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衣物护理方法和装置

2021-01-26 13:05:08

衣物护理方法和装置

  技术领域

  本发明属于衣物处理技术领域,具体地说,是涉及一种衣物护理方法和装置。

  背景技术

  衣物护理机致力于衣物的精细化护理,可支持棉、亚麻、羊绒、丝、聚酯纤维、尼龙、牛仔布、天鹅绒等材质的衣物护理。

  面对众多材质的衣物时,用户需要判断护理衣物的材质,手动选择护理模式;通常,用户可以通过衣物上的标签说明或护理建议来选择护理模式,但当标签或者护理建议缺失时,用户对衣物材质的判断会出现误差,导致护理模式设定错误而对衣物造成损坏或者无法达到理想的护理效果。

  现有技术中,为避免人为因素导致的护理模式设定错误,采用一种基于图像灰度值判断的技术来输出衣物材质,并配合衣物护理模式对衣物进行护理;但这种方式中,需要采集衣物多个角度的图像,并对图像进行预处理,再将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对来确定衣物材质,存在计算量大且识别率低的问题。

  发明内容

  本发明提供了一种衣物护理方法和装置,通过衣物类型确定衣物材质,具有图像处理量小且识别准确率高的技术效果。

  本发明采用以下技术方案予以实现:

  提出一种衣物护理方法,包括:获取衣物图像;基于所述衣物图像确定衣物类型,并基于所述衣物类型确定目标衣物材质;基于所述目标衣物材质确定护理模式并执行。

  进一步的,基于所述衣物类型确定目标衣物材质,包括:基于确定衣物类型对应所有材质的材质综合系数;其中,为材质在衣物类型的所有材质中的占比,T为材质的最大承受温度,为材质的吸水率;选取最大材质综合系数的材质为所述目标衣物材质。

  进一步的,在基于所述衣物类型确定目标衣物材质之前,所述方法还包括:若小于占比阈值,则不计算其对应材质的材质综合系数。

  进一步的,在获取衣物图像之前,所述方法还包括:获取关门角度信息;在基于所述关门角度信息确定关门角度达到设定范围时,获取衣物图像。

  提出一种衣物护理装置,包括:衣物图像获取模块,用于获取衣物图像;衣物材质确定模块,用于基于所述衣物图像确定衣物类型,并基于衣物类型确定目标衣物材质;护理模块,用于基于所述目标衣物材质确定护理模式并执行。

  进一步的,所述衣物材质确定模块包括:材质综合系数确定单元,用于基于确定衣物类型对应所有材质的材质综合系数;其中,为材质在衣物类型的所有材质中的占比,T为材质的最大承受温度,为材质的吸水率;目标衣物材质确定单元,用于选取最大材质综合系数的材质为所述目标衣物材质。

  进一步的,所述衣物材质确定模块还包括:材质排除单元,用于在小于占比阈值时,通知所述材质综合系数确定单元不计算其对应材质的材质综合系数。

  进一步的,所述装置还包括:门体;关门角度信息获取模块,安装于所述门体上,用于获取关门角度信息;衣物图像获取启动判断模块,用于基于所述关门角度信息确定关门角度是否达到设定范围,在达到设定范围时,通知所述衣物图像获取模块获取衣物图像。

  与现有技术相比,本发明的优点和积极效果是:本发明提出的衣物护理方法和装置,相比于现有技术,无需预处理衣物图像,无需将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态的比对,只需根据衣物图像确定衣物类型,并根据衣物类型确定目标衣物材质,计算量小且识别准确率高。

  优选的,在确定了衣物类型后,基于模型确定衣物类型对应的所有材质的材质综合系数,选取最大材质综合系数的材质作为目标衣物材质,最后根据目标衣物材质确定护理模式,这种根据衣物类型确定衣物材质的方式计算量小,对目标衣物材质的识别精度高,可对衣物实施精准护理。

  结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后,本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。

  附图说明

  图1 为本发明提出的衣物护理方法的一个实施例的方法流程图;

  图2为本发明提出的衣物护理装置的一个实施例的装置架构图。

  具体实施方式

  下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细地说明。

  本发明旨在提出一种衣物护理装置,并为该衣物护理装置提供一种衣物护理方法,衣物护理装置包括基本的外壳、门体等结构,如图2所示的实施例中,还包括衣物图像获取模块21、衣物材质确定模块22、护理模块23和关门角度信息获取模块24等;基于上述衣物护理装置,本发明提出的衣物护理方法,如图1所示,包括如下步骤:

  步骤S11:衣物护理装置开门时,启动衣物图像获取模块。

  但本发明并不具体限定衣物图像获取模块21具体的启动时间,也可在门体关闭过程中启动。

  步骤S12:在衣物护理装置中置入衣物关门后,关门角度信息获取模块获取门体的关门角度信息。

  关门角度信息获取模块24诸如角度传感器等,在门体关闭过程中获取门体的关门角度信息。

  步骤S13:在基于关门角度信息确定关门角度达到设定范围时,获取衣物图像。

  在根据关门角度信息判断门体关闭到设定范围时,触发衣物图像信息获取模块21,例如摄像头,获取装置内的衣物图像。

  步骤S14:基于衣物图像确定衣物类型。

  本发明实施例中,通过人工神经网络模型对采集到的海量衣物图像进行训练,达到输入衣物图像,输出衣物类型的结果,具体的训练方法按照现有技术实现,不作为本发明的重点阐述。

  步骤S15:基于衣物类型确定目标衣物材质。

  本发明实施例中,将衣物类型和衣物材质间建立映射关系模型,根据衣物类型最终确定衣物材质。常见衣物类型和衣物材质的对应关系如下表一所示:

  表一

  

  当衣物类型对应单一的衣物材质时,衣物材质根据衣物类型直接确定输出,但当衣物类型对应两种以上的衣物材质时,需要结合衣物护理装置的护理功能,通过建立数学模型,根据衣物类型确定衣物材质。

  具体的,建立模型, e为材质的材质综合系数;其中,为材质在衣物类型的所有材质中的占比,T为材质的最大承受温度,为材质的吸水率;这些参数可通过服装研究经验获得。当小于占比阈值时,该占比阈值例如1%,则该材质可以忽略,不计算其对应材质的材质综合系数,当其大于占比阈值时,才执行该材质综合系数模型。这其中,T为材质不损坏所能承受的最大温度,与衣物护理装置的烘干温度相关;与衣物护理装置的塑形功能相关。

  在建立材质综合系数模型之后,针对步骤S14中确定的衣物类型,基于表一确定其包含的所有材质可能,对所有材质,均根据模型计算其材质综合系数;最后选取最大材质综合系数的材质作为最终要确定的目标衣物材质。

  步骤S16: 基于目标衣物材质确定护理模式并执行。

  在根据衣物类型确定了衣物材质后,根据目标衣物材质确定相应的护理模式并执行自动护理。

  上述衣物护理方法中,相比于现有技术,无需预处理衣物图像,无需将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态的比对,只需根据衣物图像确定衣物类型,并基于数学模型根据衣物类型确定目标衣物材质,计算量小且识别准确率高,可对衣物实施精准护理。

  上述,本发明提出的衣物护理装置,还包括衣物图像获取启动判断模块25;关门角度信息获取模块24安装于门体上,用于获取关门角度信息;衣物图像获取启动判断模块25,用于基于关门角度信息确定关门角度是否达到设定范围,在达到设定范围时,通知衣物图像获取模块21获取衣物图像;衣物材质确定模块22用于基于衣物图像确定衣物类型,并基于衣物类型确定目标衣物材质;护理模块23用于基于目标衣物材质确定护理模式并执行;

  具体的,衣物材质确定模块22包括:材质综合系数确定单元221和目标衣物材质确定单元222,材质综合系数确定单元221用于基于确定衣物类型对应所有材质的材质综合系数;其中,为材质在衣物类型的所有材质中的占比,T为材质的最大承受温度,为材质的吸水率;目标衣物材质确定单元222用于选取最大材质综合系数的材质为目标衣物材质。

  本发明实施例中,衣物材质确定模块22还包括材质排除单元223,用于在小于占比阈值时,通知材质综合系数确定单元221不计算其对应材质的材质综合系数。

  具体的衣物护理装置的护理方式,已经在上述提出的衣物护理方法中详述,此处不予赘述。

  应该指出的是,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。

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