(57)【要約】【課題】レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性を取得することでレンズ購入者の眼の情報を眼鏡レンズの光学設計に反映させるようにした眼鏡レンズの設計方法、製造方法及び供給システムを提供すること。【解決手段】レンズ購入者となる被験者に異なる空間周波数を目視させ、その被験者の空間周波数に対する認知特性を取得し、被験者の認知特性からその被験者の見え方の特性を算出し、被験者の眼鏡レンズのレンズ設計に反映させるようにする。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に異なる空間周波数を目視させ、前記被験者の空間周波数に対する認知特性を取得する特性取得工程と、前記被験者の認知特性から前記被験者の見え方の特性を算出する特性算出工程と、前記被験者の見え方の特性を前記被験者の眼鏡レンズのレンズ設計に反映させるレンズ設計工程とを有することを特徴とする眼鏡レンズの設計方法。
【請求項２】
前記特性算出工程において、前記被験者の見え方の特性として嗜好係数（以下、見え方嗜好係数）を算出し、前記見え方嗜好係数を前記レンズ設計工程にてレンズ設計に反映させることを特徴とする請求項１に記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項３】
前記見え方嗜好係数は、ぼけ嗜好係数、ゆがみ嗜好係数のいずれか１つ以上であることを特徴とする請求項２に記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項４】
前記見え方嗜好係数は、ぼけ・ゆがみ嗜好係数であることを特徴とする請求項２〜３のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項５】
前記特性算出工程において、前記被験者の見え方の特性を前記認知特性が二峰性であることから解析し算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項６】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、当該被験者において最も良く認知される第１の空間周波数ピークの空間周波数であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項７】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、当該被験者において最も良く認知される第１の空間周波数ピークの空間周波数と、２番目に良く認知される第２の空間周波数ピークの空間周波数であることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項８】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、当該被験者において最も良く認知される第１の空間周波数ピークの空間周波数と２番目に良く認知される第２の空間周波数ピークの空間周波数の認識のされやすさの比であることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項９】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、５種以上の空間周波数に対する認識のされやすさであることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１０】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、１ｃｐｄ（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）付近の空間周波数と３ｃｐｄ付近の空間周波数それぞれに対する認知特性を少なくとも含むことを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１１】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、前記空間周波数が低いほど認知されやすい場合には、ゆがみを重視したレンズ設計とすることを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１２】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、前記空間周波数が高いほど認知されやすい場合には、ぼけを重視したレンズ設計とすることを特徴とする請求項１〜１１のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１３】
前記被験者の低空間周波数に対する認知特性のピーク値と、高空間周波数に対する認知特性のピーク値の少なくとも一方のピーク値に基づいて前記被験者のレンズ設計おけるゆがみ量又はぼけ量を調整するようにしたことを特徴とする請求項１〜１２のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１４】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、認知されやすい空間周波数が低空間周波数域にあるか高空間周波数域にあるかによって反映させるレンズ設計を変更するようにしたことを特徴とする請求項１〜１３のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１５】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、認知されやすい空間周波数が低空間周波数域にあるか高空間周波数域にあるかによって反映させるレンズ設計を互いに逆の特性とするようにしたことを特徴とする請求項１４に記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１６】
前記被験者の空間周波数に対する認知特性は前記被験者の所定の生体反応を指標として取得することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１７】
前記所定の生体反応とは脳反応であることを特徴とする請求項１６に記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１８】
前記眼鏡レンズが単焦点レンズである場合に光学中心以外の位置に前記被験者の見え方の特性を反映させるようにしたことを特徴とする請求項１〜１７のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項１９】
前記眼鏡レンズが累進屈折力レンズである場合に主注視線上以外の位置に前記被験者の見え方の特性を反映させるようにしたことを特徴とする請求項１〜１７のいずれかに記載の眼鏡レンズの設計方法。
【請求項２０】
請求項１〜１９のいずれかの設計方法で眼鏡レンズを製造することを特徴とする眼鏡レンズの製造方法。
【請求項２１】
レンズ購入者に異なる空間周波数を目視させた際に、前記レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性を取得する特性取得手段と、前記レンズ購入者の認知特性から前記レンズ購入者の見え方の特性を算出する特性算出手段と、前記レンズ購入者の見え方の特性を前記レンズ購入者の眼鏡レンズのレンズ形状に反映させるレンズ設計手段よりなる眼鏡レンズの設計システムと、前記眼鏡レンズの設計システムによる設計データを用いて眼鏡レンズを製造する製造装置と、を備える眼鏡レンズの供給システム。
【請求項２２】
請求項２１に記載の眼鏡レンズの供給システムにおいて、
前記特性取得手段は眼鏡店にて実施され、前記眼鏡店からレンズメーカーへの発注時に、前記レンズ購入者の度数情報と合わせて前記レンズ購入者の認知特性がレンズ発注情報として伝えられることを特徴とする眼鏡レンズの供給システム。
【請求項２３】
請求項２１〜２２のいずれかに記載の眼鏡レンズの供給システムにおいて、
前記特性取得手段は眼鏡店にて実施され、前記眼鏡店からレンズメーカーへの発注時に、前記レンズ購入者の度数情報と合わせて前記レンズ購入者の見え方の特性がレンズ発注情報として伝えられることを特徴とする眼鏡レンズの供給システム。
【請求項２４】
請求項２３に記載の眼鏡レンズの供給システムにおいて、
前記レンズ購入者の見え方の特性として嗜好係数（以下、見え方嗜好係数）を算出し、前記発注時に前記見え方嗜好係数がレンズ発注情報として伝えられることを特徴とする眼鏡レンズの供給システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は眼鏡用レンズの設計方法、製造方法及び供給システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、レンズの自由曲面の切削技術や研磨技術が進歩したことにより、眼鏡レンズでは、レンズ購入者の特性に合わせた仕様にて個別にレンズ製造を行うオーダーメイド製品が増えてきている。そのような製品では、レンズ購入者（ユーザー）の眼の情報、使用目的や使用状況、フレームの情報、フレーム装用時の情報等を、レンズ発注者（眼鏡店等）がレンズ購入者を計測するなどすることにより取得し、レンズ発注時にレンズ製造メーカーに必要な情報を提供し、レンズ製造メーカーは受注後にレンズ発注者からのレンズ購入者情報を製品仕様に最適化計算等を通じて反映させ、製造している。
レンズ購入者情報は、レンズ購入者の左右眼のレンズ度数（例えば、球面度数、乱視度数、乱視軸角度、プリズム度数、プリズム軸角度、加入度等）、レンズ購入者の左右眼のレンズ度数のレイアウト（例えば、累進帯長、インセット等）等としてレンズ発注者からレンズ製造メーカーに伝えられる。レンズ度数は、レンズ購入者の眼の屈折力を補正するのに必要な情報であり、「眼の情報」を反映しているものである。また、レンズ度数のレイアウトは、「眼の輻輳・回旋に関する情報」やレンズの設計種別を反映しているものである。
レンズ購入者のレンズ度数が適切であるかについては、例えば、レンズ購入者に仮枠とトライアルレンズを装用させたりして視力検査等にて確認される。視力検査は最も基本的な視機能の評価方法である。視力とは２点を識別する眼の能力、通常、最少分離域を計測するものであり、ランドルト環指標、Ｓｎｅｌｌｅｎ視力表、ＥＴＤＲＳ（Ｅａｒｌｙ  Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  Ｄｉａｂｅｔｉｃ  Ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ  Ｓｔｕｄｙ）チャート等を用いて、自覚的に計測される。また、レンズ度数のレイアウトについては、購入予定のフレームのフィッティングを行い、レンズ購入者の左右の眼の幅や高さ（アイポイント）を取得し、ミラー法等で確認される。眼鏡は慣れの要素が強いことから、レンズ購入者が既に眼鏡を所有している場合には、購入前の眼鏡レンズの度数条件や、レンズ種別、設計種別（例えば、ハード設計かソフト設計か）、累進体長、近方度数の位置等を参考にして設定される場合もある。
「レンズ購入者情報」によりレンズ製造メーカーにて製造されるレンズ形状等の製品仕様が決定される。レンズが単焦点レンズであればレンズの幾何中心などに設定された度数検査ポイント、累進屈折力レンズであればレンズ上方の遠用度数測定ポイントとレンズ下方の近用度数測定ポイントなどで、レンズ購入者のレンズ度数が得られるように製造される。また、累進屈折力レンズでは、遠用度数、近用度数と合わせて、累進帯長と近用度数位置（内寄せ量）も考慮され、主注視線上の加入度曲線が設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０６６４２１号公報
【特許文献２】特開２００８−２９９１６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここに、単焦点レンズにおける幾何中心などに設定される度数検査ポイントの度数や、累進屈折力レンズにおける遠用度数測定ポイントの度数、近用度数測定ポイントの度数、主注視線上の加入度曲線の度数は、レンズ購入者の「眼の情報」からの情報をレンズ度数として反映させるものである。
しかしながら、単焦点レンズにおける度数検査ポイントはレンズ上のある一点（代表的には幾何中心など）、累進屈折力レンズにおける遠用度数測定ポイントの度数、近用度数測定ポイントの度数、主注視線上の加入度曲線の度数は、レンズ上のある線上（代表的には、主注視線上）の度数に限定されている。累進屈折力レンズにおける主注視線は、遠用度数測定ポイントと近用度数測定ポイントをつなぐ線であり、レンズ上方から下方にかけてのレンズ度数を規定するものである。そのため、累進屈折力レンズにおける主注視線は、レンズ設計においては、単焦点レンズにおけるレンズの中心部に相当する。すなわち、従来技術においてレンズ購入者の眼の情報は、単焦点レンズであっても累進屈折力レンズであっても、レンズの中心部を透過する光の光学性能を規定しているだけになっている。
つまり、レンズ中心部以外のレンズ周辺部をどのような光学性能にするか、すなわちどのような形状にするかということは、従来技術におけるレンズ購入者の眼の情報から一義に決まるものではない。
【０００５】
そこで、レンズ周辺部をどのような光学性能に設定するかについて様々な検討が行われてきた。例えば、特許文献１では、累進屈折力レンズの周辺部の光学性能について、レンズ購入者の選定したフレーム形状データを解析し、基準累進面形状にサグ量を付加することで累進屈折力レンズの収差の分散性等を調整し、好適な性能となるようにすることを提案している。また、特許文献２では、非球面レンズの周辺部の光学性能について、収差バランスを取りつつレンズ下方で近方物点を見る際のマイナス負荷を軽減することを提案している。
しかしながら、従来技術におけるレンズ周辺部の光学設計にはレンズ購入者の眼の情報が十分に反映されているとは言い難い。視力は２点を識別する眼の能力、通常、最少分離域を計測するものであり、レンズ購入者の「眼の情報」を反映したレンズ度数情報は、レンズ中心部（累進屈折力レンズでは主注視線）を透過する光線の光学性能を決定することに主として用いられているためである。現状では、レンズ周辺部の光学設計は、レンズ購入者の眼の情報以外の情報、例えば、眼の輻輳・回旋に関する情報、眼鏡レンズの使用目的や使用予定状況、選定したフレームの情報、フレーム装用時の情報等により行われているが、一番基本となるレンズ購入者の「眼の情報」をレンズ周辺部の設計に反映することができれば、他の情報によるレンズ周辺部の光学設計と合わせ、更にレンズ購入者個人に合わせた眼鏡レンズを提供することができるようになると期待できる。以上のことから、レンズ購入者の眼の情報をレンズ周辺部の光学設計に反映させる眼鏡レンズの設計方法および製造方法が望まれている。
そこで、本発明者は、レンズ周辺部の光学設計に有用なレンズ購入者の眼の情報について鋭意検討したところ、被験者（レンズ購入者）の眼の空間周波数特性、および、被験者の脳まで含めた空間周波数に対する認知特性をレンズ周辺部の光学設計に反映させるという着想を見出した。しかしながら、従来技術においては、空間周波数特性、および、空間周波数に対する認知特性をレンズ購入者の眼の情報として取得したとしても、実際にどのように設計に反映し、どのようにレンズを製造すればレンズ購入者に合わせた眼鏡レンズを提供できるかということが知られていない。
本発明は、このような従来の技術に存在する問題点に着目してなされたものである。その目的は、レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性を取得することでレンズ購入者の眼の情報を眼鏡レンズの光学設計に反映させるようにした眼鏡レンズの設計方法、製造方法及び供給システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために第１の手段として、被験者に異なる空間周波数を目視させ、前記被験者の空間周波数に対する認知特性を取得する特性取得工程と、前記被験者の認知特性から前記被験者の見え方の特性を算出する特性算出工程と、前記被験者の見え方の特性を前記被験者の眼鏡レンズのレンズ設計に反映させるレンズ設計工程とを有するようにした。
これによって、被験者（レンズ購入者）固有の空間周波数特性、つまり空間周波数に対する認知特性の違いに基づいてその被験者に好適な見え方のレンズ設計をすることができるため、レンズ購入者の見え方の特性により合った仕様の眼鏡レンズを提供することができる。被験者の見え方の特性とは被験者の見え方に対する個人特性である。被験者の見え方の特性を算出するために、被験者に目視させる空間周波数は２種以上の異なる空間周波数であることが良い。１種であるとある空間周波数が認知できたかどうかについての情報が得られるだけであるが、２種以上になると低い空間周波数に比べて高い空間周波数が見えやすいなど被験者の見え方の特性が算出できるようになるためである。２種以上の空間周波数を目視させる際には、被験者に別々に目視させてもよいが、１つの画像や動画等の中で空間周波数を連続的または非連続的に変化させるなどしてもよい。また、被験者に空間周波数を目視させる際には、例えば空間周波数の画像等の提示時間や提示時間間隔を変更することで、空間周波数に加えて時間周波数も変化させてもよい。例えば同じ空間周波数の画像を被験者に目視させる場合であっても、時間周波数を変化させた場合（例えば早く点滅させたり、ゆっくり点滅させたりする場合）には被験者の空間周波数に対する認知特性が変化することも考えられるため、被験者に空間周波数を目視させる際には時間周波数の情報も併せて目視させることが良い。被験者の見え方の特性を算出するときには、予め機械学習等を用いて構築してあるデータベースや方程式等を参照することが良い。
【０００７】
また、第２の手段として、前記特性算出工程において、前記被験者の見え方の特性として嗜好係数（以下、見え方嗜好係数）を算出し、前記見え方嗜好係数を前記レンズ設計工程にてレンズ設計に反映させるようにした。
これによって、被験者の見え方という主観的な条件をより客観的に係数として算出することで、レンズ設計の設計パラメータを決定し、眼鏡レンズを設計することができる。見え方嗜好係数は被験者個人の見え方の特性の傾向をある尺度で数値化（方向付け）するものである。ある見え方の特性について、見え方嗜好係数が大きいとは、その見え方の特性を好むということを示す。見え方嗜好係数は、０~１に正規化しておくことで、いくつかの見え方について同時にレンズ設計に反映させることができ良い。見え方嗜好係数は、正の値に限定されず、負となっても良い。ある見え方嗜好係数が負となるということは、当該被験者がある見え方の逆の見え方を好むということを意味する。見え方嗜好係数としては、被験者の見え方の特性を表すことができるものであれば特に限定するものではないが、例えば、「すっきり」見えることを好むかどうかについて、「すっきり嗜好係数」、「はっきり」見えることを好むかどうかについて「はっきり嗜好係数」、「ゆれ」を好むかどうかについて「ゆれ嗜好係数」などとするものである。
また、第３の手段として、前記見え方嗜好係数は、ぼけ嗜好係数、ゆがみ嗜好係数のいずれか１つ以上であるようにした。
また、第４の手段として、前記見え方嗜好係数は、ぼけ・ゆがみ嗜好係数であるようにした。
これらの係数は、眼鏡レンズの設計のために被験者の見え方をより客観的に判断する指標として好適だからである。眼鏡レンズの光学設計では、特にレンズの「ぼけ」と「ゆがみ」が独立したレンズ収差であるもののレンズ設計上の制約条件があるためトレードオフの関係になる。すなわち、「ぼけ」と「ゆがみ」をどのような性能を目指して設計するかが定まればレンズの設計を行うことができる。そのため、ぼけ嗜好係数、ゆがみ嗜好係数、ぼけ・ゆがみ嗜好係数として被験者の見え方の特性を算出することが良い。
また、第５の手段として、前記特性算出工程において、前記被験者の見え方の特性を前記認知特性が二峰性であることから解析し算出するようにした。
空間周波数に対する認知特性が二峰性である場合にその二峰性を解析することが被験者の見え方の特性を算出する場合に有効になるためである。
また、第６の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、当該被験者において最も良く認知される第１の空間周波数ピークの空間周波数であるようにした。第１の空間周波数ピークの空間周波数は、当該被験者の見え方の特性の主な特性を説明できるためである。
ここで、「最も良く認知される」空間周波数とは、当該被験者で目視させた空間周波数の範囲と種類において、最も認識されやすい空間周波数のことであり、最も高い認知となる空間周波数のことである。空間周波数に対する認知の反応の大きさや反応の速さは、反応が大きいほど、また、反応が早いほど認知されやすいと判断されることがよい。また、認知（認識）がされやすいということは、当該の空間周波数に対して、情報の維持率が高いということである。そのため、ある空間周波数に対する情報の維持率を認識のされやすさとしてもよい。
また、第７の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、当該被験者において最も良く認知される第１の空間周波数ピークの空間周波数と、２番目に良く認知される第２の空間周波数ピークの空間周波数であるようにした。
第１の空間周波数ピークに加えて、第２の空間周波数ピークを当該被験者の空間周波数に対する認知特性として取得し解析することで、当該被験者の見え方の特性をより正確に算出できるようになる。
また、第８の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、当該被験者において最も良く認知される第１の空間周波数ピークの空間周波数と２番目に良く認知される第２の空間周波数ピークの空間周波数の認識のされやすさの比であるようにした。
第１の空間周波数ピークの空間周波数の認識のされやすさと第２の空間周波数ピークの空間周波数の認識のされやすさの比を求めることで、当該被験者の空間周波数に対する認知特性の傾向を取得することができ、被験者の見え方の特性を具体的に算出することができるからである。
また、第９の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、５種以上の空間周波数に対する認識のされやすさであるようにした。
第１の空間周波数ピークや第２の空間周波数ピークを算出するには、１つのピーク当たり３種以上の空間周波数を比較することがピークを正確に求める上で好ましい。そのため、２つのピークを算出するためには、１つのデータを共有し、５種の空間周波数を比較することが良い。以上より、５種以上の空間周波数に対する認識のされやすさを認知特性として取得することで、被験者の見え方の特性をより正確に取得できることになる。ここで、空間周波数の種類は多ければ多いほど被験者の特性を記録できることになるが、あまりに多くても煩雑となるため、ある１つの測定条件につき５種以上１０種以下であることが望ましい。例えば、遠方視と近方視のそれぞれについて被験者の空間周波数に対する認知特性を取得する場合には、それぞれ５種以上~１０種以下の空間周波数に対する認識のされやすさが取得されることがよい。
また、第１０の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性は、１ｃｐｄ（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）付近の空間周波数と３ｃｐｄ付近の空間周波数それぞれに対する認知特性を少なくとも含むようにした。
このように１ｃｐｄ付近の低空間周波数に対する認知特性と、３ｃｐｄ付近の高空間周波数に対する認知特性を取得し、見え方の特性を算出することで、被験者の見え方の特性を具体的に算出できるためである。ここで、１ｃｐｄ付近とは、０．５~２．０ｃｐｄ程度であり、より望ましくは０．５〜１．５ｃｐｄである当該被験者の低空間周波数に対する認知特性としてピークとなる空間周波数である。３ｃｐｄ付近の空間周波数とは、２．０~６．０ｃｐｄ程度であり、より望ましくは２．５〜４．０ｃｐｄである当該被験者の認知特性で高空間周波数に対する認知特性としてピークとなる空間周波数である。また、５．０〜１０．０ｃｐｄ程度である空間周波数に対する認知特性を高空間周波数に対する認知特性とすることも低空間周波数に対する計測上の分離が明確にできるため良い。このように認知特性として取得する空間周波数を定めておくことで、被験者の空間周波数に対する認知特性を効率的に取得できる事となる。
【０００８】
また、第１１の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、前記空間周波数が低いほど認知されやすい場合には、ゆがみを重視したレンズ設計とするようにした。
空間周波数が低いほど認知されやすいということは、被験者が低空間周波数に良く（大きく）反応するということであり「ゆがみ」に対して敏感であるということなので、ゆがみを重視したレンズ設計とすることがこの被験者のレンズ設計として妥当だからである。また、空間周波数が低いほど認知されやすいということは、高空間周波数が比較的認知されにくいということであるため、「ぼけ」を重視して設計する必要が無いことから「ゆがみ」を重視して設計するというものである。
また、第１２の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、前記空間周波数が高いほど認知されやすい場合には、ぼけを重視したレンズ設計とするようにした。
空間周波数が高いほど認知特性が高いということは、被験者が高空間周波数に良く（大きく）反応するということであり「ぼけ」に対して敏感であるということなので、ぼけを重視したレンズ設計とすることがこの被験者のレンズ設計として妥当だからである。また、空間周波数が高いほど認知されやすいということは、低空間周波数が比較的認知されにくいということであるため、「ゆがみ」を重視して設計する必要が無いことから「ぼけ」を重視して設計するというものである。
【０００９】
また、第１３の手段として、前記被験者の低空間周波数に対する認知特性のピーク値と、高空間周波数に対する認知特性のピーク値の少なくとも一方のピーク値に基づいて前記被験者のレンズ設計おけるゆがみ量又はぼけ量を調整するようにした。
このように空間周波数に対する認知特性のピーク値を解析し、そのピーク値を反映させたレンズ設計とすることで容易にかつ正確でレンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを提供できる。
また、第１４の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、認知されやすい空間周波数が低空間周波数域にあるか高空間周波数域にあるかによって反映させるレンズ設計を変更するようにした。
被験者（レンズ購入者）の認知特性は認知されやすい空間周波数が低空間周波数域であるか高空間周波数域であるかにより、その見え方の特性が異なることとなる。そのため、どちらの帯域にあるかで反映させるレンズ設計を変更することでレンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを提供できる。
また、第１５の手段として前記被験者の空間周波数に対する認知特性において、認知されやすい空間周波数が低空間周波数域にあるか高空間周波数域にあるかによって反映させるレンズ設計を互いに逆の特性とするようにした。
このように被験者（レンズ購入者）の認知特性は認知されやすい空間周波数が低空間周波数域にあるか高空間周波数域あるかによってレンズ設計を互いに逆の特性とすることで、レンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを提供できる。
また、第１６の手段として、前記被験者の空間周波数に対する認知特性は前記被験者の所定の生体反応を指標として取得するようにした。
被験者の所定の生体反応を使用することは客観的な被験者の認知特性を取得することになるため、より正確な被験者の空間周波数に対する認知特性を得ることができる。また、主観的に認知特性を取得するよりも短時間で多くの空間周波数に対する認知特性の計測ができる。
また、第１７の手段として、前記所定の生体反応とは脳反応であるようにした。
脳反応は被験者の生体反応として取得しやすく、また、空間周波数に反応するニューロンの活動を記録できるため正確に空間周波数に対する認知特性を取得できるからである。
また、第１８の手段として、前記眼鏡レンズが単焦点レンズである場合に光学中心以外の位置に前記被験者の見え方の特性を反映させるようにした。
これによって、単焦点レンズにおいてレンズ中心部以外のレンズ周辺部を被験者（レンズ購入者）の見え方の特性（眼の特性）を考慮することができ、レンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを提供できる。
また、第１９の手段として、前記眼鏡レンズが累進屈折力レンズである場合に主注視線上以外の位置に前記被験者の見え方の特性を反映させるようにした。
これによって、累進屈折力レンズにおいて主注視線上以外のレンズ周辺部を被験者（レンズ購入者）の見え方の特性（眼の特性）を考慮することができ、レンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを提供できる。
【００１０】
また、第２０の手段として、第１の手段〜第１９の手段のいずれかの設計方法で眼鏡レンズを製造するようにした。
これによってレンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを製造することができる。
また、第２１の手段として、眼鏡レンズの供給システムであって、レンズ購入者に異なる空間周波数を目視させた際に、前記レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性を取得する特性取得手段と、前記レンズ購入者の認知特性から前記レンズ購入者の見え方の特性を算出する特性算出手段と、前記レンズ購入者の見え方の特性を前記レンズ購入者の眼鏡レンズのレンズ形状に反映させるレンズ設計手段よりなる眼鏡レンズの設計システムと、前記眼鏡レンズの設計システムによる設計データを用いて眼鏡レンズを製造する製造装置と、を備えるようにした。
これによって、レンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを製造する眼鏡レンズの供給システムを提供することができる。前記設計システムにおいては、予め多人数の認知特性とレンズ形状との関係をデータベースや方程式等により算出しておき、レンズ購入者の見え方の特性と前記データベースや方程式等とから最適化計算等によりサグ量等を算出しレンズ形状に反映させることが好ましい。予め認知特性とレンズ形状との関係を機械学習等で学習させたモデルを作成しておき、レンズ購入者の見え方の特性をそのモデルに適用するなどしてもよい。
また、第２２の手段として、第２１の手段に記載の眼鏡レンズの供給システムにおいて、前記特性取得手段は眼鏡店にて実施され、前記眼鏡店からレンズメーカーへの発注時に、前記レンズ購入者の度数情報と合わせて前記レンズ購入者の認知特性がレンズ発注情報として伝えられるようにした。
これによって、眼鏡店にて前記特性取得手段を実施する場合において前記購入者の認知特性をレンズメーカーにて製造するレンズに反映させることができる。
また、第２３の手段として、第２１の手段〜第２２の手段に記載のいずれかの眼鏡レンズの供給システムにおいて、前記特性取得手段は眼鏡店にて実施され、前記眼鏡店からレンズメーカーへの発注時に、前記レンズ購入者の度数情報と合わせて前記レンズ購入者の見え方の特性がレンズ発注情報として伝えられるようにした。
これによって、眼鏡店にて前記特性取得手段を実施する場合において前記購入者の見え方の特性をレンズメーカーにて製造するレンズに反映させることができる。また、眼鏡店にてのレンズ発注時や納品時に、眼鏡店よりレンズ購入者に対して見え方の特性を説明できるようになりレンズ購入者の納得感を高めることができる。
また、第２４の手段として、第２３の手段に記載の眼鏡レンズの供給システムにおいて、前記レンズ購入者の見え方の特性として嗜好係数（以下、見え方嗜好係数）を算出し、前記発注時に前記見え方嗜好係数がレンズ発注情報として伝えられるようにした。
これによって、眼鏡店にて前記特性取得手段を実施する場合において前記購入者の見え方嗜好係数をレンズメーカーにて製造するレンズに反映させることができる。また、見え方嗜好係数をレンズ発注情報として伝えることで、レンズ受注、製造、納品時にレンズ購入者の見え方の特性を具体的に把握できるようになる。また、眼鏡店にてのレンズ発注時に、眼鏡店よりレンズ購入者に対して見え方の特性を嗜好係数として説明できるようになる。
【００１１】
ここに「空間周波数」（spatial frequency）とは、像の縞の細かさのことで、単位長あたりの縞の本数で表現する。視覚系の評価では、視覚１度あたりの縞の本数で定義を用いる場合が多い。縞の間隔を w度とすると周波数 u＝１/w（cycles/degree，cpd）となる。また、画像評価等においては、単位長をメートル（ｍ）やミリメートル（ｍｍ）とし、１メートルあたりの縞の本数を空間周波数とすることもある。また、例えば、ディスプレイで表示する場合などで例えば、３０ｃｍの表示幅の中に含まれる縞の本数で空間周波数を比較し、本数の少ない場合を低空間周波数、本数が多い場合を高空間周波数と表現することもある。
本発明では空間周波数を有すれば画像として実像、虚像を問わず、紙、スクリーン、テレビ−ブラウン管等のモニター上に写し出された映像であってもよい。ヘッドマウントディスプレイやヘッドアップディスプレイ、拡張現実技術により空間上に投影するなどしてもよい。
例えば、図１（Ａ）は、縦幅３０ｃｍのディスプレイ画面に６本の縞を表示した場合であり、図１（Ｃ）は、同サイズの画面に８０本の縞を表示した場合である。
空間周波数は、典型的にはグレースケールのものを用いるが、赤、青、緑などの色別のものを用いるなどのアレンジもできる。また、図１は、横縞の図形としているが、縦縞や斜め縞であったりしてもよい。画面いっぱいに表示しても、また例えば円形や楕円形に表示してもよい。その際には、空間周波数画像に正弦関数や余弦関数を掛けて表示することがよい。
【００１２】
「空間周波数特性」とはある空間周波数に対して光学系を含む評価対象のシステム全体がどのような特性（伝達特性）を有しているかということである。実世界の映像は、様々な空間周波数が合成されているものと考えることもできる。そのため、空間周波数特性は、複数の空間周波数に対して求められることが好ましい。実際の映像や画像をフーリエ変換等により各周波数成分に分離し、分離した空間周波数にそれぞれに対する伝達特性を算出することで、評価対象のシステムの空間周波数特性を算出できる。
空間周波数特性を判断する手法として、例えばＭＴＦ（Modulation Transfer Function）という概念がある。例えば、カメラなどのレンズ・光学系の伝達特性（性能）を評価するために用いられる代表的なものである。一般的には、レンズ・光学系を通ると情報が劣化するため、各周波数成分について、伝達前の情報がレンズ・光学系を通して伝達された結果がどの程度劣化したかを評価する。例えば、横軸を空間周波数、縦軸を情報の維持率などとする。情報の維持率は、例えば、コントラストが用いられる。つまり、ある画像Ａのコントラストに対する感度を指標として光学系を含むシステムの特性を説明するわけである。画像Ａのコントラストは、（最大輝度‐最少輝度）／（最大輝度＋最少輝度）で示される。例えば、２５６段階の白黒の情報を用いる場合、白（２５５）、黒（０）の振幅（すなわち振幅２５５）となるある空間周波数の正弦波を入力した場合において、レンズ・光学系により画像が劣化したことにより白（２３０）、黒（２０）の振幅（すなわち振幅２１０）の正弦波となったとする。その場合、コントラストは、０．８２となる。このようにして複数の画像の各空間周波数の空間周波数特性を算出することにより、レンズ・光学系の結像性能を評価することができる。本発明では人の視覚系を含むシステムについて空間周波数特性を求めるものである。
【００１３】
被験者（レンズ購入者）の空間周波数に対する認知特性（認識特性）を取得することについて説明する。
上記のようにカメラなどのレンズ・光学系についてはＭＴＦによって客観的に空間周波数特性を得やすいが、客観性を担保しながら人の空間周波数特性を同様の手法で取得することは困難である。それは、人の空間周波数特性は眼球のみを計測すればよいというものではなく、眼球に入力された情報が実際に人の脳でどのように認識（認知）されるかまで含めて評価することが重要であるためである。そのため、カメラ等のレンズ・光学系の評価では、単純に入力情報（画像等）に対する結像状態の劣化特性から評価するのであるが、人の場合には各空間周波数に対する被験者の認知特性を評価することとなる。つまり、空間周波数に対する被験者の認知特性を求めることが被験者の空間周波数特性を取得することとなる。
被験者の認知には、眼球に入射した映像の網膜への結像状態（眼球光学系）と、網膜にて電気信号に変換された情報が、外側膝状体を経て大脳の視覚野に入力され、その後高次脳領野にて認知される網膜以降の神経系（網膜〜大脳神経系）の両方が関係する。これらの被験者の認知状態を取得するために、方法は限定されるものではないが、具体的には次のような手法が採られる。
まず、被験者に画像を目視させて空間周波数を認知させる必要がある。これは、例えば、眼鏡店にて行われる。その際には紙やスクリーンに表示させたものを提示させてもよいが、コンピュータ装置の表示画面、例えば刺激画面提示ディスプレイで行うことが実際的である。刺激画面表示ディスプレイは、ＰＣ用のモニター、タブレット、スマートフォン等のディスプレイであるが、視力検査用の液晶画面等も用いることができる。また、ヘッドマウントディスプレイやヘッドアップディスプレイ、拡張現実技術により空間上に投影するなどすることもできる。
被験者に画像を目視させて空間周波数を認知させるには、例えば、図１Ａ〜図１Ｃのような空間周波数を変化させた画像を複数種類用意し、その画像をランダムに提示し、提示前後もしくは提示直後の生体反応（生体情報の反応）を記録する。複数の画像は異なっていても同じであってもよい。また、時間的に連続的に変化するものであっても、変化しないものであっても良い。提示タイミングは刺激画面提示ディスプレイであればコンピュータ装置の制御手段によって制御し、提示タイミングと記録した生体反応の時間同期をする。提示はそれぞれの指標について複数回であることが好ましく、複数回提示して計測した生体反応をそれぞれベースライン処理して、平均波形を求めることが好ましい。生体反応の記録は、ｔｒａｎｓｉｅｎｔ反応を記録しても良く、また、ｓｔｅａｄｙ−ｓａｔｅ反応を記録してもよい。生体反応は活動の大きさでもよく、活動の時間変化（潜時や位相）であってもよい。それらの反応取得方法のアレンジは自由である。
【００１４】
生体反応を記録するためには、画像を目視させる際に同時に当該被験者の認知状態を取得するための生体反応を記録するための反応取得装置を組み合わせることがよい。
反応取得装置としては、例えば、押しボタンで被験者が認識した時間（認識の早さ）を記録したり、脳反応を記録する場合には脳波計（Electroencephalogram：ＥＥＧ）や脳磁計（Magnetoencephalograph：ＭＥＧ）、機能的近赤外分光法（Functional near infrared spectroscopy：ｆＮＩＲＳ）、 磁気共鳴機能画像法（Functional magnetic resonance imaging：ｆＭＲＩ）等がよい。筋電図（例えば、皺眉筋の筋電位）、眼球運動関連指標（眼電位（ＥＯＧ）、瞬目、眼球運動、前庭動眼反射（ＶＯＲ）、視機性眼球反応）を記録したり、瞳孔径、瞬目、血圧、心電、発汗、脈波、酸素飽和度、灌流指標（Perfusion Index：ＰＩ値）等を記録するようにしてもよい。また、赤外線カメラで取得した画像を解析して例えば顔表面の温度変化として計測するなどでもよい。
これら反応取得装置は例えば、反応の早さ（早いほど認知されやすい）、反応の大きさ（大きいほど認知されやすい）、反応の変化（変化が大きいほど認知の差が大きい）等を指標としてその空間周波数の画像が被験者に強く認識されているのかそうではないのかを数値的に示すことが可能である。
図２Ａと図２Ｂは反応取得装置で取得した被験者の認知特性の一例である。横軸を縞の本数の順に等間隔に並べた９種類の空間周波数、縦軸を空間周波数の認識のされやすさとし、最も認識されやすかった空間周波数を１としたものである。上記のすべての反応取得装置によってこのような「空間周波数の認知特性図」を作成することができる。
この図２Ａ及び図２Ｂでは、横軸に視角３３．４度あたりの縞の本数を示してあり、グラフ左が低空間周波数、グラフ右が高空間周波数となっている。縦軸はそれぞれの空間周波数の認識のされやすさ（反応の大きさ）を生体計測で客観的に計測した実測値を最大となる空間周波数の反応の大きさを１として相対値で示している。例えば、図２Ａに示した被験者Ａでは、３３．４度あたり３６本、すなわち１．１ｃｐｄの空間周波数が最も認識されやすいことが分かる。図２Ｂの被験者Ｂでは、３３．４度あたり９６本、すなわち２．９ｃｐｄの空間周波数が最も認識されやすいということが分かる。このように、空間周波数分布図より被験者個人において最も認識されやすい空間周波数（第１の空間周波数ピーク）を算出することができる。ここで重要なのは、被験者Ｂに比べて被験者Ａは高空間周波数が見えないのではなく、被験者Ａは１．１ｃｐｄが最もよく見える特性であり、被験者Ｂは２．９ｃｐｄが最もよく見える特性であるということである。一般にボケた画像は低空間周波数の成分が多い画像である。すなわち、被験者Ａは被験者Ｂよりもボケているものがよく見える特性となっているということである。このように空間周波数に対する認知特性を取得し、その認知特性を解析することで被験者Ａ、Ｂに対してそれぞれ適したレンズを設計・製造し提供することができるようになる。
【００１５】
以下に本発明で見出した空間周波数に対する認知特性とレンズ設計を関係づける上で重要な「空間周波数に対する認知特性の二峰性」について説明する。
【００１６】
上記図２Ａ及び図２Ｂでは２人の認知特性を得たわけであるが、更に多くの人数でもっとも認知（認識）されやすかった空間周波数（第１の空間周波数ピーク）の分布を検証した。それが、図３である。
図３は被験者３１人について、最も認識されやすかった空間周波数（第１の空間周波数ピーク）の人数分布を脳波実験により取得した結果を示している。例えば、９６本の条件が最も認識されやすかったのは６名／３１名である。このように、微妙な空間周波数の認識のされやすさには個人差があることが分かる。９６本の条件は２．９ｃｐｄであり、３ｃｐｄ程度の高空間周波数（６４本、８０本、９６本、１２８本、１６０本）が最も認識されやすかった被験者は１９名／３１名と全体の６割程度である。一方で、１ｃｐｄ程度以下の低空間周波数（１２本、２４本、３６本）が最も認識されやすかった被験者は１０名／３１名と全体の３割ほども存在する。このことは空間周波数に対する認知特性を計測し、算出することの重要性を示している。
ここで、図３の人数分布は、正規分布ではなく、２４本（０．７ｃｐｄ）と９６本（２．９ｃｐｄ）を頂点とする二峰性になっていることに着目する。図３は、第１の空間周波数ピークの人数分布（ヒストグラム）であるが、その分布が正規分布ではなく二峰性になっているということは、第１の空間周波数ピークの個人差が、単なる個人の特性値のバラツキや、測定のバラツキではなく、空間周波数に対する認知のメカニズムには、少なくとも「２つの重要な要素」があることを示している。すなわち、空間周波数に対する認知特性から得られる被験者（レンズ購入者）の見え方の特性をレンズ設計に反映させるためには、この２つの重要な要素それぞれをレンズの光学設計の要素と結びつけることがよいことが分かる。
【００１７】
本発明者は空間周波数に対する認知のメカニズムの「２つの重要な要素」について、脳磁図（脳磁計）を用いて空間周波数に対する認知特性を算出することで、更に詳細に検証した。脳磁図は、３０６チャンネル全頭型脳磁計を用いて計測した。この脳磁計は１０２チャンネルのマグネトメーターと２０４チャンネル（１０２ペア）のグラディオメーターより構成されており、グラディオメーターペアのＲＳＳ値を計測することで、グラディオメーターと距離的に近い脳部位の活動を精度よく解析できる。すなわち、脳磁図を用いることで空間周波数に対する認知特性の脳の中でのメカニズムを解析することができる。
図４Ａ、図４Ｂは被験者Ａと被験者Ｂについて異なる空間周波数に対する認知特性を、脳磁図を用いて計測した結果である。図４中の１本１本のグラフは、測定している脳磁計のセンサー近傍の脳部位の活動を示している。横軸は縞の本数の順に等間隔に並べた９種類の空間周波数、縦軸は、脳磁図で計測したグラディオメーターペアのパワー値のＲＳＳ値（単位：ｆＴ２／ｃｍ２）である。
例えば、図４Ａの被験者Ａでは、M1922/1923のセンサーでは、３６本（１．１ｃｐｄ）の条件で最も大きな反応が記録されている。このセンサーで計測される脳部位には１．１ｃｐｄの空間周波数に大きな反応を示すニューロンが集まっていることが分かる。一方、M2112/2113のセンサーでは、９６本（２．９ｃｐｄ）の条件で最も大きな反応が記録されている。このセンサーで記録される脳部位には、２．９ｃｐｄの空間周波数に大きな反応を示すニューロンが集まっていることが分かる。
ここで、最も大きな反応を示したニューロンの空間周波数を第１の空間周波数ピーク、2番目に大きな反応を示したニューロンの空間周波数を第2の空間周波数ピークとする。被験者Ａでは、３６本（１．１ｃｐｄ）が第１の空間周波数ピーク、９６本（２．９ｃｐｄ）が第２の空間周波数ピークとなっている。また、図４Ｂの被験者Ｂでは、M2112/2113のセンサーで記録された１２８本（３．８ｃｐｄ）が第１の空間周波数ピーク、M2032/2033のセンサーで記録された４８本（１．４ｃｐｄ）が第２の空間周波数ピークとなっている。
【００１８】
ここで、被験者Ａ、被験者Ｂともに１ｃｐｄ付近の空間周波数に反応する脳領野と、３ｃｐｄ付近の空間周波数に反応する脳領野がある。そして、被験者Ａでは、１ｃｐｄ付近の空間周波数に反応する脳領野の活動が大きく、被験者Ｂでは、３ｃｐｄ付近の空間周波数に反応する脳領野の活動が大きくなっている。すなわち、１ｃｐｄ付近の空間周波数によく反応するニューロン群と３ｃｐｄ付近の空間周波数によく反応するニューロン群があることは共通で、被験者Ａでは１ｃｐｄ付近の空間周波数によく反応するニューロン群の方が活動が大きいため低空間周波数を認識しやすく、被験者Ｂでは３ｃｐｄ付近の空間周波数によく反応するニューロン群の方が活動が大きいため高空間周波数を認識しやすくなっていると理解できる。
発明者の検討では、多くの被験者の認知特性は同様の結果になり、１ｃｐｄ付近の空間周波数によく反応するニューロン群と３ｃｐｄ付近の空間周波数によく反応するニューロン群があり、被験者によってそれら２つのニューロン群の発現強度が異なるという結果であった。また、一部の被験者では、ニューロン群は２つに確認されず、２ｃｐｄ付近に１つのピークとして確認されることもあったが、これは、どちらかのニューロン群の活動が極端に低いか、２つの活動が近接した結果、重畳しているかであり、二峰性の１つの形態として理解することができる。
改めて図３を検証する。図３の人数分布は、正規分布ではなく、２４本（０．７ｃｐｄ）と９６本（２．９ｃｐｄ）を頂点とする二峰性になっている。図３は、図４Ａや図４Ｂから推察される「人の空間周波数に対する認知は、低空間周波数に良く反応するニューロン群と高空間周波数に良く反応するニューロン群があり、被験者によってそれら２つのニューロン群の発現強度が異なることにより、空間周波数に対する認知特性が決まる。」というメカニズム仮説を支持している。
【００１９】
以上の結果から空間周波数に対する認知特性は、最も認識されやすい空間周波数（第１の空間周波数ピーク）に加えて、２番目に認識されやすい空間周波数（第２の空間周波数ピーク）を取得することが有用であることがわかる。
例えば、図２Ｂの被験者Ｂでは、第１の空間周波数ピークは９６本（２．９ｃｐｄ）であり、第２の空間周波数ピークは４８本（１．４ｃｐｄ）となる。また、この時、第１の空間周波数ピーク、第２の空間周波数ピークに対する認識のされやすさのピーク値を合わせて取得することが好ましい。例えば、図２Ｂでは、第１の空間周波数ピークは１、第２の空間周波数ピークは０．８８となる。この際、図4Ａや図４Ｂのように第１の空間周波数ピークと第2の空間周波数ピークを成分ごとに分離して、認識のされやすさのピーク値を算出することがよりよい。このように、第１の空間周波数ピークと第２の空間周波数ピークを取得するのは、発明者の検討により、認知特性は二峰性として観察され、それぞれのピークの比により、当該の被験者の眼鏡レンズを通した見え方の好みを算出できるという知見に基づく。
ここで、空間周波数の認知特性は、更に、第１の空間周波数ピーク、第２の空間周波数ピークだけでなく、横軸を空間周波数、縦軸を各空間周波数における認識のされやすさ（情報の維持率）とした「空間周波数の認知特性図」を用いることがよい。第１の空間周波数ピーク、第２の空間周波数ピークのようにすることで情報の次元圧縮ができるが、空間周波数分布図を用いればより多くの個人の見え方の特性情報が含まれているためである。
【００２０】
空間周波数の種類は図２や図４のように９種類程度あれば、「空間周波数の認知特性図」を詳細に記録できるため好ましい。ただし、空間周波数の種類は多すぎても計測時間が余分にかかってしまうし、少なすぎても十分な情報が得られない。
空間周波数に対する認知特性は、限定されるものではないが例えば次の（Ａ）〜（Ｄ）により取得することが可能である。
（Ａ）第１の空間周波数ピークを取得する
（Ｂ）第１の空間周波数ピークおよび第２の空間周波数ピークを取得する
（Ｃ）第１の空間周波数ピークと第２の空間周波数ピークを成分ごとに分離して取得する
（Ｄ）空間周波数の認知特性図を取得する
取得した空間周波数に対する認知特性をどのように用いるか（すなわち、どの程度の情報をレンズ設計に反映させるか）により、刺激画面の提示方法や、刺激画面の種類は変わってくる。例えば、
（Ａ）の場合には、最低２種類の空間周波数について比較して、第１の空間周波数ピークを算出することがよい。その際、０．５〜１．５ｃｐｄ程度と３〜４ｃｐｄ程度を比較することがよい。また、例えば低空間周波数から徐々に空間周波数を上げていき、最も大きな生体反応が記録された空間周波数を第１の空間周波数ピークとするなどでもよい。
（Ｂ）の場合には、最低２種類の空間周波数ピークを記録することがよく、更には最低３種類の空間周波数について比較することがよい。例えば、２種類の場合には、０．５〜１．５ｃｐｄ程度と３〜４ｃｐｄ程度、３種類の場合には、更に１．８〜２．３ｃｐｄ程度の空間周波数の条件を比較することがよい。更に望ましくは、低空間周波数として１ｃｐｄを中心に３種類、高空間周波数として３ｃｐｄを中心として３種類の合計６種類程度（または、中間の空間周波数を共有して５種類）の空間周波数を取得して比較することがよい。
（Ｃ）の場合には、空間周波数成分ごとに分離する必要があるため、５〜６種類以上、望ましくは８〜９種類程度の空間周波数を取得し比較することが好ましい。
（Ｄ）の場合には、４〜１０種類程度の空間周波数を取得して比較することがよい。
このように空間周波数の種類を選定して、空間周波数に対する認知特性を取得することにより、被験者（レンズ購入者）に対する計測の負担を最小限として、必要な見え方の特性の情報を得ることができるようになる。
【００２１】
また、認知特性の取得は生体反応の記録に限定されない。
例えば、固視点を呈示し、空間周波数を縦縞と横縞で提示し、横縞の場合にボタン押しをさせて、その時の画像提示からの反応速度をミリ秒単位で記録する。ボタン押しはばらつきがあるため、計測時間と被験者の疲れが許す限り何度も行うことが好ましく、最低でも各条件１０回以上計測することが好ましい。このようにすると、認識のされやすい空間周波数で反応速度が速くなるため、空間周波数に対する認知特性を記録することができる。
また、生体反応の記録やボタン押しによらず、主観申告によってもよい。
この場合、例えば各空間周波数についてコントラストを１００％、８０％、６０％、４０％と変更した画像を作成しておき、各空間周波数において識別できるコントラストを主観申告により調査する。例えば、ある空間周波数でコントラスト１００％しか認識できない場合には、認識がされにくく、コントラスト４０％でも認識できる場合には認識されやすいということとなる。識別できた最少のコントラストの逆数をとって認識のされやすさとするとよい。また、空間周波数が連続的に変化するような特殊なチャートを作成し、目視により空間周波数を識別できる限界を指定するなどの方法などでもよい。
ここで、このような主観申告による場合には、専用の計測装置を必要としないという点において簡便であるというメリットがあるが、計測のばらつきは大きく、計測にも時間がかかる。そのため、４種類程度の空間周波数について計測するのが現実的であり、特に６種類以上の空間周波数に対する認知特性を取得する場合には、生体計測を用いることが有利である。
【００２２】
次に被験者（レンズ購入者）の空間周波数に対する認知特性の情報をレンズ設計に反映させる方法について説明する。従来技術では、空間周波数に対する認知特性をどのようにレンズ設計に反映すればよいかは知られていない。空間周波数に対する認知特性をレンズ設計に反映させるためには、空間周波数に対する認知特性より被験者の見え方の特性を嗜好係数として算出し、その「見え方特性の嗜好係数」によりレンズ設計のパラメータを調整する、又は、最適化することが好ましい。被験者の見え方の特性の嗜好係数は、特に限定されるものではないが、例えば、「ぼけ嗜好係数」、「ゆがみ嗜好係数」、「ぼけ‐ゆがみ嗜好係数」などとすることがよい。
以下に一例として上記の図４Ａと図４Ｂより見え方の嗜好係数を算出し、レンズ設計に反映させる方法について説明する。
まず、第１の空間周波数ピークについて、図４Ａの被験者Ａと図４Ｂの被験者Ｂの差について考える。被験者Ａでは第１の空間周波数ピークが３６本（１．１ｃｐｄ）であり、被験者Ｂでは第１の空間周波数ピークが１２８本（３．８ｃｐｄ）となっている。このことから、被験者Ｂは、高空間周波数（すなわち微細な映像）がよく見える（フォーカスがあって見える）特性であり、逆に被験者Ａは低空間周波数（すなわち粗い映像）がよく見える（フォーカスがあって見える）特性であることが分かる。
このことをレンズ設計に反映させる場合、例えば、被験者Ａでは、粗い画像にフォーカスの合う特性であることから、理想的な設計に対して、意図的にフォーカスをずらすように収差を付加するとよい。収差とは理想像面に対する結像面のずれである。理想的な設計に対して、意図的に収差を付加することにより、通常は良く見えなくなるが、被験者Ａのように低空間周波数が良く見える特性の場合には、適切な収差量が付与されているレンズの方が、理想的に設計したレンズよりも良く見えることになる。このような場合に付与する収差としては、例えば、像面湾曲（パワーエラー）や球面収差が挙げられる。また、被験者Ｂでは、細かい画像にフォーカスの合う特性であることから、できるだけ理想的な設計で製品提供をするとよい。すなわち、理想的な設計に対して付加する収差は少ない方がよい。以上のような、意図的にフォーカスをずらすための収差の付加量は、空間周波数に対する認知特性より算出した「見え方特性の嗜好係数」で適切な量を設定することが好ましい。例えば、この場合には、フォーカスのずれ、すなわち像の「ぼけ」に対する嗜好係数であるため、「ぼけ嗜好係数」を用いるとよい。
【００２３】
ここで、レンズ設計について既存技術の説明をする。眼鏡レンズの設計は、「ぼけ」と「ゆがみ」がトレードオフになっていることが知られている。単焦点レンズでは、非球面サグやレンズ表カーブを変更することにより、「ぼけ」重視の設計や「ゆがみ」重視の設計とすることができる。一般的に表カーブを深くすることで「ゆがみ」を減少させることができる。また、「ぼけ」には適切な非球面量があり、非球面量（非球面サグ）が適切な非球面量よりも多くても少なくても像が「ぼけ」ることになる。
また、累進屈折力レンズの場合には、例えば、収差集中設計では「ぼけ」重視、収差分散設計では「ゆがみ」重視と設計することができる。「ぼけ」重視と「ゆがみ」重視は、例えば、遠用部、近用部で別の設計方針で設計することも容易であり、遠用部は「ぼけ」重視、近用部は「ゆがみ」重視などとすることもできる。また、累進屈折力レンズの場合、累進面を変化させなくても、ベースとなっている非球面を変化させることにより「ぼけ」重視と「ゆがみ」重視を調整することができる。
【００２４】
ここで改めて、空間周波数と「ぼけ」について考える。
高空間周波数に対する認知（認識）能力が高い場合、細かい映像（シャープな映像）に対して感受性が高いということであるため、「ぼけ」に対して敏感であるということである。この時、僅かな「ぼけ」であっても「ぼけ」として認識される。低空間周波数に対する認知能力が高い場合、粗い映像（ぼけている映像）に対して感受性が高いということであるため、「シャープである」ということに対して敏感であるということである。このような場合、被験者にとってシャープ過ぎる見え方は、違和感に繋がりやすい。そこで例えば、高空間周波数に対する認知能力が高い場合には、「ぼけ嗜好係数」が小さく（０に近い）、低空間周波数に対する認知能力が高い場合には、「ぼけ嗜好係数」が大きい（１に近い）とするとよい。
次に、空間周波数と「ゆがみ」について考える。
脳内の情報処理では、物体の動きや、ゆれ、ゆがみに関わる脳部位が徐々に分かってきている。例えば、ＭＴ野（５次視覚野）や頭頂連合野などである。当然、このような比較的高次の脳部位からの情報用いて「ゆがみ」の嗜好性をレンズ設計に反映させてもよいが、空間周波数に対する認知特性の計測とは別の計測を行う必要が出てくる。そこで発明者は種々の検討を行ったところ、低空間周波数と「ゆがみ嗜好性」についての関係を見出した。
まず、低空間周波数の認識能力が高いということはどういうことかを考える。低空間周波数の認識には、側抑制も関連するとされるが、重要なのは、高空間周波数を認識する細胞に対し、低空間周波数を認識する細胞は、「受容野が大きい」ということである。すなわち、低空間周波数を認識する細胞は受容野の物理的面積が大きい点がポイントである。ゆれ・ゆがみは、映像のある１点で生じるものではなく、隣り合う２点の関係性で決まる。そのため、受容野が大きいと「ゆがみ」に対して感受性が高く敏感となると考えられる。脳内の情報処理は「ゆがみ」のような単純な情報であってもまだ完全に解明されていないが、低空間周波数において受容野が大きいということが、視覚情報処理過程で２次視覚野、３次視覚野、５次視覚野、頭頂連合野と情報が伝達されるに連れて、「ゆがみ」の認識に関連していると考えられる。
【００２５】
より具体的に、「見え方特性の嗜好係数」を空間周波数に対する認知特性から算出する方法について説明する。以下は、算出例であり限定するものではない。
例えば、
（１）「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」の算出方法
低空間周波数ピーク値高さと高空間周波数ピーク値高さより、
「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」＝低空間周波数ピーク値高さ／（低空間周波数ピーク値高さ＋高空間周波数ピーク値高さ）  ・・・（式１）
を算出する。この「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」は「ぼけ」重視と「ゆがみ」重視を調整するものである。
このとき、「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」は０〜１の値となり、１の時に「ゆがみ」完全重視（ゆがみを改善する設計）、０のときに「ぼけ」完全重視の設計（ぼけを改善する設計）となる。
また、上記の「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」は、ピーク値高さを用いているが、ピーク値で更に補正してもよい。例えば、低空間周波数のピーク値が、２ｃｐｄの場合に比べて、０．５ｃｐｄの場合には、「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」を若干大きく補正するなどである。
（２）「ぼけ嗜好係数」の算出方法
第１の空間周波数ピークより、「ぼけ嗜好係数」を算出する。
例えば、Amin（ｃｐｄ）〜Amax（ｃｐｄ）の空間周波数特性について計測し、第１の空間周波数ピークがＡ１（ｃｐｄ）であったとする。そのとき、
「ぼけ嗜好係数」= （Amax − A１）／（Amax − Amin）  ・・・（式２）
とする。ぼけ嗜好係数＝０のとき、ぼけに対して感受性が高いことを示す。このとき、「ぼけ重視」の設計とし、理想的な設計とする。
ぼけ嗜好係数＝１のとき、ぼけに対して感受性が低く、「ぼけ」が気になりにくいことを示す。このとき、「ぼけ」ていると良く見えることになる。このとき、例えば、理想的な設計に対して、像面湾曲を多くした設計とするなどする。尚、Amin、Amax、A1は対数スケールとして計算しても良い。
（３）「ゆがみ嗜好係数」の算出方法
第１の空間周波数ピークより、「ゆがみ嗜好係数」を算出する。
例えば、Amin（ｃｐｄ）〜Amax（ｃｐｄ）の空間周波数特性について計測し、第１の空間周波数ピークがＡ２（ｃｐｄ）であったとする。そのとき、
「ゆがみ嗜好係数」= （Amax − A２）／（Amax − Amin）  ・・・（式３）
とする。ゆがみ嗜好係数＝０のとき、ゆがみに対して感受性が高いことを示す。このとき、「ゆがみ重視」の設計とする。例えば、カーブを深くするとゆがみを減少させることができる（ゆがみ重視の設計になる）ことから、Ｓ−４．００Ｄである場合では、ゆがみ嗜好係数＝０．５の時、通常カーブ（２カーブ）、ゆがみ嗜好係数＝０．８の時、深めカーブ（３カーブ）、ゆがみ嗜好係数＝０．２のとき浅めカーブ（１カーブ）とするなどする。
また、ゆがみ嗜好係数＝１のとき、ゆがみに対して感受性が低く、すなわち「ゆがみ」が気になりにくいことを示す。
式２と式３では、「ぼけ嗜好係数」と「ゆがみ嗜好係数」はトレードオフの関係になっている。そのため、このように嗜好係数を決定することは、レンズ設計における「ぼけ」と「ゆがみ」のトレードオフの関係と相性が良い。ただし、「ぼけ」と「ゆがみ」はレンズ設計技術においてトレードオフにあるが本来は収差の次元が異なる。そのため、「ぼけ嗜好係数」と「ゆがみ嗜好係数」を別々の式により算出し、それぞれについて補正することがより好ましい。例えば、式１のように第１の空間周波数ピークと第２の空間周波数ピークのピーク高さを用いて、ゆがみ嗜好係数を算出し、式２を用いてぼけ嗜好係数を算出するなどでもよい。式１で説明したように、嗜好係数に対する補正を行っても良い。その場合には、ぼけ嗜好係数とゆがみ嗜好係数で別々の補正値を設定することがよりよい。
ゆがみの低減は、非球面設計を例にすると、上記のようにカーブを深くすることでも達成できるが、非球面サグの量を増やしても達成できる。公知の設計技術により、「ゆがみ」の量は調整することができる。
【００２６】
本発明においては、より具体的には、例えばベースとなる球面設計あるいは累進設計に対して被験者（レンズ購入者）の認知特性の結果として解析した結果（見え方の嗜好係数）をもとに補正のサグ量を算出したり、自動設計の狙い値を嗜好係数より補正して設計したサグ値を付加するように設計する。レンズは例えば図７に記載の次のような具体的な工程で製造される。
（Ａ）第１の工程（空間周波数に対する認知特性の取得工程）
上記の認知特性は一般的にレンズ購入者である被験者が眼鏡店等にて計測することで取得される。取得された認知特性は、パーソナルコンピュータやタブレット、スマートフォン等の計算手段により、直ちに「見え方の嗜好係数」に変換される。この嗜好係数（嗜好特性値）は、レンズ購入者に対して、レンズ購入者の見え方の特性や、好ましいと予想されるレンズ特性を説明することに用いられる。
（Ｂ）第２の工程（レンズ発注工程）
次に、レンズ購入者によりレンズ購入が決定された場合、「見え方の嗜好係数」がインターネット、電話、ＷＥＢ、オンライン通信等の手段を通じて眼鏡レンズメーカーに、他の眼の情報やフレーム情報、フィッティング情報等と合わせて伝えられ、レンズが発注される。このとき、「見え方の嗜好係数」の代わりに、第１の工程で取得された空間周波数に対する認知特性が眼鏡レンズメーカーに伝えられ、眼鏡メーカーにて「見え方の嗜好係数」が算出されてもよい。
認知特性の取得工程と併せて眼鏡装用者の処方度数（Ｓ度数、Ｃ度数、累進屈折力レンズであれば加入度）、レンズ素材の屈折率、レンズカーブ、レンズ中心厚・レンズコバ厚などの厚み指定項目、レンズ径、瞳孔間距離、頂間距離、近用内寄せ量、遠方物点距離、近用物点距離、累進屈折力レンズにおける累進帯長、フレームの前傾角、フレームのあおり角、フレームの玉型情報、レンズ下方の光線通過点（または下方回旋角度）の指定などの装用データを製造者（レンズメーカー）が受け取る工程でもある。
【００２７】
（Ｃ）第３の工程（基本レンズ情報の選定工程）
第２の工程で眼鏡レンズメーカーに伝えられた処方度数、レンズ素材の屈折率、レンズ中心厚・レンズコバ厚などの厚み指定項目、レンズカーブ、レンズ径、フレームの前傾角、フレームのあおり角、フレームの玉型形状等をもとに、製作レンズの表面カーブ形状と裏面カーブ形状、中心厚、レンズ径、プリズム量、プリズムの基底方向を決定する工程である。
（Ｄ）第４の工程（設計工程）
第３の工程で設定された基本レンズ情報と、第２の工程の「見え方の嗜好係数」とを用いて、非球面サグ量や累進サグ量が決定される。この非球面サグ量や累進サグ量の決定は、特に手法を限定するものではないが、例えば、見え方の嗜好係数として「ぼけ嗜好係数」を用いる場合、設計１として理想的なサグ量、設計２としてぼけを付加したサグ量を設定しておき、ぼけ嗜好係数を用いて２つの設計を合成するなどして「ぼけ嗜好係数」を反映させたサグ量を設計する。また、ゆがみ嗜好係数を参照して、第３の工程で決定されたレンズカーブの微調整を行う。
この工程で当該被験者（レンズ購入者）の認知特性より算出された「見え方の嗜好係数」をレンズ設計に反映し、サグ量やレンズカーブを決定することができる。すなわち、レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性をレンズ設計に反映することができる。
サグ量を与える計算はコンピュータによって行なわれる。この設計は公知技術で可能であり、例えば、非球面レンズの非球面要素の設計については特開２００８−２９９１６８号公報、累進屈折力レンズの非球面要素の設計については特開２００９−２４４６００号公報に開示されている。
（Ｅ）第５の工程（レンズ加工工程）
上記の設計工程で得られた設計データに基づいてコンピュータからの出力を受けて（あるいはコンピュータと一体化した）加工装置としてのＣＡＭ装置によってセミフィニッシュトブランクのようなレンズ素材に対する加工を行う。このようにすることで、レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性を反映したレンズを製造することができる。
（Ｆ）第６の工程（納品工程）
レンズ加工工程で加工されたレンズは、眼鏡店に納品される。このとき、「見え方嗜好係数」の値がレンズ袋やレンズカードに印字され、レンズと同梱されることが好ましい。
（Ｇ）第７の工程（眼鏡組み立て工程）
レンズ購入者の選んだフレームに枠入れされ、レンズ購入者に納品される。フレームへの枠入れするためのレンズの玉型カットは、眼鏡店にて実施しても良く、眼鏡レンズメーカーにて実施しても良い。
【発明の効果】
【００２８】
本願発明では、空間周波数に対する認知特性の違いに基づいてその被験者に好適となるようなレンズ設計をすることができるため、レンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズを設計し、製造し、提供することができる。また、レンズ購入者の特性により合致した仕様の眼鏡レンズの供給システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】Ａ〜Ｃは空間周波数を有する画面（像）を例示した説明図。
【図２】Ａは被験者Ａの空間周波数に対する認知特性を説明する「空間周波数の認知特性図」、Ｂは被験者Ｂの空間周波数に対する認知特性を説明する「空間周波数の認知特性図」。
【図３】第１の空間周波数ピークの人数分布を説明するグラフ。
【図４】Ａは被験者Ａの空間周波数に対する認知特性を脳磁図で説明する「空間周波数の認知特性図」、Ｂは被験者Ｂの空間周波数に対する認知特性を脳磁図で説明する「空間周波数の認知特性図」。
【図５】被験者Ａに対する非球面レンズの像面湾曲と非点収差の特性を説明するグラフであって、Ａはぼけを重視した特性、Ｂはゆがみを重視した特性、Ｃは被験者Ａの認知特性を考慮した特性を説明するグラフ。
【図６】被験者Ｂに対する非球面レンズの特性を説明するグラフであって、像面湾曲と非点収差を被験者Ｂの認知特性を考慮した特性を説明するグラフ。
【図７】本発明の製造・製造システムを説明する図。
【図８】Ａは、ゆがみ嗜好係数０．５の場合の累進屈折力レンズの非点収差分布図（φ５０ｍｍ、０．５０Ｄステップ）。Ｂは、被験者Ｃの空間周波数に対する認知特性をレンズ周辺部の設計に反映した累進屈折力レンズの非点収差分布図。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の具体的な実施例をグラフに基づいて説明する。以下は本発明の一例として具体的な実施例を説明するものであり、発明を限定するものではない。
＜実施例１＞
被験者Ａのレンズ度数が左右眼ともにＳ−４．５０Ｄとし、単焦点非球面レンズを注文する眼鏡レンズ購入者であるとする。図７の製造・納品システムを説明する図に従い説明する。
（Ａ）第１の工程（空間周波数に対する認知特性の取得工程）
被験者Aが眼鏡店に来店し、図４Aの空間周波数に対する認知特性が計測されたとする。図４Aは、実験室に設置された大型の測定装置（脳磁図）で計測したデータであるが、脳波や反応時間、主観評価等を用いて、同様の傾向を持つ「空間周波数の認知特性図」を取得することができる。
計測された図４Aの「空間周波数の認知特性図」は、そのままパーソナルコンピュータにて解析される。被験者Aの空間周波数に対する認知特性は、
第１の空間周波数ピーク：  ３６本（１．１ｃｐｄ）
第２の空間周波数ピーク：  ９６本（２．９ｃｐｄ）
第１の空間周波数ピークの高さ：  ２８００（ｆＴ２／ｃｍ２）
第２の空間周波数ピークの高さ：  １２００（ｆＴ２／ｃｍ２）
と算出される。ここでは、上記式（１）を用いて「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」を算出する。
「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」  ＝  ２８００／（２８００＋１２００）  ＝  ０．７
と算出される。
（Ｂ）第２の工程（レンズ発注工程）
眼鏡店より発注情報として眼鏡レンズメーカーに、被験者Ａの度数（左右ともＳ−４．５０Ｄ）とともに、「ぼけ・ゆがみ指向係数」０．７が伝えられ、レンズ種別として、１．６素材の内面非球面レンズが選択され、商品名とともに発注される。この時、フレーム情報（例えば、玉型形状）や、フレーム装用状態の情報、被験者Ａの頂点距離（ＰＤ）などが合わせて伝えられてもよい。
（Ｃ）第３の工程（基本レンズ情報の選定工程）
眼鏡レンズメーカーにて、受注情報より、レンズ製造のための基本情報が設定される。被験者Ａの度数は、左右レンズともにＳ−４．５０Ｄ、屈折率１．６０素材、非球面レンズという情報を用いて、予め眼鏡レンズメーカーにて設定してあるレンズの基本情報と照らし合わせて、レンズカーブが設定される。この時、マイナス度数のレンズであればレンズ設計の際の狙いとしてのレンズの中心厚が、プラス度数であれば、レンズの中心厚が設定されることが好ましい。受注情報に玉型情報がある場合においては、玉型情報も考慮して狙いのレンズ厚やレンズカーブが決定される。
本例では、製作するのが内面非球面レンズであるため、以下のレンズ基本条件が選定される。
表面：  ２．０カーブ（１．５２３換算）
裏面：  ５．９カーブ（１．５２３換算）
中心厚：  １．０ｍｍ
レンズ径：  ７５ｍｍ
また、このとき、非球面設計を効率的に行うため、非球面設計をする際の設計出発点（例えば非球面設計における非球面係数の初期値）となる情報が合わせて選定されるなどしてもよい。
【００３１】
（Ｄ）第４の工程（設計工程）
レンズメーカーにて、第2の工程で取得された「ぼけ・ゆがみ指向係数」と第3の工程で設定されたレンズ基本情報をもとにレンズ設計がされる。この工程は、第3の工程で設定されたレンズの基本形状に対して付加するサグ量を計算する工程である。本実施例は内面非球面レンズであるため、裏面に付加されるサグ量が計算される。
第2の工程で取得された「ぼけ・ゆがみ指向係数」をレンズ設計に適用する例を説明する。
まず、仮にＳ−４．５０Ｄの時の理想的な非球面設計を図５Ａとする。図５Ａは像面湾曲をレンズ全面で０とした設計であるが、明細書における本発明の説明のための設計であり、実際には必ずしも最適な設計ではない。図５では濃色が非点隔差、淡色が像面湾曲を示している。
図５Ａは、仮に像面湾曲を全面０とした設計を理想的な設計とする際の設計である。これは、「ぼけ・ゆがみ嗜好係数」＝０、すなわち「ぼけ重視」のときの設計となる。
図５Ｂは、図５Ａに対する「ゆがみ重視」の設計である。図５Ａに比べて、レンズ周辺部で過度に非球面サグが加えられており、ゆがみ重視になっていることが分かる。
眼鏡レンズメーカーは、図５Ａ、図５Ｂのような設計情報（設計データ）を、レンズ度数ごとに予め設定しておくことがレンズ製造時の設計コストを下げるためによい。このような設計情報は、基本レンズ情報に付加するサグ量、非球面係数、レンズの各設計点における曲率変化と曲率変化の方向、レンズの各設計点におけるプリズム変化やプリズムの基底方向などにより設定することができる。また、設計狙い値として設計しておくこともできる。本例では、図５Ａの像面湾曲の設計狙い値を０にするなどである。
第2の工程で取得された「ぼけ・ゆがみ指向係数」が０．７であることから、図５Ａ、図５Ｂの設計をもとに、
ぼけ・ゆがみ指向係数を反映したレンズのサグ量  ＝  （１−ぼけ・ゆがみ指向係数）  ×  ぼけ重視の設計のサグ量  ＋  ぼけ・ゆがみ指向係数  ×  ゆがみ重視の設計のサグ量    ・・・式４
という計算式により、ぼけ・ゆがみ指向係数を反映したレンズのサグ量を計算する。ここでは、上記式４にぼけ・ゆがみ指向係数＝０．７を代入し、基本レンズ条件に付加する非球面サグ量を設計する。設計結果のレンズは、図５Ｃのようなレンズ性能となる。ここで、図５Ａ〜図５Ｃから明らかなように、非球面設計において付加されるサグ量の絶対値は、レンズ中心部では小さく（本例では０）、レンズ周辺部で大きくなる。すなわち、被験者Ａの空間周波数に対する認知特性から求めた「ぼけ・ゆがみ指向係数」をレンズ設計に適用することで、レンズ周辺部の形状を被験者Ａの見え方の特性の情報に合わせることができる。
ここで、例えば、図４Ｂの空間周波数に対する認知特性を持つ被験者Ｂがレンズ購入者であった場合についての設計例を補足する。被験者Ｂも被験者Ａと同じ左右レンズ度数であった場合とする。その場合、図４Ｂより被験者Ｂにおいては、「ぼけ・ゆがみ指向係数」＝  ０．３となっている。被験者Ｂの「ぼけ・ゆがみ指向係数」をレンズ設計に反映した設計は、図６のようになる。このようにすることで、屈折力（本例では左右眼ともＳ−４．５０Ｄ）の同じ被験者に対して、空間周波数に対する認知特性の情報から個人の見え方の特性に合わせたレンズを設計できる。
尚、レンズカーブを変更してゆがみの程度を変化させる場合においては、第4の工程で第3の工程で選定されたレンズカーブを補正することが好ましい。例えば、被験者Ａでは、ぼけ・ゆがみ嗜好係数が０．７であることから、レンズカーブを若干深くし、基本レンズ情報では２．０カーブであるところ、２．５カーブにする。被験者Ｂでは、ぼけ・ゆがみ嗜好係数が０．３であることから、レンズカーブを１．５カーブに修正するなどする。本例では、レンズカーブの修正も行うものとする。
（Ｅ）第５の工程（レンズ加工工程）
第3の工程で設定されたレンズ基本情報のレンズカーブ（第4の工程でレンズカーブを修正した場合には、第4の工程で修正した修正カーブ）とレンズ径、レンズ裏カーブ、第4の工程で設定された非球面サグ量より、当該レンズの製造に必要なセミフィニッシュレンズが選定される。本例では、被験者Ａのレンズは２．５カーブの表面カーブを持つセミフィニッシュレンズが選定される。選定されたセミフィニッシュレンズは、レンズ表面をブロッキング工程でアロイやＵＶ硬化樹脂等で加工治具に固定し、レンズ裏面をＣＡＭ装置等で加工し、レンズ裏面形状を加工する。このとき、基本情報のレンズ裏カーブと付加される非球面サグ量、加工時の補正量等により、レンズ裏面の加工サグ量が計算され、コンピュータ等からＣＡＭ装置等に出力される。この加工工程を経ることで、レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性に合わせたレンズ形状として製造することができる。
このように製造されたレンズは、第６の工程（納品工程）により眼鏡レンズメーカーより眼鏡店に納品され、第７の工程（眼鏡枠入れ工程）でレンズ購入者の選んだフレームに枠入れされる。このようにして、レンズ購入者の見え方の特性を非球面レンズの周辺部に反映させた眼鏡がレンズ購入者に納品される。
【００３２】
＜実施例２＞
被験者Ｃの見え方の特性を累進レンズ設計に反映させた眼鏡レンズを設計・製造する場合について説明する。被験者Ｃは、左右ともにＳ−３．００Ｄ  ＡＤＤ２．００Ｄの視力値であり、遠近タイプの累進屈折力レンズを希望している場合とする。
（Ａ）第１の工程（空間周波数に対する認知特性の取得工程）
眼鏡店にて、被験者Ｃの遠方の「空間周波数の認知特性図」が図２Ａのように得られたとする。また、図は示していないが同様に、被験者Ｃの近方の「空間周波数の認知特性図」が得られたものとする。
ここで、遠方と、近方の「空間周波数の認知特性図」は、当該距離に指標刺激を提示し、脳波計測等の生体計測手段等を用いることで計測することができる。本例では、遠方の距離を５ｍ、近方の距離を４０ｃｍとした場合である。
本実施例では、被験者の「ゆがみ嗜好係数」を求めるものとする。遠方視の見え方特性について、図２Ａの第１の空間周波数ピークより３６本（１．１ｃｐｄ）と求めることができる。また、同様に近方視の見え方特性について、第１の空間周波数ピークが１２８本（３．８ｃｐｄ）であったとする。
「ゆがみ嗜好係数」= （Amax − A2）／（Amax − Amin）  ・・・（式３）
において、Ａｍａｘ＝４．８ｃｐｄ、Ａｍｉｎ＝０．４ｃｐｄ、であるから、被験者Ｃの遠方の「ゆがみ嗜好係数」＝（４．８−１．１）／（４．８−０．４）＝０．８４、近方の「ゆがみ嗜好係数」＝（４．８−３．８）／（４．８−０．４）＝０．２２と求めることができる。
（Ｂ）第２の工程（レンズ発注工程）
実施例１と同様に、眼鏡店より眼鏡レンズメーカーにレンズ発注がされる。レンズ素材屈折率は１．７、累進屈折力レンズとする。本実施例２では、遠方および近方の「ゆがみ嗜好係数」が、レンズ購入者のレンズ度数情報等と合わせて伝えられる。
（Ｃ）第３の工程（基本レンズ情報の選定工程）
実施例１と同様に、基本レンズ情報が設定される。本例では、Ｓ−３．００Ｄ  ＡＤＤ２．００Ｄであることから、レンズカーブ３カーブが設定される。中心厚は、１．０ｍｍ、レンズ径７５ｍｍと設定される。
（Ｄ）第４の工程（設計工程）
被験者Ｃ（レンズ購入者）の遠方および近方の「ゆがみ嗜好係数」をレンズ設計に適用する。図８Ａは、非点収差分布図である。この図は、遠用及び近用の「ゆがみ嗜好係数」が０．５である場合とする。この設計を基本設計として、遠用及び近用の「ゆがみ嗜好係数」レンズ設計に反映させる。
被験者Ｃの遠用の「ゆがみ嗜好係数」＝０．８４であることから遠用のゆがみを増加させることが好ましく、近用の「ゆがみ嗜好係数」＝０．２２であることから、近用のゆがみを減少させることが好ましいことが分かる。そのようにして設計したのが、図８Ｂである。図８Ｂの設計は、図８Ａの基本設計と遠用度数測定ポイントの度数、近用度数測定ポイントの度数が同じであり、主注視線上の加入曲線も同じである。遠用部側方では、非点収差分布が密になっている。非点収差は乱視成分であるため、その変化量が大きくなることでゆがみが増加していることになる。また、遠用側方の明視域が増えていることが分かる。近用部側方では、非点収差分布が疎（なだらか）になっており、ゆがみが減少していることが分かる。このように設計することで累進レンズの周辺部設計にレンズ購入者の見え方の特性を反映させることができる。尚、累進屈折力レンズは、基本となるレンズカーブに非球面サグ量と累進サグ量を合成することでできている。そのため、本例２のように累進サグ量を変化させる以外にも非球面レグ量を変化させたり、レンズカーブを変化させることによりゆがみの量を調整することが可能である。この時、遠用と近用のゆがみの量を別々に調整するには、上下非対称の非球面やカーブ変化を用いることが好ましい。
このように設計されたレンズは、レンズ加工工程、納品工程、眼鏡組み立て工程を経てレンズ購入者に納品される。
【００３３】
以上の製造システムにより、レンズ購入者の空間周波数に対する認知特性より算出される見え方の特性を、レンズ周辺部の設計に反映した、非球面レンズ、累進屈折レンズを提供することができる。
本願発明は上述した実施例に記載の構成に限定されない。上述した各実施例や課題を解決するための手段の構成要素は任意に選択して組み合わせて構成するとよい。また各実施例の構成要素と、発明を解決するための手段に記載の任意の構成要素または発明を解決するための手段に記載の任意の構成要素を具体化した構成要素とは任意に組み合わせて構成するとよい。また、これらについても本願の補正または分割出願等において権利取得する意思を有する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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