防干烧控制方法、烹饪设备及可读存储介质与流程

1.本发明属于烹饪控制领域，特别涉及一种防干烧控制方法、烹饪设备及可读存储介质。

背景技术：

2.在长时间烹饪时，锅内水烧干或锅内油温过高，而人又不在场时，容易烧穿锅具，甚至引发火灾。为了防止这类危险场景，需要对锅具干烧情况进行检测。
3.目前市面上的防干烧判别方案比较单一，一般都是通过比较检测到的锅具底部温度和预先设定的干烧阈值，来判别是否发生干烧。然而，通过测试发现，导热性较差的锅具，放置在锅具底部的温度传感器检测的温度与锅内真实温度差异会更大。例如水烧开时，锅内100℃，正常金属锅具锅底温度在150-200℃之间，而导热性差的锅具锅底可能到达280℃甚至更高。由此，锅具材质导热性、比热等具备差异性，若还是基于传统的通过单一的温度阈值进行防干烧的判定，往往会出现严重的误判。

技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中防干烧判别方案比较单一且未能考虑不同锅具的差异性导致误判的缺陷，提供一种防干烧控制方法、烹饪设备及可读存储介质。
5.本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
6.一种防干烧控制方法，所述方法包括：
7.检测烹饪过程中的烹饪状态，所述烹饪状态包括干烧烹饪、炖煮烹饪、煎炒烹饪中的任意一个；
8.获取烹饪过程中锅具的温度数据；
9.根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制。
10.较佳地，所述根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制的步骤具体包括：
11.根据所述温度数据和所述烹饪状态构建防干烧检测的函数模型；
12.基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分；
13.若所述干烧得分大于预设分值，则停止烹饪。
14.较佳地，所述基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分包括：
15.每隔预设周期计算得到一干烧得分；
16.所述若所述干烧得分大于预设分值，则停止烹饪的步骤具体包括：
17.若所述干烧得分大于预设分值，则检测所述干烧得分大于预设分值的连续次数是否大于预设次数，若是，则停止烹饪。
18.较佳地，所述根据所述温度数据和所述烹饪状态构建防干烧检测的函数模型的步骤具体包括：
19.根据所述温度数据确定影响干烧检测的特征数据；所述特征数据包括实时温度以及预设周期内的温度最大值、温度平均值、温度标准差、温度方差、温升速率中的至少两个；
20.根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数；
21.基于所述特征系数与所述特征数据构建所述函数模型。
22.较佳地，所述方法还包括：
23.设置与每个特征数据对应的特征阈值；
24.当每个特征数据均大于所述特征阈值时，再执行所述基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分的步骤。
25.较佳地，所述设置与每个特征数据对应的特征阈值还包括：
26.根据所述烹饪状态调整每个特征阈值的范围。
27.较佳地，若所述特征数据为实时温度和温升速率，所有特征系数之和为1，所述根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数的步骤具体包括：
28.若检测到烹饪状态为干烧烹饪，则降低所述温升速率的特征系数；
29.若检测到烹饪状态为炖煮烹饪，则降低所述实时温度的特征系数；所述方法还包括：降低所述温升速率的特征阈值；
30.若检测到烹饪状态为煎炒烹饪，则降低所述温升速率的特征系数；所述方法还包括：增加所述实时温度的特征阈值。
31.较佳地，所述根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数包括：
32.检测到烹饪过程开始时，设置每个特征数据的特征系数相等。
33.一种防干烧控制系统，所述系统包括：
34.烹饪状态检测模块，用于检测烹饪过程中的烹饪状态，所述烹饪状态包括干烧烹饪、炖煮烹饪、煎炒烹饪中的任意一个；
35.温度获取模块，用于获取烹饪过程中锅具的温度数据；
36.防干烧控制模块，用于根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制。
37.较佳地，所述防干烧控制模块具体包括：
38.函数构建单元，用于根据所述温度数据和所述烹饪状态构建防干烧检测的函数模型；
39.得分计算单元，用于基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分；
40.控制单元，用于在所述干烧得分大于预设分值时控制停止烹饪。
41.较佳地，所述得分计算单元具体用于：
42.每隔预设周期计算得到一干烧得分；
43.所述控制单元具体用于：
44.若所述干烧得分大于预设分值，则检测所述干烧得分大于预设分值的连续次数是否大于预设次数，若是，则停止烹饪。
45.较佳地，所述函数构建单元具体用于：
46.根据所述温度数据确定影响干烧检测的特征数据；所述特征数据包括实时温度以及预设周期内的温度最大值、温度平均值、温度标准差、温度方差、温升速率中的至少两个；
47.根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数；
48.基于所述特征系数与所述特征数据构建所述函数模型。
49.较佳地，所述防干烧控制模块还包括：
50.参数设置单元，用于设置与每个特征数据对应的特征阈值；
51.判断单元，用于在每个特征数据均大于所述特征阈值时再调用所述得分计算单元。
52.较佳地，所述参数设置单元还用于：
53.根据所述烹饪状态调整每个特征阈值的范围。
54.较佳地，若所述特征数据为实时温度和温升速率，所有特征系数之和为1，所述参数设置单元还用于：
55.若检测到烹饪状态为干烧烹饪，则降低所述温升速率的特征系数；
56.若检测到烹饪状态为炖煮烹饪，则降低所述实时温度的特征系数，并降低所述温升速率的特征阈值；
57.若检测到烹饪状态为煎炒烹饪，则降低所述温升速率的特征系数，并增加所述实时温度的特征阈值。
58.较佳地，所述参数设置单元还用于：
59.检测到烹饪过程开始时，设置每个特征数据的特征系数相等。
60.一种烹饪设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的防干烧控制方法。
61.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的防干烧控制方法。
62.本发明的积极进步效果在于：本技术为了提高防干烧算法对不同烹饪状态的适应性，减少该类误判问题，综合考虑温度数据和实时识别得到的烹饪状态对防干烧进行控制，可以优化误判情况，提升用户体验。
附图说明
63.图1为本发明实施例1的防干烧控制方法的流程图。
64.图2为为本发明实施例1的防干烧控制方法中步骤30的流程图。
65.图3为为本发明实施例1的防干烧控制方法中步骤301的流程图。
66.图4为本发明实施例2的防干烧控制系统的模块示意图。
67.图5为本发明实施例3的烹饪设备的结构示意图。
具体实施方式
68.下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
69.实施例1
70.一种防干烧控制方法，如图1所示，所述方法包括：
71.步骤10、检测烹饪过程中的烹饪状态；烹饪状态包括干烧烹饪、炖煮烹饪、煎炒烹饪中的任意一个；
72.需要说明的是，烹饪状态不限于上述几种，可以根据需要设定对应的不同的状态。其中，干烧烹饪指无锅情况、或者有锅但锅内无其他介质(水或油)下的烹饪；炖煮烹饪指锅
具内有大量水作为主要介质进行烹饪；煎炒烹饪指锅具内有油或水作为主要介质进行烹饪。另外，对于烹饪状态的识别，可以利用现有的识别技术比如图像识别、温度检测、神经网络算法等方式进行识别。
73.步骤20、获取烹饪过程中锅具的温度数据；
74.步骤30、根据温度数据和烹饪状态进行防干烧控制。
75.其中，如图2所示，步骤30具体包括：
76.步骤301、根据温度数据和烹饪状态构建防干烧检测的函数模型；
77.步骤302、基于函数模型计算锅具的干烧得分；
78.步骤303、判断干烧得分是否大于预设分值，若是，则执行步骤304；
79.步骤304、停止烹饪。需要说的是，防干烧的干预动作还可以是通过调小火力等进行干预。
80.本实施例中，记录当前干烧得分结果，并与预设得分阈值进行比较，同时判定是否有连续超过n次的得分高于预设阈值，如果有连续n次超过，则认为发生干烧，执行干预操作，若没有连续n次，则继续监测。也即，步骤302具体包括：
81.每隔预设周期计算得到一干烧得分；
82.进一步的，步骤303中，若判断结果为是，则先检测干烧得分大于预设分值的连续次数是否大于预设次数，若是，再执行步骤304。
83.本实施例中，如图3所示，步骤301具体包括：
84.步骤3011、根据温度数据确定影响干烧检测的特征数据；特征数据包括实时温度以及预设周期内的温度最大值、温度平均值、温度标准差、温度方差、温升速率中的至少两个；
85.步骤3012、根据烹饪状态设置每个特征数据的特征系数；
86.步骤3013、基于特征系数与特征数据构建函数模型。
87.本实施例中，所述方法还包括：
88.设置与每个特征数据对应的特征阈值；
89.当每个特征数据均大于所述特征阈值时，再执行步骤302。
90.其中，以特征数据为实时温度和温升速率为例，实时采集烹饪过程中的温度信息，获取当前温度值a和温升速率b，预设干烧温度阈值a和干烧温升速率阈值b，根据构建的函数模型计算干烧得分：score＝param_a*(a-a)+param_b*(b-b)。
91.本实施例中，步骤311还包括：
92.根据烹饪状态调整每个特征阈值的范围。
93.另外，若特征数据为实时温度和温升速率，所有特征系数之和为1，步骤3012具体包括：
94.若检测到烹饪状态为干烧烹饪，则降低温升速率的特征系数；
95.若检测到烹饪状态为炖煮烹饪，则降低实时温度的特征系数；所述方法还包括：降低温升速率的特征阈值；
96.若检测到烹饪状态为煎炒烹饪，则降低温升速率的特征系数；所述方法还包括：增加实时温度的特征阈值。
97.另外，步骤3012还包括：
98.检测到烹饪过程开始时，设置每个特征数据的特征系数相等。
99.具体的，随着烹饪过程进行，识别到不同的烹饪模式，对上述的参数进行适当调整(如特征系数，特征阈值)，下面对不同烹饪模式下，参数的调整情况举例说明：
100.1)初始状态(未识别到烹饪模式)：温度阈值和温升速率的特征系数取相等值，如param_a＝param_b＝0.5。
101.2)干烧烹饪模式：该情况下，温度上升快，为了避免用户使用干烧烹饪模式误关火的情况，减少温升速率的特征系数param_b的取值。如param_b＝0～0.3，对应的，param_a＝0.7～1.0。
102.3)炖煮烹饪模式：该情况下，温升速率较为平稳。考虑到不同的锅具炖煮情况下锅底温度差异较大，从而减少温度阈值的特征系数param_a的取值；同时当锅内水分蒸干后，锅内温升迅速上升，可以作为明显的干烧信号，从而增加温升速率的特征系数param_b的取值。如param_a＝0.1～0.4，对应的，param_b＝0.6～0.9。与此同时，为了及时发现炖煮后发生的干烧情况，可以减小干烧温升速率阈值b来提升判别效果，如减小2-10℃/s。
103.4)煎炒烹饪模式：该情况下，由于烹饪动作频繁，锅内温度波动变化巨大，温升速率参考价值不高，从而减小温升速率的特征系数param_b的取值。如param_a＝0.6～0.9，对应的，param_b＝0.1～0.4。同时为了兼顾中式高温爆炒的习惯，可以提升干烧温度阈值a来确保高温爆炒不会误判，如提升20-50℃。
104.本实施例中，为了提高防干烧算法对不同烹饪状态的适应性，减少该类误判问题，综合考虑温度数据和实时识别得到的烹饪状态对防干烧进行控制，其中，根据烹饪模式识别结果，实时调整干烧判别方法中的参数信息，实现精准的防干烧判别，优化误判情况，提升用户体验。
105.实施例2
106.一种防干烧控制系统，如图4所示，所述系统包括：
107.烹饪状态检测模块1，用于检测烹饪过程中的烹饪状态，所述烹饪状态包括干烧烹饪、炖煮烹饪、煎炒烹饪中的任意一个；
108.需要说明的是，烹饪状态不限于上述几种，可以根据需要设定对应的不同的状态。其中，干烧烹饪指无锅情况、或者有锅但锅内无其他介质(水或油)下的烹饪；炖煮烹饪指锅具内有大量水作为主要介质进行烹饪；煎炒烹饪指锅具内有油或水作为主要介质进行烹饪。另外，对于烹饪状态的识别，可以利用现有的识别技术比如图像识别、温度检测、神经网络算法等方式进行识别。
109.温度获取模块2，用于获取烹饪过程中锅具的温度数据；
110.防干烧控制模块3，用于根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制。
111.本实施例中，所述防干烧控制模块3具体包括：
112.函数构建单元31，用于根据所述温度数据和所述烹饪状态构建防干烧检测的函数模型；
113.得分计算单元32，用于基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分；
114.控制单元33，用于在所述干烧得分大于预设分值时控制停止烹饪。
115.本实施例中，记录当前干烧得分结果，并与预设得分阈值进行比较，同时判定是否有连续超过n次的得分高于预设阈值，如果有连续n次超过，则认为发生干烧，执行干预操
作，若没有连续n次，则继续监测。
116.本实施例中，所述得分计算单元32具体用于：
117.每隔预设周期计算得到一干烧得分；
118.进一步的，所述控制单元33具体用于：
119.若所述干烧得分大于预设分值，则检测所述干烧得分大于预设分值的连续次数是否大于预设次数，若是，则停止烹饪。
120.本实施例中，所述函数构建单元31具体用于：
121.根据所述温度数据确定影响干烧检测的特征数据；所述特征数据包括实时温度以及预设周期内的温度最大值、温度平均值、温度标准差、温度方差、温升速率中的至少两个；
122.根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数；
123.基于所述特征系数与所述特征数据构建所述函数模型。
124.本实施例中，所述防干烧控制模块3还包括：
125.参数设置单元34，用于设置与每个特征数据对应的特征阈值；
126.判断单元35，用于在每个特征数据均大于所述特征阈值时再调用所述得分计算单元32。
127.其中，以特征数据为实时温度和温升速率为例，实时采集烹饪过程中的温度信息，获取当前温度值a和温升速率b，预设干烧温度阈值a和干烧温升速率阈值b，根据构建的函数模型计算干烧得分：score＝param_a*(a-a)+param_b*(b-b)。
128.本实施例中，所述参数设置单元34还用于：
129.根据所述烹饪状态调整每个特征阈值的范围。
130.本实施例中，若所述特征数据为实时温度和温升速率，所有特征系数之和为1，所述参数设置单元34还用于：
131.若检测到烹饪状态为干烧烹饪，则降低所述温升速率的特征系数；
132.若检测到烹饪状态为炖煮烹饪，则降低所述实时温度的特征系数，并降低所述温升速率的特征阈值；
133.若检测到烹饪状态为煎炒烹饪，则降低所述温升速率的特征系数，并增加所述实时温度的特征阈值。
134.本实施例中，所述参数设置单元34还用于：
135.检测到烹饪过程开始时，设置每个特征数据的特征系数相等。
136.具体的，随着烹饪过程进行，识别到不同的烹饪模式，对上述的参数进行适当调整(如特征系数，特征阈值)，下面对不同烹饪模式下，参数的调整情况举例说明：
137.1)初始状态(未识别到烹饪模式)：温度阈值和温升速率的特征系数取相等值，如param_a＝param_b＝0.5。
138.2)干烧烹饪模式：该情况下，温度上升快，为了避免用户使用干烧烹饪模式误关火的情况，减少温升速率的特征系数param_b的取值。如param_b＝0～0.3，对应的，param_a＝0.7～1.0。
139.3)炖煮烹饪模式：该情况下，温升速率较为平稳。考虑到不同的锅具炖煮情况下锅底温度差异较大，从而减少温度阈值的特征系数param_a的取值；同时当锅内水分蒸干后，锅内温升迅速上升，可以作为明显的干烧信号，从而增加温升速率的特征系数param_b的取
值。如param_a＝0.1～0.4，对应的，param_b＝0.6～0.9。与此同时，为了及时发现炖煮后发生的干烧情况，可以减小干烧温升速率阈值b来提升判别效果，如减小2-10℃/s。
140.4)煎炒烹饪模式：该情况下，由于烹饪动作频繁，锅内温度波动变化巨大，温升速率参考价值不高，从而减小温升速率的特征系数param_b的取值。如param_a＝0.6～0.9，对应的，param_b＝0.1～0.4。同时为了兼顾中式高温爆炒的习惯，可以提升干烧温度阈值a来确保高温爆炒不会误判，如提升20-50℃。
141.本实施例中，为了提高防干烧算法对不同烹饪状态的适应性，减少该类误判问题，综合考虑温度数据和实时识别得到的烹饪状态对防干烧进行控制，其中，根据烹饪模式识别结果，实时调整干烧判别方法中的参数信息，实现精准的防干烧判别，优化误判情况，提升用户体验。
142.实施例3
143.一种烹饪设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1所述的防干烧控制方法。
144.图5为本实施例提供的一种电子设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备90的框图。图5显示的电子设备90仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
145.如图5所示，电子设备90可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备90的组件可以包括但不限于：至少一个处理器91、至少一个存储器92、连接不同系统组件(包括存储器92和处理器91)的总线93。
146.总线93包括数据总线、地址总线和控制总线。
147.存储器92可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(ram)921和/或高速缓存存储器922，还可以进一步包括只读存储器(rom)923。
148.存储器92还可以包括具有一组(至少一个)程序模块924的程序工具925，这样的程序模块924包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
149.处理器91通过运行存储在存储器92中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。
150.电子设备90也可以与一个或多个外部设备94(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口95进行。并且，电子设备90还可以通过网络适配器96与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器96通过总线93与电子设备90的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备90使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
151.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
152.实施例4
153.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执
行时实现上述的防干烧控制方法。
154.其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
155.在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1所述的防干烧控制方法。
156.其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
157.虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种防干烧控制方法，其特征在于，所述方法包括：检测烹饪过程中的烹饪状态，所述烹饪状态包括干烧烹饪、炖煮烹饪、煎炒烹饪中的任意一个；获取烹饪过程中锅具的温度数据；根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制。2.如权利要求1所述的防干烧控制方法，其特征在于，所述根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制的步骤具体包括：根据所述温度数据和所述烹饪状态构建防干烧检测的函数模型；基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分；若所述干烧得分大于预设分值，则停止烹饪。3.如权利要求2所述的防干烧控制方法，其特征在于，所述基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分包括：每隔预设周期计算得到一干烧得分；所述若所述干烧得分大于预设分值，则停止烹饪的步骤具体包括：若所述干烧得分大于预设分值，则检测所述干烧得分大于预设分值的连续次数是否大于预设次数，若是，则停止烹饪。4.如权利要求2所述的防干烧控制方法，其特征在于，所述根据所述温度数据和所述烹饪状态构建防干烧检测的函数模型的步骤具体包括：根据所述温度数据确定影响干烧检测的特征数据；所述特征数据包括实时温度以及预设周期内的温度最大值、温度平均值、温度标准差、温度方差、温升速率中的至少两个；根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数；基于所述特征系数与所述特征数据构建所述函数模型。5.如权利要求4所述的防干烧控制方法，其特征在于，所述方法还包括：设置与每个特征数据对应的特征阈值；当每个特征数据均大于所述特征阈值时，再执行所述基于所述函数模型计算所述锅具的干烧得分的步骤。6.如权利要求5所述的防干烧控制方法，其特征在于，所述设置与每个特征数据对应的特征阈值还包括：根据所述烹饪状态调整每个特征阈值的范围。7.如权利要求6所述的防干烧控制方法，其特征在于，若所述特征数据为实时温度和温升速率，所有特征系数之和为1，所述根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数的步骤具体包括：若检测到烹饪状态为干烧烹饪，则降低所述温升速率的特征系数；若检测到烹饪状态为炖煮烹饪，则降低所述实时温度的特征系数；所述方法还包括：降低所述温升速率的特征阈值；若检测到烹饪状态为煎炒烹饪，则降低所述温升速率的特征系数；所述方法还包括：增加所述实时温度的特征阈值。8.如权利要求4所述的防干烧控制方法，其特征在于，所述根据所述烹饪状态设置每个特征数据的特征系数包括：
检测到烹饪过程开始时，设置每个特征数据的特征系数相等。9.一种烹饪设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的防干烧控制方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的防干烧控制方法。

技术总结

本发明公开了一种防干烧控制方法、烹饪设备及可读存储介质，所述方法包括：检测烹饪过程中的烹饪状态，所述烹饪状态包括干烧烹饪、炖煮烹饪、煎炒烹饪中的任意一个；获取烹饪过程中锅具的温度数据；根据所述温度数据和所述烹饪状态进行防干烧控制。本申请为了提高防干烧算法对不同烹饪状态的适应性，减少该类误判问题，综合考虑温度数据和实时识别得到的烹饪状态对防干烧进行控制，可以优化误判情况，提升用户体验。升用户体验。升用户体验。