JP6713579B2 - 入力装置、要素データ構成方法及びプログラム - 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。

国際公開ＷＯ２０１６／０２１３５６号

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。また、前記要素データ構成部は、前記Ｍ個の要素データの各々について２回の前記データ構成処理により得られた２つの前記仮定値に基づいて、各要素データにおける当該２つの仮定値の違いが大きくなるほど絶対値が小さくなる係数を算出する。そして、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仮定値との差に前記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推定値として、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仮定値との差に前記係数を乗じて得た値と前記第１仮定値との和が、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推定値として、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、前記第１仮定値と前記第２仮定値との差に前記係数を乗じて得た値と前記第１仮定値との和として得られる前記要素データの推定値は、前記データ構成処理を多数回繰り返して得られる前記要素データの収束値に対して、ある程度の誤差を生じる。この誤差が最小になる前記係数には、各要素データにおける前記２つの仮定値の違いが大きくなるほど絶対値が小さくなる傾向がある。従って、前記Ｍ個の要素データの各々について２回の前記データ構成処理により得られた２つの前記仮定値に基づいて、各要素データにおける当該２つの仮定値の違いが大きくなるほど絶対値が小さくなるように前記係数を算出することにより、前記係数を固定の値に設定する場合に比べて、前記誤差が小さくなる。

好適に、前記要素データ構成部は、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の相違度に応じた評価値を算出し、前記評価値を変数とする所定の関数の値を前記係数として取得してよい。
これにより、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の相違度に応じた適切な前記係数が取得される。

好適に、前記評価値は、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の前記相違度が大きくなるほど値が大きくなってよい。前記所定の関数は、前記評価値がしきい値より大きい範囲における微分係数の絶対値に比べて、前記評価値が前記しきい値より小さい範囲における微分係数の絶対値が大きくてよい。

前記操作面に近接する複数の物体の距離が短くなるにつれて、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の前記相違度が小さくなる傾向がある。また、前記複数の物体の距離が近い場合、前記係数を大きくすることで、前記複数の物体間の境界が明瞭になる傾向がある。従って、前記評価値が前記しきい値より大きい範囲における前記微分係数の絶対値に比べて前記評価値が前記しきい値より小さい範囲における前記微分係数の絶対値を大きくすることにより、前記複数の物体の距離が近づいて前記評価値が小さくなった場合に前記係数が増大し易くなり、前記複数の物体間の境界が明瞭になり易くなる。

好適に、前記相違度は、前記２つの仮定値の差の絶対値でよい。前記要素データ構成部は、前記Ｍ個の要素データに対応するＭ個の前記相違度の和に応じた前記評価値を算出してよい。この場合、前記所定の関数は、負の傾きを持った一次関数でよい。また、この場合、前記評価値は、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の前記相違度が大きくなるほど値が大きくなってよい。前記所定の関数は、前記評価値がしきい値より大きい範囲における傾きの絶対値に比べて、前記評価値が前記しきい値より小さい範囲における傾きの絶対値が大きくてよい。

前記操作面に近接する複数の物体の距離が短くなるにつれて、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の前記相違度が小さくなる傾向がある。また、前記複数の物体の距離が近い場合、前記係数を大きくすることで、前記複数の物体間の境界が明瞭になる傾向がある。従って、前記評価値がしきい値より大きい範囲における前記傾きの絶対値に比べて前記評価値が前記しきい値より小さい範囲における前記傾きの絶対値を大きくすることにより、前記複数の物体の距離が近づいて前記評価値が小さくなった場合に前記係数が増大し易くなり、前記複数の物体間の境界が明瞭になり易くなる。

好適に、前記評価値は、前記操作面に近接する複数の物体の相対的位置関係に応じて変化してよい。

好適に、前記２つの仮定値は、前記第１仮定値及び前記第２仮定値でよい。
これにより、前記２つの仮定値が前記第１仮定値及び前記第２仮定値と異なる場合に比べて演算が簡易になる。

好適に、前記第１仮定値は、１回目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仮定値でよく、前記第２仮定値は、２回目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仮定値でよい。
これにより前記データ構成処理の繰り返し数が２回で済むため、演算が簡易になる。

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。

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。

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。

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。

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、前記Ｍ個の要素データの各々について２回の前記データ構成処理により得られた２つの前記仮定値に基づいて、各要素データにおける当該２つの仮定値の違いが大きくなるほど絶対値が小さくなる係数を算出することと、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仮定値との差に前記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推定値として、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。

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。

図１は、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２Ａ〜図２Ｂは、操作面を仮想的に区分する複数の区画について図解した図である。図２Ａは複数の区画を示し、図２Ｂは区画と検出領域との重なりを示す。 図３は、Ｎ個の検出データとＭ個の部分要素データとの関係を図解した図である。 図４は、Ｍ個の要素データからＮ個の検出データへの変換を説明するための図である。 図５は、Ｍ個の要素データの仮定値からＮ個の検出データの仮定値への変換を説明するための図である。 図６は、Ｎ個の第１係数からＭ個の第２係数への変換を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る入力装置においてＮ個の検出データからＭ個の要素データを構成する方法の一例を説明するためのフローチャートである。 図８は、データ構成処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図９Ａ〜図９Ｂは、２つの物体の距離が比較的近い場合における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、データ構成処理を多数回繰り返した場合のシミュレーション結果を示す。図９Ａは、シミュレーションの条件として仮想的に設定された物体の近接度合いの２次元分布を示す。図９Ｂは、データ構成処理を１０００回繰り返して収束した要素データの２次元分布を示す。 図１０Ａ〜図１０Ｂは、第１の実施形態に係る入力装置における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、図９Ａと同じ条件におけるシミュレーション結果を示す。図１０Ａは、第２仮定値から第１仮定値を引いた値と、収束値から第１仮定値を引いた値との相関関係を示す。図１０Ｂは、２回のデータ構成処理の結果より算出される係数を用いて推定された要素データの２次元分布を示す。 図１１Ａ〜図１１Ｂは、２つの物体の距離が中程度の場合における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、データ構成処理を多数回繰り返した場合のシミュレーション結果を示す。図１１Ａは、シミュレーションの条件として仮想的に設定された物体の近接度合いの２次元分布を示す。図１１Ｂは、データ構成処理を１０００回繰り返して収束した要素データの２次元分布を示す。 図１２Ａ〜図１２Ｂは、第１の実施形態に係る入力装置における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、図１１Ａと同じ条件におけるシミュレーション結果を示す。図１２Ａは、第２仮定値から第１仮定値を引いた値と、収束値から第１仮定値を引いた値との相関関係を示す。図１２Ｂは、２回のデータ構成処理の結果より算出される係数を用いて推定された要素データの２次元分布を示す。 図１３Ａ〜図１３Ｂは、２つの物体の距離が比較的離れた場合における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、データ構成処理を多数回繰り返した場合のシミュレーション結果を示す。図１３Ａは、シミュレーションの条件として仮想的に設定された物体の近接度合いの２次元分布を示す。図１３Ｂは、データ構成処理を１０００回繰り返して収束した要素データの２次元分布を示す。 図１４Ａ〜図１４Ｂは、第１の実施形態に係る入力装置における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、図１３Ａと同じ条件におけるシミュレーション結果を示す。図１４Ａは、第２仮定値から第１仮定値を引いた値と、収束値から第１仮定値を引いた値との相関関係を示す。図１４Ｂは、２回のデータ構成処理の結果より算出される係数を用いて推定された要素データの２次元分布を示す。 図１５は、２回のデータ構成処理で得られる２つの仮定値の相違度に関連する評価値Ｄと係数γとの相関関係を示す図である。 図１６Ａ〜図１６Ｂは、評価値Ｄに基づいて算出される係数γよりも大きな係数γ’を用いて要素データ構成処理を行った場合のシミュレーション結果を示す図であり、図１３Ａと同じ条件におけるシミュレーション結果を示す。図１６Ａは、第２仮定値から第１仮定値を引いた値と、収束値から第１仮定値を引いた値との相関関係を示す。図１６Ｂは、係数γ’を用いて推定された要素データの２次元分布を示す。 図１７は、第２の実施形態に係る入力装置においてＮ個の検出データからＭ個の要素データを構成する方法の一例を説明するためのフローチャートである。 図１８は、２回のデータ構成処理で得られる２つの仮定値の相違度に関連する評価値Ｄと係数γとの相関関係を示す図であり、傾きが異なる２種類の一次関数を用いて評価値Ｄから係数γへの変換が規定されることを示す。 図１９Ａ〜図１９Ｂは、第２の実施形態に係る入力装置における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、図９Ａと同じ条件におけるシミュレーション結果を示す。図１９Ａは、第２仮定値から第１仮定値を引いた値と、収束値から第１仮定値を引いた値との相関関係を示す。図１９Ｂは、２回のデータ構成処理の結果より算出される係数を用いて推定された要素データの２次元分布を示す。 図２０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。 図２１は、１つの区画における１つの電極の重なり部分と物体との間の第２静電容量を説明するための図である。 図２２Ａ〜図２２Ｂ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２２Ａは操作面の複数の区画を示し、図２２Ｂは各区画と重なる電極のパターンを示す。 図２３Ａ〜図２３Ｂは、図２２Ｂに示す電極のパターンの詳細を示す図である。図２３Ａは上層に形成される電極のパターンを示し、図２３Ｂは下層に形成される電極のパターンを示す。 図２４は、第４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２５は、１つの区画における１つの電極の重なり部分と物体との間に電荷が蓄積された状態を示す図である。 図２６は、１つの区画における１つの電極に蓄積された電荷が２つの端子に分配される状態を示す図である。 図２７Ａ〜図２７Ｂは、第４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２７Ａは操作面の複数の区画を示し、図２７Ｂは各区画と重なる電極のパターンを示す。 図２８Ａ〜図２８Ｂは、図２７Ｂに示す電極のパターンの詳細を示す図である。図２８Ａは上層に形成される電極のパターンを示し、図２８Ｂは下層に形成される電極のパターンを示す。 図２９は、Ｎ個の検出データからＭ個の要素データ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３０は、Ｎ個の検出データからＭ個の要素データ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。

＜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。

［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〜Ｓ_Ｎ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Ｓ_ｉ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〜Ｓ_Ｎ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Ｓ_ｉ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Ａ_ｊ」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〜Ｓ_Ｎに基づいて、Ｍ個の区画Ａ₁〜Ａ_Ｍ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〜Ｐ_Ｍを構成する。以下の説明では、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍ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〜Ｐ_ＭとＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎ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〜Ｐ_Ｍの各々は、Ｎ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎ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Ｐ_ｊから検出データＳ_ｉへ分配される部分要素データＵを「Ｕ_ｉｊ」とすると、要素データＰ_ｊは次の式で表される。

また、Ｎ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎの各々は、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍの各々から所定の割合で分配される部分要素データＵ_ｉｊの和に近似する。検出データＳ_ｉは次の式で表される。

図３は、Ｎ個の検出データＳ₁〜Ｓ_ＮとＭ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍ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Ｓ_ｉは、Ｎ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎからそれぞれ分配される部分要素データＵ_ｉ1〜Ｕ_ｉMを足し合わせた値に近似する。そのため、要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍから部分要素データＵ_ｉ1〜Ｕ_ｉMを算出できれば、式（２）により、検出データＳ_ｉ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Ｐ_ｊの中で、１つの検出データＳ_ｉに分配される部分要素データＵ_ｉｊ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Ｋ_ｉｊ」とすると、定数データＫ_ｉｊは次の式で表される。

式（３）から導かれる部分要素データＵ_ｉｊを式（２）に代入すると、検出データＳ_ｉは次の式で表される。

図４は、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_ＭからＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎ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〜Ｐ_Ｍから検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎへの変換は、Ｎ×Ｍ個の定数データＫ_ｉｊ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。

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〜Ｐ_Ｍ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〜Ｐ_Ｍ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〜ＰＡ_Ｍ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〜Ｐ_Ｍ（確定値）を求める。以下の説明では、Ｍ個の要素データの仮定値ＰＡ₁〜ＰＡ_Ｍを区別せずに「仮定値ＰＡ」と記す場合がある。

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〜ＰＡ_Ｍの各々から所定の割合（定数データＫ_ｉｊ）で分配される部分要素データＵ_ｉｊの和として、Ｎ個の検出データの仮定値ＳＡ₁〜ＳＡ_Ｎ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〜ＳＡ_Ｎが、センサ部１０の検出結果であるＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎへ近づくように、Ｎ×Ｍ個の定数データＫ_ｉｊに基づいて、Ｍ個の要素データの仮定値ＰＡ₁〜ＰＡ_Ｍ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Ｋ_ｉｊに基づいて、Ｍ個の要素データの仮定値ＰＡ₁〜ＰＡ_ＭをＮ個の検出データの仮定値ＳＡ₁〜ＳＡ_Ｎ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〜ＰＡ_ＭからＮ個の検出データの仮定値ＳＡ₁〜ＳＡ_Ｎ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〜ＰＡ_Ｍ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〜ＳＡ_Ｎ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〜ＳＡ_ＮがＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎと等しくなるためにＮ個の検出データの仮定値ＳＡ₁〜ＳＡ_Ｎに乗じるべき倍率を示すＮ個の第１係数α₁〜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α₁〜α_Ｎ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〜ＰＡ_Ｍに乗じるべき倍率を示すＭ個の第２係数β₁〜β_Ｍ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Ｋ_ｉｊに基づいて、Ｎ個の第１係数α₁〜α_ＮをＭ個の第２係数β₁〜β_Ｍに変換する。

式（３）において示すように、要素データＰ_ｊから検出データＳ_ｉへ分配される部分要素データＵ_ｉｊは、要素データＰ_ｊの全体に対して、定数データＫ_ｉｊに相当する割合を占める。定数データＫ_ｉｊが大きいほど、要素データＰ_ｊと検出データＳ_ｉとの相関性が高くなる。従って、定数データＫ_ｉｊが大きいほど、第１係数α_ｉと第２係数β_ｊ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β_ｊを算出する場合に、Ｎ個の第１係数α₁〜α_Ｎを単純に平均するのではなく、第１係数α₁〜α_Ｎの各々に定数データＫ_ｉｊの重み付けを与えて平均する。すなわち、第２係数β_ｊは、次の式で表される。

図６は、Ｎ個の第１係数α₁〜α_ＮからＭ個の第２係数β₁〜β_Ｍ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Ｋ^Ｔ）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〜β_Ｍに基づいて、現在の要素データの仮定値ＰＡ₁〜ＰＡ_Ｍ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ＰＡ_ｊ（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ＰＡ_ｊ（第２仮定値）とに基づいて、要素データＰ_ｊ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Ｐ_ｊの確定値として算出する。要素データＰ_ｊ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、「ＰＡ_ｊ ^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ＰＡ_ｊ（第１仮定値）を表し、「ＰＡ_ｊ ^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ＰＡ_ｊ（第２仮定値）を表す。

後で図１０Ａ、図１２Ａ、図１４Ａ等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〜Ａ_Ｍの各々について、式（１３）により要素データＰ_ｊ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ＰＡ_ｊ ^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ＰＡ_ｊ ^ｔ＝ｒとに基づいて、要素データＰ_ｊの確定値を算出することも可能である。

次に、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍ（確定値）を求めるために使用される係数γの算出方法について説明する。

後で図１０Ａ〜１４Ｂ等を参照して説明するように、操作面１１に近接する物体の相対的な位置関係が変化すると、Ｍ個の要素データＰの各々について２回のデータ構成処理により得られる２つの仮定値ＰＡの違い（相違度）が変化する。また、係数γは、各要素データＰにおける２つの仮定値ＰＡの違い（相違度）が大きくなるほど、その絶対値が小さくなる傾向がある。従って、要素データ構成部２２は、各要素データＰにおける２つの仮定値ＰＡの違い（相違度）が大きくなるほど絶対値が小さくなるように係数γを算出する。

例えば、要素データ構成部２２は、Ｍ個の要素データＰの各々における２つの仮定値ＰＡの相違度に応じた評価値Ｄを算出し、この評価値Ｄを変数とする所定の関数の値を係数γとして取得する。

２つの仮定値ＰＡの相違度は、例えば、２つの仮定値ＰＡの差の絶対値である。要素データ構成部２２は、Ｍ個の要素データＰに対応するＭ個の相違度（２つの仮定値ＰＡの差の絶対値）の和に応じた評価値Ｄを算出する。

後で図１５等を参照して説明するように、Ｍ個の要素データＰに対応するＭ個の相違度（２つの仮定値ＰＡの差の絶対値）の和を評価値Ｄとした場合、係数γは、評価値Ｄを変数とする負の傾きを持った一次関数によって近似可能である。

評価値Ｄと係数γは、例えば次の式によって算出される。

式（１４−１）の評価値Ｄ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第１仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝1と、２番目のデータ構成処理により得られた第２仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝2との差の絶対値（相違度）を合算した値である。また、式（１４−２）の係数γは、傾きが「ａ_１」、切片が「ｂ_１」の一次関数である。

なお、評価値Ｄの算出に用いる要素データＰの２つの仮定値ＰＡは、要素データＰの確定値の算出に用いられる第１仮定値及び第２仮定値（式１３）と必ずしも同一でなくてもよい。例えば、本発明の他の実施形態では、ｑ番目（ｑは１より大きい整数）のデータ構成処理により得られた仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝ｑと、ｒ番目（ｒはｑより大きい整数）のデータ構成処理により得られた仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝ｒとの差の絶対値を、要素データＰ_ｊに対応する２つの仮定値ＰＡの相違度としてもよい。この場合も、評価値Ｄは、Ｍ個の要素データＰに対応するＭ個の相違度を足し合わせることにより算出してよい。

また、２つの仮定値の相違度は、２つの仮定値の差の絶対値に限定されない。本発明の他の実施形態では、２つの仮定値ＰＡの比によって相違度を規定してもよい。例えば、２つの仮定値ＰＡのうちの大きい方を分子、小さい方を分母とした比によって相違度を規定してもよい。このように規定した相違度でも、２つの仮定値ＰＡの違いが大きくなるほど値が大きくなる。

更に、係数γを近似する評価値Ｄの関数は、一次関数以外の関数（２次以上の多項式の関数など）でもよい。係数γを規定する評価値Ｄの関数は、例えば、係数γと評価値Ｄとのシミュレーション結果や実測定の結果から、最小二乗法などによって決定してもよい。

また、評価値Ｄから係数γへの変換を規定する関数は、数式で表されるものに限定されない。例えば、評価値Ｄと係数γとの対応関係を示すデータテーブルに基づいて、評価値Ｄから係数γへの変換を規定してもよい。
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〜Ｐ_Ｍ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〜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、特定した物体の近接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。

［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、光ディスクや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、本実施形態に係る入力装置における要素データＰの構成処理について、図７及び図８のフローチャートを参照して説明する。

ＳＴ１００：
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〜Ｓ_Ｎを取得する。

ＳＴ１０５：
処理部２０は、後述するデータ構成処理（ＳＴ１１０）で使用する要素データの仮定値ＰＡ₁〜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。

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〜Ｐ_Ｍ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〜Ｐ_Ｍ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〜Ｐ_Ｍに基づく初期値を用いて１回目のデータ構成処理（ＳＴ１１０）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。

ＳＴ１１０：
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（図８）を行う。

まず処理部２０は、第１処理（ＳＴ２００）において、Ｍ個の要素データの仮定値ＰＡ₁〜ＰＡ_Ｍ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〜ＳＡ_Ｎを算出する。
次に処理部２０は、第２処理（ＳＴ２０５）において、Ｎ個の検出データの仮定値ＳＡ₁〜ＳＡ_ＮとＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎとに基づいて、式（８）の演算により、Ｎ個の第１係数α₁〜α_Ｎを算出する。
次に処理部２０は、第３処理（ＳＴ２１０）において、Ｎ個の第１係数α₁〜α_Ｎと第２変換行列Ｋ^Ｔとに基づいて、式（１０）の演算により、Ｍ個の第２係数β₁〜β_Ｍを算出する。
次に処理部２０は、第４処理（ＳＴ２１５）において、第２係数β₁〜β_Ｍ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〜ＰＡ_Ｍをそれぞれ修正する。

処理部２０は、上述したデータ構成処理により、Ｍ個の第１仮定値ＰＡ_１ ^ｔ＝1〜ＰＡ_Ｍ ^ｔ＝1を算出する。

ＳＴ１１５：
処理部２０は、Ｍ個の第１仮定値ＰＡ_１ ^ｔ＝1〜ＰＡ_Ｍ ^ｔ＝1に対して上述と同様なデータ構成処理（図８）を行うことにより、Ｍ個の第２仮定値ＰＡ_１ ^ｔ＝２〜ＰＡ_Ｍ ^ｔ＝２を算出する。

ＳＴ１２０：
処理部２０は、Ｍ個の第１仮定値ＰＡ_１ ^ｔ＝1〜ＰＡ_Ｍ ^ｔ＝1とＭ個の第２仮定値ＰＡ_１ ^ｔ＝２〜ＰＡ_Ｍ ^ｔ＝２とに基づいて、式（１４−１）により評価値Ｄを算出する。

ＳＴ１２５：
処理部２０は、ステップＳＴ１２０で算出した評価値Ｄに基づいて、式（１４−２）により係数γを算出する。

ＳＴ１４５：
要素データ構成部２２は、２回のデータ構成処理（ＳＴ１１０，ＳＴ１１５）により得られた要素データの第１仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１及び第２仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２と、比例係数γとに基づいて、式（１３）により要素データＰ_ｊの確定値を算出する。

次に、図９Ａ〜図１４Ｂを参照して、具体的な要素データの構成を行ったシミュレーション結果を説明する。図９Ａ〜図１４Ｂは、データ構成処理（図８）を多数回繰り返して要素データＰの収束値を得る方法と、２回のデータ構成処理の結果から要素データＰの推定値を得る方法のそれぞれについて行ったシミュレーション結果を示す。

ここでは、操作面１１に近接する２つの物体（指など）の相対的位置関係が異なる３つのケースについてシミュレーションを行った。図９Ａ〜図９Ｂ及び図１０Ａ〜図１０Ｂは、２つの物体の距離が比較的近い場合のシミュレーション結果を示し、図１１Ａ〜図１１Ｂ及び図１２Ａ〜図１２Ｂは、２つの物体の距離が中程度の場合のシミュレーション結果を示し、図１３Ａ〜図１３Ｂ及び図１４Ａ〜図１４Ｂは、２つの物体の距離が比較的遠い場合のシミュレーション結果を示す。

図９Ａ〜図９Ｂ、図１１Ａ〜図１１Ｂ及び図１３Ａ〜図１３Ｂは、データ構成処理を多数回繰り返して要素データＰの収束値を求めたシミュレーション結果を示す。図９Ａ、図１１Ａ及び図１３Ａは、シミュレーションの条件として仮想的に設定された物体の近接度合いＰｘの２次元分布を示す。シミュレーションでは、この近接度合いＰｘに基づいてセンサ部１０のＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎが算出され、検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎに基づいて要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍが構成される。近接度合いＰｘの数値は、無次元の相対的な値である。図９Ｂ、図１１Ｂ及び図１３Ｂは、データ構成処理を１０００回繰り返して収束した要素データＰｃの２次元分布を示す。要素データＰｃの数値も、無次元の相対的な値である。

なお、２次元分布を示す図における「Ｘ」と「Ｙ」は、各区画Ａの位置を表す座標軸であり、座標軸上の数字は座標の値を示す。

図９Ｂ、図１１Ｂ及び図１３Ｂから分かるように、データ構成処理を多数回繰り返して収束した要素データＰｃの２次元分布は、物体の近接度合いＰｘの２次元分布に概ね近似する。

他方、図１０Ａ〜図１０Ｂ、図１２Ａ〜図１２Ｂ及び図１４Ａ〜図１４Ｂは、２回のデータ構成処理（図８）の結果に基づいて要素データＰの推定値を得る本実施形態の要素データ構成処理のシミュレーション結果を示す。図１０Ａ〜図１０Ｂは図９Ａと同じ条件（２つの物体の距離が近い場合）におけるシミュレーション結果を示し、図１２Ａ〜図１２Ｂは図１１Ａと同じ条件（２つの物体の距離が中程度の場合）におけるシミュレーション結果を示し、図１４Ａ〜図１４Ｂは図１３Ａと同じ条件（２つの物体の距離が離れた場合）におけるシミュレーション結果を示す。

図１０Ａ、図１２Ａ及び図１４Ａは、第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値と、収束値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値との相関関係を示す。各図の横軸は、２回目のデータ構成処理で得られた第２仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２から、１回目のデータ構成処理で得られた第１仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１を引いた値を示す。各図の縦軸は、Ｌ回目（Ｌ＝１０００）のデータ構成処理で得られた仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ（収束値）から第１仮定値ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１を引いた値を示す。図１０Ａ、図１２Ａ及び図１４Ａにおける個々のプロットは、１つの要素データＰ_ｊに対応する。

図１０Ａ、図１２Ａ及び図１４Ａから分かるように、第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値と、収束値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値との間には比例関係が存在する。この比例関係の傾きを表す係数が、上述した係数γに相当する。各図の直線は、式（１４−１）及び（１４−２）によって算出された係数γを示す。これらの直線は、プロットの分布が示す比例関係の傾きに概ね適合している。

図１０Ａ、図１２Ａ及び図１４Ａのプロットの分布が示す比例関係の傾きは、操作面１１に近接する２つの物体の相対的位置関係に応じて変化しており、物体同士の距離が遠くなるほど傾きが緩やかになっている。また、操作面１１に近接する２つの物体の相対的位置関係に応じて、横軸の値（第２仮定値から第１仮定値を引いた値）の分布範囲が変化しており、物体同士の距離が遠いほど、第２仮定値から第１仮定値を引いた値の絶対値が全体的に大きくなっている。従って、これらのシミュレーション結果から、各要素データにおける２つの仮定値の差の絶対値が全体的に大きくなるほど、図１０Ａ、図１２Ａ及び図１４Ａのプロットの分布が示す比例関係の傾きが緩やかになることが分る。

図１０Ｂ、図１２Ｂ及び図１４Ｂは、式（１４−１）及び（１４−２）により算出される係数γを用いて推定された要素データＰの２次元分布を示す。図１０Ｂ、図１２Ｂ及び図１４Ｂのシミュレーション結果と図９Ｂ、図１１Ｂ及び図１３Ｂのシミュレーション結果とを比較して分るように、２回のデータ構成処理の結果から推定された要素データＰの２次元分布は、１０００回のデータ構成処理の繰り返しにより収束した要素データＰｃの２次元分布に概ね近いものとなっている。

図１５は、式（１４−１）により算出される評価値Ｄと係数γとの相関関係を示す図である。図１５における縦軸の係数γは、第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値と、収束値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値との相関関係を示すシミュレーション結果（図１０Ａ、図１２Ａ、図１４Ａなど）に基づいて、数値計算により求めた最適な係数である。図１５における個々のプロットは、１つのシミュレーション結果（図１０Ａ、図１２Ａ、図１４Ａなど）に対応する。操作面１１に近接する複数の物体の相対的位置関係を様々に変更してシミュレーションを行うことにより、図１５に示すように評価値Ｄの異なるプロットが得られる。

図１５から分かるように、第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値と、収束値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値との比例関係を表す係数γは、評価値Ｄを変数とする負の傾きを持った一次関数に近似する傾向を持つ。式（１４−２）における傾き「ａ_１」と切片「ｂ_１」は、図１５に示すようなシミュレーション結果や実測定の結果から、最小二乗法などの数値計算によって求めることができる。

図１６Ａ〜図１６Ｂは、評価値Ｄに基づいて式（１４−２）により算出される係数γよりも大きな係数γ’を用いて要素データ構成処理を行った場合のシミュレーション結果を示す図であり、図１３Ａと同じ条件（２つの物体の距離が離れた場合）におけるシミュレーション結果を示す。図１６Ａは、第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値と、収束値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値との相関関係を示す。図１６Ｂは、係数γ’を用いて式（１３）により推定された要素データＰの２次元分布を示す。

図１６Ｂと図１４Ｂを比較して分るように、適正値からずれた係数γ’を用いた場合、推定された要素データＰの２次元分布は、再現されるべき２次元分布（図１３Ａ）に対して誤差が大きくなる。特に、図１６Ｂにおいて点線で囲った領域では、要素データＰが負の値になっており、実際よりも小さくなっている。仮に、遠方の物体の存在を示す弱いピークがこの領域に存在していても、負方向の誤差により当該ピークが消去されてしまう可能性がある。従って、係数γは、操作面１１に近接する物体同士の相対的位置関係に応じて算出した適切な値のものを使用することが望ましい。これにより、上述のような要素データの誤差が小さくなる。

以上説明したように、本実施形態によれば、操作面１１を仮想的に区分するＭ個の区画Ａ₁〜Ａ_Ｍ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〜Ａ_Ｍ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〜Ｐ_Ｍの各々が、Ｎ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎの各々へ所定の割合（定数データＫ_ｉｊ、式（３））で分配される部分要素データＵ_ｉｊの和であり（式（１））、Ｎ個の検出データ検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎの各々が、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍの各々から所定の割合（定数データＫ_ｉｊ）で分配される部分要素データＵ_ｉｊの和に近似する（式（２））。すなわち、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍの各々に設定されたＮ個の定数データＫ_ｉｊによって、Ｍ個の要素データＰ₁〜Ｐ_ＭからＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎ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〜ＰＡ_Ｍの各々から所定の割合（定数データＫ_ｉｊ）で分配される部分要素データＵ_ｉｊの和として、Ｎ個の検出データの仮定値ＳＡ₁〜ＳＡ_Ｎ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〜ＳＡ_ＮがＮ個の検出データＳ₁〜Ｓ_Ｎへ近づくように、Ｍ×Ｎ個の定数データＫ_ｉｊに基づいて、Ｍ個の要素データの仮定値ＰＡ₁〜ＰＡ_Ｍ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〜Ｓ_Ｎ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（図９Ａ〜図９Ｂ、図１１Ａ〜図１１Ｂ、図１３Ａ〜図１３Ｂ）。
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（ＰＡ_ｊ ^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（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）との差に係数γを乗じて得た値と第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）との和が、データ構成処理の繰り返しにより得られる要素データＰの推定値として、Ｍ個の区画Ａ₁〜Ａ_Ｍ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Ｐ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。

本実施形態によれば、１回目のデータ構成処理の仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）と２回目のデータ構成処理の仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）を用いて要素データＰの推定値を算出することにより（式（１３））、データ構成処理が２回だけで済み、演算が非常に簡易になる。

また、第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）と第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）との差に係数γを乗じて得た値と第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）との和として得られる要素データＰの推定値は、データ構成処理を多数回繰り返して得られる要素データＰの収束値に対して、ある程度の誤差を生じる。この誤差が最小になる係数γには、各要素データＰにおける２つの仮定値ＰＡの違いが大きくなるほど絶対値が小さくなる傾向がある。従って、Ｍ個の要素データＰの各々について２回のデータ構成処理により得られた２つの仮定値ＰＡに基づいて、各要素データＰにおける当該２つの仮定値ＰＡの違いが大きくなるほど絶対値が小さくなるように係数γを算出することにより、係数γを固定の値に設定する場合に比べて、係数γの適正値からの誤差を減少させることができる。

更に、本実施形態によれば、Ｍ個の要素データＰの各々における２つの仮定値ＰＡの相違度に応じた評価値Ｄが算出され、評価値Ｄを変数とする所定の関数の値が係数γとして取得される。これにより、Ｍ個の要素データＰの各々における２つの仮定値ＰＡの相違度に応じた適切な係数γを取得できる。

しかも、要素データＰの推定値の算出（式（１３））に用いる第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）及び第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）を係数γの算出にも用いるため（式（１４））、係数γの演算を簡易に行うことができる。

＜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。
第２の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要素データ構成部２２の処理の一部を変更したものであり、他の構成は第１の実施形態に係る入力装置と同じである。

図１７は、第２の実施形態に係る入力装置においてＮ個の検出データからＭ個の要素データを構成する方法の一例を説明するためのフローチャートである。図１７に示すフローチャートは、図７に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１２５をステップＳＴ１３０、ＳＴ１３５及びＳＴ１４０に置き換えたものであり、他のステップは図７に示すフローチャートと同じである。

要素データ構成部２２は、評価値Ｄとしきい値ＴＨとの大小関係に応じて、係数γの算出に用いる関数を次の２つの式から選択する。

要素データ構成部２２は、ステップＳＴ１２０で算出した評価値Ｄがしきい値ＴＨより大きい場合（ＳＴ１３０のＹｅｓ）、係数γを式（１５−１）により算出し（ＳＴ１３５）、評価値Ｄがしきい値ＴＨ以下の場合（ＳＴ１３０のＮｏ）、係数γを式（１５−２）により算出する（ＳＴ１４０）。

図１８は、式（１４−１）により算出される評価値Ｄと係数γとの相関関係を示す図である。図１８に示すグラフは、基本的に図１５と同じものであり、図１５に比べて縦軸の係数γの範囲が広い。

図１８に示すように、要素データ構成部２２は、しきい値ＴＨを境にして係数γの算出に用いる一次関数を切り替える。すなわち、要素データ構成部２２は、評価値Ｄがしきい値ＴＨより大きい場合、負の傾きの絶対値が比較的小さい式（１５−１）により係数γを算出し、評価値Ｄがしきい値ＴＨ以下の場合、負の傾きの絶対値が比較的大きい式（１５−２）により係数γを算出する。

図１９Ａ〜図１９Ｂは、本実施形態に係る入力装置における要素データ構成処理のシミュレーション結果の一例を示す図であり、図９Ａと同じ条件（２つの物体の距離が近い場合）におけるシミュレーション結果を示す。図１９Ａは、第２仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝２）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値と、収束値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝Ｌ）から第１仮定値（ＰＡ_ｊ ^ｔ＝１）を引いた値との相関関係を示す。図１９Ｂは、本実施形態の方法により求めた係数γを用いて推定された要素データＰの２次元分布を示す。

図１９Ｂと図９Ｂとを比較して分るように、図１９Ｂに示す２次元分布では、図９Ｂに示す２次元分布よりも、２つの物体間の境界（図１９Ｂの矢印の位置）が明瞭になっている。従って、２つの物体の距離が近い場合（評価値Ｄが小さい場合）、係数γの算出に用いる一次関数の傾きの絶対値を大きくすることにより、２つの物体間の境界が明瞭になることが分る。

以上説明したように、本実施形態によれば、操作面１１に近接する物体間の距離が短くなるにつれて、Ｍ個の要素データＰの各々における２つの仮定値ＰＡの相違度が小さくなる傾向があり、これにより評価値Ｄは小さくなる。また、物体間の距離が近い場合、係数γを大きくすることで、操作面１１に近接する物体間の境界が明瞭になる傾向がある（図１９Ａ〜図１９Ｂ）。従って、評価値Ｄがしきい値ＴＨより大きい範囲における一次関数の傾き（ａ_１）の絶対値に比べて、評価値Ｄがしきい値ＴＨより小さい範囲における一次関数の傾き（ａ_２）の絶対値を大きくすることにより、操作面１１に近接する物体間の距離が近づいて評価値Ｄが小さくなった場合に、係数γが増大し易くなる。これにより、データ構成処理の繰り返しにより収束した要素データＰの分布よりも、物体間の境界を明瞭にすることができる。

なお、評価値Ｄから係数γを算出する関数は、一次関数に限定されておらず、曲線を含んだ二次関数等でもよい。この場合、評価値Ｄがしきい値より大きい範囲における微分係数の絶対値に比べて、評価値Ｄがしきい値より小さい範囲における微分係数の絶対値が大きくなるような関数を用いて係数γを算出することにより、上述と同様の効果を得ることが可能である。すなわち、評価値Ｄがしきい値より大きい範囲における微分係数の絶対値に比べて、評価値Ｄがしきい値より小さい範囲における微分係数の絶対値を大きくすることにより、操作面１１に近接した物体間の距離が近づいて評価値Ｄが小さくなった場合に、係数γが増大し易くなるため、物体間の境界を明瞭にすることができる。

＜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２０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〜Ｅ_Ｎを有する。以下の説明では、Ｎ個の電極Ｅ₁〜Ｅ_Ｎ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個の検出電極Ｅと物体との間に形成されるキャパシタの静電容量に応じた電荷をサンプリングし、サンプリングした電荷に応じた検出データＳを出力する。静電容量検出部１２は、例えば静電容量−電圧変換回路（ＣＶ変換回路）とＡ／Ｄ変換回路を含む。ＣＶ変換回路は、処理部２０の制御に従って、Ｎ個の検出電極Ｅと物体との間に形成されるキャパシタを充放電させ、この充放電に伴い検出電極Ｅを介して伝送されるキャパシタの電荷を参照用のキャパシタに移送し、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Ｅ_ｉの静電容量の検出データを「Ｓ_ｉ」と記す。

図２１は、１つの区画Ａ_ｊにおける１つの電極Ｅ_ｉの重なり部分Ｅ_ｉｊと物体１との間の第２静電容量ＣＥ_ｉｊを説明するための図である。図２１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。

電極Ｅ₁〜Ｅ_Ｎは、区画Ａ₁〜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Ｅ_ｉｊを持つように配設されている。

また、電極Ｅ₁〜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Ｅ₁が区画Ａ₁及びＡ_２に重なり部分を持つ場合、他の電極Ｅは（Ａ₁，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Ｅ₁〜Ｅ_Ｎは、区画Ａ₁〜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１１上に配設される。

区画Ａ_ｊに含まれる電極Ｅの重なり部分Ｅ_ｉｊ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Ｅ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（１６）において、区画Ａ_ｊと電極Ｅ_ｉとが重なり部分Ｅ_ｉｊ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。

１つの重なり部分Ｅ_ｉｊと物体１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に含まれる全ての電極Ｅ_ｉ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Ａ_ｊ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Ａ_ｊ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Ｋ_ｉｊで表すと、次式において表すように、定数データＫ_ｉｊは、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（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Ａ_ｊの要素データＰ_ｊは第３静電容量変化ΔＣＡ_ｊ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Ｓ_ｉは第１静電容量変化ΔＣＥ_ｉに比例し、重なり部分Ｅ_ｉｊの部分要素データＵ_ｉｊは第２静電容量変化ΔＣＥ_ｉｊ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〜Ｓ_ＮからＭ個の要素データＰ₁〜Ｐ_Ｍを構成することが可能である。

図２２Ａ〜図２２Ｂ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２２Ａは操作面１１の２０個の区画（Ａ₁〜Ａ_２０）を示し、図２２Ｂは各区画Ａと重なる１８個の電極のパターン（Ｅ₁〜Ｅ_１８）を示す。図２３Ａ〜図２３Ｂは、図２２Ｂに示す電極のパターン（Ｅ_１〜Ｅ_１８）の詳細を示す図である。図２３Ａは上層に形成される８個の電極のパターン（Ｅ_１〜Ｅ_８）を示し、図２３Ｂは下層に形成される１０個の電極のパターン（Ｅ_９〜Ｅ_１８）を示す。

図２２Ａ〜図２２Ｂ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Ａ_１〜Ａ_２０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Ａ_１〜Ａ_５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Ａ_６〜Ａ_１０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Ａ_１１〜Ａ_１５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Ａ_１６〜Ａ_２０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２３Ａの例において、電極Ｅ_１〜Ｅ_４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Ｅ_１〜Ｅ_４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Ｅ_５〜Ｅ_８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Ｅ_５〜Ｅ_８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２３Ｂの例において、電極Ｅ_９〜Ｅ_１３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Ｅ_９〜Ｅ_１３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Ｅ_１４〜Ｅ_１８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Ｅ_１４〜Ｅ_１８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Ｅ_１に着目すると、電極Ｅ_１は区画Ａ_１において４／８の面積を占め、区画Ａ_２において３／８の面積を占め、区画Ａ_３において２／８の面積を占め、区画Ａ_４において１／８の面積を占める。そのため、電極Ｅ_１の区画Ａ_１に対する定数データＫ_１１は４／８であり、電極Ｅ_１の区画Ａ_２に対する定数データＫ_１２は３／８であり、電極Ｅ_１の区画Ａ_３に対する定数データＫ_１３は２／８であり、電極Ｅ_１の区画Ａ_４に対する定数データＫ_１４は１／８である。同様な計算により、１８×２０個の定数データＫ_ｉｊ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３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４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
図２４は、第４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３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ＥＲ_１〜ＥＲ_Ｊを有する。以下の説明では、Ｊ個の電極ＥＲ_１〜ＥＲ_Ｊ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２４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２５は、１つの区画Ａ_ｊにおける１つの電極ＥＲ_ｋの重なり部分ＥＲ_ｋｊと物体１との間に部分電荷ＱＰ_ｋｊが蓄積された状態を示す図である。図２６は、この部分電荷Ｑ_ｋｊが電極ＥＲ_ｋの２つの端子Ｔ_ｋ（１）、Ｔ_ｋ（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２５及び図２６において、「Ｇ_{ｋ（１）ｊ}」は、重なり部分ＥＲ_ｋｊから端子Ｔ_ｋ（１）までのコンダクタンスを示し、「Ｇ_{ｋ（２）ｊ}」は、重なり部分ＥＲ_ｋｊから端子Ｔ_ｋ（２）までのコンダクタンスを示す。また、「ＣＥＲ_ｋｊ」は、重なり部分ＥＲ_ｋｊと物体１との間の静電容量を示す。

図２６において、「ＱＤ_{ｋ（１）ｊ}」は、部分電荷ＱＰ_ｋｊのうち端子Ｔ_ｋ（１）へ分配される分配電荷を示す。また「ＱＤ_{ｋ（２）ｊ}」は、部分電荷ＱＰ_ｋｊのうち端子Ｔ_ｋ（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Ｔ_ｋ（１）、Ｔ_ｋ（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ＳＷ２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ＥＲ_ｋｊの対応する端子Ｔに接続される。

図２５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Ｔ_ｋ（１）、Ｔ_ｋ（２）には駆動電圧Ｖと概ね等しい電圧が印加され、重なり部分ＥＲ_ｋｊと物体１との間には部分電荷ＱＰ_ｋｊが蓄積される。

図２６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Ｔ_ｋ（１）、Ｔ_ｋ（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ＱＰ_ｋｊは、端子Ｔ_ｋ（１）へ分配される分配電荷ＱＤ_{ｋ（１）ｊ}と、端子Ｔ_ｋ（２）へ分配される分配電荷ＱＤ_{ｋ（２）ｊ}との和であり、次の式が成立する。

分配電荷ＱＤ_{ｋ（１）ｊ}及びＱＤ_{ｋ（２）ｊ}は、重なり部分ＥＲ_ｋｊから２つの端子Ｔ_ｋ（１），Ｔ_ｋ（２）までのコンダクタンスＧ_{ｋ（１）ｊ}，Ｇ_{ｋ（２）ｊ}に比例する。コンダクタンス比を示す係数を「ＫＧ_{ｋ（１）ｊ}」，「ＫＧ_{ｋ（２）ｊ}」とすると、分配電荷ＱＤ_{ｋ（１）ｊ}及びＱＤ_{ｋ（２）ｊ}はそれぞれ次の式で表される。

係数ＫＧ_{ｋ（１）ｊ}，ＫＧ_{ｋ（１）ｊ}は、コンダクタンスＧ_{ｋ（１）ｊ}，Ｇ_{ｋ（２）ｊ}により次の式で表される。

また、区画Ａ_ｊにおける全ての電極ＥＲ_ｋの重なり部分ＥＲ_ｋｊに蓄積される全ての部分電荷ＱＰ_ｋｊを合成した合成電荷を「Ｑ_ｊ」とする。この合成電荷Ｑ_ｊは、次の式で表される。

部分電荷ＱＰ_ｋｊは、区画Ａ_ｊにおける重なり部分ＥＲ_ｋｊと物体１との静電容量ＣＥＲ_ｋｊに比例し、静電容量ＣＥＲ_ｋｊは重なり部分ＥＲ_ｋｊの面積にほぼ比例する。従って、区画Ａ_ｊにおける電極ＥＲ_ｋの重なり部分ＥＲ_ｋｊと全電極の重なり部分との面積比を「ＫＳ_ｋｊ」とすると、部分電荷ＱＰ_ｋｊ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Ｑ_ｊに乗ぜられる係数を「Ｋ_{ｋ（１）ｊ}」，「Ｋ_{ｋ（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ＱＤ_ｉｊは次の式で表される。

端子Ｔ_ｉから静電容量検出部１２に入力される検出電荷を「ＱＤ_ｉ」とすると、検出電荷ＱＤ_ｉは端子Ｔ_ｉに関わる全ての分配電荷ＱＤ_ｉｊ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Ａ_ｊの合成電荷Ｑ_ｊは、区画Ａ_ｊに関わる全ての分配電荷ＱＤ_ｉｊ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Ａ_ｊの要素データＰ_ｊは合成電荷Ｑ_ｊに比例し、静電容量検出部１２による端子Ｔ_ｉの検出データＳ_ｉは検出電荷ＱＤ_ｉに比例し、重なり部分Ｅ_ｉｊの部分要素データＵ_ｉｊは分配電荷ＱＤ_ｉｊ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Ｓ_１〜Ｓ_ＮからＭ個の要素データＰ_１〜Ｐ_Ｍを構成することが可能である。

図２７Ａ〜図２７Ｂは、第４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２７Ａは操作面１１の２０個の区画（Ａ_１〜Ａ_２０）を示し、図２７Ｂは各区画Ａと重なる９個の電極のパターン（ＥＲ_１〜ＥＲ_９）を示す。図２８Ａ〜図２８Ｂは、図２７Ｂに示す電極のパターン（ＥＲ_１〜ＥＲ_９）の詳細を示す図である。図２８Ａは上層に形成される４個の電極のパターン（ＥＲ_１〜ＥＲ_４）を示し、図２８Ｂは下層に形成される５個の電極のパターン（ＥＲ_５〜ＥＲ_９）を示す。

図２７Ａに示す２０個の区画Ａ_１〜Ａ_２０は、図２２Ａと同様に、４行５列の格子状パターンをなしている。

図２８Ａの例において、電極ＥＲ_１〜ＥＲ_４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Ｅ_１〜Ｅ_４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Ｅ_１〜Ｅ_４は、第１列目側の端部に端子Ｔ_１〜Ｔ_４を持ち、第５列目側の端部に端子Ｔ_５〜Ｔ_８を持つ。

図２８Ｂの例において、電極Ｅ_５〜Ｅ_９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Ｅ_５〜Ｅ_９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Ｅ_５〜Ｅ_９は、第１行目側の端部に端子Ｔ_９〜Ｔ_１３を持ち、第４行目側の端部に端子Ｔ_１４〜Ｔ_１８を持つ。

例として、電極ＥＲ_１の端子Ｔ_１に着目する。区画Ａ_１と電極ＥＲ_１との重なり部分ＥＲ_１１には、端子Ｔ_１が直接接続されている。そのため、重なり部分ＥＲ_１１に蓄積される部分電荷ＱＰ_１１は、全て端子Ｔ_１に分配されるものと近似される。また、部分電荷ＱＰ_１１は、区画Ａ_１に占める重なり部分ＥＲ_１１の面積の割合から、合成電荷Ｑ_１の１／２である。従って、電極ＥＲ_１の区画Ａ_１に対する定数データＫ_１１は１／２となる。

区画Ａ_２と電極ＥＲ_１との重なり部分ＥＲ_１２は、１区画隔てて端子Ｔ_１に接続され、３区画隔てて端子Ｔ_５に接続される。そのため、重なり部分ＥＲ_１２に蓄積される部分電荷ＱＰ_１２のうち、３／４が端子Ｔ_１に分配され、１／４が端子Ｔ_５に分配されるものと近似される。また、部分電荷ＱＰ_１２は、区画Ａ_２に占める重なり部分ＥＲ_１２の面積の割合から、合成電荷Ｑ_２の１／２である。従って、電極ＥＲ_１の区画Ａ_２に対する定数データＫ_１２は３／８となる。

区画Ａ_３と電極ＥＲ_１との重なり部分ＥＲ_１３は、２区画隔てて端子Ｔ_１に接続され、２区画隔てて端子Ｔ_５に接続される。そのため、重なり部分ＥＲ_１３に蓄積される部分電荷ＱＰ_１３のうち、１／２が端子Ｔ_１に分配され、１／２が端子Ｔ_５に分配されるものと近似される。また、部分電荷ＱＰ_１３は、区画Ａ_３に占める重なり部分ＥＲ_１３の面積の割合から、合成電荷Ｑ_３の１／２である。従って、電極ＥＲ_１の区画Ａ_２に対する定数データＫ_１３は１／４となる。

区画Ａ_４と電極ＥＲ_１との重なり部分ＥＲ_１４は、３区画隔てて端子Ｔ_１に接続され、１区画隔てて端子Ｔ_５に接続される。そのため、重なり部分ＥＲ_１４に蓄積される部分電荷ＱＰ_１４のうち、１／４が端子Ｔ_１に分配され、３／４が端子Ｔ_５に分配されるものと近似される。また、部分電荷ＱＰ_１４は、区画Ａ_４に占める重なり部分ＥＲ_１４の面積の割合から、合成電荷Ｑ_４の１／２である。従って、電極ＥＲ_１の区画Ａ_４に対する定数データＫ_１４は１／８となる。

区画Ａ_５と電極ＥＲ_１との重なり部分ＥＲ_１５は、端子Ｔ_５に直接接続されている。そのため、重なり部分ＥＲ_１５に蓄積される部分電荷ＱＰ_１５は、全て端子Ｔ_５に分配されるものと近似される。従って、電極ＥＲ_１の区画Ａ_５に対する定数データＫ_１５はゼロとなる。

以上をまとめると、定数データＫ_１１，Ｋ_１２，Ｋ_１３，Ｋ_１４，Ｋ_１５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Ｋ_ｉｊ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２９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７のフローチャートでは、初回のデータ構成処理（ＳＴ１１０）を行うときに、ステップＳＴ１０５で取得された要素データの仮定値ＰＡ_１〜ＰＡ_Ｍを初期値として、検出データの仮定値ＳＡ_１〜ＳＡ_Ｎが計算される。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２９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（ＳＴ１１０Ａ）を行うときに、検出データの仮定値ＳＡ_１〜ＳＡ_Ｎ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（ＳＴ１１０Ａ）を行うときに検出データの仮定値ＳＡ_１〜ＳＡ_Ｎの計算ステップ（第１処理、図８のＳＴ２００）を行わず、記憶部３０等から検出データの仮定値ＳＡ_１〜ＳＡ_Ｎを初期値として取得する（ＳＴ１０５Ａ）。要素データ構成部２２は、２回目のデータ構成処理（ＳＴ１１５）を行うときには、前回のデータ構成処理（ＳＴ１１０Ａ）により修正された要素データの仮定値ＰＡ_１〜ＰＡ_Ｍに基づいて、検出データの仮定値ＳＡ_１〜ＳＡ_Ｎを計算する（第１処理）。

このように、初回のデータ構成処理（ＳＴ１１０Ａ）を行うときに検出データの仮定値ＳＡ_１〜ＳＡ_Ｎ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３０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３０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Ｐ_１〜Ｐ_Ｍの確定値の精度を高めるようにしてもよい。図３０に示すフローチャートにおけるステップＳＴ３００〜ＳＴ３０５は、図７に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１００〜ＳＴ１０５と同じである。要素データ構成部２２は、ステップＳＴ３１０〜ＳＴ３２５の処理により、データ構成処理（図８）をＬ回繰り返す。要素データ構成部２２は、Ｌ回のデータ構成処理で得られた要素データの仮定値ＰＡ_１〜ＰＡ_Ｍを、要素データＰ_１〜Ｐ_Ｍの確定値として取得する（ＳＴ３３０）。

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 (20)

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、
   前記Ｍ個の要素データの各々について２回の前記データ構成処理により得られた２つの前記仮定値に基づいて、各要素データにおける当該２つの仮定値の違いが大きくなるほど絶対値が小さくなる係数を算出し、
   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仮定値との差に前記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推定値として、前記Ｍ個の区画の各々について算出する、
   入力装置。
2. 前記要素データ構成部は、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の相違度に応じた評価値を算出し、前記評価値を変数とする所定の関数の値を前記係数として取得する、
   請求項１に記載の入力装置。
3. 前記評価値は、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の前記相違度が大きくなるほど値が大きくなり、
   前記所定の関数は、前記評価値がしきい値より大きい範囲における微分係数の絶対値に比べて、前記評価値が前記しきい値より小さい範囲における微分係数の絶対値が大きい、
   請求項２に記載の入力装置。
4. 前記相違度は、前記２つの仮定値の差の絶対値であり、
   前記要素データ構成部は、前記Ｍ個の要素データに対応するＭ個の前記相違度の和に応じた前記評価値を算出する、
   請求項２に記載の入力装置。
5. 前記所定の関数は、負の傾きを持った一次関数である、
   請求項４に記載の入力装置。
6. 前記評価値は、前記Ｍ個の要素データの各々における前記２つの仮定値の前記相違度が大きくなるほど値が大きくなり、
   前記所定の関数は、前記評価値がしきい値より大きい範囲における傾きの絶対値に比べて、前記評価値が前記しきい値より小さい範囲における傾きの絶対値が大きい、
   請求項５に記載の入力装置。
7. 前記評価値は、前記操作面に近接する複数の物体の相対的位置関係に応じて変化する、
   請求項２乃至６の何れか一項に記載の入力装置。
8. 前記２つの仮定値は、前記第１仮定値及び前記第２仮定値である、
   請求項１乃至７の何れか一項に記載の入力装置。
9. 前記第１仮定値は、１回目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仮定値であり、
   前記第２仮定値は、２回目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仮定値である、
   請求項１乃至８の何れか一項に記載の入力装置。
10. 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乃至９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、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１０に記載の入力装置。
12. 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１０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１０乃至１２の何れか一項に記載の入力装置。
14. 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１０乃至１２の何れか一項に記載の入力装置。
15. 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１４の何れか一項に記載の入力装置。
16. 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１５に記載の入力装置。
17. 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１４の何れか一項に記載の入力装置。
18. 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１７に記載の入力装置。
19. 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、
    前記Ｍ個の要素データの各々について２回の前記データ構成処理により得られた２つの前記仮定値に基づいて、各要素データにおける当該２つの仮定値の違いが大きくなるほど絶対値が小さくなる係数を算出することと、
    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仮定値との差に前記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推定値として、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。
20. 請求項１９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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