[發(fā)明專利]食材熟度確定方法、裝置、烹飪控制設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911371123.5
• 申請(qǐng)日: 2019-12-26
• 公開（公告）號(hào): CN110974038B
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊進(jìn)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 卓爾智聯(lián)（武漢）研究院有限公司
• 主分類號(hào): A47J36/32
• 分類號(hào): A47J36/32
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 樊倩

1.一種食材熟度確定方法，其特征在于，包括步驟：

采集食材在烹飪過程中產(chǎn)生的食材烹飪信息；所述食材烹飪信息包括：食材聲音信息以及食材圖像信息；

將所述食材烹飪信息輸入預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標(biāo)食材熟度標(biāo)簽；其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)預(yù)先采集的食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材烹飪信息以及食材熟度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系構(gòu)建的；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述將所述食材烹飪信息輸入預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標(biāo)食材熟度標(biāo)簽，包括：將所述食材聲音信息輸入所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到第一子食材熟度標(biāo)簽；將所述食材圖像信息輸入所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到第二子食材熟度標(biāo)簽；根據(jù)所述第一子食材熟度標(biāo)簽以及所述第二子食材熟度標(biāo)簽得到目標(biāo)食材熟度標(biāo)簽；所述方法還包括：若所述第一子食材熟度標(biāo)簽或者所述第二子食材熟度標(biāo)簽其中之一大于預(yù)先設(shè)定的第二食材熟度標(biāo)簽閾值，則生成用于指示烹飪裝置降低所述食材的加熱溫度的第二控制指令；

在食材熟度計(jì)量軸上，確定與所述目標(biāo)食材熟度標(biāo)簽相適應(yīng)的目標(biāo)熟度標(biāo)簽區(qū)間；

根據(jù)預(yù)先設(shè)定的熟度標(biāo)簽區(qū)間與食材熟度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲取與所述目標(biāo)熟度標(biāo)簽區(qū)間相對(duì)應(yīng)的食材熟度，得到所述食材的食材熟度；

所述方法還包括：采集所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材聲音信息；對(duì)所述食材聲音信息進(jìn)行時(shí)頻分析，得到與所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材聲音信息對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖和頻域圖；利用所述時(shí)頻圖和頻域圖對(duì)所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述第一子食材熟度標(biāo)簽以及所述第二子食材熟度標(biāo)簽都大于預(yù)先設(shè)定的第一食材熟度標(biāo)簽閾值，則生成用于指示烹飪裝置停止對(duì)所述食材進(jìn)行加熱的第一控制指令。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

采集所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材烹飪信息；

對(duì)所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材烹飪信息進(jìn)行特征分析；

將特征分析得到的特征分析結(jié)果組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材烹飪信息包括：食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材聲音信息以及食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材圖像信息；

所述對(duì)所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材烹飪信息進(jìn)行特征分析，包括：

對(duì)所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材聲音信息進(jìn)行小波去噪處理；

對(duì)小波去噪處理后的所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材聲音信息進(jìn)行時(shí)頻分析，得到與所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材聲音信息對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖和頻域圖；

對(duì)所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材圖像信息進(jìn)行去噪與歸一化處理；

所述將特征分析得到的特征分析結(jié)果組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括：

獲取與所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材烹飪信息相對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)標(biāo)簽；

將所述時(shí)頻圖和頻域圖、歸一化處理后的所述食材在烹飪過程中不同熟度階段產(chǎn)生的食材圖像信息以及所述基準(zhǔn)標(biāo)簽組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取對(duì)應(yīng)于所述食材熟度的食材的食材反饋信息；

根據(jù)所述食材反饋信息，對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行更新。