(57)【要約】【課題】検知対象が人体やそれ以外の物体であっても的確に検知可能とする。【解決手段】本発明に係るセンサ２は、人体３０１との距離に応じて変化する電磁ノイズを検知するとともに、検知した電磁ノイズに応じて出力Ｖが変化する第一検知部３と、検知面にかかる検知荷重Ｆを検知し、検知荷重に応じて出力Ｂが変化する第二検知部４とを備えていることを特徴としている。【選択図】図２
2018087718.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体との距離に応じて変化する電磁ノイズを検知するとともに、検知した前記電磁ノイズに応じて出力が変化する第一検知部と、
検知面にかかる検知荷重を検知し、前記検知荷重に応じて出力が変化する第二検知部を有するセンサ。
【請求項２】
前記第一検知部と前記第二検知部は積層されていて、前記第一検知部が前記第二検知部よも検知面寄りに配置されている請求項１に記載のセンサ。
【請求項３】
前記第一検知部は、前記電磁ノイズを検知する検知電極を有する請求項１に記載のセンサ。
【請求項４】
前記第二検知部は、誘電体層と、前記誘電体層を介して互いに対向配置された一対の電極とを有し、少なくとも前記誘電体層が可撓性を有する請求項１乃至３の何れか１項に記載のセンサ。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに１項に記載のセンサと、前記センサからの出力に応じて、前記検知面に接触した検知対象を判定する制御部とを備えたセンサシステム。
【請求項６】
前記検知対象は、人体及び物体であって、
前記制御部は、前記第一検知部からの出力と、予め設定された第一判定値との比較に基づき、前記人体との接触と前記物体との接触を判定し、前記第二検知部からの出力と、予め設定された第二判定値との比較に基づき前記検知対象の荷重特性を判定する請求項５に記載のセンサシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ及びセンサシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検知対象となる人体あるいは人体以外の物体と、それ以外の任意に対象物との接触状態を検知するセンサがある。例えば特許文献１では、任意に対象物となる座席（椅子）にセンサを設けて当該座席に検知対象となる人体（人）が座ると、センサが圧力変化を検知し、検知結果に応じた信号を出力することで、着座状態を検知可能としている。特許文献２では、検知対象である人体（人）や物体が、任意の対象物に近接離間する際の静電容量の変化をセンサで検知し、検知結果に応じてセンサが信号を出力することで、人体や物体の近接離間を検知可能としている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１では荷重のみが検知されるため、人体と物体の判別は困難であり、特許文献２では原理的に人体または誘電体が検知される構成となっているため、検知対象として人体と物体の区別を的確に行うことは困難であった。
本発明は、検知対象が人体やそれ以外の物体であっても、的確に検知可能なセンサを提供することを、その目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するため、本発明に係るセンサは、人体との距離に応じて変化する電磁ノイズを検知するとともに、検知した電磁ノイズに応じて出力が変化する第一検知部と、検知面にかかる検知荷重を検知し、検知荷重に応じて出力が変化する第二検知部とを有することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、第一検知部と第二検知部を有するので、検知対象が人体やそれ以外の物体であっても、的確に検知可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明に係るセンサシステムの一実施形態を説明する図。
【図２】本発明に係るセンサの一実施形態を説明する図。
【図３】本発明に係るセンサシステムの制御系の構成を説明するブロック図。
【図４】本発明に係るセンサシステムで実行される判定処理の一実施形態を説明するフローチャート。
【図５】本発明に係るセンサシステムを別なシステムに用いた形態を説明する図。
【図６】（ａ）はセンサが検知対象である人の着座を検知した状態を説明する図、（ｂ）はセンサが人以外の物体の静置を検知した状態を説明する図。
【図７】図５のシステムの表示装置に表示される検知結果の一例を説明する図。
【図８】第一検知部が人体を検知した場合に出力される出力特性を説明する図。
【図９】第一検知部が人体を検知しない場合に出力される出力特性を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明に係る実施形態について図面を用いて説明する。実施形態において、同一機能や同一構成を有するものには同一の符号を付し、重複説明は適宜省略する。図面は一部構成の理解を助けるために部分的に省略する場合もある。
【０００８】
本発明に係るセンサシステム１は、センサ２と、制御部１００を備えている。センサ２は、人体を検知可能な第一検知部としての人体検知センサ３と、検知荷重Ｆを検知可能な第二検知部としての荷重検知センサ４を備えている。人体検知センサ３は、Ａ／Ｄ変換器１１０及び信号線を介して制御部１００と接続されている。荷重検知センサ４は、Ａ／Ｄ変換器１２０及び信号線を介して制御部１００と接続されている。制御部１００には、システム駆動用の電源（商用電源ＡＣ）１３０が接続されている。本実施形態では、センサ２とＡ／Ｄ変換器１１０、１２０でセンサモジュール５が構成されている。なお、センサモジュール５からＡ／Ｄ変換器１１０、１２０を取り除いた場合には、センサ２自身をセンサモジュールとなる。
本実施形態において、人体検知センサ３と荷重検知センサ４は互いに接触して積層された積層構造とするが、人体検知センサ３と荷重検知センサ４の間に空隙を形成した積層構造であってもよい。
【０００９】
センサ２は、図２に符号２Ａで示す検知面を備えている。センサ２は、この検知面２Ａに検知対象となる人体３０１や物体３０２が接触するように、任意の場所に配置されていて、検知面２Ａから検知荷重Ｆが入力されるように構成されている。人体３０１、物体３０２については図６を参照。
人体検知センサ３は、図２に示すように、フィルム基板３１、３２の間に挟まれるように検知電極３３が形成されている。人体検知センサ３は、カバー部材３Ａでその周囲を覆われている。人体検知センサ３は、人体３０１が検知電極３３に近接、離間する際に発生するハムノイズを検知するものである。検知電極３３は、ハムノイズを検知すると電圧を出力する。この出力を検知電極電圧Ｖとする。検知電極電圧Ｖは図１のＡ／Ｄ変換器１１０によってアナログ信号からデジタル信号に変換されて制御部１００に入力される。すなわち、人体検知センサ３は、人体３０１との距離に応じて変化する電磁ノイズを検知する検知電極３３を有するとともに、検知した電磁ノイズに応じて出力（検知電極電圧Ｖ）が変化するものである。
【００１０】
荷重検知センサ４は、所謂、静電容量圧力センサであり、誘電体層４１、４２、４３と電極４４、４５とが互い違いに積層されて、圧力センサシートとして構成されている。なお、誘電体層４１、４２、４３と電極４４、４５を積層する積層数は、実施形態のものに限定するものではなく、任意に選択することができる。電極４４と電極４５は、圧力を検知すると電圧信号を出力する。この出力を静電電極センサ出力Ｂとする。静電電極センサ出力Ｂは、図１のＡ／Ｄ変換器１２０によってアナログ信号からデジタル信号に変換されて制御部１００に入力される。すなわち、荷重検知センサ４は、検知面２Ａにかかる検知荷重Ｆを検知し、検知荷重に応じて静電電極センサ出力Ｂが変化するものである。
【００１１】
本実施形態において、荷重検知センサ4の誘電体層４２は、可撓性を有する部材、例えばゴムシートで構成されていて中間層を成し、電極４４、４５が両面に積層された構成である。このような素子としては、たとえば特許第４５６５３５９のような圧力センサを用いることができる。この圧力センサは、誘電体層および電極の両方に弾性部材を用いていることが特徴である。センサ電極は誘電体層へ導電性ゴムが積層された構造をとなっており、対向して配置された電極の交差部分（セルと呼ばれる）での静電容量特性をもとに荷重を検知する。
また、本実施形態に用いる荷重検知センサの別の形態として、荷重検知センサ４の誘電体層４１、４２、４３は、可撓性を有する部材、例えばゴムシートで構成されていて中間層を成し、電極４４、４５の両面に接触している。荷重検知センサ４は、誘電体層４１、４２、４３及び電極４４、４５の積層面に対して垂直方向からの検知荷重Ｆが加えられると撓み、誘電体層４１、４２、４３と電極４４、４５との間で生じる摩擦帯電により信号を発する素子である。このような素子としては、例えば、特開２０１６−１０３９６７号公報に記載のものである。すなわち、荷重検知センサ４は、誘電体層４１、４２、４３と、誘電体層４１、４２、４３を介して互いに対向配置された一対の電極４４、４５とを有し、少なくとも誘電体層４１、４２、４３が可撓性を有している。
【００１２】
本実施形態では、人体検知センサ３の検知電極３３から人体３０１を介した商用電源１０４由来のハムノイズが電圧特性として制御部１００へ入力され、予め設定された第一判定値となる電圧特性の閾値Ｖ１との比較に基づいて、人体３０１と検知面２Ａとの接触状態が判定されるが、物体３０２の接触は検知しない。また、電極４４、４５（荷重検知センサ４）では検知対象の接触・押圧による静電容量特性を制御部１００のＣＰＵ１０１にて荷重に演算し、制御部１００において予め設定された第二判定値となる静電容量特性の閾値Ｃ２との比較に基づいて検知対象の荷重特性が判定される。さらに、制御部１００のＣＰＵ１０１にて検知電極３３の電圧特性及び荷重検知センサ４の静電容量特性に基づいて、センサ２の検知面２Ａに接触した検知対象が人体３０１なのか物体３０２なのかを判定する。
このように、１つのセンサ２が、（人体検知センサ３）と（荷重検知センサ４）を備えることで、検知対象が人体３０１やそれ以外の物体３０２であっても、的確に検知可能となるセンサを提供することができる。
【００１３】
次に、センサ２の構成について詳細に説明する。
検知電極３３の材料としては電気抵抗が低く、薄く柔軟性を有しており、検知対象である人体３０１が接触あるいは圧接してもセンサの存在を感じて違和感を持たないものが好ましい。例えば、ポリエステル不織布の表面にニッケル銅などの金属がめっき被覆等の手法で形成された電極を用いることができる。
【００１４】
人体３０１は１００ｐＦのコンデンサと１．５ｋΩの抵抗を直列に接続した回路モデルで表されることが知られており、クッションクロスや衣服等を介して人体３０１と検知電極３３との静電容量結合が生じ、検知電極３３の電圧特性が変化する。ここで、人体３０１の静電容量には個人差があるため、静電容量に応じて出力電圧値が変化する。ところが実際には人体３０１の静電容量には個人差があるため、静電容量変化が大きい人もいれば小さい人もいる。そこで、人体検知センサ３の検知電極３３を覆うカバー部材３Ａの静電容量としては小さいものが好ましい。人体３０１の接触による静電容量の合計容量は、カバー部材３Ａの静電容量を人体３０１の容量の１０分の１程度にしておくことで、合計容量はカバー部材３Ａの方が支配的となる。このため、静電容量の個人差による電圧特性が変動し難くなり、人体３０１の近接／離間を確実に判定することが可能となる。また、検知電極３３の腐食防止の観点から、カバー部材３Ａを設けることが好ましく、従来公知の防水性のフィルムを使用することができる。
【００１５】
フィルム基板３１、３２と検知電極３３のそれぞれの界面（対向面）は接着されており、接着剤やその形成方法としては従来公知のものを用いることができる。また、検知電極３３の配置としては、センサ２の検知面２Ａ寄り（近い方）に設置されることが好ましく、人体の接触による静電容量変化が大きくなるので電圧特性が大きくでき、これによって人の接触／離間を確実に判定することが可能である。
【００１６】
静電容量圧力センサである荷重検知センサ４としては、従来公知の圧力センサを用いることができるが、その他の代表的例としては、半導体を利用するもの、接触抵抗を利用するもの、導電性ゴムを利用するもの、圧電性高分子フィルムを利用するもの、などのセンサを用いてもよい。本実施形態に係る荷重検知センサ４は薄く柔軟性を有している。
一般に、静電容量型のセンサにおいては、誘電体層の両面に一対の対向する電極を配置し、表面は絶縁性シートで覆われた構造が一般的であり、たとえば特許第４５６５３５９号公報に記載のようなセンサを用いることができる。特許第４５６５３５９号公報に記載のセンサは、電極と誘電体層の両方に、弾性部材を用いていることが特徴である。このセンサの電極は誘電体層を導電性ゴムで挟む構造をとなっており、対向して配置された電極の交差部分（セルと呼ばれる）での静電容量特性をもとに荷重を検知する。
【００１７】
荷重検知センサ４で検知荷重Ｆを検知する方法としては、誘電体層４２の変形により電極交差部分（セル）の静電容量を検知する方法が使用できる。本実施形態の荷重検知センサ４は、柔軟な材料で構成されるため、図２に示すように、検知荷重Ｆを受けると誘電体層４２が変形し、電極４４、４５間距離が変化する。このとき対向する電極４４、４５が均等に厚さ方向Ｄに変形する場合、電極４４、４５間の静電容量Ｃは、荷重検知センサ４（センサ２）の厚さ方向Ｄの変位ｚの関数で（１）式のように表わされる。
【００１８】
【数１】
2018087718.tif 000003
ここで、ε０は真空の誘電率、εｒは誘電体層の比誘電率、Ｓはセルの電極面積、ｄは誘電体層の初期厚み（初期の電極間距離）である。変位ｚは、荷重検知センサ４が受ける法線方向の荷重Ｐによるものと仮定し、Ｐ＝ｆ（ｚ）とおくと、（２）式のように静電容量Ｃが荷重Ｐの関数として表わされる。
【００１９】
【数２】
2018087718.tif 000004
式（２）を変形することで、（３）式が与えられ、セルの静電容量Ｃを検知することで荷重Ｐが演算できる。
【００２０】
【数３】
2018087718.tif 000005
また、対向する電極４４、４５を複数の電極群に配置すると、対向する各々のセルにおいて静電容量を検知することで荷重分布の検知も可能である。この場合、対向する電極はマトリクス状の電極群として配置するのが好ましい。
【００２１】
このような、荷重検知センサ４においては、空間分解能と測定精度がトレードオフとなる特徴がある。空間分解能は、対向する電極４４、４５の交差部分（セル）の面積となる。また、柔軟性を備えるために誘電体層４１、４２、４３は高分子材料で作ることが望ましいが、高分子材料は比誘電率が小さいために静電容量が小さくなる。このため、電極幅を一定値以上に大きくしてセル面積を確保しないとＳ／Ｎ比を上げることが困難である。これに対し、Ｓ／Ｎ比を上げようとして電極幅を大きくすると各々のセル面積が大きくなるため、空間分解能が低下するという特徴がある。
【００２２】
電極４４、４５の形成方法としては、たとえば導電性ゴムインクを公知の印刷法で形成することができる。例えば印刷法としては、スクリーン印刷などが代表例である。スクリーン印刷は感光性乳剤を用いて版を所望の形状にパターニングするため、複雑な電極形状にも対応でき大型化も容易である。また、センサ２の引き出し配線（制御部１００につながる信号線）は可撓性を有するものが好ましく、前述の検知電極３３と同様のものを用いることができる。そして配線の端部が制御部１００とのコネクタ７に接続できるようにすれば良い。
対向する電極群がマトリクス状に配置される場合は、配線端部が公知のフレキシブルプリント配線板と電気的な接続ができるように配線ピッチや本数を設計しておくと良い。プリント配線板は公知のものを用いることができ、引き出し配線との接続についても公知の圧着などを用いてコネクタ７との接続が可能である。また、荷重検知センサ４は、ノイズの影響を受けやすい。そこで、荷重検知センサ４へのノイズ混入を軽減するためシールド電極を設けても良い。
【００２３】
次に、センサ２と制御部１００との接続態様について図２、図３を用いて説明する。検知電極３３は、信号線を介してコネクタ６と接続され、さらにコネクタ６はＡ／Ｄ変換器１１０へと接続される。また、荷重検知センサ４の電極４４、４５も同様に接続線を介してコネクタ７と接続され、さらにコネクタ７はＡ／Ｄ変換器１２０へ接続される。検知電極３３（人体検知センサ３）と荷重検知センサ４が接続された各々のＡ／Ｄ変換器１１０、１２０は、制御部１００へと接続されている。
制御部１００は、電子制御回路部であって、図３に示すように、中央演算部であるＣＰＵ１０１、記憶部であるＲＡＭ１０２とＲＯＭ１０３および検知回路１０４等を備えたものである。ＲＯＭ１０３には、人体３０１であるか否かを判定する際に用いる検知電極３３の電圧特性の判定値としての閾値Ｖと、荷重状態の有無や荷重の種類を判定する際に用いる荷重検知センサ４の静電容量特性の判定値としての閾値Ｃ１、Ｃ２が予め記憶されている。
本実施形態において、検知荷重Ｆの種類とは例えば大人と子供を指す。閾値Ｃ１は大人か子供であるかを判別するための閾値である。閾値Ｃ２は、物体３０２であるか無負荷であるか否かを判定するための閾値である。
検知回路１０４は、検知電極３３（人体検知センサ３）への人体３０１の接近や近接による静電容量結合によって発生する検知電極電圧Ｖ（電圧信号）を検知するものである。
ＣＰＵ１０１は、検知電極３３（人体検知センサ３）からの検知電極電圧Ｖと閾値Ｖ１とに基づき、検知面２Ａに接触したまたは近接した検知対象が人体３０１であるか否かの判定を行う機能と、電極４４、４５（荷重検知センサ４）から出力される静電電極センサ出力Ｂと閾値Ｃ１、Ｃ２とに基づき人体３０１の種類（大人か否か）や、物体３０２の有無の判定を行なう機能と、荷重検知センサ４の静電容量を検知し、荷重に演算する演算部として機能を備えている。
【００２４】
検知電極３３における信号検知方法としては、設置環境における電磁ノイズを利用する。この電磁ノイズは、検知電極３３の設置環境によって電圧特性として検知されるが、同値であるとは限らず、設置環境における浮遊容量や電磁波の影響を受けて検知電極電圧Ｖ（出力）が変化する。
電磁ノイズの代表例は、商用電源や電子機器が発する周期的な電波であり、これを人体３０１が電磁誘導により受信し、さらに人体３０１が検知電極３３へ近接好ましくは接触することで静電容量結合が電圧特性として検知される。よって、電磁ノイズは周期的な電圧特性として検知されることが多いが、この他にも、設置環境に存在する金属や誘電体などの浮遊容量と人体との静電容量結合によっても電圧値が変化する可能性がある。この浮遊容量の影響を小さくするためには、制御部１００を金属筐体などでシールドする、接続線を導電性カバーで被覆するなどが好ましい。これによって判定値である電圧の閾値の設定範囲を広くすることができため、確実に人体３０１の検知面２Ａに対する接触や離間を検知でき、物体３０２の接触状態は検知されないため、人体３０１の接触を判定することができる。
【００２５】
このため、制御部１００では、上記のように初期電圧値を設置環境においてあらかじめモニターしたうえで電圧閾値を設定しておくことが好ましい。そして、人体３０１の近接や接触により発生する電圧特性値を制御部１００に入力し、予め設定された第一判定値である閾値Ｖ１との大小比較を行うことで、人体３０１の接触状態と離席状態とを確実に判定することができる。
【００２６】
荷重検知センサ４における静電容量の検知方法としては、公知のものを用いることができる。たとえば、セルに一定振幅の電圧を印加したときに流れる電流の振幅と電圧に対する位相差を測定することによって、静電容量の変化を検知する方法が使用できる。この方法は応答速度が速く、セルの静電容量と電極配線の抵抗を分離することができるため、特に電極群をマトリクス状に配置し面内での圧力分布を検知したい場合において有効である。
検知荷重Ｆを検知するためには、検知された抵抗変化と位相情報を元に、制御部１００が備えている検知回路１０４で静電容量を抽出し、演算部となるＣＰＵ１０１で荷重に演算する。ＣＰＵ１０１では以下のような信号処理を行なうことで、例えば検知面２Ａへの接触対象が大人か子供か、あるいは物体３０２が静置されているのか、何もないのか（無載置の状態）等を判定することができる。
すなわち、制御部１００は、人体検知センサ３からの検知電極電圧Ｖ（出力）と予め設定された第一判定値である閾値Ｖ１との比較に基づき、人体３０１の接触と物体３０２の接触を判定し、荷重検知センサ４からの静電電極センサ出力Ｂと、予め設定された第二判定値としての閾値Ｃ１、Ｃ２との比較に基づき検知面２Ａに接触した検知対象の荷重特性を判定する。
【００２７】
このような構成のセンサシステム１の制御内容について、図４に示すフローチャートに沿って説明する。図４に示すフローチャートで示した処理内容は、制御部１００によって所定時間ごとの定時割り込みにより繰り返し実行される。
制御部１００は、制御がこのルーチンに移行すると、ステップＳＴ１０１において、検知電極３３の検知電極電圧Ｖ及び電極４４、４５（荷重検知センサ４）からの静電電極センサ出力Ｂ等を読み込むための入力処理を実行する。
制御部１００は、ステップＳＴ１０２において、検知電極３３（人体検知センサ３）からの現在の検知電極電圧Ｖと閾値Ｖ１とを比較し、検知電極電圧Ｖが閾値Ｖ１よりも大きいか否かを判定する。この閾値Ｖ１は、人体３０１もしくは物体３０２における検知面２Ａでの人体３０１を検知するための好適な値に設定されている。
制御部１００は、検知電極電圧Ｖが閾値Ｖ１を超える場合には検知対象が人体３０１であるものと判定してステップＳＴ１０３に進む。制御部１００は、ステップＳＴ１０３において、電極４４、４５（荷重検知センサ４）からの現在の静電電極センサ出力Ｂと閾値Ｃ１とを比較し、静電電極センサ出力Ｂが閾値Ｃ１よりも大きいか否かを判定する。この閾値Ｃ１は、検知荷重Ｆ（体重）によって大人と子供とを判別する好適な値に設定されている。
【００２８】
制御部１００は、静電電極センサ出力Ｂが閾値Ｃ１を超える場合には、荷重検知センサ４に加わる検知荷重Ｆが大きいことから、ステップＳＴ５に進んで大人であるものと人体判定する。制御部１００は、ステップＳＴ１０３において、静電電極センサ出力Ｂが閾値Ｃ１を超えない場合には、荷重検知センサ４に加わる検知荷重Ｆが小さいことから、ステップＳＴ１０６において子供であると人体判定する。
【００２９】
一方、制御部１００は、ステップＳＴ２において、検知電極電圧Ｖが閾値Ｖ１を超えない場合には、人体の接触が検知されていないことから人体以外の物体であると物体判定して、ステップＳＴ１０４に進む。制御部１００は、ステップＳＴ１０４において、電極４４、４５（荷重検知センサ４）からの静電電極センサ出力Ｂと閾値Ｃ２とを比較し、静電電極センサ出力Ｂが所定の閾値Ｃ２よりも大きいか否かが判定される。この閾値Ｃ２は、手荷物等の物体３０２が静置されているか何も置かれていない状態なのかを検知荷重Ｆにより判別するための好適な値に設定されている。
制御部１００は、静電電極センサ出力Ｂが閾値Ｃ２を超える場合には、荷重検知センサ４に加わる検知荷重Ｆが人体３０１ではないが重量のあるものとして、ここではステップＳＴ１０７において人体以外の物体３０２であると物体判定する。制御部１００は、静電電極センサ出力Ｂが閾値Ｃ２を超えない場合には、荷重検知センサ４に加わる検知荷重Ｆが小さいことから、ステップＳＴ１０８において何も置かれていない無負荷の状態を表す無負荷判定する。本実施形態においては、ステップＳＴ１０５〜ステップＳ１０８のいずれかの判定により、センサ２の検知面２Ａに対する検知対象の判別がなされると、その後の処理が終了する。
【００３０】
以上のように、２つの機能である人体検知センサ３と荷重検知センサ４を１つにまとめたセンサ２と制御部１００を備えたセンサシステム１の構成であると、人体検知センサ３と荷重検知センサ４の各々の出力（検知電極電圧Ｖ、静電電極センサ出力Ｂ）が予め設定された閾値Ｖ１、Ｃ１、Ｃ２との大小であるかの判別を制御部１００で行なうことにより、検知対象が人体３０１なのか人体以外の物体３０２なのか的確な検知ができる。すなわち、異なる方式で検知する第一検知部と第二検知部を有するので、検知対象が人体３０１やそれ以外の物体３０２であっても、的確に検知可能となる。
また、荷重検知センサ４側の電極４４、４５を電極郡として分割する場合は、各セルにおける部分荷重を個別に検知してもよく、部分荷重が閾値を超えた数（接触面積）から接触物（検知対象）の面圧を判別してもよい。
【００３１】
次に、本発明に係るセンサ２及びセンサシステム１を適用可能な業務形態の一例について説明する。
近年、企業のオフィスなどでは社員が個人用デスクを持たないフリーアドレス方式のオフィスも増加しており、各デスクの使用状況について椅子に対する着座状態と離席状態を検知する着座システムを用いて把握したいという要望がある。そのためには、社員（人体）の着座状態と離席状態のほか、社員の手荷物など人体以外の物体が椅子の座面に静置される場合もあるため、座面に接触する検知対象が人体なのか物体なのかを的確に把握することが必要となっている。
人体や物体の接触を検知する従来の着座センサとしては、たとえば特許文献１のように荷重を検知する圧力センサを用いる方法や、特許文献２のように静電容量型センサによって人体や物体の近接を検知する方法があった。しかしながら、これらの方法では、人体（社員／人）の着座状態と物体の状態を個別に判別することが困難であった。
【００３２】
そこで、上述したセンサシステム１を着座システムに利用した形態を図５に示す。図５に示す着座システムは、会議室管理システムでもあり、建物２００内に設けられた複数の会議室２０１、２０２、２０３、２０４の稼働率を検知するものである。ここで言う稼働率とは、会議室が使用されているか否かを、各会議室に配備されている椅子３００に図６（ａ）に示すように人体（人ともする）３０１が着座しているか否か、図６（ｂ）に示すように人体３０１ではなく、椅子３００に手荷物などの物体３０２が乗せられているか否かを検知して判定するものである。
会議室２０１〜２０４に設置されている複数の椅子３００には、着座センサとして、それぞれ図２に示したセンサモジュール５が、図６（ａ）、図６（ｂ）に示すように座面３００ａに設けられている。この場合、センサモジュール５の検知対象は、椅子３００の座面３００ａに着座する人体３０１（人）と手荷物などの物体３０２である。会議室２０１〜２０４には、各会議室を特定するための識別符号が付与されている。ここでは便宜的にＡ会議室からＤ会議室としている。
【００３３】
各センサモジュール５は、図５に示す制御部１００に信号線あるいは無線によって通信可能とされている。無線を用いてセンサモジュール５からの出力を制御部１００に送信する場合には、周知の送受信機を各センサモジュール５と制御部１００側に設置すればよい。制御部１００は、会議室２０１〜２０４とは別なシステム管理室２０５に設定されているとともに、モニターなどの表示装置１５０が接続されている。
システム上、各会議室の椅子３００には、固有の認識番号が設定されている。例えば会議室２０１、２０２に６客ずつ配備された複数の椅子３００には、それぞれａ１〜ａ６、ｂ１〜ｂ６の識別番号が付与されている。会議室２０３、２０４に４客ずつ配備された複数の椅子３００には、それぞれｃ１〜ｃ４、ｄ１〜ｄ４の識別番号が付与されている。制御部１００には、これら椅子３００の識別番号とそれらが設置されているセンサモジュール５とが関連づけてデータ格納されている。また、制御部１００は、会議室２０１〜２０４の椅子３００の状況を表示装置１５０に表示する機能を備えている。
【００３４】
制御部１００は、各センサモジュール５から出力される信号が、例えば大人などの人体３０１（人）が図６（ａ）に示すように、椅子３００の座面３００ａに着座したことを示す出力の場合には、図７に示すように当該出力を発したセンサモジュール５を有する椅子３００の色を変更して表示する機能を備えている。図７では、符号ｂ１、ｂ２が付与された椅子３００に人体３０１（人）が着座している状態を示している。
制御部１００は、各センサモジュール５から出力される出力が、例えば図６（ｂ）に示すように、椅子３００の座面３００ａに物体３０２（手荷物）が静置されていることを示す出力の場合には、当該出力を発したセンサモジュール５を有する椅子３００の色を、図７に示すように人体３０１（人）の場合とは異なる色で表示する機能を備えている。図７の例では、符号ｂ３が付与された椅子３００に物体３０２（手荷物）が置かれている状態を示している。
制御部１００は、出力のないセンサモジュール５を有する椅子３００の色を、図７に示すように無色に表示あるいは着座や物体載置の場合とは異なる色で表示する機能を備えている。
【００３５】
着座センサ（センサモジュール５）の人体検知センサ３が備える検知電極３３としては、不織布導電シート（電極サイズ２１０ｍｍ×１４０ｍｍ）を用い、ＰＥＴ基板で挟んで８０℃でラミネートされた構造である。
静電容量センサである荷重検知センサ４としては、Ｘ  ＳＥＮＳＯＲ製  Ｘ３ＰＲＯシートセンサ（型番ＰＸ２００、センサ数５０００（１００個×５０個）、センササイズ２５４ｍｍ×１２７ｍｍ、センサピッチ５．０８ｍｍ、面圧測定レンジ１４ｇｆ／ｃｍ＾２〜１０５４ｇｆ／ｃｍ＾２を使用した。
【００３６】
このように着座センサ（センサモジュール５）を用いて、体重６０ｋｇの大人、重量２ｋｇの手荷物、無負荷の３つの状態について、人体３０１（人）の着座状態と物体３０２（手荷物）の静置状態をモニターテストした。着座センサ（センサモジュール５）は、クッションを設けない木製のベンチ（椅子）３００の上に設置した。また、比較例として、検知電極３３を設けないで上記と同じ静電容量センサを用いて同様のモニターを実施した。これらの実施結果を表１にまとめた。
【００３７】
＜モニター条件＞
・検知電極：ＰＥＴ３８μｍ（東レ製：ルミラーＴ６０）／導電性不織布（セーレン製：導電布Ｓｕｉ−１０−３０Ｔ、厚さ３０μｍ）／ＰＥＴ３８μｍ（東レ製：ルミラーＴ６０）
・感圧センサ：静電容量圧力センサ（Ｘ  ＳＥＮＳＯＲ製  Ｘ３ＰＲＯシートセンサ  型番ＰＸ２００）
・人体検知：検知電極をオシロスコープへ接続して人の着座と離席時の電圧信号をモニターした。オシロスコープ：（Ｌｅｃｒｏｙ製）減衰比１：１０
・荷重検知：静電容量センサからの静電容量信号を面圧に変換して表示装置１５０に表示した。最大面圧を表内に記載した。付属ソフトウェア：Ｘ３プロフェッショナル５．０
【００３８】
【表１】
2018087718.tif 000006
【００３９】
表１に示す検知対象である人体３０１（人）と物体３０２（手荷物）の判定結果を図８、図９に示す。図８、図９において、縦軸はセンサからの出力（電圧｜Ｖ｜）を、横軸は時間（ｓ）をそれぞれ示す。図８は人体３０１（人）の接触前後の電圧特性（信号）を示し、図９は物体３０２（手荷物）の接触前後の電圧特性（信号）を示す。
検知電極３３において、図８に示す人体３０１（人）の接触前後の信号と、図９に示す物体３０２（手荷物）の接触前後の電圧特性とに明らかな差異が確認され、図４に示したフローチャートのステップＳＴ１０２において、制御部１００の閾値Ｖ１を１Ｖ程度にしておくことで、人体３０１と物体３０２の判別が可能であった。また、荷重検知センサ４（静電容量圧力センサ）によって、人体３０１（人）や物体３０２（手荷物）の検知面２Ａに対する面圧が検知でき、無負荷では面圧が検知されなかったことから、検知面２Ａに対する人体３０１（人）や物体３０２（手荷物）の接触と無負荷の判別も可能であった。
【００４０】
比較例として、検知電極３３を設けない場合では、人体３０１（人）や物体３０２（手荷物）の検知面２Ａに対する面圧が検知されたものの、人体３０１（人）や物体３０２（手荷物）判別は不可能であった。
以上から、センサ２（センサモジュール５）を用いたセンサシステム１を用いることで、椅子３００の検知対象が人体３０１（人）なのか物体３０２（手荷物）なのかを的確に区別可能であることが示された。また、荷重検知センサ４（静電容量圧力センサ）によって検知面２Ａでの面圧がモニターできるので、接触面積と検知荷重Ｆの関係を予め設定することで、様々な物体３０２（手荷物）の違いを区別することも可能である。つまり、従来のセンサを用いる場合より、椅子３００に設置した１つのセンサ２（センサモジュール５）からの出力の種類に応じて、椅子３００に人体３０１（人）の着座したのか、物体（例えば鞄などの手荷物）が置かれたのかを区別して検知することができる。
【００４１】
上記モニター試験では、着座センサとして用いたセンサモジュール５を木製の椅子３００の座面３００ａ上に配置した例を記載したが、人体３０１（人）の着座か否かを検知するのであれば、座面３００ａではなく背もたれ３００ｂに設置してもよく、また、座面３００ａの内部に設置した形態であってもよい。
このようなセンサシステム１を着座システムとして用いると、人体３０１と物体３０２の接触／離間判定結果を、別な信号（出力）として、例えば外部の情報処理手段と連携させることで着座センセによる空席状態を管理するためのシステムとすることができる。
【００４２】
なお、人体３０１（人）の種類をより多く区分して検知する場合には、第二判定値である閾値Ｃ１、Ｃ２を検知対象である人体３０１（人）を検知したときの出力変化に応じて複数設定する。たとえば体重１０キロ、２０キロ・・と言うように、体重の区分ごとに閾値Ｃ１、Ｃ２の値を変化させて設定する。体重を例にとると、重量が重くなるに従い閾値Ｃ１、Ｃ２の値を増大させる。このように閾値Ｃ１、Ｃ２の値を変化させて制御部１００に設定しておくことで、椅子３００に着座した人体３０１（人）の体重の分布や体重データから、より詳細に椅子３００に着座した人体３０１（人）を分類して検知することが可能になる。このとき、センサ２への実効的な荷重を考慮して、実際に使用する設置環境で閾値を設定することが好ましい。たとえば、椅子３００だけでも多くの種類があり、本実施形態の木製ベンチのように座面３００ａが硬い椅子３００の場合と、オフィスチェアのクッションシートのように座面３００ａが柔らかい椅子３００など、センサ設置面の硬度は様々である。このように硬度の異なる座面３００ａにセンサ２（センサモジュール５）を設置して荷重をかける場合、センサ面へかかる実効荷重は硬い座面と柔らかい座面とで大きく異なることを考慮して閾値の設定をおこなうことが好ましい。
【００４３】
同様に、第一判定値である閾値Ｖ１の値を複数設定してもよい。例えば人体３０１を組成している組成物である筋肉、脂肪などは、誘電率が異なっていることから、筋肉体質の人と脂肪体質の人とでは、誘電率が異なる。このため、誘電率の変化を出力する第一検知部としての人体検知センサ３からの出力にも、検知する対象の性質（肥満の有無）に応じて違いがあるものと推察される。このことから、閾値Ｖ１を複数設定し、当該設定された閾値Ｖ１と人体検知センサ３から出力される検知電極電圧Ｖとを比較することで、椅子３００に着座した人の性質（肥満であるか否か）なども検知可能であると推察される。
なお、第一検知部である人体検知センサ３で検知する対象は人体として説明したが、本実施形態に係るセンサ２（センサモジュール５）は人体３０１の検知ではなく、動物などの生き物検知に使用してもよい。
【００４４】
本実施形態では、センサシステム１を着座システムに適用した例を説明したが、センサシステム１やセンサモジュール５あるいは単にセンサ２の適用範囲としては、上記システムに限定されるものでなく、少なくと、人体とそれ以外の物体の検知と、それら検知された人体とそれ以外の物体の状態を検知するという複数の異なるパラメータを１つのセンサで検知するものに適用することで、的確に異なる種類の物体の状態を検知することができる。
例えば、座席の空席率や有席率を管理するシステム、人体の検知と、その姿勢などを検知することで在宅介護者の状態を管理する在宅介護管理システム、あるいは床等にセンサモジュール５を設置して、人体の検知と圧力検知状態から入室状態を検知する防犯システムなどにも適用可能である。
【００４５】
以上本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、上述の説明で特に限定していない限り、特許請求の範囲に記載された本発明の趣旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
本発明の実施の形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施の形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００４６】
１          センサシステム
２          センサ
２Ａ        検知面
３          第一検知部
４          第二検知部
３３        検知電極
４１、４２、４３  誘電体層
４４、４５  一対の電極
１００      制御部
３０１      人体（検知対象）
３０２      物体（検知対象）
Ｂ          第二検知部からの出力
Ｃ１、Ｃ２  第二判定値
Ｆ          荷重
Ｖ          第一検知部からの出力
Ｖ１        第一判定値
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４７】
【特許文献１】特開２００２−２１４０２９号公報
【特許文献２】特開２０１０−２３３６１５号公報
【図１】
2018087718.tif 000007
【図２】
2018087718.tif 000008
【図３】
2018087718.tif 000009
【図４】
2018087718.tif 000010
【図５】
2018087718.tif 000011
【図６】
2018087718.tif 000012
【図７】
2018087718.tif 000013
【図８】
2018087718.tif 000014
【図９】
2018087718.tif 000015