一種烹飪狀態檢測方法及裝置與流程

本發明涉及檢測烹飪狀態的技術，尤其涉及一種烹飪狀態檢測方法及裝置。

背景技術：

隨著科學技術的不斷進步、物質生活水平的不斷提高，用戶對烹飪器具的要求也不斷提高，希望烹飪器具由手動操作逐步向全自動化操作發展，因此，用戶只需要備好食材，并將食材和調料放入烹飪器具中，設置好相應參數就可以實現自動烹飪。

目前，許多烹飪器具普遍需要用戶實時監控食物烹飪的狀態并調整烹飪參數，或預設某一烹飪參數然后實時監測食物的烹飪狀態。而對于某些具有封閉或半封閉烹飪腔體的烹飪器具而言，如：微波爐、烤箱、電飯煲等，在進行烹飪時，烹飪器具內置的元器件可以對檢測到的食物信息進行分析和處理，實現對烹飪過程的檢測。由于封閉或半封閉烹飪腔體的烹飪器具，用戶難以直接觀察到腔體內食物烹飪的狀態，若是烹飪系統檢測烹飪狀態的響應時間過長，降低了食物烹飪過程中的檢測效率，從而可能會影響烹飪的成功率。

技術實現要素：

針對上述的技術問題，本發明實施例期望提供一種烹飪狀態檢測方法及裝置，降低了烹飪系統檢測烹飪狀態的響應時間，提高了食物烹飪過程中的檢測效率。

本發明的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供了一種烹飪狀態檢測方法，所述方法包括：

采集當前環境中的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間；

狀態檢測周期到來時，計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第一相似度；

確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

上述方案中，所述將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，包括：根據預設算法計算所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的距離值，根據所述距離值查找預設相似表中對應的相似度。

上述方案中，所述方法還包括：確定所述差分值大于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度小于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找未被計算過的、且與烹飪時長最接近的一組氣體濃度值，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第二相似度；

確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第二相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

上述方案中，所述計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值，包括：計算相鄰兩次采集的氣體濃度值的濃度差值，并計算所述相鄰兩次采集的氣體濃度值對應的時間差值；

所述濃度差值除以所述時間差值，將所計算的商值作為所述差分值。

上述方案中，所述將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態之后，所述方法還包括：將所查找到的烹飪狀態轉換為顯示數據并輸出顯示。

本發明實施例還提供了一種烹飪狀態檢測裝置，所述裝置包括：

采集模塊，用于采集當前環境中的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間；

第一運算模塊，用于狀態檢測周期到來時，計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；

第一查找模塊，用于在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值；

第二運算模塊，用于將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第一相似度；

第二查找模塊，用于當確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

上述方案中，所述第二運算模塊具體用于：根據預設算法計算所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的距離值，根據所述距離值查找預設相似表中對應的相似度。

上述方案中，所述裝置還包括：第三查找模塊，用于確定所述差分值大于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度小于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找未被計算過的、且與烹飪時長最接近的一組氣體濃度值；

第三運算模塊，用于將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第二相似度；

第四查找模塊，用于當確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第二相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

上述方案中，所述第一運算模塊包括：第一運算子模塊，用于計算相鄰兩次采集的氣體濃度值的濃度差值，并計算所述相鄰兩次采集的氣體濃度值對應的時間差值；

第二運算子模塊，用于所述濃度差值除以所述時間差值，將所計算的商值作為所述差分值。

上述方案中，所述裝置還包括：轉換模塊，用于當將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態之后，將所查找到的烹飪狀態轉換為顯示數據并輸出顯示。

本發明實施例提供的檢測烹飪狀態的方法及裝置，采集當前環境中的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間；狀態檢測周期到來時，計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第一相似度；確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。可見，本發明實施例能夠，通過對采集食物的氣體濃度值和采集時間進行差分運算，以及對采集食物的氣體濃度值和標準狀態下的氣體濃度值進行相似運算，通過計算出來的相似度和差分值判斷出當前的烹飪狀態，從而降低了烹飪系統檢測烹飪狀態的響應時間，提高了食物烹飪過程中的檢測效率。

圖說明

圖1為本發明實施例一公開的一種烹飪狀態檢測方法的實現流程示意圖；

圖2為本發明實施例一公開的一種烹飪狀態檢測裝置的組成結構示意圖；

圖3為一種標準模型與采集信號的模型比較示意圖；

圖4為一種檢測信號與檢測信號的一階差分示意圖；

圖5為一種檢測信號與檢測信號的二階差分示意圖；

圖6為本發明實施例二公開的一種烹飪狀態檢測裝置的組成結構示意圖；

圖7為本發明實施例二公開的一種烹飪狀態檢測方法的實現流程示意圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合圖對本發明作進一步地詳細描述，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發明保護的范圍。

實施例一

圖1為本發明實施例一公開的一種烹飪狀態檢測方法的實現流程示意圖，如圖1所示，本實施例的烹飪狀態檢測方法包括以下步驟：

步驟101：烹飪狀態檢測裝置采集當前環境中的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間。

這里，所述烹飪狀態檢測裝置應用于微波爐、烤箱、電飯煲等之類的烹飪器具。上述烹飪器具僅僅是舉例，而非窮舉，包括但不限于上述烹飪器具。

這里，所述氣體為食物在烹飪過程中散發的氣體，所述食物可以是土豆、大米和肉類等。值得注意的是，所述氣體濃度值包括食物散發出來的氣體濃度以及對應氣體成分。

具體地，用戶在使用烹飪器具烹飪食物時，應用于烹飪器具的烹飪狀態檢測裝置開始采集烹飪器具中食物散發的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間；或者，在達到預設采集時間時，應用于烹飪器具的烹飪狀態檢測裝置開始采集烹飪器具中食物散發的氣體濃度值，如圖3所示，圖中的采集信號即為烹飪狀態檢測裝置采集的所有氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間，其中，預設采集時間的設定根據不同的烹飪器具進行相應的設置，若是電飯煲，由于開始的幾分鐘內，水未煮沸，因此，這段時間可以不用采集氣體濃度值，本發明實施例中，對預設采集時間不做具體限制。

步驟102：狀態檢測周期到來時，計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第一相似度。

這里，所述狀態檢測周期在產品開發的時候進行設定，可以設定為采集半分鐘、一分鐘或兩分鐘氣體濃度值進行一次檢測，本發明實施例中，對狀態檢測周期不做具體限制。

具體地，在采集到一定數量的氣體濃度值時，烹飪狀態檢測裝置計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；并在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的第一相似度。

進一步地，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，比較所采集到的氣體濃度值對應的氣體成分與所述一組氣體濃度值對應的氣體成分，確定兩者氣體成分相似，則進行所述將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算的步驟。

值得注意的是，所述烹飪時長匹配是指：在烹飪過程中，烹飪一定時間所采集到的氣體濃度值與標準烹飪時長最相近的一組氣體濃度值匹配，舉例來說，標準烹飪狀態有兩成熟、四成熟、六成輸、八成熟和完全熟，每種狀態均對應有一組標準氣體濃度值，假設狀態檢測周期為半分鐘，且完成兩成熟需要兩分鐘、完成四成熟需要四分鐘，依次類推，當完全熟時需要十分鐘。那么，當采集了一分鐘的氣體濃度值時，與其烹飪時長最接近的應該是兩成熟的烹飪狀態，此時，將所采集一分鐘的氣體濃度值與兩成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算；當采集了兩分半鐘的氣體濃度值時，與其烹飪時長最接近的應該是兩成熟的烹飪狀態，此時，將所采集兩分半鐘的氣體濃度值與兩成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算；當采集了三分鐘的氣體濃度值時，與其烹飪時長最接近的有兩成熟和四成熟的烹飪狀態，此時，若兩分半鐘的狀態屬于兩成熟時，采集三分鐘的氣體濃度值應該與兩成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算；若兩分半鐘的狀態不屬于兩成熟時，采集三分鐘的氣體濃度值應該與四成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算。也就是說，判斷與哪個階段的一組氣體濃度值進行相似運算，除了跟烹飪時長有關，還與上一次檢測的烹飪狀態有關。

進一步地，所述烹飪狀態檢測裝置將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，包括：烹飪狀態檢測裝置根據預設算法計算所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的距離值，根據所述距離值查找預設相似表中對應的相似度。

進一步地，所述烹飪狀態檢測裝置計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值，包括：烹飪狀態檢測裝置計算相鄰兩次采集的氣體濃度值的濃度差值，并計算所述相鄰兩次采集的氣體濃度值對應的時間差值；所述濃度差值除以所述時間差值，將所計算的商值作為所述差分值。

在本發明實施例中，求差分值的方法包括：假設食物在烹飪過程中有m(m＝1、2、3、…、m，m為正整數)個階段的烹飪狀態，每個烹飪階段對應一組氣體濃度a，以及第m個烹飪階段中氣體濃度值閾值am0，以及各階差分的閾值為am1、am2、…、amn。舉例來說，假設采集有w個濃度值，分別為x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw，對應的采集時間為t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw，那么，一階差分為xa＝(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb＝(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1)，如圖4所示，二階差分為xc＝(xb-xa)/(ta-tb)，如圖5所示，其中，ta＝ti+1-ti、tb＝ti+2-ti+1，同理可求其它階數的差分。

在本發明實施例中，求相似度的方法包括：指對需要檢測的食物氣體濃度值a與預設的標準氣體濃度值bm進行動態時間歸整(dtw，dynamictimewarping)算法處理得到歸一化的最小累積距離am0。這里，bm表示第m烹飪階段的標準氣體濃度值。

這里，介紹一下dtw算法的基本原理：令標準的參考模板bm，是一個m維的向量，即bm＝{bm(1)、bm(2)、......、bm(m)、......、bm(m)}，每個分量可以是一個數或者是一個更小的向量。現在有一個測試模板a，是一個n維向量，即a＝{a(1)，a(2)，......，a(n)，......，a(n)}，同樣每個分量可以是一個數或者是一個更小的向量，注意m不一定等于n，但是每個分量的維數應該相同。

計算出測試模板a和標準模板bm之間的距離，因為2個模板的長度不同，所以其對應匹配的關系有很多種，需要找出其中距離最短的那條匹配路徑。現假設滿足如下的約束：當從一個方格(i-1，j-1)或者(i-1，j)或者(i，j-1)中到下一個方格(i，j)，如果是橫向或者豎向的話其距離為d(i，j)，如果是斜對角線的話則是2d(i，j)，其約束條件為：

其中，g(i，j)表示2個模板都從起始分量逐次匹配，已經到了m中的i分量和t中的j分量，并且都是在前一次匹配的結果上加d(i，j)或者2d(i，j)，然后取最小值。

步驟103：確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，烹飪狀態檢測裝置在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

進一步地，烹飪狀態檢測裝置確定所述差分值大于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度小于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找未被計算過的、且與烹飪時長最接近的一組氣體濃度值，將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第二相似度；

確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第二相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，烹飪狀態檢測裝置在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

進一步地，所述烹飪狀態檢測裝置將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態之后，所述方法還包括：烹飪狀態檢測裝置將所查找到的烹飪狀態轉換為顯示數據并輸出顯示。例如，假設標準的烹飪狀態有五種：兩成熟、四成熟、六成熟、八成熟和完全熟，查找到的烹飪狀態為兩成熟時，將兩成熟的狀態轉換為顯示數據，在烹飪器具的顯示屏上顯示。值得注意的是，查找到的烹飪狀態為兩成熟，說明當前烹飪狀態屬于兩成熟這個階段，即當前的烹飪狀態可能恰好達到兩成熟，也可能在兩成熟之內。

為了便于更好地實施本發明實施例的上述烹飪狀態檢測方法，本發明還提供了用于實現實施上述方法的烹飪狀態檢測裝置。

圖2為本發明實施例一公開的一種烹飪狀態檢測裝置的組成結構示意圖，如圖2所示，本實施例的烹飪狀態檢測裝置包括：

采集模塊201，用于采集當前環境中的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間；

第一運算模塊202，用于狀態檢測周期到來時，計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；

第一查找模塊203，用于在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值；

第二運算模塊204，用于將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第一相似度；

第二查找模塊205，用于當確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

具體地，所述第二運算模塊204具體用于：根據預設算法計算所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的距離值，根據所述距離值查找預設相似表中對應的相似度。

進一步地，所述裝置還包括：第三查找模塊206，用于確定所述差分值大于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度小于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找未被計算過的、且與烹飪時長最接近的一組氣體濃度值；

第三運算模塊207，用于將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第二相似度；

第四查找模塊208，用于當確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第二相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

進一步地，所述第一運算模塊202包括：第一運算子模塊2021，用于計算相鄰兩次采集的氣體濃度值的濃度差值，并計算所述相鄰兩次采集的氣體濃度值對應的時間差值；

第二運算子模塊2022，用于所述濃度差值除以所述時間差值，將所計算的商值作為所述差分值。

進一步地，所述裝置還包括：轉換模塊209，用于當將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態之后，將所查找到的烹飪狀態轉換為顯示數據并輸出顯示。

由上述組成結構示意圖組成的烹飪狀態檢測裝置，可以執行以下方法和步驟：

(1)采集模塊201采集當前環境中的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間。

這里，所述烹飪狀態檢測裝置應用于微波爐、烤箱、電飯煲等之類的烹飪器具。上述烹飪器具僅僅是舉例，而非窮舉，包括但不限于上述烹飪器具。

這里，所述氣體為食物在烹飪過程中散發的氣體，所述食物可以是土豆、大米和肉類等。值得注意的是，所述氣體濃度值包括食物散發出來的氣體濃度以及對應氣體成分。

具體地，用戶在使用烹飪器具烹飪食物時，采集模塊201開始采集烹飪器具中食物散發的氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間；或者，在達到預設采集時間時，采集模塊201開始采集烹飪器具中食物散發的氣體濃度值，如圖3所示，圖中的采集信號即為烹飪狀態檢測裝置采集的所有氣體濃度值，并記錄采集所述氣體濃度值的采集時間，其中，預設采集時間的設定根據不同的烹飪器具進行相應的設置，若是電飯煲，由于開始的幾分鐘內，水未煮沸，因此，這段時間可以不用采集氣體濃度值，本發明實施例中，對預設采集時間不做具體限制。

(2)狀態檢測周期到來時，第一運算模塊202計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值，第一查找模塊203在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值，第二運算模塊204將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第一相似度。

這里，所述狀態檢測周期在產品開發的時候進行設定，可以設定為采集半分鐘、一分鐘或兩分鐘氣體濃度值進行一次檢測，本發明實施例中，對狀態檢測周期不做具體限制。

具體地，在采集到一定數量的氣體濃度值時，第一運算模塊202計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值；第一查找模塊203在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找與烹飪時長匹配的一組氣體濃度值，第二運算模塊204將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的第一相似度。

進一步地，第二運算模塊204將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，比較所采集到的氣體濃度值對應的氣體成分與所述一組氣體濃度值對應的氣體成分，確定兩者氣體成分相似，則進行所述將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算的步驟。

值得注意的是，所述烹飪時長匹配是指：在烹飪過程中，烹飪一定時間所采集到的氣體濃度值與標準烹飪時長最相近的一組氣體濃度值匹配，舉例來說，標準烹飪狀態有兩成熟、四成熟、六成輸、八成熟和完全熟，每種狀態均對應有一組標準氣體濃度值，假設狀態檢測周期為半分鐘，且完成兩成熟需要兩分鐘、完成四成熟需要四分鐘，依次類推，當完全熟時需要十分鐘。那么，當采集了一分鐘的氣體濃度值時，與其烹飪時長最接近的應該是兩成熟的烹飪狀態，此時，將所采集一分鐘的氣體濃度值與兩成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算；當采集了兩分半鐘的氣體濃度值時，與其烹飪時長最接近的應該是兩成熟的烹飪狀態，此時，將所采集兩分半鐘的氣體濃度值與兩成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算；當采集了三分鐘的氣體濃度值時，與其烹飪時長最接近的有兩成熟和四成熟的烹飪狀態，此時，若兩分半鐘的狀態屬于兩成熟時，采集三分鐘的氣體濃度值應該與兩成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算；若兩分半鐘的狀態不屬于兩成熟時，采集三分鐘的氣體濃度值應該與四成熟對應的那組標準氣體濃度值進行相似運算。也就是說，判斷與哪個階段的一組氣體濃度值進行相似運算，除了跟烹飪時長有關，還與上一次檢測的烹飪狀態有關。

進一步地，所述第二運算模塊204將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，包括：第二運算模塊204根據預設算法計算所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值之間的距離值，根據所述距離值查找預設相似表中對應的相似度。

進一步地，所述第一運算模塊202計算所采集到的所有氣體濃度值中每兩個氣體濃度值之間的差分值，包括：第一運算子模塊2021計算相鄰兩次采集的氣體濃度值的濃度差值，并計算所述相鄰兩次采集的氣體濃度值對應的時間差值；第二運算子模塊2022將所述濃度差值除以所述時間差值，將所計算的商值作為所述差分值。

在本發明實施例中，求差分值的方法包括：假設食物在烹飪過程中有m(m＝1、2、3、…、m，m為正整數)個階段的烹飪狀態，每個烹飪階段對應一組氣體濃度b，以及第m個烹飪階段中氣體濃度值閾值am0，以及各階差分的閾值為am1、am2、…、amn。舉例來說，假設采集模塊201采集有w個濃度值，分別為x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw，對應的采集時間為t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw，那么，一階差分為xa＝(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb＝(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1)，如圖4所示，二階差分為xc＝(xb-xa)/(ta-tb)，如圖5所示，其中，ta＝ti+1-ti、tb＝ti+2-ti+1，同理可求其它階數的差分。

在本發明實施例中，求相似度的方法包括：指對需要檢測的食物氣體濃度值a與預設的標準氣體濃度值bm進行動態時間歸整(dtw，dynamictimewarping)算法處理得到歸一化的最小累積距離am0。這里，bm表示第m烹飪階段的標準氣體濃度值。

這里，介紹一下dtw算法的基本原理：令標準的參考模板bm，是一個m維的向量，即bm＝{bm(1)、bm(2)、......、bm(m)、......、bm(m)}，每個分量可以是一個數或者是一個更小的向量。現在有一個測試模板a，是一個n維向量，即a＝{a(1)，a(2)，......，a(n)，......，a(n)}同樣每個分量可以是一個數或者是一個更小的向量，注意m不一定等于n，但是每個分量的維數應該相同。

計算出測試模板a和標準模板bm之間的距離，因為2個模板的長度不同，所以其對應匹配的關系有很多種，需要找出其中距離最短的那條匹配路徑。現假設題目滿足如下的約束：當從一個方格(i-1，j-1)或者(i-1，j)或者(i，j-1)中到下一個方格(i，j)，如果是橫向或者豎向的話，其距離為d(i，j)，如果是斜對角線的話則是2d(i，j)，其約束條件為：

其中g(i，j)表示2個模板都從起始分量逐次匹配，已經到了m中的i分量和t中的j分量，并且都是在前一次匹配的結果上加d(i，j)或者2d(i，j)，然后取最小值。

(3)確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，第二查找模塊205在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

進一步地，當確定所述差分值大于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第一相似度小于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，第三查找模塊206在包含有至少一組氣體濃度值的預設氣體濃度表中查找未被計算過的、且與烹飪時長最接近的一組氣體濃度值，第三運算模塊207將所采集到的所有氣體濃度值與所述一組氣體濃度值進行相似運算，得到第二相似度；

確定所述差分值小于所述一組預設氣體濃度值對應的預設差分閾值、且所述第二相似度大于所述一組預設氣體濃度值對應的相似閾值時，第四查找模塊208在預設狀態表中查找與所述一組預設氣體濃度值對應的烹飪狀態，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態。

進一步地，將查找到的烹飪狀態作為當前的烹飪狀態之后，所述方法還包括：轉換模塊209將所查找到的烹飪狀態轉換為顯示數據并輸出顯示。例如，假設標準的烹飪狀態有五種：兩成熟、四成熟、六成熟、八成熟和完全熟，查找到的烹飪狀態為兩成熟時，轉換模塊209將兩成熟的狀態轉換為顯示數據，在烹飪器具的顯示屏上顯示。值得注意的是，查找到的烹飪狀態為兩成熟，說明當前烹飪狀態屬于兩成熟這個階段，即當前的烹飪狀態可能恰好達到兩成熟，也可能在兩成熟之內。

通過本發明實施例的技術方案，通過對采集食物的氣體濃度值和采集時間進行差分運算，以及對采集食物的氣體濃度值和標準狀態下的氣體濃度值進行相似運算，通過計算出來的相似度和差分值判斷出當前的烹飪狀態，從而降低了烹飪系統檢測烹飪狀態的響應時間，提高了食物烹飪過程中的檢測效率。

實際應用中，所述采集模塊201、第一運算模塊202(包括第一運算子模塊2021和第二運算子模塊2022)、第一查找模塊203、第二運算模塊204、第二查找模塊205、第三查找模塊206、第三運算模塊207、第四查找模塊208和轉換模塊209均可由位于烹飪設備的中心處理器(cpu，centralprocessingunit)、微處理器(mpu，microprocessorunit)、數字信號處理器(dsp，digitalsignalprocessor)、或現場可編程門陣列(fpga，field-programmablegatearray)等實現。

實施例二

圖6為本發明實施例二公開的一種烹飪狀態檢測裝置的組成結構示意圖，參照圖6所示，本實施例的烹飪狀態檢測裝置包括：傳感器、數據采集模塊、數據處理模塊和烹飪控制模塊；其中，

傳感器601，與數據采集模塊602電連接，用于獲取食物在烹飪過程中的氣體濃度值及氣體成分。

數據采集模塊602，與數據處理模塊603電連接，由數據采集模塊對傳感器的檢測值進行測量或讀出，形成傳感器的檢測數據a，由數據采集模塊將傳感器的檢測數據傳輸給數據處理模塊。

數據處理模塊603，與烹飪控制模塊604電連接，用于對傳感器的檢測數據a進行數據處理和烹飪狀態判斷工作，形成烹飪參數控制信號。

烹飪控制模塊604，用于對烹飪參數進行調節，根據烹飪參數判斷當前的烹飪狀態。

這里，所述傳感器601包括但不限于：氣體傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器等，其中，氣體傳感器用于檢測食物散發的氣體濃度以及對應氣體成分，包括但不限于：檢測氣體濃度的傳感器、金屬氧化物氣體傳感器陣列組成的檢測氣體成分的傳感器，紅外光譜法檢測氣體成分的傳感器，聲表面波氣體傳感器陣列組成的檢測氣體成分的傳感器等。

所述烹飪狀態判斷是指根據預先設置的標準烹飪狀態模型和傳感器的檢測數據，判斷當前食物處于模型中的第幾個烹飪階段。

所述食物烹飪狀態模型是指用于烹飪狀態識別的模型數據，其數據內容包括標準烹飪條件下傳感器的檢測數據bm，食物烹飪階段的數量m(m＝1、2、3、…、m)，以及第m烹飪階段中傳感器的檢測數據閾值bm0，以及各階差分的閾值，即bm1、,bm2、…、bmn。

所述數據處理模塊包括對傳感器檢測信號進行處理的數據處理算法和判斷食物烹飪狀態的烹飪狀態判斷算法。其中，所述數據處理算法是指對a與bm進行dtw算法處理得到歸一化的最小累積距離am0與依檢測順序分別求一階、二階以及n階差分，即am1、am2、…、amn形成用于判斷烹飪狀態的數據。

所述烹飪狀態判斷算法是指，判斷傳感器檢測數據及各階差分amn(m＝1、2、3、…、m；n＝0、1、2、…、n)與對應閾值bmn(m＝1、2、3、…、m；n＝0、1、2、…、n)之間的大小關系，從而得出食物是否處于第m烹飪階段。

圖7為本發明實施例二公開的一種烹飪狀態檢測方法的實現流程示意圖，參照圖7所示，本實施例的烹飪狀態檢測方法可以包括以下步驟：

步驟701：采集氣體信息a。

傳感器601采集氣體信息，所述氣體信息可以包括：氣體濃度值和氣體成分中的至少一種，數據采集模塊602對氣體信息進行測量或讀出，從而形成可進行處理的氣體信息a。

步驟702：獲取標準氣體信息b。

步驟703：第m階段的標準氣體信息bm。

數據采集模塊602從所述標準氣體信息b查找與所述氣體信息a匹配的第m階段的標準氣體信息bm。

步驟704：計算氣體信息a的一階差分。

步驟705：得到一階差分am1。

數據處理模塊603計算氣體信息a的一階差分，從而得到一階差分am1，具體方法如下：

假設采集有w個濃度值，分別為x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw，對應的采集時間為t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw，那么，一階差分為xa＝(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb＝(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1)，xa和xb為am1中的其中兩個差分值，am1由多個一階差分組成。

步驟706：計算氣體信息a的二階差分。

步驟707：得到二階差分am2。

數據處理模塊603計算氣體信息a的二階差分，從而得到二階差分am2，具體方法如下：

假設采集有w個濃度值，分別為x1、x2、…、xi、xi+1、xi+2、…、xw，對應的采集時間為t1、t2、…、ti、ti+1、ti+2、…、tw，那么，一階差分為xa＝(xi+1-xi)/(ti+1-ti)、xb＝(xi+2-xi+1)/(ti+2-ti+1)，二階差分為xc＝(xb-xa)/(ta-tb)，其中，ta＝ti+1-ti、tb＝ti+2-ti+1。這里，xc為am2中的一個差分，am2由多個二階差分組成。

步驟708：通過dtw算法計算采集氣體信息a與第m階段的標準氣體信息bm的最小化距離值。

步驟709：得到采集氣體信息a與第m階段的標準氣體信息bm之間的最小化距離值am0。

數據處理模塊603通過dtw算法計算采集氣體信息a與第m階段的標準氣體信息bm的最小化距離值，得到最小化距離值am0。

這里，求取最小化距離值具體實現方法可參考步驟102中的最小化距離值求取方法，本發明實施例中不再贅述。

步驟710：判斷am0<bm0、am1<bm1和am2<bm2是否成立。

步驟711：若成立，則食物處于第m階段。

步驟712：若不成立，則食物不是第m階段。

圖7所示的食物烹飪狀態判斷流程對食物當前烹飪狀態進行判斷。首先，將檢測數據a與標準烹飪條件下第m階段的標準數據bm進行dtw算法處理，得到歸一化的最小累積距離am0；然后依時間序列分別求解一階差分am1和二階差分am2；再次，分別將am0、am1和am2與bm0、bm1和bm2進行比較，當三個數據均小于閾值時，則判斷食物烹飪狀態與標準模型中的第m階段相符合，否則判斷食物烹飪狀態與標準模型中的第m階段相符合不相符合。

以使用微波爐對一個土豆進行烹飪，單輸出數值的氣味傳感器檢測的腔體內氣味濃度作為輸出數據，根據一階及二階差分對土豆的烹飪狀態進行判斷為例，結合圖，對本發明進行進一步說明。

如圖3所示，圖中采集信號即為氣味傳感器輸出的腔體內氣味濃度值，作為數據采集模塊輸出的傳感器檢測數據a；圖中標準模型即為標準烹飪條件下標準數據b；圖中檢測信號即為傳感器的檢測數據a與烹飪狀態模型第五階段標準數據b5通過dtw算法計算出的歸一化最小累積距離a5,0。

圖4為a5,0依時間序列求得的一階差分a5,1，圖5為a5,0依時間序列求得的二階差分a5,2。

取烹飪狀態模型第五階段的標準數據閾值b5,0為0.35，一階差分閾值b5,1為-0.007，二階差分閾值b5,2為-0.0001。則當a5,0<b5,0，且a1,5<b5,1，且a2,5<b5,2時，可以判定食物當前烹飪狀態為烹飪狀態模型中的第五階段。

通過本發明所述方法進行食物烹飪狀態的判斷，與未對傳感器的檢測數據a進行數據處理情況下判斷食物是否為烹飪狀態模型第五階段時，取閾值為0.05，系統延遲由50秒減少至原系統延遲的8％，即4秒。

由上述組成結構示意圖組成的烹飪狀態檢測裝置可以還執行可以實施例一中的烹飪狀態檢測方法，這里不再贅述。

以上所述，僅為本發明的較佳實施例而已，并非用于限定本發明的保護范圍。凡在本發明的精神和范圍之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均包含在本發明的保護范圍之內。