特許 7362933 測定装置及びその測定方法並びに測定プログラム

(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】

(24)【登録日】2023-10-06

(45)【発行日】2023-10-17

(54)【発明の名称】測定装置及びその測定方法並びに測定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01D 3/00 20060101AFI20231010BHJP

   G01D 3/032 20060101ALI20231010BHJP

   H04N 25/78 20230101ALI20231010BHJP

   G06F 3/041 20060101ALI20231010BHJP

【ＦＩ】

G01D3/00 C

G01D3/032

H04N25/78

G06F3/041 522

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2022541161

(86)(22)【出願日】2021-06-30

(86)【国際出願番号】 JP2021024694

(87)【国際公開番号】W WO2022030148

(87)【国際公開日】2022-02-10

【審査請求日】2022-11-22

(31)【優先権主張番号】P 2020132842

(32)【優先日】2020-08-05

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000010098

【氏名又は名称】アルプスアルパイン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100112737

【弁理士】

【氏名又は名称】藤田 考晴

(74)【代理人】

【識別番号】100140914

【弁理士】

【氏名又は名称】三苫 貴織

(74)【代理人】

【識別番号】100136168

【弁理士】

【氏名又は名称】川上 美紀

(74)【代理人】

【識別番号】100172524

【弁理士】

【氏名又は名称】長田 大輔

(72)【発明者】

【氏名】山田 朋輝

【審査官】細見 斉子

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１８／２１１７６０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１２／１６９２１５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１１－００３０７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－２３３１０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０６７９４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／３２８８２１（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｄ ３／００

Ｇ０１Ｄ ３／０３２

Ｈ０４Ｎ ２５／７８

Ｇ０６Ｆ ３／０４１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサと、
測定毎に、前記Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する選択部と、
測定毎に、前記Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する取得部と、
Ｌ回の測定が行われた後に、前記取得部により取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定し、前記検出値の各々の前記時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の前記時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する補正部と
を備える測定装置。

【請求項2】

前記補正部は、Ｍ×Ｌ行Ｍ×Ｌ列の補正行列を用いて、真の値に対して前記共通ノイズ成分が加算された値となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する請求項１に記載の測定装置。

【請求項3】

各測定において前記選択部が所定の組み合わせのセンサを選択するように制御する制御部を備える請求項１または２に記載の測定装置。

【請求項4】

前記制御部は、前記選択部と前記取得部とを制御することにより前記Ｌ回の測定を所定の時間間隔または所定のタイミングで行う請求項３に記載の測定装置。

【請求項5】

前記選択部は、前記測定値に基づいて合成出力値を算出し、前記検出値として出力する請求項１から４のいずれか１項に記載の測定装置。

【請求項6】

前記補正部により補正された前記Ｍ×Ｌ個の検出値に基づいて、前記Ｎ個のセンサの各々に対応する検出結果を算出する出力変換部を備える請求項１から５のいずれか１項に記載の測定装置。

【請求項7】

前記出力変換部は、補正された前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々に均等に含まれる前記共通ノイズ成分を相殺することにより、前記Ｎ個のセンサの各々に対応する検出結果を出力する請求項６に記載の測定装置。

【請求項8】

前記出力変換部は、補正された前記Ｍ×Ｌ個の検出値に対し、Ｎ行Ｍ×Ｌ列の復調行列を用いることにより、前記Ｎ個のセンサの各々に対応する検出結果を出力する請求項６または７に記載の測定装置。

【請求項9】

前記出力変換部は、任意の行に含まれる各行列要素を列方向に足した和が零となるような前記復調行列を用いる請求項８に記載の測定装置。

【請求項10】

前記Ｎ個のセンサの各々は、静電容量センサである請求項１から９のいずれか１項に記載の測定装置。

【請求項11】

Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサを有する測定装置の測定方法であって、
測定毎に、前記Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する工程と、
測定毎に、前記Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する工程と、
Ｌ回の測定が行われた後に、取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定し、前記検出値の各々の前記時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の前記時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する工程と
を有する測定方法。

【請求項12】

Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサを有する測定装置の測定プログラムであって、
測定毎に、前記Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する処理と、
測定毎に、前記Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する処理と、
Ｌ回の測定が行われた後に、取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定し、前記検出値の各々の前記時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の前記時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する処理と
をコンピュータに実行させるための測定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、測定装置及びその測定方法並びに測定プログラムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

タッチパネルに用いられる静電容量式タッチセンサ、デジタルカメラ等に用いられるイメージングセンサ、より複雑な三次元画像センサ等のように、特定の空間内に発生した物理現象を数値化するセンサは、様々な技術分野において幅広く利用されている。このようなセンサは、一般的に、継続的に測定を行うため、各測定で得られる測定値には、その測定時固有のノイズ（以下「時間依存ノイズ」という。）が含まれる。

【0003】

このような時間依存ノイズの影響を低減するために、例えば、特許文献１には、各測定値に含まれる時間依存ノイズを、ある基準となる測定時の測定値に含まれる時間依存ノイズに揃えることにより、各測定値に含まれる時間依存ノイズを一様化する方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】米国特許第８９７６１４５号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１に記載の方法によれば、一様化されたノイズ成分の大きさによっては、各測定値に大きなノイズ成分が一様に含まれる結果となり、検出結果へのノイズ影響が大きくなる可能性がある。

【0006】

本開示は、このような事情に鑑みてなされたものであって、時間依存ノイズの影響を効果的に低減することのできる測定装置及びその測定方法並びに測定プログラ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】

【0007】

本開示の第１態様は、Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサと、測定毎に、前記Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する選択部と、測定毎に、前記Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する取得部と、Ｌ回の測定が行われた後に、前記取得部により取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定し、前記検出値の各々の前記時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の前記時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する補正部とを備える測定装置である。

【0008】

本開示の第２態様は、Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサを有する測定装置の測定方法であって、測定毎に、前記Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する工程と、測定毎に、前記Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する工程と、Ｌ回の測定が行われた後に、取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定し、前記検出値の各々の前記時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の前記時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する工程とを有する測定方法である。

【0009】

本開示の第３態様は、Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサを有する測定装置の測定プログラムであって、測定毎に、前記Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する処理と、測定毎に、前記Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する処理と、Ｌ回の測定が行われた後に、取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定し、前記検出値の各々の前記時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の前記時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、前記Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する処理とをコンピュータに実行させるための測定プログラムである。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、ノイズの影響を効果的に低減することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本開示の第１実施形態に係る測定装置のシステム構成を示す図である。

【図2】本開示の第１実施形態に係る測定装置のハードウェア構成の一例を示した図である。

【図3】本開示の第１実施形態に係る測定装置の処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【図4】本開示の第１実施形態に係るスキャン行列の一例を示す図である。

【図5】本開示の第１実施形態に係る測定装置のシステム構成の他の例を示す図である。

【図6】本開示の第２実施形態に係る測定装置のシステム構成を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

〔第１実施形態〕
以下に、本開示に係る測定装置及びその測定方法並びに測定プログラムの第１実施形態について、図面を参照して説明する。本実施形態における測定装置１は、所定の空間内に発生した物理現象を測定する測定装置であり、例えば当該物理現象を測定して数値化するセンサを用いることができる。一例としては、入力デバイス等に使用されるセンサが挙げられる。より具体的には、例えば、測定装置１は、タッチパネルに用いられる静電容量式タッチセンサや、スライダー入力のためのセンサ、デジタルカメラ等のイメージングセンサ、三次元画像センサなどに適用される。以下の説明では、タッチパネルに使用され、検出対象（例えば、指）の位置を検出する静電容量式タッチセンサに本開示の測定装置を適用する場合を一例として説明する。

【0013】

（測定装置１の構成）
図１は、本開示の第１実施形態に係る測定装置１のシステム構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る測定装置１は、センサ部２と、回路部３とを主な構成として備えている。回路部３は、選択部４と、制御部６と、検出部（取得部）５と、補正部８と、出力変換部（復調部）７とを主な構成として備えている。

【0014】

センサ部２は、Ｎ個（Ｎ≧２）のセンサを有している。本実施形態はタッチパネルを想定しているため、各センサは、例えば静電容量式の近接センサ（静電容量センサ）となる。図１では、単純化した空間分布センサを示しており、一例として３つのセンサ（センサＳ_０、センサＳ_１、センサＳ_２）を備える場合（センサ数はＮ＝３）について説明する。センサ数は３つに限定されない。

【0015】

各センサは、測定値として、近接度合いを出力する。センサの検出空間において物体（例えば人の指やタッチペン）がセンサへ近づいているほど、測定結果として高い数値が出力される。

【0016】

選択部４は、測定毎に、Ｎ個のセンサの中から所定の組み合わせのセンサを選択し、選択したセンサによる測定値に基づいてＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセンサ端子の各々に検出値を出力する。タッチセンサ等では多数のセンサが設けられるが、一方で回路面積やコスト等の観点から、後述する検出回路ｐ_１、ｐ_２をセンサ数と等しい数設けることは現実的でない。このため、検出回路ｐ_１、ｐ_２の数は、センサ数（Ｎ＝３）よりも少ない。したがって、選択部４は、所定の組み合わせでセンサを選択して、選択したセンサの検出値が検出回路ｐ_１、ｐ_２へ出力されるようにする。選択されるセンサの組み合わせは、複数回の測定のそれぞれにおいて予め設定されている。特に、選択部４は、測定を行う場合に、前回の測定時とは異なるセンサの組み合わせからなるセンサを選択する。

【0017】

図１の例では、センサ数が３つ（Ｓ_０～Ｓ_２）なのに対して検出回路ｐ_１、ｐ_２は２つしか存在しないため、ある測定タイミングにおいては、各センサの測定値から２つを選択して各検出回路ｐ_１、ｐ_２へ入力させる。

【0018】

制御部６は、測定毎に所定の組み合わせのセンサを選択するように選択部４を制御する。センサを選択する組み合わせについては、制御部６に予め設定されている。組み合わせパターンは、例えば、測定回数Ｌを２回として、時刻ｔ_１で検出回路ｐ_１にセンサＳ_０からの検出値が入力され、検出回路ｐ_２にセンサＳ_２からの検出値が入力され、その後の時刻ｔ_２で、検出回路ｐ_１にセンサＳ_１からの検出値が入力され、検出回路ｐ_２にセンサＳ_２からの検出値が入力されるものとする。

【0019】

測定は、所定の時間間隔または所定のタイミングで行われる。具体的には、制御部６は、選択部４と検出部（取得部）５とを制御することによりＬ回の測定を所定の時間間隔または所定のタイミングで行う。すなわち、制御部６は、各測定が予め設定された測定間隔で実行されるように制御する。測定間隔は予め設定されており、短く設定することによって、真値が変化してしまうことを抑制することが期待できる。具体的には、Ｌ回の検出を想定する環境変化よりも早くすべての測定を終了させることが好ましい。例えば、指が近づくことでセンサのカウント値が０から１００に変化するとし、また最速１秒でカウント値が０から１００に変化すると仮定する。そのセンサでＬ回の測定を１秒の間に行った場合、Ｌ回の測定が実行されるまでの間に０から１００カウントへの変化が生じてしまう。しかし、Ｌ回の測定を０．０１秒の間に行うことが可能であれば、Ｌ回の測定が実行されるまでの間の変化を１カウント分に減らすことができる。このように、所定回数の測定はできる限り短期間に完了することが望ましい。

【0020】

検出部（取得部）５は、測定毎に、Ｍ個のセンサ端子の各々に出力された検出値を取得する。具体的には、検出部５は、測定回数Ｌと同数の、Ｍ行Ｎ列の行列であるスキャン行列Ｚ_ｉ（０≦ｉ≦Ｌ）を持ち、ｉ回目の検出において、Ｚ_ｉに基づき選択されたセンサの測定値を検出値として取得する。検出部５は、各センサ端子のそれぞれに接続されたＭ個の検出回路を有しており、ｉ回目の検出において検出回路ｊがセンサｋに接続されている場合、行列Ｚ_ｉのｊ行ｋ列に１が、センサｋに接続されていない場合、行列Ｚ_ｉのｊ行ｋ列には０が格納されている。本実施形態では、検出部５は検出回路ｐ_１と検出回路ｐ_２とを備え（Ｍ＝２）、二回のスキャン（Ｌ＝２）により３つのセンサＳ_０、Ｓ_１、Ｓ_２（Ｎ＝３）の物理量を計測するため、２行３列の行列Ｚ_１、Ｚ_２を持つ。理想的には、各センサの真値（ノイズ成分を含まない値）が検出回路ｐ_１、ｐ_２へ入力されるが、実際に検出回路ｐ_１、ｐ_２で検出される値にはノイズ成分（時間依存ノイズ成分）が含まれている。

【0021】

具体的には、時刻ｔ_１の測定において、検出回路ｐ_１へ入力される検出値Ｖ_ｐ１（ｔ_１）に発現するノイズをＮ_ｐ１（ｔ_１）とし、検出回路ｐ_２へ入力される検出値Ｖ_ｐ２（ｔ_１）に発現するノイズをＮ_ｐ２（ｔ_１）とした場合、検出回路ｐ_１と検出回路ｐ_２のそれぞれに共通して発現する時間依存のノイズ成分をＮ（ｔ_１）とすると、Ｎ_ｐ１（ｔ_１）＝Ｎ（ｔ_１）となり、Ｎ_ｐ２（ｔ_１）＝Ｎ（ｔ_１）との関係となる。すなわち、同じタイミングでの測定では、各検出回路ｐ_１、ｐ_２へ入力されるノイズ成分は等しくなる。各センサは、互いに近接しているため、検出回路ｐ_１と検出回路ｐ_２にそれぞれ個別に発現するノイズについてはノイズ成分Ｎ（ｔ_１）と比較して十分小さいと近似して省略する。

【0022】

一方で、ノイズ成分は時間依存性を有しているため、測定されるタイミングが異なると、例えば時刻ｔ_２では、ノイズ成分はＮ（ｔ_２）となりＮ（ｔ_１）から変化する。

【0023】

本実施形態では、時刻ｔ_１において１回目の計測が行われ、スキャン行列Ｚ_１を参照した選択部４により、時刻ｔ_１で検出回路ｐ_１にセンサＳ_０からの検出値が入力され、検出回路ｐ_２にセンサＳ_２からの検出値が入力される。そして、その後の時刻ｔ_２で、検出回路ｐ_１にセンサＳ_１からの検出値が入力され、検出回路ｐ_２にセンサＳ_２からの検出値が入力される。このため、時刻ｔ_１における検出回路ｐ_１への検出値であるＶ_ｐ１（ｔ_１）は以下の式（１）となり、時刻ｔ_１における検出回路ｐ_２への検出値であるＶ_ｐ２（ｔ_１）は以下の式（２）となる。

【0024】

【数1】

【0025】

ここで、Ｖ_Ｓ０はセンサＳ_０の検出値の真値であり、Ｖ_Ｓ２はセンサＳ_２の検出値の真値である。真値とは、ノイズ成分を含まず、理想的なセンサの検出値である。

【0026】

時刻ｔ_２おいても同様に、スキャン行列Ｚ_２を参照した選択部４により、時刻ｔ_２における検出回路ｐ_１への検出値であるＶ_ｐ１（ｔ_２）は以下の式（３）となり、時刻ｔ_２における検出回路ｐ_２への検出値であるＶ_ｐ２（ｔ_２）は以下の式（４）となる。

【0027】

【数2】

【0028】

ここで、Ｖ_Ｓ１はセンサＳ_１の検出値の真値である。このように、各検出回路ｐ_１、ｐ_２では、測定ごとのセンサの組み合わせに応じて検出値が入力される。測定回数分の測定が実行されると、検出された各情報は、後述する補正部８へ出力される。

【0029】

補正部８は、Ｌ回の測定が行われた後に、検出部（取得部）５により取得されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に時間依存ノイズ成分が含まれると仮定する。そして、補正部８は、検出値の各々の時間依存ノイズ成分が、Ｌ個の時間依存ノイズ成分を時間軸方向に平均化した値である共通ノイズ成分となるように、Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正する。このように、共通ノイズ成分は、各検出値に含まれる時間依存ノイズ成分の平均値である。具体的には、補正部８は、複数回の測定により検出された各検出値を用い、各検出値にはそれぞれの測定時における時間依存ノイズ成分が含まれると仮定して、真値に対して所定数の時間依存ノイズ成分の平均値が加算された補正値（補正された検出値）を算出する。

【0030】

具体的な処理としては、補正部８は、各検出値を列ベクトルＶ_ｉｎ＝｛Ｖ_ｐ１（ｔ_１）、Ｖ_ｐ２（ｔ_１）、Ｖ_ｐ１（ｔ_２）、Ｖ_ｐ２（ｔ_２）｝^Ｔとして、変換行列であるＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}をかけてノイズ成分に関する補正を行う。列ベクトルＶ_ｉｎは、測定の回数であるＬと、１回の測定において得られる検出値の数（すなわち、検出回路の数であるＭ）とに基づくと、Ｌ×Ｍ次元列ベクトル（Ｌ×Ｍ個の要素を縦方向に並べた行列）で表される。本実施形態では、２×２＝４の次元を持つ列ベクトルとなる。変換行列は、４次元の列ベクトルを同じ４次元の列ベクトルへと変換するため、以下の式（５）のような４×４の行列となる。

【0031】

【数3】

【0032】

式（５）の変換行列は、本実施形態の列ベクトルに対応した一例を示すものである。式（５）の導出については後述する。このように、４行の列ベクトルＶ_ｉｎを４行４列の行列Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}によって４行の列ベクトルＶ´_ｉｎへと補正する。Ｖ´_ｉｎ＝｛Ｖ´_ｐ１（ｔ_１）、Ｖ´_ｐ２（ｔ_１）、Ｖ´_ｐ１（ｔ_２）、Ｖ´_ｐ２（ｔ_２）｝^Ｔとすると、以下の式（６）のように補正が行われる。

【0033】

【数4】

【0034】

式（６）のようにＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}によって列ベクトルＶ_ｉｎを変換することによって、補正後の列ベクトルＶ´_ｉｎにおける各要素は、各センサに対応した真値に、オフセットノイズとして時間依存ノイズの平均値が加算された値として補正される。すなわち、各検出値には、同じ値の共通ノイズ成分が加算される。言い換えれば、補正部８は、Ｌ個の時間依存ノイズ成分の平均値を算出することにより共通ノイズ成分を得る。補正部８は、Ｍ×Ｌ行Ｍ×Ｌ列の補正行列Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}を用いて真の値に対して共通ノイズ成分が加算された値となるように、Ｍ×Ｌ個の検出値の各々を補正すると言える。補正された各検出値は、後述する出力変換部７へ出力される。

【0035】

出力変換部７は、補正部８により補正されたＭ×Ｌ個の検出値に基づいて、Ｎ個のセンサの各々に対応する検出結果を算出する。すなわち、出力変換部７は、補正された検出値を用いて、センサＳ_０、Ｓ_１、Ｓ_２のそれぞれに対応する検出結果を算出する。具体的には、式（６）により得られた列ベクトルＶ´_ｉｎを各センサに対応する値として変換する。例えば、センサＳ_０、Ｓ_１、Ｓ_２のそれぞれに対応する検出結果を｛Ｖ´_Ｓ０、Ｖ´_Ｓ１、Ｖ´_Ｓ２｝^Ｔとすると、以下の式（７）のように、変換行列であるＭ_ｏｕｔを用いて変換が行われる。

【0036】

【数5】

【0037】

すなわち、出力変換部７は、補正されたＭ×Ｌ個の検出値に対し、Ｎ行Ｍ×Ｌ列の復調行列Ｍ_ｏｕｔを用いることにより、Ｎ個のセンサの各々に対応する検出結果を出力する。Ｍ_ｏｕｔについては、各行列要素の値が最終的なオフセットノイズの大きさに影響を及ぼす。例えば行方向の和が、各行で異なると、不均等となってしまう。このため、Ｍ_ｏｕｔにおいては、行方向の和が、各行で等しくなるように設定されることが好ましい。行方向の和は、小さいほどオフセット量の大きさを小さくすることができる。各行方向の和が零となりノイズをキャンセルする方法については、第２実施形態で説明する。

【0038】

このようにして、各センサＳ_０、Ｓ_１、Ｓ_２に対応する検出結果として、Ｖ´_Ｓ０、Ｖ´_Ｓ１、Ｖ´_Ｓ２を得る。これらの検出結果は、各センサＳ_０、Ｓ_１、Ｓ_２における測定の真値に、ノイズ成分の平均値が共通ノイズ成分として加算された値となっているため、各真値に対するノイズ成分は一様化され、時間依存ノイズ成分の影響のばらつきが抑制される。

【0039】

本実施形態では、補正部８においてＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}による処理を行い、出力変換部７においてＭ_ｏｕｔによる処理を行うこととしているが、処理を分けず、変換行列をＭ_ｏｕｔ・Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}として１つの行列にまとめ、同時に算出処理を行うこととしてもよい。

【0040】

本実施形態では、オフセットノイズの均等化において各時間依存ノイズの平均値とする場合について説明しているが、各時間依存ノイズを統計的に処理することによって算出された共通ノイズ成分であれば、平均値に限定されない。しかしながら、各時間依存ノイズの大小関係による影響を効果的に抑制するためには、平均値を用いることが好ましい。

【0041】

（測定装置１のハードウェア構成図）
図２は、本実施形態に係る測定装置１のハードウェア構成の一例を示した図である。
図２に示すように、測定装置１は、プロセッサ（計算機システム）を備えている。測定装置１は、例えば、ＣＰＵ１１と、ＣＰＵ１１が実行するプログラム等を記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、各プログラム実行時のワーク領域として機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と、ネットワーク等に接続するための通信部１５とを備えている。大容量記憶装置としては、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）を用いることとしてもよい。これら各部は、バス１８を介して接続されている。

【0042】

測定装置１は、キーボードやマウス等からなる入力部や、データを表示する液晶表示装置等からなる表示部などを備えていてもよい。

【0043】

ＣＰＵ１１が実行するプログラム等を記憶するための記憶媒体は、ＲＯＭ１２に限られない。例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の他の補助記憶装置であってもよい。

【0044】

（測定装置１による処理の流れ）
次に、上記の測定装置１による処理の一例について図３を参照して説明する。図３は、本実施形態に係る測定装置１の処理の手順の一例を示すフローチャートである。図３に示すフローは、例えば、測定を開始する場合に実行される。図３に示されるフローが所定の時間間隔で繰り返し実行されることにより、測定が継続的に行われる。
以下に示す一連の処理は、例えば、プログラムの形式でハードディスクドライブ１４（図２参照）等に記録されており、このプログラムをＣＰＵ１１がＲＡＭ１３等に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、後述の各種機能が実現される。プログラムは、ＲＯＭ１２やその他の記憶媒体に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等が適用されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。

【0045】

まず、選択部４は、Ｌｎ回目の測定回数に対応する組み合わせのセンサを選択する（Ｓ１０１）。Ｌｎは初期値が１であり、Ｓ１０１が初めて実行される場合には、Ｌｎ＝１の組み合わせが採用される。

【0046】

次に、検出部５は、選択された各センサから検出値を検出する（Ｓ１０２）。

【0047】

次に、測定の回数が所定値に達したか否かが判定される（Ｓ１０３）。本実施形態では、所定値は２に設定されている。Ｓ１０３の判定処理については、例えば制御部６で行われる。

【0048】

測定の回数が所定値に達していない場合（Ｓ１０３のＮＯ判定）には、Ｌｎ→Ｌｎ＋１として、測定回数が１増加され（Ｓ１０４）、Ｓ１０１が再度実行される。Ｓ１０４の判定処理については、例えば制御部６で行われる。

【0049】

測定の回数が所定値に達した場合（Ｓ１０３のＹＥＳ判定）には、補正部８は、それぞれの測定において検出された各検出値においてノイズ成分を均等化する補正を行う（Ｓ１０５）。Ｓ１０５は具体的には式（６）により変換を行う。

【0050】

次に、出力変換部７は、補正が行われた各検出値に基づいて、出力変換を行い、センサのそれぞれに対応する検出結果を算出する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６は具体的には式（７）により変換を行う。

【0051】

このようにして、測定装置１における処理が実行され、ノイズのオフセットが均等化される。

【0052】

（オフセットノイズの均等化による効果）
次に、上記のような処理によるオフセットノイズの均等化の効果について説明する。
上記の列ベクトルＶ_ｉｎを行列により表現すると、変換行列であるＭ_ｓｃａｎと列ベクトルであるＶ_{ｉｄｅａｌ}との積として以下の式（８）のように表される。

【0053】

【数6】

【0054】

このため、式（６）は、以下の式（９）のように表される。

【0055】

【数7】

【0056】

式（９）（他にも例えば式（７））から明らかなように、全てのノイズが１／２となって、真値に加算されている。すなわち、オフセットノイズがＮ（ｔ_１）とＮ（ｔ_２）の平均値とされており、均等化されている。

【0057】

例えば、Ｖ_Ｓ０が１００であり、Ｖ_Ｓ１が４０であり、Ｖ_Ｓ２が１０であるとする。これは、センサＳ_０に指が最も近接している場合の検出結果の例である。そして、Ｎ（ｔ_１）が１００であり、Ｎ（ｔ_２）が－２０であるとする。このような状況において、上記のようなノイズの均等化を行わない場合には、Ｖ_Ｓ０＋Ｎ（ｔ_１）＝１００＋１００＝２００であり、Ｖ_Ｓ１＋Ｎ（ｔ_２）＝４０－２０＝２０であり、Ｖ_Ｓ２＋Ｎ（ｔ_１）＝１０＋１００＝１１０となる。すなわち、本来はセンサＳ_０に指が最も近接している状況にも関わらず、ノイズの影響によって、センサＳ_０とセンサＳ_２の近辺にそれぞれ指が存在していると誤検出される可能性がある。

【0058】

同状況において、例えば、ノイズをＮ（ｔ_１）とＮ（ｔ_２）のいずれか１方に合わせるようにした場合（Ｎ（ｔ_１）に合わせる場合とする）には、Ｖ_Ｓ０＋Ｎ（ｔ_１）＝１００＋１００＝２００であり、Ｖ_Ｓ１＋Ｎ（ｔ_１）＝４０＋１００＝１４０であり、Ｖ_Ｓ２＋Ｎ（ｔ_１）＝１０＋１００＝１１０となる。すなわち、Ｎ（ｔ_１）が大きい場合には、大きなオフセットがかかり、真値がノイズに埋もれる可能性がある。

【0059】

しかしながら、本実施形態では、検出値に含まれるオフセットノイズを異なる測定時に得られた複数のノイズ成分の平均値としている。すなわち、各測定値に含まれるオフセットノイズは、（Ｎ（ｔ_１）＋Ｎ（ｔ_２））／２＝４０となり、オフセットノイズの絶対値を小さくすることができる。

【0060】

一般的に、ノイズのようにランダムに変化する数値は正規分布に例えられることが多い。正規分布の特性として、平均０、分散σ^２の正規分布に従う標本をＫ個抽出して足し合わせたものは、平均０、分散Ｋ×σ^２の正規分布となることが知られている。同様に、平均０、分散σ^２の正規分布に従う標本を１／Ｋ倍したものは、平均０、分散（σ／Ｋ）^２の正規分布となることが知られている。そのため、ノイズ成分Ｎ（ｔ）が平均０、分散σ^２の正規分布に従うと仮定すると、１／Ｋ倍したノイズ成分をＫ回合計した場合、その数値は平均０、分散（σ）^２／Ｋの正規分布に従うと考えられる。すなわち、オフセットの分散が１／Ｋ倍に減少する。

【0061】

これらより、本実施形態では、ノイズの影響を効果的に低減することができ、測定精度を向上させることが可能となるといえる。

【0062】

（スキャン行列Ｚ_ｉと変換行列Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}の説明）
次に、本開示の効能であるオフセットノイズの均等化を可能にするスキャン行列Ｚ_ｉと変換行列であるＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}について説明する。

【0063】

（Ｚ_ｉの条件）
本開示を構成するセンサ回路の任意のスキャン行列Ｚ_ｉおよびＺ_ｊ（０≦ｉ＜ｊ＜Ｌ）は、以下の条件ａまたは条件ｂを満たす。

【0064】

＜条件ａ＞
Ｚ_ｉのｐ行目成分とＺ_ｊのｑ行目成分が同一であるようなｐ、ｑが存在する（０≦ｐ、ｑ＜Ｍ）

【0065】

＜条件ｂ＞
Ｚ_ｉのｐ_０行目成分とＺ_ｋ０のｑ_０行目成分が同一であるようなｐ_０、ｑ_０、ｋ_０が存在し（０≦ｐ_０、ｑ_０＜Ｍ、０≦ｋ_０＜Ｌ）、
Ｚ_ｋ０のｐ_１行目成分とＺ_ｋ１のｑ_１行目成分が同一であるようなｐ_１、ｑ_１、ｋ_０、ｋ_１が存在し（０≦ｐ_１、ｑ_１＜Ｍ、０≦ｋ_０、ｋ_１＜Ｌ）、
Ｚ_ｋ１のｐ_２行目成分とＺ_ｋ２のｑ_２行目成分が同一であるようなｐ_１、ｑ_２、ｋ_１、ｋ_２が存在し（０≦ｐ_２、ｑ_２＜Ｍ、０≦ｋ_１、ｋ_２＜Ｌ）、
．．．
Ｚ_ｋｘ－１のｐ_ｘ－１行目成分とＺ_ｋｘのｑ_ｘ－１行目成分が同一であるようなｐ_ｘ－１、ｑ_ｘ－１、ｋ_ｘ－１、ｋ_ｘが存在し（０≦ｐ_ｘ－１、ｑ_ｘ－１＜Ｍ、０≦ｋ_ｘ－１、ｋ_ｘ＜Ｌ）、
Ｚ_ｋｘのｐ_ｘ行目成分とＺ_ｊのｑ_ｘ行目成分が同一であるようなｐ_ｘ、ｑ_ｘ、ｋ_ｘが存在する（０≦ｐ_ｘ、ｑ_ｘ＜Ｍ、０≦ｋ_ｘ、ｊ＜Ｌ、０＜ｘ＜Ｌ－１）。

【0066】

例えば、図４の上段に示すようなＺ_１からＺ_４のそれぞれは、Ｚ_ｉおよびＺ_ｊについて条件ａまたは条件ｂを満たす。具体的には、ｉ＝１、ｊ＝２の場合には、条件ａが満たされる。すなわち、上段のＺ_１およびＺ_２におけるＲ１のように、Ｚ_１の１行目とＺ_２の１行目が一致する。ｉ＝１、ｊ＝４の場合には、条件ａが満たされない（上段のＺ_１およびＺ_４の行はすべて異なる）が、条件ｂを満たす。すなわち、上段のＺ_１およびＺ_３におけるＲ２のように、Ｚ_１の２行目とＺ_３の２行目が一致し、かつ、上段のＺ_３およびＺ_４におけるＲ３のように、Ｚ_３の１行目とＺ_４の１行目が一致する。上段のＺ_２およびＺ_４におけるＲ４のように、Ｚ_２の２行目とＺ_４の２行目が一致する。

【0067】

一方で、図４の下段に示すようなスキャン行列Ｚ_１からＺ_４のそれぞれは、条件を満たさないｉ，ｊが存在するため、本開示を構成するセンサ回路の任意のスキャン行列として利用できない。図４の下段では、それぞれ対応する行をＲ５からＲ８として示している。

【0068】

上記のようなスキャン行列Ｚ_ｉを用意すれば下記の命題Ｍ１が成立する。

【0069】

＜命題Ｍ１＞
スキャン行列Ｚ_ｉが条件ａまたは条件ｂを満たす場合には、任意のｉ、ｊにおいて、以下の式（１０）を満たすＤ（ｉ、ｊ）が必ず存在する。

【0070】

【数8】

【0071】

＜命題Ｍ１の証明＞
Ｄ（ｊ、ｉ）＝－Ｄ（ｉ、ｊ）より、ｉ＜ｊの場合に命題Ｍ１が成立するとき、ｉ＞ｊの場合も命題は成立する。よって、以降は（ｉ＜ｊ）の場合のみを証明する。まず条件ａを満たす場合を証明する。
あるｉ、ｊ（ｉ＜ｊ）が条件ａを満たすとき、条件ａの定義より、時刻ｔ_ｉにおける検出回路ｐと時刻ｔ_ｊにおける検出回路ｑは同じスキャン設定となるため、検出値であるＶ_ｐ（ｔ_ｉ）とＶ_ｑ（ｔ_ｊ）はノイズ成分を除いて一致する。そのため、Ｄ（ｉ、ｊ）をＶ_ｐ（ｔ_ｉ）に相当するｐ＋Ｍ＊ｉ列に１が、Ｖ_ｑ（ｔ_ｊ）に相当するｑ＋Ｍ＊ｊ列に－１が、それ以外には０が入った行ベクトルとすると、Ｄ（ｊ、ｊ）Ｖ_ｉｎの値はＶ_ｐ（ｔ_ｉ）からＶ_ｑ（ｔ_ｊ）を引いた値となり、式（１１）が成立する。

【0072】

【数9】

【0073】

よって、ｉ、ｊが条件ａを満たすとき命題Ｍ１が真となる。

【0074】

続けて条件ｂを満たす場合を証明する。あるｉ、ｊが条件ｂを満たすとき、定義より以下の式（１２）が成立する。

【0075】

【数10】

【0076】

式（１２）の左辺と右辺をそれぞれ足し合わせると、以下の式（１３）となる。

【0077】

【数11】

【0078】

よってＤ（ｉ、ｊ）をＶ_ｉｎにかけると式（１３）の左辺となるようにすることができれば、命題Ｍ１が示せる。即ち、Ｄ（ｉ、ｊ）をＶ_ｐ０（ｔ_ｉ）に相当するｐ_０＋Ｍ＊ｉ列に１が、Ｖ_{ｐ（ｕ＋１）}（ｔ_ｋｕ）に相当するｐ_{（ｕ＋１）}＋Ｍ＊ｋ_ｕ列に１が、Ｖ_ｑｕ（ｔ_ｋｕ）に相当するｑ_ｕ＋Ｍ＊ｋ_ｕ列に－１が、Ｖ_ｑｘ（ｔ_ｊ）に相当するｑ_ｘ＋Ｍ＊ｊ列に－１が、それ以外には０が入った行ベクトルとすると、Ｄ（ｊ、ｊ）Ｖ_ｉｎの値は式（１３）の左辺となり、結果以下の式（１４）が成立する。

【0079】

【数12】

【0080】

これによって、条件ｂについての命題Ｍ１が成立する。

【0081】

以上より、スキャン行列が条件ａまたは条件ｂを満たすとき、Ｖ_ｉｎからｉ回目とｊ回目とノイズの差分Ｎ（ｔ_ｉ）－Ｎ（ｔ_ｊ）を抽出するような行列Ｄ（ｉ、ｊ）が必ず存在することが証明できた。

【0082】

（Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}の条件）
本特許を構成するセンサ回路のＭ＊Ｌ行Ｍ＊Ｌ列の行列Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}は、以下の条件ｃを満たすように作成される。

【0083】

＜条件ｃ＞
Ｍ＊Ｌ行Ｍ＊Ｌ列の行列Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}を下記の式（１５）ようにＭ＊Ｌ個の行ベクトル（長さＭ＊Ｌ）に分解し、そのｐ＋Ｍ＊ｉ番目の行ベクトルをＨ（ｐ、ｉ）としたとき、Ｈ（ｐ、ｉ）はＤ（ｉ、ｋ）を用いて以下の式（１６）ように表すことができる。

【0084】

【数13】

【0085】

ここで、Ｏｎｅ（ｐ、ｉ）はｐ＋Ｍ＊ｉ番目の列にのみ１が、それ以外の列には０が入った行ベクトルを指す。

【0086】

＜命題Ｍ２＞
時刻ｔ_ｉにおける検出回路ｐの真値（理想検出値）をＷ（ｐ、ｔ_ｉ）（ノイズの無いセンサ物理量のみ検出した値）とする。Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}が条件ｃを満たすとき、式（１７）のように、入力Ｖ_ｉｎにＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}をかけて得られる補正入力Ｖ´_ｉｎの各要素は、真値Ｗ（ｐ、ｔ_ｉ）とＬ回の計測ノイズ全ての平均値の和の形となる。

【0087】

【数14】

【0088】

＜命題Ｍ２の証明＞
任意のｐ、ｉで以下の式（１８）が真であることを証明できれば、命題Ｍ２も真であるため、Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}が条件ｃを満たすとき、任意のｐ、ｉで下記が成立することを証明する。

【0089】

【数15】

【0090】

条件ｃより、Ｈ（ｐ、ｉ）はＯｎｅ（ｐ、ｉ）ベクトルとＤ（ｉ、ｋ）ベクトルの和に置き換えられるため、下記の式（１９）が成立する。

【0091】

【数16】

【0092】

Ｏｎｅ（ｐ、ｉ）の定義（ｐ＋Ｌ＊ｉ列に１が、それ以外には０が入ったベクトル）より、Ｏｎｅ（ｐ、ｉ）とＶ_ｉｎの積はｐ＋Ｌ＊ｉ番目要素のみを抜き出すため、以下の式（２０）となる。

【0093】

【数17】

【0094】

Ｄ（ｉ、ｋ）の定義である以下の式（２１）により、式（２２）となる。

【0095】

【数18】

【0096】

よって、以下の式（２３）を得る。

【0097】

【数19】

【0098】

Ｎ（ｔ_ｉ）をまとめると、以下の式（２４）及び式（２５）を得る。

【0099】

【数20】

【0100】

式変形により証明すべき式が得られたため、命題Ｍ２は正である。よって、Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}が条件ｃを満たすとき、入力Ｖ_ｉｎにＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}をかけることで得られる補正入力Ｖ´_ｉｎは、入力Ｖ_ｉｎの真値はそのままに、ノイズのみ補正（全Ｌ回のノイズの平均値）されたものとなることが証明できる。

【0101】

命題Ｍ１および命題Ｍ２の証明により、条件ａまたはｂを満たすスキャン行列Ｚ_ｉと条件ｃを満たす補正行列Ｍ_{ｄｅｃｏｄｅ}を用意することで、入力Ｖ_ｉｎのノイズ成分のみ、全て同じ値（全てのノイズの平均値）に補正した補正入力Ｖ´_ｉｎが得られることが示せた。

【0102】

次にＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}の具体例を説明する。本実施形態のようにＬ＝２とした場合には、ｉ＝ｔ_０、ｊ＝ｔ_１において条件ａを満たす必要がある。具体的には、Ｚ_ｔ０のｐ行目成分とＺ_ｔ１のｑ行目成分が同一であるようなｐ、ｑが存在する（０≦ｐ、ｑ＜２）ことが条件ａとなる。一方の検出回路（例えばｐ_１とする）はいずれの時刻でも同じセンサＳ_２を検出するものとすると、Ｚ_ｔ０のｐ_１成分（１行目）とＺ_ｔ１のｐ_１成分（１行目）が同一として、条件ａが満たされる。

【0103】

このような場合では、時刻ｔ_０の検出回路ｐ_１の検出値であるＶ_ｐ１（ｔ_０）と時刻ｔ_１の検出回路ｐ_１の検出値であるＶ_ｐ１（ｔ_１）はノイズ以外同じである。このため、Ｄ（ｔ_０、ｔ_１）は以下の式（２６）のようにＶ_ｐ１（ｔ_０）からＶ_ｐ１（ｔ_１）を引き算することで得られる。Ｄ（ｔ_１、ｔ_０）＝－Ｄ（ｔ_０、ｔ_１）である。

【0104】

【数21】

【0105】

ここで、時刻ｔ_０に検出した値Ｖ_ｐ０（ｔ_０）はＶ_ｐ０（ｔ_０）＝Ｖ_Ｓ０＋Ｎ（ｔ_０）のようにノイズ成分Ｎ（ｔ_０）が存在するが、ノイズ成分Ｎ（ｔ_０）のみ、２つのノイズの平均値（（Ｎ（ｔ_０）＋Ｎ（ｔ_１））／２）に置き換えるためには、以下の式（２７）を該Ｖ_ｐ０（ｔ_０）へ足し合わせればよい。

【0106】

【数22】

【0107】

足し合わせた結果は、以下の式（２８）となる。

【0108】

【数23】

【0109】

すなわち、以下の式（２９）のような行ベクトルＴ_{ｐ０、ｔ０}を用いれば、Ｖ_ｐ０（ｔ_０）のノイズ成分のみ置き換えた値としてＶ´_ｐ０（ｔ_０）が得られる。

【0110】

【数24】

【0111】

同様の処理をＶ_ｐ１（ｔ_０）、Ｖ_ｐ０（ｔ_１）、Ｖ_ｐ１（ｔ_１）でも行い、それぞれについて得られた行ベクトルＴ_ｐ、ｔを行方向に並べることで４×４のＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}を得ることができる。前述の説明は検出回路をｐ_０とｐ_１とした場合の説明であるが、本実施形態のように検出回路をｐ_１とｐ_２とした場合には同様にＭ_{ｄｅｃｏｄｅ}を導出することができ、具体的には式（５）として表され、式（６）のように計算が行われる。

【0112】

本実施形態では、Ｎ＝３、Ｍ＝２、Ｌ＝２の場合を説明したが、これに限定されるものではない。ただし、Ｎ＜Ｍ×Ｌとすることが好ましい。例えば、図５に示すようにＮ＝９、Ｍ＝３として、Ｌ＝４とした場合には、同様に処理をして、４つの各時間依存ノイズ成分の平均値としてオフセットが均等化される。

【0113】

以上説明したように、本実施形態に係る測定装置及びその測定方法並びに測定プログラムによれば、検出値に時間依存ノイズ成分が含まれる場合であっても、測定ごとの各検出値を用い、各検出値に含まれる時間依存ノイズ成分がそれぞれ異なる測定時に取得された複数の検出値を統計的に処理することにより得られた共通ノイズ成分（平均値）となるように各検出値を補正することによって、各検出値のノイズ成分を均等化することがきる。このため、ノイズ成分による真値への影響のばらつきを抑制することができ、測定の精度を向上させることができる。

【0114】

共通ノイズ成分が平均値であることで、各時間依存ノイズ成分の値に大きなばらつきがある場合であっても、効果的にノイズ成分の影響を低減化することができる。例えば、時間依存ノイズを、ある基準となる測定時の測定値に含まれる時間依存ノイズに揃える場合では、基準とする時間依存ノイズが大きいと一様化しても真値がノイズに埋もれてしまう可能性があるが、共通ノイズ成分を平均値とすれば、真値がノイズに埋もれる可能性を抑制することができる。

【0115】

測定時には前回の測定時とは異なるセンサを組み合わせて選択するため、測定毎に組み合わせを変えて効率的に測定を行うことができる。各測定の組み合わせが予め設定されることによって、適切な変換行列を用いて変換を行うことができる。

【0116】

測定が所定の時間間隔や所定のタイミングで行われることで、適切に各測定を実行することができる。例えば時間間隔を短くすることによって、真値が変化することを抑えることができ、測定精度を向上させることが可能となる。

【0117】

補正された検出値を用いて、センサのそれぞれに対応する検出結果を算出することで、各センサに対応する検出結果を得ることができる。

【0118】

静電容量センサを用いることによって、ノイズ成分を抑えて、より正確に指等の測定対象物の位置を把握することができる。

【0119】

〔第２実施形態〕
次に、本開示の第２実施形態に係る測定装置及びその測定方法並びに測定プログラムについて説明する。
本実施形態では、出力変換部７において均等化されたオフセットノイズをキャンセルする場合について説明する。以下、本実施形態に係る測定装置及びその測定方法並びに測定プログラムについて、第１実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点について主に説明する。

【0120】

図６は、本実施形態における測定装置１のシステム構成を示す図である。本実施形態ではＳ_０からＳ_３のセンサからなる計４つのセンサを備えるものとし、更に、選択部４は合成値算出部９を備えている。選択部４（合成値算出部９）は、選択したセンサの測定値に基づいて合成出力値を算出し、検出値として出力する。合成値算出部９は、例えば、反転増幅回路と加算回路とを備えている。合成値算出部９には、１倍以外の倍率で増幅する増幅回路等を設けることとしても良い。選択部４は、スイッチにより接続状態を制御しており、合成値算出部９では、選択された各センサの検出値を、加算及び／又は減算して合成出力値を生成している。このように合成出力値が算出される場合には、補正部８は、各合成出力値（検出値）を補正する。

【0121】

そして、本実施形態における出力変換部７は、補正されたＭ×Ｌ個の検出値の各々に均等に含まれる共通ノイズ成分を相殺することにより、Ｎ個のセンサの各々に対応する検出結果を出力する。すなわち、出力変換部７は、補正後において、各検出値（各合成出力値）に均等に含まれるオフセットノイズ（共通ノイズ成分）を相殺し、オフセットノイズが相殺された後の各検出値を用いて、センサのそれぞれに対応する検出結果を出力する。例えば、測定回数を５回として、時刻ｔ_０からｔ_５のそれぞれで測定を行うものとする。合成出力値をＷ_０からＷ_５とすると、５回の測定により得た各合成出力値の列ベクトルは、以下の式（３０）のようになる。

【0122】

【数25】

【0123】

式（３０）のような列ベクトルに対しては、式（６）等と同様にノイズの均等化を行うと、以下の式（３１）のような計算となる。

【0124】

【数26】

【0125】

このように、合成出力値に対しても、ノイズ成分を平均値として各合成出力値の間で均等化される。しかし、この段階では、各合成出力値は各センサの検出値を合成したものであるため、各センサに対応した検出結果を表すものではない。このため、出力変換部７において変換を行う。例えば、各合成出力値を、各センサの検出値を用いて以下の式（３２）のように定義するとする。式（３２）の合成出力値では、２つのセンサの値を足し合わせたもの（Ｗ_０＝Ｖ_Ｓ０＋Ｖ_Ｓ１、Ｗ_１＝Ｖ_Ｓ２＋Ｖ_Ｓ３）を基準として、一方を引き算したもの（Ｗ_２＝Ｖ_Ｓ０－Ｖ_Ｓ１、Ｗ_３＝Ｖ_Ｓ２－Ｖ_Ｓ３、Ｗ４＝－Ｖ_Ｓ０＋Ｖ_Ｓ１、Ｗ_５＝－Ｖ_Ｓ２＋Ｖ_Ｓ３）の組み合わせを用意しておく。

【0126】

【数27】

【0127】

式（３２）に基づくと、合成出力値から各センサの検出値を復元するためのＭ_ｏｕｔ（復元行列）を導出することができる。その際、Ｍ_ｏｕｔにおいて行方向の行列要素の合計（等しい行に含まれる各列要素の和）が零となるように、復元行列を設定する。具体的には、復元行列を用いて、以下の式（３３）のように復元がされる。

【0128】

【数28】

【0129】

すなわち、式（３２）のように各合成出力値を用意しておくことで、式（３３）のように、２つの合成出力値の引き算の結果を半分としたものが、あるセンサの検出値を示すこととなる。

【0130】

ここで、各合成出力値には、式（３１）に示すように、均等化されたノイズ成分（平均値）がそれぞれ含まれている。このため、式（３１）の均等化された合計出力値を用いて式（３３）を計算すると、式（３３）のようにある合成出力値からある合成出力値を減算した場合には均等化されたノイズ成分はキャンセルされる。このため、式（３３）によって算出されたＶ_Ｓ０－Ｖ_Ｓ３のそれぞれは、理想的に各センサの検出値の真値となる。すなわち、オフセットノイズの絶対値が零となる。ここでは、出力変換部７は、任意の行に含まれる各行列要素を列方向に足した和が零となるような復調行列Ｍ_ｏｕｔを用いていると言える。

【0131】

本実施形態は、第１実施形態と組み合わせる場合に限定されない。具体的には、本実施形態の出力変換部７は、各合成出力値に含まれる時間依存ノイズ成分が均等化されるように、各合成出力値が補正されている場合（すなわちオフセットノイズが共通可されている場合）には、広く適用することができる。各合成出力値に含まれる時間依存ノイズ成分が均等化されている場合に、出力変換部７は、各合成出力値に均等に含まれる時間依存ノイズ成分を相殺し、時間依存ノイズ成分が相殺された後の各合成出力値を用いて、センサのそれぞれに対応する検出結果を出力することができる。

【0132】

以上説明したように、本実施形態に係る測定装置及びその測定方法並びに測定プログラムによれば、各合成出力値に含まれる時間依存ノイズ成分が均等化されている場合に、各合成出力値に均等に含まれる時間依存ノイズ成分が相殺されるため、ノイズ成分を効果的に抑制して、各センサの検出結果（例えば真値）を得ることができる。すなわち、測定精度を効果的に向上させることが可能となる。

【0133】

選択されたセンサの検出値に基づいて合成出力値を算出し、各合成出力値を補正することによって、複数のセンサの検出値を合成する場合にも対応することができる。例えば、複雑な回路構成にも対応することができる。

【0134】

本開示は、上記の実施形態のみに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変形実施が可能である。各実施形態を組み合わせることも可能である。

【0135】

上記実施形態では、共通ノイズ成分を平均値とする場合について説明したが、それぞれ異なる測定時に取得された複数の検出値を統計的に処理することにより得られた値であれば、他の統計量（例えば中央値等）を適用することも可能である。

【符号の説明】

【0136】

１ ：測定装置
２ ：センサ部
３ ：回路部
４ ：選択部
５ ：検出部（取得部）
６ ：制御部
７ ：出力変換部
８ ：補正部
９ ：合成値算出部
１１ ：ＣＰＵ
１２ ：ＲＯＭ
１３ ：ＲＡＭ
１４ ：ハードディスクドライブ
１５ ：通信部
１８ ：バス
Ｓ_０ ：センサ
Ｓ_１ ：センサ
Ｓ_２ ：センサ
Ｓ_３ ：センサ
ｐ_１ ：検出回路
ｐ_２ ：検出回路

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】