CN109208245B - 一种自动洗衣方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动洗衣方法，包括：控制驱动装置驱动两组链条转动，以使得竖直悬挂于两组链条之间的衣物随着转动；控制分别设置于洗衣体内部的前后两侧的两组图像获取装置分别对衣物的正反两面进行图像获取；获取由两组图像获取装置传输的衣物图像，根据衣物图像识别衣物是否存在污渍，若存在，则记录污渍的位置以及范围；在衣物转动经过洗涤头时，根据记录的污渍的位置以及范围控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤，本发明能够自动识别衣物上的污渍，并根据识别获得的污渍的位置控制洗涤头对衣物上的污渍进行重点洗涤，实现衣物具***置上的污渍的去除，能够有效去除衣物上的污渍。

Description

一种自动洗衣方法

技术领域

本发明涉及洗衣技术领域，更具体地说，涉及一种自动洗衣方法。

背景技术

目前市面上的洗衣机主要有波轮洗衣机和滚筒洗衣机，波轮洗衣机主要是将混有衣物处理剂的洗涤水和衣物充分混合接触，并通过翻转衣物使衣物与衣物之间、衣物与洗涤桶内桶壁上的纹路充分摩擦接触，以达到对衣物的清洁作用；滚筒洗衣机则是利用电动机的机械做功使滚筒旋转，衣物在滚筒中不断地被提升摔下，再提升再摔下，做重复运动，加上洗衣粉和水的共同作用使衣物洗涤干净。

现有的洗衣机识别衣物脏污的方法为对衣物进行预洗涤，通过浑浊传感器测量洗涤水浑浊度，然后再对衣物进行一次洗涤并测量洗涤水的浑浊度，通过两次洗涤水浑浊度的差值设定洗衣机的洗衣模式及档位，而无法识别衣物具***置上的污渍，使得洗衣机只对衣物进行大范围同等的洗涤，在洗涤过程中难以完全去除衣物上的污渍。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述现有的洗衣机识别衣物脏污的方法均无法识别衣物具***置上的污渍，使得洗衣机只对衣物进行大范围同等的洗涤，在洗涤过程中难以完全去除衣物上的污渍的缺陷，提供一种自动洗衣方法。

本发明提供的一种自动洗衣方法，包括：

控制驱动装置驱动两组链条转动，以使得竖直悬挂于所述两组链条之间的衣物随着转动，所述两组链条均绕成四边形结构设置于洗衣体内部的左右两侧，用于带动衣物持续做回转运动；

控制分别设置于所述洗衣体内部的前后两侧的两组图像获取装置分别对衣物的正反两面进行图像获取；

获取由所述两组图像获取装置传输的衣物图像，根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍，若存在，则记录污渍的位置以及范围；

在衣物转动经过洗涤头时，根据记录的污渍的位置以及范围控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤，所述洗涤头设置于所述洗衣体的底部且可在所述洗衣体的底部左右滑动。

可选地，所述根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍包括：

通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别，以识别衣物是否存在污渍；

在所述衣物存在污渍时，对所述衣物图像进行识别分割，获得污渍的位置以及范围。

可选地，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别之前，还包括：

获取由多种衣物的样本图片构成的数据集并对所述数据集中进行降噪处理，所述样本图片中标记有污渍在衣物上的位置、污渍的范围以及污渍的颜色；

构建卷积神经网络结构，并将所述卷积神经网络结构分为两个子网络结构，所述两个子网络结构包括全卷积神经网络结构和由随机森林边缘检测算法与超像素算法结合的网络结构；

采用降噪处理后的数据集对所述卷积神经网络结构进行训练，获得训练好的卷积神经网络结构。

可选地，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别包括：

采用所述全卷积神经网络结构对所述衣物图像上的污渍进行识别分割，获得第一图像；

采用随机森林边缘检测算法对所述衣物图像上的污渍边缘进行识别，并采用超像素算法对识别获得的污渍边缘图像进行超像素化处理，获得第二图像；

将所述第一图像和所述第二图像重叠结合，获得标记有污渍位置和范围的识别图像。

可选地，还包括：控制伸缩推杆伸长，使得所述伸缩推杆上的触觉传感器与衣物接触；

获取所述触觉传感器传输的触觉图像，根据所述触觉图像采用卷积神经网络的多标签分类识别衣物的材质；

根据识别获得的衣物的材质调整所述洗涤头的洗涤强度和洗涤时间。

可选地，所述控制驱动装置驱动两组链条转动具体包括：

控制驱动装置驱动两组链条间歇性转动；

控制所述两组图像获取装置在水平杆上左右滑动并对同一水平面上的衣物的正反两面进行图像获取；

所述驱动装置为步进电机，所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间，所述步进电机每一步对应的前进距离小于或等于所述两组图像获取装置在竖直方向上能够获取到衣物图像的长度。

可选地，所述控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤具体包括：

在间隔所述两组图像获取装置第一次获取到衣物图像预置数量个脉冲间隙后，根据所述两组图像获取装置所传输的衣物图像的先后顺序，依次读取污渍的位置以及范围并控制所述洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤。

可选地，还包括：在所述洗涤头开始工作后，调整所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间和所述洗涤头洗涤完当前可洗涤的污渍所需的时间之间的最大者。

可选地，每组图像获取装置包括一个光源和两个摄像镜头，所述光源为长条形，所述两个摄像镜头分别设置于所述光源的上方或下方；

一组图像获取装置设置于所述洗衣体的柜门上。

可选地，所述洗涤头为超声波洗涤头，所述洗涤头连接有洗涤控制电机，用于在所述洗涤控制电机的带动下做水平直线运动。

本发明具有以下有益效果：

本发明中将衣物竖直悬挂于两组链条之间并使得衣物随链条转动，在衣物转动的过程中控制图像获取装置获取衣物图像，根据衣物图像识别获得污渍的位置后，在衣物转动经过底部的洗涤头时，根据识别获得的污渍的位置控制洗涤头对衣物上的污渍进行重点洗涤，实现衣物具***置上的污渍的去除，能够有效去除衣物上的污渍。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明实施例提供的一种洗衣装置的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种洗衣装置的结构后视图；

图3为本发明实施例提供的一种自动洗衣方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种根据衣物图像识别衣物是否存在污渍的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种通过卷积神经网络对衣物图像进行识别的流程示意图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者可能同时存在居中元件。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。还需要说明的是，本发明实施例中的左、右、上、下等方位用语，仅是互为相对概念或是以产品的正常使用状态为参考的，而不应该认为是具有限制性的。

为了便于理解，以下先对本发明实施例提供的自动洗衣方法所应用于的具体装置进行详细介绍。请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的一种洗衣装置的结构示意图，图2为本发明实施例提供的一种洗衣装置的结构后视图。本发明实施例提供的一种洗衣装置包括：洗衣体1，洗衣体1内部的左右两侧设置分别有一组链条2，且两组链条2均绕成四边形结构；洗衣体1的顶部设置有步进电机3，步进电机3通过两端的联轴器带动链条2持续转动，通过脉冲信号控制步进电机3，可以使得步进电机3间歇性地带动链条2转动，且步进电机3每转动的一步的距离都是一致的。衣物竖直悬挂在两组链条2之间，可以随着链条2的转动在洗衣体1的四个面内360°转动，即由洗衣体1的正面--底面--背面—顶面，最后回到洗衣体1的正面。在洗衣体1的底面设置有洗涤头，洗涤头朝下设置，在衣物经过洗衣体1的底面时，可以对衣物进行洗涤，且洗涤头上连接有洗涤控制电机4，可以带动洗涤头在水平方向上滑动，以使得洗涤头可以对水平方向的衣物位置进行洗涤，即横向洗涤衣物。具体地，洗涤头可以为超声波洗涤头，通过超声震动对衣物进行隔层洗涤，即同时对衣物的两层进行洗涤。洗衣体1内部的前后两侧还分别设置有图像获取装置，一组图像获取装置设置于所述洗衣体1的柜门上，一组图像获取装置可以设置于洗衣体1内部中心位置。每组图像获取装置包括一个光源6和两个摄像镜头5，其中，所述光源6可以为长条形的LED灯，所述两个摄像镜头5分别设置于所述光源6的上方或下方；光源6可以在衣物经过的时候对衣物进行打光，以方便两个摄像镜头5进行图像的拍摄。另外，在其中一组图像获取装置的两个摄像镜头5之间还可以设置伸缩推杆，在伸缩推杆的顶端设置触觉传感器7，在衣物经过时，伸缩杆伸出并使得其顶端的触觉传感器7与衣物紧贴，由触觉传感器7进行衣物材质的识别。

在洗衣体的内部还可以设置有控制处理器，控制处理器分别与步进电机、洗涤控制电机、图像获取装置以及伸缩推杆的控制电机连接，用于根据图像获取装置获得的衣物图像控制各个电机进行工作。

以上为对本发明实施例提供的一种洗衣装置的详细描述，以下将对本发明实施例提供的一种应用于以上所述的洗衣装置的自动洗衣方法进行详细的描述。

如图3所示，图3为本发明实施例提供的一种自动洗衣方法的流程示意图。本发明实施例提供的一种自动洗衣方法，包括：

S101、控制驱动装置驱动两组链条转动，以使得竖直悬挂于所述两组链条之间的衣物随着转动，所述两组链条均绕成四边形结构设置于洗衣体内部的左右两侧，用于带动衣物持续做回转运动；

在将衣物竖直悬挂于洗衣体内后，可以由控制处理器控制驱动装置来驱动两组链条间歇性地转动。其中；，所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间，所述步进电机每一步对应的前进距离小于或等于所述两组图像获取装置在竖直方向上能够获取到衣物图像的长度。

S102、控制分别设置于所述洗衣体内部的前后两侧的两组图像获取装置分别对衣物的正反两面进行图像获取；

在衣物转动的过程中，当识别到衣物进入图像获取装置可以获取图像的范围之后，控制所述两组图像获取装置在水平杆上左右滑动并对同一水平面上的衣物的正反两面进行图像获取。可以理解的是，为了避免图像获取装置一直处于工作状态，可以在图像获取装置的同一水平线上安装用于检测衣物转动情况的检测器，例如红外反射传感器，在检测到衣物转动到图像获取装置的工作范围内之后，控制驱动装置停止转动链条的同时控制图像获取装置进行图像拍摄。由于洗衣体在处于工作状态时为密封状态，洗衣体的内部容易处于黑暗，为了便于图像获取装置可以获得清晰的图像，可以在图像获取装置的周围设置光源，在图像获取装置拍摄图像的时候打光。

S103、获取由所述两组图像获取装置传输的衣物图像，根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍，若存在，则记录污渍的位置以及范围；

需要说明的是，为了准确获取到污渍的位置，可以在衣物的底部刚进入到图像获取装置可以获取图像的范围时，构建坐标系，以(x，y)的形式记录污渍的位置。其中，坐标系中x轴的长度为搭载图像获取装置的水平滑杆的长度，由于水平滑杆的长度大于衣物的宽度，因此，可以保证衣物上的污渍均可以被识别到，y轴的长度则视衣物的长度而定。在污渍为较大范围的污渍块时，可以通过记录污渍块外侧的坐标点，并将外侧的坐标点所包围的区域作为污渍的范围，以便于后续对污渍块进行洗涤，同时，也便于控制处理器记录污渍的范围，免却了记录大量的坐标点。

S104、在衣物转动经过洗涤头时，根据记录的污渍的位置以及范围控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤，所述洗涤头设置于所述洗衣体的底部且可在所述洗衣体的底部左右滑动。

需要说明的是，由于图像获取装置设置在洗衣体内部的前后两侧，而洗涤头设置于洗衣体的底部，且图像获取装置和洗涤头设置的位置均为固定的，即衣物从图像获取装置转动至洗涤头的位置所经过距离是固定的，又由于步进电机接收每个脉冲信号后带动链条转动的距离也是固定的，因此，可以将图像获取装置的位置和洗涤头的位置之间距离换算成具体的脉冲数。在间隔所述两组图像获取装置第一次获取到衣物图像预置数量个脉冲间隙后(预置数量即为换算成的具体的脉冲数)，根据所述两组图像获取装置所传输的衣物图像的先后顺序，依次读取污渍的位置以及范围并控制所述洗涤头在洗衣体的底座左右滑动，来对衣物上存在污渍的位置进行洗涤。

此外，在所述洗涤头开始工作后，可以调整所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间和所述洗涤头洗涤完当前可洗涤的污渍所需的时间之间的最大者。可以理解的是，在衣物较长的情况下，衣物的底部已经转动至洗衣体的底部并接受洗涤头的洗涤，而衣物的上部分可能还竖直处于洗衣体的正面上，且还未接受图像获取装置的拍摄。在这种情况下，在步进电机的脉冲间隙，洗涤头在洗涤衣物的底部的同时，图像获取装置在获取剩下的衣物部分的图像，为了保证两个过程均可以顺利完成，因此可以调整所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间(即图像获取装置获取一组衣物污渍的坐标点所需的时间)和所述洗涤头洗涤完当前可洗涤的污渍所需的时间之间的最大者。由于图像获取装置获取衣物图像在洗涤头洗涤衣物污渍前，因此，控制处理器可以预先根据衣物图像上的污渍推算洗涤头洗涤污渍的时间，并将该时间与图像获取装置获取一组衣物污渍的坐标点所需的时间相比，提前确定好后续步进电机的脉冲间隙为两者相比的最大者，以使得图像获取装置或洗涤头始终处于工作状态，提高了洗涤衣物的效率。

本发明实施例中采用图像获取装置获取衣物图像后，对衣物图像进行识别获得污渍的位置，再根据识别获得的污渍的位置控制洗涤头对衣物上的污渍进行重点洗涤，可以实现衣物具***置上的污渍的去除，能够有效去除衣物上的污渍；此外，还可以对整件衣物无污渍的位置进行全面清洗，在实现了衣物的洗涤的同时还有针对性地对衣物上的污渍进行重点清洗，高效节能的同时能够有效去除细微的污渍。

可以参阅图4，图4为本发明实施例提供的一种根据衣物图像识别衣物是否存在污渍的流程示意图，在本发明实施例提供的一种实施方式中，所述根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍具体可以包括：

S201、获取由多种衣物的样本图片构成的数据集并对所述数据集中进行降噪处理，所述样本图片中标记有污渍在衣物上的位置、污渍的范围以及污渍的颜色；

S202、构建卷积神经网络结构，并将所述卷积神经网络结构分为两个子网络结构，所述两个子网络结构包括全卷积神经网络结构和由随机森林边缘检测算法与超像素算法结合的网络结构；

S203、采用降噪处理后的数据集对所述卷积神经网络结构进行训练，获得训练好的卷积神经网络结构；

S204、通过训练好的卷积神经网络结构卷积神经网络对所述衣物图像进行识别，以识别衣物是否存在污渍；

S205、在所述衣物存在污渍时，对所述衣物图像进行识别分割，获得污渍的位置以及范围。

具体地，可以参阅图5，图5为本发明实施例提供的一种通过卷积神经网络对衣物图像进行识别的流程示意图，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别包括：

S301、输入衣物图像；

S302、采用所述全卷积神经网络结构对所述衣物图像上的污渍进行识别分割，获得第一图像；

S303、采用随机森林边缘检测算法对所述衣物图像上的污渍边缘进行识别；

S304、采用超像素算法对识别获得的污渍边缘图像进行超像素化处理，获得第二图像；

S305、将所述第一图像和所述第二图像重叠结合，获得标记有污渍位置和范围的识别图像。

由于在洗涤的衣物的材质不同时，为避免洗坏或过度洗涤因此，本发明实施例提供的一种实施方式中还包括：控制伸缩推杆伸长，使得所述伸缩推杆上的触觉传感器与衣物接触；获取所述触觉传感器传输的触觉图像，根据所述触觉图像采用卷积神经网络的多标签分类识别衣物的材质；根据识别获得的衣物的材质调整所述洗涤头的洗涤强度和洗涤时间。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种自动洗衣方法，其特征在于，包括：

控制驱动装置驱动两组链条转动，以使得竖直悬挂于所述两组链条之间的衣物随着转动，所述两组链条均绕成四边形结构设置于洗衣体内部的左右两侧，用于带动衣物持续做回转运动；

控制分别设置于所述洗衣体内部的前后两侧的两组图像获取装置分别对衣物的正反两面进行图像获取；

获取由所述两组图像获取装置传输的衣物图像，根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍，若存在，则记录污渍的位置以及范围；

在衣物转动经过洗涤头时，根据记录的污渍的位置以及范围控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤，所述洗涤头设置于所述洗衣体的底部且可在所述洗衣体的底部左右滑动。

2.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍包括：

通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别，以识别衣物是否存在污渍；

在所述衣物存在污渍时，对所述衣物图像进行识别分割，获得污渍的位置以及范围。

3.根据权利要求2所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别之前，还包括：

获取由多种衣物的样本图片构成的数据集并对所述数据集中进行降噪处理，所述样本图片中标记有污渍在衣物上的位置、污渍的范围以及污渍的颜色；

构建卷积神经网络结构，并将所述卷积神经网络结构分为两个子网络结构，所述两个子网络结构包括全卷积神经网络结构和由随机森林边缘检测算法与超像素算法结合的网络结构；

采用降噪处理后的数据集对所述卷积神经网络结构进行训练，获得训练好的卷积神经网络结构。

4.根据权利要求3所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别包括：

采用所述全卷积神经网络结构对所述衣物图像上的污渍进行识别分割，获得第一图像；

采用随机森林边缘检测算法对所述衣物图像上的污渍边缘进行识别，并采用超像素算法对识别获得的污渍边缘图像进行超像素化处理，获得第二图像；

将所述第一图像和所述第二图像重叠结合，获得标记有污渍位置和范围的识别图像。

5.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，还包括：控制伸缩推杆伸长，使得所述伸缩推杆上的触觉传感器与衣物接触；

获取所述触觉传感器传输的触觉图像，根据所述触觉图像采用卷积神经网络的多标签分类识别衣物的材质；

根据识别获得的衣物的材质调整所述洗涤头的洗涤强度和洗涤时间。

6.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述控制驱动装置驱动两组链条转动具体包括：

控制驱动装置驱动两组链条间歇性转动；

控制所述两组图像获取装置在水平杆上左右滑动并对同一水平面上的衣物的正反两面进行图像获取；

所述驱动装置为步进电机，所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间，所述步进电机每一步对应的前进距离小于或等于所述两组图像获取装置在竖直方向上能够获取到衣物图像的长度。

7.根据权利要求6所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤具体包括：

在间隔所述两组图像获取装置第一次获取到衣物图像预置数量个脉冲间隙后，根据所述两组图像获取装置所传输的衣物图像的先后顺序，依次读取污渍的位置以及范围并控制所述洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤。

8.根据权利要求7所述的自动洗衣方法，其特征在于，还包括：在所述洗涤头开始工作后，调整所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间和所述洗涤头洗涤完当前可洗涤的污渍所需的时间之间的最大者。

9.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，每组图像获取装置包括一个光源和两个摄像镜头，所述光源为长条形，所述两个摄像镜头分别设置于所述光源的上方或下方；

一组图像获取装置设置于所述洗衣体的柜门上。

10.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述洗涤头为超声波洗涤头，所述洗涤头连接有洗涤控制电机，用于在所述洗涤控制电机的带动下做水平直线运动。

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