JP2899040B2 - 焦点制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は焦点制御装置に係り、特にファジー推論を用
いた制御に適用して好適な焦点制御装置に関するもので
ある。

（従来の技術） 近年、各種制御の分野においては、より自然で状況に
適応した制御を行ない得るようにするために、曖昧な部
分を制御に取り入れることにより、自然で状況に適応し
た制御を行ない得るようにした所謂ファジー推論が用い
られている。

このような制御システムにおいては、制御に関する複
数の情報を予め定義されたメンバシップ関数を用いて、
予め設定された条件に適合する度合いを判定し、その結
果と予め定義された出力関数とから制御量を演算するも
のである。

すなわち複数の制御情報を検出し、その各検出情報を
もとに予め用意されたメンバシップ関数にあてはめ、且
つ予め設定されたルールに照合する。そしてそのルール
に適合する度合いを定量的に求め、その結果を出力メン
バシップ関数に代入し、各状況を考慮した出力メンバシ
ップ関数を発生させ、制御量を演算する。具体的には最
終的に出力メンバシップ関数の外形の重心を求める演算
により、種々の曖昧さを反映させた制御出力を得るもの
である。

このように、ファジー推論を利用した制御はメンバシ
ップ関数の展開、ルール（条件）判定、制御量の演算を
行なう非ファジー化プロセス等のステップより構成され
ている。

一方、このような曖昧さを含む制御対象としては、あ
らゆるものが考えられるが、たとえばビデオカメラ等の
撮像装置の分野を見ると、その焦点調節装置のように撮
影状況が極めて多様で、適確な制御をなうためには操作
者の感覚的な判断を要するようなシステムにおいては、
上述の曖昧な部分を取り入れた人間的な制御を行なうこ
とが極めて有効である。

またこのような制御は、もちろん撮像装置だけに有効
なものではなく、制御対象の種類にかかわらず、あらゆ
る分野の装置において適用することができるが、いずれ
の分野においても小型化、低コスト化は必須の条件であ
り、特に家電などの小型電子民生機器の分野ではその要
求は強い。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上述した従来の制御システムによれ
ば、その制御にファジー推論を用いる場合、そのメンバ
シップ関数の展開、ルール（条件）判定、制御量の演算
を行なう非ファジー化プロセス等に比較的大規模なシス
テムを必要としていた。これはメンバシップ関数の展
開、制御量の演算を行なう非ファジー化プロセスに高度
で且つ複雑な演算処理を必要としているからである。

具体的には、非ファジー化のプロセスにおいて出力メ
ンバシップ関数の外形の重心を求め、最終的な結果を得
ているが、この出力メンバシップ関数の外形はいくつも
のルール適合条件によって変化し、通常極めて複雑な形
状となるため、その外形の重心を求める演算も複雑で容
易に行なえるものではない。

特に、近年各種機器の小型化に伴い、１チップマイコ
ンを利用してソフトウエア上でファジー推論を行なわせ
る必要性が高まっているが、１チップマイコン等を用い
た場合、そのプログラム容量、処理速度の制約が大き
く、それゆえ前述した重心演算を正確に行なわせようと
すると、大きな問題を生じる。

（問題点を解決するための手段） 本発明は上述した問題点を解決するためになされたも
ので、その特徴とするところは、映像信号中より抽出し
た複数の焦点検出情報を演算して焦点調節のためのフォ
ーカシングレンズの制御量を出力する焦点制御装置であ
って、前記映像信号中より前記複数の焦点検出情報を検
出する検出手段と、前記検出手段より出力された前記複
数の焦点検出情報が予め設定されたルールに適合する度
合いを所定の入力メンバシップ関数に基づいて定量的に
演算し、前記フォーカシングレンズの駆動速度及び駆動
方向を制御するための出力メンバシップ関数を発生する
第１の演算手段と、前記第１の演算手段より出力された
出力関数の外形に所定の近似処理を行った外形に対して
重心演算を行う第２の演算手段と、前記第２の演算手段
より出力された駆動速度及び駆動方向に基づいて前記フ
ォーカシングレンズを駆動する駆動手段と、前記映像信
号中より被写体のコントラストを検出し、前記コントラ
ストが低い場合には、前記焦点検出情報の検出値を大き
く判定する確率が高くなるように、前記コントラストが
高い場合には、前記焦点検出情報の検出値を小さく判定
する確率が高くなるように、前記入力メンバシップ関数
の設定を変化させる手段とを備えた焦点制御装置にあ
る。

（作用） このように、制御対象を制御するための出力メンバシ
ップ関数を近似することにより、ファジー推論出力の精
度を低下させることなく、その演算を大幅に簡略化する
ことができ、演算プログラム容量の規模縮小、処理時間
の短縮化が可能となる。

（実施例） 以下本発明における焦点制御装置を、ビデオカメラ等
の自動焦点調節装置に適用した場合を例にし、各図を参
照しながらその一実施例について詳細に説明する。

まず、本実施例において対象とする自動焦点調節装置
についてその概略を説明する。

カメラの自動焦点調節装置としては、種々の方式があ
るが、ビデオカメラ、電子スチルカメラ等のように被写
体像を光電変換して映像信号を得る撮像手段を有する装
置では、映像信号中から被写体像の鮮鋭度、精細度を検
出し、それが最大となるようにフォーカシングレンズの
位置を制御することにより焦点を合わせる方式が知られ
ている。

そしてこのような焦点調節装置におけるフォーカシン
グレンズ駆動速度の制御を、被写体像のエッジ部分のボ
ケ幅を検出し、この検出値に応じてレンズ駆動速度を変
化させるようにした方式が提案されている（たとえば、
本出願人による特願平１−77063号）。

ところでこのような映像信号中より焦点状態に応じた
信号成分を抽出して焦点検出を行なうような方式では、
被写体及びその環境等によってその信号成分が変動し、
正確で自然な焦点調節を行ないにくい傾向がある。

このような制御自体に曖昧さを含む制御については、
最近各種制御の分野で用いられているファジー推論を効
果的に適用することができ、そのような場合、たとえば
ビデオ信号中の高周波信号成分及び被写体のボケ幅検出
値をファジー推論によって処理し、フォーカシングレン
ズ駆動用のフォーカスモータの速度、方向を決定し、自
動焦点調節動作を行なう方法が考えられる。

そして具体的には、たとえば被写体のボケ幅検出値及
びビデオ信号の高周波成分信号値についてメンバシップ
関数を定義し、それらの関数に基づいて各ルールに対す
る適合演算を行なうことにより、フォーカシングレンズ
の速度を制御するものである。

第３図は本発明における自動焦点調節装置の一実施例
を示すブロック図、第４図は第３図においてそのシステ
ム全体を制御する論理制御装置11の制御動作を説明する
ためのフローチャートである。

第３図において、１は撮影レンズ系で、フォーカシン
グ用のレンズ群（以下フォーカシングレンズと称す）1a
とズームを行なうズームレンズ群（以下ズームレンズと
称す）1bとからなる。フォーカシングレンズ1aは後述の
論理制御装置11の指令により、フォーカス駆動回路15を
介してフォーカスモータ16によって光軸方向に駆動され
る。ズームレンズ1bも同様に後述の論理制御装置11の指
令により、ズーム駆動回路19を介してズームモータ20に
よって光軸方向に駆動される。２は入射光量を制御する
絞り（アイリス）で、映像信号レベルが常に一定となる
ように、アイリス制御回路12を介してアイリス駆動回路
13を駆動し、igメータ14を動作することにより作動され
る。

入射光はフォーカシングレンズ1a、ズームレンズ1b、
絞り２を介して入射され、CCD等の固体撮像素子３の撮
像面に結像されて電気信号に変換され、プリアンプ４で
所定のレベルに増幅された後、プロセス回路５へと供給
される。プロセス回路５では、入力された撮像信号に所
定の信号処理が施され、規格化されたテレビジョン信号
に変換し、不図示の、ビデオ出力端子、電子ビューファ
インダ（EVF）、あるいはVTR一体型カメラの場合にはVT
Rの記録信号処理回路等に出力する。

被写体判別フィルタ６は、プリアンプ４から出力され
たビデオ信号より被写体のコントラストの大小を判定で
きるように設定された全域フィルタであり、後述するよ
うに、合焦判定及びフォーカスモータ駆動速度を決定す
るためのメンバシップ関数の設定を制御するための情報
を出力する。バンドパスフィルタ７は同じくビデオ信号
より合焦検出のための高周波成分を抽出するものであ
る。

さらにプリアンプ４の出力は、ボケ幅検出回路８へ導
かれ、撮像面上の被写体のボケ幅を計算する。このボケ
幅検出回路８は、被写体像のエッジ部分の幅に相当する
情報であり、合焦状態に近付くほど、被写体のエッジ部
分の幅が小さくなるため、このエッジ幅が最小となるよ
うにフォーカシングレンズ1aを駆動することによって焦
点調節を行なうことができる。

これ自体は本出願人による、たとえば特開昭62−1036
16号、特開昭63−128878号等において詳細に述べられて
いる。

以上述べた、全域フィルタの出力、高周波成分信号、
ボケ幅信号は、撮像面内において合焦検出領域（測距
枠）を設定するゲート回路9,ピーク検出回路10を通り、
画面内において測距するために限定された測距枠内にお
けるピーク値あるいは積分値が得られ、装置全体の動作
を総合的に制御するたとえばマイクロコンピュータによ
って構成される論理制御装置11へ供給される。論理制御
装置11には、この他にフォーカシングレンズエンコーダ
18,絞りエンコーダ17,ズームエンコーダ19の検出値も供
給され、種々の制御に用いられる。

また、被写界深度と合焦度に応じた測距領域（フォー
カシングエリア）の設定を行うのが望ましい。そこで論
理制御装置11が前述の工学系に配設した各種エンコーダ
ー情報より被写界深度を検出し、該被写界深度に適した
フォーカシングエリアの設定をすべくゲート回路９へ該
エリア切換信号を供給する。例えば、該深度が深い場合
もしくは合焦度が低い場合には該エリアを広く設定し、
逆に該深度が浅い場合もしくは合焦度が高い場合には該
エリアを狭く設定する。

これらの情報の時系列的な変化により論理制御装置11
ではフォーカシングレンズ1aの駆動速度、方向、停止、
再起動、等の判定を行ない、フォーカス駆動回路15にそ
の判定結果に応じた制御信号を出力し、フォーカスモー
タ16を駆動してフォーカシングレンズ1aを移動する。

次に第４図を用いて論理制御装置11によつて行なわれ
る制御動作の流れを説明する。

第４図において、step1は、第３図の被写体判別フィ
ルタ６、バンドパスフィルタ７、ボケ幅検出回路８のア
ナログ出力を各フィールドごとにA/D変換し、合焦動作
のための所望のデータを算出するルーチン、すなわちこ
こでは映像信号中の高周波成分値、被写体のボケ幅検出
値、及びそれらの差分値を算出する。

step2は合焦制御フローの動作モードを判定し制御を
所定のルーチンへと移行させるルーチンである。

step3,step4からなるブロック20は動作モードの１つ
で、合焦後フォーカスモータ16を再起動すべきか否かを
前記入力信号の変化により判断し、後述の方向、合焦判
定モードあるいはズーム起動モードへと移行させるルー
チンで再起動モードと称される。

step8,step9からなるブロック21はファジー推論を用
いて実際のフォーカスモータ16の速度制御、合焦判定を
行なうためのファジー推論による処理を行なうルーチン
で、合焦制御フローの中心となるものであり、推論モー
ドと称す。これについては後に詳細に説明する。

step12〜step14からなるブロック22は方向、合焦判定
モードで、前記再起動モード20により再起動と判断した
とき、このモードに移行する。ここでは合焦か否かの再
確認及びフォーカスモータ16の再起動方向の判定を行な
う。ここで合焦と判定された時は、制御モードを推論モ
ードへと移行させる。

step18からなるブロック23はズーム起動モードと称
し、テレ側へのズーミング時において再起動条件を満足
した場合、フォーカスモータ16を再起動させるルーチン
で、再起動モード20、方向、合焦判定モード22より移行
してきて、推論モード21へ制御を移行させる。step5〜s
tep7,step10,step11,step15〜step17,step19は、今まで
述べてきた４つの制御ルーチンの結果により制御モード
の設定を行なうルーチンである。

step20は、以上の結果より求められたフォーカスモー
タ16の駆動速度、方向により、実際にフォーカスモータ
16を駆動させるルーチンである。

以上の構成により、step1で映像信号の高周波成分検
出値、被写体像のボケ幅検出値、映像信号中の高周波成
分差分値、被写体のボケ幅信号の差分値等のデータを取
り込む。続いてstep2で制御モードが判別され、その合
焦制御モードに応じた制御ルーチンが選択されて制御が
移行される。

再起動モードが選択されている場合は再起動ルーチン
20へと進み,step3でズーム動作が行なわれているか否か
が判別され、ズーム操作が行なわれていると判定された
場合は、step7へと移行し、再起動判定を行なわず、制
御モードにズーム起動モードを設定し、ズーム動作を行
なう。制御モードの設定後は、step20へと進んでフォー
カスモータを駆動する。

またstep3でズーム操作が行なわれていないと判定さ
れた場合は、step4へと進み、入力信号データの変化か
ら合焦状態を外れているか否か、すなわち再起動を行な
うか否かが判定される。合焦状態を外れ再起動が必要と
判定された場合にはstep6へ進んで制御モードに再起動
モード20が設定され、自動焦点調節の再起動が行なわれ
る。

またstep4で再起動判定が出されていない場合には、s
tep5で制御モードを方向合焦判定モードに設定してstep
20へと進み、フォーカスモータ16駆動を制御する。

step2で制御モードにファジー推論モードが設定され
ていると判定されている場合には、ファジー推論モード
21へと進み、step8で合焦点へとフォーカシングレンズ
１を駆動する駆動速度の設定が行なわれ、フォーカシン
グレンズを駆動し、step9で合焦判定が行なわれ、合焦
状態と判定されれば、step10へと進んで制御モードに再
起動モード20を設定し、step20でフォーカスレンズを駆
動する。

またstep9で非合焦と判定された場合には、step11に
進んで制御モードにファジー推論モードを設定し、引き
続きファジー推論による合焦点予測にもとづくフォーカ
シングレンズ駆動速度が設定され、step20でフォーカス
モータの駆動が行なわれる。

step2で方向，合焦判定モード22であることが判定さ
れた場合は、step12でフォーカシングレンズの再起動方
向が判定される。この方向，合焦判定モードは再起動モ
ード20のstep6で再起動モードの設定が行なわれた場合
のみ設定されるものである。

step12でフォーカシングレンズの再起動方向の判定が
行なわれた後、step13でズーム動作が行なわれているか
否かが判定され、ズーム操作中であった場合には、step
15へと進んで制御モードにズーム制御モードを設定し、
step20へ進んでフォーカスモータ16を駆動制御する。

またstep14で合焦状態と判定された場合には、step17
で制御モードにファジー推論モードを設定し、step20で
フォーカスモータを駆動する。

またstep14で非合焦状態と判定された場合には、step
16で方向、合焦判定モードを引き続き設定し,step20へ
と戻ってフォーカスモータ16を駆動する。

step2でブロック23で示すズーム起動モードが設定さ
れている場合には、step18のズーム起動ルーチンでズー
ムレンズの駆動が行なわれ、続いてstep19で制御モード
にファジー推論モード22を設定した後,step20へと進ん
でフォーカスモータ16の駆動制御が行なわれる。

以上、各モードの設定が行なわれ、フォーカスモータ
の駆動が行なわれた後は、step1へと戻り、入力データ
を更新して、上述の制御フローを繰り返し行なう。

次に本発明の主要部を構成する、第４図中step8で示
すファジー推論モードによるフォーカスモータ16の制御
動作を、第５図、第６図、第７図及び第８図を用いて説
明する。

第５図はファジー推論によるフォーカスモータの制御
フローである。

step101は、step102のルール判定に使用されるメンバ
シップ関数のデータ入力ルーチンである。

これは第４図中のstep1と同様で、映像信号中の高周
波成分検出値と被写体ボケ幅検出値とそれらの差分値を
入力させるものである。

step102、step103、step104ではこれらのデータを使
用してファジー推論を行ない、最終的にフォーカスモー
タの速度、方向を決定するものである。

ファジー推論は、具体的には第６図の如く行なわれて
いる。すなわちあるデータＡ、Ｂに対し（ａ）のような
ルールが考えられたとすると、先ずデータＡについて定
義されたメンバシップ関数より入力データｘに対し,Big
という条件の確率Fxが求められ、同様にしてデータＢに
対しても入力データｙがSmallという確率Fyが求められ
る。次にルールの出力であるＣというメンバシップ関数
のMiddleという確率を先に求めたFx,Fyより求める。

すなわちルールの入力がFx、Fyなので、FxとFyのどち
らか小さい方の数値をＣのメンバシップ関数に当てはめ
てMiddleの確率線を第６図（ｃ）の如く圧縮し、最終的
に求められた出力メンバシップ関数Ｃの外形と座標軸と
にかこまれた領域の重心値Ｍを求め、そのｘ座標が、フ
ォーカスモータ16の速度と方向となる。

以上述べたことを再度第５図に戻って考えてみると、
step103のメンバシップの演算はあらかじめ論理制御部
内に設定されているメンバシップ関数より、入力された
データのそれぞれの条件（たとえば前記Big, Small等）
の確率を求めるルーチン、step102の判定はそれぞれの
メンバシップ関数の確率の論理和あるいは論理積をもと
めるルーチン、step104の出力演算は、step102で求めら
れた各メンバシップ関数の論理和あるいは論理積より出
力メンバシップ関数の確率を求め、外形の重心演算を行
ない、フォーカスモータ16の速度、方向を決定するルー
チンと考えることができる。

以上は説明の便宜上、２個の入力メンバシップ関数、
１個の出力メンバシップ関数を含む１個のルールでの判
定法を示したが、実際に本実施例においては、第７図に
示すように６個の入力メンバシップ関数と、１個の出力
メンバシップ関数及び第８図に示すように13個のルール
によりフォーカスモータ16の速度と方向を決定してい
る。

このように複数のルールがある場合出力メンバシップ
関数は、すべての条件を判定し終った時点の外形をすべ
て重ね合わせた外形よりなり、その重心から出力となる
フォーカスモータの速度と方向を求めている。

第７図において、（ａ）は被写体のエッジ部分のボケ
幅検出値ESのメンバシップ関数で、Ｓ（Small）,M（Mid
dle）,B（Big）の３つの領域に対してその確率が判定さ
れる。

同図（ｂ）はボケ幅ES値の差分値dESすなわち変化量
のメンバシップ関数で、それぞれ負の方向、正の方向に
Bigとなる確率を示すNB（Negative Big）、PB（Positiv
e Big）、それぞれ負の方向、正の方向にSmallとなる確
率を示すNS（Negative Small）,PS（Positive Small）
を評価するメンバシップ関数、Z0（zero）は０点に近傍
の範囲の確率を示すメンバシップ関数である。

同図（ｃ）は映像信号中の高周波成分検出値FVのメン
バシップ関数で、Ｓ（Small）、Ｂ（Big）の２つの関数
について各領域における確率が判定される。

同図（ｄ）は高周波成分検出値FVの差分値dFVすなわ
ち変化量の状態を求めるメンバシップ関数で、同図
（ｂ）と同様に、NB,NS,ZO,PS,PBの各領域の確率を表わ
す関数によってその値を評価される。

同図（ｅ）は、フォーカスモータ逆転時の速度命令が
出力されてからその結果が表われるもでの遅れ時間に対
応する値PFMSのメンバシップ関数で、負の範囲Ｎ（Nega
tive），正の範囲Ｐ（Positive）,0近傍の範囲ZOの３つ
の領域についてその値が評価される。

同図（ｆ）はフォーカスモータの回転方向FMDIRのメ
ンバシップ関数で、同図（ｅ）と同様に、負の範囲Ｎ
（Negative）,0近傍の範囲ZO、正の範囲Ｐ（Positive）
の３つの範囲についてその確率が評価される。

同図（ｇ）は出力としてのフォーカスモータ16の速度
FMSのメンバシップ関数で、負（Ｎ）の方向に対してNB
（Negative Big）,NM（Negative Middle）,NS（Negativ
e Small）の３種の速度領域が、正（Ｐ）の方向に対し
てPB（Positive Big）,PM（Positive Middle）,PS（Pos
itive Small）の３種の速度領域が、０近傍の範囲ZOが
それぞれ設定され、各領域の確率が求められる。

そしてこれらの６個のメンバシップ関数と、１つの出
力メンバシップ関数に対して、第８図に示す13個のルー
ルそれぞれにしたがってフォーカスモータスピードFMS
の各条件における確率を設定し、各メンバシップ関数に
よってもとめられた確率データを第７図（ｆ）に示す出
力メンバシップ関数に照合する。そしてこれらの各メン
バシップ関数による確率値によって設定された重心を第
７図（ｆ）上で求め、その重心位置に相当するフォーカ
スモータ速度FMSを用いてフォーカスモータを駆動す
る。

これによって、従来の２値的な制御に対し、各設定条
件に関するメンバシップ関数それぞれにおいて演算され
た確率データをすべて考慮し、それらを重み付けして重
心となる出力を得ることにより、その時のあらゆる状況
に最も適した自然なフォーカスモータ制御を行なうこと
ができる。

以上がファジー推論によるフォーカスモータ制御の一
例を示したものであるが、上述のメンバシップ関数はあ
らかじめ設定されたもので固定である。

しかしここで使用している高周波信号成分は被写体に
よりそのダイナミックレンジが大きく変動することが知
られている。また被写体ボケ幅信号もコントラストで正
規化してその影響を受けないようにしても、実際は低コ
ントラストによってS/Nが劣化しノイズの影響を受ける
等、ダイナミックレンジが変動する問題がある。すなわ
ちコントラストの低い被写体ではダイナミックレンジが
小さく、コントラストの高い被写体ではダイナミックレ
ンジが広くなる性質がある。

したがって、メンバシップ関数を固定していると、あ
る被写体ではその確率判定が妥当であっても、別の被写
体では不適当であるという場合が生じる可能性がある。

そこで、本発明においては、先に述べた第３図中、６
で示す被写体判別フィルタを用い、その被写体のコント
ラストの大小を判別し、それにより、入力メンバシップ
関数の設定を変化させて常に最適なメンバシップ関数に
よりフォーカスモータ制御を行なっている。

以下、図を使ってさらに詳細に説明する。

第９図は、本発明によるファジー推論によるフォーカ
スモータの制御フローである。step201は〜step204で示
す制御動作自体は、第５図におけるstep101〜step104に
示すルーチンと同様の動作を行なうものである。

ここではさらにstep205に示すモード判別ルーチンが
付加されている。このルーチンでは第３図の被写体判別
フィルタ６の出力を監視し、その判別結果をゲート回路
9,ピーク検出回路10を介して論理制御装置に取り込み、
具体的には、被写体のコントラストに応じた出力を検出
し、その値がある閾値以下のときは、低コントラスト被
写体と判定し、第10図（ａ）のようにボケ幅検出値ES、
高周波成分値FVのメンバシップ関数をできるだけ各検出
値を大きく判定する確率が増えるように同図中矢印で示
すように、関数の各領域をSmall側へとシフトする。こ
れによって低コントラストの被写体に対しても、その低
コントラストによる検出精度の劣化の影響を受けること
なく、確実に被写体の状態を判別して合焦判定を行な
い、高精度のフォーカスモータの駆動速度設定を行なう
ことができる。

また上述と逆に被写体判別フィルタ６の出力がある閾
値以上のときは、高コントラスト被写体と判定し、第10
図（ｂ）のようにボケ幅検出値、高周波成分値のメンバ
シップ関数を出来るだけ各検出値を小さく判定する確率
が増えるように同図中矢印で示すように、関数の各領域
をBig側へとシフトさせる。これによって高精度による
合焦点状態の誤判定を防止することができる。

また上記以外、すなわち通常の被写体と判定したとき
は、第10図（ａ），（ｂ）各図において点線で示したよ
うな中間的な領域に設定されたメンバシップ関数を用い
る。

ところで、ファジー推論はもともと２値で表わしにく
い曖昧さを含む制御に好適なものであるが、入力される
検出データ自体が種々の状態に応じて変化するような状
況では、その演算自体に信頼性が低下し、ファジー推論
特有の効果を発揮しにくくなる。そこで本発明はこの問
題を、被写体のコントラストに応じてメンバシップ関数
の設定を変更することによって解決しており、ファジー
理論の持つ自然な制御を行なうことができる。

以上のようにファジー推論によるフォーカスモータ制
御において、その入力メンバシップ関数を被写体のコン
トラストの大小により変化させることにより、被写体に
よらず常に最適なフォーカスモータ制御が行なえ、ファ
ジー制御の特徴を最大限に発揮した快適な合焦動作を実
現することが可能となる。

前述の実施例によれば、被写体判別を行なった結果、
入力メンバシップ関数を補正していたが、これに限定さ
れるものではなく、例えば出力メンバシップ関数を補正
してもよい。

またメンバシップ関数の設定を変化させる代わりに、
ルールを変更してもよい。すなわち低コントラスト被写
体では、ボケ幅検出値、高周波成分値のメンバシップ関
数の条件をBigのところはMiddleに、MiddleのところはS
mallにと下げ、また出力のメンバシップの判定をやはり
１段ずつ遅い方へと下げ、できるだけフォーカスモータ
の速度を低めに抑え、ハンチングを防止し、また高コン
トラスト被写体の場合はその逆で、ボケ幅検出値、高周
波成分値のメンバシップの判定をSmallのところはMiddl
e、MiddleのところはBigに上げ、出力のメンバシップの
判定を１段上げて、出来るだけ早い速度で山上り動作を
行なえるようにし、フォーカシングレンズが途中でボケ
たまま停止するような誤動作を防止することが可能とな
る。

また上述の実施例では、被写体像のコントラストに着
目し、それによって変化する高周波成分検出値、ボケ幅
検出値、あるいは出力となるフォーカシングモータの速
度のメンバシップ関数を可変としたが、この他にも外部
環境等に応じてその特性が大きく変化するような要素に
対してはそのメンバシップ関数の設定を可変とするよう
にすれば、さらに細かい高精度の制御を行なうことがで
きる。

上述の実施例によれば、第７図に示すように６個の入
力メンバシップ関数と、１個の出力メンバシップ関数及
び第８図に示すように13個のルールによりフォーカスモ
ータ16の速度と方向を決定するものであり、このように
複数のルールがある場合、出力メンバシップ関数は、す
べての条件を判定し終った時点の外形をすべて重ね合わ
せた外形よりなり、その重心から出力となるフォーカス
モータの速度と方向を求めている。

しかしながら、本発明によれば、この出力を求めるた
めの重心演算を、後述するように出力メンバシップ関数
の近似処理によって御幅に簡略化することができる。そ
して本発明はこの点を最も大きな特徴とするものであ
る。

上述したように、最終的に評価された出力メンバシッ
プ関数の外形は、複数のメンバシップ関数に基づき、複
数のルールそれぞれに適合する度合いを求め、それらの
各度合いに応じて出力メンバシップ関数の外形を総合し
た形状となり、この重心演算を行うことにより、制御量
を得ることができるものであるが、出力メンバシップ関
数の外形は通常第１図（ｂ）に示すように複雑な形状を
呈している。

そして、この形状を得るまでに判定されたルールを結
果として正しく制御量に反映させるためには、この出力
メンバシップ関数の形状の重心を正確にもとめる必要が
あるが、このような複雑な図形の重心をソフトウエア的
に求めようとすると演算プログラムの規模が膨大にな
り、処理時間が長くなり、メモリ容量も大容量を必要と
し、また計算精度を上げにくい等の問題が生じ、高速で
精度が高く、かつメモリ領域も小さくて済むようなシス
テムの実現が難しくなる。特に制御用の１チップマイク
ロコンピュータを用いて制御を行う場合には、これらの
問題点の影響が顕著に現れるため、高速で精度の高い出
力演算を行なうことが難しい。

本発明は、この問題点を解決し、本来複雑な出力メン
バシップ関数の重心演算を簡略化し、処理時間を短く
し、プログラム容量を小さくして占有メモリ領域の減少
等を可能とし、高速、高精度、且つ演算精度を低下させ
ない重心演算手段を実現し、ソフトウエアによるファジ
ー推論による制御を可能とするものであり、以下その演
算アルゴリズムを具体的に説明する。

すなわち第１図（ａ）に示すように、第１図（ｂ）に
示す出力メンバシップ関数を予め決められたx₀〜x_iの間
隔でｘ軸方向に分割し、それぞれ分割された領域内のピ
ーク値を代表評価値y₀〜y_iとし、それらに囲まれた領域
（第１図（ａ）において斜線部分）をその第１図（ｂ）
の出力メンバシップ関数の外形に近似させて重心演算を
行う。

ここで、横軸分割領域x_iは第１図（ａ）に示されてい
るように、ピークを必ず１つ含み、通常の出力メンバシ
ップ関数の谷の一で分割するのが望ましい。

このようにして出力メンバシップ関数を近似した近似
メンバシップ関数を用いることにより、重心演算を大幅
に簡略化することができ、その結果として、プログラム
の簡略化、演算処理速度の高速化、演算処理に要するメ
モリ領域の削減、演算自体の誤差の低減等が実現可能と
なり、その演算及び制御に大規模なマイクロコンピュー
タを用いなくても、たとえば１チップマイコンによる制
御も可能となる。

このように、近似出力メンバシップ関数を用いること
により、ファジー推論の非ファジー化における重心演算
は、次式のように簡略化することができる。

以上のように、近似出力メンバシップ関数を設定して
重心演算を行うことにより、ファジー推論の特徴を失う
ことなく、かつ演算精度を低下させることなく、さらに
ソフトウエアによる推論及び演算を行っても、実用レベ
ルで十分な処理速度を得ることができる。

以上の実施例によれば、出力メンバシップ関数を近似
する際、その評価値y₀〜y_iを、第１図（ａ）に示すよう
に、ｘ軸方向におけるそれぞれの分割領域内のピーク値
に設定したが、これに限定されるものではなく、たとえ
ば第２図（ａ）に示すように、ｘ軸方向に分割された各
領域それぞれにおいて、ピーク値と谷の中間値を代表評
価値として設定し、重心演算を行なってもよい。

また第２図（ｂ）に示すように、各領域内において谷
の値を代表評価値として重心演算を行ってもよい。

また上述の例では横軸分割領域（間隔）x_iは、それぞ
れ連続して隙間なく設定されているが、このように設定
しなくても、ｘ軸方向における各分割領域x_iにある係数
を掛けて、各領域の幅を変更してもよく、具体的には、
第２図（ｃ）に示すように、係数ａを掛けた分だけ各領
域のｘ軸方向における領域が狭くなっているものでもよ
い。

この場合、近似出力メンバシップ関数は次式で表され
る。

このように、出力メンバシップ関数の近似方法として
は、種々の方法が考えられ、もとのメンバシップ関数の
形状、設定に応じ、誤差の小さくなる方法を適宜選択し
て近似を行なえばよい。

（発明の効果） 以上述べたように、本発明における焦点制御装置によ
れば、ファジー推論を用いて制御を行うシステムにおい
て、ファジー推論中における非ファジー化のプロセスに
おいて、出力メンバーシップ関数の外形を適当な形状に
近似することにより、出力評価値を得るための重心演算
を簡略化することができ、演算プログラムを簡略化しそ
の規模を縮小し、演算処理速度の高速化が可能となると
ともに、プログラム及びデータ格納領域を縮小すること
ができる。

これによって、制御用マイクロコンピュータとして、
たとえば汎用の１チップマイクロコンピュータ等を用い
ることができ、汎用マイクロコンピュータ上において、
ソフトウエアによるファジー推論を用いた制御を容易に
実現可能とすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明における出力メンバシップ関数の近似手
段を説明するための図、 第２図は本発明における出力メンバシップ関数の近似手
段の他の例を説明するための図、 第３図は本発明における焦点制御装置をビデオカメラ等
の自動焦点調節装置に適用した場合の構成を示すブロッ
ク図、 第４図は本発明の自動焦点調節装置における制御を説明
するためのフローチャート、 第５図はファジー推論によるフォーカスモータの速度制
御手順を示すフローチャート、 第６図はファジー推論のルールとメンバシップ関数の基
本的な演算を説明するための図、 第７図は本発明におけるファジー推論に用いられるメン
バシップ関数による演算を説明するための図、 第８図は本発明におけるファジー推論のルールを示す
図、 第９図は本発明におけるファジー推論によるフォーカス
モータの速度制御を説明するためのフローチャート、 第10図はモード判別によるメンバシップ関数の設定条件
の制御を示す図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 太田 盛也 神奈川県川崎市高津区下野毛770番地 キヤノン株式会社玉川事業所内 (56)参考文献 特開 平２−195436（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−128878（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−105601（ＪＰ，Ａ) 前田幹夫、外１名、「自己調整ファジ ィコントローラ」、計測自動制御学会論 文集、社団法人計測自動制御学会、昭和 63年２月、第24巻、第２号、Ｐ．191− 197（特に、２．２節「簡略推論」を参 照) 青木俊宣、「ファジィ理論を用いたオ ートアイリスシステム」、テレビジョン 学会技術報告、社団法人テレビション学 会、平成２年１月、第14巻、第５号 Ｐ．25〜30 (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G05B 13/00 - 13/02 H04N 5/232 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】映像信号中より抽出した複数の焦点検出情
   報を演算して焦点調節のためのフォーカシングレンズの
   制御量を出力する焦点制御装置であって、 前記映像信号中より前記複数の焦点検出情報を検出する
   検出手段と、 前記検出手段より出力された前記複数の焦点検出情報が
   予め設定されたルールに適合する度合いを所定の入力メ
   ンバシップ関数に基づいて定量的に演算し、前記フォー
   カシングレンズの駆動速度及び駆動方向を制御するため
   の出力メンバシップ関数を発生する第１の演算手段と、 前記第１の演算手段より出力された出力関数の外形に所
   定の近似処理を行った外形に対して重心演算を行う第２
   の演算手段と、 前記第２の演算手段より出力された駆動速度及び駆動方
   向に基づいて前記フォーカシングレンズを駆動する駆動
   手段と、 前記映像信号中より被写体のコントラストを検出し、前
   記コントラストが低い場合には、前記焦点検出情報の検
   出値を大きく判定する確率が高くなるように、前記コン
   トラストが高い場合には、前記焦点検出情報の検出値を
   小さく判定する確率が高くなるように、前記入力メンバ
   シップ関数の設定を変化させる手段と、 を備えたことを特徴とする焦点制御装置。