CN107752794A - 烘焙方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种烘焙方法及装置。其中，该烘焙方法包括：获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙。本发明解决了相关技术中烘烤设备不够智能的技术问题。

Description

烘焙方法及装置
技术领域
本发明涉及智能家电领域，具体而言，涉及一种烘焙方法及装置。
背景技术
目前，蒸烤类产品大多数简单的控温方案，由用户自己衡量烘烤物品需要的加热温度、时间、功率大小，也有一些高端产品采用自动菜单功能，用户设置好烘烤物品的种类、重量，上述高端产品的程序根据这些参数来确定烘烤的参数。前者对于经验不足的用户和不了解产品性能的新用户来讲，无法做到精准的判断。后者虽然一定程度上实现了可选内容物种类及质量，但内容物在烘烤箱体内的位置分布、内容物的尺寸、分布密度等依旧会对烘焙的最终结果产生影响。
针对上述相关技术中烘烤设备不够智能的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种烘焙方法及装置，以至少解决相关技术中烘烤设备不够智能的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种烘焙方法，其特征在于，包括：获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；通过策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，所述策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
可选地，在通过所述策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略之前，该烘焙方法还包括：获取放入不同类型，不同形状大小内容物后所述烘焙器具内的温度的多个训练温度分布画面，以及分别针对获取的所述训练温度分布画面所采用的对应的多个训练烘焙策略；对所述多个训练温度分布画面，以及对应的所述多个训练烘焙策略进行训练，得到所述策略识别模型。
可选地，根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙包括：获取对所述烘焙器具内所述内容物进行烘焙过程中所述内容物的温度的温度分布画面；根据获取的所述内容物的温度的温度分布画面，确定对所述内容物进行烘焙的均匀度；根据确定的所述均匀度以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
可选地，根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙包括：获取所述内容物的物理参数，其中，所述内容物的物理参数包括以下至少之一：所述内容物的重量，所述内容物的密度，所述内容物的材质，所述内容物的体积，所述内容物的表面积，所述内容物在所述烘焙器具内的位置；根据获取的所述内容物的物理参数，以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
可选地，在获取的所述内容物的物理参数包括所述内容物的重量和所述内容物的表面积的情况下，根据获取的所述内容物的物理参数，以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙包括：判断所述内容物的表面是否加热均匀；在判断结果为是的情况下，根据所述内容物的重量和所述内容物的表面积，确定用于对所述内容物采用所述烘焙策略进行烘焙的延时时间；采用所述烘焙策略对所述内容物持续所述延时时间的烘焙。
可选地，通过以下公式，根据所述内容物的重量和所述内容物的表面积，确定用于对所述内容物采用所述烘焙策略进行烘焙的所述延时时间包括：Tdelay＝αS/Q+βC+γ，其中，Tdelay为所述延时时间，α、β、γ为依据所述烘焙器具确定的系数，S为所述内容物的表面积，Q为所述内容物的重量。
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种烘焙装置，包括：第一获取单元，用于获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；确定单元，用于通过策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，所述策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；烘焙单元，用于根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
可选地，该烘焙装置还包括：第二获取单元，用于在通过所述策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略之前，获取放入不同类型，不同形状大小内容物后所述烘焙器具内的温度的多个训练温度分布画面，以及分别针对获取的所述训练温度分布画面所采用的对应的多个训练烘焙策略；训练单元，用于对所述多个训练温度分布画面，以及对应的所述多个训练烘焙策略进行训练，得到所述策略识别模型。
可选地，所述烘焙单元包括：第一获取子单元，用于获取对所述烘焙器具内所述内容物进行烘焙过程中所述内容物的温度的温度分布画面；确定子单元，用于根据获取的所述内容物的温度的温度分布画面，确定对所述内容物进行烘焙的均匀度；第一烘焙子单元，用于根据确定的所述均匀度以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
可选地，所述烘焙单元包括：第二获取子单元，用于获取所述内容物的物理参数，其中，所述内容物的物理参数包括以下至少之一：所述内容物的重量，所述内容物的密度，所述内容物的材质，所述内容物的体积，所述内容物的表面积，所述内容物在所述烘焙器具内的位置；第二烘焙子单元，用于根据获取的所述内容物的物理参数，以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
可选地，所述第二烘焙子单元包括：判断模块，用于在获取的所述内容物的物理参数包括所述内容物的重量和所述内容物的表面积的情况下，判断所述内容物的表面是否加热均匀；确定模块，用于在判断结果为是的情况下，根据所述内容物的重量和所述内容物的表面积，确定用于对所述内容物采用所述烘焙策略进行烘焙的延时时间；烘焙模块，用于采用所述烘焙策略对所述内容物持续所述延时时间的烘焙。
根据本发明实施例得了另外一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的烘焙方法。
根据本发明实施例得了另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的烘焙方法。
在本发明实施例中，获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙。通过本发明实施例提供的烘焙方法可以实现对内容物的烹饪程度进行有效、精准的闭环控制的目的，达到了对不同形状、不同分布的内容物进行烘焙时，烘焙后的内容物具有良好的鲁棒性，不需要进行复杂的参数输入，提高了烘焙效果及成功率的技术效果，进而解决了相关技术中烘烤设备不够智能的技术问题，提升了用户的烘焙体验。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的烘焙方法的流程图；以及
图2是根据本发明实施例的烘焙装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述，下面对本发明实施例中出现的部分名词或者术语进行说明：
闭环控制：是控制论的一个基本概念，指作为被控的输出以一定的方式返回到作为控制的输入端，并对输入端施加影响的一种控制关系。
鲁棒性：是指控制系统在一定(结构，大小)的参数摄动下，维持其它某些性能的特性，其中，鲁棒是健壮和强壮的意思，它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃、就是该软件的鲁棒性。
像素：是计算机屏幕上所能显示的最小单位，用来表示图像的单位，指可以显示出的水平和垂直像素的数组，屏幕中的像素点越多，画面的分辨率越高，图像就越细腻逼真。
像素点：指像素的数值。
二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，可以简单的分为前景与背景，先对彩色图进行处理，使图片只有前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。
CNN，卷积神经网络，描述了对输入图像的操作，输出一组描述图像内容的分类或分类的概率，即对输入的图像进行识别，以输出图像中的对象的概率；通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念，包括建立多个神经元，并建立对应的输入层和输出层，从而将输入的节点通过神经元不断关联，得到优化对象，一般会包括卷积层、过滤层，通过前向传导、损失函数、后向传导、以及函数更新作为一个学习周期，对每一训练图片，程序将重复固定数目的周期过程，以不断优化训练学习结果。
根据本发明实施例，提供了一种烘焙方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的烘焙方法的流程图，如图1所示，该烘焙方法包括如下步骤：
步骤S102，获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面。
在步骤S102中，上述烘焙器具可以包括但不限于：电烤箱、电蒸箱、微波炉等。另外，为了获取上述温度分布画面还需要在上述烘焙器具内设置一个或者多个热成像设备，用于采集烘焙器具内部的温度，其中，该热成像设备可以用来形成反映烘焙器具内部温度的红外画面。
步骤S104，通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略。
在步骤S104，在分析上述红外画面时，可以根据二值化图像处理方式分析图像中的信息，具体的，在分析时，可以对图像中多个像素点与历史图像中的像素点位置进行比较，以确定出存在差异的像素点，然后将存在差异的像素点区分出来，温度分布画面。上述策略识别模型可以是使用多组数据通过机器学习训练得到的，其中，上述多组数据中的每组数据可以包括：历史时间段内获取的温度分布画面，和针对历史时间段内的该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略。其中，在开始建立策略识别模型时，可以利用CNN算法，从获取的温度分布画面中提取出内容物的多个特征信息，在提取时，可以将温度分布画面中划分为多个像素点，并划分多个神经元，从而根据CNN算法可以将每一个存在差异的像素点进行特征提取，并不断将神经元提取的方式进行扩展，如从第一个神经元扩展到第二个神经元，从而提取出各个特征，然后，将获取的温度分布画面对应的特征信息存储至数据库中，在机器进行学习时，可以不断地提取数据库中的温度分布画面以及其对应的特征信息。
步骤S106，根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙。
通过上述步骤，可以利用使用多组数据通过机器学习训练得到的策略识别模型确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略，然后根据烘焙策略对内容物进行烘焙。相对于现有技术中烹饪程度大幅度取决于用户的主观判断而导致的对内容物的烘焙不能达到用户的理想程度的弊端，通过本发明实施例提供的烘焙方法可以实现对内容物的烹饪程度进行有效、精准的闭环控制的目的，达到了对不同形状、不同分布的内容物进行烘焙时，烘焙后的内容物具有良好的鲁棒性，不需要进行复杂的参数输入，提高了烘焙效果及成功率的技术效果，进而解决了相关技术中烘烤设备不够智能的技术问题，提升了用户的烘焙体验。
在本发明一个可选的实施例中，在通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略之前，该烘焙方法还可以包括：获取放入不同类型，不同形状大小内容物后烘焙器具内的温度的多个训练温度分布画面，以及分别针对获取的训练温度分布画面所采用的对应的多个训练烘焙策略；对多个训练温度分布画面，以及对应的多个训练烘焙策略进行训练，得到策略识别模型。这样可以使得到的策略识别模型更加具备适用性，在烘焙器具内同时烘焙不同类型、不同形状的内容物的时候，仍然可以基于训练得到的策略烘焙识别模型确定对上述不同类型、不同形状的内容物进行加工时的烘焙策略。
在本发明一个可选的实施例中，根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙可以包括：获取对烘焙器具内内容物进行烘焙过程中内容物的温度的温度分布画面；根据获取的内容物的温度的温度分布画面，确定对内容物进行烘焙的均匀度；根据确定的均匀度以及烘焙策略对内容物进行烘焙。
在本发明一个可选的实施例中，根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙可以包括：获取内容物的物理参数，其中，内容物的物理参数包括以下至少之一：内容物的重量，内容物的密度，内容物的材质，内容物的体积，内容物的表面积，内容物在烘焙器具内的位置；根据获取的内容物的物理参数，以及烘焙策略对内容物进行烘焙。
在上述实施例中，可以在上述烘焙器具内腔的两侧的托架上增加重量检测结构，用于对内容物的重量进行较为精准的衡量，这样做的好处在于，采集的重量可用于结合热成像设备所形成的内容物体积，对内容物的密度、分布、材质进行更加精准的判断。
在本发明一个可选的实施例中，在获取的内容物的物理参数包括内容物的重量和内容物的表面积的情况下，根据获取的内容物的物理参数，以及烘焙策略对内容物进行烘焙可以包括：判断内容物的表面是否加热均匀；在判断结果为是的情况下，根据内容物的重量和内容物的表面积，确定用于对内容物采用烘焙策略进行烘焙的延时时间；采用烘焙策略对内容物持续延时时间的烘焙。
例如，可以在内容物被均匀加热前(当然也可以是被加热前，也可以是被加热初期，主要是内容物与烤箱内腔的环境存在温差)，利用上述热成像设备形成的画面，通过温度差进行内容物的轮廓识别。这样可以对内容物形状的识别可识别内容物的体积的大小，进而采取不同的加热策略(例如，对于体积较大的内容物，可以适当降低功率，采用较为平和的加热方法防止内部夹生，被切成小块/均匀分布的那种，就可以采用较大的功率进行加热，减少烘烤时间。既可以提高能效又可以减少用户的等待时间)。
在上述实施例中，在烘烤设备支持的情况下，可以利用热成像设备形成温度分布画面，对进行烘焙的内容物的均匀度进行进一步的控制。例如，温度分布画面中反馈的内容物的外围温度低于中心，则可以增加外圈加热管的加热时间/功率或者减小内圈的加热管的加热时间/功率。这样可以使得内容物不同区域均匀升温，提升内容物的烘焙效果。
另外，在烘焙器具加热过程中可以实时的检测内部热成像画面，利用画面内温度的均匀性来判断内容物是否已完全加热。也可结合上文所提到的轮廓判断，依据前期轮廓判断所存储的轮廓大小，对烘烤时间进行一定的补偿(例：整块的内容物，即使外部温度均匀，也让应该多烘焙一定的时间，从而使得内容物的内部也完全的加热，其中，时间增加的长度可根据轮廓的大小，体积或者密度来决定)。
在本发明一个可选的实施例中，可以通过以下公式，根据内容物的重量和内容物的表面积，确定用于对内容物采用烘焙策略进行烘焙的延时时间可以包括：Tdelay＝αS/Q+βC+γ，其中，Tdelay为延时时间，α、β、γ为依据烘焙器具确定的系数，S为内容物的表面积，Q为内容物的重量。需要说明的是，上述据烘焙器具确定的系数与烤箱本身的结构、加热控制方案有较大的联系，需根据产品实际情况进行评估计算。
在对内容物进行烘焙的时候，用户可以根据实际情况选定需要烘焙的温度，其中，在加热初期：⑴热成像设备采集腔体内的温度分布画面，烘焙器具上的程序可以根据温度差识别内容物的尺寸以及分布情况，其中，内容物的面积可以记为S；⑵托架的重量检测结构可以采集内容物的重量(可以根据预设值消除托架本身重量的影响)，内容物的重量可以记为Q。在加热后期：⑴热成像设备实时采集腔体内温度分布画面，烘焙器具上的程序根据图像反应的温度差进行判断，当温度差为0或趋近于0(实际采集中，由于结构，精准度等因素的限制，采集存在一定的误差)，判定内容物表面是否加热均匀。加热完成：烤箱(也即是上下文中的烘焙器具)根据Tdelay的时间继续对内容物进行加热以保证内容物的内外受热均匀，随后烘烤完成。
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种烘焙装置，图2是根据本发明实施例的烘焙装置的示意图，如图2所示，该烘焙装置包括：第一获取单元21，确定单元23以及烘焙单元25。下面对该烘焙装置进行详细说明。
第一获取单元21，用于获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面。
确定单元23，用于通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略。
烘焙单元25，用于根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙。
通过本发明实施例提供的烘焙装置，在上述烘焙器具工作时，可以采用第一获取单元21，用于获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；确定单元23，用于通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；烘焙单元25，用于根据确定的烘焙策略对内容物进行烘焙。通过本发明实施例提供的烘焙方法可以实现对内容物的烹饪程度进行有效、精准的闭环控制的目的，达到了对不同形状、不同分布的内容物进行烘焙时，烘焙后的内容物具有良好的鲁棒性，不需要进行复杂的参数输入，提高了烘焙效果及成功率的技术效果，进而解决了相关技术中烘烤设备不够智能的技术问题，提升了用户的烘焙体验。
在本发明一个可选的实施例中，该烘焙装置还包括：第二获取单元，用于在通过策略识别模型，确定用于对内容物进行烘焙的烘焙策略之前，获取放入不同类型，不同形状大小内容物后烘焙器具内的温度的多个训练温度分布画面，以及分别针对获取的训练温度分布画面所采用的对应的多个训练烘焙策略；训练单元，用于对多个训练温度分布画面，以及对应的多个训练烘焙策略进行训练，得到策略识别模型。
在本发明一个可选的实施例中，烘焙单元包括：第一获取子单元，用于获取对烘焙器具内内容物进行烘焙过程中内容物的温度的温度分布画面；确定子单元，用于根据获取的内容物的温度的温度分布画面，确定对内容物进行烘焙的均匀度；第一烘焙子单元，用于根据确定的均匀度以及烘焙策略对内容物进行烘焙。
在本发明一个可选的实施例中，烘焙单元包括：第二获取子单元，用于获取内容物的物理参数，其中，内容物的物理参数包括以下至少之一：内容物的重量，内容物的密度，内容物的材质，内容物的体积，内容物的表面积，内容物在烘焙器具内的位置；第二烘焙子单元，用于根据获取的内容物的物理参数，以及烘焙策略对内容物进行烘焙。
在本发明一个可选的实施例中，第二烘焙子单元包括：判断模块，用于在获取的内容物的物理参数包括内容物的重量和内容物的表面积的情况下，判断内容物的表面是否加热均匀；确定模块，用于在判断结果为是的情况下，根据内容物的重量和内容物的表面积，确定用于对内容物采用烘焙策略进行烘焙的延时时间；烘焙模块，用于采用烘焙策略对内容物持续延时时间的烘焙。
根据本发明实施例得了另外一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述任意一项的烘焙方法。
根据本发明实施例得了另外一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的烘焙方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种烘焙方法，其特征在于，包括：
获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；
通过策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，所述策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；
根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略之前，还包括：
获取放入不同类型，不同形状大小内容物后所述烘焙器具内的温度的多个训练温度分布画面，以及分别针对获取的所述训练温度分布画面所采用的对应的多个训练烘焙策略；
对所述多个训练温度分布画面，以及对应的所述多个训练烘焙策略进行训练，得到所述策略识别模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙包括：
获取对所述烘焙器具内所述内容物进行烘焙过程中所述内容物的温度的温度分布画面；
根据获取的所述内容物的温度的温度分布画面，确定对所述内容物进行烘焙的均匀度；
根据确定的所述均匀度以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙包括：
获取所述内容物的物理参数，其中，所述内容物的物理参数包括以下至少之一：所述内容物的重量，所述内容物的密度，所述内容物的材质，所述内容物的体积，所述内容物的表面积，所述内容物在所述烘焙器具内的位置；
根据获取的所述内容物的物理参数，以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获取的所述内容物的物理参数包括所述内容物的重量和所述内容物的表面积的情况下，根据获取的所述内容物的物理参数，以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙包括：
判断所述内容物的表面是否加热均匀；
在判断结果为是的情况下，根据所述内容物的重量和所述内容物的表面积，确定用于对所述内容物采用所述烘焙策略进行烘焙的延时时间；
采用所述烘焙策略对所述内容物持续所述延时时间的烘焙。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过以下公式，根据所述内容物的重量和所述内容物的表面积，确定用于对所述内容物采用所述烘焙策略进行烘焙的所述延时时间包括：
Tdelay＝αS/Q+βC+γ，其中，Tdelay为所述延时时间，α、β、γ为依据所述烘焙器具确定的系数，S为所述内容物的表面积，Q为所述内容物的重量。
7.一种烘焙装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取用于标识放入内容物的烘焙器具内的温度的温度分布画面；
确定单元，用于通过策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略，其中，所述策略识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：温度分布画面，和针对该温度分布画面对应的内容物进行烘焙的烘焙策略；
烘焙单元，用于根据确定的所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第二获取单元，用于在通过所述策略识别模型，确定用于对所述内容物进行烘焙的烘焙策略之前，获取放入不同类型，不同形状大小内容物后所述烘焙器具内的温度的多个训练温度分布画面，以及分别针对获取的所述训练温度分布画面所采用的对应的多个训练烘焙策略；
训练单元，用于对所述多个训练温度分布画面，以及对应的所述多个训练烘焙策略进行训练，得到所述策略识别模型。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述烘焙单元包括：
第一获取子单元，用于获取对所述烘焙器具内所述内容物进行烘焙过程中所述内容物的温度的温度分布画面；
确定子单元，用于根据获取的所述内容物的温度的温度分布画面，确定对所述内容物进行烘焙的均匀度；
第一烘焙子单元，用于根据确定的所述均匀度以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述烘焙单元包括：
第二获取子单元，用于获取所述内容物的物理参数，其中，所述内容物的物理参数包括以下至少之一：所述内容物的重量，所述内容物的密度，所述内容物的材质，所述内容物的体积，所述内容物的表面积，所述内容物在所述烘焙器具内的位置；
第二烘焙子单元，用于根据获取的所述内容物的物理参数，以及所述烘焙策略对所述内容物进行烘焙。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二烘焙子单元包括：
判断模块，用于在获取的所述内容物的物理参数包括所述内容物的重量和所述内容物的表面积的情况下，判断所述内容物的表面是否加热均匀；
确定模块，用于在判断结果为是的情况下，根据所述内容物的重量和所述内容物的表面积，确定用于对所述内容物采用所述烘焙策略进行烘焙的延时时间；
烘焙模块，用于采用所述烘焙策略对所述内容物持续所述延时时间的烘焙。
12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的烘焙方法。
13.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的烘焙方法。
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