CN111434291B - 确定谷物的烹饪模式的方法、装置和烹饪器具 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种确定谷物的烹饪模式的方法、装置和烹饪器具。其中，该方法包括：控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像；基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。上述方案通过微波雷达技术对谷物进行检测，解决了现有技术通过人工识别谷物的种类并控制烹饪模式，导致确定的烹饪模式不准确的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能小家电领域，具体而言，涉及一种确定谷物的烹饪模式的方法、装置和烹饪器具。
背景技术
随着生活节奏的加快，人们停留在厨房的时间越来越少，因此，节能、省时、易操作，能将谷物所包含的营养完美地发挥出来的烹饪器具迫切需要被研发出来。传统的电饭煲不具有米粒识别功能，完全依靠用户的主观经验烹饪谷物，导致米的口感时好时坏，易挥发的营养元素流失严重。
针对现有技术通过人工识别谷物的种类并控制烹饪模式，导致确定的烹饪模式不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种确定谷物的烹饪模式的方法、装置和烹饪器具，以至少解决现有技术通过人工识别谷物的种类并控制烹饪模式，导致确定的烹饪模式不准确的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定谷物的烹饪模式的方法，包括：控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像；基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。
可选地，基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓，包括：从回波成像中，确定谷物的中心点；以中心点为基准，获取多个轮廓点，其中，多个轮廓点距离中心点的距离处于预定范围之内；将多个轮廓点依次进行连接，得到谷物的轮廓。
可选地，回波成像为平面幅值成像，其中，谷物的平面幅值成像中谷物厚度与反射波幅值成正比，中心点为平面幅值成像中反射波幅值最大的点。
可选地，基于谷物的轮廓确定谷物的类型，包括：基于谷物的轮廓，计算得到谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积；基于谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分谷物的类型。
可选地，基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式，包括：在谷物为多颗粒的情况下，按照谷物的类型确定每种类型的谷物的占比；按照每种类型的谷物的占比，获取对应的烹饪模式。
可选地，基于谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分谷物的类型，包括：设置聚类的K值，以及聚类的中心值，其中，K值与谷物的类型数量，以及中心值的数量相同；按照聚类的中心值，将每颗谷物按照面积或最小外接矩形面积进行中心归类，确定每颗谷物的类型。
可选地，方法还包括：判断任意一颗谷物是否进行中心归类，如果任意一颗谷物没有进行中心归类，则对没有进行中心归类的谷物进行归类，直至所有的谷物都归类并确定类型。
可选地，在基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式之后，方法还包括：控制烹饪器具按照烹饪模式对谷物进行烹饪；在烹饪的过程中，通过微波雷达装置发射微波扫描烹饪中的谷物，获取烹饪过程中的谷物的水分含量；如果烹饪过程中的谷物的水分含量达到目标水量，控制烹饪器具停止工作。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种确定谷物的烹饪模式的装置，包括：扫描模块，用于控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像；轮廓获取模块，用于基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；类型确定模块，用于基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；获取模块，用于基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。
可选地，轮廓获取模块包括：中心点确定模块，用于从回波成像中，确定谷物的中心点；轮廓点获取模块，用于以中心点为基准，获取多个轮廓点，其中，多个轮廓点距离中心点的距离处于预定范围之内；连接模块，用于将多个轮廓点依次进行连接，得到谷物的轮廓。
可选地，回波成像为平面幅值成像，其中，谷物的平面幅值成像中谷物厚度与反射波幅值成正比，中心点为平面幅值成像中反射波幅值最大的点。
可选地，类型确定模块包括：计算模块，用于基于谷物的轮廓，计算得到谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积；区分模块，用于基于谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分谷物的类型。
可选地，获取模块包括：占比确定模块，用于在谷物为多颗粒的情况下，按照谷物的类型确定每种类型的谷物的占比；烹饪模式获取模块，用于按照每种类型的谷物的占比，获取对应的烹饪模式。
可选地，区分模块包括：设置模块，用于设置聚类的K值，以及聚类的中心值，其中，K值与谷物的类型数量，以及中心值的数量相同；归类模块，用于按照聚类的中心值，将每颗谷物按照面积或最小外接矩形面积进行中心归类，确定每颗谷物的类型。
可选地，装置还包括：判断模块，用于判断任意一颗谷物是否进行中心归类，如果任意一颗谷物没有进行中心归类，则对没有进行中心归类的谷物进行归类，直至所有的谷物都归类并确定类型。
可选地，装置还包括：第一控制模块，用于在基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式之后，控制烹饪器具按照烹饪模式对谷物进行烹饪；水分含量获取模块，用于在烹饪的过程中，通过微波雷达装置发射微波扫描烹饪中的谷物，获取烹饪过程中的谷物的水分含量；第二控制模块，用于如果烹饪过程中的谷物的水分含量达到目标水量，控制烹饪器具停止工作。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一种确定谷物的烹饪模式的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一种确定谷物的烹饪模式的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种烹饪器具，包括：微波雷达装置，用于发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像；控制器，控制器用于运行程序，其中，在程序运行时对于从微波雷达装置输出的数据执行如下处理步骤：基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于谷物的类型控制烹饪器具按照与谷物的类型匹配的烹饪模式工作。
在本发明实施例中，控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像；基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。上述方案通过微波雷达技术对谷物进行检测，依据回波成像对谷物颗粒进行轮廓定位并通过聚类算法分析谷物的碎米率等一系列特征参数，从而给出最适宜的烹饪模式，并在烹饪过程中不断对釜内进行水分监测，从而控制米饭到达合适的水分含量时停止，保持米饭具有最佳、最适宜的口感，进而解决了现有技术通过人工识别谷物的种类并控制烹饪模式，导致确定的烹饪模式不准确的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，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：
图1是根据本申请实施例的一种可选的确定谷物的烹饪模式的方法流程图；
图2是根据本申请实施例的一种可选的谷物轮廓的确定方法流程图；
图3是根据本申请实施例的一种可选的K均值聚类算法流程图；
图4是根据本申请实施例的一种可选的基于微波雷达扫描的谷物识别及控制方法流程图；以及
图5是根据本申请实施例的一种可选的确定谷物的烹饪模式的装置示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、装置、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、装置、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种确定谷物的烹饪模式的方法实施例，需要说明的是，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***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。
图1是根据本发明实施例的一种确定谷物的烹饪模式的方法流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像。
微波是波长很短的无线电波，方向性好，速度等于光速。与雷达相结合时，微波雷达具有很好的感应能力和检测能力，因此广泛应用于各类场景比如测速、通信等。由于物质对微波的反射取决于物体的介电常数和衰减系数，因此微波还可以很好的区分类别较大的两种物质。
一种可选方案中，上述微波雷达装置可以是微波雷达传感器，安装于烹饪器具内部的顶端。上述烹饪器具可以是电饭煲、电压力锅、养生壶等。上述谷物可以是稻米、小米、红豆等。
由于物质对微波的反射取决对于物质的介电常数和衰减系数，因此微波可以很好的区分类别较大的两种物质。通过这种特性，可以运用微波雷达装置对谷物进行扫描并判断谷物的参数，以得到谷物的回波成像。
步骤S104，基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓。
一种可选方案中，上述谷物的轮廓可以为谷物在平面上的投影轮廓。
上述步骤中，在微波雷达传感器发射微波，对烹饪器具内部的谷物进行扫描，得到谷物的回波成像后，提取谷物的轮廓。
步骤S106，基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物。
一种可选方案中，上述谷物的类型可以为整米和碎米。
由于整米的轮廓比碎米的轮廓大很多，可以预先设定好整米轮廓和碎米轮廓的面积阀值，通过比较的方式以确定该谷物是整米还是碎米。
步骤S108，基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。
一种可选方案中，谷物的类型与烹饪模式的对应关系可以预先存储于本地设备的智能芯片或云端服务器中。上述烹饪模式可以包括不同烹饪阶段的烹饪温度、烹饪器具内压力、烹饪时间和排气时间，还可以包括谷物浸泡时间、排气阀开度等。
在一种可选的实施例中，安装于电饭煲顶端的微波雷达传感器对电饭煲内的大米进行扫描，扫描得到电饭煲内大米的回波成像，提取大米的轮廓，计算碎米率，并根据碎米率得出具体的泡米时间、蒸煮时间、锅内压力、排气阀开度等烹饪数据。对于用户来说，只需要将淘洗好的大米放进电饭煲内，控制器即可控制电饭煲按照相应的模式工作，以获得最佳的大米口感，同时确保营养不会流失，操作便捷。
基于本申请上述实施例提供的方案，控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像；基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。上述方案通过微波雷达技术对谷物进行检测，依据回波成像对谷物颗粒进行轮廓定位并给出最适宜的烹饪模式，保持谷物具有最佳、最适宜的口感，解决了现有技术通过人工识别谷物的种类并控制烹饪模式，导致确定的烹饪模式不准确的技术问题。
可选地，基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓，包括：从回波成像中，确定谷物的中心点；以中心点为基准，获取多个轮廓点，其中，多个轮廓点距离中心点的距离处于预定范围之内；将多个轮廓点依次进行连接，得到谷物的轮廓。
可选地，回波成像为平面幅值成像，其中，谷物的平面幅值成像中谷物厚度与反射波幅值成正比，中心点为平面幅值成像中反射波幅值最大的点。
一种可选方案中，上述预定范围可以为平面幅值图像中幅值小于谷物的中心点6dB的范围。
由于平面幅值成像中谷物颗粒的厚度与反射波幅值成正比，所以谷物中心的反射波幅值高、边缘的反射波幅值低。
图2是根据本申请实施例的一种谷物轮廓的确定方法流程图。如图2所示，微波雷达装置扫描谷物，返回回波图像，然后确定图像上每颗谷物的中心点，即取每颗谷物区域的极大值作为该谷物的中心点，记为A1、A2、A3、……An。按照半坡高度法(6dB法)提取所有较中心点幅值下降6dB的位置，连线组成每颗谷物的轮廓。
可选地，基于谷物的轮廓确定谷物的类型，包括：基于谷物的轮廓，计算得到谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积；基于谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分谷物的类型。
通常情况下，将谷物看做近似椭圆状，计算面积时，可以按谷物的实际面积求取，对于形状复杂的谷物，为了方便计算，也可以按照谷物轮廓的最小外接矩形的长宽比或面积来求取。然后对求取的面积进行K均值聚类，区分整颗粒谷物和碎颗粒谷物。
可选地，基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式，包括：在谷物为多颗粒的情况下，按照谷物的类型确定每种类型的谷物的占比；按照每种类型的谷物的占比，获取对应的烹饪模式。
一种可选方案中，上述谷物的占比与烹饪模式的对应关系可以以表格的形式预先存储于本地设备的智能芯片或云端服务器中。
由于整颗粒谷物比碎颗粒谷物更难烹饪，不同占比的整颗粒谷物所需烹饪时间、温度、压力等自然不同。因此，针对不同占比类型的谷物，选取不同的烹饪模式，可以保证谷物获得最佳的口感和营养度。
可选地，基于谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分谷物的类型，包括：设置聚类的K值，以及聚类的中心值，其中，K值与谷物的类型数量，以及中心值的数量相同；按照聚类的中心值，将每颗谷物按照面积或最小外接矩形面积进行中心归类，确定每颗谷物的类型。
可选地，方法还包括：判断任意一颗谷物是否进行中心归类，如果任意一颗谷物没有进行中心归类，则对没有进行中心归类的谷物进行归类，直至所有的谷物都归类并确定类型。
图3是根据本申请实施例的一种K均值聚类算法流程图。如图3所示，在谷物轮廓区域的最小外接矩形确定后，即确定了两个参数，分别为该矩形的长宽比和面积。在分类时只需要区分两类，即整颗粒谷物与碎颗粒谷物。显然，整颗粒谷物与碎颗粒谷物的长宽比和面积相差较大，因此在聚类开始时，会在其中选择整颗粒谷物与碎颗粒谷物作为聚类中心，即确定簇的个数K为2，然后重复K均值算法流程直至收敛，即每个对象所属的类别不变。选取聚类中心后，确定中心坐标，计算每个对象距离每个中心的距离。根据该距离，每个对象选择距离最近的中心归为此组，再判断是否还有未归类的对象，若有则重复上述步骤直至所有对象都有组别时结束，得到每颗谷物的类型，即可计算谷物类型占比。
可选地，在基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式之后，方法还包括：控制烹饪器具按照烹饪模式对谷物进行烹饪；在烹饪的过程中，通过微波雷达装置发射微波扫描烹饪中的谷物，获取烹饪过程中的谷物的水分含量；如果烹饪过程中的谷物的水分含量达到目标水量，控制烹饪器具停止工作。
一种可选方案中，上述烹饪模式可以为包括控制烹饪器具工作的参数，上述参数以烹饪曲线的形式存储于烹饪器具智能芯片中。
由于谷物在蒸煮时，烹饪器具内部的水分不断变化，导致回波强度不一，从而可以通过测定谷物的含水量来控制谷物的口感软硬。因此，在得到聚类结果后，即可计算碎米率、米粒长宽比等参数。然后依据该参数选择相应的烹饪模式。在烹饪过程中，微波雷达装置转而对烹饪器具内谷物的水分进行监测，当水分含量降低至一定阈值时停止加热，从而控制米饭的口感一定。
图4是根据本申请实施例的一种基于微波雷达扫描的谷物识别及控制方法流程图。如图4所示，通过安装于电饭煲锅盖的微波雷达传感器对大米进行扫描，依据返回的回波强度生成回波图像，对米饭粒进行轮廓定位并通过聚类算法分析米粒的碎米率等一系列特征参数，从而给出最适宜的蒸煮模式，并在米饭蒸煮的同时不断监测电饭煲内部水分，从而在米饭到达合适的水分含量时，控制电饭煲停止工作，保持米饭具有最佳、最适宜的口感和营养度。
可选地，将上述确定谷物的烹饪模式的方法应用于烹饪器具中时，上述烹饪器具可以包括加热部件、计时模块、决策模块、显示模块、通信模块和报警模块。
可选地，决策模块根据设定的烹饪数据和谷物的类型，确定烹饪数据，其中，烹饪数据至少包括：加热电阻的加热数据、排气阀的排气时间和不同烹饪阶段的加热温度；基于烹饪数据控制烹饪器具对谷物进行烹饪。
一种可选方案中，决策模块内部具有执行机构，例如加热电阻、计时模块等。上述设定的烹饪数据可以为用户预先设定的烹饪数据，例如口感与偏好(偏软、适中、偏硬、煮粥、煲汤等模式)。
决策模块根据卷积神经网络模型输出的谷物的类型，结合用户喜好设定，自动选择烹饪方式，例如泡米时间、加热电阻的加热温度、加热时间、排气阀的排气时间、排气阀开度和保温时间等，以便获得最佳的烹饪方式，保证谷物的口感，同时确保营养不会流失。
可选地，在决策模块根据设定的烹饪数据和谷物的类型，确定烹饪数据之前，方法还包括：决策模块接收通信模块传输的谷物图像中谷物的类型，并接收到外部交互界面接收到的烹饪数据。
一种可选方案中，上述通信模块可以为有线通信模块或无线通信模块，例如wifi模块。上述外部交互界面可以为设置于烹饪器具外表面的显示面板，也可以为遥控器。
可选地，通信模块还用于接收远程服务器传输的更新指令，其中，更新指令用于对烹饪器具的功能进行升级。
功能不变的烹饪器具势必满足不了需求不断增加的用户，当有新的功能开发出来后，服务器可以通过通信模块将新版本的运行程序传输给烹饪器具，实现远程更新，使服务效果更理想。
实施例2
根据本发明实施例，提供了一种识别谷物的装置，图5是根据本申请实施例的识别谷物的装置示意图。如图5所示，该装置500包括：
扫描模块502，用于控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像。
轮廓获取模块504，用于基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓。
类型确定模块506，用于基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物。
获取模块508，用于基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式。
可选地，轮廓获取模块包括：中心点确定模块，用于从回波成像中，确定谷物的中心点；轮廓点获取模块，用于以中心点为基准，获取多个轮廓点，其中，多个轮廓点距离中心点的距离处于预定范围之内；连接模块，用于将多个轮廓点依次进行连接，得到谷物的轮廓。
可选地，回波成像为平面幅值成像，其中，谷物的平面幅值成像中谷物厚度与反射波幅值成正比，中心点为平面幅值成像中反射波幅值最大的点。
可选地，类型确定模块包括：计算模块，用于基于谷物的轮廓，计算得到谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积；区分模块，用于基于谷物的面积或谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分谷物的类型。
可选地，获取模块包括：占比确定模块，用于在谷物为多颗粒的情况下，按照谷物的类型确定每种类型的谷物的占比；烹饪模式获取模块，用于按照每种类型的谷物的占比，获取对应的烹饪模式。
可选地，区分模块包括：设置模块，用于设置聚类的K值，以及聚类的中心值，其中，K值与谷物的类型数量，以及中心值的数量相同；归类模块，用于按照聚类的中心值，将每颗谷物按照面积或最小外接矩形面积进行中心归类，确定每颗谷物的类型。
可选地，装置还包括：判断模块，用于判断任意一颗谷物是否进行中心归类，如果任意一颗谷物没有进行中心归类，则对没有进行中心归类的谷物进行归类，直至所有的谷物都归类并确定类型。
可选地，装置还包括：第一控制模块，用于在基于谷物的类型获取针对谷物的烹饪模式之后，控制烹饪器具按照烹饪模式对谷物进行烹饪；水分含量获取模块，用于在烹饪的过程中，通过微波雷达装置发射微波扫描烹饪中的谷物，获取烹饪过程中的谷物的水分含量；第二控制模块，用于如果烹饪过程中的谷物的水分含量达到目标水量，控制烹饪器具停止工作。
需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，但不仅限于实施例1所公开的内容，在此不再赘述。
实施例3
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行实施例1中的确定谷物的烹饪模式的方法。
实施例4
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行实施例1中的确定谷物的烹饪模式的方法。
实施例5
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种烹饪器具，包括：
微波雷达装置，用于发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取谷物的回波成像。
控制器，控制器用于运行程序，其中，在程序运行时对于从微波雷达装置输出的数据执行如下处理步骤：基于谷物的回波成像，获取谷物的轮廓；基于谷物的轮廓确定谷物的类型，其中，谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于谷物的类型控制烹饪器具按照与谷物的类型匹配的烹饪模式工作。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例装置的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (17)
1.一种确定谷物的烹饪模式的方法，其特征在于，包括：
控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取所述谷物的回波成像；
基于所述谷物的回波成像，获取所述谷物的轮廓；
基于所述谷物的轮廓确定所述谷物的类型，其中，所述谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；
基于所述谷物的类型获取针对所述谷物的烹饪模式；
其中，基于所述物的回波成像，获取所述谷物的轮廓，包括：
从所述回波成像中，确定所述谷物的中心点；
以所述中心点为基准，获取多个轮廓点，其中，所述多个轮廓点距离所述中心点的距离处于预定范围之内；
将所述多个轮廓点依次进行连接，得到所述谷物的轮廓。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回波成像为平面幅值成像，其中，所述谷物的平面幅值成像中谷物厚度与反射波幅值成正比，所述中心点为所述平面幅值成像中反射波幅值最大的点。
3.根据权利要求1至2中任意一项所述的方法，其特征在于，基于所述谷物的轮廓确定所述谷物的类型，包括：
基于所述谷物的轮廓，计算得到所述谷物的面积或所述谷物的最小外接矩形面积；
基于所述谷物的面积或所述谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分所述谷物的类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述谷物的类型获取针对所述谷物的烹饪模式，包括：
在所述谷物为多颗粒的情况下，按照谷物的类型确定每种类型的谷物的占比；
按照所述每种类型的谷物的占比，获取对应的烹饪模式。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述谷物的面积或所述谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分所述谷物的类型，包括：
设置聚类的K值，以及聚类的中心值，其中，K值与所述谷物的类型数量，以及所述中心值的数量相同；
按照所述聚类的中心值，将每颗谷物按照面积或所述最小外接矩形面积进行中心归类，确定每颗谷物的类型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断任意一颗谷物是否进行中心归类，如果任意一颗谷物没有进行中心归类，则对没有进行所述中心归类的谷物进行归类，直至所有的谷物都归类并确定类型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述谷物的类型获取针对所述谷物的烹饪模式之后，所述方法还包括：
控制烹饪器具按照所述烹饪模式对所述谷物进行烹饪；
在烹饪的过程中，通过所述微波雷达装置发射微波扫描烹饪中的谷物，获取烹饪过程中的谷物的水分含量；
如果所述烹饪过程中的谷物的水分含量达到目标水量，控制所述烹饪器具停止工作。
8.一种确定谷物的烹饪模式的装置，其特征在于，包括：
扫描模块，用于控制微波雷达装置发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取所述谷物的回波成像；
轮廓获取模块，用于基于所述谷物的回波成像，获取所述谷物的轮廓；
类型确定模块，用于基于所述谷物的轮廓确定所述谷物的类型，其中，所述谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；
获取模块，用于基于所述谷物的类型获取针对所述谷物的烹饪模式；
其中，所述轮廓获取模块包括：
中心点确定模块，用于从所述回波成像中，确定所述谷物的中心点；
轮廓点获取模块，用于以所述中心点为基准，获取多个轮廓点，其中，所述多个轮廓点距离所述中心点的距离处于预定范围之内；
连接模块，用于将所述多个轮廓点依次进行连接，得到所述谷物的轮廓。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述回波成像为平面幅值成像，其中，所述谷物的平面幅值成像中谷物厚度与反射波幅值成正比，所述中心点为所述平面幅值成像中反射波幅值最大的点。
10.根据权利要求8至9中任意一项所述的装置，其特征在于，所述类型确定模块包括：
计算模块，用于基于所述谷物的轮廓，计算得到所述谷物的面积或所述谷物的最小外接矩形面积；
区分模块，用于基于所述谷物的面积或所述谷物的最小外接矩形面积进行K均值聚类，区分所述谷物的类型。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：
占比确定模块，用于在所述谷物为多颗粒的情况下，按照谷物的类型确定每种类型的谷物的占比；
烹饪模式获取模块，用于按照所述每种类型的谷物的占比，获取对应的烹饪模式。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述区分模块包括：
设置模块，用于设置聚类的K值，以及聚类的中心值，其中，K值与所述谷物的类型数量，以及所述中心值的数量相同；
归类模块，用于按照所述聚类的中心值，将每颗谷物按照面积或所述最小外接矩形面积进行中心归类，确定每颗谷物的类型。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：判断模块，用于判断任意一颗谷物是否进行中心归类，如果任意一颗谷物没有进行中心归类，则对没有进行所述中心归类的谷物进行归类，直至所有的谷物都归类并确定类型。
14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一控制模块，用于在基于所述谷物的类型获取针对所述谷物的烹饪模式之后，控制烹饪器具按照所述烹饪模式对所述谷物进行烹饪；
水分含量获取模块，用于在烹饪的过程中，通过所述微波雷达装置发射微波扫描烹饪中的谷物，获取烹饪过程中的谷物的水分含量；
第二控制模块，用于如果所述烹饪过程中的谷物的水分含量达到目标水量，控制所述烹饪器具停止工作。
15.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的确定谷物的烹饪模式的方法。
16.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的确定谷物的烹饪模式的方法。
17.一种烹饪器具，其特征在于，包括：
微波雷达装置，用于发射微波扫描烹饪器具内的谷物，获取所述谷物的回波成像；
控制器，所述控制器用于运行程序，其中，在所述程序运行时对于从所述微波雷达装置输出的数据执行如下处理步骤：基于所述谷物的回波成像，获取所述谷物的轮廓；基于所述谷物的轮廓确定所述谷物的类型，其中，所述谷物的类型包括如下至少之一：整颗粒状态的谷物和碎颗粒状态的谷物；基于所述谷物的类型控制所述烹饪器具按照与所述谷物的类型匹配的烹饪模式工作。
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