本发明涉及洗衣机，更具体地，涉及一种基于互联网的智能洗衣机。
背景技术：
日常使用全自动洗衣机时发现，很难准确把握添加洗涤剂的量。放多了，有残留，对人体皮肤有损害；放少了，衣服又洗不干净，还得暂停手动添加，如果衣服很脏，可能还得多次试着添加才能确定是否合适，很是浪费时间，于是想：能否设计一台自动根据衣物的重量及脏污度来自动计算添加洗涤剂的量，既能洗干净衣物又很少洗涤剂残留的洗衣机。现有申请号201310055889.9一种洗涤剂自动投放的控制方法和装置及具有其的洗衣机，描述的根据洗衣机洗涤所需的水量和洗涤剂存储盒的温度查询预设的对应表以获得当前洗涤剂投放泵的工作时间，预设的对应表包括水位-环境温度区间-洗涤剂投放泵工作时间的对应表，这也无法准备获取到衣物的脏污程度，因而很难精确投放。还有申请号201910388359.3一种带自助添加洗涤剂功能的智能洗衣机洗涤方法，用摄像头拍摄滚筒内的衣物以确定衣物量的等级，识别能力有限，很难准确。而且确定洗涤剂量的因素除了衣物的量外，还有水温、水的硬度、衣物的脏污程度还有洗涤剂的品牌及种类等。还有申请号201810361219.2一种洗涤剂自动投放方法及洗衣机，虽然考虑了洗涤剂的有效浓缩度，但获取当前洗涤剂类型及当前洗涤剂有效浓缩度的方法不好实现，控制器的存储空间有限，要保存市面上所有不断更新的洗涤剂的信息，是不太现实的，且没有考虑洗涤剂的残留。
此外，有些用户下雨淋湿了衣服，或衣服上沾了很多泥需要先洗一次，这些湿衣服放到现有全自动洗衣机，是无法正确称重的，往往得出偏重的结果，因为现有的全自动洗衣机是根据干衣服的标准设计的，所以会定更高的水位，放入更多的水，很浪费水及洗涤剂。
技术实现要素：
为克服上述缺点，本发明的目的在于提供一种可以根据用户投入的衣物的重量、材质及脏污度，水温、水硬度、水的浑浊度及用户的洗涤剂的品牌及种类，自动判断要添加洗涤剂的量、漂洗时间、用水量，拥有自主学习功能，对洗涤剂的特性、水温、水硬度、水的浑浊度、衣物的材质和脏污度、洗涤剂在水中的浓度检测到的数据进行的综合分析，优化相关参数，生成数据模型，通过互联网更新洗衣机的数据模型，以达到用最少的洗涤剂、水以及时间，最大限度洗干净衣物的目标的一种基于互联网的智能洗衣机及其控制系统。
为了达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种基于互联网的智能洗衣机，该智能洗衣机包括：机体、洗涤储存盒、电源键、显示屏、洗涤仓、过滤器、加洗涤剂口、加柔顺剂口、柔顺剂加液泵、洗涤剂加液泵、洗涤剂储存仓、柔顺剂储存仓、柔顺剂指示器、洗涤剂指示器、控制器、电机驱动单元、电机、云服务器、进水阀、排水泵、网络设备、储存器、水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器、衣物重量传感器、水温/水位传感器、衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器、洗涤剂余量传感器以及洗涤剂多光谱传感器；洗涤盒前面分别设有柔顺剂指示器和洗涤剂指示器，可以很清楚地看到柔顺剂/洗涤剂的余量；所述柔顺剂加液泵、洗涤剂加液泵、洗涤剂储存仓以及柔顺剂储存仓设在洗涤储存盒内；所述电机驱动单元与控制器相连，用于驱动电机旋转洗涤仓的滚筒，用于衣物漂洗与脱水；所述云服务器通过互联网以及网络设备与控制器相连；所述显示屏与控制器相连，用于信息显示及接受用户操作,显示屏上设有柔顺剂和洗涤剂的余量图形显示，可以很生动及清楚地知道柔顺剂和洗涤剂的余量；所述排水泵与控制器相连，用于排干洗涤仓中的水；所述储存器和控制器相连，用于储存传感器检测到的数据、云服务器返回的数据模型以及预先存储常用数据模型等数据；所述水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器与控制器相连，用于检测水的硬度、水的浑浊度以及洗涤剂在水中的浓度；所述衣物重量传感器和控制器相连，用于检测衣物的重量；所述水温/水位传感器与控制器相连，用于检测水温以及水位；所述衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器设置在洗涤仓内，与控制器相连，用于检测衣物的材质以及脏污度；所述洗涤剂余量传感器设置在洗涤剂储存仓内，与控制器相连，用于检测洗涤剂余量；所述洗涤剂多光谱传感器也设置在洗涤剂储存仓内，用于检测洗涤剂的品牌及种类；所述柔顺剂加液泵和洗涤剂加液泵分别和控制器相连，分别用于添加柔顺剂和洗涤剂；所述云服务器设有衣物材质/衣物脏污度学习模块、衣物材质/衣物脏污度识别模块、洗涤剂品牌及种类学习模块、洗涤剂品牌及种类识别模块。
采用所述基于互联网的智能洗衣机的控制系统，包括如下步骤：
第一步，控制器通过网络设备测试连接云服务器是否可通信，可通信则执行第二步；
否则，通过声音和/或显示屏和/或手机app提示用户网络不通，同时提供几种常用的洗衣模式供用户选择，用户选择后，进入相应的洗衣程序。
第二步，控制器通过洗涤剂余量传感器检测洗涤剂余量是否低于下限值，如果低于下限值通过声音和/或显示屏和/或手机app用户及时添加，否则执行第三步；
第三步，控制器通过洗涤剂多光谱传感器检测洗涤剂品牌及种类是否和上次的一致，如果不一致则控制器通过互联网把检测到的数据发到云服务器，以确定洗涤剂的品牌及种类。服务器确定洗涤剂的品牌及种类后，传回洗衣机给用户确认，等待几秒后，若用户无操作，则执行第四步。
否则，若在等待的期间用户否定洗衣机确定的洗涤剂的品牌及种类，同时用户上传相关洗涤剂的信息，云服务器则通过用户上传的信息识别出洗涤剂的品牌及种类。
第四步，控制器给电机驱动单元发启动信号，驱动电机旋转洗涤仓的滚筒，同时启动衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器，检测衣物的材质及脏污度，通过互联网把检测到的数据发到云服务器，首次确定衣物的材质及脏污度。
第五步，控制器给进水阀发打开信号，如果进水异常，通过声音和/或显示屏和/或手机app提示用户进水异常。
否则，控制器启动水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器检测水硬度、水的浑浊度，如果水的浑浊度大于预设的下限值，通过声音和/或显示屏和/或手机app提示用户水太过浑浊；否则将水硬度、水的浑浊度的数据存储到储存器中，执行第六步。
第六步，控制器通过水温/水位传感器检测水位达到一定预设时，启动电机旋转滚筒，润湿衣物，打开衣物重量传感器，得到湿衣物的重量，把湿衣物的重量的数据存储到储存器中。
第七步，控制器通过洗涤剂加液泵加少量洗涤剂，启动电机旋转滚筒，打开水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器检测水的浑浊度及发泡情况，把水的浑浊度及发泡情况数据存储到储存器中,用于进一步确定衣物的材质及脏污度。
第八步，控制器启动水温/水位传感器，把水温存储到储存器中；然后读取储存器中先前存储的衣物的材质及脏污度、水硬度、水的浑浊度、湿衣物的重量、水的浑浊度及发泡情况、水温通过互联网发到云服务器。
第九步，云服务器收到数据后，分析后建立数据模型，发给洗衣机，洗衣机把数据模型保存到储存器中。
第十步，控制器从储存器中读出数据，初始化相关参数后，显示屏显示预估的洗涤时间。控制器通过洗涤剂加液泵按数据模型中要求的量加入洗涤剂。
第十一步，控制器给进水阀发打开信号，加水达到数据模型中要求的水位。如果水温没有达到数据模型中要求的温度，则通过加热丝给水加热。加热达到指定温度后执行漂洗。
第十二步，控制器通过水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器监测洗涤剂的在水中的浓度，如果浓度没有达到下限值，脱水排水后继续进入第十一步。否则停止漂洗，执行第十三步。
第十三步，控制器给电机驱动单元发启动信号，驱动电机旋转洗涤仓的滚筒进行甩干。如果用户有加入柔顺剂需求，控制器给电机驱动单元发启动信号，驱动电机旋转洗涤仓的滚筒，给柔顺剂加液泵发信号，按数据模型中要求的量加入柔顺剂。
如果用户有烘干需求，进入烘干程序。
全部完成后通过声音和/或显示屏和/或手机app提示用户。
进一步地，所述第三步云服务器可被配置为洗涤剂光谱传感器检测的数据作为人工神经网络的输入层的输入数据，根据人工神经网络的输出层的输出获得洗涤剂的品牌和种类。可以基于机器学习来预训练人工神经网络。
进一步地，所述第四步云服务器可被配置为衣物光谱传感器检测的数据作为人工神经网络的输入层的输入数据，根据人工神经网络的输出层的输出衣物的材质与脏污度。可以基于机器学习来预训练人工神经网络。
进一步地，所述第九步云服务器可被配置为根据上传水硬度、水的浑浊度、湿衣物的重量、水的浑浊度及发泡情况、水温数据和第四步确定的衣物的材质及脏污度，利用人工智能以及云计算获得数据模型。可以基于机器学习来预训练人工神经网络。该数据模型包含了洗涤衣物所需的时间、水量、洗涤剂和柔顺剂的量、漂洗次数、水温等的数据。
柔顺剂储存仓也设置了余量传感器和柔顺剂加液泵，和洗涤剂储存仓结构相同。
本发明的有益效果为：本发明提供的智能洗衣机与现有技术相比，简化用户的操作，用户只需一次加满洗涤剂/柔顺剂，即可多次使用，省去了每次添加的麻烦，也不用为要添加多少洗涤剂/柔顺剂而烦恼了。用户只需投入衣物，本发明就可自动完成加适量的洗涤剂/柔顺剂、适量的水、漂洗、甩干全过程，且完成后还会通过手机app和/或语音和/或显示屏等通知用户衣物洗好了，让用户放心做其他事情。本发明能做到洗干净即停，节省洗涤剂和水，衣物更干净，洗涤剂残留更少。且因复杂的运算以及大量的数据存储放到了云服务器，所以本发明的洗衣机功能更强大、更智能、但电脑控制器可以更简单，因而成本更低廉。
附图说明
在此描述的附图仅用于解释目的，而不意图以任何方式来限制本申请公开的范围。另外，图中的各部件的形状和比例尺寸等仅为示意性的，用于帮助对本申请的理解，并不是具体限定本申请各部件的形状和比例尺寸。本领域的技术人员在本申请的教导下，可以根据具体情况选择各种可能的形状和比例尺寸来实施本申请。
在附图中。
图1为本发明一种基于互联网的智能洗衣机的主视结构示意图；
图2为本发明一种基于互联网的智能洗衣机的洗涤储存盒示意图；
图3为本发明的一种基于互联网的智能洗衣机的控制系统的框架图；
图4为本发明的一个实施方式的智能洗衣机的控制系统的流程图。
具体实施方式
下面实施例将进一步举例说明本发明。该实施例仅用于说明本发明，但不以任何方式限制本发明。
下面结合图进一步说明：
参见附图1、图2以及图3，一种基于互联网的智能洗衣机，该智能洗衣机包括：机体1、洗涤储存盒2、电源键3、显示屏4、洗涤仓5、过滤器6、加洗涤剂口7、加柔顺剂口8、柔顺剂加液泵9、洗涤剂加液泵10、洗涤剂储存仓11、柔顺剂储存仓12、柔顺剂指示器13、洗涤剂指示器14、控制器60、电机驱动单元61、电机62、云服务器63、进水阀64、排水泵65、网络设备66、储存器67、水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器68、衣物重量传感器69、水温/水位传感器70、衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器71、洗涤剂余量传感器72以及洗涤剂多光谱传感器73；所述柔顺剂加液泵(9)、洗涤剂加液泵(10)、洗涤剂储存仓(11)以及柔顺剂储存仓(12)设在洗涤储存盒(2)内；所述电机驱动单元(61)与控制器(60)相连，用于驱动电机(62)旋转洗涤仓(5)的滚筒，用于衣物漂洗与脱水；所述云服务器(63)通过互联网以及网络设备(66)与控制器相连；所述显示屏(4)与控制器(60)相连，用于信息显示及接受用户操作；所述排水泵(65)与控制器相连，用于排干洗涤仓(5)中的水；所述储存器(67)和控制器(60)相连，用于储存传感器检测到的数据、云服务器返回的数据模型以及预先存储常用数据模型等数据；所述水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器(68)与控制器(60)相连，用于检测水的硬度、水的浑浊度以及洗涤剂在水中的浓度；所述衣物重量传感器(69)和控制器(60)相连，用于检测衣物的重量；所述水温/水位传感器(70)与控制器(60)相连，用于检测水温以及水位；所述衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器(71)设置在洗涤仓内，与控制器(60)相连，用于检测衣物的材质以及脏污度；所述洗涤剂余量传感器(72)设置在洗涤剂储存仓(11)内，与控制器(60)相连，用于检测洗涤剂余量；所述洗涤剂多光谱传感器(73)也设置在洗涤剂储存仓(11)内，用于检测洗涤剂的品牌及种类；所述柔顺剂加液泵(9)和洗涤剂加液泵(10)分别和控制器(60)相连，分别用于添加柔顺剂和洗涤剂；所述云服务器(63)设有衣物材质/衣物脏污度学习模块、衣物材质/衣物脏污度识别模块、洗涤剂品牌及种类学习模块、洗涤剂品牌及种类识别模块。
如图4所示，本实施例提供了一种基于互联网的智能洗衣机的控制系统，具体步骤如下：
步骤s1、检测网络；
步骤s2、检测洗涤剂余量；
步骤s3、确定洗涤剂品牌及种类；
步骤s4、确定衣物材质，首次确定衣物的脏污度；
步骤s5、进水，检测水硬度及浑浊度；
步骤s6、润湿衣物，确定衣物重量；
步骤s7、加洗涤剂，检测水的浑浊度及发泡情况，二次确定衣物的脏污度；
步骤s8、检测水温，上传水温、水硬度等相关数据到云服务器；
步骤s9、云服务器建立数据模型，发给洗衣机；
步骤s10、洗衣机按照数据模型中的要求的量加洗涤剂；
步骤s11、按模型数据要求的量加水，漂洗衣物；
步骤s12、监测水中洗涤剂的含量，若高于下限值，则继续执行s11；
步骤s13、甩干/烘干衣物，完成后通知用户。
进一步地，步骤s1中，控制器(60)通过网络设备(66)测试连接云服务器(63)是否可通信，可通信则执行步骤s2；否则，通过声音和/或显示屏(4)和/或手机app提示用户网络不通，同时提供几种常用的洗衣模式供用户选择，用户选择后，进入相应的洗衣程序。
进一步地，步骤s2中，控制器(60)通过洗涤剂余量传感器(72)检测洗涤剂余量是否低于下限值，如果低于下限值通过声音和/或显示屏(4)和/或手机app用户及时添加，否则执行步骤s3；
进一步地，步骤s3中，控制器(60)通过洗涤剂多光谱传感器(73)检测洗涤剂品牌及种类是否和上次的一致，如果不一致则控制器(60)通过互联网把检测到的数据发到云服务器(63)，以确定洗涤剂的品牌及种类。云服务器(63)确定洗涤剂的品牌及种类后，传回洗衣机给用户确认，等待几秒后，若用户无操作，则执行s4。否则，若在等待的期间用户否定洗衣机确定的洗涤剂的品牌及种类，同时用户上传相关洗涤剂的信息，云服务器(63)则通过用户上传的信息识别出洗涤剂的品牌及种类。
所述s3云服务器(63)可被配置为洗涤剂多光谱传感器(73)检测的数据作为人工神经网络的输入层的输入数据，根据人工神经网络的输出层的输出获得洗涤剂的品牌和种类。可以基于机器学习来预训练人工神经网络。
进一步地，步骤s4中，控制器(60)给电机驱动单元(61)发启动信号，驱动电机(62)旋转洗涤仓(5)的滚筒，同时启动衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器(71)，检测衣物的材质及脏污度，通过互联网把检测到的数据发到云服务器(63)，首次确定衣物的材质及脏污度。
所述s4云服务器可被配置为衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器(71)检测的数据作为人工神经网络的输入层的输入数据，根据人工神经网络的输出层的输出衣物的材质与脏污度。可以基于机器学习来预训练人工神经网络。
进一步地，步骤s5中，控制器(60)给进水阀(64)发打开信号，如果进水异常，通过声音和/或显示屏(4)和/或手机app提示用户进水异常。
否则，控制器(60)启动水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器(68)检测水硬度、水的浑浊度，如果水的浑浊度大于预设的下限值，通过声音和/或显示屏(4)和/或手机app提示用户水太过浑浊；否则将水硬度、水的浑浊度的数据存储到储存器(67)中，执行s6。
进一步地，步骤s6中，当控制器(60)通过水温/水位传感器(70)检测水位达到一定预设时，启动电机(62)旋转滚筒，润湿衣物，打开衣物重量传感器(69)，得到湿衣物的重量，把湿衣物的重量的数据存储到储存器(67)中。
进一步地，步骤s7中，控制器(60)通过洗涤剂加液泵(10)加少量洗涤剂，启动电机(62)旋转滚筒，打开水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器(68)检测水的浑浊度及发泡情况，把水的浑浊度及发泡情况数据存储到储存器(67)中,用于进一步确定衣物的材质及脏污度。
进一步地，步骤s8中，控制器(60)启动水温/水位传感器(70)，把水温存储到储存器(67)中；然后读取储存器(67)中先前存储的衣物的材质及脏污度、水硬度、水的浑浊度、湿衣物的重量、水的浑浊度及发泡情况、水温通过互联网发到云服务器(63)。
进一步地，步骤s9中，云服务器(63)收到数据后，分析后建立数据模型，发给洗衣机，洗衣机把数据模型保存到储存器(67)中。
所述步骤s9云服务器(63)可被配置为根据上传水硬度、水的浑浊度、湿衣物的重量、水的浑浊度及发泡情况、水温数据和步骤s4确定的衣物的材质及脏污度，利用人工智能以及云计算获得数据模型。可以基于机器学习来预训练人工神经网络。该数据模型包含了洗涤衣物所需的时间、水量、洗涤剂和柔顺剂的量、漂洗次数、水温等的数据。
进一步地，步骤s10中，控制器(60)从储存器(67)中读出数据，初始化相关参数后，显示屏(4)显示预估的洗涤时间。控制器(60)通过洗涤剂加液泵(10)按数据模型中要求的量加入洗涤剂。
进一步地，步骤s11中，控制器(60)给进水阀(64)发打开信号，加水达到数据模型中要求的水位。如果水温没有达到数据模型中要求的温度，则通过加热丝(未出示)给水加热。加热达到指定温度后执行漂洗。
进一步地，步骤s12中，控制器(60)通过水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器(68)监测洗涤剂的在水中的浓度，如果高于下限值，则脱水后继续执行步骤s11。否则执行步骤s13。
进一步地，步骤s13中，控制器(60)给电机驱动单元(61)发启动信号，驱动电机(62)旋转洗涤仓(5)的滚筒进行甩干。如果用户有加入柔顺剂需求，控制器(60)给电机驱动单元(61)发启动信号，驱动电机(62)旋转洗涤仓(5)的滚筒，给柔顺剂加液泵(9)发信号，按数据模型中要求的量加入柔顺剂。
如果用户有烘干需求，进入烘干程序。
全部完成后通过声音和/或显示屏(4)和/或手机app提示用户。
柔顺剂储存仓(12)也设置了余量传感器(未出示)和柔顺剂加液泵(9)，和洗涤剂储存仓结构相同。
应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，对本发明进行若干改进和/或修饰，这些改进和/或修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
1.一种基于互联网的智能洗衣机，该智能洗衣机包括：机体、洗涤储存盒、电源键、显示屏、洗涤仓、过滤器、加洗涤剂口、加柔顺剂口、柔顺剂加液泵、洗涤剂加液泵、洗涤剂储存仓、柔顺剂储存仓、柔顺剂指示器、洗涤剂指示器、控制器、电机驱动单元、电机、云服务器、进水阀、排水泵、网络设备、储存器、水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器、衣物重量传感器、水温/水位传感器、衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器、洗涤剂余量传感器以及洗涤剂多光谱传感器；所述柔顺剂加液泵、洗涤剂加液泵、洗涤剂储存仓以及柔顺剂储存仓设在洗涤储存盒内；所述电机驱动单元与控制器相连，用于驱动电机旋转洗涤仓的滚筒，用于衣物漂洗与脱水；所述云服务器通过互联网以及网络设备与控制器相连；所述显示屏与控制器相连，用于信息显示及接受用户操作；所述排水泵与控制器相连，用于排干洗涤仓中的水；所述储存器和控制器相连，用于储存传感器检测到的数据、云服务器返回的数据模型以及预先存储常用数据模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：洗涤盒前面分别设有柔顺剂指示器和洗涤剂指示器，可以很清楚地看到柔顺剂/洗涤剂的余量。
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：所述水质/洗涤剂在水中的浓度多光谱传感器与控制器相连，用于检测水的硬度、水的浑浊度以及洗涤剂在水中的浓度。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：洗涤盒内分别设有柔顺剂余量传感器和洗涤剂余量传感器，可以实时检测柔顺剂和洗涤剂的余量。
5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：洗涤盒内设有多光谱传感器，可检测洗涤剂的品牌及种类。
6.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：所述衣物重量传感器和控制器相连，用于检测衣物的重量；所述水温/水位传感器与控制器相连，用于检测水温以及水位。
7.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：所述衣物材质/衣物脏污度多光谱传感器设置在洗涤仓内，与控制器相连，用于检测衣物的材质以及脏污度。
8.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：所述柔顺剂加液泵和洗涤剂加液泵分别和控制器相连，分别用于添加柔顺剂和洗涤剂。
9.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能洗衣机，其特征在于：所述云服务器设有衣物材质/衣物脏污度学习模块、衣物材质/衣物脏污度识别模块、洗涤剂品牌及种类学习模块、洗涤剂品牌及种类识别模块。
技术总结