JPH03107831A - 撮像装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 以下の順序で本発明を説明する。

Ａ産業上の利用分野 Ｂ発明の概要 Ｃ従来の技術（第７図） Ｄ発明が解決しようとする問題点（第７図）Ｅ問題点を
解決するための手段（第１図）Ｆ作用（第１図） Ｇ実施例 （Ｇｌ）第１の実施例（第１図〜第６図）（Ｇ２）他の
実施例 Ｈ発明の効果 Ａ産業上の利用分野 本発明は描像装置に関し、例えばテレビジョンカメラに
適用して好適なものである。

Ｂ発明の概要 本発明は、撮像装置において、ファジィ推論を適用して
絞りをマニュアル調整することにより、撮像装置の使い
勝手を向上することができる。

Ｃ従来の技術 従来、テレビジョンカメラにおいては、絞りを自動調整
するだけでなく、マニュアル調整し得るようになされた
ものがある（特願昭６３−２０８８２５号、特願昭６３
−２１３０９８号、特願昭６３−２１５８５０号）。

すなわち第７図に示すように、この種のテレビジョンカ
メラにおいては、羽根状の絞りをアイリスモータ２で駆
動する。

絞りは、その開口量をホール素子３で検出し得るように
なされ、当該検出結果に基づいてアイリスモータ２が駆
動される。

すなわちホール素子３の出力電圧■えは、絞り操作子の
操作量に応じて基準電圧発生回路７から出力される基準
電圧Ｖ０Ｆとの間で抵抗４．５及び６を介して、比較結
果が得られ、当該比較結果が演算増幅回路１０の反転入
力端に出力される。

演算増幅回路１０は、抵抗１１及びコンデンサ１２を有
する積分回路で構成され、その出力信号をアイリスモー
タ２の駆動コイル１３に出力する。

このとき演算増幅回路１０は、抵抗１４を介して、非反
転入力端に基準電源１６の基準電圧を入力するようにな
され、同時に制動コイル１８をそれぞれ反転及び非反転
入力端に接続するようになされている。

これに対して演算増幅回路２０は、演算増幅回路１０と
同様にコンデンサ２２及び抵抗２４を有する積分回路で
構成され、入力抵抗２１を介して演算増幅回路１０の出
力信号を反転入力端に受けるようになされている。

さらに演算増幅回路２０は、演算増幅回路１０と同様に
、抵抗２６を介して、非反転入力端に基準電源１６の基
準電圧を入力するようになされ、出力信号を駆動コイル
１３の残りの入力端に出力するようになされている。

これにより絞りにおいては、ホール素子３の出力電圧ｖ
１が基準電圧ｖｔｔｒと一致するように、制動コイル１
日で制動されながら駆動コイル１３で駆動されるように
なされ、かくして絞りの開口量を基準電圧ｖ１Ｆで決ま
る所望の値に設定し得るようになされている。

Ｄ発明が解決しようとする問題点 ところで、この種のマニュアル調整の絞りにおいては、
アイリスモータ２、ホール素子３及び絞りにばらつき、
温度特性による変化、がた等を避は得す、モデル化も困
難な特徴がある。

従って、絞り調整にばらつき、温度変化を避は得ないだ
けでなく、ユーザの操作に対して、素早くかつ滑らかに
応答させることが困難な問題があり、その精度も未だ不
十分な問題があった。

さらに撮像素子の電気変換特性が非線型でなるのに対し
、絞りは線型にしか調整し得ない。

又、撮像信号の信号レベルの変化に対して、視覚的な明
るさは対数状に変化する。

従って、ユーザの操作感覚に即して、明るさを制御する
ことが困難な問題があった。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、これらの
問題点を一挙に解決して、高精度かつ高速度で、ユーザ
の操作感覚に即して絞りを調整することができる撮像装
置を提案しようとするものである。

Ｅ問題点を解決するための手段 かかる問題点を解決するため本発明においては、撮像手
段３４と、制御データＤ、。Ｈ７に応じて、撮像手段３
４への入射光量を制限する絞り２．３３と、絞り２．３
３の開口量を検出する開口量検出手段３と、開口量検出
手段３の検出結果及び所定＜７）基準値（θ、Δθ）に
基づいて、ファジィ推論により、制御データ［）ｃｏ、
４ｔを出力する制御回路３８とを備えるようにする。

Ｆ作用 ファジィ推論を適用して絞り２．３３を制御すれば、簡
易な構成で、モデル化し得ないような場合でも、確実、
高速度かつ所望の特性で絞りを制御することができる。

Ｇ実施例 以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。

（Ｇ１）第１の実施例 （Ｇｌ−１）実施例の構成 第７図との対応部分に同一符号を付して示す第１図にお
いて、３０は全体としてテレビジョンカメラを示し、レ
ンズ３２で集光した光を絞り３３を介して固体撮像素子
３４の撮像面上に導き、これにより当該撮像面上に被写
体の像を結像して撮像信号ＳＳを得る。

これに対してアナログディジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３
５は、増幅回路３６を介してホール素子３の出力信号を
受けるようになされ、その出力ディジタル信号（以下絞
り量データと呼ぶ）を制御回路３８に出力する。

これに対して、アナログディジタル変換回路（Ａ／Ｄ）
４０は、絞り調整用の可変抵抗４２から出力される基準
電圧■□、を受け、ディジタル信号に変換して制御回路
３８に出力する。

制御回路３８は、絞り量データ及び基準電圧Ｖ１２に基
づいて制御データＤ　ｃｏＮアを作成し、当該制御デー
タＤ　Ｃ０ＮＴをディジタルアナログ変換回路（Ｄ／Ａ
）４４、ローパスフィルタ回路（ＬＰＦ）４６を介して
アイリスモータ２に出力するようになされ、これにより
絞り３３を基準電圧Ｖ□、で決まる開口量に制御するよ
うになされている。

このとき制御回路３８は、ファジィ推論を用いて制御デ
ータＤ、。、アを作成するようになされている。

すなわちファジィ推論においては、簡易な構成で、モデ
ル化し得ないような対象でも、確実に制御し得る特徴を
有す。

従ってこのようにモデル化が困難な絞り制御に適用して
、簡易な構成で、確実に所望の開口量を得ることができ
る。

さらにメンバーシップ関数の設定いかんによって、ユー
ザの操作感覚に即して十分な精度で、素早くかつ滑らか
に明るさを制御することができ、その分従来に比してテ
レビジョンカメラの使い勝手を向上することができる。

（ＧＬ−２）制御回路３８の構成 制御回路３８は、減算回路５０に絞り量データ及び基準
電圧■□、のデータを受け、これにより制御目標に対す
る絞り３３の偏差（以下偏差データと呼ぶ）θを検出す
るようになされている。

さらに制御回路３８は、微分回路５２に偏差データθを
受け、これにより偏差データθの微分データΔθを作成
するようになされている。

制御回路３８は、偏差データθ及び偏差データθの微分
データΔθをファジィ推論部５４に与え、当該ファジィ
推論部５４で制御データＤ、。、をファジィ推論する。

（Ｇｌ−２−１）メンバーシップ関数 ファジィ推論部５４は、リードオンリメモリ回路を有し
、当該リードオンリメモリ回路に偏差データθ、偏差デ
ータθの微分データΔθ及び制御データＤ、。１に関す
るメンバーシップ関数のデータを格納してテーブルを形
成するようになされている。

すなわち第２図に示すように、偏差データθに関するメ
ンバーシップ関数においては、偏差データθの値が負側
に最も大きくなる値から正側に最も大きくなる値までを
値−１から１まで正規化し、これを横軸にとって表した
７つのメンバーシップ関数（ＮＬ、ＮＭ、ＮＳ、ＺＲ，
ＰＳＳＰＭ及びＰＬ）が割当られるようになされている
。

すなわち、第１のメンバーシップ関数ＮＬにおいては、
偏差データθの値が負側に最も大きくなる状態を表すの
に対し、第２のメンバーシップ間数ＮＭは、負側に最も
大きくなった状態からやや正側に近づいた状態を表す。

これに対して、第３のメンバーシップ関数ＮＳは、第２
のメンバーシップ関数ＮＭから偏差データθがさらに正
側に近づいた状態を表し、第４のメンバーシップ関数Ｚ
Ｒは、偏差データθの値がほぼ０の状態を表す。

さらに第５及び第６のメンバーシップ関数ＰＳ及びＰＭ
は、偏差データθの値がほぼ０の状態から順次正側に大
きくなった状態を表し、第７のメンバーシップ関数ＰＬ
は、正側に最も大きくなった状態を表す。

同様に偏差データθの微分データΔθに関するメンバー
シップ関数においては、微分データΔθの値が負側に最
も大きくなる値から正側に最も大きくなる値までを値−
１から１まで正規化し、これを横軸にとって表した７つ
のメンバーシップ関数（ＮＬ、ＮＭ、ＮＳ、、ＺＲ，Ｐ
Ｓ、ＰＭ及びＰＬ）が割当られるようになされている。

すなわち、第１のメンバーシップ関数ＮＬにおいては、
微分データΔθの値が負側に最も大きくなる状態を表す
のに対し、第２のメンバーシップ関数ＮＭは、負側に最
も大きくなった状態からやや正側に近づいた状態を表す
。

これに対して、第３のメンバーシップ関数ＮＳは、さら
に正側に近づいた状態を表すのに対し、第４のメンバー
シップ関数ＺＲは、はぼＯの状態を表す。

さらに第５及び第６のメンバーシップ関数ＰＳ及びＰＭ
は、はぼ０の状態から正側に順次大きくなった状態を表
すのに対し、第７のメンバーシップ関数ＰＬは、正側に
最も大きくなった状態を表す。

同様に制御データＤ　Ｃ０ＮＴに関するメンバーシップ
関数においては、制御データＤ　ｃＯ，、を値−１から
１まで正規化し、これを横軸にとって表された７つのメ
ンバーシップ関数（ＮＬ、ＮＭ、ＮＳ。

ＺＲ，ＰＳ、ＰＭ及びＰＬ）が割当られるようになされ
ている。

すなわち、第１、第２及び第３のメンバーシップ関数Ｎ
Ｌ、ＮＭ及びＮＳにおいては、制御データＤＣＯＮ丁で
絞り３３が絞られる状態を表し、それぞれその変化速度
が大きい場合、中程度の場合、小さい場合を表す。

これに対して、第４のメンバーシップ関数ＺＲは、絞り
３３を変化させない場合を表し、第５、第６及び第７の
メンバーシップ関数ＰＳ、ＰＭ及びＰＬは、制御データ
Ｄ、。ＮＹで絞り３３が開けられる状態を表し、それぞ
れその変化速度が小さい場合、中程度の場合、大きい場
合を表す。

各メンバーシップ関数（ＰＬ、ＰＭ、ＰＳ、ＺＲ，ＮＳ
、ＮＭ及びＮＬ）は、両側のメンバーシップ関数（すな
わちメンバーシップ関数ＮＬ及びＰＬ）を除いて、横軸
に対してそれぞれ所定量だけシフトした三角形形状の関
数に設定されている。

さらに各メンバーシップ関数（ＰＬ、ＰＭ、ＰＳ、ＺＲ
，ＮＳ、ＮＭ及びＮＬ）は、当１亥三角形形状が、中央
のメンバーシップ関数程急激に立ち上がると共に、メン
バーシップ関数間の距離が小さくなるようになされてい
る。

従って、偏差データθ、偏差データθの微分データΔθ
及び制御データＩ）ｃｏｓｔが小さな場合程、すなわち
ユーザが絞り３３の開口量を少しだけ変化させる場合、
ユーザが絞り３３をゆっくりと変化させる場合、調整目
標に対して絞り３３の開口量が少しだけずれている場合
程、高い精度でファジィ推論結果を得ることができ、こ
れによりユーザの操作感覚に即した高い精度で絞り３３
を調整することができる。

さらにこれとは逆に、偏差データθ、偏差データθの微
分データΔθ及び制御データＤ、。Ｈ７が大きな場合程
、すなわちユーザが絞り３３の開口量を大きく変化させ
る場合、ユーザが絞り３３を素早く変化させる場合、調
整目標に対して絞り３３の開口量が大きくずれている場
合程、高速度で絞り３３を制御し得、これによりユーザ
の操作感覚に罪した速度で、高速度で絞り３３を調整す
ることができる。

特にファジィ推論においては、検出されたデータの精度
（この場合は偏差データθ及び偏差データθの微分デー
タΔθでなり、アナログディジタル変換回路３５及び４
０の分解能に依存する）が悪い場合でも、精度の高い制
御データを出力し得る特徴がある。

従って、分解能の低いアナログディジタル変換回路３５
及び４０を用いて、精度の高い制御データＤＣｏＮＴを
得ることができる。

また、分解能の低いアナログディジタル変換回路３５及
び４０を用いて、精度の高い制御データＤｃｏ、４ｔを
得ることができることから、絞り３３、アイリスモータ
２及びホール素子３のばらつきに対しても、精度の高い
制御データＤ　Ｃ０ＮＴを得ることができ、かくして高
い精度で絞り３３を制御することができる。

さらに中央のメンバーシップ関数程急激に立ち上がると
共に、メンバーシップ関数間の距離が小さくなるように
設定されていることから、絞り３３を小さく絞った状態
でも、滑らかに絞り３３を制御をすることができる。

実際上、この種の絞りにおいては、開口部の面積に比例
して入射光量が変化することから、絞りを絞れば絞るほ
ど、精度の高い制御が必要になる。

ところが従来の制御方法においては、線型に制御するこ
とから、必ずしも絞りを絞った状態で精度の高い制御を
し得す、かくしてこの点においても従来に比して格段的
に使い勝手を向上することができる。

また各メンバーシップ関数（ＮＬ、ＮＭＳＮＳ、ＺＲ，
ＰＳ、ＰＭ及びＰＩ−）においては、三角形形状の部分
が、中央のメンバーシップ関数ＺＲに対して左右非対象
になるよに選定され、これにより絞り調整繰作子の操作
量に対して擾像素子３４の入射光量を非線型に変化させ
、当該操作量と視覚的な明るさの変化とが一致するよう
になされている。

かくして高精度かつ高速度で、ユーザの操作感覚に即し
て絞りを調整することができる。

従って、その分従来に比して格段に使い勝手を向上する
ことができる。

第３図に示すように、偏差データθ、偏差データθの微
分データΔθ及び制御データＤ　ＣＯＮアに関するメン
バーシップ関数は、それぞれ横軸を５ビツトのデータで
等間隔に３２分割し、分割した横軸座標をサンプリング
点にして８ビツトのデータに量子化して表されるように
なされている。

このとき第１、第３、第５及び第７のメンバーシップ関
数（ＮＬ、Ｎ５ＳＰＳ及びＰＬ）においては、当該メン
バーシップ関数（ＮＬＳＮＳ、ＰＳ及びＰＬ）を表現す
るデータ（ＤＮＬ＋　、・・・・・・Ｄ、い、ＤＩｌい
、１、・・・・・・、ＤＨＬ３り、（Ｄ□１、・・・・
・・、Ｄ　Ｈ５ｈ　、ＤＮＳｌｌ＋１　、・・・・・・
、Ｄ、ｌｓ！ｚ）、（Ｄ　ＰＨ１％　　”””ｓ　　Ｄ
ＰＳ＋＋　　ｓ　　ＤＰＳ＋＋＋１　　％　　”””％
　　Ｄデ５ｓｚ）、　（ＤＦＬＩ、・・・・・・、Ｄ　
ＰＬＩＩ　、ＤＰＬａ＋１　　、”・・・・、Ｄｒｔｚ
ｚ）のサンプリング点が一致するように設定され、これ
により各データ（Ｄ、。〜Ｄ　ＮＬＩ！　）、（Ｄｓｓ
＋　＝Ｄｓｓｓｚ）、（Ｄｒｓ＋　〜Ｄｒｓｘｔ）、（
Ｄ、、、、〜Ｄｒ、Ｚ）で、それぞれメンバーシップ関
数（ＮＬ、ＮＳ、ＰＳ及びＰＬ）の形状を表現するよう
になされている。

これに対して、第２、第４及び第６のメンバーシップ関
数（ＮＭ、ＺＲ及びＰＭ）においては、当該メンバーシ
ップ関数（ＮＭＳＺＲ及びＰＭ）を表現するデータ（Ｄ
８１、・・・・・・、Ｄ　ＮＫａ、Ｄ９□、１、・・・
・・・、Ｄ工、□）、（Ｄ２□、・・・・・・Ｄ　ＺＩ
ＲＳＤ　２Ｒｎ＋　１　、”’　”’、ＤＺＩ：ｌり、
（Ｄ、、４．、・・・・・・、Ｄ　ＰＮＩＩ　％　Ｄｒ
ｘｎ＋＋　、・・・・・・、Ｄ□３ｔ）のサンプリング
点が、第１、第３、第５及び第７のメンバーシップ関数
（ＮＬ、ＮＳ、ＰＳ及びＰＬ）を表現するデータ（ＤＮ
Ｌ＋　”−ＤＮＬｓ□）、（Ｄ、４ｓ＋〜１））１３１
２）、（Ｄｐｓ＋　”’Ｄｐｓ３ｇ）、（ＤＰＬｌ〜Ｄ
ＰＬ３２）のサンプリング点に対して、　１／２サンプ
リングピツチだけシフトするように設定され、これによ
り各データ（ＤＮＭＩ　〜Ｄｓｘ３ｚ）、（Ｄ　ｚａ＋
””ＤＺ１３ｇ）、（Ｄ、、、％Ｄ、、、、）でメンバ
ーシップ関数（ＮＭ、ＺＲ及びＰＭ）の形状を表現する
ようになされている。

このようにすれば、隣接して立ち上がるメンバーシップ
関数間で（第３図においては、メンバーシップ関数ＰＳ
及びＰＭ、ＰＭ及びＰＬ間でなる）、各データ（Ｄｏ、
〜Ｄｐｓ３ｚ）及び（Ｄｒ□〜Ｄｐｘ３ｇ）、（ＤＰＭ
Ｉ　〜Ｄｒｗ＊ｔ）及び（ＤＦＬＩ　〜Ｄ、Ｌ３りのサ
ンプリング点が互いに入れ違いになるように設定するこ
とができる。

かくして、ファジィ推論においては、メンバーシップ関
数から得られる推論結果が１つ欠けても、当該メンバー
シップ関数に隣接するメンバーシップ関数から得られた
推論結果で、全体の推論結果を補うことができることか
ら、このようにサンプリング点が互いに入れ違いになる
ようなデータで各メンバーシップ関数を表現すれば、そ
の分推論結果の精度を向上することができる。

実際上、このようにサンプリング点を互いに入れ違いに
しないで各メンバーシップ関数を表現する場合、入れ違
いにした場合と同様の精度で推論結果を得るためには、
横軸を３２分割の倍の６４分割にしてメンバーシップ関
数を表現しなければならない。

かくして、サンプリング点が互いに入れ違いになるよう
にメンバーシップ関数を表現することにより、簡易な構
成で精度の高い制御データＤ、。ＨＴを得ることができ
る。

なおこの実施例においては、各メンバーシップ関数を表
現するデータ（ＤＮＬＩ〜ＤＮＬ３ｔ）、（Ｄ　ＮＮＩ
　〜Ｄａｎ３ｉ）、（ＤＮＳｌ　〜Ｄｗｓ３ｇ）、（Ｄ
ｚｍ＋　〜Ｄｚ＊ｓｔ）、（Ｄｒ！Ｉ　〜Ｄｒｇ３ｇ）
、（Ｄ、９１〜Ｄ工、）、（ＤＰＬＩ　””ＤＰＬＩり
においては、横軸方向を共通のアドレスデータに設定し
てリードオンリメモリ回路に格納するようになされ、第
２、第４及び第６のメンバーシップ関数（ＮＭ、ＺＲ及
びＰＭ）を用いる推論の際、正規化した偏差データθ、
偏差データθの微分データΔθ及び制御データＤ　Ｃ０
ＮＴを１７２サンプリングピッチ分だけシフトさせて当
該第２、第４及び第６のメンバーシップ関数（ＮＭ、Ｚ
Ｒ及びＰＭ）の値を検出するようになされている。

（Ｇｌ−２−２）ファジィ推論のためのルールファジィ
推論部５４は、偏差データθ、偏差データθの微分デー
タΔθ及び制御データＤ、。１に関するメンバーシップ
関数を用いて、ファジィ推論する際に、所定のルールＲ
１〜Ｒ９に従って推論する。

すなわち、偏差データθ、偏差データθの微分データΔ
θに基づいて、絞り３３を制御するコツは、あいまいな
言葉を含む自然な文章で表現した以下のルールＲＨＩ〜
ＲＨ９で表される。

ルールＲＨＩ もし偏差データθが正の大きな値のとき、絞り３３を高
速度で開け。

ルールＲＨ２ もし偏差データθが負の大きな値のとき、絞り３３を高
速度で絞れ。

ルールＲＨ３ もし偏差データθが正の中程度の値で、かつ偏差データ
θの微分データΔθがほとんど０のとき、絞り３３を中
速度で開け。

ルールＲＨ４ もし偏差データθが正の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが正の小さな値のとき、絞り３３を小
さな速度で開け。

ルールＲＨ５ もし偏差データθが正の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが負の小さな値のとき、絞り３３の制
御を停止する。

ルールＲＨ６ もし偏差データθが負の中程度の値で、かつ偏差データ
θの微分データΔθがほとんどＯのとき、絞り３３を中
速度で絞れ。

ルールＲＨ７ もし偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが負の小さな値のとき、絞り３３を小
さな速度で絞れ。

ルールＲＨ８ もし偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが正の小さな値のとき、絞り３３の制
御を停止する。

ルールＲＨ９ もし偏差データθがほとんど０で、かつ偏差データθの
微分データΔθがほとんど０のとき、絞り３３の制御を
停止する。

従ってルールＲＨＩ〜Ｒ）（９は、記号を使った以下の
ルールＲ１〜Ｒ９を用いて表すことができる。

ルールＲ１ ＩＦ　　　θ−Ｐ　Ｌ Ｔ　ＨＥ　Ｎ　　　Ｄｃｏｓｖ＝　Ｐ　ＬルールＲ２ ＩＦ θ＝ＮＬ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃ。□＝ＮＬ ルールＲ３ ＡＮＤ Δθ＝ＺＲ ＴＦ θ＝ＰＭ ＮＤ Δθ＝ＺＲ ＴＨＥＮ　　　Ｄａ。Ｎｙ＝ＰＭ ルールＲ４ ＴＦ θ六ＰＳ ＮＤ Δθ＝ＰＳ ＴＨＥＮ　　　Ｄ、。Ｎｔ＝Ｐｓ ルールＲ５ ＴＦ θ＝ＰＳ ＮＤ Δθ＝ＮＳ ＴＨＥＮ Ｄｃｏｘｒ＝　Ｚ　Ｒ ルールＲ６ ＴＦ θ±ＮＭ ＴＦ（ＥＮ　　　Ｄ、。、、＝ＮＭ ルールＲ７ ＴＦ θ＝ＮＳ ＡＮＤ　　　Δθ＝ＮＳ Ｔ　ＨＥ　Ｎ　　　ＤｅｏＮｔ−Ｎ　ＳルールＲ８ ＴＦ θ＝ＮＳ ＡＮＤ　　　Δθ＝ＰＳ ＴＨＥＮ　　　Ｄ、。Ｎ？＝ＺＲ ルールＲ９ ＴＦ θ＝ＺＲ ＮＤ Δθ−ＺＲ Ｔ）（ＥＮ　　　ＤｃｏＮｔ＝ＺＲ かくしてファジィ推論部５４は、以上のルールＲ１〜Ｒ
９に従って、ファジィ推論するようになされている。

（Ｇ１−２−３）ファジィ推論処理 ファジィ推論部５４は、マムダミ（ｓ＋ａｍｄａｍｉ）
の手法を用いて、制御データＤＣＯＮＴをファジィ推論
する。

すなわちファジィ推論部５４は、偏差データθ、偏差デ
ータθの微分データΔθを検出し、その検出結果を正規
化した後、テーブルを参照して対応するメンバーシップ
関数の値を検出する。

ここでファジィ推論部５４は、例えば正規化した偏差デ
ータθ、偏差データθの微分データΔθとして例えば値
０．６及び０．１が得られると、先ずルールＲ１の条件
に従って偏差データθに関するメンバーシップ関数（Ｐ
Ｌ）から、値を検出する（この場合値Ｏが得られる）。

さらにファジィ推論部５４は、検出されたメンバーシッ
プ関数の値（０）で、当該ルールＲ１の後件部でなるｌ
ｉＪ御データＤ０゜１に関するメンバーシップ関数ＰＬ
を頭切りする。

これにより、ルールＲ１の条件に従って、制御データＤ
ＣＯＮ？に関するメンバーシップ関数ＰＬを、値Ｏで頭
切りしたメンバーシップ関数（すなわちルールＲ１の推
論結果でなる）を得ることができる。

同様にファジィ推論部５４は、ルールＲ２の条件に従っ
て偏差データθに関するメンバーシップ関数（ＮＬ）か
ら値を検出しくこの場合も値Ｏが得られる）、検出され
たメンバーシップ関数の値（０）で、当該ルールＲ２の
後件部でなる制御データＤｅＯＮＴに関するメンバーシ
ップ関数ＮＬを頭切りする。

続いてファジィ推論部５４は、ルールＲ３の条件に従っ
て偏差データθ、偏差データθの微分データΔθに関す
るメンバーシップ関数（ＰＭ）及び（ＺＲ）から値を検
出しくこの場合それぞれ値０．７及び０．８が得られる
）、ｒＡＮＤ、の条件に従って、検出した値（０，７及
び０．８）から小さな方の値（０，７）を選択する。

さらにファジィ推論部５４は、選択した値（０，７）で
ルールＲ３の制御データＤ、。ＮＴに関するメンバーシ
ップ関数Ｐ　Ｍ’＆＠切りし、かくして第４図に示すよ
うに、三角形形状でなるメンバーシップ関数ＰＭを値０
．７で頭切りした台形形状の推論結果（すなわちルール
Ｒ３の推論結果でなる）を得ることができる。

同様にファジィ推論部５４は、ルールＲ３〜Ｒ９の条件
に従って、順次偏差データθ、偏差データθの微分デー
タΔθに関するメンバーシップ関数から値を得、各ルー
ルＲ３〜Ｒ９のｒＡＮＤ。

条件に従って小さいほうの値を選択した後、選択された
値を用いて対応する制御データＤ　ｃｏＮｔに関するメ
ンバーシップ関数を頭切りする。

かくして第４図に示すように、頭切りしたメンバーシッ
プ関数群で形成された推論結果を得ることができる。

（Ｇｌ−２−４）デファジィ処理 ファジィ推論部５４は、頭切りしたメンバーシップ関数
群で形成された推論結果が得られると、第５図に示す処
理手順を実行して推論結果の重心を検出することにより
、推論結果をデファジィ処理し、推論結果の確定値を検
出する。

ここで制御データＤＣＯＮＴに関するメンバーシップ関
数においては、値−１から１までの横軸を３２分割して
データを格納するようになされていることから、このと
き横軸の座標を５ビツトのデータで表すようになされて
いる。

従って第６図に示すように、ファジィ推論部５４におい
ては、制御データＤ　Ｃ０ＨＴの推論結果として（第６
図（Ａ））、横軸を５ビツトのアドレスデータにして、
各アドレスに値０から１までのデータを格納した推論結
果（第６図（Ｂ））が得られる。

ファジィ推論部５４は、かかる推論結果のデータをメモ
リ回路に格納するようになされ、ステップＳＰＩからス
テップＳＰ２に移って、当該推論結果のデータを順次累
積加算する。

このときファジィ推論部５４は、その累積加算結果を加
算データのアドレスに応じて順次メモリ回路に格納する
ようになされ（第６図（Ｃ））、加算処理が終了すると
ステップＳＰ３に移り、最終アドレスの加算結果（この
場合は値２．５でなる）を１７２に割り算する。

さらにファジィ推論部５４は、ステップＳＰ４に移って
、当該割算結果（この場合値１．２５でなる）に最も近
い値の加算結果が得られたアドレスを検出した後（この
場合アドレス４が検出され、以下当該アドレスのデータ
を重心近傍データと呼ぶ）、続いてステップＳＰ５に移
り、続いて割算結果に近い値の加算結果が得られたアド
レスを検出する（この場合アドレス５が検出され、以下
このアドレスを隣接するデータのアドレスと呼ぶ）。

ファジィ推論部５４は、続いてステップＳＰ６に移り、
重心近傍データ及び隣接するデータの加算結果をメモリ
回路からロードした後（この場合それぞれアドレス４及
び５の値１，１及び１．８の加算結果が検出される）、
当該加算結果を直線補間し、割算結果と等しい値の加算
結果が得られるアドレスを検出する。

すなわちこの場合、ファジィ推論部５４は、次式 の演算処理を実行し、値０．２１を得た後、次式４　＋
０．２１＝　４．２１ ・・・・・・　（２） で表されるように、値０．２１をアドレス４に加算して
値４．２１の重心のアドレスを検出する。

かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
で重心のアドレスを検出し得、これにより精度の高い確
定値を検出することができる。

ファジィ推論部５４は、検出された重心のアドレスから
、正規化前の制御データＤＣＯＮＴを作成した後、当該
制御データＤ、。ＮＹに基づいてアイリスモータ２に駆
動信号を出力し、ステップＳＰ７に移り、当該処理手順
を終了する。

かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
で制御データＤ、。ＮＹを作成し得ることがら、メンバ
ーシップ関数を低い分解能に設定しても、精度の高い制
御データを得ることができ、その分会体として簡易な構
成で、絞り制御精度の高いテレビジョンカメラを得るこ
とができる。

さらに累積加算値を１／２に割り算する処理は、累積加
算データを１ビツトビツトシフトするだけでよい。

従ってこの実施例のデファジィ処理においては、実質上
、累積加算処理、（１）式及び（２）式の演算処理だけ
で、確定値を検出することができる。

これに対して重心の位置は、次式 で定義されることから、定義通り演算処理すると、この
場合メンバーシップ関数が３２分割されていることから
、３２回の掛は算処理、６４回の加算処理、１回の割り
算処理が必要になる。

従ってこの実施例によれば、定義通り演算処理する場合
に比して、格段的に簡易に確定値を検出することができ
、その分会体として簡易な構成のテレビジョンカメラを
得ることができる。

（Ｇｌ−３）実施例の動作 以上の構成において、ホール素子３から出力される絞り
３３の開口量検出結果は、アナログディジタル変換回路
３５を介して、絞り量データに変換された後、制御回路
３８に入力される。

これに対して、絞り調整用の可変抵抗４２から出力され
る基準電圧■□、は、ユーザの操作量に応動して電圧が
変化するようになされ、アナログディジタル変換回路４
０を介してディジタル信号に変換されて制御回路３８に
入力される。

制御回路３８において、絞り量データ及び基準電圧■。

、は、減算回路５０で減算されて偏差データθに変換さ
る。

偏差データθは、ファジィ推論部５４に直接入力される
と共に、微分回路５２を介して微分データΔθに変換さ
れた後、ファジィ推論部５４に入力される。

ファジィ推論部５４において、偏差データθ及び微分デ
ータΔθは、正規化された後、ルールＲ１〜Ｒ９の条件
に従ってファジィ推論に用いられ、これにより制御デー
タＤ　ＣＯＮ？の推論結果が得られる。

制御データＤ、。１の推論結果は、デファジィ処理され
て確定値が得られ、当該確定値に基づいてアイリスモー
タ２が駆動され、これによりユーザの所望する明るさに
絞り３３が制御される。

（Ｇｌ−４）実施例の効果 以上の構成によれば、ファジィ推論を適用して絞りを制
御することにより、モデル化が困難な絞り制御において
、簡易な構成で、確実に所望の開口量を得ることができ
る。

さらにユーザの操作感覚に即して明るさを制御すること
ができると共に、高速度かつ高い精度で絞りを調整し得
、かくして従来に比して使い勝手を格段的に向上したテ
レビジョンカメラを得るすることができる。

（Ｇ２）他の実施例 なお上述の実施例においては、ホール素子を用いて絞り
の開口量を検出する場合について述べたが、開口量の検
出方法はこれに限らず、種々の検出方法を広く適用する
ことができる。

さらに上述の実施例においては、偏差データθ及び微分
データΔθを基準にしてファジィ推論する場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、例えば撮像信号の信
号レベルを併せて参考にしてファジィ推論してもよい。

さらに上述の実施例においては、マムダミの手法を用い
てファジィ推論する場合について述べたが、本発明はこ
れに限らず、種々の推論方法を広く適用することができ
る。

さらに上述の実施例においては、テレビジョンカメラの
絞りをマニュアル調整する場合に本発明を適用した場合
について述べたが、本発明はテレビジョンカメラに限ら
ず、例えば電子スチルカメラ等、種々の撮像装置の絞り
をマニュアル調整する場合に広く適用することができる
。

Ｈ発明の効果 上述のように本発明によれば、絞りのマニュアル調整に
ファジィ推論を適用したことにより、簡易な構成で、高
精度、高速度で絞りを調整することができ、かくして従
来に比して格段的に使い勝手を向上した撮像装置を得る
ことができる。

リスモータ、３・・・・・・ホール素子、３３・・・・
・・絞り、３５．４０・・・・・・アナログディジタル
変換回路、３８・・・・・・制御回路、５０・・・・・
・減算回路、５２・・・・・・微分回路、５４・・・・
・・ファジィ推論部、４４・・・・・・ディジタルアナ
ログ変換回路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 　撮像手段と、 制御データに応じて、上記撮像手段への入射光量を制限
   する絞りと、 上記絞りの開口量を検出する開口量検出手段と、上記開
   口量検出手段の検出結果及び所定の基準値に基づいて、
   ファジィ推論により、上記制御データを出力する制御回
   路と を具えることを特徴とする撮像装置。