JP6395169B2 - 集積回路、及び測定装置 - Google Patents
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Description
本願は、2015年4月20日に、日本に出願された特願2015−086027号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
ここで、ビッグデータとは、市販されているデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど巨大で複雑なデータ集合の集積物を表す用語である。例えば、疾病予防に関しては、近年のグローバル化、ボーダレス化に伴い短期間での全地球規模での疾病の拡大が懸念されている。このような背景から、例えば、インフルエンザ等の疾病の感染拡大を防ぐために、人が多く集まる公の場所、公共機関、企業等で、被監視者の体温を瞬時に計測し監視する機器のニーズが高まっている。
例えば、特許文献1では、空間領域に存在する複数人を撮影する赤外線カメラからの熱画像に基づいて体温分析を行い、体温異常の情報の通知する技術が記載されている。
図1は、第1の実施形態による測定装置1の構成例を示す図である。
図1に示すように、測定装置1は、センサー部10と、光学系20と、制御部30とを備えている。
図2に示すように、センサー部10は、サーモパイル部11と、フォトダイオード部12とを同一の半導体基板WF上に備えている。すなわち、センサー部10において、サーモパイル部11と、フォトダイオード部12とが、半導体基板WF上に形成されている。
フォトダイオード部12(第2の検出素子の一例)は、対象物から反射する可視光に基づいて、対象物の画像(色情報)を検出する。フォトダイオード部12は、赤色フォトダイオード部12Rと、緑色フォトダイオード部12Gと、青色フォトダイオード部12Bとを備え、赤色、緑色、及び青色の3原色の光の強度を検出し、画像(RGBの色情報)を出力する。
なお、センサー部10の構成の詳細については、図4を参照して後述する。
また、制御部30は、測定制御部31と、反射率生成部32と、出力処理部33とを備えている。
この図に示す変換テーブルは、色彩と明るさとに基づいて、色彩拡散面の反射率を生成するテーブルである。この変換テーブルは、「色彩」と、「反射率(%)」とが対応付けられており、「反射率(%)」は、“明るい”、“平均”、及び“暗い”の3段階に場合分けされている。
例えば、「色彩」が“黄”であり、明るさが“明るい”である場合には、反射率生成部32は、変換テーブルに基づいて、「反射率(%)」として“70”を生成する。反射率生成部32は、生成した反射率(この場合は、“70”(%))をセンサー部10に出力する。
このように、サーモパイル部11は、赤外光と、フォトダイオード部12が検出した画像に基づいて生成された対象物の反射率とに基づいて、対象物の温度を検出する。
図4は、本実施形態によるセンサー部10の断面構造の一例を示す断面図である。
図4に示す例では、サーモパイル部11と、フォトダイオード部12とが同一の半導体基板WFに形成されている。
フォトダイオード124は、照射された光を、強度に応じた電圧に変換する。
ポリシリコン125は、フォトダイオード124からの電圧を出力させる、フォトダイオード124の状態を初期化するなどのフォトダイオード124の制御に利用される。
図5は、本実施形態による測定装置1の動作の一例を示すフローチャートである。
図5に示すように、測定装置1は、まず、デジタルミラーデバイス22を対象の範囲における分割領域の初期位置に制御する(ステップS101)。すなわち、制御部30の測定制御部31は、温度を検出する対象の範囲のうちの分割領域の初期位置の反射光がセンサー部10に出射するように、デジタルミラーデバイス22を制御する。
次に、出力処理部33は、対象の範囲の画像情報、及び温度分布を出力する(ステップS108)。
これにより、本実施形態によるセンサー部10は、対象物の温度とともに、対象物の画像を検出することができるため、対象物の温度とともに対象物の特徴を分析することが可能になる。
これにより、本実施形態によるセンサー部10は、画像に基づいて生成された適切な反射率により、より正確に温度を検出することができる。
これにより、本実施形態によるセンサー部10は、簡易な手法により生成された反射率により、より正確に温度を検出することができる。また、本実施形態による測定装置1は、簡易な手法により適切な反射率を生成することができ、より正確に温度を検出することができる。
これにより、本実施形態による測定装置1は、デジタルミラーデバイス22を用いるという簡易な手法により、温度を検出する精度を向上させることができる。
次に、図面を参照して、第2の実施形態による測定装置について説明する。
図6は、第2の実施形態による測定装置1aの構成例を示す図である。また、図7は、第2の実施形態によるセンサー部10aの光の入射面の構成例を示す図である。
なお、図6及び図7において、図1及び図2に示す構成と同一の構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
複数のフォトダイオード部12は、図7に示すように、サーモパイル部11からの距離が等しくなるように、サーモパイル部11の周辺に配置されている。
これにより、本実施形態によるセンサー部10aは、画像の検出位置と温度の検出位置とを一致させて画像及び温度を検出することができる。よって、本実施形態によるセンサー部10a及び測定装置1aは、検出位置が一致しているので、対象物の特徴をより正確に分析することが可能になる。
また、光路変更部の他の適用例としては、例えば、ガルバノミラーやポリゴンミラーなどを含む構成としてもよい。
また、上述した第2の実施形態では、センサー部10aが、画像補正部14を備える例を説明したが、制御部30が、画像補正部14を備えるようにしてもよい。
次に、図面を参照して、第3の実施形態による監視システムについて説明する。
本実施形態では、上述した測定装置1(1a)を利用して、例えば、空港、駅、公共施設などにおいて発熱者を監視して、発熱者の発生推移を予測する監視システムについて説明する。
図8に示すように、監視システム100は、上述した複数の測定装置1(1a)と、複数の環境検出部40と、監視装置50とを備えている。
測定装置1は、赤外光に基づいて、少なくとも所定の範囲(監視対象領域)の温度分布を測定するとともに、可視光に基づいて、所定の範囲(監視対象領域)の画像情報を検出する。
ここで、測定装置1−1及び環境検出部40−1は、監視場所P1に設置され、監視場所P1における被監視者(例えば、通行人など)を監視する。また、測定装置1−2及び環境検出部40−2は、監視場所P2に設置され、監視場所P2における被監視者(例えば、通行人など)を監視する。
なお、監視場所P1及び監視場所P2は、被監視者の体温を監視する監視対象領域を示し、例えば、空港、駅、学校、病院、公共施設、ショッピングモール、オフィス、コンサートホールなどである。
履歴情報記憶部531は、少なくとも被監視者の属性情報と、被監視者の発熱情報と、環境情報とを対応付けた被監視者情報を監視対象領域ごとに記憶する。なお、被監視者情報には、検出時刻情報及び被監視者の識別情報が含まれてもよい。
ここで、予測モデルの具体例について、以下説明する。
増加モデルにおける各モデルは、例えば、以下のように定義されている。
(2)増加発生時モデル:発熱患者の発生が始まる時点のモデルであり、発熱患者数の経時変化のグラフにおいて、線形近似線と多項式近似線とのいずれにも近似できない場合で、且つ発熱患者数の増加率が5%以上の場合である。
(4)発生者数安定開始モデル:発熱患者数が多数で安定し始める時期のモデルであり、発熱患者数の経時変化のグラフにおいて、線形近似線と多項式近似線とのいずれにも近似できない場合であり、且つ発熱患者数の増加率が5%以下の場合である。
予測モデル記憶部532は、上述した増加モデルのような定義情報を記憶する。
情報取得部541(取得部の一例)は、測定装置1によって測定された温度分布に基づいて得られた被監視者の発熱情報を時系列に取得する。情報取得部541は、例えば、発熱情報生成部51が生成した発熱情報と、属性抽出部52が抽出した属性情報と、環境検出部40が検出した環境情報とを定期的に(所定の時間間隔で)取得する。情報取得部541は、取得した発熱情報と、属性情報と、環境情報とを少なくとも対応付けた被監視者情報を、監視対象領域ごとに履歴情報記憶部531に記憶させる。
なお、分析部542が発熱者の発生推移を予測する具体例については、後述する。
図9は、本実施形態による監視システム100の動作の一例を示すフローチャートである。
この図において、まず、監視システム100の監視装置50は、測定装置1に画像情報と温度分布とを測定させる(ステップS201)。各測定装置1は、赤外光に基づいて、監視場所(監視対象領域)の温度分布を測定するとともに、可視光に基づいて監視場所(監視対象領域)の画像情報を測定する。
これにより、監視装置50は、分析部542が定期的に分析及び発熱者の発生推移の予測を実行する。
図10及び図11は、本実施形態による監視システム100の分析結果の一例を示す図である。
図10に示す例は、分析部542が、履歴情報記憶部531が記憶する被監視者情報に基づいて、例えば、測定対象領域の被監視者の体温を、ある日の時刻“10:00”から10分毎に集計した結果である。
図11に示す例では、分析部542は、各時刻において、「体温(℃)」は、「35−36」(35℃以上36℃未満)、「36−37」(36℃以上37℃未満)、「37−38」(37℃以上38℃未満)、及び「38以上」(38℃以上)に分類して、その数を集計する。また、分析部542は、各時刻において、「38以上」(38℃以上)に分類された被監視者の人数の増加率を算出し、「増加率(%)」として集計する。
図12A〜図16Cは、本実施形態における増加モデルによる状態判定の一例を示す図である。
なお、図12A〜図16Cの各図のグラフにおいて、縦軸は、発熱患者数を示し、横軸は、時刻を示している。
なお、上述した例では、分析部542が、発熱情報のみを利用する例を説明しているが、属性情報又は環境情報を加える事により、発生の状態の判定に対して、変更を加えることができる。例えば、分析部542は、属性情報に基づいて、発熱状況が若年層に多く分布していると分析した場合、発生の初期であると推定(予測)するようにしてもよい。また、例えば、分析部542は、一部の監視場所において発熱が多くても、比較的若い年齢が集まっている監視場所での発熱が少ない場合には、増加傾向ではないと推定(予測)するようにしてもよい。
このように、過去の発生状況から経験的に得られた規則を予測モデルに追加していくことにより、監視装置50は、発熱者の発生推移の予測における正確性を増加することができる。
これにより、本実施形態による監視システム100及び監視装置50は、発熱者の数の変化を分析し、発熱者の発生推移を予測するので、監視者が効率良く発熱者の状況を把握し、対策を行うことができる。
これにより、本実施形態による監視システム100は、属性情報を加味することで、より精度の良い予測モデルを作成することが可能である。そのため、本実施形態による監視システム100及び監視装置50は、発熱者の発生推移の予測における正確性を増加することができる。
これにより、本実施形態による監視システム100は、環境情報を加味することで、より精度の良い予測モデルを作成することが可能である。そのため、本実施形態による監視システム100及び監視装置50は、発熱者の発生推移の予測における正確性を増加することができる。
これにより、測定装置1が、対象物の温度とともに、対象物の画像を検出することができるため、本実施形態による監視システム100は、被監視対象者の体温とともに被監視対象者の特徴を正確に分析することが可能になる。よって、本実施形態による監視システム100は、監視者がさらに効率良く発熱者の状況を把握し、対策を行うことができる。
これにより、本実施形態による監視システム100及び監視装置50は、予測モデルを利用した簡易な手法により、正確に発熱者の発生推移を予測することができる。
これにより、本実施形態による監視方法は、発熱者の数の変化を分析し、発熱者の発生推移を予測するので、監視者が効率良く発熱者の状況を把握し、対策を行うことができる。
また、上述した実施形態では、測定装置1及び環境検出部40が監視装置50に直接接続される例を説明したが、ネットワークを介して接続されてもよい。また、測定装置1及び環境検出部40は、ネットワーク上のサーバ装置に測定情報を記憶させ、監視装置50が、サーバ装置から測定情報を取得するようにしてもよい。
また、上述した機能の一部又は全部を、LSI(Large Scale Integration)等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
(1)対象物から反射する赤外光に基づいて、前記対象物の温度を検出する第1の検出素子と、前記対象物から反射する可視光に基づいて、前記対象物の画像を検出する第2の検出素子とを同一基板上に備えることを特徴とする集積回路。
Claims (5)
- 対象物から反射する赤外光に基づいて、前記対象物の温度を検出し、基板上に設けられる第1の検出素子と、
前記対象物から反射する可視光に基づいて、前記対象物の画像を検出し、前記基板上に設けられ、前記第1の検出素子からの距離が等しくなるように、前記第1の検出素子の周辺に配置された複数の第2の検出素子と、
前記複数の第2の検出素子が検出した画像に基づいて、前記第1の検出素子の測定位置における補正画像を生成し、生成した前記補正画像を前記対象物の画像として出力する補正部と、
を備えることを特徴とする集積回路。 - 前記第1の検出素子は、前記赤外光と、前記複数の第2の検出素子が検出した前記画像に基づいて生成された前記対象物の反射率とに基づいて、前記対象物の温度を検出する
ことを特徴とする請求項1に記載の集積回路。 - 前記対象物の反射率は、前記複数の第2の検出素子が検出した前記画像に基づく前記対象物の色彩及び明るさに基づいて生成される
ことを特徴とする請求項2に記載の集積回路。 - 請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の集積回路と、
所定の検出範囲が複数の分割領域に分割されたそれぞれの分割領域から入射する赤外光及び可視光の光路を変更して、前記第1の検出素子及び前記複数の第2の検出素子に向けて出射可能な光路変更部と、
前記光路変更部に対して、前記所定の検出範囲が前記分割されたそれぞれの分割領域から入射する赤外光及び可視光を、前記分割領域を変更して前記集積回路に出射させて、前記集積回路に、前記分割領域ごとの温度及び画像を検出させる測定制御部と
を備えることを特徴とする測定装置。 - 前記集積回路が検出した前記それぞれの分割領域における前記対象物の画像及び前記対象物の温度に基づいて、前記所定の検出範囲の画像を生成し、当該所定の検出範囲の画像と、前記それぞれの分割領域における前記対象物の温度とを対応付けて出力する出力処理部を備える
ことを特徴とする請求項4に記載の測定装置。
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