[发明专利]人工智能洗衣机及其控制方法

说明书

人工智能洗衣机及其控制方法。本发明涉及洗衣机和洗衣机的控制方法。洗衣机的控制方法包括：第一检测步骤，获取容纳在洗涤桶中的衣物的量；第一洗涤步骤，当在第一检测步骤中获取的第一衣物量等于或大于预设的第一阈值时，基于第一衣物量执行洗涤；第二检测步骤，在第一洗涤步骤之后，在使用输入至电动机的用于在洗涤桶的加速旋转期间使洗涤桶旋转的电流值作为先前通过机器学习学到的人工神经网络的输入层的输入数据的同时，通过人工神经网络的输出层的输出来获取容纳在洗涤桶中的衣物的量；以及第二洗涤步骤，当在第二检测步骤中获取的第二衣物量小于第一阈值时，基于第二衣物量执行洗涤。

技术领域

本发明涉及洗衣机和洗衣机的控制方法，并且更具体地，涉及基于机器学习来执行衣物(laundry)量检测和衣物材料检测的洗衣机和洗衣机的控制方法。

背景技术

通常，洗衣机是用于通过利用水和洗涤剂的化学分解、诸如水与衣物之间的摩擦的物理作用等从衣服、被褥等(在下文中称为“衣物”)分离污染物的装置。

洗衣机被分类为搅拌式洗衣机、涡旋式洗衣机以及滚筒式洗衣机。在这些洗衣机中，滚筒式洗衣机设置有用于存储水的储水箱和可旋转地设置在储水箱中并容纳衣物的洗涤桶。洗涤桶设置有使水通过的多个通孔。洗涤操作一般被划分成洗涤过程、漂洗过程以及脱水过程。可以通过设置在控制面板中的显示器来检查这种过程的进展。

由于存储在储水箱中的水与存储在滚筒中的衣物的摩擦以及存储在水中的洗涤剂的化学作用，洗涤过程从衣物去除污染物。

漂洗过程是通过将不含洗涤剂的水供应到储水箱中来漂洗衣物，特别是去除在洗涤过程期间由衣物吸收的洗涤剂。在漂洗过程期间，可以将织物柔顺剂与水一起供应。

脱水过程是，在漂洗过程完成之后，使洗涤桶高速旋转以使衣物脱水。在正常情况下，在完成脱水过程后，洗衣机的所有操作完成。然而，在洗衣烘干机的情况下，在脱水过程之后还可以添加烘干过程。

在正常情况下，洗涤操作根据引入到洗涤桶中的衣物的量(下文中还称为“衣物量”)来设定。例如，水位、洗涤强度、排水时间以及脱水时间根据衣物量来设定。

因此，存在当不正确地测量衣物量时无法期望充分洗涤性能的问题。

另外，洗涤性能不仅受衣物的量影响，而且受衣物的类型(下文中也被称为“衣物材料”)影响。如果在设定洗涤操作时仅考虑衣物量，则不能期望充分洗涤性能。

另外，存在如下问题：即使在相同洗涤操作的情况下，衣物的损坏程度也根据衣物的类型而变化，并且仅考虑衣物量设定的洗涤操作会损坏衣物。

同时，最近极大地增加了对诸如人工智能和深度学习的机器学习的关注。

常规机器学习基于以统计为基础的分类、回归以及聚类模型。特别是，在分类和回归模型的监督学习中，学习数据的特征和基于这种特征来区分新数据的学习模型先前由人来定义。另一方面，在深度学习中，计算机自己搜索和识别特征。

加速开发深度学习的因素之一是作为开源提供的深度学习框架。例如，深度学习框架包括加拿大蒙特利尔大学的Theano、美国纽约大学的Torch、加州大学伯克利分校的Caffe、谷歌的TensorFlow等。

随着深度学习框架的发布，除了深度学习算法，提取和选择在学习过程、学习方法以及学习中使用的数据对于有效学习和感知也变得更加重要。

另外，利用人工智能和机器学习用于各种产品和服务的研究正在日益增加。

专利登记10-1841248(下文中还称为“现有技术”)公开了一种通过使用电动机的速度作为已经通过机器学习学到的人工神经网络的输入数据来检测衣物的量的控制方法。

现有技术仅检测衣物的量，并且存在如上所述的洗涤性能和衣物损坏的问题。

发明内容