[发明专利]洗衣机及其基于图像识别衣物体积的洗涤控制方法和装置

权利要求书

1.一种洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多个待洗衣物的图像；

对所述多个待洗衣物的图像进行处理，以建立待洗衣物体积模型；

获取描述衣物体积特征的神经网络参数，所述神经网络参数是通过神经网络对样本衣物的体积模型进行训练得到的，所述神经网络参数用于表征待洗衣物的体积模型和真实体积之间对应关系；

根据所述待洗衣物体积模型和所述神经网络参数确定所述待洗衣物的体积，并根据所述待洗衣物的体积生成洗涤参数，以及根据所述洗涤参数控制所述洗衣机进行洗涤。

2.根据权利要求1所述的洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制方法，其特征在于，获取描述衣物体积特征的神经网络参数，包括：

获取多个样本衣物的图像；

对所述多个样本衣物的图像进行处理，以建立样本衣物体积模型；

通过神经网络对所述样本衣物体积模型进行训练，以获取所述描述衣物体积特征的神经网络参数。

3.根据权利要求1或2所述的洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制方法，其特征在于，获取多个样本衣物的图像或待洗衣物的图像，包括：

在将所述样本衣物或所述待洗衣物放入洗衣机内桶后，交替地对所述样本衣物或所述待洗衣物进行拍照、控制所述内桶转动以抖动所述样本衣物或所述待洗衣物，直到拍照次数达到预设量，以获取所述预设量的所述样本衣物的图像或所述待洗衣物的图像。

4.根据权利要求3所述的洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制方法，其特征在于，对多个所述样本衣物的图像或所述待洗衣物的图像进行处理，以建立样本衣物或待洗衣物体积模型，包括：

去除每个所述样本衣物的图像或待洗衣物的图像的衣物背景，并对去除衣物背景后的每个所述样本衣物的图像或待洗衣物的图像进行二值化处理，得到仅保留衣物区域的多个样本衣物二值化图像或待洗衣物二值化图像；

将多个所述样本衣物二值化图像或所述待洗衣物二值化图像进行叠加，以得到一副合成图像；

获取所述合成图像中不同的像素点的灰度值，以建立所述样本衣物或所述待洗衣物体积模型。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制方法，其特征在于，确定所述待洗衣物的体积，并根据所述待洗衣物的体积生成洗涤参数，包括：

确定所述待洗衣物的体积所处的体积等级，并根据所述待洗衣物的体积所处的体积等级生成对应的洗涤参数。

6.一种洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制装置，其特征在于，包括：

摄像模块，所述摄像模块用于获取多个待洗衣物的图像；

建模模块，所述建模模块用于对所述多个待洗衣物的图像进行处理，以建立待洗衣物体积模型；

获取模块，所述获取模块用于获取描述衣物体积特征的神经网络参数，所述神经网络参数是通过神经网络对样本衣物的体积模型进行训练得到的，所述神经网络参数用于表征待洗衣物的体积模型和真实体积之间对应关系；

主控模块，所述主控模块用于根据所述待洗衣物体积模型和所述神经网络参数确定所述待洗衣物的体积，并根据所述待洗衣物的体积生成洗涤参数，以及根据所述洗涤参数控制所述洗衣机进行洗涤。

7.根据权利要求6所述的洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制装置，其特征在于，所述摄像模块还用于获取多个样本衣物的图像，所述建模模块还用于对所述多个样本衣物的图像进行处理，以建立样本衣物体积模型，所述获取模块通过神经网络对所述样本衣物体积模型进行训练，以获取所述描述衣物体积特征的神经网络参数。

8.根据权利要求6或7所述的洗衣机基于图像识别衣物体积的洗涤控制装置，其特征在于，在将所述样本衣物的图像或待洗衣物放入洗衣机内桶后，交替地通过所述摄像模块对所述样本衣物的图像或待洗衣物进行拍照、通过主控模块控制所述内桶转动以抖动所述样本衣物或待洗衣物，直到拍照次数达到预设量，以获取所述预设量的所述样本衣物的图像或待洗衣物的图像。