(57)【要約】【課題】効率よく雨天と判定可能な雨滴検出装置を提供する。【解決手段】フロントガラス２を撮像して該フロントガラス２の外表面２ａの情報を得るためのカメラ１１と、フロントガラス２の外表面２ａの情報からフロントガラス２上の異物の存在を推定する雨滴判定部２２と、フロントガラス２の状態を機械学習により蓄積した非雨天状態であるというデータを記憶した記憶部２３と、を備えた制御回路２１を有する。制御回路２１は、雨滴判定部２２によりフロントガラス２における雨滴（異物）の存在が肯定された場合は、フロントガラス２の状態と記憶部２３に記憶された前記データとを対比して雨天状態であるか否かを判定する。【選択図】図１
2019099008.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両ウィンドを撮像して該車両ウィンドのウィンド面の情報を得るためのウィンド面検出センサと、前記車両ウィンドの表面の情報からウィンド面上の異物の存在を推定する異物推定部と、予め修習された非雨天時のウィンドの表面の状態から機械学習により導いた非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を記憶した記憶部と、を備えた制御部を有し、
前記制御部は、前記異物推定部により前記ウィンド面における異物の存在が肯定された場合は、前記ウィンド面の状態と前記記憶部に記憶された前記ウィンド表面状態判別式とを対比して雨天状態であるか否かを判定することを特徴とする雨滴検出装置。
【請求項２】
前記異物推定部は、前記ウィンド面検出センサの撮像範囲内における前記ウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することを特徴とする請求項１に記載の雨滴検出装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記ウィンド面上における異物の付着率を算出し、該異物の付着率と前記雨天状態である旨の情報を、ワイパを駆動させるためのワイパモータを制御するワイパ制御部に出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の雨滴検出装置。
【請求項４】
ワイパモータを制御するワイパ制御部を有し、
前記ワイパ制御部は、請求項３に記載の雨滴検出装置の前記制御部から出力された前記異物の付着率と雨天状態である旨の情報に基づいて前記ワイパの作動を決定することを特徴とするワイパ制御装置。
【請求項５】
前記ワイパモータの出力軸の角度を検出する角度検出部と、
前記角度検出部によって検出された前記出力軸の角度の情報を前記雨滴検出装置の前記制御部に出力する角度情報出力部と、を備えたことを特徴とする請求項４に記載のワイパ制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雨滴検出装置及びワイパ制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両ワイパ装置としては、ウィンドに付着した雨滴を雨滴検出装置にて検出し、その検出結果に基づいてワイパ制御装置によりワイパを自動的に駆動させるものが開発されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
このような車両ワイパ装置に用いられる雨滴検出装置（特許文献１では付着物センサ）としては、車両ウィンドに付着した異物（雨滴）の量を判断し、その異物の量に応じてワイパモータを制御する制御部に対して信号を出力するようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−１８９５３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記のような車両ワイパ装置では、車両ウィンドに付着した異物の量に応じてワイパモータの動作が決定される。このため、例えばワイパの誤作動を避けるために閾値を設定すると、雨天時の最初の動き出しが遅くなる傾向となる。また、雨天といっても小雨、大雨、暴雨など様々なバリエーションがあり、シチュエーション毎に場合分けさせると、設定すべき閾値が膨大な量となり、効率よく雨天と判定することができない。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、効率よく雨天と判定可能な雨滴検出装置及びワイパ制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決する雨滴検出装置は、車両ウィンドを撮像して該車両ウィンドの表面の情報を得るためのウィンド面検出センサと、前記車両ウィンドのウィンド面の情報からウィンド面上の異物の存在を推定する異物推定部と、予め修習された非雨天時のウィンドの表面の状態から機械学習により導いた非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を記憶した記憶部と、を備えた制御部を有し、前記制御部は、前記異物推定部により前記ウィンド面における異物の存在が肯定された場合は、前記ウィンド面の状態と前記記憶部に記憶された前記ウィンド表面状態判別式とを対比して雨天状態であるか否かを判定する。
【０００８】
上記態様によれば、記憶部に記憶された非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式とウィンド面の状態とを対比して雨天状態であるか否かを判定する。つまり、非雨天状態というウィンド表面状態判別式（閾値）から逸脱した状態である場合に雨天状態と判定することが可能となるため、細かい雨天のデータを得る必要がなく効率よく雨天と判定することが可能となる。
【０００９】
上記雨滴検出装置において、前記異物推定部は、前記ウィンド面検出センサの撮像範囲内における前記ウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することが好ましい。
【００１０】
上記態様によれば、撮像範囲内におけるウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出する。ここで、ウィンド面上に雨滴が付着した場合には、その場に留まるか風等により僅かに動く程度である。即ちウィンド面上の雨滴は通常時間の経過に伴う位置的な変化が少ないこととなる。そのため、前述した通りウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することで雨滴の誤検出を抑えることができる。
【００１１】
上記雨滴検出装置において、前記制御部は、前記ウィンド面上における異物の付着率を算出し、該異物の付着率と前記雨天状態である旨の情報を、ワイパを駆動させるためのワイパモータを制御するワイパ制御部に出力することが好ましい。
【００１２】
上記態様によれば、異物の付着率と雨天状態である旨の情報をワイパモータを制御するワイパ制御部に出力することで、ワイパ制御部においてワイパの動作モードを決定することができる。
【００１３】
また上記課題を解決するワイパ制御装置は、ワイパモータの回転を制御するワイパ制御部を有し、前記ワイパ制御部は、前記雨滴検出装置の前記制御部から出力された前記異物の付着率と雨天状態である旨の情報に基づいて前記ワイパの作動を決定する。
【００１４】
上記態様によれば、異物の付着率と雨天状態である旨の情報からワイパモータを制御するワイパ制御部によってワイパの動作モードを決定することができる。
上記ワイパ制御装置において、前記ワイパモータの出力軸の角度を検出する角度検出部と、前記角度検出部によって検出された前記出力軸の角度の情報を前記雨滴検出装置の前記制御部に出力する角度情報出力部と、を備えることが好ましい。
【００１５】
上記態様によれば、雨滴検出装置の制御部に対してワイパモータの出力軸の角度の情報を出力することで、例えば撮像範囲内にワイパ（ワイパブレード）が見切れた状態での雨滴検出を抑えることが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の雨滴検出装置及びワイパ制御装置によれば、効率よく雨天と判定可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施形態における車両の模式断面図。
【図２】学習方法について説明するための説明図。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は天候の違いによる差異を説明するための説明図。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は雨滴検出方法について説明するための説明図。
【図５】雨滴検出装置の制御例を示すフローチャート。
【図６】変形例における制御ブロック図。
【図７】同変形例における撮像範囲と払拭範囲との関係を説明するための説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、雨滴検出装置を備えた車両ワイパ装置の一実施形態について説明する。なお、図面では、説明の便宜上、構成の一部を誇張又は簡略化して示す場合がある。また、各部分の寸法比率についても、実際と異なる場合がある。
【００１９】
図１に示すように、車両Ｃには、ルーフパネル１の車両前方側端部から車両前方側に向かって斜め下方に延びるように車両ウィンドとしてのフロントガラス２が設けられている。又、車両Ｃにおけるルーフパネル１の下面には、運転席３から後方を確認するためのバックミラー４が支持されている。
【００２０】
また、車両Ｃには、車両Ｃの内部からフロントガラス２を撮像して該フロントガラス２の表面の情報を得るためのウィンド面検出センサとしてのカメラ１１が設けられている。カメラ１１は、筐体１２と、筐体１２内に収容保持された撮像素子としてのＣＭＯＳ（イメージ）センサ１３と筐体１２から外部に露出するように保持されたレンズ１４とを有する。カメラ１１は、バックミラー４の車両前方側に配置されるように、本実施形態ではルーフパネル１に固定されている。詳しくは、カメラ１１は、筐体１２を支持すべく上方に延びる支持部１２ａを有し、該支持部１２ａはカメラ１１がバックミラー４の車両前方側に配置されるようにルーフパネル１に固定されている。なお、バックミラー４は、車両Ｃの車幅方向（フロントガラス２の幅方向）中心に配置され、カメラ１１も車両Ｃの車幅方向（フロントガラス２の幅方向）中心に配置されている。
【００２１】
ＣＭＯＳセンサ１３の撮像面１３ａとレンズ１４の主面１４ａとは、ピント面Ｐｍがフロントガラス２の外表面２ａを含む平面を基準として車室内側に傾くように、互いが非平行状態で設けられている。より詳しくは、ピント面Ｐｍは、撮像範囲における下端側が車室内側となるように撮像面１３ａと主面１４ａとが傾けて設けられている。そして、前記ピント面Ｐｍと前記撮像面１３ａを含む平面と主面１４ａとが一直線Ｌ上で交わるように撮像面１３ａと主面１４ａが傾けて設けられている。なお、フロントガラス２の外表面２ａは、実際は湾曲しており平面ではないが、その湾曲面に最も近い平面を用いて、ＣＭＯＳセンサ１３の撮像面１３ａとレンズ１４の主面１４ａとの傾きが設定されている。また、図１は、車両Ｃを側方（車両幅方向）から見た模式断面図であり、撮像面１３ａを含む平面を直線Ｓ１として図示し、前記主面１４ａを含む平面を直線Ｓ２として図示している。さらに図１では、フロントガラス２の外表面２ａを含む平面を直線Ｓ３として図示し、直線Ｓ３を基準として車室内側に傾いた含むピント面Ｐｍを含む直線Ｓ４として図示し、一直線Ｌは紙面直交方向に延びるため、点で図示している。
【００２２】
上述した構成とすることで、本実施形態のカメラ１１では、前記ピント面Ｐｍを基準として被写界深度Ｄが設定されることとなる。なお、被写界深度Ｄはピント（焦点）が合っていると見なすことができる範囲であり、ピント面Ｐｍを基準として前方側（車両Ｃにおいて後方側）に位置する前方被写界深度Ｄ１と、ピント面Ｐｍを基準として後方側（車両Ｃにおいて前方側）に位置する後方被写界深度Ｄ２とを足し合わせた範囲である。また、本例の被写界深度Ｄは、カメラ１１の撮像範囲内におけるフロントガラス２の上端側ほど浅く、下端側ほど深くなっている。
【００２３】
そのため、前述したようにピント面Ｐｍの撮像範囲における下端側が車室内側となるように撮像面１３ａと主面１４ａとが傾けて設けられることで、撮像範囲における後方被写界深度Ｄ２をフロントガラス２の外表面２ａ近傍に設定されることとなる。また、本例の被写界深度Ｄは、撮像範囲においていずれも外表面２ａを含む位置となっている。
【００２４】
また、カメラ１１は、撮像中心軸線Ｊが、水平面よりも鉛直方向側に向くように（言い換えると斜め下方側を向くように）、且つ、フロントガラス２の外表面２ａと交わる位置Ｐが該フロントガラス２の上半分の範囲Ｈ１内となるように設けられている。なお、フロントガラス２の上半分の範囲Ｈ１とは、詳しくは、フロントガラス２の上端とフロントガラス２の鉛直方向中心Ｚとの間の範囲である。
【００２５】
また、車両Ｃには、カメラ１１に接続された制御回路２１が設けられている。制御回路２１は、前記画像データに基づいて異物としての雨滴の有無を判定（推定）する雨滴判定部２２と、予め修習された非雨天時のフロントガラス２の外表面２ａの状態から、機械学習により導いた非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を記憶した記憶部２３と、通信部２４とを有する。
【００２６】
雨滴判定部２２は、カメラ１１によって撮像された画像データから雨滴を推定する。雨滴判定部２２は、雨滴判定においては異物としての雨滴の連続性を検出するようになっている。すなわち、カメラ１１によって撮像された画像データの内で複数のフレーム毎における雨滴の位置的及び時間的連続性を検出する。なお、このような検出方法の一例としてカルマンフィルタを用いることができる。
【００２７】
制御回路２１は、通信部２４を介してワイパ制御回路３１と接続される。
ワイパ制御回路３１は、車両ワイパ装置のワイパモータＭの駆動を制御するワイパ制御部３２と、前記制御回路２１の通信部２４と通信を行う通信部３３とを有する。各通信部２４，３３との通信方法（接続方法）は、例えば、ＣＡＮ、ＬＩＮ、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）等の車載ネットワークを用いることができる。
【００２８】
次に、非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を導く際に用いた機械学習方法について説明する。なお、以下に示す学習方法で得られたウィンド表面状態判別式は予め記憶部２３に記憶されたものであり、車両走行時においてその情報の更新はしないものとして説明する。
【００２９】
本例では、パターン認識手法の１つである１−ｃｌａｓｓ  ＳＶＭ（サポートベクターマシン：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて「雨天でない」状態の映像から機械学習を実施している。このとき、「雨天でない」状態（非雨天状態）を正常範囲（正常値）として学習させている。ここで「雨天でない」状態の映像における情報としては、例えば、晴天や曇天等の天候の情報、フロントガラス２のキズ、他車のヘッドライト等のライト類の情報が含まれる。
【００３０】
図２には本当は雨以外である場合の正規分布ＮＤ１と、本当は雨である場合の正規分布ＮＤ２とを示している。また、各正規分布ＮＤ１，ＮＤ２の共通の横軸として「雨らしさ」を示している。「雨らしさ」とは、取得された画像内の異物が雨滴の特徴に類似している程度を示すものである。また、図２において本当は雨である場合を「○」でプロットし、本当は雨以外である場合（一例として本当はキズである場合）を「×」でプロットしている。
【００３１】
図２から分かるように正規分布ＮＤ１と正規分布ＮＤ２とはその一部の領域Ａにおいて重なることとなる。正規分布ＮＤ１における領域Ａは、正規分布ＮＤ１において「雨らしさ」の高い領域である。正規分布ＮＤ２における領域Ａは、正規分布ＮＤ２において「雨らしさ」の低い領域である。
【００３２】
また、本例では例えば正規分布ＮＤ１の平均値μ１と、正規分布ＮＤ２の平均値μ２との間の基準値Ｏから正規分布ＮＤ１における４σの範囲Ｘ内における「雨らしさ」を１０段階で点数化し、それらを点数毎にヒストグラム化する。
【００３３】
すると、図３（ａ）に示すように、晴れの場合には点数が低い割合が高く、点数が高い割合が低くなる特徴がある。図３（ｂ）に示すように、小雨の場合には点数が中間〜高い割合が晴れの場合と比べて高い傾向を示す特徴がある。図３（ｃ）に示すように、雨の場合には点数が高い割合が小雨や晴れの場合と比べて高い傾向を示す特徴がある。なお、図３（ａ）〜（ｃ）に示すヒストグラムは一例であって、全てがこのパターンに当てはまるわけではない。
【００３４】
上記のようにヒストグラム化し、それらは例えば複数フレーム分（本例ではｔ−９〜ｔの１０フレーム）分用意し、多次元（本例では１００次元）に分類することで「雨天でない」状態（正常範囲）か「雨である」状態（異常範囲）かの境界域であるウィンド表面状態判別式（閾値）を導くことが可能となる。つまり本例においては、「雨である」状態については直接的に学習していないため、学習に必要なデータ量を抑えることが可能となっている。
【００３５】
次に、制御回路２１が行う処理について説明する。
図５に示すように、制御回路２１の雨滴判定部２２は、画像データを取得する（ステップＳ１０１）。ここでいう画像データとは、例えば、カメラ１１によって撮像した現在の画像データである現在フレームと、現在の画像データの１つ前の画像データである第１フレームと、現在の画像データの２つ前（前記第１フレームの１つ前）の画像データである第３フレームとの複数フレームの画像データである。なお、各フレームは、カメラ１１内のメモリに一旦蓄積された後にメモリから取得したり、カメラ１１で撮像されて外部の記憶部２３に記憶されたデータを取得するなど種々の方法が考えられる。
【００３６】
次いで、取得した画像データから画像特徴量を抽出する（ステップＳ１０２）。画像特徴量としては例えば画像内における輝度等の情報を抽出する。
次いで、雨滴判定部２２は、取得した画像データから抽出された画像特徴量から雨滴を検出する（ステップＳ１０３）。このとき、各フレームにおいてはそれぞれ個別に雨滴を検出する。
【００３７】
次いで、雨滴判定部２２は、各フレームにおいて雨滴の連続性を検出する（ステップＳ１０４）。ここで、雨滴は、一度付着したらその場に留まるか、風等によって若干動く程度である。即ち、取得した画像において、各フレーム毎の雨滴の位置的連続性と時間的連続性とを検出することで正しい雨滴を検出でき、雨滴の誤検出が抑えられている。
【００３８】
図４（ａ）には、模式的に３つのフレーム毎の雨滴Ａ１，Ａ２，Ａ３を重ね合わせて示している。雨滴Ａ１は、現在のフレーム内で前記ステップＳ１０３において雨滴と検出されたものである。雨滴Ａ２は、１つ前のフレーム内で前記ステップＳ１０３において雨滴と検出されたものである。雨滴Ａ３は、現在フレームから２つ前のフレーム内で前記ステップＳ１０３において雨滴と検出されたものである。
【００３９】
図４（ｂ）には、図４（ａ）の雨滴Ａ１，Ａ２，Ａ３を足し合わせた（合成）したものである。すなわち各フレーム毎の雨滴Ａ１，Ａ２，Ａ３を足し合わせることで位置的連続性と時間的連続性とを検出することができる。図４（ｂ）ではドットの濃い部分が位置的連続性が高い部分、即ち本当の雨滴である可能性が高いと推定される。
【００４０】
上述した検出方法を用いることで、図４（ｃ）において実線で示した箇所を雨滴として検出する。なお、図４（ｃ）においては現在のフレームのみで雨滴として検出した場合を２点鎖線で示しており、前述したように位置的連続性と時間的連続性に着目して雨滴を検出することで誤検出を抑えることができる。なお、このように位置的連続性と時間的連続性とに着目したものの一例としてカルマンフィルタが挙げられる。なお、ステップＳ１０４又はステップＳ１０３において雨滴（異物）の存在が認められない場合には処理を終了する。このような構成とすることで不要な演算等を実施しなくて済む。
【００４１】
次いで、図５に示すように、雨滴判定部２２は、検出された雨滴と記憶部２３に記憶されたウィンド表面状態判別式とを比較して正常範囲内か否か判定する（ステップＳ１０５）。雨滴判定部２２は、検出された雨滴と記憶部２３に記憶されたウィンド表面状態判別式とを比較して正常範囲内と判定した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、処理を終了する。その後、例えばステップＳ１０１から繰り返し処理を行う。
【００４２】
また、雨滴判定部２２は、検出された雨滴と記憶部２３に記憶されたウィンド表面状態判別式とを比較して正常範囲から逸脱したと判定した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、取得した画像データ内における雨滴の付着率を算出する（ステップＳ１０６）。
【００４３】
次いで、雨滴判定部２２は、通信部２４，３３を介してワイパ制御部３２に雨滴の付着率と雨天である旨の情報を出力し（Ｓ１０７）、処理を終了する。その後例えばステップＳ１０１から繰り返し処理を行う。
【００４４】
すると、雨滴判定部２２による雨滴の有無の判定並びに雨滴の付着率の情報に基づいて、ワイパモータＭを駆動制御する。具体的には、本実施形態のワイパ制御部３２は、例えば、雨滴判定部２２にて判定された雨滴の量に応じたモード（低速モードや高速モードや間欠モード等）でワイパモータＭを駆動させる。
【００４５】
本実施形態の作用を説明する。
例えば、車内に設けられたレバースイッチＳＷがオート位置に操作されていると、カメラ１１によって車両Ｃの内部からフロントガラス２が定期的に撮像される。なお、図１では、カメラ１１による撮像範囲（角度）を破線で図示している。そして、雨滴判定部２２によって、撮像した画像データに基づいてフロントガラス２上に雨滴等が付着していると判定されると、ワイパ制御部３２によってワイパモータＭが駆動されて図示しないワイパによってフロントガラス２が払拭され、自動的に雨滴等が除去される。
【００４６】
本実施形態の効果を記載する。
（１）記憶部２３に記憶された非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式とフロントガラス２の外表面２ａの状態である検出された雨滴とを対比して雨天状態であるか否かを判定する。つまり、非雨天状態というウィンド表面状態判別式（閾値）から逸脱した状態である場合に雨天状態と判定することが可能となるため、細かい雨天のデータを得る必要がなく効率よく雨天と判定することが可能となる。
【００４７】
（２）撮像範囲内におけるフロントガラス２上の雨滴の位置並びに時間的な連続性を検出する。ここで、フロントガラス２上に雨滴が付着した場合には、その場に留まるか風等により僅かに動く程度である。即ちフロントガラス２上の雨滴は通常時間の経過に伴う位置的な変化が少ないこととなる。そのため、前述した通りフロントガラス２上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することで雨滴の誤検出を抑えることができる。
【００４８】
（３）異物の付着率と雨天状態である旨の情報をワイパモータＭを制御するワイパ制御部３２に出力することで、異物の付着率に応じてワイパ制御部３２においてワイパの動作モードを決定することができる。
【００４９】
なお、上記実施形態は、以下のように変更してもよい。
・上記実施形態では特に言及していないが、例えばフロントガラス２上におけるワイパ（ワイパブレード）の位置を検出し、検出されたワイパの位置がカメラ１１の撮像範囲ＳＨ内に入らない状況下においてカメラ１１による撮像を行う構成を採用してもよい。図７に示すように、撮像範囲ＳＨはワイパの払拭範囲ＷＨとその全て若しくは一部が重なるようになっている。なお、ワイパの位置は例えばワイパを駆動させるためのワイパモータＭの出力軸の角度を検出することでワイパの位置を特定（推定）することができる。つまり、図６に示すように出力軸の角度を検出する角度検出部４０を備え、それらの情報を角度情報出力部としての通信部３３を介して雨滴検出装置の制御回路２１に出力することで雨滴検出タイミングを制御することができる。これにより、撮像範囲ＳＨ内にワイパが見切れていない状況下の画像データを用いて適切に雨滴検出を行うことができる。
【００５０】
・上記実施形態では、異物の位置並びに時間的な連続性を検出する方法としてカルマンフィルタを採用したが、異物の位置並びに時間的な連続性を検出することができれば他の方法を用いてもよい。なお、上記実施形態では、撮像した映像の内で３フレーム分の映像から異物の位置並びに時間的な連続性を検出することとしたが、これに限らず、例えば４フレーム分以上の映像から異物の位置並びに時間的な連続性を検出するようにしてもよい。また、必ずしも連続するフレームを用いる必要はなく、例えば現在のフレームと２つ前のフレームと４つ前のフレームを用いて異物の位置並びに時間的な連続性を検出するようにしてもよい。
【００５１】
・上記実施形態では、機械学習の１つの学習法である１−ｃｌａｓｓ  ＳＶＭ法を用いて学習することとしたが、例えばＭＴ（マハラノビス・タグチ）法などの他の学習法を用いてもよい。
【００５２】
・上記実施形態では、カメラ１１は、バックミラー４の車両前方側に配置されるように、ルーフパネル１に固定されるとしたが、他の位置に固定してもよい。例えば、フロントガラス２の内表面に固定するものとしてもよい。このような構成であってもカメラ１１がバックミラー４の車両前方側に配置されることとなる。また、このような構成とすることで、例えば、ルーフパネル１に固定されるもの（上記実施形態参照）に比べて、ワーキングディスタンス（レンズ１４からフロントガラス２の外表面２ａまでの距離）を短くすることができ、被写界深度を小さく（浅く）することができる。よって、背景に焦点（ピント）が合ってしまうことを抑えることができ、ひいては誤検出を抑えることができる。
【００５３】
また、フロントガラス２の上端側に限らず、ダッシュボードの上面などのフロントガラス２の下端側にカメラ１１を設ける構成を採用してもよい。
・上記実施形態では、ピント面Ｐｍをその下端側ほど車室内側となるように構成したが、これに限らず、例えばピント面Ｐｍを直線Ｓ３、つまりフロントガラス２の外表面２ａに沿った構成としてもよい。
【００５４】
・上記実施形態では、カメラ１１は、車両Ｃの内部からフロントガラス２を撮像するとしたが、リヤガラス等、他の車両ウィンドを撮像するようにしてもよい。
・上記実施形態では、撮像素子をＣＭＯＳセンサ１３としたが、これに限定されず、例えばＣＣＤ（イメージ）センサ等の他の撮像素子に変更してもよい。
【００５５】
・上記実施形態では、雨滴判定部２２による雨滴の有無の判定に基づいて、ワイパモータＭを駆動制御するとしたが、判定の結果を他の用途に用いるようにしてもよい。
・上記実施形態では、カメラ１１は、単純に外部に露出したレンズ１４だけを備えたように記載したが、これに限定されず、筐体１２の内部にもレンズを備えたカメラとしてもよく、それらのレンズ（主面）と撮像面１３ａとを傾けて、シャインプルーフの原理を利用するものであってもよい。
【００５６】
・上記実施形態並びに各変形例は適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００５７】
２…フロントガラス（車両ウィンド）、２ａ…外表面（ウィンド面）、１１…カメラ（ウィンド面検出センサ）、２２…雨滴判定部（異物推定部）、２３…記憶部、３２…ワイパ制御部、４０…角度検出部、Ｃ…車両、Ｍ…ワイパモータ、ＳＨ…撮像範囲。
【図１】
2019099008.tif 000003
【図２】
2019099008.tif 000004
【図３】
2019099008.tif 000005
【図４】
2019099008.tif 000006
【図５】
2019099008.tif 000007
【図６】
2019099008.tif 000008
【図７】
2019099008.tif 000009