(57)【要約】本発明は、物体や部材の位置を光学的に検出して、そのデータを入力するための方法と装置に関する。本発明の技術分野は、デジタルコンピュータによって処理されるデータを手入力するための、キーボードやそれと類似の装置の製造である。ゾーン（３０）内の物体の位置を判定するための本発明の方法は、下記の段階からなる；ゾーンの照射を検知する複数の検出器（１、Ｐ１，Ｐ６）によって送信された信号を変換して得られた入力（１６）データを、構築されたニューラル・ネットワークに入れ；その構築されたニューラル・ネットワークの出力に送信された少なくとも１つのデータを基に、ゾーン内の物体の位置を判定する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のゾーン部分（３６）からなる基板（３７）のゾーン（３０）内の物体の位置を判定するための方法であって、
・複数の光検出器を設置する工程であって、同光検出器はゾーン内及び／又はゾーン周辺にそれぞれの受光範囲を有し、同受光範囲の合計が前記ゾーンのすべてをカバーすることと、
・訓練によってニューラル・ネットワークを構築する工程と、
・前記ゾーンの照射光を検知する前記複数の光検出器（１、Ｐ１，・・・，Ｐ６）によって送信された信号、を変換することによって得られた前記構築されたニューラル・ネットワーク（１６）のデータ、を入力する工程と、
・物体がいずれのゾーン部分に接触または接近したかを判定することによって、前記構築されたニューラル・ネットワークによって出力された少なくとも１つのデータの関数として、前記ゾーン内の物体の位置を判定する工程と、からなる方法。
【請求項２】
前記ニューラル・ネットワークを構築するために、数百、数千の例（または試料）のベクトルを順次、該ニューラル・ネットワークに入力することによって、管理された訓練を実施する工程であって、各例ベクトルは、前記複数の検出器によって送信された、前記ゾーンの複数の光照射条件に対応する信号の複数の例データからなり、前記ゾーンは複数の発光素子(２２，Ｌ１乃至Ｌ４)によって照射され、同発光素子(２２，Ｌ１乃至Ｌ４)はそれぞれ照射範囲を有し、同発光素子(２２，Ｌ１乃至Ｌ４)は全体で前記ゾーン全体を照射することからなる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ゾーンに、複数の多様な照射条件を形成するために、複数の光源(２２，Ｌ１乃至Ｌ４)が順次前記ゾーンを照射し、同光源は紫外線、可視光線、または、赤外線の波長域で発光する請求項１または２からなる方法。
【請求項４】
前記検出器によって送信された信号の中から有用な信号を選択し、１つ以上のブラインド検出器によって送信された信号を除去する請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
複数のゾーン部分（３６）からなる基板（３７）の入力及び／又は検出ゾーン（３０）内の物体の位置を判定するための装置であって、
・前記ゾーンの照射光を検知して、照射光の関数として電気信号を送信する複数の光検出器（１、Ｐ１，・・・，Ｐ６）であって、前記検出器の受光範囲の合計が前記ゾーン全体をカバーすることと、
・前記検知器に接続されて、前記信号をデータに変換するように適合されたコンバータと、
・物体がゾーンのいずれの部分に接触または接近しているかを判定することによって、前記ゾーン内の物体の位置を特徴付ける少なくとも１つの出力データを送信するために変換されて得られたデータ、に応答すべく適合された前記コンバータに接続された分類器と、からなる装置。
【請求項６】
前記分類器は、管理された訓練を有するニューラル・ネットワーク、即ち多層パーセプトロンからなり、かつ、データ入力及び／又は検出ゾーンを照射するための複数の発光素子(２２，Ｌ１乃至Ｌ４)を含み、同発光素子(２２，Ｌ１乃至Ｌ４)は全体で前記ゾーン全体を照射することからなる請求項５に記載の装置。
【請求項７】
更に、検出器及び／又はコンバータ及び／又は分類器に接続されて、有用なデータ及び／又は信号を選択し、例えばフィルタまたは重み付けによって、ノイズ性またはノイズ性信号を変換したデータ、を除去すべく適合された請求項５または６に記載の装置。
【請求項８】
更に、光走査手段（２１）が光源に接続され、順次スイッチオンされるべく適合された請求項６または７に記載の装置。
【請求項９】
コンバータ（５）と分類器（１６）、選択器（７）、スキャナ（２１）と接続された制御ユニット（２０）であって、前記の装置の動作を制御するために、前記ゾーンの多様な照射機能に対応する有用なデータを、好ましくは、光走査順に光源の種々の照射段階中に、各有用な検出器からの信号変換データをまとめた、有用なデータの表を含むメモリの形式で記憶することからなる請求項５乃至８のいずれかに記載の装置。
【請求項１０】
検出器（１、Ｐ１乃至Ｐ６）と場合によれば光源（２２、Ｌ１乃至Ｌ４）が固定されて搭載されて、入力ゾーン（３０）を支援する役割をする、基板（３７）を含む請求項５乃至９のいずれかによる装置を含むデータ入力端子（４５）。
【請求項１１】
検出器（１、Ｐ１乃至Ｐ６）と光源（２２、Ｌ１乃至Ｌ４）とが交互に配置された、平行の２列および、各検知器を寄生性の光照射から防御するためのマスク又はカバー（４３）を含む請求項１０に記載の端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを入力し得る方法と装置、及び、このような方法や装置に使用や一体化されるのに適した、物体や部材の場所を光学的に検出するシステムに関する。
本発明の技術分野は、デジタルコンピュータによって処理されるデータを手入力し得るキーボード及び類似の装置を作製する分野である。
【背景技術】
【０００２】
データ、特にアルファベットや数値を入力するために、部材や物体の場所を検出するための、多くの光学的方法が存在する。
フランス特許ＦＲ第２，４４３，１７３号には、移動キー及び、キーの機能低下を検出し得る複数の光源及び光センサを有するキーボードが記載されている。；
キーボードは、多数の機械部品とオプトエレクトロニク部品とを必要とするので高価であり、又、光源とセンサとを、キーが配置される全領域に広げる方法も複雑である。
【０００３】
最近、データを入力するための（移動キーを有しない）静的装置が開発された。
ドイツ特許Ａ−２、１３３，５３７号は、スクリーン上でユーザの指の位置を光学的に検知するシステムを記載している；このシステムは、発光素子と検出器との数を増やさずにシステムの解像度を上げるために、光ビームを分岐して照射する光源からなる。
【０００４】
米国特許第４，９８６，６６２号は、オプトエレクトロニク部品の数を減らすために、放物曲線の反射器の焦点に光源を置く、前述のシステムに類似したシステムを記載している。
【０００５】
これらの装置の問題点は、これらの装置は、ユーザによって選択されたデータを規定する役割をする障害物（指等）の入力ゾーン中の位置を決定するために、入力ゾーン（又はモニターゾーン）の周辺に光学部品（光源、検出器、及び、必要ならば反射器）を、検出器によって送信された信号を表現するデータを基に行われる計算を誤らせることを回避するために充分な幾何学的精度で、分散配置する必要があることである。その結果、これらの装置は比較的に高価である。
【０００６】
欧州特許第０，５５９，３５７号は、「フォトエレクトリック障壁」タイプの検出器を備える警報システムを記載している。この警報システムは、４つの重畳する赤外線ビームを生成する４つの発光素子が固定されて、地面に静止している２つのポストと、赤外線障壁を通る物体に遮断されると検出する、対応する受光素子とから構成されている。検出器によって伝送された二つ信号を処理するためのシステムは：マルチプレクサ；人間、動物又は物体が通ったことによって赤外線が遮断されることを表現するグラフィック生成器；プロセッサ；ニューラル・ネットワーク；コンパレータ；警報機に接続するコントローラ；及びディスプレー及び／又はプリンタを備えている。訓練期間の後、ニューラル・ネットワークは、重畳する赤外線ビームが遮断されたことを検出する信号から生成されるグラフ表現の関数として、所定の物体のタイプ（人、動物、自動車）の組合せの中から、物体のタイプを比較して認識するために使用され得る。
【０００７】
このシステムは、発光素子も検出器も、モニターされるべきゾーン全体はカバーしていないので、モニターゾーン中の物体の位置を決定するために設計されてはいないし、それをするのに適してはいない。
【０００８】
欧州特許第０，５０６，０３９号には、カッター８の刃先８ａ、８ｂの、面内のＶ字型切り込みとの相対位置関係、を検出する装置が記載されている。
この目的のために、その装置は、参照面のエッジと刃先とを分離するＶ字型切り込みの方向へのレーザ源、切り込みによって回折されるレーザビームによるフリンジに応答する光学システム、及び、光学システムによって伝送される信号を基に刃先の位置を判定するためのニューラル・ネットワーク、を備え；その光学システムは、アラインメント内に３系列のフォトダイオード、又は、ＣＣＤカメラを含む。
【０００９】
レーザビームからの回折フリンジを使用することによっては、指の存在による回折フリンジが現われない場合は、所定の外形のゾーン中の指の位置を検出するのには応用できない。
【特許文献１】
ドイツ特許Ａ−２、１３３，５３７号
【特許文献２】
米国特許第４，９８６，６６２号
【特許文献３】
欧州特許第０，５５９，３５７号
【特許文献４】
欧州特許第０，５０６，０３９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の目的は、所定の外形のゾーン内での指（或いはポインタ）の位置を光学的に検出するための、周知の方法，装置、及びシステムの問題点を少なくとも部分的に改善することである。
【００１１】
本発明の目的は、キーボード等の静的データ入力端末への応用を容易にするために、その方法，装置、及びシステムを改良することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
その目的を達成するために、本発明は、その信号を表すデータを得るために、入力ゾーン（或いは検出ゾーン）の明るさに対して高感度のフォトダイオードによって伝送される信号をデジタル化して、好ましくはニューラル・ネットワークによって構築される分類器によってデータを処理することからなる。そのニューラル・ネットワークは、物体及び／又は入力データの位置に関する１つ以上の特性データを出力する。
【００１３】
入力ゾーンは、システムの外部にある光源によって照射されてもよいし、自然光又は人工光でもよい。しかしながら、本発明のシステムでは、入力ゾーンを照らすために、少なくとも１つの光源、一般には複数の光源が組み込まれていることが望ましい。
【００１４】
従って、一形態において、本発明は、表面や体積等の外形によって規定されたゾーン（二元系か三元系を有する）中の物体の位置を検出する方法を提供する。
・ゾーンは第１の複数の発光素子によって照射される；
・発光素子によって照射される光に対して高感度の、第２の複数の光検出器がゾーン内またはゾーン周辺に配置される；
・光検出器によって出力される信号がデータに変換される；
・その変換されたデータは、場合によれば再処理された後、ニューラル・ネットワーク（第３の複数の入力ニューロン）の入力層に入れられ、ネットワークは更に出力層も有する（場合によれば、第４の複数の出力ニューロンからなる）；
・出力層によって伝送された出力データは、所定の外形及び／又は各ゾーン内の表面（あるいは体積）を有するサブゾーンに所属する物体の位置の１つ以上の特性データを決定するために使用され、適合すれば、サブゾーンに対応する入力データがそこから類推される。
【００１５】
本発明の別の態様においては、物体の位置を光学的に決定する装置は以下を備える：
・紫外線（ＵＶ），可視光線、又は赤外線（ＩＲ）領域にある波長の光を放射するのに適した、第１の複数の通常は同一の発光素子；
・受光した照射光の関数として電気信号を出力するのに適した、第２の複数の、通常は同一の、光検出器；
・光検出器によって伝送された（アナログ）信号を（デジタル）信号に変換するために、光検出器に接続されたコンバータ；および、
・コンバータによって送信されたデータを、場合によればデータの再処理後に、受信するための入力層を有するニューラル・ネットワークであって、そのニューラル・ネットワークは、出力層を介してネットワークの出力に送信されるデータが、ゾーン内の物体の座標、又は、ゾーンの所定の部分に属する物体の位置の特性データ、からなる（表現する）ように構成されている。
【００１６】
第４の態様において、本発明は、データを処理するための機械、又はシステムを提案しており、物体または指が、所定のデータに対応するサブゾーンの第６の複数の部分を有する基板のゾーンに接近または接触することによって、第５の複数の所定のデータから選択されたデータを入力する、ための入力端子からなる。その機械は下記を備える：
・ゾーンを照射するために配置された発光ダイオード（ＬＥＤ）等の発光素子；
・少なくとも複数の発光素子によって放射される放射光を検知すべく配置されたフォトダイオード等の受光素子；
・受光器によって伝送された信号に応答して、その信号の特性データを発生し、発光素子の状態をニューラル・ネットワークの入力ニューロンにそのデータを入れるために発光素子の状態も入力する手段；および、
・サブゾーンの１つを確認するための少なくとも１つのデータ出力するのに適した、ニューラル・ネットワーク等の分類器。
【００１７】
即ち、本発明は、受光器からのデジタル信号に応答するニューラル・ネットワーク（或いはそれと等価の分類器手段）を使用することにより、不透明物体が接近あるいは接触して、少なくとも１つの発光素子からの放射を遮断したのはいずれのサブゾーン又はゾーンの部分であるかを判定する。
【００１８】
本発明によると、従来技術とは異なって、発光素子や受光素子が、照射（入力）ゾーンの外形の全周に配置される必要はない。発光素子や受光素子を行や列に配列する必要もない。発光素子や受光素子が規則的に間隔を置いて相互に配列される必要もない。発光素子からの放射域を合計してすべてのゾーンを照射し、受光器の受光域を合計してゾーンのすべてをカバーしていれば充分である。これらの利点は特に、ニューラル・ネットワークのニューロンによって実施されるデータ処理の非線形性による。
【００１９】
実際上、長方形の平面ゾーンでは特に、発光素子や受光素子を、長方形の短辺と長辺とに沿って配置する必要はない。発光素子を曲線に沿って配置することも、間隔を変化させて配置することも可能である。幾つかの発光素子をゾーンの外形の外側に配置し、他の発光素子を外形の内側に配置することも可能である。受光素子についても同様である。
【００２０】
更に、複数の異なった形状の入力ゾーン及び／又は多様なゾーニングを有する、所定の空間的構成で配置された発光素子と受光素子とを使用することも可能になった。それは特に、ネットワークを駆動させる前に、ニューラル・ネットワークを訓練する段階がある結果である。一般に、ニューラル・ネットワークを訓練する段階が適切ならば、ネットワークが、公認の入力と非公認の入力とを区別（及び／又は認識）し得るように構築することも可能である。特に、物体が指の場合は、、公認された第１の指での入力の連続例を、訓練、実施し、次に、非公認の他の指で連続例を実施することによって、この目的のネットワークを構築することが可能になる。
【００２１】
データ認識機能に加えて、ニューラル・ネットワークを使用することによって、入力ゾーンの空間的構成からある程度独立して、発光素子や受光素子の空間的構成や、サブゾーンに再分割し得る方法、が構築可能になる。特に、本発明によって、発光素子と受光素子とをキーボードの一つのエッジに沿って一緒に配置し、反対側のエッジに沿っては反射器を備えることによって、又は、発光素子と受光素子とを両側に沿って配置することによって、静的な長方形の端子またはキーボードの実現が容易になる。
【００２２】
本発明によって、平面ではない基板のゾーン上の物体の位置の検出が容易になる。
本発明によって、入力ゾーン中のサブゾーンが異なる形状や空間的配置であるキーボードを備えることが容易になる。
【００２３】
本発明の特別な結果として、検出の微細性（又は解像度）は、検出器の数の増加によって向上するが、検出器の数には比例しない。更に、検出の精度や解像度は、ネットワークの管理された訓練の段階で使用される事例（いわゆる試料）の数によって大きく増大する。実際上、訓練のためには一般に数百の事例が使用される。
【００２４】
周知の装置と比較すると、本発明によって、必要な発光素子や受光素子の数を減少させることが可能になる。
この目的のために、更に、発光素子はパルス発光になり、発光素子からの光パルスは相互に位相シフトしているのが望ましい。例えば、発光素子は二つのグループに分配され、第１のグループのすべての発光素子は同時に発光し、次にスイッチオフされる。次に、第２のグループのすべての発光素子が同時に発光し、次に、スイッチオフされる。これによって、第１の発光グループが発光していても、各受光器が、受光器を出力する信号に対応する第１データを区別し得るし、第２の発光グループが発光していても、同一の受光器によって出力される信号に対応する第１データと区別し得る。すべての受光素子からのデータはグループ化されて、ニューラル・ネットワークの入力に同時に入れられる。ゾーン中の与えられた場所に対して、ネットワークは、同時に発光する発光素子のすべての２倍のデータを備える。これによって、ネットワークによって実施される分類（および確認）の精度は増大し、その結果、発光素子や受光素子の数を増やさずに検出解像度を高める。
【００２５】
実際上この方法では、（好ましくは、連続発光パルス間でオーバラップすることなしに）ニューラル・ネットワークの構築を適合させることによって、特に、入力層を構築するニューロンの数を増やすことによって、各発光素子が連続発光することも可能である。
【００２６】
検出ゾーン中の物体の位置を検出するための公知の光学システムにおける位置計算は、線形の式のシステムによって構築されている数学モデルに依っており、物体は不透明であって、入力ゾーンに位置すると影を形成する。この公知の方法と反対に、本発明による方法、装置およびシステムは、物体（及び／又はユーザの指）の真の光学特性や幾何学特性を考慮し得て、特に、物体の透過、反射、及び／又は後方散乱の能力や形状までも考慮できる。
【００２７】
ニューラル・ネットワークは、ハードウェア形式でも実行され得るが、ＭＡＴＨＷＯＲＫＳ（米国）のＭＡＴＬＡＢという名前で提案されているような、１つ以上のソフトウェア・モジュールによって構築されるのが望ましい。
【００２８】
一般に、発光素子の数は２から５００、特に、５から５０で、受光素子の数も殆ど同じである。
ネットワークが出力を２（又は３）座標（例えばデカルト座標、円筒座標、極座標）で送信する場合は特に、ゾーン内の位置に関しては、出力層中のニューロンの数は少なくとも２でよく；或いは、物体の位置がゾーン中の所定のサブゾーンのそれぞれに所属する物体の位置か否かを表現する２個のデータを出力するときは、ニューロンの数は、ゾーン中のサブゾーンの数よりも多くて良い。或いは、ネットワークが検出位置を符号化する手段を備えるときは、出力ニューロンの数は、単体と等しくてもよい。
【００２９】
検出器によって送信された信号を処理する手段、即ち、信号の変換によって得られるデータ、はフィルタ手段及び／又は有用な信号／データを選択する手段、と組み合わされる。そのような選択手段は、高い雑音／信号比を示す信号（或いは対応する信号）を選択的に除去し得る。これは特に、光検出器が、指向性のある放射をする発光素子の非常な近傍に配置されており、受光器が、発光素子によって照射されない空間部分に存在している場合、にあてはまるが、光検出器の１つが、発光素子の１つによる入力ゾーンの照射に感じない場合に、起こり得る。それは検出器が、発光素子に関して影のゾーンにいるので、発光素子に関して「ブラインド」であると言える。
【００３０】
ブラインド検出器によって送信される信号が、「見える」検出器、即ち有用な検出器、によって送信される信号とが一緒にニューラル・ネットワーク入力に入ると、ネットワークによる訓練と認識の際に、出力中に大量の不安定性とエラーが導入される。これが、雑音の多い信号を除去して、有用な検出器からの信号に対応するデータのみをネットワークの入力に入れることが望ましい理由である。この目的のために、本発明の装置は、対象の発光素子の関数として有用な信号を選択するために表やマトリクスを組み合わせることが望ましい。結論として、ネットワークの入力層中のニューロンの数は、一般に、連続してスイッチオンされる発光素子（または発光素子のグループ）の数に有用な受光器の(最大)数を掛けた積に等しい。
【００３１】
データ入力及び／又は検出が充分な速さで実行され得るためには、受光器によって送信される信号とニューラル・ネットワークによるデータ処理とは、秒当たり数回、特には秒当たり数十回、数百回、数千回行われる。
【００３２】
ネットワーク中で入力層と出力層とを接続する中間層の数、及び、中間層中のニューロンの数は訓練を開始する前に選択される。ニューロン間の接続のシナプス重さは訓練によって決定される。
【００３３】
実際に、数個の中間層または数十個の中間層はそれぞれ、多くの応用に充分な、数個のニューロンまたは数十個のニューロンを備える。
好ましい実施例において、発光素子と受光素子とは、入力ゾーンの外形の２つの部分に沿って交互に配置される。それによって、小型化と、機械的相互作用の単純化が果たされ、及び／又は、発光素子と受光素子との指向性の関数として、検出ゾーンの範囲の最適化がなされる。
【００３４】
本発明は、非常に単純、小型で安価な位置検出のための方法を装置を提供する。本発明の他の利点と特徴は、本発明の好ましい実施例を示す付図を参照した説明を読むことによって理解されるであろう。この実施例は本発明を限定するものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
図３と図４を参照して、本発明は特に、基板３７のゾーン３０に接近あるいは接触する、ユーザの指、筆記用具、およびスタイラスのようなポインタ等の部材の位置の判定に応用される。長方形のゾーン３０は、対で直交している直線部分３１、３２、３３、および３４によって形成されている。図３において、ゾーン３０は、前記の部分および直交している２つの部分３４，３５によって形成される、４つの長方形のサブゾーン３６に再分割されている。サブゾーン３６のそれぞれに、数字符号「１」、「２」、「３」、「４」が、基板３７上に書き込まれ、それによってオペレータによって入力され得る４つの所定のデータが構成される。
【００３６】
そのために、端末４５（図３）は、部分３２、３４、４４、及び基板３７の短辺３９に平行な軸４０に沿って、規則的に離開して配置された３つのフォトダイオード１を有する。端末は、軸４０に沿って規則的に離開した、センサ１と交互に配置された４つのＬＥＤ２２も有する。３つのセンサ１と４つの発光素子２２との第２のグループが、軸４０に平行な第２の軸４１に沿って配置されている。発光素子２２と受光素子１とは、基板との関係では固定された位置に搭載され、基板の面と殆ど同一平面、又は、表面から上方に、ある距離離れて配置され得る。図４において、発光素子はＬ１からＬ４で示され、受光素子はＰ１からＰ６で示される。
【００３７】
光源２２であるＬ１からＬ４は、光源を中心とした円錐形で放射光４６を発光し（図４）、各光源からの放射域がゾーン全体３０をカバーするのに十分である角度４２を示すことが望ましい。
【００３８】
各センサにはマスク４３が付いており、寄生性の光放射を防御している。
光源とセンサとが交互に配置されている平行な２列と、各光源からの放射の指向性とによって、幾つかのセンサは幾つかの光源に対してブラインドである。従って、２つの光源Ｌ１とＬ２のそれぞれに対して、Ｐ１からＰ３までのセンサはブラインドで、２つの光源Ｌ３とＬ４のそれぞれに対して、Ｐ４からＰ６までのセンサはブラインドである。
【００３９】
その結果、例えば、発光ダイオードＬ１がスイッチオンされており、発光ダイオードＬ２からＬ４までがスイッチオフされている場合、ゾーン３０で検出されるべき物体が殆ど反射や後方散乱しない場合は、センサＰ１乃至Ｐ３の出力信号は殆どがノイズである。Ｐ１乃至Ｐ６のセンサからの信号を変換して得られたデータの処理が、Ｐ１乃至Ｐ３からの「ノイズの多い」データで「汚染」されていないことを保証するために、対応する信号及び／又はデータは除去される。この選択は、信号を、図５の表で示される[ゼロ]または「一」の係数で重み付けすることによって実施される。Ｌ１が動作した場合、Ｐ４乃至Ｐ６によって送信された信号は有用として選択され、Ｐ１乃至Ｐ３によって送信された信号は除去される。Ｐ２のみがスイッチオンされた場合にも同様である。Ｌ３またはＬ４がスイッチオンされた場合は、選択重み付けは逆転される。
【００４０】
別例として、ゾーン３０で検出されるべき物体が大きな反射や後方散乱をする場合、有用な信号を選択する手段は次のパラメータで得られる：光源Ｌ３とＬ４に関しては、センサＰ１乃至Ｐ３は反射に対してはブラインドである。一方、光源Ｌ１とＬ２に関しては、センサＰ４乃至Ｐ６は反射に対してはブラインドである。対応する重み付け表やマトリクスでは、図５の表中の係数は逆転する。
「ゼロ」係数は「一」係数に変更され、逆もまた同様である。
【００４１】
更に別例において、表中の各係数値は、発光素子と受光素子の位置と指向性、および使用される特定の光学特性（透過または反射）、場合によれば検出されるべき物体の幾何学特性の係数として改作される。
【００４２】
特に図１，２を参照して、センサ１はそれぞれニューラル・ネットワーク１６に、多様な方法で直列に接続されている（多層認識として周知）。
図１において、センサ１からの出力はそれぞれ、センサによって送信された信号を例えばフィルタ等で処理するために、リンク２を介してユニット３の入力に接続される。ユニット３からの出力はリンク４によって、アナログ・デジタル・コンバータ５に接続される。各コンバータ５からの出力は、リンク６によって、ユニット７の入力に接続されて、コンバータによって送信されたデータを処理する。各ユニット７からの出力は、リンク８によって、ネットワーク１６の入力９に接続される。
【００４３】
ニューロンの入力層９に加えて、ネットワークは複数のニューロン中間層１１，１２、および、ニューロンの出力層１４を有する。ニューロンの出力層１４は、ゾーン３０で検出されるべき物体の位置を特徴付ける１つ以上のデータを、出力１５に送信する。シナプス・リンク１０，１３は受信器１６のニューロン９，１１，１２，１４を相互接続する。
【００４４】
図２の好ましい実施例において、センサ１によって送信された信号は、出力が単一のコンバータ５に接続されている、マルチプレクサ１７の入力に入る。センサ１からの有用な信号を変換して得られるデータ・ベクトル（ａ１，・・・，ａｎ）・・・（ｚ１，・・・ｚｎ）は、メモリ１８中に記憶され、一連の照射とデータ取得とは、マイクロプロセッサ制御ユニット２０の制御の下で行われる。マイクロプロセッサ制御ユニット２０は、リンク２３乃至２７を介して、部材１７，５，７，１６、および出力メモリ１９に接続する。
【００４５】
ユニット２０は、リンク２８によって、シーケンサ２１に接続され、シーケンサ２１の動作は、各連続走査の間はすべての光源２２を次々とスイッチオンすることによって、ゾーン３０を周期的に連続走査すべく制御される。この目的のために、リンク２９はそれぞれ、各光源のシーケンサと接続する。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の装置の第１実施例の主要部分を示すダイヤグラム。
【図２】本発明の装置の第１実施例のダイヤグラム。
【図３】本発明の装置中のキーボードの斜視図。
【図４】本発明の検出器中の４つのＬＥＤと６つのフォトダイオードの配置を示す平面図。
【図５】図４の構成に対応する、有用な検出器を選択するためのマトリクス図。
【図１】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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