発明の名称 ： 情報提供システム

技術分野

[0001 ] 本開示は、 汚れに関する情報を提供する情報提供システ ムに関する。

背景技術

[0002] 汚れに関する情報を提供する情報提供システ ムとして、 特許文献 1 に記載 の技術が知られている。 特許文献 1の情報提供システム （同文献では、 情報 管理センター） 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。 さらに、 情報提供システムは、 フ ィルタの交換必要性等の処理態様データを携 帯電話端末に出力する。

先行技術文献

特許文献

[0003] 特許文献 1 :特開 2 0 0 5 _ 2 9 2 0 6 6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、 情報管理センターから、 部品交換が必要であるとの知らせを受 けた利用者は、 その必要性を判断できないことがある。 一方、 部品交換の必 要性の理由となる情報は、 専門知識がなければ簡単に理解できない。 このよ うな状況では、 利用者が汚れに対して的確に対応しなかった り、 対応できな かったりする。 本開示の目的は、 汚れに関する情報を利用者に分かり易く伝 達できる汚れ情報提供システムを提供するこ 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情報提供システムは、 空気調和機のドレンパンの汚れ に関する情報を提供する情報提供システムで あって、 カメラおよび利用者端 末に接続されるコンピュータを備え、 前記コンピュータは、 前記カメラによ り撮影された対象物の画像データを取得し、 前記画像データにおいて汚れ領 \¥0 2020/175589 2 卩（：170? 2020 /007870

域を特定し、 前記画像データにおいて前記汚れ領域を強調 表示した汚れ関連 情報を作成し、 前記利用者端末に汚れ関連情報を出力する。 この構成によれ ば、 汚れ領域が強調されるため、 汚れに関する情報を利用者に分かり易く伝 達できる。

[0006] 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 先行時期の第 1画 像データと、 前記先行時期以降の後続時期の第 2画像データとを取得し、 前 記第 2画像データにおいて汚れ領域を特定し、 前記第 1画像データと、 前記 第 2画像データとを含む前記汚れ関連情報を作� �し、 前記汚れ関連情報にお いて、 前記第 2画像データにおいて前記汚れ領域を強調表� �する。 この構成 によれば、 先行時期の第 1画像データと第 2画像データとを比較できるため 、 利用者は、 汚れの進行程度を把握できる。

[0007] 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 汚れの種類を識別 して強調表示する。 この構成によれば、 汚れの種類が識別されるため、 利用 者は、 対象物がどのように汚れているかを簡単に把 握できる。

[0008] 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 色相によって汚れ の種類を識別する。

[0009] 汚れの種類は、 色相によって区別できる。 上記構成では、 この技術事項を 利用するため、 汚れの種類を精確に識別できる。

[0010] 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 彩度を調整するこ とによって、 汚れの種類が識別されるように強調表示する 。 この構成によれ ば、 汚れの種類が区別できるように汚れを利用者 に見せることが出来る。

[001 1 ] 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 前記対象物につい て異なる時期に撮影された複数の画像データ に基づいて経過時間に対する汚 れ量の変化を示す汚れチヤートを形成し、 前記汚れチヤートと、 清掃の目安 となる汚れ量の閾値とを含む、 前記汚れ関連情報を作成し、 前記汚れチヤー 卜において、 汚れ量が前記汚れの閾値に到達する時点を強 調表示する。 この 構成によれば、 利用者は、 汚れ量が汚れの閾値に到達する時点を簡単に 把握 できる。 \¥0 2020/175589 3 卩（：170? 2020 /007870

［0012］ 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 前記対象物の画像 データに基づいて将来の所定期間における故 障確率を算出し、 前記故障確率 を含む前記汚れ関連情報を作成し、 前記故障確率が所定確率よりも大きいと き、 前記故障確率を強調表示する。 この構成によれば、 利用者は、 故障確率 を把握できる。

［0013］ 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 前記対象物の画像 データに基づいて将来の所定期間における空 気汚染度を算出し、 前記空気汚 染度を含む前記汚れ関連情報を作成し、 前記空気汚染度が上限値よりも大き いとき、 前記空気汚染度を強調表示する。 この構成によれば、 利用者は、 空 気汚染度を把握できる。

［0014］ 上記情報提供システムにおいて、 前記コンピュータは、 前記対象物とは別 の追加対象物について、 カメラにより撮影された追加対象物の画像デ ータを 取得し、 前記追加対象物について異なる時期に撮影さ れた複数の画像データ に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化を 示す汚れチヤートを形成し、 前 記対象物についての前記汚れチヤートと、 前記追加対象物についての前記汚 れチヤートとの両チヤートが共通の時間軸で 表示されるチヤートを含む、 前 記汚れ関連情報を作成し、 前記汚れ関連情報において、 前記対象物の汚れチ ヤートを強調表示する。 この構成によれば、 追加対象物の汚れと対比して、 対象物の汚れの傾向を把握できる。

図面の簡単な説明

［0015］ ［図 1］情報提供システムの模式図。

［図 2］室内ユニツ トの内部構造の平面図。

［図 3］室内ユニツ 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� �チングを示す図。 \¥0 2020/175589 4 卩（：170? 2020 /007870

［図 9］テンプレートマスクとマスクとの関係を� �す図。

［図 10］強調色に変換された撮影画像の図。

［図 1 1］定期的に撮影された複数の撮影画像の図� �

［図 12］汚れのレベルごとに色分けされた撮影画� ��の図。

［図 13］対象範囲だけが切り出された撮影画像の� ��。

［図 14］対象範囲の一部分の撮影画像の図。

［図 15］映り込み部分が除去される前の撮影画像� ��図。

［図 16］映り込み部分が除去された後の撮影画像� ��図。

［図 17］汚れ量の変化を示すグラフ。

［図 18］付着汚れのチヤートと濁りのチヤートと� ��含む図。

［図 19］汚れ量の変化と各時期に撮影された撮影� ��像とを含む図。

［図 20］室内ユニッ トの配置と、 室内ユニッ トの汚れ進行度とを示す図。

［図 21］室内ユニッ トの配置と、 室内ユニッ トの汚れ進行度と、 撮影画像とを 示す図。

［図 22］室内ユニッ トの配置と、 推定される汚れ進行度との関係を説明する図

［図 23］環境が類似する他の室内ユニッ トの汚れチヤート。

［図 24］室内ユニッ トの汚れチヤート。

発明を実施するための形態

［0016］ 以下、 本実施形態に係る情報提供システム 3 について説明する。

［0017］ 情報提供システム 3八は、 利用者に、 空気調和機 2 0のドレンパン 2 6の 汚れに関する情報を提供する。 情報提供システム は、 コンピュータ を 備える。 コンピュ _夕 は、 カメラ 3 0および利用者端末 1 6に接続される 。 コンピュータ と、 カメラ 3 0と利用者端末 1 6とは、 ネッ トワーク 1\1を 介して接続されてもよいし、 ケーブルを介して直接に接続されてもよい。 ［0018］ 利用者端末 1 6は、 例えば、 ネッ トワーク 1\1に接続可能な端末である。 利 用者端末 1 6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ビュータを含む。 \¥0 2020/175589 5 卩（：170? 2020 /007870

[0019] コンピュータ は、 カメラ 3 0により撮影された対象物 2の画像データを 取得する。 カメラ 3 0は、 対象物 2の汚れを撮影する。 コンピュータ は、 一例として、 他の装置 （例えば後述の汚れ検出装置 1） との通信によって、 画像データを取得する。 他の例では、 コンピュ _夕 は、 利用者の入力操作 によって、 画像データを取得する。 画像データは、 汚れを含む画像である。 画像データは、 カメラ 3 0によって撮影された撮影画像 4 0、 および、 鮮明 になるように撮影画像 4 0を画像処理した加工画像を含む。 コンピュータ は、 画像データにおいて汚れ領域を特定し、 画像データにおいて前記汚れ領 域を強調表示した汚れ関連情報を作成し、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を 出力する。

[0020] 情報提供システム のコンピュータ と汚れ検出装置 1 とは、 両者を含 むシステムとして構成されてもよい。 情報提供システム 3八のコンビュータ は、 汚れ検出装置 1 の構成要素であってもよい。 本実施形態では、 情報提 供システム は、 汚れ検出装置 1 の構成要素である。 汚れ検出装置 1 にお いて、 情報提供システム のコンピュータ は、 汚れ検出装置 1 の計算部 1 2として構成される。

[0021 ] 図 1 を参照して、 汚れ検出装置 1 について説明する。

[0022] 汚れ検出装置 1は、 対象物 2の汚れを検出する。 本実施形態における汚れ は、 付着汚れ、 および水の濁りの少なくとも 1つを含む。 汚れの検出では、 付着汚れを検出する場合と、 濁りを検出する場合と、 付着汚れと濁りとを区 別せずに検出する場合とがある。 汚れ検出の対象物 2は、 ドレンパン 2 6で ある。

[0023] 汚れ検出装置 1は、 制御部 1 0を備える。 制御部 1 0は、 対象物 2の撮影 画像 4 0を取得する。 制御部 1 0は、 対象物 2の撮影画像 4 0の色成分に基 づいて、 汚れの進行度を算出する。

[0024] 制御部 1 0は、 対象物 2の撮影画像 4 0を取得する取得部 1 1 と、 対象物

2の撮影画像 4 0の色成分に基づいて汚れの進行度を算出す� �計算部 1 2 （ コンピュータ ） とを含む。 取得部 1 1は、 カメラ 3 0に接続される。 取得 咅 1 と計算部 1 2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 1 1 と計算部 1 2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 1 〇の構成要素は、 ネッ トワーク Nに分散される。 制 御部 1 0 （取得部 1 1、 計算部 1 2） は 1つまたは複数の C P U （Central P rocessing Unit） または MP U （Micro Processing Unit） を含む。 制御部 1 0は、 1） コンビュータプログラム （ソフトウェア） に従って各種処理を実 行する 1つ以上のプロセッサ、 2） 各種処理のうち少なくとも一部の処理を 実行する、 特定用途向け集積回路 （AS I C） 等の 1つ以上の専用のハード ウェア回路、 或いは 3） それらの組み合わせ、 を含む回路 （circuitry） とし て構成し得る。 プロセッサは、 C P U並びに、 RAM及び ROM等のメモリ を含み、 メモリは、 処理を C P Uに実行させるように構成されたプログラム コードまたは指令を格納している。 メモリすなわちコンビュータ可読媒体は 、 汎用または専用のコンビュータでアクセスで きるあらゆる利用可能な媒体 を含む。

[0025] 取得部 1 1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。

[0026] 取得部 1 1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 1 1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 1 1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 1 1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 1 1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 1 1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 1 1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 1 1は、 通信部 1 3に接続される。 通信部 1 3は、 制御部 1 0の構 \¥0 2020/175589 7 卩（：170? 2020 /007870

成要素とされてもよい。

[0027] 通信部 1 3は、 取得部 1 1 と計算部 1 2との間の通信を制御する。 通信部

1 3は、 内部指令および外部指令に基づいて、 撮影画像 4 0を計算部 1 2に 出力する。 好ましくは、 通信部 1 3は、 内部指令および外部指令に基づいて 、 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 1 2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 1 3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 1 5の計算部 1 2から の要求に基づく指令である。 通信部 1 3と取得部 1 1 とは 1つのケースに収 容されてもよい。

[0028] 計算部 1 2は、 取得部 1 1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 1 2は、 ネッ トワーク 1\!に接続されるクラ ウドサーバ 1 5内に設けられる。

[0029] 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 3の構成要 素とされてもよい。 例えば、 空気調和システム 3は、 汚れ検出装置 1 と、 空 気調和機 2 0とを含む。 空気調和機 2 0は、 汚れ検出装置 1の制御部 1 0の 通信部 1 3を介してネッ トワーク 1\1に接続される。 この場合、 本実施形態に おける情報提供システム 3八のコンピュータ は、 空気調和システム 3の構 成要素とされる。

[0030] 図 2および図 3を参照して、 空気調和機 2 0について説明する。 図 2は、 空気調和機 2 0の室内ユニッ ト 2 1の上壁を外して見た、 室内ユニッ ト 2 1 の内部構造の平面図である。 図 3は、 空気調和機 2 0の室内ユニッ ト 2 1の 側壁を外して見た、 室内ユニッ ト 2 1の内部構造の側面図である。

[0031 ] 汚れ検査の対象となる空気調和機 2 0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 2 0が、 汚れ検査の対象となる。 天井埋込み型の 空気調和機 2 0の室内ユニッ ト 2 1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 2 0の室内ユニッ ト 2 1 に対するカメラ監視は \¥0 2020/175589 8 卩（：170? 2020 /007870

、 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 2 0の室内ユニ ッ ト 2 1 について説明する。 室内ユニッ ト 2 1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 2 1は、 天井裏に設置される。

[0032] 図 2および図 3に示されるように、 室内ユニッ ト 2 1は、 空調制御部 2 2 と、 熱交換器 2 3と、 ファン 2 4と、 ファン 2 4を回転させるファンモータ 2 5と、 熱交換器 2 3の下に配置されるドレンパン 2 6と、 ドレンパン 2 6 内の水を排出するドレンポンプ 2 7と、 吸込口 2 8 3および吹出口 2 8 13を 有するケース 2 8とを備える。 ドレンパン 2 6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 2 6の壁の色は、 白または白に近い色で あることが好ましい。

[0033] ケース 2 8には、 ケース 2 8内を点検するための点検蓋 2 8〇が設けられ る。 点検蓋 2 8〇は、 ドレンパン 2 6およびドレンポンプ 2 7の近くに設け られる。 カメラ 3 0は、 点検蓋 2 8〇の内側に取り付けられる。 カメラ 3 0 は、 少なくともドレンパン 2 6の底の一部が撮影されるように、 点検蓋 2 8 〇に取り付けられる。

[0034] カメラ 3 0は、 撮影部 3 1 と、 撮影制御部 3 2とを備える （図 1参照） 。

撮影部 3 1は、 撮影制御部 3 2によって制御されるタイミングでドレンパ� �

2 6の一部を撮影し、 撮影画像 4 0を形成する。

[0035] —例では、 撮影部 3 1は、 静水面状態の条件でドレンパン 2 6を撮影する 。 撮影制御部 3 2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 2 6内の水面が動かない状態を示す。 撮影制御部

3 2は、 静水面状態であるか否かについて、 ドレンポンプ 2 7の動作、 ファ ン 2 4の回転、 および、 連続撮影された複数の撮影画像 4 0の比較によって 得られる撮影画像 4 0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 3 2は、 静水面状態の条件が成立するとき、 撮影部 3 1 に撮影の指 示を出す。 例えば、 撮影制御部 3 2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。 \¥0 2020/175589 9 卩（：170? 2020 /007870

[0036] 他の例では、 撮影部 3 1は、 流水状態の条件でドレンパン 2 6を撮影する 。 撮影制御部 3 2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 2 6内の水が動く状態を示す。 撮影制御部 3 2は、 流 水状態であるか否かについて、 ドレンポンプ 2 7の動作、 および、 連続撮影 された複数の撮影画像 4 0の比較によって得られる撮影画像 4 0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 3 2は、 流水状態の条件 が成立するとき、 撮影部 3 1 に撮影の指示を出す。 例えば、 撮影制御部 3 2 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。

[0037] 撮影制御部 3 2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 3 2は、 撮影部 3 1 によって形成された撮影画像 4 0を取得部 1 1 に 送信する。 撮影制御部 3 2は、 内部指令に基づいて撮影画像 4 0を取得部 1 1 に送信する。 内部指令は、 予め設定されている指令である。

[0038] 撮影画像 4 0は、 次のように計算部 1 2に送信される。 カメラ 3 0の撮影 部 3 1 によって形成された撮影画像 4 0は、 取得部 1 1 に出力されて、 取得 部 1 1の記憶部 1 1 3に記憶される。 取得部 1 1内に記憶された撮影画像 4 〇は、 通信部 1 3の内部指令または外部指令によって、 ネッ トワーク 1\!を介 してクラウドサーバ 1 5の計算部 1 2に送信される。

[0039] 図 4を参照して、 制御部 1 0の計算部 1 2 （コンピュータ ） について説 明する。

[0040] 計算部 1 2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 を数値化する。 具体的には、 計算部 1 2は、 ドレンパン 2 6の撮影画像 4 0 を構成する各画素について色相を算出する。 撮影画像 4 0が ◦巳形式によ って形成された画像である場合、 計算部 1 2は、 [¾〇巳形式から1 ^~ 1 3 形式 への変換式に基づいて、 撮影画像 4 0を変換し、 各画素について色相 （1 ^~ 1） の値を得る。 本実施形態では、 計算部 1 2は、 〇〜 1 8 0に区分された色相 を使用する （図 4参照） 。

[0041 ] ドレンパン 2 6の汚れについて説明する。 ドレンパン 2 6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 1 〇〜 3 0） または緑色 （ \¥0 2020/175589 10 卩（：170? 2020 /007870

色相 3 0〜 6 0） を有する。 汚れの色相は、 1 0以上 6 0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、 3 0以 上 6 0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、

1 0以上 3 0未満の範囲にある。 ドレンパン 2 6の付着汚れおよび濁りの色 相は、 ドレンパン 2 6の壁の色相と異なる。 このため、 ドレンパン 2 6の汚 れを、 色相に基づいて検出できる。 また、 付着汚れの色相と濁りの色相とは 異なるため、 付着汚れと濁りとを色相によって判別できる 。

[0042] ドレンパン 2 6の汚れを精確に検出するため、 撮影画像 4 0において、 汚 れの検出の対象となる対象範囲 4 0 3が設定されることが好ましい。 撮影画 像 4 0には、 熱交換器 2 3の一部およびドレンポンプ 2 7の一部が含まれ得 る。 この場合、 撮影画像 4 0から、 熱交換器 2 3およびドレンポンプ 2 7が 除かれた領域が、 汚れの検出の対象範囲 4 0 3とされる。 対象範囲 4 0 3は 、 予め設定される。 計算部 1 2は、 対象範囲 4 0 ₃ において汚れを検出する

[0043] 図 5〜図 9を参照して、 対象範囲 4 0 ₃ の設定の一例を説明する。 図 5は 、 撮影画像 4 0を示す図である。 図 6は、 マスク 4 1 を示す図である。 図 7 は、 マスク 4 1が重ねられた撮影画像 4 0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 4 0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 4 3と撮影画像 4 0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 4 2とマスク 4 1 との関係を示す図である。

[0044] 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0に重ねるためのマスク 4 1 を保持する。 マス ク 4 1 において撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 3以外のところは、 色相を有し ない黒色である。 マスク 4 1 において撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 3内は透 明である。 マスク 4 1が重ねられた撮影画像 4 0は、 対象範囲 4 0 3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 4 0 に対して色相の面積を算出すると、 黒色の部分の面積は〇となる。 このため \¥0 2020/175589 1 1 卩（：170? 2020 /007870

、 計算部 1 2が、 マスク 4 1が重ねられた撮影画像 4 0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 4 0の対象範囲 4 0 3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 4 1 を用いることによって 、 撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 3内における各色相の面積の算出が簡単にな る。

[0045] 計算部 1 2は、 空気調和機 2 0の機種ごとに予め用意されたテンプレート 撮影画像 4 3と、 空気調和機 2 0の機種ごとに予め作成されたテンプレート マスク 4 2と、 を保持する。 機種が同じ空気調和機 2 0であっても、 カメラ 3 0の取り付けばらつきによって、 撮影画像 4 0内におけるドレンパン 2 6 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 2 6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 2 0のドレンパン 2 6にマッチングされたマスク 4 1 を用いることが好ましい。 例えば、 計算部 1 2は、 テンプレート撮影画像 4 3の特徴点と、 汚れ検出の対象にされる撮 影画像 4 0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 1 2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 4 2を変換することによって （図 9参照） 、 マス ク 4 1 を形成する。

[0046] 計算部 1 2が利用者端末 1 6に提供する情報について説明する。

[0047] 計算部 1 2は、 上述のように撮影画像 4 0において汚れ領域を特定し、 利 用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力する。 汚れ関連情報は、 撮影画像 4 0に おいて汚れ領域が強調表示された情報を含む 。

[0048] 図 1 0を参照して、 表示用に強調された撮影画像 4 0の形成について説明 する。

[0049] メンテナンスの必要性を判断する場合、 ドレンパン 2 6の撮影画像 4 0が 用いられる場合がある。 しかし、 撮影画像 4 0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 4 0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 4 0の画像処理の一例 を示す。 \¥0 2020/175589 12 卩（：170? 2020 /007870

[0050] 図 1 0に示されるように、 計算部 1 2は、 1 ^~ 1 3 V形式に変換された撮影画 像 4 0のうち撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 3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 4 4を形成する。 一例では、 付着汚れと特定された領域 は、 青色に され、 濁りと特定された領域 巳は、 水色にされ、 対象範囲 4 0 3において 付着汚れおよび濁り以外の領域 8 <3は、 赤にされる。 計算部 1 2は、 ドレン パン 2 6の撮影画像 4 0を表示装置に表示する場合に、 強調色に変換された 強調画像 4 4を含む汚れ関連情報を作成する。 汚れ関連情報は、 強調画像 4 4に加えて、 生の撮影画像 4 0が含まれてもよい。 計算部 1 2は、 利用者の 要求に応じて、 汚れ関連情報を表示装置に出力する。

[0051 ] また、 計算部 1 2は、 利用者端末 1 6の要求に応じて、 汚れ関連情報を利 用者端末 1 6に出力する。 さらに、 計算部 1 2は、 利用者端末 1 6との間で 予め設定されたルールに従って、 強調画像 4 4を汚れ関連情報として利用者 端末 1 6に出力する。 好ましくは、 汚れ関連情報には、 強調画像 4 4の元の 撮影画像 4 0を出力した空気調和機 2 0の識別情報、 位置情報、 および用途 情報が含まれる。

[0052] さらに、 計算部 1 2は、 次の機能を有してもよい。 計算部 1 2は、 先行時 期の第 1撮影画像 （第 1画像データ） と、 先行時期以降の後続時期の第 2撮 影画像 （第 2画像データ） とを取得する。 計算部 1 2は、 第 2撮影画像にお いて汚れ領域を特定し、 第 1撮影画像と、 第 2撮影画像とを含む汚れ関連情 報を作成する。 一例では、 第 1撮影画像と第 2撮影画像とが一つのフレーム 内に横に並べられるように配置される。 計算部 1 2は、 汚れ関連情報におい て、 第 2撮影画像における汚れ領域を強調表示する� � さらに好ましくは、 計 算部 1 2は、 このような強調表示を含む汚れ関連情報を、 所定のタイミング または利用者の要求によって、 利用者端末 1 6に出力する。

[0053] —例では、 先行時期の第 1撮影画像は、 空気調和機 2 0の設置時期におけ る撮影画像である。 後続時期の第 2撮影画像は、 空気調和機 2 0のメンテナ ンスの事前調査時期に撮影される撮影画像で ある。 第 2撮影画像と第 1撮影 \¥0 2020/175589 13 卩（：170? 2020 /007870

画像とを比較することにより、 撮影画像の汚れの拡大を把握できる。 計算部 1 2は、 第 2撮影画像における汚れ領域を、 第 2撮影画像に係る撮影画像 4 0の各画素の色相に基づいて特定する。 汚れ領域の特定は、 上述した方法が 用いられる。 さらに、 計算部 1 2は、 汚れ領域を目立つように強調表示する

［0054］ 例えば、 汚れ領域は、 周辺の部分と異なる所定色 （例えば、 青色） に変換 される。 他の例では、 汚れ領域は、 周辺の部分と異なる色 （例えば、 青色） で囲まれる。 加工前の撮影画像は、 汚れの検査の対象範囲 4 0 3以外の部分 も含み、 かつ、 影になっている部分も含まれるため、 汚れ領域が分かり難い 。 汚れ領域の強調表示によれば、 汚れの拡大が理解され易い。

［0055］ 図 1 1 に示されるように、 計算部 1 2は、 定期的に撮影されたが撮影画像 4 0を含む関連情報を、 所定のタイミングまたは利用者の要求によっ て、 利 用者端末 1 6に出力してもよい。 図 1 1 に示される関連情報は、 1年周期で 撮影された撮影画像 4 0を含む。 各撮影画像 4 0において、 汚れ領域 Xは 、 強調表示される。 具体的には、 汚れ領域［¾乂は、 認識し易い強調色に変換 される。 さらに、 関連情報には、 汚れ領域［¾乂の面積比が表示される。 面積 比は、 後述するように、 撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 ₃ の面積に対する汚れ 領域［¾乂の面積として定義される。 このような表示によって、 利用者に汚れ の進行程度を知らせることができる。

［0056］ 計算部 1 2は、 次の機能を有してもよい。

［0057］ 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の各画素について汚れのレベルを算出し、 対 象範囲 4 0 3の各区分の汚れのレベルが示される汚れ関� �情報を作成する。 好ましくは、 計算部 1 2は、 付着汚れおよび濁りのそれぞれの汚れ関連情 報 を作成する。 汚れのレベルは、 汚れの強さを示す。 具体的には、 計算部 1 2 は、 付着汚れの場合、 対象範囲 4 0 ₃ の各部分について、 色相の値が 3 0〜 6 0の範囲において色相が青緑色に近いほど、 すなわち色相の値が大きいほ ど、 汚れのレベルとして大きい値を付与する。 計算部 1 2は、 濁りの場合、 対象範囲 4 0 8の各部分について、 色相の値が 1 〇〜 3 0の範囲において色 \¥0 2020/175589 14 卩（：170? 2020 /007870

相が赤色に近いほど、 すなわち色相の値が小さいほど、 当該部分に濁りのレ ベルとして大きい値を付与する。 計算部 1 2は、 各画素の汚れのレベルに基 づいて、 汚れのレベルに基づいて撮影画像 4 0を色分け処理を施し、 色分け 処理された撮影画像 4 0を汚れ関連情報として出力する。

[0058] 図 1 2は、 付着汚れのレベルによって色分けされた撮影 画像 4 0の図であ る。 撮影画像 4 0において、 この例では、 対象範囲 4 0 3において、 付着汚 れのレベルが高い部分 1 ^~ 1は、 赤色で表示され、 付着汚れのレベルが低い部 分 は、 濃い青色で表示される。 このような色分けによって、 対象範囲 4 0 3において汚れのレベルが高い部分を視認に� �って認識できるようになる

[0059] さらに、 計算部 1 2は、 次の機能を有してもよい。

[0060] 計算部 1 2は、 汚れの種類を識別して強調表示する。 汚れの種類として、 上述したとおり、 壁に付着した付着汚れと、 水の濁りとがある。 上述のよう に、 付着汚れが取りうる色相範囲と濁りが取りう る色相範囲とは、 異なる。 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の各画像の色相によって汚れの種類 （例えば、 汚れと濁り） を識別する。 さらに、 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0において、 付着汚れと濁りとが識別可能に強調表示する 。 また、 計算部 1 2は、 付着汚 れと濁りとが識別可能に強調表示された汚れ 関連情報を作成する。 例えば、 付着汚れ領域は、 周辺の部分と異なる色 （例えば、 青色） に変換される （図 1 〇の例と同じ） 。 他の例では、 付着汚れ領域は、 周辺の部分と異なる色 （ 例えば、 青色） で囲まれる。 濁り領域は、 周辺の部分と異なる色 （例えば、 水色） に変換される （図 1 〇の例と同じ） 。 他の例では、 濁り領域は、 周辺 の部分と異なる色 （例えば、 水色） で囲まれる。 また、 計算部 1 2は、 彩度 を調整することによって、 汚れの種類が識別されるように強調表示して もよ い。 例えば、 付着汚れ領域は濁り領域に比べて彩度が低く される。 さらに好 ましくは、 計算部 1 2は、 このように汚れの種類によって識別された汚 れ関 連情報を、 所定のタイミングまたは利用者要求によって 、 利用者端末 1 6に 出力する。 \¥0 2020/175589 15 卩（：170? 2020 /007870

[0061 ] さらに、 計算部 1 2は、 次の機能を有してもよい。

[0062] 図 1 3は、 対象範囲 4 0 ₃ だけを示す画像の図である。 計算部 1 2は、 撮 影画像 4 0から対象範囲 4 0 3以外の部分を削除し、 対象範囲 4 0 ₃ だけを 含む画像を形成し、 対象範囲 4 0 3だけの画像を含む汚れ関連情報を出力す る。 この場合、 対象範囲 4 0 3だけを利用者に見せることができるため、 ド レンパン 2 6の汚れを把握させ易い。

[0063] 図 1 4は、 対象範囲 4 0 ₃ において、 対象範囲 4 0 3の一部分を示す画像 の図である。 図 1 4では、 対象範囲 4 0 ₃ の一部分以外の部分を薄く表示さ れる。

[0064] 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0から対象範囲 4 0 ₃ の一部分だけを切り出し 、 切り出した部分を含む画像を形成し、 切り出した部分の画像を含む汚れ関 連情報を出力してもよい。 図 1 4に示される例では、 計算部 1 2は、 撮影画 像 4 0からドレンポンプ 2 7の吸込口の付近を切り出す。 ドレンポンプ 2 7 の吸込口の付近の付着汚れは、 水の流れを阻害し、 詰まりを誘発させる要因 となるため、 ドレンポンプ 2 7の吸込口の付近の画像を分析することによ� � て、 汚れの詰まりを予測できる。

[0065] 図 1 5は、 映り込み部分 八が除去される前の撮影画像 4 0の図であり、 図 1 6は、 映り込み部分 が除去された後の撮影画像 4 0の図である。

[0066] カメラ 3 0は、 照明装置でドレンパン 2 6を照らして撮影する。 撮影時の 光は、 ドレンポンプ 2 7の金属部分に反射して、 光によって輝く金属部分が ドレンパン 2 6の水面に映り込むことがある。 このような映り込み部分 八 は、 ドレンパン 2 6の所定領域に所定形状で現れるため、 特定し易く、 除去 可能である。 計算部 1 2は、 映り込み部分 がある場合、 対象範囲 4 0 ₃ において、 映り込み部分 を除去した撮影画像 4 0を形成する。 具体的に は、 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0から白い部分を映り込み部分 として特 定し、 特定した部分の色が特定した部分の周辺の色 と同色になるように、 特 定した部分を加工する。 撮影画像 4 0に不自然な白い部分が存在する場合、 映り込みを知らない利用者は、 その部分が汚れにくい部分として誤って認識 \¥0 2020/175589 16 卩（：170? 2020 /007870

する虞があるが、 映り込み部分 の除去によって、 利用者の誤認識を少な くできる。

[0067] さらに、 計算部 1 2は、 汚れ関連情報として汚れチヤートを作成する 機能 を有してもよい。 一例では、 計算部 1 2は、 対象物 2について異なる時期に 撮影された複数の撮影画像に基づいて経過時 間に対する汚れ量の変化を示す 汚れチヤートを形成する。 計算部 1 2は、 汚れチヤートと、 清掃の目安とな る汚れ量の閾値巳とを含む、 汚れ関連情報を作成する。 計算部 1 2は、 汚れ チヤートにおいて、 汚れ量が汚れの閾値巳に到達する時点 （閾値超過時期丁 八） を強調表示する。 汚れ量が汚れの閾値巳に到達する時点は、 汚れチヤー 卜の各データに対する回帰演算によって算出 される近似式と、 汚れの閾値巳 とに基づいて算出される （図 1 7参照） 。 さらに好ましくは、 計算部 1 2は 、 汚れ量が汚れ閾値巳に到達するとき、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出 力する。

[0068] 具体的には、 計算部 1 2は、 特定の対象物 2についての撮影画像 4 0を定 期的に取得する。 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の取得の都度、 汚れ量を算出 する。 計算部 1 2は、 汚れ量と汚れ閾値巳とを比較して、 前者が後者を超え るといった結果が得られるとき、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力する 。 汚れ関連情報は、 汚れ量が閾値巳に達していること、 清掃が好ましいこと 、 および、 ポンプ詰まりが生じ易くなっていること、 のいずれか 1つの内容 を含む。

[0069] 汚れチヤートの作成の一例を説明する。

[0070] 計算部 1 2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。

[0071 ] （a） 第 1の例では、 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 ₃ にお いて所定色相範囲内にある領域の面積に基づ いて、 汚れの進行度を算出する 。 具体的には、 計算部 1 2は、 上述のようにテンプレートマスク 4 2に基づ いて、 撮影画像 4 0に適したマスク 4 1 を形成する。 計算部 1 2は、 マスク 4 1が重ねられた撮影画像 4 0に基づいて、 対象範囲 4 0 3における所定色 \¥0 2020/175589 17 卩（：170? 2020 /007870

相範囲内にある領域の面積を算出する。 例えば、 計算部 1 2は、 付着汚れの 面積を算出する場合、 マスク 4 1が重ねられた撮影画像 4 0に対して、 色相 が 3 0以上 6 0以下である画素の数をカウントすることに� �って、 付着汚れ の面積を求める。 計算部 1 2は、 濁りの面積を算出する場合、 マスク 4 1が 重ねられた撮影画像 4 0に対して、 色相が 1 0以上 3 0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 1 2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 1 2は、 汚れの面積を、 汚れの進行度として出力する。 計算部 1 2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 1 2は、 濁りの面積を 「濁りの進行度」 として出力してもよい。

[0072] （b） 第 2の例では、 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 ₃ の面 積と、 撮影画像 4 0の対象範囲 4 0 3において所定色相範囲内にある領域の 面積との面積比に基づいて、 汚れの進行度を算出する。 この場合、 汚れ進行 度は、 パーセンテージで示される。 汚れ進行度が 1 0 0 %であるとき、 汚れ が最も進行していることを示す。

[0073] 図 1 7を参照して、 ドレンパン 2 6の付着汚れの変化を示すチヤートにつ いて説明する。 ドレンパン 2 6の汚れ （汚れの進行度） 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 2 6に溜った水がドレンポン プ 2 7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 2 6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 2 6に水が溜まったとして僅かであってドレン� �ンプ 2 7が動作しないことがあるため、 ドレンパン 2 6の汚れは徐々に進行する。 このように、 ドレンパン 2 6の汚れは年単位で汚れが増す。

[0074] 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の取得時刻と汚れの進行度との関係を回帰� � 算によって算出する。 例えば、 取得時刻に対する汚れの進行度は、 一次式ま たは指数関数に近似される。 こうして得られた近似式 （図 1 7の一点鎖線参 照） に基づいて、 汚れの進行度が閾値巳 （清掃の目安となる汚れ量の閾値巳 ） を超える時期を閾値超過時期丁八として算出 する。 閾値超過時期丁八は、 \¥0 2020/175589 18 卩（：170? 2020 /007870

「汚れ量が汚れの閾値巳に到達する時点」 である。 閾値超過時期丁八は、 チ ヤートを含む汚れ関連情報において強調表示 される （図 1 7参照） 。 さらに 、 計算部 1 2は、 閾値超過時期丁 を利用者端末 1 6に出力する。 汚れ関連 情報には、 汚れ領域が強調表示された画像が含まれるこ とが好ましい。

[0075] 図 1 8に示されるように、 計算部 1 2は、 付着汚れのチヤートと濁りのチ ヤートとを含む汚れ関連情報を作成してもよ い。 濁りのチヤートは、 付着汚 れのチヤートと同様の方法によって形成でき る。 図 1 8では、 上のチヤート が濁りの時系列変化を示す。 下のチヤートが付着汚れの時系列変化を示す 。 図 1 8において、 閾値巳は、 清掃の目安となる付着汚れ量であり、 閾値口は 、 清掃の目安となる濁り量である。

[0076] さらに好ましくは、 計算部 1 2は、 対象物 2の撮影画像 4 0 （画像データ の一例） に基づいて将来の所定期間における故障確率 を算出する。 計算部 1 2は、 故障確率を含む汚れ関連情報を作成する。 計算部 1 2は、 故障確率が 所定確率よりも大きいとき、 故障確率を強調表示する。 将来の所定期間は、 例えば、 撮影画像 4 0に基づいて汚れを検出する時期から 1年先の数か月間 と定義される。 一例では、 故障確率は、 汚れの検出時における汚れ量と閾値 巳との比率によって算出される。 計算部 1 2は、 故障確率が所定確率よりも 大きいとき、 故障確率を目立つ色 （例えば赤色） で表示する。 一例では、 計 算部 1 2は、 汚れ関連情報に、 汚れ領域が強調された撮影画像 4 0、 および 表示時に強調表示される故障確率を含める。

[0077] 計算部 1 2は、 故障確率が所定確率よりも大きいとき、 利用者端末 1 6に 汚れ関連情報を出力する。 具体的には、 計算部 1 2は、 特定の対象物 2 （ド レンパン 2 6） についての撮影画像 4 0を定期的に取得する。 計算部 1 2は 、 撮影画像 4 0の取得の都度、 汚れ量および故障確率を算出する。 計算部 1 2は、 故障確率と所定確率とを比較して、 前者が後者よりも大きいという結 果が得られるとき、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力する。 汚れ関連情 報には、 さらに、 故障確率が所定確率よりも大きいという情報 、 および、 ポ ンプ詰まり等の故障が発生し易くなっている という情報が含まれてもよい。 \¥0 2020/175589 19 卩（：170? 2020 /007870

[0078] さらに好ましくは、 計算部 1 2は、 対象物 2の撮影画像 4 0に基づいて将 来の所定期間における空気汚染度を算出する 。 計算部 1 2は、 空気汚染度を 含む汚れ関連情報を作成し、 空気汚染度が上限値よりも大きいとき、 汚れ関 連情報において空気汚染度を強調表示する。

[0079] 空気の汚染の要素は、 菌、 浮遊粒子状物質、 埃である。 空気の汚染が高い とき、 対象物 2の汚れは拡大し易い。 汚れ量の変化の大きさは、 空気汚染度 の目安となる。 計算部 1 2は、 経過時間に対する汚れ量の変化に基づいて将 来の所定期間における空気汚染度を算出する 。 将来の所定期間は、 近い将来 である。 例えば、 将来の所定期間は、 汚れ量の変化が算出された時点から 1 日後の数日間と定義される。 一例では、 計算部 1 2は、 汚れ量の変化の大き さと、 汚れ量の変化の最大値との比率を、 空気汚染度と定義する。 汚れ量の 変化の最大値は、 過去の汚れ量の変化の最大値から見積もられ た値であって 、 予め設定される。 計算部 1 2は、 空気汚染度が上限値よりも大きいとき、 汚れ関連情報において、 空気汚染度を目立つ色 （例えば赤色） で表示する。 一例では、 計算部 1 2は、 汚れ関連情報に、 汚れ領域が強調された撮影画像 4 0および表示時に強調表示される空気汚染度� �含める。 計算部 1 2は、 空 気汚染度が上限値よりも大きいとき、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力 する。

[0080] 具体的には、 計算部 1 2は、 特定の対象物 2 （ドレンパン 2 6） について の撮影画像 4 0を定期的に取得する。 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0の取得の 都度、 汚れ量、 汚れ量の変化および空気汚染度を算出する。 計算部 1 2は、 空気汚染度と上限値とを比較して、 前者が後者よりも大きいという結果が得 られるとき、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力する。

[0081 ] さらに好ましくは、 計算部 1 2は、 同一の装置内の複数の対象物 2につい て、 複数の対象物 2のそれぞれについて汚れチヤートを形成す� �。 具体的に は、 計算部 1 2は、 対象物 2 （ドレンパン 2 6） とは別の追加対象物 2 ₃ に ついて、 カメラ 3 0により撮影された追加対象物 2 3の撮影画像 4 0を取得 する。 好ましくは、 追加対象物 2 ₃ は、 対象物 2であるドレンパン 2 6の汚 \¥0 2020/175589 20 卩（：170? 2020 /007870

れと関係のある物である。 一例では、 追加対象物 2 3は、 室内ユニッ ト 2 1 内の熱交換器 2 3である。 ドレンパン 2 6の汚れは、 主として、 空気の汚れ （菌や粉塵を含む） と、 熱交換器 2 3に付着した汚れとに基づいて形成され る。 熱交換器 2 3に結露が生じると、 熱交換器 2 3の汚れがドレンパン 2 6 に流れ込むようになることから、 ドレンパン 2 6の汚れと熱交換器 2 3の汚 れとは関係する。

[0082] 計算部 1 2は、 対象物 2について異なる時期に撮影された複数の撮� �画像 4 0に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化� �示す第 1汚れチヤートを形 成する。

[0083] 計算部 1 2は、 追加対象物 2 ₃ について異なる時期に撮影された複数の 撮 影画像 4 0に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化� �示す第 2汚れチヤー 卜を形成する。

[0084] 計算部 1 2は、 汚れ関連情報を作成する。 汚れ関連情報は、 対象物 2につ いての第 1汚れチヤートと、 追加対象物 2 3についての第 2汚れチヤートと の両チヤートが共通の時間軸で表示されるチ ヤートを含む。 計算部 1 2は、 汚れ関連情報において、 対象物 2の第 1汚れチヤートを強調表示する。

[0085] ドレンパン 2 6の汚れと熱交換器 2 3の汚れとは次の関係にある。 ドレン パン 2 6の汚れの蓄積は、 冷房時期に大きく、 非冷房時期に小さい。 これに 対して、 熱交換器 2 3の汚れの蓄積は、 冷房時期に小さく、 非冷房時期に大 きい。 冷房時期では、 室内ユニッ ト 2 1の熱交換器 2 3が冷却されるため、 結露し、 熱交換器 2 3から水がドレンパン 2 6に流れ落ちる。 このため、 熱 交換器 2 3の汚れの蓄積が小さく、 ドレンパン 2 6の汚れの蓄積が大きい。 非冷房時期では、 室内ユニッ ト 2 1の熱交換器 2 3が冷却されないため、 結 露せず、 熱交換器 2 3から水が流れない。 このため、 熱交換器 2 3の汚れの 蓄積が大きく、 ドレンパン 2 6の汚れの蓄積が小さい。 2つのチヤートを含 む汚れ関連情報は、 このような関係性の情報を提供する。 計算部 1 2は、 汚 れ関連情報において、 対象物 2の第 1汚れチヤートを、 第 2汚れチヤートよ りも目立つように強調する。 これにより、 2つのチヤートのうち、 どちらが \¥0 2020/175589 21 卩（：170? 2020 /007870

重要な情報であるかを利用者は簡単に把握 できる。 また、 2つのチヤートの 比較から、 利用者は、 対象物 2の汚れを予測できる。

[0086] 計算部 1 2は、 図 1 9に示されるような汚れ関連情報を作成して� �よい。

[0087] 計算部 1 2は、 経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚れチ ヤートと、 各 経過時間に撮影された撮影画像 4 0とを含む汚れ関連情報を作成する。 例え ば、 撮影画像 4 0それそれは、 時間軸に目印された撮影時間と線で紐づけら れる。 このような汚れチヤートによれば、 利用者に、 汚れ進行度と、 汚れの 状態を示す画像とを同時に提供できる。

[0088] 計算部 1 2は、 次の機能を有してもよい。

[0089] 図 2 0は、 1つの部屋 に設置されている複数の空気調和機の配置と 、 複数の空気調和機それぞれの汚れ進行度とを 示す図である。

[0090] 計算部 1 2は、 1つの部屋 IV!に設置されている複数の室内ユニッ ト 2 1 それぞれについて、 撮影画像 4 0を取得し、 複数の室内ユニッ ト 2 1それぞ れの汚れ進行度を算出する。 さらに、 計算部 1 2は、 部屋 における複数 の室内ユニッ ト 2 1の配置情報を取得する。 配置情報は、

おける複数の室内ユニッ ト 2 1のレイアウトに関する情報を含む。 計算部 1 2は、 室内ユニッ ト 2 1 を示す図形それぞれの近くにドレンパン 2 6の汚れ 進行度が示されるレイアウト図を作成する。 さらに、 計算部 1 2は、 レイア ウト図において、 汚れ進行度が所定値 （例えば、 5 0 %） を超える室内ユニ ッ ト 2 1 を強調表示する。 図 2 0に示される例では、 汚れ進行度が所定値を 超える室内ユニッ ト 2 1の図形が円で囲まれるようにして、 強調されている 。 計算部 1 2は、 汚れ進行度が表示されるレイアウト図を汚れ 関連情報とし て出力する。 この構成によれば、 部屋 において、 ドレンパン 2 6が汚れ 易い場所を利用者に示すことができる。 利用者は、 汚れ易い場所の室内ユニ ッ ト 2 1 を重点的に清掃できる。

[0091 ] 図 2 1 に示されるように、 計算部 1 2は、 汚れ進行度が表示されるレイア ウト図を作成する場合において、 レイアウト図に、 空気調和機それぞれのド レンパン 2 6の撮影画像を含ませてもよい。 このようなレイアウト図によれ \¥0 2020/175589 22 卩（：170? 2020 /007870

ば、 利用者に、 各室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れ進行度と、 汚れ の状態を示す画像とを提供できる。

[0092] 図 2 2に示されるように、 1つの部屋 IV!において、 所定の室内ユニッ ト

2 1のドレンパン 2 6の汚れ進行度を推定してもよい。

[0093] 図 2 2に示されるように、 1つの部屋 IV!の複数の室内ユニッ ト 2 1のう ち、 所定の室内ユニッ ト 2 1だけがカメラ 3 0を備えている場合がある。 こ の場合、 計算部 1 2は、 カメラ 3 0を備えていない室内ユニッ ト 2 1のドレ ンパン 2 6について、 その汚れ進行度を、 カメラ 3 0を備えている室内ユニ ッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れ進行度に基づいて推定する。 例えば、 計算 部 1 2は、 部屋 IV!の入口巳 1\1からの距離によって、 室内ユニッ ト 2 1 を分 類する。 計算部 1 2は、 部屋 IV!の入口巳 1\1からの距離が長いほどドレンパ ン 2 6の汚れが少ないというルールを予め記憶し� �おり、 ルールに基づいて 室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れ進行度を推定する。 この例では、 部屋 IV!の入口巳 1\1に近い室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れ進行度 の入口巳 1\1から遠い室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れ 進行度とが撮影画像に基づいて計算されてい る。 の入口巳 1\1から中 間距離にある室内ユニッ ト 2 1は、 カメラ 3 0を備えていない。 計算部 1 2 は、 部屋 IV!の入口巳 1\1から中間距離にある室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れ進行度を、 部屋 IV!の入口巳 1\1に近い室内ユニッ ト 2 1のドレン パン 2 6の汚れ進行度と、 部屋 IV!の入口巳 1\1から遠い室内ユニッ ト 2 1の ドレンパン 2 6の汚れ進行度との平均値として算出する。

[0094] 計算部 1 2は、 環境が類似する室内ユニッ ト 2 1の汚れチャートに基づい て、 所定の室内ユニッ ト 2 1の汚れの進行度を予測してもよい。

[0095] 図 2 3は、 汚れ進行度を予測する室内ユニッ ト 2 1 と環境が類似する室内 ユニッ ト 2 1 について、 その室内ユニッ ト 2 1の汚れチャートを示す。 他の 室内ユニッ ト 2 1 と同じ環境にある所定の室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れは、 他の室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れの進行と同じよ うに進行する。 このことから、 環境が類似する他の室内ユニッ ト 2 1の汚れ \¥0 2020/175589 23 卩（：170? 2020 /007870

チヤートに基づいて、 室内ユニッ ト 2 1の汚れの進行を予測できる。

[0096] 計算部 1 2は、 室内ユニッ ト 2 1が設置されている部屋 の用途情報、 および、 室内ユニッ ト 2 1の設置場所に基づいて、 環境の類似性を判定する 。 計算部 1 2は、 汚れ推定に係る室内ユニッ ト 2 1 と比較される室内ユニッ 卜 2 1 との用途情報および設置場所が一致する場合 、 両者の環境は類似する と判定する。 計算部 1 2は、 室内ユニッ ト 2 1のドレンパン 2 6の汚れチヤ —卜のデータべースを有し、 データべースから環境が類似する室内ユニッ ト 2 1の汚れチヤートを抽出する。

[0097] 図 2 4に示されるように、 計算部 1 2は、 汚れ進行度を予測する室内ユニ ッ ト 2 1 において取得された過去の汚れの進行度のデ ータに、 環境が類似す る室内ユニッ ト 2 1の汚れチヤート （図 2 4の 2点鎖線） を重ね合わせる。 計算部 1 2は、 環境が類似する室内ユニッ ト 2 1の汚れチヤートと、 予め設 定された閾値 Xとから、 汚れ進行度が閾値 Xに到達する時期を算出する。

[0098] 本実施形態の作用を説明する。 計算部 1 2は、 撮影画像 4 0において汚れ 領域を強調表示した汚れ関連情報を作成する 。 計算部 1 2は、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力する。 このような強調のため、 利用者は、 汚れを簡 単に把握できる。

[0099] 本実施形態の効果を説明する。

[0100] （1） 情報提供システム 3 の計算部 1 2 （コンピュータ ） は、 撮影画 像 4 0 （画像データ） を取得し、 撮影画像 4 0において汚れ領域を特定する 。 計算部 1 2は、 撮影画像において汚れ領域を強調表示した汚 れ関連情報を 作成する。 さらに、 計算部 1 2は、 利用者端末 1 6に汚れ関連情報を出力す る。 この構成によれば、 汚れ領域が強調されるため、 汚れに関する情報を利 用者に分かり易く伝達できる。

[0101 ] （2） 計算部 1 2は、 先行時期の第 1撮影画像 （第 1画像データ） と、 先 行時期以降の後続時期の第 2撮影画像 （第 2画像データ） とを取得する。 計 算部 1 2は、 第 2撮影画像において汚れ領域を特定し、 第 1撮影画像と、 第 2撮影画像とを含む汚れ関連情報を作成し、 汚れ関連情報において、 第 2撮 \¥0 2020/175589 24 卩（：170? 2020 /007870

影画像において汚れ領域を強調表示する。 この構成によれば、 先行時期の第 1撮影画像と第 2撮影画像とを比較できるため、 利用者は、 汚れの進行程度 を把握できる。

[0102] ( 3 ) 計算部 1 2は、 汚れの種類を識別して強調表示する (図 1 0参照)

。 この構成によれば、 汚れの種類が識別されるため、 利用者は、 対象物 2が どのように汚れているかを簡単に把握できる 。

[0103] ( 4 ) 計算部 1 2は、 色相によって汚れの種類を識別する (図 1 0参照)

。 上述したように汚れの種類は、 色相によって区別できる。 上記構成では、 この技術事項を利用するため、 汚れの種類を精確に識別できる。

[0104] ( 5 ) 計算部 1 2は、 彩度を調整することによって、 汚れの種類が識別さ れるように強調表示する。 この構成によれば、 汚れの種類が区別できるよう に汚れを利用者に見せることが出来る。

[0105] ( 6 ) 計算部 1 2は、 対象物 2について異なる時期に撮影された複数の撮 影画像 4 0に基づいて経過時間に対する汚れ量の変化� �示す汚れチヤートを 形成する (図 1 1参照) 。 計算部 1 2は、 汚れチヤートと、 清掃の目安とな る汚れ量の閾値巳とを含む、 汚れ関連情報を作成する。 計算部 1 2は、 汚れ チヤートにおいて、 汚れ量が汚れの閾値巳に到達する時点 (図 1 1の 「閾値 超過時期丁 」 ) を強調表示する。 この構成によれば、 利用者は、 汚れ量が 汚れの閾値巳に到達する時点を簡単に把握で きる。

[0106] ( 7 ) 計算部 1 2は、 対象物 2の撮影画像 4 0に基づいて将来の所定期間 における故障確率を算出し、 故障確率を含む前記汚れ関連情報を作成する 。 計算部 1 2は、 故障確率が所定確率よりも大きいとき、 故障確率を強調表示 する。 この構成によれば、 利用者は、 故障確率を把握できる。

[0107] ( 8 ) 計算部 1 2は、 対象物 2の撮影画像 4 0に基づいて将来の所定期間 における空気汚染度を算出し、 空気汚染度を含む汚れ関連情報を作成する。 計算部 1 2は、 空気汚染度が上限値よりも大きいとき、 空気汚染度を強調表 示する。 この構成によれば、 利用者は、 空気汚染度を把握できる。

[0108] ( 9 ) 計算部 1 2は、 さらに、 追加対象物 2 ₃ の撮影画像 4 0を取得し、 \¥0 2020/175589 25 卩（：170? 2020 /007870

追加対象物 2 3について異なる時期に撮影された複数の撮� �画像 4 0に基づ いて経過時間に対する汚れ量の変化を示す汚 れチヤートを形成する。 計算部 1 2は、 対象物 2についての汚れチヤートと、 追加対象物 2 8についての汚 れチヤートとの両チヤートが共通の時間軸で 表示されるチヤートを含む、 汚 れ関連情報を作成する。 計算部 1 2は、 汚れ関連情報において、 対象物 2の 汚れチヤートを強調表示する。 この構成によれば、 追加対象物 2 ₃ の汚れと 対比して、 対象物 2の汚れの傾向を把握できる。

[0109] <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。

[01 10] 上記実施形態において、 計算部 1 2 （コンピュータ ） は、 対象物 2を 含む空気調和機 2 0の識別情報、 位置情報、 および用途情報を利用者端末 1 6に出力してもよい。 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 2 0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。

[01 1 1 ] 計算部 1 2は、 次のように構成されてもよい。 計算部 1 2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 1 2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 1 6と通信可能とされる。 計算 部 1 2は、 複数の対象物 2と、 複数の利用者端末 1 6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 2 0の識 別番号と、 この識別番号に係る空気調和機 2 0の利用者の利用者端末 1 6と を紐づける。 計算部 1 2は、 取得部 1 1から、 対象物 2の撮影画像 4 0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 1 6に出力する。

[01 12] 汚れ検出装置 1の取得部 1 1 と制御部 1 0とは、 1つのユニツ 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 2 0の近くに \¥0 2020/175589 26 卩（：170? 2020 /007870

配置される。 この場合、 汚れ検出装置 1は、 ネッ トワーク 1\1を介さずに、 直 接、 利用者端末 1 6と通信してもよい。

[01 13] 汚れ検出装置 1の計算部 1 2は、 利用者端末 1 6に設けられてもよい。

計算部 1 2は、 利用者端末 1 6にインストールされるアプリケーションと� � 利用者端末 1 6内の計算回路とによって構成され得る。

[01 14] 汚れ検出装置 1の取得部 1 1および計算部 1 2は、 利用者端末 1 6に設 けられてもよい。 例えば、 パーソナルコンビユータに、 取得部 1 1 と計算部 1 2とが設けられる。 この場合、 取得部 1 1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 1 2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。 パーソナルコンビユータは、 利用者の入力操 作によって、 撮影画像 4 0を取得する。

[01 15] 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。