口腔护理设备

技术领域

本发明涉及一种口腔护理设备。具体地，但不排他地，本公开涉及用于操作口腔护理设备的措施，包括方法、设备和计算机程序。

背景技术

口腔护理设备用于向用户的口腔(即嘴)提供护理。这种设备的示例包括牙刷(可以是手动的或电动的)、口腔冲洗器、齿间清洁设备、牙线清洁设备等。

在一些已知的情况下，口腔护理设备(也称为“口腔保健设备”或“口腔护理器具”)除了诸如刷牙的其他功能之外，还可以提供牙线清洁功能。例如，流体输送系统可以结合到电动牙刷中，并且可以用于输送用于邻间(或齿间)清洁的工作流体的射流。这样的流体输送系统可以包括布置在设备的头部上并用于将工作流体喷射到牙齿之间的邻间间隙中的喷嘴，例如以去除间隙中的食物物质；以及用于将工作流体储存在设备上的流体储存器。

然而，已知的口腔护理设备的灵活性和/或多功能性是有限的。这反过来可能限制已知设备以最佳方式递送护理的能力。例如，已知的口腔护理设备通常依赖于用户正确使用该设备，并且这可能并不总是发生。

例如，在口腔护理设备包括具有固定容量的机载流体储存器的情况下，工作流体的有效使用可以是特别考虑的因素。使用和/或浪费更多的工作流体需要更频繁地补充流体储存器。在某些情况下，即使反复尝试也无法实现有效的护理。

因此，希望提供一种改进的口腔护理设备和/或操作口腔护理设备的改进方法。

发明内容

根据本公开的一方面，提供了一种用于护理用户口腔的口腔护理设备，该口腔护理设备包括：惯性测量单元IMU；接触构件，其可操作以在使用口腔护理设备期间与用户的牙齿接触；以及控制器，配置为：在口腔护理设备的使用期间，从IMU接收指示口腔护理设备的振动特性的信号，该振动特性取决于接触构件和牙齿之间的接触；处理所述信号以检测用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙；以及在使用口腔护理设备期间，控制口腔护理设备以将护理传递到所检测到的邻间间隙。

因此，在用户使用口腔护理设备期间，可以通过使用接触构件和IMU信号自动检测邻间间隙，并且可以相应地控制护理递送。这种自动检测和控制减少了对用户输入的需要。例如，用户不需要确定设备何时处于适合护理递送的位置，例如靠近或在邻间间隙中。相反，设备的控制器通过监控设备的振动特性来做出这样的确定，该振动特性根据接触构件和牙齿之间的接触而变化。通过在使用期间准确地(并且快速地)检测邻间间隙和/或设备相对于邻间间隙的位置，并且使用这样的信息来控制当时(即，在设备的相同使用期间)的护理递送，护理递送变得更加准确。此外，实现了对口腔护理设备更智能的控制。这提高了设备的可靠性和/或功能性。

振动特性是设备在使用期间的振动特性。例如，振动特性可以涉及振动的频率或振幅，或者两者的组合。当接触构件与牙齿接触时，与接触构件不与牙齿接触时相比，例如当接触构件在相邻牙齿之间的邻间间隙中或邻间间隙处时，由于接触，设备的振动被更多地阻尼。通过分析指示设备的振动如何被阻尼的IMU信号，确定接触构件当前是否在邻间间隙中或在邻间间隙处。

在实施例中，口腔护理设备包括具有多个刷毛的头部。在这样的实施例中，接触构件与多个刷毛分离。换句话说，接触构件不是例如用于刷牙的刷毛之一。相反，接触构件是设备头部上的单独的构件，其可以例如被刷毛包围。通过使用单独的接触构件，可以选择和/或调节接触构件的特性，使得邻间间隙检测得到优化。例如，可能希望使用具有相对高刚性(例如，高于预定阈值的刚性)的接触构件，以便在接触构件移入或移出邻间间隙时，在测量的振动特性中产生容易检测到的变化。在一些情况下，刷毛本身可能不够刚性以产生这种容易检测到的变化，并且增加刷毛的刚性以实现这种效果可能会阻碍刷毛的刷牙功能，这是不希望的。在实施例中，接触构件在形状上是细长的，并且布置成在使用时沿着基本上垂直于所接触的牙齿表面的轴线延伸。

在实施例中，口腔护理设备包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统。在这样的实施例中，控制器被配置为响应于检测到邻间间隙而向流体输送系统输出控制信号以控制工作流体的输送。因此，响应于使用接触构件和IMU实现的邻间间隙的自动检测(在设备的相同使用期间)，在设备的使用期间控制工作流体的输送。这允许更准确和/或可靠地使用流体输送系统。通过提高流体输送系统的准确性和/或可靠性，减少了工作流体的使用，并且更快地实现了更有效的处理。在实施例中，控制器被配置为将控制信号输出到流体输送系统，以使流体输送系统将工作流体输送到邻间间隙。因此，可以响应于通过使用IMU和接触构件执行的邻间间隙检测而直接触发工作流体的喷射。这提高了流体喷射的精确度，即，相对于其他地方，工作流体实际上喷射到邻间间隙中的可能性增加了。这反过来改进了设备的功能。

在实施例中，流体输送系统包括喷嘴，工作流体可以经由该喷嘴输送到用户的口腔。在一些这样的实施例中，接触构件包括喷嘴。因此，喷嘴既可以用作工作流体可经由其朝向邻间间隙喷射的装置，也可以用作用于自动检测邻间间隙(并由此触发喷射)的接触构件。与其中喷嘴和接触构件被提供为单独的部件的情况相比，这些实施例涉及更少的位于设备头部上的物理部件，从而节省了设备头部上的空间和/或避免了在结构上和/或构造上改变设备头部的需要。使用喷嘴作为接触构件还可以促进具有自动间隙检测功能的现有设备(具有流体输送系统)的改造，而不必包括附加的、单独的接触构件。此外，喷嘴可以由足够刚性的材料组成，以适合地用作接触构件，而无需显著的重新设计或修改。在替代实施例中，接触构件不包括喷嘴。也就是说，接触构件和喷嘴可以包括单独的部件。

在实施例中，控制器被配置为处理接收到的信号以检测口腔护理设备的振动特性的变化。因此，取决于接触构件是否与牙齿接触，振动特性可以是不同的(或者可以具有不同的值)。控制器配置为基于所检测到的变化来确定接触构件已经移入或移出邻间间隙。控制器配置为基于该确定来控制口腔护理设备执行动作。当接触构件移动到邻间间隙中(并因此脱离与牙齿的接触)时，设备振动的阻尼量减小。相应地，当接触构件移出邻间间隙(并因此与牙齿接触)时，设备振动的阻尼量增加。这些变化由IMU感测，并用于控制设备。

在实施例中，振动特性包括以下一个或多个：口腔护理设备的振动幅度和频率。在实施例中，控制器被配置为使用一个或多个频率滤波器来处理接收到的信号，以获得滤波后的信号。在实施例中，一个或多个频率滤波器包括低通频率滤波器。这种低通频率滤波器可以用于减少来自接收的IMU信号的噪声。例如，这种噪声可以是由于设备的振动、IMU制造中的缺陷(例如，不同IMU之间的变化)等。例如，通过提高信噪比，使用一个或多个频率滤波器降低噪声增加了间隙检测的可靠性和/或准确性。在实施例中，移动平均被应用于接收的IMU信号，使得对应于重复和/或规则的快速移动(例如，对应于设备的“擦洗运动”)的信号可以被移除，从而使得即使当设备快速来回移动时也能够执行邻间间隙检测。在实施例中，控制器被配置为将一个或多个振幅阈值应用于滤波后的信号以检测邻间间隙。选择这样的滤波器和/或阈值以便例如通过改进与从IMU接收的“原始”信号相比的信噪比来增加间隙检测的可靠性和/或准确性。滤波器和/或阈值可以是预定的，和/或可以在使用设备期间修改或计算，以便提高间隙检测的精度。

在实施例中，口腔护理设备包括手柄，并且IMU包括在手柄中。通过将IMU布置在设备的手柄中，而不是布置在设备的头部中，可以更有效地管理设备上的空间。也就是说，与手柄相比，设备的头部可能相对较小，并且在头部中包括IMU可能需要对头部进行不期望的架构和/或结构改变以容纳IMU。此外，在实施例中，设备的头部可以与手柄分离并且是一次性的，并且用户可能希望在使用后定期更换头部。因此，将IMU布置在手柄中而不是头部中降低了更换零件的成本。

在实施例中，口腔护理设备包括头部，并且IMU包括在头部中。与IMU布置在手柄中的情况相比，将IMU布置在设备的头部中可以产生更容易检测的信号(并且因此更精确和/或可靠的间隙检测)，因为IMU布置得更靠近接触构件。

在实施例中，振动特性指示由口腔护理设备产生的超声波振动。超声波振动可以作为设备的刷牙和/或牙斑去除功能的一部分而产生。因此，在这样的实施例中不需要单独的振动产生设备。相反，利用该设备的现有功能(即作为刷牙功能的副产品产生的振动)来提供自动化的邻间间隙检测。

在实施例中，口腔护理设备包括牙刷。例如，口腔护理设备可以包括电动牙刷，例如声波或超声波牙刷。因此，除了间隙检测和护理功能之外，该设备还可以包括刷牙功能。在替代实施例中，口腔护理设备可以包括除牙刷之外的设备，例如专用牙线设备。

根据本公开的一个方面，提供了一种操作用于护理用户口腔的口腔护理设备的方法，该口腔护理设备包括：惯性测量单元IMU；接触构件，其可操作以在使用口腔护理设备期间与用户的牙齿接触；以及控制器。该方法包括：在控制器处：在口腔护理设备的使用期间从IMU接收指示口腔护理设备的振动特性的信号，振动特性取决于接触构件和牙齿之间的接触；处理所述信号以检测用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙；以及在使用口腔护理设备期间，控制口腔护理设备以将护理传递到检测到的邻间间隙。

根据本公开的一个方面，提供了一种包括一组指令的计算机程序，当由计算机化设备执行时，使计算机化设备执行操作用于护理用户口腔的口腔护理设备的方法，该口腔护理设备包括惯性测量单元IMU和可操作以在使用口腔护理设备期间与用户的牙齿接触的接触构件，该方法包括：在使用口腔护理设备期间从IMU接收指示口腔护理设备的振动特性的信号，该振动特性取决于接触构件和牙齿之间的接触；处理所述信号以检测用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙；以及在使用口腔护理设备期间，控制口腔护理设备以将护理传递到检测到的邻间间隙。

当然可以理解，关于本发明的一个方面描述的特征可以结合到本发明的其他方面。例如，本发明的方法可以结合参考本发明的设备描述的任何特征，反之亦然。

附图说明

现在将参考附图仅以示例的方式描述本公开的实施例，其中：

图1A和1B是根据实施例的口腔护理设备的透视图；

图1C是根据实施例的口腔护理设备的平面图；

图2是根据实施例的口腔护理设备的示意图；

图3是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；

图4是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；

图5是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；

图6是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；

图7是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；

图8是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；

图9是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图；和

图10是示出根据实施例的操作口腔护理设备的方法的流程图。

具体实施方式

图1A和1B示出了根据实施例的口腔护理设备(oral treatment device)100的透视图。图1C示出了口腔护理设备100的平面图。口腔护理设备100和/或其部件可以用于实施本文所述的方法。在图1A-1C所示的实施例中，口腔护理设备100包括牙刷。在实施例中，口腔护理设备100包括电动牙刷。在实施例中，设备100包括超声波牙刷。在替代实施例中，口腔护理设备100可以包括其他类型的设备。例如，设备100可以包括牙线清洁设备、口腔冲洗器、邻间清洁设备、口腔保健监测设备或其任意组合。口腔保健监测设备被配置为监测用户的口腔健康并相应地向用户提供反馈。

口腔护理设备100包括手柄110和头部120。手柄110形成设备100的主体，并且可以在使用设备100期间由用户握住。在图1A-1C所示的实施例中，手柄110包括用户接口112。用户接口112包括用户可操作按钮，该按钮被配置为当用户握持手柄110时可由用户按下。在一些实施例中，手柄110包括显示器(未示出)，其可以被定位成在使用口腔护理设备100期间对用户可见。

在图1A-1C所示的实施例中，头部120包括用于执行刷牙功能的多个刷毛122。在替代实施例中，头部120不包括刷毛。例如，在一些其他实施例中，口腔护理设备100包括专用的流体输送装置，例如用于清洁相邻牙齿之间的间隙，和/或用于将清洁或增白介质输送到用户的牙齿。在图1A-1C所示的实施例中，口腔护理设备100包括将手柄110连接到头部120的杆130。杆130在形状上是细长的，其用于将头部120与手柄110隔开，以便于口腔护理设备100的用户可操作性。头部120和/或杆130可以从手柄110拆卸。

口腔护理设备100包括用于向用户的口腔递送护理(treatment)的牙科护理系统。在图1A-1C所示的实施例中，牙科护理系统包括流体输送系统，应当理解，在其他实施例中可以使用其他类型的牙科和/或口腔护理系统。流体输送系统被布置成将工作流体的射流输送到口腔。在实施例中，工作流体包括液体，例如水。在替代实施例中，工作流体包括气体和/或粉末。工作流体可以被输送到相邻牙齿之间的邻间间隙，以移除位于间隙中的阻塞物，例如食物物质，例如熏火腿或其他腌制肉。邻间间隙是两个相邻牙齿之间的空间或空隙，和/或可以是围绕相邻牙齿接触点的区域。邻间间隙可以定义为由与两个相邻牙齿的舌侧表面相切的平面和牙齿之间的区域限定的区域。

附加地或替代地，工作流体可以被输送到用户的牙龈线，例如用于处理牙龈的炎症或感染。在替代实施例中，牙科护理系统被配置为输送增白流体，和/或从用户的牙齿上去除牙斑。

在图1A-1C所示的实施例中，口腔护理设备100包括用于存储工作流体的流体储存器114。流体储存器114布置在口腔护理设备100的手柄110中。流体储存器114形成设备100的流体输送系统的一部分。在实施例中，流体储存器114可以从手柄110拆卸，例如便于补充工作流体。

在实施例中，口腔护理设备100还包括喷嘴124。这如图1C所示。喷嘴124形成设备100的流体输送系统的一部分。喷嘴124布置在设备100的头部120上。喷嘴124被配置为在使用口腔护理设备100期间将工作流体输送到用户的口腔。在图1A-1C所示的实施例中，刷毛122至少部分地围绕喷嘴124布置。喷嘴124沿着喷嘴轴线A延伸，如图1C所示。喷嘴轴线A基本上垂直于手柄110的纵向轴线Z。

喷嘴124布置成从流体储存器114接收工作流体，并在使用设备100期间将工作流体的射流输送到用户的口腔。在实施例中，喷嘴124的尖端包括流体出口，工作流体的射流通过该流体出口被输送到口腔。工作流体的每次喷射可以具有小于1毫升的体积，并且在一些情况下小于0.5毫升。喷嘴124还可以包括用于接收来自流体储存器114的工作流体的流体入口。

在实施例中，流体输送系统包括泵组件(未示出)，用于将工作流体从流体储存器114抽吸到喷嘴124。泵组件可以布置在手柄110内。泵组件可以包括泵(例如正排量泵)和用于驱动泵的驱动器。在实施例中，驱动器包括泵电机。可以通过电池(例如可充电电池)向泵电机供电。

在实施例中，流体输送系统包括用于控制泵电机的致动的控制电路(未示出)，并且因此控制电路和泵电机提供用于驱动泵的驱动器。控制电路可以包括向泵电机供电的电机控制器。流体输送系统的控制电路可以接收来自口腔护理设备100的控制器的信号，如下文将更详细描述的。

图2示出了根据实施例的口腔护理设备100的示意框图。

口腔护理设备100包括控制器210。控制器210可操作来根据实施例执行各种数据处理和/或控制功能，这将在下面更详细地描述。控制器210可以包括一个或多个部件。所述一个或多个部件可以用硬件和/或软件来实现。所述一个或多个部件可以在口腔护理设备100中共同定位或者可以彼此远离地定位。控制器210可以实现为一个或多个软件功能和/或硬件模块。在实施例中，控制器210包括被配置为处理指令和/或数据的一个或多个处理器210a。由一个或多个处理器210a执行的操作可以由硬件和/或软件来执行。控制器210可以用于实施本文所述的方法。在实施例中，控制器210可操作以输出用于控制口腔护理设备100的一个或多个部件的控制信号。

在实施例中，口腔护理设备100包括流体输送系统220。流体输送系统220可操作以将工作流体输送到用户的口腔，如上文参考图1A-1C所述。在实施例中，流体输送系统200包括用于喷射工作流体的喷嘴和用于将工作流体存储在口腔护理设备中的流体储存器，例如以上描述的喷嘴124和流体储存器114。流体输送系统220可操作以接收来自控制器210的控制信号，从而允许控制器210控制流体输送系统220对工作流体的输送。例如，控制器210可以输出由流体输送系统220的控制电路接收的控制信号，该控制信号导致流体输送系统220的控制电路致动泵电机，该泵电机又导致工作流体从流体储存器泵送到喷嘴，在那里工作流体被喷射到用户的口腔中。附加地或替代地，控制器210可以输出由流体输送系统220的控制电路接收的控制信号，该控制信号使得流体输送系统220的控制电路防止工作流体经由喷嘴输送。在替代实施例中，口腔护理设备100不包括流体储存器。也就是说，工作流体可以从口腔护理设备100外部输送(例如，经由专用流体输送通道)以经由喷嘴喷射，而不储存在口腔护理设备100中。

在实施例中，口腔护理设备100包括图像传感器设备230。图像传感器设备230包括一个或多个图像传感器。这种图像传感器的示例包括但不限于电荷耦合器件、CCD和有源像素传感器，例如互补金属氧化物半导体、CMOS传感器。在实施例中，图像传感器设备包括口内图像传感器设备。例如，图像传感器设备可以包括口内相机。口内图像传感器设备(例如口内相机)可操作以至少部分地在用户的口腔内使用，以便生成表示用户口腔的图像数据。例如，图像传感器设备230可以至少部分地布置在口腔护理设备100的头部120上，该头部120布置成插入用户的口腔中。在实施例中，图像传感器设备230包括一个或多个处理器。控制器210可操作以从图像传感器设备230接收图像数据。从传感器设备230输出的图像数据可以用于控制口腔护理设备100。在实施例中，控制器210可操作以控制图像传感器设备230。

在图2所示的实施例中，口腔护理设备100包括惯性测量单元IMU 240。在这样的实施例中，控制器210可操作以从IMU 240接收指示口腔护理设备100的位置和/或运动的信号。在实施例中，IMU 240包括加速度计、陀螺仪和磁力计。加速度计、陀螺仪和磁力计都有三个轴，或者说自由度(x、y、z)。这样，IMU 240可以包括9轴IMU。在替代实施例中，IMU 240包括加速度计和陀螺仪，但不包括磁力计。在这样的实施例中，IMU 240包括6轴IMU。由于增加了自由度，9轴IMU可能比6轴IMU产生更精确的测量结果。然而，在某些情况下，6轴IMU可能优于9轴IMU。例如，一些口腔护理设备在使用过程中可能会引起和/或遇到磁干扰。设备上的加热、磁性和/或磁感应和/或其他磁干扰会影响磁力计的行为。因此，在某些情况下，6轴IMU比9轴IMU更可靠和/或更精确。IMU 240被配置为输出指示加速度计和陀螺仪信号(以及在一些实施例中还有磁力计信号)的数据。在实施例中，IMU 240布置在口腔护理设备100的头部120中。在替代实施例中，IMU 240布置在口腔护理设备100的手柄110中。在实施例中，口腔护理设备100包括多个IMU 140。例如，第一IMU 240可以布置在头部120中，第二IMU240可以布置在手柄110中。

在实施例中，口腔护理设备100包括接触构件245。接触构件245可操作以在使用口腔护理设备100期间与用户的牙齿接触，这将在下面更详细地描述。接触构件245布置在口腔护理设备100的头部120上。例如，接触构件245可以包括流体输送系统220的喷嘴，例如上面参考图1A-1C描述的喷嘴124。

在实施例中，口腔护理设备100包括用户接口250。用户接口250可以类似于上面参考图1A-1C描述的用户接口112。例如，用户接口250可以包括音频和/或视觉接口。在实施例中，用户接口250包括显示器(例如触摸屏显示器)。在实施例中，用户接口250包括音频输出设备，例如扬声器。在实施例中，用户接口250包括被配置为向用户提供触觉反馈的触觉反馈生成器。控制器210可操作来控制用户接口250，例如使用户接口250为用户提供输出。在一些实施例中，控制器210可操作来例如基于用户输入经由用户接口250接收数据。例如，用户接口250可以包括一个或多个按钮和/或触摸传感器。

口腔护理设备100还包括存储器260。根据实施例，存储器260可操作来存储各种数据。存储器可以包括至少一个易失性存储器、至少一个非易失性存储器和/或至少一个数据存储单元。易失性存储器、非易失性存储器和/或数据存储单元可以被配置为存储由控制器210使用/执行的计算机可读信息和/或指令。

在替代实施例中，口腔护理设备100可以包括更多、更少和/或不同的部件。特别地，在一些实施例中，图1A-1C和/或图2所示的口腔护理设备100的至少一些部件可以省略(例如，可以不需要)。例如，在一些实施例中，可以省略流体输送系统220、图像传感器设备230、IMU 240、用户接口250和存储器260中的至少一个。在实施例中，口腔护理设备100包括未示出的附加部件，例如电源，例如电池。

图3示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法300。方法300可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图3的实施例中，口腔护理设备100包括IMU 240和接触构件245，接触构件245可操作以在使用口腔护理设备100期间与用户的牙齿接触。在实施例中，方法300至少部分由控制器210执行。

在步骤310中，从IMU 240接收指示在使用口腔护理设备100期间口腔护理设备100的振动特性的信号。振动特性取决于接触构件245和牙齿之间的接触。因此，取决于接触构件245是否与牙齿接触，振动特性可以是不同的(或者可以具有不同的值)。

在步骤320中，处理信号以检测用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙。

在步骤330中，在使用口腔护理设备期间，控制口腔护理设备向检测到的邻间间隙递送护理。

因此，在用户使用设备100期间，可以通过使用接触构件245和IMU 240自动检测邻间间隙，并且可以相应地控制护理递送。因此，用户不需要确定设备100何时处于适于护理递送的位置，例如，邻近或在邻间间隙中。相反，这种确定是通过监测设备100的振动特性自动做出的，该振动特性根据接触构件245和牙齿之间的接触而变化。通过在使用期间自动检测邻间间隙和/或设备100相对于邻间间隙的位置，并使用这样的信息来控制当时(即，在设备100的相同使用期间)的护理递送，护理的递送变得更加准确。

振动特性是设备100在使用期间振动的特性。例如，振动特性可以涉及振动的频率和/或振幅。当接触构件245与牙齿接触时，与接触构件245不与牙齿接触时相比，例如当接触构件245在相邻牙齿之间的邻间间隙中或邻间间隙处时，由于接触，设备100的振动被更多地阻尼。通过分析IMU信号以确定设备100的振动是如何被阻尼的，可以推断接触构件245当前是否在邻间间隙中或在邻间间隙处。

在实施例中，例如口腔护理设备100的头部120包括多个刷毛122，接触构件245与多个刷毛122分离。因此，刷毛122和单独的接触构件245两者可以在使用设备100期间与用户的牙齿接触。接触构件245可以包括例如比刷毛122具有更高刚性的构件。通过使用单独的接触构件245，可以选择和/或调节接触构件245的特性，使得邻间间隙检测得到优化。例如，可能希望使用具有相对高刚性(例如，高于预定阈值的刚性)的接触构件245，以便在接触构件245移入或移出邻间间隙时，在测量的振动特性中产生容易检测到的变化。在一些实施例中，刷毛本身可能不够刚性以产生这种容易检测到的变化，并且增加刷毛的刚性以实现这种效果可能会阻碍刷毛的刷牙功能。

在实施例中，例如口腔护理设备包括流体输送系统220，流体输送系统220包括喷嘴，工作流体可以经由该喷嘴输送到用户的口腔，接触构件包括喷嘴，例如上面参考图1A-1C描述的喷嘴124。因此，喷嘴既可以用作工作流体可经由其朝向邻间间隙喷射的装置，也可以用作用于自动检测邻间间隙(并由此触发喷射)的接触构件。

在实施例中，IMU 240包括在设备100的手柄110中。通过将IMU 240布置在设备100的手柄110中，而不是布置在设备100的头部120中，可以更有效地管理设备上的空间。也就是说，与手柄110相比，设备100的头部120可能相对较小，并且在头部120中包括IMU可能需要对头部120进行不希望的架构和/或结构改变，以容纳IMU 240。此外，在实施例中，设备100的头部120可以与手柄110分离并且是一次性的，并且用户可能希望在使用后定期更换头部。因此，将IMU 240布置在手柄110中而不是头部120中降低了更换零件的成本。

在实施例中，IMU 240包括在设备100的头部120中。与IMU 240布置在手柄110中的情况相比，将IMU 240布置在设备100的头部120中可以产生更容易检测的信号(并且因此更精确和/或可靠的间隙检测)，因为IMU 240布置得更靠近接触构件245。

在例如口腔护理设备100包括流体输送系统220的实施例中，响应于检测到邻间间隙，控制信号被输出到流体输送系统220以控制工作流体的输送。因此，响应于使用接触构件245和IMU 240实现的邻间间隙的自动检测(在设备100的相同使用期间)，在设备100的使用期间控制工作流体的输送。这允许更准确和/或可靠地使用流体输送系统220。通过提高流体输送系统220的准确性和/或可靠性，减少了工作流体的使用，并且更快地实现了更有效的处理。在实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220，以使流体输送系统将工作流体输送到邻间间隙。因此，可以响应于通过使用IMU 240和接触构件245执行的邻间间隙检测而直接触发工作流体的喷射。这提高了流体喷射的精确度，例如，相对于其他地方，工作流体实际上喷射到邻间间隙中的可能性增加了。

在实施例中，振动特性指示由口腔护理设备100产生的超声波振动。超声波振动可以作为设备100的刷牙和/或牙斑去除功能的一部分而产生。在其他示例中，振动特性指示由设备100产生的声波振动，例如由配置为驱动设备100的头部120相对于设备100的手柄110的运动的电机产生的声波振动。因此，利用设备100的现有功能来提供自动化的邻间间隙检测，并且不需要单独的振动产生装置。

在实施例中，处理接收的信号以检测口腔护理设备100的振动特性的变化。基于检测到的变化，确定接触构件245已经移入或移出邻间间隙。基于该确定，控制设备100执行动作。

在实施例中，所接收的信号包括加速度计数据。在实施例中，振动特性包括以下一个或多个：口腔护理设备的振动幅度和频率。在实施例中，使用一个或多个频率滤波器来处理接收到的信号，以获得滤波后的信号。在实施例中，一个或多个频率滤波器包括低通频率滤波器。这种低通频率滤波器可以用于减少来自接收的IMU信号的噪声。例如，这种噪声可以是由于设备的振动、IMU制造中的缺陷(例如，不同IMU之间的变化)等。例如，通过提高信噪比，使用一个或多个频率滤波器降低噪声增加了间隙检测的可靠性和/或准确性。在实施例中，移动平均被应用于接收的IMU信号，使得对应于重复和/或规则的快速移动(例如，对应于设备的“擦洗运动”)的信号可以被移除，从而使得即使当设备快速来回移动时也能够执行邻间间隙检测。在实施例中，一个或多个振幅阈值被应用于滤波后的信号以检测邻间间隙。选择这样的滤波器和/或阈值以便例如通过改进与从IMU 240接收的“原始”信号相比的信噪比来增加间隙检测的可靠性和/或准确性。滤波器和/或阈值可以是预定的，和/或可以在设备100的使用期间被修改或计算，以便提高间隙检测的准确性。

图4示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法400。方法400可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图4的实施例中，口腔护理设备100包括图像传感器设备230。在这些实施例中，图像传感器设备230包括口内图像传感器设备。在实施例中，方法400至少部分由控制器210执行。

在步骤410中，口内图像传感器设备230在用户使用口腔护理设备100期间生成表示用户口腔的至少一部分的图像数据。

在实施例中，口内图像传感器设备230至少部分地包括在口腔护理设备100的头部120中。由于设备100的头部120用于在用户的口腔内递送护理操作(treatment)，因此将口内图像传感器设备230至少部分地布置在头部120中允许对口腔内部进行成像，而不需要单独安装的口内相机(即，与头部120分开安装的相机)。

在实施例中，口内图像传感器设备230至少部分地包括在口腔护理设备100的手柄110中。因此，即使图像传感器设备230的一部分(例如图像传感器)被布置为保持在用户的口腔之外，图像传感器设备230仍然可以被称为“口内图像传感器设备”。通过将图像传感器设备230至少部分地布置在设备100的手柄110中，可以更有效地管理设备上的空间。也就是说，与手柄110相比，设备100的头部120可以相对较小，并且将图像传感器设备230包括在头部120中可能需要对头部120进行架构和/或结构改变，这可能相对复杂和/或昂贵。此外，在实施例中，设备100的头部120可以与手柄分离并且是一次性的，并且用户可能希望在使用后定期更换头部120。将图像传感器设备230至少部分地布置在手柄110中，而不是全部布置在头部120中，因此降低了更换零件的成本。

在实施例中，口内图像传感器设备230包括传感器和用于接收光并将光传递到传感器的孔。该孔包括在口腔护理设备100的头部120中。例如，在设备100的头部120包括一组刷毛122的情况下，例如为了执行刷牙功能，孔可以布置在刷毛122的后面，使得刷毛122不遮挡孔(即阻挡来自孔的光)。在实施例中，图像传感器设备230包括用于将光从孔引导到图像传感器的引导通道。例如，在口腔护理设备100包括头部120、手柄110和连接头部120与手柄110的杆130的情况下，引导通道可以沿着杆130(例如，在杆130内)从孔延伸到传感器。例如，引导通道可以包括光纤电缆。在替代实施例中，杆130是中空的，并且被布置成覆盖图像传感器，该图像传感器被布置在设备100的头部120的后面。这减小了孔和传感器之间的距离，同时确保传感器不包括在(一次性)头部120中。

在实施例中，图像数据包括红色、绿色和蓝色、RGB图像数据。其它类型的图像数据(例如，黑白图像数据)可以用于替代实施例中。

在步骤420中，处理生成的图像数据以确定指示用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙的位置的位置数据。使用经训练的分类算法来处理生成的图像数据，该分类算法被配置为识别邻间间隙。经训练的分类算法在使用口腔护理设备之前被训练。

在步骤430中，在使用口腔护理设备100期间，控制口腔护理设备100向检测到的邻间间隙递送护理。

因此，在用户使用设备100期间，可以通过使用口内图像传感器设备230和经训练的分类算法来自动检测邻间间隙，并且可以相应地控制护理递送，而不需要用户输入。例如，用户不需要确定设备100何时处于适合护理递送的位置，例如靠近或在邻间间隙中。相反，这种确定是基于口内图像数据自动做出的，并且可以基本上实时地执行。与不使用这种经训练的算法处理口内图像数据的情况相比，使用经训练的分类算法处理口内图像数据增加了邻间间隙检测和/或定位的准确性和/或可靠性。通过在使用期间更准确地检测邻间间隙和/或设备100相对于邻间间隙的位置，并使用这样的信息来控制当时(即，在设备的相同使用期间)的护理递送，护理的递送变得更加准确。此外，图像数据的使用不仅允许检测间隙，而且允许定位间隙。与间隙未被定位的情况相比，定位间隙允许更准确和/或可靠的护理递送。

在口腔护理设备100包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220的实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220以基于位置数据控制工作流体的输送。因此，响应于使用口内相机250和经训练的分类算法实现的邻间间隙的自动定位(在设备100的相同使用期间)，控制设备100使用期间工作流体的输送。这允许更准确和/或可靠地使用流体输送系统220。特别地，这增加了流体喷射的精确度，即，相对于其他地方，工作流体实际上喷射到邻间间隙中的可能性增加了。通过提高流体输送系统220的准确性和/或可靠性，减少了工作流体的使用，并且实现了更快的护理。

在实施例中，使用滑动窗口处理生成的图像数据。在这样的实施例中，通过检测滑动窗口内邻间间隙的存在来确定位置数据。换句话说，滑动窗口穿过图像，定义图像的子区域，并且确定在图像的每个子区域中是否存在间隙。这将在下面更详细地描述。

在实施例中，通过从图像数据中提取一个或多个图像特征，并使用提取的一个或多个图像特征来确定位置数据，来处理生成的图像数据。例如，图像特征可以包括基于纹理的图像特征。由于图像由彼此高度相关的像素组成，因此图像特征提取用于获得图像的最具代表性和信息量(即非冗余)的信息，以便降低维数和/或促进分类算法的学习。

在实施例中，使用离散小波变换提取一个或多个图像特征。离散小波变换可以同时捕捉图像中的频率和位置信息。间隙区域中的图像频率通常高于牙齿或牙龈区域中的图像频率。这允许离散小波变换产生可以用于检测邻间间隙的图像的频率图。在实施例中，使用哈尔小波(Haar wavelet)，其与其它小波相比具有相对低的计算复杂度和低的存储器使用。小波变换的系数(或其近似值)可以用作提取的图像特征。例如，基于应用于大小为a×a的图像的哈尔小波的特征提取的输出可以包括水平波h(a/4×a/4)，垂直波v(a/4×a/4)和对角波d(a/4×a/4)。其它小波可以用于替代实施例中。

提取的特征可以用于应用于图像的滑动窗口。例如，在由滑动窗口定义的图像子区域中，在h、v和d被矢量化并组合成大小为1×108的一个向量之前，可以对h、v和d中的每一个执行2×2的汇集。这可以与来自经训练的分类算法的经训练数据(例如经训练的均值和方差值)一起被归一化。支持向量机SVM可以用作具有高斯径向基函数核的非概率非线性二元分类器，其接收来自前一步的归一化数据。经训练的SVM包括具有经训练的系数和偏差的支持向量，即在先前训练阶段期间确定的。例如，给定一组图像以及地面真实标记，可以训练分类算法，以便将新的示例分配给一个类别(例如间隙)或另一个类别(例如非间隙)。

在实施例中，使用边缘检测器、角检测器和斑点提取器中的至少一个来提取一个或多个图像特征。与其他方法相比，使用这种方法提取图像特征可以提供邻间间隙的更准确的检测和/或定位。

在实施例中，例如其中口腔护理设备100包括用户接口，使得用户接口提供取决于位置数据的输出。例如，输出可以包括通知用户已经定位了邻间间隙、指示邻间间隙的位置、通知用户已经在邻间间隙上执行了护理递送、和/或指示用户调整设备的位置和/或取向以使得可以执行更精确的护理递送(例如工作流体的喷射)的通知。提供的输出可以包括例如视觉、音频和/或触觉输出。

在实施例中，例如在口腔护理设备100包括存储器260的情况下，邻间间隙的一个或多个特征被存储在存储器260中，以用于口腔护理设备100的后续处理和/或控制。例如，一个或多个存储的特征可以用于将邻间间隙与随后识别的邻间间隙进行比较。在其他情况下，一个或多个存储的特征用于随时间跟踪邻间间隙。

图5示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法500。方法500可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图5的实施例中，口腔护理设备100包括图像传感器设备240。在实施例中，方法500至少部分由控制器210执行。

在步骤510中，由图像传感器设备240生成图像数据。图像数据指示表示用户口腔的至少一部分的图像序列。因此，可以在多个不同的时间捕获口腔的部分的图像。

在步骤520中，处理图像数据以确定运动参数。运动参数指示口腔护理设备100相对于用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙的运动。

在步骤530中，基于所确定的运动参数，控制口腔护理设备100执行动作。

通过确定指示口腔护理设备相对于邻间间隙的运动的运动参数，实现了对设备100的更精细和/或更智能的控制。特别地，通过考虑设备100相对于间隙的运动(或反之亦然)，可以更准确和/或有效地将护理递送到间隙。

在实施例中，口腔护理设备被控制以基于确定的运动参数将护理递送到邻间间隙。因此，在步骤530执行的动作可以包括将护理递送到邻间间隙。

在实施例中，基于所确定的运动参数来防止口腔护理设备100的护理递送。因此，在步骤530执行的动作可以包括阻止护理递送到邻间间隙。

在实施例中，所确定的运动参数指示在预定的未来时间邻间间隙相对于口腔护理设备100的预测位置。预定的未来时间可以是可以启动护理递送的最快时间。通过在这种预定的未来时间预测间隙的位置，可以确定向间隙成功(例如准确)递送护理的可能性。如果这种可能性被确定为高，例如高于预定阈值，则可以允许护理递送。然而，如果这种可能性被确定为低，例如低于预定阈值，则可以阻止护理递送。这使得能够更有效地使用设备100，因为只有当基于运动参数确定间隙被准确和/或有效地处理的可能性足够高时，才触发护理递送。

在实施例中，所确定的运动参数指示在该时间邻间间隙相对于口腔护理设备100具有预定位置的预测的未来时间。例如，预定位置可以是来自流体输送系统的工作流体的射流路径中的位置。因此，可以基于所确定的运动参数来控制(例如延迟)护理的递送，以增加对邻间间隙的成功和准确护理的可能性。这使得能够更有效地使用口腔护理设备100。

在实施例中，所确定的运动参数指示口腔护理设备100相对于邻间间隙的速度和/或加速度。所确定的速度和/或加速度可以用于跟踪间隙相对于设备100的轨迹，从而提高护理递送的准确性。

在口腔护理设备100包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220的实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220以基于所确定的运动参数控制工作流体的输送。因此，在项目530执行的动作可以包括对流体输送系统220的控制。因此，基于所确定的设备(在设备的相同使用期间)相对于间隙的运动，在设备使用期间控制工作流体的输送。这允许更准确和/或可靠地使用流体输送系统。特别地，这增加了流体喷射的精确度，即，相对于其他地方，工作流体实际上喷射到邻间间隙中的可能性增加了。例如，在检测到邻间间隙的时间和工作流体可以输送到间隙的时间之间可以存在给定的等待时间。这种等待时间可能是由于数据处理、不同部件和/或设备之间的信令、操作流体输送系统220等。延迟意味着，到流体输送系统喷射工作流体时，检测到的间隙可能不再在喷射流体的路径中。然而，通过考虑设备100相对于间隙的运动，可以校正这种运动，从而提高流体喷射的精度。例如，喷射可以被延迟，直到间隙将在工作流体的路径上。通过提高流体输送系统220的准确性和/或可靠性，减少了工作流体的使用，并且更快地实现了更有效的处理。

在实施例中，图像传感器设备230至少部分地包括在口腔护理设备100的头部120中。由于设备100的头部120用于在用户的口腔内递送护理，因此将图像传感器设备230至少部分地布置在头部120中允许对口腔内部进行成像，而不需要单独安装的相机(即，与头部120分开安装的相机)。

在实施例中，图像传感器设备230至少部分地包括在口腔护理设备100的手柄110中。如上所述，通过将图像传感器设备230至少部分地布置在设备100的手柄110中，可以更有效地管理设备上的空间，并且降低替换零件(即头部120)的成本。

在实施例中，图像传感器设备230包括口内相机。口内相机可以用于从用户的口腔内捕获数字图像。然后，处理这样的图像以跟踪设备相对于邻间间隙的运动，或者反之亦然。因此，在使用设备100期间对用户的口腔内部成像。在某些情况下，口内相机可操作以生成视频数据。

在实施例中，处理图像数据以检测邻间间隙。因此，首先处理图像数据以检测间隙，其次动态跟踪间隙相对于设备100的轨迹。例如，可以在图像序列的第一图像中检测间隙，并且图像序列中的后续图像可以用于跟踪间隙的运动，例如如由运动参数指示的那样。

在实施例中，通过比较帧之间图像像素的移动和/或位移来在帧之间跟踪邻间间隙。例如，将序列中第一帧的像素I(x，y，t)与序列中第二帧的像素I(x+dx，y+dy，t+dt)进行比较，以确定帧之间的移动，即像素随时间dt移动(dx，dy)。可以基于从第一帧和第二帧(即，当前帧和先前的连续帧)计算的位移来预测间隙的位置。由于牙齿是刚性对象，间隙区域中的像素在两帧之间的位移与牙齿区域中的像素相似。因此，即使间隙本身不存在于一个或多个图像中，也可以跟踪间隙。使用光流方法来估计间隙相对于设备100的速度(以像素/秒为单位)，并且可以基于速度和帧之间的已知时间来预测间隙在预定未来时间的位置。

在实施例中，邻间间隙不存在于图像序列的至少一个中。在这样的实施例中，基于图像序列的至少一个其他图像中的邻间间隙的位置来估计图像序列中的所述至少一个的邻间间隙的位置。因此，即使间隙在图像中不存在(即可见)，也可以跟踪间隙的轨迹。例如，在一些图像中，间隙可能被其他对象模糊。在实施例中，光流方法用于确定序列中图像之间的像素和/或对象的速度。然后可以基于计算出的速度、第二图像中间隙的位置以及第一和第二图像之间的时间来估计其中间隙本身不存在的第一图像中间隙的位置。

在实施例中，根据IMU输出的信号确定运动参数。例如，在口腔护理设备100包括IMU 240的情况下，IMU 240可以被配置为输出指示口腔护理设备100相对于用户口腔的位置和/或运动的信号。例如，IMU 240可以用于确定设备100相对于间隙的角运动。在确定运动参数时，可以结合图像数据使用这样的信号。

图6示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法600。方法600可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图6的实施例中，口腔护理设备100包括图像传感器设备230。图像传感器设备230可操作以生成表示用户口腔的至少一部分的图像数据。在实施例中，方法600至少部分由控制器210执行。

在步骤610中，处理生成的图像数据以识别用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙。

在步骤620中，将所识别的邻间间隙的至少一个特征与用户口腔的一个或多个先前识别的邻间间隙的至少一个特征进行比较。在实施例中，所识别的间隙的至少一个特征包括被预测在不同间隙之间变化的特征，和/或特定于所识别的间隙的特征。因此，所述至少一个特征可以用于区分间隙。所述至少一个特征可以包括视觉特征。在实施例中，所识别的邻间间隙的至少一个特征指示以下至少一个：所识别的邻间间隙的形状、所识别的邻间间隙的外观、所识别的邻间间隙的位置或所识别的邻间间隙的任何显著特征。在实施例中，所识别的间隙的至少一个特征指示频率特征，例如基于应用于所识别的间隙的图像的小波变换。

在步骤630中，基于比较的结果，控制口腔护理设备100执行动作。

通过将所识别的邻间间隙的特征与用户的一个或多个先前识别的邻间间隙的特征进行比较，以更智能和/或更灵活的方式控制设备100。具体地，可以确定所识别的间隙是否已经在当前口腔护理阶段期间(即，在用户使用设备100期间)被预先识别。这样的确定可以基本上实时地执行，从而允许对设备100进行迅速且响应性的控制。因此，先前识别的间隙可以被重新识别，即使成像条件自先前识别以来已经改变。

在实施例中，与先前识别的间隙相比，以不同的方式处理新识别的间隙。也就是说，如果所识别的间隙被确定为新识别的间隙，则可以以第一方式控制设备100，并且如果所识别的间隙被确定为(或类似于)先前识别的间隙，则可以以不同的第二方式控制设备100。取决于用户如何操作设备100，在口腔护理阶段期间可能遇到给定间隙一次或多次。通过以不同于先前识别的间隙的方式处理新识别的间隙，设备100因此能够适应用户的行为。

在实施例中，根据比较的结果来计算相似性度量。相似性度量指示所识别的邻间间隙和一个或多个先前识别的邻间间隙之间的相似性水平。在这样的实施例中，基于所确定的相似性度量来控制口腔护理设备100。相似性度量可以指示所识别的间隙是否与一个或多个先前识别的间隙相同或不同。也就是说，相似性度量可以指示所识别的间隙是新识别的间隙还是先前识别的间隙。如果确定在当前的口腔护理阶段期间以前没有遇到间隙，则该间隙可以是“新识别的”。也就是说，该间隙可能已经在先前的口腔护理阶段中被识别，但是如果在当前的阶段中先前没有遇到它，则仍然可以被指定为新识别的间隙。在实施例中，将相似性度量与阈值进行比较。如果相似性度量低于阈值，则间隙被指定为新识别的间隙。如果相似性度量高于阈值，则间隙被指定为先前识别的间隙。

在实施例中，响应于指示所识别的邻间间隙不同于一个或多个先前识别的邻间间隙的相似性度量，设备100被控制以向所识别的邻间间隙递送护理。因此，在项目630执行的动作可以包括将护理递送到所识别的间隙。因此，如果所识别的间隙被确定为新识别的间隙，则触发护理递送。

在实施例中，响应于指示所识别的邻间间隙不同于一个或多个先前识别的邻间间隙的相似性度量，表示所识别的邻间间隙的图像数据被存储在存储器中，例如用于邻间间隙的后续识别和/或比较。因此，可以将该间隙与随后识别的间隙进行比较，以确定先前是否遇到了随后识别的间隙。在实施例中，图像数据存储在库或数据库中，该库或数据库包括对应于先前识别的用户间隙的图像数据和/或其他代表性数据。图像数据可以存储在设备100上，或者可以被输出以传输到远程设备进行存储，例如经由网络。

在实施例中，响应于指示所识别的邻间间隙与一个或多个先前识别的邻间间隙中的至少一个相同的相似性度量，控制口腔护理设备100以阻止护理递送到所识别的邻间间隙。因此，在项目630执行的动作可以包括阻止护理递送。因此，可以减少在单次口腔护理期间对相同间隙的重复护理，并且在一些情况下完全避免。换句话说，每个间隙在一次口腔护理期间只护理一次。这允许更有效地使用口腔护理设备100。在处理包括经由流体输送系统220输送工作流体的示例中，例如，减少相同间隙的重复护理减少了所使用的工作流体的量。在替代实施例中，响应于指示所识别的间隙与先前识别的间隙中的至少一个相同的相似性度量，不阻止护理递送。

在实施例中，响应于相似性度量指示所识别的邻间间隙与一个或多个先前识别的邻间间隙中的至少一个相同，确定从先前识别一个或多个先前识别的邻间间隙中的至少一个时起经过的时间。将所确定的经过的时间与预定阈值进行比较。在这样的实施例中，基于所确定的经过时间与预定阈值的比较结果来控制口腔护理设备100。因此，设备100的控制可以根据间隙有多近期被先前识别而变化。

在实施例中，响应于所确定的经过时间大于预定阈值，口腔护理设备100被控制以将护理递送到所识别的邻间间隙。因此，如果自间隙的先前护理以来已经经过预定量的时间，则可以执行间隙的重复护理。在实施例中，响应于所确定的经过时间小于预定阈值，控制口腔护理设备100以阻止护理递送到所识别的邻间间隙。因此，如果自间隙的先前护理以来还没有经过预定量的时间，则不执行间隙的重复护理。例如，如果用户在“擦洗”运动中来回移动设备100，则可以相对快速地连续遇到两次间隙。在这种情况下，间隙的多次护理可能无效和/或不有效。然而，如果用户在阶段中相当晚的时间将设备100返回到先前护理过的间隙，则可以推断期望对该间隙的进一步护理，例如对间隙的先前护理不成功。

在实施例中，使用经训练的分类算法来处理生成的图像数据，该分类算法被配置为检测邻间间隙。与不使用经过训练的算法的情况相比，使用这种经过训练的算法导致更准确和/或更可靠的间隙检测。在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。

在实施例中，处理生成的图像数据以确定所识别的邻间间隙的至少一个特征。在实施例中，通过使用机器学习算法处理生成的图像数据来确定至少一个特征。机器学习算法被训练以识别用于区分邻间间隙的信息。这种信息包括表示间隙的特征，即非冗余特征，和/或被预测在间隙之间变化的特征。所识别的信息可以包括间隙的至少一个特征。在实施例中，这样的机器学习算法(或一个或多个不同的机器学习算法)也用于确定一个或多个先前识别的间隙的至少一个特征，例如，代表先前识别的间隙和/或可以用于区分间隙的特征，并且用于将先前识别的间隙与当前识别的间隙进行比较。在替代实施例中，不使用机器学习算法从原始图像数据中提取间隙的特征。

在实施例中，图像传感器设备230包括口内相机。在实施例中，图像传感器设备230至少部分地包括在口腔护理设备100的头部120中。由于设备110的头部120用于在用户的口腔内递送护理，因此将图像传感器设备230至少部分地布置在头部120中允许对口腔内部进行成像，而不需要单独安装的相机。

在实施例中，图像传感器设备230至少部分地包括在口腔护理设备100的手柄110中。如上所述，通过将图像传感器设备230至少部分地布置在设备100的手柄110中，可以更有效地管理设备上的空间，并且降低替换零件(即头部120)的成本。

在口腔护理设备包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220的实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220，以基于确定的比较结果来控制工作流体的输送。因此，在项目630处执行的动作可以包括控制工作流体的输送(例如，引起和/或防止工作流体的输送)。在实施例中，流体输送系统220包括用于将工作流体储存在口腔护理设备100中的流体储存器。因此，由于将所识别的间隙与先前识别的间隙进行比较，可以降低需要补充流体储存器的频率，这减少了流体向相同间隙的重复喷射。

图7示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法700。方法700可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图7的实施例中，口腔护理设备100包括IMU 240。IMU 240可操作以输出取决于口腔护理设备100的位置和/或运动的信号。在这些实施例中，口腔护理设备100还包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220。在实施例中，方法700至少部分由控制器210执行。

在步骤710中，处理从IMU 240接收的指示口腔护理设备100相对于用户口腔的位置和/或运动的信号。

在步骤720中，基于步骤710的处理，向流体输送系统220输出控制信号以控制工作流体的输送。

因此，基于IMU信号控制流体输送系统220对工作流体的输送。与不使用IMU信号来控制流体输送系统220的情况相比，这允许增加流体输送的精确度，例如工作流体喷射的精确度。

在实施例中，控制信号可操作以阻止流体输送系统220输送工作流体。通过基于IMU信号选择性地阻止工作流体的输送，与不选择性地阻止输送的情况相比，使用更少的工作流体。因此，提高了设备100的效率。

在实施例中，处理从IMU接收的信号以确定口腔护理设备正在根据预定的运动类型运动。响应于该确定，控制信号被输出到流体输送系统220，以防止工作流体的输送。因此，基于用户如何移动设备100，选择性地防止工作流体输送到用户的口腔。这允许更有效地使用设备100和/或更有效地处理，例如，当设备100以特定方式运动时，不允许工作流体喷射。例如，如果设备100正在根据预定的运动类型运动，则流体输送系统220失灵(misfiring)和/或由流体喷射引起损坏的可能性可能增加。在实施例中，使用经训练的分类算法(例如机器学习算法)来处理从IMU 240接收的信号，该分类算法被配置为确定设备100是否正在根据预定运动类型运动。

在实施例中，口腔护理设备100根据预定运动类型的运动阻碍了口腔护理设备100在护理用户口腔中的使用。因此，当设备100以阻碍设备100在护理口腔中的使用的方式使用时，可以选择性地防止流体输送。如果设备以这种方式运动，则成功护理的可能性降低，例如由于流体输送系统220将工作流体输送到目标的精度降低。这意味着工作流体可能被浪费，例如由于被流体输送系统220喷射，但不会导致成功的护理。通过在设备100根据预定运动类型运动时选择性地防止流体输送，工作流体被更有效地使用。

在实施例中，预定运动类型包括擦洗运动。如果设备100正在根据擦洗运动类型运动，则流体输送系统220将工作流体输送到目标(例如邻间间隙)的精度降低，并且喷射失败的可能性增加。这意味着工作流体更容易被浪费。因此，当设备100以擦洗运动移动时，通过选择性地防止流体输送，工作流体被更有效地使用。在替代实施例中，预定运动类型包括其他运动类型。

在实施例中，处理从IMU 240接收的信号以确定口腔护理设备100的取向。基于所确定的取向，控制信号被输出到流体输送系统220。因此，流体输送系统220可以基于如使用IMU信号所确定的设备100的当前取向来控制。流体输送系统220将提供成功护理的可能性可能取决于设备100的取向。例如，在将工作流体喷射到相邻牙齿之间的邻间间隙以移除阻塞物的情况下，如果设备100被定向成使得流体输送系统220的喷嘴基本上垂直于牙齿的颊面或舌面延伸并面向牙齿的颊面或舌面，这可能更有可能成功(尝试更少)。另一方面，如果设备100被定向成使得喷嘴基本上垂直于牙齿的咬合面并面向牙齿的咬合面延伸，则成功移除阻塞物的可能性降低。这意味着工作流体更有可能被浪费，例如由于从流体输送系统220喷出，但不会导致成功的护理。通过基于所确定的设备100的取向来控制流体输送，工作流体被更有效地使用。

在实施例中，将设备100的取向与喷射角度阈值进行比较。喷射角度阈值是用于基于设备100的头部120的取向来确定是否应当防止或允许工作流体输送的阈值。例如，当头部120的取向高于喷射角度阈值时，可以允许流体输送，并且当头部120的取向低于喷射角度阈值时，可以阻止流体输送。在实施例中，可以基于IMU信号为用户确定喷射角度阈值。当用户沿着一排牙齿移动设备100时，即由于不同的用户可以沿着通道不同地定向和/或移动设备100，喷射角度阈值可以通过分析头部120的取向来针对特定用户优化。这里使用的“通道”是指设备100的头部120沿着一排牙齿的运动轨迹。

在实施例中，处理从IMU 240接收的信号以确定在使用口腔护理设备100期间口腔护理设备100的取向的改变。基于所确定的口腔护理设备100的取向变化，将控制信号输出到流体输送系统220。因此，可以响应于在使用期间设备100取向的改变来控制流体输送。例如，设备100可以从成功护理的可能性相对较低的第一取向移动到成功护理的可能性相对较高的第二取向，在第一取向中，例如喷嘴基本上垂直于牙齿的咬合面并面向牙齿的咬合面定向，在第二取向中，例如喷嘴基本上垂直于牙齿的舌面或颊面并面向牙齿的舌面或颊面定向。当设备100处于第一取向时，流体输送可以被阻止，以便减少通过在成功护理的可能性相对较低的情况下喷射工作流体的工作流体的使用。当设备100移动到第二取向时，流体输送阻止可以被停止。类似地，如果设备100从第二取向移动到第一取向，则可以选择性地阻止流体输送。

在实施例中，设备100的头部120可操作以沿着一排的第一端和一排的第二端之间的一排牙齿移动，并且流体输送系统220至少部分地包括在头部120中。在实施例中，处理从IMU 240接收的信号以确定口腔护理设备100的头部120在排的第一端和排的第二端之间的轨迹。基于所确定的轨迹，控制信号被输出到流体输送系统220。通过在头部120沿着一排牙齿移动时基于头部120的轨迹控制流体输送系统220，可以以更智能和/或更灵活的方式控制设备100。特别地，当轨迹指示使用流体输送系统220的成功护理相对不太可能时，可以防止流体输送(从而防止工作流体被浪费)。

在实施例中，处理从IMU 240接收的信号以确定在口腔护理设备100的头部120在排的第一端和排的第二端之间移动期间口腔护理设备100的头部120的取向的变化。基于所确定的头部120的取向变化，将控制信号输出到流体输送系统220。因此，当头部120沿着一排牙齿移动时，可以响应于头部120的取向的改变来控制流体输送。例如，当用户沿着牙齿的排移动设备100时，头部120的取向可以改变，例如，当设备100沿着牙齿的排移动时，用户可能旋转设备100。通过考虑这种取向的改变，流体输送系统220变得更加精确和/或有效，例如通过当基于取向确定存在相对高的成功护理可能性时输送工作流体的射流，并且当确定存在相对低的成功处理可能性时防止喷射。

在实施例中，处理从IMU 240接收的信号以确定口腔护理设备100相对于口腔的运动已经停止。响应于该确定，控制信号被输出到流体输送系统220，以使流体输送系统220输送工作流体。因此，用户可以沿着一排牙齿移动设备100，并在设备100邻近用户希望被处理的邻间间隙时暂停。通过使用IMU信号检测这种暂停并相应地自动触发流体输送系统220，减少了对触发流体输送系统220的用户输入的需要，从而增加了设备100的功能并改善了用户体验。

在实施例中，处理从IMU 240接收的信号以检测用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙。响应于检测到邻间间隙，将控制信号输出到流体输送系统220。在实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220，以使流体输送系统将工作流体输送到检测到的邻间间隙。因此，可以基于设备100的使用期间的IMU信号基本上实时地自动检测邻间间隙，并且在设备100的使用期间将工作流体输送到检测到的间隙。在一些情况下，用户可能不知道存在特定的间隙，而该间隙仍然可以由设备基于IMU信号来检测。此外，通过在检测到间隙时特定地触发工作流体的喷射，提高了流体输送系统220的效率和/或精确性。

在实施例中，使用速度和/或位置估计算法来处理IMU信号。例如，速度和/或位置估计算法可以被配置为估计设备100的速度，用于检测在任何方向上快速变化的速度(例如，检测擦洗运动)。在实施例中，速度和/或位置估计算法被配置为从IMU馈送加速度计和陀螺仪信号。这些信号可以单独处理，也可以融合成一个数据流供算法使用。例如，可以通过使用速度和/或位置估计算法来确定设备正沿着一排牙齿移动、确定设备相对于口腔的位置和/或确定设备的速度。速度和/或位置估计算法可以使用软件或硬件(例如专用集成电路(ASIC))来实施，或者可以使用硬件和软件的组合来实施。速度和/或位置估计算法可以用于本文描述的各种方法中。

IMU可能会受到噪声、偏置和/或漂移的影响，除非进行适当校正，否则会导致计算结果不准确。例如，陀螺仪信号可能随时间漂移，加速度计可能因重力而偏置，陀螺仪和加速度计信号都可能受到噪声的影响。在实施例中，使用滤波(例如高通和/或低通和/或中值滤波器)来去除IMU信号中的至少一些噪声。在实施例中，滤波器用于校正陀螺仪漂移和/或补偿重力，从而允许获得线速度，然后可以对速度进行积分以获得位置和/或位移。速度和/或位置测量可以包括对所有3个轴的单独测量，或者可以组合方向分量以提供速度大小和/或位置大小。

在实施例中，IMU信号被处理以生成用户的用户行为简档。这样的简档指示用户如何使用设备100，例如基于运动、定向、速度等的例程。例如，用户行为简档可以用于向用户提供定制的建议。当获得新的IMU数据时，可以修改和/或更新用户行为简档。

在实施例中，IMU信号与由图像传感器设备(例如上述图像传感器设备230)生成的口内图像数据相组合。通过使用IMU信号和口内图像数据来控制流体输送系统220，与不使用口内图像数据的情况相比，可以进一步提高流体输送系统220的精度。

图8示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法800。方法800可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图8的实施例中，口腔护理设备100包括用于护理用户口腔的头部120。口腔包括多个口腔区。在这些实施例中，口腔护理设备100包括IMU 240。IMU 240可操作以输出取决于口腔护理设备100的头部120的位置和/或运动的信号。在实施例中，方法800至少部分由控制器210执行。

在步骤810中，从IMU 240接收指示口腔护理设备100的头部120相对于用户口腔的位置和/或运动的信号。

在步骤820，使用经过训练的非线性分类算法处理接收到的信号，以获得分类数据。分类算法被训练成从多个口腔区中识别口腔护理设备100的头部120位于其中的口腔区。所获得的分类数据指示口腔护理设备100的头部120所在的口腔区。

在步骤830中，使用分类数据控制口腔护理设备100执行动作。

在实施例中，多个口腔区包括多于两个口腔区。在实施例中，多个口腔区包括多于四个口腔区。在实施例中，多个口腔区包括12个口腔区。在实施例中，多个口腔区包括18个口腔区。

在实施例中，多个口腔区中的给定口腔区指示：用户口腔的象限或六分仪；以及选自包括颊面、舌面和咬合面的列表的牙齿表面。因此，可以有18个不同的口腔区，对应于六个口腔六分仪，每个六分仪具有三个牙齿表面。在替代实施例中，多个口腔区包括多于18个口腔区。

通过使用IMU信号作为训练的非线性分类算法的输入，可以在不需要用户输入的情况下识别头部120所在的口腔区。因此，口腔护理设备100可以自主地识别用户如何使用口腔护理设备100，并相应地调节自身。例如，设备100的一个或多个操作设置可以根据所识别的口腔区来控制。此外，这可以允许用户被通知设备100的头部120在口腔内的位置、在每个区内花费了多少时间等。该信息还可以用于确定头部120所在的口腔区在当前口腔护理阶段中是否已经被访问过。除了提供直接的用户反馈之外，这样的信息可以基于例如在每个口腔区中花费的时间、是否错过了任何口腔区等，促进指示用户倾向于如何使用设备100的行为简档的生成。此外，与不使用经训练的算法的情况相比，使用经训练的算法导致头部120的更精确和/或更可靠的定位。即，通过使用经过训练的算法来提高头部120的定位的空间分辨率。此外，非线性分类算法可以用于区分不可线性分离的因素。因此，使用非线性分类算法来获得分类数据导致分类数据的更精确和/或更可靠的确定。

在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。

在实施例中，口腔护理设备包括机器学习代理。机器学习代理包括分类算法。这样，分类算法可以位于口腔护理设备100上。与分类算法不位于设备100上的情况相比，在设备100上执行口腔区的识别减少了等待时间，因为不需要向另一设备发送数据和/或从另一设备接收数据。这使得能够更快地识别口腔区，从而减少采取任何纠正措施和/或经由用户接口提供输出所花费的时间。在替代实施例中，分类算法位于远程设备上。例如，这样的远程设备可以具有比口腔护理设备100更多的处理资源。

在实施例中，控制口腔护理设备100以基于分类数据向用户的口腔递送护理。因此，在项目830执行的动作可以包括将护理递送到用户的口腔。

在口腔护理设备包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220的实施例中，控制信号可以被输出到流体输送系统220以基于分类数据控制工作流体的输送。因此，在项目830执行的动作可以包括控制流体输送系统220对工作流体的输送。在实施例中，控制信号可操作以基于分类数据阻止工作流体的输送。这提高了流体输送系统220的效率和/或精确度，即通过在递送(或不递送)护理时考虑设备100的头部120的确定的口内位置。

在实施例中，使得用户接口250提供取决于分类数据的输出。因此，在项目830执行的动作可以包括经由用户接口250提供输出。例如，这样的输出可以包括通知用户在特定口腔区花费更多时间的通知，以便改善设备100在递送护理中的使用。

在实施例中，使用户接口250在使用口腔护理设备100护理用户的口腔期间提供输出。通过使用户接口250在设备100的使用过程中提供输出，而不是在口腔护理过程完成之后，可以更迅速地提供反馈。例如，用户接口250可以基本上实时地提供输出。这允许用户在使用设备100期间调整他们的行为，例如采取纠正动作，从而提高护理递送的功效。

在实施例中，使用户接口250在使用口腔护理设备100护理用户的口腔之后提供输出。与在使用期间提供输出的情况相比，在使用设备100之后提供输出允许提供更详细水平的反馈。例如，可以在整个口腔护理阶段中分析设备100的使用和/或运动，然后可以向用户提供关于整个阶段的反馈，例如建议用户花更多时间处理给定的口腔区。这种反馈鼓励用户在随后的阶段中调整他们的行为。

在实施例中，由用户接口提供的输出包括音频、视觉和/或触觉输出。例如，可以经由显示器、扬声器和/或触觉致动器来提供输出。

在实施例中，用户接口被包括在远程设备中，并且信号被输出到远程设备以使得用户接口提供输出。这种远程设备上的用户接口可以比口腔护理设备100本身上的用户接口更通用，口腔护理设备100本身可以是手持的和/或具有有限的用户接口空间。

在实施例中，口腔护理设备100包括用户接口250。通过在口腔护理设备100上提供用户接口250，与口腔护理设备100上不包括用户接口的情况相比，用户可以更快地产生和接收输出，因为避免了不同设备之间的通信需要。此外，在口腔护理设备100上提供用户接口250可以增加用户迅速接收反馈的可能性。例如，在使用口腔护理设备100的过程中，用户可能不在与远程设备相同的位置，因此用户可能不会立即看到/听到远程设备上的通知。

在实施例中，使用户接口(例如在设备100上或在远程设备上)提供包括通知用户将口腔护理设备100的头部120定位在预定口腔区中的通知的输出。这样的通知是在口腔护理阶段开始时提供的。通过向用户提供这样的通知，使非线性分类算法知道头部120的起始位置，即头部120在阶段开始时位于其中的口腔区。然后，这可以用作分类算法的约束，这允许在确定头部120的后续口内位置时增加算法的准确性和/或可靠性。

在实施例中，使用从IMU 240接收的信号来改进分类算法。也就是说，可以使用IMU240生成的信号来训练和/或进一步训练分类算法。修改分类算法允许通过经验和/或使用更多的训练数据来提高算法的准确性和/或可靠性。此外，修改分类算法允许分类算法适合用户。通过使用产生的IMU信号作为动态地重新训练分类算法的训练数据，分类算法可以更可靠地识别设备100的头部120所在的口腔区。

在实施例中，分类数据存储在存储器260中。这允许在随后的时间使用数据，例如用于后处理分析和/或为用户生成使用设备100的行为简档。在实施例中，分类数据被输出以传输到远程设备，例如用户设备，例如移动电话、平板电脑、笔记本电脑、个人计算机等。

在实施例中，从远程设备接收训练数据。训练数据可以从网络接收，例如“云”。这种训练数据可以包括与其他用户相关联的IMU数据和/或分类数据。例如，这种训练数据可以包括众包数据。在实施例中，这种训练数据在数量上大于直接使用口腔护理设备100获得的IMU数据和/或分类数据。与不使用这种训练数据的情况相比，使用来自远程设备的训练数据来修改分类算法可以提高分类算法的准确性和/或可靠性。

图9示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法900。方法900可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图9的实施例中，口腔护理设备100包括用于护理用户口腔的头部。在这些实施例中，口腔护理设备100还包括IMU 240和图像传感器设备230。图像传感器设备230包括图9的实施例中的口内图像传感器设备。在实施例中，方法900至少部分由控制器210执行。

在步骤910中，使用IMU 240根据口腔护理设备100的头部相对于用户口腔的位置和/或运动来生成信号。

在步骤920中，使用图像传感器设备230生成表示用户口腔的至少一部分的图像数据。应当理解，步骤910和920可以基本上同时执行，或者以任一顺序顺序地执行。

在步骤930中，使用经训练的分类算法来处理生成的信号和生成的图像数据，以确定口腔护理设备100的头部120的口内位置。

在步骤940中，基于所确定的口内位置，控制口腔护理设备100执行动作。

通过使用IMU信号和图像数据作为训练分类算法的输入，可以在不需要用户输入的情况下确定设备100的头部120的口内位置。因此，口腔护理设备100可以自主地识别用户如何使用口腔护理设备100，并相应地调节自身。这允许对口腔护理设备100进行更智能的控制。例如，可以根据所确定的口内位置来控制设备100的一个或多个操作设置。此外，与不使用图像数据和/或IMU数据的情况相比，结合IMU数据使用图像数据提供了对头部120的口内位置的更精确的确定。例如，通过结合使用图像数据和IMU数据来提高口内位置确定的空间分辨率。

在实施例中，口腔包括多个口腔区。在这样的实施例中，处理生成的信号和生成的图像数据以从多个口腔区中识别头部120所在的口腔区。控制口腔护理设备100以基于识别出的口腔区执行动作。在实施例中，多个口腔区中的给定口腔区指示：口腔的象限或六分仪；以及选自包括颊面、舌面和咬合面的列表的牙齿表面，如上所述。这可以允许例如通知用户关于设备100的头部120在口腔内的位置、在每个口腔区中花费了多少时间等。该信息还可以用于确定头部120所在的口腔区在当前口腔护理阶段中是否已经被访问过。除了提供直接的用户反馈之外，这样的信息可以基于例如在每个口腔区中花费的时间、是否错过了任何口腔区等，促进指示用户倾向于如何使用设备100的行为简档的生成。

在实施例中，口腔包括多个牙齿，并且所生成的信号和所生成的图像数据被处理以从所述多个牙齿中识别邻近(例如最接近)口腔护理设备100的头部120的牙齿。基于所识别的牙齿，控制口腔护理设备100以执行动作。因此，设备100的头部120的口内位置以每颗牙齿的水平确定。这可以允许例如提供用户反馈，告知用户哪些特定的牙齿需要额外的护理等。因此，与邻近设备100的头部120的牙齿没有被识别的情况相比，可以提供更细粒度和/或定制水平的反馈(例如，具有更高的空间分辨率)。

在实施例中，处理生成的信号和生成的图像数据以识别用户口腔中相邻牙齿之间的邻间间隙。控制口腔护理设备100以基于所识别的邻间间隙执行动作。因此，在设备100的使用期间，可以基于IMU信号和图像数据自动检测邻间间隙。在一些情况下，用户可能不知道存在特定间隙，而该间隙仍然可以由设备100基于IMU信号和图像数据来检测。作为间隙检测的结果，可以通知用户间隙的位置，可以控制设备100向间隙递送护理，等等。因此，在每个间隙水平上确定设备100的头部120的口内位置。因此，本文描述的方法具有比其它方法更高的空间分辨率。在实施例中，识别间隙是识别头部120所在的口腔区的独立过程。例如，可以首先确定头部120靠近相邻牙齿之间的间隙，并且可以另外确定头部120位于口腔的特定口腔区(即区域)中。这有助于检测到的间隙的定位。

在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。

在实施例中，口腔护理设备包括机器学习代理，该机器学习代理包括分类算法。这样，分类算法可以位于口腔护理设备100上。与分类算法不位于设备100上的情况相比，在设备100上执行口内位置的确定减少了等待时间，因为不需要向另一设备发送数据和/或从另一设备接收数据。这使得能够更快地确定口内位置，从而减少采取任何纠正措施和/或经由用户接口提供输出所花费的时间。在替代实施例中，分类算法位于远程设备上，例如比口腔护理设备100具有更多处理资源的设备。

在实施例中，使用生成的信号和/或生成的图像数据来改进分类算法。也就是说，可以使用生成的信号和/或生成的图像数据来训练和/或进一步训练分类算法。修改分类算法允许通过经验和/或使用更多的训练数据来提高算法的准确性和/或可靠性。也就是说，可以提高所确定的口内位置的置信度。此外，修改分类算法允许分类算法适合用户。通过使用生成的信号和/或生成的图像数据作为动态地重新训练分类算法的训练数据，分类算法可以更可靠地确定设备100的头部120的口内位置。

在实施例中，控制口腔护理设备100以基于确定的口内位置将护理递送到用户的口腔。因此，在项目940执行的动作可以包括由设备100递送护理。

在口腔护理设备100包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220的实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220以基于所确定的口内位置控制工作流体的输送。因此，在项目940执行的动作可以包括对流体输送系统220的控制。例如，口内位置可以用于确定是否触发工作流体的喷射。这提高了流体输送系统220的效率和/或精确度，即通过在递送(或不递送)护理时考虑设备100的头部120的确定的口内位置。

在实施例中，使用户接口250根据所确定的口内位置提供输出。因此，在项目940执行的动作可以包括经由用户接口250提供输出。在实施例中，使用户接口250在使用口腔护理设备100护理用户的口腔期间提供输出。通过使用户接口250在设备100的使用过程中提供输出，而不是在口腔护理过程完成之后，可以更迅速地提供反馈。例如，用户接口250可以基本上实时地提供输出。这允许用户在使用设备100期间调整他们的行为，例如采取纠正动作，从而提高护理递送的功效。

在实施例中，使用户接口250在使用口腔护理设备100护理用户的口腔之后提供输出。与在使用期间提供输出的情况相比，在使用设备100之后提供输出允许提供更详细水平的反馈。例如，可以在整个口腔护理阶段中分析设备的使用和/或运动，然后可以向用户提供关于整个阶段的反馈。在实施例中，使用户接口250在使用设备100期间和之后都提供输出。

在实施例中，由用户接口提供的输出包括音频、视觉和/或触觉输出。例如，可以经由显示器、扬声器和/或触觉致动器来提供输出。

在实施例中，用户接口包括在远程设备中，例如诸如移动电话的用户设备。在这样的实施例中，信号被输出到远程设备，以使用户接口提供输出。这种远程设备上的用户接口可能比口腔护理设备100本身上的用户接口更加多功能。

在实施例中，口腔护理设备100包括用户接口250。通过在口腔护理设备100上提供用户接口250，与口腔护理设备100上不包括用户接口的情况相比，用户可以更快地产生和接收输出，因为避免了不同设备之间的通信需要。此外，在口腔护理设备100上提供用户接口250可以增加用户更迅速接收反馈的可能性。

在实施例中，指示所确定的口内位置的数据被输出以存储在存储器260中。这允许在随后的时间使用数据，例如用于后处理分析和/或为用户生成使用设备100的行为简档。在实施例中，指示所确定的口内位置的数据被输出以传输到远程设备，例如用户设备。

在实施例中，设备100的头部120的确定的口内位置被用作邻间间隙检测和护理过程的一部分，例如上面参考图3至6描述的一种或多种方法。在实施例中，头部120的确定的口内位置用于牙斑检测过程，例如使用定性斑块荧光。

图10示出了根据实施例的操作口腔护理设备的方法1000。方法1000可以用于操作上文参照图1A、1B和图2描述的口腔护理设备100。在图10的实施例中，口腔护理设备100包括IMU 240。IMU 240可操作以根据口腔护理设备100的运动输出信号。在实施例中，方法1000至少部分由控制器210执行。

在步骤1010中，接收指示口腔护理设备100相对于用户口腔的运动的信号。

在步骤1020中，使用经训练的分类算法处理接收的信号，以获得分类数据。分类算法被配置(例如被训练)以确定口腔护理设备100是否正在根据预定的运动类型运动。

在步骤1030中，使用分类数据控制口腔护理设备100执行动作。

通过使用来自IMU 240的信号作为分类算法的输入，可以识别设备100的当前运动类型。因此，设备100可以自主地识别用户如何移动设备100，并相应地调整自身。这允许对口腔护理设备100进行更智能的控制。例如，可以根据所识别的行为来控制设备100的一个或多个操作设置。这允许设备100的设置更紧密地对应于用户如何使用设备100。与不使用经训练的算法的情况相比，使用经训练的算法导致更准确和/或更可靠的运动类型分类。

在实施例中，口腔护理设备100根据预定运动类型的运动阻碍了口腔护理设备100在护理用户口腔中的使用。因此，可以确定设备100何时以降低由设备100递送的成功护理的可能性的方式移动。基于这样的确定，可以相应地警告用户和/或控制设备100。例如，在实施例中，预定的运动类型包括擦洗运动。擦洗运动包括快速的来回运动。这种运动类型阻碍了一些护理的有效递送，例如将工作流体递送到牙齿之间的邻间间隙。因此，通过确定设备100是否正以这种方式移动，可以采取纠正动作，或者由用户在设备100通知他们运动类型阻碍有效处理时采取纠正动作，或者由设备100本身采取纠正动作，例如通过控制护理的递送。

在实施例中，响应于指示口腔护理设备100正在根据预定运动类型运动的分类数据，口腔护理设备100在用户口腔中的护理递送被阻止。因此，在项目1030执行的动作可以包括阻止护理递送。如上所述，当设备100根据预定的运动类型运动时，设备100在有效护理用户口腔中的使用可能会受到阻碍，即负面影响。因此，通过在确定设备100正在根据预定类型运动时阻止护理递送，设备100被更有效地操作。也就是说，由于移动设备100的方式，在确定成功可能性相对较低的情况下，不尝试递送护理。

在实施例中，响应于指示口腔护理设备100没有根据预定运动类型运动的分类数据，口腔护理设备100被控制以在用户的口腔中递送护理。因此，可以通过确定设备100没有根据预定运动类型运动，例如确定设备100没有以擦洗运动运动来触发护理的递送。因此，如果确定设备100正在根据预定类型运动，则可以阻止护理递送，并且如果确定设备100没有根据预定运动类型运动，则可以触发(或允许触发)护理递送。因此，设备100的运动类型被用作决定是否执行护理递送的条件。

在实施例中，响应于指示设备100正在根据另一预定运动类型运动的分类数据，设备100被控制以向用户的口腔递送护理。在其中预定运动类型包括擦洗运动的示例中，例如，另外的预定运动类型可以包括不运动或与擦洗运动不同的“平滑”滑行运动。因此，为了提高护理递送的效率和/或有效性，可以不鼓励用户使用预定的运动类型，而鼓励用户使用另一预定的运动类型。

在口腔护理设备100包括用于将工作流体输送到用户口腔的流体输送系统220的实施例中，控制信号被输出到流体输送系统220以基于分类数据控制工作流体的输送。因此，在项目1030执行的动作可以包括控制流体输送系统220。例如，如果确定设备100正在根据预定的运动类型运动，则可以阻止工作流体的输送。用户可能以阻碍工作流体精确和/或可靠地输送到目标(例如相邻牙齿之间的邻间间隙)的方式移动设备100。例如，如果设备100移动得太快，例如在擦洗运动中，流体输送系统220不太可能将工作流体的射流输送到它实际预期的地方，例如邻间间隙。在流体射流的覆盖面积相对较小(即聚焦)的情况下，这可能是一个特别的考虑因素。这意味着工作流体更有可能被浪费，因为错过了目标，有效的护理不太可能实现(至少没有重复的流体喷射尝试的情况下)。通过基于设备100是否根据预定运动类型运动来控制流体输送系统220，流体输送系统220的精确度和/或效率增加，并且使用和/或浪费的工作流体的量减少。

在实施例中，图10的方法与基于图像的邻间间隙检测和处理过程(例如上述图4的方法)结合执行。在这样的实施例中，如果设备100正以擦洗运动移动，由于图像传感器设备230移动得太快，则邻间间隙的检测可能会受到阻碍。即使成功地检测到间隙，擦洗运动也可能妨碍流体输送系统220将工作流体射流输送到检测到的间隙的准确性。因此，通过在确定设备100正在根据预定运动类型运动的情况下选择性地阻止护理递送，改善了邻间间隙检测和处理过程的性能。

在实施例中，基本上实时地，即在设备100的使用期间，从接收的IMU信号中提取特征。滑动窗口可以应用于IMU信号以从信号中提取特征(例如，一个或多个平均值)。这种提取的特征被输入到经训练的分类算法中，该分类算法确定设备100是否正在根据预定的运动类型运动。在实施例中，IMU 240包括6轴IMU，提供加速度计和陀螺仪数据。在替代实施例中，IMU 240仅提供加速度计数据和陀螺仪数据中的一个。

在实施例中，以预定采样率对IMU信号进行采样，用于由经训练的分类算法进行分析。可以基于设备100的可用计算资源、分析是否将在远程设备上而不是在设备100本身上执行等来预定采样速率。例如，相对不频繁地采样IMU信号可以比相对频繁地采样IMU信号的情况在计算上更便宜。然而，较低频率地采样IMU信号也可能增加获得信号和控制设备100之间的等待时间，和/或可能降低由分类算法做出的运动类型确定的准确性。因此，在确定IMU信号的采样速率时，可能存在性能和处理资源之间的折衷。

在实施例中，响应于指示口腔护理设备100正在根据预定运动类型运动的分类数据，使用户接口提供输出。例如，设备100可以包括上面参考图2描述的用户接口250，并且可以使用户接口250提供输出。因此，在项目1030执行的动作可以包括经由用户接口250提供输出。通过向用户提供输出，可以通知用户设备100正在以阻碍使用设备100的有效处理的方式移动，从而提示用户采取纠正动作。在实施例中，由用户接口250提供的输出包括音频、视觉和/或触觉输出。例如，经由用户接口250提供的输出可以包括闪光、音频和/或振动。

在实施例中，使用户接口250在使用口腔护理设备处理用户的口腔期间提供输出。通过使用户接口250在设备100的使用过程中提供输出，而不是在口腔护理过程完成之后，可以更迅速地提供反馈。例如，用户接口250可以基本上实时地提供输出。这允许用户在使用设备100期间调整他们的行为，例如采取纠正动作，从而提高护理递送的功效。

在实施例中，使用户接口250在使用口腔护理设备100护理用户的口腔之后提供输出。与在使用期间提供输出的情况相比，在使用设备100之后提供输出允许提供更详细水平的反馈。例如，可以在整个口腔护理阶段中分析设备100的使用和/或运动，然后可以向用户提供关于整个阶段的反馈。这种反馈鼓励用户在随后的阶段中调整他们的行为。

在实施例中，在设备100的使用期间(例如，基本上实时地)和在处理阶段已经结束之后提供用户反馈。例如，在设备100的使用期间，设备100的用户接口250可以向用户提供设备100正在次优地运动的指示，例如在擦洗运动中。此外，布置在远程设备上的另外的用户接口可以在护理阶段已经结束之后提供对用户行为的更详细的分析。这允许用户调整他们将如何在后续阶段中使用设备100。

在实施例中，口腔护理设备100包括用户接口250。通过在口腔护理设备100上提供用户接口250，与口腔护理设备上不包括用户接口的情况相比，用户可以更快地产生和接收输出，因为避免了不同设备之间的通信需要。此外，在口腔护理设备100上提供用户接口可以增加用户迅速接收反馈的可能性。

在实施例中，用户接口包括在远程设备中，例如用户设备。在这样的实施例中，信号被输出到远程设备，以使用户接口提供输出。这种信号可以例如经由蓝牙技术无线传输到远程设备。这种远程设备上的用户接口可能比口腔护理设备本身上的用户接口更加多功能。例如，由于口腔护理设备100通常是手持式的，并且可能具有各种其他部件，因此口腔护理设备100上可以用于用户接口的空间量可能是有限的。

在实施例中，使用从IMU 240接收的信号来改进分类算法。也就是说，可以使用IMU信号来训练和/或进一步训练分类算法。修改分类算法允许通过经验和/或使用更多的训练数据来提高算法的准确性和/或可靠性。也就是说，可以提高所确定的运动类型的置信度。此外，修改分类算法允许分类算法适合用户。例如，可以在口腔护理设备100上提供初始分类算法，但是初始分类算法没有考虑给定用户的特定行为。例如，用户可以以不同于其他用户的特定方式移动设备100。通过使用产生的信号作为用于动态地重新训练分类算法的训练数据，分类算法可以更可靠地确定设备100是否正在根据预定的运动类型运动。

在实施例中，使用从IMU 240接收的信号对分类算法进行再训练(例如改进)，使得再训练的分类算法被配置为确定口腔护理设备是否根据不同于预定运动类型的另一运动类型运动。因此，分类算法可以被初始训练以检测第一运动类型，并且可以基于用户特定的数据被再训练以检测第二不同的运动类型。因此，分类算法可以为特定用户的行为定制，例如检测用户使用的特定运动类型。

在实施例中，分类数据存储在存储器260中。这允许在随后的时间使用数据，例如用于后处理分析和/或为用户生成使用设备100的行为简档。在实施例中，分类数据被输出以传输到远程设备，例如用户设备。

在实施例中，从远程设备接收训练数据。在这样的实施例中，使用接收到的训练数据来修改分类算法。训练数据可以从网络接收，例如“云”。这种训练数据可以包括与其他用户相关联的IMU数据和/或分类数据。例如，这种训练数据可以包括众包数据。在实施例中，这种训练数据在数量上大于直接使用口腔护理设备100获得的IMU数据和/或分类数据。与不使用这种训练数据的情况相比，使用来自远程设备的训练数据来修改分类算法可以提高分类算法的准确性和/或可靠性。

在实施例中，分类算法包括非线性分类算法。非线性分类算法可以用于区分不可线性分离的行为。这可能是用户在使用期间移动设备的情况。因此，与使用线性分类算法或函数相比，使用非线性分类算法来获得分类数据导致分类数据的更精确和/或更可靠的确定。

在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。在实施例中，分类算法

使用监督和/或非监督机器学习方法来训练，以检测设备100是否正在根据预定运动类型运动。

在实施例中，口腔护理设备包括机器学习代理，该机器学习代理包括分类算法。这样，分类算法可以位于口腔护理设备100上。与分类算法不位于设备100上的情况相比，在设备100上执行运动类型的确定减少了等待时间，因为不需要向另一设备发送数据和/或从另一设备接收数据。这使得能够更快地区分运动类型，从而减少采取任何纠正措施和/或经由用户接口提供输出所花费的时间。

应当理解，关于任何一个实施例和/或方面描述的任何特征可以单独使用，或者与所描述的其他特征结合使用，并且还可以与任何其他实施例和/或方面的一个或多个特征结合使用，或者与任何其他实施例和/或方面的任何组合结合使用。例如，将意识到的是，可以包括关于方法300、400、500、600、700、800、900、1000中的给定一个方法描述的特征和/或步骤，来代替或补充关于方法300、400、500、600、700、800、900、1000中的其他方法描述的特征和/或步骤。

在本公开的实施例中，设备100的自动操作(例如，关于方法300、400、500、600、700、800、1000中的任何一个)可以被设备100的用户覆盖。例如，用户可能希望重复护理(例如，工作流体的另一射流)被输送到已经处理过的邻间间隙，其中由控制器210实现的自动操作阻止了这种重复护理。例如，如果间隙的初始护理不成功和/或用户不满意，则可能发生这种情况。在实施例中，设备100包括用户接口，例如按钮，以使用户能够强制重复护理，从而覆盖设备100的自动操作。

在本公开的实施例中，一个或多个数据分析算法用于控制口腔护理设备100，例如检测邻间间隙，确定设备100的头部的口内位置，确定设备100是否正在根据预定的运动类型运动，等等。数据分析算法被配置为分析接收的数据，例如图像数据和/或IMU数据，并产生可用作控制设备100的条件的输出，例如间隙或无间隙。在实施例中，数据分析算法包括分类算法，例如非线性分类算法。在实施例中，数据分析算法包括经训练的分类算法，例如如上文参考图3至10所描述的。然而，在替代实施例中，数据分析算法包括其他类型的算法，例如，不一定被训练和/或不被配置为执行分类。

在本公开的实施例中，口腔护理设备100包括控制器210。控制器210被配置为执行本文描述的各种方法。在实施例中，控制器210包括处理系统。这种处理系统可以包括一个或多个处理器和/或存储器。如关于本文描述的任何示例所描述的每个设备、部件或功能，例如图像传感器设备230、用户接口250和/或机器学习代理，可以类似地包括处理器或者可以被包括在包括处理器的设备中。本文描述的实施例的一个或多个方面包括由设备执行的过程。在一些示例中，该设备包括被配置为执行这些过程的一个或多个处理器。在这点上，实施例可以至少部分地通过存储在(非暂时性)存储器中并且可由处理器执行的计算机软件、或者通过硬件、或者通过有形存储的软件和硬件(以及有形存储的固件)的组合来实现。实施例还扩展到计算机程序，特别是载体上或载体中的计算机程序，适于将上述实施例付诸实践。该程序可以是非暂时性源代码、目标代码的形式，或者是适于在根据实施例的过程的实现中使用的任何其他非暂时性形式。载体可以是能够承载程序的任何实体或设备，例如RAM、ROM或光学存储设备等。

处理系统的一个或多个处理器可以包括中央处理单元(CPU)。一个或多个处理器可以包括图形处理单元(GPU)。一个或多个处理器可以包括现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)或复杂可编程逻辑器件(CPLD)中的一个或多个。一个或多个处理器可以包括专用集成电路(ASIC)。本领域技术人员将理解，除了所提供的示例之外，许多其他类型的设备可以用于提供一个或多个处理器。一个或多个处理器可以包括多个协同定位的处理器或多个不同定位的处理器。由一个或多个处理器执行的操作可以由硬件、固件和软件中的一个或多个来执行。应当理解，处理系统可以包括比所描述的更多、更少和/或不同的部件。

本文描述的技术可以用软件或硬件来实现，或者可以使用软件和硬件的组合来实现。它们可以包括配置设备来执行和/或支持本文描述的任何或所有技术。尽管本文参考附图描述的示例的至少一些方面包括在处理系统或处理器中执行的计算机过程，但是本文描述的示例也扩展到计算机程序，例如载体上或载体中的计算机程序，其适于将示例付诸实践。载体可以是能够携带程序的任何实体或设备。载体可以包括计算机可读存储介质。有形计算机可读存储介质的示例包括但不限于光学介质(例如，CD-ROM、DVD-ROM或蓝光)、闪存卡、软盘或硬盘或者能够在至少一个ROM或RAM或可编程ROM(PROM)芯片中存储诸如固件或微码的计算机可读指令的任何其他介质。

在前面的描述中，提到了具有已知的、显而易见的或可预见的等同物的整体或元件，那么这些等同物被结合在此，如同被单独阐述一样。应当参考权利要求来确定本公开的真实范围，其应当被解释为包含任何这样的等同物。读者还将理解，被描述为优选、有利、方便等的本公开的整体或特征是可选的，并且不限制独立权利要求的范围。此外，应当理解，这些可选的整体或特征虽然在本公开的一些实施例中可能是有益的，但在其他实施例中可能是不期望的，因此可能是不存在的。