CN109839972B - 一种智能灶具烹饪温度补偿方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能灶具烹饪温度补偿方法，包括以下步骤：S1、初始化n种锅具的特征数据组，每种锅具的特征数据组中包含有对应的温度补偿值；S2、采集当前锅具的特征数据；S3、将S2中采集的当前锅具特征数据与锅具特征数据组中的特征数据进行比较，进而计算获取当次采用锅具的种类；S4、根据S3中获取的锅具的种类，进而获取该锅具种类对应的补偿温度数据。本发明中的智能灶具烹饪温度补偿方法能够根据锅具的差异分别对检测的温度进行补偿，使得在智能灶具中能够更加精准的实现温度控制，进而为智能菜谱之类的智能技术得以具体的实施提供技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及智能家电技术领域，特别涉及一种智能灶具烹饪温度补偿方法。
背景技术
随着智能家电技术的不断发展，智能灶具技术也随之层出不穷。申请公布号为CN106406078A(申请号为201610890595.1)的中国发明专利申请《一种基于温度控制的智能数字菜谱实现方法》，以及授权公告号为CN205608417U(申请号为201620191583.5)的中国实用新型专利《一种智能烹饪系统》，其中公开的方案均能根据数字菜谱中的数据自动调节灶具的火力大小，以实现烹饪过程的自动化和程序化。灶具的火力调节过程中，需要采集锅具的温度，进而和数字菜谱中的烹饪温度进行对比，根据对比的温差调节灶具的火力，从而满足菜谱中的烹饪温度要求。
但是目前的智能烹饪系统主要停留在研发阶段，而对于锅具的精准温控问题是智能烹饪需要解决的一个重要难题，如何进行锅内食物温度和探头感知温度进行精准匹配，成为了困扰研发人员的一个关键性痛点。因为不同锅具的材质、厚度不同，会导致锅具的导热性大不相同，直接使用接触式温度探头采集的锅具的温度数据不能准确的反应锅具内食物的温度情况，烹饪误差较大，进而会导致无法按要求完成菜谱。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种能够补偿锅具差别引起的烹饪温度的控制误差，进而提高烹饪温度控制精确性的智能灶具烹饪温度补偿方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案为：一种智能灶具烹饪温度补偿方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、初始化n种锅具的特征数据组[F1,F2,F3,......,Fi,......Fn]，其中i、n均为自然数，1≤i≤n，每种锅具的特征数据组中包含有对应的温度补偿值；
S2、采集当前锅具的特征数据；
S3、将S2中采集的当前锅具特征数据与锅具特征数据组中的特征数据进行比较，进而计算获取当次采用锅具的种类；
S4、根据S3中获取的锅具的种类，进而获取该锅具种类对应的补偿温度数据。
作为改进，第i种锅具的特征数据组Fi＝(i,ai,bi,ci,di)，其中i表示锅具的种类号，ai表示锅具的轮廓尺寸数据，bi表示锅具材料对应的色度值，ci表示灶具中温度检测装置检测获取的锅具外部的温升曲线，di表示第i类锅具的温度补偿值。
进一步地改进，S1中，初始化用于确定锅具类型的尺寸误差范围以及色度值误差范围；
S2中，采集当前锅具的图像并对采集的图像进行处理，进而计算出当前锅具的轮廓尺寸数据以及锅具的色度值数据；
S3包括以下步骤：
S3.1、将当前锅具的轮廓尺寸数据与各种锅具特征数据组中的轮廓尺寸数据进行比较，尺寸数据差在尺寸误差范围内的对应的锅具种类号则构成第一锅具种类数据组；
S3.2、将当前锅具的色度值数据与各种锅具特征数据组中的色度值数据进行比较，色度值差在色度值误差范围内的对应的锅具种类号则构成第二锅具种类数据组；
S3.3、计算第一锅具种类数据组与第二锅具种类数据组的交集作为当前锅具种类的预判数据组；
S3.4、采集当前锅具工作时的温度变化曲线，将当前锅具的温度变化曲线与锅具种类预判数据组中锅具种类对应的温升曲线进行比较进而获取温升误差，进而将温升误差最小值对应的锅具的种类号作为当前锅具的种类号。
优选地，采用轮廓提取算法对采集的当前锅具的图像进而处理，进而提取出当前锅具的轮廓，根据当前锅具的轮廓计算出当前锅具的轮廓尺寸数据。
因为锅具的口部通常为圆形，如此获取锅具的侧面尺寸即可获取锅具的整体轮廓信息，自锅具的一侧采集锅具的图像。
方便地，在实验室环境中，对n种锅具中每种锅具的轮廓尺寸数据、锅具材料对应的色度值、锅具的外部温升曲线分别进行多次采样，同时对n种锅具中每种锅具内部作用于烹饪物的温度曲线进行多次采样，进而计算各种锅具的轮廓尺寸数据的平均值、锅具材料对应的色度值的平均值、锅具外部的温升曲线的火力温升平均曲线作为锅具的特征数据组中的数据进行使用；同时根据每次采样的锅具外部的温升曲线与锅具内部作用于烹饪物的温度曲线进行对比计算，从而获取各种锅具的温度补偿值。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明中的智能灶具烹饪温度补偿方法能够根据锅具的差异分别对检测的温度进行补偿，使得在智能灶具中能够更加精准的实现温度控制，进而为智能菜谱之类的智能技术得以具体的实施提供技术支持。
附图说明
图1为本发明实施例中智能灶具烹饪温度补偿方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本实施例中的智能灶具烹饪温度补偿方法，包括以下步骤：
S1、初始化n种锅具的特征数据组[F1,F2,F3,......,Fi,......Fn]，其中i、n均为自然数，1≤i≤n，第i种锅具的特征数据组为Fi＝(i,ai,bi,ci,di)，其中i表示锅具的种类号，ai表示锅具的轮廓尺寸数据，bi表示锅具材料对应的色度值，ci表示灶具中温度检测装置检测获取的锅具外部的温升曲线，di表示第i类锅具的温度补偿值。
初始化用于确定锅具类型的尺寸误差范围以及色度值误差范围。
n种锅具的特征数据组中的各数据均在实验室环境中采集，在产品出厂前将n种锅具的特征数据组初始化在控制芯片中。
在实验室采集数据时，可以选取市面上常用的几种基本能够覆盖不同材料、厚度、形状的锅具进行实验，或者选用几种对应灶具专用的锅具进行实验。
在实验室环境中，对n种锅具中每种锅具的轮廓尺寸数据、锅具材料对应的色度值、锅具的外部温升曲线分别进行多次采样，同时对n种锅具中每种锅具内部作用于烹饪物的温度曲线进行多次采样，进而计算各种锅具的轮廓尺寸数据的平均值、锅具材料对应的色度值的平均值、锅具外部的温升曲线的火力温升平均曲线作为锅具的特征数据组中的数据进行使用；同时根据每次采样的锅具外部的温升曲线与锅具内部作用于烹饪物的温度曲线进行对比计算，从而获取各种锅具的温度补偿值。
采集实验锅具的轮廓尺寸数据以及锅具材料对应的色度值时，可以在灶具上固定设置摄像头，利用摄像头从侧面拍摄锅具的侧面图像。由于锅具的口部均为圆形，则拍摄出锅具的侧面图像可以有效的获取锅具的形状、口径以及深度等信息，进而利用现有的轮廓提取算法获取锅具的轮廓尺寸数据，轮廓尺寸数据根据需要可以包括深度、上口直径、底部直径等。同时利用现有的图像处理方法对锅具的侧面图像进行处理计算，进而获取锅具材料对应的色度值。锅具在使用时，通常底部会因为长时间受热发生颜色的变化，而侧面则不会发生颜色变化，如此通过侧面图像获取锅具材料对应的色度值可以更准确的反应锅具的材料信息。
采集实验锅具的温升曲线时，可以直接利用灶具中设置在锅具底部的热敏感温探头对锅具工作过程中外部的温度变化曲线进行采集，随着温度的变化，热敏感温探头中的热敏电阻的阻值会发生变化，进而根据热敏电阻的阻值变化获取锅具的温升曲线。而锅具内部的作用于烹饪物的温度曲线可以采用现有各种可行温度检测手段进行检测，如可以在锅体内嵌设测温元件，或者利用红外感温技术等现有技术进行温度检测。
S2、采用如S1中放置在相同位置的图像采集装置采集当前灶具上放置的锅具的侧面图像，进而对采集的侧面图像按照如S1中的轮廓提取算法以及图像处理算法进行处理，计算出当前锅具的轮廓尺寸数据以及锅具的色度值数据；
S3、将S2中采集的当前锅具特征数据与n种锅具特征数据组中的特征数据进行比较，进而计算获取当次采用锅具的种类，具体为：
S3.1、将当前锅具的轮廓尺寸数据与各种锅具特征数据组中的轮廓尺寸数据进行比较，尺寸数据差在尺寸误差范围内的对应的锅具种类号则构成第一锅具种类数据组；
S3.2、将当前锅具的色度值数据与各种锅具特征数据组中的色度值数据进行比较，色度值差在色度值误差范围内的对应的锅具种类号则构成第二锅具种类数据组；
S3.3、计算第一锅具种类数据组与第二锅具种类数据组的交集作为当前锅具种类的预判数据组；
S3.4、采集当前锅具工作时的温度变化曲线，将当前锅具的温度变化曲线与锅具种类预判数据组中锅具种类对应的温升曲线进行比较进而获取温升误差，进而将温升误差最小值对应的锅具的种类号作为当前锅具的种类号。
S4、根据S3中获取的锅具的种类，进而获取该锅具种类对应的补偿温度数据。
该智能灶具烹饪温度补偿方法为解决智能烹饪中温度精准控制的难题提供了技术支持，该智能灶具烹饪温度补偿方法在烹饪过程中使用时，可以准确获取锅具对食物的烹饪温度，使得对烹饪温度的控制更加精确，如此在使用智能菜谱时，可以更好的还原最终的烹饪效果。
Claims (3)
1.一种智能灶具烹饪温度补偿方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、初始化n种锅具的特征数据组[F1,F2,F3,......,Fi,......Fn]，其中i、n均为自然数，1≤i≤n，每种锅具的特征数据组中包含有对应的温度补偿值；第i种锅具的特征数据组Fi＝(i,ai,bi,ci,di)，其中i表示锅具的种类号，ai表示锅具的轮廓尺寸数据，bi表示锅具材料对应的色度值，ci表示灶具中温度检测装置检测获取的锅具外部的温升曲线，di表示第i类锅具的温度补偿值；
初始化用于确定锅具类型的尺寸误差范围以及色度值误差范围；
S2、采集当前锅具的特征数据；自锅具的一侧采集当前锅具的图像并对采集的图像进行处理，进而计算出当前锅具的形状深度、上口直径、底部直径这些轮廓尺寸数据以及锅具的色度值数据；
S3、将S2中采集的当前锅具特征数据与锅具特征数据组中的特征数据进行比较，进而计算获取当次采用锅具的种类；
S3.1、将当前锅具的轮廓尺寸数据与各种锅具特征数据组中的轮廓尺寸数据进行比较，尺寸数据差在尺寸误差范围内的对应的锅具种类号则构成第一锅具种类数据组；
S3.2、将当前锅具的色度值数据与各种锅具特征数据组中的色度值数据进行比较，色度值差在色度值误差范围内的对应的锅具种类号则构成第二锅具种类数据组；
S3.3、计算第一锅具种类数据组与第二锅具种类数据组的交集作为当前锅具种类的预判数据组；
S3.4、采集当前锅具工作时的温度变化曲线，将当前锅具的温度变化曲线与锅具种类预判数据组中锅具种类对应的温升曲线进行比较进而获取温升误差，进而将温升误差最小值对应的锅具的种类号作为当前锅具的种类号；
S4、根据S3中获取的锅具的种类，进而获取该锅具种类对应的补偿温度数据。
2.根据权利要求1所述的智能灶具烹饪温度补偿方法，其特征在于：采用轮廓提取算法对采集的当前锅具的图像进行 处理，进而提取出当前锅具的轮廓，根据当前锅具的轮廓计算出当前锅具的轮廓尺寸数据。
3.根据权利要求1或2所述的智能灶具烹饪温度补偿方法，其特征在于：在实验室环境中，对n种锅具中每种锅具的轮廓尺寸数据、锅具材料对应的色度值、锅具的外部温升曲线分别进行多次采样，同时对n种锅具中每种锅具内部作用于烹饪物的温度曲线进行多次采样，进而计算各种锅具的轮廓尺寸数据的平均值、锅具材料对应的色度值的平均值、锅具外部的温升曲线的火力温升平均曲线作为锅具的特征数据组中的数据进行使用；同时根据每次采样的锅具外部的温升曲线与锅具内部作用于烹饪物的温度曲线进行对比计算，从而获取各种锅具的温度补偿值。
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