一种确定烹饪模式的方法及烹饪电器技术

本发明专利技术公开了一种确定烹饪模式的方法及烹饪电器，能够根据食材自动为食材选择更匹配的烹饪模式，增强食材的烹饪效果。其中，确定烹饪模式的方法包括采集第一食材的图像；对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型；根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式；进入所述烹饪模式运行。

Method for determining cooking mode and cooking appliance

The invention discloses a method for determining the cooking mode and a cooking appliance, which can automatically select a more matching cooking mode for the ingredients according to the ingredients and enhance the cooking effect of the ingredients. Among them, the method for determining the cooking mode includes collecting an image of the first ingredient, identifying the image to determine the type of the first ingredient, determining the cooking mode at the time of cooking the first ingredient according to the type of the first ingredient and the mapping relationship between the type of the ingredient and the cooking mode, and entering the cooking mode. Operation mode.

【技术实现步骤摘要】
一种确定烹饪模式的方法及烹饪电器
本专利技术涉及智能家电
，特别涉及一种确定烹饪模式的方法及烹饪电器。
技术介绍
目前，烹饪电器主要依据厂家设定的固定几种烹饪模式对放置在烹饪电器内部的食材进行烹饪。在使用烹饪电器过程中，需要用户主动选择相应的烹饪模式，而用户主观选择的烹饪模式不仅对用户的要求较高，而且用户选择的烹饪模式也许不是与食材最匹配的烹饪模式，导致烹饪食材的效果较差。可见，目前的烹饪电器可能会导致烹饪食材的效果较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种确定烹饪模式的方法及烹饪电器，能够根据食材自动为食材选择更匹配的烹饪模式，增强食材的烹饪效果。第一方面，提供了一种确定烹饪模式的方法，该方法包括：采集第一食材的图像；对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型；根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式；进入所述烹饪模式运行。采用本专利技术实施例提供的确定烹饪模式的方法，可以自动确定放置在烹饪电器的第一食材的类型，并确定烹饪第一食材的烹饪模式，进入确定的烹饪模式运行。这样烹饪第一食材时，就不需要用户的操作，从而提升了用户体验。可选的，在对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型之前，还包括：获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多种食材的图像，及其中的每种食材的类型的信息；根据所述多种食材的图像与所述多种食材的类型，建立第一函数模型，其中，所述第一函数模型的输入为食材的图像，输出为所述食材的类型；利用所述第一训练数据集对所述第一函数模型进行训练，其中，在向训练后的第一函数模型输入食材的图像时，所述第一函数模型输出的数据与预设的标准数据之间的差值小于第一阈值，所述输出的数据用于指示所述输入的食材的类型，所述标准数据用于指示所述输入的食材的真实类型；对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型，包括：将所述图像输入所述第一函数模型；根据所述第一函数模型输出的数据确定所述第一食材的类型。这种可选的方式描述了如何对第一食材的图像进行识别，可以通过深度学习的方法事先建立并训练第一函数模型，通过训练后的第一函数模型对第一食材的图像进行识别，也就是利用深度学习的方法对第一食材的图像进行识别，以尽量提高识别的准确率。可选的，在根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式之前，还包括：获取第二训练数据集，所述第二训练数据集包括多种食材的类型，及与其中每种食材的类型对应的至少一种烹饪模式；根据所述多种食材的类型与每种食材的类型对应的至少一种烹饪模式，建立第二函数模型，其中，所述第二函数模型的输入为每种食材的类型，输出为所述每种食材的至少一种烹饪模式；利用所述第二训练数据集对所述第二函数模型进行训练，其中，在向训练后的第二函数模型输入食材的类型时，所述第二函数模型输出的数据与预设的标准数据之间的差值小于第二阈值，所述输出的数据用于指示所述输入的食材的至少一种烹饪模式，所述标准数据用于指示所述输入的食材的实际烹饪模式；根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式，包括：将所述第一食材的类型输入所述第二函数模型；根据所述第二函数模型输出的数据确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式。这种可选的方式描述了如何根据第一食材的类型确定烹饪第一食材的烹饪模式，可以通过深度学习的方法事先建立并训练第二函数模型，通过训练后的第二函数模型确定烹饪第一食材的烹饪模式，以实现自动确定烹饪模式，不需要用户的操作，从而提升了用户体验。可选的，在根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式之后，还包括：采集第一用户数据，根据所述第一用户数据调节至少一个运行参数的取值，并按照调节后的运行参数运行；其中，所述第一用户数据包括用于指示用户的身体的健康指数的数据和/或用于指示所述用户对所述第一食材的烹饪习惯的数据；或，采集第二用户数据，根据所述第二用户数据确定输出提示信息，其中，所述第二用户数据包括用于指示用户的口味喜好的数据，所述提示信息用于提醒所述用户选择与所述用户口味喜好匹配的佐料进行烹饪。这种可选的方式描述了烹饪电器确定了第一食材的烹饪模式之后，可以结合第一用户数据，例如用户的身体健康数据或者对第一食材的烹饪习惯，来调节烹饪模式的至少一个运行参数，使得烹饪电器按照调节后的至少一个运行参数运行更能符合用户的实际需求。或者，可以结合第二用户数据，例如用户的口味喜好的数据，来提醒用户选择与用户口味喜好匹配的佐料进行烹饪，提升用户体验。可选的，在进入所述烹饪模式运行之后，还包括：采集烹饪电器在预设第一时间段内的多个运行数据，和/或，采集所述第一食材在预设第二时间段内的多个时刻的多组烹饪数据，其中，一组烹饪数据用于指示所述第一食材在采集所述一组烹饪数据时的温度和/或色泽；确定采集的多个运行数据中的至少一个运行数据中的每个运行数据与对应的预设运行数据之间的误差大于或等于第三预设阈值，则输出第一警告信息；其中，所述预设运行数据用于指示所述烹饪电器在采集与所述预设运行数据对应的一个运行数据时的标准运行数据，所述第一警告信息用于提醒用户烹饪电器异常；或，确定所述多组烹饪数据中的至少一组烹饪数据中的每组烹饪数据与对应的预设烹饪数据之间的误差大于或等于第四预设阈值，则输出第二警告信息；其中，所述预设烹饪数据用于指示所述第一食材在与采集与所述预设烹饪数据对应的一组烹饪数据时的标准温度和/或标准色泽，所述第二警告信息用于提醒用户烹饪异常。这种可选的方式描述了烹饪电器烹饪第一食材后，可以根据烹饪过程中烹饪电器的运行参数确定烹饪电器可能发生故障，或者根据第一食材的温度和色泽确定第一食材可能出现烹饪异常，从而提醒用户烹饪异常，提高了使用烹饪电器的安全性。第二方面，提供了一种烹饪电器，该烹饪电器包括：采集单元，用于采集第一食材的图像；识别单元，用于对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型；确定单元，用于根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式；运行单元，用于进入所述烹饪模式运行。可选的，所述烹饪电器还包括第一训练单元：用于在对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型之前，获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多种食材的图像，及其中的每种食材的类型的信息；根据所述多种食材的图像与所述多种食材的类型，建立第一函数模型，其中，所述第一函数模型的输入为食材的图像，输出为所述食材的类型；利用所述第一训练数据集对所述第一函数模型进行训练，其中，在向训练后的第一函数模型输入食材的图像时，所述第一函数模型输出的数据与预设的标准数据之间的差值小于第一阈值，所述输出的数据用于指示所述输入的食材的类型，所述标准数据用于指示所述输入的食材的真实类型；所述识别单元具体用于：将所述图像输入所述第一函数模型；根据所述第一函数模型输出的数据确定所述第一食材的类型。可选的，所述烹饪电器还包括第二训练单元：用于在根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式之前，获取第二训练数据集，所述第二训练数据集包括多种食本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定烹饪模式的方法，其特征在于，包括：采集第一食材的图像；对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型；根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式；进入所述烹饪模式运行。

【技术特征摘要】
1.一种确定烹饪模式的方法，其特征在于，包括：采集第一食材的图像；对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型；根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式；进入所述烹饪模式运行。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型之前，还包括：获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多种食材的图像，及其中的每种食材的类型的信息；根据所述多种食材的图像与所述多种食材的类型，建立第一函数模型，其中，所述第一函数模型的输入为食材的图像，输出为所述食材的类型；利用所述第一训练数据集对所述第一函数模型进行训练，其中，在向训练后的第一函数模型输入食材的图像时，所述第一函数模型输出的数据与预设的标准数据之间的差值小于第一阈值，所述输出的数据用于指示所述输入的食材的类型，所述标准数据用于指示所述输入的食材的真实类型；对所述图像进行识别，以确定所述第一食材的类型，包括：将所述图像输入所述第一函数模型；根据所述第一函数模型输出的数据确定所述第一食材的类型。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式之前，还包括：获取第二训练数据集，所述第二训练数据集包括多种食材的类型，及与其中每种食材的类型对应的至少一种烹饪模式；根据所述多种食材的类型与每种食材的类型对应的至少一种烹饪模式，建立第二函数模型，其中，所述第二函数模型的输入为每种食材的类型，输出为所述每种食材的至少一种烹饪模式；利用所述第二训练数据集对所述第二函数模型进行训练，其中，在向训练后的第二函数模型输入食材的类型时，所述第二函数模型输出的数据与预设的标准数据之间的差值小于第二阈值，所述输出的数据用于指示所述输入的食材的至少一种烹饪模式，所述标准数据用于指示所述输入的食材的实际烹饪模式；根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式，包括：将所述第一食材的类型输入所述第二函数模型；根据所述第二函数模型输出的数据确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式。4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述第一食材的类型，及食材的类型与烹饪模式的映射关系，确定在烹饪所述第一食材时的烹饪模式之后，还包括：采集第一用户数据，根据所述第一用户数据调节至少一个运行参数的取值，并按照调节后的运行参数运行；其中，所述第一用户数据包括用于指示用户的身体的健康指数的数据和/或用于指示所述用户对所述第一食材的烹饪习惯的数据；或，采集第二用户数据，根据所述第二用户数据确定输出提示信息，其中，所述第二用户数据包括用于指示用户的口味喜好的数据，所述提示信息用于提醒所述用户选择与所述用户口味喜好匹配的佐料进行烹饪。5.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在进入所述烹饪模式运行之后，还包括：采集烹饪电器在预设第一时间段内的多个运行数据，和/或，采集所述第一食材在预设第二时间段内的多个时刻的多组烹饪数据，其中，一组烹饪数据用于指示所述第一食材在采集所述一组烹饪数据时的温度和/或色泽；确定采集的多个运行数据中的至少一个运行数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏伟，宋德超，陈翀，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44