JP3335419B2

JP3335419B2 - カメラの測距装置

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Publication number: JP3335419B2
Application number: JP12278793A
Authority: JP
Inventors: 康一中田
Original assignee: Olympus Optic Co Ltd
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 1993-05-25
Filing date: 1993-05-25
Publication date: 2002-10-15
Anticipated expiration: 2017-10-15
Also published as: JPH06331883A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、撮影画面内の複数の対
象物までの測距を行うカメラの測距装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】従来、撮影画面の複数の点について被写
体距離を測距する、いわゆる多点測距装置がある。例え
ば特開昭６０−６０５１１号公報に記載されるような、
各測距エリアの被写体距離情報の中から単純に一番近い
距離情報を選択し、その距離にピントを合わせるように
した測距装置が提案されている。

【０００３】また、ＵＳＰ．４，９４３，８２４号に記
載されるような撮影画面内での被写体の大きさを検出
し、撮影画面内に占める被写体の大きさにより主要被写
体を検知するようにした測距装置が知られている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述した従来
の測距装置では、各測距エリアの被写体の中の最も近い
被写体を主被写体と特定したり、撮影画面内に占める被
写体の大きさにより主被写体を検知する方式である。

【０００５】前者の最至近の被写体を主被写体とする方
式の場合、主被写体より近い位置に他の被写体が存在す
ると、撮影者の意図したものとは別の被写体にピントが
合ってしまうことがある。

【０００６】さらに後者の被写体の大きさで主被写体と
する方式の場合は、主被写体の距離により撮影画面内に
占める大きさが変わるので、主被写体を正しく判定でき
なかったり、焦点距離可変のカメラでは焦点距離を加味
する必要があった。

【０００７】そこで本発明は、測距した複数の測距ポイ
ントの距離データをグループ分けし、予め定めた所定の
大きさで主被写体と判定するカメラの測距装置を提供す
ることを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、複数のポイントに向けて光を投射する投光
手段と、前記複数のポイントからの反射光を受光する受
光手段と、この受光手段の出力を用いて前記複数のポイ
ント上の対象物までの距離を演算する演算手段と、前記
複数のポイントを位置及び距離データの分布に基づい
て、グループ分けするグループ分け手段と、前記分けら
れた夫々のグループの大きさを判定する判定手段と、前
記夫々のグループの大きさを、所定距離よりも対象物が
近い場合は第１の大きさと比較し、所定距離よりも遠い
場合は第２の大きさと比較して、主要なグループを特定
し、該グループまでの距離を撮影光学系の合焦用距離デ
ータとして選択する選択手段とを具え、撮影光学系の焦
点距離に応じて上記所定距離を変更するカメラの測距装
置を提供する。

【０００９】

【作用】以上のような構成のカメラの測距装置は、複数
のポイントに向けて光を投光し、それらのポイントから
の反射光を受光して、出力された電流値に基づいて被写
体対象物までの距離を距離データとして演算する。得ら
れた距離データの分布に基づいて、複数のポイントがグ
ループ分けされ、それらのグループの大きさを、所定距
離よりも対象物が近い場合は第１の大きさと比較し、所
定距離よりも遠い場合は第２の大きさと比較して、主要
なグループを特定し、このグループまでの距離を撮影光
学系の合焦用距離データとして、ピント合わせが行われ
る。

【００１０】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１には、本発明による第１実施例として
のカメラの測距装置の構成を示し説明する。このカメラ
の測距装置の測距方式は、基本的にアクティブ三角測距
であり、公知の技術であるため、ここでは詳細な説明は
省略する。

【００１１】まず、この測距装置の投光部において、中
央処理装置（ＣＰＵ）１からの命令によりＩＲＥＤドラ
イバ２はＩＲＥＤ３を発光させる。ＩＲＥＤ３から照射
された信号光は投光スキャン用ミラー４で反射され、投
光レンズ５を通して図示しない被写体に照射される。こ
のようにして１つの測距ポイントへの投光が終了した
ら、ＣＰＵ１の命令によりモータドライバ６は投光スキ
ャン用モータ７を駆動し、スキャン用ミラー４を次の測
距ポイントに向けて信号光を反射する位置に回転させ
る。

【００１２】このようにして、各測距ポイントへ信号光
を順次投光する。なお、ここでは投光用スキャン用ミラ
ー４をモータ７で回転させているが、ミラーの回転は電
磁石による駆動など、ミラーの位置制御ができる方式で
あればよい。

【００１３】次に受光部において、前記被写体からの反
射光を受光レンズ８を通してＰＳＤ９で受光する。ＰＳ
Ｄ９より出力された電流値に基づき、比データ演算回路
１０で距離データを演算し、この距離データはＡ／Ｄ変
換回路１１でＡ／Ｄ変換されＣＰＵ１に送られる。そし
て、ＣＰＵ１に送られた距離データは、ＣＰＵ１内のグ
ループ分け部１２により、隣接する測距ポイントの測距
離データの差の大きさによりグループ分けされ、それら
のグループの中から人幅検出部１３で人物の幅に近いグ
ループが選択され、そのグループの距離データを基に、
ＣＰＵ１はＡＦレンズ駆動用モータドライバ１４を動作
させ、図示しない撮影レンズ系のピントを合わせる。

【００１４】以上のように本実施例のカメラの測距装置
は、例えば、図２（ａ）に示すような構図で測距を行っ
た場合、図２（ｂ）に示すグループＢの距離データによ
りピント合わせを行い、撮影者の意図する被写体、特に
人物についてピントを合わせることができる。

【００１５】次に、図３乃至図５に示すフローチャート
により、このように構成された測距装置のＣＰＵ１内の
処理について説明する。図３は、この測距装置のメイン
フローチャートであり、まず、前述したスキャン測距を
行い、測距データをＣＰＵ１内に取り込む（ステップＳ
１）。そしてＣＰＵ１内に取り込んだ測距データをグル
ープ分けする（ステップＳ２）。このグループ分けは、
隣り合う測距ポイントのデータを比較し、その差が所定
値以内であれば同じグループとする。

【００１６】次に、分けられたグループ毎にグループを
構成する距離データの平均を求め、その平均値をそれぞ
れのグループが示す被写体までの距離とする（ステップ
Ｓ３）。そして、測距ポイントの中央を含むグループの
距離データが最至近データであるか判定し（ステップＳ
４）、最至近データであれば（ＹＥＳ）、そのグループ
を主被写体としてピント合わせを行い（ステップＳ
５）、最至近データでなければ（ＮＯ）、グループの距
離データとグループを構成する測距ポイント数により人
幅検知を行う（ステップＳ６）。

【００１７】そして、前記人幅検知により人物らしいグ
ループがあるか判別し（ステップＳ７）、人物らしいグ
ループがあれば（ＹＥＳ）、そのグループを主被写体と
してピント合わせを行う（ステップＳ８）。しかし人物
らしいグループがなければ（ＮＯ）、測距ポイントの中
央を含むグループ、を主被写体としてピント合わせを行
う（ステップＳ９）。このように測距ポイントの中央に
ピントを合わせるのは、通常、風景写真等や人物以外の
被写体を撮影する場合に、主被写体は中央にある場合が
多いためである。

【００１８】次に図４に示すフローチャートを参照して
グループ分けのサブルーチンについて説明する。ここ
で、フローチャートでは、ｉは測距ポイント番号，ｊは
グループ番号、ｋはグループを構成する測距ポイント数
を示すものとする。また、Ｇｊｋはグループ番号、ｊは
構成ポイント数ｋのグループ番号、Ｌｉはｉ番目の測距
ポイントの測距データ、Ｌは隣り合う測距ポイントの測
距データの差と比較する所定値とする。

【００１９】まず、グループ分けを行うにあたって、
ｉ、ｊ、ｋを“０”に設定する（ステップＳ１１，Ｓ１
２，Ｓ１３）。そして、隣り合う測距ポイントの測距デ
ータの差の絶対値｜Ｌ_i ーＬ_i+1 ｜＜Ｌを比較し（ステ
ップＳ１４）、差の絶対値が所定値Ｌよりも小さければ
（ＹＥＳ）、ＬｉをＧｊｋに格納し（ステップＳ１
５）、ｋをインクリメントする（ステップＳ１６）。

【００２０】しかしステップＳ１４の｜Ｌ_i ーＬ_i+1 ｜
＜Ｌで、差の絶対値が所定値Ｌよりも大きければ（Ｎ
Ｏ）、ｊをインクリメントし（ステップＳ１７）、ｋを
“０”に設定して、グループＧｊｋを次のグループに設
定する（ステップＳ１８）。

【００２１】以上、２通りのいずれかの処理の後、ｉを
インクリメントし次の測距ポイントに移り（ステップＳ
１９）、以上の処理を全ての測距ポイントが終了するま
でくり返し（ステップＳ２０）、終了したならば（ＹＥ
Ｓ）、図３に示したステップＳ３に移行する。

【００２２】次に、図５に示すフローチャートを参照し
て、人幅検知のザブルーチンについて説明する。このフ
ローチャートで、ｍは人物を示すグループ番号を格納す
るレジスタ番号、ｊはグループ番号、Ｌｊはグループの
平均距離の逆数、ｋｊはグループ番号、ｊの測距ポイン
ト数、ｎｊはＬｊで図６に示すようなテーブルにてテー
ブル参照されるグループ内測距ポイント数（人幅を示
す）をしめすものとする。また、Ｎはグループの幅と人
物との差の絶対値と比較する所定値、Ｍｍは人物を示し
ていると判定したグループ番号ｊを格納するレジスタで
ある。

【００２３】人幅検知において、まず、ｊ、ｍを“０”
に設定する（ステップＳ２１，Ｓ２２）。そして、図６
に示すようなテーブルを参照して、人物の幅を示すポイ
ント数をｎｊにセットする（ステップＳ２３）。そし
て、ｋｊとｎｊとの差の絶対値｜ｋ_j −ｎ_j ｜をとり、
｜ｋ_j −ｎ_j ｜＜Ｎを比較し、差の絶対値が所定値Ｎよ
り小さければ（ＹＥＳ）、ｍをインクリメントし（ステ
ップＳ２５）、グループ番号ｊをレジスタＭｍに格納し
（ステップＳ２６）、次へ移行する。しかしステップＳ
２４の判定で、差の絶対値が所定値Ｎより大きければ
（ＮＯ）、ｊをインクリメントし、全グループについて
処理が終了したか判定し（ステップＳ２８）、終了して
いなければ（ＮＯ）、ステップＳ２３へ戻り、処理をく
り返し行い、全グループについて処理が終了したならば
（ＹＥＳ）、リターンして、図３のステップＳ７に移行
する。

【００２４】次に本発明による第２実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。ここで第２実施例の構
成は、第１実施例と同じ構成であるものであり、ＣＰＵ
による処理が異なっている。

【００２５】前述した第１実施例では測距視野内に人物
が１人だけ存在する場合には有効であるが、実際の撮影
では図７（ａ），（ｂ）に示すような構図で撮影する場
合が多い。即ち、第１実施例では図７（ａ）に示すよう
な構図の場合は、複数存在する人物の中でどの人物にピ
ント合わせればよいかの判定ができない。また図７
（ｂ）に示すような２人の人物が隣接して、中央の測距
ポイントを含まない位置に存在している場合には、２人
の人物の幅は、人物として判定される幅よりも大きく他
の１つの被写体と判定され、結果的に風景写真等の人物
の存在しない撮影であると判定される。従って画面中央
にピントが合わされ、２人の人物にはピントが合わせる
られていない。

【００２６】第２実施例では、このような場合でも、主
被写体にピントが合うようにした実施例である。図８に
示すフローチャートにより第２実施例のカメラの測距装
置の動作について説明する。ここで、この測距装置の動
作は、ステップＳ３１〜ステップＳ３６までは、第１実
施例と同様の処理を行であり、説明を省略する。

【００２７】そしてステップＳ３７で人間の幅に近いグ
ループがあるか判定し（ステップＳ３７）、人物の幅に
近いグループが存在しない場合（ＮＯ）、人物の幅の定
数倍のグループが存在するか否か判定する（ステップＳ
３８）。この判定は図５に示したステップＳ２４の処理
を後述する図９に示すような処理で行う。

【００２８】すなわち、図９に示すフローチャートは、
グループを構成する測距ポイント数ｋｊをそのグループ
の測距データＬｊにより図６に示すテーブルにてテーブ
ル参照されるポイント数ｎｊで割った値をａに格納し
（ステップＳ５１）、ａ＞２を比較し（ステップＳ５
２）、ａが２より小さいときは（ＮＯ）、図５のステッ
プＳ２７に移行し、次のグループに移る。しかし、ａが
２より大きいときは（ＹＥＳ）、ａの少数部分をとりｂ
に格納する（ステップＳ５３）。そしてｂ＜Ｎ´を比較
し（ステップＳ５４）、ｂが所定値Ｎ´より小さければ
（ＹＥＳ）、複数の人物が並んでいると判定して、図８
のステップＳ３９（ステップＳ２５）に移行し、ｂが所
定値Ｎ´より大きければ（ＮＯ）、図８のステップＳ４
０（ステップＳ２７）に移行する。

【００２９】よって、図９のステップＳ５４で、複数の
人物が並んでいると判定された場合は、図８のステップ
Ｓ３９に移行し、そのグループの測距データでピントを
合わせを行う（ステップＳ３９）。しかしステップＳ５
４で人物がいないと判定された場合は、図８のステップ
Ｓ４０に移行し、中央を含むグループの測距データでピ
ント合わせを行う（ステップＳ４０）。

【００３０】また、前記ステップＳ３７で人物がいると
判定した場合は（ＹＥＳ）、人物のグループが２つ以上
あるか判定し（ステップＳ４１）、人物が１人しかいな
いと判定したときは（ＮＯ）、その人物を示すグループ
の測距データでピント合わせを行う（ステップＳ４
２）。しかし人物が複数存在する時は（ＹＥＳ）、人物
を含むグループの中で中央に最も近いグループの測距デ
ータにピント合わせを行う（ステップＳ４３）。

【００３１】次に本発明による第３実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。本実施例は、第２実施
例の測距装置において、至近側に被写体が存在した場合
には、人物の顔の幅で主被写体検知を行うようにしたも
のである。例えば、図１０（ａ）に示すような構図のと
き、それぞれのグループの距離は、図１０（ｂ）に示す
ような位置になっていれば、グループＣを主被写体と判
定する。

【００３２】図１１，図１２は本実施例を説明するため
のフローチャートである。図１１において、まず、前述
したスキャン測距を行い、測距データをＣＰＵ１内に取
り込む（ステップＳ６１）。そしてＣＰＵ１内に取り込
んだ測距データをグループ分けする（ステップＳ６
２）。このグループ分けは、隣り合う測距ポイントのデ
ータを比較し、その差が所定値以内であれば同じグルー
プとする。

【００３３】次に、分けられたグループ毎にグループを
構成する距離データの平均を求め、その平均値をそれぞ
れのグループが示す被写体までの距離とする（ステップ
Ｓ６３）。

【００３４】そして、測距ポイントの中央を含むグルー
プの距離データが最至近データであるか判定し（ステッ
プＳ６４）、最至近データであれば（ＹＥＳ）、そのグ
ループを主被写体としてピント合わせを行い（ステップ
Ｓ６５）、最至近データでなければ（ＮＯ）、その距離
データが所定距離以近のグループがあるか判定する（ス
テップＳ６６）。この判定で、グループが存在する場合
（ＹＥＳ）、図１２のステップＳ７５に移行し、図５に
示した人幅検知と同様の処理を行う。但し、Ｌｊでテー
ブル参照されるグループの構成ポイント数は、顔の幅を
示す数となり、人幅判定用の所定値Ｎも顔幅用となる。

【００３５】そして、顔の幅に近いグループがあるか判
定し（ステップＳ７６）、顔の幅を示すと判定されたグ
ループがあれば（ＹＥＳ）、顔の幅を示すグループが２
つ以上あるか判定する（ステップＳ７７）。顔の幅を示
すグループが複数存在する場合は（ＹＥＳ）、それらの
グループの中で中央に近いグループの距離データでピン
ト合わせを行う（ステップＳ７８）。しかし、また顔の
幅を示すグループが１つだけの場合は（ＮＯ）、そのグ
ループの距離データでピント合わせを行なう（ステップ
Ｓ７９）。

【００３６】そして前記ステップＳ７６の判定で、顔の
幅を示すグループが検出されなかった場合は（ＮＯ）、
第２実施例で説明した図８のステップＳ３８と同様の処
理を顔の幅について行なう。すなわち、顔の幅の整数倍
に近いグループかあるか判定し（ステップＳ８０）、隣
り合う複数の顔のグループがある場合に（ＹＥＳ）、そ
のグループの距離データでピント合わせを行なう（ステ
ップＳ８１）。しかし隣り合う複数の顔のグループがな
いと判定された場合には（ＮＯ）、図１１のステップＳ
６７に移行し、人幅検知を行う（ステップＳ６７）。

【００３７】そして、その後のステップＳ６８からステ
ップＳ７４については、第２実施例のステップＳ３７〜
Ｓ４３と同等の処理を行なう。次に本発明による第４実
施例としてのカメラの測距装置について説明する。前述
した第３実施例においては、至近側の被写体距離によっ
て主被写体を決定する基準を人の幅にするか顔の幅にす
るかを決定したため、同じ場面の撮影でも撮影レンズの
焦点距離により構図が異なる。すなわち、短焦点側で
は、図１３（ａ）に示すような構図になり、長焦点側で
は図１３（ｂ）に示すようになる。

【００３８】そこで第４実施例は、撮影レンズの焦点距
離ｆ_TLが所定焦点距離ｆより大きい場合は、顔の幅を基
準に主被写体を決定するようにしたものである。Ｑ×Ｅ
３実施例と異なる第４実施例の特徴部分のみを説明す
る。

【００３９】図１４は第４実施例の測距装置を説明する
ためのフローチャートである。これは、第３実施例の図
１１のフローチャートのステップＳ６６では最至近グル
ープの距離が所定距離以内のときには、図１２の顔幅検
出処理を行なったのに対して、本実施例では、図１４の
ステップＳ９５で撮影レンズの焦点距離ｆ_TLが所定焦点
距離より大きいときに、図１２の顔幅検出処理を行な
い、他の処理ステップＳ９１〜Ｓ９４，Ｓ９６〜Ｓ１０
４は第３実施例のステップＳ６１〜Ｓ７４と同等の処理
であり、説明を省略する。

【００４０】次に本発明による第５実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。本実施例は第３、第４
実施例を合わせたものである。図１５のフローチャート
に示したように、ステップＳ１１４で所定距離以内に被
写体が存在する場合で（ＹＥＳ）、撮影レンズの焦点距
離ｆ_TLが所定焦点距離ｆより大きいときに（ステップＳ
１１５）、図１２の顔幅検出処理を行なうようにしたも
のである。他の処理ステップＳ１１０〜Ｓ１１４，Ｓ１
１６〜Ｓ１２４は第３実施例のステップＳ６１〜Ｓ７４
と同等の処理であり、ここでは説明を省略する。

【００４１】次に本発明による第６実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。本実施例は、第３実施
例で図１２の顔幅検出処理を行なうかどうかを決める基
準である所定距離を撮影レンズの焦点距離ｆ_TLにより変
えるようにしたものである。すなわち、図１６に示した
フローチャートのステップＳ１３５に示すように、撮影
レンズの焦点距離ｆ_TLにより、図１７に示すようなテー
ブルで参照される所定距離より近くに被写体があった場
合には、図１２の顔幅検出処理を行なうようにしたもの
である。

【００４２】次に本発明による第７実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。前述した第１〜６実施
例では、グループ分けを行なった後、グループを構成す
る測距ポイントの測距データの平均を求め、その値をそ
のグループが示す被写体までの距離としていたが、本実
施例ではグループを構成する測距ポイントの測距データ
の中で最も近い値をそのグループが示す被写体までの距
離とする。

【００４３】次に本発明による第８実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。第１〜６実施例でグル
ープ分けを行なった後、グループを構成する測距ポイン
トの測距データの平均を求め、その値をそのグループが
示す被写体までの距離としていたが、本実施例ではグル
ープを構成する測距ポイントの中の中央位置にあるポイ
ントの測距データをそのグループが示す被写体までの距
離とする。

【００４４】次に本発明による第９実施例としてのカメ
ラの測距装置について説明する。前述した第１〜８実施
例では、スキャン測距した後にグループ分けを行なって
いたのに対して、本実施例では、スキャン測距と同時に
グループ分けを行なうことによりタイムラグを小さくす
る。

【００４５】図１８は、スキャン測距グループ分けのサ
ブルーチンのフローチャートである。前述した図６のフ
ローチャートでは、測距データが全部そろってから隣り
合う測距ポイントのデータを比較したことに対して、本
実施例は、１つのポイントを測距する毎に前のポイント
の測距データの比較を順次行なっていくものである。

【００４６】以上、本発明の実施例について述べたが、
本発明は前述した一次元的な多点測距の実施例に限定さ
れるものではなく、二次元的な多点測距においても発明
の要旨を逸脱しない範囲での変形や応用が可能であるこ
とは言うまでもない。

【００４７】以上、述べたように本実施例のカメラの測
距装置は、多点測距を行なう場合に、測距した複数の点
を近似する距離毎にグループ分けし、予め定めた所定幅
の基づき、そのグループの中で人間の大きさに近いグル
ープを主被写体と判定し、撮影者の意図する被写体、特
に人物にピントの合うカメラの測距装置を提供すること
ができる。また本発明は、前述した実施例に限定される
ものではなく、他にも発明の要旨を逸脱しない範囲で種
々の変形や応用が可能であることは勿論である。

【００４８】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、測
距した複数の測距ポイントの距離データをグループ分け
し、予め定めた所定の大きさで主被写体と判定するカメ
ラの測距装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による第１実施例としてのカメラの測距
装置の構成を示す図である。

【図２】第１実施例のカメラの測距装置で測距を行う構
図の例を示す図である。

【図３】第１実施例のカメラの測距装置の動作について
説明するためのフローチャートである。

【図４】第１実施例のカメラの測距装置のグループ分け
のサブルーチンについて説明するためのフローチャート
である。

【図５】第１実施例のカメラの測距装置の人幅検知のザ
ブルーチンについて説明するためのフローチャートであ
る。

【図６】距離に対する人幅のポイント数のテーブルを示
す図である。

【図７】複数の人物が画面内に存在する構図の例であ
る。

【図８】本発明による第２実施例のカメラの測距装置の
動作について説明するためのフローチャートである。

【図９】第２実施例のカメラの測距装置の動作におい
て、人物の幅の定数倍のグループが存在するか否かの判
定を説明するためのフローチャートである。

【図１０】第３実施例のカメラの測距装置で測距を行う
構図の例を示す図である。

【図１１】本発明による第３実施例のカメラの測距装置
の動作について説明するためのフローチャートである。

【図１２】図１１における人幅検知を説明するためのフ
ローチャートである。

【図１３】同じ撮影場面の撮影レンズが短焦点側と長焦
点側の構図を示す図である。

【図１４】本発明による第４実施例のカメラの測距装置
の動作について説明するためのフローチャートである。

【図１５】本発明による第５実施例のカメラの測距装置
の動作について説明するためのフローチャートである。

【図１６】本発明による第６実施例のカメラの測距装置
の動作について説明するためのフローチャートである。

【図１７】撮影レンズの焦点距離と所定距離との関係の
テーブルを示す図である。

【図１８】第６実施例のカメラの測距装置のスキャン測
距グループ分けのサブルーチンのフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１…中央処理装置（ＣＰＵ）、２…ＩＲＥＤドライバ、
３…ＩＲＥＤ、４…投光スキャン用ミラー、５…投光レ
ンズ、６…モータドライバ、７…投光スキャン用モー
タ、８…受光レンズ、９…ＰＳＤ、１０…比データ演算
回路、１１…Ａ／Ｄ変換回路、１２…グループ分け部、
１３…人幅検出部、１４…ＡＦレンズ駆動用モータドラ
イバ、１５…ＡＦレンズ駆動用モータ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G02B 7/28 - 7/40 G03B 13/36

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のポイントに向けて光を投射する投
光手段と、前記複数のポイントからの反射光を受光する受光手段
と、この受光手段の出力を用いて前記複数のポイント上の対
象物までの距離を演算する演算手段と、前記複数のポイントを位置及び距離データの分布に基づ
いて、グループ分けするグループ分け手段と、前記分けられた夫々のグループの大きさを判定する判定
手段と、前記夫々のグループの大きさを、所定距離よりも対象物
が近い場合は第１の大きさと比較し、所定距離よりも遠
い場合は第２の大きさと比較して、主要なグループを特
定し、該グループまでの距離を撮影光学系の合焦用距離
データとして選択する選択手段と、を具備し、撮影光学系の焦点距離に応じて上記所定距離を変更する
ことを特徴とするカメラの測距装置。
【請求項２】前記選択手段の選択基準は、前記主要な
グループ内における複数のポイントの距離データを平均
してグループまでの距離とすることを特徴とする請求項
１記載のカメラの測距装置。
【請求項３】前記選択手段の選択基準は、前記主要な
グループ内における複数のポイントの内の１つのポイン
トの距離データをグループまでの距離とすることを特徴
とする請求項１記載のカメラの測距装置。
【請求項４】前記選択手段は、前記所定の大きさに対
応するグループが複数ある場合は、撮影光学系の光軸に
近いものを主要なグループとすることを特徴とする請求
項１記載のカメラの測距装置。
【請求項５】撮影画面内の複数の対象物までの距離を
検出する検出手段と、前記複数の対象物を位置及び距離データの分布に基づい
てグループ分けするグループ分け手段と、前記グループ分け手段で分けられた各グループの大きさ
を、所定距離よりも対象物が近い場合は第１の大きさと
比較し、所定距離よりも遠い場合は第２の大きさと比較
して、主要グループを決定する決定手段と、前記主要グループまでの距離を測距データとする選択手
段と、を具備し、撮影光学系の焦点距離に応じて上記所定距離を変更する
ことを特徴とするカメラの測距装置。