JP2020156932A - 洗濯乾燥予測装置、洗濯乾燥予測方法、洗濯乾燥予測用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】洗濯物の材質や厚みなどの条件によらずに、乾燥時間を予測する。【解決手段】基準変化量閾値Ｍ、基準時間間隔Ｎ、基準乾燥前半時間Ｘ、基準乾燥後半時間Ｙを含む洗濯乾燥予測に用いる基準値情報が記憶されたデータ記憶部３０３を備え、前記乾燥度合値センサから乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが得られると、現時点の乾燥度合値が前記乾燥完了閾値以上であるかに基づき乾燥完了を検出する乾燥完了検出手段８１と、前記乾燥度合曲線について、前記基準変化量閾値Ｍ以上となる時点である変化点を検出して、前記乾燥予測すべき洗濯物の洗濯開始時から前記変化点までの時刻を示す変化点通過時間ｃｈｇを求める変化点通過時間検出手段８２と、前記乾燥完了検出手段８１による検出結果と、前記変化点通過時間検出手段８２による検出結果とを用い、乾燥予測時間を算出する乾燥予測時間算出手段８３とを具備する。【選択図】図３

Description

この発明は、洗濯乾燥予測装置、洗濯乾燥予測方法、洗濯乾燥予測用プログラムに関するものである。

従来の洗濯乾燥に関する予測やスケジュールを得ることができるものとして、使用可能な複数の乾燥手段の単位時間当たりの消費エネルギー、各乾燥手段乾燥能力情報を有する乾燥能力テーブルと、入出力手段を用いて取得した乾燥開始時刻及び乾燥完了時刻を記憶する記憶部と、時刻情報を取得するタイマと、乾燥能力情報と前記乾燥開始時刻と前記乾燥完了時刻とに基づいて洗濯乾燥のスケジュールを生成するスケジュール決定部とを備えたシステムが特許文献１に記載されている。

この特許文献１に記載のシステムは、更に、天候情報取得部と、各乾燥手段の乾燥能力を取得する乾燥能力取得部とを備えており、上記スケジュール決定部は、乾燥完了時刻までに最も少ないエネルギーで洗濯物を乾燥できるように乾燥手段を組み合わせてスケジュールを作成するものである。

特許文献２には、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と共に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衣類の乾燥状態予測プログラムが開示されている。このプログラムでは、洗濯物データベースに格納した衣類の属性と、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。

特許文献３には、洗濯物の水分量データと洗濯物データと環境データ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が開示されている。この乾燥時間データ作成装置は、データの入出力を行うユーザーインターフェイス装置と共に洗濯物乾燥時間推測システムを構成する。上記乾燥時間データ作成装置は、水分量データを受信するデータ受信手段と、水分量データと洗濯物データと環境データから洗濯物の乾燥時間を計算する乾燥時間演算手段を備えている。また、上記ユーザーインターフェイス装置は、洗濯物データベースを備え、ユーザーが洗濯物データと環境データを入力するためのデータ入力手段と、乾燥時間を表示するための乾燥時間表示手段と、ディスプレイを備えている。

特許文献４には、洗濯物等の乾燥対象物の乾燥タイミングを高精度に予測、報知することができる乾燥予測装置が開示されている。この乾燥予測装置は、乾燥対象物の重量と上記乾燥対象物を干している場所の気象情報とに基づいて、上記乾燥対象物の乾燥タイミングを予測する予測部と、前記予測の結果を通知する通知部と、を備える。

乾燥予測部は、洗濯物を干す際に洗濯物を掛けるための器具であり、例えば、衣服を掛けるハンガーの形状である吊り具を備える。吊り具は、電源、給電部、衛星受信部、検出部、制御部、通信部、アンテナを備える。吊り具の位置情報と、ＱＺＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信部から取得した吊り具の位置における気象情報と、外部環境情報及び洗濯物状態情報と、吊り具の位置における天気の変化の予測情報とに基づいて、吊り具に掛けられている洗濯物の洗濯物乾燥時刻ｔｘを予測する。なお、乾燥予測部は、洗濯物乾燥時刻ｔｘを予測する際に、より正確に洗濯物乾燥時刻ｔｘを予測するために補正を行う。

特許文献５には、従来の構成のものは、静止している被検知物の水分絶対量を一時点の計測だけで水分量の計測する原理のものであるから、衣類乾燥機の乾燥終了検知などに用いるには、構成が複雑で高価なものになるという課題を有しているとして、これらを解決する衣類乾燥機が提案されている。この衣類乾燥機は、受光手段を用いて衣類の水分量を判別する。即ち、水分を含むことにより反射光が減衰するため、乾燥率が低いほど山が低くなったヒストグラムが得られる。従って、ヒストグラムの形状を判別すれば、衣類の水分量が判別できる。ヒストグラムを判別する信号処理方法の一例として、ヒストグラムの面積または、面積を総頻度数で割った平均値を算出する方法があるとしている。つまり、乾燥率の高い乾燥した衣類では平均値が大きくなり、乾燥率の低い濡れた衣類では平均値が大きくなる。サンプリングした受光出力値の分散値を算出すれば、衣類の乾燥率の高低が判別できる。受光手段の受光出力の時間変化を使って検出を行うことで、１つの受光手段だけの構成で、乾燥終了や規定の乾燥率までの所要時間や布量判定ができるとしている。

特開２００６−２９６９９３号公報 特開２００８−１９４１５３号公報 特開２０１６−４９４２１号公報 特開２０１８−１３４１４３号公報 特開平１０−２９０８９８号公報

本発明は、洗濯物の材質や厚みなどの条件によらずに、乾燥時間を予測することができる洗濯乾燥予測装置、洗濯乾燥予測方法、洗濯乾燥予測用プログラムを提供することを目的とする。

実施形態に係る洗濯乾燥予測装置は、洗濯物の乾燥度合値を検出する乾燥度合値センサにより得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線についての所定の変化量を示す基準変化量閾値Ｍ、前記変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎ、洗濯の開始から前記乾燥度合曲線が前記所定変化量となる時点である基準変化点までの時間を示す基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す基準乾燥後半時間Ｙを含む洗濯乾燥予測に用いる基準値情報が記憶されたデータ記憶部を備え、前記乾燥度合値センサから乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが得られると、現時点の乾燥度合値が前記乾燥完了閾値以上であるかに基づき乾燥完了を検出する乾燥完了検出手段と、前記基準値情報と、前記乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データとに基づき、前記洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線について、前記基準変化量閾値Ｍ以上となる時点である変化点を検出して、前記乾燥予測すべき洗濯物の洗濯開始時から前記変化点までの時刻を示す変化点通過時間ｃｈｇを求める変化点通過時間検出手段と、前記乾燥完了検出手段による検出結果と、前記変化点通過時間検出手段による検出結果とに基づき、前記乾燥予測すべき洗濯物の乾燥予測時間を算出する乾燥予測時間算出手段とを具備することを特徴とする。

本発明の第１の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置を用いて構成した洗濯支援システムの構成図。 本発明の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置による洗濯乾燥予測に用いる乾燥度合曲線を示す図。 本発明の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置を構成するコンピュータの構成を示す図。 本発明の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置による基準値情報算出の処理を示すフローチャート。 本発明の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置による基準値情報算出の処理を示すフローチャート。 本発明の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置による乾燥予測処理を示すフローチャート。 本発明の第２の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置を用いて構成した洗濯支援システムの構成図。 本発明の第２の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置が用いる基準値情報が区分されて格納されたテーブル内容を示す図。

以下添付図面を参照して、本発明に係る洗濯乾燥予測装置、洗濯乾燥予測方法、洗濯乾燥予測用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、本発明の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置を用いて構成した洗濯支援システムの構成図が示されている。この洗濯支援システムは、洗濯物を乾燥する場所として例えば乾燥室１００を備える。この乾燥室１００は一例に過ぎず、屋外やベランダ等などでも良いことは勿論である。この洗濯支援システムは、乾燥室１００以外に、サーバ３００、洗濯支援デバイス４００、中継デバイス２００を備える。

乾燥室１００には、換気装置１０１、温風装置１０２を備えていることが洗濯乾燥の環境を一定化させる観点から望ましいが、特にこれらは備えられていなくとも良い。乾燥室１００には、乾燥度合値センサ１０３が付設されている。乾燥度合値センサ１０３は、洗濯物１０４の乾燥度合値を検出するものであり、洗濯物１０４に接触し或いは洗濯物１０４を挟むなどしてそのインピーダンスなどを乾燥度合値とするものなどを採用することができる。乾燥度合値センサ１０３は、洗濯物１０４の乾燥度合値を検出できれば、光や画像を用いるものであっても良い。また、乾燥度合値センサ１０３は、１つの洗濯物１０４に関する乾燥度合値を検出するものとする。乾燥度合値センサ１０３には送信器１０５が接続され、送信器１０５は乾燥度合値センサ１０３により得られた乾燥度合値データを送信する。乾燥度合値センサ１０３と送信器１０５は、セットで設けられ、１セット以上設けることができる。

中継デバイス２００は、乾燥度合値センサ１０３から送られた乾燥度合値データをサーバ３００まで送る中継施設である。従って、中継デバイス２００は物理的に１個でなくとも良い。中継デバイス２００には、受信部２０１と、受信部２０１に接続される送信部２０２が備えられている。受信部２０１において乾燥度合値センサ１０３から送られた乾燥度合値データを受信し、増幅するなどして送信部２０２へ送出し、送信部２０２からサーバ３００へ送信する。

サーバ３００は、１台以上のサーバにより構成されるクラウドと称される構成を採用することができる。サーバ３００には、送受信部３０１、乾燥予測管理部３０２、データ記憶部３０３、洗濯乾燥予測装置３１０を備える。送受信部３０１は、中継デバイス２００及び洗濯支援デバイス４００との間でデータ等の送受を行うものである。乾燥予測管理部３０２は、中継デバイス２００から到来する乾燥度合値データをデータ記憶部３０３へ記憶し、乾燥度合値データの到来を洗濯乾燥予測装置３１０へ通知し、洗濯乾燥予測装置３１０から送られたデータ等を送受信部３０１から洗濯支援デバイス４００へ送信する。

データ記憶部３０３は、乾燥予測管理部３０２によって格納された乾燥度合値データや洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を記憶する。この基準値情報はシステムが起動される前にデータ記憶部３０３に記憶されていても良く、或いは、洗濯支援デバイス４００がシステム起動後に算出して記憶するようにしても良い。洗濯支援デバイス４００は、サーバなどにより構成されるコンピュータであることができる。洗濯乾燥予測装置３１０は、データ記憶部３０３に記憶されている洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を用いて乾燥予測すべき洗濯物の乾燥予測時間を算出して乾燥予測管理部３０２へ送り、洗濯支援デバイス４００へ送信させるものである。

また、本実施形態では洗濯支援デバイス４００は、乾燥予測管理部３０２によってデータ記憶部３０３に記憶された中継デバイス２００を経由して到来する乾燥度合値データを用いて、洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を算出し、これをデータ記憶部３０３に記憶するものとする。

次に、本実施形態における洗濯乾燥予測の原理について説明する。洗濯物１０４の乾燥度合値を検出する乾燥度合値センサ１０３により得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線は、概ね図２に示されるように変化する。この図では、縦軸に乾燥度合値ＡＤ（ｔ）をとり、横軸を時間軸としている。乾燥度合曲線は、洗濯物１０４の乾燥開始から暫くは概ねフラットであり、急に傾きが生じる点である変化点を経て、乾燥度合値ＡＤ（ｔ）が大きくなりながら時間経過して、ある時点から再び概ねフラットとなる。

洗濯物１０４の乾燥開始から上記変化点までを乾燥前半時間ｘと称し、上記変化点から乾燥度合値ＡＤ（ｔ）が大きくなりながら時間経過して、再び概ねフラットとなるときの乾燥度合値ＡＤ（ｔ）を乾燥完了閾値ｄｒｙ＿ＡＤと称する。上記変化点から乾燥完了値ｄｒｙ＿ＡＤとなるまでの時間を乾燥後半時間ｙと称する。乾燥度合値ＡＤ（ｔ）が最初に乾燥完了閾値ｄｒｙ＿ＡＤ以上となるまでの時間を乾燥完了時間ｄｒｙ＿ｔと称する。

以上の情報を得ることができれば、乾燥時間予測は可能である。しかしながら、洗濯物１０４は材質や厚みが異なり、温度や湿度などの環境データが異なる。そこで、洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を求めて、基準値情報を用いて乾燥予測を行う。

基準値情報は、洗濯物の乾燥度合値を検出する乾燥度合値センサにより得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線についての所定の変化量を示す基準変化量閾値Ｍである。また、基準値情報は、上記変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎである。また、基準値情報は、洗濯の開始から上記乾燥度合曲線が上記所定変化量となる時点である基準変化点までの時間を示す基準乾燥前半時間Ｘである。また、基準値情報は、上記基準変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す基準乾燥後半時間Ｙである。基準値情報は、上記を含むものである。

本実施形態に係る洗濯乾燥予測装置３１０を構成するコンピュータ８０は、図３に示すように、基準値情報算出手段３１を備える。基準値情報算出手段３１は、上記基準値情報を、上記乾燥度合値センサ１０３により得られた複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線を用いて算出するものである。即ち、この基準値情報算出手段３１による処理は、データ記憶部３０３に乾燥度合値データが所定程度蓄積された以降に行うものである。

基準値情報算出手段３１は、変化量算出手段３２、候補変化点検出手段３３、候補乾燥前半時間算出手段３４、候補乾燥後半時間算出手段３５を備えている。変化量算出手段３２は、複数（ｉ＝１，２，・・・，ｋ）の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データから一の時系列データを一つずつ順次取り出し、この取り出された時系列データにより構成される乾燥度合曲線について変化量を、検出する時間間隔を複数の候補時間間隔ｎを適用して求めるものである。ここに、ｎは、自然数１、２、３、・・・であり、最大値は適宜決定されるもので例示に過ぎず、本実施形態では、１０とする。即ち、ｎ＝１、２、３、・・・、１０である。

候補変化点検出手段３３は、上記で求めた変化量を複数の変化量閾値ｍで評価してそれぞれの変化量閾値ｍ以上となる候補変化点を全て求めるものである。ｍは、自然数１、２、３、・・・であり、最大値は適宜決定されるもので例示に過ぎず、本実施形態では、１０とする。即ち、ｍ＝１、２、３、・・・、１０である。

候補乾燥前半時間算出手段３４は、上記全ての候補変化点について、洗濯開始からの時間である候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）を求めるものである。候補乾燥後半時間算出手段３５は、上記候補変化点を全て用いて、上記候補変化点から上記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）を求めるものである。

上記変化量算出手段３２、候補変化点検出手段３３、候補乾燥前半時間算出手段３４、候補乾燥後半時間算出手段３５による処理動作を図４に示すフローチャートを参照して説明する。データ記憶部３０３に蓄積された複数（ｉ＝１，２，・・・，ｋ）の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データから一の時系列データ（１洗濯物ごと）を取り出し（Ｓ１１）、乾燥度合値ＡＤ（ｔ）が最初に乾燥完了値ｄｒｙ＿ＡＤ以上となるまでの時間を乾燥完了時間ｄｒｙ＿ｔを求める（Ｓ１２）。

以上の処理により、データ記憶部３０３に蓄積された全ての洗濯物の乾燥度合値の時系列データ（ｉ個のデータ）から、それぞれの乾燥完了時間ｄｒｙ＿ｔが求まる。次に、候補変化点を求める（Ｓ１３）。処理を行っている乾燥度合値の時系列データにおける処理位置（処理時点）における乾燥度合値をＡＤ（ｔ）とする。
データ記憶部３０３に蓄積された過去の乾燥度合値ＡＤ（ｔ）の測定結果のｉ件目の乾燥度合値ＡＤ（ｔ）の測定結果の経過時間ｔにおける乾燥度合値ＡＤ（ｔ）をＡＤ_i（ｔ）とする（ｉ＝１，２，・・・，ｋ）。
データ記憶部３０３に蓄積された過去の乾燥度合値ＡＤ（ｔ）の測定結果のｉ件目のＡＤ_i（ｔ）が乾燥終了とみなす乾燥度合値ＡＤ（ｔ）である乾燥完了値ｄｒｙ＿ＡＤ(規定値1000など)以上となる最初(最小)の経過時間である乾燥完了時間ｄｒｙ＿ｔ_iを次式により求める。

ＡＤ_i（ｔ）とそのｎ分前の乾燥度合値ＡＤ_i（ｔ−ｎ）における平均変化量ｇ_i（ｔ，ｎ）を、次式により求める。

このｇ_i（ｔ，ｎ）の点が候補変化点である。

ここで、ｎ＝１、２、３、・・・、１０であり、ｍ＝１、２、３、・・・、１０であるから、候補変化点はｎとｍの組合せだけ得られる。次に、候補乾燥前半時間ｘと候補乾燥後半時間ｙを求める（Ｓ１４）。

また、ｇ_i（ｔ，ｎ）がｍ以上となる最初の経過時間である候補変化点については、洗濯開始時から候補変化点までの候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）は、

から求められる。
ｘ_i（ｎ，ｍ）からｄｒｙ＿ｔ_iまでの経過時間である候補乾燥前半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）を次式により求める。

以上の処理により、（ｎ，ｍ）の組み合わせごとのｘ_i（ｎ，ｍ）とｙ_i（ｎ，ｍ）が求まる。
これをｋ件目まで繰り返す。

基準値情報算出手段３１は、上記候補時間間隔ｎと上記変化量閾値ｍと上記候補乾燥前半時間ｘと上記候補乾燥後半時間ｙとを用いて、上記基準変化量閾値Ｍ、上記基準時間間隔Ｎ、上記基準乾燥前半時間Ｘ、上記基準乾燥後半時間Ｙを求める。上記を実現するため、基準値情報算出手段３１は更に、図３に示すように、選択手段３６を具備している。

選択手段３６は、（ｎ，ｍ）の組み合わせ毎に、候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）と候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）の最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を求めると共に、乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を

として求める。このように選択手段３６は、候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）と候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）の最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））から、乾燥完了までの最大値であるＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を選択する。
上記において求められる乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）はｉ個あるので、ｉ個の乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）の中で最小のＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）をＭＩＮ（ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ））として求める。
ただし、ＭＩＮ（ＷＯＲＳＴ（ｎ，Ｍ））が複数ある場合、最小のＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））である、ＭＩＮ（ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ）））を求め、更に、ＭＩＮ（ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ）））が複数ある場合、最小のｎであるＭＩＮ（ｎ）を求め、更に、ＭＩＮ（ｎ）が複数ある場合、最小のｍであるＭＩＮ（ｍ）を求める。

基準値情報算出手段３１は、このようにして求めた、ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））とから、洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線についての所定の変化量を示す基準変化量閾値Ｍ、前記変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎ、洗濯の開始から前記乾燥度合曲線が前記所定変化量となる時点である基準変化点までの時間を示す基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す基準乾燥後半時間Ｙを、
Ｎ：ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）のｎ
Ｍ：ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）のｍ
Ｘ：ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）のＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））
Ｙ：ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）のＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））
として決定する。

上記選択手段３６と、上記選択手段３６の処理を受けた基準値情報算出手段３１による処理動作を図５に示すフローチャートを参照して説明する。まず、（ｎ，ｍ）の組み合わせ毎に、候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）と候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）の最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を求める（Ｓ２１）。

次に、ステップＳ２１において求めた最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））とから、乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を求める（Ｓ２２）。この最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を求める式は、上記の式５である。

次に、このようにして求めた、ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）と、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））とから、ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）のｎをＮとし、ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）のｍをＭとし、ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を構成するＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））をＸとし、ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を構成するＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））をＹとし、これらを基準値情報としてデータ記憶部３０３へ記憶する（Ｓ２３）。これら基準値情報は、乾燥予測に用いられる。なお、データ記憶部３０３に記憶されている洗濯物の時系列データ数が所定数（例えば、５件）より少ない場合には、上記のように基準値情報を求めることはせずに、デフォルトの基準値情報をデータ記憶部３０３に記憶しておき、乾燥予測に用いることもできる。

コンピュータ８０は、図３に示されるように、乾燥完了検出手段８１、変化点通過時間検出手段８２、乾燥予測時間算出手段８３を有している。乾燥完了検出手段８１は、上記乾燥度合値センサ１０３から乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが得られると、現時点の乾燥度合値が上記乾燥完了閾値以上であるかに基づき乾燥完了を検出するものである。

変化点通過時間検出手段８２は、上記基準値情報と、上記乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データとに基づき、上記洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線について、上記基準変化量閾値Ｍ以上となる時点である変化点を検出して、上記乾燥予測すべき洗濯物の洗濯開始時から前記変化点までの時刻を示す変化点通過時間ｃｈｇを求めるものである。

乾燥予測時間算出手段８３は、上記乾燥完了検出手段８１による検出結果と、上記変化点通過時間検出手段８２による検出結果とに基づき、上記乾燥予測すべき洗濯物の乾燥予測時間を算出するものである。

以下に、上記乾燥完了検出手段８１、変化点通過時間検出手段８２、乾燥予測時間算出手段８３による乾燥予測処理動作を図６に示すフローチャートを参照して説明する。このフローチャートは、１つの洗濯物に関する処理を示している。動作がスタートとなり、乾燥完了フラグと変化点検出フラグをリセットし（Ｓ３１）、乾燥度合値センサから乾燥予測すべき洗濯物の乾燥度合値の時系列データが到来したかを検出する（Ｓ３２）。時系列データが到来すると、乾燥完了フラグの状態を検出する（Ｓ３３）と共に変化点検出フラグの状態を検出する（Ｓ３４）。当初においては、乾燥完了フラグも変化点検出フラグもリセット状態であろうことから、ステップＳ３５へ進むこととなる。

ステップＳ３５においては、乾燥完了の検出を行う。つまり、現時点の乾燥度合値が乾燥完了閾値ｄｒｙ＿ＡＤ以上となったかを検出し（Ｓ３５）、乾燥完了状態であるか否か判定する（Ｓ３６）。この結果、乾燥完了状態であると判定されると、乾燥完了フラグをセット状態とし、乾燥予測時間をゼロとして報知する（Ｓ３７）。このステップＳ３７を終了した後には、ステップＳ３２へ戻って処理を続ける。

ステップＳ３６において、乾燥完了状態ではないと判定されると、変化点の検出処理を行う（Ｓ３８）。具体的には、現時点の時刻をｔとし、現時点の乾燥度合値をＡＤ（ｔ）とし、基準値情報として変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎを用いることにより変化量ｇ（ｔ）は、
ｇ（ｔ）＝（ＡＤ（ｔ）−ＡＤ（ｔ−Ｎ））／Ｎ・・・・（式６）
となる。

変化点は、上記式６の値を基準変化量閾値Ｍで評価し、ｇ（ｔ）≧Ｍとなっているか否かにより変化点を検出できたか否かを判定する（Ｓ３９）。ｇ（ｔ）≧Ｍとなっていなければ、ＮＯへ分岐し、基準乾燥前半時間Ｘと基準乾燥後半時間Ｙを用いて、乾燥時間として（Ｘ＋Ｙ−ｔ）を作成し、この（Ｘ＋Ｙ−ｔ）を乾燥予測時間として報知する（Ｓ４１）。この（Ｘ＋Ｙ−ｔ）が０以下であれば、０を乾燥予測時間とする。このステップＳ４１を終了した後には、ステップＳ３２へ戻って処理を続ける。

また、ステップＳ３９において変化点を検出できたと判定されると、変化点検出フラグをセット状態に遷移させて、変化点を検出できた時点を変化点通過時点ｃｈｇとして検出し、この変化点通過時点ｃｈｇを保持する（Ｓ４２）。次に、この変化点通過時点ｃｈｇと基準乾燥後半時間Ｙとを用いて乾燥時間として（Ｙ−（ｔ−ｃｈｇ））を作成し、この（Ｙ−（ｔ−ｃｈｇ））を乾燥予測時間として報知する（Ｓ４３）。この（Ｙ−（ｔ−ｃｈｇ））が０以下であれば、０を乾燥予測時間とする。このステップＳ４３を終了した後には、ステップＳ３２へ戻って処理を続ける。

上記ステップＳ３７、ステップＳ４１、ステップＳ４３における報知により洗濯支援デバイス４００が報知を受けて表示部４０２へ乾燥予測時間を表示する。洗濯支援デバイス４００は、例えばスマートフォン、携帯電話機、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などによって構成することができる。この洗濯支援デバイス４００は、入力送受信部４０１、表示部４０２、コントロール部４０３を備える。

入力送受信部４０１から入力を行って洗濯乾燥予測のサービスをサーバ３００へ要求することができる。この洗濯乾燥予測のサービスを最初に行う場合には、洗濯支援デバイス４００のアドレスと、乾燥度合値センサ１０３の識別情報（乾燥度合値センサ１０３が複数であるときには、それらの識別情報）などを入力してサービスの申し込みをすることができ、これらの情報はサーバ３００において記憶される。

乾燥度合値センサ１０３から乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データがサーバ３００へ到来したときに、サーバ３００は上記の如く予測を行って、予測時間を報知する。この場合に、上記において記憶されているサービスの申し込み情報が活用され、複数の乾燥度合値センサ１０３から乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが到来しているときには、これら複数の洗濯物に関する乾燥時間を予測して、一括して或いは離散的に報知を行うことができる。報知の形態は、電子メールによるサービスの形態を採っても良い。また、１つの洗濯物に関する乾燥時間を予測は、乾燥度合値センサ１０３の識別情報と共に報知するようにし、何れの洗濯物がどれくらいで乾燥するかユーが知り得るようにすることができる。

以上の通り、本実施形態によれば、洗濯物の乾燥度合値を検出する数多くの乾燥度合値センサにより得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線を用いて洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を求め、これを用いて洗濯乾燥予測を行うので、洗濯物の材質や厚みなどの条件によらずに、乾燥時間を予測することができる。

なお、本実施形態においては、洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を求めて、その後に保持して予測に用いるものとしたが、洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を他のシステムにおいて算出し、これをデータ記憶部３０３へ記憶して用いるようにしても良い。

次に、第２の実施形態に係る洗濯乾燥予測装置を説明する。図７には、本実施形態に係る洗濯乾燥予測装置を用いて構成した洗濯支援システムの構成図が示されている。この洗濯支援システムの構成は、基本的に図１に示した洗濯支援システムの構成と同一である。外形上で異なっているのは、洗濯乾燥場所の環境センサ５０１が乾燥室１００に設けられている点を挙げることができる。環境センサ５０１は、温度センサ、湿度センサ、風量（或いは風速）センサ、気圧センサの内、少なくとも温度センサと湿度センサから構成される。環境センサ５０１には、送信器５０２が接続されており、送信器５０２は環境センサ５０１により得られた温度、湿度、風量（或いは風速）、気圧などの場所環境情報を中継デバイス２００を経由してサーバ３００へ送る。

また、洗濯乾燥場所の周辺の環境情報を収集する周辺環境情報取得装置６００からサーバ３００が周辺環境情報を送受信部３０１にて受信するように構成されている。洗濯乾燥場所の周辺とは、洗濯乾燥場所を中心とする例えば半径１Ｋｍのエリアの範囲とし、周辺環境情報取得装置６００は気象情報等を提供してくれる業者の端末などとすることができる。周辺環境情報取得装置６００からは、湿度や温度、風量（或いは風速）、気圧などやその時の天気（晴れ、雨、曇り等）の環境情報が提供される。

乾燥予測管理部３０２Ａは、中継デバイス２００から到来する乾燥度合値データを場所環境情報及び周辺環境情報と共にデータ記憶部３０３Ａへ記憶する。洗濯乾燥予測装置３１０Ａは、第１の実施形態の洗濯乾燥予測装置３１０と同様に基準値情報を算出する。算出した基準値情報をデータ記憶部３０３Ａへ記憶する際に、洗濯乾燥場所の少なくとも気温、湿度を含む場所環境情報と、洗濯乾燥場所の周辺環境情報に応じて区分して記憶する。例えば、基準値情報を図８に示すように区分したテーブルとして記憶することができる。図８のテーブルにおける基準値情報ＪＡ、ＪＢ、ＪＣ、・・・は、異なる値の基準値情報を含むものである。このテーブルでは、周辺環境情報に天気に係る環境情報が含まれていないが、含まれていても良いことは勿論である。

本実施形態では、乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データと共に場所環境情報を取り込み、更に、この取込時に洗濯乾燥場所の周辺環境情報を取り込む。このときにおけるこれらの環境情報を、乾燥予測時場所環境情報と乾燥予測時周辺環境情報と称する。上記乾燥完了検出手段８１、上記変化点通過時間検出手段８２、上記乾燥予測時間算出手段８３は、乾燥予測時場所環境情報と乾燥予測時周辺環境情報に対応する区分の基準値情報を用いて処理を行う。つまり、図８に示したテーブルにおける場所環境情報の範囲に乾燥予測時場所環境情報があり、周辺環境情報の範囲に乾燥予測時周辺環境情報がある、区分の基準値情報を選択して乾燥予測を行う。本実施形態によれば、乾燥予測時場所環境情報と乾燥予測時周辺環境情報応じて、対応する区分の基準値情報を選択して乾燥予測を行うので、採用する基準値情報として適切なものを選択することができ、予測の精度を向上させることが期待できる。

なお、本実施形態においては、基準値情報を求めて区分したテーブルを作成し、その後に保持して予測に用いるものとしたが、洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を他のシステムにおいて算出し区分したテーブル等の形態とし、これをデータ記憶部３０３Ａへ記憶して用いるようにしても良い。また、本実施形態においても第１の実施形態においても、中継デバイス２００を備えているが、この中継デバイス２００は必ずしも設けられていなくとも良い。

本実施形態によっても、洗濯物の材質や厚みなどの条件によらずに、乾燥時間を予測することができる。しかも、本実施形態では、乾燥予測時場所環境情報と乾燥予測時周辺環境情報応じて、対応する区分の基準値情報を選択して乾燥予測を行うので、異なる洗濯乾燥の場所の環境条件に応じて適切な基準値情報を選択して予測が行われ、より高精度な予測へとつなげることができる。

３１ 基準値情報算出手段
３２ 変化量算出手段
３３ 候補変化点検出手段
３４ 候補乾燥前半時間算出手段
３５ 候補乾燥後半時間算出手段
３６ 選択手段
８０ コンピュータ
８１ 乾燥完了検出手段
８２ 変化点通過時間検出手段
８３ 乾燥予測時間算出手段
１００ 乾燥室
１０３ 乾燥度合値センサ
１０４ 洗濯物
１０５ 送信器
２００ 中継デバイス
２０１ 受信部
２０２ 送信部
３００ サーバ
３０１ 送受信部
３０２ 乾燥予測管理部
３０２Ａ 乾燥予測管理部
３０３ データ記憶部
３０３Ａ データ記憶部
３１０ 洗濯乾燥予測装置
３１０Ａ 洗濯乾燥予測装置
４００ 洗濯支援デバイス
４０１ 入力送受信部
４０２ 表示部
４０３ コントロール部
５０１ 環境センサ
５０２ 送信器
６００ 周辺環境情報取得装置

Claims (18)

1. 洗濯物の乾燥度合値を検出する乾燥度合値センサにより得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線についての所定の変化量を示す基準変化量閾値Ｍ、前記変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎ、洗濯の開始から前記乾燥度合曲線が前記所定変化量となる時点である基準変化点までの時間を示す基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す基準乾燥後半時間Ｙを含む洗濯乾燥予測に用いる基準値情報が記憶されたデータ記憶部を備え、
   前記乾燥度合値センサから乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが得られると、現時点の乾燥度合値が前記乾燥完了閾値以上であるかに基づき乾燥完了を検出する乾燥完了検出手段と、
   前記基準値情報と、前記乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データとに基づき、前記洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線について、前記基準変化量閾値Ｍ以上となる時点である変化点を検出して、前記乾燥予測すべき洗濯物の洗濯開始時から前記変化点までの時刻を示す変化点通過時間ｃｈｇを求める変化点通過時間検出手段と、
   前記乾燥完了検出手段による検出結果と、前記変化点通過時間検出手段による検出結果とに基づき、前記乾燥予測すべき洗濯物の乾燥予測時間を算出する乾燥予測時間算出手段と
   を具備することを特徴とする洗濯乾燥予測装置。
2. 前記乾燥予測時間算出手段は、
   前記乾燥完了検出手段による乾燥完了が検出されている場合には、予測時間をゼロ時間と予測し、
   前記変化点通過時間検出手段により前記変化点が検出されない場合には、現時点までの時間をｔとして、予測時間を「Ｘ＋Ｙ−ｔ」と予測し、
   前記変化点通過時間検出手段により前記変化点通過時間ｃｈｇが求められた場合には、現時点までの時間をｔとして、「Ｘ＋（ｔ−ｃｈｇ）」と予測する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の洗濯乾燥予測装置。
3. 前記基準値情報を、前記乾燥度合値センサにより得られた複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線を用いて算出する基準値情報算出手段を具備することを特徴とする請求項１または２に記載の洗濯乾燥予測装置。
4. 前記基準値情報算出手段は、
   複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データから一の時系列データを取り出し、この取り出された時系列データにより構成される乾燥度合曲線について変化量を、検出する時間間隔を複数の候補時間間隔ｎを適用して求める変化量算出手段と、
   前記求めた変化量を複数の変化量閾値ｍで評価してそれぞれの変化量閾値ｍ以上となる候補変化点を全て求める候補変化点検出手段と、
   前記全ての候補変化点について、洗濯開始からの時間である候補乾燥前半時間ｘを求める候補乾燥前半時間算出手段と、
   前記候補変化点を全て用いて、前記候補変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す候補乾燥後半時間ｙを求める候補乾燥後半時間算出手段と、
   を具備し、
   前記候補時間間隔ｎと前記変化量閾値ｍと前記候補乾燥前半時間ｘと前記候補乾燥後半時間ｙとを用いて、前記基準変化量閾値Ｍ、前記基準時間間隔Ｎ、前記基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準乾燥後半時間Ｙを求めることを特徴とする請求項３に記載の洗濯乾燥予測装置。
5. 前記基準値情報算出手段は、
   前記候補時間間隔ｎと前記変化量閾値ｍとして、（ｎ，ｍ）の組み合わせ毎に、候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）と候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）の最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を求めると共に、乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を
   

   

   
   として求める選択手段を具備し、
   前記選択手段が絞り込んだ前記ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を用いて、ｎの値を前記基準時間間隔Ｎとし、ｍの値を前記基準変化量閾値Ｍとし、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））の値を前記基準乾燥前半時間Ｘとし、ＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））の値を前記基準乾燥後半時間Ｙとすることを特徴とする請求項４に記載の洗濯乾燥予測装置。
6. 前記基準値情報は、洗濯乾燥場所の少なくとも気温、湿度を含む場所環境情報と、洗濯乾燥場所の周辺環境情報に応じて区分されており、
   前記乾燥完了検出手段、前記変化点通過時間検出手段、前記乾燥予測時間算出手段は、乾燥予測時の場所環境情報と周辺環境情報に対応する区分の基準値情報を用いて処理を行うことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の洗濯乾燥予測装置。
7. 洗濯物の乾燥度合値を検出する乾燥度合値センサにより得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線についての所定の変化量を示す基準変化量閾値Ｍ、前記変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎ、洗濯の開始から前記乾燥度合曲線が前記所定変化量となる時点である基準変化点までの時間を示す基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す基準乾燥後半時間Ｙを含む洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を用いて、
   前記乾燥度合値センサから乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが得られると、現時点の乾燥度合値が前記乾燥完了閾値以上であるかに基づき乾燥完了を検出する乾燥完了検出ステップと、
   前記基準値情報と、前記乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データとに基づき、前記洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線について、前記基準変化量閾値Ｍ以上となる時点である変化点を検出して、前記乾燥予測すべき洗濯物の洗濯開始時から前記変化点までの時刻を示す変化点通過時間ｃｈｇを求める変化点通過時間検出ステップと、
   前記乾燥完了検出ステップによる検出結果と、前記変化点通過時間検出ステップによる検出結果とに基づき、前記乾燥予測すべき洗濯物の乾燥予測時間を算出する乾燥予測時間算出ステップと
   を具備することを特徴とする洗濯乾燥予測方法。
8. 前記乾燥予測時間算出ステップでは、
   前記乾燥完了検出ステップによる乾燥完了が検出されている場合には、予測時間をゼロ時間と予測し、
   前記変化点通過時間検出ステップにより前記変化点が検出されない場合には、現時点までの時間をｔとして、予測時間を「Ｘ＋Ｙ−ｔ」と予測し、
   前記変化点通過時間検出ステップにより前記変化点通過時間ｃｈｇが求められた場合には、現時点までの時間をｔとして、「Ｘ＋（ｔ−ｃｈｇ）」と予測する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の洗濯乾燥予測方法。
9. 前記基準値情報を、前記乾燥度合値センサにより得られた複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線を用いて算出する基準値情報算出ステップを具備することを特徴とする請求項７または８に記載の洗濯乾燥予測方法。
10. 前記基準値情報算出ステップは、
    複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データから一の時系列データを取り出し、この取り出された時系列データにより構成される乾燥度合曲線について変化量を、検出する時間間隔を複数の候補時間間隔ｎを適用して求める変化量算出ステップと、
    前記求めた変化量を複数の変化量閾値ｍで評価してそれぞれの変化量閾値ｍ以上となる候補変化点を全て求める候補変化点検出ステップと、
    前記全ての候補変化点について、洗濯開始からの時間である候補乾燥前半時間ｘを求める候補乾燥前半時間算出ステップと、
    前記候補変化点を全て用いて、前記候補変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す候補乾燥後半時間ｙを求める候補乾燥後半時間算出ステップと、
    を具備し、
    前記候補時間間隔ｎと前記変化量閾値ｍと前記候補乾燥前半時間ｘと前記候補乾燥後半時間ｙとを用いて、前記基準変化量閾値Ｍ、前記基準時間間隔Ｎ、前記基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準乾燥後半時間Ｙを求めることを特徴とする請求項９に記載の洗濯乾燥予測方法。
11. 前記基準値情報算出ステップは、
    前記候補時間間隔ｎと前記変化量閾値ｍとして、（ｎ，ｍ）の組み合わせ毎に、候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）と候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）の最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を求めると共に、乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を
    

    

    として求める選択ステップを具備し、
    前記選択ステップが絞り込んだ前記ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を用いて、ｎの値を前記基準時間間隔Ｎとし、ｍの値を前記基準変化量閾値Ｍとし、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））の値を前記基準乾燥前半時間Ｘとし、ＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））の値を前記基準乾燥後半時間Ｙとすることを特徴とする請求項１０に記載の洗濯乾燥予測方法。
12. 前記基準値情報は、洗濯乾燥場所の少なくとも気温、湿度を含む場所環境情報と、洗濯乾燥場所の周辺環境情報に応じて区分されており、
    前記乾燥完了検出ステップ、前記変化点通過時間検出ステップ、前記乾燥予測時間算出ステップは、乾燥予測時の場所環境情報と周辺環境情報に対応する区分の基準値情報を用いて処理を行うことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載の洗濯乾燥予測方法。
13. 洗濯物の乾燥度合値を検出する乾燥度合値センサにより得られた洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線についての所定の変化量を示す基準変化量閾値Ｍ、前記変化量を検出する時間間隔を示す基準時間間隔Ｎ、洗濯の開始から前記乾燥度合曲線が前記所定変化量となる時点である基準変化点までの時間を示す基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す基準乾燥後半時間Ｙを含む洗濯乾燥予測に用いる基準値情報を備え、これらの基準値情報を用いて洗濯乾燥予測を行うコンピュータを、
    前記乾燥度合値センサから乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データが得られると、現時点の乾燥度合値が前記乾燥完了閾値以上であるかに基づき乾燥完了を検出する乾燥完了検出手段、
    前記基準値情報と、前記乾燥予測すべき洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データとに基づき、前記洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線について、前記基準変化量閾値Ｍ以上となる時点である変化点を検出して、前記乾燥予測すべき洗濯物の洗濯開始時から前記変化点までの時刻を示す変化点通過時間ｃｈｇを求める変化点通過時間検出手段、
    前記乾燥完了検出手段による検出結果と、前記変化点通過時間検出手段による検出結果とに基づき、前記乾燥予測すべき洗濯物の乾燥予測時間を算出する乾燥予測時間算出手段、
    として機能させることを特徴とする洗濯乾燥予測用プログラム。
14. 前記コンピュータは、乾燥予測時間算出手段として、
    前記乾燥完了検出手段による乾燥完了が検出されている場合には、予測時間をゼロ時間と予測し、
    前記変化点通過時間検出手段により前記変化点が検出されない場合には、現時点までの時間をｔとして、予測時間を「Ｘ＋Ｙ−ｔ」と予測し、
    前記変化点通過時間検出手段により前記変化点通過時間ｃｈｇが求められた場合には、現時点までの時間をｔとして、「Ｘ＋（ｔ−ｃｈｇ）」と予測する、
    ように機能することを特徴とする請求項１３に記載の洗濯乾燥予測用プログラム。
15. 前記コンピュータを、
    前記基準値情報を、前記乾燥度合値センサにより得られた複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データにより構成される乾燥度合曲線を用いて算出する基準値情報算出手段として機能させることを特徴とする請求項１３または１４に記載の洗濯乾燥予測用プログラム。
16. 前記コンピュータを前記基準値情報算出手段として機能させる場合には、
    前記コンピュータを、
    複数の過去の洗濯物に関する乾燥度合値の時系列データから一の時系列データを取り出し、この取り出された時系列データにより構成される乾燥度合曲線について変化量を、検出する時間間隔を複数の候補時間間隔ｎを適用して求める変化量算出手段、
    前記求めた変化量を複数の変化量閾値ｍで評価してそれぞれの変化量閾値ｍ以上となる候補変化点を全て求める候補変化点検出手段、
    前記全ての候補変化点について、洗濯開始からの時間である候補乾燥前半時間ｘを求める候補乾燥前半時間算出手段、
    前記候補変化点を全て用いて、前記候補変化点から前記乾燥度合曲線の値が乾燥完了を示す乾燥完了閾値となるまでの時間を示す候補乾燥後半時間ｙを求める候補乾燥後半時間算出手段、
    として機能させ、
    前記コンピュータを、前記候補時間間隔ｎと前記変化量閾値ｍと前記候補乾燥前半時間ｘと前記候補乾燥後半時間ｙとを用いて、前記基準変化量閾値Ｍ、前記基準時間間隔Ｎ、前記基準乾燥前半時間Ｘ、前記基準乾燥後半時間Ｙを求めるように機能させることを特徴とする請求項１５に記載の洗濯乾燥予測用プログラム。
17. 前記コンピュータを前記基準値情報算出手段として機能させるときには、
    前記コンピュータを、
    前記候補時間間隔ｎと前記変化量閾値ｍとして、（ｎ，ｍ）の組み合わせ毎に、候補乾燥前半時間ｘ_i（ｎ，ｍ）と候補乾燥後半時間ｙ_i（ｎ，ｍ）の最大値ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を求めると共に、乾燥完了までの最大値ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）を
    

    

    として求める選択手段として機能させ、
    前記コンピュータが前記選択手段として機能させて、絞り込んだ前記ＷＯＲＳＴ（ｎ，ｍ）、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））とＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））を用いて、ｎの値を前記基準時間間隔Ｎとし、ｍの値を前記基準変化量閾値Ｍとし、ＭＡＸ（ｘ_i（ｎ，ｍ））の値を前記基準乾燥前半時間Ｘとし、ＭＡＸ（ｙ_i（ｎ，ｍ））の値を前記基準乾燥後半時間Ｙとすることを特徴とする請求項１６に記載の洗濯乾燥予測用プログラム。
18. 前記基準値情報は、洗濯乾燥場所の少なくとも気温、湿度を含む場所環境情報と、洗濯乾燥場所の周辺環境情報に応じて区分されており、
    前記乾燥完了検出手段、前記変化点通過時間検出手段、前記乾燥予測時間算出手段は、乾燥予測時の場所環境情報と周辺環境情報に対応する区分の基準値情報を用いて処理を行うことを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載の洗濯乾燥予測用プログラム。

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