【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及家用电器；具体而言，本专利技术涉及洗衣机及其洗涤衣物的方法。
技术介绍
1、随着人们生活水平的日益提高，洗衣机己经逐渐成为人们家中必备的家电之一，大多数人都将洗衣机作为洗衣服的主要工具。随着人们对生活品质要求的提升，实现衣物的智能化护理，成为洗衣机的发展趋势。
2、要想彻底洗净污渍，需要对不同的污渍进行不同的洗涤策略。目前部分洗衣机会将污渍类型作为投放洗涤剂的依据，所以有效提升衣物污渍的识别能力，对衣物的洗净能力有着重要的意义。针对识别不同污渍的需求，目前有利用摄像头拍摄衣物图像的方法检测污渍，此方法需要对图像进行大量运算处理，需要对不同位置的图像进行分割，提取特征，识别污渍，不利于轻量化部署，并且可靠性不高，不利地影响了洗衣机的洗净能力。
3、为此，亟待提出改进的洗衣机及其洗涤衣物的方法，以期解决或缓解上述技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种洗衣机及其洗涤衣物的方法，从而解决或者至少缓解了现有技术中存在的上述问题和其它方面的问题中的一个或多个。
2、为实现前述目的，根据本专利技术的第一方面提供了一种洗衣机，其中，所述洗衣机包括用于检测待洗衣物上的污渍类型的污渍检测系统，所述洗衣机根据所检测到的不同污渍类型执行不同洗涤策略，所述污渍检测系统包括宽带光源扫描模块，所述宽带光源扫描模块利用宽带光扫描所述待洗衣物并接收反射的光信号，并且所述污渍检测系统根据所述光信号判断污渍类型。
3、在如前所述的洗衣机
4、在如前所述的洗衣机中，可选地，所述污渍检测系统进一步包括：
5、解调模块，所述解调模块从所述宽带光源扫描模块接收所述光信号并将所述光信号转换成电信号；以及
6、上位机模块，所述上位机模块从所述解调模块接收所述电信号并且依据所述电信号绘制光谱图，然后基于所述光谱图获得频率-尺度分布图并识别所述污渍类型。
7、在如前所述的洗衣机中，可选地，所述上位机模块基于所述光谱图获得所述频率-尺度分布图的过程包括去噪处理和小波变换的步骤。
8、在如前所述的洗衣机中，可选地，基于所述频率-尺度分布图识别所述污渍类型的过程包括利用卷积神经网络(cnn)进行特征提取分类以识别出相应物质的过程。
9、在如前所述的洗衣机中，可选地，在识别所述污渍类型时采用寻峰算法获取所述光谱图中吸收峰的峰值，并对比不同物质的吸收峰来识别不同物质，所述寻峰算法包括：
10、对所述光谱图的光谱信号进行小波变换，并与光谱吸收系数f(x)做内积得到小波系数矩阵，从而获得所述频率-尺度分布图，其中，所述小波变换的二维频率-尺度表达式为：
11、
12、其中，τ为平移因子，为尺度因子，φ为小波基函数，*为复共轭，f(x)为光谱吸收系数，为二维小波系数矩阵。
13、在如前所述的洗衣机中，可选地，在获得所述频率-尺度分布图后，随机抽选样本{x,y}作为卷积神经网络的训练集对其进行训练，x为输入的图像，y为实际输入的类别，其中激活函数使用mish激活函数，数据经过多层卷积层，在卷积层使用了dropout防止过拟合，然后经过最大池化层进一步提取特征并降维，然后经过全连接层，最后经过softmax函数进行分类。
14、根据本专利技术的第二方面提供了一种使用如前述第一方面中任一项所述的洗衣机洗涤衣物的方法，其中，所述方法包括利用所述污渍检测系统检测所述待洗衣物上的污渍类型并且根据所述污渍类型确定洗涤策略。
15、在如前所述的方法中，可选地，利用所述污渍检索系统检测所述待洗衣物上的污渍类型的过程包括以下步骤：
16、所述宽带光源扫描模块扫描所述待洗衣物并接收反射的光信号；
17、所述解调模块从所述宽带光源扫描模块接收所述光信号并将所述光信号转换成电信号；
18、所述上位机模块从所述解调模块接收所述电信号并且依据所述电信号绘制光谱图，然后基于所述光谱图获得频率-尺度分布图并识别所述污渍类型。
19、在如前所述的方法中，可选地，所述洗涤策略包括确定水量、水温、洗涤时长、洗涤剂种类和/或洗涤剂用量。
20、在采用上述技术方案的情况下，本专利技术的洗衣机及其洗涤衣物的方法利用宽带光谱检测待洗涤衣物上的污渍，将扫描待洗涤衣物后获取的宽带光谱进行处理和识别，能够准确获得不同污渍类型，有效提升了洗衣机针对不同污渍衣物的洗净能力。
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1.一种洗衣机，其特征在于，所述洗衣机包括用于检测待洗衣物上的污渍类型的污渍检测系统，所述洗衣机根据所检测到的不同污渍类型执行不同洗涤策略，所述污渍检测系统包括宽带光源扫描模块，所述宽带光源扫描模块利用宽带光扫描所述待洗衣物并接收反射的光信号，并且所述污渍检测系统根据所述光信号判断污渍类型。
2.如权利要求1所述的洗衣机，其中，所述宽带光的波长范围为100nm至2000nm。
3.如权利要求1所述的洗衣机，其中，所述污渍检测系统进一步包括：
4.如权利要求3所述的洗衣机，其中，所述上位机模块基于所述光谱图获得所述频率-尺度分布图的过程包括去噪处理和小波变换的步骤。
5.如权利要求3所述的洗衣机，其中，基于所述频率-尺度分布图识别所述污渍类型的过程包括利用卷积神经网络进行特征提取分类以识别出相应物质的过程。
6.如权利要求3所述的洗衣机，其中，在识别所述污渍类型时采用寻峰算法获取所述光谱图中吸收峰的峰值，并对比不同物质的吸收峰来识别不同物质，所述寻峰算法包括：
7.如权利要求6所述的洗衣机，其中，在获得所述频率
8.一种使用如权利要求1至7中任一项所述的洗衣机洗涤衣物的方法，其中，所述方法包括利用所述污渍检测系统检测所述待洗衣物上的污渍类型并且根据所述污渍类型确定洗涤策略。
9.如权利要求8所述的方法，其中，利用所述污渍检索系统检测所述待洗衣物上的污渍类型的过程包括以下步骤：
10.如权利要求8或9所述的方法，其中，所述洗涤策略包括确定水量、水温、洗涤时长、洗涤剂种类和/或洗涤剂用量。
...【技术特征摘要】
1.一种洗衣机，其特征在于，所述洗衣机包括用于检测待洗衣物上的污渍类型的污渍检测系统，所述洗衣机根据所检测到的不同污渍类型执行不同洗涤策略，所述污渍检测系统包括宽带光源扫描模块，所述宽带光源扫描模块利用宽带光扫描所述待洗衣物并接收反射的光信号，并且所述污渍检测系统根据所述光信号判断污渍类型。
2.如权利要求1所述的洗衣机，其中，所述宽带光的波长范围为100nm至2000nm。
3.如权利要求1所述的洗衣机，其中，所述污渍检测系统进一步包括：
4.如权利要求3所述的洗衣机，其中，所述上位机模块基于所述光谱图获得所述频率-尺度分布图的过程包括去噪处理和小波变换的步骤。
5.如权利要求3所述的洗衣机，其中，基于所述频率-尺度分布图识别所述污渍类型的过程包括利用卷积神经网络进行特征提取分类以识别出相应物质的过程。
6.如权利要求3所述的洗衣机，其中，在识别所述污渍类型时采用寻峰算法获取所述光谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：王增超，高鑫，张先旦，高秋英，
申请(专利权)人：青岛海尔洗衣机有限公司，
类型：发明
国别省市：
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