CN111752170A - 一种智能烹饪方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种智能烹饪方法，包括：获取食材的烹饪参数和烹饪时间；根据所述烹饪参数、所述烹饪时间，与所述食材的熟成状态建立计算模型，确定熟度判定参数；当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成。通过获取烹饪过程中食材的烹饪参数和对应烹饪时间，进而分析食材的熟度情况，从而更好的保证食物烹饪时的熟度，给用户带来更好的体验。本申请还公开了一种智能烹饪装置、电子设备。

Description

一种智能烹饪方法及装置

本申请涉及智能技术领域，例如涉及一种智能烹饪方法及装置。

背景技术

目前，随着智能技术的普及，各大家电企业纷纷推出了多种智能烤箱，能够识别食材的种类，进而自动匹配预置烹饪程序，并通过采集烹饪过程中，烤箱内的气体浓度值，来判断食材熟度。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：烤箱内气体的浓度受烤箱腔体内热气流的流动变化影响，不稳定，可能导致判定结果不可靠。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种智能烹饪方法。

在一些可选实施例中，所述方法包括：获取食材的烹饪参数和烹饪时间；根据所述烹饪参数、所述烹饪时间，与所述食材的熟成状态建立计算模型，确定熟度判定参数；当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种智能烹饪装置。

在一些可选实施例中，所述装置包括：获取模块，配置为获取食材的烹饪参数和烹饪时间；建立模块，配置为根据所述食材的烹饪参数和烹饪时间，与所述食材熟成状态的计算模型，确定熟度判定参数；判定模块，配置为当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种烤箱。

在一些可选实施例中，所述烤箱包括上述的智能烹饪装置。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种电子设备。

在一些可选实施例中，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器执行上述的智能烹饪方法。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质。

在一些可选实施例中，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述的智能烹饪方法。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种计算机程序产品。

在一些可选实施例中，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述的智能烹饪方法。

本公开实施例提供的一些技术方案可以实现以下技术效果：

通过获取烹饪过程中食材的烹饪参数和对应烹饪时间，进而分析食材的熟度情况，从而保证食物烹饪时的熟度，给用户带来更好的体验。本公开实施例综合食材本身的相关数据，判定结果更加稳定可靠。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一种智能烹饪方法流程示意图；

图2是本公开实施例提供的另一种智能烹饪方法流程示意图；

图3是本公开实施例提供的一种智能烹饪装置示意图；

图4是本公开实施例提供的另一种智能烹饪装置示意图；以及

图5是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。

附图标记：

301：获取模块；302：建立模块；303：判定模块；

401：第一获取单元；402：第二获取单元；403：第一建立单元；404：第二建立单元；405：第三建立单元；406：判定模块；

500：处理器；501：存储器；502：通信接口；503：总线；

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例提供了一种智能烹饪方法，如图1所示，包括：

S101，获取食材的烹饪参数和烹饪时间；

S102，根据所述烹饪参数、所述烹饪时间，与所述食材的熟成状态建立计算模型，确定熟度判定参数；

S103，当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成；

下面将分别对上述步骤进行介绍。

在步骤S101中，获取食材的烹饪参数，该烹饪参数用于表征所述食材在烹饪中的程度，例如是所述食材的外观色度；例如，在烹饪过程中，获取该食材的外观色度C₁；

获取烹饪中食材的烹饪时间T₁，该烹饪时间用于表征所述食材的烹饪时长。

在步骤S102中，所述食材熟成状态，用于表征所述食材在熟成条件下的程度，例如是所述食材的熟成色度，和熟成时间；例如，根据上述食材，通过服务器查找对应烹饪菜单，获取该食材的熟成色度C，和熟成时间T。

该熟成色度C可以是食材在成熟状态下的色度；或食材到达可以食用的熟成度时所对应的色度；或食材较佳食用时的熟成度所对应的色度；或用户自定义的熟成度所对应的色度。该熟成时间T，可以是食材能够食用的烹饪所需时间，或食材满足熟成条件的烹饪所需时间；或与上述熟成色度C对应的烹饪时间。

可选的，所述食材的熟成状态可在烹饪开始前获取，也可在烹饪中获取。

所述建立计算模型，例如是根据所述熟成状态与所述烹饪参数、烹饪时间的关系，建立的熟成度判定模型；

例如是，根据所述熟成色度C与所述外观色度C₁的色差等级、所述熟成时间T与所述烹饪时间T₁的时长差等级，进行加权计算，确定熟度判定参数。

在步骤S103中，该熟度判定参数，用于表征所述食材烹饪中的熟成度，与所述食材熟成状态所表征的熟成条件之间的偏差。当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成。

本公开实施例，通过获取烹饪过程中食材的烹饪参数和对应烹饪时间，进而分析食材的熟度情况，从而保证食物烹饪时的熟度，给用户带来更好的体验。本公开实施例综合食材相关数据，判定结果更加稳定可靠。

本公开实施例还提供了一种智能烹饪方法，如图2所示，包括：

S201，根据所述食材的烹饪状态，获取所述食材的烹饪参数；

S202，获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间；

S203，获取所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；

S204，获取所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；

S205，建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型，确定熟度判定参数；

S206，当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成；

下面将分别对上述步骤进行介绍。

在步骤S201中，根据烹饪中所述食材的烹饪状态，获取所述食材的烹饪参数；其中，上述获取烹饪中所述食材的烹饪状态，包括获取所述食材的图像信息，该图像信息包括烹饪初始图像信息；和所述食材烹饪中检测周期的图像信息。其中，所述食材烹饪中检测周期的图像信息，例如是检测周期为5秒，烹饪中每隔5秒获取一次该食材的图像信息。其中，上述的获取上述食材烹饪中检测周期的图像信息，当步骤S206确定该食材已满足熟成后，停止获取上述食材烹饪中检测周期的图像信息。

该图像信息的获取，例如是，通过摄像头拍摄食材的图像信息。可选的，该摄像头可以是设置在烹饪装置上的摄像头，或其他具有拍摄功能的装置，通过无线通讯或有线通讯方式连接至烹饪装置。

在步骤S201中，所述获取所述食材的烹饪参数，该烹饪参数，例如是上述食材的初始色度C₀，和在烹饪过程中的外观色度C₁。初始色度C₀为，在获取上述食材烹饪初始图像信息后，对该图像信息进行处理，计算该食材的初始色度C₀；该外观色度C₁为，在获取上述食材烹饪中检测周期的图像信息后，对该图像信息进行处理，计算该食材的外观色度C₁。

例如是，通过图像分割算法获取上述食材图像信息中的食材区域；计算该食材区域内，食材的外观平均色度C'；

上述的平均色度C'通过标准Lab色彩模型构建：

C'＝(a',b') (2)

其中，a'为平均色度C'在Lab空间中a通道的数值；

b'为熟成色度C'在Lab空间中b通道的数值。

可选的，平均色度C'在Lab空间中a通道的数值a'为：

其中，a_i为该食材区域内像素i在Lab空间中a通道的数值；

n为该食材区域内像素总数。

可选的，平均色度C'在Lab空间中b通道的数值b'为：

其中，b_i为该食材区域内像素i在Lab空间中b通道的数值；

n为该食材区域内像素总数。

初始色度C₀的获取方式，通过处理食材烹饪初始图像信息获取，其计算方法与上述平均色度C'相同；外观色度C₁的获取方式，通过处理食材烹饪中检测周期的图像信息获取，其计算方法与上述平均色度C'相同。

在步骤S202中，获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间，该烹饪时间例如是获取所述图像信息时的烹饪时间T₁。

该食材烹饪时间T₁，可通过烹饪装置内置的计时器，或其他与所述烹饪装置连接的计时装置进行获取。

在步骤S203中，获取所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；该所述食材的熟成状态对应参数，例如是与所述烹饪参数相对应的，一组满足熟成要求的参数。例如，当所述烹饪参数为所述食材的外观色度时，所述食材的熟成状态对应参数为所述食材的熟成色度。

例如，在步骤S202中，获取所述食材的烹饪参数，初始色度C₀、外观色度C₁；则获取食材的熟成状态对应参数，包括所述食材的熟成色度C；例如，根据上述食材，通过服务器查找对应烹饪菜单，获取该食材的熟成色度C。

该熟成色度C可以是食材在成熟状态下的色度；或食材到达可以食用的熟成度时所对应的色度；或食材较佳食用时的熟成度所对应的色度；或用户自定义的熟成度所对应的色度。

该第一差值为对上述烹饪参数与上述熟成参数进行相似度计算，所得的差值；例如是，根据该食材的熟成色度C与该食材的初始色度C₀、外观色度C₁，进行相似度计算，获取的烹饪色差△C，即为第一差值。

例如是，上述烹饪色差△C为：

其中，C为上述食材标准的熟成色度；

C₀为上述食材在烹饪过程中的初始色度；

C₁为上述食材在烹饪过程中的外观色度。

由式(1)至(4)可知，

据此得到烹饪色差△C；该数值的取值范围为[0,1]；烹饪色差△C的数值越大，说明色差越大。

在步骤S204中，获取所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；所述食材的熟成状态对应时间，用以表征所述食材满足熟成条件所需的烹饪时长，例如是可以是食材能够食用的烹饪所需时间，或食材满足熟成条件的烹饪所需时间；或与步骤S203中的所述熟成色度C对应的烹饪时间。

例如是，第二差值为对上述烹饪时间与上述熟成时间进行计算，所得的差值；例如是，根据该食材的烹饪时间T₁，与该食材的熟成时间T进行计算，获取的时间差，即为第一差值。

该熟成时间T，可以是食材能够食用的烹饪所需时间，或食材满足熟成条件的烹饪所需时间；或与上述熟成色度C对应的烹饪时间。

例如是，在步骤S202中获取烹饪时间T₁，根据所述步骤S204中所述熟成色度C获取所述食材的熟成状态对应的时间T，根据该烹饪时间T₁和熟成状态对应时间T，进行计算处理，获取的时间差△T，即为第二差值。

例如是，上述时间差△T为：

其中，T₁为所述食材的烹饪时间；

T为所述食材的抽成状态对应时间；

据此，得到第二差值△T，该数值的取值范围为[0,1]。

在步骤S205中，建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型，确定熟度判定参数；所述计算模型，例如是根据第一差值、第二差值进行加权获取的熟度判定模型。

例如，根据步骤S203所得的第一差值△C、步骤S204所得的第二差值△T，建立熟度判定模型M＝f(△C，△T)，获得的M数值，即为熟度判定参数。

该计算模型，例如是：

其中，△C为所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；

△T为所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；

ε为一个防止分母为0的极小常数。

在步骤S206中，当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成；还包括，当所述相似度阐述不低于设定阈值时，确定所述烹饪状态未满足熟成。

根据该熟度判定参数，确定上述食材的熟成度；例如是，当该熟度判定参数低于设定阈值时，判定上述食材已满足熟成，发送指令，停止烹饪；当该熟度判定参数不低于设定阈值时，判定上述食材未满足熟成，发送指令，继续烹饪，并在检测周期后，继续获取该食材的烹饪状态，获取烹饪参数，并获取烹饪时间，并基于此继续获取熟度判定参数，进行食材熟成判定，直至判定食材满足熟成。

可选的，该设定阈值的范围为0.03至0.07，具体的可以是0.03、0.04、0.05、0.06、或0.07。可根据口感的不同设定不同的数值，数值设定越小，口感越接近熟成参数所设定的标准。

本公开实施例，通过获取烹饪过程中的烹饪参数，烹饪时间和对应食材的熟成状态建立计算关系，及进而分析食材的熟度情况，当食材理论上所需烹饪时间已达到，但食物还未满足熟成要求时，能够继续烹饪；当食物达到目标的熟成状态时，自动停止烹饪，防止烹饪过头；从而保证食物烹饪时的熟度，给用户带来更好的体验。另一方面，本公开实施例通过获取食材本身的参数进行判断，受环境变化影响较小，稳定程度较高，判定结果比较可靠。

可选的，在步骤S201中，所述食材的烹饪状态，还包括所述食材所处空间的气体浓度信息，该气体浓度信息例如是，测量的氧气浓度或二氧化碳浓度。该气体浓度包括，所述食材所处空间烹饪初始的气体浓度信息；和所述食材所处空间烹饪中检测周期的气体浓度信息。

该气体浓度信息的获取，可通过气体传感器检测得到。可选的，该气体传感器可以是设置在烹饪装置上的气体传感器，或其他具有气体检测功能的装置，通过无线通讯或有线通讯方式连接至烹饪装置。

在步骤S201中，所述获取所述食材的烹饪参数，该烹饪参数还包括所述食材所出空间的氧气浓度；例如是上述食材所处空间烹饪初始的氧气浓度τ₀，上述食材所处空间烹饪中检测周期的氧气浓度τ₁。该初始的氧气浓度τ₀为获取上述食材烹饪初始所处空间的气体浓度信息后，处理得到；该烹饪中检测周期的氧气浓度τ₁为获取上述食材烹饪中检测周期的气体浓度信息后，处理得到。

对应的，在步骤S202中，获取所述食材的烹饪参数包括初始色度C₀、外观色度C₁，以及初始的氧气浓度τ₀、检测周期的氧气浓度τ₁；则获取食材的熟成状态对应参数，包括所述食材的熟成色度C以及所述食材的熟成氧气浓度τ。第一差值为对上述烹饪参数与上述熟成参数进行相似度计算，所得的差值；包括烹饪色差△C，和氧气浓度差△τ。

该熟成氧气浓度τ，可以是食材在成熟状态下，烹饪空间的氧气浓度；或食材到达可以食用的熟成度时所对应的烹饪空间的氧气浓度；或食材较佳食用时烹饪空间的氧气浓度；用户自定义的熟成度所对应的烹饪空间的氧气浓度。

例如是，上述氧气浓度差△τ为：

其中，τ为上述食材标准的熟成色度；

τ₀为上述食材所处空间初始的氧气浓度；

τ₁为上述食材所处空间检测周期的氧气浓度；

据此得到氧气浓度差△τ；该数值的取值范围为[0,1]；氧气浓度差△τ的数值越大，说明氧气浓度的差值越大，距离满足熟成标准越远。

所述烹饪色差△C，可根据式(5)求得。

对应的，在步骤S205中，建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型，确定熟度判定参数；所述计算模型，例如是根据第一差值、第二差值进行加权获取的熟度判定模型。

所述计算模型，例如，根据步第一差值△C、△τ和第二差值△T，建立熟度判定模型M＝f(△C，△τ，△T)，获得的M数值，即为熟度判定参数。

该计算模型，例如是：

其中，△C为第一差值中的烹饪色差，可有式(5)获得；

△τ为第一差值中的氧气浓度差，可由式(8)获得；

△T为第二差值中的时间差，可由式(6)获得；

α用于调节所述烹饪色差△C对熟度判定的影响权重；

β用于调节所述氧气浓度差△τ对熟度判定的影响权重；

ε为一个防止分母为0的极小常数。

其中，α+β＝1，α越大，满足熟成条件时，食物的外观色度与熟成色度的色差越小，食物的色度越接近理想目标；β越大，满足熟成条件时，食物的口感越接近理想目标。这两个参数分别用来适应用户对食物外观和口感的偏好程度，用于可根据偏好和口味进行设置。在本公开实施例中，所述α＝0.8，β＝0.2。所得满足熟成标准的食物色度更接近熟成色度。

通过结合食材烹饪状态中，自身的参数、所处空间的气体浓度，以及烹饪时间，进行多因素综合判断，及进而分析食材的熟度情况，当食材理论上所需烹饪时间已达到，但食物还未满足熟成要求时，能够继续烹饪；当食物达到目标的熟成状态时，自动停止烹饪，防止烹饪过头；从而保证食物烹饪时的熟度，给用户带来更好的体验。

本公开实施例还提供了一种智能烹饪装置，如图3所示，包括：

获取模块301，配置为获取食材的烹饪参数和烹饪时间；

建立模块302，配置为根据所述食材的烹饪参数和烹饪时间，与所述食材熟成状态的计算模型，确定熟度判定参数；

判定模块303，配置为当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成；

下面对上述各模块进行介绍。

在所述获取模块301中，获取食材的烹饪参数，该烹饪参数用于表征所述食材在烹饪中的程度，例如是所述食材的外观色度；例如，在烹饪过程中，所述获取模块301获取该食材的外观色度C₁；

获取烹饪中食材的烹饪时间T₁，该烹饪时间用于表征所述食材的烹饪时长。

在所述建立模块302中，所述食材熟成状态，用于表征所述食材在熟成条件下的程度，例如是所述食材的熟成色度，和熟成时间；例如，根据上述食材，所述建立模块302通过服务器查找对应烹饪菜单，获取该食材的熟成色度C，和熟成时间T。

该熟成色度C可以是食材在成熟状态下的色度；或食材到达可以食用的熟成度时所对应的色度；或食材较佳食用时的熟成度所对应的色度；或用户自定义的熟成度所对应的色度。该熟成时间T，可以是食材能够食用的烹饪所需时间，或食材满足熟成条件的烹饪所需时间；或与上述熟成色度C对应的烹饪时间。

所述建立计算模型，例如是根据所述熟成状态与所述烹饪参数、烹饪时间的关系，所述建立模块302建立的熟成度判定模型；

例如是，所述建立模块302根据所述熟成色度C与所述外观色度C₁的色差等级、所述熟成时间T与所述烹饪时间T₁的时长差等级，进行加权计算，确定熟度判定参数。

在所述判定模块303中，该熟度判定参数，用于表征所述食材烹饪中的熟成度，与所述食材熟成状态所表征的熟成条件之间的偏差。当所述熟度判定参数低于设定阈值时，所述判定模块303确定所述烹饪状态满足熟成。

本公开实施例，通过获取烹饪过程中食材的烹饪参数和对应烹饪时间，进而分析食材的熟度情况，从而保证食物烹饪时的熟度，给用户带来更好的体验。本公开实施例综合食材相关数据，判定结果更加稳定可靠。

本公开实施例还提供了一种智能烹饪装置，如图4所示，包括：

第一获取单元401，配置为根据所述食材的烹饪状态，获取所述食材的烹饪参数；

第二获取单元402，配置为获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间；

第一建立单元403，配置为获取所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；

第二建立单元404，配置为获取所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；

第三建立单元405，配置为建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型，获得熟度判定参数；

判定模块406，当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成；

下面对上述装置进行介绍。

第一获取单元401，根据烹饪中所述食材的烹饪状态，获取所述食材的烹饪参数；其中，上述获取烹饪中所述食材的烹饪状态，包括获取所述食材的图像信息，该图像信息包括烹饪初始图像信息；和所述食材烹饪中检测周期的图像信息。其中，所述食材烹饪中检测周期的图像信息，例如是检测周期为5秒，烹饪中每隔5秒获取一次该食材的图像信息。其中，上述的获取上述食材烹饪中检测周期的图像信息，当步骤S206确定该食材已满足熟成后，停止获取上述食材烹饪中检测周期的图像信息。

该图像信息的获取，例如是，通过摄像头拍摄食材的图像信息。可选的，该摄像头可以是设置在烹饪装置上的摄像头，通过无线通讯或有线通讯连接至所述第一获取单元401；或其他具有拍摄功能的装置，通过无线通讯或有线通讯方式连接至烹饪装置，由所述第一获取单元401获取信息。

所述获取所述食材的烹饪参数，该烹饪参数，例如是上述食材的初始色度C₀，和在烹饪过程中的外观色度C₁。初始色度C₀为，第一获取单元401在获取上述食材烹饪初始图像信息后，对该图像信息进行处理，计算该食材的初始色度C₀；该外观色度C₁为，第一获取单元401在获取上述食材烹饪中检测周期的图像信息后，对该图像信息进行处理，计算该食材的外观色度C₁。

可选的，所述第一获取单元401，获取烹饪中所述食材的烹饪状态，还包括获取所述食材所处空间的气体浓度信息。该气体浓度信息例如是，测量的氧气浓度或二氧化碳浓度。该气体浓度包括，所述食材所处空间烹饪初始的气体浓度信息；和所述食材所处空间烹饪中检测周期的气体浓度信息。

该气体浓度信息的获取，可通过气体传感器检测得到。可选的，该气体传感器可以是设置在烹饪装置上的气体传感器，通过有线通讯或无线通讯方式连接至第一获取单元401，或其他具有气体检测功能的装置，通过无线通讯或有线通讯方式连接至烹饪装置，由第一获取单元401获取信息。

所述获取所述食材的烹饪参数，该烹饪参数还包括所述食材所出空间的氧气浓度；例如是上述食材所处空间烹饪初始的氧气浓度τ₀，上述食材所处空间烹饪中检测周期的氧气浓度τ₁。该初始的氧气浓度τ₀为，第一获取单元401获取上述食材烹饪初始所处空间的气体浓度信息后，处理得到；该烹饪中检测周期的氧气浓度τ₁为，第一获取单元401获取上述食材烹饪中检测周期的气体浓度信息后，处理得到。

第二获取单元402，配置为获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间；

获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间，该烹饪时间例如是获取所述图像信息时的烹饪时间T₁。该食材烹饪时间T₁，可通过烹饪装置内置的计时器，通过有线通讯或无线通讯方式连接至第二获取单元402，或其他具有计时功能的装置，通过无线通讯或有线通讯方式连接至烹饪装置，由第二获取单元402获取信息。

第一建立单元403，配置为获取所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；该所述食材的熟成状态对应参数，例如是与所述第一获取单元所获取的烹饪参数相对应的，一组满足熟成要求的参数。例如，当所述烹饪参数为所述食材的外观色度时，所述第一建立单元403获取所述食材的熟成状态对应参数为所述食材的熟成色度。

可选的，该第一差值包括烹饪色差△C。在第一获取单元401中，获取所述食材的烹饪参数，初始色度C₀、外观色度C₁；则所述第一建立单元403首先获取食材的熟成状态对应参数，包括所述食材的熟成色度C；例如，根据上述食材，通过服务器查找对应烹饪菜单，获取该食材的熟成色度C。

可选的，该食材的确认，可通过第一获取单元401所获取的图像信息进行识别；所述第一建立单元可通过食材识别算法，识别食材；并根据食材通过服务器查找对应烹饪菜单，获取该食材的熟成色度C。

该熟成色度C可以是食材在成熟状态下的色度；或食材到达可以食用的熟成度时所对应的色度；或食材较佳食用时的熟成度所对应的色度；或用户自定义的熟成度所对应的色度。

该第一差值为所述第一建立单元403对上述烹饪参数与上述熟成参数进行相似度计算，所得的差值；例如是，根据该食材的熟成色度C与该食材的初始色度C₀、外观色度C₁，进行相似度计算，获取的烹饪色差△C，即为第一差值。

可选的，该第一差值还包括，氧气浓度差△τ。在第一获取单元401中，获取所述食材的烹饪参数，在上述公开实施例的基础上，还包括初始的氧气浓度τ₀、检测周期的氧气浓度τ₁；则第一建立单元403所获取食材的熟成状态对应参数，在上述公开实施例的基础上，还包括所述食材的熟成氧气浓度τ。该第一差值为第一建立单元403对上述烹饪参数与上述熟成参数进行相似度计算，所得的差值；所述第一差值包括烹饪色差△C，和氧气浓度差△τ。

该熟成氧气浓度τ，可以是食材在成熟状态下，烹饪空间的氧气浓度；或食材到达可以食用的熟成度时所对应的烹饪空间的氧气浓度；或食材较佳食用时烹饪空间的氧气浓度；用户自定义的熟成度所对应的烹饪空间的氧气浓度。

第二建立单元404，配置为获取所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；所述食材的熟成状态对应时间，用以表征所述食材满足熟成条件所需的烹饪时长，例如是可以是食材能够食用的烹饪所需时间，或食材满足熟成条件的烹饪所需时间；或与第一建立单元403中所述熟成色度C对应的烹饪时间。

例如是，第二差值为该第二建立单元404对上述烹饪时间与上述熟成时间进行计算，所得的差值；例如是，第二建立单元404根据该第二获取单元402所得食材的烹饪时间T₁，与该食材的熟成时间T进行计算，获取的时间差，即为第一差值。该熟成时间T，可以是食材能够食用的烹饪所需时间，或食材满足熟成条件的烹饪所需时间；或与上述熟成色度C对应的烹饪时间。

例如是，在第二获取单元402获取烹饪时间T₁，根据所述第一建立单元403中所述熟成色度C获取所述食材的熟成状态对应的时间T，根据该烹饪时间T₁和熟成状态对应时间T，第二建立单元403进行计算处理，获取的时间差△T，即为第二差值。

第三建立单元405，配置为建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型，确定熟度判定参数；所述计算模型，例如是第三建立单元405根据第一建立单元403所得的第一差值、第二建立单元404所得的第二差值进行加权获取的熟度判定模型。

例如，第三建立单元405根据第一建立单元403所得的第一差值△C、第二建立单元404所得的第二差值△T，建立熟度判定模型M＝f(△C，△T)，获得的M数值，即为熟度判定参数。

例如，第三建立单元405根据步第一差值△C、△τ，和第二差值△T，建立熟度判定模型M＝f(△C，△τ，△T)，获得的M数值，即为熟度判定参数。

第一判定单元406，配置为当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成；还包括，当所述熟度判定参数不低于设定阈值时，确定所述烹饪状态未满足熟成，继续通过第一获取单元401获取烹饪状态，第二获取单元402获取烹饪时间，直至所述熟度判定参数低于设定阈值，所述烹饪状态满足熟成。

该第一判定单元406根据该第三建立单元405所得的熟度判定参数，确定上述食材的熟成度；例如是，当该熟度判定参数低于设定阈值时，判定上述食材已满足熟成，发送指令，停止烹饪；当该熟度判定参数不低于设定阈值时，判定上述食材未满足熟成，发送指令，继续烹饪，并在检测周期后，继续通过第一获取单元401获取该食材的烹饪状态，获取烹饪参数，并通过第二获取单元402获取烹饪时间，并基于此继续通过第三建立单元405获取熟度判定参数，进行食材熟成判定，直至第一判定单元406判定食材满足熟成。

可选的，该在第一判定模块406中，设定阈值的范围为0.03至0.07，具体的可以是0.03、0.04、0.05、0.06、或0.07。可根据口感的不同设定不同的数值，数值设定越小，口感越接近熟成参数所设定的标准。

本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述智能烹饪方法。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述智能烹饪方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例还提供了一种电子设备，其结构如图5所示，该电子设备包括：

至少一个处理器(processor)500，图5中以一个处理器500为例；和存储器(memory)501，还可以包括通信接口(Communication Interface)502和总线503。其中，处理器500、通信接口502、存储器501可以通过总线503完成相互间的通信。通信接口502可以用于信息传输。处理器500可以调用存储器501中的逻辑指令，以执行上述实施例的智能烹饪方法。

此外，上述的存储器501中的逻辑指令可以通过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。

存储器501作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器500通过运行存储在存储器501中的软件程序、指令以及模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的智能烹饪方法。

存储器501可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器501可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例的技术方案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，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。本公开实施例的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。当用于本申请中时，虽然术语“第一”、“第二”等可能会在本申请中使用以描述各元件，但这些元件不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区别开。比如，在不改变描述的含义的情况下，第一元件可以叫做第二元件，并且同样第，第二元件可以叫做第一元件，只要所有出现的“第一元件”一致重命名并且所有出现的“第二元件”一致重命名即可。第一元件和第二元件都是元件，但可以不是相同的元件。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅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。另外，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述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网络单元上。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。另外，在本公开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。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (12)

1.一种智能烹饪方法，其特征在于，包括：

获取食材的烹饪参数和烹饪时间；

根据所述烹饪参数、所述烹饪时间，与所述食材的熟成状态建立计算模型，确定熟度判定参数；

当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取食材的烹饪参数和烹饪时间，包括：

根据所述食材的烹饪状态，获取所述食材的烹饪参数；

获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述烹饪状态，包括所述食材的图像信息；所述图像信息包括：

所述食材烹饪初始图像信息；

所述食材烹饪中检测周期的图像信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述烹饪状态，还包括所述食材所处空间的气体浓度信息；所述气体浓度信息包括：

所述食材所处空间烹饪初始的气体浓度信息；

所述食材所处空间烹饪中检测周期的气体浓度信息。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述烹饪参数、所述烹饪时间，与所述食材的熟成状态建立计算模型，包括：

获取所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；

获取所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；

建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型。

6.一种智能烹饪装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取食材的烹饪参数和烹饪时间；

建立模块，用于根据所述食材的烹饪参数和烹饪时间，与所述食材熟成状态的计算模型，确定熟度判定参数；

判定模块，用于当所述熟度判定参数低于设定阈值时，确定所述烹饪状态满足熟成。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块还包括：

第一获取单元，用于根据所述食材的烹饪状态，获取所述食材的烹饪参数；

第二获取单元，用于获取所述食材的烹饪状态对应的烹饪时间。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块用于获取所述烹饪状态的图像信息；所述第一获取模块具体用于：

获取所述食材烹饪初始图像信息；

获取所述食材烹饪中检测周期的图像信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块还用于获取所述烹饪状态的气体浓度信息；所述第一获取模块具体用于：

获取所述食材所处空间烹饪初始的气体浓度信息；

获取所述食材所处空间烹饪中检测周期的气体浓度信息。

10.根据权利要求6至9任一所述的装置，其特征在于，所述建立模块包括：

第一建立单元，用于获取所述烹饪参数与所述食材的熟成状态对应参数的第一差值；

第二建立单元，用于获取所述烹饪时间与所述食材的熟成状态对应时间的第二差值；

第三建立单元，用于建立与所述第一差值和所述第二差值有关的计算模型，获得熟度判定参数。

11.一种烤箱，其特征在于，包括如权利要求6至10任一项所述的装置。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器执行权利要求1-5任一项所述的方法。

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