JPH0488558A

JPH0488558A - デザイン装置

Info

Publication number: JPH0488558A
Application number: JP2202396A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Shimizu; 洋志清水; Tomio Shindo; 神藤　富雄; Yukikuni Ooshima; 大島　志都; Kiyomi Hirasuna; 平砂　清美
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1990-08-01
Filing date: 1990-08-01
Publication date: 1992-03-23
Also published as: US5267146A

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［発明の目的］（産業上の利用分野）二の発明は、車両に対する人間の持つイメージを確認し
ながら車両のデザインをＣＲＴのような出力手段に表示
する場合等に供するデザイン装置に関する。

（従来の技術）この種のデザイン装置としては、例えば１９８８年３月
：電子情報通信学会発行「電子情報学会誌；別冊：■ｏ
更、３ｐｐ、２４５−２４７Ｊに記載された第１図に示
すようなものがある。これはＨＵＬＩＳ　（Ｈｕｍａｎ
、　　　ＬｉｖｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）の構成図を示すも
ので、コンピュータのメモリに住宅の外観を玄関、洋間
、和室、台所、風呂等の構成部分毎の住宅デザイン要素
、フィーリングを表わす形容詞としての「豪華」、「広
々」、「ゆったり」等の評価用語、評価用語間の関係を
規定する知識、これら評価用語とザブイン要素との関係
を規定する知識等を知識データベースとして記憶してお
き、人間がキーボードのような評価用語入力手段を操作
して、例えば住宅の構成部分であるデザイン要素を表わ
す「和室」なる住宅デザインの限定用語を人力すると共
に、和室に対して持つ自分のイメージとしてのフィーリ
ングを表わす「広々とした」なる評価用語をコンピュー
タに入力すると、コンピュータが知識データベースから
入力された評価用語により適切な和室のデザイン要素を
推論、抽出して表示手段に画像表示する構成になってい
る。

ところで、上記のようなデザイン装置で技術の評価用語
を車両に合せたものにすれば車両デザイン装置として実
用に供することが可能である。

例えば、第１１図に示すように、コンピュータのメモリ
に知識データベースとして、形容詞データベースとして
の評価用語間の関係を規定する知識１１とイメージデー
タベースとして評価用語および車両デザイン要素の関係
を規定する知識１５をそれぞれ記憶させておく、また、前記メモリにグラフィック用データベースとして
、形状データベースとしての車両デザイン要素毎の形状
データ１つと色データベースとして車両デザイン要素毎
の色データ２１をそれぞれ記憶させておく。

評価用語は第１２図の評価用語欄に示すような形容詞語
で構成されている。

評価用語間の関係を規定する知識１１は、第１２図に示
すように評価用語９を収集し、予備実験の結果を解析す
ることにより評価用語間の関係を規定するものとして得
た知識である。この関係とは例えば評価用語を数量化理
論Ｉ順若しくは■類等の多変量解析で人間の感覚に基づ
く因子を１から１０に分け、各評価用語が各因子にどの
程度の関係があるかを因子負荷量（数値）としてＩ′４
たデータである。各因子の負荷量は近い数値の用語は関
係が深く似ているということができる。この評価用語間
の関係を規定する知識１１はデザイン装置を必要とする
際、入力された評価用語が後述する官能評価実験で用い
た評価用語群の中にない場合一番似た用語を選出するた
めに使用される。

車両デザイン要素は第１３図に示すように、車両インテ
リアのメータ数等の各アイテム毎にカテゴリが区分され
ているものである。

評価用語および車両デザイン要素の関係を規定する知識
１５は、前記第１３図に示すような官能評価実験の結果
として得られたものである。具体的には評価用語と車両
デザイン要素のアイテムを選定し、アイテムそれぞれに
相当する車両デザイン要素を不特定多数の人に見せ、形
容詞語群である評価用語の一つ−についての車両デザイ
ン要素から受けるフィーリングを収集し、その集積結果
を数量化理論■類若しくは■等の多変量解析により偏回
帰係数（相関係数）として解析したものである。

ここでアイテムは第１４図に示すように車両デザイン要
素群の中のインストルメントパネルに設けられたメータ
の大きさ、インストルメントパネルの厚み、メータの針
の色、ステアリングホイールのスポーク数、ステアリン
グホイールのパッドの大きさ、ステアリングホイールの
径、ドアの物入れ等に着目したものである。

そして、メータの大きさは、大、中、小の３つのカテゴ
リに分類しである。

インストルメントパネルの厚みに着目したアイテムでは
、大、中、小の３つのカテゴリに分類しである。

メータの針の色に着目したアイテムでは、オレンジ、赤
、白の３つのカテゴリに分類しである。

ステアリングホイールのスポーク数に着Ｈしたアイテム
では、２木、３本、４木の３つのカテゴリに分類しであ
る。

以下、ステアリングホイールの径に着目したアイテム、
その他のアイテムについて、第１４図に示すようにそれ
ぞれカテゴリに分類しである。

なお、イメージデータベース１５に基づく車両デザイン
要素の組合せにおいて、インテリアデザイン等の専門家
の意見等によりデザイン要素の組合せで、物理的制約や
経験的制約によってデザイン要素の組合せで不成立なも
のをルール化している。そして、最適なインテリアを推
論していく上で、不成立な組合せは推論しないようにし
ている。

例えば、「スポーツシート」には「径の大きいステアリ
ングホイール」は適合しない等のルールを設定している
。

車両デザイン要素毎の形状データ１つは第１５図に示す
ように、基本の絵と、アイテム、カテゴリ分類の数アイ
テムをまとめて構成されるいくつかの絵を作るためのデ
ータである。そして、一つのユニットの絵のデータは、
各アイテムのカテゴリ数を組合せた数のパターンを有し
ている。例えばステアリングホイールという一つのユニ
ットを考えた場合、このステアリングホイールのデザイ
ン要素のアイテムが、スポーク数、バットの大きさおよ
びステアリングホイールの径の３つのアイテムで構成さ
れているとすると、スポーク数の３つのカテゴリ（２本
、３本、４本）と、バットの大きさの３つのカテゴリ（
大、中、小）およびステアリングホイールの径の３つの
カテゴリ（大、中、小）を組合せた数、すなわち、２７
　（−３Ｘ３×３）のパターンのステアリングホイール
の絵のデータを有していることになる。

車両デザイン要素毎の色データ２１は重両インテリアの
絵に割り当てるためのデータで、例えば「ステアリング
ホイールのバットはグレーでスポークはシールバー　そ
の他は濃いグレーにする」等というような色データ情報
である。

以下、第１１図のフローチャートに基づいてデザインの
推論表示を説明する。

まず、ステップＳｌｌてキーボードのような評価用語入
力手段を操作して、評価用語として例えば「集中できる
」という形容詞語を入力すると、知識データベースから
車両デザイン要素の各アイテムにおいて偏回帰係数が最
大となるカテゴリ（第１３図で＊印がつけである）が推
論・抽出される。

また、例えば評価用語として「集中できる」と「広々と
した」の２つの用語を人力した場合には２つの用語の各
アイテムにおける各カテゴリの偏回帰係数を加算し、そ
の結果において偏回帰係数が最大となるカテゴリが推論
・抽出される（ステップＳ１２および８１３）。

つぎに、ステップＳ１４で、推論抽出された各アイテム
の最適なカテゴリより車両ザブイン要素毎の形状データ
１９から一つのユニットを構成スるアイテム群の最適な
組合せを全てのユニット毎に抽出する。そして、各ユニ
ットを第１６図に示すようなステップ３２１〜３２９の
順に基本の絵に重ねインテリア全体の絵が一構築される
。このようにして構築されたインテリア全体の絵に、車
両デザイン要素毎の色データ２１からデザイン要素に色
を割り当ててデザイン画として第１７図（ａ）。

（ｂ）に示すようにＣＲＴ等の出力手段に画像表示され
る。

そして、ステップＳ１５で、前記表示画像かユーザ等の
持っているイメージと合致しない場合はこの表示画像を
確認しながらイメージに合せてアイテム・カテゴリの変
更が行われ、その結果が再びＣＲＴに表示される。

また、別のデザイン画を見たい場合は、入力用語に対し
て推論される次にふされしいデザイン画像をＣＲＴに表
示させる。

（発明が解決しようとする課題）しかしながら、このようなデザイン装置では、入力され
た評価用語に適合したデザイン要素を推論・抽出してデ
ザインをＣＲＴに画像表示し、これをユーザ等のイメー
ジに基づいて修正してイメージに合ったデザインを得る
ことはできるが、デザイン要素の分類が一つのアイテム
に対して数個に限られていたため、一つのデザイン要素
の微妙な変化でイメージが大きく異なるものに対しても
数個の限られたパターンでしか推論することがてきず、
デザインを画面表示する上でも限られたパターンでしか
表示できないという問題があった。

そこでこの発明は、一つのデザイン要素の微妙な違いて
イメージが大きく異なる場合にも対応して推論でき、自
由度の大きいデザイン画像を表示することかできるデザ
イン装置の提供を［」的とする。

［発明の構成］（課題を解決するための手段）上記目的を達成するためにこの発明は、第１図のように
、デザインを表現する評価用語及びデザイン要素の関係
をファジィ集合により規定したファジィ知識データベー
スＣＬ１と、評価用語を人力する入力手段ＣＬ３と、人
力された評価用語により前記ファジィ知識データベース
ＣＬＩからデザインを推論するファジィ演算手段ＣＬ２
と、この推論されたデザインを出力する出力手段ＣＬ４
とを備える構成とした。

（作用）入力手段ＣＬ３によって評価用語を入力すれば入力され
た評価用語によりファジィ知識データベースＣＬＩから
デザインが推論され、そのデザインが出力手段ＣＬ４に
よって出力される。

（実施例）以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第２図はこの発明の一実施例に係る概略構成図を示すも
ので、このデザイン装置はコンピュータ１とキーボード
３とＣＲＴ５とで構成されている。

コンピュータ１はファジィ知識データベースＣＬ１とフ
ァジィグラフィック用データベースとしてのメモリＭと
ファジィ演算手段ＣＬ２としてのＣＰＵ７とを備えてい
る。

ここでメモリＭには評価用語り、評価用語間の関係を規
定する知識１１、車両デザイン要素１３、評価用語及び
車両デザイン要素の関係を規定する知識としてのファジ
ィイメージデータベース２３、形状データベース２５お
よび色データベース２７がそれぞれ記憶されている。

評価用語９は第１２図の評価用語間に示すような形容詞
語で構成されている。

評価用語間の関係を規定する知識１１は第１２図に示す
ように評価用語９を収集し、予備実験の結果を解析する
ことにより評価用語間の関係を規定するものとして得た
知識である。

車両デザイン要素１３は第１３図に示すように車両イン
テリアのメータ数の多さ、ステアリングの形の大きさ等
の各アイテムに区分されているものである。

これら評価用語９、評価用語間の関係を規定する知識１
１および車両デザイン要素１３は、第１２図、第１３図
で説明した通りである。

ファジィイメージデータベース２３は、第３図に示すよ
うなファジィ集合により得られたものである。例えば「
ステアリングの径」という車両デザイン要素１３のアイ
テムに対して「径が大きい」というファジィ集合を考え
、０．１のメンバーシップ値（１に近い程「径が大きい
」ことを示す）で評価用語０の一つ−について連結的変
化に対応したデザイン要素の分類を行ったものである。

このファジィイメージデータ２３は第３図に示すように
、評価用語９と車両デザイン要素１３との関係が「範囲
（タイプロファジィ集合）」とｒＭＡＸ値（重み係数）
」とにより表示される。

ここで評価用語９として「集中できる」。車両デザイン
要素１３として「ステアリングの径の大きさ」を例に「
範囲」とｒ　Ｍ　Ａ　Ｘ値」を説明する。

この場合の「範囲」は（０，０，０，４）であり、「集
中できる」という評価用語に対して「径が大きい」とい
うファジィ集合を考えた場合にメンバーシップ値ａが０
．０〜０．４に相当する径の大きさが影響を与えており
、範囲０．０〜０゜０、　０＋０．　４４の中間値０．　２　（−）のメンバーシップ値を有する径の大きさの影響度合が「Ｍ　
Ａ　Ｘ値」の０．４で、端点０．０および０゜４におい
て影響度が０となる三角形のファジィ集合のメンバーシ
ップ関数を取ることを意味している。ここでｒ　Ｍ　Ａ
　Ｘ値」は「集中できる」という評価用語に対してデザ
イン要素としての「ステアリングの径」が全体のデザイ
ンからみてどの程度影響しているかを示している。

車両デザイン要素毎の形状データ２５は第１５図に示す
ように、基本の絵と、数アイテムをまとめていくつかの
絵を作るためのデータである。

車両デザイン要素毎の色データ２７は車両インテリアの
絵に色を割り当てるためのデータで、例えば「ステアリ
ングホイールのパッドはグレーでスポークはシルバー　
その他はグレーにする」等というような色データ情報で
ある。

前記キーボード３は評価用語の人力手段ＣＬ３を構成す
る。

ＣＰＵ７は人力された評価用語より第４図に示すフロー
チャートに基づいて、ファジィ知識データベースおよび
ファジィグラフィック用データベースからデザインを推
論するものである。

前記ＣＲＴ５は推論されたデザインを出力する出力手段
ＣＬ４を構成するもので、デザインを画像表示するもの
である。

以上の構成によれば予め選定した評価用語り、予備実験
で得られた評価用語間の関係を規定する知識１１、車両
デザイン要素１３、ファジィ集合により・得られた評価
用語と車両デザイン要素との関係を規定する知識として
のファジィイメージデータベース２３、ファジィグラフ
、ｆツク用データベースとしての丑チ状データベース２
５および色デーダベース等をコンピュータ１のメモリＭ
に記憶させておく。この状態でキーボード３を操作して
評価用語つとしての形容問語を入力すると、コンピュー
タ１のＣＰＵ７の働きでファジィ知識データベースおよ
びファジィグラフィック用データベースから各車両デザ
イン要素１３が推論・抽出され、この推論されたデザイ
ンかＣＲＴ５により画像表示される。

つぎに、上記実施例の作用を第４図のフローチャートに
基づいて説明する。

まず、ステップＳ１でキーボード３を操作して人間が持
つイメージとしてのフィーリングを表わす評価用語９を
入力する。この入力は、例えば「集中できるｊという一
語の評価用語の入力でもよく、また、「集中できる」と
「走り屋向きの」という複数の評価用語を入力すること
もてきる。

つぎに、入力された評価用語りより前記ファジィ知識デ
ータベースから車両インテリアのデザイン要素１３のカ
テゴリを推論しくステップＳ２およびＳ３）。続いて、
このデザイン要素をファジィグラフィック用データベー
スによりグラフィック化し、そのデザインがＣＲＴ５に
より画像表示される（ステップＳ４）。

そして、ステップＳ５で、前記ＣＲＴ５の表示画像がユ
ーザ等の持っているイメージと合致しない場合はこの表
示画像を確認しながらイメージに合せてアイテムの変更
が行われ、その結果が再び（：ＲＴ５に画像表示される
。

第５図はステップＳ３の推論方法を示すものである。こ
こでは入力された評価用語９から車両デザイン要素とし
て例えば「ステアリングの径の大きさ」を推論するもの
として説明する。

まず、人力された評価用語が一語の場合、例えば「集中
できる」という評価用語が入力された場合について説明
する。

この場合、第３図に示されている「集中できる」に対す
る「ステアリングの径の大きさ」の範囲、すなわち「径
の大きい」というファジィ集合のメンバーシップ値は０
．０〜０．４であり、重み係数は０．４０である。

これに従って第５図（ａ）に示すように、範囲０゜０−
０．４の中間値０．２のメンバーシップ値を有する径の
大きさの影響度合が１．０で端点０゜０および０，４に
おいて影響度が０とする三角形のファジィ集合のメンバ
ーシップ関数を作成する。

続いて、「集中できる」に対する「ステアリングの径の
大きさの重み係数は０．４であるから、第５図（ａ）の
メンバーシップ関数に重み係数０．４０を乗じることに
より第５図（ｂ）に示すように、範囲の中間値０，２の
メンバーシップ値を有する径の大きさの影響度合か０．
４で端点０．０および０゜４において影響度が０となる
三角形のファジィ集合のメンバーシップ関数が得られ。

メンバーシップ値が０．２となる「ステアリングの径の
大きさ」が推論される。

つぎに、入力された評価用語が複数の場合、例えば「集
中できる」と「走り屋向きの」という二語の評価用語が
入力された場合について説明する。

この場合は「集中できる」に対する「ステアリングの径
の大きさ」のメンバーシップ関数と、「走り屋向きの」
に対する「ステアリングの径の大きさ」のメンバーシッ
プ関数と例えばＭＩＮ−ＭＡＸ合成法や面積重心法によ
る合成等によりファジィ合成することにより「集中でき
る」と「走り屋向きの」に対する「ステアリングの径の
太きさ」のファジィ集合のメンバーシップ関数か得られ
る。

すなわち「集中できる」に対する「ステアリングの径の
大きさ」のメンバーシップ関数は、上記第５図（ｂ）に
示すように推論される。

一方、第３図に示されている「走り屋向きの」に対する
「ステアリングの径の大きさ」の範囲は０．０〜０．２
であり、重み係数は０，５５である。

これに従って第５図（Ｃ）に示すように、範囲０゜０〜
０．２の中間値０．１のメンバーシップ値を有する径の
大きさの影響度合が１．０で端点００および０．２にお
いて影響度が０となる三角形のファジィ集合のメンバー
シップ関数を作成する。

続いて、「走り屋向きの」に対する「ステアリングの径
の大きさ」の重み係数は０．５５であるから、第５図（
Ｃ）のメンバーシップ関数に重み係数０５５を乗しるこ
とにより第５図（ｄ）に示すように範囲の中間値０．１
のメンバーシップ値を有する径の大きさの影響度合が０
，５５で端点０．０および０．２において影響度が０と
なる三角形のファジィ集合のメンバーシップ関数が得ら
れ、メンバーシップ値が０．１となる「ステアリングの
径の大きさ」が推論される。

つぎに、上記第５図（ｂ）のメンバーシップ関数と第５
図（ｄ）のメンバーシップ関数とをファジィ合成するこ
とによ番〕「集中できる」と「走り屋向きの」に対する
「ステアリングの径の大きさ」のメンバーシップ関数か
得られる。

第５図（ｅ）は、Ｍ　Ｉ　Ｎ　−ＭＡ　Ｘ合成法により
’７７ジイ合成した場合を示すもので、−の場合はメン
バーシップ値が０．１５となる「ステアリンクの径の大
きさ」が推論される。

また、第５図（ｆ）は、面積重心法による合成法によっ
てファジィ合成した場合を示すもので、この場合はメン
バーシップ値が０．１６となる「ステアリングの径の大
きさ」が推論される。

このようにして得られたメンバーシップ値を有するファ
ジィ化されたデザイン要素をファジィグラフィック用デ
ータベースによりグラフ−ツク化する。

つぎに、ステップＳ４のグラフィック化方法について説
明する。

第６図はファジィグラフィックの表示例と第１１図以後
の例による表示例とを比較して示したものである。

第６図（ａ）、　（ｂ）は前者の表示例を示し、同図（
Ｃ）。

（ｄ）は後者による表示例を示している。

例えば「インストルメントの厚み」をグラフィック化す
る場合、後者では第６図（Ｃ）に示すように、カテゴリ
として「大」、「小」の二つのパターンの形状データし
かなかったが、この実施例では「インストルメントが厚
い」というファジィ集合を考えることによりメンバーシ
ップ値で連続値をとるので、グラフィック化する場合に
も第６図（ａ）に示されるインストルメントの厚み交を
考え、例えばメンバーシップ値ａが１のとき（１−１，
、ａが０のときＩＪ、−１゜と決めて更−ａｘ（愛、十更。）十愛。

により斐の長さを決定し、長さ史の位置にインストルメ
ントの下部の線がくるようにグラフィック化する。

前記メンバーシップ値ａに対するインストルメンｈｉの
設定は、例えば官能評価実験によって行われる。

また、例えば「ステアリングの径の大きさ」をグラフィ
ック化する場合、後者では第６図（ｄ）に示すように。

カテゴリとして「大」、「中」、「小」の三つのパター
ンであったか、この実施例においては、第６図（ｂ）に
示すように「ステアリングの径の大きさ」の推論結果の
メンバーシップ値ａが０゜１５の場合にはａが１のとき
の半径をｒｌとし、ａがＯのときの半径をｒ。とじｒ−ａｘ　（ｒ、　−ｒｏ　）　＋ｒ。

により半径ｒを決定しグラフィック化する。

従って、一つのデザイン要素の微妙な違いによってイメ
ージが大幅に異なる場合にも対応できる推論を行なうこ
とができ、さらに自由度の大きいデザインを画像表示す
ることができる。

第７図および第８図は、この発明の他の実施例を示すも
のである。

この実施例は、ファジィイメージデータベースを構成す
るファジィ集合のメン／く一シ・ツブ関数の形として、
三角形のみてはなくいくつかのノくターンを設けたもの
である。

第７図は数パターンのメンバーシップ関数によるファジ
ィデータベースを示すもので、評価用語と車両デザイン
の関係が範囲としてのパターン定義座標点およびメンバ
ーシップ関数のパターンとＭＡＸ値により表示される。

第８図はメンバーシップ関数のパターンの一例を示すも
のである。

ここで評価用語９として「万人向きの」車両デザイン要
素１３として「ステアリングの径の大きさ」を−例とし
て推論過程を説明する。

第７図に示されるようにに、「万人向きのｊに対する「
ステアリングの径の大きさ」のメンバーシップ関数のパ
ターンは「パターン４」であり、ＭＡＸ値は０．４２で
ある。

この「パターン４」のパターン定義座標点Ｏ９５，０，
７，０，９，０，３，０，６は第８図に示された「パタ
ーン４」のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ。

に対応する。すなわち、ａ＝０．５．ｂ−０，７ｃｍ０
．９　　ｄ−０，３，ｅ−０，６という関数が得られる
。この関数にＭＡＸ値の０．４２を乗じることにより「
万人向きの」に対する「ステアリングの径の大きさ」の
メンバーシップ関数が得られる。

従って、より人間のイメージに近い精度の高い車両デザ
イン要素を推論することができる。

第９図はこの発明のさらに他の実施例を示すものである
。

この実施例は、ファジィ合成におけるＭＩＮ−ＭＡＸ合
成法および面積重心法による合成法の欠点をおぎない、
より高い精度の車両ザブイン要素を推論するようにした
ものである。

すなわち、ＭＩＮ−ＭＡＸ合成法は制御面で広く使用さ
れるものであるが、演算の性格上、例えば二つの評価用
語に対する車両デザイン要素を合成する場合、重み係数
の低い評価用語の影響を受けやすく、イメージの低い評
価用語のデザイン要素に近づく傾向がある。また、面積
重心法による合成法は、演算が複雑となり特に前記実施
例の第７図に示すようにイメージデータベースを用いる
場合には多大な時間を必要とする。そこで、この実施例
は、このような欠点をおぎなうようにしたものである。

ここで例えば「集中できる」と「走り屋向きの」という
二語の評価用語から車両デザイン要素として「ステアリ
ングの径の大きさ」を推論するものとして説明する。

まず、第９図（ａ）および同図（Ｃ）に示すように、各
評価用語毎に第３図のファジィイメージデータベースか
ら三角形のメンバーシップ関数を影響度合を１．０で作
成する。

つぎに、各メンバーシップ関数にお互いの重み係数を乗
しる。すなわち、「集中できる」のメンバーシップ関数
に「走り屋向きの」の係数０．５５を乗じ、一方、「走
り屋向きの」のメンバーシップ関数に「集中できる」の
重み係数０．４を乗しることにより、第９図（ｂ）およ
び同図り）に示すような「集中できる」のメンバーシッ
プ関数と「走り屋向きの」のメンバーシップ関数が得ら
れる。

そして、第９図（ｂ）のメンバーシップ関数と第９図（
ｄ）のメンバーシップ関数とをＭＩＮ−゛ＭＡＸ合成法
によってファジィ合成することにより第９図（ｅ）に示
すような「集中できる」と「走り屋向きの」に対する「
ステアリングの径の大きさ」のメンバーシップ関数が得
られ、メンバーシップ値が０゜１２となる「ステアリン
グの径の大きさ」が推論される。

また、三語以上の評価用語が入力された場合は、まず、
各評価用語毎に第３図のファジィイメージデータベース
から三角形のメンバーシップ関数を影響度合を１．０で
作成する。

つぎに、各メンバーシップ関数にそれぞれ他の評価用語
の重み係数をそれぞれ乗じる。例えば、最も大きい重み
係数を有する評価用語のメンバーシップ関数に最も小さ
い重み係数を乗じ、２番目に大きい重み係数を有する評
価用語のメンバーシツブ関数に２番目に小さい重み係数
を乗じる等の方法により各メンバーシップ関数に重み係
数を乗じることにより、各評価用語毎に重み係数を用い
たメンバーシップ関数が得られる。そして、これら各メ
ンバーシップ関数をＭＩＮ−Ｍ’ＡＸ合成法によりファ
ジィ合成することにより、三語以上の評価用語に対する
車両デザイン要素のメンバーシップ関数が得られる。

また、重み係数を乗じる方法としては、各評価用語のメ
ンバーシップ関数に、該評価用語以外のすべての評価用
語の重み係数の平均値を乗じることも考えられる。

なお、この発明は車両インテリアのデザインに限らず外
観その他のデザインにも応用することかでき、さらには
船舶、航空機等のデザインにも応用することかできる。

［発明の効果］以上の説明より明らかなように、この発明の構成によれ
ば、一つのデザイン要素の微妙な違いてイメージが大き
く異なる場合にも対応できる推論か可能となり、自由度
の大きいデザインの画像表示が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の構成図、第２図はこの発明の一実施
例の概略構成図、第３図はフ゛７ジイイメージデータベ
ースの図表、第４図はブロック図を同時に示したフロー
チャート、第５図はファジィ合成によるデザイン要素の
決定方法を示す図、第６図はファジィグラフィックの表
示例との比較で示した図、第７図は他の実施例に係る数
パターンのメンバーシップ関数によるイメージデータベ
ース、第８図は第７図のパターン例を示す図、第９図は
他の実施例に係るファジィ合成によるデザイン要素の決
定方法を示す図、第１０図は従来例に係るブロック図、
第１１図は考えられる例のブロック図と同時に示したフ
ローチャート、第１２図は評価用語間の関係を規定する
知識の図表、第１３図は評価用語と車両デザイン要素の
各アイテムとの関係を規定する知識の図表、第１４図は
アイテム・カテゴリの図表、第１５図はグラフィックの
表示例を示す図、第１６図は絵を書く順序のフローチャ
ート、第１７図（ａ）、　（ｂ）はＣＲＴの出力画像の
一例を示す図である。ＣＬｌ・・・ファジィ知識データベースＣＬ２・・・フ
ァジィ演算手段Ｃｌ３・・・入力手段Ｃｌ３・・・出力手段代理人　弁理士　　三　好　秀　和第１　図イメーノ゛テ゛ ′−ス（こおけるメンバ゛−）１７′ のハ１第８図第１０図第１１図アイテム・カテ丁り一一覧の一部第１４図絵を書く順序１ｓ１６図インスト鰍第１５図基本の絵完成図表示例■−「ン？りな」をＩＮＰＩＪＴした場合＠１７
図（ａ）第１７図（ｂ）

Claims

【特許請求の範囲】

（１）デザインを表現する評価用語及びデザイン要素の
関係をファジィ集合により規定したファジィ知識データ
ベースと、評価用語を入力する入力手段と、入力された
評価用語により前記ファジィ知識データベースからデザ
インを推論するファジィ演算手段と、この推論されたデ
ザインを出力する出力手段とを備えてなるデザイン装置
。
（２）前記ファジィ演算手段は、デザイン要素に関する
重み係数を取り込んで推論することを特徴とする請求項
（１）のデザイン装置。
（３）前記ファジィ知識データベースは、デザイン要素
の寸法関係について規定することを特徴とする請求項（
１）又は（２）記載のデザイン装置。