Welche Algorithmen, statistischen Modelle oder sonstige Berechnungsverfahren werden dabei verwendet, um den individuellen Verschmutzungsgrad** eines Kleidungsstückes zu messen?
Dazu braucht es keine komplizierten Algorithmen.
Letztendlich funktioniert das genauso, wie du als Mensch detektierst ob die Luft sauber ist oder nicht, nur eben angewendet auf die WaMa.
Bzw. wer schonmal ne dreckigen Putzlappen sauber gemacht hat, macht das eigentlich genauso.
Geht ja keiner bei, nimmt 1l Wasser, rührt 3x um und sagt der Putzlappen ist sauber. So machen das im Grunde also alte Waschmaschinen.
Was der gewiefte Hausmann macht, er nimmt solange neues Wasser oder fließendes Wasser, bis das Wasser keinen Dreck aka Schwebstoffe aufweist. Die implizierte Annahme ist dann, Wasser sauber = Lappen sauber.
Es soll natürlich Menschen geben, die für die Reinigung eines Putzlappen sich die übelsten Reinigungsalgorithmen ausdenken, riesige Tabellen füllen und diese Tabellen dann, am besten schriftlich, durch Formeln jagen, um weitere Tabellen zu füllen. Die "dümmeren" Varianten der Spezies Mensch geht einfach hin, nimmt eine variable Menge Wasser, quetscht zusammen, zieht auseinander, quetscht zusammen, zieht auseinander usw. bis einem das Ergebnis gefällt.
Aber warum einfach, wenn es auch schwer geht oder mit anderen Worten, man kann auch aus den einfachsten alltäglichen Dingen eine Wissenschaft machen, die am Ende Erkenntnisse nahe der Stringtheorie hervorbringt.
@WaMa
Man Pump Wasser rein, dieses spült den Dreck aus der Kleidung (es sind nun Schwebstoffe im Wasser) und ein optischer Sensor misst entweder die Reflektion oder Absorption der Partikel und entscheidet dann ganz stumpf anhand eines Schwellwertes, ob es nun reicht oder ob die wilde Fahrt noch ne Runde weitergeht.
So funktionieren btw. viele Detektionsverfahren in Flüssigkeiten und Gasen.
Man könnte natürlich noch so spannende Messverfahren wie Ionisation verwenden (nicht @WaMa), nur glaube ich nicht, ob das dem Umweltgedanken entgegenkommt.