CN110735281A - 洗衣机及其衣物洗涤控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种洗衣机及其衣物洗涤控制方法。其中洗衣机包括：外桶、可旋转地设置在外桶中以供容纳待洗涤衣物的内桶、以及用于对内桶的衣物放置区进行拍摄的高光谱成像装置，并且衣物洗涤控制方法包括：控制高光谱成像装置进行拍摄，并获取高光谱成像装置拍摄得到待洗涤衣物的高光谱图像；提取高光谱图像的特征信息，并根据特征信息识别待洗涤衣物的材质；根据待洗涤衣物的材质配置洗涤方案，并控制洗衣机的洗涤执行***执行洗涤方案。本发明的方案，洗涤方案的针对性更强，提高了洗涤效率，而且在保证洗涤干净的前提下，有效地减少衣物的洗涤磨损造成的损伤。

Description

洗衣机及其衣物洗涤控制方法

技术领域

本发明涉及洗衣机，特别是涉及洗衣机及其衣物洗涤控制方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，以及消费升级的驱动，消费者对于家用电器的定位也在发生着变化，从最初的功能型需求，转变为了对于生活品质的追求。洗衣机从最初的单纯洗衣逐渐转变为家庭洗护中心，这也对智能洗衣机提出了新的挑战，当然，这也为各种智能识别技术在洗衣机产品上的应用提供了契机。利用智能识别技术，在洗衣机上实现衣物的智能化洗护，也已经成为智能洗衣机的发展趋势。

不过由于各类衣物的材质不同，甚至每件衣服也由不同的材质组成，比如说纯棉，麻布，丝绸，化纤，羊毛，羽绒，皮革，混纺，涤纶等等。每种材质所需要的洗涤时间，洗涤强度，洗涤剂用量和漂洗次数等信息都不同，而现有洗衣机只能选择一种洗衣程序，没有充分考虑每种衣物材质对洗涤的需求。在这种情况下，洗衣效果往往不理想，要么过度洗涤造成对水、电、洗涤剂的浪费，要么洗衣不干净。

目前大多数智能洗衣机的洗衣方式，都是在洗衣机内添加衣物，之后手动选择一个洗衣模式；或者先选择衣物材质，再根据衣物材质、重量等信息来预置洗涤模式。洗衣模式主要包括洗涤时间、洗涤强度，以及洗涤剂添加量和漂洗次数等进行洗涤动作。这类洗衣机的洗衣机智能化水平较低，不能做到全自动以及实现最佳洗衣效果。

发明内容

本发明的一个目的是要提供一种自动确定并执行洗涤方案的洗衣机，减少用户的操作。

本发明一个进一步的目的是要使得确定出的洗涤方案与待洗涤衣物匹配，减少衣物的洗涤损伤的情况下保证洗涤效果。

特别地，根据本发明的一个方面，提供了一种洗衣机的衣物洗涤控制方法，其中洗衣机包括：外桶、可旋转地设置在外桶中以供容纳待洗涤衣物的内桶、以及用于对内桶的衣物放置区进行拍摄的高光谱成像装置，并且衣物洗涤控制方法包括：控制高光谱成像装置进行拍摄，并获取高光谱成像装置拍摄得到待洗涤衣物的高光谱图像；提取高光谱图像的特征信息，并根据特征信息识别待洗涤衣物的材质；根据待洗涤衣物的材质配置洗涤方案，并控制洗衣机的洗涤执行***执行洗涤方案。

可选地，高光谱图像的特征信息包括高光谱图像中光谱数据的特征峰，并且根据特征信息识别待洗涤衣物的材质的步骤包括：使用预设的材质识别模型对光谱数据的特征峰进行识别，得到光谱数据的特征峰对应的材质类型，其中材质识别模型预先根据各种衣物材质以及对应的光谱数据的特征峰训练得出。

可选地，高光谱图像还包括图像数据，并且提取高光谱图像的特征信息的步骤包括：利用神经网络算法对图像数据进行图像识别，确定出图像数据的不同提取区域；对提取区域分别提取各区域的光谱数据的特征峰，以供分别确定各区域的衣物材质。

可选地，在待洗涤衣物包含多种材质的情况下，根据待洗涤衣物的材质配置洗涤方案的步骤包括：从多种材质的对应的洗涤方案选择出备选方案，备选方案满足避免多种材质损伤的条件。

可选地，在从多种材质的对应的洗涤方案不存在备选方案的情况下，输出提示信息，用于提示待洗涤衣物无法进行混洗。

可选地，控制高光谱成像装置进行拍摄的步骤包括：获取洗衣机的关门信号；在确认洗衣机门体关闭后，检测是否放入待洗涤衣物；在确认放入待洗涤衣物的情况下，控制高光谱成像装置进行高光谱图像拍摄。

可选地，检测是否放入待洗涤衣物的步骤包括：控制高光谱成像装置对衣物放置区进行拍摄，得到衣物放置区的图像数据；根据图像数据确定衣物放置区是否存在衣物；若存在，则将图像数据与洗涤历史数据进行比对，以确认衣物放置区的衣物是否为开门前洗涤完成的衣物，若并非开门前洗涤完成的衣物则确定放入待洗涤衣物。

可选地，控制高光谱成像装置进行拍摄的过程中还包括：启动与高光谱成像装置对应设置的宽光谱光源，以提供拍摄所需的宽光谱光线。

可选地，洗涤方案规定有以下任意一项或多项内容：洗涤时间，洗涤强度，洗涤剂添加量、洗涤剂类型、漂洗次数。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种洗衣机，该洗衣机包括：外桶，用于容纳洗衣水；内桶，可旋转地设置在外桶中以供容纳待洗涤衣物；高光谱成像装置，设置于外桶内，其拍摄方向配置成朝向内桶的衣物放置区，用于拍摄待洗涤衣物的高光谱图像；以及控制器，其包括存储器以及处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一种衣物洗涤控制方法。

本发明的洗衣机及其衣物洗涤控制方法，利用高光谱成像装置对内桶的衣物放置区进行拍摄，根据拍摄得到的高光谱图像分析得出洗涤方案。由于高光谱图像中综合图像数据以及光谱数据，可以准确地确定被洗涤衣物的材质，确定出的洗涤方案与被洗涤衣物相适应，洗涤方案的针对性更强，提高了洗涤效率，而且在保证洗涤干净的前提下，有效地减少衣物的洗涤磨损造成的损伤。

进一步地，本发明的洗衣机及其衣物洗涤控制方法，利用控制器根据高光谱图像配置洗涤方案，综合利用图像特征信息和特征光谱信息，还可以对具有不同材质的待洗涤衣物进行处理，进一步提高了洗衣机的使用体验。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明一个实施例的洗衣机的外形示意图；

图2是根据本发明一个实施例的洗衣机的内部结构示意图；

图3是根据本发明一个实施例的洗衣机的控制示意框图；

图4是根据本发明一个实施例的洗衣机的衣物洗涤控制方法的示意图；

图5是根据本发明一个实施例的洗衣机进行衣物洗涤的整体流程示意图；

图6是根据本发明一个实施例的洗衣机确定衣物材质的数据流向图；以及

图7是根据本发明一个实施例的洗衣机确定洗涤方案的流程图。

具体实施方式

本实施例首先提供了一种洗衣机10，借助于高光谱图像分析技术，自动确定洗涤方案，保证洗涤干净的前提下，有效地减少衣物的洗涤磨损造成的损伤。

图1是根据本发明一个实施例的洗衣机10的外形示意图，图2是根据本发明一个实施例的洗衣机10的内部结构示意图，以及图3是根据本发明一个实施例的洗衣机10的控制示意框图。

本实施例的洗衣机10一般性地可以包括：外桶110、内桶120、高光谱成像装置200、控制器300、洗涤执行***400。本实施例的洗衣机10以前装式滚筒洗衣机为例进行介绍，由于其他构造的洗衣机一般仅在内桶120、外桶110构造、支承方式等方面具有区别，但工作原理和其他结构基本一致，本领域的普通技术人员在了解前装式滚筒洗衣机应用本实施例的方案的基础上，有能力将本实施例的方案应用于其他构造的洗衣机。

洗衣机10的外桶110用于容纳洗衣水；内桶120可旋转地设置在外桶110中，以供容纳待洗涤衣物。内桶120的前部可以具有供衣物放入的开口。内桶120内部具有多条举升筋，由电机430及传动机构的带动，有规律地旋转，使得待洗涤衣物在内桶120中翻滚揉搓，实现洗净目的。洗衣机10可以受控完成进水、投放洗涤剂、洗涤、加温、漂洗、排水、脱水等洗涤动作。由于具体的洗涤结构为本领域技术人员所习知，在此不做赘述。

由于洗涤衣物的材质越来越丰富，而每种材质的洗涤衣物由于材质的特性，导致对洗涤要求不同(例如洗涤时间、洗涤强度、洗涤剂添加量、漂洗次数、脱水强度的要求不同)。传统的由用户从预设的洗涤模式中选择的洗涤控制方式已经无法满足用户的需求。本实施例的洗衣机10，利用该高光谱成像装置200对内桶120的衣物放置区进行拍摄，控制器300可以根据拍摄得到的高光谱图像分析得出洗涤方案并控制洗涤执行***400执行，从而可以准确地确定被洗涤衣物的材质，确定出的洗涤方案与被洗涤衣物相适应，洗涤方案的针对性更强，提高了洗涤效率，而且在保证洗涤干净的前提下，有效地减少衣物的洗涤磨损造成的损伤。

高光谱成像装置200可以设置于开口的上部(也即门体130的内侧的上部)，其拍摄方向配置成朝向内桶120的衣物放置区(也即内桶120的中下部区域)，并配置成拍摄得到待洗涤衣物的高光谱图像。

一种可选地布置结构为：高光谱成像装置200安装于外桶110靠近门体130的位置处，并且高光谱成像装置200的安装位置处还设置有透明罩210，以使高光谱成像装置200与内桶120空间隔离。

透明罩210朝向内桶120的一侧涂有超疏水纳米涂层，以避免出现影响高光谱成像装置200拍摄效果的水渍。该超疏水纳米涂层可以主要基于丙烯酸聚氨酯制备，耐磨性佳，力学性能优异，对强酸、强碱性介质都具有良好的耐受性；在实验阶段，该超疏水纳米涂层经砂纸打磨300次后接触角仍大于150°，疏水效果较好。

利用超疏水纳米涂层，透明罩210不会形成水渍积聚，满足了高光谱成像装置200在洗衣机10内拍摄的要求。

由于洗衣机10内部的光线不能满足拍摄要求，上述洗衣机10还包括：宽光谱光源220，也设置于开口的上部，用于为高光谱成像装置200提供拍摄光线。

宽光谱光源220可以包括：集成式LED，集成式LED的发光光谱范围设置为达到400至2400nm。在本实施例中，可以设置一个或多个集成式LED，例如集成式LED可以设置于高光谱成像装置200的周围，并由透明罩210遮蔽。

在另一些实施例中，宽光谱光源220也可以与高光谱成像装置200分别独立设置，例如放置在洗衣机10门体130上部的两侧。

高光谱成像装置200拍摄的高光谱图像可以包括图像数据以及光谱数据，例如每个像素点可以包括该像素的图像像素元素以及光谱波长元素，也即每个像素点为一个多元数据组，其包括多个图像像素元素数据和一组光谱波长元素。因此高光谱数据同时获得每个像素点的连续光谱数据和每个光谱波段的连续图像数据。高光谱图像是连续波长的光学图像，光谱范围可以设置为200nm到2500nm，具有更高的光谱分辨率，分辨率可达到2～3nm。在本实施例中，为了满足衣物材质的识别要求，高光谱图像的光谱范围可以设置为1200至2400nm。

控制器300包括存储器310以及处理器320，存储器310中存储有计算机程序，计算机程序被处理器320执行时可以对高光谱图像进行处理，自动确定洗涤方案，并控制洗涤执行***400完成洗涤方案，实现洗衣机10的自动洗涤功能。以下对本实施例的洗衣机10的衣物洗涤控制方法进行介绍。

图4是根据本发明一个实施例的洗衣机的衣物洗涤控制方法的示意图，该洗衣机的衣物洗涤控制方法通过上述实施例中洗衣机10的控制器300的处理器320执行，完成对衣物洗涤的控制。该洗衣机的衣物洗涤控制方法可以包括：

步骤S402，控制高光谱成像装置200进行拍摄，并获取高光谱成像装置200拍摄得到待洗涤衣物的高光谱图像，例如控制拍摄的过程可以包括：获取洗衣机10的关门信号；在确认洗衣机10门体关闭后，检测是否放入待洗涤衣物；在确认放入待洗涤衣物的情况下，控制高光谱成像装置200进行高光谱图像拍摄。

获取洗衣机10的关门信号的过程可以包括：控制高光谱成像装置200对衣物放置区进行拍摄，得到衣物放置区的图像数据；根据图像数据确定衣物放置区是否存在衣物；若存在，则将图像数据与洗涤历史数据进行比对，以确认衣物放置区的衣物是否为开门前洗涤完成的衣物，若并非开门前洗涤完成的衣物则确定放入待洗涤衣物，通过上述步骤，可以避免用户开门后没有一次全部取出上一次洗涤的衣物而重复洗涤的情况出现。在确定放入待洗涤衣物后，开始确定洗涤方案并执行的后续流程。

控制高光谱成像装置200进行拍摄的过程时，还可以同时启动与高光谱成像装置对应设置的宽光谱光源，以提供拍摄所需的宽光谱光线。

步骤S404，提取高光谱图像的特征信息，并根据特征信息识别待洗涤衣物的材质；提取高光谱图像的特征信息可以包括高光谱图像中光谱数据的特征峰，利用光谱数据的特征峰识别待洗涤衣物的材质的流程可以包括：使用预设的材质识别模型对光谱数据的特征峰进行识别，得到光谱数据的特征峰对应的材质类型，其中材质识别模型预先根据各种衣物材质以及对应的光谱数据的特征峰训练得出。在训练材质识别模型时可以分别利用羊毛、棉织品、混纺、蚕丝、涤纶、锦纶、麻织物等等各种材质及其光谱数据结合化学计量学算法，可以形成训练样本。例如：纯棉材质的光谱特征峰为1950nm；化纤面料的光谱特征峰为1400nm。

由于待洗涤衣物可能为多件，其材质也可能为多种，提取高光谱图像的特征信息的步骤还可以包括：利用神经网络算法对图像数据进行图像识别，确定出图像数据的不同提取区域；对提取区域分别提取各区域的光谱数据的特征峰，以供分别确定各区域的衣物材质。例如利用神经网络算法对图像数据进行图像识别，可以识别出衣物放置区呈现出不同图像特征的区域(包括不同颜色的区域、不同光线强度的区域)，将这些呈现出不同图像特征的区域分别作为提取区域，分别提取光谱数据的特征峰，并根据各区域的光谱数据的特征峰分别确定衣物材质。

步骤S406，根据待洗涤衣物的材质配置洗涤方案，并控制洗衣机10的洗涤执行***400执行洗涤方案。在待洗涤衣物包含多种材质的情况下，可以多种材质的对应的洗涤方案选择出备选方案，备选方案满足避免多种材质损伤的条件。选择出备选洗涤方案为对各种待洗涤衣物损伤最小的方案或者洗涤时间最短的方案。

由于部分材质的衣物不能混洗，例如真丝材质与部分化纤材质的清洗要求不同，同时洗涤并不能满足所有衣物清洁，还有可能损坏衣物。因此在确定出待洗涤衣物的材质不适宜同时清洗或者无法确定出备选洗涤方案的情况下还可以输出提示信息，以提示用户进行干预。

在从多种材质的对应的洗涤方案不存在备选方案的情况下，输出提示信息，用于提示待洗涤衣物无法进行混洗。在本实施例的洗衣机10设置显示屏500的情况下，可以利用显示屏500输出与洗涤方案相对应的界面，例如输出上述提示信息，该提示信息可以包括不能同时洗涤的衣物材质信息，提醒用户取出衣物的操作提示等。

洗涤执行***400可以包括用于在洗涤过程中向外桶110内投放洗涤剂的洗涤剂投放装置410、用于在洗涤过程中向外桶110内放水的进水装置420、用于驱动内桶120旋转驱动电机430、排水装置440等。洗涤执行***400可以执行控制器300确定出洗涤方案，自动完成洗涤过程。

在洗涤过程中，高光谱成像装置200还可以用于对洗涤混合液或者漂洗完成后的漂洗废液进行拍摄，得到洗涤混合液以及漂洗废液的高光谱图像，从而利用洗涤混合液以及漂洗废液的高光谱图像确定洗涤混合液以及漂洗废液中的洗涤剂浓度，对洗涤过程进行调整。

例如在确定洗涤方案后，洗涤剂投放装置410可以受控按照初始投放量投放洗涤剂；高光谱成像装置200启动对洗涤混合液进行拍摄，并根据洗涤混合液的高光谱图像特征信息确定洗涤混合液中的洗涤剂浓度；在洗涤混合液中的洗涤剂浓度低于洗涤目标浓度的情况下，控制洗涤剂投放装置增加洗涤剂的投放量。

根据洗涤混合液的高光谱图像特征信息确定洗涤混合液的洗涤剂浓度的步骤包括：在洗涤混合液的高光谱图像的不同区域选择多个像素点，分别获取多个像素点的光谱数据；提取多个像素点的光谱数据的光谱曲线；使用预设的洗涤剂浓度检测模型对多个像素点的光谱数据的光谱曲线分别进行识别，得到多个像素点处对应的洗涤剂浓度，其中洗涤剂浓度检测模型预先不同洗涤剂浓度的洗涤混合液的光谱曲线训练得出；使用化学计量学算法对多个像素点处对应的洗涤剂浓度进行综合判定，得出洗涤混合液的洗涤剂浓度。

在洗衣机完成漂洗后，高光谱成像装置200还可对漂洗废液进行拍摄，并获取高光谱成像装置200拍摄得到漂洗废液的高光谱图像。从而可以根据漂洗废液的高光谱图像特征信息确定漂洗废液中的洗涤剂浓度；在漂洗废液中的洗涤剂浓度高于漂洗目标浓度的情况下，控制洗衣机重新进行漂洗。对漂洗废液高光谱图像的分析过程与确定洗涤混合液的洗涤剂浓度基本相同，再此不做赘述。

通过洗涤剂的含量(浓度)可以使得洗涤条件更加符合衣物材质的要求，并且可以通过洗涤废液的洗涤剂浓度确定是否清洗干净，进一步提高了洗涤效果。

图5是根据本发明一个实施例的洗衣机10进行衣物洗涤的整体流程示意图，该洗涤过程包括：

步骤S502，启动洗衣机10；

步骤S504，控制高光谱成像装置200进行拍摄，得到待洗涤衣物的高光谱图像；

步骤S506，识别全部待洗涤衣物的材质；

步骤S508，确定与材质匹配的洗涤方案，如果材质中存在不能混洗的情况，则提醒用户；

步骤S510，按照洗涤方案放水、添加洗涤剂；

步骤S512，拍摄洗涤混合液的高光谱图像，识别洗涤混合液的洗涤剂浓度，判断是否需要补充洗涤剂，如果需要补充，则添加洗涤剂；

步骤S514，进行洗涤、漂洗过程。洗涤次数和强度以及漂洗次数和强度有洗涤方案确定。

步骤S516，拍摄漂洗废液的高光谱图像，识别漂洗废液的洗涤剂浓度，判断是否漂洗干净，若否则增加漂洗。

步骤S518，提醒用户洗涤结束。

待洗涤衣物放入内桶120后，启动洗衣机10，宽光谱光源220和高光谱成像装置启动，拍摄得到待洗涤衣物的高光谱图像，之后分别提取出图像数据和光谱数据。利用上述数据可以进行材质识别。识别以后，确定与材质的相符的洗涤方案。洗涤方案对洗涤时间，洗涤强度，洗涤剂添加量和漂洗次数进行设置。

确定好洗涤方案后，自动放水并添加洗涤剂，由于添加的洗涤剂用量可能因会出现满足洗涤需求的情况，接下来可以依靠高光谱成像装置，检测洗涤剂浓度，如果洗涤剂浓度不够，再次添加洗涤剂量，直到满足洗涤要求。

当结束洗涤前，再次利用高光谱成像装置，检测漂洗废液的洗涤剂浓度，如果洗涤剂浓度足够小时则结束洗涤过程，但是如果浓度过大时，则继续进行漂洗，直到洗涤剂浓度足够小，结束洗涤。

图6是根据本发明一个实施例的洗衣机10确定衣物材质的数据流向图，在图中实框为数据块，而虚框为数据的处理过程，高光谱成像装置200进行拍摄得到的待洗涤衣物的高光谱图像包括图像数据以及光谱数据，其中图像数据经过神经网络算法计算确定出衣物数量，然后将衣物数量以及光谱数据缴纳故宫化学计算算法模型计算识别出衣物材质得到衣物材质信息。

衣物的材质通过高光谱图像数据中的图像数据和光谱数据联合识别，其中图像数据可用于进行种类识别，使用神经网络算法识别出拍摄到所有衣物的种类信息。对于每一件衣物进行材质检测，光谱范围为1200 2400nm；衣物材质中不同分子基团的吸收峰位置和强度都不同，通过分析分子振动反射光信息，联合化学计量算法进行材质识别，得到衣物材质信息和不同材质的含量信息。

图7是根据本发明一个实施例的洗衣机10确定洗涤方案的流程图，该流程包括：

步骤S702，根据高光谱图像识别出多种衣物材质；

步骤S704，判断多种材质是否可以混洗；

步骤S706，是否使用损伤最小的洗涤方案，若是将损伤最小的洗涤方案作为使用的洗涤方案；

步骤S708，是否使用时间最短的洗涤方案，若是将时间最短的洗涤方案作为使用的洗涤方案；

步骤S710，是否使用用户自定义的洗涤方案，也即使用用户选择的洗涤方案；

步骤S712，确定出洗涤放方案，供执行；

步骤S720，输出无法洗涤的提示，提示用户取出部分衣物。

对于同时混放多件衣物的情况，如果识别出各衣物的材质相同或者洗涤参数相近，则可以进行混洗。由于各衣物并不一定都是同一种最佳洗涤参数，需要进行洗涤模式的折衷。首先推荐对衣物损伤最小的洗涤模式，如果用户认可，则开始洗涤；如果不认可则再推荐洗涤时间最短的洗涤模式，如果认可则开始洗涤；如果不认可，则进行用户自定义洗涤模式。

对于同时混放多件衣物的情况，如果识别出各衣物的材质不同，并且判断之后不可以混洗，则需要指出不可混洗的衣物，提醒用户取出该衣物，判定是否可以混洗，如不可以，则需要提示用户取出。

本实施例的洗衣机及其衣物洗涤控制方法，利用高光谱成像装置对内桶的衣物放置区进行拍摄，根据拍摄得到的高光谱图像分析得出洗涤方案。由于高光谱图像中综合图像数据以及光谱数据，可以准确地确定被洗涤衣物的材质，确定出的洗涤方案与被洗涤衣物相适应，洗涤方案的针对性更强，提高了洗涤效率，而且在保证洗涤干净的前提下，有效地减少衣物的洗涤磨损造成的损伤。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (10)

1.一种洗衣机的衣物洗涤控制方法，所述洗衣机包括：外桶、可旋转地设置在所述外桶中以供容纳待洗涤衣物的内桶、以及用于对所述内桶的衣物放置区进行拍摄的高光谱成像装置，并且所述衣物洗涤控制方法包括：

控制所述高光谱成像装置进行拍摄，并获取所述高光谱成像装置拍摄得到所述待洗涤衣物的高光谱图像；

提取所述高光谱图像的特征信息，并根据所述特征信息识别所述待洗涤衣物的材质；

根据所述待洗涤衣物的材质配置洗涤方案，并控制所述洗衣机的洗涤执行***执行所述洗涤方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其中

所述高光谱图像的特征信息包括所述高光谱图像中光谱数据的特征峰，并且根据所述特征信息识别所述待洗涤衣物的材质的步骤包括：

使用预设的材质识别模型对所述光谱数据的特征峰进行识别，得到所述光谱数据的特征峰对应的材质类型，其中所述材质识别模型预先根据各种衣物材质以及对应的光谱数据的特征峰训练得出。

3.根据权利要求2所述的方法，其中

所述高光谱图像还包括图像数据，并且

提取所述高光谱图像的特征信息的步骤包括：

利用神经网络算法对所述图像数据进行图像识别，确定出所述图像数据的不同提取区域；

对所述提取区域分别提取各区域的光谱数据的特征峰，以供分别确定各区域的衣物材质。

4.根据权利要求3所述的方法，其中

在所述待洗涤衣物包含多种材质的情况下，根据所述待洗涤衣物的材质配置洗涤方案的步骤包括：

从所述多种材质的对应的洗涤方案选择出备选方案，所述备选方案满足避免所述多种材质损伤的条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其中

在从所述多种材质的对应的洗涤方案不存在所述备选方案的情况下，输出提示信息，用于提示所述待洗涤衣物无法进行混洗。

6.根据权利要求1所述的方法，其中控制所述高光谱成像装置进行拍摄的步骤包括：

获取所述洗衣机的关门信号；

在确认所述洗衣机门体关闭后，检测是否放入所述待洗涤衣物；

在确认放入所述待洗涤衣物的情况下，控制所述高光谱成像装置进行高光谱图像拍摄。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，检测是否放入所述待洗涤衣物的步骤包括：

控制所述高光谱成像装置对所述衣物放置区进行拍摄，得到所述衣物放置区的图像数据；

根据所述图像数据确定所述衣物放置区是否存在衣物；

若存在，则将所述图像数据与洗涤历史数据进行比对，以确认所述衣物放置区的衣物是否为开门前洗涤完成的衣物，若并非开门前洗涤完成的衣物则确定放入所述待洗涤衣物。

8.根据权利要求1所述的方法，其中控制所述高光谱成像装置进行拍摄的过程中还包括：

启动与所述高光谱成像装置对应设置的宽光谱光源，以提供拍摄所需的宽光谱光线。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述洗涤方案规定有以下任意一项或多项内容：

洗涤时间，洗涤强度，洗涤剂添加量、洗涤剂类型、漂洗次数。

10.一种洗衣机，包括：

外桶，用于容纳洗衣水；

内桶，可旋转地设置在所述外桶中以供容纳待洗涤衣物；

高光谱成像装置，设置于所述外桶内，其拍摄方向配置成朝向所述内桶的衣物放置区，用于拍摄所述待洗涤衣物的高光谱图像；以及

控制器，其包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的衣物洗涤控制方法。

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