CN115006031A - 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 - Google Patents
冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115006031A CN115006031A CN202210803210.9A CN202210803210A CN115006031A CN 115006031 A CN115006031 A CN 115006031A CN 202210803210 A CN202210803210 A CN 202210803210A CN 115006031 A CN115006031 A CN 115006031A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tooth
- area
- image
- cleaned
- flushing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 title claims abstract description 135
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 40
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 235000010585 Ammi visnaga Nutrition 0.000 claims description 7
- 244000153158 Ammi visnaga Species 0.000 claims description 7
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims description 2
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims description 2
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 abstract description 20
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 21
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 7
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 5
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000002324 mouth wash Substances 0.000 description 1
- 229940051866 mouthwash Drugs 0.000 description 1
- 210000003928 nasal cavity Anatomy 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
- A61C17/00—Devices for cleaning, polishing, rinsing or drying teeth, teeth cavities or prostheses; Saliva removers; Dental appliances for receiving spittle
- A61C17/02—Rinsing or air-blowing devices, e.g. using fluid jets or comprising liquid medication
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
- A61C15/00—Devices for cleaning between the teeth
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Public Health (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)
Abstract
本申请提供一种冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器，该冲牙器上设有图像传感器，该自动冲洗控制方法包括：通过图像传感器实时采集图像；计算图像的清晰度，并检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域；在确定存在待清洁区域后，启动冲牙器以与待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。该方法可较大程度地避免误触引发的危险，提高了冲牙器的使用安全性，还可有效降低射流对口腔内非清洁区域引起的不适感，从而提升用户使用体验。
Description
技术领域
本申请涉及冲牙器技术领域，尤其涉及一种冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器。
背景技术
传统冲牙器(包括便携式冲牙器)的开关主要完全依靠使用人员的手动控制方式。为了达到清洁效果，主要以发射动能流体(如水、漱口水或水汽融合等)对待清洁部位物理冲击的方式进行作业。以目前主流便携式冲牙器为例，其水泵压力一般能达到100psi(约0.69mpa)，因此其推动的流体具有一定的潜在危险性。例如，若是将其对准如眼睛、鼻腔等脆弱器官，可能会对用户造成伤害。
此外，在实际清洁作业时间当中，存在大量校准作业位置的操作，因此有相当一部分为无效或低效时间，而且连续喷射的流体本身也是一种资源浪费，为此生产商也不得不为了弥补这部分的浪费而采用增大水箱的措施，既影响便携性和尺寸也未能解决耗材和生产资源浪费的实际情况。
发明内容
为解决上述问题中的至少一种，本申请实施例提供一种冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器。
第一方面，本申请实施例提供一种冲牙器自动冲洗控制方法，所述冲牙器上设有图像传感器，所述方法包括：
通过所述图像传感器实时采集图像；
计算所述图像的清晰度，并检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域；
在确定存在所述待清洁区域后，启动所述冲牙器以与所述待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。
在一些实施例中，所述待清洁区域的类型包括牙面区域；所述在确定存在待清洁区域之后，还包括：
对所述图像进行区域分割，获得各个待清洁区域的像素级分割信息；
根据所述像素级分割信息确定各个所述待清洁区域的类型；
当所述冲牙器的冲洗区域与所述牙面区域相对时，启动所述冲牙器以预设标准档位进行冲洗。
在一些实施例中，所述待清洁区域的类型还包括牙龈区域；所述方法还包括：
当所述冲牙器的冲洗区域与所述牙龈区域相对时，启动所述冲牙器以低于所述预设标准档位的低档位进行冲洗。
在一些实施例中，所述待清洁区域的类型还包括牙缝区域；所述方法还包括：
根据所述牙面区域的相邻关系确定所述牙缝区域；
在所述冲牙器的冲洗区域与所述牙缝区域相对时，启动所述冲牙器以高于所述预设标准档位的高档位进行冲洗。
在一些实施例中，所述方法还包括：
检测所述牙缝区域是否存在异物，若所述牙缝区域存在异物，则控制所述冲牙器以高于所述高档位的档位进行冲洗。
在一些实施例中，确定所述图像的清晰度满足预设要求，包括：
对所述图像进行灰度处理，得到灰度图像；
利用边缘检测算法对所述灰度图像进行跃变值计算，并当所述跃变值超过预设阈值，则确定所述图像的清晰度满足预设要求。
在一些实施例中，所述利用边缘检测算法对所述灰度图像进行跃变值计算，包括：
计算所述灰度图像中各像素点的拉普拉斯算子的均方值，以作为所述跃变值；所述预设阈值的取值范围为20～50。
第二方面，本申请实施例还提供一种冲牙器自动冲洗控制装置，所述冲牙器上设有图像传感器，所述装置包括：
图像采集模块，用于通过所述图像传感器实时采集图像；
图像检测模块，用于计算所述图像的清晰度，并检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域；
冲洗控制模块，用于在确定存在所述待清洁区域后，启动所述冲牙器以与所述待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。
第三方面，本申请实施例还提供一种冲牙器，所述冲牙器包括图像传感器、处理器和存储器，所述图像传感器用于图像采集，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述的冲牙器自动冲洗控制方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时，实施上述的冲牙器自动冲洗控制方法。
本申请的实施例具有如下有益效果：
本申请实施例的冲牙器自动冲洗控制方法应用于具有图像传感器的冲牙器，通过图像传感器实时采集图像，并计算图像的清晰度，以获取到满足清晰度要求的图像时来确定当前冲牙器到达了适当的位置，然后检测清晰度满足要求的图像中是否存在待清洁区域；在确定存在待清洁区域后，启动冲牙器以与待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。该方法通过获取到清晰图像来识别是否处于口腔待清洁区域，并在检测到包含有口腔待清洁区域的图像时才启动冲洗且针对不同的清洁区域采用对应的预设档位进行冲洗，一方面可较大程度地避免误触引发的危险，提高了冲牙器的使用安全性，同时还有效降低射流对口腔内不同清洁区域冲洗时引起的不适感，从而提升用户使用体验等；另一方面，还可以一定程度地节省流体和电能等资源。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例的冲牙器的一种结构示意图；
图2A、图2B和图2C分别示出了待清洁区域的三种类型的示意图；
图3示出了本申请实施例冲牙器自动冲洗控制方法的第一流程示意图；
图4示出了拍摄镜头与目标之间的距离与跃变值的对应关系；
图5示出了本申请实施例冲牙器自动冲洗控制方法的第二流程示意图；
图6示出了本申请实施例冲牙器自动冲洗控制方法的第三流程示意图；
图7示出了本申请实施例冲牙器自动冲洗控制装置的第一结构示意图；
图8示出了本申请实施例冲牙器自动冲洗控制装置的第二结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，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实施例，而不是全部的实施例。
通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在下文中，可在本申请的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有限定，否则这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本申请的各种实施例中被清楚地限定。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互结合。
请参照图1，其为本申请实施例提出的冲牙器的一种结构示意图。示范性地，该冲牙器可以包括存储器11、处理器12、传感器获取单元13和冲洗执行单元14，其中，存储器11、传感器获取单元13和冲洗执行单元14均与处理器12直接或间接地电性连接，以实现本申请实施例的自动冲洗控制方法，可有效降低射流对口腔内非清洁区域引起的不适感，从而提升冲牙器使用体验等。
在本实施例中，存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存储器11用于存储计算机程序，处理器12在接收到执行指令后，可相应地执行所述计算机程序。
在本实施例中，处理器12可以是一种具有信号的处理能力的集成电路芯片。处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)及网络处理器(Network Processor，NP)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件中的至少一种。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。
在本实施例中，传感器获取单元13主要用于获取该冲牙器所在的环境图像信息，例如，传感器获取单元13可包括但不限于包括图像传感器，此外还可以有距离传感器(如超声波、激光等)等。以图像传感器为例，考虑到冲牙器的结构本身较小，且适用范围较小，例如，可选取微型可见光彩色图像等进行图像获取。冲洗执行单元14主要包括有用于喷射流体所需的喷头、水管、流体储存箱等结构，从而实现对牙齿的冲洗操作。
冲牙器喷头出水口在口腔中工作或即将工作时，通过图像传感器获得的图像信息中一般包括非清洁区域和与牙齿有关的待清洁区域。例如，待清洁区域一般至少包括如图2A所示的牙齿齿面(即牙面)区域、图2B所示的牙龈区域、以及图2C所示的位于两个相邻牙面之间的牙缝区域等。
基于上述的结构，本申请实施例提出一种冲牙器自动冲洗控制方法，通过实时采集图像，并利用图像的清晰度来判断冲牙器喷水口是否对准的是口腔待清洁区域，并在对准口腔待清洁区域时才启动工作泵进行冲洗操作，反之，若对准的不是口腔待清洁区域，而是如喉咙、眼睛、面部等其他区域，则不启动冲洗操作等。可以理解，鉴于冲牙器的射流有较强的动能，该智能控制方案的引入可以极大地提高冲牙器的安全性，同时冲牙器在检测到口腔待清洁区域之外的区域时不启动冲牙器进行冲洗作业，能够很大程度节省喷射流体，从而避免让冲牙器的生产商为了弥补这部分的浪费而采用增大水箱尺寸的措施，进而提高了冲牙器的便携性，减少了耗材和生产资源的浪费等。
请参照图3，示范性地，冲牙器自动冲洗控制方法包括以下步骤：
S110，通过图像传感器实时采集图像。具体的，实时采集指以相对较短的时间间隔连续采集。采集到的图像一般为口腔图像或牙齿图像，以及冲牙器使用过程中图像传感器拍摄到的其他不特定图像。
示范性地，在启动智能控制时，该冲牙器可通过自身的图像传感器等进行图像的实时采集，从而获得该冲牙器所在环境的图像，即冲牙器喷水口喷水方向上的不特定环境图像。
值得注意的是，本实施例的自动冲洗控制方法是一直在持续进行的。对于该冲牙器而言，图像的采集及处理通常在微妙或毫米级时间内，而人体握着该冲牙器移动时通常是比较缓慢的(如几秒或几十秒等)，因此在用户使该冲牙器发生移动的期间，完全可以执行很多次图像的采集及进一步处理等操作。
S120，计算图像的清晰度，以确定当前图像的清晰度是否满足预设要求。
本实施例中，通过图像清晰度来反映冲牙器出水口到口腔待清洁区域的距离，以此确定当前位置是否合适，并通过确定是清晰的图像才进行下一步处理，这样可以节省电能及功耗等。可以理解，在拍摄镜头的焦距已知的情况下，图像的清晰度越高，则表明拍摄的目标距离越接近焦距。
例如，在一种实施方式，确定图像的清晰度是否满足预设要求，包括：
对图像进行灰度处理，得到灰度图像；进而，利用边缘检测算法对该灰度图像进行跃变值计算，当计算出的跃变值符合预设阈值条件，则确定该图像的清晰度满足要求。其中，边缘检测算法的原理主要是利用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置。当计算的灰度跃变值，达到一定阈值范围，即可认定为该图像显示目标在镜头焦距附近(镜头中的目标能够显示清楚)，图4所示即为拍摄镜头与目标之间的距离与跃变值的对应关系。
本实施例中，优选拉普拉斯算子方法来进行边缘检测，具体地，可计算该灰度图像中各像素点的拉普拉斯算子的均方值(即方差)，以作为跃变值；当检测到该跃变值落入预设的阈值范围，则认定为当前所在的拍摄位置是符合要求的。考虑到不同的照明情况，例如，上述预设阈值的取值范围可为20～50等，超出该范围则表示拍摄位置过于接近或过远离拍摄对象，拍摄的图像为模糊图像。
S130，检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域。若存在，则执行步骤S140，否则执行步骤S150。
对于口腔内待清洁区域的检测，可以采用基于神经网络的目标检测算法来实现，例如，将牙齿作为检测目标等，进一步地，可对目标进行实例分割(InstanceSegmentation)，从而得到待清洁区域的分割信息。
例如，可通过采集的口腔牙齿图像来预先训练得到用于检测牙齿及分割的模型，然后利用该模型对清晰图像进行牙齿特征检测，以确定该图像中是否存在与牙齿相关的待清洁区域，并在存在待清洁区域时才产生相应冲洗操作。
S140，在确定存在待清洁区域后，启动冲牙器以与所述待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。
其中，不同的档位将采用不同功率进行喷射，相应地喷射出的流体的冲力也会有所不同。例如，在一种实施方式中，可按照冲力不同，分为二个档位(如高档和低档)或三个档位(如低、中和高档)等，当然还可以有更多的档位，这里不作限定。
S150，在确定不存在待清洁区域时，不启动冲牙器的冲洗操作。
本实施例的自动冲洗控制方法通过判断出当前拍摄的图像中存在与牙齿相关的待清洁区域，以确定该冲牙器对准的是口腔待清洗区域，从而启动冲洗操作，可以避免因误触发而伤到如非口腔的其他区域，提高使用时的安全性等；此外，从节约资源的角度考虑，通过节流控制也可以较大的节省流体和电能等。
考虑到即使对准口腔区域时，若喷射的对象为非清洁区域等，同样会给用户带来不适，因此可对图像作进一步处理，以便实现更加精准地冲洗控制。
请参照图5，示范性地，该冲牙器自动冲洗控制方法包括以下步骤：
S210，通过图像传感器实时采集图像。
S220，计算图像的清晰度，以确定当前图像的清晰度是否满足要求。
S230，检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域。若存在，则执行步骤S240～S270，否则执行步骤S300。
步骤S210～S230可参见上述步骤S110～S130，这里不重复描述。
S240，对图像进行区域分割，获得各个待清洁区域的像素级分割信息。
S250，根据所述像素级分割信息，确定各个待清洁区域的类型。
例如，利用上述的牙齿检测模型对待清洁区域进行检测的同时，可进一步对待清洁区域进行像素级分割，从而得到不同待清洁区域的像素级分割蒙版等信息。可以理解，不同待清洁区域的像素级分割蒙版不同，因此，在得到像素级分割信息后，可以确定每个待清洁区域的类型，如为牙面区域或牙龈区域或牙缝区域等。进而，针对不同类型的待清洁区域，可以采用不同档位进行冲洗操作，以此来提高冲洗效率和用户体验。
S260，在冲牙器的冲洗区域与牙面区域相对时，启动冲牙器以预设标准档位进行冲洗。冲牙器的图像传感器优选摄像头的，摄像头拍摄图像的方向设置为与冲牙器喷水口的出水方向平行，或成较小角度设置，一般不超过30度。由于摄像头拍摄图像的方向设置为与冲牙器喷水口的出水方向平行，或成较小角度设置，故可根据确定出的待清洁区域位置结合摄像头与喷水口方向的具体设置，加以计算确定冲牙器的冲洗区域。当冲洗区域位于待清洁区域内时，则可视为冲牙器的冲洗区域与待清洁区域相对。
S270，在冲牙器的冲洗区域与牙龈区域相对时，启动冲牙器以低于所述预设标准档位的低档位进行冲洗。
冲牙器工作时，通过水泵的高速运作将水箱中的水压出，通过冲牙器喷头的管道及出水口形成水柱喷出，作用在口腔待清洁区域形成如图2A或图2B中的冲洗区域。可以理解，冲洗区域即是冲牙器喷头出水口在口腔待清洁区域上的映射点位。故通过计算该映射点位的位置信息，结合各个类型的待清洁区域的位置信息，即可确定冲洗区域与待清洁区域是否相对或重合。其中，预设的标准档位及低于其的低档位均可根据实际需求来相应设置，通常地，设定的功率越小，对应的档位级别越低。
可以理解，只有当冲洗区域与牙面区域或牙龈区域相对时，才会启动冲洗操作，并且通常牙面及牙龈等区域不会像牙缝等存在较多的残渣，这里采用预设的标准或低档位进行冲洗，另一方面，还可以根据具体的清洁对象来控制流体的喷射量，尤其是对于体积极其有限的流体存储箱，可以节省较多的流体流量，进而可增加使用次数等。
作为一种优选的方案，通常牙缝位置可能存在较多残渣，往往需要进行特定的清洁，因此，还可以进一步通过不同的牙面区域来识别存在的牙缝，然后对牙缝进行较大强度的清洁，以保证清洁效果。
示范性地，在步骤S250之后，该冲牙器自动冲洗控制方法还包括：
S280，根据所述牙面区域的相邻关系确定牙缝区域。
在获取到牙面区域的像素级分割蒙版等信息后，可进一步对牙缝进行判断。例如，基于各个牙面的分割蒙版信息，也即是牙齿的分割蒙版信息，可计算出各个牙齿的中心点位、宽度及高度信息，然后计算不同牙齿的中心点之间的距离，并结合牙齿的宽度信息即可获得临近牙齿关系，即哪些牙齿为相邻关系，而相邻的两个牙齿之间会存在牙缝区域。
在一种实施方式中，如图6所示，步骤S280包括以下子步骤：
S281，基于牙面的像素级分割蒙版，计算牙齿的中心点和宽高信息。
例如，当分割的蒙版为矩形时，可将该矩形的中心作为中心点并将该矩形的长和宽作为该牙齿的宽高信息。当然，若是蒙版为其他形式，同理可以计算得到对应牙齿的中心点和宽高等位置信息。
S282，每次选取三个牙齿，并根据选取的各个牙齿的中心点信息，计算两两牙齿之间的齿心距，得到三个齿心距。
S283，根据所述宽高信息确定对应牙齿的宽度。
S284，从该三个齿心距中选取出最小值，并根据该最小值对应关联的两个牙齿的宽度计算平均宽度。
S285，在所述最小值与所述平均宽度的比值小于预设数值时，确定这两个牙齿相邻，否则确定这两个牙齿不相邻。
具体示例如下，随时选取三颗牙齿，分别标号为1号、2号和3号牙齿，通过各自的中心点的坐标信息，可以计算出这三颗牙齿两两之间的齿心距，分别记为D12、D23、D13；同时，通过每个牙齿的宽高信息确定单颗牙齿的宽度，分别记为d1、d2、d3。于是，选取出三个齿心距中的最小值，假设为D12，然后可计算对应关联的两个牙齿为1号和2号牙齿，于是，可根据1号和2号牙齿的宽度d1和d2，计算出两个宽度各自的一半的和值，记为d12，最后，计算最小值D12与该和值d12的比值，即二者的均值。若该比值小于等于预设值，则可判断1号和2号牙齿相邻，两者之间存在牙缝。若该比值大于预设值，则可判断1号和2号牙之间不相邻，两者中间至少间隔有一颗牙齿。如此类推，即可以判断出当前图像中所有牙齿的相邻关系。其中，上述的预设值的取值可根据实际需求来选取，这里不作限定；预设值可根据具体场景的检测精度要求，在大于1，小于等于1.6范围内选取，优选1.5，大于1.5则说明两牙齿之间的距离至少大于相邻两颗牙齿宽度平均值的1/2，相对间隔距离较大，大概率属于非相邻的两颗牙齿。此外，在上述实施例中，在确定1号牙和2号牙为相邻关系后，还可以进一步计算D12与d12的差值，得到1号牙与2号牙的齿间距具体值，即具体牙缝距离值。
在另一个优选的实施例中，为降低控制计算复杂度，可直接获取任意两颗牙齿的分割蒙版信息，参照前述实施例计算1号牙和2号牙的过程确定两者的相邻关系和/或齿间距。该实施方式相对前述实施方式会存在略微的精度误差，但可获得较大的效率提升。
S286，对相邻两个牙齿各自的像素级分割信息进行处理，获得对应的牙缝分割图像。例如，可将两个相邻牙齿的分割蒙版做膨胀运算之后再做交集运算，获得该牙缝的分割蒙版信息，即上述的牙缝区域，根据牙缝分割蒙版信息进一步确定输出具体的牙缝宽度和/或高度值。
于是，在确定了牙缝位置后，则执行步骤S290。
S290，在冲牙器的冲洗区域与所述牙缝区域相对时，启动冲牙器以高于预设标准档位的高档位进行冲洗。
可以理解，若冲洗区域到与牙缝区域相对，则可利比标准档位更高的档位进行冲洗，换言之，相比齿面区域的清洗，可以适应增加一些清洁力度，以保证清洁效果等。
作为一种可选的方案，在上述步骤S286之后，即获得对应的牙缝区域后，还可以进一步确定各个牙缝的清洗程度，进而确定相应的冲洗档位。
示范性地，可将得到的牙缝区域图像输入已训练的牙缝异物检测模型中，以得到牙缝的清洁状态。例如，牙缝的清洁状态可分为存在异物(如残渣等，即认定为不干净)和不存在异物(即认定为干净)等。其中，牙缝异物检测模型可基于神经网络构建并通过相应数量的牙齿异物样本进行预先训练得到。关于该牙缝异物检测模型训练过程可参照通用模型的训练过程，这里将不展开描述。进而，执行上述步骤S290时，可根据牙缝的清洗程度确定适当的档位。例如，若牙缝处于无异物状态，则启动以上述的高档位进行冲洗；反之，若牙缝处于有异物状态，则启动以比上述高档位更高的档位进行冲洗等。
S300，不启动冲牙器的冲洗操作。
示范性地，若不存在待清洁区域，则不启动冲洗操作。作为一种可选的方案，当冲牙器在口腔内移动时，若冲洗区域与上述的牙面区域、牙龈区域或牙缝区域等不相对，同样可以停止冲洗操作，以此减少用户的不适感等。
本实施例的冲牙器自动冲洗控制方法在提高使用安全性的前提下，当不存在异物时，则可采用较低档位功率工作，这样可以节省电能等，而对于存在残渣的牙缝可采用最大强度进行清洁，实现差异化清洁，可以节省电能及水用量等。经实际验证，在相同体积的流体存储箱的情况下，相比传统的人工进行手动清洁的方案，采用本申请的自动冲洗控制方法可以节省30％-50％的用量，不仅仅节约了流体，延长了单次使用时长，提升作业体验；另外从整体来说同时节省了流体和电能，使得整体续航能力也有一定的提升等。此外，通过上述的智能控制方案，可以实现在针对当前便携式冲牙器在没有较大改动的前提下，该系统能较大程度的避免了误触引发的危险；并有效降低射流对口腔内非清洁区域引起的不适感，加上整体续航能力也有一定的提升，从而较大地改进该产品的用户整体体验。
在另一个优选的实施例中，为了增加冲牙器的自启动适用场景，可适当降低冲牙器自动冲洗控制方法中的启动条件。在判断获取的图像清晰度满足预设要求时，即可控制冲牙器启动，以某一档位进行冲洗工作。某一档位可以是前述实施例中的高、中、低档位，也可以是低于高、中、低档的更低档位，还可以是冲牙器上一次使用的档位，即记忆档位。在冲牙器启动后的冲洗工作工程，可根据前述公开的检测方法，识别待清洁区域类型，进而匹配切换调整工作档位，具体可参照前述实施例，此处不再赘述。
请参照图7，基于上述实施例的方法，本实施例提出一种冲牙器自动冲洗控制装置100，其中，该冲牙器上设有图像传感器，示范性地，该冲牙器自动冲洗控制装置100包括：
图像采集模块110，用于通过所述图像传感器实时采集图像。
图像检测模块120，用于计算所述图像的清晰度，并检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域。
冲洗控制模块130，用于在确定存在所述待清洁区域后，启动所述冲牙器以与所述待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。
在另一个优选的实施例中，还包括图像处理模块，用于处理图像采集模块采集的图像数据，获取牙齿分割蒙版、牙齿中心点位信息、宽高信息、齿心距信息等。还包括根据前述信息确定是否存在牙缝，以及牙缝距离的分析判断模块。
进一步地，如图8所示，该冲牙器自动冲洗控制装置100还包括：
图像分割模块140，用于对所述图像进行区域分割，获得各个待清洁区域的像素级分割信息，以及根据所述像素级分割信息确定各个所述待清洁区域的类型。
进而，在控制冲洗时，冲洗控制模块130用于当所述冲牙器的冲洗区域与所述牙面区域相对时，启动所述冲牙器以预设标准档位进行冲洗。
冲洗控制模块130还用于当所述冲牙器的冲洗区域与所述牙龈区域相对时，启动所述冲牙器以低于所述预设标准档位的低档位进行冲洗。
作为一种可选的方案，该冲牙器自动冲洗控制装置100还包括：
牙缝检测模块150，用于根据所述牙面区域的相邻关系确定所述牙缝区域。冲洗控制模块130还用于在所述冲牙器的冲洗区域与所述牙缝区域相对时，启动所述冲牙器以高于所述预设标准档位的高档位进行冲洗。
进一步地，牙缝检测模块150还用于检测所述牙缝区域是否存在异物。冲洗控制模块130还用于若所述牙缝区域存在异物，则控制所述冲牙器以高于所述高档位的档位进行冲洗。
可以理解，本实施例的装置对应于上述实施例的方法，上述实施例中的可选项同样适用于本实施例，故在此不再重复描述。
本申请还提供了一种可读存储介质，用于储存上述冲牙器中使用的所述计算机程序。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
所述功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，所述冲牙器上设有图像传感器，所述方法包括：
通过所述图像传感器实时采集图像；
计算所述图像的清晰度，并检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域；
在确定存在所述待清洁区域后，启动所述冲牙器以与所述待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。
2.根据权利要求1所述的冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，所述待清洁区域的类型包括牙面区域；所述在确定存在待清洁区域之后，还包括：
对所述图像进行区域分割，获得各个待清洁区域的像素级分割信息；
根据所述像素级分割信息确定各个所述待清洁区域的类型；
当所述冲牙器的冲洗区域与所述牙面区域相对时，启动所述冲牙器以预设标准档位进行冲洗。
3.根据权利要求2所述的冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，所述待清洁区域的类型还包括牙龈区域；所述方法还包括：
当所述冲牙器的冲洗区域与所述牙龈区域相对时，启动所述冲牙器以低于所述预设标准档位的低档位进行冲洗。
4.根据权利要求2所述的冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，所述待清洁区域的类型还包括牙缝区域；所述方法还包括：
根据所述牙面区域的相邻关系确定所述牙缝区域；
在所述冲牙器的冲洗区域与所述牙缝区域相对时，启动所述冲牙器以高于所述预设标准档位的高档位进行冲洗。
5.根据权利要求4所述的冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测所述牙缝区域是否存在异物，若所述牙缝区域存在异物，则控制所述冲牙器以高于所述高档位的档位进行冲洗。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，确定所述图像的清晰度满足预设要求，包括：
对所述图像进行灰度处理，得到灰度图像；
利用边缘检测算法对所述灰度图像进行跃变值计算，并当所述跃变值超过预设阈值，则确定所述图像的清晰度满足预设要求。
7.根据权利要求6所述的冲牙器自动冲洗控制方法，其特征在于，所述利用边缘检测算法对所述灰度图像进行跃变值计算，包括：
计算所述灰度图像中各像素点的拉普拉斯算子的均方值，以作为所述跃变值；所述预设阈值的取值范围为20～50。
8.一种冲牙器自动冲洗控制装置，其特征在于，所述冲牙器上设有图像传感器，所述装置包括：
图像采集模块，用于通过所述图像传感器实时采集图像；
图像检测模块，用于计算所述图像的清晰度，并检测清晰度满足预设要求的图像中是否存在待清洁区域；
冲洗控制模块，用于在确定存在所述待清洁区域后，启动所述冲牙器以与所述待清洁区域对应的预设档位进行冲洗。
9.一种冲牙器，其特征在于，所述冲牙器包括图像传感器、处理器和存储器，所述图像传感器用于图像采集，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施权利要求1-7中任一项所述的冲牙器自动冲洗控制方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时，实施根据权利要求1-7中任一项所述的冲牙器自动冲洗控制方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310910435.9A CN117357290A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
| CN202210803210.9A CN115006031B (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
| CN202310910680.XA CN117357291A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 基于图像处理的牙缝检测方法、装置和冲牙器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210803210.9A CN115006031B (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
Related Child Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310910435.9A Division CN117357290A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
| CN202310910680.XA Division CN117357291A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 基于图像处理的牙缝检测方法、装置和冲牙器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115006031A true CN115006031A (zh) | 2022-09-06 |
| CN115006031B CN115006031B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=83081526
Family Applications (3)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210803210.9A Active CN115006031B (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
| CN202310910680.XA Pending CN117357291A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 基于图像处理的牙缝检测方法、装置和冲牙器 |
| CN202310910435.9A Pending CN117357290A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
Family Applications After (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310910680.XA Pending CN117357291A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 基于图像处理的牙缝检测方法、装置和冲牙器 |
| CN202310910435.9A Pending CN117357290A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (3) | CN115006031B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117643513A (zh) * | 2022-11-30 | 2024-03-05 | 广州星际悦动股份有限公司 | 口腔清洁效果的评价方法、系统、存储介质及电子设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112569012A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-03-30 | 深圳素士科技股份有限公司 | 多功能冲牙器及喷头 |
| CN112891002A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-06-04 | 深圳市飞猫电器有限公司 | 一种智能调节强度的洗牙器控制方法、洗牙器及计算机可读存储介质 |
| CN113229973A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-10 | 深圳市力博得科技有限公司 | 一种调整喷力的方法、装置、冲牙器及存储介质 |
| WO2022083615A1 (zh) * | 2020-10-20 | 2022-04-28 | 厦门松霖科技股份有限公司 | 一种冲牙器控制方法、控制系统及冲牙器 |
-
2022
- 2022-07-07 CN CN202210803210.9A patent/CN115006031B/zh active Active
- 2022-07-07 CN CN202310910680.XA patent/CN117357291A/zh active Pending
- 2022-07-07 CN CN202310910435.9A patent/CN117357290A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022083615A1 (zh) * | 2020-10-20 | 2022-04-28 | 厦门松霖科技股份有限公司 | 一种冲牙器控制方法、控制系统及冲牙器 |
| CN112569012A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-03-30 | 深圳素士科技股份有限公司 | 多功能冲牙器及喷头 |
| CN112891002A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-06-04 | 深圳市飞猫电器有限公司 | 一种智能调节强度的洗牙器控制方法、洗牙器及计算机可读存储介质 |
| CN113229973A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-10 | 深圳市力博得科技有限公司 | 一种调整喷力的方法、装置、冲牙器及存储介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117643513A (zh) * | 2022-11-30 | 2024-03-05 | 广州星际悦动股份有限公司 | 口腔清洁效果的评价方法、系统、存储介质及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115006031B (zh) | 2023-10-20 |
| CN117357291A (zh) | 2024-01-09 |
| CN117357290A (zh) | 2024-01-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115006031A (zh) | 冲牙器自动冲洗控制方法、装置和冲牙器 | |
| Richter et al. | Autonomous robotic suction to clear the surgical field for hemostasis using image-based blood flow detection | |
| US20130050076A1 (en) | Method of recognizing a control command based on finger motion and mobile device using the same | |
| US6654483B1 (en) | Motion detection using normal optical flow | |
| CN105934190A (zh) | 内窥镜装置及内窥镜装置的动作方法 | |
| US20120263353A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, computer program, and movable body | |
| JP2005346503A5 (zh) | ||
| US6647131B1 (en) | Motion detection using normal optical flow | |
| US10380796B2 (en) | Methods and systems for 3D contour recognition and 3D mesh generation | |
| CN111027473B (zh) | 一种基于人体关节运动实时预测的目标识别方法及系统 | |
| EP2339507A1 (en) | Head detection and localisation method | |
| CN109035219B (zh) | 基于bp神经网络的fics金手指缺陷检测系统及检测方法 | |
| CN104978012A (zh) | 一种指向交互方法、装置及系统 | |
| CN111580393A (zh) | 冲水控制方法、马桶和存储介质 | |
| CN108113750A (zh) | 柔性手术器械跟踪方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN104361554A (zh) | 一种基于血管内超声图像的血管外膜自动检测方法 | |
| EP4384668A1 (en) | System and computer-implemented method for determining wear levels of a ground engaging tool of a work machine indicative of a tool replacement condition | |
| CN117260745B (zh) | 一种水箱清洁方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP4692969B2 (ja) | 特徴点探索装置、画像解析装置、および最近傍特徴点検出方法 | |
| KR101167784B1 (ko) | 단말기의 후면부 손가락 움직임에 따른 포인터 인식 방법 및 제어 명령어 인식 방법 | |
| CN111580395A (zh) | 冲洗控制方法、马桶和存储介质 | |
| CN113628202A (zh) | 一种确定方法、清洁机器人和计算机存储介质 | |
| CN105205786A (zh) | 一种图像深度恢复方法及电子设备 | |
| Nguyen et al. | Real time human tracking using improved CAM-shift | |
| CN113952057B (zh) | 电动冲牙器及其自动启停方法、终端及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |