(57)【要約】【課題】製造コストを削減した入力装置提供する。【解決手段】指示物体により指示される被指示手段と、前記被指示手段近傍を撮像する第１撮像手段、および、第２撮像手段と、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち、前記指示物体を撮像した撮像手段を判定する判定手段と、前記判定手段により、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段により、前記指示物体が撮像されたと判定されると、前記第１撮像手段と前記第２撮像手段との視差を用いて、前記指示物体により指示された前記被指示手段の指示箇所を検出する検出手段と、を有することを特徴とする入力装置。【選択図】図２
2013047899.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指示物体により指示される被指示手段と、
前記被指示手段近傍を撮像する第１撮像手段、および、第２撮像手段と、
前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち、前記指示物体を撮像した撮像手段を判定する判定手段と、
前記判定手段により、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段により、前記指示物体が撮像されたと判定されると、前記第１撮像手段と前記第２撮像手段との視差を用いて、前記指示物体により指示された前記被指示手段の指示箇所を検出する検出手段と、を有することを特徴とする入力装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記判定手段により、前記第１撮像手段または前記第２撮像手段のどちらか一方により、前記指示物体が撮像されたと判定されると、前記第１撮像手段または前記第２撮像手段のどちらか一方により前記指示物体が撮像されることで取得された画像データと、予め学習された前記画像データについての学習データと、に基づいて、前記指示物体により指示された前記被指示手段の指示箇所を検出することを特徴とする請求項１記載の入力装置。
【請求項３】
前記判定手段により、前記第１撮像手段または前記第２撮像手段のどちらか一方により、前記指示物体が撮像されたと判定されると、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段により当該指示物体が撮像されるように駆動する第１駆動手段を有し、
前記検出手段は、前記第１駆動手段により、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段により当該指示物体が撮像されるように駆動されると、前記第１撮像手段と前記第２撮像手段との視差を用いて、前記指示物体により指示された前記被指示手段の指示箇所を検出することを特徴とする請求項１または２記載の入力装置。
【請求項４】
前記検出手段は、
現在の時刻での、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち、少なくとも一方で撮像された前記指示物体の画像と、
当該現在から所定時間経過した時の時刻での、当該少なくとも一方で撮像された前記指示物体の画像と、の差分画像にも基づいて、前記指示箇所を検出することを特徴とする請求項１〜３何れか１項記載の入力装置。
【請求項５】
前記検出手段は、
前記被指示手段近傍の複数の領域での、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち、少なくとも一方で撮像された前記指示物体の画像にも基づいて、前記指示箇所を検出することを特徴とする請求項１〜４何れか１項記載の入力装置。
【請求項６】
前記検出手段により検出された、前記指示箇所に、当該指示箇所が指示されていることを示す指示情報を表示させる表示制御手段を有することを特徴とする請求項１〜５何れか１項記載の入力装置。
【請求項７】
前記指示物体は、ユーザの指であり、
前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち少なくとも一方は、前記ユーザの顔も撮像することが出来ることを特徴とする請求項１〜６何れか１項記載の入力装置。
【請求項８】
前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち少なくとも一方を、前記前記被指示手段近傍を撮像する方向、または、前記ユーザの顔と正対して撮像する方向に駆動する第２駆動手段を有し、
前記第２駆動手段は、所定時間、前記検出手段が前記指示箇所を検出しないと、当該少なくとも一方を前記ユーザの顔と正対して撮像する方向に駆動することを特徴とする請求項７記載の入力装置。
【請求項９】
前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち何れか一方により撮像される前記被指示手段の部分には、パターンが付されていることを特徴とする請求項１〜８何れか１項記載の入力装置。
【請求項１０】
前記第１撮像手段および前記第２撮像手段に用いられるレンズは、歪曲を生じさせない非球面レンズであることを特徴とする請求項１〜９何れか１項記載の入力装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、様々な入力装置（タッチパネル）が提案されている（例えば、特許文献１参照）。タッチパネルの方式として、抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式、絵市電容量方式など、様々な方式がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来のタッチパネル製造する場合には、コスト高になる傾向がある。
【０００４】
本発明によれば、製造コスト削減を図った入力装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、指示物体により指示される被指示手段と、前記被指示手段近傍を撮像する第１撮像手段、および、第２撮像手段と、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段のうち、前記指示物体を撮像した撮像手段を判定する判定手段と、前記判定手段により、前記第１撮像手段および前記第２撮像手段により、前記指示物体が撮像されたと判定されると、前記第１撮像手段と前記第２撮像手段との視差を用いて、前記指示物体により指示された前記被指示手段の指示箇所を検出する検出手段と、を有することを特徴とする入力装置を提案する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の入力装置によれば、製造コスト削減を図ることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施例の入力システムの機能構成例を示す図。
【図２】本実施例の入力装置の斜視図を示す図。
【図３】本実施例の入力装置の断面図を示す図。
【図４】本実施例の第１撮像手段または第２撮像手段が撮像した、ユーザの指が映っている画像の一例を示す図。
【図５】本実施例の第１撮像手段、第２撮像手段の撮像範囲の一例を示す図。
【図６】本実施例の入力装置の機能構成例を示す図。
【図７】本実施例の入力装置の処理フローの一例を示す図。
【図８】図８Ａは、第１撮像手段で撮像されたユーザの指の画像であり、図８Ｂは、第２撮像手段で撮像されたユーザの指の画像である。
【図９】ユーザの指により指示箇所などを模式的に示した図。
【図１０】視差により指示箇所を求める手法を説明するための図。
【図１１】本実施例の学習装置などを示す図。
【図１２】学習データなどの一例を示す図。
【図１３】別の実施形態の学習データなどの一例を示す図。
【図１４】別の実施形態の第１撮像手段、第２撮像手段の撮像範囲の一例を示す図。
【図１５】別の実施形態の入力装置の機能構成例を示す図。
【図１６】別の実施形態の入力装置の処理フローを示す図。
【図１７】別の実施形態の入力装置の機能構成例を示す図。
【図１８】時間差分画像の一例を示す図。
【図１９】時間空間差分画像の一例などを示す図。
【図２０】別の実施形態の入力装置の機能構成例を示す図。
【図２１】本実施例のパターンの一例について示した図。
【図２２】別の実施形態の入力装置の斜視図を示した図。
【図２３】別の実施形態の入力装置の機能構成例を示した図。
【図２４】本実施例の第２駆動手段などの一例を示した図。
【図２５】別の実施形態の入力装置の機能構成例を示した図。
【図２６】別の実施形態の入力装置の処理フローを示す図。
【図２７】別の実施形態のユーザの顔などを撮像することを説明するための図。
【図２８】別の実施形態の第１撮像手段または第２撮像手段で撮像したユーザの指の画像
【図２９】球面レンズ、非球面レンズの一例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
［実施形態１］
図１に、本実施例の入力システムの機能構成例を示す。図１に示す入力システムは、入力装置１と、ホストコンピュータ２からなる。図１の例では、ホストコンピュータ２が、様々な情報を入力装置１の表示手段５（図２参照）に表示させる。そして、ユーザは表示手段５に表示された情報に対して、指示物体で、当該情報を指示する。そして入力装置１で、当該指示された情報または、当該指示された座標をホストコンピュータ２に送信する。ここで、指示物体とは当該表示された情報を指示できるものであれば何でも良く、例えば、ユーザの指やスタイラスペンである。また、指示するとは、ユーザの指などで、タッチすること、クリックすることなどである。以下では、指示物体は、ユーザの指であるとする。また、以下では、「指示された情報や指示された座標」を、まとめて「指示箇所」という。ホストコンピュータ２は、当該送信された指示された情報または、指示された座標に基づいた処理を行なう。
【０００９】
図２に本実施形態１の入力装置１の斜視図を示し、図３に入力装置１の断面図を示す。図１に示すように、入力装置１は、第１撮像手段１１と第２撮像手段１２と、筐体部４と、被指示手段５と、を含む。
【００１０】
図３に示すように、筐体部４の断面は略Ｃ字状となる。そして、筐体部４は、中央に位置する中央部４３と、当該中央部４３の上方、下方にそれぞれに設けられた縁部４１、４２と、からなる。また縁部４２の頂角部を４２ａとする。また、図３において、筐体部４の左右方向の縁部については、省略する。
【００１１】
この例では、中央部４３は、薄板形状となる。そして、中央部４３の両面のうち、縁部４１、４２の突出している方向側の面４３ａには、被指示手段５が装着される。ここで、被指示手段５は、ユーザの指１０（指示物体）により指示されるものである。そして、ホストコンピュータ２（図１参照）から送信された様々な情報が表示されることから、以下では、被指示手段５を表示手段５（表示面）とする。表示手段５は、タッチパネル機能を有さないが、本実施例では、後述する第１撮像手段１１、第２撮像手段１２による撮像処理により、擬似的にタッチパネル機能を実現するものである。
【００１２】
また、入力装置１の幅方向を、表示手段５のＸ軸方向、入力装置１のＸ軸方向とし、入力装置１の高さ方向を、表示手段５のＹ軸方向、入力装置１のＹ軸方向とし、入力装置１の奥行き方向（ユーザの指１０が表示手段５を指示するために、当該ユーザの指を進行させる方向）をＺ軸方向とする。
【００１３】
次に、第１撮像手段１１と、第２撮像手段１２とについて説明する。第１撮像手段１１と第２撮像手段１２とはそれぞれ、表示手段５近傍または表示手段５を撮像するものである。第１撮像手段１１と第２撮像手段１２と、をまとめてステレオカメラとしてもよい。以下では、第１撮像手段１１をＬカメラ１１として、第２撮像手段１２をＲカメラ１２とする。
【００１４】
Ｌカメラ１１とＲカメラ１２は、縁部４１の上方に取り付けてもよく、縁部４１に内蔵させるようにしてもよい。また、Ｌカメラ１１とＲカメラ１２とが表示手段５を撮像できるように、透明な領域８が設けられている。
【００１５】
図４Ａ、Ｂに、Ｌカメラ１１から撮像した画像の一例を示す。Ｒカメラ１２が撮像した画像も図４Ａ、Ｂの画像と同様とする。上述のようには、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２は、表示手段５の近傍を撮像（スキャン）する。従って、図４Ａ、Ｂに示すように、画像の上方と下方とはそれぞれ、不要な領域１１０、１１１として処理され、画像としては、何ら映し出されないものとなる。
【００１６】
ユーザの指１０が、表示手段５に対して指示される場合には、ユーザの指１０はＺ軸方向に移動するのであるが、図４Ａ→図４Ｂの順番で、ユーザの指１０は進むとする。つまり、図４Ａは、ユーザの指１０が、未だ、表示手段５に接触されていないことを示し、図４Ｂは、ユーザの指１０は、表示手段５に接触されていることを示す。
【００１７】
図５に、表示手段５を対向して見た場合の、Ｌカメラ１１とＲカメラ１２の撮像範囲を示す。図５の例では、Ｌカメラ１１が撮像しておりＲカメラ１２は撮像していない領域をＬ領域５１（または第１領域）とする。また、Ｒカメラ１２が撮像しておりＬカメラ１１は撮像していない領域をＲ領域５２（または第２領域）とする。また、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２が撮像している領域をＬＲ領域（または第３領域）とする。
【００１８】
このように、ユーザの指により指示される表示手段５の全領域は、Ｌ領域５１、Ｒ領域５２、ＬＲ領域５３のいずれかに分けられるとする。また、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２から延びている破線は、それぞれの撮像範囲（ＦＯＶ：ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｖｉｅｗ）１１２、１２２を示す。また、図５の例では、ユーザの指１０は、Ｌ領域５１、Ｒ領域５２、ＬＲ領域５３のうち、いずれかを指示するものとする。
【００１９】
次に、本実施例の指示箇所の検出手法について説明する。図６に本実施例の入力装置１の機能構成例を示し、図７に本実施例の入力装置１の処理フローを示す。
【００２０】
Ｌカメラ１１およびＲカメラが撮像した画像についてＬ画像データ（または第１画像データともいう。）、Ｒ画像データ（または第２画像データともいう。）は判定手段１０２に入力される。そして、判定手段１０２は、Ｌカメラ１１およびＲカメラのうち、ユーザの指１０を撮像したカメラを判定する。ここでは、判定手段１０２は、ユーザの指１０が、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方で撮像されたか否かを判定する（ステップＳ２）。判定手段１０２により判定手法として、判定手段１０２はＬ画像データおよびＲ画像データを解析する。そして、Ｌ画像とＲ画像データともに、指１０が撮像されているものであれば、判定手段１０２は、ユーザの指１０が、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方で撮像されたと判定する。
【００２１】
判定手段１０２が、ユーザの指１０が、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方で撮像されたと判断した場合について説明する（ステップＳ２のＹｅｓ）。この場合には、検出手段１０４中の第１算出手段１０４２は、Ｌカメラ１１とＲカメラ１２との視差を用いてユーザの指１０により指示（接触）されている箇所（指示箇所）を算出する。
＜視差を用いて、指示箇所を算出する手法（以下、「第１手法」という。）＞
第１手法の詳細については、例えば、特開２０１１−０８５５３９号公報などに記載されている。第１算出手段１０４２は、第１手法により、指定箇所の３次元位置（指定箇所のＸ軸座標、Ｙ軸座標、Ｚ軸座標）を算出することが出来る。
【００２２】
上述のように、第１算出手段１０４２が、第１手法を用いる場合というのは、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方がユーザの指１０を撮像している場合である。図８ＡにＬカメラ１１が撮像した、ユーザの指１０が映っている画面を示し、図８ＢにＲカメラ１２が撮像した、ユーザの指１０が映っている画面を示す。
【００２３】
図９に、指定箇所αと、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２との関係を模式的に示す。図９には、図５で説明したＬカメラ１１、Ｒカメラ１２の撮像範囲１１２、１２２を示す。また、矢印Ｓ１、Ｓ２は、それぞれ、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２から指示箇所αへの方向を示す。このように、指示箇所αの座標は、矢印Ｓ１、矢印Ｓ２との交点の座標となることから、第１手法を用いることで、正確な座標を算出することが出来る。
【００２４】
図１０に、第１手法を用いた算出手法を説明するための図面を示す。図１０に示すように、指示箇所αの三次元位置を測定する技術としては、三角測量の原理を用いる。Ｌカメラ１１は撮像素子１１ａ、レンズ１１ｂを含む。また、Ｒカメラ１２は撮像素子１２ａ、レンズ１２ｂを含む。また、撮像素子１１ａと撮像素子１２ａとの距離を基線長Ｂとする。また、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２の焦点距離をｆとし、視点の異なる撮像画像間の視差（対応点距離）をｄとする。基線長Ｂ、焦点距離ｆ、視差ｄはそれぞれ既知であり、予め記憶手段１０８に記憶されているとする。また、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２から、指示箇所αまでの距離（求めるべき距離）をＰとする。
【００２５】
そうすると、第１算出手段１０４２は、以下の式（１）により、距離Ｐを求めることが出来る。
距離Ｐ＝（基線長Ｂ×焦点距離ｆ）／視差ｄ （１）
このようにして、検出手段１０４は、第１算出手段１０４２が算出した指示箇所αの座標を検出することが出来る。そして、出力手段１０６は、検出手段１０４が検出した指示箇所αの座標、および、指示箇所αに対応する情報をホストコンピュータ２（図１参照）に出力する。そして、ホストコンピュータ２は、出力された座標や情報に対応する処理を行なう。
【００２６】
この実施形態１では、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２の両方で、ユーザの指１０が撮像されたと判定された場合には、視差ｄを用いた手法により、ユーザの指１０による指示箇所を検出することが出来る。従って、タッチパネル機能を有さない表示手段において、擬似的なタッチパネル機能を実現することが出来、製造コストを削減することが出来る。
［実施形態２］
次に、実施形態２について説明する。実施形態２では、図７中のステップＳ２でＮｏと判定された場合について説明する。ステップＳ２において、判定手段１０２が、ユーザの指１０が、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２で撮像されていない、つまり、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の何れか一方で撮像されたと判定すると（ステップＳ２のＮｏ）、ステップＳ６に移行する。ステップＳ６では、第２算出手段１０４４は、Ｌカメラ１１またはＲカメラ１２のうち、ユーザの指１０を撮像した方のカメラからの画像データと、予め用意された学習データとに、基づいて、検出手段１０４は指示箇所の座標を検出する。
＜学習データを用いて、指示箇所を算出する手法（以下、「第２手法」という。）＞
まず、学習データの構築手法について説明する。この学習データの構築については、事前に行なわれる。学習データを構築する場合には、図１１に示すように、撮像手段４と接続された学習装置３を、入力装置１と接続させる。撮像手段４とはＬカメラ１１、Ｒカメラ１２としてもよく、他のカメラを用いても良い。図１１の例では、学習装置３は、事前処理手段３１と、学習手段３２とを含む。また、入力装置１については、図面簡略化のために、記憶手段１０８のみを示す。
【００２７】
まず、学習装置３に入力させる学習データについて説明する。学習データの一例を図１２Ａ〜Ｅに示す。図１２Ａ〜Ｄに示すように、ユーザは、ユーザの指１０を様々な角度から、指画像として、撮像手段４で撮像させる。また、図１２Ｅに示すように、指が映っていない非指画像として、様々な背景を撮像させる。好ましくは、実際にあり得る背景が多いほうがよい。例えば、当該背景とは、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２がユーザの指１０などが映りこんでいない背景画像（図３の例では、縁部４２の画像）または、これと同色の画像とすることが好ましい。
【００２８】
そして、事前処理手段３１は、学習手段３２による特徴量の学習（算出）の前処理として、入力された学習データに対して平均差分フィルタを実行する。
【００２９】
次に、学習手段３２は、事前処理手段３１により差分フィルタが実行された学習データからフィルタ（特徴量や特徴データともいう）を学習（作成）する。当該フィルタは、第２算出手段１０４４が、指示箇所αの座標を求める際に用いられるものである。具体的なフィルタの学習方法としては、「Paul Viola and Michael J. Jones, "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features", IEEE CVPR, 2001.」などに記載されている。
【００３０】
そして、この例では、学習手段３２により、図１２ａ〜ｆに示すフィルタが機械的に作成される。図１２ａ〜ｅに示すフィルタはＨａａｒタイプと呼ばれるも第２処理において、指示箇所αの座標算出処理において、黒領域と白領域との輝度の差に応じて、点数を算出する。図１２ａ〜ｅの黒色の部分が、ユーザの指の存在領域に対応し、白色の部分が背景の領域に対応する。
【００３１】
また、図１２ｆに示すフィルタＬＢＰタイプと呼ばれ、任意の領域（図１２ｆでは、黒領域）と周囲８個の領域（図１２ｆでは、白領域）の差に応じて点数を算出する。
【００３２】
以下では、図１２Ａ〜Ｅに示す画像を単に、画像Ａ〜Ｅとし、図１２ａ〜ｆに示すフィルタを単にフィルタａ〜ｆとする。また、第２処理においては、この例では、第２算出手段１０４４は、第２処理を行なうにあたって、入力された画像データに対して、フィルタをａ→ｂ→ｃ→ｄ→ｅ→ｆの順番で適用させる。
【００３３】
フィルタａとｂは指の輪郭を捉えていることから、画像データＡ〜Ｄに適用されると、全て高得点となる。また、フィルタｃとｅとは、爪の特徴を捉えていることから、画像データＡに適用されると高得点となる。フィルタｆは、例えば９領域が一様であれば、得点が高くなるようなフィルタであれば、画像データＤに適用されると高得点となる。
【００３４】
図１３に、各フィルタａ〜ｆの大きさについて示す。図１３のＡ〜Ｃでは、フィルタｅについて３種類の大きさのフィルタｅ１、ｅ２、ｅ３を示す。フィルタの大きさは、ｅ１＜ｅ２＜ｅ３となる。第２処理において、画像データに対して、異なる大きさのフィルタを適用することで、異なる指の大きさを検出することが出来る。ここで、異なる指の大きさとは、個人差により指の大きさではなく、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２からの距離に応じて変わる程度の大きさとなる。
【００３５】
そして、第２処理において、第２算出手段１０４４は、フィルタｅを適用させる際には、フィルタｅ１、ｅ２、ｅ３を全て、画像データに対して適用する。そして、当該画像データと合致する大きさのフィルタを検出する。図１３Ｄは、フィルタｅ１〜ｅ３を全て適用させて、ユーザの指１０の大きさが、フィルタｅ２の大きさと合致していることを示す図である。
【００３６】
このように、図１２、図１３のフィルタの例では、第２算出手段１０４４は、１８種類のフィルタを画像データに適用させることで、合計点数を算出する。そして、当該合計点数が、予め定められた閾値以上であれば、その画像データについての画像に映っているユーザの指１０の座標を求めることが出来る。
【００３７】
具体的には、図１２に示したフィルタａ〜ｆにより、第２算出手段１０４４は、ユーザの指１０のＸ座標、Ｚ座標を取得することが出来、大きさが異なるフィルタａ１〜ａ３・・・ｆ１〜ｆ３により、ユーザの指のＹ座標を取得することが出来る。
【００３８】
このようにして、第２算出手段１０４４は、Ｌカメラ１１またはＲカメラ１２によりユーザの指１０が撮像されたことにより取得された画像データと、予め学習された学習データと、に基づいて、当該ユーザの指１０の指示箇所αの３次元座標を取得することが出来る。以後の出力手段１０６などの処理については、実施形態１で説明した通りなので、説明を省略する。
【００３９】
実施形態２では、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の何れかでユーザの指１０を撮像した場合に、当該ユーザの指１０の指摘箇所αの座標を求めることが出来る。従って、実施形態１と比較すると、更に、ユーザの指１０の指示箇所αの座標検出できる領域は広がることとなる。
［実施形態３］
次に実施形態３の入力装置について説明する。視差を用いた座標検出（実施形態１で説明）と、学習データを用いた座標検出（実施形態２で説明）と、を比較すると、一般的に、視差を用いた座標検出の方が、精度は高い。理由は、Ｌカメラ１１からの撮像した情報とＲカメラ１２からの撮像した情報を用いることが出来るからである。換言すれば、ＬＲ領域でのユーザの指１０の指示箇所αの座標検出の精度は、Ｌ領域またはＲ領域でのユーザの指１０の指示箇所αの座標検出の精度よりも高い。
【００４０】
そこで、実施形態３は、Ｌ領域５１で、ユーザの指１０が撮像された場合には、当該Ｌ領域５１をＬＲ領域５３にするように、Ｒカメラ１２を駆動してＲカメラ１２の向きを変更する。また、Ｒ領域５２で、ユーザの指１０が撮像された場合には、当該Ｒ領域５２をＬＲ領域５３にするように、Ｌカメラ１１を駆動してＬカメラ１１の向きを変更する。
【００４１】
図１４に、Ｒカメラ１２を駆動した場合のＬＲ領域５３、Ｒ領域５２などを示し、図１５に実施形態３の入力装置１−３の機能構成例を示す。図１６に実施形態３の入力装置１−３の処理フローを示す。入力装置１−３は、図６に示す入力装置１と比較して、第１駆動手段２０２が追加されている点で異なる。
【００４２】
以下では、Ｌ領域５１で、ユーザの指１０が撮像された場合について説明するが、Ｒ領域５２でユーザの指１０が撮像された場合も同様である。図１６に示すように、ステップＳ２でＮｏの場合には、ステップＳ８に移行する。ステップＳ８では、判定手段１０２は、判定結果を第１駆動手段２０２に送信する。ここで、判定結果とは、Ｌカメラ１１で撮像されたものか、もしくは、Ｒカメラ１２で撮像されたものかを示すものである。この例では、ユーザの指１０は、Ｌ領域５１で撮像されたので、判定結果は、Ｌカメラ１１で撮像されたことを示すものとなる。
【００４３】
そして、第１駆動手段２０２は、判定結果に基づいて、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２のうち少なくとも一方を駆動する（ステップＳ１０）。ここで、判定結果は、ユーザの指１０がＬ領域５１で撮像されたことを示すものであることから、当該Ｌ領域５１をＬＲ領域にする必要がある。図５に示すＲカメラ１２は駆動前のものであり、図１４に示すＲカメラ１２は、駆動後のものである。図１４の例では、第１駆動手段２０２は、Ｒカメラ１２をＬカメラの方向に向けるように回転駆動させた。なお、図５の状態を初期状態という。
【００４４】
図５と図１４とを比較すると、第１駆動手段２０２により、Ｌ領域５１がＬＲ領域５３に変更された。従って、Ｌ領域５１で撮像されたユーザの指１０は、ＬＲ領域５３で撮像されることになる。つまり、ユーザの指１０は、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方で撮像されることになる。
【００４５】
従って、検出手段１０４は、第１算出手段１０４２による視差を用いた第１処理を用いることが出来、第２処理を行う場合と比較して、指示箇所の座標を検出することが出来る（ステップＳ４）。よって、Ｌ領域でユーザの指１０が撮像されたとしても、検出精度を向上させることが出来る。
【００４６】
また、上述では、Ｒカメラ１２のみを駆動させたが、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方を駆動させるようにしてもよい。この場合には、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の向きが同じになることから、当該ＬカメラおよびＲカメラ１２からの画像データの向きが統一され、判定手段１０２や検出手段１０４の処理精度が向上する。
【００４７】
また、上記では、第１駆動手段２０２は、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２のうち少なくとも一方を直接駆動するものであった。その他の例として、予め、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の前に反射部材（例えば、ミラー）を配置させるようにしてもよい。そして、第１駆動手段２０２は、反射部材を回転させて、Ｌ領域５１をＬＲ領域５３に変更させるようにしてもよい。
【００４８】
また、下方の縁部４２（図３参照）に、ドアを用いた開閉式のミラーを設けるようにしてもよい。この場合には、通常時には、ミラーを露出しないようにドアを閉じておき、Ｌ領域５１をＬＲ領域５３に変更させる場合には、第１駆動手段２０２は、ドアを開けることで、ミラーを露出させる。
【００４９】
また、Ｌカメラ１１およびＲカメラの前の透明領域８（図３参照）に、屈折率を変化させる化学的な屈折率変化手段を設ける。そして、第１駆動手段２０２は、Ｌ領域５１をＬＲ領域５３に変更させる場合には、当該屈折率変化手段を駆動するようしてもよい。
【００５０】
つまり、第１駆動手段２０２は、Ｌカメラ１１またはＲカメラ１２のどちらか一方により、ユーザの指１０が撮像されたと判断されると、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２によりユーザの指１０が撮像されるように所定の駆動を行なえばよい。
【００５１】
また、Ｌカメラ１１やＲカメラ１２の回転駆動の手法例として、ステッピングモータを用いればよい。ステッピングモータを用いる例は、例えば、特開２０１０−２３３４４４号公報などに記載されている。また、反射部材の回転駆動もステッピングモータを用いるようにすれば良い。
【００５２】
また、図１４に示すように、Ｒカメラ１２を駆動させた場合には、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方に撮像されない死角領域５４が形成される場合がある。例えば、判定手段１０２が、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２ともに、ユーザの指１０が撮像されない場合というのは、ユーザの指１０が死角領域近傍に位置している場合か、表示手段５から、ユーザの指１０が離れている場合である。従って、所定時間、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方に撮像されていないと判断された場合には、第１駆動手段２０２は、Ｒカメラ１２の向きを初期状態（図５参照）に戻す。
【００５３】
この実施形態３の入力装置１−３であれば、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２のうち何れか一方で、ユーザの指１０が撮像された場合には、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２の両方で、ユーザの指１０が撮像されるように、第１駆動手段２０２が所定の駆動を行なう。従って、更に、検出手段１０４の検出精度を向上させることが出来る。
［実施形態４］
次に、実施形態４の入力装置について説明する。ユーザの指１０が高速で表示手段５を指示（クリックまたはタッチ）していた場合に、実施形態１で説明した第１手法では、Ｌカメラ１１とＲカメラ１２との視差を用いて、ユーザの指１０を認識して追従するために、高速な動きであるユーザの指１０の追従が困難な場合がある。また、ユーザの指１０が高速で表示手段５を指示（クリックまたはタッチ）していた場合に、実施形態２で説明した第２手法では、学習データを用いて、ユーザの指１０を認識して追従するために、高速な動きであるユーザの指１０の追従が困難な場合がある。
【００５４】
そこで、実施形態４では、最初にユーザの指１０を認識した後は、ユーザの指１０の表示手段５への接触が保たれていることのみ認識する。従って、短時間毎の検出を行なう必要はなく、ユーザの指１０が高速に移動したとしても、適切に、ユーザの指１０が表示手段５を指示したか否かを判別することが出来る。
【００５５】
図１７に、実施形態４の入力装置１−４の機能構成例を示す。図１７の例では、図６と比較して、第３算出手段１０４６が追加されている点で異なる。第３算出手段１０４６の処理内容を、図５Ａと図５Ｂを用いて説明する。現在での時刻をｔとし、図５Ａは、時刻ｔでの画像Ａ（ｔ）である。また、図５Ｂは、時刻ｔから、短時間である所定時間σ経過した時刻ｔ＋σでの画像Ａ（ｔ＋σ）である。
【００５６】
そして、第３算出手段１０４６は、Ａ（ｔ＋σ）−Ａ（ｔ）を演算することで、時間差分画像ΔＡを算出する。ΔＡ＝Ａ（ｔ＋σ）−Ａ（ｔ）となる。図１８に時間差分画像ΔＡの一例を示す。このように、時間差分画像ΔＡにユーザの指１０が映りこんでいることで、検出手段１０４は、ユーザの指１０が表示手段５に対して指示された（タッチやクリック）ことを検出することが出来る。時間差分画像ΔＡにユーザの指１０が映りこんでいるか否かは、例えば、時間差分画像ΔＡの輝度と、予め定められた輝度と、を比較する。当該比較の結果が、ΔＡの輝度が低ければ、ユーザの指１０が時間差分画像ΔＡに映りこんでいると判断する。
【００５７】
そして、第３算出手段１０４６の算出結果（つまり、ユーザの指１０が、表示手段５にタッチされたか否か）に基づいて、検出手段１０４は、指示箇所αを検出することが出来る。
【００５８】
第３算出手段１０４６により検出結果は、第１算出手段１０４２による第１処理、または、第２算出手段１０４４による第２処理の補助的に用いられるものである。
【００５９】
また、時間差分画像ΔＡについては、Ｌカメラ１１およびＲカメラ１２のうち少なくとも一つで行なうようにする。
【００６０】
この実施形態４の入力装置１−４によれば、時間差分画像を用いることで、ユーザの指１０が高速に表示手段５をタッチしたとしても、適切に、ユーザの指１０が表示手段５をタッチしたかを判断することが出来る。従って、更に、指示箇所の検出精度を向上させることが出来る。
［実施形態５］
次に、実施形態５の入力装置について説明する。図１９に、実施形態５の入力装置を説明するための図を示す。図２０に実施形態５の入力装置１−５の機能構成例を示す。図２０の入力装置１−５は、図６の入力装置１と比較して、第４算出手段１０４８が追加されている点で異なる。図１９に示すように、実施形態５では、実施形態４で説明した時間差分画像に加えて、表示手段５の近傍の複数の領域（図１９の例では領域Ａ、Ｂ、Ｃ）の当該複数の領域の差分画像（以下、「空間差分画像」という。）を用いる。これにより、ユーザの指１０が、表示手段５をタッチしたか否かの判断に加えて、指示箇所のＹ座標を更に精度良く求めることが出来る。
【００６１】
また、図１９Ａは、現在の時刻ｔでのＬカメラ１１またはＲカメラ１２で撮像した画像であり、図１９Ｂは、現在の時刻ｔから短時間σ経過した場合のＬカメラ１１またはＲカメラ１２で撮像した画像である。
【００６２】
まず、最初のステップであるステップＳ１１において、第４算出手段１０４８は、時刻ｔでの領域（空間）Ａ、Ｂ、Ｃについての空間差分画像ΔＡＢ（ｔ）、ΔＢＣ（ｔ）、ΔＣＡ（ｔ）を求める。図１９の例では、空間差分画像として、
ΔＡＢ（ｔ）＝Ａ（ｔ）−Ｂ（ｔ）
ΔＢＣ（ｔ）＝Ｂ（ｔ）−Ｃ（ｔ）
ΔＣＡ（ｔ）＝Ｃ（ｔ）−Ａ（ｔ）
を求める。これらの空間差分画像ΔＡＢ（ｔ）、ΔＢＣ（ｔ）、ΔＣＡ（ｔ）はそれぞれ何ら映りこんでいない画像となる。これらの空間差分画像ΔＡＢ（ｔ）、ΔＢＣ（ｔ）、ΔＣＡ（ｔ）は一旦、記憶手段１０８に記憶される。
【００６３】
そして、次のステップであるステップＳ１２において、第４算出手段１０４８は、時刻（ｔ＋σ）での領域（空間）Ａ、Ｂ、Ｃについての空間差分画像ΔＡＢ（ｔ＋σ）、ΔＢＣ（ｔ＋σ）、ΔＣＡ（ｔ＋σ）を求める。図１９の例では、空間差分画像として、
ΔＡＢ（ｔ＋σ）＝Ａ（ｔ＋σ）−Ｂ（ｔ＋σ）
ΔＢＣ（ｔ＋σ）＝Ｂ（ｔ＋σ）−Ｃ（ｔ＋σ）
ΔＣＡ（ｔ＋σ）＝Ｃ（ｔ＋σ）−Ａ（ｔ＋σ）
を求める。また、これらの差分演算については演算結果に対して、絶対値がとられる。そうすると、ΔＡＢ（ｔ＋σ）、ΔＢＣ（ｔ＋σ）についてはユーザの指１０が映りこんでいる空間差分画像となり、ΔＣＡ（ｔ）は何ら映りこんでいない空間差分画像となる。これらの空間差分画像ΔＡＢ（ｔ＋σ）、ΔＢＣ（ｔ＋σ）、ΔＣＡ（ｔ＋σ）は一旦、記憶手段１０８に記憶される。
【００６４】
そして、次のステップであるステップＳ１３において、第４算出手段１０４８は、時間空間差分画像ΔＡＢ（σ）、ΔＢＣ（σ）、ΔＣＡ（σ）を以下の式により求める。図１９の例では、
ΔＡＢ（σ）＝（Ａ（ｔ＋σ）―Ｂ（ｔ＋σ））−（Ａ（ｔ）−Ｂ（ｔ））
ΔＢＣ（σ）＝（Ｂ（ｔ＋σ）―Ｃ（ｔ＋σ））−（Ｂ（ｔ）−Ｃ（ｔ））
ΔＣＡ（σ）＝（Ｃ（ｔ＋σ）−Ａ（ｔ＋σ））−（Ｃ（ｔ）−Ａ（ｔ））
また、これらの差分演算については演算結果に対して、絶対値がとられる。そうすると、時間空間差分画像ΔＡＢ（σ）、ΔＢＣ（σ）は指の形が、映りこんだ時間空間差分画像となり、ΔＣＡ（σ）については何ら映りこんでいない時間空間差分画像となる。
【００６５】
つまり、時間空間差分画像ΔＡＢ（σ）、ΔＢＣ（σ）から、検出手段１０４は、領域Ｂで、ユーザの指１０が表示手段５を指示したことを検出することが出来る。そして、検出手段１０４は、第１算出手段１０４２または第２算出手段１０４４の算出結果に加味することで、更に正確な支持箇所αを検出することが出来る。
【００６６】
この実施形態５では、時間差分画像（実施形態４で説明）に空間差分画像を加味した時間空間差分画像を用いる。従って、ユーザの指１０が表示手段５にタッチしたか否かだけでなく、表示手段５近傍のタッチした領域をも検出することが出来る。
【００６７】
また、上述では、時間空間差分画像を用いたが、空間差分画像ΔＡＢ（ｔ＋σ）、ΔＢＣ（ｔ＋σ）、ΔＣＡ（ｔ＋σ）を用いて、表示手段５の近傍の領域を検出するようにしてもよい。
［実施形態６］
次に、実施形態６の入力装置について説明する。図２１に、実施形態６のＬカメラ１１およびＲカメラ１２の何れか一方で撮像された画像の一例について示す。図２１の例では、筐体部４の下方の縁部４２の、Ｌカメラ１１またはＲカメラ１２に撮像される撮像面４２ｂに、パターン３００が付加されている。パターン３００は、撮像面４２ｂのＹ軸方向に周期的に付された色または模様である。
【００６８】
このように、パターン３００を付加することで、判定手段１０２は、ユーザの指１０を認識し易くなることから、第１算出手段１０４２の第１処理の精度、および、第２算出手段１０４４の第２処理の精度を向上させることが出来る。
【００６９】
次に、このパターン３００を付加することで、実施形態４または５で説明した時間差分画像、領域差分画像を用いた処理の精度が向上することについて説明する。
【００７０】
図２１Ａが現在の時刻ｔでの画像Ａ（ｔ）であり、図２１Ｂが時刻ｔ＋σでの画像Ａ（ｔ＋σ）である。上述のように時間差分画像は、ΔＡ＝Ａ（ｔ＋σ）−Ａ（ｔ）となる。そうすると、図２１Ｃに示すように、時間差分画像ΔＡは、ユーザの指１０の形状からパターン３００が差し引かれた形状の画像となる。従って、画像Ａ（ｔ＋σ）と、画像Ａ（ｔ）との差分が明確になることから、第３算出手段１０４６（図１７で説明）の処理精度を更に向上させることが出来る。
【００７１】
また、空間差分画像ΔＡＢ（ｔ＋σ）、ΔＢＣ（ｔ＋σ）についても、図２１Ｃと同様に、ユーザの指１０の形状からパターン３００が差し引かれた形状の画像となる。そうすると、時間空間差分画像ΔＡＢ（σ）、ΔＢＣ（σ）についても、図２１Ｃと同様に、ユーザの指１０の形状からパターン３００が差し引かれた形状の画像となる。従って、時間空間差分画像が明確になることから、第４算出手段１０４８（図２０で説明）の処理精度を更に向上させることが出来る。
【００７２】
このように、筐体部４にパターンを付加することで、第１算出手段１０４２〜第４算出手段１０４８の処理精度を向上させることが出来る。
［実施形態７］
次に、実施形態７の入力装置について説明する。図２２に、実施形態７の入力装置１−７の斜視図を示し、図２３に、入力装置１−７の機能構成例を示す。図２３の入力装置１−７は、図６の入力装置１と比較して、表示制御手段４２０が追加されている点で異なる。図２２に示すように、入力装置１−７では、ユーザの指１０により指示されている指示箇所αに、指示箇所αが指示されていることを示す指示情報４００が表示される。図２２に例では、指示情報４００は矢印であるが、他の情報（記号や文字）でもよい。
【００７３】
具体的な処理の流れについて説明する。実施形態１〜６で説明した、検出手段１０４により検出された指示箇所αの座標は、出力手段１０６からホストコンピュータ２へ出力されると共に、表示制御手段４２０にも出力される。そして、表示制御手段４２０は、表示手段５の、入力された指示箇所αの座標に指示情報４００を表示させる。
【００７４】
また、表示制御手段４２０は、ユーザの指１０による各種操作（例えば、スライド、タップ、ピンチ）に応じた指示情報４００を表示させるようにしてもよい。
【００７５】
この実施形態７の入力装置によれば、ユーザの指１０により指示された箇所に、当該指示されていることを示す指示情報を示す。従って、適切にタッチパネル操作がされていることをユーザに認識させることが出来る。
［実施形態８］
次に実施形態８の入力装置について説明する。実施形態８の入力装置は、タッチパネル機能を実現するとともに、ユーザの顔認証も行う。図２４に、実施形態８の入力装置１−８の概略図を示し、図２５に、入力装置１−８の機能構成例を示し、図２６に、入力装置１−８の処理フローを示す。入力装置１−８は、図６記載の入力装置１と比較して、第２駆動手段４６０が追加されている点で異なる。
【００７６】
まず、顔検出モードに移行する（ステップＳ３０）。顔検出モードとは、顔認証するために、Ｌカメラ１１またはＲカメラ１２が、ユーザの顔を撮像して、当該撮像されたユーザの顔の画像データをホストコンピュータ２へ送信する。そして、ホストコンピュータ２で、予め記憶されていた認証用の顔の画像データと、当該送信された顔の画像データとを比較することで、顔認証を行う。
【００７７】
つまり、本実施形態８の入力装置１−８において、顔認証モードに移行するとは、図２４に示すように、Ｌカメラ１１、１２を矢印Ｍ１方向に向けて、ユーザの顔１５を撮像することをいう。次に、第２駆動手段４６０は、撮像したユーザの顔１５を分析して、当該ユーザの顔１５が、予め所定距離Ｌ内で撮像されたものか否かを判断する（ステップＳ３２）。
【００７８】
ここで、所定距離Ｌとは、ユーザの指１０が届きうる距離に予め設定される。そして、所定距離Ｌ内で、ユーザの顔１５が撮像されたということは、当該ユーザは、入力装置１−８の表示手段５を当該ユーザの指１０により、指示する可能性が高い場合である。従って、入力装置１−８は、タッチパネルモードに移行する（ステップＳ３４）。
【００７９】
ここで、タッチパネルモードとは、Ｌカメラ１１、１２の向き矢印βに沿って駆動させ、当該Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２を矢印Ｍ２方向に向けるモードである。これにより、実施形態１〜７で説明した擬似的なタッチパネル機能を実現することが出来る。
【００８０】
次に、第２駆動手段４６０は、所定時間継続して、ユーザの指１０が表示手段５にタッチされていないか否か判断する（ステップＳ３６）。ここで、所定時間継続して、ユーザの指１０が表示手段５にタッチされていない、ということは、ユーザはタッチパネル処理を終了させたということである。
【００８１】
また、当該判断の手法について説明する。判定手段１０２からの判定結果は、第２駆動手段４６０に入力される。そして、第２駆動手段４６０は、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２の何れもユーザの指１０を撮像していないことを示す判定結果が、所定時間、継続して入力されているか否かを判断する。
【００８２】
そして、第２駆動手段４６０は、所定時間、ユーザの指１０が表示手段５にタッチされていないと判断するまで、待機する（ステップＳ３６のＮｏ）。従って、タッチパネルモードは継続される。そして、第２駆動手段４６０は、所定時間、ユーザの指１０が表示手段５にタッチされていないと判断すると（ステップＳ３６のＹｅｓ）、再び顔検出モードに移行する。顔検出モードとは、ステップＳ３０と同様の処理である。
【００８３】
この実施形態８の入力装置１−８であれば、顔検出モード、タッチパネルモードに応じて、第２駆動手段４６０Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２とを駆動する。従って、顔検出モード、タッチパネルモードを適切に切り換えることが出来る。
［実施形態９］
次に、実施形態９について説明する。実施形態９の入力装置では、実施形態８の入力装置において、第２駆動手段４６０を省略した形態である。図２７に、実施形態９の入力装置１−９の機能構成例を示す。
【００８４】
図２７は、図２４と比較して、第２駆動手段４６０が省略されており、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２とが、Ｍ１方向とＭ２方向の中間方向であるＭ３方向に向いている。Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２がＭ３方向に向いていることにより、何ら駆動されることなく、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２はユーザの指１０も撮像できるし、ユーザの顔１５も撮像できる。つまり、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２を駆動することなく、顔検出モード、タッチパネルモードを同時に実現することが出来る。
【００８５】
図２８にＬカメラ１１またはＲカメラ１２が撮像した画像の一例を示す。図２８の画像例と図４の画像例とを比較すると、図２８では、上から順番に、ユーザの顔が映りこまれている顔検知領域１１３と、不要な領域１１０と、ユーザの指１０が映りこんでいる指領域１１４とで構成されている。そして、ホストコンピュータ２は、顔検知領域１１３に映りこんでいる顔１５の画像データにより顔認証を行なう。
【００８６】
入力装置１−８と入力装置１−９とを比較してみると、入力装置１−９は、第２駆動手段４６０を設ける必要はなく、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２を駆動することなく、顔検出モード、タッチパネルモードを同時に実現することが出来るが、顔検出の精度、指検出の精度が、入力装置１−８と比較すると若干低くなる。一方、入力装置１−８は、顔検出の精度、指検出の精度を、入力装置１−８よりも、高くすることが出来る。
［実施形態１０］
次に実施形態１０について説明する。実施形態１０では、図１０で説明したレンズ１１ｂとレンズ１２ｂを非球面レンズとすることで、入力装置１０を小型化することが出来る。本実施例のＬカメラ１１、Ｒカメラ１２は、歪曲していない指画像や顔画像を撮像する必要がある。指画像や顔画像が歪曲していると、判定手段１０２の判定処理は、認識手段１０４の認識処理において、誤動作が生じる可能性があるからである。
【００８７】
図２９Ａに、球面レンズを用いた場合の焦点について示す。図２９Ａの例では、球面レンズ５００の焦点について、球面レンズ５００の端から入る光Ｌ１についての焦点Ｃ１と、球面レンズ５００の中央付近から入る光Ｌ２についての焦点Ｃ２とは、距離ｒだけずれる。従って、１つの球面レンズでは、歪曲が生じるため、球面レンズ５００は、複数組み合わせる必要がある。よって、球面レンズを用いると、入力装置１０のサイズは大きくなる。
【００８８】
図２９Ｂに、非球面レンズ５２０を用いた場合の焦点について示す。非球面レンズ５２０の場合には、球面レンズ５００の端から入る光Ｌ１についての焦点Ｃ３と、球面レンズ５００の中央付近から入る光Ｌ２についての焦点Ｃ３とは同一となる。従って、歪曲が生じない非球面レンズ５２０を１つ用いることで、入力装置の規模を小型化することが出来る。
【００８９】
この実施形態１０の入力装置によれば、Ｌカメラ１１、Ｒカメラ１２のレンズとして、球面レンズを用いることで、歪曲を生じさせずに、かつ、入力装置の小型化を図ることが出来る。
【符号の説明】
【００９０】
１        入力装置
２        ホストコンピュータ
３        学習装置
４        筐体部
５        被指示手段
１０      ユーザの指
１１      第１撮像手段
１２      第２撮像手段
１０２    判定手段
１０４    検出手段
１０６    出力手段
１０８    記憶手段
２０２    駆動手段
【先行技術文献】
【特許文献】
【００９１】
【特許文献１】特開２０１０−２５６９９９号公報
【図１】
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【図２】
2013047899.tif 000004
【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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【図２９】
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