人体検知センサ及び自動水栓
【課題】誤検知を抑制して検知性能を高めた人体検知センサを提供すること。
【解決手段】発光部２５が投射する光に応じて生じた反射光を撮像部２６で受光して被検知対象を検知する人体検知センサ１は、受光エリア内の反射光の重心位置を特定する重心特定手段３２２と、重心位置が検知エリアに属しているか否かを判定する第１の判定手段３２３Ａと、重心画素の画素値に関する閾値処理の結果に応じて重心画素の受光度合いの適否を判定する第２の判定手段３２３Ｂと、第１及び第２の判定手段３２３Ａ・Ｂがいずれも肯定的な判定を行ったときに被検知対象を検知した旨を表す検知信号を出力する検知出力手段３２４と、を備えている。
【解決手段】発光部２５が投射する光に応じて生じた反射光を撮像部２６で受光して被検知対象を検知する人体検知センサ１は、受光エリア内の反射光の重心位置を特定する重心特定手段３２２と、重心位置が検知エリアに属しているか否かを判定する第１の判定手段３２３Ａと、重心画素の画素値に関する閾値処理の結果に応じて重心画素の受光度合いの適否を判定する第２の判定手段３２３Ｂと、第１及び第２の判定手段３２３Ａ・Ｂがいずれも肯定的な判定を行ったときに被検知対象を検知した旨を表す検知信号を出力する検知出力手段３２４と、を備えている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動水栓や小便器用の自動洗浄装置などに適用される人体検知センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、使用者の手かざし操作を検出して自動的に吐水する自動水栓や、近づいて来た使用者を検出したときに自動的に洗浄水を供給する小便器用の自動洗浄装置などに適用される人体検知センサが知られている。このような人体検知センサとしては、ＬＥＤ等の発光素子と、ＰＳＤ（Position Sensitive Detector：光位置センサ）等の受光素子と、がオフセットして配置されたセンサが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
このような人体検知センサは、被検知対象からの反射光がＰＳＤに入射した位置を特定し、いわゆる三角測量の原理により被検知対象までの距離を判断している。ＰＳＤは、入射光の重心位置に応じた信号を出力する非常にシンプルな受光素子であり、低消費電力であるという利点がある。
【０００４】
しかしながら、前記従来の人体検知センサでは、次のような問題がある。すなわち、ＰＳＤで取得できる情報量は位置情報のみであり、外乱光が入射したときに採り得る対処方法が少ないという実情がある。それ故、例えば、ＰＳＤを含む人体検知センサが洗面台の自動水栓に適用されたような場合、洗面ボウルの鉢面による鏡面反射光や、ノイズ的な外乱光等の影響で誤検知が生じることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−３３６７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、前記従来の問題点に鑑みてなされたものであり、誤検知を抑制して検知性能を高めた人体検知センサ、及び自動水栓を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様は、１次元あるいは２次元的に画素が配列された撮像素子を含む撮像部と、該撮像部に対して所定方向にオフセットして配設された発光部を備え、発光部が投射する光に応じて生じた反射光を撮像部で受光して被検知対象を検知する人体検知センサであって、
前記反射光を受光した各画素の受光量に基づいて、前記撮像素子における各画素の配列領域である受光エリア内の前記反射光の重心位置を特定する重心特定手段と、
前記受光エリアの一部に設定された検知エリアに前記重心位置が属しているか否かを判定する第１の判定手段と、
各画素の受光量に所定の空間フィルタ処理を施して得られたフィルタ処理データのうちの前記重心位置に当たる重心画素のデータ値に関する閾値処理の結果、及び前記重心画素の受光量の度合いに関する閾値処理の結果、のうちの少なくともいずれか一方に応じて前記重心画素の受光度合いの適否を判定する第２の判定手段と、
前記第１及び第２の判定手段がいずれも肯定的な判定を行ったときに被検知対象を検知した旨を表す検知信号を出力する検知出力手段と、を備えた人体検知センサにある。
【０００８】
本発明の第２の態様は、底部に排水口を設けた鉢の内部に吐水する水栓と、
前記第１の態様の人体検知センサと、
該人体検知センサの検知信号に応じて、前記水栓の吐止水の切替、あるいは吐水量の調整を実行する給水制御手段と、を備え、
前記人体検知センサが備える撮像部の撮像範囲には、前記鉢の内周面が含まれている自動水栓にある。
【０００９】
本発明の第１の態様の人体検知センサは、２種類の判定手段を備えている。第１の判定手段は、前記検知エリアに前記重心位置が属しているか否かという従来の人体検知センサと似通った判定を行う手段である。第２の判定手段は、前記重心画素の受光度合いの適否を判定する手段である。前記人体検知センサは、前記第１及び第２の判定手段がいずれも肯定的な判定を行ったときに前記検知信号を出力する。
【００１０】
例えば、洗面台の自動水栓に人体検知センサが適用された場合には、洗面ボウルの鉢面による鏡面反射光が前記撮像素子に入射するおそれがある。特に、本発明の第２の態様の自動水栓では、前記撮像素子によって撮像される撮像範囲の少なくとも一部に前記鉢面が包含されている。そのため、前記撮像範囲に手の平や手の甲などの被検知対象が存在していないとき、前記鉢面による鏡面反射光が遮られずに前記撮像素子に入射する可能性が高い。鏡面反射光が入射しても、その重心位置が前記検知エリア外にある場合であれば、ＰＳＤを利用した従来の人体検知センサであっても非検知と判断可能である。
【００１１】
上記のような鏡面反射光が入射している状態で、さらにノイズ的な外乱光や電気的なノイズ等が発生して前記検知エリア内の各画素にノイズ的な受光量が生じる場合がある。このような場合、受光量の多い領域が前記検知エリアの内外で１箇所ずつ形成されることになる。このとき、前記検知エリア内外の受光量が多い２箇所の領域の中間的な位置、すなわち受光量分布の山と山との間の中間的な位置に前記重心位置がずれて位置する可能性がある。従来の人体検知センサでは、このような重心位置の位置ずれを看破できないので、その重心位置が前記検知エリア内であればそのまま誤検知が発生する可能性が高い。
【００１２】
これに対して、本発明の人体検知センサでは、前記第１の判定手段による重心位置の位置的な判定に加えて、前記重心画素の受光度合いの適否が前記第２の判定手段により判定される。この第２の判定手段によれば、各画素の受光量分布の中で前記重心位置が適切に位置しているか否かを判定可能である。この人体検知センサによれば、上記のような重心位置のずれを判別でき、誤検知を未然に回避できる。
【００１３】
以上のように、本発明の人体検知センサは、鏡面反射光やノイズ的な外乱光等の影響を抑制してロバストな検知性能を実現した優れた特性の人体検知センサである。この人体検知センサを備えた本発明の自動水栓では、誤作動が少ない良好な動作信頼性が実現されている。
【００１４】
本発明における重心特定手段が特定する重心位置は、数学的に厳密に計算される重心位置であっても良いが、必要とされる位置精度を確保しつつ簡易的に計算できる重心位置であっても良い。さらに、受光量が最大となる画素の位置や、周辺画素の受光量の総和が最大となる位置等を前記重心位置として代用できる可能性もある。
【００１５】
また、前記第２の判定手段では、前記重心画素の受光量が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されていることが好ましい。
この場合には、例えば、前記検知エリア外にピークを持つ鏡面反射光と、前記検知エリア内で生じたノイズ成分と、の組合せに応じて、前記重心位置が前記検知エリア内にずれて位置したような状況に適切に対処可能になる。前記第１の判定手段が肯定的な判定を行ったとしても、前記重心画素の受光量が十分でなければ前記第２の判定手段による否定的な判定が可能となり、誤検知を回避できる。
【００１６】
また、前記第２の判定手段では、周辺画素の受光量の総和の度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されていることも良い。
この場合には、前記重心画素の周辺に位置する画素を含めて受光量が十分であるか否かを判定でき、前記第２の判定手段による判定精度を向上できる。
【００１７】
また、前記第２の判定手段では、前記所定方向における各画素の受光量の位置的な変化度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値、及び前記重心画素近傍の所定範囲に属する他の画素のデータ値がいずれも所定値以内であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されていることが好ましい。
【００１８】
手などの人体の表面は、鏡面とは異なり凸凹の多い表面性状を有しているので、拡散反射が生じることが多い。拡散反射光による各画素の受光量分布は、正規分布に近いなだらかな分布形状を呈する場合が多い。このような受光量分布のピーク周辺では、受光量の位置的な変化度合いが小さい範囲が比較的広い範囲に渡って形成される。
【００１９】
一方、洗面ボウルの鉢面や、タイルなどの壁面などの人工物には、鏡面反射を生じさせる表面性状を有する物が多く存在している。その鏡面反射光による各画素の受光量分布は、上記の拡散反射光とは異なりシャープな尖った形状を呈する場合が多い。このような受光量分布では、ピーク近傍においても受光量の位置的な変化度合いが大きくなる傾向にある。また、ノイズ的な外乱光が入射したときの受光量分布は、ノイズ的なギザギザした分布形状を呈する場合が多い。当然ながら、このような受光量分布では、受光量の位置的な変化度合いが大きくなる傾向にある。
【００２０】
上記のごとく各画素の受光量の位置的な変化度合いを求める前記空間フィルタ処理を施せば、鏡面反射光やノイズ的な外乱光による上記のような受光量分布の特徴が強調されたフィルタ処理データを生成できる。鏡面反射光やノイズ的な外乱光が入射したときのフィルタ処理データでは、重心画素の周辺において大きなデータ値を呈する画素が含まれる可能性が高くなる。一方、上記のようになだらかな受光量分布を呈する拡散反射光が入射したときのフィルタ処理データでは、上記のごとく正規分布に近い受光量分布のピーク周辺において大きなデータ値を呈する画素が含まれる可能性が低くなっている。
【００２１】
各画素の受光量の位置的な変化度合いが強調されたフィルタ処理データについて、重心画素のデータ値、及び近傍の他の画素のデータ値がいずれも所定値以内であったことを判定条件として設定すれば、鏡面反射光やノイズ的な外乱光等を確実性高く排除できるようになる。
なお、さらに好ましくは、受光量の位置的な変化度合いが強調されたフィルタ処理データに関する上記の判定条件に対して、前記重心画素の受光量が所定値以上であることや、前記重心画素の周辺画素の受光量の総和の度合いが所定値以上であること等の判定条件を組み合わせることが良い。
【００２２】
また、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達する直前の第１の画素、及び前記総受光量の半分に達したときの第２の画素を特定した上で、
前記第１の画素の位置から前記第２の画素の位置までの位置的な範囲に含まれる何れかの位置を前記重心位置として特定するのが良い。
【００２３】
また、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達する直前の第１の画素、及び前記総受光量の半分に達したときの第２の画素を特定した上で、
前記総受光量の半分から前記第１の画素における積算受光量を差し引いた受光量を前記第２の画素の受光量により除算して求められる偏差の分だけ、前記第１の画素の位置を基準として前記第２の画素側へずらした位置を前記重心位置として特定することも良い。
【００２４】
この場合には、前記撮像素子における隣り合う画素の間隔よりも細かいサブピクセル（副画素）の精度で前記重心位置を特定可能である。前記撮像素子の画素単位ではなくサブピクセルの精度で重心位置を算出できれば、要求される前記重心位置の精度に対して、相対的に、前記撮像素子に必要な画素数を抑制できる。前記撮像素子として画素数が少ない素子を採用できれば、前記撮像素子の消費電力を抑制できると共に、低コストの撮像素子を採用できるようになり製品コストを低減できる。
【００２５】
また、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達したときの画素の位置を前記重心位置として特定することも良い。
【００２６】
一般に、反射光の重心位置を厳密に算出しようとすると、各画素の受光量と（重心位置からの）距離との乗算演算等が必要になり、計算処理の負担が過大となるおそれがある。一方、上記のような簡易的な計算方法によれば、算出する重心位置の位置精度を確保しつつ計算負荷を著しく低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施例１における、自動水栓を備えた洗面台を示す斜視断面図。
【図２】実施例１における、センサユニットの断面構造を示す断面図（図１中のＡ−Ａ線矢視断面図）。
【図３】実施例１における、ラインセンサを示す斜視図。
【図４】実施例１における、人体検知センサのシステム構成を示すブロック図。
【図５】実施例１における、差分データの生成手順を示す説明図。
【図６】実施例１における、重心位置の計算方法を説明する説明図。
【図７】実施例１における、人体検知センサの検知原理を説明する説明図。
【図８】実施例１における、非検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図９】実施例１における、非検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図１０】実施例２における、空間フィルタ処理を説明する説明図。
【図１１】実施例３における、空間フィルタ処理に適用するオペレータを示す説明図。
【図１２】実施例３における、検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図１３】実施例３における、非検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図１４】実施例４における、積算受光量の分布を示すグラフ。
【図１５】実施例４における、重心位置の特定方法を説明する説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施の形態につき、以下の実施例を用いて具体的に説明する。
（実施例１）
本例は、洗面台１５の水栓（自動水栓）１６に人体検知センサ１を適用した例である。この内容について、図１〜図９を参照して説明する。
本例の洗面台１５は、図１のごとく、凹状に窪むボウル部１５１を設けたカウンタ１５５と、吐水口１６８を設けた水栓１６と、を備えている。水栓１６は、カウンタ１５５の上面をなすカウンタトップ１５６に立設されている。ボウル部１５１は、その最深部に排水口１５２を備えている。
【００２９】
水栓１６は、カウンタトップ１５６に対する台座をなす基部１６１と、基部１６１から延設された略円柱状の胴部１６０と、を有している。胴部１６０は、ボウル部１５１側に向けて傾けた状態で基部１６１に支持されている。ボウル部１５１側に当たる胴部１６０の側面には、先端に吐水口１６８が開口する略円筒形の吐水部１６２が取り付けられている。この吐水部１６２の上側に当たる胴部１６０の側面には、人体検知センサ１の検知面を形成するフィルタ板１６５が配設されている。フィルタ板１６５は、赤外領域の光を選択的に透過する樹脂製フィルタである。
【００３０】
本例の人体検知センサ１は、図１及び図２のごとく、水栓１６に組み込まれたセンサユニット２と、センサユニット２を制御する制御ユニット３と、により構成されている。洗面台１５では、この人体検知センサ１と、給水配管１２に設けられた吐水弁（電磁弁）であるソレノイド１１と、の組合せにより自動給水装置が形成されている。
【００３１】
センサユニット２は、図１及び図２のごとく、ＬＥＤ素子２５１及びラインセンサ２６１を筐体２１に収容したユニットであり、制御ユニット３から電力供給を受けて動作する。センサユニット２では、水栓１６のフィルタ板１６５を見込むように発光部２５及び撮像部２６が配設されている。赤外光を発光する発光部２５は、ＬＥＤ素子２５１と投光レンズ２５５とにより構成されている。撮像部２６は、ラインセンサ（撮像素子）２６１と集光レンズ２６５とにより構成されている。発光部２５と撮像部２６とは、遮光性を備えた隔壁２１１を挟んで水平方向に所定のオフセット量ずらして配置されている。
【００３２】
ＬＥＤ素子２５１は、図２のごとく、パッケージ基板のキャビティに実装されたＬＥＤチップ２５０を透明樹脂２５４により封止した発光素子である。発光部２５では、縦方向のスリット孔２５３を設けた遮光性の素子ケース２５２によってＬＥＤ素子２５１が覆われている。この発光部２５によれば、拡がり角が抑制されたシャープな光を被検知対象に向けて投射可能である。
【００３３】
ラインセンサ２６１は、図１〜図３のごとく、受光量を電気的な物理量に変換する画素２６０が直線的に配列された１次元の撮像センサである。ラインセンサ２６１は、有効画素として６４個の画素２６０を備えている。ラインセンサ２６１では、これら６４個の画素２６０により受光エリア２６３が形成されている。本例では、ボウル部１５１の鉢面１５０を見込むようにラインセンサ２６１が配設されている。ラインセンサ２６１の見込み方向に手などの遮蔽物がない状態であれば、その撮像範囲に鉢面１５０が包含されることになる。
【００３４】
ラインセンサ２６１は、受光動作を実行する毎に撮像データを出力する。本例の撮像データは、受光量の度合いを表す２５６階調の画素値が各画素２６０の並び順に配列された１次元のデジタルデータである。なお、本例のラインセンサ２６１は、図示しない電子シャッターを備えている。電子シャッターを用いて露光時間を調整すれば、各画素２６０の受光量の飽和を未然に回避可能である。
【００３５】
制御ユニット３は、図１及び図４のごとく、センサユニット２及びソレノイド１１を制御するユニットであり、商用電源から電力の供給を受けて動作する。この制御ユニット３は、センサユニット２、ソレノイド１１等を制御する制御基板３０を備えている。制御基板３０には、ラインセンサ２６１とＬＥＤ素子２５１を制御する撮像制御部３１と、検知処理を実行する人体検知部３２と、人体検知部３２の検知結果に応じてソレノイド１１を制御する給水制御部３３と、が設けられている。
【００３６】
撮像制御部３１は、動作期間と非動作期間が交互に現れる間欠動作が行われるようにラインセンサ２６１を制御すると共に、動作期間においてＬＥＤ素子２５１を発光させる。本例では、時間的に隣り合う動作期間の間隙の非動作期間として、０．３〜０．５秒のインターバル時間が設定されている。撮像制御部３１は、前回の動作期間が終了してからインターバル時間が経過するまでの間、ラインセンサ２６１への電源供給を停止して非動作期間を設定し、インターバル時間が経過したときに電源供給を再開して動作期間を設定する。
【００３７】
撮像制御部３１は、１回の動作期間において、２回の受光動作が実行されるようにラインセンサ２６１を制御する。１回目の受光動作は、ＬＥＤ素子２５１の発光を伴わずに実行される。２回目の受光動作は、ＬＥＤ素子２５１の発光を伴って実行される。撮像制御部３１は、受動動作毎に撮像データが出力されるようにラインセンサ２６１を制御する。
【００３８】
人体検知部３２は、図４のごとく、（ａ）差分演算手段３２１、（ｂ）重心特定手段３２２、（ｃ）第１の判定手段３２３Ａ、（ｄ）第２の判定手段３２３Ｂ、（ｅ）検知出力手段３２４としての機能を備えている。以下、人体検知部３２が備える各手段の内容について説明する。
【００３９】
（ａ）差分演算手段３２１
差分演算手段３２１は、図５のごとく、ＬＥＤ素子２５１の発光がない１回目の受光動作による撮像データである無発光時データＣ（ｘ）と、ＬＥＤ光（ＬＥＤ素子２５１の投射光）の下での２回目の受光動作による発光時データＬ（ｘ）と、を取り込んで記憶した後、両者の差分データＤ（ｘ）を求める手段である。ここで、ｘは、０〜６３の画素番号を示し、Ｌ（ｎ）等は、画素番号ｎの画素の画素値を表している。周囲光に加えてＬＥＤ光有りの発光時データＬ（ｘ）から、周囲光のみの無発光時データＣ（ｘ）を、差し引いた差分データＤ（ｘ）では、周囲光の影響が抑圧され、ＬＥＤ光に応じた反射光の成分が精度高く抽出されている。
【００４０】
（ｂ）重心特定手段３２２
重心特定手段３２２は、図５のごとく得られた差分データＤ（ｘ）について、重心位置を計算する手段である。ここで、本例では、計算負荷の軽減のため、簡易的な計算方法により重心位置を算出している。この計算方法について、横軸に画素番号ｘ、縦軸に画素値（受光量）Ｄ（ｘ）が規定された図６を参照して説明する。
【００４１】
本例の計算方法では、まず、差分データＤ（ｘ）を積算し、６４画素の画素値の総和ＳＤを求めている。この総和ＳＤは、図６中の右上がりの斜線ハッチングで示す領域の面積に相当している。重心位置は、受光エリア２６３の左端の画素番号ゼロの画素から順番に各画素２６０の画素値を積算していき、その積算値がＳＤ／２に達したときの画素番号Ｎの画素（黒丸で図示）の位置として計算される。ここで、積算値ＳＤ／２は、右下がりの斜線ハッチングで示す領域の面積に相当している。この領域は、前記総和ＳＤの領域に包含されており、同図において、クロスハッチの領域として把握される。
【００４２】
（ｃ）第１の判定手段３２３Ａ
第１の判定手段３２３Ａは、上記のように特定された重心位置が検知エリア（図６参照。）に属しているか否かを判定する手段である。本例では、センサユニット２による三角測量の原理を根拠として次に説明するように検知エリアが設定されている。
【００４３】
本例の洗面台１５におけるセンサユニット２、ボウル部１５１の鉢面１５０、使用者の手の位置関係は、図７のごとく模式的に表現できる。ＬＥＤ光のうち被検知対象である手による反射光が受光エリア２６３に入射する際、被検知対象までの距離Ｈに応じてその入射位置が異なってくる。距離Ｈが短いほど、ラインセンサ２６１に対する入射位置が同図中、左側となり、距離Ｈが長くなるほど右側に位置することになる。受光エリア２６３における反射光の入射位置に基づけば、被検知対象の距離を計測することも可能である。第１の判定手段３２３Ａの判定基準となる検知エリアは、検知対象となる検知距離（図７参照。）に対応するように受光エリア２６３内に設定されたエリアである。第１の判定手段３２３Ａは、図６のごとく、重心位置が検知エリア内に含まれているときに肯定的な判定を行う。
【００４４】
（ｄ）第２の判定手段３２３Ｂ
第２の判定手段３２３Ｂは、差分データＤ（ｘ）のうち、重心位置に当たる重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）（図６参照。）についての閾値処理の結果に応じて判定を実行する手段である。第２の判定手段３２３Ｂは、重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）がＤｓ以上であったときに肯定的な判定を行う。
【００４５】
（ｅ）検知出力手段３２４
検知出力手段３２４は、第１及び第２の判定手段３２３Ａ・Ｂの判定が何れも肯定的であったときに、被検知対象である手などが検知された旨を表す検知信号を出力する。図６のごとく、重心画素が検知エリア内に位置し、かつ、重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）≧Ｄｓであれば、検知信号が出力される。
【００４６】
本例の人体検知センサ１は、重心位置が検知エリア内であるという第１の判定条件と、重心画素の画素値がＤｓ以上という第２の判定条件と、が何れも肯定的にクリアされたときに検知信号を出力する。この人体検知センサ１によれば、例えば、図８のような鉢面１５０からの鏡面反射光や、図９のようなノイズ的な外乱光による誤検知を未然に抑制できる。図８の鏡面反射光の場合では、黒丸で示す重心位置が検知エリア外に位置することから非検知と判断可能である。図９のごとく、鏡面反射光に重畳してノイズ的な外乱光が入射したことで重心位置が検知エリア内にずれて位置した場合には、重心画素の画素値がＤｓに満たないことから非検知と判断可能である。
【００４７】
以上のように本例の人体検知センサ１によれば、重心位置が適正であるか否か、及び重心画素の画素値が適正であるか否か、の判定結果の組み合わせに応じて、手かざし操作を精度高く検知可能である。人体検知センサ１では、重心位置の位置判定に対して重心画素の画素値に関する閾値判定が組み合わされ、これにより検知精度が向上されている。
【００４８】
なお、本例では、簡易的な計算により重心位置を算出したが、計算処理能力に余裕があれば数学的に厳密に重心位置を算出しても良い。
また、本例では、重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）に対する閾値Ｄｓの値を具体的に例示していないが、ラインセンサ２６１の特性や周囲の明るさ等に応じて、適宜設定できる。
【００４９】
なお、本例は、洗面台１５に人体検知センサ１を適用した例であるが、キッチンの水栓であっても良い。さらに、自動洗浄機能付きの小用便器の自動給水装置のセンサとして、本例の人体検知センサ１を適用することも可能である。さらには、手かざし操作や人体に反応して点灯する照明や自動扉等、各種の自動装置に対して、この人体検知センサ１を適用することもできる。
なお、本例では、センサユニット２と制御ユニット３とを別体で構成している。これに代えて、センサユニット２と制御ユニット３とを一体的に構成し、水栓１６に収容することも良い。
【００５０】
なお、本例は、受光動作中の露光時間の長さを制御するために電子シャッターを採用している。電子シャッターは必須ではなく省略することもできるが、電子シャッターに代えて、ラインセンサ２６１に対する光の入射を物理的に遮断する機械式シャッターを採用しても良い。
なお、ラインセンサ２６１の各画素２６０に感度のばらつきがある場合等であれば、各画素２６０の受光量を補正してから検知処理を実行することも良い。
【００５１】
（実施例２）
本例は、実施例１の人体検知センサに基づいて、第２の判定手段の構成を変更した例である。この内容について、図１０を用いて説明する。
本例は、重心画素の画素値が適正か否かという実施例１の判定に代えて、重心画素の周辺を含めて画素値の総和が適正か否かの判定を実行する第２の判定手段の例である。
【００５２】
本例では、図１０のごとく、重み係数が全て１である１×３画素サイズのオペレータ２６８を利用して、差分データＤ（ｘ）（図５参照。）に空間フィルタ処理を施している。このオペレータ２６８は、演算対象画素２６６を中心とした１×３画素サイズの対象範囲に対して重ね合わせられたとき、各画素の画素値Ｄ（ｘ）と対応する重み係数との乗算値を積算して演算対象画素２６６のデータ値Ｆ（ｘ）を算出するオペレータである。例えば、画素番号６番の画素が演算対象画素であれば、フィルタ処理によるデータ値は、Ｆ（６）＝Ｄ（５）＋Ｄ（６）＋Ｄ（７）となる。図１０のオペレータ２６８は、ローパスフィルタのオペレータの一種であり、差分データＤ（ｘ）を平滑化させるように作用する。
【００５３】
このフィルタ処理データＦ（ｘ）のうちの重心画素のデータ値（重心画素と１近傍画素の画素値Ｄ（ｘ）の総和）が所定値以上であるか否かを判定すれば、第２の判定手段による判定の確実性を向上できる。例えば、検知と判定されるべき状況であるにも関わらず、ノイズ的な原因等によって重心画素の画素値が周囲よりも小さくなっている場合や、受光効率が悪い欠陥画素が重心画素に当たってしまった場合等であっても、肯定的な判定が可能になる。
【００５４】
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
なお、本例に代えて、２近傍画素を含めた１×５画素サイズのオペレータ等、空間フィルタ処理に適用するオペレータのサイズについては適宜、変更可能である。オペレータ２６８としては、ローパスフィルタのオペレータであれば本例の作用効果を得ることができ、その重み係数については適宜、変更可能である。
また、本例では、フィルタ処理データＦ（ｘ）に対する閾値を具体的に例示していないが、ラインセンサ２６１の特性や、周囲の明るさや、ノイズ的な外乱光の特性等に応じて、適宜設定できる。
【００５５】
（実施例３）
本例は、実施例１の人体検知センサに基づいて、第２の判定手段の構成を変更した例である。この内容について、図１１〜１３を用いて説明する。
本例は、重心画素の画素値Ｄ（ｘ）（図６参照。）が適正であるか否かという実施例１の判定に加えて、重心画素周辺の画素値Ｄ（ｘ）の変化度合いが適正であるか否かの判定を実行する第２の判定手段の例である。
【００５６】
本例では、図１１のごとく、重み係数が−１、０、１の１×３画素サイズのオペレータ２６８を利用して差分データＤ（ｘ）に空間フィルタ処理を施している。例えば、図１０の場合と同様、画素番号６番の画素が演算対象画素であれば、フィルタ処理後のそのデータ値はＦ（６）＝Ｄ（７）−Ｄ（５）となる。図１１のオペレータ２６８は、ハイパスフィルタのオペレータの一種であり、差分データＤ（ｘ）の受光量分布を画素の並び方向に微分して位置的な変化度合いを強調できる。
【００５７】
オペレータ２６８による空間フィルタ処理の例を図１２及び図１３に示す。図１２は、手かざし操作による拡散反射光が入射したときの例である。図１３は、ノイズ的な外乱光が検知エリアに入射したときの例である。これらの図では、空間フィルタ処理の対象となる差分データＤ（ｘ）のグラフが上段に配置され、空間フィルタ処理後のフィルタ処理データＦ（ｘ）のグラフが下段に配置されている。
【００５８】
図１２のごとく、手かざし操作による拡散反射光が入射した場合には、差分データＤ（ｘ）の受光量分布が正規分布に近いなだらかな曲線形状となる。その受光量分布のピーク付近に位置する重心画素（黒丸で図示）、及びその周辺の画素では、フィルタ処理データＦ（ｘ）のデータ値がゼロに近くなっている。
一方、ノイズ的な外乱光が入射したとき、図１３のような差分データＤ（ｘ）が得られる場合がある。ノイズ的な外乱光に基づく差分データＤ（ｘ）の場合、その受光量分布に滑らかさがなくギザギザになる傾向がある。本例の空間フィルタ処理に適用するオペレータ２６８によれば、このような受光量分布のギザギザ度合いが強調されたフィルタ処理データＦ（ｘ）を生成できる。
【００５９】
本例の第２の判定手段では、前記フィルタ処理データＦ（ｘ）のうち、重心画素を含む所定範囲（本例では、２近傍画素を含む５画素の範囲）に属する各画素のデータ値Ｆ（ｘ）の絶対値がＦｓを超えないこと、という判定条件が追加されている。
図１３の場合であれば、まず、差分データＤ（ｘ）については、重心位置が検知エリアに含まれていると共に、重心画素の画素値が所定値Ｄｓ以上となっている。一方、フィルタ処理データＦ（ｘ）については、所定範囲に属する画素の中にデータ値Ｆ（ｘ）がＦｓを超える画素が含まれている。本例で追加されたデータ値Ｆ（ｘ）に関する上記の判定条件に適合しないことから、図１３のようなノイズ的な外乱光は検知の対象から排除される。
一方、図１２のような手かざし操作による拡散反射光の場合であれば、本例で追加された判定条件によっても肯定的な判定が可能である。同図の拡散反射光については、本例の人体検知センサによって検知と判断可能である。
【００６０】
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
なお、本例に代えて、２近傍画素を含めた１×５画素サイズや１×２画素サイズのオペレータ等、空間フィルタ処理に適用するオペレータのサイズについては適宜、変更可能である。オペレータ２６８としては、ハイパスフィルタのオペレータであれば本例の作用効果を得ることができ、その重み係数については適宜、変更可能である。
また、本例では、フィルタ処理データＦ（ｘ）に対する閾値Ｆｓの値を具体的に例示していないが、実施例２と同様、適宜設定できる。
【００６１】
（実施例４）
本例は、実施例１の構成を基にして、重心位置をサブピクセル（副画素）精度で特定した例である。この内容について、実施例１で参照した図６、及び図１４及び図１５を参照して説明する。
図１４は、図６における左端の画素番号ゼロの画素から特定の画素までの画素範囲に含まれる各画素の画素値（差分データＤ（ｘ））の積算値の変化を示している。同図の横軸は前記特定の画素の画素番号ｘを示し、縦軸は積算値である積算受光量Ｓ（ｘ）を示している。Ｓ（ｘ）及び同図中のＳＤは、次式の通りである。特に、ＳＤは、実施例１と同様、全画素の画素値（差分データＤ（ｘ））の総和である。
図１５は、図１４におけるＳ（ｘ）＝ＳＤ／２近傍の破線で囲まれた領域の拡大図である。
【００６２】
【数１】
【数２】
【００６３】
本例では、図１４及び図１５に示すごとく、Ｓ（ｘ）＝ＳＤ／２となる位置をサブピクセル精度で算出し、この位置を重心位置として特定している。
本例の重心位置の特定方法では、まず、画素番号が連続する２画素であって、画素番号が小さい方の第１の画素（Ｎ−１）の積算受光量Ｓ（Ｎ−１）がＳＤの１／２よりも小さく、かつ、画素番号が大きい方の第２の画素（Ｎ）の積算受光量Ｓ（Ｎ）がＳＤ／２以上である２画素が特定される。
【００６４】
ここで、第１の画素（Ｎ−１）と第２の画素（Ｎ）との間の１画素分の位置的な範囲において、積算受光量Ｓ（ｘ）が図１５に示すように直線的に変化していると仮定すれば、次の比例式が成り立つ。
【数３】
【００６５】
この式を変形すると、ＯＦＦＳＥＴ（偏差）を次式のように表すことができる。
【数４】
重心位置は、第１の画素（Ｎ−１）の位置を基準として、ＯＦＦＳＥＴの分だけ第２の画素（Ｎ）側へずらした位置として次式にように特定できる。
【数５】
【００６６】
本例のように、重心位置をサブピクセル精度で特定できれば、距離的な分解能の向上に有効であり、重心位置が検知エリアに属しているか否かの判定精度を向上できるという効果が得られる。
このように重心位置をサブピクセルの精度で算出できれば、相対的に、撮像素子であるラインセンサにおいて必要となる画素数を抑制できる。画素数の少ないラインセンサであれば、低消費電力を期待できる。ラインセンサの消費電力を抑制できれば、例えば、水流発電機の発電電力を電力供給源とした自動水栓等への適用が比較的容易になる。
【００６７】
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
本例では、第１の画素（Ｎ−１）と第２の画素（Ｎ）との間の１画素分の位置的な範囲においてＳ（ｘ）が直線的に変化していると仮定して、重心位置をサブピクセル精度で求めている。これに代えて、前記１画素分の位置的な範囲内でＳ（ｘ）が曲線的に変化していると仮定して重心位置を求めることも良い。
【００６８】
以上、実施例１〜４のごとく本発明の具体例を詳細に説明したが、これらの具体例は、特許請求の範囲に包含される技術の一例を開示しているにすぎない。言うまでもなく、具体例の構成や数値等によって、特許請求の範囲が限定的に解釈されるべきではない。特許請求の範囲は、公知技術や当業者の知識等を利用して前記具体例を多様に変形あるいは変更した技術を包含している。
【符号の説明】
【００６９】
１…人体検知センサ、１５…洗面台、１６…水栓（自動水栓）、１１…ソレノイド、１２…給水配管、２…センサユニット、２５…発光部、２５１…ＬＥＤ素子、２６…撮像部、２６０…画素、２６１…ラインセンサ（撮像素子）、２６８…オペレータ、３…制御ユニット、３０…制御基板、３１…撮像制御部、３２…人体検知部、３２１…差分演算手段、３２２…重心特定手段、３２３Ａ…第１の判定手段、３２３Ｂ…第２の判定手段、３２４…検知出力手段、３３…給水制御部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動水栓や小便器用の自動洗浄装置などに適用される人体検知センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、使用者の手かざし操作を検出して自動的に吐水する自動水栓や、近づいて来た使用者を検出したときに自動的に洗浄水を供給する小便器用の自動洗浄装置などに適用される人体検知センサが知られている。このような人体検知センサとしては、ＬＥＤ等の発光素子と、ＰＳＤ（Position Sensitive Detector：光位置センサ）等の受光素子と、がオフセットして配置されたセンサが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
このような人体検知センサは、被検知対象からの反射光がＰＳＤに入射した位置を特定し、いわゆる三角測量の原理により被検知対象までの距離を判断している。ＰＳＤは、入射光の重心位置に応じた信号を出力する非常にシンプルな受光素子であり、低消費電力であるという利点がある。
【０００４】
しかしながら、前記従来の人体検知センサでは、次のような問題がある。すなわち、ＰＳＤで取得できる情報量は位置情報のみであり、外乱光が入射したときに採り得る対処方法が少ないという実情がある。それ故、例えば、ＰＳＤを含む人体検知センサが洗面台の自動水栓に適用されたような場合、洗面ボウルの鉢面による鏡面反射光や、ノイズ的な外乱光等の影響で誤検知が生じることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−３３６７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、前記従来の問題点に鑑みてなされたものであり、誤検知を抑制して検知性能を高めた人体検知センサ、及び自動水栓を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様は、１次元あるいは２次元的に画素が配列された撮像素子を含む撮像部と、該撮像部に対して所定方向にオフセットして配設された発光部を備え、発光部が投射する光に応じて生じた反射光を撮像部で受光して被検知対象を検知する人体検知センサであって、
前記反射光を受光した各画素の受光量に基づいて、前記撮像素子における各画素の配列領域である受光エリア内の前記反射光の重心位置を特定する重心特定手段と、
前記受光エリアの一部に設定された検知エリアに前記重心位置が属しているか否かを判定する第１の判定手段と、
各画素の受光量に所定の空間フィルタ処理を施して得られたフィルタ処理データのうちの前記重心位置に当たる重心画素のデータ値に関する閾値処理の結果、及び前記重心画素の受光量の度合いに関する閾値処理の結果、のうちの少なくともいずれか一方に応じて前記重心画素の受光度合いの適否を判定する第２の判定手段と、
前記第１及び第２の判定手段がいずれも肯定的な判定を行ったときに被検知対象を検知した旨を表す検知信号を出力する検知出力手段と、を備えた人体検知センサにある。
【０００８】
本発明の第２の態様は、底部に排水口を設けた鉢の内部に吐水する水栓と、
前記第１の態様の人体検知センサと、
該人体検知センサの検知信号に応じて、前記水栓の吐止水の切替、あるいは吐水量の調整を実行する給水制御手段と、を備え、
前記人体検知センサが備える撮像部の撮像範囲には、前記鉢の内周面が含まれている自動水栓にある。
【０００９】
本発明の第１の態様の人体検知センサは、２種類の判定手段を備えている。第１の判定手段は、前記検知エリアに前記重心位置が属しているか否かという従来の人体検知センサと似通った判定を行う手段である。第２の判定手段は、前記重心画素の受光度合いの適否を判定する手段である。前記人体検知センサは、前記第１及び第２の判定手段がいずれも肯定的な判定を行ったときに前記検知信号を出力する。
【００１０】
例えば、洗面台の自動水栓に人体検知センサが適用された場合には、洗面ボウルの鉢面による鏡面反射光が前記撮像素子に入射するおそれがある。特に、本発明の第２の態様の自動水栓では、前記撮像素子によって撮像される撮像範囲の少なくとも一部に前記鉢面が包含されている。そのため、前記撮像範囲に手の平や手の甲などの被検知対象が存在していないとき、前記鉢面による鏡面反射光が遮られずに前記撮像素子に入射する可能性が高い。鏡面反射光が入射しても、その重心位置が前記検知エリア外にある場合であれば、ＰＳＤを利用した従来の人体検知センサであっても非検知と判断可能である。
【００１１】
上記のような鏡面反射光が入射している状態で、さらにノイズ的な外乱光や電気的なノイズ等が発生して前記検知エリア内の各画素にノイズ的な受光量が生じる場合がある。このような場合、受光量の多い領域が前記検知エリアの内外で１箇所ずつ形成されることになる。このとき、前記検知エリア内外の受光量が多い２箇所の領域の中間的な位置、すなわち受光量分布の山と山との間の中間的な位置に前記重心位置がずれて位置する可能性がある。従来の人体検知センサでは、このような重心位置の位置ずれを看破できないので、その重心位置が前記検知エリア内であればそのまま誤検知が発生する可能性が高い。
【００１２】
これに対して、本発明の人体検知センサでは、前記第１の判定手段による重心位置の位置的な判定に加えて、前記重心画素の受光度合いの適否が前記第２の判定手段により判定される。この第２の判定手段によれば、各画素の受光量分布の中で前記重心位置が適切に位置しているか否かを判定可能である。この人体検知センサによれば、上記のような重心位置のずれを判別でき、誤検知を未然に回避できる。
【００１３】
以上のように、本発明の人体検知センサは、鏡面反射光やノイズ的な外乱光等の影響を抑制してロバストな検知性能を実現した優れた特性の人体検知センサである。この人体検知センサを備えた本発明の自動水栓では、誤作動が少ない良好な動作信頼性が実現されている。
【００１４】
本発明における重心特定手段が特定する重心位置は、数学的に厳密に計算される重心位置であっても良いが、必要とされる位置精度を確保しつつ簡易的に計算できる重心位置であっても良い。さらに、受光量が最大となる画素の位置や、周辺画素の受光量の総和が最大となる位置等を前記重心位置として代用できる可能性もある。
【００１５】
また、前記第２の判定手段では、前記重心画素の受光量が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されていることが好ましい。
この場合には、例えば、前記検知エリア外にピークを持つ鏡面反射光と、前記検知エリア内で生じたノイズ成分と、の組合せに応じて、前記重心位置が前記検知エリア内にずれて位置したような状況に適切に対処可能になる。前記第１の判定手段が肯定的な判定を行ったとしても、前記重心画素の受光量が十分でなければ前記第２の判定手段による否定的な判定が可能となり、誤検知を回避できる。
【００１６】
また、前記第２の判定手段では、周辺画素の受光量の総和の度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されていることも良い。
この場合には、前記重心画素の周辺に位置する画素を含めて受光量が十分であるか否かを判定でき、前記第２の判定手段による判定精度を向上できる。
【００１７】
また、前記第２の判定手段では、前記所定方向における各画素の受光量の位置的な変化度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値、及び前記重心画素近傍の所定範囲に属する他の画素のデータ値がいずれも所定値以内であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されていることが好ましい。
【００１８】
手などの人体の表面は、鏡面とは異なり凸凹の多い表面性状を有しているので、拡散反射が生じることが多い。拡散反射光による各画素の受光量分布は、正規分布に近いなだらかな分布形状を呈する場合が多い。このような受光量分布のピーク周辺では、受光量の位置的な変化度合いが小さい範囲が比較的広い範囲に渡って形成される。
【００１９】
一方、洗面ボウルの鉢面や、タイルなどの壁面などの人工物には、鏡面反射を生じさせる表面性状を有する物が多く存在している。その鏡面反射光による各画素の受光量分布は、上記の拡散反射光とは異なりシャープな尖った形状を呈する場合が多い。このような受光量分布では、ピーク近傍においても受光量の位置的な変化度合いが大きくなる傾向にある。また、ノイズ的な外乱光が入射したときの受光量分布は、ノイズ的なギザギザした分布形状を呈する場合が多い。当然ながら、このような受光量分布では、受光量の位置的な変化度合いが大きくなる傾向にある。
【００２０】
上記のごとく各画素の受光量の位置的な変化度合いを求める前記空間フィルタ処理を施せば、鏡面反射光やノイズ的な外乱光による上記のような受光量分布の特徴が強調されたフィルタ処理データを生成できる。鏡面反射光やノイズ的な外乱光が入射したときのフィルタ処理データでは、重心画素の周辺において大きなデータ値を呈する画素が含まれる可能性が高くなる。一方、上記のようになだらかな受光量分布を呈する拡散反射光が入射したときのフィルタ処理データでは、上記のごとく正規分布に近い受光量分布のピーク周辺において大きなデータ値を呈する画素が含まれる可能性が低くなっている。
【００２１】
各画素の受光量の位置的な変化度合いが強調されたフィルタ処理データについて、重心画素のデータ値、及び近傍の他の画素のデータ値がいずれも所定値以内であったことを判定条件として設定すれば、鏡面反射光やノイズ的な外乱光等を確実性高く排除できるようになる。
なお、さらに好ましくは、受光量の位置的な変化度合いが強調されたフィルタ処理データに関する上記の判定条件に対して、前記重心画素の受光量が所定値以上であることや、前記重心画素の周辺画素の受光量の総和の度合いが所定値以上であること等の判定条件を組み合わせることが良い。
【００２２】
また、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達する直前の第１の画素、及び前記総受光量の半分に達したときの第２の画素を特定した上で、
前記第１の画素の位置から前記第２の画素の位置までの位置的な範囲に含まれる何れかの位置を前記重心位置として特定するのが良い。
【００２３】
また、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達する直前の第１の画素、及び前記総受光量の半分に達したときの第２の画素を特定した上で、
前記総受光量の半分から前記第１の画素における積算受光量を差し引いた受光量を前記第２の画素の受光量により除算して求められる偏差の分だけ、前記第１の画素の位置を基準として前記第２の画素側へずらした位置を前記重心位置として特定することも良い。
【００２４】
この場合には、前記撮像素子における隣り合う画素の間隔よりも細かいサブピクセル（副画素）の精度で前記重心位置を特定可能である。前記撮像素子の画素単位ではなくサブピクセルの精度で重心位置を算出できれば、要求される前記重心位置の精度に対して、相対的に、前記撮像素子に必要な画素数を抑制できる。前記撮像素子として画素数が少ない素子を採用できれば、前記撮像素子の消費電力を抑制できると共に、低コストの撮像素子を採用できるようになり製品コストを低減できる。
【００２５】
また、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達したときの画素の位置を前記重心位置として特定することも良い。
【００２６】
一般に、反射光の重心位置を厳密に算出しようとすると、各画素の受光量と（重心位置からの）距離との乗算演算等が必要になり、計算処理の負担が過大となるおそれがある。一方、上記のような簡易的な計算方法によれば、算出する重心位置の位置精度を確保しつつ計算負荷を著しく低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施例１における、自動水栓を備えた洗面台を示す斜視断面図。
【図２】実施例１における、センサユニットの断面構造を示す断面図（図１中のＡ−Ａ線矢視断面図）。
【図３】実施例１における、ラインセンサを示す斜視図。
【図４】実施例１における、人体検知センサのシステム構成を示すブロック図。
【図５】実施例１における、差分データの生成手順を示す説明図。
【図６】実施例１における、重心位置の計算方法を説明する説明図。
【図７】実施例１における、人体検知センサの検知原理を説明する説明図。
【図８】実施例１における、非検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図９】実施例１における、非検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図１０】実施例２における、空間フィルタ処理を説明する説明図。
【図１１】実施例３における、空間フィルタ処理に適用するオペレータを示す説明図。
【図１２】実施例３における、検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図１３】実施例３における、非検知と判断される光の入射パターンを例示する説明図。
【図１４】実施例４における、積算受光量の分布を示すグラフ。
【図１５】実施例４における、重心位置の特定方法を説明する説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施の形態につき、以下の実施例を用いて具体的に説明する。
（実施例１）
本例は、洗面台１５の水栓（自動水栓）１６に人体検知センサ１を適用した例である。この内容について、図１〜図９を参照して説明する。
本例の洗面台１５は、図１のごとく、凹状に窪むボウル部１５１を設けたカウンタ１５５と、吐水口１６８を設けた水栓１６と、を備えている。水栓１６は、カウンタ１５５の上面をなすカウンタトップ１５６に立設されている。ボウル部１５１は、その最深部に排水口１５２を備えている。
【００２９】
水栓１６は、カウンタトップ１５６に対する台座をなす基部１６１と、基部１６１から延設された略円柱状の胴部１６０と、を有している。胴部１６０は、ボウル部１５１側に向けて傾けた状態で基部１６１に支持されている。ボウル部１５１側に当たる胴部１６０の側面には、先端に吐水口１６８が開口する略円筒形の吐水部１６２が取り付けられている。この吐水部１６２の上側に当たる胴部１６０の側面には、人体検知センサ１の検知面を形成するフィルタ板１６５が配設されている。フィルタ板１６５は、赤外領域の光を選択的に透過する樹脂製フィルタである。
【００３０】
本例の人体検知センサ１は、図１及び図２のごとく、水栓１６に組み込まれたセンサユニット２と、センサユニット２を制御する制御ユニット３と、により構成されている。洗面台１５では、この人体検知センサ１と、給水配管１２に設けられた吐水弁（電磁弁）であるソレノイド１１と、の組合せにより自動給水装置が形成されている。
【００３１】
センサユニット２は、図１及び図２のごとく、ＬＥＤ素子２５１及びラインセンサ２６１を筐体２１に収容したユニットであり、制御ユニット３から電力供給を受けて動作する。センサユニット２では、水栓１６のフィルタ板１６５を見込むように発光部２５及び撮像部２６が配設されている。赤外光を発光する発光部２５は、ＬＥＤ素子２５１と投光レンズ２５５とにより構成されている。撮像部２６は、ラインセンサ（撮像素子）２６１と集光レンズ２６５とにより構成されている。発光部２５と撮像部２６とは、遮光性を備えた隔壁２１１を挟んで水平方向に所定のオフセット量ずらして配置されている。
【００３２】
ＬＥＤ素子２５１は、図２のごとく、パッケージ基板のキャビティに実装されたＬＥＤチップ２５０を透明樹脂２５４により封止した発光素子である。発光部２５では、縦方向のスリット孔２５３を設けた遮光性の素子ケース２５２によってＬＥＤ素子２５１が覆われている。この発光部２５によれば、拡がり角が抑制されたシャープな光を被検知対象に向けて投射可能である。
【００３３】
ラインセンサ２６１は、図１〜図３のごとく、受光量を電気的な物理量に変換する画素２６０が直線的に配列された１次元の撮像センサである。ラインセンサ２６１は、有効画素として６４個の画素２６０を備えている。ラインセンサ２６１では、これら６４個の画素２６０により受光エリア２６３が形成されている。本例では、ボウル部１５１の鉢面１５０を見込むようにラインセンサ２６１が配設されている。ラインセンサ２６１の見込み方向に手などの遮蔽物がない状態であれば、その撮像範囲に鉢面１５０が包含されることになる。
【００３４】
ラインセンサ２６１は、受光動作を実行する毎に撮像データを出力する。本例の撮像データは、受光量の度合いを表す２５６階調の画素値が各画素２６０の並び順に配列された１次元のデジタルデータである。なお、本例のラインセンサ２６１は、図示しない電子シャッターを備えている。電子シャッターを用いて露光時間を調整すれば、各画素２６０の受光量の飽和を未然に回避可能である。
【００３５】
制御ユニット３は、図１及び図４のごとく、センサユニット２及びソレノイド１１を制御するユニットであり、商用電源から電力の供給を受けて動作する。この制御ユニット３は、センサユニット２、ソレノイド１１等を制御する制御基板３０を備えている。制御基板３０には、ラインセンサ２６１とＬＥＤ素子２５１を制御する撮像制御部３１と、検知処理を実行する人体検知部３２と、人体検知部３２の検知結果に応じてソレノイド１１を制御する給水制御部３３と、が設けられている。
【００３６】
撮像制御部３１は、動作期間と非動作期間が交互に現れる間欠動作が行われるようにラインセンサ２６１を制御すると共に、動作期間においてＬＥＤ素子２５１を発光させる。本例では、時間的に隣り合う動作期間の間隙の非動作期間として、０．３〜０．５秒のインターバル時間が設定されている。撮像制御部３１は、前回の動作期間が終了してからインターバル時間が経過するまでの間、ラインセンサ２６１への電源供給を停止して非動作期間を設定し、インターバル時間が経過したときに電源供給を再開して動作期間を設定する。
【００３７】
撮像制御部３１は、１回の動作期間において、２回の受光動作が実行されるようにラインセンサ２６１を制御する。１回目の受光動作は、ＬＥＤ素子２５１の発光を伴わずに実行される。２回目の受光動作は、ＬＥＤ素子２５１の発光を伴って実行される。撮像制御部３１は、受動動作毎に撮像データが出力されるようにラインセンサ２６１を制御する。
【００３８】
人体検知部３２は、図４のごとく、（ａ）差分演算手段３２１、（ｂ）重心特定手段３２２、（ｃ）第１の判定手段３２３Ａ、（ｄ）第２の判定手段３２３Ｂ、（ｅ）検知出力手段３２４としての機能を備えている。以下、人体検知部３２が備える各手段の内容について説明する。
【００３９】
（ａ）差分演算手段３２１
差分演算手段３２１は、図５のごとく、ＬＥＤ素子２５１の発光がない１回目の受光動作による撮像データである無発光時データＣ（ｘ）と、ＬＥＤ光（ＬＥＤ素子２５１の投射光）の下での２回目の受光動作による発光時データＬ（ｘ）と、を取り込んで記憶した後、両者の差分データＤ（ｘ）を求める手段である。ここで、ｘは、０〜６３の画素番号を示し、Ｌ（ｎ）等は、画素番号ｎの画素の画素値を表している。周囲光に加えてＬＥＤ光有りの発光時データＬ（ｘ）から、周囲光のみの無発光時データＣ（ｘ）を、差し引いた差分データＤ（ｘ）では、周囲光の影響が抑圧され、ＬＥＤ光に応じた反射光の成分が精度高く抽出されている。
【００４０】
（ｂ）重心特定手段３２２
重心特定手段３２２は、図５のごとく得られた差分データＤ（ｘ）について、重心位置を計算する手段である。ここで、本例では、計算負荷の軽減のため、簡易的な計算方法により重心位置を算出している。この計算方法について、横軸に画素番号ｘ、縦軸に画素値（受光量）Ｄ（ｘ）が規定された図６を参照して説明する。
【００４１】
本例の計算方法では、まず、差分データＤ（ｘ）を積算し、６４画素の画素値の総和ＳＤを求めている。この総和ＳＤは、図６中の右上がりの斜線ハッチングで示す領域の面積に相当している。重心位置は、受光エリア２６３の左端の画素番号ゼロの画素から順番に各画素２６０の画素値を積算していき、その積算値がＳＤ／２に達したときの画素番号Ｎの画素（黒丸で図示）の位置として計算される。ここで、積算値ＳＤ／２は、右下がりの斜線ハッチングで示す領域の面積に相当している。この領域は、前記総和ＳＤの領域に包含されており、同図において、クロスハッチの領域として把握される。
【００４２】
（ｃ）第１の判定手段３２３Ａ
第１の判定手段３２３Ａは、上記のように特定された重心位置が検知エリア（図６参照。）に属しているか否かを判定する手段である。本例では、センサユニット２による三角測量の原理を根拠として次に説明するように検知エリアが設定されている。
【００４３】
本例の洗面台１５におけるセンサユニット２、ボウル部１５１の鉢面１５０、使用者の手の位置関係は、図７のごとく模式的に表現できる。ＬＥＤ光のうち被検知対象である手による反射光が受光エリア２６３に入射する際、被検知対象までの距離Ｈに応じてその入射位置が異なってくる。距離Ｈが短いほど、ラインセンサ２６１に対する入射位置が同図中、左側となり、距離Ｈが長くなるほど右側に位置することになる。受光エリア２６３における反射光の入射位置に基づけば、被検知対象の距離を計測することも可能である。第１の判定手段３２３Ａの判定基準となる検知エリアは、検知対象となる検知距離（図７参照。）に対応するように受光エリア２６３内に設定されたエリアである。第１の判定手段３２３Ａは、図６のごとく、重心位置が検知エリア内に含まれているときに肯定的な判定を行う。
【００４４】
（ｄ）第２の判定手段３２３Ｂ
第２の判定手段３２３Ｂは、差分データＤ（ｘ）のうち、重心位置に当たる重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）（図６参照。）についての閾値処理の結果に応じて判定を実行する手段である。第２の判定手段３２３Ｂは、重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）がＤｓ以上であったときに肯定的な判定を行う。
【００４５】
（ｅ）検知出力手段３２４
検知出力手段３２４は、第１及び第２の判定手段３２３Ａ・Ｂの判定が何れも肯定的であったときに、被検知対象である手などが検知された旨を表す検知信号を出力する。図６のごとく、重心画素が検知エリア内に位置し、かつ、重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）≧Ｄｓであれば、検知信号が出力される。
【００４６】
本例の人体検知センサ１は、重心位置が検知エリア内であるという第１の判定条件と、重心画素の画素値がＤｓ以上という第２の判定条件と、が何れも肯定的にクリアされたときに検知信号を出力する。この人体検知センサ１によれば、例えば、図８のような鉢面１５０からの鏡面反射光や、図９のようなノイズ的な外乱光による誤検知を未然に抑制できる。図８の鏡面反射光の場合では、黒丸で示す重心位置が検知エリア外に位置することから非検知と判断可能である。図９のごとく、鏡面反射光に重畳してノイズ的な外乱光が入射したことで重心位置が検知エリア内にずれて位置した場合には、重心画素の画素値がＤｓに満たないことから非検知と判断可能である。
【００４７】
以上のように本例の人体検知センサ１によれば、重心位置が適正であるか否か、及び重心画素の画素値が適正であるか否か、の判定結果の組み合わせに応じて、手かざし操作を精度高く検知可能である。人体検知センサ１では、重心位置の位置判定に対して重心画素の画素値に関する閾値判定が組み合わされ、これにより検知精度が向上されている。
【００４８】
なお、本例では、簡易的な計算により重心位置を算出したが、計算処理能力に余裕があれば数学的に厳密に重心位置を算出しても良い。
また、本例では、重心画素の画素値Ｄ（Ｎ）に対する閾値Ｄｓの値を具体的に例示していないが、ラインセンサ２６１の特性や周囲の明るさ等に応じて、適宜設定できる。
【００４９】
なお、本例は、洗面台１５に人体検知センサ１を適用した例であるが、キッチンの水栓であっても良い。さらに、自動洗浄機能付きの小用便器の自動給水装置のセンサとして、本例の人体検知センサ１を適用することも可能である。さらには、手かざし操作や人体に反応して点灯する照明や自動扉等、各種の自動装置に対して、この人体検知センサ１を適用することもできる。
なお、本例では、センサユニット２と制御ユニット３とを別体で構成している。これに代えて、センサユニット２と制御ユニット３とを一体的に構成し、水栓１６に収容することも良い。
【００５０】
なお、本例は、受光動作中の露光時間の長さを制御するために電子シャッターを採用している。電子シャッターは必須ではなく省略することもできるが、電子シャッターに代えて、ラインセンサ２６１に対する光の入射を物理的に遮断する機械式シャッターを採用しても良い。
なお、ラインセンサ２６１の各画素２６０に感度のばらつきがある場合等であれば、各画素２６０の受光量を補正してから検知処理を実行することも良い。
【００５１】
（実施例２）
本例は、実施例１の人体検知センサに基づいて、第２の判定手段の構成を変更した例である。この内容について、図１０を用いて説明する。
本例は、重心画素の画素値が適正か否かという実施例１の判定に代えて、重心画素の周辺を含めて画素値の総和が適正か否かの判定を実行する第２の判定手段の例である。
【００５２】
本例では、図１０のごとく、重み係数が全て１である１×３画素サイズのオペレータ２６８を利用して、差分データＤ（ｘ）（図５参照。）に空間フィルタ処理を施している。このオペレータ２６８は、演算対象画素２６６を中心とした１×３画素サイズの対象範囲に対して重ね合わせられたとき、各画素の画素値Ｄ（ｘ）と対応する重み係数との乗算値を積算して演算対象画素２６６のデータ値Ｆ（ｘ）を算出するオペレータである。例えば、画素番号６番の画素が演算対象画素であれば、フィルタ処理によるデータ値は、Ｆ（６）＝Ｄ（５）＋Ｄ（６）＋Ｄ（７）となる。図１０のオペレータ２６８は、ローパスフィルタのオペレータの一種であり、差分データＤ（ｘ）を平滑化させるように作用する。
【００５３】
このフィルタ処理データＦ（ｘ）のうちの重心画素のデータ値（重心画素と１近傍画素の画素値Ｄ（ｘ）の総和）が所定値以上であるか否かを判定すれば、第２の判定手段による判定の確実性を向上できる。例えば、検知と判定されるべき状況であるにも関わらず、ノイズ的な原因等によって重心画素の画素値が周囲よりも小さくなっている場合や、受光効率が悪い欠陥画素が重心画素に当たってしまった場合等であっても、肯定的な判定が可能になる。
【００５４】
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
なお、本例に代えて、２近傍画素を含めた１×５画素サイズのオペレータ等、空間フィルタ処理に適用するオペレータのサイズについては適宜、変更可能である。オペレータ２６８としては、ローパスフィルタのオペレータであれば本例の作用効果を得ることができ、その重み係数については適宜、変更可能である。
また、本例では、フィルタ処理データＦ（ｘ）に対する閾値を具体的に例示していないが、ラインセンサ２６１の特性や、周囲の明るさや、ノイズ的な外乱光の特性等に応じて、適宜設定できる。
【００５５】
（実施例３）
本例は、実施例１の人体検知センサに基づいて、第２の判定手段の構成を変更した例である。この内容について、図１１〜１３を用いて説明する。
本例は、重心画素の画素値Ｄ（ｘ）（図６参照。）が適正であるか否かという実施例１の判定に加えて、重心画素周辺の画素値Ｄ（ｘ）の変化度合いが適正であるか否かの判定を実行する第２の判定手段の例である。
【００５６】
本例では、図１１のごとく、重み係数が−１、０、１の１×３画素サイズのオペレータ２６８を利用して差分データＤ（ｘ）に空間フィルタ処理を施している。例えば、図１０の場合と同様、画素番号６番の画素が演算対象画素であれば、フィルタ処理後のそのデータ値はＦ（６）＝Ｄ（７）−Ｄ（５）となる。図１１のオペレータ２６８は、ハイパスフィルタのオペレータの一種であり、差分データＤ（ｘ）の受光量分布を画素の並び方向に微分して位置的な変化度合いを強調できる。
【００５７】
オペレータ２６８による空間フィルタ処理の例を図１２及び図１３に示す。図１２は、手かざし操作による拡散反射光が入射したときの例である。図１３は、ノイズ的な外乱光が検知エリアに入射したときの例である。これらの図では、空間フィルタ処理の対象となる差分データＤ（ｘ）のグラフが上段に配置され、空間フィルタ処理後のフィルタ処理データＦ（ｘ）のグラフが下段に配置されている。
【００５８】
図１２のごとく、手かざし操作による拡散反射光が入射した場合には、差分データＤ（ｘ）の受光量分布が正規分布に近いなだらかな曲線形状となる。その受光量分布のピーク付近に位置する重心画素（黒丸で図示）、及びその周辺の画素では、フィルタ処理データＦ（ｘ）のデータ値がゼロに近くなっている。
一方、ノイズ的な外乱光が入射したとき、図１３のような差分データＤ（ｘ）が得られる場合がある。ノイズ的な外乱光に基づく差分データＤ（ｘ）の場合、その受光量分布に滑らかさがなくギザギザになる傾向がある。本例の空間フィルタ処理に適用するオペレータ２６８によれば、このような受光量分布のギザギザ度合いが強調されたフィルタ処理データＦ（ｘ）を生成できる。
【００５９】
本例の第２の判定手段では、前記フィルタ処理データＦ（ｘ）のうち、重心画素を含む所定範囲（本例では、２近傍画素を含む５画素の範囲）に属する各画素のデータ値Ｆ（ｘ）の絶対値がＦｓを超えないこと、という判定条件が追加されている。
図１３の場合であれば、まず、差分データＤ（ｘ）については、重心位置が検知エリアに含まれていると共に、重心画素の画素値が所定値Ｄｓ以上となっている。一方、フィルタ処理データＦ（ｘ）については、所定範囲に属する画素の中にデータ値Ｆ（ｘ）がＦｓを超える画素が含まれている。本例で追加されたデータ値Ｆ（ｘ）に関する上記の判定条件に適合しないことから、図１３のようなノイズ的な外乱光は検知の対象から排除される。
一方、図１２のような手かざし操作による拡散反射光の場合であれば、本例で追加された判定条件によっても肯定的な判定が可能である。同図の拡散反射光については、本例の人体検知センサによって検知と判断可能である。
【００６０】
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
なお、本例に代えて、２近傍画素を含めた１×５画素サイズや１×２画素サイズのオペレータ等、空間フィルタ処理に適用するオペレータのサイズについては適宜、変更可能である。オペレータ２６８としては、ハイパスフィルタのオペレータであれば本例の作用効果を得ることができ、その重み係数については適宜、変更可能である。
また、本例では、フィルタ処理データＦ（ｘ）に対する閾値Ｆｓの値を具体的に例示していないが、実施例２と同様、適宜設定できる。
【００６１】
（実施例４）
本例は、実施例１の構成を基にして、重心位置をサブピクセル（副画素）精度で特定した例である。この内容について、実施例１で参照した図６、及び図１４及び図１５を参照して説明する。
図１４は、図６における左端の画素番号ゼロの画素から特定の画素までの画素範囲に含まれる各画素の画素値（差分データＤ（ｘ））の積算値の変化を示している。同図の横軸は前記特定の画素の画素番号ｘを示し、縦軸は積算値である積算受光量Ｓ（ｘ）を示している。Ｓ（ｘ）及び同図中のＳＤは、次式の通りである。特に、ＳＤは、実施例１と同様、全画素の画素値（差分データＤ（ｘ））の総和である。
図１５は、図１４におけるＳ（ｘ）＝ＳＤ／２近傍の破線で囲まれた領域の拡大図である。
【００６２】
【数１】
【数２】
【００６３】
本例では、図１４及び図１５に示すごとく、Ｓ（ｘ）＝ＳＤ／２となる位置をサブピクセル精度で算出し、この位置を重心位置として特定している。
本例の重心位置の特定方法では、まず、画素番号が連続する２画素であって、画素番号が小さい方の第１の画素（Ｎ−１）の積算受光量Ｓ（Ｎ−１）がＳＤの１／２よりも小さく、かつ、画素番号が大きい方の第２の画素（Ｎ）の積算受光量Ｓ（Ｎ）がＳＤ／２以上である２画素が特定される。
【００６４】
ここで、第１の画素（Ｎ−１）と第２の画素（Ｎ）との間の１画素分の位置的な範囲において、積算受光量Ｓ（ｘ）が図１５に示すように直線的に変化していると仮定すれば、次の比例式が成り立つ。
【数３】
【００６５】
この式を変形すると、ＯＦＦＳＥＴ（偏差）を次式のように表すことができる。
【数４】
重心位置は、第１の画素（Ｎ−１）の位置を基準として、ＯＦＦＳＥＴの分だけ第２の画素（Ｎ）側へずらした位置として次式にように特定できる。
【数５】
【００６６】
本例のように、重心位置をサブピクセル精度で特定できれば、距離的な分解能の向上に有効であり、重心位置が検知エリアに属しているか否かの判定精度を向上できるという効果が得られる。
このように重心位置をサブピクセルの精度で算出できれば、相対的に、撮像素子であるラインセンサにおいて必要となる画素数を抑制できる。画素数の少ないラインセンサであれば、低消費電力を期待できる。ラインセンサの消費電力を抑制できれば、例えば、水流発電機の発電電力を電力供給源とした自動水栓等への適用が比較的容易になる。
【００６７】
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
本例では、第１の画素（Ｎ−１）と第２の画素（Ｎ）との間の１画素分の位置的な範囲においてＳ（ｘ）が直線的に変化していると仮定して、重心位置をサブピクセル精度で求めている。これに代えて、前記１画素分の位置的な範囲内でＳ（ｘ）が曲線的に変化していると仮定して重心位置を求めることも良い。
【００６８】
以上、実施例１〜４のごとく本発明の具体例を詳細に説明したが、これらの具体例は、特許請求の範囲に包含される技術の一例を開示しているにすぎない。言うまでもなく、具体例の構成や数値等によって、特許請求の範囲が限定的に解釈されるべきではない。特許請求の範囲は、公知技術や当業者の知識等を利用して前記具体例を多様に変形あるいは変更した技術を包含している。
【符号の説明】
【００６９】
１…人体検知センサ、１５…洗面台、１６…水栓（自動水栓）、１１…ソレノイド、１２…給水配管、２…センサユニット、２５…発光部、２５１…ＬＥＤ素子、２６…撮像部、２６０…画素、２６１…ラインセンサ（撮像素子）、２６８…オペレータ、３…制御ユニット、３０…制御基板、３１…撮像制御部、３２…人体検知部、３２１…差分演算手段、３２２…重心特定手段、３２３Ａ…第１の判定手段、３２３Ｂ…第２の判定手段、３２４…検知出力手段、３３…給水制御部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１次元あるいは２次元的に画素が配列された撮像素子を含む撮像部と、該撮像部に対して所定方向にオフセットして配設された発光部を備え、発光部が投射する光に応じて生じた反射光を撮像部で受光して被検知対象を検知する人体検知センサであって、
前記反射光を受光した各画素の受光量に基づいて、前記撮像素子における各画素の配列領域である受光エリア内の前記反射光の重心位置を特定する重心特定手段と、
前記受光エリアの一部に設定された検知エリアに前記重心位置が属しているか否かを判定する第１の判定手段と、
各画素の受光量に所定の空間フィルタ処理を施して得られたフィルタ処理データのうちの前記重心位置に当たる重心画素のデータ値に関する閾値処理の結果、及び前記重心画素の受光量の度合いに関する閾値処理の結果、のうちの少なくともいずれか一方に応じて前記重心画素の受光度合いの適否を判定する第２の判定手段と、
前記第１及び第２の判定手段がいずれも肯定的な判定を行ったときに被検知対象を検知した旨を表す検知信号を出力する検知出力手段と、を備えた人体検知センサ。
【請求項２】
請求項１において、前記第２の判定手段では、前記重心画素の受光量が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されている人体検知センサ。
【請求項３】
請求項１において、前記第２の判定手段では、周辺画素の受光量の総和の度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されている人体検知センサ。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、前記第２の判定手段では、前記所定方向における各画素の受光量の位置的な変化度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値、及び前記重心画素近傍の所定範囲に属する他の画素のデータ値がいずれも所定値以内であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されている人体検知センサ。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項において、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達する直前の第１の画素、及び前記総受光量の半分に達したときの第２の画素を特定した上で、
前記総受光量の半分から前記第１の画素における積算受光量を差し引いた受光量を前記第２の画素の受光量により除算して求められる偏差の分だけ、前記第１の画素の位置を基準として前記第２の画素側へずらした位置を前記重心位置として特定する人体検知センサ。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか１項において、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達したときの画素の位置を前記重心位置として特定する人体検知センサ。
【請求項７】
底部に排水口を設けた鉢の内部に吐水する水栓と、
請求項１〜６のいずれか１項に記載された人体検知センサと、
該人体検知センサの検知信号に応じて、前記水栓の吐止水の切替、あるいは吐水量の調整を実行する給水制御手段と、を備え、
前記人体検知センサが備える撮像部の撮像範囲には、前記鉢の内周面が含まれている自動水栓。
【請求項１】
１次元あるいは２次元的に画素が配列された撮像素子を含む撮像部と、該撮像部に対して所定方向にオフセットして配設された発光部を備え、発光部が投射する光に応じて生じた反射光を撮像部で受光して被検知対象を検知する人体検知センサであって、
前記反射光を受光した各画素の受光量に基づいて、前記撮像素子における各画素の配列領域である受光エリア内の前記反射光の重心位置を特定する重心特定手段と、
前記受光エリアの一部に設定された検知エリアに前記重心位置が属しているか否かを判定する第１の判定手段と、
各画素の受光量に所定の空間フィルタ処理を施して得られたフィルタ処理データのうちの前記重心位置に当たる重心画素のデータ値に関する閾値処理の結果、及び前記重心画素の受光量の度合いに関する閾値処理の結果、のうちの少なくともいずれか一方に応じて前記重心画素の受光度合いの適否を判定する第２の判定手段と、
前記第１及び第２の判定手段がいずれも肯定的な判定を行ったときに被検知対象を検知した旨を表す検知信号を出力する検知出力手段と、を備えた人体検知センサ。
【請求項２】
請求項１において、前記第２の判定手段では、前記重心画素の受光量が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されている人体検知センサ。
【請求項３】
請求項１において、前記第２の判定手段では、周辺画素の受光量の総和の度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値が所定値以上であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されている人体検知センサ。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、前記第２の判定手段では、前記所定方向における各画素の受光量の位置的な変化度合いを画素毎に求める空間フィルタ処理が施されて前記フィルタ処理データが取得されると共に、
該フィルタ処理データのうちの前記重心画素のデータ値、及び前記重心画素近傍の所定範囲に属する他の画素のデータ値がいずれも所定値以内であったこと、が肯定的な判定のための条件として設定されている人体検知センサ。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項において、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達する直前の第１の画素、及び前記総受光量の半分に達したときの第２の画素を特定した上で、
前記総受光量の半分から前記第１の画素における積算受光量を差し引いた受光量を前記第２の画素の受光量により除算して求められる偏差の分だけ、前記第１の画素の位置を基準として前記第２の画素側へずらした位置を前記重心位置として特定する人体検知センサ。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか１項において、前記重心特定手段は、前記撮像素子において前記所定方向に配列された各画素の受光量の総和である総受光量を算出すると共に、
前記所定方向のいずれか一方の端に位置する画素を起点とし、他方の端に向けて各画素の受光量を順番に積算した積算受光量が、前記総受光量の半分に達したときの画素の位置を前記重心位置として特定する人体検知センサ。
【請求項７】
底部に排水口を設けた鉢の内部に吐水する水栓と、
請求項１〜６のいずれか１項に記載された人体検知センサと、
該人体検知センサの検知信号に応じて、前記水栓の吐止水の切替、あるいは吐水量の調整を実行する給水制御手段と、を備え、
前記人体検知センサが備える撮像部の撮像範囲には、前記鉢の内周面が含まれている自動水栓。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１２−２３３８７９（Ｐ２０１２−２３３８７９Ａ）
【公開日】平成２４年１１月２９日（２０１２．１１．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−８００３６（Ｐ２０１２−８００３６）
【出願日】平成２４年３月３０日（２０１２．３．３０）
【出願人】（３０２０４５７０５）株式会社ＬＩＸＩＬ (949)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月２９日（２０１２．１１．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年３月３０日（２０１２．３．３０）
【出願人】（３０２０４５７０５）株式会社ＬＩＸＩＬ (949)
【Ｆターム（参考）】
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