一种谷物烹饪装置的烹饪控制方法和谷物烹饪装置与流程

本发明实施例涉及烹饪设备控制技术，尤指一种谷物烹饪装置的烹饪控制方法和谷物烹饪装置。

背景技术：

对于谷物烹饪装置，如电饭煲来说，烹饪一锅好的米饭，离不开好的米种、正确的米水比及良好的烹饪曲线，且这三个因素息息相关。当前市场上主流的高端电饭煲均提供精煮饭功能，且都将烹饪曲线作为卖点，相关专利也较多，一般为基于米种来适配不同烹饪曲线，如专利cn109090983a、cn107367959a、cn108255080a等，这些专利中的方法在一定程度上给用户提供了烹饪不同口味米饭的选择，但是，这些方法中的烹饪曲线，只是简单的根据米种提供烹饪曲线供用户选择，或者让用户自定通过显示控制软件进行手工调整烹饪曲线，而没有考虑到实际烹饪过程中，由于大米产地，保质期，加工方式等因素的不同，导致同一米种的大米实际淀粉含量、含水量等因素也不同。忽略这个因素，势必在烹饪过程中影响到米饭的口味。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种谷物烹饪装置的烹饪控制方法和谷物烹饪装置，能够根据实际烹饪过程中谷物的形态动态调整后续烹饪程序，提升谷物的口感。

为了达到本发明实施例目的，本发明实施例提供了一种谷物烹饪装置的烹饪控制方法，所述谷物烹饪装置内可以设置有摄像头；所述方法可以包括：

在谷物烹饪过程中，通过所述摄像头获取谷物的状态图像；

通过所述状态图像获取谷物的形态特征；所述形态特征包括：颜色和/或形状；

根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态；所述烹饪状态包括：是否充分吸水和/或是否充分糊化；

根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物可以包括大米；所述形态特征可以为颜色；

所述根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态可以包括：

当所述状态图像中作为样本的每粒大米的乳白色区域的面积占该粒大米总面积的比例均超过第一预设百分比时，确定所述大米已经充分吸水；

当所述状态图像中作为样本的每粒大米的乳白色区域的面积占该粒大米总面积的比例均未超过第一预设百分比时，确定所述大米未充分吸水。

在本发明的示例性实施例中，所述形态特征为形状；所述根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态可以包括：

当所述状态图像中作为样本的每粒谷物颗粒的边缘出现豁口的数量均大于或等于预设的数量阈值时，确定所述谷物已经充分糊化；

当所述状态图像中作为样本的每粒谷物颗粒的边缘出现豁口的数量小于预设的数量阈值时，确定所述谷物未充分糊化。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物烹饪过程可以包括：预热阶段和沸腾阶段；

所述方法还可以包括：在所述预热阶段和所述沸腾阶段获取谷物的状态图像；

其中，所述预热阶段用于将水加热到第一预设温度并保持所述第一预设温度第一预设时长，以使谷物充分吸水；所述沸腾阶段用于将水加热到沸腾并维持沸腾状态第二预设时长，以使得谷物充分糊化。

在本发明的示例性实施例中，所述根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序可以包括：

在所述预热阶段，当连续n次确定所述谷物未充分吸水时，将所述预热阶段的控制温度从第一预设温度增加到第二预设温度和/或将所述预热阶段的控制时长从第一预设时长增加到第三预设时长；

当连续n次确定所述谷物已充分吸水时，直接进入下一烹饪阶段，并根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程，其中，n为正整数。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物烹饪过程还可以包括：位于所述预热阶段和所述沸腾阶段之间的加热阶段；

所述根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程包括：将当前的加热功率增加到所述加热阶段的第一加热功率，并保持所述第一加热功率第四预设时长。

在本发明的示例性实施例中，所述根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序可以包括：

在所述沸腾阶段，当连续m次确定所述谷物未充分糊化时，将所述沸腾阶段的控制时长从第二预设时长增加到第五预设时长；

当连续m次确定所述谷物已充分糊化时，直接进入下一烹饪阶段，并根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程，其中，m为正整数。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物烹饪过程还可以包括：位于所述沸腾阶段之后的焖饭阶段；

所述根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程包括：将当前的加热功率降低到所述焖饭阶段的第二加热功率，并保持所述第二加热功率第六预设时长。

在本发明的示例性实施例中，所述通过所述摄像头获取米的状态图像包括：每隔第七预设时长采集一次状态图像，并对采集到的状态图像进行去雾处理。

为了达到本发明实施例目的，本发明实施例还提供了一种谷物烹饪装置，所述谷物烹饪装置内可以设置有摄像头，用于拍摄所述谷物的状态图像；所述谷物烹饪装置包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令被所述处理器执行时，实现上述任意一项所述的谷物烹饪装置的烹饪控制方法。

本发明实施例的有益效果可以包括：

1、本发明实施例的所述谷物烹饪装置内可以设置有摄像头；所述方法可以包括：在谷物烹饪过程中，通过所述摄像头获取谷物的状态图像；通过所述状态图像获取谷物的形态特征；所述形态特征包括：颜色和/或形状；根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态；所述烹饪状态包括：是否充分吸水和/或是否充分糊化；根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序。通过该实施例方案，实现了基于谷物的状态图像，根据实际烹饪过程中谷物的形态动态调整后续烹饪程序，提升了谷物的口感。

2、本发明实施例的所述谷物可以包括大米；所述形态特征可以为颜色；所述根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态可以包括：

当所述状态图像中作为样本的每粒大米的乳白色区域的面积占该粒大米总面积的比例均超过第一预设百分比时，确定所述大米已经充分吸水；当所述状态图像中作为样本的每粒大米的乳白色区域的面积占该粒大米总面积的比例均未超过第一预设百分比时，确定所述大米未充分吸水。通过该实施例方案可以准确地根据大米的颜色判断出大米是否已经充分吸水，为后续烹饪程序的精确调整提供了技术基础。

3、本发明实施例的所述形态特征为形状；所述根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态可以包括：当所述状态图像中作为样本的每粒谷物颗粒的边缘出现豁口的数量均大于或等于预设的数量阈值时，确定所述谷物已经充分糊化；当所述状态图像中作为样本的每粒谷物颗粒的边缘出现豁口的数量小于预设的数量阈值时，确定所述谷物未充分糊化。通过该实施例方案，可以准确地根据谷物的形态特征判断出谷物是否已经完全糊化，进一步为后续烹饪程序的精确调整提供了技术基础。

4、本发明实施例的所述谷物烹饪过程可以包括：预热阶段和沸腾阶段；所述方法还可以包括：在所述预热阶段和所述沸腾阶段获取谷物的状态图像；其中，所述预热阶段用于将水加热到第一预设温度并保持所述第一预设温度第一预设时长，以使谷物充分吸水；所述沸腾阶段用于将水加热到沸腾并维持沸腾状态第二预设时长，以使得谷物充分糊化。由于谷物的吸水过程通常处于预热阶段，糊化过程通常处于沸腾阶段，通过该实施例方案，在预热阶段和沸腾阶段实施本发明实施例方案，并对烹饪程序进行精细化调整，保证了谷物在余热阶段充分吸水，在沸腾阶段充分糊化，从而提高谷物口感。

5、本发明实施例的所述根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序可以包括：在所述预热阶段，当连续n次确定所述谷物未充分吸水时，将所述预热阶段的控制温度从第一预设温度增加到第二预设温度和/或将所述预热阶段的控制时长从第一预设时长增加到第三预设时长；当连续n次确定所述谷物已充分吸水时，直接进入下一烹饪阶段，并根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程，其中，n为正整数。通过该实施例方案，可以保证谷物充分吸水，又不会导致整个烹饪时长的加长影响用户体验。

6、本发明实施例的所述根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序可以包括：在所述沸腾阶段，当连续m次确定所述谷物未充分糊化时，将所述沸腾阶段的控制时长从第二预设时长增加到第五预设时长；当连续m次确定所述谷物已充分糊化时，直接进入下一烹饪阶段，并根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程，其中，m为正整数。通过该实施例方案，可以保证谷物，如米粒的β淀粉充分转化为α淀粉，达到彻底糊化，又不会造成加热时长过长而导致锅内水分被烧干，影响谷物口味和用户体验。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明实施例技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明实施例的技术方案，并不构成对本发明实施例技术方案的限制。

图1为本发明实施例的谷物烹饪装置的烹饪控制方法流程图；

图2为本发明实施例的谷物烹饪装置的烹饪曲线示意图；

图3为本发明实施例的谷物烹饪装置结构示意图；

图4为本发明实施例的谷物烹饪装置的烹饪控制方法示意图；

图5为本发明实施例的谷物烹饪装置组成框图；

图6(a)、图6(b)、图6(c)、图6(d)为本发明实施例的短粒米未充分吸水的图像示意图；

图6(e)为本发明实施例的短粒米充分吸水的图像示意图；

图7(a)、图7(b)、图7(c)、图7(d)为本发明实施例的长粒米未充分吸水的图像示意图；

图7(e)为本发明实施例的长粒米充分吸水的图像示意图；

图8(a)、图8(b)、图8(c)、图8(d)为本发明实施例的短粒米未充分糊化的图像示意图；

图8(e)为本发明实施例的短粒米充分糊化的图像示意图；

图9(a)、图9(b)、图9(c)、图9(d)为本发明实施例的长粒米未充分糊化的图像示意图；

图9(e)为本发明实施例的长粒米充分糊化的图像示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本发明实施例提供了一种谷物烹饪装置的烹饪控制方法，所述谷物烹饪装置内可以设置有摄像头；如图1所示，所述方法可以包括s101-s104：

s101、在谷物烹饪过程中，通过所述摄像头获取谷物的状态图像。

在本发明的示例性实施例中，对于当前市场上的主流的谷物烹饪装置，其精煮饭的烹饪流程主要分为预热、加热、沸腾维持和焖饭这四歌阶段。预热阶段主要是将水温加热到40度左右并持续一段时间使得谷物颗粒，例如米粒(该谷物包括但不限于大米，下面将以大米为实施例说明本发明实施例方案)充分吸水，然后大火加热到沸腾，并维持沸腾阶段使得大米中的β淀粉充分转化为α淀粉，然后就是焖饭增香阶段。这两个阶段涉及米粒吸水和淀粉转化，是影响米饭口感的重要阶段。当前主流谷物烹饪装置各个阶段控制的温度和时间均为实验室数据得到，且各个厂家的谷物烹饪装置的温度参数和时间参数等可能均不一致。一种谷物烹饪装置的烹饪曲线图如图2所示。

在本发明的示例性实施例中，对于烹饪曲线各个阶段，一般时长可以为：预热阶段15～20分钟，加热阶段为10分钟左右，沸腾维持阶段约20分钟，焖饭阶段约10分钟。

在本发明的示例性实施例中，根据烹饪曲线的来源，以及统计当前主流谷物烹饪装置各阶段时长可知，其各个阶段持续的时长均为经验值，且一般对应不同类型的米种时烹饪曲线是固定的，不会区分米粒的产地、保质期、出厂是否进行风干处理等。如同样是长粒米，产地为我国南方的长粒米和产地为泰国的长粒米，其淀粉含量可能不同；同样是长粒米，出厂包装时有没有进行风干处理会影响米粒的含水量；对于刚开拆的大米和拆封很久的大米，其受空气中湿度的影响也会导致米粒的含水量不同，等等。米粒中淀粉含量和含水量的不同，势必对烹饪过程中各阶段的烹饪时长以及烹饪温度等的要求不一样。如预热阶段时间短的话会导致含水量低的米粒不能充分吸水，而时间过长又会导致整个烹饪时间的加长影响用户体验；沸腾维持阶段，如果时间过短的话，不能保证米粒的β淀粉充分转化为α淀粉，实现完全糊化，而时间过长的话会导致锅内水分被烧干，影响米饭口味和用户体验。对于这些问题，需要根据具体米粒形态进行动态调整烹饪曲线，才能进行解决。

在本发明的示例性实施例中，提出一种基于视觉图像分析技术来动态调整米饭烹饪程序的方法，以期提升米饭的口感。

在本发明的示例性实施例中，本发明实施例方案中的谷物烹饪装置结构可以如图3所示。

在本发明的示例性实施例中，谷物烹饪装置内部可以设置有摄像头，以获取烹饪过程中谷物的状态图像。摄像头可以安置在谷物烹饪装置顶部，基于以下因素考虑：1.预热阶段进行吸水，存在部分米粒中淀粉融入水中导致水存在一定浑浊，但是基于低温吸水过程中水量减少，顶部摄像头依旧能正常拍摄到米粒状态；2.沸腾保持阶段，米粒随水沸腾，摄像头通过透雾处理，可以设备到翻滚的水面携带的米粒，因此可以正常拍摄到米粒的形态。

在本发明的示例性实施例中，所述通过所述摄像头获取谷物的状态图像可以包括：每隔第七预设时长(例如3秒)采集一次状态图像，并对采集到的状态图像进行去雾处理，以保证图像质量。

s102、通过所述状态图像获取谷物的形态特征；所述形态特征包括：颜色和/或形状。

s103、根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态；所述烹饪状态包括：是否充分吸水和/或是否充分糊化。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物可以包括大米；所述形态特征可以为颜色；

所述根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态可以包括：

当所述状态图像中作为样本的每粒大米的乳白色区域的面积占该粒大米总面积的比例均超过第一预设百分比时，确定所述大米已经充分吸水；

当所述状态图像中作为样本的每粒大米的乳白色区域的面积占该粒大米总面积的比例均未超过第一预设百分比时，确定所述大米未充分吸水。

在本发明的示例性实施例中，该第一预设百分比可以大于或等于95％。

在本发明的示例性实施例中，下面以常见的短粒米和长粒米烹饪过程中米粒形态特征举例说明本发明实施例的方案。以常用的短粒米/长粒米为例，通过多次实验中可以得出处于浸泡状态未充分吸水和充分吸水时米粒的图像颜色区别。

在本发明的示例性实施例中，米粒有没有充分吸水，颜色形态上是由明显区别的，充分吸水的米粒完全变为乳白色，未吸水或未完全吸水的米粒至少一部分为颜色比乳白色深的透明色。如图6(a)、图6(b)、图6(c)、图6(d)、图6(e)所示，为短粒米的充分吸水和未充分吸水的图像。其中，图6(a)、图6(b)、图6(c)、图6(d)为未充分吸水的图像，图6(e)为充分吸水的图像。如图7(a)、图7(b)、图7(c)、图7(d)、图7(e)所示，为长粒米的充分吸水和未充分吸水的图像。其中，图7(a)、图7(b)、图7(c)、图7(d)为未充分吸水的图像，图7(e)为充分吸水的图像。因此，可以将米粒形态是否为全乳白色这一颜色依据作为是否充分吸水的判别条件。

在本发明的示例性实施例中，所述形态特征为形状；所述根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态可以包括：

当所述状态图像中作为样本的每粒谷物颗粒的边缘出现豁口的数量均大于或等于预设的数量阈值时，确定所述谷物已经充分糊化；

当所述状态图像中作为样本的每粒谷物颗粒的边缘出现豁口的数量小于预设的数量阈值时，确定所述谷物未充分糊化。

在本发明的示例性实施例中，该数量阈值可以大于或等于5。

在本发明的示例性实施例中，样本数量可以根据摄像头视场区域的大小来确定，例如，可以为3-30个。

在本发明的示例性实施例中，米粒的α淀粉化是影响米饭口感的一个重要因素，可以分析大火加热阶段至沸腾维持阶段的米粒形态变化，米粒煮熟后的一大特点就是膨胀导致出现缺口，加热过程中的导致的米粒糊化(逐渐变软、黏连、向成为糊状的方向变化)结合缺口使得米粒边缘曲线从光滑弧线变成不规格线条，因此可以简单将这一米粒形态变化作为α淀粉化充分的一个判断依据。如图8(a)、图8(b)、图8(c)、图8(d)、图8(e)所示，为短粒米的充分糊化和未充分糊化的图像。其中，图8(a)、图8(b)、图8(c)、图8(d)为未充分糊化的图像，图8(e)为充分糊化的图像。如图9(a)、图9(b)、图9(c)、图9(d)、图9(e)所示，为长粒米的充分糊化和未充分糊化的图像。其中，图9(a)、图9(b)、图9(c)、图9(d)为未充分糊化的图像，图9(e)为充分糊化的图像。

在本发明的示例性实施例中，无论长粒米还是短粒米，其糊化(β淀粉转α淀粉)过程中，均会出现米粒形状的变化，且变化较为明显，因此，可以通过这一判别条件判断当前米粒是否充分α淀粉化。

在本发明的示例性实施例中，对于根据所述形态特征确定所述谷物目前的烹饪状态的方案，也可以通过深度学习模型来实现。

在本发明的示例性实施例中，具体可以包括：在谷物烹饪过程中，通过所述摄像头获取谷物的状态图像；将所述状态图像输入训练好的图像识别模型中；根据所述图像识别模型的识别结果确定所述谷物目前的烹饪状态。

在本发明的示例性实施例中，所述图像识别模型可以是以谷物的标准状态图像为训练样本，对创建的卷积神经网络模型进行训练获得的，用于根据输入的状态图像判断米是否充分吸水和/或是否充分糊化。

在本发明的示例性实施例中，所述标准状态图像可以包括：充分吸水状态图像与未充分吸水状态图像，和/或，充分糊化状态图像与未充分糊化状态图像。

在本发明的示例性实施例中，针对这两个阶段的米粒形态建立训练样本集并进行深度学习。对于一种类型的谷物种类，可以相应的建立四个训练样本集：未充分吸水样本集、充分吸水样本集、未充分糊化样本集和充分糊化样本集。在判别阶段可以应用图像识别算法对抓取的状态图像中的各个谷物颗粒进行判断，当前谷物颗粒是处于未充分吸水阶段还是充分吸水阶段，或者未充分α淀粉化阶段还是已经充分α淀粉化阶段，判断是否存在未充分吸水或未充分α淀粉化的米粒。如果均不存在未充分吸水或未充分α淀粉化的米粒，则代表该阶段米粒已经充分吸水或充分淀粉化了。在预热阶段和沸腾维持阶段可以根据谷物颗粒的烹饪状态动态调整后续的烹饪程序，从而较好提升米饭的口感。

s104、根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序。

在本发明的示例性实施例中，如图4所示，所述谷物烹饪过程可以包括：预热阶段和沸腾阶段；

所述方法还可以包括：在所述预热阶段和所述沸腾阶段获取谷物的状态图像；

其中，所述预热阶段用于将水加热到第一预设温度并保持所述第一预设温度第一预设时长，以使谷物充分吸水；所述沸腾阶段用于将水加热到沸腾并维持沸腾状态第二预设时长，以使得谷物充分糊化。

在本发明的示例性实施例中，第一预设温度可以为40℃-45℃，在预热阶段可以将水温加热到45℃时开始进行浸泡。第一预设时长可以根据不同的谷物种类进行确定，在此对于具体时长不做限定。

在本发明的示例性实施例中，第二预设时长可以根据不同的谷物种类进行确定，在此对于具体时长不做限定。

在本发明的示例性实施例中，所述根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序可以包括：

在所述预热阶段，当连续n次(如3次)确定所述谷物未充分吸水时，将所述预热阶段的控制温度从第一预设温度增加到第二预设温度和/或将所述预热阶段的控制时长从第一预设时长增加到第三预设时长；

当连续n次确定所述谷物已充分吸水时，直接进入下一烹饪阶段，并根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程，其中，n为正整数。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物烹饪过程还可以包括：位于所述预热阶段和所述沸腾阶段之间的加热阶段；

所述根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程包括：将当前的加热功率增加到所述加热阶段的第一加热功率，并保持所述第一加热功率第四预设时长。

在本发明的示例性实施例中，当连续n次确定所述谷物已充分吸水时，可以直接进入大火加热阶段，并维持大火加热状态10-15分钟。例如，可以加热10分钟。

在本发明的示例性实施例中，具体实施过程中，可以多次拍摄锅内图像，定位所有米粒，基于图像识别算法，判别米粒中是否存在未充分吸水的米粒，如果存在，则继续处于预热吸水状态，如果超过多次，如3次图像识别均未在当前场景图像中识别到未充分吸水的米粒，则认为此次烹饪过程中米粒均充分吸水，可以进入大火加热阶段。

在本发明的示例性实施例中，所述根据所述烹饪状态自适应调整后续的谷物烹饪程序可以包括：

在所述沸腾阶段，当连续m次(如3次)确定所述谷物未充分糊化时，将所述沸腾阶段的控制时长从第二预设时长增加到第五预设时长；

当连续m次确定所述谷物已充分糊化时，直接进入下一烹饪阶段，并根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程，其中，m为正整数。

在本发明的示例性实施例中，所述谷物烹饪过程还可以包括：位于所述沸腾阶段之后的焖饭阶段；

所述根据下一烹饪阶段的烹饪控制程序控制谷物的烹饪过程包括：将当前的加热功率降低到所述焖饭阶段的第二加热功率，并保持所述第二加热功率第六预设时长。

在本发明的示例性实施例中，如果抓取的状态图像中，依旧识别到未充分α淀粉化的米粒，则继续保持沸腾状态；如果超过多次，如3次图像识别中均没有识别到未充分α淀粉化的米粒，则可以判定当前米粒均已经充分α淀粉化，则可以进入焖饭增香阶段。

为了达到本发明实施例目的，本发明实施例还提供了一种谷物烹饪装置1，如图5所示，所述谷物烹饪装置内可以设置有摄像头11，用于拍摄所述谷物的状态图像；所述谷物烹饪装置1还可以包括处理器12和计算机可读存储介质13，所述计算机可读存储介质13中存储有指令，当所述指令被所述处理器11执行时，实现上述任意一项所述的谷物烹饪装置的烹饪控制方法。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。