201023008 六、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 本發明係關於-種圖像辨識方&、圖像辨識裝置及圖像 輸入輸出裝置，尤其關於一種用以辨識動畫之方法及用以 • f施該方法之裝置’進—步關於—種既包含進行該類圖像 辨識方法之圖像輸入功能，又包含顯示功能之圖像輸入輸 '出裝置。 【先前技術】 ® 作為用以辨識顯示面附近之圖像的附圖像輸人功能之顯 不裝置，已提案例如鄰接於顯示像素而設有受光元件之構 成。於該類構成之顯示裝置，其中起因於外部環境變化或 裝置内部構成之雜訊對於輸入的受光圖像之辨識精度造成 甚大影響。 因此，提案一種將在使顯示面發光之狀態下所測定到之 党光量、與在未發光之狀態下所測定到之受光量的差，作 為於受光圖像固定發生之雜訊而算出，將此預先作為初始 ® 值而記憶，從其後之受光圖像減算初始值之方法。於該方 法中，獲得受光圖像時，亦算出在使顯示面發光之狀態下 所測疋到之受光量、與在未發光之狀態下所測定到之受光 量的差，從算出的值減算上述雜訊（初始值）。藉由該類方 法’可不受使用環境或内部構成影響而良好地進行對於顯 示面之接觸亦或靠近之判定（參考下述專利文獻丨）。 [專利文獻1]日本特開2007-25796號公報 【發明内容】 139798.doc 201023008 [發明所欲解決之問題] 、二而於該類方法中，設定作為雜訊成分之初始值時， 必須特意地於顯示面附近未放置有檢測對象物之狀態下， 取得又光圖像。因此，難以對應使用顯示裝置之環境變 化、經時變化。 於上述專利文獻1，§己載有初始值之設定係於製 。出貨則之步驟進行，或以使用者操作隨時更新初始值亦 可。隨時更新初始值，雖可對應某程度的環境變化或經時 變化，但需要使用者操作方面甚為繁雜。 因此’本發明之目的在於提供—種不依存於雜訊起因於 外部環境或裝置之内部構成之經時變化，可精度良好地辨 =近或接觸受光面内之對象物之圖像辨識方法以及提 供一種進行該圖像辨識方法之圖像辨識裝置及圖像輸入輸 [解決問題之技術手段] 為了達成該種目的之本發明之圖像辨識方法係，採其次程 序進仃。首先’於第!步驟，於矩陣狀地配置於受光面之 受光元件，取得第n次受光資料。於其次之第2步驟，於受 光凡件取得第11+1次受光資料。其後，於第3步驟，算出從 在第川次取得之受光資料減去在第η次取得之受光資料之 差分資料。進一步於第4步驟，根據算出的差分資料進行 圖像辨識。然後，重複進行從以上之第！步驟至第4步驟。 =，本發明亦為進行如以上之圖像辨識方法之圖像辨 識裝置。該圖像辨識裝置包含：受光面，其係矩陣狀地配 139798.doc -4- 201023008 置有爻光元件；驅動部 資料之取得。而"人θ 更複進订於受先70件之受光 中從在第+ 處理部，其係算出於受光元件 中從在第n+1次取得之 牛 料之差分資料，根據，差二：在第n次取得之受光資 很艨a差分資料進行圖像辨識。 圖==，本發明係如進行如以上之圖像辨識方法之 圖2亡輸出裝置，其中上述發光元件配置於進 不之顯不面之構成。 1豕顯 料像辨識方法算出從最新(第n+1次)的受光資 :減去於在其之前(第n次)所取得之受光資料後之差分資 料。因此，該差分資料係藉由之前之受光 於又先面之外部環境(明亮度或溫度等)變化或設 件之裝置内部構成而於最新受光資料產生之經時性雜訊。 因此，藉由根據該類差分資料進行圖像辨識，不進行特別 操作即可進行已去除上述經時性雜訊之圖像辨識。 【實施方式】 [發明之效果] 、如以上所說明，若依據本發明，不需要特別操作，即可 進打已去除起因於受光面之外部環境變化或設有受光元件 之褒置内部構成而於受光資料產生之經時性雜訊之圖像辨 識。其結果，對使用者不要求特性操作，且可安定地以良 好精度進行對於受光面靠近或接觸之檢測對象部分之圖像 辨識。 以下，根據圖式詳細說明本發明之圖像辨識方法、圖像 辨識裝置及圖像輸入輸出裝置之實施型態。於此，首先說 139798.doc 201023008 明包含圖像辨識機構之圖像輸入輸出裝置之概略構成，接 著說明於該圖像輸入輸出裝置作為特徵性構成而於該裝置 進行的圖像辨識方法。 «圖像輸入輸出裝置之構成》 於圖1表示圖像輸入輸出裝置】之概略構成圖。於該圖所 示之圖像輸入輸出裝請例如既具有顯示功能，又具有 圖像輸人功能之攜帶機器。該圖像輸人輸出裝L包含： I/O顯示面板11，其係既具有顯示功能，又具有受光輸入 功此，顯不驅動電路13 ;受光驅動電路15 ;圖像處理部 17 ’機讀制器19 ’其係將應用程式作為執行部；及資料 之通信部2 1。 如後面所詳細說明，y◦顯示面板u係進行圖像顯示之 顯示面成為受光面，受光元件對於該顯示/受光面s矩陣狀 地排歹J藉此，成為在靠近或接觸顯示/受光面s之檢測對 象物的反射光或陰影，作為受光資料而被檢測之構成。 於包含該類1/0顯示面板η之圖像輸入輸出裝置i，當從 機器控制器19輸出之顯示資料輸入於顯示驅動電路^時， 根據輸入之顯示資料進行在I/O顯示面板11之顯示。 另一方面，從1/0顯示面板11輪入之受光資料輸出至受 光驅動電路15，並依次記憶於受光驅動電路15，其後”出 至圖像處理部17。於圖像處理部17，才艮據受光資料解: 近或接觸顯示/受光面S之檢測對象物之位置資訊、 訊形狀資訊等，並輸出至攜帶機器之機器控制器n 機器控制器19 ’根據來自z/o顯示面板11之輸出結果進行 139798.doc 201023008 處理進行使其反映於I/O顯示面板π之顯示圖像，或進 行與外部之通信等等之機器控制。 而且’於該圖像輸入輸出裝，將受光驅動電路"作 為驅動部，於設在1/0顯示面㈣之受光元件，執行受光 資料之取得。 於本實施型態’其中特徵為藉由上述受光驅動電路（驅 自部）15所進行之受光元件驅動，以及於圖像處理部聰 據受光資料之圖像辨識處理的程序，後面詳細說明關於該 參 程序。 於圖2表示1/0顯示面板11之方塊圖。該圖所示之UO顯示 板係由例如在中央之顯示區域11a將複數個像素遍及 整面矩陣狀地配置之液晶面板（液晶顯示器：lcd)所組 成具有面進行線序動作，一面顯示根據顯示資料之特 疋圖形或文子等圖像之功能（顯示功能卜於該ι/〇顯示面板 11中包含背光作為光源’於與1/〇顯示面板^之動作時序 ㈤步之特定時序’進行開啟·關閉動作。此外，如後述， 於顯不區域1U，將受光元件矩陣狀地配置，設有感測靠 近或接觸到I/O顯示面fell之顯示/受光面8的物體之受光功 ，能（攝像功能）。 而且，於顯不區域11&之4邊側配置有顯示用Η驅動器 11b、顯不用V驅動器Ue、受光用ν驅動器iid及受光用η 驅動器lie ’其各自控制對顯示區域旧之水平方向⑻及 垂直方向（V)之驅動。其中，對顯示用H驅動器川及顯示 用V驅動器11c’供給顯示信號及控制時鐘作為顯示資料， 139798.doc 201023008 進行矩陣狀地配置於顯示區域Ua之顯示像素之驅動。對 受光用V驅動器lid及受光用Η驅動器lie,供給讀出用之 時鐘，將與該時鐘同步讀出之受光信號作為受光資料而供 給至受光驅動電路（15)。 於圖3表示配置於顯示區域ua内之顯示像素電路31、及 包含受光元件之受光電路32之例。 其中，顯示像素電路3 1係例如於水平方向配置有顯示選 擇線3 la，於垂直方向配置有顯示信號線3 lb，於該等配線 31a，31b之各交又部配置有切換元件swi。切換元件SW1 構成為，對其連接有像素電極31c和電容元件Cs，藉經由 顯示選擇線3 la所獲得之信號，使切換元件SW1進行開 啟•關閉動作，於開啟狀態時，根據經由顯示信號線3 lb 所供給之仏號’對像素電極3 1 c施加像素電壓而驅動液晶 層。 另一方面’受光電路32配置於顯示區域lla内之特定 部’對應於各顯示像素電路3 1而設置，亦或以1個對複數 個顯示像素電路31的比率設置均可。該受光電路32係例如 於水平方向配置有電源線32a，於電源線32a連接有受光元 件32b。於各受光元件32b連接有重設開關SW2及電容元件 Cd ’進一步經由放大器Amp連接有讀出開關sw3。因而受 光電路32構成為’由重設開關sw2予以 重設後，於讀出開 關SW3成為開啟之時序，使與受光元件32b所光電轉換之 電荷成比例之電壓經由放大器Amp輸出至外部。 再者’於圖4表示I/O顯示面板丨〗之面板構成。如該圖所 139798.doc 201023008 示’使用液晶面板所構成之1/0顯示面板丨丨係於2片透明基 板11 -1，11 -2間夾持液晶層（省略圖示），進一步於透明基板 11-1，11-2之外側設有偏光板u_4, u_5。在與顯示/受光面 S相反側之透明基板11 _丨中朝向液晶層之面側，設有用圖3 所說明之顯示像素電路31及受光電路32，於該透明基板 11 -1之外側，經由偏光板丨丨_3而設有背光丨〗_5。 於該種I/O顯示面板U上，在開啟背光11-5而使顯示光h 點亮之狀態下進行圖像顯示❶此時，從背光11-5放出並通 ® 過偏光板11 _3之顯示光h中，穿透藉由設於顯示電路之像 素電極的驅動而成為特定配向態樣之液晶層之顯示光h， 係通過透明基板11 _2及偏光板u-4，從顯示/受光面s放出 而顯示圖像。 另一方面，於靠近或接觸顯示/受光面S之檢測對象物R 而反射之顯示光h，係於設在受光電路之受光元件被檢 測。進一步而言，從顯示/受光面S射入之外光Η在檢測對 ❿象物R被遮蔽之陰影，係於設在受光電路之受光元件内被 檢測。然後，根據檢測到之受光資料，按照以下程序進行 檢測對象物R之圖像辨識。 <<圖像辨識方法-1» 圖5係表示在上述構成之圖像輸入輸出裝置所進行之圖 像辨識方法之第1例之流程圖。以下，根據圖5之流程圖及 先前之圖1、圖4,並因應需要而參考其他圖，同時說明圖 象辨識方法之第1例。再者，於此，例示藉由檢測於靠近 或接觸顯示/受光面S之檢測對象物R所反射之顯示光11，以 139798.doc 201023008 辨識檢測對象物R之圖像之情況而進行說明。 首先，於步驟81，取得第n=1圖框（第㈣二欠）之受光資料 [DataA]。於此’藉由受光驅動電路(驅動部)15，於對於顯 示/受光面S矩陣狀地配置之受光元件所受光之第】圖框之 受光信號，作為第n=1次受光資料而取得。此時，於顯示/ 受光面S整面掃描來自受光元件之輸出，取得i張圖像。、 然後，取得例如圖6之[DataA]所示之丨張圖像。為了簡 化，著眼於該圖像中之Α·Α·之一排信號（受光量）之受光資 料[DataA]。從該受光量，受光元件之雜訊存在於全體， 於檢測對象物R之某位置’其信號位準進而被加算而變 南。此時，可知於第n==1圖框（第n=1次）之圖像，在左中央 附近存在有檢測對象物R。 、 使得如以上所取得之受光資料[〇_]記憶於受光驅動 電路（驅動部）15之記憶部A。 於其次之步驟S2，取得第η+ι圖框（第n+1=2次）之受光資 料[DataB]。於此，藉由受光驅動電路（驅動部如於對於 顯示/受光面S矩陣狀地配置之受光元件所受光之第2圖框 之受光信號，作為第n+1=2次受光資料而取得。此時，於 顯示/受光面S整面掃描來自受光元件之輸出，取得则 像。 然後，取得例如圖6之[DataB]所示之！張圖像。為了簡 化，著眼於該圖像中之Α·Α，之一排信號（受光量）之受光資 料[DataB]。從該受光量，受光元件之雜訊存在於=體， 於檢測對象物R之某位置，其信號位準進而被加算而變 139798.doc 201023008 高。此時，可知於第n+l圖框（第n+l=2次）之圖像，在右中 央附近，檢測對象物R移動。 使得取得之受光資料[DataB]記憶於受光驅動電路（驅動 部）15之記憶部B。 接著，於步驟S3，算出從在第n+l次取得之受光資料 [DataB]，已減去在第η次取得之受光資料[DataA]之差分資 料[DataB-A]。於圖6之[DataB-A]表示該差分資料[DataB-A]。該差分資料[DataB-A]成為已取消連續取得的受光資 φ 料[DataB]、[DataA]之雜訊之資料。而且，於最新之第n+l 次取得之受光資料[DataB]係作為峰值P而出現，於其之前 之第η次取得之受光資料[DataB]係作為谷值Bt而出現。 然後，於其次之步驟S4以後，根據差分資料[DataB-A] 進行圖像辨識。 於此，於按照步驟S4以後之程序進行圖像辨識之前，說 明圖像辨識時所必要的資料換算用表之編製。 <關於資料換算用表之編製>
響 首先，作為第1現象，上述差分資料[DataB-A]之峰值P 與谷值Bt之絕對值大小，係於顯示/受光面S内之檢測對象 物R之移動距離近的範圍内，依存於該移動距離而變化。 於此，檢測對象物R之移動距離為受光資料[DataA]之峰值 位置與受光資料[DataB]之峰值位置之間隔，相當於峰值P 與谷值Bt之間之距離。 總言之，如圖6所示，受光資料[DataA], [DataB]之受光 量之峰值位置在某程度之範圍内充分遠離之情況下，於該 139798.doc -11 - 201023008 等之差分資料[DataB-A]，各峰值不會相干擾。因此，於 差分資料[DataB-A]中之峰值P與谷值Bt之絕對值不會依存 於峰值P與谷值Bt之距離[d]，其與受光資料PataA]， [DataB]之♦值的值大致相等。 相對於此，於受光資料[DataA], [DataB]之峰值位置之間 隔小的情況下，如圖7所示，於該等之差分資料[DataB-A]，各峰值相干擾。因此，於差分資料[DataB-A]中之峰 值P與谷值Bt之絕對值依存於峰值P與谷值Bt之距離[d]，其 小於受光資料[DataA]，[DataB]之峰值的值。 然後，如圖8所示，於差分資料[DataB-A]之峰值P與谷 值Bt之距離[d]成為某程度大小為止之範圍内，依存於該距 離[d]，峰值信號量之變化率[P(d)]增加。再者，於圖8，例 如圖6所示，於峰值P與谷值Bt之距離[d](總言之，受光資 料[DataA], [DataB]之峰值位置之距離），峰值P與谷值Bt之 絕對值未依存之區域之峰值信號量設為100%。 接著，作為第2現象，於顯示/受光面S内，檢測對象物R 以高速移動之情況下，於各受光元件上，檢測對象物R停 留的時間變短。因此，如圖9所示，依存於1圖框内之檢測 對象物R之移動距離[D]，各受光元件之受光量減少。再 者，該移動距離[D]對應於峰值P與谷值Bt之距離[d]。而 且，受光量對應於受光量之變化率[β((1)]。 因此，合併上述第1現象與第2現象，提前預先編製圖10 所示之資料換算用表。該資料換算用表係合併有圖8所示 之差分資料[DataB-A]所產生之峰值信號量之變化率 139798.doc -12- 201023008 [P(d)]、與依存於圖9所示之檢測對象物R之移動距離d之 受光元件之受光量變化。 然後，於圖5之流程圖所示之其次的步驟S4，從步驟S3 所算出之差分資料[DataB-A] ’計測峰值p與谷值Bt之距離 [d]。例如圖7之差分資料[DataB-A]之情況下，計測作距離 [d]=0.2。 接著’於步驟S5 ’根據事先取得之圖1〇之資料換算用 表、及步驟S4所計測之距離[d](=〇 2)，取得差分資料 © [DataB-A]之峰值信號量之變化率[p(d)](=27.5°/〇)。 其後，於步驟S6，將用以將差分資料[DataB_A]予以二 值化之標準臨限值τ，轉換為配合步驟85所取得之峰值信 號量之變化率[P(d)](=27.5%)之臨限值τ'=τχβ((!)。於此， 標準臨限值τ為例如峰值信號量之變化率[β(ά)](=1 〇〇%)之 半值寬的位置等，標準臨限值τ=4〇。藉此，轉換為臨限值 Τ’=Τχ[β⑷]'^OxO.275 = 11(參考圖 7)。 接著，於步驟S7，以設定的臨限值τ，，將差分資料 [DataB-A]予以二值化，臨限值1，以上之峰值信號量設為 1，小於臨限值T，之峰值信號量設為〇。 然後，於步驟S8，將已二值化之資料作為圖像資訊輸 出，檢測顯示/受光面S内之檢測對象物尺之位置、大小、 形狀。 然後，於步驟S9，將第n+i圖框（第n+^次）之受光資料 [DataB]置換為受光資料[DataA]，使其記憶於受光驅動電 路15之記憶部A。而且，將n+1置換為n。 139798.doc -13- 201023008 以後，回到步驟S2，依次重複進行步驟S2〜步驟S9之處 理。於此期間，藉由受光驅動電路（驅動部）15之驅動，重 複進行於受光元件之受光資料的取得。 以上步驟81〜步驟S9之處理係於圖像處理部η進行。
若依據以上第1例的方法’算出從最新（第n+1次）受光資 料[DataB]，已減去於其之前（第^次）取得之受光資料 [DataA]之差分資料[DataB-A]。因此，該差分資料[DataB_ A]係藉由之前之受光資料[DataA]，已去除起因於包含顯 示/受光面S之攜帶用圖像輸入輸出裝置1之外部環境（明亮 度或溫度等）變化或圖像輸入輸出裝置1之内部構成，而於 最新的受光資料[DataB]產生之經時性雜訊。 因此’藉由根據該類差分資料[DataB-A]進行圖像辨 識’不進行特別操作’即可進行已安定地去除上述經時性 雜訊之高精度圖像辨識。而且，該方法尤其對顯示/受光 面S内’移動於χ_γ方向之檢測對象物r之圖像檢測有效。 <<圖像辨識方法_2>> 圖11係表示在上述構成之圖像輸入輸出裝置所進行之圖❹ 像辨識方法之第2例之流程圖。該流程圖所示之第2例之程 序與利用圖5之流程圖所說明之第丨例之程序的不同處，在 於用以將差分資料[DataB-A]予以二值化之步驟S6'、S7,， 其他的步驟S1〜S5、S8、S9則相同。以下，根據圖^之流 程圖’並因應需要而參考其他圖，同時說明圖像辨識方法 之第2例。再者，與圖5之流程圖同樣的處理係附上同一步 驟號碼，並將說明簡略化。 139798.doc -14· 201023008 首先，與上述第1例同樣地進行步驟S1〜S5。 亦即，於步驟S1，取得第η次受光資料[DataA]，於步驟 S2，取得第n+1次受光資料[DataB]，進一步於步驟S3，算 出差分資料[DataB-A]。接著，於步驟S4，從差分資料 [DataB-A]計測峰值P與谷值Bt之距離[d](=0.2)。 其後，於步驟S5，根據事先取得之圖10之資料換算用 表、及步驟S4所計測之距離[d](=0.2)，取得差分資料 [DataB-A]之峰值信號量之變化率[β((1)](=27_5%)。再者， 〇 圖10之資料換算用表係與第1例同樣地取得。 然後，於其次之步驟S6’，根據於步驟S5取得之變化率 [P(d)]，如圖12所示，放大差分資料[DataB-A]之受光量差 [I]，獲得放大受光量差[Γ]。此時，設為例如放大受光量 差[Γ] =受光量差[I]x(l + [P(d)])。 接著，於步驟S7’，將作為放大受光量差[Γ]之差分資料 [DataB-A]予以二值化，標準臨限值T以上之峰值信號量設 為1，小於標準臨限值T之峰值信號量設為0。 ® 其後，與第1例同樣地進行步驟S8、S9。首先，於步驟 S8，將已二值化之資料作為圖像資訊輸出。而且，於步驟 S9，將第n+1圖框（第n+l=2次）之受光資料[DataB]置換為受 光資料[DataA]，使其記憶於受光驅動電路15之記憶部A。 而且，將n+1置換為η。 以後，回到步驟S2，依次重複進行步驟S2〜步驟S9之處 理。於此期間，藉由受光驅動電路（驅動部）15之驅動，重 複進行於受光元件之受光資料的取得。 139798.doc -15- 201023008 以上步驟S1〜步驟S6’、S7,〜步驟S9之處理係於圖像處理 部17進行。 若依據以上第2例的方法，算出從最新（第n+1次）受光資 料[DataB]，已減去於其之前（第n次）取得之受光資料 [DataA]之差分資料PataB-A]。因此，與第1例相同，藉由 根據該類差分資料[DataB-A]進行圖像辨識，不進行特別 操作，即可進行已安定地去除上述經時性雜訊之高精度圖 像辨識。而且’該方法尤其對顯示/受光面s内，移動於 Y方向之檢測對象物R之圖像檢測有效。 «圖像辨識方法-3» 圖13係表示在上述構成之圖像輸入輸出裝置所進行之圖 像辨識方法之第3例之流程圖。該流程圖所示之第3例之程 序與利用圖5之流程圖所說明之第丨例之程序的不同處，在 於步驟S4與步驟S5之間，加入有判斷關於距離[d]之步驟 S4a。以下，根據圖13之流程圖，並因應需要而參考其他 圖，同時說明圖像辨識方法之第3例。再者，與圖5之流程 圖同樣的處理係附上同一步驟號碼，並將說明簡略化。 首先，與上述第1例及第2例同樣地進行步驟s 1。 亦即，於步驟S1，取得第n次受光資料[DataA]，於步驟 S2，取得第n+1次受光資料[DataB]，進一步於步驟s3，算 出差分-貝料[DataB_A]。接著’於步驟S4，從差分資料 [DataB-A]計測峰值p與谷值m之距離[d】。 其後，於新加入之步驟S4a，判斷步驟S4所計測到之峰 值P與谷值Bt之距離[d]是否大於特定距離[d】^於此顯 139798.doc 201023008 示/受光面S内之檢測對象物R之移動距離，亦即差分資料 [DataB-A]之峰值P與谷值Bt之間之距離[d]極端小之情況 下，差分資料[DataB-A]之峰值P之輸出信號的位準亦變 小，難以檢測。 因此，於步驟S4a，僅於判斷峰值P與谷值Bt之距離[d] 大於特定距離[dl](是）之情況下，前進至步驟S5。以後， 與第1例同樣地進行步驟S5〜步驟S9。 亦即，首先於步驟S5，根據事先取得之圖10之資料換算 〇 用表、及步驟S4所計測之距離[d]，取得差分資料[DataB-A]之峰值信號量之變化率[β(ίί)]。再者，圖10之資料換算 用表係與第1例同樣地取得。 於其次之步驟S6，將用以將差分資料[DataB-A]予以二 值化之標準臨限值T，轉換為配合步驟S5所取得之峰值信 號量之變化率[P(d)](=27.5%)之臨限值Τ’=Τχβ((1)。 接著，於步驟S7，以設定的臨限值Τ'，將差分資料 [DataB-A]予以二值化。 ’ 然後，於步驟S8，將已二值化之資料作為圖像資訊輸 出。 . 進一步於步驟S9，將受光資料[DataB]置換為受光資料 [DataA]，將n+1置換為η，並回到步驟S2。 另一方面，於步驟S4a，於判斷峰值Ρ與谷值Bt之距離 [d]未大於特定距離[dl](否）之情況下，直接回到步驟S2， 再重新取得第n+1次受光資料[DataB]。總言之，重新取得 第n+1次受光資料[DataB]，直到於步驟S4a中，判斷於差 139798.doc -17- 201023008 分資料[DataB-A]產生之峰值與谷值之距離[d]大於特定值 [dl]。然後，僅於判斷距離[d]大於特定值[dl]之情況下， 應當採用當時所取得之受光資料[DataB]作為圖像資訊， 並前進往以後之步驟S5〜步驟S9。 再者，於步驟S4a中，於判斷峰值p與谷值m之距離[d] 未大於特定距離[dl](否）之情況下，判斷檢測對象物R未對 於顯示/受光面S移動，持續輸出於其先前所輪出之二值化 資料亦可。 以上步驟S1〜步驟S4a〜步驟S9之處理係於圖像處理部17 進行。 響 以上第3例的方法亦算出從最新（第n+1次）受光資料 [DataB] ’已減去於其之前（第n次）取得之受光資料[DataA] 之差分資料[DataB-A]。因此’與第i例相同，藉由根據該 類差分資料[DataB_A]進行圖像辨識’不進行特別操作， 即可進行已安定地去除上述經時性雜訊之高精度圖像辨 識。而且，該方法尤其對顯示/受光面8内，移動於χγ方 向之檢測對象物R之圖像檢測有效。 @ 進一步而言，若依據第3例的方法，新加入步驟S4a，僅 於判斷於差分資料[DataB-A]產生之峰值與谷值之距離[d] 大於特定值[dl]之情況下，時所取得之受光資料 [DataB]作為圖像資訊。藉此，於顯示/受光面s内之檢測對 象物R之移動距離，亦即差分資料[DataBA]之峰值p與谷 值Bt之間之距離[d]極端小，差分資料[DataBA]之峰值p之 輸出信號位準不足的情況下，$使用該受光資料 139798.doc -18- 201023008 [DataB]，藉由持續輸出於其先前所輸出之二值化資料， 即可進行防止輸出的資料消失之圖像辨識。 «圖像辨識方法-4» 圖14係表示在上述構成之圖像輸入輸出裝置所進行之圖 像辨識方法之第4例之流程圖。該流程圖所示之第4例之程 序係將先前之第3例應詩第2狀料，料制圖W 流程圖所說明之第2例之程序，加人於第3例所追加之步驟 S4a之程序。步驟S4a以外之其他步驟“〜步驟％，、7,〜步驟 β S9係與第2例相同。以下’根據_之流程圖並因應需 要而參考其他圖，同時說明圖像辨識方法之第4例。再 者，與先前之流程圖同樣的處理係附上同一步驟號碼，並 將說明簡略化。 首先，與上述第1例〜第3例同樣地進行步驟S1〜S4^ 亦即，於步驟si，取得第n次受光資料[DataA]，於步驟 S2，取得第n+1次受光資料[DataB]，進一步於步驟幻，算 出差分資料[DataB_A]。接著，於步驟S4，從差分資料 [DataB-A]計測峰值p與谷值Bt之距離[d]。 其後，於新加入之步驟S4a，判斷步驟S4所計測到之峰 值P與谷值Bt之距離[d]是否大於特定距離[dl]。於此，顯 示/受光面S内之檢測對象物R之移動距離，亦即差分資料 PataB-A]之峰值p與谷值Bt之間之距離[d]極端小之情況 下，差分資料[DataB-A]之峰值p之輸出信號的位準亦變 小，難以檢測。 因此，於步驟S4a，僅於判斷峰值p與谷值Bt之距離[d] 139798.doc •19- 201023008 大於特定距離[di](是）之倩況下，前進至步驟S5。 首先’步驟S5係與第1例同樣地進行即可，根據事先取 得之圖10之資料換算用表、及步驟S4所計測之距離[d]， 取得差分資料[DataB-A]之峰值信號量之變化率。再 者’圖10之資料換算用表係與第1例同樣地取得。 於其次之步驟S6'，根據於步驟S5所取得之變化率 [P(d)] ’如圖12所示，放大差分資料[DataB-A]之受光量差 [I] ’獲得放大受光量[Γ]。放大程序係與第2例之步驟S6•相 同。 接著，於步驟S7’，將作為放大受光量[I·]之差分資料 [DataB-A]予以二值化，標準臨限值τ以上之峰值信號量設 為1 ’小於標準臨限值T之峰值信號量設為〇。 然後’於步驟S8，將已二值化之資料作為圖像資訊輸 出。 進一步於步驟S9，將受光資料[DataB]置換為受光資料 [DataA] ’將n+l置換為η ’並回到步驟S2。 另一方面，於步驟S4a，於判斷峰值ρ與谷值m之距離 [d]未大於特定距離[dl](否）之情況下，直接回到步驟S2， 再重新取得第n+1次受光資料[DataB]。總言之，重新取得 第n+1次受光資料[DataB]，直到於步驟S4a中，判斷於差 分資料[DataB-A]產生之峰值與谷值之距離⑷大於特定值 [dl]。然後，僅於判斷距離[d]大於特定值[dl]之情況下， 應當採用當時所取得之受光資料[DataB]作為圖像資訊， 並前進往以後之步驟S5〜步驟S9。 139798.doc -20- 201023008 再者，於步驟S4a中，於判斷峰值P與谷值Bt之距離[d] 未大於特定距離[dl](否）之情況下，判斷檢測對象物r未對 於顯示/受光面S移動，持續輸出於其先前所輪出之二值化 資料亦可，此亦與第3例相同。 以上步驟S1〜步驟S4a〜步驟S9之處理係於圖像處理部17 進行。 以上第4例的方法亦與第3例相同，不進行特別操作，即 可進行已安定地去除經時性雜訊之高精度圖像辨識，而且 ® 藉由加入新的步驟S4a，即使為顯示/受光面s内之檢測對 象物R之移動距離小的情況下，仍可進行防止輸出的資料 消失之圖像辨識。 «圖像辨識方法_5>> 圖15係表示在上述構成之圖像輸入輸出裝置所進行之圖 像辨識方法之第5例之流程圖。該流程圖所示之第5例之程 序係對於利用圖13之流程圖所說明之第3例之程序，進一 參步加入步驟Wa、STb、Μ’。以下，根據圖丨5之流程圖， 並因應需要而參考其他圖，同時說明圖像辨識方法之第5 例。再者，與先前之流程圖同樣的處理係附上同一步驟號 碼，並將說明簡略化。 首先’與上述第1例〜第4例同樣地進行步驟s丨〜S4。 亦即，於步驟S1，取得第n次受光資料[DataA]，於步驟 S2，取得第n+1次受光資料[DataB]，進一步於步驟幻，算 出差分資料[DataB-A]。接著，於步驟S4，從差分資料 [DataB-A]計測峰值p與谷值m之距離[d]。 I39798.doc -21 · 201023008 其後，於步驟S4a，與第3例相同，判斷步驟S4所計測到 之峰值P與谷值Bt之距離[d]是否大於特定距離[dl]。然 後，於該步驟S4a，僅於判斷峰值P與谷值Bt之距離[d]大於 特定距離[dl](是）之情況下，前進至步驟S5。 於步驟S5，根據事先取得之圖10之資料換算用表、及步 驟S4所計測之距離[d]，取得差分資料[DataB-A]之峰值信 號量之變化率[P(d)]。再者，圖10之資料換算用表係與第1 例同樣地取得。 於其次之步驟S6，將用以將差分資料[DataB-A]予以二參 值化之標準臨限值T，轉換為配合步驟S5所取得之峰值信 號量之變化率[P(d)](=27.5%)之臨限值T’=Txp(d)。 接著，於步驟S7，以設定的臨限值T，將差分資料 [DataB-A]予以二值化。 其後，於新加入之步驟S7a，將在步驟S7獲得之二值化 資料作為二值化資料[DataC]而記憶。於先記憶有二值化 資料[DataC]之情況下，將在步驟S7獲得之二值化資料作 為新二值化資料[DataC]而重寫。 ❹ 其後，於步驟S8，將在步驟S7a所記憶或重寫之新二值 化資料[DataC]，作為圖像資訊輸出。 進一步於步驟S9，將受光資料[DataB]置換為受光資料 [DataA]，將n+1置換為η，並回到步驟S2。 另一方面，於步驟S4a，於判斷峰值Ρ與谷值Bt之距離 [d]未大於特定距離[dl](否）之情況下，前進至新加入的步 驟 S7b。 139798.doc -22- 201023008 於步驟S7b ’讀出既已記憶之二值化資料。 然後，於其次之步驟88，，將在步驟S7b所讀出之二值化 資料[DataC]作為圖像資訊輸出。其後回到步驟s2，再重 新取得第Π+1次受光資料[DataB]。藉此，反覆重新取得第 n+1次受光資料[DataB] ’直到於步驟s“中判斷於差分資 料PataB-A]產生之峰值與谷值之距離[d]大於特定值為 止。然後，僅於判斷距離[d]大於特定值之情況下，採用當 時所取得之受光資料[DataB]作為圖像資訊，並前進至以 〇 後之步驟S5。 以上第5例的方法亦與第3例相同，不進行特別操作，即 可進行已安定地去除經時性雜訊之高精度圖像辨識，而藉 由加入步驟S4a，即使為顯示/受光面s内之檢測對象物尺之 移動距離小的情況下，仍可進行防止被輸出的資料消失之 圖像辨識。而尤其於第5例中，藉由加入步驟§715、S8，而 讀出最新記憶之二值化資料[DataC]，可進行較自然之圖 像辨識。 再者’該第5例之程序亦可適用於先前之第4例。該情況 下’於表示第4例之程序之圖14之流程圖之步驟S7,後，追 加上述步驟S7a。而且，於圖14之流程圖之步驟S4a與步驟 S2之間’若從步驟S4a側起依序追加上述步驟S7b及步驟 S8' ’即可獲得與本第$例同樣的效果。 «圖像辨識方法-6» 圖16係表示在上述構成之圖像輸入輸出裝置所進行之圖 像辨識方法之第6例之流程圖。該流程圖所示之第6例之程 139798.doc -23- 201023008 序，係對於利用圖1 5之流程圖所說明之第5例之程序進一 步加入步驟S4b之判斷。以下，根據圖16之流程圖並因應 需要而參考其他圖，說明圖像辨識方法之第6例。再者， 與先前之流程圖同樣的處理係附上同一步驟號碼，並將說 明簡略化。 首先，於步驟S1〜S4乃至於其次之步驟S4a，於判斷距離 峰值P與谷值Bt之距離[d]大於特定距離[dl](是）之情況下而 前進至步驟S5〜步驟S9之程序，均與第5例同樣地進行。 另一方面，於步驟S4a，判斷於步驟S4所計測到之峰值P 與谷值Bt之距離[d]未大於特定距離[dl](否）之情況下，前 進至新加入的步驟S4b。 於步驟S4b，判斷二值化資料[DataC]之讀出次數是否為 k次以上。於此，二值化資料[DataC]之讀出次數係為於其 次之步驟S7b之二值化資料[DataC]之讀出次數，即連續讀 出同一二值化資料[DataC]之次數。 於該步驟S4b，於判斷二值化資料[DataC]之讀出次數非 為k次以上（否）之情況下，前進至其次之步驟S7b，讀出已 記憶的二值化資料[DataC]。 然後，於其次之步驟S8'，將步驟S7b所讀出之二值化資 料[DataC]作為圖像資訊輸出。其後回到步驟S2，再重新 取得第n+1次之受光資料[DataB]。 另一方面，於步驟S4b，於判斷二值化資料[DataC]之讀 出次數為k次以上（是）之情況下，前進至步驟S5。然後， 根據在先前之步驟S4計測到之距離[d]，取得峰值信號量 139798.doc -24- 201023008 之變化率_)]’進-步與上述同樣進行步驟％以後。總 言之，連續利用前次獲得之圖像資訊之二值化資料 PaUC]之次數達到特定次情況下，根據於其之前所取 得之受光資料[DataB]來獲得其次之圖像資訊。 以上第6例的方法亦與第3例相同，不進行特別操作即 可進行已安定地去除經時性雜訊之高精度圖像辨識，而且 藉由加入步驟S4a ’ gp使為顯示/受光面s内之檢測對象物r 之移動距離小的情況下，仍可進行防止輸出的資料消失之 ©圖像辨識。而且’尤其於第6例，與第5例相同，藉由加入 步驟S7b、S8，’讀出最新記憶之二值化資料[Datac]，可進 订較自然之圖像辨識。而且，於第6例，藉由追加步驟 S4b，於連續利用記憶之二值化資料[DataC]之次數達到特 疋次k之情況下，根據於其之前所取得之受光資料 來獲得其次之圖像資訊。藉此，可進行更自然之圖像辨 識。 ❿ 再者，該第6例之程序亦可適用於先前之第4例。該情況 下，於表示第4例之程序之圖14之流程圖之步驟87，後追 加上述步驟S7a。而且，於圖14之流程圖之步驟S4a與步驟 S2之間’若從步驟S4a側依序追加上述步驟S4b '步驟S7b 及步驟S8’即可，可獲得與本第6例同樣的效果。 再者’於以上所說明之第1例〜第6例之程序中，例示藉 由檢測靠近或接觸顯示/受光面s之檢測對象物尺而反射之 顯示光h ’以辨識檢測對象物r之圖像的情況。總言之，如 圖17所示’於使顯示光h點燈之狀態下，於1受光圖框内， 139798.doc -25- 201023008 在顯示/受光面s之整面掃描來自受光元件之輸出，以進行 於檢測對象物R反射之顯示光h之檢測。 因此’於步驟S6，將用以將差分資料[DataB_A]予以二 值化之標準臨限值T，轉換為配合步驟S5所取得之峰值作 號量之變化率[β((1)]之臨限值T·。 然而，第1例〜第6例之程序亦可適用於藉由檢測由檢測 對象物R遮蔽之外光Η，以辨識檢測對象物R之圖像的方 法。 «變形例1» 說明將第1例〜第6例之程序，適用於藉由檢測由檢測對 象物R遮蔽之外光H，以辨識檢測對象物尺之圖像的方法之 情況下之變形例。於此，作為一例，根據圖5之流程圖及 先前之圖1、圖4,並因應需要而參考其他圖，同時說明圖 像辨識方法之第1例之變形例1。 首先，於步驟S1，取得第n=1圖框（第i次）之受光資料 [DataA]。於此，藉由受光驅動電路（驅動部）15，於對於顯 示/受光面S矩陣狀地配置之受光元件所受光之第丨次之受 光L號，作為第n= 1次受光資料而取得。此時，於顯示/受 光面S整面掃描來自受光元件之輸出，取得】張圖像。 然後，取得例如圖18之[DataA]所示之1張圖像。為了簡 化，著眼於該圖像中之A-A，之一排信號（受光量）之受光資 料[DataA]»從該受光量，受光元件之雜訊存在於全體， 於檢測對象物R之某位置，其信號位準變低。此時，可知 於第n=l次圖像，在左中央附近存在有檢測對象物R。 139798.doc -26. 201023008 使得如以上所取得之受光資料[DataA]記憶於受光驅動 電路（驅動部）15之記憶部A。 於其次之步驟S2，取得第n+l=2圖框（第2次）之受光資料 [DataB]。於此，藉由受光驅動電路（驅動部）15，於對於顯 示/受光面S矩陣狀地配置之受光元件所受光之第2圖框之 受光信號，作為第n+l=2次受光資料而取得。此時，於顯 示/受光面S整面掃描來自受光元件之輸出，取得1張圖 像。 φ 然後，取得例如圖18之[DataB]所示之1張圖像。為了簡 化，著眼於該圖像中之A-A'之一排信號（受光量）之受光資 料[DataB]。從該受光量，受光元件之雜訊存在於全體， 於檢測對象物R之某位置，其信號位準變低。此時，可知 於第n+1=2次圖像，在右中央附近，檢測對象物R移動。 使得取得之受光資料[DataB]記憶於受光驅動電路（驅動 部）15之記憶部B。 接著，於步驟S3，算出從在第n+1次取得之受光資料 ® [DataB]，已減去在第η次取得之受光資料[DataA]之差分資 料[DataB-A]。於圖18之[DataB-A]表示該差分資料[DataB-A]。該差分資料[DataB-A]成為已取消連續取得的受光資 料[DataB]、[DataA]之雜訊之資料。而且，於最新之第n+1 次取得之受光資料[DataB]係作為谷值Bt而出現，於其之前 之最新之第η次取得之受光資料[DataA]係作為峰值P而出 現。 然後，於其次之步驟S4以後，根據差分資料[DataB-A] 139798.doc -27- 201023008 進行圖像辨識。 之程序進行圖像辨識之 預先編製圖像辨識時所 月’J，與 必要的 於此，於按照步驟S4以後 在先前變形例之說明相同， 資料換算用表。 然後，於圖5之流程圖所示之其次的步驟S4,從步驟S3 所算出之差分資料[D綠A]，計測峰值p與谷值出之距離 [dj。例如圖18之差分眘袓 刀貝枓[DataB-A]之情況下，計測作距 離[d] = l_〇。 ㈣ 接著，於步驟S5，根據事先取得之資料換算用表、及步 驟所計測之距離[d](U)，取得差分資料[DataB.A]之聲 值信號量之變化率[0(4)]。 其後，於步驟S6，將用以將差分資料[DataB_A]予以二 值化之標準臨限值T，轉換為配合步驟85所取得之峰值光 量之變化率[β((1)]之臨限值τ'=Τχβ((1)。於此，將標準臨限 值τ设定在負側，轉換為配合在步驟S5所取得之谷值光量 之變化率[p(d)]之負側的臨限值丁，。藉此，將在上述差分 資料[DataB-A]產生之谷值作為圖像資訊利用。該點係與 檢測顯示光h之反射之第1例不同之處。 以下’步驟S7以後係進行與第1例同樣之程序，藉此根 據最新（第n+1次）受光資料[DataB]，將已二值化之資料作 為圖像資訊重複輸出。 如以上，藉由檢測由檢測對象物R遮蔽之外光Η，亦算 出從最新（第n+1次）受光資料[DataB]，已減去於其之前（第 n次）取得之受光資料PataA]之差分資料[DataB-A]，因此 139798.doc -28- 201023008 可獲得與第1例同樣的效果。 再者，於以上變形例，㉟明應為了將在上述差分資料 PataB-A]產生之谷值，作為圖像資訊利用，將用以將差 分貝料[DataB-A]予以二值化之標準臨限值τ設定在負側之 情況。然而，進行例如使得差分資料[DataB_A]之符號（士) 相反的處理，以便在最新第n+1次取得之受光資料 作為峰值P而出現，於其之前之第n次取得之受光資料 [DataA]作為谷值Bt而出現亦可。該情況下，標準臨限值τ 係與第1例同樣在正側即可。 如以上藉由檢測由檢測對象物R遮蔽之外光Η，以辨識 檢測對象物R之圖像之變形例，不僅可適用於第丨例，亦可 作為第2例〜第6例之變形例適用。於各例中，將標準臨限 值τ設定在負側，亦或進行使得在最新第n+1次取得之受光 資料[DataB]作為峰值p而出現，於其之前之第11次取得之 受光資料[DataA]作為谷值Bt而出現之處理即可，可獲得 與各例同樣的效果。 ❹ 再者’於以上所說明之變形例之程序中，例示藉由檢測 由Λ近或接觸顯示/受光面s之檢測對象物R遮蔽之外光η， 以辨識檢測對象物R之圖像之情況。因此，如圖19所示， 於藉由使顯示光h點燈以於顯示/受光面S進行圖像顯示之 空槽’使顯示光h之點燈停止。然後，於使顯示光h之點燈 停止之1受光圖框内，於顯示/受光面S之整面掃描來自受 光元件之輸出，藉此進行由檢測對象物R遮蔽之外光Η之 檢測。 139798.doc -29- 201023008 «變形例2» 接著’根據圖20說明作為第1例〜第6例之程序之變形例 2 ’檢測於檢測對象物R反射之顯示光h及由檢測對象物R 遮蔽之外光Η雙方，以辨識檢測對象物尺之圖像的方法。 如該圖所示’於圖像輸入輸出裝置，進行使顯示光h點 燈熄燈之圖像顯示。 然後，首先於顯示光h點燈之狀態下，關於在檢測對象 物R反射之顯示光h之受光資料，取得第n(h)=1圖框[第 n(h)=l次]之受光資料[DataA(h)]。此時，於顯示/受光面s 整面掃描來自受光元件之輸出，取得1張圖像。 然後，取得例如[DataA(h)]所示之丨張圖像。為了簡化， 著眼於該圖像中之A-A，之一排信號（受光量）之受光資料 [DataA(h)]。從該受光量，受光元件之雜訊存在於全體， 於檢測對象物R之某位置，其信號位準變高。此時，可知 於關於顯示光h之第n(h)=1次圖像，在左中央附近存在有 檢測對象物R。 使得如以上所取得之受光資料[DataA(h)]記憶於受光驅 動電路（驅動部）1 5之記憶部。 接者，於顯示光h熄燈之狀態下，關於由檢測對象物玟遮 蔽之外光Η之受光資料，取得第n(H)=l圖框[第n(H)=1次] 之受光資料[DataA(H)]。此時，於顯示/受光面3整面掃插 來自受光元件之輸出，取得1張圖像。 然後，取得例如[DataA(H)]所示之1張圖像。為了簡 化，者眼於該圖像中之Α·Α，之一排信號（受光量）之受光資 139798.doc 201023008 料[DataA(H)]。從該受光量，受光元件之雜訊存在於全 體，於檢測對象物R之某位置，其信號位準變低。此時， 可知於關於外光Η之第n(H)=l次圖像，在畫面中央附近， 檢測對象物R移動。 使得取得之受光資料[DataA(H)]記憶於受光驅動電路（驅 動部）15之記憶部。 然後，算出從後取得之關於外光Η之第n(H)=l次之受光 資料[DataA(H)]，已減去於先取得之關於顯示光h之第 〇 n(h)=l次之受光資料[DataA(h)]之第n=l次之η差分資料 [DataA(H)-A(h)]。然後，將第η=1次算出之η差分資料 [DataA(H)-A(h)]，置換為 η差分資料[DataA]。 而且，接著於顯示光h點燈之狀態下，關於在檢測對象 物R反射之顯示光h之受光資料，取得第n(h)+l = 2圖框[第 n(h)+l=2次]之受光資料[DataB(h)]。此時，於顯示/受光面 S整面掃描來自受光元件之輸出，取得1張圖像。
使得如以上所取得之受光資料[DataB(h)]記憶於受光驅 A ^ 動電路（驅動部）15之記憶部。 接著，於顯示光h熄燈之狀態下，關於由檢測對象物R遮 . 蔽之外光Η之受光資料，取得第n(H)+l=2圖框[第n(H)+l=2 次]之受光資料[DataB(H)]。此時，於顯示/受光面S整面掃 描來自受光元件之輸出，取得1張圖像。 使得所取得之受光資料[DataB(H)]記憶於受光驅動電路 (驅動部）15之記憶部。 然後，算出從後取得之關於外光Η之第n(H)+l=2次之受 139798.doc -31 - 201023008 光資料[DataB(H)]，已減去於先取得之關於顯示光h之第 n(h)+1 =2次之受光資料[DataB(h)]之第n+1 =2次之n+1差分 資料PataB(H)-B(h)]。然後，將第n+l=2次算出之n+l差分 資料PataB(H)-B(h)]，置換為n+1差分資料[DataB]。 接著，算出從n+1差分資料[DataB]已減去η差分資料 [DataA]之差分資料[DataB-A]。該差分資料[DataB-A]成為 關於顯示光h及外光Η各自連續取得2次之受光資料之雜訊 已取消之資料。而且，最新n+1差分資料[DataB]作為峰值 P而出現，其之前之η差分資料[DataA]作為谷值Bt而出 現。 以上之後，根據差分資料[DataB-A]，與第1例〜第6例之 步驟S4以後之程序同樣地進行圖像辨識。此時，將n+1差 分資料[DataB]置換為η差分資料[DataA]。藉此，根據最新 受光資料[DataB]，使已二值化之資料作為圖像資訊重複 輸出。 如以上，藉由檢測於檢測對象物R反射之顯示光h及由檢 測對象物R遮蔽之外光Η雙方，以針對顯示光h及外光Η， 從各自之最新（第n+1次）受光資料pataB(h)]及 [DataB(H)]，減去於其之前（第η次）取得之受光資料 [DataA(h)]及[DataA(H)]而算出最新差分資料[DataB-A]來 使用。因此，可獲得與第1例〜第6例之各例同樣的效果。 再者，於以上變形例2，亦可適用變形例1。例如於上述 變形例2，η差分資料[DataA(H)-A(h)]及n+1差分資料 [DataB(H)-B(h)]之算出，係利用顯示光h之受光資料及接 139798.doc •32- 201023008 續於此而檢測之外光Η之受光資料。然而，與此相反，第n 次差分資料的算出亦可利用外光Η之受光資料及接續於此 而檢測之顯示光h之受光資料。 於該情況下，成為η差分資料[DataA(h)-A(H)]及n+1差分 資料[DataB(h)-B(H)]。然後，如於變形例1所說明，將用 以二值化之標準臨限值T設定在負側，亦或進行處理以使 得最新n+1差分資料[DataB]作為峰值P而出現，其之前之n 差分資料[DataA]作為谷值Bt而出現即可。 ❹ 進一步而言，於該變形例2，如首先利用圖20所說明進 行圖像辨識後，如上述進行適用變形例1之圖像辨識，交 替重複該等亦可。 該情況下，首先如利用圖20所說明，根據從η差分資料 [DataA(H)-A(h)]及 n+1 差分資料[DataB(H)-B(h)]算出之差 分資料[DataB-A]，進行圖像辨識。接著，將用於n差分資 料及η+1差分資料之受光圖框各偏移1個，適用變形例1， 根據從η差分資料[DataA(h)-A(H)]及n+1差分資料 ® [DataB(h)-B(H)]算出之差分資料[DataB-A]，進行圖像辨 識。然後，重複進行該等圖像辨識。藉此，重複進行藉由 上述變形例2之處理之圖像辨識及於變形例2適用變形例1 之圖像辨識。 藉此，與僅適用變形例2之情況相比較，可進行動作流 暢之圖像辨識。 【圖式簡單說明】 圖1係實施型態之圖像輸入輸出裝置之概略構成圖； 139798.doc •33· 201023008 圖2係設置於實施型態之圖像輸入輸出裝置之1/〇顯示面 板之方塊圖； 圖3係表示配置於I/O顯示面板之顯示區域内之像素電路 及受光電路之一例之電路圖； 圖4係表示I/O顯示面板之面板構成之圖； 圖5係表示於圖像輸入輸出裝置進行之圖像辨識方法之 第1例之流程圖； 圖6係表示於受光元件取得之受光資料及差分資料之 圖； 圖7係表示差分資料之臨限值設定之圖； 圖8係表示距離[d]與峰值信號量之變化率[β]之關係之 ISI · 園， 圖9係表示1圖框内之檢測對象物r之移動距離[D]及於受 光元件之受光量之關係之圖； 圖10係合併圖8與圖9之資料換算用表之圖； 圖11係表示於圖像輸入輸出裝置進行之圖像辨識方法之 第2例之流程圖； 圖12係說明放大差分資料[DataB-A]之受光量差[〗]而作 為放大受光量差[Γ]之例之圖； 圖13係表示於圖像輸入輸出裝置進行之圖像辨識方法之 第3例之流程圖； 圖14係表示於圖像輸入輸出裝置進行之圖像辨識方法之 第4例之流程圖； 圖15係表示於圖像輸入輸出裝置進行之圖像辨識方法之 139798.doc •34- 201023008 第5例之流程圖； 圖16係表示於圖像輸入輸出裝置進行之圖像辨識方法之 第6例之流程圖； 圖17係表示來自受光元件之受光資料之輸出時序之例之 圖； 圖18係表示用以說明實施型態之變形例1之受光資料與 差分資料之圖； 圖19係表示於變形例之來自受光元件之受光資料之輸出 φ 時序之例之圖；及 圖20係用以說明實施型態之變形例2之圖。 【主要元件符號說明】 1 圖像輸入輸出裝置（圖像辨識裝置） 15 受光驅動電路（驅動部） 17 圖像處理部 32b 受光元件 Bt 谷值 [DataA], [DataB] 受光資料 [DataB-A] 差分資料 [d] 峰值與谷值之距離 H 外光 h 用於顯示的光 P 峰值 s 顯示/受光面 139798.doc •35-