(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211124954.4 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 深圳市三 航工业技术研究院 地址 518000 广东省深圳市南 山区高新 技 术园区科园路西北工业大学三航科技 大厦12层1208 (72)发明人 程一伟　杨金铭　张秋实　邱子洛　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 丁宇龙 (51)Int.Cl. G06V 10/28(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 40/14(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种炒菜机器人、 智能控制器及味精投放方 法 (57)摘要 本发明公开了一种炒菜机器人、 智能控制器 及味精投放方法， 该方法包括： 向味精溶解池中 投放味精， 形成味精水溶液； 获取味精溶解池中 的味精水溶液图像， 并结合区域聚类算法和微观 二值化神经网络对所述味精水溶液图像进行图 像分析； 基于图像 分析结果判断所述味精溶解池 中的味精存量是否达标； 若判定所述味精溶解池 中的味精存量未达标， 则继续向所述味精溶解池 中投放味精， 直至所述味精溶解池中的味精存量 达标； 将味精溶解池中的味精水溶液输送至相应 的锅具中。 本发 明通过结合区域聚类算法和微观 二值化神经网络， 对味精水溶液图像进行快速处 理和实时精 准分析， 能够实现味精溶解池中味精 的及时补 充， 从而实现烹饪 过程中味精的自动配 兑和精准投放。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115375904 A 2022.11.22 CN 115375904 A 1.一种基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特 征在于， 包括： 向味精溶解池中投放味精， 形成味精水 溶液； 获取味精溶解池中的味精水溶液图像， 并结合区域 聚类算法和微观二值化神经网络对 所述味精水 溶液图像进行图像分析； 基于图像分析 结果判断所述味精溶解池中的味精存量是否 达标； 若判定所述味精溶解池中的味精存量未达标， 则继续向所述味精溶解池中投放味精， 直至所述味精溶解池中的味精存量达标； 将味精溶解池中的味精水 溶液输送至相应的锅具中。 2.根据权利要求1所述的基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特征在于， 所述向味精溶 解池中投放味精， 形成味精水 溶液， 包括： 当炒菜机器人通电开启后， 利用驱动电机推动搅拌器在味精溶解池中缓慢转动； 控制电控水龙头向所述味精溶解池中放水， 直至所述味精溶解池中的水位达到预设高 度， 得到味精水 溶液； 利用设置于所述味精溶解池的排水口周围的温度监控器实时监测味精溶解池中的味 精水溶液 的温度， 并在监测到水温低于预设第一温度时， 控制加热棒对味精水溶液进行加 热， 直至味精水 溶液的温度达 到预设第二温度。 3.根据权利要求1所述的基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特征在于， 所述获取味精 溶解池中的味精水溶液图像， 并结合区域聚类算法和微观二值化神经网络对所述味精水溶 液图像进行图像分析， 包括： 采用区域聚类算法对所述味精水 溶液图像进行去噪处 理； 将经过去噪处理后的味精水溶液图像输入值微观二值化神经网络 中， 并由所述微观二 值化神经网络 输出对应的味精决策， 并将所述味精决策作为图像分析 结果。 4.根据权利要求3所述的基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特征在于， 所述对所述味 精水溶液图像进行去噪处 理， 包括： 遍历所述味精水 溶液图像的每一像素； 针对于所述味精水 溶液图像的每一像素， 执 行多层级聚类任务以完成图像分块； 计算每一方块的平均像素值， 并对每一方块的像素点初始化簇标签； 对每一像素生成邻域， 并计算邻域中值， 然后将中值替代相应位置的像素值， 从而完成 去噪处理。 5.根据权利要求4所述的基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特征在于， 所述计算每一 方块的平均像素值， 并对每一方块的像素点初始化簇标签， 包括： 对于每一像素， 判断是否存在于与属于其它簇的任一像素点相邻的第一目标像素； 若判定存在与属于其它簇的任一像素点相邻的第 一目标像素， 则计算所述第 一目标像 素与自身簇的第一平均值距离以及所述第一目标像素与相邻簇的第二平均值距离； 比较所述第 一平均值距离和第 二平均值距离， 并将所述第 一目标像素的簇标签修改为 距离最小的簇标签。 6.根据权利要求5所述的基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特征在于， 所述对每一像 素生成邻域， 并计算邻域中值， 然后将 中值替代相应位置的像素值， 从而完成去 噪处理， 包 括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115375904 A 2对于每一像素， 任意选取一第二目标像素， 并判断所述第二目标像素的第一相邻像素 点是否与所述第二目标像素属于同一簇； 若判定第一相邻像素点与 所述第二目标像素属于同一簇， 则将第 一相邻像素点添加至 预设的等待队列中； 在所述等待队列的第一相邻像素点中选取与所述第二目标像素最相似的第三目标像 素， 并将所述第三 目标像素添加至预设的结果队列中， 同时将所述第三 目标像素对应的第 二相邻像素点记录 于预设集 合中； 在预设集合中， 选取簇标签与所述第 二目标像素簇标签相同的第 二相邻像素点作为第 四目标像素， 并将所述第四目标像素 添加至所述 等待队列中； 若最低层级生成的邻域像素点数小于k， 则依次加入上一层级中簇标签相同的像素点， 直至等待队列中的元 素个数小于k。 7.根据权利要求3所述的基于炒菜机器人的味精投放方法， 其特征在于， 所述将经过去 噪处理后的味精水溶液图像输入值微观二值化神经网络中， 并由所述微观二值化神经网络 输出对应的味精决策， 包括： 通过所述微观二值化神经网络中的卷积层对经过去噪处理后的味精水溶液图像捕捉 隐藏特征， 并生成特 征映射； 将所述特征映射输入值池化层中， 以在保持空间不变性下降低所述特征映射的分辨 率； 利用MBC层对所述特 征映射进行 快速特征捕捉， 得到对应的目标 特征； 利用全连接层对所述目标 特征进行非线性拟合； 将经过全连接层处理的目标特征输入至softmax层， 并 由所述softmax层输出对应的味 精决策。 8.一种智能控制器， 其特 征在于， 所述智能控制器包括： 第一投放模块， 用于向 味精溶解池中投放味精， 形成味精水 溶液； 图像分析模块， 用于获取味精溶解池中的味精水溶液图像， 并结合区域聚类算法和微 观二值化神经网络对所述味精水 溶液图像进行图像分析； 味精量调控模块， 用于基于图像分析结果判断所述味精溶解池中的味精存量是否达 标； 第二投放模块， 用于若判定所述味精溶解池中的味精存量未达标， 则继续向所述味精 溶解池中投放味精， 直至所述味精溶解池中的味精存量达标； 味精输送模块， 用于将味精溶解池中的味精水 溶液输送至相应的锅具中。 9.根据权利要求8所述的智能控制器， 其特 征在于， 所述图像分析模块包括： 去噪单元， 用于采用区域聚类算法对所述味精水 溶液图像进行去噪处 理； 决策输出单元， 用于将经过去噪处理后的味精水溶液图像输入值微观二值化神经网络 中， 并由所述微观二值化神经网络输出对应的味精决策， 并将所述味精决策作为图像分析 结果。 10.一种炒菜机器人， 其特征在于， 包括如权利要求8或9所述的智能控制器， 还包括设 置于所述味精溶解池底部的搅拌器、 与所述搅拌器连通的驱动电机， 以及分别于所述智能 控制器电连接的电控水 龙头、 温度监控器和 加热棒， 其中：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115375904 A 3