食品制作过程的确定方法及装置、存储介质、电子装置与流程

1.本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种食品制作过程的确定方法及装置、存储介质、电子装置。


背景技术：

2.在智慧家庭中，由于智能家电设备的普及，越来越多的食品制作过程的确定服务也随之而来，相关技术，在指导蛋糕制作时，仅是在蛋糕放入烤箱烘焙前要采用烘焙图文教程或者视频教程的方式，用户在操作过程中会出现很多问题，比如步骤操作不当烘焙失败，步骤遗忘需要再次观看教程，放入烤箱后单纯依靠时间无法判断是否该进行下一步操作，无法判断是否熟了等等。
3.针对相关技术中，目标设备无法对待制作食品是否符合标准制作要求进行指导确认等问题，尚未提出有效的技术方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种食品制作过程的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中，目标设备无法对待制作食品是否符合标准制作要求进行指导确认等问题。
5.根据本发明的一个实施例，提供了一种食品制作过程的确定方法，包括：获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，其中，所述烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集所述多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。
6.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，包括：在所述图像信息为待制作食品对应的材料图像的情况下，通过第一视觉算法检测所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数；获取所述待制作食品对应烘焙信息中的标准配料数据，并比较所述标准配料数据与所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数的相似度；根据所述相似度确定出所述待制作食品对应的材料图像中缺失的材料信息。
7.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，包括：在所述图像信息为待制作食品对应的液体图像的情况下，通过第二视觉算法对所述液体图像进行颜色识别，其中，所述颜色识别用于指示对液体图像中的不同颜色对应的区域进行分割，并计算每一种颜色所占液体图像的面积，以得到液体图像中不同颜色的面积比例；在所述颜色识别结果对应的目标面积比例满足预设阈值的情况下，确定所述待制作食品的液体混合均匀。
8.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，包括：在所述图像信息为待制作食品对应的加热图像的情况下，通过第三视觉算法对所述加
热图像进行状态判断，其中，所述状态判断用于确定待制作食品在不同加热时段对应的状态信息；根据所述状态信息确定所述待制作食品的加热过程是否符合标准制作过程。
9.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程之后，上述方法还包括：在根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程不符合标准制作过程的情况下，确定所述待制作食品的烘焙过程与所述标准制作过程的差异信息；根据所述差异信息生成对应的提示信息，其中，所述提示信息用于指示目标对象对当前操作阶段中不符合标准制作过程进行改进。
10.在一个示例性实施例中，根据所述差异信息生成对应的提示信息之后，上述方法还包括：将所述提示信息转化为语音信息，并将所述语音信息通过声音设备进行播放；获取目标对象对于所述语音信息的应答信息，以确定所述目标对象对于所述提示信息的执行结果。
11.在一个示例性实施例中，获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，包括：对所述目标食品对应的烘焙信息进行解析，确定出操作发生变化的转折点；根据所述转折点对所述烘焙信息进行分解处理，得到所述目标食品的多个操作阶段。
12.根据本发明的另一个实施例，提供了一种食品制作过程的确定装置，包括：获取模块，用于获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，其中，所述烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；采集模块，用于对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集所述多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；分析模块，用于通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。
13.在一个示例性实施例中，上述分析模块，还用于在所述图像信息为待制作食品对应的材料图像的情况下，通过第一视觉算法检测所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数；获取所述待制作食品对应烘焙信息中的标准配料数据，并比较所述标准配料数据与所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数的相似度；根据所述相似度确定出所述待制作食品对应的材料图像中缺失的材料信息。
14.在一个示例性实施例中，上述分析模块，还用于在所述图像信息为待制作食品对应的液体图像的情况下，通过第二视觉算法对所述液体图像进行颜色识别，其中，所述颜色识别用于指示对液体图像中的不同颜色对应的区域进行分割，并计算每一种颜色所占液体图像的面积，以得到液体图像中不同颜色的面积比例；在所述颜色识别结果对应的目标面积比例满足预设阈值的情况下，确定所述待制作食品的液体混合均匀。
15.在一个示例性实施例中，上述分析模块，还用于在所述图像信息为待制作食品对应的加热图像的情况下，通过第三视觉算法对所述加热图像进行状态判断，其中，所述状态判断用于确定待制作食品在不同加热时段对应的状态信息；根据所述状态信息确定所述待制作食品的加热过程是否符合标准制作过程。
16.在一个示例性实施例中，上述装置还包括：确定模块，用于在根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程不符合标准制作过程的情况下，确定所述待制作食品的烘焙过程
与所述标准制作过程的差异信息；提示模块，用于根据所述差异信息生成对应的提示信息，其中，所述提示信息用于指示目标对象对当前操作阶段中不符合标准制作过程进行改进。
17.在一个示例性实施例中，上述提示模块还包括：语音单元，用于将所述提示信息转化为语音信息，并将所述语音信息通过声音设备进行播放；获取目标对象对于所述语音信息的应答信息，以确定所述目标对象对于所述提示信息的执行结果。
18.在一个示例性实施例中，上述获取模块，还用于对所述目标食品对应的烘焙信息进行解析，确定出操作发生变化的转折点；根据所述转折点对所述烘焙信息进行分解处理，得到所述目标食品的多个操作阶段。
19.根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
20.根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
21.通过本发明，获取目标食品的烘焙信息，并根据烘焙信息确定出目标食品的多个操作阶段，其中，烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；通过预设的视觉算法集合对图像信息进行分析，以根据分析结果确定待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。也就是说，通过确定待制作食品的烘焙过程与对应的目标食品的标准制作过程的符合程度，进而对待制作食品的烘焙过程进行辅助指导，因此，可以解决现有技术中目标设备无法对待制作食品是否符合标准制作要求进行指导确认等问题，进而通过采集图像信息对待制作食品的制作流程是否符合标准制作要求进行确定，并且为了提升待制作食品的制作效率，通过标准制作要求对当前操作阶段进行优化，提升了进行食品制作的体验。
附图说明
22.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
23.图1是本发明实施例的一种食品制作过程的确定方法的设备终端的硬件结构框图；
24.图2是根据本发明实施例的食品制作过程的确定方法的流程图；
25.图3是根据本发明可选实施例的一种进行蛋糕制作过程辅助的流程示意图；
26.图4是根据本发明实施例的食品制作过程的确定装置的结构框图(一)；
27.图5是根据本发明实施例的食品制作过程的确定装置的结构框图(二)。
具体实施方式
28.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
29.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
30.本技术实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端或者设备终端类似的运算装置中执行。以运行在设备终端上为例，图1是本发明实施例的一种食品制作过程的确定方法的设备终端的硬件结构框图。如图1所示，设备终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述设备终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述设备终端的结构造成限定。例如，设备终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
31.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的食品制作过程的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
32.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括设备终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
33.在本实施例中提供了一种食品制作过程的确定方法，图2是根据本发明实施例的食品制作过程的确定方法的流程图，该流程包括如下步骤：
34.步骤s202，获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，其中，所述烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；
35.需要说明的是，上述烘焙信息可以通过网络确定的目标食品对应制作视频，还可以是对应的制作流程文档，或者是对应的目标视频制作的音频指示文件，本发明对此不做过多限定。
36.步骤s204，对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集所述多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；
37.步骤s206，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。
38.通过上述步骤，获取目标食品的烘焙信息，并根据烘焙信息确定出目标食品的多个操作阶段，其中，烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；通过预设的视觉算法集合对图像信息进行分析，以根据分析结果确定待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。也就是说，通过确定待制作食品的烘焙过程与对应的目标食品的标准制作过程的符合程度，进而对待制作食品的烘焙过程进行辅助指导，因此，可以解决现有技术中目标设备无法对待制作食品是否符合标准
制作要求进行指导确认等问题，进而通过采集图像信息对待制作食品的制作流程是否符合标准制作要求进行确定，并且为了提升待制作食品的制作效率，通过标准制作要求对当前操作阶段进行优化，提升了进行食品制作的体验。
39.需要说明的是，上述多个操作阶段是指在目标食品对应的制作流程过程中对应的不同阶段，例如，蛋糕的烘焙过程主要可以分为5个阶段，材料准备阶段、材料混合阶段、烘烤阶段，其中，烘烤阶段包括：混合液体预热阶段、混合液体发泡阶段、混合成熟阶段。
40.上述步骤s206的实现方式有多种，在一个可选实施例中，可以通过以下方案实现：在所述图像信息为待制作食品对应的材料图像的情况下，通过第一视觉算法检测所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数；获取所述待制作食品对应烘焙信息中的标准配料数据，并比较所述标准配料数据与所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数的相似度；根据所述相似度确定出所述待制作食品对应的材料图像中缺失的材料信息。
41.可选的，在确定待制作食品的材料是否准备是否齐全时，使用yolo(you only look once，简称yolo)算法(相当于本发明实施例中的第一视觉算法)检测目标种类和个数，判断用户是否准备齐全所有材料，并通过语音提示目标对象材料准备齐全，可以开始进行制作。
42.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，包括：在所述图像信息为待制作食品对应的液体图像的情况下，通过第二视觉算法对所述液体图像进行颜色识别，其中，所述颜色识别用于指示对液体图像中的不同颜色对应的区域进行分割，并计算每一种颜色所占液体图像的面积，以得到液体图像中不同颜色的面积比例；在所述颜色识别结果对应的目标面积比例满足预设阈值的情况下，确定所述待制作食品的液体混合均匀。
43.例如，在蛋糕制作过程中，对蛋液与面粉、牛奶的混合液体的均匀度进行判断，具体的，获取盛放混合液体的容器的图像信息，并进一步对图像进行分割，提取出图像中容器内所盛放的液体的区域，同过hsv颜色识别方法(相当于本发明实施例中的第二视觉算法)，区分该区域图片中的液体的颜色种类，计算各种颜色所占的面积，面积比例达到预设阈值以上判定混合液体为均匀液体。
44.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，包括：在所述图像信息为待制作食品对应的加热图像的情况下，通过第三视觉算法对所述加热图像进行状态判断，其中，所述状态判断用于确定待制作食品在不同加热时段对应的状态信息；根据所述状态信息确定所述待制作食品的加热过程是否符合标准制作过程。
45.例如，在蛋糕制作过程中，对蛋糕对应的混合溶液进行发泡判断和成熟判断，使用mobile net分类算法(相当于本发明实施例中的第三视觉算法)，对混合液体在搅拌后的发泡程度进行识别，例如，构建1级2级3级数据品类，并进行深度学习，目标对象在获取到发泡的混合液体的图像信息后，后通过与对应标准发泡图像匹配，进而得到混合液体当前所处在发泡过程中表面的三种状态哪一种，即确定对应类别的置信度来判断与哪一个阶段匹配，以此判断发泡是否充分。同样，在判断成熟的过程当中，拍摄了三张照片，同样建立三类以此判断烘焙过程中是否预热成功，是否加热过程中出现膨胀过程，是否与成熟的蛋糕特征相符。
46.在一个示例性实施例中，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以
根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程之后，上述方法还包括：在根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程不符合标准制作过程的情况下，确定所述待制作食品的烘焙过程与所述标准制作过程的差异信息；根据所述差异信息生成对应的提示信息，其中，所述提示信息用于指示目标对象对当前操作阶段中不符合标准制作过程进行改进。
47.简而言之，在确定待制作食品的烘焙过程不符合标准制作过程时，利用实时的图像信息确定待制作食品的实际烘焙过程与标准烘焙过程的操作差异，进而结合差异信息确定当前实际烘焙过程需要改进的操作点，并通过语音交互的方式向目标对象发出用于改进当前实际烘焙过程的提示信息。
48.在一个示例性实施例中，根据所述差异信息生成对应的提示信息之后，上述方法还包括：将所述提示信息转化为语音信息，并将所述语音信息通过声音设备进行播放；获取目标对象对于所述语音信息的应答信息，以确定所述目标对象对于所述提示信息的执行结果。
49.可以理解的是，为了保证及时确定目标对象对当前实际烘焙过程的改进，并再次通过图像信息确定改进后的实际烘焙过程是否符合标准制作过程，进而在目标对象完成改进后发出用于指示改进完成的应答信息，进一步的目标设备再次对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以保证改进操作准确完整的进行。
50.在一个示例性实施例中，获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，包括：对所述目标食品对应的烘焙信息进行解析，确定出操作发生变化的转折点；根据所述转折点对所述烘焙信息进行分解处理，得到所述目标食品的多个操作阶段。
51.为了更好的理解上述食品制作过程的确定方法的过程，以下结合几个可选实施例对上述食品制作过程的确定方法流程进行说明。
52.本发明可选实施例中，主要提供了一种蛋糕智能烘焙指导的方法，通过结合计算机视觉cv和自然语言处理nlp的方式来指导用户完成烘焙，进而通过划分蛋糕(相当于本发明实施例中的目标食品)的烘焙过程的主要节点，在整个烘焙过程对用户进行指导，并在每个节点使用人工智能技术判定用户是否操作正确，或者说是否达到操作预期的效果。
53.可选的，如图3所示为一种进行蛋糕制作过程辅助的流程示意图，包含如下步骤：
54.步骤1、智能指导开始选择蛋糕种类；
55.步骤2、语音提示所需材料/所缺材料；
56.步骤3、拍照验证，yolo v4目标检测匹配需物品。
57.步骤4、语音提示材料准备齐全，开始制作；
58.步骤5、语音提示蛋黄蛋清分离；
59.步骤6、提示蛋黄需要加入的食材并搅拌均匀；
60.步骤7、拍照验证，搅拌物均匀程度
61.步骤8、蛋黄混合的均匀程度不符合标准制作过程对应的均匀程度时，语音提示继续搅拌；
62.步骤9、语音提示蛋清需要加入的食材并搅拌发泡；
63.步骤10、拍照验证，发泡程度，其中，发泡程度包括：表面纹路、表面泡沫、表面成
块；
64.步骤11、语音提示发泡成功混合蛋黄蛋清搅拌；
65.步骤12、拍照验证，混合是否均匀；在蛋清混合的均匀程度不符合标准制作过程对应的均匀程度时，语音提示继续搅拌；
66.步骤13、拍照验证烤箱类别，依据烤箱类型推荐烘焙时间，温度调节节点；
67.步骤14、倒入蛋糕模具放入烤箱烘焙；
68.步骤15、进行烤箱烘焙过程的信息收集，例如，温度调节拍照，面包膨胀过程拍照、推荐烘焙总时长结束前2分钟拍照；
69.步骤16、将收集到的信息送入算法验证是否熟了，当确定蛋糕为成熟时，继续加热5分钟，再次拍照进行判断，当判断蛋糕成熟后，结束指导流程。
70.需要说明的是，该指导流程详见上述图3的流程图，在整个流程中，每个菱形框部分，或者说需要进行判断是否操作恰当的节点，用户都可以同过语音交互的方式，询问自己是否操作得当，计算机视觉部分的算法都会进行判断是否操作达标。
71.可选的，上述cv(computer vision，计算机视觉，简称cv)算法主要使用三个部分：
72.1.判断材料是否齐全，使用yolo算法检测目标种类和个数，判断用户是否准备齐全所有材料
73.2.均匀度判断，对图像进行分割，提取出图像中容器内所盛放的液体的区域，同过hsv颜色识别方法，区分该区域图片中的液体的颜色种类，计算各种颜色所占的面积，面积比例达到阈值以上判定为均匀；
74.3.发泡判断和成熟判断，使用mobile net分类算法，对发泡程度1级2级3级构建数据品类，并进行深度学习，用户拍照后通过匹配对应类别的置信度来判断与哪一个阶段匹配，对应流程图中发泡过程中表面的三种状态，以此判断发泡是否充分。同样，在判断成熟的过程当中，拍摄了三张照片，同样建立三类以此判断烘焙过程中是否预热成功，是否加热过程中出现膨胀过程，是否与成熟的蛋糕特征相符。
75.综上，通过本发明可选实施例，提供了一种蛋糕智能烘焙指导的方法通过全流程智能烘焙指导，语音交互，hsv颜色算法，计算机视觉分类算法。解决了目前烘焙教程无智能化的缺点，使用人工智能技术判定用户是否操作正确，或者说是否达到操作预期的效果，继而提升用户在进行烘焙操作时的流畅度。
76.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
77.在本实施例中还提供了一种食品制作过程的确定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
78.图4是根据本发明实施例的一种食品制作过程的确定装置的结构框图；如图4所
示，包括：
79.获取模块42，用于获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，其中，所述烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；
80.采集模块44，用于对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集所述多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；
81.分析模块46，用于通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。
82.通过上述技术方案，获取目标食品的烘焙信息，并根据烘焙信息确定出目标食品的多个操作阶段，其中，烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；通过预设的视觉算法集合对图像信息进行分析，以根据分析结果确定待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。也就是说，通过确定待制作食品的烘焙过程与对应的目标食品的标准制作过程的符合程度，进而对待制作食品的烘焙过程进行辅助指导，因此，可以解决现有技术中目标设备无法对待制作食品是否符合标准制作要求进行指导确认等问题，进而通过采集图像信息对待制作食品的制作流程是否符合标准制作要求进行确定，并且为了提升待制作食品的制作效率，通过标准制作要求对当前操作阶段进行优化，提升了进行食品制作的体验。
83.在一个示例性实施例中，上述分析模块，还用于在所述图像信息为待制作食品对应的材料图像的情况下，通过第一视觉算法检测所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数；获取所述待制作食品对应烘焙信息中的标准配料数据，并比较所述标准配料数据与所述图像信息中包含的材料的种类和材料的个数的相似度；根据所述相似度确定出所述待制作食品对应的材料图像中缺失的材料信息。可选的，在确定待制作食品的材料是否准备是否齐全时，使用yolo(you only look once，简称yolo)算法(相当于本发明实施例中的第一视觉算法)检测目标种类和个数，判断用户是否准备齐全所有材料，并通过语音提示目标对象材料准备齐全，可以开始进行制作。
84.在一个示例性实施例中，上述分析模块，还用于在所述图像信息为待制作食品对应的液体图像的情况下，通过第二视觉算法对所述液体图像进行颜色识别，其中，所述颜色识别用于指示对液体图像中的不同颜色对应的区域进行分割，并计算每一种颜色所占液体图像的面积，以得到液体图像中不同颜色的面积比例；在所述颜色识别结果对应的目标面积比例满足预设阈值的情况下，确定所述待制作食品的液体混合均匀。例如，在蛋糕制作过程中，对蛋液与面粉、牛奶的混合液体的均匀度进行判断，具体的，获取盛放混合液体的容器的图像信息，并进一步对图像进行分割，提取出图像中容器内所盛放的液体的区域，同过hsv颜色识别方法(相当于本发明实施例中的第二视觉算法)，区分该区域图片中的液体的颜色种类，计算各种颜色所占的面积，面积比例达到预设阈值以上判定混合液体为均匀液体。
85.在一个示例性实施例中，上述分析模块，还用于在所述图像信息为待制作食品对应的加热图像的情况下，通过第三视觉算法对所述加热图像进行状态判断，其中，所述状态判断用于确定待制作食品在不同加热时段对应的状态信息；根据所述状态信息确定所述待
制作食品的加热过程是否符合标准制作过程。例如，在蛋糕制作过程中，对蛋糕对应的混合溶液进行发泡判断和成熟判断，使用mobilenet分类算法(相当于本发明实施例中的第三视觉算法)，对混合液体在搅拌后的发泡程度进行识别，例如，构建1级2级3级数据品类，并进行深度学习，目标对象在获取到发泡的混合液体的图像信息后，后通过与对应标准发泡图像匹配，进而得到混合液体当前所处在发泡过程中表面的三种状态哪一种，即确定对应类别的置信度来判断与哪一个阶段匹配，以此判断发泡是否充分。同样，在判断成熟的过程当中，拍摄了三张照片，同样建立三类以此判断烘焙过程中是否预热成功，是否加热过程中出现膨胀过程，是否与成熟的蛋糕特征相符。
86.图5是根据本发明实施例的另一种食品制作过程的确定装置的结构框图；如图5所示，不仅包含图4中的所有模块，还包括：确定模块48。
87.在一个示例性实施例中，上述装置还包括：确定模块，用于在根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程不符合标准制作过程的情况下，确定所述待制作食品的烘焙过程与所述标准制作过程的差异信息；提示模块，用于根据所述差异信息生成对应的提示信息，其中，所述提示信息用于指示目标对象对当前操作阶段中不符合标准制作过程进行改进。
88.简而言之，在确定待制作食品的烘焙过程不符合标准制作过程时，利用实时的图像信息确定待制作食品的实际烘焙过程与标准烘焙过程的操作差异，进而结合差异信息确定当前实际烘焙过程需要改进的操作点，并通过语音交互的方式向目标对象发出用于改进当前实际烘焙过程的提示信息。
89.在一个示例性实施例中，上述提示模块还包括：语音单元，用于将所述提示信息转化为语音信息，并将所述语音信息通过声音设备进行播放；获取目标对象对于所述语音信息的应答信息，以确定所述目标对象对于所述提示信息的执行结果。
90.可以理解的是，为了保证及时确定目标对象对当前实际烘焙过程的改进，并再次通过图像信息确定改进后的实际烘焙过程是否符合标准制作过程，进而在目标对象完成改进后发出用于指示改进完成的应答信息，进一步的目标设备再次对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以保证改进操作准确完整的进行。
91.在一个示例性实施例中，上述获取模块，还用于对所述目标食品对应的烘焙信息进行解析，确定出操作发生变化的转折点；根据所述转折点对所述烘焙信息进行分解处理，得到所述目标食品的多个操作阶段。
92.在本发明的描述中，需要理解的是，术语中“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
93.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”、“相连”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个组件内部的连通。当组件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。对于本领域的普通技术人员而言，可
以具体情况理解上述术语在本发明的具体含义。
94.需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
95.本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
96.在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
97.s1，获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，其中，所述烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；
98.s2，对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集所述多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；
99.s3，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。
100.在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
101.本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
102.在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
103.在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
104.s1，获取目标食品的烘焙信息，并根据所述烘焙信息确定出所述目标食品的多个操作阶段，其中，所述烘焙信息用于指目标食品从原料到成品的标准制作过程；
105.s2，对待制作食品的烘焙过程进行图像采集，以采集所述多个操作阶段中每一个操作阶段由当前操作阶段切换到下一个操作阶段之前的图像信息；
106.s3，通过预设的视觉算法集合对所述图像信息进行分析，以根据分析结果确定所述待制作食品的烘焙过程是否符合标准制作过程。
107.在一个示例性实施例中，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
108.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，在一个示例性实施例中，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
109.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。