(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】2024-09-26
(45)【発行日】2024-10-04
(54)【発明の名称】カメラ連動照明制御システム
(51)【国際特許分類】
H05B 45/20 20200101AFI20240927BHJP
H05B 45/10 20200101ALI20240927BHJP
H05B 47/125 20200101ALI20240927BHJP
H05B 47/19 20200101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
H05B45/20
H05B45/10
H05B47/125
H05B47/19
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2022193338
(22)【出願日】2022-12-02
(65)【公開番号】P2023083258
(43)【公開日】2023-06-15
【審査請求日】2023-10-24
(31)【優先権主張番号】P 2021196885
(32)【優先日】2021-12-03
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(31)【優先権主張番号】P 2022020730
(32)【優先日】2022-02-14
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000140269
【氏名又は名称】株式会社遠藤照明
(72)【発明者】
【氏名】岩崎 圭介
(72)【発明者】
【氏名】原田 泰彦
(72)【発明者】
【氏名】春田 昌也
(72)【発明者】
【氏名】上野 眞人
(72)【発明者】
【氏名】青木 亮介
【審査官】土谷 秀人
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－１１９８７７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－２１２０９５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１３９２０２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－２１６１３２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１７－５０４１５３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０５Ｂ ４５／００
Ｈ０５Ｂ ４７／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置、及び対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、前記対象物照明装置の照明光によって、対象物が存在しうる対象領域を照明し、
前記カメラによって前記対象領域を撮影して対象領域画像を取得し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記対象領域画像の画素を複数個の色領域に分類し、前記色領域のうち前記対象物以外の色領域を除外し、残りの前記色領域のうち、分類された色空間に存在する画素数が最も多い色領域の平均値の色である代表色を対象物の色として認識し、
前記照明制御装置は、前記対象物の色に応じて、前記照明光の色度を制御し、
前記対象物照明装置は、前記照明制御装置によって制御された前記照明光を前記対象領域に照射する、
カメラ連動照明制御システム。
【請求項2】
カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置、及び対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、
前記対象物照明装置の照明光によって、対象物が存在しうる対象領域を照明し、
前記カメラによって前記対象領域を撮影して対象領域画像を取得し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記対象領域画像より、前記対象物の種類、又は前記対象物の色を認識し、
前記照明制御装置は、前記対象物の種類、又は前記対象物の色に応じて、前記照明光の色度を制御し、
前記画像認識機能を備える装置により、前記対象領域画像において前記対象物が存在しないと認識された場合、前記照明制御装置は、前記照明光の全光束を、前記対象物が存在する場合の全光束より小さくする、又は前記照明光を消灯するように制御する、
カメラ連動照明制御システム。
【請求項3】
前記対象物照明装置は、前記対象物の撮影の際に、黒体放射軌跡上の色度の前記照明光で前記対象物を照射する、請求項１又は２に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項4】
前記照明制御装置は、前記対象領域画像における前記対象物の明るさに応じて、前記照明光の調光を行う、請求項１又は２に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項5】
前記対象物照明装置が複数あり、前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より前記対象領域を複数切り出して前記対象物照明装置と対応付け、各対象領域について前記対象物の色を認識し、
前記照明制御装置は、前記対象領域について個別に前記照明光の制御を行う、
請求項１又は２に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項6】
前記照明制御装置は、前記対象物の色度座標と当該色度座標に近い黒体放射軌跡上の色度座標との色偏差に応じて、前記照明光の色度を前記色度座標の色偏差と同じ方向に変化させる、請求項１又は２に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項7】
前記カメラ連動照明制御システムは、さらに全般照明装置を備え、前記全般照明装置の照明光の色度を変化させる場合に、前記対象物照明装置の前記照明光の色度も同じ方向に変化させる、
請求項１又は２に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項8】
前記全般照明装置の照明光の色度の変化は、スケジュール運転による変化である、請求項７に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項9】
前記対象物照明装置は、３色以上の発光素子として、少なくとも第１の発光素子と、第２の発光素子と、第３の発光素子を備え、前記発光素子がそれぞれ発する光の混色により、前記照明光の色温度及び色偏差の制御が可能である、
請求項１又は２に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項10】
前記対象物照明装置において、前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光は、いずれも相関色温度が２０００Ｋ以上６０００Ｋ以下であり、
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光のうち、最も色偏差Ｄｕｖが大きいものと最も色偏差Ｄｕｖが小さいものの色偏差Ｄｕｖの差は、１０以上５０以下である、
請求項９に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項11】
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光の色偏差Ｄｕｖが、－５０以上＋２０以下である、請求項９に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項12】
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光のそれぞれのスペクトルは、波長４９０以上波長５７０ｎｍ以下の領域の最大値に対して、波長５７０以上波長６００ｎｍ以下の領域の最大値の比率が、０．２５以上である、請求項９に記載のカメラ連動照明制御システム。
【請求項13】
前記対象物照明装置は、さらに、相関色温度が２０００Ｋ以上６０００Ｋ以下であり、色偏差Ｄｕｖが、－５０以上＋２０以下である光を発する第４の発光素子を備え、前記第１の発光素子と、前記第２の発光素子と、前記第３の発光素子と、前記第４の発光素子が発する光の光量比が制御可能である、
請求項９に記載のカメラ連動照明制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、カメラと照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムに関する。
【背景技術】
【0002】
照明装置とカメラを連動させて、カメラで撮像した画像情報に基づいて照明装置の制御を行うシステムが提案されている。特許文献１には、カメラ及び画像処理部を人位置検知手段として用い、人の位置に対応する照明装置を点灯するように照明制御を行うシステムが提案されている。
【0003】
特許文献２には、肉類を鮮やかに見せる照明装置が記載されている。
【0004】
特許文献３には、照明対象物である料理の種類に対応づけられた発光態様データに基づいて発光部が駆動される照明システムが記載されている。
【0005】
特許文献４には、青色光と赤色光と緑色光とのスペクトル成分が所定の比率で混合された暖色系の第１の光源と、青色光と赤色光と緑色光とのスペクトル成分が第１の光源とは異なる比率で混合された高色温度の第２の光源と、青色光のスペクトル成分のみを有する第３の光源を用いて、食材ごとに最適な光を照射することができる照明装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】特開２０１４－００７１２３号公報
【文献】特開２０１３－１２７８５５号公報
【文献】特開２０１３－０７７３８７号公報
【文献】特許５５０７１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
例えばスーパーマーケットでは、展示されている商品に最も適した照明を行うことが望ましく、商品の種類に応じて照明光の色を最適化した照明装置は市販されている。しかし、例えば果物売り場では、春の果物の販売を中止して夏の果物を並べたり、売れ行きに応じて展示される場所を広げる必要がある。その際に、照明装置も取り換える必要があるという課題があった。
【0008】
そこで、本発明は、対象物に応じて照明装置を取り換えることなく、照明光を対象物に適した色度とすることができる、カメラ連動照明制御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】
【0009】
本発明は、カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置及び照明光を照射する対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、
前記カメラによって対象物を撮影し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より、対象領域を切り出して、前記対象領域において、前記対象物又は前記対象物の色を認識する対象物認識を行い、
前記照明制御装置は、前記対象物認識によって得られた前記対象物又は前記対象物の色に応じて、前記照明光の色度を制御する、
カメラ連動照明制御システムである。
前記カメラによって対象物を撮影し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より、対象領域を切り出して、前記対象領域において、前記対象物又は前記対象物の色を認識する対象物認識を行い、
前記照明制御装置は、前記対象物認識によって得られた前記対象物又は前記対象物の色に応じて、前記照明光の色度を制御する、
カメラ連動照明制御システムである。
【0010】
本発明は、カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置及び照明光を照射する対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、
前記カメラによって対象物を撮影し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より、学習データにより得られた識別能力により対象物画像領域を抽出し、前記対象物画像領域の色度を算出して、
前記照明制御装置は、前記照明光を前記対象物画像領域の色度に近づける照明制御を行う、
カメラ連動照明制御システムである。
前記カメラによって対象物を撮影し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より、学習データにより得られた識別能力により対象物画像領域を抽出し、前記対象物画像領域の色度を算出して、
前記照明制御装置は、前記照明光を前記対象物画像領域の色度に近づける照明制御を行う、
カメラ連動照明制御システムである。
【0011】
本発明は、カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置及び照明光を照射する対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、
前記カメラによって対象物を撮影し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より、学習データにより得られた識別能力により対象物画像領域を抽出するとともに対象物の種類を識別し、
前記照明制御装置は、前記照明光を前記対象物の種類に応じて決められた色度とする照明制御を行う、
カメラ連動照明制御システムである。
前記カメラによって対象物を撮影し、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された画像より、学習データにより得られた識別能力により対象物画像領域を抽出するとともに対象物の種類を識別し、
前記照明制御装置は、前記照明光を前記対象物の種類に応じて決められた色度とする照明制御を行う、
カメラ連動照明制御システムである。
【0012】
本発明は、カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置及び照明光を照射する対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された、対象物を含む対象領域の画像について、前記画像中の前記画素の、赤色成分の平均値、緑色成分の平均値、青色成分の平均値の少なくとも一つを算出し、
前記照明制御装置は、前記赤色成分の平均値、前記緑色成分の平均値、前記青色成分の平均値の少なくとも一つを用いて、前記照明光の色度を制御する、
カメラ連動照明制御システムである。
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された、対象物を含む対象領域の画像について、前記画像中の前記画素の、赤色成分の平均値、緑色成分の平均値、青色成分の平均値の少なくとも一つを算出し、
前記照明制御装置は、前記赤色成分の平均値、前記緑色成分の平均値、前記青色成分の平均値の少なくとも一つを用いて、前記照明光の色度を制御する、
カメラ連動照明制御システムである。
【0013】
本発明は、カメラ、画像認識機能を備える装置、照明制御装置及び照明光を照射する対象物照明装置を備えたカメラ連動照明制御システムであって、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された、対象物の種類又は前記対象物に対する照明条件を示す対象物識別部材を認識し、
前記照明制御装置は、前記対象物識別部材が示す前記対象物の種類又は前記対象物に対する照明条件に応じて、前記照明光の色度を制御する、
カメラ連動照明制御システムである。
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された、対象物の種類又は前記対象物に対する照明条件を示す対象物識別部材を認識し、
前記照明制御装置は、前記対象物識別部材が示す前記対象物の種類又は前記対象物に対する照明条件に応じて、前記照明光の色度を制御する、
カメラ連動照明制御システムである。
【0014】
本発明において、前記画像認識機能を備える装置が、前記対象領域又は前記対象物画像領域を、２以上の代表色の領域に分割して、前記対象物認識又は前記対象物の種類の識別を行う、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0015】
本発明において、前記対象物照明装置は、前記対象物の撮影の際に、黒体放射軌跡上の色度の照明光で前記対象物を照射する、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0016】
本発明において、前記照明制御装置は、前記画像における前記対象物の明るさに応じて、前記照明光の調光を行う、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0017】
本発明において、前記対象物照明装置が複数あり、
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された前記画像より前記対象領域を複数切り出して前記対象物照明装置と対応付け、各対象領域について前記対象物認識を行い、
前記照明制御装置は、前記各対象領域について個別に前記照明光の制御を行う、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
前記画像認識機能を備える装置は、前記カメラによって撮影された前記画像より前記対象領域を複数切り出して前記対象物照明装置と対応付け、各対象領域について前記対象物認識を行い、
前記照明制御装置は、前記各対象領域について個別に前記照明光の制御を行う、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0018】
本発明において、前記照明制御装置は、前記対象物の色度座標と当該色度座標に近い黒体放射軌跡上の色度座標との色偏差に応じて、前記照明光の色度を前記色度座標の色偏差と同じ方向に変化させる、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0019】
本発明において、前記対象物認識は、前記対象物の代表色、前記対象物の色の分布、前記対象物のサイズ、前記対象物の形状の少なくとも一つを用いて行う、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0020】
本発明において、前記カメラ連動照明制御システムはさらに全般照明装置を備え、
前記全般照明装置の照明光の色度を変化させる場合に、前記対象物照明装置の照明光の色度も同じ方向に変化させる、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
前記全般照明装置の照明光の色度を変化させる場合に、前記対象物照明装置の照明光の色度も同じ方向に変化させる、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0021】
本発明において、前記全般照明装置の照明光の色度の変化は、スケジュール運転による変化である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0022】
本発明において、前記画像認識機能を備える装置により、前記対象物が存在しないと認識された場合、
前記照明制御装置は、前記照明光の全光束を、前記対象物が存在する場合の全光束より小さくする、又は前記照明光を消灯する、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
前記照明制御装置は、前記照明光の全光束を、前記対象物が存在する場合の全光束より小さくする、又は前記照明光を消灯する、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0023】
本発明において、前記照明制御装置は、前記緑色成分の平均値が大きい場合に、前記照明光の色温度を増大させる、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0024】
本発明において、前記照明制御装置は、前記赤色成分の平均値が大きい場合に、前記照明光の色温度を低下させる、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0025】
本発明において、前記照明制御装置が、前記画素の赤色成分の標準偏差、前記画素の緑色成分の標準偏差の少なくとも一つを用いて、前記照明光の色度を制御する、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0026】
本発明において、前記対象物照明装置が、３色以上の発光素子として、少なくとも第１の発光素子と、第２の発光素子と、第３の発光素子を備え、
前記３色の発光素子がそれぞれ発する光の混色により、前記照明光の色温度及び色偏差の制御が可能である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
前記３色の発光素子がそれぞれ発する光の混色により、前記照明光の色温度及び色偏差の制御が可能である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0027】
本発明において、前記対象物照明装置において、
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光は、いずれも相関色温度が２０００Ｋ以上６０００Ｋ以下であり、
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光のうち、最も色偏差Ｄｕｖが大きいものと最も色偏差Ｄｕｖが小さいものの色偏差Ｄｕｖの差は、１０以上５０以下である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光は、いずれも相関色温度が２０００Ｋ以上６０００Ｋ以下であり、
前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光のうち、最も色偏差Ｄｕｖが大きいものと最も色偏差Ｄｕｖが小さいものの色偏差Ｄｕｖの差は、１０以上５０以下である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0028】
本発明において、前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光の色偏差Ｄｕｖが、－５０以上＋２０以下である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0029】
本発明において、前記第１の発光素子、前記第２の発光素子、前記第３の発光素子が発する光のそれぞれのスペクトルは、波長４９０以上波長５７０ｎｍ以下の領域の最大値に対して、波長５７０以上波長６００ｎｍ以下の領域の最大値の比率が、０．２５以上である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【0030】
本発明において、前記対象物照明装置は、さらに、相関色温度が２０００Ｋ以上６０００Ｋ以下であり、色偏差Ｄｕｖが、－５０以上＋２０以下である光を発する第４の発光素子を備え、
前記第１の発光素子と、前記第２の発光素子と、前記第３の発光素子と、前記第４の発光素子が発する光の光量比が制御可能である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
前記第１の発光素子と、前記第２の発光素子と、前記第３の発光素子と、前記第４の発光素子が発する光の光量比が制御可能である、カメラ連動照明制御システムであってもよい。
【発明の効果】
【0031】
本発明においては、対象物照明装置の照明光を対象物の色合いに適した色度に制御することができ、それにより対象物が望ましい色合いで見えるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【0032】
【図1】実施形態１のカメラ連動照明制御システムの構成図
【図2】実施形態１のカメラ連動照明制御システムによる画像認識と照明のフローチャート
【図3】実施形態１のカメラ連動照明制御システムにおける領域設定のために撮影された画像
【図4】実施形態１のカメラ連動照明制御システムにおける、対象物と背景が写された画像
【図5】実施形態１のカメラ連動照明制御システムにおける色度制御を説明するための色度図
【図6】赤・黄白色・青白色の３色の色度を説明する色度図
【図7】実施形態２のカメラ連動照明制御システムの構成図
【図8】全般照明装置のスケジュール運転の例を示すグラフ
【図9】全般照明装置及び対象物照明装置の色度制御を説明するための色度図
【図10】実施形態１における、対象物又は対象領域を照射する照明条件を指示する２次元バーコードを用いる方法の説明図
【図11】実施形態１における、対象物又は対象領域を照射する照明条件を指示するＬＥＤ信号送信機を用いる方法の説明図
【図12】実施形態３における、料理とおいしく感じる照明光の色温度の関係を示す説明図
【図13】実施形態４のカメラ連動照明システムの構成図
【図14】実施形態４の対象物照明装置の灯体内部
【図15】実施形態４の対象物照明装置に用いる光源の平面図
【図16】実施形態４の対象物照明装置に用いる３色のＬＥＤの色度図
【図17】実施形態４の対象物照明装置に用いるＬＥＤ（Ｄ、Ｆ）のスペクトル図
【図18】実施形態４の対象物照明装置に用いるＬＥＤ（Ｄ、Ｅ）のスペクトル図
【図19】実施形態４の対象物照明装置に用いる３色のＬＥＤの色度図（全色度領域）
【図20】色むらを説明するための模式説明図
【図21】実施形態５のカメラ連動照明システムに用いる対象物照明装置の構成図
【図22】実施形態５の対象物照明装置の灯体の分解斜視図
【図23】実施形態５の対象物照明装置に用いる４色のＬＥＤの色度図
【図24】実施形態５の対象物照明装置において得られた合成スペクトル
【図25】実施形態６のカメラ連動照明制御システムの構成図
【図26】実施形態６のカメラ連動照明制御システムによる画像認識と照明のフローチャート
【図27】実施形態６のカメラ連動照明制御システムにおける画像セグメンテーションの説明図
【図28】実施形態７のカメラ連動照明制御システムの構成図
【図29】実施形態７のカメラ連動照明制御システムにおける画像セグメンテーションの説明図
【図30】実施形態７のカメラ連動照明制御システムによる画像認識と照明のフローチャート
【図31】実施形態７のカメラ連動照明制御システムにおける、肉のトレイがある冷蔵ケースの写真とその画像セグメンテーションの説明図
【発明を実施するための形態】
【0033】
【0034】
＜構成＞
カメラ連動照明制御システム１００は、天井１９０に設置されたカメラ１１０、カメラ・照明制御装置１３０、対象物照明装置１６０Ａ・１６０Ｂ、ゲートウェイ１５５、人の手元にあるカメラ制御装置用モニタ１３２、第２照明制御装置１５０などを備える。
カメラ連動照明制御システム１００は、天井１９０に設置されたカメラ１１０、カメラ・照明制御装置１３０、対象物照明装置１６０Ａ・１６０Ｂ、ゲートウェイ１５５、人の手元にあるカメラ制御装置用モニタ１３２、第２照明制御装置１５０などを備える。
【0035】
＜対象物照明装置＞
単数又は複数の対象物照明装置１６０（台数は何台であってもよいが、例えば２台の場合、対象物照明装置１６０Ａ・１６０Ｂとする）は、例えばスポットライトであり、それぞれ照明光１６２Ａ・１６２Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は照明光１６２とする）により、対象領域１８３Ａ・１８３Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は対象領域１８３とする）における対象物１８０Ａ・１８０Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は対象物１８０とする）を照射する。対象物照明装置１６０は照明光の色度を変化させることができ、特に色温度以外の要素である色偏差Ｄｕｖ（後述）の変化が可能なものが好ましい。そのような照明光の色度の変化は、第２照明制御装置１５０又はカメラ・照明制御装置１３０を用いて行われる。
単数又は複数の対象物照明装置１６０（台数は何台であってもよいが、例えば２台の場合、対象物照明装置１６０Ａ・１６０Ｂとする）は、例えばスポットライトであり、それぞれ照明光１６２Ａ・１６２Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は照明光１６２とする）により、対象領域１８３Ａ・１８３Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は対象領域１８３とする）における対象物１８０Ａ・１８０Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は対象物１８０とする）を照射する。対象物照明装置１６０は照明光の色度を変化させることができ、特に色温度以外の要素である色偏差Ｄｕｖ（後述）の変化が可能なものが好ましい。そのような照明光の色度の変化は、第２照明制御装置１５０又はカメラ・照明制御装置１３０を用いて行われる。
【0036】
＜対象物＞
対象物１８０Ａ・１８０Ｂは、それぞれ背景１８２Ａ・１８２Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は背景１８２とする）の上に載置されている。
対象物１８０Ａ・１８０Ｂは、それぞれ背景１８２Ａ・１８２Ｂ（Ａ・Ｂを区別しない場合は背景１８２とする）の上に載置されている。
【0037】
＜照明制御装置＞
第２照明制御装置１５０はタブレット型端末装置であって、入力部と表示部を兼ねたタッチパネルディスプレイを備えるとともに、内部に制御部、記憶部、無線通信部を備える。第２照明制御装置１５０において、照明制御ソフトウエアを動作させることにより、対象物照明装置１６０などの明るさ（全光束）や色合いを制御することができる。照明制御ソフトウエアによって、時間により制御内容を変えるスケジュール制御を行うこともできる。なお、第２照明制御装置１５０はコンピュータやスマートフォン等であってもよい。
第２照明制御装置１５０はタブレット型端末装置であって、入力部と表示部を兼ねたタッチパネルディスプレイを備えるとともに、内部に制御部、記憶部、無線通信部を備える。第２照明制御装置１５０において、照明制御ソフトウエアを動作させることにより、対象物照明装置１６０などの明るさ（全光束）や色合いを制御することができる。照明制御ソフトウエアによって、時間により制御内容を変えるスケジュール制御を行うこともできる。なお、第２照明制御装置１５０はコンピュータやスマートフォン等であってもよい。
【0038】
＜ゲートウェイ＞
第２照明制御装置１５０が対象物照明装置１６０に、直接（ゲートウェイ１５５を介さず）照明制御信号を送ることも可能だが、特に第２照明制御装置１５０がタブレットなど可搬式のものである場合、固定した位置に設置されたゲートウェイ１５５に例えばスケジュール制御の情報を無線通信１５２によって送信し、ゲートウェイ１５５がその内容を記憶しておき、所定の時間になったら照明制御信号を無線通信１５４によって対象物照明装置１６０に送信してもよい。可搬式の第２照明制御装置１５０から正常に無線通信できない場合があるからである。
第２照明制御装置１５０が対象物照明装置１６０に、直接（ゲートウェイ１５５を介さず）照明制御信号を送ることも可能だが、特に第２照明制御装置１５０がタブレットなど可搬式のものである場合、固定した位置に設置されたゲートウェイ１５５に例えばスケジュール制御の情報を無線通信１５２によって送信し、ゲートウェイ１５５がその内容を記憶しておき、所定の時間になったら照明制御信号を無線通信１５４によって対象物照明装置１６０に送信してもよい。可搬式の第２照明制御装置１５０から正常に無線通信できない場合があるからである。
【0039】
＜カメラとカメラ・照明制御装置＞
カメラ１１０は例えば魚眼レンズ付きカメラであって、視野１１２内における画像１１３を撮影し、カメラ・照明制御装置１３０に送信する。
カメラ１１０は例えば魚眼レンズ付きカメラであって、視野１１２内における画像１１３を撮影し、カメラ・照明制御装置１３０に送信する。
【0040】
カメラ・照明制御装置１３０は、カメラ制御の機能と照明制御の機能を有する装置であり、画像認識機能も備えている。その機能は、ハードウエアであるコンピュータと、ソフトウエアにより実現される。その出力装置として、例えばカメラ制御装置用モニタ１３２を備え、画像１１３や制御内容を表示する。カメラ・照明制御装置１３０は、通信線１５７を介してゲートウェイ１５５に接続されている。
【0041】
カメラ・照明制御装置１３０は、カメラ制御装置用モニタ１３２を備えず、別のＰＣやタブレットと通信することにより操作してもよい。
【0042】
＜照明制御の構成＞
対象物照明装置１６０は、タブレットなどからなる第２照明制御装置１５０、あるいはカメラ・照明制御装置１３０によって予め設定された動作を行う。その動作は、例えば中継器であるゲートウェイ１５５に記憶されている。ゲートウェイ１５５は、カメラ・照明制御装置１３０又は第２照明制御装置１５０から指示が来た場合に、その指示に対して予め設定されている動作を対象物照明装置１６０に伝え、対象物照明装置１６０は、第２照明制御装置１５０とカメラ・照明制御装置１３０の指示に応じて動作する。なお、これらの機器の通信は、カメラ１１０とカメラ・照明制御装置１３０の間の通信線１１７、カメラ・照明制御装置１３０とゲートウェイ１５５の間の通信線１５７、第２照明制御装置１５０とゲートウェイ１５５間の無線通信１５２、ゲートウェイ１５５と対象物照明装置１６０間の無線通信１５４で行われるが、有線通信を無線通信にしてもよく、無線通信を有線通信にしてもよい。また、通信として、赤外線や可視光による通信を行うこともできる。
対象物照明装置１６０は、タブレットなどからなる第２照明制御装置１５０、あるいはカメラ・照明制御装置１３０によって予め設定された動作を行う。その動作は、例えば中継器であるゲートウェイ１５５に記憶されている。ゲートウェイ１５５は、カメラ・照明制御装置１３０又は第２照明制御装置１５０から指示が来た場合に、その指示に対して予め設定されている動作を対象物照明装置１６０に伝え、対象物照明装置１６０は、第２照明制御装置１５０とカメラ・照明制御装置１３０の指示に応じて動作する。なお、これらの機器の通信は、カメラ１１０とカメラ・照明制御装置１３０の間の通信線１１７、カメラ・照明制御装置１３０とゲートウェイ１５５の間の通信線１５７、第２照明制御装置１５０とゲートウェイ１５５間の無線通信１５２、ゲートウェイ１５５と対象物照明装置１６０間の無線通信１５４で行われるが、有線通信を無線通信にしてもよく、無線通信を有線通信にしてもよい。また、通信として、赤外線や可視光による通信を行うこともできる。
【0043】
＜画像認識・照明のフローチャート＞
カメラ連動照明制御システム１００による画像認識と照明のフローチャートを図２に示す。Ｓ１～Ｓ５は初期設定であり、部屋の模様替えによる対象領域の変更などがあった場合に行なう。Ｓ６以降は各対象領域ごとに行う（カメラ１１０は全体の画像を取得するが）。Ｓ１１からＳ６、あるいはＳ９からＳ６のループは、対象物を変更したときに手動で行うか、店舗の場合開店前に１日１回行う、一定時間間隔で行うなど、適宜行うとよい。
カメラ連動照明制御システム１００による画像認識と照明のフローチャートを図２に示す。Ｓ１～Ｓ５は初期設定であり、部屋の模様替えによる対象領域の変更などがあった場合に行なう。Ｓ６以降は各対象領域ごとに行う（カメラ１１０は全体の画像を取得するが）。Ｓ１１からＳ６、あるいはＳ９からＳ６のループは、対象物を変更したときに手動で行うか、店舗の場合開店前に１日１回行う、一定時間間隔で行うなど、適宜行うとよい。
【0044】
「Ｓ１．初期照明」で、対象物照明装置１６０Ａ・１６０Ｂを点灯する。
【0045】
「Ｓ２．初期画像の取得」で、カメラ１１０により画像１１３が撮像され、画像データがカメラ・照明制御装置１３０に入力する。
【0046】
「Ｓ３．領域設定」で、図３に示す、領域設定のために撮影された画像１１３を、カメラ制御装置用モニタ１３２に映し出す。画像１１３には魚眼レンズ画像特有の歪みがあるが、オペレータは対象物１８０Ａ・１８０Ｂを含むなるべく小さい領域として、例えば矩形・円形といった形状の対象領域１８３Ａ・１８３Ｂを手入力で指定し、カメラ・照明制御装置１３０に記憶させる。ここで設定された対象領域の座標は、後ほど撮影される画像における対象領域の切り出しに対しても適用される。
【0047】
対象領域を手動で設定する方法の他、自動で設定することもできる。図４に対象物１８０と背景１８２が写された画像を示す。画像認識機能が、背景１８２がある部分を認識して、対象領域１８３とすることができる。その際、背景のパターンとしては、画像認識機能が認識しやすい「特徴的な背景」を使うと、比較的低価格の画像認識機能を有する装置でも背景を認識できるという利点がある。「特徴的な背景」として、ここでは白色（Ｗ）、薄い灰色（ＷＤ）、灰色（Ｄ）を格子状にしたパターンを使っている。この場合、画像認識機能はＣＮで示すコーナー部などを認識し、規則的なパターンより「背景」であることを認識できる。
【0048】
「Ｓ４．領域と照明装置の対応づけ」で、カメラ制御装置用モニタ１３２により、対象領域１８３Ａと対象物照明装置１６０Ａ、対象領域１８３Ｂと対象物照明装置１６０Ｂ（他に対象物照明装置と対象領域があれば同様）の対応付けを行う。
【0049】
これにより、カメラ・照明制御装置１３０がゲートウェイ１５５を介して対象物照明装置１６０Ａ・１６０Ｂを制御する事が可能になる。
【0050】
「Ｓ５．背景画像の取得」では、対象物を除いた状態で全体の画像を撮影する。これにより、対象物のない状態における対象領域１８３Ａ・１８３Ｂの画像を得ることができる。
【0051】
「Ｓ６．対象領域の照明光の色偏差をゼロにする」は、「Ｓ１０．対象物の認識」において、対象物の色度を正確に認識するための望ましいステップだが、必須ではない。「色偏差をゼロにする」とは、後述する「黒体放射軌跡ＢＢＬ」近傍の照明光とすることである。
【0052】
「Ｓ７．対象画像の取得」で、カメラ１１０が、対象物が載置された状態における画像１１３を取得する。
【0053】
「Ｓ８．対象画像の領域切り出し」で、カメラ・照明制御装置１３０が、Ｓ３で領域設定がなされた対象領域１８３Ａ・１８３Ｂの画像を切り出す。
【0054】
「Ｓ９．対象領域の背景画像と対象画像の比較」で、カメラ・照明制御装置１３０がＳ５において取得した背景画像と対象画像を、対象領域について比較する。ここで、「対象画像」は図４に示すようなものである。
【0055】
対象画像において、対象物１８０が載置されていれば、背景画像と「違う」となり、次のステップ（対象物の認識）に進む。
【0056】
一方、対象画像において、対象物１８０が載置されていなければ、「同じ」となるため、Ｓ６に戻り、対象領域の照明光の色偏差をゼロにする。対象物がない状態なので、色を強調する必要がなく、自然な色で照明することが望ましいからである。
【0057】
＜対象物の認識＞
「Ｓ１０．対象物の認識」において、画像認識機能が、対象領域１８３における対象物１８０の認識を行う。
「Ｓ１０．対象物の認識」において、画像認識機能が、対象領域１８３における対象物１８０の認識を行う。
【0058】
ここで、「画像認識機能」は、カメラ・照明制御装置１３０においてソフトウエア的に実行される機能として実現しており、カメラ・照明制御装置１３０の少なくとも一部が「画像認識機能」となる。一方、「画像認識機能」をカメラ１１０に内蔵して実現してもよい。また、「画像認識機能」を、カメラ連動照明制御システム１００と接続した外部サーバや外部ＰＣにおいて実現してもよい。
【0059】
対象物の認識の方法はいろいろある。一つは、画像認識機能が、形状を認識せずに、画素毎の色のヒストグラムを認識し、背景画像における色の成分以外の色を抽出し、対象物１８０の色を識別する方法である。ここで、対象物が何かという物の認識まで行わず、どのような色の対象物なのかを検出するだけでもよく、それによっても、後述する「対象物が赤色なら、照明光の色度の色偏差Ｄｕｖをマイナス側にする」「対象物が緑色・黄色なら、照明光の色度の色偏差Ｄｕｖをプラス側にする」といった照明制御を行うことができる。
【0060】
対象物の色合いが近い場合には、対象物の大きさ・形状を識別し、それに基づいて対象物及びその色を認識することができる。つまり、サイズが小さい「さくらんぼ」（例として１ｃｍ径）とサイズが大きい「りんご」（例として約７ｃｍ径）を、サイズに基づいて認識してもよい。また、「さくらんぼ」と「イチゴ」（例として３ｃｍ径）を、サイズに基づいて認識してもよい。
【0061】
また、対象物の色合いが近い場合に、「丸いレモン」、「細長いバナナ」といった形状により、対象物を認識することができる。
【0062】
つまり、対象物の色の分布、サイズ、形状の少なくとも一つを用いて対象物を認識することが望ましい。
【0063】
さらに、ディープラーニングと呼ばれる手法を用いて対象物を認識してもよい。ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）に多くの画像と対象物の関係を予め学習させることにより、画像認識機能としてのＡＩが対象物を認識することができる。
【0064】
一方、対象物１８０の認識方法として、対象物１８０そのものではなく、対象物１８０を表示する「りんご」という文字の掲示物や、バーコード・２次元バーコードといった掲示物を認識してもよい。
【0065】
図１０は、対象物又は対象領域を照射する照明条件を２次元バーコードを用いて識別する方法の説明図である。図１０に示すように、対象領域１８３の中の広い面積を覆う２次元バーコードであるＱＲコード（登録商標）１８４を用意し、このＱＲコード１８４をカメラ１１０で撮影する。ＱＲコード１８４の面積を大きくしているのは、カメラ１１０が広角であり、対象領域が小さく映るためであるが、ＱＲコード１８４はカメラ１１０で識別可能な大きさであればよい。
【0066】
ＱＲコード１８４が対象物名（例えば「霜降り牛肉」）を指している場合、カメラ・照明制御装置１３０は対象物照明装置１６０の色度を対象物名に対応する色度に制御する。その際、予め対象物名と照明条件（色度、色温度、色偏差、全光束）の対応を示す表が、カメラ・照明制御装置１３０あるいはカメラ・照明制御装置１３０がアクセス可能な記憶装置に記憶されている。ＱＲコード１８４が照明条件そのものを指している場合は、カメラ・照明制御装置１３０はカメラ１１０が読み取ったＱＲコード１８４が示す照明条件で対象物照明装置１６０の色度などの照明条件を制御する。
【0067】
なお、ＱＲコード１８４でなく、対象領域１８３に対象物や照明条件（色度、色温度、色偏差、全光束）に対応した単数あるいは複数の丸、四角、三角、バツ印などの模様やマークを設けてもよく、具体的には模様やマーク付のテーブルクロスなどの敷物を置いてもよい。
【0068】
また、対象物又は対象領域を照射する照明条件を指示するＬＥＤ信号送信機１８５を対象領域に設置してもよい。図１１は、ＬＥＤ信号送信機を用いる方法の説明図である。ＬＥＤ信号送信機１８５は、例えば対象物名あるいは照明条件に対応する可視光又は赤外線の点滅を行い、その点滅をカメラ１１０を通じてカメラ・照明制御装置１３０が解析し、対象物照明装置１６０の照明条件を制御する。
【0069】
ＬＥＤ信号送信機１８５は、例えば複数のＬＥＤを備え、１つのＬＥＤが点灯又は点滅した場合には「野菜用」。２つのＬＥＤが点灯又は点滅した場合には「食肉用」といったように、対象領域内で点灯するＬＥＤの個数を照明条件の制御をしてもよい。
【0070】
上述の、対象物を示す掲示物、バーコード・２次元バーコード、模様やマーク、ＬＥＤ信号送信機などを総称して、対象物識別部材と呼ぶこととする。
【0071】
カメラ連動照明制御システム１００は、例えば店の営業時間中において常時動作しており、カメラ１１０が対象物識別部材を自動的に撮影し、カメラ連動照明制御システム１００が自動的に照明条件を制御してもよい。例えば店長が新しい店員に、対象領域の商品が売り切れた場合に、対象物識別部材を取り換えて別の商品を陳列することを教育すればよく、新しい店員が照明条件を変化させる指示を手動で行うことなく、カメラ連動照明制御システム１００が自動的に別の商品に適した照明条件で照明する。
【0072】
＜対象物の色に応じた照明制御＞
「Ｓ１１．認識結果に応じた照明光で対象領域を照明」において、対象物の色に応じた照明制御を行う。対象領域が複数ある場合、各対象領域に対応付けられた対象物照明装置ごとに個別に照明制御を行い、対象領域を照明する。
「Ｓ１１．認識結果に応じた照明光で対象領域を照明」において、対象物の色に応じた照明制御を行う。対象領域が複数ある場合、各対象領域に対応付けられた対象物照明装置ごとに個別に照明制御を行い、対象領域を照明する。
【0073】
図５は、カメラ連動照明制御システム１００における色度制御を説明するための色度図であり、ＣＩＥ１９３１色度座標における色度（ｘ、ｙ）を示している。ｘ軸は色度座標のｘ、ｙ軸は色度座標のｙ、ＢＢＬは黒体放射軌跡、ＴＣＣＴは相関色温度、Ｄｕｖは色偏差（ｄｕｖの１０００倍）を示す。
【0074】
「Ｓ６．対象領域の照明光の色偏差をゼロにする」で述べたように、対象物１８０の認識の際、対象物１８０の色を正確にとらえるために、対象物照明装置１６０の発光色は、黒体放射軌跡ＢＢＬの近傍の色であることが好ましく、一例として点Ｚに示す色温度４０００Ｋ・色偏差Ｄｕｖ＝０の光である。つまり、対象物１８０の認識の前に、別の対象物に合わせた色の光を照射していた場合には、「リセット」して黒体放射軌跡ＢＢＬに沿った色としたうえで対象物の色を認識することが好ましい（必須ではない）。
【0075】
「Ｓ５．背景画像の取得」で述べたように、対象物１８０の認識前に、対象物１８０を載置しない状態で背景１８２だけをＺ点の光で照明し、その画像と対象物１８０の画像を比較することにより。対象物１８０の色認識を向上させることができる。その場合、背景１８２は灰色などの無彩色とすることが好ましい。
【0076】
「Ｓ１１．認識結果に応じた照明光で対象領域を照明」の話に戻って、認識した対象物が「パン」や「菓子」の場合、照明光の色度座標をＮ１あるいはＮ２点とする。対象物が「牛肉」の場合、照明光の色度をＭ２点とする。対象物が豚肉の場合、照明光の色度をＭ１点とする。対象物が青魚（イワシ、サバなど）の場合、照明光の色度をＦ点とする。対象物が葉物野菜の場合、照明光の色度をＧ点とする。対象物が黄色いレモンの場合、照明光の色度をＬ点とする。
【0077】
これらの照明光の色度は例であって、食物の種類や状態に応じて他の照明光の色度としてもよい。例えば赤色の食物であっても、リンゴの場合、イチゴの場合、牛肉の場合、イクラの場合、ワインの場合などに応じて、照明光の色度を細かく変えることが好ましい。対象物が緑色であっても、メロンの場合と、葉物野菜の場合で、照明光の色度を細かく変えることが望ましい。対象物が黄色であっても、レモンの場合と、バナナの場合と、卵料理の場合で、照明光の色度を細かく変えることが好ましい。また、照明光の色度は人の好みの影響を受けるので、スーパーマーケット売り場担当者などのユーザーが調整できることが好ましい。その際、売れ行きに応じて調整すればよいが、主な顧客の年齢・性別・目の色（人種）・所得層なども考慮して調整してもよい。
【0078】
食物だけでなく、衣服、車のボディー、文具など、色合いが重視される商品の照明においても、本カメラ連動照明制御システムを用いて、商品の魅力を引き立たせる照明光の色度で照明することにより、商品の売り上げ増につなげることができる。
【0079】
「Ｓ９．対象領域の背景画像と対象画像の比較」において、カメラ１１０により対象物１８０が存在しないと判断された場合には、対象物照明装置１６０の照明光の全光束を、対象物１８０が存在する場合の全光束より小さくする（例えば１０分の１にする）、あるいは消灯することが好ましい。その目的は消費電力の削減だけでなく、対象物が商品の場合、商品の売り切れを目に見える形で示すためである。
【0080】
対象物１８０が存在するか否かは、例えば以下のように判断される。
まず、対象物が存在しない背景画像をあらかじめ撮影し、対象領域を切り出す。
そして、対象領域において、特徴量／ベクトルの算出を行い、算出結果をＡとして保存する。
そして、例えば営業時間中の対象領域に対して、一定時間間隔で画像の撮影を行い、対象領域を切り出す。
そして、対象領域において、特徴量／ベクトルの算出を行い、算出結果をＢとして保存する。
ＢとＡを比較し、予め設定された閾値より違いが大きいか否かを判断する。
ＢとＡとの差が、閾値より大きくなければ、ＢとＡは類似している、つまり対象物がないと判断する。
まず、対象物が存在しない背景画像をあらかじめ撮影し、対象領域を切り出す。
そして、対象領域において、特徴量／ベクトルの算出を行い、算出結果をＡとして保存する。
そして、例えば営業時間中の対象領域に対して、一定時間間隔で画像の撮影を行い、対象領域を切り出す。
そして、対象領域において、特徴量／ベクトルの算出を行い、算出結果をＢとして保存する。
ＢとＡを比較し、予め設定された閾値より違いが大きいか否かを判断する。
ＢとＡとの差が、閾値より大きくなければ、ＢとＡは類似している、つまり対象物がないと判断する。
【0081】
特徴量／ベクトルの算出方法として、ＡＫＡＺＥ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ＫＡＺＥ）特徴量検出を用いることができる。これは、入力した画像をモノクロ化（ＨＳＶ値（「色相（Ｈｕｅ）」「彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）」「明度（Ｖａｌｕｅ）」）のＶだけの画像）にして、マッチングする方法である。Ｖだけの画像を使用することは、処理量が削減できる、照明の色による背景画像の色の変化を吸収するといった効果がある。
【0082】
ＡＫＡＺＥ特徴量検出では、模様のない、もしくは荒い画像だと正確に類似度が計算できないため、以下の画像相関法を用いてもよい。
【0083】
先ほどのＡ、Ｂの画素情報の平均値Ａａｖｅ、Ｂａｖｅを計算する。これは背景画像と対象画像の輝度補正用である。
次に、Ｂ＊Ａｖｅ／Ｂａｖｅ－Ａの平均値＝Ｅを類似度とする。意味的には、輝度補正後に各画素の差分を合計したものとなる。
対象物有無の判断は、Ｅ＜閾値（画像が似ている）なら対象物なしと判断、Ｅ≧閾値（画像が違う）なら対象物ありと判断する。
次に、Ｂ＊Ａｖｅ／Ｂａｖｅ－Ａの平均値＝Ｅを類似度とする。意味的には、輝度補正後に各画素の差分を合計したものとなる。
対象物有無の判断は、Ｅ＜閾値（画像が似ている）なら対象物なしと判断、Ｅ≧閾値（画像が違う）なら対象物ありと判断する。
【0084】
これらのアルゴリズムは、対象物の有無の判断の例として述べたが、対象物が何かを判断することにも用いることができる。
【0085】
「Ｓ１０．対象物の認識」において、対象物の画像データより代表色を抽出し、代表色から対象物が何かを認識する、Ｋ－ｍｅａｎｓ法を使うことができる。これは、色空間であるＲＧＢ、ＨＳＶなどにプロットされた、画像の各画素をＮ個（Ｎは２以上）の色領域に分類し、分類された色空間に存在する画素数が最も多い領域の平均値を代表色とする方法である。
【0086】
その場合、対象物以外の背景・トレイ・皿・ラベルなどの色が代表色となる場合があるが、そのような代表色を対象物の色の候補から外す処理を行うことが望ましい。
【0087】
これにより、例えば対象物が牛肉の場合、その代表色が、予め取得されているリンゴの代表色よりも牛肉の代表色に近いと判断して、対象物を識別することができる。
【0088】
以上のように、対象物の色に合わせた照明光の色度とすることが望ましいが、特に、「対象物が赤色なら、照明光の色度の色偏差Ｄｕｖをマイナス側にする」「対象物が緑色・黄色なら、照明光の色度の色偏差Ｄｕｖをプラス側にする」制御とすることが好ましい。言い換えると「対象物の色度座標とその色度座標に近い黒体放射軌跡上の色度座標との差である色偏差に応じて、照明光の色度を対象物色の色偏差と同じ方向に変化させる」ことが好ましい。このような照明光の色度は対象物の色合いを強調し、食物の場合はおいしさ、他の対象物の場合は色鮮やかさを引き立たせ、商品の売り上げ増につなげることができる。
【0089】
なお、照明光の色度は、対象物の色そのものではなく、黒体放射軌跡上の色度を対象物の色にわずかに近づけた照明光の色度とするのがよい。例えば上記「葉物野菜」そのものの色度座標の一例は（０．３５，０．５０）と緑色であるが、上記Ｇの照明光の色度は（０．３７，０．４０）と黒体放射軌跡に近い。その方が、対象物を見た人は、通常の白色で照明された状態で対象物の色が鮮やかであると感じる。対象物の色で照明すると、例えば対象物を載せた白色のトレイであっても対象物の色に見えてしまい、非常に不自然な発色になる場合がある。
【0090】
Ｓ１１において、対象物照明装置１６０の色度を調色するだけでなく全光束を制御（調光）してもよい。カメラ１１０は、対象領域１８３の画像において対象物１８０が明るい・暗いことを検出することができ、対象物１８０が適切な明るさになるように、その対象領域を照明する対象物照明装置１６０の調光を行うことができる。
【0091】
＜照明装置の光源＞
対象物照明装置１６０の光源としては、色偏差Ｄｕｖを可変にできるものを用いる。通常の照明装置として、１色の光源を用いる固定色照明装置、２色の光源を用い色温度可変の調色照明装置があるが、いずれも、色偏差Ｄｕｖを可変とする機能はない。対象物照明装置１６０としては、３色以上の光源を有するもの、例えばＲ・Ｇ・Ｂ（赤・緑・青）の３原色を用いるものが適している。また、以下に説明するＲ・Ｙｗ・Ｂｗ（赤・黄白色・青白色）の３色を用いた照明装置も適している。
対象物照明装置１６０の光源としては、色偏差Ｄｕｖを可変にできるものを用いる。通常の照明装置として、１色の光源を用いる固定色照明装置、２色の光源を用い色温度可変の調色照明装置があるが、いずれも、色偏差Ｄｕｖを可変とする機能はない。対象物照明装置１６０としては、３色以上の光源を有するもの、例えばＲ・Ｇ・Ｂ（赤・緑・青）の３原色を用いるものが適している。また、以下に説明するＲ・Ｙｗ・Ｂｗ（赤・黄白色・青白色）の３色を用いた照明装置も適している。
【0092】
図６に、Ｒ・Ｙｗ・Ｂｗ（赤・黄白色・青白色）の３色の色度を説明する色度図を示す。原色の赤色（Ｒ）の発光素子であるＲ－ＬＥＤ、非原色の青白色（Ｂｗ）の発光素子であるＢｗ－ＬＥＤ、非原色の黄白色（Ｙｗ）の発光素子であるＹｗ－ＬＥＤを用いており、赤色（Ｒ）としては、図６に示すＣＩＥ１９３１色度座標において、（０．６６，０．２３）、（０．４２３，０．３５５）、（０．５，０．５）と色度境界線Ｅで囲まれる範囲の色度の色、青白色（Ｂｗ）としては、ＣＩＥ１９３１色度座標において、（０．３３６，０．２４）、（０．３５２，０．４４）、（０．１５，０．２）、（０．２，０．１）で囲まれる範囲の色度の色、黄白色（Ｙｗ）としては、ＣＩＥ１９３１色度座標において、（０．５，０．５）、（０．４２３，０．３５５）、（０．３４２，０．３１２）、（０．３５２，０．４４）、（０．３７，０．６３）及び色度境界線Ｅで囲まれる範囲の色度の色であることが好ましい。これにより、例えば１８００Ｋ～１２０００Ｋといった黒体放射軌跡に沿った色や、青空や夕日の色といった実用範囲の色を幅広く再現することができるとともに、Ｄｕｖを変化させることができる。なお、上記Ｒ・Ｙｗ・Ｂｗの３色を用いることにより、色度境界線に近いＢ（青色）の光よりＢｗ（青白色）の光の方が視感度が高いため、Ｒ・Ｇ・Ｂの三原色の発光素子を用いる場合に比べて、電力光束変換効率（ｌｍ／Ｗ）を比較的良好にできるという利点を有する。
【0093】
＜実施形態２＞
＜用途＞
実施形態２のカメラ連動照明制御システム１００Ｂを図７に示す。これは、カメラで対象物を撮影し、対象物の色に適した色合いの光を照明するシステムであり、カメラ連動照明制御システム１００に対して全般照明装置１７０Ａ・１７０Ｂ(まとめて全般照明装置１７０とする)が加わっている。
＜用途＞
実施形態２のカメラ連動照明制御システム１００Ｂを図７に示す。これは、カメラで対象物を撮影し、対象物の色に適した色合いの光を照明するシステムであり、カメラ連動照明制御システム１００に対して全般照明装置１７０Ａ・１７０Ｂ(まとめて全般照明装置１７０とする)が加わっている。
【0094】
＜構成＞
カメラ連動照明制御システム１００Ｂのうち、新たな構成要素である全般照明装置１７０は、室内全体を照明するものであり、例えば通路の上における天井１９０に設置されている。
カメラ連動照明制御システム１００Ｂのうち、新たな構成要素である全般照明装置１７０は、室内全体を照明するものであり、例えば通路の上における天井１９０に設置されている。
【0095】
第２照明制御装置１５０により、全般照明装置１７０は、時刻に応じて色温度・調光率が変化するスケジュール運転が行われる。スケジュール運転の例を示すグラフを図８に示すが、説明を簡単にするため色温度の変化をＡ、Ｂ、Ｃの３つだけにしている。色温度・調光率が変化する時刻は、日の出・日没時刻などで変化させることが望ましいが、図８においてはそのような変化を考慮しない、特定の季節の一例を示すに留める。朝である時間帯Ａでは色温度を５０００Ｋ（後述する図９の点Ｚ（Ｃ））と高くするとともに調光率を１００％と明るく照明し、昼である時間帯Ｂでは色温度を４０００Ｋ（点Ｚ）と少し下げるとともに調光率を９０％に落とし、夕方である時間帯Ｃでは色温度を３０００Ｋ（点Ｚ（Ｗ））と少し下げるとともに調光率を８０％に落とした例とする。
【0096】
本実施形態において、全般照明装置１７０の色温度を変化させる際に、対象物用の対象物照明装置１６０の色温度も連動させている。図９は全般照明装置及び対象物照明装置の色度制御を説明するための色度図である。
【0097】
全体照明である全般照明装置１７０の照明光の色度がＺ（Ｃ）、Ｚ、Ｚ（Ｗ）の時に、対象物の対象物照明装置１６０の照明光の色度はそれぞれＮ２（Ｃ）、Ｎ２、Ｎ２（Ｗ）とする。これにより、全体照明の照明光の色度と対象物の照明の照明光の色度の差が小さくなる。なお、全体照明の色温度変化と同じ量の相関色温度（ＴＣＣＴ）の変化をする必要はなく、ほぼ同じ方向の変化をすればよい。
【0098】
＜実施形態３＞
＜概要＞
本実施形態は、予め、対象物である料理の種類に対して、人がおいしく感じる相関色温度がどうなるかを実験しておき、その結果をカメラ・照明制御装置１３０に記憶させておく。そして、実際の対象物１８０である料理をカメラ１１０で撮影して画素分析を行い、対象物照明装置１６０を人がおいしく感じる相関色温度に制御するカメラ連動照明制御システム１００である。従って制御内容は実施形態１とは異なるが、ハードウエアとしては図１と同じものを用いるため、各要素の符号としては実施形態１と同じものを用いる。
＜概要＞
本実施形態は、予め、対象物である料理の種類に対して、人がおいしく感じる相関色温度がどうなるかを実験しておき、その結果をカメラ・照明制御装置１３０に記憶させておく。そして、実際の対象物１８０である料理をカメラ１１０で撮影して画素分析を行い、対象物照明装置１６０を人がおいしく感じる相関色温度に制御するカメラ連動照明制御システム１００である。従って制御内容は実施形態１とは異なるが、ハードウエアとしては図１と同じものを用いるため、各要素の符号としては実施形態１と同じものを用いる。
【0099】
＜用途＞
本システムを用いて、スーパーマーケットの料理・総菜売り場で料理・惣菜に応じた照明を行うことができる他、レストランでも料理に応じた照明を行うことができる。それにより、客の購買意欲を刺激したり、客の満足度を高めたりすることができる。
本システムを用いて、スーパーマーケットの料理・総菜売り場で料理・惣菜に応じた照明を行うことができる他、レストランでも料理に応じた照明を行うことができる。それにより、客の購買意欲を刺激したり、客の満足度を高めたりすることができる。
【0100】
＜おいしく感じる相関色温度の実験＞
人が好ましく感じる相関色温度の実験として、１０種類の料理（ニンジン・トマト・コーン・葉物野菜を含むサラダなど、素材を加工していない料理を含む）を、４人の被験者に見せ、料理に当てる照明の相関色温度を変化させて、被験者の脳波を測定して、それぞれの被験者の脳波より、見た目でおいしく感じるかどうかを判定した。脳波の測定方法は専門家の指示に従い、判定も専門家に依頼した。また、各料理について自動露出で写真を撮影し、画素のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均及び標準偏差を解析した。ただし、画素のＲ、Ｇ、Ｂ値はそれぞれ０から２５５の間の値を取る。そのうえで、おいしく感じる相関色温度を画素のＲＧＢ値の関数として表すこととした。
人が好ましく感じる相関色温度の実験として、１０種類の料理（ニンジン・トマト・コーン・葉物野菜を含むサラダなど、素材を加工していない料理を含む）を、４人の被験者に見せ、料理に当てる照明の相関色温度を変化させて、被験者の脳波を測定して、それぞれの被験者の脳波より、見た目でおいしく感じるかどうかを判定した。脳波の測定方法は専門家の指示に従い、判定も専門家に依頼した。また、各料理について自動露出で写真を撮影し、画素のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均及び標準偏差を解析した。ただし、画素のＲ、Ｇ、Ｂ値はそれぞれ０から２５５の間の値を取る。そのうえで、おいしく感じる相関色温度を画素のＲＧＢ値の関数として表すこととした。
【0101】
図１２に、本実験の結果として得られた料理とおいしく感じる照明の相関色温度の関係を示す図を示す。横軸は照明光の相関色温度であり、写真で示す料理とそれに対応するおいしく感じる相関色温度を示している。
この実験で得られた、料理の画像データとおいしく感じる照明の相関色温度の関係は、
この実験で得られた、料理の画像データとおいしく感じる照明の相関色温度の関係は、
【0102】
【数1】
【0103】
この方式は、料理の種類を識別して、料理の種類に応じた相関色温度にする方式ではなく、対象物である料理の画素分析に基づいて相関色温度を調整する方式である。そのため、名称のない料理など、どのような料理であってもおいしく感じる照明の相関色温度を設定することができる。なお、料理の種類を識別して、もともと料理に応じて予め決まっている相関色温度の照明とする方式を併用してもよく、レストランなど料理の種類が決まっている場合にはその方が安定した照明制御が可能である。
【0104】
この数式における各パラメータ自体は実験値なので、料理や被験者が変わることにより変わるが、傾向として以下のことが言えることがわかった。
【0105】
撮影領域の画素Ｒ値が多い料理の場合（Ｒａｖｅが大きい場合）、例えば赤色や茶色の面積の多い料理の場合、Ｒａｖｅの係数がマイナスなので、低色温度が好まれる傾向がある。
【0106】
撮影領域の画素Ｇ値が多い料理の場合（Ｇａｖｅが大きい場合）、例えば緑色の葉物野菜などの場合、Ｇａｖｅの係数がプラスなので、高色温度が好まれる傾向がある。これは本実験で明らかになった新しい知見といえる。事前の予想では、画素の「緑」の多さの色温度に与える影響は比較的中立的、つまり緑の係数は小さいと考えられていたからである。
【0107】
撮影領域の画素Ｂ値が多い料理の場合（Ｂａｖｅが大きい場合）、Ｂａｖｅの係数がマイナスなので、青色成分の多い料理に高色温度が好まれる傾向が得られなかった。これも意外な結果だが、多くの料理は見た目が青色ではなく、Ｂ値以外のＲ値、Ｇ値も高い料理（例えば白色であるライス）などでＢａｖｅが高い場合があることにも関係しているかもしれない。
【0108】
撮影領域の画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の標準偏差（ばらつき）を示すＲｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄの係数について、Ｒｓｄの係数はプラス、Ｇｓｄの係数はマイナス、Ｂｓｄの係数はややプラスとなった。従って、撮影領域の各画素のＲ値のばらつきが大きい（Ｒｓｄが大きい）ものでは相関色温度がプラスの方向、撮影領域の各画素のＧ値のばらつきが大きい（Ｇｓｄが大きい）ものでは相関色温度がマイナスの方向が好まれることがわかった。ただし、色とりどりの料理では、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄとも大きくなる傾向があるため、結果としてＣＣＴへの影響がある程度打ち消される場合がある。
【0109】
＜おいしく感じる相関色温度にする照明制御＞
図１に示したカメラ連動照明制御システム１００において、上述の式をカメラ・照明制御装置１３０、あるいはカメラ・照明制御装置１３０がアクセス可能なコンピュータやサーバに入れ、カメラ１１０で対象物１８０である料理を撮影し、対象領域１８３を抽出する。その際、対象領域１８３として、料理の存在する領域、例えばお皿の部分だけを抽出することが好ましいが、スーパーマーケットの総菜コーナー全体やレストランのテーブル全体を対象領域１８３とし、対象物以外の背景の画素を除外してもよい。背景の画素を除外するため、予め背景を撮影して背景の画素の特徴を認識しておく方法や、手動で背景の画素の色度範囲を設定する方法などがある。
図１に示したカメラ連動照明制御システム１００において、上述の式をカメラ・照明制御装置１３０、あるいはカメラ・照明制御装置１３０がアクセス可能なコンピュータやサーバに入れ、カメラ１１０で対象物１８０である料理を撮影し、対象領域１８３を抽出する。その際、対象領域１８３として、料理の存在する領域、例えばお皿の部分だけを抽出することが好ましいが、スーパーマーケットの総菜コーナー全体やレストランのテーブル全体を対象領域１８３とし、対象物以外の背景の画素を除外してもよい。背景の画素を除外するため、予め背景を撮影して背景の画素の特徴を認識しておく方法や、手動で背景の画素の色度範囲を設定する方法などがある。
【0110】
対象領域１８３の、好ましくは背景以外の各画素におけるＲＧＢの値の平均値及び標準偏差を導出し、上記の式に当てはめ、対象物照明装置１６０の相関色温度を制御する。このような制御を、レストランや、総菜コーナーで行うことにより、料理をおいしく見せることができ、顧客満足の増加や売り上げ増に寄与すると考えられる。
【0111】
なお、上述の式はあくまでも一つの例であって、対象領域の画素の色成分を分析し、その分析結果に基づく照明光の相関色温度制御を含む色度制御を行うことが本実施形態のポイントである。その際に、上述の式の各係数がプラス方向かマイナス方向かという点も比較的重要な点となる。
【0112】
以上の説明では、各画素にＲ（赤）・Ｇ（緑）・Ｂ（青）のいずれかの原色系フィルターを有するカメラを用いるものとしたが、各画素にＣ（シアン）・Ｍ（マゼンタ）・Ｙ（イエロー）の３色又はＣ・Ｍ・Ｙ・Ｇの４色のいずれかの補色系フィルターを有するカメラを用いてもよい。
【0113】
＜Ｄｕｖも合わせて変化させる例＞
上述の実験ではＣＣＴのみを変化させたが、Ｄｕｖもあわせて変化させる予備実験も開始している。
上述の実験ではＣＣＴのみを変化させたが、Ｄｕｖもあわせて変化させる予備実験も開始している。
【0114】
Ｄｕｖの変化の方法として、ＣＣＴに段階的に連動させる方法がある。例えば
ＣＣＴ＜３５００ → Ｄｕｖ＝－６
３５００≦ＣＣＴ＜４０００ → Ｄｕｖ＝－３
４０００≦ＣＣＴ＜５０００ → Ｄｕｖ＝０
５０００≦ＣＣＴ＜５５００ → Ｄｕｖ＝３
５５００≦ＣＣＴ → Ｄｕｖ＝６
と、ＣＣＴが小さい場合にＤｕｖをマイナス側、ＣＣＴが大きい場合にＤｕｖをプラス側に段階的に変化させる方法である。
ＣＣＴ＜３５００ → Ｄｕｖ＝－６
３５００≦ＣＣＴ＜４０００ → Ｄｕｖ＝－３
４０００≦ＣＣＴ＜５０００ → Ｄｕｖ＝０
５０００≦ＣＣＴ＜５５００ → Ｄｕｖ＝３
５５００≦ＣＣＴ → Ｄｕｖ＝６
と、ＣＣＴが小さい場合にＤｕｖをマイナス側、ＣＣＴが大きい場合にＤｕｖをプラス側に段階的に変化させる方法である。
【0115】
Ｄｕｖの変化の方法として、ＣＣＴに連続的に連動させる手法もある。例えば
ＣＣＴ＜３５００ → Ｄｕｖ＝－６
３５００≦ＣＣＴ＜５５００ → Ｄｕｖ＝（ＣＣＴ－３５００）＊１２／２０００－６
５５００≦ＣＣＴ → Ｄｕｖ＝６
と、ＣＣＴが小さい場合にＤｕｖをマイナス側、ＣＣＴが大きい場合にＤｕｖをプラス側に連続的に変化させる方法である。
ＣＣＴ＜３５００ → Ｄｕｖ＝－６
３５００≦ＣＣＴ＜５５００ → Ｄｕｖ＝（ＣＣＴ－３５００）＊１２／２０００－６
５５００≦ＣＣＴ → Ｄｕｖ＝６
と、ＣＣＴが小さい場合にＤｕｖをマイナス側、ＣＣＴが大きい場合にＤｕｖをプラス側に連続的に変化させる方法である。
【0116】
どちらの方法によっても、料理が変わることによる照明光の変化による見栄えの変化が明確になり、訴求効果がより強くなる。
【0117】
上述の値は一例であり、例えばＤｕｖがプラス側だと対象物がわずかに緑色がかるのが嫌われる場合があるため、低いＣＣＴでＤｕｖがマイナス側、高いＣＣＴでＤｕｖがゼロになるなど、Ｄｕｖの値を上記の値からずらしてもよい。
【0118】
＜実施形態４＞
＜基本構成＞
本実施形態に係るカメラ連動照明制御システム３００の構成図を図１３に示す。カメラ連動照明制御システム３００は、カメラ３１０、カメラ・照明制御装置３５０、対象物照明装置３６０及び対象物３７０を含む。対象物照明装置３６０はスポットライトであって、灯体３６１、電源部３８０、灯体３６１を電源部３８０に連結するアーム３７５よりなる。
＜基本構成＞
本実施形態に係るカメラ連動照明制御システム３００の構成図を図１３に示す。カメラ連動照明制御システム３００は、カメラ３１０、カメラ・照明制御装置３５０、対象物照明装置３６０及び対象物３７０を含む。対象物照明装置３６０はスポットライトであって、灯体３６１、電源部３８０、灯体３６１を電源部３８０に連結するアーム３７５よりなる。
【0119】
＜カメラ＞
天井３９０に設置されたカメラ３１０は、カメラ・照明制御装置３５０と制御信号３１２で接続されている。カメラ３１０は対象物３７０を撮影し、その画像に対し、カメラ内、外部サーバ、あるいはカメラ・照明制御装置３５０内にある画像認識機能によって、画像中の対象領域内の対象物又は対象物の色度（色分布）の認識がなされる。
天井３９０に設置されたカメラ３１０は、カメラ・照明制御装置３５０と制御信号３１２で接続されている。カメラ３１０は対象物３７０を撮影し、その画像に対し、カメラ内、外部サーバ、あるいはカメラ・照明制御装置３５０内にある画像認識機能によって、画像中の対象領域内の対象物又は対象物の色度（色分布）の認識がなされる。
【0120】
＜カメラ・照明制御装置＞
カメラ・照明制御装置３５０は、タブレット、スマートフォンあるいはＰＣよりなり、照明制御ソフトウエア３５１が動作している。カメラ３１０によって撮影され、画像認識機能によって認識された対象物又は対象物の色度に応じて、照明制御ソフトウエア３５１が、３色のＬＥＤの発光強度を調節する。３色のＬＥＤの発光強度の条件が、無線の制御信号３５２として送信される。
カメラ・照明制御装置３５０は、タブレット、スマートフォンあるいはＰＣよりなり、照明制御ソフトウエア３５１が動作している。カメラ３１０によって撮影され、画像認識機能によって認識された対象物又は対象物の色度に応じて、照明制御ソフトウエア３５１が、３色のＬＥＤの発光強度を調節する。３色のＬＥＤの発光強度の条件が、無線の制御信号３５２として送信される。
【0121】
＜灯体＞
図１４は灯体３６１の枠３６７で囲まれた内部が見えるようにした説明図である。灯体３６１は、ヒートシンク３６４、その上に設置された光源３２０、レンズ３６８、枠３６７を備える。図１３に記載の通り、光源３２０から発した光がレンズ３６８により所定の放射角の照明光３６２として放射され、対象物３７０を照明する。
図１４は灯体３６１の枠３６７で囲まれた内部が見えるようにした説明図である。灯体３６１は、ヒートシンク３６４、その上に設置された光源３２０、レンズ３６８、枠３６７を備える。図１３に記載の通り、光源３２０から発した光がレンズ３６８により所定の放射角の照明光３６２として放射され、対象物３７０を照明する。
【0122】
＜電源部＞
図１３において、電源部３８０は、天井３９０に設置された配線ダクトレール３９５に、前取付部３８６、後取付部３８８により取り付けられ、また給電されている（配線ダクトレールの中は通常見えないが、本図では電源部３８０の取付状態がわかるように配線ダクトレールを半透明にして図示している）。取付はレバー３８５を回して行う。
図１３において、電源部３８０は、天井３９０に設置された配線ダクトレール３９５に、前取付部３８６、後取付部３８８により取り付けられ、また給電されている（配線ダクトレールの中は通常見えないが、本図では電源部３８０の取付状態がわかるように配線ダクトレールを半透明にして図示している）。取付はレバー３８５を回して行う。
【0123】
電源部３８０はワイヤレスモジュール３８２を挿入するスロットを備え、ワイヤレスモジュール３８２は外部のカメラ・照明制御装置３５０から送られた無線の制御信号３５２を電源部３８０に伝える。
【0124】
電源部３８０は３色のＬＥＤをそれぞれ独立して駆動するための３ｃｈの駆動出力を備える。ワイヤレスモジュール３８２が制御信号を電源部３８０に伝送することによって、３ｃｈの駆動出力がそれぞれ制御される。
【0125】
＜光源＞
本実施形態に用いる光源３２０の平面図を図１５に示す。光源３２０は、配線パターンを有する基板３２１上の発光領域３２２に、３色の発光素子を配置したものである。発光素子としては、ＣＳＰ（Ｃｈｉｐ Ｓｉｚｅ Ｐａｃｋａｇｅ）型ＬＥＤ３２３－１（Ｅ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２（Ｄ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３（Ｆ）各１７個を図１５のように配置し、基板内部の配線で直列に接続している。光源３２０は取付穴３２５を備え、取付穴３２５にネジを通してヒートシンク３６４に締結する。光源３２０は配線端子３２６－１（ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１用）、配線端子３２６－２（ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２用）、配線端子３２６ー３（ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３用）、配線端子３２６－０（共通端子）を備え、３つの出力を有する電源部３８０に接続され、各ＬＥＤの発光が制御される。
本実施形態に用いる光源３２０の平面図を図１５に示す。光源３２０は、配線パターンを有する基板３２１上の発光領域３２２に、３色の発光素子を配置したものである。発光素子としては、ＣＳＰ（Ｃｈｉｐ Ｓｉｚｅ Ｐａｃｋａｇｅ）型ＬＥＤ３２３－１（Ｅ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２（Ｄ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３（Ｆ）各１７個を図１５のように配置し、基板内部の配線で直列に接続している。光源３２０は取付穴３２５を備え、取付穴３２５にネジを通してヒートシンク３６４に締結する。光源３２０は配線端子３２６－１（ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１用）、配線端子３２６－２（ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２用）、配線端子３２６ー３（ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３用）、配線端子３２６－０（共通端子）を備え、３つの出力を有する電源部３８０に接続され、各ＬＥＤの発光が制御される。
【0126】
＜ＬＥＤの構造＞
実施形態に用いる発光素子であるＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３は、ＩｎＧａＮなどからなる青色ＬＥＤチップと、青色ＬＥＤチップの側面及び上面を覆う蛍光体含有樹脂を備え、各ＬＥＤの底面または側面に電流を流すための端子を有するものである。蛍光体としては、青色ＬＥＤの光を吸収して緑色の光を発光する緑色、黄色の光を発光する黄色蛍光体、赤色の光を発光する赤色蛍光体のうちの１つまたはいくつかを用いる。
実施形態に用いる発光素子であるＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３は、ＩｎＧａＮなどからなる青色ＬＥＤチップと、青色ＬＥＤチップの側面及び上面を覆う蛍光体含有樹脂を備え、各ＬＥＤの底面または側面に電流を流すための端子を有するものである。蛍光体としては、青色ＬＥＤの光を吸収して緑色の光を発光する緑色、黄色の光を発光する黄色蛍光体、赤色の光を発光する赤色蛍光体のうちの１つまたはいくつかを用いる。
【0127】
以上の各ＬＥＤにおいて、黄色系蛍光体としては、例えば（Ｙ１－ｘＧｄｘ）３Ａｌ５Ｏ１２：Ｃｅ２＋（０≦ｘ≦１）を、緑色系蛍光体としては、例えばＬｕ３Ａｌ５Ｏ１２：Ｃｅ２＋を、赤色系蛍光体としては例えばＳｒｘＣａ１－ｘＡｌＳｉＮ３：Ｅｕ３＋（０≦ｘ≦１）蛍光体、Ｓｒ［ＬｉＡｌ３Ｎ４］：Ｅｕ２＋やＫ２ＳｉＦ６：Ｍｎ４＋蛍光体を好適に用いることができる。量子ドットも好適に用いることができる。
【0128】
＜ＬＥＤの色度＞
図１６はこれらのＬＥＤの色度を説明するための色度図（ＣＩＥ１９３１色度座標図）であり、黒体放射軌跡の色度を結ぶ線をＢＢＬとして示している。また、ＢＢＬ上の色温度ＴＣＴに最も近い色に見える色度である相関色温度ＴＣＣＴを表す線と、ＢＢＬからの色偏差Ｄｕｖを表す線を示す。
本実施形態に用いる発光素子であるＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３の色度は、それぞれ図１６における「Ｅ」（肉用ＬＥＤ）、「Ｄ」（パン用ＬＥＤ）、「Ｆ」（鮮魚ＬＥＤ）である。ただし「肉用、パン用、鮮魚用」は例示にすぎず、「Ｅ」は赤い果物、「Ｄ」は揚げ物など、様々な対象物にも適している。
図１６はこれらのＬＥＤの色度を説明するための色度図（ＣＩＥ１９３１色度座標図）であり、黒体放射軌跡の色度を結ぶ線をＢＢＬとして示している。また、ＢＢＬ上の色温度ＴＣＴに最も近い色に見える色度である相関色温度ＴＣＣＴを表す線と、ＢＢＬからの色偏差Ｄｕｖを表す線を示す。
本実施形態に用いる発光素子であるＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３の色度は、それぞれ図１６における「Ｅ」（肉用ＬＥＤ）、「Ｄ」（パン用ＬＥＤ）、「Ｆ」（鮮魚ＬＥＤ）である。ただし「肉用、パン用、鮮魚用」は例示にすぎず、「Ｅ」は赤い果物、「Ｄ」は揚げ物など、様々な対象物にも適している。
【0129】
ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１（Ｄ）の色度座標は（０．４５８．０．４０７）である。
ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２（Ｅ）の色度座標は（０．４１２、０．３２７）である。
ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３（Ｆ）の色度座標は（０．３５８、０．３４２）である。
相関色温度ＴＣＣＴ（単位Ｋ（ケルビン））は、ＥとＤは約２７００Ｋ、Ｆは約４５００Ｋ、その差は約１８００Ｋである。
ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２（Ｅ）の色度座標は（０．４１２、０．３２７）である。
ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３（Ｆ）の色度座標は（０．３５８、０．３４２）である。
相関色温度ＴＣＣＴ（単位Ｋ（ケルビン））は、ＥとＤは約２７００Ｋ、Ｆは約４５００Ｋ、その差は約１８００Ｋである。
【0130】
ＢＢＬからの色偏差Ｄｕｖは、Ｄは約－１、Ｅは約－３１、その差は約３０である。
また、この３色のＬＥＤは、いずれも色偏差Ｄｕｖが黒体放射軌跡（ＢＢＬ＝Ｂｌａｃｋ Ｂｏｄｙ Ｌｏｃｕｓ）よりマイナス側にある。
また、この３色のＬＥＤは、いずれも色偏差Ｄｕｖが黒体放射軌跡（ＢＢＬ＝Ｂｌａｃｋ Ｂｏｄｙ Ｌｏｃｕｓ）よりマイナス側にある。
【0131】
なお、各ＬＥＤの色度を、ＣＩＥ１９３１における色度座標（ｘ，ｙ）でなくＣＩＥ１９７６における色度座標（ｕ‘，ｖ’）で表示することもでき、両者はｕ’＝４ｘ／（－２ｘ＋１２ｙ＋３），ｖ’＝９ｙ／（－２ｘ＋１２ｙ＋３）という変換式で相互に変換可能である。その他の色度座標系で表示してもよい。
【0132】
特に、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２の色度が、黒体放射軌跡（ＢＢＬ）から離れた、色偏差Ｄｕｖが－３１とその絶対値が大きな色であることが特徴である。ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２と、比較的黒体放射軌跡に近いＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３を組み合わせることによって、色偏差を適宜調整することができる。
【0133】
発光素子であるＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１（Ｄ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２（Ｅ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３（Ｆ）の光を適宜組み合わせて、図１６の三角形及びその内側の色度の光を得ることができる。例えば図でＤＥ、ＥＦ、ＥＦと示している点の色を食材に合わせて好適に用いることができる。
【0134】
従来、複数の色を合成する照明として、色温度を変える調色照明がある。調色照明では黒体放射軌跡に沿って「色温度」を変えることにより、「寒色・高色温度・蛍光灯の色」から「暖色・低色温度・電球の色」の間を調整して、人に違和感のない照明を実現していた。本実施例ではそのような「居住空間用」の照明とは異なり、人には違和感のある「ＢＢＬからの色偏差」を変えた照明により、対象物の色を引き立たせる照明としている。
【0135】
発光素子であるＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－１（Ｄ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－２（Ｅ）、ＣＳＰ型ＬＥＤ３２３－３（Ｆ）はスペクトルにも特徴がある。レンズ３６８など光学系を介した後の、ＤとＦのスペクトルを図１７、ＤとＥのスペクトルを図１８に示す。各グラフは波長４９０以上５７０ｎｍ以下の領域のＧ（緑）の最大値で規格化している。各発光素子のスペクトルは、後述するＲＧＢ単色光の合成とは異なり、全波長領域にスペクトル成分を有しているが、波長６００以上６６０ｎｍ以下の領域のＲ（赤）の最大値＞波長４９０以上５７０ｎｍ以下の領域のＧ（緑）の最大値＞波長５７０以上６００ｎｍ以下の領域のＹ（黄）の最大値と、Ｙを抑えた形状（Ｙの最大値がＲ及びＧの最大値より小さい）にして、赤色を強調している。従って、Ｄ、Ｅ、Ｆを合成したスペクトルも、「Ｒ＞Ｇ＞Ｙ」の関係になっている。
【0136】
Ｇの最大値で光強度を規格化してＤとＦのスペクトルを比較した図１７より、低色温度のＤに比べて高色温度のＦは、Ｒの成分を弱め、Ｂの成分を強めていることがわかる。
【0137】
Ｇの最大値で光強度を規格化してＤとＥのスペクトルを比較した図１８より、Ｄｕｖの絶対値が小さいＤに比べて、Ｄｕｖのマイナス側の絶対値が大きいＥは、Ｂ及びＲの成分を強めていることがわかる。
【0138】
なお、図１７・図１８の縦軸は光の強度であり、視感度を考慮していない点に注意が必要である。ＣＩＥ１９３１比視感度曲線における視感度の係数は、波長４５０ｎｍ（Ｂ）で０．０６４７２、波長５４０ｎｍ（Ｇ）で０．９５４４７、波長５８０ｎｍ（Ｙ）で０．８９６３６、波長６３０ｎｍ（Ｒ）で０．２９８０３と、ＧとＹの係数が１に近く、ＢやＲの係数は小さい。従って、ＧやＹ成分の色の、全体の見え方に与える影響は大きい。
【0139】
そのような点も考慮すると、各色のスペクトルにおいて、Ｙの最大値（視感度を考慮しない値）はＧの最大値を１として０．２５以上であればよく、０．５以上であることがより好ましい。一方、Ｙの最大値はＧの最大値とＲの最大値を結ぶ線より下側にあり、Ｙの成分が抑えられているのがよく、好ましくはＹの最大値がＧの最大値より下であることがより好ましい。
【0140】
特徴的なスペクトルを有するＤ・Ｅ・Ｆの３色の発光素子を使う方式と、原理的にすべての色を出せるＲＧＢ（赤・緑・青）方式の違いを、図１９を用いて説明する。図１９のＲは赤、Ｇは緑、Ｂは青である。ＲＧＢを使ってすべての色が得られるので、Ｄ・Ｅ・Ｆの３色を使ってもＲＧＢ方式と差がないのではないかという疑問があると思われるが、図１９に示すように、Ｄ・Ｅ・Ｆの３色で囲まれる領域はＲＧＢ３色で囲まれる領域に比べて極めて小さい。
【0141】
色むらを説明するための模式説明図を図２０に示す。光源３２０‘は３色のＬＥＤ（Ｅ、Ｆ、Ｇ）からなり、レンズ３６８’を介して、白色の対象物３７０‘を照射する。その際、３個のＬＥＤからの光が完全には重ならないため、Ｄ－ｒｉｃｈ、Ｅ－ｒｉｃｈ、Ｆ－ｒｉｃｈとして示した部分が生じる。仮に「ＲＧＢ」の原色の光源を用いていたら、これらの部分がＲ－ｒｉｃｈ、Ｇ－ｒｉｃｈ、Ｂ－ｒｉｃｈとなるが、Ｒ・Ｇ・Ｂが異なる原色であることにより、色むらが目立つ。本発明では、原色光源を用いず、限られた色度範囲における３色のＬＥＤを用いることにより、光の重なりが十分でない部分の色度の差がそもそも少ないことにより、色むらを本質的に低減している。
【0142】
Ｒ・Ｇ・Ｂの成分だけでなくＹの成分も適度に含み、もともと対象物照明に適したスペクトルを有するＤ、Ｅ、Ｆの照明、あるいはこれらの混色の照明とすることにより、例えば赤色・黄色の果物、緑色系の野菜、赤色系の肉・刺身・サーモン、背の青い魚、茶色系のパン・焼き菓子・揚げ物など、様々な食物をカメラで識別し、その食物に適した照明が実現できる。また、本対象物照明装置は食材用を念頭に開発したものだが、衣服、車のボディー、家具、小物、花など様々な対象物の照明に用いても、きれいに見えるという結果が得られている。ただし「店ではきれいな色だったが家では違う色に見える」という場合があるので、ＢＢＬからの色偏差の絶対値の大きいＥのような光を調整して足すことが好ましい。本対象物照明装置は「混色」により色偏差の量、つまり色の見え方の微調整ができるので好都合である。
【0143】
また、図１５に示す光源３２０において、発光領域３２２に配置された３色のＬＥＤの色度差が小さいため、対象物に照射したときの色むらが小さくなり、ほとんどわからなくなるという利点がある。
【0144】
本発明に用いる各発光素子の相関色温度ＴＣＣＴは、２０００Ｋ以上、好ましくは２５００Ｋ以上がよく、６０００Ｋ以下、好ましくは５０００Ｋ以下がよい。
【0145】
本発明に用いる各発光素子のＢＢＬからの色偏差Ｄｕｖ（色偏差ｄｕｖの１０００倍）は、－５０以上（絶対値が５０以下）、好ましくは－４０以上（絶対値が４０以下）がよく、＋２０以下、好ましくは＋１０以下がよく、最も色偏差の差がある２つの発光素子の色偏差の差が５０以下であるとよく、４０以下であることが好ましい。このような限られた色偏差の発光素子を用いることにより、色むらが低減できる。一方、様々な色の対象物に対応するためには、最も色偏差の差がある２つの発光素子の色偏差が１０以上、好ましくは２０以上、さらに好ましくは３０以上であるとよい。
【0146】
本発明に用いる最も低色温度の発光素子（実施形態４ではＤ）と最も高色温度の発光素子（実施形態４ではＦ）の相関色温度ＴＣＣＴの差は、様々な色の対象物に対応するためには４００Ｋ以上、好ましくは８００Ｋ以上、さらに好ましくは１２００Ｋ以上がよい。一方、色むらを低減する観点からはその差が３０００Ｋ以下、好ましくは２０００Ｋ以下がよい。
【0147】
＜実施形態５＞
＜基本構成＞
本実施形態に係るカメラ連動照明制御システムに用いる対象物照明装置５６０を図２１に示す。対象物照明装置５６０はスポットライトであって、灯体５６１、電源部５８０、灯体５６１を電源部５８０に連結するアーム５７５よりなり、配線ダクトレールに接続可能である。無線で発光色を制御するため、電源部５８０に着脱可能な無線送受信機であるワイヤレスモジュール５８２を備え、カメラ３１０と接続されたカメラ・照明制御装置３５０を用いて発光色を変化させる。
＜基本構成＞
本実施形態に係るカメラ連動照明制御システムに用いる対象物照明装置５６０を図２１に示す。対象物照明装置５６０はスポットライトであって、灯体５６１、電源部５８０、灯体５６１を電源部５８０に連結するアーム５７５よりなり、配線ダクトレールに接続可能である。無線で発光色を制御するため、電源部５８０に着脱可能な無線送受信機であるワイヤレスモジュール５８２を備え、カメラ３１０と接続されたカメラ・照明制御装置３５０を用いて発光色を変化させる。
【0148】
＜灯体＞
図２２は灯体５６１の分解斜視図である。灯体５６１は、ヒートシンク５６４、その上に設置されたプリント基板５２１、マルチレンズ５６６及びマルチレンズ内に一体成型された１２個のレンズ５６８を備える。プリント基板５２１の上に１２個の表面実装型ＬＥＤ５２３が実装されており、それぞれの表面実装型ＬＥＤ５２３とレンズ５６８とが対応している。
図２２は灯体５６１の分解斜視図である。灯体５６１は、ヒートシンク５６４、その上に設置されたプリント基板５２１、マルチレンズ５６６及びマルチレンズ内に一体成型された１２個のレンズ５６８を備える。プリント基板５２１の上に１２個の表面実装型ＬＥＤ５２３が実装されており、それぞれの表面実装型ＬＥＤ５２３とレンズ５６８とが対応している。
【0149】
＜光源＞
図２３はＬＥＤの色度を説明するための色度図である。表面実装型ＬＥＤ５２３は、図２３に示すＢ２７（２７００Ｋ）、Ａ２７（ＴＣＣＴ＝２７００Ｋ，Ｄｕｖ＝－１０）、Ｂ４６（４６００Ｋ）、Ａ４６（ＴＣＣＴ＝４６００Ｋ、Ｄｕｖ＝－１０）の４色のＬＥＤがそれぞれ３個ずつよりなる。これにより、図２３に示す四角形内の色度の色、例えばＡＷ３０（ＴＣＣＴ＝３０００Ｋ，Ｄｕｖ＝－４）、ＡＷ３５（ＴＣＣＴ＝３５００Ｋ，Ｄｕｖ＝－５）、ＡＷ４２（ＴＣＣＴ＝４２００Ｋ，Ｄｕｖ＝－５）を発光することができる。
図２３はＬＥＤの色度を説明するための色度図である。表面実装型ＬＥＤ５２３は、図２３に示すＢ２７（２７００Ｋ）、Ａ２７（ＴＣＣＴ＝２７００Ｋ，Ｄｕｖ＝－１０）、Ｂ４６（４６００Ｋ）、Ａ４６（ＴＣＣＴ＝４６００Ｋ、Ｄｕｖ＝－１０）の４色のＬＥＤがそれぞれ３個ずつよりなる。これにより、図２３に示す四角形内の色度の色、例えばＡＷ３０（ＴＣＣＴ＝３０００Ｋ，Ｄｕｖ＝－４）、ＡＷ３５（ＴＣＣＴ＝３５００Ｋ，Ｄｕｖ＝－５）、ＡＷ４２（ＴＣＣＴ＝４２００Ｋ，Ｄｕｖ＝－５）を発光することができる。
【0150】
図２３において各色の合成により得られたスペクトルの一例として、ＡＷ３５、つまりＴＣＣＴ＝３５００Ｋの合成スペクトルを図２４に示す。４５０ｎｍ付近の青色成分をＢ、５５０ｎｍ付近の緑色成分をＧ、５９０ｎｍ付近の黄色成分をＹ、６３０ｎｍ付近の赤色成分をＲで示す。衣料品分野においては、自然な色の見え方で対象物を見せるために、全スペクトル領域に光があり演色性Ｒａが９０以上であることが好ましく、９３以上、さらに９５以上であることがより好ましい。そのような条件下ではあるが、衣料品分野では黄ばみが少なく見える白っぽい色が好まれることを考慮し、図２３中の点線で示す典型的な高演色ＬＥＤと比べて、わずかにＹの成分を減らし、Ｒの成分を増やしている。その結果として色温度はあまり変化せず、色偏差Ｄｕｖが－５程度になる。点線で示している半値幅は、約１８０ｎｍであるが、１５０ｎｍ以上であることが好ましく、特にＲのピークを１００％とした場合にＹ（５９０ｎｍ）が５０％以上、好ましくは６０％以上、より好ましくは７０％以上であるとよい。
【0151】
ここではＢとしている第１の発光素子と、Ａとしている第２の発光素子は、色偏差Ｄｕｖの差が５以上であることが好ましく、１０以上であることがより好ましい、一方、衣料品、車のボディー、家具、小物、花など普段の照明下で見ることのある対象物について、本対象物照明装置で照明した場合と通常の対象物照明装置で照明した場合で、違和感があまり生じない範囲としては、Ｄｕｖの差が１５以下であることが好ましい。食材用であれば店での色の見え方を重視してＤｕｖの差を１５以上とし、特に肉や赤い果物を魅力的に見せることが好ましい。
【0152】
衣料品における色度の制御例として、まず、カメラで撮影された衣料品に用いられる色の傾向より、衣料品のカテゴリーあるいは色度の分布を分析する。そして、一般には、夏物衣料品やカジュアル衣料品は高色温度、冬物衣料品や高級衣料品は低色温度に照明制御するのがよいとされる。また、赤色を際立たせる場合にはＤｕｖをマイナス側にするとよい。このようなカメラ連動照明制御は、衣料品店におけるブランドイメージを踏まえた注文に応じて、制御プログラムを微調整することが望ましい。
【0153】
＜実施形態６＞
＜用途＞
本実施形態のカメラ連動照明制御システム６００の構成を図２５に示す。これは、カメラで対象物である衣服を撮影し、対象物の色に適した色合いの光を照明するカメラ連動照明制御システムである。
＜用途＞
本実施形態のカメラ連動照明制御システム６００の構成を図２５に示す。これは、カメラで対象物である衣服を撮影し、対象物の色に適した色合いの光を照明するカメラ連動照明制御システムである。
【0154】
＜構成＞
カメラ連動照明制御システム６００は、天井６９０に設置されたカメラ６１０、カメラ・照明制御装置６３０、対象物照明装置６６０、ゲートウェイ６５５、人の手元にあるカメラ制御装置用モニタ６３２などを備える。
カメラ連動照明制御システム６００は、天井６９０に設置されたカメラ６１０、カメラ・照明制御装置６３０、対象物照明装置６６０、ゲートウェイ６５５、人の手元にあるカメラ制御装置用モニタ６３２などを備える。
【0155】
＜カメラとカメラ・照明制御装置＞
カメラ６１０は、視野６１２内における対象物６８０の画像６１３を撮影し、通信線６１７を介してカメラ・照明制御装置６３０に送信する。
カメラ６１０は、視野６１２内における対象物６８０の画像６１３を撮影し、通信線６１７を介してカメラ・照明制御装置６３０に送信する。
【0156】
カメラ・照明制御装置６３０は、カメラ制御の機能と照明制御の機能を有する装置であり、画像認識機能も備えている。その機能は、ハードウエアであるコンピュータと、ソフトウエアにより実現される。その出力装置として、例えばカメラ制御装置用モニタ６３２を備え、画像６１３や制御内容を表示する。カメラ・照明制御装置６３０は、通信線６５７を介してゲートウェイ６５５に接続されている。
【0157】
＜ゲートウェイ＞
ゲートウェイ６５５は、照明制御信号を無線通信６５４によって対象物照明装置６６０に送信する。
ゲートウェイ６５５は、照明制御信号を無線通信６５４によって対象物照明装置６６０に送信する。
【0158】
＜対象物照明装置＞
対象物照明装置６６０は、例えばスポットライトであり、照明光６６２により、対象領域６８３における対象物６８０（ここでは衣服である対象物６８０Ｆ）を照射する。対象物照明装置６６０は照明光の色度を変化させることができ、特に色温度以外の要素である色偏差Ｄｕｖの変化が可能なものとする。そのような照明光の色度の制御は、カメラ・照明制御装置６３０を用いて行われる。
対象物照明装置６６０は、例えばスポットライトであり、照明光６６２により、対象領域６８３における対象物６８０（ここでは衣服である対象物６８０Ｆ）を照射する。対象物照明装置６６０は照明光の色度を変化させることができ、特に色温度以外の要素である色偏差Ｄｕｖの変化が可能なものとする。そのような照明光の色度の制御は、カメラ・照明制御装置６３０を用いて行われる。
【0159】
＜動作概要＞
カメラ連動照明制御システム６００の動作フローチャートを図２６に示す。第１ステップで照明装置を点灯し対象物を照明する。第２ステップで、カメラで対象物を撮影し、画像を取得する。第３ステップで、以下に説明する画像セグメンテーションを行い、対象物画像領域を抽出する。第４ステップで、対象物画像領域内の色を、４分割クラスタリングで分割する（色の近い４つのグループに分ける）。第５ステップで、各クラスタの色度と面積を加重平均することにより、対象物画像領域の平均画像を算出する。第６ステップで、対象物画像領域の平均色度（これを「対象物画像領域の色度」あるいは「対象物の色」とする）に応じた照明光で対象物を照明する。
カメラ連動照明制御システム６００の動作フローチャートを図２６に示す。第１ステップで照明装置を点灯し対象物を照明する。第２ステップで、カメラで対象物を撮影し、画像を取得する。第３ステップで、以下に説明する画像セグメンテーションを行い、対象物画像領域を抽出する。第４ステップで、対象物画像領域内の色を、４分割クラスタリングで分割する（色の近い４つのグループに分ける）。第５ステップで、各クラスタの色度と面積を加重平均することにより、対象物画像領域の平均画像を算出する。第６ステップで、対象物画像領域の平均色度（これを「対象物画像領域の色度」あるいは「対象物の色」とする）に応じた照明光で対象物を照明する。
【0160】
＜画像セグメンテーションによる対象物画像領域の識別＞
対象物である衣服の領域の識別として、ＡＩ技術である画像セグメンテーションを行う。図２７は画像セグメンテーションの説明図である。カメラ６１０による撮影画像の一部を図２７（ａ）に示す。この撮影画像の中から、画像に写り込んでいる対象物の領域を図２７（ｂ）の対象物画像領域Ｆとして抽出し、対象物画像領域Ｆによって特定された部分について対象物が何かを識別する。
画像セグメンテーションの高い予測精度を実現するためには、学習データが必要である。ここでは衣服の形状を認識する学習をあらかじめ行っておき、画像処理装置（カメラ・照明制御装置６３０が備えるソフトウエア的な機能、又はカメラ・照明制御装置６３０がアクセスする外部サーバのソフトウエア的な機能、あるいは独立した画像処理専用装置）は、学習データを参照することにより、画像のどの部分が衣服かどうかを識別し、対象物画像領域Ｆとする。
対象物である衣服の領域の識別として、ＡＩ技術である画像セグメンテーションを行う。図２７は画像セグメンテーションの説明図である。カメラ６１０による撮影画像の一部を図２７（ａ）に示す。この撮影画像の中から、画像に写り込んでいる対象物の領域を図２７（ｂ）の対象物画像領域Ｆとして抽出し、対象物画像領域Ｆによって特定された部分について対象物が何かを識別する。
画像セグメンテーションの高い予測精度を実現するためには、学習データが必要である。ここでは衣服の形状を認識する学習をあらかじめ行っておき、画像処理装置（カメラ・照明制御装置６３０が備えるソフトウエア的な機能、又はカメラ・照明制御装置６３０がアクセスする外部サーバのソフトウエア的な機能、あるいは独立した画像処理専用装置）は、学習データを参照することにより、画像のどの部分が衣服かどうかを識別し、対象物画像領域Ｆとする。
【0161】
なお、実施形態７で詳述するように、学習データを参照することにより、単に衣服であると識別するだけでなく、白色のシャツ、紺色のジャケット、赤色のカーディガン、赤と青の混じったパンツなど、衣服の種類と色を識別でき、照明システムは識別された衣服の種類と色に応じた照明光を照射してもよい。その際に用いる学習データは、画像認識機能を備えたカメラ・照明制御装置６３０に蓄えてもよく、外部サーバに蓄えてもよい。
【0162】
＜対象物の色の識別＞
「衣服」であると判断された対象物画像領域Ｆは、例えば青いジャケットと白いシャツの全体を含んでいる場合がある。そこで、色合いの近いグループ、例えば図２７（ｂ）におけるＦ１とＦ２などに分類する多分割クラスタリングを行って、平均色度を算出する。なお、多分割クラスタリングの分割数は２以上６以下程度が好ましく、検討では４分割としている。現在の技術では、６以下の分割数とすると、情報量が極端に多くならないため処理速度が速く、識別ミスも少ないという傾向にある。
「衣服」であると判断された対象物画像領域Ｆは、例えば青いジャケットと白いシャツの全体を含んでいる場合がある。そこで、色合いの近いグループ、例えば図２７（ｂ）におけるＦ１とＦ２などに分類する多分割クラスタリングを行って、平均色度を算出する。なお、多分割クラスタリングの分割数は２以上６以下程度が好ましく、検討では４分割としている。現在の技術では、６以下の分割数とすると、情報量が極端に多くならないため処理速度が速く、識別ミスも少ないという傾向にある。
【0163】
簡単のため２分割クラスタリングとして説明する。第１の色の色度座標（ｘ１，ｙ１）とその面積である画素数ａ１、第２の色の色度座標（ｘ２，ｙ２）とその面積である画素数ａ２を求める。それらより、平均的な色度が
（ｘｆ、ｙｆ）＝（ａ１（ｘ１，ｙ１）＋ａ２（ｘ２，ｙ２））／（ａ１＋ａ２）
として求まる。
（ｘｆ、ｙｆ）＝（ａ１（ｘ１，ｙ１）＋ａ２（ｘ２，ｙ２））／（ａ１＋ａ２）
として求まる。
【0164】
この「多分割クラスタリング」は、先に「Ｓ１０．対象物の認識」において、対象物の画像データより、画像の各画素をＮ個（Ｎは２以上の整数）の色領域に分類し、分類された色空間に存在する画素数が最も多い領域の平均値を代表色とする代表色を抽出し、代表色から対象物が何かを認識する、Ｋ－ｍｅａｎｓ法として説明した技術と同様の技術である。ここでは、予めＡＩを用いて対象物画像領域を絞り込み、それに対して代表色を抽出しているため、より対象物を適切に判断することができる。
【0165】
＜対象物に応じた色度の照明＞
カメラ・照明制御装置６３０は、基準となる色度座標を（ｘｗ、ｙｗ）とし、照明光の色を、白色よりやや上述の衣服の色（ｘｆ、ｙｆ）に近づけた色、例えば色度（ｘｗ＋ｋ（ｘｆ－ｘｗ）、ｙｗ＋ｋ（ｙｆ－ｙｗ））、ただし０＜ｋ≦１とし、対象物照明装置６６０を制御する。対象物照明装置６６０はその色の照明を行う。ただし、ここで求めた照明光の色が現在の照明光の色とあまり変わらない場合は、細かい照明光の色の変化を避けるために、照明制御を行わないこととしてもよい。
カメラ・照明制御装置６３０は、基準となる色度座標を（ｘｗ、ｙｗ）とし、照明光の色を、白色よりやや上述の衣服の色（ｘｆ、ｙｆ）に近づけた色、例えば色度（ｘｗ＋ｋ（ｘｆ－ｘｗ）、ｙｗ＋ｋ（ｙｆ－ｙｗ））、ただし０＜ｋ≦１とし、対象物照明装置６６０を制御する。対象物照明装置６６０はその色の照明を行う。ただし、ここで求めた照明光の色が現在の照明光の色とあまり変わらない場合は、細かい照明光の色の変化を避けるために、照明制御を行わないこととしてもよい。
【0166】
基準となる色度座標は、例えば白色（０．３３，０．３３）や、初期照明の照明光の色度座標であってもよい。また、基準となる色度座標は、例えば夏服を青味のある光で照らしてさわやかさを強調したいのであれば、例えば約４０００Ｋの黒体放射である（０．３８，０．３８）や（０．４３，０．４０）などとしてもよい。
【0167】
上記の例ではＣＩＥ１９３１による色度座標を用いたが、ＣＩＥ１９３１は座標の差と人が感じる色差が異なる座標系なので、他の色度座標系、例えばＣＩＥ１９６０によるｕｖ座標系や、前述のＣＩＥ１９７６によるｕ’ｖ’色度座標系を用いてもよい。つまり、基準となる色度座標を（ｕ‘ｗ、ｖ’ｗ）とし、照明光の色を、白色よりやや衣服の色に近づけた色、例えば色度（ｕ‘ｗ＋ｋ（ｕ’ｆ－ｕ‘ｗ）、ｖ’ｗ＋ｋ（ｖ‘ｆ－ｖ’ｗ））、ただし０＜ｋ≦１としてもよい。
【0168】
＜実施形態７＞
＜用途＞
本実施形態のカメラ連動照明制御システム６００は、実施形態６のものと同じであるため説明を省略する。但し、画像処理は、図２８に示すように、「トレイ６８１Ｔに入った肉６８０Ｍ」を対象としている。肉６８０Ｍの上にラッピングがされている場合を想定すると、値札ラベル６８１Ｌ１や安売り等を示すラベル６８１Ｌ２が貼られていることがあり、これらを画像処理により除外する必要がある。
＜用途＞
本実施形態のカメラ連動照明制御システム６００は、実施形態６のものと同じであるため説明を省略する。但し、画像処理は、図２８に示すように、「トレイ６８１Ｔに入った肉６８０Ｍ」を対象としている。肉６８０Ｍの上にラッピングがされている場合を想定すると、値札ラベル６８１Ｌ１や安売り等を示すラベル６８１Ｌ２が貼られていることがあり、これらを画像処理により除外する必要がある。
【0169】
＜画像セグメンテーションによる対象物画像領域の識別＞
対象物である肉の領域の識別として、ＡＩ技術である画像セグメンテーションを行う。図２９は画像セグメンテーションの説明図である。カメラ６１０による撮影画像の一部を図２９（ａ）に示す。この撮影画像の中から、画像に写り込んでいる対象物の領域を図２９（ｂ）の対象物画像領域Ｍとして抽出する。画像処理装置は、対象物画像領域Ｍによって特定された部分が何の対象物かを識別する。
画像セグメンテーションの高い予測精度を実現するためには、多数の学習データが必要である。ここでは肉を認識する学習をあらかじめ行っておき、画像処理装置は、学習データにより得られた識別能力に基づいて画像のどの部分が肉かどうかを識別し対象物画像領域Ｍとする。その際、ラベル６８１Ｌ１やラベル６８１Ｌ２は対象物でないと画像処理装置が判断する。
対象物である肉の領域の識別として、ＡＩ技術である画像セグメンテーションを行う。図２９は画像セグメンテーションの説明図である。カメラ６１０による撮影画像の一部を図２９（ａ）に示す。この撮影画像の中から、画像に写り込んでいる対象物の領域を図２９（ｂ）の対象物画像領域Ｍとして抽出する。画像処理装置は、対象物画像領域Ｍによって特定された部分が何の対象物かを識別する。
画像セグメンテーションの高い予測精度を実現するためには、多数の学習データが必要である。ここでは肉を認識する学習をあらかじめ行っておき、画像処理装置は、学習データにより得られた識別能力に基づいて画像のどの部分が肉かどうかを識別し対象物画像領域Ｍとする。その際、ラベル６８１Ｌ１やラベル６８１Ｌ２は対象物でないと画像処理装置が判断する。
【0170】
＜対象物の色の識別＞
画像セグメンテーションにより「肉」であると判断された対象物画像領域Ｍについて、必要に応じて多分割クラスタリングを行い（行わなくてもよい）画像処理装置はその領域の画素の平均的な色を求める。その平均的な色の色度座標を（ｘｍ、ｙｍ）とする。
画像セグメンテーションにより「肉」であると判断された対象物画像領域Ｍについて、必要に応じて多分割クラスタリングを行い（行わなくてもよい）画像処理装置はその領域の画素の平均的な色を求める。その平均的な色の色度座標を（ｘｍ、ｙｍ）とする。
【0171】
＜対象物に応じた色度の照明＞
第１の制御方法は、カメラ・照明制御装置６３０は、基準となる色度座標を（ｘｗ、ｙｗ）とし、照明光の色を、白色よりやや肉の色に近づけた色、例えば色度（ｘｗ＋ｋ（ｘｍ－ｘｗ）、ｙｗ＋ｋ（ｙｍ－ｙｗ））、ただし０＜ｋ≦１とし、対象物照明装置６６０を制御する。対象物照明装置６６０はその色の照明を行う。
第１の制御方法は、カメラ・照明制御装置６３０は、基準となる色度座標を（ｘｗ、ｙｗ）とし、照明光の色を、白色よりやや肉の色に近づけた色、例えば色度（ｘｗ＋ｋ（ｘｍ－ｘｗ）、ｙｗ＋ｋ（ｙｍ－ｙｗ））、ただし０＜ｋ≦１とし、対象物照明装置６６０を制御する。対象物照明装置６６０はその色の照明を行う。
【0172】
第２の制御方法は、画像セグメンテーション及び必要に応じて行う多分割クラスタリングにより、肉の種類、具体的には赤身の牛肉、霜降りの牛肉、切り落としの豚肉、カツ用の豚肉、鶏のもも肉、鶏の手羽先、なども識別する。その際、多分割クラスタリングにより、赤い肉と白い脂身の分布の情報を用いることができる。対象物認識された肉の種類に応じて、対象物照明装置６６０は予め設定された肉の種類に応じた色度で対象物６８０を照明する。この場合のフローを図３０に示す。
【0173】
画像セグメンテーションのように、対象物画像領域を特定する方法を用いる照明制御では、例えば肉が売れて残りが少なくなる場合など、対象物が少なくなり画像における背景の割合が多くなっても、その影響を受けず、照明光の色が変わらないという利点を有している。例えば、図３１（a）は肉のトレイがある冷蔵ケースの写真、図３１（ｂ）は、その写真に対して画像セグメンテーションによって肉の領域を抽出したものである（上半分と下半分に分けて画像セグメンテーションを行っている）。本方式によれば、肉のトレイの数によらず、同じ照明制御を行うことができる。なお、トレイの数がゼロになった場合は、照明の調光率を下げる、照明を消灯する、照明の色合いを標準の色（肉用とする前の色）にする、といった制御を行ってもよい。
【0174】
＜変形例その他＞
以上、本発明に係る照明器具の実施形態を説明したが、例示した照明器具を例えば以下のようにすることも可能であり、本発明が上述の実施形態で示した通りの照明器具に限られないことは勿論である。
以上、本発明に係る照明器具の実施形態を説明したが、例示した照明器具を例えば以下のようにすることも可能であり、本発明が上述の実施形態で示した通りの照明器具に限られないことは勿論である。
【0175】
（１）図に示した対象物照明装置１６０の絵は、スポットライトをイメージしたものとし、全般照明装置１７０の絵は、スクエア形埋込照明装置をイメージしたものとしたが、その他の照明装置、例えばダウンライト、照射方向を変えられるユニバーサルダウンライト、線状のベースライト、投光器、フレキシブルテープライトなど、その形態は限定されない。
【0176】
（２）全般照明装置は、室内照明用の他、屋外照明用であってもよく、設置場所は問わない。
【0177】
（３）３ＣＨの色としてＲ（赤色）Ｇ（緑色）Ｂ（青色）の３原色を用いる場合、青色としてはｙ＜０．４、ｘ＜０．２であって、青白色より色度境界線Ｅ側の色、緑色としてはｙ＞０．４であって黄白色・青白色でない色であってもよい。
【0178】
（４）対象物認識前の照明光は、Ｚ点（色温度４０００Ｋ）の色に限られない、例えば対象物が肉系であれば予め３５００Ｋの黒体放射軌跡上の色としてもよく、対象物が魚系であれば５０００Ｋとしてもよい。なお、黒体放射軌跡上の色だが、例えばＤｕｖの絶対値が１以下であれば「黒体放射軌跡上の色」であるとみなしてよい。
【0179】
（５）無線通信の中継器であるゲートウェイを用いずに、照明制御装置から直接照明装置に照明制御信号を送信してもよい。
【0180】
（６）無線通信の方式は、例えばブルートゥース（登録商標）あるいはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）でもよい。
【0181】
（７）カメラ・照明制御装置は、カメラの撮像・画像取得といったカメラ制御の機能と、対象領域の切り分け・対象物の認識といった画像認識機能と、対象物の認識に基づく照明制御といった照明制御の機能が複合した装置である。この３つの機能を、１つのコンピュータにおけるソフトウエアにおいて実現する例を記載しているが、この３つの機能を別の装置が受け持ってもよく、例えば上記「照明制御装置」の機能を「第２照明制御装置」内に設けてもよく、「画像認識機能」の機能をカメラに内蔵したり、例えば図示されていないネットワーク上のサーバによって実現してもよい。つまり本明細書における「装置」あるいは「機能」とは、単なるハードウエアに限られず、ハードウエアとソフトウエアが融合したものも指し、その機能を実現する場所は本願に例示した場所に限定されない。
【0182】
（８）発光素子は、ＬＥＤに限られず、有機ＥＬ（有機ＬＥＤ）や、蛍光体と励起光源が分離したもの、放電を用いるもの、電子ビームで励起するものなど、発光するものであればよい。
【0183】
（９）各色のＬＥＤとして、実施形態４では一つの基板上にＣＳＰ型ＬＥＤを実装したもの、実施形態５ではＳＭＤ（Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｕｎｔ Ｄｅｖｉｃｅ）型ＬＥＤをプリント基板に実装したものとしたが、基板上に青色ＬＥＤチップを並べ、複数の青色ＬＥＤチップを蛍光体入り樹脂で覆った、ＣＯＢ型ＬＥＤを用いてもよい。実施形態１～３においても、これらのＬＥＤを用いることができる。
【0184】
（１０）複数の発光色のＬＥＤを用いた光源として、３色のＬＥＤと４色のＬＥＤを用いた例を挙げたが、色偏差の異なる２色のＬＥＤ（例えば実施形態４におけるＤとＥ、ＦとＥ、実施形態５におけるＡ４６とＢ２７）だけを用いてもよい。
【0185】
（１１）実施形態における各ＬＥＤの色度は一例であり、他の色度であってもよい。
【0186】
（１２）対象物照明装置の発光色制御方法としては、無線制御の例を示したが、有線制御であってもよい。
【0187】
（１３）本願においては、「対象物」という用語は「商品」だけでなく、博物館における美術品や骨とう品、展示会における子供の絵画などの「非売品」などを含んだ概念として用いている。
【0188】
なお、今回開示した上記実施形態はすべての点で例示であって、限定的な解釈の根拠となるものではない。したがって、本発明の技術的範囲は、上記した実施形態のみによって解釈されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて画定される。また、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。
【符号の説明】
【0189】
１００、１００Ｂ、３００、６００ カメラ連動照明制御システム
１１０、３１０、６１０ カメラ
１１２、６１２ 視野
１１３、６１３ 画像
１１７、６１７ 通信線
１３０、３５０、６３０ カメラ・照明制御装置
１３２、６３２ カメラ制御装置用モニタ
１５０ 第２照明制御装置
１５２、１５４、６５４ 無線通信
１５５、６５５ ゲートウェイ
１５７、６５７ 通信線
１６０、１６０Ａ、１６０Ｂ、３６０、５６０、６６０ 対象物照明装置
１６２、１６２Ａ、１６２Ｂ、３６２、６６２ 照明光
１７０、１７０Ａ、１７０Ｂ 全般照明装置
１８０、１８０Ａ、１８０Ｂ、３７０、６８０、６８０Ｆ、６８０Ｍ 対象物
１８２、１８２Ａ、１８２Ｂ 背景
１８３、１８３Ａ、１８３Ｂ、６８３ 対象領域
１８４ ＱＲコード（登録商標）
１８５ ＬＥＤ信号送信機
１９０、３９０、６９０ 天井
３１２、３５２ 制御信号
３２０ 光源
３２１ 基板
３２２ 発光領域
３２３ ＣＳＰ型ＬＥＤ
３２５ 取付穴
３２６ 配線端子
３５１ 照明制御ソフトウエア
３６１、５６１ 灯体
３６４、５６４ ヒートシンク
３６７ 枠
３６８、５６８ レンズ
３７５、５７５ アーム
３８０、５８０ 電源部
３８２、５８２ ワイヤレスモジュール
３８５ レバー
３８６ 前取付部
３８８ 後取付部
３９５ 配線ダクトレール
５２１ プリント基板
５２３ 表面実装型ＬＥＤ
５６６ マルチレンズ
Ｆ、Ｍ 対象物画像領域
１１０、３１０、６１０ カメラ
１１２、６１２ 視野
１１３、６１３ 画像
１１７、６１７ 通信線
１３０、３５０、６３０ カメラ・照明制御装置
１３２、６３２ カメラ制御装置用モニタ
１５０ 第２照明制御装置
１５２、１５４、６５４ 無線通信
１５５、６５５ ゲートウェイ
１５７、６５７ 通信線
１６０、１６０Ａ、１６０Ｂ、３６０、５６０、６６０ 対象物照明装置
１６２、１６２Ａ、１６２Ｂ、３６２、６６２ 照明光
１７０、１７０Ａ、１７０Ｂ 全般照明装置
１８０、１８０Ａ、１８０Ｂ、３７０、６８０、６８０Ｆ、６８０Ｍ 対象物
１８２、１８２Ａ、１８２Ｂ 背景
１８３、１８３Ａ、１８３Ｂ、６８３ 対象領域
１８４ ＱＲコード（登録商標）
１８５ ＬＥＤ信号送信機
１９０、３９０、６９０ 天井
３１２、３５２ 制御信号
３２０ 光源
３２１ 基板
３２２ 発光領域
３２３ ＣＳＰ型ＬＥＤ
３２５ 取付穴
３２６ 配線端子
３５１ 照明制御ソフトウエア
３６１、５６１ 灯体
３６４、５６４ ヒートシンク
３６７ 枠
３６８、５６８ レンズ
３７５、５７５ アーム
３８０、５８０ 電源部
３８２、５８２ ワイヤレスモジュール
３８５ レバー
３８６ 前取付部
３８８ 後取付部
３９５ 配線ダクトレール
５２１ プリント基板
５２３ 表面実装型ＬＥＤ
５６６ マルチレンズ
Ｆ、Ｍ 対象物画像領域
【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】
【図22】
【図23】
【図24】
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【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
