[发明专利]基于图像识别和温度感应的烹饪方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别和温度感应的烹饪方法，包括以下步骤：S1，采集当前烹饪行为的图像信息和温度信息；S2，对图像信息和温度信息进行处理，根据处理结果识别当前烹饪行为，通过识别当前烹饪行为计算出下一阶段烹饪的目标温度；S3,根据目标温度调节烹饪设备的火力对下一阶段进行烹饪；S4，重复步骤S1至S3，直至至最后一烹饪阶段；S5，通过图像识别对最后一烹饪阶段的菜品进行检验。可以精准的控制下一阶段的火力，保证每一阶段的烹饪质量，提高用户的烹饪体验，保证出菜的质量。本发明应用于烹饪技术领域。

技术领域

本发明涉及烹饪技术领域，具体涉及一种基于图像识别和温度感应的烹饪方法。

背景技术

目前带Ai智能烹饪功能的厨电设备越来越多，市面上的很多的Ai智能烹饪算法，基本上都是采用温度和时间两个维度的参数，进行算法计算。

现有技术中，Ai智能烹饪算法由于参考量单一，紧紧温度的参数就存在干扰源较多，普遍受环境、炊具材质、食物分量等因素干扰。同时由于大部分的智能烹饪算法都是采用固化的程序，在人为干扰的情况下，很容易导致程序出错，程序无法执行等情况，最终导致用户的烹饪体验较差，烹饪出的菜品质量差。

发明内容

(一)要解决的技术问题

一种基于图像识别和温度感应的烹饪方法，可以精准的控制下一阶段的火力，保证每一阶段的烹饪质量，提高用户的烹饪体验，保证出菜的质量。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于图像识别和温度感应的烹饪方法，包括以下步骤：

S1，采集当前烹饪行为的图像信息和温度信息；

S2，对图像信息和温度信息进行处理，根据处理结果识别当前烹饪行为，通过识别当前烹饪行为计算出下一阶段烹饪的目标温度；

S3,根据目标温度调节烹饪设备的火力对下一阶段进行烹饪；

S4，重复步骤S1至S3，直至至最后一烹饪阶段；

S5，通过图像识别对最后一烹饪阶段的菜品进行检验。

进一步改进的，步骤S1中，通过温度传感器采集当前烹饪行为的温度信息；通过摄像头采集当前烹饪行为的图像信息。

进一步改进的，步骤S1中，在第一预设时间和预设采样周期内内采集当前烹饪行为的温度信息。

进一步改进的，步骤S2中，对所述温度信息的处理包括以下步骤：

在预设采样周期内还采用Kalman滤波算法过滤无效温度数据，

再在第二预设时间内通过温度积分算法形成温度数据模型；

对所述图像信息的处理包括以下步骤：

通过OpenCV中的霍夫圆变换识别图像信息；

然后根据摄像头像素对霍夫圆参数进行调整；

再根据锅具形状获取多张目标图像；

然后对各目标图像进行处理，通过对各目标图像的处理获取当前烹饪食物的烹饪信息；

通过温度数据模型和烹饪信息识别当前烹饪行为计算出下一阶段烹饪的目标温度。

进一步改进的，所述烹饪信息包括食物的色泽、焦糊程度和水分含量。

进一步改进的，对各目标图像进行处理包括：对各目标图像分别进行不同的旋转处理、进行不同的亮度处理、进行不同的色度处理、进行不同的对比度处理和进行不同的锐度处理。