具有基于机器学习的算法选择策略的烤箱制造技术

一种烤箱可包含：烹饪室，被配置成接纳食品；EM加热系统，被配置成使用固态电子部件而将EM能量提供到烹饪室中；以及控制电子器件，被配置成控制EM加热系统。控制电子器件被配置成实现与烹饪食品相关联的烹饪程序的用户选择。控制电子器件选择第一算法以指导EM能量施加到食品。控制电子器件执行学习过程以在根据第一算法执行烹饪程序期间接收关于执行该烹饪程序的反馈。响应于在学习过程期间检测到触发事件，控制电子器件被配置成选择不同于第一算法的第二算法以在执行烹饪程序期间指导EM能量施加到食品。

Oven with algorithm selection strategy based on machine learning

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】具有基于机器学习的算法选择策略的烤箱相关申请的交叉引用本申请主张2016年11月30日申请的第62/428,073号美国申请以及2017年11月13日申请的第15/810,706号美国申请的优先权，其中所述美国申请的全部内容以引用方式全部并入本文中。
实例实施例总的来说涉及烤箱，并且更具体地说，涉及能够实现通过在各种能量施加算法的控制下施加由固态部件产生的电磁(EM)能量而烹饪食物的烤箱。
技术介绍
能够使用一种以上加热源(例如，对流、蒸汽、微波等)来进行烹饪的组合式烤箱已投入使用数十年。每一加热源伴有其自身的明显特性组。因此，组合式烤箱通常可以利用每一不同加热源的优点以试图提供在时间和/或质量方面改进的烹饪过程。在一些状况下，微波烹饪可以比对流烹饪或其它类型的烹饪快。因此，微波烹饪可以用于加速烹饪过程。然而，微波通常无法用于烹饪一些食物并且也无法使食物褐变。考虑到褐变可以在味道和外观方面添加某些期望特性，所以除了使用微波烹饪之外，可能还有必要使用另一烹饪方法以便实现褐变。在一些状况下，出于褐变的目的而在烤箱腔内施加环境热可以包括使用在烤箱腔内提供的加热空气流以将热输送到食品的表面。然而，即使通过使用微波和热空气流的组合，常规微波烹饪在使辐射穿透到食品中方面的限制可能仍然使所述组合不够理想。此外，典型微波将能量施加到食品的方式稍微不加区别或不可控。因此，可需要提供进一步改进以使操作员能够在相对短的时间内实现优越烹饪结果。向烤箱提供用可控EM能量和对流能量的组合烹饪食品的改进的能力也可以实现对烤箱的控制以及与烤箱的接口连接的独特机会。
技术实现思路
因此，一些实例实施例可以提供改进的机构以便于控制烤箱，所述烤箱使用EM能量施加以至少部分地烹饪在烤箱腔中放置的食物。烤箱可以被配置成不仅实现独特算法以提供改进的烹饪结果，而且烤箱可以被进一步配置成在这些算法之间智能移动以对各种刺激动态地作出反应而进一步改进烹饪结果。在实例实施例中，提供一种烤箱。烤箱可以包含：烹饪室，所述烹饪室被配置成接纳食品；EM加热系统，所述EM加热系统被配置成使用固态电子部件而将EM能量提供到烹饪室中；以及控制电子器件，所述控制电子器件被配置成控制EM加热系统。控制电子器件可以被配置成实现对与烹饪食品相关联的烹饪程序的用户选择。控制电子器件可以被配置成选择第一算法以引导EM能量施加到食品。控制电子器件可以被配置成执行学习过程以在根据第一算法执行烹饪程序期间接收关于执行烹饪程序的反馈。响应于在学习过程期间检测到触发事件，控制电子器件被配置成选择不同于第一算法的第二算法以在执行烹饪程序期间引导EM能量施加到食品。在实例实施例中，可以提供控制电子器件。控制电子器件可以被配置成控制EM加热系统，所述EM加热系统被配置成使用固态电子部件而将EM能量提供到烤箱的烹饪室中。控制电子器件可以包含存储器和处理器。存储器可以存储多个烹饪程序以供处理器执行。控制电子器件可以被配置成实现对与在烹饪室中烹饪食品相关联的烹饪程序的用户选择。控制电子器件可以选择第一算法以引导EM能量施加到食品。控制电子器件还可以执行学习过程以在根据第一算法执行烹饪程序期间接收关于执行烹饪程序的反馈。响应于在学习过程期间检测到触发事件，控制电子器件可以被配置成选择不同于第一算法的第二算法以在执行烹饪程序期间引导EM能量施加到食品。当通过使用实例实施例的烤箱进行烹饪时，一些实例实施例可以提高烹饪性能和/或改进操作员体验。附图说明在已概括地描述本专利技术之后，现谈到附图，附图不一定按比例绘制，并且其中：图1图示根据实例实施例能够使用至少两种能源的烤箱的透视图；图2图示根据实例实施例图1的烤箱的功能框图；图3图示根据实例实施例控制电子器件的框图；图4图示根据实例实施例用于存储和组织算法的结构；以及图5图示根据实例实施例针对各种所选择的算法示出学习过程和烹饪过程的功率与时间的图。具体实施方式将在下文中参照附图更全面地描述一些实例实施例，其中示出一些而不是全部实例实施例。确实，本文所描述并绘图的实例不应解释为限制本公开的范围、适用性或配置。实际上，提供这些实例实施实例以使得本公开将满足适用的法律要求。相同附图标记始终表示相同元件。此外，如本文所使用，术语“或”应被解释为逻辑操作符，所述逻辑操作符只要其操作数中的一个或更多个是真，便导致真。如本文所使用，可操作性耦接应被理解为与直接或间接连接相关，所述直接或间接连接在任一项状况下都实现可操作性地相互耦接的部件的功能互连。此外，如本文所使用，术语“褐变”应被理解为表示美拉德反应或食品借以经由酶催化过程或非酶催化过程而变为褐色的其它期望的食物着色反应。一些实例实施例可以提高烤箱的烹饪性能，和/或可以改进使用实例实施例的个人的操作员体验。就这来说，烤箱可以至少部分地使用用于控制EM能量施加的固态部件来烹饪。因而，可以提供通常用于控制EM能量施加以及用于与烤箱互动的各种独特选项。当使用EM能量加热食品时，热通常直接在食品内产生。使用EM能量以加热食品的各种技术包括施加射频(RF)能量(例如，大体上处于约1MHz与300MHz之间的EM波)以及微波(MW)能量(例如，大体上处于约300MHz与300GHz之间的频带内的MW)。在根据实例实施例的EM加热应用中，食品(即，工作负荷)位于配备适当RF/MW输送/发射机构(例如，波导、天线和/或诸如此类)的封闭腔内。然后，用户通过将食品暴露于由腔内的能源(例如，固态电子系统)产生的RF/MW能量而对食品施加热。该能源可以通过机械或电气输送构件而将能量输送到腔中。实例实施例旨在以受控方式提供EM能量到食品的可靠且可重复的输送，以便策略性地提高整个食品或其部分的温度。鉴于腔内的食品的几何形状、组成和取向的许多变化，这可能是难以实现的目标。此外，在一些状况下，实际上食品的这些可变方面可能在烹饪过程期间改变。在烹饪过程期间可能发生的这些改变可以导致EM能量的吸收效率随着时间而改变，并且可能因此更进一步对实现目标增加复杂性。实例实施例可以不仅定义算法以便于以试图将食品内的加热的效率或均匀性最大化的方式控制EM能量施加，而且可以适应于烤箱中改变的条件。针对具体条件、食品和情形而定制的算法可以因此被提供且存储或嵌入在烤箱的存储器中。这些算法接着可以由控制电子器件选择性地使用，所述控制电子器件被配置成积极监视烹饪程序的执行的方面并使用在监视期间获得的信息以选择对于烤箱内当前存在的条件可能存在的任何较好算法。机器学习可以用于基于关于负荷改变的实时反馈而连续地实现连续学习，从而可以实现基于食品(即，工作负荷)的改变的条件的适应性烹饪。每一算法可以定义加热食品的独特方式(例如，在功率级别、时间、频率和/或相位方面)。在任何给定时间待使用的算法的选择可以由控制电路基于机器学习并且基于在对应时间食品的性质来管理。在开始时，可以基于食品自身的类型或特性并且可能还基于可以由用户假设或提供的初始条件而选择初始算法。此后，可以在所定义的时间、按时间间隔，或者基于可能取决于或独立于时间考虑因素的所检测的事件而使用学习过程。通过学习过程的执行的每一事例，决定是否基于学习过程的结果(例如，基于食品的性质的所检测的改变)通过选择新算法而更改所使用的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种烤箱，包括：烹饪室，所述烹饪室被配置成接纳食品；电磁(EM)加热系统，所述EM加热系统被配置成使用固态电子部件而将EM能量提供到所述烹饪室中；以及控制电子器件，所述控制电子器件被配置成控制所述EM加热系统，其中所述控制电子器件被配置成实现与烹饪所述食品相关联的烹饪程序的用户选择，其中所述控制电子器件被配置成选择第一算法以指导所述EM能量施加到所述食品，其中所述控制电子器件被配置成执行学习过程以在根据所述第一算法执行所述烹饪程序期间接收关于执行所述烹饪程序的反馈，并且其中响应于在所述学习过程期间检测到触发事件，所述控制电子器件被配置成选择不同于所述第一算法的第二算法以在执行所述烹饪程序期间指导所述EM能量施加到所述食品。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.11.30 US 62/428,073;2017.11.13 US 15/810,7061.一种烤箱，包括：烹饪室，所述烹饪室被配置成接纳食品；电磁(EM)加热系统，所述EM加热系统被配置成使用固态电子部件而将EM能量提供到所述烹饪室中；以及控制电子器件，所述控制电子器件被配置成控制所述EM加热系统，其中所述控制电子器件被配置成实现与烹饪所述食品相关联的烹饪程序的用户选择，其中所述控制电子器件被配置成选择第一算法以指导所述EM能量施加到所述食品，其中所述控制电子器件被配置成执行学习过程以在根据所述第一算法执行所述烹饪程序期间接收关于执行所述烹饪程序的反馈，并且其中响应于在所述学习过程期间检测到触发事件，所述控制电子器件被配置成选择不同于所述第一算法的第二算法以在执行所述烹饪程序期间指导所述EM能量施加到所述食品。2.根据权利要求1所述的烤箱，其中所述学习过程包括检测与所述EM能量吸收到所述食品中相关的效率度量，并且所述反馈包括指示所述EM能量吸收到所述食品中的值。3.根据权利要求2所述的烤箱，其中所述学习过程在所述烹饪程序期间重复多次。4.根据权利要求2所述的烤箱，其中所述第一算法和所述第二算法是不同算法类型。5.根据权利要求4所述的烤箱，其中所述算法类型通过与所述烹饪程序的执行阶段的时间关联来分类。6.根据权利要求4所述的烤箱，其中所述算法类型基于吸收效率或基于所述烹饪室中EM能量施加的均匀性来分类。7.根据权利要求4所述的烤箱，其中所述算法类型基于烹饪功率、施加所述EM能量的频率参数和相位参数中的一个或更多个来区分。8.根据权利要求1所述的烤箱，其中所述触发事件指示所述食品的性质改变，其中所述性质改变包含组成的改变、几何形状的改变、取向的改变，或所述食品的内部或外部温度的改变。9.根据权利要求1所述的烤箱，其中所述触发事件包括预定时间段的逝去。10.根据权利要求9所述的烤箱，其中所述触发事件是循环的。11.根据权利要求1所述的烤箱，还包括对流加热系统，所述对流加热系统被配置成将加热空气提供到所述烹饪室...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔吉奥·格里马尔迪，克里斯托弗·霍普，米歇尔·斯克洛奇，约书亚·M·林顿，
申请(专利权)人：伊利诺斯工具制品有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US