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公開番号2024088356
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-02
出願番号2022203480
出願日2022-12-20
発明の名称眼鏡レンズ設計システム
出願人株式会社ニコン・エシロール
代理人個人
主分類G02C 7/06 20060101AFI20240625BHJP(光学)
要約【課題】コンピュータネットワークを介して眼鏡レンズの設計の注文を受けるのに適した眼鏡レンズ設計システムを提供する。
【解決手段】本発明の一態様においては眼鏡レンズを設計する眼鏡レンズ設計システムを提供する。眼鏡レンズ設計システムは、パラメータ予測モデルを用いて、眼鏡レンズに関する眼鏡レンズデータを含むデータ群から、眼鏡レンズの後面の形状を光学計算するためのパラメータを予測するパラメータ予測部を備える。眼鏡レンズ設計システムは、眼鏡レンズの後面の形状を算出する後面形状算出部を備える。パラメータ予測モデルは、データ群及びパラメータを教師データとして機械学習された予測モデルである。後面形状算出部は、パラメータ予測部により予測されたパラメータを用いて眼鏡レンズの後面の形状を算出する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
眼鏡レンズを設計する眼鏡レンズ設計システムであって、
パラメータ予測モデルを用いて、眼鏡レンズに関する眼鏡レンズデータを含むデータ群から、眼鏡レンズの後面の形状を光学計算するためのパラメータを予測するパラメータ予測部と、
眼鏡レンズの後面の形状を算出する後面形状算出部と、を備え、
前記パラメータ予測モデルは、前記データ群及び前記パラメータを教師データとして機械学習された予測モデルであり、
前記後面形状算出部は、前記パラメータ予測部により予測された前記パラメータを用いて眼鏡レンズの後面の形状を算出する、眼鏡レンズ設計システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記データ群は、眼鏡レンズの装用者の処方に関する処方データを含む、請求項１に記載の眼鏡レンズ設計システム。
【請求項３】
前記データ群は、装用者が所望する眼鏡フレームに関する眼鏡フレームデータを含む、請求項１に記載の眼鏡レンズ設計システム。
【請求項４】
前記後面形状算出部は、光線追跡的な計算、及び波面的な計算により、眼鏡レンズの後面の形状を算出する、請求項１に記載の眼鏡レンズ設計システム。
【請求項５】
前記パラメータ予測モデルとして、
眼鏡レンズのベースカーブを第１値とする前記眼鏡レンズデータを含む前記データ群を教師データとして機械学習された第１パラメータ予測モデルと、
眼鏡レンズのベースカーブを第２値とする前記眼鏡レンズデータを含む前記データ群を教師データとして機械学習された第２パラメータ予測モデルと、を備え、
前記パラメータ予測部は、
装用者の処方に基づいて選択された眼鏡レンズのベースカーブが前記第１値である場合、前記第１パラメータ予測モデルを用いて、前記データ群から前記パラメータを予測し、
装用者の処方に基づいて選択された眼鏡レンズのベースカーブが前記第２値である場合、前記第２パラメータ予測モデルを用いて、前記データ群から前記パラメータを予測する、請求項１に記載の眼鏡レンズ設計システム。
【請求項６】
処理時間予測モデルを用いて、前記パラメータから、眼鏡レンズの後面の形状を所定時間内に決定できるかを予測する処理時間予測部を備え、
前記処理時間予測モデルは、前記パラメータ、及び眼鏡レンズの後面の形状を所定時間内に決定できたかの実績データを教師データとして機械学習された予測モデルであり、
前記パラメータ予測部は、眼鏡レンズの後面の形状を所定時間内に決定できないと予測された場合、前記データ群のうちの一部のデータを変更して前記パラメータを再予測する、請求項１に記載の眼鏡レンズ設計システム。
【請求項７】
前記データ群を受信するデータ群受信部と、
眼鏡レンズの後面の形状に関する形状データを送信する形状データ送信部と、を備え、
前記処理時間予測部は、前記データ群を受信してから前記形状データを送信するまでのタイムアウト時間における残り時間内に、眼鏡レンズの後面の形状を決定できるかを予測する、請求項６に記載の眼鏡レンズ設計システム。
【請求項８】
変更データ予測モデルを用いて、前記残り時間から、前記データ群のうちのいずれのデータを変更すれば良いかを予測する変更データ予測部を備え、
前記変更データ予測モデルは、前記実績データ及び前記データ群を教師データとして機械学習された予測モデルであり、
前記パラメータ予測部は、前記変更データ予測部により予測されたデータを変更して前記パラメータを再予測する、請求項７に記載の眼鏡レンズ設計システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼鏡レンズ設計システムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
眼鏡レンズメーカーは、コンピュータネットワークを介して眼鏡レンズの設計の注文を受けることがある。例えば、眼鏡店のスタッフが眼鏡店の端末を使って、眼鏡レンズのデータを眼鏡レンズメーカーのサーバに送信する。眼鏡レンズメーカーのサーバは、データを受信すると、眼鏡レンズの設計を行い（例えば、特許文献１参照）、設計結果を示すデータを眼鏡店の端末に送信する。
【０００３】
特許文献１に記載の発明は、眼鏡レンズ設計方法に関する。特許文献１に記載の発明は、アイポイント近傍での見え方について、装用者毎の個別のニーズを満たす眼鏡レンズを提供可能とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１４－０８５５７５号公報
【発明の概要】
【０００５】
本発明の一態様は、眼鏡レンズを設計する眼鏡レンズ設計システムを提供する。眼鏡レンズ設計システムは、パラメータ予測モデルを用いて、眼鏡レンズに関する眼鏡レンズデータを含むデータ群から、眼鏡レンズの後面の形状を光学計算するためのパラメータを予測するパラメータ予測部を備える。眼鏡レンズ設計システムは、眼鏡レンズの後面の形状を算出する後面形状算出部を備える。パラメータ予測モデルは、データ群及びパラメータを教師データとして機械学習された予測モデルである。後面形状算出部は、パラメータ予測部により予測されたパラメータを用いて眼鏡レンズの後面の形状を算出する。
【０００６】
なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、本発明の特徴群のサブコンビネーションは、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
設計サーバ１００の利用環境の一例を示す図である。
設計サーバ１００の構成の一例を示す図である。
データ群の一例を示す図である。
設計サーバ１００による処理の一例を示す図である。
パラメータ予測モデルによる予測精度を検証した結果を示す図である。
パラメータ予測モデルによる予測時間を検証した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は、特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせは、全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【０００９】
図１は、設計サーバ１００の利用環境の一例を示す図である。設計サーバ１００は、眼鏡レンズ（ｓｐｅｃｔａｃｌｅｌｅｎｓ）を設計するサーバである。眼鏡レンズは、眼球に接触せずに、眼の前方に掛ける眼用レンズ（ｏｐｈｔｈａｌｍｉｃｌｅｎｓ）である。眼用レンズは、眼の測定、補正、保護のため、又は見掛けを変えるために使用するレンズである。設計サーバ１００は、設計システムの一例である。
【００１０】
設計サーバ１００は、コンピュータネットワークＣＮを介して眼鏡店端末ＯＴと通信接続される。コンピュータネットワークＣＮは、複数のコンピュータを信号線や無線で接続し、互いにデータの送受信ができるようにした通信網である。眼鏡店端末ＯＴは、眼鏡店ＯＳに設けられ、眼鏡店ＯＳのスタッフが利用する端末である。
（【００１１】以降は省略されています）

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