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CN107485356B - 洗碗机的洗涤控制方法和装置以及洗碗机 - Google Patents

洗碗机的洗涤控制方法和装置以及洗碗机 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种洗碗机的洗涤控制方法和装置以及洗碗机，属于洗碗机领域。所述方法包括：在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；检测所述待清洗物品的重量；基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行。本发明实施例提供的技术方案能够提高洗碗机的智能化水平和洗涤效果。

Description

洗碗机的洗涤控制方法和装置以及洗碗机
技术领域
本发明涉及洗碗机领域，具体地涉及一种洗碗机的洗涤控制方法和装置，进一步，本发明还涉及一种洗碗机。
背景技术
洗碗机的普及极大减轻了繁琐的手工劳动，具体地，人们在使用洗碗机时，只需将要洗涤的餐具放入洗碗机，打开水龙头，尽可放心地去做其它事情，洗涤过程中不用有人守候，并可以使得家庭厨房用品更加清洁无菌。
但由于用户对洗碗机的了解不够深入，针对脏污程度不同的碗筷等物品，洗碗机自主设定的参数经常不能达到高效良好的清洁效果，造成了家庭对洗碗机的不信任，并且目前洗碗机大多程序设定固定，使得洗完流程及清洁时间不能很好的适应不同的洗碗任务。
智能化洗碗机能够在一定程度上提高洗碗机的清洁效果，本申请文件的发明人在研究中发现，现有的智能化洗碗机主要分为两类，其中一类是普通设定模式的洗碗机，这类洗碗机需要用户根据自己待清洗物品手动选择清洗模式和清洗任务，根据用户自己的主观经验进行的清洗，经常达不到理想的清洗效果，造成所谓的清洗不均匀、清洗不干净，使得消费者不信任洗碗机；另一类是自动洗碗机，这类洗碗机根据浊度传感器判断脏污程度选择洗涤模式，模式识别误差大，效果不好，不能准确识别待清洗物品的种类，不能高效的识别待清洗物品的脏污程度，且自动识别之后依然是根据程序设定的不同模式下的固定清洗时间和强度完成清洗任务，参数相同，智能化程度低。
上述两类洗碗机均没能解决真正意义上的智能和全自动模式，不能自适应不同种类、不同脏污程度的待清洗物品，并且在固定洗涤模式洗涤程度固定单一，不能达到模糊化、自适应、自调整，洗涤效率低。
发明内容
本发明实施例的目的是为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种能够提高洗碗机的智能化水平和洗涤效果的技术方案。
为了实现上述目的，本发明实施例第一方面提供一种洗碗机的洗涤控制方法，所述方法包括：
在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；
对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；
检测所述待清洗物品的重量；
基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；
控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行。
优选地，计算所述待清洗物品的数量的步骤包括：
对所述图像进行颜色分割；
对颜色分割后的图像进行轮廓检测；
基于检测的图像轮廓识别所述图像中的待清洗物品的形状，以确定所述图像中的待清洗物品的数量。
优选地，计算所述待清洗物品的种类和脏污情况的步骤包括：
对所述图像中的待清洗物品进行识别建模，以确定所述待清洗物品的模型；
基于预先训练的神经网络对所述待清洗物品的模型进行卷积运算以得出所述待清洗物品的种类和脏污情况。
优选地，所述洗碗机的洗涤参数通过模糊控制算法基于输入的所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算得到。
优选地，所述洗涤参数包含以下中的一者或多者：清洗水压、清洗时间、清洗强度以及蒸汽时间。
优选地，所述方法还包括：
感知洗碗机所处环境的光线强度；
根据所述洗碗机所处环境的光线强度设置所述洗碗机的风机运行参数，以使所述洗碗机内的风机按照该风机运行参数运行。
本发明实施例第二方面提供一种洗碗机的洗涤控制装置，所述洗涤控制装置包括：
摄像模块，用于在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；
计算模块，用于对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；
重量检测模块，用于检测所述待清洗物品的重量；
洗涤参数计算模块，用于基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；
控制模块，用于控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行。
优选地，所述摄像模块包括摄像头，所述摄像头布置在所述洗碗机的内侧壁面中心。
优选地，所述摄像模块还包括环绕每个摄像头布置的补光灯。
优选地，所述计算模块包括：
颜色分割模块，用于对所述图像进行颜色分割；
轮廓检测模块，用于对颜色分割后的图像进行轮廓检测；
形状识别模块，用于基于检测的图像轮廓识别所述图像中的待清洗物品的形状，以确定所述图像中的待清洗物品的数量。
优选地，所述计算模块还包括：
识别建模模块，用于对所述图像中的待清洗物品进行识别建模，以确定所述待清洗物品的模型；
卷积神经网络，该卷积神经网络预先训练，用于对所述待清洗物品的模型进行卷积运算以得出所述待清洗物品的种类和脏污情况。
优选地，所述洗涤参数计算模块为模糊控制算法模块。
优选地，所述洗涤参数包含以下中的一者或多者：清洗水压、清洗时间、清洗强度以及蒸汽时间。
优选地，所述洗涤控制装置还包括：
感光模块，用于感知洗碗机所处环境的光线强度；
风机运行参数设置模块，用于根据所述洗碗机所处环境的光线强度设置所述洗碗机的风机运行参数，以使所述洗碗机内的风机按照该风机运行参数运行。
本发明实施例第三方面提供一种洗碗机，包括洗涤控制装置，所述洗涤控制装置为根据本发明实施例第二方面所述的洗碗机的洗涤控制装置。
本发明实施例提供的技术方案具有如下有益效果：
本发明实施例通过拍摄洗碗机内包含待清洗物品的图像，获取洗碗机中待清洗物品的数量、种类和脏污情况，再结合待清洗物品的重量来设置洗碗机的洗涤参数，以使得洗碗机能够按照该洗涤参数运行，洗碗机的洗涤参数基于待清洗物品的数量、种类、脏污情况和重量计算得到，能够更好地适应不同状况下的待清洗物品的清洗任务，使得洗碗机内的待清洗物品被清洗地更加干净，提高了洗碗机的清洁效果和智能化水平。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的卷积神经网络的流程图；
图2是本发明实施例提供的对拍摄的图像进行颜色分割的示例图；
图3是本发明实施例提供的洗碗机的自动洗涤控制的实现流程图；
图4是本发明实施例提供的洗碗机的立体结构示意图；
图5是本发明实施例提供的洗碗机的侧部结构示意图；
其中：1-摄像头
具体实施方式
以下对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
参阅图1-图5，本发明实施例第一方面提供一种洗碗机的洗涤控制方法，该方法包括：
在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；具体地，用洗碗机清洗物品时，先将待清洗物品放置在例如洗碗机内的支撑架上，然后闭合洗碗机门，启动例如按压或扭转洗碗机控制面板上的启动键，启动洗涤程序，洗涤程序启动后，摄像头例如可连续拍摄洗碗机内包含待清洗物品的图像，拍摄的图像数据通过数据线实时传送至主算法芯片。
对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；具体地，主算法芯片内植入有计算机视觉算法和预先训练的模型例如深度卷积神经网络模型，在接收到摄像头拍摄的洗碗机内的图像后，通过计算机视觉算法对图像数据进行计算，进而可以得出待清洗物品的数量，通过预先训练的深度卷积神经网络模型对输入的图像进行计算，进而可以获得图像中待清洗物品的种类和脏污情况。
检测所述待清洗物品的重量；例如可在洗碗机内安装重量传感器，在启动洗碗机的洗涤程序后，重量传感器测量洗碗机内待清洗物品的重量，并将测量到的重量数据传递给主算法芯片。
基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；主算法芯片内预存有设定好的算法模型，算法模型的输入数据为待清洗物品的数量(即待清洗物品在二维图像中的投影面积)、待清洗物品的种类和脏污情况以及待清洗物品的重量，输出参数为洗碗机的洗涤参数；通过预先设定的算法模型根据输入的参数计算洗碗机的洗涤参数，然后将洗涤参数发送至控制器芯片。
控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行，具体地，控制器芯片接收主算法芯片输出的洗涤参数，并控制洗碗机内相应的执行元件按照该洗涤参数运行。洗涤参数例如可以为清洗强度、清洗时间、清洗水压以及蒸汽时间等，清洗强度例如可以对应出水管上开关阀的开度，开度越大，清洗强度越高，清洗时间例如可以对应洗涤泵的运行时间，清洗水压例如可以对应洗涤泵的运转速度，蒸汽时间例如可以对应蒸汽产生装置的运行时间，产生的蒸汽例如可以用于待清洗餐具的杀菌作用。
本发明实施例通过拍摄洗碗机内包含待清洗物品的图像，获取洗碗机中待清洗物品的数量、种类和脏污情况，再结合待清洗物品的重量来设置洗碗机的洗涤参数，以使得洗碗机能够按照该洗涤参数运行，洗碗机的洗涤参数基于待清洗物品的数量、种类、脏污情况和重量计算得到，能够更好地适应不同状况下的待清洗物品的清洗任务，使得洗碗机内的待清洗物品被清洗地更加干净，提高了洗碗机的清洁效果和智能化水平。
参阅图1和图2，在一优选实施例中，可通过如下方式计算所述待清洗物品的数量，主算法芯片在接收到摄像头拍摄的二维图像后，先基于该二维图像对拍摄到的图像进行颜色分割，从而将图像中的待清洗物品和其他区域例如洗碗机内壁，洗碗机支架分开；然后对分割后的图像进行轮廓检测又称边缘检测；最后基于检测的图像轮廓识别拍摄的图像中的待清洗物品的形状，从而确定图像中的待清洗物品的数量，待清洗物品的数量例如可通过提取的目标图像的面积即待清洗物品在二维图像中的投影面积来表示，当计算到的投影面积越大时，说明待清洗餐具的数量越多；在识别提取待清洗物品的轮廓时，区域分割即颜色分割的不准确通常会导致提取的轮廓出现内凹或外凸的不规整情况，为了对轮廓自身的凹凸进行修复，在识别待清洗物品的图像时，可采用多边形拟合算法来拟合提取的轮廓的边界曲线，以进而提高图像识别的准确性，进一步可提高对待清洗物品的数量的计算准确性。
参阅图1和图3，在一优选实施例中，可通过如下方式计算待清洗物品的种类和脏污情况，首先，在Linux系统中使用Qt编译器进行神经网络的编程，用开源的DL框架集Torch或Caffe框架实现卷积神经网络，通过大量数据例如不同待清洗物品的不同脏污程度的图片来训练卷积神经网络，得出较好的回归结果，并进行卷积核算法的裁剪工作，将裁剪的RNN算法植入主算法芯片。在计算待清洗物品的种类和脏污情况时，首先对图像中的待清洗物品进行识别建模以确定图像中待清洗物品的模型，将该待清洗物品的模型作为输入至卷积神经网络的目标模型，通过预先训练的卷积神经网络对待清洗物品的模型进行卷积运算从而输出待清洗物品的种类和脏污情况。具体地，卷积神经网络例如可输出用数据0-10所表示的脏污程度数据以及待清洗物品的种类例如1.碗筷、2.杯子、3.水果、4.刀叉、5.其他。其中，输出0时表示脏污程度较低，输出10时表示脏污程度较为严重，而输出0到10之间的数据时说明脏污程度介于0和10所示的脏污程度之间。
在一具体实施例中，所述主算法芯片例如可以为CPU A83T ARM Cortex-A7octa-core,512KB L1 cache 1MB L2 cache；GPUPowerVR SGX544MP1路Comply with OpenGL ES2.0,OpenCL 1.x,DX 9_3。训练神经网络过程中的损失函数例如可以为：MSE:卷积核的初始化参数将W和b按照～U(-sqrt(3/k)，sqrt(3/k))初始化，其中k是W和b的连接总数。
在一优选实施例中，可通过模糊控制算法基于输入的所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数。
具体地，所述模糊控制算法的入口参数为卷积神经网络模型输出的脏污程度数据0-10之间的数值以及待清洗物品的种类代码1-5，重量传感器输出的重量信息以及通过计算机视觉算法计算得到的待清洗物品的投影面积(本实施例中待清洗物品的投影面积即为待清洗物品的数量)；
在接收到上述数据之后，模糊控制算法模块根据输入的1.待清洗物品的投影面积、2.卷积神经网络反馈的待清洗物品的种类和脏污情况、3.重量传感器返回的重量信息，建立论域U(x1，x2，x3)的模糊集，得出模糊控制规则(即洗碗机的洗涤参数，包括清洗时间、清洗水压、清洗强度、蒸汽时间等)，然后将模糊控制规则通过串口传输给控制器芯片，以便于控制芯片按照该模糊控制规则控制洗碗机运行。
其中，模糊控制算法中的隶属度函数选择岭型分布中间型隶属度函数：
在一优选实施例中，所述洗碗机的洗涤控制方法还包括：
感知洗碗机所处环境的光线强度；例如可以在洗碗机设置感光模块来感知环境光线强度；
根据所述洗碗机所处环境的光线强度设置所述洗碗机的风机运行参数，以使所述洗碗机内的风机按照该风机运行参数运行，风机运行参数例如可以包括风机运行速度、时间等。如此，可以在夜间启动风干极简模式，以减少夜间风机运行速度和时间，保证夜间洗碗机运行时噪声最小。
基于本发明实施例第一方面提供的洗碗机的洗涤控制方法，本发明实施例第二方面提供一种洗碗机的洗涤控制装置，所述洗涤控制装置包括：
摄像模块，用于在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；具体地，所述摄像模块例如可包括摄像头，用洗碗机清洗物品时，先将待清洗物品放置在例如洗碗机内的支撑架上，然后闭合洗碗机门，启动例如按压或扭转洗碗机控制面板上的启动键，启动洗涤程序，洗涤程序启动后，摄像头例如可连续拍摄洗碗机内包含待清洗物品的图像，拍摄的图像数据通过数据线实时传送至主算法芯片。
计算模块，用于对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；具体地，所述计算模块例如可包括所述主算法芯片，主算法芯片内植入有计算机视觉算法和预先训练的模型例如深度卷积神经网络模型，在接收到摄像头拍摄的洗碗机内的图像后，通过计算机视觉算法对图像数据进行计算，进而可以得出待清洗物品的数量，通过预先训练的深度卷积神经网络模型对输入的图像进行计算，进而可以获得图像中待清洗物品的种类和脏污情况。
重量检测模块，用于检测所述待清洗物品的重量；例如可在洗碗机内安装重量传感器，在启动洗碗机的洗涤程序后，重量传感器测量洗碗机内待清洗物品的重量，并将测量到的重量数据传递给主算法芯片。
洗涤参数计算模块，用于基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；主算法芯片内预存有设定好的算法模型，算法模型的输入数据为待清洗物品的数量(即待清洗物品在二维图像中的投影面积)、待清洗物品的种类和脏污情况以及待清洗物品的重量，输出参数为洗碗机的洗涤参数；通过预先设定的算法模型根据输入的参数计算洗碗机的洗涤参数，然后将洗涤参数发送至控制器芯片。
控制模块，用于控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行，具体地，所述控制模块例如可包括控制器芯片，控制器芯片接收主算法芯片输出的洗涤参数，并控制洗碗机内相应的执行元件按照该洗涤参数运行。洗涤参数例如可以为清洗强度、清洗时间、清洗水压以及蒸汽时间等，清洗强度例如可以对应出水管上开关阀的开度，开度越大，清洗强度越高，清洗时间例如可以对应洗涤泵的运行时间，清洗水压例如可以对应洗涤泵的运转速度，蒸汽时间例如可以对应蒸汽产生装置的运行时间，产生的蒸汽例如可以用于待清洗餐具的杀菌作用。
本发明实施例通过拍摄洗碗机内包含待清洗物品的图像，获取洗碗机中待清洗物品的数量、种类和脏污情况，再结合待清洗物品的重量来设置洗碗机的洗涤参数，以使得洗碗机能够按照该洗涤参数运行，洗碗机的洗涤参数基于待清洗物品的数量、种类、脏污情况和重量计算得到，能够更好地适应不同状况下的待清洗物品的清洗任务，使得洗碗机内的待清洗物品被清洗地更加干净，提高了洗碗机的清洁效果和智能化水平。
参阅图4和图5，优选地，所述摄像头1布置在所述洗碗机的内侧壁面中心处，例如布置在洗碗机内的长方体形内胆的侧壁几何中心部位，以洗碗机在正常使用时其内胆具有上、下、左、右和后方五个侧壁为例(内胆前方一般安装有洗碗机门，因此前方无侧壁)，所述洗碗机的内侧壁例如可以为内胆的左侧壁或右侧壁，这样可以便于检测待清洗物品的投影面积。
在一优选实施例中，为了使得摄像头1拍摄到的图像更加清晰，以更好地识别和检测图像中的待清洗物品。所述摄像模块还包括补光灯(图中未示出)，补充灯环绕摄像头布置在摄像头的周围，用于为摄像头拍摄图像进行补光。具体地，补光灯例如可以为高亮度的LED灯，每个摄像头周围例如可以布置6个补光灯。
在一优选实施例中，所述计算模块包括：
颜色分割模块，用于对所述图像进行颜色分割；
轮廓检测模块，用于对颜色分割后的图像进行轮廓检测；
形状识别模块，用于基于检测的图像轮廓识别所述图像中的待清洗物品的形状，以确定所述图像中的待清洗物品的数量。
参阅图1和图2，其中，所述待清洗物品的数量例如可通过提取的目标图像的面积即待清洗物品在二维图像中的投影面积来表示，当计算到的投影面积越大时，说明待清洗餐具的数量越多；在识别提取待清洗物品的轮廓时，区域分割即颜色分割的不准确通常会导致提取的轮廓出现内凹或外凸的不规整情况，为了对轮廓自身的凹凸进行修复，在识别待清洗物品的图像时，可采用多边形拟合算法来拟合提取的轮廓的边界曲线，以进而提高图像识别的准确性，进一步可提高对待清洗物品的数量的计算准确性。
在一优选实施例中，所述计算模块还包括：
识别建模模块，用于对所述图像中的待清洗物品进行识别建模，以确定所述待清洗物品的模型；
卷积神经网络，该卷积神经网络预先训练，用于对所述待清洗物品的模型进行卷积运算以得出所述待清洗物品的种类和脏污情况。
参阅图1和图3，具体地，可在Linux系统中使用Qt编译器进行神经网络的编程，用开源的DL框架集Torch或Caffe框架实现卷积神经网络，通过大量数据例如不同待清洗物品的不同脏污程度的图片来训练卷积神经网络，得出较好的回归结果，并进行卷积核算法的裁剪工作，将裁剪的RNN算法植入主算法芯片。在计算待清洗物品的种类和脏污情况时，首先对图像中的待清洗物品进行识别建模以确定图像中待清洗物品的模型，将该待清洗物品的模型作为输入至卷积神经网络的目标模型，通过预先训练的卷积神经网络对待清洗物品的模型进行卷积运算从而输出待清洗物品的种类和脏污情况。具体地，卷积神经网络例如可输出用数据0-10所表示的脏污程度数据以及待清洗物品的种类例如1.碗筷、2.杯子、3.水果、4.刀叉、5.其他。其中，输出0时表示脏污程度较低，输出10时表示脏污程度较为严重，而输出0到10之间的数据时说明脏污程度介于0和10所示的脏污程度之间。
在一具体实施例中，所述计算模块例如可以为CPU A83T ARM Cortex-A7octa-core,512KB L1 cache 1MB L2 cache；GPUPowerVR SGX544MP1路Comply with OpenGL ES2.0,OpenCL 1.x,DX 9_3。训练神经网络过程中的损失函数例如可以为：MSE:卷积核的初始化参数将W和b按照～U(-sqrt(3/k)，sqrt(3/k))初始化，其中k是W和b的连接总数。
在一优选实施例中，所述洗涤参数计算模块例如可以为模糊控制算法模块，所述模糊控制算法的入口参数为卷积神经网络模型输出的脏污程度数据0-10之间的数值以及待清洗物品的种类代码1-5，重量传感器输出的重量信息以及通过计算机视觉算法计算得到的待清洗物品的投影面积(本实施例中待清洗物品的投影面积即为待清洗物品的数量)；
在接收到上述数据之后，模糊控制算法模块根据输入的1.待清洗物品的投影面积、2.卷积神经网络反馈的待清洗物品的种类和脏污情况、3.重量传感器返回的重量信息，建立论域U(x1，x2，x3)的模糊集，得出模糊控制规则(即洗碗机的洗涤参数，包括清洗时间、清洗水压、清洗强度、蒸汽时间等)，然后将模糊控制规则通过串口传输给控制器芯片，以便于控制芯片按照该模糊控制规则控制洗碗机运行。
其中，模糊控制算法中的隶属度函数选择岭型分布中间型隶属度函数：
在一优选实施例中，所述洗涤控制装置还包括：感光模块，用于感知洗碗机所处环境的光线强度；
风机运行参数设置模块，用于根据所述洗碗机所处环境的光线强度设置所述洗碗机的风机运行参数，以使所述洗碗机内的风机按照该风机运行参数运行。风机运行参数例如可以包括风机运行速度、时间等。如此，可以在夜间启动风干极简模式，以减少夜间风机运行速度和时间，保证夜间洗碗机运行时噪声最小。
基于本发明实施例第二方面提供的洗涤控制装置，本发明实施例第三方面提供一种洗碗机，该洗碗机包括洗涤控制装置，其中，所述洗涤控制装置为根据本发明实施例第二方面提供的洗碗机的洗涤控制装置。
本发明实施例提供的洗碗机能够减少人主观设定洗涤模式的不准确性，使用计算机视觉自主简化操作达到人工智能的方式，全自主、全自动实现卷积神经网络的计算机深度学习，使得洗碗机实现真正意义上的人工智能。
根据计算机视觉和其他传感器模块例如重量传感器进行下一步机器学习方式，预测出的需要的清洗时间、模式和强度都是自适应的变化量，减少能耗，提高洗净率，更加节能的达到清洁目，实现正真意义上的全自动化人工智能洗碗机。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (15)

1.一种洗碗机的洗涤控制方法，其特征在于，所述方法包括：
在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；
对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；
检测所述待清洗物品的重量；
基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；
控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行。
2.根据权利要求1所述的洗碗机的洗涤控制方法，其特征在于，计算所述待清洗物品的数量的步骤包括：
对所述图像进行颜色分割；
对颜色分割后的图像进行轮廓检测；
基于检测的图像轮廓识别所述图像中的待清洗物品的形状，以确定所述图像中的待清洗物品的数量。
3.根据权利要求2所述的洗碗机的洗涤控制方法，其特征在于，计算所述待清洗物品的种类和脏污情况的步骤包括：
对所述图像中的待清洗物品进行识别建模，以确定所述待清洗物品的模型；
基于预先训练的卷积神经网络对所述待清洗物品的模型进行卷积运算以得出所述待清洗物品的种类和脏污情况。
4.根据权利要求1所述的洗碗机的洗涤控制方法，其特征在于，所述洗碗机的洗涤参数通过模糊控制算法基于输入的所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算得到。
5.根据权利要求1所述的洗碗机的洗涤控制方法，其特征在于，所述洗涤参数包含以下中的一者或多者：清洗水压、清洗时间、清洗强度以及蒸汽时间。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的洗碗机的洗涤控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
感知洗碗机所处环境的光线强度；
根据所述洗碗机所处环境的光线强度设置所述洗碗机的风机运行参数，以使所述洗碗机内的风机按照该风机运行参数运行。
7.一种洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述洗涤控制装置包括：
摄像模块，用于在洗碗机内拍摄图像，该图像中包含待清洗物品；
计算模块，用于对所述图像进行计算，以得出所述图像中待清洗物品的数量、种类和脏污情况；
重量检测模块，用于检测所述待清洗物品的重量；
洗涤参数计算模块，用于基于所述待清洗物品的数量、种类和脏污情况以及所述待清洗物品的重量计算所述洗碗机的洗涤参数；
控制模块，用于控制所述洗碗机按照所述洗涤参数运行。
8.根据权利要求7所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述摄像模块包括摄像头，所述摄像头布置在所述洗碗机的内侧壁面中心。
9.根据权利要求8所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述摄像模块还包括环绕每个摄像头布置的补光灯。
10.根据权利要求7所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，
所述计算模块包括：
颜色分割模块，用于对所述图像进行颜色分割；
轮廓检测模块，用于对颜色分割后的图像进行轮廓检测；
形状识别模块，用于基于检测的图像轮廓识别所述图像中的待清洗物品的形状，以确定所述图像中的待清洗物品的数量。
11.根据权利要求10所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述计算模块还包括：
识别建模模块，用于对所述图像中的待清洗物品进行识别建模，以确定所述待清洗物品的模型；
卷积神经网络，该卷积神经网络预先训练，用于对所述待清洗物品的模型进行卷积运算以得出所述待清洗物品的种类和脏污情况。
12.根据权利要求7所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述洗涤参数计算模块为模糊控制算法模块。
13.根据权利要求7所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述洗涤参数包含以下中的一者或多者：清洗水压、清洗时间、清洗强度以及蒸汽时间。
14.根据权利要求7-13中任意一项所述的洗碗机的洗涤控制装置，其特征在于，所述洗涤控制装置还包括：
感光模块，用于感知洗碗机所处环境的光线强度；
风机运行参数设置模块，用于根据所述洗碗机所处环境的光线强度设置所述洗碗机的风机运行参数，以使所述洗碗机内的风机按照该风机运行参数运行。
15.一种洗碗机，包括洗涤控制装置，其特征在于，所述洗涤控制装置为根据权利要求7-14中任意一项所述的洗碗机的洗涤控制装置。
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