JPH03249881A - 焦点制御装置 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は制御装置に係り、特にファジー推論を用いた制
御に適用して好適な制御装置に関するものである。

（従来の技術） 近年、各種制御の分野においては、より自然で状況に適
応した制御を行ない得るようにするために、曖昧な部分
を制御に取り入れることにより、自然で状況に適応した
制御を行ない得るようにした所謂ファジー推論が用いら
れている。

このような制御システムにおいては、制御に関する複数
の情報を予め定義されたメンバシップ関数を用いて、予
め設定された条件に適合する度合いを判定し、その結果
と予め定義された出力関数とから制御量を演算するもの
である。

すなわち、複数の制御情報を検出し、その各検出情報を
もとに予め用意されたメンバシップ関数にあてはめ、且
つ予め設定されたルールに照合する。そしてそのルール
に適合する度合いを定量的に求め、その結果を出力メン
バシップ関数に代入し、各状況を考慮した出力メンバシ
ップ関数を発生させ、制御量を演算する。具体的には最
終的に出力メンバシップ関数の外形の重心を求める演算
により、種々の曖昧さを反映させた制御出力を得るもの
である。

このように、ファジー推論を利用した制御はメンバシッ
プ関数の展開、ルール（条件）判定、制御量の演算を行
なう非ファジー化プロセス等のステップより構成されて
いる。

一方、このような曖昧さを含む制御対象としては、あら
ゆるものが考えられるが、たとえばビデオカメラ等の撮
像装置の分野を見ると、その焦点調節装置のように撮影
状況が極めて多様で、適確な制御をなうためには操作者
の感覚的な判断を要するようなシステムにおいては、上
述の曖昧な部分を取り入れた人間的な制御を行なうこと
が極めて有効である。

またこのような制御は、もちろん撮像装置だけに有効な
のものではなく、制御対象の種類にかかわらず、あらゆ
る分野の装置において適用することができるが、いずれ
の分野においても小型化、低コスト化は必須の条件であ
り、特に家電などの小型電子民生機器の分野ではその要
求は強い。

（発明の解決しようとする問題点） しかしながら、上述した従来の制御システムによれば、
その制御にファジー推論を用いる場合、そのメンバシッ
プ関数の展開、ルール（条件）判定、制御量の演算を行
なう非ファジー化プロセス等に比較的大規模なシステム
を必要としていた。これはメンバシップ関数の展開、制
御量の演算を行なう非ファジー化プロセスに高度で且つ
複雑な演算処理を必要としているからである。

具体的には、非ファジー化のプロセスにおいて出力メン
バシップ関数の外形の重心を求め、最終的な結果を得て
いるが、この出力メンバシップ関数の外形はいくつもの
ルール適合条件によって変化し、通常極めて複雑な形状
となるため、その外形の重心を求める演算も複雑で容易
に行なえるものではない。

特に、近年各種機器の小型化に伴い、ｌチップマイコン
を利用してソフトウェア上でファジー推論を行なわせる
必要性が高まっているが、ｌチップマイコン等を用いた
場合、そのプログラム容量、処理速度の制約が大きく、
それゆえ前述した重心演算を正確に行なわせようとする
と、大きな問題を生じる。

（問題点を解決するための手段） 本発明は上述した問題点を解決するためになされたもの
で、その特徴とするところは、複数の検出情報を演算し
て制御対象の制御量を出力する制御装置であって、前記
複数情報を検出する検出手段と、前記検出手段より出力
された複数の検出情報が予め設定された条件に適合する
度合いを所定の関数に基づいて定量的に演算し前記制御
対象を制御するための出力関数を発生する第１の演算手
段と、前記第１の演算手段より出力された出力関数の外
形に所定の近似処理を行なった外形に対して重心演算を
行なう第２の演算手段と、前記第２の演算手段の出力に
基づいて前記制御対象を駆動する駆動手段とを備えた制
御装置。

（作用） このように、制御対象を制御するための出力メンバシッ
プ関数を近似することにより、ファジー推論出力の精度
を低下させることなく、その演算を大幅に簡略化するこ
とができ、演算プログラム容量の規模縮小、処理時間の
短縮化が可能となる。

（実施例） 以下本発明における制御装置を、ビデオカメラ等の自動
焦点調節装置に適用した場合を例にし、各図を参照しな
がらその一実施例について詳細に説明する。

まず、本実施例において対象とする自動焦点調節装置に
ついてその概略を説明する。

カメラの自動焦点調節装置としては、種々の方式がある
が、ビデオカメラ、電子スチルカメラ等のように被写体
像を光電変換して映像信号を得る撮像手段を有する装置
では、映像信号中から被写体像の鮮鋭度、精細度を検出
し、それが最大となるようにフォーカシングレンズの位
置を制御することにより焦点を合わせる方式が知られて
いる。

そしてこのような焦点調節装置におけるフォーカシング
レンズ駆動速度の制御を、被写体像のエツジ部分のボケ
幅を検出し、この検出値に応じてレンズ駆動速度を変化
させるようにした方式が提案されている（たとえば１本
出願人による特願平１−７７０６３号）。

ところでこのような映像信号中より焦点状態に応じた信
号成分を抽出して焦点検出を行なうような方式では、被
写体及びその環境等によってその信号成分が変動し、正
確で自然な焦点調節を行ないにくい傾向がある。

このような制御自体に曖昧さを含む制御については、最
近各種制御の分野で用いられているファジー推論を効果
的に適用することができ、そのような場合、たとえばビ
デオ信号中の高周波信号成分及び被写体のボケ幅検出値
をファジー推論によって処理し、フォーカシングレンズ
駆動用のフォーカスモータの速度、方向を決定し、自動
焦点調節動作を行なう方法が考えられる。

そして具体的には、たとえば被写体のボケ幅検出値及び
ビデオ信号の高周波成分信号値についてメンバシップ関
数を定義し、それらの関数に基づいて各ルールに対する
適合演算を行なうことにより、フォーカシングレンズの
速度を制御するものである。

第３図は本発明における自動焦点調節装置の一実施例を
示すブロック図、第４図は第３図においてそのシステム
全体を制御する論理制御装置１１の制御動作を説明する
ためのフローチャートである。

第３図において、１は撮影レンズ系で、フォーカシング
用のレンズ群（以下フォーカシングレンズと称す）ｌａ
とズームを行なうズームレンズ群（以下ズームレンズと
称す）ｌｂとからなる。フォーカシングレンズ１ａは、
後述の論理制御装置１１の指令により、フォーカス駆動
回路１５を介してフォーカスモータ１６によって光軸方
向に駆動される。ズームレンズ１ｂも同様に後述の論理
制御装置１１の指令により、ズーム駆動回路１９を介し
てズームモータ２０によって光軸方向に駆動される。２
は入射光量を制御する絞り（アイリス）で、映像信号レ
ベルが常に一定となるように、アイリス制御回路１２を
介してアイリス駆動回路１３を駆動し、ｉｇメータ１４
を動作することにより作動される。

入射光はフォーカシングレンズｌａ、ズームレンズ１ｂ
、絞り２を介して入射され、ＣＣＤ等の固体撮像素子３
の撮像面に結像されて電気信号に変換され、プリアンプ
４で所定のレベルに増幅された後、プロセス回路５へと
供給される。プロセス回路５では、入力された撮像信号
に所定の信号処理が施され、規格化されたテレビジョン
信号に変換し、不図示の、ビデオ出力端子、電子ビュー
ファインダ（ＥＶＦ）、あるいはＶＴＲ一体型カメラの
場合にはＶＴＲの記録信号処理回路等に出力する。

被写体判別フィルタ６は、プリアンプ４から出力された
ビデオ信号より被写体のコントラストの大小を判定でき
るように設定された全域フィルタであり、後述するよう
に、合焦判定及びフォーカスモーフ駆動速度を決定する
ためのメンバシップ関数の設定を制御するための情報を
出力する。バンドパスフィルタ７は同じくビデオ信号よ
り合焦検出のための高周波成分を抽出するものである。

さらにプリアンプ４の出力は、ボケ幅検出回路８へ導か
れ、撮像面上の被写体のボケ幅を計算する。このボケ幅
検出回路８は、被写体像のエツジ部分の幅に相当する情
報であり、合焦状態に近付くほど、被写体のエツジ部分
の幅が小さくなるため、このエツジ幅が最小となるよう
にフォーカシングレンズ１ａを駆動することによって焦
点調節を行なうことができる。

これ自体は本出願人による、たとえば特開昭６２−１０
３６１６号、特開昭６３−１２８８７８号等において詳
細に述べられている。

以上述べた、全域フィルタの出力、高周波成分信号、ボ
ケ幅信号は、撮像面内において合焦検出領域（測距枠）
を設定するゲート回路９、ピーク検出回路ｌＯを通り、
画面内において測距するために限定された測距枠内にお
けるピーク値あるいは積分値が得られ、装置全体の動作
を総合的に制御するたとえばマイクロコンピュータによ
って構成される論理制御装置１１へ供給される。論理制
御装置１１には、この他にフォーカシングレンズエンコ
ーダ１８、絞りエンコーダ１７、ズームエンコーダ１９
の検出値も供給され、種々の制御に用いられる。

また、被写界深度と合焦度に応じた測距領域（フォーカ
シングエリア）の設定を行うのが望ましい。そこで論理
制御装置１１が前述の光学系に配設した各種エンコーダ
ー情報より被写界深度を検出し、該被写界深度に適した
フォーカシングエリアの設定なすべくゲート回路９へ該
エリア切換信号を供給する。例えば、該深度が深い場合
もしくは合焦度が低い場合には該エリアを広く設定し、
逆に該深度が浅い場合もしくは合焦度が高い場合には該
エリアを狭（設定する。

これらの情報の時系列的な変化により論理制御装置１１
ではフォーカシングレンズ１ａの駆動速度、方向、停止
、再起動、等の判定を行ない、フォーカス駆動回路１５
にその判定結果に応じた制御信号を出力し、フォーカス
モータ１６を駆動してフォーカシングレンズｌａを移動
するＯ 次に第４図を用いて論理制御装置１１によって行なわれ
る制御動作の流れを説明する。

第４図において、５ｔｅｐ　ｌは、第３図の被写体判別
フィルタ６、バンドパスフィルタ７、ボケ幅検出回路８
のアナログ出力を各フィールドごとにＡ／Ｄ変換し、合
焦動作のための所望のデータを算出するルーチン、すな
わちここでは映像信号中の高周波成分値、被写体のボケ
幅検出値、及びそれらの差分値を算出する。

５ｔｅｐ　２は合焦制御フローの動作モードを判定し制
御を所定のルーチンへと移行させるルーチンである。

５ｔｅｐ３　、５ｔｅｐ４からなるブロック２０は動作
モードの１つで、合焦後フォーカスモータ１６を再起動
すべきか否かを前記入力信号の変化により判断し、後述
の方向１合焦判定モードあるいはズーム起動モードへと
移行させるルーチンで再起動モードと称される。

５−ｔｅｐ８　、５ｔｅｐ９からなるブロック２１はフ
ァジー推論を用いて実際のフォーカスモータ１６の速度
制御、合焦判定を行なうためのファジー推論による処理
を行なうルーチンで、合焦制御フローの中心となるもの
であり、推論モードと称す。これについては後に詳細に
説明する。

５ｔｅｐｌ　２〜５ｔｅｐｌ　４からなるブロック２２
は方向、合焦判定モードで、前記再起動モード２０によ
り再起動と判断したとき、このモードに移行する。ここ
では合焦か否かの再確認及びフォーカスモータ１６の再
起動方向の判定を行なう。ここで合焦と判定された時は
、制御モードを推論モードへと移行させる。

５ｔｅｐｌＢからなるブロック２３はズーム起動モード
と称し、テレ側へのズーミング時において再起動条件を
満足した場合、フォーカスモータ１６を再起動させるル
ーチンで、再起動モード２０、方向１合焦判定モード２
２より移行してきて、推論モード２１へ制御を移行させ
る。

５ｔｅｐ　５〜５ｔｅｐ　７．５ｔｅｐｌ　Ｏ、５ｔｅ
ｐｌ　１．５ｔｅｐ１５〜５ｔｅｐ１７．５ｔｅｐ１９
は、今まで述べてきた４つの制御ルーチンの結果により
制御モードの設定を行なうルーチンである。

５ｔｅｐ２０は、以上の結果より求められたフォーカス
モータ１６の駆動速度、方向により、実際にフォーカス
モータ１６を駆動させるルーチンである。

以上の構成により、５ｔｅｐ　１で映像信号の高周波成
分検出値、被写体像のボケ幅検出値、映像信号中の高周
波成分差分値、被写体のボケ幅信号の差分値等のデータ
を取り込む。続いて５ｔｅｐ２で制御モードが判別され
、その合焦制御モードに応じた制御ルーチンが選択され
て制御が移行される。

再起動モードが選択されている場合は再起動ルーチン２
０へと進み、５ｔｅｐ　３でズーム動作が行なわれてい
るか否かが判別され、ズーム操作が行なわれていると判
定された場合は、５ｔｅｐ　７へと移行し、再起動判定
を行なわず、制御モードにズーム起動モードを設定し、
ズーム動作を行なう。制御モードの設定後は、５ｔｅｐ
２０へと進んでフォーカスモータを駆動する。

また５ｔｅｐ　３でズーム操作が行なわれていないと判
定された場合は、５ｔｅｐ４へと進み、入力信号データ
の変化から合焦状態を外れているか否か、すなわち再起
動を行なうか否かが判定される。合焦状態を外れ再起動
が必要と判定された場合には５ｔｅｐ６へ進んで制御モ
ードに再起動モード２０が設定され、自動焦点調節の再
起動が行なわれる。

また５ｔｅｐ４で再起動判定が出されていない場合には
、５ｔｅｐ５で制御モー′ド゛を方向合焦判定モードに
設定して５ｔｅｐ２０へと′進み、フォーカスモータ１
６駆動を制御する。

５ｔｅｐ２で制御モードにファジー推論モードが設定さ
れていると判定されている場合には、ファジー推論モー
ド２０１へと進み、５ｔｅｐ８で合焦点へとフォーカシ
ングレンズｌを駆動する駆動速度の設定が行なわれ、フ
ォーカシングレンズを駆動し、５ｔｅｐ９で合焦判定が
行なわれ、合焦状態と判定されれば、５ｔｅｐｌＯへと
進んで制御モードに再起動モード２００を設定し、５ｔ
ｅｐ２０でフォーカスレンズを駆動する。

また５ｔｅｐ　９で非合焦と判定された場合には、５ｔ
ｅｐｌ　１に進んで制御モードにファジー推論モードを
設定し、引き続きファジー推論による合焦点予測にもと
づくフォーカシングレンズ駆動速度が設定され、５ｔｅ
ｐ２０でフォーカスモータの駆動が行なわれる。

５ｔｅｐ　２で方向１合焦判定モード２０２であること
が判定された場合は、５ｔｅｐｌ　２でフォーカシング
レンズの再起動方向が判定される。この方向２合焦判定
モードは再起動モード２０の５ｔｅｐ６で再起動モード
の設定が行なわれた場合のみ設定されるものである。

５ｔｅｐ１２でフォーカシングレンズの再起動方向の判
定が行なわれた後、５ｔｅｐ１３でズーム動作が行なわ
れているか否かが判定され、ズーム操作中であった場合
には、５ｔｅｐ１５へと進んで制御モードにズーム制御
モードを設定し、５ｔｅｐ２０へ進んでフォーカスモー
タ１６を駆動制御する。

また５ｔｅｐ１４で合焦状態と判定された場合には、５
ｔｅｐ１７で制御モードにファジー推論モードを設定し
、５ｔｅｐ２０でフォーカスモータ１６を駆動する。

また５ｔｅｐ１４で非合焦状態と判定された場合には、
５ｔｅｐ１６で方向９金牌判定モードを引き続き設定し
、５ｔｅｐ２０へと戻ってフォーカスモータ１６を駆動
する。

５ｔｅｐ　２でブロック２３で示すズーム起動モードが
設定されている場合には、５ｔｅｐ１８のズーム起動ル
ーチンでズームレンズの駆動が行なわれ、続いて５ｔｅ
ｐ１９で制御モードにファジー推論モード２２を設定し
た後、５ｔｅｐ２０へと進んでフォーカスモータ１６の
駆動制御が行なわれる。

以上、各モードの設定が行なわれ、フォーカスモータの
駆動が行なわれた後は、　５ｔｅｐｌへと戻り、入力デ
ータを更新して、上述の制御フローを繰り返し行なう。

次に本発明の主要部を構成する、第４図中５ｔｅｐ８で
示すファジー推論モードによるフォーカスモータ１６の
制御動作を、第５図、第６図、第７図及び第８図を用い
て説明する。

第５図は、ファジー推論によるフォーカスモータの制御
フローである。

５ｔｅｐｌ　Ｏ１は、５ｔｅｐｌ　Ｏ２のルール判定に
使用されるメンバシップ関数のデータ人カルーチンであ
る。

これは第４図中の５ｔｅｐ　１と同様で、映像信号中の
高周波成分検出値と被写体ボケ幅検出値とそれらの差分
値を入力させるものである。

５ｔｅｐｌ　Ｏ２，５ｔｅｐｌ　Ｏ３，５ｔｅｐｌ　Ｏ
４ではこれらのデータを使用してファジー推論を行ない
、最終的にフォーカスモータの速度、方向を決定するも
のである。

ファジー推論は、具体的には第６図の如く行なわれてい
る。すなわちあるデータＡ、Ｂに対しくａ）のようなル
ールが考えられたとすると、先ずデータＡについて定義
されたメンバシップ関数より入力データＸに対し、Ｂｉ
ｇという条件の確率Ｆｘが求められ、同様にしてデータ
Ｂに対しても入力データｙがＳｍａｌｌという確率１”
ｙが求められる。次にルールの出力であるＣというメン
バシップ関数のＭｉｄｄｌｅという確率を先に求めたＦ
ｘ、Ｆｙより求める。

すなわちルールの入力がＦｘ、Ｆｙなので、ＦｘとＦｙ
のどちらか小さい方の数値なＣのメンバシップ関数に当
てはめてＭ　ｉ　ｄ　ｄ　ｌ　ｅの確率線を第６図（ｃ
）の如く圧縮し、最終的番こ求められた出力メンバシッ
プ関数Ｃの外形と座標軸とにかこまれた領域の重心値Ｍ
を求め、そのＸ座標が、フォーカスモータ１６の速度と
方向となる。

以上述べたことを再度第３図に戻って考えてみると、５
ｔｅｐｌ　０３のメンバシップの演算はあらかじめ論理
制御部内に設定されているメンバシップ関数より、入力
されたデータのそれぞれの条件（たとえば前記Ｂｉｇ、
Ｓｍａ１１等）の確率を求めるルーチン、５ｔｅｐｌ　
Ｏ２の判定はそれぞれのメンバシップ関数の確率の論理
和あるいは論理積をもとめるルーチン、５ｔｅｐｌ　Ｏ
４の出力演算は、５ｔｅｐｌ　０２で求められた各メン
バシップ関数の論理和あるいは論理積より出力メンバシ
ップ関数の確率を求め、外形の重心演算を行ない、フォ
ーカスモータ１６の速度、方向を決定するルーチンと考
えることができる。

以上は説明の便宜上、２個の入力メンバシップ関数、１
個の出力メンバシップ関数を含む１個のルールでの判定
法を示したが、実際に本実施例においては、第７図に示
すように６個の入力メンバシップ関数と、１個の出力メ
ンバシップ関数及び第８図に示すように１３個のルール
によりフォーカスモータ１６の速度と方向を決定してい
る。

このように複数のルールがある場合出力メンバシップ関
数は、すべての条件を判定し終った時点の外形をすべて
重ね合わせた外形よりなり、その重心から出力となるフ
ォーカスモータの速度と方向を求めている。

第７図において、（ａ）は被写体のエツジ部分のボケ幅
検出値ＥＳのメンバシップ関数で、Ｓ　（Ｓｍａｌ　ｌ
）、Ｍ　（Ｍｉｄｄｌｅ）、Ｂ（Ｂ　ｉ　ｇ）の３つの
領域に対してその確率が判定される。

同図（ｂ）はボケ幅ＥＳ値の差分値ｄＥＳすなわち変化
量のメンバシップ関数で、それぞれ負の方向、正の方向
にＢｉｇとなる確率を示すＮＢ（Ｎｅｇａｔｉｖｅ　　
Ｂｉｇ）　　　ＰＢ（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　　Ｂｉｇ）　
、それぞれ負の方向、正の方向にＳｍａｌｌとなる確率
を示すＮＳ（Ｎｅｇａｔｉｖｅ　　Ｓｍａｌｌ）、ＰＳ
（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　　Ｓｍａｌｌ）を評価するメンバ
シップ関数、２０　（ｚｅｒｏ）は０点に近傍の範囲の
確率を示すメンバシップ関数である。

同図（ｃ）は映像信号中の高周波成分検出値ＦＶのメン
バシップ関数で、Ｓ（Ｓｍａｌｌ）Ｂ（Ｂｉｇ）の２つ
の関数について各領域における確率が判定される。

同図（ｄ）は高周波成分検出値ＦＶの差分値ｄＦＶすな
わち変化量の状態を求めるメンバシップ関数で、同図（
ｂ）と同様に、ＮＢ、Ｎ５２０、ＰＳ、ＰＢの各領域の
確率を表わす関数によってその値を評価される。

同図（ｅ）は、フォーカスモータ逆転時の速度命令が出
力されてからその結果が表われるもでの遅れ時間に対応
する値ＰＦＭＳのメンバシップ関数で、負の範囲Ｎ　（
Ｎｅｇａｔｉｖｅ）、正の範囲Ｐ　（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ
）、Ｏ近傍の範囲ＺＯの３つの領域についてその値が評
価される。

同図（ｆ）はフォーカスモーフの回転方向ＦＭＤＩＲの
メンバシップ関数で、同図（ｅ）と同様に、負の範囲Ｎ
　（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）、０近傍の範囲２０．正の範囲
Ｐ（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）の３つの範囲についてその確率
が評価される。

同図（ｇ）は出力としてのフォーカスモーフ１６の速度
ＦＭＳのメンバシップ関数で、負（Ｎ）の方向に対して
ＮＢ　（ＮｅｇａｔｉｖｅＢｉｇ）、ＮＭ（Ｎｅｇａｔ
ｉｖｅ　　Ｍｉｄｄｌｅ）、ＮＳ　（Ｎｅｇａｔｉｖｅ
　　Ｓｍａｌ　１）の３種の速度領域が、正（Ｐ）の方
向に対してＰＢ　（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　　Ｂｉｇ）、Ｐ
Ｍ　（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　　Ｍｉｄｄｌｅ）、ＰＳ　（
Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　　Ｓｍａｌｌ）の３種の速度領域が
、０近傍の範囲ＺＯがそれぞれ設定され、各領域の確率
が求められる。

そしてこれらの６個のメンバシップ関数と、１つの出力
メンバシップ関数に対して、第８図に示す１３個のルー
ルそれぞれにしたがってフォーカスモータスピードＦＭ
Ｓの各条件における確率を設定し、各メンバシップ関数
によってもとめられた確率データを第７図（ｆ）に示す
出力メンバシップ関数に照合する。そしてこれらの各メ
ンバシップ関数による確率値によって設定されたの重心
を第７図（ｆ）上で求め、その重心位置に相当するフォ
ーカスモータ速度ＥＭＳを用いてフォーカスモーフを駆
動する。

これによって、従来の２値的な制御に対し、各設定条件
に関するメンバシップ関数それぞれにおいて演算された
確率データをすべて考慮し、それらを重み付けして重心
となる出力を得ることにより、その時のあらゆる状況に
最も適した自然なフォーカスモータ制御を行なうことが
できる。

以上がファジー推論によるフォーカスモータ制御の一例
を示したものであるが、上述のメンバシップ関数はあら
かじめ設定されたもので固定である。

しかしここで使用している高周波信号成分は被写体によ
りそのダイナミックレンジが太き（変動することが知ら
れている。また被写体ボケ幅信号もコントラストで正規
化してその影響を受けないようにしても、実際は低コン
トラストによってＳ／Ｎが劣化しノイズの影響を受ける
等、ダイナミックレンジが変動する問題がある。すなわ
ちコントラストの低い被写体ではダイナミックレンジが
小さく、コントラストの高い被写体ではダイナミックレ
ンジが広（なる性質がある。

したがって、メンバシップ関数を固定していると、ある
被写体ではその確率判定が妥当であっても、別の被写体
では不適当であるという場合が生じる可能性がある。

そこで、本発明においては、先に述べた第３図中、６で
示す被写体判別フィルタを用い、その被写体のコントラ
ストの大小を判別し、それにより、入力メンバシップ関
数の設定を変化させて常に最適なメンバシップ関数によ
りフォーカスモータ制御を行なっている。

以下、図を使ってさらに詳細に説明する。

第９図は、本発明によるファジー推論によるフォーカス
モーフの制御フローである＊　５ｔｅｐ２０１は〜５ｔ
ｅｐ２０４で示す制御動作自体は、第５図における５ｔ
ｅｐｌ　Ｏ１は〜５ｔｅｐｌ　０４に示すルーチンと同
様の動作を行なうものである。

ここではさらに５ｔｅｐ２０５に示すモード判別ルーチ
ンが付加されている。このルーチンでは第３図の被写体
判別フィルタ６の出力を監視し、その判別結果をゲート
回路９、ピーク検出回路１０を介して論理制御装置に取
り込み、具体的には、被写体のコントラストに応じた出
力を検出し、その値がある閾値以下のときは、２低コン
トラスト被写体と判定し、第１Ｏ図（ａ）のようにボケ
幅検出値ＥＳ、高周波成分値ＦＶのメンバシップ関数を
できるだけ各検出値を大きく判定する確率が増えるよう
に同図中矢印で示すように、関数の各領域をＳｍａｌｌ
側へとシフトする。これによって低コントラストの被写
体に対しても、その低コントラストによる検出精度の劣
化の影響を受けることなく、確実に被写体の状態を判別
して合焦判定を行ない、高精度のフォーカスモータの駆
動速度設定を行なうことができる。

また上述と逆に被写体判別フィルタ６の出力がある閾値
以上のときは、高コントラスト被写体と判定し、第１０
図（ｂ）のようにボケ幅検出値、高周波成分値のメンバ
シップ関数を出来るだけ各検出値を小さく判定する確率
が増えるように同図中矢印で示すように、関数の各領域
をＢｉｇ側へとシフトさせる。これによって高輝度によ
る合焦点状態の誤判定を防止することができる。

また上記以外、すなわち通常の被写体と判定したときは
、第１０図（ａ）、（ｂ）各図に右いて点線で示したよ
うな中間的な領域に設定されたメンバーシップ関数を用
いる。

ところで、ファジー推論はもともと２値で表わしにくい
曖昧さを含む制御に好適なものであるが、入力される検
出データ自体が種々の状態に応じて変化するような状況
では、その演算自体に信頼性が低下し、ファジー推論特
有の効果を発揮しにくくなる。そこで本発明はこの問題
を、被写体のコントラストに応じてメンバシップ関数の
設定を変更することによって解決しており、ファジー理
論の持つ自然な制御を行なうことができる。

以上のようにファジー推論によるフォーカスモータ制御
において、その入力メンバシップ関数を被写体のコント
ラストの大小により変化させることにより、被写体によ
らず常に最適なフォーカスモータ制御が行なえ、ファジ
ー制御の特徴を最大限に発揮した快適な合焦動作を実現
することが可能となる。

前述の実施例によれば、被写体判別を行なった結果、入
力メンバシップ関数を補正していたが、これに限定され
るものではなく、例えば出力メンバシップ関数を補正し
てもよい。

またメンバシップ関数の設定を変化させる代わりに、ル
ールを変更してもよい。すなわち低コントラスト被写体
では、ボケ幅検出値、高周波成分値のメンバシップ関数
の条件なりｉｇのところはＭｉｄｄｌｅに、Ｍｉｄｄｌ
ｅのところはＳｍａｌｌにと下げ、また出力のメンバシ
ップの判定をやはり１段ずつ遅い方へと下げ、できるだ
けフォーカスモータの速度を低めに抑え、ハンチングを
防止し、また高コントラスト被写体の場合はその逆で、
ボケ幅検出値、高周波成分値のメンバシップの判定をＳ
ｍａｌｌのところはＭｉｄｄｌｅ、Ｍｉｄｄｌｅのとこ
ろはＢｉｇに上げ、出力のメンバシップの判定を１段上
げて、出来るだけ速い速度で山上り動作を行なえるよう
にし、フォーカシングレンズが途中でボケなまま停止す
るような誤動作を防止することが可能となる。

また上述の実施例では、被写体像のコントラストに着目
し、それによって変化する高周波成分検出値、ボケ幅検
出値、あるいは出力となるフォーカシングモータの速度
のメンバシップ関数を可変としたが、この他にも外部環
境等に応じてその特性が大きく変化するような要素に対
してはそのメンバシップ関数の設定を可変とするように
すれば、さらに細かい高精度の制御を行なうことができ
る。

上述の実施例によれば、第７図に示すように６個の入力
メンバシップ関数と、１個の出力メンバシップ関数及び
第８図に示すように１３個のルールによりフォーカスモ
ータ１６の速度と方向を決定するものであり、このよう
に複数のルールがある場合、出力メンバシップ関数は、
すべての条件を判定し終った時点の外形をすべて重ね合
わせた外形よりなり、その重心から出力となるフォーカ
スモータの速度と方向を求めている。

しかしながら、本発明によれば、この出力を求めるため
の重心演算を、後述するように出力メンバシップ関数の
近似処理によって大幅に簡略化することができる。そし
て本発明はこの点を最も大きな特徴とするものである。

上述したように、最終的に評価された出力メンバシップ
関数の外形は、複数のメンバシップ関数に基づき、複数
のルールそれぞれに適合する度合いを求め、それらの各
度合いに応じて出力メンバシップ関数の外形を総合した
形状となり、この重心演算を行うことにより、制御量を
得ることができるものであるが、出力メンバシップ関数
の外形は通常第１図（ｂ）に示すように複雑な形状を呈
している。

そして、この形状を得るまでに判定されたルールを結果
として正しく制御量に反映させるためは、この出力メン
バシップ関数の形状の重心を正確にもとめる必要がある
が、このような複雑な図形の重心をソフトウェア的に求
めようとすると演算プログラムの規模が膨大になり、処
理時間が長くなり、メモリ容量も大容量を必要とし、ま
た計算精度を上げにくい等の問題が生じ、高速で精度が
高く、かつメモリ領域も小さ（て済むようなシステムの
実現が難しくなる。

特に制御用の１チツプマイクロコンピユータを用いて制
御を行う場合には、これらの問題点の影響が顕著に現れ
るため、高速で精度の高い出力演算を行なうことが難し
い。

本発明は、この問題点を解決し、本来複雑な出力メンバ
シップ関数の重心演算を簡略化し、処理時間を短くし、
プログラム容量を小さくして占有メモリ領域の減少等を
可能とし、高速、高精度、且つ演算精度を低下させない
重心演算手段を実現し、ソフトウェアによるファジー推
論による制御を可能とするものであり、以下その演算ア
ルゴリズムを具体的に説明する。

すなわち第１図（ａ）に示すように、第１図（ｂ）に示
す出力メンバシップ関数を予め決められたｘ０〜Ｘ、の
間隔でＸ軸方向に分割し、それぞれ分割された領域内の
ピーク値を代表評価値ｙ０〜ｙｌとし、それらに囲まれ
た領域（第１図（ａ）において斜線部分）をその第１図
（ｂ）の出力メンバシップ関数の外形に近似させて重心
演算を行う。

ここで、横軸分割領域Ｘ、は第１図（ａ）に示されてい
るように、ピークを必ず１つ含み、通常の出力メンバシ
ップ関数の谷の−で分割するのが望ましい。

このようにして出力メンバシップ関数を近似した近似メ
ンバシップ関数を用いることにより、重心演算を大幅に
簡略化することができ、その結果として、プログラムの
簡略化、演算処理速度の高速化、演算処理に要するメモ
リ領域の削減、演算自体の誤差の低減等が実現可能とな
り、その演算及び制御に大規模なマイクロコンピュータ
を用いなくても、たとえばｌチップマイコンによる制御
も可能となる。

このように、近似出力メンバシップ関数を用いることに
より、ファジー推論の非ファジー化における重心演算は
、次式のように簡略化することができる。

ただし、Ｓｌ：Ｘ１３／ｒ ｒ＋＝Σ　　Ｘ　ｌ−＋　　＋　ｘ　ｔ　　／　２以上
のように、近似出力メンバシップ関数を設定して重心演
算を行うことにより、ファジー推論の特徴を失うことな
く、かつ演算精度を低下させることなく、さらにソフト
ウェアによる推論及び演算を行っても、実用レベルで十
分な処理速度を得ることができる。

以上の実施例によれば、出力メンバシップ関数を近似す
る際、その評価値ｙ０〜ｙｌを、第１図（ａ）に示すよ
うに、Ｘ軸方向におけるそれぞれの分割領域内のピーク
値に設定したが、これに限定されるものではな（、たと
えば第２図（ａ）に示すように、Ｘ軸方向に分割された
各領域それぞれにおいて、ピーク値と谷の中間値を代表
評価値として設定し、重心演算を行なってもよい。

また第２図（ｂ）に示すように、各領域内において谷の
値を代表評価値として重心演算を行ってもよい。

また上述の例では横軸分割領域（間隔）Ｘｌは、それぞ
れ連続して隙間なく設定されているが、このように設定
しな（でも、Ｘ軸方向における各分割領域ｘ１にある係
数を掛けて、各領域の幅を変更してもよ（、具体的には
、第２図（Ｃ）に示すように、係数ａを掛けた分だけ各
領域のＸ軸方向に右ける領域が狭くなっているものでも
よい。

この場合、近似出力メンバシップ関数は次式％式％ ただし、Ｓ＋　＝ａ）Ｃ＋　３’１ ｒｌ：Σ　Ｘ　Ｉ−ｒ　＋　Ｘ　＋　／　２このように
、出力メンバシップ関数の近似方法としては、種々の方
法が考えられ、もとのメンバシップ関数の形状、設定に
応じ、誤差の小さ（なる方法を適宜選択して近似を行な
えばよい。

（発明の効果） 以上述べたように、本発明における制御装置によれば、
ファジー推論を用いて制御を行うシステムにおいて、フ
ァジー推論中における非ファジー化のプロセスにおいて
、出力メンバーシップ関数の外形を適当な形状に近似す
ることにより、出力評価値を得るための重心演算を簡略
化することができ、演算プログラムを簡略化しその規模
を縮小し、演算処理速度の高速化が可能となるとともに
、プログラム及びデータ格納領域を縮小することができ
る。

これによって、制御用マイクロコンピュータとして、た
とえば汎用の１チツプマイクロコンピユータ等を用いる
ことができ、汎用マイクロコンピュータ上において、ソ
フトウェアによるファジー推論を用いた制御を容易に実
現可能とすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明における出力メンバシップ関数の近似手
段を説明するための図、 第２図は本発明における出力メンバシップ関数の近似手
段の他の例を説明するための図、第３図は本発明におけ
る制御装置をビデオカメラ等の自動焦点調節装置に適用
した場合の構成を示すブロック図、 第４図は本発明の自動焦点調節装置における制御を説明
するためのフローチャート、第５図はファジー推論によ
るフォーカスモータの速度制御手順を示すフローチャー
ト、第６図はファジー推論のルールとメンバシップ関数
の基本的な演算を説明するための図、第７図は本発明に
おけるファジー推論に用いられるメンバシップ関数によ
る演算を説明するための図、 第８図は本発明におけるファジー推論のルールを示す図
、 第９図は本発明におけるファジー推論にょるフォーカス
モータの速度制御を説明するためのフローチャート、 第１Ｏ図はモード判別によるメンバシップ関数の設定条
件の制御を示す図である。 キ１ Ｍ流Δ々」晧 Ｓ ＥＳ ＦＶ ＦＭＳ ＦＭＩ）ＩＲ Ｕ仄瓜匹ノ型 ＭＳ ５ ｄＥＳ ＦＶ ｄＦＶ ＰＦＭＳ ＦＭＤ　Ｉ　Ｒ ＦＭＳ 、エツジ幅 ：エッジ幅の差分値 高周波成分 高周波成分の差分値 フォーカスモーフ逆転速度 フォーカスモーフ回転方向 フォーカスモーフ回転速度 Ｓｍａｌ１ １ｄｄｌｅ ８１ｇ 第８図　と２ （２０：ｚｅｒｏｌ １、　　（ＥＳ＝Ｂｌ且つＴｄＥＳ＝ＺＯ１の時（ＦＭ
Ｓ＝ＺＯ１とする。 （ＰＳ：Ｐｏ５ｉｔｉｖｅ　　Ｓｍａｌｌ）２、ＴＦＭ
ＤＩＲ＝Ｐｌ且つ（ＥＳ＝Ｂ＋且つｆｄＥｓヰＦＢＩの
時、ＴＦＭＳ＝ＰＳ）とする。 ３、　　ＴＰＦＭＳ＝Ｐ）且つＴＥＳ＝Ｂ）且つ（ｄＥ
Ｓ＝ＮＢ）の時、ＣＦＭＳ−ｇＮｓ）とする。 ＴＮＳ：Ｎｅｇａｔｉｖｅ　　Ｓｍａｌ　１１４、　　
（ＦＭＤＩＲ−Ｎｌ且つ（ＥＳ＝Ｂｌ且つ（ｄＥｓ＝Ｐ
Ｂｌの時。 （ＦＭＳ−ＰＳ）とする。 ５、　　［ＰＦＭＳ冨Ｎ）且つ（ＥＳ＝Ｂｌ且つ（ｄＥ
ｓ＝ＮＢｌの時。 （ＦＭＳ−ＰＳ）とする。 （ＰＭ：Ｐｏ５ｌｔｌｖｅ　　Ｍｌｄｄｌｅ１６、＋Ｆ
ＭＤＩＲ１Ｐ）且つ（ＦＶ＝Ｂ）且つ（ｄＦＶ＊ＰＢ）
且−１（ｄＥｓ＃ＰＢ）　の時ＴＦＭＳ鱈ＰＭ）とする
。 ７、　　（ＰＦＭＳ−Ｐｌ且つ（ＦＶ＝ｘＢ）且つ（ｄ
ＦＶ＝ＮＢ）（０時。 （ＦＭＳ−ＮＭＩとする。 （ＮＭ：Ｎｅｇａｔｉｖｅ　　Ｍｌｄｄｌｅ１８、（Ｆ
ＭＤＩＲｍＮｌで（ＦＶ＝Ｂｌ且つ（ｄＦＶ＝ｐＢｌ　
且つ（ｄＥｓ＃ｐｎ）（１）時（ＦＭＳ冨ＮＭ）とする
。 ９、　　（ＰＦＭＳ−Ｎｌ且つＴＦＶ＝Ｂ）０）時。 （ＦＭＳ−ＰＭ）とする。 （ＰＢ−Ｐｏｓｌｔｌｖｅ　　Ｂｉｇｌｌｏ、（ＦＭＤ
ＩＲ＋＋ｐ）且つ（Ｆｖ＝ｓｌ且つ（ｄＦＶ＝Ｐｓ）且
っＴｄＥＳ≠ＰＢｌ　の時（ＦＭＳ＝ＰＢ）とする。 １１、　　ｔｐｐｘｓｘｐ）且つ（ＦＶ＝Ｓｌ且−）（
ｄＦＶ＝ＮＳ）　の時は、（ＦＭＳ−ＮＢ）とする。 （ＮＢ：Ｎｅｇａｔｉｖｅ　　Ｂｉｇ）＋２．　　（Ｆ
ＭＤＩＲｓｗＮｌ且つ（ＦＶｘＳｌ且つ（ｄＦＶ＝ＰＳ
）且っ（ｄＥｓｓＰＢ］１７）峙（ＦＭＳ−ＮＢ）とす
る。 ＋３．（ＰＦＭＳ奪Ｎｌ且つ（ＦＶ−５）且−）（ｄＦ
Ｖ−ＮＳ）　の時、（ＦＭＳ−ＰＢ）とする。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複数の検出情報を演算して制御対象の制御量を出力する
   制御装置であつて、 前記複数情報を検出する検出手段と、 前記検出手段より出力された複数の検出情報が予め設定
   された条件に適合する度合いを所定の関数に基づいて定
   量的に演算し前記制御対象を制御するための出力関数を
   発生する第１の演算手段と、 前記第１の演算手段より出力された出力関数の外形に所
   定の近似処理を行なった外形に対して重心演算を行なう
   第２の演算手段と、 前記第２の演算手段の出力に基づいて前記制御対象を駆
   動する駆動手段と、 を備えたことを特徴とする制御装置。