JP6680889B2 - 入力装置、要素データ構成方法及びプログラム - Google Patents
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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特定して情報を入力するタッチパッドやタッチパネルなどの入力装置では、同時に複数の接触位置を検出可能なイメージセンシング方式が一般的となっている。
また、静電容量の変化を検出する方式として、2つの電極間における静電容量の変化を検出する相互容量方式と、電極−グランド間の静電容量を検出する自己容量方式がある。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方式のセンサが有利である。
しかしながら、一般的な自己容量方式のセンサでは1つの電極で1つの場所の静電容量を検出するため、これをイメージセンシング方式に適用した場合、解像度が高くなるにつれて電極数が非常に多くなってしまう。この問題に対して、下記の特許文献1では、操作面上に設定された複数の区画の各々における静電容量のデータ(要素データ)を、この区画よりも少ない数の電極で検出される静電容量のデータ(検出データ)に基づいて構成する入力装置が開示されている。
上記の特許文献1に記載される入力装置では、n個の検出データからm個(m>n)の要素データを構成するために、データ構成処理が繰り返し実行される。各データ構成処理では、仮の要素データから仮の検出データが算出され、仮の検出データと実際の検出データとの比較に基づいて仮の要素データが修正される。データ構成処理の繰り返し回数が多くなるほど、構成される要素データの精度が向上する。しかしながら、演算負荷を軽減する観点では、データ構成処理の繰り返し数を少なくすることが望ましい。
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、操作面上の複数の区画における物体の近接度合いを示す要素データを、この区画数よりも少ない数の検出データから簡易な演算によって構成できる入力装置と、その要素データ構成方法及びプログラムを提供することにある。
本発明の第1の観点は、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る。この入力装置は、前記操作面上の1以上の検出領域において前記物体の近接の度合いをそれぞれ検出し、当該検出結果に応じた1以上の検出データを前記検出領域ごとに生成し、全体としてN個の前記検出データを生成するセンサ部と、前記操作面を仮想的に区分するM個(MはNより大きい自然数を示す。)の区画の各々における前記物体の近接度合いを示すM個の要素データを、前記N個の検出データに基づいて構成する要素データ構成部とを備える。前記M個の区画の各々が、1以上の前記検出領域との重なり部分を持つ。前記M個の要素データの各々が、前記N個の検出データの各々へ所定の割合で分配される部分要素データの和であり、前記N個の検出データの各々が、前記M個の要素データの各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和に近似する。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の各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和として、前記N個の検出データの仮定値をそれぞれ算出し、当該算出した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個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を修正するデータ構成処理を少なくとも2回繰り返する。また、前記要素データ構成部は、先の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第1仮定値と後の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第2仮定値との差に所定の比例係数を乗じて得た値と前記第1仮定値との和を、前記データ構成処理の繰り返しにより得られる前記要素データの収束値に近似した値として、前記M個の区画の各々について算出する。
この構成によれば、前記操作面を仮想的に区分する前記M個の区画の各々が、1以上の前記検出領域との重なり部分を持っており、前記センス部では、前記検出領域ごとに1以上の前記検出データが生成される。そのため、前記M個の区画の各々について、前記物体の近接の度合いを示す1以上の前記検出データが生成される。
また、前記M個の要素データの各々が、前記N個の検出データの各々へ所定の割合で分配される部分要素データの和であり、前記N個の検出データの各々が、前記M個の要素データの各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和に近似する。すなわち、前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合によって、前記M個の要素データから前記N個の検出データへの変換が規定される。
前記データ構成処理では、前記M個の要素データの仮定値の各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和として、前記N個の検出データの仮定値がそれぞれ算出される。また、当該算出された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個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値が修正される。このデータ構成処理を多数回繰り返すことにより、前記N個の検出データに適合した前記要素データの収束値を得ることが可能である。
しかしながら、前記要素データ構成部では、前記データ構成処理が少なくとも2回繰り返され、先の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第1仮定値と後の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第2仮定値との差に所定の比例係数を乗じて得た値と前記第1仮定値との和が、前記要素データの収束値に近似した値として、前記M個の区画の各々について算出される。従って、前記データ構成処理を多数回繰り返して前記要素データの収束値を得る場合に比べて、演算が簡易となる。
また、前記M個の要素データの各々が、前記N個の検出データの各々へ所定の割合で分配される部分要素データの和であり、前記N個の検出データの各々が、前記M個の要素データの各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和に近似する。すなわち、前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合によって、前記M個の要素データから前記N個の検出データへの変換が規定される。
前記データ構成処理では、前記M個の要素データの仮定値の各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和として、前記N個の検出データの仮定値がそれぞれ算出される。また、当該算出された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個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値が修正される。このデータ構成処理を多数回繰り返すことにより、前記N個の検出データに適合した前記要素データの収束値を得ることが可能である。
しかしながら、前記要素データ構成部では、前記データ構成処理が少なくとも2回繰り返され、先の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第1仮定値と後の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第2仮定値との差に所定の比例係数を乗じて得た値と前記第1仮定値との和が、前記要素データの収束値に近似した値として、前記M個の区画の各々について算出される。従って、前記データ構成処理を多数回繰り返して前記要素データの収束値を得る場合に比べて、演算が簡易となる。
好適に、前記データ構成処理は、前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を前記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M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記N個の第1係数を、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。
好適に、前記要素データ構成部は、前記第1処理において、1つの前記要素データから1つの前記検出データへ分配される1つの前記部分要素データに関する前記所定の割合を1つの成分とし、前記M個の要素データ及び前記N個の検出データに対応した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。
好適に、前記要素データ構成部は、前記第3処理において、1つの前記要素データから1つの前記検出データへ分配される1つの前記部分要素データに関する前記所定の割合を1つの成分とし、前記M個の要素データ及び前記N個の検出データに対応した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よい。
好適に、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。
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。
好適に、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。
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、前記センサ部は、それぞれ異なる前記検出領域に形成されたN個の電極と、前記操作面に近接する物体と前記電極との間の第1静電容量に応じた検出データを前記N個の電極の各々について生成する静電容量検出部とを含んでよい。1つの前記部分要素データが、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と前記物体との間の第2静電容量に近似し、1つの前記要素データが、1つの前記区画における全ての前記第2静電容量を合成した第3静電容量に近似してよい。
この場合、1つの前記所定の割合が、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と、当該1つの区画における全ての前記電極の重なり部分との面積比に応じた値を持ってよい。
上記の構成によれば、前記操作面における前記M個の区画の各々において、1以上の前記電極の重なり部分と前記物体との間の静電容量に応じた前記要素データが構成される。
この場合、1つの前記所定の割合が、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と、当該1つの区画における全ての前記電極の重なり部分との面積比に応じた値を持ってよい。
上記の構成によれば、前記操作面における前記M個の区画の各々において、1以上の前記電極の重なり部分と前記物体との間の静電容量に応じた前記要素データが構成される。
好適に、前記センサ部は、それぞれ異なる前記検出領域に形成され、それぞれ複数の端子を持ち、全体としてN個の前記端子を持つ複数の電極と、前記操作面に近接する物体と前記電極との間に蓄積される電荷を前記N個の端子からそれぞれ入力し、当該入力した電荷に基づいて、前記物体と前記電極との間の静電容量に応じた前記検出データを前記N個の端子の各々について生成する静電容量検出部とを含んでよい。前記静電容量検出部は、1つの前記電極に蓄積される前記電荷を、当該1つの電極に設けられた複数の前記端子から同時に入力してよい。前記同時入力により、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と前記物体との間に蓄積される部分電荷が、当該重なり部分から複数の前記端子の各々までのコンダクタンスに応じて、当該複数の端子の各々に分配電荷として分配されてよい。1つの前記部分要素データが、前記同時入力により1つの前記端子へ分配される前記分配電荷に近似してよい。1つの前記要素データが、1つの前記区画における全ての前記電極の重なり部分に蓄積される全ての前記部分電荷を合成した合成電荷に近似してよい。
この場合、1つの前記所定の割合が、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と、当該1つの区画における全ての前記電極の重なり部分との面積比、及び、当該1つの電極における1つの前記端子から当該重なり部分までのコンダクタンスと、当該1つの電極における全ての前記端子から当該重なり部分までのコンダクタンスとの比に応じた値を持ってよい。
上記の構成によれば、前記操作面における前記M個の区画の各々において、1以上の前記電極の重なり部分と前記物体との間の静電容量に応じた前記要素データが構成される。また、1つの前記電極に複数の前記端子が設けられており、前記端子ごとに1つの前記検出データが生成されるため、前記電極の数が前記検出データの数より少なくなり、前記センサ部の構成が簡易になる。
この場合、1つの前記所定の割合が、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と、当該1つの区画における全ての前記電極の重なり部分との面積比、及び、当該1つの電極における1つの前記端子から当該重なり部分までのコンダクタンスと、当該1つの電極における全ての前記端子から当該重なり部分までのコンダクタンスとの比に応じた値を持ってよい。
上記の構成によれば、前記操作面における前記M個の区画の各々において、1以上の前記電極の重なり部分と前記物体との間の静電容量に応じた前記要素データが構成される。また、1つの前記電極に複数の前記端子が設けられており、前記端子ごとに1つの前記検出データが生成されるため、前記電極の数が前記検出データの数より少なくなり、前記センサ部の構成が簡易になる。
本発明の第2の観点は、操作面上の複数の異なる検出領域において物体の近接の度合いをそれぞれ検出し、当該検出結果に応じたN個の検出データを生成するセンサ部を備える入力装置が、前記操作面を仮想的に区分するM個(MはNより大きい自然数を示す。)の区画の各々における前記物体の近接度合いを示すM個の要素データを、前記N個の検出データに基づいて構成する要素データ構成方法に関するものである。前記M個の区画の各々が、1以上の前記検出領域との重なり部分を持っている。前記M個の要素データの各々が、前記N個の検出データの各々へ所定の割合で分配される部分要素データの和であり、前記N個の検出データの各々が、前記M個の要素データの各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和に近似する。この要素データ構成方法は、前記M個の要素データの仮定値の各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和として、前記N個の検出データの仮定値をそれぞれ算出し、当該算出した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個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を修正するデータ構成工程を少なくとも2回繰り返すことと、先の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第1仮定値と後の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第2仮定値との差に所定の比例係数を乗じて得た値と前記第1仮定値との和を、前記データ構成処理の繰り返しにより得られる前記要素データの収束値に近似した値として、前記M個の区画の各々について算出することとを有する。
好適に、前記データ構成工程は、前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を前記N個の検出データの仮定値に変換することと、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係数を算出することと、前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記N個の第1係数を、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係数に変換することと、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こととを含む。
本発明の第3の観点は、上記第2の観点に係る要素データ構成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
本発明によれば、操作面上の複数の区画における物体の近接度合いを示す要素データを、この区画数よりも少ない数の検出データから簡易な演算によって構成できる。
<第1の実施形態>
図1は、本発明の第1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近接させることによって、その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」は、近くにあることを意味しており、接触の有無を限定しない。
図1は、本発明の第1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近接させることによって、その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」は、近くにあることを意味しており、接触の有無を限定しない。
[センサ部10]
センサ部10は、操作面11上の1以上の検出領域Rにおいて物体(指やペンなど)の近接の度合いをそれぞれ検出し、全体としてN個の検出データS1〜SNを生成する。センサ部10は、検出領域Rごとに1以上の検出データSiを生成する。なお、「i」は1からNまでの整数を示す。以下の説明では、N個の検出データS1〜SNの各々を区別せずに「検出データS」と記す場合がある。
センサ部10は、操作面11上の1以上の検出領域Rにおいて物体(指やペンなど)の近接の度合いをそれぞれ検出し、全体としてN個の検出データS1〜SNを生成する。センサ部10は、検出領域Rごとに1以上の検出データSiを生成する。なお、「i」は1からNまでの整数を示す。以下の説明では、N個の検出データS1〜SNの各々を区別せずに「検出データS」と記す場合がある。
例えばセンサ部10は、検出領域Rに配設された電極と物体との間の静電容量を検出し、その検出結果を検出データSiとして生成する。センサ部10は、静電容量以外の物理量(例えば、接触圧に応じた抵抗変化など)によって検出領域Rへの物体の近接度合いを検出してもよい。
センサ部10の操作面11は、図2Aにおいて示すように、複数の区画Aによって仮想的に区分される。図2Aの例では、複数の区画Aが格子状に区切られている。また、複数の区画Aの各々は、1以上の検出領域Rとの重なり部分を持つ。図2Bの例では、1つの区画Aが4つの検出領域Rとの重なり部分を持つ。従って、センサ部10は、複数の区画Aの各々について、物体の近接の度合いを示す1以上の検出データSを生成する。以下では、区画Aの数をNより多いM個(M>N)とする。また、区画Aの各々を区別して「区画Aj」と記す場合がある。「j」は1からMまでの整数を示す。
本実施形態に係る入力装置は、N個の検出データS1〜SNに基づいて、M個の区画A1〜AMの各々における物体の近接度合いを示すM個の要素データP1〜PMを構成する。以下の説明では、M個の要素データP1〜PMを区別せずに「要素データP」と記す場合がある。
M個の要素データP1〜PMとN個の検出データS1〜SNとの間には、一定の関係が成立する。すなわち、M個の要素データP1〜PMの各々は、N個の検出データS1〜SNの各々へ所定の割合で分配される部分要素データUの和で表される。要素データPjから検出データSiへ分配される部分要素データUを「Uij」とすると、要素データPjは次の式で表される。
また、N個の検出データS1〜SNの各々は、M個の要素データP1〜PMの各々から所定の割合で分配される部分要素データUijの和に近似する。検出データSiは次の式で表される。
図3は、N個の検出データS1〜SNとM個の要素データP1〜PMとの関係を図解した図であり、式(1)及び(2)の関係を図で表したものである。図3から分かるように、検出データSiは、N個の検出データS1〜SNからそれぞれ分配される部分要素データUi1〜UiMを足し合わせた値に近似する。そのため、要素データP1〜PMから部分要素データUi1〜UiMを算出できれば、式(2)により、検出データSiも算出可能である。
本実施形態に係る入力装置では、1つの要素データPjの中で、1つの検出データSiに分配される部分要素データUijの割合が一定であると仮定される。この所定の割合を「定数データKij」とすると、定数データKijは次の式で表される。
式(3)から導かれる部分要素データUijを式(2)に代入すると、検出データSiは次の式で表される。
図4は、M個の要素データP1〜PMからN個の検出データS1〜SNへの変換を説明するための図である。式(4)で表される要素データP1〜PMから検出データS1〜SNへの変換は、N×M個の定数データKijによって規定される。この変換は、図4からも分かるように、行列を用いて次式のように表される。
式(5)の左辺におけるN×Mの行列(第1変換行列K)は、センサ部10の各検出領域Rと各区画Aとの重なり方や、各区画Aにおける各検出領域Rの重なり部分の検出感度など、センサ部10の構成によって定まる既知のデータである。
[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31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。
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31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、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。
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。例えば、制御部21は、検出を実行する検出領域Rの選択や、検出結果として得られたアナログ信号のサンプリング、A/D変換による検出データSの生成などが適切なタイミングで行われるように、センサ部10の内部の各回路を制御する。
要素データ構成部22は、センサ部10において生成されたN個の検出データに基づいて、M個の区画Aに対応したM個の要素データP1〜PMを構成する処理を行う。
要素データ構成部22は、次に述べるデータ構成処理を多数回繰り返すことにより、M個の要素データP1〜PMを一定の値に収束させることも可能であるが、演算処理を簡易にするため、2回のデータ構成処理を実行する。そして、要素データ構成部22は、この2回のデータ構成処理でそれぞれ得られたM個の要素データの仮定値PA1〜PAMをもとに、比較的単純な演算処理によって、M個の要素データP1〜PM(確定値)を求める。
まず、データ構成処理について説明する。
要素データ構成部22は、1回のデータ構成処理において、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMの各々から所定の割合(定数データKij)で分配される部分要素データUijの和として、N個の検出データの仮定値SA1〜SANをそれぞれ算出する。そして、要素データ構成部22は、当該算出したN個の検出データの仮定値SA1〜SANが、センサ部10の検出結果であるN個の検出データS1〜SNへ近づくように、N×M個の定数データKijに基づいて、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMを修正する。
要素データ構成部22は、1回のデータ構成処理において、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMの各々から所定の割合(定数データKij)で分配される部分要素データUijの和として、N個の検出データの仮定値SA1〜SANをそれぞれ算出する。そして、要素データ構成部22は、当該算出したN個の検出データの仮定値SA1〜SANが、センサ部10の検出結果であるN個の検出データS1〜SNへ近づくように、N×M個の定数データKijに基づいて、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMを修正する。
このデータ構成処理は、具体的には、4つの処理(第1処理〜第4処理)を含む。
(第1処理)
第1処理において、要素データ構成部22は、既知のデータであるN×M個の定数データKijに基づいて、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMをN個の検出データの仮定値SA1〜SANに変換する。この変換は、式(5)の関係から、第1変換行列Kを用いて次式のように表される
第1処理において、要素データ構成部22は、既知のデータであるN×M個の定数データKijに基づいて、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMをN個の検出データの仮定値SA1〜SANに変換する。この変換は、式(5)の関係から、第1変換行列Kを用いて次式のように表される
図5は、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMからN個の検出データの仮定値SA1〜SANへの変換を説明するための図である。第1変換行列Kは既知のデータであるため、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMが与えられると、式(6)によってN個の検出データの仮定値SA1〜SANを算出することができる。
(第2処理)
第2処理において、要素データ構成部22は、N個の検出データの仮定値SA1〜SANがN個の検出データS1〜SNと等しくなるためにN個の検出データの仮定値SA1〜SANに乗じるべき倍率を示すN個の第1係数α1〜αNを算出する。第1係数αiは、次の式で表される。
第2処理において、要素データ構成部22は、N個の検出データの仮定値SA1〜SANがN個の検出データS1〜SNと等しくなるためにN個の検出データの仮定値SA1〜SANに乗じるべき倍率を示すN個の第1係数α1〜αNを算出する。第1係数αiは、次の式で表される。
第2処理における第1係数α1〜αNの計算は、行列を用いて次のように表される。
(第3処理)
第3処理において、要素データ構成部22は、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMに乗じるべき倍率を示すM個の第2係数β1〜βMを算出する。すなわち、要素データ構成部22は、N×M個の定数データKijに基づいて、N個の第1係数α1〜αNをM個の第2係数β1〜βMに変換する。
第3処理において、要素データ構成部22は、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMに乗じるべき倍率を示すM個の第2係数β1〜βMを算出する。すなわち、要素データ構成部22は、N×M個の定数データKijに基づいて、N個の第1係数α1〜αNをM個の第2係数β1〜βMに変換する。
式(3)において示すように、要素データPjから検出データSiへ分配される部分要素データUijは、要素データPjの全体に対して、定数データKijに相当する割合を占める。定数データKijが大きいほど、要素データPjと検出データSiとの相関性が高くなる。従って、定数データKijが大きいほど、第1係数αiと第2係数βjとの相関性も高くなることが推定される。そこで、要素データ構成部22は、第2係数βjを算出する場合に、N個の第1係数α1〜αNを単純に平均するのではなく、第1係数α1〜αNの各々に定数データKijの重み付けを与えて平均する。すなわち、第2係数βjは、次の式で表される。
図6は、N個の第1係数α1〜αNからM個の第2係数β1〜βMへの変換を説明するための図である。この図からも分かるように、式(9)の関係は、行列を用いて次式のように表される。
式(10)における左辺のM×Nの行列(第2変換行列KT)は、第1変換行列Kの転置行列である。
(第4処理)
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β1〜βMに基づいて、現在の要素データの仮定値PA1〜PAMを新しい仮定値PA’1〜PA’Mに修正する。
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β1〜βMに基づいて、現在の要素データの仮定値PA1〜PAMを新しい仮定値PA’1〜PA’Mに修正する。
第4処理における要素データの仮定値PA’1〜PA’Mの計算は、行列を用いて次式のように表される。
要素データ構成部22は、以上述べたデータ構成処理を、少なくとも2回繰り返す。そして、要素データ構成部22は、先のデータ構成処理により得られた要素データの仮定値PAj(第1仮定値)と、後のデータ構成処理により得られた要素データの仮定値PAj(第2仮定値)とに基づいて、要素データPjの確定値を算出する。すなわち、要素データ構成部22は、第1仮定値と第2仮定値との差に所定の比例係数γを乗じて得た値と第1仮定値との和を、要素データPjの確定値として算出する。要素データPjの確定値は、次の式で表される。
式(13)において、「t」はデータ構成処理の繰り返しの順番を表す。また、「PAj t=1」は、1番目のデータ構成処理により得られた要素データの仮定値PAj(第1仮定値)を表し、「PAj t=2」は、2番目のデータ構成処理により得られた要素データの仮定値PAj(第2仮定値)を表す。
後で図9を参照して説明するように、データ構成処理の繰り返しにより得られる要素データの収束値と第1仮定値との差は、第2仮定値と第1仮定値との差に比例する傾向を持つ。従って、第1仮定値と第2仮定値との差に比例係数γを乗じて得た値と第1仮定値との和は、データ構成処理の繰り返しにより得られる要素データの収束値に近似する。要素データ構成部22は、M個の区画A1〜AMの各々について、式(13)により要素データPjの確定値を算出する。
なお、「q」及び「r」が適当な正の整数であり、q<rである場合に、式(13)の「t=1」を「t=q」に置き換え、「t=2」を「t=r」に置き換えてもよい。すなわち、q番目のデータ構成処理により得られた第1仮定値PAj t=qと、これより後のr番目のデータ構成処理により得られた第2仮定値PAj t=rとに基づいて、要素データPjの確定値を算出することも可能である。
以上が、要素データ構成部22の説明である。
なお、「q」及び「r」が適当な正の整数であり、q<rである場合に、式(13)の「t=1」を「t=q」に置き換え、「t=2」を「t=r」に置き換えてもよい。すなわち、q番目のデータ構成処理により得られた第1仮定値PAj t=qと、これより後のr番目のデータ構成処理により得られた第2仮定値PAj t=rとに基づいて、要素データPjの確定値を算出することも可能である。
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P1〜PMに基づいて、物体(指やペンなど)が近接した操作面11上の座標を計算する。例えば、座標計算部23は、要素データP1〜PM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11の縦方向における一群の要素データPjの和を1列毎に算出し、その要素データPjの和を操作面11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11の横方向における一群の要素データPjの和を1行毎に算出し、その要素データPjの和を操作面11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Pj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11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31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。
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31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31を、USBメモリなどの非一時的記録媒体やネットワーク上のサーバなどから取得して、記憶部30にロードしてもよい。
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31を、USBメモリなどの非一時的記録媒体やネットワーク上の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、要素データの収束値(式(13))の計算に用いる比例係数γを求める処理について、図7のフローチャートを参照して説明する。
ST200:
処理部20は、センサ部10において生成されたN個の検出データS1〜SNを取得する。
処理部20は、センサ部10において生成されたN個の検出データS1〜SNを取得する。
ST205:
処理部20は、後述するデータ構成処理(ST215)の繰り返しループの最初に使用する要素データの仮定値PA1〜PAM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。
処理部20は、後述するデータ構成処理(ST215)の繰り返しループの最初に使用する要素データの仮定値PA1〜PAM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。
ST210:
処理部20は、データ構成処理(ST215)の繰り返し回数を示す変数tに初期値「0」をセットする。
処理部20は、データ構成処理(ST215)の繰り返し回数を示す変数tに初期値「0」をセットする。
ST215:
処理部20は、4つの処理(第1処理〜第4処理)からなるデータ構成処理を行う。
まず処理部20は、第1処理(ST220)において、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMと第1変換行列Kとに基づいて、式(6)の演算により、N個の検出データの仮定値SA1〜SANを算出する。
次に処理部20は、第2処理(ST225)において、N個の検出データの仮定値SA1〜SANとN個の検出データS1〜SNとに基づいて、式(8)の演算により、N個の第1係数α1〜αNを算出する。
次に処理部20は、第3処理(ST230)において、N個の第1係数α1〜αNと第2変換行列KTとに基づいて、式(10)の演算により、M個の第2係数β1〜βMを算出する。
次に処理部20は、第4処理(ST235)において、第2係数β1〜βMを用いた式(12)の演算により、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMをそれぞれ修正する。
処理部20は、4つの処理(第1処理〜第4処理)からなるデータ構成処理を行う。
まず処理部20は、第1処理(ST220)において、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMと第1変換行列Kとに基づいて、式(6)の演算により、N個の検出データの仮定値SA1〜SANを算出する。
次に処理部20は、第2処理(ST225)において、N個の検出データの仮定値SA1〜SANとN個の検出データS1〜SNとに基づいて、式(8)の演算により、N個の第1係数α1〜αNを算出する。
次に処理部20は、第3処理(ST230)において、N個の第1係数α1〜αNと第2変換行列KTとに基づいて、式(10)の演算により、M個の第2係数β1〜βMを算出する。
次に処理部20は、第4処理(ST235)において、第2係数β1〜βMを用いた式(12)の演算により、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMをそれぞれ修正する。
ST240:
処理部20は、データ構成処理(ST215)を1回実行する度に変数tを1ずつインクリメントする。
処理部20は、データ構成処理(ST215)を1回実行する度に変数tを1ずつインクリメントする。
ST245:
処理部20は、データ構成処理(ST215)の実行回数を示す変数tがLに達していない場合、データ構成処理(ST215)を再度実行し、変数tがLに達した場合は、次のステップST250に移行する。
処理部20は、データ構成処理(ST215)の実行回数を示す変数tがLに達していない場合、データ構成処理(ST215)を再度実行し、変数tがLに達した場合は、次のステップST250に移行する。
ST250:
処理部20は、データ構成処理(ST215)の繰り返しにより得られた要素データの仮定値PAjに基づいて、比例係数γjを以下の式により算出する。
処理部20は、データ構成処理(ST215)の繰り返しにより得られた要素データの仮定値PAjに基づいて、比例係数γjを以下の式により算出する。
式(14)における「PAj t=L」は、L番目のデータ構成処理において得られた要素データの仮定値PAjを表す。「PAj t=L」が要素データの収束値と見なせる程度に、繰り返し回数Lは十分大きな値に設定される。式(14)において示すように、比例係数γjは、1回目及び2回目のデータ構成処理で得られる要素データの仮定値PAjの差と、1回目及びL回目のデータ構成処理で得られる要素データの仮定値PAjの差との比を示す。
ST255:
処理部20は、ステップST250において得られたM個の比例係数γ1〜γMの平均値を算出し、これを比例係数γとして取得する。比例係数γは次の式で表される。
処理部20は、ステップST250において得られたM個の比例係数γ1〜γMの平均値を算出し、これを比例係数γとして取得する。比例係数γは次の式で表される。
なお、上述した比例係数γの算出処理は、処理部20において行わなくてもよい。この場合、次に述べる要素データPの構成処理では、予め他の装置で算出された比例係数γが用いられる。
次に、図8を参照して、本実施形態に係る入力装置における要素データPの構成処理を説明する。
ST300:
要素データ構成部22は、センサ部10において生成されたN個の検出データS1〜SNを取得する。
要素データ構成部22は、センサ部10において生成されたN個の検出データS1〜SNを取得する。
ST305:
要素データ構成部22は、後述する1回目のデータ構成処理(ST310)において使用する要素データの仮定値PA1〜PAMの初期値を取得する。例えば、要素データ構成部22は、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。
要素データ構成部22は、後述する1回目のデータ構成処理(ST310)において使用する要素データの仮定値PA1〜PAMの初期値を取得する。例えば、要素データ構成部22は、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。
なお、要素データ構成部22は、前回の構成結果(確定値)として得られた要素データP1〜PMを初期値として取得してもよい。あるいは、要素データ構成部22は、直前までの複数回の構成結果(確定値)として得られた複数組の要素データP1〜PMに基づいて、例えば各要素データの移動平均値を算出し、それを今回の初期値として取得してもよい。直前に構成された1組以上の要素データP1〜PMに基づく初期値を用いてデータ構成処理(第1処理ST220)を行うことにより、要素データとの誤差が大きい初期値を用いる場合に比べて、構成される要素データの精度が向上する。
ST310、ST315:
要素データ構成部22は、ステップST215(図7)と同様のデータ構成処理を2回行う。
要素データ構成部22は、ステップST215(図7)と同様のデータ構成処理を2回行う。
ST320:
要素データ構成部22は、2回のデータ構成処理により得られた2つの要素データの仮定値PAj t=1及びPAj t=2と、比例係数γとに基づいて、式(13)により要素データPjを算出する。
要素データ構成部22は、2回のデータ構成処理により得られた2つの要素データの仮定値PAj t=1及びPAj t=2と、比例係数γとに基づいて、式(13)により要素データPjを算出する。
図9は、1回目のデータ構成処理で得られる要素データの第1仮定値(PAj t=1)と2回目のデータ構成処理で得られる要素データの第2仮定値(PAj t=2)との差が、要素データの第1仮定値(PAj t=1)と収束値との差に概ね比例することを示すシミュレーション結果を示す図である。図9における横軸は、要素データの第1仮定値(PAj t=1)と第2仮定値(PAj t=2)との差を示す。また、図9における縦軸は、要素データの第1仮定値(PAj t=1)と収束値(PAj t=L)との差を示す。ただし、要素データの収束値(PAj t=L)は、十分に多いL回のデータ構成処理で得られる要素データの仮定値である。図9における個々のプロットは、1つの要素データPjに対応する。この図9のシミュレーション結果から分かるように、式(13)の演算によって、要素データの収束値(PAj t=L)に近似した要素データPjの確定値を算出できる。
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、操作面11を仮想的に区分するM個の区画A1〜AMの各々が、1以上の検出領域Rとの重なり部分を持っており、センサ部10では、検出領域Rごとに1以上の検出データSが生成される。そのため、M個の区画A1〜AMの各々について、物体の近接の度合いを示す1以上の検出データSが生成される。
また、M個の要素データP1〜PMの各々が、N個の検出データS1〜SNの各々へ所定の割合(定数データKij、式(3))で分配される部分要素データUijの和であり(式(1))、N個の検出データ検出データS1〜SNの各々が、M個の要素データP1〜PMの各々から所定の割合(定数データKij)で分配される部分要素データUijの和に近似する(式(2))。すなわち、M個の要素データP1〜PMの各々に設定されたN個の定数データKijによって、M個の要素データP1〜PMからN個の検出データS1〜SNへの変換が規定される(式(5))。
要素データ構成部22のデータ構成処理では、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMの各々から所定の割合(定数データKij)で分配される部分要素データUijの和として、N個の検出データの仮定値SA1〜SANがそれぞれ算出される(式(6))。また、当該算出されたN個の検出データの仮定値SA1〜SANがN個の検出データS1〜SNへ近づくように、M×N個の定数データKijに基づいて、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMが修正される。このデータ構成処理を多数回繰り返すことにより、N個の検出データS1〜SNに適合したM個の要素データの収束値を得ることが可能である。
しかしながら、要素データ構成部22では、データ構成処理が少なくとも2回繰り返され、先のデータ構成処理により得られた要素データの第1仮定値(PAj t=1)と後のデータ構成処理により得られた要素データの第2仮定値(PAj t=2)との差に所定の比例係数γを乗じて得た値と第1仮定値(PAj t=1)との和が、要素データの収束値に近似した値として、M個の区画A1〜AMの各々について算出される(式(13))。従って、データ構成処理を多数回繰り返して要素データの収束値を得る場合に比べて、データ構成処理の繰り返し回数を大幅に減らすことが可能になり、演算が簡易になる。
また、M個の要素データP1〜PMの各々が、N個の検出データS1〜SNの各々へ所定の割合(定数データKij、式(3))で分配される部分要素データUijの和であり(式(1))、N個の検出データ検出データS1〜SNの各々が、M個の要素データP1〜PMの各々から所定の割合(定数データKij)で分配される部分要素データUijの和に近似する(式(2))。すなわち、M個の要素データP1〜PMの各々に設定されたN個の定数データKijによって、M個の要素データP1〜PMからN個の検出データS1〜SNへの変換が規定される(式(5))。
要素データ構成部22のデータ構成処理では、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMの各々から所定の割合(定数データKij)で分配される部分要素データUijの和として、N個の検出データの仮定値SA1〜SANがそれぞれ算出される(式(6))。また、当該算出されたN個の検出データの仮定値SA1〜SANがN個の検出データS1〜SNへ近づくように、M×N個の定数データKijに基づいて、M個の要素データの仮定値PA1〜PAMが修正される。このデータ構成処理を多数回繰り返すことにより、N個の検出データS1〜SNに適合したM個の要素データの収束値を得ることが可能である。
しかしながら、要素データ構成部22では、データ構成処理が少なくとも2回繰り返され、先のデータ構成処理により得られた要素データの第1仮定値(PAj t=1)と後のデータ構成処理により得られた要素データの第2仮定値(PAj t=2)との差に所定の比例係数γを乗じて得た値と第1仮定値(PAj t=1)との和が、要素データの収束値に近似した値として、M個の区画A1〜AMの各々について算出される(式(13))。従って、データ構成処理を多数回繰り返して要素データの収束値を得る場合に比べて、データ構成処理の繰り返し回数を大幅に減らすことが可能になり、演算が簡易になる。
<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。
図10は、第2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。本実施形態に係る入力装置は、第1の実施形態に係る入力装置におけるセンサ部10を静電容量方式のセンサとして具体化したものであり、全体的な構成は第1の実施形態に係る入力装置と同様である。
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
図10は、第2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。本実施形態に係る入力装置は、第1の実施形態に係る入力装置におけるセンサ部10を静電容量方式のセンサとして具体化したものであり、全体的な構成は第1の実施形態に係る入力装置と同様である。
本実施形態に係る入力装置におけるセンサ部10Aは、それぞれ異なる検出領域Rに形成されたN個の電極E1〜ENを有する。以下の説明では、N個の電極E1〜ENの各々を区別せずに「電極E」と記す場合がある。
またセンサ部10Aは、操作面11に近接する物体と電極Eとの間の静電容量(第1静電容量)に応じた検出データSを生成する静電容量検出部12を有する。静電容量検出部12は、N個の電極Eの各々について検出データSを生成する。
静電容量検出部12は、N個の電極Eをそれぞれ駆動して、電極Eと物体との間に形成される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S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N個の電極E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Sとして出力する。以下の説明では、電極Eiの静電容量の検出データを「Si」と記す。
図11は、1つの区画Ajにおける1つの電極Eiの重なり部分Eijと物体1との間の第2静電容量CEijを説明するための図である。図11における「Eij」は、区画Ajに対して電極Eiが持つ重なり部分を示す。また「CEij」は、電極Eiの重なり部分Eij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。
電極E1〜ENは、区画A1〜AM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Eijを持つように配設されている。
また、電極E1〜EN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E1が区画A1及びA2に重なり部分を持つ場合、他の電極Eは(A1,A2)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E1〜ENは、区画A1〜AM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11上に配設される。
すなわち、電極E1〜ENは、区画A1〜AM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11上に配設される。
区画Ajに含まれる電極Eの重なり部分Eij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CAj」とした場合、この第3静電容量CAjの変化ΔCAjは、区画Ajにおける各電極Eの第2静電容量変化ΔCEij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(16)において、区画Ajと電極Eiとが重なり部分Eijを持たない場合は、第2静電容量変化ΔCEijをゼロとしている。
電極Eiと物体との間に形成される静電容量を「第1静電容量CEi」とした場合、この第1静電容量CEiの変化ΔCEiは、電極Eiに属する全ての重なり部分Eijの第2静電容量の変化ΔCEij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。
1つの重なり部分Eijと物体1との間に形成される第2静電容量CEijは、この重なり部分Eijの面積にほぼ比例する。また、区画Ajに含まれる全ての電極Eiの重なり部分と物体1との間に形成される第3静電容量CAj(式(16))は、区画Ajに含まれる全ての重なり部分の面積にほぼ比例する。そこで、同一区画Aj内に位置する1つの重なり部分Eijと全ての重なり部分との面積比を定数データKijで表すと、次式において表すように、定数データKijは、第2静電容量変化ΔCEijと第3静電容量変化ΔCAjとの比を表す。
式(18)の関係を用いると、式(17)は次式のように表される。
式(19)は、行列を用いて次式のように表される。
ここで、区画Ajの要素データPjは第3静電容量変化ΔCAjに比例し、静電容量検出部12による静電容量の検出データSiは第1静電容量変化ΔCEiに比例し、重なり部分Eijの部分要素データUijは第2静電容量変化ΔCEijに比例する。すなわち、以下の式が成立する。
式(21−1)〜(21−3)より、本実施形態の式(16)〜(20)は、既に説明した式(1)〜(5)と等しくなる。従って、本実施形態においても、第1の実施形態と同様に、N個の検出データS1〜SNからM個の要素データP1〜PMを構成することが可能である。
図12は、第2の実施形態に係る入力装置における電極のパターンの一例を示す図である。図12Aは操作面11の20個の区画(A1〜A20)を示し、図12Bは各区画Aと重なる18個の電極のパターン(E1〜E18)を示す。図13は、図12Bに示す電極のパターン(E1〜E18)の詳細を示す図である。図13Aは上層に形成される8個の電極のパターン(E1〜E8)を示し、図13Bは下層に形成される10個の電極のパターン(E9〜E18)を示す。
図12の例において、センサ部10Aの操作面11はほぼ矩形であり、20個の区画A1〜A20によって4行5列の格子状パターンに区切られている。区画A1〜A5は、第1行目の第1列目から第5列目に向かって番号順に並び、区画A6〜A10は、第2行目の第1列目から第5列目に向かって番号順に並び、区画A11〜A15は、第3行目の第1列目から第5列目に向かって番号順に並び、区画A16〜A20は、第4行目の第1列目から第5列目に向かって番号順に並ぶ。
図13Aの例において、電極E1〜E4は、格子状パターンの第1行目〜第4行目にこの順番で位置しており、それぞれ第1列目から第4列目に向かって延びている。電極E1〜E4が各区画において占める面積の割合は、第1列目で4/8、第2列目で3/8、第3列目で2/8、第4列目で1/8となっている。
また、電極E5〜E8は、格子状パターンの第1行目〜第4行目にこの順番で位置しており、それぞれ第5列目から第2列目に向かって延びている。電極E5〜E8が各区画において占める面積の割合は、第5列目で4/8、第4列目で3/8、第3列目で2/8、第2列目で1/8となっている。
また、電極E5〜E8は、格子状パターンの第1行目〜第4行目にこの順番で位置しており、それぞれ第5列目から第2列目に向かって延びている。電極E5〜E8が各区画において占める面積の割合は、第5列目で4/8、第4列目で3/8、第3列目で2/8、第2列目で1/8となっている。
図13Bの例において、電極E9〜E13は、格子状パターンの第1列目〜第5列目にこの順番で位置しており、それぞれ第1行目から第3行目に向かって延びている。電極E9〜E13が各区画において占める面積の割合は、第1行目で3/6、第2行目で2/6、第3行目で1/6となっている。
また、電極E14〜E18は、格子状パターンの第1列目〜第5列目にこの順番で位置しており、それぞれ第4行目から第2行目に向かって延びている。電極E14〜E18が各区画において占める面積の割合は、第4行目で3/6、第3行目で2/6、第2行目で1/6となっている。
また、電極E14〜E18は、格子状パターンの第1列目〜第5列目にこの順番で位置しており、それぞれ第4行目から第2行目に向かって延びている。電極E14〜E18が各区画において占める面積の割合は、第4行目で3/6、第3行目で2/6、第2行目で1/6となっている。
第1行目の電極E1に着目すると、電極E1は区画A1において4/8の面積を占め、区画A2において3/8の面積を占め、区画A3において2/8の面積を占め、区画A4において1/8の面積を占める。そのため、電極E1の区画A1に対する定数データK1 1は4/8であり、電極E1の区画A2に対する定数データK12は3/8であり、電極E1の区画A3に対する定数データK13は2/8であり、電極E1の区画A4に対する定数データK14は1/8である。同様な計算により、18×20個の定数データKijからなる第1変換行列Kは、次式のように求められる。
以上説明したように、静電容量に基づいて物体の近接度合いを検出する第2の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簡易化された演算処理によって、検出データSの数より多い要素データPを構成できる。
<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。
図14は、第3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。本実施形態に係る入力装置は、第3の実施形態に係る入力装置におけるセンサ部10Aをセンサ部10Bに置き換えたものであり、全体的な構成は第2の実施形態に係る入力装置と同様である。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。
図14は、第3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。本実施形態に係る入力装置は、第3の実施形態に係る入力装置におけるセンサ部10Aをセンサ部10Bに置き換えたものであり、全体的な構成は第2の実施形態に係る入力装置と同様である。
センサ部10Bは、それぞれ異なる検出領域Rに形成されたJ個の電極ER1〜ERjを有する。以下の説明では、J個の電極ER1〜ERjの各々を区別せずに「電極ER」と記す場合がある。
電極ERはそれぞれ複数の端子Tを持ち、J個の電極ERが全体としてN個の端子Tを持つ。図14の例において、各電極ERは2つの端子Tを持つため、電極ERの数Jは端子Tの数Nの半分である。なお、本発実施形態の他の例では、3以上の端子Tを持つ電極ERがあってもよい。
電極ERは、一般的な金属より抵抗値の高い材料(例えば透明導電膜に用いられるITOなど)によって形成される。
静電容量検出部12は、操作面11に近接する物体と電極ERとの間に蓄積される電荷をN個の端子Tからそれぞれ入力し、この入力した電荷に基づいて、物体と電極ERとの間の静電容量に応じた検出データSをN個の端子Tの各々について生成する。
また、静電容量検出部12は、1つの電極ERに蓄積される電荷を入力する場合、この1つの電極ERに設けられた複数の端子Tから同時に電荷を入力する。これにより、電極ER上に蓄積される電荷は、複数の端子Tへ分配されることになる。このとき、電荷の分配の比率は、電極ER上で電荷が蓄積される場所から端子Tまでのコンダクタンス(抵抗値の逆数)に比例することが予想される。すなわち、コンダクタンスが大きい端子Tへより多くの電荷が分配される。
図15は、1つの区画Ajにおける1つの電極ERkの重なり部分ERkjと物体1との間に部分電荷QPkjが蓄積された状態を示す図である。図16は、この部分電荷Qk jが電極ERkの2つの端子Tk(1)、Tk(2)へ分配される状態を示す図である。なお、「k」は1からJまでの整数を示す。また「k(1)」及び「k(2)」は、それぞれ整数kに関連付けられた1からNまでの整数を示す。
図15及び図16において、「Gk(1)j」は、重なり部分ERkjから端子Tk( 1)までのコンダクタンスを示し、「Gk(2)j」は、重なり部分ERkjから端子Tk(2)までのコンダクタンスを示す。また、「CERkj」は、重なり部分ERkjと物体1との間の静電容量を示す。
図16において、「QDk(1)j」は、部分電荷QPkjのうち端子Tk(1)へ分配される分配電荷を示す。また「QDk(2)j」は、部分電荷QPkjのうち端子Tk (2)へ分配される分配電荷を示す。
静電容量検出部12は、2つの端子Tk(1)、Tk(2)から同時に電荷を入力する2つのチャージアンプ12−k(1)、12−k(2)を有する。チャージアンプ12−k(1)、12−k(2)は、オペアンプOPとキャパシタCfとスイッチSW1,SW2をそれぞれ含む。キャパシタCfとスイッチSW1は、オペアンプOPの出力と反転入力端子との間に並列に接続される。スイッチSW3は、オペアンプの非反転入力端子にグランド電位又は駆動電圧Vを選択的に入力する。オペアンプOPの反転入力端子は、電極ERkjの対応する端子Tに接続される。
図15の状態において、チャージアンプ12−k(1)、12−k(2)のスイッチSW1がそれぞれオンし、スイッチSW2がそれぞれ駆動電圧Vをオペアンプの非反転入力端子に入力する。これにより、2つの端子Tk(1)、Tk(2)には駆動電圧Vが印加され、重なり部分ERkjと物体1との間には部分電荷QPkjが蓄積される。
図16の状態において、チャージアンプ12−k(1)、12−k(2)のスイッチSW1がそれぞれ同時にオフし、スイッチSW2がそれぞれ同時にグランド電位をオペアンプの非反転入力端子に入力する。これにより、2つの端子Tk(1)、Tk(2)がグランド電位となるように、チャージアンプ12−k(1)、12−k(2)へ電荷が転送される。この電荷の転送は、ほぼ同時に開始される。
部分電荷QPkjは、端子Tk(1)へ分配される分配電荷QDk(1)jと、端子Tk(2)へ分配される分配電荷QDk(2)jとの和であり、次の式が成立する。
分配電荷QDk(1)j及びQDk(2)jは、重なり部分ERkjから2つの端子Tk(1),Tk(2)までのコンダクタンスGk(1)j,Gk(2)jに比例する。コンダクタンス比を示す係数を「KGk(1)j」,「KGk(2)j」とすると、分配電荷QDk(1)j及びQDk(2)jはそれぞれ次の式で表される。
係数KGk(1)j,KGk(1)jは、コンダクタンスGk(1)j,Gk(2)jにより次の式で表される。
また、区画Ajにおける全ての電極ERkの重なり部分ERkjに蓄積される全ての部分電荷QPkjを合成した合成電荷を「Qj」とする。この合成電荷Qjは、次の式で表される。
部分電荷QPkjは、区画Ajにおける重なり部分ERkjと物体1との静電容量CERkjに比例し、静電容量CERkjは重なり部分ERkjの面積にほぼ比例する。従って、区画Ajにおける電極ERkの重なり部分ERkjと全電極の重なり部分との面積比を「KSkj」とすると、部分電荷QPkjは、次の式で表される。
式(27)を式(24−1),(24−2)に代入すると、次の式が得られる。
式(28−1),(28−2)において、合成電荷Qjに乗ぜられる係数を「Kk(1 )j」,「Kk(2)j」に置き換えると、これらの係数はそれぞれ次の式で表される。
「k(1)」,「k(2)」は1からNまでの整数であるため、これを整数iに置き換えると、式(29−1),(29−2)は次の式で表される。
式(30)を式(28−1),(28−2)に代入すると、分配電荷QDijは次の式で表される。
端子Tiから静電容量検出部12に入力される検出電荷を「QDi」とすると、検出電荷QDiは端子Tiに関わる全ての分配電荷QDijを足し合わせたものであるため、式(31)から次の式が得られる。
式(32)は、行列を用いて次のように表すことが可能である。
また、区画Ajの合成電荷Qjは、区画Ajに関わる全ての分配電荷QDijを足し合わせたものであるため、次の式で表される。
ここで、区画Ajの要素データPjは合成電荷Qjに比例し、静電容量検出部12による端子Tiの検出データSiは検出電荷QDiに比例し、重なり部分Eijの部分要素データUijは分配電荷QDijに比例する。すなわち、以下の式が成立する。
式(35−1)〜(35−3)より、本実施形態の式(31),(32),(33),(34)は既に説明した式(3),(4),(5),(1)と等しくなる。従って、本実施形態においても、第1の実施形態と同様に、N個の検出データS1〜SNからM個の要素データP1〜PMを構成することが可能である。
図17は、第3の実施形態に係る入力装置における電極のパターンの一例を示す図である。図17Aは操作面11の20個の区画(A1〜A20)を示し、図17Bは各区画Aと重なる9個の電極のパターン(ER1〜ER9)を示す。図18は、図17Bに示す電極のパターン(ER1〜ER9)の詳細を示す図である。図18Aは上層に形成される4個の電極のパターン(ER1〜E4)を示し、図18Bは下層に形成される5個の電極のパターン(ER5〜E9)を示す。
図17Aに示す20個の区画A1〜A20は、図12Aと同様に、4行5列の格子状パターンをなしている。
図18Aの例において、電極ER1〜ER4は、格子状パターンの第1行目〜第4行目にこの順番で位置しており、それぞれ第1列目から第5列目まで延びている。電極E1〜E4が各区画において占める面積の割合は、全て1/2となっている。電極E1〜E4は、第1列目側の端部に端子T1〜T4を持ち、第5列目側の端部に端子T5〜T8を持つ。
図18Bの例において、電極E5〜E9は、格子状パターンの第1列目〜第5列目にこの順番で位置しており、それぞれ第1行目から第4行目まで延びている。電極E4〜E9が各区画において占める面積の割合は、全て1/2となっている。電極E5〜E9は、第1行目側の端部に端子T9〜T13を持ち、第4行目側の端部に端子T14〜T18を持つ。
例として、電極ER1の端子T1に着目する。区画A1と電極ER1との重なり部分ER11には、端子T1が直接接続されている。そのため、重なり部分ER11に蓄積される部分電荷QP11は、全て端子T1に分配されるものと近似される。また、部分電荷QP11は、区画A1に占める重なり部分ER11の面積の割合から、合成電荷Q1の1/2である。従って、電極ER1の区画A1に対する定数データK11は1/2となる。
区画A2と電極ER1との重なり部分ER12は、1区画隔てて端子T1に接続され、3区画隔てて端子T5に接続される。そのため、重なり部分ER12に蓄積される部分電荷QP12のうち、3/4が端子T1に分配され、1/4が端子T5に分配されるもの近似される。また、部分電荷QP12は、区画A2に占める重なり部分ER12の面積の割合から、合成電荷Q2の1/2である。従って、電極ER1の区画A2に対する定数データK12は3/8となる。
区画A3と電極ER1との重なり部分ER13は、2区画隔てて端子T1に接続され、2区画隔てて端子T5に接続される。そのため、重なり部分ER13に蓄積される部分電荷QP13のうち、1/2が端子T1に分配され、1/2が端子T5に分配されるもの近似される。また、部分電荷QP13は、区画A3に占める重なり部分ER13の面積の割合から、合成電荷Q3の1/2である。従って、電極ER1の区画A2に対する定数データK13は1/4となる。
区画A4と電極ER1との重なり部分ER14は、3区画隔てて端子T1に接続され、1区画隔てて端子T5に接続される。そのため、重なり部分ER14に蓄積される部分電荷QP14のうち、1/4が端子T1に分配され、3/4が端子T5に分配されるもの近似される。また、部分電荷QP14は、区画A4に占める重なり部分ER14の面積の割合から、合成電荷Q4の1/2である。従って、電極ER1の区画A4に対する定数データK14は1/8となる。
区画A5と電極ER1との重なり部分ER15は、端子T5に直接接続されている。そのため、重なり部分ER15に蓄積される部分電荷QP15は、全て端子T5に分配されるもの近似される。従って、電極ER1の区画A5に対する定数データK15はゼロとなる。
以上をまとめると、定数データK11,K12,K13,K14,K15はそれぞれ1/2,3/8,1/4,1/8,0となる。同様な計算により、18×20個の定数データKijからなる第1変換行列Kを求めることができる。第1変換行列Kは、式(22)と同じになる。
以上説明したように、本実施形態においても、第1の実施形態と同様に簡易化された演算処理によって、検出データSの数より多い要素データPを構成できる。
また、本実施形態によれば、1つの電極ERに複数の端子Tが設けられており、端子Tごとに1つの検出データSが生成されるため、電極ERの数が検出データSの数より少なくなる。従って、センサ部10Bをより簡易な構成にすることができる。
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。
図19は、N個の検出データSからM個の要素データPを構成する処理の変形例を説明するためのフローチャートである。
図8のフローチャートでは、初回のデータ構成処理(ST310)を行うときに、ステップST305で取得された要素データの仮定値PA1〜PAMを初期値として、検出データの仮定値SA1〜SANが計算される。しかしながら、この計算結果は検出データS1〜SNに拠らず常に一定であるため、要素データP1〜PMを構成する度に計算しなくてもよい。そこで、図19に示す変形例のフローチャートでは、初回のデータ構成処理(ST310A)を行うときに、検出データの仮定値SA1〜SANの計算ステップ(第1処理)が省略される。
図8のフローチャートでは、初回のデータ構成処理(ST310)を行うときに、ステップST305で取得された要素データの仮定値PA1〜PAMを初期値として、検出データの仮定値SA1〜SANが計算される。しかしながら、この計算結果は検出データS1〜SNに拠らず常に一定であるため、要素データP1〜PMを構成する度に計算しなくてもよい。そこで、図19に示す変形例のフローチャートでは、初回のデータ構成処理(ST310A)を行うときに、検出データの仮定値SA1〜SANの計算ステップ(第1処理)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(ST310A)を行うときに検出データの仮定値SA1〜SANの計算ステップ(第1処理)を行わず、記憶部30等から検出データの仮定値SA1〜SANを初期値として取得する(ST305A)。要素データ構成部22は、2回目のデータ構成処理(ST315)を行うときには、前回のデータ構成処理(ST310A)により修正された要素データの仮定値PA1〜PAMに基づいて、検出データの仮定値SA1〜SANを計算する(第1処理)。
このように、初回のデータ構成処理(ST310A)を行うときに検出データの仮定値SA1〜SANの計算ステップ(第1処理)を省略することで、処理速度を向上できる。
図20は、N個の検出データSからM個の要素データPを構成する処理の他の変形例を説明するためのフローチャートである。
上述した実施形態では、2つのデータ構成処理の結果から多数回のデータ構成処理により得られる結果の推定値を算出しているが、検出データSの値が小さい場合などにおいて誤差が大きくなる可能性がある。その場合は、図20のフローチャートの処理により、データ構成処理を多数回(L回)繰り返して、要素データP1〜PMの確定値の精度を高めるようにしてもよい。図20に示すフローチャートにおけるステップST300〜ST360は、図7に示すフローチャートにおけるステップST200〜ST245と同じである。要素データ構成部22は、L回目のデータ構成処理において得られた要素データの仮定値PA1〜PAMを、要素データP1〜PMの確定値として取得する(ST370)。
上述した実施形態では、2つのデータ構成処理の結果から多数回のデータ構成処理により得られる結果の推定値を算出しているが、検出データSの値が小さい場合などにおいて誤差が大きくなる可能性がある。その場合は、図20のフローチャートの処理により、データ構成処理を多数回(L回)繰り返して、要素データP1〜PMの確定値の精度を高めるようにしてもよい。図20に示すフローチャートにおけるステップST300〜ST360は、図7に示すフローチャートにおけるステップST200〜ST245と同じである。要素データ構成部22は、L回目のデータ構成処理において得られた要素データの仮定値PA1〜PAMを、要素データP1〜PMの確定値として取得する(ST370)。
10,10A,10B…センサ部、11…操作面、12…静電容量検出部、20…処理部、21…制御部、22…要素データ構成部、23…座標計算部、30…記憶部、31…プログラム、40…インターフェース部、A…区画、R…検出領域、E,ER…電極、T…端子
Claims (13)
- 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、
前記操作面上の1以上の検出領域において前記物体の近接の度合いをそれぞれ検出し、当該検出結果に応じた1以上の検出データを前記検出領域ごとに生成し、全体としてN個の前記検出データを生成するセンサ部と、
前記操作面を仮想的に区分するM個(MはNより大きい自然数を示す。)の区画の各々における前記物体の近接度合いを示すM個の要素データを、前記N個の検出データに基づいて構成する要素データ構成部と
を備え、
前記M個の区画の各々が、1以上の前記検出領域との重なり部分を持っており、
前記M個の要素データの各々が、前記N個の検出データの各々へ所定の割合で分配される部分要素データの和であり、
前記N個の検出データの各々が、前記M個の要素データの各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和に近似し、
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の各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和として、前記N個の検出データの仮定値をそれぞれ算出し、当該算出した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個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を修正するデータ構成処理を少なくとも2回繰り返し、
先の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第1仮定値と後の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第2仮定値との差に所定の比例係数を乗じて得た値と前記第1仮定値との和を、前記データ構成処理の繰り返しにより得られる前記要素データの収束値に近似した値として、前記M個の区画の各々について算出する、
入力装置。 - 前記データ構成処理は、
前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を前記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M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記N個の第1係数を、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、
請求項1に記載の入力装置。 - 前記要素データ構成部は、前記第1処理において、1つの前記要素データから1つの前記検出データへ分配される1つの前記部分要素データに関する前記所定の割合を1つの成分とし、前記M個の要素データ及び前記N個の検出データに対応した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、
請求項2に記載の入力装置。 - 前記要素データ構成部は、前記第3処理において、1つの前記要素データから1つの前記検出データへ分配される1つの前記部分要素データに関する前記所定の割合を1つの成分とし、前記M個の要素データ及び前記N個の検出データに対応した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、
請求項2に記載の入力装置。 - 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、
請求項2乃至4の何れか一項に記載の入力装置。 - 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、
請求項2乃至4の何れか一項に記載の入力装置。 - 前記センサ部は、
それぞれ異なる前記検出領域に形成されたN個の電極と、
前記操作面に近接する物体と前記電極との間の第1静電容量に応じた検出データを前記N個の電極の各々について生成する静電容量検出部と
を含み、
1つの前記部分要素データが、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と前記物体との間の第2静電容量に近似し、
1つの前記要素データが、1つの前記区画における全ての前記第2静電容量を合成した第3静電容量に近似する、
請求項1乃至6の何れか一項に記載の入力装置。 - 1つの前記所定の割合が、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と、当該1つの区画における全ての前記電極の重なり部分との面積比に応じた値を持つ、
請求項7に記載の入力装置。 - 前記センサ部は、
それぞれ異なる前記検出領域に形成され、それぞれ複数の端子を持ち、全体としてN個の前記端子を持つ複数の電極と、
前記操作面に近接する物体と前記電極との間に蓄積される電荷を前記N個の端子からそれぞれ入力し、当該入力した電荷に基づいて、前記物体と前記電極との間の静電容量に応じた前記検出データを前記N個の端子の各々について生成する静電容量検出部と
を含み、
前記静電容量検出部は、1つの前記電極に蓄積される前記電荷を、当該1つの電極に設けられた複数の前記端子から同時に入力し、
前記同時入力により、1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と前記物体との間に蓄積される部分電荷が、当該重なり部分から複数の前記端子の各々までのコンダクタンスに応じて、当該複数の端子の各々に分配電荷として分配され、
1つの前記部分要素データが、前記同時入力により1つの前記端子へ分配される前記分配電荷に近似し、
1つの前記要素データが、1つの前記区画における全ての前記電極の重なり部分に蓄積される全ての前記部分電荷を合成した合成電荷に近似する、
請求項1乃至6の何れか一項に記載の入力装置。 - 1つの前記所定の割合が、
1つの前記区画における1つの前記電極の重なり部分と、当該1つの区画における全ての前記電極の重なり部分との面積比、及び、
当該1つの電極における1つの前記端子から当該重なり部分までのコンダクタンスと、当該1つの電極における全ての前記端子から当該重なり部分までのコンダクタンスとの比
に応じた値を持つ、
請求項9に記載の入力装置。 - 操作面上の複数の異なる検出領域において物体の近接の度合いをそれぞれ検出し、当該検出結果に応じたN個の検出データを生成するセンサ部を備える入力装置が、前記操作面を仮想的に区分するM個(MはNより大きい自然数を示す。)の区画の各々における前記物体の近接度合いを示すM個の要素データを、前記N個の検出データに基づいて構成する要素データ構成方法であって、
前記M個の区画の各々が、1以上の前記検出領域との重なり部分を持っており、
前記M個の要素データの各々が、前記N個の検出データの各々へ所定の割合で分配される部分要素データの和であり、
前記N個の検出データの各々が、前記M個の要素データの各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和に近似し、
前記M個の要素データの仮定値の各々から前記所定の割合で分配される前記部分要素データの和として、前記N個の検出データの仮定値をそれぞれ算出し、当該算出した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個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を修正するデータ構成工程を少なくとも2回繰り返すことと、
先の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第1仮定値と後の前記データ構成処理により得られた前記要素データの第2仮定値との差に所定の比例係数を乗じて得た値と前記第1仮定値との和を、前記データ構成処理の繰り返しにより得られる前記要素データの収束値に近似した値として、前記M個の区画の各々について算出することとを有する、
要素データ構成方法。 - 前記データ構成工程は、
前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記M個の要素データの仮定値を前記N個の検出データの仮定値に変換することと、
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係数を算出することと、
前記M個の要素データの各々に設定されたN個の前記所定の割合に基づいて、前記N個の第1係数を、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係数に変換することと、
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こととを含む、
請求項11に記載の要素データ構成方法。 - 請求項11又は請求項12に記載の要素データ構成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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