CN106485052A - 一种智能烹饪***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能烹饪***及方法，包括评价信息获取模块，用于获取用户对于至少一菜肴的评价信息；用户账户模块，用于将用户对于菜肴的评价信息、用于烹饪该菜肴的数字菜谱与用户账户关联存储；其中，数字菜谱中设置有用于调整该数字菜谱口味的口味选择参数，该评价信息与口味选择参数相对应；控制模块，用于根据用户账户模块中用户对于菜肴的评价信息，对用于烹饪该菜肴的数字菜谱的口味选择参数进行调整。基于本发明，能够根据用户对于所品尝过菜肴的实际口味评价，对口味选择参数进行调整，使得对数字菜谱口味的调整方向和幅度更具有针对性，更能满足用户个性化需求。

Description

一种智能烹饪***及方法

技术领域

本发明涉及餐饮领域，特别涉及一种智能烹饪***及方法。

背景技术

当前，餐饮业传统的烹饪方式是，依照纸质菜谱或者普通的电子菜谱或者烹饪者的个人经验进行手动烹饪，这种烹饪方式存在如下不足：首先，菜肴的口味模糊不定，由于菜肴烹饪过程中火候、时间、调料等因素的影响，使得菜肴的烹饪过程具有随机性，即使同一菜谱/菜肴，不同的人烹饪也会产生不同的口味，尤其对于烹饪经验不足的烹饪者来说，其所烹饪出的菜肴口味更是千差万别，因此，菜肴的口味难以准确确定；其次，依照这种传统的烹饪方式烹饪之后，菜肴的口味确定之后就难以改变；再次，依照这种传统的烹饪方式烹饪，其烹饪过程均通过人手操作，烹饪效率低下。

随着科学技术的发展，餐饮领域中也涌现出了越来越多的智能烹饪产品，例如可以根据烹饪程序自动烹饪的智能炒菜机或智能烹饪炉具，包含标准化烹饪程序的数字菜谱等，通过这些智能烹饪产品的自动烹饪菜肴过程，免去了人手操作的麻烦，同时还大大提高了菜肴制作的自动化水平，但是，这些智能烹饪产品（如智能炒菜机）只能按照统一的烹饪程序烹饪菜肴，所制作出来的菜肴口味单一，难以满足不同用户的个性化口味需求。

随着人民生活水平的提高，越来越多的人选择在餐厅就餐，但是，现有技术中，用户在餐厅用餐点菜的时候，一般是通过传统的纸质菜谱或手持式点菜机进行点菜，在选择菜肴时，通常是由店员根据个人感觉和餐厅菜肴销量向客人推荐菜品，缺乏菜肴推荐的客观性和针对性；餐厅一般也无法获取客人信息，无法识别熟客，无法根据客人过往的就餐信息进行有针对性的用餐服务（如智能的发送推荐信息）；且如果涉及到不同的菜肴口味，一般由用户在点餐过程中口头告知店员，点菜过程耗时久且繁琐，并且在这种情况下，菜肴口味是在烹饪前被设定，用户无任何参考依据，所以很可能设定的口味信息并不是完全满足自身的需要。

此外，用户在餐厅用餐完成后，也没有可以反馈用餐感受的平台，即用户对于菜肴口味的评价难以准确反馈给餐厅，餐厅没有可以用于改善菜肴的依据，因此，无法通过个性化的调整来满足该就餐者的下一次用餐，即现有的烹饪***不能根据客户的个性化需求提供更具有针对性的用餐服务。

因此，需要一种智能烹饪***，来克服现有菜肴制作标准化无法满足用户个性化口味需求或无法根据用户对菜肴的反馈信息提供个性化就餐服务的问题。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足，本发明提供了一种智能烹饪***及方法，其能够获取用户对于菜肴的评价信息，将用户的评价信息、设置有口味选择参数的数字菜谱和用户账户关联存储，并根据用户对于菜肴的评价信息，对烹饪该菜肴的数字菜谱的口味选择参数进行调整，使得根据该数字菜谱制作出的菜肴能够更符合用户的个性化口味需求。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：

一种智能烹饪***，包括：

评价信息获取模块，用于获取用户对于至少一菜肴的评价信息；

用户账户模块，与所述评价信息获取模块通信连接，用于将用户对于所述菜肴的评价信息、用于烹饪所述菜肴的数字菜谱与用户账户关联存储；其中，所述数字菜谱中设置有用于调整所述数字菜谱口味的口味选择参数，所述评价信息与所述口味选择参数相对应；所述口味选择参数包括用于标示口味影响类别的至少一口味选择指标和用于标示至少一所述口味选择指标对口味影响程度的指标选择项；

控制模块，与所述用户账户模块通信连接，用于根据所述用户账户模块中用户对于所述菜肴的评价信息，对用于烹饪所述菜肴的数字菜谱的口味选择参数中，至少一所述口味选择指标的指标选择项进行调整。

可选地，所述智能烹饪***还包括口味信息获取模块，所述口味信息获取模块与所述用户账户模块通信连接，用于获取用户对于至少一数字菜谱的口味选择参数。

可选地，所述口味选择参数由用户个人自行设定，或者由***推荐给用户。

可选地，***推荐方式下，控制模块将多个用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户。

可选地，控制模块将多个口味相似的用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户。

可选地，***推荐方式下，控制模块将同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数进行综合分析处理，获取该用户的平均口味信息，根据不同用户的平均口味信息不同，推荐不同的口味选择参数。

可选地，所述口味选择参数的获取方式为直接或间接；直接获取方式下，所述口味信息获取模块直接获取口味选择参数；间接获取方式下，所述口味信息获取模块获取用于代表口味选择参数的口味信息识别码，将所述口味信息识别码解析为与所述数字菜谱对应的口味选择参数。

可选地，不同的数字菜谱，具有不同的口味选择参数。

可选地，所述控制模块判断当用户对于菜肴的评价信息满足设定的阈值时，不对口味选择参数进行调整，并将用于烹饪本次菜肴的数字菜谱的口味选择参数固化保存于所述用户账户模块中。

可选地，所述评价信息与所述口味选择参数采用相同的描述标准。

可选地，所述评价信息与所述口味选择参数直接或间接对应；直接对应方式下，所述控制模块根据所述评价信息直接对所述口味选择参数进行调整；间接对应方式下，所述控制模块将所述评价信息转换为与所述口味选择参数对应的评价信息，再根据所述转换后的评价信息对所述口味选择参数进行调整。

可选地，标示口味影响类别的所述口味选择指标包括食材的种类、食材的份量、食材的添加时刻、调料的种类、调料的份量、调料的添加时刻、辅料的种类、辅料的份量、辅料的添加时刻、火候、烹饪时间、烹饪流程中的部分或全部。

可选地，所述控制模块还用于根据所述调整后的口味选择参数，对数字菜谱中与所述口味选择参数相关的烹饪流程和/或控制参数进行调整。

可选地，所述智能烹饪***还包括执行模块，所述执行模块与所述控制模块通信连接，用于根据所述数字菜谱调整后的烹饪流程和/或控制参数烹饪菜肴。

本发明还提供了一种智能烹饪方法，包括如下步骤：

获取用户对于至少一菜肴的评价信息；

将用户对于所述菜肴的评价信息、用于烹饪所述菜肴的数字菜谱与用户账户关联存储；其中，所述数字菜谱中设置有用于调整所述数字菜谱口味的口味选择参数，所述评价信息与所述口味选择参数相对应；所述口味选择参数包括用于标示口味影响类别的至少一口味选择指标和用于标示至少一所述口味选择指标对口味影响程度的指标选择项；

判断用户对于菜肴的评价信息是否满足设定的阈值；

当结果为否时，根据所述用户账户中用户对于所述菜肴的评价信息，对用于烹饪所述菜肴的数字菜谱的口味选择参数中，至少一所述口味选择指标的指标选择项进行调整；当结果为是时，不对口味选择参数进行调整，并将用于烹饪本次菜肴的数字菜谱的口味选择参数固化保存于用户账户中。

可选地，所述口味选择参数由用户个人自行设定，或者由***推荐给用户。

可选地，***推荐方式下，将多个用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户。

可选地，***推荐方式下，将同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数进行综合分析处理，获取该用户的平均口味信息，根据不同用户的平均口味信息不同，推荐不同的口味选择参数。

可选地，与所述评价信息和所述用户账户关联存储的是数字菜谱本身和/或数字菜谱的唯一识别信息。

可选地，所述口味选择参数的获取方式为直接或间接；直接获取方式下，直接接收获取口味选择参数；间接获取方式下，获取用于代表口味选择参数的口味信息识别码，将所述口味信息识别码解析为与所述数字菜谱对应的口味选择参数。

本发明的有益效果：

本发明所提出的智能烹饪***及方法，能够获取用户对于菜肴的评价信息，将用户的评价信息、设置有口味选择参数的数字菜谱和用户账户关联存储，并根据用户对于菜肴的评价信息，对烹饪该菜肴的数字菜谱的口味选择参数进行调整，使得根据该数字菜谱制作出的菜肴能够更符合用户的个性化口味需求。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，将对数字菜谱口味产生影响的所有因素通过口味选择参数标示出来，使得通过标准化烹饪程序控制的数字菜谱改进为可以根据口味选择参数进行个性化烹饪的个性化数字菜谱，满足用户对于数字菜谱的个性化定制。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，获取的评价信息，是用户对于所品尝过菜肴的实际口味评价，该实际的口味评价信息具有重要的参考价值，基于该评价信息对口味选择参数进行调整，使得对数字菜谱口味的调整方向和幅度更具有针对性，更能满足用户个性化需求。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，可以根据用户评价对数字菜谱的口味选择参数进行多次迭代调整，使得根据该数字菜谱制作的菜肴越来越符合用户的个性化口味需求，同时也提高了消费者对餐厅的消费粘性。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，达到理想口味需求的口味选择参数可以固化在用户账户中，以后该用户只要点这道菜肴就无需进行口味选择或者设置，提高了实现用户个性化口味的效率。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，能够把某道菜肴经过大数据统一的口味选择参数作为推荐值提供给初次尝试的用户，以加快口味迭代的速度。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，使得消费者可以参与餐厅菜肴制作的口味确定过程，提供了消费者就餐的参与度。

附图说明

附图1为本发明智能烹饪***的结构组成示意图；

附图2为本发明菜肴口味评价信息的第一实施例示意图；

附图3为本发明菜肴口味评价信息的第二实施例示意图；

附图4为本发明口味选择参数表的一种实施例示意图；

附图5为本发明智能烹饪方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明通过如下实施方式对本发明进行详细说明。但本领域技术人员应了解，下述实施方式不是对本发明保护范围的限制，任何在本发明基础上做出的改进和变化，都在本发明的保护范围之内。

参照附图1所示，为本发明智能烹饪***的结构组成示意图，由图可知，该智能烹饪***主要包括评价信息获取模块、用户账户模块和控制模块，其中，用户账户模块分别与评价信息获取模块和控制模块通信连接，评价信息获取模块用于获取用户对于菜肴的评价信息，用户账户模块用于将该评价信息与数字菜谱和用户账户关联存储，控制模块用于根据用户账户模块中关联存储的评价信息，对用于烹饪该菜肴的数字菜谱的口味选择参数进行调整。

具体地，评价信息获取模块的实现形式可以有多种，例如评价信息获取模块可以是人机交互模块，智能烹饪***通过该人机交互模块直接接收用户输入的菜肴评价信息；或者评价信息获取模块也可以是通信模块，智能烹饪***通过该通信模块与其他智能设备连接，通信获取用户对于菜肴的评价信息。

当评价信息获取模块为人机交互模块时，该人机交互模块也可以具有多种实现形式，例如该人机交互模块可以是按键模块，表现如键盘、鼠标、触摸屏以及虚拟键盘等，可以通过按键输入菜肴评价信息；或者该人机交互模块也可以是语音输入模块，表现如麦克风，通过识别用户的语音输入获取用户对于菜肴的评价信息。

当评价信息获取模块为通信模块时，智能烹饪***可以通过该通信模块与其他智能设备连接，获取用户对于菜肴的评价信息。这种智能设备可以是移动终端，例如手机或者平板电脑等，也可以是计算机、游戏机，或者具有数据通信能力的其他任何智能设备。通信模块可以采用的通信方式分为有线和无线两种，均采用现有相关技术手段。

具体地，评价信息获取模块所获取的用户对于菜肴的评价信息，具有多种实现方式，例如评价信息可以是通俗的语言评价，如用户在评价栏直接输入“菜太咸了或很满意”等作为评价信息；或者评价信息也可以是通过***设计好的评价指标直接进行选择评价，或者是通过评分的方式进行评价等。参考附图2所示，为本发明菜肴口味评价信息的第一实施例示意图，在该实施例中，对于菜肴的口味评价指标如咸度、酸度、麻度、辣度、甜度、苦度和口感等，均已经通过选项的方式展示给用户，用户只需要根据实际的口味感受选择相对应的选项即可，例如对于咸的指标有5级，分别为“01太不够咸、02不够咸、03咸度适中、04有点咸、05过咸”，用户在尝完菜肴后，感觉菜肴有点咸，就可以选择“04有点咸”选项，同理，对于其他的口味评价指标，也都可以根据实际感受进行选择即可。参照附图3所示，为本发明菜肴口味评价信息的第二实施例示意图，在该实施例中，菜肴的口味评价指标如咸度、酸度、麻度、辣度、甜度、苦度和口感等，也是通过选项的方式展示给用户，与第一实施例所不同的是，各选择项的内容没有直观反馈给用户，而是通过图形代号来进行表达，以咸的指标为例，一颗星代表太不够咸，五颗星代表过咸，用户可以通过选择星星的数量来表达自己对于菜肴的实际口味感受。当然，具体实施时，评价信息的获取还可以具有其他多种实现方式，如可以直接获取用户对于各口味评价指标的评分等，根据评分的高低可以确定用户对于菜肴的实际口味感受。

具体地，用户账户模块，与上述评价信息获取模块通信连接，用于将用户对于菜肴的评价信息、用于烹饪该菜肴的数字菜谱与用户账户关联存储。

其中，与上述评价信息和用户账户关联存储的可以是数字菜谱本身，用户账户模块中直接关联存储该数字菜谱，或者也可以是用于唯一识别该数字菜谱的数字菜谱识别信息，该数字菜谱识别信息可以是数字菜谱的名称、编号等信息，用户账户模块通过该数字菜谱识别信息与评价信息和用户账户关联存储，可以根据该数字菜谱识别信息关联查找到与之对应的数字菜谱。

其中，用户账户模块中存储有多个用户的用户账户，用户账户的表现形式可以是用户名、手机号、身份证号、邮箱号、即时聊天工具的登录号等能唯一识别该特定用户的账户信息。一般来说，多个用户一般具有多个不同的用户账户，当然，一个用户也可以具有多个用户账户，或者多个用户也可以使用同一用户账户。

其中，数字菜谱中设置有用于调整该数字菜谱口味的口味选择参数，该口味选择参数包括用于标示口味影响类别的至少一口味选择指标和用于标示至少一该口味选择指标对口味影响程度的指标选择项。本发明在设计数字菜谱时，将所有的对数字菜谱口味产生影响的因素挑选出来，通过口味选择指标进行标示，然后再将每一口味选择指标对口味的影响方向及程度，通过设置多个选择项即指标选择项进行标示，用不同的选择项代表不同的指标程度选择，一组针对全部口味选择指标的选择项集合，就可以代表一种口味选择参数，基于不同的口味选择参数，所烹饪出菜肴的口味不同，这样就使得通过标准化烹饪程序控制的数字菜谱改进为可以根据口味选择参数进行个性化烹饪的个性化数字菜谱，满足用户对于数字菜谱的个性化定制。

更具体地，标示口味影响类别的口味选择指标一般包括食材的种类、食材的份量、食材的添加时刻、调料的种类、调料的份量、调料的添加时刻、辅料的种类、辅料的份量、辅料的添加时刻、火候、烹饪时间、烹饪流程中的部分或全部。标示口味选择指标对口味影响程度的指标选择项，其标示方式一般可以为数字标示、字母标示、符号标示、标准编号标示、或其他可以将口味选择指标的指标选择项进行明确区分的标示方式；指标标示的层级可以设置为多级，既可以按照升序赋值，也可以按照降序赋值，例如可以将0定义为不辣，也可以将0定义为超辣。每一个标示指标级数的选择取决于***设计及处理能力，例如可以定义两级，辣或者不辣，或者定义三级，分别是不辣、微辣、辣，或者定义5级甚至更多，根据不同的程度赋予不同数值。对纳入口味选择参数的任一标示过的口味选择指标的不同指标选择项都形成一种独立的口味信息。

此外，由于每个数字菜谱的食材、调料、辅料、火候或烹饪时间等因素可能有所不同，所以不同的数字菜谱可能具有不同的口味选择参数，参照附图4所示，为本发明口味选择参数表的一种实施例示意图，如图所示，该口味选择参数表所对应的数字菜谱为酸辣土豆丝，即基于该口味选择参数表可以对数字菜谱酸辣土豆丝的口味进行个性化设置。参照图示，该数字菜谱的口味选择指标包括：食材土豆丝的份量、油的种类/份量/添加时刻、辅料花椒的种类/份量/添加时刻、辅料干红辣椒/葱花/蒜末/青椒丝的份量、调料盐/醋的份量、火候和烹饪时间，即这些口味选择指标都可以对口味产生影响，进一步的，每一个上述口味选择指标都设置了5级的指标选择项，如盐的份量有5级选项，分别为“01不咸(1g)、02少咸(2g)、03中等(3g)、04较咸(4g)、05超咸(5g)”，这些指标选择项与菜肴烹饪过程中所加盐的份量有关，选择不同的指标选择项进行烹饪时，所对应的盐的份量不同，因此，所烹饪出菜肴的咸度也会不同。通过对所有口味选择指标选择不同的选择项，就会产生一个针对所有口味选择指标的选择项集合，这些选择项的集合就可以代表一种口味选择参数，基于不同的口味选择参数所烹饪出的菜肴具有不同的口味信息。当然，附图4仅是数字菜谱酸辣土豆丝的口味选择参数表的其中一个实施例，具体实施时，该口味选择参数表还可以具有多种实现方式，例如可以对口味选择指标的类别进行调整，或者可以对每一口味选择指标的种类、添加时刻和份量都进行选择，再或者可以对口味选择指标的指标选择项内容和级数进行调整等。

具体地，控制模块与上述用户账户模块通信连接，用于根据该用户账户模块中用户对于菜肴的评价信息，对用于烹饪该菜肴的数字菜谱的口味选择参数中，至少一口味选择指标的指标选择项进行调整。

如前所述，用户对于菜肴的评价信息具有多种实现方式，这些评价信息与数字菜谱的口味选择参数直接或间接对应。直接对应方式下，控制模块能够根据评价信息直接对口味选择参数进行调整，例如，如前述附图2所示，用户对于菜肴的每一口味评价指标如咸度、酸度、麻度、辣度、甜度、苦度和口感的实际口味感受，已经通过***设计好的评价指标直接进行选择评价，该口味评价指标与口味选择参数中每一口味选择指标的指标选择项相对应，例如对于咸的指标有5级“01太不够咸、02不够咸、03咸度适中、04有点咸、05过咸”，其与口味选择指标“盐”的指标选择项“01不咸(1g)、02少咸(2g)、03中等(3g)、04较咸(4g)、05超咸(5g)”相对应，可以根据用户对于口味的评价指标直接对口味选择指标的指标选择项进行调整，例如当用户在尝完菜肴后，感觉菜肴有点咸，选择了“04有点咸”，则控制模块判断烹饪该道菜肴时“盐”的指标选择项，根据评价信息将其指标选择项的值调低，如当前烹饪该道菜肴时，“盐”的指标选择项为“03中等(3g)”，则控制模块根据评价信息，将“盐”的指标选择项调整为“02少咸(2g)”，则下次烹饪该道菜肴时，就会根据“02少咸(2g)”的标准进行烹饪，或者当用户在尝完菜肴后，感觉菜肴不够咸，选择了“02不够咸”，则控制模块判断烹饪该道菜肴时“盐”的指标选择项，根据评价信息将其指标选择项的值调高，如当前烹饪该道菜肴时，“盐”的指标选择项为“03中等(3g)”，则控制模块根据评价信息，将“盐”的指标选择项调整为“04少咸(4g)”，则下次烹饪该道菜肴时，就会根据“04少咸(4g)”的标准进行烹饪。

间接对应方式下，控制模块将评价信息转换为与口味选择参数对应的评价信息，再根据转换后的评价信息对口味选择参数进行调整，例如，如前述附图3所示，用户对于菜肴的每一口味评价指标如咸度、酸度、麻度、辣度、甜度、苦度和口感等的实际口味感受，是通过图形代号的方式进行表达，则控制模块首先要将这些图形代号转换为与口味选择参数对应的评价信息，再根据转换后的评价信息对口味选择参数进行调整；以咸的指标为例，如果用户选择五颗星，则控制模块首先判断五颗星所代表的实际含义，将其进行转换，如将五颗星转换为“过咸”，然后再根据该转换后的评价信息对口味选择参数进行调整，如将“盐”的指标选择项调整为“少咸(2g)”，则下次烹饪该道菜肴时，就会根据“少咸(2g)”的标准进行烹饪。又例如，如果评价信息是通俗的语言评价，如用户在评价栏直接输入“菜太咸了”作为评价信息，则控制模块抽取分析语言评价的有效评价“太咸”，将其转换为与口味选择参数对应的评价信息，如“太咸”对应“过咸”，然后再基于该指标对口味选择参数进行调整。

当然，上述只是本发明根据评价信息对口味选择参数进行调整的部分实施例，具体实施时，根据不同的评价信息，具有多种不同的实施方式，如用户在评价信息中评价“不食葱花”，则控制模块根据该评价信息，将口味选择参数中“葱花”这一口味选择指标的指标项调整为“01不葱”，则在下一次烹饪该道菜肴时，就会省略该步骤的执行，又如可以根据评价信息对食材的种类/份量/添加时刻、配料的种类/份量/添加时刻、调料的种类/份量/添加时刻、火候、烹饪时间、烹饪流程等都进行调整，实施方式灵活多变，此处不再一一详举。

此外，根据评价信息对口味选择参数进行调整的次数可以为多次，即控制模块判断只要用户对于菜肴的评价信息不满足设定的阈值，就可以根据评价信息对口味选择参数进行调整。一般来说，当用户第一次选择某道菜肴时，可以模糊的选择口味选择参数，设定迭代初值。当菜肴按照迭代初值制作完成后，对菜肴进行评价，评价结果通过用户账户同特定数字菜谱绑定。下一次，该用户再次选择这道菜肴时，智能烹饪***根据迭代初值和评价结果确定本次烹饪的口味调整参数。依次类推，经过若干次迭代后，就可以实现对该用户对这道菜肴的理想口味需求。如此就可以在菜肴制作的标准化和用户需求的个性化之间建立一个动态平衡，以更好的满足消费者需求。

优选地，控制模块判断当用户对于菜肴的评价信息满足设定的阈值时，不对口味选择参数进行调整，并将用于烹饪本次菜肴的数字菜谱的口味选择参数固化保存于用户账户模块中。例如，当控制模块判断用户对于菜肴的评价指标为“咸度/酸度/麻度/辣度/甜度/苦度/口感”均为“适中”时，则认为用户对该道菜肴的口味评价为满意，则无需再对菜肴的口味选择参数进行调整，则控制模块将该口味选择参数进行固化保存，以后烹饪该道菜肴时，可以直接调用该口味选择参数进行烹饪，而无需再对口味选择参数进行选择或设置，既满足了用户的个性化口味需求，又简化了口味选择参数的应用方式。

优选地，为了保证根据评价信息调整口味选择参数的实施效果，评价信息应与口味选择参数具有相同的描述标准，这种描述标准可以是程序语言设计标准，也可以是标记语言设计标准，比如二者采用同一种编程语言进行描述，如c语言或者VB语言等；或者二者采用同一种标记语言进行设计，采用同一种标记语言可以实现对电子文档的语义、结构及格式的统一定义，如二者均采用XML或者XHTML形式的标记语言。

优选地，本发明还包括口味信息获取模块，该口味信息获取模块与用户账户模块通信连接，用于获取用户对于至少一数字菜谱的口味选择参数。

其中，该口味信息获取模块的实现方式也可以有多种，例如口味信息获取模块可以是人机交互模块，智能烹饪***通过该人机交互模块直接接收用户输入的口味选择参数；或者口味信息获取模块也可以是通信模块，智能烹饪***通过该通信模块与其他智能设备连接，通信获取用户对于菜肴的口味选择参数。

其中，口味选择参数的获取方式可以为直接或间接。直接获取方式下，口味信息获取模块直接接收获取口味选择参数，该口味选择参数可以被智能烹饪***直接进行烹饪应用。间接获取方式下，口味信息获取模块获取用于代表口味选择参数的口味信息识别码，将该口味信息识别码解析为与数字菜谱对应的口味选择参数，即当所获取的是用于代表口味选择参数的口味信息识别码时，智能烹饪***需将该口味信息识别码解析为与其对应的口味选择参数，再进行进一步应用；口味信息识别码解析为口味选择参数的方式可以为直接或间接，直接解析方式下，口味信息识别码是由口味选择参数直接编码得到，口味信息识别码同口味选择参数是一一对应的关系，使用时只需要知道编码规则，就可以直接从口味信息识别码中还原出对应的口味选择参数；间接解析方式下，口味信息识别码和口味选择参数通过某个数据库中的索引项相互关联，即口味信息识别码与口味选择参数没有直接关联，仅仅是口味选择参数的一个代号，这种情况下，口味信息识别码同口味选择参数可以是一对一的，也可以是多对一的。口味信息识别码的表现形式可以是字符编码，也可以是图形编码。

其中，口味选择参数可以由用户个人自行设定，或者由***推荐给用户。用户自行设定方式下，可以由用户根据自己的口味对口味选择参数中所有口味选择指标的指标选择项进行选择，一组针对全部口味选择指标的选择项集合，就可以代表一种口味选择参数。***推荐方式下，控制模块可以将多个用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户，例如大部分用户对于某一数字菜谱的口味选择参数都是少咸少辣，则说明该道数字菜谱本身口味可能过咸和过辣，则说明其他用户在进行口味选择参数设置时，设置少咸少辣的可能性较大，因此，餐厅将经过大数据统一的口味选择参数提供给初次尝试的用户，如直接向初次尝试的用户推荐少咸少辣的口味选择参数，可以减少口味迭代更改的次数，加快口味迭代的速度。

为了保证口味选择参数推荐的针对性，控制模块还可以将多个口味相似的用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给其他用户。一般来说，口味相似的用户，其口味选择参数一般也较为接近，基于此，可以通过分析所有口味相似用户的口味选择参数，来提高对其他用户进行口味选择参数推荐的针对性，进一步提高口味迭代的速度。多个用户的口味相似度可以通过其口味选择参数的相近程度来进行判断。

此外，***推荐方式下，控制模块还可以将同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数进行综合分析处理，获取该用户的平均口味信息，根据不同用户的平均口味信息不同，推荐不同的口味选择参数。如前所述，不同的数字菜谱可能具有不同的口味选择参数，***可以通过分析同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数，分析该用户的平均口味信息，例如用户A账户下，所有数字菜谱的平均口味信息为喜辣多盐，用户B账户下，所有数字菜谱的平均口味信息为喜甜清淡，则在用户A对于一道新的数字菜谱设置口味选择参数时，可以参考该A用户的平均口味信息，向其推荐偏辣偏咸的口味选择参数，在用户B对于一道新的数字菜谱设置口味选择参数时，可以参考该B用户的平均口味信息，向其推荐偏甜清单的口味选择参数，这样就可以大大提高口味选择参数的推荐效率和迭代速度。

优选地，控制模块还用于根据调整后的口味选择参数，对数字菜谱中与该口味选择参数相关的烹饪流程和/或控制参数进行调整。其中，烹饪流程是指烹饪菜肴时的执行步骤，即烹饪某道菜肴时，无论处于何时何地，采用何种烹饪设备，都要遵循统一的步骤流程，该统一的步骤流程已在制作该道菜肴的数字化菜谱时事先确定，烹饪时只需按照该统一的步骤流程执行即可。其中，控制参数是指烹饪过程中可以控制的对象，如可以控制火候、时间、配料种类、配料量、调料种类、调料量等多种对象，当然，控制参数还可以包括烹饪流程，即可以对烹饪的步骤流程进行控制调整。采用统一的烹饪流程和控制参数烹饪菜肴时，烹饪出的菜肴口味单一，难以符合用户个性化的口味需求，因此，需要根据用户的口味选择参数，对与口味选择参数相关的烹饪流程和/或控制参数进行调整。例如用户喜欢口感脆爽的菜肴，则智能烹饪***在烹饪时可以适当调整烹饪时间，使烹饪出的菜肴口感脆爽，又例如用户不食葱花，则智能烹饪***在烹饪时可以省去加入葱花这道步骤流程，使烹饪出的菜肴不含葱花，从而满足用户的个性化口味需求。

优选地，本发明还包括执行模块，执行模块与控制模块通信连接，用于根据数字菜谱调整后的烹饪流程和/或控制参数烹饪菜肴。具体而言，执行模块是指在烹饪过程中直接或者间接参与菜肴烹饪过程的厨房设备。其中，直接参与是指执行模块可直接控制菜肴的烹饪过程，如自动炒菜机、自动配料机等；间接参与是指执行模块不直接控制菜肴的烹饪过程，而是辅助或者协同完成菜肴的烹饪过程，如抽油烟机、照明设备等。此处的烹饪过程既包括菜肴的正常烹炒过程，也包括烹炒前的准备过程和烹炒后的收尾过程，还包括与烹饪过程相关的其他厨房设备控制过程，如厨房照明控制等。因此，对应的执行模块可以包括如自动洗菜机、自动切菜机、自动炒菜机、自动配料机、抽油烟机、自动洗锅设备、照明设备、警报设备等厨房设备。

本发明还提出了一种智能烹饪方法，参考附图5所示，主要包括如下步骤：

步骤S1，获取用户对于至少一菜肴的评价信息。

具体地，所获取的用户对于菜肴的评价信息，具有多种实现方式，例如评价信息可以是通俗的语言评价，如用户在评价栏直接输入“菜太咸了或很满意”等作为评价信息；或者评价信息也可以是通过***设计好的评价指标直接进行选择评价，或者是通过评分的方式进行评价等。

具体地，所获取的评价信息可以由用户通过人机交互模块直接输入获取，或者通过通信模块交互获取。

步骤S2，将用户对于菜肴的评价信息、用于烹饪该菜肴的数字菜谱与用户账户关联存储。

具体地，与上述评价信息和用户账户关联存储的可以是数字菜谱本身，也可以是用于唯一识别该数字菜谱的数字菜谱识别信息，该数字菜谱识别信息可以是数字菜谱的名称、编号等信息，通过该数字菜谱识别信息与评价信息和用户账户关联存储。

具体地，用户账户的表现形式可以是用户名、手机号、身份证号、邮箱号、即时聊天工具的登录号等能唯一识别该特定用户的账户信息。一般来说，多个用户一般具有多个不同的用户账户，当然，一个用户也可以具有多个用户账户，或者多个用户也可以使用同一用户账户。

具体地，数字菜谱中设置有用于调整该数字菜谱口味的口味选择参数，该口味选择参数包括用于标示口味影响类别的至少一口味选择指标和用于标示至少一该口味选择指标对口味影响程度的指标选择项。更具体地，标示口味影响类别的口味选择指标一般包括食材的种类、食材的份量、食材的添加时刻、调料的种类、调料的份量、调料的添加时刻、辅料的种类、辅料的份量、辅料的添加时刻、火候、烹饪时间、烹饪流程中的部分或全部。标示口味选择指标对口味影响程度的指标选择项，其标示方式一般可以为数字标示、字母标示、符号标示、标准编号标示、或其他可以将口味选择指标的指标选择项进行明确区分的标示方式；对纳入口味选择参数的任一标示过的口味选择指标的不同指标选择项都形成一种独立的口味信息。

具体地，口味选择参数可以由用户个人自行设定，或者由***推荐给用户。用户自行设定方式下，可以由用户根据自己的口味对口味选择参数中所有口味选择指标的指标选择项进行选择，一组针对全部口味选择指标的选择项集合，就可以代表一种口味选择参数。***推荐方式下，控制模块可以将多个用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户，即餐厅将经过大数据统一的口味选择参数提供给初次尝试的用户，这样可以减少口味迭代更改的次数，加快口味迭代的速度。此外，***推荐方式下，还可以将同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数进行综合分析处理，获取该用户的平均口味信息，根据不同用户的平均口味信息不同，推荐不同的口味选择参数，这样就可以大大提高口味选择参数的推荐效率和迭代速度。

具体地，口味选择参数的获取方式为直接或间接；直接获取方式下，直接接收获取口味选择参数；间接获取方式下，获取用于代表口味选择参数的口味信息识别码，将该口味信息识别码解析为与所述数字菜谱对应的口味选择参数。

具体地，评价信息与数字菜谱的口味选择参数直接或间接对应。直接对应方式下，能够根据评价信息直接对口味选择参数进行调整，间接对应方式下，需要将评价信息转换为与口味选择参数对应的评价信息，再根据转换后的评价信息对口味选择参数进行调整。为了保证根据评价信息调整口味选择参数的实施效果，评价信息应与口味选择参数具有相同的描述标准，这种描述标准可以是程序语言设计标准，也可以是标记语言设计标准，比如二者采用同一种编程语言进行描述，或者二者采用同一种标记语言进行设计。

步骤S3，判断用户对于菜肴的评价信息是否满足设定的阈值。

具体地，本发明基于用户对于菜肴的评价信息来对口味选择参数进行调整，因此，当用户对于菜肴的评价信息满足设定的阈值时，就无需再对口味选择参数进行调整，因此，本步骤首先需要对评价信息的内容进行判定，以确定下一步骤的执行策略。

具体地，该阈值的判断内容可以根据实际情况进行调整，可以为汉字语言判断或者数值判断等，例如通过口味评价指标项进行选择评价时，当用户选择咸度适中时，则认为用户对咸度的评价为满意，或者当用户在输入栏中直接输入“满意”二字时，认为用户对菜品满意，或者当用户对菜品的打分大于多少分时，认为评价为满意等，其实施方式可以根据实际需求灵活多变。

当结果为否时，执行步骤S4：具体地，当判断结果为否时，即用户对于菜肴的评价信息未满足设定阈值时，则根据用户对于菜肴的评价信息，对用于烹饪该菜肴的数字菜谱的口味选择参数中，至少一口味选择指标的指标选择项进行调整。依次类推，经过若干次迭代后，就可以实现对该用户对这道菜肴的理想口味需求。

当结果为是时，执行步骤S5：具体地，当判断结果为是时，即用户对于菜肴的评价信息满足设定的阈值时，不对口味选择参数进行调整，并将用于烹饪本次菜肴的数字菜谱的口味选择参数固化保存于用户账户中，即达到理想口味需求的口味选择参数可以固化在用户账户中，以后该用户只要点这道菜肴就无需进行口味选择或者设置。

本发明所提出的智能烹饪***及方法，能够根据用户对于所品尝过菜肴的实际口味评价，对口味选择参数进行调整，使得对数字菜谱口味的调整方向和幅度更具有针对性，更能满足用户的个性化需求。

Claims (20)

1.一种智能烹饪***，其特征在于，包括：

评价信息获取模块，用于获取用户对于至少一菜肴的评价信息；

用户账户模块，与所述评价信息获取模块通信连接，用于将用户对于所述菜肴的评价信息、用于烹饪所述菜肴的数字菜谱与所述用户账户关联存储；其中，所述数字菜谱中设置有用于调整所述数字菜谱口味的口味选择参数，所述评价信息与所述口味选择参数相对应；所述口味选择参数包括用于标示口味影响类别的至少一口味选择指标和用于标示至少一所述口味选择指标对口味影响程度的指标选择项；

控制模块，与所述用户账户模块通信连接，用于根据所述用户账户模块中用户对于所述菜肴的评价信息，对用于烹饪所述菜肴的数字菜谱的口味选择参数中，至少一所述口味选择指标的指标选择项进行调整。

2.根据权利要求1所述的智能烹饪***，其特征在于，还包括口味信息获取模块，所述口味信息获取模块与所述用户账户模块通信连接，用于获取用户对于至少一数字菜谱的口味选择参数。

3.根据权利要求2所述的智能烹饪***，其特征在于，所述口味选择参数由用户个人自行设定，或者由***推荐给用户。

4.根据权利要求3所述的智能烹饪***，其特征在于，所述***推荐方式下，所述控制模块将多个用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户。

5.根据权利要求4所述的智能烹饪***，其特征在于，所述控制模块将多个口味相似的用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户。

6.根据权利要求3所述的智能烹饪***，其特征在于，所述***推荐方式下，所述控制模块将同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数进行综合分析处理，获取该用户的平均口味信息，根据不同用户的平均口味信息不同，推荐不同的口味选择参数。

7.根据权利要求2所述的智能烹饪***，其特征在于，所述口味选择参数的获取方式为直接或间接；直接获取方式下，所述口味信息获取模块直接获取口味选择参数；间接获取方式下，所述口味信息获取模块获取用于代表口味选择参数的口味信息识别码，将所述口味信息识别码解析为与所述数字菜谱对应的口味选择参数。

8.根据权利要求2所述的智能烹饪***，其特征在于，不同的数字菜谱，具有不同的口味选择参数。

9.根据权利要求1所述的智能烹饪***，其特征在于，所述控制模块判断当用户对于菜肴的评价信息满足设定的阈值时，不对口味选择参数进行调整，并将用于烹饪本次菜肴的数字菜谱的口味选择参数固化保存于所述用户账户模块中。

10.根据权利要求1所述的智能烹饪***，其特征在于，所述评价信息与所述口味选择参数采用相同的描述标准。

11.根据权利要求1所述的智能烹饪***，其特征在于，所述评价信息与所述口味选择参数直接或间接对应；直接对应方式下，所述控制模块根据所述评价信息直接对所述口味选择参数进行调整；间接对应方式下，所述控制模块将所述评价信息转换为与所述口味选择参数对应的评价信息，再根据所述转换后的评价信息对所述口味选择参数进行调整。

12.根据权利要求1所述的智能烹饪***，其特征在于，标示口味影响类别的所述口味选择指标包括食材的种类、食材的份量、食材的添加时刻、调料的种类、调料的份量、调料的添加时刻、辅料的种类、辅料的份量、辅料的添加时刻、火候、烹饪时间、烹饪流程中的部分或全部。

13.根据权利要求1所述的智能烹饪***，其特征在于，所述控制模块还用于根据所述调整后的口味选择参数，对数字菜谱中与所述口味选择参数相关的烹饪流程和/或控制参数进行调整。

14.根据权利要求13所述的智能烹饪***，其特征在于，还包括执行模块，所述执行模块与所述控制模块通信连接，用于根据所述数字菜谱调整后的烹饪流程和/或控制参数烹饪菜肴。

15.一种智能烹饪方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取用户对于至少一菜肴的评价信息；

将用户对于所述菜肴的评价信息、用于烹饪所述菜肴的数字菜谱与用户账户关联存储；其中，所述数字菜谱中设置有用于调整所述数字菜谱口味的口味选择参数，所述评价信息与所述口味选择参数相对应；所述口味选择参数包括用于标示口味影响类别的至少一口味选择指标和用于标示至少一所述口味选择指标对口味影响程度的指标选择项；

判断用户对于菜肴的评价信息是否满足设定的阈值；

当结果为否时，根据所述用户账户中用户对于所述菜肴的评价信息，对用于烹饪所述菜肴的数字菜谱的口味选择参数中，至少一所述口味选择指标的指标选择项进行调整；当结果为是时，不对口味选择参数进行调整，并将用于烹饪本次菜肴的数字菜谱的口味选择参数固化保存于用户账户中。

16.根据权利要求15所述的智能烹饪方法，其特征在于，所述口味选择参数由用户个人自行设定，或者由***推荐给用户。

17.根据权利要求16所述的智能烹饪方法，其特征在于，所述***推荐方式下，将多个用户对于同一数字菜谱的口味选择参数进行大数据分析处理，获取均衡的口味选择参数作为推荐值推荐给用户。

18.根据权利要求16所述的智能烹饪方法，其特征在于，所述***推荐方式下，将同一用户账户中所有数字菜谱的口味选择参数进行综合分析处理，获取该用户的平均口味信息，根据不同用户的平均口味信息不同，推荐不同的口味选择参数。

19.根据权利要求15所述的智能烹饪方法，其特征在于，与所述评价信息和所述用户账户关联存储的是数字菜谱本身和/或数字菜谱的唯一识别信息。

20.根据权利要求15所述的智能烹饪方法，其特征在于，所述口味选择参数的获取方式为直接或间接；直接获取方式下，直接接收获取口味选择参数；间接获取方式下，获取用于代表口味选择参数的口味信息识别码，将所述口味信息识别码解析为与所述数字菜谱对应的口味选择参数。