CN113384159A - 一种烹饪设备的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种烹饪设备的控制方法，包括如下步骤：步骤S101，获取烹饪设备的菜单指令，并将菜单指令上传至云端；步骤S102，云端根据菜单指令输出烹饪步骤及每个烹饪步骤对应的加热温度；步骤S103，获取烹饪设备的实时内腔温度，并将实时内腔温度上传至云端；步骤S104，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度；步骤S105，根据烹饪设备的实时加热温度及每个烹饪步骤对应的加热温度判断烹饪设备的运行状态及控制调整烹饪设备的内腔加热温度。在云端建立人工神经网络模型，降低烹饪设备的电控成本，特别是MCU物料成本，利用低成本MCU(内部资源较少规格较低)来实现蒸烤箱的复杂烹饪功能。
Description
技术领域
本发明涉及烹饪设备技术领域，具体涉及一种烹饪设备的控制方法。
背景技术
蒸烤箱日渐成为现代厨房必不可少的电器，一方面既要满足用户丰富多元的烹饪需求，其需要集成多种智能菜单及每个菜单所包含的各种智能算法，另一方面需要控制产品成本，往往利用内部资源较少的低规格MCU去实现蒸烤箱的功能，造成刚好满足烹饪需求但失去后续功能延申(例如菜单扩展、算法优化)的可能性。基于上述痛点，针对带有物联网WIFI功能的蒸烤箱，本发明利用物联网技术将烹饪算法转移到云端，使蒸烤箱只作为内腔温度检测和加热调控执行的载体，大大减轻蒸烤箱MCU运算负荷，并在此基础框架上，在云端加入人工神经网络技术以满足扩展烹饪菜单、控温算法迭代的需求。
发明内容
本发明在一定程度上解决现有相关技术中存在的问题之一，为此，本发明的一个目的在于提出一种烹饪设备的控制方法，降低成本。
上述目的是通过如下技术方案来实现的：
一种烹饪设备的控制方法，包括如下步骤：
步骤S101，获取烹饪设备的菜单指令，并将菜单指令上传至云端；
步骤S102，云端根据菜单指令输出烹饪步骤及每个烹饪步骤对应的加热温度；
步骤S103，获取烹饪设备的实时内腔温度，并将实时内腔温度上传至云端；
步骤S104，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度；
步骤S105，根据烹饪设备的实时加热温度及每个烹饪步骤对应的加热温度判断烹饪设备的运行状态及控制调整烹饪设备的内腔加热温度。
作为本发明的进一步改进，在步骤S104中，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度的方法为：
步骤S401，将实时内腔温度作为输入层神经元获取隐藏层神经元；
步骤S402，通过隐藏层神经元获取输出层神经元；
步骤S403，通过输出层神经元获取烹饪设备的烹饪烹饪设备的实时加热温度。
作为本发明的进一步改进，在步骤S401中，所述实时内腔温度包括第一温度值及第二温度值，所述第一温度值为烹饪设备内腔顶部的温度，所述第二温度值为烹饪设备内腔底部的温度。
作为本发明的进一步改进，在步骤S401中，将实时内腔温度作为输入层神经元获取隐藏层神经元的方法为:
根据公式获取第一隐藏层神经元，其中其中为烹饪设备的第一温度值，为烹饪设备的第二温度值，为第一权重值，为第二权重值，为第一偏置值，为第一隐藏层神经元；
根据公式获取第二隐藏层神经元，其中其中为烹饪设备的第一温度值，为烹饪设备的第二温度值，为第三权重值，为第四权重值，为第二偏置值，2为第二隐藏层神经元；
根据公式获取第三隐藏层神经元，其中其中为烹饪设备的第一温度值，为烹饪设备的第二温度值，为第五权重值，为第六权重值，为第三偏置值，3为第三隐藏层神经元；
根据公式获取第四隐藏层神经元，其中其中为烹饪设备的第一温度值，为烹饪设备的第二温度值，为第七权重值，为第八权重值，为第四偏置值，4为第四隐藏层神经元。
作为本发明的进一步改进，在步骤S402中，通过隐藏层神经元获取输出层神经元的方法为：
将a1、a2、a3及a4分别输入至公式获取输出层神经元z1、z2、z3及z4。
作为本发明的进一步改进，在步骤S403，通过输出层神经元获取烹饪设备的实时加热温度的的方法为：
根据获取烹饪设备的实时加热温度，其中为烹饪设备的实时加热温度，为偏置值，为第九权重值，为第十权重值，为第十一权重值，为第十二权重值，为第一输出层神经元，为第二输出层神经元，为第三输出层神经元，为第四输出层神经元。
作为本发明的进一步改进，在步骤S101之前还包括如下步骤：
将不同菜单指令的烹饪步骤，及各烹饪步骤对应的加热温度至云端。
作为本发明的进一步改进，在步骤S102，云端根据菜单指令输出的烹饪步骤包括：菜单指令对应的步骤数、每个烹饪步骤对应的加热温度。
作为本发明的进一步改进，在步骤S101及步骤S103中，将菜单指令上传至云端及将实时内腔温度上传至云端的方法为：
烹饪设备与云端之间建立无线通讯连接。
与现有技术相比，本发明的至少包括以下有益效果：
1.本发明提出一种烹饪设备的控制方法，在云端建立人工神经网络模型，降低烹饪设备的电控成本，特别是MCU物料成本，利用低成本MCU(内部资源较少规格较低)来实现蒸烤箱的复杂烹饪功能。
附图说明
图1为实施例中一种烹饪设备的控制方法的流程图。
具体实施方式
以下实施例对本发明进行说明，但本发明并不受这些实施例所限制。对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换，而不脱离本发明方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
一种烹饪设备的控制方法，包括如下步骤：
步骤S101，获取烹饪设备的菜单指令，并将菜单指令上传至云端；
步骤S102，云端根据菜单指令输出烹饪步骤及每个烹饪步骤对应的加热温度；
步骤S103，获取烹饪设备的实时内腔温度，并将实时内腔温度上传至云端；
步骤S104，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度；
步骤S105，根据烹饪设备的实时加热温度及每个烹饪步骤对应的加热温度判断烹饪设备的运行状态及控制调整烹饪设备的内腔加热温度。
本发明提出一种烹饪设备的控制方法，烹饪设备作为检测和执行的载体，负责获取菜单指令和内腔温度值上传至云端，云端作为处理单元，负责根据菜单指令和内腔温度值计算加热调控策略并下发至烹饪设备对应的加热调控单元中。
在云端建立人工神经网络模型，降低烹饪设备的电控成本，特别是MCU物料成本，利用低成本MCU(内部资源较少规格较低)来实现蒸烤箱的复杂烹饪功能。
在步骤S101中，获取烹饪设备的菜单指令包括获取烹饪设备中的食材类别。
在步骤S102中，云端根据食材类别输出烹饪步骤及每个步骤对应的加热温度。举例说明，例如烹饪设备内的食材为饼干，烹饪设备将菜单指令上传到云端，云端根据饼干这种食材获取其烹饪步骤分为五个及这五个步骤对应的加热温度，如五个步骤分别为第一步骤、四二步骤、第三步骤、第四步骤及第五步骤，且第一步骤的加热温度为50℃，第二步骤的加热温度为90℃，第三步骤的加热温度为120℃，第四步骤的加热温度为150℃，第五步骤的加热温度为180℃。
在步骤S103中，获取烹饪设备的实时内腔温度，在烹饪设备内腔中设置多个温度检测装置，通过多个温度检测装置检测烹饪设备的内腔温度，并将各个温度检测装置检测的内腔温度值上传至云端。
在步骤S104中，将多个温度检测装置检测的内腔温度值输入到人工神经网络模型，以获取烹饪设备的实时加热温度。
在步骤S105中，通过将烹饪设备的实时加热温度与每个烹饪步骤对应的加热温度进行对比，即可获取烹饪设备运行到哪个烹饪步骤，并根据烹饪设备所在的烹饪步骤对烹饪设备进行温度调控。举例说明，若获取烹饪设备的实时加热温度为80℃，即烹饪设备处于第一步骤与第二步骤之间，则控制烹饪设备升温，以使烹饪设备到达第二步骤；若获取烹饪设备的实时加热温度为180℃，即烹饪设备已经到达第五步骤，则可控制烹饪设备结束烹饪。
在步骤S104中，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度的方法为：
步骤S401，将实时内腔温度作为输入层神经元获取隐藏层神经元；
步骤S402，通过隐藏层神经元获取输出层神经元；
步骤S403，通过输出层神经元获取烹饪设备的烹饪烹饪设备的实时加热温度。
在本实施例中，所述实时内腔温度包括第一温度值及第二温度值，所述第一温度值为烹饪设备内腔顶部的温度，所述第二温度值为烹饪设备内腔底部的温度。
在步骤S401中，将实时内腔温度作为输入层神经元获取隐藏层神经元的方法为:
根据公式x1×ω11+x2×ω21+b1＝a1获取第一隐藏层神经元，其中其中x1为第一温度值，x2为第二温度值，ω11为第一权重值，ω21为第二权重值，b1为第一偏置值，a为第一隐藏层神经元；
根据公式x1×ω12+x2×ω22+b2＝a2获取第二隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω12为第三权重值，ω22为第四权重值，b1为第二偏置值，a2为第二隐藏层神经元；
根据公式x1×ω13+x2×ω23+b3＝a3获取第三隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω13为第五权重值，ω23为第六权重值，b1为第三偏置值，a3为第三隐藏层神经元；
根据公式x1×ω14+x2×ω24+b4＝a4获取第四隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω14为第七权重值，ω24为第八权重值，b1为第四偏置值，a4为第四隐藏层神经元。
在步骤S402中，通过隐藏层神经元获取输出层神经元的方法为：
将a1、a2、a3及a4分别输入至公式
获取输出层神经元z1、z2、z3及z4。
在步骤S403，通过输出层神经元获取烹饪设备的实时加热温度的的方法为：
根据z1*ω3+z2*ω4+z3*ω5+z4*ω6+b5＝y获取烹饪设备的实时加热温度，其中y为烹饪设备的实时加热温度，b5为偏置值，ω3为第九权重值，ω4为第十权重值，ω5为第十一权重值，ω6为第十二权重值，z1为第一输出层神经元，z2为第二输出层神经元，z3为第三输出层神经元，z4为第四输出层神经元。
在步骤S101之前还包括如下步骤：
将不同菜单指令的烹饪步骤，及各烹饪步骤对应的加热温度至云端。以当获取烹饪设备的菜单指令并上传至云端时，云端可搜索到对应菜单指令的烹饪步骤及各步骤对应的加热温度。
在步骤S102，云端根据菜单指令输出的烹饪步骤包括：菜单指令对应的步骤数、每个烹饪步骤对应的加热温度。
在步骤S101及步骤S103中，将菜单指令上传至云端及将实时内腔温度上传至云端的方法为：
烹饪设备与云端之间建立无线通讯连接。
云端人工神经网络进入自学习模式，用户将食材放入烹饪设备后，按以下步骤执行：
a、用户通过操作烹饪设备面板进入自学习模式，同步云端也进入自学习模式。
b、用户通过烹饪设备面板设置加热器件的组合加热方式并开启加热，同步云端根据菜单指令也获取该加热组合方式。
c、用户根据食材的烹饪效果，输入烹饪状态的标定值，同步云端记录烹饪状态标定值，
例如：烤曲奇，面团从白色被烤成深褐色的整个过程可分为5个状态，即5个烹饪步骤：1白色，2浅黄色，3金黄色、4浅褐色、5深褐色，用户根据观察食材表面颜色去输入每个烹饪步骤对应的加热温度，云端记录每个烹饪步骤对应的加热温度，通过多次反复烹饪后云端得到n组烹饪步骤—加热温度的数据，例如烤5次曲奇就得到5组烹饪步骤—加热温度的数据。云端将得到的n组数据作为n个训练样本去训练自身人工神经网络模型(即调整模型参数ω11、ω21、ω12、ω22、ω13、ω23、ω14、ω24、ω3、ω4、ω5、ω6、b1、b2、b3、b4、b5)形成烤曲奇的菜单，用户下次直接选择该烤曲奇菜单便可进行烤曲奇自动烹饪。
所述烹饪设备包括蒸烤箱、烤箱、蒸烤一体机及微蒸烤箱等。
上述优选实施方式应视为本申请方案实施方式的举例说明，凡与本申请方案雷同、近似或以此为基础作出的技术推演、替换、改进等，均应视为本专利的保护范围。
Claims (9)
1.一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S101，获取烹饪设备的菜单指令，并将菜单指令上传至云端；
步骤S102，云端根据菜单指令输出烹饪步骤及每个烹饪步骤对应的加热温度；
步骤S103，获取烹饪设备的实时内腔温度，并将实时内腔温度上传至云端；
步骤S104，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度；
步骤S105，根据烹饪设备的实时加热温度及每个烹饪步骤对应的加热温度判断烹饪设备的运行状态及控制调整烹饪设备的内腔加热温度。
2.根据权利要求1所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S104中，云端将实时内腔温度输入至人工神经网络模型，获取烹饪设备的实时加热温度的方法为：
步骤S401，将实时内腔温度作为输入层神经元获取隐藏层神经元；
步骤S402，通过隐藏层神经元获取输出层神经元；
步骤S403，通过输出层神经元获取烹饪设备的烹饪烹饪设备的实时加热温度。
3.根据权利要求2所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S401中，所述实时内腔温度包括第一温度值及第二温度值，所述第一温度值为烹饪设备内腔顶部的温度，所述第二温度值为烹饪设备内腔底部的温度。
4.根据权利要求3所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S401中，将实时内腔温度作为输入层神经元获取隐藏层神经元的方法为:
根据公式x1×ω11+x2×ω21+b1＝a1获取第一隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω11为第一权重值，ω21为第二权重值，b1为第一偏置值，a为第一隐藏层神经元；
根据公式x1×ω12+x2×ω22+b2＝a2获取第二隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω12为第三权重值，ω22为第四权重值，b1为第二偏置值，a2为第二隐藏层神经元；
根据公式x1×ω13+x2×ω23+b3＝a3获取第三隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω13为第五权重值，ω23为第六权重值，b1为第三偏置值，a3为第三隐藏层神经元；
根据公式x1×ω14+x2×ω24+b4＝a4获取第四隐藏层神经元，其中其中x1为烹饪设备的第一温度值，x2为烹饪设备的第二温度值，ω14为第七权重值，ω24为第八权重值，b1为第四偏置值，a4为第四隐藏层神经元。
5.根据权利要求4所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S402中，通过隐藏层神经元获取输出层神经元的方法为：
将a1、a2、a3及a4分别输入至公式
获取输出层神经元z1、z2、z3及z4。
6.根据权利要求5所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S403，通过输出层神经元获取烹饪设备的实时加热温度的的方法为：
根据z1*ω3+z2*ω4+z3*ω5+z4*ω6+b2＝y获取烹饪设备的实时加热温度，其中y为烹饪设备的实时加热温度，b2为偏置值，ω3为第九权重值，ω4为第十权重值，ω5为第十一权重值，ω6为第十二权重值，z1为第一输出层神经元，z2为第二输出层神经元，z3为第三输出层神经元，z4为第四输出层神经元。
7.根据权利要求1所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S101之前还包括如下步骤：
将不同菜单指令的烹饪步骤，及各烹饪步骤对应的加热温度至云端。
8.根据权利要求1所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S102，云端根据菜单指令输出的烹饪步骤包括：菜单指令对应的步骤数、每个烹饪步骤对应的加热温度。
9.根据权利要求1所述的一种烹饪设备的控制方法，其特征在于，在步骤S101及步骤S103中，将菜单指令上传至云端及将实时内腔温度上传至云端的方法为：
烹饪设备与云端之间建立无线通讯连接。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20210914 |