CN112056945A - 一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，包括如下步骤：步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像；步骤S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理；步骤S3,对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取；步骤S4,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息和/或颜色变化信息；步骤S5,将食物的体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配；步骤S6,云端将匹配结果回传至烹饪设备；步骤S7,判断是否达到了关键控制点；步骤S8,若食物的烹饪状态达到关键控制点，则触发提示。在食物的烹饪状态的关键控制点及时提醒用户，提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及智能烹饪技术领域，具体涉及一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法。
背景技术
传统的蒸烤箱在烹饪过程中，通常通过设定指定的温度与时间来控制烹饪是否完成，实际上用户烹饪食材分量、初始温度、湿度等状况不同，所需要的烹饪时间亦不相同。因此通过设定统一的时间，无法准确根据食材的实际情况，在最合适的时间点结束烹饪，尤其是面点类的烘焙过程中通常需要根据面点的胀发状态来判断面点的烘焙效果。
发明内容
本发明旨在一定程度上解决现有相关技术中存在的问题之一，为此，本发明的目的在于提出一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，在食物的烹饪状态的关键控制点及时提醒用户，提升用户体验。
上述目的是通过如下技术方案来实现的：
一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，包括如下步骤：
S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像；
S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理；
S3,对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取；
S4,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息和/或颜色变化信息；
S5,将食物的体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配；
S6,云端将匹配结果回传至烹饪设备；
S7,判断食物的烹饪状态是否达到了关键控制点；
S8,若食物的烹饪状态达到关键控制点，则触发提示；若食物的烹饪状态没有达到关键控制点，则返回至步骤S1。
作为本发明的进一步改进，所述烹饪设备包括烹饪设备内腔，在所述烹饪设备内腔顶部设有TOF深度摄像头及监控摄像头，所述第一图像包括第一距离图像及第一颜色图像，所述第二图像包括第二距离图像及第二颜色图像。
作为本发明的进一步改进，步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像包括如下步骤：
通过TOF深度摄像头采集烹饪设备内食物的第一距离图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二距离图像；
通过监控摄像头采集烹饪设备内食物的第一颜色图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二颜色图像。
作为本发明的进一步改进，步骤S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理的步骤具体为：对第一距离图像及第二距离图像，其图像处理方法为:去噪处理；灰度化处理；图像二值化处理；对第一颜色图像及第二颜色图像，其图像处理方法为：去噪处理；灰度化处理。
作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取的方法为：对第一距离图像和第二距离图像的特征点提取采用加权提取的方法；对第一颜色图像和第二颜色图像的特征点提取采用随机提取的方法。
作为本发明的进一步改进，对第一距离图像和第二距离图像的特征点提取采用加权提取的方法具体为：在第一距离图像或第二距离图像中由靠近食物中心位置至远离食物中心位置特征点提取的数量逐渐减少。
作为本发明的进一步改进，对第一颜色图像和第二颜色图像的特征点提取采用随机提取的方法具体为：对第一颜色图像或第二颜色图像中食物的各个位置特征点提取的数量平均。
作为本发明的进一步改进，在步骤S4中,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息的方法为：根据第一距离图像提取的特征点获取食物与TOF深度摄像头之间的第一距离；根据第二距离图像提取的特征点获取食物与TOF深度摄像头之间的第二距离；根据第一距离和第二距离的变化获取食物体积的变化信息。
作为本发明的进一步改进，在步骤S4中,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的颜色变化信息的方法为：根据第一颜色图像提取的特征点获取食物的第一颜色信息；根据第二颜色图像提取的特征点获取食物的第二颜色信息；根据第一颜色信息和第二颜色信息的变化获取食物颜色的变化信息。
作为本发明的进一步改进，步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像之前还包括如下步骤：开启烹饪设备；设定烹饪模式及烹饪温度。
作为本发明的进一步改进，步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像之后还包括如下步骤：
通过第一图像或第二图像获取食物的品类信息。
作为本发明的进一步改进，上传至云端的信息还包括：食物的品类信息、烹饪模式、烹饪温度及烹饪时间。
与现有技术相比，本发明的至少包括以下有益效果：
1.本发明提出一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，采用图像识别技术及3D深度检测技术分别对烹饪食材的颜色与体积进行采集，根据与云端数据库匹配智能判断食物的烹饪状态，并在食物的烹饪状态的关键控制点及时提醒用户，大幅改善专业用户或新手用户对食物状态的把控，提升烹饪体验。
附图说明
图1为实施例中一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法的流程图；
图2为实施例中一种烹饪设备的结构图。
具体实施方式
以下实施例对本发明进行说明，但本发明并不受这些实施例所限制。对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换，而不脱离本发明方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
实施例一：
参见附图1-2示出本发明的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，包括如下步骤：
S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像；
S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理；
S3,对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取；
S4,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息和/或颜色变化信息；
S5,将食物的体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配；
S6,云端将匹配结果回传至烹饪设备；
S7,判断食物的烹饪状态是否达到了关键控制点；
S8,若食物的烹饪状态达到关键控制点，则触发提示；若食物的烹饪状态没有达到关键控制点，则返回至步骤S1。
在步骤S1之前还包括，将不同食物的体积变化信息及对应的食物烹饪状态、不同的颜色变化信息及对应的食物烹饪状态上传至云端形成数据库。
在步骤S1中，根据不同的食物种类设定不同的预设时间。
在步骤S8中，所述触发提示可为灯光闪烁提示或发出提示音以提醒用户。
本发明提出一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，采用图像识别技术及3D深度检测技术分别对烹饪食材的颜色与体积进行采集，根据与云端数据库匹配智能判断食物的烹饪状态，并在食物的烹饪状态的关键控制点及时提醒用户，大幅改善专业用户或新手用户对食物状态的把控，提升烹饪体验。
如图，所述烹饪设备包括烹饪设备内腔1，在所述烹饪设备内腔1顶部设有TOF深度摄像头2及监控摄像头3，且所述TOF深度摄像头2在所述烹饪设备内腔1顶部两侧对称设置，分别为设置在所述内腔顶部左侧的左TOF深度摄像头、及设置在所述内腔顶部右侧的右TOF深度摄像头，左TOF深度摄像头与右TOF深度摄像头对称设置；所述监控摄像头3设置于所述烹饪设备内腔1顶部的中心位置。
所述第一图像包括第一距离图像及第一颜色图像，所述第二图像包括第二距离图像及第二颜色图像。
步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像包括如下步骤：
通过TOF深度摄像头2采集烹饪设备内食物的第一距离图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二距离图像；
通过监控摄像头3采集烹饪设备内食物的第一颜色图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二颜色图像。
在本实施例中，TOF深度摄像头2及监控摄像头3在同一时间分别获取第一距离图像、第一颜色图像，并在预设时间后同时分别获取第二距离图像、第二颜色图像，以在后续步骤中可获取食物的体积变化信息及颜色变化信息，通过将两个维度的信息上传至云端，与云端中的数据库进行匹配，通过体积变化信息及颜色变化信息两个维度的信息进行匹配，增大了匹配的准确度，提升用户体验。
在其他实施例中，也TOF深度摄像头2与监控摄像头3可以不在同一时间获取图像，举例说明，在一些食物烹饪状态判断中，食物的随烹饪时间增长体积变化明显，且食物的随烹饪时间增长颜色变化不明显，即食物体积变化对关键点的判断占有重要的比重，可通过TOF深度摄像头2可在烹饪开始时获取第一距离图像并在烹饪20min后获取第二距离图像，而监控摄像头3不进行图像采集。在后续步骤中通过第一距离图像及第二距离图像获取食物的体积变化信息，并将体积变化信息上传至云端与云端中的数据库进行匹配，即通过体积变化信息一个维度的信息与云端的数据库进行匹配。
或在一些食物烹饪状态判断中，食物的随烹饪时间增长颜色变化明显，且食物的随烹饪时间增长体积变化不明显，即食物颜色变化对关键点的判断占有重要的比重，可通过监控摄像头3可在烹饪开始时获取第一颜色图像并在烹饪20min后获取第二颜色图像，而TOF深度摄像头2不进行图像采集。在后续步骤中通过第一颜色图像及第二颜色图像获取食物的颜色变化信息，并将颜色变化信息上传至云端与云端中的数据库进行匹配，即通过颜色变化信息一个维度的信息与云端的数据库进行匹配。
步骤S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理的步骤具体为：
对第一距离图像及第二距离图像，其图像处理方法为:去噪处理；灰度化处理；图像二值化处理；
对第一颜色图像及第二颜色图像，其图像处理方法为：去噪处理；灰度化处理。
对第一距离图像及第二距离图像、或第一颜色图像及第二颜色图像进行去噪处理，即消除图像中因烹饪设备内腔1油污、带油蒸汽等造成的图像噪声。本实施例中，去噪时采用中值滤波方法，中值滤波方法是将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，即将数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。
对第一距离图像及第二距离图像、或第一颜色图像及第二颜色图像进行去噪处理后进行灰度化处理，将彩色图像变为灰度图像，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值，灰度范围为0-255。
对第一距离图像及第二距离图像进行去噪处理、灰度化处理后进行图像二值化处理，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在图像中将所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。此步骤中，将第一距离图像及第二距离图像中将食物区域的颜色灰度值用255表示，将背景区域颜色灰度值用0表示，使得图像中食物的图像被凸显出来。图像的二值化处理使图像中数据量大为减少，从而能凸显出食物的轮廓。
在步骤S3中，对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取的方法为：对第一距离图像和第二距离图像的特征点提取采用加权提取的方法；对第一颜色图像和第二颜色图像的特征点提取采用随机提取的方法。
对第一距离图像和第二距离图像的特征点提取采用加权提取的方法具体为：在第一距离图像或第二距离图像中由靠近食物中心位置至远离食物中心位置特征点提取的数量逐渐减少。在第一距离图像和第二距离图像提取的特征点个数相同。分别在第一距离图像和第二距离图像中分别提取n个特征点，且n个特征点由靠近食物中心位置至远离食物中心位置特征点提取的数量逐渐减少。在本实施例中，特征点所落区域覆盖的面积需要大于食物横截面的1/2,且小于食物横截面的2/3，以确保所获取的特征点数集的样本容量足够大且保证随机取样的特征点不会出现堆积的情况。
对第一颜色图像和第二颜色图像的特征点提取采用随机提取的方法具体为：对第一颜色图像或第二颜色图像中食物的各个位置特征点提取的数量平均。在第一颜色图像和第二颜色图像提取的特征点个数相同。分别在第一颜色图像和第二颜色图像中分别提取m个特征点，且m个特征点分别在第一颜色图像和第二颜色图像均匀随机分布。在本实施例中，特征点所落区域覆盖的面积需要大于食物横截面的1/2,且小于食物横截面的2/3，以确保所获取的特征点数集的样本容量足够大且保证随机取样的特征点不会出现堆积的情况。
在步骤S4中,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息的方法为：
根据第一距离图像提取的特征点获取食物与TOF深度摄像头2之间的第一距离；
根据第二距离图像提取的特征点获取食物与TOF深度摄像头2之间的第二距离；
根据第一距离和第二距离的变化获取食物体积的变化信息。
根据第一距离图像中提取的n个特征点获取食物与左TOF深度摄像头的第一距离。即在第一距离图像中提取n个特征点，获取每个特征点与左TOF深度摄像的距离，并求出距离的平均值，获得第一距离。
根据获取第二图像中提取的n个特征点分别食物与左TOF深度摄像头的第二距离。即在第二距离图像中提取n个特征点，获取每个特征点与左TOF深度摄像的距离，并求出距离的平均值，获得第二距离。
根据第一距离和第二距离的变化获取食物体积的变化信息。在其他实施例中也可以获取食物与右TOF深度摄像头的距离。但若第一图像获取的是食物与左TOF深度摄像头之间的距离，则第二图像中也必须获取的是食物与左TOF深度摄像头之间的距离。若第一图像获取的是食物与右TOF深度摄像头之间的距离，则第二图像中也必须获取的是食物与右TOF深度摄像头之间的距离。
举例说明，在第一距离图像中获取5个特征点，每个特征点与左TOF深度摄像的距离分别为20cm、23cm、22cm、29cm、31cm，则第一距离为(20+23+22+29+31)/5，即第一距离为25cm；在第二距离图像中获取5个特征点，每个特征点与左TOF深度摄像的距离分别为10cm、15cm、12cm、7cm、11cm，则二距离为(10+15+12+7+11)/5，即第二距离为11cm。根据第一距离和第二距离的变化，获取食物体积的变化信息，由(11-25)/25的绝对值的得出，食物体积的变化信息为食物在预设时间内体积变大了百分之五十六。
在步骤S4中,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的颜色变化信息的方法为：
根据第一颜色图像提取的特征点获取食物的第一颜色信息；
根据第二颜色图像提取的特征点获取食物的第二颜色信息；
根据第一颜色信息和第二颜色信息的变化获取食物颜色的变化信息。
根据在第一颜色图像中随机均匀的提取m个特征点，每个特征点的灰度范围为0-255，获取第一颜色图像中m个特征点灰度值的平均值，即获取食物的第一颜色信息；
根据在第二颜色图像中随机均匀的提取m个特征点，每个特征点的灰度范围为0-255，获取第二颜色图像中m个特征点灰度值的平均值，即获取食物的第二颜色信息。
根据第一颜色信息和第二颜色信息的变化获取食物颜色的变化信息。
举例说明，在第一颜色图像中随机均匀的提取10个特征点，每个特征点的灰度值分别为125、136、119、128、126、120、134、134、124、121，获取第一颜色图像中10个特征点灰度值的平均值，即第一颜色信息为126.7；在第二颜色图像中随机均匀的提取10个特征点，每个特征点的灰度值分别为212、220、231、228、224、219、230、222、224、226，获取第一颜色图像中10个特征点灰度值的平均值，即第二颜色信息为223.6；根据第一颜色信息和第二颜色信息的变化，获取食物颜色的变化信息，颜色的变化信息为在预设时间内食物颜色了变化了96.6。
在步骤S5,将食物的体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配。
本实施例中，将食物的体积变化信息和颜色变化信息上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配。举例说明，将食物在预设时间内体积变大了百分之五十六及食物在预设时间内食物颜色了变化了96.6上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配。
在步骤S6,云端将匹配结果回传至烹饪设备。在云端匹配完成后，将匹配结构回传至烹饪设备。
在步骤S7,判断食物的烹饪状态是否达到了关键控制点。
S8,若食物的烹饪状态达到关键控制点，则触发提示；若食物的烹饪状态没有达到关键控制点，则返回至步骤S1。
在烹饪设备内设有控制器，控制器判断食物的烹饪状态是否达到了关键控制点。举例说明，食物为面包，面包的烹饪包括三个关键控制点，分别为第一发酵结束点、第二发酵结束点及成熟点。
将面包在预设时间内体积变大了百分之五十六及食物在预设时间内食物颜色了变化了96.6上传至云端并匹配后，得出面包的烹饪状态为到达了面包第一次发酵结束点，即达到了关键控制点需调节温度以面包更好的进行第二发酵。此时触发提示，控制器控制语音模块发出声音提醒，或控制灯光模块发出灯光闪烁提醒。
若将面包在预设时间内体积变化信息及颜色变化信息上传至云端并匹配后，得出面包的烹饪状态为在第一发酵结束点与第二发酵结束点之间，即面包的烹饪状态没有达到关键控制点，则返回至步骤S1。
实施例二：
一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，本实施例与实施例一的区别在于：
步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像之前还包括如下步骤：开启烹饪设备；设定烹饪模式及烹饪温度。
步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像之后还包括如下步骤：通过第一图像或第二图像获取食物的品类信息。
上传至云端的信息还包括：食物的品类信息、烹饪模式、烹饪温度及烹饪时间。
在实施例一中通过将食物的体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端，并将体积变化信息和/或颜色变化信息与云端数据库进行匹配，进而判断食物的烹饪状态是否达到了关键控制点。通过两种信息与云端数据库进行匹配，增加了匹配的准确度。
在本实施例中，不仅将体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端与云端数据库进行匹配，还将食物的品类信息、烹饪模式、烹饪温度及烹饪时间上传至云端，多维度的信息与云端数据库进行匹配，大大增大了匹配的准确性。
上述优选实施方式应视为本申请方案实施方式的举例说明，凡与本申请方案雷同、近似或以此为基础作出的技术推演、替换、改进等，均应视为本专利的保护范围。
Claims (12)
1.一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像；
步骤S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理；
步骤S3,对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取；
步骤S4,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息和/或颜色变化信息；
步骤S5,将食物的体积变化信息和/或颜色变化信息上传至云端，并与预存在云端数据库中的信息进行匹配；
步骤S6,云端将匹配结果回传至烹饪设备；
步骤S7,判断食物的烹饪状态是否达到了关键控制点；
步骤S8,若食物的烹饪状态达到关键控制点，则触发提示；若食物的烹饪状态没有达到关键控制点，则返回至步骤S1。
2.根据权利要求1所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，所述烹饪设备包括烹饪设备内腔，在所述烹饪设备内腔顶部设有TOF深度摄像头及监控摄像头，所述第一图像包括第一距离图像及第一颜色图像，所述第二图像包括第二距离图像及第二颜色图像。
3.根据权利要求2所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像包括如下步骤：
通过TOF深度摄像头采集烹饪设备内食物的第一距离图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二距离图像；
通过监控摄像头采集烹饪设备内食物的第一颜色图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二颜色图像。
4.根据权利要求3所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，步骤S2,对采集的第一图像及第二图像进行图像处理的步骤具体为：
对第一距离图像及第二距离图像，其图像处理方法为:去噪处理；灰度化处理；图像二值化处理；
对第一颜色图像及第二颜色图像，其图像处理方法为：去噪处理；灰度化处理。
5.根据权利要求4所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，在步骤S3中，对处理后的第一图像及第二图像进行特征点提取的方法为：
对第一距离图像和第二距离图像的特征点提取采用加权提取的方法；
对第一颜色图像和第二颜色图像的特征点提取采用随机提取的方法。
6.根据权利要求5所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，对第一距离图像和第二距离图像的特征点提取采用加权提取的方法具体为：在第一距离图像或第二距离图像中由靠近食物中心位置至远离食物中心位置特征点提取的数量逐渐减少。
7.根据权利要求5所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，对第一颜色图像和第二颜色图像的特征点提取采用随机提取的方法具体为：对第一颜色图像或第二颜色图像中食物的各个位置特征点提取的数量平均。
8.根据权利要求5所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，在步骤S4中,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的体积变化信息的方法为：
根据第一距离图像提取的特征点获取食物与TOF深度摄像头之间的第一距离；
根据第二距离图像提取的特征点获取食物与TOF深度摄像头之间的第二距离；
根据第一距离和第二距离的变化获取食物体积的变化信息。
9.根据权利要求5所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，在步骤S4中,通过对比第一图像及第二图像特征点的变化获取食物的颜色变化信息的方法为：
根据第一颜色图像提取的特征点获取食物的第一颜色信息；
根据第二颜色图像提取的特征点获取食物的第二颜色信息；
根据第一颜色信息和第二颜色信息的变化获取食物颜色的变化信息。
10.根据权利要求1所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像之前还包括如下步骤：
开启烹饪设备；
设定烹饪模式及烹饪温度。
11.根据权利要求1所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，步骤S1,采集烹饪设备内食物的第一图像并在预设时间后采集烹饪设备内食物的第二图像之后还包括如下步骤：
通过第一图像或第二图像获取食物的品类信息。
12.根据权利要求1所述的一种烹饪设备食物烹饪状态的提醒方法，其特征在于，上传至云端的信息还包括：
食物的品类信息、烹饪模式、烹饪温度及烹饪时间。
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| CN114831491A (zh) * | 2021-01-31 | 2022-08-02 | 云米互联科技(广东)有限公司 | 一种获取食物保鲜曲线方法及烹饪器材 |
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2020
- 2020-08-12 CN CN202010809247.3A patent/CN112056945A/zh active Pending
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