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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022096229
(43)【公開日】2022-06-29
(54)【発明の名称】乾燥システム
(51)【国際特許分類】
D06F 58/38 20200101AFI20220622BHJP
G16Y 40/30 20200101ALI20220622BHJP
D06F 103/08 20200101ALN20220622BHJP
【ＦＩ】
D06F58/38
G16Y40/30
D06F103:08
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020209214
(22)【出願日】2020-12-17
(71)【出願人】
【識別番号】503376518
【氏名又は名称】東芝ライフスタイル株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100141139
【弁理士】
【氏名又は名称】及川 周
(74)【代理人】
【識別番号】100205785
【弁理士】
【氏名又は名称】▲高▼橋 史生
(74)【代理人】
【識別番号】100203297
【弁理士】
【氏名又は名称】橋口 明子
(74)【代理人】
【識別番号】100175824
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100135301
【弁理士】
【氏名又は名称】梶井 良訓
(72)【発明者】
【氏名】杉本 淳一
【テーマコード（参考）】
3B167
【Ｆターム（参考）】
3B167AA02
3B167AB23
3B167AB30
3B167AB32
3B167AE02
3B167AE04
3B167AE05
3B167AE07
3B167AE11
3B167BA55
3B167BA82
3B167BA91
3B167GB03
3B167HA16
3B167HA32
3B167HA53
3B167HA54
3B167JA01
3B167JA11
3B167JA32
3B167JA36
3B167JA41
3B167JA52
3B167JA56
3B167JA57
3B167JC22
3B167KA02
3B167KA03
3B167KA18
3B167KA32
3B167KA63
3B167KA76
3B167KA78
3B167KA84
3B167KA90
3B167LA04
3B167LA06
3B167LA10
3B167LA18
3B167LA19
3B167LA23
3B167LB13
3B167LC02
3B167LC08
3B167LC09
3B167LC19
3B167LE07
3B167LF02
3B167LG08
3B167MA01
3B167MA13
(57)【要約】
【課題】より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる乾燥システムを提供することである。
【解決手段】実施形態の乾燥システムは、情報取得部と、判定部とを備える。前記情報取得部は、乾燥運転時の乾燥室又は回転槽内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。前記判定部は、前記情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記布の乾燥進行具合を判定する。前記乾燥システムは、前記判定部による前記乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行う。
【選択図】図６
【解決手段】実施形態の乾燥システムは、情報取得部と、判定部とを備える。前記情報取得部は、乾燥運転時の乾燥室又は回転槽内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。前記判定部は、前記情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記布の乾燥進行具合を判定する。前記乾燥システムは、前記判定部による前記乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行う。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
乾燥運転時の乾燥室又は回転槽内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記布の乾燥進行具合を判定する判定部と、
を備え、
前記判定部による前記乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行う、
乾燥システム。
前記情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記布の乾燥進行具合を判定する判定部と、
を備え、
前記判定部による前記乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行う、
乾燥システム。
【請求項2】
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、乾燥機に設けられたカメラモジュールにより撮影された画像から得られる情報、または前記画像そのものである、
請求項１に記載の乾燥システム。
請求項１に記載の乾燥システム。
【請求項3】
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、第１時刻に撮影された第１画像と、前記第１時刻よりも後の第２時刻に撮影された第２画像とに基づき得られる情報、または前記第１画像と前記第２画像そのものである、
請求項２に記載の乾燥システム。
請求項２に記載の乾燥システム。
【請求項4】
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、前記乾燥運転の途中に所定の時間間隔で撮影された第１画像と第２画像とに基づき得られる情報、または前記第１画像と前記第２画像そのものである、
請求項２に記載の乾燥システム。
請求項２に記載の乾燥システム。
【請求項5】
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、前記乾燥運転の開始前または前記乾燥運転の開始から一定時間の経過する前に撮影された第１画像と、前記乾燥運転の開始から前記一定時間の経過後に撮影された第２画像とに基づき得られる情報、または前記第１画像と前記第２画像そのものである、
請求項２に記載の乾燥システム。
請求項２に記載の乾燥システム。
【請求項6】
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、前記乾燥運転の開始前または前記乾燥運転の開始から一定時間の経過する前に撮影された複数の第１画像と、前記乾燥運転の開始から前記一定時間の経過後に撮影された複数の第２画像とに基づき得られる情報、または前記複数の第１画像と前記複数の第２画像そのものである、
請求項２に記載の乾燥システム。
請求項２に記載の乾燥システム。
【請求項7】
前記布の動きを示す情報は、前記乾燥室又は前記回転槽内での布の位置の入れ替わりに応じた前記画像に含まれる色要素または輝度の変化を示す情報である、
請求項２から請求項６のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
請求項２から請求項６のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項8】
前記布の状態を示す情報は、前記乾燥室又は前記回転槽内での布が占める割合の変化に応じた前記画像に含まれる色要素または輝度の変化を示す情報である、
請求項２から請求項７のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
請求項２から請求項７のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項9】
前記カメラモジュールは、広角レンズを有する、
請求項２から請求項８のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
請求項２から請求項８のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項10】
前記カメラモジュールは、複数のカメラモジュールを含み、
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、前記複数のカメラモジュールにより撮影された画像から得られる情報、または前記複数のカメラモジュールにより撮影された画像そのものである、
請求項２から請求項９のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報は、前記複数のカメラモジュールにより撮影された画像から得られる情報、または前記複数のカメラモジュールにより撮影された画像そのものである、
請求項２から請求項９のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項11】
前記乾燥室又は前記回転槽を収容した筐体と、
前記乾燥室の出入口を開閉可能に閉じる扉と、をさらに備え、
前記扉は、前記乾燥室又は前記回転槽に面する内面を有し、
前記カメラモジュールは、前記扉の内面に設けられた、
請求項２から請求項１０のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
前記乾燥室の出入口を開閉可能に閉じる扉と、をさらに備え、
前記扉は、前記乾燥室又は前記回転槽に面する内面を有し、
前記カメラモジュールは、前記扉の内面に設けられた、
請求項２から請求項１０のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項12】
前記カメラモジュールによる撮影時に照明を点灯させる照明部をさらに備えた、
請求項２から請求項１１のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
請求項２から請求項１１のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項13】
前記判定部は、前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報に加え、前記乾燥機に設けられた振動センサ、温度センサ、重量センサ、または電流検出部のうち１つ以上から得られる情報に基づき、前記乾燥進行具合の判定を行う、
請求項１から請求項１２のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
請求項１から請求項１２のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項14】
前記判定部は、前記布の動きまたは前記布の状態を示す情報が入力された場合に前記乾燥進行具合を出力するように機械学習された学習モデルを用いて、前記情報取得部により取得された前記情報に基づく判定を行う、
請求項１から請求項１３のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
請求項１から請求項１３のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【請求項15】
前記判定部による前記乾燥進行具合の判定結果に基づき、前記乾燥運転を行う制御部
を備える請求項１から請求項１４のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
を備える請求項１から請求項１４のうちいずれか１項に記載の乾燥システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、乾燥システムに関する。
【背景技術】
【0002】
湿っていた布を乾燥させる乾燥システムには、制御により、乾燥処理機能付きの乾燥機の乾燥運転を自動的に終了させるものがある。このような乾燥機において、湿っていた布の乾燥が不完全な状態であるのに、その乾燥運転が終了することがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１６－１６５３２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明が解決しようとする課題は、より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる乾燥システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態の乾燥システムは、情報取得部と、判定部とを持つ。前記情報取得部は、乾燥運転時の乾燥室又は回転槽内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。前記判定部は、前記情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記布の乾燥進行具合を判定する。前記乾燥システムは、前記判定部による前記乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行う。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【図1】一実施形態の洗濯機の構成の一例を示す第１の図。
【図2】一実施形態の洗濯機の構成の一例を示す第２の図。
【図3】一実施形態の洗濯機の扉を開いた状態を示す図。
【図4】一実施形態のドラムモータ５の駆動制御について説明するための図。
【図5】一実施形態の乾燥運転の制御の処理フローを示す図。
【図6】一実施形態の乾燥運転の制御の処理フローを示す図。
【図7】一実施形態の処理の中で取得される画像を説明するための図。
【図8】乾燥運転中の洗濯物が攪拌される状態を模擬して得られた画像の一例を示す図。
【図10】被写体の色と、ＲＧＢ成分の強度値の度数分布の関係について説明するための図。
【図11】一実施形態の画像の特徴を示すヒストグラムの例を説明するための第１の図。
【図12】一実施形態の画像の特徴を示すヒストグラムの例を説明するための第２の図。
【図13】第２の実施形態の乾燥システムの構成図。
【図14】一実施形態の乾燥運転の制御の処理フローを示す図。
【図15】変形例の洗濯機の構成図。
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、実施形態の乾燥システムを、図面を参照して説明する。以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含み得る。「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含み得る。「ＸＸまたはＹＹ」とは、ＸＸとＹＹのうちいずれか一方の場合に限定されず、ＸＸとＹＹの両方の場合も含み得る。これは選択的要素が３つ以上の場合も同様である。「ＸＸ」および「ＹＹ」は、任意の要素（例えば任意の情報）である。また、「検出」とは、対象の物理量を直接感知する場合に限定されず、対象の物理量に関連する他の物理量を直接または間接的に取得し、取得した他の物理量から対象の物理量を推定したり特定したりする場合も含み得る。また、「取得」とは、対象物（情報を含む）そのものを直接受け取る場合に限定されず、直接受け取った物（情報を含む）を、内部で演算や加工などを行うことによって対象物を生成することも含み得る。
【0008】
以下では、いくつかの実施形態について説明する。実施形態の乾燥システムは、乾燥運転中の洗濯物（布）の乾燥状態を比較的精度よく推定することのできる洗濯機（洗濯乾燥機又は乾燥機）である。洗濯機（洗濯乾燥機又は乾燥機）は、ドラム式の洗濯機（乾燥機）、縦型の洗濯機（乾燥機）などである。なお、洗濯機は、二槽式の洗濯機でもよい。乾燥システムが乾燥運転によって乾燥させる対象物には、衣類などの布のほかに、バスタオル、バスマット、タオルケットなどの比較的大きな布が含まれる。これらを纏めて洗濯物または布と呼ぶ。乾燥室、より詳しくはドラム（回転槽）内の「布の動き」には、ドラムの回転によって撹拌されて、天地方向または前後方向に移動して、各布の並びの順が入れ替わることが含まれる。また「布の状態」には、乾燥の進行により変化する布の膨らみ具合などが含まれる。
【0009】
（第１の実施形態）
一実施形態の洗濯機１００の構成について、図１～図４を参照して説明する。図１は、一実施形態の洗濯機１００の構成の一例を示す第１の図である。図２は、一実施形態の洗濯機１００の構成の一例を示す第２の図である。図３は、一実施形態の洗濯機１００の扉３を開いた状態を示す図である。洗濯機１００は、乾燥機能を有する。洗濯機１００は、ドラム式の洗濯機である。洗濯機１００は、例えば、外箱（筐体）１、扉３、水受槽４（乾燥室の一例）、ドラムモータ５、ドラム７（回転槽の一例）、給水弁１０、給水弁モータ１１（図２に図示）、注水ケース１２、注水口１３、排水管１４、排水弁１５、メインダクト１７、前ダクト１８、ファンケーシング１９、ファンモータ２２、ファン２４、後ダクト２５、コンプレッサ（圧縮機）２７、コンプレッサモータ２８、コンデンサ（凝縮器）２９Ａ、エバポレータ（蒸発器）２９Ｂ、冷媒管３０、膨張弁（不図示）、排水弁モータ４７（図２に図示）、水位センサ４８（図２に図示）、操作パネル４９（図２に図示）、回転位置センサ８２（図２に図示）、カメラモジュール３Ｃ、照明３Ｌ（照明部）、温度センサ１８ＴＳ、２５ＴＳ、２９ＡＴＳ、２９ＢＴＳ、および振動センサ４ＧＳを備える。洗濯機１００は、乾燥システムの一例である。
一実施形態の洗濯機１００の構成について、図１～図４を参照して説明する。図１は、一実施形態の洗濯機１００の構成の一例を示す第１の図である。図２は、一実施形態の洗濯機１００の構成の一例を示す第２の図である。図３は、一実施形態の洗濯機１００の扉３を開いた状態を示す図である。洗濯機１００は、乾燥機能を有する。洗濯機１００は、ドラム式の洗濯機である。洗濯機１００は、例えば、外箱（筐体）１、扉３、水受槽４（乾燥室の一例）、ドラムモータ５、ドラム７（回転槽の一例）、給水弁１０、給水弁モータ１１（図２に図示）、注水ケース１２、注水口１３、排水管１４、排水弁１５、メインダクト１７、前ダクト１８、ファンケーシング１９、ファンモータ２２、ファン２４、後ダクト２５、コンプレッサ（圧縮機）２７、コンプレッサモータ２８、コンデンサ（凝縮器）２９Ａ、エバポレータ（蒸発器）２９Ｂ、冷媒管３０、膨張弁（不図示）、排水弁モータ４７（図２に図示）、水位センサ４８（図２に図示）、操作パネル４９（図２に図示）、回転位置センサ８２（図２に図示）、カメラモジュール３Ｃ、照明３Ｌ（照明部）、温度センサ１８ＴＳ、２５ＴＳ、２９ＡＴＳ、２９ＢＴＳ、および振動センサ４ＧＳを備える。洗濯機１００は、乾燥システムの一例である。
【0010】
外箱１は、洗濯機１００の外観を形成する。外箱１は、前板と後板と左側板と右側板と底板と天板とを有する中空状を成す。外箱１の前板には、貫通孔状の出入口２が形成される。外箱１の前板には、ヒンジを介して回動自在に係止される扉３が装着される。扉３は、閉鎖状態および開放状態のいずれかへユーザが前方から操作可能である。扉３の閉鎖状態では、出入口２が閉鎖される。また、扉３の開放状態では、出入口２が開放される。扉３は、水受槽４の出入口２を開閉可能に閉じることができる。扉３は、水受槽４（乾燥室）又は後述するドラム７（回転槽）に面する内面３ＩＳを有している。扉３の内面３ＩＳには、ドラム７の内部空間を撮影するためのカメラモジュール３Ｃと照明３Ｌが設けられている。カメラモジュール３Ｃと照明３Ｌへの配線は、ヒンジ近傍を通るように配置される。なお、扉３の正面側の面の一部に化粧された領域が含まれていて、この化粧によりカメラモジュール３Ｃが扉３の外部から隠れるように配置されていてよい。
【0011】
外箱１の内部には、水受槽４が固定される。水受槽４は、後面が閉鎖される円筒状を成す。水受槽４は、水受槽４の軸心線ＣＬが前方から後方に向けて下降する傾斜状態に配置される。水受槽４の前面は、開口する。扉３は、閉鎖状態で水受槽４の前面を気密状態に閉鎖する。
【0012】
水受槽４の後板には、水受槽４の外部に位置してドラムモータ５が固定される。ドラムモータ５は、洗濯における洗い処理や脱水処理に使用されるモータである。ドラムモータ５は、例えば、速度制御可能なＤＣ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｃｕｒｒｅｎｔ）ブラシレスモータである。ドラムモータ５の回転軸６は、水受槽４の内部に突出する。回転軸６は、水受槽４の軸心線ＣＬに重ねて配置される。回転軸６には、水受槽４の内部に位置してドラム７が固定される。ドラム７は、後面が閉鎖される円筒状を成す。ドラム７は、ドラムモータ５の運転状態で回転軸６と一体的に回転する。ドラム７の前面は、水受槽４の前面を介して後方から出入口２に対向する。扉３の開放状態では、ドラム７の内部は、前方から出入口２と水受槽４の前面とドラム７の前面を通して、洗濯物が出し入れされる。
【0013】
ドラム７には、複数の貫通孔８が形成される。ドラム７の内部空間は、複数の貫通孔８のそれぞれを通して、水受槽４の内部空間に接続される。ドラム７の内側面には、複数のバッフル９が設けられている、または固定されている。これら複数のバッフル９のそれぞれは、ドラム７が回転することに応じて、軸心線ＣＬを中心に円周方向へ移動する。ドラム７内の洗濯物は、複数のバッフル９のそれぞれに引っ掛かりながら円周方向へ移動した後に重力で落下することにより、撹拌される。
【0014】
外箱１の内部には、給水弁１０が固定される。給水弁１０は、入口および出口を有する。給水弁１０の入口は、水道の蛇口に接続される。給水弁１０は、給水弁モータ１１を駆動源とする。給水弁１０の出口は、給水弁モータ１１の回転量に応じて、開放状態および閉鎖状態との間で切り換えられる。給水弁１０の出口は、注水ケース１２に接続される。給水弁１０の開放状態では、水道水が給水弁１０を通して注水ケース１２内に注入される。一方、給水弁１０の閉鎖状態では、水道水が注水ケース１２内に注入されない。注水ケース１２は、外箱１の内部に水受槽４よりも高所に位置して固定される。注水ケース１２は、筒状の注水口１３を有する。注水口１３は、水受槽４の内部に挿入される。給水弁１０から注水ケース１２内に注入される水道水は、注水口１３から水受槽４の内部に注入される。
【0015】
水受槽４には、その最底部の位置において排水管１４の上端部が接続される。排水管１４には、排水弁１５が設けられる。排水弁１５は、排水弁モータ４７を駆動源とする。排水弁１５は、排水弁モータ４７の回転量に応じて、開放状態および閉鎖状態との間で切り換えられる。排水弁１５の閉鎖状態では、注水口１３から水受槽４内に注入される水道水が水受槽４内に貯留される。一方、排水弁１５の開放状態では、水受槽４内の水道水が排水管１４を通して水受槽４の外部に排出される。
【0016】
外箱１の底板には、水受槽４の下方に位置しているメインダクト１７が固定される。メインダクト１７は、前後方向へ指向する筒状を成す。メインダクト１７の前端部には、前ダクト１８の下端部が接続される。前ダクト１８は、上下方向へ指向する筒状を成す。前ダクト１８の上端部は、水受槽４の前端部から水受槽４の内部空間に接続される。メインダクト１７の後端部には、ファンケーシング１９が固定される。ファンケーシング１９は、貫通孔状の吸気口２０および筒状の排気口２１を有する。ファンケーシング１９の内部空間は、吸気口２０を介してメインダクト１７の内部空間に接続される。
【0017】
ファンケーシング１９には、ファンケーシング１９の外部に位置してファンモータ２２が固定される。ファンモータ２２は、ファンケーシング１９の内部に突出する回転軸２３を有する。回転軸２３には、ファンケーシング１９の内部に位置するファン２４が固定される。ファンモータ２２は、ファン２４を回転させる。ファン２４は、例えば、遠心式のファンである。すなわち、ファン２４は、回転することにより、軸方向から空気を吸い込んで径方向へ吐出する。ファンケーシング１９に設けられた吸気口２０は、ファン２４の軸方向からファン２４に対向する。また、ファンケーシング１９に設けられた排気口２１は、ファン２４の径方向からファン２４に対向する。
【0018】
ファンケーシング１９の排気口２１には、後ダクト２５の下端部が接続される。後ダクト２５は、上下方向へ指向する筒状を成す。後ダクト２５の上端部は、水受槽４の後端部から水受槽４の内部空間に接続される。後ダクト２５、ファンケーシング１９、メインダクト１７、前ダクト１８、および水受槽４は、水受槽４の内部空間を始点および終点のそれぞれとする環状の循環ダクト２６を構成する。扉３の閉鎖状態においてファンモータ２２が運転される場合には、ファン２４が一定方向へ回転することにより、水受槽４内の空気は、前ダクト１８内からメインダクト１７内を通してファンケーシング１９内に吸引され、ファンケーシング１９内から後ダクト２５内を通して水受槽４内に戻される。なお、前ダクト１８には、前ダクト１８内の温度を検出する温度センサ１８ＴＳが設けられている。後ダクト２５には、後ダクト２５内の温度を検出する温度センサ２５ＴＳが設けられている。各ダクト内の温度が所定の温度を超えたことが温度センサ１８ＴＳまたは２５ＴＳによって検出された場合、後述するコンプレッサ（圧縮機）２７への電力供給が遮断されるように構成されている。温度センサ１８ＴＳと２５ＴＳの検出結果は、上記のように保護の目的で利用するほかに、乾燥処理の制御に利用してもよい。
【0019】
外箱１の内部には、コンプレッサ（圧縮機）２７が固定される。コンプレッサ２７は、循環ダクト２６の外部に配置される。コンプレッサ２７は、冷媒を吐出する吐出口および冷媒を吸い込む吸込口を有する。コンプレッサ２７は、コンプレッサモータ２８を駆動源とする。コンプレッサモータ２８は、例えば、速度制御可能なＤＣブラシレスモータである。
【0020】
メインダクト１７の内部に、コンデンサ（凝縮器）２９Ａと、エバポレータ（蒸発器）２９Ｂとが固定される。例えば、コンプレッサ（圧縮機）２７、コンデンサ２９Ａ、エバポレータ２９Ｂ、膨張弁（不図示）と、これらに冷媒を循環させる冷媒管３０は、ヒートポンプとして作用する乾燥ユニット３１を形成する。乾燥ユニット３１は、コンプレッサ２７の作動によってコンデンサ２９Ａから熱を発生させる。例えば、コンデンサ２９Ａは、メインダクト１７の内部を流通する空気を冷媒との熱交換によって加熱する。エバポレータ２９Ｂは、メインダクト１７の内部を流通する空気の熱によって冷媒を気化させる。乾燥ユニット３１は、洗濯物を乾燥させる乾燥機能の一例である。乾燥ユニット３１は、後述するメインダクト１７、ファンケーシング１９、ファンモータ２２、ファン２４などを含めて形成されていてもよい。コンデンサ２９Ａには、コンデンサ２９Ａの温度を検出する温度センサ２９ＡＴＳが設けられていてもよく、エバポレータ２９Ｂには、エバポレータ２９Ｂの温度を検出する温度センサ２９ＢＴＳが設けられていてもよい。
【0021】
水位センサ４８は、水受槽４に設けられる。水位センサ４８は、水受槽４内の水位を検出する。操作パネル４９は、表示部４９ａ（不図示）および操作入力部４９ｂ（不図示）を備える。例えば、表示部４９ａおよび操作入力部４９ｂは、ユーザが押下可能なボタンとディスプレイ装置とを備えたパネル、またはユーザが操作可能なタッチパネルなどである。ユーザは、操作パネル４９を操作することによって、洗濯および乾燥の運転コースの選択や運転開始などの操作を行うことができる。洗濯の運転コースの例としては、標準コース、スピーディコース、おしゃれ着コース（丁寧洗いコース）、部屋干しコース、がんこ汚れコースなどが挙げられる。洗濯の運転コースごとに、洗い時に水受槽４に注水される水の量、すすぎ時の水受槽４における水流、洗濯行程の内容が異なる。また、操作パネル４９には、洗濯行程や運転終了までの残り時間、設定水位などが表示される。
【0022】
実施形態のカメラモジュール３Ｃは、例えば、可視光領域の感度特性を有しカラー画像を生成可能な撮像素子と、広角型の光学系（広角レンズ）を備えるカメラである。カメラモジュール３Ｃの撮像素子は、赤外光領域を遮断する光学フィルタを有する。光学系の光軸ＡＸがドラム７内に向けられている。より具体的には、ドラム７内の洗濯物を撮影可能な方向に光軸ＡＸが向けられている。カメラモジュール３Ｃは、照明３Ｌを有して構成され、照明３Ｌと一体化されていてもよい。
【0023】
照明３Ｌは、その点灯により、ドラム７内の被写体照度を高める。それゆえ、カメラモジュール３Ｃによる撮影時には照明３Ｌを点灯させるとよい。照明を点灯させる期間は、乾燥行程の期間を含めてもよく、乾燥行程の期間に亘ってもよく、カメラモジュール３Ｃによる撮影時に同期して点灯するように調整されていてもよい。照明３Ｌが配置される位置は、カメラモジュール３Ｃ内に制限されず、ドラム７内の被写体照度を高めることができる位置であればカメラモジュール３Ｃから隔離した位置でよい。
【0024】
制御回路５０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のようなハードウェアプロセッサを含み、プログラム（ソフトウェア）を実行することにより上記制御を実現するものであってもよい。ただし、上記制御の一部またはすべては、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）を含み実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
【0025】
例えば、制御回路５０は、乾燥状態検出部５１０と、記憶部５２０と、処理部５３０と、インタフェース部５４０と、通信部５５０とを備える。乾燥状態検出部５１０と、記憶部５２０と、処理部５３０と、インタフェース部５４０と、通信部５５０とは、制御回路５０内のバスなどで接続されている。乾燥状態検出部５１０と、記憶部５２０と、処理部５３０と、インタフェース部５４０と、通信部５５０との一部または全部は、１または複数の半導体装置に纏めて搭載されていてもよい。
【0026】
インタフェース部５４０は、ドラムモータ５と、排水弁モータ４７と、給水弁モータ１１と、乾燥ユニット３１と、に接続されている。インタフェース部５４０は、ドラムモータ５と、排水弁モータ４７と、給水弁モータ１１と、乾燥ユニット３１とを夫々駆動するためのドライブ回路を含めて構成されていてもよく、一部または全部のドライブ回路がインタフェース部５４０の外部に設けてもよい。ドラムモータ５と、排水弁モータ４７と、給水弁モータ１１と、乾燥ユニット３１は、インタフェース部５４０を介して制御される。
【0027】
インタフェース部５４０は、さらに各種センサ、および操作パネル４９に接続されている。各種センサには、温度センサ２９ＡＴＳ、２９ＢＴＳ、１８ＴＳ、２５ＴＳ、水位センサ（不図示）、回転位置センサ８２、振動センサ４ＧＳ、扉スイッチ（不図示）などが含まれる。温度センサ２９ＡＴＳ、２９ＢＴＳは、コンデンサ２９Ａとエバポレータ２９Ｂの温度を夫々検出する。温度センサ１８ＴＳ、２５ＴＳは、水受槽４から排出される空気の温度と、水受槽４に供給される空気の温度とを夫々検出する。水位センサは、水受槽４内の水位を検出する。回転位置センサ８２は、ドラムモータ５の回転位置を検出する。電流センサは、ドラムモータ５の巻線に流れる電流を検出する。扉スイッチは、扉３の開閉を検出する。後述の処理部５３０は、インタフェース部５４０を介して、各種センサの情報を取得し、操作パネル４９と情報を交換する。
【0028】
乾燥状態検出部５１０は、例えば情報取得部５１１と、演算処理部５１２と、判定部５１３とを備える。なお、以下の説明において、乾燥状態検出部５１０の機能を、上記の各部に割り当てて説明するが、これに制限されず任意に分割した機能部に割りあててよい。例えば、演算処理部５１２が実施する演算処理の一部又は全部を情報取得部５１１が実施するようにしてもよい。
【0029】
例えば、情報取得部５１１の入力は、カメラモジュール３Ｃの出力に接続されている。情報取得部５１１は、カメラモジュール３Ｃが出力する画像を取得して、取得した画像のデータを、後述する記憶部５２０に画像データとして追加する。演算処理部５１２は、予め定められた演算手順に従い、情報取得部５１１により取得された画像データ（情報）に対する演算処理を実施する。判定部５１３は、予め定められた判定規則に従い、演算処理部５１２の演算結果に基づき、洗濯物（布）の乾燥進行具合を判定する。判定部５１３は、上記の判定の結果を、後述する乾燥運転の制御用のデータとして利用可能にする。
【0030】
なお、乾燥状態検出部５１０は、後述の処理部５３０によって、乾燥運転の実行中に活性化され、それ以外の期間には休止状態に設定されていてもよい。
【0031】
記憶部５２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrical Erasable ROM）などの半導体メモリを有する。ＥＥＰＲＯＭは、電気的に消去可能な不揮発性半導体メモリの一例であり、不揮発性の記憶領域として利用される。記憶部５２０は、カメラモジュール３Ｃが出力する複数の画像の画像データ、複数の画像の特徴の差を示すデータ、各種センサの検出結果、判定処理に用いられる判定基準を規定するデータ、使用者管理情報、各種プログラム、および各種プログラムの実行に用いる各種情報を格納する。使用者管理情報は、使用者または洗濯機１００を識別するための識別情報を含む。例えば、使用者管理情報は、洗濯機１００がサーバー２００との通信を試みる際に利用される。
【0032】
処理部５３０は、操作パネル４９が受け付けた使用者の操作に基づく制御情報に応じて、ドラムモータ５と、排水弁モータ４７と、給水弁モータ１１と、乾燥ユニット３１とを夫々制御する。例えば、処理部５３０は、上記を夫々制御することにより、洗濯運転、脱水運転、すすぎ運転、および乾燥運転の夫々の制御を実施する。処理部５３０は、上記の各部の制御を、各種センサなどによって検出された状態に基づいて実施するとよい。なお、処理部５３０は、乾燥ユニット３１による乾燥運転の終了の制御については、判定部５１３による判定の結果を、乾燥運転の制御用のデータとして利用する。
【0033】
通信部５５０は、例えば、ネットワークＮＷに接続可能に形成されている。例えば、通信部５５０は、ネットワークＮＷを経て、後述するサーバー２００に接続される。この通信部５５０を用いる実施例については、後述する。
【0034】
また、ドラムモータ５のロータには、回転位置センサ８２が設けられる。回転位置センサ８２が出力するロータの位置を示す位置信号は、制御回路５０に出力される。例えば、洗濯機１００は、ドラムモータ５の起動時に、ロータの位置の推定が可能な回転速度（例えば、約３０ｒｐｍ）までは、回転位置センサ８２を使用してベクトル制御を行う。また、ロータの位置の推定が可能な回転速度に達した以降は、回転位置センサ８２を使用しないセンサレスベクトル制御に切り換える。
【0035】
上記のように制御回路５０は、洗濯機１００全体の制御を行う。例えば、制御回路５０は、ドラムモータ５の巻線に流れる電流に過電流が検出される場合、乾燥運転中に所定の温度以上の温度が検出された場合などに、ドラムモータ５に対する電力供給を遮断する保護機能も有する。
【0036】
図４は、一実施形態のドラムモータ５の駆動制御について説明するための図である。
制御回路５０のインタフェース部５４０は、ドラムモータ５の駆動回路として、インバータ回路３２、シャント抵抗３５ｕ、３５ｖ、３５ｗ、レベルシフト回路３６、駆動回路４４、およびドラムモータ制御部５４１を備える。
制御回路５０のインタフェース部５４０は、ドラムモータ５の駆動回路として、インバータ回路３２、シャント抵抗３５ｕ、３５ｖ、３５ｗ、レベルシフト回路３６、駆動回路４４、およびドラムモータ制御部５４１を備える。
【0037】
ドラムモータ制御部５４１は、回転位置センサ８２の検出結果または後述する巻線に流れる電流の検出値に基づいて、ドラムモータ５における回転磁界の位相θおよび回転角速度ωを推定する。この推定は、一般的な手法を適用してよい。
【0038】
ドラムモータ制御部５４１は、例えば、ドラムモータ５に対する速度指令を受けて、回転角速度ωを制御帰還値として用いた速度制御により電流指令Ｉｄｒｅｆ、および電流指令Ｉｑｒｅｆを生成する。例えば、上記のドラムモータ５に対する速度指令は、処理部５３０による各運転制御によって規定される。速度制御は、ベクトル制御の手法を用いてよい。
【0039】
ドラムモータ制御部５４１は、レベルシフト回路３６を介して、ドラムモータ５の巻線５ｕに流れる電流Ｉａｕ、ドラムモータ５の巻線５ｖに流れる電流Ｉａｖ、およびドラムモータ５の巻線５ｗに流れる電流Ｉａｗを検出する。具体的には、ドラムモータ制御部５４１は、過電流比較回路３８を介して過電流を検出していない期間に、レベルシフト回路３６を介して電流を検出する。過電流を検出していない期間にドラムモータ制御部５４１がレベルシフト回路３６を介して検出した電流が電流Ｉａｕ、Ｉａｖ、Ｉａｗである。ドラムモータ制御部５４１は、検出した電流Ｉａｕ～Ｉａｗの電流値と位相θとに基づいて、三相電流を直交座標変換およびｄｑ（ｄｉｒｅｃｔ－ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ）座標変換して、励磁電流成分の電流Ｉｄおよびトルク電流成分の電流Ｉｑを得る。上記の通り、シャント抵抗３５ｕ、３５ｖ、３５ｗと、レベルシフト回路３６と、ドラムモータ制御部５４１は、電線センサの一例である。
【0040】
そして、ドラムモータ制御部５４１は、推定した位相θ、励磁電流成分の電流Ｉｄ、およびトルク電流成分の電流Ｉｑ、電流指令Ｉｄｒｅｆ、および電流指令Ｉｑｒｅｆに基づいた電流制御により、電圧指令Ｖｄ、Ｖｑを生成する。
【0041】
例えば、上記の電流制御において、ドラムモータ制御部５４１は、電流指令Ｉｄｒｅｆから電流Ｉｄを減算する。ドラムモータ制御部５４１は、その減算結果が０になるようにＰＩ制御を行う。これにより、電圧指令Ｖｄが生成される。また、ドラムモータ制御部５４１は、電流指令Ｉｑｒｅｆから電流Ｉｑを減算する。ドラムモータ制御部５４１は、その減算結果が０になるようにＰＩ制御を行う。これにより、電圧指令Ｖｑが生成される。そして、ドラムモータ制御部５４１は、電圧指令Ｖｄ、Ｖｑと位相θとに基づいて逆ｄｑ座標変換および三相座標変換を行って３相分の信号を生成する。逆ｄｑ座標変換は、上述したｄｑ座標返還とは逆の変換である。最終的には、インバータ回路３２を駆動する駆動信号がＰＷＭ信号として生成される。
【0042】
駆動回路４４は、ドラムモータ制御部５４１が出力するＰＷＭ信号からインバータ回路３２の各ＩＧＢＴに対するゲートパルスを生成し、そのレベル変換を行ってインバータ回路３２に供給する。インバータ回路３２は、ドラムモータ５を駆動する電流をドラムモータ５の巻線５ｕ～５ｗに流す。なお、上記のレベル変換は、駆動回路４４と分けて構成してもよい。
【0043】
次に、洗濯機１００における洗濯に関わる処理について説明する。図５は、洗濯機１００の処理フローを示す図である。ここでは、ユーザが、操作パネル４９を介して、洗い、すすぎ、脱水、乾燥の各行程を含む洗濯行程が行われる運転コースを選択した場合に、洗濯機１００が行う処理について説明する。
【0044】
ユーザが、洗濯物を洗濯機１００に投入し、洗濯を開始する操作を行う。洗濯機１００が決定された運転コースを開始すると、制御回路５０（処理部５３０。以下同様。）は、洗濯物の布の重量（布量という。）を特定する（ステップＳ１）。この布量の特定は、注水前に行われる。例えば、制御回路５０は、注水前布量検知動作として、ＰＷＭ信号を生成することによって、特許第３９６２６６８号公報などに記載されているように、インバータ回路３２を介してドラムモータ５を回転させ、洗濯物をドラム７内で回転させた場合に、ドラムモータ５のトルクに寄与するｑ軸の電流Ｉｑの大きさから、布量を特定する。
【0045】
また、例えば、洗濯機１００が、各注水量と各注水量に対応する洗濯物の布量とを関連づけて記憶し、制御回路５０は、注水前布量検知動作として、ユーザが運転コースの決定時に設定した注水量に相当する注水量を、洗濯機１００が記憶する各注水量の中から特定し、特定した注水量に関連づけて記憶されている洗濯物をこの場合の布量と特定するものであってもよい。そして、洗剤が投入される。この洗剤の投入は、ユーザによって行われるものであってもよい。また、洗濯機１００が洗剤の自動投入装置を備える場合には、洗濯機１００が洗剤を投入するものであってもよい。
【0046】
制御回路５０は、排水弁モータ４７を制御して、排水弁１５を閉鎖状態にし、給水弁モータ１１を制御することにより、ドラム７に注水する給水行程を実行する（ステップＳ２）。給水行程が終わると、制御回路５０は、ＰＷＭ信号を生成することによって、インバータ回路３２を介してドラムモータ５を回転させることにより、洗い行程を実行する（ステップＳ３）。具体的には、制御回路５０による制御の下、ドラムモータ５が正転と反転とを繰り返すことにより、ドラム７内の洗濯物と洗剤が水に溶けた洗剤水とが攪拌され、洗濯物についた汚れが落とされる。このとき、制御回路５０は、ドラムモータ５に流れる電流Ｉｑの変動を特定することにより、布質を判定する（ステップＳ４）。
【0047】
洗い行程が終わると、制御回路５０は、排水弁モータ４７を制御し、排水弁１５を開放状態にすることにより、ドラム７から水を排水する排水行程を実行する（ステップＳ５）。排水行程が終わると、制御回路５０は、ＰＷＭ信号を生成することによって、インバータ回路３２を介してドラムモータ５を回転させることにより、脱水を行う第１回目の脱水行程を実行する（ステップＳ６）。脱水行程が終わると、制御回路５０は、排水弁モータ４７を制御して、排水弁１５を閉鎖状態にし、給水弁モータ１１を制御することにより、ドラム７に注水する給水行程を実行する（ステップＳ７）。
【0048】
給水行程が終わると、制御回路５０は、ＰＷＭ信号を生成することによって、インバータ回路３２を介してドラムモータ５を回転させることにより、洗剤のすすぎを行うすすぎ行程を実行する（ステップＳ８）。すすぎ行程が終わると、制御回路５０は、排水弁モータ４７を制御し、排水弁１５を開放状態にすることにより、ドラム７から水を排水する排水行程を実行する（ステップＳ９）。
【0049】
排水行程が終わると、制御回路５０は、ＰＷＭ信号を生成することによって、インバータ回路３２を介してドラムモータ５を回転させることにより、脱水を行う第２回目の脱水行程（第１脱水動作の一例）を実行する（ステップＳ１０）。
【0050】
制御回路５０は、第２回目の脱水行程よりも前に取得される洗濯物に関する情報に基づき、その所定条件が満たされるか否かを判定する（ステップＳ１１）。具体的には、制御回路５０は、ステップＳ１の処理である注水前布量検知動作に基づいて得られる洗濯物の布量がしきい値以上である場合に所定条件を満たしたと判定する。また、制御回路５０は、その注水前布量検知動作に基づいて得られる洗濯物の布量がしきい値未満である場合に所定条件を満たさないと判定する。
【0051】
制御回路５０は、所定条件を満たした（すなわち、ステップＳ１の処理により特定した布量がしきい値以上である）と判定した場合（ステップＳ１１においてＹＥＳ）、布量を特定する（ステップＳ１２）。なお、ここでの布量の特定もステップＳ１の処理と同様に、電流Ｉｑに基づいて特定するものであってよい。なお、布量の特定は、電流Ｉｑを用いた、すなわちドラム７の回転時の慣性モーメントを用いた方法（特許第３９６２６６８号公報などを参照。）を用いてもよく、これに代えて、ステップＳ１２の洗濯物の布質を特定する処理により、洗濯物の含水量を大きくして洗濯物の密度を大きくすることにより、ドラム７の径方向外側に重量が偏りやすくし、慣性モーメントを大きくして、布量の特定の精度を上げてもよい。
【0052】
また、制御回路５０は、所定条件を満たしていない（すなわち、ステップＳ１の処理により特定した布量がしきい値未満である）と判定した場合（ステップＳ１１においてＮＯ）、ステップＳ１２の処理を行わずに、脱水行程を実行する（ステップＳ１３）。第３回目の脱水行程におけるドラムモータ５の回転速度は、第２回目の脱水行程におけるドラムモータ５の回転速度よりも速くするとよい。
【0053】
次に、制御回路５０は、布量の特定結果に基づいて、乾燥運転の内容を決定する（ステップＳ１４）。乾燥運転の内容の例としては、ヒートポンプ３００の運転時間などが挙げられる。すなわち、制御回路５０は、特定した布量が増加するにつれて乾燥運転の時間を長くする。なお、運転時間の決定は、第２回目の脱水行程におけるドラム７の回転速度、回転継続時間、洗濯物のアンバランスの度合いなどによって補正するものであってもよい。
【0054】
制御回路５０は、決定した乾燥運転の内容で乾燥行程を実行する（ステップＳ１５）。制御回路５０は、乾燥行程を終えて処理を終了する。
【0055】
【0056】
乾燥運転を始める際に、乾燥状態検出部５１０の情報取得部５１１は、ドラム７の中に配置されている洗濯物の初期状態にかかる情報を取得して（ステップＳＡ１１）、取得した情報を記憶部５２０に追加する。例えば、洗濯物の初期状態の情報には、カメラモジュール３Ｃによって撮影された画像情報（画像データ）が含まれる。
【0057】
例えば、図７中の（ａ）に示すような画像が初期状態を示す画像として撮影されて、その画像の画像データがこれに含まれる。図７中の（ａ）に示す画像には、ドラム７の内面と、濡れた状態の洗濯物とが写っている。図７中の（ａ）に対比して示す図７中の（ｂ）の画像は、洗濯物の乾燥が進行した状態を示す。図７中の（ａ）に示す段階は、洗濯物の膨らみが少なく、図７中の（ｂ）に示す段階になると多くなることが画像から読みとれる。以下の処理などにより、このような変化を検出する。ドラム７の内面と洗濯物との各領域を識別するためには、領域分割の手法を用いてもよく、背景差分などの手法を用いてもよい。
【0058】
図６に戻り、次に、処理部５３０は、操作パネル４９が受け付けた使用者の操作に基づく制御情報に応じて、給水弁モータ１１を制御して給水弁１０を閉じた状態にする。処理部５３０は、ドラムモータ５と、乾燥ユニット３１とを制御して、乾燥運転を開始する（ステップＳＡ１２）。
【0059】
演算処理部５１２は、乾燥運転中の洗濯物の状態を検出するための画像データ（状態情報）を取得して（ステップＳＡ１３）、取得した画像データに基づいた所定の演算処理を実施する（ステップＳＡ１４）。洗濯物の状態には、例えば、乾燥運転中のドラム７内の布の動きまたは布の状態が含まれる。なお、画像データ以外の各種センサの情報を用いる場合には、画像データの取得に併せて、各種センサの検出値を取得するとよい。
【0060】
判定部５１３は、上記の演算処理の結果を判定し、その判定結果に基づいて、乾燥運転の継続が必要か否かを判定する（ステップＳＡ１８）。乾燥運転の継続が必要と判定された場合には、処理部５３０は、乾燥運転を継続させてステップＳ１３からの処理を繰り返す。乾燥運転の継続が不要と判定された場合には、処理部５３０は、乾燥運転を終了させる（ステップＳＡ１９）。
【0061】
続いて、乾燥運転時のドラム７内の布の動きまたは布の状態の検出方法について説明する。以下に示す検出方法は、基本的にカメラモジュール３Ｃが撮影した画像の画像データを利用する。条件によって、カメラモジュール３Ｃが出力する画像データを利用せずに、各種センサの検出結果のデータを利用してもよく、これに代えて、カメラモジュール３Ｃが出力する画像データと、各種センサの検出結果のデータとを利用してもよい。上記の各種センサには、温度センサ１８ＴＳ、２５ＴＳ、２９ＡＴＳ、２９ＢＴＳ、振動センサ４ＧＳなどが含まれていてもよい。上記のように直接的に物理量を検出するセンサではないが、上記の各種センサに、間接的に布量を検出する重量センサ（制御回路５０の布量検出処理）またはおよび巻線に流れる電流を検出する電流センサ（シャント抵抗３５ｕ、３５ｖ、３５ｗと、レベルシフト回路３６と、ドラムモータ制御部５４１の組み合わせ）をこれに含めてもよい。
【0062】
このように、判定部５１３は、布の動きまたは布の状態を示す情報に加え、洗濯機１００に設けられた振動センサ４ＧＳ、各温度センサ、重量センサ、または電流センサ（電流検出部）のうち１つ以上から得られる情報に基づき、乾燥進行具合の判定を行うとよい。
【0063】
例えば、温度のデータを用いる場合には、例えば、ドラム７内を通して循環させる空気の温度変化の勾配、またはその空気の温度が所定の温度を超えたことなどを乾燥進行具合の検出に利用するとよい。乾燥具合が進行すると、ある時点から温度変化の勾配が急になる。判定部５１３は、この勾配の変化、またはその温度変化に伴って温度が所定の温度を超えたことを検出して、十分に乾燥できたと判定するとよい。
【0064】
振動のデータを用いる場合には、乾燥開始時との比較、または各検出時点の変化量を利用するとよい。例えば、布の乾燥が進行する程、布に染み込んだ水分量が減り、これに伴い布の重量が減少する。布の重量が比較的重い状態でドラム７を回転させると、この布の重量がドラム７の軸ＣＬに対して偏り、また、撹拌されてドラム７内を移動することにより、洗濯機１００の振動が比較的大きくなる。この振動は、布の乾燥が進行すると比較的小さくなる。そこで、振動センサ４ＧＳによって検出された振動のデータに基づいて、乾燥開始時から比較、または変化量を検出することにより、乾燥具合を検出することが可能である。
【0065】
画像データを用いる場合には、下記する幾つかの手法の中から１つ以上の手法を利用して、布の動きまたは布の状態を検出するとよい。
【0066】
第１の手法として、ドラム７内の布を、所定の長さの時間差を設けて撮像された２つ以上の画像データを利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
第２の手法として、乾燥運転の期間内に、所定の長さの時間差を設けて撮像された２つ以上の画像データを利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
第３の手法として、ドラム７内の布の乾燥運転の前または乾燥運転の開始から一定時間が経過する前に撮像された１つ以上の画像と、乾燥運転の途中に撮像された１つ以上の画像との両方を利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
第４の手法として、ドラム７内の布の乾燥運転の前または乾燥運転の開始から一定時間が経過する前に撮像された複数の第１画像と、乾燥運転の開始から一定時間が経過した後に撮像された複数の第２画像との両方を利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
第２の手法として、乾燥運転の期間内に、所定の長さの時間差を設けて撮像された２つ以上の画像データを利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
第３の手法として、ドラム７内の布の乾燥運転の前または乾燥運転の開始から一定時間が経過する前に撮像された１つ以上の画像と、乾燥運転の途中に撮像された１つ以上の画像との両方を利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
第４の手法として、ドラム７内の布の乾燥運転の前または乾燥運転の開始から一定時間が経過する前に撮像された複数の第１画像と、乾燥運転の開始から一定時間が経過した後に撮像された複数の第２画像との両方を利用して布の動きまたは布の状態を取得する手法がある。
【0067】
以下、上記の画像データを用いる各手法について順に説明する。
【0068】
最初に図８と図９を参照して、上記の各手法に用いられる画像の一例について説明する。
図８は、乾燥運転中の洗濯物が攪拌される状態を模擬して得られた画像の一例を示す図である。画像の特定の領域内の面積が比較的多い布の色は、図８の上段側から、以下のような特徴を有する。図８中の（ａ）の画像は、茶、白、青が比較的多い。図８中の（ｂ）の画像は、白が比較的多いが、一部に茶、灰などの部分が含まれる。図８中の（ｃ）の画像は、茶が比較的多い。図８中の（ｄ）の画像は、白が比較的多い。図８中の（ｅ）の画像は、白と灰が比較的多い。図８中の（ｆ）の画像は、茶、青が比較的多く、一部に白などの部分が含まれる。なお、上記の画像における特定の領域を、洗濯物の像で満たされるように設定しているが、これに制限されない。この画像には、図７に示すようにドラム７の部分が含まれていてもよい。
図８は、乾燥運転中の洗濯物が攪拌される状態を模擬して得られた画像の一例を示す図である。画像の特定の領域内の面積が比較的多い布の色は、図８の上段側から、以下のような特徴を有する。図８中の（ａ）の画像は、茶、白、青が比較的多い。図８中の（ｂ）の画像は、白が比較的多いが、一部に茶、灰などの部分が含まれる。図８中の（ｃ）の画像は、茶が比較的多い。図８中の（ｄ）の画像は、白が比較的多い。図８中の（ｅ）の画像は、白と灰が比較的多い。図８中の（ｆ）の画像は、茶、青が比較的多く、一部に白などの部分が含まれる。なお、上記の画像における特定の領域を、洗濯物の像で満たされるように設定しているが、これに制限されない。この画像には、図７に示すようにドラム７の部分が含まれていてもよい。
【0069】
【0070】
ＲＧＢ表色系の場合、画像を構成する各画素の色は、ＲＧＢの３原色の成分の強度値によって規定される。例えば、各画素の色成分の強度値を、ＲＧＢの成分ごとに８ビットの分解能で量子化する。この場合、各画素の色成分の強度値は、例えばＲ０－Ｒ２５５、Ｇ０－Ｇ２５５、Ｂ０－Ｂ２５５の２５６階調の値をとる。これに限られず、各色成分の強度値を規格化して最大値を１にしてもよい。
【0071】
ＲＧＢの成分ごとに、その強度値を複数の範囲に区分する。例えば、ＲＧＢの各成分について、夫々Ｒｚ１－Ｒｚ７、Ｇｚ１－Ｇｚ７、Ｂｚ１－Ｂｚ７の７つの範囲に分ける。Ｒｚ１の範囲を０－３５に、Ｒｚ２の範囲を３６－７０に、Ｒｚ３の範囲を７１－１０５に、Ｒｚ４の範囲を１０６－１４０に、Ｒｚ５の範囲を１４１－１７５に、Ｒｚ６の範囲を１７６－２１０に、Ｒｚ７の範囲を２１１－２５５に夫々割り付ける。上記の区分分けは一例を示すものであり適宜変更してよい。
【0072】
カメラモジュール３Ｃによって所定の周期で繰り返し撮像して、洗濯機１００は、各画像を取得する。各画像をPICxで示す。ｘは、時刻暦に対応する各画像を識別するための識別子であり、例えば、任意の整数である。各画像を区別しない場合には、単に画像PICと呼ぶ。特定の画像PICを画像PICxと呼ぶことがある。
【0073】
例えば、画像PICxを構成する複数の画素のうち、予め定められた特定の領域内の画素の色成分の度数を集計してヒストグラムを生成する。ここで、上記の画像PICxを構成する複数の画素のうち特定の領域の画素の色成分の強度値の度数を示す関数を下記の式（１）を用いて定義する。以下に示す例は、Ｒ成分に関するものである。
【0074】
YRz1(PICx)＝ｆRz1(PICx)
YRz2(PICx)＝ｆRz2(PICx)
YRz3(PICx)＝ｆRz3(PICx)
｜ ｜
YRz7(PICx)＝ｆRz7(PICx) （１）
YRz2(PICx)＝ｆRz2(PICx)
YRz3(PICx)＝ｆRz3(PICx)
｜ ｜
YRz7(PICx)＝ｆRz7(PICx) （１）
【0075】
上記の式において、右辺の関数ｆRz1(PICx)は、画像PICxを構成する複数の画素のうち特定の領域の画素のＲ成分の強度値が、範囲Ｒｚ１に含まれる画素の度数を抽出するものである。左辺のYRz1(PICx)は、その結果の度数を示す。関数ｆRz2(PICx)から関数ｆRz7(PICx)についても、上記の関数ｆRz1(PICx)と同様であり、Ｒ成分の強度値を規定する範囲が異なるものである。演算結果のＲ成分の強度分布YR(PICx)を下記の式（２）に示す。
【0076】
YR(PICx)＝[YRz1(PICx)、YRz2(PICx)、YRz3(PICx)、...、YRz7(PICx)］ （２）
【0077】
上記は、Ｒ成分の強度分布YR(PICx)に関する説明であるが、G成分の強度分布YG(PICx)とＢ成分の強度分布YB(PICx)とについても、Ｒ成分と同様に下記の式（３）と式（４）を用いて規定するとよい。
【0078】
YG(PICx)＝[YGz1(PICx)、YGz2(PICx)、YGz3(PICx)、...、YGz7(PICx)］ （３）
YB(PICx)＝[YBz1(PICx)、YBz2(PICx)、YBz3(PICx)、...、YBz7(PICx)］ （４）
YB(PICx)＝[YBz1(PICx)、YBz2(PICx)、YBz3(PICx)、...、YBz7(PICx)］ （４）
【0079】
これらの各成分の強度分布を式（５）に示すように纏めて、これをY(PICx)と定義する。Y(PICx)は、各画像の特徴量の一例である。
【0080】
Y(PICx) = [YR(PICx)、YG(PICx)、YB(PICx)] （５）
【0081】
図１０を参照して、被写体の色と、ＲＧＢ成分の強度値の度数分布の関係についての説明を補足する。図１０は、被写体の色と、ＲＧＢ成分の強度値の度数分布の関係について説明するための図である。以下に示すように各被写体の色が変わった場合に、ＲＧＢ成分の強度値の度数分布が如何に変化するかを典型的な例を挙げて説明する。
【0082】
図１０中の（ａ）に比較的明るい白に覆われた場合を示す。図１０中の（ｂ）に黒に覆われた場合を示す。図１０中の（ｃ）にグレースケール（明るさが徐々に変化する無彩色）に覆われた場合を示す。図１０中の（ｄ）から（ｆ）に無彩色の領域中に、一部に青の領域が含まれた場合、赤が含まれた場合、緑が含まれた場合を夫々示す。図１０中の（ｇ）と（ｈ）に、無彩色の領域中に、一部に比較的明るい茶の領域が含まれた場合と、一部に比較的くらい茶の領域が含まれた場合を夫々示す。このように、画像内の色の傾向が変わると、ＲＧＢ各成分の分布が変化する。
【0083】
例えば、乾いているときに淡い茶色の布が濡れるとその明るさが暗くなる。言い換えれば、乾燥度合いにより布の明るさが変化する。カメラモジュール３Ｃによって撮影した画像においても、この明るさの違いを再現させることができる。このような特徴を利用すれば、洗濯物の画像が示す色成分の変化に基づいて洗濯物の乾燥状態を識別することができる。
【0084】
洗濯物が濡れていると、重量が比較的重く、他のものに絡みやすいため、ドラム７を回転させても、得られる画像の変化が比較的少ない。そのため、２つの画像の各画素の特徴量のヒストグラムを得て、これの差分値の大きさに着目する。例えば、図１１に、画像の変化が多い場合のヒストグラムを示し、図１２に、画像の変化が少ない場合のヒストグラムを示す。図１１と図１２は、一実施形態の画像の特徴を示すヒストグラムの例を説明するための図である。
【0085】
図１１中の（ａ）から（ｄ）のヒストグラムは、前述の図８中の（ａ）から（ｄ）に示した画像に対応するものであり、その一部の領域内の各画素が示すＲＧＢの強度値の分布を夫々示すものである。これに基づいて、図１１中の（ａ）のヒストグラムと（ｂ）のヒストグラムとの差を、図１１中の（ｄ）に示し、図１１中の（ｂ）のヒストグラムと（ｃ）のヒストグラムとの差を、図１１中の（ｅ）に示し、図１１中の（ｃ）のヒストグラムと（ｄ）のヒストグラムとの差を、図１１中の（ｆ）に示す。
【0086】
ここでサンプルとして示す図１２を作成するにあたり、前述の図８中の（ａ）の画像から大きな変化がない場合をモデル化した２つの画像（不図示）を、図８中の（ｂ）と（ｃ）に代えて用意する。これらの画像に基づいて図１１と同様の手法で、図１２中の（ａ）から（ｄ）のヒストグラムを作成した。この図１２の場合も図１１の場合と同様に、図１２中の（ｅ）から（ｇ）を生成する。この図１２中の（ｅ）と（ｆ）に示された度数は、図１１中の（ｅ）から（ｇ）、および図１２中の（ｇ）に比べて明らかに少なくなっていることがわかる。
【0087】
そこで、２つの画像のヒストグラムの差分値に着目して、布の動きと布の状態を検出する。例えば、画像の変化が少ない場合には、その差分値の最大値と最小値の差が比較的小さく、画像の変化が多い場合には、その差分値の最大値と最小値の差が比較的大きくなる。判定部５１３は、上記のヒストグラムの差分値の最大値と最小値の差を用いて、布の動きと布の状態を検出してもよい。
【0088】
上記に代えて、３つの色成分の夫々におけるヒストグラムの差分値の絶対値の平均値、または差分値の絶対値の和を用いても同様の結果が得られる。判定部５１３は、上記のヒストグラムの差分値の大きさ、平均値、和などの統計処理の結果のいずれかを、後述する判定処理の対象に利用するとよい。
【0089】
上記の図８と図１１とを参照して上記の第１の手法について説明する。図８中の（ａ）から（ｆ）に示した各画像が、例えば所定の周期で撮影された画像であるとする。この画像から得られた特徴量が図１１に示したものになる。図１１を参照して説明した手法が、第１の手法の一例である。
【0090】
上記の第１の手法によれば、演算処理部５１２は、布の動きまたは布の状態を示す情報を、第１時刻に撮影された第１画像と、第１時刻よりも後の第２時刻に撮影された第２画像とに基づき得られる情報に基づいて得るとよい。演算処理部５１２は、この演算を周期的に繰り返す。なお、上記のように第１時刻と第２時刻の時間差を予め定められた所定の長さに決定するとよい。この事例では、この長さを１分にする事例を示すが、これに制限されず、検出が容易になるように適宜決定してよい。以下同様である。
【0091】
より具体的に示す。情報取得部５１１は、カメラモジュール３Ｃが撮影した画像のデータ（画像データ）を、１分ごとに１度取得する。演算処理部５１２は、１分前の画像（例えばPICx）と最新の画像（例えばPIC(x+1)）とを比較して、２つの画像の変化量（ＲＧＢまたは輝度の変化量（例えばΔYx）を抽出して、抽出された変化量に基づいて乾燥進行具合を出力情報として得る。
【0092】
２つの画像の比較では、上記のように各画像の色成分のヒストグラムを画像の特徴量として利用するとよい。上記の処理を式（６）に示す。
【0093】
ΔY1 = [Y(PIC1) - Y(PIC2)]
ΔY2 = [Y(PIC2) - Y(PIC3)]
｜ ｜
ΔYx = [Y(PICx) - Y(PIC(x+1)] （６）
ΔY2 = [Y(PIC2) - Y(PIC3)]
｜ ｜
ΔYx = [Y(PICx) - Y(PIC(x+1)] （６）
【0094】
なお、各色の色成分のヒストグラムに代えて、輝度のヒストグラムを画像の特徴量として利用してもよく、各色の色成分のうち特定の色（色成分）のヒストグラムを同様に利用してもよい。
【0095】
これにより、２つの画像の変化量として、色成分（例えば、ＲＧＢの値）または輝度の変化量を抽出し、この変化量に基づいた判定処理によって、乾燥進行具合を出力情報として得ることができる。この事例の詳細を後述する。以下、同様である。
【0096】
なお、上記の情報を取得する期間には、ドラム７内の布の乾燥運転の期間内が含まれていてもよく、洗濯開始前、脱水後などのように水受槽４（又はドラム７）に石鹸水またはすすぎ水などが注入されていない期間が含まれてもよい。情報取得部５１１は、上記のように、上記の情報を取得する期間を乾燥運転の期間に制限しないことで、ドラム７内の布に関する情報を、より多く得ることができる。
【0097】
また、上記の第１の手法と同様の方法で、第２の手法を実現するとよい。
例えば、第２の手法によれば、演算処理部５１２は、布の動きまたは布の状態を示す情報を、乾燥運転の途中に所定の時間間隔で撮影された第１画像と第２画像とに基づき得られる情報に基づいて得るとよい。演算処理部５１２は、この演算を周期的に繰り返す。所定の時間間隔を、例えば、１分にするとよい。
例えば、第２の手法によれば、演算処理部５１２は、布の動きまたは布の状態を示す情報を、乾燥運転の途中に所定の時間間隔で撮影された第１画像と第２画像とに基づき得られる情報に基づいて得るとよい。演算処理部５１２は、この演算を周期的に繰り返す。所定の時間間隔を、例えば、１分にするとよい。
【0098】
より具体的に示す。情報取得部５１１は、カメラモジュール３Ｃが撮影した画像を逐次取得する。演算処理部５１２は、例えば１分前の画像と最新の画像とを比較して、２つの画像の変化量（ＲＧＢまたは輝度の変化量）を抽出して、抽出された変化量に基づいて、乾燥進行具合を出力情報として得る。上記の第２の手法の場合、画像を動画または準動画として逐次取得してもよい。この場合、取得する時間軸方向の情報の密度が高くなるので、布の動きの情報を取得しやすくなる。
【0099】
上記の第３の手法によれば、演算処理部５１２は、布の動きまたは布の状態を示す情報を、乾燥運転の開始前または乾燥運転の開始から一定時間が経過する前に撮影された第１画像と、乾燥運転の開始から一定時間が経過した後に撮影された第２画像とに基づき得られる情報に基づいて得るとよい。
【0100】
より具体的に示す。情報取得部５１１は、カメラモジュール３Ｃが撮影した画像を逐次取得する。演算処理部５１２は、例えば、乾燥運転の開始前または開始直後（初期状態）の第１画像（例えばPIC1）と、最新の画像（例えばPIC(x+1)：第２画像）とに基づいて、乾燥進行具合を出力情報として得る。上記について式（７）に整理する。
【0101】
ΔY1 = [Y(PIC1) - Y(PIC2)]
ΔY2 = [Y(PIC1) - Y(PIC3)]
｜ ｜
ΔYx = [Y(PIC1) - Y(PIC(x+1)] （７）
ΔY2 = [Y(PIC1) - Y(PIC3)]
｜ ｜
ΔYx = [Y(PIC1) - Y(PIC(x+1)] （７）
【0102】
上記の第３の手法の場合、初期状態の画像と、直近に取得した画像とを対比することで、どれだけ布が前後に入れ替わったか、または布が膨らんだかを示す情報を得ることができる。布が濡れている初期の段階に対し、その初期の段階から乾燥行程の時間が経過したときの布の状態を比較できるので、布の膨らみの情報を取得しやすくなる。
【0103】
上記の第４の手法によれば、演算処理部５１２は、ドラム７内の布の乾燥運転の前または乾燥運転の開始から一定時間が経過する前に撮像された複数の第１画像と、乾燥運転の開始から一定時間が経過した後に撮像された複数の第２画像との両方を用いることにより、乾燥運転の開始前または開始直後（初期状態）の１分間における変化量と、最新の１分間における変化量とに基づいて、それぞれの変化量の差がどのくらいになったかの情報を得ることができる。上記について式（8）に整理する。
【0104】
ΔY1 = [Y(PIC1) - Y(PIC2)]
ΔY2 = [Y(PIC2) - Y(PIC3)]
｜ ｜
ΔYx = [Y(PICx) - Y(PIC(x+1)]
ΔY(x+1) = [Y(PIC(x+1) - Y(PIC(x+2)] （８）
ΔY2 = [Y(PIC2) - Y(PIC3)]
｜ ｜
ΔYx = [Y(PICx) - Y(PIC(x+1)]
ΔY(x+1) = [Y(PIC(x+1) - Y(PIC(x+2)] （８）
【0105】
第４の手法では、判定のタイミングで、例えば、上記の式（８）に示す４つの特徴量（ΔY1、ΔY２の組と、ΔYx、ΔY(x+1)の組）のすべてを利用することになる。
【0106】
上記のように、必要な情報の検出しやすさを選択の条件に用いて、乾燥運転の中で利用する画像の組と、検出方法を適宜選択してもよい。
【0107】
次に、上記の手法の検出結果に基づいて、乾燥状態の進行を検出する指標の例について説明する。
【0108】
上記の通り、洗濯物が濡れていると、重量が比較的重く、他の布に絡みやすい。そのため、ドラム７を回転させても、得られる画像の変化が比較的少なくなる。上記の通り判定部５１３は、上記の各手法の検出結果から得られるヒストグラムの差分値の大きさ、平均値、和などの統計処理の結果を、判定処理の対象に利用するとよい。
【0109】
以上、一実施形態の洗濯機１００（乾燥システム）について説明した。
上記の実施形態によれば、洗濯機１００は、情報取得部５１１と、判定部５１３とを含む。情報取得部５１１は、乾燥運転時のドラム７内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。判定部５１３は、情報取得部５１１により取得された情報に基づき、布の乾燥進行具合を判定する。洗濯機１００は、判定部５１３による乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行うことで、より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる。例えば、情報取得部５１１により取得された情報の判定は、予め定められた閾値を用いて、この閾値と比較することなどにより実施してよい。
上記の実施形態によれば、洗濯機１００は、情報取得部５１１と、判定部５１３とを含む。情報取得部５１１は、乾燥運転時のドラム７内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。判定部５１３は、情報取得部５１１により取得された情報に基づき、布の乾燥進行具合を判定する。洗濯機１００は、判定部５１３による乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行うことで、より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる。例えば、情報取得部５１１により取得された情報の判定は、予め定められた閾値を用いて、この閾値と比較することなどにより実施してよい。
【0110】
例えば、布の動きを示す情報は、ドラム７内の布の位置の入れ替わりに応じた画像に含まれる色要素または輝度の変化を示す情報であってよい。また、布の状態を示す情報は、ドラム７内の布が画像内で占める割合が変化することに応じて、その画像に含まれる色要素または輝度の変化を示す情報であってよい。
【0111】
（第２の実施形態）
図１３と図１４とを参照して、第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、洗濯機１００が単独で乾燥制御を実施する事例について説明した。本実施形態では、その乾燥制御に係る処理の一部を外部の装置が実施する事例について説明する。
図１３と図１４とを参照して、第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、洗濯機１００が単独で乾燥制御を実施する事例について説明した。本実施形態では、その乾燥制御に係る処理の一部を外部の装置が実施する事例について説明する。
【0112】
図１３は、第２の実施形態の乾燥システム１０００の構成図である。
乾燥システム１０００は、洗濯機１００Ａと通信可能に構成されるサーバー２００を備える。乾燥システム１０００は、洗濯機１００Ａを備えて構成されていてもよい。洗濯機１００Ａと、サーバー２００は、ネットワークＮＷを介して通信可能に形成されている。
乾燥システム１０００は、洗濯機１００Ａと通信可能に構成されるサーバー２００を備える。乾燥システム１０００は、洗濯機１００Ａを備えて構成されていてもよい。洗濯機１００Ａと、サーバー２００は、ネットワークＮＷを介して通信可能に形成されている。
【0113】
洗濯機１００Ａは、乾燥状態検出部５１０に代えて乾燥状態検出部５１０Ａを備える。乾燥状態検出部５１０Ａは、判定部５１３に代わる判定部５１３Ａを備える。乾燥状態検出部５１０Ａは、演算処理部５１２を備えていなくてもよい。
【0114】
サーバー２００は、例えば通信部２５０、記憶部２７０、および制御部２９０を備える。
【0115】
通信部２５０は、制御部２９０からの制御により、ネットワークＮＷを介して洗濯機１００と通信する。通信部２５０は、洗濯機１００からの要求を検出すると、制御部２９０にその検出を通知する。
【0116】
記憶部２７０は、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの半導体メモリと、ＨＤＤ（hard disk drive）等のストレージ装置とを有する。記憶部２７０は、使用者管理情報、洗濯機１００Ａから取得した画像データまたは画像に基づいて生成された情報、各種プログラム、および各種プログラムの実行に用いる各種情報を格納する。
【0117】
制御部２９０は、ＣＰＵなどのプロセッサを含む。制御部２９０の各機能部は、プロセッサがプログラムを実行することにより実現される。なお、制御部２９０の機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等のハードウェア機能部であってもよい。
【0118】
例えば、制御部２９０は、使用者管理情報を他の装置から取得して、記憶部２７０に追加する。制御部２９０は、使用者管理情報に予め登録されている洗濯機１００Ａとの通信を許可して、洗濯機１００Ａから取得した各種情報に基づいた処理を実行する。
【0119】
例えば、制御部２９０は、前述の乾燥状態検出部５１０の一部の処理を、乾燥状態検出部５１０に代えて実施する。制御部２９０は、例えば情報取得部２９１と、演算処理部２９２と、判定部２９３とを備える。例えば、演算処理部２９２と、判定部２９３は、前述の演算処理部５１２と、判定部５１３とに相当する処理を実施する。
【0120】
図１４は、一実施形態の乾燥運転の制御の処理フローを示す図である。
乾燥運転を始める際に、乾燥状態検出部５１０Ａの情報取得部５１１は、ドラム７の中に配置されている洗濯物の初期状態に係る情報を取得して（ステップＳＢ１１）、取得した情報を記憶部５２０に追加する。処理部５３０は、使用者の操作に基づく制御情報に応じて、給水弁１０と閉じた状態にする。処理部５３０は、ドラムモータ５と、乾燥ユニット３１とを制御して、乾燥運転を開始する（ステップＳＢ１２）。
乾燥運転を始める際に、乾燥状態検出部５１０Ａの情報取得部５１１は、ドラム７の中に配置されている洗濯物の初期状態に係る情報を取得して（ステップＳＢ１１）、取得した情報を記憶部５２０に追加する。処理部５３０は、使用者の操作に基づく制御情報に応じて、給水弁１０と閉じた状態にする。処理部５３０は、ドラムモータ５と、乾燥ユニット３１とを制御して、乾燥運転を開始する（ステップＳＢ１２）。
【0121】
情報取得部５１１は、乾燥運転中の洗濯物の状態を検出するための画像データ（状態情報）を取得して（ステップＳＡ１３）、通信部５５０を介して、この画像データをサーバー２００に通知する（ステップＳＢ１５）。なお、情報取得部５１１は、最初にステップＳＡ１３の処理を実行する場合、ステップＳＢ１１において記憶部５２０に格納していた情報を併せてサーバー２００に通知する。
【0122】
サーバー２００の情報取得部２９１は、洗濯機１００Ａから送信された画像データなどを取得する（ステップＳＢ２１）。演算処理部２９２は、取得した画像データに基づいた所定の演算処理を実施する（ステップＳＢ２２）。この演算処理は、第１の実施形態に示したものを適用してよい。判定部２９３は、演算処理の結果に基づいて、乾燥運転の継続が必要か否かを判定して（ステップＳＢ２３）、判定の結果を洗濯機１００Ａに通知する（ステップＳＢ２４）。
【0123】
通信部５５０は、判定の結果を取得する（ステップＳＢ１６）。判定部５１３Ａは、ステップＳＢ１６において判定の結果を受信できたか否かを判定し、受信できなかった場合には、乾燥処理を継続させてステップＳＢ１３の処理に進める。判定部５１３Ａは、受信できた場合には、受信した判定処理の結果に基づいて乾燥運転の継続が必要か否かを識別する（ステップＳＢ１８）。乾燥運転の継続が必要と識別された場合には、処理部５３０は、乾燥運転を継続させてステップＳ１３からの処理を繰り返す。乾燥運転の継続が不要と判定された場合には、処理部５３０は、乾燥運転を終了させる（ステップＳＢ１９）。
【0124】
上記の実施形態によれば、乾燥システム１０００のサーバー２００は、取得した画像データに基づいた所定の演算処理と、演算処理の結果に基づいた乾燥運転の継続が必要か否かの判定処理を実施する。洗濯機１００Ａは、サーバー２００による判定の結果に基づいて乾燥制御を終了させることにより、第１の実施形態と同様の効果を奏する。
【0125】
（第３の実施形態）
第３の実施形態について説明する。
第１と第２の実施形態では、主にカメラモジュール３Ｃの画像に基づいた乾燥制御を実施する事例について説明した。本実施形態では、カメラモジュール３Ｃの画像以外の情報を加えて乾燥制御を実施する事例について説明する。
第３の実施形態について説明する。
第１と第２の実施形態では、主にカメラモジュール３Ｃの画像に基づいた乾燥制御を実施する事例について説明した。本実施形態では、カメラモジュール３Ｃの画像以外の情報を加えて乾燥制御を実施する事例について説明する。
【0126】
例えば、サーバー２００は、布の動きを示す情報と布の状態を示す情報のいずれかまたは両方に基づいた推論規則または推論モデル（学習モデル）を用いて、布の乾燥状態を推定する。例えば、サーバー２００は、機械学習などの手法を用いて、推論規則または推論モデル（学習モデル）の特性を規定するパラメータを予め決定しておき、これを利用するとよい。推論規則または推論モデル（学習モデル）のパラメータなどのデータは、サーバー２００の記憶部２７０などに格納される。
【0127】
制御部２９０の演算処理部２９２は、画像から抽出した特徴量（Yx）または変化量（ΔYx）を、布の動きを示す情報と布の状態を示す情報として用いる。演算処理部２９２は、このほかに、洗い行程の注水前に検出された布の重量（布重量W）、洗い行程中にドラムモータ５の電流の変化（ΔIx）に基づいて抽出された布質判定の結果（布質Q）、乾燥行程中の振動の検出値の変化量（ΔGx)および乾燥運転時の各温度センサの検出値（温度Tx）の一部または全部を入力情報として利用してもよい。上記の入力情報を、上記の記号を用いて式（９）と式（１０）とに夫々整理する。
【0128】
[Yx, W, Q, ΔGx , Tx] （９）
[ΔYx, W, Q, ΔGx , Tx] （１０）
[ΔYx, W, Q, ΔGx , Tx] （１０）
【0129】
例えば、乾燥システム１０００は、１つ以上の洗濯機１００Ａからの画像データなどの情報を受け、これに対する判定の結果を各洗濯機１００Ａに対して夫々通知する。各洗濯機１００Ａの洗濯物（布）は、ユーザによって決定されることが一般的であり、そのため、１回の洗濯に様々な種類の洗濯物が含まれる。このように様々な種類の洗濯物が含まれている洗濯であっても、布が湿っている段階と乾燥した段階とでは、乾燥運転中の布の動きまたは布の状態に違いがあり、その傾向は洗濯物の種類に依存しない傾向がある。
【0130】
そこで、本実施形態では、上記の入力情報を教師データとして利用することで、推論規則または推論モデル（学習モデル）のパラメータを最適化させることにより、制御部２９０の処理に機械学習を適用可能にした。なお、本実施形態における制御部２９０の演算処理部２９２による処理の一部又は全部を、判定部２９３が実施してもよい。
【0131】
以下に示す各実施例では、ディープラーニング型の人工知能を利用する事例について説明する。
【0132】
実施例１：
実施例１の場合のディープラーニング型の人工知能には、フィードフォワード型多層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）が含まれる。上記の入力情報と、実際の洗濯物の乾燥状態の情報とを対応付けて組み合わせることで、ディープラーニング型の人工知能の学習用データとして利用することができる。
実施例１の場合のディープラーニング型の人工知能には、フィードフォワード型多層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）が含まれる。上記の入力情報と、実際の洗濯物の乾燥状態の情報とを対応付けて組み合わせることで、ディープラーニング型の人工知能の学習用データとして利用することができる。
【0133】
例えば、入力情報に上記の変化量（ΔYx）を用いる場合には、制御部２９０は、ＤＮＮを有するとよい。制御部２９０は、判定時には、学習済みのＤＮＮに所定の回の入力情報を供給すると、ＤＮＮが乾燥状態を示す推定値を出力する。制御部２９０は、この推定値が所望の値か否かを判定して、乾燥工程の終了のタイミングを決定する。
【0134】
実施例２：
これに代えて、入力情報に上記の特徴量（Yx）を用いる場合には、画像の特徴量に係る変化量の成分をその演算の中で利用できるように、前回検出された画像の情報と今回検出された画像の情報を少なくとも利用できるようにする必要がある。この場合も、前回検出された画像の情報と今回検出された画像の情報とを纏めて１回の入力情報に含めることで、例えば、上記の入力情報を１回の入力データとして利用可能なＤＮＮを適用するとよい。この実施例２の場合も、制御部２９０は、ＤＮＮを有するとよい。この実施例２のＤＮＮの入力ノードの数は、実施例１に比べて多くなる。
これに代えて、入力情報に上記の特徴量（Yx）を用いる場合には、画像の特徴量に係る変化量の成分をその演算の中で利用できるように、前回検出された画像の情報と今回検出された画像の情報を少なくとも利用できるようにする必要がある。この場合も、前回検出された画像の情報と今回検出された画像の情報とを纏めて１回の入力情報に含めることで、例えば、上記の入力情報を１回の入力データとして利用可能なＤＮＮを適用するとよい。この実施例２の場合も、制御部２９０は、ＤＮＮを有するとよい。この実施例２のＤＮＮの入力ノードの数は、実施例１に比べて多くなる。
【0135】
実施例３：
なお、これに対して、検出回ごとに画像の特徴量（Yx）を入力情報に含める場合には、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を適用するとよい。ＲＮＮは、隠れ層の状態値を、前段の隠れ層のノードの入力変数として扱うノードを有する。これにより、隠れ層の状態値に応じて、その隠れ層が演算することが可能になる。これを用いれば、時系列データとして扱われる画像の特徴量（Yx）を入力情報にしても、ＲＮＮの内部で上記の変化量（ΔYx）を算出することが可能になる。上記の変化量（ΔYx）を算出するか否かは学習結果によるので特定することはできないが、条件により選択可能になる。この実施例３の場合には、制御部２９０は、ＲＮＮを有するとよい。
なお、これに対して、検出回ごとに画像の特徴量（Yx）を入力情報に含める場合には、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を適用するとよい。ＲＮＮは、隠れ層の状態値を、前段の隠れ層のノードの入力変数として扱うノードを有する。これにより、隠れ層の状態値に応じて、その隠れ層が演算することが可能になる。これを用いれば、時系列データとして扱われる画像の特徴量（Yx）を入力情報にしても、ＲＮＮの内部で上記の変化量（ΔYx）を算出することが可能になる。上記の変化量（ΔYx）を算出するか否かは学習結果によるので特定することはできないが、条件により選択可能になる。この実施例３の場合には、制御部２９０は、ＲＮＮを有するとよい。
【0136】
幾つかの実施例を示したが、例えば、制御部２９０の判定部２９３は、上記の入力情報として、洗濯物（布）の動きまたは洗濯物（布）の状態を示す情報が入力された場合に、洗濯物（布）の乾燥進行具合を出力するように機械学習された学習モデルを用いた判定を、情報取得部２９１により取得された情報に基づいて行うように形成されていてもよい。
【0137】
上記の実施形態に、サーバー２００の構成例について説明した。本技術の適用例は、上記の実施形態に制限されず、各洗濯機１００が、上記のように機械学習型、人工知能型の演算処理と判定処理を実行するように構成してもよい。その際に、実際に演算を実行するプロセッサの配置、複数のプロセッサが連携して演算処理を実行する場合の機能分割の方法は、上記の事例に制限されず、適宜変更が可能である。
【0138】
以上、一実施形態の乾燥システム１０００について説明した。
実施形態の乾燥システム１０００（例えば、サーバー２００）は、情報取得部２９１と、判定部２９３とを含む。情報取得部２９１は、乾燥運転時のドラム７内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。判定部２９３は、情報取得部２９１により取得された情報に基づき、布の乾燥進行具合を判定する。乾燥システム１０００は、判定部２９３による乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行うことで、より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる。
実施形態の乾燥システム１０００（例えば、サーバー２００）は、情報取得部２９１と、判定部２９３とを含む。情報取得部２９１は、乾燥運転時のドラム７内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。判定部２９３は、情報取得部２９１により取得された情報に基づき、布の乾燥進行具合を判定する。乾燥システム１０００は、判定部２９３による乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行うことで、より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる。
【0139】
（実施形態に共通する第１変形例）
図１５を参照して、実施形態に共通する変形例について説明する。図１５は、変形例の洗濯機の構成図である。図１５中の（ａ）に示す構成では、１つのカメラモジュール３Ｃを扉３の内面３ＩＳに設けている。これに対し、図１５中の（ｂ）に示す構成では、複数（例えば、２つ）のカメラモジュール３Ｃを扉３の内面３ＩＳに設けている。
図１５を参照して、実施形態に共通する変形例について説明する。図１５は、変形例の洗濯機の構成図である。図１５中の（ａ）に示す構成では、１つのカメラモジュール３Ｃを扉３の内面３ＩＳに設けている。これに対し、図１５中の（ｂ）に示す構成では、複数（例えば、２つ）のカメラモジュール３Ｃを扉３の内面３ＩＳに設けている。
【0140】
図１５中の（ｂ）に示すように、複数のカメラモジュール３Ｃを設けることにより、夫々のカメラモジュール３Ｃの死角を補完するとよい。この場合、各カメラモジュール３Ｃの光学系の視野角を狭めても、夫々の画像を組み合わせることでドラム７内の死角を減らすことができる。演算処理部５１２は、各カメラモジュール３Ｃの画像に対する特徴抽出の演算処理を個別にしてもよく、最初に各画像を合成したのちの合成画像に対して特徴抽出の演算処理を実施するようにしてもよい。
【0141】
また、複数のカメラモジュール３Ｃを、主に布の動きを検出する用途に利用するものと、主に布の状態（膨らみ具合）の検出に利用するものとに分けてもよい。例えば、上方のカメラモジュール３Ｃを前者の検出に利用して、下方のカメラモジュール３Ｃを後者の検出に利用するとよい。
【0142】
（実施形態に共通する第２変形例）
上記の実施形態に示した事例では、布の動きまたは布の状態を検出するために、各画像の特徴量を用いて、布の動きまたは布の状態を検出している。このとき、各画像内の個々の洗濯物自体を識別していない。
これに代えて、本変形例では、制御部２９０は、例えば、各画像内の個々の洗濯物自体を識別して、画像内の個々の洗濯物の識別結果から、その布の動きまたは布の状態を検出してもよい。例えば、制御部２９０は、第１画像と第２画像の各画像データを夫々用いて、各画像に同じ布が被写体として映っていることを検出して、これを対比するなどの方法で、第１画像と第２画像の各画像データを直接的に比較してもよい。
上記の実施形態に示した事例では、布の動きまたは布の状態を検出するために、各画像の特徴量を用いて、布の動きまたは布の状態を検出している。このとき、各画像内の個々の洗濯物自体を識別していない。
これに代えて、本変形例では、制御部２９０は、例えば、各画像内の個々の洗濯物自体を識別して、画像内の個々の洗濯物の識別結果から、その布の動きまたは布の状態を検出してもよい。例えば、制御部２９０は、第１画像と第２画像の各画像データを夫々用いて、各画像に同じ布が被写体として映っていることを検出して、これを対比するなどの方法で、第１画像と第２画像の各画像データを直接的に比較してもよい。
【0143】
なお、上記の各手法において、２つの画像の特徴量を比較することに代えて、２つの画像を直接比較して、布の動きおよび布の状態の変化の大きさを検出してもよい。この場合には、布の動きまたは布の状態の検出に、第１画像と第２画像そのものを用いるとよい。
【0144】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、洗濯機１００または乾燥システム１０００は、情報取得部と、判定部とを持つ。情報取得部は、乾燥運転時の乾燥室又は回転槽内の布の動きまたは布の状態を示す情報を取得する。判定部は、情報取得部により取得された前記情報に基づき、布の乾燥進行具合を判定する。洗濯機１００または乾燥システム１０００は、判定部による乾燥進行具合の判定結果に基づき、乾燥運転を行うことにより、より適したタイミングで乾燥運転を終了させることができる。
【0145】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0146】
１…外箱（筐体）、２…貫通孔状の出入口、３…扉、４…水受槽（乾燥室）、５…ドラムモータ、６…回転軸、７…ドラム（回転槽）、８…貫通孔、９…複数のバッフル、１０…給水弁、１１…給水弁モータ、１２…注水ケース、１３…注水口、１４…排水管、１５…排水弁、１７…メインダクト、１８…前ダクト、１９…ファンケーシング、２０…吸気口、２１…排気口、２２…ファンモータ、２３…回転軸、２４…ファン、２５…後ダクト、２６…循環ダクト、２７…コンプレッサ、２８…コンプレッサモータ、２９Ａ…コンデンサ（凝縮器）、２９Ｂ…エバポレータ（蒸発器）、３０…冷媒管、３１…乾燥ユニット、３２…インバータ回路、３５ｕ、３５ｖ、３５ｗ…シャント抵抗、３６…レベルシフト回路、４４…駆動回路、４７…排水弁モータ、４８…水位センサ、４９…操作パネル、８２…回転位置センサ、１００…洗濯機（乾燥システム又は乾燥機）、１０００…乾燥システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】