1.本发明涉及衣物处理领域,尤其涉及一种衣物处理控制方法、装置、设备和存储介质。
背景技术:
2.衣物处理设备对衣物烘干时,往往基于单一的烘干程序进行烘干控制,难以满足对衣物进行智能烘干的烘干需求。
技术实现要素:
3.有鉴于此,本发明实施例提供了一种衣物处理设备及其控制方法、装置和存储介质,旨在优化对衣物处理设备的烘干控制。
4.本发明实施例的技术方案是这样实现的:
5.本发明实施例提供了一种衣物处理控制方法,包括:
6.获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;
7.基于所述传感器数据的特征值确定衣物的材质类型;
8.基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。
9.本发明实施例还提供了一种衣物处理控制装置,包括:
10.获取模块,用于获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;
11.材质确定模块,用于基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;
12.控制模块,用于基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。
13.本发明实施例又提供了一种衣物处理控制设备,所述衣物处理控制设备包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,其中,所述处理器,用于运行计算机程序时,执行本发明实施例所述方法的步骤。
14.本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现本发明实施例所述方法的步骤。
15.本发明实施例提供的技术方案,获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略;从而可以根据衣物的材质类型调整衣物处理设备的烘干策略,进而可以对衣物基于材质类型进行智能烘干,使得烘干强度和烘干时长能够得到合理控制,满足衣物智能烘干的控制需求。
附图说明
16.图1为本发明实施例衣物处理控制方法的流程示意图;
17.图2为本发明一应用示例中衣物处理控制方法的流程示意图;
18.图3为本发明实施例衣物处理控制装置的结构示意图;
19.图4为本发明实施例衣物处理控制设备的结构示意图。
具体实施方式
20.下面结合附图及实施例对本发明再作进一步详细的描述。
21.除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。
22.本发明实施例提供了一种衣物处理控制方法,用于调整衣物处理设备的烘干策略,该衣物处理设备可以为干衣机或者具有烘干功能的洗干一体机。衣物处理设备可以基于加热管或者热泵等方式进行烘干,本发明实施例对此不做具体限定。
23.如图1所示,本发明实施例衣物处理控制方法,包括:
24.步骤101,获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;
25.步骤102,基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;
26.步骤103,基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。
27.如此,可以根据衣物的材质类型调整衣物处理设备的烘干策略,进而可以对衣物基于材质类型进行智能烘干,使得烘干强度和烘干时长能够得到合理控制,满足衣物智能烘干的控制需求。
28.在一些实施例中,所述烘干策略包括以下至少之一:烘干时长、烘干模式。其中,烘干时长是指烘干作业的时长;烘干模式可以用于控制用于烘干的加热装置的加热模式,比如,控制加热管的开停比或者变频式压缩机的工作参数等方式,来调整烘干强度。实际应用中,烘干策略可以为衣物处理设备的烘干控制程序,即衣物处理设备基于实际运行的烘干控制程序来调整烘干策略。
29.在一些实施例中,所述基于所述传感器数据确定衣物的材质类型,包括:
30.求取设定时长内所述传感器数据的特征值,所述特征值包括以下至少之一:均值、斜率、最小值及最大值;
31.将所述特征值导入预设的分类模型,得到衣物的材质类型。
32.这里,均值是指设定时长内传感器数据的平均值,斜率是指单位时长内传感器数据的变化值,该单位时长可以根据粒度进行合理划分,小于或等于设定时长即可。预设的分类模型是指基于机器学习进行训练后得到的分类模型,对于待识别材质的衣物,可以获取该衣物在烘干过程中设定时长内所述传感器数据的特征值,并将特征值导入训练好的分类模型,即可得到该衣物的材质类型。
33.在一些实施例中,所述获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据,包括以下至少之一:
34.获取电导率传感器采集的衣物烘干过程中的电导率值;
35.获取加速度传感器采集的衣物烘干过程中的加速度值;
36.获取红外传感器器采集的衣物烘干过程中的水分蒸发速率值。
37.这里,传感器数据可以电导率传感器采集的衣物烘干过程中的电导率值或者加速度传感器采集的衣物烘干过程中的加速度值或者红外传感器器采集的衣物烘干过程中的水分蒸发速率值。
38.实际应用中,可以分别针对上述传感器数据中的一种或者多种的组合,来训练相应的分类模型,然后利用训练好的分类模型,进行衣物的材质类型的识别。比如,针对电导
率值,可以训练第一分类模型,相应地,可以将待识别材质的衣物的电导率值的特征值输入第一分类模型,即可确定衣物的材质类型;针对电导率值和加速度值,可以训练第二分类模型,相应地,可以将待识别材质的衣物的电导率值的特征值和加速度值的特征值输入第二分类模型,即可确定衣物的材质类型,其他情形可以依此类推,不再赘述。
39.在一应用示例中,衣物处理控制方法可以应用于云服务器,传感器集成于传感设备中,衣物处理设备和传感设备均可以基于无线通信模块访问云服务器,比如,基于wi-fi(无线保真)模块访问云服务器,云服务器接收传感设备上传的传感器数据,并基于设定时长内所述传感器数据的特征值和预设的分类模型确定衣物的材质类型;云服务器再基于材质类型与对应的烘干控制程序的映射关系,确定当前所需的烘干控制程序,并下发用于调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备。衣物处理设备可以基于接收的指令,将当前烘干控制程序替换为目标控制程序。当前烘干程序可以为默认程序或者用户预先设定的程序。所述目标控制程序为所述指令指示的与所述材质类型对应的烘干控制程序。示例性地,衣物处理设备可以预先存储各种材质类型对应的烘干控制程序,所述指令可以携带确定的材质类型的烘干控制程序的代码,如此,衣物处理设备可以根据该代码确定目标控制程序,并将当前烘干控制程序替换为目标控制程序,从而实现烘干策略的调整。
40.在一应用示例中,衣物处理控制方法可以应用于传感设备,传感设备内集成了采集传感器数据的传感器,传感设备基于设定时长内所述传感器数据的特征值和预设的分类模型确定衣物的材质类型;传感设备可以将材质类型上传给云服务器,由云服务器基于接收的材质类型确定所述衣物处理设备所需的烘干控制程序,并下发用于调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备。可选地,传感设备还可以将材质类型直接通过短程通信的方式(如蓝牙、nfc(近场通信)等)发送给衣物处理设备,由衣物处理设备基于接收的材质类型调整烘干策略。可选地,传感设备还可以基于材质类型确定衣物处理设备所需的控制程序,并直接发送调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备,如此,衣物处理设备可以接收来自传感设备的用于调整烘干策略的指令,并基于接收的指令,将当前烘干控制程序替换为目标控制程序,该过程与前述的衣物处理设备基于云服务器下发的指令,调整烘干策略的过程类似,在此不再赘述。
41.在一应用示例中,衣物处理控制方法还可以应用于衣物处理设备上,衣物处理设备获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;基于设定时长内所述传感器数据的特征值和预设的分类模型确定衣物的材质类型;再基于确定的所述材质类型确定匹配的烘干控制程序;并基于所述匹配的烘干控制程序控制所述衣物处理设备执行烘干操作,如此,衣物处理设备可以获取传感器采集的传感数据,并由衣物处理设备自身识别衣物的材质类型,并基于识别的材质类型确定匹配的烘干控制程序,将当前烘干控制程序替换为材质类型对应的烘干控制程序,从而实现烘干策略的优化。
42.下面结合应用示例对本发明再作进一步详细的描述。
43.如图2所示,在一应用示例中,洗衣机的控制方法包括:
44.步骤201,连接路由器,并且连接到云端;
45.这里,将洗衣机及智能球(即前述的传感设备)均经各自的wi-fi模块连接至路由器,并由路由器连接至云端(即云服务器)。
46.步骤202,衣物同智能球同时放入洗衣机;
47.将待烘干的衣物及智能球同时放入洗衣机中。
48.步骤203,用户选择程序;
49.用户选择烘干程序,洗衣机开始运行。
50.步骤204,电导率传感器采集数据;
51.烘干过程中,智能球中电导率传感器不断的接触衣物,由于不同材质、不同含水率下衣物的电导率值不同,因此,电导率值可以反映不用材质衣物的含水率的变化情况。
52.步骤205,智能球提取传感器的特征数据;
53.智能球的微处理器(mcu)提取传感器的特征数据(即传感器数据),示例性地,每n毫秒采集一次占空比,取m个占空比的最小值,并记录一分钟内的600/m*n个的最小值,并取均值xi(i=1),作为一分钟对应的特征数据。
54.步骤206,取设定时长内的特征数据,并求取特征数据的特征值;
55.示例性地,取10分钟的xi(i=1,2,
……
,10),并求取xi的均值、斜率、最小值及最大值。
56.步骤207,将设定时长内的特征数据的特征值输入分类模型,得到衣物的材质类型;
57.将xi的均值、斜率、最小值及最大值输入预先训练好的分类模型,得到衣物的材质类型的识别结果。
58.步骤208,将材质类型上传至云端;
59.智能球将材质类型的识别结果上传至云端。
60.步骤209,云端向洗衣机下发指令;
61.云端再基于材质类型的识别结果下发指令给干衣机。比如,当前用户选择的是棉程序,而智能球的识别结果是化纤,则云端给洗衣机下达运行化纤程序指令。
62.步骤210,将洗衣机当前程序更改为云端下发的指令对应的程序;
63.洗衣机基于接收到的指令调整当前程序,此时,洗衣机无论运行什么程序,都会更改为化纤程序。
64.步骤211,修改显示的剩余时间,并调整烘干模式。
65.这里,洗衣机显示的剩余时间会发生改变,比如洗衣机棉程序初始时间为110min(分钟),10分钟后当前用户看到的是剩余100min,当云端下发化纤指令时,那么此时干衣机运行成化纤程序(例如化纤程序初始默认时间为70min),用户看到的程序就变成了70min,并且如果干衣机有变频压缩机,接下来会调整烘干参数。示例性地,对于棉材质,烘干时长可以设置的长一些,而且烘干模式可以为强劲模式,即基于调节加热管开停比或者变频压缩机的工作参数,使得烘干强度更大,烘干过程中处于较高的温度;对于化纤材质,烘干时长可以设置的短一些,烘干模式可以为标准模式,烘干过程中的温度较低。
66.可以理解的是,上述应用示例是以洗衣机为例进行举例说明。在其他实施例中,还可以运行于干衣机中。
67.为了实现本发明实施例的方法,本发明实施例还提供一种衣物处理控制装置,该衣物处理控制装置与上述衣物处理控制方法对应,上述衣物处理控制方法实施例中的各步骤也完全适用于本衣物处理控制装置实施例。
68.如图3所示,该衣物处理控制装置包括:获取模块301、材质确定模块302及控制模
块303,其中,获取模块301用于获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;材质确定模块302用于基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;控制模块303用于基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。
69.在一些实施例中,控制模块303具体用于:
70.发送确定的所述材质类型给云服务器,以指示所述云服务器下发用于调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备。
71.在一些实施例中,控制模块303具体用于:
72.基于确定的所述材质类型确定匹配的烘干控制程序;
73.基于所述匹配的烘干控制程序控制所述衣物处理设备执行烘干操作。
74.在一些实施例中,控制模块303具体用于:
75.基于确定的所述材质类型确定匹配的烘干控制程序;
76.基于所述匹配的烘干控制程序,发送用于调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备。
77.在一些实施例中,材质确定模块302具体用于:
78.求取设定时长内所述传感器数据的特征值,所述特征值包括以下至少之一:均值、斜率、最小值及最大值;
79.将所述特征值导入预设的分类模型,得到衣物的材质类型。
80.在一些实施例中,获取模块301具体用于以下至少之一:
81.获取电导率传感器采集的衣物烘干过程中的电导率值;
82.获取加速度传感器采集的衣物烘干过程中的加速度值;
83.获取红外传感器器采集的衣物烘干过程中的水分蒸发速率值。
84.在一些实施例中,所述烘干策略包括以下至少之一:烘干时长、烘干模式。衣物处理设备基于接收的指令将当前烘干控制程序替换为目标控制程序,所述目标控制程序为所述指令指示的与所述材质类型对应的烘干控制程序。
85.实际应用时,获取模块301、材质确定模块302及控制模块303,可以由衣物处理控制装置中的处理器来实现。当然,处理器需要运行存储器中的计算机程序来实现它的功能。
86.需要说明的是:上述实施例提供的衣物处理控制装置在进行衣物处理设备控制时,仅以上述各程序模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的程序模块,以完成以上描述的全部或者部分处理。另外,上述实施例提供的衣物处理控制装置与衣物处理控制方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
87.基于上述程序模块的硬件实现,且为了实现本发明实施例的方法,本发明实施例还提供一种衣物处理控制设备。图4仅仅示出了该衣物处理控制设备的示例性结构而非全部结构,根据需要可以实施图4示出的部分结构或全部结构。
88.如图4所示,本发明实施例提供的衣物处理控制设备400包括:至少一个处理器401、存储器402、用户接口403及网络接口404。衣物处理控制设备400中的各个组件通过总线系统405耦合在一起。可以理解,总线系统405用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统405除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图4中将各种总线都标为总线系统405。
89.本发明实施例中的用户接口403可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。网络接口404可以为wi-fi模块、蓝牙模块、nfc模块等。
90.本发明实施例中的存储器402用于存储各种类型的数据以支持衣物处理控制设备的操作。这些数据的示例包括:用于在衣物处理控制设备上操作的任何计算机程序。
91.本发明实施例揭示的衣物处理控制方法可以应用于处理器401中,或者由处理器401实现。处理器401可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,衣物处理控制方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器401可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp,digital signal processor),或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器401可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤,可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中,该存储介质位于存储器402,处理器401读取存储器402中的信息,结合其硬件完成本发明实施例提供的衣物处理控制方法的步骤。
92.在示例性实施例中,衣物处理控制设备可以被一个或多个应用专用集成电路(asic,application specific integrated circuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld,programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld,complex programmable logic device)、fpga、通用处理器、控制器、微控制器(mcu,micro controller unit)、微处理器(microprocessor)、或者其他电子元件实现,用于执行前述方法。可以理解的是,衣物处理控制设备可以为前述的衣物处理设备、云服务器或者传感设备。
93.可以理解,存储器402可以是易失性存储器或非易失性存储器,也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(rom,read only memory)、可编程只读存储器(prom,programmable read-only memory)、可擦除可编程只读存储器(eprom,erasable programmable read-only memory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom,electrically erasable programmable read-only memory)、磁性随机存取存储器(fram,ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(flash memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom,compact disc read-only memory);磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(ram,random access memory),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的ram可用,例如静态随机存取存储器(sram,static random access memory)、同步静态随机存取存储器(ssram,synchronous static random access memory)、动态随机存取存储器(dram,dynamic random access memory)、同步动态随机存取存储器(sdram,synchronous dynamic random access memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(ddrsdram,double data rate synchronous dynamic random access memory)、增强型同步动态随机存取存储器(esdram,enhanced synchronous dynamic random access memory)、同步连接动态随机存取存储器(sldram,synclink dynamic random access memory)、直接内存总线随机存取存储器(drram,direct rambus random access memory)。本发明实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
94.在示例性实施例中,本发明实施例还提供了一种存储介质,即计算机存储介质,具
体可以是计算机可读存储介质,例如包括存储计算机程序的存储器402,上述计算机程序可由衣物处理控制设备的处理器401执行,以完成本发明实施例方法所述的步骤。计算机可读存储介质可以是rom、prom、eprom、eeprom、flash memory、磁表面存储器、光盘、或cd-rom等存储器。
95.需要说明的是:“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
96.另外,本发明实施例所记载的技术方案之间,在不冲突的情况下,可以任意组合。
97.以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
技术特征:
1.一种衣物处理控制方法,其特征在于,包括:获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略,包括:发送确定的所述材质类型给云服务器,以指示所述云服务器下发用于调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略,包括:基于确定的所述材质类型确定匹配的烘干控制程序;基于所述匹配的烘干控制程序控制所述衣物处理设备执行烘干操作。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于确定的所述材质类型调整所述衣物处理设备的烘干策略,包括:基于确定的所述材质类型确定匹配的烘干控制程序;基于所述匹配的烘干控制程序,发送用于调整所述衣物处理设备的烘干策略的指令给所述衣物处理设备。5.根据权利要求2或者4所述的方法,其特征在于,所述还包括:所述衣物处理设备基于接收的指令将当前烘干控制程序替换为目标控制程序,所述目标控制程序为所述指令指示的与所述材质类型对应的烘干控制程序。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述传感器数据确定衣物的材质类型,包括:求取设定时长内所述传感器数据的特征值,所述特征值包括以下至少之一:均值、斜率、最小值及最大值;将所述特征值导入预设的分类模型,得到衣物的材质类型。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据,包括以下至少之一:获取电导率传感器采集的衣物烘干过程中的电导率值;获取加速度传感器采集的衣物烘干过程中的加速度值;获取红外传感器器采集的衣物烘干过程中的水分蒸发速率值。8.一种衣物处理控制装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;材质确定模块,用于基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;控制模块,用于基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。9.一种衣物处理控制设备,其特征在于,所述衣物处理控制设备包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,其中,所述处理器,用于运行计算机程序时,执行权利要求1至7任一项所述方法的步骤。10.一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种衣物处理控制方法、装置、设备和存储介质。其中,该控制方法包括:获取衣物烘干过程中传感器采集的传感器数据;基于所述传感器数据确定衣物的材质类型;基于确定的所述材质类型调整衣物处理设备的烘干策略。本发明实施例可以根据衣物的材质类型调整衣物处理设备的烘干策略,进而可以对衣物基于材质类型进行智能烘干,使得烘干强度和烘干时长能够得到合理控制,满足衣物智能烘干的控制需求。需求。需求。
技术研发人员:李振杰 王宸 左翼 高波
受保护的技术使用者:无锡小天鹅电器有限公司
技术研发日:2020.09.08
技术公布日:2022/3/7