CN115538089A - 衣物洗涤控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种衣物洗涤控制方法和装置，所述方法包括：获取待洗涤衣物的衣物图像；对衣物图像进行处理，以获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域；确定每个区域内不同材质的衣物所对应的不同材质的衣物所对应的像素点数量；根据不同材质的衣物所对应的不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，并根据洗涤参数对衣物处理设备进行控制。本发明的控制方法，通过对待洗涤衣物的衣物图像进行处理，可以获得不同材质的衣物，并根据不同材质的衣物对应的像素点确定洗涤参数，确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

Description

衣物洗涤控制方法和装置

技术领域

本发明涉及家用电器技术领域，尤其涉及一种衣物洗涤控制方法、一种衣物洗涤控制装置、一种电子设备及一种计算机可读存储介质。

背景技术

目前家电产品的智能化和互联化趋势发展迅速，很多家电都被赋予了“智能”功能，洗衣机亦不例外。通常智能洗衣机通过模糊称重算法自动计算出筒内衣服的重量，并根据衣物的重量自动选择相应的注水量以及洗涤剂添加量，省去了用户设置注水量的操作过程，方便用户操作和使用，提高了洗衣机的智能化。但是，不同衣服存在密度是不同的，而仅通过称重对筒内衣服进行评估，并进行注水量以及洗涤剂的控制，不仅容易造成洗涤用水量的不匹配，也容易导致对衣服磨损率的提升，智能化较低，不能满足人们的高质量生活需求。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种衣物洗涤控制方法，通过对待洗涤衣物的衣物图像进行处理，可以获得不同材质的衣物，并根据不同材质的衣物对应的像素点确定洗涤参数，确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

本发明的第二个目的在于提出一种衣物洗涤控制装置。

本发明的第三个目的在于提出一种电子设备。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种衣物洗涤控制方法，包括以下步骤：获取待洗涤衣物的衣物图像；对所述衣物图像进行处理，以获取所述衣物图像中不同材质的衣物所处区域；确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量；根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，并根据所述洗涤参数对衣物处理设备进行控制。

根据本发明实施例的衣物洗涤控制方法，首先获取待洗涤衣物的衣物图像，并对衣物图像进行处理，以获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域，确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量，最后根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，并根据洗涤参数对衣物处理设备进行控制。由此，该方法通过对待洗涤衣物的衣物图像进行处理，可以获得不同材质的衣物，并根据不同材质的衣物对应的像素点确定洗涤参数，确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

另外，根据本发明上述实施例的衣物洗涤控制方法，还可以具有如下的附加技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述洗涤参数包括洗涤水位，其中，根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，包括：获取所述不同材质的衣物所对应的吸水系数；根据所述不同材质的衣物所对应的像素点数量与对应的所述不同材质的衣物所对应的吸水系数确定所述洗涤水位。

根据本发明的一个实施例，通过下述公式计算所述洗涤水位：

其中，l表示所述洗涤水位，w_i表示所述不同材质的衣物所对应的吸水系数，s_i表示所述不同材质的衣物所对应的像素点数量，N表示衣物材质的种类数。

根据本发明的一个实施例，所述洗涤参数还包括最终洗涤节拍和最终洗涤转速，所述方法，还包括：获取所述不同材质的衣物所对应的洗涤节拍和最大洗涤转速；将所述不同材质的衣物所对应的洗涤节拍中的最柔和节拍作为所述最终洗涤节拍，并将所述不同材质的衣物所对应的最大洗涤转速中的最小转速作为所述最终洗涤转速。

根据本发明的一个实施例，对所述衣物图像进行处理，以获取所述衣物图像中不同材质的衣物所处区域，包括：采用深度卷积神经网络对所述衣物图像进行分割预测，以获取不同材质的衣物所处区域。

根据本发明的一个实施例，采用深度卷积神经网络对所述衣物图像进行分割预测，以获取不同材质的衣物所处区域，包括：提取所述衣物图像中每个像素点对应的衣物特征，并根据所述每个像素点对应的衣物特征预测出每个像素点所属的材质分类，以获取不同材质的衣物所处区域。

根据本发明的一个实施例，所述衣物洗涤控制方法，还包括：获取所述衣物图像中每个像素点存在衣物的概率值；根据每个像素点存在衣物的概率值生成热力图；根据所述热力图和所述衣物图像生成显性化图像，并控制所述衣物处理设备对所述显性化图像进行展示。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的一种衣物洗涤控制装置，包括：获取模块，用于获取待洗涤衣物的衣物图像；图像处理模块，用于对所述衣物图像进行处理，以获取所述衣物图像中不同材质的衣物所处区域；确定模块，用于确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量，并根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数；控制模块，用于根据所述洗涤参数对衣物处理设备进行控制。

根据本发明实施例的衣物洗涤控制装置，通过获取模块获取待洗涤衣物的衣物图像，通过图像处理模块对衣物图像进行处理，以获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域，通过确定模块确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量，并根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，控制模块根据该洗涤参数对衣物处理设备进行控制。由此，该装置通过对待洗涤衣物的衣物图像进行处理，可以获得不同材质的衣物，并根据不同材质的衣物对应的像素点确定洗涤参数，确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的衣物洗涤控制程序，所述处理器执行所述衣物洗涤控制程序时，实现上述衣物洗涤控制方法。

根据本发明实施例的电子设备，通过执行上述衣物洗涤控制方法，能够确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述衣物洗涤控制方法。

根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述衣物洗涤控制方法，能够确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1为根据本发明实施例的衣物洗涤控制方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的摄像头的安装示意图；

图3为根据本发明一个实施例的不同材质的衣物所处区域的示意图；

图4为根据本发明一个具体实施例的衣物洗涤控制方法的流程图；

图5为根据本发明实施例的衣物洗涤控制装置的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例提出的衣物洗涤控制方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。

图1为根据本发明实施例的衣物洗涤控制方法的流程图。在本发明的实施例中，该衣物洗涤控制方法可以应用于衣物处理设备或服务器中，其中，衣物处理设备包括洗衣机、烘干一体机、干洗机等；服务器是指与衣物处理设备建立通信连接的服务器。为了便于描述，下面以衣物处理设备为洗衣机为例进行说明。

如图1所示，本发明实施例的衣物洗涤控制方法，可包括以下步骤：

S1，获取待洗涤衣物的衣物图像。

具体而言，洗衣机内安装有摄像头，摄像头的安装位置可以满足对洗衣机筒内衣物的有效图像采集需求，例如，当洗衣机的类型为滚筒洗衣机时，如图2所示，洗衣机的机门在侧方，可将摄像头设置于洗衣机机门的中部，设置方向可以与水平方向平行，以保证能够拍摄到洗衣筒内完整的图像；当洗衣机的类型为涡轮洗衣机时，洗衣机的机门在上方，可将摄像头设置在洗衣机的机门中部，设置方向可以与纵向平行，以保证能够拍摄到洗衣筒内完整的图像。需要说明的是，摄像头的安装位置不局限于设置在洗衣机的机门上，也可以设置在其他位置，只要保证能够拍摄到洗衣筒内完整的图像即可，另外，当摄像头安装在机门上时，不局限于安装在机门的中部，也可以在其他部位，同样保证能够拍摄到洗衣筒内完整的图像即可。当用户将待洗涤衣物放入洗衣机内，关上洗衣机机门，用户按下开启按钮，洗衣机上电工作，此时摄像头会接收到触发指令，开始对洗衣机筒内进行拍摄，采集既包括衣物区域也包括筒壁背景区域的衣物图像。

在一种可能的实现方式中，摄像头将获得的衣物图像发送至洗衣机控制单元，发送方式可以为无线传输方式，也可以为有线传输方式。

在另一种可能的实现方式中，摄像头将获得的衣物图像进行加密后发送给服务器，服务器用于接收摄像头发送的待洗涤衣物的衣物图像。其中，洗衣机与服务器之间的加密传输方式可参见通信领域的加密方式，本申请实施例中对两者之间的加密方式不作具体限定。洗衣机将衣物图像加密后发送给服务器，可以保证衣物图像在传输过程中的安全性，从而保证用户的隐私不被泄露。

需要说明的是，当用户再次开启洗衣机添加衣物后关闭机门时，摄像头会重新接收到触发指令，此时再次获取洗衣机筒内的图像，并将拍摄的图像发送至洗衣机控制单元，此时，将最新获取的图像作为后续需要处理的衣物图像。也就是说，洗衣机控制单元或服务器会将每次接收到的图像进行更新，根据最后一次接收到的图像进行后续的处理，以保证获取的衣物洗涤参数的准确性。另外，触发摄像头拍摄图像的指令为洗衣机上电工作触发指令。

S2，对衣物图像进行处理，以获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域。其中，衣物的材质可包括：羊毛、牛仔、棉、麻、丝绸和羽绒等。

根据本发明的一个实施例，采用深度卷积神经网络对衣物图像进行数据处理，获取不同材质的衣物所处区域。

在一种可能的实现方式中，洗衣机的控制单元采用深度卷积神经网络对接收到的衣物图像进行分割预测，获取不同材质的衣物所处区域，具体如下：提取衣物图像中每个像素点对应的衣物特征，并根据每个像素点对应的衣物特征预测出每个像素点所属的材质分类，以获取不同材质的衣物所处区域。

其中，深度卷积神经网络可包括上卷积模块和下卷积模块，下卷积模块采用空洞卷积方式，提取衣物图像中每个像素点的有效特征，对有效特征进行上卷积操作，获取每个像素点存在衣物的概率值，其中，概率值的取值范围在0-1之间(0为不存在衣物，1为存在衣物)。例如，当摄像头拍摄到的衣物图像中包括衣物区域和未被衣物覆盖遮挡的洗衣机筒内壁时，经过数据处理后，未被衣物覆盖遮挡的洗衣机筒内壁对应的像素点中衣物存在的概率值即为0或接近于0，而衣物覆盖遮挡完全的位置对应的像素点中衣物存在的概率值即为1或接近于1。本实施例中可将存在衣物的概率值界限设定为0.8，当衣物存在的概率值小于等于0.8时，认定为没有衣物，则该像素点所属的材质分类为非衣物分类。当衣物存在的概率大于0.8时，认定为有衣物存在，针对衣物存在的概率值大于0.8的像素点，根据对应的衣物特征预测出每个像素点所属的材质分类。最终，根据衣物存在的概率值大于0.8的像素点所处的位置和每个像素点所属的材质分类，确定出衣物图像中不同材质的衣物在该衣物图像中所处的位置区域，从而确定出不同材质的衣物在洗衣机内筒中所处的位置区域。

在另一种可能的实现方式中，洗衣机摄像头在将加密后的衣物图像发送给服务器后，同时也给服务器发送预测请求，该预测请求用于请求服务器对发送的衣物图像中的衣物区域和衣物材质进行预测。服务器在接收到该预测请求后采用深度卷积神经网络对接收到的衣物图像进行分割预测，预测出衣物图像中不同材质的衣物区域。具体的预算方法如上所述，此处不再赘述。

S3，确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量。

也就是说，在根据上述步骤获取到区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量，例如，如图3所示，1表示棉质所处区域，2表示麻所处区域，3表示丝绸所处区域，4表示羊毛所处区域，5表示非衣物区域，那么，确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量就表示：分别获取1区域内的棉质衣物对应的像素点数量，2区域内麻衣物对应的像素点数量，3区域内丝绸衣物对应的像素点数量，4区域内羊毛衣物对应像素点数量，即获取每个区域内的像素点数量。

S4，根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，并根据洗涤参数对衣物处理设备进行控制。

根据本发明的一个实施例，洗涤参数可包括洗涤水位。其中，根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，包括：获取不同材质的衣物对应的吸水系数；根据不同材质的衣物所对应的像素点数量与对应的吸水系数确定洗涤水位。

具体而言，首先获取不同材质的衣物对应的吸水系数，不同材质的衣物对应的吸水系数可根据常规实验测得，例如：将单位面积的衣物布料在室温、标准大气压下置于水中待其饱和后称剩余水重，利用实验前的水量总重减去剩余水量，得衣物布料实验过程中的吸水质量，吸水质量与原衣物布料的质量之比即为不同材质的衣物对应的吸水系数。除上述测试方法，不同材质的衣物对应的吸水系数也可根据市场中同材质衣物的常规吸水系数进行设定。之后，根据不同材质的衣物所对应的像素点数量与不同材质的衣物对应的吸水系数采用下述公式计算获得洗涤水位。

其中，l表示所述洗涤水位，w_i表示不同材质的衣物所对应的吸水系数，s_i表示不同材质的衣物所对应的像素点数量，N表示衣物材质的种类数。通过上述公式得到最佳洗涤水位，在保证洗涤效果的同时，避免了洗涤用水的浪费。

在本发明的一个实施例中，洗涤参数还可包括最终洗涤节拍以及最终洗涤转速，其中，在根据洗涤参数对衣物处理设备进行控制之前，还包括：获取不同材质的衣物所对应的洗涤节拍和最大洗涤转速；将不同材质的衣物所对应的洗涤节拍中的最柔和节拍作为最终洗涤节拍，并将不同材质的衣物所对应的最大洗涤转速中的最小转速作为最终洗涤转速。

具体而言，不同材质的衣物的洗涤耐受力是不同的，洗涤节拍和洗涤转速的设定就显得尤为重要，衣物处理设备在根据洗涤参数执行洗涤程序之前，还应确认最终洗涤节拍和最终洗涤转速。其中，洗涤节拍是影响洗衣机洗净性能和磨损性能的主要因素之一，理论上较强的洗涤节拍一方面带来洗净性能的提升，另一方面也会造成磨损率的提升。日常生活中，我们也会经常看到用户衣物因多次洗涤被磨损的现象，因此，洗涤节拍的需要进行更加科学的设计研究。洗涤节拍设计主要包含洗涤加速度、洗涤最高速度、洗涤节拍ON时间和洗涤节拍OFF时间。其中，洗涤加速度是指在洗衣机在达到最高速度过程中的加速度。洗涤最高速度是指洗衣机转动达到的最高速度。洗涤节拍ON时间和洗涤节拍OFF时间是指洗衣机转停时间。洗涤加速度对洗净比有显著影响，而对磨损率影响较小，在此基础上，增大洗涤加速度可有效提升洗净比，同时洗涤节拍ON时间设置过长，相对应的洗净比提升较大，但磨损率也变高，此时可以通过减少洗涤ON时间而加快洗涤频率，也可以提升洗净比并相应的降低磨损率。因此，对不同材质的衣物所适合的洗涤节拍需要通过多次实验获得，实验具体操作方法参考标准GB/T 4288-2018家用和类似电动洗衣机，这里就不再赘述。将实验测得不同材质的衣物所对应的洗涤节拍和最大洗涤转速预先存储在洗衣机的存储器中。

在需要使用时，根据材质类型直接调取对应的洗涤节拍和最大洗涤转速。在根据上述图像处理可得到对应的洗涤节拍和最大洗涤转速中最柔和和最小的组合作为最终洗涤节拍和最终洗涤转速，从而能够保证区域内的不同材质的衣物均处于最优洗涤参数控制的洗涤环境中，降低衣物磨损，保证洗涤质量。

根据本发明的一个实施例，该衣物洗涤控制方法，还可包括：获取衣物图像中每个像素点存在衣物的概率值；根据每个像素点存在衣物的概率值生成热力图；根据热力图和衣物图像生成显性化图像，并控制衣物处理设备对显性化图像进行展示。

具体而言，在获取到衣物图像后，通过深卷积神经网络的方式对图像进行处理，进而使其在图像的特征值的基础上进行计算，以获取图像中每个像素点存在衣物的概率值。根据概率值获取与显示颜色的对应关系，并通过深度卷积神经网络生成热力图。根据显示颜色与衣物存在概率值的对应关系获取的热力图叠加在原摄像头采集到的洗衣筒内衣物的图像上，实现将数据处理后的热力图结果与相对应的图像进行叠加，以获取相对应的显性化图像，并通过洗衣机的触屏显示和控制区域内的显示屏进行显性化图像的显示，用户可通过该区域对显性化图像进行查看，从而让人工智能算法具有一个显性化效果，用户可以直接感受算法效果，知晓衣物在洗衣机筒内的位置。通过洗衣机的触屏显示对上述显性化图像的展示，以便用户查看显性化图像。

综上，控制单元对图像采用深度卷积神经网络进行分割预测，获取区域不同材质的衣物所处区域，并基于不同材质对应的像素点总和与不同材质对应的不同材质的衣物对应的吸水系数确定洗涤水位，以及基于不同材质对应的洗涤节拍和最大洗涤转速确定最终洗涤节拍和最终洗涤转速，从而可以确定最合适的洗洗涤参数，确保匹配最佳的洗涤参数控制衣物处理设备，使得衣物得到最好的洗护。

作为本发明的一个具体的示例，如图4所示，当用户将待洗涤衣物放入带有摄像头的洗衣机内，并关上洗衣机门后，该衣物洗涤控制方法包括如下步骤：

步骤401，洗衣机的摄像头对筒内衣物进行拍摄，获取待洗涤衣物的衣物图像。

步骤402，摄像头将获取到的衣物图像进行加密处理后发送给服务器，并向服务器发送预测请求。

其中，预测请求用于请求服务器预测该衣物图像包含的衣物所对应的洗涤参数。

步骤403，服务器通过深度卷积神经网络对接收到的衣物图像进行处理，获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域。

步骤404，服务器根据不同材质的衣物所处区域，确定每个区域内所对应的像素点数量。

步骤405，服务器根据获取到的不同材质，获取不同材质的衣物所对应的吸水系数。

步骤406，服务器将每种材质所处区域内所对应的像素点数量乘以该材质所对应的吸水系数，根据每个材质得到的乘积，对所有材质得到的乘积进行求和，并根据求和结果确定洗涤水位。

步骤407，服务器获取不同材质的衣物所对应的洗涤节拍和最大洗涤转速。

步骤408，服务器将获取到的洗涤节拍中最柔和的节拍作为该衣物图像对应的最终洗涤节拍；并将获取到的最大洗涤转速中最小转速作为最终洗涤转速。

步骤409，服务器将预测出的洗涤水位、最终洗涤节拍和最终洗涤转速组合成洗涤参数发送给洗衣机。

步骤410，洗衣机根据接收到的服务器发送的洗涤参数对待洗涤衣物进行洗涤。

综上所述，根据本发明实施例的衣物控制方法，通过对待洗涤衣物的衣物图像进行处理，可以获得不同材质的衣物，并根据不同材质的衣物所对应的像素点确定洗涤参数，确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

对应上述实施例，本发明还提出一种衣物洗涤控制装置。

图5为根据本发明实施例的衣物洗涤控制装置的方框示意图。

如图5所示，本发明实施例的衣物洗涤控制装置可包括：获取模块10、图像处理模块20、确定模块30和控制模块40。

其中，获取模块10用于获取衣物图像。图像处理模块20用于处理获取模块10获取的图像，以获取获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域。确定模块30用于确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量，并根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数。控制模块40用于根据洗涤参数对衣物处理设备进行控制。

根据本发明的一个实施例，图像处理模块20对衣物图像进行处理，以获取衣物图像中不同材质的衣物所处区域，具体用于：采用深度卷积神经网络对衣物图像进行分割预测，以获取不同材质的衣物所处区域。

根据本发明的一个实施例，图像处理模块20采用深度卷积神经网络对图像进行分割预测，获取不同材质的衣物所处区域，具体用于：提取衣物图像中每个像素点对应的衣物特征，并根据每个像素点对应的衣物特征预测出每个像素点所属的材质分类，以获取不同材质的衣物所处区域。

根据本发明的一个实施例，确定模块30中确定的洗涤参数包括：洗涤水位。其中，根据不同材质的衣物所对应的像素点数量以确定洗涤参数，操作步骤为：获取不同材质的衣物对应的吸水系数；根据不同材质的衣物所对应的像素点数量与不同材质的衣物对应的吸水系数确定洗涤水位。

具体而言，确定模块30通过公式

计算获得洗涤水位，其中，l表示所述洗涤水位，w_i表示不同材质的衣物所对应的吸水系数，s_i表示不同材质的衣物所对应的像素点数量，N表示衣物材质的种类数。通过上述公式得到最佳洗涤水位，在保证洗涤效果的同时，避免了洗涤用水的浪费。

根据本发明的一个实施例，确定模块30中确定的洗涤参数还包括最终洗涤节拍以及最终洗涤转速。其中，控制模块40在根据洗涤参数对衣物处理设备进行控制之前，确定模块30还具体用于：获取不同材质的衣物所对应的洗涤节拍和最大洗涤转速；将不同材质的衣物所对应的洗涤节拍中的最柔和节拍作为最终洗涤节拍，并将不同材质的衣物所对应的最大洗涤转速中的最小转速作为最终洗涤转速,从而能够保证区域内的不同材质的衣物均处于最优洗涤参数控制的洗涤环境中，降低衣物磨损，保证洗涤质量。

根据本发明的一个实施例，图像处理模块20，具体还用于：获取衣物图像中每个像素点存在衣物的概率值，根据热力图和衣物图像生成显性化图像。控制模块40，具体还用于：控制衣物处理设备对显性化图像进行展示。

需要说明的是，本发明实施例的衣物洗涤控制装置中未披露的细节，请参照本发明上述实施例的衣物洗涤控制方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。

根据本发明实施例的衣物洗涤控制装置，通过对待洗涤衣物的衣物图像进行处理，可以获得不同材质的衣物，并根据不同材质的衣物对应的像素点确定洗涤参数，确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

对应上述实施例，本发明还提出了一种电子设备。

本发明的电子设备，可包括：存储器、处理器及存储在处理器上运行的衣物洗涤控制程序，处理器执行衣物洗涤控制程序时，可实现上述衣物洗涤控制方法。

本发明实施例的电子设备，通过执行上述衣物洗涤控制方法，能够确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

对应上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质。

本发明的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的衣物洗涤控制方法。

根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述衣物洗涤控制方法，能够确保采用最佳洗涤参数控制衣物处理设备工作，使得衣物得到最好的洗护，有效提升了衣物洗涤效果，实现了衣物洗涤操作的智能化升级。

需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例非穷尽性列表包括以下：具有一个或多个布线的电连接部电子装置，便携式计算机盘盒磁装置，随机存取存储器RAM，只读存储器ROM，可擦除可编辑只读存储器EPROM或闪速存储器，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器CDROM。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种衣物洗涤控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待洗涤衣物的衣物图像；

对所述衣物图像进行处理，以获取所述衣物图像中不同材质的衣物所处区域；

确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量；

根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，并根据所述洗涤参数对衣物处理设备进行控制。

2.根据权利要求1所述的衣物洗涤控制方法，其特征在于，所述洗涤参数包括洗涤水位，其中，根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数，包括：

获取所述不同材质的衣物所对应的吸水系数；

根据所述不同材质的衣物所对应的像素点数量与对应的所述吸水系数确定所述洗涤水位。

3.根据权利要求2所述的衣物洗涤控制方法，其特征在于，通过下述公式计算所述洗涤水位：

其中，l表示所述洗涤水位，w_i表示所述不同材质的衣物所对应的吸水系数，s_i表示所述不同材质的衣物所对应的像素点数量，N表示衣物材质的种类数。

4.根据权利要求1所述的衣物洗涤控制方法，其特征在于，所述洗涤参数还包括最终洗涤节拍和最终洗涤转速，所述方法，还包括：

获取所述不同材质的衣物所对应的洗涤节拍和最大洗涤转速；

将所述不同材质的衣物所对应的洗涤节拍中的最柔和节拍作为所述最终洗涤节拍，并将所述不同材质的衣物所对应的最大洗涤转速中的最小转速作为所述最终洗涤转速。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的衣物洗涤控制方法，其特征在于，对所述衣物图像进行处理，以获取所述衣物图像中不同材质的衣物所处区域，包括：

采用深度卷积神经网络对所述衣物图像进行分割预测，以获取不同材质的衣物所处区域。

6.根据权利要求5所述的衣物洗涤控制方法，其特征在于，采用深度卷积神经网络对所述衣物图像进行分割预测，以获取不同材质的衣物所处区域，包括：

提取所述衣物图像中每个像素点对应的衣物特征，并根据所述每个像素点对应的衣物特征预测出每个像素点所属的材质分类，以获取不同材质的衣物所处区域。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的衣物洗涤控制方法，其特征在于，还包括：

获取所述衣物图像中每个像素点存在衣物的概率值；

根据每个像素点存在衣物的概率值生成热力图；

根据所述热力图和所述衣物图像生成显性化图像，并控制所述衣物处理设备对所述显性化图像进行展示。

8.一种衣物洗涤控制装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待洗涤衣物的衣物图像；图像处理模块，用于对所述衣物图像进行处理，以获取所述衣物图像中不同材质的衣物所处区域；

确定模块，用于确定每个区域内不同材质的衣物所对应的像素点数量，并根据不同材质的衣物所对应的像素点数量确定洗涤参数；

控制模块，用于根据所述洗涤参数对衣物处理设备进行控制。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的衣物洗涤控制程序，所述处理器执行所述衣物洗涤控制程序时，实现如权利要求1-7中任一项所述的衣物洗涤控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的衣物洗涤控制方法。

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