(57)【要約】洗浄溶液中又はその他の汚れを含む液体媒質中の汚れを測定する方法であって、  ｊ）汚れを含む液体媒質に、複数のファジー相関ルールによる汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が、異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する汚れ検出工程、  ｋ）実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報を含むアルゴリズムデータセットに基づいて定義されたモデルアルゴリズムに、各検出手段の汚れパラメータ測定値を入力データとして入力し、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するようにモデルアルゴリズムが機能するデータ処理工程、及び  ｌ）予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する伝達工程を含む方法。  また、本発明は、汚れた物品の汚れの程度を測定する方法、及び洗浄溶液中又はその他の液体媒質中で汚れた物品を洗浄する方法にも関する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
洗浄溶液中又はその他の汚れを含む液体媒質中の汚れを測定する方法であって、前記方法が、
ａ）前記汚れを含む液体媒質に、複数のファジー相関ルールによる汚れ検出手段を適用する工程であり、これらの各手段が、異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する汚れ検出工程、
ｂ）各検出手段の前記汚れパラメータ測定値を、実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報を含むアルゴリズムデータセットに基づいて定義されたモデルアルゴリズムに入力データとして入力し、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するようにモデルアルゴリズムが機能するデータ処理工程、及び
ｃ）前記予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する伝達工程を含む、方法。
【請求項２】
汚れた物品の汚れの程度を測定する方法であって、前記方法が
ａ）汚れた物品を液体媒質と接触させ、汚れた物品から汚れを除去し始める湿潤工程、
ｂ）前記汚れを含む液体媒質に複数の汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する汚れ検出工程、
ｃ）各検出手段の前記汚れパラメータ測定値を、実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報を含むアルゴリズムデータセットに基づいて定義されたモデルアルゴリズムに入力データとして入力し、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するようにモデルアルゴリズムが機能するデータ処理工程、及び
ｄ）前記予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する伝達工程を含む、方法。
【請求項３】
汚れの除去開始後、前記汚れを含む液体媒質が定常状態又は事前に定義されたその他の状態に達するまで、前記汚れ検出工程を複数の間隔を置いて繰り返し、その際、前記の事前に定義された状態に従って開発されたアルゴリズムデータセットに基づいてモデルアルゴリズムを定義し、前記の事前に定義した状態に外挿される予測汚れデータとその信頼レベルを算出するようにモデルアルゴリズムを機能させる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
汚れた物品を洗浄溶液又はその他の液体媒質中で洗浄する方法であって、前記方法が、
ａ）汚れた物品を液体媒質と接触させ、汚れた物品から汚れを除去し始める湿潤工程、
ｂ）前記汚れを含む液体媒質に複数の汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が、異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する汚れ検出工程、
ｃ）各検出手段の前記汚れパラメータ測定値を、実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報を含むアルゴリズムデータセットに基づいて定義されたモデルアルゴリズムに入力データとして入力し、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するようにモデルアルゴリズムが機能するデータ処理工程、
ｄ）前記予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する伝達工程、及び
ｅ）物品を処理する前に、前記予測汚れデータに基づいて洗剤製品の種類又は量を１つ以上決定し、その洗剤製品を使用して汚れた物品を処理する洗浄工程を含む、方法。
【請求項５】
前記アルゴリズムデータセットが、更に製品特有の推奨使用データを含み、予測汚れデータ及び／又は最適な製品の使用データを算出するように前記モデルアルゴリズムが機能する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記液体媒質が、水、有機溶媒、シリコン溶媒、塩素系溶剤、及びこれらの混合物から選択される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記湿潤又は事前湿潤液体媒質が、界面活性剤又は乳化剤などの、センサーに見合う量の汚れ検出促進剤を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記汚れを含む液体媒質に複数のファジー相関ルールによる汚れ検出手段を適用する方法であって、その手段が、約０．０５〜約０．９５、好ましくは約０．１〜約０．８５、更に好ましくは約０．１５〜約０．７５の範囲内の１つ以上のペアワイズ相関係数を有する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
脂肪性もしくは油脂性の汚れ、粒子状の汚れ、酵素感受性の汚れ、漂白可能な汚れ、焦げ付き及び焼き付き汚れなどを含む異なる種類の汚れが混じった不均質な混合物、又は体の汚れ、煤煙や草木などから生じる環境的な汚れ、食品の染みなどを含む偶発的な汚れ、化粧品やヘアケア製品などから生じる付着汚れ、調理による汚れなどを含む異なるカテゴリーから生じる汚れの混合物に適した複数の汚れセンサーを使用して、モデルアルゴリズムを構築する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記汚れパラメータが、濁度、伝導率、ｐＨ、表面張力、屈折率、イオン強度、熱容量、粘度率、熱伝導率、膨張係数、双極子モーメント、吸着性、密度、疎水性、光学密度、浸透性、光学活性、水の硬度、及びこれらの組み合わせから選択される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記汚れパラメータが、濁度と伝導率との組み合わせを有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記モデルアルゴリズムが、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー論理モデル、ニューラルネットワークモデル、ニューロ−ファジーネットワークモデル、又は基本ベクトルモデルである、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記モデルアルゴリズムが、既知の汚れ濃度レベルに対する実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ情報に関する１つ以上の回帰方程式、各汚れ検出手段につき少なくとも１つの回帰方程式、に基づいて定義された回帰モデルであり、回帰係数及び確立分布関数の最適な概算値を算出する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
汚れ濃度に対する汚れパラメータの前記１つ以上の回帰方程式が、一次方程式であるか、又は適切な変換式によって一次方程式にすることができ、約６０％未満、好ましくは約４０％未満の回帰係数の標準偏差を有する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記モデルアルゴリズムを、少なくとも部分的に１つ以上の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータデータセット（ｐ、ｑなど）、各検出手段につき少なくとも１つのデータセット、に基づいて定義し、これらの汚れパラメータデータセットを、汚れのない状態における測定値（ｐ０、ｑ０など）で相殺することにより変換して、相殺汚れパラメータデータセット（（ｐ−ｐ０）、（ｑ−ｑ０）など）を提供する、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記汚れパラメータデータセットを更に、相殺汚れパラメータデータセット（（ｐ−ｐ０）など）を相殺汚れパラメータデータセット中の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ測定値の最大値（ｐｍａｘなど）で正規化することにより変換して、正規化汚れパラメータデータセット（ｐｎ、ｑｎなど）を提供し、その際、ｐｎ＝（ｐ−ｐ０）／ｐｍａｘであり、ｐｍａｘは相殺汚れパラメータデータセットにおける（ｐ−ｐ０）の上部ｎパーセンタイル値であり、ｎは約８０〜約９９、好ましくは約９０〜約９８、更に好ましくは約９５である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記データ処理工程が、特定の検出手段又は各検出手段の汚れパラメータ測定値（ｐｊ、ｑｊなど）を汚れのない状態における液体媒質の測定値（ｐｊ０、ｑｊ０など）で相殺することにより変換する工程を含み、相殺汚れパラメータ測定値（（ｐｊ−ｐｊ０）、（ｑｊ−ｑｊ０）など）を提供する、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記汚れパラメータ測定値を更に、相殺汚れパラメータ測定値（ｐｊ−ｐｊ０）など）を相殺汚れパラメータデータセット中の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ測定値の最大値（ｐｍａｘ）で正規化することにより変換して、正規化汚れパラメータ測定値（ｐｊｎ、ｑｊｎなど）を提供する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記モデルアルゴリズムが線形回帰モデルであり、１）汚れパラメータの入力データ、汚れ濃度対汚れパラメータの回帰係数（ｍｐ）、及びアルゴリズムデータセット中の汚れ濃度の最大値（ｓｍａｘ）、その際、ｓｍａｘは、アルゴリズムデータセットにおける汚れ濃度の上部ｎパーセンタイル値であり、ｎは約８０〜約９９、好ましくは約９０〜約９８、更に好ましくは約９５であり、及び／又は、２）正規化回帰係数（ｍｐｎ）、ｐｍａｘ、及び正規化汚れパラメータ測定値（ｐｊｎ）に基づいて予測汚れ確率分布を作成し、予測汚れ確率分布が各汚れパラメータに関する項の合計又は加重合計である、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
更に、前記液体媒質中の汚れが、特定の汚れ検出手段又は各汚れ検出手段の予測汚れ確率分布に基づく複数の異なる汚れカテゴリー幅の中から最適なカテゴリー幅に指定される汚れカテゴリー判定工程を含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記複数の異なる汚れカテゴリー幅が、前記アルゴリズムデータセット中の汚れ濃度の最大値（ｓｍａｘ）と製品特有の推奨使用データとに基づいて定義される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記最適な汚れカテゴリー幅が、１）各汚れ検出手段の予測汚れ確率分布（Ｓｐ、ｊ、Ｓｑ、ｊなど）と正規化汚れカテゴリー幅（ｓμｎ）、及び／又は、２）各汚れ検出手段の正規化予測汚れ確率分布（Ｓｐ、ｊｎ、Ｓｑ、ｊｎなど）と正規化パラメータの形式で表される汚れカテゴリー幅（ｓｐ、μｎ、ｓｑ、μｎなど）の間で重なり合う１つ以上の関数に基づいて指定され、最適な汚れカテゴリーが各汚れパラメータについて重なり合う関数の合計又は加重合計である、請求項２０又は２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記モデルアルゴリズムが基本ベクトルモデルであり、前記予測汚れデータが、それぞれ汚れ検出手段に関連した汚れ部分の一次結合として表されると同時に、標準モデル汚れを参照することによって定義され、その汚れ部分が、洗浄溶液中又はその他の液体媒質中の汚れ部分の測定濃度を含む１つ以上の加重要素（κｐ、ｊ）に応じて相対比で結合される、請求項１２に記載の方法。
【請求項２４】
汚れ部分の一次結合によって予測汚れデータを表す方法であって、その汚れ部分が、洗浄溶液中又はその他の液体媒質中の伝導率に基づくセンサーに関連する一部分（ｃ−汚れ）と濁度に基づくセンサーに関連する一部分（ｔ−汚れ）の測定濃度に応じた加重要素を有する、ｃ−汚れ（κｃ、ｊ）とｔ−汚れ（κｔ、ｊ）とを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
洗浄又は洗濯プロセスを制御するために、１つ以上のκｃ、ｊ、κｔ、ｊ、κｃ、ｊ：κｔ、ｊ、Ｔ／Ｃ、又はその他の濁度／伝導率の比例関係に基づく関数に従って、１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する工程を含む方法であって、その際、Ｔは、濁度に基づくセンサーの相殺汚れパラメータ測定値（ｔｊ−ｔｊ０）であり、Ｃは伝導率に基づくセンサーの相殺汚れパラメータ測定値（ｃｊ−ｃｊ０）である、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
汚れた物品の汚れの程度を測定する方法、又は洗浄溶液又はその他の液体媒質中で汚れた物品を洗浄する方法であって、前記方法が、
ａ）汚れた物品を液体媒質に接触させ、汚れた物品から汚れを除去し始める湿潤工程、
ｂ）汚れを含む液体媒質に、少なくとも伝導率に基づくセンサー及び濁度に基づくセンサーを含む複数の汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が、異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する汚れ検出工程、
ｃ）各検出手段の汚れパラメータ測定値を、モデルアルゴリズムに入力データとして入力し、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するようにモデルアルゴリズムが機能するデータ処理工程、
ｄ）予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する伝達工程、及び任意選択的に、
物品を処理する前に、予測汚れデータに基づいて洗剤製品の種類又は量を１つ以上決定し、その洗剤製品を使用して汚れた物品を処理する洗浄工程を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、洗浄溶液中又はその他の汚れを含む液体媒質中の汚れを測定する方法に関する。また、本発明は、汚れた物品の汚れの程度を測定する方法、及び洗浄溶液中又はその他の液体媒質中で汚れた物品を洗浄する方法にも関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、「スマート」機器と言われる分野で重要な動きが起こっている。このスマート機器とは、プロセス又は環境条件に反応する検出システムを１つ以上組み込んで、モデルアルゴリズムの制御下で機器を操作することにより、手動機能の一部を自動化したり、エネルギーを削減して環境への影響を減らしたり、機器又は付属製品の使いやすさと性能を最適化したり、いくつかの新しい機器機能を提供したりする家庭電化製品などの機器である。
【０００３】
スマート機器技術は、家庭用、業務用を問わず、自動洗濯機、ドライクリーニング機、食器洗い機などの洗浄機器の分野で特に利用されている。今日使用されている一般的なセンサーとしては、衣類洗濯機の水位センサー、自動乾燥機の制御用湿度センサー、温度センサー、洗浄液の汚れを検出するための濁度及びその他の光センサー、水の硬度検出用又は使用製品の種類判定用伝導率センサー、食器洗い機のスプレーアームの位置などに利用される位置センサー、衣類ドラムの回転速度を判定する速度センサー、洗濯量や衣類の種類の検出に使用されるトルク、慣性、及び水分吸収センサー、及び洗濯機のバランス不良により発生する振動を検出する加速度計が挙げられる。
【０００４】
基材汚れのレベルと組成物を正確且つ確実に判断することは、最適な洗浄性能、仕上げ性能、及び布地ケア性能を達成するために正しい製品使用を決定するという観点から特に重要である。消費者の多くは、汚れた物品の見た目、特に洗濯物の染みの程度に基づいて適当な用量を決定すると考えられる。しかし、見た目の判断は汚れの程度について間違った印象を与えることが多い。染みは見た目に強い印象を与えることがあるが、実際の汚れの量はわずかなことがある。一方で、一般的な体の汚れの多くは見た目には分かりにくい。消費者は汚れはよく見えるが汚れの少ない場合には製品を入れすぎてしまい、汚れは見えにくいが汚れの多い場合には製品を少なく入れてしまうことが多い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、最適な製品使用レベルを決定するために、汚れを含む液体媒質中の汚れの量の堅実且つ正確な測定値、又は汚れた物品の汚れの量の正確な予測値を算出できるモデルアルゴリズムを開発する必要がある。しかし、汚れのレベルと組成物は、その原因や複雑さが異なる場合があるため、正確に測定することが難しい。汚れは、物理的、化学的、及び生物学的特性が異なる多数の成分から構成される不均質な物質であるので、現在、汚れを直接測定できる唯一のパラメータは存在しない。例えば、汚れの測定に濁度を使用すると、濁度には、汚れの１つの態様しか反映されないので、不確実で不正確な汚れの量が検出される可能性がある。更に、汚れを含むシステムの特性や環境的履歴（水源、水質、硬度、基材量など）が測定方法に影響を与えて、実際には雑音が増加して信号対雑音比が低下することから、汚れの予測の正確性が低下することがある。
【０００６】
別の観点の問題は、洗浄操作や洗剤製品の投入前に基材の汚れの量を正確に予測することである。一般に、濁度センサーの信号による定常状態の飽和値と、濁度信号が洗浄開始時の初期状態から飽和値に達するまでの時間から、衣類の絶対的な汚れレベルが決定される。しかし、定常状態の飽和値に達するにはかなり時間がかかることがあるため、定常状態に達する前や洗浄液に洗剤又は補助製品を投入する前に最適な製品使用を決定できる動的プロセスによって、予測汚れレベルを決定することは明らかに有益であると考えられる。
【０００７】
従って、本発明は、汚れを含む液体媒質中の汚れの量を測定するために、また最適な製品使用レベルとその他の用量関連制御パラメータの予測に使用する汚れた物品の汚れの量を概算するために、汚れセンサーに基づくモデルアルゴリズム技術を使用した優れた方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、一般に洗浄溶液中又はその他の汚れを含む液体媒質中の汚れを測定する方法、汚れた物品の汚れの程度を測定する方法、及び洗浄溶液中又はその他の液体媒質中で汚れた物品を洗浄する方法に関する。
【０００９】
発明の第一の観点では、本発明は、洗浄溶液中又はその他の汚れを含む液体媒質中の汚れを測定する方法に関するが、この方法には、汚れ検出工程、データ処理工程、及び伝達工程が含まれる。汚れ検出工程では、汚れを含む液体媒質に、１つ以上、好ましくは複数の汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が、異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する。汚れ検出手段は、異なる汚れの特性に反応するため、重なり合ってはいるがわずかに異なる汚れの「状態」、つまり本明細書で「ファジー相関」と呼ばれる状態を検出する。
【００１０】
次に、各検出手段の汚れパラメータ測定値を入力データとしてモデルアルゴリズムに入力して、データ処理工程を実施する。実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報を含むデータセット（本明細書では「アルゴリズムデータセット」と呼ぶ）に基づいて、モデルアルゴリズムを定義する。モデルアルゴリズムの機能は、既知の信頼レベル及び／又は優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出することである。
【００１１】
伝達工程では、予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する。
【００１２】
本発明は、汚れた物品の汚れの程度を測定する方法に関するが、この方法では、汚れた物品（この用語には洗濯物や食器洗い機にかける食器などの複数の汚れた物品が含まれる）を液体媒質と接触させ、汚れた物品から汚れを除去又は部分的に除去し始める湿潤工程を実施する。汚れ検出工程において、得られた汚れ含有液体媒質に、１つ以上、好ましくは複数の汚れ検出手段を適用すると、これらの各手段が、異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する。
【００１３】
本発明の特徴は、本明細書に記載する方法によって、平衡又は定常状態に達する前の汚れが部分的に除去された状態で、汚れた物品の汚れの程度を正確に予測できることである。この状況では、汚れの除去又は部分的な除去が開始された後、汚れを含む液体媒質が定常状態又はその他の事前に定義された状態に達するまで、汚れ検出工程を複数の間隔を置いて繰り返すことが好ましい。次に、データ処理工程において、事前に定義された状態に従って構築したアルゴリズムデータセットに基づいて定義したモデルアルゴリズムに、汚れパラメータ測定値の繰り返しデータを入力データとして入力し、事前定義された状態に外挿される予測汚れデータとその信頼レベルを作成するようにモデルアルゴリズムを機能させる。
【００１４】
物品の汚れを測定する好ましい実施形態では、汚れを含む液体媒質に、複数のファジー相関ルールによる汚れ検出手段を適用し、汚れの除去開始後、汚れを含む液体媒質が定常状態に達するまで、汚れ検出工程を複数の間隔を置いて繰り返す。この場合、モデルアルゴリズムの機能は、前記の事前に定義された状態に外挿される、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出することである。
【００１５】
本発明は、汚れた物品を洗浄溶液中又はその他の液体媒質中で洗浄する方法にも関する。好ましい観点では、この方法には、汚れた物品を液体媒質と接触するようにして、汚れた物品から汚れを除去又は部分的に除去し始める湿潤工程が含まれる。好ましくは、液体媒質は水性でも非水性でもよく、好ましい液体媒質としては、水、有機溶媒、シリコン溶媒、塩素系溶剤、及びこれらの混合物が挙げられる。洗浄に有効な量又は最適な量の洗剤で汚れた物品を処理する前に、湿潤工程を実施するのが好ましく、従って本明細書では、この工程を事前湿潤工程と呼ぶ場合がある。ただし、汚れ検出プロセスを促進するために、湿潤又は事前湿潤用液体媒質に、汚れ検出手段と適合性がある特定量の界面活性剤又は乳化剤が含まれ得ることが理解されるであろう。次に、汚れ検出工程において、汚れを含む液体媒質に、１つ以上の汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の汚れパラメータ測定値を算出する。その後、算出された汚れパラメータ測定値をモデルアルゴリズムに入力データとして入力し、予測汚れデータとその信頼レベルを作成するようにモデルアルゴリズムが機能し、予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する。
【００１６】
次に、汚れた物品を洗浄するのに有効な量の洗剤製品を１つ以上使用して、汚れた物品を洗浄工程で処理する。洗浄工程の用量関連制御パラメータ、つまり投入される製品の種類又は量などのパラメータは、予測汚れデータに基づいて、好ましくは処理前に決定する。その後、任意選択的に、１つ以上の仕上げ剤を使用して、仕上げ工程で物品を処理する。
【００１７】
更に、好ましい洗浄方法の実施形態では、汚れを含む液体媒質に、複数のファジー相関ルールによる汚れ検出手段を適用するが、これらの各手段は異なる汚れの物理化学的特性に反応し、モデルアルゴリズムが、これらの各汚れ検出手段の作成データに対応して優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するように機能する。また、汚れの除去を開始した後、洗浄に有効な量又は最適な量の洗剤で汚れた物品を処理する前に、汚れ検出工程を複数の間隔を置いて繰り返すのが好ましく、アルゴリズムデータセットには、事前に定義された状態、好ましくは定常状態で構築された汚れパラメータと汚れ濃度情報が含まれるが、モデルアルゴリズムは、前記の事前に定義された状態に外挿される予測汚れデータとその信頼レベルを作成するように機能する。
【００１８】
モデルアルゴリズムのアルゴリズムデータセットは、実験汚れパラメータ及び消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報に加えて、１つ以上の製品に特有の推奨使用データを含むことが好ましい。モデルアルゴリズムは、これらのデータに対して構築され、これらのデータに基づいて１つ以上の最適な用量関連パラメータ（最適な製品の使用方法など）及び／又は予測汚れデータを算出するように機能する。このようなモデルアルゴリズムは、本明細書では製品特有であるという。
【００１９】
「推奨使用データ」とは、製品の使用に関して製造業者から提供されるデータ又は指示（又はこれらに由来する１つ以上のパラメータ）を意味し、例えば、特定の汚れの量と水の硬度に対して、又は特定の洗浄物品の種類に対して推奨される製品の使用方法などが挙げられる。「最適な用量関連パラメータ」とは、特定の製品で操作するためのアルゴリズムモデルに最適な製品の種類、製品の使用方法、予測汚れデータなどの用量関連パラメータを意味する。「最適な製品使用データ」という用語も同様の意味で使用する。
【００２０】
本発明の方法に適用できる汚れの物理化学的特性や当該検出手段は広範囲に及ぶが、好ましい汚れパラメータとしては、濁度、伝導率、ｐＨ、表面張力、屈折率、イオン強度、熱容量、粘度率、熱伝導率、膨張係数、双極子モーメント、吸着性、密度、疎水性、光学密度、浸透性、光学活性、水の硬度、及びこれらの組み合わせが挙げられる。好適な検出手段の選択は、汚れの組成物や原因に大きく依存するものと考えられる。上述したように、汚れは、脂肪性又は油脂性の汚れ、粒子状の汚れ、酵素依存的な汚れ、漂白可能な汚れ、焦げ付き及び焼き付き汚れなどの汚れの種類を含む非常に不均質な混合物である。原因から見た汚れのカテゴリーも同様に異なることがあり、これには、体の汚れ、煤煙や草木などから生じる環境的な汚れ、食品の染みなどを含む偶発的な汚れ、化粧品やヘアケア製品などから生じる付着汚れ、調理による汚れなどが挙げられる。本明細書において非常に好ましく、広範囲の汚れの種類やカテゴリーに渡って有効なものは、濁度と伝導率の組み合わせである。ただし、特定の洗浄作業、汚れの種類、及び汚れのカテゴリーにおいて適切であれば、又は実際に濁度と伝導率以外の汚れパラメータの組み合わせが適当であれば、これらのパラメータは別の汚れパラメータのセンサーによって補足され得ることが理解されるであろう。しかし、検出手段は、汚れの異なる物理化学的態様に反応するという意味でファジー相関することが好ましく、これらの検出手段を組み合わせることで、優れた信頼性と正確性を有する洗浄溶液中、その他の液体媒質中、又は汚れた物品上の汚れの量の予測が可能であると考えられる。このため、センサーの組み合わせには、約０．０５〜約０．９５、好ましくは約０．１〜約０．８５、更に好ましくは約０．１５〜約０．７５の範囲内のペアワイズ相関係数が１つ以上含まれるのが好ましいであろう。ただし、本発明の基本ベクトルモデルの実施形態では、ペアワイズ相関係数は、好ましくは約０．５未満、更に好ましくは約０．３未満であり、約０．０５程度であっても、又は０（つまり、全く相関しない）であってもよい。
【００２１】
本発明の好ましい観点に従って、汚れた物品の汚れの程度を測定する方法、又は汚れた物品を洗浄溶液中又はその他の液体媒質中で洗浄する方法を提供するが、この方法は、
ａ）汚れた物品を液体媒質と接触させ、汚れた物品から汚れを除去し始める湿潤工程、
ｂ）汚れを含む液体媒質に、少なくとも伝導率に基づくセンサー及び濁度に基づくセンサーを含む複数の汚れ検出手段を適用し、これらの各手段が異なる汚れの物理化学的特性に反応して、１つ以上の当該汚れパラメータ測定値を算出する汚れ検出工程、
ｃ）各検出手段の汚れパラメータ測定値を、モデルアルゴリズムに入力データとして入力し、優れた信頼レベルを有する予測汚れデータを算出するようにモデルアルゴリズムが機能するデータ処理工程、
ｄ）予測汚れデータに基づく１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する伝達工程、及び任意選択的に
ｅ）物品を処理する前に、予測汚れデータに基づいて洗剤製品の種類又は量を１つ以上決定し、これらの洗剤製品を使用して汚れた物品を処理する洗浄工程を含む。
【００２２】
本発明に従って適用されるモデルアルゴリズムは、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー論理モデル、ニューラルネットワークモデル、ニューロ−ファジーネットワークモデル、基本ベクトルモデル、又はその他の既知のアルゴリズムモデルであり得る。ただし、ある実施形態では、アルゴリズムは、既知の汚れ濃度レベルに対する実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ情報に関する１つ以上の回帰方程式に基づいて定義された回帰モデルであり、回帰係数及び当該確立分布関数の最適な概算値を算出する。最も好ましいのは線形回帰モデル法であり、その際、汚れ濃度に対する汚れパラメータの回帰方程式の１つ以上は一次方程式であるか、又は適切な変換式で一次方程式にすることができる。回帰係数の標準偏差は、好ましくは約６０％未満、更に好ましくは約４０％未満であり、この目標値は、適切なスクリーニングと汚れ検出手段の選択とにより達成することができる。また、本明細書で非常に好ましいのは、いわゆる基本ベクトルモデルであるが、このモデルについては以下に詳細に記載する。
【００２３】
アルゴリズムには、デフォルトとして、通常、適切な室内実験で事前に構築された汚れパラメータ及び濃度情報が含まれる。これには、例えば、湿潤工程において平衡もしくは定常状態の達成に相当する状態、又は定義された抽出時間（５〜１５分など）もしくは定義された抽出汚れの量に相当する状態など、事前に定義された状態に従って、実際に消費者の洗濯物から洗濯機で汚れを抽出することなどが含まれるが、このような状態は、汚れ検出工程の必要性に応じて選択される。ただし、アルゴリズムデータセットは、インビボで作成された入出力データによって補足可能であり、本明細書では、このようなインビボデータを「消費者提供」と呼ぶ場合がある。この方法でデータセットを補足することは、境界条件を変更する場合、又は以下に詳細に説明するような別の方法でモデルアルゴリズムを再最適化する場合に有益である。あるいは、個々のユーザー又はユーザーグループに特有のモデルアルゴリズムを構築する場合に有益となり得る。
【００２４】
（モデルアルゴリズム）
本発明の方法に使用するのに好ましいモデルアルゴリズムについて、以下に説明する。アルゴリズムでは、事前に定義された状態に従って汚れを抽出して得られた汚れパラメータデータを使用するが、このデータを基礎として抽出汚れのデータを実験汚れパラメータ及び／又は消費者生成汚れパラメータ及び濃度情報のデータセットと比較し、最適な汚れカテゴリーと製品投入量を決定する。
【００２５】
（アルゴリズムデータセット）
好ましい実施形態では、アルゴリズムデータセットは、一般に各検出手段について汚れ濃度データセット（ｓ）と１つ以上の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータデータセット（ｐ、ｑなど）とを含む（本明細書では、小文字は予測された値に対して測定された値を示し、太字の強調表示はアルゴリズムデータセットを示すために使用される）。従って、ｐ、ｑ、ｓは大きさがｋのアルゴリズムデータセットを表し、各汚れ測定値（ｓｉ）について対応するパラメータ測定値（ｐｉ、ｑｉ）が存在する。言い換えれば、以下のようになる。
ｐ＝ｐ１、ｐ２、・・・ｐｉ、・・・ｐｋ
ｑ＝ｑ１、ｑ２、・・・ｑｉ、・・・ｑｋ
ｓ＝ｓ１、ｓ２、・・・ｓｉ、・・・ｓｋ
【００２６】
汚れのない状態における当該パラメータデータセット値は、本明細書ではｐ０、ｑ０のように記載される。これらの値は、いわゆる相殺汚れパラメータデータセットを定義するために順次使用される。
ｐ−ｐ０＝ｐ１−ｐ１０、ｐ２−ｐ２０、・・・ｐｉ−ｐｉ０、・・・ｐｋ−ｐｋ０
ｑ−ｑ０＝ｑ１−ｑ１０、ｑ２−ｑ２０、・・・ｑｉ−ｑｉ０、・・・ｑｋ−ｑｋ０
【００２７】
（正規化データセット）
本明細書におけるアルゴリズムデータセットは、正規化プロセスを経ることが好ましい。データは、実験によって定義されたデータセット又は事前に消費者が日常生活の中で経験したデータセットにおける、汚れパラメータ又は濃度の最大値に対して正規化されることによって、無次元式に変換される。正規化プロセスは、汚れがひどい状態において、より正確に汚れの予測を行うのに有益であることが本明細書において明らかになっている。
【００２８】
特に、相殺汚れパラメータデータセット中の汚れパラメータの最大値は、本明細書では（ｐ−ｐ０）ｍａｘ、（ｑ−ｑ０）ｍａｘのように表され、それぞれ省略されて、ｐｍａｘ、ｑｍａｘのように記載される。最大値（ｐｍａｘなど）は、当該相殺汚れパラメータデータセットにおける（ｐ−ｐ０）の上部ｎパーセンタイル値として定義されるが、その際、ｎは約８０〜約９９、好ましくは約９０〜約９８、最も好ましくは約９５である。
【００２９】
最大値（ｐｍａｘ、ｑｍａｘ）は、いわゆる正規化汚れパラメータデータセット（ｐｎ、ｑｎなど）を定義するために使用する。
ｐｎ＝（ｐ−ｐ０）／ｐｍａｘ＝（ｐ１−ｐ１０）／ｐｍａｘ、（ｐ２−ｐ２０）／ｐｍａｘ、・・・（ｐｉ−ｐｉ０）／ｐｍａｘ、・・・（ｐｋ−ｐｋ０）／ｐｍａｘ
ｑｎ＝（ｑ−ｑ０）／ｑｍａｘ＝（ｑ１−ｑ１０）／ｑｍａｘ、（ｑ２−ｑ２０）／ｑｍａｘ、・・・（ｑｉ−ｑｉ０）／ｑｍａｘ、・・・（ｑｋ−ｑｋ０）／ｑｍａｘ
【００３０】
同様に、アルゴリズムデータセット中の汚れ濃度の最大値（ｓｍａｘ）も、データセットにおける汚れ濃度の上部ｎパーセンタイル値として定義されるが、その際、ｎは約８０〜約９９、好ましくは約９０〜約９８、最も好ましくは約９５である。正規化汚れ濃度データセット（ｓｎ）は、次のように定義される。
ｓｎ＝ｓ／ｓｍａｘ＝ｓ１／ｓｍａｘ、ｓ２／ｓｍａｘ、・・・ｓｉ／ｓｍａｘ、・・・ｓｋ／ｓｍａｘ
【００３１】
ｐｍａｘ、ｑｍａｘ、ｓｍａｘなどの値は、本明細書において「境界条件」と呼ばれる場合がある。境界条件は、アルゴリズムが、任意の新規入力データを考慮して再最適化を要求するかどうかをテストするために、アルゴリズムを後で適用する役割を果たす。
【００３２】
（汚れカテゴリー幅）
多数の別個の汚れカテゴリー幅（ｓμ）と正規化汚れカテゴリー幅（ｓμｎ）は、次の式（式１）のように、データセット中の汚れ濃度の最大値（ｓmax）に基づいて定義される。
ｓμ＝ｓμｎ・ｓmax及びｓμｎ＝δμ（ｓｎ）
【００３３】
上記において、添え字μはカテゴリー幅の識別記号であり、δμ（ｓｎ）はμについて定義された正規化汚れ濃度の範囲内に１の値、範囲外に０の値を有する階段関数である。カテゴリー幅は、製造業者の製品特有の推奨使用データに基づいて定義するのが好ましい。例えば、軽い汚れ（Ｌ）、通常の汚れ（Ｎ）、ひどい汚れ（Ｈ）、及びかなりひどい汚れ（ＶＨ）に対応する４つの幅がある場合、μはこれらに応じて定義される。好ましくはこのとき、Ｌは正規化汚れ濃度範囲の０〜０．２５、Ｎは０．２５〜０．５、Ｈは０．５〜１．０、ＶＨは１．０〜に対応する。
【００３４】
（線形回帰モデル）
好ましい線形回帰アルゴリズムでは、汚れ濃度と汚れパラメータには次の式（式２）のような関係がある。
ｓ＝ｍｐ（ｐ−ｐ０）
ｓ＝ｍｑ（ｑ−ｑ０）
【００３５】
式中、ｍｐ及びｍｑはσｐ及びσｑの標準偏差を有する回帰係数である。
【００３６】
一方、正規化汚れ濃度と汚れパラメータには次の式（式３）のような関係がある。
ｓｎ＝ｍｐｎｐｎ
ｓｎ＝ｍｑｎｑｎ
【００３７】
式中、ｍｐｎ及びｍｑｎは、平均値が１であり、標準偏差が、非正規化方程式の標準偏差（σｐ及びσｑ）と等しい正規化方程式の回帰係数である。
【００３８】
線形回帰モデルを使用すると、汚れカテゴリー幅は、次の式（式４）のように、正規化パラメータ式（ｓｐ、μｎ、ｓｑ、μｎなど）でも表すことができる。
ｓｐ、μｎ＝ｓμ／（ｍｐ・ｐｍａｘ）
【００３９】
（アルゴリズム入力データ）
アルゴリズムデータセットの処理と同様に、当該汚れ濃度の値を算出するための汚れパラメータ測定データ（本明細書ではアルゴリズム入力データと呼ぶことがあり、ｐｊ、ｑｊのように記載される）は、汚れのない状態における液体媒質の当該測定値（ｐｊ０、ｑｊ０など）で相殺して、相殺汚れパラメータ測定値（（ｐｊ−ｐｊ０）、（ｑｊ−ｑｊ０）など）を算出する。正規化入力データ（ｐｊｎ、ｑｊｎ）も同様に（ｐｊ−ｐｊ０）／ｐｍａｘ、（ｑｊ−ｑｊ０）／ｑｍａｘとして定義される。
【００４０】
データが一貫して正規化パラメータの範囲外か範囲の下限にあるかどうかを確認するために、初期試験として、境界条件（ｐｍａｘ、ｑｍａｘなど）に対する正規化入力データをチェックする。データが範囲外か範囲の下限にある場合、新しい状態を反映するように境界条件を再計算する。
【００４１】
（予測汚れ確率分布）
アルゴリズム入力データ（ｐｊ、ｑｊなど）に対応する予測汚れ確率分布は、本明細書では大文字の変数（Ｓｐ、ｊ、Ｓｑ、ｊなど）によって表され、正規化予測汚れ確率分布は前記のように添字のｎを付けて示される。予測汚れ確率分布全体（Ｓｊｎ又はＳｊ）は、個々のパラメータ判定量の重量平均を計算して算出される。上記の式２及び３に対応して、予測汚れ確率分布は、２通りの方法で計算することができる。第１の方法は、ｍｐの分布とｓｍａｘに基づく（式５）。
Ｓｊｎ＝ΣｗｐＳｐ、ｊ／（ｓｍａｘ・Σｗｐ）＝［Σｗｐｍｐ（ｐｊ−ｐｊ０）］／（ｓｍａｘ・Σｗｐ）
【００４２】
第２の方法は、ｍｐｎの分布と正規化汚れパラメータ（実際にはｐｍａｘ）に基づく（式６）。
Ｓｊｎ＝ΣｗｐＳｐ、ｊｎ／Σｗｐ＝［Σｗｐｍｐｎｐｊｎ］／Σｗｐ
【００４３】
上記において、異なる汚れパラメータについて合計を求める。ｗｐは通常１を取る重量項である。式５及び６を両方とも実施し、結果を平均して最終結果を得ることが好ましい。
【００４４】
（最適な汚れカテゴリー）
最適な汚れカテゴリー全体は、本明細書ではＣｊとして表されるが、個々のカテゴリー幅の関数（Ｃμ、ｊ）を算出した後、カテゴリー幅の中から選択して決定する。Ｃμ、ｊは、各汚れパラメータの予測汚れ確率分布と汚れカテゴリー幅との間で重なり合う関数を算出した後、上記のように、個々のパラメータ判定量の重量平均を計算して決定される。また、Ｃμ、ｊは、上記のように２通りの方法を使用して決定することができるが、第１の方法は、ｍｐ、ｓｍａｘ、及びｓμｎに基づく。
Ｃμ、ｊ＝Σｗｐｆ（Ｓｐ、ｊ、ｓμｎ）／（ｓｍａｘ・Σｗｐ）
【００４５】
第２の方法は、ｍｐｎ、正規化汚れパラメータ（ｐｍａｘ）、及びｓｐ、μｎに基づく。
Ｃμ、ｊ＝Σｗｐｆ（Ｓｐ、ｊｎ、ｓｐ、μｎ）／Σｗｐ
【００４６】
本明細書では、最初の式を式７；次の式を式８と呼ぶ。式７及び式８を両方とも実施し、結果を平均して最終結果を得ることが好ましい。上記において、重なり合う関数（ｆ）は、予測汚れ確率関数と汚れカテゴリー幅との間で重なり合う程度に応じて、種々の汚れカテゴリー幅のそれぞれに対する汚れ確率分布を部分的に指定する関数が得られれば、いずれか都合のよい形態を取ることができる。その後、最大Ｃμ、ｊを有するカテゴリー幅を選択するか、又は基準に満たない場合には、次に大きいカテゴリー幅を選択して、個々の汚れカテゴリー幅の中で選択決定を行う。
【００４７】
（最適な製品投入量）
次に、最適な汚れカテゴリー、供給液の水の硬度、及び製造業者の推奨使用データに基づいて、最適な製品投入量を決定する。
【００４８】
（信頼値）
アルゴリズムの信頼値は、汚れデータ又は汚れカテゴリーの予測に関するアルゴリズムの成功度の基準であり、種々の方法で決定することができる。例えば、ある基準は、アルゴリズムデータセットに含まれない一連の試験サンプルについて実測値（ｓｊ）とアルゴリズムが予測した汚れレベル（ａｖ（Ｓｊ））との格差（Δ）である。好適な格差の基準には、例えば、Δの分散又は平均平方が含まれる。アルゴリズムは、単一のセンサーについての格差よりも複数のセンサーについての格差の方が有意に小さい場合に、優れた予測を行うと考えられる。
【００４９】
別の予測の基準は、予測汚れ確率分布と実測値又は分析により決定された汚れカテゴリー幅との重なり具合である。アルゴリズムは、単一のセンサーについての重なり具合よりも複数のセンサーについての重なり具合の方が有意に大きい場合に、優れた予測を行うと考えられる。
【００５０】
（基本ベクトルモデル）
基本ベクトルモデルは、伝導率に基づくセンサーと濁度に基づくセンサーのように比較的低い相関性（例えば、ペアワイズ相関係数が約０．５未満、好ましくは約０．３未満）を有する汚れセンサーの場合に、特に好適である。このような状況では、汚れ組成物は、「導電」汚れや「濁り」汚れなどの個々の汚れセンサーの種類にそれぞれ関連した汚れ部分（本明細書ではｐ−汚れ成分と呼ぶ場合がある）の一次結合として、かなり高い正確性と再現性を得ることができることが見出された。実際に、ｐ−汚れ成分は、汚れの「ベクトル空間」全体に渡る汚れの「基本集合」として機能する。このため、本明細書では、このモデルを「基本ベクトル」モデルと呼ぶ場合がある。異なる「純粋」なｐ−汚れの参照標準（例えば、導電汚れの場合は純塩化ナトリウムなど）を設定することにより、いずれかの所与の場合において、実際の汚れに、一定の割合で参照標準の汚れが「含まれる」と言えるように、各ｐ−汚れの参照標準の汚れパラメータと濃度の関係を決定することがある。次に、汚れた物品から得られた汚れ全体（事前の実験的又は消費者提供データから経験的に得られた情報）に対して抽出可能な異なるｐ−汚れ成分の平均量が分かると、モデルによって、ｐ−汚れ成分に関して抽出汚れの組成物を決定し、汚れ全体、汚れの組成物、及び最適な製品投入量と汚れた物品の洗濯又は洗浄操作条件について絶対的な概算値を算出することができる。
【００５１】
ＳｊＴが予測汚れ全体（絶対重量）を表し、Ｖが洗浄溶液の量を表し、εｐが汚れた物品の平均に対する抽出されたｐ−汚れ成分の部分（百分率／１００）（ｐ−汚れの抽出率）を表し、κｐ、ｊが抽出汚れ中のｐ−汚れ部分（百分率／１００）を表し、ｍｐ−汚れが１ｇ／Ｌのｐ−汚れの参照標準に対応する汚れパラメータを表すとき、予測汚れ全体は、式５に従って次の式（式９）のように定義される。
ＳｊＴ＝ΣＶ（ｗｐ／εｐκｐ、ｊ）Ｓｐ−汚れ、ｊ／Σｗｐ
【００５２】
式中、Ｓｐ−汚れ、ｊは抽出されたｐ−汚れの濃度であり、式５に従って次の式（式１０）のように定義される。
Ｓｐ−汚れ、ｊ＝ｍｐ−汚れ（ｐｊ−ｐｊ０）、など
【００５３】
式９及び式１０を合わせると、予測汚れ全体に関する次の式（式１１）が得られる。
ＳｊＴ＝ΣＶ（ｗｐ／εｐκｐ、ｊ）ｍｐ−汚れ（ｐｊ−ｐｊ０）／Σｗｐ
【００５４】
一方、抽出汚れ中のｐ−汚れ部分（κｐ、ｊ）は次の式（式１２）のように定義される。
κｐ、ｊ＝ｍｐ−汚れ（ｐｊ−ｐｊ０）／Σｍｐ−汚れ（ｐｊ−ｐｊ０）
【００５５】
式１１及び１２を計算すると、ｐ−汚れの参照標準における抽出汚れの組成物と同様に、予測汚れの合計が得られる。その後、再度、予測汚れ全体、供給液の水の硬度（伝導率から判定できる）、及び製造業者の推奨使用データに基づいて、最適な製品投入量を決定する。また、機器ディレクタ又はモジュールに発信される信号を使用した制御に、汚れの量と組成物に関する情報も使用することができる。その他の洗浄プロセスのパラメータには、ユーザーに提供される洗浄製品のカタログからの洗浄製品の選択、複数の洗浄製品の使用順序、１つ以上の製品を使用する場合の洗浄の持続時間、洗浄水の撹拌の温度又は強度、すすぎ回数などが含まれる。
【００５６】
モデルの信頼値は、例えば一連の試験サンプルについて、実測値と、アルゴリズムが予測した汚れレベルとの格差（Δ）を計算することにより、回帰モデルと同様の方法で決定することができる。好適な格差の基準には、例えばΔの分散又は平均平方が含まれる。アルゴリズムは、単一のセンサーについての格差よりも複数のセンサーについての格差の方が有意に小さい場合に、優れた予測を行うと考えられる。
【００５７】
（伝導率／濁度の基本ベクトルモデル）
本明細書に用いるのに特に好適な基本ベクトルモデルでは、汚れを検出して測定するために、伝導率に基づくセンサーと濁度に基づくセンサーとを組み合わせて使用する。この場合、（ｃｊ−ｃｊ０）及び（ｔj−ｔｊ０）で表される相殺汚れパラメータ測定値と、抽出汚れの組成物を指定する当該パラメータ（κｃ、ｊ及びκｔ、ｊ）とを使用して、導電汚れ部分（ｃ−汚れ）と濁り汚れ部分（ｔ−汚れ）との組み合わせとして汚れ組成物を表す（式１３及び１４参照）。
κｃ、ｊ＝ｍｃ−汚れ（ｃｊ−ｃｊ０）／［ｍｃ−汚れ（ｃｊ−ｃｊ０）＋ｍｔ−汚れ（ｔｊ−ｔｊ０）］
κｔ、ｊ＝ｍｔ−汚れ（ｔｊ−ｔｊ０）／［ｍｃ−汚れ（ｃｊ−ｃｊ０）＋ｍｔ−汚れ（ｔｊ−ｔｊ０）］
【００５８】
好適な伝導率に基づくセンサー及び濁度に基づくセンサーには、家庭用及び業務用家電製品、医療機器、又はその他の産業機器もしくは科学機器への使用が知られている、いずれかの市販センサーが含まれるが、好適な例には、伝導率センサーとしては、コールパルマー（Cole Palmer）電極８００−３２３−４３４０を有するオークトンシリーズ１００コンダクティビティ（Oakton Series 100 Conductivity）伝導率コントローラ、濁度センサーとしては、ハニーウェル（Honeywell）Ｘ１１３７４５−ＡＰもしくはＸ１１４３２５−ＡＰが挙げられる。伝導率センサーは、最適な製品投入量を決定するために必要な水の硬度の概算値を得るためにも使用する。好適な参照標準には、ｃ−汚れでは１ｇ／Ｌの純塩化ナトリウム水溶液、ｔ−汚れでは１ｇ／Ｌのデンプンの水分散液が含まれる。あるいは、参照標準は、消費者提供の汚れた物品の代表母集団から汚れ全体を抽出し、好適な溶媒又は一連の溶媒（水、エタノール、ヘキサノールなど）を使用して、汚れ全体をｔ−汚れ部分とｃ−汚れ部分とに分離させ、これらの部分を１重量％の水に溶解又は分散させることにより算出することができる。この方法では、参照標準は、製造業者が推奨使用データを開発してきた汚れた物品の全母集団の代表として算出することができる。
【００５９】
κｔ、ｊ：κｃ、ｊ比（及び比例係数の大きさだけが異なる（ｔｊ−ｔｊ０）：（ｃｊ−ｃｊ０）比、本明細書ではＴ／Ｃ比と呼ぶ）は、汚れや染みの種類の性質や原因（地理的な原因を含む）に敏感に反応することが知られており、そのため、汚れや染みの各種類は平均したκｔ、ｊ：κｃ、ｊ比又はＴ/Ｃ比に基づく特徴的な「指紋」スペクトルを有すると言える。κｔ、ｊ：κｃ、ｊ比もしくはＴ／Ｃ比（又は一般に測定された濁度や伝導率の比例データに基づく関数）の測定値を、実験的もしくは消費者提供比例データのデータセットと比較することにより、機器ディレクタもしくはモジュールに発信される信号を使用した制御に予測汚れデータを使用することができる。種々の洗浄プロセスのパラメータには、最適な製品投入量の情報、ユーザーに提供される洗浄製品のカタログからの洗浄製品の選択、複数の洗浄製品の使用順序及び／又は相対的な量、１つ以上の製品を使用する場合の洗浄の持続時間、洗浄水の撹拌の温度又は強度、すすぎ回数などが含まれる。
【００６０】
上記の点から、本明細書に用いるのに好ましいモデルアルゴリズムは、次の機能を１つ以上、好ましくは２つ以上、更に好ましくは３つ以上有することを特徴とすることができる。
【００６１】
ａ）約０．０５〜約０．９５、好ましくは約０．１〜約０．８５、更に好ましくは約０．１５〜約０．７５の範囲内の１つ以上のペアワイズ相関係数を有する、複数のファジー相関ルールによる汚れ検出手段を使用して、モデルアルゴリズムを構築する。
【００６２】
ｂ）脂肪性もしくは油脂性の汚れ、粒子状の汚れ、酵素感受性の汚れ、漂白可能な汚れ、焦げ付き及び焼き付き汚れなどを含む異なる種類の汚れが混じった不均質な混合物、又は体の汚れ、煤煙や草木などから生じる環境的な汚れ、食品の染みなどを含む偶発的な汚れ、化粧品やヘアケア製品などから生じる付着汚れ、調理による汚れなどを含む異なるカテゴリーから生じる汚れの混合物に適した複数の汚れ検出手段を使用して、モデルアルゴリズムを構築する。
【００６３】
ｃ）濁度に基づく汚れセンサーと伝導率に基づく汚れセンサーとの組み合わせを使用して、モデルアルゴリズムを構築する。
【００６４】
ｄ）モデルアルゴリズムが、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー論理モデル、ニューラルネットワークモデル、ニューロ−ファジーネットワークモデル、又は基本ベクトルモデルである。
【００６５】
ｅ）モデルアルゴリズムが、既知の汚れ濃度レベルに対する実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ情報に関する１つ以上の回帰方程式に基づいて定義された回帰モデルであり、回帰係数及び確立分布関数の最適な概算値を算出する。
【００６６】
ｆ）モデルアルゴリズムが、複数の汚れ検出手段を使用して構築された回帰モデルであり、複数（各汚れ検出手段につき１つ以上）の回帰方程式に基づいて定義される。
【００６７】
ｇ）モデルアルゴリズムが、汚れ濃度に対する汚れパラメータの１つ以上の回帰方程式に基づいて定義された回帰モデルであり、これらの回帰方程式が、一次方程式であるか、又は適切な変換式によって一次方程式にすることができ、約６０％未満、好ましくは約４０％未満の回帰係数の標準偏差を有する。
【００６８】
ｈ）少なくとも部分的に１つ以上の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータデータセット（ｐ、ｑなど）、各検出手段につき少なくとも１つのデータセット、に基づいてモデルアルゴリズムを定義し、汚れのない状態における測定値（ｐ０、ｑ０など）で相殺することによりこれらの汚れパラメータデータセットを変換して、相殺汚れパラメータデータセット（（ｐ−ｐ０）、（ｑ−ｑ０）など）を算出する。
【００６９】
ｉ）少なくとも部分的に１つ以上の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータデータセット（ｐ、ｑなど）、各検出手段につき少なくとも１つのデータセット、に基づいてモデルアルゴリズムを定義し、汚れのない状態における測定値（ｐ０、ｑ０など）で相殺することによりこれらの汚れパラメータデータセットを変換して、相殺汚れパラメータデータセット（（ｐ−ｐ０）など）を算出し、更に、相殺汚れパラメータデータセット（ｐ−ｐ０など）を相殺汚れパラメータデータセット中の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ測定値の最大値（ｐｍａｘなど）で正規化することにより汚れパラメータデータセットを変換して、正規化汚れパラメータデータセット（ｐｎ、ｑｎなど）を算出する。その際、ｐｎ＝（ｐ−ｐ０）／ｐｍａｘであり、ｐｍａｘは相殺汚れパラメータデータセットにおける（ｐ−ｐ０）の上部ｎパーセンタイル値であり、ｎは約８０〜約９９、好ましくは約９０〜約９８、更に好ましくは約９５である。
【００７０】
ｊ）複数の汚れパラメータデータセット（ｐ、ｑなど）（各汚れ検出手段につき１つのデータセット）に基づいてモデルアルゴリズムを定義する。
【００７１】
ｋ）特定の検出手段又は各検出手段の汚れパラメータ測定値の入力データ（ｐｊ、ｑｊなど）を汚れのない状態における液体媒質の測定値（ｐｊ０、ｑｊ０など）で相殺することによりモデルアルゴリズムを変換して、相殺汚れパラメータ測定値
（ｐｊ−ｐｊ０）、
（ｑｊ−ｑｊ０）などを算出する。
【００７２】
ｌ）特定の検出手段又は各検出手段の汚れパラメータ測定値の入力データ（ｐｊ、ｑｊなど）を汚れのない状態における液体媒質の測定値（ｐｊ０、ｑｊ０など）で相殺することによりモデルアルゴリズムを変換して、相殺汚れパラメータ測定値（（ｐｊ−ｐｊ０）など）を算出し、更に、相殺汚れパラメータ測定値（（ｐｊ−ｐｊ０）など）を相殺汚れパラメータデータセット中の実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ測定値の最大値（ｐｍａｘ）で正規化することにより汚れパラメータ測定値の入力データを変換して、正規化汚れパラメータ測定値（ｐｊｎ、ｑｊｎなど）を算出する。
【００７３】
ｍ）モデルアルゴリズムが線形回帰モデルであり、１）汚れパラメータの入力データ、汚れ濃度対汚れパラメータの回帰係数（ｍｐ）、及びアルゴリズムデータセット中の汚れ濃度の最大値（ｓｍａｘ）、その際、ｓｍａｘは、アルゴリズムデータセットにおける汚れ濃度の上部ｎパーセンタイル値であり、ｎは約８０〜約９９、好ましくは約９０〜約９８、更に好ましくは約９５であり、及び／又は、２）正規化回帰係数（ｍｐｎ）、ｐｍａｘ、及び正規化汚れパラメータ測定値（ｐｊｎ）に基づいて予測汚れ確率分布を作成し、予測汚れ確率分布が各汚れパラメータに関する項の合計又は加重合計である。
【００７４】
ｎ）モデルアルゴリズムが、液体媒質中の汚れが、特定の汚れ検出手段又は各汚れ検出手段の予測汚れ確率分布に基づく複数の異なる汚れカテゴリー幅の中から最適なカテゴリー幅に指定される汚れカテゴリー判定工程を実行する。
【００７５】
ｏ）モデルアルゴリズムが、液体媒質中の汚れが、アルゴリズムデータセット中の汚れ濃度の最大値（ｓｍａｘ）と製品特有の推奨使用データとに基づいて定義された、複数の異なる汚れカテゴリー幅の中から最適なカテゴリー幅に指定される汚れカテゴリー判定工程を実行する。
【００７６】
ｐ）モデルアルゴリズムが、液体媒質中の汚れが、複数の異なる汚れカテゴリー幅の中から最適なカテゴリー幅に指定される汚れカテゴリー判定工程を実行し、最適な汚れカテゴリー幅が、１）各汚れ検出手段の予測汚れ確率分布（Ｓｐ、ｊ、Ｓｑ、ｊなど）と正規化汚れカテゴリー幅（ｓμｎ）、及び／又は、２）各汚れ検出手段の正規化予測汚れ確率分布（Ｓｐ、ｊｎ、Ｓｑ、ｊｎなど）と正規化パラメータの形式で表される汚れカテゴリー幅（ｓｐ、μｎ、ｓｑ、μｎなど）との間で重なり合う１つ以上の関数に基づいて指定され、最適な汚れカテゴリーが、各汚れパラメータについて重なり合う関数の合計又は加重合計である。
【００７７】
ｑ）モデルアルゴリズムが基本ベクトルモデルであり、予測汚れデータが、それぞれ対応する汚れ検出手段に関連した汚れ部分の一次結合として表されると同時に、標準モデル汚れを参照することによって定義され、その汚れ部分が、洗浄溶液中又はその他の液体媒質中の汚れ部分の測定濃度（κｐ、ｊ）を含む１つ以上の加重要素に応じて相対比で結合される。
【００７８】
ｒ）モデルアルゴリズムが基本ベクトルモデルであり、予測汚れデータが、洗浄溶液中又はその他の液体媒質中の伝導率に基づくセンサーに関連する一部分（ｃ−汚れ）と濁度に基づくセンサーに関連する一部分（ｔ−汚れ）の測定濃度に応じた加重要素を有する、ｃ−汚れ（κｃ、ｊ）とｔ−汚れ（κｔ、ｊ）とを含む汚れ部分の一次結合により表され、好ましくはこの方法が、洗浄又は洗濯プロセスを制御するために、１つ以上のκｃ、ｊ、κｔ、ｊ、κｃ、ｊ：κｔ、ｊ、Ｔ／Ｃ、又はその他の濁度／伝導率の比例関係に基づく関数に従って、１つ以上の信号を、出力装置、データ記憶装置、ユーザーインタフェース、データ処理装置、又は機器ディレクタもしくはモジュールに発信する工程を含み、その際、Ｔは、濁度に基づくセンサーの相殺汚れパラメータ測定値（ｔｊ−ｔｊ０）であり、Ｃは伝導率に基づくセンサーの相殺汚れパラメータ測定値（ｃｊ−ｃｊ０）である。
【００７９】
好ましい実施形態では、モデルアルゴリズムはａ）、ｂ）、ｃ）、ｆ）、ｇ）、ｈ）、ｉ）、ｊ）、ｋ）、ｌ）、ｍ）、ｎ）、ｏ）、ｐ）、ｑ）、又はｒ）の中の１つ以上の機能を有することを特徴とし、更に好ましくはａ）、ｂ）、ｃ）、ｆ）、ｇ）、ｊ）、ｍ）、ｏ）、ｐ）、ｑ）、又はｒ）の中の１つ以上の機能を有することを特徴とする。特に好ましいのは、ａ）〜ｐ）の機能を５つ以上、好ましくは１０以上、更に好ましくは全部を有することを特徴とするモデルアルゴリズムと、ａ）〜ｄ）の機能とｑ）〜ｒ）の機能とを合わせて有するモデルアルゴリズムである。
【００８０】
モデルアルゴリズムを処理して汚れを測定するために、又は汚れた物品を洗浄溶液中もしくはその他の液体媒質中で洗浄するために、使用中にデータ処理モジュールを構築することがある。通常、モデルアルゴリズムは、一連の実行命令又はニューラルネットワーク接続としてデータ処理モジュールに存在すると考えられる。あるいは、モデルアルゴリズムは、ローカルメモリ、サーバメモリ、又はネットワークメモリに存在することがある。本明細書で上述したように、モデルアルゴリズムに入力されるデータには、それぞれ異なる汚れの物理化学的特性に反応する汚れ検出手段を１つ以上使用して算出した汚れパラメータ測定値が１つ以上含まれる。一方、モデルアルゴリズムから出力されるデータには、予測汚れデータとその信頼レベル及び／又は最適な製品使用データが含まれる。モデルアルゴリズム自体は、詳細に上述したように、実験汚れパラメータ又は消費者生成汚れパラメータ及び汚れ濃度情報を含むアルゴリズムデータセットに基づいて定義される。
【００８１】
好ましい実施形態では、モデルアルゴリズムは、一連の実行命令又はニューラルネットワーク接続として、上述したようなアルゴリズム入出力データに当該入出力信号を有するマイクロプロセッサ又はニューラルネットワークに基づくデータ処理モジュールに存在する。更に、アルゴリズム入出力データ自体は、モデルアルゴリズムを更新及び再最適化するために、又はユーザー特有、グループ特有、もしくは汎用のモデルアルゴリズムを作成するために、データ処理モジュール、ローカルメモリ、サーバメモリ、もしくはネットワークメモリに保存されることがある。
【国際調査報告】
2005528585.tif 000002
2005528585.tif 000003
2005528585.tif 000004
2005528585.tif 000005
2005528585.tif 000006