(57)【要約】【課題】物体表面の色による受光量の影響を抑えて近接センサによる物体近接の検知精度を高めることが可能な電子機器を提供する。【解決手段】電子機器を、物体に所定波長の光を照射する発光素子と、物体からの所定波長の光の反射光を受光する受光素子とを有する近接センサと、物体の画像データを出力する撮像素子と、出力された画像データにおける所定波長の光が照射される領域内の物体の色情報と受光素子による反射光の受光量とに基づいて、物体の近接を判定する判定部とを有する電子機器とする。【選択図】図１
2016201629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体に所定波長の光を照射する発光素子と、前記物体からの前記所定波長の光の反射光を受光する受光素子とを有する近接センサと、
前記物体の画像データを出力する撮像素子と、
前記出力された画像データにおける前記所定波長の光が照射される領域内の前記物体の色情報と前記受光素子による前記反射光の受光量とに基づいて、前記物体の近接を判定する判定部と
を有することを特徴とする電子機器。
【請求項２】
前記電子機器は、
前記出力された前記物体の画像データから、前記発光素子によって前記所定波長の光が照射される領域における画素値を抽出する抽出部と、
前記抽出された画素値に基づいて、前記物体の表面における前記所定波長の光の反射率を特定する特定部と、
前記特定された反射率に基づいて、前記受光素子における前記反射光の受光量を補正する受光量補正部と、
をさらに有し、
前記判定部は、前記補正された受光量に基づいて前記物体の近接を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
【請求項３】
前記電子機器は、
前記出力された前記物体の画像データから、前記発光素子によって前記所定波長の光が照射される領域における画素値を抽出する抽出部と、
前記抽出された画素値に基づいて、前記物体の表面における前記所定波長の光の反射率を特定する特定部と、
前記特定された反射率に基づいて、前記受光素子における前記反射光の受光量と比較するために前記近接センサによって使用される閾値を補正する閾値補正部と、
をさらに有し、
前記判定部は、前記受光素子による前記反射光の受光量と前記補正された閾値に基づいて前記物体の近接を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
【請求項４】
電子機器が有する発光素子に所定波長の光を物体に照射させ、
前記電子機器が有する受光素子に前記物体からの前記所定波長の光の反射光を受光させ、
前記電子機器が有する撮像素子に前記物体の画像データを出力させ、
前記電子機器が有する判定部に、前記出力された画像データにおける前記所定波長の光が照射される領域内の前記物体の色情報と前記受光素子による前記反射光の受光量とに基づいて、前記物体の近接を判定させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件開示の技術は、物体の近接を検知する電子機器およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、通話機能を有する電子機器において、近接センサが用いられている。近接センサは、通話時にユーザーの耳や頬が電子機器に接近したことを検知する。電子機器に対する物体の近接を検知する近接センサとしては、例えば赤外線方式の近接センサが用いられている。赤外線方式の近接センサは、安価であり小型であるという理由から、多くの電子機器において採用されている。また、近接センサにおいて物体の近接を検知する精度を高める技術も提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１５７５１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
赤外線方式の近接センサでは、発光素子から赤外線が放射される。そして、放射された赤外線は物体に到達し、物体から反射される。そして、物体から反射されて戻ってきた反射光は受光素子に受光され、受光量が測定される。近接センサは、受光量が所定の閾値を超えているか否かで物体の近接を検知する。
【０００５】
しかし、赤外線が照射される物体の表面の色に応じて赤外線の反射率は異なる。このため、物体の表面の色が反射率の低い色であると、当該物体が近接センサに接近しても、受光素子における物体からの反射光の受光量が小さい場合がある。この結果、近接センサが当該物体の近接を検知できない場合がある。
【０００６】
本件開示の技術は、上記の事情に鑑み、物体表面の色に基づく反射率の相違による検知精度への影響を抑えて近接センサによる物体近接の検知精度を高めることが可能な電子機器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】
【０００７】
本件開示の電子機器は、１つの側面では、物体に所定波長の光を照射する発光素子と、物体からの所定波長の光の反射光を受光する受光素子とを有する近接センサと、物体の画像データを出力する撮像素子と、出力された画像データにおける所定波長の光が照射される領域内の物体の色情報と受光素子による反射光の受光量とに基づいて、物体の近接を判定する判定部とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
本件開示の技術によれば、物体表面の色による受光量の影響を抑えて近接センサによる物体近接の検知精度を高めることが可能な電子機器を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、一実施形態における携帯端末装置の構成を示す概略構成図である。
【図２】図２は、一実施形態における携帯端末装置の外観を示す模式図である。
【図３】図３は、一実施形態における携帯端末装置の近接センサの動作を概略的に示す図である。
【図４】図４は、一実施形態における携帯端末装置の近接センサと物体との距離に対する受光量の変化と閾値との関係を示すグラフである。
【図５】図５は、一実施形態における携帯端末装置の近接センサと物体との距離に対する受光量の変化と閾値との関係を示すグラフである。
【図６】図６は、一実施形態における携帯端末装置の撮像画像における画素値と反射率との関係を示す表である。
【図７Ａ】図７Ａは、色彩拡散面の反射率を示す表である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、マンセル明度と反射率との関係を示す表である。
【図８】図８は、一実施形態における携帯端末装置により撮像される画像と赤外線が照射される範囲との関係を示す図である。
【図９Ａ】図９Ａは、一実施形態における物体の撮像画像と赤外線の照射範囲との関係を示す図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、一実施形態における物体の撮像画像と赤外線の照射範囲との関係を示す図である。
【図１０】図１０は、一実施形態における携帯端末装置の機能ブロック図である。
【図１１】図１１は、一実施形態における携帯端末装置によって実行される処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は、一実施形態における携帯端末装置によって実行される処理のフローチャートである。
【図１３】図１３は、一実施形態における携帯端末装置の近接センサと物体との距離に対する受光量の変化と閾値との関係を示すグラフである。
【図１４】図１４は、一実施形態における携帯端末装置によって実行されるサブルーチンのフローチャートである。
【図１５】図１５は、一実施形態における携帯端末装置によって実行されるサブルーチンのフローチャートである。
【図１６】図１６は、一実施形態における携帯端末装置によって実行される処理のフローチャートである。
【図１７】図１７は、一実施形態における携帯端末装置の近接センサと物体との距離に対する受光量の変化と閾値との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本件開示の技術に係る実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の詳細な説明は例示的なものであり、実施形態の構成を限定するものではない。
【００１１】
（第１の実施形態）
第１の実施形態における電子機器の一例である携帯端末装置１について説明する。図１の概略構成図に示すように、本実施形態に係る携帯端末装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、メモリ２０、近接センサ３０、カメラ４０、ディスプレイ５０を有
する。
【００１２】
ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１内の各部の動作を制御して以下に説明する処理を実現する。メモリ２０には、ＣＰＵ１０が実行する各種アプリケーションおよびＣＰＵ１０による演算結果のデータが格納される。近接センサ３０は、物体の携帯端末装置１に対する近接を検知する。本実施形態では、近接センサ３０は赤外線方式の近接センサである。近接センサ３０は、赤外線を放射する発光素子３０ａを有する。なお、赤外線が、所定波長の光の一例に相当する。発光素子３０ａは、携帯端末装置１に近接する物体に赤外線を照射する。また、近接センサ３０は、受光素子３０ｂを有する。受光素子３０ｂは、物体に照射された赤外線の反射光を受光し、受光量に比例する電流を出力する。
【００１３】
カメラ４０は、携帯端末装置１に近接する物体を撮像する。カメラ４０は、撮像素子４
０ａを有する。撮像素子４０ａは、携帯端末装置１に近接する物体の画像データを出力する。ディスプレイ５０は、ユーザーが携帯端末装置１を操作するためのボタンなどのユーザーインターフェイスや携帯端末装置１における各種処理の結果を表示する。ディスプレイ５０は、タッチパネル５０ａおよび液晶パネル５０ｂを有する。タッチパネル５０ａは液晶パネル５０ｂの上に重なるように配置されている。タッチパネル５０ａは、ユーザーの指などによるタッチ位置を検出し、タッチ位置を座標情報として出力する。
【００１４】
図２に本実施形態における携帯端末装置１の外観を示す正面図である。図２に示すように、携帯端末装置１の正面には、近接センサ３０、カメラ４０、ディスプレイ５０が設けられている。本実施形態では、近接センサ３０の発光素子３０ａによる赤外線の照射領域をカメラ４０により撮像する。したがって、近接センサ３０およびカメラ４０は携帯端末装置１の筐体上の同一面に設けることが望ましい。なお、本実施形態では、近接センサ３０により物体の近接が検知されたときに、タッチパネル５０ａによる検出動作が無効化される。このため、近接センサ３０およびディスプレイ５０も、携帯端末装置１の筐体上の同一面に設けることが望ましい。
【００１５】
図３に、本実施形態における近接センサ３０の模式図を示す。発光素子３０ａから放射された赤外線１００は、ディスプレイ５０を透過して物体２００に到達する。さらに、赤外線１００は物体２００で反射して受光素子３０ｂに入射する。受光素子３０ｂは、受光した反射光を受光量に応じた電流に変換する。さらに、近接センサ３０は、変換された電流の電流値を閾値と比較することにより、物体の近接の有無を判定する。
【００１６】
図４のグラフは、本実施形態における近接センサ３０の受光素子３０ｂにおける受光量と物体との距離との関係を示す。図４に示すように、受光素子３０ｂと物体２００との間の距離が短くなるほど、受光素子３０ｂにおける物体２００からの赤外線の反射光の受光量は大きくなる。また、受光素子３０ｂと物体２００との距離が長くなるほど、受光素子３０ｂにおける物体２００からの赤外線の反射光の受光量は小さくなる。したがって、図４に示すように、近接センサ３０は、受光素子３０ｂにおける反射光の受光量に所定の閾値を設け、受光量が閾値よりも大きくなったときに物体２００が近接していると判定する。これにより近接センサ３０によって物体２００の近接が検知される。
【００１７】
しかしながら、赤外線方式の近接センサ３０では、測定対象物である物体２００の表面の色により赤外線の反射率が異なる。このため、近接センサ３０と物体２００との距離が同じ場合においても、受光素子３０ｂにおける反射光の受光量が異なる場合がある。例えば、黒色の毛髪は肌色の皮膚や白色の衣服に対して赤外線の反射率が低い。したがって、発光素子３０ａによる赤外線の照射先が黒色の毛髪部分である場合、受光素子３０ｂにおける毛髪部分からの反射光の受光量が小さくなる。この結果、近接センサ３０にユーザーの頭部が接近しても、近接センサ３０が頭部の近接を正しく検知できない場合がある。
【００１８】
図５は、物体２００の表面の色が黒色である場合と白色である場合の、受光素子３０ｂの受光特性を示すグラフである。図５のグラフにおいて、Ｌ１で示す曲線は、発光素子３０ａにより赤外線が照射される物体２００の表面が白色である場合の受光素子３０ｂにおける物体２００からの反射光の受光量を示す。また、Ｌ２で示す曲線は、発光素子３０ａにより赤外線が照射される物体２００の表面が黒色である場合の受光素子３０ｂにおける物体２００からの反射光の受光量を示す。
【００１９】
表面が黒色である物体２００の赤外線の反射率は、表面が白色である物体２００の赤外線の反射率よりも低い。このため、図５に示すように、物体２００と近接センサ３０の受光素子３０ｂとの距離Ｄにおいて、上記の閾値が物体２００の表面が黒色である場合の受光量と物体２００の表面が白色である場合の受光量の間に位置する場合がある。すなわち
、物体２００が受光素子３０ｂに距離Ｄだけ近づいたときに、発光素子３０ａによる赤外線の照射先である物体２００の表面が黒色であると、近接センサ３０は物体２００の近接を検知できない。一方、発光素子３０ａによる赤外線の照射先である物体２００の表面が白色であると、近接センサ３０は物体２００の近接を検知できる。すなわち、物体２００と近接センサ３０との距離が同じでも、物体２００の表面の色が異なることが原因で近接センサ３０が物体２００の近接を検知できない可能性がある。
【００２０】
そこで、本実施形態では、携帯端末装置１において、近接センサ３０によって物体２００が近接しているか否かが判定される際に、物体２００の表面の色に基づいて物体２００の表面における赤外線の反射率が特定される。そして、携帯端末装置１では、特定された反射率を用いて物体２００の近接が検知される。
【００２１】
図６に、携帯端末装置１のメモリ２０に記憶されている物体２００の表面の赤外線の反射率を特定するためのデータの一例を示す。本実施形態では、カメラ４０の撮像素子４０ａから出力される画像データから得られるＲ、Ｇ、Ｂの画素値に基づいて、物体２００の表面の反射率が特定される。携帯端末装置１では、撮像素子４０ａから出力される画像データの画素値が「色分類判定条件」のいずれの条件を満たすかが判定される。さらに、携帯端末装置１では、撮像素子４０ａから出力される画像データの画素値が判定条件を満たす場合に、当該判定条件が満たされる場合の反射率が特定される。例えば、図６に示すデータの場合、撮像素子４０ａから出力される画像データのＲ、Ｇ、Ｂ各成分の画素値（図中、それぞれＲ’、Ｇ’、Ｂ’で示す）が以下の判定式（１）〜（３）を満たす場合を考える。
Ｒ４ｍｉｎ＜Ｒ’＜Ｒ４ｍａｘ・・・（１）
Ｇ４ｍｉｎ＜Ｇ’＜Ｇ４ｍａｘ・・・（２）
Ｂ４ｍｉｎ＜Ｂ’＜Ｂ４ｍａｘ・・・（３）
ここで、Ｒ４ｍｉｎ、Ｇ４ｍｉｎ、Ｂ４ｍｉｎは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値によって特定される色が肌色（図６の色分類番号「４」）であるとみなせるＲ’、Ｇ’、Ｂ’各値の下限値の判定に用いられる値である。また、Ｒ４ｍａｘ、Ｇ４ｍａｘ、Ｂ４ｍａｘは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値によって特定される色が肌色であるとみなせるＲ’、Ｇ’、Ｂ’各値の上限値の判定に用いられる値である。
【００２２】
式（１）〜（３）が満たされるとき、携帯端末装置１では、物体２００の表面は「肌色」、すなわち色分類番号が「４」であると判定され、物体２００の表面の反射率はＲ４であると特定される。そして、携帯端末装置１では、特定された物体２００の表面の反射率に基づいて受光素子３０ｂにおける物体２００からの反射光の受光量が補正される。なお、携帯端末装置１において実行される当該受光量の補正の処理の詳細については後述する。
【００２３】
図７Ａは、いわゆる色彩拡散面の反射率を示す表である。図７Ａの表からわかるように、物体の表面の色彩によって反射率が異なる。本実施形態では、図７Ａの表を参考にして、図６の物体２００の表面の赤外線の反射率を特定するためのデータにおける反射率が規定されてもよい。また、図７Ｂは、いわゆるマンセル表色系におけるマンセル明度と各マンセル明度における反射率との関係を示す表である。本実施形態においては、撮像素子４０ａから出力される画像データのＲ、Ｇ、Ｂ各成分の画素値に基づく色分類に従って赤外線の反射率Ｒｎが特定される。ただし、撮像素子４０ａから出力される画像データのＲ、Ｇ、Ｂ各成分の画素値から明度を算出し、図７Ｂの表に倣って明度を段階ごとに分類して各明度における赤外線の反射率が特定されてもよい。なお、撮像素子４０ａから出力される画像データから得られるＲ、Ｇ、Ｂ各成分の画素値が、撮像素子４０ａから出力された画像データにおける物体の色情報の一例に相当する。
【００２４】
図８に、本実施形態におけるカメラ４０の撮像範囲と近接センサ３０の発光素子３０ａの赤外線の照射範囲の関係を模式的に示す。図８は、携帯端末装置１および物体２００の平面図およびカメラ４０による撮像画像を示す。図８は、近接センサ３０から赤外線が照射される方向に物体２００として例えば人間の頭部が存在する場合を示す。なお、図８では、人間の頭部である物体２００を球体として円にて示す。本実施形態では、近接センサ３０の発光素子３０ａの赤外線の照射範囲Ｒ２は、カメラ４０の撮像範囲Ｒ１に比べて狭い。また、発光素子３０ａからは、発光素子３０ａのレンズ（図示せず）の光軸ＯＡを中心とする円錐状の光として赤外線が照射される。
【００２５】
なお、携帯端末装置１における発光素子３０ａとカメラ４０の相対的な位置関係、発光素子３０ａのレンズの光軸、発光素子３０ａから放射される赤外線の広がり角、カメラ４０の画角は既知である。このため、本実施形態では、カメラ４０の撮像範囲内における発光素子３０ａにより放射される赤外線の照射範囲も既知である。したがって、図８に示すように、携帯端末装置１においては、カメラ４０によって撮像画像Ａが得られたときの撮像画像Ａ内の赤外線の照射範囲Ｂは既知である。本実施形態では、例えばカメラ４０による撮像画像における発光素子３０ａによる赤外線の照射範囲に関する情報がメモリ２０に記憶されている。ＣＰＵ１０は、メモリ２０に記憶された当該情報を用いて、カメラ４０による撮像画像における発光素子３０ａによる赤外線の照射範囲を特定する。
【００２６】
図９Ａおよび図９Ｂに、本実施形態におけるカメラ４０による撮像画像と発光素子３０ａによる赤外線の照射範囲との関係を例示する。図９Ａ、図９Ｂにおいて、カメラ４０の撮像範囲をそれぞれＡ１、Ａ２、発光素子３０ａによる赤外線の照射範囲をそれぞれＢ１、Ｂ２にて示す。なお、図９Ａ、図９Ｂに示す人間の頭部が本実施形態の物体２００に相当する。図９Ａでは、発光素子３０ａにより放射される赤外線は、人間の頬、すなわち人間の皮膚に照射される。また、図９Ｂでは、発光素子３０ａにより放射される赤外線は、人間の毛髪に照射される。ここで、人間の皮膚は肌色であり、人間の毛髪は黒色であると考える。
【００２７】
また、図９Ａと図９Ｂとでは、人間の頭部、すなわち物体２００と近接センサ３０との距離は同じであるとする。この場合、人間の毛髪による赤外線の反射率は、人間の皮膚による赤外線の反射率よりも低い。したがって、受光素子３０ｂにおける人間の頭部で反射した赤外線の受光量は、図９Ｂの場合の方が小さくなる。この結果、赤外線が人間の頬に照射される場合は、近接センサ３０が物体２００の近接を検知し、赤外線が人間の毛髪に照射される場合は、近接センサ３０は物体２００の近接を検知しない可能性がある。
【００２８】
そこで、本実施形態では、携帯端末装置１は、カメラ４０により撮像された画像における発光素子３０ａによる赤外線の照射領域から画素値を抽出する。さらに、携帯端末装置１は、抽出した画素値を用いて物体２００の表面の反射率を特定する。そして、携帯端末装置１は、特定した反射率を用いて受光素子３０ｂにおける赤外線の受光量あるいは近接センサ３０によって使用される物体２００の近接を判定するための閾値を補正する。これによって、携帯端末装置１では、物体２００の表面の色に関係なく、物体２００が近接センサ３０に所定距離だけ近接した場合の近接センサ３０の検知精度を高めることができる。
【００２９】
本実施形態に係る携帯端末装置１は、ＣＰＵ１０が、メモリ２０に展開された各種プログラムを解釈及び実行して、各構成要素を制御することで、図１０に示すように抽出部１０１、特定部１０２、受光量補正部１０３、閾値補正部１０４、判定部１０５を備える情報処理装置として機能する。本実施形態では、これらの機能がいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例について説明している。しかしながら、これらの機能の一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。
【００３０】
抽出部１０１は、撮像素子４０ａから出力された物体２００の画像データから、発光素子３０ａによる赤外線の照射領域の画素値を抽出する。特定部１０２は、抽出された画素値に基づいて、物体２００の表面における赤外線の反射率を特定する。受光量補正部１０３は、特定された反射率に基づいて、受光素子３０ｂにおける物体２００からの反射光の受光量を補正する。閾値補正部１０４は、特定された反射率に基づいて、受光素子３０ｂにおける反射光の受光量と比較するために近接センサ３０によって使用される閾値を補正する。判定部１０５は、撮像素子４０ａから出力された画像データにおける物体の色情報と受光素子３０ｂによる物体２００からの反射光の受光量とに基づいて、物体２００の近接を判定する。
【００３１】
図１１は、本実施形態においてＣＰＵ１０が実行する処理のフローチャートを示す。本実施形態では、携帯端末装置１の電源がオンにされると、ＣＰＵ１０がカメラ４０および近接センサ３０の制御を開始する。そして、ＣＰＵ１０は、例えばユーザーが携帯端末装置１を用いて通話を行う場合に、図１１のフローチャートの処理を開始する。なお、ＣＰＵ１０が図１１のフローチャートの処理を開始するタイミングはこの場合に限られない。
【００３２】
ＯＰ１０１では、ＣＰＵ１０はカメラ４０を制御して撮像を行う。この結果、撮像素子４０ａから撮像画像が画像データとして出力される。上記の通り、ユーザーは携帯端末装置１を用いて通話を行うため、ユーザーの頭部の画像が撮像画像として得られる。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ１０２に進める。
【００３３】
ＯＰ１０２では、ＣＰＵ１０は、ＯＰ１０１において出力された撮像画像から近接センサ３０の発光素子３０ａによる赤外線の照射領域に対応する領域の画像を切り出す。本実施形態では、ＣＰＵ１０は、メモリ２０に記憶されているカメラ４０による撮像画像における発光素子３０ａによる赤外線の照射範囲の情報を用いて、撮像画像から赤外線の照射領域に対応する領域の画像を切り出す。次いで、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ１０３に進める。
【００３４】
ＯＰ１０３では、ＣＰＵ１０は、ＯＰ１０２において切り出した画像から複数の位置の画素値を抽出する。例えば、ＣＰＵ１０は、切り出した画像内の任意の点における画素値を抽出すればよい。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ１０４に進める。
【００３５】
ＯＰ１０４では、ＣＰＵ１０は、ＯＰ１０３において抽出した画素値を用いて、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の平均値Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’を算出する。そして、ＣＰＵ１０は、算出した平均値Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’をメモリ２０に記憶する。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ１０５に進める。
【００３６】
ＯＰ１０５では、ＣＰＵ１０は、メモリ２０に記憶した平均値Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’を取得する。さらに、ＣＰＵ１０は、メモリ２０に記憶されている図６に示す物体２００の表面の反射率を特定するためのデータを参照し、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値を用いて、色分類番号１の色分類判定条件を満たすか否かを判定する。具体的には、ＣＰＵ１０はＲ’、Ｇ’、Ｂ’の各値が以下の式（４）、（５）、（６）を満たすか否かを判定する。
Ｒ１ｍｉｎ＜Ｒ’＜Ｒ１ｍａｘ・・・（４）
Ｇ１ｍｉｎ＜Ｇ’＜Ｇ１ｍａｘ・・・（５）
Ｂ１ｍｉｎ＜Ｂ’＜Ｂ１ｍａｘ・・・（６）
ここで、Ｒ１ｍｉｎ、Ｇ１ｍｉｎ、Ｂ１ｍｉｎは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値によって特定される色が白（図６の色分類番号「１」）であるとみなせるＲ’、Ｇ’、Ｂ’各値の下限値の判定に用いられる値である。また、Ｒ１ｍａｘ、Ｇ１ｍａｘ、Ｂ１ｍａｘは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値によって特定される色が白であるとみなせるＲ’、Ｇ’、Ｂ’各値の上
限値の判定に用いられる値である。
【００３７】
Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値がそれぞれ式（４）、（５）、（６）を満たす場合は（ＯＰ１０５：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ１０６に進める。また、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’のいずれかの値が式（４）、（５）、（６）を満たさない場合は（ＯＰ１０５：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値が次の色分類判定条件を満たすか否かを判定する（図中「判定条件ｎまで繰り返し」）。ここで、次の色分類判定条件とは、現在の判定処理において使用されている色分類判定条件の次の色分類番号の色分類判定条件を意味する。
【００３８】
ＯＰ１０６では、ＣＰＵ１０は、図６に示す物体２００の表面の反射率を特定するためのデータを参照し、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値がそれぞれ式（４）、（５）、（６）を満たすため、物体２００の表面の反射率をＲ１として特定する。ＣＰＵ１０は、ＯＰ１０６において反射率を特定したら、本フローチャートの処理を終了する。
【００３９】
図１１に示すように、ＣＰＵ１０は、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値が図６に示す物体２００の表面の反射率を特定するためのデータのいずれの「色分類判定条件」を満たすかを色分類番号ごとに判定する。そして、ＯＰ１０７においてＣＰＵ１０は、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値が以下の式（７）、（８）、（９）を満たすか否かを判定する。
Ｒｎｍｉｎ＜Ｒ’＜Ｒｎｍａｘ・・・（７）
Ｇｎｍｉｎ＜Ｇ’＜Ｇｎｍａｘ・・・（８）
Ｂｎｍｉｎ＜Ｂ’＜Ｂｎｍａｘ・・・（９）
ここで、Ｒｎｍｉｎ、Ｇｎｍｉｎ、Ｂｎｍｉｎは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値によって特定される色が色分類番号ｎに対応する色であるとみなせるＲ’、Ｇ’、Ｂ’各値の下限値の判定に用いられる値である。また、Ｒ１ｍａｘ、Ｇ１ｍａｘ、Ｂ１ｍａｘは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値によって特定される色が、図６に示すデータにおいて色分類番号ｎに対応する色であるとみなせるＲ’、Ｇ’、Ｂ’各値の上限値の判定に用いられる値である。
【００４０】
Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値がそれぞれ式（７）、（８）、（９）を満たす場合は（ＯＰ１０７：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ１０８に進める。また、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’のいずれかの値が式（７）、（８）、（９）を満たさない場合は（ＯＰ１０７：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ１０９に進める。
【００４１】
処理がＯＰ１０７からＯＰ１０９に進むことは、図６に示すデータからは、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の各値に該当する色分類番号、ひいては物体２００の表面の反射率を特定できなかったことを意味する。そこで、ＯＰ１０９において、ＣＰＵ１０は、規定の反射率を物体２００の表面の反射率として特定する。なお、規定の反射率のデータは、例えばメモリ２０に記憶しておけばよい。
【００４２】
本実施形態では、ＣＰＵ１０は、図１１に示すフローチャートの処理により特定した反射率を用いて、受光素子３０ｂにおける受光量を補正する。図１２に、ＣＰＵ１０が実行する受光素子３０ｂにおける受光量を補正する処理のフローチャートを示す。ＣＰＵ１０は、図１１に示すフローチャートの処理を終了すると、図１２に示すフローチャートの処理を開始する。
【００４３】
ＯＰ２０１では、ＣＰＵ１０は、近接センサ３０を制御して、発光素子３０ａから赤外線を放射させる。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ２０２に進める。ＯＰ２０１において発光素子３０ａから放射された赤外線は、物体２００に照射される。そして、赤外線は、物体２００の表面で反射され、受光素子３０ｂに入射する。なお、赤外線が反射される物体２００の表面とは、図１１に示すフローチャートのＯＰ１０２におけるカメラ４０の撮像画像における赤外線の照射領域に対応する。
【００４４】
ＯＰ２０２では、ＣＰＵ１０は、受光素子３０ｂにおける受光量の値を取得する。そして、ＣＰＵ１０は、受光素子３０ｂから取得した受光量の値をメモリ２０に保存する。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ２０３に進める。
【００４５】
ＯＰ２０３では、ＣＰＵ１０は、ＯＰ２０２においてメモリ２０に保存した受光素子３０ｂの受光量の値を取得する。また、ＣＰＵ１０は、図１１に示すフローチャートの処理を実行して特定した物体２００の表面の反射率の値を取得する。本実施形態では、反射率の値は、Ｒ１〜Ｒｎの各値および既定値のうちのいずれかの値である。
【００４６】
そして、ＣＰＵ１０は、以下の式（１０）を用いてメモリ２０から取得した受光素子３０ｂの受光量の値を補正する。
Ｌ’＝Ｌ／Ｒ・・・（１０）
ここで、Ｌ’は、補正後の受光素子３０ｂの受光量の値、Ｌはメモリ２０から取得した受光素子３０ｂの受光量の値、Ｒはメモリ２０から取得した反射率の値である。ＣＰＵ１０は、補正後の受光素子３０ｂの受光量の値Ｌ’を算出すると、処理をＯＰ２０４に進める。
【００４７】
ＯＰ２０４では、ＣＰＵ１０は、ＯＰ２０３において算出した補正後の受光素子３０ｂの受光量の値Ｌ’を、近接センサ３０が物体２００の近接の判定に使用する受光素子３０ｂの受光量の閾値と比較する。補正後の受光素子３０ｂの受光量の値Ｌ’が閾値よりも大きい場合は（ＯＰ２０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ２０６に進める。また、補正後の受光素子３０ｂの受光量の値Ｌ’が閾値以下である場合は（ＯＰ２０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ２０５に進める。
【００４８】
ＯＰ２０５では、ＣＰＵ１０は、物体２００が近接センサ３０、すなわち携帯端末装置１に近接した状態にはないと判定する。また、ＯＰ２０６では、ＣＰＵ１０は、物体２００が近接センサ３０、すなわち携帯端末装置１に近接した状態にあると判定する。なお、ＣＰＵ１０は、ＯＰ２０５またはＯＰ２０６における、物体２００が近接状態にあるか否かの判定結果をメモリ２０に格納する。例えば、メモリ２０内にフラグを設け、ＣＰＵ１０がフラグをオンまたはオフに設定することで物体２００が近接状態にあるか否かの判定結果を示すようにしてもよい。ＣＰＵ１０は、ＯＰ２０５またはＯＰ２０６の判定処理を終了すると、処理をＯＰ２０７の携帯端末装置１の制御処理を実行する。
【００４９】
図１３に、ＯＰ２０３の処理によって補正された受光素子３０ｂの受光量と物体２００の近接を判定するために近接センサ３０が使用する閾値の関係をグラフに示す。図１３では、図５に示す補正前の受光素子３０ｂの受光量Ｌ１、Ｌ２が、ＯＰ２０３の補正処理によって補正された場合の受光量をそれぞれＬ’１、Ｌ’２にて示す。図１３に示すように、本実施形態では、物体２００の表面の色に関係なく、物体２００の表面で反射した赤外線の受光素子３０ｂにおける受光量が、同程度の値を示すように補正される。具体的には、物体２００の表面が黒色の場合でも、上記の処理により物体２００の表面で反射した赤外線の受光素子３０ｂにおける受光量が物体の表面が白色の場合の受光素子３０ｂにおける受光量と同程度に補正される。
【００５０】
図５では、物体２００と受光素子３０ｂとの距離がＤであるときに、物体２００の表面が黒色である場合は、物体２００が近接しているとは判定されない。しかし、本実施形態では、図１３に示すように、物体２００と受光素子３０ｂとの距離がＤであるときに、物体２００の表面が黒色であっても、補正後の受光素子３０ｂにおける受光量は閾値よりも大きい。この結果、携帯端末装置１では、表面が黒色である物体２００が受光素子３０ｂに距離Ｄだけ近接したときに、その近接を検知することができる。
【００５１】
図１４に、本実施形態におけるＯＰ２０７において実行されるサブルーチンの処理を示す。ＯＰ３０１において、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１において現在通話中であるか否かを判定する。ＣＰＵ１０は、例えば、携帯端末装置１において通話に使用されるアプリケーションが実行中であるか否かに基づいて、携帯端末装置１において現在通話中であるか否かを判定すればよい。ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１において現在通話中であると判定した場合は（ＯＰ３０１：ＹＥＳ）、処理をＯＰ３０２に進める。また、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１において現在通話中でないと判定した場合は（ＯＰ３０１：ＮＯ）、処理をＯＰ３０４に進める。
【００５２】
ＯＰ３０２では、ＣＰＵ１０はメモリ２０を参照し、ＯＰ２０５またはＯＰ２０６における物体２００が近接状態にあるか否かの判定結果を確認する。そして、ＣＰＵ１０は、物体２００が近接状態にあることを判定結果が示す場合は（ＯＰ３０２：ＹＥＳ）、処理をＯＰ３０３に進める。また、ＣＰＵ１０は、物体２００が近接状態にないことを判定結果が示す場合は（ＯＰ３０２：ＮＯ）、処理をＯＰ３０４に進める。
【００５３】
ＯＰ３０３では、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１のタッチパネル５０ａの動作、具体的にはタッチ検出機能を無効にする。これにより、ユーザーが携帯端末装置１を用いて通話を行う際に、頭部、すなわち物体２００、を携帯端末装置１に接触させた場合でも、頭部がタッチパネル５０ａに接触することによるタッチの誤検出が発生しない。
【００５４】
ＯＰ３０４では、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１のタッチパネル５０ａの動作が有効である状態を維持する。これにより、ユーザーはタッチパネル５０ａを操作して通話以外の処理を実行することができる。
【００５５】
以上のように、本実施形態によれば、携帯端末装置１は、物体の表面の色が異なる場合でも、それぞれの物体が携帯端末装置１に同程度の距離だけ近接したときに、その近接を検知することができる。したがって、携帯端末装置１に近接する物体の表面が赤外線の反射率が低い場合であっても、赤外線の反射率が高い表面を有する物体と同程度の近接の検知精度を達成できる。また、この結果、例えばユーザーが携帯端末装置１を用いて通話する際に、適切なタイミングでタッチパネルの動作が無効にされ、タッチの誤検出を好適に防止することができる。
【００５６】
（第２の実施形態）
次に第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明において、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。第１の実施形態では、携帯端末装置１において、物体２００の携帯端末装置１に対する近接の判定結果に基づいて、携帯端末装置１のタッチパネル５０ａの有効化または無効化が制御される。第２の実施形態では、携帯端末装置１において、物体２００の携帯端末装置１に対する近接の判定結果に基づいて、ディスプレイ５０の電源のオンおよびオフが制御される。
【００５７】
図１５に、本実施形態において、ＣＰＵ１０が実行するサブルーチンのフローチャートを示す。本サブルーチンの処理は、第１の実施形態のＯＰ２０７の処理において、図１４のサブルーチンの処理の代わりに実行される。なお、本実施形態は、図１４の処理の代わりに図１５の処理が実行される点を除いて第１の実施形態と同じであるため、以下の説明では、第１の実施形態との相違点について説明する。
【００５８】
ＯＰ４０１は、第１の実施形態におけるＯＰ３０１の処理と同じである。ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１において現在通話中であると判定した場合は（ＯＰ４０１：ＹＥＳ）、
処理をＯＰ４０２に進める。また、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１において現在通話中でないと判定した場合は（ＯＰ４０１：ＮＯ）、処理をＯＰ４０４に進める。
【００５９】
ＯＰ４０２は、第１の実施形態におけるＯＰ３０２の処理と同じである。ＣＰＵ１０は、物体２００が近接状態にあることを判定結果が示す場合は（ＯＰ４０２：ＹＥＳ）、処理をＯＰ４０３に進める。また、ＣＰＵ１０は、物体２００が近接状態にないことを判定結果が示す場合は（ＯＰ４０２：ＮＯ）、処理をＯＰ４０４に進める。
【００６０】
ＯＰ４０３では、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１のディスプレイ５０の電源をオフにする。これにより、ユーザーが携帯端末装置１を用いて通話を行う際は、ユーザーは頭部をディスプレイ５０に接触させるため、ディスプレイ５０の電源をオフにすることで通話時の携帯端末装置１における消費電力を低減できる。
【００６１】
ＯＰ３０４では、ＣＰＵ１０は、携帯端末装置１のタッチパネル５０ａの動作が有効である状態を維持する。これにより、ユーザーはタッチパネル５０ａを操作して通話以外の処理を実行することができる。
【００６２】
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、携帯端末装置１において、物体の表面が赤外線の反射率が低い場合であっても、赤外線の反射率が高い表面を有する物体と同程度の近接の検知精度を達成できる。また、このように物体の近接の検知精度が向上される結果、例えばユーザーが携帯端末装置１を用いて通話する際に、ディスプレイ５０の電源をオフすることで無駄な消費電力の発生を抑えることができる。
【００６３】
（第３の実施形態）
次に第３の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明においても、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。第１の実施形態では、携帯端末装置１において、受光素子３０ｂにおける受光量を補正することにより、物体２００の表面の反射率が低い場合でも、物体２００の携帯端末装置１に対する近接の検知精度を高めることができる。本実施形態では、物体２００の携帯端末装置１に対する近接を判定する際に近接センサ３０によって使用される閾値が、撮像画像の画素値を用いて特定された反射率に基づいて補正される。
【００６４】
図１６に、本実施形態において、ＣＰＵ１０が実行する処理のフローチャートを示す。本フローチャートの処理は、第１の実施形態のＯＰ２０１〜ＯＰ２０７の処理の代わりに実行される。なお、本実施形態は、図１２の処理の代わりに図１６の処理が実行される点を除いて第１の実施形態と同じであるため、以下の説明では、第１の実施形態との相違点について説明する。
【００６５】
ＯＰ５０１では、ＣＰＵ１０は、メモリ２０から、図１１に示す処理によって特定された物体２００の表面の反射率の値を取得する。また、ＣＰＵ１０は、近接センサ３０から、物体２００の近接を判定するために近接センサ３０によって使用される受光量の閾値の値を取得する。そして、ＣＰＵ１０は、以下の式（１１）を用いて取得した閾値を補正する。
Ｔ’＝Ｔ×Ｒ・・・（１１）
ここで、Ｔ’は、受光素子３０ｂの受光量を判定する補正後の閾値、Ｔは近接センサ３０から取得した受光素子３０ｂの受光量を判定する補正前の閾値、Ｒはメモリ２０から取得した反射率の値である。ＣＰＵ１０は、受光素子３０ｂの受光量を判定する補正後の閾値Ｔ’を算出すると、当該閾値の値をメモリ２０に保存する。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ５０２に進める。
【００６６】
ＯＰ５０２では、ＣＰＵ１０は、近接センサ３０を制御して、発光素子３０ａから赤外線を放射させる。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ５０３に進める。ＯＰ５０２において発光素子３０ａから放射された赤外線は、物体２００に照射される。そして、赤外線は、物体２００の表面で反射され、受光素子３０ｂに入射する。
【００６７】
ＯＰ５０３では、ＣＰＵ１０は、受光素子３０ｂにおける受光量の測定値を取得する。そして、ＣＰＵ１０は、取得した受光素子３０ｂの受光量の値をメモリ２０に保存する。次いで、ＣＰＵ１０は、処理をＯＰ５０４に進める。
【００６８】
ＯＰ５０４では、ＣＰＵ１０は、ＯＰ５０１においてメモリ２０に保存した補正後の閾値の値を取得する。また、ＣＰＵ１０は、ＯＰ５０３においてメモリ２０に保存した受光素子３０ｂの受光量の値を取得する。そして、ＯＰ５０４では、取得した受光素子３０ｂの受光量の値を、取得した補正後の閾値と比較する。受光素子３０ｂの受光量の値が補正後の閾値よりも大きい場合は（ＯＰ５０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ５０６に進める。また、受光素子３０ｂの受光量の値が補正後の閾値以下である場合は（ＯＰ５０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１０は処理をＯＰ５０５に進める。
【００６９】
ＯＰ５０５では、ＣＰＵ１０は、物体２００が近接センサ３０、すなわち携帯端末装置１に近接した状態にはないと判定する。また、ＯＰ５０６では、ＣＰＵ１０は、物体２００が携帯端末装置１に近接した状態にあると判定する。なお、ＣＰＵ１０は、ＯＰ５０５またはＯＰ５０６における、物体２００が近接状態にあるか否かの判定結果をメモリ２０に格納する。ＣＰＵ１０は、ＯＰ５０５またはＯＰ５０６の判定処理を終了すると、処理をＯＰ５０７の携帯端末装置１の制御処理を実行する。なお、ＯＰ５０７における携帯端末装置１の制御処理は、第１の実施形態における図１４の処理または第２の実施形態における図１５の処理と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００７０】
図１７に、ＯＰ５０１の処理によって補正された閾値と受光素子３０ｂの受光量との関係をグラフに示す。なお、図１７に示す閾値は、物体２００の表面が黒色である場合に、上記の処理によって補正された閾値である。本実施形態では、発光素子３０ａから放射されて物体２００の表面で反射した赤外線の受光素子３０ｂにおける受光量を判定する閾値が、物体２００の表面の色に応じて変更される。
【００７１】
本実施形態では、図１７に示すように、物体２００と受光素子３０ｂとの距離がＤであるときに、物体２００の表面が黒色であっても、受光素子３０ｂにおける受光量は補正後の閾値よりも大きくなる。この結果、携帯端末装置１では、表面が黒色である物体２００が受光素子３０ｂに距離Ｄだけ近接したときに、その近接を検知することができる。
【００７２】
以上のように、本実施形態によれば、携帯端末装置１は、物体の表面の色に応じて物体の近接を判定する受光量の閾値が変更されるため、各物体が携帯端末装置１に同程度の距離だけ近接したときに、その近接を検知することができる。したがって、携帯端末装置１においては、物体の表面が赤外線の反射率が低い場合であっても、赤外線の反射率が高い表面を有する物体と同程度の近接の検知精度を達成できる。
【００７３】
以上が本実施形態に関する説明であるが、上記の携帯端末装置１などの構成や処理は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想と同一性を失わない範囲内において種々の変更が可能である。例えば、上記の実施形態におけるカメラ４０としては、ユーザーが携帯端末装置１を操作してユーザー自身を撮影するために使用するいわゆるインカメラなど、携帯端末装置１に標準的に搭載されていると想定されるカメラを用いることも可能である。また、上記の実施形態では、近接センサ３０は赤外線方式の近接センサを想定しているが、他の波長の光を用いて物体の近接を検知する近接センサを代わり
に用いてもよい。
【００７４】
＜コンピュータが読み取り可能な記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記情報処理装置の設定を行うための管理ツール、ＯＳその他を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。ここで、コンピュータは、例えば、携帯端末装置などである。
【００７５】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリ等のメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。
【００７６】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７７】
（付記１）
物体に所定波長の光を照射する発光素子と、前記物体からの前記所定波長の光の反射光を受光する受光素子とを有する近接センサと、
前記物体の画像データを出力する撮像素子と、
前記出力された画像データにおける前記所定波長の光が照射される領域内の前記物体の色情報と前記受光素子による前記反射光の受光量とに基づいて、前記物体の近接を判定する判定部と
を有することを特徴とする電子機器。
【００７８】
（付記２）
前記電子機器は、
前記出力された前記物体の画像データから、前記発光素子によって前記所定波長の光が照射される領域における画素値を抽出する抽出部と、
前記抽出された画素値に基づいて、前記物体の表面における前記所定波長の光の反射率を特定する特定部と、
前記特定された反射率に基づいて、前記受光素子における前記反射光の受光量を補正する受光量補正部と、
をさらに有し、
前記判定部は、前記補正された受光量に基づいて前記物体の近接を判定する
ことを特徴とする付記１に記載の電子機器。
【００７９】
（付記３）
前記電子機器は、
前記出力された前記物体の画像データから、前記発光素子によって前記所定波長の光が照射される領域における画素値を抽出する抽出部と、
前記抽出された画素値に基づいて、前記物体の表面における前記所定波長の光の反射率を特定する特定部と、
前記特定された反射率に基づいて、前記受光素子における前記反射光の受光量と比較するために前記近接センサによって使用される閾値を補正する閾値補正部と、
をさらに有し、
前記判定部は、前記受光素子による前記反射光の受光量と前記補正された閾値に基づい
て前記物体の近接を判定する
ことを特徴とする付記１に記載の電子機器。
【００８０】
（付記４）
電子機器が有する発光素子に所定波長の光を物体に照射させ、
前記電子機器が有する受光素子に前記物体からの前記所定波長の光の反射光を受光させ、
前記電子機器が有する撮像素子に前記物体の画像データを出力させ、
前記電子機器が有する判定部に、前記出力された画像データにおける前記所定波長の光が照射される領域内の前記物体の色情報と前記受光素子による前記反射光の受光量とに基づいて、前記物体の近接を判定させる
プログラム。
【００８１】
（付記５）
前記電子機器が有する抽出部に、前記出力された前記物体の画像データから、前記発光素子によって前記所定波長の光が照射される領域における画素値を抽出させ、
前記電子機器が有する特定部に、前記抽出された画素値に基づいて、前記物体の表面における前記所定波長の光の反射率を特定させ、
前記電子機器が有する受光量補正部に、前記特定された反射率に基づいて、前記受光素子における前記反射光の受光量を補正させ、
前記判定部に、前記補正された受光量に基づいて前記物体の近接を判定させる
ことを特徴とする付記４に記載のプログラム。
【００８２】
（付記６）
前記電子機器が有する抽出部に、前記出力された前記物体の画像データから、前記発光素子によって前記所定波長の光が照射される領域における画素値を抽出させ、
前記電子機器が有する特定部に、前記抽出された画素値に基づいて、前記物体の表面における前記所定波長の光の反射率を特定させ、
前記電子機器が有する閾値補正部に、前記特定された反射率に基づいて、前記受光素子における前記反射光の受光量と比較するために前記近接センサによって使用される閾値を補正させ、
前記判定部に、前記受光素子による前記反射光の受光量と前記補正された閾値に基づいて前記物体の近接を判定させる
ことを特徴とする付記４に記載のプログラム。
【符号の説明】
【００８３】
１    携帯端末装置
１０    ＣＰＵ
２０    メモリ
３０    近接センサ
３０ａ    発光素子
３０ｂ    受光素子
４０    カメラ
４０ａ    撮像素子
【図１】
2016201629.tif 000003
【図２】
2016201629.tif 000004
【図３】
2016201629.tif 000005
【図４】
2016201629.tif 000006
【図５】
2016201629.tif 000007
【図６】
2016201629.tif 000008
【図７Ａ】
2016201629.tif 000009
【図７Ｂ】
2016201629.tif 000010
【図８】
2016201629.tif 000011
【図９Ａ】
2016201629.tif 000012
【図９Ｂ】
2016201629.tif 000013
【図１０】
2016201629.tif 000014
【図１１】
2016201629.tif 000015
【図１２】
2016201629.tif 000016
【図１３】
2016201629.tif 000017
【図１４】
2016201629.tif 000018
【図１５】
2016201629.tif 000019
【図１６】
2016201629.tif 000020
【図１７】
2016201629.tif 000021