特許 6514443 圧力分布センサシステム、圧力分布の測定方法、および圧力分布の測定プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6514443

(24)【登録日】2019年4月19日

(45)【発行日】2019年5月15日

(54)【発明の名称】圧力分布センサシステム、圧力分布の測定方法、および圧力分布の測定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01L 5/00 20060101AFI20190425BHJP

【ＦＩ】

   G01L5/00 101Z

【請求項の数】9

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2014-104952(P2014-104952)

(22)【出願日】2014年5月21日

(65)【公開番号】特開2015-219203(P2015-219203A)

(43)【公開日】2015年12月7日

【審査請求日】2017年5月16日

(73)【特許権者】

【識別番号】000111085

【氏名又は名称】ニッタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001841

【氏名又は名称】特許業務法人梶・須原特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山本 尚

【審査官】 細見 斉子

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−２４４５５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０５７９９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−０６８９９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−２１２２５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−１４０１３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許第０５６２３１２８（ＵＳ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｌ ５／００

Ｇ０１Ｌ １／００

Ｇ０１Ｎ ３／００

Ｇ０１Ｇ ２３／０１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

単一および複数の被測定物から加えられる圧力を連続的に又は単位時間おきにそれぞれ検知する複数の感圧センサを有するシート状の圧力分布センサと、
前記圧力分布センサの各感圧センサで検知された各測定時間の圧力分布データを記憶する測定圧力分布データ記憶部と、
前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記圧力分布データに含まれる前記複数の感圧センサのそれぞれで検知される圧力に対応した出力値に基づいて、前記圧力分布センサ上における前記被測定物による一定の負荷圧力に対する前記圧力分布センサの出力値の時間的変化の近似曲線を連続的に又は単位時間毎に算出するクリープ特性近似曲線算出手段と、
前記近似曲線の正確性を増大させるために前記圧力分布センサのそれぞれの前記感圧センサに対応した近似曲線式を算出するための所定時間区間の計算開始となる計算開始時間を、当該計算開始時間から前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記圧力分布データの測定終了時間から前記所定時間区間を差し引いた最終計算開始時間までの間において順次変更する補正を実行する補正手段と、
前記計算開始時間を補正された前記近似曲線と前記圧力分布データにより前記被測定物による一定の負荷圧力に対する前記圧力分布センサの出力値の時間的変化を算出する算出手段とを備えていることを特徴とする圧力分布センサシステム。

【請求項2】

前記被測定物による一定の負荷圧力に対する前記圧力分布センサの出力値の時間的変化をディスプレイに表示する表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の圧力分布センサシステム。

【請求項3】

シート状の圧力分布センサと、
前記圧力分布センサの各感圧センサで検知された各測定時間の第１圧力分布データを記憶する測定圧力分布データ記憶部と、
前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記第１圧力分布データについて、最小二乗法により、設定された複数の各適用時間区間において、前記感圧センサ毎の圧力の時間的変化の仮近似曲線をそれぞれ取得するクリープ特性近似曲線パラメータ算出部と、
前記クリープ特性近似曲線パラメータ算出部で得られる前記仮近似曲線と、前記各仮近似曲線の適用時間区間と、を記憶するクリープ特性近似曲線記憶部と、
前記クリープ特性近似曲線記憶部に記憶される前記適用時間区間毎に前記仮近似曲線により第２圧力分布データを算出し、前記第２圧力分布データと前記測定圧力分布データ記憶部に記憶される前記第２圧力分布データに対応する前記第１圧力分布データとの最大乖離率Ｄを算出して、乖離の小さい仮近似曲線を最適近似曲線として抽出するクリープ特性近似曲線適用性判定部と、
前記クリープ特性近似曲線適用性判定部で得られた前記最適近似曲線に基づいて検出圧力の最終補正圧力分布データを算出する圧力分布データ最終補正部と、
前記圧力分布データ最終補正部よって算出された前記最終補正圧力分布データによって補正後の圧力分布データを表示する表示制御部とを具備することを特徴とする圧力分布センサシステム。

【請求項4】

前記第１圧力分布データの初期値がクリープ特性曲線の上昇開始時間とずれて測定されている場合に、前記第１圧力分布データの時間データを補正するクリープ特性曲線初期値補正部を更に具備することを特徴とする請求項３に記載の圧力分布センサシステム。

【請求項5】

前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記第１圧力分布データについて、クリープ特性曲線を対数関数近似式ｙ（ｘ）＝Ｐ ｌｎ（ｘ）+Ｑで設定し、前記近似式のパラメータＰ，Ｑを算出して、前記仮近似曲線を取得するクリープ特性近似曲線パラメータ算出部を更に有することを特徴とする請求項３に記載の圧力分布センサシステム。

【請求項6】

前記クリープ特性近似曲線適用性判定部は、前記各適用時間区間で前記最大乖離率Ｄが同じ大きさである仮近似式が得られる場合、最も長い適用時間区間で取得された仮近似式を前記最適近似曲線として採用することを特徴とする請求項３に記載の圧力分布センサシステム。

【請求項7】

前記圧力分布データ最終補正部は、前記各適用時間区間に前記最適近似曲線により算出される近似値と前記第１圧力分布データの誤差比を計算し、前記最適近似曲線と設定ターゲット時間より補正値を算出し、その算出した補正値と前記誤差比との積により前記最終補正圧力分布データを算出することを特徴とする請求項３に記載の圧力分布センサシステム。

【請求項8】

圧力分布センサの各感圧センサで検知された各測定時間の第１圧力分布データを測定圧力分布データ記憶部に記憶し、
前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記第１圧力分布データについて、最小二乗法により、設定された複数の各適用時間区間において、前記感圧センサ毎の圧力の時間的変化の仮近似曲線をそれぞれ取得し、
前記仮近似曲線と、前記各仮近似曲線の適用時間区間とをクリープ特性近似曲線記憶部に記憶し、
前記クリープ特性近似曲線記憶部に記憶される前記適用時間区間毎に前記仮近似曲線により第２圧力分布データを算出し、前記第２圧力分布データと前記測定圧力分布データ記憶部に記憶される前記第２圧力分布データに対応する前記第１圧力分布データとの最大乖離率Ｄを算出して、乖離の小さい仮近似曲線を最適近似曲線として抽出し、
前記最適近似曲線に基づいて検出圧力の最終補正圧力分布データを算出し、
前記最終補正圧力分布データによって補正後の圧力分布データを表示することを特徴とする圧力分布の測定方法。

【請求項9】

圧力分布センサの各感圧センサで検知された各測定時間の第１圧力分布データを測定圧力分布データ記憶部に記憶する機能と、
前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記第１圧力分布データについて、最小二乗法により、設定された複数の各適用時間区間において、前記感圧センサ毎の圧力の時間的変化の仮近似曲線をそれぞれ取得する機能と、
前記仮近似曲線と、前記各仮近似曲線の適用時間区間とをクリープ特性近似曲線記憶部に記憶する機能と、
前記クリープ特性近似曲線記憶部に記憶される前記適用時間区間毎に前記仮近似曲線により第２圧力分布データを算出し、前記第２圧力分布データと前記測定圧力分布データ記憶部に記憶される前記第２圧力分布データに対応する前記第１圧力分布データとの最大乖離率Ｄを算出して、乖離の小さい仮近似曲線を最適近似曲線として抽出する機能と、
前記最適近似曲線に基づいて検出圧力の最終補正圧力分布データを算出する検出する機能と、
前記最終補正圧力分布データによって補正後の圧力分布データを表示する機能とをコンピュータに実行させる圧力分布の測定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、圧力分布センサシステム、圧力分布の測定方法、および圧力分布の測定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ローラの圧力分布、噛み合わせ時の圧力バランス、物体の把持時の圧力分布の計測評価等ができる圧力分布センサシステムは、いわゆるマトリクスセンサーシートが用いられることが知られている。

【0003】

図１０を参照して、マトリクスセンサーシートを用いた圧力分布センサシステムを説明する。図１０に示すように、圧力分布センサシステム３００は、シート状の圧力分布センサ３１０と、圧力分布センサ３１０に接続された圧力検出部３２０と、パーソナルコンピュータ（パソコン）４００と、インターフェースケーブル３５０とを備えている。インターフェースケーブル３５０は、その両端が圧力検出部３２０及びパソコン４００の各入出力インターフェース（図示しない）に接続されている。

【0004】

圧力分布センサ３１０は、被測定物（図示せず）をその上に載置して圧力分布を測定する場合に、被測定物から加えられる圧力を検知する圧力検知領域となる多数の感圧センサ３１０ａが格子状に配置されたものである。圧力検出部３２０は、多数の感圧センサ３１０ａのそれぞれに接続されており、各感圧センサ３１０ａの状態を検出する。ここで、各感圧センサ３１０ａの状態は圧力検出部３２０で測定され、圧力検出部３２０は各感圧センサ３１０ａに加えられる圧力に対応した０〜２５５のデジタル出力値によって表す信号を生成し、その出力値がインターフェースケーブル３５０を経由してパソコン４００に出力される。パソコン４００は、ディスプレイ４１０と、マウス４２０とを有している。このような圧力分布センサシステム３００は、圧力分布センサ３１０がシート状の圧力分布センサであるため、薄型化、軽量化および柔軟性の特徴を有し、多くのセンシングポイントにより、高密度な圧力分布測定が行える。

【0005】

上記圧力分布センサシステム３００は、一定の圧力を負荷した場合、検出出力は時間経過に従って徐々に増加するクリープ特性を示す。したがって、測定中に時間的変化のない圧力分布を測定する場合は、圧力付加後の予め決められた一定時間経過後の検出出力データを入力圧力として採用される場合が多い。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１２−５７９９２号公報

【特許文献2】特開平１１−２５７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

測定中に負荷圧力の変化が発生する場合は、センサのクリープ特性のために正確に圧力分布の時間経過を測定することができないという問題がある。

【0008】

そこで、本発明の目的は、圧力分布センサからの検出出力分布データに基づき、センサのクリープ特性の補正を行い、負荷圧力分布の時間的変化が正確に算出できる圧力分布センサシステム、圧力分布の測定方法、および圧力分布の測定プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の圧力分布センサシステムは、被測定物から加えられる圧力を連続的に又は単位時間おきにそれぞれ検知する複数の感圧センサを有するシート状の圧力分布センサと、前記圧力分布センサの各感圧センサで検知された各測定時間の圧力分布データを記憶する測定圧力分布データ記憶部と、前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記圧力分布データに含まれる前記複数の感圧センサのそれぞれで検知される圧力に対応した出力値に基づいて、前記圧力分布センサ上における被測定物による一定の負荷圧力に対する前記圧力分布センサの出力値の時間的変化の近似曲線を連続的に又は単位時間毎に算出するクリープ特性近似曲線算出手段と、前記近似曲線の正確性を増大させるために前記圧力分布センサのそれぞれの前記感圧センサに対応した近似曲線式を算出するための所定時間区間の計算開始となる計算開始時間を、当該計算開始時間から前記測定圧力分布データ記憶部に記憶された前記圧力分布データの測定終了時間から前記所定時間区間を差し引いた最終計算開始時間までの間において順次変更する補正を実行する補正手段と、前記計算開始時間を補正された前記近似曲線と前記圧力分布データにより被測定物による一定の負荷圧力に対する前記圧力分布センサの出力値の時間的変化を算出する算出手段とを備えていることを特徴とする。

【発明の効果】

【0010】

本発明の圧力分布センサシステムにおいては、圧力分布センサの出力の時間経過データに基づいて、各感圧センサ出力の時間的経過の補正曲線が算出される。これら補正曲線は圧力分布センサの出力データのみにより測定する場合と比較して、精度の高い圧力分布の時間的変化の表示が行え、短時間でオペレータが圧力分布の時間的変化の正確な測定および把握ができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態にかかる圧力分布センサシステムの概略構成を示すブロック図。

【図2】実施形態にかかる圧力分布センサシステムの所定時間での多数の感圧センサで検知される圧力分布データを示す図。

【図3】実施形態にかかる圧力分布センサシステムのクリープ特性近似曲線の計算手順を示すフローチャート。

【図4】実施形態にかかる圧力分布センサシステムのクリープ特性近似曲線の初期値補正手順を示すフローチャート。

【図5】実施形態にかかる圧力分布センサシステムのクリープ特性近似曲線のパラメータ計算手順を示すフローチャート。

【図6】実施形態にかかる圧力分布センサシステムのクリープ特性近似曲線の適用性判定手順を示すフローチャート。

【図7】実施形態にかかる圧力分布センサシステムの検出圧力の最終補正計算手順を示すフローチャート。

【図8】実施形態にかかる圧力分布センサシステムでの検出出力の一例を示す図。

【図9】実施形態の圧力分布センサシステムの最終補正計算の一例を示す図。

【図10】従来の圧力分布センサシステムの概略構成を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、発明を実施するための実施形態のクリープ特性誤差補正機能付き圧力分布センサシステム（以降、単に「圧力分布センサシステム」ともいう。）について説明する。この圧力分布センサシステムのクリープ特性誤差補正機能は、実施形態のクリープ特性誤差の補正方法を使用している。

【0013】

次に、本発明の実施形態に係る圧力分布センサシステムの構成を、図１及至図２等を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る圧力分布センサシステムの構成を示す図である。図１に示すように、圧力分布センサシステム１０は、圧力分布センサ１１０と、圧力検出部１２０と、パソコン２００とで構成されている。パソコン２００は、ディスプレイ２１０と、マウス２２０と、制御部２５０とを有している。

【0014】

ここで、制御部２５０には、圧力分布センサシステム１０に係る各種動作を制御する圧力分布測定プログラムやデータなどが格納されたハードディスク、圧力分布センサシステム１０の各部の動作を制御する信号を生成するために各種演算を実行するＣＰＵ、そのＣＰＵでの演算結果などのデータを一時保管するＲＡＭなどの部材が含まれている。

【0015】

図１に示すように、制御部２５０は、モード設定部２５１と、測定圧力分布データ記憶部２５２と、クリープ特性近似曲線計算制御部２５３と、クリープ特性曲線初期値補正部２５４と、クリープ特性近似曲線パラメータ算出部２５５と、クリープ特性仮近似曲線記憶部２５６と、クリープ特性近似曲線適用性判定部２５７と、圧力分布データ最終補正部２５８と、表示制御部２５９とを有している。これらの機能部は、ハードウェアまたはソフトウェアによって実行することができる。また、制御部２５０には、ディスプレイ２１０と、マウス２２０とがそれぞれ接続されている。

【0016】

モード設定部２５１では、クリープ特性近似曲線計算に必要な設定値や計算結果の判定基準の設定が行われる。測定圧力分布データ記憶部２５２は、圧力検出部１２０からパソコン２００に送信された圧力分布データを記憶する。ここで、測定圧力分布データ記憶部２５２では、圧力分布センサ１１０に格子状に配置された多数の感圧センサ１１０ａごとに、単位時間に圧力分布データが記憶されている。つまり、１つの検知時刻における多数の感圧センサ１１０ａの圧力分布データ（１つのフレーム）が、検知時刻の数量だけ記憶されている。従って、この測定圧力分布データ記憶部２５２に記憶される圧力分布データに基づいて、各感圧センサ１１０ａで検知される圧力の時間的な変化が判るので、圧力分布センサ１１０で検出される圧力分布の時間的な変化を検知することができる。

【0017】

次に、図２を参照して検出圧力分布データの一例を説明する。図２は、所定時間ｎＴにおいて多数の感圧センサ１１０ａで検知される圧力分布データを示している。本実施形態の圧力分布センサ１１０では、多数の感圧センサ１１０ａが、Ｘ軸方向（左右方向）にｇ列に配置されていると共に、Ｙ軸方向（上下方向）にｈ列に配置されている。従って、多数の感圧センサ１１０ａは、ｇ×ｈの格子状に配置されている。

【0018】

また、図２では、各感圧センサ１１０ａで検知された圧力データが記号で示されている。例えば、所定時間ｎＴにおける、Ｘ軸方向にはｕ列目であって、且つＹ軸方向にはｖ列目に対応する感圧センサ１１０ａによって検知される圧力分布データは、ａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）と表されている。ただし、ｕは１〜ｇの整数、ｖは１〜ｈの整数、ｎＴは１以上の整数である。

【0019】

次に、上記構成のクリープ特性機能付き圧力分布センサシステムでの処理手順を、図３及至図８等を参照して説明する。

【0020】

まず、クリープ特性近似曲線計算制御部２５３は、測定圧力分布データ記憶部２５２に記憶された各測定時間の圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）に基づいて、各感圧センサ１１０ａのクリープ特性仮近似曲線を算出する。クリープ特性近似曲線計算制御部２５３のクリープ特性仮近似曲線の計算手順は、図３（ａ）のフローチャートを使用して、図３（ｂ）の数式を併せて参照しながら説明する。

【0021】

（１）モード設定部２５１において、計算開始時間初期値ｔ０と、時間区間初期値ｎ０と、初期時間補正係数の初期値ｓｈｉｆｔＡと、近似式の決定係数閾値Ｒａ²と、近似曲線と測定圧力分布データの最大乖離率の閾値設定値Ｄ₀と、最終補正圧力分布データ算出に必要な設定ターゲット時間Ｚを設定する（Ｓ１００）。

【0022】

（２）被測定物を圧力分布センサ１１０の上に置くことにより、圧力検出部１２０は、圧力分布センサ１１０に配置された多数の感圧センサ１１０ａの状態を検出し、圧力検出部１２０は、測定終了時間ｔｅまで測定時間間隔Δｔ毎に圧力分布データをパソコン２００に順次送信する（Ｓ１１０）。

【0023】

（３）測定圧力分布データ記憶部２５２は、圧力検出部１２０からパソコン２００に順次送信された各測定時間の圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）を記憶する（Ｓ１２０）。

【0024】

（４）各感圧センサ１１０ａの圧力分布データにより示されるクリープ特性曲線の近似曲線ｙ（ｎＴ）を、下記の式１により表される対数関数により設定する（Ｓ１３０）。
ｙ（ｎＴ）＝Ｐ ｌｎ（ｎＴ）+Ｑ …（式１）
ただし、ＰおよびＱは定数である。

【0025】

（５）感圧センサ１１０ａの計算開始時間ｔｓから計算時間区間ｎまで仮近似曲線ｙ_sを、下記の式２に表される定数Ｐ_sおよびＱ_sにより設定する（Ｓ１４０）。
ｙ_s（ｘ）＝Ｐ_s ｌｎ（ｘ）+Ｑ_s …（式２）
ただし、Ｐ_sおよびＱ_sは最小二乗法により算出される定数である。

【0026】

（６）各初期時間補正係数ｓｈｉｆｔによる補正計算を全時間区間での仮近似曲線を取得する（Ｓ１５０）。この初期値補正計算は、後述するクリープ特性曲線初期値補正部２５４によって実行される。

【0027】

（７）各時間区間に応じた、最適クリープ特性曲線近似式を得る（Ｓ１６０）。この最適クリープ特性曲線近似式の取得は、後述するクリープ特性近似曲線適用性判定部２５７によって実行される。

【0028】

（８）各時間区間について、最適クリープ特性曲線近似式に基づき最終補正圧力分布データ値Ｃｚ（ｕ、ｖ、ｎＴ）を算出する（Ｓ１７０）。この最終補正圧力分布データＣｚ（ｕ、ｖ、ｎＴ）の算出は、後述する圧力分布データ最終補正部２５８によって実行される。

【0029】

（９）算出した最終補正圧力分布データＣｚ（ｕ、ｖ、ｎＴ）に従い、圧力分布センサシステム１０における測定結果をディスプレイ２１０に表示する。このディスプレイ２１０による測定結果の表示は、後述する表示制御部２５９によって実行される（Ｓ１８０）。

【0030】

次に、クリープ特性曲線初期値補正部２５４は、図３のＳ１５０において、検出された圧力分布データの測定開始時間の圧力分布データａ(ｕ、ｖ、０）がクリープ特性曲線の上昇開始時間とずれている場合に、直接検出データａ(ｕ、ｖ、０）により計算すると近似曲線の精度が下がるため、圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）の時間データｎＴを補正し、仮近似曲線を算出する。

【0031】

クリープ特性曲線初期値補正部２５４による圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）の時間データｎＴを補正する手順と、仮近似曲線の計算手順は、図４（ａ）のフローチャートを使用して、図４（ｂ）の数式を併せて参照しながら説明する。

【0032】

（１）初期時間補正係数ｓｈｉｆｔ＝初期値（ｓｈｉｆｔＡ）として、時間データの初期値補正開始時間の設定を行う（Ｓ２００）。

【0033】

（２）計算開始時間ｔｓ＝計算開始時間初期値ｔ０として、計算開始時間の初期値設定を行う（Ｓ２１０）。

【0034】

（３）近似曲線の計算開始する圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）について、時間データｎＴを補正係数分ｓｈｉｆｔだけ補正したａ（ｕ、ｖ、ｎＴ−ｓｈｉｆｔ）へ補正する（Ｓ２２０）。

【0035】

（４）初期時間補正係数ｓｈｉｆｔについて、計算開始時間ｔｓの場合の全時間区間の仮近似曲線を取得する（Ｓ２３０）。この仮近似曲線の計算は、後述するクリープ特性近似曲線パラメータ算出部２５５によって実行される。

【0036】

（５）計算開始時間ｔｓを１ステップ増加（ｔｓ＝ｔｓ＋１）させる（Ｓ２４０）。

【0037】

（６）計算開始時間ｔｓが、ｔｅ−ｎ０より大きいか否か（ｔｓ＞ｔｅ−ｎ０）を判定する（Ｓ２５０）。この判定により、時間ｔｓ〜ｎ０ステップの初回計算時間区間から、時間ｔｓ〜（ｔｅ−ｎ０）ステップの最終計算時間区間までの全ての各時間区間について、仮近似曲線が取得できたかが判る。Ｓ２５０で、計算開始時間ｔｓがｔｅ−ｎ０以下の場合（ｔｓ≦ｔｅ−ｎ０）、図４のＳ２３０に戻り、計算開始時間ｔｓを１ステップ増加した場合の仮近似曲線の計算を同様に繰り返し実行する。Ｓ２５０で、計算開始時間ｔｓがｔｅ−ｎ０より大きい場合（ｔｓ＞ｔｅ−ｎ０）、図４のＳ２６０に進む。

【0038】

（７）初期時間補正係数ｓｈｉｆｔを１ステップ増加させる（Ｓ２６０）。

【0039】

（８）初期時間補正係数ｓｈｉｆｔが、計算開始時間ｔｓより大きいか否か（ｓｈｉｆｔ＞ｔｓ）を判定する（Ｓ２７０）。この判定により、全ての初期時間補正係数ｓｈｉｆｔについて、上記の式２で示した全ての仮近似曲線ｙ_sについて、定数Ｐ_sおよびＱ_sの算出を終了しているか判る。Ｓ２７０で、初期時間補正係数ｓｈｉｆｔが、計算開始時間ｔｓより大きくない場合、図４のＳ２１０に戻り、初期時間補正係数ｓｈｉｆｔを１ステップ増加した場合の仮近似曲線の計算を同様に繰り返し実行する。Ｓ２７０で、初期時間補正係数ｓｈｉｆｔが、計算開始時間ｔｓより大きい場合、図３のＳ１６０に戻る。

【0040】

次に、クリープ特性近似曲線パラメータ算出部２５５は、図４のＳ２３０において、クリープ特性曲線初期値補正部２５４において指定された時間区間と、圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）とにより、各時間区間に最小二乗法により、各時間区間の仮近似曲線ｙ_sのパラメータ定数Ｐ_sおよびＱ_sを算出する。

【0041】

クリープ特性近似曲線パラメータ算出部２５５による最小二乗法による仮近似曲線ｙ_sのパラメータ定数Ｐ_sおよびＱ_sの計算手順は、図５（ａ）のフローチャートを使用して、図５（ｂ）の数式を併せて参照しながら説明する。

【0042】

（１）計算時間区間ｎを初期値ｎ０により設定する（Ｓ３００）。
次に、最小二乗法の計算手順における変数ｘおよび変数ｙは、圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ） により、下記の式３と式４によって表わされる。
ｙ＝ａ（ｕ、ｖ、ｎＴ） …（式３）
ｘ＝ｎＴ …（式４）

【0043】

（２）パラメータ定数Ｐ_sを、下記の式５により算出する（Ｓ３１０）。

【0044】

[式５]

【0045】

（３）次に、パラメータ定数Ｑ_sを、下記の式６により算出する（Ｓ３２０）。

【0046】

[式６]

【0047】

（４）最小二乗法による近似曲線の精度を示す決定係数Ｒ2を、下記の式７により算出する（Ｓ３３０）。

【0048】

[式７]

【0049】

（５）決定係数Ｒ2が予め設定される近似式の決定係数閾値Ｒａ²（＝０．９８）以上か否か（Ｒ²≧Ｒａ²）を判定する（Ｓ３４０）。この判定により、計算された近似曲線が一定の精度を持ち、圧力分布データのクリープ特性を近似できているかの適性が判る。Ｓ３４０で、決定係数Ｒ²が前記閾値Ｒａ²以上の場合、図５のＳ３５０に進む。Ｓ３４０で、決定係数Ｒ²が前記閾値Ｒａ²より小さい場合、図５のＳ３７０に進む。

【0050】

（６）Ｓ３５０では、計算開始時間ｔｓからｎステップまでの時間区間について、算出された仮近似曲線ｙ_sをクリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶する。また、仮近似曲線ｙ_sを表す初期時間補正係数Ｓｈｉｆｔの値と、近似曲線適用時間区間の値（近似曲線計算開始時間ｔｓと近似曲線計算終了時間）と、仮近似曲線を表す下記の式８のパラメータＰ_sおよびＱ_sをクリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶する。
ｙ_s＝Ｐ_s ｌｎ（ｘ）+Ｑ_s …（式８）

【0051】

（７）仮近似曲線算出時間区間のステップ数ｎを１増加（ｎ＝ｎ＋１）させ、計算時間区間のデータ数ｎが最終ステップ数（ｔｅ−ｔｓ）より大きいか否か（ｎ＞ｔｅ−ｔｓ）を判定する（Ｓ３６０）。

【0052】

（８）この判定により、時間ｔｓ〜ｎステップの初回計算時間帯から、時間ｔ０〜（ｔｅ−ｔｓ）ステップの最終計算時間帯までの全ての各時間帯について、仮近似曲線が取得できたかが判る。Ｓ３６０で、計算時間区間のデータ数ｎがｔｅ−ｔｓ以下の場合、図５のＳ３１０に戻り、計算時間区間のデータ数ｎを１ステップ増加した場合の仮近似曲線の計算を同様に繰り返し実行する。Ｓ３６０で、計算時間区間のデータ数ｎが時間（ｔｅ−ｔｓ）より大きい場合、図４のＳ２４０に戻る。

【0053】

（９）一方、Ｓ３７０へ進んだ場合、計算時間区間のデータ数ｎが１ステップ前の時間ｔｓ〜（ｎ−１）ステップの時間区間の近似曲線ｙ_s（ｎ−１）をクリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶する。また、仮近似曲線ｙ_s（ｎ−１）を表す初期時間補正係数Ｓｈｉｆｔ（ｓｈｉｆｔＡからｔｓ）の値と、近似曲線適用時間区間の値（近似曲線計算開始時間ｔｓと近似曲線計算終了時間）と、近似曲線のパラメータＰ_(n-1)およびＱ_(n-1)をクリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶する。そして、図４のＳ２４０に戻る。この時の仮近似曲線は、ｙ_s（ｎ−１）＝Ｐ_(n-1) ｌｎ（ｘ）+Ｑ_(n-1)で現される。

【0054】

上述した処理により、クリープ特性仮近似曲線記憶部２５６には、クリープ特性近似曲線パラメータ算出部２５５で算出される全ての仮近似曲線ｙ_sが記憶されている。つまり、仮近似曲線ｙ_sを表す初期時間補正係数Ｓｈｉｆｔ（ｓｈｉｆｔＡからｔｓ）の値と、近似曲線適用時間区間の値（近似曲線計算開始時間ｔｓと近似曲線計算終了時間）と、近似曲線のパラメータＰ_sおよびＱ_sがクリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶されている。

【0055】

次に、クリープ特性近似曲線適用性判定部２５７は、図３のＳ１６０において、各算出時間区間について、クリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶されている多数の仮近似曲線から、測定圧力分布データ記憶部２５２に記憶されている圧力データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）と比較し、乖離率Ｄの小さい値の最適近似曲線を求める。クリープ特性近似曲線適用性判定部２５７による乖離率Ｄの計算手順は、図６（ａ）のフローチャートを使用して、図６（ｂ）の数式を併せて参照しながら説明する。

【0056】

（１）適用時間区間の計算開始時間ｔＤ＝ｔ０と設定する（Ｓ４００）。

【0057】

（２）仮近似曲線により算出されるｙ_sと測定圧力分布データの乖離率閾値Ｄａを最大乖離率の閾値設定値Ｄ₀により設定する（Ｓ４１０）。

【0058】

（３）各時間区間において、クリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶されている全ての仮近似曲線により算出されるｙ_sと測定圧力分布データ記憶部２５２に記憶されている圧力データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）の最大乖離率Ｄを、下記の式９で算出する（Ｓ４２０）。

【0059】

[式９]

【0060】

（４）クリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶されている各時間区間で、全ての仮近似曲線の上記式９に示す最大乖離率Ｄの算出が終了したか否かを判定する（Ｓ４３０）。Ｓ４３０で、全時間区間の全仮近似曲線の最大乖離率Ｄの算出が終了していない場合、図６のＳ４２０に戻り、未算出の他の仮近似曲線の最大乖離率Ｄを同様に繰り返し算出する。Ｓ４３０で、時間区間の全仮近似曲線の最大乖離率Ｄの算出が終了した場合、図６のＳ４４０に進む。

【0061】

（５）Ｓ４４０では、適用時間区間の開始時間ｔＤを１ステップ増加させる（ｔＤ＝ｔＤ＋１）。

【0062】

（６）適用時間区間の開始時間ｔＤが最終時間データ（ｔｅ−ｎ０）より大きいか否か（ｔＤ＞ｔｅ−ｎ０）を判定する（Ｓ４５０）。この判定により、クリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶されている全ての時間区間で、仮近似曲線の最大乖離率Ｄが算出されたか否かが判る。Ｓ４５０で、ｔＤが最終時間データ（ｔｅ−ｎ０）より大きくない場合は、Ｓ４２０に戻り、開始時間ｔＤを１ステップ増加した場合について、全仮近似曲線の最大乖離率Ｄの計算を同様に繰り返し実行する。Ｓ４５０で、開始時間ｔＤが最終時間データ（ｔｅ−ｎ）より大きい場合は、Ｓ４６０に進む。

【0063】

（７）Ｓ４６０では、各時間区間において、最大乖離率Ｄが閾値Ｄａ以下で（Ｄａ≧Ｄ、最大乖離率Ｄが同じ値の仮近似曲線が取得されている場合、適用時間区間が最も長い仮近似式（（ｎ４Ｔ−ｔＤ）≧（ｎ３Ｔ−ｔＤ））を、その時間区間の最適近似式ｙ_bとして採用する。

【0064】

（８）各時間区間毎に、Ｓ４６０で取得した最適近似式ｙ_bをクリープ特性仮近似曲線記憶部２５６に記憶し、図３のＳ１７０に戻る（Ｓ４７０）。

【0065】

次に、圧力分布データ最終補正部２５８は、図３のＳ１７０において、クリープ特性近似曲線適用性判定部２５７で得られた最適近似式に基づいて圧力分布センサシステム１０の最終補正圧力分布曲線Ｃｚを算出する。圧力分布データ最終補正部２５８による最終補正圧力分布曲線Ｃｚの計算手順は、図７（ａ）のフローチャートを使用して、図７（ｂ）の数式を併せて参照しながら説明する。

【0066】

（１）各時間区間毎にＳ４７０で記憶した最適近似曲線ｙ_bにより算出される近似値と、測定圧力分布データａ（ｕ、ｖ、ｎＴ）との比率計算により圧力分布データ誤差係数Ｋｎを取得する（Ｓ５００）。

【0067】

（２）最適近似曲線ｙ_bと設定ターゲット時間Ｚより、圧力分布データ補正値ｙ_zを算出する（Ｓ５１０）。

【0068】

（３）算出した圧力分布データ補正値ｙ_zと、圧力分布データ誤差係数Ｋｎとの積により最終補正圧力分布曲線Ｃｚ（ｕ、ｖ、ｎＴ）を算出する（Ｓ５２０）。

【0069】

最後に表示制御部２５９は、図３のＳ１８０において、圧力分布データ最終補正部２５８により算出した最終補正圧力分布曲線Ｃｚに従い、圧力分布センサシステム１０における測定結果をディスプレイ２１０に表示する。図８には、表示制御部２５９によるディスプレイ２１０に表示される表示画面の一例が図示されており、次にその処理手順を説明する。

【0070】

（１）図８に示すように、表示制御部２５９により、所定時間ｎＴの圧力分布ウィンドウ７１０と、補正前の検出総荷重の時間経過ウィンドウ７２０と、最終補正後の検出総荷重の時間経過ウィンドウ７３０およびスケールウィンドウ７４０を含む圧力分布ウィンドウ７５０を、ディスプレイ２１０に表示する。

【0071】

（２）所定時間ｎＴの圧力分布ウィンドウ７１０には、圧力分布データ最終補正部２５８によって算出された最終補正圧力分布データに基づいて表示されている。ここで、圧力分布ウィンドウ７１０は、等圧線状に表示されており、圧力値の大きさが変化するのに伴って、スケールウィンドウ７４０に表示されるように段階的に変化する色のスケールにしたがって表示されている。

【0072】

（３）ウィンドウ７２０には、補正前の検出出力の総荷重が時間的変化で表示されている。また、ウィンドウ７３０には、最終補正後の総荷重が時間的変化で表示されている。従って、オペレータは、所定時間の圧力分布ウィンドウ７１０と総荷重の時間経過を示すウィンドウ７２０、７３０を見ることによって、検出出力値と最終補正圧力値との時間経過と、センサシート全体の指定時間での最終補正圧力分布を正確に把握することができる。

【0073】

図９は、負荷圧力が時間的に変化する場合について、本発明のクリープ特性誤差の補正方法を使用した補正結果を示している。図９において、破線で表されているクリープ特性曲線１は、この圧力分布センサシステム１０に設けられている格子状に配置された多数の感圧センサの中の一つの感圧センサの出力のクリープ特性を示す。

【0074】

まず、時間区間１〜１００のクリープ特性曲線１は、第１被測定物が時間１に感圧センサ１１０ａの上に置かれた場合の感圧センサ出力の時間的変化を示す曲線である。次に、時間区間１００〜２００のクリープ特性曲線１は、第２被測定物が時間１００に第１被測定物の上に置かれた場合の感圧センサ出力の時間的変化を示す曲線である。次に、時間区間２００〜３００のクリープ特性曲線１は、第３被測定物が時間２００に第２被測定物の上に置かれた場合の感圧センサ出力の時間的変化を示す曲線である。

【0075】

次に、前記クリープ特性曲線１に対して、本発明の実施形態のクリープ特性誤差補正の処理手順を実施することにより、図９に実線で表されている最終補正圧力分布曲線２を得ることができる。

【0076】

前記処理手順でのクリープ特性近似曲線計算に必要な設定値は、測定時間間隔Δｔ＝１秒、計算開始時間初期値ｔ０＝１、時間区間初期値ｎ０＝５、初期時間補正係数の初期値ＳｈｉｆｔＡ＝−１００、近似曲線の決定係数の閾値Ｒａ²＝０．９８、最大乖離率の閾値設定値Ｄ₀＝１、設定ターゲット時間Ｚ＝３０を使用した。

【0077】

以上説明したように、本実施形態の圧力分布センサシステム１０においては、基準の圧力分布が既知の第１被測定物をその上に置く場合に、圧力分布センサ１１０からの検出力分布データに基づいて、各感圧センサ１１０ａの時間経過特性の近似曲線が算出される。次に、圧力分布測定のために第１被測定物とは異なる第２被測定物をその上に置く場合に、圧力分布センサ１１０からの検出出力分布データに基づいて、負荷圧力分布の時間的変化が正確に算出される。これらを出力値分布データのみにより測定する場合と比較して、精度の高い圧力分布の時間的変化の算出とその結果の表示が行え、短時間でオペレータが把握できる。

【0078】

また、圧力分布の時間的な変化の様子がディスプレイ２１０の圧力分布ウィンドウにグラフとして表示されるので、被測定物の圧力分布の様子を容易に把握することができる。

【0079】

また、上述の実施形態では、圧力分布の時間的な変化の様子がディスプレイ２１０に表示されているが、圧力分布の時間的な変化の様子は表示されなくてもよい。また、圧力分布の時間的な変化の様子がディスプレイ２１０に表示される場合でも、本実施の形態のグラフ以外の方法で表示されてもよい。

【0080】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0081】

１０ 圧力分布センサシステム
１１０ 圧力分布センサ
１１０ａ 感圧センサ
１２０ 圧力検出部
２００ パソコン
２１０ ディスプレイ
２２０ マウス
２５０ 制御部
２５１ モード設定部
２５２ 測定圧力分布データ記憶部
２５３ クリープ特性近似曲線計算制御部
２５４ クリープ特性曲線初期値補正部
２５５ クリープ特性曲線近似曲線パラメータ算出部
２５６ クリープ特性仮近似曲線記憶部
２５７ クリープ特性近似曲線適用性判定部
２５８ 圧力分布データ最終補正部
２５９ 表示制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】