CN109124293A - 烹饪器具及其控制方法、系统、服务器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种烹饪器具及其控制方法、系统、服务器。其中，该方法包括：接收烹饪器具发送的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在烹饪器具上的图像采集模块采集到图像数据；对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象；从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象；将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作。本发明解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。

Description

烹饪器具及其控制方法、系统、服务器

技术领域

本发明涉及家用电器领域，具体而言，涉及一种烹饪器具及其控制方法、系统、服务器。

背景技术

用户在使用烹饪器具进行烹饪操作的过程中，总是希望获得理想的烹饪效果，对于不具备自动识别功能的烹饪器具，需要用户按照食谱放入烹饪对象，并设置烹饪参数，整个烹饪过程复杂，并且如果用户未按照食谱正确放入烹饪对象或烹饪对象的重量误差较大，则会影响烹饪效果；对于具有自动识别功能的烹饪器具，烹饪器具顶部安装了防溢探针，可以通过烹饪对象煮沸过程中产生的泡沫大小和频率等因素判断烹饪对象的类型，从而进行相关控制，实现烹饪器具的自动烹饪工作，但是，防溢探针只有在煮沸后才能判断烹饪对象的类型，因此，无法达到理想的烹饪时长和烹饪效果。

针对现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的问题，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烹饪器具及其控制方法、系统、服务器，以至少解决现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种烹饪器具的控制方法，包括：接收烹饪器具发送的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在烹饪器具上的图像采集模块采集到图像数据；对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象；从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象；将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，包括：获取每个烹饪对象在图像数据中的显示面积；通过预设识别算法，对每个烹饪对象在图像数据中的显示面积进行识别，确定最大面积对应的烹饪对象为基准烹饪对象。

进一步地，在烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作的过程中，上述方法还包括：获取每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级，其中，烹饪等级用于表征烹饪器具按照烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；将每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；确定最高烹饪等级对应的第二烹饪参数；将第二烹饪参数与第一烹饪参数进行匹配；如果第二烹饪参数与第一烹饪参数匹配失败，则将第二烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，包括：获取每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级；将每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；确定最高烹饪等级对应的烹饪对象作为基准烹饪对象。

进一步地，在将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具之前，上述方法还包括：从第一数据库中获取基准烹饪对象对应的第一烹饪参数。

进一步地，在接收烹饪器具发送的图像数据的同时，接收烹饪器具发送的多个烹饪对象的重量数据，通过设置在锅体内部的重量采集模块采集到重量数据，其中，在对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象的同时，上述方法还包括：对图像数据进行识别，确定锅体内部的水位线，其中，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，其中，多个烹饪对象包括：固态食材和液态食材；根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第三烹饪参数；将多个烹饪对象对应的第三烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第三烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，包括：根据锅体的预设尺寸，获取位于水位线以下的多个烹饪对象的体积数据；根据体积数据和重量数据，确定固态食材与液态食材的比例，其中，体积数据包括：固态食材与液态食材之间的体积关系，重量数据包括：固态食材与液态食材之间的重量关系。

进一步地，根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第三烹饪参数，包括：获取每个烹饪对象在图像数据中的显示面积；根据多个烹饪对象和每个烹饪对象在图像数据中的显示面积，从第二数据库中获取第四烹饪参数；根据第四烹饪参数和固态食材与液态食材的比例，计算得到第三烹饪参数。

进一步地，在对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象之后，上述方法还包括：根据多个烹饪对象，生成提示信息，其中，提示信息用于提示烹饪器具中加入每个烹饪对象的顺序。

进一步地，图像采集模块设置在烹饪器具的盖体的顶部。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种烹饪器具的控制方法，烹饪器具包括：图像采集模块，其中，上述方法包括：接收图像采集模块采集到的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；将图像数据发送至服务器，并接收服务器返回的第一烹饪参数，其中，第一烹饪参数与多个烹饪对象中满足预设条件的基准烹饪对象相对应；按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，在按照第一烹饪参数执行烹饪操作的过程中，上述方法还包括：接收服务器返回的第二烹饪参数，其中，第二烹饪参数是多个烹饪对象对应的烹饪参数中最高烹饪等级对应的烹饪参数，烹饪等级用于表征烹饪器具按照烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，烹饪器具还包括：设置在锅体内部的重量采集模块，其中，在接收图像采集模块采集到的图像数据的同时，上述方法还包括：接收重量采集模块采集到的多个烹饪对象的重量数据；将图像数据和重量数据发送至服务器，并接收服务器返回的第三烹饪参数，其中，第三烹饪参数与图像数据和重量数据相对应，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；按照第三烹饪参数执行烹饪操作。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种烹饪器具的控制系统，包括：烹饪器具，包括：图像采集模块，用于采集图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；服务器，与烹饪器具具有通信关系，用于对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，并将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具；烹饪器具还用于按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，烹饪器具还包括：重量采集模块，设置在锅体的内部，用于采集多个烹饪对象的重量数据；服务器还用于对图像数据进行识别，确定锅体内部的水位线，根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，并根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第二烹饪参数，其中，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像，多个烹饪对象包括：固态食材和液态食材；烹饪器具还用于按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种服务器，包括：通信装置，用于接收烹饪器具发送的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在烹饪器具上的图像采集模块采集到图像数据；图像识别装置，与通信装置连接，用于对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象；第一判别装置，与图像识别装置连接，用于从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象；通信装置与判别装置连接，用于将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，通信装置还用于接收烹饪器具发送的多个烹饪对象的重量数据，其中，通过设置在锅体内部的重量采集模块采集到重量数据；图像识别装置还用于对图像数据进行识别，确定锅体内部的水位线，其中，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；服务器还包括：处理器，与通信装置和图像识别装置连接，用于根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，其中，多个烹饪对象包括：固态食材和液态食材；第二判别装置，与处理器和图像识别装置连接，用于根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第二烹饪参数；通信装置，与第二判别装置连接，还用于将多个烹饪对象对应的第二烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种烹饪器具，其特征在于，包括：锅体，用于盛放多个烹饪对象；盖体，盖设在锅体上；图像采集模块，用于采集图像数据，其中，图像数据包括：锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；通信装置，与图像采集模块连接，用于将图像数据发送至服务器，并接收服务器返回的第一烹饪参数，其中，第一烹饪参数与多个烹饪对象中满足预设条件的基准烹饪对象相对应；执行模块，与通信装置连接，用于按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

进一步地，烹饪器具还包括：重量采集模块，设置在锅体的内部，用于采集多个烹饪对象的重量数据；通信装置，与重量采集模块连接，用于将图像数据和重量数据发送至服务器，并接收服务器返回的第二烹饪参数，其中，第二烹饪参数与图像数据和重量数据相对应，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；执行模块还用于按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述实施例中的烹饪器具的控制方法。

根据本发明实施例的另一个方面，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实施例中的烹饪器具的控制方法。

在本发明实施例中，接收烹饪器具发送的图像数据，对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。容易注意到的是，在获取到第一烹饪参数之后，烹饪器具开始进行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进而解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例确定的技术方案，可以达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的技术效果。

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一种烹饪器具的控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的另一种烹饪器具的控制方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种烹饪器具的控制系统的示意图；

图4是根据本发明实施例的另一种烹饪器具的控制系统的示意图；

图5是根据本发明实施例的一种可选的烹饪器具的控制系统的示意图；

图6是根据本发明实施例的另一种可选的烹饪器具的控制系统的示意图；

图7是根据本发明实施例的一种服务器的示意图；

图8是根据本发明实施例的另一种服务器的示意图；

图9是根据本发明实施例的一种烹饪器具的示意图；以及

图10是根据本发明实施例的另一种烹饪器具的示意图。

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。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种烹饪器具的控制方法的实施例，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一种烹饪器具的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，接收烹饪器具发送的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在烹饪器具上的图像采集模块采集到图像数据。

可选地，图像采集模块设置在烹饪器具的盖体的顶部。

具体地，上述的烹饪器具可以是电压力锅、电饭煲等烹饪器具，本发明对此不作具体限定；上述的图像采集模块可以是安装在烹饪器具的盖体的顶部的摄像头，从而可以拍摄到锅体内部盛放的所有烹饪对象的图像；上述的烹饪对象可以是放入烹饪器具内部的食材，包括：蔬菜、大米等固态食材，以及油、水等液态食材，本发明对此不作具体限定。

步骤S104，对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象。

步骤S106，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象。

具体地，上述的基准烹饪对象可以是锅体内盛放的所有食材中的主食材；上述的预设条件可以判断烹饪对象是否为基准烹饪对象的条件，即判断放入锅体内部的主食材的条件，例如，主食材可以是在多种食材中占比最大的食材，也可以是多种食材中最难以烹饪的食材。

步骤S108，将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，不同的食材对应不同的烹饪参数，烹饪参数可以包括：烹饪时间、烹饪压力、加热功率等。

在一种可选的方案中，在烹饪器进行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过设置在烹饪器具的盖体顶部的摄像头采集到放入到锅体内部的所有食材的图像，并通过网络上传至云服务器，云服务器在接收到烹饪器具上传的所有食材的图像之后，可以对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称，然后根据每种食材的占比和烹饪难易程度，确定主食材，并读取到对应的第一烹饪参数，将第一烹饪参数通过网络返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照第一烹饪参数对锅体内部盛放的所有食材进行烹饪操作。

需要说明的是，为了确保在烹饪器具进行烹饪之前拍摄到所有食材的图像，用户可以在放入烹饪中需要的所有食材之后，合上盖体，从而设置在盖体顶部的摄像头可以采集所有食材的图像。

例如，用户需要制作玉米排骨汤，用户可以将玉米、排骨和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到玉米、排骨和水的图像，并通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，通过图像识别模块识别出每种食材，即识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”，并进一步确定主食材为排骨，读取到排骨对应的烹饪参数返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照排骨对应的烹饪参数进行烹饪操作，烹饪得到玉米排骨汤。

根据本发明上述实施例，接收烹饪器具发送的图像数据，对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。容易注意到的是，在获取到第一烹饪参数之后，烹饪器具开始进行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进而解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例确定的技术方案，可以达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的技术效果。

可选地，步骤S106，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，包括：获取每个烹饪对象在图像数据中的显示面积；通过预设识别算法，对每个烹饪对象在图像数据中的显示面积进行识别，确定最大显示面积对应的烹饪对象为基准烹饪对象。

具体地，上述的预设识别算法可以是模糊识别算法，具有识别过程简单、识别率高的优点。

在一种可选的方案中，云服务器在对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称之后，可以计算每种食材在图像中的显示面积，并通过模糊识别算法进行识别，将所有食材的显示面积进行比较，确定最大显示面积对应的食材为主食材。

例如，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，并识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”之后，可以计算三种食材的显示面积，得到食材“玉米”的显示面积S1，食材“排骨”的显示面积S2和食材“水”的显示面积S3，通过模糊识别算法进行识别，确定最大显示面积为S2，从而确定食材“排骨”为主食材。

通过上述方案，云服务器可以通过模糊识别算法对每种食材的面积进行识别，确定主食材，可以达到简化识别过程、提高识别准确度的效果。

可选地，在步骤S108，烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作的过程中，该方法还包括如下步骤：获取每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级，其中，烹饪等级用于表征烹饪器具按照烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；将每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；确定最高烹饪等级对应的第二烹饪参数；将第二烹饪参数与第一烹饪参数进行匹配；如果第二烹饪参数与第一烹饪参数匹配失败，则将第二烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的烹饪等级可以表征食材的烹饪难度，即对食材进行烹饪的复杂程度，烹饪等级越高，烹饪难度越高，食材越不容易煮熟，需要的烹饪时间越长、烹饪压力越大、加热功率越高。

在一种可选的方案中，在通过判断显示面积，确定主食材之后，云服务器可以返回主食材对应的第一烹饪参数至烹饪器具，烹饪器具可以按照主食材对应的第一烹饪参数进行烹饪操作，并在烹饪过程中，进一步根据食材的烹饪难度，获取烹饪难度最高的食材对应的第二烹饪参数，将第一烹饪参数和第二烹饪参数进行匹配，如果第一烹饪参数与第二烹饪参数匹配失败，例如，第一烹饪参数中的烹饪时间与第二烹饪参数中的烹饪时间相差较大，则确定按照当前第一烹饪参数进行烹饪，无法将所有食材煮熟，可以将第二烹饪参数返回值烹饪器具，从而烹饪器具可以自动切换为第二烹饪参数进行烹饪操作。

例如，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，并识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”之后，由于玉米放入量较多，可以根据三种食材的显示面积，确定食材“玉米”为主食材，烹饪器具按照食材“玉米”对应的烹饪参数运行，在运行过程中，云服务器继续获取三种食材的烹饪等级，即获取三种食材的烹饪难度，得到食材“玉米”的烹饪等级A、食材“排骨”的烹饪等级B和食材“水”的烹饪等级C，确定最高烹饪等级为B，则获取食材“排骨”对应的第二烹饪参数，将烹饪器具当前执行的第一烹饪参数与第二烹饪参数进行匹配，匹配失败，即确定在当前烹饪参数下对食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”进行烹饪，食材“排骨”无法煮熟，则可以返回第二烹饪参数至烹饪器具，烹饪器具按照第二烹饪参数进行烹饪操作，从而保证所有食材均可以煮熟。

通过上述方案，云服务器可以结合多种判断方法确定主食材，并根据不同方法得到的主食材对应的烹饪参数，确定最优烹饪参数，并控制烹饪器具按照最优烹饪参数进行烹饪操作，进一步达到提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

可选地，步骤S106，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，包括：获取每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级；将每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；确定最高烹饪等级对应的烹饪对象作为基准烹饪对象。

在一种可选的方案中，云服务器在对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称之后，可以获取每种食材的烹饪难度，将所有食材的烹饪难度进行比较，确定烹饪难度最高的食材作为主食材。

例如，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，并识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”之后，获取三种食材的烹饪等级，即获取三种食材的烹饪难度，得到食材“玉米”的烹饪等级A、食材“排骨”的烹饪等级B和食材“水”的烹饪等级C，确定最高烹饪等级为B，从而确定食材“排骨”为主食材。

通过上述方案，云服务器可以将最高烹饪等级对应的烹饪对象作为基准烹饪对象，即将烹饪难度最大的烹饪对象作为基准烹饪对象，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作，达到提高烹饪效果的效果。

可选地，在步骤S108，将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具之前，该方法还包括如下步骤：从第一数据库中获取基准烹饪对象对应的第一烹饪参数。

具体地，上述的第一数据库可以是食材数据库，数据库中可以预先存储食材与烹饪参数之间的对应关系。

在一种可选的方案中，云服务器在确定基准烹饪对象，即确定主食材之后，可以在第一数据库中进行查询，得到主食材对应的第一烹饪参数，并将第一烹饪参数返回烹饪器具，烹饪器具可以按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。

可选地，在步骤S102，接收烹饪器具发送的图像数据的同时，接收烹饪器具发送的多个烹饪对象的重量数据，通过设置在锅体内部的重量采集模块采集到重量数据，其中，在步骤S104，对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象的同时，该方法还包括如下步骤：对图像数据进行识别，确定锅体内部的水位线，其中，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，其中，多个烹饪对象包括：固态食材和液态食材；根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第三烹饪参数；将多个烹饪对象对应的第三烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第三烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的重量采集模块可以是设置在锅体底部的称重模块。

在一种可选的方案中，在仅通过显示面积或者烹饪等级无法确定出基准烹饪对象的情况下，烹饪器具的锅体底部上增加称重模块，可以称出所有食材的总重量，即采集到重量数据，将所有食材的总重量发送给云服务器，设置在盖体顶部的摄像头可以拍摄到锅体内部的所有食材的图像以及标尺的图像，将所有食材的图像以及标尺的图像发送给云服务器，云服务器可以通过图像识别模块根据标尺的图像，可以识别出锅体内部的水位线，从而得到所有食材的总体积，根据所有食材的总体积和所有食材的总重量，可以得到固态食材和水的比例，进一步确定对应的食谱名称，根据食谱名称计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

例如，用户需要制作米饭，用户可以将大米和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到大米和水的图像，通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到大米和水的图像之后，可以识别出食材“大米”和食材“水”，进一步可以通过称重模块获取大米和水的总重量，根据标尺的图像确定水位线，从而确定食材“大米”和食材“水”的总体积，进一步确定大米和水的比例，计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

通过上述方案，在烹饪器具执行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过重量采集模块采集到重量数据，并通过图像采集模块采集到图像数据，云服务器可以对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象以及水位线，并结合重量数据，得到第三烹饪参数，由烹饪器具按照第三烹饪参数执行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进一步达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

可选地，根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，包括：根据锅体的预设尺寸，获取位于水位线以下的多个烹饪对象的体积数据；根据体积数据和重量数据，确定固态食材与液态食材的比例，其中，体积数据包括：固态食材与液态食材之间的体积关系，重量数据包括：固态食材与液态食材之间的重量关系。

具体地，上述的预设尺寸可以是锅体的几何尺寸。

在一种可选的方案中，云服务器在接收到烹饪器具发送的图像数据和重量数据之后，可以对图像数据进行识别，识别出水位线，由锅体的几何尺寸计算出水位线以下的体积，即得到所有食材的总体积，其中，总重量可以表示为函数f1(w,i)，总体积可以表示为函数f2(w,i)，将两个函数进行联合计算，可以得出w和i，进而计算出食材和水的比例(i/w)。

通过上述方案，云服务器可以根据锅体的预设尺寸计算出位于水位线以下的烹饪对象的体积数据，并进一步结合重量数据得到固态食材与液态食材的比例，从而确定第三烹饪参数，实现烹饪器具的自动烹饪工作。

可选地，根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第三烹饪参数，包括：获取每个烹饪对象在图像数据中的显示面积；根据多个烹饪对象和每个烹饪对象在图像数据中的显示面积，从第二数据库中获取第四烹饪参数；根据第四烹饪参数和固态食材与液态食材的比例，计算得到第三烹饪参数。

具体地，上述的第二数据库可以是食谱数据库，数据库中预先存储有不同食谱与烹饪参数的对应关系，每个食谱中都包含多种食材。

在一种可选的方案中，云服务器可以根据每种食材的显示面积，确定显示面积最大的多种食材，确定对应的食谱名称，从而可以在第二数据库中进行查询，得到食谱对应的第四烹饪参数，并根据固态食材与液态食材的比例，对第四烹饪参数进行调整，从而计算得到第三烹饪参数，并返回至烹饪器具，烹饪器具按照第三烹饪参数执行烹饪操作。

通过上述方案，第二数据库中可以预先存储不同食谱，食谱中包含多个烹饪对象和对应的烹饪参数，云服务器可以计算每个烹饪对象在图像数据中的显示面积，并从第二数据库中查询对应的第四烹饪参数，结合第四烹饪参数和固态食材与液态食材的比例，计算得到最佳的第三烹饪参数，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。

可选地，在步骤S104，对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象之后，该方法还包括如下步骤：根据多个烹饪对象，生成提示信息，其中，提示信息用于提示烹饪器具中加入每个烹饪对象的顺序。

在一种可选的方案中，可以根据烹饪器具内部盛放的所有食材的烹饪难度进行提示，例如，可以提示用户先加入烹饪难度大的食材，在烹饪一段时间之后，在加入烹饪难度小的食材，从而确保不同烹饪难度的食材均可以煮熟，完成整个烹饪过程。

例如，云服务在识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”之后，可以生成提示信息，提示用户将食材放入烹饪器具中的顺序为“水”、“玉米”和“排骨”。

通过上述方案，云服务器可以在识别出多个烹饪对象之后，生成提示加入每个烹饪对象的顺序的提示信息，从而用户可以按照提示信息向烹饪器具内加入多个烹饪对象，达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

实施例2

根据本发明实施例，提供了一种烹饪器具的控制方法的实施例，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2是根据本发明实施例的另一种烹饪器具的控制方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S202，接收图像采集模块采集到的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像。

可选地，图像采集模块设置在烹饪器具的盖体的顶部。

具体地，上述的图像采集模块可以是安装在烹饪器具的盖体的顶部的摄像头，从而可以拍摄到锅体内部盛放的所有烹饪对象的图像；上述的烹饪对象可以是放入烹饪器具内部的食材，包括：蔬菜、大米等固态食材，以及油、水等液态食材，本发明对此不作具体限定。

步骤S204，将图像数据发送至服务器，并接收服务器返回的第一烹饪参数，其中，第一烹饪参数与多个烹饪对象中满足预设条件的基准烹饪对象相对应。

具体地，上述的服务器可以是云服务器，专门用来对图像数据进行识别，确定第一烹饪参数；上述的基准烹饪对象可以是锅体内盛放的所有食材中的主食材；上述的预设条件可以判断烹饪对象是否为基准烹饪对象的条件，即判断放入锅体内部的主食材的条件，例如，主食材可以是在多种食材中占比最大的食材，也可以是多种食材中最难以烹饪的食材；不同的食材对应不同的烹饪参数，烹饪参数可以包括：烹饪时间、烹饪压力、加热功率等。

步骤S206，按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

在一种可选的方案中，在烹饪器进行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过设置在烹饪器具的盖体顶部的摄像头采集到放入到锅体内部的所有食材的图像，并通过网络上传至云服务器，云服务器在接收到烹饪器具上传的所有食材的图像之后，可以对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称，然后根据每种食材的占比和烹饪难易程度，确定主食材，并读取到对应的第一烹饪参数，将第一烹饪参数通过网络返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照第一烹饪参数对锅体内部盛放的所有食材进行烹饪操作。

需要说明的是，为了确保在烹饪器具进行烹饪之前拍摄到所有食材的图像，用户可以在放入烹饪中需要的所有食材之后，合上盖体，从而设置在盖体顶部的摄像头可以采集所有食材的图像。

例如，用户需要制作玉米排骨汤，用户可以将玉米、排骨和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到玉米、排骨和水的图像，并通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，通过图像识别模块识别出每种食材，即识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”，并进一步确定主食材为排骨，读取到排骨对应的烹饪参数返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照排骨对应的烹饪参数进行烹饪操作，烹饪得到玉米排骨汤。

根据本发明上述实施例，接收图像采集模块采集到的图像数据，将图像数据发送至服务器，并接收服务器返回的第一烹饪参数，按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。容易注意到的是，在获取到第一烹饪参数之后，烹饪器具开始进行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进而解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例确定的技术方案，可以达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的技术效果。

可选地，在步骤S206，按照第一烹饪参数执行烹饪操作的过程中，该方法还包括如下步骤：接收服务器返回的第二烹饪参数，其中，第二烹饪参数是多个烹饪对象对应的烹饪参数中最高烹饪等级对应的烹饪参数，烹饪等级用于表征烹饪器具按照烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的烹饪等级可以表征食材的烹饪难度，即对食材进行烹饪的复杂程度，烹饪等级越高，烹饪难度越高，食材越不容易煮熟，需要的烹饪时间越长、烹饪压力越大、加热功率越高。

在一种可选的方案中，云服务器在通过判断显示面积，确定主食材之后，可以返回主食材对应的第一烹饪参数至烹饪器具，烹饪器具可以按照主食材对应的第一烹饪参数进行烹饪操作，并在烹饪过程中，进一步根据食材的烹饪难度，获取烹饪难度最高的食材对应的第二烹饪参数，将第一烹饪参数和第二烹饪参数进行匹配，如果第一烹饪参数与第二烹饪参数匹配失败，例如，第一烹饪参数中的烹饪时间与第二烹饪参数中的烹饪时间相差较大，则确定按照当前第一烹饪参数进行烹饪，无法将所有食材煮熟，可以将第二烹饪参数返回值烹饪器具，从而烹饪器具可以自动切换为第二烹饪参数进行烹饪操作。

例如，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，并识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”之后，由于玉米放入量较多，可以根据三种食材的显示面积，确定食材“玉米”为主食材，烹饪器具按照食材“玉米”对应的烹饪参数运行，在运行过程中，云服务器继续获取三种食材的烹饪等级，即获取三种食材的烹饪难度，得到食材“玉米”的烹饪等级A、食材“排骨”的烹饪等级B和食材“水”的烹饪等级C，确定最高烹饪等级为B，则获取食材“排骨”对应的第二烹饪参数，将烹饪器具当前执行的第一烹饪参数与第二烹饪参数进行匹配，匹配失败，即确定在当前烹饪参数下对食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”进行烹饪，食材“排骨”无法煮熟，则可以返回第二烹饪参数至烹饪器具，烹饪器具按照第二烹饪参数进行烹饪操作，从而保证所有食材均可以煮熟。

通过上述方案，云服务器可以结合多种判断方法确定主食材，并根据不同方法得到的主食材对应的烹饪参数，确定最优烹饪参数，并控制烹饪器具按照最优烹饪参数进行烹饪操作，进一步达到提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

可选地，烹饪器具还包括：设置在锅体内部的重量采集模块，其中，在步骤S202，接收图像采集模块采集到的图像数据的同时，该方法还包括如下步骤：接收重量采集模块采集到的多个烹饪对象的重量数据；将图像数据和重量数据发送至服务器，并接收服务器返回的第三烹饪参数，其中，第三烹饪参数与图像数据和重量数据相对应，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；按照第三烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的重量采集模块可以是设置在锅体底部的称重模块。

在一种可选的方案中，在仅通过显示面积或者烹饪等级无法确定出基准烹饪对象的情况下，烹饪器具的锅体底部上增加称重模块，可以称出所有食材的总重量，即采集到重量数据，将所有食材的总重量发送给云服务器，设置在盖体顶部的摄像头可以拍摄到锅体内部的所有食材的图像以及标尺的图像，将所有食材的图像以及标尺的图像发送给云服务器，云服务器可以通过图像识别模块根据标尺的图像，可以识别出锅体内部的水位线，从而得到所有食材的总体积，根据所有食材的总体积和所有食材的总重量，可以得到固态食材和水的比例，进一步确定对应的食谱名称，根据食谱名称计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

例如，用户需要制作米饭，用户可以将大米和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到大米和水的图像，通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到大米和水的图像之后，可以识别出食材“大米”和食材“水”，进一步可以通过称重模块获取大米和水的总重量，根据标尺的图像确定水位线，从而确定食材“大米”和食材“水”的总体积，进一步确定大米和水的比例，计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

通过上述方案，在烹饪器具执行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过重量采集模块采集到重量数据，并通过图像采集模块采集到图像数据，云服务器可以对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象以及水位线，并结合重量数据，得到第三烹饪参数，由烹饪器具按照第三烹饪参数执行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进一步达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

实施例3

根据本发明实施例，提供了一种烹饪器具的控制系统的实施例。

图3是根据本发明实施例的一种烹饪器具的控制系统的示意图，如图3所示，该系统包括：烹饪器具10和服务器20，其中，烹饪器具10包括：图像采集模块11用于采集图像数据，图像数据包括：烹饪器具10的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；服务器20与烹饪器具10具有通信关系，用于对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，并将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具10；烹饪器具10还用于按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

可选地，图像采集模块设置在烹饪器具的盖体的顶部。

具体地，上述的烹饪器具可以是电压力锅、电饭煲等烹饪器具，本发明对此不作具体限定；上述的图像采集模块可以是安装在烹饪器具的盖体的顶部的摄像头，从而可以拍摄到锅体内部盛放的所有烹饪对象的图像；上述的烹饪对象可以是放入烹饪器具内部的食材，包括：蔬菜、大米等固态食材，以及油、水等液态食材，本发明对此不作具体限定；上述的基准烹饪对象可以是锅体内盛放的所有食材中的主食材；上述的预设条件可以判断烹饪对象是否为基准烹饪对象的条件，即判断放入锅体内部的主食材的条件，例如，主食材可以是在多种食材中占比最大的食材，也可以是多种食材中最难以烹饪的食材；不同的食材对应不同的烹饪参数，烹饪参数可以包括：烹饪时间、烹饪压力、加热功率等。

在一种可选的方案中，在烹饪器进行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过设置在烹饪器具的盖体顶部的摄像头采集到放入到锅体内部的所有食材的图像，并通过网络上传至云服务器，云服务器在接收到烹饪器具上传的所有食材的图像之后，可以对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称，然后根据每种食材的占比和烹饪难易程度，确定主食材，并读取到对应的第一烹饪参数，将第一烹饪参数通过网络返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照第一烹饪参数对锅体内部盛放的所有食材进行烹饪操作。

需要说明的是，为了确保在烹饪器具进行烹饪之前拍摄到所有食材的图像，用户可以在放入烹饪中需要的所有食材之后，合上盖体，从而设置在盖体顶部的摄像头可以采集所有食材的图像。

例如，用户需要制作玉米排骨汤，用户可以将玉米、排骨和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到玉米、排骨和水的图像，并通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，通过图像识别模块识别出每种食材，即识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”，并进一步确定主食材为排骨，读取到排骨对应的烹饪参数返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照排骨对应的烹饪参数进行烹饪操作，烹饪得到玉米排骨汤。

根据本发明上述实施例，烹饪器具通过图像采集模块采集图像数据，服务器对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象，从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，并将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。容易注意到的是，在获取到第一烹饪参数之后，烹饪器具开始进行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进而解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例确定的技术方案，可以达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的技术效果。

可选地，服务器20还用于获取每个烹饪对象在图像数据中的显示面积；通过预设识别算法，对每个烹饪对象在图像数据中的显示面积进行识别，确定最大显示面积对应的烹饪对象为基准烹饪对象。

可选地，服务器20还用于获取每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级，其中，烹饪等级用于表征烹饪器具按照烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；将每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；确定最高烹饪等级对应的第二烹饪参数；将第二烹饪参数与第一烹饪参数进行匹配；如果第二烹饪参数与第一烹饪参数匹配失败，则将第二烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

可选地，服务器20还用于获取每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级；将每个烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；确定最高烹饪等级对应的烹饪对象作为基准烹饪对象。

可选地，服务器20还用于从第一数据库中获取基准烹饪对象对应的第一烹饪参数。

可选地，图4是根据本发明实施例的另一种烹饪器具的控制系统的示意图，如图4所示，烹饪器具10还包括：重量采集模块12。其中，重量采集模块12设置在锅体的内部，用于采集多个烹饪对象的重量数据；服务器20还用于对图像数据进行识别，确定锅体内部的水位线，根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，并根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第二烹饪参数，其中，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像，多个烹饪对象包括：固态食材和液态食材；烹饪器具10还用于按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的重量采集模块可以是设置在锅体底部的称重模块。

在一种可选的方案中，在仅通过显示面积或者烹饪等级无法确定出基准烹饪对象的情况下，烹饪器具的锅体底部上增加称重模块，可以称出所有食材的总重量，即采集到重量数据，将所有食材的总重量发送给云服务器，设置在盖体顶部的摄像头可以拍摄到锅体内部的所有食材的图像以及标尺的图像，将所有食材的图像以及标尺的图像发送给云服务器，云服务器可以通过图像识别模块根据标尺的图像，可以识别出锅体内部的水位线，从而得到所有食材的总体积，根据所有食材的总体积和所有食材的总重量，可以得到固态食材和水的比例，进一步确定对应的食谱名称，根据食谱名称计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

例如，用户需要制作米饭，用户可以将大米和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到大米和水的图像，通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到大米和水的图像之后，可以识别出食材“大米”和食材“水”，进一步可以通过称重模块获取大米和水的总重量，根据标尺的图像确定水位线，从而确定食材“大米”和食材“水”的总体积，进一步确定大米和水的比例，计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

通过上述方案，在烹饪器具执行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过重量采集模块采集到重量数据，并通过图像采集模块采集到图像数据，云服务器可以对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象以及水位线，并结合重量数据，得到第三烹饪参数，由烹饪器具按照第三烹饪参数执行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进一步达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

可选地，服务器20还用于根据锅体的预设尺寸，获取位于水位线以下的多个烹饪对象的体积数据；根据体积数据和重量数据，确定固态食材与液态食材的比例，其中，体积数据包括：固态食材与液态食材之间的体积关系，重量数据包括：固态食材与液态食材之间的重量关系。

可选地，服务器20还用于获取每个烹饪对象在图像数据中的显示面积；根据多个烹饪对象和每个烹饪对象在图像数据中的显示面积，从第二数据库中获取第四烹饪参数；根据第四烹饪参数和固态食材与液态食材的比例，计算得到第三烹饪参数。

可选地，服务器20还用于根据多个烹饪对象，生成提示信息，其中，提示信息用于提示烹饪器具中加入每个烹饪对象的顺序。

图5是根据本发明实施例的一种可选的烹饪器具的控制系统的示意图，图6是根据本发明实施例的另一种可选的烹饪器具的控制系统的示意图，下面结合图5和图6对本发明一种优选的实施例进行详细说明。

如图5所示，烹饪器具可以包括图像采集模块，通讯模块和执行模块，服务器可以包括图像识别模块，主食材判别模块和食材数据库，其中，烹饪器具和服务器具有通信关系。将多种食材放入烹饪器具中，合上盖体，此时放置在盖体顶部的图像采集模块对所有食材进行图像采集，得到数字图像，并通过通讯模块发送给服务器；服务器在接收到数字图像之后，可以通过图像识别模块进行图像识别，确定烹饪器具中放入的所有食材的名称，并计算各个食材在数字图像中的面积，将食材名称和食材面积反馈给主食材判别模块，通过模式识别算法得到主食材，并通过第一数据库查询与主食材对应的烹饪参数，返回至烹饪器具的执行模块，由执行模块按照主食材对应的烹饪参数进行烹饪操作。

如图6所示，烹饪器具包括图像采集模块、称重模块，通讯模块和执行模块，服务器包括图像识别模块，食谱判别模块，计算模块和食谱数据库，其中，烹饪器具和服务器具有通信关系。将多种食材放入烹饪器具中，合上盖体，此时放置在盖体顶部的图像采集模块对所有食材和锅内的标尺进行图像采集，得到数字图像，同时，通过称重模块获取所有食材的总重量，将数字图像和总重量通过通讯模块传输给服务器；服务器在接收到数字图像之后，可以通过图像识别模块识别出所有食材的名称和各个食材在数字图像中的面积，并结合锅体几何尺寸，确定水位线，将水位线高低以及所有食材的总重量传输给计算模块，计算模块计算得到固态食材和液态食材的比例，将食材名称、食材面积以及固态食材和液态食材的比例反馈给食谱判别模块，确定对应的食谱名称，并计算出合适的烹饪参数，并将合适的烹饪参数返回烹饪器具的执行模块进行烹饪操作。

通过上述方案，采用图像识别技术判断烹饪器具中的食材种类，并判断出主食材，进一步结合重量数据，确定烹饪方式，实现烹饪器具的自动烹饪，可以在烹饪器具开始烹饪之前确定烹饪方式，并返回至烹饪器具执行，无需通过增加额外的加热时间来判断食材的种类。

实施例4

根据本发明实施例，提供了一种服务器的实施例。

图7是根据本发明实施例的一种服务器的示意图，如图7所示，该服务器包括：通信装置21、图像识别装置22和第一判别装置23。其中，通信装置21用于接收烹饪器具发送的图像数据，其中，图像数据包括：烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在烹饪器具上的图像采集模块采集到图像数据；图像识别装置22与通信装置21连接，用于对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象；第一判别装置23与图像识别装置22连接，用于从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象；通信装置21与第一判别装置23连接，用于将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

可选地，图像采集模块设置在烹饪器具的盖体的顶部。

具体地，上述的烹饪器具可以是电压力锅、电饭煲等烹饪器具，本发明对此不作具体限定；上述的图像采集模块可以是安装在烹饪器具的盖体的顶部的摄像头，从而可以拍摄到锅体内部盛放的所有烹饪对象的图像；上述的烹饪对象可以是放入烹饪器具内部的食材，包括：蔬菜、大米等固态食材，以及油、水等液态食材，本发明对此不作具体限定；上述的基准烹饪对象可以是锅体内盛放的所有食材中的主食材；上述的预设条件可以判断烹饪对象是否为基准烹饪对象的条件，即判断放入锅体内部的主食材的条件，例如，主食材可以是在多种食材中占比最大的食材，也可以是多种食材中最难以烹饪的食材；不同的食材对应不同的烹饪参数，烹饪参数可以包括：烹饪时间、烹饪压力、加热功率等；上述的通信装置21可以是无线通信装置，例如，WIFI通信模块、3G无线通信模块，本发明对此不作具体限定；上述的图像识别装置22可以是如图5所示的图像识别模块；上述的第一判别装置23可以是如图5所示的主食材判别模块。

在一种可选的方案中，在烹饪器进行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过设置在烹饪器具的盖体顶部的摄像头采集到放入到锅体内部的所有食材的图像，并通过网络上传至云服务器，云服务器在接收到烹饪器具上传的所有食材的图像之后，可以对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称，然后根据每种食材的占比和烹饪难易程度，确定主食材，并读取到对应的第一烹饪参数，将第一烹饪参数通过网络返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照第一烹饪参数对锅体内部盛放的所有食材进行烹饪操作。

需要说明的是，为了确保在烹饪器具进行烹饪之前拍摄到所有食材的图像，用户可以在放入烹饪中需要的所有食材之后，合上盖体，从而设置在盖体顶部的摄像头可以采集所有食材的图像。

例如，用户需要制作玉米排骨汤，用户可以将玉米、排骨和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到玉米、排骨和水的图像，并通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，通过图像识别模块识别出每种食材，即识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”，并进一步确定主食材为排骨，读取到排骨对应的烹饪参数返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照排骨对应的烹饪参数进行烹饪操作，烹饪得到玉米排骨汤。

根据本发明上述实施例，通过通信装置21接收烹饪器具发送的图像数据，通过识别装置22对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象，通过第一判别装置23从多个烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，并通过通信装置21将基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。容易注意到的是，在获取到第一烹饪参数之后，烹饪器具开始进行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进而解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例确定的技术方案，可以达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的技术效果。

可选地，服务器还包括：第一数据库。其中，第一数据库与第一判别装置23连接，用于存储目标烹饪对象和第一烹饪参数之间的对应关系。

可选地，图8是根据本发明实施例的另一种服务器的示意图，如图8所示，通信装置21还用于接收烹饪器具发送的多个烹饪对象的重量数据，其中，通过设置在锅体内部的重量采集模块采集到重量数据；图像识别装置22还用于对图像数据进行识别，确定锅体内部的水位线，其中，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；服务器还包括：处理器24和第二判别装置25。其中，处理器24与通信装置21和图像识别装置22连接，用于根据锅体内部的水位线和重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，其中，多个烹饪对象包括：固态食材和液态食材；第二判别装置25与处理器24和图像识别装置22连接，用于根据多个烹饪对象和固态食材与液态食材的比例，计算得到多个烹饪对象对应的第二烹饪参数；通信装置21与第二判别装置25连接，还用于将多个烹饪对象对应的第二烹饪参数返回至烹饪器具，以使烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的重量采集模块可以是设置在锅体底部的称重模块；上述的处理器可以是如图6所示的计算模块；上述的第二判别装置可以是如图6所示的食谱判别模块。

在一种可选的方案中，在仅通过显示面积或者烹饪等级无法确定出基准烹饪对象的情况下，烹饪器具的锅体底部上增加称重模块，可以称出所有食材的总重量，即采集到重量数据，将所有食材的总重量发送给云服务器，设置在盖体顶部的摄像头可以拍摄到锅体内部的所有食材的图像以及标尺的图像，将所有食材的图像以及标尺的图像发送给云服务器，云服务器可以通过图像识别模块根据标尺的图像，可以识别出锅体内部的水位线，从而得到所有食材的总体积，根据所有食材的总体积和所有食材的总重量，可以得到固态食材和水的比例，进一步确定对应的食谱名称，根据食谱名称计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

例如，用户需要制作米饭，用户可以将大米和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到大米和水的图像，通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到大米和水的图像之后，可以识别出食材“大米”和食材“水”，进一步可以通过称重模块获取大米和水的总重量，根据标尺的图像确定水位线，从而确定食材“大米”和食材“水”的总体积，进一步确定大米和水的比例，计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

通过上述方案，在烹饪器具执行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过重量采集模块采集到重量数据，并通过图像采集模块采集到图像数据，云服务器可以对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象以及水位线，并结合重量数据，得到第二烹饪参数，由烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进一步达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

可选地，服务器还包括：第二数据库。其中，第二数据库用于存储多个烹饪对象与第三烹饪参数的对应关系；第二判别装置25与第二数据库连接，还用于根据第三烹饪参数和固态食材与液态食材的比例，计算得到第二烹饪参数。

可选地，服务器还包括：提示装置。其中，提示装置与图像识别装置22连接，用于根据多个烹饪对象，生成提示信息。

实施例5

根据本发明实施例，提供了一种烹饪器具的实施例。

图9是根据本发明实施例的一种烹饪器具的示意图，如图9所示，烹饪器具包括：锅体、盖体、图像采集模块11、通信模块13和执行模块15。其中，锅体用于盛放多个烹饪对象；盖体盖设在锅体上；图像采集模块11用于采集图像数据，其中，图像数据包括：锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；通信模块13与图像采集模块11连接，用于将图像数据发送至服务器，并接收服务器返回的第一烹饪参数，其中，第一烹饪参数与多个烹饪对象中满足预设条件的基准烹饪对象相对应；执行模块15与通信模块13连接，用于按照第一烹饪参数执行烹饪操作。

可选地，图像采集模块设置在烹饪器具的盖体的顶部。

具体地，上述的图像采集模块可以是安装在烹饪器具的盖体的顶部的摄像头，从而可以拍摄到锅体内部盛放的所有烹饪对象的图像；上述的烹饪对象可以是放入烹饪器具内部的食材，包括：蔬菜、大米等固态食材，以及油、水等液态食材，本发明对此不作具体限定；上述的服务器可以是云服务器，专门用来对图像数据进行识别，确定第一烹饪参数；上述的基准烹饪对象可以是锅体内盛放的所有食材中的主食材；上述的预设条件可以判断烹饪对象是否为基准烹饪对象的条件，即判断放入锅体内部的主食材的条件，例如，主食材可以是在多种食材中占比最大的食材，也可以是多种食材中最难以烹饪的食材；不同的食材对应不同的烹饪参数，烹饪参数可以包括：烹饪时间、烹饪压力、加热功率等；上述的通信模块可以是无线通信模块，例如，WIFI通信模块，3G无线通信模块等，本发明对此不作具体限定。

在一种可选的方案中，在烹饪器进行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过设置在烹饪器具的盖体顶部的摄像头采集到放入到锅体内部的所有食材的图像，并通过网络上传至云服务器，云服务器在接收到烹饪器具上传的所有食材的图像之后，可以对所有食材的图像进行图像识别，识别出图像每种食材的名称，然后根据每种食材的占比和烹饪难易程度，确定主食材，并读取到对应的第一烹饪参数，将第一烹饪参数通过网络返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照第一烹饪参数对锅体内部盛放的所有食材进行烹饪操作。

需要说明的是，为了确保在烹饪器具进行烹饪之前拍摄到所有食材的图像，用户可以在放入烹饪中需要的所有食材之后，合上盖体，从而设置在盖体顶部的摄像头可以采集所有食材的图像。

例如，用户需要制作玉米排骨汤，用户可以将玉米、排骨和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到玉米、排骨和水的图像，并通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到玉米、排骨和水的图像，通过图像识别模块识别出每种食材，即识别出食材“玉米”、食材“排骨”和食材“水”，并进一步确定主食材为排骨，读取到排骨对应的烹饪参数返回至烹饪器具，从而烹饪器具可以按照排骨对应的烹饪参数进行烹饪操作，烹饪得到玉米排骨汤。

根据本发明上述实施例，烹饪器具通过图像采集模块11采集图像数据，通过通信模块13将图像数据发送至服务器，并接收服务器返回的第一烹饪参数，通过执行模块15按照第一烹饪参数执行烹饪操作，从而实现烹饪器具的自动烹饪工作。容易注意到的是，在获取到第一烹饪参数之后，烹饪器具开始进行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进而解决了现有技术中的烹饪器具的控制方法过程复杂，且烹饪效果差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例确定的技术方案，可以达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的技术效果。

可选地，图10是根据本发明实施例的另一种烹饪器具的示意图，如图10所示，烹饪器具还包括：重量采集模块12。其中，重量采集模块12设置在锅体的内部，用于采集多个烹饪对象的重量数据；通信模块13与重量采集模块12连接，用于将图像数据和重量数据发送至服务器，并接收服务器返回的第二烹饪参数，其中，第二烹饪参数与图像数据和重量数据相对应，图像数据还包括：锅体内部的标尺的图像；执行模块15还用于按照第二烹饪参数执行烹饪操作。

具体地，上述的重量采集模块可以是设置在锅体底部的称重模块。

在一种可选的方案中，在仅通过显示面积或者烹饪等级无法确定出基准烹饪对象的情况下，烹饪器具的锅体底部上增加称重模块，可以称出所有食材的总重量，即采集到重量数据，将所有食材的总重量发送给云服务器，设置在盖体顶部的摄像头可以拍摄到锅体内部的所有食材的图像以及标尺的图像，将所有食材的图像以及标尺的图像发送给云服务器，云服务器可以通过图像识别模块根据标尺的图像，可以识别出锅体内部的水位线，从而得到所有食材的总体积，根据所有食材的总体积和所有食材的总重量，可以得到固态食材和水的比例，进一步确定对应的食谱名称，根据食谱名称计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

例如，用户需要制作米饭，用户可以将大米和水放入烹饪器具内部，并合上盖体，盖体顶部的摄像头可以采集到大米和水的图像，通过网络发送给云服务器，云服务器在接收到大米和水的图像之后，可以识别出食材“大米”和食材“水”，进一步可以通过称重模块获取大米和水的总重量，根据标尺的图像确定水位线，从而确定食材“大米”和食材“水”的总体积，进一步确定大米和水的比例，计算得到合适的烹饪参数，并返回至烹饪器具，由烹饪器具执行烹饪操作。

通过上述方案，在烹饪器具执行烹饪操作之前，烹饪器具可以通过重量采集模块采集到重量数据，并通过图像采集模块采集到图像数据，云服务器可以对图像数据进行识别，确定多个烹饪对象以及水位线，并结合重量数据，得到第二烹饪参数，由烹饪器具按照第二烹饪参数执行烹饪操作，与现有技术相比，无需人为设置烹饪参数，并且无需在煮沸后识别烹饪对象的类别，即无需通过增加额外的加热时间识别多个烹饪食材，进一步达到简化烹饪过程，提高烹饪效果，提升用户体验感的效果。

实施例6

根据本发明实施例，提供了一种存储介质的实施例，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述实施例1和2中的烹饪器具的控制方法。

实施例7

根据本发明实施例，提供了一种处理器的实施例，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例1和2中的烹饪器具的控制方法。

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 (21)

1.一种烹饪器具的控制方法，其特征在于，包括：

接收烹饪器具发送的图像数据，其中，所述图像数据包括：所述烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在所述烹饪器具上的图像采集模块采集到所述图像数据；

对所述图像数据进行识别，确定多个所述烹饪对象；

从多个所述烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象；

将所述基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至所述烹饪器具，以使所述烹饪器具按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个所述烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，包括：

获取每个所述烹饪对象在所述图像数据中的显示面积；

通过预设识别算法，对每个所述烹饪对象在所述图像数据中的显示面积进行识别，确定最大显示面积对应的烹饪对象为所述基准烹饪对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述烹饪器具按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作的过程中，所述方法还包括：

获取每个所述烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级，其中，所述烹饪等级用于表征所述烹饪器具按照所述烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；

将每个所述烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；

确定最高烹饪等级对应的第二烹饪参数；

将所述第二烹饪参数与所述第一烹饪参数进行匹配；

如果所述第二烹饪参数与所述第一烹饪参数匹配失败，则将所述第二烹饪参数返回至所述烹饪器具，以使所述烹饪器具按照所述第二烹饪参数执行烹饪操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个所述烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，包括：

获取每个所述烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级；

将每个所述烹饪对象对应的烹饪参数的烹饪等级进行比较；

确定最高烹饪等级对应的烹饪对象作为所述基准烹饪对象。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至所述烹饪器具之前，所述方法还包括：

从第一数据库中获取所述基准烹饪对象对应的第一烹饪参数。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，在接收烹饪器具发送的图像数据的同时，接收所述烹饪器具发送的多个所述烹饪对象的重量数据，通过设置在所述锅体内部的重量采集模块采集到所述重量数据，其中，在对所述图像数据进行识别，确定多个所述烹饪对象的同时，所述方法还包括：

对所述图像数据进行识别，确定所述锅体内部的水位线，其中，所述图像数据还包括：所述锅体内部的标尺的图像；

根据所述锅体内部的水位线和所述重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，其中，多个所述烹饪对象包括：所述固态食材和所述液态食材；

根据多个所述烹饪对象和所述固态食材与所述液态食材的比例，计算得到多个所述烹饪对象对应的第三烹饪参数；

将多个所述烹饪对象对应的第三烹饪参数返回至所述烹饪器具，以使所述烹饪器具按照所述第三烹饪参数执行烹饪操作。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述锅体内部的水位线和所述重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，包括：

根据所述锅体的预设尺寸，获取位于所述水位线以下的多个所述烹饪对象的体积数据；

根据所述体积数据和所述重量数据，确定所述固态食材与所述液态食材的比例，其中，所述体积数据包括：所述固态食材与所述液态食材之间的体积关系，所述重量数据包括：所述固态食材与所述液态食材之间的重量关系。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据多个所述烹饪对象和所述固态食材与所述液态食材的比例，计算得到多个所述烹饪对象对应的第三烹饪参数，包括：

获取每个所述烹饪对象在所述图像数据中的显示面积；

根据多个所述烹饪对象和每个所述烹饪对象在所述图像数据中的显示面积，从第二数据库中获取第四烹饪参数；

根据所述第四烹饪参数和所述固态食材与所述液态食材的比例，计算得到所述第三烹饪参数。

9.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，在对所述图像数据进行识别，确定多个所述烹饪对象之后，所述方法还包括：

根据多个所述烹饪对象，生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述烹饪器具中加入每个所述烹饪对象的顺序。

10.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述图像采集模块设置在所述烹饪器具的盖体的顶部。

11.一种烹饪器具的控制方法，其特征在于，烹饪器具包括：图像采集模块，其中，所述方法包括：

接收所述图像采集模块采集到的图像数据，其中，所述图像数据包括：所述烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；

将所述图像数据发送至服务器，并接收所述服务器返回的第一烹饪参数，其中，所述第一烹饪参数与多个所述烹饪对象中满足预设条件的基准烹饪对象相对应；

按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作的过程中，所述方法还包括：

接收所述服务器返回的第二烹饪参数，其中，所述第二烹饪参数是多个所述烹饪对象对应的烹饪参数中最高烹饪等级对应的烹饪参数，所述烹饪等级用于表征所述烹饪器具按照所述烹饪参数进行烹饪操作的复杂程度；

按照所述第二烹饪参数执行烹饪操作。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述烹饪器具还包括：设置在所述锅体内部的重量采集模块，其中，在接收所述图像采集模块采集到的图像数据的同时，所述方法还包括：

接收所述重量采集模块采集到的多个所述烹饪对象的重量数据；

将所述图像数据和所述重量数据发送至所述服务器，并接收所述服务器返回的第三烹饪参数，其中，所述第三烹饪参数与所述图像数据和所述重量数据相对应，所述图像数据还包括：所述锅体内部的标尺的图像；

按照所述第三烹饪参数执行烹饪操作。

14.一种烹饪器具的控制系统，其特征在于，包括：

烹饪器具(10)，包括：图像采集模块(11)，用于采集图像数据，其中，所述图像数据包括：所述烹饪器具(10)的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；

服务器(20)，与所述烹饪器具(10)具有通信关系，用于对所述图像数据进行识别，确定多个所述烹饪对象，从多个所述烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象，并将所述基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至所述烹饪器具(10)；

所述烹饪器具(10)还用于按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作。

15.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，

所述烹饪器具(10)还包括：重量采集模块(12)，设置在所述锅体的内部，用于采集多个所述烹饪对象的重量数据；

所述服务器(20)还用于对所述图像数据进行识别，确定所述锅体内部的水位线，根据所述锅体内部的水位线和所述重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，并根据多个所述烹饪对象和所述固态食材与所述液态食材的比例，计算得到多个所述烹饪对象对应的第二烹饪参数，其中，所述图像数据还包括：所述锅体内部的标尺的图像，多个所述烹饪对象包括：所述固态食材和所述液态食材；

所述烹饪器具(10)还用于按照所述第二烹饪参数执行烹饪操作。

16.一种服务器，其特征在于，包括：

通信装置(21)，用于接收烹饪器具发送的图像数据，其中，所述图像数据包括：所述烹饪器具的锅体内盛放的多个烹饪对象的图像，通过设置在所述烹饪器具上的图像采集模块采集到所述图像数据；

图像识别装置(22)，与所述通信装置(21)连接，用于对所述图像数据进行识别，确定多个所述烹饪对象；

第一判别装置(23)，与所述图像识别装置(22)连接，用于从多个所述烹饪对象中判断满足预设条件的基准烹饪对象；

所述通信装置(21)与所述第一判别装置(23)连接，用于将所述基准烹饪对象对应的第一烹饪参数返回至所述烹饪器具，以使所述烹饪器具按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作。

17.根据权利要求16所述的服务器，其特征在于，

所述通信装置(21)还用于接收所述烹饪器具发送的多个所述烹饪对象的重量数据，其中，通过设置在所述锅体内部的重量采集模块采集到所述重量数据；

所述图像识别装置(22)还用于对所述图像数据进行识别，确定所述锅体内部的水位线，其中，所述图像数据还包括：所述锅体内部的标尺的图像；

所述服务器还包括：处理器(24)，与所述通信装置(21)和所述图像识别装置(22)连接，用于根据所述锅体内部的水位线和所述重量数据，获取固态食材与液态食材的比例，其中，多个所述烹饪对象包括：所述固态食材和所述液态食材；

第二判别装置(25)，与所述处理器(24)和所述图像识别装置(22)连接，用于根据多个所述烹饪对象和所述固态食材与所述液态食材的比例，计算得到多个所述烹饪对象对应的第二烹饪参数；

所述通信装置(21)，与所述第二判别装置(25)连接，还用于将多个所述烹饪对象对应的第二烹饪参数返回至所述烹饪器具，以使所述烹饪器具按照所述第二烹饪参数执行烹饪操作。

18.一种烹饪器具，其特征在于，包括：

锅体，用于盛放多个烹饪对象；

盖体，盖设在所述锅体上；

图像采集模块(11)，用于采集图像数据，其中，所述图像数据包括：所述锅体内盛放的多个烹饪对象的图像；

通信模块(13)，与所述图像采集模块(11)连接，用于将所述图像数据发送至服务器，并接收所述服务器返回的第一烹饪参数，其中，所述第一烹饪参数与多个所述烹饪对象中满足预设条件的基准烹饪对象相对应；

执行模块(15)，与所述通信模块(13)连接，用于按照所述第一烹饪参数执行烹饪操作。

19.根据权利要求18所述的烹饪器具，其特征在于，所述烹饪器具还包括：

重量采集模块(12)，设置在所述锅体的内部，用于采集多个所述烹饪对象的重量数据；

所述通信模块(13)，与所述重量采集模块(12)连接，用于将所述图像数据和所述重量数据发送至所述服务器，并接收所述服务器返回的第二烹饪参数，其中，所述第二烹饪参数与所述图像数据和所述重量数据相对应，所述图像数据还包括：所述锅体内部的标尺的图像；

所述执行模块(15)还用于按照所述第二烹饪参数执行烹饪操作。

20.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至13中任意一项所述的烹饪器具的控制方法。

21.一种处理器，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13中任意一项所述的烹饪器具的控制方法。