JPH03105601A - フアジイ制御回路 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 以下の順序で本発明を説明する。

八産業上の利用分野 Ｂ発明の概要 Ｃ従来の技術（第７図） Ｄ発明が解決しようとする問題点（第７図）Ｅ問題点を
解決するための手段（第３図）Ｆ作用（第３図） Ｇ実施例 （Ｇ１）第１の実施例（第１図〜第６図）（Ｇ２）他の
実施例 Ｈ発明の効果 Ａ産業上の利用分野 本発明はファジィ制御回路に関し、例えばテレビジョン
カメラの絞り制御に適用して好適なものである． Ｂ発明の概要 本発明は、ファジィ制御回路において、互いにサンプリ
ング点が入れ違いになるようにメンバーシップ間数を量
子化することにより、簡易な構或で高精度の制御データ
を得ることができる．？従来の技術 従来、テレビジョンカメラにおいては、絞りを自動調整
するだけでなく、マニュアル調整し得るようになされた
ものがある（特願昭６３−２０８８２５号、特願昭６３
−２１３０９８号、特願昭６３−２１５８５０号）．す
なわち第７図に示すように、この種のテレビジョンカメ
ラにおいては、羽根状の絞りをアイリスモータ２で駆動
する． 絞りは、その開口量をホール素子３で検出し得るように
なされ、当該検出結果に基づいてアイリスモータ２が駆
動される． すなわちホール素子３の出力電圧ｖＫは、絞り操作子の
操作量に応じて基準電圧発生回路７から出力される基準
電圧Ｖ■，との間で、抵抗４、５及び６を介して比較結
果が得られ、当該比較結果が演算増幅回路１０の反転入
力端に出力される。

演算増幅回路１０は、抵抗ｌ１及びコンデンサ１２を有
する積分回路で構威され、その出力信号？アイリスモー
タ２の駆動コイル１３に出力する。

このとき演算増幅回路１０は、抵抗１４を介して、非反
転入力端に基準電源１６の基準電圧を入力するようにな
され、同時に制動コイルｌ８をそれぞれ反転及び非反転
入力端に接続するようになされている． これに対して演算増幅回路２０は、演算増幅回路１０と
同様にコンデンサ２２及び抵抗２４を有する積分回路で
構威され、入力抵抗２１を介して演算増幅回路ｌＯの出
力信号を反転入力端に受けるようになされている． さらに演算増幅回路２０は、演算増幅回路１０と同様に
、抵抗２６を介して、非反転入力端に基準電源１６の基
準電圧を入力するようになされ、出力信号を駆動コイル
１３の残りの人力端に出力するようになされている． これにより絞りにおいては、ホール素子３の出力電圧Ｖ
．が基準電圧Ｖ■，と一致するように、制動コイルｌ８
で制動されながら、駆動コイル１３で駆動されるように
なされ、かくして絞りの開口量を基準電圧Ｖ　ｌｔＦで
決まる所望の値に設定し得るようになされている． Ｄ発明が解決しようとする問題点 ところで、この種のマニュアル調整の絞りにおいては、
アイリスモータ２、ホール素子３及び絞りにばらつき、
温度特性による変化、がた等を避け得ず、モデル化も困
難な特徴がある。

さらに撮倣素子の電気変換特性が非線型でなるのに対し
、絞りは線型にしか調整し得す、これに反して撮像信号
の信号レベルの変化に対して、視覚的な明るさは対数状
に変化する． 従って従来のマニュアル調整においては、ユーザの操作
感覚に即して、素早くかつ滑らかに応答させることが困
雛で、調整精度も未だ不十分だった． この問題を解決する１つの方法として、ファジィ制御を
適用して、絞りを制御する方法が考えられる． ところがファジィ推論を適用して精度の高い制御データ
を作威するためには、分解能の高いメンバーシップ関数
を用いる必要がある． ところがこのように分解能の高いメンバーシップ関数を
用いる場合、メンバーシップ関数を表現するデータの数
が増大し、その分メモリ回路が大型化し、ファジィ制御
回路の構威が大型化する問題があった． 本発明は以上の点を考慮してなされたもので、簡易な構
戒で精度の高い制御データを得ることができるファジィ
制御回路を提案しようとするものである． ？問題点を解決するための手段 かかる問題点を解決するため本発明においては、メモリ
手段５４に格納された複数のメンバーシップ関数ＮＬＳ
ＮＭＳＮＳ，ＺＲＳＰＳ，ＰＭ，ＰＬのデータ（ＤＮＬ
Ｉ〜ＤＮＬ！！）、（Ｄ．，〜ＤＮＭｆｆｔ）、（ＤＮ
■〜ＤＮ，ｏ）、（　Ｄ　ｚ■〜Ｄ２■ハ、（Ｄ，．〜
Ｄｐｓｓｚ）、（ＤＰ■〜Ｄｒ■よ）、（　ＤＰＬＩ　
”’Ｉ）ｒｔｓｇ）を用いて、制御デ？タＤ　ＣＯＷ？
を推論するファジィ制御回路５４において、複数のメン
バーシップ関数ＮＬ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＭ，
ＰＬのデータ（ＤＮＬＩ〜Ｄｓｔｓｔ）、（ＤＮＭｌ〜
Ｄ．■３）、（　Ｏ　Ｓ■〜Ｉ）Ｎｓｓｚ）、（ＤＺ■
〜Ｄｚａ３ｚ）、（　Ｄ　Ｐ■〜Ｄｐｓｓｔ）、（Ｄｒ
■〜Ｄ０３ｇ）、（ＤＰＬＩ〜ｋｅｇ）は、複数のメン
バーシップ関数ＮＬＳＮＭ，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＭＳ
ＰＬを量子化してデータ（　ＤＮＬＩ−Ｄｓｔ３＊）、
（ＤＮ■〜Ｄ■！．）、（Ｄ■１〜ＤＮ，．，）、（Ｄ
Ｚ■〜Ｄｚｍ３ｇ）、（ＤＰ■〜Ｄｒ！３！）、（Ｄｒ
■〜ＤＰＮ３ｇ）、（ＤＰＬＩ〜Ｄｒｔｓｔ）を得る際
に、互いに隣接して立ち上がる第１及び第２のメンバー
シップ関数（ＮＬ及びＮＭ）、（ＮＭ及びＮＳ）、（Ｎ
Ｓ及びＺＲ）、（　Ｚ　Ｒ’及びＰＳ）、（ｐｓ及びＰ
Ｍ）、（ＰＭ及びＰＬ）において、第１のメンバーシッ
プ関数ＮＬ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＲ．．ＰＳＳＰＭのサンプ
リング点と続くサンプリング点の間に、第２のメンバー
シップ関数ＮＭＳＮＳＳＺＲ，ＰＳ．．ＰＭ，ＰＬのサ
ンプリング点を設定する．Ｆ作用 互いに隣接して立ち上がる第１及び第２のメンバーシッ
プ関数（ＮＬ及びＮＭ）、（ＮＭ及びＮＳ）、（ＮＳ及
びＺＲ）、（ＺＲ及びＰＳ）、（ＰＳ及びＰＭ）、（Ｐ
Ｍ及びＰＬ）において、第１のメンバーシップ関数ＮＬ
，ＮＭ，ＮＳ，ＺＲ、ＰＳ，ＰＭのサンプリング点と続
くサンプリング点の間に、第２のメンバーシップ関数Ｎ
ＭＳＮＳ、ＺＲＳＰＳ，ＰＭＳＰＬのサンプリング点を
設定すれば、隣接するメンバーシップ関数ＮＬ，ＮＭ、
ＮＳ，ＺＲ，ＰＳＳＰＭ，ＰＬから得られた推論結果で
、全体の推論結果を補って推論結果の精度を向上するこ
とができる． Ｇ実施例 以下図面について、本発明の一実施例を詳述する． （Ｇ１）第１の実施例 （Ｇｌ−１）実施例の構或 第７図との対応部分に同一符号を付して示す第？図にお
いて、３０は全体としてテレビジョンカメラを示し、レ
ンズ３２で集光した光を絞り３３を介して固体撮像素子
３４の撮像面上に導き、これにより当該撮像面上に被写
体の像を結像して撮像信号Ｓ，を得る． これに対してアナログデイジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３
５は、増幅回路３６を介してホール素子３の出力信号を
受けるようになされ、その出力デイジタル信号（以下絞
り量データと呼ぶ）を制御回路３８に出力する． これに対して、アナログデイジタル変換回路（Ａ／Ｄ）
４０は、絞り調整用の可変抵抗４２から出力される基準
電圧Ｖ■，を受け、デイジタル信号に変換して制御回路
３８に出力する．制御回路３８は、絞り量データ及び基
準電圧ｖ■２に基づいて制御データＤ　ｃｏｘｔを作成
し、当該制御データＤｃｏｗｔをデイジタルアナログ変
換回路（Ｄ／Ａ）４　４、ローパスフィルタ回路（ＬＰ
Ｆ）４６を介してアイリスモータ２に出力するようにな
され、これにより絞り３３を基準電圧ｖ■７で決まる開
口量に制桐するようになされている． このとき制御回路３８は、ファジィ推論を用いて制御デ
ータＤ　ＣＯＮアを作戒するようになされている． すなわちファジィ推論においては、簡易な構戒で、モデ
ル化し得ないような対象でも、確実に制御し得る特徴を
有す． 従ってこのようにモデル化が困難な絞り制御に適用して
、簡易な構或で、確実に所望の開口量を得ることができ
る． さらにメンバーシップ関数の設定いかんによって、ユー
ザの操作感覚に即した十分な精度で、素早くかつ滑らか
に明るさを制御することができ、その分従来に比してテ
レビジョンカメラの使い勝手を向上することができる。

（Ｇｌ−２）制御回路３８の構或 制御回路３８は、減算回路５０に絞り量データ及び基準
電圧Ｖ　ｌ！Ｆのデータを受け、これにより制御目標に
対する絞り３３の偏差（以下偏差データと呼ぶ）θを検
出するようになされている．さらに制御回路３８は、微
分回路５２に偏差データθを受け、これにより偏差デー
タθの微分データΔθを作戒するようになされている。

制御回路３８は、偏差データθ及び偏差データθの微分
データΔθをファジィ推論部５４に与え、当該ファジィ
推論部５４で制御データ［）　ｃｏｓｔをファジィ推論
する． （Ｇｌ−２−１）メンバーシップ関数 ファジィ推論部５４は、リードオンリメモリ回路を有し
、当該リードオンリメモリ回路に偏差データθ、偏差デ
ータθの微分データΔθ及び制御データＤ，。１に関す
るメンバーシップ関数のデータを格納してテーブルを形
成するようになされている． すなわち第２図に示すように、偏差データθに関するメ
ンバーシップ関数においては、偏差データθの値が負側
に最も大きくなる値から正側に最も大きくなる値までを
値−１から１まで正規化し、これを横軸にとって表した
７つのメンバーシップ関数（ＮＬ、ＮＭ，ＮＳ，ＺＲ．
．ＰＳ，ＰＭ及びＰＬ）が割当られるようになされてい
る。

すなわち、第１のメンバーシップ関数ＮＬにおいては、
偏差データθの僅が負側に最も大きくなる状態を表すの
に対し、第２のメンバーシップ関数ＮＭは、負側に最も
大きくなった状態からやや正側に近づいた状態を表す． これに対して、第３のメンバーシップ関数ＮＳは、第２
のメンバーシップ関数ＮＭから偏差データθがさらに正
側に近づいた状態を表し、第４のメンバーシップ関数Ｚ
Ｒは、偏差データθの値がほぼ０の状態を表す． さらに第５及び第６のメンバーシップ関数ＰＳ及びＰＭ
は、偏差データθΦ値がほぼＯの状態から順次正側に大
きくなった状態を表し、第７のメンバーシップ関数ＰＬ
は、正側に最も大きくなった状態を表す． 同様に偏差データθの微分データΔθに関するメンバー
シップ関数においては、微分データΔθの値が負側に最
も大きくなる値から正側に最も大きくなる値までを値−
１から１まで正規化し、これを横軸にとって表した７つ
のメンバーシップ関数（ＮＬ，ＮＭＳＮＳ，ＺＲ，ＰＳ
，ＰＭ及びＰＬ）が割当られるようになされている．す
なわち、第１のメンバーシップ関数ＮＬにおいては、微
分データΔθΦ値が負側に最も大きくなる状態を表すの
に対し、第２のメンバーシップ関敗ＮＭは、負側に最も
大きくなった状態からやや正側に近づいた状態を表す． これに対して、第３のメンバーシップ関数ＮＳは、さら
に正側に近づいた状態を表すのに対し、第４のメンバー
シップ関数ＺＲは、ほぼ０の状態を表す． さらに第５及び第６のメンバーシップ関数ＰＳ及びＰＭ
は、ほぼ０の状態から正側に順次大きくなった状態を表
すのに対し、第７のメンバーシップ関数ＰＬは、正側に
最も大きくなった状態を表す． 同様に制御データＩ）ｃｏＨｔに関するメンバーシップ
関数においては、制御データＤ，。Ｍ７を値−１から１
まで正規化し、これを横軸にとって表した７つのメンバ
ーシップ関数（ＮＬ，ＮＭ，ＮＳＳＺＲ，ＰＳ，ＰＭ及
びＰＬ）が割当られるようになされている． すなわち、第１、第２及び第３のメンバーシップ関数Ｎ
Ｌ，ＮＭ及びＮＳにおいては、制御データＤ，。Ｎ？で
絞り３３が絞られる状態を表し、それぞれその変化速度
が大きい場合、中程度の場合、小さい場合を表す． これに対して、第４のメンバーシップ関数ＺＲは、絞り
３３を変化させない場合を表し、第５、第６及び第７の
メンバーシップ関数ＰＳ，ＰＭ及びＰＬは、制御データ
Ｄ　（ｏｕｔで絞り３３が開けられる状態を表し、それ
ぞれその変化速度が小さい場合、中程度の場合、大きい
場合を表す．各メンバーシップ関数（ＰＬ，ＰＭ．．Ｐ
Ｓ，ＺＲＳＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）は、両側のメンバーシ
ップ関数（すなわちメンバーシップ間数ＮＬ及びＰＬ）
を除いて、横軸に対してそれぞれ所定量だけシフトした
三角形形状に立ち上がる関数に設定されている． さらに各メンバーシップ関数（ＰＬ，ＰＭ．．ＰＳ，Ｚ
Ｒ，ＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）は、当該三角形形状の部分が
、中央のメンバーシップ関数程急激に立ち上がると共に
、その立ち上り部分の距離か中央付近程小さくなるよう
になされている．従って、偏差データθ、偏差データθ
の微分データΔθ及び制御データＩ）ｃｏ，，ｔが小さ
な場合程、すなわちユーザが絞り３３の開口量を少しだ
け変化させる場合、ユーザが絞り３３をゆっくりと変化
させる場合、調整目標に対して絞り３３の開口量が少し
だけずれている場合程、高い精度でファジィ推論結果を
得ることができ、これによりユーザの操作感覚に即した
高い精度で絞り３３を調整することができる。

さらにこれとは逆に、偏差データθ、偏差データθの微
分データΔθ及び制御データＤ　ｃｏｓｔが大きな場合
程、すなわちユーザが絞り３３の開口量を大きく変化さ
せる場合、ユーザが絞り３３を素早く変化させる場合、
調整目標に対して絞り３３の開口量が大きくずれている
場合程、高速度で絞り３３を制御し得、これによりユー
ザの操作感覚に即した速度で、高速度で絞り３３を調整
することができる． 特にファジィ推論においては、検出されたデータの精度
（この場合は偏差データθ及び偏差データθの微分デー
タΔθでなり、アナログデイジタル変換回路３５及び４
０の分解能に依存する）が悪い場合でも、精度の高い制
御データを出力し得る特徴がある． 従って、分解能の低いアナログデイジタル変換回路３５
及び４０を用いて、精度の高い制御データＤ，。Ｎ７を
得ることができる． また、分解能の低いアナログデイジタル変換回路３５及
び４０を用いて、精度の高い制御データＤ，。．４７を
得ることができることから、絞り３３、アイリスモータ
２及びホール素子３のばらつきに対しても、精度の高い
制御データＤ　ＣＯＮ？を得ることができ、かくして高
い精度で絞り３３を制御することができる． さらに中央のメンバーシップ関数程急激に立ち上がると
共に、当該立ち上り部分の距離が小さくなるように設定
されていることから、絞り３３を小さく絞った状態でも
、滑らかに絞り３３を制御することができる。

実際上、この種の絞りにおいては、開口部の面積に比例
して入射光量が変化することから、絞りを絞れば絞るほ
ど、精度の高い制御が必要になる。

ところが従来の制御方法においては、線型に制御するこ
とから、必ずしも絞りを絞った状態で精度の高い制御を
し得ず、かくしてこの点においても従来に比して格段的
に使い勝手を向上することができる． また各メンバーシップ関数（ＮＬ，ＮＭ％ＮＳ，ＺＲＳ
ＰＳ，ＰＭ及びＰＬ）においては、三角形形状の部分が
、中央のメンバーシップ関数ＺＲに対して左右非対象に
なるよに選定され、これにより絞り調整操作子の操作量
に対して撮像素子３４の入射光量を非線型に変化させ、
当該操作量と視覚的な明るさの変化とが一致するように
なされている． かくして高精度かつ高速度で、ユーザの操作感覚に即し
て絞り３３を調整することができる．従って、その分従
来に非して格段的に使い勝手を向上することができる。

第３図に示すように、偏差データθ、偏差データθの微
分データΔθ及び制御データＤ　Ｃ．，，に関するメン
バーシップ関数は、それぞれ横軸を５ビットのデータで
等間隔に３２分割し、分割した横軸座標をサンプリング
点にして８ビットのデータに量子化して表されるように
なされている．このとき第１、第３、第５及び第７のメ
ンバーシップ関数（ＮＬＳＮＳＳＰＳ及びＰＬ）におい
ては、当該メンバーシップ関数（ＮＬ，ＮＳ，ＰＳ及び
ＰＬ）を表現するデータ（　ＤＨＬＩ　、・・・・・・
Ｄ　ＮＬｎ　、Ｄ　ＮＬＩ１１）ｌ　、”’　・・・、
ＤＮＬｓｔ）、（Ｄ０，、・・・・・・、Ｄ　ＮＳｍ　
ｓ　Ｄ　Ｈ！，１＊　１　、”’　””、Ｄｓｓｚｇ）
、（ＤＰｓ１、・・・・・・、Ｄ　１Ｍ，Ｉｓ　Ｄｒ！
１１＋１　、”””、Ｄ０．？、　（ＤＰＬ．、・・・
・・・、ＤＰＬ．、ＤＰい＋１　　、・・・・・・、Ｄ
ＦＬ３ｍ）のサンプリング点が一致するように設定され
、これにより各データ（ＤＮＬＩ　〜Ｄイ，，８）、（
ＤＨｓ１〜ＤＨｓ３ｇ）、（Ｄ，１〜Ｄｐｓ３ｔ）、（
Ｄ？Ｌｌ−Ｄｐｔｓｚ）で、それぞれメンバーシップ関
数（ＮＬ，ＮＳ，ＰＳ及びＰＬ）の形状を表現するよう
になされている． これに対して、第２、第４及び第６のメンバーシップ関
数（ＮＭ，ＺＲ及びＰＭ）においては、当該メンバーシ
ップ関数（ＮＭ，ＺＲ及びＰＭ）を表現するデータ（Ｄ
．．，　、＊・・・・・、Ｄ■，、Ｄ　ＨＨ＠，，　、
＋＋＋　ｌ１＋、ＤＨ．，，）、（　Ｄｏｌ１　％　”
””Ｄ　Ｚｌｌａ　、Ｄ　２１ａ＋　１　、””　”’
、Ｄｚ＋ｚａｇ）、（ＤＦＮＩ、・・・・・・％ＤＰ■
、ＤＰ■．１、・・・・・・、Ｄ■。）のサンプリング
点が、第１、第３、第５及び第７のメンバーシップ関数
（ＮＬ，ＮＳＳＰＳ及びＰＬ）を表現するデータ（ＤＮ
ＬＩ〜ＤＨ１ｓｔ）、（Ｄ．■〜Ｄｓｓｓｘ）、（Ｄ，
■〜ＤＰ３３１）、（ＤＰＬＩ〜ＤＰＩｌｇ）のサンプ
リング点に対して、１／２サンプリングピッチだけシフ
トするように設定され、こ？により各データ（　ＤＮＮ
Ｉ−ＤＮｌ４ｓｘ）、（ＤＺ■〜Ｄ■．）、（Ｄｒ■〜
Ｄｐｘｓｔ）でメンバーシップ関数（ＮＭ，ＺＲ及びＰ
Ｍ）の形状を表現するようになされている． このようにすれば、隣接して立ち上がるメンバーシップ
関数間で（第３図においては、メンバーシップ間数ＰＳ
及びＰＭ，ＰＭ及びＰＬ間でなる）、各データ（Ｄｐ■
〜Ｄｐｓｓｇ）及び（Ｄｒ■〜Ｄエ３！）、（Ｄ，■〜
Ｄ■．）及び（Ｄ■１〜Ｄ■．〉のサンプリング点が互
いに入れ違いになるように設定することができる． かくして、ファジィ推論においては、メンバーシップ関
数から得られる推論結果が１つ欠けても、当該メンバー
シップ関数に隣接するメンバーシップ関数から得られた
推論結果で、全体の推論結果を補うことができることか
ら、このようにサンプリング点が互いに入れ違いになる
ようなデータで各メンバーシップ関数を表現すれば、そ
の分推論結果の精度を向上することができる． 実際上、このようにサンプリング点を互いに入？違いに
しないで各メンバーシップ関数を表現する場合、入れ違
いにした場合と同様の精度で推論結果を得るためには、
横軸を３２分割の倍の６４分割にしてメンバーシップ関
数を表現しなけらばならない。

かくして、サンプリング点が互いに入れ違いになるよう
にメンバーシップ関数を量子化することにより、簡易な
構威で、精度の高い制御データＤ，。Ｈ７を得ることが
できる． 因みに、この実施例においては、各メンバーシップ関数
を表現するデータ（ＤＮＬＩ〜Ｄｓｔｓｚ）、（　ＤＮ
ＮＩ　〜Ｄｓｘｓｚ）、Ｃ　Ｄ．４ｓｔ−Ｄｓｓ３ｇ）
、（Ｄ２■〜Ｄ２■ｔ）、（　Ｄ　Ｆ■〜Ｄ■．）、（
Ｄ，■〜ＤＰ．３ｇ）、（Ｄ，．〜Ｄｐｔｓ＊）におい
ては、横紬方向を共通のアドレスデータに設定してリー
ドオンリメモリ回路に格納するようになされ、第２、第
４及び第６のメンバーシップ関数（ＮＭ，ＺＲ及びＰＭ
）を用いる推論の際、正規化した偏差データθ、偏差デ
ータθの微分データΔθ及び制御データＤＣＯＮＴを１
７２サンプリングピッチ分だけシフトさせて当該第２、
第４及び第６のメンバーシップ関数（ＮＭ，ＺＲ及びＰ
Ｍ）の値を検出するようになされている． これにより、リードオンリメモリ回路の構威を簡略化し
、精度の高い制御データを得るようになされている． （Ｇｌ−２−２）ファジィ推論のためのルールファジィ
推論部５４は、偏差データθ、偏差データθの微分デー
タΔθ及び制御データＤ，。Ｎ７に関するメンバーシッ
プ関数を用いて、ファジィ推論する際に、所定のルール
Ｒ１〜Ｒ９に従って推論する． すなわち、偏差データθ、偏差データθの微分データΔ
θに基づいて、絞り３３を制御するコツは、あいまいな
言葉を含む自然な文章で表現した以下のルールＲＨＩ〜
ＲＨ９で表される．ルールＲＨＩ もし偏差データθが正の大きな値のとき、絞り３３を高
速度で開け。

ルールＲＨ２ もし偏差データθが負の大きな値のとき、絞り３３を高
速度で絞れ。

ルールＲＨ３ もし偏差データθが正の中程度の値で、かつ偏差データ
θの微分データΔθがほとんどＯのとき、絞り３３を中
速度で開け． ルールＲＨ４ もし偏差データθが正の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが正の小さな値のとき、絞り３３を小
さな速度で開け。

ルールＲＨ５ もし偏差データθが正の小さな植で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが負の小さな値のとき　、絞り３３の
制御を停止する。

ルールＲＨ６ もし偏差データθが負の中程度の値で、かつ偏差データ
θの微分データΔθがほとんどＯのとき、絞り３３を中
速度で絞れ． ルールＲＨ７ もし偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが負の小さな値のとき、絞り３３を小
さな速度で絞れ． ルールＲＨ８ もし偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データθ
の微分データΔθが正の小さな値のとき、絞り３３の制
御を停止する。

ルールＲＨ９ もし偏差データθがほとんど０で、かつ偏差データθの
微分データΔθがほとんどＯのとき、絞り３３の制御を
停止する． 従ってルールＲＨＩ〜ＲＨ９は、記号を使った以下のル
ールＲ１及び〜Ｒ９を用いて表すことができる． ルールＲ１ ＩＦ　　　θ＝ＰＬ Ｔ　Ｈ　Ｅ　Ｎ　　　Ｄｃｏｓｙ＝　Ｐ　ＬルールＲ２ １Ｆ θヨＮＬ ＴＨＥＮ　　　Ｄ，。ｓｙ＝ＮＬ ルールＲ３ ＩＦ θ＝ＰＭ ＡＮＤ　　　Δθ＝ＺＲ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃ。イ，＝ＰＭ ルールＲ４ １Ｆ θ翼ＰＳ ＡＮＤ　　　Δθ千ＰＳ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃｏｗｔ＝ＰＳ ルールＲ５ ＩＦ θ豐ＰＳ ＡＮＤ Δθ＝ＮＳ ルールＲ６ １Ｆ θ−ＮＭ ＡＮＤ Δθ＝ＺＲ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃ。．．＝ＮＭ ルールＲ７ ＩＦ θ＝ＮＳ ＡＮＤ　　　Δθ＝ＮＳ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃｏ，ｌｙ＝ＮＳ ルールＲ８ １Ｆ θ＝ＮＳ ＡＮＤ　　　Δθ一ＰＳ ＴＨＥＮ　　　Ｄ，。Ｎ？＝ＺＲ ルールＲ９ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃ。．，＝ＺＲ １Ｆ θ＝ＺＲ ＡＮＤ Δθ＝ＺＲ ＴＨＥＮ　　　Ｄｃｏ．４ｔ＝ＺＲ カ＜シてファジィ推論部５４は、以上のルールＲ１〜Ｒ
９に従って、ファジィ推論するようになされている． （Ｇ１−２−３）ファジィ推論処理 ファジィ推論部５４は、マムダミ（曽ａｍｄａ麟ｉ）の
手法を用いて、制御データＤ，。Ｈ７をファジィ推論す
る． すなわちファジィ推論部５４は、偏差データθ、偏差デ
ータθの微分データΔθを検出し、その検出結果を正規
化した後、テーブルを参照して対応するメンバーシップ
関数の値を検出する．ここでファジィ推論部５４は、例
えば正規化した偏差データθ、偏差データθの微分デー
タΔθとして例えば値０．６及び０．１が得られると、
先ずルールＲ１の条件に従って偏差データθに関するメ
ンバーシップ関数（ＰＬ）から、値を検出する（この場
合値０が得られる）． さらにファジィ推論部５４は、検出されたメンバーシッ
プ関数の値（０）で、当該ルールＲ１の後件部でなる制
御データＤ，。１に関するメンバーシップ関数ＰＬを頭
切りする． これにより、ルールＲ１の条件に従って、制御データＤ
Ｃ０．４７に関するメンバーシップ関数ＰＬを、値Ｏで
頭切りしたメンバーシップ関数（すなわちルールＲ１の
推論結果でなる）を得ることができる． 同様にファジィ推論部５４は、ルールＲ２の条件に従っ
て偏差データθに関するメンバーシップ関数（ＮＬ）か
ら値を検出し（この場合も値Ｏが得られる）、検出され
たメンバーシップ関数の値（０）で、当該ルールＲ２の
後件部でなる制御データＤ　ｃｏ，，に関するメンバー
シップ関数ＮＬを頭切りする． 続いてファジィ推論部５４は、ルールＲ３の条件に従っ
て偏差データθ、偏差データθの微分データΔθに関す
るメンバーシップ関数（ＰＭ）及び（ＺＲ）から値を検
出し（例えばこの場合それぞれ値０．７及び０．８が得
られる）、ｒＡＮＤ，の条件に従って、検出した値（０
．７及び０．８）から小さな方の値（　０．７）を選択
する。

さらにファジィ推論部５４は、選択した値（０．７）で
ルールＲ３の制御データＤ，。１に関するメンバーシッ
プ関数ＰＭを頭切りし、かくして第４図に示すように、
三角形形状でなるメンバーシップ関数ＰＭを値０．７で
頭切りした台形形状の推論結果（すなわちルールＲ３の
推論結果でなる）を得ることができる。

同様にファジィ推論部５４は、ルールＲ３〜Ｒ９の条件
に従って、順次偏差データθ、偏差データθの微分デー
タΔθに関するメンバーシップ関数から値を得、各ルー
ルＲ３〜Ｒ９のｒＡＮＤＪ条件に従って小さい方の値を
選択した後、選択された値を用いて対応する制御データ
Ｄ，。８アに関するメンバーシップ関数を頭切りする． かくして第４図に示すように、頭切りしたメンバーシッ
プ関数群で形威された推論結果を得ることができる． （Ｇｌ−２−４）デファジィ処理 ファジィ推論部５４は、頭切りしたメンバーシップ関数
群で形威された推論結果が得られると、第５図に示す処
理手順を実行して推論結果の重心を検出することにより
、推論結果をデファジィ処理し、推論結果の確定値を検
出する。

ここで制御データＤｃｏＮＴに関するメンバーシップ関
数においては、値−１から１までの横軸を３２分割して
データを格納するようになされていることから、このと
き横軸の座標を５ビットのデータで表すようになされて
いる． 従って第６図に示すように、ファジィ推論部５４におい
ては、制御データＤ，。１の推論結果として（第６図（
Ａ））、横軸を５ビットのアドレスデータにして、各ア
ドレスに値Ｏから１までのデータを格納した推論結果（
第６図（Ｂ））が得られる． ファジィ推論部５４は、かかる推論結果のデー夕をメモ
リ回路に格納するようになされ、ステップＳＰＩからス
テップＳＰ２に移って、当該推論結果のデータを順次累
積加算する． このときファジィ推論部５４は、その累積加算結果を加
算データのアドレスに応じて順次メモリ回路に格納する
ようになされ（第６図（Ｃ））、加算処理が終了すると
ステップＳＰ３に移り、最終アドレスの加算結果（この
場合は値２．５でなる）を１７２に割り算する． さらにファジィ推論部５４は、ステップＳＰ４に移って
、当該割算結果（この場合値１．２５でなる）に最も近
い値の加算結果が得られたアドレスを検出した後（この
場合アドレス４が検出され、以下当該アドレスのデータ
を重心近傍データと呼ぶ）、続いてステップＳＰ５に移
り、続いて割算結果に近い値の加算結果が得られたアド
レスを検出する（この場合アドレス５が検出され、以下
このアドレスを隣接するデータのアドレスと呼ぶ）．フ
ァジィ推論部５４は、続いてステップＳＰ６に移り、重
心近傍データ及び隣接するデータの加算結果をメモリ回
路からロードした後（この場合それぞれアドレス４及び
５の値１．１及び１．８の加算結果が検出される）、当
該加算結果を直線補間し、割算結果と等しい値の加算結
果が得られるアドレスを検出する． すなわちこの場合、ファジィ推論部５４は、次式 １．８−　　１．１ の演算処理を実行し、値０．２１を得た後、次式４　＋
０．２１　−　４　．２１ ・・・・・・（２） で表されるように、値０．２１をアドレス４に加算して
値４．２１の重心のアドレスを検出する．かくして、メ
ンバーシップ関数の分解能以下の高い精度で重心のアド
レスを検出し得、これにより精度の高い確定値を検出す
ることができる。

ファジィ推論部５４は、検出された重心のアドレスから
、正規化前の制御データＤｃｏＮｒを作威した後、当該
制御データＤ，。、アに基づいてアイリスモータ２に駆
動信号を出力し、ステップＳＰ７に移り、当該処理手順
を終了する． かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
で制御データＤｅＯ，ｌＴを作成し得ることから、メン
バーシップ関数を低い分解能に設定しても、精度の高い
制御データを得ることができ、その分全体として簡易な
構成で、絞り制御精度の高いテレビジョンカメラを得る
ことができる．さらに累積加算値を１７２に割り算する
処理は、累積加算データをｌビットビットシフトするだ
けでよい． 従ってこの実施例のデファジィ処理においては、実質上
、累積加算処理、（１）式及び（２）式の演算処理だけ
で、確定値を検出することができる．これに対して重心
の位置は、次式 で定義されることから、定義通り演算処理すると、この
場合メンバーシップ関数が３２分割されていることから
、３２回の掛け算処理、６４回の加算処理、１回の割り
算処理が必要になる．従ってこの実施例によれば、定義
通り演算処理する場合に比して、格段的に簡易に確定値
を検出することができ、その分全体として簡易な構成の
テレビジョンカメラを得ることができる。

？Ｇｌ−３）実施例の動作 以上の横戒において、ホール素子３から出力される絞り
３３の開口量検出結果は、アナログデイジタル変換回路
３５を介して、絞り量データに変換された後、制御回路
３８に入力される．これに対して、絞り調整用の可変抵
抗４２から出力される基準電圧■■，は、ユーザの操作
量に応動して電圧が変化するようになされ、アナログデ
イジタル変換回路４０を介してデイジタル信号に変換さ
れて制御回路３８に入力される．制御回路３８において
、絞り量データ及び基準電圧Ｖ■２は、減算回路５０で
減算されて偏差デ？タθに変換さる． 偏差データθは、ファジィ推論部５４に直接入力される
と共に、微分回路５２を介して微分データΔθに変換さ
れた後、ファジィ推論部５４に入力される。

ファジィ推論部５４において、偏差データθ及び微分デ
ータΔθは、正規化された後、ルールＲ１〜Ｒ９の条件
に従ってファジィ推論に用いられ、これにより制御デー
タＤ　ｅＯＮ？の推論結果が得られる． 制御データＤ，。■の推論結果は、デファジィ処理され
て確定値が得られ、当該確定値に基づいてアイリスモー
タ２が駆動され、これによりユーザの所望する明るさに
絞り３３が制御される．（Ｇｌ−４）実施例の効果 以上の構或によれば、互いに隣接して立ち上がるメンバ
ーシップ関数（ＮＬ及びＮＭ）、（ＮＭ及びＮＳ）、（
ＮＳ及びＺＲ）、（ＺＲ及びＰＳ）、（ｐｓ及びＰＭ）
、（ＰＭ及びＰＬ）を１７２サンプリングピッチだけシ
フトさせて量子化し、第１のメンバーシップ関数ＮＬ，
ＮＭ，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＭの連続するサンプリング
点間に、第２のメンバーシップ間数ＮＭＳＮＳＳＺＲ，
ＰＳＳＰＭ，ＰＬのサンプリング点を設定したことによ
り、隣接するメンバーシップ関数ＮＬ，ＮＭ、ＮＳ，Ｚ
Ｒ，ＰＳ，ＰＭＳＰＬから得られた推論結果で全体の推
論結果を補い得、かくして推論結果の精度を向上して精
度の高い制御データＤ，。８丁を得ることができる． （Ｇ２）他の実施例 なお上述の実施例においては、ホール素子を用いて絞り
の開口量を検出する場合について述べたが、開口量の検
出方法はこれに限らず、種々の検出方法を広く適用する
ことができる． さらに上述の実施例においては、偏差データθ及び微分
データΔθを基準にしてファジィ推論する場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、例えば撮像信号の信
号レベルを併せて参考にしてファジィ推論してもよい。

さらに上述の実施例においては、互いに隣接して立ち上
がるメンバーシップ関数（ＮＬ及びＮＭ）、（ＮＭ及び
ＮＳ）、（ＮＳ及びＺＲ）、（ＺＲ及びｐｓ）、（ＰＳ
及びＰＭ）、（ＰＭ及びＰＬ）を１／２サンプリングピ
ッチだけシフトさせて量子化する場合について述べたが
、本発明はこれに限らず、例えば連続して立ち上がる３
つのメンバーシップ関数（ＮＬ，ＮＭ及びＮＳ）、（Ｎ
Ｍ、ＮＳ及びＺＲ）、（ＮＳＳＺＲ及びＰＳ）、（ＺＲ
，ＰＳ及びＰＭ）、（ＰＳ，ＰＭ＆びＰＬ）を１７３サ
ンプリングピッチだけシフトさせて量子化して、第１の
メンバーシップ関数の連続するサンプリング点間に、続
く第２及び第３のメンバーシップ関数のサンプリング点
を設定してもよい．さらに上述の実施例においては、マ
ムダミの手法を用いてファジィ推論する場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、種々の推論方法を広く
適用することができる． さらに上述の実施例においては、テレビジョンカメラの
絞りをマニュアル調整する場合に本発明を適用した場合
について述べたが、本発明はテレビジョンカメラに限ら
ず、電子スチルカメラ等、種々の撮像装置の絞りをマニ
ュアル調整する場合に広く適用することができる． Ｈ発明の効果 上述のように本発明によれば、１つのメンバーシップ関
数の連続するサンプリング点間に、続いて立ち上がるメ
ンバーシップ関数のサンプリング点を設定したことによ
り、簡易な構威で精度の高い制御データを得ることがき
るファジィ制御回路を得ることがきる．

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例によるテレビジョンカメラを
示すブロック図、第２図はメンバーシップ関数を示す略
線図、第３図はそのデータを示す略線図、第４図は推論
結果を示す略線図、第５図はデファジ処理手順を示すフ
ローチャート、第６図はその説明に供する略線図、第７
図は従来のテレビジョンカメラを示すブロック図である
．１、３０・・・・・・テレビジョンカメラ、２・・・
・・・アイリスモータ、３・・・・・・ホール素子、３
３・・・・・・絞り、３５、３６・・・・・・アナログ
デイジタル変換回路、３８・・・・・・制御回路、５０
・・・・・・減算回路、５２・・・・・・微分回路、５
４・・・・・・ファジィ推論部、４４・・・・・・デイ
ジタルアナログ変換回路．

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 メモリ手段に格納された複数のメンバーシップ関数のデ
   ータを用いて、制御データを推論するファジィ制御回路
   において、 上記複数のメンバーシップ関数のデータは、上記複数の
   メンバーシップ関数を量子化して上記データを得る際に
   、隣接して立ち上がる第１及び第２のメンバーシップ関
   数において、上記第１のメンバーシップ関数のサンプリ
   ング点と続くサンプリング点の間に、上記第２のメンバ
   ーシップ関数のサンプリング点を設定した ことを特徴とするファジィ制御回路。