蒸烤箱及其烹饪控制方法与流程

1.本发明实施例涉及厨电控制技术领域，具体涉及一种蒸烤箱及其烹饪控制方法。


背景技术：

2.蒸烤箱是一种集蒸、烤功能于一体的厨房电器，给人们的日常生活带来了极大的便利，因此得到广泛的应用。
3.目前市面上的蒸烤箱主要包括传统蒸烤箱和微智能蒸烤箱。其中，传统蒸烤箱在使用时，需要用户根据所准备的食材来查询所需蒸烤温度与时间，手动设置蒸烤温度与时间；微智能蒸烤箱则是提前为用户设置好多个蒸烤品类，需要用户根据所准备的食材来手动选择对应的品类。操作不便，对于无烹饪经验的用户来说尤其不友好。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种蒸烤箱及其烹饪控制方法，用以解决现有蒸烤箱操作不便的问题。
5.第一方面，本发明实施例提供一种蒸烤箱烹饪控制方法，包括：
6.采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；
7.根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息；
8.根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；
9.基于目标菜谱对目标食材进行烹饪。
10.一种实施例中，基于目标菜谱对目标食材进行烹饪之前，所述方法还包括：
11.根据目标菜谱生成对应的烹饪深度类别信息；
12.采集用户选择烹饪深度的语音信息；
13.根据烹饪深度类别信息和用户选择烹饪深度的语音信息确定目标烹饪深度；
14.根据目标烹饪深度对目标菜谱的蒸烤时长以及蒸烤温度进行调整。
15.一种实施例中，根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，包括：
16.获取与食材类别信息和食材重量信息相匹配的菜谱集合；
17.当菜谱集合中包括多个菜谱时，采集用户选择菜谱的语音信息；
18.根据菜谱集合和用户选择菜谱的语音信息确定目标菜谱。
19.一种实施例中，采集用户选择菜谱的语音信息之前，所述方法还包括：
20.根据菜谱集合中各个菜谱的使用频率对菜谱集合中的多个菜谱进行排序。
21.一种实施例中，所述方法还包括：
22.获取冰箱中的储备食材信息；
23.根据用户的历史烹饪记录以及储备食材信息生成食材采购清单。
24.一种实施例中，根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息，包括：
25.采用预设的菜品识别模型对目标图像进行识别，得到目标食材的食材类别信息；
26.确定目标食材在目标图像中的轮廓信息；
27.根据轮廓信息以及食材类别信息确定目标食材的食材重量信息。
28.一种实施例中，根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息之前，方法还包括：
29.对目标图像进行预处理，预处理包括几何变换、亮度调节以及去噪处理；
30.基于生成对抗网络对预处理后的目标图像进行超分辨率重建。
31.第二方面，本发明实施例提供一种蒸烤箱烹饪控制装置，包括：
32.采集模块，用于采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；
33.识别模块，用于根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息；
34.处理模块，用于根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；
35.烹饪模块，用于基于目标菜谱对目标食材进行烹饪。
36.第三方面，本发明实施例提供一种蒸烤箱，包括：图像采集装置、至少一个处理器和存储器；
37.图像采集装置用于采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；
38.存储器存储计算机执行指令；
39.至少一个处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器执行如第一方面任一项所述的蒸烤箱烹饪控制方法。
40.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面任一项所述的蒸烤箱烹饪控制方法。
41.本发明实施例提供的蒸烤箱及其烹饪控制方法，通过采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息；根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；基于目标菜谱对目标食材进行烹饪，实现了自动烹饪，操作简便，对于无烹饪经验的用户来说非常友好。
附图说明
42.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
43.图1为本发明一实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法的流程图；
44.图2为本发明一实施例提供的蒸烤箱烹饪控制装置的结构示意图；
45.图3为本发明一实施例提供的蒸烤箱的结构示意图。
46.通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
47.下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本技术能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本技术相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本技术的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
48.另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
49.本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本技术所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
50.图1为本发明一实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法的流程图。如图1所示，本实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法可以包括：
51.s101、采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像。
52.本实施例中可以通过安装于蒸烤箱腔体内的图像采集装置，例如光学摄像头，红外摄像头等来获取目标食材的图像。为便于全面获取目标食材的图像信息，还可以通过安装于不同位置(顶部、侧面等)的多个图像采集装置从不同角度采集目标食材的图像信息。因此，本实施例中的目标图像可以是目标食材的一张图像，也可以是目标食材多个不同角度的多张图像，还可以是基于多个不同角度的多张图像生成的目标食材的三维图像。
53.当用户将食材放入蒸烤箱内，关上仓门，按下蒸烤箱的开始按钮后，蒸烤箱便启动图像采集装置，采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像。
54.s102、根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息。
55.在获得目标食材的目标图像之后，便可以据此来确认食材类别以及食材重量。例如可以基于目标检测技术、机器学习技术等来确认食材类别以及食材重量。
56.一种可选的实施方式中，可以预先建立蒸烤箱的菜品图像库，将目标图像与菜品图像库中的图像进行匹配，以此来确认目标食材的食材类别信息。另一种可选的实施方式中，还可以基于机器学习技术预先训练菜品识别模型，将目标图像输入预先训练好的菜品识别模型中来确认目标食材的食材类别信息。
57.可以理解的是，除了食材类别会影响蒸烤箱的烹饪参数(蒸烤温度、蒸烤时长等)外，食材重量同样会影响蒸烤箱的烹饪参数，例如500g的吐司和1000g的吐司蒸烤时长势必会不同，因此还需要根据目标图像识别目标食材的食材重量信息。具体的，在确定食材类别之后，进一步地还可以根据目标食材在所述目标图像中的占比来确定食材重量。
58.当目标图像为三维图像时，可以通过三维图像对目标食材的尺寸信息进行识别，进而确定出食材的重量信息。
59.当目标图像为二维图像时，可以采用目标分割算法，例如mask-rcnn模型，分割出
目标食材的轮廓，以获得目标食材的轮廓信息；进一步地采用目标检测算法，例如，yolo模型、faster-rcnn模型等，确认目标食材在蒸烤箱内的位置信息。最后根据目标食材的轮廓信息和位置信息，确定出目标食材实际的尺寸信息，再通过食材尺寸信息计算出食材的体积信息。根据目标食材的类别信息获取目标食材的密度信息，并根据公式重量(m)＝密度(ρ)
×
体积(v)，计算出相应食材的重量信息。还可以根据目标食材处于蒸烤箱内的位置信息确定目标食材与蒸烤箱的图像采集装置之间的距离，进而确定出目标食材在目标图像中所占的比例，根据比例与识别出的食材的轮廓信息进行几何计算，得到食材实际的尺寸信息，其中，尺寸信息包括食材的长、宽、高、表面积等，最后根据尺寸信息可以计算出食材的体积信息，进而利用体积和密度计算食材的重量信息，
60.综上，在一种可选的实施方式中，根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息，具体可以包括：采用预设的菜品识别模型对目标图像进行识别，得到目标食材的食材类别信息；确定目标食材在目标图像中的轮廓信息；根据轮廓信息以及食材类别信息确定目标食材的食材重量信息。
61.为了进一步提高食材类别信息和食材重量信息的识别准确性，在根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息之前，还可以对目标图像进行一系列优化处理，具体可以包括：对目标图像进行预处理，预处理包括几何变换、亮度调节以及去噪处理；基于生成对抗网络(gan)对预处理后的目标图像进行超分辨率重建。需要说明的是，若采用菜品图像库来识别食材类别信息，则同样需要对菜品图像库中的图像进行预处理，包括但不限制于几何变换、亮度调节、噪声处理等预处理技术，同时还可以通过图像分割等技术来提升图像的质量以及识别精度。进一步地，还可以利用生成对抗网络(gan)不断的生成与判别，采用注意力机制的残差密集块重建修复低频图像进行重建，绕过低频信息对高频信息处理，最终生成强图像库。
62.s103、根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系。
63.在确定目标食材的食材类别信息和食材重量信息之后，便可以据此来获得对应的目标菜谱。例如可以将食材类别信息和食材重量信息发送至云端服务器，在云端自动匹配目标菜谱；也可以基于蒸烤箱本地预先建立的食材类别、食材重量与菜谱之间的对应关系来确定目标菜谱。本实施例中在确定目标菜谱时，不仅考虑了食材类别，还综合考虑了食材重量，能够获得更加准确的菜谱，从而有助于获得更好的烹饪效果。
64.为了进一步提升烹饪效果，本实施例中的目标菜谱不仅包括蒸烤时长和蒸烤温度，还包括了在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系。可以理解的是，在对目标食材进行烹饪的过程中，不同阶段需要不同的蒸烤温度，以烤吐司为例，在初始阶段需要低温促发酵，中间阶段需要升温进行烘烤，结束阶段需要高温来促进表面烧色形成。目标菜谱包括在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系，可以更加准确的对目标食材进行蒸烤，能够显著提升烹饪效果。
65.s104、基于目标菜谱对目标食材进行烹饪。
66.在确定目标菜谱之后，便可以根据目标菜谱所指示的蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系来对目标食材进行烹饪，实现目标食材的自动烹饪。整个烹饪过程中，用户只需要将目标食材放入蒸烤箱内即可，操作十分简便，即使是无
任何经验的用户也完全能够胜任。
67.本实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法，通过采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息；根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；基于目标菜谱对目标食材进行烹饪，实现了自动烹饪，操作简便，对于无烹饪经验的用户来说非常友好。
68.可以理解的是，即使对于相同的食材采用相同的菜谱进行烹饪，不同用户对于口感的要求也存在差异，以牛排为例，有人喜欢7分熟，有人喜欢3分熟。因此在上述实施例的基础上，为了进一步满足不同用户对于口感的不同需求，还可以开启语音模式为用户推荐不同的口味。具体的，在上述实施例的基础上，本实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法中，基于目标菜谱对目标食材进行烹饪之前，还可以包括：根据目标菜谱生成对应的烹饪深度类别信息；采集用户选择烹饪深度的语音信息；根据烹饪深度类别信息和用户选择烹饪深度的语音信息确定目标烹饪深度；根据目标烹饪深度对目标菜谱的蒸烤时长以及蒸烤温度进行调整。
69.本实施例中的烹饪深度用于指示对目标食材进行烹饪的程度，对于不同的菜谱有着不同的表示方式。例如当目标菜谱为烤牛排时，烹饪深度类别信息可以为3分熟、5分熟、7分熟、全熟等；当目标菜谱为烤吐司时，烹饪深度类别信息例如可以为浅烧色、中烧色和深烧色；当目标菜谱为蒸排骨时，烹饪深度类别信息例如可以为软糯、适中和劲道等。在根据目标菜谱生成对应的烹饪深度类别信息之后，可以将其在蒸烤箱的显示屏上进行显示，供用户进行选择；还可以通过语音进行播报，进一步地还可以通过语音交互的方式供用户选择，如可以语音播报“烹饪深度包括软糯、适中和劲道，您喜欢哪种呢？”。然后通过声音采集装置，如麦克风等来采集用户选择烹饪深度的语音信息，采用基于自然语言处理所构建的语音库从用户选择烹饪深度的语音信息中识别出选择关键词，然后将选择关键词与烹饪深度类别信息进行匹配，最后将匹配度最高的烹饪深度确定为目标烹饪深度。在确定目标烹饪深度之后，便可以根据目标烹饪深度对目标菜谱的蒸烤时长以及蒸烤温度进行调整，以达到用户期望的口感。举例来说，当用户选择软糯时，可以适当提高蒸烤温度、延长蒸烤时间；当用户选择劲道时，可以适当降低蒸烤温度、缩短蒸烤时间。
70.需要说明的是本实施例中的语音库是基于自然语言处理构建的，其包含语音数据和文本数据信息分析，对实际输入语音信号预处理、特征提取和模型使用并得到相应的识别结果，最终蒸烤箱执行控制指令。通过语音交互的方式为用户推荐相应的口味，自然语言处理实现人机交互确定最终的烹饪深度(蒸烤模式)，如烤牛排的熟度以用户实际交互确认，后续在多次记录用户烘烤下，可人性化自动选择用户喜好。根据用户喜好，可开启语音模式为用户推荐不同的口味，采用自然语言处理的方式提取不同语义形式关键词，对语句实现分析以防止误识别。
71.需要说明的是，对于同一种食材，可能存在着多种烹饪方式，也就意味着同一食材可能会匹配到多个菜谱，以排骨为例，可以有蒸排骨、烤排毒、卤排骨等，那么如何快速准确地确定出满足用户需求的目标菜谱呢？在上述实施例的基础上，本实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法中，根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，具体可以包括：获取与食材类别信息和食材重量信息相匹配的菜谱集合；当菜谱集合中包括多个菜谱时，采集用户
选择菜谱的语音信息；根据菜谱集合和用户选择菜谱的语音信息确定目标菜谱。
72.本实施例中既可以从云端服务器获取相匹配的菜谱集合，也可以从蒸烤箱本地获取相匹配的菜谱集合。当菜谱集合中包括多个菜谱时，可以将匹配的多个菜谱在蒸烤箱的显示屏上进行显示，供用户进行选择；也可以通过语音进行播报，进一步地还可以通过语音交互的方式供用户选择，如可以语音播报“蒸排骨、烤排毒和卤排骨，您喜欢哪种呢？”然后可以通过声音采集装置，如麦克风等来采集用户选择菜谱的语音信息，采用基于自然语言处理所构建的语音库从用户选择菜谱的语音信息中识别出选择关键词，然后将选择关键词与菜谱集合中的各个菜谱进行匹配，最后将匹配度最高的菜谱确定为目标菜谱。为了进一步实现个性化自动选择用户喜好，一种可选的实施方式中，还可以根据菜谱的历史使用记录来确定目标菜谱，例如将使用频率最高的菜谱确定为目标菜谱。
73.一种可选的实施方式中，为便于用户快速地选到心仪的菜谱，在采集用户选择菜谱的语音信息之前，根据菜谱集合中各个菜谱的使用频率对菜谱集合中的多个菜谱进行排序。使用频率高的菜谱位置靠前，便于用户快速选择。
74.在上述实施例的基础上，进一步地还可以通过与冰箱联动，来打造智慧厨房。具体的，在上述任一实施例的基础上，本实施例提供的蒸烤箱烹饪控制方法还可以包括：获取冰箱中的储备食材信息；根据用户的历史烹饪记录以及储备食材信息生成食材采购清单。
75.本实施例中蒸烤箱与冰箱可以通过近距离通信方式(如蓝牙、wifi等)进行消息传递，冰箱中的储备食材信息例如可以通过采集冰箱中储备食材的图像，基于图像识别获得。根据用户的历史烹饪记录便可以得到所需食材的类别和数量，去掉冰箱中的储备食材，便可以得到食材的采购清单了。进一步地，还可以根据采购清单实现自动采购，如可以根据采购清单在用户常用的购物平台上将相应食材添加至购物车，语音与用户交流(可播报购买食材品类及初步量等)，在用户确认后，下单购买。
76.综上所述，本技术所提供的蒸烤箱烹饪控制方法，充分利用了自然语言处理技术与目标检测技术。利用目标检测技术，基于目标食材的图像实现菜品检测并根据检测结果自动匹配云菜谱，实现自动烹饪；采用自然语言处理的方式从用户的语音指令中提取不同的语义形式关键词，对语句实现分析以防止误识别，同时根据用户喜好，可开启语音模式为用户推荐不同的口味，实现蒸烤烹饪全自动化。对于不具有烹饪经验的用户十分友好。进一步地还可以根据用户烹饪菜品记录用户喜好，分析用户饮食搭配，为用户进行菜谱推荐和口味推荐，同时还可以根据烹饪菜品记录以及冰箱中储备食材为用户推荐购买食材，并在用户授意下自动购买。
77.图2为本发明一实施例提供的蒸烤箱烹饪控制装置的结构示意图。如图2所示，本实施例提供的蒸烤箱烹饪控制装置20可以包括：采集模块201、识别模块202、处理模块203和烹饪模块204。
78.采集模块201，用于采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；
79.识别模块202，用于根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息；
80.处理模块203，用于根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；
81.烹饪模块204，用于基于目标菜谱对目标食材进行烹饪。
82.本实施例的装置，可以用于执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技
only memory，简称：eeprom)等。其中，存储器301用于存储程序，处理器302在接收到执行指令后，执行程序。进一步地，上述存储器301内的软件程序以及模块还可包括操作系统，其可包括各种用于管理系统任务(例如内存管理、存储设备控制、电源管理等)的软件组件和/或驱动，并可与各种硬件或软件组件相互通信，从而提供其他软件组件的运行环境。
97.处理器302可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器302可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称：cpu)、网络处理器(network processor，简称：np)等。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。可以理解，图3的结构仅为示意，还可以包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件和/或软件实现。
98.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现上述任一方法实施例的技术方案。
99.本公开中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
100.本公开的保护范围不限于上述的实施例，显然，本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变形而不脱离本公开的范围和精神。倘若这些改动和变形属于本公开权利要求及其等同技术的范围，则本公开的意图也包含这些改动和变形在内。

技术特征：
1.一种蒸烤箱烹饪控制方法，其特征在于，包括：采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；根据所述目标图像识别所述目标食材的食材类别信息和食材重量信息；根据所述食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，所述目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在所述蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；基于所述目标菜谱对所述目标食材进行烹饪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标菜谱对所述目标食材进行烹饪之前，所述方法还包括：根据所述目标菜谱生成对应的烹饪深度类别信息；采集用户选择烹饪深度的语音信息；根据所述烹饪深度类别信息和所述用户选择烹饪深度的语音信息确定目标烹饪深度；根据所述目标烹饪深度对所述目标菜谱的蒸烤时长以及蒸烤温度进行调整。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，包括：获取与所述食材类别信息和食材重量信息相匹配的菜谱集合；当所述菜谱集合中包括多个菜谱时，采集用户选择菜谱的语音信息；根据所述菜谱集合和所述用户选择菜谱的语音信息确定目标菜谱。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集用户选择菜谱的语音信息之前，所述方法还包括：根据所述菜谱集合中各个菜谱的使用频率对所述菜谱集合中的多个菜谱进行排序。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取冰箱中的储备食材信息；根据用户的历史烹饪记录以及所述储备食材信息生成食材采购清单。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像识别所述目标食材的食材类别信息和食材重量信息，包括：采用预设的菜品识别模型对所述目标图像进行识别，得到所述目标食材的食材类别信息；确定所述目标食材在所述目标图像中的轮廓信息；根据所述轮廓信息以及所述食材类别信息确定所述目标食材的食材重量信息。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像识别所述目标食材的食材类别信息和食材重量信息之前，所述方法还包括：对所述目标图像进行预处理，所述预处理包括几何变换、亮度调节以及去噪处理；基于生成对抗网络对预处理后的目标图像进行超分辨率重建。8.一种蒸烤箱烹饪控制装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；识别模块，用于根据所述目标图像识别所述目标食材的食材类别信息和食材重量信息；处理模块，用于根据所述食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，所述目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在所述蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；
烹饪模块，用于基于所述目标菜谱对所述目标食材进行烹饪。9.一种蒸烤箱，其特征在于，包括：图像采集装置、至少一个处理器和存储器；所述图像采集装置用于采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1-7任一项所述的蒸烤箱烹饪控制方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的蒸烤箱烹饪控制方法。

技术总结
本发明实施例提供一种蒸烤箱及其烹饪控制方法，该方法包括：采集位于蒸烤箱腔体内的目标食材的目标图像；根据目标图像识别目标食材的食材类别信息和食材重量信息；根据食材类别信息和食材重量信息确定目标菜谱，目标菜谱包括蒸烤时长、蒸烤温度以及在蒸烤时长内蒸烤温度与时间的对应关系；基于目标菜谱对目标食材进行烹饪。通过图像处理技术进行食材检测，并基于食材检测结果自动匹配菜谱，实现了自动烹饪，操作简便，对于无烹饪经验的用户来说非常友好。常友好。常友好。


技术研发人员：陈向文 唐杰 林进华 王鹏飞 李孟宸 孙聪
受保护的技术使用者：珠海联云科技有限公司
技术研发日：2023.06.05
技术公布日：2023/10/8