[发明专利]大批量糕点烘焙阶段识别方法

说明书

本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种大批量糕点烘焙阶段识别方法。获取每个时间段的特征向量，包括烤箱内部的二氧化碳浓度、湿度、糕点的颜色信息和烹熟评价值；由特征向量之间的相似度将特征向量分为多个组，通过每组非特征向量得到每个时间段对应颜色信息的置信度；利用多个时间段的颜色信息和对应置信度训练颜色预测网络，利用训练好的颜色预测网络获取下一时间段的颜色信息预测值，进而确认其所属糕点烘焙阶段。通过对电数字数据进行相关函数的计算以训练颜色预测网络，利用颜色预测网络预测下一时间段糕点的颜色信息以识别其所对应的烘焙阶段，由烘焙阶段对应的标准时间范围调整烤箱温度，以保证糕点的烘焙质量，提高其良品率。

技术领域

本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种大批量糕点烘焙阶段识别方法。

背景技术

为了匹配市场需求，大批量糕点烘培设备应运而生。与此同时，糕点烘培阶段的烹熟度识别成为了糕点良品率的重中之重。目前大批量糕点烘培设备的烘焙过程都是通过设定固定设备参数使大批量糕点烘培设备在设定时间段内进行运行的过程。但大批量糕点烘培设备的烘焙时长都是固定设置好的，无法保证烘焙材料正好满足其烘焙环境，进而会导致烘焙质量无法达到理想效果。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种大批量糕点烘焙阶段识别方法，所采用的技术方案具体如下：

根据采样频率获取烤箱内部的二氧化碳浓度、湿度和糕点的颜色信息，得到设定时间段内的二氧化碳浓度序列、湿度序列和颜色信息序列；结合所述二氧化碳浓度序列和颜色信息序列得到对应时间段内糕点的烹熟评价值；将所述二氧化碳浓度序列、所述湿度序列、所述颜色信息序列和所述烹熟评价值作为对应时间段内的烘焙特征向量；

获取多个时间段内的所述烘焙特征向量，根据所述烘焙特征向量计算任意两个所述时间段内糕点的色泽质量相似程度，由所述色泽质量相似程度对所述烘焙特征向量进行分组，得到多个类别组；根据每个所述类别组中所述烘焙特征向量的所述湿度序列获取每个所述烘焙特征向量对应的所述颜色信息序列的置信度；

利用多个所述时间段的所述颜色信息序列训练颜色预测网络，基于所述置信度构建所述颜色预测网络的损失函数；实时获取糕点烘焙过程中多个历史时间段的实际颜色信息序列，将这些所述实际颜色信息序列输入训练好的所述颜色预测网络得到下一时间段的颜色信息预测序列，根据所述颜色信息预测序列确认其所属的糕点烘焙阶段。

进一步地，基于确认的所述糕点烘焙阶段对所述烤箱进行调整，其方法包括：

根据确认的所述糕点烘焙阶段获取到达该阶段的标准烘焙时间范围和实际烘焙时长，通过确认所述实际烘焙时长是否在所述标准烘焙范围来调整烤箱的温度。

进一步地，所述糕点烘焙阶段的划分方法，包括：

基于成功制作糕点在整个糕点烘焙过程中的所有饱和度序列，将其作为最优实验数据，然后将所述最优实验数据分为多个类别，每一个类别对应一个糕点烘焙阶段。

进一步地，所述根据所述颜色信息预测序列确认其所属的糕点烘焙阶段的方法，包括：

将每个所述类别中所有的饱和度序列作为对应所述糕点烘焙阶段的标准饱和度序列集合；将所述饱和度预测序列与每个所述糕点烘焙阶段的所述标准饱和度序列集合进行对比，以确认所述饱和度预测序列所属的所述糕点烘焙阶段。

进一步地，所述由所述色泽质量相似程度对所述烘焙特征向量进行分组，得到多个类别组的方法，包括：

把每个所述色泽质量相似程度转化为聚类所需的样本距离，基于所述样本距离利用DBSCAN聚类算法将所述烘焙特征向量分为多个所述类别组。

进一步地，所述置信度的获取方法，包括：