JPH05128175A - デザイン装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 実物やクレイモデルがなくても、また、３次
元データに対応するデザイン要素が知識データベースの
中になくても、デザイン図の評価を可能にする。 【構成】 ユーザが評価を知ろうとする車両デザイン図
の３次元データを、３次元レイアウトマシン３とＣＡＤ
装置４とからコンピュータ１に入力すると、コンピュー
タ１が知識デーダベース７の中から入力された３次元デ
ータに近似する車両デザイン要素１１を選択し、この選
択された車両デザイン要素１１により評価用語１０を推
論，抽出し、この抽出された評価用語１０を入力された
３次元データに対応するデザイン図を表現する評価用語
１０としてＣＲＴ５に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、入力した３次元データ
から近似するデザイン要素を選択して３次元データのデ
ザイン図を表現する評価用語をＣＲＴのような表示手段
に表示するデザイン装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】デザイン装置としては、例えば１９８８
年３月；電子情報通信学会発行「電子情報通信学会誌；
別冊；ＶＯＬ．７１NO．３ｐｐ．２４５−２４７」に記
載されたものがある。これは、コンピュータのメモリに
住宅の外観，玄関，洋間，和室，台所，風呂等の構成部
分毎の住宅デザイン要素、フィーリングを表す形容詞と
しての豪華，広々，ゆったり等の評価用語、評価用語間
の関係を規定する知識、これら評価用語と住宅デザイン
要素との関係を規定する知識等を知識データベースとし
て記憶しておき、人間がキーボードのような入力手段を
操作して、例えば住宅の構成部分であるデザイン要素を
表す“和室”なる住宅デザインの限定用語を入力すると
ともに、和室に対して持つ自分のイメージとしてのフィ
ーリングを表す“広々とした”なる評価用語をコンピュ
ータに入力すると、コンピュータが知識データベースか
ら入力された評価用語により、適切な和室のデザイン要
素を推論，抽出して表示手段に画像表示する構成になっ
ている。けれども、このデザイン装置は、デザイン図を
入力して、その評価用語を表示することはできない。

【０００３】このようなことから、本出願人は、特願平
１ー３３８６７号で、ユーザがデザイン図を入力するこ
とにより、この入力したデザイン図を表現する評価用語
を推論，抽出して表示するようにしたものを提案した。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述のデザイ
ン図から評価用語を表示するデザイン装置にあっては、
デザイン図から評価用語を表示するようにしただけであ
り、デザイン図の３次元データから評価を行うことはで
きない。このため、開発中の車両や実車などの３次元で
表される車両インテリアの評価を行う場合には、実車あ
るいはクレイモデルを見ながら官能評価を行い、その官
能評価の統計量を車両インテリアに対する評価としてい
る。したがって、実車またはクレイモデルなどの具体的
な３次元形状を評価者の前に呈示できない場合には、そ
の評価を得ることはできなかった。また、入力されたデ
ザイン図に対応するデザイン要素が知識データベースの
中にない場合は、入力されたデザイン図の評価を行うこ
とはできなかった。

【０００５】そこで本発明は、実物やクレイモデルがな
くても、デザイン図の評価を行うことができるととも
に、３次元データに対応するデザイン要素が知識データ
ベースの中になくても、評価を行うことができるように
することを課題にしている。

【０００６】

【課題を解決するための手段および作用】本発明は、ユ
ーザが評価を知ろうとする車両デザイン図の３次元デー
タを入力手段２から評価推論手段に入力すると、評価推
論手段が知識デーダベースの中から入力された３次元デ
ータに近似する車両デザイン要素を選択し、この選択さ
れた車両デザイン要素により評価用語を推論，抽出し、
この抽出された評価用語を入力された３次元データに対
応するデザイン図を表現する評価用語として出力手段に
表示する。

【０００７】

【実施例】

第１実施例 図１は、第１実施例のデザイン装置を示している。この
第１実施例のデザイン装置は、コンピュータグラフィッ
クを利用して車室内のインテリアデザインの評価を行う
ようにした車両用デザイン装置を例示してあり、コンピ
ュータ１と、入力手段２としての３次元レイアウトマシ
ーン３およびコンピュータ援用設計装置（以下、ＣＡＤ
装置と称する）４と、表示手段５たるＣＲＴとで構成さ
れ、コンピュータ１のメモリに、３次元知識８とデザイ
ン知識９と評価用語１０とデザイン要素なる車両デザイ
ン要素１１とイメージ知識１２とエキスパート知識１３
とを備えた知識データベース７を記憶させ、コンピュー
タ１のＣＰＵに、入力データ属性演算手段２１とユニッ
ト選択手段２２とデザイン要素抽出手段２３と評価用語
選択手段２４とからなる評価推論手段２０を組み込んで
あり、ユーザが評価を知ろうとする車両デザイン図の３
次元データを入力手段２からコンピュータ１に入力する
と、コンピュータ１が知識デーダベース７の中から入力
された３次元データに近似する車両デザイン要素１１を
選択し、この選択された車両デザイン要素１１により評
価用語１０を推論，抽出し、この抽出された評価用語１
０を入力された３次元データに対応するデザイン図を表
現する評価用語１０としてＣＲＴ５に表示するようにな
っている。

【０００８】３次元知識８は、例えば、ステアリングホ
イール，インストルメントパネル，メータ，メータクラ
スタ，ドア，シートなどの車両構成部品たる車両構成ユ
ニット毎に作られ、図２に示すように、各車両構成ユニ
ットに対応する車両デザイン要素１１を表す３次元デー
タとしての形状寸法，重心，面積，体積などの定量特性
を規定したものである。

【０００９】デザイン知識９は、車両構成ユニット毎に
作られ、図３に示すように、各車両構成ユニットに対応
する車両デザイン要素１１のカテゴリーを規定したもの
である。

【００１０】評価用語１０は、図４の評価用語欄に示す
ような形容詞語群で構成されている。

【００１１】車両デザイン要素１１は、図４の車両デザ
イン要素欄に示すように、大きな枠であるユニットと、
中間的な枠であるアイテムと、小さな枠であるカテゴリ
ーとに区分されている。

【００１２】イメージ知識１２は、図４に示すように、
評価用語１０と車両デザイン要素１１の関係を定量的に
規定したものであって、例えば、実車に対する官能評価
実験の結果としてえられたものである。具体的には、評
価用語１０と車両デザイン要素１１のカテゴリーとを選
定し、このカテゴリーそれぞれに相当する車両構成部分
を備えた実車を不特定多数の人に見せ、形容詞語群であ
る評価用語１０の１つ１つについての車両構成部分から
受けるフィーリングを収集し、その収集結果を数量化論
理１類もしくは２類等の多変量解析により、偏相関係数
（偏回帰係数）として解析したものである。

【００１３】第１実施例の動作を、図５に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。

【００１４】先ず、知識データベース７をコンピュータ
１のメモリに記憶させておく。この状態において、コン
ピュータ１を起動し（ステップ１０１）、ユーザが入力
手段２から車両デザイン図の３次元データをコンピュー
タ１に入力すると（ステップ１０２）、コンピュータ１
がＣＡＤ装置３からの３次元データとしたのＣＡＤデー
タを、レイアに分けることで、ステアリングホイールや
インストルメントパネルやメータやメータクラスタなど
のユニットに分解する（ステップ１０３）。

【００１５】次いで、コンピュータ１の入力データ属性
演算手段２１が、分解された各ユニットの重心の座標，
表面積，体積，変曲点の座標などの属性を演算し（ステ
ップ１０４）、コンピュータ１のユニット選択手段２２
が演算された各ユニットの属性を表１に示す３次元知識
８中の重心の座標，表面積，体積，変曲点などと比較す
るとともに、パターン認識による形状比較を行うことに
より、入力された３次元データの各ユニットを３次元デ
ータとして持っている形状のどれに最も近いかを判別
し、最も形状の近似する３次元知識８中のデータファイ
ル名を選択し、この選択された３次元知識８中のデータ
ファイル名を入力された３次元データに置き換えて、入
力された３次元データと３次元知識８との対応づけを行
い（ステップ１０５）、この入力された３次元データの
対応づけが終了すると、コンピュータ１のデザイン要素
抽出手段２３が、ユニット選択手段２２の働きで選択さ
れたデータファイル名をデザイン知識９に照合して車両
デザイン要素１１のカテゴリーを抽出する（ステップ１
０６）。

【００１６】具体的には、入力された３次元データの形
状判別の結果、入力された３次元データに最も近似する
ものとして、例えば、図２に示す３次元知識８中のステ
アリングホイールに関する「データＮｏ．２」が選択さ
れた場合には、図３に示すデザイン知識９中の「データ
Ｎｏ．２」に対応するブロックがオープンされ、このオ
ープンされたデザイン知識９からステアリングホイール
を規定している車両デザイン要素１１のカテゴリーが、
「スポーク数＝３本」，「パッドとスポーク＝連続」，
「径＝小」，「握りの太さ＝太」，「パッドの面積＝
大」などのように抽出される。

【００１７】そして、デザイン要素１１のカテゴリーが
抽出されると、コンピュータ１の評価用語選択手段２４
が、上記選択された全ユニットについて、図４に示すイ
メージ知識１２から、上記抽出されたデザイン要素１１
のカテゴリーに対応する偏相関係数の総和を評価用語１
０毎に算出する（ステップ１０７）。つまり、偏相関係
数は、数値が高いほど、そのデザイン要素１１のカテゴ
リーと評価用語１０との関係が深いことを意味している
ので、算出された各偏相関係数の総和が高い評価用語１
０ほど、選択されたデザイン要素１１のカテゴリーの組
み合わせを表現するのに適切な用語と判断できる。した
がって、評価用語選択手段２４が、偏相関係数の総和が
最大値となった評価用語１０を、入力された３次元デー
タのデザイン図を表現する評価用語１０としてイメージ
知識１２から抽出してＣＲＴ５に表示する（ステップ１
０８，１０９）。この表示方法を図４に示すイメージ知
識１２について見ると、偏相関係数の総和が最大値なる
評価用語１０は、「スポーティな」であるので、ＣＲＴ
５に、図６（Ａ）に示すように、「入力された車両デザ
イン図は、“スポーティな”、という印象です」のよう
に表示し、偏相関係数が次ぎに大きい評価用語１０「ア
クティブな」も次候補としてＣＲＴ５の下部に表示す
る。そして、例えば、ユーザが図外のキーボードによる
次候補選択操作を行った場合には、偏相関係数の大きい
順に、次候補の評価用語１０を最大値の評価用語１０に
変換するとともに、３番目に偏相関係数の大きい評価用
語１０を次候補の評価用語１０に変換し、これら変換し
た評価用語１０それぞれをＣＲＴ５に表示するというよ
うに、偏相関係数の大きい順に、評価用語１０をＣＲＴ
５に次々と表示する。

【００１８】また、上記評価用語１０のＣＲＴ５への表
示は、図６（Ｂ）に示すように、偏相関係数の上位１０
位までの評価用語１０を、「入力された車両デザイン図
は、“１．スポーティな、２．走り屋向きの、……１
０．男性的な”、という印象です」というように、一度
に表示させることも可能である。

【００１９】第２実施例 図７は、第２実施例の車両用デザイン装置を示してい
る。この第２実施例の車両用デザイン装置は、第１実施
例の車両用デザイン装置におけるコンピュータ１のメモ
リの知識データベース７中に、評価用語１０間の関係を
規定する形容詞知識１４を付加し、この形容詞知識１４
に規定された評価用語１０間の関係や評価軸（因子軸）
をもとに、車両デザイン要素１１から推論，抽出された
評価用語１０を、図１０に示すように、評価軸上の布置
としてＣＲＴ５に表示するようにした点に特徴がある。
この第２実施例における形容詞知識１４は、図８に示す
ように、評価用語１０を収集し、予備実験の結果を解析
することにより、評価用語間の関係を規定するものとし
て得た知識であって、これは、例えば評価用語１０を因
子分析等の多変量解析で複数の因子に分け、各評価用語
１０が各因子にどの程度の関係があるかを因子負荷量
（数値）として得たデータである。各因子負荷量が特に
大きい値において、近い数値の評価用語は関係が深く、
似ている評価用語ということができる。

【００２０】第２実施例の動作を、図９に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。

【００２１】先ず、知識データベース７をコンピュータ
１のメモリに記憶させた状態において、コンピュータ１
を起動し（ステップ２０１）、ユーザが入力手段２から
車両デザイン図の３次元データをコンピュータ１に入力
すると（ステップ２０２）、コンピュータ１がＣＡＤ装
置３からの３次元データとしたのＣＡＤデータをレイア
ウト毎に分けることでユニットに分解し（ステップ２０
３）、コンピュータ１の入力データ属性演算手段２１
が、分解された各ユニットの重心の座標，表面積，体
積，変曲点の座標などの属性を演算し（ステップ２０
４）、コンピュータ１のユニット選択手段２２が演算さ
れた各ユニットの属性を３次元知識８（図２参照）中の
重心の座標，表面積，体積，変曲点などと比較するとと
もに、パターン認識による形状比較を行うことにより、
入力された３次元データの各ユニットを３次元データと
して持っている形状のどれに最も近いかを判別し、最も
形状の近似する３次元知識８中のデータファイル名を選
択し、この選択された３次元知識８中のデータファイル
名を入力された３次元データに置き換えて、入力された
３次元データと３次元知識８との対応づけを行い（ステ
ップ２０５）、この入力された３次元データの対応づけ
が終了すると、コンピュータ１のデザイン要素抽出手段
２３が、ユニット選択手段２２の働きで選択されたデー
タファイル名をデザイン知識９に照合して車両デザイン
要素１１のカテゴリーを抽出し（ステップ２０６）、コ
ンピュータ１の評価用語選択手段２４が、上記選択され
た全ユニットについて、イメージ知識１２（図４参照）
から、上記抽出されたデザイン要素１１のカテゴリーに
対応する偏相関係数の総和を評価用語１０毎に算出する
（ステップ２０７，２０８）。この後、評価用語選択手
段２４が、例えば偏相関係数の総和の上位８位までの評
価用語１０を選択し、この選択された評価用語１０を図
８に示す形容詞知識１４に照合して、その因子負荷量を
因子軸毎に演算し、その演算結果に応じて上記選択され
た評価用語１０それぞれを、図１０に示すように、ＣＲ
Ｔ５に布置表示する（ステップ２０９，２１０）。要す
るに、この第２実施例によれば、入力された３次元デー
タに対応するデザイン図を表現する複数の評価用語１０
との関係の強さが、座標上で認識できる。

【００２２】第３実施例 この第３実施例の車両用デザイン装置では、図１１に示
すように、入力された３次元データと３次元知識８中の
３次元データとの一致度αを、最小２乗法を用いて算出
し、この算出された一致度αが最小となる図１２に示す
３次元知識８のデータファイル名を、入力された３次元
データのユニットに近似する３次元データとして対応づ
け、この対応づけられたデータファイル名を図１３に示
すデザイン知識９照合して車両デザイン要素１１のカテ
ゴリーを抽出する点に特徴がある。

【００２３】つまり、入力された３次元データの形状Ｐ
と３次元知識８中の３次元データの形状Ｑとの重心を合
わせ（点０）、その点０から等間隔な放射状なる線分Ｖ
₁，Ｖ₂，……，Ｖ_nを考え、各線分Ｖ₁，Ｖ₂，……，Ｖ_n
と形状Ｐ，Ｑとの各交点Ｐ₁，Ｐ₂，……，Ｐ_nおよび
Ｑ₁，Ｑ₂，……Ｑ_nの距離を最小２乗法により算出し、
形状Ｐ，Ｑの一致度αを求める。この一致度αは、

【００２４】

【数１】

【００２５】で表される。このαの数値が小さいほど、
形状Ｐ，Ｑの一致度が大きいことを表している。

【００２６】なお、本発明は前記実施例に限定されるも
のではなく、図示は省略するが、例えば、入力するデザ
イン図は、知識データベース２に記憶する車両デザイン
要素１１と評価用語９とを変えることにより、住宅デザ
イン装置あるいは機械デザイン装置等の車両以外の分野
でも使用できるデザイン装置にも適用できる。

【００２７】また、アイテム数と各アイテム毎のカテゴ
リー数とは、前記実施例に限定されるものではない。

【００２８】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、入力され
た３次元データを、知識データベースの３次元知識中の
近似するデザイン要素に置き換えて、評価用語の推論を
行うので、実物やクレイモデルがなくても、開発中のイ
ンテリアの評価を行うことができ、入力された３次元デ
ータに対応するデザイン要素が知識データベースの中に
なくても、評価を行うことができ、２次元では表されな
い人間を感覚も評価でき、デザイン装置の応用範囲が広
くなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例の車両用デザイン装置を示
す構成図。

【図２】第１実施例の３次元知識を示す図表。

【図３】第１実施例のデザイン知識を示す図表。

【図４】第１実施例のイメージ知識を示す図表。

【図５】第１実施例のフローチャート。

【図６】第１実施例の評価用語の表示例を示すものであ
って（Ａ）は最大値と次候補との評価用語を表示したＣ
ＲＴの画面図、（Ｂ）は複数の評価用語を一度に表示し
たＣＲＴの画面図。

【図７】本発明の第２実施例の車両用デザイン装置を示
す構成図。

【図８】第２実施例の形容詞知識を示す図表。

【図９】第２実施例のフローチャート。

【図１０】第２実施例の評価用語の表示例を示すＣＲＴ
の画面図。

【図１１】第３実施例の形状の一致度の算出方法の説明
図。

【図１２】第３実施例の３次元知識を示す図表。

【図１３】第３実施例のデザイン知識を示す図表。

【符号の説明】

１…入力手段 ５…表示手段 ７…知識データベース ８…３次元知識 ９…デザイン知識 １０…評価用語 １１…デザイン要素（車両デザイン要素） ２０…評価推論手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 デザイン図の３次元データを入力する入
   力手段と、 評価用語，デザイン要素，評価用語とデザイン要素との
   関係を規定するイメージ知識，デザイン要素の３次元デ
   ータを規定する３次元知識それぞれを記憶する知識デー
   タベースと、 前記入力手段で入力された３次元データにより、前記知
   識データベースから当該３次元データに近似するデザイ
   ン要素を選択し、このデザイン要素により当該入力され
   た３次元データのデザイン図を表現する評価用語を推
   論，抽出する評価推論手段と、 この評価推論手段で推論，抽出した評評価用語を表示す
   る表示手段と、 を備えたことを特徴とするデザイン装置。
2. 【請求項２】 前記評価推論手段が、入力された３次元
   データと３次元知識中の３次元データとの寸法の一致度
   を演算し、この寸法の一致度により当該３次元データに
   近似するデザイン要素を選択する機能を備えたことを特
   徴とする請求項１に記載したデザイン装置。