score is high, and the progressive power lens applied is an aberration dispersion type, The ear-side aberration is small, and the start-up is gentle. In addition, the lower the main component score is, the smaller the top and bottom width is, the overall size is small, and the nose side and the ear side are about the same size. And the ear-side aberration are of the same magnitude (hereinafter referred to as a nose-ear balance type), and the start-up of joining is strengthened.
The second scale corresponding to the second principal component is the “inverted trapezoidal square” frame shape as the principal component score is higher, and the applied progressive power lens is a somewhat aberration-dispersion type, To do. Further, the lower the main component score, the more the frame shape is “egg-shaped and wider on the ear side”. The progressive-power lens to be applied is somewhat aberration-concentrated and the ear-side aberration is small.
The third scale corresponding to the third principal component has a frame shape of “slightly egg-shaped with a lower eye point” as the principal component score is higher. Is a broad and strong start-up. In addition, the lower the main component score, the higher the eye point and the more square the shape is. The applied progressive-power lens occupies the near-field area to keep the overall aberration small, and the start-up of the addition is slow. Suppose that
The fourth measure corresponding to the fourth principal component has a frame shape that is “rounder as a whole” as the principal component score is higher, and the progressive-power lens to be applied is an aberration-concentrated type, widening the near-field, and adding It is assumed that the start-up of is slightly relaxed. In addition, the lower the main component score is, the more horizontally oriented the shape is, and the applied progressive-power lens constricts the near-use area to keep the overall aberration small, and the start-up of the addition is normal. To do.

<代表フレーム形状の決定>
各尺度毎に代表フレーム形状を決定する。本実施例では計8種の代表フレーム形状を決定する。各尺度における形状データの主成分得点が最も高いものと最も低いものを選択し、それらのデータの主成分得点に応じた長さの主成分ベクトルを、平均的な形状の基準フレーム形状データに加えることによって、代表フレーム形状を得られる。以下に具体的に説明する。
上記<各フレーム形状の形状データの標準化>ですべてのフレームの24点の各測定位置の平均が求められている。この24点の平均値で特定される形状をまず基準フレーム形状とする。各尺度(つまり主成分)はこの基準フレーム形状に対して固有の主成分ベクトルを付加することによって変位させられたフレーム形状を主成分得点として表したものである。
各尺度における+側の代表フレーム形状は基準フレーム形状に主成分得点の最大絶対値の長さを加えることで得られる。そのためには、第1主成分ベクトルを大きさ1に規格化して、主成分得点の絶対値がもっとも大きいデータと基準フレーム形状データとの差分ベクトルとの内積をとり、規格化した第1主成分ベクトルを内積の値だけ乗じて得られたベクトルを基準フレーム形状に加えることで+側の代表フレーム形状が得られる。得られたベクトルを基準フレーム形状に加える代わりに−とすれば−側の代表フレーム形状が得られる。図9の散布図の上下位置に算出された代表フレーム形状を図示する。
ここで得られた各尺度における代表フレーム形状は重み指数を+1とし、最低の代表データを−1と設定する。つまり、各尺度での重みが最大で+1、最小で−1の値を取るようにする。
<任意のフレーム形状Pの重みの決定>
本実施例1では任意のフレーム形状PとしてのA〜Dのフレーム形状について重みを求めた。
重みは分析対象フレームについての主成分得点を利用し、当該尺度(主成分)における任意のフレーム形状Pの重みを計算した。
分析対象フレームについての主成分得点は次の一般式で表される。
<Determination of representative frame shape>
A representative frame shape is determined for each scale. In this embodiment, a total of eight types of representative frame shapes are determined. Select the highest and lowest principal component scores of shape data at each scale, and add the principal component vector of the length corresponding to the principal component score of those data to the reference frame shape data of the average shape Thus, a representative frame shape can be obtained. This will be specifically described below.
In the above <standardization of shape data of each frame shape>, the average of 24 measurement positions of all frames is obtained. The shape specified by the average value of 24 points is first set as a reference frame shape. Each scale (that is, the principal component) represents a frame shape displaced by adding a unique principal component vector to the reference frame shape as a principal component score.
The representative frame shape on the + side in each scale is obtained by adding the length of the maximum absolute value of the principal component score to the reference frame shape. For this purpose, the first principal component vector is normalized to size 1, the inner product of the difference vector between the data with the largest absolute value of the principal component score and the reference frame shape data is taken, and the normalized first principal component vector is obtained. By adding a vector obtained by multiplying the vector by the value of the inner product to the reference frame shape, a + side representative frame shape is obtained. Instead of adding the obtained vector to the reference frame shape, a representative frame shape on the side can be obtained. The representative frame shape calculated in the vertical position of the scatter diagram of FIG. 9 is illustrated.
For the representative frame shape in each scale obtained here, the weight index is set to +1 and the lowest representative data is set to -1. That is, the weight on each scale is +1 at the maximum and -1 at the minimum.
<Determination of weight of arbitrary frame shape P>
In the first embodiment, the weights of the frame shapes A to D as the arbitrary frame shape P are obtained.
As the weight, the principal component score for the analysis target frame is used, and the weight of an arbitrary frame shape P on the scale (principal component) is calculated.
The principal component score for the analysis target frame is expressed by the following general formula.

Figure 0005061331
Figure 0005061331

つまりあるフレームのk番目の分析対象フレームの主成分得点Zkは48個の要素と固有ベクトルの内積によって表される。ここに、a はあるフレームの24点のX座標とY座標の値のセットであり、iは要素であるため1〜48までとなる。W i,k は第k番目の主成分ベクトルの第i番目の要素を意味する。
従って、A〜Dのフレーム形状もこの式に当てはめることで当該尺度における評価をすることが可能である。ここで、フレーム形状A〜Dについて得られた主成分得点をそれぞれYA〜YDとする。そして、当該尺度での最大主成分得点YMAXで除することによってフレーム形状A〜Dは+1〜−1の間で重みが与えられることとなる。本実施例1では下記表2のようにフレーム形状A〜D毎に尺度に対応する4つの重みを得た。
次いで、各尺度毎に算出した4つの重みを代表フレーム形状のサグ量データに与える。具体的には第1の尺度に対応する累進面形状データ(正確には基準になる累進面を補正するための補正成分データ)に第1の重みをかけ、第2主成分に対応する累進面形状データに第2の重みをかけ、第3主成分に対応する累進面形状データに第3の重みをかけ、第4主成分に対応する累進面形状データに第4の重みをかけてそれぞれそれらを合計してサグ量データを作成し、そのサグ量データを基準累進面形状の形状データと合成することで求める累進面形状データを得られる。
尚、本実施例1ではもし任意のフレーム形状Pが非常に特殊なフレーム形状であった場合には最大主成分得点YMAXより大きな主成分得点となるケースがある。ここではその場合にはYMAXを採用することとする。
That is, the principal component score Zk of the k-th analysis target frame of a certain frame is represented by an inner product of 48 elements and eigenvectors. Here, a 1 is there a set of X and Y coordinates of the values of 24 points of the frame, i is made up 1 to 48 for an element. W i, k means the i-th element of the k-th principal component vector.
Therefore, it is possible to evaluate the scale by applying the frame shapes A to D to this equation. Here, the principal component scores obtained for the frame shapes A to D are Y A to Y D , respectively. The frame shapes A to D are weighted between +1 and −1 by dividing by the maximum principal component score Y MAX on the scale. In Example 1, four weights corresponding to the scales were obtained for each of the frame shapes A to D as shown in Table 2 below.
Next, four weights calculated for each scale are given to the sag amount data of the representative frame shape. Specifically, a progressive surface corresponding to the second principal component is applied to the progressive surface shape data corresponding to the first scale (more precisely, correction component data for correcting the reference progressive surface), and the first principal weight is applied. A second weight is applied to the shape data, a third weight is applied to the progressive surface shape data corresponding to the third principal component, and a fourth weight is applied to the progressive surface shape data corresponding to the fourth principal component. The sag amount data is created by summing the sag amount data, and the sag amount data is combined with the shape data of the reference progressive surface shape to obtain progressive surface shape data.
In the first embodiment, if the arbitrary frame shape P is a very special frame shape, there is a case where the principal component score is larger than the maximum principal component score Y MAX . Here, Y MAX is adopted in that case.

Figure 0005061331
Figure 0005061331

(実施例2)
実施例2は主成分分析を利用しない場合である。
<尺度の決定及び代表フレーム形状>
実施例2でも実施例1と同じの4つの尺度を決定するものとする。そして、各尺度毎に2つの、計8種の代表フレーム形状を選出することとする。但し、実施例2では主成分分析をしていないため、8種の代表データを主成分得点のような客観的な評価値に基づいて得ることはできない。そのため、まず尺度を先に決定し、各尺度において主観的に代表と考えられる2つのフレーム形状を700のフレーム形状から選択することによって決定するものとする。ここでは実施例1の尺度に倣った4つの尺度についてそれぞれ重み指数として対極にあるフレーム形状を+−1を与えるF1〜F8までの8種類の代表フレームを選択した。これは図10に示すように、各尺度、例えば、第1の尺度であればもっとも「天地幅が大きく、全体に大きく、耳側が広い」フレーム形状F1を+側として選択し、「天地幅が狭く、全体に小さい」フレーム形状F2を−側として選択するごとくである。そして、実施例1と同様に各データに好適な累進面形状データを入力する。
<重みの決定>
本実施例のすべてのフレーム形状ではフレームデータは{i、i}i=1〜24という形式で表すことができる。
ある特定のフレームデータWを{Xwi、Ywi}、第1の尺度でのプラス側の代表フレーム形状F1を{Xai、Yai}、第1の尺度でのマイナス側の代表フレーム形状F2を{Xbi、Ybi}と表す。
すると、Wの第1の尺度に関する重みは、例えば下記式にて定義できる。この重みは同時に評価値でもある。
(Example 2)
Example 2 is a case where principal component analysis is not used.
<Determination of scale and representative frame shape>
In the second embodiment, the same four scales as those in the first embodiment are determined. Then, a total of eight types of representative frame shapes are selected for each scale. However, since principal component analysis is not performed in Example 2, eight types of representative data cannot be obtained based on objective evaluation values such as principal component scores. Therefore, first, the scale is determined first, and two frame shapes that are subjectively considered to be representative in each scale are selected by selecting from 700 frame shapes. Here, eight types of representative frames from F1 to F8 that give + -1 to the frame shape at the counter electrode as weighting indexes for each of the four scales following the scale of Example 1 were selected. As shown in FIG. 10, for each scale, for example, the first scale, the frame shape F1 having the “large top and bottom width, large overall and wide ear side” is selected as the + side. This is as if the frame shape F2 is selected as the negative side. Then, as in the first embodiment, progressive surface shape data suitable for each data is input.
<Determination of weight>
In all the frame shapes of the present embodiment, the frame data can be expressed in the form of { x i, y i} i = 1-24.
The specific frame data W is {Xwi, Ywi}, the positive representative frame shape F1 on the first scale is {Xai, Yai}, the negative representative frame shape F2 on the first scale is {Xbi, Ybi}.
Then, the weight related to the first scale of W can be defined by the following equation, for example. This weight is also an evaluation value.

Figure 0005061331
Figure 0005061331

従って、ある特定のフレームデータWを任意のフレーム形状Pとすれば、任意のフレーム形状Pの重みを算出できる。上記式によれば任意のフレーム形状Pは+1〜−1の間で重みが与えられることとなる。実施例2では各尺度毎に計4つの重みを算出し、実施例1と同様にその重みを代表フレーム形状のサグ量データに与える。そのサグ量データを基準累進面形状の形状データと合成することで求める累進面形状データを得られる。   Therefore, if a specific frame data W is an arbitrary frame shape P, the weight of the arbitrary frame shape P can be calculated. According to the above formula, an arbitrary frame shape P is given a weight between +1 and -1. In the second embodiment, a total of four weights are calculated for each scale, and the weights are given to the sag amount data of the representative frame shape as in the first embodiment. Progressive surface shape data obtained by combining the sag amount data with the shape data of the reference progressive surface shape can be obtained.

尚、この発明は、次のように変更して具体化することも可能である。
・上記実施例では任意のフレーム形状Pの形状データとして2次元的(つまりX軸とY軸の2方向)のデータに基づいて分析対象フレームの評価値を得るようにし、代表フレーム形状を決定するようにしていたが、黒目中心の頂点との位置関係に基づいた3次元(つまりX軸とY軸に加えてZ軸の3方向)のデータによって決定するようにしてもよい。そのようにすれば、頂間距離や前傾角やそり角に応じたより好適な累進面形状の累進屈折力レンズを設計することが可能である。
この場合、各代表フレーム形状は頂間距離・傾き角・そり角がそれぞれ微妙に異なったものになるが、各代表データの累進面形状データはそのような条件に対応してそれぞれ設計することができる。そうすることによって、個々の受注データに関して最終的に得られる累進面形状は、その累進面形状にもとづいて決まる頂間距離・傾き角・そり角に対して最適なものになる。また、レンズ形状が決定していない状態で「測定」される頂間距離と傾き角とそり角は、あくまで仮のものである。たとえば標準的なレンズが枠入れされた状態を想定して値を決定する。ということは、レンズ形状を決定する工程において、適宜数値を変換する必要がある。また、そのためには頂間距離と傾き角とそり角を測定する者(一般には眼鏡店)とレンズメーカーの間で測定方法(または得られる数値の正確な意味)について詳細なすりあわせが必要となる。
本発明によれば、こうした煩わしさを避けて頂間距離と前傾角は実際に使用するレンズに対応した正確な値として取り扱うことも可能である。すなわち、測定段階において頂間距離を直接的に測定したり数値を定めたりすること無しに、「レンズ形状が定まることによって決定する真の頂間距離」に対応したような累進面形状を得ることができる。
・代表フレーム形状の好適な累進面形状は相互にベースカーブが同一である必要はない。むしろ3次元的なフレームを考えた場合、例えばそり角が大きければベースカーブが大きいほど好適である。従って、最適なベースカーブのレンズを提供するためには代表フレーム形状に適用される累進屈折力レンズのベースカーブは統一がない方が好ましい。
・尺度の数は適宜変更可能である。
・代表フレーム形状を決定あるいは選択する手段は上記実施例に限定されるものではない。
・レンズ作製工程Bにおける加工では材料ブロック21の表面側を加工してもよい。
・上記実施例1では主成分分析の解法として上記共分散行列以外に相関行列を使用することも可能である。
・本発明はアイポイント位置の決定されたフレーム形状について好適な累進面形状を設計することを目的としているが、人の顔が大きな違いはない(極めて特殊なケースを除き)と考えれば、眼球の位置も大きなずれはないため、概ねアイポイント位置はフレームによって決定されているとしてアイポイント位置が決定されていることを条件としなくともよい。
その他本発明の趣旨を逸脱しない態様で実施することは自由である。
It should be noted that the present invention can be modified and embodied as follows.
In the above embodiment, the evaluation value of the analysis target frame is obtained based on the two-dimensional data (that is, the two directions of the X axis and the Y axis) as the shape data of the arbitrary frame shape P, and the representative frame shape is determined. However, it may be determined by three-dimensional data (that is, three directions of the Z axis in addition to the X axis and the Y axis) based on the positional relationship with the vertex of the center of the black eye. By doing so, it is possible to design a progressive-power lens having a more suitable progressive surface shape according to the apex distance, the forward tilt angle, and the warp angle.
In this case, each representative frame shape has a slightly different apex distance, tilt angle, and warp angle, but the progressive surface shape data of each representative data can be designed according to such conditions. it can. By doing so, the progressive surface shape finally obtained with respect to the individual order data is optimized with respect to the apex distance, the inclination angle, and the warp angle determined based on the progressive surface shape. In addition, the apex distance, the tilt angle, and the warp angle that are “measured” in a state where the lens shape is not determined are only temporary. For example, the value is determined on the assumption that a standard lens is framed. That is, it is necessary to appropriately convert numerical values in the process of determining the lens shape. For this purpose, a detailed arrangement of the measurement method (or the exact meaning of the obtained value) is required between the lens manufacturer and the person who measures the apex distance, tilt angle, and warp angle (generally a spectacle store). Become.
According to the present invention, it is also possible to avoid such inconvenience and treat the apex distance and the forward tilt angle as accurate values corresponding to the lens actually used. In other words, a progressive surface shape corresponding to the “true vertex distance determined by the lens shape” can be obtained without directly measuring the vertex distance or setting a numerical value at the measurement stage. Can do.
The preferred progressive surface shapes of the representative frame shape need not have the same base curve. Rather, when a three-dimensional frame is considered, for example, if the warp angle is large, it is preferable that the base curve is large. Therefore, in order to provide an optimum base curve lens, it is preferable that the base curve of the progressive addition lens applied to the representative frame shape is not uniform.
・ The number of scales can be changed as appropriate.
The means for determining or selecting the representative frame shape is not limited to the above embodiment.
In the processing in the lens manufacturing process B, the surface side of the material block 21 may be processed.
In the first embodiment, a correlation matrix can be used in addition to the covariance matrix as a solution for principal component analysis.
The present invention aims to design a suitable progressive surface shape for the frame shape with the eye point position determined, but if the human face is not significantly different (except for very special cases), the eyeball Since there is no significant shift, the eye point position may be determined on the assumption that the eye point position is generally determined by the frame.
In addition, it is free to implement in a mode that does not depart from the spirit of the present invention.

本発明の工程を説明するブロック図Block diagram explaining the process of the present invention 同じく本発明を実行するための装置の概略ブロック図。The schematic block diagram of the apparatus for similarly implementing this invention. フレーム形状の測定方法を説明する説明図。Explanatory drawing explaining the measuring method of a frame shape. 本実施例の方法で累進屈折力レンズを製造する際の前段階で加工される材料ブロックの正面図。The front view of the material block processed in the previous step at the time of manufacturing a progressive addition lens by the method of a present Example. レンズと各レンズについて採取したデータの行列形式で表現することを説明する説明図。Explanatory drawing explaining expressing with the matrix format of the data extract | collected about the lens and each lens. 標準化したデータ行列をもとに共分散行列を計算する方法を説明する説明図。Explanatory drawing explaining the method of calculating a covariance matrix based on the standardized data matrix. 共分散行列の計算のアルゴリズムを説明する説明図。Explanatory drawing explaining the algorithm of calculation of a covariance matrix. 共分散行列の要素を計算していく過程を説明する説明図。Explanatory drawing explaining the process which calculates the element of a covariance matrix. 実施例1における代表フレーム形状とその累進特性を説明する特性図を各尺度毎に分析対象フレームを散布して表示する散布図に組み合わせて説明する説明図。Explanatory drawing explaining the characteristic frame explaining the representative frame shape and its progressive characteristic in Example 1 combining with the scatter diagram which scatters and displays the analysis object frame for every scale. 実施例2において4つの尺度と尺度を代表する代表フレーム形状との関係を説明する説明図。Explanatory drawing explaining the relationship between four scales and the representative frame shape representing a scale in Example 2. FIG.

符号の説明Explanation of symbols

11…第1のデータ算出工程、評価値決定工程、代表フレーム決定工程、第2のデータ算出工程及び合成工程を実行するCPU。   11: A CPU that executes a first data calculation step, an evaluation value determination step, a representative frame determination step, a second data calculation step, and a synthesis step.

Claims (12)

任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進面形状を有する累進屈折力レンズの設計方法であって、以下の各工程から構成される累進屈折力レンズの設計方法。
(A) 形状の特定された所定のフレーム形状に対して好適な基準累進面形状を設計し、同基準累進面形状を第1のデータとして算出する第1のデータ算出工程。
(B) フレームの評価値を決定する指標となる1以上の定量的な尺度を決定する尺度設定工程。
(C) 分析対象とする公知の複数のフレーム形状についてそれぞれ形状データを入手し、同形状データに基づいて各フレーム形状毎に他のフレーム形状との形状の違いを分析し、各フレーム形状毎に他のフレーム形状との相対的な評価値を決定する評価値決定工程。
(D) 前記評価値決定工程において評価値が与えられた前記各フレーム形状から前記各尺度毎に代表的なフレーム形状の評価値に応じた尺度量を所定のフレーム形状に加えることによって代表的なフレーム形状(以下、代表フレーム形状とする)を決定する代表フレーム決定工程。
(E) 前記第1のデータ算出工程で得られた第1のデータに対してサグ量を付加することで前記代表フレーム決定工程で決定された前記各代表フレーム形状に対する好適な累進面形状を設計する際の、当該サグ量に対応する第2のデータを算出する第2のデータ算出工程。
(F) 前記評価値に基づいて前記尺度毎に前記任意のフレーム形状Pの形状データに重みを設定し、同尺度毎の重みを与えた前記代表フレーム形状の第2のデータを補正値として前記第1のデータに合成し、合成したデータに基づいて加工することで同任意のフレーム形状Pの累進面形状を得る合成工程。
A method for designing a progressive-power lens having a progressive-surface shape with progressive characteristics suitable for an arbitrary frame shape P, which is composed of the following steps.
(A) A first data calculation step of designing a suitable reference progressive surface shape for a predetermined frame shape whose shape is specified, and calculating the reference progressive surface shape as first data.
(B) A scale setting step for determining one or more quantitative scales as an index for determining the evaluation value of the frame.
(C) Obtain shape data for each of a plurality of known frame shapes to be analyzed, analyze the difference in shape from other frame shapes for each frame shape based on the same shape data, and for each frame shape An evaluation value determination step for determining an evaluation value relative to another frame shape.
(D) Representative by adding a scale amount corresponding to an evaluation value of a typical frame shape for each scale from each frame shape to which an evaluation value is given in the evaluation value determination step. A representative frame determining step for determining a frame shape (hereinafter referred to as a representative frame shape);
(E) A suitable progressive surface shape for each representative frame shape determined in the representative frame determination step is designed by adding a sag amount to the first data obtained in the first data calculation step. A second data calculation step of calculating second data corresponding to the sag amount.
(F) Based on the evaluation value, a weight is set for the shape data of the arbitrary frame shape P for each scale, and the second data of the representative frame shape given the weight for each scale is used as a correction value. A synthesis step of synthesizing the first data and processing based on the synthesized data to obtain a progressive surface shape of the arbitrary frame shape P.
任意のフレーム形状Pに好適な累進特性の累進面形状を有する累進屈折力レンズを製造する方法であって、以下の各工程から構成される累進屈折力レンズの製造方法。
(A) 形状の特定された所定のフレーム形状に対して好適な基準累進面形状を設計し、同基準累進面形状を第1のデータとして算出する第1のデータ算出工程。
(B) フレームの評価値を決定する指標となる1以上の定量的な尺度を決定する尺度設定工程。
(C) 分析対象とする公知の複数のフレーム形状についてそれぞれ形状データを入手し、同形状データに基づいて各フレーム形状毎に他のフレーム形状との形状の違いを分析し、各フレーム形状毎に他のフレーム形状との相対的な評価値を決定する評価値決定工程。
(D) 前記評価値決定工程において評価値が与えられた前記各フレーム形状から前記各尺度毎に代表的なフレーム形状の評価値に応じた尺度量を所定のフレーム形状に加えることによって代表的なフレーム形状(以下、代表フレーム形状とする)を決定する代表フレーム決定工程。
(E) 前記第1のデータ算出工程で得られた第1のデータに対してサグ量を付加することで前記代表フレーム決定工程で決定された前記各代表フレーム形状に対する好適な累進面形状を設計する際の、当該サグ量に対応する第2のデータを算出する第2のデータ算出工程。
(F) 前記評価値に基づいて前記尺度毎に前記任意のフレーム形状Pの形状データに重みを設定し、同尺度毎の重みを与えた前記代表フレーム形状の第2のデータを補正値として前記第1のデータに合成し、合成したデータに基づいて所定のレンズ前駆体を加工することで同任意のフレーム形状Pの累進面形状のレンズを得るレンズ作成工程。
A method for manufacturing a progressive-power lens having a progressive surface shape with a progressive characteristic suitable for an arbitrary frame shape P, and a method for manufacturing a progressive-power lens comprising the following steps.
(A) A first data calculation step of designing a suitable reference progressive surface shape for a predetermined frame shape whose shape is specified, and calculating the reference progressive surface shape as first data.
(B) A scale setting step for determining one or more quantitative scales as an index for determining the evaluation value of the frame.
(C) Obtain shape data for each of a plurality of known frame shapes to be analyzed, analyze the difference in shape from other frame shapes for each frame shape based on the same shape data, and for each frame shape An evaluation value determination step for determining an evaluation value relative to another frame shape.
(D) Representative by adding a scale amount corresponding to an evaluation value of a typical frame shape for each scale from each frame shape to which an evaluation value is given in the evaluation value determination step. A representative frame determining step for determining a frame shape (hereinafter referred to as a representative frame shape);
(E) A suitable progressive surface shape for each representative frame shape determined in the representative frame determination step is designed by adding a sag amount to the first data obtained in the first data calculation step. A second data calculation step of calculating second data corresponding to the sag amount.
(F) Based on the evaluation value, a weight is set for the shape data of the arbitrary frame shape P for each scale, and the second data of the representative frame shape given the weight for each scale is used as a correction value. A lens creating step of combining the first data and processing a predetermined lens precursor based on the combined data to obtain a lens having a progressive surface shape having the same frame shape P.
前記形状の特定された所定のフレーム形状とは前記複数のフレーム形状に基づく平均的なフレーム形状であることを特徴とする請求項2に記載の累進屈折力レンズの製造方法。 3. The method of manufacturing a progressive power lens according to claim 2, wherein the predetermined frame shape with the specified shape is an average frame shape based on the plurality of frame shapes. 前記評価値決定工程においてフレーム形状毎に他のフレーム形状との違いを評価する際に共分散行列あるいは相関行列を導き、その行列式の固有ベクトルを算出して同固有ベクトルに応じた主成分を決定し、各フレーム形状毎の主成分得点を評価値とすることを特徴とする請求項2又は3に記載の累進屈折力レンズの製造方法。 When evaluating the difference from other frame shapes for each frame shape in the evaluation value determining step, a covariance matrix or correlation matrix is derived, and an eigenvector of the determinant is calculated to determine a principal component corresponding to the eigenvector. 4. The method of manufacturing a progressive-power lens according to claim 2, wherein the main component score for each frame shape is used as an evaluation value. 前記フレーム形状の形状データは空間位置が特定される3次元データであることを特徴とする請求項2〜4のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 The method of manufacturing a progressive-power lens according to claim 2, wherein the frame shape data is three-dimensional data in which a spatial position is specified. 前記代表フレーム形状とは前記各尺度に前記複数のフレーム形状のうち、評価値の最も高いものと最も低いものであることを特徴とする請求項2〜5のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 6. The progressive power lens according to claim 2, wherein the representative frame shape is the highest or lowest evaluation value among the plurality of frame shapes on each scale. Manufacturing method. 前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状はベースカーブが同一であることを特徴とする請求項2〜6のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 The method for manufacturing a progressive-power lens according to any one of claims 2 to 6, wherein the base curve of the preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale is the same. . 前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状はベースカーブが同一でないことを特徴とする請求項2〜6のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 The method for manufacturing a progressive-power lens according to any one of claims 2 to 6, wherein the base curve is not the same for a suitable progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale. 前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は累進帯長さが一定であることを特徴とする請求項2〜8のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 The progressive power lens according to any one of claims 2 to 8, wherein a suitable progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale has a constant progressive zone length. Production method. 前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は累進帯長さが一定でないことを特徴とする請求項2〜8のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 9. The progressive power lens according to claim 2, wherein a suitable progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each scale has a progressive zone length that is not constant. Method. 前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は遠用面屈折力と近用面屈折力がそれぞれ同一であることを特徴とする請求項2〜10のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 11. The preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each of the scales has a distance surface refractive power and a near surface refractive power equal to each other. A manufacturing method of the progressive-power lens as described in 2. 前記各尺度毎に決定された複数の前記代表フレーム形状の好適な累進面形状は遠用面屈折力又は近用面屈折力がそれぞれ同一でないことを特徴とする請求項2〜10のいずれかに記載の累進屈折力レンズの製造方法。 11. The preferred progressive surface shape of the plurality of representative frame shapes determined for each of the scales has a distant surface power or a near surface power that is not the same. The manufacturing method of the progressive-power lens of description.
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