JP2008194153A - Clothes drying state prediction program and washing machine - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique which enables a user to easily obtain the time at which laundry is to be dried. <P>SOLUTION: In the clothes drying state prediction program, information is taken out from an RFID tag 30 attached to clothes and is stored in a laundry database 3. A weather forecast for each time zone is acquired through a network 10. On the basis of the attributes of the clothes stored in the laundry database 3 and the acquired weather forecast for each time zone, the drying state of the washed clothes is predicted. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、洗濯機において使用されるプログラムに関し、特に、RFID(Radio Frequency IDentification)システムを利用して洗濯に必要な情報を提供するためのプログラムに関する。   The present invention relates to a program used in a washing machine, and more particularly to a program for providing information necessary for washing using an RFID (Radio Frequency IDentification) system.

従来技術として、ユーザが手動で作業を行わなくとも、衣類に貼付されたIDタグに格納されている各種の情報を、洗濯機に備えられたリーダを用いて読み出すことにより、最適な洗濯機の運転方法を洗濯機側において判断し、運転内容を決定することのできる技術が提供されている(例えば、特許文献1)。ここでの運転内容とは、推奨洗濯温度、推奨洗濯回転速度等の洗濯条件をいう。
特開2004−174043号公報
As a conventional technique, even if the user does not perform the work manually, various information stored in the ID tag attached to the clothing is read out using a reader provided in the washing machine, so that the optimum washing machine There has been provided a technique capable of determining an operation method on the washing machine side and determining operation contents (for example, Patent Document 1). The operation content here refers to washing conditions such as a recommended washing temperature and a recommended washing rotation speed.
JP 2004-174043 A

従来の洗濯機においては、上記のとおり、IDタグの情報に基づいてそのIDタグの付された衣類に最適な洗濯を制御することはできるが、洗濯機に投入された衣類の洗濯後の管理、例えば衣類の乾燥に必要な時間を把握することはできなかった。衣類が乾燥するまでに要する時間は、気象条件や衣類の材質等により異なる。このため、ユーザは、洗濯する衣類の材質等の性質や、気象情報等を参照して衣類を乾燥させる時間等を考慮した上で、洗濯するタイミングや洗濯物を干す場所を決定していた。   In the conventional washing machine, as described above, it is possible to control the optimum washing for the clothes with the ID tag based on the information of the ID tag, but the management of the clothes put into the washing machine after the washing is performed. For example, the time required for drying clothes could not be grasped. The time required for the clothes to dry varies depending on weather conditions and the material of the clothes. For this reason, the user determines the timing for washing and the place to dry the laundry in consideration of the properties such as the material of the clothes to be washed and the time for drying the clothes with reference to weather information and the like.

このように、従来技術においては、洗濯機の洗濯動作を制御することはできるが、洗濯後の物干しについては、ユーザにとって必要な情報を提供することはできない、という課題が存在していた。   As described above, in the related art, there is a problem that although the washing operation of the washing machine can be controlled, the necessary information cannot be provided for the user regarding the clothesline after washing.

本発明は、ユーザが別途操作等を行うことなく、洗濯物の乾く時刻等の物干に必要な情報を簡便に得ることのできる技術を提供することを目的とする。   An object of this invention is to provide the technique which can obtain easily information required for clothes drying, such as the time of drying of laundry, without a user performing separate operation etc.

上記課題を解決するために、本発明に係る衣類の乾燥状態予測プログラムは、衣類に付されたRFIDタグから属性情報を取り出して洗濯物データベースに格納し、ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得し、前記洗濯物データベースに格納した前記衣類の属性と、取得した天気予報とに基づいて、該洗濯した衣類の乾燥状態を予測する構成とする。   In order to solve the above problems, a dry condition prediction program for clothes according to the present invention extracts attribute information from an RFID tag attached to clothes, stores it in a laundry database, and provides a weather forecast for each time zone via a network. And the dry state of the washed clothes is predicted based on the attribute of the clothes stored in the laundry database and the acquired weather forecast.

衣類に付されたRFIDタグには、衣類の属性や気象条件との関係を示す情報が格納されている。ネットワークを介して取得した時間帯ごとの天気予報とこれに適合するRFIDタグに格納されている衣類の属性とを用いて、その衣類を洗濯した場合にどれくらいの時間で衣類が乾くかを予測する。   The RFID tag attached to clothing stores information indicating the relationship with clothing attributes and weather conditions. Using the weather forecast for each time zone obtained via the network and the attribute of the clothing stored in the RFID tag that matches this, it will predict how long the clothing will dry when the clothing is washed .

前記乾燥状態を予測する処理を実行する前に、前記衣類の洗濯が完了する洗濯終了時刻を求めておき、前記乾燥状態を予測する処理は、気象条件情報を格納する気象条件データベースの中から、互いに異なる天気についての気象条件からなり、前記天気予報に含まれる気象条件と整合する第1及び第2の気象条件を検索し、前記第1及び第2の気象条件の下で前記衣類が乾燥するまでに要する時間をそれぞれ示す、第1及び第2の乾燥所要時間を、前記洗濯物データベースから取り出し、前記天気予報のうち、前記洗濯終了時刻以降
の時間帯についての予想される天気を時系列に順次参照して、前記第1の気象条件の下にある第1の時間については前記第1の乾燥所要時間についての第2の乾燥所要時間に対する比で重み付けをし、前記第2の気象条件の下にある第2の時間については重み付けをせずに、累計時間に加算してゆき、前記累計時間が前記第2の乾燥所要時間と等しくなったときに、該累計時間の算出に用いた時間帯ごとの前記第1及び第2の時間を合計して前記衣類が乾燥するまでに要する時間として設定する処理を含む構成としてもよい。
Before executing the process of predicting the dry state, obtaining the washing end time when the washing of the clothes is completed, the process of predicting the dry state, from the weather condition database storing weather condition information, Searching for first and second weather conditions that consist of weather conditions for different weather conditions and that are consistent with the weather conditions included in the weather forecast, and drying the clothing under the first and second weather conditions The first and second drying times indicating the time required for each of the items are taken out from the laundry database, and the forecasted weather for the time zone after the washing end time in the weather forecast is time-sequentially. Referring sequentially, the first time under the first weather condition is weighted by the ratio of the first drying time to the second drying time, and the second time The second time under the weather condition is added to the accumulated time without weighting, and when the accumulated time becomes equal to the second required drying time, the accumulated time is calculated. It is good also as a structure including the process which sets the said 1st and 2nd time for every used time slot | zone as time required until the said clothing dries.

更には、洗濯機に投入された全ての衣類について、それぞれ前記乾燥するまでに要する時間を求めてデータベースに格納し、前記データベースを参照し、前記衣類ごとに設定された該衣類が乾燥するまでに要する時間の中から最長時間を検索し、前記洗濯終了時刻及び前記最長時間に基づいて、前記全ての衣類が乾燥する時刻を求める構成としてもよい。   Further, for all the garments put into the washing machine, the time required for the drying is obtained and stored in a database, and the garments set for each garment are dried by referring to the database. It is good also as a structure which searches the longest time from the required time, and calculates | requires the time when all the said clothes dry based on the said washing | cleaning completion time and the said longest time.

本発明によれば、ユーザに別途入力等の操作を求めることなく、洗濯機の置かれている地域の気象情報や洗濯機に投入された衣類に基づいて、洗濯物の乾く時刻等の物干に必要な情報を求めることができる。   According to the present invention, without requiring the user to perform another input operation or the like, based on the weather information of the area where the washing machine is located and the clothes put into the washing machine, the clothes such as the time when the laundry dries are dried. You can ask for the information you need.

以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、本実施形態に係る洗濯機を含むシステム図である。図1の洗濯機1は、気象庁等の気象情報提供機関8とインターネット等のネットワーク10を介して接続されており、RFIDリーダ2、洗濯物データベース(図では洗濯物DBと表記)3、気象条件データベース(気象条件DB)4、運用条件データベース(運用条件DB)5、洗濯物仮データベース(洗濯物仮DB)6及びディスプレイ20を備える。
DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a system diagram including a washing machine according to the present embodiment. A washing machine 1 in FIG. 1 is connected to a weather information provider 8 such as the Japan Meteorological Agency via a network 10 such as the Internet, an RFID reader 2, a laundry database (indicated as a laundry DB in the figure) 3, weather conditions A database (weather condition DB) 4, an operation condition database (operation condition DB) 5, a laundry temporary database (laundry temporary DB) 6, and a display 20 are provided.

RFIDリーダ2は、洗濯機1に投入された衣類からRFIDタグ30を検出し、RFIDタグ30に格納されている情報を読み出し、読み出した情報を洗濯物データベースに格納する。洗濯物データベース3は、衣類ごとに読み出した情報、すなわち、検出したRFIDタグ30ごとに読み出した情報を格納する。気象条件データベース4は、洗濯機1の置かれている地域についての標準的な1日の気温や湿度等の気象条件や、各気象条件下における日照時間等についての情報を格納する。運用条件データベース5は、ユーザ等により指定された、洗濯機の運用条件に関わる情報を格納する。洗濯物仮データベース6は、洗濯機1に投入された衣類のそれぞれについて、乾くまでに要する時間等の情報を格納する。   The RFID reader 2 detects the RFID tag 30 from the clothes put in the washing machine 1, reads information stored in the RFID tag 30, and stores the read information in the laundry database. The laundry database 3 stores information read for each piece of clothing, that is, information read for each detected RFID tag 30. The weather condition database 4 stores information on standard weather conditions such as daily temperature and humidity in the area where the washing machine 1 is located, and sunshine hours under each weather condition. The operation condition database 5 stores information related to operation conditions of the washing machine designated by the user or the like. The temporary laundry database 6 stores information such as the time required for the clothes put in the washing machine 1 to dry.

洗濯機1は、RFIDリーダ2により認識できたRFIDタグ30の付された衣類について、実際に気象情報提供機関8から取得した気象情報によればどれくらいの時間で乾燥するかを、各種データベース(洗濯物データベース3、気象条件データベース4及び運用条件データベース5)に格納されている情報に基づいて算出して予測する。求めた結果は、洗濯物仮データベース6に格納される。洗濯物仮データベース6に格納されている情報に基づいて、ディスプレイ20に乾燥予定時刻等の情報が出力される。   According to the weather information actually acquired from the weather information provider 8, the washing machine 1 determines how long the clothes with the RFID tag 30 that can be recognized by the RFID reader 2 are actually dried. Calculation and prediction based on information stored in the object database 3, the weather condition database 4 and the operation condition database 5). The obtained result is stored in the laundry temporary database 6. Based on the information stored in the temporary laundry database 6, information such as the scheduled drying time is output to the display 20.

図2は、本実施形態に係る洗濯機1の構成図である。洗濯機1は、上記のRFIDリーダ2、洗濯物データベース3、気象条件データベース4、運用条件データベース5及び洗濯物仮データベース6に加えて、気象情報取得部12、気象情報格納部13、検索部14、演算部15及び出力部16を含んで構成される。なお、図2においては衣類が乾く時間を算出する処理に関連する構成のみを示しており、他の構成については省略している。   FIG. 2 is a configuration diagram of the washing machine 1 according to the present embodiment. The washing machine 1 includes a weather information acquisition unit 12, a weather information storage unit 13, and a search unit 14 in addition to the RFID reader 2, the laundry database 3, the weather condition database 4, the operation condition database 5, and the temporary laundry database 6. The calculation unit 15 and the output unit 16 are included. In FIG. 2, only the configuration related to the process of calculating the time for the clothes to dry is shown, and the other configurations are omitted.

気象情報取得部12は、図1の気象情報提供機関8からネットワーク10を介して気象情報を取得し、ネットワーク10に接続するための装置を含む。気象情報格納部13は、
取得した気象情報を一時的に格納しておく領域からなる。
The weather information acquisition unit 12 includes a device for acquiring weather information from the weather information providing organization 8 of FIG. The weather information storage unit 13
It consists of an area for temporarily storing acquired weather information.

検索部14は、取得した気象情報にマッチングする気象条件を、気象条件データベース4から検索する。演算部15は、検索部14におけるマッチング処理の結果得られた気象条件と、洗濯機データベース3に格納されている衣類(洗濯物)についての情報と、洗濯機1の運用方法を指定する運用条件データベース5から必要な情報を読み出して、各衣類について乾燥するまでに要する時間を算出する。算出結果は洗濯物仮データベース6に格納される。   The search unit 14 searches the weather condition database 4 for weather conditions that match the acquired weather information. The calculation unit 15 is a weather condition obtained as a result of the matching process in the search unit 14, information about clothes (laundry) stored in the washing machine database 3, and an operation condition that specifies an operation method of the washing machine 1. The necessary information is read from the database 5 and the time required for each garment to dry is calculated. The calculation result is stored in the temporary laundry database 6.

出力部16は、洗濯物仮データベース16に格納されている情報に基づいて、ディスプレイ20上に、洗濯機1内の衣類を洗濯して屋外に干したときにこれらの衣類が乾くと予想される時間を出力する。衣類が乾くと予想される時間を、以下、衣類の「乾燥時間」と定義する。   Based on the information stored in the temporary laundry database 16, the output unit 16 is expected to dry these clothes when the clothes in the washing machine 1 are washed on the display 20 and dried outdoors. Output time. The time that the garment is expected to dry is defined below as the “drying time” of the garment.

次に、衣類の乾燥時間の具体的な算出方法について説明する。
図3は、衣類の乾燥時間を算出する処理の全体を示したフローチャートである。まず、ステップS1で、衣服に付すべきRFIDタグ30にその衣服及び気象条件等の情報を格納し、縫い付けておく。なお、図3ではステップS1の処理についても乾燥時間の算出処理に含めて記載しているが、ステップS1の処理は、洗濯機1における処理ではなく、その前段階としての処理である。すなわち、ステップS1のRFIDタグ30を衣類に付す処理は衣料メーカー等においてなされ、RFIDタグ30の付された衣類を洗濯機1において認識することで、その衣類の乾燥時間を算出する処理が実行可能となる。
Next, a specific method for calculating the drying time of clothes will be described.
FIG. 3 is a flowchart showing the entire process for calculating the drying time of clothes. First, in step S1, information such as clothing and weather conditions is stored in the RFID tag 30 to be attached to the clothing and sewn. In FIG. 3, the process of step S1 is also included in the calculation process of the drying time, but the process of step S1 is not a process in the washing machine 1 but a process as a previous stage. That is, the process of attaching the RFID tag 30 to the clothes in step S1 is performed by a clothing manufacturer or the like, and the process of calculating the drying time of the clothes can be executed by recognizing the clothes with the RFID tag 30 in the washing machine 1 It becomes.

ステップS2以降の処理については、洗濯機1において実行される処理である。まず、ステップS2で、洗濯機1に衣類が投入されたときに、衣類に付されたRFIDタグ30を検出してタグに格納されている情報を読み取る。RFIDリーダ2は一般的には常時稼働しているため、実施例においては衣類が洗濯機1に投入されたタイミングでRFIDタグ30から情報を読み取ることとしているが、これに限らない。RFIDリーダ2を用いて衣類に付されたRFIDタグ30から情報を読み取るには、例えば、RFIDリーダ2が洗濯機1の電源とともにオン/オフが設定される構成である場合は、洗濯機1の電源がオンに設定されたタイミングでRFIDタグ30から情報を読み取ることとしてもよい。ステップS3で、RFIDタグ30から読み取った情報を洗濯物データベース3に格納する。   The processes after step S2 are processes executed in the washing machine 1. First, in step S2, when clothing is put into the washing machine 1, the RFID tag 30 attached to the clothing is detected, and information stored in the tag is read. Since the RFID reader 2 is generally operating at all times, in the embodiment, information is read from the RFID tag 30 at the timing when the clothes are put into the washing machine 1, but the present invention is not limited to this. In order to read information from the RFID tag 30 attached to clothing using the RFID reader 2, for example, when the RFID reader 2 is configured to be turned on / off together with the power of the washing machine 1, Information may be read from the RFID tag 30 at the timing when the power is turned on. In step S3, the information read from the RFID tag 30 is stored in the laundry database 3.

ステップS4で、ユーザの入力等により、洗濯機1の洗濯動作を開始する。そして、ステップS5で、洗濯機1に投入されている衣類の洗濯終了時刻を計算して取得する。なお、ステップS5における洗濯終了時刻を計算する処理については、洗濯機1に投入された衣類の枚数や分量等の情報に基づいて計算する技術で、これは、公知技術を用いている。ステップS6で、気象情報提供機関8から、洗濯動作を開始したとき以降の気象情報を取得する。   In step S4, a washing operation of the washing machine 1 is started by a user input or the like. In step S5, the laundry end time of the clothes put in the washing machine 1 is calculated and acquired. The process of calculating the washing end time in step S5 is a technique for calculating based on information such as the number of clothes and the amount of clothes put into the washing machine 1, and this is a known technique. In step S6, weather information after the start of the washing operation is acquired from the weather information providing organization 8.

ステップS7で、洗濯機1に備えられる各種のデータベース及び一時領域に格納した気象情報に基づいて、各衣類の乾燥時間を計算する。乾燥時間の具体的な計算方法については、後述する。そして、ステップS8で、求めた乾燥時間等の情報を洗濯機1のディスプレイ20に表示して、処理を終了する。   In step S7, the drying time of each garment is calculated based on various databases provided in the washing machine 1 and weather information stored in the temporary area. A specific method for calculating the drying time will be described later. In step S8, information such as the obtained drying time is displayed on the display 20 of the washing machine 1, and the process ends.

まず、前処理であるRFIDタグ30への情報登録処理について説明する。
図4は、衣類への情報登録処理を示したフローチャートである。図4に示す処理は、図3のステップS1の処理に相当する。
First, information registration processing to the RFID tag 30 as preprocessing will be described.
FIG. 4 is a flowchart showing information registration processing for clothing. The process shown in FIG. 4 corresponds to the process of step S1 in FIG.

まず、ステップS11で、実験や予測等により衣類についての乾燥時間を計算し、得られたデータをコンピュータに取り込む。そして、ステップS12で、得られた乾燥時間を含むデータをRFIDタグ30に書き込み、RFID情報を格納したRFIDタグ30を衣類に縫い付けると、処理を終了する。   First, in step S11, the drying time for clothes is calculated by experiments, predictions, etc., and the obtained data is taken into a computer. In step S12, the obtained data including the drying time is written in the RFID tag 30. When the RFID tag 30 storing the RFID information is sewn on the clothing, the process is terminated.

図5は、RFIDタグ30に書き込まれるRFID情報の例を示す図である。RFIDタグ30に保持されるRFID情報は、衣類についての基礎情報部と、乾燥情報部とからなる。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of RFID information written in the RFID tag 30. The RFID information held in the RFID tag 30 includes a basic information part about clothes and a drying information part.

基礎情報部は、RFIDタグ30の付された衣類についての情報からなり、例えば、衣料品識別情報(図5では衣料品ID)、衣料分類情報、メーカー情報、色情報、サイズ情報、その他衣類の素材や生地の厚さ等の情報を含んで構成される。基礎情報部に含まれる情報は、ユーザに対して具体的にある衣類について警告を発する場合や、洗濯終了時刻の計算あるいは洗濯動作の制御の際に参照される。   The basic information section is made up of information about clothing to which the RFID tag 30 is attached. For example, clothing identification information (clothing ID in FIG. 5), clothing classification information, manufacturer information, color information, size information, and other clothing information. It includes information such as material and fabric thickness. Information included in the basic information section is referred to when a warning is given to a user about a specific garment, when a washing end time is calculated, or when a washing operation is controlled.

乾燥情報部は、衣類を乾燥させる気象条件を識別するための気象条件識別情報(図5では気象条件IDと表記)と、気象条件識別情報に対応付けられた乾燥時間情報とからなる。本実施形態においては、気象条件とは、所定の気温、湿度及び天気の組み合わせを指すものとする。   The drying information section includes weather condition identification information (denoted as weather condition ID in FIG. 5) for identifying the weather conditions for drying the clothes, and drying time information associated with the weather condition identification information. In the present embodiment, the weather condition refers to a combination of predetermined temperature, humidity, and weather.

ここで、ある衣類の乾くまでに要する時間は、仮に1日の最低気温、最高気温最低湿度及び最高湿度が同じであっても、天気が晴れの場合と曇りの場合とでは異なる。同様に、ある衣類について乾くまでに要する時間は、同じ「晴れ」の天気であっても、1日の気温や湿度の変化によって異なる。   Here, even if the daily minimum temperature, the maximum temperature minimum humidity, and the maximum humidity are the same, the time required for a certain garment to dry differs depending on whether the weather is clear or cloudy. Similarly, the time required for a certain garment to dry varies depending on changes in daily temperature and humidity even in the same “sunny” weather.

かかる事実に基づいて、本実施形態においては、予め衣類ごとに気象条件とその気象条件の下でのその衣類の乾燥時間との関係を定めておく。そして、気象条件ごとに識別情報(気象条件識別情報)を割り当て、RFIDタグ30には、気象条件識別情報と乾燥時間とを対応付けて格納する。気象条件識別情報により、複数用意されている気温、湿度等の組み合わせが互いに区別される。   Based on this fact, in this embodiment, the relationship between the weather conditions and the drying time of the clothes under the weather conditions is previously determined for each clothes. Identification information (weather condition identification information) is assigned for each weather condition, and the RFID tag 30 stores the weather condition identification information and the drying time in association with each other. A plurality of combinations of temperature, humidity, and the like that are prepared are distinguished from each other by the weather condition identification information.

図6は、RFIDタグ30に格納されている情報を洗濯機1のRFIDリーダ2を用いて読み取る処理を示したフローチャートである。次に、図6を参照して洗濯機1における情報読取処理について説明する。   FIG. 6 is a flowchart showing a process of reading information stored in the RFID tag 30 using the RFID reader 2 of the washing machine 1. Next, the information reading process in the washing machine 1 will be described with reference to FIG.

ステップS21で、検出したRFIDタグ30から情報を読み取る。読み取る情報は、先に説明した図5に示すように、衣類に関わる基礎情報部と乾燥時間に関わる乾燥情報部とを含む。ステップS22で、RFIDタグ30から読み出した情報を、洗濯物データベース3に格納し、処理を終了する。   In step S21, information is read from the detected RFID tag 30. As shown in FIG. 5 described above, the information to be read includes a basic information part related to clothing and a drying information part related to drying time. In step S22, the information read from the RFID tag 30 is stored in the laundry database 3, and the process ends.

図6に示す情報読取処理は、洗濯機1に衣類が投入されることにより、洗濯機1のRFIDリーダ2において衣類に付されたRFIDタグ30を検出するごとに実行され、洗濯動作が開始されるまで繰り返し実行される。   The information reading process shown in FIG. 6 is executed each time the RFID tag 2 attached to the clothes is detected by the RFID reader 2 of the washing machine 1 when the clothes are put into the washing machine 1, and the washing operation is started. It is repeatedly executed until

図7は、洗濯物データベース3において保持するデータ構造の例を示す図である。洗濯機1に投入された洗濯物ごと、すなわち検出したRFIDタグ30ごとに、洗濯物識別情報(図7においては洗濯物ID)を割り当てる。洗濯物データベース3において、割り当てた洗濯物識別情報と対応付けて、RFIDタグ30から読み出した基礎情報部及び乾燥情報部の内容を格納する。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a data structure held in the laundry database 3. The laundry identification information (the laundry ID in FIG. 7) is assigned to each laundry put into the washing machine 1, that is, for each detected RFID tag 30. In the laundry database 3, the contents of the basic information portion and the drying information portion read from the RFID tag 30 are stored in association with the assigned laundry identification information.

図8は、洗濯機1において外部から情報を取得する処理を示したフローチャートである。図8を参照して、外部情報取得処理について説明する。
まず、ステップS31で、ユーザが操作パネルの洗濯開始のボタンを押下する等により、洗濯動作を開始させる旨の指示が、洗濯機の制御部(図2の構成図においては不図示)に入力される。ステップS32で、洗濯機1に投入されている洗濯物の量や洗濯物の素材等を考慮して、洗濯に要する時間等を求めて洗濯終了時刻を取得する。求めた洗濯終了時刻は、一時領域に格納される。なお、上記のとおり、ステップS32における洗濯終了時刻の算出は、公知の技術を用いている。
FIG. 8 is a flowchart showing a process for acquiring information from the outside in the washing machine 1. The external information acquisition process will be described with reference to FIG.
First, in step S31, an instruction to start the washing operation is input to the control unit (not shown in the configuration diagram of FIG. 2) of the washing machine, for example, when the user presses the washing start button on the operation panel. The In step S32, taking into account the amount of laundry put into the washing machine 1, the material of the laundry, etc., the time required for washing is obtained to obtain the washing end time. The obtained washing end time is stored in the temporary area. As described above, the calculation of the washing end time in step S32 uses a known technique.

ステップS33で、気象情報提供機関8から洗濯機1の置かれている地域の気象情報を取得する。ステップS34で、取得した気象情報は、一時領域(図2では気象情報格納部13に相当)に格納する。   In step S33, the weather information of the area where the washing machine 1 is placed is acquired from the weather information providing organization 8. In step S34, the acquired weather information is stored in a temporary area (corresponding to the weather information storage unit 13 in FIG. 2).

ステップS33で気象情報を取得する処理は、例えば洗濯機1の属する地域の天気予報を示すウェブ上の所定のサイトのアドレスを予め登録しておき、そのアドレスにアクセスして必要な情報を抽出することによってもよい。あるいは、一般の気象情報提供サービス等を利用することとしてもよい。   In the process of acquiring weather information in step S33, for example, an address of a predetermined site on the web indicating the weather forecast of the area to which the washing machine 1 belongs is registered in advance, and necessary information is extracted by accessing the address. It may be. Alternatively, a general weather information providing service or the like may be used.

図9は、一時領域に保持される気象情報の構造の例を示す図である。気象情報は、一般的に提供されているものと同様に、1日を更に複数の時間帯に分割し、時間帯ごとに予想される天気、温度及び湿度等の気象条件や、降水確率及び日照時間等の情報を含んでおり、時間帯ごとの予報の他、日出時間や日没時間をも含む。   FIG. 9 is a diagram showing an example of the structure of weather information held in the temporary area. The weather information is divided into a plurality of time zones in the same way as generally provided, and weather conditions such as weather, temperature and humidity expected for each time zone, precipitation probability and sunshine It includes information such as time, and includes forecasts for each time zone as well as sunrise and sunset times.

以下の説明において、「時間帯」とは、気象情報提供機関8により提供される気象情報の時間区分と定義する。この定義によれば、気象情報提供機関8の提供する気象情報が6時間ごとに区分されている場合は、時間帯とは「午前6時から正午まで」、「正午から午後6時まで」等を指し、気象情報提供機関8の提供する気象情報が3時間ごとに区分されている場合は、「午前6時から9時まで」、「午前9時から正午まで」、「正午から午後3時まで」等を指す。   In the following description, the “time zone” is defined as a time division of weather information provided by the weather information providing organization 8. According to this definition, when the weather information provided by the weather information provider 8 is divided every 6 hours, the time zone is “from 6 am to noon”, “from noon to 6 pm”, etc. When the weather information provided by the weather information provider 8 is divided every 3 hours, it is “from 6 am to 9 am”, “from 9 am to noon”, “from noon to 3 pm "" And so on.

図10は、洗濯機1において情報分析を行う処理を示したフローチャートである。
ステップS41で、運用条件データベース5から運用条件情報を取り出す。上記のとおり、運用条件データベース5には、洗濯機1を制御するときの各種の運用方法に関わる情報を格納している。ステップS42で、一時領域から取り出した「洗濯終了時刻」が示す時刻に、運用条件データベース5から取り出した「物干時間」が示す時間を加算して、得られた時刻を物干完了時刻として設定する。なお、物干が完了する時刻とは、洗濯物が乾き始める時刻と言うこともできる。そこで、以下の説明においては、「物干完了時刻」及び「乾燥開始時刻」が表す時刻は、いずれも洗濯終了時刻に物干時間を加算した時刻であり、同じ時刻を指すこととする。
FIG. 10 is a flowchart showing a process for performing information analysis in the washing machine 1.
In step S41, operation condition information is extracted from the operation condition database 5. As described above, the operation condition database 5 stores information related to various operation methods when controlling the washing machine 1. In step S42, the time indicated by the “drying time” extracted from the operation condition database 5 is added to the time indicated by the “washing end time” extracted from the temporary area, and the obtained time is set as the clothes drying completion time. To do. The time when the clothesline is completed can also be said as the time when the laundry starts to dry. Therefore, in the following description, the time indicated by the “drying completion time” and the “drying start time” is a time obtained by adding the clothes drying time to the washing end time, and indicates the same time.

ステップS43で、気象情報格納部13に格納されている気象情報のうち、降水確率が所定の閾値を超える時間帯を検索する。所定の閾値は、予めユーザ等が指定した値が運用条件データベース5に格納されている。ユーザは、例えば降水確率が30パーセント超であれば洗濯物を屋内に干そうと考える場合は、この所定の閾値に「30」を設定する。   In step S43, the time zone in which the precipitation probability exceeds a predetermined threshold is searched from the weather information stored in the weather information storage unit 13. As the predetermined threshold, a value specified in advance by a user or the like is stored in the operation condition database 5. For example, when the user thinks that the laundry is to be dried indoors when the probability of precipitation exceeds 30%, the user sets “30” as the predetermined threshold value.

ステップS44で、検索した気象情報中に、降水確率が上記の所定の閾値を超える時間帯が存在したか否かを判定する。所定の閾値は、ユーザが洗濯物を屋外に干すか屋内に干すかを判断する境界値であるから、降水確率が所定の閾値を超える時間帯があるときは、ステップS45に進み、条件を満たす時間帯のうち、上記の物干完了時刻以降に最初に現れる時間帯の開始時刻をタイムリミット時刻として設定する。例えば閾値を「30」と置
いた場合には、図9の気象情報によれば、正午から午後3時(12:00−15:00)の時間帯が最初に降水確率が30パーセント超となる時間帯である。この場合、開始時刻の「12時00分」をタイムリミット時刻として設定する。気象情報中に降水確率が所定の閾値を超える時間帯がないときは、特に処理を行わず、ステップS46に進む。
In step S44, it is determined whether or not there is a time zone in which the precipitation probability exceeds the predetermined threshold in the searched weather information. Since the predetermined threshold value is a boundary value for determining whether the user dries the laundry outdoors or indoors, when there is a time zone in which the probability of precipitation exceeds the predetermined threshold value, the process proceeds to step S45 to satisfy the condition. Among the time zones, the start time of the time zone that appears first after the clothesline completion time is set as the time limit time. For example, when the threshold value is set to “30”, according to the weather information in FIG. 9, the precipitation probability exceeds 30 percent for the first time from noon to 3:00 pm (12: 00-15: 00) It is a time zone. In this case, the start time “12:00” is set as the time limit time. When there is no time zone in which the precipitation probability exceeds the predetermined threshold in the weather information, the process proceeds to step S46 without performing any particular processing.

「タイムリミット時刻」とは、衣類の乾燥時間の算出処理において、洗濯物の衣類を屋外に干すことのできる限度となる時刻をいい、初期値としては、例えば洗濯を行った日の終わりである「24時00分」や、洗濯終了時刻あるいは物干完了時刻から24時間後の時刻等の、所定の値が設定される。   “Time limit time” refers to a time that is the limit at which clothes of laundry can be dried outdoors in the calculation process of the drying time of clothes, and the initial value is, for example, the end of the day of washing Predetermined values such as “24:00” and a time after 24 hours from the laundry end time or the laundry completion time are set.

ステップS46で、ユーザが夜間干しを許可しているか否かを判定する。夜間干しの可否を示す情報は、運用条件データベース5に格納されている。夜間干しが許可されている場合は、特に処理を行わずにステップS48に進むが、夜間干しが禁止されている場合は、ステップS47に進む。   In step S46, it is determined whether or not the user is allowed to dry at night. Information indicating whether or not to dry at night is stored in the operation condition database 5. When night drying is permitted, the process proceeds to step S48 without performing any particular process, but when night drying is prohibited, the process proceeds to step S47.

ステップS47で、タイムリミット時刻と日没の時刻とを比較し、先に到来する方の時刻を、タイムリミット時刻に設定し直し、ステップS48に進む。その時刻以降は夜間干しとなることを示す日没時間と、気象情報によれば降水確率の高い時間帯の開始時刻とを比較して、より早い時刻をタイムリミット時刻に設定している。   In step S47, the time limit time is compared with the sunset time, and the time that comes first is reset to the time limit time, and the process proceeds to step S48. After that time, the sunset time, which indicates that it will be dry at night, is compared with the start time of the time zone with a high probability of precipitation according to the weather information, and the earlier time is set as the time limit time.

上記のステップS43からステップS47の処理を実行し、タイムリミット時刻を設定しておくことで、屋外に洗濯物を干している途中で雨が降り出すことにより洗濯物を屋内に取り込む必要が生じることを避けたい場合や、日没時間ごろまでには物干を終えて洗濯物を取り込みたい場合に、実際の気象情報及び洗濯機1の動作に基づいて適切な時刻が設定される。   By executing the processing from step S43 to step S47 and setting the time limit time, it is necessary to take in the laundry indoors by raining while the laundry is being dried outdoors. An appropriate time is set based on actual weather information and the operation of the washing machine 1 when it is desired to avoid or when it is desired to finish the clothesline and take in the laundry before sunset time.

ステップS48で、衣類ごとに乾燥時間を算出する処理が実行される。ステップS48の処理については後述する。ステップS49で、洗濯機1のディスプレイ20に情報が表示されたか否かを判定する。ここでディスプレイ20に表示されるメッセージは、先に求めたタイムリミット時刻により洗濯物を屋外に干すことは適当でない旨をユーザに警告するためのエラーメッセージ等である。ステップS49において、ディスプレイ20にエラーメッセージ等が表示されたと判定された場合は、最終的に全ての衣類が乾く時刻を求める処理は行わず、処理を終了する。メッセージが表示されていないと判定された場合は、ステップS50に進む。   In step S48, a process for calculating the drying time for each piece of clothing is executed. The process of step S48 will be described later. In step S49, it is determined whether information is displayed on the display 20 of the washing machine 1. Here, the message displayed on the display 20 is an error message or the like for warning the user that it is not appropriate to hang the laundry outdoors based on the time limit time obtained previously. If it is determined in step S49 that an error message or the like has been displayed on the display 20, the process for determining the time when all the clothes are finally dried is not performed, and the process ends. If it is determined that the message is not displayed, the process proceeds to step S50.

ステップS50で、洗濯物仮データベース6を検索して衣類ごとに求められた乾燥時間の中から、乾燥時間が最長となる値を検索する。そして、検索により得られた時間から、最終的に全ての洗濯物が乾き切る時刻すなわち衣類の乾燥予想時刻を算出する。具体的には、図3のステップS3で求めた洗濯終了時刻に物干時間及び最長の乾燥時間を加算した結果得られる時刻を、衣類の乾燥予想時刻として設定する。   In step S50, the temporary laundry database 6 is searched to search for a value with the longest drying time from the drying times determined for each piece of clothing. Then, from the time obtained by the search, the time when all the laundry finally dries out, that is, the expected drying time of the clothes is calculated. Specifically, a time obtained as a result of adding the clothes drying time and the longest drying time to the washing end time obtained in step S3 in FIG. 3 is set as the expected drying time of the clothes.

更に、ステップS51で、洗濯物仮データベース6に格納されている情報の中から、乾燥時間が設定されていない(NULL値の設定されている)洗濯物を検索する。そして、最後に、ステップS52で、ディスプレイ20に上記の分析処理により得た衣類感想予想時刻や乾き切らない洗濯物についての情報を出力し、処理を終了する。   Furthermore, in step S51, the laundry stored in the temporary laundry database 6 is searched for a laundry for which the drying time is not set (a NULL value is set). Finally, in step S52, information on the expected clothing impression obtained by the above analysis process and the laundry that does not dry out are output to the display 20, and the process ends.

なお、図10の情報分析処理においては運用条件の物干時間に基づいて乾燥開始時刻を設定しているが、これに限らない。例えば洗濯する衣類の分量等に応じて予め何段階かの物干時間を用意しておき、自動的に物干時間についても設定する構成としてもよい。あるいは、公知技術である洗濯終了時刻を求めるときに、物干時間も含めて物干完了時刻(乾
燥開始時刻)を計算する構成としてもよい。洗濯物の分量やユーザの嗜好に応じて、物干時間を考慮しないで乾燥開始時刻を設定することとしてもよい。
In addition, in the information analysis process of FIG. 10, although the drying start time is set based on the clothes drying time of operation conditions, it is not restricted to this. For example, several stages of clothes drying time may be prepared in advance according to the amount of clothes to be washed, and the clothes drying time may be automatically set. Alternatively, when the washing end time, which is a publicly known technique, is obtained, the clothes drying completion time (drying start time) including the clothes drying time may be calculated. Depending on the amount of laundry and the user's preference, the drying start time may be set without considering the clothes drying time.

図11は、運用条件データベース5の構造の例を示す図である。図11に示す値は、ユーザがディスプレイ20等のユーザインタフェースを介して設定することができる。図11に示すとおり、運用条件には、物干時間情報、雨判定降水確率情報、夜間干し可否情報及び屋内許容枚数情報を含んで構成される。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the structure of the operation condition database 5. The values shown in FIG. 11 can be set by the user via a user interface such as the display 20. As shown in FIG. 11, the operation condition includes clothes drying time information, rain determination precipitation probability information, night drying availability information, and indoor allowable number information.

物干時間情報は、図10のステップS42において物干完了時刻を算出するときに用いた情報であり、ユーザが洗濯物を干すために要する時間を示す。
雨判定降水確率情報は、ステップS43の判定において用いた所定の閾値を決定するための値であり、降水確率が雨判定降水確率情報の値を超える場合は、雨天の可能性が高いため屋外に干すことを取り止めるとユーザが判断する値が設定される。
The clothes-drying time information is information used when calculating the clothes-drying completion time in step S42 of FIG. 10, and indicates the time required for the user to dry the laundry.
The rain determination precipitation probability information is a value for determining the predetermined threshold value used in the determination of step S43. If the precipitation probability exceeds the value of the rain determination precipitation probability information, it is likely to be rainy, so it is outdoors. A value that the user determines to stop drying is set.

夜間干し可否情報は、ステップS46の判定において用いており、夜間干しを許可するか否かを示す情報が格納されている。例えば、夜間干しの可否はY/Nで表され、「Y」は夜間干しを許可する意であり、「N」は夜間干しを禁止する意であることを示す。屋内許容枚数情報は、ユーザが屋内に干してもよいと判断する最大の衣類の枚数を示す。   The information on whether or not to dry at night is used in the determination in step S46, and information indicating whether or not to allow drying at night is stored. For example, whether to dry at night is represented by Y / N, where “Y” indicates that nighttime drying is permitted and “N” indicates that nighttime drying is prohibited. The indoor allowance number information indicates the maximum number of clothes that the user determines to be allowed to dry indoors.

図12、図14及び図16は、衣類ごとの乾燥時間算出処理を示したフローチャートである。図12、図14及び図16を参照して、上記のステップS48の処理を詳細に説明する。   FIG. 12, FIG. 14 and FIG. 16 are flowcharts showing dry time calculation processing for each piece of clothing. With reference to FIG. 12, FIG. 14 and FIG. 16, the processing in step S48 will be described in detail.

まず、ステップS61で、一時領域に格納されている気象情報を検索して、乾燥開始時刻が含まれる時間帯を検索する。先に説明したとおり、乾燥開始時刻は物干完了時刻と一致し、物干完了時刻とは、洗濯終了時刻に物干時間を加算して得られる時刻を指す。   First, in step S61, the weather information stored in the temporary area is searched to search for a time zone including the drying start time. As described above, the drying start time coincides with the clothes drying completion time, and the clothes drying completion time indicates a time obtained by adding the clothes drying time to the washing end time.

ステップS62で、乾燥開始時刻と上記ステップS45あるいはステップS47で設定したタイムリミット時刻とを比較し、乾燥開始時刻とタイムリミット時刻との時間の先後を判定する。乾燥開始時刻がタイムリミット時刻よりも時間的に後である場合は、ステップS63に進む。なお、タイムリミット時刻の初期値として例えば24時00分が設定されており、図10に示す情報分析処理においてタイムリミット時刻が設定されなかった場合は、その日のうちに衣類が乾くか否かをステップS62において判定することになる。   In step S62, the drying start time is compared with the time limit time set in step S45 or step S47, and the time before and after the drying start time and the time limit time is determined. If the drying start time is later in time than the time limit time, the process proceeds to step S63. Note that, for example, 24:00 is set as the initial value of the time limit time, and if the time limit time is not set in the information analysis processing shown in FIG. 10, it is determined whether or not the clothes are dried on that day. The determination is made in step S62.

ステップS63で、乾燥開始時刻すなわち物干が完了した頃にはすでに雨が降り出すかあるいは日没後であり、屋外に干すことは適当でない旨のメッセージをディスプレイ20に表示し、処理を終了する。   In step S63, a message is displayed on the display 20 indicating that it is already raining or after sunset when drying is completed, that is, after the drying is completed, and it is not appropriate to dry outdoors, and the process is terminated.

ステップS62の判定において乾燥開始時刻よりもタイムリミット時刻の方が後である場合は、ステップS64に進み、気象条件データベース4に格納されている気象条件の中から気象情報に適合する気象条件識別情報の検索を行う。具体的には、乾燥開始時刻の含まれる時間帯の気象情報から気温及び湿度を読み出して、気象条件データベース4から予報中の気温及び湿度にマッチングする気温及び湿度からなる気象条件を検索して、検索の結果得られた気象条件を示す気象条件識別情報を求める。本実施形態においては、気象条件データベース4から予報の気温及び湿度と整合する気象条件を検索すると、検索結果として「晴れ」及び「曇り」の天気にそれぞれ対応する気象条件を得る。   If it is determined in step S62 that the time limit time is later than the drying start time, the process proceeds to step S64, and meteorological condition identification information that matches the meteorological information from among the meteorological conditions stored in the meteorological condition database 4. Search for. Specifically, the temperature and humidity are read from the weather information in the time zone including the drying start time, and the weather condition consisting of the temperature and humidity matching the temperature and humidity in the forecast is searched from the weather condition database 4, The weather condition identification information indicating the weather condition obtained as a result of the search is obtained. In the present embodiment, when a weather condition that matches the predicted temperature and humidity is searched from the weather condition database 4, weather conditions corresponding to “sunny” and “cloudy” weather are obtained as search results.

ここで、気象条件データベース4について図面を参照して説明する。図13は、気象条件データベース4の構造の例を示す図である。気象条件としては、天候(天気)、最低気温、最高気温、最低湿度及び最高湿度を含み、更に、各気象条件の下での日照時間を含む
。これらの情報の組み合わせに対して気象条件識別情報(図13では気象条件IDと表記)が割り当てられている。
Here, the weather condition database 4 will be described with reference to the drawings. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the structure of the weather condition database 4. The weather conditions include weather (weather), minimum temperature, maximum temperature, minimum humidity, and maximum humidity, and further include sunshine hours under each weather condition. Weather condition identification information (indicated as weather condition ID in FIG. 13) is assigned to the combination of these information.

気象条件データベース4に登録されている気象条件としては、季節ごとの1日の代表的な気象データパターンが登録されている。それぞれの気象データパターンにつき、例えば図中においては(**)印を付した組のように、気温(最低気温及び最高気温)及び湿度(最低湿度及び最高湿度)については同じ値が設定され、天候についてはそれぞれ「晴れ」及び「曇り」が設定された2パターンの気象条件が登録されている。   As the weather conditions registered in the weather condition database 4, typical weather data patterns of one day for each season are registered. For each meteorological data pattern, the same value is set for temperature (minimum temperature and maximum temperature) and humidity (minimum humidity and maximum humidity), for example, as shown in the set with (**) in the figure, As for the weather, two patterns of weather conditions are registered in which “sunny” and “cloudy” are set, respectively.

上記ステップS64のマッチング処理では、気温(最低気温及び最高気温)及び湿度(最低湿度及び最高湿度)が最も近い気象条件識別情報を求めて、天候が互いに異なる1組の気象条件を検索結果として取り出す。   In the matching process in step S64, the weather condition identification information having the closest temperature (minimum temperature and maximum temperature) and humidity (minimum humidity and maximum humidity) is obtained, and a set of weather conditions having different weather conditions are extracted as search results. .

気象条件データベース4から「晴れ」及び「曇り」の天気に対応する2つの気象条件識別情報を求めると、ステップS65に進む。ステップS65以降は、洗濯物すなわち洗濯物識別情報ごとに処理が実行される。   When two weather condition identification information corresponding to the weather of “sunny” and “cloudy” is obtained from the weather condition database 4, the process proceeds to step S65. After step S65, processing is executed for each laundry, that is, laundry identification information.

ステップS65で、上記のマッチング処理で気象条件データベース4から取り出した2パターンの気象条件識別情報とそれぞれ一致する気象条件識別情報を、洗濯物データベース3から検索する。そして、洗濯物データベース3の乾燥情報から、検索により得られた2つの気象条件識別情報とそれぞれ対応付けられている乾燥時間情報を取り出す。晴れ及び曇りの天気に対応する乾燥時間情報が取り出される。   In step S65, the weather condition identification information that matches the two patterns of weather condition identification information extracted from the weather condition database 4 in the matching process is searched from the laundry database 3. Then, drying time information associated with the two weather condition identification information obtained by the search is extracted from the drying information in the laundry database 3. Drying time information corresponding to sunny and cloudy weather is retrieved.

ステップS66で、洗濯物仮データベース6に洗濯物識別情報の値を挿入し、挿入した洗濯物識別情報に対応する乾燥時間には、NULL値を挿入しておく。洗濯物仮データベース6に洗濯物識別情報を格納すると、図14のステップS67に進み、ステップS65で取り出した2通りの乾燥時間情報、及び気象情報提供機関8から取得した気象情報を用いて、衣類(洗濯物)が乾燥するまでに要する乾燥時間の算出処理を開始する。   In step S66, the value of the laundry identification information is inserted into the laundry temporary database 6, and the NULL value is inserted into the drying time corresponding to the inserted laundry identification information. When the laundry identification information is stored in the temporary laundry database 6, the process proceeds to step S 67 in FIG. 14, and the clothes information is obtained using the two types of drying time information extracted in step S 65 and the weather information acquired from the weather information providing organization 8. The calculation process of the drying time required until (laundry) dries is started.

ステップS67で、対象とされている時間帯の開始時刻と上記タイムリミット時刻とを比較する。対象の時間帯の開始時刻がタイムリミット時刻よりも後であるときは、その時間帯以降については雨や日没等により屋外に干すことはできないと判断して、対象の衣類についてはそれ以上乾燥予想時間算出処理を行わないこととし、図16のステップS85に進む。   In step S67, the start time of the target time zone is compared with the time limit time. When the start time of the target time zone is later than the time limit time, it is determined that it cannot be dried outdoors due to rain or sunset after that time zone, and the target clothing is further dried. The predicted time calculation process is not performed, and the process proceeds to step S85 in FIG.

図14のステップS67の判定において、時間帯の開始時刻よりもタイムリミット時刻の方が後であるときは、ステップS68に進み、その時間帯の気象情報のうちの天気を参照し、充当順を判定する。   In step S67 of FIG. 14, when the time limit time is later than the start time of the time zone, the process proceeds to step S68, the weather in the weather information of the time zone is referred, and the allocation order is determined. judge.

ここで、「充当順」とは、「晴れ」及び「曇り」の2通りの天気のうち、乾燥時間計算処理に優先的に適用する天気の順を示し、対象となる時間帯の気象情報の内容にしたがって決定される。すなわち、対象の時間帯の予報は晴れあるいは曇りのいずれであるのか、あるいは、晴れあるいは曇りのいずれの天気が先であるか及び晴れあるいは曇りのいずれの天気の占める割合が大きいか等の予報の内容にしたがって充当順を決定する。   Here, “appropriate order” indicates the order of weather that is preferentially applied to the dry time calculation process among the two weather conditions “sunny” and “cloudy”. Determined according to the content. That is, whether the forecast for the target time zone is sunny or cloudy, or whether the weather that is sunny or cloudy is ahead and whether the weather that is sunny or cloudy has a larger proportion Determine the allocation order according to the contents.

例えば、予報中の天気が晴れであれば、「晴れ」の天気における乾燥時間情報を用いてまず乾燥予想時間を求め、更に計算が必要なときは、更に「曇り」の天気における乾燥時間情報を用いて計算を行う。予報中の天気が曇りであれば、「曇り」に対応する乾燥時間情報を用いて乾燥予想時間を求め、更に計算が必要なときは、「晴れ」に対応する乾燥時間情報を用いて計算を行う。   For example, if the forecasted weather is sunny, use the drying time information in “sunny” weather to obtain the expected drying time first. If further calculation is required, further calculate the drying time information in “cloudy” weather. Use to calculate. If the forecasted weather is cloudy, use the drying time information corresponding to “cloudy” to obtain the expected drying time. If further calculation is required, use the drying time information corresponding to “clear” to calculate. Do.

天気予報が「晴れのち曇り」や「晴れ一時(または時々)曇り」である場合は、その時間帯のうち「晴れ」の天気が占める時間の割合が大きいとして、先に「晴れ」について計算し、その後更に計算が必要なときは、「曇り」について計算する。天気予報が「曇りのち晴れ」や「曇り一時(または時々)晴れ」である場合は先に「曇り」について計算し、その後「晴れ」について計算することとする。   If the weather forecast is “cloudy after sunny” or “cloudy when sunny” (or sometimes cloudy), it is assumed that the percentage of time occupied by “sunny” weather is large in that time period. Then, when further calculation is necessary, calculation is made for “cloudiness”. When the weather forecast is “cloudy and sunny” or “cloudy temporarily (or sometimes sunny)”, “cloudy” is calculated first, and then “sunny” is calculated.

まずは、充当順にしたがって、「晴れ」について先に計算する場合について説明する。この場合は、ステップS69に進む。
ステップS69で、気象情報から日照時間を読み出し、読み出した日照時間を「晴れ時間」とおく。そして、晴れ時間に2通りの乾燥時間情報から求めた晴れ乾燥係数で重み付けをした時間を、累計乾燥時間に加算する。以下の説明においては、ステップS65で求めた晴れ及び曇りの場合の乾燥時間をそれぞれ「晴れ乾燥時間」及び「曇り乾燥時間」と表記することとする。上記の晴れ乾燥係数は、晴れ乾燥時間の曇り乾燥時間に対する比で定義される。累計乾燥時間に加える時間を以下「充当した時間」と表現することとする。
First, the case where “fine” is calculated first in accordance with the order of allocation will be described. In this case, the process proceeds to step S69.
In step S69, the sunshine hours are read from the weather information, and the read sunshine hours are set as “sunny time”. Then, the time weighted by the sunny drying coefficient obtained from the two types of drying time information during the sunny time is added to the accumulated drying time. In the following description, the drying time in the case of clear and cloudy obtained in step S65 is expressed as “clear dry time” and “cloudy dry time”, respectively. The sunny drying coefficient is defined as the ratio of sunny drying time to cloudy drying time. The time added to the cumulative drying time is hereinafter expressed as “appropriated time”.

例えばある衣類について、晴れ乾燥時間が400であり、曇り乾燥時間が200である場合、晴れ乾燥係数は、400/200=2.0となる。この場合、その衣類は、天気が晴れであれば200分で乾くので、400分を要する曇りの場合と比較して2.0倍早く衣類が乾くと言える。   For example, when a sunny drying time is 400 and a cloudy drying time is 200 for a certain garment, the sunny drying coefficient is 400/200 = 2.0. In this case, since the clothes dries in 200 minutes if the weather is fine, it can be said that the clothes dries 2.0 times faster than the cloudy case requiring 400 minutes.

そこで、本実施形態に係る衣類の乾燥時間計算方法によれば、曇りの天気を基準として各時間帯のうち天気ごとに占める時間を日照時間から求め、晴れ時間には晴れ乾燥係数を用いて重み付けをして、曇りの時間(曇り時間)には重み付けなしに、順次累計乾燥時間に加算をしてゆく。累計乾燥時間は、重み付けの基準とされている曇りの場合の乾燥時間と比較して判断される。すなわち、累計乾燥時間が曇り乾燥時間と等しくなったときにおける重み付けなしの時間の合計、すなわち、晴れ時間及び曇り時間の合計時間を、予想される天気の下で衣類が乾燥するまでに要する時間であるとして求める。   Therefore, according to the method for calculating the drying time of clothes according to the present embodiment, the time occupied by each weather in each time zone is obtained from the sunshine time with reference to cloudy weather, and the sunny time is weighted using the sunny drying coefficient. Then, in the cloudy time (cloudy time), the cumulative drying time is sequentially added without weighting. The accumulated drying time is determined by comparison with the drying time in the case of cloudiness, which is a weighting standard. That is, the sum of the unweighted times when the cumulative drying time is equal to the cloudy drying time, i.e., the sum of the sunny and cloudy times, is the time it takes for the clothes to dry under the expected weather. Ask for it.

ステップS70で、累計乾燥時間と曇りの天気の下での乾燥時間(以降は曇り乾燥時間と表記)とを比較し、累計乾燥時間が曇り乾燥時間を超えたか否かを判定する。累計乾燥時間が曇り乾燥時間を超えている場合はステップS71に進み、累計乾燥時間が曇り乾燥時間以下の場合はステップS73に進む。   In step S70, the accumulated drying time is compared with the drying time under cloudy weather (hereinafter referred to as cloudy drying time) to determine whether or not the accumulated drying time exceeds the cloudy drying time. If the accumulated drying time exceeds the cloudy drying time, the process proceeds to step S71. If the accumulated drying time is less than the cloudy drying time, the process proceeds to step S73.

ステップS70の判定において累計乾燥時間が曇り乾燥時間を超えている場合、ステップS71で、累計乾燥時間が曇り乾燥時間と等しくなるまで、ステップS69で累計乾燥時間から充当した時間を減算していく。具体的には、処理対象の時間帯よりも前の時間帯までについての累計乾燥時間と曇り乾燥時間との差を求め、その差分の時間を充当するために必要な晴れ時間を求めて累計乾燥時間に加算する。   If the accumulated drying time exceeds the cloudy drying time in the determination in step S70, the time allocated from the accumulated drying time in step S69 is subtracted until the accumulated drying time becomes equal to the cloudy drying time in step S71. Specifically, the difference between the accumulated drying time and the cloudy drying time up to the time zone before the processing target time zone is obtained, and the sunny time necessary to apply the difference time is obtained to obtain the cumulative drying time. Add to time.

更に具体的な数値を用いて説明する。例えば晴れ乾燥時間は200分であり、曇り乾燥時間は400分であるときに、ステップS69で晴れ時間45分×晴れ乾燥係数2.0(=400/200)より90分の時間を充当した結果、累計乾燥時間が460分となった場合について考える。このとき、累計乾燥時間は曇り乾燥時間を60分超過している。曇り乾燥時間と累計乾燥時間とが等しくなるには、400−(460−90)=30分の充当で足りる。ここで、晴れ時間については晴れ乾燥係数2.0の重み付けがなされていることから、実際は30/2=15分の晴れ時間を累計乾燥時間に加算することで、累計乾燥時間は370+15×2.0=400分となり、曇り乾燥時間と等しくなる。   Furthermore, it demonstrates using a concrete numerical value. For example, when the sunny drying time is 200 minutes and the cloudy drying time is 400 minutes, the result of applying the time of 90 minutes from the sunny time 45 minutes x sunny drying coefficient 2.0 (= 400/200) in step S69. Consider the case where the cumulative drying time is 460 minutes. At this time, the cumulative drying time exceeds the cloudy drying time by 60 minutes. In order for the cloudy drying time and the cumulative drying time to be equal, 400- (460-90) = 30 minutes is sufficient. Here, since the sunny time is weighted with a sunny drying coefficient of 2.0, the accumulated drying time is actually 370 + 15 × 2... By adding the sunny time of 30/2 = 15 minutes to the accumulated drying time. 0 = 400 minutes, equal to the cloudy drying time.

ステップS72で、ステップS71で求めた充当すべき晴れ時間を含めて晴れ時間と曇
り時間の合計時間を求め、衣類の乾燥時間として洗濯物仮データベース6に格納し、図16のステップS85に進む。
In step S72, the total time of sunny time and cloudy time including the sunny time to be applied obtained in step S71 is obtained, stored in the temporary laundry database 6 as clothing drying time, and the process proceeds to step S85 in FIG.

ステップS70の判定において累計乾燥時間が曇り乾燥時間以下である場合、ステップS73で、曇り時間を累計乾燥時間に加算する。曇り時間とは、1つの時間帯に属する時間と日照時間との差と定義する。これは、日照時間が「直達日射量が0.12キロワット毎平方メートル以上」と定義されており、この0.12キロワット毎平方メートルの閾値は、雲がない場合の、日の出のしばらく後、日没のしばらく前の日射量に相当することに基づいている。すなわち、本実施形態においては、日照時間は天気が「晴れ」の期間に等しく、天気が「曇り」である期間については、1つの時間帯に属する時間から日照時間すなわち晴れの時間を減算することにより得られるとして、晴れ時間及び曇り時間を定義している。   If the accumulated drying time is equal to or less than the cloudy drying time in the determination in step S70, the cloudy time is added to the accumulated drying time in step S73. The cloudy time is defined as the difference between the time belonging to one time zone and the sunshine time. This is defined as a sunshine duration of “direct solar radiation of 0.12 kilowatts per square meter or more”, and the threshold of 0.12 kilowatts per square meter is a short time after sunrise in the absence of clouds. It is based on the equivalent of solar radiation for a while. That is, in this embodiment, the sunshine time is equal to the period when the weather is “sunny”, and for the period when the weather is “cloudy”, the sunshine time, that is, the sunny time is subtracted from the time belonging to one time zone. Defines a clear time and a cloudy time.

フローチャートの説明に戻る。ステップS74からステップS76の処理については、それぞれ上記のステップS70からステップS72の処理と同様であるため、ここでは説明を省略する。   Return to the description of the flowchart. Since the processing from step S74 to step S76 is the same as the processing from step S70 to step S72, respectively, description thereof is omitted here.

なお、ステップS75及びステップS76の処理においては、(累計乾燥時間)=(曇り乾燥時間)の関係式を満たす曇り時間の充当分を求めている。曇り時間については重み付けをしていないので、(曇り時間)=(充当分の時間)の関係にある。   In the processing of step S75 and step S76, an appropriate amount of cloudy time satisfying the relational expression (cumulative drying time) = (cloudy drying time) is obtained. Since the cloudy time is not weighted, (cloudy time) = (appropriate time).

先と同様に、晴れ乾燥時間が200分、曇り乾燥時間が400分で、ステップS73で時間を90分充当した結果、累計乾燥時間が460分となった場合について考えることとする。この場合、曇り乾燥時間と累計乾燥時間とが等しくなるには400−(460−90)=30分充当すれば足りる。曇り時間については重み付けなしで累計乾燥時間に加算しているので、累計加算時間に30分の曇り時間を加算することで、370+30=400分となり、曇り乾燥時間と等しくなる。   As in the previous case, let us consider a case where the sunny drying time is 200 minutes, the cloudy drying time is 400 minutes, and the cumulative drying time is 460 minutes as a result of applying the time in step S73 for 90 minutes. In this case, 400− (460−90) = 30 minutes is sufficient to make the cloudy drying time equal to the cumulative drying time. Since the cloudy time is added to the accumulated drying time without weighting, by adding the cloudy time of 30 minutes to the accumulated addition time, 370 + 30 = 400 minutes, which is equal to the cloudy drying time.

ステップS74の判定において累計乾燥時間が曇り乾燥時間以下である場合は、次の時間帯について時間を充当していく処理を実行するため、ステップS67に戻る。
以上の処理は、ステップS68において充当順が「晴れ」と判定された場合の処理である。次に、ステップS68において充当順が「曇り」と判定された場合の処理について説明する。
If the accumulated drying time is less than or equal to the cloudy drying time in the determination in step S74, the process returns to step S67 in order to execute a process for allocating time for the next time zone.
The above processing is processing when it is determined in step S68 that the application order is “clear”. Next, a process when it is determined that the application order is “cloudy” in step S68 will be described.

充当順にしたがって「曇り」を先に計算する場合は、ステップS68からステップS77に進む。ステップS77で、曇り時間を累計乾燥時間に加算し、ステップS78に進む。ここで、曇り時間は、上記のとおり、1つの時間帯に含まれる時間と日照時間の差で求められる。そして、充当する時間には、重み付けを行わない。これは、累計乾燥時間になるまで時間が充当されたか否かを判定する基準に曇り乾燥時間を用いていることによる。   When calculating “cloudiness” first in accordance with the order of appropriation, the process proceeds from step S68 to step S77. In step S77, the cloudy time is added to the accumulated drying time, and the process proceeds to step S78. Here, as described above, the cloudy time is obtained by the difference between the time included in one time zone and the sunshine time. Then, no weighting is performed on the time to be allocated. This is because the cloudy drying time is used as a reference for determining whether the time has been allocated until the accumulated drying time is reached.

ステップS78で、累計乾燥時間と曇り乾燥時間とを比較する。累計乾燥時間が曇り乾燥時間を超えた場合はステップS79に進み、累計乾燥時間がまだ曇り乾燥時間を超えていない場合はステップS81に進む。ステップS79及びステップS80の処理は、上記のステップS71及びステップS72の処理や、ステップS75及びステップS76の処理と同様である。   In step S78, the cumulative drying time is compared with the cloudy drying time. If the accumulated drying time exceeds the cloudy drying time, the process proceeds to step S79. If the accumulated drying time does not exceed the cloudy drying time, the process proceeds to step S81. The processes in steps S79 and S80 are the same as the processes in steps S71 and S72 and the processes in steps S75 and S76.

ステップS81で、晴れ時間に晴れ乾燥係数で重み付けした時間を、累計乾燥時間に加算する。重み付けする理由については、先に説明したとおりである。ステップS82以降の処理については、曇り乾燥時間と累計乾燥時間が等しくなるような充当時間を求め、求めた充当時間を晴れ乾燥係数で割ることにより得られた晴れ時間を、ステップS81で加
算するまえの累計乾燥時間に加算する処理であり、これは、ステップS71及びステップS72の処理と同様である。
In step S81, the time weighted by the sunny drying coefficient is added to the accumulated drying time. The reason for weighting is as described above. For the processing after step S82, an appropriate time is calculated so that the cloudy dry time is equal to the accumulated dry time, and the sunny time obtained by dividing the obtained appropriate time by the fine dry coefficient is added in step S81. Is added to the accumulated drying time, which is the same as the processing in step S71 and step S72.

図12及び図14のフローチャートに示す処理を実行することで、対象とされている衣類について気象情報から予想される乾燥時間が求められ、洗濯物識別情報と対応付けて洗濯物仮データベース6に格納される。乾燥時間情報の設定が完了すると、図16のステップS85に進む。なお、計算対象となる全ての時間帯について晴れ時間及び曇り時間を順次充当していっても累計乾燥時間が曇り乾燥時間に達しない場合は、洗濯物仮データベース6の乾燥予想時間情報としては、NULL値が設定されたまま、図16のステップS85に進むことになる。   By executing the processing shown in the flowcharts of FIG. 12 and FIG. 14, the expected drying time is obtained from the weather information for the targeted clothing, and is stored in the temporary laundry database 6 in association with the laundry identification information. Is done. When the setting of the drying time information is completed, the process proceeds to step S85 in FIG. In addition, when the accumulated drying time does not reach the cloudy drying time even though the sunny time and the cloudy time are sequentially applied for all the time zones to be calculated, as the expected drying time information of the temporary laundry database 6, While the NULL value is set, the process proceeds to step S85 in FIG.

図15は、洗濯物仮データベース6の構造の例を示す図である。洗濯物仮データベース6には、洗濯物識別情報(図15では洗濯物IDと表記)と乾燥予想時間情報とが互いに関連付けて格納されている。図15に示す例においては全ての衣類について上記の乾燥時間算出処理が実行されたものとすると、洗濯物識別情報「006」、「007」及び「008」が示す衣類については、乾燥予想時間情報としてNULL値が設定されており、時間内には乾かないことを示している。   FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the structure of the temporary laundry database 6. In the temporary laundry database 6, laundry identification information (indicated as laundry ID in FIG. 15) and expected drying time information are stored in association with each other. In the example shown in FIG. 15, assuming that the above-described drying time calculation processing has been executed for all clothing, the estimated drying time information for the clothing indicated by the laundry identification information “006”, “007”, and “008”. A NULL value is set, indicating that it will not dry in time.

図16は、ある衣類についての乾燥時間の計算が完了した後の処理を示す。
図16のステップS85で、洗濯物仮データベース6のうち、対象の衣類を示す洗濯物識別情報を検索し、その洗濯物識別情報と対応付けて乾燥時間情報に値が格納されているか否かを判定する。乾燥時間情報に値が設定されている場合は、特に処理を行わず、上記のステップS65に戻り、次の衣類について乾燥時間の算出処理を実行する。
FIG. 16 shows the process after the dry time calculation for a piece of clothing is complete.
In step S85 of FIG. 16, the laundry identification information indicating the target clothing is searched from the temporary laundry database 6, and whether or not a value is stored in the drying time information in association with the laundry identification information. judge. If a value is set in the drying time information, no particular process is performed, and the process returns to step S65 to execute a drying time calculation process for the next clothing.

ステップS85の判定において、乾燥時間にNULL値が設定されていた場合は、ステップS86に進む。乾燥時間情報としてNULL値が設定されている場合は、その洗濯物についてはタイムリミット時刻までに乾き切らないことを意味する。そこで、ステップS86に進み、乾かない衣類の枚数を数えるためのカウンタ値に1を加算する。そして、ステップS87で、運用条件の1つである屋内許容枚数と上記の乾かない衣類の枚数のためのカウンタ値とを比較し、乾かない衣類の枚数が屋内許容枚数を超えたか否かを判定する。なお、乾かない衣類の枚数についてのカウンタの初期値は1であるものとする。乾かない衣類の枚数が未だ屋内許容枚数に達していない場合は特に処理を行わずに、ステップS65に戻り、次の衣類についての乾燥時間の算出処理を実行する。   If it is determined in step S85 that a NULL value has been set for the drying time, the process proceeds to step S86. When a NULL value is set as the drying time information, it means that the laundry is not completely dried by the time limit time. In step S86, 1 is added to the counter value for counting the number of clothes that do not dry. In step S87, the indoor allowable number, which is one of the operating conditions, is compared with the counter value for the number of clothes that do not dry, and it is determined whether the number of clothes that do not dry exceeds the indoor allowable number. To do. It is assumed that the initial value of the counter for the number of clothes that do not dry is 1. If the number of clothes that do not dry has not yet reached the allowable indoor number, the process returns to step S65 without performing any particular process, and the drying time calculation process for the next clothes is executed.

ステップS87で、乾かない衣類の枚数が屋内許容枚数を超えたと判定した場合は、ステップS88に進み、洗濯物仮データベース6から該当する洗濯物識別情報を取り出し、取り出した洗濯物識別情報をキーとして洗濯物データベース3を検索し、その洗濯物についての必要な情報を取り出す。そして、ステップS89で、乾かない衣類の枚数が屋内許容枚数を超えた旨のメッセージ等をディスプレイ20に出力し、ステップS65に戻る。   If it is determined in step S87 that the number of clothes that do not dry exceeds the indoor allowable number, the process proceeds to step S88, where the corresponding laundry identification information is extracted from the temporary laundry database 6, and the extracted laundry identification information is used as a key. The laundry database 3 is searched to retrieve necessary information about the laundry. In step S89, a message indicating that the number of clothes that do not dry exceeds the allowable indoor number is output to the display 20, and the process returns to step S65.

以上、図12、図14及び図16に示す衣類の乾燥時間の算出処理によれば、気象情報の時間帯の区分にしたがって、乾燥開始時刻の含まれる時間帯以降の気象情報を時系列に参照していく。各時間帯のうち晴れの天気が占める時間(晴れ時間)及び曇りの天気が占める時間(曇り時間)を気象情報の日照時間から求める。そして、予報の内容により決定される充当順にしたがって、時間帯ごとに晴れ時間及び曇り時間を順次累計乾燥時間に加算していく。晴れ時間については、晴れ乾燥時間の曇り乾燥時間に対する比(晴れ乾燥係数)で重み付けしてから累計乾燥時間に加算する。   As described above, according to the processing for calculating the drying time of clothes shown in FIGS. 12, 14, and 16, the weather information after the time zone including the drying start time is referred to in time series according to the time zone classification of the weather information. I will do it. In each time zone, the time occupied by sunny weather (sunny time) and the time occupied by cloudy weather (cloudy time) are obtained from the sunshine hours of the weather information. Then, in accordance with the allocation order determined by the contents of the forecast, the sunny time and the cloudy time are sequentially added to the accumulated drying time for each time zone. The sunny time is weighted by the ratio of sunny drying time to cloudy drying time (sunny drying coefficient) and then added to the cumulative drying time.

順次時間帯ごとに充当順にしたがって時間を充当していき、累計乾燥時間と曇り乾燥時間とが相互に等しくなるときの、晴れ時間及び曇り時間の合計時間を求める。求めた合計
時間を、衣類の気象情報に対応する乾燥時間とする。
The time is applied sequentially in the appropriate order for each time zone, and the total time of the sunny time and the cloudy time when the cumulative drying time and the cloudy drying time are equal to each other is obtained. The obtained total time is set as the drying time corresponding to the weather information of the clothes.

なお、上記の実施形態においては晴れ乾燥係数を用いて晴れ時間に重み付けして累計乾燥時間を求め、累計乾燥時間と曇り乾燥時間とを比較しているが、これに限らない。重み付けは、曇り乾燥係数すなわち曇り乾燥時間の晴れ乾燥時間に対する比を用いることとし、晴れ時間についてはそのまま累計乾燥時間に加算し、曇り時間については曇り乾燥係数をかけた時間を加算する構成としてもよい。この場合は、累計乾燥時間と晴れ乾燥時間とを比較して相互に等しくなるときの晴れ時間及び曇り時間の合計時間を求めることで、同様に衣類の乾燥時間が求められる。   In the above embodiment, the sunny drying coefficient is used to weight the sunny time to obtain the accumulated drying time, and the accumulated drying time and the cloudy drying time are compared. However, the present invention is not limited to this. The weighting uses the cloudy drying coefficient, that is, the ratio of the cloudy drying time to the sunny drying time. Good. In this case, the drying time of the clothes is similarly obtained by comparing the accumulated drying time and the sunny drying time and obtaining the total time of the sunny time and the cloudy time when they become equal to each other.

図17及び図18を参照して、ディスプレイ20への出力処理について説明する。
図17は、全ての衣類が乾くと予想される時刻をディスプレイ20に表示する例である。ディスプレイ20に表示される時刻情報のうち、「洗濯終了予想時刻」は、洗濯機1において洗濯物の分量や衣類の材質等と洗濯開始時刻とに基づいて求めた、先述の洗濯終了時刻である。
The output process to the display 20 will be described with reference to FIGS.
FIG. 17 is an example of displaying on the display 20 the time when all clothing is expected to dry. Among the time information displayed on the display 20, the “estimated end time for washing” is the above-described washing end time obtained in the washing machine 1 based on the amount of laundry, the material of clothes, and the like and the washing start time. .

「物干完了予定時刻」は、上記の運用条件データベース5に格納されている、ユーザが洗濯動作終了後に、洗濯物を干すのに要する時間と「洗濯終了予想時刻」とから求められる時刻である。   “Planned laundry completion time” is a time that is stored in the operation condition database 5 and that is obtained from the time required for the user to dry the laundry after the laundry operation is completed and the “expected laundry completion time”. .

「タイムリミット時刻」は、図10のステップS45及びステップS47において求めた時刻である。
「乾燥完了予定時刻」は、上記の物干完了予定時刻に衣類の乾燥予定時間のうち最長となる値を加えて得られる時刻である。
“Time limit time” is the time obtained in step S45 and step S47 of FIG.
The “desired completion time of drying” is a time obtained by adding the longest value of the estimated drying time of clothes to the expected drying time of clothes.

図17に示すように、ディスプレイ20に表示する情報としては、洗濯及び物干に関する予想時刻情報のほかに、洗濯物を干す際に留意すべき衣類についての情報や、気象情報提供機関8から取得した天気予報を出力することとしてもよい。   As shown in FIG. 17, the information displayed on the display 20 is acquired from the weather information provider 8 and information on clothes to be noted when washing laundry, in addition to the expected time information on washing and clothes drying. The weather forecast may be output.

図18(a)及び図18(b)は、エラーメッセージを表示する例である。
図18(a)は、雨天あるいは日没により洗濯物を屋外に干すことができない旨のエラーメッセージを表示する例である。天気予報によれば、午前9時から正午までの降水確率が高く雨が予想されることから、衣類を干し終えて乾燥が始まる時刻(乾燥開始時刻)すなわち物干完了予定時刻は9時00分には既にタイムリミット時刻を過ぎており、屋外に干すことが適当でない旨のメッセージを表示している。
FIG. 18A and FIG. 18B are examples of displaying an error message.
FIG. 18A shows an example of displaying an error message indicating that the laundry cannot be dried outdoors due to rain or sunset. According to the weather forecast, since the probability of precipitation from 9:00 am to noon is high and rain is expected, the time when drying starts after the clothes have been dried (drying start time), that is, the planned drying completion time is 9:00 Displays a message that the time limit has already passed and it is not appropriate to hang it outdoors.

図18(b)は、屋内に干すことができるとして予めユーザが設定していた衣類の枚数をオーバーした旨のエラーメッセージを表示する例である。洗濯した衣類のうち2枚までは屋内に干すことができるとしてユーザが運用条件に設定しておいた値「2」に対し、衣類の大きさや材質等により、タイムリミット時刻までに乾き切らない衣類の枚数がかかる制限値を超えた旨のエラーメッセージを表示している。また、図18(b)の例においては、具体的に屋内に干すべき衣類についての情報をも表示している。   FIG. 18B shows an example of displaying an error message indicating that the number of clothes set in advance by the user as being able to be dried indoors is exceeded. Clothes that do not dry out by the time limit time, depending on the size and material of the clothes against the value “2” that the user has set in the operating conditions that up to two of the washed clothes can be dried indoors An error message indicating that the number of images has exceeded the limit is displayed. In addition, in the example of FIG. 18B, information about clothes to be dried indoors is also displayed.

以上説明したように、上記の衣類の乾燥時間算出方法によれば、洗濯機1の置かれている地域の気象情報、衣類に付されたRFIDタグに格納されている情報を用いているため、実際の気象条件及び衣類の特徴に即した乾燥時間を求めることができる。更には、気象情報を使用しているため、雨天や日没等、屋外に干すことが適さない場合等の、物干に必要な情報を判断してユーザに提供することができる。   As described above, according to the above-described method for calculating the drying time of clothes, since the weather information of the area where the washing machine 1 is located and the information stored in the RFID tag attached to the clothes are used, The drying time can be determined in accordance with actual weather conditions and clothing characteristics. Furthermore, since weather information is used, information necessary for clothes drying can be determined and provided to the user when it is not suitable for outdoor drying such as rainy weather or sunset.

(付記1)
衣類に付されたRFIDタグから属性情報を取り出して洗濯物データベースに格納し、
ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得し、
前記洗濯物データベースに格納した前記衣類の属性と、取得した時間帯ごとの天気予報とに基づいて、該洗濯した衣類の乾燥状態を予測する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする衣類の乾燥状態予測プログラム。
(付記2)
前記乾燥状態を予測する処理を実行する前に、前記衣類の洗濯が完了する洗濯終了時刻を求めておき、
前記乾燥状態を予測する処理は、
気象条件情報を格納する気象条件データベースの中から、互いに異なる天気についての気象条件からなり、前記天気予報に含まれる気象条件と整合する第1及び第2の気象条件を検索し、
前記第1及び第2の気象条件の下で前記衣類が乾燥するまでに要する時間をそれぞれ示す、第1及び第2の乾燥所要時間を、前記洗濯物データベースから取り出し、
前記天気予報のうち、前記洗濯終了時刻以降の時間帯についての予想される天気を時系列に順次参照して、前記第1の気象条件の下にある第1の時間については前記第1の乾燥所要時間についての第2の乾燥所要時間に対する比で重み付けをし、前記第2の気象条件の下にある第2の時間については重み付けをせずに、累計時間に加算してゆき、
前記累計時間が前記第2の乾燥所要時間と等しくなったときに、該累計時間の算出に用いた時間帯ごとの前記第1及び第2の時間を合計して前記衣類が乾燥するまでに要する時間として設定する処理を含む
ことを特徴とする付記1記載の乾燥状態予測プログラム。
(付記3)
洗濯機に投入された全ての衣類について、それぞれ前記乾燥するまでに要する時間を求めてデータベースに格納し、
前記データベースを参照し、前記衣類ごとに設定された該衣類が乾燥するまでに要する時間の中から最長時間を検索し、
前記洗濯終了時刻及び前記最長時間に基づいて、前記全ての衣類が乾燥する時刻を求める
処理を更に備えたことを特徴とする付記2記載の乾燥状態予測プログラム。
(付記4)
前記累計時間に前記第1及び第2の時間を順次加算していく処理においては、晴れ及び曇りのうち各時間帯を占める時間が長い方の天気、及び各時間帯の予報において先に現れる天気を判断して、晴れあるいは曇りのいずれについて優先させて前記累計時間に加算していくかを決定する処理を含む
ことを特徴とする付記3記載の乾燥状態予測プログラム。
(付記5)
前記天気予報に雨天が含まれる時間帯あるいは日没時間を含む時間帯については、該時間帯の開始時刻をタイムリミット時刻に設定し、
前記累計時間に前記第1及び第2の時間を順次加算していく処理において、演算の対象とされる時間帯に前記タイムリミット時刻が含まれるときは、該累計時間の演算を終了する
処理を更に備えたことを特徴とする付記3記載の乾燥状態予測プログラム。
(付記6)
前記データベースから、前記乾燥するまでに要する時間が設定されていない衣類を検索し、前記検索により該当する衣類が得られたときは、該衣類については前記タイムリミット時刻までに乾かない旨のメッセージを出力する
処理を更に備えたことを特徴とする付記5記載の乾燥状態予測プログラム。
(付記7)
衣類に付されたRFIDタグから情報を取り出して洗濯物データベースに格納する第1
の格納手段と、
ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得する取得手段と、
前記洗濯物データベースに格納した前記衣類の属性と、取得した時間帯ごとの天気予報とに基づいて、該洗濯した衣類の乾燥状態を予測する乾燥状態予測手段と
を備えたことを特徴とする洗濯機。
(付記8)
衣類に付されたRFIDタグから情報を取り出して洗濯物データベースに格納し、
ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得し、
前記洗濯物データベースに格納した前記衣類の属性と、取得した時間帯ごとの天気予報とに基づいて、該洗濯した衣類の乾燥状態を予測する
処理からなることを特徴とする衣類の乾燥状態予測方法。
(Appendix 1)
Attribute information is extracted from the RFID tag attached to the clothing and stored in the laundry database.
Get a weather forecast for each time zone via the network,
Drying clothes characterized by causing a computer to execute a process for predicting the drying state of the washed clothes based on the attribute of the clothes stored in the laundry database and the weather forecast for each acquired time zone Condition prediction program.
(Appendix 2)
Before executing the process of predicting the dry state, obtain a washing end time when washing of the clothing is completed,
The process of predicting the dry state is
Searching the first and second weather conditions that consist of weather conditions for different weather from the weather condition database that stores the weather condition information and that are consistent with the weather conditions included in the weather forecast,
Retrieving first and second drying times from the laundry database, each indicating a time required for the clothes to dry under the first and second weather conditions, respectively;
Of the weather forecasts, the expected weather for the time zone after the washing end time is sequentially referred to in time series, and the first drying under the first weather condition is performed by the first drying. The weighting is performed by the ratio of the time required to the second time required for drying, and the second time under the second weather condition is not weighted and is added to the accumulated time,
When the accumulated time becomes equal to the second required drying time, it is necessary to add the first and second times for each time zone used for calculating the accumulated time to dry the clothing. The dry state prediction program according to supplementary note 1, including a process of setting as time.
(Appendix 3)
For all the garments put into the washing machine, the time required to dry each is obtained and stored in the database,
Refer to the database, and search for the longest time from the time required for the clothing set for each clothing to dry,
The dry state prediction program according to claim 2, further comprising: a process for obtaining a time when all the clothes are dried based on the washing end time and the longest time.
(Appendix 4)
In the process of sequentially adding the first time and the second time to the accumulated time, the weather that occupies each time zone out of the clear and cloudy time, and the weather that appears earlier in the forecast for each time zone The dry state prediction program according to supplementary note 3, including a process for determining whether to add priority to whether it is sunny or cloudy and adding to the accumulated time.
(Appendix 5)
For the time zone including rainy weather or sunset time in the weather forecast, set the start time of the time zone to the time limit time,
In the process of sequentially adding the first time and the second time to the cumulative time, when the time limit time is included in the time zone to be calculated, the calculation of the cumulative time is terminated. The dry state prediction program according to supplementary note 3, further comprising:
(Appendix 6)
Search the database for clothing for which the time required to dry is not set, and when the search results in the corresponding clothing, a message stating that the clothing will not dry by the time limit time is displayed. The dry state prediction program according to appendix 5, further comprising an output process.
(Appendix 7)
First, information is extracted from an RFID tag attached to clothing and stored in a laundry database.
Storage means,
An acquisition means for acquiring a weather forecast for each time zone via a network;
A laundry state prediction means for predicting a dry state of the washed clothing based on the attribute of the clothing stored in the laundry database and a weather forecast for each acquired time zone Machine.
(Appendix 8)
Information is taken out from the RFID tag attached to the clothing and stored in the laundry database.
Get a weather forecast for each time zone via the network,
A method for predicting a dry state of clothes, comprising: a process for predicting a dry state of the washed clothes based on the attribute of the clothes stored in the laundry database and a weather forecast for each acquired time zone .

本実施形態に係るシステム図である。It is a system diagram concerning this embodiment. 本実施形態に係る洗濯機の構成図である。It is a block diagram of the washing machine which concerns on this embodiment. 衣類の乾燥時間を算出する処理の全体を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the whole process which calculates the drying time of clothing. 衣類への情報登録処理を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the information registration process to clothing. RFIDタグに保持されるRFID情報の例である。It is an example of the RFID information hold | maintained at a RFID tag. RFIDリーダを用いてRFID情報を読み取る処理を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the process which reads RFID information using an RFID reader. 洗濯物データベースにおいて保持するデータ構造の例である。It is an example of the data structure hold | maintained in a laundry database. 外部から気象情報を取得する処理を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the process which acquires weather information from the outside. 一時領域に保持される気象情報の構造の例である。It is an example of the structure of the weather information hold | maintained at a temporary area | region. 情報分析処理を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the information analysis process. 運用条件データベースの構造の例である。It is an example of the structure of an operation condition database. 衣類ごとの乾燥時間算出処理を示したフローチャート(その1)である。It is the flowchart (the 1) which showed the dry time calculation process for every clothing. 気象条件データベースの構造の例である。It is an example of the structure of a weather condition database. 衣類ごとの乾燥時間算出処理を示したフローチャート(その2)である。It is the flowchart (the 2) which showed the drying time calculation process for every clothing. 洗濯物仮データベースの構造の例である。It is an example of the structure of a laundry temporary database. 衣類ごとの乾燥時間算出処理を示したフローチャート(その3)である。It is the flowchart (the 3) which showed the dry time calculation process for every clothing. ディスプレイへの出力例(その1)である。It is the example of the output to a display (the 1). ディスプレイへの出力例(その2)である。It is an example (the 2) of the output to a display.

符号の説明Explanation of symbols

1 洗濯機
2 RFIDリーダ
3 洗濯物データベース
4 気象条件データベース
5 運用条件データベース
6 洗濯物仮データベース
10 ネットワーク
12 気象情報取得部
13 気象情報格納部
14 検索部
15 演算部
16 出力部
20 ディスプレイ
30 RFIDタグ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Washing machine 2 RFID reader 3 Laundry database 4 Weather condition database 5 Operation condition database 6 Laundry temporary database 10 Network 12 Weather information acquisition part 13 Weather information storage part 14 Search part 15 Calculation part 16 Output part 20 Display 30 RFID tag

Claims (4)

衣類に付されたRFIDタグから属性情報を取り出して洗濯物データベースに格納し、
ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得し、
前記洗濯物データベースに格納した前記衣類の属性と、取得した時間帯ごとの天気予報とに基づいて、該洗濯した衣類の乾燥状態を予測する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする衣類の乾燥状態予測プログラム。
Attribute information is extracted from the RFID tag attached to the clothing and stored in the laundry database.
Get a weather forecast for each time zone via the network,
Drying clothes characterized by causing a computer to execute a process for predicting the drying state of the washed clothes based on the attribute of the clothes stored in the laundry database and the weather forecast for each acquired time zone Condition prediction program.
前記乾燥状態を予測する処理を実行する前に、前記衣類の洗濯が完了する洗濯終了時刻を求めておき、
前記乾燥状態を予測する処理は、
気象条件情報を格納する気象条件データベースの中から、互いに異なる天気についての気象条件からなり、前記天気予報に含まれる気象条件と整合する第1及び第2の気象条件を検索し、
前記第1及び第2の気象条件の下で前記衣類が乾燥するまでに要する時間をそれぞれ示す、第1及び第2の乾燥所要時間を、前記洗濯物データベースから取り出し、
前記天気予報のうち、前記洗濯終了時刻以降の時間帯についての予想される天気を時系列に順次参照して、前記第1の気象条件の下にある第1の時間については前記第1の乾燥所要時間についての第2の乾燥所要時間に対する比で重み付けをし、前記第2の気象条件の下にある第2の時間については重み付けをせずに、累計時間に加算してゆき、
前記累計時間が前記第2の乾燥所要時間と等しくなったときに、該累計時間の算出に用いた時間帯ごとの前記第1及び第2の時間を合計して前記衣類が乾燥するまでに要する時間として設定する処理を含む
ことを特徴とする請求項1記載の乾燥状態予測プログラム。
Before executing the process of predicting the dry state, obtain a washing end time when washing of the clothing is completed,
The process of predicting the dry state is
Searching the first and second weather conditions that consist of weather conditions for different weather from the weather condition database that stores the weather condition information and that are consistent with the weather conditions included in the weather forecast,
Retrieving first and second drying times from the laundry database, each indicating a time required for the clothes to dry under the first and second weather conditions, respectively;
Of the weather forecasts, the expected weather for the time zone after the washing end time is sequentially referred to in time series, and the first drying under the first weather condition is performed by the first drying. The weighting is performed by the ratio of the time required to the second time required for drying, and the second time under the second weather condition is not weighted and is added to the accumulated time,
When the accumulated time becomes equal to the second required drying time, it is necessary to add the first and second times for each time zone used for calculating the accumulated time to dry the clothing. The dry state prediction program according to claim 1, further comprising a process for setting the time.
洗濯機に投入された全ての衣類について、それぞれ前記乾燥するまでに要する時間を求めてデータベースに格納し、
前記データベースを参照し、前記衣類ごとに設定された該衣類が乾燥するまでに要する時間の中から最長時間を検索し、
前記洗濯終了時刻及び前記最長時間に基づいて、前記全ての衣類が乾燥する時刻を求める
処理を更に備えたことを特徴とする請求項2記載の乾燥状態予測プログラム。
For all the garments put into the washing machine, the time required to dry each is obtained and stored in the database,
Refer to the database, and search for the longest time from the time required for the clothing set for each clothing to dry,
The dry state prediction program according to claim 2, further comprising: a process for obtaining a time when all the clothes are dried based on the washing end time and the longest time.
衣類に付されたRFIDタグから情報を取り出して洗濯物データベースに格納する第1の格納手段と、
ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得する取得手段と、
前記洗濯物データベースに格納した前記衣類の属性と、取得した時間帯ごとの天気予報とに基づいて、該洗濯した衣類の乾燥状態を予測する乾燥状態予測手段と
を備えたことを特徴とする洗濯機。
First storage means for extracting information from the RFID tag attached to the clothing and storing it in the laundry database;
An acquisition means for acquiring a weather forecast for each time zone via a network;
A laundry state prediction means for predicting a dry state of the washed clothing based on the attribute of the clothing stored in the laundry database and a weather forecast for each acquired time zone Machine.
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