以下の順序で本発明を説明する。本発明はフアジイ制御回路に関し、例えばテレビジヨンカメラの絞り制御に適用して好適なものである。本発明は、フアジイ制御回路において、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ツプ関数を量子化することにより、簡易な構成で高精度の制御データを得ることができる。63-213098号、特願昭63−215850号)。63-215850).すなわち第7図に示すように、この種のテレビジヨ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。2.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。REF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。signalの駆動コイル13に出力する。13.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18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。ing.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成され、入力抵抗21を介して演算増幅回路10の出力信号を反転入力端に受けるようになされている。10,抵抗26を介して、非反転入力端に基準電圧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の残りの入力端に出力するようになされている。REFで決まる所望の値に設定し得るようになされている。ところで、この種のマニユ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。features.さらに撮像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ず、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。Change.従つて従来のマニユ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難で、調整精度も未だ不十分だつた。DaTsuta.この問題を解決する1つの方法として、フアジイ制御を適用して、絞りを制御する方法が考えられる。iris.ところがフアジイ推論を適用して精度の高い制御データを作成するためには、分解能の高いメンバーシツプ関数を用いる必要がある。resolution.ところがこのように分解能の高いメンバーシツプ関数を用いる場合、メンバーシツ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、フアジイ制御回路の構成が大型化する問題があつた。size.本発明は以上の点を考慮してなされたもので、簡易な構成で精度の高い制御データを得ることができるフアジイ制御回路を提案しようとするものである。secondのメンバーシツプ関数NM、NS、ZR、PS、PM、PLのサンプリング点を設定する。NM,NS、ZR、PS、PM、PLから得られた推論結果で、全体の推論結果を補つて推論結果の精度を向上することができる。以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。35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。VREF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。REFで決まる開口量に制御するようになされている。CONTを作成するようになされている。inference.すなわちフアジイ推論においては、簡易な構成で、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。controlled.従つてこのようにモデル化が困難な絞り制御に適用して、簡易な構成で、確実に所望の開口量を得ることができる。amount.さらにメンバーシツプ関数の設定いかんによつて、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ヨンカメラの使い勝手を向上することができる。REF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。detect.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を作成するようになされている。CONTをフアジイ推論する。CONTに関するメンバーシツ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。the.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ツプ関数においては、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値−1から1まで正規化し、これを横軸にとつて表した7つのメンバーシツプ関数(NL、NM、NS、ZR、PS、PM及びPL)が割当られるようになされている。NL,偏差データθの値が負側に最も大きくなる状態を表すのに対し、第2のメンバーシツプ関数NMは、負側に最も大きくなつた状態からやや正側に近づいた状態を表す。ZRは、偏差データθの値がほぼ0の状態を表す。PLは、正側に最も大きくなつた状態を表す。andPL)が割当られるようになされている。NL,微分データΔθの値が負側に最も大きくなる状態を表すのに対し、第2のメンバーシツプ関数NMは、負側に最も大きくなつた状態からやや正側に近づいた状態を表す。side.これに対して、第3のメンバーシツプ関数NSは、さらに正側に近づいた状態を表すのに対し、第4のメンバーシツプ関数ZRは、ほぼ0の状態を表す。ofは、ほぼ0の状態から正側に順次大きくなつた状態を表すのに対し、第7のメンバーシツプ関数PLは、正側に最も大きくなつた状態を表す。CONTを値−1から1まで正規化し、これを横軸にとつて表した7つのメンバーシツプ関数(NL、NM、NS、ZR、PS、PM及びPL)が割当られるようになされている。CONT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。CONT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。andNL)は、両側のメンバーシツプ関数(すなわちメンバーシツプ関数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。NS,NM及びNL)は、当該三角形形状の部分が、中央のメンバーシツ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。CONT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をゆつ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、高い精度でフアジイ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。large,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。40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。CONTを得ることができる。CONT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。accuracy.さらに中央のメンバーシツ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を小さく絞つた状態でも、滑らかに絞り33を制御することができる。33.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。accuracy.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、必ずしも絞りを絞つ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。PM及びPL)においては、三角形形状の部分が、中央のメンバーシツプ関数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。coincide.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。user.従つて、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。CONTに関するメンバーシツプ関数は、それぞれ横軸を5ビツ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ビツトのデータに量子化して表されるようになされている。)で、それぞれメンバーシツプ関数(NL、NS、PS及びPL)の形状を表現するようになされている。)でメンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)の形状を表現するようになされている。)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。other,その分推論結果の精度を向上することができる。accuracy.実際上、このようにサンプリング点を互いに入れ違いにしないで各メンバーシツ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ツプ関数を表現しなければならない。CONTを得ることができる。CONTを1/2サンプリングピツチ分だけシフトさせて当該第2、第4及び第6のメンバーシツプ関数(NM、ZR及びPM)の値を検出するようになされている。PM).これにより、リードオンリメモリ回路の構成を簡略化し、精度の高い制御データを得るようになされている。CONTに関するメンバーシツプ関数を用いて、フアジイ推論する際に、所定のルールR1〜R9に従つて推論する。RH1~RH9で表される。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。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。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0のとき、絞り33を中速度で開け。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。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が負の小さな値のとき、絞り33の制御を停止する。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0のとき、絞り33を中速度で絞れ。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。偏差データθが負の小さな値で、かつ偏差データΔ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。θの微分データΔθがほとんど0のとき、絞り33の制御を停止する。33.従つてルールRH1〜ルールRH9は、記号を使つた以下のルールR1及び〜R9を用いて表すことができる。してフアジイ推論部54は、以上のルールR1〜R9に従つて、フアジイ推論するようになされている。CONTをフアジイ推論する。inference.すなわちフアジイ推論部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ツプ関数の値を検出する。R1,値を検出する(この場合値0が得られる)。CONTに関するメンバーシツプ関数PLを頭切りする。DCONTに関するメンバーシツプ関数PLを、値0で頭切りしたメンバーシツプ関数(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。obtained),「AND」の条件に従つて、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。(0.7)M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ツプ関数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。CONTに関するメンバーシツプ関数を頭切りする。value.かくして第4図に示すように、頭切りしたメンバーシツプ関数群で形成された推論結果を得ることができる。フアジイ推論部54は、頭切りしたメンバーシツプ関数群で形成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、推論結果をデフアジイ処理し、推論結果の確定値を検出する。CONTに関するメンバーシツプ関数においては、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ビツトのデータで表すようになされている。CONTの推論結果として(第6図(A))、横軸を5ビツトのアドレスデータにして、各アドレスに値0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。obtained.フアジイ推論部54は、かかる推論結果のデータをメモリ回路に格納するようになされ、ステツプSP1からステツプSP2に移つて、当該推論結果のデータを順次累積加算する。result.このときフアジイ推論部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ツプ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1/2に割り算する。SP4,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)、続いてステツプ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)。below).フアジイ推論部54は、続いてステツプ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。4.21の重心のアドレスを検出する。21.かくして、メンバーシツ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。CONTに基づいてアイリスモータ2に駆動信号を出力し、ステツプSP7に移り、当該処理手順を終了する。CONTを作成し得ることから、メンバーシツ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ヨンカメラを得ることができる。camera.さらに累積加算値を1/2に割り算する処理は、累積加算データを1ビツトビツトシフトするだけでよい。(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。parts,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。once.従つ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ヨンカメラを得ることができる。REF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。REFは、減算回路50で減算されて偏差データθに変換さる。theta.偏差データθは、フアジイ推論部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、フアジイ擦論部54に入力される。DCONTの推論結果が得られる。CONTの推論結果は、デフアジイ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。CONTを得ることができる。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。apply.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を基準にしてフアジイ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アジイ推論してもよい。andPS)、(ZR、PS及びPM)、(PS、PM及びPL)を1/3サンプリングピツチだけシフトさせて量子化して、第1のメンバーシツ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のメンバーシツプ関数のサンプリング点を設定してもよい。functions.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アジイ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。methods.さらに上述の実施例においては、テレビジヨンカメラの絞りをマニユアル調整する場合に本発明を適用いた場合について述べたが、本発明はテレビジヨンカメラに限らず、電子スチルカメラ等、種々の撮像装置の絞りをマニユアル調整する場合に広く適用することができる。上述のように本発明によれば、1つのメンバーシツ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ツプ関数のサンプリング点を設定したことにより、簡易な構成で精度の高い制御データを得ることができるフアジイ制御回路を得ることができる。7図は従来のテレビジヨンカメラを示すブロツク図である。1、30......テレビジヨンカメラ、2......アイリスモータ、3......ホール素子、33......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、54......フアジイ推論部、44......デイジタルアナログ変換回路。ことを特徴とするフアジイ制御回路。