JPH0549579A - 電気掃除機 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 感圧導電ゴムからなる床面センサ２２からの
センサ信号をマイクロコンピュータ３６に入力し、マイ
クロコンピュータ３６ではその信号をデータに変換す
る。得られたセンサデータがニューラルネットワーク処
理によってパターン認識され、畳，毛足の短い絨毯また
は毛足の長い絨毯の３種の判別結果を得る。畳のときは
パワーブラシはオフし、毛足の短い絨毯のときはマイク
ロコンピュータ３６およびモータドライバ４０によって
パワーブラシを低速回転、毛足の長い絨毯ではパワーブ
ラシは高速回転される。 【効果】 絨毯の種類に応じて最適のパワーブラシ回転
数が設定され、絨毯の損傷やごみの掻上げ不足が解消さ
れる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は電気掃除機に関し、特
に吸込口に床面センサを設け、その床面センサの出力に
応じてパワーブラシの回転を制御する、電気掃除機に関
する。

【０００２】

【従来の技術】この種の電気掃除機の第１の従来技術が
平成２年５月２１日付で公開された特願平２−１３１７
２７号公報〔Ａ４７Ｌ ９／０４〕に開示されている。
この第１の従来技術では、本体に吸引力センサを設け、
その出力に応じて床面が床または畳であるかもしくはそ
れ以外であるかを検出するものである。そして、床また
は畳のときパワーブラシをオフし、それ以外のときパワ
ーブラシをオンする。

【０００３】第２の従来技術が平成２年２月２２日付で
公開された特願平２−５２６２４号公報〔Ａ４７Ｌ ９
／０４〕に開示されている。この第２の従来技術は吸込
口に２組のフォトインタラプタを設け、その１つは吸込
口が床面に接触したときオンされ、他の１つは床面が絨
毯であるときオンされる。そして、２つのフォトインタ
ラプタがともにオンされたときにのみパワーブラシを回
転させる。

【０００４】第３の従来技術はパワーブラシを常時回転
し、床面の違いによって生じるパワーブラシへの負荷の
違いを電流センサで検知して床面の種類を判断するもの
である。第４の従来技術は感圧導電ゴムからなる圧力セ
ンサを吸込口に設け、そのセンサの出力に応じて床また
は畳のときパワーブラシをオフし、絨毯のときパワーブ
ラシをオンするものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】第１の従来技術では、
床面の違いに応じて吸引力に差が生じることを利用する
が、吸込ホースの揺れなどによって吸引力センサが影響
され易く、したがって床または畳もしくはそれ以外の判
別が不正確になるという問題がある。第２の従来技術で
は、絨毯を検出するためのフォトインタラプタに作用す
るアップ／ダウンローラがごみづまりによって正しく作
動しないことがあったり、フォトインタラプタにごみづ
まりを生じたときには正確な検出ができないなど、電気
掃除機にとって不可避のごみに影響され易いという問題
がある。

【０００６】第３の従来技術では、常にパワーブラシを
回転させるので、床面特に畳が損傷されてしまうという
う欠点がある。第４の従来技術では、圧力センサとして
感圧導電ゴムを用いているため、第１または第２の従来
技術のような不安定さは解消されるが、第１〜第３の従
来技術と同様に、床または畳でパワーブラシをオフし、
絨毯でオンするだけの２つの態様での制御しか達成でき
ないので、絨毯が損傷を受けるという問題がある。

【０００７】すなわち、絨毯には、一般に、毛足の短い
ものと毛足の長いものとがあり、前者ではパワーブラシ
の回転数は小さくてもよいが、後者においてはごみを十
分掻き上げるためにパワーブラシの回転数を大きくしな
ければならない。しかしながら、いずれの従来技術にお
いても絨毯の場合、その種類に拘わらず一律の回転数に
設定されているので、毛足の長い絨毯の場合に十分ごみ
を掻き上げられないかあるいは毛足の短い絨毯の場合に
絨毯の毛が抜けてしまうという問題があった。

【０００８】それゆえに、この発明の主たる目的は、絨
毯の種類に拘わらず十分ごみを掻上げかつ絨毯の損傷を
防止できる、電気掃除機を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明は、吸込口に設
けられたブラシをモータによって回転する電気掃除機で
あって、吸込口に設けられかつ床面の表面の状態に応じ
て異なる信号を出力するセンサ、センサからの信号をデ
ータに変換するデータ変換手段、データ変換手段からの
データを受けて３種以上の判別結果を出力するパターン
認識手段、およびパターン認識手段の出力に応じてモー
タを制御するモータ制御手段を備える、電気掃除機であ
る。

【００１０】

【作用】吸込口には、好ましくは、床面に接触する揺動
部材とその揺動に応じて圧力を受ける感圧導電ゴムから
なる床面センサを設ける。この床面センサすなわち感圧
導電ゴムからは床面の違い（床，畳，毛足の短い絨毯ま
たは毛足の長い絨毯）に従ってそれぞれ異なる変化を示
す信号が出力される。この信号がＡ／Ｄ変換器のような
データ変換手段によってデータに変換され、それがパタ
ーン認識手段に与えられる。パターン認識手段では、そ
のデータをたとえばニューラルネットワーク処理に従っ
て演算し、または特徴パラメータパターンを抽出してそ
れと標準パターンとを比較するなどして、３種以上の判
別結果を出力する。そして、モータ制御手段は、第１の
判別結果（たとえば畳）に応じてパワーブラシをオフ
し、第２の判別結果（毛足の短い絨毯）に応じてパワー
ブラシを比較的低速で回転し、第３の判別結果（毛足の
長い絨毯）に応じてパワーブラシを比較的高速で回転さ
せる。

【００１１】

【発明の効果】この発明によれば、絨毯の種類に応じて
回転数を最適に設定できるので、先に説明した全ての従
来技術におけるように絨毯の場合に一律の回転数しか設
定できなかったものに比べて、毛足の長い絨毯の場合に
ごみを掻き上げる力が不足したりあるいは毛足の短い絨
毯の場合に絨毯の毛が抜けるなどの欠点を確実に解消で
きる。

【００１２】この発明の上述の目的，その他の目的，特
徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳
細な説明から一層明らかとなろう。

【００１３】

【実施例】図１に示す電気掃除機の吸込口１０はホース
１２によって本体（図示せず）に連結される。この吸込
口１０には、パワーブラシ１４が設けられ、このパワー
ブラシ１４はベルト１６によってパワーブラシモータ１
８からの駆動力を受ける。パワーブラシモータ１８は、
たとえば直流モータである。吸込口１０には、さらに、
床面センサ２０が設けられる。この床面センサ２０は図
２からよくわかるように、下面開口のハウジング２２を
含み、このハウジング２２の開口部分に揺動部材２４が
配置される。この揺動部材とハウジング２２に上下動可
能に支持された接触片２６との間にコイルばね２８が介
挿される。そして、接触片２６すなわち揺動部材２４に
対向するハウジング２２の内面上面には、ホルダ３０に
よって感圧導電ゴム３２が取り付けられる。感圧導電ゴ
ム３２は接触片から受ける圧力に応じて、たとえば圧力
が大きくなれば小さくなるように、その抵抗値を変化す
る。

【００１４】感圧導電ゴム３２を含む床面センサ２０に
は、図３に示すように、たとえば５Ｖの直流電圧が印加
される。すなわち、５Ｖの直流電圧が感圧導電ゴム３２
の抵抗値と別に設けた抵抗３４の抵抗値とに応じて分圧
され、その電圧がマイクロコンピュータ３６に入力され
る。ただし、マイクロコンピュータ３６は一般にはユー
ザの手元に設けられるので、床面センサ２０と直流電源
およびマイクロコンピュータ３６とはたとえばホースな
いしパイプを経由して２線で結合される。

【００１５】吸込口１０（図１および図２）が床面に接
触して移動されるとき、床面センサ２２すなわち感圧導
電ゴム３２からは図４に示すようなパターンのセンサ信
号が入力される。すなわち、床の場合には、床面センサ
２０を構成する揺動片２４がその床面３８（図２）には
接触するものの床面に凹凸がほとんどないため、揺動片
２４は上下動せず、したがって接触片２６が感圧導電ゴ
ム３２を押すことがない。そのために、床の場合には、
図４（Ａ）に示すようにマイクロコンピュータ３６には
有意なセンサ信号は入力されない。また、畳の場合に
は、揺動片２４が畳目に従って細かく揺動し、したがっ
て接触片２６が頻繁に感圧導電ゴム３２への接離を繰り
返すので、図４（Ｂ）に示すように短時間に大きくレベ
ルが変化するセンサ信号が得られる。また、毛足の短い
絨毯（以下、単に「カット」と呼ぶこともある。）の場
合には、床面センサ２０の揺動片２４がコイルばね２８
に抗して押し上げられるものの、その表面は比較的滑ら
かであるため揺動部材２４の上下動は緩やかであり、床
面センサ２０すなわち感圧導電ゴム３２からは、図４
（Ｃ）に示すように比較的大きいレベルが長時間に亘っ
て継続するようなセンサ信号が得られる。さらに、毛足
の長い絨毯（以下、単に「シャギー」と呼ぶこともあ
る。）の場合には、畳のときほど頻繁には変化しないも
ののカットの場合よりもかなり頻繁に変化する図４
（Ｄ）に示すようなセンサ信号が得られる。

【００１６】このような床面センサ２０からのセンサ信
号に応じて、マイクロコンピュータ３６は、図５に示す
処理を行う。ただし、図４において“Ｘ”で示す領域は
吸込口を押した場合のセンサ信号を示し、“Ｙ”で示す
領域は吸込口を引いた場合のセンサ信号を示すが、この
実施例では、特徴が一層明確である領域Ｘのセンサ信号
を用いる。

【００１７】床面センサ２０からのこのようなセンサ信
号がマイクロコンピュータ３６に与えられ、マイクロコ
ンピュータ３６では、そのセンサ信号を、内蔵している
Ａ／Ｄ変換器を利用してセンサデータに変換する。そし
て、前処理において、そのセンサデータに基づいて、た
とえばセンサ信号の「立ち上がり」を検出して、その
後、パターン認識のためにニューラルネットワーク処理
（ニューロ演算）を実行する。図６に示すニューラルネ
ットワークは、１０個の入力層，３個の中間層および１
個の出力層で構成され、中間層と出力層との間で閾値処
理を行いかつ出力層においも同様に閾値処理を行う。こ
のように、この実施例においては中間層や出力層の個数
すなわち演算時間を節約するために閾値処理を用いた
が、これはシグモイド関数のような単調増加関数を用い
たワークとして構成されてもよいことはもちろんであ
る。そして、ニューラルネットワークの各層において
は、周知のように式Ｙ＝Σ（ＸｉＷｊ）に従って入力値
Ｘｉに対して所定の荷重係数Ｗｊを乗算してかつそれの
総和で出力値Ｙを得る。ただし、荷重係数Ｗｊは、実験
によって求めた最適値がＲＯＭ内に設定されている。こ
のようなニューラルネットワーク処理によって、そのと
き入力されているセンサ信号が図４に示すセンサ信号の
いずれに相当するかを判別して、３つの認識結果、すな
わち畳（Ｒ１），カット（Ｒ２）またはシャギー（Ｒ
３）が得られる。

【００１８】このようにしてニューラルネットワーク処
理によって得られる判断結果に従って、マイクロコンピ
ュータ３６は図３または図５に示すモータドライバ４０
を制御してパワーブラシモータ１８すなわちパワーブラ
シ１４（図１）の回転を制御する。すなわち、判断結果
が畳（Ｒ１）である場合または床である場合にはマイク
ロコンピュータ３６はパワーブラシモータ１６を停止し
てパワーブラシ１４を回転させない。カット（Ｒ２）の
場合には、マイクロコンピュータ３６は、たとえばＰＷ
Ｍ信号のような適当な制御信号をモータドライバ４０に
与え、パワーブラシモータ１６すなわちパワーブラシ１
４を比較的低速で回転させる。これに対して、シャギー
（Ｒ３）の場合には、マイクロコンピュータ３６はパワ
ーブラシ１４を比較的高速で回転させる）ようにモータ
ドライバ４０を制御する。なお、床の場合には、図４に
示すように有意なセンサ信号が得られないので、ニュー
ラルネットワーク処理によることなく、後述の方法で簡
単に検出できる。

【００１９】このようにして、床または畳の場合にはパ
ワーブラシ１４の回転がオフされ、毛足の短い絨毯の場
合にはパワーブラシが低速回転してその損傷を防止し、
毛足の長い絨毯の場合にはパワーブラシを高速回転して
ごみが十分掻き上げられるようにする。したがって、絨
毯の種類に応じてパワーブラシ１４の最適回転数が設定
されるので、先に挙げたいずれの従来技術においても解
決できなかった「絨毯の損傷」と「十分なごみの掻き上
げ」の相反する要求をともに満足することができる。

【００２０】次に、図７および図８を参照して、この発
明の他の実施例を説明する。図７に示すステップＳ１に
おいて２ミリ秒毎に床面センサ２０からのセンサ信号を
サンプリングする。ステップＳ２では、サンプリングデ
ータに基づいて、立ち上がりがあったかどうかを判断す
る。すなわち、前回のサンプリングデータに比べて所定
値以上上昇した場合にはセンサ信号が立ち上がったもの
と判断する。そして、このステップＳ２において立ち上
がりが検出されなければ、次のステップＳ３において一
定時間たとえば２０ミリ秒経過したかどうかを判断す
る。この一定時間内にセンサ信号の立ち上がりが検出さ
れれば、すなわちステップＳ３において“ＮＯ”と判断
したときには、先に説明したニューラルネットワーク処
理に移行する。しかしながら、一定時間経過してもセン
サ信号の立ち上がりがないと判断したとき、すなわちス
テップＳ３において“ＹＥＳ”と判断したときには、ス
テップＳ４においてリミッタフラグをセットして後続の
ステップを実行する。

【００２１】この実施例では、ニューラルネットワーク
処理の前処理として、ステップＳ５において、上述の立
ち上がりのタイミングから１０個または一定時間（２０
ミリ秒）経過したタイミングから１０個（２ミリ秒毎）
のサンプリングデータをすべて加算する。そして、ステ
ップＳ６においてその加算結果が「１」以下かどうかを
判断する。このステップＳ５およびＳ６においては図４
に示すセンサ信号のゼロレベルが連続したかどうかを判
断する。図４（Ａ）に示す床の場合には、サンプリング
データはすべて「０」である。したがって、床の場合に
は、ステップＳ６において“ＹＥＳ”が検出される。そ
こで、ステップＳ７においてニューラルネットワーク処
理を通過しないことを示すスキップフラグをセットした
後、ステップＳ８において、床面判断結果として床を設
定する。このようにすれば、床面が床であることが簡単
に識別できる。

【００２２】ただし、ステップＳ６において“ＮＯ”と
判断した場合すなわち加算値が「１」以上であれば、次
のステップＳ９において、リミッタフラグがセットされ
ているかどうかを判断する。リミッタフラグがセットさ
れるのは、上述のように一定時間内に立ち上がりが検出
されない場合であり、この場合には、ステップＳ１０に
おいてスキップフラグをセットする。加算値が「１」以
上でありかつリミッタフラグがセットされていなけれ
ば、次のステップＳ１１において先に説明したようなニ
ューラルネットワーク処理が行われる。

【００２３】そして、ニューラルネットワーク処理の結
果がカット（Ｒ２）またはシャギー（Ｒ３）であるかど
うかがステップＳ１２において判断される。ニューラル
ネットワーク処理においてカットまたはシャギーの判断
結果が得られた場合には、次のステップＳ１３におい
て、先のステップＳ５における１０個のサンプリングデ
ータの中の「０」のデータの数をカウントする。そし
て、ステップＳ１４において、そのカウント値Ｃが
「５」以上であるかどうか判断する。もし１０個のサン
プリングデータ中「０」のデータが５個以上あれば、ス
テップＳ１５において、ステップＳ１１のニューラルネ
ットワーク処理の結果に拘わらず床面判断結果を畳に設
定する。図４（Ｂ）に示すように、床面が畳である場合
には、畳目の影響によって揺動部材２４（図２）が頻繁
に上下するので、他の場合に比べて「０」のサンプリン
グデータが得られる回数が多い。したがって、ステップ
Ｓ１４において“ＹＥＳ”と判断した場合には、ステッ
プＳ１１でカットまたはシャギーであると判断しても床
面判断結果を畳に強制するのである。ステップＳ１６に
おいては、先のサンプリングデータに基づいて、センサ
信号（図４）の谷から谷までの時間Ｔが３秒以上かどう
かを判断し、この時間が３秒以上であれば、先のステッ
プＳ１５に進む。すなわち、図４（Ｃ）または図４
（Ｄ）に示すカットまたはシャギーの場合には、畳の場
合ほど頻繁にセンサ信号が変化しないので、その谷から
谷までの時間Ｔは３秒以上継続する。同じような趣旨
で、ステップＳ１７において、センサ信号の山（センサ
信号が「０」以外のとき山であるとする）の幅ＴＭが２
００ミリ秒〜４００ミリ秒の範囲かどうか判断する。こ
のようにして、ステップＳ１４，Ｓ１６およびＳ１７の
少なくとも１つの条件に従って、ニューラルネットワー
ク処理による判断結果をステップＳ１５において強制的
に畳に設定する。これは、床面が畳である場合にはパワ
ーブラシ１４（図１）の回転を必ず停止する必要がある
ので、ニューラルネットワーク処理において畳であるに
も拘わらずカットまたはシャギーであると誤認された場
合のフェールセーフとして機能するようにするためであ
る。

【００２４】ステップＳ１５の後またはステップＳ１７
において“ＮＯ”と判断した後、先の図７に示すステッ
プＳ８の後と同様に、ステップＳ１８で、同じ判断結果
が続いた回数をカウントする。そして、そのカウント値
に基づいて表１に従って判断結果を確定する。この表１
は左側に示す現在の状態から上側に示す状態に移行する
に必要な回数を示す。

【００２５】

【表１】

【００２６】たとえば現在の状態が絨毯１（カット）の
場合、畳であることを示す判断結果が１０回続くと畳に
移行する。これに対して、現在畳であるとき、絨毯２
（シャギー）を示す同じ判断結果が４０回継続しなけれ
ば絨毯２（シャギー）には移行しない。すなわちカット
またはシャギーから畳に移行する回数は小さく、畳から
カットまたはシャギーに移行する回数は大きく設定す
る。これは、先にも述べたように、畳の場合にはパワー
ブラシをできるだけ回転させないことが条件であるのに
対し、絨毯の場合にはパワーブラシが多少遅延して回転
しても特に問題にならないからである。そして、結果が
確定したときには、先に述べたと同様にしてマイクロコ
ンピュータ３６は、その確定判断結果に従って、モータ
ドライバ４０を制御してパワーブラシモータ１６すなわ
ちパワーブラシ１４（図１）の回転を制御する。

【００２７】なお、上述の実施例では、パターン認識手
段としてニューラルネットワーク処理を実行した。しか
しながら、特徴パラメータパターンを抽出してそれと標
準パターンとを比較する周知のパターン認識の手法が用
いられてもよい。たとえば、ゼロ交差数による方法があ
る。たとえば、図４において“Ｖｒｅｆ”で示す或る電
圧レベルを閾値として設定し、その閾値を一定時間内に
交差する回数（ゼロ交差数）を特徴パラメータとして抽
出する。図４（Ａ）に示す床の場合にはゼロ交差数は
「０」である。また、畳の場合のゼロ交差数は最も多
く、絨毯の場合にはゼロ交差数は畳より少ないがカット
に比べて多い。このようなゼロ交差数によって３種以上
の認識結果を出力するようにしてもよい。

【００２８】さらに、ゼロ交差数を特徴パラメータとし
て抽出する以外に、一般的に利用されている他の特徴パ
ラメータが利用されてもよい。たとえば回帰分析法，高
速フーリェ変換，最大最小法などである。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明が適用される吸込口を示す図解図であ
る。

【図２】図１の吸込口の断面構造を示す図解図である。

【図３】この発明の一実施例を示すブロック図である。

【図４】センサ信号を示す波形図である。

【図５】図３の実施例におけるマイクロコンピュータの
機能を示す機能ブロック図である。

【図６】図５に示すニューラルネットワークを示す図解
図である。

【図７】この発明の他の実施例の動作の一部を示すフロ
ー図である。

【図８】この発明の他の実施例の他の一部を示すフロー
図である。

【符号の説明】

１０ …吸込口 １４ …パワーブラシ １８ …パワーブラシモータ ２０ …床面センサ ３６ …マイクロコンピュータ ４０ …モータドライバ

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【手続補正書】

【提出日】平成３年９月１１日

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】全図

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図８】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中西 雄次 大阪府守口市京阪本通２丁目18番地 三洋 電機株式会社内 (72)発明者 上西 智明 大阪府守口市京阪本通２丁目18番地 三洋 電機株式会社内 (72)発明者 谷本 好広 大阪府守口市京阪本通２丁目18番地 三洋 電機株式会社内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】吸込口に設けられたブラシをモータによっ
   て回転する電気掃除機であって、 前記吸込口に設けられかつ床面の表面の状態に応じて異
   なる信号を出力するセンサ、 前記センサからの信号をデータに変換するデータ変換手
   段、 前記データ変換手段からのデータを受けて３種以上の判
   別結果を出力するパターン認識手段、および前記パター
   ン認識手段の出力に応じて前記モータを制御するモータ
   制御手段を備える、電気掃除機。