(57)【要約】【目的】縞模様のような繰り返しパターンの被写体でモアレが生じると、三角測距の原理に基づき被写体までの距離を求めるために算出する評価関数に複数の極小値が発生するものの、モアレの影響によりその最小値と第２最小値の差が大きくなってしまい、従来の技術では問題のない被写体であると誤判定してしまうという問題がある。本発明はこの問題を解決し、繰り返しパターンを確実に検出することのできる距離測定方法を提供することを目的とする。【構成】評価関数の最小値と第２最小値の差が所定値以上であっても、極小値の数およびその周期性を評価して繰り返しパターンであるかの判定を行う。【選択図】        図１
2005114365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体から放射または反射される光束のうち互いに異なる部分の光束によるイメージデータを一対の光センサアレイ上にそれぞれ投影して両イメージデータの一致度を示す評価関数を所定数Ｎ（Ｎは整数）求め、該評価関数に基づいて被写体までの距離を算出する距離測定方法において、前記評価関数が前記両イメージデータの一致度が高いほど低い値になる場合は極小値の数が所定数Ｍ以上であるときに前記イメージデータによる距離測定の信頼度が低いと判断し、前記評価関数が前記両イメージデータの一致度が高いほど高い値になる場合は極大値の数が所定数Ｍ以上であるときに前記イメージデータによる距離測定の信頼度が低いと判断することを特徴とする距離測定方法。
【請求項２】
前記所定数ＭをＮ／３とすることを特徴とする請求項１に記載の距離測定方法。
【請求項３】
前記所定数ＭをＮ／４とすることを特徴とする請求項１に記載の距離測定方法。
【請求項４】
前記評価関数が前記両イメージデータの相対変位に対応して求められ、前記評価関数の極小値もしくは極大値の数が前記所定値Ｍ以下であっても、前記評価関数の極小値もしくは極大値の数が第２の所定値以上であり、かつ極小値もしくは極大値となる前記相対変位の値が周期性を示すときに前記イメージデータによる距離測定の信頼度が低いと判断することを特徴とする請求項１に記載の距離測定方法。
【請求項５】
極小値もしくは極大値となる前記相対変位の値の間隔の最小値と最大値の差が、前記光センサアレイの光センサピッチのＲ倍以下であるとき、周期性を示す判断することを特長とする請求項４に記載の距離測定方法。
【請求項６】
前記Ｒが２であることを特徴とする請求項５に記載の距離測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えばカメラ等の自動焦点装置に適用される、三角測距の原理に基づく距離測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
まず三角測距の原理について説明する。
図５は、三角測距の原理に基づく距離測定原理図である。被写体１００の光がレンズ１０１、１０２を通して、光センサアレイ１０３、１０４上に被写体像１０５、１０６として結像する。点Ｐ６、点Ｐ７は、正面の無限遠からレンズ１０１、１０２の中心点Ｐ２、Ｐ３を通過する光線（光軸１０７、１０８）と光センサアレイ１０３、１０４との交点である。点Ｐ６と点Ｐ７の間の距離をＢ、光センサアレイ１０３、１０４とレンズ１０１、１０２との距離をｆ（レンズ１０１、１０２の焦点距離と略等しい）とする。また、光軸１０７、１０８からの被写体像１０５、１０６のずれをＸ１、Ｘ２とし、このＸ１とＸ２を足した長さをＸとする。尚、１１０は測定系を示す。
ここで三角Ｐ１Ｐ２Ｐ４と三角形Ｐ２Ｐ５Ｐ６および三角形Ｐ１Ｐ４Ｐ３と三角形Ｐ３Ｐ７Ｐ８がそれぞれ相似であることから、被写体１００までの距離ｄは次式で求められる。
【０００３】
(数１)
ｄ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）＝Ｂ・ｆ／Ｘ
Ｘは被写体１００が無限遠にあるとき、すなわち二つの被写体像１０５、１０６がレンズ１０１、１０２の光軸１０７、１０８と光センサアレイ１０３、１０４の交点にある場合を基準とした２像の相対変位であり、位相差と呼ばれる。Ｂとｆは定数であるので、Ｘを検出することで距離ｄを求めることができる。なお、二つの光センサアレイ１０３、１０４は一つの光センサアレイを電気的に分割したものでもよい。
図６は距離検出装置の一般的な例を示す構成図である。図６において、１０３，１０４は図５に示すものと同じ光センサレイであり、１１１，１１２はＡ／Ｄ変換器である。光センサレイ１０３，１０４内の各センサからのアナログ出力はＡ／Ｄ変換器１１１，１１２によりデジタル信号に変換される。また、１１３はマイクロコンピュータのような演算処理装置（以下、マイコンという）で、２つの像の位相差Ｘを求め、このＸにより撮像レンズの制御を行う。このように、かかる距離検出装置はマイコンを用いてシステムを組むのが一般的である。いま、Ａ／Ｄ変換された光センサレイ１０３，１０４の出力値をそれぞれＬ（１），Ｌ（２），・・・，Ｌ（ｎ）， Ｒ（１），Ｒ（２），・・・，Ｒ（ｎ）とし、Ｘ＝ｉ・p（pは光センサピッチ）という２つの像の相対変位（位相差）に対する、像の不一致度を示す評価関数ｆ（ｉ）は例えば（１）式や（２）式で与えられる。
【０００４】
(数２)
ｆ（ｉ）≡Σ｜Ｌ（ｊ）−Ｒ（ｊ+ｉ）|  ・・・（１）
j
【０００５】
(数３)
ｆ（ｉ）≡Σ｜Ｌ（ｊ−ｓ）−Ｒ（ｊ＋ｔ）|
j
ｓ＋ｔ＝ｉ                              ・・・（２）
もし、光センサレイ１０３，１０４上の２つの像が相対的にｉ０光センサピッチずれているとすれば、ｆ（ｉ０）＝０となる。ただし、通常は前記Ｘが完全に光センサピッチの整数倍になったり、２つの光センサからの像信号の形が（相対的にずれていることを除き）完全に同じになったりすることは少ないので、ｆ（ｉ０）＞０となる。
ｉの所定の範囲において、ｆ（ｉ）の最小値を求めることはマイコンで容易に実行できるが、これは上述のように、通常は第１次近似でしかないので、高精度の検出を行うためには補間計算が必要になる。補間方法の詳細な説明は省略するが、１つの補間値を得るためにはその前後２つずつ計４つの評価関数値を必要とするためｉ＝０〜ｉｍａｘの範囲について補間計算を行うためにはｆ（−２）〜ｆ（ｉｍａｘ＋２）の評価関数を計算しておく必要がある。
【０００６】
また、評価関数ｇ（ｉ）をｇ（ｉ）＝−ｆ（ｉ）とするような場合は、ｇ（ｉ）の極大値を考えればよい。
ｉとｆ（ｉ）の関係の例を図７に示す。上述の説明のように（ｉ，ｆ（ｉ））は離散的なデータであるが、便宜上連続なグラフとして示してある。図７に示すように極小値が一つの場合はこの点で２つの像が一致していると考えて問題ないが、極小値が複数ある場合はその中のどれを選択するかが問題となる。極小値が複数あるケースとしては、測距領域内に遠近の被写体が含まれた場合（例えば、特許文献１参照）や縞模様の被写体を測距しようとした場合（例えば、特許文献２参照）などがある。後者の場合について図８，９により説明を行う。図８は理想的な縞模様であり、このような繰り返しパターンの被写体に対し、（１）式や（２）式で与えられる評価関数ｆ（ｉ）を計算すると、ｉが縞模様のピッチだけ変化すると同じ評価関数値となり、評価関数自体も図８に示すように繰り返しデータとなってしまう。従い、図９に示すように複数の極小値ｉ０１，ｉ０２，ｉ０３，ｉ０４が出現してしまい、このうちのどれが真の位相差に相当するか判断することができない。図９のように評価関数の極小値が複数あり且つそれらの評価関数値にも大きな差がない場合は、三角測距の原理に基づいては測距不能と判断せざるを得ない。ここで「大きな差がない」としたのは、繰り返しパターンといっても完全な繰り返しではない場合や、像の繰り返しパターンのピッチが光センサアレイのピッチの整数倍ではない場合などを想定しているためである。一方、評価関数が複数の極小値をもっても、測距可能な場合がある。例えば、遠近の被写体が混在するものの1つの被写体が測距領域内の大部分を占めていて（当然こちらを主要被写体と判断する）、他の被写体が小さな影響しか及ぼさない場合である。繰り返しパターンであるか否かは図９に示すように評価関数の状態により判断するが、単に複数の極小値があるというだけで判断すると、上述のように測距可能な被写体までも測距不能と判断してしまうことになる。この対策として、図１０に示すように、複数の極小値のうちから最小値ｆｍｉｎ１とその次に小さい第２最小値ｆｍｉｎ２を求め、その差△ｆｍｉｎ（＝ｆｍｉｎ２−ｆｍｉｎ１）を基準値と比較することにより測距可能か測距不能かを判断する方法が知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開平８−３２７８８３号公報（第４頁、第１１図）
【特許文献２】特開２００３−１７７３０３号公報（第２１−２２頁、第３９，４０図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の、最小値ｆｍｉｎ１と第２最小値ｆｍｉｎ２を求めてその差△ｆｍｉｎ（＝ｆｍｉｎ２−ｆｍｉｎ１）を基準値とを比較する方法は、縞模様などの繰り返しパターンと光センサアレイが干渉しあってモアレが生じてしまうと適用できなくなる。以下、このモアレについて説明する。
図１１（ａ）に光センサアレイの受光領域１２０を示す。受光領域１２０は長方形状の受光領域１２１，１２２，・・・，１２ｎがピッチｐ１で配列されて構成されており、長方形状の受光領域１２１，１２２，・・・，１２ｎのそれぞれが個々の光センサの受光部となっている。図中に示す一点鎖線は、長方形状の受光領域１２１，１２２，・・・，１２ｎの中心線である。受光領域１２０に図１１（ｂ）に示す光パターン１３０を投影する場合を考える。図１１（ｂ）は横軸が受光領域１２０における横方向の位置、縦軸が光パターンの強度を示していて、光パターン１３０は三角状の光パターンがピッチｐ２で繰り返されたものになっている。三角状の光パターンの頂点を通るようにひかれた直線は繰り返しパターンの中心位置を示すためのものである。
【０００８】
図１１（ａ）中の一点鎖線および図１１（ｂ）中の縦線だけをそれぞれ抜き出すと、それぞれ図１２（ａ），（ｂ）となる。これらを重ねて表示すると図１２（ｃ）となる。図１２（ｃ）を見れば分かるように、２種類の線が合わさると線間隔に関し粗密の周期的パターンが生じる。この粗密の周期的パターンがモアレ（縞）である。モアレはピッチの異なる２つのパターンが重なることにより生じ、一般的にそのピッチは上述のピッチｐ１とｐ２の差が小さいほど大きい。図１２（ｃ）において一点鎖線と直線の２つの直線が重なるということは、三角状の光パターンの頂点が長方形状の受光領域の中心と一致するということで、この場合に長方形状の受光領域が最も強い光を受けることになる。これは図１３に示すように、長方形状の受光領域１２ｋと三角状の光パターン１３ｋの位置関係を（ａ）〜（ｃ）と変化させると、図中のハッチング部で示す重なり部分（受光領域が受ける光強度に対応する）の最も大きいのは、（ａ）の三角状の光パターン１３ｋの頂点と長方形状の受光領域１２ｋの中心が一致するときであるからである。すなわち、図１４（ａ），（ｂ）に示すように、三角状の光パターン１３ｋの頂点が長方形状の受光領域１２ｋの中心と一致しない場合の（ｂ）図は、一致する場合（ａ）図に対し面積の大きい領域１４２を面積の小さい領域１４１に置き換えたものになるから、一致する（ａ）図の場合が最も受光強度（光量）が大きくなる。
【０００９】
モアレが発生した光センサアレイの出力は図１５のようになる。基本的には元の光パターンが持っていた繰り返しピッチｐ２は保持して細かい繰り返しパターンを示すが、さらに点線で示すモアレ（縞）が重畳したものになる。このような光センサ出力信号を使って評価関数を求めると、図１６に示すグラフのようになる。評価関数のグラフも、元の光パターンが持っていた繰り返しピッチｐ２とモアレのピッチが重畳したものになる。図１６に示す評価関数に対しては、上述の、最小値ｆｍｉｎ１と第２最小値ｆｍｉｎ２を求めてその差△ｆｍｉｎ（＝ｆｍｉｎ２−ｆｍｉｎ１）を基準値とを比較する方法はまだ有効であるが、距離測定に使う領域を限定して図１７に示す領域だけを切り出すと問題が発生する。すなわち、本来縞模様のような繰り返しパターンでは△ｆｍｉｎがほとんどゼロとなるべきところを、モアレの影響が重畳されると図１７に示すように△ｆｍｉｎが非ゼロの値となり、測距可能と誤判断する危険性がありうるという問題がある。
【００１０】
この発明は上記問題を解決するものであって、モアレが生じた場合でも縞模様のような繰り返しパターンの被写体を確実に認識し、測距結果の信頼性を高めることのできる距離測定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
そこで、上記課題を解決するために、請求項１に係る発明は被写体から放射または反射される光束のうち互いに異なる部分の光束によるイメージデータを一対の光センサアレイ上にそれぞれ投影して両イメージデータの一致度を示す評価関数を所定数Ｎ（Ｎは整数）求め、該評価関数に基づいて被写体までの距離を算出する距離測定方法において、前記評価関数が前記両イメージデータの一致度が高いほど低い値になる場合は極小値の数が所定数Ｍ以上であるときに前記イメージデータによる距離測定の信頼度が低いと判断し、前記評価関数が前記両イメージデータの一致度が高いほど高い値になる場合は極大値の数が所定数Ｍ以上であるときに前記イメージデータによる距離測定の信頼度が低いと判断することを特徴とする。
請求項２に係る発明は、請求項１に係る発明において、前記所定数ＭをＮ／３とすることを特徴とする。
【００１２】
請求項３に係る発明は、請求項１に係る発明において、前記所定数ＭをＮ／４とすることを特徴とする。
請求項４に係る発明は、請求項１に係る発明において、前記評価関数が前記両イメージデータの相対変位に対応して求められ、前記評価関数の極小値もしくは極大値の数が前記所定値Ｍ以下であっても、前記評価関数の極小値もしくは極大値の数が第２の所定値以上であり、かつ極小値もしくは極大値となる前記相対変位の値が周期性を示すときに前記イメージデータによる距離測定の信頼度が低いと判断することを特徴とする。
請求項５に係る発明は、請求項４に係る発明において、極小値もしくは極大値となる前記相対変位の値の間隔の最小値と最大値の差が、前記光センサアレイの光センサピッチのＲ倍以下であるとき、周期性を示す判断することを特長とする。
【００１３】
請求項６に係る発明は、請求項５に係る発明において、前記Ｒが２であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
この発明の距離測定方法は、三角測距の原理に基づき被写体までの距離を測定する際に計算される２つの被写体像の相関を示す評価関数に関し、その周期性を評価することによりモアレが生じた場合でも縞模様のような繰り返しパターンの被写体を確実に認識してカメラ等の自動焦点装置に警告を発することにより、測距結果の信頼性を高めることのできる距離測定方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
ここでは、距離測定方法の実施の形態として、図１に示すように評価関数に複数の極小値が存在し、その最小値ｆｍｉｎ１と第２最小値ｆｍｉｎ２の差△ｆｍｉｎ（＝ｆｍｉｎ２−ｆｍｉｎ１）が所定値より大きいと判断されるものについても、極小値の数およびその周期性を評価して被写体が繰り返しパターンであるかの判別を行うものについて説明する。
【実施例１】
【００１６】
図２および図３に示すフローチャートにより、以下本実施例について説明する。なお、既に被写体に対する光センサアレイの出力は取り込まれ、Ａ／Ｄ変換されていることを前提としている。ステップＳ１において、位相差ｉ（ｉ＝０〜（Ｎ−１））に対する評価関数ｆ（ｉ）を計算する。ここで、Ｎは求められる評価間数値の総数となる。なお、背景技術にて説明したように、補間計算を行う場合はｉ＝−２，−１，Ｎ，（ｎ＋１）に対応する４つの評価関数も計算しておく必要がある。ステップＳ２において異常か否かを識別するための２つのフラグＦＬＧ１，２をゼロに初期化する。なお、これらのフラグの非ゼロ／ゼロをそれぞれ異常のあり／なしに対応させている。ステップＳ３で評価関数ｆ（ｉ）の極小値ｆ（ｉ１），ｆ（ｉ２），・・・，ｆ（ｉＭ）を求め（Ｍは極小値の総数）、ステップＳ４にてＭ＝１かを判定する。Ｍ＝１の場合は、極小値が１つだけであることから繰り返しパターンではないと判断して処理を終了する。Ｍ＞１の場合、即ち複数の極小値が存在する場合はステップＳ５に進み、複数の極小値に関しその最小値ｆｍｉｎ１，第２最小値ｆｍｉｎ２および△ｆｍｉｎ＝ｆｍｉｎ２−ｆｍｉｎ１を求める。そしてステップＳ６において△ｆｍｉｎと基準値Ｄ１の比較を行ない、△ｆｍｉｎが基準値Ｄ１以下の場合は異常ありと判断してステップＳ７に移行し、ステップＳ７にてＦＬＧ１を１にセットして処理を終了する。基準値Ｄ１は定数であっても、例えば極小値によって変化する変数形式のものであってもよい。なお、ステップＳ１〜Ｓ７の処理までは背景技術にて説明したものと同じである。
【００１７】
ステップＳ６において△ｆｍｉｎが基準値Ｄ１を超える場合、従来の技術ではこれで処理を終了したが、本実施例においては上述の課題を解決するために、図３に示すフローチャートのステップＳ８に移行する。Ｓ８において極小値の総数Ｍを基準値であるＮ／３（Ｎは上述のように評価関数値の総数）と比較を行ない、Ｍ＞Ｎ／３の場合は異常であると判断してステップＳ９に移行し、ステップＳ９にてＦＬＧ２を１にセットして処理を終了する。ステップＳ８にてＭ≦Ｎ／３と判断される場合はステップＳ１０に移行する。ステップＳ１０において、Ｍと基準値Ｎ／４との比較を行ない、Ｍ≧Ｎ／４の場合は異常であると判断してステップＳ１１に移行し、ステップＳ１１にてＦＬＧ２を２にセットして処理を終了する。ステップ８，１０においてＭを複数の基準値Ｎ／３およびＮ／４という異なる２つの基準値と比較するのは、極小値の数が多いほど繰り返しパターンであることが確実であり、モアレの影響も出やすくなっているという考え方による。例えば、Ｍ＝Ｎ／２の場合を考えると、これは極小値の数がＮ／２であることを示すのみばかりではなく、極大値の数もＮ／２もしくはＮ／２±１となっていることを示していて、極大値と極小値を合わせたものの周期は光センサアレイの周期とほとんど等しく、モアレの影響を免れないものになっていると考えられる。なお、検出されるＭとしてはＮ／２が最大値であり、これ以上細かい繰り返しパターンに対しては１つの光センサの受光領域内に繰り返しパターンの極小と極大が共に投影されてしまい、その判別が出来なくなってしまう。従い、Ｍと比較する基準値としてＮ／２が最大であるが、この値は極端なものであり実際に適用するには相応しくない。極小値の数が多いほど繰り返しパターンであり測距結果の信頼性の問題があることが確実に判断されるが、基準値を大きくし過ぎると異常被写体を検出できない場合がある。また、基準値を小さくし過ぎると異常と判断する場合が増えすぎることになる。実験結果によると、基準値をＮ／３ないしＮ／４とすると良く、さらにいえばＮ／４の方が好ましいことが多い。本実施例では、Ｍ＞Ｎ／３の場合をＦＬＧ２＝１とし、Ｎ／３≧Ｍ≧Ｎ／４の場合はＦＬＧ２＝２として、ＦＬＧ２の値により別処理を適用しうるようにした。
【００１８】
ステップＳ１０においてＭ＜Ｎ／４と判断されると、ステップＳ１２に移行する。ステップＳ１２以降では、極小値の周期性をチェックする。ステップＳ１２で、Ｍと基準値Ｄ２との比較を行ない、Ｍ≦Ｄ２の場合は処理を終了する。Ｍ＞Ｄ２の場合はステップＳ１３に移行し、極小値ｆ（ｉ１），ｆ（ｉ２），・・・，ｆ（ｉＭ）を与える位相差ｉ１，ｉ２，・・・，ｉＭの間隔（ｉ２−ｉ１），（ｉ３−ｉ２），・・・・，（ｉＭ−ｉ（Ｍ−１））およびその最大値Ｈｍａｘと最小値Ｈｍｉｎを求める。次にステップＳ１４に移行し、（Ｈｍａｘ−Ｈｍｉｎ）と基準値Ｒとの比較を行う。（Ｈｍａｘ−Ｈｍｉｎ）が基準値Ｒより大きい場合は処理を終了し、小さい場合はステップＳ１５に移行する。ステップＳ１５においてはＦＬＧ２を３にセットして、処理を終了する。
処理終了後、ＦＬＧ１とＦＬＧ２の値をみれば、異常か否かが判断できる。ＦＬＧ１＝ＦＬＧ２＝０であれば異常ない場合、ＦＬＧ１＝１であれば評価関数の最小値ｆｍｉｎ１と第２最小値ｆｍｉｎ２の差△ｆｍｉｎが小さい場合、ＦＬＧ１＝０かつＦＬＧ２＝２〜３であれば△ｆｍｉｎは所定値以上ではあるが評価関数の極小値の数が多すぎると判断された場合、ＦＬＧ１＝１かつＦＬＧ２＝３であれば極小値に周期性ありと判断された場合、をそれぞれ示す。
【００１９】
以上の処理を図１に示す評価関数に適用する。まずＮ＝１３とした場合を考える。この場合、図１に示す評価関数に補間計算のためだけに使われるものは含まれないとしているが、仮に含まれるとすると以下の処理に使われるＮの値は９となる（この考え方は以下同様）。ここでは含まれないとしたので、Ｎ／３，Ｎ／４はそれぞれ４，３と整数化して基準値とされる。△ｆｍｉｎが所定値より大きいためＦＬＧ１は初期値の０のままであるが、Ｍ＝５でありＮ／３より大きいためＦＬＧ２が１にセットされる。
次にＮの値が１３より大きく、例えばＮ＝３６の場合を考える。この場合Ｎ／３，Ｎ／４はそれぞれ１２，９となってＭ（＝５）がこれより小さいためステップＳ１２に進む。Ｄ２が３であるとすると、Ｍ＞Ｄ２となりステップＳ１３に進む。ステップＳ１３において、図１の５つの極小値ｆ（ｉ１），ｆ（ｉ２），ｆ（ｉ３），ｆ（ｉ４），ｆ（ｉ５）を与えるｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ４，ｉ５がそれぞれ６，１２，１９，２４，３０であるとすると、（ｉ２−ｉ１）＝６，（ｉ３−ｉ２）＝７，（ｉ４−ｉ３）＝５，（ｉ５−ｉ４）＝６を計算し、さらにその最大値Ｈｍａｘ＝７および最小値Ｈｍｉｎ＝５を求める。次にステップＳ１３に進み（Ｈｍａｘ−Ｈｍｉｎ）＝２と基準値Ｒとの比較を行う。Ｒ＝２とすると（Ｈｍａｘ−Ｈｍｉｎ）≦Ｒであるので、ステップＳ１５でＦＬＧ２を３にセットして処理を終了する。ここでＲ＝２とした理由は次のとおりである。すなわち、計算された５つの極小値ｆ（ｉ１），ｆ（ｉ２），ｆ（ｉ３），ｆ（ｉ４），ｆ（ｉ５）は真の極小値ではなく、本来連続関数である評価関数を離散的に求めた中の極小値であるから、ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ４，ｉ５は真の極小値を与える位相差に最も近い整数値というべきものであり、いわゆる量子化誤差を含むものになっている。例えばｉ３に対応する真の極小値を与える位相差はｉ３±０．５の範囲に存在すると考えられる。従い、（ｉ（ｊ＋１）−ｉｊ）の値も量子化誤差を含むものとなっているから、±１の誤差はあると考えられる。これより、最大値と最小値の差については２までは誤差と見なせることができる。従い、（Ｈｍａｘ−Ｈｍｉｎ）がＲ＝２より小さければ、誤差範囲内で極小値は周期性をもつと見なすことができる。
【実施例２】
【００２０】
実施例２は図２，３に示す処理を図４に示す評価関数に適用するものである。この場合もＮ＝１３であり、Ｎ／３，Ｎ／４はそれぞれ４，３と整数化して基準値とされる。図４に示す評価関数の場合、△ｆｍｉｎが所定値より小さくＦＬＧ１＝１とセットされるか、もしくは基準値Ｄ１が小さくてＦＬＧ１＝０のままステップ８以降に進んだとしても、Ｍ＝３で基準値Ｎ／４以上と判断されるため、ステップＳ１０からステップＳ１１に移行してＦＬＧ２＝２とセットされる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】複数の極小値を持つ評価関数の最小値および第２最小値を説明するための図である。
【図２】本発明の第１の実施例について説明するための第１のフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施例について説明するための第２のフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施例について説明するための図である。
【図５】三角測距の原理に基づく距離測定原理図である。
【図６】距離検出装置の構成例を示す図である。
【図７】位相差Iと評価関数ｆ（ｉ）の例を示すための図である。
【図８】理想的な縞模様（繰り返しパターン）を示す図である。
【図９】図８に示す縞模様に対する評価関数を示す図である。
【図１０】測距結果に対し、最小ｆｍｉｎ１と第２最小値ｆｍｉｎ２を使って信頼性判定を行う従来の技術について説明するための図である。
【図１１】モアレに関し、光センサアレイの構成と繰り返しパターンである光パターンについて説明するための図である。
【図１２】モアレ発生の原理について説明するための図である。
【図１３】長方形の受光領域と光パターンの位置関係について説明するための図である。
【図１４】三角状の光パターンの頂点が長方形の受光領域の中央にきたときが最も受光光量が大きくなることを説明するための図である。
【図１５】モアレが発生した光センサアレイの出力例を示すための図である。
【図１６】図１５に示す光センサアレイ出力に対する評価関数の例を示すための図である。
【図１７】位相差の範囲を限定したときの、図１５に示す光センサアレイ出力に対する評価関数の例を示すための図である。
【符号の説明】
【００２２】
１０３，１０４                          光センサアレイ
１２０                                  光センサアレイの受光領域
１２１，１２２，・・・，１２ｎ          光センサの受光領域
１３０                                  光パターン
Ｄ１，Ｄ２，Ｒ                          基準値
ＦＬＧ１、ＦＬＧ２                      フラグ
ｆｍｉｎ１                              評価関数の最小値
ｆｍｉｎ２                              評価関数の第２最小値
Ｈｍａｘ                                極小値間の位相差間隔の最大値
Ｈｍｉｎ                                極小値間の位相差間隔の最小値
Ｍ                                      評価関数の極小値の総数
Ｎ                                      評価関数値の総数
ｐ１                                    光センサの受光領域のピッチ
ｐ２                                    光パターンの繰り返しピッチ
【図１】
2005114365.tif 000003
【図２】
2005114365.tif 000004
【図３】
2005114365.tif 000005
【図４】
2005114365.tif 000006
【図５】
2005114365.tif 000007
【図６】
2005114365.tif 000008
【図７】
2005114365.tif 000009
【図８】
2005114365.tif 000010
【図９】
2005114365.tif 000011
【図１０】
2005114365.tif 000012
【図１１】
2005114365.tif 000013
【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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