CN110924046B - 偏心检测方法、装置、衣物处理装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种偏心检测方法、装置、衣物处理装置和存储介质，其中，方法包括：获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否偏心。该方法能够实现基于图像识别算法，准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

Description

偏心检测方法、装置、衣物处理装置和存储介质

技术领域

本申请涉及电器设备技术领域，尤其涉及一种偏心检测方法、装置、衣物处理装置和存储介质。

背景技术

目前衣物处理装置在脱水过程中，由电机带动洗涤桶进行转动，通过离心力作用达到脱水的效果，然而，当衣物在洗涤桶内分布不均匀时，脱水时易振动，洗涤桶容易发生撞桶的情况，严重情况下，洗涤桶可能会发生移位的情况，严重影响衣物处理装置的运转安静程度、电机及机械结构的寿命。

因此，在衣物处理装置的洗涤桶转动过程中，如何检测衣物处理装置的转动是否发生偏心，从而根据检测结果进行后续控制，以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率，成为亟待解决的难题。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本申请提出一种偏心检测方法、装置、衣物处理装置和存储介质，以实现基于图像识别算法，准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

本申请第一方面实施例提出了一种偏心检测方法，包括：

获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；

识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；

根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。

作为本申请第一方面实施例的第一种可能的实现方式，根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心，包括：

确定目标区域的几何中心；

目标区域的几何中心与转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定衣物处理装置的转动存在偏心。

作为本申请第一方面实施例的第二种可能的实现方式，目标区域包括多个子区域，确定目标区域的几何中心，包括：

分别对每一个子区域确定几何中心；

连接各子区域的几何中心，得到多边形；

将多边形的几何中心作为目标区域的几何中心。

作为本申请第一方面实施例的第三种可能的实现方式，目标区域的几何中心与转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，还包括：

控制洗涤桶左右转动以抖散。

作为本申请第一方面实施例的第四种可能的实现方式，获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像之前，还包括：

控制衣物处理装置的电机带动洗涤桶以大于或等于临界转速R运行，以使洗涤对象贴合洗涤桶的桶壁跟随洗涤桶旋转。

本申请实施例的偏心检测方法，通过获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。由此，基于图像识别算法，可以准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

本申请第二方面实施例提出了一种偏心检测装置，包括：

获取模块，用于获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；

识别模块，用于识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；

检测模块，用于根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。

作为本申请第二方面实施例的第一种可能的实现方式，检测模块，包括：

中心确定单元，用于确定目标区域的几何中心；

偏心检测单元，用于目标区域的几何中心与转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定衣物处理装置的转动存在偏心。

作为本申请第二方面实施例的第二种可能的实现方式，目标区域包括多个子区域，中心确定单元，具体用于：

分别对每一个子区域确定几何中心；

连接各子区域的几何中心，得到多边形；

将多边形的几何中心作为目标区域的几何中心。

作为本申请第二方面实施例的第三种可能的实现方式，所述装置，还包括：

控制模块，用于控制洗涤桶左右转动以抖散。

作为本申请第二方面实施例的第四种可能的实现方式，控制模块，还用于：

控制衣物处理装置的电机带动洗涤桶以大于或等于临界转速R运行，以使洗涤对象贴合洗涤桶的桶壁跟随洗涤桶旋转。

本申请实施例的偏心检测装置，通过获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。由此，基于图像识别算法，可以准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

本申请第三方面实施例提出了一种衣物处理装置，包括：设置于洗涤桶内的图像传感器，以及与图像传感器连接的控制单元，其中，控制单元包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如本申请第一方面实施例提出的偏心检测方法。

本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例提出的偏心检测方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请实施例一所提供的偏心检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例二所提供的偏心检测方法的流程示意图；

图3为本申请实施例三所提供的偏心检测装置的结构示意图；

图4为本申请实施例四所提供的偏心检测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的偏心检测方法、装置、衣物处理装置和存储介质。

图1为本申请实施例一所提供的偏心检测方法的流程示意图。

本申请实施例的偏心检测方法，可以应用于衣物处理装置中，该衣物处理装置可以为滚筒洗衣机、波轮洗衣机、洗干一体机，或者，还可以为其他类型的衣物处理装置，对此不作限制。

如图1所示，该偏心检测方法可以包括以下步骤：

步骤101，获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像。

目前，洗衣程序的执行过程为：开始、进水、洗涤、排水、脱水、漂洗1、排水、脱水、漂洗2、排水、脱水、结束。其中，上述仅以洗衣程序的漂洗过程为两次进行示例，实际应用时，本申请对漂洗的次数并不做限制，例如，漂洗的次数还可以为1次、3次等等。而洗涤桶易发生撞桶的情况，主要发生在脱水过程，因此，本申请实施例中，可以在洗涤阶段结束后的脱水过程，或者，还可以在漂洗阶段的漂洗过程结束后的脱水过程，或者，还可以在漂洗阶段后的最终脱水阶段，获取洗涤桶内部的拍摄图像。

本申请实施例中，衣物处理装置的洗涤桶内可以设置有图像传感器，可以通过图像传感器，采集洗涤桶内部的拍摄图像，作为一种示例，通过摄像头采集洗涤桶内部的图像。其中，当衣物处理装置的类型不同时，采集洗涤桶内部的拍摄图像的时间不同。

作为一种可能的实现方式，当衣物处理装置为波轮洗衣机时，可以在脱水前，洗涤桶处于静止状态下，控制图像传感器采集洗涤桶内部的拍摄图像。

作为另一种可能的实现方式，当衣物处理装置为滚筒洗衣机时，可以控制衣物处理装置的洗涤桶带动洗涤对象转动，以使洗涤对象贴合洗涤桶的桶壁，例如，可以控制衣物处理装置的电机带动洗涤桶，以大于或者等于临界转速R运行，以使洗涤对象贴合洗涤桶的桶壁跟随洗涤桶旋转，而后，控制图像传感器采集洗涤桶内部的拍摄图像。其中，洗涤对象为衣物处理装置需要进行洗涤的对象，比如为衣物。

需要说明的是，上述仅以衣物处理装置中设置有图像传感器进行示例，实际应用时，还可以通过外置的相机、手机、个人数字助理、穿戴式设备等图像采集设备，采集洗涤桶内部的拍摄图像，图像采集设备在采集到拍摄图像后，可以通过无线方式，例如无线保真(Wireless Fidelity，简称WiFi)、蓝牙等，将拍摄图像发送至衣物处理装置，从而衣物处理装置可以获取该拍摄图像。

步骤102，识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域。

本申请实施例中，当衣物处理装置获取该拍摄图像后，可以基于图像识别技术，识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域。

可以理解的是，拍摄图像中包含了至少一个成像对象，每一个成像对象都有对应的轮廓，例如，有对应洗涤对象(例如衣物)的成像对象形成的轮廓，有对应衣物处理装置的组成部分的成像对象的轮廓，比如衣物处理装置的洗涤桶的外形轮廓等。由于洗涤对象通常是堆叠放置，且具有柔软特性，因此，洗涤对象分布的目标区域的轮廓不规则程度较高，而洗涤桶、波轮等背景区域则通常轮廓是规则的，基于这种轮廓的区别可以分离出目标区域(例如衣物区域)和背景区域。

因此，作为本申请实施例的一种可能的实现方式，可以对拍摄图像进行成像对象的轮廓识别，例如，可以通过对拍摄图像进行参数阈值化处理，得到二值化图片，根据获取得到的二值化图片，确定拍摄图像中各成像对象的轮廓，或者，可以基于边缘特征提取算法，确定拍摄图像的边缘点，从而根据边缘点确定拍摄图像中各成像对象的轮廓。在确定成像对象的轮廓后，可以根据成像对象的轮廓，从拍摄图像中分离出目标区域和背景区域。

作为本申请实施例的另一种可能的实现方式，由于洗涤对象具有纹理、颜色、边缘等特征，因此，本申请中，可以基于深度学习的图像处理技术，预先训练识别模型，使得训练后的识别模型学习得到颜色特征、边缘特征和/或纹理特征与目标区域之间的对应关系。在获取拍摄图像后，可以利用预先训练的识别模型，对拍摄图像进行识别，确定目标区域，以提升目标区域确定的准确性。

步骤103，根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。

应当理解的是，当目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心越近时，则衣物处理装置的偏心程度越小，而当目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心越远时，则衣物处理装置的偏心程度越大。因此，本申请中，可以根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。

本申请实施例中，在识别得到洗涤对象分布的目标区域后，可以基于图像处理算法，确定目标区域的几何中心，之后，将目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心进行比较，确定目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，从而可以根据上述距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。例如，当上述距离较小时，可以确定衣物处理装置的转动不存在偏心，而当上述距离较大时，可以确定衣物处理装置的转动存在偏心。

作为一种可能的实现方式，在确定目标区域后，根据目标区域的形状，计算该目标区域的几何中心，而后，计算目标区域的几何中心与转动中心之间的距离，当目标区域的几何中心与转动中心之间的距离大于或等于阈值时，可以确定衣物处理装置的转动存在偏心，而当目标区域的几何中心与转动中心之间的距离小于阈值时，可以确定衣物处理装置的转动不存在偏心。

其中，阈值可以为衣物处理装置的内置程序预先设置的，或者，阈值还可以由用户进行设置，对此不作限制。标记该洗涤桶内筒半径为R，则阈值可为R/4。

作为一种应用场景，在控制衣物处理装置脱水时，假设根据本申请的偏心检测方法，确定目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离为X，若X＜R/4，则可以确定衣物处理装置的转动不存在偏心，此时，可以控制衣物处理装置脱水，而若X≥R/4，则可以确定衣物处理装置的转动存在偏心。在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

例如，在衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以控制洗涤桶左右转动以抖散，即控制洗涤桶正反转以抖散，以调整洗涤对象在洗涤桶内的分布情况，即使得洗涤对象在洗涤桶内分布的较为均匀，之后，可以重新执行步骤101至103，若仍然确定衣物处理装置的转动存在偏心，此时，可降低洗涤桶的转动速度，继续控制洗涤桶左右转动以抖散，并重新执行步骤101至103，直到衣物处理装置的转动不存在偏心为止。而若确定衣物处理装置的转动不存在偏心，此时，可以执行脱水过程。由此，可以有效防止洗涤对象分布不均，而导致脱水时的震动、撞桶等问题，延长衣物处理装置的使用寿命，增强用户的使用体验。

本申请实施例的偏心检测方法，通过获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否偏心。由此，基于图像识别算法，可以准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

需要说明的是，实际应用过程中，洗涤对象具有柔软特性，其在洗涤桶内分布的可能并不均匀，因此，识别得到的目标区域的个数可能包括多个子区域，即目标区域并非为一个连通域，这种情况下，可以确定每个子区域的几何中心，根据各子区域的几何中心，确定目标区域的几何中心，以提升几何中心确定结果的准确性。下面结合实施例二，对上述过程进行详细说明。

图2为本申请实施例二所提供的偏心检测方法的流程示意图。

如图2所示，当目标区域包括多个子区域时，该偏心检测方法可以包括以下步骤：

步骤201，获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像。

步骤202，识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域。

步骤201至202的执行过程，可以参见上述实施例中步骤101至102的执行过程，在此不做赘述。

步骤203，针对目标区域中的每一个子区域，分别确定各子区域对应的几何中心。

本申请实施例中，针对目标区域中的每一个子区域，可以根据每一个子区域的形状，分别确定各子区域对应的几何中心。

步骤204，连接各子区域的几何中心，得到多边形。

本申请实施例中，在确定各子区域的几何中心后，将每个子区域的几何中心点依次相连，得到一个所有几何中心组成的多边形。

步骤205，将多边形的几何中心作为目标区域的几何中心。

本申请实施例中，在连接各子区域的几何中心，得到多边形后，同样可以基于图像处理算法，确定该多边形的几何中心，从而可以将确定的多边形的几何中心，作为目标区域的几何中心。

步骤206，计算目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离。

本申请实施例中，在确定目标区域的几何中心后，可以基于距离检测算法，计算目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离。

步骤207，判断上述距离是否小于阈值，若是，执行步骤208-209，若否，执行步骤210-211。

步骤208，确定衣物处理装置的转动不存在偏心。

本申请实施例中，当目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离小于阈值时，可以确定衣物处理装置的偏心程度较小，此时，可以确定衣物处理装置的转动不存在偏心，此时，可以执行脱水过程，即控制衣物处理装置脱水。

步骤209，控制衣物处理装置脱水。

步骤210，确定衣物处理装置的转动存在偏心。

本申请实施例中，当目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离大于或者等于阈值时，可以确定衣物处理装置的偏心程度较大，此时，可以确定衣物处理装置的转动存在偏心。

步骤211，控制洗涤桶左右转动以抖散。

本申请实施例中，当衣物处理装置的转动存在偏心时，可以控制洗涤桶左右转动以抖散，即控制洗涤桶正反转以抖散，以调整洗涤对象在洗涤桶内的分布情况，即使得洗涤对象在洗涤桶内分布的较为均匀，之后，可以重新执行步骤201至207，若根据步骤207仍然确定衣物处理装置的转动存在偏心，此时，可继续控制洗涤桶左右转动以抖散，并重新执行步骤207至207，直到衣物处理装置的转动不存在偏心为止。而若根据步骤207确定衣物处理装置的转动不存在偏心，此时，可以执行脱水过程，即控制衣物处理装置脱水。由此，可以有效防止洗涤对象分布不均，而导致脱水时的震动、撞桶等问题，延长衣物处理装置的使用寿命，增强用户的使用体验。

作为一种可能的实现方式，当衣物处理装置的转动存在偏心时，还可以降低洗涤桶的转速，并控制洗涤桶左右转动以抖散，即控制洗涤桶正反转以抖散，以调整洗涤对象在洗涤桶内的分布情况。

本申请实施例的偏心检测方法，通过获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否偏心。由此，基于图像识别算法，可以准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。通过在确定衣物处理装置的转动存在偏心时，控制洗涤桶左右转动以抖散，可以有效防止洗涤对象分布不均，而导致脱水时的震动、撞桶等问题，延长衣物处理装置的使用寿命，增强用户的使用体验。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种偏心检测装置。

图3为本申请实施例三所提供的偏心检测装置的结构示意图。

如图3所示，该偏心检测装置包括：获取模块110、识别模块120以及检测模块130。

其中，获取模块110，用于获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像。

识别模块120，用于识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域。

检测模块130，用于根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否存在偏心。

进一步地，在本申请实施例的一种可能的实现方式中，参见图4，在图3所示实施例的基础上，该偏心检测装置还可以包括：控制模块140。

检测模块130，包括：

中心确定单元131，用于确定目标区域的几何中心。

偏心检测单元132，用于目标区域的几何中心与转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定衣物处理装置的转动存在偏心。

作为一种可能的实现方式，目标区域包括多个子区域，中心确定单元131，具体用于：分别对每一个子区域确定几何中心；连接各子区域的几何中心，得到多边形；将多边形的几何中心作为目标区域的几何中心。

控制模块140，用于控制洗涤桶左右转动以抖散。

作为一种可能的实现方式，控制模块140，还用于：控制衣物处理装置的电机带动洗涤桶以大于或等于临界转速R运行，以使洗涤对象贴合洗涤桶的桶壁跟随洗涤桶旋转。

需要说明的是，前述对偏心检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的偏心检测装置，此处不再赘述。

本申请实施例的偏心检测装置，通过获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；识别拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；根据目标区域的几何中心与洗涤桶的转动中心之间的距离，检测衣物处理装置的转动是否偏心。由此，基于图像识别算法，可以准确识别衣物处理装置的转动是否存在偏心，从而在确定衣物处理装置的转动存在偏心之后，可以采取相应的策略，对衣物处理装置进行控制，可以改善洗涤桶的偏心程度，从而降低撞桶的概率。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种衣物处理装置，包括：设置于洗涤桶内的图像传感器，以及与图像传感器连接的控制单元，其中，控制单元包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如本申请前述实施例提出的偏心检测方法。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请前述实施例提出的偏心检测方法。

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申请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。

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至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (6)

1.一种偏心检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；

识别所述拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；

根据所述目标区域的形状，计算所述目标区域的几何中心；

根据所述目标区域的几何中心与所述洗涤桶的转动中心之间的距离，检测所述衣物处理装置的转动是否存在偏心；

所述根据所述目标区域的几何中心与所述洗涤桶的转动中心之间的距离，检测所述衣物处理装置的转动是否存在偏心，包括：

确定所述目标区域的几何中心；

所述目标区域的几何中心与所述转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定所述衣物处理装置的转动存在偏心；

所述目标区域包括多个子区域，所述确定所述目标区域的几何中心，包括：

分别对每一个所述子区域确定几何中心；

连接各子区域的几何中心，得到多边形；

将所述多边形的几何中心作为所述目标区域的几何中心。

2.根据权利要求1所述的偏心检测方法，其特征在于，所述目标区域的几何中心与所述转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定所述衣物处理装置的转动存在偏心之后，还包括：

控制所述洗涤桶左右转动以抖散。

3.根据权利要求1-2任一项所述的偏心检测方法，其特征在于，所述获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像之前，还包括：

控制所述衣物处理装置的电机带动所述洗涤桶以大于或等于临界转速R运行，以使所述洗涤对象贴合所述洗涤桶的桶壁跟随所述洗涤桶旋转。

4.一种偏心检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取衣物处理装置的洗涤桶内部的拍摄图像；

识别模块，用于识别所述拍摄图像中洗涤对象分布的目标区域；

检测模块，用于根据所述目标区域的几何中心与所述洗涤桶的转动中心之间的距离，检测所述衣物处理装置的转动是否存在偏心；

所述检测模块还用于根据所述目标区域的形状，计算所述目标区域的几何中心；

所述检测模块，包括：

中心确定单元，用于确定所述目标区域的几何中心；

偏心检测单元，用于所述目标区域的几何中心与所述转动中心之间的距离大于或等于阈值，则确定所述衣物处理装置的转动存在偏心；

所述目标区域包括多个子区域，所述中心确定单元，具体用于：

分别对每一个所述子区域确定几何中心；

连接各子区域的几何中心，得到多边形；

将所述多边形的几何中心作为所述目标区域的几何中心。

5.一种衣物处理装置，其特征在于，包括设置于洗涤桶内的图像传感器，以及与所述图像传感器连接的控制单元，其中，所述控制单元包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-3中任一所述的偏心检测方法。

6.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的偏心检测方法。

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