JP6791419B2 - 情報提供システム - Google Patents

Description

本開示は、汚れに関する情報を提供する情報提供システムに関する。

汚れに関する情報を提供する情報提供システムとして、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１の情報提供システム（同文献では、情報管理センター）は、フィルタの画像を取得し、画像を構成する各画素に対して２値化処理を施し、２値化画像を所定のブロックに分割し、ブロックに関するデータを利用して、診断値を求める。さらに、情報提供システムは、フィルタの交換必要性等の処理態様データを携帯電話端末に出力する。

特開２００５−２９２０６６号公報

ところで、情報管理センターから、部品交換が必要であるとの知らせを受けた利用者は、その必要性を判断できないことがある。一方、部品交換の必要性の理由となる情報は、専門知識がなければ簡単に理解できない。このような状況では、利用者が汚れに対して的確に対応しなかったり、対応できなかったりする。本開示の目的は、汚れに関する情報を利用者に分かり易く伝達できる汚れ情報提供システムを提供することにある。

この課題を解決する情報提供システムは、空気調和機のドレンパンの汚れに関する情報を提供する情報提供システムであって、カメラおよび利用者端末に接続されるコンピュータを備え、前記コンピュータは、前記カメラにより撮影された対象物の画像データを取得し、前記画像データにおいて汚れ領域を特定し、前記画像データにおいて前記汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、前記利用者端末に汚れ関連情報を出力する。この構成によれば、汚れ領域が強調されるため、汚れに関する情報を利用者に分かり易く伝達できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、先行時期の第１画像データと、前記先行時期以降の後続時期の第２画像データとを取得し、前記第２画像データにおいて汚れ領域を特定し、前記第１画像データと、前記第２画像データとを含む前記汚れ関連情報を作成し、前記汚れ関連情報において、前記第２画像データにおいて前記汚れ領域を強調表示する。この構成によれば、先行時期の第１画像データと第２画像データとを比較できるため、利用者は、汚れの進行程度を把握できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、汚れの種類を識別して強調表示する。この構成によれば、汚れの種類が識別されるため、利用者は、対象物がどのように汚れているかを簡単に把握できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、色相によって汚れの種類を識別する。
汚れの種類は、色相によって区別できる。上記構成では、この技術事項を利用するため、汚れの種類を精確に識別できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、彩度を調整することによって、汚れの種類が識別されるように強調表示する。この構成によれば、汚れの種類が区別できるように汚れを利用者に見せることが出来る。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、前記対象物について異なる時期に撮影された複数の画像データに基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成し、前記汚れチャートと、清掃の目安となる汚れ量の閾値とを含む、前記汚れ関連情報を作成し、前記汚れチャートにおいて、汚れ量が前記汚れの閾値に到達する時点を強調表示する。この構成によれば、利用者は、汚れ量が汚れの閾値に到達する時点を簡単に把握できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、前記対象物の画像データに基づいて将来の所定期間における故障確率を算出し、前記故障確率を含む前記汚れ関連情報を作成し、前記故障確率が所定確率よりも大きいとき、前記故障確率を強調表示する。この構成によれば、利用者は、故障確率を把握できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、前記対象物の画像データに基づいて将来の所定期間における空気汚染度を算出し、前記空気汚染度を含む前記汚れ関連情報を作成し、前記空気汚染度が上限値よりも大きいとき、前記空気汚染度を強調表示する。この構成によれば、利用者は、空気汚染度を把握できる。

上記情報提供システムにおいて、前記コンピュータは、前記対象物とは別の追加対象物について、カメラにより撮影された追加対象物の画像データを取得し、前記追加対象物について異なる時期に撮影された複数の画像データに基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成し、前記対象物についての前記汚れチャートと、前記追加対象物についての前記汚れチャートとの両チャートが共通の時間軸で表示されるチャートを含む、前記汚れ関連情報を作成し、前記汚れ関連情報において、前記対象物の汚れチャートを強調表示する。この構成によれば、追加対象物の汚れと対比して、対象物の汚れの傾向を把握できる。

情報提供システムの模式図。 室内ユニットの内部構造の平面図。 室内ユニットの内部構造の側面図。 色相環において、付着汚れおよび濁りの範囲を示す図。 撮影画像を示す図。 マスクを示す図。 マスクが重ねられた撮影画像の図。 テンプレート撮影画像と撮影画像とのマッチングを示す図。 テンプレートマスクとマスクとの関係を示す図。 強調色に変換された撮影画像の図。 定期的に撮影された複数の撮影画像の図。 汚れのレベルごとに色分けされた撮影画像の図。 対象範囲だけが切り出された撮影画像の図。 対象範囲の一部分の撮影画像の図。 映り込み部分が除去される前の撮影画像の図。 映り込み部分が除去された後の撮影画像の図。 汚れ量の変化を示すグラフ。 付着汚れのチャートと濁りのチャートとを含む図。 汚れ量の変化と各時期に撮影された撮影画像とを含む図。 室内ユニットの配置と、室内ユニットの汚れ進行度とを示す図。 室内ユニットの配置と、室内ユニットの汚れ進行度と、撮影画像とを示す図。 室内ユニットの配置と、推定される汚れ進行度との関係を説明する図。 環境が類似する他の室内ユニットの汚れチャート。 室内ユニットの汚れチャート。

以下、本実施形態に係る情報提供システムＳＡについて説明する。
情報提供システムＳＡは、利用者に、空気調和機２０のドレンパン２６の汚れに関する情報を提供する。情報提供システムＳＡは、コンピュータＰを備える。コンピュータＰは、カメラ３０および利用者端末１６に接続される。コンピュータＰと、カメラ３０と利用者端末１６とは、ネットワークＮを介して接続されてもよいし、ケーブルを介して直接に接続されてもよい。

利用者端末１６は、例えば、ネットワークＮに接続可能な端末である。利用者端末１６は、携帯電話、ノート型のパーソナルコンピュータ、パーソナルコンピュータ、タブレット型のパーソナルコンピュータを含む。

コンピュータＰは、カメラ３０により撮影された対象物２の画像データを取得する。カメラ３０は、対象物２の汚れを撮影する。コンピュータＰは、一例として、他の装置（例えば後述の汚れ検出装置１）との通信によって、画像データを取得する。他の例では、コンピュータＰは、利用者の入力操作によって、画像データを取得する。画像データは、汚れを含む画像である。画像データは、カメラ３０によって撮影された撮影画像４０、および、鮮明になるように撮影画像４０を画像処理した加工画像を含む。コンピュータＰは、画像データにおいて汚れ領域を特定し、画像データにおいて前記汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。

情報提供システムＳＡのコンピュータＰと汚れ検出装置１とは、両者を含むシステムとして構成されてもよい。情報提供システムＳＡのコンピュータＰは、汚れ検出装置１の構成要素であってもよい。本実施形態では、情報提供システムＳＡは、汚れ検出装置１の構成要素である。汚れ検出装置１において、情報提供システムＳＡのコンピュータＰは、汚れ検出装置１の計算部１２として構成される。

図１を参照して、汚れ検出装置１について説明する。
汚れ検出装置１は、対象物２の汚れを検出する。本実施形態における汚れは、付着汚れ、および水の濁りの少なくとも１つを含む。汚れの検出では、付着汚れを検出する場合と、濁りを検出する場合と、付着汚れと濁りとを区別せずに検出する場合とがある。汚れ検出の対象物２は、ドレンパン２６である。

汚れ検出装置１は、制御部１０を備える。制御部１０は、対象物２の撮影画像４０を取得する。制御部１０は、対象物２の撮影画像４０の色成分に基づいて、汚れの進行度を算出する。

制御部１０は、対象物２の撮影画像４０を取得する取得部１１と、対象物２の撮影画像４０の色成分に基づいて汚れの進行度を算出する計算部１２（コンピュータＰ）とを含む。取得部１１は、カメラ３０に接続される。取得部１１と計算部１２とは、ケースに収容されて１つの装置としてパッケージングされてもよいし、次に説明するように、取得部１１と計算部１２とは、ネットワークＮに接続されて、それぞれの設置場所が分散されてもよい。本実施形態に係る制御部１０の構成要素は、ネットワークＮに分散される。

取得部１１は、空気調和機２０自体に、または、空気調和機２０の周辺に設けられる。
取得部１１は、カメラ３０から送られる撮影画像４０を取得し、撮影画像４０を記憶する。取得部１１は、対象物２または対象物２を含む装置の識別情報を保持する。本実施形態では、取得部１１は、空気調和機２０の識別情報を保持する。好ましくは、取得部１１は、対象物２または対象物２を含む装置の位置情報を保持する。位置情報は、対象物２の場所（緯度および経度、または住所）を含む。本実施形態では、取得部１１は、ドレンパン２６を備える空気調和機２０の位置情報を保持する。さらに好ましくは、取得部１１は、対象物２を含む装置の用途情報を保持する。用途情報は、対象物２が設置される部屋の用途の情報であって、例えば、店舗の種別を含む。取得部１１は、入力操作によって識別情報、位置情報、および用途情報を取得する。取得部１１は、通信部１３に接続される。通信部１３は、制御部１０の構成要素とされてもよい。

通信部１３は、取得部１１と計算部１２との間の通信を制御する。通信部１３は、内部指令および外部指令に基づいて、撮影画像４０を計算部１２に出力する。好ましくは、通信部１３は、内部指令および外部指令に基づいて、識別情報、位置情報および用途情報の少なくとも１つを計算部１２に出力する。内部指令は、予め設定された時刻に形成される指令である。例えば、内部指令は、通信部１３の内部回路によって、所定条件（例えば、無線において受信感度が所定値よりも高い）が満たされるときに形成されたり、定期的に形成されたりする。外部指令は、クラウドサーバ１５の計算部１２からの要求に基づく指令である。通信部１３と取得部１１とは１つのケースに収容されてもよい。

計算部１２は、取得部１１から情報が得られるところであれば、設置場所は制限されない。例えば、計算部１２は、ネットワークＮに接続されるクラウドサーバ１５内に設けられる。

図１に示されるように、汚れ検出装置１は、空気調和システムＳの構成要素とされてもよい。例えば、空気調和システムＳは、汚れ検出装置１と、空気調和機２０とを含む。空気調和機２０は、汚れ検出装置１の制御部１０の通信部１３を介してネットワークＮに接続される。この場合、本実施形態における情報提供システムＳＡのコンピュータＰは、空気調和システムＳの構成要素とされる。

図２および図３を参照して、空気調和機２０について説明する。図２は、空気調和機２０の室内ユニット２１の上壁を外して見た、室内ユニット２１の内部構造の平面図である。図３は、空気調和機２０の室内ユニット２１の側壁を外して見た、室内ユニット２１の内部構造の側面図である。

汚れ検査の対象となる空気調和機２０の機種は、限定されない。例えば、天井埋込み型の空気調和機２０が、汚れ検査の対象となる。天井埋込み型の空気調和機２０の室内ユニット２１は、内部検査に手間を要する。このため、天井埋込み型の空気調和機２０の室内ユニット２１に対するカメラ監視は、メンテナンス作業効率の改善に寄与する。そこで、本実施形態では、天井埋込み型であって、天井裏のダクトに接続される空気調和機２０の室内ユニット２１について説明する。室内ユニット２１は、冷媒配管を介して室外ユニットに接続される。室内ユニット２１は、天井裏に設置される。

図２および図３に示されるように、室内ユニット２１は、空調制御部２２と、熱交換器２３と、ファン２４と、ファン２４を回転させるファンモータ２５と、熱交換器２３の下に配置されるドレンパン２６と、ドレンパン２６内の水を排出するドレンポンプ２７と、吸込口２８ａおよび吹出口２８ｂを有するケース２８とを備える。ドレンパン２６の壁の色は、汚れが目立つ色であることが好ましい。ドレンパン２６の壁の色は、白または白に近い色であることが好ましい。

ケース２８には、ケース２８内を点検するための点検蓋２８ｃが設けられる。点検蓋２８ｃは、ドレンパン２６およびドレンポンプ２７の近くに設けられる。カメラ３０は、点検蓋２８ｃの内側に取り付けられる。カメラ３０は、少なくともドレンパン２６の底の一部が撮影されるように、点検蓋２８ｃに取り付けられる。

カメラ３０は、撮影部３１と、撮影制御部３２とを備える（図１参照）。撮影部３１は、撮影制御部３２によって制御されるタイミングでドレンパン２６の一部を撮影し、撮影画像４０を形成する。

一例では、撮影部３１は、静水面状態の条件でドレンパン２６を撮影する。撮影制御部３２は、静水面状態の条件が成立するか否かの判定を行う。静水面状態とは、ドレンパン２６内の水面が動かない状態を示す。撮影制御部３２は、静水面状態であるか否かについて、ドレンポンプ２７の動作、ファン２４の回転、および、連続撮影された複数の撮影画像４０の比較によって得られる撮影画像４０の変化のうち、少なくとも１つによって判定する。撮影制御部３２は、静水面状態の条件が成立するとき、撮影部３１に撮影の指示を出す。例えば、撮影制御部３２は、付着汚れを検出する場合に、静水面状態の条件判定を行う。

他の例では、撮影部３１は、流水状態の条件でドレンパン２６を撮影する。撮影制御部３２は、流水状態の条件が成立するか否かの判定を行う。流水状態とは、ドレンパン２６内の水が動く状態を示す。撮影制御部３２は、流水状態であるか否かについて、ドレンポンプ２７の動作、および、連続撮影された複数の撮影画像４０の比較によって得られる撮影画像４０の変化のうち、少なくとも１つによって判定する。撮影制御部３２は、流水状態の条件が成立するとき、撮影部３１に撮影の指示を出す。例えば、撮影制御部３２は、汚れとして濁りの検出する場合に、流水状態の条件判定を行う。

撮影制御部３２は、上述のように撮影タイミングを制御する。また、撮影制御部３２は、撮影部３１によって形成された撮影画像４０を取得部１１に送信する。撮影制御部３２は、内部指令に基づいて撮影画像４０を取得部１１に送信する。内部指令は、予め設定されている指令である。

撮影画像４０は、次のように計算部１２に送信される。カメラ３０の撮影部３１によって形成された撮影画像４０は、取得部１１に出力されて、取得部１１の記憶部１１ａに記憶される。取得部１１内に記憶された撮影画像４０は、通信部１３の内部指令または外部指令によって、ネットワークＮを介してクラウドサーバ１５の計算部１２に送信される。

図４を参照して、制御部１０の計算部１２（コンピュータＰ）について説明する。
計算部１２は、利用者の指令または所定のタイミングで、対象物２の汚れを数値化する。具体的には、計算部１２は、ドレンパン２６の撮影画像４０を構成する各画素について色相を算出する。撮影画像４０がＲＧＢ形式によって形成された画像である場合、計算部１２は、ＲＧＢ形式からＨＳＶ形式への変換式に基づいて、撮影画像４０を変換し、各画素について色相（Ｈ）の値を得る。本実施形態では、計算部１２は、０〜１８０に区分された色相を使用する（図４参照）。

ドレンパン２６の汚れについて説明する。ドレンパン２６の汚れの色相を分析すると、汚れは、赤味を帯びた黄緑色（色相１０〜３０）または緑色（色相３０〜６０）を有する。汚れの色相は、１０以上６０以下の範囲にある。付着汚れは、緑色または緑色周辺の色であり、付着汚れの色相は、３０以上６０以下の範囲にある。濁りは、赤に近い黄緑色であり、濁りの色相は、１０以上３０未満の範囲にある。ドレンパン２６の付着汚れおよび濁りの色相は、ドレンパン２６の壁の色相と異なる。このため、ドレンパン２６の汚れを、色相に基づいて検出できる。また、付着汚れの色相と濁りの色相とは異なるため、付着汚れと濁りとを色相によって判別できる。

ドレンパン２６の汚れを精確に検出するため、撮影画像４０において、汚れの検出の対象となる対象範囲４０ａが設定されることが好ましい。撮影画像４０には、熱交換器２３の一部およびドレンポンプ２７の一部が含まれ得る。この場合、撮影画像４０から、熱交換器２３およびドレンポンプ２７が除かれた領域が、汚れの検出の対象範囲４０ａとされる。対象範囲４０ａは、予め設定される。計算部１２は、対象範囲４０ａにおいて汚れを検出する。

図５〜図９を参照して、対象範囲４０ａの設定の一例を説明する。図５は、撮影画像４０を示す図である。図６は、マスク４１を示す図である。図７は、マスク４１が重ねられた撮影画像４０の図である。図７において、濃いドットの領域は、付着汚れの領域を示し、薄いドットの領域は濁りの領域を示す。図７の撮影画像４０において、視覚の上では、付着汚れの領域と薄いドットの領域とを明確に区別することはできない。図８は、テンプレート撮影画像４３と撮影画像４０とのマッチングを示す図である。図９は、テンプレートマスク４２とマスク４１との関係を示す図である。

計算部１２は、撮影画像４０に重ねるためのマスク４１を保持する。マスク４１において撮影画像４０の対象範囲４０ａ以外のところは、色相を有しない黒色である。マスク４１において撮影画像４０の対象範囲４０ａ内は透明である。マスク４１が重ねられた撮影画像４０は、対象範囲４０ａ以外のところが黒色になる。黒色は、色相が対応づけられないため、撮影画像４０に対して色相の面積を算出すると、黒色の部分の面積は０となる。このため、計算部１２が、マスク４１が重ねられた撮影画像４０全体において各色相の面積を算出すると、結果として、撮影画像４０の対象範囲４０ａ内における各色相の面積が算出される。このようにマスク４１を用いることによって、撮影画像４０の対象範囲４０ａ内における各色相の面積の算出が簡単になる。

計算部１２は、空気調和機２０の機種ごとに予め用意されたテンプレート撮影画像４３と、空気調和機２０の機種ごとに予め作成されたテンプレートマスク４２と、を保持する。機種が同じ空気調和機２０であっても、カメラ３０の取り付けばらつきによって、撮影画像４０内におけるドレンパン２６の位置が異なる。このため、汚れの検出の対象となるドレンパン２６に対して、精確に汚れを検出するためには、個々の空気調和機２０のドレンパン２６にマッチングされたマスク４１を用いることが好ましい。例えば、計算部１２は、テンプレート撮影画像４３の特徴点と、汚れ検出の対象にされる撮影画像４０の特徴点とをマッチングし（図８参照）、マッチングの結果に基づいて射影変換行列を形成する。計算部１２は、形成された射影変換行列によってテンプレートマスク４２を変換することによって（図９参照）、マスク４１を形成する。

計算部１２が利用者端末１６に提供する情報について説明する。
計算部１２は、上述のように撮影画像４０において汚れ領域を特定し、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。汚れ関連情報は、撮影画像４０において汚れ領域が強調表示された情報を含む。

図１０を参照して、表示用に強調された撮影画像４０の形成について説明する。
メンテナンスの必要性を判断する場合、ドレンパン２６の撮影画像４０が用いられる場合がある。しかし、撮影画像４０の影の部分は、黒っぽくなっており汚れの存在を把握し難い。このことから、撮影画像４０は、汚れが視認され易いように画像処理される。以下に、撮影画像４０の画像処理の一例を示す。

図１０に示されるように、計算部１２は、ＨＳＶ形式に変換された撮影画像４０のうち撮影画像４０の対象範囲４０ａにおいて、付着汚れと特定された領域と、濁りと特定された領域とを、認識し易い強調色に変換して、強調画像４４を形成する。一例では、付着汚れと特定された領域ＲＡは、青色にされ、濁りと特定された領域ＲＢは、水色にされ、対象範囲４０ａにおいて付着汚れおよび濁り以外の領域ＲＣは、赤にされる。計算部１２は、ドレンパン２６の撮影画像４０を表示装置に表示する場合に、強調色に変換された強調画像４４を含む汚れ関連情報を作成する。汚れ関連情報は、強調画像４４に加えて、生の撮影画像４０が含まれてもよい。計算部１２は、利用者の要求に応じて、汚れ関連情報を表示装置に出力する。

また、計算部１２は、利用者端末１６の要求に応じて、汚れ関連情報を利用者端末１６に出力する。さらに、計算部１２は、利用者端末１６との間で予め設定されたルールに従って、強調画像４４を汚れ関連情報として利用者端末１６に出力する。好ましくは、汚れ関連情報には、強調画像４４の元の撮影画像４０を出力した空気調和機２０の識別情報、位置情報、および用途情報が含まれる。

さらに、計算部１２は、次の機能を有してもよい。計算部１２は、先行時期の第１撮影画像（第１画像データ）と、先行時期以降の後続時期の第２撮影画像（第２画像データ）とを取得する。計算部１２は、第２撮影画像において汚れ領域を特定し、第１撮影画像と、第２撮影画像とを含む汚れ関連情報を作成する。一例では、第１撮影画像と第２撮影画像とが一つのフレーム内に横に並べられるように配置される。計算部１２は、汚れ関連情報において、第２撮影画像における汚れ領域を強調表示する。さらに好ましくは、計算部１２は、このような強調表示を含む汚れ関連情報を、所定のタイミングまたは利用者の要求によって、利用者端末１６に出力する。

一例では、先行時期の第１撮影画像は、空気調和機２０の設置時期における撮影画像である。後続時期の第２撮影画像は、空気調和機２０のメンテナンスの事前調査時期に撮影される撮影画像である。第２撮影画像と第１撮影画像とを比較することにより、撮影画像の汚れの拡大を把握できる。計算部１２は、第２撮影画像における汚れ領域を、第２撮影画像に係る撮影画像４０の各画素の色相に基づいて特定する。汚れ領域の特定は、上述した方法が用いられる。さらに、計算部１２は、汚れ領域を目立つように強調表示する。

例えば、汚れ領域は、周辺の部分と異なる所定色（例えば、青色）に変換される。他の例では、汚れ領域は、周辺の部分と異なる色（例えば、青色）で囲まれる。加工前の撮影画像は、汚れの検査の対象範囲４０ａ以外の部分も含み、かつ、影になっている部分も含まれるため、汚れ領域が分かり難い。汚れ領域の強調表示によれば、汚れの拡大が理解され易い。

図１１に示されるように、計算部１２は、定期的に撮影されたが撮影画像４０を含む関連情報を、所定のタイミングまたは利用者の要求によって、利用者端末１６に出力してもよい。図１１に示される関連情報は、１年周期で撮影された撮影画像４０を含む。各撮影画像４０において、汚れ領域ＲＸは、強調表示される。具体的には、汚れ領域ＲＸは、認識し易い強調色に変換される。さらに、関連情報には、汚れ領域ＲＸの面積比が表示される。面積比は、後述するように、撮影画像４０の対象範囲４０ａの面積に対する汚れ領域ＲＸの面積として定義される。このような表示によって、利用者に汚れの進行程度を知らせることができる。

計算部１２は、次の機能を有してもよい。
計算部１２は、撮影画像４０の各画素について汚れのレベルを算出し、対象範囲４０ａの各区分の汚れのレベルが示される汚れ関連情報を作成する。好ましくは、計算部１２は、付着汚れおよび濁りのそれぞれの汚れ関連情報を作成する。汚れのレベルは、汚れの強さを示す。具体的には、計算部１２は、付着汚れの場合、対象範囲４０ａの各部分について、色相の値が３０〜６０の範囲において色相が青緑色に近いほど、すなわち色相の値が大きいほど、汚れのレベルとして大きい値を付与する。計算部１２は、濁りの場合、対象範囲４０ａの各部分について、色相の値が１０〜３０の範囲において色相が赤色に近いほど、すなわち色相の値が小さいほど、当該部分に濁りのレベルとして大きい値を付与する。計算部１２は、各画素の汚れのレベルに基づいて、汚れのレベルに基づいて撮影画像４０を色分け処理を施し、色分け処理された撮影画像４０を汚れ関連情報として出力する。

図１２は、付着汚れのレベルによって色分けされた撮影画像４０の図である。撮影画像４０において、この例では、対象範囲４０ａにおいて、付着汚れのレベルが高い部分ＲＨは、赤色で表示され、付着汚れのレベルが低い部分ＲＬは、濃い青色で表示される。このような色分けによって、対象範囲４０ａにおいて汚れのレベルが高い部分を視認によって認識できるようになる。

さらに、計算部１２は、次の機能を有してもよい。
計算部１２は、汚れの種類を識別して強調表示する。汚れの種類として、上述したとおり、壁に付着した付着汚れと、水の濁りとがある。上述のように、付着汚れが取りうる色相範囲と濁りが取りうる色相範囲とは、異なる。計算部１２は、撮影画像４０の各画像の色相によって汚れの種類（例えば、汚れと濁り）を識別する。さらに、計算部１２は、撮影画像４０において、付着汚れと濁りとが識別可能に強調表示する。また、計算部１２は、付着汚れと濁りとが識別可能に強調表示された汚れ関連情報を作成する。例えば、付着汚れ領域は、周辺の部分と異なる色（例えば、青色）に変換される（図１０の例と同じ）。他の例では、付着汚れ領域は、周辺の部分と異なる色（例えば、青色）で囲まれる。濁り領域は、周辺の部分と異なる色（例えば、水色）に変換される（図１０の例と同じ）。他の例では、濁り領域は、周辺の部分と異なる色（例えば、水色）で囲まれる。また、計算部１２は、彩度を調整することによって、汚れの種類が識別されるように強調表示してもよい。例えば、付着汚れ領域は濁り領域に比べて彩度が低くされる。さらに好ましくは、計算部１２は、このように汚れの種類によって識別された汚れ関連情報を、所定のタイミングまたは利用者要求によって、利用者端末１６に出力する。

さらに、計算部１２は、次の機能を有してもよい。
図１３は、対象範囲４０ａだけを示す画像の図である。計算部１２は、撮影画像４０から対象範囲４０ａ以外の部分を削除し、対象範囲４０ａだけを含む画像を形成し、対象範囲４０ａだけの画像を含む汚れ関連情報を出力する。この場合、対象範囲４０ａだけを利用者に見せることができるため、ドレンパン２６の汚れを把握させ易い。

図１４は、対象範囲４０ａにおいて、対象範囲４０ａの一部分を示す画像の図である。図１４では、対象範囲４０ａの一部分以外の部分を薄く表示される。
計算部１２は、撮影画像４０から対象範囲４０ａの一部分だけを切り出し、切り出した部分を含む画像を形成し、切り出した部分の画像を含む汚れ関連情報を出力してもよい。図１４に示される例では、計算部１２は、撮影画像４０からドレンポンプ２７の吸込口の付近を切り出す。ドレンポンプ２７の吸込口の付近の付着汚れは、水の流れを阻害し、詰まりを誘発させる要因となるため、ドレンポンプ２７の吸込口の付近の画像を分析することによって、汚れの詰まりを予測できる。

図１５は、映り込み部分ＰＡが除去される前の撮影画像４０の図であり、図１６は、映り込み部分ＰＡが除去された後の撮影画像４０の図である。
カメラ３０は、照明装置でドレンパン２６を照らして撮影する。撮影時の光は、ドレンポンプ２７の金属部分に反射して、光によって輝く金属部分がドレンパン２６の水面に映り込むことがある。このような映り込み部分ＰＡは、ドレンパン２６の所定領域に所定形状で現れるため、特定し易く、除去可能である。計算部１２は、映り込み部分ＰＡがある場合、対象範囲４０ａにおいて、映り込み部分ＰＡを除去した撮影画像４０を形成する。具体的には、計算部１２は、撮影画像４０から白い部分を映り込み部分ＰＡとして特定し、特定した部分の色が特定した部分の周辺の色と同色になるように、特定した部分を加工する。撮影画像４０に不自然な白い部分が存在する場合、映り込みを知らない利用者は、その部分が汚れにくい部分として誤って認識する虞があるが、映り込み部分ＰＡの除去によって、利用者の誤認識を少なくできる。

さらに、計算部１２は、汚れ関連情報として汚れチャートを作成する機能を有してもよい。一例では、計算部１２は、対象物２について異なる時期に撮影された複数の撮影画像に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成する。計算部１２は、汚れチャートと、清掃の目安となる汚れ量の閾値Ｂとを含む、汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、汚れチャートにおいて、汚れ量が汚れの閾値Ｂに到達する時点（閾値超過時期ＴＡ）を強調表示する。汚れ量が汚れの閾値Ｂに到達する時点は、汚れチャートの各データに対する回帰演算によって算出される近似式と、汚れの閾値Ｂとに基づいて算出される（図１７参照）。さらに好ましくは、計算部１２は、汚れ量が汚れ閾値Ｂに到達するとき、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。

具体的には、計算部１２は、特定の対象物２についての撮影画像４０を定期的に取得する。計算部１２は、撮影画像４０の取得の都度、汚れ量を算出する。計算部１２は、汚れ量と汚れ閾値Ｂとを比較して、前者が後者を超えるといった結果が得られるとき、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。汚れ関連情報は、汚れ量が閾値Ｂに達していること、清掃が好ましいこと、および、ポンプ詰まりが生じ易くなっていること、のいずれか１つの内容を含む。

汚れチャートの作成の一例を説明する。
計算部１２は、次のように汚れの進行度を算出する。一例では、汚れの進行は、汚れた領域の拡大によって評価される。

（ａ）第１の例では、計算部１２は、撮影画像４０の対象範囲４０ａにおいて所定色相範囲内にある領域の面積に基づいて、汚れの進行度を算出する。具体的には、計算部１２は、上述のようにテンプレートマスク４２に基づいて、撮影画像４０に適したマスク４１を形成する。計算部１２は、マスク４１が重ねられた撮影画像４０に基づいて、対象範囲４０ａにおける所定色相範囲内にある領域の面積を算出する。例えば、計算部１２は、付着汚れの面積を算出する場合、マスク４１が重ねられた撮影画像４０に対して、色相が３０以上６０以下である画素の数をカウントすることによって、付着汚れの面積を求める。計算部１２は、濁りの面積を算出する場合、マスク４１が重ねられた撮影画像４０に対して、色相が１０以上３０未満である画素の数をカウントすることによって、濁りの面積を求める。また、計算部１２は、付着汚れの面積および濁りの面積の合計を、汚れの面積として算出してもよい。計算部１２は、汚れの面積を、汚れの進行度として出力する。計算部１２は、付着汚れの面積を「付着汚れの進行度」として出力してもよいし、計算部１２は、濁りの面積を「濁りの進行度」として出力してもよい。

（ｂ）第２の例では、計算部１２は、撮影画像４０の対象範囲４０ａの面積と、撮影画像４０の対象範囲４０ａにおいて所定色相範囲内にある領域の面積との面積比に基づいて、汚れの進行度を算出する。この場合、汚れ進行度は、パーセンテージで示される。汚れ進行度が１００％であるとき、汚れが最も進行していることを示す。

図１７を参照して、ドレンパン２６の付着汚れの変化を示すチャートについて説明する。ドレンパン２６の汚れ（汚れの進行度）は、時間の経過にともなって増大する。冷房時期では、ドレンパン２６に溜った水がドレンポンプ２７によって排出される。その際汚れも排出されるが、一部の汚れは排出されず堆積し、ドレンパン２６の汚れは徐々に進行する。冷房が行われない時期は、ドレンパン２６に水が溜まったとして僅かであってドレンポンプ２７が動作しないことがあるため、ドレンパン２６の汚れは徐々に進行する。このように、ドレンパン２６の汚れは年単位で汚れが増す。

計算部１２は、撮影画像４０の取得時刻と汚れの進行度との関係を回帰演算によって算出する。例えば、取得時刻に対する汚れの進行度は、一次式または指数関数に近似される。こうして得られた近似式（図１７の一点鎖線参照）に基づいて、汚れの進行度が閾値Ｂ（清掃の目安となる汚れ量の閾値Ｂ）を超える時期を閾値超過時期ＴＡとして算出する。閾値超過時期ＴＡは、「汚れ量が汚れの閾値Ｂに到達する時点」である。閾値超過時期ＴＡは、チャートを含む汚れ関連情報において強調表示される（図１７参照）。さらに、計算部１２は、閾値超過時期ＴＡを利用者端末１６に出力する。汚れ関連情報には、汚れ領域が強調表示された画像が含まれることが好ましい。

図１８に示されるように、計算部１２は、付着汚れのチャートと濁りのチャートとを含む汚れ関連情報を作成してもよい。濁りのチャートは、付着汚れのチャートと同様の方法によって形成できる。図１８では、上のチャートが濁りの時系列変化を示す。下のチャートが付着汚れの時系列変化を示す。図１８において、閾値Ｂは、清掃の目安となる付着汚れ量であり、閾値Ｄは、清掃の目安となる濁り量である。

さらに好ましくは、計算部１２は、対象物２の撮影画像４０（画像データの一例）に基づいて将来の所定期間における故障確率を算出する。計算部１２は、故障確率を含む汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、故障確率が所定確率よりも大きいとき、故障確率を強調表示する。将来の所定期間は、例えば、撮影画像４０に基づいて汚れを検出する時期から１年先の数か月間と定義される。一例では、故障確率は、汚れの検出時における汚れ量と閾値Ｂとの比率によって算出される。計算部１２は、故障確率が所定確率よりも大きいとき、故障確率を目立つ色（例えば赤色）で表示する。一例では、計算部１２は、汚れ関連情報に、汚れ領域が強調された撮影画像４０、および表示時に強調表示される故障確率を含める。

計算部１２は、故障確率が所定確率よりも大きいとき、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。具体的には、計算部１２は、特定の対象物２（ドレンパン２６）についての撮影画像４０を定期的に取得する。計算部１２は、撮影画像４０の取得の都度、汚れ量および故障確率を算出する。計算部１２は、故障確率と所定確率とを比較して、前者が後者よりも大きいという結果が得られるとき、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。汚れ関連情報には、さらに、故障確率が所定確率よりも大きいという情報、および、ポンプ詰まり等の故障が発生し易くなっているという情報が含まれてもよい。

さらに好ましくは、計算部１２は、対象物２の撮影画像４０に基づいて将来の所定期間における空気汚染度を算出する。計算部１２は、空気汚染度を含む汚れ関連情報を作成し、空気汚染度が上限値よりも大きいとき、汚れ関連情報において空気汚染度を強調表示する。

空気の汚染の要素は、菌、浮遊粒子状物質、埃である。空気の汚染が高いとき、対象物２の汚れは拡大し易い。汚れ量の変化の大きさは、空気汚染度の目安となる。計算部１２は、経過時間に対する汚れ量の変化に基づいて将来の所定期間における空気汚染度を算出する。将来の所定期間は、近い将来である。例えば、将来の所定期間は、汚れ量の変化が算出された時点から１日後の数日間と定義される。一例では、計算部１２は、汚れ量の変化の大きさと、汚れ量の変化の最大値との比率を、空気汚染度と定義する。汚れ量の変化の最大値は、過去の汚れ量の変化の最大値から見積もられた値であって、予め設定される。計算部１２は、空気汚染度が上限値よりも大きいとき、汚れ関連情報において、空気汚染度を目立つ色（例えば赤色）で表示する。一例では、計算部１２は、汚れ関連情報に、汚れ領域が強調された撮影画像４０および表示時に強調表示される空気汚染度を含める。計算部１２は、空気汚染度が上限値よりも大きいとき、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。

具体的には、計算部１２は、特定の対象物２（ドレンパン２６）についての撮影画像４０を定期的に取得する。計算部１２は、撮影画像４０の取得の都度、汚れ量、汚れ量の変化および空気汚染度を算出する。計算部１２は、空気汚染度と上限値とを比較して、前者が後者よりも大きいという結果が得られるとき、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。

さらに好ましくは、計算部１２は、同一の装置内の複数の対象物２について、複数の対象物２のそれぞれについて汚れチャートを形成する。具体的には、計算部１２は、対象物２（ドレンパン２６）とは別の追加対象物２ａについて、カメラ３０により撮影された追加対象物２ａの撮影画像４０を取得する。好ましくは、追加対象物２ａは、対象物２であるドレンパン２６の汚れと関係のある物である。一例では、追加対象物２ａは、室内ユニット２１内の熱交換器２３である。ドレンパン２６の汚れは、主として、空気の汚れ（菌や粉塵を含む）と、熱交換器２３に付着した汚れとに基づいて形成される。熱交換器２３に結露が生じると、熱交換器２３の汚れがドレンパン２６に流れ込むようになることから、ドレンパン２６の汚れと熱交換器２３の汚れとは関係する。

計算部１２は、対象物２について異なる時期に撮影された複数の撮影画像４０に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す第１汚れチャートを形成する。
計算部１２は、追加対象物２ａについて異なる時期に撮影された複数の撮影画像４０に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す第２汚れチャートを形成する。

計算部１２は、汚れ関連情報を作成する。汚れ関連情報は、対象物２についての第１汚れチャートと、追加対象物２ａについての第２汚れチャートとの両チャートが共通の時間軸で表示されるチャートを含む。計算部１２は、汚れ関連情報において、対象物２の第１汚れチャートを強調表示する。

ドレンパン２６の汚れと熱交換器２３の汚れとは次の関係にある。ドレンパン２６の汚れの蓄積は、冷房時期に大きく、非冷房時期に小さい。これに対して、熱交換器２３の汚れの蓄積は、冷房時期に小さく、非冷房時期に大きい。冷房時期では、室内ユニット２１の熱交換器２３が冷却されるため、結露し、熱交換器２３から水がドレンパン２６に流れ落ちる。このため、熱交換器２３の汚れの蓄積が小さく、ドレンパン２６の汚れの蓄積が大きい。非冷房時期では、室内ユニット２１の熱交換器２３が冷却されないため、結露せず、熱交換器２３から水が流れない。このため、熱交換器２３の汚れの蓄積が大きく、ドレンパン２６の汚れの蓄積が小さい。２つのチャートを含む汚れ関連情報は、このような関係性の情報を提供する。計算部１２は、汚れ関連情報において、対象物２の第１汚れチャートを、第２汚れチャートよりも目立つように強調する。これにより、２つのチャートのうち、どちらが重要な情報であるかを利用者は簡単に把握できる。また、２つのチャートの比較から、利用者は、対象物２の汚れを予測できる。

計算部１２は、図１９に示されるような汚れ関連情報を作成してもよい。
計算部１２は、経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートと、各経過時間に撮影された撮影画像４０とを含む汚れ関連情報を作成する。例えば、撮影画像４０それぞれは、時間軸に目印された撮影時間と線で紐づけられる。このような汚れチャートによれば、利用者に、汚れ進行度と、汚れの状態を示す画像とを同時に提供できる。

計算部１２は、次の機能を有してもよい。
図２０は、１つの部屋ＲＭに設置されている複数の空気調和機の配置と、複数の空気調和機それぞれの汚れ進行度とを示す図である。

計算部１２は、１つの部屋ＲＭに設置されている複数の室内ユニット２１それぞれについて、撮影画像４０を取得し、複数の室内ユニット２１それぞれの汚れ進行度を算出する。さらに、計算部１２は、部屋ＲＭにおける複数の室内ユニット２１の配置情報を取得する。配置情報は、１つの部屋ＲＭにおける複数の室内ユニット２１のレイアウトに関する情報を含む。計算部１２は、室内ユニット２１を示す図形それぞれの近くにドレンパン２６の汚れ進行度が示されるレイアウト図を作成する。さらに、計算部１２は、レイアウト図において、汚れ進行度が所定値（例えば、５０％）を超える室内ユニット２１を強調表示する。図２０に示される例では、汚れ進行度が所定値を超える室内ユニット２１の図形が円で囲まれるようにして、強調されている。計算部１２は、汚れ進行度が表示されるレイアウト図を汚れ関連情報として出力する。この構成によれば、部屋ＲＭにおいて、ドレンパン２６が汚れ易い場所を利用者に示すことができる。利用者は、汚れ易い場所の室内ユニット２１を重点的に清掃できる。

図２１に示されるように、計算部１２は、汚れ進行度が表示されるレイアウト図を作成する場合において、レイアウト図に、空気調和機それぞれのドレンパン２６の撮影画像を含ませてもよい。このようなレイアウト図によれば、利用者に、各室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度と、汚れの状態を示す画像とを提供できる。

図２２に示されるように、１つの部屋ＲＭにおいて、所定の室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度を推定してもよい。
図２２に示されるように、１つの部屋ＲＭの複数の室内ユニット２１のうち、所定の室内ユニット２１だけがカメラ３０を備えている場合がある。この場合、計算部１２は、カメラ３０を備えていない室内ユニット２１のドレンパン２６について、その汚れ進行度を、カメラ３０を備えている室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度に基づいて推定する。例えば、計算部１２は、部屋ＲＭの入口ＥＮからの距離によって、室内ユニット２１を分類する。計算部１２は、部屋ＲＭの入口ＥＮからの距離が長いほどドレンパン２６の汚れが少ないというルールを予め記憶しており、ルールに基づいて室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度を推定する。この例では、部屋ＲＭの入口ＥＮに近い室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度と、部屋ＲＭの入口ＥＮから遠い室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度とが撮影画像に基づいて計算されている。部屋ＲＭの入口ＥＮから中間距離にある室内ユニット２１は、カメラ３０を備えていない。計算部１２は、部屋ＲＭの入口ＥＮから中間距離にある室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度を、部屋ＲＭの入口ＥＮに近い室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度と、部屋ＲＭの入口ＥＮから遠い室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れ進行度との平均値として算出する。

計算部１２は、環境が類似する室内ユニット２１の汚れチャートに基づいて、所定の室内ユニット２１の汚れの進行度を予測してもよい。
図２３は、汚れ進行度を予測する室内ユニット２１と環境が類似する室内ユニット２１について、その室内ユニット２１の汚れチャートを示す。他の室内ユニット２１と同じ環境にある所定の室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れは、他の室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れの進行と同じように進行する。このことから、環境が類似する他の室内ユニット２１の汚れチャートに基づいて、室内ユニット２１の汚れの進行を予測できる。

計算部１２は、室内ユニット２１が設置されている部屋ＲＭの用途情報、および、室内ユニット２１の設置場所に基づいて、環境の類似性を判定する。計算部１２は、汚れ推定に係る室内ユニット２１と比較される室内ユニット２１との用途情報および設置場所が一致する場合、両者の環境は類似すると判定する。計算部１２は、室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れチャートのデータベースを有し、データベースから環境が類似する室内ユニット２１の汚れチャートを抽出する。

図２４に示されるように、計算部１２は、汚れ進行度を予測する室内ユニット２１において取得された過去の汚れの進行度のデータに、環境が類似する室内ユニット２１の汚れチャート（図２４の２点鎖線）を重ね合わせる。計算部１２は、環境が類似する室内ユニット２１の汚れチャートと、予め設定された閾値Ｘとから、汚れ進行度が閾値Ｘに到達する時期を算出する。

本実施形態の作用を説明する。計算部１２は、撮影画像４０において汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。このような強調のため、利用者は、汚れを簡単に把握できる。

本実施形態の効果を説明する。
（１）情報提供システムＳＡの計算部１２（コンピュータＰ）は、撮影画像４０（画像データ）を取得し、撮影画像４０において汚れ領域を特定する。計算部１２は、撮影画像において汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成する。さらに、計算部１２は、利用者端末１６に汚れ関連情報を出力する。この構成によれば、汚れ領域が強調されるため、汚れに関する情報を利用者に分かり易く伝達できる。

（２）計算部１２は、先行時期の第１撮影画像（第１画像データ）と、先行時期以降の後続時期の第２撮影画像（第２画像データ）とを取得する。計算部１２は、第２撮影画像において汚れ領域を特定し、第１撮影画像と、第２撮影画像とを含む汚れ関連情報を作成し、汚れ関連情報において、第２撮影画像において汚れ領域を強調表示する。この構成によれば、先行時期の第１撮影画像と第２撮影画像とを比較できるため、利用者は、汚れの進行程度を把握できる。

（３）計算部１２は、汚れの種類を識別して強調表示する（図１０参照）。この構成によれば、汚れの種類が識別されるため、利用者は、対象物２がどのように汚れているかを簡単に把握できる。

（４）計算部１２は、色相によって汚れの種類を識別する（図１０参照）。上述したように汚れの種類は、色相によって区別できる。上記構成では、この技術事項を利用するため、汚れの種類を精確に識別できる。

（５）計算部１２は、彩度を調整することによって、汚れの種類が識別されるように強調表示する。この構成によれば、汚れの種類が区別できるように汚れを利用者に見せることが出来る。

（６）計算部１２は、対象物２について異なる時期に撮影された複数の撮影画像４０に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成する（図１１参照）。計算部１２は、汚れチャートと、清掃の目安となる汚れ量の閾値Ｂとを含む、汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、汚れチャートにおいて、汚れ量が汚れの閾値Ｂに到達する時点（図１１の「閾値超過時期ＴＡ」）を強調表示する。この構成によれば、利用者は、汚れ量が汚れの閾値Ｂに到達する時点を簡単に把握できる。

（７）計算部１２は、対象物２の撮影画像４０に基づいて将来の所定期間における故障確率を算出し、故障確率を含む前記汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、故障確率が所定確率よりも大きいとき、故障確率を強調表示する。この構成によれば、利用者は、故障確率を把握できる。

（８）計算部１２は、対象物２の撮影画像４０に基づいて将来の所定期間における空気汚染度を算出し、空気汚染度を含む汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、空気汚染度が上限値よりも大きいとき、空気汚染度を強調表示する。この構成によれば、利用者は、空気汚染度を把握できる。

（９）計算部１２は、さらに、追加対象物２ａの撮影画像４０を取得し、追加対象物２ａについて異なる時期に撮影された複数の撮影画像４０に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成する。計算部１２は、対象物２についての汚れチャートと、追加対象物２ａについての汚れチャートとの両チャートが共通の時間軸で表示されるチャートを含む、汚れ関連情報を作成する。計算部１２は、汚れ関連情報において、対象物２の汚れチャートを強調表示する。この構成によれば、追加対象物２ａの汚れと対比して、対象物２の汚れの傾向を把握できる。

＜変形例＞
本開示の汚れ検出装置１は、上記各実施の形態以外に、例えば以下に示される変形例、及び相互に矛盾しない少なくとも二つの変形例を組み合わせた形態としてもよい。

・上記実施形態において、計算部１２（コンピュータＰ）は、対象物２を含む空気調和機２０の識別情報、位置情報、および用途情報を利用者端末１６に出力してもよい。利用者は、識別情報、位置情報、および用途情報を受け取ることにより、空気調和機２０の機種、設置場所、および用途を把握できるため、予めメンテナンス方法を検討できる。

・計算部１２は、次のように構成されてもよい。計算部１２は、複数の利用者に利用可能に構成される。具体的には、計算部１２は、複数の対象物２と通信可能とされ、かつ、複数の利用者端末１６と通信可能とされる。計算部１２は、複数の対象物２と、複数の利用者端末１６との間の情報伝達を管理するための、アドレス帳を保持する。アドレス帳は、空気調和機２０の識別番号と、この識別番号に係る空気調和機２０の利用者の利用者端末１６とを紐づける。計算部１２は、取得部１１から、対象物２の撮影画像４０と、撮影時刻と、識別番号とを取得し、汚れの進行度および報知事項を算出したとき、アドレス帳を参照して、汚れの進行度および報知事項を利用者端末１６に出力する。

・汚れ検出装置１の取得部１１と制御部１０とは、１つのユニットとして構成されてもよい。このような汚れ検出装置１は、空気調和機２０の近くに配置される。この場合、汚れ検出装置１は、ネットワークＮを介さずに、直接、利用者端末１６と通信してもよい。

・汚れ検出装置１の計算部１２は、利用者端末１６に設けられてもよい。計算部１２は、利用者端末１６にインストールされるアプリケーションと、利用者端末１６内の計算回路とによって構成され得る。

・汚れ検出装置１の取得部１１および計算部１２は、利用者端末１６に設けられてもよい。例えば、パーソナルコンピュータに、取得部１１と計算部１２とが設けられる。この場合、取得部１１は、記録媒体の読み取り装置または通信装置として構成される。計算部１２は、アプリケーションと、計算回路とによって構成され得る。パーソナルコンピュータは、利用者の入力操作によって、撮影画像４０を取得する。

以上、本装置の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本装置の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

ＳＡ…情報提供システム
Ｂ…閾値
Ｐ…コンピュータ
２…対象物
２ａ…追加対象物
１２…計算部（コンピュータ）
１６…利用者端末
２６…ドレンパン
３０…カメラ

Claims (9)

1. 空気調和機（２０）のドレンパン（２６）の汚れに関する情報を提供する情報提供システム（ＳＡ）であって、
   カメラ（３０）および利用者端末（１６）に接続されるコンピュータ（Ｐ）を備え、
   前記コンピュータ（Ｐ）は、
   前記カメラ（３０）により撮影された対象物（２）の画像データを取得し、前記画像データを汚れの種類が認識され易い画像データに変換し、変換後の画像データの各画素の色相の値に基づいて前記画像データにおいて汚れの種類ごとに汚れ領域を特定し、前記画像データにおいて汚れの種類が識別可能となるように汚れの種類ごとに前記汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、
   前記利用者端末（１６）に汚れ関連情報を出力する
   情報提供システム。
2. 空気調和機（２０）のドレンパン（２６）の汚れに関する情報を提供する情報提供システム（ＳＡ）であって、
   カメラ（３０）および利用者端末（１６）に接続されるコンピュータ（Ｐ）を備え、
   前記コンピュータ（Ｐ）は、
   前記カメラ（３０）により撮影された対象物（２）の画像データを取得し、前記画像データをＨＳＶ形式の画像データに変換し、変換後の画像データの各画素の色相の値に基づいて前記画像データにおいて汚れの種類ごとに汚れ領域を特定し、前記画像データにおいて汚れの種類が識別可能となるように汚れの種類ごとに前記汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、
   前記利用者端末（１６）に汚れ関連情報を出力する
   情報提供システム。
3. 前記コンピュータ（Ｐ）は、
   先行時期の第１画像データと、前記先行時期以降の後続時期の第２画像データとを取得し、
   前記第２画像データにおいて汚れ領域を特定し、
   前記第１画像データと、前記第２画像データとを含む前記汚れ関連情報を作成し、
   前記汚れ関連情報において、前記第２画像データにおいて前記汚れ領域を強調表示する
   請求項１または２に記載の情報提供システム。
4. 前記コンピュータ（Ｐ）は、汚れの種類を識別して強調表示する
   請求項３に記載の情報提供システム。
5. 前記コンピュータ（Ｐ）は、彩度を調整することによって、汚れの種類が識別されるように強調表示する
   請求項４に記載の情報提供システム。
6. 前記コンピュータ（Ｐ）は、
   前記対象物（２）について異なる時期に撮影された複数の画像データに基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成し、
   前記汚れチャートと、清掃の目安となる汚れ量の閾値とを含む、前記汚れ関連情報を作成し、
   前記汚れチャートにおいて、汚れ量が前記汚れの閾値に到達する時点を強調表示する
   請求項１または２に記載の情報提供システム。
7. 空気調和機（２０）のドレンパン（２６）の汚れに関する情報を提供する情報提供システム（ＳＡ）であって、
   カメラ（３０）および利用者端末（１６）に接続されるコンピュータ（Ｐ）を備え、
   前記コンピュータ（Ｐ）は、
   前記カメラ（３０）により撮影された対象物（２）の画像データを取得し、
   前記画像データにおいて汚れ領域を特定し、前記画像データにおいて前記汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、
   さらに、前記対象物（２）の画像データに基づいて将来の所定期間における故障確率を算出し、前記故障確率を含み、かつ、前記故障確率が所定確率よりも大きいとき前記故障確率が強調表示された、前記汚れ関連情報を作成し、
   前記利用者端末（１６）に前記汚れ関連情報を出力する
   情報提供システム。
8. 空気調和機（２０）のドレンパン（２６）の汚れに関する情報を提供する情報提供システム（ＳＡ）であって、
   カメラ（３０）および利用者端末（１６）に接続されるコンピュータ（Ｐ）を備え、
   前記コンピュータ（Ｐ）は、
   前記カメラ（３０）により撮影された対象物（２）の画像データを取得し、
   前記画像データにおいて汚れ領域を特定し、前記画像データにおいて前記汚れ領域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、
   さらに、前記対象物（２）の画像データに基づいて将来の所定期間における空気汚染度を算出し、前記空気汚染度を含み、かつ、前記空気汚染度が上限値よりも大きいとき、前記空気汚染度が強調表示された、前記汚れ関連情報を作成し、
   前記利用者端末（１６）に前記汚れ関連情報を出力する
   情報提供システム。
9. 前記コンピュータ（Ｐ）は、
   前記対象物（２）とは別の追加対象物（２ａ）について、カメラ（３０）により撮影された追加対象物（２ａ）の画像データを取得し、
   前記追加対象物（２ａ）について異なる時期に撮影された複数の画像データに基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチャートを形成し、
   前記対象物（２）についての前記汚れチャートと、前記追加対象物（２ａ）についての前記汚れチャートとの両チャートが共通の時間軸で表示されるチャートを含む、前記汚れ関連情報を作成し、
   前記汚れ関連情報において、前記対象物（２）の汚れチャートを強調表示する
   請求項６に記載の情報提供システム。