空氣炸鍋智能推薦功能的實現

作者簡介：劉金煥（1991—），男，大學本科，助理工程師，研究方向為應用電子技術、物聯網、智能家電、嵌入式系統應用。

摘要：空氣炸鍋以高速空氣循環技術為基礎，使部分食品制作脫離了原本油炸的操作模式，以相對簡便的食品加工方式而受到用戶喜愛。但空氣炸鍋現有操作模式多為手動操作，智能化程度不足，且烹飪模式也存在局限性。基于此，以智能廚電控制技術、無線通信技術為基礎，提出空氣炸鍋智能推薦功能的實現方案。由控制器系統、云服務器和移動客戶端三個主要部分組成，卷積神經網絡和聚類算法為核心，實現用戶與空氣炸鍋的智能交互，提高空氣炸鍋的智能化水平，提升用戶體驗。

關鍵詞：空氣炸鍋" "智能推薦" "系統設計" "服務系統

中圖分類號：TS972.2

Abstract： Air fryers are based on high-speed air circulation technology and allow some food production to break away from the original frying operation mode， and they are favored by users for their relatively simple food processing methods. However， the existing operating modes of air fryers are mostly manual operation， which is not intelligent enough， and cooking modes also have limitations. Based on this， this paper proposes a scheme for implementing the intelligent recommendation function of air fryers on the basis of intelligent kitchen appliance control technology and wireless communication technology. It is composed of three main parts： the controller system， cloud server and mobile client and takes the convolutional neural network and clustering algorithm as cores to realize the intelligent interaction between users and air fryers， improve the intelligence level of air fryers and improve user experience.

Key Words： Air fryer; Intelligent recommendation; System design; Service system

空氣炸鍋在人們的烹飪生活中有非常重要的作用，使用空氣炸鍋不用加油也可以烹飪出美味口感，是借助高速空氣循環機組，仿真熱油效果，迅速加熱與脆化食品，進而烹飪出與油炸相似的外酥里嫩的食物，因而受用戶喜愛。面對用戶需求的多樣化，以及空氣炸鍋的功能增多，需要考慮用戶體驗與操作的便捷性，結合智能技術，研究空氣炸鍋的智能推薦功能成為一種必然趨勢。

1空氣炸鍋智能化的總體思路

1.1功能需求分析

基于智能推薦下的空氣炸鍋系統設計，需要考慮空氣炸鍋的基本功能和智能化控制功能，具體包括以下幾個部分。

1.1.1數據采集

智能推薦的實現是基于用戶需求而實施的，推薦方案的制定需要參考食物本身與用戶要求進行。在常規烹飪中，不同的食材、不同的烹飪方法及不同烹飪過程下所形成的口感明顯不同，因此需要對食物的相關數據進行細化后分類，從而形成影響最終評分和推薦結果的前置性分析數據[1]。具體食物數據采集對象包括食物種類、名稱、重量。

1.1.2智能推薦

為充分滿足用戶需求，根據用戶喜好傾向和食物數據推薦具體的烹飪模式，用戶可在最小范圍內選取對應的烹飪模式，減少操作的難度。

1.1.3遠程通信

遠程通信是智能電器的典型功能，用戶可以在移動端實現空氣炸鍋控制，在無線通信技術的支持下構建系統，將空氣炸鍋的控制系統與云端服務相關聯。

1.2系統架構設計

參照上述功能需求，系統架構時主要考慮三個部分：空氣炸鍋控制系統、云端服務系統、移動端點控制系統。在空氣炸鍋中安裝控制器和微處理器，同步接收云端服務系統傳輸的指令，實現對空氣炸鍋的實時控制[2]，而食物重量通過空氣炸鍋配備的稱重組件采集后傳輸至前端顯示屏上，或由移動端點控制系統錄入和調整。云服務器作為云端服務系統的核心，作為用戶移動端點與空氣炸鍋控制系統的主要紐帶，并且存儲用戶信息及食物相關歷史數據，通過對數據的計算和評分，獲取最優的烹飪模式推薦結果展現至移動端點，由用戶確認后發送指令至空氣炸鍋控制系統。移動端點控制系統讓用戶在移動端點完成空氣炸鍋關聯，注冊、綁定后可傳輸與修改食物參數，或者根據個人喜好下達烹飪指令等。系統架構見圖1所示。

2空氣炸鍋智能推薦功能的實現

以K-means聚類算法與卷積神經網絡為基礎，結合用戶需求、烹飪模式和食物種類等進行綜合數據處理，最終推選最為合適的烹飪模式。

2.1智能推薦算法

以用戶需求、烹飪模式和食物種類為主要數據，并制作數據集，則數據集的主要元素有食物數據、模式數據、用戶需求數據。食物數據主要是對食物進行分類和識別，對食物的名稱、種類、重量等進行劃分形成可匹配序列；模式數據則主要包含烹飪時長和溫度，同樣形成可匹配系列；用戶需求則包含食物數據的序列編號、烹飪模式序列編號與傾向評分[3]。

（1）卷積神經網絡以TensorFlow深度學習框架為基礎，將食物數據和模式數據作為輸入變量，將用戶需求作為輸出變量。如圖2所示。

（2）在卷積神經網絡模型中，將食物名稱經卷積處理后提取名稱特征。輸入層以n×k嵌入矩陣為核心，n為食物單詞數、k為第一步特征矩陣維度；以h×k為卷積核，完成輸入詞向量的特征提取，h為相鄰詞向量數常規取值2～5，k為輸入詞向量維度，特征值計算參見下式。

式中：為特征值，為卷積數據，為卷積核權重，為詞向量，為卷積核偏置值，為食物名稱排列。

卷積運算參見下式。

式中：為卷積運算結果，為特征值。

（3）卷積計算完畢后，使用大池化法進一步提取特征，參見下式。

式中：為池化后特征結果，為卷積核在第n項計算下的數據結果。

池化后的特征結果傳輸至輸出層，雖然模型精度滿足相應的要求，但仍可能存在過擬合問題，此時利用Dropout技術進行正則化處理，同步輸出名稱特征向量。在全連接層中輸入食物與模式的特征矩陣，得到可匹配的特征矩陣，對食物與模式的特征矩陣進行向量擬合獲取用戶需求下的傾向評分，并投入訓練損失分析，損失函數計算參見下式。

式中：為訓練損失函數計算值，為擬選評分數，為預測分值，為實際分值。

（4）在整個卷積神經網絡模型中，數據前向傳播和處理后獲取了訓練損失函數，再將數據反向傳播逐級更新模型中的參數，經過歷次迭代后模型中所保留的是最優數據，直至訓練效果達到預期測試效果后，提存最優選擇傾向下的模式評分，再結合用戶需求和上傳的具體食物類型與特征，匹配分值最高的烹飪模式進行推薦[4-5]。

2.2食物聚類處理

考慮用戶需求的多樣化，原有食物種類集合中可能不包含新上傳的食物，或者食物的重量、搭配等存在差異化，需要采取食物聚類處理確保新舊食物均能獲得最佳烹飪模式的推薦。

（1）食物的聚類處理需要將新舊食物進行同化表示，將新食物拆分后對數字列表進行二次拆分，分為單獨字段進行聚類計算。在拆分成單獨字段后，需考慮聚類計算的沖突，因此采取標準化處理，參見下式。

式中：為標準化處理結果，為擬標準化處理對象，為處理前數據均值，為數據標準差，為食物名稱排列。

（2）使用K-means聚類算法，首先劃分出具體的類別，從中選取k個中心點，以中心點為參照，計算錄入數據與中心點之間的距離，將錄入數據歸入距離最近的點位，同時對該中心點范圍內的數據進行重新計算，劃分出新的中心點，在重復的計算和更新過程下若未出現后續中心點變化則證明聚類算法計算結束。其中，k作為關鍵值，其計算參見下式。

式中：為聚類最終計算值，為聚類數，為分類中的第類，為分類中的樣本點，為分類中單一類型類的均值。

（3）聚類算法中距離計算參見下式。

式中：為計算距離，為樣本點，為中心點，為分類中的第類，為樣本點及中心點的維度。

食物數據在經過聚類處理之后，經距離計算后確定類型相似度，相似較高的新、舊食物推薦同種烹飪模式，用戶根據推薦可獲取最優方案。整個系統的智能推薦功能由此實現。

3空氣炸鍋智能推薦功能的保障設計

3.1空氣炸鍋控制系統

空氣炸鍋控制系統的硬件搭配包含微處理器、溫度傳感組件、稱重傳感組件、人機交互組件、通信組件等。核心為微控制器，依靠Wi-Fi模塊建立與云端的通信連接，實現包括烹飪指令執行、顯示烹飪相關信息、執行其他操作指令等功能。

空氣炸鍋在通電之后，控制器的主程序對系統進行初始化處理，并通過Wi-Fi模塊完成聯網，首次配網則需要用戶在移動端完成匹配。聯網完畢后，由顯示屏顯示成功信息，并轉入下一步食物信息采集流程。微處理器自稱重組件處獲取食物重量數據，經轉化和加工后生成最終重量數據[6]。

3.2云端服務系統

云端服務系統是空氣炸鍋控制的關鍵，負責移動端點與空氣炸鍋控制系統之間的信息交互。選擇MQTT通信協議為基礎，在傳輸層TCP/IP協議上設置ISO標準下的消息發布/訂閱功能，實現低成本高效率的消息服務。空氣炸鍋通過路由器連接云端，實現數據交互和指令接收，實現對用戶信息、烹飪信息和空氣炸鍋信息的管理、存儲等功能。

4結語

實現空氣炸鍋智能推薦功能需要結合硬件設備和軟件算法，通過設計和實現用戶友好的應用程序、云端服務器、控制系統和傳感器，并根據食物類型、口感要求、歷史烹飪數據、用戶偏好、時令食材等情況，采用數據挖掘和機器學習技術，實現智能推薦，從而提高烹飪的效率和口感質量。

參考文獻

[1] 胡敏嘉.試論交互設計視域下的智能廚房電器設計[J].技術與市場，2022，29（9）：81-83.

[2] 葉寧.人工智能技術在電器自動化控制中的應用[J].光源與照明，2022（4）：141-143.

[3] 陳從平，李少玉，鈕嘉煒，等.面向自動拆解的廢舊電器整機智能識別方法[J].計算機測量與控制，2022，30（2）：237-243.

[4] 李家忻.基于深度學習的多模態磁共振圖像肺部腫塊分割方法研究[D].北京：北京交通大學，2022.

[5] 李龍巖.基于改進HarDNet-MSEG的結腸息肉圖像分割算法研究[D].武漢：武漢紡織大學，2022.

[6] 張培興.基于場景的自動駕駛汽車虛擬仿真加速測試與評價方法研究[D].長春：吉林大學，2023.