特許 7432812 送風装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-02-08

(45)【発行日】2024-02-19

(54)【発明の名称】送風装置

(51)【国際特許分類】

   D06F 58/38 20200101AFI20240209BHJP

   D06F 58/00 20200101ALI20240209BHJP

【ＦＩ】

D06F58/38

D06F58/00 Z

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2019228734

(22)【出願日】2019-12-19

(65)【公開番号】P2021094285

(43)【公開日】2021-06-24

【審査請求日】2022-10-14

(73)【特許権者】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106116

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 健司

(74)【代理人】

【識別番号】100131495

【弁理士】

【氏名又は名称】前田 健児

(72)【発明者】

【氏名】佐々井 真弓

【審査官】遠藤 邦喜

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２００９／１１３２８４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１８／１５５２９１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－１０４３８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－０５７４７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１４４７７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－３４８８６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１８６１３３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｄ０６Ｆ ５８／３８

Ｄ０６Ｆ ５８／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の空間の温度を検知する温度検知部と、
前記所定の空間の湿度を検知する湿度検知部と、
前記所定の空間内の対象物の水分量を算出する水分量算出部と、
前記対象物までの距離を算出する距離算出部と、
前記温度と前記湿度と前記水分量と前記距離とをもとに、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、
単位領域毎の距離と単位領域毎の水分量をもとに、２つ以上の単位領域をグループとしてまとめる領域分割部を備え、
前記領域分割部は、
前記単位領域毎の距離と前記単位領域毎の水分量の類似度をもとに、類似した素材である２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、
前記水分量予測部は、
前記領域分割部によりまとめられたグループに含まれた２つ以上の単位領域における水分量をもとにグループに対する水分量を導出し、
前記グループに対する水分量の一定期間の時系列データと、前記温度検知部により検知された温度、前記湿度検知部により検知された湿度の一定長の時系列データとを受けつけ、前記グループに対する水分量の将来の一定期間の時系列データを出力する水分量予測モデルを機械学習により作成する学習部と、
前記学習部によって作成された前記水分量予測モデルを使って将来の前記グループに対する水分量の推移を予測する予測実行部と、を備える送風装置。

【請求項2】

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。

【請求項3】

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をもとに送風量を制御する請求項１または２に記載の送風装置。

【請求項4】

人感センサをさらに備え、
前記送風制御部は、前記人感センサにおいて人を検知した場合に送風を停止する請求項１から３のいずれか１項に記載の送風装置。

【請求項5】

吸込口から前記吹出口への通風経路に配置される加熱部をさらに備える請求項１から４のいずれか１項に記載の送風装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、対象物の乾燥に使用される送風装置に関する。

【背景技術】

【0002】

浴室内や室内のカビの発生を防止するための送風装置として、浴室暖房乾燥機が知られている。カビの繁殖を抑制するために壁面に付着した水滴を除去する工程が必要であるが、送風制御によって水分を完全に除去するには長時間運転する必要があり、また室内に充満する高湿度空気によって壁面の水滴が生じるなど、壁面を乾燥させるために多くのエネルギーを要する。この種の送風装置の制御装置については、特許文献１にあるように、温度と湿度と測定時間間隔からなるカビ指標値のテーブルを用いてカビがどの程度繁殖しているかを判定するカビ判定方法を用いたカビ判定手段を用いて乾燥運転を最適制御する方法などがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００９－１８６１３３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

このような送風装置における乾燥運転制御方法では、初期から存在する水滴の量や壁面の結露による水滴の発生を検知することができず、壁面の一部に水滴が残ったままであるにもかかわらずカビが発生しないと判断して乾燥運転を停止する。カビは水分の存在する場所から発生するため、周囲の温度と湿度と測定時間間隔からカビの発生を正確に判定することは困難であり、対象物の乾燥終了時間の予測精度の向上が求められる。

【0005】

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。

【課題を解決するための手段】

【0006】

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、所定の空間の温度を検知する温度検知部と、所定の空間の湿度を検知する湿度検知部と、所定の空間内の対象物の水分量を算出する水分量算出部と、対象物までの距離を算出する距離算出部と、温度と湿度と水分量と距離とをもとに、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、単位領域毎の距離と単位領域毎の水分量をもとに、２つ以上の単位領域をグループとしてまとめる領域分割部を備え、領域分割部は、前記単位領域毎の距離と前記単位領域毎の水分量の類似度をもとに、類似した素材である２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、水分量予測部は、領域分割部によりまとめられたグループに含まれた２つ以上の単位領域における水分量をもとにグループに対する水分量を導出し、グループに対する水分量の一定期間の時系列データと、温度検知部により検知された温度、湿度検知部により検知された湿度の一定長の時系列データとを受けつけ、グループに対する水分量の将来の一定期間の時系列データを出力する水分量予測モデルを機械学習により作成する学習部と、学習部によって作成された水分量予測モデルを使って将来のグループに対する水分量の推移を予測する予測実行部と、を備える。

【0007】

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。

【発明の効果】

【0008】

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。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施例に係る浴室乾燥機の概略構成を示す断面図である。

【図2】図１の浴室乾燥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3】図１の浴室乾燥機の制御構成を示すブロック図である。

【図4】水分と水蒸気との吸光スペクトルを示す図である。

【図5】図１の浴室乾燥機の検出範囲と単位領域を示す模式図である。

【図6】図１の浴室乾燥機の発光部と受光部の走査方向を示す模式図である。

【図7】図１の浴室乾燥機の水分量分布のテーブルを示す図である。

【図8】図１の浴室乾燥機の水分量算出のフローチャートである。

【図9】図１の浴室乾燥機の距離分布のテーブルを示す図である。

【図10】図３の水分量予測部の構成を示すブロック図である。

【図11】図１１（ａ）－（ｃ）は、図１０の水分量予測部による処理概要を示す図である。

【図12】図３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13】図３の乾燥予測部の処理結果を示す図である。

【図14】図１の浴室乾燥機による予測手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

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。

【0011】

図１は、浴室乾燥機９１の概略構成を示す断面図である。浴室乾燥機９１は、送風装置の一例であり、浴室内における浴室乾燥に使用される。浴室乾燥機９１は、浴室内における衣類乾燥に使用されてもよい。ここで、浴室は、対象物１００として示され、対象物１００は、床１０１と、壁１０２と総称される第１壁１０２ａ、第２壁１０２ｂを含む。第１壁１０２ａと第２壁１０２ｂは対向して配置される。対象物１００には、第１壁１０２ａ、第２壁１０２ｂとの間において対向して配置される第３壁１０２ｃ（図示せず）、第４壁１０２ｄ（図示せず）も含まれる。浴室乾燥機９１は、本体ケース９２と、送風部９３と、加熱部９５と、風向制御部９６と、換気部９７と、制御部５と、表示部６と、水分量検知部９とを備える。

【0012】

本体ケース９２は、浴室乾燥機９１の外装を構成する。本体ケース９２には、浴室の空気を浴室乾燥機９１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ケース９２の外部へ吹出すための吹出口１１が設けられている。吸込口１０と吹出口１１は本体ケース９２の下方に設けられる。加熱部９５は、吸込口１０と吹出口１１とを結ぶ送風経路に設けられており、吸込口１０より吸い込んだ空気を加熱する。送風部９３は、送風経路に設けられ、吸込口１０から吹出口１１へと空気を循環させる。風向制御部９６は、吹出口から送風される風の風向を変化させる。換気部９７は、浴室を換気する。浴室乾燥機９１は、浴室または衣類を乾燥させることを目的として加熱量、送風量、風向等を制御する乾燥モードを有する。

【0013】

浴室乾燥あるいは衣類乾燥等の乾燥モードにおいて、乾燥させる対象物１００の材質、位置、大きさ等が異なるので、浴室乾燥機９１は、適切に乾燥状態を検知し、運転を制御する必要がある。そこで、浴室乾燥機９１は、乾燥させる対象物１００の水分量を検知する水分量検知部９を備える。水分量検知部９は発光部７と受光部８とを有しており、発光部７は、対象物１００に向かって発光し、受光部８は、対象物１００で反射された光を受光する。

【0014】

制御部５は、光源制御部５１（図３参照）と、水分量算出部５６（図３参照）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、算出された水分量に応じて、浴室乾燥機９１の加熱量、送風量、風向等を制御する。

【0015】

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、浴室乾燥機９１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。

【0016】

以下では、浴室乾燥機９１の構成を、（１）水分量の算出、（２）距離、温度、湿度の取得、（３）水分量の推移の予測、（４）乾燥終了時間の予測、（５）送風の制御、（６）乾燥終了時間の表示の順に説明する。

【0017】

（１）水分量の算出
図２は、浴室乾燥機９１の発光部７と受光部８の構成と対象物とを示す模式図である。図３は、浴室乾燥機９１の制御構成を示すブロック図である。本実施例では、図２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３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。

【0018】

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。

【0019】

図４は、水分と水蒸気との吸光スペクトルを示す。図４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。

【0020】

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。

【0021】

図２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。

【0022】

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。

【0023】

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。

【0024】

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。

【0025】

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。

【0026】

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。

【0027】

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。

【0028】

図３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、距離算出部５８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、本体ケース９２に収容されていてもよく、本体ケース９２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。

【0029】

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。

【0030】

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。

【0031】

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。

【0032】

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。

【0033】

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。

【0034】

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。

【0035】

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。

【0036】

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。

【0037】

（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。

【0038】

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。

【0039】

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。

【0040】

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。

【0041】

このような処理は、図５に示す単位領域Ｒ毎になされる。図５は、浴室乾燥機９１の検出範囲と単位領域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、浴室乾燥機９１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。

【0042】

図６は、浴室乾燥機９１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６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６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６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５および図６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。

【0043】

図７は、浴室乾燥機９１の水分量分布のテーブルを示す。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７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。

【0044】

図８は、浴室乾燥機９１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６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６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６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。

【0045】

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６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。

【0046】

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６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３に戻る。

【0047】

水分量算出部５６は、算出した水分量を図７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。

【0048】

（２）距離、温度、湿度の取得
温度検知部８０は、所定の空間、つまり浴室の温度を検知する。温度検知部８０は、検知した温度を水分量予測部６０に出力する。湿度検知部８２は、浴室の湿度を検知する。湿度検知部８２は、検知した湿度を水分量予測部６０に出力する。温度の検知と湿度の検知には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。

【0049】

距離算出部５８は、浴室の床１０１、壁１０２等までの距離を算出する。具体的に説明すると、距離算出部５８は、第二信号処理部５５からの第二電気信号を受けつけ、第二電気信号に対して三角測距法を実行することによって距離を算出する。三角測距法は、例えば、特開２０１７－１６１４２４号公報のようになされればよいので、ここでは説明を省略するが、距離を算出するために、公知の測距センサが使用されてもよい。ここで、距離算出部５８は、水分量予測部６０と同様に単位領域Ｒ毎に距離を算出する。

【0050】

図９は、浴室乾燥機９１の距離分布のテーブルを示す。距離算出部５８は、算出動作が終了したとき、水分量予測部６０と同様に、単位領域Ｒ毎の距離の算出結果を図９のようなテーブルＨに一時的に記録する。「Ｈ１１」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「Ｈ１１」と示すこともある。つまり、「Ｈ１１」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。「Ｈ１２」等についても同様である。テーブルＨ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３に戻る。

【0051】

（３）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、単位領域Ｒ毎の距離を距離算出部５８から受けつける。また、水分量予測部６０は、浴室の温度を温度検知部８０から受けつけ、浴室の湿度を湿度検知部８２から受けつける。水分量予測部６０は、温度と湿度と水分量と距離とをもとに、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。

【0052】

図１０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、領域分割部２００、特徴量記憶部２０２、学習部２０４、予測実行部２０６、予測結果記憶部２０８を含む。領域分割部２００は、単位領域Ｒ毎の距離と単位領域Ｒ毎の水分量をもとに、２つ以上の単位領域をグループとしてまとめる。例えば、領域分割部２００は、距離と水分量の類似度（相関行列等）をもとに、類似度がしきい値よりも小さい２つ以上の単位領域をグループとしてまとめる。距離と水分量の類似度は、例えば、任意の１つの単位領域（以下、「第１単位領域」という）における距離と水分量とをそれぞれ「Ａ１」、「Ｂ１」とし、別の１つの単位領域（以下、「第２単位領域」という）における距離と水分量とをそれぞれ「Ａ２」、「Ｂ２」とする場合、次のように示される。
類似度＝Ｃ＊｜Ａ１－Ａ２｜＋Ｄ＊｜Ｂ１－Ｂ２｜
ここで、「Ｃ」と「Ｄ」は任意の定数である。また、「＋」が「×」であってもよい。

【0053】

その結果、図７のＴ２２からＴ２５、Ｔ３２からＴ３５、Ｔ４２からＴ４５、Ｔ５２からＴ５５が図１の床１０１としてまとめられる。また、図７のＴ１１、Ｔ２１、Ｔ３１、Ｔ４１、Ｔ５１、Ｔ６１が図１の第１壁１０２ａとしてまとめられ、図７のＴ１６、Ｔ２６、Ｔ３６、Ｔ４６、Ｔ５６、Ｔ６６が図１の第２壁１０２ｂとしてまとめられる。さらに、図７のＴ１２からＴ１５が第３壁１０２ｃとしてまとめられ、図７のＴ６２からＴ６５が第４壁１０２ｄとしてまとめられる。つまり、壁１０２（四面）、ドア、浴槽、床１０１等の素材が異なるパーツ毎にまとめられる。領域分割部２００は、グループの情報を学習部２０４に出力する。特徴量記憶部２０２は、水分量、温度、湿度、つまり実測データを記憶する。特徴量記憶部２０２は、水分量、温度、湿度を学習部２０４、予測実行部２０６に出力する。

【0054】

ここで、水分量予測部６０は、グループ毎に機械学習を実行する。図１１（ａ）－（ｃ）は、水分量予測部６０による処理概要を示す。図１１（ａ）は、水分量予測部６０における機械学習の処理手順を示し、一例として畳み込みニューラルネットワークを示す。畳み込みニューラルネットワークでは、入力層３００、第１畳み込み層３０２ａ、第１プーリング層３０４ａ、第２畳み込み層３０２ｂ、第２プーリング層３０４ｂ、全結合層３０６が順に実行される。第１畳み込み層３０２ａ、第２畳み込み層３０２ｂは、畳み込み層３０２と総称され、第１プーリング層３０４ａ、第２プーリング層３０４ｂは、プーリング層３０４と総称される。畳み込み層３０２の数、プーリング層３０４の数、およびそれぞれの処理の組み合わせ方はこれに限定するものではない。また、畳み込み層３０２とプーリング層３０４がペアでなくてもよく、畳み込み層３０２が連続して配置されてもよく、活性化関数が挿入されてもよい。

【0055】

図１１（ｂ）は、畳み込みニューラルネットワークにおいて使用されるデータを示す。現在時刻を「Ｔ１」とする場合に、学習部２０４は、Ｔ１を起点にした過去の時系列データ（Ｘ１)とＴ１以降の時系列データ（Ｙ１)を学習させる。Ｘ１は、「－ｎ１＋１～０」の時刻のデータを含み、Ｙ１は、「１～ｎ３」の時刻のデータを含む。また、現在時刻を「Ｔ１」から「Ｔ２」にずらせた場合に、Ｔ２を起点にした過去の時系列データ（Ｘ２)とＴ２以降の時系列データ（Ｙ２)を学習させる。

【0056】

図１１（ｃ）は、入力層３００に入力されるデータを示す。入力層３００は、特徴量記憶部２０２からの水分量、温度、湿度を学習用入力データとして受けつける。学習用入力データは、例えば、図１１（ｂ）の時系列データ（Ｘ１）に相当し、水分量、温度、湿度の３つの成分に対してｎ１時刻分のデータを含むので、３×ｎ１行列で示される。前述のごとく、水分量予測部６０は、グループ毎に機械学習を実行するので、例えば、床１０１に対する学習用入力データには、床１０１の水分量、浴室の温度、浴室の湿度が含まれる。ここで、水分量は単位領域毎に導出されているので、入力層３００は、グループに含まれた２つ以上の単位領域における水分量をもとにグループに対する水分量を導出する。グループに対する水分量は、グループに含まれた２つ以上の単位領域における水分量の平均値であってもよく、中央値であってもよく、最大値であってもよく、最小値であってもよい。また、３つの成分の学習用入力データは、図１１（ｂ）に示されるように、ｐ１回ずらして与えられる。

【0057】

第１畳み込み層３０２ａは、パターンの特徴を抽出するためのフィルタを有する。フィルタは、例えば、１×ｍ１の重みを有し、フィルタ内の各重みは合計１になるように作成されている。また、行データが予測に影響を与えるので、フィルタの行数は１にされている。第１畳み込み層３０２ａは、３×ｎ１の入力データに対して、１×ｍ１のフィルタを行方向に１つずつずらしながら、データ×フィルタの重みの合計を出力する。

【0058】

第１プーリング層３０４ａは、第１畳み込み層３０２ａの処理結果の行列から有効なデータのみ残すことによって、情報圧縮による変形を吸収する。第１プーリング層３０４ａは、例えば、１×ｍ２のフィルタを有する。第１プーリング層３０４ａでは、最大プーリングや、平均プーリングが実行される。

【0059】

第２畳み込み層３０２ｂ、第２プーリング層３０４ｂは、第１畳み込み層３０２ａ、第１プーリング層３０４ａと同様の処理を実行する。一方、第２畳み込み層３０２ｂのフィルタのサイズは、第１畳み込み層３０２ａのフィルタのサイズと異なり、第２プーリング層３０４ｂのフィルタのサイズは、第１プーリング層３０４ａのフィルタのサイズと異なる。

【0060】

全結合層３０６は、多層パーセプトロンであり、第２プーリング層３０４ｂからのデータを受けつける。全結合層３０６におけるノード数、中間層の数は任意でよく、全結合層３０６における出力層からは、ｎ３個のデータ列が出力される。これが、図１１（ｂ）の時系列データ（Ｙ１）等に相当する。

【0061】

学習部２０４は、水分量予測部６０の畳み込みニューラルネットワークにおいて使用される水分量予測モデルを作成する。水分量予測モデルは、水分量の一定期間の時系列データと、温度、湿度の一定長の時系列データとを受けつけると、水分量の将来の一定期間の時系列データを出力するモデルである。学習部２０４は、学習用入力データを入力層３００に与え、全結合層３０６から出力された予測データと、学習用出力データとを用いて、例えば、誤差逆伝播法により、畳み込み層３０２と全結合層３０６の重みを更新する。ここで、学習用出力データは、学習用入力データに時間的に続く実際の時系列データである。学習部２０４は、これを時間をずらしたデータｐ１回分に対して実施することによって、水分量予測モデルを作成する。

【0062】

予測実行部２０６は、学習部２０４によって作成された水分量予測モデルを使って将来の水分量の推移を予測する。図１２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、予測実行部２０６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１２は、複数のグループのうち、任意の３つのグループ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１０に戻る。つまり、水分量予測部６０は、距離をもとに２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、グループに対して、温度と湿度と水分量とをもとに、水分量の推移を予測する。予測実行部２０６は、予測した水分量の推移を乾燥予測部６２と予測結果記憶部２０８に出力する。予測結果記憶部２０８は、グループ毎の水分量の推移と温度と湿度とを記憶する。

【0063】

（４）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。このような予測はグループ毎になされる。乾燥予測部６２は、乾燥判断しきい値を予め規定しており、グループ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１２において、乾燥終了時間Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｃが特定される。

【0064】

また、乾燥予測部６２は、グループ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、グループ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１３は、乾燥予測部６２の処理結果を示す。これはテーブルＫとも呼ばれる。図１３では、各単位領域に対する乾燥終了時間がＫ１１等として示されるが、１つのグループに含まれる２つ以上の単位領域に対する乾燥終了時間は同一の値を有する。ここでも、Ｋ１１等が単位領域と呼ばれてもよい。

【0065】

図１４は、浴室乾燥機９１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、水分量（テーブルＴ）を算出終了し、距離算出部５８は、距離（テーブルＨ）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と距離テーブルＨ、温度、湿度を特徴量記憶部２０２に格納する（Ｓ１０２）。水分量予測部６０は、特徴量記憶部２０２のデータと水分量予測モデルからｍ＋１回目以降の水分量を予測する（Ｓ１０４）。水分量予測部６０は、予測結果を予測結果記憶部２０８に格納する（Ｓ１０６）。乾燥予測部６２は、予測結果記憶部２０８の水分量時系列データから各グループの乾燥終了時間を算出する（Ｓ１０８）。学習部２０４は、前回の予測結果と実測結果をもとに、水分量予測モデルを修正する（Ｓ１１０）。図３に戻る。

【0066】

（５）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、風向制御部９６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の加熱部９５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風向制御部９６の角度を制御し、加熱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、風向制御部９６の角度を制御することとともに、あるいは風向制御部９６の角度を制御することに変えて、送風部９３の送風量を変更してもよい。さらに、浴室乾燥機９１には人感センサ（図示せず）が接続されており、人感センサが浴室内の人を検知した場合に、送風制御部５７は送風を停止してもよい。

【0067】

（６）乾燥終了時間の表示
乾燥予測部６２は、予測したグループ毎の乾燥終了時間、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１３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、すなわち、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。

【0068】

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。

【0069】

本実施例によれば、温度と湿度と水分量と距離とをもとに、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、距離と水分量とをもとに２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、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。

【0070】

また、人感センサにおいて人を検知した場合に送風を停止するので、人が不在の際に送風を実行できる。また、人が不在の際に送風を実行するので、人が不在であれば送風量を上げることができる。また、人感センサにおいて人を検知した場合に送風を停止するので、不快感を与えることを抑制できる。また、加熱部９５が備えられるので、高温の風を送風できる。また、高温の風が送風されるので、水滴を短時間で蒸発させることができる。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。

【0071】

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、所定の空間の温度を検知する温度検知部（８０）と、所定の空間の湿度を検知する湿度検知部（８２）と、所定の空間内の対象物の水分量を算出する水分量算出部（５６）と、対象物までの距離を算出する距離算出部（５８）と、温度と湿度と水分量と距離とをもとに、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、吹出口から風を送風させる送風制御部（５７）と、を備える。

【0072】

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、距離と水分量とをもとに２つ以上の単位領域をグループとしてまとめ、グループに対して、温度と湿度と水分量とをもとに、水分量の推移を予測してもよい。

【0073】

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。

【0074】

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。

【0075】

人感センサをさらに備えてもよい。送風制御部（５７）は、人感センサにおいて人を検知した場合に送風を停止してもよい。

【0076】

吸込口から吹出口への通風経路に配置される加熱部（９５）をさらに備えてもよい。

【0077】

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。

【0078】

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。

【0079】

本実施例における水分量予測部６０は、初期段階において、グループ毎の水分量の推移に対して、予め記憶しておいた水分量の推移パターンと類似する傾向に近いものを検索して予測してもよい。本変形例によれば、初期段階においても水分量の推移を予想できる。

【符号の説明】

【0080】

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、 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、 ５８ 距離算出部、 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 温度検知部、 ８２ 湿度検知部、 ９１ 浴室乾燥機、 ９２ 本体ケース、 ９３ 送風部、 ９５ 加熱部、 ９６ 風向制御部、 ９７ 換気部、 １００ 対象物、 ２００ 領域分割部、 ２０２ 特徴量記憶部、 ２０４ 学習部、 ２０６ 予測実行部、 ２０８ 予測結果記憶部、 ３００ 入力層、 ３０２ 畳み込み層、 ３０４ プーリング層、 ３０６ 全結合層。

【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】