CN107085397A - 一种烹饪状态检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种烹饪状态检测方法，包括：采集当前环境中的气体浓度值；状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。本发明还同时公开了一种烹饪状态检测装置。

Description

一种烹饪状态检测方法及装置

技术领域

本发明涉及检测烹饪状态的技术，尤其涉及一种烹饪状态检测方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断进步、物质生活水平的不断提高，人们对烹饪工具的要求也不断提高，希望烹饪器具由手动操作逐步向全自动化操作发展，因此，用户只需要备好食材，并将食材和调料放入烹饪器具中，设置好相应参数就可以实现自动烹饪。

目前，许多烹饪器具普遍需要用户实时监控食物烹饪的状态并调整烹饪参数，或预设某一烹饪参数然后实时监测食物的烹饪状态。而对于某些具有封闭或半封闭烹饪腔体的烹饪器具而言，如：微波炉、烤箱、电饭煲等，用户难以直接观察到腔体内食物烹饪的状态，在进行烹饪时，烹饪器具内置的元器件虽然可以检测烹饪过程中的相关信息、并进行分析和处理。由于封闭或半封闭烹饪腔体的烹饪器具，用户难以直接观察到腔体内食物烹饪的状态，若用户无法获知食物在烹饪过程中的生熟程度，可能会影响烹饪的成功率，给用户带来不好的体验效果。

发明内容

针对上述的技术问题，本发明实施例期望提供一种烹饪状态检测方法及装置，实时检测食物在烹饪过程中的生熟程度。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种烹饪状态检测方法，所述方法包括：

采集当前环境中的气体浓度值；

状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

上述方案中，所述将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度，包括：根据预设距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；

根据预设动态规划算法将所述第一距离值转换为第二距离值；

从所述第二距离值中选取最小值；

将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度。

上述方案中，所述从所述第二距离值中选取最小值之前，所述方法还包括：根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；

计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；

所述将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度，包括：

将所述最小值除以所述最小路径值，根据所计算的商值查找预设相似表中对应的相似值，将查找到的相似值作为所述相似度。

上述方案中，所述将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，所述方法还包括：将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

上述方案中，所述方法还包括：确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长接近的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。

本发明实施例还提供了一种烹饪状态检测装置，所述装置包括：

采集模块，用于采集当前环境中的气体浓度值；

第一查找模块，用于在状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值；

第一运算模块，用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

第二查找模块，用于当确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

上述方案中，所述第一运算模块包括：第一运算子模块，用于根据预设距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；

转换子模块，用于根据预设动态规划算法将所述第一距离值转换为第二距离值；

选取子模块，用于从所述第二距离值中选取最小值；

第二运算子模块，用于将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度。

上述方案中，所述装置还包括：生成模块，用于在所述选取子模块从所述第二距离值中选取最小值之前，根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；

第二运算模块，用于计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；

所述第二运算子模块，具体用于：

将所述最小值除以所述最小路径值，根据所计算的商值查找预设相似表中对应的相似值，将查找到的相似值作为所述相似度。

上述方案中，所述装置还包括：转换模块，用于在所述第二查找模块将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

上述方案中，所述装置还包括：第三查找模块，用于确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长接近的一组气体浓度值；

第三运算模块，用于将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。

本发明实施例提供的烹饪状态检测方法及装置，采集当前环境中的气体浓度值；状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。可见，本发明实施例通过采集食物在烹饪过程中的气体浓度，根据气体浓度判断食物所处的烹饪状态，即可以检测在食物在烹饪过程中的生熟程度，从而提高烹饪的成功率。

图说明

图1为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图；

图2为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图；

图3为一种标准模型与采集信号的模型比较示意图；

图4为一种采集信号与标准模型不同时间阶段的归一化距离的示意图；

图5为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图；

图6为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合图对本发明作进一步地详细描述，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图，如图1所示，本实施例的烹饪状态检测方法包括以下步骤：

步骤101：烹饪状态检测装置采集当前环境中的气体浓度值。

这里，所述烹饪状态检测装置应用于微波炉、烤箱、电饭煲等之类的烹饪器具。上述烹饪器具仅仅是举例，而非穷举，包括但不限于上述烹饪器具。

这里，所述气体为食物在烹饪过程中散发的气体，所述食物可以是土豆、大米和肉类等。值得注意的是，所述气体浓度值包括食物散发出来的气体浓度以及对应气体成分。

具体地，用户在使用烹饪器具烹饪食物时，应用于烹饪器具的烹饪状态检测装置开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值；或者，在达到预设采集时间时，应用于烹饪器具的烹饪状态检测装置开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值，其中，预设采集时间的设定根据不同的烹饪器具进行相应的设置，若是电饭煲，由于开始的几分钟内，水未煮沸，因此，这段时间可以不用采集气体浓度值，本发明实施例中，对预设采集时间不做具体限制。

步骤102：状态检测周期到来时，烹饪状态检测装置在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

这里，所述状态检测周期在产品开发的时候进行设定，可以设定为采集半分钟、一分钟或两分钟气体浓度值进行一次检测，本发明实施例中，对状态检测周期不做具体限制。

具体的，在采集到一定数量的气体浓度值时，烹饪状态检测装置在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的相似度。

进一步地，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算之前，比较所采集到的气体浓度值对应的气体成分与所述一组气体浓度值对应的气体成分，确定两者气体成分相似，则进行所述将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算的步骤。

值得注意的是，所述烹饪时长匹配是指：在烹饪过程中，烹饪一定时间所采集到的气体浓度值与标准烹饪时长最相近的一组气体浓度值匹配，举例来说，标准烹饪状态有两成熟、四成熟、六成输、八成熟和完全熟，每种状态均对应有一组标准气体浓度值。假设状态检测周期为半分钟，且完成两成熟需要两分钟、完成四成熟需要四分钟，依次类推，当完全熟时需要十分钟。那么，当采集了一分钟的气体浓度值时，与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态，此时，将所采集一分钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算；当采集了两分半钟的气体浓度值时，与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态，此时，将所采集两分半钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算；当采集了三分钟的气体浓度值时，与其烹饪时长最接近的有两成熟和四成熟的烹饪状态，此时，若两分半钟的状态属于两成熟时，采集三分钟的气体浓度值应该与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算；若两分半钟的状态不属于两成熟时，采集三分钟的气体浓度值应该与四成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算。也就是说，判断与哪个阶段的一组气体浓度值进行相似运算，除了跟烹饪时长有关，还与上一次检测的烹饪状态有关。

进一步地，所述将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度，包括：根据预设距离算法，如欧式距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；根据预设动态规划算法，如动态规划的方法将所述第一距离值转换为第二距离值；从所述第二距离值中选取最小值；将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度。

进一步地，所述从所述第二距离值中选取最小值之前，所述方法还包括：根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；所述将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度，包括：将所述最小值除以所述最小路径值，根据所计算的商值查找预设相似表中对应的相似值，将查找到的相似值作为所述相似度。

相似运算具体如下：如图3所示，为标准模型与采集信号的模型比较示意图，其中，采集信号表示采集到的气体浓度值，横坐标为时间序列，纵坐标为信号强度。将标准模型按照T1、T2、T3、T4、T5和T6划分为6个时间阶段，从而形成6个向量，分别表示为：

对于从开始采集到T时刻，采集到的气体浓度值则可以表示为：

B_T＝[b₁,b₂,b₃,...b_T]

根据欧式距离计算方法，可以分别得到B_T与A₁、A₂、A₃、A₄、A₅和A₆距离矩阵D₁、D₂、D₃、D₄、D₅和D₆，其中D_i是Ti×T维矩阵，矩阵元素为：

利用动态规划的方法，将距离矩阵转化为最优化累积距离矩阵，即：

d_ij＝d_ij+min(d_(i-1)j，d_i(j-1)，d_(i-1)(j-1))

得出最小累积距离d_TiT，根据最小累积距离d_TiT和最优化路径的步数，即所述最小路径值k_i得到归一化最小累积距离d_TiT/k_i，根据归一化最小累积距离d_TiT/k_i查找预设相似表中对应的相似值，将该相似值作为所述相似度。这里，每个归一化最小累积距离对应一个相似阈值，且归一化最小累积距离越小说明当前检测的烹饪状态与所比较的标准烹饪状态越相似。

步骤103：确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，烹饪状态检测装置在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

本发明实施例中，根据归一化最小累积距离d_TiT/k_i查找预设相似表中对应的相似值，将该相似值作为所述相似度。这里，每个归一化最小累积距离对应一个相似阈值，且归一化最小累积距离越小说明当前检测的烹饪状态与所比较的标准烹饪状态越相似，如图4所示。图4中所述阈值是指判断当前烹饪状态是否符合第T_i阶段的烹饪状态的预设相似阈值，当所述相似度大于该预设相似阈值时，在预设状态表中查找与第T_i阶段对应的烹饪状态，如食物处于几成熟，将查找到的烹饪状态判断为当前烹饪状态；当归一化最小累积距离大于该预设阈值时，则查找其它的一组气体浓度值，重新进行相似运算。由于T_i是按照标准模型的时间序列进行划分的，因此可以根据T_i在标准模型中所处的百分比评价当前食物烹饪的成熟度。

或者，如图4所示。图4中所述阈值是指判断当前烹饪状态是否符合第T_i阶段的烹饪状态的预设阈值，当归一化最小累积距离d_TiT/k_i小于该预设阈值时，在预设状态表中查找与第T_i阶段对应的烹饪状态，如食物处于几成熟，将查找到的烹饪状态判断为当前烹饪状态；当归一化最小累积距离大于该预设阈值时，则查找其它的一组气体浓度值，重新进行相似运算。由于T_i是按照标准模型的时间序列进行划分的，因此可以根据T_i在标准模型中所处的百分比评价当前食物烹饪的成熟度。

进一步地，确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。具体运算过程可参照上述方法，这里不再赘述。

进一步地，所述将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，所述方法还包括：将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。例如，假设标准的烹饪状态有五种：两成熟、四成熟、六成熟、八成熟和完全熟，查找到的烹饪状态为两成熟时，将两成熟的状态转换为显示数据，在烹饪器具的显示屏上显示。值得注意的是，查找到的烹饪状态为两成熟，说明当前烹饪状态属于两成熟这个阶段，即当前的烹饪状态可能恰好达到两成熟，也可能在两成熟之内。

为了便于更好地实施本发明实施例的上述烹饪状态检测方法，本发明还提供了用于实现实施上述方法的烹饪状态检测装置。

图2为本发明实施例一公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图，如图2所示，本实施例的烹饪状态检测装置包括：

采集模块201，用于采集当前环境中的气体浓度值；

第一查找模块202，用于在状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值；

第一运算模块203，用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

第二查找模块204，用于当确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

具体地，所述第一运算模块包括：第一运算子模块2031，用于根据预设距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；

转换子模块2032，用于根据预设动态规划算法将所述第一距离值转换为第二距离值；

选取子模块2033，用于从所述第二距离值中选取最小值；

第二运算子模块2034，用于将所述最小值进行归一化，将归一化结果作为所述相似度。

进一步地，所述装置还包括：生成模块205，用于在所述选取子模块2033从所述第二距离值中选取最小值之前，根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；

第二运算模块206，用于计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；

所述第二运算子模块2034，具体用于：将所述最小值除以所述最小路径值，将所计算的商值作为所述相似度。

进一步地，所述装置还包括：转换模块207，用于在所述第二查找模块将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

进一步地，所述装置还包括：第三查找模块208，用于确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长接近的一组气体浓度值；

第三运算模块209，用于将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。

由上述组成结构示意图组成的烹饪状态检测装置，可以执行以下方法和步骤：

(1)采集模块201采集当前环境中的气体浓度值。

这里，所述烹饪状态检测装置应用于微波炉、烤箱、电饭煲等之类的烹饪器具。上述烹饪器具仅仅是举例，而非穷举，包括但不限于上述烹饪器具。

这里，所述气体为食物在烹饪过程中散发的气体，所述食物可以是土豆、大米和肉类等。值得注意的是，所述气体浓度值包括食物散发出来的气体浓度以及对应气体成分。

具体地，用户在使用烹饪器具烹饪食物时，采集模块201开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值；或者，在达到预设采集时间时，采集模块201开始采集烹饪器具中食物散发的气体浓度值，其中，预设采集时间的设定根据不同的烹饪器具进行相应的设置，若是电饭煲，由于开始的几分钟内，水未煮沸，因此，这段时间可以不用采集气体浓度值，本发明实施例中，对预设采集时间不做具体限制。

(2)状态检测周期到来时，第一查找模块202在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，第一运算模块203将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

这里，所述状态检测周期在产品开发的时候进行设定，可以设定为采集半分钟、一分钟或两分钟气体浓度值进行一次检测，本发明实施例中，对状态检测周期不做具体限制。

具体地，在采集模块201采集到一定数量的气体浓度值时，第一查找模块202在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，第一运算模块203将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的相似度。

进一步地，第一运算模块203将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算之前，比较所采集到的气体浓度值对应的气体成分与所述一组气体浓度值对应的气体成分，确定两者气体成分相似，则进行所述将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算的步骤。

值得注意的是，所述烹饪时长匹配是指：在烹饪过程中，烹饪一定时间所采集到的气体浓度值与标准烹饪时长最相近的一组气体浓度值匹配，举例来说，标准烹饪状态有两成熟、四成熟、六成输、八成熟和完全熟，每种状态均对应有一组标准气体浓度值，假设状态检测周期为半分钟，且完成两成熟需要两分钟、完成四成熟需要四分钟，依次类推，当完全熟时需要十分钟。那么，当采集了一分钟的气体浓度值时，与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态，此时，将所采集一分钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算；当采集了两分半钟的气体浓度值时，与其烹饪时长最接近的应该是两成熟的烹饪状态，此时，第一运算模块203将所采集两分半钟的气体浓度值与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算；当采集了三分钟的气体浓度值时，与其烹饪时长最接近的有两成熟和四成熟的烹饪状态，此时，若两分半钟的状态属于两成熟时，第一运算模块203采集三分钟的气体浓度值应该与两成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算；若两分半钟的状态不属于两成熟时，第一运算模块203采集三分钟的气体浓度值应该与四成熟对应的那组标准气体浓度值进行相似运算。也就是说，判断与哪个阶段的一组气体浓度值进行相似运算，除了跟烹饪时长有关，还与上一次检测的烹饪状态有关。

进一步地，第一运算模块203将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度，包括：第一运算子模块2031根据预设距离算法，如欧式距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；转换子模块2032根据预设动态规划算法，如动态规划的方法将所述第一距离值转换为第二距离值；选取子模块2033从所述第二距离值中选取最小值；第二运算子模块2034将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度。

进一步地，所述从所述第二距离值中选取最小值之前，所述方法还包括：生成模块205根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；第二运算模块206计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；所述第二运算子模块2034将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度，包括：所述第二运算子模块2034将所述最小值除以所述最小路径值，根据所计算的商值查找预设相似表中对应的相似值，将查找到的相似值作为所述相似度。

相似运算具体如下：如图3所示，为标准模型与采集信号的模型比较示意图，其中，采集信号表示采集到的气体浓度值，横坐标为时间序列，纵坐标为信号强度。将标准模型按照T1、T2、T3、T4、T5和T6划分为6个时间阶段，从而形成6个向量，分别表示为：

对于从开始采集到T时刻，采集到的气体浓度值则可以表示为：

B_T＝[b₁,b₂,b₃,...b_T]

根据欧式距离计算方法，可以分别得到B_T与A₁、A₂、A₃、A₄、A₅和A₆距离矩阵D₁、D₂、D₃、D₄、D₅和D₆，其中D_i是Ti×T维矩阵，矩阵元素为：

利用动态规划的方法，将距离矩阵转化为最优化累积距离矩阵，即：

d_ij＝d_ij+min(d_(i-1)j，d_i(j-1)，d_(i-1)(j-1))

得出最小累积距离d_TiT，根据最小累积距离d_TiT和最优化路径的步数，即所述最小路径值k_i得到归一化最小累积距离d_TiT/k_i，根据归一化最小累积距离d_TiT/k_i查找预设相似表中对应的相似值，将该相似值作为所述相似度。这里，每个归一化最小累积距离对应一个相似阈值，且归一化最小累积距离越小说明当前检测的烹饪状态与所比较的标准烹饪状态越相似。

(3)确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，第二查找模块204在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

本发明实施例中，第三查找模块208根据归一化最小累积距离d_TiT/k_i查找预设相似表中对应的相似值，将该相似值作为所述相似度。这里，每个归一化最小累积距离对应一个相似阈值，且归一化最小累积距离越小说明当前检测的烹饪状态与所比较的标准烹饪状态越相似，如图4所示。图4中所述阈值是指判断当前烹饪状态是否符合第T_i阶段的烹饪状态的预设相似阈值，当所述相似度大于该预设相似阈值时，则判断当前烹饪状态为第T_i烹饪状态，当所述相似度小于该预设相似阈值时，则判断当前烹饪状态不是第T_i烹饪状态。由于T_i是按照标准模型的时间序列进行划分的，因此可以根据T_i在标准模型中所处的百分比评价当前食物烹饪的成熟度。

或者，如图4所示。图4中所述阈值是指判断当前烹饪状态是否符合第T_i阶段的烹饪状态的预设阈值，当归一化最小累积距离d_TiT/k_i小于该预设阈值时，在预设状态表中查找与第T_i阶段对应的烹饪状态，如食物处于几成熟，将查找到的烹饪状态判断为当前烹饪状态；当归一化最小累积距离大于该预设阈值时，则查找其它的一组气体浓度值，重新进行相似运算。由于T_i是按照标准模型的时间序列进行划分的，因此可以根据T_i在标准模型中所处的百分比评价当前食物烹饪的成熟度。

进一步地，确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，第三查找模块208在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长最接近的一组气体浓度值，第三运算模块209将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。具体运算过程可参照上述方法，这里不再赘述。

进一步地，所述将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，所述方法还包括：转换模块207将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。例如，假设标准的烹饪状态有五种：两成熟、四成熟、六成熟、八成熟和完全熟，查找到的烹饪状态为两成熟时，将两成熟的状态转换为显示数据，在烹饪器具的显示屏上显示。值得注意的是，查找到的烹饪状态为两成熟，说明当前烹饪状态属于两成熟这个阶段，即当前的烹饪状态可能恰好达到两成熟，也可能在两成熟之内。

通过本发明实施例的技术方案，通过采集食物在烹饪过程中的气体浓度值，将气体浓度值与标准的气体浓度值进行欧式距离运算、动态规划运算和归一化运算，得到归一化的最小积累距离，判断归一化的最小积累距离与预设阈值进行的大小，从而得出食物所处的烹饪状态；或者归一化的最小积累距离转换为相似度，判断该相似度和相似阈值的大小，从而得出食物所处的烹饪状态，从而实现在烹饪过程中检测食物的生熟程度，从而提高烹饪的成功率。

实际应用中，所述采集模块201、第一查找模块202、第一运算模块203(包括：第一运算子模块2031、转换子模块2032、选取子模块2033和第二运算子模块2034)、第二查找模块204、生成模块205、第二运算模块206、转换模块207、第三查找模块208和第三运算模块209均可由位于烹饪状态检测装置上的中心处理器(CPU，Central Processing Unit)、微处理器(MPU，Microprocessor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)、或现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)等实现。

实施例二

图5为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测装置的组成结构示意图，如图5所示，本实施例的烹饪状态检测装置包括：

传感器501，用于检测气(汽)体信息，所述气(汽)体信息包括但不限于：湿度，或者二氧化碳、氧气、氨气等气体。

这里，所述传感器包括但不限于：湿度传感器和气体传感器，其中，气体传感器可以检测各种食物的气体浓度值，并可以根据不同食物发出的气体、或红外光谱法检测、或声表面波气体判断具体的食物。

加热器件502，用于对食物进行加热，加热器件502与传感器501连接。

检测电路503与传感器和控制芯片相连接，用于读取传感器的获取到的食物信息，并把读取到的食物信息传输到控制芯片504。

控制芯片504，用于存储烹饪状态检测方法相应的程序，用于将获取到的食物信息进行数据处理，并判断当前烹饪状态所处的烹饪阶段。控制芯片504与加热器件502相连接，还用于根据食物的烹饪状态控制加热器件的工作状态。

图6为本发明实施例二公开的一种烹饪状态检测方法的实现流程示意图，如图6所示，本实施例的烹饪状态检测方法可以包括：

步骤601：采集食物信号。

具体地，当加热器件502加热食物时，食物散发出气体信息，传感器601采集食物散发的气体信息，然后检测电路503进行读取，并传输到控制芯片504。

步骤602：统计食物信号。

控制芯片504统计食物信号，将当前采集到的食物信号和之前采集到的食物信号存放于存储器中。

步骤603：查找相应的标准模型。

控制芯片504查找标准模型中与所采集到的食物信号相匹配的m阶段的标准数据。

步骤604：计算距离矩阵。

控制芯片504将查找到的m阶段的标准数据与所采集到的食物信号进行欧式距离计算，得到两者之间的欧式距离。

步骤605：计算累积距离矩阵。

控制芯片504通过动态规划的方法，将计算出来的欧式距离转换为动态距离值。

步骤606：动态规划求最优路径。

步骤607：求最小累积距离和步数。

控制芯片504从所述动态距离值中选取最小的值，即最小积累距离，根据由动态距离值组成的距离矩阵获得最优路径，并获得相应的步数。其中，最优路径为矩阵的第一行第一列到最小积累距离的路径，每相邻的两个值为一步，计算出最优路径下的步数。

步骤608：输出烹饪状态。

控制芯片504将所述最小累积距离除以所述步数，得到归一化的最小积累距离，将归一化的最小积累距离与m阶段的阈值进行比较，若所述归一化的最小积累距离小于m阶段的阈值，那么，当前的烹饪阶段为m阶段；若所述归一化的最大积累距离小于m阶段的阈值，那么，当前的烹饪阶段不是m阶段。具体的检测方法可参考如下方法：

如图3所示，图中两条曲线分别表示了使用微波炉对一个土豆进行烹饪时，气体传感器检测到的腔体内气体浓度的输出信号值。其中一条是标准模型曲线，是使用一台功率为800W的微波炉对一个质量为200g的土豆进行烹饪时，气体传感器检测到的腔体内气体浓度值随烹饪时间的变化曲线，共采集1200s。另一条是实际烹饪过程中采集到的曲线，是使用一台功率为800W的微波炉，对一个质量为250g的土豆进行烹饪时，气体传感器检测到的腔体内气体浓度随烹饪时间的变化曲线，共采集1200s。

将标准模型曲线等分为6个时间段，即T1：0～200s，T2：0～400s，T3：0～600s，T4：0～800s，T5：0～1000s和T6：0～1200s。用采集信号分别与6个时间段的标准模型曲线计算归一化最小累积距离，从而得到采集信号与6个时间段的标准模型曲线间归一化最小累积距离随烹饪时间的变化曲线，如图3所示。选取阈值为0.05，则当归一化最小累积距离小于0.05时表示当前烹饪状态为对应标准模型曲线所代表的食物烹饪状态，由于6个时间段为等分时间，所以6个时间段分别代表的食物烹饪状态为：T1代表0～17％，T2代表17％～33％，T3代表33％～50％，T4代表50％～67％，T5代表67％～83％，T6代表83％～100％，如图4所示。归一化最小累积距离小于0.05的时刻表明食物达到对应烹饪状态的时间，如图3中食物的烹饪状态在190s时达到17％，在230s时达到33％，在450s时达到50％，在620s时达到了67％，在930s时达到了83％，在990s时达到了100％。

本发明实施例中的烹饪状态检测装置还可以执行实施例一中的烹饪状态检测方法，这里不再赘述。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种烹饪状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集当前环境中的气体浓度值；

状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度，包括：

根据预设距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；

根据预设动态规划算法将所述第一距离值转换为第二距离值；

从所述第二距离值中选取最小值；

将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述第二距离值中选取最小值之前，所述方法还包括：

根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；

计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；

所述将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度，包括：

将所述最小值除以所述最小路径值，根据所计算的商值查找预设相似表中对应的相似值，将查找到的相似值作为所述相似度。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，所述方法还包括：

将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长接近的一组气体浓度值，将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。

6.一种烹饪状态检测装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集当前环境中的气体浓度值；

第一查找模块，用于在状态检测周期到来时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找与烹饪时长匹配的一组气体浓度值；

第一运算模块，用于将所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度；

第二查找模块，用于当确定所述相似度大于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在预设状态表中查找与所述一组气体浓度值对应的烹饪状态，将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一运算模块包括：

第一运算子模块，用于根据预设距离算法计算所采集到的所有气体浓度值与所述一组气体浓度值之间的第一距离值；

转换子模块，用于根据预设动态规划算法将所述第一距离值转换为第二距离值；

选取子模块，用于从所述第二距离值中选取最小值；

第二运算子模块，用于将所述最小值进行归一化，根据归一化结果获的所述相似度。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

生成模块，用于在所述选取子模块从所述第二距离值中选取最小值之前，根据所述第二距离值生成距离矩阵，并将所述距离矩阵中两个值之间的相对位置作为路径；

第二运算模块，用于计算所述距离矩阵中的起始值到所述最小值之间的最小路径值，所述起始值为所述距离矩阵中第一行第一列的值；

所述第二运算子模块，具体用于：

将所述最小值除以所述最小路径值，根据所计算的商值查找预设相似表中对应的相似值，将查找到的相似值作为所述相似度。

9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

转换模块，用于在所述第二查找模块将查找到的烹饪状态作为当前的烹饪状态之后，将查找到的烹饪状态转换为显示数据并输出显示。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三查找模块，用于确定所述相似度小于所述一组气体浓度值对应的预设相似阈值时，在包含有至少一组气体浓度值的预设气体浓度表中查找未被计算过的、且与烹饪时长接近的一组气体浓度值；

第三运算模块，用于将所采集到的所有气体浓度值与所查找的一组气体浓度值进行相似运算，得到相似度。