[發(fā)明專利]智能洗衣機在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202080076077.0 | 申請日: | 2020-05-29 |
| 公開(公告)號: | CN114729488A | 公開(公告)日: | 2022-07-08 |
| 發(fā)明(設計)人: | 尹珍植;李炳柱 | 申請(專利權)人: | LG電子株式會社 |
| 主分類號: | D06F34/20 | 分類號: | D06F34/20 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 葉朝君;孫東喜 |
| 地址: | 韓國*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 智能 洗衣機 | ||
1.一種控制智能洗衣機的方法,所述方法包括以下步驟:
從用戶的圖像中識別所述用戶;
基于所識別的用戶信息來預測與所述用戶信息相對應的第一洗滌過程;
基于預測的第一洗滌過程來執(zhí)行控制操作;
在正在執(zhí)行所述控制操作的同時通過相機收集滾筒內的圖像;
基于所述滾筒內的所述圖像和預先學習的預測模型來預測所述滾筒內的污染水平;以及
基于預測的所述污染水平來將所述第一洗滌過程改變?yōu)榈诙礈爝^程。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,預測所述第一洗滌過程的步驟包括以下步驟:
將所述用戶信息應用于預先學習的基于人工神經網絡的過程推薦模型;以及
基于所述過程推薦模型的輸出值來確定所述洗滌過程。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,預測所述第一洗滌過程的步驟包括以下步驟:
響應于門的關閉而通過所述相機收集所述滾筒內的圖像;
基于所述滾筒內的所述圖像來識別織物的類型;以及
將所識別的織物的類型和所述用戶信息應用于預先學習的基于人工神經網絡的過程推薦模型以確定所述第一洗滌過程。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,所述用戶的標識信息以ID的形式被存儲。
5.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,所述第一洗滌過程和所述第二洗滌過程包括洗滌行程、漂洗行程或旋轉-干燥行程中的至少一個,并且
其中,在操作順序、操作模式、操作時間或RPM中的至少一個中,所述第二洗滌過程中包括的行程不同于所述第一洗滌過程的對應行程。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
通過麥克風收集通過使桶旋轉而產生的噪聲;
從每分鐘轉速RPM的改變量來檢測不平衡量;以及
基于所述不平衡量和所述噪聲的水平來檢測衣物纏結。
7.根據(jù)權利要求6所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
基于感測到所述衣物纏結,向用戶設備發(fā)送關于所述衣物纏結的消息。
8.根據(jù)權利要求6所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
基于感測到所述衣物纏結,在所述控制操作中將所述桶的所述RPM控制為小于或等于衣物附著速度。
9.根據(jù)權利要求6所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
基于未感測到所述衣物纏結,在所述控制操作中將所述桶的所述RPM控制為大于或等于衣物附著速度的恒定速度。
10.根據(jù)權利要求1所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
基于所述控制操作被完成,收集墊圈的圖像;
搜索所述用戶的使用歷史;以及
基于所述墊圈的所述圖像和所述使用歷史來確定何時清潔所述滾筒。
11.根據(jù)權利要求10所述的方法,其中,所述使用歷史包括所述用戶信息、織物的類型、洗滌時間、洗滌頻率、清潔桶的次數(shù)、所述桶的清潔頻率、或所述控制操作中的附加用戶過程設置中的至少一個。
12.根據(jù)權利要求1所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
分析所述滾筒內的圖像并檢測在所述滾筒內的圖像中包括的一個或更多個物品當中的不適合用于所述洗衣機的注意物品;以及
基于檢測到所述注意物品,向用戶設備發(fā)送警告消息。
13.根據(jù)權利要求1所述的方法,所述方法還包括以下步驟:
基于改變的洗滌過程的信息來對所述預測模型進行強化學習。
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