(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022191384
(43)【公開日】2022-12-27
(54)【発明の名称】情報処理システム
(51)【国際特許分類】
G01N 33/483 20060101AFI20221220BHJP
E03D 9/00 20060101ALI20221220BHJP
A47K 13/24 20060101ALI20221220BHJP
G01N 33/48 20060101ALI20221220BHJP
【ＦＩ】
G01N33/483 C
E03D9/00 Z
A47K13/24
G01N33/48 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022164229
(22)【出願日】2022-10-12
(62)【分割の表示】P 2021048113の分割
【原出願日】2021-03-23
(71)【出願人】
【識別番号】000010087
【氏名又は名称】ＴＯＴＯ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】高木 健
(72)【発明者】
【氏名】戸崎 正道
(72)【発明者】
【氏名】木塚 里子
(72)【発明者】
【氏名】酒井 雄太
(72)【発明者】
【氏名】藤野 翔太
(72)【発明者】
【氏名】樋口 仁郎
(57)【要約】
【課題】便画像を用いた便の量の判定精度を向上させること。
【解決手段】実施形態に係る情報処理システムは、排泄物を受けるボウル部が形成された便器に載置され、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置されたセンサを有する検知部と、前記検知部で時系列に取得した情報に基づく便画像を取得する便画像取得部と、前記便画像から便の量を判定する判定部と、を有する情報処理システムであって、前記判定部は、前記便画像における便の落下方向の長さと、便の性状に基づいて、便の量を判定する。
【選択図】図７
【解決手段】実施形態に係る情報処理システムは、排泄物を受けるボウル部が形成された便器に載置され、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置されたセンサを有する検知部と、前記検知部で時系列に取得した情報に基づく便画像を取得する便画像取得部と、前記便画像から便の量を判定する判定部と、を有する情報処理システムであって、前記判定部は、前記便画像における便の落下方向の長さと、便の性状に基づいて、便の量を判定する。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
排泄物を受けるボウル部が形成された便器に設置され、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置されたセンサを有する検知部と、
前記検知部で時系列に取得した情報に基づく便画像を取得する便画像取得部と、
前記便画像から便の量を判定する判定部と、を有する情報処理システムであって、
前記判定部は、
前記便画像における便の落下方向の長さと、便の性状に基づいて、便の量を判定する
ことを特徴とする情報処理システム。
前記検知部で時系列に取得した情報に基づく便画像を取得する便画像取得部と、
前記便画像から便の量を判定する判定部と、を有する情報処理システムであって、
前記判定部は、
前記便画像における便の落下方向の長さと、便の性状に基づいて、便の量を判定する
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項2】
前記判定部は、
前記便画像の落下方向に交差する方向の便の幅と前記長さとにより算出される面積と、前記便の性状に基づいて、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
前記便画像の落下方向に交差する方向の便の幅と前記長さとにより算出される面積と、前記便の性状に基づいて、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項3】
前記判定部は、
前記便の性状の各々に対応付けられた前記便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて、補正することにより、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
前記便の性状の各々に対応付けられた前記便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて、補正することにより、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項4】
前記判定部は、
硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかである前記便の性状に基づいて、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかである前記便の性状に基づいて、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
前記判定部は、
前記長さが所定長以上である場合、前記長さを補正し、補正後の前記長さにより、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
前記長さが所定長以上である場合、前記長さを補正し、補正後の前記長さにより、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項6】
前記判定部は、
１回の排泄行為において複数回の排便があり、便の性状が複数存在する場合、性状ごとに分割して量を導出し、導出した量の合計値を用いて、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
１回の排泄行為において複数回の排便があり、便の性状が複数存在する場合、性状ごとに分割して量を導出し、導出した量の合計値を用いて、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項7】
前記判定部は、
１回の排泄行為における複数の便の落下方向の長さの合計である合計長が所定長以上である場合、前記合計長を補正し、補正後の前記合計長により、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
１回の排泄行為における複数の便の落下方向の長さの合計である合計長が所定長以上である場合、前記合計長を補正し、補正後の前記合計長により、前記便の量を判定する
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
開示の実施形態は、情報処理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、落下中の大便（以下「便」ともいう）の画像を用いて便（排泄物）の性状や体積を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、複数のカメラを備え、異なる方向から撮影することで便の形状を立体的に捉えることが可能な便座装置の発明が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１８－１４６２４４号公報
【特許文献2】特開２０１７－１３７７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、取得した落下の便が含まれる画像（以下「便画像」ともいう）には、落下する便の落下速度や便の性状による影響が含まれている。そのため、上述の従来技術では、落下する便の落下速度や便の性状の影響により便の量を適切に判定することが難しく、便画像を用いた便の量の判定精度には向上の余地がある。
【0005】
開示の実施形態は、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させる情報処理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
実施形態の一態様に係る情報処理システムは、排泄物を受けるボウル部が形成された便器に設置され、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置されたセンサを有する検知部と、前記検知部で時系列に取得した情報に基づく便画像を取得する便画像取得部と、前記便画像から便の量を判定する判定部と、を有する情報処理システムであって、前記判定部は、前記便画像における便の落下方向の長さと、便の性状に基づいて、便の量を判定することを特徴とする。
【0007】
画像（便画像）に含まれる便の長さ（「便画像の長さ」ともいう）は同じであっても便の性状（「便性状」ともいう）により実際の便の量（「排便量」ともいう）は異なる。そこで、実施形態の一態様に係る情報処理装置によれば、便画像における便の落下方向の長さに加えて、便の性状を用いて便の量を判定することで、便性状の影響を加味して便の量を判定する。したがって、情報処理装置は、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【0008】
実施形態の一態様に係る情報処理システムにおいて、前記判定部は、前記便画像の落下方向に交差する方向の便の幅と前記長さとにより算出される面積と、前記便の性状に基づいて、前記便の量を判定する。
【0009】
画像（便画像）に含まれる便の面積（「便画像の面積」ともいう）は同じであっても便性状により実際の排便量は異なる。そこで、実施形態の一態様に係る情報処理装置によれば、便画像における便の落下方向の長さと幅（横幅）とに基づく面積に加えて、便の性状を用いて便の量を判定することで、便性状の影響を加味して便の量を判定する。したがって、情報処理装置は、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【0010】
実施形態の一態様に係る情報処理システムにおいて、前記判定部は、前記便の性状の各々に対応付けられた前記便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて、補正することにより、前記便の量を判定する。
【0011】
便の性状によって便画像の長さは異なる。そこで、実施形態の一態様に係る情報処理装置によれば、便の性状の各々に対応付けられた便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて補正して便の量を判定することより、便性状の影響を加味して便の量を判定する。したがって、情報処理システムは、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【0012】
実施形態の一態様に係る情報処理システムにおいて、前記判定部は、硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかである前記便の性状に基づいて、前記便の量を判定する。
【0013】
実施形態の一態様に係る情報処理システムによれば、硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかである便の性状を加味して、便の量を判定することで、便性状の影響を加味して便の量を判定する。したがって、情報処理システムは、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【0014】
実施形態の一態様に係る情報処理システムにおいて、前記判定部は、前記長さが所定長以上である場合、前記長さを補正し、補正後の前記長さにより、前記便の量を判定する。
【0015】
実施形態の一態様に係る情報処理システムによれば、長さが所定長以上である場合、長さを補正して便の量を判定することにより、便の長さを適切に補正して便の量を判定することができる。したがって、情報処理システムは、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【0016】
実施形態の一態様に係る情報処理システムにおいて、前記判定部は、１回の排泄行為において複数回の排便があり、便の性状が複数存在する場合、性状ごとに分割して量を導出し、導出した量の合計値を用いて、前記便の量を判定する。
【0017】
実施形態の一態様に係る情報処理システムによれば、便の性状が複数存在する場合、性状ごとに分割して量を導出し、導出した量の合計値を用いて、便の量を判定することにより、複数の性状の便が混在する場合であっても適切に便の量を判定することができる。したがって、情報処理システムは、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。情報処理システムは、複数の便性状が存在する場合には、例えばそれぞれの便性状に分割してその合計値を用いて便の量を判定することで便の量の判定精度を向上させることができる。
【0018】
実施形態の一態様に係る情報処理システムにおいて、前記判定部は、１回の排泄行為における複数の便の落下方向の長さの合計である合計長が所定長以上である場合、前記合計長を補正し、補正後の前記合計長により、前記便の量を判定する。
【0019】
実施形態の一態様に係る情報処理システムによれば、複数の便の落下方向の長さの合計である合計長が所定長以上である場合、合計長を補正して便の量を判定することにより、複数の便が含まれる場合であっても適切に便の量を判定することができる。したがって、情報処理システムは、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【0020】
実施形態の一態様によれば、便画像を用いた便の量の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【発明を実施するための形態】
【0022】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する情報処理システムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。以下では、便の量の判定に関する処理やその処理を行うための構成について説明するが、最初に前提となる情報処理システムやトイレルーム内の構成などの各種構成を説明する。
【0023】
＜１．情報処理システムの構成＞
まず、実施形態に係る情報処理システムの構成について図１及び図２を参照して説明する。図１は、実施形態に係るトイレルーム内の構成の一例を示す斜視図である。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
まず、実施形態に係る情報処理システムの構成について図１及び図２を参照して説明する。図１は、実施形態に係るトイレルーム内の構成の一例を示す斜視図である。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【0024】
まず、図１を用いて情報処理システム１のうちトイレルームＲ内の構成例について説明する。図１に示すように、トイレルームＲには、床面Ｆに、洋式大便器（以下「便器」と記載する）７が設置される。なお、以下では、床面ＦからトイレルームＲの空間内に臨む向きを上と記載する。便座装置２は、便器７の上部に設けられる。
【0025】
便器７は、例えば、陶器製である。便器７には、ボウル部８が形成される。ボウル部８は、下方に凹んだ形状であり、使用者の排泄物を受ける部位である。なお、便器７は、図示のような床置き式に限らず、情報処理システム１を適用可能であれば、どのような形式でもよく、壁掛け式等のような形式であってもよい。便器７には、ボウル部８が臨む開口の端部の全周にわたってリム部９が設けられる。トイレルームＲには、例えば、便器７付近に洗浄水を貯留する洗浄水タンクが設置されてもよいし、洗浄水タンクが設置されない、いわゆるタンクレス式でもよい。
【0026】
例えば、トイレルームＲに設けられた洗浄用の洗浄操作部（図示省略）が使用者により操作されると、便器７のボウル部８への洗浄水の供給による便器洗浄が実施される。洗浄操作部は操作レバーや、操作装置１０に表示された便器洗浄オブジェクトに対するタッチ操作であってもよい。なお、洗浄操作部は、操作レバーなどのような使用者の手動によって便器洗浄を実施させるものに限らず、着座センサのような使用者を検知するセンサの人体検知によって便器洗浄を実施させるものでもよい。
【0027】
便座装置２は、便器７の上部に取り付けられ、本体部３と、便蓋４と、便座５と、洗浄ノズル６とを備える。便座装置２は、排泄物を受けるボウル部８が形成された便器７の上部に載置される。便座装置２は、洗浄ノズル６が洗浄水を噴射する前にボウル部８に進出するように便器７の上部に載置される。なお、便座装置２は、便器７に対して着脱可能に取り付けられてもよいし、便器７と一体化するように取り付けられてもよい。
【0028】
図１に示すように、便座５は、中央に開口５０を有する環状に形成され、リム部９に沿って、便器７の開口に重なる位置に配置される。便座５は、使用者が着座する。便座５は、着座した使用者の臀部を支持する着座部として機能する。また、図１に示すように、便蓋４及び便座５は、それぞれの一端部が本体部３に軸支され、本体部３の軸支部分を中心として回動可能（開閉可能）に取り付けられる。なお、便蓋４は、便座装置２に必要に応じて取り付けられ、便座装置２は、便蓋４を有しなくてもよい。
【0029】
洗浄ノズル６は、洗浄用の水を吐水するためのノズルである。洗浄ノズル６は、洗浄水を噴射可能である。洗浄ノズル６は、使用者に向けて洗浄水を噴射可能である。洗浄ノズル６は、局部洗浄用のノズルである。洗浄ノズル６は、電動モータなどの駆動源（図３中のノズルモータ６１等）の駆動により、本体部３の筐体である本体カバー３０に対して進退可能に構成される。また、洗浄ノズル６は、図示しない水道管などの水源に接続される。そして、洗浄ノズル６は、図１に示すように、本体部３の筐体である本体カバー３０に対して進出した位置（以下「進出位置」ともいう）にあるときに、水源からの水を使用者の身体へ噴出させて局部を洗浄する。
【0030】
図１では、洗浄ノズル６が進出位置にある状態を示す。なお、洗浄ノズル６は、便器７（ボウル部８等）内の洗浄用にも共用されてもよい。洗浄ノズル６は、使用者の局部を洗浄する局部洗浄モードと、便器７内に水を撒く便器洗浄モードとを切り替え可能に用いられてもよい。例えば、洗浄ノズル６は、便座装置２の制御部３４（図３参照）による制御に応じて、局部洗浄モードと便器洗浄モードとを切り替え可能に用いられてもよい。
【0031】
操作装置１０は、トイレルームＲ内に設けられる。操作装置１０は、使用者が操作可能な位置に設けられる。操作装置１０は、使用者が便座５に着座時において、操作可能な位置に設けられる。図１に示す例において、操作装置１０は、便座５に着座した使用者から見て右側方の壁面Ｗに配置される。なお、操作装置１０は、便座５に着座した使用者が利用可能であれば、壁面に限らず、種々の態様により配置されてもよい。例えば、操作装置１０は、便座装置２と一体に設けられてもよい。
【0032】
図２に示すように、情報処理システム１は、便座装置２と、操作装置１０と、情報処理装置４００とが含まれる。情報処理システム１には、複数の情報処理装置４００や、複数の便座装置２や、複数の操作装置１０が含まれてもよい。
【0033】
便座装置２は、トイレルームＲ内に配置される装置である。便座装置２は、取得した便画像を情報処理装置４００へ送信する。なお、便座装置２の構成等の詳細は後述する。
【0034】
操作装置１０は、便座装置２や情報処理装置４００と所定のネットワーク（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。例えば、便座装置２と操作装置１０とは、情報の送受信が可能であれば、どのような接続であってもよく、有線により通信可能に接続されてもよいし、無線により通信可能に接続されてもよい。
【0035】
操作装置１０は、例えばタッチパネル機能により表示面（例えば表示画面１１）を介して使用者からの各種操作を受け付ける。また、操作装置１０は、スイッチやボタンを備え、スイッチやボタン等により各種操作を受け付けてもよい。表示画面１１は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、操作装置１０は、表示画面１１により使用者の入力を受け付け、使用者への出力も行う。表示画面１１は、各種情報を表示する表示装置である。
【0036】
操作装置１０は、便座装置２により実行中の制御を止めるためのユーザの操作を受け付ける。操作装置１０は、便座装置２による局部洗浄の実行を開始するためのユーザの操作を受け付ける。操作装置１０は、使用者による洗浄ノズル６への指示を受け付ける。操作装置１０は、便座装置２に所定の音を出力させるためのユーザの操作を受け付ける。操作装置１０は、便座装置２の洗浄ノズル６（図１参照）を除菌水で殺菌する殺菌処理を行うためのユーザの操作を受け付ける。操作装置１０は、便座装置２による局部洗浄時の吐水の勢いを調整するためのユーザの操作を受け付ける。操作装置１０は、便座装置２が出力する音の音量を調整するためのユーザの操作を受け付ける。操作装置１０は、トイレの利用に関する情報を操作装置１０に表示したり音声出力したりする際の言語を選択するためのユーザの操作を受け付ける。
【0037】
例えば、操作装置１０は、上述したユーザの操作を受け付けるオブジェクトを表示画面１１に表示し、表示したオブジェクトに対するユーザの接触に応じて、各種処理を実行してもよい。例えば、操作装置１０は、上述したユーザの操作を受け付けるスイッチやボタン等を有し、スイッチやボタン等に対するユーザの接触に応じて、各種処理を実行してもよい。なお、上記は一例であり、操作装置１０は、各種処理を実行するユーザによる操作を受け付けてもよい。
【0038】
情報処理装置４００は、便画像における便の落下方向の長さと、便画像から判定された便の性状に基づいて、便の量を判定するコンピュータである。情報処理装置４００は、便座装置２が取得した便画像を用いて、便の量を判定する。情報処理装置４００は、便座装置２や操作装置１０と、インターネット等の所定のネットワーク（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、情報処理装置４００は、情報の送受信が可能であれば、便座装置２や操作装置１０とどのようなに接続されてもよく、有線により通信可能に接続されてもよいし、無線により通信可能に接続されてもよい。
【0039】
なお、上記は一例に過ぎず、便座装置２や操作装置１０と通信し、処理が実現可能であれば、情報処理装置４００の装置構成及び配置は任意の形態が採用可能である。例えば、情報処理装置４００は、情報処理システム１の管理者等が携帯可能なノートパソコン等の携帯端末（デバイス）であってもよい。また、情報処理装置４００は、トイレルームＲ内に配置されてもよい。
【0040】
また、情報処理装置４００は、便座装置２と一体であってもよい。この場合、便座装置２が判定処理を行う情報処理装置として機能する。例えば、便座装置２の制御部３４（図３）が判定処理を行ってもよい。また、情報処理装置４００は、所定のネットワーク（例えばネットワークＮ）の中継器（ゲートウェイ）と一体であってもよい。この場合、中継器が判定処理を行う情報処理装置として機能する。すなわち、判定処理を行う情報処理装置は、情報処理システム１に含まれるいずれの装置であってもよい。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、便の量の判定が可能であれば、情報処理システム１はどのようなシステム構成であってもよい。
【0041】
情報処理システム１は、後述する各種の構成や処理により、使用者の排泄物（大便）について、硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかであるかを便の性状として検知する。以下の例では、硬さに基づく２種類以上の性状の一例として、便が軟便または硬便のいずれであるかを検知（判定）する場合を示すが、硬さに基づく性状は２種類に限らず、３種類以上であってもよい。例えば、硬さに基づく２種類以上の性状は、軟便、普通便及び硬便の３種類の性状であってもよい。また、便の硬さは便に含まれる水分量を反映しているため、硬さに基づく２種類以上の性状は、水分の多い、自重で「ちぎれやすい便」と水分の少ない、自重で「ちぎれにくい便」のような分け方もよい。なお、情報処理システム１は、便の硬さのみに限らず、使用者の排泄物（大便）の形状や大きさや質や色等を便性状として検知してもよい。情報処理システム１は、光学的な方式により使用者の排便を検知する。すなわち、情報処理システム１は、光学的手段で排泄物（大便）の情報を検知可能な情報処理システムである。情報処理システム１では、測定した結果を基に、使用者のスマートフォン等の端末装置に情報提供を行ってもよい。
【0042】
＜２．便座装置の機能構成＞
次に、便座装置２の機能構成について図３を参照して説明する。図３は、実施形態に係る便座装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、便座装置２は、人体検知センサ３２と、着座検知センサ３３と、制御部３４と、通信部３５と、電磁弁７１と、ノズルモータ６１と、洗浄ノズル６と、光学ユニット１００とを備える。なお、図３では、図１で説明した便座装置２の構成の一部（本体部３や便座５や便器７等）についての図示を省略する。
次に、便座装置２の機能構成について図３を参照して説明する。図３は、実施形態に係る便座装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、便座装置２は、人体検知センサ３２と、着座検知センサ３３と、制御部３４と、通信部３５と、電磁弁７１と、ノズルモータ６１と、洗浄ノズル６と、光学ユニット１００とを備える。なお、図３では、図１で説明した便座装置２の構成の一部（本体部３や便座５や便器７等）についての図示を省略する。
【0043】
例えば、人体検知センサ３２や着座検知センサ３３や制御部３４は便座装置２の本体部３に設けられる。また、本体部３には、制御部３４外に記憶部を有してもよい。この場合、便座装置２は、制御部３４から記憶部にデータを送信し、データを記憶部に格納してもよい。
【0044】
人体検知センサ３２は、人体を検知する機能を有する。例えば、人体検知センサ３２は、赤外線信号を用いた焦電センサ等により実現される。例えば、人体検知センサ３２は、μ（マイクロ）波センサ等により実現されてもよい。なお、上記は一例であり、人体検知センサ３２は、上記に限らず、種々の手段により人体を検知してもよい。例えば、人体検知センサ３２は、トイレルームＲ（図１参照）内に入室した人（使用者など）を検知する。人体検知センサ３２は、検知信号を制御部３４へ出力する。
【0045】
着座検知センサ３３は、便座装置２への人の着座を検知する機能を有する。着座検知センサ３３は、使用者が便座５に着座したことを検知する。着座検知センサ３３は、便座５に対する使用者による着座を検知可能である。着座検知センサ３３は、使用者による便座５からの離座を検知する離座検知センサとしても機能する。着座検知センサ３３は、便座５に対する使用者の着座状態を検知する。
【0046】
例えば、着座検知センサ３３は、荷重センサにより使用者が便座５に着座したことを検知する。例えば、着座検知センサ３３は、赤外線投受光式の測距センサであり、人（使用者）が便座５に着座する直前において便座５の付近に存在する人体や、便座５に着座した使用者を検知してもよい。なお、上記は一例であり、着座検知センサ３３は、上記に限らず、種々の手段により便座装置２への人の着座を検知してもよい。着座検知センサ３３は、着座検知信号を制御部３４へ出力する。
【0047】
通信部３５は、通信装置、通信回路等によって実現され、情報処理装置４００や操作装置１０等と通信する。そして、通信部３５は、インターネット等の所定のネットワーク（ネットワークＮ）と有線または無線で接続され、情報処理装置４００や操作装置１０等との間で情報の送受信を行う。通信部３５は、制御部３４の制御に応じて、情報処理装置４００と通信する。通信部３５は、光学ユニット１００による検知により取得した便画像を情報処理装置４００へ送信する。例えば、通信部３５は、制御部３４により生成された便画像を情報処理装置４００へ送信する。また、通信部３５は、操作装置１０から使用者の操作を示す操作情報の受信を行う。
【0048】
制御部３４は、例えば各種構成や処理を制御する制御装置であってもよい。制御部３４は、ノズルモータ６１や電磁弁７１や光学ユニット１００を制御する。制御部３４は、操作装置１０から送信された信号に基づいて、ノズルモータ６１や電磁弁７１や光学ユニット１００を制御する。制御部３４は、操作装置１０から送信された局部洗浄に関する制御指示の信号に基づいて、ノズルモータ６１を制御する。制御部３４は、洗浄ノズル６を進退させるためにノズルモータ６１を制御する。制御部３４は、電磁弁７１の開閉を制御する。制御部３４は、発光部１２０の点灯や消灯を制御するための制御情報を光学ユニット１００に送信する。
【0049】
制御部３４は、受光部１３０の電子シャッタの機能を制御するための制御情報を光学ユニット１００に送信する。なお、受光部１３０の電子シャッタは、いわゆるレンズシャッタのような機械的なシャッタとは異なり、受光素子１３２（撮像素子）を電子的に制御して露光を読み出すシャッタ方式である。すなわち、受光部１３０の電子シャッタは、いわゆる電子式シャッタや電子制御式シャッタである。制御部３４は、有線により、ノズルモータ６１や電磁弁７１や光学ユニット１００に制御情報を送信する。なお、制御部３４は、無線により、ノズルモータ６１や電磁弁７１や光学ユニット１００に制御情報を送信してもよい。
【0050】
制御部３４は、光学ユニット１００に発光及び受光を行わせる。制御部３４は、光学ユニット１００を制御して、発光部１２０に光を照射させ、受光部１３０により受光を行わせる。制御部３４は、着座検知センサ３３によって使用者による便座５への着座が検知されている期間において、光学ユニット１００に発光及び受光を行わせる。
【0051】
制御部３４は、発光部１２０による光の照射を制御する。制御部３４は、発光素子１２１への通電、及び受光素子１３２に対する電圧の印加を制御する。制御部３４は、受光素子１３２に対して、電子シャッタを開く制御指示を送り、発光素子１２１に通電することで、大便からの反射光を受光可能とする受光制御を行う。制御部３４は、一の受光制御の実行開始後、一の受光制御の次の受光制御を実行するまでの間隔を、制御処理が可能な範囲内で任意の時間（例えば０．２ミリ秒以上等）に制御する。なお、上記は一例に過ぎず、光学ユニット１００が所望の発光及び受光が可能であれば、制御部３４による制御態様はどのような態様であってもよい。また発光部１２０から照射される光が１波長帯である場合、発光部１２０からの光を受光制御に合わせて点滅させなくてもよく、連続的に照射してもよい。また、後述のようなカラー方式の受光素子を使う場合は、発光部１２０から照射される光が複数波長帯である場合でも、連続的に照射してもよい。
【0052】
また、制御部３４は、図１に示すような便蓋４や便座５を制御する。制御部３４は、操作装置１０から送信された信号に基づいて、便蓋４や便座５を制御する。制御部３４は、操作装置１０から送信された便蓋開閉に関する制御指示の信号に基づいて、便蓋４を制御する。制御部３４は、操作装置１０から送信された着座部開閉に関する制御指示の信号に基づいて、便座５を制御する。制御部３４は、有線により、便蓋４や便座５に制御情報を送信する。なお、制御部３４は、無線により、便蓋４や便座５に制御情報を送信してもよい。
【0053】
制御部３４は、人体検知センサ３２による使用者の入室が検知されたか否かを判定する。制御部３４は、人体検知センサ３２によるトイレルームＲへの使用者の入室が検知されたか否かを判定する。制御部３４は、着座検知センサ３３による使用者の着座が検知されたか否かを判定する。制御部３４は、着座検知センサ３３による便座５への使用者の着座が検知されたか否かを判定する。制御部３４は、上述した制御に関する演算を実行する演算部や記憶部等の各種の構成を有する。例えば、制御部３４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のプロセッサや、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等の種々の手段により実現される。
【0054】
ここで、制御部３４の構成の一例について説明する。制御部３４は、ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒや演算処理装置やＲＯＭ（Read Only Memory）や第１のメモリを有する。
【0055】
ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒは、いわゆるＡ／Ｄコンバータ（アナログ－デジタル変換回路）であり、アナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換の機能を有する。ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒは、アナログ－デジタル変換回路であってもよい。例えば、ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒは、受光部１３０が受光（検知）したアナログデータをデジタルデータに変換する。ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒは、アナログデータのうち、所定の範囲のデータを削除したアナログデータをデジタルデータに変換してもよい。例えば、ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒは、予め設定された範囲（例えば中央の所定の範囲）の画素に対応するデータだけを残し、残りの範囲の画素に対応するデータを削除してもよい。なお、受光素子１３２に排泄物検知用に画素数等が設定されたラインセンサ等の専用のセンサが用いられる場合、ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒは、所定の範囲のデータの削除を行うことなく、アナログデータ全体をデジタルデータに変換する。
【0056】
演算処理装置は、ＣＰＵやマイコン等の種々の手段により実現され、各種の処理を実行する。例えば、演算処理装置は、ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒにより変換されたデジタルデータを用いた各種処理を実行する。演算処理装置は、ＲＯＭに記憶されたプログラム（例えば便の検知プログラムや便性状の判定プログラム等の検知処理に関連する各種プログラム）により各種処理を実行する。例えば、演算処理装置は、ＲＯＭに記憶されたプログラムが演算処理装置内の一時的に使用される記憶領域等を作業領域として実行されることにより実現される。
【0057】
演算処理装置は、データを解析する。演算処理装置は、第１のメモリに一時的に記憶されたデータを解析する。演算処理装置は、第１のメモリへの受光部１３０が受光したデータの転送、第１のメモリに記憶されたデータの解析及び削除を実行する。
【0058】
ＲＯＭは、例えば便の検知プログラム等の便の検知処理に関連する各種プログラムを記憶する。
【0059】
第１のメモリは、各種データを一時的に格納する内部メモリ（記憶装置）である。第１のメモリは、受光部１３０が受光したデータを記憶する。第１のメモリは、ＡＤＣｏｎｖｅｒｔｅｒにより変換されたデジタルデータを格納する。例えば、第１のメモリは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）である。なお、第１のメモリは、ＳＲＡＭに限らず、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の他のＲＡＭ（Random Access Memory）やＰＲＯＭ（Programmable Read Only Memory）等の高速処理が可能なＲＯＭが用いられる。
【0060】
第１のメモリは、演算処理装置による制御に応じて、データを格納する。例えば、第１のメモリには、９６キロバイトや５１２キロバイト等の記憶容量の記憶装置が用いられる。第１のメモリに一時的に記憶される受光部１３０が受光したデータには、受光部１３０により検知された生データ（アナログデータ）や、Ａ／Ｄ変換されることによって加工されたデータ（デジタルデータ）が含まれる。
【0061】
なお、上述した制御部３４の構成は一例に過ぎず、所望の処理が可能な構成であれば、制御部３４はどのような構成であってもよい。また、便座装置２は、第２のメモリを有する。便座装置２は、制御部３４により取得されたデータを第２のメモリに格納する。
【0062】
例えば、第２のメモリは、各種データを格納する外部メモリ（記憶装置）である。第２のメモリは、制御部３４から取得したデジタルデータを格納する。例えば、第２のメモリは、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等が用いられる。第２のメモリは、ＳＤ（Secure Digital）カードメモリや、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の種々の記憶装置（メモリ）であってもよい。
【0063】
第２のメモリは、第１のメモリに記憶されたデータを転送可能である。第２のメモリは、第１のメモリよりも記憶領域が大きい。例えば、第２のメモリには、４ギガバイト等、第１のメモリと比べて記憶容量が大きい記憶装置が用いられる。第２のメモリに記憶されたデータは、外部装置に送信されてもよい。情報処理システム１は、便座装置２の通信装置等により、第２のメモリに記憶されたデータを無線により、使用者が利用する端末装置等の外部装置に送信してもよい。
【0064】
なお、第２のメモリは、便座装置２内や便座装置２外等のいずれに設けられてもよい。例えば、第２のメモリは、便座装置２内のＭｉｃｒｏＳＤであってもよいし、便座装置２外にあり、便座装置２とＷｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）等により通信する外部メモリであってもよい。この場合、演算処理装置は、第１のメモリに一時的に記憶されているデータを、第１のメモリよりも記憶領域が大きい外部メモリである第２のメモリとの通信により、第２のメモリに転送する。なお、第２のメモリと便座装置２との通信は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）に限らず、種々の通信規格、例えばＺｉｇＢｅｅ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等による通信であってもよい。
【0065】
例えば、制御部３４は、光学ユニット１００により検知された情報を基に便画像を生成する。制御部３４は、複数の素子が直線状に配置されたラインセンサである受光素子１３２により、所定時間間隔で経時的に取得されたデータである一次元データ（線状の静止画）を時系列に複数並べて１つの二次元画像を生成する。例えば、制御部３４は、光学ユニット１００により検知された一次元画像を基に二次元の便画像を生成するがこの点については図８で説明する。
【0066】
電磁弁７１は、流体の流れを電磁的方法により制御する弁（バルブ）の機能を有する。電磁弁７１は、例えば給水管からの水道水の供給および停止を切り替える。電磁弁７１は、制御部３４からの指示に応じて開閉の制御を実行する。
【0067】
ノズルモータ６１は、洗浄ノズル６を進退駆動する駆動源（モータ）である。ノズルモータ６１は、洗浄ノズル６を本体部３の本体カバー３０に対して進退させる制御を実行する。ノズルモータ６１は、制御部３４からの指示に応じて洗浄ノズル６を進退させる制御を実行する。
【0068】
光学ユニット１００は、発光部１２０と、受光部１３０とを備える。光学ユニット１００は、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置された受光素子１３２を有する検知部（検知装置）として機能する。
【0069】
発光部１２０は、光を照射する。発光部１２０は、光を照射する発光素子１２１を有する。発光部１２０は、使用者によって排泄される排泄物に対して光を照射する。発光部１２０は、使用者によって排泄される大便に対して光を照射する。発光部１２０は、落下中の大便に対して光を照射する。
【0070】
発光部１２０は、光を照射する発光素子１２１が設けられる。発光部１２０は、前方に光を照射する発光素子１２１が設けられる。発光部１２０は、使用者によって排泄される排泄物に向けて前方に光を照射する発光素子１２１が設けられる。例えば、発光素子１２１は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）である。なお、発光素子１２１は、ＬＥＤに限らず、種々の素子が用いられてもよい。
【0071】
発光部１２０は、前方に光を照射する。発光部１２０は、使用者によって排泄される大便に向けて前方に光を照射する。発光部１２０は、複数の発光素子１２１を備える。発光部１２０は、光を照射する発光素子１２１を複数備える。発光部１２０は、使用者によって排泄される落下中の大便に対して光を照射する。発光部１２０は、異なる波長の光を照射するための複数の発光素子１２１を備える。なお、上記は一例に過ぎず、発光部１２０の発光素子１２１については、所望の発光が可能であれば、その数及び発光する波長については任意の構成が採用可能である。
【0072】
受光部１３０は、光を受光する。受光部１３０は、レンズ１３１や光を受光する受光素子１３２を有する。受光部１３０は、発光部１２０により照射された光に対する排泄物からの反射光を受光する。受光部１３０は、発光部１２０により照射された光に対する大便からの反射光を受光する。受光部１３０は、発光部１２０により照射された光に対する落下中の大便からの反射光を受光する。
【0073】
受光部１３０は、光を受光する受光素子１３２が設けられる。受光部１３０は、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置された受光素子１３２を有する。例えば、受光素子１３２は、ラインセンサである。例えば、受光素子１３２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサ、またはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサが一列に並べられたラインセンサである。なお、受光素子１３２は、一次元のラインセンサ（一次元のイメージセンサ）に限らず、ラインが二列以上並んだラインセンサや、エリアセンサ（二次元のイメージセンサ）等の各種のセンサが用いられてもよい。
【0074】
受光部１３０は、受光素子１３２の前方に光を集光するためのレンズ１３１を備える。受光素子１３２の周囲には、受光素子１３２の前方以外からの光の入射を抑制するためのカバーであるケースが設けられている。受光素子１３２の周囲には、前方に配置されたレンズ１３１を通過する光以外が受光素子１３２に入射することを抑制するためのカバーであるケースが設けられている。受光素子１３２の周囲には、受光素子１３２の側部方向からの光の入射を抑制するためのカバーであるケースが設けられている。
【0075】
ケースは、受光素子１３２の前方以外からの光を遮断したり、減衰したりする入射抑制カバーとして機能する。ケースは、例えば黒等の光を反射しにくい色に着色されることで、ケース自体からの反射光が受光素子に入ることを抑制する。なお、ケースには、所望の形状に形成可能であれば、樹脂等、種々の材料が用いられてもよい。受光部１３０は、発光部１２０により照射された光に対する大便からの反射光を受光する。受光部１３０は、発光部１２０により照射された光に対する落下中の大便からの反射光を受光する。受光部１３０は、発光部１２０により照射された光に対する大便からの反射光を受光する。
【0076】
＜３．便座装置の構成＞
次に、便座装置２の構成について図４～図６を参照して説明する。図４は、実施形態に係る便座装置の構成の一例を示す斜視図である。図４は、遮蔽部３１０を除き、便座５を上げた状態を示す図である。図５は、実施形態に係る便座装置の構成の一部を示す要部斜視図である。図６は、実施形態に係る便座装置の構成の一部を示す正面図である。例えば、図６は、便座５の開口５０を通り、前後方向に直交する平面による正面断面図である。図５及び図６では、遮蔽部３１０による便座５の開口５０へ向かう光の遮蔽の概要を示す。なお、図５中の想定臀部位置ＥＧは、使用者が便座５に着座した際の使用者の臀部の想定位置の一例を仮想的に示す。
次に、便座装置２の構成について図４～図６を参照して説明する。図４は、実施形態に係る便座装置の構成の一例を示す斜視図である。図４は、遮蔽部３１０を除き、便座５を上げた状態を示す図である。図５は、実施形態に係る便座装置の構成の一部を示す要部斜視図である。図６は、実施形態に係る便座装置の構成の一部を示す正面図である。例えば、図６は、便座５の開口５０を通り、前後方向に直交する平面による正面断面図である。図５及び図６では、遮蔽部３１０による便座５の開口５０へ向かう光の遮蔽の概要を示す。なお、図５中の想定臀部位置ＥＧは、使用者が便座５に着座した際の使用者の臀部の想定位置の一例を仮想的に示す。
【0077】
図４に示すように、遮蔽部３１０が除かれた場合、光学ユニット１００の発光部１２０や受光部１３０は、本体カバー３０の開口３１から露出する。発光部１２０は、便器７内の排泄物に向けて光を照射可能であり、受光部１３０は、便器７内の排泄物からの反射光を受光可能となる。
【0078】
また、図４では、洗浄ノズル６（図１参照）が本体カバー３０内に収納される位置（以下「収納位置」ともいう）にある状態を示す。図４に示すように、洗浄ノズル６が収納位置にある場合、ノズル用蓋６０は閉じられており、洗浄ノズル６は、ノズル用蓋６０の裏に隠されている。洗浄ノズル６による洗浄が行われる場合、ノズル用蓋６０が開放するとともに、本体カバー３０の開口（図４の閉鎖状態であるノズル用蓋６０が塞ぐ開口）から洗浄ノズル６が突出し、洗浄ノズル６は、進出状態に移行する。
【0079】
遮蔽部３１０は、図５及び図６に示すように、発光部１２０から便座５の開口５０へ向かう光を遮蔽するように本体カバー３０の開口３１の上端部に沿って配置される。遮蔽部３１０は、透過性がない（低い）材料により形成される。例えば、遮蔽部３１０は、本体カバー３０と同じ材料により形成される。
【0080】
照射領域ＥＲは、発光部１２０（発光素子１２１）からの光が照射される領域を示す。また、受光領域ＬＲは、受光素子１３２が光を受光する領域を示す。図６に示すように、遮蔽部３１０が発光部１２０の上方に位置することにより、発光部１２０から便座５の開口５０へ向かう光、すなわち上方へ向かう光が遮蔽される。例えば、遮蔽部３１０は、発光部１２０の上方において、照射領域ＥＲに便座５の開口５０の範囲が含まれないようにする位置に配置される。これにより、便座装置２は、発光部１２０から便座５の開口５０へ光が照射されることを抑制することができる。
【0081】
＜４．情報処理装置の機能構成＞
次に、情報処理装置の機能構成について図７を参照して説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。具体的には、図７は、情報処理装置の一例である情報処理装置４００の構成の一例を示すブロック図である。
次に、情報処理装置の機能構成について図７を参照して説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。具体的には、図７は、情報処理装置の一例である情報処理装置４００の構成の一例を示すブロック図である。
【0082】
図７に示すように、情報処理装置４００は、通信部４１０と、記憶部４２０と、制御部４３０とを有する。なお、情報処理装置４００は、情報処理装置４００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0083】
通信部４１０は、例えば、通信回路等によって実現される。通信部４１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部４１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、便座装置２や操作装置１０等との間で情報の送受信を行う。
【0084】
記憶部４２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部４２０は、便の量を判定する量判定プログラムや便の性状を判定する性状判定プログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録するコンピュータが読み取り可能な記録媒体である。実施形態に係る記憶部４２０は、図７に示すように、便情報記憶部４２１を有する。なお、記憶部４２０は、便情報記憶部４２１に限らず、様々な情報を記憶する。便情報記憶部４２１は、判定処理に用いる様々な情報を記憶する。例えば、便情報記憶部４２１は、判定処理に用いる閾値を記憶する。また、例えば、便情報記憶部４２１は、便の量を導出する関数を記憶する。
【0085】
便情報記憶部４２１は、検知された便（排泄物）に関する情報を記憶する。便情報記憶部４２１は、便画像を記憶する。便情報記憶部４２１は、便画像に対応する便についての情報を、便画像に対応付けて記憶する。便情報記憶部４２１は、便画像に対応する便について判定した判定結果を、便画像に対応付けて記憶する。便情報記憶部４２１は、便画像に対応する便の性状や、便画像に対応する便の量等の情報を記憶する。また、便情報記憶部４２１は、便画像が取得された日時、便画像に対応する便の排泄を行った使用者を識別する情報等を、便画像に対応付けて記憶してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、便情報記憶部４２１は、便に関する様々な情報を記憶する。
【0086】
制御部４３０は、例えば、ＣＰＵやＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等によって、情報処理装置４００内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る量判定プログラムや性状判定プログラム等）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0087】
図７に示すように、制御部４３０は、取得部４３１と、判定部４３２と、提供部４３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部４３０の内部構成は、図７に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0088】
取得部４３１は、情報を取得する。取得部４３１は、便画像を取得する便画像取得部として機能する。取得部４３１は、記憶部４２０から各種情報を取得する。取得部４３１は、便座装置２や操作装置１０から各種情報を受信する。取得部４３１は、便座装置２から便に関する情報を受信する。取得部４３１は、便座装置２から便画像（データ）を受信する。取得部４３１は、排泄物を受けるボウル部８が形成された便器５の上部に載置される便座装置２に設けられ、落下中の便を検知するために複数の素子が直線状に配置された受光素子１３２を有する光学ユニット１００からの情報に基づく便画像を取得する。取得部４３１は、取得した便画像を便情報記憶部４２１に格納する。
【0089】
判定部４３２は、各種の判定処理を行う。判定部４３２は、便座装置２から取得された情報を用いて、判定処理を行う。判定部４３２は、記憶部４２０に記憶された情報を用いて、判定処理を行う。例えば、判定部４３２は、便画像に基づいて、その便画像に対応する便の性状を判定する。判定部４３２は、便画像を用いて、その便画像に対応する便の性状を判定する。
【0090】
判定部４３２は、便画像を用いて、その便画像に対応する便の硬さが、硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかであるかを判定する。例えば、判定部４３２は、便画像を用いて、その便画像に対応する便の硬さが、軟便または硬便のいずれかであるかを判定する。
【0091】
判定部４３２は、便座装置２による検知結果から便の性状を判定する。判定部４３２は、光学的な手法により便の性状を検知する種々の技術を適宜用いて、使用者の便の性状を判定する。判定部４３２は、便の性状の分類に関する種々の技術を適宜用いて、便の硬さが、軟便または硬便のいずれかであるかを判定する。例えば、判定部４３２は、便画像の落下方向の長さや便（塊）の個数等の様々な情報（特徴量）に基づいて便の性状を判定（判断）する。
【0092】
例えば、判定部４３２は、便画像において、便がちぎれて（分離され）、複数の小さい塊である場合、その便画像に対応する便の性状（硬さ）が軟便であると判定する。例えば、判定部４３２は、便画像において、長さが所定値未満の塊が複数ある場合、その複数の塊（便）の性状が軟便であると判定する。例えば、判定部４３２は、便画像において、長さが所定値未満の塊が連続する場合、その連続する塊（便）の性状が軟便であると判定する。例えば、判定部４３２は、便画像において、１つの便（塊）の落下方向の長さが所定の閾値以上である場合、その１つの便（塊）の性状が硬便であると判定する。例えば、判定部４３２は、便画像において、長さが所定値以上の塊がある場合、その塊（便）の性状が軟便であると判定する。
【0093】
なお、上記は一例に過ぎず、判定部４３２は、様々な情報を適宜用いて、便の性状を判定してもよい。判定部４３２は、ＡＩ（人工知能）に関する技術を用いて便の性状を判定してもよい。例えば、判定部４３２は、機械学習により生成された学習モデル（性状判定モデル）を用いて、便の性状を判定してもよい。この場合、性状判定モデルは、事前に分類判断を示す教師データにより学習される。この教師データには、便画像と、その便画像に含まれる塊（便）の性状（軟便または硬便）を示すラベル（正解情報）との組合せを複数含む。例えば、性状判定モデルは、便画像を入力とし、入力された便画像に含まれる各塊（便）の性状を示す情報を出力するモデルである。例えば、性状判定モデルは、便画像が入力された場合に、入力された便画像に対応するラベル（各塊の性状）の情報を出力するように学習される。性状判定モデルの学習は、いわゆる教師あり学習に関する種々の手法を適宜用いて行われる。この場合、性状判定モデルは記憶部４２０に格納され、判定部４３２は、記憶部４２０に格納された性状判定モデルを用いて、便の性状を判定してもよい。例えば、情報処理装置４００が学習処理を行い、性状判定モデルを生成してもよい。
【0094】
また、判定部４３２は、便の性状に関する情報を他の装置から取得する場合、便の性状判定を行わなくてもよい。例えば、便座装置２が便の性状の判定を行い、便の性状に関する情報を便座装置２から取得する場合、判定部４３２は、便の性状判定を行わなくてもよい。なお、他の装置から便の性状に関する情報を取得する場合、例えば、情報処理装置４００への入力手段を設け、使用者が携帯情報端末等により判定した便の性状に関する情報を取得し、情報処理装置４００へ入力してもよい。
【0095】
判定部４３２は、便の量を判定する。判定部４３２は、便の量が複数の段階（レベル）のうち、いずれのレベルであるかを判定する。例えば、判定部４３２は、便の量が「少ない」、「普通」、「多い」の３段階（レベル）のうち、いずれの量（段階）であるか判定する。なお、「少ない」、「普通」、「多い」の３段階（レベル）は、一例に過ぎず、判定部４３２は、４段階（レベル）以上の段階のうち、いずれの量（段階）であるかを判定してもよい。例えば、判定部４３２は、便の量が「少ない」、「やや少ない」、「普通」、「やや多い」、「多い」の５段階（レベル）のうち、いずれの量（段階）であるか判定してもよい。便の重さや体積の目安となる数値、例えば１００ｇや、１００ｍＬなどと判定してもよい。
【0096】
判定部４３２は、便画像から便の量を判定する。判定部４３２は、便の量と便画像における便の落下方向の長さとの関係と、便画像から判定された便の性状に基づいて、便の量を判定する。判定部４３２は、便の量と便画像の落下方向に交差する方向の便の幅と長さとにより算出される面積との関係と、便の性状に基づいて便の量を判定する。例えば、判定部４３２は、便の形状ごとに生成された便の量と長さまたは面積の関係式を用いることにより、便の長さまたは面積と便性状とがわかると、便の量を判定（特定）することができる。ここでいう関係式は、例えば便の長さまたは面積を入力とし、それに対応する便の量を示す値を出力する関数である。例えば、判定部４３２は、便の形状の各々に対応する関係式のうち、便性状に対応する関係式を選択し、その関係式と便の長さまたは面積を用いて、便の量を判定（特定）してもよい。
【0097】
判定部４３２は、便の性状の各々に対応付けられた便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて、長さ補正することにより便の量を判定する。判定部４３２は、便の性状の各々に対応付けられた閾値に基づいて、長さを補正し、補正後の長さにより便の量を判定する。なお、ここでは、便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて、長さ補正しているが、その限りではなく、便画像の落下方向の長さの閾値に基づいて、便の面積を補正し、便の量を判定してもよい。また、便画像の落下方向と交わる方向（便の幅方向）についても幅方向の閾値に基づいて、幅補正してもよい。
【0098】
判定部４３２は、硬さに基づく２種類以上の性状のいずれかである便の性状に基づいて、便の量を判定する。判定部４３２は、長さが所定長以上である場合、長さを補正し、補正後の長さにより便の量を判定する。判定部４３２は、１回の排泄行為（トイレに入室～トイレを出るまで）において複数回の排便があり、便の性状が複数存在する場合、性状ごとに分割して量を導出し、導出した量の合計値を用いて便の量を判定する。判定部４３２は、１回の排泄行為における複数の便の落下方向の長さの合計である合計長が所定長以上である場合、合計長を補正し、補正後の合計長により便の量を判定する。なお、判定部４３２による便の量の判定についての詳細は後述する。
【0099】
提供部４３３は、情報を提供する。提供部４３３は、外部の情報処理装置へ情報を送信する。例えば、提供部４３３は、便座装置２を使用する使用者の携帯端末（ユーザ端末）や操作装置１０や便座装置２へ各種情報を送信する。提供部４３３は、判定部４３２により判定された情報をユーザ端末等へ提供する。提供部４３３は、判定部４３２により判定された便の量の情報をユーザ端末等へ送信する。
【0100】
＜５．便画像のデータ取得方法＞
ここで、便画像（データ）の取得方法の具体的動作について図８を参照して説明する。図８は、データの取得方法の一例を示す図である。上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
ここで、便画像（データ）の取得方法の具体的動作について図８を参照して説明する。図８は、データの取得方法の一例を示す図である。上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0101】
図８に示す各要素について説明する。対象物ＯＢ１は、検知（測定）対象とする大便（排泄物）を模式的に示す。また、受光装置ＰＤは、例えばラインセンサ等の受光素子１３２を有する受光部１３０である。
【0102】
また、発光装置ＬＥは、発光素子１２１を有する発光部１２０である。なお、図８では、説明を簡単にするために、発光装置ＬＥが１つの波長を照射する場合を一例として説明するが、発光装置ＬＥは異なる波長の光を照射してもよい。
【0103】
図８の例では、落下中の対象物ＯＢ１に対して発光装置ＬＥからの光を照射し、受光装置ＰＤによる受光の結果を基に便画像（二次元画像）を取得（生成）する処理を概念的に示す。発光装置ＬＥから対象物ＯＢ１へ伸びる点線は、発光装置ＬＥから対象物ＯＢ１への光の照射を模式的に示し、対象物ＯＢ１から受光装置ＰＤへ伸びる点線は、受光装置ＰＤが受光する対象物ＯＢ１からの反射光を模式的に示す。また、対象物ＯＢ１に重なる矩形枠は、対応する発光及び受光で検知される対象物ＯＢ１の範囲（一次元）を模式的に示す。例えば、対象物ＯＢ１への光の照射及び反射が行われる位置が、図８の便器７の上面（リム部９）から下方に８０ｍｍ付近の位置になるように、発光部１２０及び受光部１３０が配置される。また、ここでは、対象物ＯＢ１への光の照射及び反射が行われる位置を図８の便器７の上面（リム部９）から下方に８０ｍｍ付近の位置としたが、対象物ＯＢ１への光の照射及び反射が行われる位置であればよく、適宜変更してもよい。
【0104】
図８の例では、シーンＳＮ１は、時間ｔ１において、落下中の対象物ＯＢ１に対して発光装置ＬＥからの光を照射し、受光装置ＰＤによる受光の処理を概念的に示す。シーンＳＮ１（時間ｔ１）において取得されたデータは、二次元画像ＥＩのうち、一次元画像ＰＩ１に対応する。すなわち、シーンＳＮ１（時間ｔ１）での発光及び受光により、便座装置２は、一次元画像ＰＩ１を取得（検知）する。
【0105】
また、時間ｔ２において取得されたデータは、二次元画像ＥＩのうち、一次元画像ＰＩ２に対応する。すなわち、時間ｔ２での発光及び受光により、便座装置２は、一次元画像ＰＩ２を取得（検知）する。時間ｔ２のデータは、時間ｔ１のデータの次に取得されたデータである。そのため、便座装置２は、一次元画像ＰＩ１に連続させて一次元画像ＰＩ２を並べて配置することにより、二次元画像ＥＩを生成する。
【0106】
また、シーンＳＮｉは、時間ｔｉにおいて、落下中の対象物ＯＢ１に対して発光装置ＬＥからの光を照射し、受光装置ＰＤによる受光の処理を概念的に示す。シーンＳＮｉ（時間ｔｉ）において取得されたデータは、二次元画像ＥＩのうち、一次元画像ＰＩｉに対応する。すなわち、シーンＳＮｉ（時間ｔｉ）での発光及び受光により、便座装置２は、一次元画像ＰＩｉを取得（検知）する。
【0107】
また、シーンＳＮｊは、時間ｔｊにおいて、落下中の対象物ＯＢ１に対して発光装置ＬＥからの光を照射し、受光装置ＰＤによる受光の処理を概念的に示す。シーンＳＮｊ（時間ｔｊ）において取得されたデータは、二次元画像ＥＩのうち、一次元画像ＰＩｊに対応する。すなわち、シーンＳＮｊ（時間ｔｊ）での発光及び受光により、便座装置２は、一次元画像ＰＩｊを取得（検知）する。
【0108】
便座装置２は、一次元画像（受光データ）が取得された時間の順序に沿って一次元画像を並べて配置することにより、二次元画像（便情報）を生成する。図８では、便座装置２は、一次元画像ＰＩ１、ＰＩ２…、ＰＩｉ…、ＰＩｊ…の順に並べて配置することにより、二次元画像ＥＩを生成する。
【0109】
なお、上述した例では、発光は１波長である場合を一例として説明したが、複数の波長の発光を行う場合、便座装置２は、発光させた波長ごとに経時的に取得したデータ（一次元画像）を時系列で並べて便情報（二次元画像）を生成する。この点について、３つの異なる波長の光を照射する３つの発光素子１２１の各々の発光及び受光を行う場合を一例として説明する。
【0110】
この場合、便座装置２は、第１波長の光を照射する発光素子１２１（「第１の発光素子１２１」ともいう）を発光させて得た受光データ（一次元画像）を時間の順序に沿って並べて配置することにより、第１の発光素子１２１に対応する二次元画像を生成する。例えば、便座装置２は、５９０ｎｍ等の第１波長を発光させて得た受光データ（一次元画像）を時系列で並べることにより、第１波長に対応する便情報（第１の二次元画像）を生成する。
【0111】
また、便座装置２は、第２波長の光を照射する発光素子１２１（「第２の発光素子１２１」ともいう）を発光させて得た受光データ（一次元画像）を時間の順序に沿って並べて配置することにより、第２の発光素子１２１に対応する二次元画像を生成する。例えば、便座装置２は、６７０ｎｍ等の第２波長を発光させて得た受光データ（一次元画像）を時系列で並べることにより、第２波長に対応する便情報（第２の二次元画像）を生成する。
【0112】
また、便座装置２は、第３波長の光を照射する発光素子１２１（「第３の発光素子１２１」ともいう）を発光させて得た受光データ（一次元画像）を時間の順序に沿って並べて配置することにより、第３の発光素子１２１に対応する二次元画像を生成する。例えば、便座装置２は、８７０ｎｍ等の第３波長を発光させて得た受光データ（一次元画像）を時系列で並べることにより、第３波長に対応する便情報（第３の二次元画像）を生成する。
【0113】
このように、便座装置２は、第１の発光素子１２１、第２の発光素子１２１及び第３の発光素子１２１の各々に対応する３つの波長ごとの二次元画像を生成することにより、カラー画像を取得することができる。例えば便座装置２は、上述した第１の二次元画像、第２の二次元画像及び第３の二次元画像を合成することにより、カラー画像を生成してもよい。また、受光部１３０のラインセンサ等の受光素子をカラー式の受光素子とし、複数色の発光素子を同時に照射し、反射光の色を受光部で検知して、カラー画像を生成してもよい。
【0114】
【0115】
【0116】
便の落下速度が速い場合、便がセンサ部を横切る時間が短い。図９の例では、対象物ＯＢ１の落下速度が速く、受光装置ＰＤ及び発光装置ＬＥを横切る時間が短い。例えば、図９の例では、対象物ＯＢ１が、図８の場合よりも速く受光装置ＰＤ及び発光装置ＬＥを通過することとなり、所定時間（例えば検知間隔等）内にセンサ部（受光装置ＰＤ及び発光装置ＬＥ）を横切る対象物ＯＢ１の落下方向の長さが長くなる。図９では、例えば時間ｔｉにおいて、図８よりもより対象物ＯＢ１の落下が進んだ状態となる。すなわち、図９中のシーンＳＮｉで示す対象物ＯＢ１の位置は、図８中のシーンＳＮｉで示す対象物ＯＢ１の位置よりもより下方になる。
【0117】
便座装置２は、時間ｔ１…、時間ｔｉ…等と時間順に一次元画像を並べて配置することにより、二次元画像ＥＩＳを生成する。このように、二次元画像ＥＩＳは、図８の二次元画像ＥＩのよりも長さが短い便画像となる。
【0118】
次に、図１０を用いて、落下速度が遅い場合のデータの取得例を説明する。図１０は、便の落下速度に応じたデータの取得の一例を示す図である。具体的には、図１０は、便の落下速度が遅い場合のデータの取得例を示す。
【0119】
便の落下速度が遅い場合、便がセンサ部を横切る時間が長い。図１０の例では、対象物ＯＢ１の落下速度が遅く、受光装置ＰＤ及び発光装置ＬＥを横切る時間が長い。例えば、図１０の例では、対象物ＯＢ１が、図８の場合よりも遅く受光装置ＰＤ及び発光装置ＬＥを通過することとなり、所定時間（例えば検知間隔等）内にセンサ部（受光装置ＰＤ及び発光装置ＬＥ）を横切る対象物ＯＢ１の落下方向の長さが短くなる。図１０では、例えば時間ｔｉにおいて、図８よりもより対象物ＯＢ１の落下が遅れた状態となる。すなわち、図１０中のシーンＳＮｉで示す対象物ＯＢ１の位置は、図８中のシーンＳＮｉで示す対象物ＯＢ１の位置よりもより上方になる。
【0120】
便座装置２は、時間ｔ１…、時間ｔｉ…等と時間順に一次元画像を並べて配置することにより、二次元画像ＥＩＬを生成する。このように、二次元画像ＥＩＬは、図８の二次元画像ＥＩのよりも長さが長い便画像となる。例えば、便が極めて低速で落下したり、便が止まっていたりすると、同じ部分の一次元画像を取り続けることとなり、データが間延びし、落下方向（「長さ方向」ともいう）に長い便画像になる。
【0121】
＜６．便画像例＞
ここで、便画像の例について説明する。図１１及び図１２を用いて、便画像の例を説明する。まず、図１１を用いて軟便の場合の例を説明する。図１１は、軟便の便画像の一例を示す図である。図１１中の便画像ＬＦ１、ＬＦ２、ＬＦ３の３枚の便画像は、便性状が軟便である場合の便画像の一例を示す。図１１に示すように、便性状が軟便である場合、便の水分が多いため、自重で便はちぎれて（複数の塊に分離して）落下する。
ここで、便画像の例について説明する。図１１及び図１２を用いて、便画像の例を説明する。まず、図１１を用いて軟便の場合の例を説明する。図１１は、軟便の便画像の一例を示す図である。図１１中の便画像ＬＦ１、ＬＦ２、ＬＦ３の３枚の便画像は、便性状が軟便である場合の便画像の一例を示す。図１１に示すように、便性状が軟便である場合、便の水分が多いため、自重で便はちぎれて（複数の塊に分離して）落下する。
【0122】
次に、図１２を用いて硬便の場合の例を説明する。図１２は、硬便の便画像の一例を示す図である。図１２中の便画像ＨＦ１、ＨＦ２、ＨＦ３の３枚の便画像は、便性状が硬便である場合の便画像の一例を示す。例えば、便画像ＨＦ３は、身体につながってゆっくり落下（移動）した便として画像化される場合を示す。図１２に示すように、便性状が硬便である場合、便はある程度の大きな塊となる。落下中の便の画像を取得し、その画像データから便の量を判定する場合、落下する便の落下速度や便の性状による影響が含まれているため、その影響を補正する必要がある。
【0123】
＜７．便の量の判定＞
ここから、図１３～図２１を用いて、便の量の判定について説明する。例えば、以下で説明する便の量の判定処理については、情報処理装置４００の判定部４３２が行う。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
ここから、図１３～図２１を用いて、便の量の判定について説明する。例えば、以下で説明する便の量の判定処理については、情報処理装置４００の判定部４３２が行う。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0124】
＜７－１．便の量の判定に用いる情報＞
まず、図１３を用いて便の量判定に用いる情報の一例を説明する。図１３は、便の量を判定するために用いる情報の一例を示す図である。例えば、情報処理装置４００は、便の量を判定するために用いる情報として、便の落下方向（長さ方向）の長さを示す第１パラメータＰＭ１を用いる。また、例えば、情報処理装置４００は、便の量を判定するために用いる情報として、便の横方向（幅方向）の幅を示す第２パラメータＰＭ２を用いる。例えば、情報処理装置４００は、便の幅を示す第２パラメータＰＭ２については、長さ方向にわたっての平均（値）を用いてもよい。そして、情報処理装置４００は、便の長さ方向にわたっての幅の平均（値）を第２パラメータＰＭ２として便の面積を導出する。また例えば面積は、便の落下方向（長さ方向）を所定間隔（例えば１０画素）ごとに区切り、所定間隔での便の幅の平均値を算出し、所定間隔の長さと掛け合わせた値（所定間隔ごとの面積）を、積算して導出してもよい。
まず、図１３を用いて便の量判定に用いる情報の一例を説明する。図１３は、便の量を判定するために用いる情報の一例を示す図である。例えば、情報処理装置４００は、便の量を判定するために用いる情報として、便の落下方向（長さ方向）の長さを示す第１パラメータＰＭ１を用いる。また、例えば、情報処理装置４００は、便の量を判定するために用いる情報として、便の横方向（幅方向）の幅を示す第２パラメータＰＭ２を用いる。例えば、情報処理装置４００は、便の幅を示す第２パラメータＰＭ２については、長さ方向にわたっての平均（値）を用いてもよい。そして、情報処理装置４００は、便の長さ方向にわたっての幅の平均（値）を第２パラメータＰＭ２として便の面積を導出する。また例えば面積は、便の落下方向（長さ方向）を所定間隔（例えば１０画素）ごとに区切り、所定間隔での便の幅の平均値を算出し、所定間隔の長さと掛け合わせた値（所定間隔ごとの面積）を、積算して導出してもよい。
【0125】
＜７－２．便性状と便の量＞
次に、図１４を用いて、便性状と便の量の関係について説明する。図１４は、便性状と便の量の関係の一例を示す図である。具体的には、図１４は、便画像から得られる情報と便性状、排便量（便の量）の関係を示す。図１４の排便量は、排便前後の使用者（被験者）の体重の差より測定した測定結果である。なお、使用者（被験者）は排便時において排尿をしておらず、使用した体重計の精度は±５０ｇである。
次に、図１４を用いて、便性状と便の量の関係について説明する。図１４は、便性状と便の量の関係の一例を示す図である。具体的には、図１４は、便画像から得られる情報と便性状、排便量（便の量）の関係を示す。図１４の排便量は、排便前後の使用者（被験者）の体重の差より測定した測定結果である。なお、使用者（被験者）は排便時において排尿をしておらず、使用した体重計の精度は±５０ｇである。
【0126】
図１４中のグラフＧＲ１の縦軸は便画像に含まれる便の面積（便画像の面積）を示し、横軸は便の量（排便量）を示す。図１４中の四角（□）で示すプロット（データ）は、便性状が硬便である場合の測定結果を示す。図１４中の直線で示す関数ＬＮ１１は、便性状が硬便である場合の便画像の面積と排便量の関係を示す関数である。関数ＬＮ１１は、図１４中の四角（□）で示すプロットに基づいて導出される関数である。例えば、関数ＬＮ１１は、複数のデータに対応する（を表現する）関数を導出する手法（例えば最小二乗法等の回帰分析）を適宜用いて導出される。例えば、関数ＬＮ１１は、性状が硬便である便の便画像の面積を入力として、その便画像に対応する便の量を示す値を出力する関数であってもよい。
【0127】
また、図１４中の三角（△）で示すプロットは、便性状が軟便である場合の測定結果を示す。図１４中の直線で示す関数ＬＮ１２は、便性状が軟便である場合の便画像の面積と排便量の関係を示す関数である。関数ＬＮ１２は、図１４中の三角（△）で示すプロットに基づいて導出される関数である。例えば、関数ＬＮ１２は、複数のデータに対応する（を表現する）関数を導出する手法（例えば最小二乗法等の回帰分析）を適宜用いて導出される。例えば、関数ＬＮ１２は、性状が軟便である便の便画像の面積を入力として、その便画像に対応する便の量を示す値を出力する関数であってもよい。
【0128】
なお、上記は一例に過ぎず、便画像の面積は便画像の長さ（第１パラメータＰＭ１）や画像（便画像）に含まれる便の幅の平均等の便の幅に基づく値である便画像の幅（第２パラメータＰＭ２）を用いることなく導出されてもよい。例えば、便画像の面積は、画素数を数える（カウントする）ことにより導出されてもよい。また、便の量の導出に用いる情報は便画像の面積に限らず、便画像に関する様々な情報が用いられてもよい。例えば、便画像の長さを用い、便画像の長さと排便量の関係を基に便の量が判定されてもよいが、この点については後述する。
【0129】
同じ排便量であっても、硬便、軟便等の性状の違いによって便画像から得られる落下方向の長さは異なる。そこで、それぞれの性状に合わせた落下方向の長さあるいは面積（上図）の閾値の設定を行うことで、情報処理装置４００は、多段階に精度よく便の量を判定することができる。
【0130】
＜７－３．硬便の量の判定例＞
ここから、硬便の量の判定例である図１５及び図１６について説明する。まず、図１５について説明する。図１５は、硬便の場合の便の量の判定の一例を説明するための図である。具体的には、図１５は、便の長さを用いて、硬便の場合の便の量を判定する一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
ここから、硬便の量の判定例である図１５及び図１６について説明する。まず、図１５について説明する。図１５は、硬便の場合の便の量の判定の一例を説明するための図である。具体的には、図１５は、便の長さを用いて、硬便の場合の便の量を判定する一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0131】
図１５中のグラフＧＲ２の縦軸は便画像の長さを示し、横軸は排便量（便の量）を示す。図１５中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）は、便性状が硬便である場合の測定結果を示す。なお、図１５では１つのみに符号「ＰＬ」を付すが、グラフＧＲ２中の全ての円（〇）が測定結果を示す。
【0132】
図１５中の直線で示す関数ＬＮ２１は、便性状が硬便である場合の便画像の長さと排便量の関係を示す関数である。関数ＬＮ２１は、図１５中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）に基づいて導出される関数である。例えば、関数ＬＮ２１は、複数のデータに対応する（を表現する）関数を導出する手法（例えば最小二乗法等の回帰分析）を適宜用いて導出される。例えば、関数ＬＮ２１は、性状が硬便である便の便画像の長さを入力として、その便画像に対応する便の量を示す値を出力する関数であってもよい。
【0133】
図１５の関数ＬＮ２１に示すように、便画像の長さと排便量（便の量）とには一定の関係がある。すなわち、情報処理装置４００は、便画像の長さから、関数ＬＮ２１によりその便画像に対応する便の量を推定することができる。
【0134】
ここで、情報処理装置４００は、複数の閾値を用いて便の量を判定する。情報処理装置４００は、第１閾値と、第１閾値よりも大きい値である第２閾値との２つの閾値を用いて便の量を判定する。例えば、情報処理装置４００は、第１閾値と第２閾値を用いて、便の量を３段階で判定する。この場合、例えば、情報処理装置４００は、便画像の長さが第１閾値未満である場合、便の量を「少ない」と判定する。また、情報処理装置４００は、便画像の長さが第１閾値以上かつ第２閾値未満である場合、便の量を「普通」と判定する。また、情報処理装置４００は、便画像の長さが第２閾値以上である場合、便の量を「多い」と判定する。
【0135】
図１５の例では、排便量が１００ｇ未満である場合を便の量が「少ない」、排便量が１００ｇ以上３００ｇ未満である場合を便の量が「普通」、排便量が３００ｇ以上である場合を便の量が「多い」とする場合を示す。この場合、便の量「１００ｇ」に対応する便画像の長さを第１閾値ＴＨ２１とし、便の量「３００ｇ」に対応する便画像の長さを第２閾値ＴＨ２２とする。第１閾値ＴＨ２１及び第２閾値ＴＨ２２は、グラフＧＲ２の情報を基に決定される。また、ここでは便の量を３段階（「少ない」、「普通」、「多い」）としているが、３段階でなくてもよく、さらに細分化して判断してもよい。さらに、ここでは複数の閾値を用いて便の量を判定したが、閾値の値、閾値の数は適宜変更がしてもよい。また、必ずしも閾値を用いる必要はなく、便画像の長さ（便の長さ）の値に応じて、係数等を設定して、便の長さを補正してもよい。
【0136】
図１５の例では、第１閾値ＴＨ２１は、「６００」に決定される。例えば、関数ＬＮ２１において、横軸は排便量「１００ｇ」に対応する便画像の長さ（便の長さ）の値「６００」が第１閾値ＴＨ２１に設定される。また、図１５の例では、第２閾値ＴＨ２２は、「１２００」に決定される。例えば、関数ＬＮ２１において、横軸は排便量「３００ｇ」に対応する便画像の長さの値「１２００」が第２閾値ＴＨ２２に設定される。なお、第１閾値ＴＨ２１及び第２閾値ＴＨ２２は予め設定されてもよいし、情報処理装置４００がグラフＧＲ２や関数ＬＮ２１の情報を用いて、第１閾値ＴＨ２１及び第２閾値ＴＨ２２を決定してもよい。
【0137】
そして、情報処理装置４００は、便性状が硬便であり、便画像の長さの情報を用いる場合、「６００」を第１閾値とし、「１２００」を第２閾値として、便の量を判定する。例えば、情報処理装置４００は、取得した便画像の長さが「５００」である場合、その便画像に対応する便の量を「少ない」と判定する。情報処理装置４００は、取得した便画像の長さが「１０００」である場合、その便画像に対応する便の量を「普通」と判定する。情報処理装置４００は、取得した便画像の長さが「１５００」である場合、その便画像に対応する便の量を「多い」と判定する。
【0138】
なお、便の量の判定に用いる便画像の情報は、長さに限らず、図１３に示したように面積でもよい。この点について、図１６について説明する。図１６は、硬便の場合の便の量の判定の一例を説明するための図である。具体的には、図１６は、便の面積を用いて、硬便の場合の便の量を判定する一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0139】
図１６中のグラフＧＲ３の縦軸は便画像の面積を示し、横軸は排便量（便の量）を示す。図１６中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）は、便性状が硬便である場合の測定結果を示す。なお、図１６では１つのみに符号「ＰＬ」を付すが、グラフＧＲ３中の全ての円（〇）が測定結果を示す。
【0140】
図１６中の直線で示す関数ＬＮ３１は、便性状が硬便である場合の便画像の面積と排便量の関係を示す関数である。関数ＬＮ３１は、図１６中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）に基づいて導出される関数である。例えば、関数ＬＮ３１は、複数のデータに対応する（を表現する）関数を導出する手法（例えば最小二乗法等の回帰分析）を適宜用いて導出される。例えば、関数ＬＮ３１は、性状が硬便である便の便画像の面積を入力として、その便画像に対応する便の量を示す値を出力する関数であってもよい。
【0141】
図１６の関数ＬＮ３１に示すように、便画像の面積と排便量（便の量）とには一定の関係がある。すなわち、情報処理装置４００は、便画像の面積から、関数ＬＮ３１によりその便画像に対応する便の量を推定することができる。
【0142】
例えば、情報処理装置４００は、第１閾値と第２閾値を用いて、便の量を３段階で判定する。この場合、例えば、情報処理装置４００は、便画像の面積が第１閾値未満である場合、便の量を「少ない」と判定する。また、情報処理装置４００は、便画像の面積が第１閾値以上かつ第２閾値未満である場合、便の量を「普通」と判定する。また、情報処理装置４００は、便画像の面積が第２閾値以上である場合、便の量を「多い」と判定する。
【0143】
図１６の例では、排便量が１００ｇ未満である場合を便の量が「少ない」、排便量が１００ｇ以上３００ｇ未満である場合を便の量が「普通」、排便量が３００ｇ以上である場合を便の量が「多い」とする場合を示す。この場合、便の量「１００ｇ」に対応する便画像の面積を第１閾値ＴＨ３１とし、便の量「３００ｇ」に対応する便画像の面積を第２閾値ＴＨ３２とする。第１閾値ＴＨ３１及び第２閾値ＴＨ３２は、グラフＧＲ３の情報を基に決定される。
【0144】
図１６の例では、第１閾値ＴＨ３１は、「１６０００」に決定される。例えば、関数ＬＮ３１において、横軸は排便量「１００ｇ」に対応する便画像の面積（便の面積）の値「１６０００」が第１閾値ＴＨ３１に設定される。また、図１６の例では、第２閾値ＴＨ３２は、「４００００」に決定される。例えば、関数ＬＮ３１において、横軸は排便量「３００ｇ」に対応する便画像の面積の値「４００００」が第２閾値ＴＨ３２に設定される。なお、第１閾値ＴＨ３１及び第２閾値ＴＨ３２は予め設定されてもよいし、情報処理装置４００がグラフＧＲ３や関数ＬＮ３１の情報を用いて、第１閾値ＴＨ３１及び第２閾値ＴＨ３２を決定してもよい。
【0145】
例えば、情報処理装置４００は、便性状が硬便であり、便画像の面積の情報を用いる場合、「１６０００」を第１閾値とし、「４００００」を第２閾値として、便の量を判定する。例えば、情報処理装置４００は、取得した便画像の面積が「１００００」である場合、その便画像に対応する便の量を「少ない」と判定する。情報処理装置４００は、取得した便画像の面積が「３００００」である場合、その便画像に対応する便の量を「普通」と判定する。情報処理装置４００は、取得した便画像の面積が「５００００」である場合、その便画像に対応する便の量を「多い」と判定する。
【0146】
＜７－４．軟便の量の判定例＞
次に、軟便の量の判定例である図１７について説明する。図１７は、軟便の場合の便の量の判定の一例を説明するための図である。具体的には、図１７は、便の面積を用いて、軟便の場合の便の量を判定する一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
次に、軟便の量の判定例である図１７について説明する。図１７は、軟便の場合の便の量の判定の一例を説明するための図である。具体的には、図１７は、便の面積を用いて、軟便の場合の便の量を判定する一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0147】
図１７中のグラフＧＲ４の縦軸は便画像の面積を示し、横軸は排便量（便の量）を示す。図１７中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）は、便性状が軟便である場合の測定結果を示す。なお、図１７では１つのみに符号「ＰＬ」を付すが、グラフＧＲ４中の全ての円（〇）が測定結果を示す。
【0148】
図１７中の直線で示す関数ＬＮ４１は、便性状が軟便である場合の便画像の面積と排便量の関係を示す関数である。関数ＬＮ４１は、図１７中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）に基づいて導出される関数である。例えば、関数ＬＮ４１は、複数のデータに対応する（を表現する）関数を導出する手法（例えば最小二乗法等の回帰分析）を適宜用いて導出される。例えば、関数ＬＮ４１は、性状が軟便である便の便画像の面積を入力として、その便画像に対応する便の量を示す値を出力する関数であってもよい。
【0149】
図１７の関数ＬＮ４１に示すように、便画像の面積と排便量（便の量）とには一定の関係がある。すなわち、情報処理装置４００は、便画像の面積から、関数ＬＮ４１によりその便画像に対応する便の量を推定することができる。
【0150】
例えば、情報処理装置４００は、第１閾値と第２閾値を用いて、便の量を３段階で判定する。この場合、例えば、情報処理装置４００は、便画像の面積が第１閾値未満である場合、便の量を「少ない」と判定する。また、情報処理装置４００は、便画像の面積が第１閾値以上かつ第２閾値未満である場合、便の量を「普通」と判定する。また、情報処理装置４００は、便画像の面積が第２閾値以上である場合、便の量を「多い」と判定する。
【0151】
図１７の例では、排便量が１００ｇ未満である場合を便の量が「少ない」、排便量が１００ｇ以上３００ｇ未満である場合を便の量が「普通」、排便量が３００ｇ以上である場合を便の量が「多い」とする場合を示す。この場合、便の量「１００ｇ」に対応する便画像の面積を第１閾値ＴＨ４１とし、便の量「３００ｇ」に対応する便画像の面積を第２閾値ＴＨ４２とする。第１閾値ＴＨ４１及び第２閾値ＴＨ４２は、グラフＧＲ４の情報を基に決定される。
【0152】
図１７の例では、第１閾値ＴＨ４１は、「８０００」に決定される。例えば、関数ＬＮ４１において、横軸は排便量「１００ｇ」に対応する便画像の面積の値「８０００」が第１閾値ＴＨ４１に設定される。また、図１７の例では、第２閾値ＴＨ４２は、「１２０００」に決定される。例えば、関数ＬＮ４１において、横軸は排便量「３００ｇ」に対応する便画像の面積の値「１２０００」が第２閾値ＴＨ４２に設定される。なお、第１閾値ＴＨ４１及び第２閾値ＴＨ４２は予め設定されてもよいし、情報処理装置４００がグラフＧＲ４や関数ＬＮ４１の情報を用いて、第１閾値ＴＨ４１及び第２閾値ＴＨ４２を決定してもよい。
【0153】
例えば、情報処理装置４００は、便性状が軟便であり、便の面積の情報を用いる場合、「８０００」を第１閾値とし、「１２０００」を第２閾値として、便の量を判定する。例えば、情報処理装置４００は、取得した便画像の面積が「５０００」である場合、その便画像に対応する便の量を「少ない」と判定する。情報処理装置４００は、取得した便画像の面積が「１００００」である場合、その便画像に対応する便の量を「普通」と判定する。情報処理装置４００は、取得した便画像の面積が「１５０００」である場合、その便画像に対応する便の量を「多い」と判定する。
【0154】
なお、便の量の判定に用いる便画像の情報は、面積に限らず、硬便の場合の図１５に示すように長さの情報が用いられてもよいが、詳細な説明は省略する。
【0155】
＜７－５．便の長さ補正例＞
次に、便の長さ補正の例である図１８及び図１９について説明する。まず、図１８を用いて、最大長さの便の補正の一例について説明する。図１８は、便の長さの補正の一例を示す図である。例えば、図１８は、便性状が硬便である場合の便の長さの補正の一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
次に、便の長さ補正の例である図１８及び図１９について説明する。まず、図１８を用いて、最大長さの便の補正の一例について説明する。図１８は、便の長さの補正の一例を示す図である。例えば、図１８は、便性状が硬便である場合の便の長さの補正の一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0156】
図１８中のグラフＧＲ５の縦軸は便画像の長さを示し、横軸は排便量（便の量）を示す。図１８中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）は、便性状が硬便である場合の測定結果を示す。なお、図１８では１つのみに符号「ＰＬ」を付すが、グラフＧＲ５中の全ての円（〇）が測定結果を示す。
【0157】
図１８中の閾値ＴＨ５１は、長さの補正に用いる閾値を示す。図１８の例では、閾値ＴＨ５１の値は、「８００」に設定される。図１８の例では、便の量が「多い」（すなわち３段階で最大レベル）と判定される「３００ｇ」においても最大便の落下方向の長さは「８００」（程度）となる。そのため、情報処理装置４００は、最大便の長さは閾値ＴＨ５１の値「８００」を上限値として補正する。例えば、情報処理装置４００は、取得された便画像の長さが閾値ＴＨ５１の値「８００」を超える場合、長さを「８００」に補正して、補正した値「８００」を用いて、便の量を判定する。
【0158】
なお、便画像中に複数の便（塊）が含まれる場合、全ての便（塊）の合計を対象に補正を行ってもよい。図１９を用いて、複数の便の合計の長さの補正について説明する。図１９は、便の長さの補正の一例を示す図である。例えば、図１９は、便性状が硬便である場合の便の長さの補正の一例を示す図である。なお、上述した点と同様の点については適宜説明を省略する。
【0159】
図１９中のグラフＧＲ６の縦軸は便画像の長さを示し、横軸は排便量（便の量）を示す。図１９中の円（〇）で示すプロットＰＬ（データ）は、便性状が硬便である場合の測定結果を示す。なお、図１９では１つのみに符号「ＰＬ」を付すが、グラフＧＲ６中の全ての円（〇）が測定結果を示す。
【0160】
図１９中の閾値ＴＨ６１は、長さの補正に用いる閾値を示す。図１９の例では、閾値ＴＨ６１の値は、「１２００」に設定される。このように、図１９の例では、便画像中に複数の便（塊）が含まれる場合、情報処理装置４００は、最大便の長さは閾値ＴＨ６１の値「１２００」を上限値として補正する。例えば、情報処理装置４００は、取得された便画像に複数の便（塊）が含まれ、全ての便（塊）の合計の長さが閾値ＴＨ６１の値「１２００」を超える場合、長さを「１２００」に補正して、補正した値「１２００」を用いて、便の量を判定する。
【0161】
＜７－６．複数の便性状の混在＞
次に、図２０及び図２１を用いて、便画像中に複数の性状の便が混在する場合について説明する。まず、図２０を用いて複数の性状の便が混在する便画像の一例について説明する。図２０は、異なる性状の便が含まれる便画像の一例を示す図である。
次に、図２０及び図２１を用いて、便画像中に複数の性状の便が混在する場合について説明する。まず、図２０を用いて複数の性状の便が混在する便画像の一例について説明する。図２０は、異なる性状の便が含まれる便画像の一例を示す図である。
【0162】
図２０の便画像ＨＬＦは、便性状が軟便である便と便性状が硬便である便とが含まれる便画像の一例を示す。図２０の便画像ＨＬＦは、先に便性状が硬便である便が出て、後で便性状が軟便である便が出た画像の一例を示す。便画像ＨＬＦは、領域ＡＲ１に便性状が硬便の便が含まれ、領域ＡＲ２に便性状が軟便の便が含まれる便画像を示す。
【0163】
このように、複数の便性状の便が含まれる場合、情報処理装置４００は、性状ごとに便の量を導出し、導出した便の量を合算した値を用いて便の量を判定する。この点について、図２１を用いて説明する。図２１は、複数の便性状の場合の便の量の判定の一例を説明するための図である。具体的には、図２１は、図２０の便画像ＨＬＦを対象として、便画像中に複数の性状の便が混在する場合の便の量の判定例を示す。なお、上述した点と同様の点は適宜説明を省略する。
【0164】
図２１中のグラフＧＲ７は、図１４中のグラフＧＲ１に便の量を判定するための情報を付加したグラフを示す。情報処理装置４００は、図２０中の領域ＡＲ１に含まれる便性状が硬便の便（塊）の面積と、図２１中の関数ＬＮ１１とを用いて、領域ＡＲ１に含まれる便性状が硬便である便の量（「第１便量」ともいう）を算出する。情報処理装置４００は、領域ＡＲ１に含まれる便性状が硬便である便画像の面積（図２０中のＡ）が「２５０００」であるため、関数ＬＮ１１により、領域ＡＲ１中の便の量（第１便量）を「１８０ｇ」であると算出する。
【0165】
また、情報処理装置４００は、図２０中の領域ＡＲ２に含まれる便性状が軟便の便（塊）の面積と、図２１中の関数ＬＮ１２とを用いて、領域ＡＲ２に含まれる便性状が軟便である便の量（「第２便量」ともいう）を算出する。情報処理装置４００は、領域ＡＲ２に含まれる便性状が軟便である便画像の面積（図２０中のＢ）が「８０００」であるため、関数ＬＮ１２により、領域ＡＲ２中の便の量（第２便量）を「９５ｇ」であると算出する。
【0166】
そして、情報処理装置４００は、算出した第１便量と第２便量とを合算して全体の便の量を導出する。図２１の例では、情報処理装置４００は、全体の便の量を「２７５（＝１８０＋９５）ｇ」と算出する。情報処理装置４００は、導出した全体の便の量を判定基準に照らし合わせて判定する。例えば、情報処理装置４００は、図２０の便画像ＨＬＦの全体の便の量「２７５ｇ」が１００ｇ以上３００ｇ未満であるため、便の量を「普通」と判定する。このように、情報処理装置４００は、複数の便性状が混在する場合であっても、適切に便の量を判定することができる。
【0167】
上述した例では、便の重さを用いて便の量を判定する場合を一例として説明したが、情報処理装置４００は、便の量を判定可能であれば、便の重さに限らず、様々な情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置４００は、便の体積を用いて便の量を判定してもよい。この場合、情報処理装置４００は、例えば便の体積と、便の長さまたは面積との関係式（関数）を用いて、便の量を判定してもよい。情報処理装置４００は、関係式と便の長さまたは面積とから便の体積を算出し、算出した便の体積を基に、便の量を判定（特定）してもよい。
【0168】
なお、上述してきた各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0169】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【0170】
Ｒ トイレルーム
１ 情報処理システム
２ 便座装置
３ 本体部
３０ 本体カバー
３１ 開口
３１０ 遮蔽部
３２ 人体検知センサ
３３ 着座検知センサ
３４ 制御部（制御装置）
４ 便蓋
５ 便座
６ 洗浄ノズル
６０ ノズル用蓋
７ 洋式大便器（便器）
７１ 電磁弁
８ ボウル部
９ リム部
１０ 操作装置
１１ 表示画面
１００ 光学ユニット
１２０ 発光部
１２１ 発光素子
１３０ 受光部
１３１ レンズ
１３２ 受光素子
４００ 情報処理装置
４１０ 通信部
４２０ 記憶部
４２１ 便情報記憶部
４３０ 制御部
４３１ 取得部（便画像取得部）
４３２ 判定部
４３３ 提供部
１ 情報処理システム
２ 便座装置
３ 本体部
３０ 本体カバー
３１ 開口
３１０ 遮蔽部
３２ 人体検知センサ
３３ 着座検知センサ
３４ 制御部（制御装置）
４ 便蓋
５ 便座
６ 洗浄ノズル
６０ ノズル用蓋
７ 洋式大便器（便器）
７１ 電磁弁
８ ボウル部
９ リム部
１０ 操作装置
１１ 表示画面
１００ 光学ユニット
１２０ 発光部
１２１ 発光素子
１３０ 受光部
１３１ レンズ
１３２ 受光素子
４００ 情報処理装置
４１０ 通信部
４２０ 記憶部
４２１ 便情報記憶部
４３０ 制御部
４３１ 取得部（便画像取得部）
４３２ 判定部
４３３ 提供部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】