衣物护理平整度监测方法、电子设备及织物清洁设备与流程

发布时间：2025-08-27 21:22

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本技术涉及衣物护理与监测，具体而言，涉及一种衣物护理平整度监测方法、电子设备及织物清洁设备。

背景技术：

1、随着人们生活水平和经济社会发展水平的不断提高，智能家电的应用也越来越广泛和得到普及，使用智能洗衣机对衣物进行护理时，能够在提升护理效果的同时优化能耗表现。

2、然而，由于衣物护理过程中平整度监测易受到多种动态因素的影响，例如滚筒旋转、蒸汽干扰以及高湿环境下的水珠附着等，导致三维褶皱量化不准、环境适应性差以及实时性不足，进而导致衣物护理效果欠佳。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种衣物护理平整度监测方法、系统、电子设备及织物清洁设备，以至少解决相关技术中三维褶皱量化不准、环境适应性差以及实时性不足，进而导致衣物护理效果欠佳的技术问题。

2、根据本技术实施例的第一个方面，提供了一种衣物护理平整度监测方法，包括：

3、获取多角度rgb图像和激光投影反射数据；

4、根据多角度rgb图像和激光投影反射数据，得到待护理衣物表面的多模态融合数据；

5、基于多模态融合数据确定待护理衣物表面的二维纹理特征及三维形变特征；

6、根据二维纹理特征和三维形变特征确定三维褶皱强度指标；

7、基于三维褶皱强度指标确定待护理衣物的平整度。

8、通过本方案，通过多角度rgb图像与激光投影反射数据的结合，实现了对衣物表面状态的全面感知。多角度rgb图像提供了丰富的颜色和纹理信息，而激光投影反射数据则能够精确捕捉衣物表面的微小形变特征。将这两种数据进行融合后，生成的多模态融合数据能够同时反映衣物的二维纹理特征和三维形变特征，从而为后续的褶皱强度分析奠定基础。通过基于这些特征计算三维褶皱强度指标，并进一步确定衣物的平整度，解决了传统方法在复杂动态环境中难以准确量化褶皱的问题，显著提升了衣物护理过程中的监测精度和实时性。

9、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，获取多角度rgb图像和激光投影反射数据，包括：

10、通过多角度摄像头捕获衣物表面的多角度rgb图像，并同步采集激光投影模块生成的激光投影反射数据。

11、通过本方案，通过多角度摄像头从不同视角对衣物表面进行拍摄，确保了rgb图像的全面性和多样性，避免了单一视角下可能出现的信息盲区。同时，激光投影模块投射特定结构光图案到衣物表面，并通过反射数据记录其变形情况。这种结构光投影技术能够在衣物表面形成高精度的几何特征分布图，为后续的三维形变特征提取提供了可靠的数据支持。通过多角度rgb图像与激光投影反射数据的同步采集，确保了数据的时间一致性，避免了因时间延迟导致的误差。

12、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，获取多角度rgb图像和激光投影反射数据之前，方法还包括：

13、响应于用户选择智能护理模式，初始化并校准多角度摄像头和激光投影模块；

14、控制放置待护理衣物的滚筒以预设转速旋转，以使待护理衣物均匀分布。

15、通过本方案，在用户启动智能护理模式时，首先对多角度摄像头和激光投影模块进行初始化和校准操作。这一过程确保了设备在工作前处于最佳状态，避免了因设备偏差导致的数据误差。同时，通过控制滚筒以预设转速旋转，使得待护理衣物能够在滚筒内均匀展开，避免了衣物堆积或折叠造成的局部遮挡问题。这种均匀分布的状态为后续的图像采集和数据分析奠定了良好的基础，进一步提高了监测结果的准确性。

16、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，根据多角度rgb图像和激光投影反射数据，得到待护理衣物表面的多模态融合数据，包括：

17、将多角度rgb图像和激光投影反射数据输入至预先训练的轻量级图像识别模型；

18、获取轻量级图像识别模型输出的多模态融合数据。

19、通过本方案，通过预先训练的轻量级图像识别模型对多角度rgb图像和激光投影反射数据进行处理。该模型采用深度学习算法，能够自动提取图像中的关键特征，并将两种数据源进行高效融合。轻量级设计使得模型在保证性能的同时降低了计算资源的需求，适合嵌入式设备的应用场景。通过模型输出的多模态融合数据，不仅包含了衣物表面的颜色和纹理信息，还整合了三维形变特征，为后续的褶皱强度分析提供了高质量的数据支持。

20、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，根据多角度rgb图像和激光投影反射数据，得到待护理衣物表面的多模态融合数据，包括：

21、将多角度rgb图像和激光投影反射数据进行四通道特征融合，得到多模态融合数据。

22、通过本方案，通过四通道特征融合技术将多角度rgb图像的红、绿、蓝三个通道与激光投影反射数据的深度通道进行整合。这种融合方式充分利用了rgb图像的颜色信息和激光投影反射数据的几何信息，构建了一个包含丰富细节的四维特征空间。通过这种方式生成的多模态融合数据，能够更全面地描述衣物表面的状态，为后续的二维纹理特征和三维形变特征提取提供了更加精细的数据基础。

23、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，在根据多角度rgb图像和激光投影反射数据，得到待护理衣物表面的多模态融合数据之前，方法还包括：

24、确定待护理衣物所处环境的环境湿度；

25、在环境湿度大于湿度阈值时，采用自适应高斯滤波消除多角度rgb图像的水雾噪声；

26、在环境湿度不大于湿度阈值时，对多角度rgb图像进行对比度增强。

27、通过本方案，通过环境湿度传感器实时监测衣物所处环境的湿度水平。当湿度超过设定阈值时，表明环境中可能存在水雾干扰，此时采用自适应高斯滤波技术对多角度rgb图像进行处理，有效去除水雾噪声，提高图像清晰度。而在湿度较低的情况下，则通过对图像进行对比度增强操作，突出衣物表面的纹理细节。这种基于环境条件的动态处理策略，确保了图像质量在不同环境下的稳定性，为后续的数据分析提供了可靠的输入。

28、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，根据二维纹理特征和三维形变特征确定三维褶皱强度指标，包括：

29、根据二维纹理特征和三维形变特征确定衣物的高斯曲率与平均曲率；

30、利用高斯曲率与平均曲率确定三维褶皱强度指标。

31、通过本方案，通过从二维纹理特征和三维形变特征中提取衣物表面的高斯曲率和平均曲率。高斯曲率反映了衣物表面的局部弯曲程度，而平均曲率则描述了整体形变趋势。将这两种曲率参数结合后，能够全面刻画衣物表面的褶皱分布情况。通过计算三维褶皱强度指标，实现了对衣物褶皱状态的量化评估，为后续的平整度判断提供了科学依据。

32、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，利用高斯曲率与平均曲率确定三维褶皱强度指标，包括：

33、根据高斯曲率与平均曲率通过如下公式得到三维褶皱强度指标：

34、d=1/n(∑(|ki|+|hi|))，其中d为三维褶皱强度指标，n为有效采样点，k为高斯曲率，h为平均曲率，i为有效采样点的序号。

35、通过本方案，通过数学公式对高斯曲率和平均曲率进行加权求和，得到三维褶皱强度指标。公式中的绝对值运算确保了曲率值的正负差异不会相互抵消，而采样点数量n的引入则提高了计算结果的统计可靠性。通过这种方式生成的三维褶皱强度指标，能够客观反映衣物表面的整体褶皱程度，为后续的平整度分析提供了量化的参考依据。

36、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，基于三维褶皱强度指标确定平整度，包括：

37、根据二维纹理特征和三维形变特征确定褶皱区域像素占比；

38、基于褶皱区域像素占比和三维褶皱强度指标通过如下公式确定平整度：

39、p=0.6×(1-sfold)+0.4×(1-d/10))，其中p为平整度，sfold为三维褶皱强度。

40、通过本方案，通过结合褶皱区域像素占比和三维褶皱强度指标，综合评估衣物的平整度。褶皱区域像素占比反映了衣物表面褶皱的分布范围，而三维褶皱强度指标则描述了褶皱的严重程度。通过公式将两者加权计算，得到了一个综合性的平整度评分。这种多维度的评估方式，能够更全面地反映衣物的实际状态，为后续的护理策略制定提供了科学依据。

41、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，方法还包括：

42、根据平整度生成实时护理策略，并执行实时护理策略完成衣物护理。

43、通过本方案，通过根据计算得到的平整度评分，生成针对当前衣物状态的实时护理策略。例如，当平整度较低时，系统会自动调整滚筒转速或增加蒸汽喷射强度，以改善衣物的褶皱状态。通过这种方式，实现了护理过程的智能化和个性化，显著提升了衣物护理的效果和效率。

44、结合第一方面，在本技术实施例的一种可选实现方式中，方法还包括：

45、基于平整度预测衣物护理的剩余时长。

46、通过本方案，通过将平整度作为输入数据，利用lstm（长短期记忆网络）模型对衣物护理的剩余时长进行预测。lstm模型能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，从而准确预测护理过程的进展。这种预测功能不仅为用户提供了直观的时间参考，还能够帮助系统优化资源调度，进一步提升护理效率。

47、根据本技术实施例的第二方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的衣物护理平整度监测方法。

48、根据本技术实施例的第三方面，本说明书实施例提供了一种织物清洁设备，其采用如第一方面中任一项所述衣物护理平整度监测方法，或具有第二方面所述的电子设备。

49、上述第二方面至第三方面所获得的技术效果与第一方面中对应的技术手段获得的技术效果近似，在这里不再赘述。

网址：衣物护理平整度监测方法、电子设备及织物清洁设备与流程 https://klqsh.com/news/view/191535

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