CN106676822A - 洗衣机及其基于衣物性质的洗涤控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种洗衣机及其基于衣物性质的洗涤控制方法和装置，所述方法，包括以下步骤：获取待洗衣物的衣物特征信息；获取描述衣物性质的神经网络参数；根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。根据本发明的方法，利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

Description

洗衣机及其基于衣物性质的洗涤控制方法和装置

技术领域

本发明涉及家用电器技术领域，特别涉及一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法、一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置以及一种洗衣机。

背景技术

随着人们生活水平的不断提高，洗衣机已经进入千家万户，成为了人们日常生活中必不可少的一样家用电器。传统的洗衣机的功能少，且对用户洗衣机的洗衣知识要求较低。随着人们对生活品质追求的不断提高，传统的洗衣机已经无法满足用户的需求，便催生了各种新功能的洗衣机。但是，种类繁多的新功能对用户洗衣知识的要求较高，为用户操作洗衣机带来了负担。当用户使用洗衣机进行洗涤衣物时，洗衣机桶内的衣物特征可成为影响洗涤效果的因素。因此，如何使得洗衣机智能地判断出待洗衣物的衣物特征是目前亟需解决的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

本发明的第二个目的在于提出一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置。

本发明的第三个目的在于提出一种洗衣机。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，包括以下步骤：获取待洗衣物的衣物特征信息；获取描述衣物性质的神经网络参数；根据所述待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质，并根据所述待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据所述洗涤控制参数对所述洗衣机进行控制。

根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，首先，获取待洗衣物的衣物特征信息，然后，获取描述衣物性质的神经网络参数，最后，根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。该方法利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

另外，根据本发明上述实施例提出的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，根据所述待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质，包括：将所述待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述待洗衣物的衣物特征信息进行去噪处理；根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质。

根据本发明的一个实施例，获取描述衣物性质的神经网络参数，包括：获取样本衣物的衣物特征信息；将所述样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理；通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取所述描述衣物性质的神经网络参数。

根据本发明的一个实施例，将所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理，包括：判断所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征是否匹配；如果所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征不匹配，则重新获取所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息。

根据本发明的一个实施例，通过摄像装置和/或近红外光谱仪获取待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息。

根据本发明的一个实施例，所述待洗衣物的性质包括所述待洗衣物的种类、材质、数量、体积和染色风险中的至少一种。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，包括：第一获取模块，所述第一获取模块用于获取待洗衣物的衣物特征信息；第二获取模块，所述第二获取模块用于获取描述衣物性质的神经网络参数；主控模块，所述主控模块用于根据所述待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质，并根据所述待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据所述洗涤控制参数对所述洗衣机进行控制。

根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，通过第一获取模块获取待洗衣物的衣物特征信息，然后，通过第二获取模块获取描述衣物性质的神经网络参数，最后，通过主控模块根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。该装置利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

另外，根据本发明上述实施例提出的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述主控模块用于将所述待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述待洗衣物的衣物特征信息进行去噪处理，并根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质。

根据本发明的一个实施例，所述第一获取模块还用于获取样本衣物的衣物特征信息，所述主控模块还用于将所述样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理，所述第二获取模块通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取所述描述衣物性质的神经网络参数。

根据本发明的一个实施例，所述主控模块还用于判断所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征是否匹配，在所述主控模块判断所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征不匹配时，所述第一获取模块重新获取所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息。

根据本发明的一个实施例，所述第一获取模块包括摄像装置和/或近红外光谱仪。

根据本发明的一个实施例，所述待洗衣物的性质包括所述待洗衣物的种类、材质、数量、体积和染色风险中的至少一种。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种洗衣机，其包括上述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，

根据本发明实施例的洗衣机，通过上述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，能够利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

附图说明

图1是根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的获取神经网络参数的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置的方框示意图；

图5是根据本发明实施例的洗衣机的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图来描述本发明实施例的洗衣机及其基于衣物性质的洗涤控制方法和装置。

图1是根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法的流程图。如图1所示，本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，包括以下步骤：

S1，获取待洗衣物的衣物特征信息。

根据本发明的一个实施例，可通过摄像装置和/或近红外光谱仪获取待洗衣物的衣物特征信息。衣物特征性质可包括衣物的种类、材质、数量、体积和染色风险。

具体地，当用户将待洗衣物放入洗衣机内桶后，可通过启动设置在洗衣机上的传感器如摄像装置和/或近红外光谱仪获取待洗衣物的衣物特征信息，如待洗衣物的种类、材质、数量、体积、型号和染色风险等。根据设置的传感器的数量和型号的不同，获取到的待洗衣物的衣物特征信息是可扩展的。

S2，获取描述衣物性质的神经网络参数。

具体地，可获取样本衣物的衣物特征信息，将样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，并判断样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配，如果样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征不匹配，则重新获取样本衣物的衣物特征信息，完成对样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理，并通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取描述衣物性质的神经网络参数。

在本发明的一个实施例中，衣物特征库可存储于洗衣机的存储模块中，也可存储于云端服务器中，衣物特征库中可包括多个参考特征。当衣物特征库存储于云端服务器中时，可通过洗衣机与云端服务器进行通信来调用衣物特征库中的参考特征。

具体地，在当前洗衣过程之前，例如可在洗衣机出厂之前需要获取描述衣物性质的神经网络参数。当用户将样本衣物放入洗衣机后，可通过启动设置在洗衣机上的传感器如摄像装置和/或近红外光谱仪获取样本衣物的衣物特征信息，如样本衣物的种类、材质、数量、体积、型号和染色风险等。接着，将样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征进行匹配，并判断样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配，如果样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征不匹配，则通过传感器如摄像装置和/或近红外光谱仪重新获取样本衣物的衣物特征信息，完成对样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理。

进一步地，在完成对样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理后，并根据衣物特征库中的参考特征对样本衣物的衣物特征信息进行数据加工，可通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取不同的描述衣物特征信息和真实衣物性质之间对应关系的神经网络参数。例如，可获取描述衣物材质信息和真实材质之间对应关系的神经网络参数。

为了使本领域人员更清楚地了解本发明，图2是根据本发明一个实施例的获取神经网络参数的流程图。如图2所示，本发明实施例的获取神经网络参数可包括：

S201，将样本衣物放入洗衣机内桶。

S202，通过传感器获取洗衣机内桶的样本衣物特征信息。

S203，将样本衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征进行匹配。

S204，判断样本衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配。如果是，执行步骤S205；如果否，返回步骤S202。

S205，得到去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息。

S206，数据加工。

S207，通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练。

S208，获取描述衣物特征信息的神经网络参数。

S3，根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。

具体地，在获取待洗衣物的衣物特征信息后，可将待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，并判断待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配，如果待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征不匹配，则重新获取待洗衣物的衣物特征信息，完成对待洗衣物衣物特征信息进行去噪处理，并根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质。

进一步地，在获取待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质后，根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，洗衣机可根据洗涤控制参数智能地选择洗衣模式，并控制洗衣机进行洗涤。

为了使本领域人员更清楚地了解本发明，图3是根据本发明一个实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法的流程图。如图3所示，本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法可包括以下步骤：

S301，将待洗衣物放入洗衣机内桶。

S302，通过传感器获取洗衣机内桶的待洗衣物特征信息。

S303，将待洗衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征进行匹配。

S304，判断待洗衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配。如果是，执行步骤S305；如果否，返回步骤S302。

S305，得到去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息。

S306，数据加工。

S307，根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质。

S308，根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数。

S309，根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。

综上所述，根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，首先，获取待洗衣物的衣物特征信息，然后，获取描述衣物性质的神经网络参数，最后，根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。该方法利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

图4是根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置的方框示意图。如图4所示，本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，包括：第一获取模块10、第二获取模块20和主控模块30。

其中，第一获取模块10用于获取待洗衣物的衣物特征信息。第二获取模块20用于获取描述衣物性质的神经网络参数。主控模块30用于根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。

在本发明的一个实施例中，第一获取模块10可包括摄像装置和/或近红外光谱仪。待洗衣物特征性质可包括衣物的种类、材质、数量、体积和染色风险。具体地，当用户将待洗衣物放入洗衣机内桶后，可通过启动设置在洗衣机上的第一获取模块10如摄像装置和/或近红外光谱仪获取待洗衣物的衣物特征信息，如待洗衣物的种类、材质、数量、体积、型号和染色风险等。根据设置的传感器的数量和型号的不同，获取到的待洗衣物的衣物特征信息是可扩展的。

在本发明的一个实施例中，第一获取模块10还用于获取样本衣物的衣物特征信息，主控模块30还用于将样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理，第二获取模块20通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取描述衣物性质的神经网络参数。

在本发明的一个实施例中，主控模块30还用于判断样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配，在主控模块30判断样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征不匹配时，第一获取模块10重新获取样本衣物的衣物特征信息。

具体地，衣物特征库可存储于洗衣机的存储模块中，也可存储于云端服务器中，衣物特征库中可包括多个参考特征。当衣物特征库存储于云端服务器中时，可通过洗衣机与云端服务器进行通信来调用衣物特征库中的参考特征。

具体地，在当前洗衣过程之前，例如可在洗衣机出厂之前需要获取描述衣物性质的神经网络参数。当用户将样本衣物放入洗衣机后，可通过启动设置在洗衣机上的第一获取模块10如摄像装置和/或近红外光谱仪获取样本衣物的衣物特征信息，如样本衣物的种类、材质、数量、体积、型号和染色风险等。通过主控模块30将样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征进行匹配，并通过主控模块30判断样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配，如果通过主控模块30判断出样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征不匹配，则通过第一获取模块10如摄像装置和/或近红外光谱仪重新获取样本衣物的衣物特征信息，完成对样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理。

进一步地，在通过主控模块30完成对样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理后，并根据衣物特征库中的参考特征对样本衣物的衣物特征信息进行数据加工。第二获取模块20可通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取不同的描述衣物特征信息和真实衣物性质之间对应关系的神经网络参数。例如，可获取描述衣物材质信息和真实材质之间对应关系的神经网络参数。

在本发明的一个实施例中，在通过第一获取模块10获取待洗衣物的衣物特征信息后，主控模块30还用于判断待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征是否匹配，在主控模块30判断待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库中的参考特征不匹配时，第一获取模块10重新获取待洗衣物的衣物特征信息。

在本发明的一个实施例中，主控模块30用于将待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对待洗衣物的衣物特征信息进行去噪处理，并根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质。

具体地，在获取待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质后，根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，洗衣机可根据洗涤控制参数智能地选择洗衣模式，并控制洗衣机进行洗涤。

根据本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，通过第一获取模块获取待洗衣物的衣物特征信息，然后，通过第二获取模块获取描述衣物性质的神经网络参数，最后，通过主控模块根据待洗衣物的衣物特征信息和神经网络参数获取待洗衣物的性质，并根据待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据洗涤控制参数对洗衣机进行控制。该装置利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

基于上述实施例，本发明还提出了一种洗衣机1000。

图5是根据本发明实施例的洗衣机的方框示意图。如图5所示，本发明实施例的洗衣机1000可包括上述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置100。

需要说明的是，在本发明实施例的洗衣机1000中未披露的细节，请参考本发明实施例的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置100中所披露的细节，具体这里不再详述。

根据本发明实施例的洗衣机，通过上述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，能够利用神经网络，能够自动获取待洗衣物的性质，从而能够智能地控制洗衣机进行洗涤。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (13)

1.一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待洗衣物的衣物特征信息；

获取描述衣物性质的神经网络参数；

根据所述待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质，并根据所述待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据所述洗涤控制参数对所述洗衣机进行控制。

2.根据权利要求1所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，其特征在于，根据所述待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质，包括：

将所述待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述待洗衣物的衣物特征信息进行去噪处理；

根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质。

3.根据权利要求1所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，其特征在于，获取描述衣物性质的神经网络参数，包括：

获取样本衣物的衣物特征信息；

将所述样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理；

通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取所述描述衣物性质的神经网络参数。

4.根据权利要求3所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，其特征在于，将所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理，包括：

判断所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征是否匹配；

如果所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征不匹配，则重新获取所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息。

5.根据权利要求4所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，其特征在于，通过摄像装置和/或近红外光谱仪获取待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制方法，其特征在于，所述待洗衣物的性质包括所述待洗衣物的种类、材质、数量、体积和染色风险中的至少一种。

7.一种洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取待洗衣物的衣物特征信息；

第二获取模块，所述第二获取模块用于获取描述衣物性质的神经网络参数；

主控模块，所述主控模块用于根据所述待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质，并根据所述待洗衣物的性质生成洗涤控制参数，以及根据所述洗涤控制参数对所述洗衣机进行控制。

8.根据权利要求7所示的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，其特征在于，所述主控模块用于将所述待洗衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述待洗衣物的衣物特征信息进行去噪处理，并根据去噪处理后的待洗衣物的衣物特征信息和所述神经网络参数获取所述待洗衣物的性质。

9.根据权利要求7所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，其特征在于，所述第一获取模块还用于获取样本衣物的衣物特征信息，所述主控模块还用于将所述样本衣物的衣物特征信息与衣物特征库进行匹配，以对所述样本衣物的衣物特征信息进行去噪处理，所述第二获取模块通过神经网络对去噪处理后的样本衣物的衣物特征信息进行训练，以获取所述描述衣物性质的神经网络参数。

10.根据权利要求9所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，其特征在于，所述主控模块还用于判断所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征是否匹配，在所述主控模块判断所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息与所述衣物特征库中的参考特征不匹配时，所述第一获取模块重新获取所述待洗衣物或所述样本衣物的衣物特征信息。

11.根据权利要求10所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，其特征在于，所述第一获取模块包括摄像装置和/或近红外光谱仪。

12.根据权利要求7-11中任一项所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置，其特征在于，所述待洗衣物的性质包括所述待洗衣物的种类、材质、数量、体积和染色风险中的至少一种。

13.一种洗衣机，其特征在于，包括根据权利要求7-12中任一项所述的洗衣机基于衣物性质的洗涤控制装置。