[发明专利]一种自动洗衣方法

权利要求书

1.一种自动洗衣方法，其特征在于，包括：

控制驱动装置驱动两组链条转动，以使得竖直悬挂于所述两组链条之间的衣物随着转动，所述两组链条均绕成四边形结构设置于洗衣体内部的左右两侧，用于带动衣物持续做回转运动；

控制分别设置于所述洗衣体内部的前后两侧的两组图像获取装置分别对衣物的正反两面进行图像获取；

获取由所述两组图像获取装置传输的衣物图像，根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍，若存在，则记录污渍的位置以及范围；

在衣物转动经过洗涤头时，根据记录的污渍的位置以及范围控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤，所述洗涤头设置于所述洗衣体的底部且可在所述洗衣体的底部左右滑动。

2.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述根据所述衣物图像识别衣物是否存在污渍包括：

通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别，以识别衣物是否存在污渍；

在所述衣物存在污渍时，对所述衣物图像进行识别分割，获得污渍的位置以及范围。

3.根据权利要求2所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别之前，还包括：

获取由多种衣物的样本图片构成的数据集并对所述数据集中进行降噪处理，所述样本图片中标记有污渍在衣物上的位置、污渍的范围以及污渍的颜色；

构建卷积神经网络结构，并将所述卷积神经网络结构分为两个子网络结构，所述两个子网络结构包括全卷积神经网络结构和由随机森林边缘检测算法与超像素算法结合的网络结构；

采用降噪处理后的数据集对所述卷积神经网络结构进行训练，获得训练好的卷积神经网络结构。

4.根据权利要求3所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述衣物图像进行识别包括：

采用所述全卷积神经网络结构对所述衣物图像上的污渍进行识别分割，获得第一图像；

采用随机森林边缘检测算法对所述衣物图像上的污渍边缘进行识别，并采用超像素算法对识别获得的污渍边缘图像进行超像素化处理，获得第二图像；

将所述第一图像和所述第二图像重叠结合，获得标记有污渍位置和范围的识别图像。

5.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，还包括：控制伸缩推杆伸长，使得所述伸缩推杆上的触觉传感器与衣物接触；

获取所述触觉传感器传输的触觉图像，根据所述触觉图像采用卷积神经网络的多标签分类识别衣物的材质；

根据识别获得的衣物的材质调整所述洗涤头的洗涤强度和洗涤时间。

6.根据权利要求1所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述控制驱动装置驱动两组链条转动具体包括：

控制驱动装置驱动两组链条间歇性转动；

控制所述两组图像获取装置在水平杆上左右滑动并对同一水平面上的衣物的正反两面进行图像获取；

所述驱动装置为步进电机，所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间，所述步进电机每一步对应的前进距离小于或等于所述两组图像获取装置在竖直方向上能够获取到衣物图像的长度。

7.根据权利要求6所述的自动洗衣方法，其特征在于，所述控制洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤具体包括：

在间隔所述两组图像获取装置第一次获取到衣物图像预置数量个脉冲间隙后，根据所述两组图像获取装置所传输的衣物图像的先后顺序，依次读取污渍的位置以及范围并控制所述洗涤头对衣物上存在污渍的位置进行洗涤。

8.根据权利要求7所述的自动洗衣方法，其特征在于，还包括：在所述洗涤头开始工作后，调整所述步进电机的脉冲间隙大于或等于所述两组图像获取装置滑动整根所述水平杆所需的时间和所述洗涤头洗涤完当前可洗涤的污渍所需的时间之间的最大者。