饪程序。又例如，当该烹饪方法用于图1中所示的微波炉100时，微波炉100可以通过上述光谱检测的方法检测其内部食物的加热程度，判断当前设定的烹饪火力大小是否合适，如果不合适、则调节烹饪火力，从而实现已设定烹饪程序的调节。
[0038]由此，根据本发明实施例的烹饪方法，可以通过光谱检测的方法分析待烹煮食物的相关信息，并根据分析结果对待烹煮食物进行针对性烹饪，以达到最优的烹饪效果。
[0039]下面，参照图4和图5，详细描述根据本发明一些实施例的烹饪方法。
[0040]具体而言，上述步骤二，ΒΓ根据光谱信息设定相应的烹饪程序和/或调节已设定的烹饪程序”具体可以为:首先，根据光谱信息分析待烹煮食物的种类、鲜活程度和加热程度中的至少一个;然后，根据此分析结果设定相应的烹饪程序和/或调节已设定的烹饪程序。也就是说，通过光谱检测的方法分析待烹煮食物的种类、鲜活程度、加热程度，从而进行针对性地烹饪。由此，可以有效地提高烹饪效果，实现烹饪的自动化进行，减轻人力劳动，且使得无烹饪技艺、甚至无基本烹饪常识的用户也可以通过可执行上述烹饪方法的烹饪器具完成烹饪。
[0041 ]示例一
[0042]可以根据光谱信息分析待烹煮食物的种类。由此，根据光谱数据可以得到被测食物最真实的信息，从而可以分析食物的种类，以进行针对性烹饪。另外，当检测出食物中包括多个种类时，还可以分析食物的种类组成，从而识别食物的真伪、是否掺假等，例如可以识别蜂蜜是否掺假、奶粉是否掺假、羊肉或牛肉是否掺鸭肉等。
[0043]分析待烹煮食物的种类的具体步骤为:检测出射光线的光谱信息后，根据该光谱信息和食物种类模型分析待烹煮食物的种类。其中，“食物种类模型”的获得方法可以包括以下步骤:首先，选取多个种类的食物样品；然后，采用预设光线分别照射每个种类的食物样品以使食物样品反射出检测光线;接着，检测检测光线的光谱信息并根据其与每个种类的食物样品的对应关系建立食物种类模型。
[0044]简单地说，就是采集不同种类的食物样品进行光谱检测，建立食物种类模型描述食物样品种类与光谱之间的关系，将食物种类模型读入数据处理芯片。这样，当采集到待烹煮食物的光谱数据后，可以将该光谱数据导入数据处理芯片中，代入食物种类模型进行计算，从而可以判断出待烹煮食物的种类。
[0045]具体地，参照图5，判断食物种类时，可以具体包括以下两级判断:首先，一级定性判断食物的大类，例如是属于肉类、淀粉类、还是蔬菜类;其次，二级定性判断食物的具体小类，例如肉类又细分为牛、猪、羊、鸡、鸭、鱼，淀粉类又细分为土豆、红薯、芋头等，蔬菜类又细分为白菜、西兰花、辣椒等。
[0046]示例二
[0047]可以根据光谱信息分析待烹煮食物的鲜活程度。具体而言，由于食物内部各营养成分随着其新鲜程度的不同而变化，这一系列变化会在光谱中体现，因此，通过分析光谱可以实现对食物新鲜程度的判断。由此，通过判断食物的新鲜程度可以分析食物是否变质、或者分析食物是处于鲜嫩状态还是晒干状态。
[0048]分析待烹煮食物的鲜活程度的具体步骤为:检测出射光线的光谱信息后，根据该光谱信息和食物鲜活程度模型分析待烹煮食物的鲜活程度。其中，“食物鲜活程度模型”的获得方法可以包括以下步骤:选取多个种类的食物样品，在每个种类的食物样品呈现多种鲜活程度时分别采用预设光线照射以使食物样品反射出检测光线，检测检测光线的光谱信息并根据其与食物样品所呈的鲜活程度的对应关系建立食物鲜活程度模型。
[0049]简单地说，就是采集不同新鲜程度的食物样品进行光谱检测，建立食物鲜活程度模型描述食物样品新鲜程度与光谱之间的关系，将食物鲜活程度模型读入数据处理芯片。这样，当采集到待烹煮食物的光谱数据后，可以将该光谱数据导入数据处理芯片中，代入食物鲜活程度模型进行计算，从而可以判断出待烹煮食物的新鲜程度。
[0050]示例三
[0051 ]可以根据光谱信息分析待烹煮食物的加热程度。具体而言，被加热食物的质量和口感与食物中的营养成分(如蛋白质、脂肪、淀粉等)、水分含量等信息相关，而加热过程中营养成分、水分含量变化会在光谱中体现，因此可以通过光谱的变化来判断食物的加热程度。由此，可以根据判断出的食物的加热程度设定或调节烹饪程序，例如，调节烹饪火力大小、调节烹饪加热结束时间等，从而烹制出更美味、营养、健康的食物。
[0052]分析待烹煮食物的加热程度的具体步骤为:检测出射光线的光谱信息后，根据该光谱信息和食物加热程度模型分析待烹煮食物的加热程度。其中，“食物加热程度模型”的获得方法包括以下步骤:选取多个种类的食物样品，在每个种类的食物样品处于多种加热程度时分别采用预设光线照射以使食物样品反射出检测光线，检测检测光线的光谱信息并根据其与食物样品所处的加热程度的对应关系建立食物加热程度模型。简言之，可以通过记录食物加热过程中的光谱变化过程，统计光谱变化过程与食物口感之间的关系，从而将其作为依据指导基于光谱变化的烹饪程序调节。
[0053]这里，需要说明的是，在上述三个示例中，由于每个种类的食物处于不同加热程度和不同鲜活程度时，反射出的出射光线的光谱都会有所变化，因此，为了更加准确地判断食物的种类、鲜活程度以及加热程度。在选取每个种类的食物样品时，在每种食物样品处于不同新鲜程度和不同加热程度时都最好分别选取一个样本，以建立更加健全的“模型”，该“模型”包括上文所述的“食物种类模型”、“食物鲜活程度模型”和“食物加热程度模型”。由此，当将待烹煮食物出射光线的光谱数据代入上述模型后，就可以得到待烹煮食物最真实的种类、鲜活程度和加热程度信息。
[0054]下面，详细描述根据本发明另一些实施例的烹饪方法。
[0055]具体而言，上述步骤二，ΒΓ根据光谱信息设定相应的烹饪程序和/或调节已设定的烹饪程序”具体可以为:根据光谱信息和最佳口感模型设定相应的烹饪程序和/或调节已设定的烹饪程序，例如，可以采用相关系数法或光谱距离法比较光谱信息和最佳口感模型，以在待烹煮食物呈现最佳口感时停止烹饪程序。具体而言，如上文所述，被加热食物的质量和口感与食物中的营养成分(如蛋白质、脂肪、淀粉等)、水分含量等信息相关，而加热过程中营养成分、水分含量变化会在光谱中体现，因此可以通过光谱的变化来判断食物的口感。由此，可以根据判断出的食物的口感调节烹饪程序，例如，调节烹饪加热结束时间等，从而烹制出更美味、营养、健康的食物。
[0056]其中，“最佳口感模型”的获得方法可以包括以下步骤:选取多个种类的食物样品，在每种食物样品呈现最佳口感时采用预设光线照射以使食物样品反射出检测光线，检测检测光线的光谱信息并根据其与食物样品所呈的最佳口感的对应关系建立最佳口感模型。简言之，记录每种食物呈现最佳质量与口感时的出射光线的光谱，并将食物加热过程中出射光线的光谱与最佳口感时的光谱相比较，最接近最佳光谱时，即停止加热，从而保证加热食物呈现最佳质量与口感。
[0057]下面，详细描述根据本发明再一些实施例的烹饪方法。
[0058]首先，以预设光线照射待烹煮食物使所述待烹煮食物反射出出射光线并检测所述出射光线的光谱信息;然后，根据统计预定时长内的光谱信息给出饮食建议，其中，预定时长可以为一小时、一天、一星期、一个月等。其中，“饮食建议”可以包括:预定时长内已检测食物的营养成分的分析报告、预定时长内已检测食