一种与移动拍照设备联合的油烟机的制作方法

本发明涉及油烟机领域，特别涉及一种与移动拍照设备联合的油烟机。

背景技术：

现代生活中，许多家庭在烹饪中会产生大量的油烟。研究表明，烹饪油烟成分复杂，具有一定的吸入毒性、免疫毒性和致突变性，对人体健康存在一定的危害。油烟气体中包括有多环芳烃类物质和多种颗粒物，多环芳烃类物质中有相当部分具有致癌性，如苯并[α]芘，颗粒物对人体呼吸系统有不同程度的影响。现有技术的油烟机并不能自动识别当前烹饪环境中的油烟的多环芳烃类物质浓度，大大限制了油烟机的智能化发展。

因此针对现有技术不足，提供一种与移动拍照设备联合的油烟机以解决现有技术不足甚为必要。

技术实现要素：

本发明的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种与移动拍照设备联合的油烟机。该与移动拍照设备联合的油烟机能识别前烹饪环境中多环芳烃浓度、油烟大小和检测颗粒物浓度。

本发明的上述目的通过以下技术措施实现：

提供一种与移动拍照设备联合的油烟机,设置有烟机主体、用于对油烟图片分析并检测烹饪区域内温度、油烟大小、颗粒物浓度以及多环芳烃浓度的有害物质检测装置和用于对烹饪区域油烟图片采集的移动拍照设备，有害物质检测装置与烟机主体电连接，移动拍照设备与有害物质检测装置信号连接。

移动拍照设备采集烹饪区域油烟图像得到图像信号并发送至有害物质检测装置，有害物质检测装置接收图像信号处理得到图片信号，有害物质检测装置并进行烹饪区域中有害物质浓度检测得到有害物质浓度信号，有害物质检测装置将有害物质浓度信号发送至烟机主体。

优选的，上述信号连接为无线信号连接。

优选的，上述无线信号连接为wifi信号连接、蓝牙信号连接、nfc信号连接或者zigbee信号连接。

优选的，上述信号连接为有线信号连接。

优选的，上述有线信号连接为rs232信号连接、rs485信号连接、usb信号连接、gpib信号连接或者can信号连接。

优选的，上述有害物质检测装置设置有用于检测烹饪区域内温度的温度传感模块、用于检测当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于2.5微米颗粒物浓度的pm2.5传感器、用于检测当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于10微米颗粒物浓度的pm10传感器和用于计算当前烹饪区域的多环芳烃浓度的计算模块，温度传感模块、pm2.5传感器、pm10传感器和移动拍照设备分别与计算模块电连接，温度传感模块、pm2.5传感器、pm10传感器、移动拍照设备和计算模块分别与烟机主体电连接。

温度传感模块感应烹饪区域内温度得到温度信号并将所得到的温度信号作为温度输出信号传输至计算模块，pm2.5传感器采集当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于2.5微米颗粒物浓度得到pm2.5浓度信号并传输至计算模块，pm10传感器采集当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于10微米颗粒物浓度得到pm10浓度信号并传输至计算模块，计算模块分别接收温度输出信号、图像信号、pm2.5浓度信号和pm10浓度信号然后处理实时得到当前烹饪区域的多环芳烃浓度。

优选的，上述计算模块为以数学建模构建得到关于烹饪区域内温度、油烟大小以及颗粒物浓度与油烟中有害气体中多环芳烃浓度的数学关系的计算模块。

优选的，上述计算模块为线性型计算模块、非线性计算模块、指数型计算模块、幂型计算模块、对数型计算模块、类神经网络计算模块、机器学习计算模块或者深度学习计算模块。

优选的，上述计算模块为根据颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分的计算模块。

计算模块根据颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分得到健康等级信号，计算模块将健康等级信号发送至烟机主体，烟机主体接收健康等级信号进行调节。

优选的，上述烟机主体设置有风速控制模块、提示模块和用环境控制外部炉具的火力控制模块，风速控制模块、提示模块和火力控制模块分别与计算模块电连接，火力控制模块与外部炉具电连接。

计算模块根据图像信号、颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分得到健康等级信号，计算模块将健康等级信号分别发送至风速控制模块、提示模块和火力控制模块，风速控制模块接收健康等级信号进行风速调节，提示模块接收健康等级信号对用户进行当健康等级提示，火力控制模块接收健康等级信号对外部炉具进行火力调节。

优选的，上述移动拍照设备为手机或者平板电脑。

本发明的一种与移动拍照设备联合的油烟机,设置有烟机主体、用于对油烟图片分析并检测烹饪区域内温度、油烟大小、颗粒物浓度以及多环芳烃浓度的有害物质检测装置和用于对烹饪区域油烟图片采集的移动拍照设备，有害物质检测装置与烟机主体电连接，移动拍照设备与有害物质检测装置信号连接本发明的油烟机能与移动拍照设备联合使用，检测烹饪区域内温度、油烟大小、pm2.5的浓度、pm10的浓度和多环芳烃浓度，还能对根据颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分。同时该油烟机还具有风速控制模块、提示模块和火力控制模块，当前环境健康等级自动调节风速和外部炉具的火力，使当前环境的有害物质浓度降低，同时提醒用户注意防护。

附图说明

利用附图对本发明作进一步的说明，但附图中的内容不构成对本发明的任何限制。

图1为实施例1的一种与移动拍照设备联合的油烟机的工作流程示意图。

图2为实施例5的一种与移动拍照设备联合的油烟机的工作流程示意图。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

实施例1。

一种与移动拍照设备联合的油烟机,如图1所示，设置有烟机主体、用于对油烟图片分析并检测烹饪区域内温度、油烟大小、颗粒物浓度以及多环芳烃浓度的有害物质检测装置和用于对烹饪区域油烟图片采集的移动拍照设备，有害物质检测装置与烟机主体电连接，移动拍照设备与有害物质检测装置信号连接。

移动拍照设备采集烹饪区域油烟图像得到图像信号并发送至有害物质检测装置，有害物质检测装置接收图像信号处理并进行烹饪区域中有害物质浓度检测得到有害物质浓度信号，有害物质检测装置将有害物质浓度信号发送至烟机主体。

本发明的信号连接可以为无线信号连接，也可以为有线信号连接。当信号连接为无线信号连接时，无线信号连接可以为wifi信号连接、蓝牙信号连接、nfc信号连接或者zigbee信号连接中的任意一种。当信号连接为有线信号连接时，有线信号连接可以为rs232信号连接、rs485信号连接、usb信号连接、gpib信号连接或者can信号连接中的任意一种。信号连接的具体连接方式根据实际情况而定。

本实施例的信号连接为无线信号连接，且为wifi信号连接。

有害物质检测装置设置有用于检测烹饪区域内温度的温度传感模块、用于检测当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于2.5微米颗粒物浓度的pm2.5传感器、用于检测当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于10微米颗粒物浓度的pm10传感器和用于计算当前烹饪区域的多环芳烃浓度的计算模块，温度传感模块、pm2.5传感器、pm10传感器和移动拍照设备分别与计算模块电连接，温度传感模块、pm2.5传感器、pm10传感器、移动拍照设备和计算模块分别与烟机主体电连接；

温度传感模块感应烹饪区域内温度得到温度信号并将所得到的温度信号作为温度输出信号传输至计算模块，pm2.5传感器采集当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于2.5微米颗粒物浓度得到pm2.5浓度信号并传输至计算模块，pm10传感器采集当前烹饪区域油烟中当量直径小于等于10微米颗粒物浓度得到pm10浓度信号并传输至计算模块，计算模块分别接收温度输出信号、图像信号、pm2.5浓度信号和pm10浓度信号然后处理实时得到当前烹饪区域的多环芳烃浓度。

本发明计算模块为以数学建模构建得到关于烹饪区域内温度、油烟大小以及颗粒物浓度与油烟中有害气体中多环芳烃浓度的数学关系的计算模块。

本发明的计算模块通过数学建模获得，数学建模是通过实验收集不同温度和油烟中颗粒物的浓度等因素与油烟中有害气体多环芳烃浓度的数学关系。根据不同的实验条件进行采样检测得到不同种类多环芳烃浓度进行分析归类得到数学模型，从而计算模块能够根据烹饪区域内温度和油烟中颗粒物的浓度的检测条件判断出当前不同种类多环芳烃浓度。

本发明的计算模块为线性型计算模块、非线性计算模块、指数型计算模块、幂型计算模块、对数型计算模块、类神经网络计算模块、机器学习计算模块或者深度学习计算模块的其中一种。

计算模块的图片信号处理方法为：

计算模块将移动拍照设备采集的初始图像作为基础进行处理，初始图像为灰度图，所采集的初始图像被序列化，依次通过后帧的初始图像与前帧的初始图像进行处理，得到各个后帧初始图像所处时刻的当前厨房油烟浓度.

每次通过后帧的初始图像与前帧的初始图像进行处理，得到后帧初始图像所处时刻的当前厨房油烟浓度的步骤过程如下：

(1)将后帧的初始图像与前帧的初始图像进行帧差处理得到帧差图像；

(2)以开运算方式对帧差图像进行去噪处理，得到去噪图像；

(3)对去噪图像进行边缘检测，标记运动区域作为初始感兴趣区域；

(4)对初始感兴趣区域进行灰度均值计算和区域平滑度计算，将同时满足灰度均值和平滑度要求的区域作为下一步感兴趣区域，其它的区域作为干扰排除；

(5)对步骤(4)提取出的感兴趣区域分别进行统计，根据统计结果得到油烟浓度赋值。

步骤(1)中，对采集到的初始图像进行帧差操作得到帧差图像具体是：

计算模块根据接收到的初始图像的先后顺序，将后一帧图像与前一帧图像做差，得到动态区域高亮的帧差图像。

其中步骤(2)对帧差图像采用开运算进行去噪处理，得到去噪图像，具体通过如下方式进行：先对帧差图像进行腐蚀操作，以消除图像中的噪点和细小尖刺，断开窄小的连接；再对腐蚀后的图像进行膨胀操作，恢复原帧差图像中的烟雾特征。

其中步骤(3)对去噪图像进行边缘检测，标记运动区域作为初始感兴趣区域，具体是：检测帧差图像高亮区域的边缘并进行标记，将标记出的区域作为初始感兴趣区域。

其中步骤(4)具体是对每个初始感兴趣区域进行灰度均值、区域平滑度计算，得到每个初始感兴趣区域对应的灰度均值和灰度平滑度，将同时满足计算得到的灰度均值小于灰度阈值、灰度平滑度小于灰度平滑度阈值的初始感兴趣区域作为感兴趣区域，将其它初始感兴趣区域判定为干扰区域。

其中步骤(5)具体是，针对步骤(4)提取出的感兴趣区域，将每个感兴趣区域图像中的所有像素的灰度进行求和计算得到每个感兴趣区域图像的灰度值，再将每个感兴趣区域图像的灰度值进行求和，得到油烟浓度赋值。

计算模块根据采集的目标区域以区域s表示，任意一帧初始图像为对应区域s的成像。

初始图像由m*n个像素构成，

后帧初始图像a的像素的灰度值以矩阵ah表示，ah＝{ahi,j}，ahi,j代表后帧初始图像a中第i行、第j列像素对应的灰度值，i为像素所在的行，j为像素所在的列，1≤i≤m，1≤j≤n；后帧初始图像a中第i行、第j列像素所在的子区域为asi,j。

前帧初始图像b的像素的灰度值以矩阵bh表示，bh＝{bhi,j}，bhi,j代表前帧初始图像b中第i行、第j列像素对应的灰度值，前帧初始图像b中第i行、第j列像素所在的子区域为bsi,j。

帧差图像d的像素灰度值以矩阵dh表示，dh＝{dhi,j}＝{|ahi,j-bhi,j|}，dhi,j代表帧差图像d中第i行、第j列像素对应的灰度值，帧差图像d中第i行、第j列像素所在的子区域为dsi,j。

在帧差图像中，|dhi,j|＝0的区域，呈黑色；|dhi,j|≠0的区域呈高亮显示。

其中步骤(2)中对帧差图像进行腐蚀操作，具体包括如下步骤：

2-11，任意定义一个卷积核θ；

2-12，将卷积核θ与帧差图像进行卷积；在卷积核θ遍历帧差图像时，提取卷积核所覆盖区域内卷积结果的像素灰度最小值p以及与卷积核中心重合的像素点c；

像素点c的灰度通过矩阵ch＝{ck,q}表示，k、q为像素点c的行序号和列序号，

获得在卷积核θ遍历帧差图像过程中得到的卷积结果最小值像素点矩阵p，最小值像素点矩阵p的灰度通过矩阵ph＝{pk,q}表示；

2-13将像素点矩阵p的灰度对应赋予像素点c，得到腐蚀图像；

步骤(2)中对腐蚀图像进行膨胀操作，具体包括如下步骤：

2-21，任意定义一个卷积核β；

2-22，将卷积核β与腐蚀图像进行卷积；在卷积核β遍历腐蚀图像时，提取卷积核所覆盖区域内卷积结果的像素灰度最大值o以及与卷积核中心重合的像素点r；

像素点r的灰度通过矩阵rh＝{rl,v}表示，l、v为像素点r的行序号和列序号，

获得在卷积核β遍历腐蚀图像过程中得到的卷积结果最大值像素点矩阵o，最大值像素点矩阵o的灰度通过矩阵oh＝{ol,v}表示；

2-13将最大值像素点矩阵o的灰度对应赋予像素点r，得到膨胀图像，得到的膨胀图像即为去噪图像。

其中步骤(3)通过如下步骤进行：

3-1，定义一个滤波器y，滤波器为t*t矩阵，t为奇数；

3-2，使滤波器y遍历去噪图像，计算滤波器在每一位置处的中心像素点所在的去噪图像的灰度值以及中心像素点邻域内其它像素点的灰度值，并根据公式(ⅰ)计算滤波器在每一位置处的中心像素点的边缘检测值xz，z为滤波器y遍历去噪图像时的标记，

f、g为为像素点的矩阵序号，1≤f≤t，1≤g≤t，e为滤波器在每一位置处的像素点所在的去噪图像的灰度值；α为权重系数，与滤波器位置相对应；

3-3，将滤波器在每一位置处的中心像素点边缘检测值xz与中心像素点邻域的其它像素点的灰度值相减，并判断差值的绝对值是否大于阈值δ；

统计大于阈值的数量，如果数量超过判定滤波器所处位置的中心像素点对应的去噪图像的像素点位置为边缘点，并进行标记；

3-4，滤波器遍历完整个去噪图像，得到所有标记的边缘点，获得初步感兴趣区域。

t为3。

需说明的是，上述的计算模块的图片信号处理方法仅是提出其中之一种处理方法，对于其他计算模块的处理方法只能够获取烹饪区域的计算模块输出数据的方法都可以应用于本发明的能识别油烟中有害气体的油烟机，均应落入本发明的保护范围。

需说明的是，本发明的移动拍照设备是采用摄像头对烹饪区域油烟图片，只要能够实现本发明的上述功能都可以作为本发明的移动拍照设备。而本发明的计算模块是通过温度输出信号、图片信号、pm2.5浓度信号和pm10浓度信号计算出当前烹饪区域的多环芳烃浓度，该计算模块为计算器或者具备计算功能的模块均可作为本发明的计算模块，对于这类型的计算模块为工业生产中的计算模块的公知常识，本领域的技术人员应当知晓，在此不再赘述。

本发明的烹饪区域内温度优选为检测厨具温度，也可以为检测烹饪区域内空气温度、油烟温度或者灶具温度等，具体的实施方式根据实际情况而定。本实施例有烹饪区域内检测温度为厨具温度。

一种与移动拍照设备联合的油烟机,设置有烟机主体、用于对油烟图片分析并检测烹饪区域内温度、油烟大小、颗粒物浓度以及多环芳烃浓度的有害物质检测装置和用于对烹饪区域油烟图片采集的移动拍照设备，有害物质检测装置与烟机主体电连接，移动拍照设备与有害物质检测装置信号连接。本发明的油烟机能与移动拍照设备联合使用，检测烹饪区域内温度、油烟大小、pm2.5的浓度、pm10的浓度和多环芳烃浓度。

实施例2。

一种与移动拍照设备联合的油烟机，其他特征与实施例1相同，不同之处在于：计算模块的计算公式为式(ⅰ)，

c多环芳烃＝0.05κ+0.05λ+0.0015(cpm2.5+cpm10)+6*10^-5κλ(cpm2.5+cpm10)+475.1……式(ⅰ)；

其中c多环芳烃为烹饪区域内的多环芳烃气体总浓度，κ为温度传感模块的输出数据，λ为计算模块对图片信号处理后的输出数据，cpm2.5为pm2.5传感器的输出数据，cpm10为pm10传感器的输出数据。

当κ∈(0℃，200℃)，(cpm2.5+cpm10)∈(0μg/m³,3000μg/m³)，λ∈(0,300)时，c(2-3)＝70％c多环芳烃,c(4)＝20％c多环芳烃，c(5-6)＝10％c多环芳烃。

当κ∈(200℃，240℃)，(cpm2.5+cpm10)∈(3000μg/m³,5000μg/m³)，λ∈(300,500)时，c(2-3)＝60％c多环芳烃,c(4)＝25％c多环芳烃,c(5-6)＝15％c多环芳烃。

其中c(2-3)为二环多环芳烃和三环多环芳烃的浓度,c(4)为四环多环芳烃的浓度，c(5-6)为五环多环芳烃和六环多环芳烃的浓度。

例如当κ为100℃时，(cpm2.5+cpm10)为1000μg/m³,λ为100时，分别将κ、(cpm2.5+cpm10)和λ的数据值直接代入公式，计得c多环芳烃为1086.6且c多环芳烃的单位为pg/m³，即当前环境中的多环芳烃的浓度为1086.6pg/m³。c(2-3)的浓度为760.62pg/m³，c(4)的浓度为217.32pg/m³，c(5-6)的浓度为108.66pg/m³。

本实施例的油烟机可以通过检测烹饪区域内温度、pm2.5的浓度和pm10的浓度进行计算得到当前烹饪区域的多环芳烃浓度，能够计算出当前环境中的二环多环芳烃、三环多环芳烃、四环多环芳烃、五环多环芳烃和六环多环芳烃的浓度。

实施例3。

一种与移动拍照设备联合的油烟机，其他特征与实施例1相同，不同之处在于：计算模块的计算公式为式(ⅱ)，

c多环芳烃＝0.05κ^0.98+0.05λ^1.05+0.0015(cpm2.5+cpm10)^1.05+6*10-⁵κλ(cpm2.5+cpm10)+469.5……式(ⅱ)；

其中c多环芳烃为烹饪区域内的多环芳烃气体总浓度，κ为温度传感模块的输出数据，λ为计算模块对图片信号处理后的输出数据，cpm2.5为pm2.5传感器的输出数据，cpm10为pm10传感器的输出数据。

当κ∈(0℃，200℃)，(cpm2.5+cpm10)∈(0μg/m³,3000μg/m³)，λ∈(0,300)时，c(2-3)＝70％c多环芳烃,c(4)＝20％c多环芳烃,c(5-6)＝10％c多环芳烃。

当κ∈(200℃，240℃)，(cpm2.5+cpm10)∈(3000μg/m³,5000μg/m³)，λ∈(300,500)时，c(2-3)＝60％c多环芳烃,c(4)＝25％c多环芳烃,c(5-6)＝15％c多环芳烃。

其中c(2-3)为二环多环芳烃和三环多环芳烃的浓度,c(4)为四环多环芳烃的浓度，c(5-6)为五环多环芳烃和六环多环芳烃的浓度。

例如当κ为100℃时，(cpm2.5+cpm10)为1000μg/m³,λ为100时，分别将κ、(cpm2.5+cpm10)和λ的数据值直接代入公式，计得c多环芳烃为1076.243且c多环芳烃的单位为pg/m³，即当前环境中的多环芳烃的浓度为1076.243pg/m³。c(2-3)的浓度为753.3701pg/m³，c(4)的浓度为215.2486pg/m³，c(5-6)的浓度为107.6243pg/m³。

本实施例的油烟机可以通过检测烹饪区域内温度、pm2.5的浓度和pm10的浓度进行计算得到当前烹饪区域的多环芳烃浓度，能够计算出当前环境中的二环多环芳烃、三环多环芳烃、四环多环芳烃、五环多环芳烃和六环多环芳烃的浓度。

实施例4。

一种与移动拍照设备联合的油烟机，其他特征与实施例2或者实施例3相同，不同之处在于：本发明的计算模块为根据颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分的计算模块。

计算模块根据颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分得到健康等级信号，计算模块将健康等级信号发送至烟机主体，烟机主体接收健康等级信号进行调节。

本实施例是根据gbt18883-2室内空气质量标准进行健康等级划分的，本发明也可以根据其他的质量标准进行划分，如gb3059-2012、wto的《环境质量标准》。本发明也可以根据其他预设的环境质量值进行划分。

本发明计算模块健康等级划分方法如下：

计算模块先对多环芳烃的总当量毒性浓度与国标规定的苯并[a]芘平均限定浓度相除进行多环芳烃环境等级划分，如下式所示：

当0≤δ≤0.5时，则多环芳烃环境等级判定为健康。

当0.5＜δ≤1时，则多环芳烃环境等级判定为良好。

当1＜δ≤5时，则多环芳烃环境等级判定为中等。

当5＜δ≤10时，则多环芳烃环境等级判定为较差。

当10＜δ时，则多环芳烃环境等级判定为严重。

需说明的是，本发明的多环芳烃环境等级也可根据δ的其他值进行划分，本实施例仅是提供一种实施的方案，对于其他内只能根据的多环芳烃浓度进行的多环芳烃环境等级划分方法也落入本发明的保护范围。

本发明的计算模块将多环芳烃环境等级进行健康定值划分得到多环芳烃健康等级u多环芳烃。

当多环芳烃环境等级为健康时，则u多环芳烃为1。

当多环芳烃环境等级为良好时，则u多环芳烃为2。

当多环芳烃环境等级为中等时，则u多环芳烃为3。

当多环芳烃环境等级为较差时，则u多环芳烃为4。

当多环芳烃环境等级为严重时，则u多环芳烃为5。

需说明的是，本发明的多环芳烃环境等级对应的可以如上述所示，也可以根据实际情况不同的多环芳烃环境等级对应不同的u多环芳烃值，本实施例仅示出一种可能，对于各样多环芳烃环境等级对应u多环芳烃值均落入本发明的保护范围。

本发明的计算模块再根据pm2.5传感器的输出数据或者pm10传感器的输出数据与选定的空气质量标准进行空气质量指数评定，如式(ⅶ)所示；

其中m为当前的空气质量指数。

c为颗粒物浓度且c为cpm2.5或者cpm10。

bmhi为选定的空气质量标准与c对应颗粒物浓度限值的高位值。

bmlo为选定空气质量标准中与c对应颗粒物浓度限值的低位值。

mhi为选定空气质量标准中与bmhi对应的空气质量分指数。

mlo为选定空气质量标准中与bmlo对应的空气质量分指数。

本实施例根据表1对本发明进行解释，如下所示：

表1、空气质量指数及pm10和pm2.5项目浓度限值

例如当前实际测得的cpm2.5＝425μm/m³，查找出pm2.5浓度限值的高位值和低位值，则bmhi＝500，bmlo＝350。bmhi的值对应的空气质量分指数(iaqi)为500，即mhi＝500。bmlo的值对应的空气质量分指数(iaqi)为400，即mlo＝400。然后分别将bmhi、bmlo、mhi、mlo和cpm2.5代入式(ⅶ)。

得到m＝475。

需说明的是，本实施仅选定了一个空气质量标准和cpm2.5对应数，但是对于不同的空气质量标准和cpm10也在本发明的保护范围内。

将空气质量指数进行健康定值划分得到颗粒物健康等级u颗粒物；

当0≤m≤400时，则u颗粒物＝1；

当400＜m≤600时，则u颗粒物＝2；

当600＜m≤700时，则u颗粒物＝3；

当700＜m≤800时，则u颗粒物＝4；

当900＜m时，则u颗粒物＝5。

需说明的是，本发明的空气质量指数也可根据m的其他值进行划分。本实施例仅是提供一种实施的方案，对于其他的根据的pm10和pm2.5输出数据进行的颗粒物健康等级划分的方法也落入本发明的保护范围。

需说明的是，本发明的空气质量指数对应的颗粒物健康等级u颗粒物可以如上述所示，也可以根据实际情况不同的空气质量指数对应不同的u颗粒物值，本实施例仅示出一种可能，对于各样空气质量指数对应u颗粒物值均落入本发明的保护范围。

本发明的计算模块对健康等级u计算有如下的方法：

1、计算模块将多环芳烃健康等级u多环芳烃和颗粒物健康等级u颗粒物对比，选取最大值为当前烹饪区域的健康等级u，如式(ⅷ)所示，

u＝max(u颗粒物,u多环芳烃)式(ⅷ)。

2、计算模块将多环芳烃健康等级u多环芳烃和颗粒物健康等级u颗粒物加和得到当前烹饪区域的健康等级u，如式(ⅸ)，

u＝u颗粒物+u多环芳烃式(ⅸ)。

3、计算模块将多环芳烃健康等级u多环芳烃乘以多环芳烃权重因子q多环芳烃和颗粒物健康等级u颗粒物乘以颗粒物权重因子q颗粒物对比，选取最大值为当前烹饪区域的健康等级u，如式(ⅹ)所示，

u＝max(u颗粒物*q颗粒物,u多环芳烃*q多环芳烃)式(ⅹ)。

4、计算模块将多环芳烃健康等级u多环芳烃乘以多环芳烃权重因子q多环芳烃和颗粒物健康等级u颗粒物乘以颗粒物权重因子q颗粒物进行加和得到当前烹饪区域的健康等级u，如式(ⅺ)所示，

u＝u颗粒物*q颗粒物+u多环芳烃*q多环芳烃式(ⅺ)。

本实施例的健康等级u计算具体为第一种。例如当u多环芳烃＝2，u颗粒物＝3时，当前烹饪区域的健康等级u为3。对于u的值越小表示越健康，u的值越大表示越不健康。

需说明的是，本发明的4种方法可以选用第一种，也可以根据实际情况而选根据其他三种，具体的实施方式根据实际情况而定。对于本发明第三种方法的q颗粒物为0.8，q多环芳烃为1.2，q多环芳烃和q颗粒物可以为其他数值，具体的实施方式根据实际情况而定。对于本发明第四种方法的q颗粒物为0.2，q多环芳烃为0.8，q多环芳烃和q颗粒物可以为其他数值，具体的实施方式根据实际情况而定。

与实施例2或实施例3，相比本实施例的计算模块对颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分，得到了一个量化的健康等级，可以对当前烹饪环境的空气质量更观的认识。

实施例5。

一种与移动拍照设备联合的油烟机，如图2所示，其他特征与实施例4相同，不同之处在于：本发明的烟机主体设置有风速控制模块、提示模块和用环境控制外部炉具的火力控制模块，风速控制模块、提示模块和火力控制模块分别与计算模块电连接，火力控制模块与外部炉具电连接。

计算模块根据颗粒物浓度、多环芳烃浓度和挥发性有机物浓度进行健康等级划分得到健康等级信号，计算模块将健康等级信号分别发送至风速控制模块、提示模块和火力控制模块，风速控制模块接收健康等级信号进行风速调节，提示模块接收健康等级信号对用户进行当健康等级提示，火力控制模块接收健康等级信号对外部炉具进行火力调节。

本发明的移动拍照设备可以为手机、平板电脑也可以为其他能拍照的移动拍照设备。

本实施例的移动拍照设备为手机。

与实施例4相比，本实施例的该油烟机还具有风速控制模块、提示模块和火力控制模块，当前健康等级自动调节风速和外部炉具的火力，使当前环境的多环芳烃浓度和颗粒物浓度降低，同时提醒用户注意防护。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。