【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能机器人领域，尤其涉及一种清洁组件更换方法、装置、系统、介质及产品。
技术介绍
1、随着技术的进步和用户需求的多样化，清洁设备不仅需要具备基本的吸尘功能，还需要具有进行湿拖以及其他功能以提高清洁效果，为了适应多样化的待清洁面的类型，如木地板、瓷砖、地毯等，或者适应用户的特定需求，清洁设备通常可以配备多种类型的清洁组件。
2、现有技术中，清洁设备在执行清洁任务之前，通常根据清洁组件的磨损程度，基于人工进行清洁组件的更换。
3、但是，仅关注清洁组件的损耗可能忽略了不同类型的待清洁面对清洁组件的特殊要求，导致在某些待清洁面上清洁效果不佳，因此，为了确保清洁设备在不同类型的待清洁面上使用合适的清洁组件，自动识别清洁组件的类型成为一个重要需求。
技术实现思路
1、本申请提供一种清洁组件更换方法、装置、系统、介质及产品，基于视觉传感器识别的颜色数据或磁性传感器识别的磁极组合精确识别清洁组件的类型，进而可以选择与待清洁面的类型匹配的清洁组件进行更换，以基于合适的清洁组件对待清洁面进行清洁，这种选择与待清洁面的类型适配的清洁组件进行清洁的策略，大大提高了清洁效果。
2、第一方面，本申请提供一种清洁组件更换方法，应用于清洁系统，清洁系统包括清洁设备和清洁基站；清洁基站包括视觉传感器和至少一种类型的清洁组件；视觉传感器用于识别至少一种类型的清洁组件的颜色数据；方法包括：
3、在清洁设备位于清洁基站上时，基于视觉传感器识别的目标颜色数据确定清洁
4、确定待清洁面的第二类型，并在确定第二类型与第一类型不匹配的情况下，选择与第二类型相匹配的第三类型的目标清洁组件；第三类型为基于视觉传感器识别的至少一种类型的清洁组件的颜色数据确定；
5、利用目标清洁组件替换当前清洁组件，以基于目标清洁组件对待清洁面进行清洁。
6、这样，本申请通过视觉传感器自动识别清洁组件的类型，无需人工干预，提高了清洁系统的自动化程度和操作效率，并且颜色数据的识别具有较高的准确性，可以确保清洁组件识别的准确性，使得清洁系统能够快速识别和判断当前安装的清洁组件类型以及清洁基站中储存的至少一种类型的清洁组件的类型，进而通过选择与待清洁面的类型相匹配的清洁组件进行替换，可以针对特定类型的待清洁面提供理想的清洁效果，确保清洁的高效性，还可以避免对待清洁面造成损伤，特别是对于敏感或特殊材料的表面，使得清洁系统可以快速适应不同的清洁任务和环境变化，提供灵活的解决方案以应对各种清洁需求。
7、相较于现有基于人工进行清洁组件的更换的方式，本申请通过上述基于视觉传感器进行自动化的组件更换过程减少了手动操作的时间，提高了整体工作效率，还减少了人工成本和因错误选择清洁组件而导致的返工时间，降低了因人为操作不当而导致的安全风险，提高了整体的工作效率，并且本申请还考虑了与待清洁面的适配而进行清洁组件的更换，确保了清洁设备可以使用合适的清洁组件来处理特定的待清洁面，从而提高清洁效果。
8、可选的，视觉传感器为色彩传感器；颜色数据对应多个反射光光强范围，基于视觉传感器识别的目标颜色数据确定清洁设备安装的当前清洁组件的第一类型，包括：
9、基于色彩传感器识别清洁设备安装的当前清洁组件的反射光光强；
10、在基于反射光光强确定对应的目标反射光光强范围后，基于目标反射光光强范围确定当前清洁组件的目标颜色数据；
11、基于目标颜色数据确定当前清洁组件的第一类型。
12、由于色彩传感器能够精确检测反射光的光强变化，这使得清洁系统可以准确地识别和区分不同类型的清洁组件，这样，通过色彩传感器自动识别颜色数据，进而确定清洁组件类型，不仅可以确保使用与待清洁面相匹配的清洁组件，避免因使用不当清洁组件导致的清洁效果不佳，还减少了人工干预，提高了自动化水平和操作效率，进而提高用户的满意度和信任度，增强了用户体验。
13、可选的，每个反射光光强范围不存在重叠区域。
14、因此，通过这种不存在重叠区域的设计，可以确保了每个检测到的光强值只能对应一个特定的清洁组件类型，消除了识别过程中的歧义和不确定性，这种独特的光强范围设计提高了识别的准确性，确保清洁系统可以正确地识别和分类清洁组件，减少了错误识别的可能性。
15、可选的，视觉传感器为人工智能ai摄像头；基于视觉传感器识别的目标颜色数据确定清洁设备安装的当前清洁组件的第一类型，包括：
16、基于ai摄像头识别清洁设备安装的当前清洁组件的图像信息；
17、基于图像信息确定当前清洁组件的目标颜色数据；
18、基于目标颜色数据确定当前清洁组件的第一类型。
19、因此，在本申请中，还可以基于ai摄像头识别的图像信息，确定当前清洁组件的目标颜色数据，这种ai摄像头的识别方法，可以精确识别复杂的图像颜色特征，进一步提高对清洁组件类型识别的准确性，并且通过ai技术实现了自动化识别，减少了人工干预，提高了整体的智能化水平。
20、可选的，清洁基站还包括运输机构；视觉传感器位于运输机构上。
21、这样，将视觉传感器安装在运输机构上，允许视觉传感器在不同位置之间移动，这种灵活性使得传感器能够从合适的角度和距离捕捉清洁组件的颜色数据，提高了识别和检测的准确性，由于一个移动的视觉传感器可以覆盖多个固定位置，因此，将视觉传感器安装在运输机构上，可以减少清洁系统中所需的传感器总数，从而降低成本和复杂性。
22、可选的，确定待清洁面的第二类型，包括：
23、响应于用户在用户终端的操作，确定待清洁面的第二类型；用户终端与清洁系统建立通信连接。
24、因此，本申请允许用户根据具体需求和偏好选择或输入待清洁面类型，实现个性化的清洁方案，通过用户直接参与待清洁面的类型确定过程，确保待清洁面信息的准确性，减少了自动识别可能出现的误差。
25、可选的，确定待清洁面的第二类型，包括：
26、接收清洁设备发送的检测信息；检测信息携带有清洁设备在执行清洁任务或建图任务过程中，检测到的待清洁面的第二类型；
27、对检测信息进行分析处理，确定待清洁面的第二类型。
28、这样，清洁设备可以自动检测和识别待清洁面的类型，可以精确识别待清洁面的特征，提高了待清洁面的类型识别的准确性，还减少了对人工输入的依赖，提高了操作的自动化程度，并且清洁设备可以根据实时收集和传输检测信息，快速响应环境变化，返回清洁基站，以根据待清洁面的类型及时更换合适的清洁组件，从而优化清洁效果。
29、可选的，确定待清洁面的第二类型，包括：
30、确定待清洁区域；待清洁区域包括至少一种类型的待清洁面；
31、针对待清洁区域中每一待清洁面，逐一确定待清洁面的第二类型；
32、其中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种清洁组件更换方法，其特征在于，应用于清洁系统，所述清洁系统包括清洁设备和清洁基站；所述清洁基站包括视觉传感器和至少一种类型的清洁组件；所述视觉传感器用于识别所述至少一种类型的清洁组件的颜色数据；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉传感器为色彩传感器；所述颜色数据对应多个反射光光强范围，基于所述视觉传感器识别的目标颜色数据确定所述清洁设备安装的当前清洁组件的第一类型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个反射光光强范围不存在重叠区域。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉传感器为人工智能AI摄像头；基于所述视觉传感器识别的目标颜色数据确定所述清洁设备安装的当前清洁组件的第一类型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述清洁基站还包括运输机构；所述视觉传感器位于所述运输机构上。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待清洁面的第二类型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待清洁面的第二类型，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种清洁组件更换方法，其特征在于，应用于清洁系统，所述清洁系统包括清洁设备和清洁基站；所述清洁基站包括视觉传感器和至少一种类型的清洁组件；所述视觉传感器用于识别所述至少一种类型的清洁组件的颜色数据；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉传感器为色彩传感器；所述颜色数据对应多个反射光光强范围，基于所述视觉传感器识别的目标颜色数据确定所述清洁设备安装的当前清洁组件的第一类型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个反射光光强范围不存在重叠区域。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉传感器为人工智能ai摄像头；基于所述视觉传感器识别的目标颜色数据确定所述清洁设备安装的当前清洁组件的第一类型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述清洁基站还包括运输机构；所述视觉传感器位于所述运输机构上。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待清洁面的第二类型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待清洁面的第二类型，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待清洁面的第二类型，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种清洁组件更换方法，其特征在于，应用于清洁系统，所述清洁系统包括清洁设备和清洁基站；所述清洁基站包括磁性传感器和至少一种类型的清洁组件；不同类型的清洁组件对应各自的磁极组合；所述磁性传感器用于识别所述至少一种类型的清洁组件的磁极组合；所述方法包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述磁性传感器为单极性霍尔传感器；每一清洁组件中嵌套至少一个磁铁。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述至少一个磁铁贯穿所述清洁组件的中心。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述清洁基站还包括运输机构...
【专利技术属性】
技术研发人员：李会超，吕小明，许雪宗，
申请(专利权)人：追觅创新科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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