衣物识别方法、装置、衣物护理机及存储介质与流程

本发明涉及衣物护理技术领域，尤其涉及衣物识别方法、装置、衣物护理机及存储介质。

背景技术：

用户在使用衣物护理机对衣物进行护理时，用户判断待护理衣物的面料(棉麻、化纤、丝、毛)，手动选择护理机的护理等级对衣物进行护理，其中，不同的护理等级对应衣物护理机的不同设置参数等，其中，设置参数包括功率，功率不同，衣物护理机产生的蒸汽量也不同。

现有技术的方案中，通常是通过衣物上的标签说明或是护理建议等提示来选择衣物护理机的护理等级，但是当衣物上的标签说明或护理建议缺失时，用户对不同的衣物的面料的识别及判断会存在很多缺陷，例如，当用户对衣物材质识别出现偏差时，会对衣物造成损伤而降低其使用寿命，进而降低用户对衣物护理机的使用体验。此外，护理等级还和衣物的褶皱状态有关，因此，对衣物的褶皱状态识别出现偏差，也会降低用户对护理机的使用体验。

技术实现要素：

本发明提供衣物识别方法、装置、衣物护理机及存储介质，以实现对衣物材质和衣物褶皱度等级的识别，为衣物护理机对衣物进行护理时提供参考，提高用户体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种衣物识别方法，所述方法包括：

采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息；

对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对；

根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

进一步的，所述采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息，具体为：

通过多个图像采集设备采集护理工作区的图像，将对应的多个图像进行整体区域融合确认所述护理工作区是否存在待护理衣物的图像信息以及所述待护理衣物的位置。

进一步的，所述对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对，包括：

将所述图像信息进行网格均匀等分，根据各网格灰度阶梯计算所述网格的灰度值；

将所述灰度值与预设灰度判断模型进行比对。

进一步的，所述根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级，包括：

根据灰度值与预设灰度判断模型的比对结果确定衣物材质；

若所述灰度值不唯一，且各灰度值之间差值大于第一预设阈值，则确定所述衣物为褶皱状态，再将所述差值与预设褶皱度等级列表进行比较，确定所述衣物褶皱度等级。

进一步的，所述根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级之后，还包括：

根据所述衣物材质和所述衣物褶皱度等级生成工作参数曲线；

根据所述工作参数曲线生成控制指令；

根据所述控制指令控制护理器件对所述待护理衣物进行护理。

第二方面，本发明实施例提供了一种衣物识别装置，所述装置包括：

图像采集模块，用于采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息；

状态比对模块，用于对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对；

确定模块，用于根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

进一步的，所述图像采集模块具体用于：

通过多个图像采集设备采集护理工作区的图像，将对应的多个图像进行整体区域融合确认所述护理工作区是否存在待护理衣物的图像信息以及所述待护理衣物的位置。

进一步的，所述状态比对模块具体用于：

将所述图像信息进行网格均匀等分，根据各网格灰度阶梯计算所述网格的灰度值；

将所述灰度值与预设灰度判断模型进行比对。

进一步的，所述确定模块具体用于：

根据灰度值与预设灰度判断模型的比对结果确定衣物材质；

若所述灰度值不唯一，且各灰度值之间差值大于第一预设阈值，则确定所述衣物为褶皱状态，再将所述差值与预设褶皱度等级列表进行比较，确定所述衣物褶皱度等级。

进一步的，所述装置还包括：

控制模块，用于在所述根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级之后，根据所述衣物材质和所述衣物褶皱度等级生成工作参数曲线；根据所述工作参数曲线生成控制指令；根据所述控制指令控制护理器件对所述待护理衣物进行护理。

第三方面，本发明实施例还提供了一种衣物护理机，包括：

一个或多个控制器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

所述一个或多个程序被所述一个或多个控制器执行，使得所述一个或多个控制器实现如权利要求1-5中任一所述方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的一种衣物识别方法。

本发明实施例中，通过采集护理工作区的图像，并从所述图像获取待护理衣物的图像信息，对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对，根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。以实现对衣物材质和衣物褶皱度等级的识别，为衣物护理机对衣物进行护理时提供参考，提高用户体验。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种衣物识别方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种衣物识别方法的流程图；

图3是本发明实施例三中的一种衣物识别方法的流程图；

图4是本发明实施例三中的一种对待护理衣物的图像信息网格均匀等分的示意图；

图5是本发明实施例四中的一种衣物识别装置的结构示意图；

图6是本发明实施例五中的一种衣物护理机的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种衣物识别方法的流程图，本实施例可适用于对衣物识别的方法，该方法可以由本发明实施例中的衣物识别装置来执行，该装置可以有软件和/或硬件的方式实现。如图1所示，该方法具体可以包括如下步骤：

s110、采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息。

其中，对衣物进行护理是指，对待护理衣物进行洗涤、熨烫或蒸汽喷洒等。护理工作区用来放置待护理衣物。采集护理工作区的图像，护理工作区的图像中，包含了待护理衣物的图像信息和护理工作区的其他工作器件的图像信息，从中获取待护理衣物的图像信息。待护理衣物的图像信息可以包括：图像的颜色、亮度、对比度、透明度和饱和度等。

s120、对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对。

其中，灰度是使用黑色调表示物体，即使用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色用来显示图像，每个灰度对象都具有从0％(白的)到灰度条100％(黑色)的亮度值。具体的，对所述图像信息进行灰度处理时，每个对象的颜色值代表对象之前的灰度值，灰度的通常表示方法是百分比，范围从0％到100％，这个百分比是以纯黑为基准的百分比，百分比越高颜色越黑，百分比越低颜色越白。

可选的，衣物材质信息可以是棉麻、纤维、涤纶、氨纶或真丝等，其中，预设灰度判断模型中存储了不同灰度值对应的衣物材质信息。可选的，灰度值为60％为纤维、灰度值100％为棉麻、灰度值30％为涤纶等。需要说明的是，预设灰度判断模型为系统预设，是开发人员通过大量的试验获得，与试验的次数和选取的试验衣物的质量均有关，在这里不做具体限定。其中，衣物状态包括衣物材质、衣物褶皱度等。

s130、根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

具体的，根据衣物状态的比对结果确定衣物材质以及衣物褶皱状态等级，可选的，衣物状态的比对结果可以是待护理衣物的图像的灰度值为60％，确定衣物的材质为纤维。根据衣物状态的比对结果确定衣物的褶皱度等级，可选的，衣物状态的褶皱度等级可以分为8个等级，8级的褶皱度级别最高，1级的褶皱度级别最低。

本发明实施例中，通过采集护理工作区的图像，并从所述图像获取待护理衣物的图像信息，对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对，根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。以实现对衣物材质和衣物褶皱度等级的识别，为衣物护理机对衣物进行护理时提供参考，提高用户体验。

在上述技术方案的基础上，所述根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级之后，还包括：

a、根据所述衣物材质和所述衣物褶皱度等级生成工作参数曲线。

具体的，根据所述衣物材质和所述衣物褶皱度等级生成工作参数曲线，其中，工作参数曲线中包括的参数可以是：蒸汽温度、蒸汽喷射量、喷射时间、风速、风量以及待护理衣物的运动速度。工作参数曲线是指，对应某种衣物材质或某种衣物褶皱度等级的各个参数的取值。

b、根据所述工作参数曲线生成控制指令。

其中，根据所述工作参数曲线生成控制指令，控制指令是指在控制方式中确定的期望的控制参量的定值。可选的，当褶皱度为6级时，控制指令可以是：蒸汽温度为70℃，蒸汽喷射量为200克，喷射时长4分钟；可选的，当衣物材质为棉麻时，蒸汽温度为50℃，蒸汽喷射量为250克，喷射时长为3分钟。

c、根据所述控制指令控制护理器件对所述待护理衣物进行护理。

具体的，护理器件包括风机、发热部件、蒸汽发生部件和运动装置等。其中，风机可以是交流风机，或是直流电机、无刷电机等，转动带动扇叶在衣物上形成气流；发热部件可以是热泵、发热丝、红外发热、ptc发热方式，可以加热风机输送的空气；蒸汽发生部件可以是承压锅炉、无压锅炉、加热管发热方式，产生蒸汽；运动装置可以是交流风机，或是直流电机、无刷电机等，带动衣架使衣物进行有规律的运动，使衣物在运动过程中形成拉伸力。控制所述护理器件按照控制指令中设置的控制参数，对待护理衣物进行护理。

通过对根据衣物材质和衣物褶皱度等级生成的工作参数曲线生成控制指令，并根据所述控制指令控制护理器件对所述待护理衣物进行护理，实现了针对不同的衣物材质和衣物不同的褶皱度等级对待护理衣物进行有针对性的护理，使得不同衣物材质以及不同的褶皱度等级的衣物采用了合适的护理方式。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种衣物识别的方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，对“所述采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息”进行了优化。如图2所示，该方法具体可以包括如下步骤：

s210、通过多个图像采集设备采集护理工作区的图像，将对应的多个图像进行整体区域融合确认所述护理工作区是否存在待护理衣物的图像信息以及所述待护理衣物的位置。

其中，通过多个图像采集设备采集护理工作区的图像，可选的，图像采集设备可以是摄像头，摄像头可以均匀安装在护理工作区的上下左右四个方向。将对应的多个图像进行整体区域融合，其中，图像融合技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像。在本方案中，多源信道采集到的图像是指多个图像采集设备采集到的图像。

整体区域融合中，可以是对采集到的图像轮廓的识别，根据所述整体区域融合的结果，确认所述护理工作区是否存在待护理衣物的图像信息以及待护理衣物的位置。

s220、对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对。

s230、根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

本发明实施例中，通过多个图像采集设备采集护理工作区的图像，将对应的多个图像进行整体区域融合确认所述护理工作区是否存在待护理衣物的图像信息以及所述待护理衣物的位置。提高了图像信息的利用率以及可靠性，确定了待护理衣物的图像信息以及待护理衣物的位置，为后续对待护理衣物的图像信息进行处理提供了依据。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种衣物识别方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，对“对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对”进行了优化。如图3所示，该方法具体可以包括如下步骤：

s310、采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息。

s320、将所述图像信息进行网格均匀等分，根据各网格灰度阶梯计算所述网格的灰度值。

具体的，将所述图像信息进行网格均匀等分，参见图4，图4是本实施例中的一种对待护理衣物的图像信息网格均匀等分的示意图。其中，对均匀等分的网格数量不做具体限定，数量越多，计算得到的灰度值越准确。根据各网格灰度阶梯计算所述网格的灰度值，可选的，根据网格灰度阶梯进行评分，根据评分计算网格的灰度值。需要说明的是，由于待护理衣物可能存在污损等情况，或者是网格划分数量的问题，导致对灰度阶梯的评分不是完全一致，该情况下可以通过多次计算取平均值的方式来减小差异。

s330、将所述灰度值与预设灰度判断模型进行比对。

具体的，将待护理衣物的图像进行处理后计算得到的灰度值与预设的灰度判断模型进行比对，针对不同的灰度值，在预设灰度判断模型中选择与每个灰度值对应的信息，该信息可以是衣物的材质信息以及衣物的褶皱度等级信息。

s340、根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

本发明实施例中，通过将所述图像信息进行网格均匀等分，根据各网格灰度阶梯计算所述网格的灰度值，将所述灰度值与预设灰度判断模型进行比对，进而确定衣物的材质及衣物的褶皱度，为衣物护理机对衣物的护理提供了参考。

示例性的，根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级可以包括：

a、根据灰度值与预设灰度判断模型的比对结果确定衣物材质。

其中，预设灰度判断模型中存储了灰度值与衣物材质的对应关系，根据该对应关系，在确定了某件待护理衣物的图像的灰度值之后，根据该对应关系确定衣物材质。

b、若所述灰度值不唯一，且各灰度值之间差值大于第一预设阈值，则确定所述衣物为褶皱状态，再将所述差值与预设褶皱度等级列表进行比较，确定所述衣物褶皱度等级。

具体的，对待护理衣物的图像进行灰度处理之后，若计算而得的图像的灰度值不唯一。优选的，以划分了40*40(1600个)网格且第一预设阈值为20％为例，若计算得到的灰度值为50％的网格数量为1200，灰度值为90％的网格数量为400个，灰度值之间的差异为30％，大于第一预设阈值，确定衣物为褶皱状态。示例性的，褶皱度越大，在护理时需要的蒸汽温度越高，蒸汽量需要增加，电机运转速度需要同步增加。

将灰度值差异与预设褶皱度等级列表等级进行比较，确定所述衣物褶皱度等级，其中，衣物褶皱度等级列表中存储了灰度之间的差值与褶皱度等级的对应关系。可选的，灰度值之间的差值为10％，褶皱度等级为1级；灰度值之间的插值为20％，褶皱度等级为2级；灰度值之间的差值为30％，褶皱度等级为3级等。需要说明的是，预设褶皱度等级列表是开发人员根据大量试验获得，在允许范围内存在一定误差。

实施例四

图5是本发明实施例四提供的一种衣物识别装置的结构示意图，该装置适用于执行本发明实施例提供的一种衣物识别的方法。如图5所示，该装置具体可以包括：

图像采集模块510，用于采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息；

状态比对模块520，用于对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对；

确定模块530，用于根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

进一步的，图像采集模块510具体用于：

通过多个图像采集设备采集护理工作区的图像，将对应的多个图像进行整体区域融合确认所述护理工作区是否存在待护理衣物的图像信息以及所述待护理衣物的位置。

进一步的，状态比对模块520具体用于：

将所述图像信息进行网格均匀等分，根据各网格灰度阶梯计算所述网格的灰度值；

将所述灰度值与预设灰度判断模型进行比对。

进一步的，确定模块530具体用于：

根据灰度值与预设灰度判断模型的比对结果确定衣物材质；

若所述灰度值不唯一，且各灰度值之间差值大于第一预设阈值，则确定所述衣物为褶皱状态，再将所述差值与预设褶皱度等级列表进行比较，确定所述衣物褶皱度等级。

进一步的，所述装置还包括：

控制模块，用于在所述根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级之后，根据所述衣物材质和所述衣物褶皱度等级生成工作参数曲线；根据所述工作参数曲线生成控制指令；根据所述控制指令控制护理器件对所述待护理衣物进行护理。

本发明实施例提供的一种衣物识别装置可执行本发明任意实施例所提供的衣物识别方法，具备执行响应的功能模块和有益效果。

实施例五

图6为本发明实施例五提供的一种衣物护理机的结构框图，如图6所示，本实施例提供的一种衣物护理机，包括：控制器61和存储器62。该衣物护理机中的控制器可以是一个或多个，图6中以一个控制器61为例，所述衣物护理机中的控制器61和存储器62可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

本实施例中衣物护理机的控制器61中集成了上述实施例提供的衣衣物识别装置。此外，该衣物护理机中的存储器62作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中衣物识别方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的识别装置中的模块，包括：图像采集模块510、状态比对模块520以及确定模块530)。控制器61通过运行存储在存储器62中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中衣物识别方法。

存储器62可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等(如上述实施例中的预设灰度判断模型以及预设褶皱度等级列表等)。此外，存储器62可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器62可进一步包括相对于控制器61远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

并且，当上述衣物护理机所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个控制器61执行时，程序进行如下操作：

采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息；对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对；根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被控制装置执行时实现本发明实施例一至实施例三提供的衣物识别方法，该方法包括：采集护理工作区的图像，从所述图像获取待护理衣物的图像信息；对所述图像信息进行灰度处理，并将处理结果与预设灰度判断模型进行衣物状态比对；根据衣物状态比对的结果确定衣物材质及衣物褶皱度等级。

当然，对于一个完整的衣物护理机而言，还具备风机、发热装置、蒸汽发生装置、衣架运动装置等多种功能部件，通过控制各种功能部件的配合最终实现对衣物的护理。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。