CN113136694A - 衣物处理装置的泡沫量异常识别方法、装置和衣物处理装置 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法、装置和衣物处理装置，其中，方法包括：控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，实现了在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性，解决现有技术中洗涤过程中不进行泡沫量识别，造成洗涤效果差，甚至安全隐患的技术问题。

Description

衣物处理装置的泡沫量异常识别方法、装置和衣物处理装置

技术领域

本申请涉及家电技术领域，尤其涉及一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法、装置和衣物处理装置。

背景技术

衣物处理装置在洗涤过程中，会产生泡沫，根据投放的洗衣粉或者洗衣液的量不同，产生的泡沫量也有所不同，一般来说，相同重量的衣物，所投放的洗衣粉或洗衣液越多，产生的泡沫量就越大。

在洗涤过程中，泡沫量过多时，会布满整个筒体，一种情况下会造成漂洗阶段溢水溢泡至地面，给用户带来不便，甚至溢出的泡沫还可能从机器底部进入，附着在电子元器件上，对元器件造成损坏；一种情况下，洗涤的衣物会被泡沫包裹，减轻了摔打衣物的力度，抑制了去污效果。

相关技术中，并没有有效的检测洗涤过程中泡沫量的方法。

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。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法，以实现在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性。

本申请的第二个目的在于提出一种衣物处理装置的泡沫量异常识别装置。

本申请的第三个目的在于提出一种衣物处理装置。

本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法，包括：

控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程；

监测所述洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度；

根据所述水位波动程度，对所述洗涤桶内的泡沫量进行异常识别。

为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种衣物处理装置的泡沫量异常识别装置，包括：

控制模块，用于控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程；

监测模块，用于监测所述洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度；

识别模块，用于根据所述水位波动程度，对所述洗涤桶内的泡沫量进行异常识别。

为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种衣物处理装置，包括洗涤桶和控制所述洗涤桶运行的控制单元；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，实现如第一方面所述的方法实施例所述的泡沫量异常识别方法。

为了实现上述目的，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，实现如第一方面所述的方法实施例所述的泡沫量异常识别方法。

本申请实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果：

控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，实现了在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性。

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为本申请实施例所提供的一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的又一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种衣物处理装置的泡沫量异常识别装置的结构示意图；以及

图5为本申请实施例所提供的一种衣物处理装置的结构示意图。

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衣物处理装置的泡沫量异常识别方法、装置和衣物处理装置。

图1为本申请实施例所提供的一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法的流程示意图。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101，控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程。

本实施例中的衣物处理装置，例如为波轮洗衣机，滚筒洗衣机等，本实施例中不进行限定。

具体地，控制衣物处理装置的洗涤桶开始转动，并在转动达到预设时长后，也就是确定衣物处理装置处理连续转动后，以执行后续的水位变化监测，以提高水位监测的准确性。

步骤102，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度。

其中，水位波动程度指示了在洗涤过程中洗涤桶中水位上下震荡幅度的大小程度。

衣物处理装置的洗涤桶在转动执行洗涤的过程中，洗涤桶内的洗涤物在摔打过程中，洗涤桶内的水位会随衣物的摔打而发生上下的震荡变化，同时，洗涤桶内泡沫的密集程度也会对水位的变化产生影响，具体为泡沫少，则因震荡导致的水位变化大，泡沫多，则因震荡导致的水位变化小。而洗涤桶中水位变化和水位波动程度具有对应关系，即水位变化大，则对应的水位波动程度则大，水位变化小，则对应的水位波动程度则小。

具体地，在洗涤桶的连续转动时段内，通过水位传感器采集多个水位值，根据多个水位值，得到相应连续转动时段内水位波动程度。其中，关于如何根据水位值进行水位波动程度的确定，下一实施例中会详细说明。

需要说明的是，水位传感器根据水位变化产生的检测信号具有多种形式，作为一种可能的实现方式，水位传感器通过输出频率值来指示水位值的变化；作为另一种可能的形式，水位传感器中设置的电极杆通过与水接触检测静电电容的变化来检测容器中水位值的变化；作为又一种可能的实现方式，水位传感器可以通过输出的电压值来指示水位值的变化。实际应用中，水位传感器根据水位变化产生的检测信号还可以为其它输出形式，本实施例中对传感器检测信号的输出形式不进行限定，也不再一一列举。

步骤103，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别。本实施例中，根据水位波动程度可以对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，具体地，由于泡沫较多时，水位波动程度较小，泡沫较少时，水位波动程度较大，因此，水位波动程度和泡沫量呈反比关系，因此，可以确定水位波动程度的设定阈值，其中，设定阈值可以是预先通过实验确定的，也可以是在洗涤阶段的初始阶段，也就是泡沫量较小的阶段，通过检测水位波动程度和泡沫量进行确定的，将水位波动程度与设定阈值比较，若水位波动程度小于设定阈值，则确定洗涤桶内的泡沫量异常，例如，洗涤桶内泡沫量过多；若水位波动程度不小于设定阈值，则确定洗涤桶内的泡沫量正常。其中，设定阈值的设定方式，下述实施例中会详细说明。

本实施例的衣物处理装置的泡沫量异常识别方法中，控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，实现了在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性。

基于上一实施例，本实施例提供了另一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法，详细说明如何通过水位传感器进行水位监测得到的水位值，以得到水位波动程度。图2为本申请实施例提供的另一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法的流程示意图。

如图2所示，步骤102，还可以包括以下子步骤：

步骤1021，在洗涤桶的连续转动时段内，通过水位传感器采集多个水位值。

本实施例中以水位传感器输出的频率值来指示水位值为例进行具体说明，其他信号输出形式来指示水位值的原理类似，后续不再一一赘述。

衣物洗涤时，电机会带动洗涤桶转动，且会保持这样一种洗涤规律：连续转动一段时间后，静止一段时间，然后继续下一次连续转动，因此，可以针对每一次连续转动的时段，通过水位传感器采集多个水位值。其中，水位传感器输出的频率值可用于检测洗涤时水位的高度，也就是水位值的高低，其输出的频率值随水位的升高而降低。洗涤桶转动时因衣物摔打，水位会上下震荡，而水位的上下震荡会造成水位传感器频率值的上下震荡，也就是说通过水位传感器采集的水位值发生波动。而泡沫密集程度会对水位传感器采集的水位值发生波动的程度造成影响，具体为，泡沫越少，水位传感器采集的水位值发生波动的幅度越大，泡沫越多或越密集，水位传感器采集的水位值发生波动的幅度越小，通过在洗涤桶的连续转动时段内，通过水位传感器采集多个水位值，可用于判定洗涤桶内泡沫量。

具体地，洗涤开始后，在洗涤桶连续转动预设时间后，例如3秒后，确认洗涤桶进入连续转动时段，进而，在洗涤桶的一个连续转动时段内，通过水位传感器每隔固定时间间隔采集一个水位值，例如，固定时间间隔可以为3秒，采集的水位值个数达到设定个数，则停止在相应连续转动时段内采集水位值，其中，采集的设定个数水位值可以为40-50个，通过采集较多个水位值，提高了洗涤桶的水位变化监测的准确性。

需要说明的是，在通过水位传感器采集多个水位值的过程中，洗涤桶需要维持连续转动，并在该时段的水位值采集结束达预设时间后，才可以停止转动，以提高采集的准确性。

步骤1022，根据多个水位值，得到相应连续转动时段内水位波动程度。

在水位值采集结束后，根据采集的多个水位值，确定相应连续时段内水位波动程度，水位波动程度指示了在洗涤过程中洗涤桶中水位上下震荡幅度的大小程度。

作为一种可能的实现方式，将相应连续转动时段内采集的多个水位值的标准差作为相应连续转动时段内水位波动程度。

作为另一种可能的实现方式，将相应连续转动时段内采集的多个水位值的极差作为相应连续转动时段内水位波动程度。其中，确定多个水位值的极差有多种可能的实现方式，可选地，根据相应连续转动时段内采集的多个水位值中的最大值和最小值之间的差异来确定极差。

需要说明的是，本实施例中的极差的确定方式并不限于利用水位值中的最大值和最小值之间的差异来确定。

本实施例的衣物处理装置的泡沫量异常识别方法中，控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，实现了在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性，而在持续转动过程中，通过水位传感器检测多个水位值，并通过计算确定水位波动程度，提高了水位波动程度确定的准确性，进而，基于确定的水位波动程度，提高了泡沫量是否过多的检测准确性。

基于上述实施例，本实施例提供了又一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法，具体说明了如何根据洗涤过程的初始阶段中多个连续转动时段获取的水位波动程度，确定设定阈值。图3为本申请实施例提供的又一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法的流程示意图。

如图3所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤301，控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程。

步骤302，在洗涤桶的一个连续转动时段内，通过水位传感器每隔固定时间间隔采集一个水位值。

其中，水位传感器采集的水位值即为水位传感器进行水位检测输出的频率值。

可选地，固定时间间隔为3S，该时间间隔本实施例中不进行限定。

步骤303，采集的水位值个数达到设定个数，则停止在相应连续转动时段内采集水位值。

步骤304，根据多个水位值，得到相应连续转动时段内水位波动程度。

其中，步骤302-步骤304可以参照上一实施例中的步骤1021和1022，原理相同，此处不再赘述。

步骤305，对洗涤过程的前n个连续转动时段，获取水位波动程度，根据前n个连续转动时段的水位波动程度的均值，确定设定阈值。

其中，n为自然数，取值范围为大于或等于3，且小于或等于6。

本实施例中，洗涤过程的前n个连续转动时段，是指在洗涤过程开始后的前n个连续转动时段，例如n取值为4。由于洗涤过程开始后，在洗涤桶的前n个连续转动时段内，由于洗涤剂还未完全溶解，产生的泡沫量一般较少，而此时洗涤桶内水位波动程度指示了受泡沫影响教小时的变化情况，因此，可将前几次连续转动时段确定的水位波动程度的均值，作为判定泡沫量是否异常的设定阈值。作为一种可能的实现方式，为了避免前n次已经产生的泡沫的影响，将前几次连续转动时段确定的水位波动程度的均值的一半作为设定阈值，以提高了设定阈值确定的准确性。

步骤306，获取前n个连续转动时段之后的连续转动时段的水位波动程度。

具体地，在利用前n个连续转动时段确定设定阈值后，获取n个连续转动时段之后的连续时段内确定的水位波动程度，例如，利用前4个连续转动时段内确定的水位波动程度确定设定阈值，则继续进行后续连续时段的水位波动程度确定，也就是获取第5个连续转动时段，及之后的连续转动时段的对位波动程度。

步骤307，比较相应连续转动时段内的水位波动程度是否小于设定阈值，若是，执行步骤308，若否，执行步骤309。

具体地，将获取的n个连续转动时段之后的连续时段内确定的水位波动程度，与设定阈值比较，以确定相应连续转动时段内水位波动程度是否小于设定阈值，如果小于设定阈值，则确定泡沫量异常，若不小于阈值，则确定泡沫量正常。

步骤308，水位波动程度小于设定阈值，则确定洗涤桶内的泡沫量异常。

具体地，因泡沫量较多时，泡沫会产生压力，使得水位波动程度对应的波动值较低，从而，水位波动程度小则说明受到了较多的泡沫的影响，因此，在水位波动程度小于设定阈值时，则认为泡沫量较多。

步骤309，水位波动程度不小于设定阈值，则确定洗涤桶内的泡沫量正常。

具体地，因泡沫量较小时，使得水位波动程度受泡沫的影响较小，在洗涤桶内洗涤过程中，对应的水位波动值则较大，从而，水位波动程度大则说明受到了较少的泡沫的影响，因此，在水位波动程度大于设定阈值时，则确定泡沫量正常。

可选地，还可以在多个连续转动时段内确定的水位波动程度，与设定阈值比较均小于设定阈值时，确定泡沫量异常，例如，选择3个或更多个连续检测时段，通过多个连续转动时段确定的泡沫量为异常，来确定当前洗涤桶内泡沫量异常，降低了误判率，提高了洗涤桶内泡沫量识别的准确性。

本实施例的衣物处理装置的泡沫量异常识别方法中，控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，实现了在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性，而在持续转动过程中，通过水位传感器检测多个水位值，并通过计算确定水位波动程度，提高了水位波动程度确定的准确性，进而，基于确定的水位波动程度，提高了泡沫量是否过多的检测准确性。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种衣物处理装置的泡沫量异常识别装置。

图4为本申请实施例提供的一种衣物处理装置的泡沫量异常识别装置的结构示意图。

如图4所示，该装置包括：控制模块41、监测模块42和识别模块43。

控制模块41，用于控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程。

监测模块42，用于监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度。

识别模块43，用于根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别。

进一步地，在本申请实施例的一种可能的实现方式中，监测模块42，包括：采集单元和识别单元。

采集单元，用于在洗涤桶的连续转动时段内，通过水位传感器采集多个水位值。

识别单元，用于根据多个水位值，得到相应连续转动时段内水位波动程度。

作为一种可能的实现方式，识别单元，具体用于：

将多个水位值的标准差作为相应连续转动时段内水位波动程度；或者，将多个水位值的极差作为相应连续转动时段内水位波动程度。

作为一种可能的实现方式，上述采集单元，具体用于：

在洗涤桶的一个连续转动时段内，通过水位传感器每隔固定时间间隔采集一个水位值；采集的水位值个数达到设定个数，则停止在相应连续转动时段内采集水位值。

作为一种可能的实现方式，上述识别模块43，包括：比较单元和确定单元。

比较单元，用于将水位波动程度与设定阈值比较。

确定单元，用于水位波动程度小于设定阈值，则确定洗涤桶内的泡沫量异常；水位波动程度不小于设定阈值，则确定洗涤桶内的泡沫量正常。

作为一种可能的实现方式，识别模块43，还包括：获取单元。

获取单元，用于对洗涤过程的前n个连续转动时段，获取水位波动程度。

进而，上述确定单元，还用于根据前n个连续转动时段的水位波动程度的均值，确定设定阈值。

其中，n为自然数，取值范围为大于或等于3，且小于或等于6。

作为一种可能的实现方式，上述确定单元，具体还用于将均值的一半作为设定阈值。

作为一种可能的实现方式，上述比较单元，具体用于对前n个连续转动时段之后的连续转动时段，将相应连续转动时段内的水位波动程度与设定阈值比较。

需要说明的是，前述对衣物处理装置的泡沫量异常识别方法实施例的解释说明也适用于该实施例的衣物处理装置的泡沫量异常识别装置，此处不再赘述。

本实施例的衣物处理装置的泡沫量异常识别装置中，控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程，监测洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，根据水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，实现了在洗涤阶段通过监测水位波动程度，对洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，提高了安全性。

为了实现上述实施例，本申请实施例提出了一种衣物处理装置，图5为本申请实施例所提供的一种衣物处理装置的结构示意图，如图5所示，衣物处理装置10包括洗涤桶12和控制洗涤桶运行的控制单元11；控制单元11包括存储器111、处理器110及存储在存储器上111并可在处理器110上运行的计算机程序1110，处理器110执行程序1110时，实现如前述方法实施例所述的泡沫量异常识别方法。

为了实现上述实施例，本申请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，实现如前述方法实施例所述的泡沫量异常识别方法。

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 (11)

1.一种衣物处理装置的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：

控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程；

监测所述洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度；

根据所述水位波动程度，对所述洗涤桶内的泡沫量进行异常识别。

2.根据权利要求1所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述监测所述洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度，包括：

在所述洗涤桶的连续转动时段内，通过水位传感器采集多个水位值；

根据所述多个水位值，得到相应连续转动时段内水位波动程度。

3.根据权利要求2所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述根据所述多个水位值，得到相应连续转动时段内水位波动程度，包括

将所述多个水位值的标准差作为相应连续转动时段内水位波动程度；

或者，将所述多个水位值的极差作为相应连续转动时段内水位波动程度。

4.根据权利要求2所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述在所述洗涤桶的连续转动时段内，通过水位传感器采集多个水位值，包括：

在所述洗涤桶的一个连续转动时段内，通过所述水位传感器每隔固定时间间隔采集一个水位值；

采集的水位值个数达到设定个数，则停止在相应连续转动时段内采集水位值。

5.根据权利要求1-4任一项所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述根据所述水位波动程度，对所述洗涤桶内的泡沫量进行异常识别，包括：

将所述水位波动程度与设定阈值比较；

所述水位波动程度小于设定阈值，则确定所述洗涤桶内的泡沫量异常；

所述水位波动程度不小于所述设定阈值，则确定所述洗涤桶内的泡沫量正常。

6.根据权利要求5所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述将所述水位波动程度与设定阈值比较之前，还包括：

对所述洗涤过程的前n个连续转动时段，获取所述水位波动程度；

根据前n个连续转动时段的水位波动程度的均值，确定所述设定阈值；

其中，n为自然数，取值范围为大于或等于3，且小于或等于6。

7.根据权利要求6所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述根据前n个连续转动时段的水位波动程度的均值，确定所述设定阈值，包括：

将所述均值的一半作为所述设定阈值。

8.根据权利要求6所述的泡沫量异常识别方法，其特征在于，所述将所述水位波动程度与设定阈值比较，包括：

对所述前n个连续转动时段之后的连续转动时段，将相应连续转动时段内的所述水位波动程度与所述设定阈值比较。

9.一种衣物处理装置的泡沫量异常识别装置，其特征在于，所述装置包括：

控制模块，用于控制衣物处理装置的洗涤桶转动以执行洗涤过程；

监测模块，用于监测所述洗涤桶的水位变化，以得到水位波动程度；

识别模块，用于根据所述水位波动程度，对所述洗涤桶内的泡沫量进行异常识别。

10.一种衣物处理装置，其特征在于，包括洗涤桶和控制所述洗涤桶运行的控制单元；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1-8中任一所述的泡沫量异常识别方法。

11.一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1-8中任一所述的泡沫量异常识别方法。

Images