KR20170026269A - 입력 물체에 의해 터치 센서에 가해진 힘의 추정 - Google Patents

입력 물체에 의해 터치 센서에 가해진 힘의 추정 Download PDF

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Abstract

입력 디바이스의 감지 영역에의 입력 물체에 의해 가해진 힘을 결정하는 기법들이 제공된다. 그 기법들은 대체로 센서 데이터를 취득하기 위해 감지 영역 내의 복수의 센서 전극들을 구동하는 것, 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하는 것, 및 제 1 히스토그램의 복수의 빈들의 적어도 일 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 제 1 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하는 것을 포함한다.

Description

입력 물체에 의해 터치 센서에 가해진 힘의 추정{ESTIMATING FORCE APPLIED BY AN INPUT OBJECT TO A TOUCH SENSOR}
실시형태들은 대체로 입력 감지에 관한 것이고, 특히, 입력 물체에 의해 터치 센서에 가해진 힘을 추정하는 것에 관한 것이다.
근접 센서 디바이스들 (또한 터치패드들 또는 터치 센서 디바이스들이라 보통 지칭됨) 을 구비한 입력 디바이스들은 다양한 전자 시스템들에서 광범위하게 사용되고 있다. 근접 센서 디바이스들은 전자 시스템에 인터페이스들을 제공하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 근접 센서 디바이스들은 (노트북 또는 데스크톱 컴퓨터들에 통합되는 불투명한 터치패드들, 또는 그 주변장치와 같이) 더 큰 컴퓨팅 시스템들에 대한 입력 디바이스들로서 종종 사용된다. 근접 센서 디바이스들은 (셀룰러 폰들에 통합된 터치 스크린들과 같은) 더 작은 컴퓨팅 시스템들에서 또한 종종 사용된다. 많은 근접 센서들은 감지 영역내의 입력 물체에 의해 가해진 힘을 정확히 측정하는 능력을 가지지 않는다.
하나의 실시형태에서, 힘 감지 디바이스가 제공된다. 힘 감지 디바이스는 감지 영역 내에 복수의 센서 전극들을 구비한다. 힘 감지 디바이스는 프로세싱 시스템을 또한 구비한다. 프로세싱 시스템은 센서 데이터를 취득하기 위해 복수의 센서 전극들을 구동하도록 구성된다. 프로세싱 시스템은 또한, 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈 (bin) 들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하도록 구성된다. 프로세싱 시스템은 제 1 히스토그램의 복수의 빈들의 적어도 일 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 제 1 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하도록 또한 구성된다.
다른 실시형태에서, 프로세싱 시스템이 제공된다. 프로세싱 시스템은 센서 데이터를 취득하기 위해 감지 영역 내의 복수의 센서 전극들을 구동하도록 구성된 센서 회로를 구비한다. 프로세싱 시스템은 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하고, 적어도 제 1 히스토그램의 복수의 빈들의 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하도록 구성된 결정 프로세서를 또한 구비한다.
추가의 실시형태에서, 방법이 제공된다. 그 방법은 센서 데이터를 취득하기 위해 감지 영역 내의 복수의 센서 전극들을 구동하는 단계를 포함한다. 그 방법은 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하는 단계를 포함한다. 그 방법은 제 1 히스토그램의 복수의 빈들의 적어도 일 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
실시형태들의 위에서 언급된 특징들이 더 상세히 이해될 수 있도록, 위에서 간략히 요약된 실시형태들의 더욱 특정한 설명이 일부가 첨부된 도면들에서 예시되는 실시형태들을 참조하여 이루어질 수도 있다. 그러나, 첨부된 도면들은 본 발명의 전형적인 실시형태들만을 예시하고 그러므로 그것의 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않아서, 다른 유효한 실시형태들이 인정될 수도 있다는 것에 유의한다.
도 1은 일 예에 따른 입력 디바이스를 포함하는 시스템의 블록도이다.
도 2a는 일 예에 따른 용량성 센서 디바이스를 묘사하는 블록도이다.
도 2b는 일 예에 따른 다른 용량성 센서 디바이스를 묘사하는 블록도이다.
도 3은 일 예에 따른, 센서 전극들로 수신된 신호들에 연관된 값들의 히스토그램이다.
도 4는 일 예에 따른, 단일 입력 물체의 존재에 기초하여 터치 이벤트의 힘을 추정하는 방법을 예시한다.
도 5는 일 예에 따른, 다수의 입력 물체들의 존재에 기초하여 다수의 터치 이벤트들의 힘을 추정하는 방법을 예시한다.
도 6은 일 예에 따른, 신호 대 잡음 비에 대한 측정값들의 기하구조적으로 의존하는 가중을 도시하는 그래프를 예시한다.
이해를 용이하게 하기 위해, 동일한 참조 번호들이, 가능한 경우, 도면들에 공통인 동일한 엘리먼트들을 지정하기 위해 사용되었다. 하나의 실시형태의 엘리먼트들은 다른 실시형태들에서 유익하게 통합될 수도 있다는 것이 의도된다.
다음의 상세한 설명은 본질적으로 단지 예시적이고 실시형태들 또는 그러한 실시형태들의 적용 및 사용들을 제한하도록 의도되지 않았다. 더욱이, 앞서의 기술분야, 배경 기술, 발명의 내용 또는 다음의 상세한 설명에서 제시되는 임의의 표현된 또는 암시된 이론에 의해 구속될 의도는 없다.
다양한 실시형태들이 입력 물체에 의해 가해진 힘을 추정하는 기법들을 제공한다. 그 기법들은 대체로 센서 데이터를 취득하기 위해 감지 영역 내의 복수의 센서 전극들을 구동하는 것, 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하는 것, 및 제 1 히스토그램의 복수의 빈들의 적어도 일 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 제 1 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하는 것을 포함한다.
이제 도면들로 가면, 도 1은 본 발명의 실시형태들에 따른, 예시적인 입력 디바이스 (100) 의 블록도이다. 입력 디바이스 (100) 는 전자 시스템 (도시되지 않음) 에 입력을 제공하도록 구성될 수도 있다. 이 문서에서 사용되는 바와 같이, "전자 시스템" (또는 "전자 디바이스") 이라는 용어는 정보를 전자적으로 프로세싱할 수 있는 임의의 시스템을 광범위하게 지칭한다. 전자 시스템들의 몇몇 비제한적 예들은 모든 사이즈들 및 형상들의 개인용 컴퓨터들, 이를테면 데스크톱 컴퓨터들, 랩톱 컴퓨터들, 넷북 컴퓨터들, 테블릿들, 웹 브라우저들, e-북 리더들, 및 개인 정보 단말기 (personal digital assistant, PDA) 들을 포함한다. 추가적인 예의 전자 시스템들은 복합 입력 디바이스들, 이를테면 입력 디바이스 (100) 및 별도의 조이스틱들 또는 키 스위치들을 포함하는 물리적 키보드들을 포함한다. 추가 예의 전자 시스템들은 데이터 입력 디바이스들 (원격 컨트롤들 및 마우스들을 포함함) 과 데이터 출력 디바이스들 (디스플레이 스크린들 및 프린터들을 포함함) 과 같은 주변기기들을 포함한다. 다른 예들은 원격 단말들, 키오스크들, 및 비디오 게임 머신들 (예컨대, 비디오 게임 콘솔들, 휴대용 게이밍 디바이스들 등) 을 포함한다. 다른 예들은 통신 디바이스들 (셀룰러 폰들, 이를테면 스마트 폰들을 포함함) 과, 미디어 디바이스들 (레코더들, 편집기들, 및 플레이어들, 이를테면 텔레비전들, 셋톱 박스들, 뮤직 플레이어들, 디지털 포토 프레임들, 및 디지털 카메라들을 포함함) 을 포함한다. 덧붙여, 전자 시스템은 입력 디바이스에 대한 호스트 또는 슬레이브일 수 있다.
입력 디바이스 (100) 는 전자 시스템의 물리적 부분으로서 구현될 수 있거나, 또는 전자 시스템으로부터 물리적으로 분리될 수 있다. 적절한 대로, 입력 디바이스 (100) 는 버스들, 네트워크들, 및 다른 유선 또는 무선 상호접속들 중 임의의 하나 이상을 사용하여 전자 시스템의 부분들과 통신할 수도 있다. 예들은 I2C, SPI, PS/2, 유니버셜 직렬 버스 (Universal Serial Bus, USB), 블루투스, RF, 및 IRDA를 포함한다.
도 1에서, 입력 디바이스 (100) 는 감지 영역 (120) 에서 하나 이상의 입력 물체들 (140) 에 의해 제공된 입력을 감지하도록 구성된 근접 센서 디바이스 (또한 종종 "터치패드" 또는 "터치 센서 디바이스"라 지칭됨) 로서 도시되어 있다. 예의 입력 물체들은 도 1에 도시된 바와 같이, 손가락들 및 스타일러스들을 포함한다.
감지 영역 (120) 은 입력 디바이스 (100) 가 사용자 입력 (예컨대, 하나 이상의 입력 물체들 (140) 에 의해 제공된 사용자 입력) 을 검출할 수 있는 입력 디바이스 (100) 의 위쪽, 주변, 속 및/또는 근처의 임의의 공간을 포괄한다. 특정 감지 영역들의 사이즈들, 형상들, 및 로케이션들은 실시형태마다 폭넓게 가변할 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 감지 영역 (120) 은 신호 대 잡음 비들이 충분히 정확한 물체 검출을 방해하기까지 입력 디바이스 (100) 의 표면에서부터 하나 이상의 방향들로 공간 속으로 연장된다. 이 감지 영역 (120) 이 특정 방향으로 연장하는 거리는, 다양한 실시형태들에서, 밀리미터 미만, 수 밀리미터, 수 센티미터, 또는 그 이상의 정도일 수도 있고, 사용되는 감지 기술의 유형 및 원하는 정확도에 따라 상당히 가변할 수도 있다. 따라서, 몇몇 실시형태들은, 입력 디바이스 (100) 의 임의의 표면들과의 비접촉, 입력 디바이스 (100) 의 입력 표면 (예컨대, 터치 표면) 과의 접촉, 가해진 힘 또는 압력의 얼마간의 양과 커플링된 입력 디바이스 (100) 의 입력 표면과의 접촉, 및/또는 그것들의 조합을 포함하는 입력을 감지한다. 다양한 실시형태들에서, 입력 표면들은 센서 전극들이 내부에 상주하는 케이싱들의 표면들에 의해, 센서 전극들 또는 임의의 케이싱들 상에 도포된 페이스 시트 (face sheet) 들에 의해 등으로 제공될 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 감지 영역 (120) 은 입력 디바이스 (100) 의 입력 표면 위로 돌출된 경우 사각형 형상을 가진다.
입력 디바이스 (100) 는 센서 컴포넌트들 및 센싱 기술들의 임의의 조합을 활용하여 감지 영역 (120) 에서 사용자 입력을 검출할 수도 있다. 입력 디바이스 (100) 는 사용자 입력을 검출하기 위한 하나 이상의 감지 엘리먼트들을 포함한다. 여러 비제한적 예들로서, 입력 디바이스 (100) 는 용량성, 탄성 (elastive), 저항성, 유도성, 자기, 음향, 초음파, 및/또는 광학적 기법들을 사용할 수도 있다. 몇몇 구현예들은 하나, 둘, 셋, 또는 그 이상의 차원 공간들에 펼쳐지는 이미지들을 제공하도록 구성된다. 몇몇 구현예들은 특정한 축들 또는 면들을 따라 입력의 투영들을 제공하도록 구성된다. 입력 디바이스 (100) 의 몇몇 저항성 구현예들에서, 가요성 (flexible) 및 도전성의 제 1 층이 도전성 제 2 층으로부터 하나 이상의 스페이서 (spacer) 엘리먼트들에 의해 분리된다. 동작 동안, 하나 이상의 전압 기울기들이 층들을 가로질러 생성된다. 가요성의 제 1 층을 누르는 것은 층들 간에 전기 접촉을 생성하기에 충분하게 제 1층을 편향시켜, 전압 출력들이 층들 간의 접촉 지점(들)을 반영하게 할 수도 있다. 이들 전압 출력들은 위치 정보를 결정하는데 사용될 수도 있다.
입력 디바이스 (100) 의 몇몇 유도성 구현예들에서, 하나 이상의 감지 엘리먼트들은 공진 코일, 또는 코일들의 쌍에 의해 유도된 루프 전류들을 픽업한다. 그 전류들의 크기, 위상, 및 주파수의 얼마간의 조합은 그 다음에 위치 정보 (positional information) 를 결정하는데 사용될 수도 있다.
입력 디바이스 (100) 의 몇몇 용량성 구현예들에서, 전압 또는 전류는 전기장을 생성하기 위해 인가된다. 근처의 입력 물체들은 전기장에서의 변화들을 초래하고, 전압, 전류 등에서의 변화들로서 검출될 수도 있는 용량성 커플링에서의 검출 가능한 변화들을 생성한다.
몇몇 용량성 구현예들은 전기장들을 생성하기 위해 용량성 감지 엘리먼트들의 어레이들 또는 다른 규칙 또는 불규칙 패턴들을 이용한다. 몇몇 용량성 구현예들에서, 별도의 감지 엘리먼트들이 더 큰 센서 전극들을 형성하기 위해 서로 옴적으로 (ohmically) 단락될 수도 있다. 몇몇 용량성 구현예들은 저항성 시트들을 이용하며, 그 시트들은 균일하게 저항성일 수도 있다.
몇몇 용량성 구현예들은 센서 전극들 및 입력 물체 간의 용량성 커플링에서의 변화들에 기초한 "자기 커패시턴스 (self capacitance)" (또는 "절대 커패시턴스 (absolute capacitance)") 감지 방법들을 이용한다. 다양한 실시형태들에서, 센서 전극들 근처의 입력 물체가 센서 전극들 근처의 전기장을 바꾸며, 따라서 측정되는 용량성 커플링을 변화시킨다. 하나의 구현예에서, 절대 커패시턴스 감지 방법은 기준 전압 (예컨대 시스템 접지) 에 대해 센서 전극들을 조정 (modulation) 하는 것에 의해, 그리고 센서 전극들 및 입력 물체들 간의 용량성 커플링을 검출하는 것에 의해 동작한다.
몇몇 용량성 구현예들은 센서 전극들 간의 용량성 커플링에서의 변화들에 기초한 "상호 커패시턴스" (또는 "트랜스커패시턴스 (transcapacitance)") 감지 방법들을 이용한다. 다양한 실시형태들에서, 센서 전극들 근처의 입력 물체가 센서 전극들 간의 전기장을 바꾸며, 따라서 측정되는 용량성 커플링을 변화시킨다. 하나의 구현예에서, 트랜스용량성 (transcapacitive) 감지 방법이 하나 이상의 송신기 센서 전극들 (또한 "송신기 전극들" 또는 "송신기들") 과 하나 이상의 수신기 센서 전극들 (또한 "수신기 전극들" 또는 "수신기들") 간의 용량성 커플링을 검출하는 것에 의해 동작한다. 송신기 센서 전극들은 송신기 신호들을 송신하기 위해 기준 전압 (예컨대, 시스템 접지) 을 기준으로 조정될 수도 있다. 수신기 센서 전극들은 결과적인 신호들의 수신을 용이하게 하기 위해 기준 전압에 대해 실질적으로 일정하게 유지될 수도 있다. 결과적인 신호가 하나 이상의 송신기 신호들에, 그리고/또는 환경적 간섭의 하나 이상의 소스들 (예컨대 다른 전자기 신호들) 에 대응하는 효과(들)를 포함할 수도 있다. 센서 전극들은 전용 송신기들 또는 수신기들일 수도 있거나, 또는 센서 전극들은 송신하고 수신하는 양쪽 모두를 하도록 구성될 수도 있다. 대안으로, 수신기 전극들은 접지에 대해 조정될 수도 있다.
도 1에서, 프로세싱 시스템 (110) 이 입력 디바이스 (100) 의 부분으로서 도시되어 있다. 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 디바이스 (100) 의 하드웨어를 동작시켜 감지 영역 (120) 에서 입력을 검출하도록 구성된다. 프로세싱 시스템 (110) 은 하나 이상의 집적회로들 (IC들) 및/또는 다른 회로 컴포넌트들의 부분들 또는 모두를 포함한다. 예를 들어, 상호 커패시턴스 센서 디바이스를 위한 프로세싱 시스템이 송신기 센서 전극들로 신호들을 송신하도록 구성된 송신기 회로, 및/또는 수신기 센서 전극들로 신호들을 수신하도록 구성된 수신기 회로를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 전자적으로 판독 가능한 명령들, 이를테면 펌웨어 코드, 소프트웨어 코드 등을 또한 포함한다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 을 구성하는 컴포넌트들은, 이를테면 입력 디바이스 (100) 의 감지 엘리먼트(들) 근처에 함께 위치된다. 다른 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 의 컴포넌트들은 입력 디바이스 (100) 의 감지 엘리먼트(들)에 가까운 하나 이상의 컴포넌트들, 및 다른 곳의 하나 이상의 컴포넌트들과는 물리적으로 분리된다. 예를 들어, 입력 디바이스 (100) 는 데스크톱 컴퓨터에 커플링된 주변기기일 수도 있고, 프로세싱 시스템 (110) 은 데스크톱 컴퓨터의 중앙 프로세싱 유닛 및 중앙 프로세싱 유닛과는 별개인 하나 이상의 IC들 (아마도 연관된 펌웨어를 가짐) 상에서 실행하도록 구성된 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 다른 예로서, 입력 디바이스 (100) 는 폰에 물리적으로 통합될 수도 있고, 프로세싱 시스템 (110) 은 그 폰의 메인 프로세서의 부분인 회로들 및 펌웨어를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 디바이스 (100) 를 구현하는 것에 전용된다. 다른 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 다른 기능들, 이를테면 디스플레이 스크린들을 동작시키는 것, 햅틱 액추에이터들을 구동시키는 것 등을 또한 수행한다.
프로세싱 시스템 (110) 은 프로세싱 시스템 (110) 의 상이한 기능들을 핸들링하는 모듈들의 세트로서 구현될 수도 있다. 각각의 모듈은 프로세싱 시스템 (110) 의 부분인 회로, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 그것들의 조합을 포함할 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 모듈들의 상이한 조합들이 사용될 수도 있다. 예의 모듈들은, 센서 전극들 및 디스플레이 스크린들과 같은 하드웨어를 동작시키는 하드웨어 동작 모듈들, 센서 신호들 및 위치 정보와 같은 데이터를 프로세싱하는 데이터 프로세싱 모듈들, 및 정보를 보고하는 리포팅 모듈들을 포함한다. 추가 예의 모듈들은, 입력을 검출하게 감지 엘리먼트(들)를 동작시키도록 구성된 센서 동작 모듈들, 모드 변경 제스처들과 같은 제스처들을 식별하도록 구성된 식별 모듈들, 및 동작 모드들을 변경하기 위한 모드 변경 모듈들을 포함한다.
몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 하나 이상의 액션들을 유발하는 것에 의해 직접적으로 감지 영역 (120) 에서 사용자 입력 (또는 사용자 입력의 결여) 에 응답한다. 예의 액션들은 동작 모드들을 변경하는 것, 뿐만 아니라 커서 움직임, 선택, 메뉴 내비게이션, 및 다른 기능들과 같은 GUI 액션들을 포함한다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 (또는 입력의 결여) 에 관한 정보를 전자 시스템의 어떤 부분에 (예컨대 프로세싱 시스템 (110) 과는 별개인 전자 시스템의 중앙 프로세싱 시스템이 존재한다면, 이러한 별개의 중앙 프로세싱 시스템에) 제공한다. 몇몇 실시형태들에서, 전자 시스템의 어떤 부분은 사용자 입력에 따라 동작하기 위해, 이를테면 모드 변경 액션들 및 GUI 액션들을 포함하는 전체 범위의 액션들을 용이하게 하기 위해, 프로세싱 시스템 (110) 으로부터 수신된 정보를 프로세싱한다.
예를 들어, 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 디바이스 (100) 의 감지 엘리먼트(들)를 동작시켜 감지 영역 (120) 에서의 입력 (또는 입력의 결여) 을 나타내는 전기적 신호들을 생성한다. 프로세싱 시스템 (110) 은 전자 시스템에 제공되는 정보를 생성함에 있어서 전기적 신호들에 대한 임의의 적절한 양의 프로세싱을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 프로세싱 시스템 (110) 은 센서 전극들로부터 획득된 아날로그 전기 신호들을 디지털화할 수도 있다. 다른 예로서, 프로세싱 시스템 (110) 은 필터링 또는 다른 신호 컨디셔닝을 수행할 수도 있다. 또 다른 예로서, 프로세싱 시스템 (110) 은 베이스라인을 제거하거나 또는 다른 방식으로 차지할 수도 있어서, 정보는 전기적 신호들 및 베이스라인 간의 차이를 반영한다. 다른 추가의 예들로서, 프로세싱 시스템 (110) 은 위치 정보를 결정하며, 입력들을 커맨드들로서 인식하며, 필기를 인식하는 등을 할 수도 있다.
본원에서 사용되는 바와 같은 "위치 정보"는 절대 포지션, 상대 포지션, 속도, 가속도, 및 다른 유형들의 공간적 정보를 광범위하게 포함한다. 예시적인 "0-차원" 위치 정보는 근처 (near) /먼 (far) 또는 접촉/비접촉 정보를 포함한다. 예시적인 "1차원" 위치 정보는 축을 따르는 포지션들을 포함한다. 예시적인 "2차원" 위치 정보는 평면에서의 운동들을 포함한다. 예시적인 "3차원" 위치 정보는 공간에서의 순간 또는 평균 속도들을 포함한다. 추가의 예들은 공간적 정보의 다른 표현들을 포함한다. 예를 들어, 시간 경과에 따라 포지션, 운동, 또는 순간 속도를 추적하는 이력 데이터를 포함하는, 하나 이상의 유형들의 위치 정보에 관한 이력 데이터가 또한 결정되고 및/또는 저장될 수도 있다.
몇몇 실시형태들에서, 입력 디바이스 (100) 는 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 또는 어떤 다른 프로세싱 시스템에 의해 동작되는 추가적인 입력 컴포넌트들로 구현된다. 이들 추가적인 입력 컴포넌트들은 감지 영역 (120) 에서 입력에 대한 중복 기능, 또는 어떤 다른 기능을 제공할 수도 있다. 도 1은 입력 디바이스 (100) 를 사용한 아이템들의 선택을 용이하게 하는데 사용될 수 있는 감지 영역 (120) 근처의 버튼들 (130) 을 도시한다. 추가적인 입력 컴포넌트들의 다른 유형들은 슬라이더들, 볼들, 휠들, 스위치들 등을 포함한다. 반대로, 몇몇 실시형태들에서, 입력 디바이스 (100) 는 다른 입력 컴포넌트들 없이 구현될 수도 있다.
몇몇 실시형태들에서, 입력 디바이스 (100) 는 터치 스크린 인터페이스를 포함하고, 감지 영역 (120) 은 디스플레이 스크린의 액티브 영역의 적어도 부분에 겹친다. 예를 들어, 입력 디바이스 (100) 는 디스플레이 스크린에 겹치는 실질적으로 투명한 센서 전극들을 포함하고 터치 스크린 인터페이스를 연관된 전자 시스템에 제공할 수도 있다. 디스플레이 스크린은 시각적 인터페이스를 사용자에게 디스플레이할 수 있는 임의의 유형의 다이나믹 디스플레이일 수도 있고, 임의의 유형의 발광 다이오드 (LED), 유기 LED (OLED), 음극선관 (CRT), 액정 디스플레이 (LCD), 플라즈마, 전기발광 (electroluminescence) (EL), 또는 다른 디스플레이 기술을 포함할 수도 있다. 입력 디바이스 (100) 와 디스플레이 스크린은 물리적 엘리먼트들을 공유할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시형태들은 디스플레이 및 감지를 위해 동일한 전기 컴포넌트들의 일부를 이용할 수도 있다. 다른 예로서, 디스플레이 스크린은 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 부분적으로 또는 전체적으로 동작될 수도 있다.
본 발명의 많은 실시형태들이 완전히 기능하는 장치의 측면에서 설명되지만, 본 발명의 메커니즘들은 다양한 형태들의 프로그램 제품 (예컨대, 소프트웨어) 으로서 배포될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 발명의 메커니즘들은 전자 프로세서들에 의해 판독 가능한 정보 베어링 매체들 (예컨대, 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 판독 가능한 비일시적 컴퓨터-판독가능 및/또는 기록가능/쓰기가능 정보 베어링 매체들) 상의 소프트웨어 프로그램으로서 구현되고 배포될 수도 있다. 덧붙여, 본 발명의 실시형태들은 배포를 행하기 위해 사용되는 매체의 특정 유형에 상관없이 동등하게 적용한다. 비일시적, 전기 판독가능 매체들의 예들은 다양한 디스크들, 메모리 스틱들, 메모리 카드들, 메모리 모듈들 등을 포함한다. 전기 판독가능 매체들은 플래시, 광, 자기, 홀로그램, 또는 임의의 다른 저장 기술에 기초할 수도 있다.
도 2a는 일 예에 따른 용량성 센서 디바이스 (200A) 를 묘사하는 블록도이다. 용량성 센서 디바이스 (200A) 는 도 1에 도시된 입력 디바이스 (100) 의 일 구현예를 포함한다. 용량성 센서 디바이스 (200A) 는 일 구현예의 프로세싱 시스템 (110) ("프로세싱 시스템 (110A)"이라고 지칭됨) 에 커플링된 센서 전극 콜렉션 (208) 을 포함한다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 프로세싱 시스템 (110) 에 대한 일반적인 언급은 도 1에서 설명되는 프로세싱 시스템 또는 본원에서 설명되는 그것의 임의의 다른 실시형태 (예컨대, 프로세싱 시스템 (110A, 110B) 등) 에 대한 언급이다. 몇몇 실시형태들에서, 달리 언급되지 않는 한, 프로세싱 시스템 (110B) 은 프로세싱 시스템 (110A) 과는 동일한 기능을 수행한다는 것에 주의한다.
센서 전극 콜렉션 (208) 은 감지 영역 (120) 을 제공하기 위해 기판 (202) 상에 배치된다. 센서 전극 콜렉션 (208) 은 기판 (202) 상에 배치된 센서 전극들을 포함한다. 현재의 예에서, 센서 전극 콜렉션 (208) 은 두 개의 복수의 센서 전극들 (220-1 내지 220-N (총칭하여 "센서 전극들 (220)") 과, 230-1 내지 230-M (총칭하여 "센서 전극들 (230)") 을 포함하며, 여기서 M과 N은 영보다 큰 정수들이다. 센서 전극들 (220 및 230) 은 유전체 (미도시) 에 의해 분리된다. 센서 전극들 (220) 과 센서 전극들 (230) 은 비병렬일 수 있다. 일 예에서, 센서 전극들 (220) 은 센서 전극들 (230) 과는 직각으로 배치된다.
몇몇 예들에서, 센서 전극들 (220) 과 센서 전극들 (230) 은 기판 (202) 의 별개의 층들 상에 배치될 수 있다. 다른 예들에서, 센서 전극들 (220) 과 센서 전극들 (230) 은 기판 (202) 의 단일 층 상에 배치될 수 있다. 센서 전극들이 단일 기판 (202) 상에 배치되는 것으로 도시되지만, 몇몇 실시형태들에서, 센서 전극들은 하나를 초과하는 기판들 상에 배치될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 센서 전극들은 제 1 기판 상에 배치될 수 있고, 다른 센서 전극들은 제 1 기판에 부착된 제 2 기판 상에 배치될 수 있다.
현재의 예에서, 센서 전극 콜렉션 (208) 은 직교 센서 전극들의 교차부분들의 직사각형 그리드에 대체로 배치된 센서 전극들 (220, 230) 을 갖는 것으로 도시된다. 센서 전극 콜렉션 (208) 은 이러한 배열로 제한되지 않고, 대신 수많은 센서 패턴들을 포함할 수 있다는 것이 이해된다. 비록 센서 전극 콜렉션 (208) 이 직사각형으로서 묘사되지만, 센서 전극 콜렉션 (208) 은 다른 형상들, 이를테면 원형 형상을 가질 수 있다.
아래에서 논의되는 바와 같이, 프로세싱 시스템 (110A) 은 상호 커패시턴스 감지 ("트랜스용량성 감지") 및/또는 자기-커패시턴스 감지 ("절대 용량성 감지") 를 위한 여기 스킴(들)을 포함하는 복수의 여기 스킴들에 따라 센서 전극들 (220, 230) 을 동작시킬 수 있다. 트랜스용량성 여기 스킴에서, 프로세싱 시스템 (110A) 은 송신기 신호들로 센서 전극들 (230) 을 구동하고 (센서 전극들 (230) 이 "송신기 전극들"임), 센서 전극들 (220) 로부터 결과적인 신호들을 수신한다 (센서 전극들 (220) 이 "수신기 전극들"임). 몇몇 실시형태들에서, 센서 전극들 (220) 은 송신기 전극들로서 구동될 수도 있고 센서 전극들 (230) 은 수신기 전극들로서 구동될 수도 있다. 센서 전극들 (230) 은 센서 전극들 (220) 과는 동일한 또는 상이한 기하구조를 가질 수 있다. 일 예에서, 센서 전극들 (230) 은, 더 가늘고 더 성기게 분포된 센서 전극들 (220) 보다 더 폭넓고 더 긴밀하게 분포된다. 마찬가지로, 일 실시형태에서, 센서 전극들 (220) 은 더 폭넓게 그리고/또는 더 성기게 분포될 수도 있다. 대안으로, 센서 전극들 (220, 230) 은 동일한 폭 및/또는 동일한 분포를 가질 수 있다.
센서 전극들 (220) 과 센서 전극들 (230) 은 각각 도전성 라우팅 트레이스들 (204) 과 도전성 라우팅 트레이스들 (206) 에 의해 프로세싱 시스템 (110A) 에 커플링된다. 프로세싱 시스템 (110A) 은 입력들을 감지하기 위한 감지 영역 (120) 을 구현하기 위해 도전성 라우팅 트레이스들 (204, 206) 을 통해 센서 전극들 (220, 230) 에 커플링된다. 센서 전극들 (220) 의 각각은 라우팅 트레이스들 (206) 중 적어도 하나의 라우팅 트레이스에 커플링될 수 있다. 비슷하게, 센서 전극들 (230) 의 각각은 라우팅 트레이스들 (204) 중 적어도 하나의 라우팅 트레이스에 커플링될 수 있다.
도 2b는 일 예에 따른 용량성 센서 디바이스 (200B) 를 묘사하는 블록도이다. 용량성 센서 디바이스 (200B) 는 도 1에 도시된 입력 디바이스 (100) 의 다른 구현예를 포함한다. 현재의 예에서, 센서 전극 콜렉션 (208) 은 복수의 센서 전극들 (2101,1 내지 210J,K) (총칭하여 "센서 전극들 (210)") 을 포함하며, 여기서 J와 K는 정수이다. 현재의 예에서, 센서 전극들 (210) 은 직사각형 매트릭스 패턴으로 배열되는데, 여기서 J 또는 K 중 적어도 하나는 영보다 더 크다. 센서 전극들 (210) 은 다른 패턴들, 이를테면 극좌표 어레이들 (polar arrays), 반복 패턴들, 비-반복 패턴들, 또는 유사 유형 배열들로 배열될 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 그리드 전극(들)은 옵션적이고 포함되지 않을 수도 있다. 용량성 센서 디바이스 (200A) 와 유사하게, 프로세싱 시스템 (110B) 은 트랜스용량성 감지 및/또는 절대 용량성 감지를 위한 여기 스킴(들)을 포함하는 복수의 여기 스킴들에 따라 센서 전극들 (210) 을 동작시킬 수 있다.
몇몇 예들에서, 센서 전극들 (210) 은 기판 (202) 의 별개의 층들 상에 배치될 수 있다. 다른 예들에서, 센서 전극들 (210) 은 기판 (202) 의 단일 층 상에 배치될 수 있다. 센서 전극들 (210) 은 센서 전극들 (220) 및 센서 전극들 (230) 과는 동일한 및/또는 상이한 층들 상에 있을 수 있다. 센서 전극들이 단일 기판 상에 배치되는 것으로 도시되지만, 몇몇 실시형태들에서, 센서 전극들은 하나를 초과하는 기판들 상에 배치될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 센서 전극들은 제 1 기판 상에 배치될 수 있고, 다른 센서 전극들은 제 1 기판에 부착된 제 2 기판 상에 배치될 수 있다. 프로세싱 시스템 (110B) 은 입력들을 감지하기 위한 감지 영역 (120) 을 구현하기 위해 도전성 라우팅 트레이스들 (212) 을 통해 센서 전극들 (210) 에 커플링된다.
하나 이상의 실시형태들에서, 센서 전극 콜렉션 (208) 은 센서 전극들 (210) 간에 배치되는 하나 이상의 그리드 전극들을 더 포함할 수도 있다. 그리드 전극(들)은 센서 전극들 (210) 의 하나 이상을 적어도 부분적으로 포함할 수도 있다.
도 2a 및 도 2b를 참조하면, 용량성 센서 디바이스 (200A 또는 200B) 는 사용자 입력 (예컨대, 사용자의 손가락, 스타일러스와 같은 프로브, 및/또는 일부 다른 외부 입력 물체) 을 전자 시스템 (예컨대, 컴퓨팅 디바이스 또는 다른 전자 디바이스) 으로 전달하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 용량성 센서 디바이스 (200A 또는 200B) 는 밑에 있는 이미지 또는 정보 디스플레이 디바이스 (미도시) 상에 위치될 수 있는 용량성 터치 스크린 디바이스로서 구현될 수 있다. 이런 방식으로, 사용자가 센서 전극 콜렉션 (208) 에서 실질적으로 투명한 엘리먼트들을 검토함으로써 밑에 있는 이미지 또는 정보 디스플레이를 볼 것이다. 터치 스크린으로 구현되는 경우, 기판 (202) 은 적어도 하나의 실질적으로 투명 층 (미도시) 을 구비할 수 있다. 센서 전극들과 도전성 라우팅 트레이스들은 실질적으로 투명한 도전성 재료로 이루어질 수 있다. 인듐 주석 산화물 (Indium tin oxide, ITO) 및/또는 주석의, 겨우 볼 수 있는 (barely visible) 와이어들이 센서 전극들 및/또는 도전성 라우팅 트레이스들을 형성하는데 사용될 수 있는 실질적으로 투명한 재료의 많은 가능한 예들 중 두 개일 뿐이다. 다른 예들에서, 도전성 라우팅 트레이스들은 비-투명 재료로 이루어진 다음, 센서 전극 콜렉션 (208) 의 가장자리 지역 (미도시) 에서 숨겨질 수 있다.
다른 예에서, 용량성 센서 디바이스 (200A 또는 200B) 는 용량성 터치패드, 슬라이더, 버튼, 또는 다른 커패시턴스 센서로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 기판 (202) 은 하나 이상의 투명한 (clear) 또는 불투명한 재료들로 비제한적으로 구현될 수 있다. 비슷하게, 투명한 또는 불투명한 도전성 재료들은 센서 전극 콜렉션 (208) 을 위한 센서 전극들 및/또는 도전성 라우팅 트레이스들을 형성하기 위해 이용될 수 있다.
대체로, 프로세싱 시스템 (110) (예컨대, 프로세싱 시스템 (110A) 또는 프로세싱 시스템 (110B)) 은 센서 전극 콜렉션 (208) 의 감지 엘리먼트들을 감지 신호로 여기 또는 구동하고, 감지 신호, 입력 물체, 및 감지 영역 (120) 에서의 간섭 중 적어도 하나에 대응하는 효과들을 포함하는 유도된 또는 결과적인 신호를 측정한다. 본원에서 사용되는 "여기" 및 "구동"이란 용어들은 구동되는 엘리먼트의 어떤 전기 양태를 제어하는 것을 포괄한다. 예를 들어, 와이어를 통해 전류를 구동하는 것, 전하를 도체 속으로 구동하는 것, 실질적으로 일정한 또는 가변하는 전압 파형을 전극 상으로 구동하는 것 등이 가능하다. 감지 신호가 일정할, 실질적으로 일정할, 또는 시간 경과에 따라 가변할 수 있고, 일반적으로 형상, 주파수, 진폭, 및 위상을 포함한다. 감지 신호가 접지 신호 또는 다른 참조 신호와 같은 "패시브 신호"와는 대조적으로 "액티브 신호"라고 지칭될 수 있다. 감지 신호가 트랜스용량성 감지에 사용되는 경우 "송신기 신호"라고 또는 절대 감지에서 사용되는 경우 "절대 감지 신호" 또는 "변조된 신호"라고 또한 지칭될 수 있다.
일 예에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 센서 전극 콜렉션 (208) 의 하나 이상의 센서 전극(들)을 전압으로 구동하고 센서 전극(들) 상의 결과적인 개별 전하를 감지한다. 다시 말하면, 감지 신호는 전압 신호이고 결과적인 신호는 전하 신호 (예컨대, 적분된 전류 신호와 같은 축적된 전하를 나타내는 신호) 이다. 커패시턴스는 인가된 전압에 비례하고 축적된 전하에 역비례한다. 프로세싱 시스템 (110) 은 감지된 전하로부터 커패시턴스의 측정값(들)을 결정할 수 있다. 다른 예에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 센서 전극 콜렉션 (208) 의 하나 이상의 센서 전극(들)을 전하로 구동하고 센서 전극(들) 상의 결과적인 개별 전압을 감지한다. 다시 말하면, 감지 신호는 전하의 축적을 야기하는 신호 (예컨대, 전류 신호) 이고 결과적인 신호는 전압 신호이다. 프로세싱 시스템 (110) 은 감지된 전압으로부터 커패시턴스의 측정값(들)을 결정할 수 있다. 대체로, "감지 신호"라는 용어는, 전하를 감지하는 구동 전압 및 전압을 감지하는 구동 전하 양쪽 모두, 뿐만 아니라 커패시턴스의 표지 (indica) 를 획득하는데 사용될 수 있는 임의의 다른 유형의 신호를 포괄한다는 의미이다. "커패시턴스의 표지"는 커패시턴스가 도출될 수 있는 전하, 전류, 전압 등의 측정값들을 포함한다.
프로세싱 시스템 (110) 은 센서 회로 (240) 를 포함할 수 있다. 센서 회로 (240) 는 프로세싱 시스템 (110) 의 감지 관련 기능들, 이를테면 감지를 위한 신호들로 센서 전극들을 구동하는 것, 프로세싱을 위해 센서 전극으로부터 신호들을 수신하는 것, 및 다른 기능들을 수행한다. 센서 회로 (240) 는 그 회로와 협력하여 동작하는 펌웨어, 소프트웨어, 또는 그것들의 조합을 포함하는 센서 모듈의 부분일 수도 있다.
몇몇 실시형태들에서 프로세싱 시스템 (110) 은 결정 모듈 (260) 을 포함한다. 결정 모듈 (260) 은 본원에서 결정 모듈 (260) 에 의해 수행되고 있는 것으로서 설명된 동작들의 일부 또는 전부, 이를테면 입력 물체의 존재를 결정하기 위해 센서 회로 (240) 를 통해 수신된 신호들을 분석하는 것을 수행하도록 구성되는 결정 프로세서로서 실시될 수도 있거나, 또는 그러한 결정 프로세서를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 결정 프로세서는 마이크로프로세서, 마이크로제어기, 또는 이러한 동작들을 수행하기 위해 소프트웨어 또는 펌웨어의 형태로 명령들을 실행하는 다른 명령 프로세싱 전자 엘리먼트이다. 다른 실시형태들에서, 결정 프로세서는 설명된 동작들을 수행하도록 선택 및 배열된 회로 엘리먼트들을 갖는 주문형 집적회로이다. 다양한 실시형태들에서, 결정 프로세서는 프로세싱 시스템 (110) 의 다른 부분들의 일부 또는 전부로서 동일한 집적회로 내에 포함된다.
센서 회로 (240) 및 결정 모듈 (260) 에 의해 수행되는 기능은 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 수행되는 것으로 간주될 수도 있다는 것에 주의한다. 비록 센서 회로 (240) 및 결정 모듈 (260) 둘 다가 설명되고 그 특정 기능이 이들 엘리먼트들에 속하는 것으로 간주되지만, 다양한 실시형태들에서, 기능은 센서 회로 (240) 및 결정 모듈 (260) 중에서 상이한 방식들로 나뉘어질 수도 있다는 것에 또한 주의한다.
센서 회로 (240) 는 하나 이상의 스킴 ("여기 스킴들") 에 따라 하나 이상의 사이클들 ("여기 사이클들") 에 걸쳐 센서 전극 콜렉션 (208) 의 하나 이상의 감지 엘리먼트들 상에서 감지 신호(들)를 선택적으로 구동한다. 각각의 여기 사이클 동안, 센서 회로 (240) 는 센서 전극 콜렉션 (208) 의 하나 이상의 감지 엘리먼트들로부터 결과적인 신호(들)를 선택적으로 감지할 수 있다. 각각의 여기 사이클은 감지 신호들이 구동되고 결과적인 신호들이 측정되는 연관된 시구간을 갖는다.
하나의 유형의 여기 스킴에서, 센서 회로 (240) 는 절대 용량성 감지를 위해 센서 전극 콜렉션 (208) 의 감지 엘리먼트들을 선택적으로 구동할 수 있다. 절대 용량성 감지에서, 센서 회로 (240) 는 선택된 센서 전극(들)을 절대 감지 신호로 구동하고, 선택된 센서 전극(들)으로부터 결과적인 신호(들)를 감지한다. 이러한 여기 스킴에서, 선택된 감지 엘리먼트(들) 및 입력 물체(들) 간의 절대 커패시턴스의 측정값들은 결과적인 신호(들)로부터 결정된다. 일 예에서, 센서 회로 (240) 는 선택된 센서 전극들 (220), 및/또는 선택된 센서 전극들 (230) 을 절대 감지 신호로 구동할 수 있다. 다른 예에서, 센서 회로 (240) 는 선택된 센서 전극들 (210) 을 절대 감지 신호로 구동할 수 있다.
다른 유형의 여기 스킴에서, 센서 회로 (240) 는 센서 전극 콜렉션 (208) 의 감지 엘리먼트들을 트랜스용량성 감지를 위해 선택적으로 구동할 수 있다. 트랜스용량성 감지에서, 센서 회로 (240) 는 선택된 송신기 센서 전극들을 송신기 신호(들)로 구동하고 선택된 수신기 센서 전극들로부터 결과적인 신호들을 감지한다. 이러한 여기 스킴에서, 송신기 및 수신기 전극들 간의 트랜스커패시턴스의 측정값들은 결과적인 신호들로부터 결정된다. 일 예에서, 센서 회로 (240) 는 센서 전극들 (230) 을 송신기 신호(들)로 구동하고, 센서 전극들 (220) 상의 결과적인 신호들을 수신할 수 있다. 다른 예에서, 센서 회로 (240) 는 선택된 센서 전극들 (210) 을 송신기 신호(들)로 구동하고, 다른 센서 전극들 (210) 로부터 결과적인 신호들을 수신할 수 있다.
임의의 여기 사이클에서, 센서 회로 (240) 는 센서 전극 콜렉션 (208) 의 감지 엘리먼트들을, 다른 신호들, 이를테면 차폐 또는 쉴드 (shield) 신호들로 구동할 수 있다. 쉴드 신호가 임의의 실질적으로 일정한 전압 신호 또는 가변 전압 신호일 수도 있다. 감지 신호로 구동되지 않는 또는 결과적인 신호들을 수신하도록 감지되는 센서 전극 콜렉션 (208) 의 센서 전극들은, 쉴드 신호로 구동될 수 있거나, 또는 부동 (floating) 으로 남아 있을 (즉, 어떠한 신호로도 구동되지 않을) 수 있다. 쉴드 신호는 입력 디바이스의 접지 신호 (예컨대, 시스템 접지) 일 수도 있다. 가변 전압 신호를 포함하는 쉴드 신호가 가드 신호라고 또한 지칭될 수도 있다. 이러한 신호가 송신기 신호 또는 절대 용량성 감지 신호의 형상, 진폭, 주파수, 또는 위상 중 적어도 하나에서 유사하거나 또는 동일한 신호일 수 있다.
"시스템 접지"가 입력 디바이스 (100) 의 임의의 기준 전압을 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 용량성 감지 시스템이, 가끔은, 폰의 전원 (예컨대, 충전기 또는 배터리) 에 의해 제공된 시스템 접지를 기준으로 할 수도 있다. 시스템 접지는 지면 (earth) 또는 임의의 다른 기준에 대하여 고정되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 테이블 상의 모바일 디바이스가 보통 부동 시스템 접지를 갖는다. 자유 공간을 통해 지면 접지에 강하게 커플링된 사람이 보유한 모바일 디바이스가 그 사람에 대하여 접지될 수도 있지만, 사람-접지는 지면 접지에 비하여 가변될 수도 있다. 많은 시스템들에서, 시스템 접지는 시스템에서의 최대 영역 전극에 접속되거나 또는 그러한 최대 영역 전극에 의해 제공된다. 용량성 센서 디바이스 (200A 또는 200B) 는 이러한 시스템 접지 전극에 가깝게 위치될 (예컨대, 접지 평면 또는 백플레인 상측에 위치될) 수 있다.
결정 모듈 (260) 은 센서 회로 (240) 에 의해 획득된 결과적인 신호들에 기초하여 커패시턴스 측정들을 수행한다. 커패시턴스 측정값들은 엘리먼트들 간의 용량성 커플링들에서의 변화들 (또한 "커패시턴스에서의 변화들"이라고 지칭됨) 을 포함할 수 있다. 예를 들어, 결정 모듈 (260) 은 엘리먼트들 간의 용량성 커플링들의 베이스라인 측정값들을 입력 물체(들)의 존재 없이 결정할 수 있다. 결정 모듈 (260) 은 그 다음에 용량성 커플링들에서의 변화들을 결정하기 위해, 입력 물체(들)가 있는 데서의 용량성 커플링들의 측정값들과 용량성 커플링들의 베이스라인 측정값들을 조합할 수 있다.
일 예에서, 결정 모듈 (260) 은 "용량성 이미지" 또는 "용량성 프레임"을 생성하기 위해 "용량성 화소들"인 감지 영역 (120) 의 특정 부분들에 연관된 복수의 커패시턴스 측정들을 수행할 수 있다. 용량성 이미지의 용량성 화소가, 센서 전극 콜렉션 (208) 의 감지 엘리먼트들을 사용하여 용량성 커플링이 측정될 수 있는, 감지 영역 (120) 내의 로케이션을 나타낸다. 예를 들어, 용량성 화소가 센서 전극 (220) 과 입력 물체(들)에 의해 영향을 받는 센서 전극 (230) 간의 트랜스커패시턴스 커플링에 대응할 수 있다. 다른 예에서, 용량성 화소가 센서 전극 (210) 의 절대 커패시턴스에 대응할 수 있다. 결정 모듈 (260) 은 용량성 이미지를 형성하는 용량성 화소들의 x 바이 y 어레이를 생성하기 위해 센서 회로 (240) 에 의해 획득된 결과적인 신호들을 사용하여 용량성 커플링 변화들의 어레이를 결정할 수 있다. 용량성 이미지는 트랜스용량성 감지를 사용하여 획득될 수 있거나 (예컨대, 트랜스용량성 이미지), 또는 절대 용량성 감지를 사용하여 획득될 수 있다 (예컨대, 절대 용량성 이미지). 이런 방식으로, 프로세싱 시스템 (110) 은 감지 영역 (120) 에서 입력 물체(들)에 관련하여 측정된 응답의 스냅샷인 용량성 이미지를 캡처할 수 있다. 주어진 용량성 이미지가 감지 영역에서의 용량성 화소들의 모두, 또는 용량성 화소들의 서브세트만을 포함할 수 있다.
다른 예에서, 결정 모듈 (260) 은 감지 영역 (120) 의 특정 축에 연관된 복수의 커패시턴스 측정들을 그 축을 따라 "용량성 프로파일"을 생성하기 위해 수행할 수 있다. 예를 들어, 결정 모듈 (260) 은 용량성 프로파일(들)을 생성하기 위해 센서 전극들 (220) 및/또는 센서 전극들 (230) 에 의해 정의된 축을 따라 절대 용량성 커플링 변화들의 어레이를 결정할 수 있다. 용량성 커플링 변화들의 어레이는 주어진 축을 따라 센서 전극들의 수 이하인 수의 포인트들을 포함할 수 있다.
프로세싱 시스템 (110) 에 의한 커패시턴스의 측정값(들), 이를테면 용량성 이미지(들) 또는 용량성 프로파일(들)은, 센서 전극 콜렉션 (208) 에 의한 형성된 감지 영역들에 관한 접촉, 호버링 (hovering), 또는 다른 사용자 입력의 감지를 가능하게 한다. 결정 모듈 (260) 은 커패시턴스의 측정값들을 이용하여 센서 전극 콜렉션 (208) 에 의해 형성된 감지 영역들에 대하여 사용자 입력에 관한 위치 정보를 결정할 수 있다. 결정 모듈 (260) 은 이러한 측정값(들)을 추가적으로 또는 대안으로 사용하여 입력 물체 사이즈 및/또는 입력 물체 유형을 결정할 수 있다.
입력 물체 (140) 의 포지션을 결정하는 것 외에도, 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 물체 (140) 에 의해 입력 디바이스 (100) 에 가해진 힘을 또한 결정할 수 있다. 더 구체적으로는, 몇몇 실시형태들에서, 입력 디바이스 (100) 는 센서 전극 콜렉션 (208) 위에 놓이는 글라스 또는 플라스틱 덮개 엘리먼트와 같은 덮개 엘리먼트를 포함한다. 입력 물체 (140) 가 입력 디바이스 (100) 와 접촉하는 경우, 센서 전극들 (208) 중 하나 이상은 하나 이상의 도전성 전극들 쪽으로 편향되거나 또는 그러한 도전성 전극들에 더 가깝게 이동할 수도 있고, 프로세싱 시스템 (110) 은 하나 이상의 센서 전극들과 하나 이상의 도전성 전극들 간의 거리에서의 변화를 측정하도록 구성된다. 하나 이상의 실시형태들에서, 하나 이상의 센서 전극들이 하나 이상의 도전성 전극들 쪽으로 편향되므로, 하나 이상의 센서 전극들과 하나 이상의 도전성 전극들 간의 커패시턴스는 변화하고 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 측정될 수 있다. 그런 실시형태들에서, 하나 이상의 센서 전극들이 절대 용량성 감지를 위해 구동되는 동안에 하나 이상의 도전성 전극들은 실질적으로 일정한 전압으로 유지될 수도 있다. 게다가, 다른 실시형태에서, 하나 이상의 센서 전극들이 수신기 전극들로서 동작될 수도 있는 동안에 하나 이상의 도전성 전극들은 송신기 신호들로 구동될 수도 있다. 또 다른 실시형태들에서, 하나 이상의 센서 전극들이 송신기 신호들 또는 절대 용량성 신호들 중 어느 한 종류로 구동되는 동안에 하나 이상의 도전성 전극들은 수신기 전극들로서 동작될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 도전성 전극들은 입력 디바이스의 하나 이상의 전극들, 이를테면 차폐 전극 또는 디스플레이 디바이스의 하나 이상의 전극들일 수도 있다. 게다가, 다른 실시형태들에서, 하나 이상의 도전성 전극들은 입력 디바이스 (100) 내에서 어디든 배치될 수도 있다.
편향에 의해 초래된 커패시턴스 변화들 외에도, 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 물체 (140) 의 존재에 의해 초래된 커패시턴스에서의 변화들을 또한 검출한다는 것에 주의한다. 따라서, 센서 전극들로부터 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 수신된 신호들은 힘-관련된 센서 전극 편향 및 감지 영역에서의 입력 물체 (140) 의 존재 양쪽 모두로부터의 기여분들을 포함한다. 입력 물체 (140) 의 존재에 관련된 신호들의 성분들을 입력을 강제하는 것에 관련된 신호들의 성분들로부터 구별하는 것은 간단하지가 않다.
따라서, 센서 전극들로부터 수신된 신호들에 기초하여 입력 힘을 결정하기 위한 기법들이 본원에서 제공된다. 이들 기법들은 히스토그램 기반 기법들이라서, 수신된 신호들에 연관된 히스토그램이 하나 이상의 입력 물체들의 입력 힘을 결정하기 위해 생성 및 분석된다. 히스토그램 기반 기법들은 도 1과 도 2a~2b에 관하여 위에서 설명된 절대 용량성 감지 기법들 또는 트랜스용량성 감지 기법들과 같은 다양한 용량성 감지 기법들과 함께 사용될 수도 있다는 것에 주의한다. 게다가, 히스토그램 기반 기법들은 셀 내 (in-cell) 센서들 (그것들의 센서 전극들이 디스플레이 엘리먼트들의 적어도 부분을 포함함), 셀 상 (on-cell) 센서들 (그것들의 센서 전극들이 디스플레이 엘리먼트들 위에 놓임), 또는 개별 센서들 (그것들의 센서 어셈블리는 디스플레이 조립체와는 별개의 컴포넌트임) 을 위해 사용될 수도 있다는 것에 주의한다.
위에서 논의된 센서 전극 배열들 중 임의의 것에서, 센서 전극들 (208) 은 디스플레이 디바이스 외부 또는 내부에 있는 기판 상에 형성될 수도 있다. 예를 들어, 센서 전극들 (208) 은 입력 디바이스 (100) 에서 렌즈의 외표면 상에 배치될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 센서 전극들 (208) 은 디스플레이 디바이스의 컬러 필터 유리 및 입력 디바이스의 렌즈 사이에 배치된다. 다른 실시형태들에서, 센서 전극들의 적어도 부분은 그것들이 박막 트랜지스터 기판 (TFT 기판) 과 디스플레이 디바이스의 컬러 필터 유리 사이에 있도록 배치될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 제 1 복수의 센서 전극들이 TFT 기판과 디스플레이 디바이스의 컬러 필터 유리 사이에 배치되고 제 2 복수의 센서 전극들은 컬러 필터 유리와 입력 디바이스 (100) 의 렌즈 사이에 배치된다. 또 다른 실시형태들에서, 센서 전극들 (208) 의 모두는 TFT 기판과 디스플레이 디바이스의 컬러 필터 유리 사이에 배치되는데, 센서 전극들은 위에서 설명된 바와 같이 동일한 기판 상에 또는 상이한 기판들 상에 배치될 수도 있다.
도 3은 일 예에 따라, 센서 전극들 (이는, 예를 들어, 절대 커패시턴스 모드에서 동작하는 센서 전극들 (210), 센서 전극들 (220), 또는 센서 전극들 (230) 중 임의의 것일 수도 있거나 또는 트랜스커패시턴스 모드에서 송신기 또는 수신기 전극들임) 로 수신된 신호들에 연관된 값들의 히스토그램 (300) 이다. 히스토그램 (300) 은 측정 값들 대 각각의 이러한 측정값의 카운트를 그래프로 그리는데, 측정값들은 용량성 커플링으로부터 입력 물체로의 기여분과 하나 이상의 도전성 전극들에 대한 센서 전극들의 변위로부터의 기여분 둘 다를 포함할 수도 있다. 도시된 각각의 흑색 수직 바는 센서 전극들로 수신된 신호들에 대한 측정값들의 특정 범위의 카운트를 나타낸다. 각각의 수직 바에 대한 범위는 "빈"이라고 지칭되는데, 이는 카운트가 취해지는 측정값들의 범위를 지칭하는 히스토그램 용어이다. 예를 들면, 하나의 빈은 (설명의 목적들을 위해 사용되는 임의 단위에서) 20.5부터 21.8까지의 값들일 수 있다. 특정 용량성 이미지에 대한 세 개의 수신된 신호들이 이 범위 내에 든다면, 히스토그램의 대응하는 수직 바에 대한 카운트는 3일 것이다.
도 3에는 예시된 세 개의 상이한 빈 그룹들 (302) 이 있다. 이들 상이한 빈 그룹들 (302) 은 정성적으로 상이한 입력 현상들에 연관된 빈 그룹들을 나타낸다. 더 구체적으로는, 제 1 빈 그룹 (302-1) 은 입력 물체 (140) 에 연관되지 않고 가해진 힘이 거의 없거나 없는 빈들을 나타낸다. 제 2 빈 그룹 (302-2) 은 가해진 힘에 연관되지만 입력 물체 (140) 로부터의 실제 용량 신호에 연관되지 않는 빈들을 나타낸다. 마지막으로, 제 3 빈 그룹 (302-2) 은 입력 물체 (140) 의 용량성 감지에 연관된 빈들을 나타낸다. 비록 세 개의 빈 그룹들 (302) 이 도 3에서 예시되지만, 본원에서 개시되는 실시형태들은 상이한 수의 빈 그룹들 (302) 을 작업 대상으로 할 수도 있다는 것에 주의한다.
제 1 빈 그룹 (302-1) 은 낮은 측정 값을 갖는 빈들을 포함한다. 이들 빈들은 베이스라인 측정값들과 비교할 때 거의 없거나 또는 없는 커패시턴스에서의 변화들이 관찰되는 감지 영역에서의 로케이션들에 연관된다. 이들 빈들에서의 측정값들은 잡음이 지배적인 것으로 간주될 수도 있다. 개념적으로, 이들 빈들은 입력 물체 (140) 의 힘 또는 입력 물체 (140) 에 대한 용량성 커플링 중 어느 하나에 의해 영향을 받지 않는 것으로 생각될 수 있다.
제 2 빈 그룹 (302-2) 은 중간레벨 측정 값들을 갖는 빈들을 포함한다. 이들 빈들은 입력 물체 (140) 에 의해 가해진 힘에 연관되지만 입력 물체 (140) 에 의해 실질적으로 용량적으로 영향을 받지 않는 감지 영역에서의 로케이션들에 연관된다.
제 3 빈 그룹 (303-3) 은 고레벨 측정 값들을 갖는 빈들을 포함한다. 이들 빈들은 입력 물체 (140) 와의 용량성 커플링에 의해 실질적으로 영향을 받는 로케이션들을 나타낸다. 이들 영역들은 입력 물체 (140) (존재한다면) 에 의해 가해진 힘에 의해 또한 영향을 받는다는 것에 주의한다. 그러나, 용량성 커플링이 입력 물체 힘보다 더 큰 신호 진폭을 생성하기 때문에, 고레벨 측정 값들은 용량성 커플링이 발생하는 로케이션들을 나타낸다.
"낮은 측정 값", "중간레벨 측정 값" 및 "고레벨 측정 값"이란 용어들은 빈들의 튜닝된 그룹들 - 즉, 제 1 빈 그룹 (302-1), 제 2 빈 그룹 (302-2), 및 제 3 빈 그룹 (302-3) - 을 각각 지칭한다는 것에 주의한다. 비록 상이한 빈 그룹들 (302) 은 측정값들이 연속적인 빈들로 이루어진 것으로서 도 3에서 예시되지만, 빈 그룹들 (302) 은 대신에 "분리"되고 불연속적일 수도 있다는 것에 또한 주의한다. 예를 들어, 제 2 빈 그룹 (302-2) 은 5와 6 (임의 단위) 사이의 측정 값들로 이루어진 빈과 7과 8 (임의의 단위) 사이의 측정 값들로 이루어진 빈을 포함할 수도 있지만, 임의 단위의 6과 7 사이의 측정 값들로 이루어진 빈을 포함하지 않을 수도 있다.
제 2 빈 그룹 (302-2) 은 입력 물체 (140) 에 의해 가해진 힘에 연관된 것으로 간주된다. 프로세싱 시스템 (110) 은 따라서 입력 물체 (140) 의 힘의 추정값을 결정하기 위해 제 2 빈 그룹 (302-2) 에서의 데이터를 분석한다. 더 구체적으로는, 프로세싱 시스템 (110) 은 튜닝 절차에 기초하여, 그리고 옵션으로 입력 물체 (140) 의 결정된 로케이션에 기초하여 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 어떤 빈들을 포함시킬지를 결정한다. 그 뒤에, 프로세싱 시스템 (110) 은 포함된 빈들에 기초하여 히스토그램을 생성하고 그 히스토그램을 프로세싱하여 입력 물체에 의해 가해진 힘의 추정값을 획득한다.
도 4와 도 5는 히스토그램 데이터에 기초하여 입력 물체의 힘을 추정하는 기법들을 더 상세히 제시한다. 도 4는 하나의 입력 물체가 존재하는 경우 힘을 추정하는 기법을 제시하고 도 5는 다수의 입력 물체들이 존재하는 경우 힘을 추정하는 기법을 제시한다. 본원에서 제공되는 설명들에서, 입력 물체에 의해 가해진 힘을 결정하는 것에 관련된 동작들은 위에서 논의된 결정 모듈 (260) 에 의해 수행될 수도 있고 센서 전극들로 신호들을 감지 또는 수신하기 위해 센서 전극들을 구동하는 것에 관련된 동작들은 센서 회로 (240) 에 의해 수행될 수도 있다는 것에 주의한다.
도 4는 일 예에 따른, 단일 입력 물체 (140) 의 존재에 기초하여 터치 이벤트의 힘을 추정하는 방법 (400) 을 예시한다. 비록 도 1 및 도 2a~2b의 시스템에 관하여 설명되지만, 본 기술분야의 기술자들은, 방법 (400) 을 수행할 수 있는 임의의 시스템의 맥락에서 그리고 다양한 기술적으로 실현 가능한 대안적 순서들로 수행되는 방법 (400) 이 본 개시물의 범위 내에 든다는 것을 인식할 것이다.
도시된 바와 같이, 방법 (400) 은 단계 402에서 시작하는데, 그 단계에서 입력 디바이스 (100) 는 용량성 이미지를 획득한다. 용량성 이미지가 감지 영역에서의 다수의 로케이션들에 대한 감지 값들을 포함한다. 프로세싱 시스템 (110) 은 도 1 및 도 2a~2b에 관하여 위에서 더 상세히 설명된 바와 같이, 트랜스용량성 감지 모드 또는 절대 용량성 감지 모드 중 적어도 하나의 모드에서 센서 전극들을 동작시킴으로써 감지 값들을 획득할 수도 있다. 프로세싱 시스템 (110) 은, 예를 들어, 신호들을 복조하며, 그 신호들을 (예컨대, 저역 통과 필터를 통해) 필터링하고, 그 신호들을 디지털 값들로 변환함으로써, 센서 전극들로부터 수신된 결과적인 신호들을 프로세싱할 수도 있다. 이 프로세싱의 결과는 감지 영역에서의 다양한 로케이션들에서 수신된 신호들을 나타내는 디지털 값들을 포함하는 용량성 이미지이다.
단계 404에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 제 1 필터를 용량성 이미지에 옵션으로 적용한다. 제 1 필터는 옵션적이고 공간 필터 및 시간 필터 중 어느 하나 또는 양쪽 모두를 포함할 수도 있다. 그 필터들은 공간적 또는 시간적 아티팩트들을 제거하는데 사용될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서 공간 필터가 하나 이상의 도전성 전극들의 모양 및/또는 특징 (feature) 들에 대응할 수도 있다. 하나 이상의 도전성 전극들은 임의의 수의 홀들, 오목자국 (indentation) 들, 및 다른 변형물들을 가질 수도 있다. 홀, 오목자국들 또는 다른 변형물에 적어도 부분적으로 겹치는 센서 전극들은, 홀, 오목자국 또는 다른 변형물에 겹치지 않는 센서 전극과 비교하여, 힘이 가해질 때 상이하게 영향을 받을 수도 있다. 히스토그램에서의 값들이 겹침의 양에 기초하여 정규화될 수도 있도록 하나 이상의 도전성 전극의 특징들에 기초하여 공간 필터가 구축될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 매트릭스의 각각의 엘리먼트가 센서 전극과 하나 이상의 도전성 전극들의 홀, 오목자국, 또는 다른 변형물 간의 겹침의 양에 대응하는 매트릭스가 구성될 수도 있고, 그 매트릭스는 히스토그램을 구축할 때 터치 포지션과 결합될 수도 있다. 영의 값이, 센서 전극들이 하나 이상의 도전성 전극들의 홀, 오목자국, 또는 다른 변형물과 겹치지 않는 영역에 대응할 수도 있고, 일의 값이 완전한 겹침에 적용될 수도 있다. 영과 일 사이의 값들은 존재하는 부분 중첩의 양에 기초하여 적용될 수도 있다. 시간 필터가 입력 물체가 입력 디바이스의 감지 영역에 존재하는 시간량에 기초하여 적용될 수도 있다. 입력 물체가 임계 시간량 동안 존재하지 않는다면, 대응하는 값들은 입력 물체가 임계량보다는 더 큰 시간량 동안 존재할 때와는 상이하게 가중될 수도 있다. 예를 들어, 임계 시간량 동안 존재하지 않는 터치에 대응하는 힘 값들은 보고되지 않을 수도 있다. 게다가, 긴 시구간 동안 하향하는 터치에 대응하는 힘 값들은 보고되는 것이 중지될 수도 있다. 적용될 수도 있는 다른 필터들은 지터 필터들과 잡음 필터들을 포함한다.
단계 406에서, 프로세싱 시스템 (110) 은, 용량성 이미지에 기초하여, 감지 영역에서의 입력 물체 (140) 의 포지션을 결정한다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 용량성 이미지에서의 최고 값 또는 값들에 대응하는 것으로서 입력 물체 (140) 의 포지션을 결정한다. 다르게 말하면, 최고 값이 발견되는 포지션은 입력 물체 (140) 의 포지션인 것으로 간주될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 서명이 획득된 감지 데이터로부터 구성되고 그 서명이 모델과 매칭되는 정도를 결정하기 위해 모델에 그 서명을 맞추는 최상의 맞춤 기법이 이용된다. 이들 예들은 제한으로 취해지지 않아야 하고 프로세싱 시스템 (110) 은 입력 물체 (140) 의 포지션을 결정하기 위해 다른 기법들을 사용할 수 있다.
단계 408에서, 프로세싱 시스템 (110) 은, 튜닝된 맵에서, 입력 물체 (140) 의 결정된 포지션에 대응하는 히스토그램 빈들의 세트를 찾는다. 히스토그램 빈들의 이 세트는 위에서 설명된 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 해당한다. 튜닝된 맵은, 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해, 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 속하는 빈들을 정의하는 미리 튜닝된 데이터를 포함한다. 하나의 실시형태에서, 특정 입력 물체 로케이션에 대해, 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 속하는 각각의 빈에 속할 측정값들의 범위들을 특정함으로써, 상이한 빈들이 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해 "정의된"다. 입력 물체가 감지 영역의 중심에 있는 것으로 결정될 경우 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 포함되는 빈들은, 입력 물체가 감지 영역의 코너에 있는 것으로 결정될 경우 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 포함되는 빈들과는 상이할 수도 있다.
단계 410에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 제 2 옵션적 필터를 단계 402에서 획득된 용량성 이미지에 적용한다. 제 2 필터는 제 1 필터에 관하여 위에서 설명된 바와 같이 구성될 수도 있고, 따라서 위에서 설명된 바와 같은 공간 및/또는 시간 필터일 수도 있다. 제 2 필터는 제 1 필터와 동일하거나 또는 제 1 필터와는 상이할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 필터는 시간 필터일 수도 있고 제 2 필터는 공간 필터일 수도 있다. 다른 예에서, 제 1 필터 및 제 2 필터 둘 다는 공간 및 시간 필터들을 포함한다. 몇몇 실시형태들에서는, 제 1 필터만이 적용되는 반면 다른 실시형태들에서는, 제 2 필터만이 적용된다. 추가의 실시형태들에서, 제 1 필터와 제 2 필터 둘 다가 적용되고 또 다른 실시형태들에서는, 필터가 적용되지 않는다.
단계 412에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 용량성 이미지에 대한 히스토그램을 생성한다. 이를 하기 위해, 입력 물체 (140) 의 로케이션에 대해 정의된 빈들에서의 각각의 빈에 대해, 프로세싱 시스템 (110) 은 그 특정 빈 내에 드는 각각의 측정값을 카운트한다. 히스토그램은 이 카운팅 절차에 기초하여 구성된다. 몇몇 실시형태들에서, 히스토그램을 구성한 후, 프로세싱 시스템 (110) 은 히스토그램을 정규화할 수도 있다는 것에 주의한다.
단계 414에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 히스토그램 빈들에서의 값들의 함수로서 힘 메트릭 값을 계산한다. 힘 메트릭을 계산하는 기법들이 아래에서 더 상세히 설명된다. 단계 416에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 국부 정정을 사용하여 힘 메트릭을 선형화한다. 선형화는, 실제 힘의 모든 상이한 값들에 대해, 힘 메트릭으로서 획득된 추정값이 실제 힘 값의 선형 함수가 되는 메트릭을 발생시킨다.
도 5는 일 예에 따른, 다수의 입력 물체들 (140) 의 존재에 기초하여 다수의 터치 이벤트들의 힘을 추정하는 방법 (500) 을 예시한다. 비록 도 1 및 도 2a~2b의 시스템에 관하여 설명되지만, 본 기술분야의 기술자들은, 방법 (500) 을 수행할 수 있는 임의의 시스템의 맥락에서 그리고 다양한 기술적으로 실현 가능한 대안적 순서들로 수행되는 방법 (500) 이 본 개시물의 범위 내에 든다는 것을 인식할 것이다.
도시된 바와 같이, 방법 (500) 은 단계 502에서 시작하는데, 그 단계에서 입력 디바이스 (100) 는 용량성 이미지를 획득한다. 용량성 이미지가 감지 영역에서의 다수의 로케이션들에 대한 감지 값들을 포함한다. 프로세싱 시스템 (110) 은 트랜스용량성 또는 절대 용량성 감지 모드에서 센서 전극들을 감지 신호들로 구동하고 결과적인 신호들을 수신함으로써 감지 값들을 획득할 수도 있다. 프로세싱 시스템 (110) 은, 예를 들어, 신호들을 복조하며, 그 신호들을 (예컨대, 저역 통과 필터를 통해) 필터링하고, 그 신호들을 디지털 값들로 변환함으로써, 센서 전극들로부터 수신된 결과적인 신호들을 프로세싱할 수도 있다. 이 프로세싱의 결과는 위에서 설명된 용량성 이미지이다.
단계 504에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 제 1 필터를 용량성 이미지에 옵션으로 적용한다. 제 1 필터는 옵션적이고 공간 필터링 및 시간 필터링 중 어느 하나 또는 양쪽 모두를 포함할 수도 있다. 필터링 기법들은 공간적 또는 시간적 아티팩트들을 제거하는데 사용될 수도 있다. 이들 필터링 기법들은 도 4의 제 1 (및 제 2) 필터링 기법들에 관해 설명된 바와 같을 수도 있다.
단계 506에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 감지 영역에서 둘 이상의 입력 물체들 (140) 의 수 및 포지션들을 결정한다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 용량성 이미지에서의 국부 최대들 (local maxima) 에 대응하는 것으로서 입력 물체 (140) 의 포지션들을 결정한다. 다르게 말하면, 최고 값들이 발견되는 포지션들은 입력 물체들 (140) 의 포지션들인 것으로 간주될 수도 있다. 입력 물체의 로케이션을 결정하기 위한 다른 기법들이 도 4의 단계 406에 관해 위에서 설명되어 있다.
단계 508에서, 각각의 입력 물체에 대해, 프로세싱 시스템 (110) 은, 튜닝된 맵에서, 입력 물체의 결정된 포지션에 대응하는 히스토그램 빈들의 세트를 찾는다. 히스토그램 빈들의 이들 세트들 (각각의 입력 물체마다 하나씩임) 은 위에서 설명된 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 대응한다. 위에서 설명된 바와 같이, 튜닝된 맵은, 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해, 제 2 빈 그룹 (302-2) 에 속하는 빈들을 정의하는 미리 튜닝된 데이터를 포함한다. 도 5에서 하나를 초과하는 입력 물체 로케이션이 있기 때문에, 프로세싱 시스템 (110) 은 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해 상이한 빈 정의들의 하나를 초과하는 세트를 획득할 수도 있다. 어떤 실시형태에서, 빈 정의들은 입력 물체 로케이션에 의해 상이하지 않고, 이 경우 빈 정의들의 동일한 세트는 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해 사용될 것이다.
단계 510에서, 프로세싱 시스템은 제 2 옵션적 필터를 단계 402에서 획득된 용량성 이미지에 적용한다. 제 2 필터는, 도 4에 관해 설명된 바와 같이, 제 1 필터와 유사하거나 또는 제 1 필터와는 상이할 수도 있다. 게다가, 다양한 실시형태들에서, 제 1 또는 제 2 필터들 중 어느 하나 또는 둘 다가 적용될 수도 있거나, 그 필터들 중 아무 것도 적용되지 않을 수도 있다.
단계 511에서, 프로세싱 시스템 (511) 은 입력 물체들의 수 및 포지션에 기초하여 용량성 이미지를 세그먼트화한다. 몇몇 실시형태들에서, 용량성 이미지를 세그먼트화하는 것은, 각각의 입력 물체에 대해, 용량성 이미지에서의 측정값들의 서브세트를 그 입력 물체에 의해 가해진 힘을 결정하기 위해 사용될 것으로 배정하는 것을 포함한다. 측정값들의 이러한 서브 세트들은 전체 용량성 이미지의 서브세트를 기하구조적으로 선택하는데 사용되는 미리 정의된 "템플릿들"에 기초하여 결정될 수도 있다. 템플릿들은 입력 물체의 포지션에 의존하여 상이하게 형성될 수도 있다. 바람직하게는, 템플릿들은 입력 디바이스 (100) 의 영역을 덮을 만큼 커서 인가된 힘으로부터 초래되는 신호가 잡음과는 구별 가능하다. 템플릿들은, "그림자들"이라고 보통 지칭되는 그리고 도 2b에 도시된 배열과 같은 매트릭스 센서 배열들에서 공통인 터치 센서 라우팅들에 기하구조적으로 대응할 수도 있는, 터치로 인한 센서 부족 침강 (under-settling) 아티팩트들을 책임진다. 이들 그림자들은 (템플릿에 의해 정의된 바와 같은 다른 측정값들을 포함하는 동안) 센서 라우팅들 바로 위에 있는 센서 전극들로부터의 측정값들을 배제함으로써 수용될 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 템플릿들은 대략 원형일 수도 있고 3.5 cm와 대략 동일한 반경을 가질 수도 있다. 일단 특정 측정값들이 템플릿에 기초하여 선택되고, 그들 측정값들이 히스토그램의 생성을 위해 사용되는 반면, 포함되지 않는 측정값들은 히스토그램의 생성을 위해 사용되지 않는다.
몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 "템플릿들"을 사용하는 것과 비교하여 또는 용량성 이미지에서의 모든 측정값들을 히스토그램에 단순히 포함시키는 것과 비교하여, 히스토그램에서의 포함을 위해 용량성 이미지 측정값들을 선택하는 대안적 방법을 사용한다. 이 대안적 방법에 따르면, 각각의 측정에 대해, 프로세싱 시스템 (110) 은 측정 로케이션이 터치 로케이션 (즉, 입력 물체의 결정된 로케이션) 에서부터 임계 거리보다 더 멀리 떨어져 있는지를 결정한다. 측정 로케이션이 터치 로케이션에서부터 임계 거리보다 더 멀리 떨어져 있다면, 측정값은 히스토그램에 포함되지 않고 측정이 임계 거리 미만이면, 측정값은 히스토그램에 포함된다. 측정값은 터치 로케이션에서부터의 측정 거리에 의존하는 가중 팩터에 의해 가중될 수도 있다는 것에 주의한다.
측정이 둘 이상의 상이한 입력 물체들의 둘 이상의 상이한 터치 로케이션들 간에 "공유되는" 로케이션에 있다면, 그 측정은 두 개의 상이한 입력 물체들에 대해 생성된 히스토그램들 간에 분할된다. 측정이 둘 이상의 상이한 입력 물체들의 각각에서부터 임계 거리 미만으로 떨어져 있다면 그 측정은 둘 이상의 상이한 입력 물체들 간에 공유되는 로케이션에 있다. 이 상황에서, 프로세싱 시스템 (110) 은, 각각의 입력 물체에 대해, 측정에 대한 각각의 입력 물체의 거리의 합에 의해 나누어진 측정에 대한 입력 물체로부터의 거리와 동일한 가중치와 측정값을 곱함으로써 둘 이상의 상이한 입력 물체들 간에 측정값을 "분할"한다. 가중치는 상이한 검출된 입력 물체들에 대응하는 터치 로케이션의 중심에 대한 거리들의 비교, 터치 로케이션에 대한 최대 감지된 값들 간의 비교들, 또는 특정 측정의 로케이션과 상이한 터치 로케이션들에 대응하는 경계들 간의 비교에 기초할 수도 있다. 따라서, 몇몇 실시형태들에서, 임의의 특정 입력 물체 (IN) 에 대해, 프로세싱 시스템은 그 입력 물체에 대한 측정값 (MN) 을 그 측정값과 다음을 곱함으로써 가중시키며:
Figure pat00001
여기서 DX는 입력 물체 (IX) 로부터 측정까지의 거리이다. 가중된 측정값은 그 다음에 단계 512에서 히스토그램을 생성하기 위한 측정값들 중 하나로서 사용된다. 두 개의 상이한 터치 로케이션들에 대한 상이한 가중된 측정값들은 각각의 터치 로케이션에 대한 히스토그램에 포함될 것이다. 다른 실시형태들에서, 가중을 위한 상이한 기법들이 사용될 수도 있다.
측정값들을 가중하는 프로세스는 다음과 같이 p차수로 측정값들을 가중하도록 일반화될 수 있으며:
Figure pat00002
여기서 α 및 β는 각각 수평 및 수직 측정들에 연관된 가중치들이며, x 및 y는 감지 영역에서의 수평 및 수직 로케이션을 나타내고, p는 입력 디바이스 (100) 의 물리적 속성들을 반영하도록 원하는 대로 가변될 수도 있는 가중된 측정도를 나타낸다. α와 β는 실험적으로 결정될 수도 있다.
단계 512에서, 프로세싱 시스템 (512) 은 각각의 입력 물체에 대한 히스토그램을 생성한다. 히스토그램을 생성하기 위해, 입력 물체 (140) 에 대해 정의된 빈들에서의 각각의 빈에 대해, 프로세싱 시스템 (110) 은 그 특정 빈 내에 드는 각각의 측정값을 카운트한다. 측정값들이 제외된다면, 그들 측정값들은 히스토그램에 포함되지 않고, 측정값들이 가중된다면, 그러한 가중된 측정값들은 미가중된 측정값 대신, 히스토그램에 포함된다는 것에 주의한다. 몇몇 실시형태들에서, 히스토그램을 구성한 후, 프로세싱 시스템 (110) 은 히스토그램을 정규화할 수도 있다는 것에 주의한다.
단계 514에서, 각각의 입력 물체에 대해, 프로세싱 시스템 (110) 은 히스토그램 빈들에서의 값들의 함수로서 힘 메트릭 값을 계산한다. 힘 메트릭을 계산하는 기법들이 아래에서 더 상세히 논의된다. 단계 516에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 국부 정정을 사용하여 힘 메트릭을 선형화한다. 선형화는, 실제 힘의 모든 상이한 값들에 대해, 힘 메트릭으로서 획득된 추정값이 실제 힘 값의 선형 함수가 되는 메트릭을 발생시킨다.
도 4의 단계 408 및 도 5의 단계 508에 대한 히스토그램 빈들을 정의하는데 사용된 튜닝된 맵을 생성하기 위한 기법들이 이제 설명된다. 하나의 기법에 따르면, 용량성 이미지에서의 모든 측정마다, 그들 빈들의 각각에 대해, 빈에서의 카운트들의 수 대 가해진 힘의 단조 의존성 (monotonic dependency) 이 존재하는 빈들의 세트가 발견된다. 이 기법은 사전 생성 (pre-production) 테스팅 및 개발에서 입력 디바이스 (100) 의 테스트 버전에 대해 수행될 수도 있다. 더구나, 이는, 감지 영역에서의 각각의 로케이션에 대해, 힘 및 카운트 간의 단조적으로 의존하는 관계가 빈에 대해 관찰되기까지, 빈들의 범위들을 가변시키는 것뿐만 아니라 그 로케이션에서 입력 물체들의 힘을 가변시키는 것에 의해 실험적으로 달성될 수도 있다. 이 기법의 결과는, 각각의 잠재적 입력 물체 로케이션에 대해, 그 로케이션에 대해 사용할 빈들의 세트를 특정하는 맵이다. 빈들을 튜닝하는 것이 이제 더 상세히 설명된다.
빈들을 튜닝하기 위해, 튜너가 상이한 입력 힘들에 대해 가변하는 힘 메트릭들의 최소 편차를 극대화하는 최적화 기법을 이용한다. 먼저,
Figure pat00003
가 인가되고 있는 힘의 추정값을 지칭한다는 것에 주의한다. 이 추정값은 힘 메트릭 계산의 출력이다.
힘 메트릭 추정값
Figure pat00004
은 다음과 같이 정의되며:
Figure pat00005
= FORCEMETRIC(x,y,B(x,y)) 여기서 B(x,y)는 (x,y)에서 입력 물체 로케이션에 대해 정의된 빈들에서의 카운트 값들의 세트이다. 튜닝에서 사용되는 교정된 (calibrated) 힘 값은 다음과 같다:
Figure pat00006
∈ TuningForceVector = (
Figure pat00007
, i=1..C), ∀i,j, i>j;
Figure pat00008
>
Figure pat00009
. 다르게 말하면, (1부터 C까지) 존재하는 교정된 힘 값들의 세트에서의 각각의 교정된 힘 값은 단조적으로 증가한다. 이 값은 가해진 실제 힘을 나타내지만, 프로세싱 시스템 (110) 에 의해 결정된 값은, 다음과 같이, 힘의 추정값이라는 것에 주의하며:
Figure pat00010
는 B(x,y) 를 사용하여 추정되는, (x,y) 에서 가해진 힘
Figure pat00011
의 추정값이다.
튜닝은 두 개의 연속적인 힘 추정 값들 간의 차이를 나타내는 함수를 고려하는 것을 수반한다는 것에 주의한다.
Figure pat00012
=
Figure pat00013
-
Figure pat00014
, i = 1..C -1 이다.
빈들의 튜닝은 다음과 같이 정의되는 B tuned (x,y)를 산출하기 위해 빈들의 정의를 최적화함으로써 수행된다:
Figure pat00015
=
Figure pat00016
이고 ∀i,j = 1..C-1,
Figure pat00017
=
Figure pat00018
≠ 0. 다르게 말하면, 튜닝 절차는 연속적인 힘 추정 값들 간의 최소 차이가 극대화되게 하는 히스토그램 빈들의 범위들의 값들을 결정한다. 이 튜닝 절차는 튜닝된 메트릭의 엄격한 단조성을 초래한다. 응답의 내림 단조성이 사후 정정될 수 있다. 물리적으로 음의 기울기 (내림 단조성) 가 완전히 억제되는 디스플레이 하의 에어 갭에 의해 유발될 수도 있거나, 또는 만곡된 디스플레이 모듈이 자신 밑의 지지물에 터치하는 것에 의해 (그래서 그 모듈은 자신의 가장자리들에서만 지지되는 것은 아님) 유발될 수도 있다.
몇몇 입력 디바이스 아키텍처들, 이를테면 몇몇 액티브 매트릭스 감지 구성들 (즉, 도 2b에 예시된 바와 같은 전극들의 매트릭스를 포함하는 감지 구성들 ) 에서, 빈 정의들은 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해 가변하지 않는다는 것에 주의한다. 따라서, 몇몇 실시형태들에서, 맵은 빈 정의들의 단일 세트만을 특정할 수도 있다. 이러한 맵을 생성하는 다른 기법들이 대안으로 또는 부가적으로 이용될 수도 있다.
도 4의 단계 414 및 도 5의 단계 514를 수행하기 위한 - 다시 말하면, 생성된 히스토그램에 기초하여 힘 메트릭을 계산하기 위한 - 예의 기법들이 이제 설명된다. 몇몇 실시형태들에서, 힘 대표 값이 도 4의 단계 408 및 도 4의 단계 508에서 정의된 빈들 (이것들은 튜닝된 맵에 기초함) 에서의 엔트리들의 평균 카운트로서 계산된다. 몇몇 실시형태들에서, 힘 추정값은 빈들에서의 카운트들의 제 1 모멘트로서 획득된다. 하나의 예에서, 제 1 모멘트는 다음과 같이 계산되며:
Figure pat00019
여기서 B(i)는 세트 B에 속하는 히스토그램에서의 유니티 (unity) 빈 (즉, 스텝 1의 빈 - 예를 들어, 값 0에서부터 값 1로, 값 1에서부터 값 2로 등으로 감) 이고 H(i)는 빈 B(i)에서의 카운트들의 수이다. 다른 실시형태들에서, 힘 메트릭이 기준 측정값들의 사전 튜닝된 세트와 히스토그램의 튜닝된 빈들에서의 측정값들 간의 상관 계수에 기초하여 계산될 수도 있다. 몇몇 실시형태들에서, 제 1 모멘트를 사용하는 대신, "N번째 " 모멘트가 힘 메트릭을 계산하기 위해 대안으로 사용될 수도 있으며, 여기서 "N"은 임의의 양의 정수이다.
평준화 (equalization) 는 힘의 추정값이 모든 상이한 입력 물체 로케이션들에 대해 동일한 것을 보장한다. 프로세싱 시스템 (110) 은 위에서 설명된 기법들을 통해 힘 메트릭을 평준화할 수도 있다. 평준화는 감지 영역의 중앙을 향하는 중심을 갖는 그리고 감지 영역의 중심에서의 힘 추정값들을 그 중심 외부의 힘 추정값들보다 더 큰 정도로 감쇠 (attenuation) 시키는 보울 유사 함수 (bowl-like function) 로 수행될 수 있다. 상이한 로케이션들에 가변하는 힘을 가하고 가해진 실제 힘과 추정된 힘 간의 차이를 기록함으로써 보울 함수가 제어된 조건들 하에서 실험적으로 획득될 수 있다.
[00100] 히스토그램에 포함되는 측정값들은 적용된 가중치를 가질 수도 있다는 것에 주의한다. 더 구체적으로는, 어떤 빈에 임의의 특정 측정값이 속하는지를 결정하기 전에, 측정값들은 특정 팩터에 의해 가중되거나 또는 특정 변환을 사용하여 변환될 수도 있다. 프로세싱 시스템 (110) 은 그 다음에 프로세싱되지 않은 값들 대신, 측정값들의 가중된 (또는 변환된) 값들을 사용하여, 가중된 (또는 변환된) 측정값들을 빈들 내에 위치시킨다. 예를 들어, 만약 특정 빈이 1~2 (임의 단위) 로부터의 측정값들을 포함하며, 미가중된 측정값이 1.5이고 가중된 측정값이 2.5라면, 프로세싱 시스템 (110) 은 위의 빈에 측정값을 위치시키지 않는다. 측정값들을 가중 또는 변환하기 위한 여러 기법들이 이제 설명된다.
몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 신호 대 잡음 비에 기초하여 측정값들을 가중하고, 미가중된 측정값들이 아니라, 이들 가중된 측정값들을 사용하여 히스토그램을 구축한다. 이 비에서의 "신호"는 가해진 힘에 의해 유발된 측정값에 대한 기여분이고 이 비에서의 "잡음"은 입력 물체로부터의 측정값에 대한 기여분과 이것에 가산된 회로 잡음으로부터의 측정값에 대한 기여분의 합이다.
몇몇 실시형태들에서, 이 가중 프로세스는 신호 대 잡음 비의 특정 기하구조적 분포를 가정한다. 도 6은 일 예에 따른, 신호 대 잡음 비에 대한 측정값들의 기하구조적으로 의존하는 가중을 도시하는 그래프 (600) 를 예시한다. 그래프 (600) 의 x-축은 감지 영역의 x-방향에서의 가변하는 포지션을 나타내고 그래프의 y-축은 감지 영역의 y-방향에서의 가변하는 포지션을 나타낸다. 파선들은 프로세싱 시스템 (110) 이 터치 이벤트가 발생할 것이라고 간주하는 로케이션에서 교차한다. 외부 범위 (604) 와 (옵션적인) 내부 범위 (606) 는 그 외부에서는 측정값들이 포함되지 않는 (예컨대, 값 영에 의해 가중되는) 기하구조적 경계들이다. 최대 가중치는 최고 "신호 대 잡음"의 로케이션, 또는 힘의 인가로부터의 신호에 대한 기여분이 회로 잡음 및 손가락으로부터의 신호와 비교하여 최대인 것으로 간주되는 로케이션을 나타내는 최대 마커 (602) 에 있는 측정값들에 적용된다. 경사도 표시자 (608) 는 감소하는 가중치의 방향을 나타내고, 외부 범위 (604) 및 내부 범위 (606) 상에서 종료한다. 특정 신호에 인가된 가중치는 경사도 표시자의 화살표들의 방향에서 감소하는데, 최대 마커 (602) 에서는 최대이다. 물체 로케이션에서의 가중치가 영이 아닌 것이 가능하기 때문에 내부 범위 (606) 는 옵션적이라는 것에 주의한다. 내부 범위 (606), 외부 범위 (604), 및 최대 마커 (602) 의 포지션 및 모양, 뿐만 아니라 경사도 표시자 (608) 당 가중치가 하강하는 정도는 경험적 방법들을 통해 결정될 수도 있다.
다른 기법에서, 도시되고 도 6에 관해 설명된 경사도를 사용하는 대신, 각각의 지역이 상이한 지역들에 걸쳐 동일하거나 또는 상이할 수도 있는 가중 계수를 갖는, 감지 영역에서의 상이한 지역들이 미리 정의될 수도 있다. 임의의 특정 지역에 속하는 측정값들은 그 지역에 배정된 가중 계수에 의해 가중된다.
다른 기법에 따르면, 측정값들을 가중하는 대신, 측정값들은 커패시턴스 대 힘 변환에 따라 (미-변환된 값들이 아니라, 히스토그램을 생성하는데 사용된 이들 변환된 값들을 이용하여) 변환될 수 있다. 커패시턴스 대 힘 변환은, 커패시턴스 측정값들 대신, 센서 전극들로부터 수신된 측정값들을 힘 관련 값들로 변환시킨다. 커패시턴스 대 힘 변환은 기하구조로 인한 변동들을 또한 고려하며, 그 결과로 결과적인 힘 관련 값들은 기하구조-독립적이다.
변환은 입력 디바이스 (100) 의 용량성 측정값, 가해진 힘, 및 다양한 물리적 양태들 사이의 다음의 관계에 기초하며:
Figure pat00020
여기서: ε 0는 상수인 진공의 유전율이며; A는 측정값이 획득되는 전극의 면적이며; ε display , ε compress 는 각각 센서 밑의 디스플레이의 결합된 층들의 그리고 도전체들의 다음 층 위의 디스플레이 사이의 압축가능 층의 유전 상수들이며 (스펀지 재료의 경우, ε compress 는 d2의 함수임에 주의); d 1 (x,y)는 센서 전극의 로케이션 밑의 디스플레이의 두께이며; d 2 (x,y)는 센서 전극의 로케이션에서의, 디스플레이 엘리먼트 및 입력 디바이스 (100) 에서의 도전 층 간의 압축가능 층의 두께이며; F는 전극에 가해지는 힘이고 - F 는 위에서 설명된 바와 같이 추정되고 있는 힘 (이는 F가 평가되고 있는 로케이션과는 상이한 로케이션에 가해질 수도 있음) 이 아니고, 대신, 상이한 로케이션 (예컨대, 터치 로케이션) 에서 가해지고 있는 실제 힘으로부터 유발되는, 특정 로케이션 (x,y)에서의 "부분적 힘 (partial force)"임에 주의; k(x,y)는 로케이션 (x,y)에서의 가상 스프링 계수이다. k(x,y)는 입력 물체에 의해 가해진 실제 힘에 대해 로케이션 (x,y)에서 전극의 변위에 저항하는 스프링에 의한 입력 디바이스 (100) 의 국부 만곡을 근사화한다.
위에서 표현된 C 값은 절대 측정값을 나타낸다는 것에 주의한다. 베이스라인 측정값에 대한 정정을 나타내는 측정값은 다음과 같다:
Figure pat00021
Figure pat00022
따라서:
Figure pat00023
이다.
이는 값 ΔC(x,y,F)에 적용될 변환이다. 프로세싱 시스템 (110) 은 위에서 언급된 히스토그램을 생성하기 위해, 용량성 측정값들이 아니라, 변환된 값들을 사용한다.
데이터를 가중하는 다른 방도는, 히스토그램을 생성하기 전에 측정값들을 가중 또는 변환하는 대신, 먼저 히스토그램을 생성한 다음, 각각의 빈에서의 카운트들을 가중하는 것이다. 더 구체적으로는, 미가중된 측정값들에 기초하여 히스토그램을 생성한 후, 위에서 설명된 바와 같이, 각각의 빈에 대한 카운트들은 위에서 설명된 바와 같이 힘 추정값을 생성하기 위해 유니티 빈에 비례하는 값에 의해 카운트를 나누고 수정된 카운트들을 사용함으로써 수정된다.
힘 메트릭을 계산함에 있어서 이용되는 히스토그램은 데이터의 하나 또는 다수의 용량성 프레임들로부터 나올 수도 있다는 것에 주의한다. 데이터의 다수의 프레임들로부터 히스토그램을 생성하기 위해, 단지 하나의 프레임으로부터의 빈들을 표현하기 위한 측정값들의 수를 카운트하는 대신, 프로세싱 시스템 (110) 은 다수의 프레임들로부터의 빈들을 표현하기 위한 측정값들의 수를 카운트한다. 하나의 예에서, 단일 프레임만을 이용하는 경우, 프로세싱 시스템 (110) 은 단일 프레임에 대한 특정 빈 내에 드는 단일 측정값만을 찾고, 그 하나의 측정값을 그 빈 내에 위치시킨다. 다른 예에서, 다수의 프레임들을 이용하는 경우, 프로세싱 시스템 (110) 은 제 1 프레임으로부터의 특정 빈 내에 드는 하나의 측정값, 제 2 프레임으로부터의 그 빈 내에 드는 다른 측정값, 및 제 3 프레임으로부터의 그 빈 내에 드는 다른 측정값을 찾고, 모든 그러한 측정값들을 빈 속에 위치시킨다. 몇몇 실시형태들에서, 프로세싱 시스템 (110) 은 30 내지 50 개의 연속적인 프레임들을 사용하여 히스토그램을 생성한다.
따라서, 본원에서 언급된 실시형태들 및 예들은 본 발명 및 그것의 특정 응용을 최상으로 설명하기 위하여 제시되었으므로, 본 기술분야의 기술자들이 본 발명을 만들고 사용하는 것을 가능하게 한다. 그러나, 본 기술분야의 기술자들은 앞서의 설명 및 예들이 예시 및 예를 위해서만 제시되었다는 것을 인식할 것이다. 언급된 설명은 본 발명을 망라하는 것이 되거나 또는 개시된 바로 그 형태로 제한하는 의도는 아니다.

Claims (21)

  1. 힘 감지 디바이스로서,
    감지 영역 내의 복수의 센서 전극들; 및
    프로세싱 시스템을 포함하며,
    상기 프로세싱 시스템은,
    센서 데이터를 취득하기 위해 상기 복수의 센서 전극들을 구동하도록;
    상기 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하도록; 및
    상기 제 1 히스토그램의 상기 복수의 빈들의 적어도 일 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 제 1 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하도록
    구성되는, 힘 감지 디바이스.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 또한, 상기 센서 데이터에 기초하여 제 2 입력 물체에 대응하는 제 2 히스토그램을 생성하도록 구성되는, 힘 감지 디바이스.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 센서 데이터는, 상기 제 1 입력 물체에 연관된 그리고 제 1 센서 전극 로케이션에서의 제 1 센서 전극에 의해 획득된 제 1 값과 상기 제 2 입력 물체에 연관된 그리고 상기 제 1 센서 전극 로케이션에서의 상기 제 1 센서 전극에 의해 획득된 제 2 값을 포함하며; 그리고
    상기 프로세싱 시스템은 또한,
    상기 제 1 입력 물체의 제 1 포지션과 상기 제 2 입력 물체의 제 2 포지션을 결정하도록;
    상기 제 1 포지션에서부터 상기 제 1 센서 전극 로케이션까지의 제 1 거리 및 상기 제 1 센서 전극 로케이션에서부터 상기 제 2 포지션까지의 제 2 거리 간의 비교에 기초하여 가중되는 상기 제 1 값을 포함하는 가중된 제 1 값에 기초하여 상기 제 1 히스토그램을 생성하도록; 및
    상기 제 1 거리와 상기 제 2 거리 간의 비교에 기초하여 가중되는 상기 제 2 값을 포함하는 가중된 제 2 값에 기초하여 상기 제 2 히스토그램을 생성하도록
    구성되는, 힘 감지 디바이스.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서 데이터는 상기 제 1 입력 물체에 연관된 그리고 제 1 센서 전극 로케이션에서의 제 1 센서 전극에 의해 획득된 제 1 값을 포함하며;
    상기 프로세싱 시스템은 또한,
    상기 제 1 입력 물체의 제 1 포지션을 결정하도록; 및
    상기 제 1 포지션에서부터 상기 제 1 센서 전극 로케이션까지의 제 1 거리에 기초하여 가중되는 상기 제 1 값을 포함하는 가중된 제 1 값에 기초하여 상기 제 1 히스토그램을 생성하도록
    구성되는, 힘 감지 디바이스.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 센서 전극들 중 적어도 하나는 상기 제 1 입력 물체에 의해 가해진 힘에 기초하여 구부러지도록 구성되는, 힘 감지 디바이스.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 힘 정보의 상기 결정에 사용되는 상기 제 1 히스토그램의 상기 복수의 빈들의 파라미터들은 튜닝 프로세스 동안 결정되는, 힘 감지 디바이스.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은, 상기 센서 데이터의 서브세트를 획득하기 위해 상기 제 1 입력 물체의 로케이션에 정렬된 기하구조 마스크를 식별하는 것에 의해 상기 제 1 히스토그램을 생성하도록 구성되며,
    상기 제 1 히스토그램이 기초하는 상기 센서 데이터는 상기 센서 데이터의 상기 서브세트를 포함하는, 힘 감지 디바이스.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 또한, 상기 제 1 히스토그램을 생성하기 전에 상기 취득된 센서 데이터를 필터링하도록 구성되는, 힘 감지 디바이스.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 또한,
    상기 복수의 빈들의 상기 서브세트의 상기 값들을 합산하는 것, 또는
    상기 복수의 빈들의 상기 서브세트의 상기 값들의 N번째 모멘트를 결정하는 것
    중 하나를 수행함으로써 상기 힘 정보를 결정하도록 구성되는, 힘 감지 디바이스.
  10. 프로세싱 시스템으로서,
    센서 데이터를 취득하기 위해 감지 영역 내의 복수의 센서 전극들을 구동하도록 구성되는 센서 회로; 및
    결정 프로세서를 포함하며,
    상기 결정 프로세서는,
    상기 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하도록, 그리고
    상기 제 1 히스토그램의 상기 복수의 빈들의 적어도 일 서브세트에 연관된 값들에 기초하여, 제 1 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하도록
    구성되는, 프로세싱 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정 프로세서는 또한, 상기 센서 데이터에 기초하여 제 2 입력 물체에 대응하는 제 2 히스토그램을 생성하도록 구성되는, 프로세싱 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 센서 데이터는, 상기 제 1 입력 물체에 연관된 그리고 제 1 센서 전극 로케이션에서의 제 1 센서 전극에 의해 획득된 제 1 값과 상기 제 2 입력 물체에 연관된 그리고 상기 제 1 센서 전극 로케이션에서의 상기 제 1 센서 전극에 의해 획득된 제 2 값을 포함하며; 그리고
    상기 결정 프로세서는 또한,
    상기 제 1 입력 물체의 제 1 포지션과 상기 제 2 입력 물체의 제 2 포지션을 결정하도록,
    상기 제 1 포지션에서부터 상기 제 1 센서 전극 로케이션까지의 제 1 거리 및 상기 제 1 센서 전극 로케이션에서부터 상기 제 2 포지션까지의 제 2 거리 간의 비교에 기초하여 가중되는 상기 제 1 값을 포함하는 가중된 제 1 값에 기초하여 상기 제 1 히스토그램을 생성하도록, 및
    상기 제 1 거리와 상기 제 2 거리 간의 비교에 기초하여 가중되는 상기 제 2 값을 포함하는 가중된 제 2 값에 기초하여 상기 제 2 히스토그램을 생성하도록
    구성되는, 프로세싱 시스템.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 센서 데이터는 상기 제 1 입력 물체에 연관된 그리고 제 1 센서 전극 로케이션에서의 제 1 센서 전극에 의해 획득된 제 1 값을 포함하며;
    상기 결정 프로세서는 또한,
    상기 제 1 입력 물체의 제 1 포지션을 결정하도록, 및
    상기 제 1 포지션에서부터 상기 제 1 센서 전극 로케이션까지의 제 1 거리에 기초하여 가중되는 상기 제 1 값을 포함하는 가중된 제 1 값에 기초하여 상기 제 1 히스토그램을 생성하도록
    구성되는, 프로세싱 시스템.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 센서 전극들 중 적어도 하나는 상기 제 1 입력 물체에 의해 가해진 힘에 기초하여 구부러지도록 구성되는, 프로세싱 시스템.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 힘 정보의 상기 결정에 사용되는 상기 제 1 히스토그램의 상기 복수의 빈들의 파라미터들은 튜닝 프로세스 동안 결정되는, 프로세싱 시스템.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정 프로세서는, 상기 센서 데이터의 서브세트를 획득하기 위해 상기 제 1 입력 물체의 로케이션에 정렬된 기하구조 마스크를 식별하는 것에 의해 상기 제 1 히스토그램을 생성하도록 구성되며,
    상기 제 1 히스토그램이 기초하는 상기 센서 데이터는 상기 센서 데이터의 상기 서브세트를 포함하는, 프로세싱 시스템.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정 프로세서는 또한, 상기 제 1 히스토그램을 생성하기 전에 상기 취득된 센서 데이터를 필터링하도록 구성되는, 프로세싱 시스템.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정 프로세서는 또한, 상기 복수의 빈들의 상기 서브세트의 상기 값들을 합산하는 것, 또는 상기 복수의 빈들의 상기 서브세트의 상기 값들의 N번째 모멘트를 결정하는 것 중 하나를 수행함으로써 상기 힘을 결정하도록 구성되는, 프로세싱 시스템.
  19. 센서 데이터를 취득하기 위해 감지 영역 내의 복수의 센서 전극들을 구동하는 단계;
    값들의 제 1 범위에 대응하는 상기 센서 데이터의 서브세트를 결정하는 단계로서, 상기 값들의 제 1 범위는 상부 임계 값과 하부 임계 값을 갖는, 상기 센서 데이터의 서브세트를 결정하는 단계; 및
    상기 센서 데이터의 상기 서브세트에 기초하여, 입력 물체에 대한 힘 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 힘 정보를 결정하는 단계는,
    상기 센서 데이터의 상기 서브세트의 값들을 합산하는 단계, 또는
    상기 센서 데이터의 상기 서브세트의 값들의 N번째 모멘트를 결정하는 단계
    중 하나를 포함하는, 방법.
  21. 제 19 항에 있어서,
    상기 센서 데이터에 기초하여, 연관된 값을 각각 갖는 복수의 빈들을 포함하는 제 1 히스토그램을 생성하는 단계를 더 포함하며,
    상기 센서 데이터의 상기 서브세트는 상기 복수의 빈들 중 하나에 대응하는, 방법.
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