CN108459500B - 一种智能烹饪方法、装置及灶具 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能烹饪方法、装置及灶具，该方法包括：获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线；根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定所述食材的成熟度。该方法通过将当前烹饪过程形成的实时温度时间曲线与预存的历史温度时间曲线进行匹配，从而得到当前食材的预测温度时间曲线，从而根据该预测温度时间曲线和当前温度以及已烹饪时间，确定食材的剩余烹饪时间，从而能够智能判断食材的成熟度，自动控制烹饪时间，提高用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及智能厨房电器领域，尤其涉及一种智能烹饪方法、装置及灶具。
背景技术
随着科技的发展以及人们物质生活水平的大幅提高，智能厨房电器成为未来厨房电器的发展趋势。其中，如何更加智能化的实现烹饪过程，是智能厨房用户关注的热点问题之一。
传统的炒菜过程是将食材放入炒菜锅，打开电磁灶或者煤气灶对炒菜锅进行加热，并由用户来控制电磁灶或煤气灶的火候和烹饪时间，以判断食物的成熟度。该方法在实际操作过程中，用户的烹饪经验决定了食物的烹饪效果，对于无经验的用户，由于菜谱菜量重量均不确定，很容易由于火候和时间掌握的不好导致食物成熟度不好，影响最终食物的口感，用户体验不好。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种智能烹饪方法、装置及灶具，该方法能够通过预测与当前食材最接近的历史温度时间曲线，从而根据该历史温度时间曲线和当前温度，确定食材的烹饪时间，从而能够自动判断食材的成熟度，提高用户体验。
本发明的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供一种智能烹饪方法，所述方法包括：
获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；
将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线；
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定所述食材的成熟度。
优选的，所述获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线包括：
获取当前烹饪过程中食材在预设间隔的各个温度值，根据所述时间间隔和温度值，生成温度时间曲线。
优选的，所述将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材预测温度时间曲线包括：
将所述温度时间曲线和预存的不同重量的同一类食材的温度时间曲线进行相似度计算，并对所述相似度值进行加权平均；
将加权平均后的温度时间曲线作为所述食材的预测温度时间曲线。
优选的，所述方法还包括：
获取并记录当前烹饪过程的用户习惯参数，所述用户习惯参数包括：当前烹饪过程中是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的指令参数；
根据所述用户习惯参数调整所述预测温度时间曲线，形成本地用户的历史温度时间曲线；
相应的，所述根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间包括：
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，并结合所述本地用户的历史温度时间曲线，确定当前烹饪过程的剩余时间。
本发明实施例还提供一种智能烹饪装置，所述装置包括：
生成模块，用于获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；
计算模块，用于将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线；
所述计算模块还用于根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定所述食材的成熟度。
优选的，所述生成模块用于：
获取当前烹饪过程中食材在预设间隔的各个温度值，根据所述时间间隔和温度值，生成温度时间曲线。
优选的，所述计算模块具体用于：
将所述温度时间曲线和预存的不同重量的同一类食材的温度时间曲线进行相似度计算，并对所述相似度值进行加权平均；
将加权平均后的温度时间曲线作为所述食材的预测温度时间曲线。
优选的，所述装置还包括：
记录模块，用于获取并记录当前烹饪过程的用户习惯参数，所述用户习惯参数包括：当前烹饪过程中是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的指令参数；
所述生成模块还用于根据所述用户习惯参数调整所述预测温度时间曲线，形成本地用户的历史温度时间曲线；
相应的，所述计算模块具体用于：
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，并结合所述本地用户的历史温度时间曲线，确定当前烹饪过程的剩余时间。
本发明实施例还提供一种智能烹饪灶具，所述灶具包括：上述的智能烹饪装置。
本发明实施例提供一种智能烹饪方法、装置及灶具，该方法智能烹饪灶具通过获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；并将该温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，以确定符合当前食材的预测温度时间曲线；最后根据该预测温度时间曲线以及食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，从而确定食材的成熟度。该方法通过将当前烹饪过程形成的实时温度时间曲线与预存的历史温度时间曲线进行匹配，从而得到当前食材的预测温度时间曲线，从而根据该预测温度时间曲线和当前温度以及已烹饪时间，确定食材的剩余烹饪时间，从而能够智能判断食材的成熟度，自动控制烹饪时间，提高用户体验。
附图说明
图1为本发明提供的智能烹饪方法实施例一的流程示意图；
图2为本发明提供的智能烹饪方法实施例二的流程示意图；
图3为本发明提供的智能烹饪方法实施例三的流程示意图；
图4为本发明提供的智能烹饪装置实施例一的结构示意图；
图5为本发明提供的智能烹饪装置实施例二的结构示意图。
具体实施方式
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。
本发明实施例提供的智能烹饪方法，适用于智能厨房系统中的智能烹饪灶具，例如智能炒菜锅、蒸锅、煲汤锅等。
图1为本发明提供的智能烹饪方法实施例一的流程示意图，如图1所示，本实施例的执行主体为智能烹饪灶具，该方法包括：
步骤101：获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线。
在本步骤中，智能烹饪灶具首先记录当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，可以以10s、20s等为时间间隔记录温度数据，也可以以1分钟、2分钟为时间间隔记录温度数据，具体根据食材的种类和烹饪灶具的性能来确定。然后根据记录的温度和对应的采样时间，绘制温度时间曲线，具体的可以利用现有的曲线拟合工具例如Matlab等来绘制，此处不再赘述。其中，食材的温度数据的获取是通过智能烹饪灶具上设置的温度检测器检测得到的，且智能烹饪灶具具有计时功能，可以显示和统计时间。
步骤102：将温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前食材的预测温度时间曲线。
在本步骤中，将步骤101绘制的温度时间曲线与预存的同一种类但不同重量的该食材的温度时间曲线进行相似度计算，其中，该温度时间曲线存储在智能烹饪灶具中，为后续烹饪提供经验数据，且该温度时间曲线是可以更新的。同一食材对应着不同重量的多条温度时间曲线，通过本步骤的相似度计算，可以计算出当前食材的重量，即得到当前重量食材的预测温度时间曲线，从而为下一步确定烹饪时间提供计算依据。相似度计算公式可以根据现有的曲线相似度计算方法，此处不再赘述。
步骤103：根据预测温度时间曲线以及食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定当前食材的成熟度。
在本步骤中，根据步骤102得到的预测温度时间曲线，以及结合当前食材的温度和烹饪时间，从预测温度时间曲线上分析计算当前烹饪过程还需的剩余时间，从而确定当前食材的成熟度。
在本实施例中，智能烹饪灶具通过获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；并将该温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，以确定符合当前食材的预测温度时间曲线；最后根据该预测温度时间曲线以及食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，从而确定食材的成熟度。该方法通过将当前烹饪过程形成的实时温度时间曲线与预存的历史温度时间曲线进行匹配，从而得到当前食材的预测温度时间曲线，从而根据该预测温度时间曲线和当前温度以及已烹饪时间，确定食材的剩余烹饪时间，从而能够智能判断食材的成熟度，自动控制烹饪时间，提高用户体验。。
进一步的，所述获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线包括：
获取当前烹饪过程中食材在预设间隔的各个温度值，根据所述时间间隔和温度值，生成温度时间曲线。
具体的，在本实施例中，生成温度时间曲线包括：按照预设间隔采样温度数据，并将采样得到的温度数据和对应的采样时间利用Matlab等曲线拟合工具进行拟合，生成温度时间曲线；其中，曲线拟合工具集成在智能烹饪灶具中，温度数据的获取是通过智能烹饪灶具上安装的温度检测器检测得到的，且智能烹饪灶具具有计时功能。
图2为本发明实施例生成的温度时间曲线，如图2所示，横坐标为时间，纵坐标为对应的温度值。通过实时检测当前烹饪过程中的温度，拟合出当前烹饪过程的温度时间曲线。
进一步的，所述将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线包括：
将所述温度时间曲线和预存的不同重量的同一类食材的温度时间曲线进行相似度计算，并对所述相似度值进行加权平均；
将加权平均后的温度时间曲线作为所述食材的预测温度时间曲线。
具体的，将上述烹饪过程中已拟合出的温度时间曲线，与预存在智能烹饪灶具中的历史温度时间曲线进行相似度计算，其中，在智能烹饪灶具中预存了烹饪不同食材不同重量的温度时间曲线，从中找出当前食材的不同重量的历史温度时间曲线，并与上述实时拟合出的温度时间曲线做相似度计算，并对该相似度值进行加权平均，找到相似度加权平均值最高的历史温度时间曲线作为当前食材的预测温度时间曲线。
其中，相似度计算可以采用现有的计相似度算曲线的算法，例如，弗雷歇（frechet）距离曲线相似度等算法计算。
图3为本发明提供的智能烹饪方法实施例一的流程示意图，如图3所示，在上述实施例一的基础上，所述方法还包括：
步骤201：获取并记录当前烹饪过程的用户习惯参数，用户习惯参数包括：当前烹饪过程中是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的指令参数；
步骤202：根据用户习惯参数调整预测温度时间曲线，形成本地用户的历史温度时间曲线；
相应的，步骤103包括：
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，并结合所述本地用户的历史温度时间曲线，确定当前烹饪过程的剩余时间。
具体的，在烹饪过程中还可以获取记录用户的习惯参数，包括是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的参数指令，如果用户在该烹饪过程中主动增加了火力大小，则向该智能烹饪灶具发送该增加火力大小的指令参数，智能烹饪灶具接收到该指令参数后，记录该参数作为用户的习惯参数。其中，指令参数还包括延迟烹饪时间等。进一步的，根据上述用户习惯参数，形成本地用户的历史温度曲线，以便在下次烹饪过程中能够结合本地用户的烹饪习性，来确定最终的烹饪剩余时间。
以智能炒菜锅为例说明本发明实施例的智能烹饪方法。确定烹饪菜谱，将所需食材放入智能炒菜锅中，智能炒菜锅利用自带的温度传感器实时检测食材温度，并通过其中央处理单元CPU形成温度时间曲线，然后与预存在智能炒菜锅的存储器中的历史温度时间曲线进行相似度计算，确定出符合当前食材预测预测温度时间曲线，最后按照该预测温度时间曲线计算烹饪剩余时间。在时间到达后自动发送警示信息，以提示烹饪结束，关闭火源、电源等。该方法可以通过将当前烹饪过程形成的实时温度时间曲线与历史温度时间曲线进行匹配得到当前食材的预测温度时间曲线，从而自动控制烹饪时间，从而烹饪出成熟度和口感均适合的菜肴。
图4为本发明提供的智能烹饪装置实施例一的结构，如图4所示，所述装置包括：
生成模块11，用于获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；
计算模块12，用于将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线；
所述计算模块12还用于根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定所述食材的成熟度。
本实施例的智能烹饪灶具是与实施例一的智能烹饪方法对应的装置实施例，其原理和效果类似，此处不再赘述。
进一步的，所述生成模块11用于：
获取当前烹饪过程中食材在预设间隔的各个温度值，根据所述时间间隔和温度值，生成温度时间曲线。
进一步的，所述计算模块12具体用于：
将所述温度时间曲线和预存的不同重量的同一类食材的温度时间曲线进行相似度计算，并对所述相似度值进行加权平均；
将加权平均后的温度时间曲线作为所述食材的预测温度时间曲线。
图5为本发明提供的智能烹饪装置实施例二的结构，如图5所示，所述装置还包括：
记录模块13，用于获取并记录当前烹饪过程的用户习惯参数，所述用户习惯参数包括：当前烹饪过程中是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的指令参数；
所述生成模块11还用于根据所述用户习惯参数调整所述预测温度时间曲线，形成本地用户的历史温度时间曲线；
相应的，所述计算模块12具体用于：
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，并结合所述本地用户的历史温度时间曲线，确定当前烹饪过程的剩余时间。
本发明实施例还提供一种智能烹饪灶具，所述灶具包括：上述的智能烹饪装置。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。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，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (9)
1.一种智能烹饪方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；
将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，同一食材对应着不同重量的多条温度时间曲线，通过相似度计算出当前食材的重量，即得到当前重量食材的预测温度时间曲线；
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定所述食材的成熟度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线包括：
获取当前烹饪过程中食材在预设间隔的各个温度值，根据所述预设间隔和温度值，生成温度时间曲线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线包括：
将所述温度时间曲线和预存的不同重量的同一类食材的温度时间曲线进行相似度计算，并对相似度值进行加权平均；
将加权平均后的温度时间曲线作为所述食材的预测温度时间曲线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取并记录当前烹饪过程的用户习惯参数，所述用户习惯参数包括：当前烹饪过程中是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的指令参数；
根据所述用户习惯参数调整所述预测温度时间曲线，形成本地用户的历史温度时间曲线；
相应的，所述根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间包括：
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，并结合所述本地用户的历史温度时间曲线，确定当前烹饪过程的剩余时间。
5.一种智能烹饪装置，其特征在于，所述装置包括：
生成模块，用于获取当前烹饪过程中食材的温度和对应的时间，生成温度时间曲线；
计算模块，用于将所述温度时间曲线与预存的同一食材不同重量的温度时间曲线进行相似度计算，确定符合当前所述食材的预测温度时间曲线；
所述计算模块还用于根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，计算当前烹饪过程的剩余时间，以确定所述食材的成熟度。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述生成模块用于：
获取当前烹饪过程中食材在预设间隔的各个温度值，根据所述预设间隔和温度值，生成温度时间曲线。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述计算模块具体用于：
将所述温度时间曲线和预存的不同重量的同一类食材的温度时间曲线进行相似度计算，并对相似度值进行加权平均；
将加权平均后的温度时间曲线作为所述食材的预测温度时间曲线。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
记录模块，用于获取并记录当前烹饪过程的用户习惯参数，所述用户习惯参数包括：当前烹饪过程中是否接收到用户调节灶具火力大小或者延迟烹饪时间的指令参数；
所述生成模块还用于根据所述用户习惯参数调整所述预测温度时间曲线，形成本地用户的历史温度时间曲线；
相应的，所述计算模块具体用于：
根据所述预测温度时间曲线以及所述食材的当前温度和已烹饪时间，并结合所述本地用户的历史温度时间曲线，确定当前烹饪过程的剩余时间。
9.一种智能烹饪灶具，其特征在于，所述灶具包括：权利要求5~8任一项所述的智能烹饪装置。
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