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WO2016204069A1 - 入力装置、物体検出装置及びその方法 - Google Patents

入力装置、物体検出装置及びその方法 Download PDF

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Publication number
WO2016204069A1
WO2016204069A1 PCT/JP2016/067260 JP2016067260W WO2016204069A1 WO 2016204069 A1 WO2016204069 A1 WO 2016204069A1 JP 2016067260 W JP2016067260 W JP 2016067260W WO 2016204069 A1 WO2016204069 A1 WO 2016204069A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
detection
peak
label
detection position
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/067260
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
朋輝 山田
Original Assignee
アルプス電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by アルプス電気株式会社 filed Critical アルプス電気株式会社
Priority to KR1020177036167A priority Critical patent/KR102024180B1/ko
Priority to CN201680034712.2A priority patent/CN107683452B/zh
Priority to JP2017525193A priority patent/JP6402251B2/ja
Priority to EP16811544.2A priority patent/EP3312704B1/en
Publication of WO2016204069A1 publication Critical patent/WO2016204069A1/ja
Priority to US15/840,291 priority patent/US10712881B2/en

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    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03—Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/041—Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means
    • G06F3/0416—Control or interface arrangements specially adapted for digitisers
    • G06F3/0418—Control or interface arrangements specially adapted for digitisers for error correction or compensation, e.g. based on parallax, calibration or alignment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F3/044—Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means by capacitive means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2203/00—Indexing scheme relating to G06F3/00 - G06F3/048
    • G06F2203/041—Indexing scheme relating to G06F3/041 - G06F3/045
    • G06F2203/04104—Multi-touch detection in digitiser, i.e. details about the simultaneous detection of a plurality of touching locations, e.g. multiple fingers or pen and finger

Definitions

  • the present invention relates to an input device that inputs information according to the proximity state of an object to a detection surface.
  • Patent Document 1 discloses an example of such a hovering function. In particular, as the distance between the finger and the panel surface approaches, the detection resolution and the detection sensitivity are changed step by step, and scanning is sequentially performed for each step. The technology to detect is described.
  • the object is specified by identifying and separating the object on the image data based on the change in capacitance.
  • a method for identifying an object there are a method using template matching and a method using binarization.
  • template matching a template of an object to be identified is stored, and a plurality of objects can be identified by searching for a portion that matches the template in the image.
  • binarization a plurality of objects can be separated and recognized by binarizing image data and applying labeling to the binarized data.
  • Template matching is effective when the object you want to recognize is fixed, but it is necessary to prepare multiple templates to recognize various types of objects. It is not suitable for recognizing different objects.
  • the number of recognized objects depends on the threshold value to be binarized, and in some cases, binarization may not be able to detect the number of fingers successfully.
  • a threshold when there are three objects, when a threshold is set by focusing on a certain finger, the setting of the threshold is not appropriate for the other fingers, and it may be recognized as two objects.
  • a new recognition algorithm that does not use pattern recognition or binarization is required to recognize objects with different peak heights and shapes.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide an input device capable of recognizing a plurality of objects having different shapes and distances with high accuracy.
  • An input device includes: a sensor unit that detects a proximity state of a plurality of objects at a plurality of detection positions; and a proximity region specification that specifies a proximity region of the plurality of objects based on detection data from the sensor unit.
  • the proximity region specifying unit specifies a peak detection position for specifying a peak detection position in which the value of the detection data satisfies a predetermined peak condition among the plurality of detection positions, and the specified peak detection Among the detection positions around the peak detection position, the position is not labeled and has detection data equal to or higher than a first threshold defined based on the detection data of the specified peak detection position.
  • a label applying unit that performs a label applying process for applying a label applied to the peak detection position.
  • the peak position specifying unit of the input device is configured to detect the detection position where the label is not applied among the plurality of detection positions before starting the labeling process by the label applying unit.
  • the maximum peak detection position where the value of the detection data of the position satisfies a predetermined peak condition is specified, and the label attaching unit performs the label attaching process for the maximum peak detection position specified immediately before by the peak position specifying unit
  • the peak position specifying unit specifies the maximum peak detection position after the label applying process by the label applying unit.
  • the optimum maximum peak detection position can be specified based on the state after labeling every time the labeling process for the maximum peak detection position is performed.
  • the peak position specifying unit of the input device includes a plurality of peaks in which detection data values satisfy a predetermined peak condition for the plurality of detection positions before the labeling process is started by the labeling unit.
  • a detection position is specified, and the label assigning unit specifies, as the maximum peak detection position in order from the peak detection position in which the detection data is large, for the plurality of specified peak detection positions, and the label for the maximum peak detection position Perform the grant process.
  • the label applying unit specifies as a contour a detection position equal to or higher than a first threshold value that is smaller than the detection data of the peak detection position for performing the labeling process, and for each of the specified contours The labeling process for the detection position in the contour is performed.
  • the contour is specified on the basis of the first threshold value, it is possible to specify and separate adjacent regions for each specified contour. Furthermore, since the labeling process is performed for each contour, it is possible to specify the range of the object while excluding the noise region where the contour having the peak detection position is labeled and the label is not applied.
  • the label assigning unit applies the label closer to the detection position relative to the detection position in the contour when there are two or more labels in the contour.
  • the process of assigning the label to the detected position in the outline is performed.
  • the peak position specifying unit selects a detection position from among the plurality of detection positions where the detection data is equal to or greater than a second threshold and the detection data is larger than the surrounding detection positions. Specify as the detection position.
  • the peak detection position it is possible to prevent a detection position having a larger detection data at the surrounding detection position as a peak position, and to detect a detection position having a smaller detection data even if the detection data is larger than the surroundings.
  • the peak detection position By preventing the peak detection position, the peak detection position can be appropriately specified.
  • the peak position specifying unit determines the second threshold value based on a maximum value of a change value of the detection data.
  • the second threshold value can be appropriately determined, and an appropriate peak detection position is specified. Therefore, it is possible to specify an appropriate proximity region excluding a detection position that causes noise. It becomes.
  • the input device includes a position specifying unit that specifies the proximity positions of the plurality of objects based on the label.
  • the position specifying unit obtains the proximity position by obtaining the value of the center of gravity of the detection position in the proximity area to which the label is attached.
  • the object detection device of the present invention is based on detection data indicating a proximity state of a plurality of objects at a plurality of detection positions, and a peak detection position where a value of the detection data satisfies a predetermined peak condition among the plurality of detection positions
  • the peak position specifying unit for specifying the peak detection position and the specified peak detection position are defined based on detection data of the specified peak detection position that is not labeled among the detection positions around the peak detection position.
  • a label applying unit that performs a label applying process for applying a label applied to the peak detection position with respect to the detected position having detection data equal to or greater than the first threshold value.
  • a peak detection position where a value of the detection data satisfies a predetermined peak condition among the plurality of detection positions based on detection data indicating proximity states of the plurality of objects at the plurality of detection positions.
  • a label applying step for performing a label applying process for applying a label applied to the peak detection position with respect to the detected position having the detection data equal to or more than the first threshold value.
  • an input device capable of recognizing a plurality of objects having different shapes and distances with high accuracy can be provided.
  • FIG. 4 It is a figure which shows the input device which concerns on embodiment of this invention. It is a figure explaining the outline
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a case where the maximum peak detection position detection process is performed for the first time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a case where the contour tracking process and the labeling process are performed for the first time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a case where the detection processing of the maximum peak detection position is performed a second time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a case where the contour tracking process and the label attaching process are performed for the second time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a case where detection processing for a maximum peak detection position, contour tracking processing, and label addition processing are performed for the third time using the example illustrated in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a case where the maximum peak detection position detection process is performed a fourth time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention. It is a flowchart for demonstrating the process of the adjacent area specific
  • FIG. 1 is a diagram showing an input device according to an embodiment of the present invention.
  • the input device 1 is preferably a capacitive finger input device.
  • the input device 1 includes a sensor unit 10, a proximity region specifying unit 20, and a PC 30.
  • the sensor unit 10 includes a detection unit 11 and a sensor circuit 12.
  • the sensor unit 10 detects a proximity state of a plurality of objects at a plurality of detection positions by reading a capacitance change caused by an approaching finger or the like, and sets the detection data 100 in proximity. It passes to the area specifying unit 20.
  • the proximity state is a state in which an object such as a finger is close to the input device 1, for example, a distance or a positional relationship of the close object to the input device 1.
  • the detection unit 11 includes detection electrodes in a matrix, and when an object such as a finger or a pen comes close to the detection electrodes, the capacitance formed between the detection electrodes and the ground changes. The generated capacitance change is sent to the sensor circuit 12,
  • the sensor circuit 12 generates detection data 100 composed of multi-value data from the change amount and change value of the capacitance output from the detection unit 11.
  • the detection data 100 will be described later with reference to FIGS.
  • the proximity region specifying unit 20 specifies the proximity regions of a plurality of objects based on the detection data 100 from the sensor unit 10.
  • the proximity region refers to, for example, a region occupied by a predetermined object on a matrix-like plane formed by the detection unit 11.
  • a plurality of adjacent areas are generated by the object.
  • the proximity region specifying unit 20 calculates the number of fingers and their coordinates based on the detection data 100 and outputs the calculation result to the PC 30.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the outline of the detection data 100 output by the sensor unit shown in FIG.
  • the detection data 100 is a value obtained by detecting a change in capacitance in units of a predetermined area with “99” as an upper limit value, and is, for example, data illustrated in FIG. 2.
  • the detection data 100 is composed of a set of detection data 100x at each of the detection positions 105 in a matrix.
  • detection data 100 x indicating a value “90” is present in the third frame from the left and the fourth frame from the top, which is one of the detection positions 105. This is the largest value among all the detection data 100x because the change in capacitance is “90” out of “99”, and that the finger will have come close to this detection position 105. Can be analogized.
  • values such as 4 and 5 are shown in the lower right, and are extremely small values, so it can be inferred that the finger is not close to this vicinity.
  • FIG. 3 is a diagram three-dimensionally showing an outline of the detection data 100 output from the sensor unit 10 shown in FIG.
  • the detection data 100 is shown as the multi-value data itself in a plane.
  • this multivalued data is shown as the height and shade of color.
  • high swells are generated in the upper left, the lower right, and the upper right.
  • Capacitance peaks occur around each vertex, and it is presumed from the multi-value data that a finger or the like will be close to this. Note that when the proximity of this finger is represented by binary data divided by upper and lower threshold values rather than multivalued data, it is possible to capture the outline, but the inside and division of the outline are unclear, and the figure is not clear. It is difficult to classify the proximity states of a plurality of objects as shown in FIG.
  • the input device 1 according to the present embodiment can recognize objects having different peak heights and shapes with high accuracy.
  • FIG. 4 is a functional block diagram of the input device 1 according to the embodiment of the present invention.
  • the proximity region specifying unit 20 will be described in more detail with reference to FIG. 4.
  • the proximity region specifying unit 20 includes a peak position specifying unit 40, a label applying unit 50, and a position specifying unit 60.
  • the peak position specifying unit 40 is a maximum peak detection position indicating a maximum value satisfying a predetermined condition among a plurality of peak detection positions 110 in which the value of the detection data 100 satisfies a predetermined peak condition among the plurality of detection positions 105. Specify 110max. At this time, label data described later and detection data 100 are used.
  • the label assigning unit 50 detects that the label is not attached and the detection data 100x is equal to or greater than the first threshold Th_Finger_p among the detection positions 105 around the maximum peak detection position 110max specified by the peak position specifying unit 40. For the position 105, a label applying process for applying a label already applied to the maximum peak detection position 110max is performed.
  • the label given here is a unique number or symbol for each neighboring area that identifies each neighboring area.
  • the label is, for example, a serial number.
  • the first label is given first, the next label is number 2, the next is number 3, and so on.
  • the next label is number 2, the next is number 3, and so on.
  • the label assigning unit 50 includes a contour tracking unit 51 that forms a contour with respect to the detection data 100, and a label determination unit 52 that determines a label to be assigned to the formed contour.
  • the contour tracking unit 51 identifies, as a contour, a detection position that is equal to or greater than the first threshold Th_Finger_p whose value is smaller than the detection data 100x of the maximum peak detection position 110max on which the labeling process is performed. At this time, label data, detection data 100, and maximum peak detection position 110max are used.
  • the processing of the contour tracking unit 51 will be described with reference to FIG.
  • the processing of the label determination unit 52 will be described with reference to FIG.
  • the label determination part 52 performs the label provision process about the detection position 105 in an outline for every specified outline. For each of the specified contours, the label determination unit 52 assigns a label closer to the detection position 105 to the detection position 105 in the contour when there are two or more labels in the contour, and there is one label in the contour. In some cases, a process of assigning a label to the detection position 105 in the contour is performed.
  • the proximity region specifying unit 20 performs the update of the maximum peak detection position by the peak position specifying unit 40 and the update of the label by the label applying unit 50 until there is no peak detection position that satisfies the condition of the maximum peak detection position 110max. repeat.
  • the position specifying unit 60 specifies the proximity positions of the plurality of objects based on the labels given by the label giving unit 50.
  • a label is assigned to each adjacent area by the processing of the label attaching unit 50.
  • the position specifying unit 60 assigns predetermined position information to each label and the adjacent area, and the position of the label and the adjacent area is determined by this position information.
  • the proximity position that becomes the coordinates of the label is specified, and the information on the proximity position is updated if it originally has.
  • the proximity position for example, the value of the center of gravity of the detection position in the proximity area to which the label is attached is used, but the value of the peak detection position 110 in the label may be used as it is.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining the processing of the neighboring area specifying unit 20 shown in FIG. Step S701:
  • the peak position specifying unit 40 detects the maximum peak detection position 110max based on the detection data 100 input from the sensor unit 10 and the label data from the label applying unit 50. At this time, the peak position specifying unit 40 detects the maximum peak detection position 110max for the detection position 105 that is not labeled.
  • Step S702 The peak position specifying unit 40 determines whether or not the maximum peak detection position 110max is detected in step S701. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S703. If the determination is negative, the series of processing ends. In the present embodiment, after performing the contour tracking process and the labeling process in step 703, the process of detecting the maximum peak detection position in step S701 is performed again, and these are repeated until the maximum peak detection position disappears.
  • Step S703 The label assigning unit 50 performs the contour tracking process and the label assigning process for the maximum peak detection position 110max detected in step S701.
  • Step S704 The position specifying unit 60 specifies the proximity positions of the plurality of objects based on the labels applied by the label applying unit 50 in step S703.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the peak detection processing of the peak position specifying unit 40 shown in FIG. 6 .
  • the peak detection position 110 shown in FIG. 6 is a peak condition in which the detection data 100x of the plurality of detection positions 105 is equal to or larger than the second threshold Th_Exis and the detection data 100 is larger than the surrounding detection positions. Is the detection position 105 that satisfies the above.
  • the peak position specifying unit 40 specifies the detection position 105 obtained here as the peak detection position 110.
  • FIG. 6 there are three values “90”, “58”, and “31” as the detection data 100x of the detection position 105. If the second threshold value Th_Exis is “20”, these values all exceed the second threshold value Th_Exis. In addition, there are values “31”, “47”, “39”, “49”, “67”, “48”, “82”, “63” around the detection position 105 whose value is “90”. “90” is larger than any value of the surrounding detection position 105. The same applies to the values “58” and “31”. Since both conditions are satisfied, these satisfy the peak condition and are detected as the peak detection position 110.
  • the peak position specifying unit 40 determines the second threshold value Th_Exis based on the maximum change value of the detection data 100x.
  • the maximum value is “90”
  • the peak position specifying unit 40 determines “20” as the second threshold Th_Exis based on the value “90”.
  • the second threshold value Th_Exis is described as a fixed value.
  • the second threshold value Th_Exis may be set so as to decrease as the distance increases in accordance with the decreasing tendency.
  • the peak position specifying unit 40 sets the second threshold Th_Exis to be inversely proportional to the distance or non-linear based on the relationship between the detection data 100x and the object distance shown in FIG. Can do.
  • the peak position specifying unit 40 obtains the above-described peak detection position 110 based on the second threshold value Th_Exis determined as described above. This process will be described with reference to FIG.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining the maximum peak detection position detection process performed by the peak position specifying unit 40 shown in FIG. 4 in step S701 shown in FIG.
  • the peak position specifying unit 40 selects the detection position 105 to be processed (step S801). That is, one is selected as the detection position 105.
  • the detection position 105 is selected in the order of the detection data 100x shown in FIG. 2, for example, starting from the upper left and sequentially selecting the right one by one. It may be performed in order, or may be selected one by one in order downward, and when the vertical column ends, it may be moved to the right by one and further in the vertical column order. Moreover, it is not limited to starting from the upper left, and starting from various positions such as upper right, lower right, lower left, and center is also conceivable.
  • the peak position specifying unit 40 determines whether the value indicated by the detection data 100x (that is, the amount of change in capacitance) is greater than the second threshold Th_Exis. These are compared and determined (step S802). If ThExist is set to “20”, for example, if the detection data 100 at the detection position 105 is “25”, the answer is Yes, and if it is “10”, the answer is No. When the detection data 100 at the detection position 105 is small (step S802: No), the process proceeds to step S806.
  • step S802: Yes When the detection data 100 of the detection position 105 is large (step S802: Yes), the peak position specifying unit 40 labels the detection position 105 by referring to the label data (object range data) from the label determination unit 52. Is determined (step S803). Although the label will be described later, the fact that the label is assigned to the detection position 105 means that the maximum peak detection position 110max is specified in the region including the detection position 105. Therefore, if there is a label (step S803: No), the process proceeds to step S806.
  • the peak position specifying unit 40 determines whether or not the detection data 100x at the detection position 105 is larger than the detection data 100x in the vicinity of the surrounding 8 (step S804).
  • the detection data 100x at the detection position 105 around the detection position 105 where the detection data 100x is “90” is “31”, “47”, “39”, “49”. , “67”, “48”, “82”, “63”, and “90” is larger than these.
  • the peak position specifying unit 40 determines that the detection data 100 at the detection position 105 where the detection data 100x is “90” is larger than the detection data 100 in the vicinity of the surrounding 8, that is, the peak condition is satisfied ( In step S804: Yes), the detected position 105 is stored as the peak detected position 110 (step S805).
  • the peak position specifying unit 40 stores the detected position 105 as the peak detected position 110 (step S805) or determines that the detected data 100 at the detected position 105 is smaller than any detected data 100 in the vicinity of the surrounding 8. If (step S804: No), the process is terminated for the detected position 105. And the peak position specific
  • the peak position specifying unit 40 determines that the peak position detection processing has been performed for all the detection positions 105 (step S806: Yes)
  • the peak detection position 110 having the maximum detection data 100x among the plurality of extracted peak detection positions 110 is maximized. Detection is performed as the peak detection position 110max (step S807). For example, as shown in FIG. 6, when the detection data 100x at the peak detection position 110 is “90”, “58”, “31”, the peak position specifying unit 40 sets the detection position 105 with the detection data 100x “90”. The maximum peak detection position 110max is detected.
  • the peak position specifying unit 40 uses the detection data 100 x as “peak detection position 110” by the peak position specifying unit 40 described above (step S ⁇ b> 701).
  • the detection positions 105 of “90”, “58”, and “31” are specified.
  • the peak position specifying unit 40 detects, from among these detection positions 105, the detection position 105 in which the detection data 100x indicates the maximum value “90” as the maximum peak detection position 110max.
  • the label applying unit 50 includes, for example, an outline tracking unit 51 and a label determination unit 52.
  • the label assigning unit 50 performs the label assigning process in step S703 shown in FIG.
  • the label applying unit 50 performs a label applying process on the detected position 105 based on the maximum peak detection position 110max detected by the peak position specifying unit 40 described with reference to step S701 of FIG. 5 and FIG.
  • the processes of the contour tracking unit 51 and the label determination unit 52 of the label applying unit 50 will be described in detail.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining the contour tracking process performed by the contour tracking unit 51 shown in FIG. This processing starts when the object range update processing in step S703 shown in FIG. 5 is performed.
  • Step S901 First, the contour tracking unit 51 determines whether or not the maximum peak detection position 110max has been input from the peak position specifying unit 40, proceeds to step S902 if the determination is affirmative, and repeats the determination if the determination is negative. In the case of a positive determination, the contour tracking unit 51 proceeds to step S902.
  • Step S902 The contour tracking unit 51 gives a new label to the maximum peak detection position 110max. Then, based on the maximum peak detection position 110max, the following labeling process is performed on the surrounding detection positions 105. In the present embodiment, the label is assigned as described in step S701 shown in FIG. 5, and the contour tracking unit 51 performs the first processing based on the detection data 100x of the maximum peak detection position 110max input in step S901.
  • the threshold value Th_Finger_p is calculated (step S902).
  • the detection position 105 having a value larger than the first threshold Th_Finger_p as the detection data 100 is within the range of the object, and the detection position 105 having a value less than or equal to the first threshold Th_Finger_p is the object.
  • the contour of the range of the object is specified by making it outside the range.
  • the first threshold value Th_Finger_p is derived by a calculation formula that is smaller than the detection data 100 at the maximum peak detection position 110max.
  • the first threshold value Th_Finger_p is a threshold value that absorbs a peak due to noise and does not absorb a peak due to a finger.
  • the first threshold Th_Finger_p may be a value prepared in advance, or may be calculated based on some calculation formula, and is calculated by multiplying the detection data 100x at the maximum peak detection position 110max by a certain coefficient. Also good. For example, in the example illustrated in FIG. 6, the first threshold Th_Finger_p is set to “41”, for example, for the maximum peak detection position 110max where the detection data 100x is “90”.
  • Step S903 The contour tracking unit 51 performs contour tracking using the first threshold Th_Finger_p calculated in step S902 (step S903). That is, a contour is formed in which the detection position 105 where the detection data 100x is larger than the first threshold Th_Finger_p is within the object range.
  • the contour to be formed is not limited to one, and in that case, the contour tracking unit 51 tracks a plurality of contours from one first threshold Th_Finger_p. Subsequent to the contour tracking process of the contour tracking unit 51, the label determination process shown in FIG.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining the label assignment processing in step S703 shown in FIG. 5 performed by the label determination unit 52 shown in FIG.
  • the process shown in FIG. 10 is performed following the contour pursuit process shown in FIG. Since a plurality of contours are formed in the contour tracking process described with reference to FIG. 9, the label determination unit 52 selects one of the contours, and whether a label is attached to the detection position 105 inside the contour. Whether or not is checked (step S910). When there is one contour, that contour is the selection target.
  • the label determination unit 52 determines whether or not the number of labels in the selected contour is two or more (step S911). If two or more labels are included, the process proceeds to step S913. The process proceeds to step S912. For example, when step S703 is performed for the first time, since only the first label assigned in step S902 described above exists, the number of labels in the selected contour is 0 or 1, and the process proceeds to step S912.
  • step S703 after the labeling process in step S703 is completed, the process returns to step S701, and the peak position specifying unit 40 detects the new maximum peak detection position 110max, and the maximum peak detection is performed.
  • a new labeling process is performed on the position 110max. That is, a label is added. Therefore, the number of labels is not limited to 0 or 1, and may be 2 or more. In this case, an affirmative determination is made in step S911, and the process in step S914 is performed.
  • step S911 determines whether two or more labels are not included. If it is determined that two or more labels are not included (step S911: No), the label determination unit 52 determines whether the number of labels included is one (step S912). When it is determined that no label is included (step S912: No), that is, the maximum peak detection position 110max is not included in the contour, so that no new label processing is performed in the contour. The process proceeds to step S915.
  • step S912 When it is determined that one label is included (step S912: Yes), the label determination unit 52 fills all the detection positions 105 within the range corresponding to the inside of the contour with the label (step S913), and proceeds to step S915. move on.
  • step S911 when it is determined in step S911 that two or more labels are included (step S911: Yes), since the number of labels given to the detection position 105 is one, which of the detection positions 105 inside the contour is which? It is necessary to determine whether it belongs to the label. Therefore, the label determination unit 52 assigns the label having the closest label coordinate among the plurality of labels to the detection position 105 within the range corresponding to the inside of the contour (step S914), and proceeds to step S915.
  • the label determination unit 52 calculates the distance between the label A and the label B in the contour for each predetermined detection position 105 in the contour, and gives the closest label to the detection position 105 to be processed.
  • the coordinates of label A are (3, 3) and the coordinates of label B are (6, 7).
  • the predetermined detection position 105 is (4, 4)
  • the label A is given because the label A is closer.
  • the detection position 105 to be processed is (5, 6)
  • the label A is given because the label B is closer. This is executed for all detection positions 105 in the contour.
  • the label determination unit 52 determines whether or not labeling processing has been performed for all the contours formed by the contour tracking processing described with reference to FIG. 9 (step S915). In the case of a negative determination (step S915: No), the label determination unit 52 returns to step S910 and executes a label addition process for the next contour. On the other hand, in the case of an affirmative determination (step S915: Yes), the label determination unit 52 ends the label assignment process for the maximum peak detection position 110max that is the current processing target.
  • the peak position specifying unit 40 starts the maximum peak detection position detecting process in step S701 illustrated in FIG. A process of detecting the maximum peak detection position 110max from the detection positions 105 to which no label is attached is performed.
  • step S702 when it is determined in step S702 shown in FIG. 5 that the maximum peak detection position 110max does not exist, the neighboring area specifying unit 20 performs a position specifying process (step S704) by the position specifying unit 60.
  • the position specifying unit 60 specifies each of the proximity positions of a plurality of objects close to the detection unit 11 based on the coordinates (position information) of the detection position 105 labeled by the label determination unit 52 (FIG. 5). Step S704) shown in FIG. For example, the position specifying unit 60 specifies, for each label given to the detection position 105 by the label determination unit 52, the barycentric position of the detection position 105 to which the label is assigned as the proximity position of the object corresponding to the label. To do.
  • the method for specifying the proximity position of the object in the position specifying unit 60 is not particularly limited as long as it uses a label and the detection position 105 provided with the label.
  • step S703 contour tracking processing and label determination processing
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a case where the process of step S701 shown in FIGS. 5 and 8 is performed for the first time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • a detection position 105 where the detection data 100 indicates “90” (hereinafter, detected) (Denoted as position 120) is detected as the maximum peak detection position 110max.
  • the peak position specifying unit 40 specifies the peak detection position 110 that is the target and the detection data 100x is the largest. As shown in FIG. 8, the peak detection position 110 has detection data 100x larger than the second threshold Th_Exist (in this example, “20”), and no label is attached. The detection position 105 has detection data 100x larger than the detection positions 105 in the vicinity of the surrounding eight.
  • the detection position 120 shown in FIG. 11 has a value “90” of the detection data 100 larger than “20” which is the second threshold Th_Exist.
  • the detection position 120 is not given a label.
  • “90” in the detection data 100 x at the detection position 120 indicates a larger value than the detection data 100 in the vicinity of the surrounding 8 that is the surrounding data 121. Therefore, the detection position 120 satisfies the peak requirement as the peak detection position 110. Since the detection data 100 at the detection position 120 is the maximum value, the detection position 120 is detected as the maximum peak detection position 110max.
  • the peak position specifying unit 40 performs a comparison that excludes the four values of the upper left, the upper, the upper right, and the left in the case of the same value when performing the comparison with the eight vicinity. However, the same value is allowed for the four neighborhoods of right, lower left, lower and lower right. This is a measure for when the same value is lined up. This is because if the comparison that does not allow the case of the same value is performed for all eight neighbors, the definition of the peak pixel cannot be satisfied when the same value is aligned.
  • FIG. 12A, FIG. 12B, and FIG. 12C show the process of step S703 shown in FIG. 5, FIG. 9, and FIG. 10 for the first time using the example shown in FIG. 2 and FIG. 6 in the first embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating the case where it performs.
  • the contour tracking unit 51 labels the detection position 120 as shown in FIG. 12A. “1” is given.
  • the contour tracking unit 51 performs a contour tracking process based on the detection data 100 at the detection position 120.
  • the contour tracking unit 51 calculates the first threshold Th_Finger_p, and based on this, the contour is traced to form the contour 122 and the contour 123.
  • the first threshold value Th_Finger_p is “41”.
  • the contour tracking unit 51 assumes that a detection position 105 greater than the first threshold Th_Finger_p is within the object range among the detection positions 105 around the detection position 120. Create a contour.
  • the label determination unit 52 performs a process of filling the inside of the contour formed by the contour tracking unit 51 with a label. As shown in FIG. 12C, since only the label “1” exists in the upper left contour 122, the label determination unit 52 assigns all the labels “1” at the detection position 105 inside the upper left contour 122. . Since the outline 123 does not include a label inside, the label determination unit 52 does not give a label this time.
  • the object range data 124 to which the label “1” is assigned is obtained by the first processing shown in FIGS. 12A, 12B, and 12C.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining a case where the process of step S701 shown in FIGS. 5 and 8 is performed a second time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention. .
  • the process of step S701 shown in FIG. 13 is performed. Since the first process described with reference to FIG. 12 has been completed, the detection position 120, which is the previous maximum peak detection position 110max, has already been labeled “1”. In the processing, the maximum peak detection position 110max is not selected.
  • the detection position 130 which is the detection position 105 having the second largest detection data 100x of “58” is detected as the maximum peak detection position 110max, and “58” of the detection data 100x is 2 is larger than the threshold value Th_Exist value “20”, the detection position 130 is not labeled, and as shown in the surrounding data 131, the detection data 100 at the detection position 105 near the surrounding 8 is larger than the detection data 100. It is a big value.
  • FIG. 14 illustrates a case where the process of step S703 shown in FIGS. 5, 9, and 10 is performed a second time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 As described above with reference to FIG. 13, when the peak position specifying unit 40 detects the detection position 130 as the maximum peak detection position 110max, the contour tracking unit 51 labels the detection position 130 as shown in FIG. 14A. “2” is given.
  • the contour tracking unit 51 performs a contour tracking process based on the detection data 100x of the detection position 130.
  • the contour tracking unit 51 calculates the first threshold Th_Finger_p, and based on this, the contour is traced to form the contour 133.
  • the first threshold value Th_Finger_p is “31”.
  • the contour tracking unit 51 assumes that a detection position 105 that is greater than the first threshold Th_Finger_p is within the object range among the detection positions 105 around the detection position 120.
  • a contour 133 is formed.
  • the label determination unit 52 performs a process of filling the inside of the contour formed by the contour tracking unit 51 with a label. As illustrated in FIG. 14B, the label “1” and the label “2” exist inside the contour 133. The label determination unit 52 calculates a distance d_1 from the coordinates of each detection position 105 in the contour 133 to the coordinates of the label “1” and a distance d_2 to the label “2”. Then, the label determination unit 52 assigns the label having the shorter distance between the distances d_1 and d_2 to each detection position 105 in the contour. As a result, in the second process, as shown in FIG. 14C, the object range data 134 to which the label “1” and the label “2” are assigned is obtained.
  • step S703 shown in FIG. 5 described with reference to FIG. 14 the third process of step S701 shown in FIG. 13 is performed. Since the second process described with reference to FIG. 14 has been completed, the detection position 120, which is the first maximum peak detection position 110max, has already been assigned a label of “1”. Since the detection position 130 that is the maximum peak detection position 110max has already been labeled “2”, these are not selected as the maximum peak detection position 110max in the third processing.
  • the detection position 140 that is the detection position 105 having the third largest detection data 100 of “31” is detected as the maximum peak detection position 110max.
  • FIG. 15 illustrates a case where the process of step S703 shown in FIGS. 5, 9, and 10 is performed for the third time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 illustrates a case where the process of step S703 shown in FIGS. 5, 9, and 10 is performed for the third time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 illustrates a case where the process of step S703 shown in FIGS. 5, 9, and 10 is performed for the third time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 illustrates a case where the process of step S703 shown in FIGS. 5, 9, and 10 is performed for the third time using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 illustrates a case where the process of step S703 shown in FIGS. 5, 9, and 10 is performed for the third time using the example shown in FIGS. 2 and 6
  • the label determination unit 52 performs a process of filling the inside of the contour formed by the contour tracking unit 51 with a label.
  • the label “1”, the label “2”, and the label “3” exist inside the contour 141.
  • the label determination unit 52 determines the distance d_1 from the coordinates of each detection position 105 in the contour 141 to the coordinates of the label “1”, the distance d_2 to the label “2”, and the distance d_3 to the label “3”. And calculate. Then, the label determination unit 52 assigns the label having the shorter distance among the distances d_1, d_2, and d_3 to each detection position 105 in the contour.
  • the object range data 142 to which the label “1”, the label “2”, and the level “3” are assigned is obtained.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining a case where the process of step S701 shown in FIGS. 5 and 8 is performed for the fourth time (final) using the example shown in FIGS. 2 and 6 in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 in the detection data 100, the detection position 105 having the fourth largest value “25” has a value larger than the vicinity 8 and the label “3” is obtained by the labeling process described with reference to FIG. "Has already been assigned, it is not a candidate for the maximum peak detection position 110max.
  • the detection position 105 having the fifth largest value “12” shown in FIG. 16 has detection data 100 that is larger than the vicinity 8 and is smaller than “20” of the second threshold Th_Exist. Position 110 is not reached.
  • the reason why the second threshold value Th_Exist is provided in the condition of the peak detection position 110 is to prevent such a peak due to noise from being recognized as a finger.
  • Th_Exist an appropriate value is selected from the noise tolerance of the sensor.
  • the maximum peak detection position 110max is not detected in the fourth process shown in FIG. Therefore, the neighborhood area specifying unit 20 is a figure?
  • step S702 shown in FIG. 1 a negative determination (No) is made, and finally, the position specifying process (S704) by the position specifying unit 60 shown in FIG. 5 is performed based on the object range data 142 shown in FIG.
  • the peak detection positions are the center.
  • An object can be identified for each proximity region. Since it is possible to label each adjacent area having a peak detection position, it is possible to specify an appropriate adjacent area excluding the detection position that causes noise. Can be improved. In particular, it is possible to provide an input device that can recognize a plurality of objects having different shapes and distances with high accuracy without using a template.
  • the contour is specified on the basis of the first threshold value, it is possible to specify and separate adjacent regions for each specified contour. Furthermore, since the labeling process is performed for each contour, it is possible to specify the range of the object while excluding the noise region where the contour having the peak detection position is labeled and the label is not applied.
  • the basic configuration and the flow of processing are the same as those in the first embodiment.
  • the case where the detection processing of the maximum peak detection position 110max is repeated every time the contour tracking processing and the labeling processing are performed is illustrated.
  • the contour tracking processing and the labeling processing are performed.
  • FIG. 17 is a flowchart for explaining the processing of the neighboring area specifying unit shown in FIG. 4 according to the second embodiment of this invention.
  • Step S1701 Based on the detection data 100 input from the sensor unit 10, the peak position specifying unit 40 has a detection data 100x of a plurality of detection positions 105 that is equal to or greater than the second threshold value Th_Exis and the surrounding detection. A detection position 105 having detection data 100x larger than the position 105 is detected as a peak detection position 110 and stored in the array Peaks.
  • the peak position specifying unit 40 stores the peak detection positions 110 in the array Peaks so that the detection data 100x is in descending order. Thereby, the top of the array Peaks becomes the peak detection position 110 having the largest detection data 100x.
  • the detection data 100x is stored in the array Peaks in the order of the peak detection positions 110 of “90”, “58”, “31”, “25” from the top.
  • Step ST1702 The contour tracking unit 51 determines whether or not there is a peak detection position 110 that has not been processed in step S703 in the array Peaks. If the determination is affirmative (yes), the process proceeds to step S1703. If the determination is negative (no). The process proceeds to step S1704.
  • Step S1703 The contour tracking unit 51 extracts the unprocessed peak detection position 110 from the top of the array Peaks as the maximum peak detection position 110max.
  • Step S1703 The contour tracking unit 51 performs a contour tracking process and a labeling process on the maximum peak detection position 110max extracted in step S1703.
  • the contour tracking process and the labeling process of the present embodiment are the processes of steps S902 and S093 shown in FIG. 9 described in the first embodiment for the maximum peak detection position 110max extracted from the array Peaks, Basically, the same process as the process 10 is performed.
  • the contour tracking unit 51 moves to the peak detection position 110 fixed peak array Fixed_Peak extracted from the top of the array Peaks. After that, contour tracking is performed on the peak detection position 110 extracted as the maximum peak detection position 110max from the top of the array Peaks, as in the first embodiment.
  • the contour tracking unit 51 gives a label of the peak detection position 110 to the detection position 105 inside the contour.
  • the contour tracking unit 51 performs the same processing as the first embodiment with respect to the detection position 105 inside the contour. A label of the peak detection position 110 having a shorter distance is assigned. The contour tracking unit 51 also labels the peak detection position 110 of the array Peaks when the peak detection position 110 of the array Peaks is within the contour together with the peak detection position 110 of the one or more fixed peak arrays Fixed_Peak. To the set Clear_Peaks of peak detection positions 110 not considered as.
  • Step S704 As in the case of the first embodiment, the position specifying unit 60 specifies the proximity positions of a plurality of objects based on the labels applied by the label applying unit 50 in step S1703.
  • the peak detection position 110 of the detection data 100x of “90”, ⁇ ⁇ “58”, and “31” is detected in the fixed peak array Fixed_Peak, and the array Peaks is detected.
  • the peak detection position 110 with the data 100x being “25” is stored.
  • the detection data 100x in the fixed peak array Fixed_Peak is “90”, “58”, “31” includes all peak detection positions 110 within the contour.
  • the peak detection position 110 whose detection data 100x of the array Peaks is “25” is also included in the contour.
  • this peak detection position 110 is not the peak detection position 110, it is determined as a noise-derived peak, and the set Clear_Peaks Be put in.
  • the result finally obtained is the same as in the first embodiment, but the peak detection position 110 selected as the maximum peak detection position 110max is searched together, so that the calculation time can be shortened. it can.
  • the present invention is not limited to the embodiment described above. That is, those skilled in the art may make various modifications, combinations, sub-combinations, and alternatives for the components of the above-described embodiment within the technical scope of the present invention or an equivalent scope thereof.
  • FIGS. 5 and 17 the case where the position specifying process by the position specifying unit 60 is performed after the labeling process is performed on all the detection positions 105 is illustrated.
  • the position specifying process by the position specifying unit 60 may be performed every time the label applying process is performed on the position 110max.
  • the proximity positions of a plurality of objects are specified.
  • the proximity positions of the plurality of objects may be specified instead of the specific positions.
  • the present invention is applied to the input device of the present invention.
  • the present invention is applied to an object detection device that detects a proximity region and a proximity position of a plurality of objects in addition to the input device. May be.
  • the invention has been described based on a user interface device that inputs information by an operation of a finger or the like.
  • the input device of the present invention is a detection electrode formed by the proximity of various objects not limited to a human body.
  • the present invention can be widely applied to devices that input information according to changes in capacitance.

Landscapes

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Abstract

入力装置１は、複数の検出位置１０５において複数の物体の近接状態を検出するセンサ部１０と、センサ部１０からの検出データ１００に基づいて、前記複数の物体の近接領域を特定する近接領域特定部２０とを有する。近接領域特定部２０は、複数の検出位置１０５のなかで特定した最大ピーク検出位置１１０について、最大ピーク検出位置１１０の周囲の検出位置１０５のうち、ラベルが付されてなく且つ最大ピーク検出位置の検出データによって定められた、基準となる検出データ１００が一定以上の検出位置１０５に対して、ピーク検出位置１１０に対応付けられた新たなラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与部５０を有する。

Description

入力装置、物体検出装置及びその方法
　本発明は、検出面への物体の近接状態に応じた情報を入力する入力装置に関する。
　ノート型コンピュータのタッチパッドや、スマートフォンのタッチパネルなど、各種の電子機器のユーザーインターフェース装置では、簡易な構成で物体（指やペンなど）の接触や近接を検出する必要がある。そのために、物体の接触や近接を、静電容量の変化により検出するセンサが広く用いられている。
　静電容量の変化を検出するセンサでは、指先がタッチパネルに接触した場合のみならず、指先が近接した場合でも静電容量が変化することにより、この近接を検出することができるホバリング機能を実現するものもある。特許文献１は、このようなホバリング機能の一例を開示するものであり、特に指とパネル面との距離が近づくにつれて検出分解能と検出感度を段階的に変更し、段階ごとに順次に走査しながら検出する技術が記載されている。
　このように、タッチパネルから離隔した指などの物体を識別することが必要とされることから、静電容量の変化に基づく画像データ上で物体を識別して分離することにより物体を特定する。物体を識別する方法としては、テンプレートマッチングを用いる方法と、二値化によるものがある。テンプレートマッチングでは識別したい物体のテンプレートを記憶し、画像の中にテンプレートに一致する部分が無いかを探索することで複数の物体を識別することができる。二値化では、画像データに二値化を行い、二値化したデータにラベリングを適用することで、複数物体を分離して認識することができる。
特開２００８－１１７３７１号公報
　テンプレートマッチングは認識したい物体が固定されている場合には有効だが、さまざまな種類の物体を認識するためにはテンプレートを複数用意する必要があるため、指のように毎回太さや長さ、傾きが異なる物体を認識するのには不向きである。また、二値化してラベリングする方式では、認識される物体の数が二値化する閾値の値によって左右され、場合によっては二値化では上手く指の本数を検出できないことがある。
　特に３つの物体が存在する場合には、ある指に焦点を当てて閾値を設定した場合に他の指について閾値の設定が適切とならず、２つの物体として認識してしまう場合がある。特に物体ごとにピークの高さや形が異なる物体の認識には、パターン認識や二値化を使わない新しい認識アルゴリズムが必要になる。
　本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、形や距離の異なる複数物体の認識を高精度に行うことが可能な入力装置を提供することにある。
　本発明に係る入力装置は、複数の検出位置において複数の物体の近接状態を検出するセンサ部と、前記センサ部からの検出データに基づいて、前記複数の物体の近接領域を特定する近接領域特定部とを有し、前記近接領域特定部は、前記複数の検出位置のなかで前記検出データの値が所定のピーク条件を満たすピーク検出位置を特定するピーク位置特定部と、前記特定したピーク検出位置について、当該ピーク検出位置の周囲の検出位置のうち、ラベルが付されてなく且つ当該特定されたピーク検出位置の検出データを基に規定された第１のしきい値以上の検出データを持つ検出位置に対して、当該ピーク検出位置に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与部とを有する。
　この構成によれば、複数のピーク検出位置を検出してその周囲の検出位置についてそのピーク検出位置ごとにラベルが付与されるので、ピーク検出位置を中心として物体を近接領域ごとに識別することができる。ピーク検出位置を有する近接領域ごとにラベル化することができるので、ノイズとなるような検出位置を除いた適切な近接領域の特定が可能となり、したがって、物体を分離して認識するときの精度を向上させることができる。
　好適には本発明の入力装置の前記ピーク位置特定部は、前記ラベル付与部による前記ラベル付与処理の開始前に、前記複数の検出位置のうち前記ラベルが付与されてない検出位置について、当該検出位置の前記検出データの値が所定のピーク条件を満たす最大ピーク検出位置を特定し、前記ラベル付与部は、直前に前記ピーク位置特定部で前記特定された前記最大ピーク検出位置について前記ラベル付与処理を行い、前記ピーク位置特定部は、前記ラベル付与部による前記ラベル付与処理の後に、前記最大ピーク検出位置を特定する。
　この構成によれば、最大ピーク検出位置についてのラベル付与処理を行う度に、ラベル付与後の状態に基づいて最適な最大ピーク検出位置を特定できる。
　好適には本発明の入力装置の前記ピーク位置特定部は、前記ラベル付与部による前記ラベル付与処理の開始前に、前記複数の検出位置について検出データの値が所定のピーク条件を満たす複数のピーク検出位置を特定し、前記ラベル付与部は、前記特定された複数のピーク検出位置について、前記検出データが大きい前記ピーク検出位置から順に最大ピーク検出位置として特定し、当該最大ピーク検出位置について前記ラベル付与処理を行う。
　この構成によれば、最大ピーク検出位置として順に用いる複数のピーク検出位置を最初に特定するため、処理の効率化を図れる。
　好適には、前記ラベル付与部は、前記ラベル付与処理を行う前記ピーク検出位置の前記検出データより値が小さい第１のしきい値以上の検出位置を輪郭として特定し、当該特定した輪郭毎に当該輪郭内の前記検出位置についての前記ラベル付与処理を行う。
　この構成によれば、第１のしきい値を基準として輪郭を特定するので、特定された輪郭ごとに近接領域を特定、分離することができる。さらに輪郭ごとにラベル付与処理を行うので、ピーク検出位置を内部に有する輪郭についてそれぞれラベル化され、ラベルが付与されないノイズとなる領域を除外しつつ物体の範囲を特定することができる。
　好適には、記ラベル付与部は、前記特定した前記輪郭の各々について、当該輪郭内に前記ラベルが２つ以上ある場合には当該輪郭内の検出位置に対して当該検出位置に近い前記ラベルに割り当て、当該輪郭内にラベルが１つある場合には当該輪郭内の検出位置に対して当該ラベルに割り当てる処理を行う
　この構成によれば、１つの輪郭内に２つ以上のラベル候補があるときに、１つのラベルが振り分けられるようにラベル候補間で調整することができる。したがって、各輪郭に対して複数のラベルが割り当てられる混乱を解消することができ、ラベルが割り当てられた輪郭とラベルが割り当てられない輪郭の２つに単純化して区分することができ、物体を分離して認識するときの混乱を解消させることができる。
　好適には、ピーク位置特定部は、前記複数の検出位置のなかから、前記検出データが第２のしきい値以上であり、且つ、その周囲の検出位置より検出データが大きい検出位置を前記ピーク検出位置として特定する。
　この構成によれば、周囲の検出位置の方が検出データが大きい検出位置をピーク位置として検出してしまうことを防止するとともに、周囲より検出データが大きかったとしても検出データ自体が小さい検出位置をピーク検出位置としてしまうことを防止することで、ピーク検出位置を適切に特定することができる。
　好適には、前記ピーク位置特定部は、前記第２のしきい値を、前記検出データの変化値の最大値を基に決定する。
　この構成によれば、第２のしきい値を適切に決定することができ、適切なピーク検出位置が特定されるので、ノイズとなるような検出位置を除いた適切な近接領域の特定が可能となる。
　好適には、前記入力装置は、前記ラベルを基に、前記複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する位置特定部を有する。
　この構成によれば、ラベルが付与された近接領域について、物体の近接位置を特定するので、それぞれのラベルについて位置を把握することができる。
　好適には、前記位置特定部は、前記ラベルが付与された前記近接領域内の検出位置の重心の値を求めることにより、前記近接位置を求める。
　この構成によれば、各ラベルを適切に特定できる位置を近接位置とすることができるので、各ラベルについて適切に位置を把握することができる。
　本発明の物体検出装置は、複数の検出位置における複数の物体の近接状態を示す検出データに基づいて、前記複数の検出位置のなかで前記検出データの値が所定のピーク条件を満たすピーク検出位置を特定するピーク位置特定部と、前記特定したピーク検出位置について、当該ピーク検出位置の周囲の検出位置のうち、ラベルが付されてなく且つ当該特定されたピーク検出位置の検出データを基に規定された第１のしきい値以上の検出データを持つ検出位置に対して、当該ピーク検出位置に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与部とを有する。
　本発明の物体検出方法は、複数の検出位置における複数の物体の近接状態を示す検出データに基づいて、前記複数の検出位置のなかで前記検出データの値が所定のピーク条件を満たすピーク検出位置を特定するピーク位置特定工程と、前記特定したピーク検出位置について、当該ピーク検出位置の周囲の検出位置のうち、ラベルが付されてなく且つ当該特定されたピーク検出位置の検出データを基に規定された第１のしきい値以上の検出データを持つ検出位置に対して、当該ピーク検出位置に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与工程とを有する。
　本発明によれば、形や距離の異なる複数物体の認識を高精度に行うことが可能な入力装置を提供することができる。
本発明の実施の形態に係る入力装置を示す図である。 本発明の実施の形態に係る検出データの概要を説明する図である。 本発明の実施の形態に係る検出データの概要を三次元的に示した図である。 本発明の実施の形態に係る入力装置の機能ブロック図を示す図である。 図４に示す近隣領域特定部の処理を説明するためのフローチャートである。 図４に示すピーク位置特定部のピーク検出処理を説明する図である。 本発明の実施の形態における検出データと物体の距離との関係を示すグラフである。 図４に示すピーク位置特定部が行う最大ピーク検出位置検出処理を説明するフローチャートである。 図４に示す輪郭追跡部が行う輪郭追跡処理について説明するフローチャートである。 図４に示すラベル判定部が行うラベル付与処理を説明するフローチャートである。 本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて最大ピーク検出位置の検出処理を１回目に行う場合を説明するための図である。 本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を１回目に行う場合を説明するための図である。 本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて最大ピーク検出位置の検出処理を２回目に行う場合を説明するための図である。 本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を２回目に行う場合を説明するための図である。 本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて最大ピーク検出位置の検出処理、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を３回目に行う場合を説明するための図である。 本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて最大ピーク検出位置の検出処理を４回目に行う場合を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態の図４に示す近隣領域特定部の処理を説明するためのフローチャートである。
（第１の実施の形態）
　図１は、本発明の実施の形態に係る入力装置を示す図である。入力装置１は、好適には静電容量式の指入力デバイスである。入力装置１は、センサ部１０と、近接領域特定部２０と、ＰＣ３０を備える。センサ部１０は、検出部１１とセンサ回路１２からなり、近づいた指等による静電容量変化を読み取ることにより、複数の検出位置において複数の物体の近接状態を検出し、その検出データ１００を近接領域特定部２０に渡す。近接状態とは、例えば指などの物体が入力装置１に近接している状態であり、近接している物体の入力装置１への距離や位置関係等である。
　検出部１１は、検出電極をマトリックス状に備え、検出電極に指やペンなどの物体が近接すると、検出電極とグランドとの間に形成される静電容量が変化する。発生した静電容量変化はセンサ回路１２に送られ、
　センサ回路１２は、検出部１１から出力された静電容量の変化量、変化値から、多値データからなる検出データ１００を生成する。この検出データ１００については図２及び図３を参照して後述する。
　近接領域特定部２０は、センサ部１０からの検出データ１００に基づいて、複数の物体の近接領域を特定する。近接領域とは、例えば検出部１１の構成するマトリックス状の平面上で所定の物体が占める領域を差し、複数の指などの複数の物体が検出部１１に近接している場合には、複数の物体によるそれぞれの複数の近接領域が発生する。そしてこのような近接領域を特定した結果、近接領域特定部２０は検出データ１００を基に指の本数やその座標を計算し、その計算結果をＰＣ３０へ出力する。
　図２は、図１に示すセンサ部が出力する検出データ１００の概要を説明する図である。
　検出部１１に指を近づけることにより、上述のように静電容量の変化が生じ、その変化の大きさは、指が検出部１１に近接するほど大きくなる。検出データ１００は、静電容量の変化を「９９」を上限値として所定領域単位で検出した値であり、例えば、図２に示すデータである。検出データ１００はマトリクス状の検出位置１０５のそれぞれの検出データ１００ｘの集合により構成される。
　例えば、図２に示す例では、検出位置１０５の１つである左から３つ目、上から４つ目の枠には、値「９０」を示す検出データ１００ｘがある。これは静電容量の変化が「９９」のうち「９０」ということであるから全ての検出データ１００ｘの中で最も大きい値であり、この検出位置１０５の近くに指が近接したであろうことが類推される。逆に右下には４、５といった値が示されており、極めて小さい値であることから、この近傍には指が近接していないことが類推される。
　図３は、図１に示すセンサ部１０が出力する検出データ１００の概要を三次元的に示した図である。図２では検出データ１００を平面的に多値データの値そのものとして示した。図３ではこの多値データを高さ及び色彩の濃淡として示した。図３に示すように、左上と、その右下、さらにその右上に高い盛り上がりが生じている。
　それぞれの頂点を中心として静電容量のピークが生じており、多値データからはこの近傍に指等が近接しているだろうということが推測される。なお、この指の近接を多値データでなくある閾値の上下で分けた二値データで示した場合、輪郭をとらえることは可能であるが、その輪郭の内部や区分などが不明確となり、図３に示したような複数物体のそれぞれの近接状態を区分することは難しい。
　本実施形態の入力装置１は、このようなピークの高さや形が異なる物体を高精度に認識できる。
　図４は、本発明の実施の形態に係る入力装置１の機能ブロック図を示す図である。
　入力装置１については、図１を参照してすでに説明したが、図４では、近接領域特定部２０についてさらに詳細に説明する。
　図４に示すように近接領域特定部２０は、ピーク位置特定部４０と、ラベル付与部５０と、位置特定部６０を備える。
　ピーク位置特定部４０は、複数の検出位置１０５のなかで検出データ１００の値が所定のピーク条件を満たす複数のピーク検出位置１１０のうち、所定の条件を満たす最大の値を示す最大ピーク検出位置１１０ｍａｘを特定する。この際、後述のラベルのデータと、検出データ１００を用いる。
　ラベル付与部５０は、ピーク位置特定部４０が特定した最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの周囲の検出位置１０５のうち、ラベルが付されてなく且つその検出データ１００ｘが第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐ以上の検出位置１０５に対して、当該最大ピーク検出位置１１０ｍａｘに既に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行う。
　ここで付与されるラベルとは各近接領域を特定する近接領域ごとに固有の番号または記号である。ラベルは例えば通し番号であり、最初に与えられるラベルは１番、次のラベルは２番、その次は３番、というように付与される。もちろん重複しない希望であれば通し番号に限る必要はなく、その他の数字及び記号を用いてもよい。
　ラベル付与部５０は、検出データ１００に対して輪郭を形成する輪郭追跡部５１と、形成された輪郭について割り当てるべきラベルを判定するラベル判定部５２を備える。
　輪郭追跡部５１は、ラベル付与処理を行う最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出データ１００ｘより値が小さい第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐ以上の検出位置を輪郭として特定する。この際、ラベルデータ、検出データ１００、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘを用いる。輪郭追跡部５１の処理は図９を参照して説明する。ラベル判定部５２の処理は図１０を参照して説明する。
　そして、ラベル判定部５２は、特定した輪郭毎に輪郭内の検出位置１０５についてのラベル付与処理を行う。ラベル判定部５２は、特定した輪郭の各々について、輪郭内にラベルが２つ以上ある場合には輪郭内の検出位置１０５に対して検出位置１０５に近いラベルに割り当て、輪郭内にラベルが１つある場合には輪郭内の検出位置１０５に対してラベルに割り当てる処理を行う。
　近接領域特定部２０は、ピーク位置特定部４０による最大ピーク検出位置の更新と、ラベル付与部５０によるラベルの更新とを、を最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの条件を満たすピーク検出位置が存在しなくなるまで繰り返す。
　位置特定部６０は、ラベル付与部５０で付与されたラベルを基に、複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する。ラベル付与部５０の処理で近接領域ごとにラベルが付与されるが、位置特定部６０は、このラベル及び近接領域ごとに所定の位置情報を割り当て、この位置情報によりラベル及び近接領域の位置であり、ラベルの座標となる近接位置を特定し、近接位置の情報をもともと有していた場合は更新する。近接位置としては、例えばラベルが付与された近接領域内の検出位置の重心の値とするが、ラベル内のピーク検出位置１１０の値をそのまま用いてもよい。
　図５は、図４に示す近隣領域特定部２０の処理を説明するためのフローチャートである。
　ステップＳ７０１：
　ピーク位置特定部４０は、センサ部１０から入力した検出データ１００と、ラベル付与部５０からのラベルデータとを基に、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出を行う。このとき、ピーク位置特定部４０は、ラベルが付されていない検出位置１０５を対象として最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出を行う
　ステップＳ７０２：
　ピーク位置特定部４０は、ステップＳ７０１において最大ピーク検出位置１１０ｍａｘが検出されたか否かを判定し、肯定判定の場合ステップＳ７０３に進み、否定判定の場合は一連の処理を終了する。
　本実施の形態では、ステップ７０３での輪郭追跡処理およびラベル付与処理を行った後に再度、ステップＳ７０１の最大ピーク検出位置を検出する処理を行い、これらを最大ピーク検出位置がなくなるまで繰り返す。
　ステップＳ７０３：
　ラベル付与部５０は、ステップＳ７０１で検出した最大ピーク検出位置１１０ｍａｘについて、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を行う。
　ステップＳ７０４：
　位置特定部６０は、ステップＳ７０３においてラベル付与部５０で付与されたラベルを基に、複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する。
　以下、図４に示すピーク位置特定部４０の処理を詳細に説明する。
　図６は、図４に示すピーク位置特定部４０のピーク検出処理を説明する図である。
　図６に示すピーク検出位置１１０は、複数の検出位置１０５のうち、その検出データ１００ｘが第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓ以上であり、且つ、その周囲の検出位置より検出データ１００が大きいというピーク条件を満たした検出位置１０５である。ピーク位置特定部４０はここで求めた検出位置１０５をピーク検出位置１１０として特定する。
　例えば図６では検出位置１０５の検出データ１００ｘとして、「９０」、「５８」、「３１」の３つの値がある。第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓを「２０」とすると、これらの値はすべて第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓを超えている。その上で、値が「９０」の検出位置１０５の周辺には、値「３１」、「４７」、「３９」、「４９」、「６７」、「４８」、「８２」、「６３」であり、周囲の検出位置１０５のどの値よりも「９０」は大きい。値「５８」、「３１」についても同様であり、この両方の条件を満たすことから、これらはピーク条件を満たしてピーク検出位置１１０として検出される。
　また、ピーク位置特定部４０は、検出データ１００ｘの変化値の最大値を基に第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓを決定する。ここでは最大値は「９０」であることから、ピーク位置特定部４０は、値「９０」を基に、「２０」を第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓとして決定する。
　また、本実施の形態では第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓは固定値として説明するが、指の位置が検出部１１から離れるにつれて静電容量の変化値は減少していく傾向にあることから、この減少傾向に合わせて第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓも距離が離れるごとに減少させるように設定してもよい。例えば、ピーク位置特定部４０は、図７に示す検出データ１００ｘと物体の距離との関係を基に、第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓを、距離に反比例、又は非線形的にするように設定させることができる。
　ピーク位置特定部４０は、以上のように決定された第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓを基に、上述のピーク検出位置１１０を求める。この過程を図８を参照して説明する。
　図８は、図４に示すピーク位置特定部４０が図５に示すステップＳ７０１で行う最大ピーク検出位置の検出処理を説明するフローチャートである。
　まずピーク位置特定部４０は、処理対象の検出位置１０５を選択する（ステップＳ８０１）。つまり１つを検出位置１０５として選択する。検出位置１０５を選択する順序は、図２に示す検出データ１００ｘの例えば左上から開始して、右へと順に１つずつ選択し、横一列が終わったら１つ下に移動してさらに横一列という順序で行ってもよいし、下へと順に１つずつ選択し、縦一列が終わったら１つ右に移動してさらに縦一列という順序にしてもよい。また、左上からの開始に限られず、右上、右下、左下、中心など様々な位置からの開始も考えられる。
　次にピーク位置特定部４０は、ステップＳ８０１で選択した検出位置１０５について、その検出データ１００ｘが示す値（すなわち、静電容量の変化量）が、第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓよりも大きいか否かを比較判定する（ステップＳ８０２）。ＴｈＥｘｉｓｔを例えば「２０」としておくと、当該検出位置１０５の検出データ１００が「２５」であればＹｅｓとなり、「１０」であればＮｏということになる。検出位置１０５の検出データ１００が小さい場合（ステップＳ８０２：Ｎｏ）、ステップＳ８０６に進む。
　当該検出位置１０５の検出データ１００が大きい場合（ステップＳ８０２：Ｙｅｓ）、ピーク位置特定部４０は、ラベル判定部５２からのラベルデータ（物体範囲データ）を参照することにより、当該検出位置１０５にラベルが付与されているか否かを判定する（ステップＳ８０３）。ラベルについては後述するが、検出位置１０５にラベルが付与されているということは、当該検出位置１０５を含む領域には最大ピーク検出位置１１０ｍａｘが特定されている状態であることを意味する。したがって、ラベルがある場合（ステップＳ８０３：Ｎｏ）、ステップＳ８０６に進む。
　次に、ラベルがない場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、ピーク位置特定部４０は、当該検出位置１０５の検出データ１００ｘが周囲８近傍の検出データ１００ｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ８０４）。図６を参照して説明したように、例えば検出データ１００ｘが「９０」の検出位置１０５の周辺の検出位置１０５の検出データ１００ｘは、「３１」、「４７」、「３９」、「４９」、「６７」、「４８」、「８２」、「６３」であり、これらより「９０」は大きい。このような場合、ピーク位置特定部４０は、当該検出データ１００ｘが「９０」の検出位置１０５の検出データ１００は周囲８近傍の検出データ１００より大きい、すなわちピーク条件を満たしていると判定し（ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、当該検出位置１０５をピーク検出位置１１０として記憶する（ステップＳ８０５）。
　ピーク位置特定部４０は、当該検出位置１０５をピーク検出位置１１０として記憶（ステップＳ８０５）した後、又は当該検出位置１０５の検出データ１００が周囲８近傍のいずれかの検出データ１００より小さいと判定したとき（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、当該検出位置１０５について処理を終了する。そしてピーク位置特定部４０は、すべての検出位置１０５についてピーク位置検出処理を行ったか否か判定する（ステップＳ８０６）。そして、ピーク位置特定部４０は、否定判定の場合（ステップＳ８０６：Ｎｏ）、次の検出位置１０５に進み、同様に一連の処理を実行する。
　ピーク位置特定部４０は、すべての検出位置１０５についてピーク位置検出処理を行ったと判定した場合（ステップＳ８０６：Ｙｅｓ）、複数抽出されたピーク検出位置１１０のうち、検出データ１００ｘが最大のものを最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出する（ステップＳ８０７）。例えば図６に示すようにピーク検出位置１１０の検出データ１００ｘが「９０」、「５８」、「３１」である場合、ピーク位置特定部４０は、検出データ１００ｘが「９０」の検出位置１０５を最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出する。
　上述したピーク位置特定部４０による図５に示す最大ピーク検出位置の検出処理（ステップＳ７０１）により、図６に示す例の場合、ピーク位置特定部４０は、ピーク検出位置１１０として検出データ１００ｘが「９０」、「５８」、「３１」の検出位置１０５を特定する。次に、ピーク位置特定部４０は、これらの検出位置１０５のなかから、検出データ１００ｘが最大値「９０」を示す検出位置１０５を最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出する。
　以下、図４に示すラベル付与部５０について詳細に説明する。
　図４に示すように、ラベル付与部５０は、例えば、輪郭追跡部５１およびラベル判定部５２を有する。ラベル付与部５０は、図５に示すステップＳ７０３のラベル付与処理を行う。
　ラベル付与部５０は、例えば、図５のステップＳ７０１および図８を用いて説明したピーク位置特定部４０が検出した最大ピーク検出位置１１０ｍａｘを基に、検出位置１０５に対してラベル付与処理を行う。
　以下、ラベル付与部５０の輪郭追跡部５１およびラベル判定部５２の処理を詳細に説明する。
　図９は、図４に示す輪郭追跡部５１が行う輪郭追跡処理について説明するフローチャートである。図５に示したステップＳ７０３の物体範囲の更新処理を行うときに、本処理が開始する。
　ステップＳ９０１：
　まず輪郭追跡部５１は、ピーク位置特定部４０から最大ピーク検出位置１１０ｍａｘを入力したか否かを判定し、肯定判定の場合にステップＳ９０２に進み、否定判定の場合に当該判定を繰り返す。輪郭追跡部５１は、肯定判定の場合に、ステップＳ９０２に進む。
　ステップＳ９０２：
　輪郭追跡部５１は、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘに新たなラベルを付与する。そして、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘを基にその周囲の検出位置１０５に対して以下に示すラベル付与処理を行う。
　本実施の形態では、図５に示すステップＳ７０１で説明したようにラベルが付与されて
　輪郭追跡部５１は、ステップＳ９０１で入力した最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出データ１００ｘを基に、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐを計算する（ステップＳ９０２）。
　検出位置１０５のうち、その検出データ１００として第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐより大きい値を持つ検出位置１０５は物体の範囲内とし、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐ以下の値を持つ検出位置１０５を物体の範囲外とするで、物体の範囲の輪郭が特定される。
　第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐは、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出データ１００よりも小さな値となるような計算式によって導かれる。また、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐは、ノイズによるピークを吸収し、指によるピークを吸収しないようなしきい値とする。第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐは、予め用意した値としてもよいが、何らかの計算式を基に算出されてもよく、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出データ１００ｘに一定の係数をかけ合わせて算出してもよい。例えば、図６に示す例では、検出データ１００ｘが「９０」の最大ピーク検出位置１１０ｍａｘについては、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐを例えば「４１」とする。
　ステップＳ９０３：
　輪郭追跡部５１は、ステップＳ９０２で算出した第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐを用いて輪郭追跡を行う（ステップＳ９０３）。つまり、検出データ１００ｘが第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐより大きい検出位置１０５を物体の範囲内とする輪郭を形成する。形成される輪郭は１つに限らず、その場合、輪郭追跡部５１は、１つの第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐから複数の輪郭を追跡する。輪郭追跡部５１の輪郭追跡処理に続いて、ラベル判定部５２による図１０に示すラベル付与処理が行われる。
　図１０は、図４に示すラベル判定部５２が行う図５に示すステップＳ７０３のラベル付与処理を説明するフローチャートである。
　図１０に示す処理は、図９に示す輪郭追及処理に続いて行われる。
　図９を用いて説明した輪郭追跡処理では複数の輪郭が形成されているので、ラベル判定部５２は、そのなかから輪郭を１つ選択し、輪郭内部の検出位置１０５にラベルが付与されているか否かを調べる（ステップＳ９１０）。輪郭が１つの場合はその輪郭が選択対象となる。
　次に、ラベル判定部５２は、選択した輪郭内のラベルの数が２つ以上であるか否かを判定し（ステップＳ９１１）、２つ以上含む場合はステップＳ９１３に、０または１の場合はステップＳ９１２に進む。例えばステップＳ７０３を最初に行う場合は、上述したステップＳ９０２で付与された第１ラベルしか存在していないので、選択された輪郭内のラベルの数は０か１であり、ステップＳ９１２に進む。
　ところで、本実施の形態では、図５に示すように、ステップＳ７０３におけるラベル付与処理終了後に、ステップＳ７０１に戻り、ピーク位置特定部４０によって新たな最大ピーク検出位置１１０ｍａｘが検出され、当該最大ピーク検出位置１１０ｍａｘに対して新たにラベル付与処理が行われる。すなわち、ラベルが追加される。そのため、ラベルの数は０か１に限らず、２以上の場合もあり、その場合にはステップＳ９１１で肯定判定となり、ステップＳ９１４の処理が行われる。
　ラベルを２つ以上含まないと判定された場合（ステップＳ９１１：Ｎｏ）、ラベル判定部５２は、含まれるラベルの数が１つであるか否かを判定する（ステップＳ９１２）。ラベルを１つも含まないと判定された場合（ステップＳ９１２：Ｎｏ）、つまり輪郭内部に最大ピーク検出位置１１０ｍａｘが含まれないということなので、この輪郭内に新たなラベル処理を行わないということになり、ステップＳ９１５に進む。
　ラベルを１つ含むと判定された場合（ステップＳ９１２：Ｙｅｓ）、ラベル判定部５２は、輪郭内部に対応する範囲内のすべての検出位置１０５を、当該ラベルで塗りつぶし（ステップＳ９１３）、ステップＳ９１５に進む。
　一方、ステップＳ９１１でラベルを２つ以上含むと判定された場合（ステップＳ９１１：Ｙｅｓ）、検出位置１０５に付与されているラベルの数は１つまでであるので、輪郭内部の検出位置１０５がどちらのラベルに属するかを判定する必要がある。そこで、ラベル判定部５２は、輪郭内部に対応する範囲内の検出位置１０５に、複数のラベルのうちでラベル座標が最も近いものを付与し（ステップＳ９１４）、ステップＳ９１５に進む。
　具体的には、ラベル判定部５２は、輪郭内の所定の検出位置１０５について、輪郭内のラベルＡとラベルＢに対する距離をそれぞれ計算し、最も近いラベルを、処理対象の検出位置１０５に付与する。例えばラベルＡの座標が（３，３）で、ラベルＢの座標が（６，７）とする。所定の検出位置１０５が（４，４）の場合、ラベルＡの方が近いのでラベルＡを付与する。一方、処理対象の検出位置１０５が（５，６）の場合、ラベルＢの方が近いのでラベルＡが付与される。これを輪郭内のすべての検出位置１０５に対して実行する。
　次に、ラベル判定部５２は、図９を用いて説明した輪郭追跡処理で形成された全ての輪郭についてラベル付与処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ９１５）。ラベル判定部５２は、否定判定の場合（ステップＳ９１５：Ｎｏ）、ステップＳ９１０に戻り、次の輪郭についてラベル付与処理を実行する。一方、肯定判定の場合（ステップＳ９１５：Ｙｅｓ）、ラベル判定部５２は、今回の処理対象の最大ピーク検出位置１１０ｍａｘについてのラベル付与処理を終了する。
　図４に示す近隣領域特定部２０は、図１０に示すラベル判定部５２によるラベル判定処理を終了すると、ピーク位置特定部４０が図５に示すステップＳ７０１の最大ピーク検出位置検出処理を開始し、ラベルが付与されていない検出位置１０５のなかから最大ピーク検出位置１１０ｍａｘを検出する処理が行われる。
　そして、近隣領域特定部２０は、図５に示すステップＳ７０２において、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘが存在しないと判断すると、位置特定部６０による位置特定処理（ステップＳ７０４）を行う。
　位置特定部６０は、ラベル判定部５２がラベルを付した検出位置１０５の座標（位置情報）を基に、検出部１１に近接した複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する位置特定処理（図５に示すステップＳ７０４）を行う。
　位置特定部６０は、例えば、ラベル判定部５２で検出位置１０５に付与された各ラベル毎に、当該ラベルが付与された検出位置１０５の重心位置を、当該ラベルに対応した物体の近接位置として特定する。位置特定部６０における物体の近接位置特定方法は、ラベルと、当該ラベルが付与された検出位置１０５とを用いる方法であれば特に限定されない。
　図２および図６に示す検出データ１００を一例として用いて、上述した図４に示す近隣領域特定部２０の処理を説明する。
　この例では、図６に示すように、検出データ１００ｘが「９０」，「５８」，「３１」の３つのピーク検出位置１１０があり、図５に示すステップＳ７０２の判定処理で３回の肯定判定がなされ、ステップＳ７０３の処理（輪郭追跡処理およびラベル判定処理）が３回繰り返される。
　以下、この例の処理を順に説明する。
　図１１は、本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて図５および図８に示すステップＳ７０１の処理を１回目に行う場合を説明するための図である。
　図６に示すピーク検出位置１１０について、１回目に図８に示す最大ピーク検出位置検出処理を行うと、図１１に示すように、検出データ１００が「９０」を示す検出位置１０５（以下、検出位置１２０と記す）が最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出される。
　すなわち、ピーク位置特定部４０は、対象となるピーク検出位置１１０のうち、その検出データ１００ｘが最大のもの特定する。ピーク検出位置１１０は、図８に示すように、第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓｔ（今回の例では「２０」とする）より、その検出データ１００ｘが大きく、且つ、ラベルが付与されておらず、その周囲の８近傍の検出位置１０５より大きな検出データ１００ｘを持つ検出位置１０５である。
　図５に示すステップＳ７０１の１回目の処理では、図１１に示す検出位置１２０が、その検出データ１００の値「９０」は、第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓｔである「２０」よりも大きい。また、検出位置１２０には、ラベルは付与されていない。また、図１１に示すように、検出位置１２０の検出データ１００ｘの「９０」は、周囲データ１２１である周囲８近傍の検出データ１００よりも大きな値を示している。そのため、検出位置１２０は、ピーク検出位置１１０としてのピーク要件を満たす。また、検出位置１２０の検出データ１００は最大値であることから、検出位置１２０は最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出される。
　ピーク位置特定部４０は、周囲データ１２１に示すように、８近傍との比較を行っている際、左上・上・右上・左の４近傍に関しては同じ値の場合は除外する比較を行っているのに、右・左下・下・右下の４近傍に対しては同じ値も許容する。これは同じ値が並んでいるときのための措置である。８近傍全てに対して同じ値の場合を許容しない比較を行うと、同じ値が並んでいるときにピーク画素の定義を満たすことができないからである。例えば検出データ１００ｘとして「９０」の値を持つ検出位置１０５の右の検出位置１０５も「９０」の値を持つ場合、同じ値となることを許容しなければ、どちらの「９０」もピーク検出位置１１０の要件を満たさないことになる。
　図１２Ａ，図１２Ｂ，図１２Ｃは、本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて、図５、図９および図１０に示すステップＳ７０３の処理を１回目に行う場合を説明するための図である。
　図１１を用いて前述したように、ピーク位置特定部４０において、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出位置１２０を検出されると、輪郭追跡部５１によって、図１２Ａに示すように、検出位置１２０にラベル「１」が付与される。
　そして、輪郭追跡部５１は、検出位置１２０の検出データ１００に基づき輪郭追跡処理を行う。輪郭追跡部５１は第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐを算出し、これを基に輪郭追跡して輪郭１２２及び輪郭１２３を形成する。本例では、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐは、「４１」である。具体的には、輪郭追跡部５１は、図１２Ｂに示すように、検出位置１２０の周囲の検出位置１０５のうち、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐより大きい検出位置１０５を物体の範囲内であるとして輪郭を形成する。
　上述した輪郭追跡の後、ラベル判定部５２は、輪郭追跡部５１によって形成された輪郭内部をラベルで塗りつぶす処理を行う。図１２Ｃに示すように、左上の輪郭１２２内部にはラベル「１」のみが存在するので、ラベル判定部５２は、左上の輪郭１２２の内部の検出位置１０５の全てのラベル「１」を付与する。輪郭１２３は内部にラベルを含まないので、ラベル判定部５２は今回はラベルを付与しない。図１２Ａ，図１２Ｂ，図１２Ｃに示す１回目の処理よりラベル「１」が割り当てられた物体範囲データ１２４が得られる。
　図１３は、本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて図５および図８に示すステップＳ７０１の処理を２回目に行う場合を説明するための図である。
　図１２Ａ，図１２Ｂ，図１２Ｃを用いて説明した図５に示すステップＳ７０３の処理に続いて、図１３に示すステップＳ７０１の処理が行われる。
　上述した図１２を用いて説明した１回目の処理が終了しているため、前回の最大ピーク検出位置１１０ｍａｘである検出位置１２０には「１」のラベルが既に付与されているので、２回目の処理では、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘには選ばれない。
　そして、図１３に示すように、２番目に大きな「５８」の検出データ１００ｘを持つ検出位置１０５である検出位置１３０が最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出され、その検出データ１００ｘの「５８」は第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓｔの値「２０」よりも大きく、検出位置１３０にはラベルが付与されておらず、また周囲データ１３１に示すように、周囲８近傍の検出位置１０５の検出データ１００よりも大きな値である。
　図１４は、本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて、図５、図９および図１０に示すステップＳ７０３の処理を２回目に行う場合を説明するための図である。
　図１３を用いて前述したように、ピーク位置特定部４０において、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出位置１３０を検出されると、輪郭追跡部５１によって、図１４Ａに示すように、検出位置１３０にラベル「２」が付与される。
　そして、輪郭追跡部５１は、検出位置１３０の検出データ１００ｘに基づき輪郭追跡処理を行う。輪郭追跡部５１は第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐを算出し、これを基に輪郭追跡して輪郭１３３を形成する。本例では、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐは、「３１」である。具体的には、輪郭追跡部５１は、図１４Ｂに示すように、検出位置１２０の周囲の検出位置１０５のうち、第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐより大きい検出位置１０５を物体の範囲内であるとして輪郭１３３を形成する。
　上述した輪郭追跡の後、ラベル判定部５２は、輪郭追跡部５１によって形成された輪郭内部をラベルで塗りつぶす処理を行う。図１４Ｂに示すように、輪郭１３３の内部にはラベル「１」とラベル「２」が存在する。
　ラベル判定部５２は、輪郭１３３内の各々の検出位置１０５の座標からの、ラベル「１」の座標への距離ｄ＿１と、ラベル「２」への距離ｄ＿２とを計算する。そして、ラベル判定部５２は、距離ｄ＿１とｄ＿２のうち距離の短いほうのラベルを輪郭内の各検出位置１０５に付与する。
　その結果、２回目の処理では、図１４Ｃに示すように、ラベル「１」とラベル「２」が付与された物体範囲データ１３４が得られる。
　図１４を用いて説明した図５に示すステップＳ７０３の処理に続いて、図１３に示すステップＳ７０１の３回目の処理が行われる。
　上述した図１４を用いて説明した２回目の処理が終了しているため、１回目の最大ピーク検出位置１１０ｍａｘである検出位置１２０には「１」のラベルが既に付与されており、２回目の最大ピーク検出位置１１０ｍａｘである検出位置１３０には「２」のラベルが既に付与されているので、これらは３回目の処理では、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘには選ばれない。
　そして、図１５Ａに示すように、３番目に大きな「３１」の検出データ１００を持つ検出位置１０５である検出位置１４０が最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出される。
　図１５は、本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて、図５、図９および図１０に示すステップＳ７０３の処理を３回目に行う場合を説明するための図である。
　前述したように、ピーク位置特定部４０において、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして検出位置１４０が検出されると、輪郭追跡部５１によって、図１５Ａに示すように、検出位置１４０にラベル「３」が付与される。
　そして、輪郭追跡部５１は、検出位置１３０の検出データ１００に基づき輪郭追跡処理を行う。輪郭追跡部５１は第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐとして「１９」を算出し、これを基に輪郭追跡して輪郭１４１を形成する。
　上述した輪郭追跡の後、ラベル判定部５２は、輪郭追跡部５１によって形成された輪郭内部をラベルで塗りつぶす処理を行う。図１５Ｂに示すように、輪郭１４１の内部にはラベル「１」とラベル「２」とラベル「３」が存在する。
　ラベル判定部５２は、輪郭１４１内の各々の検出位置１０５の座標からの、ラベル「１」の座標への距離ｄ＿１と、ラベル「２」への距離ｄ＿２と、ラベル「３」への距離ｄ＿３とを計算する。そして、ラベル判定部５２は、距離ｄ＿１とｄ＿２とｄ＿３のうち距離の短いほうのラベルを輪郭内の各検出位置１０５に付与する。
　その結果、３回目の処理では、図１５Ｂに示すように、ラベル「１」とラベル「２」、レベル「３」が付与された物体範囲データ１４２が得られる。
　図１６は、本発明の第１実施の形態において、図２および図６に示す例を用いて図５および図８に示すステップＳ７０１の処理を４回目（最後）に行う場合を説明するための図である。
　図１６に示すように、検出データ１００は４番目に大きい値「２５」を持つ検出位置１０５は周囲８近傍よりも大きな値を有するが、図１５を用いて説明したラベル付与処理によってラベル「３」が既に付与されているので、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの候補とならない。
　また、図１６に示す５番目に大きい値「１２」を持つ検出位置１０５は周囲８近傍より大きな検出データ１００を有するが、第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓｔの「２０」よりも小さいため、ピーク検出位置１１０とならない。ピーク検出位置１１０の条件に第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓｔを設けているのは、このようなノイズによるピークを指として認識することを防ぐためにある。第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓｔはセンサのノイズ耐性等から妥当な値を選ぶ。以上のように、図１６に示す４回目の処理では、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘは検出されない。そのため、近隣領域特定部２０は、図？１に示すステップＳ７０２で否定判定（Ｎｏ）となり、最終的に図１５に示す物体範囲データ１４２を基に、図５に示す位置特定部６０による位置特定処理（Ｓ７０４）が行われる。
　以上説明したように、本実施形態の入力装置によれば、複数のピーク検出位置を検出してその周囲の検出位置についてそのピーク検出位置ごとにラベルが付与されるので、ピーク検出位置を中心として物体を近接領域ごとに識別することができる。ピーク検出位置を有する近接領域ごとにラベル化することができるので、ノイズとなるような検出位置を除いた適切な近接領域の特定が可能となり、したがって、物体を分離して認識するときの精度を向上させることができる。特に、形や距離の異なる複数物体の認識をテンプレートを使わずに高精度に行うことが可能な入力装置を提供することができる。
　特に、第１のしきい値を基準として輪郭を特定するので、特定された輪郭ごとに近接領域を特定、分離することができる。さらに輪郭ごとにラベル付与処理を行うので、ピーク検出位置を内部に有する輪郭についてそれぞれラベル化され、ラベルが付与されないノイズとなる領域を除外しつつ物体の範囲を特定することができる。
　そして、１つの輪郭内に２つ以上のラベル候補があるときに、１つのラベルが振り分けられるようにラベル候補間で調整することができる。したがって、各輪郭に対して複数のラベルが割り当てられる混乱を解消することができ、ラベルが割り当てられた輪郭とラベルが割り当てられない輪郭の２つに単純化して区分することができ、物体を分離して認識するときの混乱を解消させることができる。
　また、周囲の検出位置の方が検出データが大きい検出位置をピーク位置として検出してしまうことを防止するとともに、周囲より検出データが大きかったとしても検出データ自体が小さい検出位置をピーク検出位置としてしまうことを防止することで、ピーク検出位置を適切に特定することができる。そして、第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓを適切に決定することができ、適切なピーク検出位置が特定されるので、ノイズとなるような検出位置を除いた適切な近接領域の特定が可能となる。
（第２の実施の形態）
　第２の実施の形態も、基本的な構成及び処理の流れは第１の実施の形態と同じである。第１の実施の形態では最大ピーク検出位置１１０ｍａｘの検出処理を、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を行う度に繰り返す場合を例示したが、第２の実施の形態では、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を行う前に、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして順に処理を行う全てのピーク検出位置１１０の検出を行う。これにより、処理時間を短縮できる。
　本実施の形態の入力装置の機能ブロックは、第１の実施の形態の図４に示すものと同じである。
　図１７は、本発明の第２の実施の形態の図４に示す近隣領域特定部の処理を説明するためのフローチャートである。
　ステップＳ１７０１：
　ピーク位置特定部４０は、センサ部１０から入力した検出データ１００を基に、複数の検出位置１０５のうち、その検出データ１００ｘが第２のしきい値Ｔｈ＿Ｅｘｉｓ以上であり、且つ、その周囲の検出位置１０５より検出データ１００ｘが大きい検出位置１０５をピーク検出位置１１０として検出し、配列Ｐｅａｋｓに格納する。
　このとき、ピーク位置特定部４０は、検出データ１００ｘが降順なるように、ピーク検出位置１１０を配列Ｐｅａｋｓに格納する。これにより、配列Ｐｅａｋｓの先頭が、検出データ１００ｘが最も大きいピーク検出位置１１０となる。図２及び図６に示した例では、検出データ１００ｘが先頭から「９０」, 「５８」, 「３１」, 「２５」のピーク検出位置１１０の順に配列Ｐｅａｋｓに格納される。
　ステップＳＴ１７０２：
　輪郭追跡部５１は、配列Ｐｅａｋｓ内にステップＳ７０３が未処理のピーク検出位置１１０があるか否かを判断し、肯定判定の場合（ｙｅｓ）にステップＳ１７０３に進み、否定判定の場合（ｎｏ）にステップＳ１７０４に進む。
　ステップＳ１７０３：
　輪郭追跡部５１は、配列Ｐｅａｋｓの先頭から未処理のピーク検出位置１１０を最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして取り出す。
　ステップＳ１７０３：
　輪郭追跡部５１は、ステップＳ１７０３で取り出した最大ピーク検出位置１１０ｍａｘについて、輪郭追跡処理およびラベル付与処理を行う。
　ここで、本実施の形態の輪郭追跡処理およびラベル付与処理は、配列Ｐｅａｋｓから取り出した最大ピーク検出位置１１０ｍａｘについて第１の実施の形態で説明した図９に示すステップＳ９０２，Ｓ０９３の処理、並びに図１０の処理と基本的には同様の処理を行う。
　このとき、輪郭追跡部５１は、配列Ｐｅａｋｓの先頭から取り出したピーク検出位置１１０確定ピーク配列Ｆｉｘｅｄ＿Ｐｅａｋに移動する。その後は、配列Ｐｅａｋｓの先頭から最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして取り出したピーク検出位置１１０について、第１の実施の形態と同様に、輪郭追跡を行う。
　輪郭追跡部５１は、輪郭内部に確定ピーク配列Ｆｉｘｅｄ＿Ｐｅａｋあるピーク検出位置１１０（ラベルに相当）が存在したときは、輪郭内部の検出位置１０５に対して、当該ピーク検出位置１１０のラベルを付与する。
　また、輪郭追跡部５１は、輪郭内部に確定ピーク配列Ｆｉｘｅｄ＿Ｐｅａｋのピーク検出位置１１０が２つ以上存在したときは、当該輪郭内部の検出位置１０５に対して、第１の実施の形態と同じように距離の近いほうのピーク検出位置１１０のラベルを付与する。
また、輪郭追跡部５１は、１つ以上の確定ピーク配列Ｆｉｘｅｄ＿Ｐｅａｋのピーク検出位置１１０と一緒に、配列Ｐｅａｋｓのピーク検出位置１１０が輪郭内部に入っていた場合、配列Ｐｅａｋｓのピーク検出位置１１０のラベルとして考慮しないピーク検出位置１１０の集合Ｃｌｅａｒ＿Ｐｅａｋｓに移動する。
　ステップＳ７０４：
　位置特定部６０は、第１の実施の形態の場合と同様に、ステップＳ１７０３においてラベル付与部５０で付与されたラベルを基に、複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する。
　前述した図１５に示すように３回目の輪郭追跡の際、確定ピーク配列Ｆｉｘｅｄ＿Ｐｅａｋには、検出データ１００ｘが「９０」, 「５８」, 「３１」のピーク検出位置１１０が、配列Ｐｅａｋｓには検出データ１００ｘが「２５」のピーク検出位置１１０が格納されている。
　輪郭追跡部５１が第１のしきい値Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐとして「１９」を用いて輪郭追跡を行うと、図１５に示したよう確定ピーク配列Ｆｉｘｅｄ＿Ｐｅａｋにある検出データ１００ｘが「９０」,「５８」,「３１」が全てのピーク検出位置１１０が輪郭内部に含まれる。同時に配列Ｐｅａｋｓの検出データ１００ｘが「２５」のピーク検出位置１１０も当該輪郭内部に含まれているが、このピーク検出位置１１０はピーク検出位置１１０ではないためノイズ由来のピークと判定され、集合Ｃｌｅａｒ＿Ｐｅａｋｓに入れられる。これにより、最終的に得られる結果は、第１の実施の形態の場合と同じだが、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘとして選択するピーク検出位置１１０を一度にまとめて探索するので計算時間を短縮することができる。
　本発明は上述した実施の形態には限定されない。すなわち、当業者は、本発明の技術的範囲またはその均等の範囲内において、上述した実施の形態の構成要素に関し、様々な変更、コンビネーション、サブコンビネーション、並びに代替を行ってもよい。
　上述した実施の形態では、図５および図１７に示すように、全ての検出位置１０５についてラベル付与処理を行ってから、位置特定部６０による位置特定処理を行う場合を例示したが、最大ピーク検出位置１１０ｍａｘに対してラベル付与処理を行う度に位置特定部６０による位置特定処理を行うようにしてもよい。
　また、上述した実施の形態では、複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する場合を例示したが、具合的な位置ではなく、複数の物体の近接領域を特定するようにしてもよい。
　また、上述した実施の形態では、本発明の入力装置に適用した場合を例示したが、入力装置以外に、複数の物体の近接領域や近接位置を検出する物体検出装置等に本発明を適用してもよい。
　前記実施の形態では、指等の操作による情報を入力するユーザーインターフェース装置を基本として発明が説明されているが、本発明の入力装置は、人体に限定されない種々の物体の近接によって生じる検出電極の静電容量の変化に応じた情報を入力する装置に広く適用可能である。
　１…入力装置
１０…センサ部
１１…検出部
１２…センサ回路
２０…近接領域特定部
３０…ＰＣ
４０…ピーク位置特定部
５０…ラベル付与部
５１…輪郭追跡部
５２…ラベル判定部
６０…位置特定部
１００…検出データ
１０５…検出位置
１１０…ピーク検出位置
１１０ｍａｘ…最大ピーク検出位置
Ｔｈ＿Ｆｉｎｇｅｒ＿ｐ…第１のしきい値
Ｔｈ＿Ｅｘｉｓ…第２のしきい値
 
 

Claims (12)

  1. 　複数の検出位置において複数の物体の近接状態を検出するセンサ部と、
    　前記センサ部からの検出データに基づいて、前記複数の物体の近接領域を特定する近接領域特定部と
    　を有し、
    　前記近接領域特定部は、
    　前記複数の検出位置のなかで前記検出データの値が所定のピーク条件を満たすピーク検出位置を特定するピーク位置特定部と、
    　前記特定したピーク検出位置について、当該ピーク検出位置の周囲の検出位置のうち、ラベルが付されてなく且つ当該特定されたピーク検出位置の検出データを基に規定された第１のしきい値以上の検出データを持つ検出位置に対して、当該ピーク検出位置に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与部と
    　を有する入力装置。
  2. 　前記ピーク位置特定部は、前記ラベル付与部による前記ラベル付与処理の開始前に、前記複数の検出位置のうち前記ラベルが付与されてない検出位置について、当該検出位置の前記検出データの値が所定のピーク条件を満たす最大ピーク検出位置を特定し、
    　前記ラベル付与部は、直前に前記ピーク位置特定部で前記特定された前記最大ピーク検出位置について前記ラベル付与処理を行い、
    　前記ピーク位置特定部は、前記ラベル付与部による前記ラベル付与処理の後に、前記最大ピーク検出位置を特定する
    　請求項１に記載の入力装置。
  3. 　前記ピーク位置特定部は、前記ラベル付与部による前記ラベル付与処理の開始前に、前記複数の検出位置について検出データの値が所定のピーク条件を満たす複数のピーク検出位置を特定し、
    　前記ラベル付与部は、前記特定された複数のピーク検出位置について、前記検出データが大きい前記ピーク検出位置から順に最大ピーク検出位置として特定し、当該最大ピーク検出位置について前記ラベル付与処理を行う
    　請求項１に記載の入力装置。
  4. 　前記ラベル付与部は、
    　前記ラベル付与処理を行う前記ピーク検出位置の前記検出データより値が小さい前記第１のしきい値以上の検出位置を輪郭として特定し、当該特定した輪郭毎に当該輪郭内の前記検出位置についての前記ラベル付与処理を行う
    　請求項１～３のいずれかに記載の入力装置。
  5. 　前記ラベル付与部は、
    　前記特定した前記輪郭の各々について、当該輪郭内に前記ラベルが２つ以上ある場合には当該輪郭内の検出位置に対して当該検出位置に近い前記ラベルを付与し、当該輪郭内にラベルが１つある場合には当該輪郭内の検出位置に対して当該ラベルを付与する処理を行う
    　請求項４に記載の入力装置。
  6. 　ピーク位置特定部は、前記複数の検出位置のなかから、前記検出データが第２のしきい値以上であり、且つ、その周囲の検出位置より前記検出データが大きい検出位置を前記ピーク検出位置として特定する
    　請求項１～５のいずれかに記載の入力装置。
  7. 　前記ピーク位置特定部は、前記第２のしきい値を、前記検出データの変化値の最大値を基に決定する
    　請求項６に記載の入力装置。
  8. 　前記ラベルを基に、前記複数の物体の近接位置をそれぞれ特定する位置特定部
    　をさらに有する請求項１～７のいずれかに記載の入力装置。
  9. 　前記位置特定部は、同じ前記ラベルが付与された前記近接領域内の検出位置の重心の値を求めることにより、前記近接位置を求める
    　請求項８に記載の入力装置。
  10. 　前記ラベル付与部は、全ての前記最大ピーク検出位置について前記ラベル付与処理を行う
    　請求項２または請求項３に記載の入力装置。
  11. 　複数の検出位置における複数の物体の近接状態を示す検出データに基づいて、前記複数の検出位置のなかで前記検出データの値が所定のピーク条件を満たすピーク検出位置を特定するピーク位置特定部と、
    　前記特定したピーク検出位置について、当該ピーク検出位置の周囲の検出位置のうち、ラベルが付されてなく且つ当該特定されたピーク検出位置の検出データを基に規定された第１のしきい値以上の検出データを持つ検出位置に対して、当該ピーク検出位置に既に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与部と
    　を有する物体検出装置。
  12. 　複数の検出位置における複数の物体の近接状態を示す検出データに基づいて、前記複数の検出位置のなかで前記検出データの値が所定のピーク条件を満たすピーク検出位置を特定するピーク位置特定工程と、
    　前記特定したピーク検出位置について、当該ピーク検出位置の周囲の検出位置のうち、ラベルが付されてなく且つ当該特定されたピーク検出位置の検出データを基に規定された第１のしきい値以上の検出データを持つ検出位置に対して、当該ピーク検出位置に既に付与されているラベルを付与するラベル付与処理を行うラベル付与工程と
    　を有する物体検出方法。
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