烹饪方法、装置、介质及烹饪器具与流程

发布时间:2025-08-08 01:12

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本公开涉及烹调器具领域,尤其涉及一种烹饪方法、装置、介质及烹饪器具。


背景技术:

1、烹饪出最佳口感米饭是电饭煲核心追求之一。米饭口感与烹饪时的米水比例有直接关系。因此,如何确定出烹饪器具中的米水比例,是亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种烹饪方法、装置、介质及烹饪器具。

2、根据本公开实施例的第一方面,提供一种烹饪方法,包括:获取烹饪器具中的米量和水量;以及基于所述米量和所述水量,确定是否满足预设最佳比例。

3、可选地,所述获取烹饪器具中的米量和水量,包括:

4、测量所述烹饪器具中的米水总质量和米水总液位高度,得到测量米水总质量和测量米水总液位高度;

5、由预训练的神经网络基于所述测量米水总质量和所述测量米水总液位高度对所述烹饪器具中的水质量进行预测,得到预测水质量;

6、基于所述测量米水总质量和所述预测水质量,得到预测米质量。

7、可选地,所述预训练的神经网络通过如下方式获得:

8、获取样本数据集,其中,所述样本数据集包括多组样本数据,每组样本数据包括样本米质量、样本水质量、样本米水总液位高度和样本米水总质量;

9、针对每一组样本数据,将所述样本米水总液位高度和所述样本米水总质量输入目标神经网络,以获得所述目标神经网络输出的预测样本水质量;

10、基于所述样本水质量和所述预测样本水质量对所述目标神经网络进行修正,得到所述预训练的神经网络。

11、可选地,所述目标神经网络为反向传播神经网络,所述烹饪方法还包括通过以下方式确定所述反向传播神经网络的目标隐含层节点数:

12、基于所述反向传播神经网络的输入层节点数和输出层节点数,确定隐含层节点数的范围;

13、基于试凑法,从所述隐含层节点数的范围中确定所述目标隐含层节点数。

14、可选地,所述获取烹饪器具中的米量和水量,包括:

15、测量所述烹饪器具中的米水总质量和米水总液位高度,得到测量米水总质量和测量米水总液位高度;

16、基于所述测量米水总质量和所述测量米水总液位高度,从数据表中查找对应的水质量,得到预测水质量,其中,所述数据表中预先构建了由米水总质量、米水总液位高度、水质量和米质量构成的四元组对应关系;

17、基于所述测量米水总质量和所述预测水质量,得到预测米质量。

18、可选地,所述基于所述米量和所述水量,确定是否满足预设最佳比例,包括:

19、根据预先构建的米质量-最佳水质量对应关系,确定所述预测米质量所对应的最佳水质量;

20、若所述预测水质量等于所述预测米质量所对应的最佳水质量,则满足所述预设最佳比例;

21、若所述预测水质量不等于所述预测米质量所对应的最佳水质量,则不满足所述预设最佳比例。

22、可选地,所述获取烹饪器具中的米量和水量,包括:

23、获取所述烹饪器具中的米水图像;

24、基于所述米水图像,确定所述烹饪器具中的水体积和米体积。

25、可选地,所述获取所述烹饪器具中的米水图像,包括:获取所述烹饪器具中的米水灰度图像和米水深度图像。

26、可选地,所述基于所述米水图像,确定所述烹饪器具中的水体积和米体积,包括:

27、基于所述米水灰度图像,确定所述烹饪器具中的米水总液位高度和米外围边界,其中,所述米外围边界指的是米在所述烹饪器具中的分布的边界;

28、基于所述米外围边界和所述米水深度图像,确定所述烹饪器具中的米三维分布,其中,所述米三维分布指的是所述米在所述烹饪器具中的三维分布;

29、基于所述米三维分布,确定所述米体积;

30、基于所述米水总液位高度,确定所述烹饪器具中的米水总体积;

31、基于所述米水总体积和所述米体积,确定所述水体积。

32、可选地,所述基于所述米外围边界和所述米水深度图像,确定所述烹饪器具中的米三维分布,包括:

33、基于所述米水深度图像,确定所述烹饪器具中所述米的深度;

34、基于所述米的深度和所述米外围边界,确定所述烹饪器具中的所述米三维分布。

35、可选地,所述基于所述米三维分布,确定所述米体积,包括:

36、对所述米三维分布进行积分,得到所述米体积。

37、可选地,所述基于所述米水总液位高度,确定所述烹饪器具中的米水总体积,包括:

38、基于所述米水总液位高度和所述烹饪器具的内锅造型曲线,确定所述烹饪器具中的所述米水总体积。

39、可选地,所述基于所述米水总体积和所述米体积,确定所述水体积,包括:

40、基于所述米水总体积与所述米体积的差值,确定所述水体积。

41、根据本公开实施例的第二方面,提供一种烹饪装置,包括:获取模块,用于获取烹饪器具中的米量和水量;以及确定模块,用于基于所述米量和所述水量,确定是否满足预设最佳比例。

42、根据本公开实施例的第三方面,提供一种烹饪装置,包括:

43、处理器;

44、用于存储处理器可执行指令的存储器;

45、其中,所述处理器被配置为实现第一方面中任一项所述烹饪方法的步骤。

46、根据本公开实施例的第四方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的烹饪方法的步骤。

47、根据本公开实施例的第五方面,提供一种烹饪器具,包括:

48、图像传感器,用于获取所述烹饪器具中的米水图像;

49、处理器,用于实现第一方面中任一项所述烹饪方法的步骤。

50、可选地,所述图像传感器设置在所述烹饪器具的上盖中。

51、可选地,所述图像传感器的光学中心与所述烹饪器具的内锅中心对齐。

52、通过采用上述技术方案,由于能够获取烹饪器具中的米量和水量,并基于所述米量和所述水量,确定是否满足预设最佳比例,因此,基于所获取的米量和水量就能够确定出烹饪器具中的米水比例,进而能够确定所得到的米水比例是否满足预设最佳比例,确保了烹饪出最佳口感米饭。

53、应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。

技术特征:

1.一种烹饪方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的烹饪方法,其特征在于,所述获取烹饪器具中的米量和水量,包括:

3.根据权利要求2所述的烹饪方法,其特征在于,所述预训练的神经网络通过如下方式获得:

4.根据权利要求3所述的烹饪方法,其特征在于,所述目标神经网络为反向传播神经网络,所述烹饪方法还包括通过以下方式确定所述反向传播神经网络的目标隐含层节点数:

5.根据权利要求1所述的烹饪方法,其特征在于,所述获取烹饪器具中的米量和水量,包括:

6.根据权利要求2或5所述的烹饪方法,其特征在于,所述基于所述米量和所述水量,确定是否满足预设最佳比例,包括:

7.根据权利要求1所述的烹饪方法,其特征在于,所述获取烹饪器具中的米量和水量,包括:

8.根据权利要求7所述的烹饪方法,其特征在于,所述获取所述烹饪器具中的米水图像,包括:

9.根据权利要求8所述的烹饪方法,其特征在于,所述基于所述米水图像,确定所述烹饪器具中的水体积和米体积,包括:

10.根据权利要求9所述的烹饪方法,其特征在于,所述基于所述米外围边界和所述米水深度图像,确定所述烹饪器具中的米三维分布,包括:

11.根据权利要求9所述的烹饪方法,其特征在于,所述基于所述米三维分布,确定所述米体积,包括:

12.根据权利要求9所述的烹饪方法,其特征在于,所述基于所述米水总液位高度,确定所述烹饪器具中的米水总体积,包括:

13.根据权利要求9所述的烹饪方法,其特征在于,所述基于所述米水总体积和所述米体积,确定所述水体积,包括:

14.一种烹饪装置,其特征在于,包括:

15.一种烹饪装置,其特征在于,包括:

16.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,该程序指令被处理器执行时实现权利要求1~13中任一项所述烹饪方法的步骤。

17.一种烹饪器具,其特征在于,包括:

18.根据权利要求17所述的烹饪器具,其特征在于,所述图像传感器设置在所述烹饪器具的上盖中。

19.根据权利要求18所述的烹饪器具,其特征在于,所述图像传感器的光学中心与所述烹饪器具的内锅中心对齐。

技术总结
本公开涉及一种烹饪方法、装置、介质及烹饪器具,属于烹调器具领域,能够实现精细烹饪的目的。一种烹饪方法,包括:获取烹饪器具中的米量和水量;以及基于所述米量和所述水量,确定是否满足预设最佳比例。

技术研发人员:陈方,郝华青,刘旭峰
受保护的技术使用者:北京小米移动软件有限公司
技术研发日:
技术公布日:2025/8/4

网址:烹饪方法、装置、介质及烹饪器具与流程 https://klqsh.com/news/view/122041

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