JP7329382B2 - ドライヤ - Google Patents

Description

本発明の一態様は、ドライヤに関する。

従来より、ドライヤ（例：ヘアドライヤ）に関する様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１には、距離センサ（例：赤外線近接センサ）を有するドライヤが開示されている。特許文献１のドライヤでは、距離センサによって測定された距離に基づき、当該ドライヤのヒータおよび送風装置（より具体的には、送風装置内のモータ）の少なくとも一方が制御される。

特許文献１のドライヤによれば、距離に基づく動作制御を行うことにより、ユーザの髪に、過剰に高温の熱風が送出される可能性を低減できる。例えば、髪を傷める温度（熱損傷温度）の熱風を、当該髪に当てられる可能性を低減できる。

特開２０１２－２３９５３５号公報

以上のように、特許文献１のドライヤによれば、ユーザに手動操作を行わせることなく、髪が過剰に加熱されて傷むことを防止できる。それゆえ、ユーザの利便性を向上させることができる。

しかしながら、以下に述べるように、距離に応じたドライヤの動作制御の具体的な手法については、なお改善の余地がある。本発明の一態様は、従来よりも利便性に優れたドライヤを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るドライヤは、上記ドライヤの吹出口から上記ドライヤの前方に送出される風を発生させるためのモータと、上記ドライヤの内部において上記風を加熱するヒータと、上記ドライヤの前方に位置する対象物との距離を測定し、当該距離を示す距離データを生成する距離センサと、（ｉ）上記距離データを補正して補正後距離データを生成するとともに、（ｉｉ）上記補正後距離データに基づき、上記モータおよび上記ヒータの少なくとも一方を制御する、制御部と、を備えており、上記制御部における上記距離データの補正は、（ｉ）上記距離センサから上記対象物までの距離と、（ｉｉ）上記吹出口から上記対象物までの距離と、の差に起因する上記距離データの偏りを考慮した第１補正を含んでいる。

本発明の一態様によれば、従来よりも利便性に優れたドライヤを提供できる。

実施形態１のドライヤの要部の構成を示すブロック図である。 図１のドライヤの概略的な構成を示す斜視図である。 事例１における各データを示すグラフである。 事例２における各データを示すグラフである。 事例３における各データを示すグラフである。 事例４における各データを示すグラフである。 事例５における各データを示すグラフである。 事例６における各データを示すグラフである。 実施形態２のドライヤの要部の構成を示すブロック図である。

〔実施形態１〕
実施形態１のドライヤ１について、以下に説明する。便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、以降の各実施形態では、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。公知技術（例：特許文献１の技術）と同様の事項についても、説明を適宜省略する。各図に示されている装置構成は、説明の便宜上のための単なる一例である。また、明細書中において以下に述べる各数値も、単なる一例である。

（ドライヤ１の概要）
図１は、ドライヤ１の要部の構成を示すブロック図である。図２は、ドライヤ１の概略的な構成を示す斜視図である。ドライヤ１は、例えばヘアドライヤである。図１に示すように、ドライヤ１は、制御部１０、距離センサ２６、操作部２７、ヒータ７０、および送風ユニット７１を備えている。

送風ユニット７１は、モータ７１０（ファンモータとも称される）およびファン７１１を備えている。モータ７１０によってファン７１１を駆動することにより、ドライヤ１に送風を行わせることができる。ヒータ７０および送風ユニット７１は、ドライヤ１の風路（後述）内に設けられている。

制御部１０は、ドライヤ１の各部を統括的に制御する。制御部１０は、距離データ補正部１１０、ヒータ制御部１２０、およびモータ制御部１３０を備えている。距離データ補正部１１０については、後述する。

ヒータ制御部１２０は、ヒータ７０を制御する。具体的には、ヒータ制御部１２０は、ヒータ７０を制御するための信号（ヒータ制御信号）を生成し、当該ヒータ制御信号をヒータ７０に供給する。ヒータ７０は、風路内を流れる風を加熱する。ヒータ７０は、公知の加熱素子（発熱体）を含んでいる。一例として、加熱素子の発熱量は、ヒータ制御信号に応じて制御される。

モータ制御部１３０は、モータ７１０を制御する。具体的には、モータ制御部１３０は、モータ７１０を制御するための信号（モータ制御信号）を生成し、当該モータ制御信号をモータ７１０に供給する。モータ７１０は、モータ制御信号に応じて動作（回転）する。そして、ファン７１１は、モータ７１０の動作に伴って回転する。ファン７１１は、自身の回転により、風路内において吸気口２３から吹出口２４（排気口）へ向かう空気の流れを発生させる。

このように、モータ制御部１３０は、モータ７１０を介して、ファン７１１を制御する。すなわち、モータ制御部１３０は、モータ７１０を制御することにより、ドライヤ１の風量を調整する。一例として、モータ制御部１３０は、モータ７１０の回転速度（回転数）を制御することにより、ドライヤ１の風量を調整する。

そして、図２に示すように、ドライヤ１は、ドライヤ本体部１１を備えている。ドライヤ本体部１１は、ドライヤ動作部２１およびグリップ部２２を有する。なお、ドライヤ１の上下方向、左右方向、および前後方向はいずれも、予め規定されているものとする。

ドライヤ動作部２１は、ドライヤ本体部１１の上部に設けられている。図２の例では、ドライヤ動作部２１の形状は、略円柱状である。グリップ部２２は、ドライヤ本体部１１の下部に設けられている。具体的には、グリップ部２２は、ドライヤ動作部２１から下方へ延設されている。

ドライヤ動作部２１の後端部には、吸気口２３が設けられている。また、ドライヤ動作部２１の前端部には、２つの吹出口２４が設けられている。このことから、ドライヤ１の構造は、ツインフロー構造とも称される。ドライヤ動作部２１の内部において、吸気口２３と吹出口２４との間には、風路が設けられている。送風ユニット７１によって生成された風は、吹出口２４から前方へと送出される。

ドライヤ動作部２１の前端部には、前側パネル２５が設けられている。前側パネル２５は、複数の（例：４つの）ＬＥＤ（Light Emitting Diode，発光ダイオード）表示部２５０を含んでいる。ＬＥＤ表示部２５０は、ドライヤ１の表示部の一例である。

図２の例では、前側パネル２５の形状は、円盤状である。より具体的には、前側パネルの形状は、ドライヤ１の後方へと湾曲した板形状である。前側パネル２５の左右の外周部にはそれぞれ、吹出口２４として、円弧状の切欠部が形成されている。

前側パネル２５の中心部には、距離センサ２６が設けられている。実施形態１では、距離センサ２６が、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式の距離センサである場合を例示する。距離センサ２６は、所定の時間間隔（以下、ΔＴ）毎に、当該距離センサ２６と対象物との間の距離ｄ（以下、単にｄと称することもある）を測定する。

実施形態１では、対象物がユーザＵの髪ＵＨである場合を例示する。図２に示されるように、距離センサ２６は、ドライヤ１の前方に位置する髪ＵＨに対し、距離ｄを好適に測定できるように設けられている。

距離センサ２６は、距離ｄを示すデータ（距離データ）を、制御部１０に供給する。距離データは、距離信号と称されてもよい。制御部１０は、距離センサ２６から、時系列データとしての距離データを取得する（以下の図３等を参照）。

但し、距離センサ２６の種類は、ＴＯＦ方式に限定されない。距離センサ２６は、距離ｄを測定できればよい。また、対象物は、髪ＵＨに限定されない。例えば、対象物は、ユーザＵの所定の部位の体表であってもよい。あるいは、対象物は、ユーザＵの身体の部位とは別の物体（例：ユーザＵが飼育しているペット、または、ユーザＵが所有している衣服）であってもよい。

グリップ部２２の上部には、操作部２７が設けられている。操作部２７は、ユーザＵの操作（以下、ユーザ操作）を受け付ける。図２の例では、操作部２７は、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７Ａ、１ショット冷風ボタン２７Ｂ、モード変更ボタン２７Ｃ、および風量変更ボタン２７Ｄの、４つのボタンを含んでいる。

図２の例では、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７Ａは、スライド式のボタンである。また、１ショット冷風ボタン２７Ｂ～風量変更ボタン２７Ｄは、プッシュ式のボタンである。但し、操作部２７は、ユーザ操作を受け付けられればよく、これらのボタンに限定されない。制御部１０は、操作部２７が所定のユーザ操作を受け付けたことを契機として、当該ユーザ操作に応じて、ドライヤ１の各部を制御する。

ＯＮ／ＯＦＦボタン２７Ａは、ドライヤ１の動作（運転）のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるためのボタンである。制御部１０（より具体的には、モータ制御部１３０）は、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７ＡがＯＮ位置にスライドされたことを契機として、ドライヤ１の送風動作（より具体的には、モータ７１０の回転）を開始させる。また、制御部１０は、ＯＮ／ＯＦＦボタン２７ＡがＯＦＦ位置にスライドされたことを契機として、ドライヤ１の動作を停止させる。

１ショット冷風ボタン２７Ｂは、ドライヤ１（より具体的には、吹出口２４）から、冷風（常温の風）を一時的に送出させるためのボタンである。一例として、１ショット冷風ボタン２７Ｂは、オルタネイト動作するプッシュ式ボタンである。制御部１０（より具体的には、ヒータ制御部１２０）は、１ショット冷風ボタン２７Ｂが１度押下されたことを契機として、ヒータ７０の動作を停止させる。この場合、ドライヤ１から、冷風を送出できる。また、制御部１０は、１ショット冷風ボタン２７Ｂがもう１度押下されたことを契機として、ヒータ７０の動作を再び開始させる。この場合、ドライヤ１から、温風（常温よりも加熱された風）を送出できる。

あるいは、１ショット冷風ボタン２７Ｂは、モーメンタリ動作するプッシュ式ボタンであってもよい。この場合、制御部１０は、１ショット冷風ボタン２７Ｂが押下されている間だけ、ヒータ７０の動作を停止させる。

モード変更ボタン２７Ｃは、ドライヤ１のモード（動作モード）を切り替えるためのボタンである。一例として、ドライヤ１では、高温モード、高温低温交互モード、低温モードの３つのモードが予め設定されていてよい。制御部１０は、モード変更ボタン２７Ｃが１度押下される毎に、ドライヤ１のモードを、「高温モード→高温低温交互モード→低温モード」の順に、循環的に（ローテーション式に）変更する。高温モードは、ドライヤ１から温風を送出させるモードである。これに対し、低温モードは、高温モードの場合に比べて低温の温風を、ドライヤ１から送出させるモードである。また、高温低温交互モードは、高温モードと低温モード（あるいは冷風モード）とが所定時間毎に切り替わるモードである。より具体的には、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１のモードに応じて、ヒータ７０を制御する。

風量変更ボタン２７Ｄは、ドライヤ１の風量（吹出口２４から送出される風の風量）を変更するためのボタンである。一例として、ドライヤ１では、風量１（風量：弱）、風量２（風量：中）、および風量３（風量：強）の、３段階の風量レベルが設定されていてよい。制御部１０は、風量変更ボタン２７Ｄが１度押下される毎に、ドライヤ１の風量レベルを、「風量１→風量２→風量３」の順に、循環的に変更する。より具体的には、モータ制御部１３０は、ドライヤ１の風量レベルに応じて、モータ７１０を制御する。

なお、グリップ部２２の下部からは、電源コード２８が引き出されている。ドライヤ１は、電源コード２８を介して、不図示の電源（例：商用電源）と接続可能である。

（距離データ補正部１１０）
上述の通り、制御部１０は、ユーザ操作に応じて、ドライヤ１の各部（例：ヒータ７０およびモータ７１０の少なくとも一方）を制御できる。但し、ユーザＵの利便性を向上させるためには、ユーザ操作に依らない制御（自動制御）を行うことが好ましい。そこで、例えば、距離センサ２６から取得した距離データを用いて、制御部１０にドライヤ１の各部を制御させることも考えられる（特許文献１も参照）。

しかしながら、本願の発明者ら（以下、単に発明者ら）は、「距離データをそのまま用いた場合、ドライヤ１の各部を必ずしも適切に制御できない」という新たな問題点（以下、問題点Ａ）を見出した。

例えば、ドライヤ１の使用時には、当該ドライヤ１からの送風に起因して、髪ＵＨが乱雑になびく。このため、距離データには、髪ＵＨのなびきに起因するノイズが含まれる。髪ＵＨのなびき具合は、当該髪ＵＨが長いほど（当該ＵＨのボリュームが多いほど）、顕著となる。

さらに、長い髪ＵＨを有しているユーザＵ（例：女性ユーザ）は、短い髪を有しているユーザ（例：男性ユーザ）に比べて、例えば手または櫛を用いて、自身のヘアスタイルを整える頻度が高い。ドライヤ１の使用時には、ユーザＵのこのような手の動きも、距離データに対するノイズを発生させうる。

また、ドライヤ１の使用時には、ユーザＵは、自身の頭部に対する当該ドライヤ１の位置または方向を変更させる場合がある。この場合、ユーザＵは、グリップ部２２の把持態様を変更することにより、ドライヤ１の位置または方向を変更させる。ユーザＵのこのような手の動きも、距離データにノイズを含有させる一因となる。

以上のように、ドライヤ１の使用時には、様々な要因により、距離データにノイズが含まれる。従って、ドライヤ１の自動制御を適切に行うためには、このようなノイズの影響を低減する必要がある。

発明者らは、問題点Ａを解決するために、「補正後の距離データ（以下、補正後距離データ）に基づきドライヤ１の自動制御を行う」という新たな着想を見出した。ドライヤ１（特に、距離データ補正部１１０）は、当該着想に基づき、新たに創作された。

距離データ補正部１１０は、距離データを補正することにより、補正後距離データを生成する。一例として、距離データ補正部１１０は、（ｉ）ドライヤ１の設計要因（例：構造的要因）を考慮した補正（以下、第１補正）を行うとともに、（ｉｉ）距離データに所定の統計処理を施す補正（以下、第２補正）を行うことにより、距離データを補正する。このように、距離データ補正部１１０は、第１補正と第２補正とを行うことにより、補正後距離データを生成する。

第１補正の一例は、（ｉ）距離センサ２６（吹出口２４に対して、やや後部に位置している）から対象物までの距離と、（ｉｉ）吹出口２４から当該対象物までの距離と、の差に起因する測定値の偏りを考慮した補正である。

但し、距離データ補正部１１０は、必ずしも第１補正を行わなくともよい。距離データ補正部１１０は、第２補正を行えばよい。すなわち、距離データ補正部１１０は、統計処理後の距離データ（以下、統計データ）を、補正後距離データとして生成してもよい。

以下に述べるように、統計データは、距離データに比べ、ノイズが低減されたデータである。それゆえ、距離データに替えて、統計データを用いてドライヤ１を制御することにより、上述のノイズの影響を低減することが可能となる。その結果、ドライヤ１の使用感（ドライヤ１の使用時の快適性）を、従来技術に比べて高めることができる。

距離データ補正部１１０は、ヒータ制御部１２０およびモータ制御部１３０のそれぞれに、統計データを供給する。ヒータ制御部１２０は、当該統計データに基づき、ヒータ制御信号を生成する。また、モータ制御部１３０は、当該統計データに基づき、モータ制御信号を生成する。

当該構成によれば、制御部１０に、統計データに基づくドライヤ１の制御を行わせることができる。以下の説明では、高温モードにおいて、統計データに基づくドライヤ１の制御が行われるものとする。

（事例１）
発明者らは、様々な事例（実験例）を通じて、距離データの補正手法について検討した。以下、これらの事例について述べる。まず、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、距離ｄの移動平均値ｄｍ（より具体的には、単純移動平均値）（以下、単にｄｍと称することもある）を算出した。以下、ｄｍを示すデータを、移動平均データと称する。移動平均データは、統計データの一例である。

ｄｍは、距離データに含まれる直近のＰ個のｄの平均値である。Ｐは、２以上の任意の自然数である。以下では、Ｐを明示することが必要である場合には、上記ｄｍを、ｄｍ（Ｐ）とも称する。また、ｄｍ（Ｐ）を、「移動平均Ｐ」とも称する。なお、ｄｍ（Ｐ）は、「Ｐ項移動平均」と称されてもよい。また、移動平均Ｐとの対比のため、ｄ（あるいは距離データ）を「生データ」とも称する。以下の各グラフでは、生データを、「生」と略記する。

図３は、事例１における各データを示すグラフである。図３のグラフにおいて、横軸は、測定回数（距離センサ２６によって距離ｄが測定された回数）を示す。事例１では、約５０回に亘り距離ｄが測定された。また、当該グラフにおいて、縦軸は、ある測定回数に対応する信号値（データ値）としての距離を示す。すなわち、縦軸は、距離ｄまたは移動平均値ｄｍの大きさを示す。縦軸の単位は、ｍｍである。特に明示されない限り、これらの事項は、以降の各グラフにも当てはまる。

図３に示されるように、事例１では、測定開始時から３０回目程度の測定時までの時間に亘って、ｄはほぼ一定（約１８０ｍｍ）であった。そして、上記期間の直後において、ｄが約２０ｍｍまで急激に低下した（図３の領域Ｄ１を参照）。さらに、その後、ｄは速やかに約１８０ｍｍ（略初期値）に復帰した。そして、測定終了時まで、上記略初期値が維持されたことが確認された。

以上のことから、ｄの急激な低下は、ノイズに起因するものと考えられる。例えば、グリップ部２２を把持するユーザＵの手ぶれに起因して、髪ＵＨとドライヤ１（より具体的には、距離センサ２６）との間に、ユーザＵの意図しない接近（以下、非意図的接近）が生じたことが考えられる。領域Ｄ１の一時的な小さいｄは、このような非意図的接近に起因するものと考えられる。

事例１において、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、「Ｐ＝３、５、７、９」の４通りのケースのそれぞれについて、ｄｍ（Ｐ）を算出した。このため、図３では、移動平均データの例として、移動平均３、移動平均５、移動平均７、および移動平均９が示されている。

図３に示されるように、各ｄｍ（Ｐ）では、ｄに比べて、時間変化に伴う値の変化の程度が緩やかとなることが確認された。すなわち、移動平均データでは、距離データに含まれていたノイズが低減されたことが確認された。なお、図３に示されるように、事例１では、Ｐを大きくするにつれて、ｄｍ（Ｐ）の最小値がより大きくなる。すなわち、事例１では、Ｐを大きくするにつれて、ノイズをより効果的に低減できた。

以上のことから、Ｐが過小である場合（例：後述する移動平均算出期間が短すぎる場合）には、距離データに含まれているノイズを有効に除去できない可能性が高いと言える。Ｐが過小である場合には、ｄの瞬時的な変化が、ｄｍ（Ｐ）に強く影響するためである。このため、ノイズを有効に除去するためには、ある程度Ｐを大きく設定することが好ましいと考えられる。

（移動平均データを用いた制御の一例）
以下、移動平均データを用いたドライヤ１の制御の一例について述べる。ある時点においてｄｍ（Ｐ）が小さい場合、同時点におけるｄも比較的小さい（それほど大きくない）と考えられる。ｄが小さい場合には、吹出口２４から前方へと送出された風は、それほど温度低下せずに、髪ＵＨに到達すると考えられる。従って、ｄが小さい場合には、ｄが大きい場合に比べ、髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が高いと言える。

そこで、ヒータ制御部１２０は、ｄｍ（Ｐ）が小さくなるにつれて、ヒータ７０（より具体的には、加熱素子）の発熱量を低下させるよう、当該ヒータ７０を制御してよい（ヒータ制御信号を生成してよい）。このようにヒータ７０を制御することにより、髪ＵＨの損傷を防止できる。また、ｄが大きい場合（髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が低い場合）に、適温の温風を髪ＵＨに当てることができる。それゆえ、当該温風によって髪ＵＨを一定温度で乾燥させることができる。

なお、髪ＵＨに含まれる主要なタンパク質は、６０℃程度の温度を超えると変性し易くなることが知られている。従って、髪ＵＨの損傷を防止しつつ、髪ＵＨを速やかに乾燥させるためには、髪ＵＨに当たる温風の温度が約５０℃となるように、ヒータ７０を制御することが好ましい。

また、モータ制御部１３０は、ｄｍが小さくなるにつれて、モータ７１０の回転速度を増加させるよう、当該モータ７１０を制御してよい（モータ制御信号を生成してよい）。つまり、モータ制御部１３０は、ｄｍが小さくなるにつれて、ドライヤ１の風量を増加させるように、送風ユニット７１を制御してよい。

このようにモータ７１０を制御することにより、ｄｍが小さくなるにつれて、ドライヤ１の風路内において、空気の流速を増加させることができる。すなわち、当該空気がヒータ７０を通過する時間をより短くできる。従って、ヒータ７０の発熱量が一定である場合には、ｄｍの減少に伴い、上記空気の温度上昇を低減できる。すなわち、ｄｍの減少に伴い、吹出口２４から送出される熱風の温度を低下させることができる。当該構成によっても、髪ＵＨの損傷を防止できる。

（事例２）
図４は、事例２における各データを示すグラフである。事例２では、約１００回に亘りｄが測定された。事例２においても、事例１と同様に、距離データに一時的なノイズが含まれている（図４の領域Ｄ２を参照）。

事例２では、事例１における上述の検討結果を踏まえ、当該事例１に比べ、Ｐがより大きく設定されている。具体的には、事例２において、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、「Ｐ＝３０、４０、５０」の３通りのケースのそれぞれについて、ｄｍ（Ｐ）を算出した。

このため、図４では、移動平均データの例として、移動平均３０、移動平均４０、および移動平均５０が示されている。事例２においても、事例１と同様の傾向が確認された。事例２も、距離データに替えて移動平均データを用いることが、ノイズの影響を低減するために好適であることを裏付けている。

しかしながら、Ｐをあまりに大きく設定することは、必ずしも好ましいとは言えない。例えば、Ｐが大きい場合（図４を参照）には、Ｐが小さい場合（図３を参照）に比べ、距離データの時間変化に対する移動平均データの追従性が低下する。

このような追従性の低い移動平均データは、現時点における実際のｄを適切に反映できていない可能性がある。この傾向は、ｄの時間変化が激しいほど顕著となる。それゆえ、追従性の低い移動平均データを使用してドライヤ１を制御した場合、ヒータ７０（またはモータ７１０）に対する制御のリアルタイム性が低下するため、かえってユーザＵの利便性を低下させてしまう懸念もある。

また、Ｐが大きい場合には、Ｐが小さい場合に比べ、移動平均データには、より長期間に亘り、距離データに含まれていたノイズの影響が残存してしまう。事例２では、事例１に比べ、ｄｍ（Ｐ）が一定値に復帰するまでに、より長い時間を要する。つまり、Ｐが大きすぎる場合、距離データのノイズが実際には消失したにも関わらず、ノイズ消失後の時間においても、移動平均データには当該ノイズの影響が残存する。

以上の通り、発明者らは、事例２に基づき、「Ｐをあまりに大きく設定することは、ユーザＵの利便性向上の観点からは、必ずしも好ましくない」と結論付けた。Ｐの値は、ユーザＵによるドライヤ１の使用態様およびドライヤ１の仕様等を考慮し、ドライヤ１の設計者によって適切に設定されることが好ましい。

（事例３）
図５は、事例３における各データを示すグラフである。事例３では、事例１・２とは異なり、髪ＵＨの全体を乾燥させるために、ユーザＵがドライヤ１を振り回しながら（例えば、吹出口２４の方向を左右へ振りながら）使用している場合が想定されている。このため、事例３では、事例１・２に比べ、ｄはより激しく変化する。なお、後述の事例４でも、事例３と同様の場合が想定されている。

図５のグラフの横軸「時間」は、測定時間（測定開始時点からの経過時間）を示す。横軸の単位は、秒である。特に明示されない限り、この点は以降の各グラフにも当てはまる。図５のグラフの横軸「時間」は、図３・図４のグラフの横軸「測定回数」に読み替え可能である。具体的には、測定回数ｉに対応する時間Ｔｉは、Ｔｉ＝ｉ×ΔＴと表される。事例３では、ΔＴ＝０．０２秒である。事例３では、４秒に亘ってｄが測定された。すなわち、事例３では、２００回に亘ってｄが測定された。

また、Ｐに対応する時間ＴＰ（単位：秒）を、移動平均算出期間とも称する。ＴＰ＝Ｐ×ΔＴである。以下では、ＴＰを明示することが必要である場合には、上記ｄｍを、ｄｍ（ＴＰ）とも称する。また、ｄｍ（ＴＰ）を、「ＴＰ秒移動平均」とも称する。

事例３において、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、「ＴＰ＝０．０５秒、０．２秒、０．３秒、０，７秒、１．０秒」の６通りのケースのそれぞれについて、ｄｍ（ＴＰ）を算出した。事例３では、非意図的接近に起因するｄの一時的な低下が、ノイズとして確認された（図５の領域Ｄ３～Ｄ５を参照）。

図５からも理解できるように、ＴＰをあまりに大きく設定した場合には、距離データの変化に対する移動平均データの追従性が低下する。それゆえ、例えば、「０．７秒移動平均」および「１．０秒移動平均」の移動平均データでは、領域Ｄ３～Ｄ５に示されるｄの急激な減少を十分に反映できていない。事例３からも、ＴＰの値（換言すれば、Ｐの値）は、ドライヤ１の設計者によって適切に設定されることが好ましいと言える。

ところで、上述した制御のリアルタイム性の観点からは、ｄを用いてドライヤ１の各部を制御することが最も好ましいと言える。但し、上述の通り、距離データは、移動平均データに比べ、ノイズの影響を受けやすいという問題がある。

そこで、一例として、制御部１０では、距離ｄに対する閾値ＴＨ（以下、単にＴＨと称することもある）が予め設定されてもよい。ＴＨは、第１距離閾値（または距離下限閾値）と称されてもよい。図５の例では、ＴＨは、「ドライヤ１が対象物（例：髪ＵＨ）に接近している」ことの判定基準として用いることができる距離として設定されている。

一例として、ＴＨは、約４０ｍｍに設定されている。ＴＨの値は、ユーザＵによるドライヤ１の使用態様およびドライヤ１の仕様等を考慮し、ドライヤ１の設計者によって適宜設定されてよい。この点は、後述するＴＨ２についても同様である。

以下、ｄ≦ＴＨである状態を、「ドライヤ１が接近状態にある」とも称する。一例として、制御部１０は、ｄとＴＨとを比較することにより、ドライヤ１が接近状態にあるか否かを判定してよい。

そして、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１が接近状態にある場合には、少なくとも一定期間に亘ってヒータ７０の発熱量を低下させるよう、当該ヒータ７０を制御してよい。当該構成によれば、髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が高い場合に、速やかに熱風の温度を低下させることができる。

このように、距離ｄと当該距離ｄに対する閾値ＴＨとの比較結果にさらに基づきヒータ７０を制御することにより、当該ヒータ７０に対する制御のリアルタイム性を向上させることができる。それゆえ、ユーザＵの利便性をさらに高めることができる。当該構成は、髪ＵＨの保護に特に好適である。

なお、ヒータ制御部１２０についての上述の各説明は、モータ制御部１３０についても同様に当てはまる。このため、以下でも、ヒータ制御部１２０の動作について主に例示し、モータ制御部１３０の動作については説明を量略する。

（事例４）
図６は、事例４における各データを示すグラフである。事例４では、事例３と同様に、移動平均データの例として、１．０秒移動平均が算出されている。そして、事例４では、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、移動平均データとは別の統計データをさらに算出した。

まず、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、距離ｄの標準偏差σｄ（以下、単にσｄと称することもある）を算出した。以下、σを示すデータを、標準偏差データと称する。標準偏差データは、統計データの別の例である。図６の例では、以下に述べる「移動平均標準偏差（移動平均の標準偏差）」（σｄｍ）との区別のため、σを「生標準偏差」とも称する。

さらに、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、移動平均値ｄｍの標準偏差σｄｍ（以下、単にσｄｍと称することもある）を算出した。σｄｍは、移動平均値の標準偏差であるので、移動平均標準偏差とも称される。以下、σｄｍを示すデータを、移動平均標準偏差データと称する。移動平均標準偏差データは、統計データのさらに別の例である。

以下、ｄｍ（ＴＰ）の標準偏差を、σｄｍ（ＴＰ）と表記する。また、σｄｍ（ＴＰ）を、「ＴＰ秒移動平均標準偏差」と称する。事例４では、発明者らは、距離データ補正部１１０を用いて、１．０秒移動平均標準偏差を算出した。図６のグラフの右端の縦軸は、信号値としての標準偏差を示す。当該右端の縦軸の単位は、ｍｍである。このように、図６のグラフの左右の縦軸はそれぞれ、（ｉ）距離ｄの標準偏差σｄの大きさ、および、（ｉｉ）移動平均標準偏差σｄｍの大きさを示す。

事例４においても、事例３と同様に、ｄの急激な低下が複数回生じたことが確認された。なお、図５の領域Ｄ６～Ｄ８におけるｄの一時的な変化は、例えば意図的接近に起因している。意図的接近とは、ユーザＵの意図に基づく、髪ＵＨとドライヤ１との間の接近を意味する。

制御部１０は、σｄにさらに基づいて、ドライヤ１の各部を制御してもよい。一例として、制御部１０は、σｄに応じて、上述のＴＨを補正（調整）してもよい。σｄが大きい場合、σｄが小さい場合に比べ、ｄの変動の度合い（例：ユーザＵの手ブレの度合い）が激しいと言える。

そこで、例えば、制御部１０は、σｄが大きくなるにつれて、ＴＨを増加させてもよい。ｄが激しく変動する場合には、非意図的接近が生じている可能性がより高いと考えられるためである。このようにＴＨを補正することにより、髪ＵＨに熱損傷温度の熱風が当てられる可能性が高い場合に、ヒータ制御部１２０によって、熱風の温度をより確実に低下させることができる。

また、ヒータ制御部１２０は、σｄにさらに基づいて、ヒータ７０を制御してもよい。例えば、ヒータ制御部１２０は、σｄが大きくなるにつれて、ヒータ７０の発熱量を低下させてもよい。この場合にも、髪ＵＨを好適に保護できる。

ところで、上述の通り、ＴＰが適切に設定された場合、距離データの変化に対する移動平均データの追従性は比較的高いと考えられる。この場合、σｄｍも、σｄと概ね同様に、ｄの変動の度合いを反映していると考えられる。

そこで、制御部１０は、σｄに替えて、σｄｍにさらに基づいて、ドライヤ１の各部を制御してもよい。例えば、制御部１０は、σｄｍに応じて、ＴＨを補正してもよい。あるいは、ヒータ制御部１２０は、σｄｍにさらに基づいて、ヒータ７０を制御してもよい。

上述のｄｍとｄとの関係からも理解できるように、σｄｍは、σｄに比べて、ノイズの影響が低減されたデータと言える（図６も参照）。そこで、例えば、制御のリアルタイム性の確保に比べ、ノイズの影響の低減を重視する場合には、σｄｍに基づく制御が行われてよい。

なお、制御部１０は、σｄおよびσｄｍの両方にさらに基づいて、ドライヤ１の各部を制御することもできる。

（事例５）
図７は、事例５における各データを示すグラフである。図７のグラフでは、横軸の時間の値の記載が省略されている。この点は、後述する図８のグラフについても同様である。事例５では、髪ＵＨのなびきが発生している場合が想定されている。事例５においても、事例１・２に比べ、ｄはより激しく変化する。なお、後述の事例６でも、事例５と同様の場合が想定されている。事例５では、事例３と同様の６種類の移動平均データが算出されている。

図７の時間ＴＴでは、極めて大きいｄの値が検出されている。一例として、ドライヤ１から送出された風によって、長い髪ＵＨの先端部が一時的にドライヤ１から遠ざかった場合に、このような過大なｄが検出される。図７に示されるように、時間ＴＴの付近では、ｄの急激な増加に伴い、各ｄｍも急激に増加している。

それゆえ、ドライヤ１の制御を適切に行うためには、このようなｄの急激な増加をもたらすノイズの影響を低減することも重要である。そこで、発明者らは、以下の事例６に示す通り、当該ノイズの影響を低減するための手法について、さらに検討を行った。

（事例６）
図８は、事例６における各データを示すグラフである。図８のグラフでは、標準偏差（右側の縦軸）の値の記載が省略されている。事例６では、距離データ補正部１１０は、ｄの過大な値（事例５の時間ＴＴに相当する期間におけるｄの値）を、例外値（異常値）として取り扱う。

一例として、距離データ補正部１１０は、例外値をダミー値に置き換える。以下、例外値をダミー値に置き換える処理を、例外処理と称する（図８の領域Ｅを参照）。例外処理は、例外値を無視する処理（マスク処理）の一例である。

図８の例では、ダミー値は、例外値が発生する直近のｄの値に等しい値として設定されている。但し、ダミー値の設定手法は、上記の例に限定されない。ダミー値は、正常データの範疇にある値として設定されていればよい。例えば、ダミー値は、上記直近のｄの値を、所定の補正手法を用いて補正することによって設定されてもよい。あるいは、ダミー値は、０として設定されてもよい。

事例６では、距離データ補正部１１０は、例外処理が施された後の距離データを用いて、統計データを算出する。図８の例では、事例４と同様に、１．０秒移動平均、生標準偏差、および１．０秒移動平均標準偏差が算出されている。図８に示されるように、距離データに例外処理が施されたことにより、各統計データについても、値の急激な増加が抑制されている。このように、例外処理によれば、ｄの急激な増加をもたらすノイズの影響を効果的に低減できる。

あるいは、制御部１０では、距離ｄに対して、上述の閾値ＴＨとは別の閾値ＴＨ２（以下、単にＴＨ２と称することもある）がさらに設定されてもよい。ＴＨ２は、第２距離閾値（または距離上限閾値）と称されてもよい。一例として、ＴＨ２は、「ドライヤ１が対象物（例：髪ＵＨ）から過度に離間している」ことの判定基準として用いることができる距離として設定されている。このため、ＴＨ２は、ＴＨ１よりも大きく設定されているものとする。

以下、ｄ≧ＴＨ２である状態を、「ドライヤ１が過離間状態にある」とも称する。一例として、制御部１０は、ｄとＴＨ２とを比較することにより、ドライヤ１が過離間状態にあるか否かを判定してよい。

一例として、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１が過離間状態にある場合には、ヒータ７０の発熱量を所定の値（例：比較的小さい値）に変更してよい。そして、ヒータ制御部１２０は、ドライヤ１の過離間状態が解消されるまで、ヒータ７０に当該所定の発熱量を維持させてよい。

（効果）
以上の通り、ドライヤ１によれば、従来のドライヤとは異なり、統計処理が施された後の距離データ（統計データ）に基づき、当該ドライヤ１の各部を制御できる。すなわち、距離データ（生データ）に比べノイズの影響が低減されたデータを用いて、ドライヤ１の各部を制御できる。それゆえ、距離に応じたドライヤ１の制御を従来よりも適切に行うことができるので、ユーザＵの利便性を向上させることが可能となる。

〔変形例〕
距離データ補正部１１０は、標準偏差σｄの移動平均値σｄｎ（以下、単にσｄｎと称することもある）を算出してもよい。σｄｎは、標準偏差の移動平均値であるので、標準偏差移動平均とも称される。以下、σｄｎを示すデータを、標準偏差移動平均データと称する。

標準偏差移動平均データは、統計データのさらに別の例である。従って、実施形態１と同様に、制御部１０は、標準偏差移動平均データに基づいて、ドライヤ１の各部を制御してもよい。

〔実施形態２〕
図９は、実施形態２のドライヤ２の要部の構成を示すブロック図である。ドライヤ２の制御部を、制御部１０Ａと称する。制御部１０Ａは、制御部１０とは異なり、距離データ補正部１１０に替えて、状態推定部２１０を備えている。なお、制御部１０Ａのヒータ制御部およびモータ制御部をそれぞれ、ヒータ制御部２２０およびモータ制御部２３０と称する。

まず、状態推定部２１０は、距離センサ２６から距離データを取得する。状態推定部２１０は、当該距離データに基づき、ユーザＵによるドライヤ２の使用状態（使用態様）を推定する。具体的には、状態推定部２１０は、上記使用状態の推定結果を示す状態推定信号を生成（導出）する。

一例として、状態推定部２１０は、公知の状態推定モデル（より厳密には、確率モデル）を用いて、距離データに基づいて状態推定信号を生成する。状態推定モデルとしては、例えばＨＭＭ（Hidden Markov Model，隠れマルコフモデル）が用いられてよい。この場合、状態推定部２１０は、ＨＭＭに基づくビタビアルゴリズムを用いて、状態推定信号を生成してよい。あるいは、状態推定モデルとしては、カルマンフィルタを用いることもできる。

なお、状態推定信号は、状態推定データと称されてもよい。状態推定データは、距離データが状態推定モデルに基づいて補正されたデータであるとも表現できる。このため、状態推定データも、補正後距離データの範疇に含まれる。同様に、状態推定部２１０も、本発明の一態様に係る距離データ補正部の一例であると言える。

ドライヤ２では、状態推定部２１０は、ヒータ制御部２２０およびモータ制御部２３０のそれぞれに、状態推定信号を供給する。ヒータ制御部２２０は、状態推定信号に基づき、ヒータ制御信号を生成する。同様に、モータ制御部２３０は、状態推定信号に基づき、モータ制御信号を生成する。

ドライヤ２によれば、ユーザＵの使用状態の推定結果を示す補正後距離データ（状態推定データ）に基づき、当該ドライヤ２の各部を制御できる。すなわち、実施形態１に比べ、ユーザＵの使用状態をより具体的に考慮して、ドライヤ２の各部を制御できる。その結果、ユーザＵの利便性をさらに向上させることができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
ドライヤ１・２の制御ブロック（特に制御部１０・１０Ａ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、ドライヤ１・２は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば少なくとも１つのプロセッサ（制御装置）を備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な少なくとも１つの記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の一態様の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

〔まとめ〕
本発明の態様１に係るドライヤは、上記ドライヤの前方に送出される風を発生させるためのモータと、上記ドライヤの内部において上記風を加熱するヒータと、上記ドライヤの前方に位置する対象物との距離を測定し、当該距離を示す距離データを生成する距離センサと、（ｉ）上記距離データを補正して補正後距離データを生成するとともに、（ｉｉ）上記補正後距離データに基づき、上記モータおよび上記ヒータの少なくとも一方を制御する、制御部と、を備えている。

上記の構成によれば、距離データ（生データ）に比べノイズの影響が低減されたデータ（補正後距離データ）に基づき、ドライヤの各部を制御できる。それゆえ、距離に応じたドライヤの制御を従来よりも適切に行うことができるので、ユーザの利便性を向上させることが可能となる。

本発明の態様２に係るドライヤでは、上記態様１において、上記制御部は、上記補正後距離データとして、上記距離データの移動平均値を示す移動平均データを算出することが好ましい。

上述の通り、補正後距離データは、距離データに対して所定の統計処理を施すことによって導出されたデータ（統計データ）であってよい。上記の構成によれば、移動平均データ（統計データの一例）に基づいて、ドライヤの各部を制御できる。

本発明の態様３に係るドライヤでは、上記態様２において、上記制御部は、上記補正後距離データとして、上記距離データの標準偏差を示す標準偏差データをさらに算出することが好ましい。

上記の構成によれば、標準偏差データ（統計データの別の例）に基づいて、ドライヤの各部を制御することもできる。上述の通り、距離データの時間変動が激しい場合には、標準偏差データを考慮することが好ましいと考えられる。

本発明の態様４に係るドライヤでは、上記態様２または３において、上記制御部は、上記補正後距離データとして、上記移動平均値の標準偏差を示す移動平均標準偏差データさらに算出してもよい。

上記の構成によれば、標準偏差データ（統計データのさらに別の例）に基づいて、ドライヤの各部を制御することもできる。距離データの時間変動が激しい場合には、標準偏差データ（生標準偏差データ）に加え、移動平均標準偏差データをさらに考慮することが、より好ましいと考えられる。

本発明の態様５に係るドライヤでは、上記態様１から４のいずれか１つにおいて、上記制御部は、ユーザによる上記ドライヤの使用状態を推定するための状態推定モデルを用いて上記距離データを補正することにより、上記補正後距離データとしての状態推定データを導出することが好ましい。

上記の構成によれば、状態推定データに基づいて、ドライヤの各部を制御できる。これにより、ユーザの使用状態をより具体的に考慮してドライヤの各部を制御できるので、ユーザの利便性をさらに向上させることができる。

〔付記事項〕
本発明の一態様は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の一態様の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成できる。

１、２ ドライヤ
１０、１０Ａ 制御部
２６ 距離センサ
７０ ヒータ
７１ 送風ユニット
１１０ 距離データ補正部
１２０、２２０ ヒータ制御部
１３０、２３０ モータ制御部
２１０ 状態推定部（距離データ補正部）
７１０ モータ
７１１ ファン
Ｕ ユーザ
ＵＨ 髪（対象物）

Claims (4)

1. ドライヤであって、
   上記ドライヤの吹出口から上記ドライヤの前方に送出される風を発生させるためのモータと、
   上記ドライヤの内部において上記風を加熱するヒータと、
   上記ドライヤの前方に位置する対象物との距離を測定し、当該距離を示す距離データを生成する距離センサと、
   （ｉ）上記距離データを補正して補正後距離データを生成するとともに、（ｉｉ）上記補正後距離データに基づき、上記モータおよび上記ヒータの少なくとも一方を制御する、制御部と、を備えており、
   上記制御部における上記距離データの補正は、（ｉ）上記距離センサから上記対象物までの距離と、（ｉｉ）上記吹出口から上記対象物までの距離と、の差に起因する上記距離データの偏りを考慮した第１補正を含んでいる、ドライヤ。
2. 上記制御部における上記距離データの補正は、上記距離データに対して所定の統計処理を施す第２補正をさらに含んでおり、
   上記統計処理は、上記距離データの移動平均値を示す移動平均データを算出する処理を含んでいる、請求項１に記載のドライヤ。
3. 上記統計処理は、上記距離データの標準偏差を示す標準偏差データをさらに算出する処理を含んでいる、請求項２に記載のドライヤ。
4. 上記統計処理は、上記移動平均値の標準偏差を示す移動平均標準偏差データさらに算出する処理を含んでいる、請求項２または３に記載のドライヤ。

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