JPH0488559A - Designing device - Google Patents
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- Devices For Executing Special Programs (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の目的]
(産業上の利用分野)
この発明は、車両等のデザイン対象物に対する人間の持
つイメージを確認しながらデザインをCRTのような出
力手段に表示するデザイン装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Object of the Invention] (Industrial Application Field) This invention is a design that displays a design on an output means such as a CRT while confirming the image that a person has of a design object such as a vehicle. Regarding equipment.
(従来の技術)
この種のデザイン装置としては、例えば1988年3月
;電子情報通信学会発行「電子情報学会誌;別冊:vo
n、71NO,3pp、245−247Jに記載された
第7図に示すようなものがある。これはHULIS (
Human、Livjng System)の構成図
を示スモノで、コンピュータのメモリに住宅の外観を玄
関、洋間、和室、台所、風呂等の構成部分毎の住宅デザ
イン要素、フィーリングを表わす形容詞としての「豪華
」、「広々」、「ゆったり」等の評価用語、評価用語間
の関係を規定する知識、これら評価用語とデザイン要素
との関係を規定する知識等を知識データベースとして記
憶しておき、人間がキーボードのような評価用語入力手
段を操作して、例えば住宅の構成部分であるデザイン要
素を表わす「和室」なる住宅デザインの限定用語を入力
すると共に、和室に対して持つ自分のイメージとしての
フィーリングを表わす「広々として」なる評価用語をコ
ンピュータに入力すると、コンピュータが知識データベ
ースから入力された評価用語により適切な和室のデザイ
ン要素を推論、抽出して表示手段に画像表示する構成に
なっている。(Prior art) This type of design device includes, for example, March 1988; published by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers;
There is one as shown in FIG. 7, which is described in No. 71NO, 3pp, 245-247J. This is HULIS (
It shows the configuration diagram of the Human, Livjng System), and the exterior of the house is stored in the computer's memory for each component of the house, such as the entrance, Western-style room, Japanese-style room, kitchen, bath, etc., and the adjective "luxury" expresses the feeling. , evaluation terms such as ``spacious'' and ``spacious'', knowledge that defines the relationships between evaluation terms, and knowledge that defines the relationships between these evaluation terms and design elements, etc., are stored as a knowledge database, and humans can use the keyboard to For example, by operating an evaluation term input means such as ``Japanese-style room,'' which represents a design element that is a component of a house, the user enters a limited term for housing design, such as ``Japanese-style room,'' and also expresses his or her own image of the Japanese-style room. When the evaluation term ``spacious'' is input into the computer, the computer infers and extracts appropriate Japanese-style room design elements from the input evaluation term from the knowledge database, and displays the image on the display means.
ところで、上記のようなデザイン装置で技術の評価用語
を車両に合せたものにすれば車両デザイン装置として実
用に供することが可能である。By the way, if the technical evaluation terminology of the above-mentioned design device is adapted to the vehicle, it can be put to practical use as a vehicle design device.
例えば、第7図に示すように、コンピュータのメモリに
、知識データベースとして、形容詞データベースとして
の評価用語9、評価用語間の関係を規定する知識11、
イメージデータベースとしての車両デザイン要素13、
評価用語および車両デザイン要素の関係を規定する知識
15、ルールデータベースとしての車両デ・サイン要素
の組合せ条件を設定する知識17をそれぞれ記憶させて
おく 。For example, as shown in FIG. 7, the knowledge database includes evaluation terms 9 as an adjective database, knowledge 11 that defines relationships between evaluation terms, and
Vehicle design elements 13 as an image database;
Knowledge 15 that defines the relationship between evaluation terms and vehicle design elements, and knowledge 17 that sets combination conditions of vehicle design elements as a rule database are stored respectively.
また、前記メモリにグラフィック用データベースとして
、形状データベースとしての車両デザイン要素毎の形状
データ19と色データベースとしての車両デザイン要素
毎の色データ21をそれぞれ記憶させておく。Furthermore, shape data 19 for each vehicle design element as a shape database and color data 21 for each vehicle design element as a color database are stored in the memory as a graphic database.
評価用語9は第8図の評価用語間に示すような形容問語
で構成されている。The evaluation terms 9 are composed of adjective words as shown between the evaluation terms in FIG.
評価用語間の関係を規定する知識11は、評価用語りを
収集し、予備実験の結果を解析することにより評価用語
間の関係を規定するものとして得た知識である。この関
係とは例えば評価用語9を数量化理論1類若しくは■類
等の多変量解析で人間の感覚に基づく因子を1から10
に分け、各評価用語9が各因子にどの程度の関係がある
かを因子負荷量(数値)として得たデータである。各因
子の負荷量は近い数値の用語は関係が深く似ているとい
うことができる。この評価用語間の関係を規定する知識
11はデザイン装置を必要とする際、入力された評価用
語が後述する官能評価実験で用いた評価用語群の中にな
い場合一番似た用語を選出するために使用される。The knowledge 11 that defines the relationships between evaluation terms is knowledge that is obtained by collecting evaluation terms and analyzing the results of preliminary experiments. This relationship means, for example, that evaluation term 9 can be converted into factors based on human sensations from 1 to 10 using multivariate analysis such as quantification theory type 1 or type Ⅰ.
This is data obtained as factor loadings (numerical values) indicating how much relationship each evaluation term 9 has with each factor. It can be said that terms with similar numerical loadings on each factor are closely related and similar. This knowledge 11 that defines the relationship between evaluation terms selects the most similar term when the input evaluation term is not among the evaluation term group used in the sensory evaluation experiment described later when a design device is required. used for.
車両デザイン要素13は第9図に示すように、車両イン
テリアのメータ数等の各アイテム毎にカテゴリが区分さ
れているものである。As shown in FIG. 9, the vehicle design elements 13 are divided into categories for each item such as the number of meters in the vehicle interior.
評価用語および車両デザイン要素の関係を規定する知識
15は、官能評価実験の結果として得られたものである
。具体的には評価用語9と車両デザイン要素13のアイ
テムを選定し、アイテムそれぞれに相当する車両デザイ
ン要素を不特定多数の人に見せ、形容詞語群である評価
用語9の一つ一つについての車両デザイン要素から受け
るフィーリングを収集し、その集積結果を数量化理論I
類若しくは■類等の多変量解析により偏回帰係数(相関
関数)として解析したものである。Knowledge 15 that defines the relationship between evaluation terms and vehicle design elements is obtained as a result of sensory evaluation experiments. Specifically, items of evaluation terms 9 and vehicle design elements 13 are selected, vehicle design elements corresponding to each item are shown to an unspecified number of people, and each evaluation term 9, which is a group of adjective words, is evaluated. Collecting the feelings received from vehicle design elements and quantifying the results I
It is analyzed as a partial regression coefficient (correlation function) by multivariate analysis such as type or type.
ここでアイテムは第10図に示すようにインストルメン
トパネルに設けられたメータの大きさ、インストルメン
トの厚み、メータの針の色、ステアリングホイールのス
ポーク数、ステアリングホイールのバットの大きさ、ス
テアリングホイールの径、ドアの物入れ等に着目したも
のである。Here, the items include the size of the meter installed on the instrument panel, the thickness of the instrument, the color of the meter needle, the number of spokes on the steering wheel, the size of the butt of the steering wheel, and the steering wheel as shown in Figure 10. The focus was on the diameter of the door, the storage space in the door, etc.
そして、メータの大きさは、大、中、小の3っのカテゴ
リに分類しである。The size of the meter is classified into three categories: large, medium, and small.
インストルメントの厚みに着目したアイテムでは、大、
中、小の3つのカテゴリに分類しである。Items focused on the thickness of instruments include large,
Classified into three categories: medium and small.
メータの針の色に着目したアイテムでは、オレンジ、赤
、白の3つのカテゴリに分類しである。Items focused on the color of meter needles are divided into three categories: orange, red, and white.
ステアリングホイールのスポーク数に着目したアイテム
では、2本、3本、4本の3つのカテゴリに分類しであ
る。Items focusing on the number of spokes on a steering wheel are classified into three categories: 2, 3, and 4.
以下、ステアリングホイールの径に着目したアイテム、
その他のアイテムについて、第10図に示すようにそれ
ぞれカテゴリに分類しである。Below are items that focus on the diameter of the steering wheel.
Other items are classified into categories as shown in FIG.
車両デザイン要素の組合せ条件を設定する知識17は、
インテリアデザイン等の専門家の意見等によりデザイン
要素の組合せで、物理的制約や経験的制約によって、デ
ザイン要素の組合せで不成立なものをルール化したもの
である。そして、最適なインテリアを推論していく上で
、不成立な組合せは推論しないようにした。例えば、「
スポーツシート」には「径の大きいステアリングホイー
ル」は適合しない等のルールを設定する。Knowledge 17 for setting combination conditions of vehicle design elements is
Based on the opinions of experts in interior design, etc., rules are set for combinations of design elements that cannot be established due to physical or empirical constraints. Then, when inferring the optimal interior, invalid combinations were not inferred. for example,"
Rules such as ``large-diameter steering wheels'' are not compatible with ``sports seats'' will be set.
車両デザイン要素毎の形状データ19は第11図に示す
ように、基本の絵と、アイテム・カテゴリ分類の数アイ
テムをまとめて構成されるいくつかの絵を作るためのデ
ータである。そして、一つのユニットの絵のデータは、
各アイテムのカテゴリ数を組合せた数のパターンを有し
ている。例えばステアリングホイールという一つのユニ
ットを考えた場合、このステアリングホイールのデザイ
ン要素のアイテムが、スポーク数、パッドの大きさおよ
びステアリングホイールの径の3つのアイテムで構成さ
れているとすると、スポーク数の3つのカテゴリ(2本
、3本、4本)と、バットの大きさの3つのカテゴリ(
大、中、小)およびステアリングホイールの径の3つの
カテゴリ(大、中、小)を組合せた数、すなわち、27
(−3x3×3)のパターンのステアリングホイールの
絵のデータを有していることになる。As shown in FIG. 11, the shape data 19 for each vehicle design element is data for creating several pictures composed of a basic picture and several items of item/category classification. And the picture data for one unit is
The number of patterns is the combination of the number of categories for each item. For example, when considering a single unit called a steering wheel, if the design elements of this steering wheel are composed of three items: number of spokes, size of pads, and diameter of the steering wheel, then the number of spokes is 3. categories (2, 3, 4) and 3 categories of bat size (2, 3, 4).
27
This means that it has image data of a steering wheel with a pattern of (-3x3x3).
車両デザイン要素毎の色データ21は車両インテリアの
絵に色を割り当てるためのデータで、例えば「ステアリ
ングホイールのバットはグレーてスポークはシールバー
その他は濃いグレーにする」等というような色データ
情報である。The color data 21 for each vehicle design element is data for assigning colors to pictures of the vehicle interior, such as color data such as ``The butt of the steering wheel is gray, the spokes are seal bars, and the rest is dark gray.'' be.
以下、第7図のフローチャートに基づいて説明する。The following description will be made based on the flowchart shown in FIG.
まず、ステップSllでキーボードのような評価用語入
力手段を操作して、評価用語として例えば「集中できる
」という形容同語を入力すると、知識データベースから
車両デザイン要素の各アイテムにおいて偏回帰係数が最
大となるカテゴリ(第9図の*印かつけである)か推論
、抽出される。First, in step Sll, by operating an evaluation term input means such as a keyboard and inputting an adjective homonym such as "able to concentrate" as an evaluation term, the knowledge database shows that the partial regression coefficient is the maximum for each item of vehicle design elements. The category (marked with * in Figure 9) is inferred and extracted.
また、例えば評価用語として「集中できる」と「広々と
した」の2つの用語を入力した場合は2つの用語の各ア
イテムにおける各カテゴリの偏回帰係数を加算し、その
結果において偏回帰係数が最大となるカテゴリが推論、
抽出される(ステップ512)。For example, if you enter two evaluation terms, ``allowing concentration'' and ``spacious,'' the partial regression coefficients for each category in each item of the two terms will be added, and the partial regression coefficient will be the highest in the results. The category is inference,
is extracted (step 512).
つぎに、ステップ51Bで、推論抽出される各アイテム
の最適なカテゴリより車両デザイン要素毎の形状データ
19から一つのユニットを構成するアイテム群の最適な
組合せを全てのユニット毎に抽出する。そして、各ユニ
ットを第12図に示すようなステップS21〜S29の
順に基本の絵に重ね合せていくことにより、インテリア
全体の絵が構築される。このようにして構築されたイン
テリア全体の絵に、車両デザイン要素毎の色データ21
からデザイン要素に色を割り当ててデザイン画として、
第13図(a)、 (b)に示すようにCRT等の出力
手段に画像表示する。Next, in step 51B, the optimal combination of items constituting one unit is extracted for each unit from the shape data 19 for each vehicle design element based on the optimal category of each item extracted by inference. Then, by superimposing each unit on the basic picture in the order of steps S21 to S29 as shown in FIG. 12, a picture of the entire interior is constructed. The picture of the entire interior constructed in this way is filled with color data 21 for each vehicle design element.
Assign colors to design elements and create a design drawing.
As shown in FIGS. 13(a) and 13(b), the image is displayed on an output means such as a CRT.
そして、ステップS14で、前記表示画像がユーザ等の
持っているイメージと合致しない場合はこの表示画像を
確認しながらイメージに合わせてアイテム、カテゴリの
変更が行われ、その結果が再びCRTに表示される。Then, in step S14, if the display image does not match the image that the user has, the items and categories are changed according to the image while checking the display image, and the results are displayed on the CRT again. Ru.
また、別のデザイン画を見たい場合は、入力用語に対し
て推論される次にぶつわしいデザイン画像をCRTに表
示させる。If the user wants to see another design image, the next most offensive design image inferred from the input term is displayed on the CRT.
(発明が解決しようとする課題)
しかしながら、このようなデザイン装置では、入力され
た評価用語のみに適合したデザイン要素を推論・抽出す
るものであるため、例えば、車両エクステリアの情報を
考慮することができない。(Problem to be Solved by the Invention) However, such a design device infers and extracts design elements that match only the input evaluation terms. Can not.
このため、推論・抽出された車両インテリアは望ましい
ものを得ることはできるが、車種によっては車両エクス
テリアとのイメージが合わなくなる等の恐れがあった。For this reason, although it is possible to obtain a desirable vehicle interior that is inferred and extracted, there is a risk that the interior of the vehicle may not match the image of the vehicle exterior depending on the vehicle type.
また、抽出したデザインの一部にユーザ等のイメージに
合わない部分を生ずる恐れがあった。Furthermore, there is a risk that some of the extracted designs may not match the user's image.
そこでこの発明はユーザ等の入力する車両エクステリア
等、デザイン対象物の構成要素とデザイン要素との関係
でデザインを結び付ける相関関係を考慮することかでき
るデザイン装置の提供を目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide a design device that can take into account the correlation between design elements and components of a design object such as a vehicle exterior input by a user.
[発明の構成]
(課題を解決するための手段)
上記目的を達成するためにこの発明は、第1図のように
、デザインを表現する評価用語およびデザイン要素の関
係の知識データベースCLIと、評価用語を入力する手
段CL4と、入力された評価用語により前記知識データ
ベースCL1からデザインを推論する手段CL3と、こ
の推論されたデザインを出力する手段CL7とを備え、
デザイン対象物の構成要素とデザイン要素との関係でデ
ザインイメージを強く結び付ける相関関係のイメージデ
ータベースCL2と、前記デザイン対象物の構成要素を
入力する手段CL5と、この構成要素入力手段CL5て
の入力かあったとき前記デザイン推論手段CL3てのデ
ザイン推論を前記イメージデータベースCL2を考慮し
て行なう構成とした。[Structure of the Invention] (Means for Solving the Problems) In order to achieve the above object, the present invention, as shown in FIG. comprising means CL4 for inputting a term, means CL3 for inferring a design from the knowledge database CL1 based on the input evaluation term, and means CL7 for outputting the inferred design,
An image database CL2 of correlations that strongly connect design images between the constituent elements of the design object and the design elements, a means CL5 for inputting the constituent elements of the design object, and an input method for this constituent element input means CL5. In this case, the design inference means CL3 performs the design inference taking into account the image database CL2.
(作用)
入力手段CL4によって評価用語を入力すれば、入力さ
れた評価用語により知識データベースCLIからデザイ
ン推論手段CL3てデザインが推論され、この推論され
たデザインが出力手段CL7によって8カされる。そし
て、構成要素入力手段CL5によってエクステリア等の
構成要素を入力した時は、デザイン推論手段CL3ての
デザイン推論がイメージデータベースCL2を考慮して
行なう。(Operation) When an evaluation term is input through the input means CL4, a design is inferred from the knowledge database CLI by the input evaluation term by the design inference means CL3, and this inferred design is inferred by the output means CL7. When a component such as an exterior is input by the component input means CL5, the design inference means CL3 performs design inference taking into account the image database CL2.
(実施例) 以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。(Example) Embodiments of the present invention will be described below based on the drawings.
第2図はこの発明の一実施例に係るデザイン装置の概略
構成図を示すもので、このデザイン装置はマイクロコン
ピュータ1とキーボード3とCRT5とで構成されてい
る。FIG. 2 shows a schematic configuration diagram of a design device according to an embodiment of the present invention, and this design device is composed of a microcomputer 1, a keyboard 3, and a CRT 5.
マイクロコンピュータ1は知識データベースCL1、イ
メージデータベースCL2としてのメモリMとデザイン
推論手段CL3としてのCPU7とを備えている。The microcomputer 1 includes a knowledge database CL1, a memory M as an image database CL2, and a CPU 7 as a design inference means CL3.
ここでメモリMには評価用語9、評価用語間の関係を規
定する知識11、車両デザイン要素13、評価用語およ
び車両デザイン要素の関係を規定する知識15、車両デ
ザイン要素の組合せ条件を設定する知識17、車両デザ
イン要素毎の形状ブタ19および車両デザイン要素毎の
色データ21がそれぞれ記憶されている。Here, the memory M stores evaluation terms 9, knowledge 11 that defines relationships between evaluation terms, vehicle design elements 13, knowledge 15 that defines relationships between evaluation terms and vehicle design elements, and knowledge that sets combination conditions for vehicle design elements. 17, shape pigs 19 for each vehicle design element and color data 21 for each vehicle design element are stored.
以上の各データは、前述と同様に構成されているもので
あるため、重複した説明は省略する。Each of the above data is configured in the same manner as described above, and therefore, redundant explanation will be omitted.
また、前記メモリにはデザイン対象物の構成要素の一つ
であるエクステリアイメージと車両デザイン要素との関
係で、デザインイメージを強く結び付ける相関関係のイ
メージデータベースとしての知識23が記憶されている
。Further, the memory stores knowledge 23 as an image database of a correlation between an exterior image, which is one of the constituent elements of the design object, and a vehicle design element, which strongly connects the design image.
エクステリアイメージと車両デザイン要素の関係を規定
する知識23は、第3図に示すような官能評価実験の結
果や専門家の経験則により得られたものである。具体的
には、エクステリアイメージと車両デザイン要素のアイ
テムを選定し、アイテムそれぞれに相当する車両デザイ
ン要素を不特定多数の人に見せ、エクステリアイメージ
の一つ一つについて車両デザイン要素から受けるフィー
リングを収集し、その収積結果を数量化理論I類若しく
は■類のような多変量解析手法を適用し、各エクステリ
アイメージと各アイテム・カテゴリの定量化をしたもの
である。The knowledge 23 that defines the relationship between the exterior image and vehicle design elements is obtained from the results of sensory evaluation experiments and the empirical rules of experts as shown in FIG. Specifically, we selected items for exterior images and vehicle design elements, showed the vehicle design elements corresponding to each item to an unspecified number of people, and asked them to express the feelings they received from the vehicle design elements for each of the exterior images. Each exterior image and each item/category is quantified by applying a multivariate analysis method such as quantification theory type I or type II to the accumulated results.
前記キーボード3は評価用語9を入力する入力手段CL
4を構成し、この実施例ではデザイン対象物の構成要素
を入力する手段CL5を兼ねている。このエクステリア
イメージを入力する手段は別に設けてもよい。The keyboard 3 is an input means CL for inputting evaluation terms 9.
In this embodiment, it also serves as means CL5 for inputting the constituent elements of the design object. A means for inputting this exterior image may be provided separately.
前記CPU7は入力された評価用語9により前記知識デ
ータベースからデザインを推論するとともに、入力され
たエクステリアイメージにより前記イメージデータベー
スから車両デザイン要素に重み付けをする。The CPU 7 infers a design from the knowledge database based on the input evaluation terms 9, and weights vehicle design elements from the image database based on the input exterior image.
前記CRT5は推論されたデザインを出力する出力手段
CL7を構成するものでデザインを画像表示するもので
ある。The CRT 5 constitutes an output means CL7 for outputting the inferred design and displays the design as an image.
以上の構成によれば、予め選定した評価用語り、予備実
験で得られた評価用語間の関係を規定する知識11、車
両デザイン要素13、官能評価実験で得られた評価用語
と車両デザイン要素との関係を規定する知識15、車両
デザイン要素の組合せ条件を設定する知識17、車両デ
ザイン要素毎の形状データ19、車両デザイン要素毎の
色データ21およびデザイン対象物であるエクステリア
とメータ等の車両デザイン要素の相関関係を規定する知
識23等をコンピュータ1のメモリMに記憶させておく
。この状態においてキーボード3を操作して評任用語9
としての形容詞語を入力すると、コンピュータ1のCP
U7の働きで知識データベースから各車両デザイン要素
13が推論・抽出され、さらに、グラフィックデータベ
ースから入力用語に適合した形状および色のデザインが
抽出され、その結果がCRT5に画像表示される。そし
て、キーボード3を操作してエクステリアイメージが入
力されると、CPU7の働きでエクステリアイメージデ
ータベースから知識データベースに重み付けか行われ、
エクステリアイメージに対応したデザインか推論・抽出
されCRT5に画像表示される。According to the above configuration, the evaluation terms selected in advance, the knowledge 11 that defines the relationship between the evaluation terms obtained in the preliminary experiment, the vehicle design elements 13, and the evaluation terms and vehicle design elements obtained in the sensory evaluation experiment. knowledge 15 that defines the relationship between vehicle design elements, knowledge 17 that sets combination conditions of vehicle design elements, shape data 19 for each vehicle design element, color data 21 for each vehicle design element, and vehicle design such as the exterior and meter that are design objects. Knowledge 23 and the like that define the correlation of elements are stored in the memory M of the computer 1. In this state, use the keyboard 3 to select the evaluation term 9.
When you input an adjective word as , computer 1's CP
U7 infers and extracts each vehicle design element 13 from the knowledge database, and further extracts a shape and color design that matches the input term from the graphic database, and displays the results on the CRT 5 as an image. Then, when an exterior image is input by operating the keyboard 3, weighting is performed from the exterior image database to the knowledge database by the function of the CPU 7.
A design corresponding to the exterior image is inferred and extracted, and the image is displayed on the CRT5.
以下、第4図に示すフローチャートに基づいて説明する
。The following description will be made based on the flowchart shown in FIG.
まず、ステップS1で、評価用語として例えば「しゃれ
た」という形容詞語の入力がキーボード3の操作によっ
て行われる。続いて、ステップS2でキーボード3を操
作してエクステリアイメジとして例えば「大衆スポーツ
カー」を入力する。First, in step S1, an adjective word such as "fashionable" is input as an evaluation term by operating the keyboard 3. Subsequently, in step S2, the keyboard 3 is operated to input, for example, "popular sports car" as an exterior image.
このエクステリアイメージは、第5図0)に示すように
、高級スポーツカー、大衆スポーツカー、高級車等の車
両コンセプト、または同図(b)に示すように、前記車
両コンセプトを代表する実車の写真によって入力される
ものである。This exterior image can be a vehicle concept such as a luxury sports car, a popular sports car, or a luxury car, as shown in Figure 5 (0), or a photograph of an actual vehicle that represents the vehicle concept, as shown in Figure 5 (b). This is input by .
つぎに、ステップS3で、入力されたエクステリアイメ
ージによりエクステリアイメージデータベースを用いて
知識データベースに重み付けを行なう。Next, in step S3, the knowledge database is weighted using the exterior image database based on the input exterior image.
ここで、例えば評価用語として「しゃれた」を入力し、
エクステリアイメージとして「大衆スポーツカー」を入
力すると、まず、第6図(a)に示すように、知識デー
タベースから「しやれた」に対応する車両デザイン要素
のデータが抽出され、続いて、第6図(b)に示すよう
に、エクステリアイメージデータベースから「大衆スポ
ーツカー」に対応する車両デザイン要素のデータが抽出
される。Here, for example, enter "stylish" as an evaluation term,
When "popular sports car" is input as an exterior image, first, as shown in Figure 6 (a), the data of the vehicle design element corresponding to "Shiyareta" is extracted from the knowledge database, and then the As shown in Figure (b), data on vehicle design elements corresponding to a "popular sports car" is extracted from the exterior image database.
つぎに、第6図(C)に示すように、上記2つのデータ
の同じアイテム・カテゴリの数値を掛は合せて知識デー
タベースに重み付けを行なう。例えば「ステアリングホ
イールの径の大きさ」なるアイテムの場合、カテゴリ「
小」を1.0倍、カテゴリ「中」を1.0倍、カテゴリ
「大」を0倍等の重み付けがなされ、第6図(C)に示
す重み知識データベースが算出される。Next, as shown in FIG. 6(C), the knowledge database is weighted by multiplying the numerical values of the same item/category of the above two data. For example, in the case of the item "steering wheel diameter size", the category "
The category "small" is weighted 1.0 times, the category "medium" is weighted 1.0 times, the category "large" is weighted 0 times, etc., and the weighted knowledge database shown in FIG. 6(C) is calculated.
そして、ステップS4で重み知識データベースから各ア
イテムのうち最も偏回帰係数の大きい第6図(C)で*
印の付いたカテゴリを推論・抽出する。Then, in step S4, from the weight knowledge database, the item with the largest partial regression coefficient is selected from * in Fig. 6 (C).
Infer and extract the marked categories.
つぎに、ステップS5で、推論抽出された各アイテムの
最適なカテゴリより車両デザイン要素毎の形状データ1
9から一つのユニットを構成するアイテム群の最適な組
合せを全てのユニット毎に抽出し、これらを順に基本の
絵に重ね合せていきインテリア全体の絵を構築する。そ
して、車両デザイン要素毎の色データ21からデザイン
要素に色を割り当ててデザイン画としてCRT5に画像
表示される。Next, in step S5, the shape data 1 for each vehicle design element is extracted from the optimal category of each item extracted by inference.
9, the optimal combination of items constituting one unit is extracted for each unit, and these are sequentially superimposed on the basic picture to construct a picture of the entire interior. Then, a color is assigned to the design element from the color data 21 for each vehicle design element, and the image is displayed on the CRT 5 as a design image.
そして、ステップS6で、前記表示画像がユーザ等の持
っているイメージと合致しない場合は、この表示画像を
見ながらイメージに合せてアイテム・カテゴリの変更が
行われ、その結果が再びCRT5に表示される。Then, in step S6, if the displayed image does not match the image that the user has, the item/category is changed according to the image while looking at this displayed image, and the result is displayed on the CRT 5 again. Ru.
また、別のデザインを見たい場合には、入力用語に対し
て推論される次にふされしいデザイン画像をCRT5に
表示させる。If the user wishes to see another design, the CRT 5 displays the next most appropriate design image inferred from the input term.
従って、ユーザ等はエクステリアイメージに対応したイ
ンテリアのデザインを完成させることができる。Therefore, the user can complete an interior design that corresponds to the exterior image.
なお、この発明は上記実施例に限らない。例えば、イメ
ージデータベースとしては色とデザイン要素・ステアリ
ングとメータ類との関係等で構成することもできる。ま
た、この発明は車両外装、その他船舶、航空機等のデザ
インにも応用できる。Note that the present invention is not limited to the above embodiments. For example, the image database can be composed of colors, design elements, relationships between steering wheel and meters, etc. Further, the present invention can be applied to the design of vehicle exteriors, other ships, aircraft, etc.
[発明の効果]
以上の説明より明らかなように、この発明の構成によれ
ば、評価用語に適合するデザインとデザイン対象物の構
成要素との関連付けがユーザ等の入力によって可能とな
り、より適格なデザインの出力を行うことができる。[Effects of the Invention] As is clear from the above description, according to the configuration of the present invention, it is possible to associate a design that matches an evaluation term with the constituent elements of a design object through input from a user, etc., and to create a more qualified design. You can output the design.
第1図はこの発明の構成図、第2図はこの発明の一実施
例に係る構成図、第3図はエクステリアイメージデータ
に関する表図、第4図は第2図の構成図に基づくデータ
ベースと共に示したフローチャート、第5図(a)、
(b)はエクステリアイメージの入力方法の一例を示す
図、第6図(a)、 (b)、 (C)は推論過程を示
す図、第7図は従来例によるデータベースと共に示した
フローチャート、第8図は評価用語間の関係を規定する
知識に関する表図、第9図は官能評価実験結果の表図、
第10図はアイテム・カテゴリを示す表図、第11図は
形状データベースによる推論過程を示す図、第12図は
第11図の推論過程のフローチャート、第13図(a)
。
(b)はCRTの出力の一例を示す図である。
CLl・・・知識データベース
Cl3・・・イメージデータベース
CL3・・・デザイン推論手段
Cl3・・・評価用語入力手段
Cl5・・・構成要素入力手段
Cl3・・・出力手段
第2図
Wc1図
第4図
エクステリアイメーシ゛入力方法
第5図
(a)
箪6図
(a)
第
6図
(b)
(アイテム・カテ]″I)−覧表の一部)@10図
第11
図
一4!’)4−
基本の絞
宅八図
絵を書く順序
第12 区
表示例σ)J’)フ5なJをINPUTした場合第13
図(a)
箪13図
(b)Fig. 1 is a block diagram of the present invention, Fig. 2 is a block diagram of an embodiment of the present invention, Fig. 3 is a table relating to exterior image data, and Fig. 4 is a database based on the block diagram of Fig. 2. The flowchart shown in FIG. 5(a),
6(b) is a diagram showing an example of an exterior image input method; FIGS. 6(a), 6(b), and 6(C) are diagrams showing the inference process; FIG. Figure 8 is a table of knowledge that defines the relationship between evaluation terms, Figure 9 is a table of sensory evaluation experiment results,
Figure 10 is a table showing items and categories, Figure 11 is a diagram showing the inference process using the shape database, Figure 12 is a flowchart of the inference process in Figure 11, and Figure 13 (a).
. (b) is a diagram showing an example of the output of a CRT. CLl...Knowledge database Cl3...Image database CL3...Design inference means Cl3...Evaluation term input means Cl5...Component input means Cl3...Output means Fig. 2 Wc1 Fig. 4 Exterior Image input method Fig. 5 (a) Fig. 6 (a) Fig. 6 (b) (Item category] ``I) - Part of the list) @ Fig. 10 Fig. 11 Fig. 1 4!') 4- Basics 12th ward display example σ) J') If you input F5 J, 13th
Figure (a) Chest 13 (b)
Claims (1)
の知識データベースと、評価用語を入力する手段と、入
力された評価用語により前記知識データベースからデザ
インを推論する手段と、この推論されたデザインを出力
する手段とを備え、デザイン対象物のエクステリア等の
構成要素とメータ等のデザイン要素との関係でデザイン
イメージを結び付ける相関関係のイメージデータベース
と、前記デザイン対象物の構成要素を入力する手段と、
この構成要素入力手段での入力があったとき前記デザイ
ン推論手段でのデザイン推論に前記イメージデータベー
スを考慮することを特徴とするデザイン装置。A knowledge database of evaluation terms expressing a design and the relationship between design elements, means for inputting the evaluation terms, means for inferring a design from the knowledge database using the input evaluation terms, and means for outputting the inferred design. an image database of correlations that connects design images in relation to constituent elements such as the exterior of the design object and design elements such as meters; and means for inputting the constituent elements of the design object;
A design apparatus characterized in that the image database is taken into consideration in design inference by the design inference means when an input is made by the component input means.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2202398A JPH0488559A (en) | 1990-08-01 | 1990-08-01 | Designing device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2202398A JPH0488559A (en) | 1990-08-01 | 1990-08-01 | Designing device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0488559A true JPH0488559A (en) | 1992-03-23 |
Family
ID=16456840
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2202398A Pending JPH0488559A (en) | 1990-08-01 | 1990-08-01 | Designing device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0488559A (en) |
-
1990
- 1990-08-01 JP JP2202398A patent/JPH0488559A/en active Pending
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