(57)【要約】【課題】複数種の汚れを判別できる汚れ検出装置を提供する。【解決手段】汚れ検出装置は、水を貯留する容器を含む装置を対象物として、対象物の汚れを検出する汚れ検出装置であって、対象物の撮影画像（４０）を処理する制御部を備える。制御部は、撮影画像（４０）に基づいて、対象物の汚れについて、少なくとも付着汚れおよび濁りに判別する処理を行う。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
水を貯留する容器を含む装置を対象物（２）として、前記対象物（２）の汚れを検出する汚れ検出装置（１）であって、
前記対象物（２）の撮影画像（４０）を処理する制御部（１０）を備え、
前記制御部（１０）は、前記撮影画像（４０）に基づいて、前記対象物（２）の汚れについて、少なくとも付着汚れおよび濁りに判別する処理を行う
汚れ検出装置。
【請求項２】
前記制御部（１０）は、時刻が異なる複数の前記撮影画像（４０）について前記対象物（２）の基準色と異なる変色領域を特定し、複数の前記撮影画像（４０）の間で、前記変色領域内において浮遊物の移動に対応する浮遊物画像領域を濁りとして特定する
請求項１に記載の汚れ検出装置。
【請求項３】
前記制御部（１０）は、前記撮影画像（４０）において前記対象物（２）の基準色と異なる変色領域を特定し、前記変色領域内で所定色相領域を特定し、前記所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいとき前記付着汚れとして特定し、前記変色領域において前記付着汚れとして特定された領域以外の領域を前記濁りとして特定する
請求項１に記載の汚れ検出装置。
【請求項４】
前記制御部（１０）は、前記撮影画像（４０）において各画素の色相に基づいて前記付着汚れと前記濁りとを判別する
請求項１〜３のいずれか一項に記載の汚れ検出装置。
【請求項５】
前記制御部（１０）は、
前記付着汚れの進行度を判定するための第１閾値と、前記第１閾値よりも大きい第２閾値とを保持し、
前記撮影画像（４０）において前記付着汚れと特定された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出し、前記付着汚れの進行度が第１閾値を超えるとき外部装置（１６）に報知し、
前記撮影画像（４０）において濁りと判定された範囲の面積を濁りの進行度として算出し、前記濁りの進行度が前記第２閾値を超えるとき外部装置（１６）に報知する
請求項１〜４のいずれか一項に記載の汚れ検出装置。
【請求項６】
前記制御部（１０）は、
前記付着汚れの進行度を判定するための第３閾値と、前記第３閾値よりも大きい第４閾値とを保持し、
前記撮影画像（４０）において前記付着汚れと判別された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出し、前記付着汚れの進行度が第３閾値を超えるとき洗浄を行い、
前記撮影画像（４０）において濁りと判別された範囲の面積を濁りの進行度として算出し、前記濁りの進行度が第４閾値を超えるとき洗浄を行う
請求項１〜５のいずれか一項に記載の汚れ検出装置。
【請求項７】
前記対象物（２）は空気調和機のドレンパンである、請求項１〜６のいずれか一項に記載の汚れ検出装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の汚れ検出装置を備える空気調和システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、汚れを検出する汚れ検出装置および空気調和システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
汚れ検出装置として、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１の技術は、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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２９２０６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、対象物の汚れの形態は多様であり、付着だけでない。対象物を適切に管理するためには、付着汚れだけでなく他の汚れをも管理することが好ましい。本開示の目的は、複数種の汚れを判別できる汚れ検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この課題を解決する汚れ検出装置は、水を貯留する容器を含む装置を対象物として、前記対象物の汚れを検出する汚れ検出装置であって、前記対象物の撮影画像を処理する制御部を備え、前記制御部は、前記撮影画像に基づいて、前記対象物の汚れについて、少なくとも付着汚れおよび濁りに判別する処理を行う。この構成によれば、付着汚れおよび濁りを判別できる。
【０００６】
上記汚れ検出装置において、前記制御部は、時刻が異なる複数の前記撮影画像について前記対象物の基準色と異なる変色領域を特定し、複数の前記撮影画像の間で、前記変色領域内において浮遊物の移動に対応する浮遊物画像領域を濁りとして特定する。
【０００７】
濁りは流動するため、時間の経過によって浮遊物（例えば、浮遊物または粒体）が移動する。変色領域において浮遊物画像が検出される領域は、濁りの領域と特定できる。上記構成は、このような技術事項に基づいて濁りを特定するため、精確に、濁りを検出できる。
【０００８】
上記汚れ検出装置において、前記制御部は、前記撮影画像において前記対象物の基準色と異なる変色領域を特定し、前記変色領域内で所定色相領域を特定し、前記所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいとき前記付着汚れとして特定し、前記変色領域において前記付着汚れとして特定された領域以外の領域を前記濁りとして特定する。
【０００９】
付着汚れは、目視可能な大きさを有することから、撮影画像において所定色相を有する所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいとき、所定色相領域を付着汚れと特定できる。変色領域において付着汚れ部分以外のところは、濁りと特定できる。上記構成は、このような技術事項に基づいて付着汚れおよび濁りを特定するため、精確に、付着汚れと濁りとを検出できる。
【００１０】
上記汚れ検出装置において、前記制御部は、前記撮影画像において各画素の色相に基づいて前記付着汚れと前記濁りとを判別する。
濁りは、水に浮く浮遊物に起因するものであって、赤系の色として検出される。付着汚れは、壁に付着するカビ等に起因するものであって、緑系の色として検出される。したがって、色相によって付着汚れと濁りとを区別できる。上記構成によれば、この事実を利用するため、簡単に付着汚れと濁りとを区別できる。
【００１１】
上記汚れ検出装置において、前記制御部は、前記付着汚れの進行度を判定するための第１閾値と、前記第１閾値よりも大きい第２閾値とを保持し、前記撮影画像において前記付着汚れと特定された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出し、前記付着汚れの進行度が第１閾値を超えるとき外部装置に報知し、前記撮影画像において濁りと判定された範囲の面積を濁りの進行度として算出し、前記濁りの進行度が前記第２閾値を超えるとき外部装置に報知する。
【００１２】
濁りは浮遊物に起因するため、付着汚れに比べて、対象物のトラブルへの影響は少ない。上記構成では、濁りの進行度に対する第２閾値が、付着汚れの進行度に対する第１閾値よりも大きい。このように、付着汚れに対する処理の実行条件と、濁りに対する処理の実行条件とを異ならせることにより、付着汚れや濁りに応じたタイミングで外部装置に付着汚れや濁りが閾値を超えたことを報知できる。
【００１３】
上記汚れ検出装置において、前記制御部は、前記付着汚れの進行度を判定するための第３閾値と、前記第３閾値よりも大きい第４閾値とを保持し、前記撮影画像において前記付着汚れと判別された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出し、前記付着汚れの進行度が第３閾値を超えるとき洗浄を行い、前記撮影画像において濁りと判別された範囲の面積を濁りの進行度として算出し、前記濁りの進行度が第４閾値を超えるとき洗浄を行う。
【００１４】
濁りは浮遊物に起因するため、付着汚れに比べて、対象物のトラブルへの影響は少ない。上記構成では、濁りの進行度に対する第４閾値が、付着汚れの進行度に対する第３閾値よりも大きい。このように、付着汚れに対する処理の実行条件と、濁りに対する処理の実行条件とを異ならせることにより、付着汚れや濁りに応じたタイミングで対象物の洗浄を行うことができる。
【００１５】
上記汚れ検出装置において、前記対象物は空気調和機のドレンパンである。
この構成によれば、対象物としてのドレンパンに対して、付着汚れおよび濁りを判別できる。
【００１６】
この課題を解決する空気調和システムは、上記のいずれかの汚れ検出装置を備える。この構成によれば、付着汚れおよび濁りを判別できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】空気調和機の正面図。
【図２】室内ユニットの内部構造の平面図。
【図３】室内ユニットの内部構造の側面図。
【図４】色相環において、付着汚れおよび濁りの範囲を示す図。
【図５】撮影画像を示す図。
【図６】マスクを示す図。
【図７】マスクが重ねられた撮影画像の図。
【図８】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。
【図９】テンプレートマスクとマスクとの関係を示す図。
【図１０】強調色に変換された撮影画像の図。
【図１１】汚れの変化を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本実施形態に係る汚れ検出装置１について説明する。
汚れ検出装置１は、対象物２に対して複数の汚れを検出する。本実施形態では、汚れ検出装置１は、対象物２の付着汚れおよび濁りを検出する。以下において付着汚れおよび濁りを区別しない場合、両者を総称して「汚れ」という。付着汚れは、対象物に付着した汚れを示す。濁りは、対象物の容器内の水の濁りを示す。
【００１９】
汚れ検出の対象物２の好適な例は、水を貯留する容器である。例えば、汚れ検出の対象物２は、空気調和機２０の室内ユニット２１のドレンパン２６、室外ユニットのドレンパン、および、除加湿水用タンクである。本実施形態では、汚れ検出装置１は、空気調和機２０の室内ユニット２１のドレンパン２６の汚れを検出する。本実施形態では、対象物２はドレンパン２６である。
【００２０】
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の撮影画像を処理する。制御部１０は、撮影画像に基づいて対象物の付着汚れおよび濁りを判別する。
【００２１】
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、計算部１２とを備える。計算部１２は、撮影画像４０に基づいて、対象物２の汚れについて、少なくとも付着汚れおよび濁りに判別する処理を行う。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。
【００２２】
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。
【００２３】
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、取得部１１に保持されている撮影画像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、取得部１１に保持されている識別情報、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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
図４を参照して、制御部１０の計算部１２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の汚れを種類毎に数値化する。具体的には、計算部１２は、後述の対象範囲４０ａにおいて、次の（Ａ）および（Ｂ）のいずれか一方に基づいて付着汚れと濁りとを判別する。
【００３６】
（Ａ）計算部１２は、撮影画像の変化に基づいて、付着汚れと濁りとを判別する。浮遊物は、例えば、粉塵、埃状のもの、菌を含む浮遊物、等であり、半透明であったり、不透明であったりする。ドレンパン２６内に水の流れがあるとき、浮遊物は水とともに移動する。一方、ドレンパン２６に付着する付着汚れは、水の流れがあっても移動しない。変色領域において、画像の変化がある部分は、濁りと特定でき、画像の変化がない部分は、付着汚れと特定できる。このように、画像変化に基づいて付着汚れと濁りとを判別できる。
【００３７】
一例では、制御部１０の計算部１２は、時刻が異なる複数の撮影画像４０について、対象範囲４０ａにおいてドレンパン２６の基準色と異なる変色領域を特定する。具体的には、計算部１２は、ドレンパン２６の基準色（例えば、白）を保持する。計算部１２は、撮影画像４０の対象範囲４０ａについて、基準色以外の領域を変色領域として特定する。次に、計算部１２は、複数の撮影画像４０の間で、変色領域内において浮遊物の移動に対応する浮遊物画像領域を濁りとして特定する。例えば、計算部１２は、変色領域を構成する画素の色相の変化を検出し、色相の変化のある領域を浮遊物画像領域として特定する。計算部１２は、変色領域において、浮遊物画像領域を濁り領域と特定し、変色領域において、浮遊物画像領域を濁り領域以外の領域を付着汚れ領域と特定する。
【００３８】
（Ｂ）計算部１２は、撮影画像の色相に基づいて、付着汚れと濁りとを判別する。ここで、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。
【００３９】
一例では、制御部１０の計算部１２は、撮影画像４０においてドレンパン２６の基準色と異なる変色領域を特定する。変色領域の特定は、上述した通りである。次に、計算部１２は、変色領域内で所定色相領域を特定する。具体的には、計算部１２は、変色領域において色相が３０以上６０以下の領域を特定する。計算部１２は、このように特定された所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいか否かを判定し、所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいとき、当該所定色相領域を付着汚れ領域と特定する。ここで、所定値は、付着汚れの最小面積を示す。付着汚れと同じ色相の領域であっても、所定値よりも小さい領域は、浮遊している場合もあるため、本実施形態では、当該所定色相領域であって所定値よりも小さい領域は、付着汚れに分類されない。計算部１２は、変色領域において付着汚れ以外の領域を濁り領域と特定する。
【００４０】
撮影画像４０の色相は、次のようにして求められる。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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
図１０を参照して、表示用の撮影画像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。
【００４６】
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、生の撮影画像４０とともに、または、生の撮影画像４０に代えて、強調色に変換された強調画像４４を表示する。
【００４７】
好ましくは、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、時刻が異なる複数の撮影画像４０に基づいて検出された浮遊物画像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が重ねられた複数の撮影画像４０に基づいて、対象範囲４０ａにおいて変色領域および浮遊物画像領域を特定する。変色領域および浮遊物画像領域の特定は、上述したとおりである。計算部１２は、変色領域から浮遊物画像領域を除いた領域を、付着汚れとして特定し、浮遊物画像領域を濁りとして特定する。計算部１２は、付着汚れの面積を算出する場合、付着汚れとして特定された領域の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、濁りとして特定された浮遊物画像領域の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。
【００４８】
（ｂ）第２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、付着汚れの進行度を算出し、付着汚れの進行度に基づいて濁り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が重ねられた複数の撮影画像４０に基づいて、対象範囲４０ａにおいて変色領域を特定する。変色領域の特定は、上述したとおりである。計算部１２は、変色領域において、所定色相範囲内にある領域として色相が３０以上６０以下である領域を特定する。所定色相範囲内にある領域は、多くの場合、撮影画像４０において分散されているため、計算部１２は、色相が３０以上６０以下である領域として特定された、個々の領域について面積を求め、面積が所定値よりも大きいものについて、個々の付着汚れの領域と特定する。そして、計算部１２は、個々の付着汚れの領域の面積の総和を付着汚れの領域の面積として算出する。計算部１２は、個々の付着汚れの面積を算出する場合、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、変色領域から付着汚れの領域（個々の付着汚れの全ての領域）を除いた領域を、濁りの領域と特定し、濁りの領域の面積を求める。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。
【００４９】
（ｃ）第３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、付着汚れおよび濁り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。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。
【００５０】
図１１を参照して、ドレンパン２６の付着汚れの変化について説明する。
ドレンパン２６の付着汚れは、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。ドレンパン２６の濁りは、水の流れによって変わるため、周期的な変化は存在しない。ドレンパン２６の内部を検査することは容易ではないことから、汚れおよび濁りに関して次のように報知を行うことまたは洗浄を行うことが好ましい。
【００５１】
計算部１２は、付着汚れの進行度を判定するための第１閾値と、濁りの進行度を判定するための第２閾値とを保持する。第２閾値は、第１閾値よりも大きい。計算部１２は、撮影画像４０において付着汚れと特定された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出する。計算部１２は、付着汚れの進行度が第１閾値を超えるとき外部装置１６に報知する。報知内容は、付着汚れの進行度が第１閾値を超えたことであり、好ましくは、メンテナンスの必要性の知らせを含む。計算部１２は、撮影画像４０において濁りと判定された範囲の面積を濁りの進行度として算出する。計算部１２は、濁りの進行度が第２閾値を超えるとき外部装置１６に報知する。報知内容は、濁りの進行度が第２閾値を超えたことであり、好ましくは、メンテナンスの必要性の知らせを含む。
【００５２】
さらに、好ましくは、計算部１２は、付着汚れの進行度を判定するための第３閾値と、濁りの進行度を判定するための第４閾値とを保持する。第４閾値は、第３値よりも大きい。計算部１２は、撮影画像４０において付着汚れと判別された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出する。計算部１２は、付着汚れの進行度が第３閾値を超えるとき洗浄を行う。洗浄の一例では、熱交換器２３が結露するように熱交換器２３を冷却することによって、ドレンパン２６に水を流す。計算部１２は、撮影画像４０において濁りと判別された範囲の面積を濁りの進行度として算出する。計算部１２は、濁りの進行度が第４閾値を超えるとき洗浄を行う。洗浄の一例では、熱交換器２３が結露するように熱交換器２３を冷却することによって、ドレンパン２６に水を流す。
【００５３】
好ましくは、計算部１２は、報知事項とともに、汚れの検査の対象物２の情報を外部装置１６に報知する。本実施形態では、計算部１２は、汚れに関する内容と、空気調和機２０の識別情報、位置情報、および用途情報とを外部装置１６に報知する。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。
【００５４】
外部装置１６は、例えば、ネットワークＮに接続可能な利用者端末である。利用者端末は、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。
【００５５】
本実施形態の作用を説明する。
付着汚れは、壁から剥がれる虞があり、ドレンポンプ２７の詰まりの要因となる。水の濁りは、ドレンポンプ２７の動作を阻害する虞がある。付着汚れも水の濁りも、故障の要因である。付着汚れは固形物であるから、付着汚れは、故障を発生させ易い。水の濁りは、水に浮遊する小さい物質に因るものであるから、濁りは、故障を発生させ難い。このように、付着汚れと濁りとは、装置に対して与える影響が異なる。本技術では、汚れ検出装置１は、付着汚れと濁りとを判別する。さらに、汚れ検出装置１は、付着汚れおよび濁りのそれぞれについて、利用者が使う外部装置１６に情報を提供する。これによって、対象物２のメンテナンスの必要性について利用者に適切なタイミングで喚起できる。
【００５６】
本実施形態の効果を説明する。
（１）汚れ検出装置１の制御部１０は、撮影画像４０に基づいて、対象物２の汚れについて、少なくとも付着汚れおよび濁りに判別する処理を行う。この構成によれば、付着汚れおよび濁りを判別できる。
【００５７】
（２）制御部１０は、時刻が異なる複数の撮影画像４０について対象物２の基準色と異なる変色領域を特定し、複数の撮影画像４０の間で、変色領域内において浮遊物の移動に対応する浮遊物画像領域を濁りとして特定する。
【００５８】
濁りは流動するため、時間の経過によって浮遊物（例えば、浮遊物または粒体）が移動する。変色領域において浮遊物画像が検出される領域は、濁りの領域と特定できる。上記構成は、このような技術事項に基づいて濁りを特定するため、精確に、濁りを検出できる。
【００５９】
（３）一例では、制御部１０は、撮影画像４０において対象物２の基準色と異なる変色領域を特定し、変色領域内で所定色相領域を特定し、所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいとき前記付着汚れとして特定し、変色領域において前記付着汚れとして特定された領域以外の領域を濁りとして特定する。
【００６０】
付着汚れは、目視可能な大きさを有することから、撮影画像において所定色相を有する所定色相領域の大きさが所定値よりも大きいとき、所定色相領域を付着汚れと特定できる。変色領域において付着汚れ部分以外のところは、濁りと特定できる。上記構成は、このような技術事項に基づいて付着汚れおよび濁りを特定するため、精確に、付着汚れと濁りとを検出できる。
【００６１】
（４）他の例では、制御部１０は、撮影画像４０において各画素の色相に基づいて付着汚れと濁りとを判別する。
濁りは、水に浮く浮遊物に起因するものであって、赤系の色として検出される。付着汚れは、壁に付着するカビ等に起因するものであって、緑系の色として検出される。したがって、色相によって付着汚れと濁りとを区別できる。上記構成によれば、この事実を利用するため、簡単に付着汚れと濁りとを区別できる。
【００６２】
（５）好ましくは、制御部１０は、付着汚れの進行度を判定するための第１閾値と、第１閾値よりも大きい第２閾値とを保持する。制御部１０は、撮影画像４０において付着汚れと特定された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出し、付着汚れの進行度が第１閾値を超えるとき外部装置に報知する。また、制御部１０は、撮影画像４０において濁りと判定された範囲の面積を濁りの進行度として算出し、濁りの進行度が第２閾値を超えるとき外部装置１６に報知する。
【００６３】
濁りは浮遊物に起因するため、付着汚れに比べて、対象物のトラブルへの影響は少ない。上記構成では、濁りの進行度に対する第２閾値が、付着汚れの進行度に対する第１閾値よりも大きい。このように、付着汚れに対する処理の実行条件と、濁りに対する処理の実行条件とを異ならせることにより、付着汚れや濁りに応じたタイミングで外部装置に付着汚れや濁りが閾値を超えたことを報知できる。
【００６４】
（６）好ましくは、制御部１０は、付着汚れの進行度を判定するための第３閾値と、第３閾値よりも大きい第４閾値とを保持する。制御部１０は、撮影画像４０において付着汚れと判別された範囲の面積を付着汚れの進行度として算出し、付着汚れの進行度が第３閾値を超えるとき洗浄を行う。また、制御部１０は、撮影画像４０において濁りと判別された範囲の面積を濁りの進行度として算出し、濁りの進行度が第４閾値を超えるとき洗浄を行う。
【００６５】
濁りは浮遊物に起因するため、付着汚れに比べて、対象物のトラブルへの影響は少ない。上記構成では、濁りの進行度に対する第４閾値が、付着汚れの進行度に対する第３閾値よりも大きい。このように、付着汚れに対する処理の実行条件と、濁りに対する処理の実行条件とを異ならせることにより、付着汚れや濁りに応じたタイミングで対象物の洗浄を行うことができる。
【００６６】
（７）汚れ検出装置１において、対象物２の一例は空気調和機２０のドレンパン２６である。この構成によれば、対象物２としてのドレンパン２６に対して、付着汚れおよび濁りを判別できる。
【００６７】
（８）空気調和システムＳは、汚れ検出装置１を備える。この空気調和システムＳによれば、付着汚れおよび濁りを判別できる。汚れ検出装置１は、取得部１１と計算部１２とを含む。取得部１１と計算部１２とは、ネットワークＮにおいて取得部１１と計算部１２とが分散するように、配置されてもよい。
【００６８】
＜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。
【００６９】
・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に出力する。
【００７０】
・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、外部装置１６（例えば、利用者端末）と通信してもよい。
【００７１】
・汚れ検出装置１の計算部１２は、外部装置１６（例えば、利用者端末）に設けられてもよい。計算部１２は、外部装置１６にインストールされるアプリケーションと、外部装置１６内の計算回路とによって構成され得る。
【００７２】
・汚れ検出装置１の取得部１１および計算部１２は、外部装置１６（例えば、利用者端末）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。
【００７３】
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。
【符号の説明】
【００７４】
Ｓ  空気調和システム
Ａ  閾値
１  汚れ検出装置
２  対象物
１０  制御部
１６  外部装置
２０  空気調和機
２３  熱交換器
２６  ドレンパン
４０  撮影画像
４０ａ  対象範囲
【図１】
2020139794.tif 000003
【図２】
2020139794.tif 000004
【図３】
2020139794.tif 000005
【図４】
2020139794.tif 000006
【図５】
2020139794.tif 000007
【図６】
2020139794.tif 000008
【図７】
2020139794.tif 000009
【図８】
2020139794.tif 000010
【図９】
2020139794.tif 000011
【図１０】
2020139794.tif 000012
【図１１】
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