JP6243042B2 - 入力装置 - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータやスマートフォン等の情報機器において情報の入力に用いられる入力装置に係り、特に、指やペンなどの物体が操作面に近接した領域を特定し、その特定した領域に基づいて情報を入力する入力装置に関するものである。

静電容量の変化により指の接触位置を検出するセンサを備えた入力装置が、スマートフォンやノート型コンピュータ等の電子機器のインターフェースとして広く用いられている。静電容量式のセンサには、主に、駆動電極と検出電極と間の静電容量の変化を検出する相互容量型センサと、グランド（指）に対する検出電極の静電容量の変化を検出する自己容量型のセンサがある。操作面から離れた位置にある指の操作を検出するホバリング機能などを実現する場合には、静電容量の検出感度が高い自己容量型のセンサが有利である。

自己容量型センサには、イメージセンシングとプロファイルセンシングの２通りのセンシング方式がある。イメージセンシング方式では指の接触の２次元的な分布が検出され、プロファイルセンシング方式では一以上の方向における指の接触の１次元的な分布が検出される。下記の特許文献１には、イメージセンシング方式を用いたタッチスクリーンが記載されている。また、下記の特許文献２には、プロファイルセンシング方式を用いたタッチパネルが記載されている。

特開２０１２−２７８８９号公報 特開２０１３−５３４３４３号公報

図１８Ａは、自己容量型センサのイメージセンシング方式の構成を示す図である。図１８Ａに示すように、イメージセンシング方式では、操作面上に行列状に並べられた検出電極１０１の自己容量の変化を検出することにより、操作面上における自己容量変化の２次元的な分布を表す２次元データが得られる。そのため、操作面上に複数の物体が接触している場合でも、それぞれの正しい座標を計算できる。

しかしながら、イメージセンシング方式では、行列の全要素と同じ数（図１８Ａの例では１２個）の電極を検出回路１０２に接続する必要があるため、プロファイルセンシング方式に比べて回路規模が大きくなる。また、検出電極の数が多くなると、全ての検出電極をスキャンするのに要する時間が長くなり、定期的なセンシング処理における１回あたりのスキャン時間やスキャンの回数を減らさなければならなくなるため、高感度の静電容量の検出が難しくなる。

他方、図１８Ｂは、自己容量型センサのプロファイルセンシング方式の構成を示す図である。プロファイルセンシング方式では、一以上の方向（図１８Ｂの例では縦と横の２方向）に伸びる検出電極１０３が自己容量の検出に用いられる。そのため、イメージセンシング方式に比べて検出電極数が少なくなり、回路規模が小さくなる。検出電極の数が少ないことから、１回あたりのスキャン時間やスキャンの回数を増やせるため、静電容量の検出感度を高めやすい。また、検出電極のサイズが大きいことも、高感度の容量検出において有利である。

しかしながら、プロファイルセンシング方式では、操作面上における自己容量変化の２次元的な分布を表す２次元データを得ることができない。そのため、複数の物体が操作面に接触している場合、実際には接触していない偽の座標（ゴースト）が物体の接触位置の座標として誤って認識されてしまうという問題がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、操作面への物体の近接に応じた静電容量の変化を検出するための電極の数を減らしつつ、操作面上における静電容量の２次元的な分布を表すデータを取得できる入力装置を提供することにある。

本発明は、操作面への物体の近接に応じた情報を入力する入力装置に関するものであり、この入力装置は、前記操作面を区分するｍ個の区画の各々と少なくとも１つが重なり部分を持つように前記操作面上に配設されたｎ個（ｎはｍより小さい自然数を示す。）の電極と、前記操作面に近接する物体と前記ｎ個の電極とが形成する第１静電容量に応じたｎ個の検出データを出力する静電容量検出部と、一の前記区画内に位置する一以上の前記電極の前記重なり部分がそれぞれ前記物体との間に形成する第２静電容量を合成した第３静電容量に応じた要素データを、前記ｍ個の区画についてそれぞれ構成する要素データ構成部とを備える。前記ｎ個の電極の各々は、前記重なり部分を持つ前記区画の組み合わせ、及び、同一の前記区画に含まれる前記重なり部分の面積の少なくとも一方において、他の前記電極と異なる。前記要素データ構成部は、前記ｍ個の区画の各々において同一区画内に位置する個々の前記電極の前記重なり部分と当該重なり部分の全体との面積比に関する所定の情報と、前記静電容量検出部から出力される前記ｎ個の検出データとに基づいて、前記ｍ個の区画に対応するｍ個の前記要素データを構成する

上記の構成によれば、一の前記区画内に位置する一の前記電極の前記重なり部分と前記物体との間に形成される前記第２静電容量は、当該重なり部分の面積にほぼ比例する。前記第３の静電容量は、前記第２静電容量を合成したものであるため、一の前記区画内に位置する全ての前記重なり部分の面積にほぼ比例する。従って、前記所定の情報に含まれる前記面積比に関する情報は、一の前記区画における一の前記電極の前記第２静電容量と前記第３静電容量との容量比に関する情報を与える。
また、一の前記電極と前記物体とが形成する前記第１静電容量は、当該一の電極に属する全ての前記重なり部分と前記物体との第２静電容量を合成したものとみなされるため、前記第１静電容量に応じた前記検出データは、１つ若しくは複数の前記区画における当該一の電極の前記第２静電容量に関する情報を与える。
そして、前記ｎ個の電極の各々は、前記重なり部分を持つ前記区画の組み合わせが他の電極と異なるか、同一の前記区画に含まれる前記重なり部分の面積が他の電極と異なる。そのため、前記ｎ個の電極について得られる前記ｎ個の検出データは、前記ｍ個の区画における各電極の前記第２静電容量に関する独立した情報をもたらす。
前記要素データ構成部では、前記ｎ個の検出データに含まれる前記ｍ個の区画の各電極の前記第２静電容量に関する情報と、前記所定の情報によって与えられる前記ｍ個の区画の各電極の前記容量比に関する情報とに基づいて、前記ｍ個の区画の前記第３静電容量に応じた前記ｍ個の要素データが構成される。
従って、前記ｍ個の区画より少ない前記ｎ個の電極を用いて、前記ｍ個の区画における前記物体との近接の状態を示す前記ｍ個の要素データが得られる。

好適に、前記要素データ構成部は、前記ｍ個の要素データの仮定値から前記所定の情報に基づいて算出される前記ｎ個の検出データの仮定値が、前記ｎ個の検出データへ近づくように、前記ｍ個の要素データの仮定値を前記所定の情報に基づいて修正するデータ構成処理を繰り返してよい。
前記データ構成処理を繰り返すことにより、構成される前記ｍ個の要素データの精度が向上する。

好適に、第１の発明に係る上記入力装置において、前記データ構成処理は、前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記所定の情報に基づいて、前記ｎ個の検出データの仮定値に変換する第１処理と、前記ｎ個の検出データの仮定値が前記ｎ個の検出データと等しくなるために前記ｎ個の検出データの仮定値に乗じるべき倍率を示すｎ個の第１係数を算出する第２処理と、前記ｎ個の第１係数を、前記所定の情報に基づいて、前記ｍ個の要素データに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数に変換する第３処理と、前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記ｍ個の第２係数に基づいて修正する第４処理とを含んでよい。
この場合、前記要素データ構成部は、前記第１処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｎ個の電極に対応したｍ×ｎ個の成分からなる第１変換行列に基づいて、前記ｍ個の要素データの仮定値を成分とする行列を、前記ｎ個の検出データの仮定値を成分とする行列に変換してよい。
また、この場合、前記要素データ構成部は、前記第３処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｎ個の電極に対応したｍ×ｎ個の成分からなる第２変換行列に基づいて、前記ｎ個の第１係数を成分とする行列を、前記ｍ個の第２係数を成分とする行列に変換してもよい。
上記の構成によれば、前記操作面に複数の物体が近接した場合でも、それぞれの物体の近接状態に対応した前記操作面上の前記第３静電容量の分布を忠実に表した前記ｍ個の要素データが構成される。

上記第１の発明に係る入力装置において、前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理において、前記第１処理を省略し、前記ｎ個の検出データの仮定値として所定のｎ個の初期値を用いて前記第２処理を行ってよい。
前記第１処理を省略することにより、処理速度が向上する。

また、上記第１の発明に係る入力装置において、前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理において、前記ｍ個の要素データの仮定値として、直前に構成した少なくとも１組のｍ個の要素データに基づくｍ個の初期値を用いて前記第１処理を行ってよい。
直前に構成された要素データに基づく初期値を用いて前記第１処理を行うことにより、構成される前記ｍ個の要素データの精度が向上する。

好適に、第２の発明に係る上記入力装置において、前記ｎ個の電極は、複数の電極群に分類されていてよい。前記要素データ構成部は、一の前記データ構成処理において、前記複数の電極群と一対一に対応する複数の部分データ構成処理を順に行ってよい。ｋ個（ｋはｎより小さい自然数を示す。）の前記電極からなる一の前記電極群に対応した一の前記部分データ構成処理において、前記要素データ構成部は、前記ｍ個の要素データの仮定値から前記所定の情報に基づいて算出されるｋ個の検出データの仮定値が、前記ｋ個の電極と前記物体とが形成する第１静電容量に応じたｋ個の検出データへ近づくように、前記ｍ個の要素データの仮定値を前記所定の情報に基づいて修正してよい。
例えば、前記ｋ個の電極からなる前記一の電極群に対応した前記一の部分データ構成処理は、前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記所定の情報に基づいて、前記ｋ個の検出データの仮定値に変換する第１処理と、前記ｋ個の検出データの仮定値が前記ｋ個の検出データと等しくなるために前記ｋ個の検出データの仮定値に乗じるべき倍率を示すｋ個の第１係数を算出する第２処理と、前記ｋ個の第１係数を、前記所定の情報に基づいて、前記ｍ個の要素データに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数に変換する第３処理と、前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記ｍ個の第２係数に基づいて修正する第４処理とを含んでよい。
この場合、前記要素データ構成部は、前記第１処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｋ個の電極に対応したｍ×ｋ個の成分からなる第１部分変換行列に基づいて、前記ｍ個の要素データの仮定値を成分とする行列を、前記ｋ個の検出データの仮定値を成分とする行列に変換してよい。
また、この場合、前記要素データ構成部は、前記第３処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｋ個の電極に対応したｍ×ｋ個の成分からなる第２部分変換行列に基づいて、前記ｋ個の第１係数を成分とする行列を、前記ｍ個の第２係数を成分とする行列に変換してよい。
上記の構成においても、前記操作面に複数の物体が近接した場合の前記第３静電容量の分布を忠実に表した前記ｍ個の要素データが構成される。

上記第２の発明に係る入力装置において、前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理における最初の前記部分データ構成処理において、前記第１処理を省略し、前記ｋ個の検出データの仮定値として所定のｋ個の初期値を用いて前記第２処理を行ってよい。
前記第１処理を省略することにより、処理速度が向上する。

上記第２の発明に係る入力装置において、前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理における最初の前記部分データ構成処理において、前記第１処理における前記ｍ個の要素データの仮定値として、直前に構成した少なくとも１組のｍ個の要素データに基づくｍ個の初期値を用いてよい。
直前に構成された要素データに基づく初期値を用いて前記第１処理を行うことにより、構成される前記ｍ個の要素データの精度が向上する。

好適に、同一の前記区画内に位置する複数の前記電極の前記重なり部分は、互いに電気的に接続された複数の電極片をそれぞれ含んでよい。同一の前記区画内に位置する複数の前記電極片の各々は、異なる前記電極に含まれた前記電極片に隣接してよい。
これにより、前記区画内に含まれる各電極の前記重なり部分の前記第２静電容量と前記第３静電容量との比が、前記区画内における前記物体の近接位置に応じてばらつきを生じ難くなる。

本発明によれば、操作面への物体の近接に応じた静電容量の変化を検出するための電極の数を減らしつつ、操作面上における静電容量の２次元的な分布を表すデータを取得できる。

本発明の実施形態に係る入力装置の構成の一例を示す図である。 一の区画における一の電極の重なり部分と、その重なり部分が指との間に形成する静電容量を図解した図である。 図１に示す入力装置の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図３に示すフローチャートにおける要素データの構成処理について説明するためのフローチャートである。 センサ部の操作面上における区画パターンと電極パターンの例を示す図である。図５Ａは区画パターンを示し、図５Ｂは電極パターンを示す。 図５の例に示す５つの電極を個別に図解した図である。 データ構成処理の繰り返しによって要素データが構成される例を示す図である。 第１の実施形態に係る入力装置における要素データの構成処理の変形例について説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係る入力装置における要素データの構成処理について説明するためのフローチャートである。 図９に示すフローチャートにおける部分データ構成処理について説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係る入力装置における要素データの構成処理の変形例について説明するためのフローチャートである。 図１１に示す変形例の部分データ構成処理について説明するためのフローチャートである。 第３の実施形態に係る入力装置における１区画分の電極パターンの一例を示す図である。 ４つの方向に伸びる電極を１本ずつ抜き出して図解した図である。図１４Ａは縦方向に伸びる電極を示し、図１４Ｂは横方向へ伸びる電極を示し、図１４Ｃは左下から右上へ斜めに伸びる電極を示し、図１４Ｄは右下から左上へ斜めに伸びる電極を示す。 １つの区画において４つの方向に伸びる電極が交わることを示した図である。 要素データが構成される過程の一例を示す図である。 初期値を変更して図１６と同様な要素データの構成を行った場合を示す図である。 自己容量型センサにおけるセンシング方式を説明するための図である。図１８Ａはイメージセンシング方式の構成を示し、図１８Ｂはプロファイルセンシング方式の構成を示す。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の実施形態に係る入力装置の構成の一例を示す図である。
図１に示す入力装置は、センサ部１０と、処理部２０と、記憶部３０と、インターフェース部４０を有する。本実施形態に係る入力装置は、センサが設けられた操作面に指やペンなどの物体を接触若しくは近接させることによって、その接触若しくは近接の位置に応じた情報を入力する装置である。なお、本明細書における「近接」とは、接触した状態で近くにあることと、接触しない状態で近くにあることを両方含む。

［センサ部１０］
センサ部１０は、操作面に配設されたｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎと、この電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎに指やペンなどの物体が近づくことによって物体と電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎとの間に形成される静電容量（第１静電容量）を検出する静電容量検出部１２を有する。

ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎが配設された操作面は、後述する要素データ（Ｐ_１〜Ｐ_ｍ）の構成単位となるｍ個（ｍ＞ｎ）の区画Ａ_１〜Ａ_ｍに区分されている。以下では、電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎの任意の１つを代表して「電極Ｅ」や「電極Ｅ_ｉ」（１≦ｉ≦ｎ）と記す場合がある。また、区画Ａ_１〜Ａ_ｍの任意の１つを代表して「区画Ａ」や「区画Ａ_ｊ」（１≦ｊ≦ｍ）と記す場合がある。

電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎは、区画Ａ_１〜Ａ_ｍに比べて少ないが、各区画Ａにおいて１以上の電極Ｅが重なり部分を持つように配設されている。

また、電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎは、重なり部分を持つ区画Ａの組み合わせがそれぞれ異なるように配設される。例えば電極Ｅ_１が区画Ａ _１ 及びＡ _２ に重なり部分を持つ場合、他の電極Ｅは（Ａ _１ ，Ａ _２ ）以外の組み合わせの区画Ａにおいて重なり部分を持つように配設される。なお、重なり部分を持つ区画Ａの組み合わせが同一となる電極Ｅが複数存在する場合には、それらの電極Ｅにおいて、少なくとも一部の区画内における重なり部分の面積が異なるようにしてもよい。
すなわち、電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎは、区画Ａ_１〜Ａ_ｍとの重なり方のパターンがそれぞれ異なるように操作面上に配設される。

静電容量検出部１２は、各電極Ｅを順番に駆動して、電極Ｅと物体との間に形成される静電容量（第１静電容量）に応じた電荷をサンプリングし、そのサンプリング結果に応じた検出データを出力する。

静電容量検出部１２は、具体的には、駆動回路と、静電容量−電圧変換回路（ＣＶ変換回路）と、Ａ／Ｄ変換回路を含む。駆動回路は、処理部２０の制御に従って電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎを順番に選択し、当該選択した電極Ｅに所定振幅のパルス電圧を繰り返し印加して、電極Ｅと物体との間に形成される静電容量（第１静電容量）を繰り返し充電又は放電する。ＣＶ変換回路は、この充電又は放電に伴って電極Ｅにおいて伝送される電荷（若しくはこれに比例する電荷）を参照用のキャパシタに移送して蓄積し、参照用のキャパシタに発生する電圧に応じた信号を出力する。Ａ／Ｄ変換回路は、処理部２０の制御に従って、ＣＶ変換回路の出力信号を所定の周期でデジタル信号に変換し、検出データとして出力する。
以降の説明では、電極Ｅ_ｉと物体との静電容量（第１静電容量）に応じて静電容量検出部１２から出力される検出データを「Ｓ_ｉ」（１≦ｉ≦ｎ）とする。静電容量検出部１２は、ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎに対応したｎ個の検出データＳ_１〜Ｓ_ｎを出力する。

［処理部２０］
処理部２０は、入力装置の全体的な動作を制御する回路であり、例えば、記憶部３０に格納されるプログラムの命令コードに従って処理を行うコンピュータや、特定の機能を実現するロジック回路を含んで構成される。処理部２０の処理は、その全てをコンピュータにおいてプログラムに基づいて実現してもよいし、その一部若しくは全部を専用のロジック回路で実現してもよい。

図１の例において、処理部２０は、タイミング制御部２１と、要素データ構成部２２と、座標計算部２３を有する。

タイミング制御部２１は、センサ部１０における検出のタイミングを制御する。具体的には、タイミング制御部２１は、静電容量検出部１２における検出対象の電極Ｅの選択とパルス電圧の発生、電荷のサンプリング、Ａ／Ｄ変換による検出データの生成が適切なタイミングで行われるように、静電容量検出部１２を制御する。

要素データ構成部２２は、静電容量検出部１２から出力されるｎ個の検出データＳ_１〜Ｓ_ｎに基づいて、ｍ個の区画Ａ_１〜Ａ_ｍの各々における電極Ｅと物体との静電容量に応じたｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを構成する。

すなわち、要素データ構成部２２は、一の区画Ａ_ｊに位置する一以上の電極Ｅの重なり部分がそれぞれ物体との間に形成する第２静電容量ＣＥ_ｉｊを合成した第３静電容量ＣＡ_ｊに応じた要素データＰ_ｊを、ｍ個の区画Ａ_１〜Ａ_ｍについてそれぞれ構成する。

ｍ個の区画Ａ_１〜Ａ_ｍの各々における、同一区画Ａ_ｊ内に位置する個々の電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊと当該重なり部分の全体との面積比に関する情報（定数データＫ_ｉｊ）は、ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎの配設パターンによって決まる既知の情報である。要素データ構成部２２は、この面積比に関する既知の情報と、静電容量検出部１２から出力されるｎ個の検出データＳ_１〜Ｓ_ｎとに基づいて、ｍ個の区画Ａ_１〜Ａ_ｍに対応するｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを構成する。

図２は、区画Ａ_ｊにおける電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊと、その重なり部分Ｅ_ｉｊが物体との間に形成する静電容量ＣＥ_ｉｊを図解した図である。図２における「Ｅ_ｉｊ」は、区画Ａ_ｊに対して電極Ｅ_ｉが持つ重なり部分を示す。また「ＣＥ_ｉｊ」は、電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊが指等の物体１との間に形成する静電容量（第２静電容量）を示す。

区画Ａ_ｊに含まれる電極Ｅの重なり部分の全体と物体１との間に形成される静電容量を「第３静電容量ＣＡ_ｊ」とした場合、この第３静電容量ＣＡ_ｊの変化ΔＣＡ_ｊは、区画Ａ_ｊにおける各電極の第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊを加算したものとほぼ等しくなるため、次の式で表される。

式（１）において、区画Ａ_ｊと電極Ｅ_ｉとが重なり部分を持たない場合は、第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊをゼロとしている。

電極Ｅ_ｉと物体との間に形成される静電容量を「第１静電容量ＣＥ_ｉ」とした場合、この第１静電容量ＣＥ_ｉの変化ΔＣＥ_ｉは、電極Ｅ_ｉに属する全ての重なり部分Ｅ_ｉｊの第２静電容量の変化ΔＣＥ_ｉｊを加算したものとほぼ等しくなるため、次の式で表される。

一つの重なり部分Ｅ_ｉｊと物体との間に形成される第２静電容量ＣＥ_ｉｊは、この重なり部分Ｅ_ｉｊの面積にほぼ比例する。また、区画Ａ_ｊに含まれる電極Ｅの重なり部分の全体と物体１との間に形成される第３静電容量ＣＡ_ｊ（式（１））は、区画Ａ_ｊに含まれる全電極Ｅの重なり部分の面積にほぼ比例する。従って、同一区画Ａ_ｊ内に位置する一つの電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊと全ての重なり部分との面積比に関する既知の定数データＫ_ｉｊは、次式において表すように、第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊと第３静電容量変化ΔＣＡ_ｊとの比を表す。

式（３）の関係を用いると、式（２）は次式のように表される。

式（４）は、行列を用いて次式のように表される。

検出データＳ_１〜Ｓ_ｎが第１静電容量変化ΔＣＥ_１〜ΔＣＥ_ｎに比例し、要素データＰ_１〜Ｐ_ｍが第３静電容量変化ΔＣＡ_１〜ΔＣＡ_ｍに比例するものとすると、式（５）は次式のように改めることが可能である。

式（６）の左辺におけるｎ×ｍの行列（第１変換行列Ｋ）は、ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎの配設パターンによって決まる既知の情報である。

ここで、ｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍの仮定値を「仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍ」とし、ｎ個の検出データＳ_１〜Ｓ_ｎの仮定値を「仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎ」とする。仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎは、式（６）と同様に、第１変換行列Ｋと仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ _ｍ を用いて次式のように表される。

要素データ構成部２２は、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍから既知の情報（第１変換行列Ｋ）に基づいて式（７）のように算出されるｎ個の仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎが、静電容量検出部１２において出力されるｎ個の検出データＳ_１〜Ｓ_ｎへ近づくように、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを既知の情報（定数データＫ_ｉｊ）に基づいて修正するデータ構成処理を繰り返す。

ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを修正するために繰り返し実行されるデータ構成処理は、具体的には、４つの処理（第１処理〜第４処理）を含む。

まず第１処理において、要素データ構成部２２は、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを、既知の情報（第１変換行列Ｋ）に基づいて、ｎ個の仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎに変換する（式（７））。

次に第２処理において、要素データ構成部２２は、仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎが検出データＳ_１〜Ｓ_ｎと等しくなるために仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎに乗じるべき倍率を示す第１係数α_１〜α_ｎを算出する。第１係数α_ｉは、次の式で表される。

第２処理における第１係数α_１〜α_ｎの計算は、行列を用いて次式のように表される。

次に第３処理において、要素データ構成部２２は、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数β_１〜β_ｍを算出する。要素データ構成部２２は、区画パターンと電極パターンにより決まる既知の情報（定数データＫ_ｉｊ）に基づいて、ｎ個の第１係数α_１〜α_ｎをｍ個の第２係数β_１〜β_ｍに変換する。

式（３）の関係から、一つの区画Ａ_ｊにおける電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊの第２静電容量ＣＥ_ｉｊは、その区画Ａ_ｊの全体の第３静電容量ＣＡ_ｊに対して、定数データＫ_ｉｊに相当する割合を有する。従って、区画Ａ_ｊの要素データＰ_ｊ（第３静電容量ＣＡ_ｊ）に乗じる倍率は、電極Ｅ_ｉの検出データＳ_ｉ（第１静電容量ＣＥ_ｉ）に対して、定数データＫ_ｉｊに比例した寄与をもたらすと推定できる。このことから、一つの区画Ａ_ｊにおける第２係数β_ｊは、各電極Ｅ_ｉの第１係数α_ｉに定数データＫ_ｉｊの重み付けを与えて平均化した値に近似できる。第２係数β_ｊは、この近似によって、次式のように表される。

式（１０）は、行列を用いて、次式のように表される。

式（１１）の左辺におけるｍ×ｎの行列（第２変換行列）は、ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎの配設パターンによって決まる既知の情報であり、第１変換行列Ｋ（式（５））の転置行列である。

次に第４処理において、要素データ構成部２２は、第３処理で得られたｍ個の第２係数β_１〜β_ｍに基づいて、現在の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを新しい仮要素データＰＡ’_１〜ＰＡ’_ｍに修正する。

第４処理における仮要素データＰＡ’_１〜ＰＡ’_ｍの計算は、行列を用いて次式のように表される。

以上が、要素データ構成部２２の説明である。

座標計算部２３は、要素データ構成部２２によって構成された要素データＰ_１〜Ｐ_ｍに基づいて、物体（指）が近接した操作面上の座標を計算する。例えば、座標計算部２３は、要素データＰ_１〜Ｐ_ｍにより表される二次元データを２値化して、物体が近接していることを示すデータが集合した領域を、個々の物体の近接領域として特定する。そして、座標計算部２３は、特定した領域の横方向と縦方向のそれぞれについてプロファイルデータを作成する。横方向のプロファイルデータは、操作面の縦方向における一群の要素データＰ_ｊの和を１列毎に算出し、その要素データＰ_ｊの和を操作面の横方向の順番に配列したものである。縦方向のプロファイルデータは、操作面の横方向における一群の要素データＰ_ｊの和を１行毎に算出し、その要素データＰ_ｊの和を操作面の縦方向の順番に配列したものである。座標計算部２３は、この横方向のプロファイルデータと縦方向のプロファイルデータのそれぞれについて、要素データＰ_ｊのピークの位置や重心の位置を演算する。この演算により求められた横方向の位置と縦方向の位置が、操作面上において物体が近接した座標を表す。座標計算部２３は、このような演算により求めた座標のデータを、記憶部３０の所定の記憶エリアに格納する。

［記憶部３０］
記憶部３０は、処理部２０において処理に使用される定数データや変数データを記憶する。処理部２０がコンピュータを含む場合、記憶部３０は、そのコンピュータにおいて実行されるプログラムを記憶してもよい。記憶部３０は、例えば、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの揮発性メモリ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリ、ハードディスクなどを含んで構成される。

［インターフェース部４０］
インターフェース部４０は、入力装置と他の制御装置（入力装置を搭載する情報機器のコントロール用ＩＣなど）との間でデータをやり取りするための回路である。処理部２０は、記憶部３０に記憶される情報（物体の座標情報、物体数など）をインターフェース部４０から図示しない制御装置へ出力する。また、インターフェース部４０は、処理部２０のコンピュータにおいて実行されるプログラムを不図示のディスクドライブ装置（非一時的記録媒体に記録されたプログラムを読み取る装置）やサーバなどから取得して、記憶部３０にロードしてもよい。

ここで、上述した構成を有する図１に示す入力装置の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。例えば入力装置は、図３のフローチャートに示す動作を一定周期ごとに反復し、操作面上における物体の近接位置の情報を取得する。

ＳＴ１００：
処理部２０は、センサ部１０の静電容量検出部１２から、操作面上における各電極Ｅの第１静電容量変化ΔＣＥ_ｉを示す検出データＳ_１〜Ｓ_ｎを取得する。

ＳＴ１０５：
処理部２０は、ステップＳＴ１００において取得した検出データＳ_１〜Ｓ_ｎが、操作面に物体が近接したことを示す所定の閾値を超えているか否か判定する。閾値を超える検出データＳ_ｉが含まれる場合、処理部２０は次のステップＳＴ１１０に移行し、閾値を超える検出データＳ_ｉが含まれない場合は処理を終了する。

ＳＴ１１０：
処理部２０の要素データ構成部２２は、ステップＳＴ１００において取得したｎ個の検出データＳ_１〜Ｓ_ｎに基づいて、ｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを構成する。

ＳＴ１１５：
処理部２０の座標計算部２３は、ステップＳＴ１１０において構成されたｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍに基づいて、操作面に近接した各物体の座標を計算する。

図４は、図３に示すフローチャートにおける要素データＰ_１〜Ｐ_ｍの構成処理（ＳＴ１１０）について説明するためのフローチャートである。

ＳＴ２００：
要素データ構成部２２は、後述のループ処理において用いられる仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの初期値を取得する。要素データ構成部２２は、例えば予め記憶部３０に格納された定数データを初期値として取得する。

ＳＴ２０５：
要素データ構成部２２は、ステップＳＴ２００において取得した初期値を用いて、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍから算出される仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎが検出データＳ_１〜Ｓ_ｎへ近づくように、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを修正する処理（データ構成処理）を繰り返す。ステップＳＴ２０５のデータ構成処理には、４つのステップ（ＳＴ２２０，ＳＴ２２５，ＳＴ２３０，ＳＴ２３５）が含まれる。

まずステップＳＴ２２０において、要素データ構成部２２は、既知の情報（第１変換行列Ｋ）に基づいて、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎに変換する（式（７））。

次にステップＳＴ２２５において、要素データ構成部２２は、仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎが検出データＳ_１〜Ｓ_ｎと等しくなるために仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎに乗じるべき倍率を示す第１係数α_１〜α_ｎを算出する（式（８），（９））。

更にステップＳＴ２３０において、要素データ構成部２２は、ｎ個の第１係数α_１〜α_ｎを、既知の情報（第２変換行列Ｋ^Ｔ）に基づいて、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍ要素データに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数β_１〜β_ｍに変換する（式（１０），（１１））。

そしてステップＳＴ２３５において、要素データ構成部２２は、ステップＳＴ２３０で得られたｍ個の第２係数β_１〜β_ｍに基づいて、現在の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを新しい仮要素データＰＡ’_１〜ＰＡ’_ｍに変換する（式（１２），（１３））。

ＳＴ２４０：
データ構成処理（ＳＴ２０５）が完了すると、要素データ構成部２２はそれまでの繰り返し回数を確認し、規定回数に達していない場合は、再びデータ構成処理（ＳＴ２０５）を繰り返す。繰り返し回数が規定回数に達した場合、要素データ構成部２２は、最後のデータ構成処理（ＳＴ２０５）によって修正された仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを、正規の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍとして確定し、記憶部３０の所定の記憶エリアに格納する。

次に、本実施形態に係る入力装置において検出データＳ_１〜Ｓ_ｎから要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを構成する処理の更に具体的な例について、図５〜図７を参照して説明する。

図５Ａは、センサ部１０の操作面上に設定される区画パターンの一例を示す図である。
図５Ａの例では、行列状のパターンによって６つの区画Ａ_１〜Ａ_６が設定されている。この行列パターンにおいて、縦方向は２行、横方向は３列となっている。本例では、この２×３個の区画Ａ_１〜Ａ_６に対応した２×３個の要素データＰ_１〜Ｐ_６が構成される。

図５Ｂは、センサ部１０の操作面上に配設される電極パターンの一例を示す図である。
図５Ｂの例では、２×３個の行列状の区画パターン中に５つの電極Ｅ_１〜Ｅ_５が配設される。電極Ｅ_１は横方向の３つの区画Ａ_１〜Ａ_３にまたがり、電極Ｅ_２は横方向の３つの区画Ａ_４〜Ａ_６にまたがる。電極Ｅ_３は縦方向の２つの区画Ａ _１ ，Ａ _４ にまたがり、電極Ｅ_４は縦方向の２つの区画Ａ _２ ，Ａ _５ にまたがり、電極Ｅ_５は縦方向の２つの区画Ａ _３ ，Ａ _６ にまたがる。

また、図５Ｂの例において、１つの電極Ｅ_ｉ（１≦ｉ≦５）が１つの区画Ａ_ｊ（１≦ｊ≦６）において占める面積は、区画Ａ_ｊの全電極の面積に対して２分の１となっている。すなわち、各区画Ａを２つの電極Ｅが２分の１ずつ占有している。

図６は、図５Ｂに示す電極パターンにおける個々の電極Ｅ_１〜Ｅ_５を図解した図である。
図６において示すように、各電極Ｅの重なり部分には、縦方向に伸びた複数の電極片ＥＰが櫛状に設けられている。同一の区画Ａに位置する複数の電極片ＥＰの各々は、異なる電極Ｅの電極片ＥＰに隣接している。すなわち、区画Ａ内において、各電極Ｅが均一に分布するように配設されている。これにより、区画Ａ内に含まれる各電極Ｅの重なり部分の静電容量（第２静電容量）と全電極の重なり部分の静電容量（第３静電容量）との比（式（３））が、区画Ａ内における物体の近接位置に応じてばらつきを生じ難くなるため、構成される要素データＰ_ｊの精度を向上させることができる。

図５，図６に示す例では、区画Ａ_ｊに含まれる１つの重なり部分Ｅ_ｉｊの面積が区画Ａ_ｊの全電極の面積に対してほぼ２分の１となっているため、この重なり部分Ｅ_ｉｊの第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊは、区画Ａ_ｊの全電極の第３静電容量変化ΔＣＡ_ｊに対してほぼ２分の１になる。すなわち、電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊが存在する区画Ａ_ｊでは、式（３）に示す定数データＫ_ｉｊの値が「１／２」になる。

そのため、電極Ｅ_１の第１静電容量変化ΔＣＥ_１は、区画Ａ_１〜Ａ_３における第３静電容量変化ΔＣＡ_１〜ΔＣＡ_３の各２分の１を足し合わせたものにほぼ等しくなる（図６Ａ）。
また、電極Ｅ_２の第１静電容量変化ΔＣＥ_２は、区画Ａ_４〜Ａ_６における第３静電容量変化ΔＣＡ_４〜ΔＣＡ_６の各２分の１を足し合わせたものにほぼ等しくなる（図６Ｂ）。
同様に、電極Ｅ_３の第１静電容量変化ΔＣＥ_３は、区画Ａ_１，Ａ_４における第３静電容量変化ΔＣＡ_１，ΔＣＡ_４の各２分の１を足し合わせたものにほぼ等しくなる（図６Ｃ）。
電極Ｅ_４の第１静電容量変化ΔＣＥ_４は、区画Ａ_２，Ａ_５における第３静電容量変化ΔＣＡ_２，ΔＣＡ _５ の各２分の１を足し合わせたものにほぼ等しくなる（図６Ｄ）。
電極Ｅ_５の第１静電容量変化ΔＣＥ_５は、区画Ａ_３，Ａ_６における第３静電容量変化ΔＣＡ _３ ，ΔＣＡ_６の各２分の１を足し合わせたものにほぼ等しくなる（図６Ｅ）。
以上をまとめると、次式のようになる。

式（１４−１）〜（１４−５）を行列に書き直すと、次のようになる。

検出データＳ_１〜Ｓ_５が第１静電容量変化ΔＣＥ_１〜ΔＣＥ_５に比例し、要素データＰ_１〜Ｐ_６が第３静電容量変化ΔＣＡ_１〜ΔＣＡ_６に比例するものとすると、式（１５）は次式のように改めることが可能である。

式（１５），（１６）は、先に説明した式（５），（６）に対応する。式（１５），（１６）における左辺の５×６の行列（第１変換行列Ｋ）は、図５に示す区画パターン及び電極パターンによって決定される。式（１６）に示す連立方程式は、変数の個数が方程式より多いため、逆行列によって容易に解を求めることはできない。

ここで具体的な処理の例として、要素データＰ_１，Ｐ_２，…，Ｐ_６の値が「１」，「２」，…，「６」である場合において、図４に示すフローにより検出データＳ_１，Ｓ_２，…，Ｓ_５から要素データＰ_１，Ｐ_２，…，Ｐ_６を構成する処理を説明する。
この場合、検出データＳ_１，Ｓ_２，…，Ｓ_５の値は次式のように算出される。

要素データ構成部２２は、この５個の検出データＳ_１〜Ｓ_５と、図５に示す区画パターン及び電極パターンによって決定される既知の情報（５×６の第１変換行列Ｋ）とに基づいて、６個の要素データＰ_１〜Ｐ_６を構成する。
まず要素データ構成部２２は、ステップＳＴ２００で取得した仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_６の初期値を、仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_５に変換する（ＳＴ２２０）。仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_６の初期値を全て「１」とした場合、ループ処理の第１回目における仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_５は次式のように計算される。

次に要素データ構成部２２は、仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_５が実際の検出データＳ_１〜Ｓ_５と等しくなるために仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_５に乗じるべき倍率を示す第１係数α_１〜α_５を算出する（ＳＴ２２５）。第１係数α_１〜α_５は、次式のように計算される。

更に要素データ構成部２２は、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_６に乗じるべき倍率を示す第２係数β_１〜β_６を算出する。すなわち、要素データ構成部２２は、区画パターンと電極パターンにより決まる既知の情報（定数データＫ_ｉｊ）に基づいて、第１係数α_１〜α_５を第２係数β_１〜β_６に変換する。

区画Ａ_１の全電極は、電極Ｅ_１と電極Ｅ_３によって二等分されている。従って、区画Ａ_１の全電極の第３静電容量変化ΔＣＡ_１（要素データＰ_１）に第２係数β_１を乗じた場合、電極Ｅ_１の第１静電容量変化ΔＣＥ_１（検出データＳ_１）と電極Ｅ_３の第１静電容量変化ΔＣＥ_３（検出データＳ_３）に対して、それぞれ同じ程度の変化をもたらすと考えられる。式（１９−１）及び（１９−３）から、電極Ｅ_１の第１係数α_１が「２」と計算され、電極Ｅ_３の第１係数α_３が「２．５」と計算されているので、第１係数α_１，α_３をこれらの計算値に近づけるための第２係数β_１の値は、第１係数α_１の「２」と第１係数α_３の「２．５」にそれぞれ同じ重み付けを与えて平均化した値に近似できる。
同様に、第２係数β_２は第１係数α_１と第１係数α_４の平均値に、第２係数β_３は第１係数α_１と第１係数α_５の平均値に、第２係数β_４は第１係数α_２と第１係数α_３の平均値に、第２係数β_５は第１係数α_２と第１係数α_４の平均値に、第２係数β_６は第１係数α_２と第１係数α_５の平均値にそれぞれ近似できる。
以上をまとめると、次式のようになる。

式（２０−１）〜（２０−６）を行列に書き直すと、次のようになる。

式（２１）は、先に説明した式（１１）に対応する。式（２１）における右辺の６×５の行列（第２変換行列）は、式（１８）における左辺の５×６の第１変換行列を転置させたものである。この第２変換行列も、図５に示す区画パターン及び電極パターンによって決定される。

第２係数β_１〜β_６が得られると、要素データ構成部２２は、現在の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_６にそれぞれ第２係数β_１〜β_６を乗じることによって、修正された仮要素データＰＡ’_１〜ＰＡ’_ｍを算出する。仮要素データＰＡ’_１〜ＰＡ’_ｍは、それぞれ次式のように計算される。

図７は、上述した例においてループ処理を１０回繰り返した場合に得られる仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_６の計算値を示す図である。この結果から分かるように、図４に示すデータ構成処理を繰り返し実行することによって、仮要素データＰＡ_ｊは元のデータに近づく。

以上説明したように、本実施形態に係る入力装置によれば、一の区画Ａ_ｊ内に位置する一の電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊと物体との間に形成される第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊ（図２）は、重なり部分Ｅ_ｉｊの面積にほぼ比例する。第３静電容量変化ΔＣＡ_ｊは、第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊを合成したものであるため（式（１））、一の区画Ａ_ｊ内に位置する全電極の重なり部分の面積にほぼ比例する。従って、区画Ａ_ｊ内に位置する一つの電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊと、区画Ａ_ｊ内に位置する全電極の重なり部分との面積比に関する定数データＫ_ｉｊは、区画Ａ_ｊにおける一の電極Ｅ_ｉの第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊと第３静電容量変化ΔＣＡ_ｊとの容量比（ΔＣＥ_ｉｊ／ΔＣＡ_ｊ）に関する情報を与える。
また、一の電極Ｅ_ｉと物体とが形成する第１静電容量変化ΔＣＥ_ｉは、一の電極Ｅ_ｉに属する全ての重なり部分と物体との第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊを合成したものとみなされるため（式（２））、第１静電容量変化ΔＣＥ_ｉに応じた値を持つ検出データＳ_ｉは、１つ若しくは複数の区画Ａにおける電極Ｅ_ｉの第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊに関する情報を与える。
そして、電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎの各々は、重なり部分を持つ区画Ａの組み合わせが他の電極Ｅと異なるか、同一の区画Ａに含まれる重なり部分の面積が他の電極Ｅと異なる。そのため、電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎについて得られる検出データＳ_１〜Ｓ_ｎは、区画Ａ_１〜Ａ_ｍにおける各電極Ｅ_ｉの第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊに関する独立した情報をもたらす。
要素データ構成部２２では、これらの情報、すなわち、検出データＳ_１〜Ｓ_ｎに含まれる各区画Ａ_ｊ及び各電極Ｅ_ｉの第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊに関する情報と、既知の定数データＫ_ｉｊによってもたらされる各区画Ａ_ｊ及び各電極Ｅ_ｉの容量比（ΔＣＥ_ｉｊ／ΔＣＡ_ｊ）に関する情報とに基づいて、区画Ａ_１〜Ａ_ｍの第３静電容量変化ΔＣＡ_１〜ΔＣＡ_ｍに応じた要素データＰ_１〜Ｐ_ｍが構成される。

従って、ｍ個の区画Ａ_１〜Ａ_ｍより少ないｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎを用いて、ｍ個の区画における物体との近接の状態を示すｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを得ることができるため、従来のイメージセンシング方式に比べて電極数を減らしつつ、操作面上における静電容量の２次元的な分布を表すデータを取得することができる。

電極数が少なくなることによって、回路規模を小さくできるとともに、一定のセンシング期間内における静電容量検出のスキャン時間やスキャン回数を増やして静電容量の検出感度を高めることが可能となる。
また、複数の区画Ａをまたいで電極Ｅが配設されることにより、電極Ｅの面積が大きくなり、静電容量の検出感度を高めることができる。

更に、操作面上における静電容量の２次元的な分布を表すデータを取得できるため、複数の物体が操作面に近接した場合でも、従来のプロファイルセンシング方式のようなゴーストを生じることなく、各物体の位置を正しく検出することができる。

次に、本実施形態の変形例について説明する。
図８は、本実施形態に係る入力装置における要素データの構成処理の変形例を説明するための図である。

図４の例において、要素データ構成部２２は、初回のデータ構成処理（ＳＴ２０５）を行うときに、ステップＳＴ２００で取得された仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの初期値から仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎを計算する（ＳＴ２２０）。しかしながら、この計算結果は検出データＳ_１〜Ｓ_ｎに拠らず常に一定であるため、要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを構成する度に計算しなくてもよい。そこで、図８に示すフローチャートの例では、初回のデータ構成処理（ＳＴ２０５）を行うときに、仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎの計算ステップ（ＳＴ２２０）が省略される。

すなわち、要素データ構成部２２は、初回のデータ構成処理（ＳＴ２０５）を行うときに仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎの計算ステップ（ＳＴ２２０）を行わず、記憶部３０等から仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎの所定の初期値を取得する（ＳＴ２１０，ＳＴ２１５）。要素データ構成部２２は、２回目のデータ構成処理（ＳＴ２０５）を行うときには、前回のデータ構成処理（ＳＴ２０５）により修正された仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍに基づいて、仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎを計算する（ＳＴ２２０）。

このように、初回のデータ構成処理（ＳＴ２０５）を行うときに仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎの計算ステップ（ＳＴ２２０）を省略することで、処理速度を向上できる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
本実施形態に係る入力装置の構成は、ステップＳＴ１１０における要素データＰ_１〜Ｐ_ｍの構成処理（図３）に相違がある点を除いて、第１の実施形態に係る入力装置と同じである。そこで、以下では、要素データＰ_１〜Ｐ_ｍの構成処理における相違点を中心に説明する。

図９は、第２の実施形態に係る入力装置における要素データの構成処理について説明するためのフローチャートである。

ＳＴ３００：
要素データ構成部２２は、後述のデータ構成処理（ＳＴ３０５）において用いられる仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの初期値を取得する。要素データ構成部２２は、例えば予め記憶部３０に格納された定数データを初期値として取得する。

ＳＴ３０５：
要素データ構成部２２は、ステップＳＴ３００において取得した初期値を用いて、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍから算出される仮検出データＳＡ_１〜ＳＡ_ｎが検出データＳ_１〜Ｓ_ｎへ近づくように、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを修正するデータ構成処理を繰り返す。

本実施形態に係る入力装置の１つの特徴は、この繰り返し実行されるステップＳＴ３０５のデータ構成処理が、更に複数の部分データ構成処理（ＳＴ３１０）に分かれている点にある。本実施形態において、ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎは、複数の電極群（サブセット）に分類される。複数の部分データ構成処理（ＳＴ３１０）は、この複数の電極群と一対一に対応する。個々の部分データ構成処理（ＳＴ３１０）は、図４における４つのステップ（ＳＴ２２０，ＳＴ２２５，ＳＴ２３０，ＳＴ２３５）に類似した処理を含む。

要素データ構成部２２は、１回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）において、この複数の部分データ構成処理（ＳＴ３１０）を順番に行う。全ての電極群（サブセット）についての部分データ構成処理（ＳＴ３１０）を行うと、要素データ構成部２２は、１回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）を完了する（ＳＴ３２０）。１回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）が完了すると、要素データ構成部２２はそれまでのデータ構成処理（ＳＴ３１０）の繰り返し回数を確認し、規定回数に達していない場合は、再びデータ構成処理（ＳＴ３０５）を繰り返す（ＳＴ３２５）。繰り返し回数が規定回数に達した場合、要素データ構成部２２は、最後のデータ構成処理（ＳＴ３０５）によって修正された仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを、正規の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍとして確定し、記憶部３０の所定の記憶エリアに格納する。

図１０は、図９に示すフローチャートにおける１回の部分データ構成処理（ＳＴ３０５）の一例を示すフローチャートである。この例では、一の部分データ構成処理（ＳＴ３０５）に対応する一の電極群を、ｋ個の電極Ｅ_ｑ〜Ｅ_ｒの集まりとする（１≦ｑ≦ｒ≦ｎ，ｒ−ｑ＝ｋ）。

ＳＴ４０５：
要素データ構成部２２は、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍを、ｋ個の電極Ｅ_ｑ〜Ｅ_ｒに対応するｋ個の仮検出データＳＡ _ｑ〜ＳＡ _ｒに変換する。この変換は、次の式で表される。

式（２３）における左辺のｋ×ｍの行列（第１部分変換行列）は、式（５）等におけるｎ×ｍの行列（第１変換行列Ｋ）の部分行列である。

ＳＴ４１５：
要素データ構成部２２は、ステップＳＴ４０５において算出した仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒが検出データＳ_ｑ〜Ｓ_ｒと等しくなるために仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒに乗じるべき倍率を示す第１係数α_ｑ〜α_ｒを算出する。この計算は、次の式で表される。

ＳＴ４２０：
要素データ構成部２２は、ｍ個の仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数β_１〜β_ｍを算出する。すなわち、要素データ構成部２２は、区画パターンと電極パターンにより決まる既知の情報（定数データＫ_ｉｊ）に基づいて、ｋ個の第１係数α_ｑ〜α_ｒをｍ個の第２係数β_１〜β_ｍに変換する。

一つの区画Ａ_ｊにおける第２係数β_ｊは、ステップＳＴ４１５で算出されたｋ個の第１係数α_ｑ〜α_ｒに定数データＫ_ｑｊ〜Ｋ_ｒｊの重み付けを与えて平均化した値に近似できる。第２係数β_ｊは、この近似によって、次式のように表される。

式（２５）は、行列を用いて、次式のように表される。

式（２６）の左辺におけるｍ×ｋの行列（第２部分変換行列）は、ｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎの配設パターンによって決まる既知の情報である。このｍ×ｋの第２部分変換行列において第ｊ行の各成分（Ｋ_ｑｊ〜Ｋ_ｒｊ）に乗ぜられている係数γ_ｊは、１行の成分の和が「１」となるように調整するための係数である。

以上説明した本実施形態に係る入力装置においても、第１の実施形態と同様に、ｍ個の区画Ａ_１〜Ａ_ｍより少ないｎ個の電極Ｅ_１〜Ｅ_ｎを用いて、ｍ個の区画における物体との近接の状態を示すｍ個の要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを得ることができる。そのため、従来のイメージセンシング方式に比べて電極数を減らしつつ、操作面上における静電容量の２次元的な分布を表すデータを取得することができる。

また、本実施形態に係る入力装置では、一部の電極（Ｅ_ｑ〜Ｅ_ｒ）に対応する検出データ（Ｓ_ｑ〜Ｓ_ｒ）のみに基づいた仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの修正が段階的に行われる。そのため、第１の実施形態に係る入力装置に比べて、第１係数α_ｉから第２係数β_ｊへの変換（式（２６））における平均化の効果が弱くなり、一回の修正による仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの変化量が大きくなる。そのため、第１の実施形態に係る入力装置に比べて少ない繰り返し回数で仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍが最終値に収束し易くなる。

次に、本実施形態の変形例について説明する。
図１１は、第２の実施形態に係る入力装置における要素データの構成処理の変形例を説明するための図である。また図１２は、図１１に示す変形例の部分データ構成処理（ＳＴ３１５）について説明するためのフローチャートである。

図９，図１０の例において、要素データ構成部２２は、初回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）における最初の部分データ構成処理（ＳＴ３１０）を行うときに、ステップＳＴ３００で取得された仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの初期値から仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒを計算する（ＳＴ４０５）。しかしながら、この計算結果は検出データＳ_ｑ〜Ｓ_ｒに拠らず常に一定であるため、要素データＰ_１〜Ｐ_ｍを構成する度に計算しなくてもよい。そこで、図１１，図１２に示すフローチャートの例では、初回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）における最初の部分データ構成処理（ＳＴ３１５）を行うときに、仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒの計算ステップ（ＳＴ４０５）が省略される。

すなわち、要素データ構成部２２は、初回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）における最初の部分データ構成処理（ＳＴ３１５）を行うときに仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒの計算ステップ（ＳＴ４０５）を行わず、記憶部３０等から仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒの所定の初期値を取得する（ＳＴ４００，ＳＴ４１０）。要素データ構成部２２は、２回目以降の部分データ構成処理（ＳＴ３１５）を行うときには、前回の部分データ構成処理（ＳＴ３１５）により修正された仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍに基づいて、仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒを計算する（ＳＴ４０５）。

このように、初回のデータ構成処理（ＳＴ３０５）における最初の部分データ構成処理（ＳＴ３１５）を行うときに仮検出データＳＡ_ｑ〜ＳＡ_ｒの計算ステップ（ＳＴ４０５）を省略することで、処理速度を向上できる。

＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
本実施形態は、センサ部１０の電極パターンに関するものであり、その他の構成については上述した実施形態に係る入力装置と同様である。

図１３は、第３の実施形態に係る入力装置における１区画分の電極パターンの一例を示す図である。本実施形態に係る電極パターンは、１区画内に４つの電極（Ｅ_ａ，Ｅ_ｂ，Ｅ_ｃ，Ｅ_ｄ）の重なり部分が集まっている。各電極は、１区画内でそれぞれ渦巻状の相似なパターンを持つ。４つの渦巻状のパターンは、互いに重なることなく１区画の内部を密に埋めている。

電極の渦巻状パターンは、隣接する一の区画から一の区画へ直線状に配列される。その配列方向は、縦方向、横方向、左下から右上へ伸びる方向、右下から左上へ伸びる方向の４つに分類される。図１４は、この４方向に伸びる電極Ｅ_ａ，Ｅ_ｂ，Ｅ_ｃ，Ｅ_ｄを１本ずつ抜き出して図解した図である。１本の電極がわたる区画の数は、各方向とも１２個である。図の例では、１２×１２の行列状に並べられた区画が形成される。同じ電極に属する１つの渦巻状パターンと別の渦巻状パターンは、例えばビアを介して基板の内層の配線により接続される。

図１５は、１つの区画において４つの方向に伸びる電極が交わることを示した図である。図１５において示すように、各区画は４つの方向に伸びる電極の交点上に位置する。１つの区画に対して指等が近接すると、その区画に含まれる４つの電極にはほぼ均等に静電容量の変化が生じる。

図１６は、図１３〜図１５に示すような電極パターンを持つセンサ部１０によって得られた検出データに基づいて要素データを構成する過程の一例を示す図である。図１６の例では、操作面を３つの指で触れた時の１４４個の要素データを、４８個の検出データに基づいて構成している。１４４個の仮要素データの初期値を全て「１」としてデータ構成処理を繰り返していくと、回を重ねるごとに３つの指によるピークが表れてくるのが分かる。１０回目のデータ構成処理を経ると、ほぼ元データに近い仮要素データが構成されている。

以上説明したように、本実施形態によれば、４つの方向へ直線状に伸びる４種類の電極が行列状に配列された区画においてそれぞれ交差しており、各区画の中では、渦巻状の相似な形状を持つ４種類の電極が密に組み合わされて隙間なく区画を埋めている。
そのため、区画の行数と列数がそれぞれ増えた場合、区画の数は行数と列数の積に応じて増大するのに対して、電極の数は行数若しくは列数に比例して増大するのみとなる。そのため、区画の行数及び列数が増えるほど、全体の区画数と電極数との差は大きくなる。すなわち、従来のイメージセンシング方式に比べて電極数が大幅に少なくなる。これにより、一定時間当たりの電極のスキャン時間やスキャン回数を増やすことができるため、静電容量の検出感度を高めることができる。
また、１区画内における４つの電極の分布が均一になるため、区画内の物体の近接位置が変化しても４つの電極の静電容量にばらつきが生じ難くなり、構成される要素データの精度を向上させることができる。

なお、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。

上述した実施形態では、繰り返し実行するデータ構成処理の初期値として固定値を用いる例を挙げたが、本発明はこれに限定されない。本発明の他の実施形態では、データ構成処理の初期値として、直前に構成した少なくとも１組の要素データ群（Ｐ_１〜Ｐ_ｍ）を用いてもよい。
例えば、図４のステップＳＴ２００や図９のステップＳＴ３００において、仮要素データＰＡ_１〜ＰＡ_ｍの初期値として、前回構成された要素データＰ_１〜Ｐ_ｍや、前回の分を含む一連の要素データ群の平均値、一連の要素データ群を用いて推定される値などを用いてもよい。

図１７は、初期値を元データに近いものに変更して図１６と同様な要素データの構成を行った場合を示す図である。図１６と図１７を比較すると、図１６の場合は、３回目において３本の指がはっきり表れていないが、図１７は３回目でほぼ元データと同じ仮要素データが得られている。このように、元データに近い初期値を推測することができれば、要素データの構成精度と収束速度を向上できる。元データを推測する方法としては、例えば、直近に得られた要素データから指の移動方向、移動速度などを元に推測する方法がある。「一瞬前の指の近くに今の指がある可能性が高い」ことや、「一方向に一定速度で指が動いていれば、その方向の特定の位置に現在の指がある可能性が高い」こと利用して、直近に得られた要素データから元データを推測し、初期値として利用してもよい。

１０…センサ部、１１…シールド電極、１２…静電容量検出部、２０…処理部、２１…タイミング制御部、２２…要素データ構成部、２３…座標計算部、３０…記憶部、４０…インターフェース部

Claims (14)

1. 操作面への物体の近接に応じた情報を入力する入力装置であって、
   前記操作面を区分するｍ個の区画の各々と少なくとも１つが重なり部分を持つように前記操作面上に配設されたｎ個（ｎはｍより小さい自然数を示す。）の電極と、
   前記操作面に近接する物体と前記ｎ個の電極とが形成する第１静電容量に応じたｎ個の検出データを出力する静電容量検出部と、
   一の前記区画内に位置する一以上の前記電極の前記重なり部分がそれぞれ前記物体との間に形成する第２静電容量を合成した第３静電容量に応じた要素データを、前記ｍ個の区画についてそれぞれ構成する要素データ構成部と
   を備え、
   前記ｎ個の電極の各々は、前記重なり部分を持つ前記区画の組み合わせ、及び、同一の前記区画に含まれる前記重なり部分の面積の少なくとも一方において、他の前記電極と異なっており、
   前記要素データ構成部は、前記ｍ個の区画の各々において同一区画内に位置する個々の前記電極の前記重なり部分と当該重なり部分の全体との面積比に関する所定の情報と、前記静電容量検出部から出力される前記ｎ個の検出データとに基づいて、前記ｍ個の区画に対応するｍ個の前記要素データを構成する
   ことを特徴とする入力装置。
2. 前記要素データ構成部は、前記ｍ個の要素データの仮定値から前記所定の情報に基づいて算出される前記ｎ個の検出データの仮定値が、前記ｎ個の検出データへ近づくように、前記ｍ個の要素データの仮定値を前記所定の情報に基づいて修正するデータ構成処理を繰り返す
   ことを特徴とする請求項１に記載の入力装置。
3. 前記データ構成処理は、
   前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記所定の情報に基づいて、前記ｎ個の検出データの仮定値に変換する第１処理と、
   前記ｎ個の検出データの仮定値が前記ｎ個の検出データと等しくなるために前記ｎ個の検出データの仮定値に乗じるべき倍率を示すｎ個の第１係数を算出する第２処理と、
   前記ｎ個の第１係数を、前記所定の情報に基づいて、前記ｍ個の要素データに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数に変換する第３処理と、
   前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記ｍ個の第２係数に基づいて修正する第４処理とを含む
   ことを特徴とする請求項２に記載の入力装置。
4. 前記要素データ構成部は、前記第１処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｎ個の電極に対応したｍ×ｎ個の成分からなる第１変換行列に基づいて、前記ｍ個の要素データの仮定値を成分とする行列を、前記ｎ個の検出データの仮定値を成分とする行列に変換する
   ことを特徴とする請求項３に記載の入力装置。
5. 前記要素データ構成部は、前記第３処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｎ個の電極に対応したｍ×ｎ個の成分からなる第２変換行列に基づいて、前記ｎ個の第１係数を成分とする行列を、前記ｍ個の第２係数を成分とする行列に変換する
   ことを特徴とする請求項３に記載の入力装置。
6. 前記ｎ個の電極は、複数の電極群に分類されており、
   前記要素データ構成部は、
   一の前記データ構成処理において、前記複数の電極群と一対一に対応する複数の部分データ構成処理を順に行い、
   ｋ個（ｋはｎより小さい自然数を示す。）の前記電極からなる一の前記電極群に対応した一の前記部分データ構成処理においては、前記ｍ個の要素データの仮定値から前記所定の情報に基づいて算出されるｋ個の検出データの仮定値が、前記ｋ個の電極と前記物体とが形成する第１静電容量に応じたｋ個の検出データへ近づくように、前記ｍ個の要素データの仮定値を前記所定の情報に基づいて修正する
   ことを特徴とする請求項２に記載の入力装置。
7. 前記ｋ個の電極からなる前記一の電極群に対応した前記一の部分データ構成処理は、
   前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記所定の情報に基づいて、前記ｋ個の検出データの仮定値に変換する第１処理と、
   前記ｋ個の検出データの仮定値が前記ｋ個の検出データと等しくなるために前記ｋ個の検出データの仮定値に乗じるべき倍率を示すｋ個の第１係数を算出する第２処理と、
   前記ｋ個の第１係数を、前記所定の情報に基づいて、前記ｍ個の要素データに乗じるべき倍率を示すｍ個の第２係数に変換する第３処理と、
   前記ｍ個の要素データの仮定値を、前記ｍ個の第２係数に基づいて修正する第４処理とを含む
   ことを特徴とする請求項６に記載の入力装置。
8. 前記要素データ構成部は、前記第１処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｋ個の電極に対応したｍ×ｋ個の成分からなる第１部分変換行列に基づいて、前記ｍ個の要素データの仮定値を成分とする行列を、前記ｋ個の検出データの仮定値を成分とする行列に変換する
   ことを特徴とする請求項７に記載の入力装置。
9. 前記要素データ構成部は、前記第３処理において、一の前記区画における一の前記電極の前記重なり部分の前記面積比に応じた定数データを一の成分とし、前記ｍ個の区画及び前記ｋ個の電極に対応したｍ×ｋ個の成分からなる第２部分変換行列に基づいて、前記ｋ個の第１係数を成分とする行列を、前記ｍ個の第２係数を成分とする行列に変換する
   ことを特徴とする請求項７に記載の入力装置。
10. 前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理において、前記第１処理を省略し、前記ｎ個の検出データの仮定値として所定のｎ個の初期値を用いて前記第２処理を行う
    ことを特徴とする請求項３乃至５の何れか一項に記載の入力装置。
11. 前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理において、前記ｍ個の要素データの仮定値として、直前に構成した少なくとも１組のｍ個の要素データに基づくｍ個の初期値を用いて前記第１処理を行う
    ことを特徴とする請求項３乃至５の何れか一項に記載の入力装置。
12. 前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理における最初の前記部分データ構成処理において、前記第１処理を省略し、前記ｋ個の検出データの仮定値として所定のｋ個の初期値を用いて前記第２処理を行う
    ことを特徴とする請求項７乃至９の何れか一項に記載の入力装置。
13. 前記要素データ構成部は、初回の前記データ構成処理における最初の前記部分データ構成処理において、前記第１処理における前記ｍ個の要素データの仮定値として、直前に構成した少なくとも１組のｍ個の要素データに基づくｍ個の初期値を用いる
    ことを特徴とする請求項７乃至９の何れか一項に記載の入力装置。
14. 同一の前記区画内に位置する複数の前記電極の前記重なり部分は、互いに電気的に接続された複数の電極片をそれぞれ含んでおり、
    同一の前記区画内に位置する複数の前記電極片の各々は、異なる前記電極に含まれた前記電極片に隣接する
    ことを特徴とする請求項１乃至１３の何れか一項に記載の入力装置。