(57)【要約】【課題】  センサが検知したデータを、精度よく高速に判断して出力するセンサアレイデバイスを提供することにある。【解決手段】  センサアレイデバイスは、センサと、前記センサから出力されたデータと前記データに関する特徴量との比較を行う比較部とを備え、前記比較部は、前記比較の結果、前記センサから入力されたデータが前記特徴量に適合する場合に、前記センサから入力されたデータを出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサと、
前記センサから出力されたデータと、前記データに関する特徴量との比較を行う比較部とを備え、
前記比較部は、前記比較の結果、前記センサから入力されたデータが前記特徴量に適合する場合に、前記センサから入力されたデータを出力することを特徴とするセンサアレイデバイス。
【請求項２】
前記センサアレイデバイスは、さらに調停部を備え、
前記比較部は、前記比較の結果、前記センサから入力されたデータが前記特徴量に適合する場合に、前記センサから入力されたデータを出力する要求を前記調停部に送信し、
前記調停部は、前記データの出力を許可するか否かを判断し、許可する場合には、前記データの出力を許可することを示す情報を前記比較部に送信し、
前記比較部は、前記情報を受信した場合に、前記データを出力することを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項３】
前記特徴量は、前記センサアレイデバイスの外部から入力されることを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項４】
前記センサは、匂いセンサであることを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項５】
前記センサは、フォトダイオードを有するセンサであることを特徴とする請求項１に記載されたセンサアレイデバイス。
【請求項６】
前記センサアレイデバイスは、
前記センサと前記比較部とを含む処理部を複数備え、
第１の処理部に含まれる第１の比較部は、前記第１の処理部に含まれる第１のセンサから前記第１の比較部に出力されたデータを、第２の処理部に含まれる第２の比較部に送信し、
第２の処理部に含まれる第２の比較部は、前記第１の比較部から送信されたデータと、前記第２の処理部に含まれる第２のセンサから前記第２の比較部に出力されたデータとを比較することを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項７】
前記センサアレイデバイスは、
前記センサを複数含むとともに前記比較部を複数含む処理部を備え、
前記処理部に含まれる第１の比較部は、前記処理部に含まれる第１のセンサから前記第１の比較部に出力されたデータを、前記処理部に含まれる第２の比較部に送信し、
前記第２の比較部は、前記第１の比較部から送信されたデータと、前記処理部に含まれる第２のセンサから前記第２の比較部に出力されたデータとを比較することを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項８】
前記センサはイメージセンサであり、
前記特徴量は、画像データであり、
前記比較部は、前記イメージセンサから入力されたデータと、前記特徴量との形状を比較することを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項９】
前記比較部は、ＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）を備えることを特徴とする請求項１記載のセンサアレイデバイス。
【請求項１０】
センサと、前記センサから入力されたデータと前記データに関する特徴量との比較を行う比較部とを含む処理部を複数備えるセンサアレイデバイスにおいて、
第１の処理部に含まれる第１の比較部は、前記第１の処理部に含まれる第１のセンサから前記第１の比較部に入力された第１のデータを、第２の処理部に含まれる第２の比較部に送信し、
第２の処理部に含まれる第２の比較部は、前記第１のデータと、前記第２の処理部に含まれる第２のセンサから前記第２の比較部に出力された第２のデータとを比較し、
前記第２の比較部は、前記比較の結果、前記第１のデータと前記第２のデータが所定の関係を有する場合、データを出力することを特徴とするセンサアレイデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサアレイデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
ムーアの法則に代表される半導体などの微細加工技術の進展に伴う、情報処理能力の爆発的な拡大を背景として、現実社会の情報をデジタル化し、それをＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）技術で処理し、人々に価値を提供する拡張現実やＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）、飛行機型ドローン（小型無人機）による配送などのサービスに注目が集まっている。
【０００３】
現実社会の情報をデジタル化するときに用いられるセンサとしては、匂いセンサやイメージセンサなどがある。
【０００４】
この中で、技術開発の進んでいるデジタルカメラなどに使用されるイメージセンサは、画素を増やし、また高感度性能を向上させてきた。しかし、画像取り込み速度であるフレームレートに関しては通常のカメラは３０コマ／秒程度の一定の値にとどまっている。
【０００５】
一方、一部のカメラでは高フレームレート化への試みが行われている。その中で３つの代表的な方法を述べる。
【０００６】
第一の手法としては、全画素のうち一部の画素のみを読み出すというものである。イメージセンサは、画素センサがマトリックス状に配置されている。読み出す画素を間引くことで、例えば、画素センサから画素センサマトリックス外部にある読み出し回路へのデータ転送回数を減らすことができるため、短時間でイメージを得ることができる。
【０００７】
しかし、この方法では解像度が低下するという課題がある。例えば、特許文献１は、光電変換手段を含むピクセルをアレイ状に配置したＭＯＳ型固体撮像装置が、動き検出機能をも備えている技術を開示している。この動き検出を、画像走査の１フレーム周期の時間に拘束されず高速に行う、という課題に関して、センサアレイ１０１近傍に動き検出回路１０２を設ける、という手段を開示している（特許文献１参照）。
【０００８】
また、特許文献２は、高精度の画像認識と高速な画像認識とを両立するという課題に対して、最初に第２の画像に含まれる被写体の特徴量に基づいて判定した判定結果に応じて、次に第１の画像に含まれる被写体に対する判定を行うか否かを決定するという技術を開示している（特許文献２参照）。
【０００９】
第二の手法としては、全イメージ領域の画像を出力するのではなく、全イメージ領域中で、例えば最も動きのある領域の座標を出力するというものである。このようにすることで、イメージセンサから外部に出力するデータレートを低減することができるため、高速なデバイスを実現することができる。
【００１０】
例えば、特許文献３は、必要な画像情報を高速に獲得する、という課題に対して、特徴点の位置座標と局所パターンの符号語の組に量子化部６で変換して、確率オートマトン７に入力し、視覚情報量を算出し、視覚情報量が最大となるように入力パラメータ制御部８がレンズ系１の光軸を制御する、という技術を開示している（特許文献３参照）。
【００１１】
また、特許文献４は、画像処理を高速に行うことを可能にするという課題に対して、受光素子と、受光素子に接続された走査回路と、第１の配線から分岐して前記の走査回路に接続された第２の配線と、前記第１の配線と前記第２の配線とが形成する複数の分岐点のうち隣接する分岐点間に電気的に介在するように前記第１の配線上に設けられた可変抵抗素子とを備える、という技術を開示している（特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０００−３１６１２７
【特許文献２】特開２０１５−１７７３００
【特許文献３】特開平８−３２９０３３
【特許文献４】特開２０１５−０５６７００
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
ロボットやドローンの制御は、ロボットなどに搭載したセンサが行列マトリックス状に並べられたセンサアレイデバイスで、実社会のデータを取得し、それをコンピュータで処理し、ロボットなどの動作制御にフィードバックすることで行う。
【００１４】
センサアレイデバイスは、例えば生物の嗅細胞に類似した複数の匂いセンサを並べた匂いセンサアレイデバイスであり、もしくは、生物の視細胞に類似した複数の画素センサを並べたイメージセンサデバイスである。人間や昆虫などの生物も五感などで得たデータを歩行などの動作にフィードバックさせており、ロボットなどの制御を生物模倣で行う試みが行われている。ロボットなどは、生物、特に人と協調した動作を行うことが求められており、そのため、生物以上の動作速度が求められている。
【００１５】
しかし、通常のセンサアレイデバイスは、生物の五感と比較して動作速度が遅いという課題がある。例えば、臨界融合周波数は、生物の視覚の認識速度の指標となるものであり、明暗を認識できる臨界となる周波数である。ツメアカナガヒラタタマムシという昆虫の臨界融合周波数は４００Ｈｚと高い。一方、センサアレイデバイスの一例である画素センサアレイ（イメージセンサデバイス）の全画素の情報を読み出せる周期（フレームレート）は、およそ３０Ｈｚと低い。
【００１６】
そこで、既存の一般的なセンサアレイデバイスの低速さを改善する３つの方法について説明する。
【００１７】
まず、第１の方法は、例えば、特許文献１のように低画素の動き検出部と高画素のイメージ取得部を組み合わせる方法である。動き検出部は低画素数であるため、行数が小さくなり、高速にデータを取得することができる。これにより、動きを検出した付近のみ高画素数のイメージ取得部にアクセスし、そのデータを取得することでフレームレートの高いイメージセンサデバイスを実現する方法がある。
【００１８】
しかし、この方法では、動き検出部は低画素数であるため、微小な変化を検出することができない。一方、生物は、全視野のごく一部に生物の活動に重要な興味深いターゲットが出現すると、その出現を検知し、衝動的に視点を移動する（急速性眼球運動、サッケード機構）ことができるため、微小な変化を検出できる。
【００１９】
次に第２の方法について説明する。例えば、特許文献４のように、受光素子からなるマトリックス内で、近傍の受光素子から生成した電気信号に平滑化処理のような処理を行い、平滑処理後の電気信号を読みだすというものである。受光素子マトリックス内で平滑化処理が行われるため、イメージセンサデバイス外での平滑化処理は不要になるため、イメージセンサデバイス外部での処理は高速になる。
【００２０】
しかし、イメージセンサ内部での処理においては、受光素子マトリックスから一行ずつ電気信号を読みだすことが必要であり、データ転送に時間を要する課題が残っている。すなわち、生物のような俊敏な動作が困難となり、実社会での活躍が制限される課題がある。
【００２１】
さらに第３の方法について説明する。これはＤｙｎａｍｉｃ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ（以下、ＤＶＳという）というものであり、画素マトリックス内の輝度が変化したときにそのアドレスと変化した輝度量（以下、輝度変化量とする）を外部に出力するというものである。提案されているものは、画素マトリックスの行数ｍ＝１２８、列数ｎ＝１２８、および画素数１６，３８４程度である。
【００２２】
しかし、このＤＶＳには、以下の課題がある。
【００２３】
第一に、複数の画素が同時に輝度変化量を読み出し回路に出力しようとすることがあり、このときに実際のアドレスとは異なるアドレスに化けてしまう可能性があるという課題がある。この現象を低減するために、行数ｍや列数ｎを小さい値にせざるを得ず、高解像度のイメージセンサデバイスを実現することが困難であり、高画素化できないという課題がある。
【００２４】
第二に、輝度が変化したときに必ず読み出し回路に出力を行うため、実際にはイメージセンサデバイス外部にあるホストデバイスが、イメージセンサデバイスからの信号を受け取り、処理を行う。これにより、画素マトリックスは不要な信号までを読み出し回路に送ってしまうため、動作速度が低下するという課題がある。例えば、イメージセンサデバイスの視野の中に、滝と空があり、空にハエが飛んでいる場面において、ホストデバイスがハエを検出したいと想定すると、ＤＶＳは滝の信号ばかりをホストデバイスに出力してしまい、ハエの信号を捉えることが困難である。一方、生物であれば常に動き続ける滝には慣れてしまい、脳は滝からの刺激を受けにくくなる。そのため、特徴的な形と運動を持つハエを容易に見つけることができる。すなわち、ＤＶＳには、生物のような柔軟性がないという課題がある。
【００２５】
第三に、読み出し回路に出力されるのが輝度変化量であるため、実際の画素の輝度量を推定するときに誤差が生じやすいことである。
【００２６】
第一の課題と第三の課題から、ＤＶＳは低画素かつ定量性が不十分である、すなわち、画質が悪いという課題がある。
【００２７】
本発明の目的は、センサが検知したデータを、精度よく高速に判断して出力するセンサアレイデバイスを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
上記目的を達成するために本発明は、センサと、前記センサから出力されたデータと前記データに関する特徴量との比較を行う比較部とを備え、前記比較部は、前記比較の結果、前記センサから入力されたデータが前記特徴量に適合する場合に、前記センサから入力されたデータを出力する構成を採用する。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、センサが検知したデータに対する反応が速いセンサアレイデバイスを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】実施例１におけるセンサアレイデバイスの構成図である。
【図２】実施例１におけるセンサアレイデバイスの他の構成図である。
【図３】図２に示すセンサアレイデバイスを用いたシステム構成図である。
【図４】実施例１におけるセンサの断面図である。
【図５】実施例２におけるセンサアレイデバイスの構成図である。
【図６】実施例２におけるセンサアレイデバイスと比較される生物の構成図である。
【図７】実施例２におけるセンサアレイデバイスの動作順序を示す図である。
【図８】実施例２におけるセンサの断面図である。
【図９】実施例３におけるセンサアレイデバイスの構成図である。
【図１０】実施例４におけるセンサアレイデバイスの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本発明の一実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００３２】
図１は、本実施例におけるセンサアレイデバイス１０９の構成図である。センサアレイデバイス１０９は、センサ１０１と比較部１０３とを含む複数の処理部１０４がマトリックス状に配列されているセンサアレイマトリックス１０８、読み出し回路１０２、調停部（または行制御回路）１０６、制御部１１５、特徴量入力部１１８とを備える。各処理部１０４内の比較部１０３は、読み出し回路１０２、調停部１０６、および特徴量入力部１１８と接続されている。
【００３３】
センサアレイマトリックス１０８を構成する処理部１０４は、その処理部１０４内のセンサ１０１が出力したデータが、図示されていないホストデバイスの指定する値や範囲（特徴量ともいう）であったときに、複数の列で共有されるデータ転送線１０５の調停を行う調停部１０６に対して、他の行に優先して自らのデータをホストデバイスに出力するように要求する。
【００３４】
また、特徴量入力部１１８は、ホストデバイス（図示せず）の指定する特徴量（例えば、センサ１０１が出力するデータの値または範囲）を、センサアレイデバイス１０９の外部から受信する。比較部１０３は、センサ１０１が出力したデータが、特徴量に適合するか（つまり、ホストデバイスの指定する値と一致するか、またはホストデバイスの指定する範囲内のデータであるか）を判断する。なお、センサ１０１の信号は、前回出力した値からの差分量ではなく、直接、その信号量を測定できることが望ましい。
【００３５】
図１に示すセンサアレイデバイス１０９には、下記の特徴がある。すなわち、処理部１０４に関して、センサ１０１と比較部１０３が（その他の処理部１０４と共有されるバスではない）専用線である処理部内のデータ転送線１１２により接続されているため、センサ１０１からの信号を比較部１０３が高速に処理することができる。そのため、比較部１０３は、ホストデバイス（図示せず）に送るべき重要なデータをセンサ１０１が受信したかを高速に判断できる。
【００３６】
もし、重要なデータをセンサ１０１が受信していたときは、他の行に優先して自らのデータをホストデバイスに出力するように、共有バスであるデータ転送線１０５を調停する調停部１０６に対するデータ転送要求信号をオンにする。
【００３７】
センサアレイデバイス１０９を、生物の情報処理と比較して、さらに説明する。例えば、昆虫は複眼や視葉を持つことがある。生物眼の複眼と視葉は、輪郭や動き、特定の色や形に敏感に反応する仕組みを持ち、視野再現構造（視神経の２次元配列を１対１で写しとって処理する構造）で処理した結果を、感覚情報及び運動制御を連合処理する前大脳に送る。すなわち、視葉で前処理を行うことで、前大脳の処理を軽減していると考えられる。
【００３８】
ここで、視野再現構造の視神経がセンサ１０１に、視葉のある領域が比較部１０３に、視神経と視葉とを接続する神経線維（ニューロン）が処理部内データ転送線１１２に対応する。すなわち、複数のセンサ１０１の情報を共有バスである１本の信号線で読み出し回路１０２に送ることをせず、１つのセンサ１０１の情報を専用信号線で比較部１０３に送り、そこでセンサが出力した情報の重要さを判定し、重要な情報のみを、共有の信号線であるデータ転送線１０５を用いて、読み出し回路１０２に送信することで、帯域の限られたデータ転送線１０５において、不要な情報を転送せず、重要な情報のみを転送することによって効率の高いセンサアレイデバイス１０９を実現する。
【００３９】
比較部１０３は、ホストデバイス（図示せず）に送るべき重要なデータを、センサ１０１が受信したかを判断する。この判断を高精度に行うために、ホストデバイスが必要な情報、すなわちセンサ１０１が出力しうる値の中から、ホストデバイスが検知したい値、もしくは値の範囲（以下、特徴量１１４とする）を、ホストデバイスが比較部１０３に送信する構成とする。つまり、ホストデバイスがセンサアレイデバイス１０９に入力した特徴量１１４は、特徴量入力部１１８と特徴量伝達線１１３を通じて、比較部１０３に入力される。
【００４０】
また、比較部１０３は、自身が属する処理部１０４内のセンサ１０１からのセンサデータだけでなく、周辺の処理部に含まれるセンサ１０１（複数でもよい）から得たセンサデータをもとに、入力された特徴量と比較して、優先的にデータを出力するか否かを判定してもよい。このようにすることで、例えばコントラストの強い領域のセンサデータを、優先的にホストデバイスに出力することができる。さらに、予め重要だと考えられるセンサデータの配列形状を優先的にホストデバイスに出力することができる。
【００４１】
なお、ホストデバイスは、イメージセンサデバイス１０９との間で特徴量１１４やクロックＣＬＫを出力し、センサデータＤＡＴＡを受信し、制御信号ＣＴＲＬを入出力することができる。
【００４２】
本実施例について、図２を用いてさらに詳しく述べる。
【００４３】
図１におけるセンサ１０１は、図２では匂いセンサ３０１である。匂いセンサ３０１は、検知した信号を比較部１０３に電気的に伝達するが、電波や音波、力学的に伝達することも可能である。電気的に伝達することで、匂いセンサ３０３の構造を単純にし、低コストで製造できる利点がある。この場合、比較部１０３の信号受信部をハイインピーダンスにすること（電圧モード）や、比較部の信号受信部をローインピーダンスにすること（電流モード）ができる。電圧モードにすると、匂いセンサ３０１の消費電力を低減できるため、匂いセンサデバイス３０５を低消費電力化できる利点がある。一方、電流モードにすると、センサ３０１の信号を比較部１０３に高速で伝達することができるため、高速な匂いセンサデバイス３０５を提供できる。
【００４４】
図２に示すように、匂いセンサデバイス３０５は匂い特徴量入力部３０３を備え、ホストデバイス（図示せず）は、匂い特徴量３０４を匂い特徴量入力部３０３に送信する。匂い特徴量入力部３０３は、受信した匂い特徴量３０４を、比較部１０３に送信する。ここで、匂い特徴量とは、例えば、匂いセンサデバイス３０５がある匂いを検知したときに、ホストデバイスに対して、その匂いを検知したことを知らせてほしい匂いの特徴を示す。
【００４５】
図３は、図２に示す匂いセンサデバイス３０５を含む車制御システム４０２の構成図を示す。図３に示す車制御システム４０２の場合、匂い特徴量３０４は、匂いセンサデバイス３０５に含まれる複数の比較部１０３ごとに異なっていてもよい。例えば、緊急に回避しなければならないにおい（漏洩したガソリンのにおいや炎上する他車のにおい等）を検知した場合、僅かなにおいであっても、すみやかに回避行動を行うかどうかをホストデバイス４０１が判断することが望ましい。一方、人間にとっては不快であるが危険ではない臭い（例えば、堆肥臭）の場合は、ガソリン臭のような直ちに対応するべきにおいが無い場合のみに、ホストデバイス４０１が処理することが望ましい。
【００４６】
例えば、堆肥臭があるときに、匂いセンサデバイス３０５は、優先するべきガソリン臭の存在を優先的にホストデバイス４０１に出力し、その後、ガソリン臭が無い場合のみに、堆肥臭の存在をホストデバイス４０１に出力する。堆肥臭の存在を匂いセンサデバイス３０５から入力されたホストデバイス４０１は、外から空気を取り込むのをやめ、車内で空気を循環させるように、エアコン制御デバイスに対して指示を行う。
【００４７】
なお、ホストデバイス４０１と匂いセンサデバイス３０５は、カメラやマイク、ステアリング制御デバイス、ブレーキ制御デバイス、エアコン制御デバイスなどと独立したインターフェースを用いることが望ましい。ここでインターフェースとは、匂い特徴量３０４やクロック信号ＣＬＫ、制御信号ＣＴＲＬ、データ信号ＤＡＴＡなどを伝達する信号線などを指す。インターフェースを独立させることで、より高レスポンスの車制御システム４０２を実現できる。なお、共有バスを通じて、匂いセンサデバイスやカメラ、マイク、ステアリング制御デバイス、ブレーキ制御デバイス、エアコン制御デバイスを接続してもよい。共通バスにした場合、配線本数を減らすことができるため、安価な車制御システム４０２を実現できる。
【００４８】
図２および図３に示すような、匂いセンサや匂いセンサを用いたシステムは、生物の嗅細胞や嗅覚システムと比較できる。
【００４９】
まず、生物の嗅覚システムの第一の特徴を述べる。同種類の嗅覚受容体を発現した複数の嗅細胞は、一つの糸球体（嗅球とも呼ばれる）に接続され、嗅細胞は嗅上皮に位置する。糸球体は、嗅細胞からの信号を処理する第一段の情報処理部である。
【００５０】
糸球体では、コントラスト強調や正規化が行われる。コントラスト強調とは、類似した匂いの中で最も強い匂いを残し、それ以外の匂いを抑制するというものである。コントラスト強調を行うことで、類似した匂いを同時に嗅細胞が検知した場合でも、最も強い匂いが強調され、相対的に弱い匂いが抑制されることで、匂いの識別力を高めることができる。正規化は、匂いが極めて強い場合でも、その匂いの強さを一定の信号強度に収めるというものである。正規化を行うことで、複数の匂いを同時に嗅細胞が検知した場合でも、極めて強い匂いにより、相対的に弱い匂いが隠れてしまうことを防ぐことができ、複数の匂いを同時に識別することができる。
【００５１】
次に、生物の嗅覚システムの第二の特徴を述べる。一部の動物では、嗅上皮に位置する嗅細胞のほかに、鋤鼻器（ヤコブソン器官）を持つ。鋤鼻器は、嗅上皮から脳へ向かう嗅神経とは異なる神経経路により、脳の副次臭葉に接続される。さらに、アカゲザルに関して、嗅球から視床下部の外側を経由して眼窩前頭皮質外側後部に投射する経路と、嗅球から視床の背内側核を経由して眼窩前頭皮質中央後部に投射する経路があることが知られている。
【００５２】
上述した生物の第一の嗅覚システムの特徴を活かし、匂いセンサ３０１の周辺でコントラスト強調を行うことを考える。例えば、図２の一行目、一列目の匂いセンサ３０１を含む処理部３０６と、一行目、二列目の匂いセンサ３０１を含む処理部３０７のそれぞれの匂いセンサ３０１の出力の比較を行う。
【００５３】
具体的には、まず、処理部３０６内の比較部１０３は、処理部３０６内の匂いセンサ３０１の出力を、処理部３０７内の比較部１０３に送信する。次に、処理部３０７内の比較部１０３は、処理部３０６内の匂いセンサ３０１の出力（例えば、０．８Ｖ）と、処理部３０７内の匂いセンサ３０１の出力（例えば、０．５Ｖ）を比較し、その差がホストデバイス４０１から入力された匂い特徴量３０４（例えば、０．２Ｖ）以上であれば、データ転送要求線１１０を用いて（例えばデータ転送要求線１１０にオン電圧を印加して）、調停部１０６に、一行目のデータを読み出し回路１０２に転送するように要求する。
【００５４】
比較部１０３から要求を受けた調停部１０６は、一行目以外の行にデータ転送許可を行っていない場合に、一行目に対して、データ転送許可線１１１を用いて（例えばデータ転送許可線１１１にオン電圧を印加して）、データ転送を行うように指示を行う。一行目に位置する処理部１０４、処理部３０６、３０７などに含まれる比較部１０３は、匂いセンサ３０１から出力された値（例えば、センシングされた電圧）を読み出し回路１０２に転送する。
【００５５】
このとき、比較部１０３は、匂いセンサ３０１から出力された信号を増幅し、増幅された値を読み出し回路１０２に転送してもよい。増幅を行うことにより、ノイズの影響を抑え、高感度の匂いセンサデバイス３０５を実現することができる。
【００５６】
処理部３０７は、センサ３０１の出力信号、もしくは増幅された信号を読み出し回路１０２に転送するのではなく、処理部３０７内の匂いセンサ３０１の出力から、処理部３０６内の匂いセンサ３０１の出力を差し引いた値を読み出し回路１０２に転送してもよい。このようにすることで、より正確に生物的なコントラスト強調を行うことができ、さらに匂い識別力に優れた匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００５７】
差分の出力は、一つの処理部１０４だけで行うのではなく、複数の処理部１０４で行うことが望ましい。これにより、さらに匂い識別力に優れた匂いセンサデバイス３０５を実現できる。同様に、正規化を行うことも可能である。正規化にはシグモイド関数を用いることが望ましい。深層学習（ディープラーニング）で用いられているシグモイド関数を適用することで、複数の匂いを同時に識別する能力がより高い匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００５８】
次に、生物の嗅覚システムの第二の特徴を活かした匂いセンサデバイス３０５の構成について説明する。調停部１０６は、データ転送要求線１１０によるデータ転送要求がないときに、すなわち、例えば、データ転送要求線１１０がオフの場合に、センサアレイマトリックス１０８の中から一行ずつ、比較部１０３に蓄えられた匂いセンサ３０１の信号を読み出し回路１０２に転送させる。具体的には、調停部１０６は、データ転送許可線１１１を用いて、比較部１０３に一行ずつ、データ転送を許可する。データ転送が終了すると、調停部１０６はデータ転送許可線１１１を用いて、データ転送の終わった行のデータ転送を不許可にし（例えばデータ転送許可線１１１にオフ電圧を印加して）、各行のデータ転送要求線１１０をチェックする。その結果、再び、データ転送要求線１１０によるデータ転送要求がないときに、次の行のデータを読みだす。
【００５９】
なお、データ転送の終わりは、クロック信号ＣＬＫを用いたカウンタ回路を用いて、一定時間、経過したことをもって終了判定を行ってもよい。この場合、チップ回路が簡易になるため、匂いセンサデバイス３０５の面積を小さくできる。もしくは、読み出し回路１０２が、制御部１１５を通じて、データ転送が完了したことを調停部１０６に伝えてもよい。この場合、読み出しが完了次第、調停部１０６が次の処理を行うことができるため、高レスポンスの匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００６０】
さらに、生物の嗅覚システムの第二の特徴を活かした匂いセンサデバイス３０５の他の構成について説明する。センサアレイマトリックス１０８の、特に危険な匂い（例えば、ガソリン臭）を検知する一部の行を、比較部１０３やデータ転送要求線１１０を備えた高レスポンスを目指した回路構成とし、残りの行、すなわち、至急の対応を必要とされないと考えられる匂い（例えば、堆肥臭）を検知する行を、比較部１０３やデータ転送要求線１１０を備えない、従来型の低速な回路構成とする。従来型の低速な回路は、データ転送要求線１１０などを備えないため、小面積にすることができる。高レスポンスを実現できる回路と小面積な回路を組み合わせることで、高レスポンスかつ小面積な匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００６１】
なお、一部の行のデータのみを優先的に読み出し回路１０２に出力するのではなく、一部の列のデータのみを優先的に読み出し回路１０２に出力することができる。このような構成にすることで、読み出し回路１０２からホストデバイス４０１へ出力するデータ量が低減するため、データ信号線ＤＡＴＡを効率的に使用することが可能になり、高速な匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００６２】
さらに、一部の行かつ一部の列のみを優先的に読み出し回路１０２に出力することができる。このような構成にすることで、読み出し回路１０２からホストデバイス４０１へ出力するデータ量がさらに低減するため、データ信号線ＤＡＴＡを効率的に使用することが可能になり、高速な匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００６３】
なお、読み出し回路１０２は、どの行の匂いセンサ３０１の信号を出力しているかをホストデバイス４０１に出力することが望ましい。そのため、行アドレスを、匂いセンサ３０１の出力の前に付加することが望ましい。行アドレスは、調停部１０６が制御部１１５を通じて、読み出し回路１０２に出力することができる。
【００６４】
匂いセンサデバイス３０５は、同一半導体基板上に形成することが望ましい。半導体はシリコンであり、ＣＭＯＳ技術を用いて作製されることが望ましい。同一半導体基板上に、かつ、標準的なＣＭＯＳ技術を用いて作成することで、安価な匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００６５】
図４は、匂いセンサ３０１の構成図を示す。
【００６６】
脂質二重膜に埋め込まれた嗅覚受容体５０１はイオンチャネルを有する。微小チャンバ５０２内と上部チャンバ５０３内のイオン濃度は異なることが望ましい。両チャンバ内に含まれるイオンは、例えばナトリウムイオンやカリウムイオン、カルシウムイオンである。
【００６７】
嗅覚受容体５０１は、匂い（リガンド）を受容すると、イオンチャネルを開く。イオンチャネルが開くことで、微小チャンバ５０２と上部チャンバ５０３との間でイオン濃度差を解消するようにイオンの移動が生じる。その結果、微小チャンバ５０２内のイオン濃度が変化し、それに従って、ＦＥＴチャネル（反転層）が形成される領域５０４の範囲が変化する。その結果、ソース５０５とドレイン５０６の間のコンダクタンス（電気伝導度）が変化する。このコンダクタンスの変化をもとに、匂いセンサ３０１の出力を決める。
【００６８】
例えば、ソースの電圧を０Ｖとし、ソース−ドレイン間に一定の電流（例えば５マイクロアンペア）を流し、ドレインの電圧を匂いセンサ３０１の出力とすることができる。定電流を作成するためにカレントミラー回路を用いることができる。カレントミラー回路の参照電流を、複数の処理部１０４で共用してもよい（特に同一行の処理部１０４で共用してもよい）。このとき、参照電流を各処理部で直列にすることが望ましい。このようにすることで、各処理部１０４が使用する参照電流のばらつきを低減することができる。その結果、高精度の匂いセンサデバイス３０５を実現できる。
【００６９】
例えば、あらかじめ、微小チャンバ５０２内のナトリウムイオン濃度を、上部チャンバ５０３内のナトリウムイオン濃度よりも低くなるようにデバイスを作製する。この場合、匂いを嗅覚受容体５０１が受容することにより、イオンチャネルが開き、微小チャンバ５０２内のナトリウムイオン濃度が高くなる。これにより、ＮＭＯＳの場合、ＦＥＴチャネル（反転層）が大きくなり、そのコンダクタンスが低くなる。その結果、例えば、ドレインの電圧は１Ｖから０．５Ｖに低下する。匂いセンサ３０１は、このドレイン電圧を比較部１０３に出力する。
【００７０】
なお、グラウンド電圧（基準電位）を参照電極５０７（基準電極、照合電極とも呼ばれる）で定める。参照電極５０７とは別に、カウンタ電極を用いることもできる。この場合、カウンタ電極を参照電極５０７よりＦＥＴチャネル側に設置することで、参照電極５０７の電圧をより安定させることが可能になり、高精度で誤検出の少ない匂いセンサデバイス３０５を実現することができる。
【００７１】
なお、図１においては、処理部１０４は、センサ１０１と比較部１０３とを一つずつ含む構成であるが（図２、図５、図９、図１０も同様）、一つの処理部１０４の中に、一つの比較部１０３と複数のセンサ１０１とを含む構成でもよく、さらに、一つの処理部１０４の中に、複数の比較部１０３と複数のセンサ１０１とを含む構成でもよい。これらの構成は、センサアレイデバイス１０９が適用されるシステムによって、センサが検知するデータの種類によって、入力される特徴量によって、または比較部１０３がどれだけの数のデータをもとに読み出し回路１０２にデータを出力するか等によって、選択することができる。
【実施例２】
【００７２】
本実施例では、画像を高速に処理できるセンサアレイデバイスの例を説明する。図５を用いて、本実施例におけるセンサアレイデバイスの構成を説明する。
【００７３】
イメージセンサデバイス６０５は、フォトダイオード６０１と比較部１０３からなる処理部１０４を有する。処理部１０４は行列状（マトリックス状）に配置され、センサアレイマトリックス１０８を構成する。図示されていないホストデバイス４０１は、画像特徴量入力部６０３と画像特徴量伝達線６０２を通じて、画像特徴量６０４を比較部１０３に出力する。比較部１０３は、フォトダイオード６０１から出力された信号と、画像特徴量入力部６０３から出力された画像特徴量６０４とを比較する。
【００７４】
例えば、画素の輝度が一定以上（例えば、照度１０，０００ルクス）となったフォトダイオード６０１の値を読み出す場合について説明する。ここで、照度１０，０００ルクス以上のときに、フォトダイオード６０１の出力が電圧０．５Ｖ以下になると仮定する。
【００７５】
ホストデバイス４０１は、電圧０．５Ｖを比較部１０３に出力する。比較部１０３は、ＳＲＡＭなどのメモリ（図示せず）に、電圧０．５Ｖを記憶する。ＳＲＡＭの代わりに、フラッシュメモリやＤＲＡＭ、相変化メモリを使用してもよいが、量産の実績があるＳＲＡＭを用いることで、短期間にイメージセンサデバイス６０５を実現できる。
【００７６】
フォトダイオード６０１は、検知した電圧を、自身が属する処理部１０４内の比較部１０３に出力する。比較部１０３は、フォトダイオード６０１が出力した電圧と、ホストデバイス４０１が出力した電圧（特徴量）を比較する。その結果、フォトダイオード６０１の出力が０．３Ｖであり、ホストデバイス４０１が指定した条件、例えば電圧０．５Ｖ以下であった場合、比較部１０３は、データ転送要求線１１０を用いて（例えば、オンにして）、調停部１０６にデータの読み出しを要求する。調停部１０６は、データの読み出しが可能であれば、データ転送許可線１１１を用いて（例えば、オンにして）、比較部１０３にデータの転送を許可する。
【００７７】
その後、比較部１０３は、データ転送線１０５を用いて、データ（この場合、０．３Ｖ）を読み出し回路１０２に転送する。読み出し回路１０２は、受信したデータをＡ／Ｄ変換（アナログ−デジタル変換）し、行アドレスを付加して、そのデジタルデータを、データ線ＤＡＴＡを経由してホストデバイス４０１に出力する。なお、Ａ／Ｄ変換を比較部１０３が行う構成でもよいが、比較部１０３で行うことにより、より柔軟な特徴量との比較が可能になり、柔軟性の高い、すなわち、より幅広い状況に適切なレスポンスを行うことができるイメージセンサデバイス６０５を実現できる。
【００７８】
フォトダイオード６０１やイメージセンサデバイス６０５を用いたシステムは、生物の眼や視覚システムと比較できる。
【００７９】
ここで、生物の視覚システムの特徴を述べる。図６は、昆虫であるイエバエの複眼の断面模式図である。複眼は複数の個眼７０３から構成される。個眼７０３は、レンズ７０４と視覚細胞７０１からなり、筒状の集光部を有することもある。視覚細胞７０１が面状に配置され、網膜７０２を構成している。
【００８０】
視覚細胞７０１は、光を受光することで、電気的、化学的な信号出力のパターンが変化する。すなわち、視覚細胞７０１は、通常、一定の時間間隔で電気パルスを出力するが、光を受光することにより、その時間間隔が短くなる。視覚細胞７０１は、神経細胞（ニューロンとも呼ばれる）により、第１段の情報処理部であるラミナ７０５に接続される。
【００８１】
ラミナ７０５では、主に輪郭の強調が行われる。例えば、注目した視覚細胞７０１の出力が１で、隣接する視覚細胞７０１の出力が０の場合、第２段の情報処理部であるメダラ７０６への出力が１になる。注目した視覚細胞７０１の出力が１で、隣接する視覚細胞７０１の出力が１の場合、出力が０．５になる。注目した視覚細胞７０１の出力が０の場合、出力が０になる。このように、隣接する視覚細胞７０１との間で演算を行い、輪郭を強調する処理を行う。
【００８２】
第２段の情報処理部であるメダラ７０６は、局所運動検知を行う。運動検知は、僅かな過去の情報と現在の情報を比較することで行う。例えば、メダラ７０６の１ｍｓｅｃ（ミリ秒）前の入力が１で、現在の入力が０の場合、第３段の情報処理部への出力は１になる。メダラ７０６の１ｍｓｅｃ前の入力が１で、現在の入力が１の場合、第３段の情報処理部（ロビュラ７０７やロビュラプレート７０８）への出力は０．５になる。メダラ７０６の１ｍｓｅｃ前の入力が０の場合、第３段の情報処理部への出力は０になる。このようにメダラ７０６は、過去の入力と現在の入力との間で演算を行い、局所的な運動を検知する処理を行う。
【００８３】
なお、周辺のラミナ７０５から入力された情報を用いることで、メダラ７０６は、さらに精度の高い運動検知を行うことができる。さらに、第３段の情報処理部であるロビュラ７０７やロビュラプレート７０８は、形の識別や、より広い範囲での運動検知を行う。このように処理された情報が、第４段の情報処理部である前大脳７０９に送られる。前大脳７０９は、他の五感や記憶に基づいて判断を行い、運動器官を制御する。
【００８４】
上述した生物の視覚システムの第一の特徴は、局所的な情報をその近傍で処理し、輪郭検出や運動検知などの情報処理を行うことである。第二の特徴は、情報処理の順序として、輪郭検出を行った後に、運動検知などの処理を行うことである。第三の特徴は、視覚細胞７０１は面状に配置されているが、従来のイメージセンサデバイスのように全走査をすることでその情報を取り出すのではなく、視神経の２次元配列を１対１で写しとって処理する構造（視野再現構造と呼ばれる）で処理されるため、重要な情報を捉えた視覚細胞７０１は、従来のイメージセンサデバイスのように全走査されるのを待つことなく、直ちにその情報を前大脳７０９に送ることができることである。第四の特徴は、通常の神経細胞は、視覚細胞７０１から前大脳７０９に情報を処理しながら伝達するが、上述した生物の視覚システムは、遠心性ニューロンと呼ばれる前大脳７０９側から視覚細胞７０１側に情報を伝達するニューロンが存在することである。
【００８５】
ここで、生物の巧みな眼とその画像、映像処理システムをイメージセンサデバイスに反映させることを検討する。
【００８６】
まず、上述した生物の視覚システムの第一の特徴を活かし、図５に示すように、フォトダイオード６０１と、情報を処理できる比較部１０３を近接させた。次に、第二の特徴を活かし、輪郭検出を行った後に、運動検知などの処理を行うことが望ましい。このようにすることで、イメージセンサデバイス６０５は、より形状や動きの微小な変化にも対応できる構成になる。さらに、第三の特徴を活かし、データ転送要求線１１０などを用いることで、従来のイメージセンサデバイスのように全走査されるのを待つことなく、直ちにその情報をホストデバイス４０１に送ることができるようにした。また、第四の特徴を活かし、画像特徴量入力部６０３を設け、ホストデバイス４０１が欲しい条件でフォトダイオード６０１の信号を取得できるようにした。
【００８７】
なお、データ転送要求線１１０などを用いることで、従来のイメージセンサデバイスのように全走査されるのを待つことなく、直ちにその情報をホストデバイス４０１に送ることができるようにすることと、画像特徴量入力部６０３を設け、ホストデバイス４０１が欲しい条件でフォトダイオード６０１の信号を取得できるようにすることは、それぞれ独自に実装が可能である。
【００８８】
なお、画像特徴量入力部６０３を設けず、あらかじめイメージセンサデバイス６０５にマスクＲＯＭやフラッシュメモリ、相変化メモリなどの不揮発メモリを設け、そこに特徴量を書き込む構成を採用してもよい。この場合、比較部１０３内の特徴量を記憶するメモリの面積を低減することが可能であるため、小面積のイメージセンサデバイス６０５を実現できる。また、不揮発メモリを用いることで電源投入ごとにホストデバイス４０１から特徴量をイメージセンサデバイス６０５に転送する必要がなくなるため、イメージセンサデバイス６０５の立ち上げ時間を短縮できる。
【００８９】
図７は、イメージセンサデバイス６０５の動作順序を示す。イメージセンサデバイス６０５に電源が投入された後に、ホストデバイス４０１からイメージセンサデバイス６０５に画像特徴量６０４が入力される。比較部１０３はその値を記憶する。一方、比較部１０３には、フォトダイオード６０１からの信号も入力される。例えば、フォトダイオード６０１からの信号強度が画像特徴量６０４を上回ったとき（例えば、画像特徴量６０４の電圧をフォトダイオード６０１からの出力電圧が上回ったとき）に（図７：Ａ）、比較部１０３はデータ転送要求線１１０をオンさせる（図７：Ｂ）。
【００９０】
次に、調停部１０６は、比較部１０３からデータ転送要求を受信した場合であって、他の行の読み出しを行っていない場合には、データ転送許可線１１１をオンにして（図７：Ｃ）、該当する比較部１０３にデータ転送を許可する（図７：Ｄ）。なお、他の行の読み出しを行っている場合には、その行の読み出しを行い、その読み出しが終了した後に、該当する比較部１０３にデータ転送を許可する。
【００９１】
さらに、複数のデータ転送要求線１１０がオンになっている場合は、一定の規則に従い（例えば、ラウンドロビン方式により）、一行ずつ、データ転送許可線１１１をオンにする。データ転送が許可された比較部１０３は、データ転送線１０５を用いて、比較部１０３に入力されたフォトダイオード６０１の信号を読み出し回路１０２に出力する。なお、フォトダイオード６０１から受信した信号を、比較部１０３で増幅することが望ましい。
【００９２】
また、調停部１０６がデータ転送許可線１１１をオンにすると（図７：Ｃ）、該当する比較部１０３にデータ転送を許可する（図７：Ｄ）とともに、データ転送要求線１１０をオフにする（図７：Ｅ）。データ転送要求線１１０をオフにする信号は、データ転送許可線１１１をオフにするトリガとなり、データ転送許可線１１１はオフになる（図７：Ｆ）。
【００９３】
このように動作することで、高感度のイメージセンサデバイス６０５を実現できる。また、比較部１０３は、画像特徴量６０４と、フォトダイオード１０６から受信した信号を比較部１０３で増幅された後の信号とを比較することが望ましい。このような構成にすることで、安定した比較を行うことが可能になり、安定した読み出しが可能になる。
【００９４】
なお、比較部１０３からの要求に基づくデータ転送とラインスキャンを並列的に行うこともできる。ここでラインスキャンとは、（比較部１０３からの要求に基づくデータ転送ではなく）調停部１０６からの要求に応じて、比較部１０３が、自身が属する処理部１０４内のフォトダイオード６０１が出力したデータを、読み出し回路１０２に送信する処理を指す。すなわち、データ転送要求線１１０がすべてオフのときは、調停部１０６は、一行ずつデータ転送許可線１１１をオンにして、比較部１０３はその行のデータを読み出し回路１０２に送信し、読み出し回路１０２はそのデータを読み出す。
【００９５】
もちろん、ラインスキャンを行うか否かをホストデバイス４０１が指定することもできる。
【００９６】
本実施例のような構成を採用することで、特徴量を満たすものがフォトダイオード６０１により検出されないときは、イメージセンサデバイス６０５からホストデバイス４０１へのデータ転送を抑制することが可能になり、省電力なイメージセンサデバイス６０５を用いたシステムを実現することができる。
【００９７】
また、図１における比較部１０３は、自身が属する処理部１０４に含まれるセンサ１０１から得たセンサデータだけでなく、他の処理部１０４に含まれる複数のセンサ１０１から得たセンサデータをもとに、特徴量１１４と比較して、優先的にデータを出力するか否かを判定してもよい。このような構成にすることで、例えばコントラストの強い部分のみを出力することができる。
【００９８】
図８は、フォトダイオード６０１の構造を示す断面模式図である。
【００９９】
図８に示すように、半導体基板９０１上には配線や絶縁層が形成されている。また、図示されていないが、ＭＯＳＦＥＴも形成されている。その上に、フォトダイオードやカラーフィルター、オンチップレンズが形成されている。フォトダイオードの両端には、逆方向の電圧をあらかじめ印加しておき、光を受光することにより電流が流れることで、その電圧が変化する方法を用いることが望ましい。このような構成にすることで、高感度なイメージセンサデバイス６０５を実現できる。
【０１００】
さらに、フォトダイオードの両端を初期化する、もしくは保持容量の電荷を初期化するリセット回路を設けることや、フォトダイオードの出力を増幅する増幅回路を設けることや、フォトダイオードの出力を一時的に保持する保持容量を設けることが望ましい。このような構成にすることで、標準的なフォトダイオードとその周辺回路を有する製品にすることができ、短期間で製品を出荷できる利点がある。もしくは、フォトダイオードの両端にはあらかじめ電圧を印加せず（すなわち、電圧が０Ｖになるよう初期化し）、その後、フォトダイオードが光を受光することで、フォトダイオードの両端に電圧が生じるようにしてもよい。
【０１０１】
さらに、この電圧を、容量Ｃで保持し、また抵抗Ｒを用いて減衰させることができる。このような構成にすることで、光の強さに応じて、一定の出力電圧を常に得ることができる。すなわち、読み出しごとのリセット動作が不要になり、外部の光の変化に合わせて即時にフォトダイオード６０１の出力を変化させることが可能になる。これにより、高レスポンスのイメージセンサデバイス６０５を実現するこができる。
【０１０２】
さらに、抵抗Ｒを、状況に合わせて変化させる構成にしてもよい。これにより、周辺の状況、例えば、昼か夜かで感度の異なるイメージセンサデバイス６０５を実現するこができる。抵抗Ｒの値をホストデバイス４０１が指示することもできる。これにより柔軟性の高いイメージセンサデバイス６０５を実現するこができる。
【０１０３】
抵抗Ｒは、ＭＯＳＦＥＴのソース−ドレイン抵抗を用いて実現することもできる。さらに、ＭＯＳＦＥＴを用いて抵抗Ｒの値を変化させることもできる。このような構成にすることで、標準的な半導体プロセスのみでイメージセンサデバイス６０５を実現するこができるため、短期間でイメージセンサデバイス６０５を開発することができる。
【０１０４】
さらに、抵抗Ｒを、相変化メモリやＲｅＲＡＭで実現することができる。このような構成にすることで、抵抗Ｒをアナログ的に変化させやすくなるため、生物模倣のイメージセンサデバイス６０５を実現するこができ、生物を模倣したシステム向けのイメージセンサデバイス６０５を実現できる。
【０１０５】
なお、裏面照射型ＣＭＯＳイメージセンサデバイスにすることができることは言うまでもない。裏面照射型にすることで、データ転送要求線１１０などの配線に用いる面積を確保することが容易になり、チップ面積が小さく、安価なイメージセンサデバイス６０５を実現できる。
【０１０６】
上述のような構成にすることで、高い画質を持ち、高レスポンスのイメージセンサデバイス６０５を実現することができる。
【実施例３】
【０１０７】
本実施例では、画像の識別を高速に処理できるセンサアレイデバイスの例を説明する。図９を用いて本デバイスの構成を述べる。
【０１０８】
イメージセンサデバイス６０５は、形状特徴量１１０２を、形状特徴量入力部１１０３と形状特徴量伝達線１１０４を経由して、形状比較部１１０１に入力させることができる。この実施例における特徴量とは、あるフォトダイオード６０１と近接する他のフォトダイオード６０１の演算結果から得られる可能性のある値の中から、ホストデバイスが検知したい値（もしくは値の範囲）である。
【０１０９】
処理部１０４の動作を述べる。輪郭の抽出を行う第１段の演算については、実施例２（ラミナ７０５）で述べた方法で実施することができる。次に、第２段の演算である、例えば、猫の顔を構成する詳細な部品、例えば、眼の抽出を行う方法について述べる。
【０１１０】
眼の形状特徴量が、形状特徴量入力部１１０３と形状特徴量伝達線１１０４を経由して形状比較部１１０１に入力される。例えば、ある形状比較部１１０１に入力された特徴量が「黒」、すなわち輝度が低い形状であって、ある形状比較部１１０１に隣接する形状比較部１１０１に入力された特徴量が「白」、すなわち輝度が高い形状であるとする。
【０１１１】
形状比較部１１０１は、隣接する他の形状比較部１１０１にフォトダイオード６０１の信号を出力する。これにより、形状比較部１１０１は、同じ処理部１０４に属するフォトダイオード６０１の信号レベルと、隣接する他の処理部１０４に属するフォトダイオード６０１の信号レベルを比較できる。比較の結果、ある形状比較部１１０１に入力された特徴量が黒、すなわち輝度が低く、隣接する他の形状比較部１１０１に入力された特徴量が白、すなわち輝度が高い場合は、形状比較部１１０１は眼を認識したと判定し、そのことをデータ転送要求線１１０やデータ転送許可線１１１、データ転送線１０５を用いて、読み出し回路１０２に出力する。
【０１１２】
このような構成にすることで、隣接画素や近傍の画素との信号量の大小を基に、あらかじめ重要だと考えられる局所的な画像パターンがあることを優先的にホストデバイス４０１に出力することができる。
【０１１３】
さらに重要な（ホストデバイス４０１が優先的に処理したい）データに集約し、変換することで、データ信号ＤＡＴＡの量を低減し、データ信号ＤＡＴＡをホストデバイス４０１に伝える信号線の負荷を低減する。これにより高レスポンスのイメージセンサデバイス６０５からホストデバイス４０１への通信を実現できる。
【実施例４】
【０１１４】
本実施例では、画像処理を高速に実施できるセンサアレイデバイスの例を説明する。図１０を用いて本デバイスの構成を述べる。
【０１１５】
本イメージセンサデバイス６０５は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）デバイスの中に、行列状にフォトダイオード６０１が配置された構造となっている。
【０１１６】
具体的には、処理部１０４は、フォトダイオード６０１と、ＬＵＴ（Ｌｏｏｋｕｐ  Ｔａｂｌｅ）を有する比較部１２０１から構成されている。
【０１１７】
また、処理部１０４どうしは、再構成可能なクロスバースイッチ（図示されていない）により接続されることが望ましい。
【０１１８】
ＦＰＧＡ構成データ１２０２は、ホストデバイス４０１からＦＰＧＡ構成データ入力部やＦＰＧＡ構成データ伝達線１２０４を通じて、ＬＵＴを有する比較部１２０１やクロスバースイッチに入力される。ホストデバイス４０１からＦＰＧＡ構成データ入力部への接続は、例えばＪＴＡＧケーブルが用いられる。
【０１１９】
ホストデバイス４０１からＦＰＧＡ構成データ１２０２が入力されることにより、柔軟性の高い画像処理システムを構築できる。なお、ＦＰＧＡ構成データ１２０２は、ホストデバイス４０１から入力されるのではなく、外付けのＮＡＮＤ型フラッシュメモリや、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリを有する制御システムから入力される構成でもよい。このような構成にすることで、起動時間の短い画像処理システムを構築できる。
【０１２０】
また、ＦＰＧＡ構成データ１２０２をイメージセンサデバイス６０５に内蔵することもできる。このような構成にすることで、起動時間のさらに短い画像処理システムを構築できる。
【０１２１】
ＦＰＧＡ構成データ１２０２は、不揮発性メモリに格納することが望ましい。例えば、ＭＯＮＯＳ型フラッシュメモリや相変化メモリ、ＳＴＴ−ＲＡＭ、ＲｅＲＡＭに格納することができる。
【０１２２】
本実施例に示すイメージセンサデバイス６０５を用いることにより、ホストデバイス４０１の要求に合わせて、イメージセンサデバイス６０５の処理を随時変更できるため、柔軟な画像処理が可能になる。例えば、白色の模様を探すことに特化した回路と、黄色の模様を探すことに特化した回路とを、時間に応じて切り替えることが可能になる。
【０１２３】
例えば、本実施例に示すイメージセンサデバイス６０５を用いた監視システムを用いることにより、車に搭載した場合は、車の速度や大きさに合わせた衝突回避システムとし、車から取り外した場合には、人間の歩く速度や大きさに合わせた衝突回避システムとすることができる。
【符号の説明】
【０１２４】
１０１：センサ
１０２：読み出し回路
１０３：比較部
１０４：処理部
１０５：データ転送線
１０６：調停部
１０８：センサアレイマトリックス
１０９：センサアレイデバイス
１１０：データ転送要求線
１１１：データ転送許可線
１１２：処理部内データ転送線
１１３：特徴量伝達線
１１４：特徴量
１１５：制御部
３０１：匂いセンサ
３０２：匂い特徴量伝達線
３０３：匂い特徴量入力部
３０４：匂い特徴量
３０５：匂いセンサデバイス
４０１：ホストデバイス
４０２：車制御システム
５０１：嗅覚受容体
５０２：微小チャンバ
５０３：上部チャンバ
５０４：ＦＥＴチャネル（反転層）の形成される領域
５０５：ソース
５０６：ドレイン
５０７：参照電極
６０１：フォトダイオード
６０２：画像特徴量伝達線
６０３：画像特徴量入力部
６０４：画像特徴量
ＣＬＫ：クロック信号
ＤＡＴＡ：データ信号
ＣＴＲＬ：制御信号
【図１】
2019153821.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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