状态判定装置、学习装置、状态判定方法以及程序制造方法及图纸

技术编号:22174400 阅读:38 留言:0更新日期:2019-09-21 15:04
提供一种状态判定装置,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。判定位于多个电极(11)周边的物体的状态的状态判定装置(100)具有:选择部(130),其从多个电极(11)中选择多个电极对;静电电容图案计测部(150),其计测与多个电极对有关的静电电容图案;以及已学习的神经网络,其根据所述静电电容图案来判定物体的状态。

State Judgment Device, Learning Device, State Judgment Method and Procedure

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】状态判定装置、学习装置、状态判定方法以及程序相关申请的相互参照本申请基于2017年2月13日申请的日本申请号2017-024169号,这里引用其内容。
本专利技术涉及状态判定装置、学习装置、状态判定方法及其程序。
技术介绍
以往,公知有如下技术:使用利用电极的静电电容根据物体与电极的距离而变化的情况的静电电容传感器,判定物体的有无或接近。静电电容传感器有时即使是绝缘体或透明的物体等也能够进行判定,用于判定广泛种类的物体。在专利文献1中记载有如下的头枕位置调整装置:具有检测就座于座位上的人体与头枕之间的静电电容的检测电极,判定头部的头顶部位置和水平方向中心位置,适当地调整头枕的位置。现有技术文献专利文献专利文献1:日本特开2009-50462号公报
技术实现思路
专利技术要解决的课题静电电容传感器有时根据电极对间的静电电容的变化来判定物体的有无或接近。但是,仅通过电极对间的静电电容的变化,有时无法详细地判定物体的状态。例如,在将相互面对的平面导体作为电极对的情况下,能够判定在电极对间是否存在物体或者判定物体接近电极对的哪一侧。但是,在电极对之间存在物体的情况下,很难判定物体在平面导体的延伸方向上的位置。因此,本专利技术的一个方式的目的在于提供一种状态判定装置等,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。用于解决课题的手段本专利技术的一个方式的状态判定装置判定位于多个电极周边的物体的状态,其中,该状态判定装置具有:选择部,其从多个电极中选择多个电极对;静电电容图案计测部,其计测与由选择部选择出的多个电极对有关的静电电容图案;以及已学习的神经网络,其根据静电电容图案来判定物体的状态。根据该方式,通过从多个电极中选择多个电极对来计测静电电容图案,判定位于多个电极周边的物体的状态,由此,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。在上述方式中,状态判定装置还具有配置取得部,该配置取得部取得多个电极的配置。此时,神经网络除了根据由静电电容图案计测部计测出的静电电容图案之外,还可以根据由配置取得部取得的多个电极的配置来判定物体的状态。根据该方式,根据静电电容图案以及多个电极的配置来判定物体的状态,由此能够更详细地判定物体的状态。在上述方式中,也可以是,状态判定装置还具有:电压施加部,其对多个电极中的由选择部选择出的多个电极对分别施加规定的电压;以及保护电极,其被配置成包围多个电极的至少一部分。电压施加部对多个电极中的由选择部选择出的电极对的一方和保护电极施加基准电位。根据该方式,通过对电极对的一方和保护电极施加基准电位,电场被保护电极屏蔽,能够计测电极的两个面中的仅单面侧的静电电容图案,从而能够限制判定物体的状态的范围。在上述方式中,状态判定装置还可以具有环境测定部,该环境测定部测定与由静电电容图案计测部计测多个电极对的静电电容图案时的环境相关的环境数据。此时,神经网络除了根据由静电电容图案计测部计测出的静电电容图案之外,还可以根据由环境测定部测定出的环境数据来判定物体的状态。根据该方式,根据静电电容图案和环境数据判定物体的状态,由此进行考虑到静电电容图案的环境依赖性的状态判定,从而能够降低起因于测定环境变化的状态判定的误差。在上述方式中,由环境测定部测定出的环境数据也可以包含湿度和电磁噪声中的至少任意一方。根据该方式,进行考虑到特别对静电电容图案带来影响的湿度和电磁噪声的依赖性的状态判定,从而能够降低起因于湿度的变化和电磁噪声的强弱的状态判定的误差。在上述方式中,神经网络也可以判定有无物体、物体的位置、物体的角度、物体的种类、物体的材质以及物体的分布中的至少任意一方。根据该方式,通过判定有无物体、物体的位置、物体的角度、物体的种类、物体的材质以及物体的分布中的至少任意一方,能够更详细地判定物体的状态。在上述方式中,多个电极也可以设置于机器人手。根据该方式,能够判定由机器人手把持或操作的物体的状态,能够辅助机器人手的更精密的动作。例如,在把持物体的情况下,能够进行使机器人手的多个手指相对于物体均等地接近的动作。在上述方式中,多个电极也可以设置于座椅。根据该方式,对于就座于座椅上的人的状态,能够判定体格、姿势等的详细。例如,通过判定就座于汽车的座椅上的汽车的驾驶员的状态,能够判断驾驶员是否处于清醒状态。在上述方式中,还可以具有用于进行神经网络的学习的学习装置。学习装置具有学习控制部,该学习控制部以如下方式进行控制:利用包含与从多个电极中选择出的多个电极对有关的静电电容图案在内的学习数据来进行神经网络的学习。根据该方式,通过利用包含与物体相关的静电电容图案在内的学习数据进行学习,作为学习结果,可得到能够判定物体的状态的神经网络,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。在上述方式中,学习数据也可以包含与多个电极的配置相关的数据。根据该方式,不固定多个电极的配置而相对于物体更灵活地配置多个电极,由此,可得到能够更详细地判定物体的状态的神经网络的学习结果。在上述方式中,学习数据也可以包含与计测静电电容图案时的环境相关的环境数据。根据该方式,利用包含与物体相关的静电电容图案和环境数据在内的学习数据进行神经网络的学习,即使在测定环境变化的情况下,也进行考虑到静电电容图案的环境依赖性的状态判定,可得到能够降低状态判定误差的学习结果。在上述方式中,也可以是,学习装置利用学习数据和教师数据来进行神经网络的学习,教师数据包含表示物体的状态的图像或动态图像。根据该方式,用户不需要将物体的状态数值化,将客观地表示物体的状态的图像或动态图像用作教师数据来进行神经网络的学习,可得到客观性高且通用性更高的神经网络的学习结果。本专利技术的一个方式的状态判定方法判定位于多个电极周边的物体的状态,其中,该状态判定方法包含如下步骤:第一步骤,从多个电极中选择多个电极对;第二步骤,计测与在第一步骤中选择出的多个电极对有关的静电电容图案;以及第三步骤,根据在第二步骤中计测出的静电电容图案,通过已学习的神经网络来判定物体的状态。根据该方式,从多个电极中选择多个电极对来计测静电电容图案,判定物体的状态,由此,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。本专利技术的一个方式的用于状态判定的程序用于使判定位于多个电极周边的物体的状态的状态判定装置具有的计算机作为选择部、静电电容图案计测部以及已学习的神经网络而发挥功能,该选择部从多个电极中选择多个电极对,该静电电容图案计测部计测与由选择部选择出的多个电极对有关的静电电容图案,该已学习的神经网络根据静电电容图案来判定物体的状态。根据该方式,从多个电极中选择多个电极对来计测静电电容图案,判定物体的状态,由此,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。专利技术效果根据本专利技术的一个方式,提供一种状态判定装置等,与利用单个电极对间的静电电容的变化的情况相比,能够更详细地判定物体的状态。附图说明图1是示出第一实施方式的状态判定系统的整体概念的图。图2A是示出多个电极的配置例的图。图2B是示出多个电极的配置例的图。图3是示出第一实施方式的状态判定系统的具体的系统结构的一例的图。图4是示出第一实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种状态判定装置,其判定位于多个电极周边的物体的状态,其中,该状态判定装置具有:选择部,其从所述多个电极中选择多个电极对;静电电容图案计测部,其计测与由所述选择部选择出的多个电极对有关的静电电容图案;以及已学习的神经网络,其根据所述静电电容图案来判定所述物体的状态。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2017.02.13 JP 2017-0241691.一种状态判定装置,其判定位于多个电极周边的物体的状态,其中,该状态判定装置具有:选择部,其从所述多个电极中选择多个电极对;静电电容图案计测部,其计测与由所述选择部选择出的多个电极对有关的静电电容图案;以及已学习的神经网络,其根据所述静电电容图案来判定所述物体的状态。2.根据权利要求1所述的状态判定装置,其中,所述状态判定装置还具有配置取得部,该配置取得部取得所述多个电极的配置,所述神经网络根据还包含由所述配置取得部取得的所述多个电极的配置在内的数据来判定所述物体的状态。3.根据权利要求1或2所述的状态判定装置,其中,所述状态判定装置还具有:电压施加部,其对所述多个电极中的由所述选择部选择出的多个电极对分别施加规定的电压;以及保护电极,其被配置成包围所述多个电极的至少一部分,所述电压施加部对所述多个电极中的由所述选择部选择出的电极对的一方和所述保护电极施加基准电位。4.根据权利要求1~3中的任意一项所述的状态判定装置,其中,所述状态判定装置还具有环境测定部,该环境测定部测定与由所述静电电容图案计测部计测所述多个电极对的静电电容图案时的环境相关的环境数据,所述神经网络根据还包含由所述环境测定部测定出的环境数据在内的数据来判定所述物体的状态。5.根据权利要求4所述的状态判定装置,其中,由所述环境测定部测定出的环境数据包含湿度和电磁噪声中的至少任意一方。6.根据权利要求1~5中的任意一项所述的状态判定装置,其中,所述神经网络判定有无所述物体、所述物体的位置、所述物体的角度、所述物体的种类、所述物体的材质以及所述物体的分布中的至少...

【专利技术属性】
技术研发人员:安藤丹一
申请(专利权)人:欧姆龙株式会社
类型:发明
国别省市:日本,JP

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