JP7443070B2 - 画像認識水栓 - Google Patents

Description

本発明は、画像認識水栓に関する。

近年では、公衆トイレの手洗い用の水栓等において、レバー操作を行うことなく自動的に吐水と止水が行なわれる自動水栓が多く利用されている。また一般家庭のシンク等にも、自動水栓が利用されている場合がある。

例えば特許文献１には、水栓の下方を撮像する撮像部を有し、撮像画像を動作解析部にて解析し、手の有／無にて給水／止水を行い、手の動作量（移動量）にてストレート状／シャワー状の切り替えを行い、手指のジェスチャー（親指を上方に向ける／下方に向ける）にて給水／止水または昇温／降温、を行う、自動水栓が開示されている。

また例えば特許文献２には、水洗器の左右位置に設けた一対のセンサからの出力画像を用い、それぞれのセンサからの出力画像を二値化し、二値化したそれぞれの認識対象画像を比較して、使用者の動きを示す画素の変化数が所定の範囲内にあるときに吐水する、水洗器における自動給水方法が開示されている。

特開平１１－３６３９６号公報 特許第４１６７８０２号

特許文献１では、例えば水栓の動作を、吐水／止水、昇温／降温、流量増加／流量減少、の６通りとする場合、６通りの異なるジェスチャーを認識させなければならない。つまり、動作の種類と同数のジェスチャーを設定して認識させなければならないので、動作の種類が多くなると、動作に対応するジェスチャーを使用者が覚えきれない可能性があり、使い勝手がよくない。また、撮像部が１個であるので使用者までの距離を検出できず、水栓に届かない遠くの使用者であっても撮像してしまう場合がある。従って、水栓の下方を撮像するように撮像部を設定して、遠くの使用者が撮像されないように設定する必要があり、撮像部の設置場所や撮像領域の設定の制約が多く、あまり好ましくない。

特許文献２では、左右の撮像用のセンサの光軸を使用者に向けて、水洗器の左右のセンサからの出力画像の画素の変化数を検出しており、使用者が水洗器から離れた位置から手前まで移動してきたことを検出できる程度である。従って、吐水／止水程度の制御しか行うことができず、昇温／降温、流量増加／流量減少等、種々の動作の制御には不向きである。

本発明は、このような点に鑑みて創案されたものであり、画像認識を用いてより少ない人体サインの認識種類にて、水栓ユニットのより多くの動作種類を制御可能、あるいは、画像認識を用いて使用者までの距離を検出して誤検出を抑制可能、とすることで、より使い勝手のよい画像認識水栓を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明の第１の発明は、吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、の少なくとも１つの動作をする水栓ユニットと、使用者に向けて配置されて使用者を撮像する撮像ユニットと、撮像ユニットから入力される画像情報に基づいて水栓ユニットの動作を制御する制御装置と、を有する画像認識水栓である。制御装置は、記憶装置を有しており、記憶装置には、人体の一部にて表現される人体サインであってそれぞれ異なる複数の人体サインの画像である複数の人体サイン画像が登録されている登録サイン情報が記憶されている。撮像ユニットは、１個の撮像装置を有しており、撮像装置は、使用者が人体の一部を用いて表現した人体サインを所定タイミング毎に撮像して得られた画像情報を次々と制御装置に出力する。制御装置は、予め設定された複数の動作パターンの中から選定した動作パターンを用いて水栓ユニットの動作を制御する。複数の動作パターンにおける少なくとも一部の動作パターンには、連続した異なる人体サインの順列であるサイン順列パターンが対応付けられている。そして制御装置は、撮像装置から次々と入力される画像情報と、記憶装置に記憶されている登録サイン情報に登録されている複数の人体サイン画像と、を照合して使用者が表現した人体サインを認識する画像認識部と、使用者が異なる人体サインを連続して表現した場合にはサイン順列パターンを認識し、認識したサイン順列パターンに対応付けられている動作パターンを用いて水栓ユニットの動作を制御する水栓ユニット制御部と、を有する。

次に、本発明の第２の発明は、吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、の少なくとも１つの動作をする水栓ユニットと、使用者に向けて配置されて使用者を撮像する撮像ユニットと、撮像ユニットから入力される画像情報に基づいて水栓ユニットの動作を制御する制御装置と、を有する画像認識水栓である。制御装置は、記憶装置を有しており、記憶装置には、人体の一部にて表現される人体サインであってそれぞれ異なる複数の人体サインの画像である複数の人体サイン画像が登録されている登録サイン情報が記憶されている。撮像ユニットは、所定間隔をあけて配置された２個の撮像装置を有しており、それぞれの撮像装置は、使用者が人体の一部を用いて表現した人体サインを所定タイミング毎に撮像して得られた画像情報を次々と制御装置に出力する。制御装置は、予め設定された複数の動作パターンの中から選定した動作パターンを用いて水栓ユニットの動作を制御する。複数の動作パターンのそれぞれには、それぞれの異なる人体サインが対応付けられている。制御装置は、それぞれの撮像装置から次々と入力される画像情報と、記憶装置に記憶されている登録サイン情報に登録されている複数の人体サイン画像と、を照合して使用者が表現した人体サインを認識する画像認識部と、認識した人体サインに対応付けられている動作パターンを用いて水栓ユニットの動作を制御する水栓ユニット制御部と、を有する。そして制御装置は、一方の撮像装置からの画像情報に撮像されている撮像対象物と、他方の撮像装置からの画像情報に撮像されている撮像対象物とを比較し、撮像されている撮像対象物の偏差に基づいて、それぞれの撮像装置の位置に対する撮像対象物の位置を求める対象物位置算出部を有し、求めた撮像対象物の位置が、それぞれの撮像装置の位置に対して予め設定された認識空間内でない場合には、人体サインに対応付けられている動作パターンを用いた水栓ユニットの制御を行わず、求めた撮像対象物の位置が、認識空間内である場合には、水栓ユニット制御部による水栓ユニットの制御を実行する。

次に、本発明の第３の発明は、吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、の少なくとも１つの動作をする水栓ユニットと、使用者に向けて配置されて使用者を撮像する撮像ユニットと、撮像ユニットから入力される画像情報に基づいて水栓ユニットの動作を制御する制御装置と、を有する画像認識水栓である。制御装置は、記憶装置を有しており、記憶装置には、人体の一部にて表現される人体サインであってそれぞれ異なる複数の人体サインの画像である複数の人体サイン画像が登録されている登録サイン情報が記憶されている。撮像ユニットは、所定間隔をあけて配置された２個の撮像装置を有しており、それぞれの撮像装置は、使用者が人体の一部を用いて表現した人体サインを所定タイミング毎に撮像して得られた画像情報を次々と制御装置に出力する。制御装置は、予め設定された複数の動作パターンの中から選定した動作パターンを用いて水栓ユニットの動作を制御する。複数の動作パターンにおける少なくとも一部の動作パターンには、連続した異なる人体サインの順列であるサイン順列パターンが対応付けられている。制御装置は、それぞれの撮像装置から次々と入力される画像情報と、記憶装置に記憶されている登録サイン情報に登録されている複数の人体サイン画像と、を照合して使用者が表現した人体サインを認識する画像認識部と、使用者が異なる人体サインを連続して表現した場合には、サイン順列パターンを認識し、認識したサイン順列パターンに対応付けられている動作パターンを用いて水栓ユニットの動作を制御する水栓ユニット制御部と、を有する。そして制御装置は、一方の撮像装置からの画像情報に撮像されている撮像対象物と、他方の撮像装置からの画像情報に撮像されている撮像対象物とを比較し、撮像されている撮像対象物の偏差に基づいて、それぞれの撮像装置の位置に対する撮像対象物の位置を求める対象物位置算出部を有し、求めた撮像対象物の位置が、それぞれの撮像装置の位置に対して予め設定された認識空間内でない場合には、前記サイン順列パターンに対応付けられている前記動作パターンを用いた前記水栓ユニットの制御を行わず、求めた撮像対象物の位置が、認識空間内である場合には、水栓ユニット制御部による水栓ユニットの制御を実行する。

次に、本発明の第４の発明は、上記第１の発明～第３の発明のいずれか１つに係る画像認識水栓であって、撮像装置は、ＲＧＢカメラである。そして制御装置は、画像認識部にて人体サインを認識する際、画像情報に撮像されている撮像対象物の、色の種類である色相、色の鮮やかさである彩度、色の明るさである明度、の少なくとも１つと、画像情報に撮像されている撮像対象物の輪郭形状と、に基づいて認識する。

第１の発明によれば、水栓ユニットの少なくとも一部の動作パターンには、連続した異なる人体サインの順列であるサイン順列パターンが対応付けられている。従って、人体サインの種類が少なくても、サイン順列パターンにて多数のサインを創生することができる。これにより、より少ない人体サインの認識種類にて、水栓ユニットのより多くの動作種類を制御可能となり、より使い勝手のよい画像認識水栓を提供できる。

第２の発明によれば、所定間隔をあけて配置された２個の撮像装置からのそれぞれの画像情報に撮像されている撮像対象物の偏差に基づいて、撮像装置に対する撮像対象物の位置を求めている。そして認識空間内で表現された人体サイン（撮像対象物）のみを受け付けて水栓ユニットを制御する。つまり、画像認識を用いて使用者までの距離を検出して誤検出を抑制可能であり、より使い勝手のよい画像認識水栓を提供できる。

第３の発明によれば、水栓ユニットの少なくとも一部の動作パターンには、連続した異なる人体サインの順列であるサイン順列パターンが対応付けられている。従って、人体サインの種類が少なくても、サイン順列パターンにて多数のサインを創生することができる。また、所定間隔をあけて配置された２個の撮像装置からのそれぞれの画像情報に撮像されている撮像対象物の偏差に基づいて、撮像装置に対する撮像対象物の位置を求めている。そして認識空間内で表現された人体サイン（撮像対象物）のみを受け付けて水栓ユニットを制御する。従って、画像認識を用いてより少ない人体サインの認識種類にて、水栓ユニットのより多くの動作種類を制御可能であるとともに、画像認識を用いて使用者までの距離を検出して誤検出を抑制可能である。これにより、より使い勝手のよい画像認識水栓を提供できる。

第４の発明によれば、ＲＧＢカメラからの画像情報に撮像されている撮像対象物を適切に認識することができる。

家庭のキッチンのシンクの水栓に、本発明の画像認識水栓を適用した例を説明する斜視図である。 図１に示す画像認識水栓をII方向から見た正面図である。 図１に示す画像認識水栓をIII方向から見た右側面図である。 図１に示す画像認識水栓をIV方向から見た平面図である。 第１の実施の形態（２個の撮像装置で認識空間あり、サイン順列パターンあり）の画像認識水栓の構成を説明するブロック図である。 第１の実施の形態において、記憶装置に記憶されている登録サイン情報の例を説明する図である。 第１の実施の形態において、人体サインの例と、人体サインに対応付けられた人体サイン関連情報の例を説明する図である。 第１の実施の形態において、人体サイン、または、サイン順列パターンと、水栓ユニットの動作モードとの対応付けの例を説明する図である。 第１の実施の形態において、図８をまとめた表であり、人体サイン関連情報（サイン順列パターン）に対応付けられた動作モード及び動作パターンの例を示す図である。 第１の実施の形態において、制御装置の処理（全体処理）の処理手順の例を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態において、図１０に示すフローチャートにおける処理ＳＳ１００（初期化処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態において、図１０に示すフローチャートにおける処理ＳＢ２００（入力信号処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態において、図１０に示すフローチャートにおける処理ＳＢ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態において、図１０に示すフローチャートにおける処理ＳＢ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第２の実施の形態（１個の撮像装置で認識空間なし、サイン順列パターンあり）の画像認識水栓の構成を説明するブロック図である。 第２の実施の形態の画像認識水栓における、人体サイン関連情報（サイン順列パターン）に対応付けられた動作モード及び動作パターンの例を示す図である。 第２の実施の形態において、制御装置の処理（全体処理）の処理手順の例を説明するフローチャートである。 第２の実施の形態において、図１７に示すフローチャートにおける処理ＳＣ２００（入力信号処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第３の実施の形態（２個の撮像装置で認識空間あり、サイン順列パターンなし）の画像認識水栓の構成を説明するブロック図である。 第３の実施の形態において、人体サインの例と、人体サインに対応付けられた人体サイン関連情報の例を説明する図である。 第３の実施の形態において、人体サイン関連情報に対応付けられた動作モード及び動作パターンの例を示す図である。 第３の実施の形態において、制御装置の処理（全体処理）の処理手順の例を説明するフローチャートである。 第３の実施の形態において、図２２に示すフローチャートにおける処理ＳＴ１００（初期化処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第３の実施の形態において、図２２に示すフローチャートにおける処理ＳＤ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細を説明するフローチャートである。 第３の実施の形態において、図２２に示すフローチャートにおける処理ＳＤ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細を説明するフローチャートである。

●［画像認識水栓１の全体構成と配置（図１～図４）］
以下に本発明を実施するための形態を図面を用いて説明する。まず図１を用いて、本発明の画像認識水栓１の全体構成と配置について説明する。図１は、家庭の流し台９０に画像認識水栓１を取り付けた状態の例を説明する斜視図である。画像認識水栓１は、撮像ユニット１０と、制御ユニット３０と、水栓ユニット５０等を有している。また流し台９０は、排水口９１Ｂを有するシンク９１と、蛇口９２Ａを有する水栓９２と、を有している。なお以降の説明における「水栓ユニット５０の動作パターン」は、「水栓動作パターン」に相当している。

撮像ユニット１０は、図２に示すように、所定間隔Ｌをあけて配置された２個の撮像装置１１Ｌ、１１Ｒを有している（なお、後述する第２の実施の形態では、撮像装置は１個である）。そして撮像ユニット１０は、図１～図４に示すように、水栓９２の近傍に配置されている。撮像装置１１Ｌの光軸１１ＬＪと、撮像装置１１Ｒの光軸１１ＲＪは、平行に設定され、水栓９２を利用する使用者Ｕが差し出す手を撮像するように、使用者Ｕに向けられており、図３に示すように、水平方向あるいは水平方向に対してやや上方に向けられている。また、撮像装置１１Ｌ、１１Ｒは、例えばＲＧＢカメラである。また撮像ユニット１０は、使用者Ｕへ動作状態を知らせるためのＬＥＤ１１Ｄを有している。本実施の形態の説明では、撮像装置１１Ｌ、１１Ｒが左右に配置された例で説明するが、上下に配置されていてもよい。

水栓ユニット５０は、図１～図４に示すように、水栓９２の下方、かつ、流し台９０内に配置されている。水栓ユニット５０は、制御ユニット３０から制御されて、流入される水（水道水）と湯（給湯器からの湯）を所定割合で混合し、混合した湯水を水栓９２に吐出する。本実施の形態にて説明する水栓ユニット５０は、吐水と止水、吐出する湯水の流量の調整、吐出する湯水の温度の調整、が可能である。

制御ユニット３０は、図１～図４に示すように、撮像ユニット１０及び水栓ユニット５０の周囲、かつ、流し台９０内に配置されている。制御ユニット３０は、撮像ユニット１０から入力される画像情報に基づいて画像認識を行い、予め設定された（仮想）認識空間Ｖ１（図１、図３、図４参照）内の人体サインを認識して水栓ユニット５０の動作を制御する（なお、後述する第２の実施の形態では、認識空間Ｖ１を有していない）。

なお、認識空間Ｖ１は、図１、図３、図４に示すように、撮像装置１１Ｌの撮像エリアＡＬと撮像装置１１Ｒの撮像エリアＡＲの双方の範囲内にある。認識空間Ｖ１は、それぞれの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒの位置に対して予め設定された領域（空間）であり、本実施の形態の例では、水栓９２を使用する使用者Ｕから見て、前後方向については、水栓９２からシンク９１よりも使用者Ｕの側にやや突出した位置程度とされている。また、認識空間Ｖ１は、使用者Ｕから見て左右方向については、シンク９１の左右方向に収まる程度とされている。また、認識空間Ｖ１は、使用者Ｕから見て上下方向については、シンク９１の上端近傍から使用者Ｕの胸の位置程度とされている。認識空間Ｖ１のサイズや位置は、適宜設定されている。

●［第１の実施の形態（図５～図１４）］
以下、図５～図１４を用いて、第１の実施の形態の画像認識水栓１について説明する。第１の実施の形態の画像認識水栓１は、２個の撮像装置１１Ｌ、１１Ｒを有して認識空間Ｖ１を有し、連続した人体サインのサイン順列パターンを用いた制御を行う。

●［画像認識水栓１の構成（図５）］
第１の実施の形態の画像認識水栓１の構成を図５に示す。画像認識水栓１は、撮像ユニット１０と、制御ユニット３０と、水栓ユニット５０と、を有している。

撮像ユニット１０は、図５に示すように、（左）撮像装置１１Ｌと、（右）撮像装置１１Ｒと、ＬＥＤ１１Ｄと、を有している。撮像装置１１Ｌ、１１Ｒのそれぞれは、使用者Ｕの人体の一部を用いて表現した人体サイン（例えば、右手または左手で表現される指の状態）を、所定タイミング毎に撮像して得られた画像情報を、次々と制御ユニット３０（制御装置３１）に出力する。またＬＥＤ１１Ｄは、制御ユニット３０（制御装置３１）からの制御信号に基づいた色彩（赤色、緑色、橙色など）や点灯／点滅などの光の出力を行う。

水栓ユニット５０は、混合弁５１、温度用モータ５１Ｍ、開閉弁５２、流量調整弁５３、流量用モータ５３Ｍ、温度センサ５４、流量センサ５５等を有している。

混合弁５１には、水（水道水）の配管と湯（給湯器からの湯）の配管が接続され、当該水と湯を所定割合で混合した湯水を開閉弁５２に向けて吐出する。混合弁５１の所定割合（混合割合）は、制御ユニット３０（制御装置３１）からの制御信号にて制御される温度用モータ５１Ｍにて調整される。

開閉弁５２は、制御ユニット３０（制御装置３１）からの制御信号にて開状態（全開）または閉状態（全閉）に制御される。開閉弁５２が開状態に制御された場合、混合弁５１から流入された湯水は、流量調整弁５３に向けて流出する。

流量調整弁５３は、開閉弁５２から流入してきた湯水の流量を調整して水栓９２（図１～図４参照）の蛇口に向けて流出させる。流量調整弁５３による流量は、制御ユニット３０（制御装置３１）からの制御信号にて制御される流量用モータ５３Ｍにて調整される。

温度センサ５４は、混合弁５１から吐出された湯水の温度に応じた検出信号を制御ユニット３０（制御装置３１）に出力する。流量センサ５５は、開閉弁５２から吐出された湯水の流量に応じた検出信号を制御ユニット３０（制御装置３１）に出力する。

制御ユニット３０は、制御装置３１を有しており、制御装置３１は、ＣＰＵ３２、ＦｌａｓｈＲＯＭ等の記憶装置３３、ＲＡＭ３４、タイマ３５等を有している。またＣＰＵ３２は、画像認識部３２Ａ、対象物位置算出部３２Ｂ、水栓ユニット制御部３２Ｃ等を有しているが、これらの詳細については後述する。制御装置３１（ＣＰＵ３２）は、温度センサ５４からの検出信号に基づいて、混合弁５１から吐出された湯水の温度を検出し、流量センサ５５からの検出信号に基づいて、開閉弁５２から吐出された湯水の流量を検出する。また制御装置３１（ＣＰＵ３２）は、撮像装置１１Ｌ、１１Ｒからの画像情報に基づいて、ＬＥＤ１１Ｄの出力を制御する制御信号を出力し、温度用モータ５１Ｍ、開閉弁５２、流量用モータ５３Ｍを制御する制御信号を出力する。

●［登録サイン情報（図６）と、人体サイン関連情報（サイン順列パターン）に対応付けた動作パターンの例（図７～図９）］
記憶装置３３（図５参照）には、使用者Ｕの人体の一部（この場合、右手または左手）にて表現される人体サインであって、それぞれ異なる複数の人体サインの画像である人体サイン画像３３Ｂが登録されている登録サイン情報３３Ａ（図６参照）が記憶されている。また、それぞれの人体サイン画像３３Ｂには、人体サイン関連情報３３Ｃ（この場合、０１～０５（図７参照））が対応付けられている。また図７は、各人体サインと、各人体サインに対応付けられた人体サイン関連情報の例を示している。

また図９は、水栓ユニット５０の動作モード（吐水、止水、流量増加、流量減少など）及び動作パターン（流量用モータ、温度用モータ、開閉弁の制御状態）と、人体サイン関連情報（サイン順列パターンを含む）との対応付けを表している。この図９に示す人体サイン関連情報（サイン順列パターンを含む）と、動作モードと、の対応付けを示した図が図８である。

以下に説明するように、制御装置３１（ＣＰＵ３２）は、予め設定された複数の動作パターンの中から選定した動作パターンを用いて水栓ユニット５０の動作を制御する。また、複数の動作パターンにおける少なくとも一部の動作パターンには、連続した異なる人体サインの順列であるサイン順列パターン（図９の「人体サイン関連情報」に示す「０２－０１－＊＊」、「０４－０２－０１」など）が対応付けられている。

●［制御装置３１の処理手順における全体処理（図１０）］
次に図１０に示すフローチャートを用いて、ＣＰＵ３２（制御装置３１）の全体処理の処理手順の例について説明する。ＣＰＵ３２は、起動されるとステップＳ０１０へと処理を進める。

ステップＳ０１０にてＣＰＵ３２は、処理ＳＳ１００（初期化処理）を実行してステップＳ０２０へ処理を進める。なお、処理ＳＳ１００（初期化処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０２０にてＣＰＵ３２は、処理タイミングであるか否かを判定し、処理タイミングである場合（Ｙｅｓ）はステップＳ０２５へ処理を進め、処理タイミングでない場合（Ｎｏ）はステップＳ０２０へ処理を戻す。なお、処理タイミングは、例えば所定時間間隔（数１００［ｍｓ］間隔等）であり、適宜設定されている。

ステップＳ０２５にてＣＰＵ３２は、処理ＳＢ２００（入力信号処理）を実行してステップＳ０３０へ処理を進める。なお、処理ＳＢ２００（入力信号処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０３０にてＣＰＵ３２は、認識空間Ｖ１内に対象物（使用者、使用者の差し出した手等）があるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識空間Ｖ１内に対象物がある場合（Ｙｅｓ）はステップＳ０３５へ処理を進め、認識空間Ｖ１内に対象物がない場合（Ｎｏ）はステップＳ０８０へ処理を進める。ＣＰＵ３２は、求めた撮像対象物（使用者Ｕや使用者Ｕの手）の位置（処理ＳＢ２００にて算出）が、それぞれの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒに対して予め設定された認識空間Ｖ１内でない場合には、ステップＳ０８０へ処理を進め、人体サイン（人体サイン関連情報）やサイン順列パターンに対応付けられている動作パターン（図９参照）を用いた水栓ユニット５０の制御を行わない。またＣＰＵ３２は、求めた撮像対象物の位置が、認識空間Ｖ１内である場合には、ステップＳ０３５、Ｓ０４０へ処理を進め、水栓ユニット制御部３２Ｃ（図５参照）による水栓ユニット５０の制御（ステップＳ０４０による制御）を実行する。

ステップＳ０３５にてＣＰＵ３２は、処理ＳＢ３００（人体サインの画像認識処理）を実行してステップＳ０４０へ処理を進める。なお、処理ＳＢ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０４０にてＣＰＵ３２は、処理ＳＢ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）を実行してステップＳ０２０へ処理を戻す。なお、処理ＳＢ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０８０にてＣＰＵ３２は、止水処理として、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を閉状態へと駆動する。また、ＣＰＵ３２は、ＬＥＤ１１Ｄから止水用の出力（例えば、緑色にて点灯）を行う。またＣＰＵ３２は、認識パターンを「００－００－００」に初期化する。なお、認識パターンは、ＣＰＵ３２が認識した人体サイン関連情報が記憶されるＲＡＭである。

●［処理ＳＳ１００（初期化処理）の詳細（図１１）］
次に図１１を用いて、処理ＳＳ１００（初期化処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図１０に示すフローチャートのステップＳ０１０に処理を進めた場合、図１１に示す処理ＳＳ１００のステップＳＳ１１０へ処理を進める。

ステップＳＳ１１０にてＣＰＵ３２は、流量用モータ５３Ｍを、予め設定された流量基準回転位置へと駆動し、温度用モータ５１Ｍを、予め設定された温度基準回転位置へと駆動する。またＣＰＵ３２は、開閉弁５２を閉状態へと駆動し、ＬＥＤ１１Ｄから止水用の出力（例えば、緑色の点灯）を行う。またＣＰＵ３２は、認識パターンを「００－００－００」に初期化し、図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。なお、流量基準回転位置や温度基準回転位置は適宜設定されている。

●［処理ＳＢ２００（入力信号処理）の詳細（図１２）］
次に図１２を用いて、処理ＳＢ２００（入力信号処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図１０に示すフローチャートのステップＳ０２５に処理を進めた場合、図１２に示す処理ＳＢ２００のステップＳＢ２１０へ処理を進める。

ステップＳＢ２１０にてＣＰＵ３２は、流量センサ５５からの検出信号に基づいて流量調整弁５３に流入する湯水の流量を求めて記憶し、温度センサ５４からの検出信号に基づいて混合弁５１から吐出された湯水の温度を求めて記憶する。なお、開閉弁５２が閉状態である場合、流量については０（ゼロ）が検出され、温度については温度センサ５４の周囲に溜まっている湯水の温度が検出される。またＣＰＵ３２は、（左）撮像装置１１Ｌから（左）画像情報を取得して記憶し、（右）撮像装置１１Ｒから（右）画像情報を取得して記憶し、ステップＳＢ２１５へ処理を進める。

ステップＳＢ２１５にてＣＰＵ３２は、（左）画像情報に撮像されている撮像対象物と、（右）画像情報に撮像されている撮像対象物と、を抽出して比較する。そしてＣＰＵ３２は、撮像されている撮像対象物の偏差と、２つの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒの所定間隔Ｌ（図２参照）に基づいて、それぞれの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒの位置に対する撮像対象物の位置を求め（深度情報を求め）、図１０に示すステップＳ０３０へ処理を戻す。なお、（左）画像情報の撮像対象物と（右）画像情報の撮像対象物との偏差に基づいて位置を求める（深度情報を求める）方法は、既存の方法でもよく、詳細については説明を省略する。

ステップＳＢ２１５の処理を実行しているＣＰＵ３２は、一方の撮像装置（１１Ｌ）からの画像情報に撮像されている撮像対象物と、他方の撮像装置（１１Ｒ）からの画像情報に撮像されている撮像対象物とを比較し、撮像されている撮像対象物の偏差に基づいて、それぞれの撮像装置の位置に対する撮像対象物の位置を求める対象物位置算出部３２Ｂ（図５参照）に相当している。

●［処理ＳＢ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細（図１３）］
次に図１３を用いて、処理ＳＢ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図１０に示すフローチャートのステップＳ０３５に処理を進めた場合、図１３に示す処理ＳＢ３００のステップＳＢ３０５へ処理を進める。

ステップＳＢ３０５にてＣＰＵ３２は、画像情報に撮像されている撮像対象物と、記憶装置３３に記憶されている登録サイン情報３３Ａの各人体サイン画像３３Ｂ（「０１」～「０５」）（図６参照）とを照合（比較）して比較結果（「０１」～「０５」または「一致なし」）を記憶してステップＳＢ３１０へ処理を進める。

ステップＳＢ３１０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「００－００－００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「００－００－００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３１３へ処理を進め、認識パターンが「００－００－００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ３２０へ処理を進める。

ステップＳＢ３１３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」～「０５」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」～「０５」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３１５へ処理を進め、比較結果が「０１」～「０５」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３１５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「ａａ－００－００」（「ａａ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３２０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０２－００－００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０２－００－００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３２３に処理を進め、認識パターンが「０２－００－００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ３３０へ処理を進める。

ステップＳＢ３２３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０３」、「０４」、「０５」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０３」、「０４」、「０５」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３２５へ処理を進め、比較結果が「０１」、「０３」、「０４」、「０５」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３２５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「０２－ｂｂ－００」（「ｂｂ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３３０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０３－００－００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０３－００－００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３３３に処理を進め、認識パターンが「０３－００－００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ３４０へ処理を進める。

ステップＳＢ３３３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０２」、「０４」、「０５」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０２」、「０４」、「０５」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３３５へ処理を進め、比較結果が「０１」、「０２」、「０４」、「０５」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３３５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「０３－ｃｃ－００」（「ｃｃ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３４０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－００－００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－００－００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３４３に処理を進め、認識パターンが「０４－００－００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ３５０へ処理を進める。

ステップＳＢ３４３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０２」、「０３」、「０５」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０２」、「０３」、「０５」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３４５へ処理を進め、比較結果が「０１」、「０２」、「０３」、「０５」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３４５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「０４－ｄｄ－００」（「ｄｄ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３５０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０２－００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０２－００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３５３に処理を進め、認識パターンが「０４－０２－００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ３６０へ処理を進める。

ステップＳＢ３５３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０３」、「０４」、「０５」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０３」、「０４」、「０５」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３５５へ処理を進め、比較結果が「０１」、「０３」、「０４」、「０５」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３５５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「０４－０２－ｅｅ」（「ｅｅ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３６０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０３－００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０３－００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３６３に処理を進め、認識パターンが「０４－０３－００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ３７０へ処理を進める。

ステップＳＢ３６３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０２」、「０４」、「０５」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」、「０２」、「０４」、「０５」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ３６５へ処理を進め、比較結果が「０１」、「０２」、「０４」、「０５」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３６５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「０４－０３－ｆｆ」（「ｆｆ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＢ３７０にてＣＰＵ３２は、タイマが起動されてから所定時間以上経過しているか否かを判定する。所定時間以上経過している場合（Ｙｅｓ）はタイムアウトと判定してステップＳＢ３７５へ処理を進め、所定時間以上経過していない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。なお、所定時間は、例えば数［ｓｅｃ］程度である。

ステップＳＢ３７５にてＣＰＵ３２は、認識パターンを「００－００－００」に初期化して処理を終了して図１０に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

処理ＳＢ３００のステップＳＢ３０５～ＳＢ３７５の処理を実行しているＣＰＵ３２は、それぞれの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒから次々と入力される画像情報と、記憶装置３３に記憶されている登録サイン情報３３Ａ（図６参照）に登録されている複数の人体サイン画像３３Ｂ（図６参照）と、を照合して使用者が表現した人体サインを認識する、画像認識部３２Ａ（図５参照）に相当している。

また撮像装置１１Ｌ、１１ＲがＲＧＢカメラである場合、ＣＰＵ３２は、人体サインを認識する際、画像情報に撮像されている撮像対象物の、色の種類である色相、色の鮮やかさである彩度、色の明るさである明度、の少なくとも１つと、画像情報に撮像されている撮像対象物の輪郭形状と、に基づいて認識する。

●［処理ＳＢ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細（図１４）］
次に図１４を用いて、処理ＳＢ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図１０に示すフローチャートのステップＳ０４０に処理を進めた場合、図１４に示す処理ＳＢ４００のステップＳＢ４０３へ処理を進める。

ステップＳＢ４０３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０５－＊＊－＊＊」であるか否かを判定する。なお「＊＊」は、どのような値であっても良い（以降も同様である）。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０５－＊＊－＊＊」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４０５に処理を進め、認識パターンが「０５－＊＊－＊＊」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４１３に処理を進める。

ステップＳＢ４０５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「吐水」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を開状態へと駆動する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから吐水用の出力（例えば、赤色にて吐水用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４１３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０１－＊＊－＊＊」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０１－＊＊－＊＊」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４１５に処理を進め、認識パターンが「０１－＊＊－＊＊」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４２３に処理を進める。

ステップＳＢ４１５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「止水」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を閉状態へと駆動する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから止水用の出力（例えば、緑色にて点灯）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４２３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０２－０１－＊＊」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０２－０１－＊＊」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４２５に処理を進め、認識パターンが「０２－０１－＊＊」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４３３に処理を進める。

ステップＳＢ４２５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「流量増加」を認識し、流量用モータ５３Ｍを増加側へ所定量駆動し、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから流量増加用の出力（例えば、橙色にて流量増加用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４３３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０２－０５－＊＊」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０２－０５－＊＊」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４３５に処理を進め、認識パターンが「０２－０５－＊＊」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４４３に処理を進める。

ステップＳＢ４３５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「流量減少」を認識し、流量用モータ５３Ｍを減少側へ所定量駆動し、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから流量減少用の出力（例えば、橙色にて流量減少用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４４３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０３－０１－＊＊」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０３－０１－＊＊」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４４５に処理を進め、認識パターンが「０３－０１－＊＊」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４５３に処理を進める。

ステップＳＢ４４５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「昇温」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍを昇温側へ所定量駆動し、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから昇温用の出力（例えば、橙色にて昇温用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４５３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０３－０５－＊＊」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０３－０５－＊＊」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４５５に処理を進め、認識パターンが「０３－０５－＊＊」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４６３に処理を進める。

ステップＳＢ４５５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「降温」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍを降温側へ所定量駆動し、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから降温用の出力（例えば、橙色にて降温用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４６３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０２－０１」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０２－０１」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４６５に処理を進め、認識パターンが「０４－０２－０１」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４７３に処理を進める。

ステップＳＢ４６５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「認識空間拡大」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、設定されている認識空間のサイズを所定量拡大する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから認識空間拡大用の出力（例えば、橙色にて認識空間拡大用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４７３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０２－０５」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０２－０５」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４７５に処理を進め、認識パターンが「０４－０２－０５」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４８３に処理を進める。

ステップＳＢ４７５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「認識空間縮小」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、設定されている認識空間のサイズを所定量縮小する。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから認識空間縮小用の出力（例えば、橙色にて認識空間縮小用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４８３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０３－０１」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０３－０１」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４８５に処理を進め、認識パターンが「０４－０３－０１」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＢ４９３に処理を進める。

ステップＳＢ４８５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「認識空間上移動」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、設定されている認識空間の位置を所定量上へ移動させる。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから認識空間上移動用の出力（例えば、橙色にて認識空間上移動用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４９３にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０３－０５」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「０４－０３－０５」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＢ４９５に処理を進め、認識パターンが「０４－０３－０５」でない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

ステップＳＢ４９５にてＣＰＵ３２は、図９に示す「認識空間下移動」を認識し、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を維持（何もしない）する。またＣＰＵ３２は、設定されている認識空間の位置を所定量下へ移動させる。またＣＰＵ３２は、ＬＥＤから認識空間下移動用の出力（例えば、橙色にて認識空間下移動用周期で点滅）を行い、処理を終了して図１０に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。

処理ＳＢ４００のステップＳＢ４０３～ＳＢ４９５の処理を実行しているＣＰＵ３２は、使用者が異なる人体サインを連続して表現した場合には、サイン順列パターン（認識パターン＝「０４－０２－０１」など）を認識し、認識したサイン順列パターンに対応付けられている動作パターンを用いて水栓ユニット５０の動作を制御する、水栓ユニット制御部３２Ｃ（図５参照）に相当している。

以上に説明した第１の実施の形態では、より少ない人体サインの認識種類にて、水栓ユニット５０のより多くの動作種類を制御可能である。図９に示すように、５通りの人体サイン（０１～０５）にて、１０通りの動作を制御可能である。また使用者までの距離を検出して認識空間Ｖ１を有することで、誤検出を抑制可能である。

●［第２の実施の形態（図１５～図１８）］
以下、図１５～図１８を用いて、第２の実施の形態の画像認識水栓１Ｂについて説明する。第２の実施の形態の画像認識水栓１Ｂは、図１５に示すように、図５に示す第１の実施の形態の画像認識水栓１に対して、撮像装置１１Ｌと対象物位置算出部３２Ｂが省略され、認識空間Ｖ１を有していないが、サイン順列パターンを用いた制御を行う。

●［人体サイン関連情報（サイン順列パターン）に対応付けた動作パターンの例（図１６）］
図１６に示すように、人体サイン関連情報（サイン順列パターン）に対応付けた（水栓ユニットの）動作パターンは、図９に示す第１の実施の形態から、「認識空間拡大」、「認識空間縮小」、「認識空間上移動」、「認識空間下移動」が省略されている。

●［制御装置３１の処理手順における全体処理（図１７）］
次に図１７に示すフローチャートを用いて、ＣＰＵ３２（制御装置３１）の全体処理の処理手順の例について説明する。なお、説明は、図１０に示す第１の実施形態からの相違点について主に説明する。

図１７に示す第２の実施の形態の全体処理は、図１０に示す第１の実施の形態の全体処理に対して、ステップＳ０２５の処理が、処理ＳＢ２００（図１２参照）から処理ＳＣ２００（図１８参照）に変更され、ステップＳ０３０の判定内容が変更されている点が異なる。

ステップＳ０２５にてＣＰＵ３２は、処理ＳＣ２００（入力信号処理）を実行してステップＳ０３０へ処理を進める。なお、処理ＳＣ２００（入力信号処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０３０にてＣＰＵ３２は、画像情報に撮像されている撮像対象物として「人」が撮像されているか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、「人」が撮像されていると判定した場合（Ｙｅｓ）はステップＳ０３５へ処理を進め、「人」が撮像されていない場合（Ｎｏ）はステップＳ０８０へ処理を進める。

なお、ステップＳ０３５にて実行される処理ＳＢ３００は、図１３に示す処理ＳＢ３００から、ステップＳＢ３４０～ＳＢ３６５（認識パターンが「０４－００－００」、「０４－０２－００」、「０４－０３－００」の場合の処理）が省略される。

また、ステップＳ０４０にて実行される処理ＳＢ４００は、図１４に示す処理ＳＢ４００から、ステップＳＢ４６３～ＳＢ４９５（認識パターンが「０４－０２－０１」、「０４－０２－０５」、「０４－０３－０１」、「０４－０３－０５」の場合の処理）が省略される。

●［処理ＳＣ２００（入力信号処理）の詳細（図１８）］
次に図１８を用いて、処理ＳＣ２００（入力信号処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図１７に示すフローチャートのステップＳ０２５に処理を進めた場合、図１８に示す処理ＳＣ２００のステップＳＣ２１０へ処理を進める。

ステップＳＣ２１０にてＣＰＵ３２は、流量センサ５５からの検出信号に基づいて流量調整弁５３に流入する湯水の流量を求めて記憶し、温度センサ５４からの検出信号に基づいて混合弁５１から吐出された湯水の温度を求めて記憶する。なお、開閉弁５２が閉状態である場合、流量については０（ゼロ）が検出され、温度については温度センサ５４の周囲に溜まっている湯水の温度が検出される。またＣＰＵ３２は、撮像装置１１Ｒから画像情報を取得して記憶し、ステップＳＣ２１５へ処理を進める。

ステップＳＣ２１５にてＣＰＵ３２は、画像情報に撮像されている撮像対象物を抽出し、抽出した撮像対象物が「人」であるか否かを認識し、図１７に示すステップＳ０３０へ処理を戻す。なおＣＰＵ３２は、撮像対象物の大きさから、撮像対象物までの概略距離を推定し、推定した概略距離が所定距離以上である場合は、「人」が撮像されていない、と判定するようにしてもよい。

以上に説明した第２の実施の形態では、より少ない人体サインの認識種類にて、水栓ユニット５０のより多くの動作種類を制御可能である。図１６に示すように、５通りの人体サイン（０１～０５）にて、６通りの動作を制御可能である。

●［第３の実施の形態（図１９～図２５）］
以下、図１９～図２５を用いて、第３の実施の形態の画像認識水栓１Ｃについて説明する。第３の実施の形態の画像認識水栓１Ｃは、図１９に示すように、図５に示す第１の実施の形態の画像認識水栓１と同様であり、２個の撮像装置１１Ｌ、１１Ｒを有して認識空間Ｖ１を有している。ただし第３の実施の形態では、サイン順列パターンを用いることなく各人体サインに応じた制御を行い、図１９中の画像認識部３２ＡＡと、水栓ユニット制御部３２ＣＣの処理内容が、第１の実施の形態とは異なる。

●［人体サイン関連情報（各人体サイン）の例（図２０）と、人体サイン関連情報（各人体サイン）に対応付けた動作パターンの例（図２１）］
人体サインと人体サイン関連情報の対応付けは、例えば図２０に示すとおりである。そして人体サイン関連情報（各人体サイン）に対応付けた（水栓ユニットの）動作モード及び動作パターンは、例えば図２１に示すとおりである。図２１に示す動作モード及び動作パターンは図９に示す第１の実施の形態と同じであるが、対応付けられている人体サイン関連情報が異なる。図９に示す第１の実施の形態では、５通りの人体サイン（０１～０５）にて１０通りの動作モード及び動作パターンが対応付けられているが、図２１に示す第３の実施の形態では、１０通りの人体サイン（０１～１０）にて１０通りの動作モード及び動作パターンが対応付けられている。

●［制御装置３１の処理手順における全体処理（図２２）］
次に図２２に示すフローチャートを用いて、ＣＰＵ３２（制御装置３１）の全体処理の処理手順の例について説明する。なお、説明は、図１０に示す第１の実施形態からの相違点について主に説明する。

図２２に示す第３の実施の形態の全体処理は、図１０に示す第１の実施の形態の全体処理に対して、ステップＳ０１０の処理が、処理ＳＳ１００（図１１参照）から処理ＳＴ１００（図２３参照）に変更されている点が異なる。また、ステップＳ０３５の処理が、処理ＳＢ３００（図１３参照）から処理ＳＤ３００（図２４参照）に変更され、ステップＳ０４０の処理が、処理ＳＢ４００（図１４参照）から処理ＳＤ４００（図２５参照）に変更され、ステップＳ０８０の処理の一部が変更されている点が異なる。

ステップＳ０１０にてＣＰＵ３２は、処理ＳＴ１００（初期化処理）を実行してステップＳ０２０へ処理を進める。なお、処理ＳＴ１００（初期化処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０３０にてＣＰＵ３２は、認識空間Ｖ１内に対象物（使用者、使用者の差し出した手等）があるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識空間Ｖ１内に対象物がある場合（Ｙｅｓ）はステップＳ０３５へ処理を進め、認識空間Ｖ１内に対象物がない場合（Ｎｏ）はステップＳ０８０へ処理を進める。ＣＰＵ３２は、求めた撮像対象物（使用者Ｕや使用者Ｕの手）の位置（処理ＳＢ２００にて算出）が、それぞれの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒに対して予め設定された認識空間Ｖ１内でない場合には、ステップＳ０８０へ処理を進め、人体サイン（人体サイン関連情報）に対応付けられている動作パターン（図２１参照）を用いた水栓ユニット５０の制御を行わない。またＣＰＵ３２は、求めた撮像対象物の位置が、認識空間Ｖ１内である場合には、ステップＳ０３５、Ｓ０４０へ処理を進め、水栓ユニット制御部３２ＣＣ（図１９参照）による水栓ユニット５０の制御（ステップＳ０４０による制御）を実行する。

ステップＳ０３５にてＣＰＵ３２は、処理ＳＤ３００（人体サインの画像認識処理）を実行してステップＳ０４０へ処理を進める。なお、処理ＳＤ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０４０にてＣＰＵ３２は、処理ＳＤ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）を実行してステップＳ０２０へ処理を戻す。なお、処理ＳＤ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細については後述する。

ステップＳ０８０にてＣＰＵ３２は、止水処理として、流量用モータ５３Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、温度用モータ５１Ｍの動作位置を維持し（何もしない）、開閉弁５２を閉状態へと駆動する。また、ＣＰＵ３２は、ＬＥＤ１１Ｄから止水用の出力（例えば、緑色にて点灯）を行う。またＣＰＵ３２は、認識パターンを「００」に初期化する。なお、認識パターンは、ＣＰＵ３２が認識した人体サイン関連情報が記憶されるＲＡＭである。第３の実施の形態では、サイン順列パターンを用いないので、認識パターンを「００」に初期化する。

●［処理ＳＴ１００（初期化処理）の詳細（図２３）］
次に図２３を用いて、処理ＳＴ１００（初期化処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図２２に示すフローチャートのステップＳ０１０に処理を進めた場合、図２３に示す処理ＳＴ１００のステップＳＴ１１０へ処理を進める。

ステップＳＴ１１０にてＣＰＵ３２は、流量用モータ５３Ｍを、予め設定された流量基準回転位置へと駆動し、温度用モータ５１Ｍを、予め設定された温度基準回転位置へと駆動する。またＣＰＵ３２は、開閉弁５２を閉状態へと駆動し、ＬＥＤ１１Ｄから止水用の出力（例えば、緑色の点灯）を行う。またＣＰＵ３２は、認識パターンを「００」に初期化し、図２２に示すステップＳ０２０へ処理を戻す。なお、流量基準回転位置や温度基準回転位置は適宜設定されている。

●［処理ＳＤ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細（図２４）］
次に図２４を用いて、処理ＳＤ３００（人体サインの画像認識処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図２２に示すフローチャートのステップＳ０３５に処理を進めた場合、図２４に示す処理ＳＤ３００のステップＳＤ３０５へ処理を進める。

ステップＳＤ３０５にてＣＰＵ３２は、画像情報に撮像されている撮像対象物と、記憶装置３３に記憶されている登録サイン情報３３Ａの各人体サイン画像３３Ｂ（「０１」～「１０」）とを照合（比較）して比較結果（「０１」～「１０」または「一致なし」）を記憶してステップＳＤ３１０へ処理を進める。

ステップＳＤ３１０にてＣＰＵ３２は、認識パターンが「００」であるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、認識パターンが「００」である場合（Ｙｅｓ）はステップＳＤ３１３へ処理を進め、認識パターンが「００」でない場合（Ｎｏ）はステップＳＤ３７０へ処理を進める。

ステップＳＤ３１３にてＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」～「１０」のいずれかであるか否かを判定する。ＣＰＵ３２は、比較結果が「０１」～「１０」のいずれかである場合（Ｙｅｓ）はステップＳＤ３１５へ処理を進め、比較結果が「０１」～「１０」のいずれかでない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図２２に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＤ３１５にてＣＰＵ３２は、認識パターンに「ｇｇ」（「ｇｇ」は比較結果の値）を記憶してタイマを起動し、処理を終了して図２２に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

ステップＳＤ３７０にてＣＰＵ３２は、タイマが起動されてから所定時間以上経過しているか否かを判定する。所定時間以上経過している場合（Ｙｅｓ）はタイムアウトと判定してステップＳＤ３７５へ処理を進め、所定時間以上経過していない場合（Ｎｏ）は処理を終了して図２２に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。なお、所定時間は、例えば数［ｓｅｃ］程度である。

ステップＳＤ３７５にてＣＰＵ３２は、認識パターンを「００」に初期化して処理を終了して図２２に示すステップＳ０４０へ処理を戻す。

処理ＳＤ３００のステップＳＤ３０５～ＳＤ３７５の処理を実行しているＣＰＵ３２は、それぞれの撮像装置１１Ｌ、１１Ｒから次々と入力される画像情報と、記憶装置３３に記憶されている登録サイン情報３３Ａ（図６参照）に登録されている複数の人体サイン画像３３Ｂ（図６参照）と、を照合して使用者が表現した人体サインを認識する、画像認識部３２ＡＡ（図１９参照）に相当している。

また撮像装置１１Ｌ、１１ＲがＲＧＢカメラである場合、ＣＰＵ３２は、人体サインを認識する際、画像情報に撮像されている撮像対象物の、色の種類である色相、色の鮮やかさである彩度、色の明るさである明度、の少なくとも１つと、画像情報に撮像されている撮像対象物の輪郭形状と、に基づいて認識する。

●［処理ＳＤ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細（図２５）］
次に図２５を用いて、処理ＳＤ４００（認識した人体サインに応じた制御信号の出力処理）の詳細について説明する。ＣＰＵ３２は、図２２に示すフローチャートのステップＳ０４０に処理を進めた場合、図２５に示す処理ＳＤ４００のステップＳＤ４０３へ処理を進める。なお、図２５に示す処理ＳＤ４００のステップＳＤ４０３～ＳＤ４９５は、図１４に示す処理ＳＢ４００のステップＳＢ４０３～ＳＢ４９５に対して、ステップＳＤ４＊３にて判定する認識パターンの値が異なるのみであるので（図９、図２１参照）、説明を省略する。

以上に説明した第３の実施の形態では、使用者までの距離を検出して認識空間Ｖ１を有することで、誤検出を抑制可能である。

赤外線センサを用いた従来の自動水栓では、赤外線発光部から出射した赤外線の反射光の反射輝度を用いて深度情報を得ていたが、人体以外の反射率の高い物体（例えばステンレス食器）に対しては、誤作動が多く実用的ではなかった。しかし、第１、第３の実施の形態の画像認識水栓では、２つの撮像装置からの画像情報の撮像対象物の偏差に基づいて深度情報を得るので、誤作動なく、より正確な深度情報を得ることができる。また、赤外線センサを用いた従来の自動水栓では、人体以外の反射率の高い物体と人体との区別が困難な場合があり、適切に人体サインを認識できない場合があった。しかし第１～第３の実施の形態の画像認識水栓では、撮像装置からの画像情報の撮像対象物にて、人体を適切に検出し、誤作動を抑制することができる。特に、ＲＧＢカメラを用いた場合、可視光領域映像を色相（色の種類）と彩度（色の鮮やかさ）と明度（色の明るさ）に分け、さらに身体の輪郭形成を行うことで、適切な人体検出が可能となる。従って、人体以外の撮像対象物（例えばステンレスの食器）には反応しないので、誤作動が抑制される。

本発明の画像認識水栓１、１Ｂ、１Ｃは、本実施の形態で説明した構成、構造、形状、外観、処理手順等に限定されず、本発明の要旨を変更しない範囲で種々の変更、追加、削除が可能である。例えば本実施の形態の説明では、水栓ユニット５０は、吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、が可能な例を説明したが、吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、の少なくとも１つの動作を行うことができればよい。

本実施の形態の説明では、吐水と止水、流量増加と流量減少、昇温と降温、（及び認識空間のサイズや位置）を人体サインを表現することで制御可能とする例を説明したが、吐水と止水、流量増加と流量減少、昇温と降温、（及び認識空間のサイズや位置）の少なくとも１つを制御するように構成してもよい。

本実施の形態の説明では、撮像装置としてＲＧＢカメラを用いた例を説明したが、色彩を検出することなく輝度を検出する、いわゆる白黒カメラを用いてもよい。

また、人体サイン、人体サイン関連情報、サイン順列パターン、及び、これらに対応付ける動作モード及び動作パターンは、本実施の形態にて説明したものに限定されるものではない。また処理手順は、本実施の形態にて説明したものに限定されるものではない。また本実施の形態にて説明した画像認識水栓は、家庭のキッチンの水栓に限定されず、公共施設の水栓等、種々の水栓に適用することができる。

１、１Ｂ、１Ｃ 画像認識水栓
１０ 撮像ユニット
１１Ｄ ＬＥＤ
１１Ｌ 撮像装置
１１Ｒ 撮像装置
１１ＬＪ、１１ＲＪ 光軸
３０ 制御ユニット
３１ 制御装置
３２ ＣＰＵ
３２Ａ、３２ＡＡ 画像認識部
３２Ｂ 対象物位置算出部
３２Ｃ、３２ＣＣ 水栓ユニット制御部
３３ 記憶装置（ＲＯＭ）
３３Ａ 登録サイン情報
３３Ｂ 人体サイン画像
３３Ｃ 人体サイン関連情報
３４ ＲＡＭ
３５ タイマ
５０ 水栓ユニット
５１ 混合弁
５１Ｍ 温度用モータ
５２ 開閉弁
５３ 流量調整弁
５３Ｍ 流量用モータ
５４ 温度センサ
５５ 流量センサ
９０ 流し台
９１ シンク
９１Ｂ 排水口
９２ 水栓
９２Ａ 蛇口
ＡＬ、ＡＲ 撮像エリア
Ｌ 所定間隔
Ｕ 使用者
Ｖ１ 認識空間

Claims (3)

1. 吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、の少なくとも１つの動作をする水栓ユニットと、
   使用者に向けて配置されて前記使用者を撮像する撮像ユニットと、
   前記撮像ユニットから入力される画像情報に基づいて前記水栓ユニットの動作を制御する制御装置と、
   を有する画像認識水栓であって、
   前記制御装置は、記憶装置を有しており、
   前記記憶装置には、人体の一部にて表現される人体サインであってそれぞれ異なる複数の前記人体サインの画像である複数の人体サイン画像が登録されている登録サイン情報が記憶されているとともに、前記水栓ユニットの動作パターンである水栓動作パターンの種類よりも少ない種類の前記人体サイン画像が記憶されており、
   前記撮像ユニットは、１個の撮像装置を有しており、
   前記撮像装置は、
   前記使用者が人体の一部を用いて表現した前記人体サインを所定タイミング毎に撮像して得られた前記画像情報を次々と前記制御装置に出力し、
   前記制御装置は、予め設定された複数の前記水栓動作パターンの中から選定した前記水栓動作パターンを用いて前記水栓ユニットの動作を制御し、
   複数の前記水栓動作パターンにおける少なくとも一部の前記水栓動作パターンには、連続した異なる前記人体サインの順列であるサイン順列パターンが対応付けられており、
   前記制御装置は、
   前記撮像装置から次々と入力される前記画像情報と、前記記憶装置に記憶されている前記登録サイン情報に登録されている複数の前記人体サイン画像と、を照合して前記使用者が表現した前記人体サインを認識する、画像認識部と、
   前記使用者が異なる前記人体サインを連続して表現した場合には、前記サイン順列パターンを認識し、認識した前記サイン順列パターンに対応付けられている前記水栓動作パターンを用いて前記水栓ユニットの動作を制御する、水栓ユニット制御部と、
   を有し、
   前記人体サイン及び前記人体サイン画像は、静止状態のサイン及び画像であり、
   前記制御装置は、
   前記人体サインの動作を認識することなく静止状態の前記人体サインを認識するとともに、前記記憶装置に記憶されている複数の前記人体サイン画像の種類が前記水栓動作パターンの種類よりも少ないにもかかわらず、前記サイン順列パターンにて、前記人体サイン画像の種類よりも多い前記水栓動作パターンの種類の動作が可能とされている、
   画像認識水栓。
2. 吐水と止水、吐出する水の流量の調整、吐出する水の温度の調整、の少なくとも１つの動作をする水栓ユニットと、
   使用者に向けて配置されて前記使用者を撮像する撮像ユニットと、
   前記撮像ユニットから入力される画像情報に基づいて前記水栓ユニットの動作を制御する制御装置と、
   を有する画像認識水栓であって、
   前記制御装置は、記憶装置を有しており、
   前記記憶装置には、人体の一部にて表現される人体サインであってそれぞれ異なる複数の前記人体サインの画像である複数の人体サイン画像が登録されている登録サイン情報が記憶されているとともに、前記水栓ユニットの動作パターンである水栓動作パターンの種類よりも少ない種類の前記人体サイン画像が記憶されており、
   前記撮像ユニットは、所定間隔をあけて配置された２個の撮像装置を有しており、
   それぞれの前記撮像装置は、
   前記使用者が人体の一部を用いて表現した前記人体サインを所定タイミング毎に撮像して得られた前記画像情報を次々と前記制御装置に出力し、
   前記制御装置は、予め設定された複数の前記水栓動作パターンの中から選定した前記水栓動作パターンを用いて前記水栓ユニットの動作を制御し、
   複数の前記水栓動作パターンにおける少なくとも一部の前記水栓動作パターンには、連続した異なる前記人体サインの順列であるサイン順列パターンが対応付けられており、
   前記制御装置は、
   それぞれの前記撮像装置から次々と入力される前記画像情報と、前記記憶装置に記憶されている前記登録サイン情報に登録されている複数の前記人体サイン画像と、を照合して前記使用者が表現した前記人体サインを認識する、画像認識部と、
   前記使用者が異なる前記人体サインを連続して表現した場合には、前記サイン順列パターンを認識し、認識した前記サイン順列パターンに対応付けられている前記水栓動作パターンを用いて前記水栓ユニットの動作を制御する、水栓ユニット制御部と、
   を有し、
   前記制御装置は、
   一方の前記撮像装置からの前記画像情報に撮像されている撮像対象物と、他方の前記撮像装置からの前記画像情報に撮像されている前記撮像対象物とを比較し、撮像されている前記撮像対象物の偏差に基づいて、それぞれの前記撮像装置の位置に対する前記撮像対象物の位置を求める対象物位置算出部を有し、
   求めた前記撮像対象物の位置が、それぞれの前記撮像装置の位置に対して予め設定された認識空間内でない場合には、前記サイン順列パターンに対応付けられている前記水栓動作パターンを用いた前記水栓ユニットの制御を行わず、
   求めた前記撮像対象物の位置が、前記認識空間内である場合には、前記水栓ユニット制御部による前記水栓ユニットの制御を実行し、
   前記人体サイン及び前記人体サイン画像は、静止状態のサイン及び画像であり、
   前記制御装置は、
   前記人体サインの動作を認識することなく静止状態の前記人体サインを認識するとともに、前記記憶装置に記憶されている複数の前記人体サイン画像の種類が前記水栓動作パターンの種類よりも少ないにもかかわらず、前記サイン順列パターンにて、前記人体サイン画像の種類よりも多い前記水栓動作パターンの種類の動作が可能とされている、
   画像認識水栓。
3. 請求項１または２に記載の画像認識水栓であって、
   前記撮像装置は、ＲＧＢカメラであり、
   前記制御装置は、
   前記画像認識部にて、前記人体サインを認識する際、
   前記画像情報に撮像されている撮像対象物の、色の種類である色相、色の鮮やかさである彩度、色の明るさである明度、の少なくとも１つと、
   前記画像情報に撮像されている前記撮像対象物の輪郭形状と、
   に基づいて認識する、
   画像認識水栓。
   
   

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