JP7432811B2 - 送風装置 - Google Patents

Description

本開示は、対象物の乾燥に使用される送風装置に関する。

近年、生活スタイルの変化に伴い、時間を問わずに洗濯物を室内にて乾かしたいという要望が多い。そこで、送風装置を用いることで、室内の居住、非居住部分を洗濯物の乾燥の場所として利用することが普及している。これまでの送風装置では、赤外線式の温度センサを用いて周囲の温度との差から洗濯物の乾燥度合が見分けられている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０－１１２６０４号公報

赤外線式の温度センサを使用する場合、洗濯物の乾燥度合の判断は室内の温度分布を検出することによりなされる。そのため、冬場の冷えた窓や暖房器具の高温となる送風口付近などの周囲温度と異なる部位が存在すると、洗濯物と誤検知されてしまう。これにより、洗濯物の乾燥終了時間を正確に計測されない。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、対象物の乾燥終了時間の予測精度を向上する技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本開示のある態様の送風装置は、対象物の水分量を算出する水分量算出部と、水分量算出部において算出した水分量をもとに、水分量算出部における算出の時点から所定時間後までの対象物の水分量の推移を予測する水分量予測部と、水分量予測部において予測した水分量の推移をもとに、乾燥終了時間を予測する乾燥予測部と、乾燥予測部において予測した乾燥終了時間に応じて、吹出口から風を送風させる送風制御部と、を備え、水分量算出部は、検出範囲を分割した複数の単位領域のそれぞれに対して水分量を算出し、水分量予測部は、同一の洗濯物に対応する２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、まとめられた同一の洗濯物に対応するグループ内の各単位領域の水分量の推移の予測精度を向上するために、前記同一の洗濯物に対応するグループ内の１つの単位領域に対する水分量の推移の予測に、当該１つの単位領域が含まれる前記同一の洗濯物に対応するグループ内のすべての単位領域の水分量を使用する。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。

本開示によれば、対象物の乾燥終了時間の予測精度を向上できる。

本実施例に係る除湿機の概略構成を示す斜視図である。 図１の除湿機の概略構成を示す側面構成図である。 図１の除湿機の発光部と受光部の構成と対象物とを示す模式図である。 図１の除湿機の制御構成を示すブロック図である。 水分と水蒸気との吸光スペクトルを示す図である。 図１の除湿機の検出範囲と単位領域を示す模式図である。 図１の除湿機の発光部と受光部の走査方向を示す模式図である。 図１の除湿機の水分量分布のテーブルを示す図である。 図１の除湿機の水分量算出のフローチャートである。 図１の除湿機において設定されるグループを示す図である。 図４の水分量予測部の構成を示すブロック図である。 図１１の記憶部に記憶されるデータベースのデータ構造である。 図４の水分量予測部と乾燥予測部による処理概要を示す図である。 図４の乾燥予測部の処理結果を示す図である。 図１の除湿機による予測手順を示すフローチャートである。

以下では、本開示の実施例に係る送風装置について、図面を用いて詳細に説明する。以下に説明する実施例は、いずれも本開示の好ましい一具体例を示すものである。したがって、以下の実施例で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置および接続形態などは、一例であり、本開示を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施例における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略または簡略化する。

図１は、除湿機１の概略構成を示す斜視図である。図２は、除湿機１の概略構成を示す側面構成図である。除湿機１は、送風装置の一例であり、本体２と、送風部３と、除湿部４と、制御部５と、表示部６と、水分量検知部９と、ルーバー１２と、を備える。

本体２には、本体２の外部の空気を本体２内に吸込むための吸込口１０と、吸込口１０から吸込んだ空気を本体２の外部へ吹出すための吹出口１１が設けられている。図２に示すように、吸込口１０は本体２の下方に設けられており、吹出口１１は本体２の上方に設けられている。吹出口１１と吸込口１０は同一の側面に係るように設けられている。

送風部３は、室内空気を吸込口１０から吹出口１１へ導く。吸込口１０から本体２内へ吸込まれた室内空気は、後述する除湿部４にて除湿される。除湿された室内空気は、吹出口１１より対象範囲にある対象物に除湿空気として送風される。除湿部４は、吸込口１０から吸込まれた空気を除湿する。除湿部４は、室内空気を除湿できればよく、例えば、シリカゲルなどの除湿材を用いたデシカント除湿や蒸気圧縮式のヒートポンプなどである。室内空気は除湿のみでなく、除塵されてもよい。

水分量検知部９は、発光部７と受光部８とを有し、対象物１００の水分量を検知する。発光部７は、対象物１００に向かって発光する。受光部８は、対象物１００で反射された光を受光する。ルーバー１２は、吹出口１１から送風される除湿や除塵した空気の送風範囲や向きなど少なくとも１つの送風条件を変更する。

制御部５は、吹出口１１からの送風を制御する。制御部５は、光源制御部５１（図４参照）と、水分量算出部５６（図４参照）と、を備える。光源制御部５１は、発光部７より照射される光を制御する。水分量算出部５６は、受光部８によって受光された光を検知し、水分量を算出する。ここで、水分量算出部５６は、受光部８で受光される波長の異なる２つの光の強度を比較することによって、対象物１００の水分量を算出する。詳細については後述する。

制御部５は、少なくとも１つのマイクロコントローラで構成され、除湿機１の統括的な動作プログラムが格納された不揮発性メモリと、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリと、入出力ポートと、プログラムを実行するプロセッサなどを有する。

具体的には、制御部５は、水分量算出部５６によって算出された水分量をもとに、水分量の推移を予測してから、対象物の乾燥終了時間を予測することによって、送風部３とルーバー１２を制御する。また、制御部５は、除湿部４を制御してもよい。これにより、制御部５は、対象物１００の水分量に応じて、適切な乾燥判断と乾燥制御を行う。

以下では、除湿機１の構成を、（１）水分量の算出、（２）水分量の推移の予測、（３）乾燥終了時間の予測、（４）送風の制御、（５）乾燥終了時間の表示の順に説明する。
（１）水分量の算出
図３は、除湿機１の発光部７と受光部８の構成と対象物１００とを示す模式図である。図４は、除湿機１の制御構成を示すブロック図である。本実施例では、図３に示すように、発光部７は、空間を隔てて存在する対象物１００に向けて光を照射する。発光部７から照射された光は、対象物１００で反射される。反射された光である反射光ＲＡ１は、受光部８で検出される。受光部８で検出された反射光ＲＡ１に基づいて、図４に示す水分量算出部５６で対象物１００に含まれる水分量が算出される。対象物１００に含まれる水分量とは、対象物１００上に溜まった水分と、対象物１００の表面部分に浸透した水分のことである。

発光部７は、水に吸収される波長の光である第一波長帯を含む検知光と、第一波長帯よりも水による吸収が小さい波長の光である第二波長帯を含む参照光とを対象物１００に向けて発する。具体的には、発光部７は、投光レンズ２１と、光源２２とを備える。投光レンズ２１は、光源２２が発した光を、対象物１００に対して集光する集光レンズである。投光レンズ２１は、樹脂製の凸レンズであるが、これに限らない。光源２２は、検知光をなす第一波長帯と参照光をなす第二波長帯とを含み、ピーク波長が第二波長帯側にある連続した光を発するＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）光源である。具体的には、光源２２は、化合物半導体からなるＬＥＤ光源である。

図５は、水分と水蒸気との吸光スペクトルを示す。図５に示すように、水分は、約１４５０ｎｍおよび約１９４０ｎｍの波長に吸収ピークを有する。水蒸気は、水分の吸収ピークよりやや低い波長、具体的には約１３５０ｎｍ～１４００ｎｍおよび約１８００ｎｍ～１９００ｎｍの波長に吸収ピークを有する。このため、検知光をなす第一波長帯としては、水の吸光度が高い波長帯を選択し、参照光をなす第二波長帯としては、第一波長帯よりも水の吸光度が小さい波長帯を選択する。

一例としては、第二波長帯の平均波長は、第一波長帯の平均波長よりも長くする。また、光学的なバンドパスフィルタの最大透過率の半値である波長の中心値で定義される中心波長に関して、例えば第一波長帯の中心波長は１４５０ｎｍとし、第二波長帯の中心波長は１７００ｎｍとする。光源２２は、第一波長帯と第二波長帯とを連続して含む光を照射するので、対象物１００には、水による吸収が大きな第一波長帯を含む検知光と、水による吸収が第一波長帯よりも小さい第二波長帯を含む参照光が照射される。

図３の受光部８は、発光部７から照射され対象物１００で反射された反射光ＲＡ１を受光する。つまり、受光部８は、発光部７から照射され、対象物１００で反射された検知光と参照光を受光する。受光部８は、受光レンズ７１と、ハーフミラー３４と、第一受光素子７３と、第二受光素子４３と、第一バンドパスフィルタ７２と、第二バンドパスフィルタ４２とを有する。反射光ＲＡ１は、受光レンズ７１によって集光され、ハーフミラー３４によって第一光路ＬＲ０１を通る光と第二光路ＬＲ０２を通る光に分割される。

受光レンズ７１は、対象物１００によって反射された反射光ＲＡ１を第一受光素子７３および第二受光素子４３に集光するための集光レンズである。受光レンズ７１は、例えば、焦点が第一受光素子７３の受光面に位置するように受光部８に固定されている。受光レンズ７１は、例えば、樹脂製の凸レンズであるが、これに限らない。

ハーフミラー３４は、例えば、受光レンズ７１と第一受光素子７３の間に配置され、受光レンズ７１によって集光された光のうち半分を透過し、残りを反射する。ハーフミラー３４を透過した光の光路である第一光路ＬＲ０１の先には、第一バンドパスフィルタ７２と、第一受光素子７３とが設けられている。

第一バンドパスフィルタ７２は、反射光ＲＡ１から検知光である第一波長帯の光を抽出するバンドパスフィルタである。具体的には、第一バンドパスフィルタ７２は、ハーフミラー３４と、第一受光素子７３との間に配置されており、ハーフミラー３４を透過して第一受光素子７３に入射する反射光ＲＡ１の光路上に設けられている。第一バンドパスフィルタ７２は、第一波長帯の光を透過するとともに、それ以外の波長帯の光を反射または吸収する。

第一受光素子７３は、対象物１００によって反射され、ハーフミラー３４を透過し、第一バンドパスフィルタ７２を透過した第一波長帯の光を受光し、第一電気信号に変換する受光素子である。第一受光素子７３は、受光した第一波長帯の光を光電変換することで、当該光の受光量（すなわち、強度）に応じた第一電気信号を生成する。生成された第一電気信号は、制御部５に出力される。第一受光素子７３は、例えば、フォトダイオードであるが、これに限定されない。例えば、第一受光素子７３は、フォトトランジスタ、または、イメージセンサでもよい。

第二バンドパスフィルタ４２は、ハーフミラー３４で反射された光から参照光である第二波長帯の光を抽出するバンドパスフィルタである。具体的には、第二バンドパスフィルタ４２は、ハーフミラー３４と、第二受光素子４３との間に配置されており、ハーフミラー３４を反射して第二受光素子４３に入射する光の光路上に設けられている。第二バンドパスフィルタ４２は、第二波長帯の光を透過し、かつ、それ以外の波長帯の光を反射または吸収する。

第二受光素子４３は、対象物１００によって反射され、第二バンドパスフィルタ４２を透過した第二波長帯の光を受光し、第二電気信号に変換する受光素子である。第二受光素子４３は、受光した第二波長帯の光を光電変換することで、当該光の受光量（すなわち、強度）に応じた第二電気信号を生成する。生成された第二電気信号は、制御部５に出力される。第二受光素子４３は、第一受光素子７３と同形の受光素子である。つまり、第一受光素子７３がフォトダイオードである場合には、第二受光素子４３もフォトダイオードである。

図４の制御部５は、光源制御部５１と、第一増幅部５２と、第二増幅部５３と、第一信号処理部５４と、第二信号処理部５５と、水分量算出部５６と、送風制御部５７と、水分量予測部６０と、乾燥予測部６２と、を備える。制御部５は、本体２に収容されていてもよく、本体２の外側面に取り付けられていてもよい。あるいは、制御部５は、複数に分かれていてもよい。

光源制御部５１は、発光部７の光源２２の点灯を制御する。光源制御部５１は、駆動回路およびマイクロコントローラで構成される。光源制御部５１は、光源２２の制御プログラムが格納された不揮発性メモリと、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリと、入出力ポートと、プログラムを実行するプロセッサなどを有する。光源制御部５１は、光源２２の点灯および消灯が所定の発光周期で繰り返されるように、光源２２を制御する。具体的には、光源制御部５１は、所定の周波数（例えば、１ｋＨｚ）のパルス信号を光源２２に出力することで、光源２２を所定の発光周期で点灯および消灯させる。

制御部５は、第一受光素子７３からの第一電気信号と第二受光素子４３からの第二電気信号とを受信する。第一増幅部５２は、第一受光素子７３が出力した第一電気信号を増幅して第一信号処理部５４に出力する。具体的には、第一増幅部５２は、第一電気信号を増幅するオペアンプである。第一信号処理部５４は、マイクロコントローラで構成される。第一信号処理部５４は、第一電気信号に対する処理プログラムが格納された不揮発性メモリと、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリと、入出力ポートと、プログラムを実行するプロセッサなどを有する。第一信号処理部５４は、第一電気信号に対して、通過帯域制限を行うとともに当該通過帯域制限による位相遅延を補正してから、光源２２の発光周期との乗算処理を施す。この第一電気信号に対する処理は、いわゆるロックインアンプ処理である。これにより、第一電気信号に発生する外乱光に基づくノイズを抑制する。

第二増幅部５３は、第二受光素子４３が出力した第二電気信号を増幅して第二信号処理部５５に出力する。具体的には、第二増幅部５３は、第二電気信号を増幅するオペアンプである。第二信号処理部５５は、マイクロコントローラで構成される。第二信号処理部５５は、第二電気信号に対する処理プログラムが格納された不揮発性メモリと、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリと、入出力ポートと、プログラムを実行するプロセッサなどを有する。第二信号処理部５５は、第二電気信号に対して、通過帯域制限を行うとともに当該通過帯域制限による位相遅延を補正してから、光源２２の発光周期との乗算処理を施す。この第二電気信号に対する処理は、いわゆるロックインアンプ処理である。これにより、第二電気信号に発生する外乱光に基づくノイズを抑制する。

水分量算出部５６は、第一受光素子７３から出力された第一電気信号と、第二受光素子４３から出力された第二電気信号とに基づいて、対象物１００が含む水分を検出する。具体的には、水分量算出部５６は、第一電気信号の電圧レベルと第二電気信号の電圧レベルとの比（信号比）に基づいて、対象物１００の水分量を算出する。ここでは、水分量算出部５６における水分量の算出処理をさらに詳細に説明する。水分量算出部５６は、反射光ＲＡ１に含まれる検知光の光エネルギーＰｄと、参照光の光エネルギーＰｒとを比較することで、対象物１００に含まれる水分量を検出する。検知光の光エネルギーＰｄは、第一受光素子７３から出力される第一電気信号の強度に対応し、参照光の光エネルギーＰｒは、第二受光素子４３から出力される第二電気信号の強度に対応する。

光エネルギーＰｄは、次の（式１）で表される。
Ｐｄ＝Ｐｄ０×Ｇｄ×Ｒｄ×Ｔｄ×Ａａｄ×Ｉｖｄ （式１）
ここで、Ｐｄ０は、光源２２が発した光のうち、検知光をなす第一波長帯の光の光エネルギーである。Ｇｄは、第一波長帯の光の第一受光素子７３に対する結合効率（集光率）である。具体的には、Ｇｄは、光源２２が発した光のうち、対象物１００で拡散反射される成分の一部（すなわち、反射光に含まれる検知光）になる部分の割合に相当する。

Ｒｄは、対象物１００による検知光の反射率である。Ｔｄは、第一バンドパスフィルタ７２による検知光の透過率である。Ｉｖｄは、第一受光素子７３における反射光ＲＡ１に含まれる検知光に対する受光感度である。Ａａｄは、対象物１００に含まれる成分（水分）による検知光の吸収率であり、次の（式２）で表される。
Ａａｄ＝１０－αａ×Ｃａ×Ｄ （式２）
ここで、αａは、予め定められた吸光係数であり、具体的には、成分（水分）による検知光の吸光係数である。Ｃａは、対象物１００に含まれる成分（水分）の体積濃度である。Ｄは、検知光の吸収に寄与する成分の厚みの２倍である寄与厚みである。

より具体的には、水分が均質に分散した対象物１００では、光が対象物１００に入射し、反射して対象物１００から出射する場合において、Ｃａは、対象物１００の成分に含まれる体積濃度に相当する。また、Ｄは、反射して対象物１００から出射するまでの光路長に相当する。例えば、Ｃａは、対象物１００を覆っている液相に含まれる水分の濃度である。また、Ｄは、対象物１００を覆っている液相の平均的な厚みとして換算される寄与厚みである。したがって、αａ×Ｃａ×Ｄは、対象物１００に含まれる成分量（水分量）に相当する。以上のことから、対象物１００に含まれる水分量に応じて、第一電気信号の強度に相当する光エネルギーＰｄが変化することが分かる。水分と比べて湿気の吸光度は極端に小さいので、無視することができる。

同様に、第二受光素子４３に入射する参照光の光エネルギーＰｒは、次の（式３）で表される。
Ｐｒ＝Ｐｒ０×Ｇｒ×Ｒｒ×Ｔｒ×Ｉｖｒ （式３）
本実施例では、参照光は、対象物１００に含まれる成分によって実質的には吸収されないとみなすことができるので、（式１）と比較して分かるように、水分による吸収率Ａａｄに相当する項は（式３）には含まれていない。

（式３）において、Ｐｒ０は、光源２２が発した光のうち、参照光をなす第二波長帯の光の光エネルギーである。Ｇｒは、光源２２が発した参照光の第二受光素子４３に対する結合効率（集光率）である。具体的には、Ｇｒは、参照光のうち、対象物１００で拡散反射される成分の一部（すなわち、反射光に含まれる参照光）になる部分の割合に相当する。Ｒｒは、対象物による参照光の反射率である。Ｔｒは、第二バンドパスフィルタ４２による参照光の透過率である。Ｉｖｒは、第二受光素子４３の反射光に対する受光感度である。

本実施例では、光源２２から照射される光、つまり、検知光と参照光とは、同軸かつ同スポットサイズで照射されるため、検知光の結合効率Ｇｄと参照光の結合効率Ｇｒとは略等しくなる。また、検知光と参照光とはピーク波長が比較的近いので、検知光の反射率Ｒｄと参照光の反射率Ｒｒとが略等しくなる。

したがって、（式１）と（式３）との比（信号比）を取ることにより、次の（式４）が導き出される。
Ｐｄ／Ｐｒ＝Ｚ×Ａａｄ （式４）
ここで、Ｚは、定数項であり、（式５）で示される。
Ｚ＝（Ｐｄ０／Ｐｒ０）×（Ｔｄ／Ｔｒ）×（Ｉｖｄ／Ｉｖｒ） （式５）
光エネルギーＰｄ０およびＰｒ０はそれぞれ、光源２２の初期出力として予め定められている。また、透過率Ｔｄおよび透過率Ｔｒはそれぞれ、第一バンドパスフィルタ７２および第二バンドパスフィルタ４２の透過特性により予め定められている。受光感度Ｉｖｄおよび受光感度Ｉｖｒはそれぞれ、第一受光素子７３および第二受光素子４３の受光特性により予め定められている。したがって、（式５）で示されるＺは、定数とみなすことができる。

水分量算出部５６は、第一電気信号に基づいて検知光の光エネルギーＰｄを算出し、第二電気信号に基づいて参照光の光エネルギーＰｒを算出する。具体的には、第一電気信号の信号レベル（電圧レベル）が光エネルギーＰｄに相当し、第二電気信号の信号レベル（電圧レベル）が光エネルギーＰｒに相当する。したがって、水分量算出部５６は、（式４）に基づいて、対象物に含まれる水分の吸収率Ａａｄを算出することができる。これにより、水分量算出部５６は、（式２）に基づいて水分量を算出することができる。空間には湿気（水蒸気）も存在しているが、水蒸気によって検知光および参照光が吸収される場合も想定される。この水蒸気による吸収分をキャンセルするように第一電気信号および第二電気信号を補正する補正部を制御部５に設けてもよい。

このような処理は、図６に示す単位領域Ｒ毎になされる。図６は、除湿機１の検出範囲Ａと単位領域Ｒを示す模式図である。検出範囲Ａは、受光部８の受光範囲と同等または広い範囲であり、除湿機１によって除湿された風が送風される範囲と同等または広く設定されていることが好ましい。また、単位領域Ｒは、受光部８によって個別に光の検出が行われる領域である。単位領域Ｒは検出範囲Ａと同等サイズでもよいし、検出範囲Ａよりも小さいサイズでもよい。後者において、検出範囲Ａは複数の単位領域Ｒに分割される。例えば、単位領域Ｒは検出範囲Ａを縦方向に６分割し、横方向に６分割したサイズである。単位領域ＲのＳ１１～Ｓ６６毎に検出を行う方法として、例えば、第一受光素子７３と第二受光素子４３にイメージセンサを採用してもよい。

図７は、除湿機１の発光部７と受光部８の走査方向を示す模式図である。また、他の方法として図７のように発光部７の照射領域を走査させながら光を照射すると同時に受光部８の受光領域も走査させて、各領域の反射光ＲＡ１を受光する方法を採用してもよい。走査方法としては、例えば発光部７と受光部８を固定した台座を２つのステッピングモータ（図示せず）を用いて直交する２軸に回転可能に配置する方法がある。一方のステッピングモータは、図７の主走査方向に照射領域を走査できる角度に配置し、もう一方のステッピングモータは、図７の副走査方向に照射領域を走査できる角度に配置する。図６および図７では、一行あたり等間隔で６箇所検出し、一列あたり等間隔で６箇所検出する場合を例示している。

図８は、除湿機１の水分量分布のテーブルを示す図である。水分量算出部５６は、検出動作が終了したとき、単位領域Ｒ毎の水分量の算出結果を図８のようなテーブルＴに一時的に記録する。「Ｔ１１」は、単位領域「Ｒ１１」において算出された水分量を示す。以下では、説明を明瞭にするために、単位領域「Ｒ１１」を単位領域「Ｔ１１」と示すこともある。つまり、「Ｔ１１」は、単位領域を示すこともあれば、水分量を示すこともある。「Ｔ１２」等についても同様である。テーブルＴの情報は、単位領域Ｒ毎に個別に判断してもよいし、平均化して１つまたは少数の情報に加工してもよい。

図９は、除湿機１の水分量算出のフローチャートである。ここで、単位領域Ｒのｎ行、６列における位置を、Ｓｎ６と定義する（ｎ＝１～６）。つまり、Ｓ１１は、単位領域Ｒの１行、１列における位置のことである。先ず、発光部７の照射領域と受光部８の受光領域とを図７のＳ１１に移動する（ｎ＝１）。次に各領域（照射領域と受光領域）の指定位置をＳｎ６に設定する（Ｓｔｅｐ１）。ステッピングモータを駆動し、台座を図７の主走査方向と平行に移動させ、照射領域と受光領域をＳｎ６に位置させる（Ｓｔｅｐ２）。これと同時に照射領域と受光領域が単位領域Ｒの中心に位置するかどうかを判定する。単位領域Ｒの中心に位置しているかどうかの判定は、例えばステッピングモータの駆動ステップ数から算出する。照射領域と受光領域が単位領域Ｒの中心に位置していない場合、Ｓｔｅｐ２に戻りステッピングモータの駆動を続ける。照射領域と受光領域が単位領域Ｒの中心に位置していた場合、受光強度を取得し、強度の比すなわち水分量を算出しテーブルＴに格納する。その後現在位置する単位領域Ｒが指定位置であるＳｎ６かどうかの判定を行う（Ｓｔｅｐ３）。現在位置する単位領域ＲがＳｎ６でなければ、Ｓｔｅｐ２に戻りステッピングモータの駆動を続ける。ここで、現在位置する単位領域ＲがＳｎ６であればステッピングモータの駆動を停止させる（Ｓｔｅｐ４）。その後、ｎに１を足して、図７の副走査方向と平行にＳｎ６に向かって照射領域と受光領域を動かす。

次に指定位置をＳｎ１に設定する（Ｓｔｅｐ５）。照射領域と受光領域を、図７の主走査方向と平行にＳｔｅｐ２とは逆方向に移動させ、指定位置であるＳｎ１に位置するようにステッピングモータを駆動させる（Ｓｔｅｐ６）。同時に照射領域と受光領域が単位領域Ｒの中心に位置するかどうかを判定する。単位領域Ｒの中心に位置しているかどうかの判定は、例えばステッピングモータの駆動ステップ数から算出する。照射領域と受光領域が単位領域Ｒの中心に位置していない場合、Ｓｔｅｐ６に戻りステッピングモータの駆動を続ける。照射領域と受光領域が単位領域Ｒの中心に位置していた場合、受光強度を取得し、強度の比すなわち水分量を算出しテーブルＴに格納する。

次に、現在位置する単位領域Ｒが指定位置であるＳｎ１かどうかの判定を行う（Ｓｔｅｐ７）。現在位置する単位領域ＲがＳｎ１でなければ、Ｓｔｅｐ６に戻りステッピングモータの駆動を続ける。ここで、現在位置する単位領域ＲがＳｎ１であればステッピングモータの駆動を停止させる（Ｓｔｅｐ８）。ここでｎが６でなければ、ｎに１を足して指定位置Ｓｎ１に向かって図７の副走査方向と平行に照射領域と受光領域を動かす（Ｓｔｅｐ９）。以後Ｓｔｅｐ１に戻り、動作を繰り返す。ｎが６であれば、検出動作を終了する。図４に戻る。

水分量算出部５６は、算出した水分量を図８のテーブルとして水分量予測部６０に出力する。このような水分量算出部５６は、例えば、マイクロコントローラである。水分量算出部５６は、信号処理プログラムが格納された不揮発性メモリと、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリと、入出力ポートと、プログラムを実行するプロセッサなどを有する。

（２）水分量の推移の予測
水分量予測部６０は、単位領域Ｒ毎の水分量を水分量算出部５６から受けつける。水分量予測部６０は、受けつけた水分量をもとに、水分量算出部５６における算出の時点から所定時間後までの対象物１００の水分量の推移を予測する。図１のごとく、除湿機１が対象物１００を乾燥させる状況を想定する場合、水分量の推移は洗濯物毎に異なる。そのため、同一の洗濯物に対応する対象物１００に対応する領域をまとめて水分量の推移を予測する方が予測の精度が高くなる。これは、複数の洗濯物を乾燥させる場合、洗濯物毎に水分量の推移が異なるので、洗濯物毎に水分量の推移を予測する方が予測の精度が高くなることに相当する。

これに対応するために、水分量予測部６０は、２つ以上の単位領域をグループとしてまとめる。図１０は、除湿機１において設定されるグループを示す。例えば、単位領域Ｔ１１、単位領域Ｔ１２、単位領域Ｔ２１、単位領域Ｔ２２、単位領域Ｔ３１、単位領域Ｔ３２によって１つのグループＸ１が形成される。他のグループも同様である。これらのグループは、水分量予測部６０に予め設定されていてもよいし、水分量予測部６０が水分量の推移を予測しているときに、近い傾向を示す単位領域をグループとしてまとめ直してもよい。近い傾向を示す単位領域とは、単位領域同士の水分量の推移の相関係数がしきい値よりも高いことを意味する。

図１１は、水分量予測部６０の構成を示すブロック図である。水分量予測部６０は、処理部８０、記憶部８２を備える。記憶部８２は、受けつけた水分量を記憶する。図１２は、記憶部８２に記憶されるデータベースのデータ構造である。横軸方向に、グループ毎の単位領域が示される。また、縦軸方向に、各単位領域に対する水分量の算出結果と、水分量の遷移の予測が示される。縦軸を示すスキャン数Ｍは、離散的な乾燥時間を示し、上から下に向かって乾燥時間が進む場合に相当する。例えば、スキャン数Ｍ＝７が現在の時間、つまり最新の水分量を取得した時点を示す。そのため、スキャン数Ｍ＝１～６は、過去に取得した水分量を示し、スキャン数Ｍ＝１のときの水分量が最も古い。図１２では、水分量算出部５６において算出した水分量が「学習データ」として示される。図１１に戻る。

処理部８０は、記憶部８２に記憶したデータベースに対して、例えば、機械学習で使われるモデル（多変量時系列モデル）を使用することによって、予測を実行する。多変量時系列モデルの一例は、ＶＡＲ（Ｖｅｃｔｏｒ Ａｕｔｏ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ：ベクトル自己回帰モデル）であるが、これに限定されない。ＶＡＲは、変数の現在の動きをすべての変数の過去の値によって推定するモデルであり、下記のように示される。

ここで、ｙ_ｉ、ｃ、ε_ｔは、ｎ×１ベクトルであり、Φ_ｉは、ｎ×ｎ行列である。ｎは１つのグループに含まれる単位領域の数であるので、（式６）は、グループに対して実行される予測に相当する。ｃ、ε_ｔ、Φ_ｉは、公知の技術により予め定められていればよい。ｙｔは、予測しようとする水分量であり、ｙｔ－１、・・・、ｙｔ－ｐは既に取得した水分量である。例えば、ｙｔがスキャン数Ｍ＝８のときの水分量である場合、ｙｔ－１がスキャン数Ｍ＝７のときの水分量であり、ｙｔ－２がスキャン数Ｍ＝６のときの水分量であり、ｙｔ－７がスキャン数Ｍ＝１のときの水分量である。

例えば、グループＸ１に対して、スキャン数Ｍ＝１から７の単位領域Ｔ１１からＴ３２の水分量を（式６）に代入することによって、スキャン数Ｍ＝８の単位領域Ｔ１１からＴ３２の水分量が予測される。これに続いて、グループＸ１に対して、スキャン数Ｍ＝２から８の単位領域Ｔ１１からＴ３２の水分量を（式６）に代入することによって、スキャン数Ｍ＝９の単位領域Ｔ１１からＴ３２の水分量が予測される。つまり、（式６）に代入すべき水分量の数を一定にしながら、（式６）に代入すべき水分量のスキャン数Ｍを１ずつスライドさせることによって、代入した最大のスキャン数Ｍよりも大きいスキャン数Ｍの水分量が予測される。このように水分量予測部６０は、２つ以上の単位領域をグループに対して予測を実行することによって、グループに含まれた２つ以上の単位領域のそれぞれに対する水分量の推移を予測する。予測された水分量は、図１２において予測データと示される。

図１３は、水分量予測部６０と乾燥予測部６２による処理概要を示す。これは、処理部８０において予測された水分量の推移を示す。横軸が乾燥時間を示し、縦軸が水分量を示す。また、図１３は、複数の単位領域のうち、任意の３つの単位領域に対する水分量の推移を示すが、他の単位領域に対する水分量の推移も同様に示される。図１１に戻る。水分量予測部６０は、水分量算出部５６から新たな水分量を受けつけた場合、記憶部８２におけるスキャン数Ｍ＝１の水分量と、予測データとが削除される。また、記憶部８２におけるスキャン数Ｍ＝２から７の水分量がスキャン数Ｍ＝１から６にシフトさせられるとともに、新たな水分量がスキャン数Ｍ＝７として記憶される。このようなデータベースに対して処理部８０は、これまでと同様の処理を実行することによって、水分量の推移を更新する。

（３）乾燥終了時間の予測
乾燥予測部６２は、水分量予測部６０において予測した水分量の推移をもとに乾燥終了時間を予測する。このような予測は単位領域毎になされる。乾燥予測部６２は、乾燥判断しきい値を予め規定しており、単位領域毎の水分量の推移と乾燥判断しきい値を比較して、水分量が乾燥判断しきい値よりも小さくなる時間を乾燥終了時間として特定する。これは、絶対値判断といえる。図１３において、乾燥終了時間Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｃが特定される。

また、乾燥予測部６２は、単位領域毎の水分量の推移を微分することによって、水分量の推移の変化率を導出してもよい。乾燥予測部６２は、比しきい値を予め規定しており、単位領域毎の水分量の推移の変化率と比しきい値とを比較して、変化率が比しきい値よりも小さくなる時間を乾燥終了時間として特定してもよい。これは相対値判断といえる。さらに、乾燥予測部６２は、絶対値判断と相対値判断とを組み合わせて、乾燥終了時間を特定してもよい。例えば、乾燥予測部６２は、絶対値判断を実行してから相対値判断を実行してもよい。図１４は、乾燥予測部６２の処理結果を示す。これはテーブルＫとも呼ばれ、各単位領域に対する乾燥終了時間がＫ１１等として示される。ここでも、Ｋ１１等が単位領域と呼ばれてもよい。

図１５は、除湿機１による予測手順を示すフローチャートである。水分量算出部５６は、ｍを１に設定し（Ｓ９０）、水分量（テーブルＴ）を算出終了する（Ｓ１００）。水分量予測部６０は、（ｍ回目の）水分量テーブルＴを記憶部８２に格納する（Ｓ１０２）。水分量予測部６０は、ｍが学習数Ｌ以上でなければ（Ｓ１０４のｎｏ）、ｍに１を加算し（Ｓ１０６）、ステップ１００に戻る。水分量予測部６０は、ｍが学習数Ｌ以上である場合（Ｓ１０４のｙｅｓ）、ｉを１に設定し（Ｓ１０８）、グループＸｉのｍ－Ｌ＋１回目からｍ回目までの水分量を学習データとする（Ｓ１１０）。水分量予測部６０は、学習データからｍ＋１回目以降の水分量を予測し（Ｓ１１２）、予測結果を記憶部８２に格納する（Ｓ１１４）。ｉが６でなければ（Ｓ１１６のｎｏ）、水分量予測部６０は、ｉに１を加算し（Ｓ１１８）、ステップ１０８に戻る。ｉが６であれば（Ｓ１１６のｙｅｓ）、乾燥予測部６２は、水分量時系列データから各単位領域Ｒの乾燥終了時間を算出する（Ｓ１２０）。これはテーブルＫを更新することに相当する。図４に戻る。

（４）送風の制御
送風制御部５７は、乾燥予測部６２において予測した乾燥終了時間に応じて、吹出口１１から風を送風させる。その際、送風制御部５７は、乾燥終了時間の遅い単位領域を向くように風向を制御する。具体的に説明すると、送風制御部５７は、Ｋ１１～Ｋ６６の中で乾燥終了時間の遅い場所に対して、ルーバー１２の角度を向けて送風を行う。送風制御部５７は、乾燥終了時間のテーブルＫに基づいて、図１の除湿部４を制御してもよい。つまり、送風制御部５７は、乾燥終了時間の遅い単位領域に対してルーバー１２の角度を制御し、除湿された空気を単位領域に集中して送風する。これにより水分量の多い単位領域は水分の蒸発が促進される。これは、乾きにくい箇所に優先的に送風することに相当する。送風制御部５７は、ルーバー１２の角度を制御することとともに、あるいはルーバー１２の角度を制御することに変えて、送風部３の送風量を変更してもよい。

（５）乾燥終了時間の表示
乾燥予測部６２は、予測した単位領域毎の乾燥終了時間、つまりテーブルＫを表示部６に表示する。表示部６は、ディスプレイであり、図１４のようなテーブルＫを表示する。表示部６は、テーブルＫの中で最も遅い乾燥終了時間、つまり、乾燥運転を停止する時刻または乾燥運転の残時間を表示してもよい。

本開示における装置、システム、または方法の主体は、コンピュータを備える。このコンピュータがプログラムを実行することによって、本開示における装置、システム、または方法の主体の機能が実現される。コンピュータは、プログラムにしたがって動作するプロセッサを主なハードウェア構成として備える。プロセッサは、プログラムを実行することによって機能を実現することができれば、その種類は問わない。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）、またはＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む１つまたは複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集積されてもよいし、複数のチップに設けられてもよい。複数のチップは１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に備えられていてもよい。プログラムは、コンピュータが読み取り可能なＲＯＭ、光ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録される。プログラムは、記録媒体に予め格納されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。

本実施例によれば、算出した水分量をもとに、算出の時点から所定時間後までの対象物１００の水分量の推移を予測して、水分量の推移をもとに乾燥終了時間を予測するので、対象物１００の乾燥終了時間の予測精度を向上できる。また、２つ以上の単位領域をまとめたグループに対して予測を実行するので、予測精度を向上できる。また、乾燥終了時間の遅い単位領域を向くように風向を制御するので、乾燥終了時間の遅い方に優先的に送風できる。また、乾燥終了時間の遅い方に優先的に送風するので、乾燥終了時間を短縮できる。また、乾燥終了時間が短縮されるので、消費電力を削減できる。また、乾燥終了時間をもとに送風量を制御するので、乾燥終了時間が遅い場合に送風量を増加できる。また、予測した乾燥終了時間を表示するので、使用者が対象物１００の乾燥に要する時間の目安を知ることができる。また、使用者が対象物１００の乾燥に要する時間の目安を知るので、家事のスケジュール管理を実行できる。

本開示の一態様の概要は、次の通りである。本開示のある態様の送風装置は、対象物（１００）の水分量を算出する水分量算出部（５６）と、水分量算出部（５６）において算出した水分量をもとに、水分量算出部（５６）における算出の時点から所定時間後までの対象物（１００）の水分量の推移を予測する水分量予測部（６０）と、水分量予測部（６０）において予測した水分量の推移をもとに、乾燥終了時間を予測する乾燥予測部（６２）と、乾燥予測部（６２）において予測した乾燥終了時間に応じて、吹出口（１１）から風を送風させる送風制御部（５７）と、を備える。

水分量算出部（５６）は、検出範囲を分割した複数の単位領域のそれぞれに対して水分量を算出し、水分量予測部（６０）は、２つ以上の単位領域をまとめたグループに対して予測を実行することによって、グループに含まれた２つ以上の単位領域のそれぞれに対する水分量の推移を予測してもよい。

送風制御部（５７）は、乾燥終了時間の遅い単位領域を向くように風向を制御してもよい。

送風制御部（５７）は、乾燥終了時間をもとに送風量を制御してもよい。

吸込口から吹出口（１１）への通風経路に配置される加熱部をさらに備えてもよい。

乾燥予測部（６２）において予測した乾燥終了時間を表示する表示部（６）をさらに備えてもよい。

以上、本開示を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

本実施例では、送風装置の一例として除湿機１の構成を説明している。しかしながらこれに限らず例えば、送風装置は、軸流ファンが設けられる扇風機であってもよい。扇風機は、乾燥終了時間の遅い単位領域を向くように風向を向ける。また、送風装置は、浴室内における衣類乾燥および浴室乾燥に使用される浴室乾燥機であってもよい。本変形例によれば、構成の自由度を向上できる。

本実施例における除湿機１は、吸込口１０から吹出口１１への通風経路に配置される加熱部を備えていてもよい。加熱部は、吸込口１０より吸い込んだ空気を加熱する。本変形例によれば、水滴を短時間で蒸発させるので、乾燥終了時間を短縮できる。

１ 除湿機、 ２ 本体、 ３ 送風部、 ４ 除湿部、 ５ 制御部、 ６ 表示部、 ７ 発光部、 ８ 受光部、 ９ 水分量検知部、 １０ 吸込口、 １１ 吹出口、 １２ ルーバー、 ２１ 投光レンズ、 ２２ 光源、 ３４ ハーフミラー、 ４２ 第二バンドパスフィルタ、 ４３ 第二受光素子、 ５１ 光源制御部、 ５２ 第一増幅部、 ５３ 第二増幅部、 ５４ 第一信号処理部、 ５５ 第二信号処理部、 ５６ 水分量算出部、 ５７ 送風制御部、 ６０ 水分量予測部、 ６２ 乾燥予測部、 ７１ 受光レンズ、 ７２ 第一バンドパスフィルタ、 ７３ 第一受光素子、 ８０ 処理部、 ８２ 記憶部、 １００ 対象物。

Claims (5)

1. 対象物の水分量を算出する水分量算出部と、
   前記水分量算出部において算出した水分量をもとに、前記水分量算出部における算出の時点から所定時間後までの対象物の水分量の推移を予測する水分量予測部と、
   前記水分量予測部において予測した水分量の推移をもとに、乾燥終了時間を予測する乾燥予測部と、
   前記乾燥予測部において予測した乾燥終了時間に応じて、吹出口から風を送風させる送風制御部と、
   を備え、
   前記水分量算出部は、
   検出範囲を分割した複数の単位領域のそれぞれに対して水分量を算出し、
   前記水分量予測部は、
   同一の洗濯物に対応する２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、
   まとめられた同一の洗濯物に対応するグループ内の各単位領域の水分量の推移の予測精度を向上するために、前記同一の洗濯物に対応するグループ内の１つの単位領域に対する水分量の推移の予測に、当該１つの単位領域が含まれる前記同一の洗濯物に対応するグループ内のすべての単位領域の水分量を使用する送風装置。
2. 前記水分量予測部は、
   単位領域同士の水分量の推移の相関係数がしきい値よりも高い単位領域をグループとしてまとめ直す請求項１に記載の送風装置。
3. 前記水分量予測部は、
   複数の過去のタイミングと現在のタイミングとにおけるグループに含まれた２つ以上の単位領域それぞれの水分量に基づいて、グループに含まれた２つ以上の単位領域それぞれに対する現在から所定時間後である第一未来タイミングの水分量を予測する請求項１から２のいずれかに記載の送風装置。
4. 前記水分量予測部は、
   さらに前記第一未来タイミングの水分量も予測に使用することで、前記第一未来タイミ
   ングよりもさらに未来の水分量を予測する請求項３に記載の送風装置。
5. 前記送風制御部は、前記乾燥予測部において予測された乾燥終了時間の遅い単位領域を向くように風向を制御する請求項１に記載の送風装置。
   

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