JP7463392B2 - 電場タッチ画面 - Google Patents
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Description
115 Eフィールド送信機
120 Eフィールドコントローラ
130 アプリケーションプロセッサ
140 タッチ計算
145 MLモデル
150 タッチ対応処理
158 基準校正
160 フィルタモジュール
162 閾値検出
170 フィルタ
172 低域通過フィルタ
174 絶対値平均基準フィルタ
176 差動フィルタ
Claims (19)
- 電場(eフィールド)タッチ画面のための方法であって、
複数の受信電極の各々から検出されたeフィールド信号偏差を表すデジタル信号データストリームを継続的に受け取るステップであって、前記eフィールドタッチ画面のディスプレイ画面は4つの縁部を含み、前記複数の受信電極は、前記ディスプレイ画面の前記4つの縁部に沿ってそれぞれ配置された少なくとも4つの電極を含む、ステップと、
第1のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第1の位置を決定するために、機械学習モデルを使用して前記デジタル信号データストリームを処理するステップと、
前記第1のタッチイベントを処理するステップと、
前記受け取られたデジタル信号データストリームから、信号強度が閾値未満に低下したと決定するステップと、
信号強度が前記閾値未満に低下したとの決定に応答して、
第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを1又は2以上のフィルタを通じて処理するステップ、
第2のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第2の位置を決定するために、前記機械学習モデルを使用して前記第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを処理するステップ、及び、
前記第2のタッチイベントを処理するステップ、
を実行するステップと、
を含む、方法。 - 前記機械学習モデルは、位置を予測するためにディープニューラルネットワーク(DNN)回帰モデルを使用し、タッチイベントが発生したかどうかを予測するためにDNN分類器モデルを使用する、請求項1に記載の方法。
- 信号強度が前記閾値未満に低下したとの決定に応答して、
前記デジタル信号データストリームの基準校正を無効化するステップをさらに含み、
前記受け取られたデジタル信号データストリームを1又は2以上のフィルタを通じて処理するステップは、
第2のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを低域通過フィルタを通じて処理するステップと、
前記受け取られたデジタル信号データストリームの絶対値の平均を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを絶対値平均基準フィルタを通じて処理するステップと、
前記第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記第2のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームと、前記受け取られたデジタル信号データストリームの絶対値の平均との間の差分を決定するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記継続的に受け取られたデジタル信号データストリームから、所定の時間にわたって信号強度が前記閾値を上回ると決定するステップと、
前記所定の時間にわたって信号強度が前記閾値を上回るとの決定に応答して、
前記デジタル信号データストリームの基準校正を再び有効化するステップ、
第3のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第3の位置を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データを前記機械学習モデルを使用して処理するステップ、及び、
前記第3のタッチイベントを処理するステップ、
を実行するステップと、
をさらに含む、請求項3に記載の方法。 - 前記受け取られたデジタル信号データストリームを前記低域通過フィルタを通じて処理するステップと、前記受け取られたデジタル信号データストリームを前記絶対値平均基準フィルタを通じて処理するステップとは、同時に実行される、請求項3に記載の方法。
- 前記デジタル信号データストリームに対する基準校正を無効化するステップは、eフィールドコントローラに基準校正を無効化するコマンドを送信するステップを含む、請求項3に記載の方法。
- 電場タッチ画面であって、
電場(eフィールド)を生成するように構成された一組の1又は2以上の送信電極と、
それぞれがeフィールド変化を感知するように構成された複数の受信電極と、
前記複数の受信電極から継続的に信号データを受け取って、eフィールド信号偏差を表すデジタル信号データストリームを出力するように構成されたコントローラと、
アプリケーションプロセッサと、
を備え、前記アプリケーションプロセッサは、
前記デジタル信号データストリームを受け取り、
第1のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第1の位置を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データを機械学習モデルを使用して処理し、
前記タッチイベントを処理し、
前記受け取られたデジタル信号データストリームから、信号強度が閾値未満に低下したかどうかを決定し、
前記信号強度が前記閾値未満に低下したとの決定に応答して、
第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを1又は2以上のフィルタを通じて処理し、
第2のタッチイベント及び前記タッチ画面の前記ディスプレイ画面上の第2の位置を決定するために、前記機械学習モデルを使用して前記第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを処理し、
前記第2のタッチイベントを処理する、
ことを実行するように構成される、
電場タッチ画面。 - 前記ディスプレイ画面は4つの縁部を含み、前記複数の受信電極は、前記ディスプレイ画面の前記4つの縁部に沿ってそれぞれ配置された少なくとも4つの受信電極を含む、請求項7に記載の電場タッチ画面。
- 前記機械学習モデルは、位置を予測するためにディープニューラルネットワーク(DNN)回帰モデルを使用し、タッチイベントが発生したかどうかを予測するためにDNN分類器モデルを使用する、請求項7に記載の電場タッチ画面。
- 前記アプリケーションプロセッサは、
前記信号強度が前記閾値未満に低下したとの決定に応答して、
前記デジタル信号データストリームの基準校正を無効化することを実行するようにさらに構成され、
前記受け取られたデジタル信号データストリームを1又は2以上のフィルタを通じて処理することは、
第2のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを低域通過フィルタを通じて処理することと、
前記受け取られたデジタル信号データストリームの絶対値の平均を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを絶対値平均基準フィルタを通じて処理することと、
前記第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記第2のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームと、前記受け取られたデジタル信号データストリームの絶対値の平均との間の差分を決定することと、
を含む、請求項7に記載の電場タッチ画面。 - 前記アプリケーションプロセッサは、
前記受け取られたデジタル信号データストリームから、所定の時間にわたって信号強度が前記閾値を上回っているかどうかを決定し、
前記所定の時間にわたって信号強度が前記閾値を上回っているとの決定に応答して、
前記デジタル信号データストリームの基準校正を再び有効化し、
第3のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第3の位置を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データを前記機械学習モデルを使用して処理し、
前記第3のタッチイベントを処理する、
ことを実行するようにさらに構成される、請求項10に記載の電場タッチ画面。 - 前記受け取られたデジタル信号データストリームの前記低域通過フィルタを通じた処理と、前記受け取られたデジタル信号データストリームの前記絶対値平均基準フィルタを通じた処理とは、同時に実行される、請求項10に記載の電場タッチ画面。
- 前記デジタル信号データストリームに対する基準校正の無効化は、前記コントローラに送信される基準校正を無効化するためのコマンドを含む、請求項10に記載の電場タッチ画面。
- 電場(eフィールド)タッチ画面のプロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに動作を実行させる命令を与える非一時的機械可読記憶媒体であって、前記動作は、
複数の受信電極の各々から検出されたeフィールド信号偏差を表すデジタル信号データストリームを継続的に受け取ることであって、前記eフィールドタッチ画面のディスプレイ画面は4つの縁部を含み、前記複数の受信電極は、前記ディスプレイ画面の前記4つの縁部に沿ってそれぞれ配置された少なくとも4つの電極を含む、ことと、
第1のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第1の位置を決定するために、機械学習モデルを使用して前記デジタル信号データストリームを処理することと、
前記第1のタッチイベントを処理することと、
前記受け取られたデジタル信号データストリームから、信号強度が閾値未満に低下したと決定することと、
信号強度が前記閾値未満に低下したとの決定に応答して、
第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを1又は2以上のフィルタを通じて処理すること、
第2のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第2の位置を決定するために、前記機械学習モデルを使用して前記第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを処理すること、及び、
前記第2のタッチイベントを処理すること、
を実行することと、
を含む、非一時的機械可読記憶媒体。 - 前記機械学習モデルは、位置を予測するためにディープニューラルネットワーク(DNN)回帰モデルを使用し、タッチイベントが発生したかどうかを予測するためにDNN分類器モデルを使用する、請求項14に記載の非一時的機械可読記憶媒体。
- 前記動作は、
信号強度が前記閾値未満に低下したとの決定に応答して、
前記デジタル信号データストリームの基準校正を無効化することをさらに含み、
前記受け取られたデジタル信号データストリームを1又は2以上のフィルタを通じて処理することは、
第2のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを低域通過フィルタを通じて処理することと、
前記受け取られたデジタル信号データストリームの絶対値の平均を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データストリームを絶対値平均基準フィルタを通じて処理することと、
前記第1のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームを生成するために、前記第2のフィルタ処理済みデジタル信号データストリームと、前記受け取られたデジタル信号データストリームの絶対値の平均との間の差分を決定することと、
を含む、請求項14に記載の非一時的機械可読記憶媒体。 - 前記動作は、
前記継続的に受け取られたデジタル信号データストリームから、所定の時間にわたって信号強度が前記閾値を上回ると決定することと、
前記所定の時間にわたって信号強度が前記閾値を上回るとの決定に応答して、
前記デジタル信号データストリームの基準校正を再び有効化すること、
第3のタッチイベント及び前記タッチ画面のディスプレイ画面上の第3の位置を決定するために、前記受け取られたデジタル信号データを前記機械学習モデルを使用して処理すること、及び、
前記第3のタッチイベントを処理すること、
を実行することと、
をさらに含む、請求項16に記載の非一時的機械可読記憶媒体。 - 前記受け取られたデジタル信号データストリームを前記低域通過フィルタを通じて処理することと、前記受け取られたデジタル信号データストリームを前記絶対値平均基準フィルタを通じて処理することとは、同時に実行される、請求項16に記載の非一時的機械可読記憶媒体。
- 前記デジタル信号データストリームに対する基準校正を無効化することは、eフィールドコントローラに基準校正を無効化するコマンドを送信することを含む、請求項16に記載の非一時的機械可読記憶媒体。
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