一种烹饪状态检测方法及装置与流程

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一种烹饪状态检测方法及装置与流程

本发明涉及检测烹饪状态的技术,尤其涉及一种烹饪状态检测方法及装置。



背景技术:

随着科学技术的不断进步、物质生活水平的不断提高,用户对烹饪器具的要求也不断提高,希望烹饪器具由手动操作逐步向全自动化操作发展,因此,用户只需要备好食材,并将食材和调料放入烹饪器具中,设置好相应参数就可以实现自动烹饪。

目前,许多烹饪器具普遍需要用户实时监控食物烹饪的状态并调整烹饪参数,或预设某一烹饪参数然后实时监测食物的烹饪状态。而对于某些具有封闭或半封闭烹饪腔体的烹饪器具而言,如:微波炉、烤箱、电饭煲等,在进行烹饪时,烹饪器具内置的元器件可以对检测到的食物信息进行分析和处理,实现对烹饪过程的检测。由于封闭或半封闭烹饪腔体的烹饪器具,用户难以直接观察到腔体内食物烹饪的状态,若是烹饪系统检测烹饪状态的响应时间过长,降低了食物烹饪过程中的检测效率,从而可能会影响烹饪的成功率。



技术实现要素:

针对上述的技术问题,本发明实施例期望提供一种烹饪状态检测方法及装置,降低了烹饪系统检测烹饪状态的响应时间,提高了食物烹饪过程中的检测效率。

本发明的技术方案是这样实现的:

本发明实施例提供了一种烹饪状态检测方法,所述方法包括:

采集当前环境中的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间;

状态检测周期到来时,计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第一相似度;

确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

上述方案中,所述将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,包括:根据预设算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的距离值,根据所述距离值查找预设相似表中对应的相似度。

上述方案中,所述方法还包括:确定所述差分值大于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度小于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第二相似度;

确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第二相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

上述方案中,所述计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值,包括:计算相邻两次采集的气体浓度值的浓度差值,并计算所述相邻两次采集的气体浓度值对应的时间差值;

所述浓度差值除以所述时间差值,将所计算的商值作为所述差分值。

上述方案中,所述将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后,所述方法还包括:将所查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

本发明实施例还提供了一种烹饪状态检测装置,所述装置包括:

采集模块,用于采集当前环境中的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间;

第一运算模块,用于状态检测周期到来时,计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;

第一查找模块,用于在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值;

第二运算模块,用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第一相似度;

第二查找模块,用于当确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

上述方案中,所述第二运算模块具体用于:根据预设算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的距离值,根据所述距离值查找预设相似表中对应的相似度。

上述方案中,所述装置还包括:第三查找模块,用于确定所述差分值大于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度小于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值;

第三运算模块,用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第二相似度;

第四查找模块,用于当确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第二相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

上述方案中,所述第一运算模块包括:第一运算子模块,用于计算相邻两次采集的气体浓度值的浓度差值,并计算所述相邻两次采集的气体浓度值对应的时间差值;

第二运算子模块,用于所述浓度差值除以所述时间差值,将所计算的商值作为所述差分值。

上述方案中,所述装置还包括:转换模块,用于当将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后,将所查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

本发明实施例提供的检测烹饪状态的方法及装置,采集当前环境中的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间;状态检测周期到来时,计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第一相似度;确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。可见,本发明实施例能够,通过对采集食物的气体浓度值和采集时间进行差分运算,以及对采集食物的气体浓度值和标准状态下的气体浓度值进行相似运算,通过计算出来的相似度和差分值判断出当前的烹饪状态,从而降低了烹饪系统检测烹饪状态的响应时间,提高了食物烹饪过程中的检测效率。

图说明

图1为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图;

图2为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图;

图3为一种标准模型与采集信号的模型比较示意图;

图4为一种检测信号与检测信号的一阶差分示意图;

图5为一种检测信号与检测信号的二阶差分示意图;

图6为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图;

图7为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合图对本发明作进一步地详细描述,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图,如图1所示,本实施例的烹饪状态检测方法包括以下步骤:

步骤101:烹饪状态检测装置采集当前环境中的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间。

这里,所述烹饪状态检测装置应用于微波炉、烤箱、电饭煲等之类的烹饪器具。上述烹饪器具仅仅是举例,而非穷举,包括但不限于上述烹饪器具。

这里,所述气体为食物在烹饪过程中散发的气体,所述食物可以是土豆、大米和肉类等。值得注意的是,所述气体浓度值包括食物散发出来的气体浓度以及对应气体成分。

具体地,用户在使用烹饪器具烹饪食物时,应用于烹饪器具的烹饪状态检测装置开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间;或者,在达到预设采集时间时,应用于烹饪器具的烹饪状态检测装置开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值,如图3所示,图中的采集信号即为烹饪状态检测装置采集的所有气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间,其中,预设采集时间的设定根据不同的烹饪器具进行相应的设置,若是电饭煲,由于开始的几分钟内,水未煮沸,因此,这段时间可以不用采集气体浓度值,本发明实施例中,对预设采集时间不做具体限制。

步骤102:状态检测周期到来时,计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第一相似度。

这里,所述状态检测周期在产品开发的时候进行设定,可以设定为采集半分钟、一分钟或两分钟气体浓度值进行一次检测,本发明实施例中,对状态检测周期不做具体限制。

具体地,在采集到一定数量的气体浓度值时,烹饪状态检测装置计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;并在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一相似度。

进一步地,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,比较所采集到的气体浓度值对应的气体成分与所述一组气体浓度值对应的气体成分,确定两者气体成分相似,则进行所述将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算的步骤。

值得注意的是,所述烹饪时长匹配是指:在烹饪过程中,烹饪一定时间所采集到的气体浓度值与标准烹饪时长最相近的一组气体浓度值匹配,举例来说,标准烹饪状态有两成熟、四成熟、六成输、八成熟和完全熟,每种状态均对应有一组标准气体浓度值,假设状态检测周期为半分钟,且完成两成熟需要两分钟、完成四成熟需要四分钟,依次类推,当完全熟时需要十分钟。那么,当采集了一分钟的气体浓度值时,与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态,此时,将所采集一分钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算;当采集了两分半钟的气体浓度值时,与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态,此时,将所采集两分半钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算;当采集了三分钟的气体浓度值时,与其烹饪时长最接近的有两成熟和四成熟的烹饪状态,此时,若两分半钟的状态属于两成熟时,采集三分钟的气体浓度值应该与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算;若两分半钟的状态不属于两成熟时,采集三分钟的气体浓度值应该与四成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算。也就是说,判断与哪个阶段的一组气体浓度值进行相似运算,除了跟烹饪时长有关,还与上一次检测的烹饪状态有关。

进一步地,所述烹饪状态检测装置将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,包括:烹饪状态检测装置根据预设算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的距离值,根据所述距离值查找预设相似表中对应的相似度。

进一步地,所述烹饪状态检测装置计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值,包括:烹饪状态检测装置计算相邻两次采集的气体浓度值的浓度差值,并计算所述相邻两次采集的气体浓度值对应的时间差值;所述浓度差值除以所述时间差值,将所计算的商值作为所述差分值。

在本发明实施例中,求差分值的方法包括:假设食物在烹饪过程中有m(m=1、2、3、…、M,M为正整数)个阶段的烹饪状态,每个烹饪阶段对应一组气体浓度A,以及第m个烹饪阶段中气体浓度值阈值Am0,以及各阶差分的阈值为Am1、Am2、…、AmN。举例来说,假设采集有w个浓度值,分别为x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw,对应的采集时间为t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw,那么,一阶差分为xa=(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb=(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1),如图4所示,二阶差分为xc=(xb-xa)/(ta-tb),如图5所示,其中,ta=ti+1-ti、tb=ti+2-ti+1,同理可求其它阶数的差分。

在本发明实施例中,求相似度的方法包括:指对需要检测的食物气体浓度值A与预设的标准气体浓度值Bm进行动态时间归整(DTW,Dynamic Time Warping)算法处理得到归一化的最小累积距离Am0。这里,Bm表示第m烹饪阶段的标准气体浓度值。

这里,介绍一下DTW算法的基本原理:令标准的参考模板Bm,是一个M维的向量,即Bm={Bm(1)、Bm(2)、......、Bm(m)、......、Bm(M)},每个分量可以是一个数或者是一个更小的向量。现在有一个测试模板A,是一个N维向量,即A={A(1),A(2),......,A(n),......,A(N)},同样每个分量可以是一个数或者是一个更小的向量,注意M不一定等于N,但是每个分量的维数应该相同。

计算出测试模板A和标准模板Bm之间的距离,因为2个模板的长度不同,所以其对应匹配的关系有很多种,需要找出其中距离最短的那条匹配路径。现假设满足如下的约束:当从一个方格(i-1,j-1)或者(i-1,j)或者(i,j-1)中到下一个方格(i,j),如果是横向或者竖向的话其距离为d(i,j),如果是斜对角线的话则是2d(i,j),其约束条件为:

其中,g(i,j)表示2个模板都从起始分量逐次匹配,已经到了M中的i分量和T中的j分量,并且都是在前一次匹配的结果上加d(i,j)或者2d(i,j),然后取最小值。

步骤103:确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,烹饪状态检测装置在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

进一步地,烹饪状态检测装置确定所述差分值大于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度小于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值,将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第二相似度;

确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第二相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,烹饪状态检测装置在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

进一步地,所述烹饪状态检测装置将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后,所述方法还包括:烹饪状态检测装置将所查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。例如,假设标准的烹饪状态有五种:两成熟、四成熟、六成熟、八成熟和完全熟,查找到的烹饪状态为两成熟时,将两成熟的状态转换为显示数据,在烹饪器具的显示屏上显示。值得注意的是,查找到的烹饪状态为两成熟,说明当前烹饪状态属于两成熟这个阶段,即当前的烹饪状态可能恰好达到两成熟,也可能在两成熟之内。

为了便于更好地实施本发明实施例的上述烹饪状态检测方法,本发明还提供了用于实现实施上述方法的烹饪状态检测装置。

图2为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图,如图2所示,本实施例的烹饪状态检测装置包括:

采集模块201,用于采集当前环境中的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间;

第一运算模块202,用于状态检测周期到来时,计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;

第一查找模块203,用于在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值;

第二运算模块204,用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第一相似度;

第二查找模块205,用于当确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

具体地,所述第二运算模块204具体用于:根据预设算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的距离值,根据所述距离值查找预设相似表中对应的相似度。

进一步地,所述装置还包括:第三查找模块206,用于确定所述差分值大于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度小于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值;

第三运算模块207,用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第二相似度;

第四查找模块208,用于当确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第二相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

进一步地,所述第一运算模块202包括:第一运算子模块2021,用于计算相邻两次采集的气体浓度值的浓度差值,并计算所述相邻两次采集的气体浓度值对应的时间差值;

第二运算子模块2022,用于所述浓度差值除以所述时间差值,将所计算的商值作为所述差分值。

进一步地,所述装置还包括:转换模块209,用于当将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后,将所查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

由上述组成结构示意图组成的烹饪状态检测装置,可以执行以下方法和步骤:

(1)采集模块201采集当前环境中的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间。

这里,所述烹饪状态检测装置应用于微波炉、烤箱、电饭煲等之类的烹饪器具。上述烹饪器具仅仅是举例,而非穷举,包括但不限于上述烹饪器具。

这里,所述气体为食物在烹饪过程中散发的气体,所述食物可以是土豆、大米和肉类等。值得注意的是,所述气体浓度值包括食物散发出来的气体浓度以及对应气体成分。

具体地,用户在使用烹饪器具烹饪食物时,采集模块201开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间;或者,在达到预设采集时间时,采集模块201开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值,如图3所示,图中的采集信号即为烹饪状态检测装置采集的所有气体浓度值,并记录采集所述气体浓度值的采集时间,其中,预设采集时间的设定根据不同的烹饪器具进行相应的设置,若是电饭煲,由于开始的几分钟内,水未煮沸,因此,这段时间可以不用采集气体浓度值,本发明实施例中,对预设采集时间不做具体限制。

(2)状态检测周期到来时,第一运算模块202计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值,第一查找模块203在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值,第二运算模块204将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第一相似度。

这里,所述状态检测周期在产品开发的时候进行设定,可以设定为采集半分钟、一分钟或两分钟气体浓度值进行一次检测,本发明实施例中,对状态检测周期不做具体限制。

具体地,在采集到一定数量的气体浓度值时,第一运算模块202计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值;第一查找模块203在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值,第二运算模块204将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一相似度。

进一步地,第二运算模块204将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,比较所采集到的气体浓度值对应的气体成分与所述一组气体浓度值对应的气体成分,确定两者气体成分相似,则进行所述将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算的步骤。

值得注意的是,所述烹饪时长匹配是指:在烹饪过程中,烹饪一定时间所采集到的气体浓度值与标准烹饪时长最相近的一组气体浓度值匹配,举例来说,标准烹饪状态有两成熟、四成熟、六成输、八成熟和完全熟,每种状态均对应有一组标准气体浓度值,假设状态检测周期为半分钟,且完成两成熟需要两分钟、完成四成熟需要四分钟,依次类推,当完全熟时需要十分钟。那么,当采集了一分钟的气体浓度值时,与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态,此时,将所采集一分钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算;当采集了两分半钟的气体浓度值时,与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态,此时,将所采集两分半钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算;当采集了三分钟的气体浓度值时,与其烹饪时长最接近的有两成熟和四成熟的烹饪状态,此时,若两分半钟的状态属于两成熟时,采集三分钟的气体浓度值应该与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算;若两分半钟的状态不属于两成熟时,采集三分钟的气体浓度值应该与四成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算。也就是说,判断与哪个阶段的一组气体浓度值进行相似运算,除了跟烹饪时长有关,还与上一次检测的烹饪状态有关。

进一步地,所述第二运算模块204将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,包括:第二运算模块204根据预设算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的距离值,根据所述距离值查找预设相似表中对应的相似度。

进一步地,所述第一运算模块202计算所采集到的所有气体浓度值中每两个气体浓度值之间的差分值,包括:第一运算子模块2021计算相邻两次采集的气体浓度值的浓度差值,并计算所述相邻两次采集的气体浓度值对应的时间差值;第二运算子模块2022将所述浓度差值除以所述时间差值,将所计算的商值作为所述差分值。

在本发明实施例中,求差分值的方法包括:假设食物在烹饪过程中有m(m=1、2、3、…、M,M为正整数)个阶段的烹饪状态,每个烹饪阶段对应一组气体浓度B,以及第m个烹饪阶段中气体浓度值阈值Am0,以及各阶差分的阈值为Am1、Am2、…、AmN。举例来说,假设采集模块201采集有w个浓度值,分别为x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw,对应的采集时间为t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw,那么,一阶差分为xa=(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb=(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1),如图4所示,二阶差分为xc=(xb-xa)/(ta-tb),如图5所示,其中,ta=ti+1-ti、tb=ti+2-ti+1,同理可求其它阶数的差分。

在本发明实施例中,求相似度的方法包括:指对需要检测的食物气体浓度值A与预设的标准气体浓度值Bm进行动态时间归整(DTW,Dynamic Time Warping)算法处理得到归一化的最小累积距离Am0。这里,Bm表示第m烹饪阶段的标准气体浓度值。

这里,介绍一下DTW算法的基本原理:令标准的参考模板Bm,是一个M维的向量,即Bm={Bm(1)、Bm(2)、......、Bm(m)、......、Bm(M)},每个分量可以是一个数或者是一个更小的向量。现在有一个测试模板A,是一个N维向量,即A={A(1),A(2),......,A(n),......,A(N)}同样每个分量可以是一个数或者是一个更小的向量,注意M不一定等于N,但是每个分量的维数应该相同。

计算出测试模板A和标准模板Bm之间的距离,因为2个模板的长度不同,所以其对应匹配的关系有很多种,需要找出其中距离最短的那条匹配路径。现假设题目满足如下的约束:当从一个方格(i-1,j-1)或者(i-1,j)或者(i,j-1)中到下一个方格(i,j),如果是横向或者竖向的话,其距离为d(i,j),如果是斜对角线的话则是2d(i,j),其约束条件为:

其中g(i,j)表示2个模板都从起始分量逐次匹配,已经到了M中的i分量和T中的j分量,并且都是在前一次匹配的结果上加d(i,j)或者2d(i,j),然后取最小值。

(3)确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,第二查找模块205在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

进一步地,当确定所述差分值大于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第一相似度小于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,第三查找模块206在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值,第三运算模块207将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算,得到第二相似度;

确定所述差分值小于所述一组预设气体浓度值对应的预设差分阈值、且所述第二相似度大于所述一组预设气体浓度值对应的相似阈值时,第四查找模块208在预设状态表中查找与所述一组预设气体浓度值对应的烹饪状态,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

进一步地,将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后,所述方法还包括:转换模块209将所查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。例如,假设标准的烹饪状态有五种:两成熟、四成熟、六成熟、八成熟和完全熟,查找到的烹饪状态为两成熟时,转换模块209将两成熟的状态转换为显示数据,在烹饪器具的显示屏上显示。值得注意的是,查找到的烹饪状态为两成熟,说明当前烹饪状态属于两成熟这个阶段,即当前的烹饪状态可能恰好达到两成熟,也可能在两成熟之内。

通过本发明实施例的技术方案,通过对采集食物的气体浓度值和采集时间进行差分运算,以及对采集食物的气体浓度值和标准状态下的气体浓度值进行相似运算,通过计算出来的相似度和差分值判断出当前的烹饪状态,从而降低了烹饪系统检测烹饪状态的响应时间,提高了食物烹饪过程中的检测效率。

实际应用中,所述采集模块201、第一运算模块202(包括第一运算子模块2021和第二运算子模块2022)、第一查找模块203、第二运算模块204、第二查找模块205、第三查找模块206、第三运算模块207、第四查找模块208和转换模块209均可由位于烹饪设备的中心处理器(CPU,Central Processing Unit)、微处理器(MPU,Microprocessor Unit)、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processor)、或现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)等实现。

实施例二

图6为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图,参照图6所示,本实施例的烹饪状态检测装置包括:传感器、数据采集模块、数据处理模块和烹饪控制模块;其中,

传感器601,与数据采集模块602电连接,用于获取食物在烹饪过程中的气体浓度值及气体成分。

数据采集模块602,与数据处理模块603电连接,由数据采集模块对传感器的检测值进行测量或读出,形成传感器的检测数据A,由数据采集模块将传感器的检测数据传输给数据处理模块。

数据处理模块603,与烹饪控制模块604电连接,用于对传感器的检测数据A进行数据处理和烹饪状态判断工作,形成烹饪参数控制信号。

烹饪控制模块604,用于对烹饪参数进行调节,根据烹饪参数判断当前的烹饪状态。

这里,所述传感器601包括但不限于:气体传感器、温度传感器和湿度传感器等,其中,气体传感器用于检测食物散发的气体浓度以及对应气体成分,包括但不限于:检测气体浓度的传感器、金属氧化物气体传感器阵列组成的检测气体成分的传感器,红外光谱法检测气体成分的传感器,声表面波气体传感器阵列组成的检测气体成分的传感器等。

所述烹饪状态判断是指根据预先设置的标准烹饪状态模型和传感器的检测数据,判断当前食物处于模型中的第几个烹饪阶段。

所述食物烹饪状态模型是指用于烹饪状态识别的模型数据,其数据内容包括标准烹饪条件下传感器的检测数据Bm,食物烹饪阶段的数量m(m=1、2、3、…、M),以及第m烹饪阶段中传感器的检测数据阈值Bm0,以及各阶差分的阈值,即Bm1、,Bm2、…、BmN

所述数据处理模块包括对传感器检测信号进行处理的数据处理算法和判断食物烹饪状态的烹饪状态判断算法。其中,所述数据处理算法是指对A与Bm进行DTW算法处理得到归一化的最小累积距离Am0与依检测顺序分别求一阶、二阶以及N阶差分,即Am1、Am2、…、AmN形成用于判断烹饪状态的数据。

所述烹饪状态判断算法是指,判断传感器检测数据及各阶差分Amn(m=1、2、3、…、M;n=0、1、2、…、N)与对应阈值Bmn(m=1、2、3、…、M;n=0、1、2、…、N)之间的大小关系,从而得出食物是否处于第m烹饪阶段。

图7为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图,参照图7所示,本实施例的烹饪状态检测方法可以包括以下步骤:

步骤701:采集气体信息A。

传感器601采集气体信息,所述气体信息可以包括:气体浓度值和气体成分中的至少一种,数据采集模块602对气体信息进行测量或读出,从而形成可进行处理的气体信息A。

步骤702:获取标准气体信息B。

步骤703:第m阶段的标准气体信息Bm

数据采集模块602从所述标准气体信息B查找与所述气体信息A匹配的第m阶段的标准气体信息Bm

步骤704:计算气体信息A的一阶差分。

步骤705:得到一阶差分Am1

数据处理模块603计算气体信息A的一阶差分,从而得到一阶差分Am1,具体方法如下:

假设采集有w个浓度值,分别为x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw,对应的采集时间为t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw,那么,一阶差分为xa=(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb=(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1),xa和xb为Am1中的其中两个差分值,Am1由多个一阶差分组成。

步骤706:计算气体信息A的二阶差分。

步骤707:得到二阶差分Am2

数据处理模块603计算气体信息A的二阶差分,从而得到二阶差分Am2,具体方法如下:

假设采集有w个浓度值,分别为x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw,对应的采集时间为t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw,那么,一阶差分为xa=(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb=(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1),二阶差分为xc=(xb-xa)/(ta-tb),其中,ta=ti+1-ti、tb=ti+2-ti+1。这里,xc为Am2中的一个差分,Am2由多个二阶差分组成。

步骤708:通过DTW算法计算采集气体信息A与第m阶段的标准气体信息Bm的最小化距离值。

步骤709:得到采集气体信息A与第m阶段的标准气体信息Bm之间的最小化距离值Am0

数据处理模块603通过DTW算法计算采集气体信息A与第m阶段的标准气体信息Bm的最小化距离值,得到最小化距离值Am0

这里,求取最小化距离值具体实现方法可参考步骤102中的最小化距离值求取方法,本发明实施例中不再赘述。

步骤710:判断Am0<Bm0、Am1<Bm1和Am2<Bm2是否成立。

步骤711:若成立,则食物处于第m阶段。

步骤712:若不成立,则食物不是第m阶段。

图7所示的食物烹饪状态判断流程对食物当前烹饪状态进行判断。首先,将检测数据A与标准烹饪条件下第m阶段的标准数据Bm进行DTW算法处理,得到归一化的最小累积距离Am0;然后依时间序列分别求解一阶差分Am1和二阶差分Am2;再次,分别将Am0、Am1和Am2与Bm0、Bm1和Bm2进行比较,当三个数据均小于阈值时,则判断食物烹饪状态与标准模型中的第m阶段相符合,否则判断食物烹饪状态与标准模型中的第m阶段相符合不相符合。

以使用微波炉对一个土豆进行烹饪,单输出数值的气味传感器检测的腔体内气味浓度作为输出数据,根据一阶及二阶差分对土豆的烹饪状态进行判断为例,结合图,对本发明进行进一步说明。

如图3所示,图中采集信号即为气味传感器输出的腔体内气味浓度值,作为数据采集模块输出的传感器检测数据A;图中标准模型即为标准烹饪条件下标准数据B;图中检测信号即为传感器的检测数据A与烹饪状态模型第五阶段标准数据B5通过DTW算法计算出的归一化最小累积距离A5,0

图4为A5,0依时间序列求得的一阶差分A5,1,图5为A5,0依时间序列求得的二阶差分A5,2

取烹饪状态模型第五阶段的标准数据阈值B5,0为0.35,一阶差分阈值B5,1为-0.007,二阶差分阈值B5,2为-0.0001。则当A5,0<B5,0,且A1,5<B5,1,且A2,5<B5,2时,可以判定食物当前烹饪状态为烹饪状态模型中的第五阶段。

通过本发明所述方法进行食物烹饪状态的判断,与未对传感器的检测数据A进行数据处理情况下判断食物是否为烹饪状态模型第五阶段时,取阈值为0.05,系统延迟由50秒减少至原系统延迟的8%,即4秒。

由上述组成结构示意图组成的烹饪状态检测装置可以还执行可以实施例一中的烹饪状态检测方法,这里不再赘述。

以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均包含在本发明的保护范围之内。

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