Akira Yamasaki

Kazumasa Ohsaka

Shinsaku Fujimoto

オオサカ カズマサ

フジモト シンサク

ヤマサキ アキラ

山崎 聡

藤本 真作

逢坂 一正

山崎, 聡

ヤマサキ, アキラ

Yamasaki, Akira

藤本, 真作

フジモト, シンサク

Fujimoto, Shinsaku

逢坂, 一正

オオサカ, カズマサ

Ohsaka, Kazumasa

AROUS Academic Repository of Okayama University of Science / 岡山理科大学学術リポジトリ

書道運筆時における速度パターンの抽出山崎聡＊・藤本真作*＊・逢坂一正*＊＊岡山理科大学大学院工学研究科機械工学専攻修士課程＊*岡山理科大学工学部機械工学科（1998年10月５日受理）１．はじめに人間が行っている仕事の中には，ロボットには実現できないような高度な作業が数多くある。人間はその作業に携わることで，作業の行程やその特質を「経験｣や「こつ」といった暖昧な情報に変換・構築を行い，その作業を達成していると考えられる。こうした暖昧なすなわち，知的な‘情報を工学では“スキル（技能),，という。これをできるだけ定量化・定式化することによって，ロボットにも人間と同じような高度な仕事ができるのではないかと考えられる。このスキルが必要な作業の一つに書道がある。人間が書道を行うとき，まずお手本を見て筆の目標軌跡を作る。そして，今までに書道を行ってきた「経験」や「こつ」から筆圧の強弱や筆の緩急')を決めていると考えられる。これらの作業において定量化･定式化できるスキルは，お手本から抽出できるスキルと，お手本から抽出できないスキルに分けられる。前者のお手本から抽出できるスキルは，お手本の文字画像から骨格画像を形成し得られる筆の３次元目標軌跡である。また，後者のそれは「経験」や「こつ」から得られる筆圧の強弱や筆の緩急である。筆者らはこれまでにお手本から抽出できるスキルについての考察は行っている2)が，お手本から抽出できないスキルについての考察は行っていない。そこで，本論文ではお手本から抽出することのできないスキルのうち筆の緩急に注目する。すなわち，筆の緩急をあらわす書道運筆時の速度パターンの抽出を行う。しかし，各文字の速度パターンについてすべて調べていたのでは膨大なデータとなってしまう。そこで，少ない速度パターンで多くの文字に対応できるように，書道の基本的な筆使いの８つの要素がすべて入っている“永字入法''3)の各要素に注目した。このうち２対の要素については同種のものと考えられるため，書道運筆時における速度パターンの抽出は残りの６つの要素について行う。２．お手本から抽出できるスキルロポットに筆を使って文字を書かせるために，まず人間が文字を書くときのようにお手本を見て軌跡を作る。その方法は，図’に示すようにＣＣＤカメラでお手本の文字画像を山崎聡・藤本真作・逢坂一正444(枠線抽出〆"中心線画像,,－(=値化）"骨格画像”恒値願託"お手本の文字画像,,“枠線画像，,図１“し"の骨格生成取り込む。その画像を二値化し，二値化した画像を枠線抽出と細線化処理を行い，それぞれ枠線画像と中心線画像を抽出する。これらの二つの画像から手本文字の骨格画像が形成される。この骨格画像の中心線からロボットの紙面に水平な方向に設定したＸＹ座標の目標軌跡が得られる。また，骨格画像の中心線と枠線との最短距離から文字の“太さ”が求められる。この結果およびこれと筆の沈み量と太さの関係式から筆の沈み量がわかり，紙面に垂直な方向に設定したＺ座標の軌跡が求められる。３．お手本から抽出できないスキル骨格画像から得られた３次元の目標軌跡をロボットで追従させるだけでは，人間の書くような文字は書けない。人間は，文字を書くときどのような速度でどのくらいの力をかければよいか過去の経験などを無意識的に参考にしている。そこで，書道の“スキル，，として考えられる筆圧の強弱と筆の緩急などの中から，筆の緩急，つまり書道運筆時の速度パターンを調べることにより，人間のスキルの一端がわかるのではないかと思われる。そこで，実際に人間が文字を書くときの速度パターンを調べる。４．測定する要素について人間の書道運筆時の速度パターンを抽出するために,すべての文字についての速度パターンを測定していたのでは，データの量が膨大となり，また複雑にもなる。そこで，本論文では，“永字入法”に注目する。“永字入法”は，漢字の基本的な筆使いである８つの要素が入っている。すなわち，この“永字八法，，の各要素について調べることによってデータ書道運筆時における速度パターンの抽出 445の量は減少し，また簡単化できる。この“永字八法，，の各要素は，図２に示すように点や画（直線）などの基本的なものである。この８つの要素のうち“２．勅（横画),，と“５．策（右上がりの横画)，’は同じ横画，“６．掠（長い左払い)，,と“７．啄（短い左払い)”は同じ左払いとし，測定する要素は図３に示す６つの要素とする。５．測定装置書道運筆時の速度パターンを抽出するためにポジションセンサ4)(コントローラ,ＬＥＤターゲット，ＣＣＤカメラ)，コンピュータ，作業平面，筆を使って図４に示すような測定装置を製作した。ＬＥＤターゲットは１個につきＸ座標,Ｙ座標の２次元位置データが測定できる。このLED啄５．６．４ □図２永字八法－１、(1)横画 (2)竪画 (3)点。(4)はね （５）左払い （６）右払い図３測定する６つの要素山崎聡・藤本真作・逢坂一正446画像データ ,記cc｡鰯鬮露ＭＯＯ鱗蝋□＆ＵＨＩＵ１Ｈ臼図４測定装置ターゲットを筆の上端部に３個，作業平面に４個決められた位置に取り付けた。このＬＥＤターゲットの光点位置を高さ約２ｍの位置に取り付けられているＣＣＤカメラの受光素子で測定する。コントローラは，ＣＣＤカメラから得られたＬＥＤターゲットの光点位置の電気信号を演算処理してＸ座標，Ｙ座標電圧として出力する。また，作業平面に取り付けられた４つのＬＥＤターゲットは決められた位置に取り付けられているため，それらと筆に取り付けられた３つのＬＥＤターゲットの位置を比較することによって，コンピュータはコントローラから出力されたＸ座標，Ｙ座標電圧から作業平面の中心からのLEDターゲットのＸ座標，Ｙ座標の２次元位置データを求めることができる。つまり，筆の位置が求められることになる。この位置データは,サンプリング時間が10,secごとに測定されているため，１サンプリング時間の移動距離からコンピュータは人間が文字を書くときの速度を算出する｡６．測定方法“永字八法，，の６つの要素について，５人の被験者にそれぞれ３回ずつ直筆法3)を意識して書いてもらった。直筆法とは紙面に対して筆を垂直に立てて書く方法である。計測した部分は図５の矢印に示す“打つたて”と“終筆”と呼ばれる部分を除いた“おくり，，部分のみとした。また，図３に示した(1)横画と(2)竪画については，４ｃｍから12ｃｍまで２ｃｍごとに長さを変えた５種類の要素について書いてもらった。図６は，３人の被験者に書いてもらった横画の一例である。書道運筆時における速度パターンの抽出 447図５文字のおくり部分被験者Ａ 被験者Ｂ図６被験者が書いた横画被験者Ｃv/ｖ１．０v/ｖｌＯ0.5 ０５0.0 ００0.0 ＯＳ(i）'０t/t， ００ ０．５(ii）１０t/t，図７横画と竪画の測定結果表１横画の各おくり長さにおける所要時間と最高速度おくり長さに、） ４６８１０１２所要時間：tKsec） 1．２０１．３８１．５３１．８１２．０６最高速度：ｖ,（cｍ/sec）５．９５７．７０８．５５９．７０９．６９表２竪画の各おくり長さにおける所要時間と最高速度おくり長さ（c、） ４６８１０１２所要時間：tKsec） 1．１２１．３９１．６８１．６３１．９９最高速度：ｖ'（cｍ/sec）６．３３７９８８．８８10.4910.30７．測定結果各要素の測定結果を，図７から図９に示す。また，表１から表６は各おく行安系 側疋給未 凶 凶 汀;す。また，表ｌから表６は各おくり長さにおける所要時間と最高速度を示す。グラフの横軸は時間（t）を所要時間（t，）で割って無次元化したもの，グラフの縦軸は速度(v）を最高速度(v，）で割って無次元化したものである。各要素とも５人の平均をとったもので横画と竪画は長さ別に５人の平均をとったものである。山崎聡・藤本真作・逢坂一正448v/ｖ1.0<UｉＶ ．ご－J。●●●●●・・9P．｡．●●●●●●●｡●●．｡$Ｆ・●●●。ｆ●。①￣｡●●●●●●●●●●●●●●●●ｆ●●へ●.･qFdH．．●●、甥．。．Ｐ８１.＆．.≦・ぬ’・’ん．･％ ’＄｡● ●3．Ｐ● ●●●● ●●●●●も ⑧・八F●●● ●Ｊ８．。●ｂ ｂｂＰｏ●●ウ０５0.5００ ●lot/t，0.5(ii）００'０t/t,0.5(i）00図８点とはねの測定結果表３点の所要時間と最高速度 表４はねの所要時間と最高速度所要時間：tKsec）所要時間：ｔ，（sec） 0．８２ 0．３７最高速度：ｖ'（cｍ/sec）７．１１最高速度：ｖ,（cｍ/sec）４．８１v/ｖｌＯv/Ｖ１．０ 八汕ゲダ●一●－．砂■#殴・・全.●●．.?‘､.。●●●●●●。●8．●●●ＯＯｏ０、●●●､､Ｐｊｂ●￣．」､ＳＦ．●●●●●●●ケ●0.5０５●●●'9苧，i・●●●●0.0０．０１０t/t,０．５０i）0.01.0t/t,０．５(i）00図９左払いと右払いの測定結果表６右払いの所要時間と最高速度表５左払いの所要時間と最高速度所要時間：tKsec）所要時間：ｔ，（sec） 2．３５0．８６最高速度：ｖ，（cｍ/sec）６．８７最高速度：ｖ'（cｍ/sec）９．１６､１横画と竪画の測定結果図７の（ｉ）は横画の測定結果，（ii)は竪画のそれである。無次元化した長さの異なる７．１） ５種類の要素のグラフを重ねると，横画の場合も竪画の場合も，ほぼ同じような波形のグラフになっている。また，これらのグラフは速度のピークまで単調増加，それ以後は単調減少している。速度のピークは横画が時間が約70％経過したとき，竪画の場合は約80％経過書道運筆時における速度パターンの抽出 449したときである。７．２点とはねの測定結果図８の（ｉ）は点の測定結果，（ii）ははねのそれである。点の場合も，横画や竪画の場合と同じように単調増加・単調減少の波形になっており，速度のピークは時間が約70％経過したときである。また,はねの速度パターンはほぼ等加速度の単調増加の波形となっている。７．３左払いと右払いの測定結果図９の（ｉ）は左払いの測定結果，（ii)は右払いのそれである。左払いの結果ははねの場合と同じように，等加速度の単調増加の速度パターンになっている。また，右払いの場合は時間が約80％経過するところまでは，横画・竪画などと同じように単調増加・単調減少であり，速度のピークは時間が約50％経過したところである。後半は，はね・左払いの場合と同じように単調増加の波形になっている。７．４測定結果のまとめ“永字八法”のうち６つの要素について５人の被験者の速度パターンを測定した。このうち，横画と竪画を無次元化したグラフは，長さが異なっていてもほぼ同じ波形になっていた。また，６つの要素の速度パターンは，単調増加・単調減少の速度パターン，単調増加の速度パターン，もしくはこれらを組み合わせた速度パターンで表せることがわかった。８．おわりに書道から定式化・定量化できるスキルのうち，お手本から抽出できないスキルの１つである筆の緩急についての考察を行った。また，永字入法に各要素に注目し，その６要素の速度パターンの抽出を行った。その結果,横画や竪画は長さが異なっていても，速度パターンはほぼ同じ波形になることがわかった。また，速度パターンは３つのパターンに分類されることがわかった。これらの得られた速度パターンから，各文字における速度を算出し，そのデータをスキルとして書道ロボットに与えることにより，人間に近い文字を書かせることができると期待できる。また，これらのスキルを用いた文字と用いない文字とを比較するために，定量的に文字を評価する方法を見つけることは今後の課題である。参考文献１）戸田，野口：槽書の光と陰一線の深さから始める学習法－，木耳社，ｐ､８（1986)．２）高見，藤本，逢坂：書道ロボットによる人間の書いたひらがな文字の再現，日本機械学会，中国四国支部第36期総会・講演会講演会論文集，No.９８５－１，pp267-268（1998)．３）本間：小筆字の美しい書き方―やさしく学ぶ細字の基本一，新星出版社，ｐ､９，ｐ､６（1995)．４）浜松ホトニクスカタログ：ポジションセンサＣ5949（1996)．450 山崎聡・藤本真作・逢坂一正ExtractionofVelocityPatterninWrittenLetterswithaBrushAkiraYAMAsAKI*，ShinsakuFuJIMoTo*＊andKazumasaOHsAKA*＊＊GTZ〃αねＳｂｈ００Ｌ＊*ＤＧｐａ汀加c"ｊｑ/､/Vbc/zcz"jczz/ＤＺｇｊ"CeﾌﾞｶZgFtzc"/bﾉｑ／Ｅ〉29かzeem2gOﾉhZy[z”αＵ）zjUe7qs/ｌ１ｙｑ／Ｓｂ伽caR沈如-ｃｈ０Ｉ－Ｉ，OhcZy[z〃zz〃０－００砿ノヒZ，α〃（ReceivedOctober5,1998）Humanscanwritebeautifulletterswithabrushsimply・Howeveritisdifficultthatrobotscanwritebeautifulletters，becausewrittenlettersneedhumanskiUSkillisnecessarytoexecuteadvancedhuman-liketaskforrobots・Inthispaper,weselectedcalligraphyfromtheadvancedtaskswithskilLThewrittenletterswiththebrusharecomposedofskillsthataredividedintotwofactors・Oneisthepressureofthebrushandtheotheristhevelocitypatternofthebrushinwrittenletters・Weconsiderthevelocitypattern,andmeasureditinordertoextracttheskilLWechosesixelementsfrom“EIJＩＨＡＰＰＯ"．“EIJIHAPPO，,containseightfundamentalwaysofwritten"ＫＡＮＪＩ”lettersFivesubjectshavewrittenthesesixelementseachthreetimesOnnon-dimensionalgraph,thesevelocitypatternsaredividedintothreekindsofvelocitypatterns､Infirstpattern,non-dimensionalvelocityincreasesmonotonouslyuntilthepeaklnsecondpattern,itdecreasesmonotonously・Inthirdpattern,itcombineswithfirstandsecondpatternsFromtheseresults,wecalculatewrittenvelocityeachlettersfrommeasuredvelocitypattern．

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