BE1029784B1

BE1029784B1 - Steuervorrichtung und Verfahren zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät und Reinigungsgerät

Info

Publication number: BE1029784B1
Application number: BE20215741A
Authority: BE
Inventors: Holger Ernst; Stefan Tiekötter; Eckard Riedenklau; Seyfettin Kara
Original assignee: Miele & Cie
Priority date: 2021-09-21
Filing date: 2021-09-21
Publication date: 2023-04-24
Also published as: BE1029784A1

Abstract

Der hier vorgestellte Ansatz betrifft eine Steuervorrichtung (100) zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät. Die Steuervorrichtung (100) weist eine Einleseschnittstelle (105), eine Bestimmeinrichtung (110) und eine Steuereinrichtung (115) auf. Die Einleseschnittstelle (105) ist ausgebildet, um ein Trübungssensorsignal (120) von einem Trübungssensor (125) des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Trübungssensorsignal (120) eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät repräsentiert, und, um ein Kamerasignal (130) von einer Kamera (135) des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Kamerasignal (130) eine aktuelle Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät repräsentiert. Die Bestimmeinrichtung (110) ist ausgebildet, um unter Verwendung des Trübungssensorsignals (120) und Kamerasignals (130) ein Fortschrittssignal (140) zu bestimmen, das einen Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert. Die Steuereinrichtung (115) ist ausgebildet, um unter Verwendung des Fortschrittssignals (140) ein Steuersignal (145) auszugeben, das ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik (150) des Reinigungsgeräts anzusteuern.

Description

Beschreibung

Steuervorrichtung und Verfahren zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät und Reinigungsgerät

Der hier vorgestellte Ansatz betrifft eine Steuervorrichtung und ein Verfahren zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät und ein

Reinigungsgerät.

Die DE 10 2016 106 430 A1 beschreibt eine Geschirrspülmaschine. Viele Geschirrspüler weisen einen Sensor, insbesondere Trübungssensor auf, der mittels einer

Trübungsinformation die Programmparameter eines Reinigungsprogramms des

Geschirrspülers beeinflusst.

Dem hier vorgestellten Ansatz liegt die Aufgabe zugrunde, eine verbesserte

Steuervorrichtung zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät, ein verbessertes Verfahren zum Ansteuern eines

Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät und ein verbessertes Reinigungsgerät zu schaffen.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch eine Steuervorrichtung zum Ansteuern eines

Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät, ferner ein

Verfahren zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem

Reinigungsgerät sowie ein Reinigungsgerät mit den Merkmalen bzw. Schritten der

Hauptansprüche gelöst. Gegenstand des vorliegenden Ansatzes ist auch ein

Computerprogramm. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen des Ansatzes ergeben sich aus den nachfolgenden Unteransprüchen.

Die mit dem hier vorgestellten Ansatz erreichbaren Vorteile bestehen darin, dass ein

Reinigungsprozess eines Reinigungsgeräts optimiert werden kann, indem sowohl eine _ Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät als auch ein

Kamerasignal von einer Kamera in dem Reinigungsgerät berücksichtigt werden.

Eine Steuervorrichtung zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von

Geschirr in einem Reinigungsgerät weist eine Einleseschnittstelle, eine Bestimmeinrichtung und eine Steuereinrichtung auf. Die Einleseschnittstelle ist ausgebildet, um ein

Trübungssensorsignal von einem Trübungssensor des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Trübungssensorsignal eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät repräsentiert, und, um ein Kamerasignal von einer Kamera des

Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Kamerasignal eine aktuelle

Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät repräsentiert. Die Bestimmeinrichtung ist ausgebildet, um unter Verwendung des

Trübungssensorsignals und Kamerasignals ein Fortschrittssignal zu bestimmen, das einen

Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert. Die Steuereinrichtung ist ausgebildet, um unter Verwendung des Fortschrittssignals ein Steuersignal auszugeben, das ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik des Reinigungsgeräts anzusteuern.

Bei dem Reinigungsgerät kann es sich um eine Geschirrspülmaschine zum Reinigen von

Geschirr handeln. Bei der Anschmutzungsinformation kann es sich um eine Bildinformation von beispielsweise einem Kamerabild der Kamera handeln. Das Steuersignal kann ausgebildet sein, um als die Geräteaktorik beispielsweise eine Umwälzpumpe und/oder eine

Wasserweiche des Reinigungsgeräts anzusteuern. So kann durch das Steuersignal der

Reinigungsprozess beispielsweise verlängert werden, wenn das Fortschrittssignal einen ungenügenden Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert, oder abgekürzt werden, wenn das Fortschrittssignal einen gewünschten Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert. So kann einerseits sichergestellt werden, dass das Geschirr zufriedenstellend gereinigt wird und andererseits, dass sobald das Geschirr zufriedenstellend gereinigt ist,

Energie gespart wird.

Die Bestimmeinrichtung kann ein neuronales Netz umfassen. Beispielsweise kann die

Bestimmeinrichtung ausgebildet sein, um das Fortschrittssignal unter Verwendung des neuronalen Netzes zu bestimmen. So kann die Bestimmeinrichtung als eine lernfähige

Einrichtung ausgebildet sein und/oder auf erlernte Informationen zugreifen.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Bestimmeinrichtung ausgebildet sein, um unter

Verwendung zumindest des Kamerasignals ein Anschmutzungssignal zu bestimmen, das einen prognostizierten Anschmutzungswert des Geschirrs repräsentiert, wobei unter

Verwendung des Anschmutzungswerts ein prognostizierter Reinigungsfortschritt und ein prognostizierter Trübungsfortschritt bestimmt werden, und unter Verwendung des prognostizierten Reinigungsfortschritts ein Reinigungsgrenzwert und unter Verwendung des prognostizierten Trübungsfortschritts ein Trübungsgrenzwert bestimmt wird, und wobei die

Bestimmeinrichtung ausgebildet ist, um die aktuelle Anschmutzungsinformation mit dem

Reinigungsgrenzwert zu vergleichen, um ein erstes Vergleichsergebnis zu erhalten, und um die aktuelle Trübungsinformation mit dem Trübungsgrenzwert zu vergleichen, um ein zweites

Vergleichsergebnis zu erhalten, wobei das Fortschrittssignal unter Verwendung des ersten

Vergleichsergebnisses und zweiten Vergleichsergebnisses bestimmt wird. Gemäß einer

Ausführungsform kann ein Reinigungsschritt, beispielsweise ein Spülvorgang, im

Reinigungsprozess fortgesetzt werden, solange der aktuelle Trübungsgrenzwert und/oder

Reinigungsgrenzwert nicht unterschritten ist. Gemäß einer Ausführungsform kann die

Bestimmeinrichtung ausgebildet sein, um ferner unter Verwendung des

Trübungssensorsignals das Anschmutzungssignal zu bestimmen.

Die aktuelle Anschmutzungsinformation kann einen Reinigungsgradienten repräsentieren und die aktuelle Trübungsinformation einen Trübungsgradienten repräsentieren. Ein solcher

Reinigungsgradient und/oder Trübungsgradient kann eine Steigung oder ein Gefälle der aktuellen Anschmutzungsinformation und/oder aktuellen Trübungsinformation anzeigen, die/das beispielsweise im Zusammenhang mit dem prognostizierten Reinigungsfortschritt und/oder prognostizierten Trübungsfortschritt vergleichbar ist/sind.

Beispielsweise kann die Bestimmeinrichtung ausgebildet sein, um den prognostizierten

Reinigungsfortschritt und den prognostizierten Trübungsfortschritt zu dem prognostizierten

Anschmutzungswert zuzuordnen. So kann beispielsweise der prognostizierte

Anschmutzungswert mit in dem neuronalen Netz hinterlegten, beispielsweise angelernten

Anschmutzungswerten verglichen werden, und bei einer Übereinstimmung ein dem übereinstimmenden Anschmutzungswert in dem neuronalen Netz zugeordneter prognostizierter Reinigungsfortschritt und zugeordneter prognostizierter Trübungsfortschritt ausgewählt werden. Unter Verwendung der Steuervorrichtung, beispielsweise unter

Verwendung des neuronalen Netzes, kann beispielsweise zuvor für den prognostizierten

Anschmutzungswert zumindest eine Art einer Anschmutzungsinformation und ein prognostizierter Reinigungsfortschritt für die Art der Anschmutzungsinformation über einen

Reinigungszeitraum während eines Reinigungsprogramms des Reinigungsgeräts und/oder ein prognostizierter Trübungsfortschritt für die zumindest eine Trübungsinformation über den

Reinigungszeitraum während des Reinigungsprogramms des Reinigungsgeräts als

Referenzinformation in der Steuervorrichtung, beispielsweise in dem neuronalen Netz, hinterlegt worden sein, beispielsweise angelernt worden sein.

Die Bestimmeinrichtung kann ausgebildet sein, um ein erstes Fortschrittssignal zu bestimmen, das ausgebildet ist, um einen Spülvorgang des Reinigungsprozesses zu aktivieren oder fortzusetzen, wenn das erste Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Anschmutzungsinformation den Reinigungsgrenzwert nicht unterschreitet und/oder, um das erste Fortschrittssignal zu bestimmen, wenn das zweite Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Trübungsinformation den Trübungsgrenzwert nicht unterschreitet, und/oder um ein zweites Fortschrittssignal zu bestimmen, das ausgebildet ist, um einen auf den Spülvorgang folgenden Programmschritt zu aktivieren, wenn das erste

Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Anschmutzungsinformation den

Reinigungsgrenzwert unterschreitet und/oder, um einen Vergleich der aktuellen

Anschmutzungsinformation mit dem Reinigungsgrenzwert erst zu ermöglichen, wenn das zweite Vergleichsergebnis vorliegt, bei dem die aktuelle Trübungsinformation den

Trübungsgrenzwert unterschreitet. So kann sichergestellt werden, dass das Geschirr zufriedenstellend gereinigt wird und sobald dies erreicht ist, der Reinigungsprozess fortgesetzt und baldmöglichst beendet wird.

Gemäß einer Ausführungsform kann die Einleseschnittstelle ausgebildet sein, um ferner ein

Beladungssignal von zumindest einem Beladungssensor des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Beladungssignal eine aktuelle Beladung und/oder Art des Geschirrs in dem

Reinigungsgerät repräsentiert, wobei die Bestimmeinrichtung ausgebildet ist, um das

Fortschrittssignal ferner unter Verwendung des Beladungssignals zu bestimmen. Bei dem

Beladungssensor kann es sich um einen Dehnungsmessstreifen und/oder

Beschleunigungssensor handeln. Die Beladung des Geschirrs kann ferner gemäß einer

Ausführungsform dazu dienen, einen geeigneten prognostizierten Reinigungsfortschritt und/oder prognostizierten Trübungsfortschritt zu bestimmen. Dies ist notwendig, da bei

Töpfen und Pfannen in der Regel hartnäckigere Anschmutzungen zu erwarten sind als bei

Tassen und Tellern, so dass sich der Reinigungsfortschritt hier später einstellt.

Ein Reinigungsgerät weist einen Trübungssensor, eine Kamera und eine Steuervorrichtung auf, die in einer hier vorgestellten Ausführungsform ausgeführt ist. Bei dem Reinigungsgerät kann es sich um eine Geschirrspülmaschine handeln, die als Haushaltgerät oder als ein professionelles oder gewerbliches Gerät ausgeformt ist. Ein hier vorgestelltes

Reinigungsgerät kann als Ersatz für bekannte Reinigungsgeräte dienen, wobei das vorgestellte Reinigungsgerät vorteilhafterweise die Vorteile der Steuervorrichtung realisiert.

Das Reinigungsgerät kann auch den zuvor beschriebenen Beladungssensor aufweisen.

Ein Verfahren zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät weist einen Schritt des Einlesens, einen Schritt des Bestimmens und einen Schritt des Ausgebens auf. Im Schritt des Einlesens wird ein Trübungssensorsignal von einem Trübungssensor des Reinigungsgeräts eingelesen, wobei das Trübungssensorsignal eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät repräsentiert, und es wird ein Kamerasignal von einer Kamera des Reinigungsgeräts eingelesen, wobei das Kamerasignal eine aktuelle Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät repräsentiert. Im Schritt des Bestimmens wird ein

Fortschrittssignal unter Verwendung des Trübungssensorsignals und Kamerasignals bestimmt, wobei das Fortschrittssignal einen Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert. Im Schritt des Ausgebens wird unter Verwendung des Fortschrittssignals ein

Steuersignal ausgegeben, wobei das Steuersignal ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik des

Reinigungsgeräts anzusteuern.

Dieses Verfahren kann unter Verwendung der zuvor vorgestellten Vorrichtung ausführbar sein. Auch durch ein solches Verfahren können die bereits beschriebenen Vorteile der

Vorrichtung technisch einfach und kostengünstig realisiert werden.

Von Vorteil ist auch ein Computer-Programmprodukt oder Computerprogramm mit 5 Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem

Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann. Wird das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer

Vorrichtung ausgeführt, so kann das Programmprodukt oder Programm zur Durchführung,

Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet werden.

Ausführungsbeispiele des Ansatzes sind in den Zeichnungen rein schematisch dargestellt und werden nachfolgend näher beschrieben. Es zeigt

Figur 1 eine schematische Darstellung einer Steuervorrichtung gemäß einem

Ausführungsbeispiel zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum

Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät;

Figur 2 eine seitliche Querschnittdarstellung eines Reinigungsgeräts mit einer

Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel;

Figur 3 ein Schaubild eines prognostizierten Reinigungsfortschritts über der Zeit zur

Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem

Ausführungsbeispiel;

Figur 4 ein Schaubild eines prognostizierten Trübungsfortschritts über der Zeit zur

Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem

Ausführungsbeispiel;

Figur 5 ein Schaubild eines Reinigungsgradienten über der Zeit zur Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel;

Figur 6 ein Schaubild eines Trübungsgradienten über der Zeit zur Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel;

Figur 7 eine schematische Darstellung einer Steuervorrichtung gemäß einem

Ausführungsbeispiel; und

Figur 8 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät.

In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele des vorliegenden

Ansatzes werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden

Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte

Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.

Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung einer Steuervorrichtung 100 gemäß einem

Ausführungsbeispiel zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr

In einem Reinigungsgerät.

Die Steuervorrichtung 100 weist eine Einleseschnittstelle 105, eine Bestimmeinrichtung 110 und eine Steuereinrichtung 115 auf. Die Einleseschnittstelle 105 ist ausgebildet, um ein

Trübungssensorsignal 120 von einem Trübungssensor 125 des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Trübungssensorsignal 120 eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät repräsentiert, und, um ein Kamerasignal 130 von einer

Kamera 135 des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Kamerasignal 130 eine aktuelle

Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät repräsentiert. Die Bestimmeinrichtung 110 ist ausgebildet, um unter Verwendung des

Trübungssensorsignals 120 und Kamerasignals 130 ein Fortschrittssignal 140 zu bestimmen, das einen Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert. Die Steuereinrichtung 115 ist ausgebildet, um unter Verwendung des Fortschrittssignals 140 ein Steuersignal 145 auszugeben, das ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik 150 des Reinigungsgeräts anzusteuern.

Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist die Einleseschnittstelle 105 ausgebildet, um ferner ein Beladungssignal 155 von zumindest einem Beladungssensor 160 des Reinigungsgeräts einzulesen, wobei das Beladungssignal 155 eine aktuelle Beladung und/oder Art des

Geschirrs in dem Reinigungsgerät repräsentiert, wobei die Bestimmeinrichtung 110 ausgebildet ist, um das Fortschrittssignal 140 ferner unter Verwendung des Beladungssignals 155 zu bestimmen.

Das Steuersignal 145 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um eine

Geräteaktorik 150, beispielsweise eine Umwälzpumpe und/oder eine Wasserweiche des

Reinigungsgeräts anzusteuern. Die Geräteaktorik 150 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um eine Beleuchtungseinrichtung 165 des Reinigungsgeräts anzusteuern.

Die Bestimmeinrichtung 110 umfasst gemäß diesem Ausführungsbeispiel ein neuronales

Netz 170. So ist die Bestimmeinrichtung 170 gemäß diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um das Fortschrittssignal 140 unter Verwendung des neuronalen Netzes 170 zu bestimmen.

Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist die Bestimmeinrichtung 110 ausgebildet, um unter

Verwendung zumindest des Kamerasignals 130 ein Anschmutzungssignal 175 zu bestimmen, das einen prognostizierten Anschmutzungswert des Geschirrs repräsentiert.

Unter Verwendung des Anschmutzungswerts werden ein prognostizierter

Reinigungsfortschritt RF und ein prognostizierter Trübungsfortschritt TF bestimmt. Unter

Verwendung des prognostizierten Reinigungsfortschritts RF wird ein Reinigungsgrenzwert und unter Verwendung des prognostizierten Trübungsfortschritts TF wird ein

Trübungsgrenzwert bestimmt. Die Bestimmeinrichtung 110 ist ausgebildet, um die aktuelle

Anschmutzungsinformation mit dem Reinigungsgrenzwert zu vergleichen, um ein erstes

Vergleichsergebnis zu erhalten, und um die aktuelle Trübungsinformation mit dem

Trübungsgrenzwert zu vergleichen, um ein zweites Vergleichsergebnis zu erhalten.

Schließlich wird das Fortschrittssignal 140 unter Verwendung des ersten

Vergleichsergebnisses und des zweiten Vergleichsergebnisses bestimmt. Gemäß einem

Ausführungsbeispiel ist die Bestimmeinrichtung 110 ausgebildet, um ferner unter

Verwendung des Trübungssensorsignals 120 das Anschmutzungssignal 175 zu bestimmen.

Die aktuelle Anschmutzungsinformation repräsentiert gemäß diesem Ausführungsbeispiel einen Reinigungsgradienten und die aktuelle Trübungsinformation repräsentiert gemäß diesem Ausführungsbeispiel einen Trübungsgradienten. Die Bestimmeinrichtung 110 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um den prognostizierten

Anschmutzungswert zuzuordnen.

Die hier vorgestellte Steuervorrichtung 100 ist im Zusammenhang mit einer Kamera 135 für eine Geschirrspülmaschine einsetzbar, welche insbesondere in der Geschirrspülmaschine, etwa in der Tür und/oder in einer Seitenwand angeordnet sein kann. Die Steuervorrichtung 100 ist ausgebildet, um einen Reinigungsfortschritt mittels Kamera 135 und Trübungssensor 125 zu erkennen und ermöglicht somit eine optimierte Reinigung eines Reinigungsgeräts in

Form einer Geschirrspülmaschine, die auch als „Geschirrspüler“ bezeichnet werden kann.

Viele handelsübliche Geschirrspüler weisen einen Trübungssensor 125 auf, der mittels der

Trübungsinformation die Programmparameter beeinflusst. So kann z. B. bei einer

Trübungsinformation mit einem hohen Trübungswert ein zusätzlicher Wasserwechsel notwendig sein. Im Allgemeinen reicht jedoch die Trübungsinformation, die einen

Trübungswert umfassen kann, allein nicht aus, um die Schmutzlast in der Spülflotte mit einer hohen Genauigkeit zu bestimmen. Um die Genauigkeit zu erhöhen, nutzt die hier vorgestellte

Steuervorrichtung 100 daher vorteilhafterweise zusätzlich zu der Trübungsinformation eine

Anschmutzungsinformation/Bildinformation von der Kamera 125.

Das Trübungssensorsignal 120 bzw. die aus dem Trübungssensorsignals 120 des

Trübungssensors 125 abgeleitete Information über die Belastung der Flotte mit Schmutz- bzw. Schmutzpartikeln allein ist relativ ungenau. Das schränkt die Möglichkeiten ein,

wirkungsvolle und sinnvolle Algorithmen zur Modifikation der Programmparameter zu entwickeln, d. h., das Programm/den Reinigungsprozess in Abhängigkeit der Schmutzfracht der Flotte zielgerichtet anzupassen. Darüber hinaus ermöglicht die Beschaffenheit der

Schmutzfracht der Spülflotte allein nicht hinreichend Rückschlüsse darauf, wie viel Schmutz sich noch auf dem Geschirr befindet. Der Gesamtschmutz ist die Summe aus gelöstem

Schmutz und den Schmutzresten auf dem Geschirr, die noch abgelöst werden müssen. Der

Trübungssensor 125 liefert demzufolge nur Informationen über den ersten Summand. Die hier vorgestellte Steuervorrichtung 100 ermöglicht vorteilhafterweise auch, die andere

Komponente genauer zu bestimmen.

Demzufolge ermöglicht die Steuervorrichtung 100 eine verbesserte Bestimmung der

Bestandteile der Schmutzfracht in der Flotte, um daraus zielgerichtetere

Programmänderungen/Änderungen des Reinigungsprozesses abzuleiten. So wird gemäß einem Ausführungsbeispiel daraus beispielsweise die Notwendigkeit eines zusätzlichen

Wasserwechsels abgeleitet, siehe hierzu auch Figur 7. Darüber hinaus hilft die

Steuervorrichtung 100 dabei, den Reinigungsfortschritt genauer zu bestimmen. Auch dies hilft, zielgerichtete Programmänderungen/Änderungen des Reinigungsprozesses durchführen zu können. So wird je nach Bedingung gemäß einem Ausführungsbeispiel eine Verkürzung des Reinigungsprozesses/Programmverkürzung durchgeführt, siehe hierzu auch Figur 7.

Die Steuervorrichtung 100 umfasst gemäß einem Ausführungsbeispiel ein die Sensoren 125, 135, 160 umfassendes Sensorfeld, das eine künstliche Intelligenz bzw. das neuronale Netz 170 speist. Das neuronale Netz 170 greift in die Programmalgorithmen ein, die in der

Steuereinrichtung 115, die auch als „Gerätesteuerung“ bezeichnet werden kann, hinterlegt sind. Sämtliche Geräteaktorik 150 sowie die Beleuchtungseinrichtung 165 im Spülraum des

Geschirrspülers werden gemäß diesem Ausführungsbeispiel von der Steuereinrichtung 115 gesteuert. Das Sensorfeld beinhaltet wenigstens eine im Spülraum oder/und auch in der

Gerätetür angeordnete Kamera 135, wenigstens einen Trübungssensor 125 und optional einen oder mehrere Beladungssensoren 160, die vorzugsweise als Dehnungsmessstreifen oder Beschleunigungssensoren ausgeführt sind.

Um das neuronale Netz 170 für den späteren Spülbetrieb zu trainieren, lernt das neuronale

Netz 170 mit aus beispielsweise im Labor und/oder bei Versuchshaushalten, in denen derartig ausgerüstete Geschirrspülmaschinen im realen Betrieb getestet werden, erzeugten

Bildern die Art der Anschmutzung sowie den Reinigungsfortschritt charakteristischer

Anschmutzungen. Zu diesem Zweck werden Spülprogramme mit charakteristischen

Anschmutzungen vorzeitig abgebrochen und mit der Bildinformation des Restschmutzes das neuronale Netz 170 trainiert. So ergibt sich die Korrelation zwischen Schmutzart,

Reinigungsfortschritt und Zeit, ein anschmutzungsspezifischer „Fingerabdruck“, siehe hierzu auch Figur 3. Zugleich werden die Trübungsinformationen aus dem Trübungssensor 125 aufgezeichnet, um die Information bzw. den Signalpegel des gelösten Schmutzes zu erhalten, siehe hierzu auch Figur 4. Bei steigender Schmutzfracht in der Flotte wird sich in der Regel weniger Schmutz auf dem Geschirr zeigen. Auf diese Art und Weise wird der _Pprognostizierte Reinigungsfortschritt RF und/oder prognostizierte Trübungsfortschritt TF dokumentiert und als Referenzinformation im neuronalen Netz 170 hinterlegt bzw. antrainiert.

Beide Informationen zusammen ergeben ein valides Bild des aktuellen Reinigungsstands.

Mittels der Beladungssensoren 160 wird gemäß einem Ausführungsbeispiel zugleich die

Information generiert, ob es sich bei der Korbbeladung um schwere Geschirrteile, z. B. Töpfe und Pfannen zusammen mit Porzellan, oder eher leichtes Geschirr, z. B. Kunststoffschalen, handelt. Bei Töpfen und Pfannen sind in der Regel hartnäckigere Anschmutzungen zu erwarten als bei Tassen und Tellern, so dass sich der Reinigungsfortschritt hier später einstellt. Um ein möglichst genaues Bild der Praxis zu erhalten und die Datenbasis des neuronalen Netzes 170 möglichst breit anzulegen, erfolgt das Trainieren des neuronalen

Netzes 170 gemäß einem Ausführungsbeispiel mit möglichst vielen repräsentativen

Anschmutzungen.

An Hand der referenzierenden Reinigungsversuche werden zusätzlich gemäß diesem

Ausführungsbeispiel die einzuleitenden Programmmodifikationen definiert. Nimmt die

Anschmutzung auf den Geschirrteilen, erfasst durch die Kameras 135, nur geringfügig ab und steigt z. B. der Trübungswert nicht erwartungsgemäß, wird z. B. die Reinigungstemperatur und/oder die Haltezeit verlängert und/oder zusätzlich Reiniger dosiert. Eine geringe

Restanschmutzung auf dem Geschirr bei gleichzeitig hohem Trübungswert führt z. B. zu einem Wasserwechsel oder zu einer Programmverkürzung. Im Spülprozess aktiviert beispielsweise der Trübungssensor 125 die Bildaufnahme durch die Kameras 135. Um die

Bildaufnahme durch die Sprühstrahlen nicht zu stören, wird die Umwälzpumpe gemäß einem

Ausführungsbeispiel für die Zeit der Bildaufnahme ausgeschaltet und die Sprüharme angehalten. Gemäß einem weiteren vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird in regelmäßigen zeitlichen Abständen die Bildaufnahme automatisch ausgelöst. Aus dem

Abreinigungsverhalten der Referenzanschmutzungen, die zum Trainieren des neuronalen

Netzes 170 verwendet werden, lässt sich auch die Information generieren, zu welchem

Zeitpunkt nach dem Start des Programms/Reinigungsprozesses ein bestimmter

Reinigungsstatus erreicht sein müsste. In einem weiteren vorteilhaften Ausführungsbeispiel ermittelt das neuronale Netz 170 mit den drei Informationen Zeit, Ausmaß der

Restanschmutzung und Trübungsinformation/Trübungswert den aktuellen

Reinigungsgradienten. Liegt der Reinigungsgradient oberhalb des Erwartungswerts, wird demzufolge mehr Schmutz abgetragen als erwartet, wird z. B. das Programm verkürzt oder ein Teilwasserwechsel durchgeführt. Im anderen Fall, also wenn der Reinigungsgradient geringer ist als erwartet, also das Geschirr langsamer gereinigt wird als prognostiziert, führt dies gemäß einem Ausführungsbeispiel zu einer Anpassung der Parameter Temperatur,

Haltezeit und Reinigermenge. Je nach Konstellation wird über das Steuersignal 145 die

Reinigungstemperatur und/oder die Haltezeit erhöht bzw. eine weitere Dosierung von

Reiniger veranlasst.

Bei dem hier vorgestellten Ansatz wird durch die Erfassung von gelöster Schmutzmenge durch den Trübungssensor 125 und den Restschmutz auf dem Geschirr durch die Kamera/s 135 vom neuronalen Netz 170 ein besonders zuverlässiges Bild des Reinigungsfortschritts erzeugt, eine mögliche Anpassung der Programmparameter kann zielgerichteter erfolgen.

Das Spülprogramm des Reinigungsprozesses wird vorteilhafterweise mit Hilfe des neuronalen Netzes 170 besser an die individuelle Situation beim Nutzer angepasst.

Das neuronale Netz 170, das auch als „Klassifikator“ bezeichnet werden kann, sammelt die

Informationen aus dem Sensorfeld, das wenigstens eine Kamera 135, einen Trübungssensor 125 sowie einen oder mehrere Beladungssensoren 160 enthält. Die erfindungsgemäße

Ausgestaltung eines Reinigungsgeräts in Form eines Geschirrspülers zeigt die folgende Figur 2.

Figur 2 zeigt eine seitliche Querschnittdarstellung eines Reinigungsgeräts 200 mit einer

Steuervorrichtung 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um die anhand von Figur 1 beschriebene Steuervorrichtung 100 handeln.

Bei dem Reinigungsgerät 200 handelt es sich gemäß diesem Ausführungsbeispiel um eine

Geschirrspülmaschine zum Reinigen von Geschirr. Das Reinigungsgerät 200 weist den

Trübungssensor 125, die zumindest eine Kamera 135 und die Steuervorrichtung 100 auf. Das

Reinigungsgerät 200 weist optional ferner den einen oder mehrere Beladungssensor/en 160 auf.

Der Geschirrspüler weist einen Spülraum 205 auf, der mit einer Tür 210 verschlossen wird und mittels eines Türgriffs 215 geöffnet werden kann. Innerhalb der Tür 210 befindet sich gemäß diesem Ausführungsbeispiel die Steuervorrichtung 100, die die in Figur 1 gezeigte

Geräteaktorik des Geschirrspülers ansteuert. Spülraumseitig innerhalb der Tür 210 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel die Kamera 135 angeordnet, die Bilder vom Spülraum 205 aufnimmt. Um die Bildaufnahme zu unterstützen, beleuchtet die Beleuchtungseinrichtung 165 den Spülraum 205. Im Boden des Spülraums 205 befindet sich ein Sammeltopf 220, der den

Trübungssensor 125 aufweist.

Die Informationen bzw. Entscheidungen des Klassifikators/neuronalen Netzes werden in der

Steuereinrichtung der Steuervorrichtung 100 verarbeitet und z. B. in Aktionen der

Geräteaktorik, zu der auch die Umwälzpumpe 225 und die Wasserweiche 230 gehören, umgesetzt.

Um das neuronale Netz für den späteren Spülbetrieb zu trainieren, lernt das neuronale Netz der Steuervorrichtung 100 mit aus im Labor und/oder bei Versuchshaushalten, in denen derartig ausgerüstete Geschirrspülmaschinen im realen Betrieb getestet werden, erzeugten

Anschmutzungen. Zu diesem Zweck werden Spülprogramme mit charakteristischen

Anschmutzungen vorzeitig abgebrochen und mit der Bildinformation des Restschmutzes das neuronale Netz trainiert. So ergibt sich die Korrelation zwischen Schmutzart,

Reinigungsfortschritt und Zeit, ein anschmutzungsspezifischer „Fingerabdruck“. Zugleich werden die Trübungsinformationen aus dem Trübungssensor 125 aufgezeichnet, um die

Information bzw. den Signalpegel des gelösten Schmutzes zu erhalten. Bei steigender

Schmutzfracht in der Flotte wird sich in der Regel weniger Schmutz auf dem Geschirr zeigen.

Auf diese Art und Weise wird der Reinigungsfortschritt dokumentiert und als

Referenzinformation im neuronalen Netz hinterlegt. Beide Informationen zusammen ergeben ein valides Bild des aktuellen Reinigungsstands. Mittels der Beladungssensoren 160 wird zugleich die Information generiert, ob es sich bei der Korbbeladung um schwere

Geschirrteile, z. B. Töpfe und Pfannen zusammen mit Porzellan, oder eher leichtes Geschirr, z. B. Kunststoffschalen, handelt. Bei Töpfen und Pfannen sind in der Regel hartnäckigere _ Anschmutzungen zu erwarten als bei Tassen und Tellern, so dass sich der

Reinigungsfortschritt hier später einstellt. Um ein möglichst genaues Bild der Praxis zu erhalten und die Datenbasis des neuronalen Netzes möglichst breit anzulegen, erfolgt das

Trainieren des neuronalen Netzes mit möglichst vielen repräsentativen Anschmutzungen.

Figur 3 zeigt ein Schaubild eines prognostizierten Reinigungsfortschritts RF über der Zeit t zur Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um den in Figur 1 oder 2 beschriebenen prognostizierten Reinigungsfortschritt RF und die in Figur 1 oder 2 beschriebene Steuervorrichtung handeln.

Als „anschmutzungsspezifische Fingerabdrücke” werden von der Bestimmeinrichtung der hier gezeigte Reinigungsgradient 300 des Schmutzabtrags vom Geschirr, gemessen durch die

Kamera 135, und der in Figur 4 gezeigte Trübungsgradient der Trübungszunahme in der

Flotte, gemessen durch den Trübungssensor, bestimmt. Zu Beginn der Reinigung wird viel, im weiteren Verlauf weniger Schmutz vom Geschirr abgetragen. Der prognostizierte

Reinigungsfortschritt RF lässt sich demzufolge durch den hier dargestellten qualitativen

Verlauf beschreiben.

Figur 4 zeigt ein Schaubild eines prognostizierten Trübungsfortschritts TF über der Zeit t zur

Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um den in Figur 1 oder 2 beschriebenen prognostizierten Trübungsfortschritt TF und die in Figur 1 oder 2 beschriebene Steuervorrichtung handeln.

Als „anschmutzungsspezifische Fingerabdrücke” werden von der Bestimmeinrichtung der in Figur 3 gezeigte Reinigungsgradient des Schmutzabtrags vom Geschirr, gemessen durch die Kamera 135, und der hier gezeigte Trübungsgradient 400 der Trübungszunahme in der

Flotte, gemessen durch den Trübungssensor, bestimmt. Bei fortschreitender Reinigung ergibt sich eine Zunahme der Flottentrübung und damit der hier dargestellte qualitative Verlauf.

Figur 5 zeigt ein Schaubild eines Reinigungsgradienten 300 über der Zeit t zur Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um den in Figur 1 oder 2 beschriebenen Reinigungsgradienten 300 und die in Figur 1 oder 2 beschriebene Steuervorrichtung handeln.

Die Steigung der in Figur 3 und 4 gezeigten Kurvenverläufe lässt sich durch den

Reinigungsgradienten 300 und den in Figur 6 gezeigten Trübungsgradienten 400 beschreiben, mit fortschreitendem Reinigungsprozess nehmen beide Gradienten 300 ab.

Die Figuren 5 und 6 zeigen diesen Zusammenhang.

Gezeigt sind in Figur 5 ferner der Reinigungsgrenzwert 500, der auch als „anschmutzungsspezifischer Reinigungsgrenzgradient“ bezeichnet werden kann, sowie ein erster Zeitpunkt 505, an dem der Reinigungsgrenzwert 500 gemäß einem

Ausführungsbeispiel unterschritten wird.

Figur © zeigt ein Schaubild eines Trübungsgradienten 400 über der Zeit t zur Verwendung mit einer Steuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um den in Figur 1 oder 2 beschriebenen Trübungsgradienten 400 und die in Figur 1 oder 2 beschriebene Steuervorrichtung handeln.

Die Steigung der in Figur 3 und 4 gezeigten Kurvenverläufe lässt sich durch den in Figur 5 gezeigten Reinigungsgradienten und den hier gezeigten Trübungsgradienten 400 beschreiben, mit fortschreitendem Reinigungsprozess nehmen beide Gradienten 400 ab.

Die Figuren 5 und Figur 6 zeigen diesen Zusammenhang.

Gezeigt sind in Figur 6 ferner der Trübungsgrenzwert 600, der auch als „anschmutzungsspezifischer Trübungsgrenzgradient“ bezeichnet werden kann, sowie ein zweiter Zeitpunkt 605, an dem der Trübungsgrenzwert 600 gemäß einem

Ausführungsbeispiel unterschritten wird.

Figur 7 zeigt eine schematische Darstellung einer Steuervorrichtung 100 gemäß einem

Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um eine der Steuervorrichtungen 100 handeln, die in einer der Figuren 1 oder 2 beschrieben wurde.

Charakteristisch für den in den Figuren 3 bis 5 beschriebenen „Fingerabdruck” der

Verschmutzung des Geschirrs sind sowohl der absolute Wert des Gradienten 300, 400 als auch die in den Figuren 5 und 6 beschriebenen Zeitpunkte 505, 605, an denen je der anschmutzungsspezifische Reinigungsgrenzgradient 500 und der anschmutzungsspezifische

Trübungsgrenzgradient 600 unterschritten werden. Ist der Grenzwert 500, 600 unterschritten, stellt sich kein signifikanter Reinigungsfortschritt bzw. keine signifikante Zunahme der

Trübung mehr ein, und es wird gemäß einem Ausführungsbeispiel der nächste

Programmabschnitt 700, z. B. Wechsel vom Reinigen in das Zwischenspülen, begonnen.

Ausgehend von den aus dem Sensorfeld abgeleiteten Informationen bildet die

Bestimmeinrichtung 110 bzw. das neuronale Netz 170 die Prognose über die

Geschirrverschmutzung und/oder die Beladung der Maschine und stellt diese Prognose als das Anschmutzungssignal 175 bereit. Aus der prognostizierten Geschirrverschmutzung werden Erwartungswerte für den Trübungswert, also der prognostizierte Trübungsfortschritt

TF, und für den voraussichtlichen Reinigungsfortschritt, also der prognostizierte

Reinigungsfortschritt RF, der aus der Bildinformation der Kamera bestimmt wird, errechnet.

Aus den prognostizierten Verläufen für den Trübungswert (Trübungssensor) und den — Reinigungsfortschritt (Bildinformation der Kamera) werden die charakteristischen Grenzwerte 500, 600 und/oder Zeitpunkte 505, 605 für die Gradienten 300, 400 sowie die Reinigungszeit errechnet und im Programmverlauf in je zugeordneten Vergleichseinrichtungen 702

Vergleichsroutinen unterzogen. Da sich der Reinigungsfortschritt RF zunächst in dem Anstieg des Trübungswerts zeigt, siehe Figur 4, findet gemäß diesem Ausführungsbeispiel zunächst die Abfrage des Trübungsgradienten 400 aus dem Trübungssensorsignal 125 statt, bevor der

Reinigungsgradient 300 des Reinigungsfortschritts RF aus der Bildinformation der Kamera verglichen wird. Bleibt der Reinigungsgradient 300 weitgehend konstant, wird ein

Fortschrittssignal ausgegeben, das ausgebildet ist, um die Programmparameter anzupassen, z. B. wird ein Spülvorgang 705 fortgesetzt und/oder es erfolgt eine zusätzliche

Reinigerdosierung, oder es wird der nächste Programmabschnitt 700 begonnen, wenn dies nicht zutrifft.

Die Bestimmeinrichtung 110 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um ein erstes Fortschrittssignal 715 zu bestimmen, das ausgebildet ist, um den Spülvorgang 705 des

Reinigungsprozesses zu aktivieren oder fortzusetzen, wenn das erste Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Anschmutzungsinformation den Reinigungsgrenzwert nicht unterschreitet und/oder, um das erste Fortschrittssignal 715 zu bestimmen, wenn das zweite Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Trübungsinformation den

Trübungsgrenzwert nicht unterschreitet, und/oder um ein zweites Fortschrittssignal 720 zu bestimmen, das ausgebildet ist, um einen auf den Spülvorgang folgenden Programmschritt, hier den Programmabschnitt 700, zu aktivieren, wenn das erste Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Anschmutzungsinformation den Reinigungsgrenzwert unterschreitet und/oder, um ein Startsignal 725 auszugeben, das ausgebildet ist, um einen

Vergleich der aktuellen Anschmutzungsinformation mit dem Reinigungsgrenzwert erst zu ermöglichen, wenn das zweite Vergleichsergebnis vorliegt, bei dem die aktuelle

Trübungsinformation den Trübungsgrenzwert unterschreitet.

Figur 8 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 800 gemäß einem Ausführungsbeispiel zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem

Reinigungsgerät. Dabei kann es sich um ein Verfahren 800 handeln, das von der in einer der vorangegangenen Figuren beschriebenen Steuervorrichtung ansteuerbar oder ausführbar ist.

Das Verfahren 800 weist einen Schritt 805 des Einlesens, einen Schritt 810 des Bestimmens und einen Schritt 815 des Ausgebens auf. Im Schritt 805 des Einlesens wird ein

Trübungssensorsignal von einem Trübungssensor des Reinigungsgeräts eingelesen, wobei das Trübungssensorsignal eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät repräsentiert, und es wird ein Kamerasignal von einer Kamera des

Reinigungsgeräts eingelesen, wobei das Kamerasignal eine aktuelle

Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät repräsentiert. Im Schritt 810 des Bestimmens wird ein Fortschrittssignal unter Verwendung des Trübungssensorsignals und Kamerasignals bestimmt, wobei das Fortschrittssignal einen

Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert. Im Schritt 815 des Ausgebens wird unter

Verwendung des Fortschrittssignals ein Steuersignal ausgegeben, wobei das Steuersignal ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik des Reinigungsgeräts anzusteuern.

Claims

Patentansprüche

1. Steuervorrichtung (100) zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät (200), wobei die Steuervorrichtung (100) die folgenden Merkmale aufweist: eine Einleseschnittstelle (105), die ausgebildet ist, um ein Trübungssensorsignal (120) von einem Trübungssensor (125) des Reinigungsgeräts (200) einzulesen, wobei das Trübungssensorsignal (120) eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät (200) repräsentiert, und, die ausgebildet ist, um ein Kamerasignal (130) von einer Kamera (135) des Reinigungsgeräts (200) einzulesen, wobei das Kamerasignal (130) eine aktuelle Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät (200) repräsentiert; eine Bestimmeinrichtung (110), die ausgebildet ist, um unter Verwendung des Trübungssensorsignals (120) und Kamerasignals (130) ein Fortschrittssignal (140) zu bestimmen, das einen Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert; und eine Steuereinrichtung (115), die ausgebildet ist, um unter Verwendung des Fortschrittssignals (140) ein Steuersignal (145) auszugeben, das ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik (150) des Reinigungsgeräts (200) anzusteuern.

2. Steuervorrichtung (100) gemäß Anspruch 1, bei der die Bestimmeinrichtung (110) ein neuronales Netz (170) umfasst.

3. Steuervorrichtung (100) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, bei der die Bestimmeinrichtung (110) ausgebildet ist, um unter Verwendung zumindest des Kamerasignals (130) ein Anschmutzungssignal (175) zu bestimmen, das einen prognostizierten Anschmutzungswert des Geschirrs repräsentiert, wobei unter Verwendung des Anschmutzungswerts ein prognostizierter Reinigungsfortschritt (RF) und ein prognostizierter Trübungsfortschritt (TF) bestimmt werden, und unter Verwendung des prognostizierten Reinigungsfortschritts (RF) ein Reinigungsgrenzwert (500) und unter Verwendung des prognostizierten Trübungsfortschritts (TF) ein Trübungsgrenzwert (600) bestimmt wird, und wobei die Bestimmeinrichtung (110) ausgebildet ist, um die aktuelle Anschmutzungsinformation mit dem Reinigungsgrenzwert (500) zu vergleichen, um ein erstes Vergleichsergebnis zu erhalten, und um die aktuelle Trübungsinformation mit dem Trübungsgrenzwert (600) zu vergleichen, um ein zweites Vergleichsergebnis zu erhalten, wobei das Fortschrittssignal (140) unter Verwendung des ersten Vergleichsergebnisses und zweiten Vergleichsergebnisses bestimmt wird.

4. Steuervorrichtung (100) gemäß einem der der vorangegangenen Ansprüche, bei der die aktuelle Anschmutzungsinformation einen Reinigungsgradienten (300) repräsentiert und die aktuelle Trübungsinformation einen Trübungsgradienten (400) repräsentiert.

5. Steuervorrichtung (100) gemäß einem der der vorangegangenen Ansprüche, bei der die Bestimmeinrichtung (110) ausgebildet ist, um den prognostizierten Reinigungsfortschritt (RF) und den prognostizierten Trübungsfortschritt (TF) zu dem prognostizierten Anschmutzungswert zuzuordnen.

6. Steuervorrichtung (100) gemäß einem der Ansprüche 3 bis 5, bei der die Bestimmeinrichtung (110) ausgebildet ist, um ein erstes Fortschrittssignal (715) zu bestimmen, das ausgebildet ist, um einen Spülvorgang (705) des Reinigungsprozesses zu aktivieren oder fortzusetzen, wenn das erste Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Anschmutzungsinformation den Reinigungsgrenzwert (500) nicht unterschreitet und/oder, um das erste Fortschrittssignal (715) zu bestimmen, wenn das zweite Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Trübungsinformation den Trübungsgrenzwert (600) nicht unterschreitet, und/oder um ein zweites Fortschrittssignal (720) zu bestimmen, das ausgebildet ist, um einen auf den Spülvorgang (705) folgenden Programmschritt (700) zu aktivieren, wenn das erste Vergleichsergebnis erhalten wurde, bei dem die aktuelle Anschmutzungsinformation den Reinigungsgrenzwert (500) unterschreitet und/oder, um einen Vergleich der aktuellen Anschmutzungsinformation mit dem Reinigungsgrenzwert (500) erst zu ermöglichen, wenn das zweite Vergleichsergebnis vorliegt, bei dem die aktuelle Trübungsinformation den Trübungsgrenzwert (600) unterschreitet.

7. Steuervorrichtung (100) gemäß einem der der vorangegangenen Ansprüche, bei der die Einleseschnittstelle (105) ausgebildet ist, um ferner ein Beladungssignal (155) von zumindest einem Beladungssensor (160) des Reinigungsgeräts (200) einzulesen, wobei das Beladungssignal (155) eine aktuelle Beladung und/oder Art des Geschirrs in dem Reinigungsgerät (200) repräsentiert, wobei die Bestimmeinrichtung (110) ausgebildet ist, um das Fortschrittssignal (140) ferner unter Verwendung des Beladungssignals (155) zu bestimmen.

8. Reinigungsgerät (200) mit einem Trübungssensor (125), einer Kamera (135) und einer Steuervorrichtung (100) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche.

9. Verfahren (800) zum Ansteuern eines Reinigungsprozesses zum Reinigen von Geschirr in einem Reinigungsgerät (200), wobei das Verfahren (800) die folgenden Schritte aufweist:

Einlesen (805) eines Trübungssensorsignals (120) von einem Trübungssensor (125) des Reinigungsgeräts (200), wobei das Trübungssensorsignal (120) eine aktuelle Trübungsinformation über eine Trübung von Wasser in dem Reinigungsgerät (200) repräsentiert, und eines Kamerasignals (130) von einer Kamera (135) des Reinigungsgeräts (200), wobei das Kamerasignal (130) eine aktuelle Anschmutzungsinformation über Schmutz an dem Geschirr in dem Reinigungsgerät (200) repräsentiert; Bestimmen (810) eines Fortschrittssignals (140) unter Verwendung des Trübungssensorsignals (120) und Kamerasignals (130), wobei das Fortschrittssignal (140) einen Fortschritt des Reinigungsprozesses repräsentiert; und Ausgeben (815) eines Steuersignals (145) unter Verwendung des Fortschrittssignals (140), wobei das Steuersignal (145) ausgebildet ist, um eine Geräteaktorik (150) des Reinigungsgeräts (200) anzusteuern.

10. Computer-Programmprodukt mit Programmcode zur Durchführung des Verfahrens (800) nach Anspruch 9, wenn das Computer-Programmprodukt auf einer Steuervorrichtung (100) ausgeführt wird.

11. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computer-Programmprodukt nach Anspruch 10 gespeichert ist.