[发明专利]食材体积检测的方法及装置、厨电设备

说明书

本申请涉及智能设备技术领域，公开一种食材体积检测的方法及装置、厨电设备。该方法包括：获取放置了食材的厨电设备的工作区域的图像；通过卷积神经网络模型，对所述图像进行训练，确定所述食材在所述厨电设备中的位置图像信息，以及，所述食材的设定表面的分割图像信息；根据所述位置图像信息和所述分割图像信息，确定所述食材的设定表面的面积信息；根据保存的食材面积与食材体积的对应关系，确定所述面积信息对应的食材体积。这样，提高了确定食材体积信息的准确性。

技术领域

本申请涉及智能设备技术领域，例如涉及食材体积检测的方法及装置、厨电设备。

背景技术

目前，厨电设备，例如：烤箱，微波炉，空气炸锅等等都具有烤制食物的功能，一般，可通过识别食材的种类，以及通过重量检测装置确定食材的尺寸以及重量，从而，确定厨电设备烤制食物的设定温度以及设定时间，达到烤制食材的目的。

但是，在厨电设备中增加重量检测装置，例如重力传感器，会增加厨电设备的制造成本，并且，重量检测装置的性能、使用寿命等等都会影响食材的尺寸以及重量，导致食材的尺寸以及重量不够准确。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种食材体积检测的方法、装置和厨电设备，以解决厨电设备确定食材体积信息不够准确的技术问题。

在一些实施例中，所述方法包括：

获取放置了食材的厨电设备的工作区域的图像；

通过卷积神经网络模型，对所述图像进行训练，确定所述食材在所述厨电设备中的位置图像信息，以及，所述食材的设定表面的分割图像信息；

根据所述位置图像信息和所述分割图像信息，确定所述食材的设定表面的面积信息；

根据保存的食材面积与食材体积的对应关系，确定所述面积信息对应的食材体积。

在一些实施例中，所述装置包括：

图像获取模块，被配置为获取放置了食材的厨电设备的工作区域的图像；

模型训练模块，被配置为通过卷积神经网络模型，对所述图像进行训练，确定所述食材在所述厨电设备中的位置图像信息，以及，所述食材的设定表面的分割图像信息；

面积确定模块，被配置为根据所述位置图像信息和所述分割图像信息，确定所述食材的设定表面的面积信息；

体积确定模块，被配置为根据保存的食材面积与食材体积的对应关系，确定所述面积信息对应的食材体积。

在一些实施例中，所述食材体积检测的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述食材体积检测方法

在一些实施例中，所述厨电设备包括：上述食材体积检测的装置。

本公开实施例提供的食材体积检测的方法、装置和厨电设备，可以实现以下技术效果：

对厨电设备的工作区域的图像，通过卷积神经网络模型，进行深度学习，得到厨电设备中放置食材的食材的体积信息，这样，不需增加任何硬件设备，在识别食材类别的同时，即可确定食材的体积进而确定食材的质量，减少了厨电设备的制造资源，并且，不依赖重量测量硬件设备的性能，提高了确定食材体积信息的准确性。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明