【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種基于重量流量的咖啡出杯控制方法及系統。
技術介紹
1、咖啡作為一種風味獨特且對身體有益的飲料，日益受到消費者的喜愛，而咖啡機因其便捷自動化的咖啡制作功能也隨之受益。但目前的咖啡機在制作咖啡時，一般只考慮單一的計量傳感數據，例如市面上的咖啡機基本采用流量計量的方式，具體在咖啡機鍋爐的位置計算進入鍋爐的水量，這種記錄方式明顯和最后的咖啡出水量完全不對應，或是有些咖啡機采用重量傳感器計量，但這一計量方式同樣因傳感器精確程度和不同咖啡容器的自重區別存在誤差，因此，如何考慮一種利用多種傳感數據進行精確計量并借助算法模型進行風味控制的咖啡出杯控制技術，顯得尤為重要，而現有技術對此的實現不足，其咖啡制作效果也有缺陷。可見，現有技術存在缺陷，亟待解決。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題在于，提供一種基于重量流量的咖啡出杯控制方法及系統，能夠有效提高咖啡制作的自動化程度和智能化程度，以更準確的原料量制作出風味更豐富的咖啡。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術第一方面公開了一種基于重量流量的咖啡出杯控制方法，所述方法包括：
3、在咖啡機準備制作咖啡時，實時獲取重量傳感器發送的重量變化數據和流量傳感器發送的流量變化數據；
4、基于數據變化率算法和數據匹配規則，根據所述重量變化數據和所述流量變化數據，確定咖啡制作需求類型；
5、根據所述咖啡制作需求類型對應的預測模型，以及所述重量變化數據和所述流量變化數據，
6、根據所述風味添加策略和所述停止制作時間，控制所述咖啡機進行咖啡制作出杯。
7、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述實時獲取重量傳感器發送的重量變化數據和流量傳感器發送的流量變化數據，包括：
8、通過設置在所述咖啡機的容器區域下方的重量傳感器實時獲取重量信息；
9、判斷所述重量信息是否超過預設的第一重量閾值，得到容器放置判斷結果；
10、當所述容器放置判斷結果為是時，通過所述重量傳感器連續獲取多個時間點的重量信息，得到重量變化數據，以及通過設置在咖啡的多個入料通道的流量傳感器獲取多個流量變化數據。
11、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述流量變化數據為不同類型的咖啡濃縮液、茶濃縮液、奶原料、調味物質或風味物質的入料通道的流量變化數據。
12、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，基于數據變化率算法和數據匹配規則，根據所述重量變化數據和所述流量變化數據，確定咖啡制作需求類型，包括：
13、計算所述重量變化數據的第一數據變化率；
14、從所有所述流量變化數據中篩選出數據最高值大于預設的第一流量閾值的數據，得到多個流量參考數據；
15、計算每一所述流量參考數據對應的第二數據變化率；
16、將所述第一數據變化率、所有所述第二數據變化率以及對應的入料通道的物質類型，輸入至訓練好的分類器預測模型中，得到輸出的咖啡制作需求類型；所述咖啡制作需求類型包括咖啡風味類型、制作緊急程度和溫度需求中的至少一種；所述物質類型為咖啡濃縮液類型、茶濃縮液類型、奶原料類型、調味類型或風味物質類型；所述分類器預測模型通過包括有多個訓練重量數據變化率、訓練流量數據變化率和對應的咖啡制作需求標注的訓練數據集訓練得到。
17、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述根據所述咖啡制作需求類型對應的預測模型，以及所述重量變化數據和所述流量變化數據，預測出風味添加策略和停止制作時間，包括：
18、根據所述咖啡制作需求類型，在預設的多個候選模型中匹配出目標預測模型；所述目標預測模型包括策略預測模型和時間預測模型；
19、將所述重量變化數據和所述流量變化數據輸入至所述策略預測模型中，以得到輸出的風味策略；所述風味策略包括有多個需添加的風味物質類型和對應的物質量；
20、篩選出所述風味策略中除所述流量參考數據對應的入料通道的物質類型以外的所有其他風味物質類型和對應的物質量，得到風味添加策略；所述風味添加策略用于指示所述咖啡機啟動對應物質類型的入料裝置以向咖啡添加對應的物質量；
21、將所述重量變化數據和所述流量變化數據輸入至所述時間預測模型中，以得到輸出的預測用時；
22、根據所述預測用時，和當前已制作時間，確定出停止制作時間；所述停止制作時間用于指示所述咖啡機停止當前咖啡制作項目的所有咖啡制作操作的時間點。
23、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述根據所述咖啡制作需求類型，在預設的多個候選模型中匹配出目標預測模型，包括：
24、對于預設的模型數據庫中的每一候選模型，獲取該候選模型的模型訓練數據和模型歷史使用記錄；
25、計算所述模型訓練數據中所有數據的用戶需求標注和所述咖啡制作需求類型之間的相似度的平均值，得到第一相似度；
26、計算所述模型歷史使用記錄中所有輸入數據的用戶需求標注和所述咖啡制作需求類型之間的相似度的平均值，得到第二相似度；
27、計算所述模型歷史使用記錄中所有輸入數據與當前變化數據之間的相似度的平均值，得到第三相似度；所述當前變化數據包括所述重量變化數據和所述流量變化數據；
28、計算所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度的加權求和平均值，得到該候選模型對應的優先參數；
29、將所述優先參數最高的所述候選模型，確定為目標預測模型。
30、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述將所述重量變化數據和所述流量變化數據輸入至所述策略預測模型中，以得到輸出的風味策略，包括：
31、篩選出所述重量變化數據中的數據變化率大于第一變化率閾值的數據區段，得到重量高變化數據；
32、將所述咖啡制作需求類型、所述重量高變化數據和所有所述流量參考數據以及對應的入料通道的物質類型作為輸入數據，輸入至所述策略預測模型中，以得到輸出的風味策略；所述策略預測模型為cnn預測模型，通過包括有多個訓練重量變化數據、訓練流量變化數據和對應的最佳風味策略標注的訓練數據集訓練得到。
33、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述將所述重量變化數據和所述流量變化數據輸入至所述時間預測模型中，以得到輸出的預測用時，包括：
34、將所述咖啡制作需求類型、所述重量高變化數據以及對應數據獲取時間、所有所述流量參考數據以及對應的入料通道的物質類型和數據獲取時間作為輸入數據，輸入至所述時間預測模型中，以得到輸出的預測用時；所述時間預測模型為cnn預測模型，通過包括有多個訓練重量變化數據、訓練流量變化數據和對應的最終制作用時標注的訓練數據集訓練得到。
35、本專利技術實施例第二方面公開了一種基于重量流量的咖啡出杯控制系統，所述系統包括：
36、獲取模塊，用本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述實時獲取重量傳感器發送的重量變化數據和流量傳感器發送的流量變化數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述流量變化數據為不同類型的咖啡濃縮液、茶濃縮液、奶原料、調味物質或風味物質的入料通道的流量變化數據。
4.根據權利要求3所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，基于數據變化率算法和數據匹配規則，根據所述重量變化數據和所述流量變化數據，確定咖啡制作需求類型，包括：
5.根據權利要求4所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述根據所述咖啡制作需求類型對應的預測模型，以及所述重量變化數據和所述流量變化數據，預測出風味添加策略和停止制作時間，包括：
6.根據權利要求5所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述根據所述咖啡制作需求類型，在預設的多個候選模型中匹配出目標預測模型，包括：
7.根據權利要求5所
8.根據權利要求7所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述將所述重量變化數據和所述流量變化數據輸入至所述時間預測模型中，以得到輸出的預測用時，包括：
9.一種基于重量流量的咖啡出杯控制系統，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述實時獲取重量傳感器發送的重量變化數據和流量傳感器發送的流量變化數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述流量變化數據為不同類型的咖啡濃縮液、茶濃縮液、奶原料、調味物質或風味物質的入料通道的流量變化數據。
4.根據權利要求3所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，基于數據變化率算法和數據匹配規則，根據所述重量變化數據和所述流量變化數據，確定咖啡制作需求類型，包括：
5.根據權利要求4所述的基于重量流量的咖啡出杯控制方法，其特征在于，所述根據所述咖啡制作...
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱文靜，謝建萍，
申請(專利權)人：廣東格米萊智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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