一种油烟机控制方法及装置、电子设备与流程

1.本发明涉及智能家电技术领域，尤其涉及一种油烟机控制方法及装置、电子设备。


背景技术：

2.油烟机是日常生活中经常使用的厨房电器，其可以消除饭菜烹饪过程所产生的油烟，为用户提供良好的烹饪环境。
3.在不同烹饪阶段，对于油烟机的抽力要求不同，往往需要人工判断每个烹饪阶段所需的油烟机抽力，然后人工调整油烟机抽力大小，导致用户体验不佳。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种油烟机控制方法及系统、电子设备，用于在烹饪过程中，对油烟机的抽力实现智能控制。
5.为了实现上述目的，本发明提供了一种油烟机控制方法，包括：
6.在烹饪过程中，获取烹饪烟雾的红外图像；
7.基于所述红外图像确定光子量化指标；
8.确定光子量化指标大于参考量化指标的情况下，基于所述光子量化指标和所述参考量化指标的差值控制所述油烟机的吸力。
9.与现有技术相比，本发明提供的油烟机控制方法中，通过获取烹饪过程中的烟雾红外图像，基于所述红外图像确定光子量化指标，进而根据烹饪过程中的光子量化指标与参考量化指标的差值控制油烟机的吸力，从而达到自动合理的控制油烟机吸力的技术效果，避免了现有技术中油烟机抽烟需要通过用户手动进行调整问题。基于此，本发明提供的油烟机控制方法在烹饪过程中，在环境中的光子量化指标高于参考量化指标时，能够快速准确的调节抽烟机的抽力，从而保证在烹饪过程中的光子量化指标对参考量化指标的影响较小，使得用户可以在舒适环境温度中进行烹饪。
10.本发明还提供了一种油烟机控制装置，包括：
11.获取装置，用于在烹饪过程中，获取烹饪烟雾的红外图像；
12.确定装置，用于基于所述红外图像确定光子量化指标；
13.控制装置，用于确定光子量化指标大于参考量化指标的情况下，基于所述光子量化指标和所述参考量化指标的差值控制所述油烟机的吸力。
14.与现有技术相比，本发明提供的油烟机控制装置具有的有益效果与上述技术方案提供的油烟机控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
15.本发明还提供了一种油烟机控制系统，包括：
16.包括获取装置、确定装置和控制装置；所述获取装置与所述确定装置电连接，所述确定装置与所述控制装置电连接。
17.与现有技术相比，本发明提供的油烟机控制系统具有的有益效果与上述技术方案提供的油烟机控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
18.本发明还提供了一种电子设备，包括：
19.处理器；以及，
20.存储程序的存储器；
21.其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据本公开示例性实施例所述的方法。
22.与现有技术相比，本发明提供的电子设备具有的有益效果与上述技术方案提供的油烟机控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
23.本发明还提供了一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计算机
24.可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本发明示例性实施例所述的方法。
25.与现有技术相比，本发明提供的非瞬时计算机可读存储介质具有的有益效果与上述技术方案提供的油烟机控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
附图说明
26.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
27.图1示出了本发明示例性实施例的油烟机控制系统的结构示意图；
28.图2示出了本发明示例性实施例的红外传感器安装位置示意图；
29.图3示出了本发明示例性实施例提供的油烟机控制系统的架构图；
30.图4示出了本发明示例性实施例的油烟机的控制方法的流程示意图；
31.图5示出了本发明示例性实施例的红外点阵分布示意图；
32.图6示出了本发明示例性实施例油烟机的控制系统架构图；
33.图7示出了本发明示例性实施例的闭环控制系统的硬件架构图；
34.图8示出了本发明示例性实施例的油烟机控制装置的示意图；
35.图9示出了本发明示例性实施例的电子设备的结构框图。
具体实施方式
36.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
37.需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。
38.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。“若干”的含义是一个或一个以上，除非另有明确具体的限定。
39.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描
述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
40.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
41.目前，对于缺乏烹饪经验的用户而言，通常会出现因为无法掌握烹饪的“火候”，而导致在烹饪过程中产生较大烹饪烟雾的问题，较大的烹饪烟雾会对烹饪过程造成影响，不仅会对菜品造成影响也会对用户的身体造成损害。并且现有的油烟机抽烟需要用户手动调整，在不同烹饪阶段，油烟机的抽力不同，用户需要人工判断调整，给用户的体验也不是非常智能。
42.基于此，为了让用户在舒适的环境中进行烹饪，本发明示例性实施例提供了一种油烟机控制系统，以实时采集烹饪过程中的烟雾浓度，达到自动合理的控制油烟机吸力的技术效果，从而解决了烹饪过程需要手动调整油烟机吸力的技术问题。
43.图1示出了本发明示例性实施例的油烟机控制系统的结构示意图。如图1所示，本发明示例性实施例的系统100包括控制平台101以及与控制平台101通信的红外传感器102和油烟机103。通信方式可以选择有线通信或者无线通信方式。有线通信方式可以为光纤通信、电力线载波通信，无线通信方式可以为基于移动通信技术的通信方式如5g、4g、3g等，也可以为局域网通信方式，如wifi通信方式、zigbee通信方式、射频通信方式等。
44.本发明示例性实施例的红外传感器可以安装在油烟机上，其安装数量和安装位置可以根据实际需要设计。图2示出了本发明示例性实施例的红外传感器安装位置示意图。如图2所示，本发明示例性实施例的红外传感器安装位置示意图200包括油烟机201、红外传感器202以及灶头203。该红外传感器202安装在油烟机201的目标位置，该目标位置与灶头203的中心对准。也就是说，该目标位置位于油烟机201朝向灶台的一面，以灶头203所在的台面为投影面，目标位置在该投影面形成的投影点的几何中心与灶头203的中心对准。
45.当灶台存在一个或多个灶头时，每油烟机朝向灶台的一面具有与灶头一一对应的一个或多个目标位置。可以在目标位置设置一个红外传感器，使得该红外传感器与灶头的中心对准，也可以是在该目标位置相邻的位置设置一个红外传感器，使得该红外传感器的安装位置与目标位置存在一定的偏移。
46.举例来说，如图2所示，灶台具有两个灶头203，分别为第一灶头2031和第二灶头2032，相应的，油烟机201朝向灶台的一面具有两个目标位置，分别为第一目标位置和第二目标位置，可以在第一目标位置设置第一红外传感器2021，在第二目标位置设置第二红外传感器2022。当油烟机201工作时，两个烹饪位置的烟雾浓度是最密集的，因此，可以利用第一红外传感器2021和第二红外传感器2022最大程度的采集到烹饪过程中的光子量化指标。
47.本发明示例性实施例的控制平台可以称作智“灶”app(application中控平台)，可以为各种具有计算能力的电子设备，如台式电脑、手机、平台、pda(personal digital assistant)等，其可以执行本发明示例性实施例的油烟机控制方法。
48.本发明示例性实施例的方法可以利用烟雾不同浓度产生的红外传感器红外光子
量不同的原理(烟雾浓度高，烟雾温度高，其发射的红外传感器红外光子增加，红外传感器响应明显)，将红外传感器将长波红外光子数据如烹饪烟雾的红外图像同步至智“灶”app，基于红外光子数据控制油烟机的吸力，以达到根据烟雾大小智能调节抽油烟机吸力大小的目的。
49.图3示出了本发明示例性实施例提供的油烟机控制系统的架构图。如图3所示，本发明实施例的油烟机控制系统架构300包括红外点阵接收驱动模块301和主控制器302。
50.该主控制器302包括risc-v处理器303、液晶显示器接口304、电机控制模块305、debug(调试接口)接口306、通用io接口307、人工智能加速模块308、adc接口309、spi接口3010以及pum接口3011，红外点阵接收驱动模块301与spi接口3010连接，可以在红外点阵接收驱动模块301驱动红外传感器进行图像采集，这样主控制器302就可以直接获取红外的数据图片，并通过risc-v处理器303驱动电机控制模块305控制油烟机电机进行工作。
51.红外点阵驱动模组安装于红外传感器上，主控制器通过spi(serial peripheral interface)接口与红外点阵驱动模组进行信息传递，这样主控制器就可以直接获取红外点阵成像图片，并依据获取的红外点阵成像图片进行光子量化指标的处理分析。
52.图4示出了本发明示例性实施例的油烟机的控制方法的流程示意图。如图4所示，本发明示例性实施例的油烟机的控制方法包括：
53.步骤401：在烹饪过程中，获取烹饪烟雾的红外图像。烹饪烟雾的红外图像可以由红外传感器采集，并通过智“灶”app的烟雾获取单元获取。
54.在实际应用中，红外传感器可以为红外被动检测传感器，其采用红外点阵方式进行设计，可以大范围的捕捉烹饪过程中烹饪烟雾的红外图像，并且可以尽可能的减少红外探头的设置，即使当烹饪烟雾大片的出现时，也能进行捕捉。
55.当油烟机上安装有一个红外传感器，同一时刻获取的红外图像数量为一个；当油烟机上安装有多个红外传感器，多个红外传感器可以针对同的烹饪位置获取多张红外图像，使得同一时刻获取的红外图像数量可以为多个。
56.步骤402：基于红外图像确定光子量化指标。由烟雾不同浓度对应的温度和红外光子量不同的原理，相应的红外传感器的响应度也就越高，体现到红外图像上，其对应的灰阶也就越高，因此，可以基于红外图像确定光子量化指标。基于此，可以基于红外图像的各个像素点灰阶确定相应像素点的标定量化值，基于各个像素点的标定量化值，确定光子量化指标。
57.在实际应用中，可以从预设关系查找每个像素灰阶对应的标定量化值，为每个像素点赋值对应的标定量化值。该预设关系包括不同像素灰阶与标定量化值的对应关系。
58.示例性的，烟雾浓度越高，其产生的红外光子量也就越高，对应的像素灰阶也就越高，因此，红外图像的每个像素灰阶可以反映烟雾浓度和烟雾温度。基于此，该光子量化指标可以包括实际烟雾温度，也可以包括实际烟雾浓度，还可以同时包括实际烟雾温度和实际烟雾浓度；该考量化指标可以包括环境参考温度，也可以包括烟雾参考浓度，还可以同时包括环境参考温度和烟雾参考浓度。
59.当基于红外图像确定实际烟雾温度时，预设关系包括不同像素灰阶与标定温度的对应关系。此时，可以基于红外图像的各个像素点的灰阶确定相应像素点的标定温度，基于各个像素点的标定温度，确定实际烟雾温度。
60.当基于红外图像确定实际烟雾浓度时，预设关系包括不同像素灰阶与标定浓度的对应关系，也可以包括不同像素灰阶、标定温度和标定浓度的对应关系。
61.当预设关系包括不同像素灰阶、标定温度和标定浓度的对应关系时，可以按照前述方式确定标定温度后，可以基于各个像素点的标定温度确定对应像素点的标定浓度。在此基础上，还可以基于各个像素点的标定温度，确定光子量化指标分布图。
62.当预设关系包括不同像素灰阶、标定温度和标定浓度的对应关系时，可以从不同像素灰阶与标定浓度的对应关系，从预设关系查找每个像素灰阶对应的标定浓度，为每个像素点赋值对应的标定浓度。
63.举例来说，可以建立像素灰阶、标定温度、标定浓度的对应关系(下文称作第一对应关系)，并保存在数据库内，在获取到红外图像后，可以提取红外图像的各个像素点的灰阶值，基于该第一对应关系对各个像素点的温度和浓度进行标定。
64.当基于红外图像的各个像素点的灰阶确定相应像素点的标定温度时，可以从第一对应关系查找到与每个像素点的灰阶值相同的像素灰阶，将该像素灰阶作为目标像素灰阶，基于该目标像素灰阶对应的标定温度为对应像素点进行温度赋值，从而获得各个像素点的标定温度。
65.当基于红外图像的各个像素点的灰阶确定相应像素点的目标烟雾浓度时，可以从第一对应关系查找到与每个像素点的灰阶值相同的像素灰阶，将该像素灰阶作为目标像素灰阶，基于目标像素灰阶对应的标定浓度为对应像素点进行浓度赋值，从而获得各个像素点的目标烟雾浓度。
66.当基于标定温度确定标定浓度时，那么可以在对应像素点进行温度赋值后，从第一对应关系查找到与每个标定温度相同的目标标定温度，基于目标标定温度对应的标定浓度为对应标定温度点进行浓度赋值，从而获得各个温度点的标定浓度。
67.可见，本发明示例性实施例的红外传感器基于红外点阵设计时，如果红外传感器红外点阵设计的密度越高，那么单位面积上其点阵所含有的像素点数量越多，其红外图像呈现出的温度点分布越密集，进而在后续过程中对烹饪烟雾温度的判断更加精准。如果红外传感器红外点阵设计的密度不变，但是其分布范围比较广，所覆盖的面积越大，其红外图像多包含的区域就越大，而不需要基于多个红外传感器探测，并且更多的温度点使得后续对于烹饪烟雾温度的判断更加精准。
68.步骤403：确定光子量化指标大于参考量化指标的情况下，基于光子量化指标和参考量化指标的差值控制油烟机的吸力。
69.当光子量化指标包括实际烟雾温度，参考量化指标为环境参考温度时，环境参考温度可以是在油烟机未启动情况下获取的环境温度，也可以是根据实际情况预设的温度，如20℃～30℃。当光子量化指标包括实际烟雾浓度，该参考量化指标为烟雾参考浓度，该烟雾参考浓度可以是在油烟机未启动情况下获取的环境烟雾浓度，也可以根据实际情况设置，当光子量化指标包括实际烟雾温度和实际烟雾浓度，则不仅需要满足烟雾参考浓度也需要满足环境参考温度。
70.以光子量化指标包括烹饪烟雾温度为例，当烹饪烟雾温度大于环境温度的情况下，如果烟雾温度比较高，那么有可能人体感温度比较高，用户有可能出现不舒服情况，那么可以基于烹饪烟雾温度和环境温度的差值控制油烟机的吸力。
71.由上可见，本发明示例性实施例提供的油烟机控制方法中，通过获取烹饪过程中的烟雾红外图像，确定烹饪过程中的光子量化指标，进而根据烹饪过程中的光子量化指标与参考量化指标的差值控制油烟机的吸力，从而达到自动合理的控制油烟机吸力的技术效果，避免了现有技术中油烟机抽烟需要通过用户手动进行调整问题。基于此，本发明示例性实施例提供的油烟机控制方法在烹饪过程中，当环境中的光子量化指标大于参考量化指标时，能够快速准确的调节抽烟机的抽力，从而利用油烟机的抽力可以保证在烹饪过程中，烹饪过程中的光子量化指标对用户的影响较小，使得用户可以在舒适环境中进行烹饪。
72.在一种可选的方式中，基于光子量化指标和参考量化指标的差值控制油烟机的吸力包括：基于光子量化指标与参考量化指标确定实际差值，基于预设差值与预设控制参数的对应关系，确定实际差值对应的油烟机吸力控制参数，基于油烟机吸力控制参数控制油烟机的吸力。
73.在实际应用中，预设控制参数可以为定值，也可以为范围值，若预设控制参数为预设控制范围，可以判断实际差值是否位于预设控制范围内，如果实际差值位于预设控制范围内，说明需要控制油烟机的吸力。此时，将该可以查看该预设控制范围对应的预设控制参数确定为油烟机吸力控制参数，基于油烟机吸力控制参数对油烟机吸力大小进行调节。
74.以实际温度差举例，可以判断实际温度差是否位于预设温度差范围内，如果位于预设温度差范围内，说明在可调节范围内，可以查看该实际温度差对应的预设温度差范围，进而基于所对应的预设温度差范围查询所对应的油烟机吸力控制参数，基于油烟机吸力控制参数对油烟机吸力大小进行调节。
75.示例性的，可以将预设差值范围划分为多个子区间，子区间可以通过反复试验验证，每个子区间对应一个油烟机吸力控制参数，不同的子区间对应的油烟机吸力控制参数不同，当预设差值包含的预设值越大对应油烟机吸力控制参数指示的油烟机吸力也就越大。
76.另外，可以将不同的预设差值子区间与油烟机吸力控制参数的对应关系(下文简称第二对应关系)以指令集的形式保存，当确定光子量化指标与参考量化指标确定实际差值后，可以从第二对应关系中查找到该实际差值所处的预设差值子区间，将该预设差值子区间对应的油烟机吸力控制参数作为实际差值对应的油烟机吸力控制参数。
77.在一种示例中，当实际差值为实际温度差时，假设预设温度差范围t为5℃～70℃，将预设温度差范围t划分为第一子区间t1、第二子区间t2、第三子区间t3、第四子区间t4、第五子区间t5。第一子区间的温度范围为[5℃，18℃)，第二子区间的温度范围为[18℃，31℃)，第三子区间的温度范围为[31℃，44℃)，第四子区间的温度范围为[44℃，57℃)，第五子区间的温度范围为[57℃，70℃)。并且，第一子区间对应的油烟机吸力控制参数为f1、第二子区间对应的油烟机吸力控制参数为f2、第三子区间对应的油烟机吸力控制参数为f3、第四子区间对应的油烟机吸力控制参数为f4、第五子区间对应的油烟机吸力控制参数为f5。应理解，第一子区间t1对应的油烟机吸力控制参数f1最小，第五子区间t5对应的油烟机吸力控制参数f5最大，随着温度区间的温度数值的增大对应的油烟机吸力控制参数变大。
[0078]
此时，假设该时刻的环境温度为20℃，烹饪烟雾温度为55℃，则实际温度差为35℃，通过读取指令集中五个子区间的温度范围可知，该实际温度差位于第三子区间内，因此，第三子区间的温度范围对应的预设控制参数为实际温度差对应的油烟机吸力控制参数
f3。在此基础上，将该油烟机吸力控制参数f3发送至油烟机的电机驱动器，使得电机驱动器基于该油烟机吸力控制参数f3控制油烟机的吸力。
[0079]
在另一种示例中，当实际差值为实际浓度差时，假设预设浓度差范围t为5％～30％，将预设浓度差范围c划分为第一子区间c1、第二子区间c2、第三子区间c3、第四子区间c4、第五子区间c5。第一子区间的浓度范围为[5℃，10℃)，第二子区间的浓度范围为[10℃，15℃)，第三子区间的浓度范围为[15℃，20℃)，第四子区间的浓度范围为[20℃，25℃)，第五子区间的浓度范围为[25℃，30℃)。并且，第一子区间对应的油烟机吸力控制参数为f1、第二子区间对应的油烟机吸力控制参数为f2、第三子区间对应的油烟机吸力控制参数为f3、第四子区间对应的油烟机吸力控制参数为f4、第五子区间对应的油烟机吸力控制参数为f5。应理解，第一子区间t1对应的油烟机吸力控制参数f1最小，第五子区间t5对应的油烟机吸力控制参数f5最大，随着浓度区间的浓度数值的增大对应的油烟机吸力控制参数变大。
[0080]
此时，假设该时刻的环境浓度为1％，烹饪烟雾浓度为24℃，则实际浓度差为23℃，通过读取指令集中五个子区间的浓度范围可知，该实际浓度差位于第四子区间内，因此，第四子区间的浓度范围对应的预设控制参数为实际浓度差对应的油烟机吸力控制参数f4。在此基础上，将该油烟机吸力控制参数f4发送至油烟机的电机驱动器，使得电机驱动器基于该油烟机吸力控制参数f4控制油烟机的吸力。
[0081]
图5示出了本发明示例性实施例的红外点阵分布示意图。如图5所示，本发明示例性实施例的红外传感器采用的红外点阵分布500采用8
×
4的排列方式，共由32个像素点501组成，基于各个像素点501对烹饪烟雾温度成像，获得红外点阵成像图片。
[0082]
由于在实际烹饪过程中，光子量化指标会明显高于参考量化指标，因此，在红外点阵成像图片中，对每个像素点的灰阶值反映了该像素点对应的光子量化指标。基于这一原理，对红外点阵成像图片中的每个像素点进行标定，从而量化每个像素点的光子量，得到每个像素点的标定量化值。每个像素点的标定量化值可以采用8bit的二进制数据进行存储。在此基础上，可以基于各个像素点的标定量化值，确定光子量化指标。
[0083]
本发明示例性实施例的光子量化指标可以为各个所述像素点的标定量化值的平均值或均方差，下面以平均值为例进行计算。
[0084]
假设红外传感器的图像分辨率为n
×
m，可以先对各个像素点的标定量化值取平均值，获得光子量化指标可见，光子量化指标为各个像素点的标定量化值的平均值。
[0085]
当红外图像的数量为多个，多个红外图像来自安装在油烟机不同位置的红外传感器，烹饪烟雾温度为多个红外图像对应的烹饪烟雾温度的平均值或均方差。例如：当存在三个红外传感器分别与烹饪位置一一对应时，对三个红外传感器所呈现的红外图像分别采用上述计算方式进行数据处理，获取三个第一标定温度平均值，进而对三个第一标定温度平均值再次求取平均值或者均方差，获取第二标定温度平均值，基于第二标定温度平均值与环境温度求取实际温度差。如果三个红外传感器对应一个烹饪位置时，可以采用加权求和的方式对三个红外传感器所获取的第一标定温度平均值进行数据处理，基于处理后的第一标定温度平均值与环境温度求取实际温度差。
[0086]
示例性的，当红外图像的数量为一个时，红外图像来自安装在油烟机上的红外传感器，如果红外传感器在油烟机的安装位置与目标位置存在一定的偏移，可以基于红外传感器在油烟机的安装位置与目标位置的偏移校正烹饪烟雾温度，目标位置与灶头的中心对准。
[0087]
在实际应用中，可以基于此时红外传感器与目标位置偏移值设置偏移参数，基于偏移参数对预设温度差范围进行调节。例如：可以按照每偏移10cm，实际烟雾温度的偏移参数为0.5℃～2℃，然后从光子量化指标减去偏移参数，从而获得校正后的光子量化指标。
[0088]
基于此，本发明示例性实施例提供的油烟机控制方法在烹饪过程中，在环境中的烹饪烟雾温度高于环境温度时，能够快速准确的调节抽烟机的抽力，从而利用油烟机的抽力可以保证在烹饪过程中，烹饪过程中的烹饪烟雾温度对环境温度影响较小，使得用户可以在舒适环境温度中进行烹饪。
[0089]
在一种可选方式中，本发明示例性实施例的方法还包括：当光子量化指标大于安全临界值时，发出信号报警。
[0090]
当光子量化指标与参考量化指标的实际差值有对应的预设控制参数时，说明此时可基于实际差值控制油烟机吸力大小。
[0091]
当光子量化指标与参考量化指标的实际差值没有对应的预设控制参数时，此时实际差值不属于预设差值范围，说明此时不可以基于实际差值控制油烟机吸力大小。当实际差值小于预设差值的最小值时，此时可视为光子量化指标对参考量化指标没有影响；当实际差值大于预设差值的最大值时，发出信号报警，此时可以由油烟机发出报警信号，也可以由智“灶”app发出报警信号，还可以由油烟机和智“灶”app同时发出报警信号。
[0092]
为了详细描述本发明示例性实施例的油烟机吸力控制过程，图6示出了本发明示例性实施例油烟机的控制系统架构图。如图6所示，该控制系统600包括红外传感器601、烟雾获取单元602、主控制器603控制单元、wifi模块605、控制数据列表606、油烟机电机驱动单元607以及声光提示单元604。烟雾获取单元602可以从红外传感器601获取红外图像，主控制器603为控制中心，通过内部存储的控制模式对红外图像进行分析，基于分析结果从控制数据列表606读取光子量化指标与参考量化指标的实际差值，根据预设差值与预设控制参数的对应关系，确定实际差值对应的油烟机吸力控制参数，进而基于油烟机吸力控制参数控制油烟机的吸力，当光子量化指标超过安全临界值时，声光提示单元604发出信号报警；从而实现主控制器603基于红外传感器601对油烟机进行智能化控制过程。
[0093]
图7示出了本发明示例性实施例的闭环控制系统的硬件架构图，如图7所示，在本发明示例性实施例的闭环控制系统700中，采用基于点阵成像所设计的红外传感器701对烹饪环境中的红外光子进行探测，从而得到红外图像，将红外图像传输至主控制器702中，主控制器702对该红外图像中的信息进行分析与处理，将分析处理后的结果发送至油烟机电机控制端703，油烟机电机控制端703基于主控制器702的结果控制油烟机抽烟状态704，即改变油烟机的吸力大小，从而使得用户处于一个良好的烹饪环境705中进行烹饪。在上述过程中，红外传感器701的探测与主控制器702对油烟机的控制存在一定的控制滞后，因此为了实现精准控制，本发明示例性实施例采用具有边缘侧智能分析能力的主控制器702，通过对红外传感器701采集的红外图像分析，并结合相关实验数据进行油烟机状态的自动调整，将油烟机的使用变得更加智能化，使得用户可以在舒适环境温度中进行烹饪，避免用户在
烹饪过程中还要调节油烟机的麻烦。
[0094]
图8示出了本发明示例性实施例的油烟机控制装置的示意图。如图8所示，油烟机控制装置示意图800包括：
[0095]
获取装置801，在烹饪过程中，获取烹饪烟雾的红外图像；
[0096]
确定装置802，基于所述红外图像确定光子量化指标；
[0097]
控制装置803，确定光子量化指标大于参考量化指标的情况下，基于所述光子量化指标和所述参考量化指标的差值控制所述油烟机的吸力。
[0098]
作为一种可能的实现方式，所述确定装置802用于基于所述红外图像确定光子量化指标，基于所述红外图像的各个像素点灰阶确定相应所述像素点的标定量化值；基于各个所述像素点的标定量化值，确定所述光子量化指标。
[0099]
作为一种可能的实现方式，所述基于所述红外图像的各个像素点灰阶确定相应所述像素点的标定量化值，包括：从预设关系查找每个所述像素灰阶对应的标定量化值，所述预设关系包括不同像素灰阶与所述标定量化值的对应关系；为每个所述像素点赋值对应的所述标定量化值。
[0100]
作为一种可能的实现方式，所述光子量化指标为各个所述像素点的标定量化值的平均值或均方差。
[0101]
作为一种可能的实现方式，所述光子量化指标为实际烟雾温度，所述红外图像的数量为一个，所述红外图像来自安装在所述油烟机上的红外传感器，所述获取装置801还用于基于所述红外传感器在所述油烟机的安装位置与目标位置的偏移校正所述实际烟雾温度，所述目标位置与灶头的中心对准。
[0102]
作为一种可能的实现方式，所述红外图像的数量为多个，多个所述红外图像来自安装在所述油烟机不同位置的红外传感器，所述烹饪烟雾温度为多个所述红外图像对应的光子量化指标的平均值或均方差。
[0103]
作为一种可能的实现方式，所述基于所述光子量化指标和所述参考量化指标的差值控制所述油烟机的吸力，所述控制装置803用于确定所述光子量化指标与所述参考量化指标的实际差值；基于预设差值与预设控制参数的对应关系，确定所述实际差值对应的油烟机吸力控制参数；基于所述油烟机吸力控制参数控制所述油烟机的吸力。
[0104]
作为一种可能的实现方式，所述光子量化指标包括实际烟雾温度，所述参考量化指标为环境参考温度，和/或，所述光子量化指标包括实际烟雾浓度，所述参考量化指标为烟雾参考浓度。
[0105]
作为一种可能的实现方式，当所述光子量化指标大于安全临界值时，发出信号报警。
[0106]
一种计算机可读存储介质，用于存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本发明示例性实施例的所述的处理方法。
[0107]
图9示出了本发明示例性实施例的电子设备的结构框图，参考图9，现将描述可以作为本发明示例性实施例的服务器或客户端的电子设备900的结构框图，其是可以应用于本发明示例性实施例的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，
个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明示例性实施例的实现。
[0108]
如图9所示，电子设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(ram)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、rom 902以及ram 903通过总线904彼此相连。输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。
[0109]
电子设备900中的多个部件连接至i/o接口905，包括：输入单元906、输出单元907、存储单元908以及通信单元909。输入单元906可以是能向电子设备900输入信息的任何类型的设备，输入单元906可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元907可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元904可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元909允许电子设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙tm设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
[0110]
计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，本发明示例性实施例所述方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到电子设备900上。在一些实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法。在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序或指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序或指令时，全部或部分地执行本发明示例性实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、终端、用户设备或者其它可编程装置。所述计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是集成一个或多个可用介质的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；也可以是光介质，例如，数字视频光盘(digital video disc，dvd)；还可以是半导体介质，例如，固态硬盘(solid state drive，ssd)。
[0111]
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公
开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
[0112]
尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。