JP2013045446A - タッチセンシング方法及びこれを用いたデバイス - Google Patents

Abstract

【課題】センシングアレイのタッチ状態を正確に検出する。
【解決手段】本実施の形態に係るセンシング方法は、少なくとも一つの検出行を備えるセンシングアレイを検出するセンシング方法であって、前記検出行から取り出された複数の検出データ信号に応じた検出曲線を得て、前記検出曲線の曲線特性が複数の予め設定された曲線特性の一つに一致しているかを判断し、前記検出行に関連する判定結果に応じてセンシングアレイのタッチ状態を得る。
【選択図】図３

Description

本発明は、タッチセンシング技術に関し、特にセンシングアレイのタッチセンシング方法及びタッチセンシングデバイスに関する。

図１は、一つの物体によりタッチされるタッチセンシングアレイの検出行を示す。図１を参照すると、検出行１０は、一列に配置された複数の検出セルＣ１−１〜Ｃ１−１４からなる。一般に、検出行１０の一つのタッチ検出操作は、検出行１０から読み出される一連の検出データ信号を生成する。例えば、一つの物体１１（例えば、一つのタッチポイントである指など）が検出行１０の検出セルＣ１−６とＣ１−７に近い位置に接触した場合、検出セルＣ１−１〜Ｃ１−１４から読み出される検出データ信号の強度は、ガウス曲線によって表わされる。

応用分野では、検出行１０が複数の物体によってタッチされるものもある。図２を参照すると、一つの物体２０が検出行１０の検出セルＣ１−４に近い位置に接触する一方で、他の物体２１が検出行１０の検出セルＣ１−８に近い位置に接触している。検出セルＣ１−１〜Ｃ１−１４から読み出される検出データ信号の強度は、二つのガウス曲線によって表わされる。

従来技術では、ガウス曲線に従って、検出行１０がタッチされたときに生成される実際のデータは干渉ノイズと区別される。一般に、読み出されたデータを判定するために最小閾値が設定される。しかしながら、検出行１０のタッチされたエリアが比較的小さい場合、検出行１０がタッチされたときに生成される実際のデータは干渉ノイズとして扱われる可能性がある。このため、このような状況では、ガウス曲線の最小閾値を設定することは現実的な意味がなくなる。

台湾特許出願公開第Ｉ２６９９９７号明細書

このため、センシングアレイに接触する物体の位置などのような、センシングアレイのタッチ状態を正確に検出することが可能なタッチセンシング方法及びタッチセンシングデバイスを提供することが望まれている。

実施の形態に係るセンシングアレイを検出する検出方法が提供される。センシングアレイは、少なくとも一つの検出行を備える。この検出方法か、以下のステップを備える。前記検出行から取り出された複数の検出データ信号に応じた検出曲線を得る。前記検出曲線の曲線特性が複数の予め設定された曲線特性の一つに一致しているかを判定する。前記検出行に関連する判定結果に応じてセンシングアレイのタッチ状態を得る、

いくつかの実施の形態では、前記複数の検出データ信号は、前記検出行の前記複数の検出セルに関する容量値を表わす。さらに、前記検出行の接触状態は、少なくとも一つの物体によって前記センシングアレイが接触されたか、前記センシングアレイに接触する物体の数、少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける当該物体の位置、少なくとも一つの物体が前記検出行に接触したときの前記検出行における接触面積、のうちの少なくとも一つを含む。

実施の形態に係るセンシングアレイを検出するセンシングデバイスが提供される。センシングアレイは、少なくとも一つの検出行を備える。前記センシングデバイスは、演算ユニット、判定ユニット、検出ユニットを備える。演算ユニットは、前記検出行から取り出された複数の検出データ信号に応じた検出曲線を得る。判定ユニットは、前記検出曲線の曲線特性が複数の予め設定された曲線特性の一つに一致しているかを判定する。検出ユニットは、前記検出行に関連する判定結果に応じてセンシングアレイのタッチ状態を得る。

いくつかの実施の形態では、前記複数の検出データ信号は、前記検出行の前記複数の検出セルに関する容量値を表わす。さらに、演算ユニットは、複数の検出信号のうち二つの検出データ信号ごとの差を算出し、複数の差分値を得る。判定ユニットは、前記複数の差分値に応じた前記検出曲線を得る、

いくつかの他の実施の形態では、前記検出行の接触状態は、少なくとも一つの物体によって前記センシングアレイが接触されたか、前記センシングアレイに接触する物体の数、少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける当該物体の座標、少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける接触面積のうちの少なくとも一つを含む。

タッチセンシングデバイス及びタッチセンシング方法によれば、検出されるべき検出行に関する検出曲線の特性は、予め設定された曲線の特性と比較される。曲線の特性の比較結果によってセンシングアレイの検出における干渉ノイズの影響を低減することができ、センシングアレイのタッチ状態の検出の精度を高めることができる。

以下の実施の形態において添付の図面を参照して詳細な説明がなされる。

本発明は、添付図面を参照して、以下の詳細な説明及び実施例を読むことにより、より詳しく理解されうる。
一つの物体によりタッチされたタッチセンシングアレイの検出行を示す図である。 二つの物体によりタッチされたタッチセンシングアレイの検出行を示す図である。 実施の形態に係るセンシングデバイスを示す図である。 図３の実施の形態に係るセンシングアレイを示す図である。 検出行のタッチ状態を示す図である。 図５Ａのタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図５Ａのタッチ状態に対応するプロファイル型を示す図である。 他のタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図６Ａの差分値に対応するプロファイル型を示す図である。 他のタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図７Ａの差分値に対応するプロファイル型を示す図である。 他のタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図８Ａの差分値に対応するプロファイル型を示す図である。 他のタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図９Ａの差分値に対応するプロファイル型を示す図である。 他のタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図１０Ａの差分値に対応するプロファイル型を示す図である。 他のタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図１１Ａの差分値に対応するプロファイル型を示す図である。 実施の形態に係るセンシング方法を示すフローチャートである。 検出行のタッチ状態を示す図である。 図１３Ａのタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図１３Ａの検出データ信号に対応するプロファイル型を示す図である。 検出行のタッチ状態の他の例を示す図である。 図１４Ａのタッチ状態に対応する差分値を示す図である。 図１４Ａの検出データ信号に対応するプロファイル型を示す図である。

以下の説明は、本発明を実施する最良の形態である。この説明は本発明の一般原理を説明する目的でなされており、限定する意味でとってはならない。本発明のスコープは、添付の特許請求の範囲を参照することにより規定される。

図３は、実施の形態に係るセンシングデバイスを示す。図３を参照すると、センシングデバイス３は、センシングアレイ４に加えられるタッチ状態を検出する。図４は、図３の実施の形態に係る検出行を示す。図４に示すように、センシングアレイ４は、検出行４−１〜４−Ｎ（Ｎは正の整数）を備え、夫々の検出行は複数のセルを有する。例えば、検出行４−１は、検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍ（Ｍは正の整数）を備える。

センシングデバイス３は、演算ユニット３０、判定ユニット３１、検出ユニット３２を備える。判定ユニット３１は、予め設定された曲線の特性の差分タイプを記憶するメモリ３１０、曲線処理装置３１１を備える。実施の形態では、予め設定された曲線の特性はプロファイル型（profile form）であり、プロファイル型は干渉ノイズに影響を受けない差分値によって得られる。

図５Ａ〜５Ｃは、検出行のタッチ状態と、タッチ状態に対応した差分値及びプロファイル型を示す。図５Ａは、検出行５のタッチ状態を示す。検出行５は、複数の検出セルＣ５−１〜Ｃ５−Ｍを有しているものとする。タッチ状態の検出が干渉ノイズによる影響を受けない場合、一つの物体５０（一つのタッチポイントである指など）が検出行５の検出セルＣ５−６に対応する位置に接触したとき、検出セルＣ５−１〜Ｃ５−Ｍから読み出される検出データ信号は、ガウス曲線Ｇ５０によって表わされる。

このとき、複数の差分値が検出データ信号のなかの二つの検出データ信号毎の差に応じて得られる。図５Ｂに示す差分値Ｄ５−１〜Ｄ５−４は、一つの物体５０が検出行５に接触したときの有意の差分値である。例えば、差分値Ｄ５−１は、検出セルＣ５−５、Ｃ５−６の検出データ信号間の差であり、差分値Ｄ５−２は、検出セルＣ５−６、Ｃ５−７の検出データ信号間の差である。図５Ｃに示すように、検出曲線Ｐ５０は、差分値Ｄ５−１〜Ｄ５−４から得られる。

実施の形態では、プロファイル型は以下の六つの幾何学符号により表わされうる。
（１）三角形▲は、対応する差分値が全て正であり、プロファイル型において左から右に向かって増加した後減少する、フルレンジ（full range）を表わす。
（２）反転三角形▼は、対応する差分値が全て負であり、プロファイル型において、左から右に向かって減少した後増加する、フルレンジを表わす。

（３）白抜き三角形△は、対応する差分値が全て正であり、プロファイル型において左から右に向かって減少する、ハーフレンジ（half range）を表わす。
（４）反転白抜き三角形▽は、対応する差分値が全て負であり、プロファイル型において左から右に向かって増加する、ハーフレンジ（half range）を表わす。

（５）二つの三角形▲▲は、対応する差分値が全て正であり、二つのフルレンジの二つのピークポイントを表わす。
（６）二つの反転三角形▼▼は、対応する差分値が全て負であり、二つのフルレンジの二つのピークポイントを表わす。

図５Ｂ〜５Ｃを参照すると、一つのタッチポイント（一つの物体５０の接触）が発生すると、二つの負の差分値Ｄ５−１〜Ｄ５−２と、二つの正の差分値Ｄ５−３〜Ｄ５−４が生成される。この場合、差分値Ｄ５−１〜Ｄ５−４から得られる検出曲線Ｐ５０のプロファイル型は、▽△で表わされる。

図６Ａ〜６Ｂを参照すると、他のタイプに対応する一連の差分値とこれに対応するプロファイル型が示される。一つのタッチポイントが発生すると、二つの負の差分値Ｄ６−１〜Ｄ６−２と、三つの正の差分値Ｄ６−３〜Ｄ６−５が生成される。この場合、差分値Ｄ６−１〜Ｄ６−５から得られる検出曲線Ｐ６０のプロファイル型は、▽▲で表わされる。

図７Ａ〜７Ｂを参照すると、他のタイプに対応する一連の差分値とこれに対応するプロファイル型が示される。一つのタッチポイントが発生すると、三つの負の差分値Ｄ７−１〜Ｄ７−３と、二つの正の差分値Ｄ７−４〜Ｄ７−５が生成される。この場合、差分値Ｄ７−１〜Ｄ７−５から得られる検出曲線Ｐ７０のプロファイル型は、▲△で表わされる。

図８Ａ〜８Ｂを参照すると、他のタイプに対応する一連の差分値とこれに対応するプロファイル型が示される。一つのタッチポイントが発生すると、三つの負の差分値Ｄ８−１〜Ｄ８−３と、三つの正の差分値Ｄ８−４〜Ｄ８−６が生成される。この場合、差分値Ｄ８−１〜Ｄ８−６から得られる検出曲線Ｐ８０のプロファイル型は、▲▼で表わされる。

図９Ａ〜９Ｂを参照すると、他のタイプに対応する一連の差分値とこれに対応するプロファイル型が示される。二つのタッチポイントが発生すると、五つの負の差分値Ｄ９−１〜Ｄ９−５と、五つの正の差分値Ｄ９−６〜Ｄ９−１０が生成される。この場合、差分値Ｄ９−１〜Ｄ９−１０から得られる検出曲線Ｐ９０のプロファイル型は、▼▼▲で表わされる。図９Ｂによれば、曲線の前半に差分値Ｄ９−２、Ｄ９−５にそれぞれ対応する二つのピークポイントが存在する。

図１０Ａ〜１０Ｂを参照すると、他のタイプに対応する一連の差分値とこれに対応するプロファイル型が示される。二つのタッチポイントが発生すると、五つの負の差分値Ｄ１０−１〜Ｄ１０−５と、五つの正の差分値Ｄ１０−６〜Ｄ１０−１０が生成される。この場合、差分値Ｄ１０−１〜Ｄ１０−１０から得られる検出曲線Ｐ１０のプロファイル型は、▼▲▲で表わされる。図１０Ｂによれば、曲線の後半に差分値Ｄ１０−６、Ｄ１０−８にそれぞれ対応する二つのピークポイントが存在する。

図１１Ａ〜１１Ｂを参照すると、他のタイプに対応する一連の差分値とこれに対応するプロファイル型が示される。二つのタッチポイントが発生すると、五つの負の差分値Ｄ１１−１〜Ｄ１１−５と、五つの正の差分値Ｄ１１−６〜Ｄ１１−１０が生成される。この場合、差分値Ｄ１１−１〜Ｄ１１−１０から得られる検出曲線Ｐ１１のプロファイル型は、▼▼▲▲で表わされる。図１１Ｂによれば、曲線の前半に差分値Ｄ１１−２、Ｄ１１−５にそれぞれ対応する二つのピークポイントが存在し、曲線の後半に差分値Ｄ１１−６、Ｄ１１−９にそれぞれ対応する二つのピークポイントが存在する。

判定ユニット３１のメモリ３１０は、予め設定されたプロファイル型として用いる前に、少なくとも、図５Ｂ、６Ｂ、７Ｂ、８Ｂ、９Ｂ、１０Ｂ、１１Ｂのプロファイル型Ｐ５０、Ｐ６０、Ｐ７０、Ｐ８０、Ｐ９０、Ｐ１０、Ｐ１１を記憶する。

図１２は、センシングデバイス３のタッチセンシング方法の実施の形態を示す。図３〜４、１２を参照すると、演算ユニット３０は、センシングアレイ４に接続されている。演算ユニット３０は、検出行４−１〜４−Ｎから一つの検出行を選択し、検出操作のため検出されるべき検出行として用いる（ステップＳ１０）。例えば、検出行４−１が選択され、検出される検出行として用いられる。検出行４−１に実行される検出操作が以下に説明される。

演算ユニット３０は、検出行４−１の検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍからの検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍを取り出す（ステップＳ１１）。検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍは、それぞれ検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍに関する容量値を示す。容量値は、検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍに近づく物体によって変化する。演算ユニット３０は、検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍの二つの検出データ信号毎に差を算出し、差分値Ｄ４−１〜４−Ｘを得る（Ｘは正の整数であり、１＜Ｘ＜Ｍである）（ステップＳ１２）。演算ユニット３０は、差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−Ｘに応じて検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０を得る（ステップＳ１３）。

例えば、図１３Ａ〜図１３Ｃを参照すると、検出行のタッチ状態、検出データ信号に対応する差分値及びプロファイル型の実施の形態が示される。一つの物体１３０（一つのタッチポイントである指など）が検出行４−１の検出セルＣ４−６とＣ４−７の近くの位置に接触したとき、検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍから読み出される検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍの強度は、ガウス曲線Ｇ１３０によって表わされうる。

演算ユニット３０は、検出行４−１の検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍから検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍを取り出し（ステップＳ１１）、検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍのうち２つの検出データ信号毎に差を算出し、差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−Ｘを得る（ステップＳ１２）。図１３Ｂに示す差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−５は、一つの物体１３０が検出行４−１に接触したときの有意な差分値である。

例えば、差分値Ｄ４−１は、検出セルＣ４−５、Ｃ４−６の検出データ信号Ｓ４−５、Ｓ４−６間の差であり、差分値Ｄ４−２は検出セルＣ４−６、Ｃ４−７の検出データ信号Ｓ４−６、Ｓ４−７間の差である。演算ユニット３０は、差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−５に応じて、検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０を得る（ステップＳ１３）。図１３Ｃに示すように、この場合、検出曲線Ｐ４０のプロファイル型は▽▲で表される。

応用分野では、検出行４−１は、複数の物体によってタッチされる。図１４Ａ〜１４Ｃを参照すると、検出行のタッチ状態、検出データ信号に対応する差分値及びプロファイル型の他の実施の形態が示される。例えば、一つの物体１４０（指など）が検出行４−１の検出セルＣ４−４の近くの位置に接触し、他の物体１４１（指など）が検出行４−１の検出セルＣ４−８の近くの位置に接触したとき、検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍから読み出される検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍの強度は、２つのガウス曲線Ｇ１４０、Ｇ１４１によって表わされうる。

演算ユニット３０は、検出行４−１の検出セルＣ４−１〜Ｃ４−Ｍから検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍを取り出し（ステップＳ１１）、検出データ信号Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍのうち２つの検出データ信号毎に差を算出し、差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−Ｘを得る（ステップＳ１２）。図１４Ｂに示す差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−１０は、二つの物体１４０、１４１が検出行４−１に接触したときの有意な差分値である。例えば、差分値Ｄ４−１は、検出セルＣ４−１、Ｃ４−２の検出データ信号Ｓ４−１、Ｓ４−２間の差である。

演算ユニット３０は、差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−１０に応じて、検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０を得る（ステップＳ１３）。図１４Ｃに示すように、本実施の形態では、二つの物体１４０、１４１（二つのタッチポイント）が検出行４−１に接触したとき、曲線の二つの半分のそれぞれに二つのピークポイントが存在する。

例えば、差分値Ｄ４−２〜Ｄ４−５にそれぞれ対応する曲線の前半に二つのピークポイントが存在し、差分値Ｄ４−７〜Ｄ４−９にそれぞれ対応する曲線の後半に二つのピークポイントが存在する。しかしながら、二つのタッチポイントが発生する他の場合では、曲線の二つの半分（曲線の前半又は後半）の一方のみに二つのピークが存在する。

検出行４−１に対応する検出曲線が得られた後、判定ユニット３１の曲線処理装置３１１は検出曲線のノイズ除去演算（perfection operationともいう）を実行することができる（ステップＳ１４）。ノイズ除去演算は、従来の曲線を完全にする方法（検出曲線のノイズが除去され明確になるもの）に限られない。

実施の形態では、曲線処理装置３１１は、夫々の検出曲線に対してノイズ除去演算を実行しないこともある。すなわち、ステップＳ１４は省略可能である。そして、判定ユニット３１は、検出曲線Ｐ４０のプロファイル型（▽▲／▼▼▲▲）がメモリ３１０に保存された検出曲線Ｐ５０、Ｐ６０、Ｐ７０、Ｐ８０、Ｐ９０、Ｐ１０、Ｐ１１のプロファイル型の一つと一致するか判断される（ステップＳ１５）。

判定ユニット３１が、検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０のプロファイル型がメモリ３１０に保存された検出曲線Ｐ５０、Ｐ６０、Ｐ７０、Ｐ８０、Ｐ９０、Ｐ１０、Ｐ１１のプロファイル型の一つと一致すると判断した場合、判定ユニット３１は検出ユニット３２に判定結果を通知する。判定結果は、検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０が一つの予め設定されたプロファイル型と一致することを含む。

検出ユニット３２は、検出行４−１に関連する判定結果に応じて検出行４−１のタッチ状態を検出する（ステップＳ１６）。検出行４−１のタッチ状態は、検出行４−１が少なくとも一つの物体によってタッチされたか、検出行４−１に接触する物体の数、少なくとも一つの物体が検出行４−１に接触したときの検出行４−１における少なくとも一つの物体の位置、及び／又は、少なくとも一つの物体が検出行４−１に接触したときの検出行４−１における接触面積を含む。その後、センシングデバイス３は、検出動作を終了する。

例えば、判定ユニット３１が、検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０のプロファイル型がメモリ３１０に記憶される検出曲線Ｐ６０のプロファイル型▽▲に一致すると判断した場合、検出ユニット３２は、判定結果に応じて、検出行４−１が一つの物体によって接触されたことを検出する。図１３Ａに示すように、物体１３０は、検出行４−１の検出セルＣ４−６とＣ４−７の近くの位置に接触している。検出曲線Ｐ４０は、有意の差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−５に応じて得られるため、検出ユニット３２は、一つの物体が検出行４−１に接触したとき、当該一つの物体のタッチ位置及びタッチ領域を得ることができる。

他の例では、判定ユニット３１が、検出行４−１に対応する検出曲線Ｐ４０のプロファイル型がメモリ３１０に記憶される検出曲線Ｐ１１のプロファイル型▼▼▲▲に一致すると判断した場合、検出ユニット３２は、判定結果に応じて、検出行４−１が二つの物体によって接触されたことを検出する。図１４Ａに示すように、物体１４０は、検出行４−１の検出セルＣ４−４の近くの位置に接触している一方で、物体１４１は、検出行４−１の検出セルＣ４−８の近くの位置に接触している。検出曲線Ｐ４０は、有意の差分値Ｄ４−１〜Ｄ４−１０に応じて得られるため、検出ユニット３２は、二つの物体が検出行４−１に接触したとき、当該二つの物体のタッチ位置及びタッチ領域を得ることができる。

判定ユニット３１が検出行４−１に対応する検出曲線のプロファイル型がメモリ３１０に記憶された予め設定されたプロファイル型のいずれにも一致しないと判断した場合、検出動作は終了される。

上述の実施の形態では、ステップＳ１５において、判定ユニット３１が検出行４−１に対応する検出曲線のプロファイル型がメモリ３１０に記憶された予め設定されたプロファイル型と一致しないと判断した後、検出行４−１の検出ステップＳ１６の後、検出動作が終了された。

いくつかの実施の形態では、ステップＳ１５において、判定ユニット３１が検出行４−１に対応する検出曲線のプロファイル型がメモリ３１０に記憶された予め設定されたプロファイル型と一致しないと判断し、検出行４−１の検出ステップＳ１６の後、検出方法は、ステップＳ１０に戻り、演算ユニット３０は引き続き他の検出行４−２〜４−Ｎ中の他の検出行を選択して検出されるべき検出行とし、再度検出動作が実行される。

例えば、演算ユニット３０は、検出行４−１の次の検出行４−２を検出すべき検出行として選択する。演算ユニット３０、判定ユニット３１、検出ユニット３２がステップＳ１１〜Ｓ１６と同様の動作を実行する。検出ユニット３２は、検出行４−２〜４−Ｎのうち少なくとも二つ、検出行４−２〜４−Ｎのうちのいくつか又は検出行４−２〜４−Ｎのすべての検出行に関連する判定結果を得た場合、検出ユニット３２は、判定結果に応じて、センシングアレイ４のタッチ状態を検出できる。

センシングアレイ４のタッチ状態は、センシングアレイ４が少なくとも一つの物体によってタッチされたこと、センシングアレイ４に接触する物体の数、少なくとも一つの物体がセンシングアレイ４に接触したときのセンシングアレイ４中の少なくとも一つの物体の座標、及び／又は少なくとも一つの物体がセンシングアレイ４に接触したときのセンシングアレイ４の接触面積を含む。

上述の説明によれば、センシングデバイス３は、検出すべき検出行の検出曲線のプロファイル型と比較する前に、予め設定されたプロファイル型のいくつかの型を保存する。プロファイル型の比較によって、干渉ノイズの影響を低減することができる。さらに、実施の形態のセンシングデバイス３は最小閾値を設定しなくてよい。このため、センシングアレイ４の接触面積が小さい場合でも、センシングアレイ４の接触状態を正確に検出することができる。

さらに、実施の形態によれば、センシングアレイ４に接触する物体のサイズがより大きくなり（物体のサイズは接触領域に正比例する）、一つの検出行中の２つの検出セルごとの距離がより小さい場合、判定ユニット３１により得られた検出曲線は、物体が検出セルに接触する実際の接触動作をより正確に確認でき、検出曲線に応じて検出されるセンシングアレイ４の接触状態はより正確になる。

本発明が最良の形態に関して実施例を用いて説明されたが、本発明が開示された実施の形態に限定されないことが理解される。それどころか、（当業者にとって容易な）様々な改良及び類似のアレンジをカバーすることを目的としている。従って、このような改良や類似のアレンジを包含するように、添付の特許請求の範囲のスコープは最も広く解釈されることがふさわしい。

（付記１）
少なくとも一つの検出行を備えるセンシングアレイを検出するセンシングデバイスであって、
前記検出行から取り出された複数の検出データ信号に応じた検出曲線を得る演算ユニットと、
前記検出曲線の曲線特性が複数の予め設定された曲線特性の一つに一致しているかを判定する判定ユニットと、
前記検出行に関連する判定結果に応じてセンシングアレイのタッチ状態を得る検出ユニットと、
を備えるセンシングデバイス。
（付記２）
前記判定ユニットは、前記検出曲線に対しノイズ除去演算を実行する曲線処理装置を備える付記１に記載のセンシングデバイス。
（付記３）
前記演算ユニットは、複数の検出信号のうち二つの検出データ信号ごとの差を算出し、複数の差分値を得て、
前記判定ユニットは、前記複数の差分値に応じた前記検出曲線を得る
付記１又は２に記載のセンシングデバイス。
（付記４）
前記検出曲線の曲線特性及び前記予め設定された曲線の特性は前記複数の差分値から得られるプロファイル型である付記３に記載のセンシングデバイス。
（付記５）
前記検出行の接触状態は、
少なくとも一つの物体によって前記センシングアレイが接触されたか、
前記センシングアレイに接触する物体の数、
少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける当該物体の座標、
少なくとも一つの物体が前記検出行に接触したときの前記検出行における接触面積、
のうちの少なくとも一つを含む、付記１〜４のいずれかに記載のセンシングデバイス。
（付記６）
前記検出行は、複数の検出セルを備え、
前記複数の検出データ信号は、それぞれ前記複数検出セルから取り出される、付記１〜５のいずれかに記載のセンシングデバイス。
（付記７）
前記複数の検出データ信号は、前記複数の検出セルに関する容量値を表わす、付記６に記載のセンシングデバイス。
（付記８）
前記センシングアレイは、連続して配置された複数の検出行を備え、
前記演算ユニットは、毎回検出されるべき検出行として用いられる検出行を前記複数の検出行から一つ選択し、前記複数の検出行から少なくとも二つの検出行が選択される付記１〜７のいずれかに記載のセンシングデバイス。
（付記９）
前記判定ユニットが前記複数の検出行のうち少なくとも二つの検出行に関連する検出結果を得る場合、前記検出ユニットは、前記少なくとも二つの検出行に関連する前記検出結果に応じて前記センシングアレイのタッチ状態を得る、付記８に記載のセンシングデバイス。
（付記１０）
前記センシングアレイの接触状態は、
少なくとも一つの物体によって前記センシングアレイが接触されたか、
前記センシングアレイに接触する物体の数、
少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける当該物体の座標、
少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける接触面積、
のうちの少なくとも一つを含む、付記９に記載のセンシングデバイス。

３ センシングデバイス
４ センシングアレイ
４−１〜４−Ｎ 検出行
Ｃ４−１〜Ｃ４−Ｎ 検出セル
５ 検出行
Ｃ５−１〜Ｃ５−Ｎ 検出セル
Ｄ４−１〜Ｄ４−１０、Ｄ５−１〜Ｄ５−４、Ｄ６−１〜Ｄ６−５、Ｄ７−１〜Ｄ７−５、Ｄ８−１〜Ｄ８−６、Ｄ９−１〜Ｄ９−１０、Ｄ１０−１〜Ｄ１０−１０、Ｄ１１−１〜Ｄ１１−１０ 差分値
Ｓ４−１〜Ｓ４−Ｍ 検出データ信号
３０ 演算ユニット
３１ 判定ユニット
３２ 検出ユニット
５０ 物体
Ｇ５０、Ｇ１３０、Ｇ１４０、Ｇ１４１ ガウス曲線
Ｐ５０、Ｐ６０、Ｐ７０、Ｐ８０、９０、Ｐ１０、Ｐ１１、Ｐ４０ 検出曲線
３１０ メモリ
３１１ 曲線処理装置

Claims (11)

1. 少なくとも一つの検出行を備えるセンシングアレイを検出するセンシング方法であって、
   （ａ）前記検出行から取り出された複数の検出データ信号に応じた検出曲線を得て、
   （ｂ）前記検出曲線の曲線特性が複数の予め設定された曲線特性の一つに一致しているかを判断し、
   （ｃ）前記検出行に関連する判定結果に応じてセンシングアレイのタッチ状態を得る、
   センシング方法。
2. 前記検出曲線に対しノイズ除去演算を実行する請求項１に記載のセンシング方法。
3. 前記ステップ（ａ）は、
   複数の検出信号のうち二つの検出データ信号ごとの差を算出し、複数の差分値を得て、
   前記複数の差分値に応じた前記検出曲線を得る、
   請求項１又は２に記載のセンシング方法。
4. 前記検出曲線の曲線特性及び前記予め設定された曲線の特性は前記複数の差分値から得られるプロファイル型である請求項３に記載のセンシング方法。
5. 前記検出行の接触状態は、
   少なくとも一つの物体によって前記センシングアレイが接触されたか、
   前記センシングアレイに接触する物体の数、
   少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける当該物体の位置、
   少なくとも一つの物体が前記検出行に接触したときの前記検出行における接触面積、
   のうちの少なくとも一つを含む、請求項１〜４のいずれかに記載のセンシング方法。
6. 前記検出行は、複数の検出セルを備え、
   前記複数の検出データ信号は、それぞれ前記複数検出セルから取り出される、請求項１〜５のいずれかに記載のセンシング方法。
7. 前記複数の検出データ信号は、前記複数の検出セルに関する容量値を表わす、請求項６に記載のセンシング方法。
8. 前記センシングアレイは、連続して配置された複数の検出行を備え、
   検出されるべき検出行として用いられる検出行が、毎回前記複数の検出行から一つ選択され、前記複数の検出行から少なくとも二つの検出行が選択される請求項１〜７のいずれかに記載のセンシング方法。
9. 前記複数の検出行のうち少なくとも二つの検出行に関連する検出結果が得られる場合、前記少なくとも二つの検出行に関連する前記検出結果に応じて前記センシングアレイのタッチ状態が得られる、請求項８に記載のセンシング方法。
10. 前記センシングアレイの接触状態は、
    少なくとも一つの物体によって前記センシングアレイが接触されたか、
    前記センシングアレイに接触する物体の数、
    少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける当該物体の座標、
    少なくとも一つの物体が前記センシングアレイに接触したときの前記センシングアレイにおける接触面積、
    のうちの少なくとも一つを含む、請求項９に記載のセンシングデバイス。
11. 少なくとも一つの検出行を備えるセンシングアレイを検出するセンシングデバイスであって、
    前記検出行から取り出された複数の検出データ信号に応じた検出曲線を得る演算ユニットと、
    前記検出曲線の曲線特性が複数の予め設定された曲線特性の一つに一致しているかを判定する判定ユニットと、
    前記検出行に関連する判定結果に応じてセンシングアレイのタッチ状態を得る検出ユニットと、
    を備えるセンシングデバイス。

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