CN110876602A - 洗碗机的控制方法、装置以及洗碗机 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种洗碗机的控制方法、装置以及洗碗机。该方法包括：采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理。通过本申请，解决了相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题。
Description
技术领域
本申请涉及智能家电领域，具体而言，涉及一种洗碗机的控制方法、装置以及洗碗机。
背景技术
随着人工智能技术的不断发展，针对清洗餐具，出现了许多的服务于家庭或餐厅的洗碗机，以减少人工的清洗餐具的操作，进而节省人力资源。但是当前的洗碗机的运行条件有：待清洗的餐具要规格一致；以及待清洗的餐具需要放置于预设的清洗位置。在上述条件满足后，洗碗机才能待清洗餐具进行清洗。而这种餐具清洗方式仍然需要耗费大量的人力，且清洗效率较低。
针对相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请提供一种洗碗机的控制方法、装置以及洗碗机，以解决相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种洗碗机的控制方法。该方法包括：采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理。
可选的，在采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息之前，所述方法还包括：检测所述洗碗机是否接受到清洗指令，若所述洗碗机接收到所述清洗指令，则执行采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息的步骤。
可选的，依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置包括：使用多尺度全卷积网络对所述图像信息进行分析，提取所述图像信息中目标物品对应的特征信息，其中，所述多尺度全卷积网络为多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：图像信息和该图像信息中包含的物品对应的特征信息；依据所述图像信息中目标物品对应的特征信息，确定所述目标物品对应的清洗模式，其中，所述目标物品对应的特征信息包括：所述目标物品的目标特征对应的特征参数；以及依据所述图像信息中目标物品对应的特征信息，确定所述目标物品在所述洗碗机中的位置，其中，所述目标物品对应的特征信息还包括：所述目标物品的目标特征在所述图像信息中的位置。
可选的，依据所述图像信息中目标物品对应的特征信息，确定所述目标物品在所述洗碗机中的位置包括：依据所述目标物品的目标特征在所述图像信息中的位置，从所述图像信息中获取多个包含所述目标物品的目标特征的第一图像块；使用第一精度分类神经网络对多个所述第一图像块进行分析，确定多个第一图像块中的第一目标图像块，其中，所述第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据所述第一目标图像块在所述图像信息中的位置确定所述目标物品在所述洗碗机中的位置。
可选的，在依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置之后，所述方法还包括：使用深度神经网络VGG的检测算法对所述图像信息中的目标物品进行分析，提取所述图像信息中的目标物品对应的待清洗特征，其中，所述深度神经网络VGG的检测算法为多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：物品对应的待清洗特征的图像；依据所述图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定所述目标物品对应的待清洗特征的清洗模式，以及所述目标物品对应的待清洗特征在所述目标物品上的位置；依据所述待清洗特征对应的清洗模式，对所述待清洗特征在所述目标物品上的位置进行清洗。
可选的，依据所述图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定所述目标物品对应的待清洗特征在所述目标物品上的位置包括：依据所述待清洗特征在所述目标物品上的位置，从所述图像信息中获取多个包含所述待清洗特征的第二图像块；使用第二精度分类神经网络对多个所述第二图像块进行分析，确定多个第二图像块中的第二目标图像块，其中，所述第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据所述第二目标图像块在所述图像信息中的位置确定所述待清洗特征在所述目标物品上的位置。
根据本申请的另一方面，提供了一种洗碗机的控制装置。该装置包括：采集单元，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；确定单元，用于依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；清洗单元，用于依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理。
根据本申请的另一方面，提供了一种洗碗机。该洗碗机执行上述任意一项所述的洗碗机的控制方法，且该洗碗机包括：摄像部，设置于所述洗碗机的待清洗空间内，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；数据处理部，与所述摄像单元相连接，用于接收所述摄像单元采集的所述图像信息，并依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；清洗部，设置于所述洗碗机的带清洗空间内，用于依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理。
根据本申请的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的洗碗机的控制方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的洗碗机的控制方法。
通过本申请，采用以下步骤：采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理，解决了相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题。
也即，通过采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息，并依据图像信息确定目标物品在洗碗机内的位置，以及目标物品对应的清洗模式，使得洗碗机能够自动定位目标物品的所在位置，并且能够自动辨别出应对目标物品使用何种清洗模式。进而达到了降低洗碗机对人工辅助的依赖性，调高洗碗机的智能性，以提升用户体验度。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例提供的洗碗机的控制方法的流程图；
图2是根据本申请实施例提供的洗碗机的示意图；以及
图3是根据本申请实施例提供的洗碗机的控制装置的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本申请的实施例，提供了一种洗碗机的控制方法。
图1是根据本申请实施例的洗碗机的控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S102，采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息。
步骤S104，依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置。
步骤S106，依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理。
本申请实施例提供的洗碗机的控制方法，通过采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理，解决了相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题。
也即，通过采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息，并依据图像信息确定目标物品在洗碗机内的位置，以及目标物品对应的清洗模式，使得洗碗机能够自动定位目标物品的所在位置，并且能够自动辨别出应对目标物品使用何种清洗模式。进而达到了降低洗碗机对人工辅助的依赖性，调高洗碗机的智能性，以提升用户体验度。
举例示意：洗碗机通过本申请实施例提供的洗碗机的控制方法之后，可以自动对不同形状规格的餐具进行清洗，而无需配置固定规格的餐具，且无需对待清洗的餐具进行排序处理。
针对上述图像信息的获取方法，在一个可选的示例中，洗碗机中的待清洗空间内设置多个图像采集设备(如：摄像头)，通过该摄像头去采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息。
此外，为了防止未将全部待清洗的目标物品全部放置到洗碗机内时，洗碗机就自动开启洗碗流程的情况发生，在另一个可选的示例中，在采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息之前，方法还包括：检测洗碗机是否接受到清洗指令，若洗碗机接收到清洗指令，则执行采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息的步骤。
其中，上述清洗指令可以是洗碗机接收到的有线通讯信号，例如，设备于洗碗机上的按键发出的信号，也可以为洗碗机接收到的无线通讯信号，例如，与洗碗机建立通讯连接的移动终端发出的信号。此外，清洗指令亦可以是洗碗机自动检测到该洗碗机清洗空间内已经放置有多个带清洗的目标物品，且洗碗机的机盖已经闭合时自动生成的。
在本申请实施例提供的洗碗机的控制方法中，依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置的具体实施方式可以为：使用多尺度全卷积网络对图像信息进行分析，提取图像信息中目标物品对应的特征信息，其中，多尺度全卷积网络为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：图像信息和该图像信息中包含的物品对应的特征信息；依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品对应的清洗模式，其中，目标物品对应的特征信息包括：目标物品的目标特征对应的特征参数；以及依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置，其中，目标物品对应的特征信息还包括：目标物品的目标特征在图像信息中的位置。
也即，在本申请实施例中，步骤S104可以通过以下步骤得以实现，具体为：使用多尺度全卷积网络对采集的图像信息进行分析，去确定图像信息中包含的目标物品的特征信息，其中，这些特征信息至少包括目标物品的目标特征在图像信息中的位置，以及目标特征本身的特征参数。
需要说明的是：目标物品的目标特征包括：目标物品的形状特征和目标物品的图像特征，例如，形状特征可以为碗型形状、杯型形状、手柄形状，图案特征可以是目标物品上绘制的图案，如绘制的花朵、绘制的商标等。
进一步地，依据目标物品的目标特征对应的特征参数，确定目标物品对应的清洗模式。即，通过目标物品的形状特征对应的特征参数，确定目标物品对应的清洗模式。
举例说明：在目标物品为碗时，目标物品的形状特征参数包括：目标物品的深度参数，以及延目标物品的中心轴自上至下，其目标物品直径参数变化情况。进一步地，依据上述目标物品的形状特征参数确定的清洗模式包括：最大清洗深度，以及在不同清洗深度的清洗角度。
进一步地，目标物品的目标特征在图像信息中的位置，确定目标物品在洗碗机中的位置。即，通过目标物品的图形特征/形状特征在图像信息中的位置，推算目标物品在洗碗机内的位置。
具体的，为了精确推算出目标物品在洗碗机内的位置，在另一种可选的示例中，依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置包括：依据目标物品的目标特征在图像信息中的位置，从图像信息中获取多个包含目标物品的目标特征的第一图像块；使用第一精度分类神经网络对多个第一图像块进行分析，确定多个第一图像块中的第一目标图像块，其中，第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据第一目标图像块在图像信息中的位置确定目标物品在洗碗机中的位置。
也即，将图像信息进行多次切割，得到多个包含目标物品的形状特征/图像特征的第一图像块，由于第一图像块只是包含目标物品的形状特征/图像特征，而非仅包括目标物品的形状特征/图像特征，即大部分的第一图像块还包括有不属于目标物品的图像数据，因此，需要对第一图像块进行筛选，得到目标物品的图像数据占比最高的第一图像块，而该第一图像块即为第一目标图像块。
需要说明的是：上述筛选步骤可以使用第一精度分类神经网络执行，其中，第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构，以提高确定目标物品在洗碗机内的位置的精准度。
此外，第一目标图像块的轮廓形状就是目标物品在图像信息中的轮廓形状，而第一目标图像块在图像信息中的位置就是目标物品在图像信息中的位置。
在一个可选的示例中，目标物品的图像数据在第一目标图像块的图像数据中占比在70％以上。
此外，考虑到目标物品可能存在大块的顽固污渍，在本申请实施例提供的洗碗机的控制方法中，在依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置之后，方法还包括：使用深度神经网络VGG的检测算法对图像信息中的目标物品进行分析，提取图像信息中的目标物品对应的待清洗特征，其中，深度神经网络VGG的检测算法为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：物品对应的待清洗特征的图像；依据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征的清洗模式，以及目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置；依据待清洗特征对应的清洗模式，对待清洗特征在目标物品上的位置进行清洗。
也即，通过深度神经网络VGG的检测算法对图像信息中的目标物品再次进行分析，以确定目标物品上是否覆盖有顽固污渍(待清洗特征)，在确定出目标物品上覆盖有顽固污渍之后，依据顽固污渍的种类特征，确定该顽固污渍对应的清洗特征，例如，油性污渍，则提升清洗温度并增加溶油性清洗剂。
同理，为精确推算出待清洗特征在目标物品上的位置，在另一个可选的示例中，据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置包括：依据待清洗特征在目标物品上的位置，从图像信息中获取多个包含待清洗特征的第二图像块；使用第二精度分类神经网络对多个第二图像块进行分析，确定多个第二图像块中的第二目标图像块，其中，第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据第二目标图像块在图像信息中的位置确定待清洗特征在目标物品上的位置。
也即，将图像信息进行多次切割，得到多个包含待清洗特征的第二图像块，由于第二图像块只是包含目标物品的待清洗特征，而非仅包括目标物品的待清洗特征，即大部分的第二图像块还包括有不属于待清洗特征的图像数据，因此，需要对第二图像块进行筛选，得到待清洗特征的图像数据占比最高的第二图像块，而该第二图像块即为第二目标图像块。
需要说明的是：上述筛选步骤可以使用第二精度分类神经网络执行，其中，第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构，以提高确定待清洗特征在目标物品上的位置的精准度。
此外，第二目标图像块的轮廓形状就是待清洗特征在图像信息中的轮廓形状，而第二目标图像块在目标物品上的位置就是目标物品在目标物品上的位置。
在一个可选的示例中，待清洗特征的图像数据在第二目标图像块的图像数据中占比在70％以上。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例还提供了一种洗碗机，需要说明的是，本申请实施例的洗碗机可以用于执行本申请实施例所提供的用于洗碗机的控制方法。以下对本申请实施例提供的洗碗机进行介绍。
图2是根据本申请实施例的洗碗机的示意图。如图2所示，该洗碗机包括：摄像部21、数据处理部23和清洗部25。
摄像部21，设置于洗碗机的待清洗空间内，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息。
数据处理部23，与摄像单元相连接，用于接收摄像单元采集的图像信息，并依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置。
清洗部25，设置于洗碗机的带清洗空间内，用于依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理。
本申请实施例提供的洗碗机，通过摄像部21设置于洗碗机的待清洗空间内，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；数据处理部23与摄像单元相连接，用于接收摄像单元采集的图像信息，并依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；清洗部25设置于洗碗机的带清洗空间内，用于依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理，解决了相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题。
也即，通过采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息，并依据图像信息确定目标物品在洗碗机内的位置，以及目标物品对应的清洗模式，使得洗碗机能够自动定位目标物品的所在位置，并且能够自动辨别出应对目标物品使用何种清洗模式。进而达到了降低洗碗机对人工辅助的依赖性，调高洗碗机的智能性，以提升用户体验度。
此外，本申请实施例还提供了一种洗碗机的控制装置，需要说明的是，本申请实施例的洗碗机的控制装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于洗碗机的控制方法。以下对本申请实施例提供的洗碗机的控制装置进行介绍。
图3是根据本申请实施例的洗碗机的控制装置的示意图。如图3所示，该装置包括：采集单元31、确定单元33和清洗单元35。
采集单元31，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；
确定单元33，用于依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；
清洗单元35，用于依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理。
可选地，在本申请实施例提供的洗碗机的控制装置中，装置还包括：检测单元，用于在采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息之前，检测洗碗机是否接受到清洗指令，若洗碗机接收到清洗指令，则执行采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息的步骤。
可选地，在本申请实施例提供的洗碗机的控制装置中，确定单元33包括：第一提取模块，用于使用多尺度全卷积网络对图像信息进行分析，提取图像信息中目标物品对应的特征信息，其中，多尺度全卷积网络为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：图像信息和该图像信息中包含的物品对应的特征信息；第一确定模块，用于依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品对应的清洗模式，其中，目标物品对应的特征信息包括：目标物品的目标特征对应的特征参数；以及第二确定模块，用于依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置，其中，目标物品对应的特征信息还包括：目标物品的目标特征在图像信息中的位置。
可选地，在本申请实施例提供的洗碗机的控制装置中，第二确定模块包括：第一获取子模块，用于依据目标物品的目标特征在图像信息中的位置，从图像信息中获取多个包含目标物品的目标特征的第一图像块；第一确定子模块，用于使用第一精度分类神经网络对多个第一图像块进行分析，确定多个第一图像块中的第一目标图像块，其中，第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；第二确定子模块，用于依据第一目标图像块在图像信息中的位置确定目标物品在洗碗机中的位置。
可选地，在本申请实施例提供的洗碗机的控制装置中，装置还包括：第二提取模块，用于在依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置之后，使用深度神经网络VGG的检测算法对图像信息中的目标物品进行分析，提取图像信息中的目标物品对应的待清洗特征，其中，深度神经网络VGG的检测算法为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：物品对应的待清洗特征的图像；第三确定模块，用于依据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征的清洗模式，以及目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置；清洗模块，用于依据待清洗特征对应的清洗模式，对待清洗特征在目标物品上的位置进行清洗。
可选地，在本申请实施例提供的洗碗机的控制装置中，第三确定模块包括：第二获取子模块，用于依据待清洗特征在目标物品上的位置，从图像信息中获取多个包含待清洗特征的第二图像块；第三确定子模块，用于使用第二精度分类神经网络对多个第二图像块进行分析，确定多个第二图像块中的第二目标图像块，其中，第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；第四确定子模块，用于依据第二目标图像块在图像信息中的位置确定待清洗特征在目标物品上的位置。
本申请实施例提供的洗碗机的控制装置，通过采集单元31采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；确定单元33依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；清洗单元35依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理，解决了相关技术中解决了相关技术中洗碗机仍需要人工辅助，且清洗效率较低的问题。
也即，通过采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息，并依据图像信息确定目标物品在洗碗机内的位置，以及目标物品对应的清洗模式，使得洗碗机能够自动定位目标物品的所在位置，并且能够自动辨别出应对目标物品使用何种清洗模式。进而达到了降低洗碗机对人工辅助的依赖性，调高洗碗机的智能性，以提升用户体验度。
洗碗机的控制装置包括处理器和存储器，上述采集单元31、确定单元33和清洗单元35等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来降低洗碗机对人工辅助的依赖性，调高洗碗机的智能性，以提升用户体验度。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现洗碗机的控制方法。
本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行洗碗机的控制方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理。
可选的，在采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息之前，方法还包括：检测洗碗机是否接受到清洗指令，若洗碗机接收到清洗指令，则执行采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息的步骤。
可选的，依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置包括：使用多尺度全卷积网络对图像信息进行分析，提取图像信息中目标物品对应的特征信息，其中，多尺度全卷积网络为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：图像信息和该图像信息中包含的物品对应的特征信息；依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品对应的清洗模式，其中，目标物品对应的特征信息包括：目标物品的目标特征对应的特征参数；以及依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置，其中，目标物品对应的特征信息还包括：目标物品的目标特征在图像信息中的位置。
可选的，依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置包括：依据目标物品的目标特征在图像信息中的位置，从图像信息中获取多个包含目标物品的目标特征的第一图像块；使用第一精度分类神经网络对多个第一图像块进行分析，确定多个第一图像块中的第一目标图像块，其中，第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据第一目标图像块在图像信息中的位置确定目标物品在洗碗机中的位置。
可选的，在依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置之后，方法还包括：使用深度神经网络VGG的检测算法对图像信息中的目标物品进行分析，提取图像信息中的目标物品对应的待清洗特征，其中，深度神经网络VGG的检测算法为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：物品对应的待清洗特征的图像；依据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征的清洗模式，以及目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置；依据待清洗特征对应的清洗模式，对待清洗特征在目标物品上的位置进行清洗。
可选的，依据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置包括：依据待清洗特征在目标物品上的位置，从图像信息中获取多个包含待清洗特征的第二图像块；使用第二精度分类神经网络对多个第二图像块进行分析，确定多个第二图像块中的第二目标图像块，其中，第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据第二目标图像块在图像信息中的位置确定待清洗特征在目标物品上的位置。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置；依据目标物品在洗碗机内的位置和目标物品对应的清洗模式，对目标物品进行清洗处理。
可选的，在采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息之前，方法还包括：检测洗碗机是否接受到清洗指令，若洗碗机接收到清洗指令，则执行采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息的步骤。
可选的，依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置包括：使用多尺度全卷积网络对图像信息进行分析，提取图像信息中目标物品对应的特征信息，其中，多尺度全卷积网络为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：图像信息和该图像信息中包含的物品对应的特征信息；依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品对应的清洗模式，其中，目标物品对应的特征信息包括：目标物品的目标特征对应的特征参数；以及依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置，其中，目标物品对应的特征信息还包括：目标物品的目标特征在图像信息中的位置。
可选的，依据图像信息中目标物品对应的特征信息，确定目标物品在洗碗机中的位置包括：依据目标物品的目标特征在图像信息中的位置，从图像信息中获取多个包含目标物品的目标特征的第一图像块；使用第一精度分类神经网络对多个第一图像块进行分析，确定多个第一图像块中的第一目标图像块，其中，第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据第一目标图像块在图像信息中的位置确定目标物品在洗碗机中的位置。
可选的，在依据图像信息确定洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及目标物品在洗碗机内的位置之后，方法还包括：使用深度神经网络VGG的检测算法对图像信息中的目标物品进行分析，提取图像信息中的目标物品对应的待清洗特征，其中，深度神经网络VGG的检测算法为多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：物品对应的待清洗特征的图像；依据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征的清洗模式，以及目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置；依据待清洗特征对应的清洗模式，对待清洗特征在目标物品上的位置进行清洗。
可选的，依据图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定目标物品对应的待清洗特征在目标物品上的位置包括：依据待清洗特征在目标物品上的位置，从图像信息中获取多个包含待清洗特征的第二图像块；使用第二精度分类神经网络对多个第二图像块进行分析，确定多个第二图像块中的第二目标图像块，其中，第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；依据第二目标图像块在图像信息中的位置确定待清洗特征在目标物品上的位置。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种洗碗机的控制方法，其特征在于，包括：
采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；
依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；
依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息之前，所述方法还包括：
检测所述洗碗机是否接受到清洗指令，若所述洗碗机接收到所述清洗指令，则执行采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置包括：
使用多尺度全卷积网络对所述图像信息进行分析，提取所述图像信息中目标物品对应的特征信息，其中，所述多尺度全卷积网络为多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：图像信息和该图像信息中包含的物品对应的特征信息；
依据所述图像信息中目标物品对应的特征信息，确定所述目标物品对应的清洗模式，其中，所述目标物品对应的特征信息包括：所述目标物品的目标特征对应的特征参数；以及
依据所述图像信息中目标物品对应的特征信息，确定所述目标物品在所述洗碗机中的位置，其中，所述目标物品对应的特征信息还包括：所述目标物品的目标特征在所述图像信息中的位置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述图像信息中目标物品对应的特征信息，确定所述目标物品在所述洗碗机中的位置包括：
依据所述目标物品的目标特征在所述图像信息中的位置，从所述图像信息中获取多个包含所述目标物品的目标特征的第一图像块；
使用第一精度分类神经网络对多个所述第一图像块进行分析，确定多个第一图像块中的第一目标图像块，其中，所述第一精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；
依据所述第一目标图像块在所述图像信息中的位置确定所述目标物品在所述洗碗机中的位置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置之后，所述方法还包括：
使用深度神经网络VGG的检测算法对所述图像信息中的目标物品进行分析，提取所述图像信息中的目标物品对应的待清洗特征，其中，所述深度神经网络VGG的检测算法为多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：物品对应的待清洗特征的图像；
依据所述图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定所述目标物品对应的待清洗特征的清洗模式，以及所述目标物品对应的待清洗特征在所述目标物品上的位置；
依据所述待清洗特征对应的清洗模式，对所述待清洗特征在所述目标物品上的位置进行清洗。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据所述图像信息中目标物品对应的待清洗特征，确定所述目标物品对应的待清洗特征在所述目标物品上的位置包括：
依据所述待清洗特征在所述目标物品上的位置，从所述图像信息中获取多个包含所述待清洗特征的第二图像块；
使用第二精度分类神经网络对多个所述第二图像块进行分析，确定多个第二图像块中的第二目标图像块，其中，所述第二精度分类神经网络通过卷积操作提取多层特征的性质引入金字塔空间结构；
依据所述第二目标图像块在所述图像信息中的位置确定所述待清洗特征在所述目标物品上的位置。
7.一种洗碗机的控制装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；
确定单元，用于依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；
清洗单元，用于依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理。
8.一种洗碗机，其特征在于，用于执行权利要求1至6中任意一项所述的洗碗机的控制方法，所述洗碗机还包括：
摄像部，设置于所述洗碗机的待清洗空间内，用于采集洗碗机内包含待清洗的目标物品的图像信息；
数据处理部，与所述摄像单元相连接，用于接收所述摄像单元采集的所述图像信息，并依据所述图像信息确定所述洗碗机内的目标物品对应的清洗模式，以及所述目标物品在所述洗碗机内的位置；
清洗部，设置于所述洗碗机的带清洗空间内，用于依据所述目标物品在所述洗碗机内的位置和所述目标物品对应的清洗模式，对所述目标物品进行清洗处理。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的洗碗机的控制方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的洗碗机的控制方法。
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