JP2019097954A - Drying prediction system and drying prediction program - Google Patents

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Abstract

To predict drying time no matter what type an object to be dried is, as there is no need for classification regarding a material of the object to be dried.SOLUTION: A drying prediction system includes: a moisture sensor 10 for measuring moisture content data of an object to be dried; first detection means 27-1 for detecting whether or not the moisture content data acquired during measurement has exceeded a drying completion moisture threshold value; second detection means 27-2 for detecting a change amount of the moisture content data which is acquired during measurement from moisture content data for comparison before the measurement; drying time prediction means 28 for predicting the drying time based on the detection result by the first detection means 27-1 and the detection result by the second detection means 27-2; and prediction time output control means 29 for outputting the prediction time by the drying time prediction means 28.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、洗濯物や干物等の乾燥対象の乾燥予約を行う乾燥予測システム及び乾燥予測プログラムに関するものである。   The present invention relates to a drying prediction system and a drying prediction program for performing a drying reservation of a drying target such as laundry or a dried product.

特許文献1には、衣類が接触し得る箇所に、含水量に応じた抵抗値を検出するための電極を備え、伝導率変化度合を検知手段からの検知結果に基づいて乾燥運転所用時間についての予測をする乾燥機が開示されている。また、特許文献2には、ネットワークを介して時間帯ごとの天気予報を取得し、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洗濯した衣類の乾燥状態を予測する、衣類の乾燥状態予測プログラムおよび洗濯機が開示されている。   In Patent Document 1, an electrode for detecting a resistance value corresponding to the water content is provided at a place where clothing can be in contact, and the conductivity change degree is determined based on the detection result from the detection means for the drying operation time. A dryer for prediction is disclosed. In addition, Patent Document 2 acquires the weather forecast for each time zone through the network, and predicts the dry state of the washed laundry based on the attribute of the clothes and the weather forecast for each acquired time zone. A dry state prediction program and a washing machine are disclosed.

また、特許文献3には、屋外の複数の情報を検出する検知手段が設けられ室外機あるいは室内機に、検知手段により検出された屋外の複数の情報を分析する制御手段が設けられた屋外情報報知装置が開示されている。この検知手段としては、温度センサ、湿度センサ、日射センサ、風量センサがあり、洗濯指数はそれらから算出されるというものである。   Further, Patent Document 3 includes detection means for detecting a plurality of outdoor information, and outdoor information provided with a control means for analyzing a plurality of outdoor information detected by the detection means in the outdoor unit or the indoor unit. A notification device is disclosed. As this detection means, there are a temperature sensor, a humidity sensor, a solar radiation sensor, and an air flow sensor, and the wash index is calculated from them.

また、特許文献4には、気象予報を取得し、気象予報を参照して、洗濯物の外干しに適した洗濯推奨日を通知する洗濯日推奨システムが開示されている。更に、特許文献5には、洗濯物の水分量データ10と洗濯物データ18と環境データ17から予め定められたアルゴリズムで洗濯物の乾燥時間を計算する乾燥時間データ作成装置1と、データの入出力を行うユーザインターフェイス装置2を備えた洗濯物乾燥時間推測システムが開示されている。この洗濯物乾燥時間推測システムの記乾燥時間データ作成装置1は、水分量データを受信するデータ受信手段11と、水分量データ10と洗濯物データ18と環境データ17から洗濯物の乾燥時間を計算する乾燥時間演算手段12を備える、更に、上記ユーザインターフェイス装置2は、洗濯物データベース15を備え、洗濯物データ18と環境データ17をユーザに入力してもらうデータ入力手段14と、乾燥時間を表示する乾燥時間表示手段19と、ディスプレイ20を備えるものである。洗濯物データとしては、表面積データ、素材による乾燥係数データ、厚さによる乾燥係数データが用いられる。   Further, Patent Document 4 discloses a washing day recommendation system that acquires a weather forecast, refers to the weather forecast, and notifies a recommended washing date suitable for the laundry to be dried out. Further, in Patent Document 5, a drying time data creation device 1 for calculating the drying time of the laundry by an algorithm previously determined from the moisture content data 10 of the laundry, the laundry data 18 and the environmental data 17 and the data are entered. A laundry drying time estimation system comprising a user interface device 2 for outputting is disclosed. The drying time data creation device 1 of the laundry drying time estimation system calculates the laundry drying time from the data receiving means 11 for receiving the moisture content data, the moisture content data 10, the laundry data 18 and the environmental data 17 The user interface device 2 further comprises a laundry database 15 and data input means 14 for allowing the user to input laundry data 18 and environment data 17 and displaying the drying time Drying time display means 19 and a display 20. As laundry data, surface area data, drying coefficient data by material, and drying coefficient data by thickness are used.

特開平1−85699号公報Unexamined-Japanese-Patent No. 1-85699 特開2008−194153号公報JP 2008-194153 A 特開2002−350558号公報JP 2002-350558 A 特開2016−64077号公報JP, 2016-64077, A 特開2016−49421号公報JP, 2016-49421, A

特許文献1のものは、乾燥機における乾燥時間の予測であって、選択対象物を屋外や屋内において乾燥させる場合に適用できるものでない。また、特許文献2のものは、衣類の属性を用いるものであり、その属性が不明なものや経時変化により属性が変化するものには対応することができないという問題がある。   The thing of patent document 1 is a prediction of the drying time in a dryer, and is not applicable when drying a selection target object outdoors or indoors. Moreover, the thing of patent document 2 uses the attribute of clothing, and there exists a problem that it can not respond to the thing whose attribute is unknown, or whose attribute changes with time-dependent change.

また、特許文献3に記載の発明は、洗濯指数などを知らせるものではあるが、乾燥対象物が乾燥完了となる時間を知ることができないという問題があった。また、特許文献4に記載のものは、洗濯物の外干しに適した洗濯推奨日を通知する洗濯日推奨システムであり、乾燥対象物が乾燥完了となる時間を知ることができないという問題があった。   Moreover, although the invention of patent document 3 is what notifies a wash index etc., there existed a problem that it was not able to know the time when a drying object becomes completion of drying. Moreover, the thing of patent document 4 is a washing day recommendation system which notifies the washing recommendation day suitable for the outside drying of the laundry, and there is a problem that it can not know the time when the drying object becomes the completion of drying. The

更に、特許文献5に記載のものは、洗濯物データとしては、表面積データ、素材による乾燥係数データ、厚さによる乾燥係数データを用いるものであり、これらの情報を正確に得ることが困難であり、計算も複雑となるという問題を含んでいた。   Furthermore, the thing of patent document 5 uses a surface area data, the drying coefficient data by a raw material, and the drying coefficient data by thickness as laundry data, and it is difficult to obtain these information correctly. The problem is that the calculation is also complicated.

本発明は上記のような乾燥予測の分野における問題に鑑みなされたもので、その目的は、乾燥対象の素材などについて分類しなくとも良く、従って乾燥対象物がどのようなものであろうと乾燥時間の予測を可能とする乾燥予測システム及び乾燥予測プログラムを提供することである。   The present invention has been made in view of the problems in the field of drying prediction as described above, and the purpose thereof is not to classify the material to be dried and the like, and therefore the drying time regardless of the drying object. It is an object of the present invention to provide a dryness prediction system and a dryness prediction program that make it possible to predict.

本発明に係る乾燥予測システムは、乾燥対象物の水分量データを測定する水分センサと、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値を超えているか否かを検出する第1の検出手段と、予測時以前の比較対象水分量データから予測時に得られた水分量データの変化量を検出する第2の検出手段と、前記第1の検出手段による検出結果と前記第2の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測する乾燥時間予測手段と、前記乾燥時間予測手段による予測時間を出力する予測時間出力制御手段と、を具備することを特徴とする。   The dryness prediction system according to the present invention comprises a moisture sensor that measures moisture content data of the object to be dried, and a first detection unit that detects whether the moisture content data obtained at the time of prediction exceeds the dryness completion moisture threshold. And second detection means for detecting the amount of change in water content data obtained at the time of prediction from comparison target water content data before the time of prediction, detection results by the first detection means, and detection results by the second detection means A drying time prediction unit that predicts a drying time based on a detection result, and a prediction time output control unit that outputs a prediction time by the drying time prediction unit are characterized.

本発明に係る乾燥予測システムでは、前記水分センサの設置場所における予測時の気象データをシステム外部から取得する気象データ取得手段と、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の気象データから予測時の気象データの変化を検出する第3の検出手段と、を具備し、前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測することを特徴とする。   In the dryness prediction system according to the present invention, meteorological data acquisition means for acquiring meteorological data at the time of the installation location of the moisture sensor from the outside of the system, and moisture amount data every time moisture amount data is obtained from the moisture sensor Data storage means for storing meteorological data in the data storage unit when it has occurred, third detection means for detecting a change in meteorological data at the time of prediction from the weather data before the prediction time stored in the data storage unit; The drying time predicting means predicts the drying time based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the third detection means.

本発明に係る乾燥予測システムでは、気象データには、少なくとも気温、湿度、風速のデータが含まれていることを特徴とする。   The dryness prediction system according to the present invention is characterized in that the weather data includes at least data of temperature, humidity, and wind speed.

本発明に係る乾燥予測システムでは、室内環境データを測定する室内環境センサを具備し、データ蓄積手段は、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと室内環境データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積し、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段を具備し、前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測する、ことを特徴とする。   In the dryness prediction system according to the present invention, the indoor environment sensor for measuring indoor environment data is provided, and the data storage means acquires the moisture content data and the indoor environment data each time the moisture content data is obtained from the moisture sensor. And fourth detection means for storing the weather data in the data storage unit and detecting a change in the indoor environment data at the time of prediction from the indoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit, The drying time predicting means predicts the outdoor drying time on the basis of the detection results by the first detecting means, the second detecting means and the third detecting means, and the first detecting means and the second detecting means The indoor drying time is predicted on the basis of the detection results of the detection means and the fourth detection means.

本発明に係る乾燥予測システムでは、室外環境データを測定する室外環境センサと、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと前記室外環境センサにより得られた室外環境データとを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室外環境データから予測時の室外環境データの変化を検出する第5検出手段と、を具備し、前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測することを特徴とする。   In the drying prediction system according to the present invention, an outdoor environment sensor for measuring outdoor environment data, and moisture content data and outdoor environment data obtained by the outdoor environment sensor are obtained each time water content data is obtained from the moisture sensor. Data storage means for storing meteorological data in the data storage unit when it is out, and fifth detection means for detecting changes in outdoor environment data at the time of prediction from outdoor environment data before the prediction time stored in the data storage unit The drying time predicting means predicts the drying time based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the fifth detection means.

本発明に係る乾燥予測システムでは、環境データには、少なくとも気温、湿度、風速、照度のデータが含まれていることを特徴とする。   The dryness prediction system according to the present invention is characterized in that the environmental data includes at least data of temperature, humidity, wind speed, and illuminance.

本発明に係る乾燥予測システムでは、室内環境データを測定する室内環境センサを具備し、データ蓄積手段は、水分センサから水分量データが得られる毎に、水分量データと室外環境データと室内環境データをデータ蓄積部へ蓄積し、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段を具備し、前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測することを特徴とする。   In the drying prediction system according to the present invention, the indoor environment sensor for measuring indoor environment data is provided, and the data storage means is configured to store the moisture amount data, the outdoor environment data and the indoor environment data every time the moisture amount data is obtained from the moisture sensor. And fourth detection means for detecting changes in indoor environmental data at the time of prediction from indoor environmental data before the time of prediction accumulated in the data accumulation unit, the drying time predicting means The outdoor drying time is predicted based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the fifth detection means, and the first detection means and the second detection means The indoor drying time is predicted based on the detection result by the fourth detection means.

本発明に係る乾燥予測システムでは、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値より低い八分乾燥閾値を超えているか否かを検出する第6の検出手段を備え、
前記乾燥時間予測手段は、備えられている検出手段の検出結果に基づき、八分乾燥時間を予測することを特徴とする。
The dryness prediction system according to the present invention comprises sixth detection means for detecting whether or not the water content data obtained at the time of prediction exceeds the eight-minute dryness threshold lower than the dryness completion water threshold,
The drying time predicting means predicts an eight-minute drying time on the basis of the detection result of the provided detecting means.

本発明に係る乾燥予測システムでは、各センサ中の少なくとも水分センサを備え、乾燥対象物に取り付けられる取付器具と、各検出手段と、乾燥時間予測手段とを備えるコンピュータ機器と、を具備することを特徴とする。   The drying prediction system according to the present invention comprises computer equipment including at least a moisture sensor in each sensor, and a mounting device attached to the drying object, each detection unit, and a drying time prediction unit. It features.

本発明に係る乾燥予測プログラムは、コンピュータを、乾燥対象物の水分量データを測定する水分センサから予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値を超えているか否かを検出する第1の検出手段、予測時以前の比較対象水分量データから予測時に得られた水分量データの変化量を検出する第2の検出手段、前記第1の検出手段による検出結果と前記第2の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測する乾燥時間予測手段、前記乾燥時間予測手段による予測時間を出力する予測時間出力制御手段、として機能させることを特徴とする。   The drying prediction program according to the present invention is a first method for detecting whether the water content data obtained at the time of prediction from the water sensor that measures the water content data of the object to be dried exceeds the drying completion water threshold. Detection means, second detection means for detecting the amount of change in water content data obtained at the time of prediction from comparison target water content data before the time of prediction, detection results by the first detection means and the results by the second detection means It is characterized in that it functions as a drying time prediction unit that predicts a drying time based on a detection result, and a prediction time output control unit that outputs a prediction time by the drying time prediction unit.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、前記コンピュータを、前記水分センサの設置場所における予測時の気象データをシステム外部から取得する気象データ取得手段、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと室内環境データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の気象データから予測時の気象データの変化を検出する第3の検出手段、として機能させ、前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする。   In the drying prediction program according to the present invention, the computer is a weather data acquisition means for acquiring weather data at the time of installation at the location of the moisture sensor from the outside of the system, moisture content data each time moisture content data is obtained from the moisture sensor Data storage means for storing meteorological data in the data storage unit when the indoor environment data is acquired, and detecting a change in meteorological data at the prediction time from the weather data before the prediction time stored in the data storage unit The drying time is based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the third detection means, functioning as a third detection means, and using the computer as the drying time prediction means. It is characterized in that it functions to predict.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、気象データには、少なくとも気温、湿度、風速のデータが含まれていることを特徴とする。   The dryness prediction program according to the present invention is characterized in that the weather data includes at least data of temperature, humidity, and wind speed.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、前記コンピュータを、データ蓄積手段として、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと前記室外環境センサにより得られた室外環境データとを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するように機能させ、前記コンピュータを、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段として機能させ、前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測するように機能させる、ことを特徴とする。   In the drying prediction program according to the present invention, when the computer is used as the data storage unit, moisture content data and outdoor environment data obtained by the outdoor environment sensor are obtained each time moisture content data is obtained from the moisture sensor. Fourth, the function of storing meteorological data in the data storage unit, and detecting a change in the indoor environment data at the time of prediction from the indoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit; Function as the detection means of the above, and the outdoor dry time is predicted based on the detection results by the first detection means, the second detection means, and the third detection means as the drying time prediction means. At the same time, the indoor drying time is predicted based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the fourth detection means. To function in, characterized in that.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、前記コンピュータを、水分センサから水分量データが得られる毎に、水分量データと室外環境センサにより得られた室外環境データとを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段として機能させ、前記コンピュータを、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室外環境データから予測時の室外環境データの変化を検出する第5検出手段として機能させ、前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする。   In the drying prediction program according to the present invention, the computer stores data in the data storage unit that stores moisture content data and outdoor environment data obtained by the outdoor environment sensor each time moisture content data is obtained from the moisture sensor. The computer functions as a means, and the computer functions as a fifth detection means for detecting a change in outdoor environment data at the time of prediction from outdoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit, and the computer The drying time prediction means is characterized in that the drying time is predicted based on the detection results of the first detection means, the second detection means and the fifth detection means.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、環境データには、少なくとも気温、湿度、風速、照度のデータが含まれていることを特徴とする。   The drying prediction program according to the present invention is characterized in that the environmental data includes at least data of temperature, humidity, wind speed and illuminance.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、前記コンピュータを、データ蓄積手段として、水分センサから水分量データが得られる毎に、水分量データと室外環境データと室内環境センサにより測定された室内環境データをデータ蓄積部へ蓄積するように機能させ、前記コンピュータを、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段として機能させ、前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする。   In the drying prediction program according to the present invention, the computer is used as the data storage means, and data of moisture content, outdoor environment data, and indoor environment data measured by the indoor environment sensor are obtained each time moisture content data is obtained from the moisture sensor. A function is made to be stored in a storage unit, and the computer is functioned as a fourth detection means for detecting a change in indoor environment data at the time of prediction from indoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit. The outdoor drying time is predicted based on the detection result of the first detection means, the second detection means, and the fifth detection means, with the computer as the drying time prediction means, and the first time A function to predict indoor drying time based on detection results by the detection means, the second detection means and the fourth detection means The features.

本発明に係る乾燥予測プログラムでは、前記コンピュータを、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値より低い八分乾燥閾値を超えているか否かを検出する第6の検出手段として機能させ、前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、備えられている検出手段の検出結果に基づき、八分乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする。   In the drying prediction program according to the present invention, the computer is caused to function as sixth detection means for detecting whether the water content data obtained at the time of prediction exceeds an eight-minute drying threshold lower than the drying completion water threshold. The computer functions as the drying time predicting means to predict an eight-minute drying time based on the detection result of the detecting means provided.

本発明によれば、乾燥対象物の水分量データを測定する水分センサにより、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値を超えているか否かを検出する第1の検出手段による検出結果と、予測時以前の比較対象水分量データから予測時に得られた水分量データの変化量を検出する第2の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測するので、乾燥対象の素材などについて分類しなくとも良く、従って乾燥対象物がどのようなものであろうと乾燥時間の予測を可能とする。   According to the present invention, the detection result by the first detection means for detecting whether the moisture content data obtained at the time of prediction exceeds the dryness completion moisture threshold value by the moisture sensor that measures the moisture content data of the drying object Since the drying time is predicted based on the detection result by the second detection means for detecting the amount of change of the water content data obtained at the time of prediction from the comparison target water content data before the prediction time, It does not have to be classified, and therefore it is possible to predict the drying time whatever the drying object is.

本発明に係る乾燥予測システムの第1の実施形態の構成図。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The block diagram of 1st Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの実施形態において用いられるセンサクリップの構成を示す斜視図。The perspective view showing the composition of the sensor clip used in the embodiment of the dryness prediction system concerning the present invention. 本発明に係る乾燥予測システムの実施形態において用いられる近似曲線と乾燥完了水分閾値を説明するための図。The figure for demonstrating the approximated curve and drying completion moisture threshold value which are used in embodiment of the drying prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第1の実施形態の動作を示すフローチャート。The flowchart which shows operation | movement of 1st Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第2の実施形態の構成図。The block diagram of 2nd Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第2の実施形態の動作を示すための水分量データと気象データの一例を示す図The figure which shows an example of the water content data and meteorological data for showing operation | movement of 2nd Embodiment of the dryness estimation system which concerns on this invention 本発明に係る乾燥予測システムの第3の実施形態の構成図。The block diagram of 3rd Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第4の実施形態の構成図。The block diagram of 4th Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第5の実施形態の構成図。The block diagram of 5th Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第6の実施形態の構成図。The block diagram of 6th Embodiment of the dryness prediction system which concerns on this invention. 本発明に係る乾燥予測システムの第6の実施形態の動作を示すフローチャート。The flowchart which shows operation | movement of 6th Embodiment of the dryness estimation system which concerns on this invention.

以下添付図面を参照して、本発明に係る乾燥予測システム及び乾燥予測プログラムの実施形態を説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。図1には、本発明に係る乾燥予測システムの第1の実施形態の構成図が示されている。本実施形態に係る乾燥予測システムでは、乾燥対象物の水分量データ(実際には、水分量に対応する例えばインピーダンス)を測定する水分センサ10等を備え、乾燥対象物に取り付けられる取付器具としてのセンサクリップ1が用いられる。   Hereinafter, embodiments of a drying prediction system and a drying prediction program according to the present invention will be described with reference to the attached drawings. In each of the drawings, the same components are denoted by the same reference numerals and redundant description will be omitted. FIG. 1 shows a configuration diagram of a first embodiment of a dryness prediction system according to the present invention. The drying prediction system according to the present embodiment includes a moisture sensor 10 or the like that measures the moisture content data (in fact, for example, the impedance corresponding to the moisture content) of the drying object, and as a fixture attached to the drying object A sensor clip 1 is used.

センサクリップ1は、図2に示されるように例えば3タイプのものとすることができ、必要に応じて3タイプのいずれかが用いられる。図2(a)に示す第1のタイプのセンサクリップ1は、基部101から2本の電極102、103が互に平行に延びるように設けられたものである。この第1のタイプのものは、図示しないが例えば絶縁樹脂によりモールドされた磁石と組み合わせて使用することができる。つまり、乾燥対象物の一面にセンサクリップ1を載置し、センサクリップ1が載置された乾燥対象物の反対側の面に上記磁石を載置し、センサクリップ1が乾燥対象物に取り付けられた状態とすることができる。   The sensor clip 1 may be, for example, of three types as shown in FIG. 2, and any one of three types may be used as needed. The first type of sensor clip 1 shown in FIG. 2A is provided with two electrodes 102 and 103 extending in parallel from one another from a base 101. Although not shown, this first type can be used in combination with, for example, a magnet molded of insulating resin. That is, the sensor clip 1 is placed on one surface of the drying object, the magnet is placed on the opposite surface of the drying object on which the sensor clip 1 is placed, and the sensor clip 1 is attached to the drying object Can be

図2(b)に示す第2のタイプのセンサクリップ1は、基部101から2本の電極102、103が互に向かい合うように設けられたものであり、基部101において電極102と電極103とが接触する方向へ付勢された構造とすることができる。この第2のタイプのセンサクリップ1は、電極102と電極103との間に乾燥対象物を挟んで使用することができる。この第2のタイプのセンサクリップ1は、洗濯バサミの如き形状を有していることを許容する。   The sensor clip 1 of the second type shown in FIG. 2B is provided with two electrodes 102 and 103 from the base 101 so as to face each other. The structure can be biased in the direction of contact. This second type of sensor clip 1 can be used by sandwiching the object to be dried between the electrode 102 and the electrode 103. This second type of sensor clip 1 allows to have a shape like a washing peg.

図2(c)に示す第3のタイプのセンサクリップ1は、基部101から2本の針状の電極102、103が設けられたもので、乾燥対象物に対して2本の針状の電極102、103を刺して使用する。このタイプのセンサクリップ1は、布団などのような厚いものに適用することが可能である。   The sensor clip 1 of the third type shown in FIG. 2 (c) is provided with two needle-like electrodes 102 and 103 from a base 101, and two needle-like electrodes for the object to be dried. Use by sticking 102, 103. This type of sensor clip 1 can be applied to a thick thing such as a duvet.

上記センサクリップ1は、図1に示されるように、水分センサ10の他に、アンプ11、A/D変換部12、コンピュータ部13、データ送信部14、電池部15を備えている。これらの各部は、図2のタイプのセンサクリップ1では、基部101に設けられるようにすることができる。   The sensor clip 1 includes an amplifier 11, an A / D converter 12, a computer 13, a data transmitter 14, and a battery 15 in addition to the moisture sensor 10, as shown in FIG. These parts can be provided on the base 101 in the sensor clip 1 of the type shown in FIG.

上記アンプ11は、水分センサ10から得られた水分量データに対応するアナログ信号の電流もしくは電圧を増幅するものである。A/D変換部12は、アンプ11からアナログ信号を受け取り、これをディジタル変換するものである。コンピュータ部13は、所謂マイコン程度の構成を有しており、水分検出タイミングやデータ送信部14などの制御を行う。データ送信部14は、A/D変換部12からディジタル信号を得て、これを例えば無線によりサーバ2へ送信するものである。電池部15は、ボタン電池もしくは太陽電池などにより構成することができ、その電力はセンサクリップ1に設けられている全ての部位に供給される。電池部15には、電源スイッチが設けられていても良く、このスイッチをONとすると、センサクリップ1が動作を開始するものとすることができる。   The amplifier 11 amplifies the current or voltage of an analog signal corresponding to the moisture content data obtained from the moisture sensor 10. The A / D conversion unit 12 receives an analog signal from the amplifier 11 and converts it into a digital signal. The computer unit 13 has a configuration similar to a so-called microcomputer, and controls the moisture detection timing, the data transmission unit 14 and the like. The data transmission unit 14 obtains a digital signal from the A / D conversion unit 12 and transmits the digital signal to the server 2 by wireless, for example. The battery unit 15 can be configured by a button cell, a solar cell, or the like, and the power is supplied to all parts provided in the sensor clip 1. The battery unit 15 may be provided with a power switch, and when this switch is turned on, the sensor clip 1 can start operating.

この実施形態に係るシステムでは、センサクリップ1以外に、サーバ2、通知端末3が設けられる。サーバ2は、スマートフォン、PDA(パーソナルディジタルアシスタント)、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器により構成することができる。サーバ2には、データ受信部21、コンピュータ部22、データ蓄積部20、データ送信部23が備えられている。   In the system according to this embodiment, a server 2 and a notification terminal 3 are provided in addition to the sensor clip 1. The server 2 can be configured by a computer device such as a smartphone, a PDA (personal digital assistant), a personal computer and the like. The server 2 includes a data receiving unit 21, a computer unit 22, a data storage unit 20, and a data transmitting unit 23.

データ受信部21は、センサクリップ1から送られる水分量データに対応するディジタルデータを受信するものである。コンピュータ部22は、CPUと、CPUが使用するプログラムやデータ等が記憶されたプログラム等メモリ、処理中のデータを一時保持するために用いる一時保持メモリなどを有し、乾燥予測に関する処理を行うものである。   The data receiving unit 21 receives digital data corresponding to the moisture content data sent from the sensor clip 1. The computer unit 22 includes a CPU, a memory such as a program storing data used by the CPU, a program, etc., and a temporary holding memory used to temporarily hold data being processed, etc. It is.

データ蓄積部20は、センサクリップ1から送られる水分量データに対応するディジタルデータを蓄積するために用いられる。データ送信部23は、コンピュータ部22により得られた乾燥予測に係る情報を通知端末3へ送信するものである。   The data storage unit 20 is used to store digital data corresponding to the water content data sent from the sensor clip 1. The data transmission unit 23 transmits, to the notification terminal 3, the information related to the dryness prediction obtained by the computer unit 22.

コンピュータ部22には、第1の検出手段27−1、第2の検出手段27−2、乾燥時間予測手段28、予測時間出力制御手段29が備えられている。第1の検出手段27−1は、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値THを超えているか否かを検出するものである。乾燥完了水分閾値THは、乾燥対象物の材質によらずに乾燥完了とするための値で、初期設定では、A/D変換値がピークを迎える直前に設定する。例えば、水分量データ変化が当初の10分の1となったときの水分量データ値として設定することができる。第2の検出手段27−2は予測時以前の比較対象水分量データから予測時に得られた水分量データの変化量を検出するものである。予測時以前の比較対象水分量データは、水分量データのサンプリング間隔を例えば1分とすると、予測時のデータの直前のデータの値、或いは、所定数(例えば3回)前までの平均データの値とすることができる。   The computer unit 22 includes a first detection unit 27-1, a second detection unit 27-2, a drying time prediction unit 28, and a predicted time output control unit 29. The first detection means 27-1 detects whether or not the water content data obtained at the time of prediction exceeds the drying completion water threshold TH. The drying completion water threshold value TH is a value for setting the drying completion regardless of the material of the drying object, and is set immediately before the A / D conversion value reaches a peak in the initial setting. For example, it can be set as a water content data value when the water content data change becomes 1/10 of the initial. The second detection means 27-2 detects the amount of change in the water content data obtained at the time of prediction from the comparison target water content data before the time of prediction. Assuming that the sampling interval of moisture content data is, for example, 1 minute, the comparison target moisture content data before the prediction time is the value of the data immediately before the data at the prediction time, or the average data up to a predetermined number (for example, three times) before It can be a value.

乾燥時間予測手段28は、上記第1の検出手段27−1による検出結果と上記第2の検出手段27−2による検出結果に基づき、乾燥時間を予測するものである。乾燥時間予測手段28は、具体的には、第2の検出手段27−2の検出結果に基づき、最小二乗法や多項式近似法等の近似法を用いて水分量データ変化の近似曲線を作成し、水分量データ変化が例えば当初の20分の1となるまでの時間を乾燥予測時間とする。水分量データ変化が例えば当初の20分の1以下の値となった状態を通知時乾燥状態という。図3には、当初に得られる近似曲線C1と乾燥完了に近づいてから得られる近似曲線C2と乾燥完了閾値TH及予測時間T1、T2が示されている。この例では、当初の近似曲線C1の傾きが小さいために水分量データ変化が当初の20分の1となるまでの時間が長く、予測時間T1がその後の予測時間T2より大きな値となる例を示す。予測時間出力制御手段29は、上記乾燥時間予測手段28による予測時間を出力するものである。この予測時間は、予測時の時刻に基づく乾燥予測時刻を含むものであっても良い。また、水分量(インピーダンス)Iと時間tによる上記近似曲線C2に近い式を設定しておき、この式の係数を予測時のデータと予測時以前の比較対象水分量データとにより変形させて、予測時の近似曲線を得るようにしても良い。   The drying time predicting means 28 predicts the drying time based on the detection result of the first detection means 27-1 and the detection result of the second detection means 27-2. Specifically, on the basis of the detection result of the second detection means 27-2, the drying time prediction means 28 creates an approximate curve of the moisture content data change using an approximation method such as the least squares method or the polynomial approximation method. The time until the moisture content data change becomes, for example, 1/20 of the initial value is taken as the drying prediction time. A state in which the change in water content data has become, for example, a value of 1/20 or less of the initial value is referred to as a notification dry state. FIG. 3 shows an approximate curve C1 obtained initially, an approximate curve C2 obtained approaching the completion of drying, a drying completion threshold TH, and predicted times T1, T2. In this example, since the slope of the initial approximate curve C1 is small, it takes a long time until the water content data change becomes 1/20 of the initial value, and the prediction time T1 becomes a larger value than the prediction time T2 thereafter. Show. The predicted time output control means 29 outputs the predicted time by the drying time predicting means 28. This prediction time may include a dry prediction time based on the time of prediction. In addition, an equation close to the above-mentioned approximate curve C2 is set according to the water content (impedance) I and time t, and the coefficients of this equation are deformed by the data at the time of prediction and the data to be compared before comparison. You may make it obtain the approximated curve at the time of prediction.

乾燥時間予測手段28により出力された予測時間は、コンピュータ部22からデータ送信部23へ与えられる。データ送信部23は、この予測時間を通知端末3へ送信する。通知端末3は、表示装置を備えるものであり、本システムのために特別に設けても良いが、例えば、家庭内にある他の装置の表示装置(たとえば、テレビの表示装置等)を転用しても良い。通知端末3には、データ受信部31と、データ表示部32とが設けられ、データ受信部31は上記乾燥予測時間を受け取り、データ表示部32へ送る。データ表示部32はLCDなどの表示器と表示制御部が設けられており、表示制御部が上記乾燥予測時間を表示器へ表示する。   The prediction time output by the drying time prediction means 28 is given from the computer unit 22 to the data transmission unit 23. The data transmission unit 23 transmits this predicted time to the notification terminal 3. The notification terminal 3 includes a display device, and may be provided specially for the present system, for example, diverting a display device of another device in the home (for example, a display device of a television, etc.) It is good. The notification terminal 3 is provided with a data receiving unit 31 and a data display unit 32. The data receiving unit 31 receives the estimated drying time and sends it to the data display unit 32. The data display unit 32 is provided with a display such as an LCD and a display control unit, and the display control unit displays the estimated drying time on the display.

以上のように構成された乾燥予測システムでは、上記各手段がプログラムにより実現されるので、その動作を図4に示すフローチャートを参照して説明する。前述の電源スイッチのONなどにより図4に示すフローチャートに対応する動作がスタートされる。センサクリップ1の水分センサ10において水分量に対応する水分量データが測定され、サーバ2へ送られる(S11)。サーバ2では、上記水分量データを受け取ると共にデータ蓄積部20へ蓄積し、予測時の水分量データ値及びデータ蓄積部20に蓄積された予測時より前の水分量データ値により水分量データ変化の近似曲線を作成し、乾燥完了水分閾値を求める(S12)。   In the dryness prediction system configured as described above, each of the above-described means is realized by a program, and the operation thereof will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The operation corresponding to the flowchart shown in FIG. 4 is started by turning on the aforementioned power switch or the like. Moisture content data corresponding to the moisture content is measured in the moisture sensor 10 of the sensor clip 1 and sent to the server 2 (S11). The server 2 receives the water content data and stores it in the data storage unit 20, and the water content data value at the time of prediction and the water content data value before the time of prediction stored in the data storage unit 20 change An approximate curve is created, and a dry completion moisture threshold is determined (S12).

次に、データの変化量を求めると共に、近似曲線から乾燥完了水分閾値を超え且つ変化量が所定範囲となる乾燥完了時を予測し、乾燥予測時間を求める(S13)。予測時の水分量データが乾燥完了水分閾値を超え、且つデータ変化量が所定範囲となったかを検出する(S14)。このステップS14においてNOとなると、乾燥前と判断し、乾燥予測時間を出力して(S15)ステップS11へ戻って処理を続ける。   Next, the amount of change of the data is determined, and the completion of drying is predicted from the approximate curve, and the amount of change exceeds the predetermined threshold value, and the amount of change becomes a predetermined range, and the estimated drying time is determined (S13). It is detected whether the water content data at the time of prediction exceeds the drying completion water threshold and the data variation amount is within the predetermined range (S14). If "NO" in this step S14, it is determined that the drying is not yet performed, and the estimated drying time is output (S15), and the process returns to step S11 to continue the processing.

また、ステップS14においてYESへ分岐すると、乾燥完了と判断し、その旨のメッセージを通知端末へ送信して(S16)エンドとなる。   If the process branches to YES in step S14, it is determined that the drying is completed, and a message to that effect is transmitted to the notification terminal (S16), and the process is ended.

図5に、第2の実施形態に係る乾燥予測システムの構成図を示す。本実施形態に係る乾燥予測システムでは、コンピュータ部22Aに気象データ取得手段26が備えられている。気象データ取得手段26は、水分センサ10の設置場所における予測時の気象データをシステム外部から取得するものである。具体的には、サーバ2Aが有線または無線の回線を介してネットワーク80に接続されている。ネットワーク80には、気象データを提供する気象データサーバ90が接続されている。そこで、気象データ取得手段26は、気象データサーバ90にアクセスして水分センサ10の設置場所における予測時の気象データの提供要求を送る。気象データサーバ90は、これに応えて該当の気象データを送るので、気象データ取得手段26はデータ受信部21を介してこの気象データを受け取る。気象データには、少なくとも気温、湿度、風速のデータが含まれている。   FIG. 5 shows a configuration diagram of the dryness prediction system according to the second embodiment. In the dryness prediction system according to the present embodiment, the computer unit 22A is provided with weather data acquisition means 26. The weather data acquisition means 26 acquires the weather data at the time of prediction in the installation place of the moisture sensor 10 from the outside of the system. Specifically, the server 2A is connected to the network 80 via a wired or wireless circuit. A weather data server 90 for providing weather data is connected to the network 80. Therefore, the weather data acquisition means 26 accesses the weather data server 90 and sends a request for providing weather data at the time of prediction at the installation location of the moisture sensor 10. Since the weather data server 90 sends the corresponding weather data in response, the weather data acquisition means 26 receives the weather data via the data receiving unit 21. The meteorological data includes at least data of temperature, humidity, and wind speed.

更に、コンピュータ部22Aには、データ蓄積手段25が備えられており、このデータ蓄積手段25は、水分センサ10から水分量データが得られる毎に水分量データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部20Aへ蓄積する。このため、データ蓄積部20Aには、水分量データのデータベースである水分量データDBと、気象データのデータベースである気象DBとが作成される。   Furthermore, the computer unit 22A is provided with data storage means 25. This data storage means 25 receives the weather data when it acquires the moisture content data every time the moisture content data is obtained from the moisture sensor 10. It accumulates to data accumulation section 20A. For this reason, in the data storage unit 20A, a water content data DB, which is a database of water content data, and a weather DB, which is a database of weather data, are created.

更に、コンピュータ部22Aには、第3の検出手段27−3が備えられている。第3の検出手段27−3は、蓄積部に蓄積されている予測時以前の気象データから予測時の気象データの変化を検出するものである。コンピュータ部22Aに備えられている、本実施形態の乾燥時間予測手段28Aは、第1の検出手段27−1と第2の検出手段27−2と第3の検出手段27−3による検出結果に基づき、乾燥時間を予測する。   Furthermore, the computer unit 22A is provided with a third detection unit 27-3. The third detection means 27-3 detects a change in weather data at the time of prediction from the weather data before the time of prediction stored in the storage unit. The drying time predicting means 28A of the present embodiment provided in the computer unit 22A is a detection result by the first detection means 27-1, the second detection means 27-2, and the third detection means 27-3. Based on the drying time is predicted.

以上の通りに構成されたシステムでは、具体的には、例えば次のように乾燥時間を予測する。例えば、図6の8/1 9:00〜9:15に示される時間帯では、気象データである気温、湿度、風速の変化がないために、第1の実施形態と同様にして近似曲線を作成し、予測時間を求める。一方、図6の8/1 14:50〜15:00に示される時間帯では、気象データである気温、湿度、風速の変化が生じている。例えば、8/1 14:55が予測時とすると、1つ前の8/1 14:50に比べて湿度が2%上昇している。湿度が1%上昇すると近似曲線の傾きを所定角度小さくし、湿度が1%低下すると近似曲線の傾きを所定角度大きくするなどの湿度ルールを決めておき、第1の実施形態と同じようにして得た近似曲線を変更し、この変更後の近似曲線に基づき乾燥予測時間を求める。   Specifically, in the system configured as described above, for example, the drying time is predicted as follows. For example, in the time zone shown from 8/1 9:00 to 9:15 in FIG. 6, since there is no change in weather temperature, humidity, and wind speed, approximate curves are obtained in the same manner as in the first embodiment. Create and find the forecast time. On the other hand, in the time zone shown from 8/1 14:50 to 15:00 in FIG. 6, changes in temperature, humidity and wind speed which are meteorological data occur. For example, assuming that 8/1 14:55 is the predicted time, the humidity is 2% higher than the previous 8/1 14:50. When the humidity rises 1%, the inclination of the approximate curve is decreased by a predetermined angle, and when the humidity is decreased by 1%, a humidity rule such that the inclination of the approximate curve is increased by a predetermined angle is determined, as in the first embodiment. The obtained approximate curve is changed, and the dry prediction time is determined based on the changed approximate curve.

更に、8/1 15:00が予測時とすると、1つ前の8/1 14:55に比べて湿度が2%上昇し、風速が1M上昇している。湿度については前述の通りの処理を行う。また、風速については、1M上昇すると近似曲線の傾きを所定角度大きくし、1M低下すると近似曲線の傾きを所定角度小さくするなどの風速ルールを決めておき、湿度ルールと共に第1の実施形態と同じようにして得た近似曲線を変更し、この変更後の近似曲線に基づき乾燥予測時間を求める。温度についても湿度ルールや風速ルールと同様に温度ルールを設定しておき、この温度ルールも含めたルールに基づき第1の実施形態と同じようにして得た近似曲線を変更し、この変更後の近似曲線に基づき乾燥予測時間を求める。通知端末3への通知までの処理は、図4に示されたフローチャートの処理を採用することができる。   Further, assuming that 8/1 15:00 is the prediction time, the humidity is increased by 2% and the wind speed is increased by 1 M as compared to the previous 8/1 14:55. The humidity is treated as described above. With regard to the wind speed, a wind speed rule such as increasing the inclination of the approximate curve by a predetermined angle when rising by 1 M and decreasing the inclination of the approximate curve by a predetermined angle by decreasing 1 M determines the same as the first embodiment along with the humidity rule. The approximate curve thus obtained is changed, and the dry prediction time is determined based on the changed approximate curve. As for the temperature, the temperature rule is set in the same manner as the humidity rule and the wind speed rule, and the approximate curve obtained in the same manner as the first embodiment is changed based on the rule including the temperature rule. The dry prediction time is determined based on the approximate curve. The processing up to the notification to the notification terminal 3 can adopt the processing of the flowchart shown in FIG. 4.

図7に、第3の実施形態に係る乾燥予測システムの構成図を示す。本実施形態に係る乾燥予測システムでは、室内環境センサS1が備えられている。室内環境センサS1は、第1の実施形態や第2の実施形態のセンサクリップ1に設けられ、全体ではセンサクリップ1Aとされている。   FIG. 7 shows a configuration diagram of the dryness prediction system according to the third embodiment. In the dryness prediction system concerning this embodiment, indoor environment sensor S1 is provided. The indoor environment sensor S1 is provided in the sensor clip 1 of the first embodiment or the second embodiment, and is taken as a sensor clip 1A as a whole.

室内環境センサS1は、センサクリップ1Aが室内に置かれているために室内の環境を検出する。室内環境センサS1は、少なくとも温度(室温)、湿度、風速、照度のデータを検出するために、温度検出部(温度センサ)16、湿度検出部(湿度センサ)17、風速検出部(風速センサ)18、照度検出部(照度センサ)19を備えている。   The indoor environment sensor S1 detects the indoor environment because the sensor clip 1A is placed in the room. The indoor environment sensor S1 detects at least data of temperature (room temperature), humidity, wind speed, illuminance, temperature detection unit (temperature sensor) 16, humidity detection unit (humidity sensor) 17, wind speed detection unit (wind speed sensor) An illumination detection unit (illuminance sensor) 19 is provided.

室内環境センサS1において得られた室温、湿度、風速、照度のデータは、データ送信部14からサーバ2Bのデータ受信部21を介してコンピュータ部22Bへ送られる。コンピュータ部22Bのデータ蓄積手段25Bは、水分センサ10から水分量データが得られる毎に水分量データと室内環境データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部20Bへ蓄積する。この結果、データ蓄積部20Bには、水分量データDBと、気象DBの他、室内環境DBが作成される。   The data of the room temperature, humidity, wind speed and illuminance obtained by the indoor environment sensor S1 is sent from the data transmission unit 14 to the computer unit 22B via the data reception unit 21 of the server 2B. The data storage unit 25B of the computer unit 22B stores the moisture data and the indoor environment data in the data storage unit 20B when the moisture content data and the indoor environment data are obtained each time the moisture content data is obtained from the moisture sensor 10. As a result, in the data storage unit 20B, an indoor environment DB is created in addition to the moisture content data DB and the weather DB.

更に、コンピュータ部22Bには、第4の検出手段27−4が備えられている。第4の検出手段27−4は、データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出するものである。また、コンピュータ部22Bに備えられている乾燥時間予測手段28Bは、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第3の検出手段27−3による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第4の検出手段27−4による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測する。   Furthermore, the computer unit 22B is provided with a fourth detection unit 27-4. The fourth detection means 27-4 detects a change in indoor environment data at the time of prediction from the indoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit. Further, the drying time prediction means 28B provided in the computer unit 22B is a detection result by the first detection means 27-1, the second detection means 27-2, and the third detection means 27-3. Based on the outdoor drying time, the indoor drying time is predicted based on the detection results of the first detection means 27-1, the second detection means 27-2, and the fourth detection means 27-4. Do.

以上のように構成されたシステムでは、乾燥時間予測手段28Bが第2の実施形態の乾燥時間予測手段28Aと同様にして気象データを用いて室外乾燥時間を予測する。また、乾燥時間予測手段28Bが第2の実施形態の乾燥時間予測手段28Aが気象データを用いたのと同様にして室内環境データを用いて室外乾燥時間を予測する。   In the system configured as described above, the drying time prediction means 28B predicts the outdoor drying time using meteorological data in the same manner as the drying time prediction means 28A of the second embodiment. Further, the drying time predicting means 28B predicts the outdoor drying time using indoor environment data in the same manner as the drying time predicting means 28A of the second embodiment uses the meteorological data.

例えば、室内環境データである気温、湿度、風速、照度の変化がない場合には、第1の実施形態と同様にして近似曲線を作成し、予測時間を求める。室内環境データである気温、湿度、風速、照度の変化に対しては、第2の実施形態と同様に予め設定されている気温ルール、湿度ルール、風速ルール、照度ルールに基づき、第1の実施形態と同様にして求めた近似曲線の傾きを変更するなどして室内環境データを反映した近似曲線を作成し、これに基づき、室内乾燥時間を予測する。   For example, in the case where there is no change in room temperature data such as air temperature, humidity, wind speed, and illuminance, an approximate curve is created in the same manner as in the first embodiment to obtain a predicted time. For changes in temperature, humidity, wind speed and illuminance, which are indoor environment data, the first implementation based on the temperature rule, humidity rule, wind speed rule and illuminance rule, which are set in advance as in the second embodiment. The approximate curve reflecting the indoor environment data is created by changing the inclination of the approximate curve obtained in the same manner as the form, and the indoor drying time is predicted based on this.

上記のようにして作成された室外乾燥時間(予測時間)と室内乾燥時間(予測時間)とは、図4に示されたフローチャートの処理によって通知端末3へ通知される。また、乾燥完了の通知も図4に示されたフローチャートの処理によってなされる。本実施形態によれば、室外乾燥時間(予測時間)と室内乾燥時間(予測時間)とを知ることができ、外出してから戻るまでの時間を考慮して外干し状態のまま外出するか、室内に干して外出するなど、便利に使うことができる。   The outdoor drying time (estimated time) and the indoor drying time (estimated time) created as described above are notified to the notification terminal 3 by the process of the flowchart shown in FIG. 4. In addition, notification of the completion of drying is also made by the processing of the flowchart shown in FIG. According to the present embodiment, it is possible to know the outdoor drying time (estimated time) and the indoor drying time (estimated time), and leave the room outside in the dry state in consideration of the time from going out to returning. You can use it conveniently by hanging out in the room and going out.

図8に、第4の実施形態に係る乾燥予測システムの構成図を示す。本実施形態に係る乾燥予測システムでは、室外環境センサS2が室外に備えられている。室外環境センサS2は、室内環境センサS1と同じ構成を有するものである。室外環境センサS2には、センサクリップ1Aのアンプ11、A/D変換部12に相当する構成が備えられる。室外環境センサS2に設けられた温度検出部(温度センサ)16、湿度検出部(湿度センサ)17、風速検出部(風速センサ)18、照度検出部(照度センサ)19から得られるデータは、第2の実施形態の気象データに代えて用いる。なお、センサクリップ1Aを2つ用意し、1つを室内に設け室内環境センサS1として機能させ、他の1つを室外に設置して室外環境センサとして用いることもできる。   The block diagram of the drying prediction system which concerns on FIG. 8 at 4th Embodiment is shown. In the dryness prediction system according to the present embodiment, the outdoor environment sensor S2 is provided outdoors. The outdoor environment sensor S2 has the same configuration as the indoor environment sensor S1. The outdoor environment sensor S2 has a configuration corresponding to the amplifier 11 and the A / D converter 12 of the sensor clip 1A. The data obtained from the temperature detection unit (temperature sensor) 16, humidity detection unit (humidity sensor) 17, wind speed detection unit (wind speed sensor) 18, and illuminance detection unit (illuminance sensor) 19 provided in the outdoor environment sensor S2 is the first It replaces with the weather data of 2 embodiment. Alternatively, two sensor clips 1A may be prepared, one may be provided indoors to function as an indoor environment sensor S1, and the other one may be installed outdoors to be used as an outdoor environment sensor.

本実施形態のサーバ2Cに備えられるコンピュータ部22Cのデータ蓄積手段25Cは、水分センサ10から水分量データが得られる毎に水分量データと室内環境データと室外環境データを、データ蓄積部20Cへ蓄積する。この結果、データ蓄積部20Cには、水分量データDBと、室外環境DB、室内環境DBが作成される。コンピュータ部22Cには、第5検出手段27−5が備えられる。第5検出手段27−5は、データ蓄積部20Cに蓄積されている予測時以前の室外環境データから予測時の室外環境データの変化を検出する。   The data storage unit 25C of the computer unit 22C included in the server 2C of the present embodiment stores the moisture content data, the indoor environment data, and the outdoor environment data in the data storage unit 20C each time the moisture content data is obtained from the moisture sensor 10. Do. As a result, a moisture content data DB, an outdoor environment DB, and an indoor environment DB are created in the data storage unit 20C. The computer unit 22C is provided with a fifth detection unit 27-5. The fifth detection means 27-5 detects a change in outdoor environment data at the time of prediction from the outdoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit 20C.

コンピュータ部22Cには、第1の検出手段27−1、第2の検出手段27−2、第4の検出手段27−4、第5の検出手段27−5、乾燥時間予測手段28Cが備えられている。上記乾燥時間予測手段28Cは、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第5の検出手段27−5による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第4の検出手段27−4による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測する。   The computer unit 22C includes a first detection unit 27-1, a second detection unit 27-2, a fourth detection unit 27-4, a fifth detection unit 27-5, and a drying time prediction unit 28C. ing. The drying time predicting means 28C predicts the outdoor drying time based on the detection results of the first detecting means 27-1, the second detecting means 27-2 and the fifth detecting means 27-5. The indoor drying time is predicted based on the detection results of the first detection unit 27-1, the second detection unit 27-2, and the fourth detection unit 27-4.

乾燥時間予測手段28Cが、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第4の検出手段27−4による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測する手法は、上記第3の実施形態において述べたものと同様である。乾燥時間予測手段28Cが、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第5の検出手段27−5による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測する手法は、上記室内乾燥時間を予測する手法と同様にして室外乾燥時間を予測するものである。   A method of predicting the indoor drying time based on the detection results by the first detection unit 27-1, the second detection unit 27-2, and the fourth detection unit 27-4 is provided. This is the same as that described in the third embodiment. A method of predicting the outdoor drying time based on the detection results by the first detection unit 27-1, the second detection unit 27-2, and the fifth detection unit 27-5 is provided. The outdoor drying time is predicted in the same manner as the method of predicting the indoor drying time.

例えば、室外環境データである気温、湿度、風速、照度の変化がない場合には、第1の実施形態と同様にして近似曲線を作成し、予測時間を求める。室外環境データである気温、湿度、風速、照度の変化に対しては、第2の実施形態と同様に予め設定されている気温ルール、湿度ルール、風速ルール、照度ルールに基づき、第1の実施形態と同様にして求めた近似曲線の傾きを変更するなどして室外環境データを反映した近似曲線を作成し、これに基づき、室外乾燥時間を予測する。   For example, when there is no change in outdoor temperature data such as air temperature, humidity, wind speed, and illuminance, an approximate curve is created in the same manner as in the first embodiment to obtain a predicted time. For changes in temperature, humidity, wind speed and illuminance, which are outdoor environment data, the first implementation based on the temperature rule, humidity rule, wind speed rule and illuminance rule, which are set in advance as in the second embodiment. An approximate curve reflecting the outdoor environment data is created by changing the inclination of the approximate curve obtained in the same manner as the mode, and the outdoor drying time is predicted based on this.

上記のようにして作成された室外乾燥時間(予測時間)と室内乾燥時間(予測時間)とは、図4に示されたフローチャートの処理によって通知端末3へ通知される。また、乾燥完了の通知も図4に示されたフローチャートの処理によってなされる。本実施形態によれば、室外乾燥時間(予測時間)と室内乾燥時間(予測時間)とを知ることができ、外出してから戻るまでの時間を考慮して外干し状態のまま外出するか、室内に干して外出するなど、便利に使うことができる。   The outdoor drying time (estimated time) and the indoor drying time (estimated time) created as described above are notified to the notification terminal 3 by the process of the flowchart shown in FIG. 4. In addition, notification of the completion of drying is also made by the processing of the flowchart shown in FIG. According to the present embodiment, it is possible to know the outdoor drying time (estimated time) and the indoor drying time (estimated time), and leave the room outside in the dry state in consideration of the time from going out to returning. You can use it conveniently by hanging out in the room and going out.

なお、本実施形態では、乾燥対象物にセンサクリップ1Aを設けているが、センサクリップ1Aを2つ用意し、1つを室内に設け室内環境センサS1として機能させ、他の1つを室外に設置して室外環境センサS2として用いる場合には、室内に設けたセンサクリップ1Aが設けられた乾燥対象物に関する第1の近似曲線と、室外に設けたセンサクリップ1Aが設けられた乾燥対象物に関する第2の近似曲線を用いて2通りの室外乾燥時間(予測時間)と室内乾燥時間(予測時間)とのペアを得るようにしても良い。この場合に、それぞれの乾燥対象物が乾燥完了まで上記センサクリップ1Aに設けられている場合には、室内に干された乾燥対象物の乾燥完了と、室外に干された乾燥対象物の乾燥完了とが独立して通知されるようにしても良い。   In the present embodiment, although the sensor clip 1A is provided on the object to be dried, two sensor clips 1A are prepared, one is provided indoors to function as the indoor environment sensor S1, and the other one is outdoor. When it is installed and used as the outdoor environment sensor S2, it relates to the first approximate curve regarding the drying object provided with the sensor clip 1A provided indoors and the drying object provided with the sensor clip 1A provided outdoor The pair of outdoor drying time (estimated time) and indoor dry time (estimated time) may be obtained by using the second approximate curve. In this case, when the object to be dried is provided in the sensor clip 1A until the completion of drying, the completion of drying of the object to be dried in the room and the completion of the drying of the object to be dried outside the room And may be notified independently.

図9には、第5の実施形態に係る乾燥予測システムの構成図を示す。本実施形態に係る乾燥予測システムでは、室外環境センサS2を備えるセンサクリップ1Aが室外に備えられている。実施形態のサーバ2Dに備えられるコンピュータ部22Dのデータ蓄積手段25Dは、水分センサ10から水分量データが得られる毎に水分量データと室外環境データを、データ蓄積部20Dへ蓄積する。この結果、データ蓄積部20Dには、水分量データDBと、室外環境DBが作成される。   In FIG. 9, the block diagram of the dryness prediction system based on 5th Embodiment is shown. In the dryness prediction system concerning this embodiment, sensor clip 1A provided with outdoor environment sensor S2 is equipped outdoors. The data storage unit 25D of the computer unit 22D included in the server 2D of the embodiment stores the moisture content data and the outdoor environment data in the data storage unit 20D each time moisture content data is obtained from the moisture sensor 10. As a result, a moisture content data DB and an outdoor environment DB are created in the data storage unit 20D.

コンピュータ部22Dには、第1の検出手段27−1、第2の検出手段27−2、第5の検出手段27−5、乾燥時間予測手段28Dが備えられている。この実施形態では、第4の検出手段27−4が設けられていないので、室内乾燥時間を予測することはない。乾燥時間予測手段28Dは、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第5の検出手段27−5による検出結果に基づき、乾燥時間を予測する。乾燥時間予測手段28Dが、上記第1の検出手段27−1と上記第2の検出手段27−2と上記第5の検出手段27−5による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測する手法は、第4の実施形態と同様である。   The computer unit 22D includes a first detection unit 27-1, a second detection unit 27-2, a fifth detection unit 27-5, and a drying time prediction unit 28D. In this embodiment, since the fourth detection means 27-4 is not provided, the indoor drying time is not predicted. The drying time prediction unit 28D predicts the drying time based on the detection results of the first detection unit 27-1, the second detection unit 27-2, and the fifth detection unit 27-5. A method of predicting the outdoor drying time based on the detection results by the first detection unit 27-1, the second detection unit 27-2, and the fifth detection unit 27-5 is provided. And the fourth embodiment.

上記のようにして作成された室外乾燥時間(予測時間)は、図4に示されたフローチャートの処理によって通知端末3へ通知される。また、乾燥完了の通知も図4に示されたフローチャートの処理によってなされる。本実施形態によれば、室外乾燥時間(予測時間)が室外環境センサS2により得られたデータにより得ることができ、気象データよりも実際に近いデータに基づく乾燥時間予測を行うことができる。   The outdoor drying time (estimated time) created as described above is notified to the notification terminal 3 by the process of the flowchart shown in FIG. 4. In addition, notification of the completion of drying is also made by the processing of the flowchart shown in FIG. According to the present embodiment, the outdoor drying time (prediction time) can be obtained from the data obtained by the outdoor environment sensor S2, and the drying time prediction can be performed based on data that is closer than the weather data.

図10に、第6の実施形態に係る乾燥予測システムの構成図を示す。本実施形態に係る乾燥予測システムでは、第1の実施形態に係る乾燥予測システムの構成に対し、コンピュータ部22Eが第6の検出手段27-6を備えると共に、乾燥時間予測手段28Eは、第1の実施形態の乾燥時間予測機能の他に、この実施形態において特有の八分乾燥予測機能を備えている。この機能は、第1の検出手段27−1と第2の検出手段27−2の検出結果に基づき、八分乾燥時間を予測する機能である。   FIG. 10 shows a configuration diagram of the dryness prediction system according to the sixth embodiment. In the drying prediction system according to the present embodiment, the computer unit 22E includes the sixth detection unit 27-6, and the drying time prediction unit 28E includes the first configuration compared to the configuration of the drying prediction system according to the first embodiment. In addition to the drying time prediction function of the embodiments of the present invention, the eight-minute drying prediction function unique to this embodiment is provided. This function is a function of predicting the eight-minute drying time based on the detection results of the first detection unit 27-1 and the second detection unit 27-2.

第6の検出手段27-6は、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値THより低い八分乾燥閾値を超えているか否かを検出する。ここで、八分乾燥閾値とは、乾燥完了水分閾値THの80%であっても良いが、生乾きであり、アイロンをかけて乾燥完了となる程度の乾燥状態の閾値の意味であり、例えば、乾燥完了水分閾値THの80〜100%の間で選択することができるものとする。選択のために、サーバ2Eに選択用のスイッチを設けることができる。或いは、通知時乾燥状態が、「水分量データ変化が例えば当初の20分の1以下の値となった状態」である場合に、「水分量データ変化が例えば当初の16分の1以下の値となった状態」を八分乾燥閾値としても良く、更に、乾燥完了水分閾値THの80〜100%の間の値で且つ「水分量データ変化が例えば当初の16分の1以下の値となった状態」を八分乾燥閾値としても良い。また、乾燥対象物が「干物」などのように一夜干しとなるときを八分乾燥閾値としても良い。   The sixth detection means 27-6 detects whether or not the water content data obtained at the time of prediction exceeds the eight-minute drying threshold lower than the drying completion water threshold TH. Here, the eight-minute drying threshold may be 80% of the drying completion water threshold TH, but it is raw drying and means a threshold of the drying state to the extent that the ironing is completed and the drying is completed, for example, It is possible to select between 80 and 100% of the dry completion moisture threshold TH. For selection, the server 2E can be provided with a switch for selection. Alternatively, when the notification dry state is "a state in which the moisture content data change has become, for example, a value of 1/20 or less of the initial value", "a moisture content data change has a value of, for example, 1/16 or less of the initial value "The state where it became" may be used as the eight-minute drying threshold, and furthermore, it is a value between 80 and 100% of the drying completion water threshold TH, and "the water content data change becomes, for example, a value of 1/16 or less of the initial value. It is good also as an eight-minute dryness threshold. In addition, when the object to be dried is dried overnight, such as "dried fish", the eight-minute drying threshold may be used.

乾燥時間予測手段28Eの機能中、この実施形態において備えられている第1の検出手段27−1と第2の検出手段27−2の検出結果に基づき、八分乾燥時間を予測する機能による動作を図11のフローチャートを参照して説明する。乾燥予測機能により得られた近似曲線に基づき、前述の通りの八分乾燥閾値を求め(S21)、得られた水分量データの変化量を求めると共に、近似曲線から八分乾燥閾値を超える時を予測し、八分乾燥予測時間を求める(S22)。   During the function of the drying time predicting means 28E, the operation by the function of predicting the eight minutes drying time based on the detection results of the first detecting means 27-1 and the second detecting means 27-2 provided in this embodiment Will be described with reference to the flowchart of FIG. Based on the approximate curve obtained by the drying prediction function, the eight-minute drying threshold as described above is determined (S21), and the amount of change of the obtained water content data is determined, and the time exceeding the eight-minute drying threshold is obtained from the approximate curve. The prediction is made to obtain an eight-minute drying prediction time (S22).

予測時の水分量データが八分乾燥閾値を超えたのかを検出する(S23)。このステップS23においてNOとなると、八分乾燥前と判断し、八分乾燥予測時間を出力して(S24)ステップS21へ戻って処理を続ける。   It is detected whether the water content data at the time of prediction exceeds the eight-minute drying threshold (S23). If NO in this step S23, it is determined that the drying for eight minutes has not been performed, the predicted drying time for eight minutes is output (S24), and the process returns to step S21 to continue the processing.

また、ステップS23においてYESへ分岐すると、八分乾燥完了と判断し、その旨のメッセージを通知端末へ送信して(S25)エンドとなる。本実施形態によれば、乾燥完了以外に、八分乾燥完了と八分乾燥予測時間が通知されるので、ユーザが所望する乾燥状態で乾燥対象物を取り込むことができる。   If the process branches to YES in step S23, it is determined that the drying for eight minutes is completed, a message to that effect is transmitted to the notification terminal (S25), and the process is ended. According to the present embodiment, in addition to the completion of the drying, the eight minutes drying completion and the eight minutes drying predicted time are notified, so that the drying object can be taken in the drying state desired by the user.

本実施形態が有する、第6の検出手段27-6と乾燥時間予測手段28Eによる八分乾燥予測機能は、第2〜第5の実施形態に備えさせても良い。   The eight minutes drying prediction function by the sixth detection means 27-6 and the drying time prediction means 28E, which the present embodiment has, may be included in the second to fifth embodiments.

1、1A センサクリップ
2、2A、2B、2C、2D、2E サーバ
3 通知端末
10 水分センサ
11 アンプ
12 A/D変換部
13 コンピュータ部
14 データ送信部
15 電池部
20、20A、20B、20C、20D データ蓄積部
21 データ受信部
22、22A、22B、22C、22D、22E コンピュータ部
23 データ送信部
25、25B、25C、25D データ蓄積手段
26 気象データ取得手段
27−1 第1の検出手段
27−2 第2の検出手段
27−3 第3の検出手段
27−4 第4の検出手段
27−5 第5の検出手段
27−6 第6の検出手段
28、28A、28B、28C、28D、28E 乾燥時間予測手段
29、29A、29B、29C、29D、29E 予測時間出力制御手段
31 データ受信部
32 データ表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1, 1A sensor clip 2, 2A, 2B, 2C, 2D server 3 notification terminal 10 moisture sensor 11 amplifier 12 A / D conversion part 13 computer part 14 data transmission part 15 battery part 20, 20A, 20B, 20C, 20D Data storage unit 21 Data reception unit 22, 22A, 22B, 22C, 22D, 22E Computer unit 23 Data transmission unit 25, 25B, 25C, 25D Data storage unit 26 Weather data acquisition unit 27-1 First detection unit 27-2 Second detection means 27-3 Third detection means 27-4 Fourth detection means 27-5 Fifth detection means 27-6 Sixth detection means 28, 28A, 28B, 28C, 28D, 28E Drying time Prediction means 29, 29A, 29B, 29C, 29D, 29E predicted time output control means 31 data receiving unit 32 data display unit

Claims (17)

乾燥対象物の水分量データを測定する水分センサと、
予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値を超えているか否かを検出する第1の検出手段と、
予測時以前の比較対象水分量データから予測時に得られた水分量データの変化量を検出する第2の検出手段と、
前記第1の検出手段による検出結果と前記第2の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測する乾燥時間予測手段と、
前記乾燥時間予測手段による予測時間を出力する予測時間出力制御手段と、
を具備することを特徴とする乾燥予測システム。
A moisture sensor that measures moisture content data of the object to be dried;
First detection means for detecting whether or not the water content data obtained at the time of prediction exceeds the drying completion water threshold;
A second detection means for detecting the amount of change of the water content data obtained at prediction time from the comparison target water content data before the prediction time;
Drying time predicting means for predicting a drying time based on a detection result by the first detection means and a detection result by the second detection means;
Prediction time output control means for outputting the prediction time by the drying time prediction means;
A dryness prediction system characterized by comprising.
前記水分センサの設置場所における予測時の気象データをシステム外部から取得する気象データ取得手段と、
水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の気象データから予測時の気象データの変化を検出する第3の検出手段と、
を具備し、
前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測することを特徴とする請求項1に記載の乾燥予測システム。
Weather data acquisition means for acquiring weather data at the time of prediction at the installation location of the moisture sensor from the outside of the system;
A data storage unit that stores water content data each time water content data is obtained from the water content sensor, and meteorological data is stored in the data storage unit when the data is obtained;
Third detection means for detecting a change in meteorological data at the time of prediction from meteorological data before the time of prediction accumulated in the data storage unit;
Equipped with
The drying time according to claim 1, wherein the drying time predicting means predicts the drying time based on detection results by the first detection means, the second detection means, and the third detection means. Forecasting system.
気象データには、少なくとも気温、湿度、風速のデータが含まれていることを特徴とする請求項2に記載の乾燥予測システム。   The dryness forecasting system according to claim 2, wherein the weather data includes at least data of temperature, humidity, and wind speed. 室内環境データを測定する室内環境センサを具備し、
データ蓄積手段は、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと室内環境データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積し、
前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段を具備し、
前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測する、
ことを特徴とする請求項2または3に記載の乾燥予測システム。
Equipped with indoor environment sensor to measure indoor environment data,
The data accumulation means accumulates meteorological data in the data accumulation unit when the moisture amount data and the indoor environment data are acquired each time the moisture amount data is obtained from the moisture sensor,
And fourth detection means for detecting a change in indoor environment data at the time of prediction from room environmental data before the time of prediction accumulated in the data storage unit,
The drying time predicting means predicts the outdoor drying time based on the detection results of the first detecting means, the second detecting means and the third detecting means, and the first detecting means and the first detecting means The indoor drying time is predicted based on the detection results of the second detection means and the fourth detection means,
The dryness prediction system according to claim 2 or 3 characterized by things.
室外環境データを測定する室外環境センサと、
水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと前記室外環境センサにより得られた室外環境データとを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室外環境データから予測時の室外環境データの変化を検出する第5検出手段と、
を具備し、
前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測することを特徴とする請求項1に記載の乾燥予測システム。
An outdoor environment sensor that measures outdoor environment data;
Data storage means for storing weather data in the data storage unit when the moisture content data and the outdoor environment data obtained by the outdoor environment sensor are obtained each time the water content data is obtained from the water sensor;
Fifth detection means for detecting a change in outdoor environment data at the time of prediction from outdoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit;
Equipped with
The drying time according to claim 1, wherein the drying time predicting means predicts the drying time based on detection results by the first detection means, the second detection means, and the fifth detection means. Forecasting system.
環境データには、少なくとも気温、湿度、風速、照度のデータが含まれていることを特徴とする請求項5に記載の乾燥予測システム。   The dryness forecasting system according to claim 5, wherein the environmental data includes at least data of temperature, humidity, wind speed and illuminance. 室内環境データを測定する室内環境センサを具備し、
データ蓄積手段は、水分センサから水分量データが得られる毎に、水分量データと室外環境データと室内環境データをデータ蓄積部へ蓄積し、
前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段を具備し、
前記乾燥時間予測手段は、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測することを特徴とする請求項5または6に記載の乾燥予測システム。
Equipped with indoor environment sensor to measure indoor environment data,
The data storage means stores the moisture content data, the outdoor environment data and the indoor environment data in the data storage unit each time the moisture content data is obtained from the moisture sensor,
And fourth detection means for detecting a change in indoor environment data at the time of prediction from room environmental data before the time of prediction accumulated in the data storage unit,
The drying time predicting means predicts the outdoor drying time based on the detection results of the first detecting means, the second detecting means and the fifth detecting means, and the first detecting means and the first detecting means The drying prediction system according to claim 5 or 6, wherein the indoor drying time is predicted based on the detection results of the second detection unit and the fourth detection unit.
予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値より低い八分乾燥閾値を超えているか否かを検出する第6の検出手段を備え、
前記乾燥時間予測手段は、備えられている検出手段の検出結果に基づき、八分乾燥時間を予測することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の乾燥予測システム。
A sixth detection means for detecting whether the water content data obtained at the time of prediction exceeds the eight-minute drying threshold lower than the drying completion water threshold;
The drying prediction system according to any one of claims 1 to 7, wherein the drying time prediction unit predicts an eight-minute drying time based on a detection result of a detection unit provided.
各センサ中の少なくとも水分センサを備え、乾燥対象物に取り付けられる取付器具と、
各検出手段と、乾燥時間予測手段とを備えるコンピュータ機器と、
を具備することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の乾燥予測システム。
A fixture comprising at least a moisture sensor in each sensor and attached to the object to be dried;
A computer device comprising each detection means and a drying time prediction means;
The drying prediction system according to any one of claims 1 to 8, further comprising:
コンピュータを、
乾燥対象物の水分量データを測定する水分センサから予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値を超えているか否かを検出する第1の検出手段、
予測時以前の比較対象水分量データから予測時に得られた水分量データの変化量を検出する第2の検出手段、
前記第1の検出手段による検出結果と前記第2の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測する乾燥時間予測手段、
前記乾燥時間予測手段による予測時間を出力する予測時間出力制御手段、
として機能させることを特徴とする乾燥予測プログラム。
Computer,
First detection means for detecting whether or not the moisture content data obtained at the time of prediction from the moisture sensor that measures the moisture content data of the drying object exceeds the dryness completion moisture threshold;
A second detection means for detecting the amount of change in the water content data obtained at prediction time from the comparison target water content data before the prediction time;
Drying time prediction means for predicting the drying time based on the detection result by the first detection means and the detection result by the second detection means,
Prediction time output control means for outputting prediction time by the drying time prediction means;
A dry forecasting program characterized in that it functions as.
前記コンピュータを、
前記水分センサの設置場所における予測時の気象データをシステム外部から取得する気象データ取得手段、
水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段、
前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の気象データから予測時の気象データの変化を検出する第3の検出手段、
として機能させ、
前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする請求項10に記載の乾燥予測プログラム。
The computer,
Weather data acquisition means for acquiring weather data at the time of prediction at the installation location of the moisture sensor from the outside of the system,
Data storage means for storing weather data in the data storage unit when the water content data is obtained each time the water content data is obtained from the water content sensor,
Third detection means for detecting a change in meteorological data at the time of prediction from meteorological data before the time of prediction accumulated in the data storage unit;
To act as
The computer functions as the drying time prediction means to predict the drying time based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the third detection means. The drying prediction program according to claim 10.
気象データには、少なくとも気温、湿度、風速のデータが含まれていることを特徴とする請求項12に記載の乾燥予測プログラム。   The drying prediction program according to claim 12, wherein the weather data includes at least data of temperature, humidity, and wind speed. 前記コンピュータを、データ蓄積手段として、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと室内環境データを、取得したときに気象データを、データ蓄積部へ蓄積するように機能させ、
前記コンピュータを、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段として機能させ、
前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第3の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測するように機能させる、
ことを特徴とする請求項11または12に記載の乾燥予測プログラム。
The computer functions as data storage means to store water content data and indoor environment data each time water content data is obtained from the water sensor, and to store meteorological data in the data storage unit when it is obtained,
The computer is caused to function as fourth detection means for detecting a change in indoor environment data at the time of prediction from room environmental data before the time of prediction stored in the data storage unit,
The outdoor drying time is predicted based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the third detection means, using the computer as the drying time prediction means, and the first detection. Function to predict the indoor drying time based on the detection result by the means, the second detection means, and the fourth detection means
The drying prediction program according to claim 11 or 12, characterized in that:
前記コンピュータを、水分センサから水分量データが得られる毎に水分量データと前記室外環境センサにより得られた室外環境データとを、データ蓄積部へ蓄積するデータ蓄積手段として機能させ、
前記コンピュータを、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室外環境データから予測時の室外環境データの変化を検出する第5検出手段として機能させ、
前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする請求項10に記載の乾燥予測プログラム。
Causing the computer to function as data storage means for storing in the data storage unit the moisture content data and the outdoor environment data obtained by the outdoor environment sensor each time moisture content data is obtained from the moisture sensor;
The computer is caused to function as a fifth detection unit that detects a change in outdoor environment data at the time of prediction from outdoor environment data before the time of prediction stored in the data storage unit,
The computer functions as the drying time predicting means to predict the drying time based on the detection results of the first detection means, the second detection means, and the fifth detection means. The drying prediction program according to claim 10.
環境データには、少なくとも気温、湿度、風速、照度のデータが含まれていることを特徴とする請求項14に記載の乾燥予測プログラム。   The drying prediction program according to claim 14, wherein the environmental data includes at least data of temperature, humidity, wind speed and illuminance. 前記コンピュータを、データ蓄積手段として、水分センサから水分量データが得られる毎に、水分量データと室外環境データと室内環境センサにより測定された室内環境データをデータ蓄積部へ蓄積するように機能させ、
前記コンピュータを、前記データ蓄積部に蓄積されている予測時以前の室内環境データから予測時の室内環境データの変化を検出する第4の検出手段として機能させ、
前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第5の検出手段による検出結果に基づき、室外乾燥時間を予測すると共に、前記第1の検出手段と前記第2の検出手段と前記第4の検出手段による検出結果に基づき、室内乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする請求項14または15に記載の乾燥予測プログラム。
The computer functions as a data storage unit to store moisture content data, outdoor environment data, and indoor environment data measured by the indoor environment sensor in a data storage unit each time moisture content data is obtained from the moisture sensor. ,
The computer is caused to function as fourth detection means for detecting a change in indoor environment data at the time of prediction from room environmental data before the time of prediction stored in the data storage unit,
The outdoor drying time is predicted based on the detection result of the first detection means, the second detection means, and the fifth detection means, with the computer as the drying time prediction means, and the first detection The drying prediction program according to claim 14 or 15, wherein the drying prediction program functions to predict the indoor drying time based on the detection result by the means, the second detection unit, and the fourth detection unit.
前記コンピュータを、予測時に得られた水分量データが乾燥完了水分閾値より低い八分乾燥閾値を超えているか否かを検出する第6の検出手段として機能させ、
前記コンピュータを、前記乾燥時間予測手段として、備えられている検出手段の検出結果に基づき、八分乾燥時間を予測するように機能させることを特徴とする請求項10乃至16のいずれか1項に記載の乾燥予測プログラム。
The computer is caused to function as a sixth detection means for detecting whether the water content data obtained at the time of prediction exceeds an eight-minute drying threshold lower than the drying-completed water threshold,
17. The computer according to any one of claims 10 to 16, characterized in that the computer functions as the drying time predicting means to predict an eight-minute drying time based on the detection result of the detecting means provided. Dry forecasting program described.
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