个性化的洗熨设备制造技术

洗熨设备使用机器学习模型和/或个性化设置以提供更好的处理。作为一个示例，洗熨设备具有在其中放置要处理的洗熨物品的腔室。传感器定位成感测腔室中的物品或当洗熨物品被装载到腔室中时感测该洗熨物品。机器学习模型使用来自这些传感器的数据来确定洗熨物品和/或其处理的各种属性，例如织物类型和/或物品的脏污程度，以及对处理过程进行相应控制。诸如个人对于物品处理的偏好或个人的敏感性和过敏史之类的个性化数据也可以用于个性化处理过程。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】个性化的洗熨设备相关申请的交叉引用本申请要求于2017年12月04日提交的美国专利申请第15/831,088号的优先权，该申请的全部公开内容通过引用并入本文中。
本公开总体上涉及对诸如洗衣机和烘干机之类的洗熨设备的控制。
技术介绍
洗衣机和其他类型的洗熨设备被设计成在多种不同条件下处理多种不同类型的物品。有些物品体积非常大，例如地毯、毛巾和床上用品。其他物品很小或很精细，例如较老的祖传物品、丝绸或蕾丝。织物的类型也会影响洗熨设备的优选设置。与尼龙或其他合成纤维相比，较厚的棉制品可能需要很长时间才能变干。一些织物更容易缩水。洗熨设备是在处理全部负荷还是部分负荷，负荷有多脏，都会影响最佳设置。选择洗衣机或烘干机的最佳设置的责任通常落在操作者身上。对于没有经验的操作者而言，这会非常的棘手并且导致不良的结果。另外，现有技术的洗熨设备通常具有许多设置，临时的操作者可能不知道这些设置，或者不知道如何使用这些设置以使其优势最大化。因此，需要更智能的洗熨设备和允许更多个性化设置的洗熨设备。
技术实现思路
本公开提供了使用机器学习模型以提供更佳的自动化和/或允许更加个性化的洗熨设备。作为一个示例，洗熨设备具有在其中放置要处理的洗熨物品的腔室。传感器(例如，触摸传感器、光谱传感器等)定位成例如通过感测腔室内部或其内部的物品或者通过当洗熨物品被装入腔室时对其进行感测来获取关于洗熨物品的信息。根据该信息，机器学习模型确定诸如织物的类型或衣物脏污程度之类的洗熨物品和/或处理的各种属性，并相应地控制处理过程。机器学习模型可以位于洗熨设备中或者可以通过网络访问机器学习模型。在另一个方面，基于例如由个人智能电话提供的或从个人智能电话访问的用户输入、个人用户偏好或其他个性化数据来控制洗衣过程。还可以基于温度感测和其他传感器数据、用户使用历史、历史性能数据和其他因素来控制洗衣过程。其他方面包括组件、设备、系统、改进、方法、过程、应用程序、计算机可读介质以及与以上任何方面有关的其他技术。附图说明结合附图中的示例，根据以下详细描述和所附权利要求，本公开实施例具有的其他优势和特征将更加明显，其中：图1是根据实施例的洗衣机的截面侧视图。图2A是示出根据实施例的控制洗衣机的框图。图2B-图2E提供了根据实施例的控制洗衣机的一些具体示例。图3是示出根据实施例的机器学习模型的训练和操作的流程图。图4是根据实施例的包括洗熨设备的住宅环境的框图。具体实施方式附图和以下描述仅通过说明的方式涉及优选实施例。应当注意，根据下文的讨论，本文公开的结构和方法的替选实施例将容易地被认为是在不背离所要求保护的原理的情况下可以采用的可行替选方案。图1是根据实施例的洗衣机100的截面侧视图。洗衣机100包括具有门120的洗涤腔室110。在该示例中，洗衣机是上开门的，不过它也可以是前开门的。洗熨物品负荷150放置在腔室110中以进行洗涤。洗熨物品可以包括衣服、床上用品、地毯、毛巾等。腔室内可以有其他物品，例如图1所示的搅动器或烘干机情况下的干燥架。洗衣机和洗涤腔室110的尺寸可以变化：公寓、紧凑型、常规尺寸、家庭尺寸、超大型、商用、工业用等。负荷的大小也可以变化。洗衣机可以满负荷或部分负荷运行。图1中示出了当将洗熨物品150装载到洗涤腔室110中时洗衣机100的盖子120打开的状态。洗衣机100包括一组用于感测负荷的一个或多个传感器130。在该示例中，光谱传感器130A位于盖子120中，其在洗熨物品被装载到腔室中时捕获关于洗熨物品的光谱信息。传感器的视场由虚线示出。光谱传感器和照相机也可以放置在适合于在装载过程中捕获洗熨物品的图像的其他位置。传感器组还包括触觉表面传感器130B。触觉表面传感器通过与洗熨物品接触来感测洗熨物品的表面。作为一个示例，触觉表面传感器记录与其接触的物品的印痕(impression)。它具有良好的分辨率，通常为微米级，因此可以分辨出织物的细小纹理。在一种方法中，照相机捕获印痕的图像，然后对其进行处理以确定织物类型。在图1中，触觉表面传感器130B位于洗衣机的前凸缘(lip)上。当洗熨物品150D被装载到洗衣机中时，其与传感器130B接触并被传感器130B所感测。可以向操作者给出指令来以使得洗熨物品150与触觉表面传感器130B接触的方式装载洗衣机。例如，可以指示操作者将洗熨物品压在触觉表面传感器130B上以进行正确操作。传感器组包括被定位以获取腔室110中的洗熨物品的图像的照相机130C、130D。这些相机130可以在洗涤开始之前(例如在装载期间)使用。它们也可以在洗涤过程中或洗涤过程的特定阶段中使用。在该示例中，照相机130不直接暴露于腔室中的洗涤环境中。盖子110包括窗口，并且光谱传感器130A位于窗口后面。如果盖子110是透明的，则其可以是双层的，光谱传感器130A位于窗口的两层窗格之间。照相机130C、130D也位于窗口后面。顶部照相机130C可以处于不暴露于水、洗涤剂等的位置。通过这种方式，照相机130与洗涤环境隔离，从而减少了可能的损坏。如果盖子110是透明的，则盖子110可以包括光学涂层以减少进入洗涤腔室的环境光，从而使照相机能够捕获质量更好的图像。光学涂层的作用类似于单面镜，其防止环境光进入腔室的同时仍使得操作者能看到腔室内。洗涤腔室还可以包括特殊照明来为照相机提供内部受控的照明。照相机可以是彩色的、单色的、红外的等。根据所要完成的任务，它们可以具有不同的分辨率。例如，用于识别单个衣物的照相机要比仅用于感测负荷主要是彩色还是白色的照相机具有更高的分辨率。传感器组可以包括其他类型的传感器。示例包括温度传感器、重量或体积传感器、压力传感器、非成像光学传感器或光谱传感器、水位传感器、pH传感器等。这些传感器可以直接暴露在洗涤环境中、直接感测洗涤环境而不暴露于其中或间接感测洗涤环境。例如，水位传感器130E可以是对浸水敏感的器件的线性阵列。可以通过观察哪些传感器浸水，哪些传感器没有浸水，来确定水位。可以使用类似的方法来感测体积。可以通过观察线性阵列中的哪些传感器被洗熨物品遮盖来确定腔室内的洗熨物品水平。pH传感器是可以直接暴露在洗涤环境中的另一个示例。照相机和其他光学传感器是通常直接感测洗涤环境但不暴露于洗涤环境的传感器的示例。非成像光学传感器可以用于感测颜色。某些类型的温度传感器也可以归于此类。例如，可以通过响应腔室的总重量的压力传感器，或者通过测量以一定转速使负荷和腔室旋转所需的扭矩来间接感测总负荷的重量。在图1中，传感器130G测量由底部电动机产生的扭矩。传感器130不必被合并为洗衣机的一部分。例如，它们可以实现为洗衣机的配件。如果目标是使用更复杂的感测来识别单个洗熨物品，则具有处于可控布置的触觉表面传感器、照相机和其他传感器的组合的单独配件可能是有用的。作为另一个示例，洗衣机100中的传感器130可以捕获传感器数据，然后该传感器数据被提供给烘干机以用于随后对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于生成洗熨设备的设置的系统，所述洗熨设备处理洗熨物品的负荷，所述系统包括：/n与所述洗熨设备相关联的传感器组，所述传感器组包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器捕获所述负荷中一件或多件洗熨物品的传感器数据；/n机器学习模型，所述机器学习模型接收所述传感器数据并基于所述传感器数据确定与所述洗熨设备处理所述负荷相关的处理属性；以及/n控制器，所述控制器基于由所述机器学习模型所确定的处理属性来生成所述洗熨设备的设置，并且控制所述洗熨设备根据所生成的设置来处理所述负荷。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171204 US 15/831,0881.一种用于生成洗熨设备的设置的系统，所述洗熨设备处理洗熨物品的负荷，所述系统包括：
与所述洗熨设备相关联的传感器组，所述传感器组包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器捕获所述负荷中一件或多件洗熨物品的传感器数据；
机器学习模型，所述机器学习模型接收所述传感器数据并基于所述传感器数据确定与所述洗熨设备处理所述负荷相关的处理属性；以及
控制器，所述控制器基于由所述机器学习模型所确定的处理属性来生成所述洗熨设备的设置，并且控制所述洗熨设备根据所生成的设置来处理所述负荷。


2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习模型还接收与所述洗熨物品相关联的一个或多个个人的个性化数据，并且还基于所述个性化数据来确定所述处理属性。


3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习模型还接收与所述洗熨设备和/或所述洗熨物品相关联的历史数据，并且还基于所述历史数据来确定所述处理属性。


4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述传感器组包括触觉表面传感器，所述触觉表面传感器通过与所述洗熨物品接触来感测一件或多件洗熨物品的表面，所述机器学习模型基于所述表面来确定所述处理属性。


5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述传感器组包括捕获一件或多件洗熨物品的图像的照相机，所述机器学习模型基于所捕获的图像来确定所述处理属性。


6.根据权利要求1所述的系统，其中，由所述机器学习模型确定的所述处理属性包括下述之一：织物类型、所述洗熨物品的尺寸、所述负荷的大小以及所述负荷的脏污程度。


7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习模型基于所述传感器数据来识别所述洗熨物品中的一件，所述控制器基于所识别的洗熨物品来生成所述设置。


8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述洗熨设备的设置是部分地基于以下项中的至少一项生成的：对所识别的洗熨物品的处理指令和所述洗熨设备对所识别的洗熨物品的先前处理。


9.根据权利要求7所述的系统，其中，所述洗熨设备的设置是部分地基于用于处理所识别的洗熨物品的个性化偏好生成的。


10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习模型是远离所述洗熨设备远程实现的。


11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器还获取与所述洗熨物品相关联的一个或多个个人的个性化数据，并基于所述个性化数据生成所述洗熨设备的设置。


12.根据权利要求11所述的系统，其中，与所述洗熨物品相关联的个人是所述洗熨物品的使用者，所述个性化数据包括下述之一：使用者的敏感性或过敏史、使用者的医疗状况或使用者的洗衣处理偏好。


13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述个性化数据是从所述洗熨设备能访问的所述个人的配置文件中获得的。


14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述个性化数据是从由所述个人操作的智能电话或其他个人计算设备中获得的。


15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述个性化数据是从第三方网站获得的。


16.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器包括生成所述洗熨设备的设置的第二机器学习模型。


17.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器还从先前已经处理过所述洗熨物品的另一洗熨设备中获取数据，并且还基于来自所述另一洗熨设备的数据来生成所述设置。


18.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理属性针对与所述洗熨物品相关联的个人而个性化。


19.根据权利要求1所述的系统，其中，所述设置针对与所述洗熨物品相关联的个人而个性化。


20.一种用于生成洗熨设备的设置的方法，所述洗熨设备处理洗熨物品的负荷，所述方法包括：
通过与所述洗熨设备相关联的传感器组捕获所述负荷中一件或多件洗熨物品的传感器数据，所述传感器组包括一个或多个传感器；
通过机器学习模型接收所述传感器数据，并基于所述传感器数据确定与所述洗熨设备处理所述负荷相关的处理属性；
通过控制器基于由所述机...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昕，周华，高煜翔，朱欤，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44