(57)【要約】【課題】赤外線センサのオフセットを自動的に補正する計測装置を提供すること。【解決手段】赤外線センサ部１の出力信号をセンサ出力測定部２によって測定する。測定されたセンサ出力のうち必要なセンサ出力をセンサ出力選択部３が選択し、そのセンサ出力をセンサ出力格納部４に格納する。計測装置１００は、センサ出力格納部４のデータに基づき、センサオフセット補正部５によって赤外線センサ１のオフセットを自動的に補正する。【選択図】図１
2010078509.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線センサと、
該赤外線センサの出力値を測定する測定手段と、
該測定手段によって測定された赤外線センサ出力値から複数の赤外線センサデータを選択する選択手段と、
該選択手段によって選択された赤外線センサデータを格納する格納手段と、
該格納手段によって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサのオフセットを補正する補正手段と、
を備え、
前記補正手段が、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、少なくとも１つが第１所定範囲内に入っているか否かを判定する第１判定手段と、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータのばらつきを演算するばらつき演算手段と、
該ばらつき演算手段によって演算された赤外線センサデータのばらつきが、第２所定範囲内に入っているか否かを判定する第２判定手段と、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算する時間的変化率演算手段と、
該時間的変化率演算手段によって演算された赤外線センサデータの時間的変化率が、第３所定範囲内に入っているか否かを判定する第３判定手段と、
前記第１判定手段及び前記第２判定手段及び前記第３判定手段のすべての判定結果が真と判定されたときに、前記赤外線センサのオフセットを推定する推定手段と、
該推定手段の結果に基づいて、前記赤外線センサのオフセットを更新する更新手段と、
を備えることを特徴とする赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項２】
前記選択手段は、
前記測定手段によって測定された赤外線センサ出力値の直近の所定時間における複数の赤外線センサデータを選択することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項３】
前記第１判定手段は、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットの差を演算する演算手段を含み、
前記第１判定手段は、
該演算手段によって得られた演算結果のうち、少なくとも１つが第１の閾値以上、もしくは第２の閾値以下、のいずれかの条件が成立した場合に真と判定することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項４】
前記ばらつき演算手段は、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータの最大値から最小値の差として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項５】
前記ばらつき演算手段は、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータの標準偏差もしくは分散として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項６】
前記第２判定手段は、
前記ばらつき演算手段によって演算されたばらつきが第３の閾値以下である場合に真と判定することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項７】
前記時間的変化率演算手段は、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータを減算するセンサデータ変化量演算手段、及び、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている時刻から、前記第２所定範囲内に入っている時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算手段とを備え、
前記センサデータ変化量演算手段によって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算手段によって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項８】
前記時間的変化率演算手段は、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最遠のものから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最近のものを減算するセンサデータ変化量演算手段、及び、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている最近の時刻から、前記第２所定範囲内に入っている最遠の時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算手段とを備え、
前記センサデータ変化量演算手段によって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算手段によって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項９】
前記時間的変化率演算手段は、前記赤外線センサデータを時間微分することで前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項１０】
前記第３判定手段は、
前記時間的変化率演算手段によって演算された時間的変化率が第４の閾値以上である場合に真と判定することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項１１】
前記推定手段は、前記第１判定手段及び前記第２判定手段及び前記第３判定手段のすべての判定結果が真と判定された時刻における測定値をオフセット推定値とし、
前記更新手段は、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項１２】
前記推定手段は、前記第１判定手段及び前記第２判定手段及び前記第３判定手段のすべての判定結果が真と判定された時刻以降における所定数の測定値に基づいて演算される値をオフセット推定値とし、
前記更新手段は、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項１３】
第５の閾値を予め設定する閾値設定手段と、
該閾値設定手段によって設定された閾値と、現在の赤外線センサ測定値とを比較する手段と、
該比較手段の結果に基づいて、前記赤外線センサが検知したか否かを判定する赤外線センサ検知判定手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置。
【請求項１４】
赤外線センサの出力値を測定する測定ステップと、
該測定ステップによって測定された赤外線センサ出力値から複数の赤外線センサデータを選択する選択ステップと、
該選択ステップによって選択された赤外線センサデータを格納する格納ステップと、
該格納ステップによって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサのオフセットを補正する補正ステップと、
を有し、
該補正ステップが、
前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータのうち、少なくとも１つが第１所定範囲内に入っているか否かを判定する第１判定ステップと、
前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータのばらつきを演算するばらつき演算ステップと、
該ばらつき演算ステップによって演算された赤外線センサデータのばらつきが、第２所定範囲内に入っているか否かを判定する第２判定ステップと、
前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算する時間的変化率演算ステップと、
該時間的変化率演算ステップによって演算された赤外線センサデータの時間的変化率が、第３所定範囲内に入っているか否かを判定する第３判定ステップと、
前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップ及び前記第３判定ステップのすべての判定結果が真と判定されたときに、前記赤外線センサのオフセットを推定する推定ステップと、
該推定ステップの結果に基づいて、前記赤外線センサのオフセットを更新する更新ステップと、
を有することを特徴とするキャリブレーション方法。
【請求項１５】
前記選択ステップは、
前記測定ステップによって測定された赤外線センサ出力値の直近の所定時間における複数の赤外線センサデータを選択することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項１６】
前記第１判定ステップは、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットの差を演算する演算手段を含み、
前記第１判定手段は、
前記演算手段によって得られた演算結果のうち、少なくとも１つが第１の閾値以上、もしくは第２の閾値以下、のいずれかの条件が成立した場合に真と判定することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項１７】
前記ばらつき演算ステップは、
前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータの最大値から最小値の差として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項１８】
前記ばらつき演算ステップは、
前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータの標準偏差もしくは分散として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項１９】
前記第２判定ステップは、
前記ばらつき演算ステップによって演算されたばらつきが第３の閾値以下である場合に真と判定することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２０】
前記時間的変化率演算ステップは、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータを減算するセンサデータ変化量演算ステップ、及び、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている時刻から、前記第２所定範囲内に入っている時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算ステップとを有し、
前記センサデータ変化量演算ステップによって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算ステップによって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２１】
前記時間的変化率演算ステップは、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最遠のものから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最近のものを減算するセンサデータ変化量演算ステップ、及び、
前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている最近の時刻から、前記第２所定範囲内に入っている最遠の時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算ステップとを有し、
前記センサデータ変化量演算ステップによって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算ステップによって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２２】
前記時間的変化率演算ステップは、前記赤外線センサデータを時間微分することで前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２３】
前記第３判定ステップは、
前記時間的変化率によって演算された時間的変化率が第４の閾値以上である場合に真と判定することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２４】
前記推定ステップは、前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップ及び前記第３判定ステップのすべての判定結果が真と判定された時刻における測定値をオフセット推定値とし、
前記更新ステップは、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２５】
前記推定ステップは、前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップ及び前記第３判定ステップのすべての判定結果が真と判定された時刻以降における所定数の測定値に基づいて演算される値をオフセット推定値とし、
前記更新ステップは、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【請求項２６】
第５の閾値を予め設定する閾値設定ステップと、
該閾値設定ステップによって設定された閾値と、現在の赤外線センサ測定値とを比較するステップと、
該比較ステップの結果に基づいて、前記赤外線センサが検知したか否かを判定する赤外線センサ検知判定ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、赤外線センサを用いた計測装置並びにそのキャリブレーション方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、赤外線センサを用いて対象物の有無、位置、移動等を検出する技術が知られている。特に、対象物として人体を検出する技術は、トイレ、照明制御、入力デバイス等、多くのアプリケーションに適用されている。この技術を適用するためには、人体のように赤外線センサの測定対象としたい対象物と、測定対象とはしたくない物体とを分別する必要がある。後者、すなわち測定対象とはしたくない物体の代表例は、直射日光（太陽光線）、白熱灯、等の環境変動である。例えば、人体と白熱灯とを分別していない状況では、白熱灯の点灯を人体の進入や存在と誤認識する場合が起こり得る。
【０００３】
このような環境変動による誤認識を防止する技術が、例えば、特許文献１及び特許文献２に開示されている。特許文献１では、検出用の赤外線センサ（一般には熱電変換デバイス）とは別に参照用の赤外線センサ（一般には熱電変換デバイス）を用意して誤認識を防止している。特許文献２では、赤外線センサに予め既知の光信号（赤外線信号）を入射するか、或いは逆に光（赤外線）を遮断するシャッタを備えて誤認識を防止している。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２９８０６２号公報
【特許文献２】特開２００４−３３３１３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、特許文献１及び特許文献２は共に、前述の通りに赤外線センサ以外の物品を必要としている。具体的には、特許文献１では参照用の赤外線センサが、特許文献２ではシャッタが必要である。この要求に従うと、赤外線センサを含む測定系を小型化及び低コスト化することは困難である。
【０００６】
また、特許文献１の手法では、本質的に前述のような誤認識を防止することはできない。つまり、人体であっても白熱灯であっても、参照用の赤外線センサはこれらを検出できないため、当然の結果としてこれらを分別することはできない。
【０００７】
さらに、特許文献２の手法でも、一般的にはこれらの分別が不可能である。と言うのは、前述の通り、赤外線センサに予め既知の光信号を入射する必要があるからである。つまり、ユーザが意図した光信号との分別は可能であるが、ユーザが意図しない環境変動による分別は不可能である。
【０００８】
そこで本発明の目的は、新たにハードウエアを追加することなく、人体のように検出したい対象物と、白熱灯や直射日光のように検出したくない環境変動との分別を行うことを可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記目的を達成するために案出されたもので、請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置は、赤外線センサと、該赤外線センサの出力値を測定する測定手段と、該測定手段によって測定された赤外線センサ出力値から複数の赤外線センサデータを選択する選択手段と、該選択手段によって選択された赤外線センサデータを格納する格納手段と、該格納手段によって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサのオフセットを補正する補正手段と、を備え、前記補正手段が、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、少なくとも１つが第１所定範囲内に入っているか否かを判定する第１判定手段と、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータのばらつきを演算するばらつき演算手段と、該ばらつき演算手段によって演算された赤外線センサデータのばらつきが、第２所定範囲内に入っているか否かを判定する第２判定手段と、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算する時間的変化率演算手段と、該時間的変化率演算手段によって演算された赤外線センサデータの時間的変化率が、第３所定範囲内に入っているか否かを判定する第３判定手段と、前記第１判定手段及び前記第２判定手段及び前記第３判定手段のすべての判定結果が真と判定されたときに、前記赤外線センサのオフセットを推定する推定手段と、該推定手段の結果に基づいて、前記赤外線センサのオフセットを更新する更新手段と、を備えることを特徴とする赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１０】
さらに、前記選択手段は、前記測定手段によって測定された赤外線センサ出力値の直近の所定時間における複数の赤外線センサデータを選択することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１１】
さらに、前記第１判定手段は、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットの差を演算する演算手段を含み、前記第１判定手段は、該演算手段によって得られた演算結果のうち、少なくとも１つが第１の閾値以上、もしくは第２の閾値以下、のいずれかの条件が成立した場合に真と判定することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１２】
さらに、前記ばらつき演算手段は、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータの最大値から最小値の差として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１３】
さらに、前記ばらつき演算手段は、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータの標準偏差もしくは分散として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１４】
さらに、前記第２判定手段は、前記ばらつき演算手段によって演算されたばらつきが第３の閾値以下である場合に真と判定することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１５】
さらに、前記時間的変化率演算手段は、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータを減算するセンサデータ変化量演算手段、及び、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている時刻から、前記第２所定範囲内に入っている時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算手段とを備え、前記センサデータ変化量演算手段によって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算手段によって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１６】
さらに、前記時間的変化率演算手段は、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最遠のものから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最近のものを減算するセンサデータ変化量演算手段、及び、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている最近の時刻から、前記第２所定範囲内に入っている最遠の時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算手段とを備え、前記センサデータ変化量演算手段によって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算手段によって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１７】
さらに、前記時間的変化率演算手段は、前記赤外線センサデータを時間微分することで前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１８】
さらに、前記第３判定手段は、前記時間的変化率演算手段によって演算された時間的変化率が第４の閾値以上である場合に真と判定することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００１９】
さらに、前記推定手段は、前記第１判定手段及び前記第２判定手段及び前記第３判定手段のすべての判定結果が真と判定された時刻における測定値をオフセット推定値とし、前記更新手段は、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００２０】
さらに、前記推定手段は、前記第１判定手段及び前記第２判定手段及び前記第３判定手段のすべての判定結果が真と判定された時刻以降における所定数の測定値に基づいて演算される値をオフセット推定値とし、前記更新手段は、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００２１】
さらに、第５の閾値を予め設定する閾値設定手段と、該閾値設定手段によって設定された閾値と、現在の赤外線センサ測定値とを比較する手段と、該比較手段の結果に基づいて、前記赤外線センサが検知したか否かを判定する赤外線センサ検知判定手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の赤外線センサを用いた計測装置である。
【００２２】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出されたもので、請求項１４に記載のキャリブレーション方法は、赤外線センサの出力値を測定する測定ステップと、該測定ステップによって測定された赤外線センサ出力値から複数の赤外線センサデータを選択する選択ステップと、該選択ステップによって選択された赤外線センサデータを格納する格納ステップと、該格納ステップによって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサのオフセットを補正する補正ステップと、を有し、該補正ステップが、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータのうち、少なくとも１つが第１所定範囲内に入っているか否かを判定する第１判定ステップと、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータのばらつきを演算するばらつき演算ステップと、該ばらつき演算ステップによって演算された赤外線センサデータのばらつきが、第２所定範囲内に入っているか否かを判定する第２判定ステップと、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータに基づいて、前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算する時間的変化率演算ステップと、該時間的変化率演算ステップによって演算された赤外線センサデータの時間的変化率が、第３所定範囲内に入っているか否かを判定する第３判定ステップと、前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップ及び前記第３判定ステップのすべての判定結果が真と判定されたときに、前記赤外線センサのオフセットを推定する推定ステップと、該推定ステップの結果に基づいて、前記赤外線センサのオフセットを更新する更新ステップと、を有することを特徴とするキャリブレーション方法である。
【００２３】
さらに、前記選択ステップは、前記測定ステップによって測定された赤外線センサ出力値の直近の所定時間における複数の赤外線センサデータを選択することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００２４】
さらに、前記第１判定ステップは、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットの差を演算する演算手段を含み、前記第１判定手段は、前記演算手段によって得られた演算結果のうち、少なくとも１つが第１の閾値以上、もしくは第２の閾値以下、のいずれかの条件が成立した場合に真と判定することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００２５】
さらに、前記ばらつき演算ステップは、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータの最大値から最小値の差として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００２６】
さらに、前記ばらつき演算ステップは、前記格納ステップによって格納された赤外線センサデータの標準偏差もしくは分散として前記赤外線センサデータのばらつきを演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００２７】
さらに、前記第２判定ステップは、前記ばらつき演算ステップによって演算されたばらつきが第３の閾値以下である場合に真と判定することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００２８】
さらに、前記時間的変化率演算ステップは、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータを減算するセンサデータ変化量演算ステップ、及び、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている時刻から、前記第２所定範囲内に入っている時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算ステップとを有し、前記センサデータ変化量演算ステップによって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算ステップによって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００２９】
さらに、前記時間的変化率演算ステップは、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータのうち、前記第２所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最遠のものから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む第４所定範囲内に入っている赤外線センサデータの最近のものを減算するセンサデータ変化量演算ステップ、及び、前記格納手段によって格納された赤外線センサデータが、前記第４所定範囲内に入っている最近の時刻から、前記第２所定範囲内に入っている最遠の時刻までの時間間隔を演算する時間間隔演算ステップとを有し、前記センサデータ変化量演算ステップによって演算されたセンサデータ変化量を前記時間間隔演算ステップによって演算された時間間隔で除算することで前記時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００３０】
さらに、前記時間的変化率演算ステップは、前記赤外線センサデータを時間微分することで前記赤外線センサデータの時間的変化率を演算することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００３１】
さらに、前記第３判定ステップは、前記時間的変化率によって演算された時間的変化率が第４の閾値以上である場合に真と判定することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００３２】
さらに、前記推定ステップは、前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップ及び前記第３判定ステップのすべての判定結果が真と判定された時刻における測定値をオフセット推定値とし、前記更新ステップは、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００３３】
さらに、前記推定ステップは、前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップ及び前記第３判定ステップのすべての判定結果が真と判定された時刻以降における所定数の測定値に基づいて演算される値をオフセット推定値とし、前記更新ステップは、前記赤外線センサのオフセットを前記オフセット推定値に更新することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【００３４】
さらに、第５の閾値を予め設定する閾値設定ステップと、該閾値設定ステップによって設定された閾値と、現在の赤外線センサ測定値とを比較するステップと、該比較ステップの結果に基づいて、前記赤外線センサが検知したか否かを判定する赤外線センサ検知判定ステップと、をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載のキャリブレーション方法である。
【発明の効果】
【００３５】
上記構成を備える本発明装置及び方法によれば、赤外線センサが本質的に検出してしまう白熱灯もしくは太陽光線のような環境変動と、人体のようなユーザが検出したい対象物の有無、位置、移動等を分別することができる。この分別はすべて赤外線センサの測定データに基づいて実行されるものであるから、既に備えている赤外線センサの信号処理及びアプリケーションソフトウェアに付加すれば実行することができる。したがって、ハードウエアの追加の必要なしに、赤外線センサを含む測定系を小型化及び低コスト化することができる。
【００３６】
また、上記構成は、赤外線センサのオフセットの補正を飽く迄自動的に行うものである。この自動補正は、前述の通り赤外線センサの測定データに基づいて実行され、ユーザに特別な操作等を要求するものではない。したがって、ユーザの利便性を損ねることなく、センサ測定の精度を向上させることができる。
【００３７】
さらに、上記構成を適用し、環境変動と検出したい対象物とを分別することで、赤外線センサの測定精度を飛躍的に向上させることができる。その結果、必然的に赤外線センサのアプリケーションの幅を格段に広げることができ、例えば、携帯電話や電子ゲームといった新たな用途を開拓することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照して説明する。
【００３９】
図１は本発明に係る計測装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【００４０】
図１において、参照番号１は赤外線センサを示す。なお、本実施形態で用いる赤外線センサは発光部を持たずに検出可能なパッシブ型のものとするが、本発明の趣旨はその検出原理には依存せず、その他のタイプの赤外線センサに対しても本発明を適用することができる。また、一般に焦電センサと呼ばれる微分出力型の赤外線センサに対しても本発明を適用することができる。
【００４１】
参照番号２は赤外線センサ１の出力を測定するセンサ出力測定部を示す。一般的には、赤外線センサだけでは信号が小さいため、オペアンプ（Operational Amplifier）等の電子デバイスを用いて電気的に増幅する。また必要に応じて、該電気的増幅信号をＡＤ（Analog to Digital）変換回路によってデジタルデータに変換する。
【００４２】
参照番号３はセンサ出力測定部２で測定されたセンサ出力から必要なデータを選択するセンサ出力選択部を示す。参照番号４はセンサ出力選択部３で選択されたセンサ出力を格納するセンサ出力格納部を示す。センサ出力選択部３における出力選択の具体的手法、及び、センサ出力格納部４における出力格納（及び出力廃棄）の具体的手法については、以下の具体的な演算手法とともに詳しく説明する。
【００４３】
参照番号５はセンサオフセット補正部を示す。図２は、図１の計測装置を、センサオフセット補正部５の詳細構成と共に示すブロック図である。図２の通り、センサオフセット補正部５は、センサデータ第１判定部５−１、センサデータばらつき演算部５−２、センサデータばらつき第２判定部５−３、センサデータ時間的変化率演算部５−４、センサデータ時間的変化率第３判定部５−５、センサオフセット推定部５−６、及び、センサオフセット更新部５−７から構成される。
【００４４】
ここで、センサ出力選択部３、センサ出力格納部４、センサオフセット補正部５の具体的な演算手法及び判定手法について詳述するため、赤外線センサ測定の対象としたい対象物の出力特性と、赤外線センサ測定の対象とはしたくない物体との出力特性との違いについて説明する。前述したように、これらの分別が本発明の特徴である。
【００４５】
図３及び図４は上記両出力特性の違いを説明するための図面である。図３は赤外線センサ測定の対象としたくない物体の代表例として白熱灯の点灯時のセンサ出力値の時間依存モデルを、図４は赤外線センサ測定の対象としたい対象物の代表例として人体（手の平等）の接近時のセンサ出力値の時間依存モデルを示している。両図において、横軸が時刻を、縦軸がセンサ出力測定部２のセンサ出力を示し、実線の曲線がセンサ出力測定部２の実際の出力値の例を示す。
【００４６】
はじめに白熱灯の点灯時（図３）について説明する。先ず時刻ｔ０でセンサ出力測定部２の出力値はセンサオフセットｉｒｏｆに調整されているものとする。この調整されたｉｒｏｆ値は、本発明によって補正更新されたオフセット値を用いてもよいし、製造工程で記憶保持されたオフセット値を用いてもよい。時刻ｔ２（ｉ）で白熱灯が点灯し、そのまま点灯し続けるとすると、センサ出力測定部２の出力値は短時間で上昇し、その後はほぼ一定値を取る。以下、この状況を図内の記号とともに定量的に示す。センサ出力測定部２の出力値は、時刻ｔ２（ｉ）で上昇を始め、時刻ｔ３（ｉ）で上昇を終える。その後は時間的にほぼ一定の出力値を続けて時刻ｔ４（ｉ）に至る。この出力値が上昇している時間をΔｔ（ｉｃｄｌ）、出力値の上昇分をΔｉｒ（ｉｃｄｌ）、出力値が上昇した後の出力値のばらつきをｉｒｐｐ（ｉｃｄｌ）とする。
【００４７】
次に人体の接近時（図４）について説明する。図３の場合と同様に、時刻ｔ０でセンサ出力測定部２の出力値はセンサオフセットｉｒｏｆに調整されているものとする。時刻ｔ２（ｈ）で人体が近付き始めて、時刻ｔ３（ｈ）まで近付き続けてそのままずっと静止しているとすると、センサ出力測定部２の出力値はある程度の時間をかけて上昇し、その後はほぼ一定値を取る。以下、この状況を図内の記号とともに定量的に示す。センサ出力測定部２の出力値は、時刻ｔ２（ｈ）で上昇を始め、時刻ｔ３（ｈ）で上昇を終える。その後は大まかにはほぼ一定の出力値を続けて時刻ｔ４（ｈ）に至る。上記と同様、この出力値が上昇している時間をΔｔ（ｈａｎｄ）、出力値の上昇分をΔｉｒ（ｈａｎｄ）、出力値が上昇した後の出力値のばらつきをｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）とする。
【００４８】
図３及び図４に示した上述の状況において、赤外線センサの出力特性は、上の段落で定義した各パラメータに対して次式（１）〜（３）のような性質のあることが分っている。
Δｉｒ(ｉｃｄｌ)＞０、Δｉｒ(ｈａｎｄ)＞０ …………………………………… (１)
ｉｒｐｐ(ｉｃｄｌ)＜ｉｒｐｐ(ｈａｎｄ) ………………………………………… (２)
Δｉｒ(ｉｃｄｌ)÷Δｔ(ｉｃｄｌ)＞Δｉｒ(ｈａｎｄ)÷Δｔ(ｈａｎｄ) …… (３)
（１）式は、赤外線センサのセンサ出力がセンサオフセットｉｒｏｆよりも増加したこと、を示している。実際の系では、センサオフセットは完全にゼロではないこと、及び、センサ出力にはノイズが重畳されていることから、予め閾値Δｉｒｔｈｐ（＝ｉｒｔｈｐ−ｉｒｏｆ）を定め、Δｉｒ（ｉｃｄｌ）及びΔｉｒ（ｈａｎｄ）がともに閾値Δｉｒｔｈｐよりも大きいことを判定することで、白熱灯の点灯または人体の接近のいずれかが発生したことを検出する。
【００４９】
また、（２）式は、白熱灯点灯後のセンサ出力のばらつきが人体接近後のセンサ出力のばらつきより小さいこと、を示している。これは、白熱灯は点灯したときに動く（揺れる）ことがないという性質があるのに対し、人体は接近した後でも動く（揺れる）のが通常であり、その動き（揺れ）がそのまま赤外線センサのセンサ出力のばらつきを増大させるという性質があるためである。したがって、ばらつきを測定・演算するとともに、予め閾値ｉｒｐｐｔｈを定め、センサ出力のばらつきが閾値ｉｒｐｐｔｈよりも小さいか否かを識別することで、白熱灯の点灯、或いは人体の接近のいずれが発生したかを分別することができる。
【００５０】
ただし、（２）式の条件だけでは上記分別が困難な場合もある。そこで、（２）式の条件で上記分別ができない場合に、（３）式を利用してより精度よく上記分別を行うことができる。（３）式は、白熱灯点灯の瞬間に赤外線センサ出力が時間的に上昇する割合が、人体接近の瞬間に赤外線センサ出力が時間的に上昇する割合よりも大きいこと、を示している。白熱灯の点灯は人間の感覚からすればほぼ一瞬で点灯するが、人体の接近はそれよりも長い時間をかけて行われる。つまり、白熱灯点灯時のセンサ出力の時間的変化率（センサ出力が時間的に上昇する割合、もしくはセンサ出力が時間的に下降する割合）は、人体接近時のセンサ出力の時間的変化率よりも大きい。したがって、時間的変化率を測定・演算するとともに、予め閾値Δｉｒｔｔｈを定め、時間的変化率が閾値Δｉｒｔｔｈよりも大きいか否かを識別することで、白熱灯の点灯、或いは人体の接近のいずれが発生したかを分別することができる。
【００５１】
ここまで、赤外線センサ測定の対象としたくない物体のセンサ出力値と、赤外線センサ測定の対象としたい対象物のセンサ出力値の性質の違いについて説明した。この説明を基に、センサ出力選択部３、センサ出力格納部４、センサオフセット補正部５の具体的な演算手法及び判定手法についてさらに詳しく説明する。
【００５２】
図５は、本発明における処理手順を示すフローチャートである。はじめに、ステップＳ５００において、センサオフセットｉｒｏｆ、第１の閾値Δｉｒｔｈｐ（＞０、すなわち正の値）及び第２の閾値Δｉｒｔｈｎ（＜０、すなわち負の値）、第３の閾値ｉｒｐｐｔｈ、第４の閾値Δｉｒｔｔｈを設定する。なお、図３及び図４で示した通り、ｉｒｔｈｐ＝ｉｒｏｆ＋Δｉｒｔｈｐ、ｉｒｔｈｎ＝ｉｒｏｆ＋Δｉｒｔｈｎとして定義する。よって、ｉｒｏｆ、ｉｒｔｈｐ、ｉｒｔｈｎの間の大小関係は、ｉｒｔｈｎ＜ｉｒｏｆ＜ｉｒｔｈｐとなる。
【００５３】
ステップＳ５００においてさらに、上記設定値に対して、「第１判定手段」として以下の判定条件を設定する。
センサ出力格納部４に格納されたセンサデータ＞irthp(=irof+Δirthp) ………(４)もしくは
センサ出力格納部４に格納されたセンサデータ＜irthn(=irof+Δirthn) ………(５)
「第１判定手段」の設定条件を満足する範囲を「第１所定範囲」と呼ぶこととする。図３及び図４には、「第１所定範囲」を網掛けで示している。出力特性の性質の違いについての前の記述では、上記（４）式についてのみ説明した。前述の通り、（４）式は白熱灯が（消灯状態から）点灯したとき、もしくは人体が接近したときに適用される不等式である。一方、（５）式は、白熱灯が（点灯状態から）消灯したとき、もしくは人体が遠ざかっていったときに適用される不等式である。本実施形態においては、これら不等式のいずれか若しくは両方が判定条件として適用される。
【００５４】
また、本実施形態においては、センサ出力格納部４に格納されたセンサデータは複数個存在する。しかし、その複数個のうち（４）式もしくは（５）式の不等式を満足するセンサデータが少なくとも１つ存在していれば「第１判定手段」による判定結果は真と判定する。複数個のセンサデータすべてが上記条件を満足することは本発明の判定条件ではない。したがって、逆に「第１判定手段」の判定結果が偽となる条件は、複数個のセンサデータすべてが上記不等式を満足しない場合である。
【００５５】
ステップＳ５００においてさらに、上記設定値に対して、「第２判定手段」として以下の判定条件を設定する。
センサ出力格納部４に格納されたセンサデータのばらつき＜ｉｒｐｐｔｈ
「第２判定手段」の設定条件を満足する範囲を「第２所定範囲」と呼ぶこととする。また、前述した通り、右辺のｉｒｐｐｔｈが「第３の閾値」である。
【００５６】
ステップＳ５００においてさらに、上記設定値に対して、「第３判定手段」として以下の判定条件を設定する。
センサ出力格納部４に格納されたセンサデータの時間的変化率＞Δｉｒｔｔｈ
「第３判定手段」の設定条件を満足する範囲を「第３所定範囲」と呼ぶこととする。また、前述した通り、右辺のΔｉｒｔｔｈが「第４の閾値」である。
【００５７】
なお、これらの設定値は、赤外線センサの特性、オペアンプ等周辺の電子デバイスの特性、赤外線センサ測定の対象としたい対象物の特性（人体等）、赤外線センサ測定の対象としたくない物体（環境変動、白熱灯、直射日光等）の特性、用途（アプリケーション）、要求される補正の精度等を考慮して最適な補正結果が得られるように設定することが可能である。例えば、ｉｒｏｆには、前述の通り本発明によって補正更新されたオフセット値を用いることも、製造工程で記憶保持されたオフセット値を用いることもできる。また、Δｉｒｔｈｐ、Δｉｒｔｈｎについては、一般には時刻ｔ０において定められた固定値とすることが考えられるが、センサ出力格納部４に格納されたセンサデータに基づいて適応的に変えてもよい。
【００５８】
時刻ｔ０における設定を終了すると、図５に示すように、センサ出力測定部２で測定された測定値に対して、センサ出力選択部３が以下の処理に必要なデータを選択する（Ｓ５０１，Ｓ５０２）。さらに、センサ出力格納部４に当該データを格納する（Ｓ５０３）。実際のシステムでは、センサ出力格納部４の格納領域は有限の規定値であるので、センサ出力格納部４に格納されているセンサデータが満杯になったときに最も不要なセンサデータを廃棄する（Ｓ５０４，Ｓ５０５）。
【００５９】
このセンサデータの選択・格納及び廃棄をするための最も簡単かつ実用上合理的なものは、ＦＩＦＯバッファと呼ばれる先入れ先出しメモリである。すなわち、先ずセンサ出力測定部２で測定された測定値を次々と選択し格納していく。そして、ある時刻まで経過すると格納されているセンサデータが満杯になるが、そのときは最も古いセンサデータを廃棄する。以下において、ＦＩＦＯバッファを用いる場合について説明するが、勿論、センサ出力の選択及び格納・廃棄のタイミング等を適宜変更することが可能である。さらに、ここでは、取り扱っているセンサ出力がＡＤ変換後のデジタルデータであり、測定後の処理がデジタル信号処理である場合について説明したが、デジタルデータに限らず、センサ出力がアナログデータであり、測定後の処理がアナログ信号処理もしくはアナログデジタル混在の信号処理である場合であっても、本発明の処理を同様に行うことができる。
【００６０】
ここで、図３の時刻ｔ１（ｉ）とｔ４（ｉ）、図４の時刻ｔ１（ｈ）とｔ４（ｈ）において、実線で示したような実際のセンサ出力の例に対して、図５のステップＳ５００で設定した判定条件に従った各判定結果が真となるか偽となるかを、図５のフローチャートとともに示す。
【００６１】
時刻ｔ０からセンサ出力の測定が開始され、順次センサ出力が選択格納されていく。図３において、時刻ｔ０から時間Ｔが経過して時刻ｔ１（ｉ）になったときに、センサ出力格納部４には時刻ｔ０からｔ１（ｉ）までのセンサデータが格納され、格納領域が満杯となったものとする。図３に示す通り、時刻ｔ１（ｉ）でセンサ出力格納部４に格納されたセンサデータは、センサのオフセット付近で安定している。つまり、格納されたセンサデータすべてが「第１所定範囲」内にはないため、結果として「第１判定手段」で設定された条件を満足しない。これは図４でも全く同様である。したがって、図４の白熱灯点灯の場合でも、図４の人体接近の場合でも、いずれにしろステップ５０６におけるセンサデータ第１判定部５−１の判定結果は偽となり、センサオフセットの補正は実行されない。
【００６２】
続いて、図３の時刻ｔ４（ｉ）、図４の時刻ｔ４（ｈ）でのフローを考察する。図３において、時刻ｔ１（ｉ）から時間Ｔが経過して時刻ｔ４（ｉ）になったときに、センサ出力格納部４には時刻ｔ１（ｉ）からｔ４（ｉ）までのセンサデータが格納され、格納領域が満杯となったものとする。図３に示す通り、時刻ｔ４（ｉ）でセンサ出力格納部４に格納されたセンサデータは、その中に「第１所定範囲」内にあるものを含んでおり、結果として「第１判定手段」で設定された条件を満足している。これは図４でも同様である。したがって、図３の白熱灯点灯の場合でも、図４の人体接近の場合でも、いずれにしろステップ５０６におけるセンサデータ第１判定部５−１の判定結果は真となり、ステップＳ５０７の処理に進む。
【００６３】
ステップＳ５０７では図５のフローチャートに示す通り、センサデータばらつき演算部５−２が、センサ出力格納部４に格納されたセンサデータのばらつきを演算する。出力特性の性質の違いについての前の記述で説明したように、白熱灯点灯に代表される環境変動のばらつきは、人体接近に代表される対象物のばらつきと比べて小さくなることが通常である。この大きさの違いを分別するため、先ず、センサ出力格納部４に格納されたセンサデータから、一般的には直近のデータを抜き出す。（特に、直近のデータでなくてもかまわない。）その後、センサデータのばらつきを演算する。推奨される演算方法としては、その抜き出したセンサデータに対して、最大値と最小値を探索し、さらに最大値から最小値を引き算する（差を取る）演算方法、及び、抜き出したセンサデータに対し、標準偏差（σ）、２σ、３σ、もしくは分散を求めることによる演算方法がある。両演算方法とも、ばらつきの大きさを示す指標としてよく知られているものである。このいずれかの演算方法、或いは他の適当な演算方法で得られたばらつきを、白熱灯点灯の場合には図３に示す通りｉｒｐｐ（ｉｃｄｌ）とし、人体接近の場合には図４に示す通りｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）とする。
【００６４】
ステップＳ５０７の処理で得られたｉｒｐｐ（ｉｃｄｌ）、ｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）に対し、次のステップＳ５０８にて、センサデータばらつき第２判定部５−３が「第２判定手段」の判定条件に従って判定を実行する。すなわち、予め定めた第３の閾値ｉｒｐｐｔｈに対して、「第２所定範囲」内であれば真、すなわちｉｒｐｐｔｈよりも小さければ真、ｉｒｐｐｔｈよりも大きければ偽と判定する。図３、図４、及び、出力特性の性質の違いについての前の記述で説明したように、一般にｉｒｐｐ（ｉｃｄｌ）はｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）よりも小さい。したがって、ｉｒｐｐｔｈを適当に定めることで、
ｉｒｐｐ（ｉｃｄｌ）＜ｉｒｐｐｔｈなら「第２判定手段」の判定結果は真（図３）、
ｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）＞ｉｒｐｐｔｈなら「第２判定手段」の判定結果は偽（図４）、と判定することができる。
【００６５】
つまり、図４の場合には「第２判定手段」の判定結果が偽と判定され、センサオフセットの補正は実行されない。補足すれば、「第３判定手段」の判定自体も実行されない。ただし、出力特性の性質の違いについての前の記述で説明したように、「第２判定手段」での分別が困難な場合もあり得る。その場合には、「第２判定手段」に加えて「第３判定手段」の判定を実行することで、白熱灯点灯の場合と人体接近の場合との分別の精度をさらに高めることが可能である。以下、この方法について説明する。
【００６６】
図６は、上記で説明した図４に変わり、図３との出力特性の違いを説明するための図である。図中での記号等の意味は図６でも図４でも同じであるが、図６において図４と異なるのは、ｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）がｉｒｐｐｔｈと比較して小さいこと、すなわち
ｉｒｐｐ（ｈａｎｄ）＜ｉｒｐｐｔｈ
となっていることである。これは、ｉｒｐｐｔｈの設定値を比較的大きい値に設定した場合に起こり得る判定結果である。すなわち、図６においては、前述した「第２判定手段」の判定結果は真となる。以下、図３、図６の両者の場合の処理手順を図５のフローチャートを使って説明する。
【００６７】
図３、図６いずれの場合にもステップＳ５０８における「第２判定手段」の判定結果は真となるので、次のステップＳ５０９に進んで、センサデータ時間的変化率演算部５−４がセンサ出力格納部４に格納されたセンサデータの時間的変化率を演算する。時間的変化率の演算方法として推奨されるのは、以下の計算式による方法である。
時間的変化率＝センサデータ変化量÷センサデータ変化時間
【００６８】
以下、右辺のセンサデータ変化量及びセンサデータ変化時間の演算・測定方法について詳述する。
【００６９】
先ず、センサデータ変化量を、センサ出力格納部４に格納された赤外線センサデータのうち、「第２所定範囲」内に入っている赤外線センサデータから、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む「第４所定範囲」内に入っている赤外線センサデータを減算した量、と定義する。この量を、白熱灯点灯の場合には図３に示す通りΔｉｒ（ｉｃｄｌ）と表記し、人体接近の場合には図６に示す通りΔｉｒ（ｈａｎｄ）と表記すると、それぞれ図中の矢印等で示した大きさの量となる。
【００７０】
ここで、「第２所定範囲」は、前述の通り「第２判定手段」の設定条件を満足する範囲である。また、「第４所定範囲」は、センサデータがオフセットの近傍にいる範囲であり、図３、図６双方において、ｉｒｏｆ〜ｉｒｏｆ±Δｉｒｏｆｔｈの範囲を指す。
【００７１】
一方、センサデータ変化時間を、センサ出力格納部４に格納された赤外線センサデータが、予め定められた赤外線センサのオフセットを含む「第４所定範囲」内に入っている時刻から、「第２所定範囲」内に入っている時刻までの時間間隔、として定義する。この時間間隔を、白熱灯点灯の場合には図３に示す通りΔｔ（ｉｃｄｌ）とし、人体接近の場合には図６に示す通りΔｔ（ｈａｎｄ）と表記する。こちらも同様に、図中の矢印等で時間の長さを示している。
【００７２】
なお、上記の時間的変化率演算（Ｓ５０９）においては、センサデータ変化量及び変化時間ともに、「第２所定範囲」または「第４所定範囲」に入ってさえいればどのデータを選択してもよい。しかし、より厳密に演算するには、「第４所定範囲」は最近のセンサデータ及び時刻、「第２所定範囲」は最遠の（最も遠い過去の）センサデータ及び時刻、を選択するとよい。
【００７３】
また、時間的変化率の演算方法としては、赤外線センサデータを時間で微分する手法、もしくは離散的なデータであれば差分を取る手法を、本発明に適宜用いてもよい。
【００７４】
さて、ステップＳ５０９の処理で得られた時間的変化率Δｉｒ（ｉｃｄｌ）÷Δｔ（ｉｃｄｌ）、Δｉｒ（ｈａｎｄ）÷Δｔ（ｈａｎｄ）に対し、センサデータ時間的変化率第３判定部５−５が次のステップＳ５１０にて「第３判定手段」に従った判定を実行する。すなわち、予め定めた第４の閾値Δｉｒｔｔｈに対して、「第３所定範囲」内であれば真、すなわちΔｉｒｔｔｈよりも大きければ真、Δｉｒｔｔｈよりも小さければ偽と判定する。図３、図６、及び、出力特性の性質の違いについての前の記述で説明したように、一般にΔｉｒ（ｉｃｄｌ）÷Δｔ（ｉｃｄｌ）はΔｉｒ（ｈａｎｄ）÷Δｔ（ｈａｎｄ）よりも小さい。したがって、Δｉｒｔｔｈを適当に定めることで、
Δｉｒ（ｉｃｄｌ）÷Δｔ（ｉｃｄｌ）＞Δｉｒｔｔｈなら「第３判定手段」の判定結果は真（図３）、
Δｉｒ（ｈａｎｄ）÷Δｔ（ｈａｎｄ）＜Δｉｒｔｔｈなら「第３判定手段」の判定結果は偽（図６）、
と判定することができる。
【００７５】
つまり、図６の場合には「第３判定手段」の判定結果が偽と判定され、センサオフセットの補正は実行されない。なお、図４の場合には「第２判定手段」の判定結果が既に偽となるため「第３判定手段」は実行されないが、仮にｉｒｐｐｔｈの閾値設定が比較的大きい値に設定され「第２判定手段」の判定結果が誤って真と判定された場合でも、「第３判定手段」の判定結果が偽と判定されるため、最終的な結果としてセンサオフセットの補正は実行されない。すなわち、「第２判定手段」と「第３判定手段」の両方の判定を実行することで、白熱灯点灯の場合と人体接近の場合との分別の精度をより高めることが可能となる。
【００７６】
一方で、図３の場合には「第３判定手段」の判定結果が真と判定される。この場合、図５のフローチャートに示すように、センサオフセット推定部５−６がステップＳ５１１においてセンサオフセットの推定値を演算する。オフセット推定値の演算方法としては、時刻ｔ４（ｉ）での現在のセンサ出力データをそのまま用いても良いし、精度を高めるために、時刻ｔ１（ｉ）から時刻ｔ４（ｉ）までのセンサ出力の全部の平均値を計算して用いても良い。或いは、時刻ｔ４（ｉ）を含む、現在時刻の直近の所定数のセンサ出力の平均値を計算して用いても良い。さらに、平均値を求めるに際しては単純平均とするのではなく、重み付け平均値等を計算して用いても良い。
【００７７】
このような演算によって演算されたオフセット推定値が、ステップＳ５１２においてセンサオフセット更新部５−７により、赤外線センサ１を含む本構成の新たなセンサオフセット値として更新される。すなわち、時刻ｔ４（ｉ）以降のセンサオフセット値は、予め定めたｉｒｏｆではなく別の値（例えばｉｒｏｆｎｅｗ）に更新される。
【００７８】
最後に、本発明による補正結果を利用すると、２値化された対象物の有無検知における閾値の設定を容易にすることができる。すなわち、赤外線センサのオフセットが自動的に補正されているから、閾値の設定もその補正値に従って行えばよい。具体的に数値を用い説明すると、白熱灯の点灯によりオフセットが非常に大きくなって、例えば１０００増加したとすると、閾値もそれに従って１０００増加させればよい。
【００７９】
したがって、２値化された対象物の有無検知を目的とした場合でも、より簡単に閾値の設定を含むシステム設計ができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明に係る計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る計測装置の要部の構成をより詳細に示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態を説明するための図であり、白熱灯点灯時の測定値の時間依存モデルを表している。
【図４】本発明の実施形態を説明するための図であり、人体接近時の測定値の時間依存モデルを表している。
【図５】本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態を説明するための図であり、人体接近時の測定値の時間依存モデルの別の例を表している。
【符号の説明】
【００８１】
１  赤外線センサ部
２  センサ出力測定部
３  センサ出力選択部
４  センサ出力格納部
５  センサオフセット補正部
５−１  センサデータ第１判定部
５−２  センサデータばらつき演算部
５−３  センサデータばらつき第２判定部
５−４  センサデータ時間的変化率演算部
５−５  センサデータ時間的変化率第３判定部
５−６  センサオフセット推定部
５−７  センサオフセット更新部
１００  計測装置
【図１】
2010078509.tif 000003
【図２】
2010078509.tif 000004
【図３】
2010078509.tif 000005
【図４】
2010078509.tif 000006
【図５】
2010078509.tif 000007
【図６】
2010078509.tif 000008