洗衣机废水处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种洗衣机废水处理方法及装置。其中，该方法包括：获取当前洗衣机所执行的洗涤程序；至少根据洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度；根据清洁度确定打开洗衣机相应的废水回收通道，其中，洗衣机包括至少两个废水回收通道。本发明专利技术解决了相关技术中对洗衣机的排出的废水无法有效利用，造成水资源的浪费的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
洗衣机废水处理方法及装置
本专利技术涉及废水处理
，具体而言，涉及一种洗衣机废水处理方法及装置。
技术介绍
相关技术中，在洗衣机的废水处理方面，一般直接通过排水管道排出，并没有对洗衣机排出的水有进一步地处理，在洗衣机排出的污水中，一般会存在包含洗衣液的污水、漂洗过的水、甩干后的水，其中，洗衣机第一次排出的污水一般是携带洗衣液和衣物上的污渍的，水质较差，但之后排出的水一般是清洗衣物，水质不会太差，但是相关用户仍然是直接排出，造成水资源的严重浪费，无法有效利用水资源。针对上述的相关技术中对洗衣机的排出的废水无法有效利用，造成水资源的浪费的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种洗衣机废水处理方法及装置，以至少解决相关技术中对洗衣机的排出的废水无法有效利用，造成水资源的浪费的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种洗衣机废水处理方法，包括：获取当前洗衣机所执行的洗涤程序；至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度；根据所述清洁度确定打开所述洗衣机相应的废水回收通道，其中，所述洗衣机包括至少两个废水回收通道。进一步地，至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度包括：获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质；根据所述材质和所述洗涤程序评估该洗涤程序结束后的废水的清洁度。进一步地，获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质包括：通过所述洗衣机读取所述衣物上预先配置的标签；通过所述标签获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质。进一步地，获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质包括：通过所述洗衣机内置的摄像头对所述洗衣机内的衣物进行拍照；使用模型分析所述衣物的材质，其中，所述模型是使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：衣物的照片和该照片上的衣物的材质的标签。根据本专利技术实施例的另一方面，还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衣机废水处理方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，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衣机废水处理方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种洗衣机废水处理装置，包括：获取单元，用于获取当前洗衣机所执行的洗涤程序；评估单元，用于至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度；确定单元，用于根据所述清洁度确定打开所述洗衣机相应的废水回收通道，其中，所述洗衣机包括至少两个废水回收通道。进一步地，所述评估单元包括：第一获取模块，用于获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质；评估模块，用于根据所述材质和所述洗涤程序评估该洗涤程序结束后的废水的清洁度。进一步地，所述第一获取模块包括：读取子模块，用于通过所述洗衣机读取所述衣物上预先配置的标签；获取子模块，用于通过所述标签获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质。进一步地，所述第一获取模块还包括：拍摄子模块，用于通过所述洗衣机内置的摄像头对所述洗衣机内的衣物进行拍照；分析子模块，用于使用模型分析所述衣物的材质，其中，所述模型是使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：衣物的照片和该照片上的衣物的材质的标签。在本专利技术实施例中，可以通过获取当前洗衣机所执行的洗涤程序，通过对洗涤程序的判定，评估洗涤程序结束之后废水的清洁度，并根据评估的清洁度，打开相应的废水回收通道，以合理利用废水。在该实施例中，通过获取洗衣机执行的洗涤程序和其他确定的衣物属性信息，评估出废水的清洁度，从而合理利用废水，进而解决相关技术中对洗衣机的排出的废水无法有效利用，造成水资源的浪费的技术问题，达到有效利用洗衣机产生的废水的技术效果。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种洗衣机废水处理方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种洗衣机废水处理装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术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，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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。为方便用户理解本专利技术，下面对本专利技术中涉及的部分术语或名词进行解释：像素：是计算机屏幕上所能显示的最小单位，用来表示图像的单位，指可以显示出的水平和垂直像素的数组，屏幕中的像素点越多，画面的分辨率越高，图像就越细腻逼真。像素点：指像素的数值。二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，可以简单的分为前景与背景，先对彩色图进行处理，使图片只有前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。CNN，卷积神经网络，描述了对输入图像的操作，输出一组描述图像内容的分类或分类的概率，即对输入的图像进行识别，以输出图像中的对象的概率；通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念，包括建立多个神经元，并建立对应的输入层和输出层，从而将输入的节点通过神经元不断关联，得到优化对象，一般会包括卷积层、过滤层，通过前向传导、损失函数、后向传导、以及函数更新作为一个学习周期，对每一训练图片，程序将重复固定数目的周期过程，以不断优化训练学习结果。以图搜图，在获取到图像后，通过深度学习对结果进行排序，并通过用户记录的三元组数据(查询图片、点击图片和未点击图片)来训练模型的排序损失函数，从而得到排序结果，在输入一张图像后，模型会自动检测出主体，然后按照排序分数高低排出相关对象的结果。根据本专利技术实施例，提供了一种洗衣机废水处理的方法实施例，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。以下实施例可以应用于各种电器设备中，对于电器设备的类型不做限定，包括但不限于：洗衣机、空调、冰箱、电饭煲等，本申请中以洗衣机为例，对本专利技术做出说明。下述实施例中，可以适用于各种洗衣机设备，其中，本专利技术中对于洗衣机的类型不做限定，其可以包括但不限于：波轮式洗衣机、滚筒式洗衣机、搅拌式洗衣机等。其中，洗衣机中有多个部件，可以包括但不限于：内筒、过滤网、洗衣机轴、波轮、排水阀、牵引器、离合器、水位器、减速器、传感器、制板、洗衣机机罩等，其中，用户可以直接看本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种洗衣机废水处理方法，其特征在于，包括：获取当前洗衣机所执行的洗涤程序；至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度；根据所述清洁度确定打开所述洗衣机相应的废水回收通道，其中，所述洗衣机包括至少两个废水回收通道。

【技术特征摘要】
1.一种洗衣机废水处理方法，其特征在于，包括：获取当前洗衣机所执行的洗涤程序；至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度；根据所述清洁度确定打开所述洗衣机相应的废水回收通道，其中，所述洗衣机包括至少两个废水回收通道。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度包括：获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质；根据所述材质和所述洗涤程序评估该洗涤程序结束后的废水的清洁度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质包括：通过所述洗衣机读取所述衣物上预先配置的标签；通过所述标签获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述洗衣机内洗涤的衣物的材质包括：通过所述洗衣机内置的摄像头对所述洗衣机内的衣物进行拍照；使用模型分析所述衣物的材质，其中，所述模型是使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：衣物的照片和该照片上的衣物的材质的标签。5.一种洗衣机废水处理装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取当前洗衣机所执行的洗涤程序；评估单元，用于至少根据所述洗涤程序评估该洗涤程序结束之后废水的清洁度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉平，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44