No laboratório de produtos de teste da CNET em Louisville, Kentucky, utilizei um refletômetro e alguns conceitos básicos de física para avaliar o desempenho das máquinas de limpeza de carpetes, comparando sua eficiência de limpeza ao apresentarem diferentes tipos de manchas comuns em carpetes. A cor é apenas a interpretação do nosso cérebro da luz visível em diferentes comprimentos de onda. Para medir a diferença entre alfombras limpas e sujas, podemos quantificar a luz refletida por uma amostra de carpete (ou seja, medir sua “cor”) e avaliar o poder de limpeza de cada máquina de limpeza de carpetes, comparando medidas de cor de uma peça de carpete nova com medidas obtidas após sua sujeira e limpeza subsequente. A razão desses dois valores de refletividade (antes e depois) nos permitiria avaliar o desempenho. Quanto mais semelhantes esses números, melhor a carpete teria sido restaurada para sua cor original.
Segmentamos quatro quadrados de 6 polegadas por 6 polegadas (“quadrados de mancha”), cada um contendo um tipo de sujeira. Medimos o índice de brancura da nova amostra de carpete branca. Em seguida, sujamos as seções segmentadas, permitindo que os contaminantes se depositassem por aproximadamente uma hora. Então, começamos o processo de limpeza, realizando dois ciclos de limpeza em cada quadrado sujo. Finalmente, medimos os valores de refletividade nas mesmas cinco localizações anteriormente e os averages. A razão dos valores finais vs iniciais de IB nos diz o quão eficiente a máquina de limpeza de carpetes foi para restaurar a carpete ao seu branco original.
O teste mais difícil envolvia molho de marinara, que provou ser o tipo de sujeira mais difícil de remover. Cada limpador teve muita dificuldade para removê-lo da carpete em apenas duas passadas, então pensamos que merecia sua própria categoria. No total, realizamos 700 medidas para fornecer as informações corretas para uma escolha informada que atendesse às suas necessidades. A tabela abaixo resume os resultados, lembrando que pontuações mais altas são melhores.