[发明专利]衣物处理装置及判定方法

说明书

本发明提供衣物处理装置及判定方法。衣物处理装置(1)包括：拍摄图像获取部(970)，获取处理对象物(T)的拍摄图像；状态判定部(971)，判定处理对象物(T)的状态；用户询问部(972)，使用获取的处理对象物(T)的拍摄图像向用户询问处理对象物(T)的状态；状态检测部(973)，具备机械学习模型，机械学习模型基于获取的处理对象物(T)的拍摄图像来检测处理对象物(T)的状态，将检测结果的可靠度输出，状态判定部(971)在状态检测部(973)输出的可靠度低于预定值的情况下利用用户询问部(972)针对处理对象物(T)的状态向用户进行询问，使用向用户询问而获得的状态来进行处理对象物(T)的状态的判定。

技术领域

本公开涉及用于处理衣物等处理对象物的衣物处理装置及判定方法。

背景技术

提出了将衣物等处理对象物展开并折叠的处理装置。例如在专利文献1中公开了一种包括能够保持被处理物的任意的点的多个保持装置和能够载置被处理物的载置装置的处理装置。该处理装置基于在多个保持装置中的至少两个保持装置保持被处理物的两个端点的状态下拍摄到的图像来识别具有至少两个长边部分的被处理物，使用多个保持装置和载置装置将其展开。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2020－054473号公报

发明内容

发明要解决的问题

在专利文献1的折叠装置中，在处理对象物的展开过程中或展开之后利用图像识别处理对象物的状态，基于识别结果进行处理对象物的折叠。但是，有些种类的处理对象物的状态的识别较难，有时会识别错误。需要一种用于即使是对这样的识别困难的处理对象物也能提高识别率的技术。

本公开提供一种用于以较高的精度判定处理对象物的状态的技术。

用于解决问题的方案

为了解决上述课题，本公开的衣物处理装置包括：拍摄图像获取部，其获取处理对象物的拍摄图像；状态判定部，其判定处理对象物的状态；用户询问部，其使用该拍摄图像向用户询问处理对象物的状态；以及状态检测部，其具备机械学习模型，该机械学习模型基于该拍摄图像来检测处理对象物的状态，将检测结果的可靠度输出。而且，状态判定部在状态检测部输出的可靠度低于预定值的情况下，利用用户询问部针对处理对象物的状态向用户进行询问，使用通过该询问而获得的状态来进行处理对象物的状态的判定。

本公开的衣物处理装置的判定方法包括以下的步骤：获取处理对象物的拍摄图像；基于获取的处理对象物的拍摄图像，使用机械学习模型来检测处理对象物的状态，输出检测结果的可靠度；在可靠度低于预定值的情况下，针对处理对象物的状态向用户进行询问；以及使用通过向用户询问而获得的状态来进行处理对象物的状态的判定。

发明的效果

根据本公开的技术，能够提供一种用于以较高的精度判定处理对象物的状态的技术。

附图说明

图1是实施方式1的衣物处理装置的立体图。

图2是实施方式1的衣物处理装置的主视概略结构图。

图3是实施方式1的衣物处理装置的侧视概略结构图。

图4是实施方式1的衣物处理装置的保持部的立体图。

图5是实施方式1的衣物处理装置的保持部的偏摆部的纵剖视示意图。

图6是实施方式1的衣物处理装置的保持部的手部的纵剖视示意图。

图7是实施方式1的衣物处理装置的作业板装置的主视示意图和侧视示意图。

图8是实施方式1的衣物处理装置的摄像装置的侧视示意图。