烹饪辅助器具
技术领域
本说明书总体上涉及一种烹饪器具，更具体地涉及一种用于检测烹饪器具上的脏乱并且指示该脏乱的存在的脏乱检测器(mess detector)。
背景技术
烹饪器具(例如炉灶面、炉灶等)具有散发热量以加热或烹饪可食用物品的炉架或煤气头，并且通常容纳在家庭或企业内的厨房中。将一些类型的烹饪容器(例如平底煎锅、锅或平底锅)放置在煤气头上，在那里将来自煤气头的热量传递到烹饪容器。用户需要注意和监测来自煤气头的热量。例如，施加到液体食物的热量会引起沸腾和起泡，导致泼溅和飞溅，这会使用户脏乱或甚至烫伤用户。此外，食物会燃烧，导致冒烟甚至着火。另外，烹饪对于不熟练或试图同时应付烹饪多种食谱或食品的用户来说会是一种挑战。
实用新型内容
本申请涉及一种烹饪辅助器具，用于与烹饪器具一起使用，所述烹饪辅助器具包括：壳体，定位成邻近烹饪器具，并且在烹饪表面的视线内安装到附近结构或集成到所述附近结构中；至少一个图像传感器，用于产生所述烹饪器具的图像数据；控制器，包括处理器，所述处理器配置为处理所述图像数据以确定所述烹饪器具上的烹饪容器中的食品的状况，该状况与液体体积或液位测量相关；以及通信接口，用于以人类能理解的形式传送所确定的食品的状况。
进一步地，所述烹饪辅助器具还包括与所述控制器通信的温度传感器，用于产生食品或所述烹饪表面的热数据，并且其中，所述控制器配置为处理所述热数据以确定所述烹饪表面上的所述烹饪容器中的食品的状况。
进一步地，所述通信接口包括投影仪。
进一步地，所述通信接口包括用于与用户进行可听通信的扬声器。
进一步地，所述通信接口还包括麦克风。
进一步地，所述烹饪辅助器具还包括用于感测用户的局部位置的接近传感器。
进一步地，所述烹饪辅助器具还包括红外传感器和与所述控制器通信的温度探头，以产生用于确定食品的状况的温度数据。
进一步地，所述控制器还包括用于在所述烹饪辅助器具和所述烹饪器具之间通信的无线通信模块。
进一步地，所述至少一个图像传感器包括处于间隔关系的至少两个二维可见光图像传感器，每个二维可见光图像传感器输出二维图像数据，并且其中，所述处理器配置为将来自两个二维可见光图像传感器的所述二维图像数据处理成三维图像。
进一步地，所述烹饪辅助器具能基于设置算法映射烹饪表面。
进一步地，所述状况是与所述烹饪表面上的所述烹饪容器相关联的液体脏乱状况或所述烹饪容器内的某一体积的液体内包含的食品的真空烹饪状态，并且其中，所述处理器配置有使用所述图像数据来确定所述烹饪容器的边界和一个或多个加热区域的位置的设置算法。
进一步地，所述烹饪辅助器具是独立器具，或者是通过可移动支撑件、固定支撑件或可枢转支撑件而能安装到所述烹饪器具上方或附近的环境中的器具。
进一步地，所述烹饪辅助器具是所述独立器具并且包括主体，所述主体还包括底座、颈部和头部，其中所述头部和所述底座能经由所述颈部而相对于彼此旋转，其中，所述图像传感器和所述红外传感器设置在所述头部中以向下观察所述烹饪器具。
进一步地，所述烹饪辅助器具还包括布置在所述颈部上的灯阵列。
进一步地，所述灯阵列能由所述控制器操作，以通过由所述灯阵列形成的视觉图案或颜色而将所述烹饪器具的操作状态传达给用户。
在一个方面中，本公开涉及一种用于烹饪器具的脏乱检测器，该烹饪器具具有带有一个或多个加热区域的烹饪表面，该脏乱检测器包括：壳体，其具有用于在烹饪表面的视线内固定到烹饪器具或附近结构的安装件；至少一个传感器，其配置为感测烹饪表面上的脏乱，该至少一个传感器包括可见光成像装置并且输出图像数据；以及投影仪，其将指示感测到的脏乱的投射图像发射到烹饪表面上；以及控制器，其包括处理器，该处理器接收图像数据并且用一个或多个算法编程以处理图像数据，从而确定在烹饪表面上何时发生脏乱并且指示检测到脏乱。
在另一方面中，本公开涉及一种用于确定具有定位在烹饪表面的加热器上的开放顶部的烹饪容器内的液位的方法，该方法包括：用摄像头从相对于烹饪表面成锐角的有利位置拍摄烹饪表面的图像，其中该图像包括烹饪容器和烹饪表面的至少一部分；处理图像以确定烹饪容器的没有液体的体积，从而限定空体积值；确定烹饪容器的总体积；以及通过从总体积中减去空体积来确定液体的体积。
在又一方面中，本公开涉及一种确定烹饪器具的烹饪表面上的烹饪容器中的液体的液体量的方法，该方法包括：用具有包围烹饪容器的感测场的传感器实时感测烹饪容器中的液体的量；以及以人类可读的形式实时地将指示感测到的液体量的图像投射到烹饪表面上。
在一个方面中，本公开涉及一种感测与烹饪器具的烹饪表面的加热区域内的烹饪容器相关联的脏乱状况的方法，该方法包括：从具有包围烹饪表面的至少一个加热区域的第一视场的第一2D图像传感器产生第一组2D图像数据；从具有包围烹饪表面的至少一个加热区域的第二视场的第二2D图像传感器产生第二组2D图像数据，其中第二视场具有与第一视场不同的原点；用编程有3D算法的处理器从第一2D图像数据和第二2D图像数据处理该至少一个加热区域的3D图像；用编程有脏乱检测算法的处理器处理该3D图像；以及当检测到脏乱状况时发出通知。
在一个方面中，本公开涉及一种估计位于烹饪器具的烹饪表面的加热区域中的烹饪容器内的液体的沸腾时间的方法，该方法包括：用具有包围烹饪容器的视场的成像传感器来拍摄烹饪容器的可见光图像；处理该可见光图像以确定烹饪容器内的液体的体积；估计该一定体积的液体的沸腾时间；以及在烹饪表面上显示所估计的沸腾时间。
在一个方面中，本公开涉及一种实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法，该烹饪器具具有烹饪表面，该烹饪表面具有至少一个加热区域，该加热区域具有加热器和位于加热区域中的容纳食物的烹饪容器，该方法包括：将烹饪容器内的食物输入到烹饪器具；从脏乱检测算法的数据集和相应的食物类别中选择针对所输入的食物的脏乱检测算法；通过用具有加热区域的视场的图像传感器拍摄可见光图像以产生图像数据，并根据所选择的脏乱检测算法处理图像数据以确定脏乱的发生，来实施所选择的脏乱检测算法；以及当确定脏乱时发出通知。
在一个方面中，本公开涉及一种实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法，该烹饪器具具有烹饪表面，该烹饪表面具有至少一个加热区域，该加热区域具有加热器和位于加热区域中的容纳食物的烹饪容器，该方法包括：用具有包围烹饪容器的视场的成像传感器拍摄烹饪容器的可见光图像以产生图像数据；将图像数据发送到远离烹饪器具和成像传感器定位的基于云的处理器；用编程在处理器中的脏乱检测算法处理图像数据以确定脏乱的存在；以及当确定脏乱时发出通知。
在一个方面中，本公开涉及一种用于与烹饪器具一起使用的烹饪辅助器具，该烹饪辅助器具包括：可见光图像传感器，其用于产生烹饪器具的图像数据；红外传感器，其用于产生烹饪器具的热数据；控制器，其包括处理器，该处理器配置为处理图像数据和热数据以确定烹饪器具上的烹饪容器中的食物的状况；以及通信接口，其以人类可理解的形式传送所确定的状况。
如本文描述的烹饪辅助器具用于辅助用户监测和使用烹饪器具，这提供了更期望的用户体验。更具体地，烹饪辅助器具可用于监测食品的状态，例如食品的熟度，以确保最佳烹饪。另外，烹饪辅助器具可监测烹饪器具的局部环境，以警告、减轻或防止脏乱。另外，烹饪辅助器具可监测本地环境以监测用户的存在，并且基于用户与用户附近的交互。类似地，可检测宠物或儿童的存在以在烹饪器具附近需要注意时警告用户。
附图说明
在附图中：
图1是具有与位于烹饪器具附近的烹饪辅助器具结合的烹饪区域的烹饪器具的透视图。
图2是图1的烹饪辅助器具的透视图，其包括烹饪探头。
图3是设置在图2的烹饪辅助器具内的控制器和控制系统的示意图。
图4是图1的烹饪区域的透视图，包括由图2的烹饪辅助器具监测的位置区域。
图5是包括激活的灯阵列的烹饪辅助器具的透视图。
图6是图2的烹饪辅助器具的视图，该烹饪辅助器具监测来自图1的烹饪器具的煤气头上的烹饪容器的脏乱。
图7是比较图2的烹饪辅助器具所拍摄的图像以确定图6的脏乱的示意图。
图8是像素化图像的并排视图，该像素化图像用于在图7的泼溅脏乱状况和沸溢脏乱状况的比较中确定脏乱。
图9是像素化图像的另一并排视图，该像素化图像用于在图7的烟雾脏乱状况的比较中确定脏乱。
图10是示出了感测与烹饪表面上的烹饪容器相关联的脏乱状况的方法的流程图。
图11是示出了实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法的流程图，该烹饪器具具有容纳食物的烹饪容器。
图12是示出了实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的另一方法的流程图，该烹饪器具具有容纳食物的烹饪容器。
图13是测量图1的烹饪器具上的烹饪容器中的液位的图5的烹饪辅助器具的示意图。
图14是具有用于测量图13的液位的所示像素的烹饪容器的图像的视图。
图15是使用图14的测量算法确定液位或溢出脏乱状况的像素化图像的并排视图。
图16是示出了确定烹饪容器内的液位的方法的流程图。
图17是示出了确定烹饪容器中的液体量的方法的流程图。
图18是示出了估计烹饪容器内的液体的沸腾时间的方法的流程图。
图19是具有集成到烹饪器具上方的罩中的烹饪辅助器具的烹饪区域的透视图。
图20是包括图19的集成烹饪辅助器具的罩的底视图。
图21是独立烹饪辅助器具的底部透视图，该独立烹饪辅助器具可安装到烹饪器具上方的罩。
图22是安装到罩的图21的独立烹饪辅助器具的底视图。
图23是集成到安装在炉灶烹饪器具上方的微波烹饪器具中的烹饪辅助器具的透视图。
图24是监测食物的熟度的烹饪辅助器具的透视图。
图25是提供具有炊具指示和检测的自动化炉灶面设置的烹饪辅助器具的透视图。
图26是从邻近烹饪器具的烹饪辅助器具投射的用户界面的透视图。
图27是用户做出手势以操作烹饪辅助器具或与烹饪辅助器具交互的透视图。
图28是投射到表面上以操作烹饪器具和烹饪辅助器具的虚拟用户界面的透视图。
图29是由烹饪辅助器具提供的心理平静监测系统的透视图。
图30是位于橱柜下方的烹饪辅助器具的透视图，该烹饪辅助器具位于烹饪器具上方并与其相邻。
图31是安装到烹饪器具后面和上面的后挡板的烹饪辅助器具的透视图。
图32是集成到烹饪器具的后框架中的烹饪辅助器具的透视图，示出为处于闭合位置。
图33是图32的烹饪辅助器具处于打开位置的透视图。
图34是集成到烹饪器具的侧框架中的烹饪辅助器具的透视图，示出为处于闭合位置。
图35是图34的烹饪辅助器具处于打开位置的透视图。
图36是集成到烹饪器具的盖中的另一烹饪辅助器具的透视图。
图37是集成到烹饪器具的下向通风通风系统中的另一烹饪辅助器具的透视图。
图38是位于后壁上并集成到厨房工具器具中的另一烹饪辅助器具的透视图。
图39是具有接近传感器壳体和隐私遮板的另一烹饪辅助器具的透视图。
图40是使用烹饪辅助器具和烹饪器具的用户体验的流程图。
具体实施方式
本公开涉及家用电器，更具体地涉及用于方便诸如炉顶面或炉灶的烹饪器具的使用和监测的烹饪辅助器具。烹饪辅助器具可用于辅助用户使用烹饪器具，例如方便烹饪和操作烹饪器具。另外，烹饪辅助器具可在使用期间提供对烹饪器具的监测，这可用于减少脏乱并改善总体用户体验。
参考图1，烹饪区域10可限定为并包括一个或多个烹饪器具或烹饪表面，通常称为厨房，而可以预期的是，烹饪区域10不需要限定在传统类型的厨房中，并且可包括任何要进行食物烹饪或准备的区域，例如室外烹饪区域、商业厨房、餐馆或企业、烧烤区域、或者普通或公共烹饪区域。烹饪区域10包括烹饪器具12，该烹饪器具包括烤箱14和炉顶面16(也称为炉灶面或炉灶)。或者，烹饪器具12可仅包括炉顶面16，并且不必是完全的烤箱和炉灶组合。炉顶面16可包括一组煤气头或加热器18，其可限定用于加热烹饪器具(例如锅或平底锅)的加热区域。加热器18可用设置在烹饪器具12上的一组旋钮20控制。加热器18可以是例如气体或电的，同时可考虑替代的加热方法，例如对流、传导或感应。
烹饪器具12还可包括具有用户界面24的后面板22。用户界面24可用于控制烹饪器具12的操作，例如设置烤箱14的温度或计时器。在一个替代实例中，用户界面24可用于代替旋钮20来控制加热器18。控制器26或烹饪控制器设置在烹饪器具12中，用于操作烹饪器具12，并且例如可包括在后面板22中靠近用户界面24处。控制器26可包括处理器和存储器，以及任何其他合适的部件，用于控制和操作烹饪器具12。更具体地，控制器26可经由在用户界面24处接收的来自用户的输入来操作烹饪器具12，同时可以设想软件可以部分地或完全地自动操作烹饪器具12而无需来自用户的直接控制。控制器26以及烹饪器具12还可被无线地执行，包括无线通信模块，例如为Wi-Fi执行的，允许经由控制器26与本地网络或外部网络通信，以及与可与烹饪器具12通信的其他装置或系统通信。
烹饪器具12设置在烹饪器具12的任一侧的橱柜28之间，同时可以设想烹饪器具12可以是独立的，或者设置在任何合适的位置。每个橱柜28可包括工作台面表面30。微波烹饪器具32可安装在烹饪器具12上方，并且可定位在炉顶面16上方并悬于其上。在微波烹饪器具32的任一侧还设置附加的橱柜28，使橱柜28悬于下方。
烹饪辅助器具50或脏乱检测器设置在与炉顶面16相邻的一个工作台面表面30上。烹饪辅助器具50的位置是实例性的，并且可定位在邻近炉顶面16的任何地方以及紧邻烹饪器具12的区域。烹饪辅助器具50可感测或测量炉顶面16和局部区域，以确定并限定炉顶面16为将由烹饪辅助器具50使用的虚拟烹饪表面。
参考图2，烹饪辅助器具50包括作为壳体52的细长主体，该细长主体可定位成具有与炉顶面16平齐的视线，并且限定具有底座54的塔式构造，该塔式构造具有从底座54延伸并终止于头部58的颈部56，该头部与颈部56成角度。烹饪辅助器具50还可包括用于将烹饪辅助器具50固定到烹饪器具12或其他附近结构的可选安装件，使得烹饪辅助器具50包括经由本文描述的一个或多个传感器的炉顶面16的视线。底座54包括大致矩形、立方体形状，具有过渡到颈部56的弯曲部分，同时可以设想任何形状。优选地使底座54加重，以提供低重心从而最小化烹饪辅助器具50的掉落或倾倒。一组通风口60可设置在壳体52中，用于将空气排入或排出内部电气部件，例如用于冷却内部电气部件，同时可以设想，内部传感器可用于检测吸入壳体52的空气，例如用于烟雾检测。电连接件62可设置在壳体52的后部，其中电线可插入壳体52中以向烹饪辅助器具50供电。
颈部56可以是基本上柱形的形状，并且可具有朝向头部58延伸的减小的横截面面积，随着其从底座54延伸而变细。颈部56可包括旋转部分64和灯部分66。旋转部分64可用于相对于底座54旋转灯部分66和头部58，并且可包括一组脊部68以便于用户操纵和旋转。旋转部分64的旋转提供了将头部58定向成面向炉顶面16，并且可提供将头部58定制为在烹饪区域10中的不同位置处具有烹饪器具12和周围区域两者的最佳视野。灯部分66可包括例如用于与用户视觉通信的作为一组发光二极管(LED)70的灯阵列，后面将进一步详细描述。一组音频开口72可设置在颈部56上、位于旋转部分64下方，这可提供与用户的音频通信，例如包括扬声器和麦克风。
头部58可包括一个或多个传感器，其示出为三个实例性传感器，例如光传感器、可见光传感器或摄像头74、接近传感器76，以及红外摄像头或红外传感器78或其他热传感器。摄像头74可提供对烹饪器具12(例如炉顶面16)的成像。在一个实例中，摄像头74可以是可见光图像传感器，其配置为捕获可见范围波长光谱中的光。在另一实例中，摄像头可以是配置为以预定间隔捕捉帧的二维(2D)摄像头传感器。在另一实例中，摄像头74可以是能够进行立体重建的三维(3D)摄像头。在又一实例中，可存在多于一个摄像头传感器，例如两个2D摄像头，其中图像处理器或软件可基于来自单独的2D摄像头的图像的比较来计算深度。无论如何，摄像头74能够进行图像捕获以及视频捕获中的任一者或两者。
接近传感器76可用于确定用户相对于烹饪辅助器具50的位置。另外，接近传感器76可以是深度传感器，例如专用飞行时间摄像头或两个图像传感器和实现立体摄像头的图像处理装置的组合。在替代位置中，接近传感器76b可集成到承载底座54中，配置为使得传感器向外面向用户、宠物，或者烹饪器具12处或本地附近存在的其他实体或物品。另外，旋转部分64可用于调节底座54，以具有局部厨房区域或容纳烹饪辅助器具50的房间的最佳视野，同时头部58保持炉顶面16的恰当视线。或者，接近传感器76b可包括在底座54的前部的透镜，同时传感器本身安装在底座54内，例如沿着底座54的顶部内壁。接近传感器76还可以是雷达检测器，或者更具体地，超宽带(UWB)雷达，以及广角透镜、热传感器、动态传感器或用作接近传感器的其他合适的传感器。
红外传感器78可以是2D光学红外传感器，并且可用于以预定间隔将烹饪器具12上的局部温度确定为热图。红外传感器78还可确定食物的外部温度或外部温度数据，例如以确定食物的熟度。另外，红外传感器78与摄像头74组合可确定与食物的状态相关的食物的状况。或者，红外传感器可布置为红外传感器的矩阵或分组，例如非光学红外传感器，例如使用多个热电偶的热电堆，该多个热电偶可产生指示局部温度的电信号。另外，可以设想，2D红外传感器与2D摄像头传感器74组合以产生烹饪器具12的3D热图。此外，应理解，红外传感器78可以是可选的，并且烹饪辅助器具50可仅包括摄像头74、仅包括接近传感器78、仅包括红外传感器76，或者包括其中的任何两个或三个的组合。
还可以设想，烹饪辅助器具50可包括可选的投影仪84或其他发光装置，例如数字光处理(DLP)投影仪，例如数字微镜装置，其能够将图像投射到工作台面、炉顶面16或烹饪器具12的其他部分或其他局部区域上，以与用户视觉地通信。例如，食谱可在烹饪辅助器具50上选择或由用户提供给烹饪辅助器具50，该烹饪辅助器具可经由发光装置显示食谱。投射图像可以是人类可读格式的，或者包含人类可读信息，例如文本、图像或标记，其可由人类用户容易地读取或识别，而无需非人类装置的任何介入处理。二维码和条形码是人类不可读的，因为其需要介入处理。附加的显示项可包括但不限于，警告、计时器、体积信息、烹饪温度、熟度或离散的烹饪指令。
另外，探头80可包括在烹饪辅助器具50中。探头80可与烹饪辅助器具50无线通信，例如经由无线信号(例如一个非限制性实例中的蓝牙)提供在图1的烤箱14或炉顶面16内烹饪的食品的内部温度、温度数据或内部温度数据。或者，可以设想，探头80有线连接到或可连接到烹饪辅助器具50。在一个实例中，探头80可以是电池供电的，并且可被充电并储存在烹饪辅助器具50的底座54内的端口中。
控制器82可设置在壳体52中，并且示出为定位在底座54内，同时可以设想任何位置。控制器82可提供对烹饪辅助器具50的控制和操作，以及与外部网络或其他设备的通信。例如，LED 70、扬声器和麦克风、摄像头74、接近传感器76、红外传感器78和探头80可以可操作地和通信地联接到控制器82。
参考图3，控制器82可包括中央处理单元(CPU)100和存储器102。存储器102可用于存储由CPU 100执行的控制软件以及任何附加软件。CPU 100还可包括图像处理器，其配置为基于由2D摄像头74捕获的2D图像来计算深度图，以及缓冲图像以用于视频记录或共享。当以规则的间隔记录来自摄像头74或红外传感器78的图像时，CPU 100可处理图像以识别烹饪器具12或炊具的部分以及其上包含的食物。另外，CPU 100可使用学习算法来利用所记录的图像，以确定模式或共性，从而改进诸如食物识别、用户手势、警报条件或脏乱条件等方面的总体知识，如本文详细描述的。可存储这种知识并从存储器102访问这种知识。这样，CPU 100可实现连续的学习过程，有时称为转移学习，以操作学习方案来基于用户偏好和建议更新系统参数。这种信息可用于产生用于操作烹饪辅助器具50的案例分析。此过程可称为用于本文讨论的烹饪辅助器具的深度学习方法。
深度学习方法还可包括固定操作结构，该固定操作结构包括多个层或层的类型以及输入/输出数据格式。此外，深度学习方法可包括基于用户偏好的变量或可训练权重列表，其可用于基于用户偏好改变或定制操作结构的重要性。更具体地，可基于用户与烹饪辅助器具50的交互以及用户最频繁使用的内容来随时间定制权重列表。例如，在用户最经常利用脏乱检测或监测特征的位置，可对输入/输出数据的类型加权以监测脏乱检测或在其他能力之上的其他监测特征。该权重列表还可经由网络开发以标识诸如食谱或脏乱状况的用例。CPU 100可输出针对用户情况定制的特征列表，这可由烹饪辅助器具50实现。此外，CPU 100可包括算法或对来自摄像头74的记录图像执行数学运算。该算法可代表输入层，该输入层可定义与烹饪器具12的当前操作相关的用例的唯一ID。可将图像发送到云114或网络112，以增加对所有烹饪辅助器具可用的全局分类器的知识，这可用于识别用户习惯，或便于用户的训练或指导。还可下载这种训练过的权重或用例以更新烹饪辅助器具50的操作。
存储器102还可用于存储诸如数据库或表格的信息，并且用于存储从可与控制器82通信地联接的烹饪辅助器具50的一个或多个部件接收的数据。该数据库或表格可用于存储烹饪辅助器具的各种操作参数，包括用于操作参数的工厂默认值和通过控制系统或通过用户输入对其进行的任何调节。另外，可以设想，存储器102可存储用户共同的共同设置、食谱或其他偏好，或者使用深度学习方法确定的任何信息。存储器102还可存储静态颜色信息、静态形状信息或静态温度信息，CPU可使用这些信息来确定用例或经由深度学习来更新过程。
控制器82可以通信地并且可操作地联接到烹饪辅助器具50的其他部件，包括摄像头74、接近传感器76、红外传感器78、扬声器104或其他声音发射器，以及麦克风106或其他声音接收器。扬声器104和麦克风106可提供与用户的开环通信。例如，烹饪辅助器具50可与用户通信并且警告用户关于烹饪器具12的脏乱、错误避免或额外的监测。
控制器82可联接到探头80。在一个实例中，探头80可物理地连接到烹饪辅助器具50，例如用于对探头80充电，同时可以设想探头80可无线地、通信地联接到烹饪辅助器具50，例如经由射频，以测量与烹饪辅助器具50分离的食品的温度，例如在烤箱14中。此外，控制器82可连接到电源108，例如经由电连接件62。控制器82可以可操作地联接到LED 70的灯阵列，例如用于控制灯阵列的操作、颜色或造型。
另外，控制器82可用设置算法编程。设置算法可包括过程或一系列动作，例如计算或物理步骤，或者其组合，以确定与烹饪器具12、炉顶面16相关的信息，以及与烹饪辅助器具50和烹饪器具12附近的区域相关的其他信息。设置算法可利用诸如摄像头74、接近传感器76或红外传感器78的传感器，例如，以数字地或虚拟地映射(map)炉顶面16，利用诸如摄像头74的一个或多个传感器来提供图像数据，其中设置算法使用图像来产生代表炉顶面16、其边界以及加热器18的虚拟烹饪表面作为虚拟烹饪表面。在非限制性实例中，通过设置算法映射的虚拟烹饪表面可包括代表炉顶面16的信息或数据，例如边界、大小和距离、深度、距传感器或烹饪辅助器具50的距离、加热器18的数量和位置、温度、局部温度、局部温度变化、放置在炉顶面16上或附近的烹饪容器或炊具物品、炉顶面16上或附近的食品及其状态、用户的位置、存在或不存在、或者脏乱。可由控制器82映射的附加信息可包括本地厨房环境信息，例如厨房布局、其他烹饪器具、厨房电器或其他器具的存在或位置、用户的位置或存在，或者可以是有益的或适合于由烹饪辅助器具50使用的任何其他特征。
烹饪辅助器具50可联接到无线通信模块110，例如发射器和接收器的组合。无线通信模块110可用于经由WI-FI与网络112(例如，数据库或互联网)通信。另一实例性网络112可包括通常被称为“云”114的东西，作为用于利用经由网络连接与烹饪辅助器具50通信的基于云的处理器来提供信息、存储、数据或计算辅助(通常称为云计算或云处理)的远程存储位置。替代地或附加地，无线通信模块110可用于诸如与用户、用户的智能电话或诸如膝上型计算机的其他本地装置或其他本地器具进行本地通信。这样，无线通信模块110还提供与远离烹饪器具12的用户的开环通信，其中扬声器104和麦克风106不能到达用户。另外，烹饪辅助器具50可与烹饪辅助器具50正在监测的烤箱14或炉顶面16通信。在非限制性实例中，这种本地通信可经由蓝牙或近场通信(NFC)实现，并且可定义烹饪器具12与烹饪辅助器具50之间的闭环通信系统。闭环通信系统可用于将食品的状况作为食品的状态通知给用户，以及基于某些状况自动调节炉顶面16上的设置，例如煤气头温度，这些状况例如是脏乱状况、食品的烹饪状态或食品的适当熟度。在非限制性实例中，烹饪状态例如可以是液体体积、液位测量、食物熟度、脏乱状况、食物温度或烹饪器具温度中的一个。
此外，无线通信模块110可提供烹饪过程的远程监测，例如通过与远离烹饪器具12的用户进行通信。在非限制性实例中，这种通信可包括状态、剩余时间或警报。另外，食物或烹饪视频的图像可经由摄像头74和无线通信模块110通过社交媒体共享，或者可上传到数据库或其他存储装置以供深度学习系统或用例分析和使用。
参考图4，烹饪辅助器具50上的接近传感器76可用于监测一个或多个区域，示出为第一区域130和第二区域132，同时可以设想更多或更少的区域。在一个实例中，第一区域130可以是一米，第二区域可以是两米，同时可以设想其他距离。此外，用户可修改接近传感器76，以基于特定的厨房环境以及传感器灵敏度来确定区域130、132的距离。对区域130、132的监测可用于确定用户的位置或存在。例如，接近传感器76可用于确定用户是否在烹饪器具12的正前方，例如用于准备食物并且站在第一区域130内。另外，接近传感器76可用于确定用户是否在第二区域132中、在烹饪器具12附近、但是已经从紧邻烹饪器具12的位置离开，例如以收集或准备其他烹饪物品。另外，烹饪辅助器具50可确定用户是否既不在第一区域130中也不在第二区域132中。
利用接近传感器76，或者利用红外传感器78或摄像头74，烹饪辅助器具50可确定用户的位置，烹饪辅助器具50可利用该位置来确定烹饪辅助器具50如何操作。例如，当用户在第一区域130中时，烹饪器具可启动烹饪过程，例如准备食物或与食物交互。当用户在第二区域132中时，烹饪辅助器具50可使用声音或其他可听描述来通知用户具体问题，例如即将发生的脏乱状况或即将到来的烹饪步骤。另外，当用户不在区域130、132中的任一者内时，烹饪辅助器具50可以不尝试与用户本地通信，而是可与用户无线通信，例如向移动装置发送通知以引起用户的注意并且将用户吸引到第一区域130或第二区域132中的一者中。这样，应理解，可基于用户在更靠近或更远离用户的特定区域内的存在或其不存在来定制烹饪辅助器具50的操作。另外，应理解，接近传感器76不是必需的，而是摄像头或红外传感器可起到接近传感器76的功能，从而确定用户在区域130、132中的一个中的位置。此外，烹饪辅助器具50可在处于第一区域130内时确认用户的存在或炉顶面16的使用。进一步，烹饪辅助器具50可在用户进入或离开区域130、132时打开/关闭。更进一步，烹饪辅助器具50可向用户发起问答模式以确定用户的使用意图，以及是否需要烹饪辅助。
还应理解，区域130、132可由用户定制或设置，以专用于厨房或建筑物的本地设置以及用户需要。更具体地，底座54和头部58可手动或自动地经由颈部56相对于彼此旋转，如图2中最佳描述的。用户可手动或自动地旋转头部58的位置以始终面向炉顶面16，同时用户可旋转底座54的位置以具有区域130、132的最佳或最宽的视野。例如，在接近传感器集成到底座54中的情况下，最好将底座定向为垂直于炉顶面16后面的墙壁，使得接近传感器78直接面向外部，而不是面向炉顶面16。或者，用户可能想要基于厨房的特定布局来调节底座54的位置，这可能是非传统的或独特的。这样，烹饪辅助器具50可旋转并调节成具有对炉顶面16和用于限定和监测区域130、132的局部区域的最佳视野。
进一步，图2中描述的旋转部分64可用于调节烹饪辅助器具50的取向。第一底座中心轴线86可从烹饪辅助器具50向前延伸，例如垂直于烹饪器具12后面的后壁。头部58可旋转以具有炉顶面16的视线88，例如相对于第一底座中心轴线86、相对于视线在炉顶面16上的投射90成角度θ。在一个实例中，该角度可以是45度。这样，烹饪辅助器具50可移动或放置在烹饪器具12的任一侧，同时保持第一区域130和第二区域132的恰当视野。优选地，烹饪辅助器具可具有270度的运动，同时可以设想更小的量，例如180度。
参考图5，可选择性地点亮烹饪辅助器具50上的LED 70，该LED在灯部分66上形成灯阵列140。选择性点亮可包括通过一个或多个灯的定时操作产生的光图案，以示出光图案。另外，选择性点亮可包括特定的颜色或光强度。打开或关闭特定的LED 70以及改变颜色和强度可用于向用户传达状态。例如，可由灯阵列140指示计时器。随着计时器倒计时，灯阵列140可在从头部58朝向底座54的方向上缓慢地关闭LED 70。例如，LED 70的最顶行142关闭，第二个两行144轻微点亮，接下来的两行146适度点亮，并且底部的两行148完全点亮。随着时间的流逝，下部的行144、146、148将变暗并最终关闭，直到计时器期满。另外，颜色的变化可随着灯的变化而发生。例如，颜色可以开始为绿色，并且随着计时器倒计时而缓慢地渐变为红色。这样，应理解，灯阵列140可用于向用户传达状态。还应理解，在非限制性实例中，除了仅计时器之外，可向用户指示附加信息，例如食物温度、炉顶面温度、关于脏乱状况的警告，或者甚至标识特定用户、食谱、炊具物品或食品。此外，可以设想，灯阵列140可与用户通信，以补充来自扬声器104的可听通信。
参考图6，烹饪器具12的后边角示出为具有烹饪器具，例如设置在炉顶面16上的一个加热器18上的锅150，并且具有邻近烹饪器具12设置的烹饪辅助器具50，以在烹饪或加热时为锅150提供脏乱预防。如本文使用的，脏乱预防可包括检测、指示和/或减轻在炉顶面16上发生或可能发生的脏乱。检测可包括例如用摄像头74或红外传感器78连续地或半连续地测量炉顶面16上的诸如烹饪状态、烹饪器具或其他物品的食品的状况，以确定脏乱是否正在发生或将要发生。指示可包括识别正在发生的脏乱或即将发生的脏乱，并将其传达给用户。这种通信可以是可听警报的形式，例如经由扬声器104的警报，或者可以是对用户的任何适当通知。这种通知的实例可包括烹饪辅助器具50上的LED 70的指示，例如红色，或者向用户发送无线通信，例如经由图3的网络112在移动装置上提供的警报或消息。减轻还可包括采取一些动作以防止脏乱发生或使已经发生的脏乱最小化。例如，烹饪辅助器具50可与烹饪器具12通信。当烹饪辅助器具50确定脏乱即将发生或正在发生时，烹饪辅助器具50可经由无线通信指示烹饪器具12降低温度，例如试图在脏乱发生之前减轻脏乱，或减少当前正在发生的脏乱。
脏乱可包括但不限于冒泡或沸溢152或液体溢出、形成溅泼154或飞溅、起泡156或冒泡、滴落158到锅150的外部、燃烧160或冒烟162。可以设想检测脏乱的附加传感器。例如，麦克风可用于确定嘶嘶的噪声，指示在锅150上冒泡的流体和在加热器18上蒸发的流体。在另一实例中，烹饪辅助器具50可配备有嗅觉传感器以检测烹饪过程期间烟雾或不期望的气味的存在，例如燃烧。在又一实例中，可以设想，烹饪辅助器具50与智能家庭或其他智能环境通信，例如以经由智能家庭内的烟雾检测器来确定或警告烟雾或失火状况，其中这种状况发生在烹饪器具12处或烹饪区域10内。在又一实例中，烹饪辅助器具50可包括挥发性有机化合物(VOC)传感器，以在烹饪期间检测美拉德反应，这是一种氨基酸和糖之间的化学反应。美拉德反应产生有助于香味和香气的化学物质，并且在非限制性实例中，VOC传感器可用于检测或监测在烹饪过程期间释放的某些化合物，以确定烹饪熟度、准确度或状态。
烹饪辅助器具50可通过与烹饪过程开始时或在脏乱状况之前记录的图像与烹饪过程中的当前时间进行比较来确定脏乱状况。参考图7，初始图像170最初可在烹饪过程开始时或在烹饪过程的早期拍摄。更具体地，在另外的非限制性实例中，初始图像170例如可基于用户的指令来拍摄，或者可在确定锅150已经放置在加热器18上、烹饪器具12已经打开，或者用户已经在图4的第一区域130内活动之后由烹饪辅助器具50自动拍摄。第二图像172可通过以规则的间隔(例如每半秒或更快)拍摄另一图像来连续地监测，同时可以设想更慢或更快的间隔。在另一实例中，该间隔可由烹饪类型或食谱确定，其中这种监测可基于烹饪类型或特定食谱而为预期的脏乱定制。这种历史信息可在使用期间由烹饪辅助器具50保存或访问。然后，控制器82可随着每个第二图像172以该间隔拍摄，将初始图像170与第二图像172进行比较。这种比较可以是逐像素比较，例如，以识别两个图像之间的任何主要或次要差异，从而确定脏乱状态或正在发生哪种脏乱状况。或者，可以设想，烹饪辅助器具50可利用复杂的软件，该软件能够在没有具体的逐像素比较的情况下对特定的脏乱进行成像和确定。
基于两个图像170、172之间的任何差异，烹饪辅助器具50然后可以一旦检测到就指示或减轻脏乱，例如用警报或通知来指示，或者如果与烹饪器具12通信则通过控制烹饪器具12来降低温度。另外，可以设想，烹饪辅助器具50可预测未来的脏乱。此外，可以设想，红外传感器78可用于监测通常与脏乱相关联的局部冷却温度。例如，除了初始图像170和当前图像172之外，烹饪辅助器具50还可存储一系列随时间变化的图像，这些图像可用于例如确定液体是否将要沸腾，或者用红外传感器78记录温度升高的速率，以预测何时将发生沸腾。水在212°F(100℃)下沸腾。烹饪辅助器具50可通过使用检测到沸腾液体的锅150接近水的沸点来确定沸腾状况即将发生并且保证温度降低以避免脏乱。在另一实例中，常用的烹饪油通常在350°F和450°F的温度之间开始冒烟。当用户正在加热锅并且红外传感器78确定正在接近这种温度时，烹饪辅助器具50可用于指示或减轻过度的冒烟或温度。通过用户输入食谱或烹饪类型可进一步促进对脏乱检测的定制，使得烹饪辅助器具50可使用历史数据来预测发生什么类型的脏乱或在什么温度、时间或其组合下发生。例如，这种输入可通过语音来提供，同时可以设想，可使用烹饪辅助器具50所选择的食谱、炊具识别、或食物识别。
另外，可使用两个2D摄像头或图像传感器来检测脏乱，其中烹饪辅助器具50可用3D算法来处理来自两个摄像头的2D图像，以从来自两个摄像头的2D图像数据中产生烹饪区域的3D图像。该3D图像可由处理器编译来自不同视场的第一2D图像和第二2D图像以创建虚拟3D环境而产生，在非限制性实例中，例如用图像点三角测量、用Kruppa方程或用
在一个实例中，两个摄像头可以是摄像头74和红外传感器78，同时可使用替代的传感器或摄像头。可用3D算法处理所开发的3D图像，以确定是否检测到脏乱，并且如果检测到脏乱则发出通知，例如可听或可视通知。另外，可使用单独的算法来确定脏乱的类型，例如满溢算法、沸溢算法、溅泼算法或冒烟算法。更具体地，对于沸溢算法，烹饪辅助器具50可确定烹饪容器中液体的高度增加的速率(在图10中最佳地描述)，并且使用该速率来预测沸溢事件。还可以设想，图像数据可远程地提供到远离烹饪辅助器具50或烹饪器具12的基于云的处理器，该处理器可用脏乱检测算法处理图像数据以确定脏乱的存在或类型。还应理解，还可基于脏乱在烹饪器具12的烹饪表面上的存在来检测脏乱，例如在炉顶面16上存在的泼溅，以及在炊具或其他周围环境上存在的泼溅，这可通过逐像素的比较来测量，其中测量可包括针对差异处理图像或一系列图像以检测到脏乱已经发生。更具体地，控制器82的处理器可寻找当前图像相对于参考图像的变化，或者甚至寻找图像内的局部区域或参考图像的子集，例如加热区域。摄像头74或其他传感器(例如可见光传感器、CCD或CMOS)可用于确定特征值，例如颜色、色调或光强度。根据特征值，可例如通过对图像中或局部子集区域内的所有像素的值的总和求和来向图像分配值。这可针对单个当前图像或一系列图像来完成。如果所分配的值满足阈值或者基于一系列图像的变化而满足阈值，则可假设已经发生变化并且可确定脏乱。从那里，可将诸如警报的警告发信号通知给用户存在或将存在脏乱。还可以设想替代方法，例如用热传感器78确定代表脏乱的局部温度差异。
算法可以是作为由烹饪辅助器具50执行或利用的过程或一组操作的算法，以确定何时发生脏乱状况或可能即将发生脏乱状况。例如，两种特定算法可以是泼溅算法和烟雾算法。现在参考图8，摄像头74或者可选地红外传感器78或者任何其他图像传感器可用于记录在烹饪器具12上提供的炊具容器或其他炊具物品的图像。初始图像164可在烹饪过程之前或早期拍摄。连续地或以选定的间隔，烹饪辅助器具50可拍摄额外的第二图像166以与初始图像164进行比较，从而确定脏乱状况，例如泼溅状况或烟雾状况。烹饪辅助器具50或其中的控制器82可将该图像处理成像素168。这种脏乱状况的确定可基于泼溅算法或烟雾算法，基于对所比较的像素168的测量。具体地，在图8中，一个脏乱状况示出为泼溅脏乱状况，其中具有干净的初始图像164以及具有来自锅150和位于炉顶面16和加热器18上的泼溅食物165的泼溅的第二图像166。包含泼溅食物165的像素168被稍微画上交叉影线(特定像素168中的三条对角线)，其中控制器82可确定哪些或多少像素包含泼溅食物165，并且可由控制器82用于确定脏乱。如图所示，图8中的第二图像166包括16个这种具有交叉影线的像素168。图像164、166可由多个形成图像的像素168代表，其中当由摄像头74记录时图像被颜色格式化。所示像素168稍大，并且应理解，实际像素可显著更小，并且仅以代表性方式示出以便于理解。另外，第二图像166中的锅150包括一些沸溢材料174，其是沸溢脏乱的结果。然而，应理解，每种脏乱状况可彼此独立地发生。
烹饪辅助器具50中的控制器82可执行图像164、166之间的比较并且识别图像164、166中的任何差异。如图8中明显的，第二图像166中的一些像素168是不同的，并且显示一些泼溅材料165和一些沸溢材料174。处理器可经由图像比较以逐像素的方式识别此材料165、174，例如通过比较例如颜色、亮度、对比度或其他可区分度量的差异来确定像素或像素组之间的差异。当特定像素168或像素168的局部组中的图像之间的差异满足阈值时，可确定诸如沸溢脏乱状况或泼溅脏乱状况的脏乱状况，并且可宣告该脏乱。
一旦确定了脏乱状况，就可由烹饪辅助器具50或烹饪器具12本身采取动作。一个动作可包括警告或指示动作，例如提供给用户的可听或可视指示，以指示脏乱将要发生、正在发生或已经发生。例如，可听警报可陈述“脏乱”以通知用户脏乱正在发生或需要注意。在另一实例中，烹饪辅助器具50可采取动作来防止或减轻脏乱。具体地，烹饪辅助器具50可与烹饪器具12通信以减少热量从而防止或减轻脏乱。这样，应理解，烹饪辅助器具50可用于检测和通知或减轻炉顶面16上的脏乱，从而改善用户体验。进一步，可存储历史脏乱数据以改进识别并且在脏乱发生之前预测脏乱。
参考图9，可以与上面图8中讨论的相同方式记录另一初始图像181和第二图像183。除了能够用可见光摄像头74之外，可使用红外摄像头78来记录图像181、183，或者可使用任何合适的光学烟雾检测传感器，例如紫外传感器。红外摄像头78可用于利用光模糊原理确定在记录的第二图像183中在一个或多个像素187中烟雾185的存在。所记录的图像183可检测光变化，例如通过光遮挡的光吸收、反射或光散射结果，其可通过单个像素187或像素187的组中的光吸收或光散射的量来确定，以确定是否正在发生烟雾脏乱状况。
一旦确定了烟雾脏乱状况，就可采取动作，例如用声音或视觉通知用户正在发生烟雾脏乱状况，例如用警报器。或者，可以设想，烹饪辅助器具50可降低炉顶面16上的加热器18的温度以减少在炉顶面16上正在发生的烟雾或燃烧。
参考图10，可描述另一种算法作为感测与烹饪器具的烹饪表面的加热区域内的烹饪容器相关联的脏乱状况的方法1000，该方法可包括：在1002，产生第一组2D图像数据。第一组2D图像数据可来自具有包围烹饪表面的至少一个加热区域的第一视场的第一2D图像传感器，同时第一视场可以更大或更小，例如包围整个烹饪表面。
在1004，方法1000还可包括产生第二组2D图像数据。第二组2D图像数据可来自不同于第一2D图像传感器的具有第二视场的第二2D图像传感器，其中第二视场以不同于第一视场的角度进行观察，同时第一视场的至少一部分和第二视场重叠。在非限制性实例中，不同的视场可来自不同的角度、视角或高度。
在1006，方法1000还可包括处理来自1002、1004的第一2D图像和第二2D图像的3D图像。该3D图像可由处理器编译来自不同视场的第一2D图像和第二2D图像以创建虚拟3D环境而产生，在非限制性实例中，例如用图像点三角测量、用Kruppa方程或用
在1008，方法1000可包括用编程有脏乱检测算法的处理器处理3D图像。可处理和分析3D图像以基于3D图像确定脏乱状况。虽然2D图像可用于脏乱检测，但是3D图像提供关于脏乱的更准确的信息，这难以与仅2D图像一致地识别。脏乱检测算法可以是满溢算法、沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法，例如图8、图9和图13中所述的算法。满溢算法可检测烹饪容器中的液体的量，该量可与烹饪容器的总容量相关。另外，满溢算法检测烹饪容器中的液体的体积，其可与总容量进行比较。沸溢算法可包括产生多个3D图像以确定烹饪容器中的液位或液体高度的增加速率。该速率可用于预测或预知沸溢事件。
在1010，方法1000可包括当检测到脏乱状况时发出通知。该通知可根据脏乱状况而是特定的。例如，当脏乱状况是溢出状况时，该通知可与液体的体积和烹饪容器的总体积有关。此外，该通知可包括将人类可读图像投射到烹饪表面上，该人类可读图像可指示例如液体和烹饪容器的相对体积。或者，投射图像的人类可读形式可以是图形或文本中的至少一种。这种投影可与投影仪一起，并且可设置在烹饪容器附近，或者甚至设置在烹饪容器上或烹饪容器中。或者，发出通知可包括将通知无线地发送到烹饪器具或远程装置，例如移动装置。在预测、预知或即将发生沸溢脏乱状况或其他脏乱状况但尚未发生的情况下，可发出即将发生的脏乱状况的通知。
参考图11，另一算法可描述为实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法1200，该烹饪器具具有烹饪表面，该烹饪表面具有至少一个加热区域，该加热区域具有加热器和位于加热区域中的容纳食品的烹饪容器，该方法可包括：在1202，将食品输入到烹饪器具。食品可设置在烹饪器具上的烹饪容器中，并且可以设想，输入食品可包括用户输入特定食品。或者，可以设想，传感器可检测食物的类型，而不需要用户识别食品。另外，用户可输入特定的食物分类，其可包括食品的类型或类别，而不是输入特定的食品。
在1204，方法1200可包括选择脏乱检测算法。选择脏乱检测算法可基于输入的食品，其可从与脏乱检测算法相关的数据集检索，该脏乱检测算法针对食物分类的对应食品定制或特定于食物分类的对应食品。例如，用于煮沸的水的烹饪容器可检索沸溢脏乱检测算法。
在1206，方法1200可包括实施所选择的脏乱检测算法。这种实施可包括用图像传感器拍摄加热区域、食品或烹饪容器的视场的图像，例如可见光图像，以产生图像数据。可根据所选择的脏乱检测算法来处理图像数据，以确定是否已经发生了脏乱。在非限制性实例中，所选择的脏乱检测算法可以是沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法。
在1208，方法1200可包括当确定脏乱时发出通知。发出通知可包括从投影仪将通知投射到由烹饪表面界定的区域中，包括投射到烹饪区域中或附近。或者，可以设想将通知投射到其他局部区域，例如墙壁、工作台面或烹饪器具附近的区域。投射的通知可以是人类可读的标记，例如图像或文本。或者，发出通知可包括将通知无线地发送给用户，例如发送给用户的移动装置或其他远程装置。通知可以是人类可读的标记，例如图形或文本。
方法1200还可包括响应于检测到的脏乱自动调节加热器的热输出。例如，如果检测到沸溢脏乱，则烹饪器具可自动地调节加热器的热输出以使其减少，从而防止或减轻沸溢脏乱。
参考图12，另一种算法可描述为用于实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法1300，该烹饪器具具有烹饪表面，该烹饪表面具有至少一个加热区域，该加热区域具有加热器和位于加热区域中的容纳食品的烹饪容器，该方法可包括：在1302，拍摄烹饪容器的图像。该图像可以是烹饪容器的可见光图像，用具有包围烹饪容器的视场的成像传感器拍摄以产生图像数据。
在1304，方法1300可包括将图像发送到基于云的处理器。基于云的处理器可远离烹饪器具和成像传感器定位，并且可与烹饪器具无线通信，例如通过互联网。
在1306，方法1300可包括处理图像数据。可用编程为确定脏乱的存在的脏乱检测算法来处理图像数据。在一个实例中，处理图像数据可在基于云的处理器处完成并且输入到基于云的处理器处的脏乱检测算法。或者，基于云的处理器可处理图像，并且将所处理的图像数据发送回烹饪器具，在那里，脏乱检测算法可处理图像数据以确定脏乱的存在。在非限制性实例中，脏乱检测算法可以是满溢算法、沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法。还可以设想，脏乱检测算法可预测脏乱，例如用沸溢算法预测将在何时或是否发生沸溢状况。此外，该处理器(是基于云的处理器或用于烹饪器具的本地处理器)可将用于加热区域的加热器的温度确定为温度控制信号，该温度控制信号可用于响应于检测到的或预测的脏乱检测而减少热量。例如，温度控制可由基于云的处理器针对烹饪器具来启动。
在1308，方法1300可包括当确定脏乱时发出通知。发出通知可包括从投影仪将通知投射到由烹饪表面界定的区域中，包括投射到烹饪区域中或附近。或者，可以设想将通知投射到其他局部区域，例如墙壁、工作台面或烹饪器具附近的区域。投射的通知可以是人类可读的标记，例如图像或文本。或者，发出通知可包括将通知无线地发送给用户，例如发送给用户的移动装置或其他远程装置。通知可以是人类可读的标记，例如图形或文本。
应理解，如本文描述的算法或方法也可用于通过从传感器记录的一组2D图像产生的3D图像来确定脏乱状况。该3D图像可由处理器编译来自不同视场的第一2D图像和第二2D图像以创建虚拟3D环境而产生，例如用图像点三角测量、用Kruppa方程或用
参考图13和图14，另一烹饪容器示出为设置在加热器18上并包括一定体积的液体182(例如用于沸腾的水)的锅180(或图16中的其图像178)。烹饪辅助器具50可用于确定锅180中的液体的量。利用摄像头74，烹饪辅助器具50可识别锅180的边缘184或近端外壁以及锅180的底部186。边缘184和底部186可通过处理图像而用边缘检测算法来识别，例如，其可利用通过对比度变化的图像处理来确定锅180在哪里开始和结束。此外，烹饪辅助器具可存储关于用户的炊具的历史信息以便于烹饪容器识别。
利用此信息，烹饪辅助器具50可确定边缘184与底部186之间的像素202的数量，以确定锅180的高度194。在图14中，像素202由示意性方形表示，而图像178中的实际像素可明显更小，并且像素202表示为更大的示意性方形以便于理解识别和分析过程。类似地，烹饪辅助器具50可利用图像178来用对比度处理软件或以其他方式确定锅180中的液体182的边缘188。烹饪辅助器具50可确定锅180的边缘184与液体182的边缘188之间的像素的数量，以确定锅180中的空体积192的高度。另外，通过确定中心点196和边缘184之间的像素202的数量，摄像头74可确定锅180的直径或半径190，从而找到锅180的中心点196并测量锅180的半径190，或基于中心点196确定半径。例如，这种图像178可包括可见光图像，同时可以设想诸如红外图像的其他图像。当测量像素202以确定距离时，烹饪辅助器具50可沿着锅180的壁与穿过摄像头平面的中心的光学平面的交点对图像的像素行进行计数，其中基于由摄像头74拍摄的2D图像将摄像头平面定义为2D表面。测量可沿着远离或接近锅180的外壁的交点进行。对行进行计数还可包括沿着锅180或烹饪容器的远端内壁176对行进行计数。
烹饪辅助器具50然后可基于像素202的测量距离来确定锅180中的液体182的体积。可基于参考尺寸，例如煤气头的物理尺寸，来使用像素的尺寸。一旦知道了尺寸，就可向像素提供参考值，该参考值可用于基于像素的数量来测量给定尺寸的像素与参考值的距离。具体地，烹饪辅助器具50可通过从锅180的总高度194减去空体积192的高度来确定液体182的高度。然后，利用直径或半径190，烹饪辅助器具50可使用如下面的方程(1)的用于圆柱体的体积的公式来确定锅180中有多少液体。
体积＝π*(半径2)*高度 (1)
其中，体积是锅180中的液体182的体积，半径190确定为从中心点196到锅180的边缘184的距离或直径的一半，并且高度确定为液体的高度，该液体的高度确定为从锅180的高度减去空体积192的高度。这样，烹饪辅助器具50可确定锅180中的液体182的体积。
具体参见图13，锅180可包括作为识别线198的标记。锅180可定制为与烹饪辅助器具50一起使用，并且识别线198可用于基于如由摄像头74测量的线198的折射200所确定的水位来测量锅内的体积。在线198上提供的特定颜色或线图案可由烹饪辅助器具50用来识别炊具的类型。例如，对角线198可代表4夸脱的锅180。在另一非限制性实例中，该识别标记不需要是线198，而可以是用于识别水位或炊具类型的任何类型的标记，例如点或点的图案。替代标记可包括光学代码，例如条形码或二维码。
利用锅180内的液体182的体积，烹饪辅助器具50可确定预期液体煮沸或达到特定温度要多长时间，以及预期烹饪特定食品(例如煮面条)要多长时间。这样，烹饪辅助器具50可预测食谱的多个阶段应烹饪和花费多长时间，从而便于用户使用。另外，计算锅180中的液体的体积可用于通知用户锅中的液体的量，以提高食谱精度。这可实时地完成。例如，食谱可能需要4夸脱的蔬菜原料。当用户用蔬菜原料填充锅180时，烹饪辅助器具50可连续测量锅180中的液体的体积，并且向用户提供实时反馈以通知用户该体积，直到达到4夸脱总量。这种反馈可以是听觉的或视觉的，例如投射的百分比图像。
此外，锅180中的液体的体积可由烹饪辅助器具50用来针对在锅180中提供的液体的量和/或类型自动进行针对适当的沸腾时间或煨炖时间的烹饪循环。更具体地，用户可用水填充锅180，并且烹饪器具12可基于来自烹饪辅助器具50的识别和指令开始煮沸循环。烹饪时间可例如用听觉或视觉通知传达给用户。另外，红外传感器78可用于随着来自烹饪器具12的输出温度变化而跟踪温度增加以更新沸腾时间，同时可以设想，加热器18的英国热量单位(BTU)或其他热量输出率可由烹饪辅助器具50提供或计算，这也可用于估计加热时间和沸腾时间。更进一步，不同的液体具有不同的沸点。液体的类型可由摄像头74或红外传感器78确定，或者可由用户输入。在一个实例中，默认液体可以是水。
此外，烹饪辅助器具50还可利用这种信息来预测脏乱并防止该脏乱。例如，4夸脱体积的水可能需要十分钟来沸腾。十分钟后，烹饪辅助器具50可指示用户或直接指示烹饪器具12将热量减少到文火，以防止在保持烹饪温度的同时沸溢。此外，当检测到的液体的量是锅180的全容量的预定量时，烹饪辅助器具50可发出警告。例如，当该体积相对于锅180的100％容量是90％或更大时，烹饪辅助器具50可向用户发出警告，例如听觉或视觉警告，以防止溢出。
进一步，烹饪辅助器具50可提供真空烹饪(sous vide cooking)，而不需要单独的附加装置。真空烹饪是一种烹饪方式，包括将一个或多个食品密封(例如真空密封)在容器中，例如塑料袋或塑料套。然后，将容器中的密封食品放入加热的水中，并且在特定的且精确保持的温度下烹饪特定的时间量，以确保在可重复的一致的基础上完美地烹饪食物。烹饪辅助器具50可通过用红外传感器78监测锅中的液体182的体积的温度来提供真空烹饪或真空烹饪状态，并且可经由烹饪辅助器具50对烹饪器具12的通信和控制来增加或减少从加热器18施加到锅180的热量。另外，烹饪辅助器具50可指示用户何时是添加容器和移除容器的确切时间，以确保恰当的真空烹饪。在烹饪辅助器具50和烹饪器具12不通信并且烹饪辅助器具50不能控制烹饪器具12的操作的实例中，烹饪辅助器具50可与用户通信以增加或减少热量，从而维持由红外传感器78测量的适当的真空烹饪温度。烹饪辅助器具50可记录随着时间的烹饪温度以确保实现适当的真空烹饪时间，并且可基于测量的温度波动从锅180中的液体182的理想烹饪温度更新烹饪时间。另外，应理解，烹饪辅助器具50用于在不同的锅中同时以不同温度烹饪多种真空烹饪食品，而当前的真空烹饪解决方案需要用于每个单独的锅的设备。
参考图15，初始图像204和第二图像206可由烹饪辅助器具50比较以确定溢出脏乱状况。初始图像204可在烹饪过程开始时记录，并且第二图像206可在烹饪过程正在发生时记录为一系列图像。当用户填充锅180时，水位上升。当锅180以图13和图14中描述的方式填充时，利用逐像素208的比较，可监测水位的上升或将其传达给用户。当水达到第二图像206中的阈值水平时，例如90％满或更大，烹饪辅助器具50可通知用户即将发生或已经发生溢出状况。这样，当用户填充锅180时，烹饪辅助器具50可监测该填充以确保不会发生溢出脏乱状况，或者警告用户正在发生或即将发生溢出。这可改善用户体验并且使炉顶面16上脏乱的发生最小化。可以设想，在液体填充是自动的环境中，烹饪辅助器具50可自动终止自动填充以防止溢出或泼出。
现在参考图16，可将算法描述为用于确定烹饪容器内的液位的方法800，其中烹饪容器具有开放顶部并位于烹饪表面的加热器上，该方法可包括：在802，拍摄烹饪表面的图像。在非限制性实例中，拍摄图像可包括用传感器捕获或记录图像，例如本文描述的摄像头、接近传感器或红外传感器。拍摄图像还可包括用摄像头从相对于烹饪表面上限定的一般平面成锐角的有利位置拍摄图像。该锐角用于至少部分地观察烹饪表面上的烹饪容器的内部。例如，该图像可以是可见光图像，同时可以设想诸如红外图像、紫外图像或其他的其他图像。
在804，方法800可包括处理在802拍摄的图像。处理图像可包括确定没有液体或内容物的烹饪容器的体积以限定空体积值。处理图像还可包括确定烹饪容器在烹饪容器中的液体的上表面上方的高度，以限定空容器高度。空容器高度可用于确定空体积，例如用如上所述的方程(1)。此外，可通过对在802拍摄的图像中的像素进行计数来确定空容器高度。更具体地，处理图像的处理器可确定烹饪容器的边沿或顶部边缘以及容器中的液体的上表面。处理器可对顶部边缘与液体的上表面之间的像素进行计数以确定未被液体占据的烹饪容器的高度；从而确定容器的空体积。对像素进行计数还可包括对沿着烹饪壁的内壁与穿过摄像头平面的中心的光学平面的交点的像素的行进行计数。这样，处理器可提供每个像素的值以基于在每个图像中一致的行的数量来确定距离，该图像基于摄像头平面。
在806，方法800可包括确定烹饪容器的总体积。确定总体积可包括对沿着接近外壁与由摄像头拍摄的图像的光学平面的交点的像素的行进行计数。总体积也可用烹饪容器的开放顶部的半径或直径来确定。此外，总体积可包括利用上述方程(1)中描述的圆柱体体积的公式。确定总体积还可包括处理802的拍摄图像以得到指示烹饪容器的总体积的标记。例如，烹饪容器可用烹饪辅助器具可识别的标记来标记以立即确定体积。该标记可以是光学代码，例如条形码或二维码，同时可以设想其他标记，例如颜色或图案。
在808，该方法可包括确定烹饪容器中的液体的体积。这是通过从总体积减去烹饪容器中的空体积，留下一定体积的液体来完成的。这可由烹饪辅助器具利用，例如，与特定食谱一起使用，以估计烹饪时间，或监测潜在的脏乱状况。
现在参考图17，另一种算法可描述为用于确定烹饪器具的烹饪表面上的烹饪容器中的液体的量的方法900，该方法可包括：在902，实时地感测烹饪容器中的液体的量。这可用具有包围烹饪容器或者甚至烹饪器具的烹饪表面的感测场的传感器来感测。感测液体的量可包括感测烹饪容器中的液体的体积或确定烹饪容器中的液体的体积。
在904，方法900可包括，以人类可读的形式实时地将指示感测到的液体的量的图像投射到烹饪表面上。投射指示感测到的液体的量的图像还可包括投射感测到的体积。由于感测和投射是实时的，所以当用户用液体或其他填充烹饪容器时，投射的感测体积可实时地增加。方法900还可包括感测烹饪容器的体积，并且当投射图像时，空体积与液体体积的比率可以是指示感测到的液体的量的投射图像。当液体的量在满容量的预定量内时，例如90％满或更大，烹饪辅助器具还可提供或发出警告或警报，通知用户可能发生或即将发生溢出或沸溢脏乱情况。这种警告或警报可以是视觉或听觉通信，例如，使投射图像闪烁。投射图像还可包括将图像投射到烹饪容器上、烹饪容器中或烹饪容器的侧面，同时可以设想，投射图像可以是在烹饪容器内的食品或液体上，因为基于食品是合理的。
参考图18，另一种算法可描述为估计位于烹饪器具的烹饪表面上的加热区域中的烹饪容器内的液体的沸腾时间的方法1100，该方法可包括：在1102，拍摄烹饪容器的图像。可使用摄像头或其他传感器来拍摄图像。该图像可以是由具有包围烹饪容器或包含烹饪容器的区域的视场的成像传感器拍摄的烹饪容器的可见光图像。
在1104，方法1100可包括处理图像以确定烹饪容器内的液体的体积。处理器可基于在1102拍摄的图像来确定烹饪容器内的液体的体积，例如通过逐像素分析。处理图像还可包括确定液体的类型，例如基于来自可见光图像的颜色、对比度或不透明度，或者通过历史数据或用户输入来确定，以用于在1106确定沸腾时间。默认液体类型可以是水，同时可以设想默认液体可改变或更新。
在1106，方法1100可包括估计该体积的液体的沸腾时间。加热烹饪容器和其中的液体的加热器或加热区域的温度或热输出可用于帮助估计沸腾时间。在一个实例中，温度可由温度传感器测量，例如红外传感器。在另一实例中，温度可由烹饪器具确定，并且用于与液体体积一起使用以确定沸腾时间。
在1108，方法1100可包括在烹饪表面上显示估计的沸腾时间。该方法还可包括当显示的时间满足预定阈值时，例如计时器倒计时，减少加热区域的热输出。当计时器已经完成时，成像传感器可验证沸腾已经实现。如果得到验证，则可减少来自加热区域的热量以防止沸溢脏乱。这种热量的减少可以是诸如经由无线网络向烹饪器具发送控制信号的结果。
另外，方法1100可包括感测烹饪容器内的液体的温度。感测可包括使用传感器，例如红外传感器或设置在烹饪容器中的温度探头，以确定和监测液体的温度。利用该温度，可更准确地预测估计的沸腾时间，并且当液体在烹饪容器内加热时可实时更新估计的沸腾时间。这种感测可包括获取液体的热图像并根据热图像确定温度。
参考图19，替代的烹饪区域210包括集成到定位在烹饪器具217上方的排气罩或通风罩214中的烹饪辅助器具212。烹饪区域210可基本上类似于图1的烹饪区域10，并且讨论将限于两者之间的差异。通风罩214可在炉顶面216上烹饪的同时为炉顶面216提供通风。烹饪辅助器具212集成到通风罩214中，使得通风罩214和烹饪辅助器具212可被认为是单个的、整体的器具，同时可以设想这两个器具可以是分开的，如图21至图22中最佳描述的。
参考图20，烹饪辅助器具212可包括与图2的烹饪辅助器具50相同的特征，包括摄像头218、红外传感器220和接近传感器222，以及麦克风224和扬声器226。类似于图2和图3，也可包括控制器228，并且该控制器可包括CPU和存储器，以及连接到控制器228的电源和无线通信模块。
另外，烹饪辅助器具212可包括投影仪230。投影仪230可设置在炉顶面216上方，以将图像或虚拟界面投射到炉顶面216和周围区域上。虚拟界面可包括使用炉顶面216提供给用户的信息，例如但不限于计时器、烹饪指令、烹饪温度、食品或炊具的图像、食谱、媒体、应用程序，或者诸如移动装置或操作系统的虚拟屏幕。更具体地，当检测到诸如图6和图7的脏乱时，投影仪230可投射指示感测到的脏乱的投射图像。投射图像可包括诸如文本的人类可读信息，并且可包括停止、减轻或甚至清除脏乱的指令。另外，在预期发生脏乱的情况下，投射图像可包括用于避免即将发生的脏乱的指令。还可以设想，用户可与虚拟界面交互，例如与烹饪辅助器具212交互，经由例如摄像头218检测用户移动、指示或手势。
通风罩214可包括作为一系列灯的灯阵列232。灯阵列232可以可操作地联接到控制器228，使得烹饪辅助器具212可打开和关闭灯阵列232，或者控制灯阵列232的照明。照明的控制还可包括光图案，例如不同的颜色、阴影、强度或其他，其可用于向用户指示信息或状态。这样，灯阵列232可提供情境照明，其中用于炉灶面的照明模式与用户正在执行的操作或动作或者炉灶面或烹饪过程的状态相关。
参考图21和图22，另一替代烹饪辅助器具250作为独立的器具。烹饪辅助器具250可安装在炉顶面上方，例如安装到通风罩252或橱柜，该橱柜安装在炉顶面上方，或者安装在炉顶面上方并与其相邻。烹饪辅助器具250可包括与图2和图20中描述的烹饪辅助器具50、212的特征类似的特征，例如控制器、无线通信模块、摄像头254、红外传感器256、接近传感器、投影仪258、麦克风、扬声器和电源。另外，烹饪辅助器具250可包括用于打开和关闭烹饪辅助器具250的电源按钮260，以及用于将烹饪辅助器具250与无线网络或另一器具配对的配对按钮或同步按钮262，另一器具例如通风罩252或烹饪器具(例如炉顶面、炉灶、烤箱或炉灶-烤箱组合)。将烹饪辅助器具250与另一器具配对可用于通过同步按钮262将烹饪辅助器具250同步到远程数据库或其他信息，以及将多个器具一起同步以提供器具之间的交互和共同操作。例如，如果诸如摄像头254的传感器检测到脏乱状况，则烹饪辅助器具250在与炉顶面通信时可指示炉顶面减少热量以防止或最小化脏乱。具体参考图22，烹饪辅助器具250可安装到现有的通风罩252或位于炉顶面上方的其他元件。在一个实例中，烹饪辅助器具250可以是磁性的以安装到金属罩，或者可包括粘合剂。电池电力可用于为烹饪辅助器具250供电，而专用电源被预期为类似插入式电源连接。
参考图23，另一烹饪辅助器具280可集成为安装在炉顶面284或炉灶上方的微波烹饪器具282的一部分，作为烹饪区域286的一部分。除了烹饪辅助器具280集成为微波烹饪器具282的一部分之外，烹饪区域286可基本上类似于图1的烹饪区域。烹饪辅助器具280可包括与集成到图19的通风罩214中的烹饪辅助器具212的特征类似的特征，除了烹饪辅助器具280集成到悬于与罩相对的炉顶面284之上的微波炉中。这种类似特征可包括例如摄像头、红外传感器、接近传感器、探头、麦克风、扬声器、控制器、无线通信模块、投影仪，或者如关于烹饪辅助器具讨论的任何其他特征。
参考图24，另一烹饪区域300包括烹饪器具302，该烹饪器具包括炉顶面304和烹饪辅助器具306。应理解，虽然示出了两个烹饪辅助器具306(图2和图23的)，但是只需要一个烹饪辅助器具306，并且示出了两个以阐明可利用如本文描述的烹饪辅助器具的任何形式。
烹饪辅助器具306可用于检测炉顶面304、或炊具物品308或放置在其上的食品310的温度。在第一实例中，烹饪辅助器具306可确定食品310的外部“熟度”。如本文使用的熟度可包括指示食品完全烹饪或低于完全烹饪的食品的外表面上的温度。例如，当食品达到185°F的外部温度时，其可指示165°F的内部温度，并且确定食品310已经完全烹饪。
在另一实例中，炉顶面304的表面温度或炊具308的表面温度可用来确定是否已经实现了适当的预热。一些食品将在已经加热的平底煎锅上烹饪，例如牛排，并且烹饪辅助器具306可利用红外传感器(例如红外传感器256)来确定是否已经达到适当的温度。另外，这样，可基于所选择的食谱或食品310来创建或利用针对特定食谱准备而定制的用例，例如关于图3描述的，其中烹饪辅助器具306指示炉顶面304自动预热炊具308。
在又一实例中，探头312可用于确定食品310的内部温度。这可单独进行，或者除了确定食品310的表面温度之外进行。探头312可与烹饪辅助器具306通信，并且可用于确定食品310何时完全烹饪，以及创建准确的计时器以确定烹饪何时将完成。这种信息可从烹饪辅助器具306传达给用户。此外，这允许用户离开炉顶面304附近，并且当食品310已经或将要完全烹饪时仍然被警告，而不管用户的物理位置或本地存在如何。
参考图25，另一烹饪区域330包括烹饪器具332，该烹饪器具包括炉顶面334和烹饪辅助器具336。应理解，虽然示出了两个烹饪辅助器具336(图2和图23)，但是只需要一个烹饪辅助器具336，并且示出了两个以阐明可利用如本文描述的烹饪辅助器具336的任何形式。
炊具物品338设置在炉顶面334上，并且所建议的炊具物品340可通过包括投影仪(例如图19、图21或图23的投影仪)的烹饪辅助器具336而指示在炉顶面334上。烹饪辅助器具336可基于待烹饪的食物或者一个或多个炊具物品338的放置来确定和设置虚拟炉灶面。例如，食谱可能要求带有肉酱的意大利面，从而要求用户煮面并烹饪肉以得到肉酱。用户可将食谱输入到烹饪辅助器具336，或者在用户界面输入食谱，在用户界面处可将食谱传送到烹饪辅助器具336。用户还可将锅具物品338放置在炉顶面334上。烹饪辅助器具336可显示或者以其他方式(例如可听地)建议锅型炊具作为所建议的炊具340，从而指导用户准备用来烹饪肉的锅。
烹饪辅助器具336可与炉顶面334通信，并且配置为操作炉顶面334。烹饪辅助器具336然后可加热锅具烹饪物品338以烧开水来烹饪面条，以及在用户已经放置平底锅作为所建议的炊具物品340之后加热平底锅中的油。这样，烹饪辅助器具336可为用户自动化烹饪过程的至少一部分。烹饪辅助器具336可识别与所建议的动作的偏差，并且可基于与用例的偏差或与另一用例更紧密地对准(aligning)来更新其指令或使用。
参考图26，另一实例性烹饪区域360包括具有炉顶面364的烹饪器具362和烹饪辅助器具366。烹饪辅助器具366可包括投影仪376，以将邻近炉顶面364的虚拟图像368投射在炉顶面364上，或者将虚拟图像370投射在炊具372或食品374上。投影可为用户提供引导和教育，或者帮助用户烹饪食品374。例如，烹饪辅助器具366可在烹饪过程中提供逐步指令以及反馈。更具体地，烹饪辅助器具366可提供用于准备食谱的步骤的详细指令，例如准备初步原料以在炉顶面364上烹饪原料。虚拟图像368可包括更详细的指令、图像、烹饪阶段期间的食品的图像、关于食物准备的视频、营养信息、计时器，或者可用于帮助用户如何准备食谱的部分的其他视频、图像或信息。在非限制性实例中，实例包括准备原料，例如调味、剁碎或清洁。
此外，烹饪辅助器具366可辅助通知用户食谱或其部分的状态。例如，虚拟图像368可提供炊具372的当前温度，或者直到将完成烹饪该部分所剩余的时间。虚拟图像368可提供烹饪过程的完成部分的图像，因此用户可确定其准备是否与适当烹饪的食品374的准备相当。
还可以设想，在烹饪过程期间可向用户提供反馈，例如在某些时间以特定顺序添加原料，或者基于所识别的变化更新或改变食谱。
可显示为虚拟图像368的附加信息可包括营养价值、适当的替代物、图像、视频、食谱、用户界面、用于控制烹饪辅助器具366或炉顶面364的控制面板、食谱建议、交互式食谱导航、原料检测或输入或者任何其他显示，例如移动装置、社交媒体或网络、操作系统或其他娱乐的显示。这种视觉反馈可在烹饪过程中用于教育和帮助用户。此外，通过向用户提供详细的逐步动作，这种过程可提供错误避免，并且用户可使用图像或视频来确保正在执行和完成正确的烹饪步骤或过程。另外，红外传感器可确保实现适当的温度。
此外，可以设想，烹饪辅助器具366可识别食品374或原料，并且烹饪辅助器具366可在虚拟图像368处指示食谱建议，或者甚至基于先前的用例开始自动化烹饪过程，这些用例可作为虚拟图像368被识别或提供给用户。然后，用户可从其输入任何变化，或者烹饪辅助器具366可基于对炉顶面364或用户的成像来从其确定任何变化。
参考图27，另一烹饪区域390包括具有炉顶面394的烹饪器具392和烹饪辅助器具396，并且可基本上类似于图25的烹饪区域，除了烹饪辅助器具396可包括手势控制。
烹饪辅助器具396可提供辅助的用户交互。例如，用户可使用特定手势398与烹饪辅助器具396交互以控制烹饪辅助器具396、炉顶面394或两者的操作。这种手势398可与语音或可听指令一致地使用。利用语音控制的手势提供了以免提方式与烹饪辅助器具396或炉顶面394的交互。在烹饪或食物准备期间，通常需要免提应用，因为食物准备可能是脏乱的。这种手势识别在烹饪器具392的免提操作中可以是有益的。另外，可以设想，用户可识别特定食谱、食物或具有特定手势的其他动作，并且将这种手势存储在烹饪辅助器具396内。
另外，烹饪辅助器具396可配置为在执行或完成食谱或食物准备的部分时检测用户或用户的手的移动，这可被认为是手势并且用于与用户一起继续食谱的部分。例如，烹饪辅助器具396可识别和利用诸如切割、搅拌、倾倒、翻转或其他类似的常见烹饪运动之类的手势来完成食谱。例如，可经由语音通过烹饪辅助器具396来确认这种进展。
此外，烹饪辅助器具396可记录和存储来自用户的手势以学习常见的食物准备风格或习惯。这样，学习可用于基于使用偏好、建议或共性来更新系统参数，并且可用于开发特定的用例。
手势398可记录为一系列图像400a、400b，并且烹饪辅助器具396可利用与数据库的逐像素比较402来识别手势398。结合到烹饪辅助器具396中的摄像头可配置为定期记录和分析这些图像。如图所示，第一图像400a可代表标准用户手，类似于如手势398所示，其中拇指404与食指406间隔开。当用户作出手势时，手将位置改变到第二图像400b，其中食指406触摸拇指404，这可指示例如“OK”。这样，烹饪辅助器具396可连续监测用户的动作以确定用户是否已经提供手势通信或指令。
除了逐像素比较402之外，可以构想，用户特征可用于确定手势，或甚至训练系统更容易地识别手势。特征可包括但不限于皮肤颜色或标记、手形、用户温度信息、用户的与时间相关的移动、手关节、指甲或用户可能独特的其他特征，甚至包括例如指纹或纹身。这种标识特征可用于构建虚拟的手或骨架，其可用于标识用户以及标识当前手势或动作两者。
参考图28，另一烹饪区域420包括具有炉顶面424的烹饪器具422，并且包括在炉顶面424上方并且可操作地联接到该炉顶面的烹饪辅助器具426。烹饪辅助器具426可包括用于将虚拟表面投射到炉顶面424和周围区域上的投影仪。烹饪辅助器具426可投射虚拟用户界面428，并且除了虚拟用户界面428之外，还可投射相关的图像、视频或显示430、432。虚拟用户界面428可包括用于操作炉顶面424或烹饪器具422的虚拟控件，例如但不限于旋钮434、滚动条436或按钮界面438。用户然后可与虚拟用户界面428交互，例如尝试在表面上转动旋钮434或移动滚动条436。烹饪辅助器具426可使用摄像头或其他传感器来测量用户的移动，以基于意图与虚拟用户界面428交互的用户移动来操作烹饪器具422或烹饪辅助器具426。具体地，烹饪辅助器具426可对由摄像头拍摄的图像进行逐像素比较或其他更复杂的分析，以确定由用户在虚拟用户界面428上采取的动作。这样，不需要实际的用户界面。此外，虚拟用户界面428可包括与烹饪器具422相关的信息，例如在局部温度是热的情况下的警告。用户可通过与虚拟用户界面428交互来控制或确认这种消息。
另外，炉顶面424上或食品440的投影可与用户交互。当用户放置炊具物品442或与食品440交互时，烹饪辅助器具426可将这种动作解释为与虚拟用户界面428的交互，以通知烹饪辅助器具426食谱或烹饪过程的进展。
参考图29，另一烹饪区域460包括具有炉顶面464的烹饪器具462和烹饪辅助器具466。应理解，虽然示出了两个烹饪辅助器具466，但是仅需要使用一个烹饪辅助器具，并且可向用户提供安心的辅助。
在非限制性实例中，“安心”可包括识别警报状况，例如不适当的手柄放置、儿童警报、宠物警报或监测模式。不适当的手柄放置可包括炊具468的手柄470设置在另一煤气头或炉顶面464的加热部分上方，其中手柄470可能变热并且过热而无法处理。
儿童警报或宠物警报可用于以可听、可视或利用远程通知来警告用户儿童或宠物已经进入烹饪器具462附近或邻近的区域472、474。这种区域可类似于图4中讨论的那些区域，并且接近传感器可检测区域内的儿童或宠物。另外，可利用火或油闪警报来警告用户烹饪器具462上有火。
监测模式可提供在用户已经离开该区域或不再主动监测烹饪器具462的同时对烹饪器具462的监测操作。监测模式可包括主动监测脏乱状况、燃烧或过度烹饪，或者食物是否已完成或将要完成。监测模式还可使用户经由烹饪辅助器具466内的摄像头查看烹饪区域，从而提供对烹饪器具462的现场观看。另外，如果用户需要采取动作，则监测模式可指示用户何时准备好采取动作。这样，用户不需要监测烹饪器具462本身，而是可依赖于烹饪辅助器具466为其监测烹饪器具462。此外，可以设想，烹饪辅助器具466可提供对烹饪器具462的监测并根据需要采取动作。这种动作可包括降低温度以避免脏乱，例如如图6和图7中所讨论的沸溢或泼溅防止。还可以设想，可在监测模式中使用控制锁，以防止儿童或其他人与烹饪器具462不适当地交互。
图30至图38示出了烹饪辅助器具的替代位置或实现方式，而这种实现方式可包括以任何组合、模块组件、组织形式或其他包括如本文描述的任何特征的形式的如本文描述的任何特征。参考图30，示出了烹饪辅助器具500的替代位置或实现方式，其设置在上方橱柜的下方，而不直接悬于炉顶面502上方。这种位置可提供用于测量炊具内的流体或液体水平的优良角度，以及与从炉顶面502的使用发出的热量、蒸汽和烟雾间隔开，这可提供烹饪辅助器具500的更长的操作寿命以及更少的潜在损坏或维修成本。
参考图31，示出了烹饪辅助器具510的另一替代位置或实现方式，该烹饪辅助器具作为安装在炉顶面514后面和上面的后挡板512上的元件而提供。应理解，烹饪辅助器具510可以水平取向安装，同时可以设想，烹饪辅助器具510以竖直或对角取向安装。这种位置可提供美学上令人愉悦的实现方式，其中，用户的位置在炉顶面514附近具有高可见性。另外，与直接安装在炉顶面514上方相反，这种位置与来自炉顶面514的热量、蒸汽和烟雾间隔开，这可提供烹饪辅助器具510的更长的操作寿命以及更少的潜在损坏或维修成本。
参考图32，示出了集成到炉顶面522中的另一实例性烹饪辅助器具520。炉顶面522示出为平坦表面烹饪区域，同时可以设想任何合适的炉顶面522或炉灶。在一个实例中，炉顶面522可具有集成到炉顶面522中的触摸控制系统518，利用局部感应加热来加热炉顶面522上的食品。后框架元件524设置在炉顶面522的后部，处于闭合位置。后框架元件524可由钢框架或其他耐热和防污材料制成，同时可以设想任何合适的材料。
参考图33，后框架元件524已经移动到打开位置，包括具有枢轴部分528和传感器部分530的两件式臂526。两件式臂526可与气动或致动器驱动的机构铰接到打开位置中。或者，两件式臂526可手动定位。两件式臂526还隐藏了所有电连接件并且在闭合位置中隐藏烹饪辅助器具520，在打开位置中暴露烹饪辅助器具520。
枢轴部分528用于将两件式臂526枢转到打开位置中并且悬于炉顶面522上或俯垂炉顶面。传感器部分530可包括烹饪辅助器具520，并且可包括与先前讨论的烹饪辅助器具的特征类似的特征，例如摄像头、红外传感器、接近传感器、麦克风、扬声器、投影仪或其他。烹饪辅助器具520可用投影仪534将显示的图像532投射到炉顶面522或其他周围区域上。如图所示，所显示的图像532包括靠近炉顶面522定位的食谱，以及将食谱连接到设置在炉顶面522上的炊具536的线。另外，计时器或指令可直接投射到食物上。例如，如图所示，将剩余五分钟的计时器投射到食物上。或者，烹饪指令可投射到食物上，例如在两分钟内添加洋葱，为用户准备下一个烹饪步骤。这样，通过向用户提供视觉指示和帮助，甚至直接在食物上提供视觉指示和帮助，所显示的图像532可用于促进烹饪食品或食谱，这可帮助区分多个菜肴。
参考图34，另一实例性烹饪辅助器具540示出为在闭合位置作为侧框架元件544集成到炉顶面542中。炉顶面542可类似于例如图33的炉顶棉。侧框架元件544可以是两件式的，包括界面部分546和枢轴部分548。界面部分546可包括用户界面550，例如，允许用户与烹饪辅助器具540交互。或者，界面部分546可包括连接元件，其允许移动装置(例如智能电话)的物理连接，使得用户可插入移动装置并利用移动装置作为用户界面来与烹饪辅助器具540和炉顶面542交互。
参考图35，侧框架元件544设置在打开位置，具有向后和向上枢转的枢轴部分548。枢轴部分548在铰接接头552处连接到界面部分546，以允许界面部分546在打开位置的成角度的定向，从而便于与用户交互。一个或多个元件或传感器可设置在侧框架元件544上，用于感测炉顶面542。如图所示，在铰接接头552处设置摄像头554和红外传感器556，以在处于打开位置时观察炉顶面542，因为这提供了炉顶面542的最佳视角，同时可以设想，可在枢轴部分548、界面部分546或者两者上设置一个或多个元件或传感器。另外，可在用户界面550或炉顶面542或两者上提供与烹饪相关的信息，这可与炉顶面542的操作和控制相关。
参考图36，炉顶面560可包括烹饪表面562和盖564，该盖设置在打开位置并且可关闭到覆盖炉顶面560的闭合位置。在一个实例中，盖564可由玻璃制成，同时可以设想任何合适的材料。盖564可包括相对于盖564的其余部分以一定角度设置的边沿566。烹饪辅助器具568可集成为盖564的一部分，并且设置在边沿566上。烹饪辅助器具568可包括与本文所包括的其他烹饪辅助器具类似的元件和特征，例如摄像头、红外传感器、接近传感器、扬声器、麦克风、投影仪和具有无线通信模块的控制器。用户界面570可集成到炉顶面560中，用于例如与烹饪辅助器具568交互，同时可以设想与炉顶面560交互的其他装置。例如，用户可利用智能电话来与炉顶面560或烹饪辅助器具568通信或对其进行控制。
参考图37，烹饪器具580可包括炉顶面582和下向通风罩584。在一个非限制性实例中，下向通风罩584可在如图所示的从工作台面586和炉顶面582延伸的打开位置与下向通风罩584隐藏在工作台面586内的闭合位置之间移动。下向通风罩584可包括一个或多个开放的通风口590，用于排出通过在炉顶面582上烹饪产生的热量、空气、烟雾或其他空气传播的物质。
烹饪辅助器具588可安装在下向通风罩584上。烹饪辅助器具588可类似于如本文描述的其他烹饪辅助器具，包括类似的特征或元件，包括但不限于投影仪592。投影仪592可用于将用户界面直接投射到炉顶面582或食品或炊具上。例如，这种投影可提供用于烹饪食物或遵循食谱的详细指令。
参考图38，另一烹饪辅助器具600可安装到设置在炉顶面604后面的后壁602，例如后挡板。烹饪辅助器具600可集成为工具或器具支架606的一部分。器具支架606例如可以是磁性的，或者可以是可充电的以用于保持电子器具，例如在非限制性实例中是探头或手动搅拌器。烹饪辅助器具600可包括与如本文描述的其他烹饪辅助器具类似的元件和特征，除了可以设想，烹饪辅助器具600可包括多于一个的投影仪作为第一投影仪608和第二投影仪610。第一投影仪608可将图像或用户界面投射到炉顶面604上，例如用于提供用于烹饪或准备食物的指令。第二投影仪610可将图像或虚拟屏幕612投射到炉顶面604上方的后壁602上，例如用于显示食谱、计时器或者与炉顶面604或其他烹饪器具的烹饪或使用相关的其他信息。此外，第一投影仪608和第二投影仪610的操作可以协调，例如在第二投影仪610的显示上识别食谱中的烹饪步骤，并且将与该步骤相关的详细指令提供到炉顶面604上。
现在参考图39，另一烹饪辅助器具630可基本上类似于图2的烹饪辅助器具50，并且讨论将限于两者之间的差异。烹饪辅助器具630可包括底座632、颈部634和头部636。接近传感器壳体638可安装在颈部634处，刚好在头部636下方。接近传感器壳体638可容纳接近传感器640，正如用于确定用户的存在、用户的距离或位置，或者烹饪器具或其上的物品(例如烹饪容器或食品)的距离、位置或状况。接近传感器壳体638可包括壳体延伸部642，其沿着颈部634的后部向下延伸至底座632并且终止于底座632的后部。一对线钩644沿着底座632处的壳体延伸部642设置在底座632的后部，用于缠绕例如烹饪辅助器具630的电线。
一对按钮646可设置在底座632上，这可允许用户与烹饪辅助器具630物理地相互作用或操作该烹饪辅助器具。在按钮646前面的底座632上提供输入部648。输入部648可以是导线插孔输入部，例如2.5毫米或3.5毫米的插座，同时可以设想其他输入部或插座。例如，输入部648可用于将有线食物温度探头连接到烹饪辅助器具630。扬声器格栅650可在颈部邻接底座632的位置处围绕颈部634布置。扬声器格栅650可封装扬声器(未示出)和麦克风(未示出)，用于烹饪辅助器具630和用户之间的可听或声音通信，或者烹饪辅助器具630本地的其他可听或声音输出。
隐私遮板652设置在头部636上。隐私遮板652可以是可滑动或可致动的构件，例如滑动件，其可用于移动隐私遮板652的一部分以覆盖摄像头或其他成像传感器(未示出)，以可根据需要而从烹饪辅助器具630向用户提供隐私。
参考图40，流程图700详细描述了使用烹饪辅助器具50、212、250、280、306、336、366、396、426、466、500、510、520、540、568、588或600并与其交互的实例性用户体验。最初，在702，可选择食谱。食谱可由用户选择，例如仅在心里选择食谱，或者通过选择食谱并将食谱传送到烹饪辅助器具。例如，食谱可在移动装置或其他装置上选择并且无线地传送到烹饪辅助器具。或者，在烹饪器具连接到或包括用户界面的情况下，用户可将信息输入到用户界面以找到并选择要在烹饪器具(例如本文讨论的炉顶面)处准备的食谱。
在704，可由用户选择炊具。在一个实例中，用户可仅基于所选择的食谱来选择其优选的炊具。然而，可以设想，烹饪辅助器具可帮助为用户推荐或选择炊具，或者甚至食谱可经由烹饪辅助器具建议优选的炊具。在一个具体实例中，烹饪辅助器具可指示使用6夸脱锅来烧水以按照食谱准备面条。在另一实例中，烹饪辅助器具可推荐或识别用于煎炒或煎炸食品的平底锅。可以设想，这种推荐或选择可经由扬声器使用声音或在特定烹饪辅助器具具有投影仪或显示器的情况下在显示器上或向用户的移动装置发送推荐来传达给用户，同时可以设想用于传达推荐的炊具物品的任何合适的装置。
在706，用户可组合用于准备食品或特定食谱的原料。例如，用户可收集并确保所有所需的原料都存在。在一个实例中，用户可用烹饪辅助器具检查这些原料，例如通过口头通信或经由用户界面。在708，用户可准备在706组合的原料。准备可包括准备烹饪食品，例如剁碎、切割、清洗、修整或任何其他食物准备措施。在烹饪之前收集和准备食物原料确保了用户容易烹饪原料，而不需要用户试图同时平衡、组合、准备和烹饪，这对于经验较少的烹饪可能是困难的。原料的这种准备可由烹饪辅助器具引导，例如通过来自扬声器的音频通信，或者甚至经由投影仪或具有视觉输出的其他用户界面示出准备的图像或视频实例。
在710，用户可选择煤气头或将炊具放置在炉顶面上。在用户选择煤气头的情况下，用户可将这种选择传达给烹饪辅助器具，例如经由语音或对用户界面的输入。或者，用户可简单地将炊具放置在炉顶面上的特定煤气头或位置上，并且烹饪辅助器具可利用传感器，例如摄像头、接近传感器或红外传感器，或者与炉顶面通信，来确定炊具的放置。在712，可打开煤气头或炉顶面。这可例如由用户手动完成。或者，这可由烹饪辅助器具经由与烹饪器具的通信来完成。更具体地，烹饪辅助器具可与炉顶面通信以操作炉顶面。在用户在710将炊具放置在炉顶面上之后，烹饪辅助器具可操作炉顶面以打开煤气头来开始加热炊具。所施加的热量和煤气头的强度可特别地适应于从702选择的食谱，被传达到烹饪辅助器具或在烹饪辅助器具处输入。
在714，可添加初步原料，例如在主要原料之前烹饪的初步原料，例如需要首先烹饪的大蒜或洋葱。在另一实例中，作为初步原料的水可被添加到锅中，并且在煤气头上沸腾，以在沸水内煮沸稍后的主要原料。烹饪辅助器具可指示用户在哪里和何时添加初步原料。例如，在使用多个炊具物品并且需要向不同的炊具物品添加不同的初步原料的情况下，烹饪辅助器具可将这种组织传达给用户。在一个实例中，该通信可以是可听的。在烹饪辅助器具包括投影仪的另一实例中，投影仪可以可视地指示哪些特定原料进入何处以及其何时添加。更具体地，词语“添加洋葱”或洋葱的图像可显示在炊具上或其附近，向用户指示将洋葱添加到特定炊具物品。
在716，用户可以等待。等待可意味着等待初步原料的烹饪或初步原料的准备。例如，可能需要十分钟来使一锅水沸腾。在此实例中，用户将需要等待十分钟。这种等待时间可经由烹饪辅助器具传达给用户。或者，烹饪辅助器具可显示计时器，例如来自投影仪的投射计时器在图2或图5的LED 70的灯阵列上的视觉指示，或者在等待时间到期时简单地以声音报警。
在718，可在用户等待之后达到温度。达到的温度可意味着预热已经完成，或者水或液体已经沸腾。或者，达到的温度可以指在烹饪主要原料之前，已经将初步原料烹饪到合适的熟度。因此，应理解，不需要达到一定的温度，而是在烹饪主要原料之前或在准备烹饪主要原料时，已经在718完成食谱的初步烹饪的适当完成。达到某一温度可由烹饪辅助器具的红外传感器测量，并被传达给用户。另外，在烹饪辅助器具可引导烹饪初步食品的一定熟度或完成的情况下，例如向用户示出代表性图像，或者对食物成像并且做出这种初步烹饪已经完成的确定.
在720，可添加主要原料。这种添加可由烹饪辅助器具指示。例如，可向用户具体地指示主要食品的位置或布置。例如，烹饪某种食物可能需要在平底煎锅上特别适当地放置。烹饪辅助器具可指示或命令这种用于烹饪的适当放置，例如通过听觉指令或提供视觉指示或引导。在722，可设置时间以允许烹饪主要原料。这种时间可用计时器来代表，例如用LED70的灯阵列或者用从投影仪显示的计时器。在724，用户可等待该时间，允许烹饪主要原料。
在724等待食物烹饪的同时，用户可在726检查食物。检查食物可由烹饪辅助器具指示。这种指示可以是与用户通信的形式，例如可听警报、对移动装置的通知、光显示，或者可与用户通信的其他指示形式。或者，在726，可由烹饪辅助器具而不是用户来检查食物。例如，烹饪辅助器具可确定食品的熟度或温度，以确定熟度，或者确定是否需要采取任何动作。另外，此时，烹饪辅助器具可确定是否发生任何脏乱状况，并且相应地修改烹饪过程以减轻或防止脏乱。
在728，在烹饪辅助器具的用户已经检查食物之后，用户或烹饪辅助器具可能需要调节剩余的烹饪时间或温度。例如，通过烹饪辅助器具的红外传感器测量的主要食物原料的温度在100°F下被读取，而在烹饪过程中的当前时间点预期为120°F。因此，烹饪辅助器具可更新计时器以反映附加的烹饪时间，从而确保实现适当的烹饪温度。或者，烹饪辅助器具可指示用户或烹饪器具或炉顶面根据需要调节温度。例如，增加温度可提供更快的烹饪以保持当前烹饪时间。另外，可降低温度以最小化或防止脏乱。烹饪辅助器具可指示用户降低温度，或者如果连接到烹饪器具，则可降低温度本身。烹饪时间可基于任何温度调节而自动调节。
在730，食物在烹饪过程期间可能还需要调节。例如，作为主要原料的肉类食品将可能需要翻面。可从烹饪辅助器具向用户指示这种食物调节。另外，投影仪可指示食品的适当调节。最后，可通过烹饪辅助器具的摄像头测量食品的适当调节，以确保用户已经实现适当调节。如果没有，则烹饪辅助器具可进一步向用户指示额外的调节。
可选地，在730之后，如果需要额外的烹饪来完成食谱，则可根据需要重复726处的检查食物、728处的调节时间或温度以及730处的调节食物，直到食谱或食品的烹饪完成。
在732，可准备食物以便服务。可从烹饪辅助器具向用户指示具体的服务细节，例如“装盘”或安排食物以便服务。这种指令可以图像或视频的形式从投影仪传送，同时也可以设想可听指令。
如本文描述的烹饪辅助器具用于辅助用户监测和使用烹饪器具，这提供了更期望的用户体验。更具体地，烹饪辅助器具可用于监测食品的状态，例如食品的熟度，以确保最佳烹饪。另外，烹饪辅助器具可监测烹饪器具的局部环境，以警告、减轻或防止脏乱。另外，烹饪辅助器具可监测本地环境以监测用户的存在，并且基于用户与用户附近的交互。类似地，可检测宠物或儿童的存在以在烹饪器具附近需要注意时警告用户。
另外，烹饪辅助器具可帮助用户使用烹饪器具，例如提供或显示食谱、向用户提供逐步反馈、监测烹饪过程以及测量或确定原料或体积量。另外，烹饪辅助器具可以可操作地联接到烹饪器具以与烹饪过程一致地自动操作烹饪器具，例如预热、减少脏乱或降低温度。
因此，应理解，烹饪辅助器具可结合对在炉顶面上烹饪的物品的特定指令、测量和监测来便于用户烹饪。另外，可以设想，烹饪辅助器具可用于方便地准备不涉及使用炉顶面的食谱。例如，烹饪辅助器具可帮助用户准备沙拉，这不需要在炉顶面上进行任何烹饪。这种帮助也可以是食谱、视频或从投影仪投射的图像的形式，或者甚至是来自扬声器的可听指令。进一步，烹饪辅助器具和烹饪器具之间的集成不必仅限于炉顶面，而是可包括其他烹饪器具，例如微波炉、烤箱、传统烤箱、烤架、平顶或其他。例如，用户可将探头插入火鸡中并将火鸡放在烤箱中烹饪几个小时。探头可与烹饪辅助器具通信以通知用户火鸡的当前温度而不需要打开烤箱，并且甚至可用于估计烹饪时间或熟度。
本实用新型的其他方面由以下条款的主题提供：
1.一种用于烹饪器具的脏乱检测器，该烹饪器具具有带有一个或多个加热区域的烹饪表面，该脏乱检测器包括：壳体，其具有用于在烹饪表面的视线内固定到烹饪器具或附近结构的安装件；至少一个传感器，其配置为感测烹饪表面上的脏乱，该至少一个传感器包括可见光成像装置并且输出图像数据；以及控制器，其包括处理器，该处理器接收图像数据并且用一个或多个算法编程以处理图像数据，从而确定在烹饪表面上何时发生脏乱并且指示检测到脏乱。
2.根据条款1所述的脏乱检测器，还包括投影仪，其将感测到的脏乱的投射图像发射到烹饪表面上，并且其中，控制器向投影仪输出图像数据，以投射指示感测到的脏乱的投射图像。
3.根据条款1至2中任一项所述的脏乱检测器，还包括声音发射器，其可操作地联接到控制器并且响应于来自控制器的信号而发出可听警报。
4.根据条款3所述的脏乱检测器，其中，信号响应于检测到的脏乱。
5.根据条款2至4中任一项所述的脏乱检测器，其中，投射图像包括关于检测到的脏乱的人类可读信息。
6.根据条款5所述的脏乱检测器，其中，人类可读信息包括停止脏乱的指令。
7.根据条款1至6中任一项所述的脏乱检测器，其中，控制器用一个或多个算法处理图像，并且该一个或更多个算法包括沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法中的至少一种。
8.根据条款1至7中任一项所述的脏乱检测器，其中，处理器进一步编程有设置算法，设置算法使用图像数据来确定烹饪表面的边界以及该一个或多个加热区域在边界内的位置。
9.根据条款1至8中任一项所述的脏乱检测器，其中，壳体包括细长主体，其可以塔式构造沿着烹饪表面的一侧竖立在端部上。
10.根据条款9所述的脏乱检测器，其中，细长主体可旋转以观察整个烹饪表面。
11.根据条款1至10中任一项所述的脏乱检测器，其中，壳体集成到烹饪表面上方的罩或微波炉器具中的一个中。
12.根据条款1至11中任一项所述的脏乱检测器，还包括接近传感器。
13.根据条款1至12中任一项所述的脏乱检测器，其中，安装件构造为安装到覆盖烹饪表面的排气罩。
14.根据条款1至13中任一项所述的脏乱检测器，还包括无线通信模块。
15.根据条款14所述的脏乱检测器，其中，无线通信模块配置为发送指示检测到的脏乱的通知。
16.根据条款15所述的脏乱检测器，其中，该通知是投射图像。
17.根据条款14至16中任一项所述的脏乱检测器，其中，无线通信模块配置为与烹饪器具的烹饪控制器通信。
18.根据条款1至17中任一项所述的脏乱检测器，其中，该至少一个传感器包括处于间隔关系的至少两个2D(二维)可见光成像装置，每个装置输出2D成像数据。
19.根据条款1至18中任一项所述的脏乱检测器，其中，处理器编程为将2D成像数据处理为3D(三维)图像。
20.根据条款1至19中任一项所述的脏乱检测器，其中，该至少一个传感器还包括热传感器。
21.根据条款20所述的脏乱检测器，其中，热传感器是红外传感器。
22.一种确定烹饪容器内的液位的方法，烹饪容器具有敞开顶部并定位在烹饪表面的加热器上，该方法包括：利用摄像头从相对于烹饪表面成锐角的有利位置拍摄烹饪表面的图像，其中，该图像包括烹饪容器和烹饪表面的至少一部分；处理图像以确定烹饪容器的没有液体的体积，从而限定空体积值；确定烹饪容器的总体积；以及通过从总体积中减去空体积值来确定液体的体积。
23.根据条款22所述的方法，其中，处理图像包括确定烹饪容器在烹饪容器中的液体的上表面上方的高度以限定空容器高度，并且空容器高度用于确定空体积值。
24.根据条款23所述的方法，其中，确定空容器高度包括对液体的上表面和烹饪容器的上边缘之间的像素的数量进行计数。
25.根据条款24所述的方法，其中，对像素的数量进行计数包括对沿着烹饪容器的远端内壁与穿过摄像头的摄像头平面的中心的光学平面的交点的像素的行进行计数。
26.根据条款25所述的方法，其中，确定总体积包括对沿着近端外壁和光学平面的交点的像素的行进行计数。
27.根据条款26所述的方法，其中，确定总体积包括确定敞开顶部的半径以确定空体积值和总体积。
28.根据条款22至27中任一项所述的方法，其中，确定总体积包括处理图像以提取指示总体积的标记。
29.根据条款28所述的方法，其中，标记包括光学代码。
30.根据条款29所述的方法，其中，光学代码包括条形码或二维码。
31.一种确定烹饪器具的烹饪表面上的烹饪容器中的液体的量的方法，该方法包括：利用对烹饪容器进行成像的烹饪辅助器具来确定烹饪容器中的液体的量；以及以人类可读的形式投射指示液体的量的图像，该人类可读的形式指示烹饪容器中的液体的量的体积。
32.根据条款31所述的方法，其中，对烹饪容器成像包括利用图像传感器拍摄烹饪容器的图像并分析该图像。
33.根据条款31至32中任一项所述的方法，其中，确定和投射实时进行。
34.根据条款31至33中任一项所述的方法，其中，投射指示液体的量的图像包括投射液体量的体积与烹饪容器的体积的比率的图像。
35.根据条款31至34中任一项所述的方法，其中，将图像投射到烹饪表面上包括将图像投射到烹饪容器中或投射到烹饪容器的侧面上。
36.根据条款31至35中任一项所述的方法，还包括当液体的量在烹饪容器的满容量的预定量内时发出警告。
37.根据条款36所述的方法，其中，警告是视觉警告或听觉警告中的至少一种。
38.根据条款37所述的方法，其中，警告包括使投射图像闪烁。
39.一种感测与烹饪器具的烹饪表面的加热区域内的烹饪容器相关联的脏乱状况的方法，该方法包括：从具有至少围绕烹饪表面的加热区域的第一视场的第一2D图像传感器产生第一组2D图像数据；从具有至少包围烹饪表面的该一个加热区域的第二视场的第二2D图像传感器产生第二组2D图像数据，其中第二视场具有与第一视场不同的原点；用编程有3D算法的处理器从第一2D图像数据和第二2D图像数据处理加热区域的3D图像；用处理器处理3D图像，以确定烹饪容器中的液体的体积，从而用脏乱检测算法基于所计算的体积来确定脏乱状况；以及当检测到脏乱状况时发出通知。
40.根据条款39所述的方法，其中，脏乱检测算法是满溢算法、沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法中的至少一种。
41.根据条款40所述的方法，其中，脏乱检测算法是沸溢算法，并且沸溢算法确定烹饪容器中的液体的增加高度的速率。
42.根据条款41所述的方法，其中，沸溢算法使用速率来预测沸溢事件。
43.根据条款42所述的方法，其中，通知在沸溢事件之前发出并且以预测为基础。
44.根据条款40至43中任一项所述的方法，其中，该至少一个算法是满溢算法，并且满溢算法检测烹饪容器中的液体的量。
45.根据条款44所述的方法，其中，满溢算法检测烹饪容器中的液体相对于烹饪容器的总容量的量。
46.根据条款45所述的方法，其中，满溢算法检测作为烹饪容器中的液体的体积的液体的量，并且检测烹饪容器的总体积。
47.根据条款46所述的方法，其中，通知包括发出液体的相对体积和烹饪容器的总体积的通知。
48.根据条款47所述的方法，其中，发出通知包括将人类可读图像投射到烹饪表面上，其中人类可读图像指示液体和烹饪容器的相对体积。
49.根据条款39至48中任一项所述的方法，其中，发出通知包括将人类可读形式的通知的图像投射到烹饪表面上。
50.根据条款49所述的方法，其中，人类可读形式是图形或文本中的至少一种。
51.根据条款49所述的方法，其中，投射图像包括将图像投射到烹饪容器的内部中或投射到烹饪容器的侧面上。
52.根据条款39至51中任一项所述的方法，其中，发出通知包括将通知无线地传送到烹饪器具或远程装置中的一个。
53.一种估计位于烹饪器具的烹饪表面的加热区域中的烹饪容器内的液体的沸腾时间的方法，该方法包括：利用具有包围烹饪容器的视场的成像传感器来拍摄烹饪容器的可见光图像；处理可见光图像以确定烹饪容器内的液体的体积；估计该体积的液体的沸腾时间；以及在烹饪表面上显示估计的沸腾时间。
54.根据条款53所述的方法，还包括感测液体的温度并且使用感测的温度连同液体的体积来估计沸腾时间。
55.根据条款54所述的方法，其中，感测温度包括获取液体的热图像并从热图像确定温度。
56.根据条款54至55中任一项所述的方法，还包括使用加热区域的热输出连同感测到的温度和液体体积来估计沸腾时间。
57.根据条款56所述的方法，其中，热输出由烹饪器具提供。
58.根据条款56至57中任一项所述的方法，还包括使用液体类型连同热输出、感测到的温度和液体体积来估计沸腾时间。
59.根据条款58所述的方法，其中，通过处理可见光图像或用户输入来确定液体的类型。
60.根据条款58所述的方法，其中，液体的类型是用户输入。
61.根据条款58所述的方法，其中，液体的类型默认为水。
62.根据条款53至61中任一项所述的方法，还包括当沸腾时间满足预定阈值时减少加热区域的热输出。
63.根据条款62所述的方法，其中，减少热输出包括向烹饪器具发送控制信号。
64.一种实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法，该烹饪器具具有烹饪表面，该烹饪表面具有至少一个加热区域，该加热区域具有加热器和位于加热区域中的容纳食物的烹饪容器，该方法包括：将烹饪容器内的食物输入到烹饪器具；从脏乱检测算法的数据集和相应的食物类别中选择针对所输入的食物的脏乱检测算法；通过用具有加热区域的视场的图像传感器拍摄可见光图像以产生图像数据，并根据所选择的脏乱检测算法处理图像数据来实施所选择的脏乱检测算法，以确定脏乱的发生；以及当确定脏乱时发出通知。
65.根据条款64所述的方法，其中，发出通知包括将通知投射到由烹饪表面界定的区域中。
66.根据条款65所述的方法，其中，将通知投射到加热区域中或加热区域附近。
67.根据条款66所述的方法，其中，投射的通知是人类可读标记。
68.根据条款67所述的方法，其中，人类可读标记包括图形或文本中的至少一种。
69.根据条款66至68中任一项所述的方法，其中，输入食品包括接收食品分类作为用户输入。
70.根据条款64至69中任一项所述的方法，其中，发出通知包括无线地发送通知或将通知投射到由烹饪表面界定的区域中的至少一个。
71.根据条款70所述的方法，其中，发出通知包括无线发送通知，并且还包括将通知无线地发送到远程装置。
72.根据条款70所述的方法，其中，发出通知包括投射通知，并且投射的通知是人类可读标记。
73.根据条款72所述的方法，其中，人类可读标记包括图形或文本中的至少一种。
74.根据条款73所述的方法，其中，所选择的脏乱检测算法包括沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法中的至少一种。
75.根据条款64至74中任一项所述的方法，还包括响应于脏乱而自动调节加热器的热输出。
76.根据条款75所述的方法，其中，自动调节热输出包括从当前热输出减少热输出。
77.一种实施用于烹饪器具的脏乱检测算法的方法，该烹饪器具具有烹饪表面，该烹饪表面具有至少一个加热区域，该加热区域具有加热器和位于加热区域中的容纳食物的烹饪容器，该方法包括：用具有包围烹饪容器的视场的成像传感器拍摄烹饪容器的可见光图像以产生图像数据；将图像数据发送到远离烹饪器具和成像传感器定位的基于云的处理器；用编程在基于云的处理器中的脏乱检测算法处理图像数据以确定脏乱的存在；以及当确定脏乱时发出通知。
78.根据条款77所述的方法，其中，脏乱检测算法是满溢算法、沸溢算法、泼溅算法或烟雾算法中的至少一种。
79.根据条款78所述的方法，其中，脏乱检测算法是沸溢算法，并且可检测或预测沸溢脏乱作为脏乱。
80.根据条款79所述的方法，还包括响应于检测到或预测的沸溢脏乱，将由基于云的处理器发起的温度控制信号发送到烹饪器具以减少加热器的热输出。
81.一种用于与烹饪器具一起使用的烹饪辅助器具，该烹饪辅助器具包括：壳体，其定位成邻近烹饪器具，在烹饪表面的视线内安装到附近结构或集成到附近结构中；至少一个图像传感器，其用于产生烹饪器具的图像数据；控制器，其包括处理器，该处理器配置为处理图像数据以确定烹饪器具上的烹饪容器中的食品的状况，所述状况与液体体积或液位测量相关；以及通信接口，其用于以人类可理解的形式传送所确定的食品状况。
82.根据条款81所述的烹饪辅助器具，还包括与控制器通信的温度传感器，用于产生食品或烹饪表面的热数据，并且其中，控制器配置为处理热数据以确定烹饪表面上的烹饪容器中的食品的状况。
83.根据条款81至82中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，所述通信接口包括投影仪。
84.根据条款81至83中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，所述通信接口包括用于与用户进行可听通信的扬声器。
85.根据条款84所述的烹饪辅助器具，其中，通信接口还包括麦克风。
86.根据条款81至85中任一项所述的烹饪辅助器具，还包括用于感测用户的局部位置的接近传感器。
87.根据条款81至86中任一项所述的烹饪辅助器具，还包括红外传感器和与控制器通信的温度探头，以产生用于确定食品状况的温度数据。
88.根据条款87所述的烹饪辅助器具，其中，温度探头可产生食品的内部温度数据，并且红外传感器可确定食品的外部温度数据，其中温度探头和红外传感器两者都用于确定食品的熟度。
89.根据条款81至88中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，控制器还包括用于在烹饪辅助器具和烹饪器具之间通信的无线通信模块。
90.根据条款89所述的烹饪辅助器具，其中，烹饪辅助器具可经由无线通信模块操作烹饪器具。
91.根据条款81至90中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，该至少一个图像传感器包括处于间隔关系的至少两个2D(二维)可见光图像传感器，每个2D可见光图像传感器输出2D图像数据，并且其中，处理器配置为将来自两个2D可见光图像传感器的2D图像数据处理成3D(三维)图像。
92.根据条款81至91中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，烹饪辅助器具可基于设置算法来映射(map)烹饪表面。
93.根据条款92所述的烹饪辅助器具，其中，映射的烹饪表面可包括烹饪容器。
94.根据条款81至93中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，该状况是与烹饪表面上的烹饪容器相关联的液体脏乱状况或烹饪容器内的某一体积的液体内包含的食品的真空烹饪状态，并且其中，处理器配置有使用图像数据来确定烹饪容器的边界和一个或多个加热区域的位置的设置算法。
95.根据条款81至94中任一项所述的烹饪辅助器具，其中，烹饪辅助器具是独立器具，或者是通过可移动支撑件、固定支撑件或可枢转支撑件而可安装到烹饪器具上方或附近的环境的器具。
96.根据条款95所述的烹饪辅助器具，其中，烹饪辅助器具是独立器具并且包括主体，该主体可定位成邻近烹饪器具以利用该至少一个图像传感器测量烹饪容器中正在烹饪的食品的物理状态、食品的状况，或者食品或烹饪容器的属性。
97.根据条款96所述的烹饪辅助器具，其中，主体还包括底座、颈部和头部，其中头部和底座可经由颈部而相对于彼此旋转。
98.根据条款97所述的烹饪辅助器具，其中，图像传感器和红外传感器设置在头部中以向下观察烹饪器具。
99.根据条款98所述的烹饪辅助器具，还包括布置在颈部上的灯阵列。
100.根据条款99所述的烹饪辅助器具，其中，灯阵列可由控制器操作以通过由灯阵列形成的视觉图案或颜色来将烹饪器具的操作状态传达给用户。
101.一种用于与烹饪器具一起使用的烹饪辅助器具，该烹饪辅助器具包括：壳体，其可定位在烹饪器具的烹饪表面的视线内；至少一个图像传感器，其用于产生烹饪器具上的食品的图像数据；至少一个温度传感器，其用于产生烹饪器具上的食品的温度数据；控制器，其包括处理器，该处理器配置为处理图像数据和温度数据以确定食品的状况，所述状况与食品的烹饪状态相关；以及通信接口，其用于以人类可理解的形式传送所确定的食品状况。
102.一种用于与烹饪器具一起使用的烹饪辅助器具，该烹饪辅助器具包括：壳体，其可定位在烹饪器具的烹饪表面的视线内；至少一个图像传感器，其用于产生图像数据；控制器，其包括处理器，该处理器配置为处理图像数据以确定烹饪表面上的食品的状况，所述状况与液体体积或液位测量相关；以及通信接口，其用于将所确定的食品状况传达给用户。
在尚未描述的范围内，各种实施方式的不同特征和结构可组合使用，或者根据需要彼此替换使用。在所有实施方式中没有示出的一个特征不意味着解释为不能如此示出，而是为了描述的简洁而进行。因此，不同实施方式的各种特征可根据需要混合和匹配以形成新的实施方式，而不管新的实施方式是否明确地描述。本公开覆盖了本文描述的特征的所有组合或排列。
本书面描述使用实例来公开本实用新型，包括最佳模式，并且还使得本领域技术人员能够实践本实用新型，包括制造和使用任何装置或系统以及执行任何结合的方法。本实用新型的可专利范围由权利要求限定，并且可包括本领域技术人员想到的其他实例。如果这些其他实例具有与权利要求的字面语言没有不同的结构元件，或者如果其包括与权利要求的字面语言无实质差异的等同结构元件，则这些其他实例旨在处于权利要求的范围内。
