JP2021019829A

JP2021019829A - Dryer

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Publication number: JP2021019829A
Application number: JP2019138164A
Authority: JP
Inventors: 鎌田　大介; Daisuke Kamata; 大介鎌田; 卓也下田; Takuya Shimoda; 智裕小柳; Tomohiro Koyanagi; 哲弘西川; Tetsuhiro Nishikawa; 健志藤田; Kenji Fujita
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2019-07-26
Filing date: 2019-07-26
Publication date: 2021-02-18
Anticipated expiration: 2039-07-26
Also published as: JP7329382B2

Abstract

To provide a drier more excellent in convenience than before.SOLUTION: In a drier (1), a distance sensor (26) measures a distance between the drier and hair (UH) in front of the drier (1) to generate distance data showing the distance. A control unit (10) controls at least one of a motor (710) and a heater (70) on the basis of corrected distance data generated by correcting the distance data.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明の一態様は、ドライヤに関する。 One aspect of the present invention relates to a dryer.

従来より、ドライヤ（例：ヘアドライヤ）に関する様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１には、距離センサ（例：赤外線近接センサ）を有するドライヤが開示されている。特許文献１のドライヤでは、距離センサによって測定された距離に基づき、当該ドライヤのヒータおよび送風装置（より具体的には、送風装置内のモータ）の少なくとも一方が制御される。 Conventionally, various techniques related to dryers (eg, hair dryers) have been proposed. For example, Patent Document 1 discloses a dryer having a distance sensor (eg, an infrared proximity sensor). In the dryer of Patent Document 1, at least one of the heater and the blower (more specifically, the motor in the blower) of the dryer is controlled based on the distance measured by the distance sensor.

特許文献１のドライヤによれば、距離に基づく動作制御を行うことにより、ユーザの髪に、過剰に高温の熱風が送出される可能性を低減できる。例えば、髪を傷める温度（熱損傷温度）の熱風を、当該髪に当てられる可能性を低減できる。 According to the dryer of Patent Document 1, the possibility that excessively high temperature hot air is sent to the user's hair can be reduced by performing the operation control based on the distance. For example, it is possible to reduce the possibility that hot air at a temperature that damages hair (heat damage temperature) is applied to the hair.

特開２０１２−２３９５３５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-239535

以上のように、特許文献１のドライヤによれば、ユーザに手動操作を行わせることなく、髪が過剰に加熱されて傷むことを防止できる。それゆえ、ユーザの利便性を向上させることができる。 As described above, according to the dryer of Patent Document 1, it is possible to prevent the hair from being excessively heated and damaged without causing the user to perform a manual operation. Therefore, the convenience of the user can be improved.

しかしながら、以下に述べるように、距離に応じたドライヤの動作制御の具体的な手法については、なお改善の余地がある。本発明の一態様は、従来よりも利便性に優れたドライヤを提供することを目的とする。 However, as described below, there is still room for improvement in the specific method of controlling the operation of the dryer according to the distance. One aspect of the present invention is to provide a dryer that is more convenient than the conventional one.

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るドライヤは、上記ドライヤの前方に送出される風を発生させるためのモータと、上記ドライヤの内部において上記風を加熱するヒータと、上記ドライヤの前方に位置する対象物との距離を測定し、当該距離を示す距離データを生成する距離センサと、（ｉ）上記距離データを補正して補正後距離データを生成するとともに、（ｉｉ）上記補正後距離データに基づき、上記モータおよび上記ヒータの少なくとも一方を制御する、制御部と、を備えている。 In order to solve the above problems, the dryer according to one aspect of the present invention includes a motor for generating wind sent in front of the dryer, a heater for heating the wind inside the dryer, and the above. A distance sensor that measures the distance to an object located in front of the dryer and generates distance data indicating the distance, and (i) corrects the distance data to generate corrected distance data, and (ii). It includes a control unit that controls at least one of the motor and the heater based on the corrected distance data.

本発明の一態様によれば、従来よりも利便性に優れたドライヤを提供できる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to provide a dryer that is more convenient than the conventional one.

実施形態１のドライヤの要部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the main part of the dryer of Embodiment 1. FIG. 図１のドライヤの概略的な構成を示す斜視図である。It is a perspective view which shows the schematic structure of the dryer of FIG. 事例１における各データを示すグラフである。It is a graph which shows each data in Case 1. 事例２における各データを示すグラフである。It is a graph which shows each data in Case 2. 事例３における各データを示すグラフである。It is a graph which shows each data in Case 3. 事例４における各データを示すグラフである。It is a graph which shows each data in Case 4. 事例５における各データを示すグラフである。It is a graph which shows each data in Case 5. 事例６における各データを示すグラフである。It is a graph which shows each data in Case 6. 実施形態２のドライヤの要部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the main part of the dryer of Embodiment 2.

〔実施形態１〕
実施形態１のドライヤ１について、以下に説明する。便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、以降の各実施形態では、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。公知技術（例：特許文献１の技術）と同様の事項についても、説明を適宜省略する。各図に示されている装置構成は、説明の便宜上のための単なる一例である。また、明細書中において以下に述べる各数値も、単なる一例である。 [Embodiment 1]
The dryer 1 of the first embodiment will be described below. For convenience, the members having the same functions as the members described in the first embodiment are designated by the same reference numerals in the following embodiments, and the description thereof will not be repeated. The same matters as those of the known technique (eg, the technique of Patent Document 1) will be omitted as appropriate. The device configuration shown in each figure is merely an example for convenience of explanation. In addition, the numerical values described below in the specification are also merely examples.

（ドライヤ１の概要）
図１は、ドライヤ１の要部の構成を示すブロック図である。図２は、ドライヤ１の概略的な構成を示す斜視図である。ドライヤ１は、例えばヘアドライヤである。図１に示すように、ドライヤ１は、制御部１０、距離センサ２６、操作部２７、ヒータ７０、および送風ユニット７１を備えている。 (Outline of dryer 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a main part of the dryer 1. FIG. 2 is a perspective view showing a schematic configuration of the dryer 1. The dryer 1 is, for example, a hair dryer. As shown in FIG. 1, the dryer 1 includes a control unit 10, a distance sensor 26, an operation unit 27, a heater 70, and a blower unit 71.

送風ユニット７１は、モータ７１０（ファンモータとも称される）およびファン７１１を備えている。モータ７１０によってファン７１１を駆動することにより、ドライヤ１に送風を行わせることができる。ヒータ７０および送風ユニット７１は、ドライヤ１の風路（後述）内に設けられている。 The blower unit 71 includes a motor 710 (also referred to as a fan motor) and a fan 711. By driving the fan 711 by the motor 710, the dryer 1 can blow air. The heater 70 and the blower unit 71 are provided in the air passage (described later) of the dryer 1.

制御部１０は、ドライヤ１の各部を統括的に制御する。制御部１０は、距離データ補正部１１０、ヒータ制御部１２０、およびモータ制御部１３０を備えている。距離データ補正部１１０については、後述する。 The control unit 10 comprehensively controls each unit of the dryer 1. The control unit 10 includes a distance data correction unit 110, a heater control unit 120, and a motor control unit 130. The distance data correction unit 110 will be described later.

ヒータ制御部１２０は、ヒータ７０を制御する。具体的には、ヒータ制御部１２０は、ヒータ７０を制御するための信号（ヒータ制御信号）を生成し、当該ヒータ制御信号をヒータ７０に供給する。ヒータ７０は、風路内を流れる風を加熱する。ヒータ７０は、公知の加熱素子（発熱体）を含んでいる。一例として、加熱素子の発熱量は、ヒータ制御信号に応じて制御される。 The heater control unit 120 controls the heater 70. Specifically, the heater control unit 120 generates a signal (heater control signal) for controlling the heater 70, and supplies the heater control signal to the heater 70. The heater 70 heats the wind flowing in the air passage. The heater 70 includes a known heating element (heating element). As an example, the calorific value of the heating element is controlled according to the heater control signal.

モータ制御部１３０は、モータ７１０を制御する。具体的には、モータ制御部１３０は、モータ７１０を制御するための信号（モータ制御信号）を生成し、当該モータ制御信号をモータ７１０に供給する。モータ７１０は、モータ制御信号に応じて動作（回転）する。そして、ファン７１１は、モータ７１０の動作に伴って回転する。ファン７１１は、自身の回転により、風路内において吸気口２３から吹出口２４（排気口）へ向かう空気の流れを発生させる。 The motor control unit 130 controls the motor 710. Specifically, the motor control unit 130 generates a signal (motor control signal) for controlling the motor 710, and supplies the motor control signal to the motor 710. The motor 710 operates (rotates) in response to a motor control signal. Then, the fan 711 rotates with the operation of the motor 710. The fan 711 generates an air flow from the intake port 23 to the air outlet 24 (exhaust port) in the air passage by its own rotation.

このように、モータ制御部１３０は、モータ７１０を介して、ファン７１１を制御する。すなわち、モータ制御部１３０は、モータ７１０を制御することにより、ドライヤ１の風量を調整する。一例として、モータ制御部１３０は、モータ７１０の回転速度（回転数）を制御することにより、ドライヤ１の風量を調整する。 In this way, the motor control unit 130 controls the fan 711 via the motor 710. That is, the motor control unit 130 adjusts the air volume of the dryer 1 by controlling the motor 710. As an example, the motor control unit 130 adjusts the air volume of the dryer 1 by controlling the rotation speed (rotation speed) of the motor 710.

そして、図２に示すように、ドライヤ１は、ドライヤ本体部１１を備えている。ドライヤ本体部１１は、ドライヤ動作部２１およびグリップ部２２を有する。なお、ドライヤ１の上下方向、左右方向、および前後方向はいずれも、予め規定されているものとする。 Then, as shown in FIG. 2, the dryer 1 includes a dryer main body 11. The dryer main body portion 11 has a dryer operating portion 21 and a grip portion 22. It should be noted that the vertical direction, the horizontal direction, and the front-rear direction of the dryer 1 are all predetermined.

ドライヤ動作部２１は、ドライヤ本体部１１の上部に設けられている。図２の例では、ドライヤ動作部２１の形状は、略円柱状である。グリップ部２２は、ドライヤ本体部１１の下部に設けられている。具体的には、グリップ部２２は、ドライヤ動作部２１から下方へ延設されている。 The dryer operating unit 21 is provided above the dryer main body 11. In the example of FIG. 2, the shape of the dryer operating portion 21 is substantially cylindrical. The grip portion 22 is provided below the dryer main body portion 11. Specifically, the grip portion 22 extends downward from the dryer operating portion 21.

ドライヤ動作部２１の後端部には、吸気口２３が設けられている。また、ドライヤ動作部２１の前端部には、２つの吹出口２４が設けられている。このことから、ドライヤ１の構造は、ツインフロー構造とも称される。ドライヤ動作部２１の内部において、吸気口２３と吹出口２４との間には、風路が設けられている。送風ユニット７１によって生成された風は、吹出口２４から前方へと送出される。 An intake port 23 is provided at the rear end of the dryer operating portion 21. Further, two outlets 24 are provided at the front end portion of the dryer operating portion 21. For this reason, the structure of the dryer 1 is also referred to as a twin flow structure. Inside the dryer operating unit 21, an air passage is provided between the intake port 23 and the air outlet 24. The wind generated by the blower unit 71 is sent forward from the air outlet 24.

ドライヤ動作部２１の前端部には、前側パネル２５が設けられている。前側パネル２５は、複数の（例：４つの）ＬＥＤ（Light Emitting Diode，発光ダイオード）表示部２５０を含んでいる。ＬＥＤ表示部２５０は、ドライヤ１の表示部の一例である。 A front panel 25 is provided at the front end of the dryer operating portion 21. The front panel 25 includes a plurality of (eg, four) LED (Light Emitting Diode) display units 250. The LED display unit 250 is an example of the display unit of the dryer 1.

図２の例では、前側パネル２５の形状は、円盤状である。より具体的には、前側パネルの形状は、ドライヤ１の後方へと湾曲した板形状である。前側パネル２５の左右の外周部にはそれぞれ、吹出口２４として、円弧状の切欠部が形成されている。 In the example of FIG. 2, the shape of the front panel 25 is a disk shape. More specifically, the shape of the front panel is a plate shape curved to the rear of the dryer 1. Arc-shaped notches are formed as outlets 24 on the left and right outer peripheral portions of the front panel 25, respectively.

前側パネル２５の中心部には、距離センサ２６が設けられている。実施形態１では、距離センサ２６が、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式の距離センサである場合を例示する。距離センサ２６は、所定の時間間隔（以下、ΔＴ）毎に、当該距離センサ２６と対象物との間の距離ｄ（以下、単にｄと称することもある）を測定する。 A distance sensor 26 is provided at the center of the front panel 25. In the first embodiment, the case where the distance sensor 26 is a TOF (Time Of Flight) type distance sensor is illustrated. The distance sensor 26 measures the distance d (hereinafter, may be simply referred to as d) between the distance sensor 26 and the object at predetermined time intervals (hereinafter, ΔT).

実施形態１では、対象物がユーザＵの髪ＵＨである場合を例示する。図２に示されるように、距離センサ２６は、ドライヤ１の前方に位置する髪ＵＨに対し、距離ｄを好適に測定できるように設けられている。 In the first embodiment, the case where the object is the hair UH of the user U is illustrated. As shown in FIG. 2, the distance sensor 26 is provided so that the distance d can be suitably measured with respect to the hair UH located in front of the dryer 1.

距離センサ２６は、距離ｄを示すデータ（距離データ）を、制御部１０に供給する。距離データは、距離信号と称されてもよい。制御部１０は、距離センサ２６から、時系列データとしての距離データを取得する（以下の図３等を参照）。 The distance sensor 26 supplies data (distance data) indicating the distance d to the control unit 10. The distance data may be referred to as a distance signal. The control unit 10 acquires distance data as time-series data from the distance sensor 26 (see FIG. 3 and the like below).

但し、距離センサ２６の種類は、ＴＯＦ方式に限定されない。距離センサ２６は、距離ｄを測定できればよい。また、対象物は、髪ＵＨに限定されない。例えば、対象物は、ユーザＵの所定の部位の体表であってもよい。あるいは、対象物は、ユーザＵの身体の部位とは別の物体（例：ユーザＵが飼育しているペット、または、ユーザＵが所有している衣服）であってもよい。 However, the type of the distance sensor 26 is not limited to the TOF method. The distance sensor 26 only needs to be able to measure the distance d. Moreover, the object is not limited to the hair UH. For example, the object may be the body surface of a predetermined portion of the user U. Alternatively, the object may be an object different from the body part of the user U (eg, a pet kept by the user U or clothes owned by the user U).

グリップ部２２の上部には、操作部２７が設けられている。操作部２７は、ユーザＵの操作（以下、ユーザ操作）を受け付ける。図２の例では、操作部２７は、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７Ａ、１ショット冷風ボタン２７Ｂ、モード変更ボタン２７Ｃ、および風量変更ボタン２７Ｄの、４つのボタンを含んでいる。 An operation unit 27 is provided on the upper part of the grip unit 22. The operation unit 27 accepts the operation of the user U (hereinafter, user operation). In the example of FIG. 2, the operation unit 27 includes four buttons, an ON / OFF button 27A, a one-shot cold air button 27B, a mode change button 27C, and an air volume change button 27D.

図２の例では、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７Ａは、スライド式のボタンである。また、１ショット冷風ボタン２７Ｂ〜風量変更ボタン２７Ｄは、プッシュ式のボタンである。但し、操作部２７は、ユーザ操作を受け付けられればよく、これらのボタンに限定されない。制御部１０は、操作部２７が所定のユーザ操作を受け付けたことを契機として、当該ユーザ操作に応じて、ドライヤ１の各部を制御する。 In the example of FIG. 2, the ON / OFF button 27A is a slide-type button. The 1-shot cold air button 27B to the air volume change button 27D are push-type buttons. However, the operation unit 27 is not limited to these buttons as long as it can accept user operations. The control unit 10 controls each unit of the dryer 1 in response to the user operation when the operation unit 27 receives a predetermined user operation.

ＯＮ／ＯＦＦボタン２７Ａは、ドライヤ１の動作（運転）のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるためのボタンである。制御部１０（より具体的には、モータ制御部１３０）は、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７ＡがＯＮ位置にスライドされたことを契機として、ドライヤ１の送風動作（より具体的には、モータ７１０の回転）を開始させる。また、制御部１０は、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７ＡがＯＦＦ位置にスライドされたことを契機として、ドライヤ１の動作を停止させる。 The ON / OFF button 27A is a button for switching ON / OFF of the operation (operation) of the dryer 1. The control unit 10 (more specifically, the motor control unit 130) blows the dryer 1 (more specifically, the rotation of the motor 710) when the ON / OFF button 27A is slid to the ON position. ) Is started. Further, the control unit 10 stops the operation of the dryer 1 when the ON / OFF button 27A is slid to the OFF position.

１ショット冷風ボタン２７Ｂは、ドライヤ１（より具体的には、吹出口２４）から、冷風（常温の風）を一時的に送出させるためのボタンである。一例として、１ショット冷風ボタン２７Ｂは、オルタネイト動作するプッシュ式ボタンである。制御部１０（より具体的には、ヒータ制御部１２０）は、１ショット冷風ボタン２７Ｂが１度押下されたことを契機として、ヒータ７０の動作を停止させる。この場合、ドライヤ１から、冷風を送出できる。また、制御部１０は、１ショット冷風ボタン２７Ｂがもう１度押下されたことを契機として、ヒータ７０の動作を再び開始させる。この場合、ドライヤ１から、温風（常温よりも加熱された風）を送出できる。 The one-shot cold air button 27B is a button for temporarily sending cold air (air at room temperature) from the dryer 1 (more specifically, the air outlet 24). As an example, the one-shot cold air button 27B is a push-type button that operates alternately. The control unit 10 (more specifically, the heater control unit 120) stops the operation of the heater 70 when the one-shot cold air button 27B is pressed once. In this case, cold air can be sent from the dryer 1. Further, the control unit 10 restarts the operation of the heater 70 when the one-shot cold air button 27B is pressed again. In this case, warm air (air heated above room temperature) can be sent from the dryer 1.

あるいは、１ショット冷風ボタン２７Ｂは、モーメンタリ動作するプッシュ式ボタンであってもよい。この場合、制御部１０は、１ショット冷風ボタン２７Ｂが押下されている間だけ、ヒータ７０の動作を停止させる。 Alternatively, the one-shot cold air button 27B may be a push-type button that operates momentarily. In this case, the control unit 10 stops the operation of the heater 70 only while the one-shot cold air button 27B is pressed.

モード変更ボタン２７Ｃは、ドライヤ１のモード（動作モード）を切り替えるためのボタンである。一例として、ドライヤ１では、高温モード、高温低温交互モード、低温モードの３つのモードが予め設定されていてよい。制御部１０は、モード変更ボタン２７Ｃが１度押下される毎に、ドライヤ１のモードを、「高温モード→高温低温交互モード→低温モード」の順に、循環的に（ローテーション式に）変更する。高温モードは、ドライヤ１から温風を送出させるモードである。これに対し、低温モードは、高温モードの場合に比べて低温の温風を、ドライヤ１から送出させるモードである。また、高温低温交互モードは、高温モードと低温モード（あるいは冷風モード）とが所定時間毎に切り替わるモードである。より具体的には、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１のモードに応じて、ヒータ７０を制御する。 The mode change button 27C is a button for switching the mode (operation mode) of the dryer 1. As an example, in the dryer 1, three modes, a high temperature mode, a high temperature low temperature alternating mode, and a low temperature mode, may be preset. Each time the mode change button 27C is pressed once, the control unit 10 cyclically (rotates) changes the mode of the dryer 1 in the order of “high temperature mode → high temperature low temperature alternating mode → low temperature mode”. The high temperature mode is a mode in which warm air is sent from the dryer 1. On the other hand, the low temperature mode is a mode in which warm air having a lower temperature than that in the high temperature mode is sent out from the dryer 1. Further, the high temperature / low temperature alternating mode is a mode in which the high temperature mode and the low temperature mode (or cold air mode) are switched at predetermined time intervals. More specifically, the heater control unit 120 controls the heater 70 according to the mode of the dryer 1.

風量変更ボタン２７Ｄは、ドライヤ１の風量（吹出口２４から送出される風の風量）を変更するためのボタンである。一例として、ドライヤ１では、風量１（風量：弱）、風量２（風量：中）、および風量３（風量：強）の、３段階の風量レベルが設定されていてよい。制御部１０は、風量変更ボタン２７Ｄが１度押下される毎に、ドライヤ１の風量レベルを、「風量１→風量２→風量３」の順に、循環的に変更する。より具体的には、モータ制御部１３０は、ドライヤ１の風量レベルに応じて、モータ７１０を制御する。 The air volume change button 27D is a button for changing the air volume of the dryer 1 (the air volume of the air sent from the air outlet 24). As an example, in the dryer 1, three levels of air volume may be set: air volume 1 (air volume: weak), air volume 2 (air volume: medium), and air volume 3 (air volume: strong). Each time the air volume change button 27D is pressed once, the control unit 10 cyclically changes the air volume level of the dryer 1 in the order of “air volume 1 → air volume 2 → air volume 3”. More specifically, the motor control unit 130 controls the motor 710 according to the air volume level of the dryer 1.

なお、グリップ部２２の下部からは、電源コード２８が引き出されている。ドライヤ１は、電源コード２８を介して、不図示の電源（例：商用電源）と接続可能である。 The power cord 28 is pulled out from the lower part of the grip portion 22. The dryer 1 can be connected to a power source (eg, a commercial power source) (not shown) via the power cord 28.

（距離データ補正部１１０）
上述の通り、制御部１０は、ユーザ操作に応じて、ドライヤ１の各部（例：ヒータ７０およびモータ７１０の少なくとも一方）を制御できる。但し、ユーザＵの利便性を向上させるためには、ユーザ操作に依らない制御（自動制御）を行うことが好ましい。そこで、例えば、距離センサ２６から取得した距離データを用いて、制御部１０にドライヤ１の各部を制御させることも考えられる（特許文献１も参照）。 (Distance data correction unit 110)
As described above, the control unit 10 can control each unit of the dryer 1 (eg, at least one of the heater 70 and the motor 710) according to the user operation. However, in order to improve the convenience of the user U, it is preferable to perform control (automatic control) that does not depend on the user operation. Therefore, for example, it is conceivable to have the control unit 10 control each part of the dryer 1 by using the distance data acquired from the distance sensor 26 (see also Patent Document 1).

しかしながら、本願の発明者ら（以下、単に発明者ら）は、「距離データをそのまま用いた場合、ドライヤ１の各部を必ずしも適切に制御できない」という新たな問題点（以下、問題点Ａ）を見出した。 However, the inventors of the present application (hereinafter, simply the inventors) have a new problem (hereinafter, problem A) that "when the distance data is used as it is, each part of the dryer 1 cannot always be appropriately controlled". I found it.

例えば、ドライヤ１の使用時には、当該ドライヤ１からの送風に起因して、髪ＵＨが乱雑になびく。このため、距離データには、髪ＵＨのなびきに起因するノイズが含まれる。髪ＵＨのなびき具合は、当該髪ＵＨが長いほど（当該ＵＨのボリュームが多いほど）、顕著となる。 For example, when the dryer 1 is used, the hair UH flutters randomly due to the air blown from the dryer 1. Therefore, the distance data includes noise caused by the fluttering of the hair UH. The fluttering condition of the hair UH becomes more remarkable as the hair UH is longer (the larger the volume of the UH).

さらに、長い髪ＵＨを有しているユーザＵ（例：女性ユーザ）は、短い髪を有しているユーザ（例：男性ユーザ）に比べて、例えば手または櫛を用いて、自身のヘアスタイルを整える頻度が高い。ドライヤ１の使用時には、ユーザＵのこのような手の動きも、距離データに対するノイズを発生させうる。 In addition, a user U with long hair UH (eg, a female user) has her own hairstyle, eg, using a hand or comb, compared to a user with short hair (eg, a male user). Frequently prepare. When using the dryer 1, such hand movements of the user U can also generate noise with respect to the distance data.

また、ドライヤ１の使用時には、ユーザＵは、自身の頭部に対する当該ドライヤ１の位置または方向を変更させる場合がある。この場合、ユーザＵは、グリップ部２２の把持態様を変更することにより、ドライヤ１の位置または方向を変更させる。ユーザＵのこのような手の動きも、距離データにノイズを含有させる一因となる。 Further, when using the dryer 1, the user U may change the position or direction of the dryer 1 with respect to his / her head. In this case, the user U changes the position or direction of the dryer 1 by changing the gripping mode of the grip portion 22. Such hand movements of the user U also contribute to the inclusion of noise in the distance data.

以上のように、ドライヤ１の使用時には、様々な要因により、距離データにノイズが含まれる。従って、ドライヤ１の自動制御を適切に行うためには、このようなノイズの影響を低減する必要がある。 As described above, when the dryer 1 is used, noise is included in the distance data due to various factors. Therefore, in order to properly control the dryer 1, it is necessary to reduce the influence of such noise.

発明者らは、問題点Ａを解決するために、「補正後の距離データ（以下、補正後距離データ）に基づきドライヤ１の自動制御を行う」という新たな着想を見出した。ドライヤ１（特に、距離データ補正部１１０）は、当該着想に基づき、新たに創作された。 In order to solve the problem A, the inventors have found a new idea that "automatic control of the dryer 1 is performed based on the corrected distance data (hereinafter, corrected distance data)". The dryer 1 (particularly, the distance data correction unit 110) was newly created based on the idea.

距離データ補正部１１０は、距離データを補正することにより、補正後距離データを生成する。一例として、距離データ補正部１１０は、（ｉ）ドライヤ１の設計要因（例：構造的要因）を考慮した補正（以下、第１補正）を行うとともに、（ｉｉ）距離データに所定の統計処理を施す補正（以下、第２補正）を行うことにより、距離データを補正する。このように、距離データ補正部１１０は、第１補正と第２補正とを行うことにより、補正後距離データを生成する。 The distance data correction unit 110 corrects the distance data to generate the corrected distance data. As an example, the distance data correction unit 110 performs (i) correction (hereinafter, first correction) in consideration of the design factor (example: structural factor) of the dryer 1, and (ii) predetermined statistical processing on the distance data. The distance data is corrected by performing the correction (hereinafter referred to as the second correction). In this way, the distance data correction unit 110 generates the corrected distance data by performing the first correction and the second correction.

第１補正の一例は、（ｉ）距離センサ２６（吹出口２４に対して、やや後部に位置している）から対象物までの距離と、（ｉｉ）吹出口２４から当該対象物までの距離と、の差に起因する測定値の偏りを考慮した補正である。 An example of the first correction is (i) the distance from the distance sensor 26 (located slightly behind the outlet 24) to the object, and (ii) the distance from the outlet 24 to the object. This is a correction that takes into account the bias of the measured values due to the difference between.

但し、距離データ補正部１１０は、必ずしも第１補正を行わなくともよい。距離データ補正部１１０は、第２補正を行えばよい。すなわち、距離データ補正部１１０は、統計処理後の距離データ（以下、統計データ）を、補正後距離データとして生成してもよい。 However, the distance data correction unit 110 does not necessarily have to perform the first correction. The distance data correction unit 110 may perform the second correction. That is, the distance data correction unit 110 may generate the distance data after statistical processing (hereinafter, statistical data) as the corrected distance data.

以下に述べるように、統計データは、距離データに比べ、ノイズが低減されたデータである。それゆえ、距離データに替えて、統計データを用いてドライヤ１を制御することにより、上述のノイズの影響を低減することが可能となる。その結果、ドライヤ１の使用感（ドライヤ１の使用時の快適性）を、従来技術に比べて高めることができる。 As described below, the statistical data is data in which noise is reduced as compared with the distance data. Therefore, by controlling the dryer 1 using statistical data instead of distance data, it is possible to reduce the influence of the above-mentioned noise. As a result, the usability of the dryer 1 (comfort when using the dryer 1) can be enhanced as compared with the conventional technique.

距離データ補正部１１０は、ヒータ制御部１２０およびモータ制御部１３０のそれぞれに、統計データを供給する。ヒータ制御部１２０は、当該統計データに基づき、ヒータ制御信号を生成する。また、モータ制御部１３０は、当該統計データに基づき、モータ制御信号を生成する。 The distance data correction unit 110 supplies statistical data to each of the heater control unit 120 and the motor control unit 130. The heater control unit 120 generates a heater control signal based on the statistical data. Further, the motor control unit 130 generates a motor control signal based on the statistical data.

当該構成によれば、制御部１０に、統計データに基づくドライヤ１の制御を行わせることができる。以下の説明では、高温モードにおいて、統計データに基づくドライヤ１の制御が行われるものとする。 According to this configuration, the control unit 10 can control the dryer 1 based on the statistical data. In the following description, it is assumed that the dryer 1 is controlled based on the statistical data in the high temperature mode.

（事例１）
発明者らは、様々な事例（実験例）を通じて、距離データの補正手法について検討した。以下、これらの事例について述べる。まず、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、距離ｄの移動平均値ｄｍ（より具体的には、単純移動平均値）（以下、単にｄｍと称することもある）を算出した。以下、ｄｍを示すデータを、移動平均データと称する。移動平均データは、統計データの一例である。 (Case 1)
The inventors examined the distance data correction method through various cases (experimental examples). These cases will be described below. First, the inventors calculated the moving average value dm of the distance d (more specifically, the simple moving average value) (hereinafter, may be simply referred to as dm) by using the distance data correction unit 110. Hereinafter, the data indicating dm is referred to as moving average data. The moving average data is an example of statistical data.

ｄｍは、距離データに含まれる直近のＰ個のｄの平均値である。Ｐは、２以上の任意の自然数である。以下では、Ｐを明示することが必要である場合には、上記ｄｍを、ｄｍ（Ｐ）とも称する。また、ｄｍ（Ｐ）を、「移動平均Ｐ」とも称する。なお、ｄｍ（Ｐ）は、「Ｐ項移動平均」と称されてもよい。また、移動平均Ｐとの対比のため、ｄ（あるいは距離データ）を「生データ」とも称する。以下の各グラフでは、生データを、「生」と略記する。 dm is the average value of the latest P ds included in the distance data. P is any natural number greater than or equal to 2. In the following, when it is necessary to specify P, the above dm is also referred to as dm (P). Further, dm (P) is also referred to as "moving average P". In addition, dm (P) may be referred to as "P term moving average". In addition, d (or distance data) is also referred to as "raw data" for comparison with the moving average P. In each of the graphs below, raw data is abbreviated as "raw".

図３は、事例１における各データを示すグラフである。図３のグラフにおいて、横軸は、測定回数（距離センサ２６によって距離ｄが測定された回数）を示す。事例１では、約５０回に亘り距離ｄが測定された。また、当該グラフにおいて、縦軸は、ある測定回数に対応する信号値（データ値）としての距離を示す。すなわち、縦軸は、距離ｄまたは移動平均値ｄｍの大きさを示す。縦軸の単位は、ｍｍである。特に明示されない限り、これらの事項は、以降の各グラフにも当てはまる。 FIG. 3 is a graph showing each data in Case 1. In the graph of FIG. 3, the horizontal axis indicates the number of measurements (the number of times the distance d is measured by the distance sensor 26). In Case 1, the distance d was measured about 50 times. Further, in the graph, the vertical axis indicates the distance as a signal value (data value) corresponding to a certain number of measurements. That is, the vertical axis indicates the magnitude of the distance d or the moving average value dm. The unit of the vertical axis is mm. Unless otherwise stated, these items also apply to each of the graphs below.

図３に示されるように、事例１では、測定開始時から３０回目程度の測定時までの時間に亘って、ｄはほぼ一定（約１８０ｍｍ）であった。そして、上記期間の直後において、ｄが約２０ｍｍまで急激に低下した（図３の領域Ｄ１を参照）。さらに、その後、ｄは速やかに約１８０ｍｍ（略初期値）に復帰した。そして、測定終了時まで、上記略初期値が維持されたことが確認された。 As shown in FIG. 3, in Case 1, d was substantially constant (about 180 mm) from the start of the measurement to the time of the 30th measurement. Immediately after the above period, d sharply decreased to about 20 mm (see region D1 in FIG. 3). Further, after that, d quickly returned to about 180 mm (approximately initial value). Then, it was confirmed that the above-mentioned substantially initial value was maintained until the end of the measurement.

以上のことから、ｄの急激な低下は、ノイズに起因するものと考えられる。例えば、グリップ部２２を把持するユーザＵの手ぶれに起因して、髪ＵＨとドライヤ１（より具体的には、距離センサ２６）との間に、ユーザＵの意図しない接近（以下、非意図的接近）が生じたことが考えられる。領域Ｄ１の一時的な小さいｄは、このような非意図的接近に起因するものと考えられる。 From the above, it is considered that the sharp decrease in d is due to noise. For example, due to the camera shake of the user U who grips the grip portion 22, the hair UH and the dryer 1 (more specifically, the distance sensor 26) are unintentionally approached by the user U (hereinafter, unintentionally). (Approaching) has occurred. The temporary small d in region D1 is believed to be due to such unintentional approach.

事例１において、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、「Ｐ＝３、５、７、９」の４通りのケースのそれぞれについて、ｄｍ（Ｐ）を算出した。このため、図３では、移動平均データの例として、移動平均３、移動平均５、移動平均７、および移動平均９が示されている。 In Case 1, the inventors calculated dm (P) for each of the four cases of "P = 3, 5, 7, 9" using the distance data correction unit 110. Therefore, in FIG. 3, a moving average 3, a moving average 5, a moving average 7, and a moving average 9 are shown as examples of the moving average data.

図３に示されるように、各ｄｍ（Ｐ）では、ｄに比べて、時間変化に伴う値の変化の程度が緩やかとなることが確認された。すなわち、移動平均データでは、距離データに含まれていたノイズが低減されたことが確認された。なお、図３に示されるように、事例１では、Ｐを大きくするにつれて、ｄｍ（Ｐ）の最小値がより大きくなる。すなわち、事例１では、Ｐを大きくするにつれて、ノイズをより効果的に低減できた。 As shown in FIG. 3, it was confirmed that at each dm (P), the degree of change in the value with time change was slower than that with d. That is, in the moving average data, it was confirmed that the noise contained in the distance data was reduced. As shown in FIG. 3, in Case 1, as P is increased, the minimum value of dm (P) becomes larger. That is, in Case 1, the noise could be reduced more effectively as P was increased.

以上のことから、Ｐが過小である場合（例：後述する移動平均算出期間が短すぎる場合）には、距離データに含まれているノイズを有効に除去できない可能性が高いと言える。Ｐが過小である場合には、ｄの瞬時的な変化が、ｄｍ（Ｐ）に強く影響するためである。このため、ノイズを有効に除去するためには、ある程度Ｐを大きく設定することが好ましいと考えられる。 From the above, it can be said that when P is too small (example: when the moving average calculation period described later is too short), it is highly possible that the noise contained in the distance data cannot be effectively removed. This is because when P is too small, the instantaneous change in d strongly affects dm (P). Therefore, in order to effectively remove noise, it is considered preferable to set P large to some extent.

（移動平均データを用いた制御の一例）
以下、移動平均データを用いたドライヤ１の制御の一例について述べる。ある時点においてｄｍ（Ｐ）が小さい場合、同時点におけるｄも比較的小さい（それほど大きくない）と考えられる。ｄが小さい場合には、吹出口２４から前方へと送出された風は、それほど温度低下せずに、髪ＵＨに到達すると考えられる。従って、ｄが小さい場合には、ｄが大きい場合に比べ、髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が高いと言える。 (Example of control using moving average data)
Hereinafter, an example of control of the dryer 1 using the moving average data will be described. If dm (P) is small at a certain point in time, it is considered that d at the same point is also relatively small (not so large). When d is small, it is considered that the wind sent forward from the outlet 24 reaches the hair UH without a significant decrease in temperature. Therefore, when d is small, it can be said that there is a high possibility that hot air having a thermal damage temperature is applied to the hair UH as compared with the case where d is large.

そこで、ヒータ制御部１２０は、ｄｍ（Ｐ）が小さくなるにつれて、ヒータ７０（より具体的には、加熱素子）の発熱量を低下させるよう、当該ヒータ７０を制御してよい（ヒータ制御信号を生成してよい）。このようにヒータ７０を制御することにより、髪ＵＨの損傷を防止できる。また、ｄが大きい場合（髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が低い場合）に、適温の温風を髪ＵＨに当てることができる。それゆえ、当該温風によって髪ＵＨを一定温度で乾燥させることができる。 Therefore, the heater control unit 120 may control the heater 70 so as to reduce the calorific value of the heater 70 (more specifically, the heating element) as the dm (P) becomes smaller (heater control signal). May be generated). By controlling the heater 70 in this way, damage to the hair UH can be prevented. Further, when d is large (when the possibility that the hot air having a thermal damage temperature is applied to the hair UH is low), the hot air having an appropriate temperature can be applied to the hair UH. Therefore, the hair UH can be dried at a constant temperature by the warm air.

なお、髪ＵＨに含まれる主要なタンパク質は、６０℃程度の温度を超えると変性し易くなることが知られている。従って、髪ＵＨの損傷を防止しつつ、髪ＵＨを速やかに乾燥させるためには、髪ＵＨに当たる温風の温度が約５０℃となるように、ヒータ７０を制御することが好ましい。 It is known that the main proteins contained in hair UH are easily denatured when the temperature exceeds about 60 ° C. Therefore, in order to quickly dry the hair UH while preventing damage to the hair UH, it is preferable to control the heater 70 so that the temperature of the warm air that hits the hair UH is about 50 ° C.

また、モータ制御部１３０は、ｄｍが小さくなるにつれて、モータ７１０の回転速度を増加させるよう、当該モータ７１０を制御してよい（モータ制御信号を生成してよい）。つまり、モータ制御部１３０は、ｄｍが小さくなるにつれて、ドライヤ１の風量を増加させるように、送風ユニット７１を制御してよい。 Further, the motor control unit 130 may control the motor 710 so as to increase the rotation speed of the motor 710 as the dm becomes smaller (the motor control signal may be generated). That is, the motor control unit 130 may control the blower unit 71 so as to increase the air volume of the dryer 1 as the dm becomes smaller.

このようにモータ７１０を制御することにより、ｄｍが小さくなるにつれて、ドライヤ１の風路内において、空気の流速を増加させることができる。すなわち、当該空気がヒータ７０を通過する時間をより短くできる。従って、ヒータ７０の発熱量が一定である場合には、ｄｍの減少に伴い、上記空気の温度上昇を低減できる。すなわち、ｄｍの減少に伴い、吹出口２４から送出される熱風の温度を低下させることができる。当該構成によっても、髪ＵＨの損傷を防止できる。 By controlling the motor 710 in this way, the flow velocity of air can be increased in the air passage of the dryer 1 as the dm becomes smaller. That is, the time for the air to pass through the heater 70 can be shortened. Therefore, when the calorific value of the heater 70 is constant, the temperature rise of the air can be reduced as the dm decreases. That is, as the dm decreases, the temperature of the hot air sent from the outlet 24 can be lowered. This configuration also prevents damage to the hair UH.

（事例２）
図４は、事例２における各データを示すグラフである。事例２では、約１００回に亘りｄが測定された。事例２においても、事例１と同様に、距離データに一時的なノイズが含まれている（図４の領域Ｄ２を参照）。 (Case 2)
FIG. 4 is a graph showing each data in Case 2. In Case 2, d was measured about 100 times. In Case 2, as in Case 1, temporary noise is included in the distance data (see region D2 in FIG. 4).

事例２では、事例１における上述の検討結果を踏まえ、当該事例１に比べ、Ｐがより大きく設定されている。具体的には、事例２において、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、「Ｐ＝３０、４０、５０」の３通りのケースのそれぞれについて、ｄｍ（Ｐ）を算出した。 In Case 2, based on the above-mentioned examination results in Case 1, P is set to be larger than that in Case 1. Specifically, in Case 2, the inventors calculated dm (P) for each of the three cases of "P = 30, 40, 50" using the distance data correction unit 110.

このため、図４では、移動平均データの例として、移動平均３０、移動平均４０、および移動平均５０が示されている。事例２においても、事例１と同様の傾向が確認された。事例２も、距離データに替えて移動平均データを用いることが、ノイズの影響を低減するために好適であることを裏付けている。 Therefore, in FIG. 4, a moving average of 30, a moving average of 40, and a moving average of 50 are shown as examples of the moving average data. In Case 2, the same tendency as in Case 1 was confirmed. Case 2 also confirms that it is preferable to use the moving average data instead of the distance data in order to reduce the influence of noise.

しかしながら、Ｐをあまりに大きく設定することは、必ずしも好ましいとは言えない。例えば、Ｐが大きい場合（図４を参照）には、Ｐが小さい場合（図３を参照）に比べ、距離データの時間変化に対する移動平均データの追従性が低下する。 However, it is not always preferable to set P too large. For example, when P is large (see FIG. 4), the followability of the moving average data with respect to the time change of the distance data is lower than when P is small (see FIG. 3).

このような追従性の低い移動平均データは、現時点における実際のｄを適切に反映できていない可能性がある。この傾向は、ｄの時間変化が激しいほど顕著となる。それゆえ、追従性の低い移動平均データを使用してドライヤ１を制御した場合、ヒータ７０（またはモータ７１０）に対する制御のリアルタイム性が低下するため、かえってユーザＵの利便性を低下させてしまう懸念もある。 It is possible that such moving average data with low followability does not properly reflect the actual d at the present time. This tendency becomes more remarkable as the time change of d becomes more severe. Therefore, when the dryer 1 is controlled using the moving average data having low followability, the real-time property of the control for the heater 70 (or the motor 710) is lowered, and there is a concern that the convenience of the user U is rather lowered. There is also.

また、Ｐが大きい場合には、Ｐが小さい場合に比べ、移動平均データには、より長期間に亘り、距離データに含まれていたノイズの影響が残存してしまう。事例２では、事例１に比べ、ｄｍ（Ｐ）が一定値に復帰するまでに、より長い時間を要する。つまり、Ｐが大きすぎる場合、距離データのノイズが実際には消失したにも関わらず、ノイズ消失後の時間においても、移動平均データには当該ノイズの影響が残存する。 Further, when P is large, the influence of noise included in the distance data remains in the moving average data for a longer period of time than when P is small. In Case 2, it takes a longer time for dm (P) to return to a constant value than in Case 1. That is, when P is too large, the influence of the noise remains on the moving average data even in the time after the noise disappears, even though the noise of the distance data actually disappears.

以上の通り、発明者らは、事例２に基づき、「Ｐをあまりに大きく設定することは、ユーザＵの利便性向上の観点からは、必ずしも好ましくない」と結論付けた。Ｐの値は、ユーザＵによるドライヤ１の使用態様およびドライヤ１の仕様等を考慮し、ドライヤ１の設計者によって適切に設定されることが好ましい。 As described above, the inventors concluded that "setting P too large is not always preferable from the viewpoint of improving the convenience of the user U" based on Case 2. The value of P is preferably set appropriately by the designer of the dryer 1 in consideration of the usage mode of the dryer 1 by the user U, the specifications of the dryer 1, and the like.

（事例３）
図５は、事例３における各データを示すグラフである。事例３では、事例１・２とは異なり、髪ＵＨの全体を乾燥させるために、ユーザＵがドライヤ１を振り回しながら（例えば、吹出口２４の方向を左右へ振りながら）使用している場合が想定されている。このため、事例３では、事例１・２に比べ、ｄはより激しく変化する。なお、後述の事例４でも、事例３と同様の場合が想定されている。 (Case 3)
FIG. 5 is a graph showing each data in Case 3. In Case 3, unlike Cases 1 and 2, the user U is using the dryer 1 while swinging it (for example, swinging the direction of the air outlet 24 left and right) in order to dry the entire hair UH. It is supposed. Therefore, in Case 3, d changes more drastically than in Cases 1 and 2. In Case 4 described later, the same case as Case 3 is assumed.

図５のグラフの横軸「時間」は、測定時間（測定開始時点からの経過時間）を示す。横軸の単位は、秒である。特に明示されない限り、この点は以降の各グラフにも当てはまる。図５のグラフの横軸「時間」は、図３・図４のグラフの横軸「測定回数」に読み替え可能である。具体的には、測定回数ｉに対応する時間Ｔｉは、Ｔｉ＝ｉ×ΔＴと表される。事例３では、ΔＴ＝０．０２秒である。事例３では、４秒に亘ってｄが測定された。すなわち、事例３では、２００回に亘ってｄが測定された。 The horizontal axis “time” in the graph of FIG. 5 indicates the measurement time (elapsed time from the measurement start time). The unit on the horizontal axis is seconds. Unless otherwise stated, this point also applies to each of the subsequent graphs. The horizontal axis "time" of the graph of FIG. 5 can be read as the horizontal axis "measurement count" of the graphs of FIGS. 3 and 4. Specifically, the time Ti corresponding to the number of measurements i is expressed as Ti = i × ΔT. In Case 3, ΔT = 0.02 seconds. In Case 3, d was measured over 4 seconds. That is, in Case 3, d was measured 200 times.

また、Ｐに対応する時間ＴＰ（単位：秒）を、移動平均算出期間とも称する。ＴＰ＝Ｐ×ΔＴである。以下では、ＴＰを明示することが必要である場合には、上記ｄｍを、ｄｍ（ＴＰ）とも称する。また、ｄｍ（ＴＰ）を、「ＴＰ秒移動平均」とも称する。 Further, the time TP (unit: seconds) corresponding to P is also referred to as a moving average calculation period. TP = P × ΔT. In the following, when it is necessary to specify TP, the above dm is also referred to as dm (TP). In addition, dm (TP) is also referred to as "TP second moving average".

事例３において、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、「ＴＰ＝０．０５秒、０．２秒、０．３秒、０，７秒、１．０秒」の６通りのケースのそれぞれについて、ｄｍ（ＴＰ）を算出した。事例３では、非意図的接近に起因するｄの一時的な低下が、ノイズとして確認された（図５の領域Ｄ３〜Ｄ５を参照）。 In Case 3, the inventors used the distance data correction unit 110 in six ways of "TP = 0.05 seconds, 0.2 seconds, 0.3 seconds, 0.7 seconds, 1.0 seconds". For each case, dm (TP) was calculated. In Case 3, a temporary decrease in d due to unintentional approach was confirmed as noise (see regions D3 to D5 in FIG. 5).

図５からも理解できるように、ＴＰをあまりに大きく設定した場合には、距離データの変化に対する移動平均データの追従性が低下する。それゆえ、例えば、「０．７秒移動平均」および「１．０秒移動平均」の移動平均データでは、領域Ｄ３〜Ｄ５に示されるｄの急激な減少を十分に反映できていない。事例３からも、ＴＰの値（換言すれば、Ｐの値）は、ドライヤ１の設計者によって適切に設定されることが好ましいと言える。 As can be understood from FIG. 5, when the TP is set too large, the followability of the moving average data to the change of the distance data is lowered. Therefore, for example, the moving average data of "0.7-second moving average" and "1.0-second moving average" cannot sufficiently reflect the sharp decrease of d shown in the regions D3 to D5. From Case 3, it can be said that it is preferable that the value of TP (in other words, the value of P) is appropriately set by the designer of the dryer 1.

ところで、上述した制御のリアルタイム性の観点からは、ｄを用いてドライヤ１の各部を制御することが最も好ましいと言える。但し、上述の通り、距離データは、移動平均データに比べ、ノイズの影響を受けやすいという問題がある。 By the way, from the viewpoint of the real-time property of the control described above, it can be said that it is most preferable to control each part of the dryer 1 by using d. However, as described above, the distance data has a problem that it is more susceptible to noise than the moving average data.

そこで、一例として、制御部１０では、距離ｄに対する閾値ＴＨ（以下、単にＴＨと称することもある）が予め設定されてもよい。ＴＨは、第１距離閾値（または距離下限閾値）と称されてもよい。図５の例では、ＴＨは、「ドライヤ１が対象物（例：髪ＵＨ）に接近している」ことの判定基準として用いることができる距離として設定されている。 Therefore, as an example, the control unit 10 may preset a threshold value TH (hereinafter, may be simply referred to as TH) with respect to the distance d. TH may be referred to as a first distance threshold (or distance lower threshold). In the example of FIG. 5, TH is set as a distance that can be used as a criterion for determining that "the dryer 1 is approaching an object (eg, hair UH)".

一例として、ＴＨは、約４０ｍｍに設定されている。ＴＨの値は、ユーザＵによるドライヤ１の使用態様およびドライヤ１の仕様等を考慮し、ドライヤ１の設計者によって適宜設定されてよい。この点は、後述するＴＨ２についても同様である。 As an example, TH is set to about 40 mm. The value of TH may be appropriately set by the designer of the dryer 1 in consideration of the usage mode of the dryer 1 by the user U, the specifications of the dryer 1, and the like. This point is the same for TH2, which will be described later.

以下、ｄ≦ＴＨである状態を、「ドライヤ１が接近状態にある」とも称する。一例として、制御部１０は、ｄとＴＨとを比較することにより、ドライヤ１が接近状態にあるか否かを判定してよい。 Hereinafter, the state in which d ≦ TH is also referred to as “the dryer 1 is in an approaching state”. As an example, the control unit 10 may determine whether or not the dryer 1 is in an approaching state by comparing d and TH.

そして、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１が接近状態にある場合には、少なくとも一定期間に亘ってヒータ７０の発熱量を低下させるよう、当該ヒータ７０を制御してよい。当該構成によれば、髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が高い場合に、速やかに熱風の温度を低下させることができる。 Then, the heater control unit 120 may control the heater 70 so as to reduce the calorific value of the heater 70 for at least a certain period of time when the dryer 1 is in an approaching state. According to this configuration, when there is a high possibility that the hair UH is exposed to hot air having a thermal damage temperature, the temperature of the hot air can be quickly lowered.

このように、距離ｄと当該距離ｄに対する閾値ＴＨとの比較結果にさらに基づきヒータ７０を制御することにより、当該ヒータ７０に対する制御のリアルタイム性を向上させることができる。それゆえ、ユーザＵの利便性をさらに高めることができる。当該構成は、髪ＵＨの保護に特に好適である。 In this way, by further controlling the heater 70 based on the comparison result between the distance d and the threshold value TH for the distance d, the real-time property of the control for the heater 70 can be improved. Therefore, the convenience of the user U can be further enhanced. This configuration is particularly suitable for protecting hair UH.

なお、ヒータ制御部１２０についての上述の各説明は、モータ制御部１３０についても同様に当てはまる。このため、以下でも、ヒータ制御部１２０の動作について主に例示し、モータ制御部１３０の動作については説明を量略する。 The above description of the heater control unit 120 also applies to the motor control unit 130. Therefore, in the following, the operation of the heater control unit 120 will be mainly illustrated, and the description of the operation of the motor control unit 130 will be omitted.

（事例４）
図６は、事例４における各データを示すグラフである。事例４では、事例３と同様に、移動平均データの例として、１．０秒移動平均が算出されている。そして、事例４では、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、移動平均データとは別の統計データをさらに算出した。 (Case 4)
FIG. 6 is a graph showing each data in Case 4. In Case 4, as in Case 3, a 1.0-second moving average is calculated as an example of the moving average data. Then, in Case 4, the inventors further calculated statistical data different from the moving average data by using the distance data correction unit 110.

まず、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、距離ｄの標準偏差σｄ（以下、単にσｄと称することもある）を算出した。以下、σを示すデータを、標準偏差データと称する。標準偏差データは、統計データの別の例である。図６の例では、以下に述べる「移動平均標準偏差（移動平均の標準偏差）」（σｄｍ）との区別のため、σを「生標準偏差」とも称する。 First, the inventors calculated the standard deviation σd of the distance d (hereinafter, may be simply referred to as σd) by using the distance data correction unit 110. Hereinafter, the data showing σ will be referred to as standard deviation data. Standard deviation data is another example of statistical data. In the example of FIG. 6, σ is also referred to as “raw standard deviation” to distinguish it from the “moving average standard deviation (moving average standard deviation)” (σdm) described below.

さらに、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、移動平均値ｄｍの標準偏差σｄｍ（以下、単にσｄｍと称することもある）を算出した。σｄｍは、移動平均値の標準偏差であるので、移動平均標準偏差とも称される。以下、σｄｍを示すデータを、移動平均標準偏差データと称する。移動平均標準偏差データは、統計データのさらに別の例である。 Further, the inventors calculated the standard deviation σdm of the moving average value dm (hereinafter, may be simply referred to as σdm) by using the distance data correction unit 110. Since σdm is the standard deviation of the moving average value, it is also called the moving average standard deviation. Hereinafter, the data showing σdm is referred to as moving average standard deviation data. Moving average standard deviation data is yet another example of statistical data.

以下、ｄｍ（ＴＰ）の標準偏差を、σｄｍ（ＴＰ）と表記する。また、σｄｍ（ＴＰ）を、「ＴＰ秒移動平均標準偏差」と称する。事例４では、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、１．０秒移動平均標準偏差を算出した。図６のグラフの右端の縦軸は、信号値としての標準偏差を示す。当該右端の縦軸の単位は、ｍｍである。このように、図６のグラフの左右の縦軸はそれぞれ、（ｉ）距離ｄの標準偏差σｄの大きさ、および、（ｉｉ）移動平均標準偏差σｄｍの大きさを示す。 Hereinafter, the standard deviation of dm (TP) is referred to as σdm (TP). Further, σdm (TP) is referred to as "TP second moving average standard deviation". In Case 4, the inventors calculated a 1.0-second moving average standard deviation using the distance data correction unit 110. The vertical axis at the right end of the graph of FIG. 6 shows the standard deviation as a signal value. The unit of the vertical axis at the right end is mm. As described above, the left and right vertical axes of the graph of FIG. 6 indicate (i) the magnitude of the standard deviation σd of the distance d and (ii) the magnitude of the moving average standard deviation σdm, respectively.

事例４においても、事例３と同様に、ｄの急激な低下が複数回生じたことが確認された。なお、図５の領域Ｄ６〜Ｄ８におけるｄの一時的な変化は、例えば意図的接近に起因している。意図的接近とは、ユーザＵの意図に基づく、髪ＵＨとドライヤ１との間の接近を意味する。 In Case 4, as in Case 3, it was confirmed that a sharp decrease in d occurred a plurality of times. The temporary change of d in the regions D6 to D8 of FIG. 5 is caused by, for example, intentional approach. The intentional approach means an approach between the hair UH and the dryer 1 based on the intention of the user U.

制御部１０は、σｄにさらに基づいて、ドライヤ１の各部を制御してもよい。一例として、制御部１０は、σｄに応じて、上述のＴＨを補正（調整）してもよい。σｄが大きい場合、σｄが小さい場合に比べ、ｄの変動の度合い（例：ユーザＵの手ブレの度合い）が激しいと言える。 The control unit 10 may control each unit of the dryer 1 based on σd. As an example, the control unit 10 may correct (adjust) the above-mentioned TH according to σd. It can be said that when σd is large, the degree of fluctuation of d (eg, the degree of camera shake of the user U) is greater than when σd is small.

そこで、例えば、制御部１０は、σｄが大きくなるにつれて、ＴＨを増加させてもよい。ｄが激しく変動する場合には、非意図的接近が生じている可能性がより高いと考えられるためである。このようにＴＨを補正することにより、髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が高い場合に、ヒータ制御部１２０によって、熱風の温度をより確実に低下させることができる。 Therefore, for example, the control unit 10 may increase TH as σd increases. This is because if d fluctuates sharply, it is more likely that unintentional approach has occurred. By correcting TH in this way, when there is a high possibility that hot air having a thermal damage temperature is applied to the hair UH, the temperature of the hot air can be lowered more reliably by the heater control unit 120.

また、ヒータ制御部１２０は、σｄにさらに基づいて、ヒータ７０を制御してもよい。例えば、ヒータ制御部１２０は、σｄが大きくなるにつれて、ヒータ７０の発熱量を低下させてもよい。この場合にも、髪ＵＨを好適に保護できる。 Further, the heater control unit 120 may control the heater 70 based on σd. For example, the heater control unit 120 may reduce the amount of heat generated by the heater 70 as σd increases. In this case as well, the hair UH can be suitably protected.

ところで、上述の通り、ＴＰが適切に設定された場合、距離データの変化に対する移動平均データの追従性は比較的高いと考えられる。この場合、σｄｍも、σｄと概ね同様に、ｄの変動の度合いを反映していると考えられる。 By the way, as described above, when the TP is set appropriately, it is considered that the followability of the moving average data to the change of the distance data is relatively high. In this case, it is considered that σdm also reflects the degree of fluctuation of d in the same manner as σd.

そこで、制御部１０は、σｄに替えて、σｄｍにさらに基づいて、ドライヤ１の各部を制御してもよい。例えば、制御部１０は、σｄｍに応じて、ＴＨを補正してもよい。あるいは、ヒータ制御部１２０は、σｄｍにさらに基づいて、ヒータ７０を制御してもよい。 Therefore, the control unit 10 may control each unit of the dryer 1 based on σdm instead of σd. For example, the control unit 10 may correct TH according to σdm. Alternatively, the heater control unit 120 may control the heater 70 based on σdm.

上述のｄｍとｄとの関係からも理解できるように、σｄｍは、σｄに比べて、ノイズの影響が低減されたデータと言える（図６も参照）。そこで、例えば、制御のリアルタイム性の確保に比べ、ノイズの影響の低減を重視する場合には、σｄｍに基づく制御が行われてよい。 As can be understood from the relationship between dm and d described above, it can be said that σdm is data in which the influence of noise is reduced as compared with σd (see also FIG. 6). Therefore, for example, when reducing the influence of noise is more important than ensuring the real-time property of control, control based on σdm may be performed.

なお、制御部１０は、σｄおよびσｄｍの両方にさらに基づいて、ドライヤ１の各部を制御することもできる。 The control unit 10 can also control each unit of the dryer 1 based on both σd and σdm.

（事例５）
図７は、事例５における各データを示すグラフである。図７のグラフでは、横軸の時間の値の記載が省略されている。この点は、後述する図８のグラフについても同様である。事例５では、髪ＵＨのなびきが発生している場合が想定されている。事例５においても、事例１・２に比べ、ｄはより激しく変化する。なお、後述の事例６でも、事例５と同様の場合が想定されている。事例５では、事例３と同様の６種類の移動平均データが算出されている。 (Case 5)
FIG. 7 is a graph showing each data in Case 5. In the graph of FIG. 7, the description of the time value on the horizontal axis is omitted. This point is the same for the graph of FIG. 8 described later. In Case 5, it is assumed that the hair UH is fluttering. In Case 5, d changes more drastically than in Cases 1 and 2. In Case 6 described later, the same case as Case 5 is assumed. In Case 5, six types of moving average data similar to Case 3 are calculated.

図７の時間ＴＴでは、極めて大きいｄの値が検出されている。一例として、ドライヤ１から送出された風によって、長い髪ＵＨの先端部が一時的にドライヤ１から遠ざかった場合に、このような過大なｄが検出される。図７に示されるように、時間ＴＴの付近では、ｄの急激な増加に伴い、各ｄｍも急激に増加している。 In the time TT of FIG. 7, an extremely large value of d is detected. As an example, such an excessive d is detected when the tip portion of the long hair UH is temporarily moved away from the dryer 1 by the wind sent from the dryer 1. As shown in FIG. 7, in the vicinity of the time TT, each dm also increases sharply with the rapid increase of d.

それゆえ、ドライヤ１の制御を適切に行うためには、このようなｄの急激な増加をもたらすノイズの影響を低減することも重要である。そこで、発明者らは、以下の事例６に示す通り、当該ノイズの影響を低減するための手法について、さらに検討を行った。 Therefore, in order to properly control the dryer 1, it is also important to reduce the influence of noise that causes such a rapid increase in d. Therefore, the inventors further examined a method for reducing the influence of the noise, as shown in Case 6 below.

（事例６）
図８は、事例６における各データを示すグラフである。図８のグラフでは、標準偏差（右側の縦軸）の値の記載が省略されている。事例６では、距離データ補正部１１０は、ｄの過大な値（事例５の時間ＴＴに相当する期間におけるｄの値）を、例外値（異常値）として取り扱う。 (Case 6)
FIG. 8 is a graph showing each data in Case 6. In the graph of FIG. 8, the description of the value of the standard deviation (vertical axis on the right side) is omitted. In Case 6, the distance data correction unit 110 treats an excessive value of d (the value of d in the period corresponding to the time TT of Case 5) as an exception value (outlier value).

一例として、距離データ補正部１１０は、例外値をダミー値に置き換える。以下、例外値をダミー値に置き換える処理を、例外処理と称する（図８の領域Ｅを参照）。例外処理は、例外値を無視する処理（マスク処理）の一例である。 As an example, the distance data correction unit 110 replaces the exception value with a dummy value. Hereinafter, the process of replacing the exception value with the dummy value is referred to as an exception process (see region E in FIG. 8). Exception handling is an example of processing (mask processing) that ignores exception values.

図８の例では、ダミー値は、例外値が発生する直近のｄの値に等しい値として設定されている。但し、ダミー値の設定手法は、上記の例に限定されない。ダミー値は、正常データの範疇にある値として設定されていればよい。例えば、ダミー値は、上記直近のｄの値を、所定の補正手法を用いて補正することによって設定されてもよい。あるいは、ダミー値は、０として設定されてもよい。 In the example of FIG. 8, the dummy value is set as a value equal to the value of the most recent d in which the exception value occurs. However, the dummy value setting method is not limited to the above example. The dummy value may be set as a value in the category of normal data. For example, the dummy value may be set by correcting the latest value of d using a predetermined correction method. Alternatively, the dummy value may be set as 0.

事例６では、距離データ補正部１１０は、例外処理が施された後の距離データを用いて、統計データを算出する。図８の例では、事例４と同様に、１．０秒移動平均、生標準偏差、および１．０秒移動平均標準偏差が算出されている。図８に示されるように、距離データに例外処理が施されたことにより、各統計データについても、値の急激な増加が抑制されている。このように、例外処理によれば、ｄの急激な増加をもたらすノイズの影響を効果的に低減できる。 In Case 6, the distance data correction unit 110 calculates statistical data using the distance data after the exception handling has been performed. In the example of FIG. 8, the 1.0-second moving average, the raw standard deviation, and the 1.0-second moving average standard deviation are calculated as in the case 4. As shown in FIG. 8, by applying exception handling to the distance data, a rapid increase in the value of each statistical data is suppressed. As described above, according to the exception handling, the influence of noise that causes a rapid increase in d can be effectively reduced.

あるいは、制御部１０では、距離ｄに対して、上述の閾値ＴＨとは別の閾値ＴＨ２（以下、単にＴＨ２と称することもある）がさらに設定されてもよい。ＴＨ２は、第２距離閾値（または距離上限閾値）と称されてもよい。一例として、ＴＨ２は、「ドライヤ１が対象物（例：髪ＵＨ）から過度に離間している」ことの判定基準として用いることができる距離として設定されている。このため、ＴＨ２は、ＴＨ１よりも大きく設定されているものとする。 Alternatively, the control unit 10 may further set a threshold value TH2 (hereinafter, may be simply referred to as TH2) different from the above-mentioned threshold value TH for the distance d. TH2 may be referred to as a second distance threshold (or distance upper threshold). As an example, TH2 is set as a distance that can be used as a criterion for "the dryer 1 is excessively separated from an object (eg, hair UH)". Therefore, it is assumed that TH2 is set larger than TH1.

以下、ｄ≧ＴＨ２である状態を、「ドライヤ１が過離間状態にある」とも称する。一例として、制御部１０は、ｄとＴＨ２とを比較することにより、ドライヤ１が過離間状態にあるか否かを判定してよい。 Hereinafter, the state in which d ≧ TH2 is also referred to as “the dryer 1 is in the over-separated state”. As an example, the control unit 10 may determine whether or not the dryer 1 is in an over-separated state by comparing d with TH2.

一例として、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１が過離間状態にある場合には、ヒータ７０の発熱量を所定の値（例：比較的小さい値）に変更してよい。そして、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１の過離間状態が解消されるまで、ヒータ７０に当該所定の発熱量を維持させてよい。 As an example, the heater control unit 120 may change the calorific value of the heater 70 to a predetermined value (eg, a relatively small value) when the dryer 1 is in an excessively separated state. Then, the heater control unit 120 may allow the heater 70 to maintain the predetermined calorific value until the over-separated state of the dryer 1 is eliminated.

（効果）
以上の通り、ドライヤ１によれば、従来のドライヤとは異なり、統計処理が施された後の距離データ（統計データ）に基づき、当該ドライヤ１の各部を制御できる。すなわち、距離データ（生データ）に比べノイズの影響が低減されたデータを用いて、ドライヤ１の各部を制御できる。それゆえ、距離に応じたドライヤ１の制御を従来よりも適切に行うことができるので、ユーザＵの利便性を向上させることが可能となる。 (effect)
As described above, according to the dryer 1, unlike the conventional dryer, each part of the dryer 1 can be controlled based on the distance data (statistical data) after the statistical processing is performed. That is, each part of the dryer 1 can be controlled by using the data in which the influence of noise is reduced as compared with the distance data (raw data). Therefore, the dryer 1 can be controlled more appropriately according to the distance, and the convenience of the user U can be improved.

〔変形例〕
距離データ補正部１１０は、標準偏差σｄの移動平均値σｄｎ（以下、単にσｄｎと称することもある）を算出してもよい。σｄｎは、標準偏差の移動平均値であるので、標準偏差移動平均とも称される。以下、σｄｎを示すデータを、標準偏差移動平均データと称する。 [Modification example]
The distance data correction unit 110 may calculate a moving average value σdn of the standard deviation σd (hereinafter, may be simply referred to as σdn). Since σdn is a moving average value of the standard deviation, it is also called a standard deviation moving average. Hereinafter, the data showing σdn will be referred to as standard deviation moving average data.

標準偏差移動平均データは、統計データのさらに別の例である。従って、実施形態１と同様に、制御部１０は、標準偏差移動平均データに基づいて、ドライヤ１の各部を制御してもよい。 The standard deviation moving average data is yet another example of statistical data. Therefore, as in the first embodiment, the control unit 10 may control each unit of the dryer 1 based on the standard deviation moving average data.

〔実施形態２〕
図９は、実施形態２のドライヤ２の要部の構成を示すブロック図である。ドライヤ２の制御部を、制御部１０Ａと称する。制御部１０Ａは、制御部１０とは異なり、距離データ補正部１１０に替えて、状態推定部２１０を備えている。なお、制御部１０Ａのヒータ制御部およびモータ制御部をそれぞれ、ヒータ制御部２２０およびモータ制御部２３０と称する。 [Embodiment 2]
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a main part of the dryer 2 of the second embodiment. The control unit of the dryer 2 is referred to as a control unit 10A. Unlike the control unit 10, the control unit 10A includes a state estimation unit 210 instead of the distance data correction unit 110. The heater control unit and the motor control unit of the control unit 10A are referred to as a heater control unit 220 and a motor control unit 230, respectively.

まず、状態推定部２１０は、距離センサ２６から距離データを取得する。状態推定部２１０は、当該距離データに基づき、ユーザＵによるドライヤ２の使用状態（使用態様）を推定する。具体的には、状態推定部２１０は、上記使用状態の推定結果を示す状態推定信号を生成（導出）する。 First, the state estimation unit 210 acquires distance data from the distance sensor 26. The state estimation unit 210 estimates the usage state (usage mode) of the dryer 2 by the user U based on the distance data. Specifically, the state estimation unit 210 generates (derives) a state estimation signal indicating the estimation result of the usage state.

一例として、状態推定部２１０は、公知の状態推定モデル（より厳密には、確率モデル）を用いて、距離データに基づいて状態推定信号を生成する。状態推定モデルとしては、例えばＨＭＭ（Hidden Markov Model，隠れマルコフモデル）が用いられてよい。この場合、状態推定部２１０は、ＨＭＭに基づくビタビアルゴリズムを用いて、状態推定信号を生成してよい。あるいは、状態推定モデルとしては、カルマンフィルタを用いることもできる。 As an example, the state estimation unit 210 uses a known state estimation model (more precisely, a probability model) to generate a state estimation signal based on distance data. As the state estimation model, for example, HMM (Hidden Markov Model) may be used. In this case, the state estimation unit 210 may generate a state estimation signal by using a Viterbi algorithm based on the HMM. Alternatively, a Kalman filter can be used as the state estimation model.

なお、状態推定信号は、状態推定データと称されてもよい。状態推定データは、距離データが状態推定モデルに基づいて補正されたデータであるとも表現できる。このため、状態推定データも、補正後距離データの範疇に含まれる。同様に、状態推定部２１０も、本発明の一態様に係る距離データ補正部の一例であると言える。 The state estimation signal may be referred to as state estimation data. The state estimation data can also be expressed as data in which the distance data is corrected based on the state estimation model. Therefore, the state estimation data is also included in the category of corrected distance data. Similarly, the state estimation unit 210 can be said to be an example of the distance data correction unit according to one aspect of the present invention.

ドライヤ２では、状態推定部２１０は、ヒータ制御部２２０およびモータ制御部２３０のそれぞれに、状態推定信号を供給する。ヒータ制御部２２０は、状態推定信号に基づき、ヒータ制御信号を生成する。同様に、モータ制御部２３０は、状態推定信号に基づき、モータ制御信号を生成する。 In the dryer 2, the state estimation unit 210 supplies a state estimation signal to each of the heater control unit 220 and the motor control unit 230. The heater control unit 220 generates a heater control signal based on the state estimation signal. Similarly, the motor control unit 230 generates a motor control signal based on the state estimation signal.

ドライヤ２によれば、ユーザＵの使用状態の推定結果を示す補正後距離データ（状態推定データ）に基づき、当該ドライヤ２の各部を制御できる。すなわち、実施形態１に比べ、ユーザＵの使用状態をより具体的に考慮して、ドライヤ２の各部を制御できる。その結果、ユーザＵの利便性をさらに向上させることができる。 According to the dryer 2, each part of the dryer 2 can be controlled based on the corrected distance data (state estimation data) indicating the estimation result of the usage state of the user U. That is, as compared with the first embodiment, each part of the dryer 2 can be controlled in consideration of the usage state of the user U more specifically. As a result, the convenience of the user U can be further improved.

〔ソフトウェアによる実現例〕
ドライヤ１・２の制御ブロック（特に制御部１０・１０Ａ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。 [Example of realization by software]
The control blocks (particularly the control units 10 and 10A) of the dryers 1 and 2 may be realized by a logic circuit (hardware) formed in an integrated circuit (IC chip) or the like, or may be realized by software.

後者の場合、ドライヤ１・２は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば少なくとも１つのプロセッサ（制御装置）を備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な少なくとも１つの記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の一態様の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。 In the latter case, the dryers 1 and 2 include a computer that executes the instructions of a program that is software that realizes each function. The computer includes, for example, at least one processor (control device) and at least one computer-readable recording medium that stores the program. Then, in the computer, the processor reads the program from the recording medium and executes it, thereby achieving the object of one aspect of the present invention. As the processor, for example, a CPU (Central Processing Unit) can be used. As the recording medium, in addition to a "non-temporary tangible medium" such as a ROM (Read Only Memory), a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, a programmable logic circuit, or the like can be used. Further, a RAM (Random Access Memory) for expanding the above program may be further provided. Further, the program may be supplied to the computer via an arbitrary transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.) capable of transmitting the program. One aspect of the present invention can also be realized in the form of a data signal embedded in a carrier wave, in which the above program is embodied by electronic transmission.

〔まとめ〕
本発明の態様１に係るドライヤは、上記ドライヤの前方に送出される風を発生させるためのモータと、上記ドライヤの内部において上記風を加熱するヒータと、上記ドライヤの前方に位置する対象物との距離を測定し、当該距離を示す距離データを生成する距離センサと、（ｉ）上記距離データを補正して補正後距離データを生成するとともに、（ｉｉ）上記補正後距離データに基づき、上記モータおよび上記ヒータの少なくとも一方を制御する、制御部と、を備えている。 [Summary]
The dryer according to the first aspect of the present invention includes a motor for generating wind sent out in front of the dryer, a heater for heating the wind inside the dryer, and an object located in front of the dryer. A distance sensor that measures the distance of the above and generates distance data indicating the distance, and (i) corrects the distance data to generate the corrected distance data, and (ii) based on the corrected distance data. It includes a control unit that controls at least one of the motor and the heater.

上記の構成によれば、距離データ（生データ）に比べノイズの影響が低減されたデータ（補正後距離データ）に基づき、ドライヤの各部を制御できる。それゆえ、距離に応じたドライヤの制御を従来よりも適切に行うことができるので、ユーザの利便性を向上させることが可能となる。 According to the above configuration, each part of the dryer can be controlled based on the data (corrected distance data) in which the influence of noise is reduced as compared with the distance data (raw data). Therefore, it is possible to control the dryer according to the distance more appropriately than in the conventional case, and it is possible to improve the convenience of the user.

本発明の態様２に係るドライヤでは、上記態様１において、上記制御部は、上記補正後距離データとして、上記距離データの移動平均値を示す移動平均データを算出することが好ましい。 In the dryer according to the second aspect of the present invention, in the first aspect, it is preferable that the control unit calculates the moving average data indicating the moving average value of the distance data as the corrected distance data.

上述の通り、補正後距離データは、距離データに対して所定の統計処理を施すことによって導出されたデータ（統計データ）であってよい。上記の構成によれば、移動平均データ（統計データの一例）に基づいて、ドライヤの各部を制御できる。 As described above, the corrected distance data may be data (statistical data) derived by performing predetermined statistical processing on the distance data. According to the above configuration, each part of the dryer can be controlled based on the moving average data (an example of statistical data).

本発明の態様３に係るドライヤでは、上記態様２において、上記制御部は、上記補正後距離データとして、上記距離データの標準偏差を示す標準偏差データをさらに算出することが好ましい。 In the dryer according to the third aspect of the present invention, in the second aspect, it is preferable that the control unit further calculates the standard deviation data indicating the standard deviation of the distance data as the corrected distance data.

上記の構成によれば、標準偏差データ（統計データの別の例）に基づいて、ドライヤの各部を制御することもできる。上述の通り、距離データの時間変動が激しい場合には、標準偏差データを考慮することが好ましいと考えられる。 According to the above configuration, each part of the dryer can also be controlled based on the standard deviation data (another example of statistical data). As described above, it is considered preferable to consider the standard deviation data when the time fluctuation of the distance data is large.

本発明の態様４に係るドライヤでは、上記態様２または３において、上記制御部は、上記補正後距離データとして、上記移動平均値の標準偏差を示す移動平均標準偏差データさらに算出してもよい。 In the dryer according to the fourth aspect of the present invention, in the second or third aspect, the control unit may further calculate the moving average standard deviation data indicating the standard deviation of the moving average value as the corrected distance data.

上記の構成によれば、標準偏差データ（統計データのさらに別の例）に基づいて、ドライヤの各部を制御することもできる。距離データの時間変動が激しい場合には、標準偏差データ（生標準偏差データ）に加え、移動平均標準偏差データをさらに考慮することが、より好ましいと考えられる。 According to the above configuration, each part of the dryer can also be controlled based on standard deviation data (another example of statistical data). When the time variation of the distance data is large, it is considered more preferable to further consider the moving average standard deviation data in addition to the standard deviation data (raw standard deviation data).

本発明の態様５に係るドライヤでは、上記態様１から４のいずれか１つにおいて、上記制御部は、ユーザによる上記ドライヤの使用状態を推定するための状態推定モデルを用いて上記距離データを補正することにより、上記補正後距離データとしての状態推定データを導出することが好ましい。 In the dryer according to the fifth aspect of the present invention, in any one of the first to fourth aspects, the control unit corrects the distance data by using a state estimation model for estimating the usage state of the dryer by the user. By doing so, it is preferable to derive the state estimation data as the corrected distance data.

上記の構成によれば、状態推定データに基づいて、ドライヤの各部を制御できる。これにより、ユーザの使用状態をより具体的に考慮してドライヤの各部を制御できるので、ユーザの利便性をさらに向上させることができる。 According to the above configuration, each part of the dryer can be controlled based on the state estimation data. As a result, each part of the dryer can be controlled in consideration of the usage state of the user more specifically, so that the convenience of the user can be further improved.

〔付記事項〕
本発明の一態様は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の一態様の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成できる。 [Additional notes]
One aspect of the present invention is not limited to each of the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope of the claims, and the technical means disclosed in each of the different embodiments can be appropriately combined. Also included in the technical scope of one aspect of the present invention. Furthermore, new technical features can be formed by combining the technical means disclosed in each embodiment.

１、２ドライヤ
１０、１０Ａ制御部
２６距離センサ
７０ヒータ
７１送風ユニット
１１０距離データ補正部
１２０、２２０ヒータ制御部
１３０、２３０モータ制御部
２１０状態推定部（距離データ補正部）
７１０モータ
７１１ファン
Ｕユーザ
ＵＨ髪（対象物） 1, 2 Dryer 10, 10A Control unit 26 Distance sensor 70 Heater 71 Blower unit 110 Distance data correction unit 120, 220 Heater control unit 130, 230 Motor control unit 210 State estimation unit (distance data correction unit)
710 Motor 711 Fan U User UH Hair (object)

Claims

It ’s a dryer,
A motor for generating the wind sent out in front of the dryer,
A heater that heats the wind inside the dryer,
A distance sensor that measures the distance to an object located in front of the dryer and generates distance data indicating the distance,
(I) The distance data is corrected to generate the corrected distance data, and (ii) a control unit that controls at least one of the motor and the heater based on the corrected distance data is provided. , Dryer.

The dryer according to claim 1, wherein the control unit calculates moving average data indicating a moving average value of the distance data as the corrected distance data.

The dryer according to claim 2, wherein the control unit further calculates standard deviation data indicating the standard deviation of the distance data as the corrected distance data.

The dryer according to claim 2 or 3, wherein the control unit further calculates the moving average standard deviation data indicating the standard deviation of the moving average value as the corrected distance data.

From claim 1, the control unit derives state estimation data as the corrected distance data by correcting the distance data using a state estimation model for estimating the usage state of the dryer by the user. The dryer according to any one of 4.