(57)【要約】  周囲環境、対象物の色・材質等の影響を抑制し、且つ吐水部周辺における検出対象の存否を適切に判断することができる水栓装置を提供する。水栓装置（１）が備える検出器（５）は、センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なるフィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部（５２ｃ）と、認識部（５２ｅ）と、サンプルデータを格納するデータベース（５２ｉ）とを備える。認識部（５２ｅ）は、フィルタバンク毎の信号に基づく信号の周波数分布を検出データとし、この検出データにより検出対象（９）を検出する認識処理を行う。認識部（５２ｅ）は、検出データをサンプルデータと照合することによって認識処理を行う。
2015092993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水を吐出する吐水部と、
前記吐水部による水の吐出領域を含む検出範囲における検出対象を検出する検出器と、
前記検出器の検出結果に基づいて、前記吐水部から吐出される水の供給・停止を制御するコントローラとを備え、
前記検出器は、
電波信号を送信し、物体で反射した前記電波信号を受信して、前記物体の動きに応じたセンサ信号を出力するセンサ部と、
前記センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部と、
前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号の周波数分布と、前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、前記検出データにより検出対象を検出する認識処理を行う認識部と、
前記検出対象に対応する周波数分布と、前記検出対象に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納するデータベースとを備え、
前記認識部は、前記検出データを前記サンプルデータと照合することによって前記認識処理を行う
ことを特徴とする水栓装置。
【請求項２】
前記センサ信号に基づいて前記検出対象までの距離を測定する測距部を備え、前記認識部は、前記測距部の測定結果も併せて用いて前記認識処理を行うことを特徴とする請求項１記載の水栓装置。
【請求項３】
前記センサ信号に基づいて前記検出対象の移動方向を検出する方向検出部を備え、前記認識部は、前記方向検出部の検出結果も併せて用いて前記認識処理を行うことを特徴とする請求項１または２記載の水栓装置。
【請求項４】
前記認識部は、前記複数のフィルタバンクの各信号強度の総和が閾値以上である場合、前記認識処理を行う、もしくは前記認識処理の結果を有効とし、前記吐水部が吐出する水の状態に応じて前記閾値、または前記認識処理で用いる前記サンプルデータを変更することを特徴とする請求項１乃至３いずれか記載の水栓装置。
【請求項５】
前記複数のフィルタバンクを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去部を備えることを特徴とする請求項１乃至４いずれか記載の水栓装置。
【請求項６】
前記吐水部までの導水路を内部に形成したスパウトを備え、
前記スパウトは、外部の被取付面に取り付けられる基部と、前記基部から突出した突出部とを有し、
前記センサ部は、前記基部または前記突出部に設けられる
ことを特徴とする請求項１乃至５いずれか記載の水栓装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に水栓装置、より詳細にはキッチン、バス、トイレ等に設置される水栓装置であって、電波式の検出器により吐水制御がなされる水栓装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、キッチン、バス、トイレ等に設置される水栓装置として、吐水部周辺の検出対象の検出結果に応じて、吐水の開始と停止とを切り替える自動水栓装置がある（例えば、日本国特許番号５２１２９０８参照）。検出対象を検出する検出器は、電波信号を送受信するドップラセンサを用いており、フィルタを通過させたドップラセンサの出力を閾値と比較することによって、検出対象の動きを検出している。【０００３】
すなわち、従来の水栓装置の検出器は、時間軸情報の特定の帯域における信号強度によって、検出対象を認識していた。【０００４】
しかしながら、従来の電波式の検出器を用いる水栓装置では、検出対象があるにも関わらず検出しない失報、検出対象がないにも関わらず検出してしまう誤検出が発生する可能性があった。【０００５】
例えば、吐水部から吐出される水流によって反射された反射波を検出器が受信して、検出対象がない場合でも検出対象を検出したと誤って認識する場合があった。特に、シャワー状の強い水流が吐水部から吐出されている場合に顕著であった。【０００６】
また、検出器として赤外線等の光センサを用いた場合、黒色の対象物、透明な対象物を検出することが困難であり、さらに太陽光による誤検出が発生する虞があった。【０００７】
そこで、周囲環境、対象物の色・材質等の影響を抑制し、且つ水量や水流の様相（シャワー、直流等）によらずに吐水部周辺における検出対象の存否を適切に判断することができる水栓装置が要求されていた。
【発明の開示】
【０００８】
本発明は上記事由に鑑みて為されており、その目的は、周囲環境、対象物の色・材質等の影響を抑制し、且つ吐水部周辺における検出対象の存否を適切に判断することができる水栓装置を提供することにある。
【０００９】
本発明の水栓装置は、水を吐出する吐水部と、前記吐水部による水の吐出領域を含む検出範囲における検出対象を検出する検出器と、前記検出器の検出結果に基づいて、前記吐水部から吐出される水の供給・停止を制御するコントローラとを備え、前記検出器は、電波信号を送信し、物体で反射した前記電波信号を受信して、前記物体の動きに応じたセンサ信号を出力するセンサ部と、前記センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部と、前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号の周波数分布と、前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、前記検出データにより検出対象を検出する認識処理を行う認識部と、前記検出対象に対応する周波数分布と、前記検出対象に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納するデータベースとを備え、前記認識部は、前記検出データを前記サンプルデータと照合することによって前記認識処理を行うことを特徴とする。
【００１０】
本発明の水栓装置は、周囲環境、検出対象の色・材質等の影響を抑制し、且つ吐水部周辺における検出対象の存否を適切に判断することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態における水栓装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態における水栓装置の外観を示す一部破断した側面図である。
【図３】図３Ａ〜図３Ｃは、実施形態における信号処理部の規格化部の説明図である。
【図４】図４Ａ〜図４Ｃは、実施形態における平滑化処理部の説明図である。
【図５】図５Ａ〜図５Ｃは、実施形態における背景信号除去部の一例の説明図である。
【図６】実施形態における背景信号除去部の他例の説明図である。
【図７】図７Ａ，図７Ｂは、実施形態における背景信号除去部の更に他の例の説明図である。
【図８】実施形態における背景信号除去部の別例を構成する適応フィルタのブロック図である。
【図９】図９Ａ〜図９Ｃは、実施形態における信号処理部の主成分分析による認識処理の説明図である。
【図１０】実施形態における信号処理部の重回帰分析による認識処理の説明図である。
【図１１】図１１Ａ，図１１Ｂは、実施形態における信号処理部の重回帰分析による認識処理の他の説明図である。
【図１２】図１２Ａ，図１２Ｂは、実施形態における信号処理部の説明図である。
【図１３】実施形態におけるフィルタバンク群の説明図である。
【図１４】実施形態における動作のフローチャート図である。
【図１５】図１５Ａ〜図１５Ｃは、実施形態におけるセンサ信号、周波数分析処理を施した結果を示す波形図である。
【図１６】実施形態における信号の成分分析の結果を示すグラフである。
【図１７】実施形態における検出対象の検出結果を示す説明図である。
【図１８】図１８Ａ〜図１８Ｃは、実施形態におけるセンサ信号、周波数分析処理を施した結果を示す波形図である。
【図１９】実施形態における信号の成分分析の結果を示すグラフである。
【図２０】実施形態における検出対象の検出結果を示す説明図である。
【図２１】図２１Ａ〜図２１Ｃは、実施形態におけるセンサ信号、周波数分析処理を施した結果を示す波形図である。
【図２２】実施形態における信号の成分分析の結果を示すグラフである。
【図２３】実施形態における検出対象の検出結果を示す説明図である。
【図２４】図２４Ａ〜図２４Ｃは、実施形態におけるセンサ信号、周波数分析処理を施した結果を示す波形図である。
【図２５】実施形態における信号の成分分析の結果を示すグラフである。
【図２６】実施形態における検出対象の検出結果を示す説明図である。
【図２７】図２７Ａ，図２７Ｂは、実施形態における測距時の動作を示す説明図である。
【図２８】実施形態における水栓装置の別の外観を示す一部破断した側面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本実施形態の水栓装置１のブロック構成を図１に示し、水栓装置１の主構成を含む外観を図２に示す。水栓装置１は、スパウト２と、検出器５とを主構成として備える。
【００１３】
スパウト２は、水（湯も含む）が流れる導水路を内部に形成している。このスパウト２は、図２に示すように、例えば、キッチンのシンク３の周辺部の上面に突出して設けられており、この周辺部の上面がスパウト２の被取付面３１となっている。そして、スパウト２の導水路は、上流端が給水源や給湯源等となる外部の水道管に連通接続してあり、下流端がシンク３に導水路内の水を吐出する吐水部２３になっている。
【００１４】
また、スパウト２は、側面から見た場合に逆Ｌ字形状になっており、被取付面３１から上方または斜め上方に向けて突出された基部２１と、基部２１の上部から前方に突出して設けた突出部２２とで主体が構成される。
【００１５】
基部２１は導水路の上流側を内部に備える。突出部２２は、導水路の下流側を内部に備える。そして、突出部２２は先端（前端）の下面に吐水部２３を有する。吐水部２３は、水を吐出する吐出方向を下向き（略鉛直下向き）に構成されており、スパウト２は、吐水部２３の略直下に水道管から導水路に供給された水を吐出する。
【００１６】
さらに、吐水部２３は、吐水モードを切り替え可能に構成されており、シャワー状の水流を吐出するシャワーモード、直流の水流を吐出する直流モードを切り替えることができる。
【００１７】
スパウト２は、導水路の水を吐水部２３から吐水させる開状態と、吐水部２３からの吐水を停止させる閉状態とを切り替える吐水制御装置２ａを備える（図１参照）。この吐水制御装置２ａは、例えば、導水路内にバルブを設け、このバルブを開閉駆動することで実現される。
【００１８】
また、スパウト２は、吐水部２３から吐出される水の流量を調整する流量制御装置２ｂを備える（図１参照）。この流量制御装置２ｂは、例えば、導水路内のバルブの開度を調整することによって実現される。
【００１９】
そして、スパウト２は、吐水制御装置２ａ、流量制御装置２ｂの各動作を制御するコントローラ４を備える（図１参照）。なおコントローラ４は、スパウト２の外部に設置されてもよい。
【００２０】
スパウト２の表面には、操作部６が設けられる（図１参照）。操作部６は、流量制御装置２ｂの操作を行う操作スイッチが設けられており、操作スイッチの操作に応じた操作信号をコントローラ４へ出力する。コントローラ４は、操作信号に応じて、流量制御装置２ｂの動作を制御する。
【００２１】
さらに、水栓装置１は、検出器５を備える。検出器５は、シンク３内において、吐水部２３近傍への洗浄物（食器、食材等）の接近、シンク３内での洗浄物の動き、洗浄のための手の動き、洗浄による吐水中の水流の乱れ等の特定の動きを検出対象９として検出する。以下、この検出器５について説明する。
【００２２】
図１に示すように、検出器５は、センサ部５１と、信号処理部５２とで構成される。
【００２３】
センサ部５１は、所定周波数の電波を検出範囲に向けて送信して、検出範囲内で動いている物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力する。このセンサ部５１は、ドップラセンサ、または速度情報検出の機能を有するセンサで構成される。このセンサ信号は、物体の動きに対応するアナログの時間軸信号である。なお、電波を反射した物体が検出範囲内を移動している場合には、センサ部５１に対する物体の速度の垂直成分に応じて、センサ信号の周波数が変化する。
【００２４】
そして、センサ部５１は、送信制御部５１ａ、送信部５１ｂ、送信アンテナ５１ｃ、受信アンテナ５１ｄ、受信部５１ｅを備えており、スパウト２の基部２１に設けられる。センサ部５１の検出範囲は、シンク３に向かって斜め下方向に設定され、その検出範囲は、吐水部２３による水の吐出領域を含んでいる。
【００２５】
送信部５１ｂは、送信アンテナ５１ｃを介して、電波を検出範囲に向けて送信する。送信制御部５１ａは、送信部５１ｂが送信する電波の周波数、送信タイミング等を制御する。送信部５１ｂが送波する電波は、例えば、周波数が２４．１５ＧＨｚのミリ波とすることができる。なお、送信部５１ｂが送波する電波は、ミリ波に限らず、マイクロ波でもよい。また、送信部５１ｂが送波する電波の周波数の値は一例であって、この数値に限定する趣旨ではない。
【００２６】
受信部５１ｅは、受信アンテナ５１ｄを介して、検出範囲内の物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当する周波数のセンサ信号を出力する。
【００２７】
信号処理部５２は、センサ部５１から出力されるセンサ信号を信号処理する機能を有する。この信号処理部５２は、図２においてはスパウト２の基部２１に設けられるが、スパウト２の外部に設けられる構成でもよい。
【００２８】
信号処理部５２は、センサ信号を増幅する増幅部５２ａと、増幅部５２ａによって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部５２ｂとを備えている。増幅部５２ａは、例えば、オペアンプを用いた増幅器により構成することができる。
【００２９】
また、信号処理部５２は、周波数分析部５２ｃを備えている。周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力される時間領域のセンサ信号を周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し、周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａ（図３Ａ参照）の群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。
【００３０】
周波数分析部５２ｃは、フィルタバンク５ａの群として、規定数（例えば、１６個）のフィルタバンク５ａを設定してあるが、この数は一例であって、この数に限定する趣旨ではない。
【００３１】
また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄを備えている。規格化部５２ｄは、周波数分析部５２ｃにより抽出された信号の強度の総和もしくは所定の複数（例えば、低周波側の４個）のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。
【００３２】
また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄから出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布により検出対象９を検出する認識処理を行う認識部５２ｅを備えている。
【００３３】
上述の周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）することで周波数領域の信号に変換する機能を有している。また、図３Ａに示すように、フィルタバンク５ａの各々は、複数（図示例では、５個）の周波数ビン（frequency bin）５ｂを有している。ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＤＣＴビンとも呼ばれる。各フィルタバンク５ａは、周波数ビン５ｂの幅（図３Ａ中のΔｆ１）により分解能が決まる。フィルタバンク５ａの各々における周波数ビン５ｂの数は一例であって、この数に限定する趣旨ではない。周波数ビン５ｂの数は、５個以外の複数でもよいし、１個でもよい。Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ＤＣＴに限らず、例えば、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）でもよい。ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＦＦＴビンとも呼ばれる。また、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。
【００３４】
フィルタバンク５ａの各々が複数の周波数ビン５ｂを有している場合、信号処理部５２は、周波数分析部５２ｃと規格化部５２ｄとの間に、平滑化処理部５２ｆを備えていることが好ましい。この平滑化処理部５２ｆは、以下の２つの平滑化処理機能（第１の平滑化処理機能および第２の平滑化処理機能）のうち、少なくとも一方を有することが好ましい。第１の平滑化処理機能は、フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を周波数領域（周波数軸方向）において平滑化処理する機能である。第２の平滑化処理機能は、フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能である。これにより、信号処理部５２は、雑音の影響を低減することが可能となり、両方とも有していれば、雑音の影響をより低減することが可能となる。
【００３５】
第１の平滑化処理機能は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現でき、この第１の平滑化処理機能を平均値フィルタにより実現したとする。そして、図３Ａ，図４Ａに示すように、時刻ｔ１において、周波数の低い方から順に数えて１番目のフィルタバンク５ａの５個の周波数ビン５ｂそれぞれにおける信号の強度がそれぞれｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４、ｓ５であるとする。ここで、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ１１（図３Ｂ，図４Ｂ参照）とすると、
ｍ１１＝（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５）／５
となる。
【００３６】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、図３Ｂ，図４Ｂに示すように、それぞれ、ｍ２１、ｍ３１、ｍ４１及びｍ５１となる。要するに、本実施形態では、説明の便宜上、時間軸上の時刻ｔｉ（ｉは自然数）におけるｊ（ｊは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍｊｉと表している。
【００３７】
規格化部５２ｄでは、認識部５２ｅにおいて認識処理に利用する複数の所定のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度値を規格化する。ここでは、例えば、周波数分析部５２ｃにおけるフィルタバンク５ａの総数が１６個であり、認識処理に利用する所定の複数のフィルタバンク５ａが、周波数の低い方から順に数えて１〜５番目の５個のみであるとして説明する。時刻ｔ１において１番目のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度ｍ１１の規格化強度をｎ１１（図３Ｃ参照）とすると、規格化強度ｎ１１は、規格化部５２ｄにおいて、
ｎ１１＝ｍ１１／（ｍ１１＋ｍ２１＋ｍ３１＋ｍ４１＋ｍ５１）
の演算により求められる。
【００３８】
また、フィルタバンク５ａの各々が１つの周波数ビン５ｂからなる場合、規格化部５２ｄは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を抽出し、これらの強度の総和で、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化する。
【００３９】
また、第２の平滑化処理機能は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現できる。この第２の平滑化処理機能を、時間軸方向の複数点（例えば、３点）での平均値を求める平均値フィルタにより実現したとする。この場合、図４Ｃに示すように、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ１とすると、
ｍ１＝（ｍ１０＋ｍ１１＋ｍ１２）／３
となる。
【００４０】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、それぞれ、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とすれば、
ｍ2＝（ｍ２０＋ｍ２１＋ｍ２２）／３
ｍ3＝（ｍ３０＋ｍ３１＋ｍ３２）／３
ｍ4＝（ｍ４０＋ｍ４１＋ｍ４２）／３
ｍ5＝（ｍ５０＋ｍ５１＋ｍ５２）／３
となる。
【００４１】
要するに、本実施形態では、説明の便宜上、ｎ（ｎは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理され、更に第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍｎと表している。
【００４２】
また、信号処理部５２は、背景信号推定部５２ｇ、背景信号除去部５２ｈを備えていることが好ましい。背景信号推定部５２ｇは、フィルタバンク５ａそれぞれから出力される信号に含まれている背景信号（つまり、雑音）を推定する。背景信号除去部５２ｈは、各フィルタバンク５ａを通過した信号から背景信号を除去する。背景雑音には、シンク３の機械的信号、シンク３内の水面の変動、周辺の電気機器の雑音等がある。
【００４３】
信号処理部５２は、例えば、動作モードとして、背景信号を推定する第１モードと、認識処理を行う第２モードとがあり、タイマにより計時される所定時間（例えば、３０秒）ごとに第１モードと第２モードとが切り替わるようにすることが好ましい。ここにおいて、信号処理部５２は、第１モードの期間に背景信号推定部５２ｇを動作させ、第２モードの期間に、背景信号除去部５２ｈで背景信号を除去してから、認識部５２ｅで認識処理を行うことが好ましい。第１モードの時間と第２モードの時間とは、同じ時間（例えば、３０秒）に限らず、互いに異なる時間でもよい。
【００４４】
背景信号除去部５２ｈは、例えば、フィルタバンク５ａから出力される信号から背景信号を減算することで背景信号を除去するようにしてもよい。この場合、背景信号除去部５２ｈは、例えば、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号ｍ１、ｍ２、・・（図５Ｂ参照）の強度から、背景信号推定部５２ｇで推定された背景信号の強度ｂ１、ｂ２、・・（図５Ａ参照）を減算する減算器で構成できる。図５Ｃは、同一のフィルタバンク５ａ同士で信号から背景信号を減算することで得られた信号の強度を示している。ここで、左から１番目のフィルタバンク５ａの信号の強度をＬ１とすれば、
Ｌ１＝ｍ１−ｂ１
となる。
【００４５】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａについて背景信号を減算した後の信号の強度は、それぞれ、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４及びＬ５とすれば、
Ｌ２＝ｍ２−ｂ２
Ｌ３＝ｍ３−ｂ３
Ｌ４＝ｍ４−ｂ４
Ｌ５＝ｍ５−ｂ５となる。
【００４６】
背景信号推定部５２ｇは、第１モードの期間において、フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた信号の強度を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定し随時更新するようにしてもよい。また、背景信号推定部５２ｇは、第１モードにおいて、フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた複数の信号の強度の平均値を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定するようにしてもよい。すなわち、背景信号推定部５２ｇは、事前に得たフィルタバンク５ａ毎の複数点の信号の時間軸上での平均値を背景信号とするようにしてもよい。これにより、背景信号推定部５２ｇは、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。
【００４７】
また、背景信号除去部５２ｈは、フィルタバンク５ａ毎の直前の信号を背景信号とするようにしてもよい。ここで、信号処理部５２は、各信号を規格化部５２ｄで規格化処理する前に、時間軸上の直前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。要するに、背景信号除去部５２ｈは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号に関し、規格化処理の対象となる信号から時間軸上における１サンプル前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。この場合、例えば、図６に示すように、規格化処理の対象となる時刻ｔ１でのフィルタバンク５ａそれぞれの信号をｍ１（ｔ１）、ｍ２（ｔ１）、ｍ３（ｔ１）、ｍ４（ｔ１）及びｍ５（ｔ１）とする。さらに、その直前の時刻ｔ０での信号をｍ１（ｔ０）、ｍ２（ｔ０）、ｍ３（ｔ０）、ｍ４（ｔ０）及びｍ５（ｔ０）とする。そして、減算後の信号の強度をＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４及びＬ５とすれば、
Ｌ１＝ｍ１（ｔ１）−ｍ１（ｔ０）
Ｌ２＝ｍ２（ｔ１）−ｍ２（ｔ０）
Ｌ３＝ｍ３（ｔ１）−ｍ３（ｔ０）
Ｌ４＝ｍ４（ｔ１）−ｍ４（ｔ０）
Ｌ５＝ｍ５（ｔ１）−ｍ５（ｔ０）
となる。
【００４８】
ところで、信号処理部５２の使用形態に基づく周囲環境によっては、あらかじめ比較的大きな背景信号（雑音）が含まれる周波数ビン５ｂが既知である場合がある。例えば、検出器５の周辺に、商用電源から電源供給される機器が存在しているとする。この場合、商用電源周波数（例えば、６０Ｈｚ）の逓倍の周波数（例えば、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ等）のような特定周波数を含む周波数ビン５ｂの信号には、比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。
【００４９】
一方、検出対象９が検出範囲内を移動しているときに出力されるセンサ信号は、当該センサ信号の周波数（ドップラ周波数）が、センサ部５１と物体の間の距離と、物体の移動速度とに応じて随時変化する。この場合、背景信号が特定周波数で定常的に発生することはない。
【００５０】
そこで、信号処理部５２は、フィルタバンク５ａそれぞれが複数の周波数ビン５ｂを有している場合に、背景信号が定常的に含まれる周波数ビン５ｂを特定周波数ビン５ｂｉとする。そして、背景信号除去部５２ｈは、特定周波数ビン５ｂｉの信号を無効とし、当該特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去するようにしてもよい。
【００５１】
図７Ａにおける左から３番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂｉであるとする。背景信号除去部５２ｈは、当該特定周波数ビン５ｂｉの信号（信号の強度ｂ３）を無効とし、図７Ｂに示すように、当該特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号成分の強度ｂ２，ｂ４から推定した信号成分の強度ｂ３で補完している。この推定にあたっては、特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度ｂ２，ｂ４の平均値、つまり、（ｂ２+ｂ４）／２を、推定した信号の強度ｂ３としている。要するに、フィルタバンク５ａ内において低周波数側からｉ番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂｉであり、当該特定周波数ビン５ｂｉの信号の強度をｂｉとすれば、ｂｉは、
ｂｉ＝（ｂｉ−１＋ｂｉ＋１）／２
からなる推定式により求めた値としている。
【００５２】
これにより、信号処理部５２は、定常的に発生する特定周波数の背景信号（雑音）の影響を短時間で低減することが可能となる。よって、信号処理部５２は、検出対象９の検出精度の向上を図ることが可能となる。
【００５３】
背景信号除去部５２ｈは、周波数領域（周波数軸上）において背景信号を濾波することで背景信号を除去する適応フィルタ（Adaptive filter）を用いることもできる。
【００５４】
適応フィルタは、適応アルゴリズム（最適化アルゴリズム）に従って伝達関数（フィルタ係数）を自己適応させるフィルタであり、ディジタルフィルタにより実現することができる。この種の適応フィルタとしては、ＤＣＴを用いた適応フィルタ（Adaptive filter using Discrete Cosine Transform）が好ましい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＤＣＴのＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いればよい。
【００５５】
また、適応フィルタは、ＦＦＴを用いた適応フィルタでもよい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムを用いればよい。ＬＭＳアルゴリズムは、射影（Projection）アルゴリズムやＲＬＳ（Recursive Least Square）アルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。また、ＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムは、実数の演算のみでよく、複素数の演算を必要とするＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。
【００５６】
適応フィルタは、例えば、図８に示す構成を有している。この適応フィルタは、フィルタ５７ａと、減算器５７ｂと、適応処理部５７ｃとを有している。フィルタ５７ａは、フィルタ係数を可変に構成される。減算器５７ｂは、フィルタ５７ａの出力信号と参照信号との誤差信号を出力する。適応処理部５７ｃは、適応アルゴリズムに従って入力信号と誤差信号とからフィルタ係数の補正係数を生成しフィルタ係数を更新させる。適応フィルタは、フィルタ５７ａの入力信号を熱雑音からなる背景信号とし、参照信号を所望の白色雑音の値とすれば、不要な背景信号を濾波することで背景信号を除去することが可能となる。
【００５７】
また、背景信号除去部５２ｈは、適応フィルタの忘却係数（forgetting factor）を適宜設定しておくことによって、長時間の平均的な背景信号を周波数軸上で濾波した信号の周波数分布を抽出するようにしてもよい。忘却係数は、フィルタ係数を更新する演算の際に過去のデータ（フィルタ係数）の影響を現在のデータ（フィルタ係数）から過去にさかのぼるほど指数関数的に軽くし、現在のデータに近づくほど重くするための係数である。忘却係数は、１未満の正の値であり、例えば、０．９５〜０．９９程度の範囲で適宜設定すればよい。
【００５８】
認識部５２ｅは、各フィルタバンク５ａを通過し規格化部５２ｄにより規格化された各規格化強度の周波数領域での分布に基づいて、検出対象９を検出する認識処理を行う。ここにおいて、検出は、分類、認識、識別を含む概念である。
【００５９】
認識部５２ｅは、例えば、主成分分析（principal component analysis）によるパターン認識処理を行うことによって、検出対象９を検出する。この認識部５２ｅは、主成分分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。このような認識部５２ｅを採用するには、信号処理部５２は、予め、センサ部５１の検出範囲に検出対象９が存在しない場合の学習データ、検出範囲内に存在する異なる検出対象９それぞれに対応した学習データを取得しておく（学習）。そして、信号処理部５２は、これら複数の学習データに対して主成分分析を施すことで得られたサンプルデータを、データベース５２ｉに記憶しておく。ここにおいて、データベース５２ｉに記憶させておくサンプルデータは、パターン認識に利用するデータであり、物体の動きと射影ベクトル及び判別境界値とを対応付けたカテゴリデータである。
【００６０】
ここでは、説明の便宜上、センサ部５１の検出範囲に検出対象９が存在しない場合のサンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布を図９Ａに示す。さらに、検出範囲に検出対象９が存在する場合のサンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布を図９Ｂに示す。そして、図９Ａでは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ１０、ｍ２０、ｍ３０、ｍ４０及びｍ５０とする。図９Ｂでは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ１１、ｍ２１、ｍ３１、ｍ４１及びｍ５１とする。そして、図９Ａ，図９Ｂのいずれにおいても、低周波側の３つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ１とし、高周波側の２つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ２とする。要するに、図９Ａでは、
ｍ１＝ｍ１０＋ｍ２０＋ｍ３０
ｍ２＝ｍ４０＋ｍ５０
となる。また、図９Ｂでは、
ｍ１＝ｍ１１＋ｍ２１＋ｍ３１
ｍ２＝ｍ４１＋ｍ５１
となる。
【００６１】
図９Ｃは、２つの変量ｍ１，ｍ２を互いに直交する座標軸とした場合の２次元散布図と射影軸及び認識境界とをイメージ的に説明するために２次元で図示している。図９Ｃでは、破線で囲んだ領域内の各散布点（図９Ｃ中の“＋”）の座標位置をμ０（ｍ２，ｍ１）、実線で囲んだ領域内の各散布点の座標位置をμ１（ｍ２，ｍ１）としている。主成分分析では、センサ部５１の検出範囲に検出対象９が存在しない場合のサンプルデータに対応するデータのグループＧｒ０と、検出範囲に検出対象９が存在する場合のサンプルデータに対応するデータのグループＧｒ１とを予め決める。そして、主成分分析では、図９Ｃにおいて破線、実線で囲んだそれぞれの領域内の各散布点を射影軸上に射影したデータの分布（破線、実線で模式的に示してある）の平均値の間隔が最大となり、且つ、分散（variance）が最大となる条件で射影軸を決める。これにより、主成分分析では、サンプルデータごとに射影ベクトルを求めることができる。
【００６２】
そして、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄにより規格化された各規格化強度の周波数領域での分布に基づいて検出対象９を検出する。この場合、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄにより規格化された各規格化強度の周波数領域での分布を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することによって検出対象９を検出する認識処理を行っている。認識部５２ｅは、吐出される水の流量毎、吐水モード毎に異なるサンプルデータをデータベース５２ｉから取得して、認識処理に用いる。
【００６３】
そして、信号処理部５２は、認識部５２ｅによる検出結果を出力する出力部５２ｍを備えている。出力部５２ｍは、認識部５２ｅにより検出対象９が認識された場合、検出対象９が検出されたことを示す出力信号を出力する。出力部５２ｍは、検出範囲内に検出対象９の動きが認識されない場合、検出対象９を非検出であることを示す出力信号を出力する。
【００６４】
信号処理部５２は、図１において、増幅部５２ａ、Ａ／Ｄ変換部５２ｂ、出力部５２ｍ及びデータベース５２ｉ以外の部分が、マイクロコンピュータで適宜のプログラムを実行することにより実現される。
【００６５】
なお、信号処理部５２は、上述の判別境界値を外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、信号処理部５２は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率（誤検出率）を調整することが可能となる。
【００６６】
以上説明した信号処理部５２において、周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号（時間軸信号）を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａの群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。認識部５２ｅは、フィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号強度から決まる周波数分布を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することにより検出対象９を検出する認識処理を行う。
【００６７】
センサ信号は、ＤＣＴ等の周波数分析が行われる短時間（例えば数十ｍｓ）においても、検出対象９毎に互いに異なる特有の周波数分布（周波数領域での統計分布）を有する。信号処理部５２は、この周波数分布の特徴を特定の検出対象９の検出に利用する場合、周波数分布が異なる対象物は分離して認識することができる。而して、信号処理部５２は、検出対象９以外の物体、動きに起因した誤検出を低減することが可能となる。要するに、信号処理部５２では、複数のフィルタバンク５ａを通過した信号の各信号強度から決まる周波数分布が統計的に異なる物体を分離して検出することができるため、誤検出を低減することが可能となる。
【００６８】
また、ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａでは、ＦＦＴ処理の前にセンサ信号に対して所定の窓関数（window function）を掛け合わせる処理を実施し、所望の周波数帯域（通過帯域）外のサイドローブ（side-lobe）を抑圧する必要が生じる場合がある。窓関数としては、例えば、矩形窓（rectangular window）、ガウス窓（Gauss window）、ハン窓（hann window）、ハミング窓（hamming window）などを使うことができる。これに対して、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａでは、窓関数をなくすことができるので、窓関数を簡素なディジタルフィルタで実現することが可能である。
【００６９】
また、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａは、ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａと比較すると、ＦＦＴが複素演算の処理方式である（強度及び位相を演算する）のに対し、ＤＣＴが実数演算の処理方式であるため、演算規模を低減することが可能となる。また、ＤＣＴでは、周波数の分解能に関しては、ＤＣＴとＦＦＴとを同じ処理点数で比較すると、ＤＣＴの方がＦＦＴの２分の１になるため、データベース５２ｉ等のハードウエアリソース（hardware resource）等を小型化することが可能となる。信号処理部５２では、例えば、Ａ／Ｄ変換部５２ｂの１秒間当たりのサンプリング数を１２８とした場合（サンプリング周波数を１ｋＨｚとした場合）、ＦＦＴビン５ｂの幅が８Ｈｚであるのに対して、ＤＣＴビン５ｂの幅を４Ｈｚとすることができる。なお、これらの数値は、一例であり、これらの数値に限定する趣旨ではない。
【００７０】
認識部５２ｅは、主成分分析によるパターン認識処理によって検出対象９を検出してもよいし、他のパターン認識処理を用いてもよい。例えば、認識部５２ｅは、ＫＬ変換によるパターン認識処理、またはサポートベクトルマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）により検出対象９を検出するようにしてもよい。信号処理部５２は、認識部５２ｅにおいて主成分分析によるパターン認識処理もしくはＫＬ変換によるパターン認識処理を行うようにすることによって、認識部５２ｅでの計算量の低減及びデータベース５２ｉの容量の低減を図ることが可能となる。
【００７１】
また、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄから出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度の成分比を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することにより検出対象９を検出する認識処理を行ってもよい。
【００７２】
このような認識部５２ｅは、例えば、重回帰分析による認識処理を行うことによって、検出対象９を検出するようにすればよい。この場合、認識部５２ｅは、重回帰分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。
【００７３】
このような認識部５２ｅを採用する場合、信号処理部５２は、予め、センサ部５１の検出範囲内に存在する異なる検出対象９それぞれに対応した学習データを取得しておく（学習）。そして、信号処理部５２は、これら複数の学習データに対して重回帰分析を施すことで得られたサンプルデータをデータベース５２ｉに記憶しておく。図１０において、信号成分ｓ１と信号成分ｓ２と信号成分ｓ３とが合成された合成波形Ｇｓを示す。重回帰分析によれば、この合成波形Ｇｓは、信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３の種別、信号成分の数、信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３それぞれの強度が未知であっても、合成波形から各信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３に分離推定することが可能である。図１０中の〔Ｓ〕は、信号成分ｓ１、ｓ２、ｓ３を行列要素とする行列を示し、〔Ｓ〕−１は〔Ｓ〕の逆行列を意味し、Ｉは規格化強度の成分比（係数）を意味している。ここにおいて、データベース５２ｉに記憶させておくサンプルデータは、認識処理に利用するサンプルデータであり、検出対象９と信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３とを対応付けたデータである。
【００７４】
図１１Ａは、横軸が時間、縦軸が規格化強度である。図１１Ａにおいて、検出範囲内において検出対象９が存在するときに、規格化部５２ｄから出力された規格化強度の時間軸上でのデータ（上述の合成波形Ｇｓに対応する）をＡ１とする。また、図１１Ａには、重回帰分析によりデータＡ１から分離された信号成分Ａ２，Ａ３も示してある。ここにおいて、信号成分Ａ２は、検出対象９に起因した信号成分であり、信号成分Ａ３は、他の物体の動きに起因した信号成分である。
【００７５】
そして、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄから出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度の成分比（Ａ２：Ａ３）を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することにより検出対象９を検出する認識処理を行う。認識部５２ｅは、検出対象９毎に異なるサンプルデータをデータベース５２ｉから取得して、認識処理に用いる。
【００７６】
例えば、図１１Ｂは、出力部５２ｍの出力信号である。認識部５２ｅは、Ａ２＞Ａ３のときに検出対象９を検出したと認識しており、この場合の出力部５２ｍの出力信号はハイレベル（例えば値「１」）となる。認識部５２ｅは、Ａ２＞Ａ３以外のときに検出対象９を検出していないと認識しており、この場合の出力部５２ｍの出力信号はローレベル（例えば値「０」）となる。この図１１Ｂから、検出対象９以外に起因した誤検出を低減できることが確認された。
【００７７】
信号処理部５２は、上述の判定条件（Ａ２＞Ａ３）を外部からの設定により可変とすることが好ましい。例えば、判定条件をＡ２＞α×Ａ３とし、係数αを外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、信号処理部５２は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率（誤検出率）を調整することが可能となる。
【００７８】
なお、認識部５２ｅでは、上述の周波数分布の特徴及び規格化強度の成分比の両方に基づいて、検出対象９を検出するようにしてもよい。これにより、信号処理部５２は、認識部５２ｅでの検出精度を向上させることが可能となる。
【００７９】
したがって、上述の検出器５を用いた水栓装置１は、吐水部２３近傍への洗浄物（食器、食材等）の接近、シンク３内での洗浄物の動き、洗浄のための手の動き、吐水中の水流の乱れ等の特定の動きを、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる。例えば、吐水部２３から吐出される水流によって反射された反射波を検出器５が受信した場合でも、吐水中の水流の乱れを認識できるので、水流の強弱による影響を抑えて、検出対象９の存否を精度よく検出できる。
【００８０】
また、検出器５は、電波信号を用いた検出を行うので、黒色の対象物、透明な対象物でも検出することができ、さらには太陽光等の強い光による影響も抑制できる。
【００８１】
すなわち、上述の検出器５を用いた水栓装置１は、周囲環境、検出対象９の色・材質等の影響を抑制し、且つ吐水部２３周辺における検出対象９の存否を適切に判断することができる。
【００８２】
また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄによる規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａの信号成分の強度の総和が閾値以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識結果を有効とするようにしてもよい。また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄによる規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａの信号成分の強度の重み付け総和が閾値以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識結果を有効とするようにしてもよい。
【００８３】
図１２Ａ，図１２Ｂは、規格化部５２ｄによる規格化前のフィルタバンク５ａそれぞれの信号の強度が低周波側から順に、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とした場合の例である。図１２Ａは強度の総和［ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５］が閾値Ｅ１以上の場合を示す。図１２Ｂは強度の総和［ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５］が閾値Ｅ１未満の場合を示す。
【００８４】
これにより、信号処理部５２は、誤検出を低減することが可能となる。例えば、認識部５２ｅは、規格化された信号成分の強度を用いた周波数分布により検出対象９を認識したとする。この場合、認識部５２ｅは、検出範囲内において検出対象９が実際には存在しておらず、暗雑音による信号強度の周波数分布が、検出範囲内において検出対象９が存在する場合の特徴に似ていると判定して、誤検出する可能性がある。そこで、信号処理部５２は、規格化前の信号強度を用いて認識処理の可否を判断することによって、誤検出を抑制している。
【００８５】
また、規格化部５２ｄによる規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａを１つのフィルタバンク群５ｃとする（図１３参照）。この場合、信号処理部５２は、複数のフィルタバンク群５ｃのそれぞれにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が閾値Ｅ２以上であるか否かを判定してもよい。すなわち、信号処理部５２は、いずれかのフィルタバンク群５ｃにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和が閾値Ｅ２以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識処理の結果を有効とする。または、信号処理部５２は、全てのフィルタバンク群５ｃにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が閾値Ｅ２以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識処理の結果を有効としてもよい。以下、この判定処理を含む一連の処理について、図１４のフローチャートにしたがって説明する。なお、以降、「規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和」を、単に「規格化前の信号成分の強度の総和」と称す。
【００８６】
まず、Ａ／Ｄ変換部５２ｂが、増幅部５２ａによって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換処理を行う（Ｘ１）。次に、周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を、ＤＣＴ処理によって周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し（Ｘ２）、フィルタバンク５ａ毎の信号として抽出するフィルタバンク処理を行う（Ｘ３）。例えば、１２８ポイントのＤＣＴの場合、１２８個の周波数ビン５ｂから、周波数ビン５ｂを５個ずつ束ねて、２５個のフィルタバンク５ａに分割する等が考えられる。
【００８７】
次に、信号処理部５２は、例えば図１３に示すように、低周波側および高周波側の２つのフィルタバンク群５ｃのそれぞれについて、各フィルタバンク群５ｃを構成する複数のフィルタバンク５ａの規格化前の信号強度の総和を求める。そして、信号処理部５２は、信号強度の総和が閾値Ｅ２以上であるか否かをフィルタバンク群５ｃ毎に判定する閾値判定処理を行う（Ｘ４）。
【００８８】
信号処理部５２は、いずれかのフィルタバンク群５ｃにおける信号強度の総和が閾値Ｅ２以上であれば、センサ部５１から出力されるセンサ信号の振幅が大きく、暗雑音である可能性が低いと判断して、規格化部５２ｄによる規格化処理を行う（Ｘ５）。すなわち、規格化部５２ｄは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。
【００８９】
そして、信号処理部５２の認識部５２ｅは、規格化により得られた複数のフィルタバンク５ａの周波数成分毎の信号強度の分布の特徴を認識し、検出対象９とみなしてよいか否かを判断する認識処理を行う（Ｘ６）。そして、出力部５２ｍは、認識部５２ｅが検出対象９を認識した場合、検出信号の出力処理を行う（Ｘ７）。
【００９０】
一方、信号処理部５２は、全てのフィルタバンク群５ｃにおける各信号強度の総和が閾値Ｅ２未満であれば、センサ部５１から出力されるセンサ信号の振幅が小さく、暗雑音である可能性が高いと判断する。そして、信号処理部５２は、暗雑音である可能性が高いと判断した場合、規格化部５２ｄによる規格化処理を含む以降の処理（Ｘ５〜Ｘ７）を行わない。
【００９１】
そして、本実施形態の水栓装置１は、上述の検出器５を用いることによって、検出対象９とは異なる背景雑音（シンク３の機械的信号、シンク３内の水面の変動、周辺の電気機器の雑音等）の影響を抑制できる。したがって、上述の検出器５を用いた水栓装置１は、吐水部２３近傍への洗浄物（食器、食材等）の接近、シンク３内での洗浄物の動き、洗浄のための手の動き、洗浄による吐水中の水流の乱れ等の特定の動きを、誤検出を抑制しながら精度よく検出できる。
【００９２】
また、認識部５２ｅは、吐水部２３が吐出する水の状態に応じて、上述の閾値判定処理における閾値Ｅ１または閾値Ｅ２、あるいは認識処理において照合に用いるサンプルデータを変更することが好ましい。吐水部２３が吐出する水の状態とは、シャワーモード、直流モード等の吐水モード、吐水部２３から吐出される水の流量等である。この構成によって、認識部５２ｅにおける認識処理の精度が向上する。
【００９３】
そして、コントローラ４は、検出器５が、検出対象９を検出していない場合、吐水制御装置２ａによって吐水を停止させておく。吐水が停止している状態で、検出器５が、吐水部２３近傍への洗浄物の接近、シンク３内での洗浄物の動き、洗浄のための手の動き等の検出対象９を検出した場合、コントローラ４は、吐水制御装置２ａによって吐水を開始する。吐水中に、検出器５が、吐水部２３近傍への洗浄物の接近、シンク３内での洗浄物の動き、洗浄のための手の動き、洗浄による吐水中の水流の乱れ等の検出対象９を検出しなくなると、コントローラ４は、吐水制御装置２ａによって吐水を停止させる。
【００９４】
したがって、上述の検出器５を用いた水栓装置１は、検出対象９が存在するときに吐水を開始し、検出対象９が存在しなければ吐水を停止する吐水制御を、検出対象９の存否に応じて適切に制御できる。
【００９５】
図１５Ａ〜図１５Ｃは、吐水部２３からシャワーモードの水を吐出し、この水流中でカップを洗浄した後、洗浄をやめた場合の各波形を示す。図１５Ａは、センサ信号の時間軸波形を示し、期間Ｔ１１は、カップ洗浄中であり、期間Ｔ１２は、カップ洗浄をやめている期間である。図１５Ｂは、周波数分析部５２ｃが図１５Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸に沿って示す。図１５Ｃは、周波数分析部５２ｃが図１５Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸および時間軸に沿って示す。
【００９６】
まず、センサ信号に対して、周波数分析部５２ｃによる周波数分析処理、規格化部５２ｄ、背景信号除去部５２ｈ、平滑化処理部５２ｆの各処理が行われる。その後、認識部５２ｅは、重回帰分析法、主成分分析法等を用いて、洗浄時における洗浄物（この場合、カップ）および手の動きによる信号成分と、吐水部２３から吐出される水流の乱れによる信号成分とを抽出する。そして、認識部５２ｅは、抽出した洗浄物および手の動きによる信号成分と、吐水部２３から吐出される水流の乱れによる信号成分とに対して成分分析を行う、または信号成分の周波数領域における分布形状を推定する。
【００９７】
以降、認識部５２ｅが重回帰分析による認識処理を行うとする。そして、洗浄時における洗浄物および手の動きによる信号成分を、「洗浄物および手の動きによる信号成分」と称し、ｍａ１の符号を付す。また、吐水部２３から吐出される水流の乱れによる信号成分を、「水流乱れによる信号成分」と称し、ｍｂ１の符号を付す。
【００９８】
さらに、認識部５２ｅは、洗浄物および手の動き等による信号について、低周波側の複数のフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和と、高周波側の複数のフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和とを導出する。以降、「低周波側の複数のフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和」を、「低周波側規格化強度の総和」と称し、ｍａ１１の符号を付す。また、「高周波側の複数のフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和」を、「高周波側規格化強度の総和」と称し、ｍａ１２の符号を付す。
【００９９】
図１６は、この認識部５２ｅによる重回帰分析を用いたセンサ信号の成分分析の結果を示す。信号成分ｍ０は、センサ信号の全信号強度に相当する。図１６は、全信号強度ｍ０、洗浄物および手の動きによる信号成分ｍａ１、水流乱れによる信号成分ｍｂ１、信号成分ｍａ１の低周波側規格化強度の総和ｍａ１１、信号成分ｍａ１の高周波側規格化強度の総和ｍａ１２の各信号強度を示す。
【０１００】
洗浄物および手の動きによる信号成分ｍａ１は、概念として例えば、図１０の信号成分ｓ１に相当する。水流乱れによる信号成分ｍｂ１は、図１０の信号成分ｓ２に相当する。また、信号成分ｍａ１１、ｍａ１２の値は、上述の閾値Ｅ１または閾値Ｅ２を用いた閾値判定処理に用いられる。
【０１０１】
図１７は、認識部５２ｅによる検出対象９の検出結果である。図１７において、「＊」は、洗浄時のカップおよび手の動き（ｍａ１）による検出結果を示し、「○」は、吐水部２３から吐出される水流の乱れ（ｍｂ１）による検出結果を示す。認識部５２ｅは、周波数分布のパターン認識によって、洗浄時のカップおよび手の動き、洗浄による吐水中の水流の乱れを検出している。そして、認識部５２ｅは、洗浄時のカップおよび手の動きによる検出結果と、吐水中の水流の乱れによる検出結果との論理和をとることによって、期間Ｔ１１においては検出状態となり、期間Ｔ１２においては非検出状態となる。
【０１０２】
また、図１５Ａのシーケンスとは逆に、カップ洗浄を行うことなく吐水部２３から水を吐出した状態で暫く待機した後に、カップ洗浄を始める場合でも、カップ洗浄中に検出対象９を検出し、カップ洗浄をやめている期間は検出対象９を検出しない。
【０１０３】
次に、図１８Ａ〜図１８Ｃは、吐水部２３からシャワーモードの水を吐出し、この水流中でカップを洗浄した後、洗浄をやめた場合の各波形を示す。但し、吐出される水量は、図１５Ａ〜図１５Ｃの場合の約２倍に増やしている。
【０１０４】
図１８Ａは、センサ信号の時間軸波形を示し、期間Ｔ２１は、カップ洗浄中であり、期間Ｔ２２は、カップ洗浄をやめている期間である。図１８Ｂは、周波数分析部５２ｃが図１８Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸に沿って示す。図１８Ｃは、周波数分析部５２ｃが図１８Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸および時間軸に沿って示す。
【０１０５】
そして、認識部５２ｅは、周波数分析部５２ｃによる周波数分析処理の結果を用いて、洗浄物（この場合、カップ）および手の動きによる信号成分と、水流乱れによる信号成分とを抽出する。図１９は、認識部５２ｅによる重回帰分析を用いたセンサ信号（センサ信号の全信号強度ｍ０）の成分分析の結果を示す。認識部５２ｅは、洗浄物および手の動きによる信号成分ｍａ１、水流乱れによる信号成分ｍｂ１、信号成分ｍａ１の低周波側規格化強度の総和ｍａ１１、信号成分ｍａ１の高周波側規格化強度の総和ｍａ１２の各信号強度を導出する。
【０１０６】
図１９においてカップ洗浄をやめている期間Ｔ２２における信号強度は、図１６においてカップ洗浄をやめている期間Ｔ１２における信号強度より大きくなるが、略同様の振る舞いを示している。
【０１０７】
図２０は、認識部５２ｅによる検出対象９の検出結果である。図２０において、「＊」は、洗浄時のカップおよび手の動き（ｍａ１）による検出結果を示し、「○」は、吐水部２３から吐出される水流の乱れ（ｍｂ１）による検出結果を示す。認識部５２ｅは、洗浄時のカップおよび手の動きによる検出結果と、吐水中の水流の乱れによる検出結果との論理和をとることによって、期間Ｔ２１においては検出状態となり、期間Ｔ２２においては非検出状態となる。
【０１０８】
次に、図２１Ａ〜図２１Ｃは、吐水部２３から直流モードの水を吐出し、この水流中で箸の先端を洗浄した場合の各波形を示す。但し、吐出される水量は、図１５Ａ〜図１５Ｃの場合と同じである。
【０１０９】
図２１Ａは、センサ信号の時間軸波形を示す。図２１Ｂは、周波数分析部５２ｃが図２１Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸に沿って示す。図２１Ｃは、周波数分析部５２ｃが図２１Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸および時間軸に沿って示す。
【０１１０】
そして、認識部５２ｅは、周波数分析部５２ｃによる周波数分析処理の結果を用いて、洗浄物（この場合、箸の先端）および手の動きによる信号成分と、水流乱れによる信号成分とを抽出する。図２２は、認識部５２ｅによる重回帰分析を用いたセンサ信号（センサ信号の全信号強度ｍ０）の成分分析の結果を示す。認識部５２ｅは、洗浄物および手の動きによる信号成分ｍａ１、水流乱れによる信号成分ｍｂ１、信号成分ｍａ１の低周波側規格化強度の総和ｍａ１１、信号成分ｍａ１の高周波側規格化強度の総和ｍａ１２の各信号強度を導出する。
【０１１１】
図２３は、認識部５２ｅによる検出対象９の検出結果である。図２３において、「＊」は、洗浄時の箸および手の動き（ｍａ１）による検出結果を示し、「○」は、吐水部２３から吐出される水流の乱れ（ｍｂ１）による検出結果を示す。この場合、箸の先端を洗浄しているときのセンサ信号の振幅（図２１Ａ）は、図１８Ａにおいてカップを洗浄していない期間Ｔ２２におけるセンサ信号の振幅とほぼ等しい。しかしながら、認識部５２ｅは、周波数分布のパターン認識によって、洗浄時の箸および手の動き、吐水部２３から吐出される水流の乱れを検出できる。そして、認識部５２ｅは、洗浄時の箸および手の動きによる検出結果と、吐水中の水流の乱れによる検出結果との論理和をとることによって、箸の先端の洗浄時の動きを精度よく検出できる。
【０１１２】
次に、図２４Ａ〜図２４Ｃは、吐水部２３から直流モードの水を大量に吐出し、この水流中にてカップをほぼ停止させた場合の各波形を示す。
【０１１３】
図２４Ａは、センサ信号の時間軸波形を示す。図２４Ｂは、周波数分析部５２ｃが図２４Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸に沿って示す。図２４Ｃは、周波数分析部５２ｃが図２４Ａのセンサ信号にＤＣＴを用いた周波数分析処理を施した結果を、周波数軸および時間軸に沿って示す。
【０１１４】
そして、認識部５２ｅは、周波数分析部５２ｃによる周波数分析処理の結果を用いて、洗浄物（この場合、カップ）および手の動きによる信号成分と、水流乱れによる信号成分とを抽出する。図２５は、認識部５２ｅによる重回帰分析を用いたセンサ信号（センサ信号の全信号強度ｍ０）の成分分析の結果を示す。認識部５２ｅは、洗浄物および手の動きによる信号成分ｍａ１、水流乱れによる信号成分ｍｂ１、信号成分ｍａ１の低周波側規格化強度の総和ｍａ１１、信号成分ｍａ１の高周波側規格化強度の総和ｍａ１２の各信号強度を導出する。
【０１１５】
図２６は、認識部５２ｅによる検出対象９の検出結果である。図２６において、「＊」は、洗浄時のカップおよび手の動き（ｍａ１）による検出結果を示し、「○」は、吐水部２３から吐出される水流の乱れ（ｍｂ１）による検出結果を示す。この場合、カップ自体はほぼ停止しているが、カップ上あるいはカップの側面で散乱し、滴り落ちる水流による反射波の挙動を検出できる。そして、認識部５２ｅは、周波数分布のパターン認識を行い、洗浄時のカップによる検出結果と、吐水中の水流の乱れによる検出結果との論理和をとることによって、ほぼ停止しているカップを精度よく検出できる。
【０１１６】
以上のように、水栓装置１は、センサ信号の信号強度自体に依存せず、例えばセンサ信号の正規化された周波数領域での分布形状、センサ信号の周波数領域での成分分析によって、高精度の吐水制御が実現される。
【０１１７】
また、信号処理部５２は、周波数分析部５２ｃの出力に基づいて、洗浄物までの距離を検出する測距部５２ｋを備える。また、信号処理部５２は、センサ信号に基づいて洗浄物等の物体の移動方向（接近・離脱）を検出する方向検出部５２ｌを備える。
【０１１８】
測距部５２ｋの動作の概要を図２７に示す。
【０１１９】
まず、センサ部５１の送信制御部５１ａは、送信部５１ｂが送信する電波（送信信号）の周波数ｆｓを上昇させた後に下降させるスイープ処理を繰り返す。送信信号の周波数ｆｓは、変動幅Δｆａ、中心周波数ｆｏ１、スイープ周期Ｔ１に設定される（図２７Ａ）。
【０１２０】
受信部５１ｅは、センサ部５１と洗浄物との間の距離をＷ、光速をＣとすると、Ｔ２＝２Ｗ／Ｃ後に反射波（受信信号）を受信する（図２７Ａ）。受信信号の周波数ｆｒは、送信信号の周波数ｆｓと同様に、変動幅Δｆａ、スイープ周期Ｔ１で変化する。また、洗浄物の接近速度をＶｒとすると、受信信号の中心周波数ｆｏ２＝［ｆｏ１＋｛（２・ｆｏ１・Ｖｒ）／Ｃ｝］となる。
【０１２１】
そして、受信部５１ｅは、送信信号の周波数ｆｓと受信信号の周波数ｆｒとの周波数差に等しい周波数ｆｂを有するビート信号を生成して出力する（図２７Ｂ）。
【０１２２】
送信信号の周波数ｆｓと受信信号の周波数ｆｒとの両方が上昇しているとき、ビート信号の周波数ｆｂは、
ｆｂ＝ｆｂ１＝［（４・Δｆａ・Ｗ）／（Ｃ・Ｔ１）］−［（２・ｆｏ１・Ｖｒ）／Ｃ］
となる。上式の第１項は、検出器５から洗浄物までの距離を表す位置情報であり、第２項は、洗浄物が検出器５に接近する速度を表す速度情報である。
【０１２３】
また、送信信号と受信信号との両方の周波数が下降しているとき、ビート信号の周波数ｆｂは、
ｆｂ＝ｆｂ２＝［（４・Δｆａ・Ｗ）／（Ｃ・Ｔ１）］＋［（２・ｆｏ１・Ｖｒ）／Ｃ］
となる。上式の第１項は、検出器５から洗浄物までの距離を表す位置情報であり、第２項は、洗浄物が検出器５に接近する速度を表す速度情報である。
【０１２４】
測距部５２ｋは、周波数分析処理を施されたビート信号に基づいて、センサ部５１から洗浄物までの距離を測定する。そして、認識部５２ｅは、測距部５２ｋが生成した距離情報（測定結果）も併せて用いて認識処理を行うことで洗浄物の位置を特定できるため、洗浄物の動きをより精度よく識別して認識でき、さらには所望のエリア外からの不要な信号を排除できる。ここでは、測距部５２ｋが用いる距離測定手段としてＦＭＣＷ（Frequency-Modulated Continuous Wave）方式を例示したが、他の方式、例えば２周波方式などでもよい。
【０１２５】
また、方向検出部５２ｌは、センサ信号に基づいて洗浄物等の物体の移動方向を検出する。さらに、方向検出部５２ｌは、移動方向とその継続時間とにより算出される物体の移動距離を検出してもよい。そして、認識部５２ｅは、方向検出部５２ｌが検出した方向情報、移動距離も併せて用いて認識処理を行うことで洗浄物の存在を特定できるため、洗浄物をより精度よく識別して認識できる。この方向検出部５２ｌは、例えば、距離情報の差分から人体、人体の部位の移動方向（向き）を判断することができる。また、２チャンネル方式のドップラセンサを用いた移動方向の検出方法は、周知であるため、詳細な説明は省略する。
【０１２６】
なお、周知の事実であるが、測距機能の拡張として、受信アンテナ５１ｄと受信部５１ｅとの組を複数設けて、反射波の到来角推定機能を組み合わせることにより、移動方向のみならず、対象物の空間上の実際の位置を算定する機能を持たせることも可能である。
【０１２７】
また、センサ部５１（送信アンテナ５１ｃ、受信アンテナ５１ｄ）の取り付け位置としては、図２８に示すように、スパウト２の突出部２２であってもよい。
【０１２８】
すなわち、水栓装置１は、水を吐出する吐水部２３と、吐水部２３による水の吐出領域を含む検出範囲における検出対象を検出する検出器５と、検出器５の検出結果に基づいて、吐水部２３から吐出される水の供給・停止を制御するコントローラ４とを備える。検出器５は、電波信号を送信し、物体で反射した電波信号を受信して、物体の動きに応じたセンサ信号を出力するセンサ部５１を備える。さらに検出器５は、センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａの群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する周波数分析部５２ｃを備える。さらに検出器５は、フィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号の周波数分布、もしくはフィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、検出データにより検出対象９を検出する認識処理を行う認識部５２ｅを備える。さらに検出器５は、検出対象９に対応する周波数分布、もしくは検出対象９に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納するデータベース５２ｉを備える。そして、認識部５２ｅは、検出データをサンプルデータと照合することによって認識処理を行う。
【０１２９】
また、水栓装置１は、洗面化粧台、トイレの便器装置、風呂のシャワー装置等に用いても、上記同様の効果を得ることができる。
【０１３０】
（まとめ）
（１）以上説明したように、本実施形態の水栓装置１は、吐水部２３と、検出器５と、コントローラ４とを備える。吐水部２３は、水を吐出する。検出器５は、吐水部２３による水の吐出領域を含む検出範囲における検出対象９を検出する。コントローラ４は、検出器５の検出結果に基づいて、吐水部２３ら吐出される水の供給・停止を制御する。検出器５は、センサ部５１と、周波数分析部５２ｃと、認識部５２ｅと、データベース５２ｉとを備える。センサ部５１は、電波信号を送信し、物体で反射した電波信号を受信して、物体の動きに応じたセンサ信号を出力する。周波数分析部５２ｃは、センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。認識部５２ｅは、複数のフィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号の周波数分布と、複数のフィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、検出データにより検出対象９を検出する認識処理を行う。データベース５２ｉは、検出対象９に対応する周波数分布と、検出対象９に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納する。認識部５２ｅは、検出データをサンプルデータと照合することによって認識処理を行う。
【０１３１】
この構成によると、水栓装置１は、吐水部２３近傍への洗浄物（食器、食材等）の接近、洗浄物の動き、洗浄のための手の動き、吐水中の水流の乱れ等の特定の動きを、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる。また、検出器５は、電波信号を用いた検出を行うので、黒色の対象物、透明な対象物でも検出することができ、さらには太陽光等の強い光による影響も抑制できる。
【０１３２】
つまり本実施形態の水栓装置１は、周囲環境、検出対象９の色・材質等の影響を抑制し、且つ吐水部周辺における検出対象９の存否を適切に判断することができる。
【０１３３】
（２）ここで、上記（１）の水栓装置１の検出器５は、センサ信号に基づいて検出対象９までの距離を測定する測距部５２ｋを備え、認識部５２ｅは、測距部５２ｋの測定結果も併せて用いて認識処理を行うことが好ましい。
【０１３４】
この構成によると、認識部５２ｅは、測距部５２ｋが生成した測定結果も併せて用いて認識処理を行うことで洗浄物の位置を特定できるため、洗浄物の動きをより精度よく識別して認識でき、さらには所望のエリア外からの不要な信号を排除できる。
【０１３５】
（３）ここで、上記（１）または（２）の水栓装置１において、検出器５は、センサ信号に基づいて検出対象９の移動方向を検出する方向検出部５２ｌを備え、認識部５２ｅは、方向検出部５２ｌの検出結果も併せて用いて認識処理を行うことが好ましい。
【０１３６】
認識部５２ｅは、方向検出部５２ｌが検出した移動方向も併せて用いて認識処理を行うことで洗浄物の存在を特定できるため、洗浄物をより精度よく識別して認識できる。
【０１３７】
（４）ここで、上記（１）乃至（３）いずれか記載の水栓装置１において、認識部５２ｅは、複数のフィルタバンク５ａの各信号強度の総和が閾値以上である場合、認識処理を行う。または、認識部５２ｅは、複数のフィルタバンク５ａの各信号強度の総和が閾値以上である場合、認識処理の結果を有効とし、吐水部２３が吐出する水の状態に応じて閾値、または認識処理で用いるサンプルデータを変更することが好ましい。
【０１３８】
この構成によると、水栓装置１は、誤検出を低減すること、または認識部５２ｅにおける認識処理の精度を向上させることが可能となる。
【０１３９】
（５）ここで、上記（１）乃至（４）いずれか記載の水栓装置１において、検出器５は、複数のフィルタバンク５ａを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去部５２ｈを備えることが好ましい。
【０１４０】
この構成によると、水栓装置１の検出器５は、検出対象９の検出精度の向上を図ることができる。
【０１４１】
（６）ここで、上記（１）乃至（５）いずれか記載の水栓装置１は、吐水部２３までの導水路を内部に形成したスパウト２を備えることが好ましい。スパウト２は、外部の被取付面に取り付けられる基部２１と、基部２１から突出した突出部２２とを有し、センサ部５１は、基部２１または突出部２２に設けられることが好ましい。
【０１４２】
この構成によると、水栓装置１は、吐水部２３による水の吐出領域を含む検出範囲における検出対象を検出することができる。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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2015092993.tif 000032
2015092993.tif 000033
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