JP5111445B2 - 空気調和機 - Google Patents

Description

この発明は、空気調和機に関する。

空気調和機においては、室内の容積や床、壁面温度等の情報を用いて、例えば温度、風量および風向の制御を行なうことにより、室内の人間の快適性をより高めることができ、快適な空調運転を自動的に行なうことができる。

焦電型の赤外線センサにより検出した２次元の熱画像データを用いて室内の容積や床、壁面温度を検出する場合、従来は、画像入力装置から読み取った画像データに対して、画像処理、画像認識を行なって室内の壁や床の境界等を検出してから求める方法が一般的であった。

例えば、画像入力手段により検出された熱画像データは、熱画像データ記憶手段に記憶される。記憶された熱画像データは、エッジおよび線検出手段により線画像データに変換される。線画像データは、室内の壁、床の境界算出手段において、２次元熱画像データ内の壁や床の位置の算出に使用され、その算出された情報と熱画像データ記憶手段に記憶された熱画像データとから室内の容積や床、壁面温度の算出が行なわれる。

しかしながら、上記従来の室内情報検出装置では、２次元の赤外線熱画像データから壁面や床の境界線が良好に算出できない場合は、それに伴い壁や床面の位置も正確に算出することができず、また算出された線画像データから未知の室内の壁や床の位置を算出することは、パターンの認識処理の問題としても難しいという課題があった。

そこで、このような従来の課題に鑑み、室内の人間の情報を有効に利用して容易に室内の容積や床、壁面温度を算出することのできる優れた室内情報検出装置を提供するために、室内の２次元の熱画像情報を検出する画像入力手段と、熱画像データの記憶手段と、人間領域の検出手段と、人間の位置を示す代表点を算出する手段と、その代表点を累積記憶する記憶手段と、室内の容積および室内の床、壁面の位置検出手段と、床、壁面の温度算出手段とを備えた室内情報検出装置が提案されている。

上記室内情報検出装置は、上記構成により、室内の熱画像データを検出することにより、室内の人間の位置が熱のしきい値から容易に検出できることを利用して、２次元赤外線画像（熱画像）データから人間の位置を算出して、その人間の位置の移動範囲を累積、記憶し、その情報から室内の壁や床の位置を算出し、壁や床の位置および熱画像データから室内の容積や床、壁面温度を検出するようにしたので、室内の容積や床、壁面温度をより正確にかつ容易に算出することができるというものである（例えば、特許文献１参照）。

特許第２７０７３８２号公報

しかしながら、上記特許文献１には、床面を検出すべとして能力帯による適応部屋条件と、空調運転時に生じる床面と壁面との温度差（温度ムラ）情報と、人体履歴結果とを統合判断することにより、部屋形状を決定する空間認識技術に関する言及は見当たらない。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、空調運転時に生じる床面と壁面との温度差（温度ムラ）情報と、人体検知位置の履歴と、空気調和機の能力帯とから総合判断して部屋形状を決定する空間認識検知機能を備えた空気調和機を提供することを目的とする。

この発明に係る空気調和機は、部屋に据え付けられる空気調和機であり、
部屋の一定範囲を走査して当該範囲の温度を検出する赤外線センサと、
赤外線センサにより走査された範囲の熱画像データを取得し、取得した熱画像データに基づいて空気調和機の制御を司る制御部とを備え、
制御部は、取得した熱画像データにおいて、所定の位置に部屋の壁及び床の境界線を設定し、境界線の上方向及び下方向に位置する複数の画素について上下方向に隣り合う画素間の温度差を算出し、算出した温度差に基づいて境界線の位置を補正し、境界線によって分けられる領域がそれぞれ壁及び床であると判定する。

この発明に係る空気調和機は、制御部が、赤外線センサを走査して部屋の熱画像データを取得し、熱画像データ上で、
（１）当該空気調和機の能力帯並びにリモコンの据付位置ボタン設定から求める形状制限値および初期設定値の部屋形状；
（２）当該空気調和機の運転中に生じる床と壁の温度ムラから求まる部屋形状；
（３）人体検知位置履歴から求まる部屋形状
の三つの情報を統合することで、空調している空調エリア内の床面広さを求め、熱画像データ上の空調エリア内における壁面位置を求めることにより、熱画像データ上で床面、壁面の領域が解ることから、個々の壁面平均温度を求めることが可能となり、熱画像上にて検出された人体に対する壁面温度を考慮した精度のよい体感温度を求めることが可能となる。

実施の形態１を示す図で、空気調和機１００の斜視図。 実施の形態１を示す図で、空気調和機１００の斜視図。 実施の形態１を示す図で、空気調和機１００の縦断面図。 実施の形態１を示す図で、赤外線センサ３と受光素子の各配光視野角を示す図。 実施の形態１を示す図で、赤外線センサ３を収納する筐体５の斜視図。 実施の形態１を示す図で、赤外線センサ３付近の斜視図（（ａ）は赤外線センサ３が右端端部へ可動した状態、（ｂ）は赤外線センサ３が中央部へ可動した状態、（ｃ）は赤外線センサ３が左端端部へ可動した状態）。 実施の形態１を示す図で、赤外線センサ３の縦断面における縦配光視野角を示す図。 実施の形態１を示す図で、主婦１２が幼児１３を抱いている部屋の熱画像データを示す図。 実施の形態１を示す図で、空気調和機１００の能力帯により規定された冷房運転時の畳目安ならびに広さ（面積）を示す図。 実施の形態１を示す図で、図９記載の能力毎の広さ（面積）の最大面積を用いることで、能力毎における床面の広さ（面積）を規定した図。 実施の形態１を示す図で、能力２．２ｋｗにおける縦横の部屋形状制限値を示す図。 実施の形態１を示す図で、空気調和機１００の能力帯にから求まる縦横距離条件を示す図。 実施の形態１を示す図で、能力２．２ｋｗ時の中央据付時条件を示す図。 実施の形態１を示す図で、能力２．２ｋｗ時の左コーナー据付時（使用者から見て）の場合を示す図。 実施の形態１を示す図で、空気調和機１００の能力２．２ｋｗ時に、リモコンの据付位置ボタンが中央に設定された際の熱画像データ上の床面と壁面との位置関係を示す図。 実施の形態１を示す図で、温度ムラによる部屋形状の算出フローを示す図。 実施の形態１を示す図で、図１５の熱画像データ上にて壁面と床面との境界となる上下の画素間を示す図。 実施の形態１を示す図で、図１７にて設定した境界線６０の位置に対し、下方向に１画素そして上方向に２画素の合計３画素間において上下画素間の生じている温度を検知する図。 実施の形態１を示す図で、画素検知領域内において、温度ムラ境界を検知する温度ムラ境界検知部５３により閾値を超えた画素、または、傾きの最大値を超えた画素を黒色にてマーキングしている図。 実施の形態１を示す図で、温度ムラによる境界線を検知した結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、熱画像データ上において、境界線の下部に引かれた各素子の座標点（Ｘ，Ｙ）を床面座標変換部５５が床面座標点として変換し、床面１９に投影した図。 実施の形態１を示す図で、能力２．２ＫＷ、リモコン中央据付条件時における初期設定条件での正面壁１９位置付近の温度差を検知する対象画素の領域を示す図。 実施の形態１を示す図で、床面１８に各熱画像データの境界線素子座標を投影した図２１において、図２２に示した正面壁１９位置付近を検知する各素子の散布素子座標点の平均を求め正面壁１９と床面１８との壁面位置を求めた図。 実施の形態１を示す図で、人体検知位置履歴による部屋形状の算出フローを示す図。 実施の形態１を示す図で、直前の背景画像と人体の存在する熱画像データとの差分を行い、閾値Ａ並びに閾値Ｂをもって人体の検知を判断する結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、熱画像データ差分から求めた人体検知位置を床面座標変換部５５にて座標変換を行った人位置座標（Ｘ，Ｙ）点として、Ｘ軸、Ｙ軸毎にカウント積算した様子を示す図。 実施の形態１を示す図で、人体位置履歴による部屋形状の判定結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、Ｌ字型部屋形状のリビングにおける人体検知位置履歴の結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、横方向Ｘ座標における、床面領域（Ｘ座標）に蓄積されたカウント数を示す図。 実施の形態１を示す図で、図２９にて求めた床面領域（Ｘ座標）を領域Ａ・Ｂ・Ｃと均等３分割を行い、蓄積された最大の蓄積数値がどこの領域に存在するかを求め、同時に各領域毎の最大値と最小値を求る図。 実施の形態１を示す図で、領域Ｃ内に蓄積データの最大蓄積数が存在する場合、最大蓄積数に対して９０％以上のカウント数が領域内にγ本（０．３ｍ毎に分解される領域の中の数）以上あることをもって判断する手段を示す図。 実施の形態１を示す図で、領域Ａ内に蓄積データの最大蓄積数が存在する場合、最大蓄積数に対して９０％以上のカウント数が領域内にγ本（０．３ｍ毎に分解される領域の中の数）以上あることをもって判断する手段を示す図。 実施の形態１を示す図で、Ｌ字型部屋形状であると判断された場合、最大の蓄積数に対し５０％以上の個所を求める図。 実施の形態１を示す図で、図３３にて求めたＬ字型部屋形状の床面と壁面との境界点と閾値Ａ以上におけるＸ座標、Ｙ座標の床面領域から求めたＬ字型部屋形状の床面領域形状を示す図。 実施の形態１を示す図で、三つの情報を統合するフローを示す図。 実施の形態１を示す図で、能力２．８ｋｗ、リモコン据付位置条件中央にて温度ムラ検知による部屋形状の結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、左壁面１６までの距離が左壁最大の距離を超えている状態である場合は、左壁最大の位置まで縮小させた結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、修正後の図３７の部屋形状面積が面積最大値１９ｍ^２以上に大きな場合は、正面壁１９の距離を最大面積１９ｍ^２になるまで下げて調整した結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、左壁面までの距離が左壁最小に満たない場合に左壁最小の領域まで拡大することにより調整した結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、修正後の部屋形状面積を算出することにより適正面積内にあるか否を判断する例を示す図。 実施の形態１を示す図で、各壁面間距離である、正面壁１９までの距離Ｙ座標Ｙ＿ｆｒｏｎｔ、右壁面１７のＸ座標Ｘ＿ｒｉｇｈｔ、左壁面１６のＸ座標Ｘ＿ｌｉｇｈｔを求めた結果を示す図。 実施の形態１を示す図で、統合条件にて求められた正面壁１９、左右壁（左壁面１６、右壁面１７）間のそれぞれの距離から求められた床面境界線上の各座標点を熱画像データに逆投影させた図。 実施の形態１を示す図で、それぞれの各壁領域を太線で囲った図。 実施の形態１を示す図で、床面１８の手前側領域に対して左右方向５分割の領域（Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５）に分けた図。 実施の形態１を示す図で、床面の奥側領域に対して前後３分割の領域（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３）に分けた図。 実施の形態１を示す図で、計算式にて求めた輻射温度の一例を示す図。 実施の形態１を示す図で、カーテンの開閉状態を検知する動作のフローチャート図。 実施の形態１を示す図で、暖房運転時の右壁面の窓のカーテンが開いている状態のときの熱画像データを示す図。

実施の形態１．
先ず、本実施の形態の概要を説明する。空気調和機（室内機）は、温度検出対象範囲を走査しながら温度を検出する赤外線センサを備え、赤外線センサにより熱源検知を行って人や発熱機器の存在を検知して、快適な制御を行うようにしている。

通常室内機は部屋の高所の壁に据付られるが、室内機が据付られる壁における左右の位置は、様々である。壁の左右方向の略中央に据付られる場合もあるし、室内機から見て右側又は左側の壁に接近して据付られる場合もある。以下、この明細書では、部屋の左右方向とは、室内機（赤外線センサ３）から見た左右方向と定義する。

図１乃至図４８は実施の形態１を示す図で、図１、図２は空気調和機１００の斜視図、図３は空気調和機１００の縦断面図、図４は赤外線センサ３と受光素子の各配光視野角を示す図、図５は赤外線センサ３を収納する筐体５の斜視図、図６は赤外線センサ３付近の斜視図（（ａ）は赤外線センサ３が右端端部へ可動した状態、（ｂ）は赤外線センサ３が中央部へ可動した状態、（ｃ）は赤外線センサ３が左端端部へ可動した状態）、図７は赤外線センサ３の縦断面における縦配光視野角を示す図、図８は主婦１２が幼児１３を抱いている部屋の熱画像データを示す図、図９はは空気調和機１００の能力帯により規定された冷房運転時の畳目安ならびに広さ（面積）を示す図、図１０は図９記載の能力毎の広さ（面積）の最大面積を用いることで、能力毎における床面の広さ（面積）を規定した図、図１１は能力２．２ｋｗにおける縦横の部屋形状制限値を示す図、図１２は空気調和機１００の能力帯にから求まる縦横距離条件を示す図、図１３は能力２．２ｋｗ時の中央据付時条件を示す図、図１４は能力２．２ｋｗ時の左コーナー据付時（使用者から見て）の場合を示す図、図１５は空気調和機１００の能力２．２ｋｗ時に、リモコンの据付位置ボタンが中央に設定された際の熱画像データ上の床面と壁面との位置関係を示す図、図１６は温度ムラによる部屋形状の算出フローを示す図、図１７は図１５の熱画像データ上にて壁面と床面との境界となる上下の画素間を示す図、図１８は図１７にて設定した境界線６０の位置に対し、下方向に１画素そして上方向に２画素の合計３画素間において上下画素間の生じている温度を検知する図、図１９は画素検知領域内において、温度ムラ境界を検知する温度ムラ境界検知部５３により閾値を超えた画素、または、傾きの最大値を超えた画素を黒色にてマーキングしている図、図２０は温度ムラによる境界線を検知した結果を示す図、図２１は熱画像データ上において、境界線の下部に引かれた各素子の座標点（Ｘ，Ｙ）を床面座標変換部５５が床面座標点として変換し、床面１８に投影した図、図２２は能力２．２ＫＷ、リモコン中央据付条件時における初期設定条件での正面壁１９位置付近の温度差を検知する対象画素の領域を示す図、図２３は床面１８に各熱画像データの境界線素子座標を投影した図２１において、図２２に示した正面壁１９位置付近を検知する各素子の散布素子座標点の平均を求め正面壁１９と床面１８との壁面位置を求めた図、図２４は人体検知位置履歴による部屋形状の算出フローを示す図、図２５は直前の背景画像と人体の存在する熱画像データとの差分を行い、閾値Ａ並びに閾値Ｂをもって人体の検知を判断する結果を示す図、図２６は熱画像データ差分から求めた人体検知位置を床面座標変換部５５にて座標変換を行った人位置座標（Ｘ，Ｙ）点として、Ｘ軸、Ｙ軸毎にカウント積算した様子を示す図、図２７は人体位置履歴による部屋形状の判定結果を示す図、図２８はＬ字型部屋形状のリビングにおける人体検知位置履歴の結果を示す図、図２９は横方向Ｘ座標における、床面領域（Ｘ座標）に蓄積されたカウント数を示す図、図３０は図２９にて求めた床面領域（Ｘ座標）を領域Ａ・Ｂ・Ｃと均等３分割を行い、蓄積された最大の蓄積数値がどこの領域に存在するかを求め、同時に各領域毎の最大値と最小値を求る図、図３１は領域Ｃ内に蓄積データの最大蓄積数が存在する場合、最大蓄積数に対して９０％以上のカウント数が領域内にγ本（０．３ｍ毎に分解される領域の中の数）以上あることをもって判断する手段を示す図、図３２は領域Ａ内に蓄積データの最大蓄積数が存在する場合、最大蓄積数に対して９０％以上のカウント数が領域内にγ本（０．３ｍ毎に分解される領域の中の数）以上あることをもって判断する手段を示す図、図３３はＬ字型部屋形状であると判断された場合、最大の蓄積数に対し５０％以上の個所を求める図、図３４は図３３にて求めたＬ字型部屋形状の床面と壁面との境界点と閾値Ａ以上におけるＸ座標、Ｙ座標の床面領域から求めたＬ字型部屋形状の床面領域形状を示す図、図３５は三つの情報を統合するフローを示す図、図３６は能力２．８ｋｗ、リモコン据付位置条件中央にて温度ムラ検知による部屋形状の結果を示す図、図３７は左壁面１６までの距離が左壁最大の距離を超えている状態である場合は、左壁最大の位置まで縮小させた結果を示す図、図３８は修正後の図３７の部屋形状面積が面積最大値１９ｍ^２以上に大きな場合は、正面壁１９の距離を最大面積１９ｍ^２になるまで下げて調整した結果を示す図、図３９は左壁面までの距離が左壁最小に満たない場合に左壁最小の領域まで拡大することにより調整した結果を示す図、図４０は修正後の部屋形状面積を算出することにより適正面積内にあるか否を判断する例を示す図、図４１は各壁面間距離である、正面壁１９までの距離Ｙ座標Ｙ＿ｆｒｏｎｔ、右壁面１７のＸ座標Ｘ＿ｒｉｇｈｔ、左壁面１６のＸ座標Ｘ＿ｌｉｇｈｔを求めた結果を示す図、図４２は統合条件にて求められた正面壁１９、左右壁（左壁面１６、右壁面１７）間のそれぞれの距離から求められた床面境界線上の各座標点を熱画像データに逆投影させた図、図４３それぞれの各壁領域を太線で囲った図、図４４は床面１８の手前側領域に対して左右方向５分割の領域（Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５）に分けた図、図４５は床面の奥側領域に対して前後３分割の領域（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３）に分けた図、図４６は計算式にて求めた輻射温度の一例を示す図、図４７はカーテンの開閉状態を検知する動作のフローチャート図、図４８は暖房運転時の右壁面の窓のカーテンが開いている状態のときの熱画像データを示す図である。

図１乃至図３により、空気調和機１００（室内機）の全体構成を説明する。図１、図２共に、空気調和機１００の外観斜視図であるが、見る角度が異なる点と、図１は上下フラップ４３（上下風向制御板、左右に２個）が閉じているのに対して、図２は上下フラップ４３が開き奥の左右フラップ４４（左右風向制御板、多数）が見えている点とが異なる。

図１に示すように、空気調和機１００（室内機）は、略箱状の室内機筺体４０（本体と定義する）の上面に部屋の空気を吸い込む吸込口４１が形成されている。

また、前面の下部に調和空気を吹き出す吹出口４２が形成されていて、吹出口４２には吹き出し風の風向を制御する上下フラップ４３と、左右フラップ４４とが設けられる。上下フラップ４３は吹き出し風の上下風向を制御し、左右フラップ４４は吹き出し風の左右風向を制御する。

室内機筺体４０の前面の下部で、吹出口４２の上に、赤外線センサ３が設けられている。赤外線センサ３は、俯角約２４．５度の角度で下向きに取り付けられている。

俯角とは、赤外線センサ３の中心軸と水平線とがなす角度である。別の言い方をすると、赤外線センサ３は、水平線に対して約２４．５度の角度で下向きに取り付けられている。

図３に示すように、空気調和機１００（室内機）は、内部に送風機４５を備え、該送風機４５を囲むように熱交換器４６が配置されている。

熱交換器４６は、室外機（図示せず）に搭載された圧縮機等と接続されて冷凍サイクルを形成している。冷房運転時は蒸発器として、暖房運転時は凝縮器として動作する。

吸込口４１から送風機４５により室内空気が吸い込まれ、熱交換器４６で冷凍サイクルの冷媒と熱交換を行い、送風機４５を通過して吹出口４２から室内へ吹き出される。

吹出口４２では、上下フラップ４３と左右フラップ４４（図３では図示していない）とにより、上下方向及び左右方向の風向が制御される。図３は、上下フラップ４３が水平吹き出しの角度になっている。

図４に示すように、赤外線センサ３は、金属缶１内部に８個の受光素子（図示せず）を縦方向に一列に配列している。金属缶１の上面には、８個の受光素子に赤外線を通すためのレンズ製の窓（図示せず）が設けられている。各受光素子の配光視野角２は、縦方向７度、横方向８度である。尚、各受光素子の配光視野角２が、縦方向７度、横方向８度のものを示したが、縦方向７度、横方向８度に限定されるものではない。各受光素子の配光視野角２に応じて、受光素子の数は変化する。例えば、１個の受光素子の縦配光視野角と受光素子の数との積が一定になるようにすればよい。

図５は、赤外線センサ３付近を裏側（空気調和機１００の内部から）から見た斜視図である。図５に示すように、赤外線センサ３は、筐体５内に収納されている。そして、筐体５の上方に赤外線センサ３を駆動するステッピングモーター６が設けられる。筐体５と一体の取付部７が空気調和機１００の前面下部に固定されることにより、赤外線センサ３が空気調和機１００に取り付けられる。赤外線センサ３が空気調和機１００に取り付けられた状態では、ステッピングモーター６と筐体５は垂直である。そして、筐体５の内部で赤外線センサ３が、俯角約２４．５度の角度で下向きに取り付けられている。

赤外線センサ３は、ステッピングモーター６により左右方向に所定角度範囲を回転駆動する（このような回転駆動をここでは、可動する、と表現する）が、図６に示すように右端端部（ａ）から中央部（ｂ）を経由して左端端部（ｃ）まで可動し、左端端部（ｃ）に来ると逆方向に反転して可動する。この動作を繰り返す。赤外線センサ３は、部屋の温度検出対象範囲を左右に走査しながら温度検出対象の温度を検出する。

ここで、赤外線センサ３による部屋の壁や床の熱画像データの取得方法について述べる。尚、赤外線センサ３等の制御は、所定の動作がプログラムされたマイクロコンピュータによって行われる。所定の動作がプログラムされたマイクロコンピュータを制御部と定義する。以下の説明では、一々夫々の制御を制御部（所定の動作がプログラムされたマイクロコンピュータ）が行うという記載は省略する。

部屋の壁や床の熱画像データを取得する場合、赤外線センサ３をステッピングモーター６により左右方向に可動し、ステッピングモーター６の可動角度（赤外線センサ３の回転駆動角度）１．６度毎に各位置で赤外線センサ３を所定時間（０．１〜０．２秒）停止させる。

赤外線センサ３を停止した後、所定時間（０．１〜０．２秒より短い時間）待ち、赤外線センサ３の８個の受光素子の検出結果（熱画像データ）を取り込む。

赤外線センサ３の検出結果を取り込み終了後、再びステッピングモーター６を駆動（可動角度１．６度）した後停止し、同様の動作により赤外線センサ３の８個の受光素子の検出結果（熱画像データ）を取り込む。

上記の動作を繰り返し行い、左右方向に９４箇所の赤外線センサ３の検出結果をもとに検知エリア内の熱画像データを演算する。

ステッピングモーター６の可動角度１．６度毎に９４箇所で赤外線センサ３を停止させて熱画像データを取り込むので、赤外線センサ３の左右方向の可動範囲（左右方向に回転駆動する角度範囲）は、約１５０．４度である。

図７は空気調和機１００を部屋の床面から１８００ｍｍの高さに据付けた状態で、８個の受光素子が縦に一列に配列された赤外線センサ３の縦断面における縦配光視野角を示す。

図７に示す角度７°は、１個の受光素子の縦配光視野角である。

また、図７の角度３７．５°は、赤外線センサ３の縦視野領域に入らない領域の空気調和機１００が取り付けられた壁からの角度を示す。赤外線センサ３の俯角が０°であれば、この角度は、９０°−４（水平より下の受光素子の数）×７°（１個の受光素子の縦配光視野角）＝６２°になる。本実施の形態の赤外線センサ３は、俯角が２４．５°であるから、６２°−２４．５°＝３７．５°になる。

図８は８畳相当の部屋で主婦１２が幼児１３を抱いている一生活シーンを赤外線センサ３を左右方向に可動させながら得られた検出結果をもとに熱画像データとして演算した結果を示す。

図８は季節が冬で、且つ天候が曇りの日に取得した熱画像データである。従って、窓１４の温度は、１０〜１５℃と低い。主婦１２と幼児１３の温度が最も高い。特に、主婦１２と幼児１３の上半身の温度は、２６〜３０℃である。このように、赤外線センサ３を左右方向に可動させることにより、例えば、部屋の各部の温度情報を取得することができる。

次に、空気調和機の能力帯と、空調運転時に生じる床面と壁面との温度差（温度ムラ）情報と、人体検知位置の履歴とから総合判断して部屋形状を決定する部屋形状検知手段（空間認識検知）について述べる。

赤外線センサ３にて取得する熱画像データにより、空調している空調エリア内の床面広さを求め、熱画像上の空調エリア内における壁面位置を求める。

熱画像上で床面、壁面（壁面とは、空気調和機１００から見た正面壁、並びに左右の壁面）の領域が解ることから、個々の壁面平均温度を求めることが可能となり、熱画像上にて検出された人体に対する壁面温度を考慮した精度のよい体感温度を求めることが可能となる。

熱画像データ上で床面広さを求める手段は、下記に示す三つの情報を統合することで、精度のよい床面広さの検知並びに部屋形状を検知可能とする。
（１）空気調和機１００の能力帯並びにリモコンの据付位置ボタン設定から求める形状制限値および初期設定値の部屋形状。
（２）空気調和機１００の運転中に生じる床と壁の温度ムラから求まる部屋形状。
（３）人体検知位置履歴から求まる部屋形状。

空気調和機１００は、空調する部屋の広さを基準に対応する能力帯に分けられている。図９は空気調和機１００の能力帯により規定された冷房運転時の畳目安ならびに広さ（面積）を示した図である。例えば、空気調和機１００の能力２．２ｋｗの場合は、冷房運転時における空調広さの畳目安は６〜９畳となる。６畳から９畳の広さ（面積）は、１０〜１５ｍ^２である。

図１０は、図９記載の能力毎の広さ（面積）の最大面積を用いることで、能力毎における床面の広さ（面積）を規定した図である。能力２．２ｋｗの場合、図９の広さ（面積）の最大面積は１５ｍ^２となる。１５ｍ^２の平方根を求めることで縦横比率を１：１とした場合の縦横の距離は各３．９ｍとなる。最大面積１５ｍ^２を固定し、縦横比率を１：２〜２：１の範囲で可変させた場合の縦横の距離で、縦横の最大距離と最小距離を設定する。

図１１に、能力２．２ｋｗにおける縦横の部屋形状制限値の図を示す。能力毎の最大面積１５ｍ^２の平方根より縦横比率１：１の場合の縦横の各距離は３．９ｍとなる。最大面積１５ｍ^２を固定し、縦横比率を１：２〜２：１の範囲で可変させた場合の縦横の距離で、縦横の最大距離を設定する。縦横比率１：２の場合は、縦２．７ｍ：横５．５ｍとなる。同様に縦横比率２：１の場合は、縦５．５ｍ：横２．７ｍとなる。

図１２に空気調和機１００の能力帯にから求まる縦横距離条件を示す。図１２の初期値の値は、能力毎における対応面積の中間面積の平方根から求めている。例えば能力２．２ｋｗの適応面積は１０〜１５ｍ^２となり、中間面積は１２ｍ^２となる。１２ｍ^２の平方根より初期値３．５ｍを求めている。以下能力帯毎における初期値の縦横距離の算出は同様な考え方から求めている。同時に最小値（ｍ）、最大値（ｍ）は図１０の算出の通りである。

従って、空気調和機１００の能力毎により求まる部屋形状の初期値は、図１２の初期値（ｍ）を縦横の距離とする。但し、リモコンからの据付位置条件により空気調和機１００の設置位置の原点を可変することとする。

図１３に、能力２．２ｋｗ時の中央据付時条件を示す。図１３に示すように、初期値の横距離中間地点を空気調和機１００の原点とする。空気調和機１００の原点は、縦横３．５ｍの部屋の中央部（横から１．８ｍ）の位置関係となる。

図１４に、能力２．２ｋｗ時の左コーナー据付時（使用者から見て）の場合を示す。コーナー据付時の場合は、左右に近いほうの壁までの距離を空気調和機１００の原点から（横幅の中心点）０．６ｍの距離とする。

従って、（１）空気調和機１００の能力帯並びにリモコンの据付位置ボタン設定から求める形状制限値および初期設定値の部屋形状は、上記記載の条件にて空気調和機１００の能力帯から設定された床面広さに、リモコンの据付位置条件をもって空気調和機１００の据付位置を決めることで、赤外線センサ３から取得される熱画像データ上に床面と壁面との境界線を求めることを可能としている。

図１５に、空気調和機１００の能力２．２ｋｗ時に、リモコンの据付位置ボタンが中央に設定された際の熱画像データ上の床面と壁面との位置関係を示す。赤外線センサ３側から見て左壁面１６、正面壁１９、右壁面１７、そして床面１８が熱画像データ上に示されている様子がうかがえる。初期設定時における能力２．２ｋｗの床面形状寸法は図１３に示す通りである。以下、左壁面１６、正面壁１９、右壁面１７をまとめて壁面と呼ぶ。

次に、（２）空気調和機１００の運転中に生じる床と壁の温度ムラから求まる部屋形状の算出手段について説明する。図１６に、温度ムラによる部屋形状の算出フローを示す。上記記述の赤外線センサ３を駆動する赤外線センサ駆動部５１から、赤外線画像取得部５２にて熱画像データとして生成された縦８＊横９４の熱画像上において、基準壁位置算出部５４にて、熱画像データ上における温度ムラ検知を行う範囲を制約することを特徴とする。

以下、図１５における、空気調和機の能力２．２ＫＷ時でリモコン据付条件が中央時条件にて基準壁位置算出部５４の機能説明を行う。

図１７は、図１５の熱画像データ上に壁面と床面１８との境界となる上下の画素間の境界線６０を示している。境界線６０より上の画素が壁面温度を検知する配光画素となり、境界線６０より下側の画素が床面温度を検知する配光画素となる。

そして、図１８において、図１７にて設定した境界線６０の位置に対し、下方向に１画素そして上方向に２画素の合計３画素間において、上下画素間の生じている温度を検知することを特徴とする。

全熱画像データすべての画素間にて温度差を探すのではなく、壁面と床面との境界線６０上を中心に温度差を検知して壁面と床面との境界線６０上に生じる温度を検知することを特徴とする。

全画素検知による余分なソフト演算処理の低減（演算処理時間の短縮と負荷低減）と誤検知処理（ノイズデバンス処理）を併せ持つことを特徴とする。

次に上記記載の画素間領域に対する、温度ムラによる境界を検知する温度ムラ境界検知部５３は、
（ａ）床面温度と壁面温度の熱画像データから得られる絶対値による判断手段、（ｂ）検知領域内における上下画素間における温度差の奥行き方向における傾き（１次微分）の最大値による判断手段、（ｃ）検知領域内における上下画素間における温度差の奥行き方向における傾きの傾き（２次微分）の最大値による判断手段のいずれか一つの手段により境界線６０を検知可能とすることを特徴とする。

図１９は、上記画素検知領域内において、温度ムラ境界を検知する温度ムラ境界検知部５３により閾値を超えた画素、または、傾きの最大値を超えた画素を黒色にてマーキングしている。また、上記の温度ムラ境界を検知する閾値または最大値を超えない個所については、マーキングを実施してはいないことを特徴とする。

図２０は、温度ムラによる境界線を検知した結果を示す。画素間の境界線を線引きする条件は、温度ムラ境界検知部５３において、閾値または最大値を超えた黒マーキングされた画素の下部、そして検知領域のおける上下画素間において閾値または、最大値を超えていない列においては、図１７にて基準壁位置算出部５４にて初期設定を行った画素間の基準位置にて線引きすることを条件とする。

そして、熱画像データ上において、境界線の下部に引かれた各素子の座標点（Ｘ，Ｙ）を、床面座標変換部５５が床面座標点として変換し、床面１８に投影したものが図２１となる。９４列分の境界線６０の下部に引かれた素子座標が投影される結果となることが理解できる。

図２２は、能力２．２ｋｗ、リモコン中央据付条件時における初期設定条件での正面壁１９位置付近の温度差を検知する対象画素の領域を示す。

先に、床面１８に各熱画像データの境界線素子座標を投影した図２１において、図２２に示した正面壁１９位置付近を検知する各素子の散布素子座標点の平均を求め正面壁１９と床面１８との壁面位置を求めたものが図２３となる。

正面壁境界線線引き手段と同様な考え方で、右壁面１７並びに左壁面１６に対応する各素子の散布素子座標点の平均で境界線を引くこととする。そして左右の左壁面境界線２０、右壁面境界線２１と正面壁境界線２２とを結んだ領域が床面領域となる。

また、より温度ムラ検知による精度のよい床壁境界線を線引きする手段として、図２２にて正面境界線を求める領域の素子座標Ｙの平均値と標準偏差σを求めることで、σ値が閾値に以下になる素子対象のみで平均値を再計算する手段もある。

同様に左右壁面境界線算出においても、各素子座標Ｘの平均値と標準偏差σを用いることは可能である。

また、左右壁面境界線を算出する他の一つの手段は、正面壁境界線算出により求まったＹ座標、つまり空気調和機１００据付け側の壁面からの距離に対して、Ｙ座標間距離の中間領域１／３〜２／３に分布された各素子のＸ座標の平均を用いて左右壁面間の境界線を求めることも可能である。いずれの場合においても問題がない。

上記手段による正面左右壁位置算出部５６にて求めることができた空気調和機１００の据付位置を原点とした正面壁１９までの距離Ｙと、左壁面１６までの距離Ｘ＿ｌｅｆｔと、右壁面１７までの距離Ｘ＿ｒｉｇｈｔとを検知履歴蓄積部５７にて各距離総和として積算すると共に距離検出カウンタとして回数を積算していき、検知距離の総和とカウント数との割り算をもって平均化された距離を求めることとする。左右壁についても同様な手段にて求めるものとする。

尚、検知履歴蓄積部５７にてカウントする検知回数が閾値回数より多くなっている場合に限り、温度ムラによる部屋形状の判定結果を有効とする。

次に、（３）人体検知位置履歴から求まる部屋形状の算出について説明する。図２４に人体検知位置履歴による部屋形状の算出フローを示す。人体検出部６１は、赤外線センサ３を駆動する赤外線センサ駆動５１部の出力から赤外線画像取得部５２にて熱画像データとして生成された縦８＊横９４の熱画像データを、直前の熱画像データとの差分を取ることで人体の位置を判断することを特徴としている。

人体の有無ならびに人体の位置を検出する人体検出部６１は、熱画像データの差分を取る際に、人体の比較的表面温度の高い頭部付近を差分検知可能とする閾値Ａと、やや表面温度の低い足元部分の差分検知可能とする閾値Ｂを個々に持つことを特徴としている。

図２５は、直前の背景画像と人体の存在する熱画像データとの差分を行い、閾値Ａ並びに閾値Ｂをもって人体の検知を判断している。閾値Ａを超える熱画像データの差分領域を人体頭部付近と判断し、閾値Ａにて求めた領域に隣接する閾値Ｂを超える熱画像差分領域を求める。その際、閾値Ｂにて求まる差分領域は、閾値Ａにて求められた差分領域に隣接していることを前提とする。つまり、閾値Ｂを超えたのみの差分領域は人体とは判断しない。熱画像データ間の差分閾値の関係は、閾値Ａ＞閾値Ｂとなることを示す。

この手段により求めた人体の領域は、人体の頭部から足元までの領域を検知することを可能とし、人体の足元個所を示す差分領域最下端部の中央部分の熱画像座標Ｘ、Ｙを持って人体位置座標（Ｘ，Ｙ）とする。

熱画像データの差分により求められた人体の足元位置座標（Ｘ，Ｙ）を左記の温度ムラ検知に時に説明した図２１のように床面座標点として変換する床面座標変換部５５を介して、人体位置履歴蓄積部６２は人体位置履歴を蓄積していくことを特徴とする。

図２６は熱画像データ差分から求めた人体検知位置を床面座標変換部５５にて座標変換を行った人位置座標（Ｘ，Ｙ）点として、Ｘ軸、Ｙ軸毎にカウント積算した様子を示す。人体位置履歴蓄積部６２において、図２６に示すように、横方向Ｘ座標並びに奥行きＹ座標の最小分解は０．３ｍ毎とする領域を確保し、軸毎に０．３ｍ間隔にて確保された領域に人位置検知毎に発生する位置座標（Ｘ，Ｙ）を、当てはめカウントしていくものとする。

この人体位置履歴蓄積部６２からの人体検知位置履歴情報により、部屋形状である床面１８、壁面（左壁面１６、右壁面１７、正面壁１９）を壁位置判断部５８にて求める。

図２７は人体位置履歴による部屋形状の判定結果を示す。横方向Ｘ座標並びに奥行きＹ座標に蓄積された最大の蓄積数値に対して１０％以上の領域の範囲をもって床面領域と判断することを特徴とする。

次に、人体検知位置履歴の蓄積データから部屋形状が長方形（正方形）なのか、Ｌ字型形状であるのかを推定し、Ｌ字型部屋形状の床面１８と壁面（左壁面１６、右壁面１７、正面壁１９）付近の温度ムラを検知することで精度のよい部屋形状を算出する例を説明する。

図２８は、Ｌ字型部屋形状のリビングにおける人体検知位置履歴の結果を示す。横方向Ｘ座標並びに奥行きＹ座標の最小分解は０．３ｍ毎とする領域を確保され、軸毎に０．３ｍ間隔にて確保された領域に人体検知毎に発生する位置座標（Ｘ，Ｙ）を当てはめカウントしていくものである。

当然、人体はＬ字の部屋形状内を移動することから、左右方向の床面領域（Ｘ座標）並びに奥行方向の床面領域（Ｙ座標）に蓄積されるカウント数は、各Ｘ，Ｙ座標毎の奥行き領域（面積）に比例する形になる。

人体検知位置履歴の蓄積データから部屋形状が長方形（正方形）なのか、Ｌ字型形状であるのか判断する手段を説明する。

図２９は、横方向Ｘ座標における、床面領域（Ｘ座標）に蓄積されたカウント数を示している。閾値Ａは蓄積された最大の蓄積数値に対して１０％以上をもって床面Ｘ方向の距離（幅）と判断することを特徴としている。

そして、図３０に示すように、図２９にて求めた床面領域（Ｘ座標）を領域Ａ・Ｂ・Ｃと均等３分割を行い、蓄積された最大の蓄積数値がどこの領域に存在するかを求め、同時に各領域毎の最大値と最小値を求ることを特徴としている。

蓄積された最大の蓄積数値が領域Ｃ（または領域Ａ）に存在し、領域Ｃ内における最大値と最小値との差がΔα以内であることと、領域Ｃの最大蓄積数値と領域Ａ内における最大蓄積数との差がΔβ以上のとき、Ｌ字型部屋形状であると判断する。

各領域毎の最大値と最小値との差Δαを求めることは、人体検知位置履歴の蓄積データから部屋形状を推定するためのノイズデバンス処理の一つである。図３１に示すように、領域Ｃ内に蓄積データの最大蓄積数が存在する場合、最大蓄積数に対して９０％以上のカウント数が領域内にγ本（０．３ｍ毎に分解される領域の中の数）以上あることをもって判断する手段もある。領域Ｃにて上記演算処理を実施後、領域Ａにても同様な演算を行うことでＬ字型部屋形状であることを判断する（図３２参照）。

上記によりＬ字型部屋形状であると判断された場合は、図３３に示すように、最大の蓄積数に対し５０％以上の個所を求める。本説明は横方向のＸ座標をもって説明しているが、奥行き方向のＹ座標における蓄積データにおいても同様である。

横方向のＸ座標並びに、奥行き方向のＹ座標の床面領域における最大の蓄積数に対する５０％以上の閾値Ｂを境とする座標点をＬ字型部屋形状の床と壁面との境界点であると判断することを特徴とする。

図３４は、図３３にて求めたＬ字型部屋形状の床面と壁面との境界点と閾値Ａ以上におけるＸ座標、Ｙ座標の床面領域から求めたＬ字型部屋形状の床面領域形状を示す。

上記で求めたＬ字型形状の床面形状結果を温度ムラ部屋形状アルゴリズムにおける基準壁位置演算部５４にフィードバックし、熱画像データ上における温度ムラ検知を行う範囲を再計算させることを特徴とする。

次に部屋形状を求める三つの情報を統合する方法について説明する。但し、Ｌ字型形状の床面形状結果を温度ムラ部屋形状アルゴリズムにおける基準壁位置演算部５４にフィードバックし、熱画像データ上における温度ムラ検知を行う範囲を再計算させる処理は、ここでは除く。

図３５に三つの情報を統合するフローを示す。（２）空気調和機１００運転中に生じる床面１８と壁面との温度ムラから求まる部屋形状は、温度ムラ境界検知部５３により検知履歴蓄積部５７にてカウントする検知回数が閾値回数より多くなっている場合に限り、温度ムラ有効性判定部６４にて、温度ムラによる部屋形状の判定結果を有効とする。

同様に、（３）人体検知位置履歴から求まる部屋形状、による人体位置履歴蓄積部６２から求まる部屋形状も、人体位置履歴蓄積部６２が人体位置履歴を蓄積する人体検知位置履歴回数が閾値回数より多くなっている場合に限り、人体位置有効性判定部６３にて、人体検知位置履歴による部屋形状の判定結果を有効とする前提条件のもとで、壁位置判断部５８にて下記の条件により判断を行う。

イ．（２）と（３）共に無効の場合は、（１）による空気調和機１００の能力帯並びにリモコンの据付位置ボタン設定から求める初期設定値の部屋形状とする。

ロ．（２）が有効で（３）が無効の場合は、（２）による出力結果を部屋形状とする。ただし（２）の部屋形状が（１）の図１２にて決まる辺の長さに収まらない場合、または面積に収まらない場合は、その範囲に伸縮させることとする。ただし、面積により伸縮させる場合は、正面壁１９までの距離をもって修正させることとする。

具体的な修正方法について説明を行う。能力２．８ｋｗ、リモコン据付位置条件中央にて温度ムラ検知による部屋形状の結果を図３６に示す。図１２より、空気調和機１００の能力２．８ｋｗ時における縦横の辺の長さの最小値は３．１ｍ、最大値は６．２ｍとなる。そのためリモコン中央据付条件から、右側の壁面までの距離Ｘ＿ｒｉｇｈｔ並びに左側の壁面までの距離Ｘ＿ｌｅｆｔの制限距離は、図１２の半分となるように決める。そのため、図中に示した右壁最小／左壁最小の距離は１．５ｍ、右壁最大／左壁最大の距離は３．１ｍとなる。図３５に示した温度ムラによる部屋形状のように、左壁面１６までの距離が左壁最大の距離を超えている状態である場合は、図３７に示すように左壁最大の位置まで縮小させることとする。

同様に、図３６に示すように右壁までの距離が右壁最小と右壁最大の間に位置する場合は、そのままの位置関係を維持することとする。図３７のように左壁最大に縮小した後、部屋形状の面積を求め、図１２に示す能力２．８ｋｗ時の面積範囲１３〜１９ｍ^２の適正範囲内になっているか確認する。

仮に修正後の図３７の部屋形状面積が面積最大値１９ｍ^２以上に大きな場合は、図３８に示すように、正面壁１９の距離を最大面積１９ｍ^２になるまで下げることで調整することとする。

図３９に示すケースも同様に、左壁面１６までの距離が左壁最小に満たない場合は、左壁最小の領域まで拡大することとなる。

その後、図４０に示すように、修正後の部屋形状面積を算出することにより適正面積内にあるか否を判断することとする。

ハ．（２）が無効で（３）が有効の場合も、（３）による出力結果を部屋形状とする。上記（２）が有効で（３）が無効の場合のロと同様に、（１）で決まる辺の長さ、面積の制限に適合するように修正を行うこととする。

ニ．（２）、（３）ともに有効の場合は、（２）の温度ムラによる部屋形状を基準として、それより（３）の人体検知位置履歴による部屋形状の方が、壁までの距離が狭い面があった場合は、最大０．５ｍの幅で（２）の温度ムラによる部屋形状の出力を狭める方向に修正する。

逆に、（３）の方が広い場合は修正を行わないこととする。そして、修正後の部屋形状に関しても（１）で決まる辺の長さ、面積の制限に適合するように修正を加える。

上記の統合条件より、図４１に示すように各壁面間距離である、正面壁１９までの距離Ｙ座標Ｙ＿ｆｒｏｎｔ、右壁面１７のＸ座標Ｘ＿ｒｉｇｈｔ、左壁面１６のＸ座標Ｘ＿ｌｅｆｔを求めることができる。

次に床壁輻射温度の算出について説明する。上記の統合条件にて求められた正面壁１９、左右壁（左壁面１６、右壁面１７）間のそれぞれの距離から求められた床面境界線上の各座標点を、熱画像データに逆投影させたものを図４２（図５）に示す。

図４２の熱画像データ上にて、床面１８の領域、正面壁１９、左壁面１６、右壁面１７の領域が区切られる様子が理解できる。

まず壁面温度の算出に関しては、熱画像データ上にて求められた各壁領域の熱画像データから求まる温度データの平均を壁温度とする。

図４３に示すように、各壁領域を太線で囲った領域がそれぞれの各壁領域となる。

次に床面１８の温度領域について説明する。熱画像データ上の床面領域を、例えば、左右方向に５分割、奥行き方向に３分割の合計１５分割の領域に細分する。尚、分割する領域の数は、これに限定されるものではなく、任意でよい。

図４４に示す例は、床面１８の手前側領域に対して左右方向５分割の領域（Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５）に分けたものである。

同様に図４５にて、床面の奥側領域に対して前後３分割の領域（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３）に分けたものである。いずれも領域毎に前後左右の床面領域が重なり合っていることを特徴としている。従って、熱画像データ上には、正面壁１９、左壁面１６、右壁面１７の温度並びに１５分割された床面温度の温度データが生成されることとなる。分割された各床面領域の温度は、夫々の平均温度とする。この熱画像データ上に領域分けされた各温度情報をもとに、熱画像データが撮像する居住エリア内における各人体の輻射温度を求めることを特徴とする。

以下に示す計算式にて各人体毎の床面並びに壁面からの輻射温度を求める。

ここで、
Ｔ＿ｃａｌｃ：輻射温度
Ｔｆ．ａｖｅ：人体が検知された場所の床面温度
Ｔ＿ｌｅｆｔ：左壁面温度
Ｔ＿ｆｒｏｎｔ：正面壁温度
Ｔ＿ｒｉｇｈｔ：右壁面温度
Ｘｆ：人体検知位置のＸ座標
Ｘｆ：人体検知位置のＹ座標
Ｘ＿ｌｅｆｔ：左側壁面間距離
Ｙ＿ｆｒｏｎｔ：正面壁面間距離
Ｘ＿ｒｉｇｈｔ：右側壁面間距離
α、β、γ：補正係数

人体が検知された場所における、床面温度と、各壁面の壁面温度と、各壁面間距離の影響を考慮した輻射温度の算出を行うことが可能となっている。

図４６に上記計算式にて求めた輻射温度の一例を示す。熱画像データ上にて被験者Ａ並びに被験者Ｂが熱画像データ上にて撮像する居住空間内にて検知された条件にて、輻射温度を試算している。正面壁温度Ｔ＿ｆｒｏｎｔ：２３℃、Ｔ＿ｌｅｆｔ：１５℃、Ｔ＿ｒｉｇｈｔ：２３℃、被験者Ａの床面温度Ｔｆ．ａｖｅ＝２０℃、被験者Ｂの床面温度Ｔｆ．ａｖｅ＝２３℃、輻射温度演算式上の補正係数はすべて１にて計算した結果、被験者Ａの輻射温度Ｔｃａｌｃ＝１８℃、被験者Ｂの輻射温度Ｔｃａｌｃ＝２３℃と求めることができる。

従来床面１８のみの温度にて輻射温度を計算していたが、部屋形状を認識することで求められる壁面温度からの輻射温度を考慮することが可能となり、人体が体全体にて体感する輻射温度を求めることが可能となった。

次に、上述の部屋形状を認識することで求められる壁面温度を利用して、カーテンの開閉状態を検知する例について説明する。空調中の部屋において、カーテンを開けた状態より閉めた状態の方が空調効率が良い場合が多いため、カーテンを開いていることを検知した場合は、空気調和機１００の利用者にカーテンを閉めるように促すことができるようにするためである。

図４７のフローチャートにより、カーテンの開閉状態を検知するフローについて説明する。

尚、以下に示す制御は、所定の動作がプログラムされたマイクロコンピュータによって行われる。ここでも、所定の動作がプログラムされたマイクロコンピュータを制御部と定義する。以下の説明では、一々夫々の制御を制御部（所定の動作がプログラムされたマイクロコンピュータ）が行うという記載は省略する。

熱画像取得部１０１は、赤外線センサ３を温度検出対象範囲を左右に走査して温度検出対象の温度を検出するにより熱画像を獲得する。

既に述べたように、部屋の壁や床の熱画像データを取得する場合、赤外線センサ３をステッピングモーター６により左右方向に可動し、ステッピングモーター６の可動角度（赤外線センサ３の回転駆動角度）１．６度毎に各位置で赤外線センサ３を所定時間（０．１〜０．２秒）停止させる。赤外線センサ３を停止した後、所定時間（０．１〜０．２秒より短い時間）待ち、赤外線センサ３の８個の受光素子の検出結果（熱画像データ）を取り込む。赤外線センサ３の検出結果を取り込み終了後、再びステッピングモーター６を駆動（可動角度１．６度）した後停止し、同様の動作により赤外線センサ３の８個の受光素子の検出結果（熱画像データ）を取り込む。上記の動作を繰り返し行い、左右方向に９４箇所の赤外線センサ３の検出結果をもとに検知エリア内の熱画像データを演算する。

床壁検知部１０２は、前述の制御部が、赤外線センサ３を走査して部屋の熱画像データを取得し、熱画像データ上で、以下に示す三つの情報を統合することで、空調している空調エリア内の床面広さを求め、熱画像データ上の空調エリア内における壁領域（壁面位置）を獲得する。
（１）空気調和機１００の能力帯並びにリモコンの据付位置ボタン設定から求める形状制限値および初期設定値の部屋形状；
（２）空気調和機１００の運転中に生じる床と壁の温度ムラから求まる部屋形状；
（３）人体検知位置履歴から求まる部屋形状。

熱画像取得部１０１で獲得した熱画像から、前述の処理で生成した背景熱画像（図４３）に対して、以下で説明する温度条件判定部（室温判定部１０３、外気温判定部１０４）の処理を適用することにより、現在の温度条件が窓状態の検知が必要な状態かどうかを判定する。

窓状態の検知が必要な状態とは、例えば暖房運転時であれば、室温に対し外気温度が一定温度（例えば５℃）より低く、窓が冷えており、カーテンを開けた状態では暖房効率が悪い状態を示す。

逆に冷房時であれば、室温に対し外気温度が一定温度（例えば５℃）より高く、窓が温まっており、カーテンを開けた状態では冷房効率が悪い状態を示す。

温度条件判定部の室温判定部１０３は、室温を検知する手段である。室温は、以下に示す方法で概算することができる。
（１）背景熱画像の画像全体の平均温度；
（２）背景熱画像の床領域の平均温度；
（３）空気調和機１００の室内機筺体４０（本体）の吸込口４１に搭載された室温サーミスタ温度計（図示せず）の値。

外気温判定部１０４は、外気温度を検知する手段である。外気温度は、以下に示す方法で概算することができる。
（１）空気調和機１００の室外機（図示せず）に搭載の外気温サーミスタ温度計（図示せず）の値；
（２）または、以下の方法で代用しても窓状態の検知が必要な状態かどうかの判定には支障がない。
ａ．（暖房時）背景熱画像の壁領域中で最も低い温度の領域；
ｂ．（冷房時）背景熱画像の壁領域中で最も高い温度の領域。

室温判定部１０３、外気温判定部１０４で検知した室温と外気温度の差が一定値（例えば５℃）以上であれば、以下の窓状態検知部へ処理を進める。

窓状態検知部では、背景熱画像中の顕著な温度差（所定の温度差、例えば５℃、）がある領域を窓領域３１（図４８）として検知し、その窓領域３１の時間変化を監視することと同時にカーテンを閉める動作を検知可能とする。

例えば、暖房時の室内温度分布を赤外線センサ３で撮影したとき、図４８に示すような熱画像が得られる。熱画像の中の右壁面の低温部分を窓領域３１として検知する。図４８では、色の濃さで温度の高低を表している。色の濃い方が、温度が低い。

壁領域内温度差判定部１０５で、背景熱画像において壁領域内の温度差が一定値（例えば５℃）以上あるかどうかを判定する。壁領域内の温度差は、暖房時、冷房時、部屋の広さ、空調開始後の経過時間等により変化するが、空調時には床温度もしくは室温といった基準温度に対し壁温度は差がある場合が多く、単純に基準温度からの差の閾値処理だけで窓領域３１の有無を判定することは難しい。

そこで、壁領域内温度差判定部１０５では、同じ壁内の温度に顕著な差があれば、窓領域３１が存在するという考えに基づき壁領域内の温度差の有無を判定する。

壁領域内温度差判定部１０５で、壁領域内に顕著な温度差がないとなった場合は窓領域３１なしと判定し、以降の処理は行わない。

壁領域内外気温度領域抽出部１０６で、背景熱画像において壁領域内で外気温度に近い領域を抽出する。つまり冷房時には壁領域内で温度の高い領域を、暖房時には壁領域内で温度が低い領域を抽出する。

背景熱画像において壁領域内で外気温度に近い領域の抽出方法としては、壁領域内の平均温度に対して一定温度（例えば５℃）以上温度の高い（低い）領域を抽出する方法がある。

ただし、壁領域内外気温度領域抽出部１０６では、微小な領域を誤検出として削除する。例えば、窓の最低サイズを幅８０ｃｍ×高さ８０ｃｍとする。床壁検知部１０２で検知した床壁の位置と、赤外線センサ３の設置角度とから熱画像上の各位置に窓があった場合の熱画像上の窓のサイズが計算できる。計算で算出した熱画像上の窓のサイズが、窓の最低サイズ以下の広さの領域の場合には、微小な領域として削除する。

窓領域抽出部１０７で、壁領域内外気温度領域抽出部１０６で抽出した領域の中で窓領域３１である可能性の高い領域を抽出する。

窓領域抽出部１０７は、壁領域内外気温度領域抽出部１０６において、一定時間（例えば１０分）以上窓領域３１として抽出され続けた領域を窓領域３１として検知する。

窓領域内温度判定部１０８で、窓領域抽出部１０７で窓領域３１として検知した領域内の温度変化を監視し、窓として判定された領域の温度が壁平均温度付近まで変化したかどうかを判定し、変化があれば窓領域３１がなくなったと判定する。

カーテン閉め動作判定部１０９で、窓領域抽出部１０７で検知した窓領域３１の全部が、窓領域内温度判定部１０８において窓領域３１ではないと判定されればカーテンが閉められたと判定する。

また、窓領域抽出部１０７で窓領域３１が検知されている状態で、壁領域内温度差判定部１０５において、窓領域３１なしと判定された場合もカーテンが閉められたと判定する。

以上のように、熱画像取得部１０１が赤外線センサ３を温度検出対象範囲を左右に走査して温度検出対象の温度を検出するにより熱画像を獲得し、床壁検知部１０２が熱画像データ上の空調エリア内における壁領域を獲得し、温度条件判定部により現在の温度条件が窓状態の検知が必要な状態かどうかを判定し、検知が必要な状態であれば、窓状態検知部が背景熱画像中の顕著な温度差がある領域を窓領域３１として検知し、その窓領域３１の時間変化を監視することと同時にカーテンを閉める動作を検知可能とする。

そのように構成することにより、空調に余計な消費電力が必要な状態である外気温の影響を受けた窓の露出を検出し、空気調和機１００の利用者に、カーテン等を閉める動作を促すことを可能とする。

空気調和機１００の利用者が、カーテン等を閉めることにより、空気調和機１００の消費電力を低減することができる。

１ 金属缶、２ 配光視野角、３ 赤外線センサ、５ 筐体、６ ステッピングモーター、７ 取付部、１２ 主婦、１３ 幼児、１４ 窓、１６ 左壁面、１７ 右壁面、１８ 床面、１９ 正面壁、３１ 窓領域、４０ 室内機筺体、４１ 吸込口、４２ 吹出口、４３ 上下フラップ、４４ 左右フラップ、４５ 送風機、４６ 熱交換器、５１ 赤外線センサ駆動部、５２ 赤外線画像取得部、５３ 温度ムラ境界検知部、５４ 基準壁位置算出部、５５ 床面座標変換部、５６ 正面左右壁位置算出部、５７ 検知履歴蓄積部、５８ 壁位置判断部、６０ 境界線、６１ 人体検出部、６２ 人体位置履歴蓄積部、６３ 人体位置有効性判定部、６４ 温度ムラ有効性判定部、１００ 空気調和機、１０１ 熱画像取得部、１０３ 室温判定部、１０４ 外気温判定部、１０５ 壁領域内温度差判定部、１０６ 壁領域内外気温度領域抽出部、１０７ 窓領域抽出部、１０８ 窓領域内温度判定部、１０９ 動作判定部。

Claims (18)

1. 部屋に据え付けられる空気調和機において、
   前記部屋の一定範囲を走査して当該範囲の温度を検出する赤外線センサと、
   前記赤外線センサにより走査された範囲の熱画像データを取得し、取得した熱画像データに基づいて前記空気調和機の制御を司る制御部とを備え、
   前記制御部は、取得した熱画像データにおいて、所定の位置に前記部屋の壁及び床の境界線を設定し、前記境界線の上方向及び下方向に位置する複数の画素について上下方向に隣り合う画素間の温度差を算出し、算出した温度差に基づいて前記境界線の位置を補正し、前記境界線によって分けられる領域がそれぞれ前記壁及び前記床であると判定することを特徴とする空気調和機。
2. 前記制御部は、取得した熱画像データにおいて、上下方向に並ぶ画素の列ごとに、算出した温度差が所定の基準を満たす画素が存在するかどうかを判定し、当該画素が存在し、かつ、当該画素間に前記境界線が位置していなければ、当該画素間に前記境界線を設定することにより、前記境界線の位置を補正することを特徴とする請求項１の空気調和機。
3. 前記制御部は、取得した熱画像データにおいて、さらに、前記境界線の位置を平均化することにより、前記境界線の位置を補正することを特徴とする請求項２の空気調和機。
4. 前記制御部は、取得した熱画像データにおいて、前記所定の位置として、前記空気調和機の能力帯に応じて定められた位置に前記境界線を設定することを特徴とする請求項１から３のいずれかの空気調和機。
5. 前記制御部は、取得した熱画像データにおいて、前記所定の位置として、前記空気調和機の据え付け位置に応じて定められた位置に前記境界線を設定することを特徴とする請求項１から４のいずれかの空気調和機。
6. 前記制御部は、さらに、前記床であると判定した領域の位置又は面積と前記空気調和機の能力帯に応じて定められた制限範囲とを比較し、その比較結果に基づいて当該領域を補正することを特徴とする請求項１から５のいずれかの空気調和機。
7. 前記制御部は、さらに、前記床であると判定した領域の面積と前記空気調和機の能力帯に応じて定められた制限範囲とを比較し、その比較結果に基づいて当該領域を前記空気調和機からみて前記部屋の奥行き方向に拡大又は縮小することを特徴とする請求項１から６のいずれかの空気調和機。
8. 前記制御部は、さらに、取得した熱画像データから前記部屋にいる人体を検出して前記人体の位置の履歴を蓄積し、前記床であると判定した領域と蓄積した履歴とを比較し、その比較結果に基づいて当該領域を補正することを特徴とする請求項１から７のいずれかの空気調和機。
9. 前記制御部は、さらに、取得した熱画像データから、前記壁の温度として、前記壁であると判定した領域の温度を算出するとともに、前記部屋にいる人体を検出して前記壁及び前記人体の間の距離として、前記壁であると判定した領域及び前記人体の間の距離を算出し、算出した前記壁の温度と前記壁及び前記人体の間の距離とに基づき、前記壁から前記人体への輻射温度を計算することを特徴とする請求項１から８のいずれかの空気調和機。
10. 前記制御部は、さらに、取得した熱画像データから、前記床の温度として、前記床であると判定した領域の温度を算出し、算出した前記壁の温度と前記壁及び前記人体の間の距離と前記床の温度とに基づき、前記輻射温度として、前記壁及び前記床から前記人体への輻射温度を計算することを特徴とする請求項９の空気調和機。
11. 前記制御部は、取得した熱画像データから、前記床の温度として、前記床が分けられた複数の領域のうち前記人体を検出した領域の温度を算出することを特徴とする請求項１０の空気調和機。
12. 前記複数の領域は、前記空気調和機からみて前記部屋の左右方向及び奥行き方向に分けられていることを特徴とする請求項１１の空気調和機。
13. 前記複数の領域は、それぞれ隣の領域と重なり合うように分けられていることを特徴とする請求項１１又は１２の空気調和機。
14. 前記制御部は、取得した熱画像データから、前記壁の温度として、前記空気調和機からみて左側にある左壁の温度と前記空気調和機からみて正面側にある正面壁の温度と前記空気調和機からみて右側にある右壁の温度とを算出するとともに、前記壁及び前記人体の間の距離として、前記左壁及び前記人体の間の距離と前記正面壁及び前記人体の間の距離と前記右壁及び前記人体の間の距離とを算出することを特徴とする請求項１０から１３のいずれかの空気調和機。
15. 前記制御部は、取得した熱画像データから、前記空気調和機の据え付け位置及び前記左壁の間の距離Ｘ＿ｌｅｆｔと前記据え付け位置及び前記正面壁の間の距離Ｙ＿ｆｒｏｎｔと前記据え付け位置及び前記右壁の間の距離Ｘ＿ｒｉｇｈｔとを算出し、前記輻射温度をＴ＿ｃａｌｃ、前記床の温度をＴｆ．ａｖｅ、前記左壁の温度をＴ＿ｌｅｆｔ、前記正面壁の温度をＴ＿ｆｒｏｎｔ、前記右壁の温度をＴ＿ｒｉｇｈｔ、前記空気調和機からみて前記部屋の左右方向における前記人体の検出位置を示すＸ座標をＸｆ、前記空気調和機からみて前記部屋の奥行き方向における前記人体の検出位置を示すＹ座標をＹｆ、補正係数をα、β、γとして、
    を計算することを特徴とする請求項１４の空気調和機。
16. 前記制御部は、さらに、取得した熱画像データにおいて、前記壁であると判定した領域の一部分であり、当該領域の他の部分との温度差が一定値以上ある部分を窓として検知することを特徴とする請求項１から１５のいずれかの空気調和機。
17. 前記制御部は、さらに、前記部屋の中の空気と外気との温度差が所定値以上あるかどうかを判定し、前記部屋の中の空気と外気との温度差が前記所定値以上あれば、取得した熱画像データにおいて、前記壁であると判定した領域の一部分であり、当該領域の他の部分との温度差が前記一定値以上ある部分を前記窓として検知することを特徴とする請求項１６の空気調和機。
18. 前記制御部は、取得した熱画像データにおいて、前記壁であると判定した領域の一部分であり、当該領域の他の部分との温度差が前記一定値以上ある状態が一定時間以上続いた部分を前記窓として検知することを特徴とする請求項１６又は１７の空気調和機。