BR112015022341A2

BR112015022341A2 - método implementado em computador para controlar a preparação de uma bebida de café, mídia legível por computador, e, moedor de café

Info

Publication number: BR112015022341A2
Application number: BR112015022341A
Authority: BR
Inventors: M Day Neil
Original assignee: M Day Neil
Priority date: 2013-03-11
Filing date: 2014-03-11
Publication date: 2019-11-26
Also published as: JP2016521139A; AU2018267547A1; US20140263780A1; JP6681458B2; AU2014248876A1; EP2967248A2; HK1220876A1; BR112015022341B1; CA2903119C; JP2019034227A; KR20150127659A; CN105283104A; AU2018267547B2; BR112015022341B8; KR102214433B1; WO2014164903A2; JP6449226B2; CA2903119A1; CN105283104B; NZ712219A

Abstract

1 / 1 resumo âmãtodo implementado em computador para controlar a preparaãão de uma bebida de cafã, mãdia legãvel por computador, e, moedor de cafãâ mã©todo implementado por computador para controlar a preparaã§ã£o de uma bebida de cafã© e uma mãdia legãvel por computador armazenando instruã§ãµes para executar tal mã©todo sã£o apresentados. o mã©todo implica receber um identificador para a bebida de cafã©, o identificador associado com um conjunto de parã¢metros de preparaã§ã£o usados para fazer a bebida de cafã©, e recuperar o conjunto de parã¢metros de preparaã§ã£o a partir de uma base de dados armazenando o conjunto de parã¢metros de preparaã§ã£o usando o identificador.

Description

“MÉTODO IMPLEMENTADO EM COMPUTADOR PARA CONTROLAR A PREPARAÇÃO DE UMA BEBIDA DE CAFÉ, MÍDIA LEGÍVEL POR COMPUTADOR, E, MOEDOR DE CAFÉ”

REFERÊNCIA CRUZADA A PEDIDO(S) RELACIONADO(S) [001] Este pedido reivindica o benefício do Pedido Não Provisório U.S. No. 14/205.044 depositado em 11 de março de 2014, e o Pedido Provisório U.S. No. 61/776.619 depositado em 11 de março de 2013, que são incorporados aqui para referência.

FUNDAMENTOS

1. Campo da Invenção [002] A invenção se refere a um método e um aparelho para preparar uma bebida de café e particularmente para reproduzir uma bebida de café de um sabor desejado.

2. Técnica relacionada [003] Bebidas de café são bebidas populares em várias partes do mundo e têm sido consumidas por milhares de anos. Uma bebida de café, como usado aqui, se refere a um líquido que é preparado usando grãos de café e água, frequentemente para consumo como uma bebida. FIG. 1 mostra um processo de preparação de café básico 10 para preparar uma bebida de café a partir de grãos de café torrados. EM SI 1, grãos de café torrados são moídos em pedaços pequenos. Então, os grãos de café moídos (borras de café) são colocados em contato com água quente de uma maneira que permite que os compostos nos grãos de café sejam extraídos na água (S12). As borras sólidas são separadas da porção de líquido que termina na bebida de café (SI3).

[004] Vários métodos e dispositivos existem para colocar os grãos de café moídos em contato com água quente (SI2) e separar as borras sólidas remanescentes (SI3) para produzir bebidas de café. Dispositivos incluem, por exemplo, coadores, pote de vácuo, a prensa francesa, cafeteiras elétricas, e máquina de café expresso.

2/49 [005] FIGS. 2A e 2B ilustram métodos para preparar (S12 e S13) uma bebida de café a partir de grãos de café moídos usando, respectivamente, uma prensa francesa e um Aeropress® (Aerobie®, Inc.). FIG. 2C ilustra os princípios para preparar (S12 e S13) expresso a partir de grãos de café moídos. No dispositivo de prensa francesa 21 da FIG. 2A, grãos de café moídos (borras) 2120 e água quente 2130 são misturados em um recipiente 2110, por exemplo, um cilindro de vidro. As borras 2120 e a água quente são deixados para imergir por um período de tempo. Um êmbolo 2150 que inclui um filtro de malha 2170 é então empurrado para baixo através do líquido, pegando as borras 2120 e prendendo-as no fundo do recipiente 2110. A bebida de café 2180 no recipiente 2110 está acima do filtro 2170, separada das borras 2120 que estão no fundo.

[006] No dispositivo AeroPress® 22 da FIG. 2B, um filtro 2220 é posicionado sobre as aberturas 2230 no fundo de um prendedor cilíndrico 2250. As borras 2120 e a água quente 2130 são misturadas juntos e deixadas para imergir sobre o filtro 2220 por um período de tempo. Então, um êmbolo 2260, que faz uma vedação hermética com o prendedor cilíndrico 2250, é usado para forçar o líquido 2280 (que é uma bebida de café) através do filtro 2220 para dentro de um vaso de recebimento 2290. As borras 2120 são presas acima do filtro 2220. O dispositivo de prensa francesa 21 e o dispositivo AeroPress® 22 diferem no fato de que a pressão é aplicada no AeroPress® para forçar a passagem do líquido nos grãos de café moídos à medida em que sai do prendedor cilíndrico.

[007] Para fazer uma bebida de café expresso, como mostrado na

FIG. 2C, as borras 2120 são primeiramente compactadas juntas para formar um disco 2310. Água quente 2130 é então forçada sob alta pressão através do disco contido 2310 para dentro de um vaso de recebimento 2320, para fazer a bebida de café tipo expresso 2370. Uma grande variedade de dispositivos foi inventada para fazer bebidas de café tipo expresso 2370.

3/49 [008] No processo para a preparação de café, como mostrado na

FIG. 1, os grãos de café torrados são primeiramente moídos (SI 1). A frnura ou grossura da moagem dos grãos de café torrados afeta o sabor da bebida de café obtida emS12eS13,ea grossura da moagem é tipicamente associada ao método que será usado para preparar o café. Métodos de preparação nos quais as borras de café são expostas à água quente por um período de tempo relativamente longo geralmente usa uma moagem grossa. Se a moagem para tais métodos for muito fina, então muitas áreas de superfície dos grãos de café serão expostas a água por muito tempo, e o café resultante será sobre extraído, produzindo um sabor mais amargo. Por outro lado, se o método de preparação usado expões os grãos de café moídos à água quente por um período curto, para engrossar uma moagem resultará em um café fraco, sem gosto.

[009] Adicionalmente, devido ao fato de que os grãos são cultivados e torrados sob uma variedade ampla de condições, cada fornada de grãos de café torrados pode requerer diferentes condições para preparar café de alta qualidade, saboroso. Ajustar apropriadamente a frnura das moagens de café e outros parâmetros de preparação para alcançar o sabor desejado geralmente requer tentativas e erros, e frequentemente um barista treinado. Uma forma de reproduz previsivelmente o sabor de café desejado sem gastar tempo e esforço é desejada.

SUMÁRIO [0010] Em um aspecto, o conceito inventivo pertence a um método implementado por computador para controlar a preparação de uma bebida de café. O método implica prover instruções para receber um identificador para a bebida de café, o identificador associado com um conjunto de parâmetros de preparação usados para fazer a bebida de café; e recuperar o conjunto de parâmetros de preparação a partir de uma base de dados armazenando o conjunto de parâmetros de preparação usando o identificador.

[0011] Em outro aspecto, o conceito inventivo pertence a uma mídia

4/49 legível por computador armazenando instruções para controlar a preparação de uma bebida de café, as instruções incluindo instruções para receber um identificador para a bebida de café, o identificador associado comum conjunto de parâmetros de preparação usados para fazer a bebida de café e incluindo um parâmetro de tamanho de moagem a partir de uma base de dados armazenando o conjunto de parâmetros de preparação usando o identificador. [0012] Ainda em outro aspecto do conceito inventivo, o conceito inventivo pertence a um moedor de café. O moedor de café inclui um moedor para moer grãos de café; uma unidade de controle de moagem para controlar o tamanho de café moído; e um processador de computador conectado à unidade de controle de moagem.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS [0013] FIG. 1 é um fluxograma retratando um processo de preparação de café básico.

[0014] FIG. 2A ilustra uma prensa francesa.

[0015] FIG. 2B ilustra um dispositivo AeroPress®.

[0016] FIG. 2C ilustra os princípios para fazer um expresso.

[0017] FIG. 3 é um fluxograma retratando um processo de geração de parâmetro de preparação de acordo com uma modalidade do conceito inventivo.

[0018] FIG. 4 é um fluxograma retratando um processo de reprodução de café com base em parâmetro de acordo com uma modalidade do conceito inventivo.

[0019] FIG. 5 é um diagrama esquemático de um moedor de café inteligente que é configurado para realizar um processo de moagem com base em parâmetro retratado na FIG. 5B, de acordo com uma modalidade do conceito inventivo.

[0020] FIG. 5B é um fluxograma retratando um processo de moagem com base em parâmetro de acordo com uma modalidade do conceito

5/49 inventivo.

[0021] FIG. 6A é um diagrama esquemático de um moedor de café inteligente que é configurado para realizar um processo de preparação de café com base em parâmetro retratado na FIG. 6B, de acordo com uma modalidade do conceito inventivo.

[0022] FIG. 6B é um fluxograma retratando um processo de preparação de café com base em parâmetro de acordo com uma modalidade do conceito inventivo.

[0023] FIG. 7 é um exemplo de um processo de preparação de café automatizado com base em parâmetro.

[0024] FIG. 8A é um diagrama de fluxo de uma modalidade de um método de determinação de tamanho de partícula.

[0025] FIG. 8B ilustra um exemplo de um padrão de calibração. [0026] FIG. 9 é um diagrama de fluxo de um método para lentes de correção e distorções de perspectiva em uma imagem.

DESCRIÇÃO DETALHADA [0027] A preparação de bebidas de café permanece amplamente uma técnica no sentido de que a reprodução eficiente e precisa de um sabor desejado é extremamente difícil. Geralmente, requer uma pessoa treinada (por exemplo, um barista) com um paladar refinado para provar uma bebida de café e fazer outra xícara que tem o mesmo sabor, especialmente com uma fornada de grãos diferente. Enquanto muitas pessoas fazem e bebem bebidas de café como parte de suas rotinas diárias sem muitos pensamentos ou reclamações, até mesmo um bebedor comum de café admitiría que algumas bebidas de café têm o gosto melhor que outras. O conceito inventivo descrito aqui permite que um bebedor de café reproduza o sabor de uma bebida de café modelo na conveniência de sua própria casa, sem ter que viajar para uma cafeteria remota ou gastar muito tempo. Esta reprodutibilidade é alcançada pela designação de uma bebida de café modelo com um conjunto de

6/49 parâmetros de preparação e faz com que estes parâmetros estejam disponíveis para pessoas que fazem café.

[0028] Em um aspecto, um método para preparar uma bebida de café tendo características de gosto consistentes inclui designar uma bebida de café com um conjunto de parâmetros de preparação que são específicos para a fornada de grãos de café torrados. Como será descrito em mais detalhes abaixo, parâmetros de preparação incluem tamanho da moagem, razão de água para borras, pressão da embalagem (para bebidas de café expresso), temperatura da água, tempo de permanência, pressão de extração, e tempo de agitação, entre outros. Uma pequena porção da fornada torrada de grãos pode ser usada para a designação para determinar os parâmetros de preparação, com a suposição de que a mesma designação se aplica à fornada de grãos que veio da mesma fonte (por exemplo, campo) e foram torrados juntos. Os parâmetros de preparação podem, consequentemente, ser usados com porções da fornada que não foram diretamente designadas.

[0029] Em outro aspecto, os parâmetros de preparação para uma fornada de grãos de café podem ser armazenados em uma base de dados e associados com um identificador atribuído à fornada em particular de grãos de café. Um usuário pode usar o identificador para acessar os parâmetros de preparação que estão armazenados. Por exemplo, o usuário pode entrar no identificador afixado a um saco de café em um site para recuperar os parâmetros de preparação. Altemativamente, o usuário pode usar um dispositivo portátil (por exemplo, um smartphone) para ler o identificador que é codificado no saco de grãos e obter parâmetros de produção.

[0030] Em algumas modalidades, os parâmetros de preparação são codificados diretamente em uma bolsa de grãos de forma que um usuário pode ler o código para obter os parâmetros de preparação. Em outras modalidades, um software recebería entrada do usuário em relação ao tipo de cafeteira ele está usando ou o tipo de bebida que ele quer fazer (por Exemplo,

7/49 um cappuccino) e prover condições de preparação que são obtidas usando os parâmetros de preparação. Condições de preparação incluem parâmetros outros que não sejam parâmetros de preparação que afetem a preparação, tais como configurações para moedores em particular no mercado e receitas que podem ser usadas para fazer a bebida desejada. As condições de preparação são determinadas com base nos parâmetros de preparação que designam os grãos.

[0031] O gosto característico de café preparado é o resultado dos sólidos totais dissolvidos (TDS) que dissolvem a partir dos grãos de café moídos torrados na água. Outro componente que afeta o gosto de uma bebida de café característico é o tipo e quantidade de compostos extraídos que se manifestam como TDS. Por exemplo, água mais quente e tempos de imersão mais longos tendem a liberar mais lactonas ácidas clorogênicas e fenilindanos, enquanto água mais fria e tempos de imersão mais curtos tendem a liberar compostos mais acídicos. O gosto é afetado pela quantidade de TDS comparada à quantidade de água (a razão de TDS) e também a composição técnica de TDS. A razão de TDS e composição química são influenciadas pelas características dos grãos de café torrados e pelo processo usado para preparar o café, isto é, o processo usado para extrair o TDS. As características dos grãos de café torrados podem ser influenciadas por fatores tais como as condições de cultivo e condições de torrefação que podem ser difíceis para controlar a reprodutibilidade. No entanto, para uma dada fornada de grãos de café torrados, se o processo para preparar o café - que é um processo de extração aquoso para o TDS - pode ser reproduzido, as mesmas características de gosto para café resultando da fornada de grãos de café torrado podem ser reproduzidas.

[0032] FIG. 3 retrata um processo de geração de parâmetro de preparação 30 de acordo com uma modalidade do conceito inventivo. Como mostrado, o processo de geração de parâmetro de preparação 30 inclui a

8/49 seleção de uma bebida de café modelo para uma fornada de grãos (S32). A bebida de café modelo é A bebida que tem o sabor que os consumidores gostariam de reproduzir. Durante o processo de seleção de bebida de café modelo S32, fornadas de grãos de café são sujeitadas a testes e designadas para determinar qual dos vários conjuntos de parâmetros produz o sabor de café perfeito. Esta determinação pode envolver um profissional treinado ou um painel de degustação que degusta bebidas de café feitas com diferentes parâmetros de preparação e votos em ou seleciona a melhor bebida. Outra forma para fazer esta determinação é permitir as compras dos grãos de café torrados para submeter aos parâmetros de preparação, e então ter membros da comunidade votando por seus sabores favoritos, por exemplo, através de uma rede social ou um software de votação na internet. Uma vez que os parâmetros de preparação usados para cada bebida de café são conhecidos, os parâmetros de preparação que foram usados para produzir a bebida que recebeu o maior número de votos podem ser facilmente identificados. Uma outra forma para determinar os parâmetros de preparação de uma boa bebida de café envolve análise química. Este processo pode levar a forma de análise para alguns ingredientes no café, por exemplo, pela determinação do nível de cafeína, nível de acrilamida, pH, ou o conteúdo de qualquer química específica identificada como contribuindo positivamente ou negativamente ao resultado desejado. O teste pela análise química pode também levar a forma de determinar resultados em geral, tais como a quantidade total de TDS, ou um resultado de espectrógrafo do TDS e comparar para quantidades conhecidas/ espectrógrafos para café com propriedades desejadas. O conceito inventivo não é limitado a qualquer forma particular de selecionar a bebida de café modelo.

[0033] Uma vez que a bebida de café modelo é selecionada, suas propriedades são traduzidas para parâmetros de preparação (S34) que permitirá que os consumidores reproduzam seu sabor. O processo de extração

9/49 aquoso para extrair o TDS dos grãos de café torrados em uma bebida de café é controlado por um conjunto de parâmetros de preparação, que inclui o seguinte:

1) A distribuição do tamanho de partícula dos grãos de café moídos, referida aqui como moagem.

2) A razão da quantidade de água para a quantidade de grãos de café moídos, referida aqui como razão.

3) A temperatura da água, referida aqui como temperatura.

4) A quantidade de tempo em que a pasta fluida (a mistura de água e grãos de café) é agitada ou misturada, referida aqui como agitação.

5) A quantidade de tempo em que a pasta fluida é permitida imergir, referida aqui como permanência.

6) Para os métodos de preparação que requerem pressão (tais como expresso e Aeropress), a pressão de extração, referida aqui como pressão.

7) Para expresso, ou outros métodos de preparação onde as borras são primeiramente embaladas, a pressão de embalamento, referido como embalagem.

[0034] Os parâmetros de preparação listados acima não têm a intenção de ser exaustivos, e o conceito inventivo descrito aqui não é limitado a qualquer combinação em particular de parâmetros de preparação. Por exemplo, em algumas modalidades, os seguintes parâmetros podem ser incluídos nos parâmetros de preparação:

1) O tempo total de extração, que é o tempo requerido para separar o líquido dos grãos de café moídos (após qualquer permanência e/ou agitação), referido aqui como tempo de extração

2) O volume do líquido extraído, referido aqui como volume [0035] Cada método de preparação requer gerenciamento do conjunto de parâmetros que são relevantes para o dispositivo em particular. Por

10/49 exemplo, para extrações de expresso, os parâmetros primários necessários para controlar são a moagem, a razão de embalamento, temperatura, permanência e pressão. Estes parâmetros de preparação resultam no tempo de extração e volume, e a quantidade resultante e composição química de TDS. Esta relação pode ser expressada como na seguinte relação (1):

{moagem, embalamento, razão, temp, permanência, pressão} ► {tempo de extração, volume} = composto de infusão (1).

[0036] Para uma extração de AeroPress®, os parâmetros primários necessários para controlar são a moagem, a razão, temperatura, agitação, permanência e pressão. Estes parâmetros primários resultam no tempo de extração, e na quantidade resultante e composição química de TDS. Como um AeroPress® como comparado a expresso, não há disco, portanto, a embalagem não é relevante.

[0037] No entanto, o tempo de agitação é importante. Para um AeroPress®, a relação pode ser expressada como segue:

{moagem, razão, temp, agitação, permanência, pressão} = {tempo de extração} = composto de infusão (2).

[0038] Para uma prensa francesa, as variáveis primárias são moagem, razão, temperatura, agitação e permanência. Como uma prensa francesa nenhuma pressão é aplicada e também não há disco, portanto, nenhuma pressão de embalamento é requerida, e a relação pode ser expressada como segue:

{moagem, razão, temp, agitação, permanência} = composto de infusão (3).

[0039] Tradicionalmente, preparadores de café tratam as variáveis de preparação como um grupo gerenciado informalmente. Isto acontece muito por que a moagem, isto é, distribuição de tamanho de partícula dos grãos de café torrados moídos, não é prática de medir, e dessa forma, necessita ser determinada via teste e erro e validada cada vez pela degustação do resultado.

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Ao mesmo tempo, a moagem tem um alto impacto nas características de gosto resultantes do café. Dessa forma, de todos os parâmetros variáveis no processo de preparação, a habilidade de medir precisamente e controlar a moagem tem um grande efeito na qualidade do café.

[0040] Com a capacidade de medir com precisão a moagem, toma-se possível tratar moagem como o principal parâmetro primário, e corrigir o restante dos parâmetros primários com base na moagem para produzir resultados previsíveis no grupo secundário e, consequentemente, criar características consistentes da extração. Um novo método para determinar a distribuição do tamanho de partícula para grãos de café torrados moídos é descrito abaixo com relação às FIGS. 8A, 8B e 9. No método, uma câmara comum, tal como uma câmara anexa como parte de um smartphone, é utilizada para fotografar (ou gerar um mapa de bits de) uma pequena quantidade de borras de café distribuída sobre uma grade de calibragem. A fotografia (mapa de bits) é então processada para determinar a distribuição de tamanho de partícula das borras. Este método é prático de implementar, e dessa forma, a moagem pode ser reproduzida, fazendo com que as características de gosto do café sejam possível de ser reproduzíveis. Um

exemplo de parâmetros de seguinte:	preparação codificados pode parecer com o
ID da fornada:	875QQT-CR
Método:	AeroPress
Peso do Café:	35 g
Peso da Água:	200 g
Temperatura da Água:	175f (79,4 °C)
Moagem:	80% @203 μπι, SD < 1.4
Tempo de pré-infusão:	4 segundos
Tempo de agitação:	10 segundos
Tempo de permanência:	5 segundos

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Tempo de extração: 20 segundos

Volume de extração: 185g [0041] Estes parâmetros de preparação, que são para uso com um dispositivo Aeropress®, inclui as configurações que um usuário pode usar para produzir uma bebida de café que tem o mesmo gosto que o sabor modelo que foi selecionado pelo processo de descriminação modelo descrito acima. Neste exemplo em particular, o parâmetro de preparação de moagem indica que para reproduzir o sabor selecionado, 80% das partículas de moagem tem um tamanho de 203 μιη ou menos (dentro de um desvio padrão de 1,4).

[0042] Os parâmetros de preparação afetam uns aos outros, de forma que quando um parâmetro muda, um ou mais dos outros parâmetros pode ser ajustado para trabalhar com a mudança e obter o mesmo resultado. Por exemplo, se a moagem for muito grossa, a temperatura da água e/ou o tempo de permanência pode ser ajustado (por exemplo, aumentado) para compensar pela grossura e alcançar o mesmo sabor desejado. Similarmente, se a moagem for muito fina, a temperatura da água e o tempo de permanência podem ser ajustados (por exemplo, diminuído) adequadamente para compensar por isso.

[0043] Uma vez que os parâmetros de preparação são determinados em S34, os parâmetros de preparação ficam disponíveis para os consumidores (S36). Em uma modalidade, os parâmetros de preparação são codificados e associados com a fornada de grãos. Por exemplo, onde os grãos são embalados em sacos de uma libra (0,453 kg), os parâmetros de preparação podem ser codificados e afixados na embalagem. Em uma modalidade, os parâmetros de preparação para diferentes tipos de cafeteiras podem ser impressos em uma folha de papel ou adesivo e afixados a um saco de grãos de café. Um usuário que compra os grãos de café deve automaticamente receber os parâmetros de preparação para reproduzir a bebida de café modelo usando aqueles grãos.

13/49 [0044] Em outra modalidade, os parâmetros de preparação são codificados e afixados ou impressos no embalamento dos grãos de café. Um usuário pode fazer a varredura do código usando um scanner ou um leitor de código *que pode ser implementado como um aplicativo para smartphone) para obter os parâmetros de preparação codificados. Os parâmetros podem também ser codificados em um dispositivo RFID ou NFC.

[0045] Em uma modalidade, a seleção do sabor de café modelo (S32) é feita para um número de categorias, tais como forte e robusto, corpo médio, e leve e suave, com uma bebida de café modelo (e seus parâmetros de preparação) selecionada para cada categoria.

[0046] Ainda em outra modalidade, os parâmetros de preparação são armazenados em uma base de dados e acessados pelos usuários. Para cada fornada de grãos que é designada é atribuído um identificador. Para cada identificador de fornada de grãos de café, parâmetros de preparação para tipos diferentes de cafeteiras (por exemplo, prensa francesa, Aeropress®, expresso) são introduzidos para as diferentes categorias de sabor em uma base de dados. A base de dados de parâmetro de preparação pode incluir outros dados, tais como uma lista de cafeteiras normalmente usadas e quaisquer ajustes de parâmetro de preparação a serem usados com cada uma das diferentes marcas e modelos. Também, se degustadores profissionais fossem usados para determinar a bebida de café modelo, ao invés de concordarem em um conjunto dos melhores parâmetros de preparação, os parâmetros preferidos de cada degustador profissional poderíam ser armazenados separadamente e identificados. Desta maneira, com experiência, uma pessoa fazendo o café sabería qual seleção do degustador ela normalmente prefere e escolhería os parâmetros de preparação associados com a bebida modelo daquele degustador. Adicionalmente, a base de dados pode incluir datas e horários de forma que, se os parâmetros de preparação mudarem com o tempo, por exemplo à medida em que os grãos torrados se tomam menos frescos, os

14/49 parâmetros de preparação corrigidos podem ser acessados.

[0047] Em adição aos parâmetros de preparação associados com cada condição de preparação, uma tabela de configurações relacionada, por exemplo para dispositivos em particular, pode ser armazenada (por exemplo, em uma tabela de pesquisa).

[0048] Adicionalmente, o identificador pode ser ligado a outras informações relacionadas à fornada de grãos de café torrados, tais como, por exemplo, varietal, origem, fornada e datas de torrefação, conteúdo descritivo adicional (isto é, cor e tamanho dos grãos), datas de validade, recomendação adicional em relação aos grãos de café torrados, métodos de preparação sugeridos e estas informações podem ser armazenadas ou ligadas à base de dados de parâmetro de preparação. A base de dados pode ser atualizada conforme necessário.

[0049] FIG. 4 retrata uma modalidade de um processo de reprodução de café com base em parâmetro 40 de acordo com o conceito inventivo. Neste processo 40, o identificador de grão de café é obtido (S41). O identificador por ser inserido pelo usuário ou lido pela máquina, dependendo do método de codificação usado. Por exemplo, um identificador de código de barras, de código QR (código de resposta rápida), de etiqueta RFID (Identificação de Radiofrequência) ou URI (Identificador de Fonte Uniforme) poderia ser lido por um scanner, ou um número em código impresso na embalagem de grãos de café poderia ser manualmente inserido em um aplicativo com base na internet. Em adição ao identificador, outras informações que vão estreitar o conjunto de parâmetros na base de dados podem ser requeridas e recebidas (S43). Estas informações adicionais podem pertencer ao tipo de moedor e/ou cafeteira que está sendo usado (por exemplo, Aeropress®, cafeteira elétrica padrão, prensa francesa, expresso) e/ou a categoria de sabor desejada (forte, médio, leve). Usando o identificador e as informações adicionais opcionais, o conjunto correto de parâmetros de preparação é encontrado na base de dados

15/49 (S45). A base de dados pode ser acessada via uma rede ou armazenada localmente. Após recuperação do conjunto de parâmetros de preparação para reproduzir o sabor da bebida de café modelo usando a cafeteira do consumidor, os parâmetros de preparação são recuperados e providos, por exemplo, para o usuário (S46). Os parâmetros de preparação podem ser providos para o usuário como uma instrução fácil de seguir, passo a passo.

[0050] O processo de reprodução de café com base em parâmetro 40 pode ser implementado como um software ou um firmware residindo em diferentes máquinas. Por exemplo, o software pode ser implementado como um aplicativo para um smartphone que pode ser descarregado. O software pode ser também implementado como um aplicativo com base na internet no qual o usuário interage com uma interface com base na internet. O software pode também ser implementado, em total ou parcialmente, como parte de um moedor de café automático e/ou dispositivo de preparação, e usado para operar o dispositivo como descrito abaixo.

[0051] FIG. 5A retrata uma modalidade do conceito inventivo que inclui um moedor de café inteligente 50 que é configurado para realizar um processo de moagem com base em parâmetro 5000 que é retratado na FIG. 5B. O moedor de café inteligente 50 é configurado para receber uma solicitação do usuário sobre o tipo de bebida de café que é desejado, recuperar os parâmetros da preparação (especificamente, o parâmetro de moagem), e produzir moagens do café que cumprem a exigência de parâmetros de preparação. Como mostrado, o moedor de café inteligente 50 inclui um moedor 51 para moer os grãos, uma unidade de controle de moagem 52 para controlar o tamanho de partícula, e um processador 53. O moedor de café inteligente 50 é também capaz de ser comunicar com um consumidor via uma unidade de interface 57. A unidade de interface de usuário 57 pode ser construída no moedor de café inteligente 50 ou estar em comunicação com (via fio duro ou sem fio) uma unidade de interface de usuário separada (por

16/49 exemplo: smartphone, tablet, laptop, desktop, PDA). O dispositivo de interface de usuário é capaz de receber entrada do usuário assim como informação de saída para um usuário e tipicamente inclui um dispositivo visual e/ou de áudio. O moedor de café inteligente 50 também tem uma interface de dados 58 através da qual ele acessa a base de dados de parâmetro de preparação. A interface de dados 58 pode ser uma porta configurada para receber um dispositivo de memória que armazena os parâmetros de preparação, ou uma porta de conectividade de rede que permite acesso à base de dados via uma rede.

[0052] Em uma modalidade, a unidade de controle de moagem 52 pode ser implementada usando o método de determinação de tamanho de partícula que é descrito abaixo com relação às FIGS. 8A, 8B e 9. Onde o método que é descrito abaixo é usado, a unidade de controle de moagem 52 inclui uma câmera 54 posicionada sobre uma grade de calibração 55 que possui marcas de calibração. O processador 53 obtém os parâmetros de preparação para a bebida de café desejada pelo usuário da maneira mostrada na FIG. 3, por exemplo a partir da base de dados mencionada acima. O processador 53 extrai o parâmetro de tamanho de moagem a partir de parâmetros de preparação, e ajusta a configuração e o tempo de moagem do moedor 51 para alcançar o tamanho de moagem prescrito. O processador 53 pode ser programado para traduzir os parâmetros de preparação para certas configurações para o moedor 51. Após a moagem inicial, uma amostra da borra de café é borrifada na grade de calibração 55 e formada por imagem com a câmera 54.

[0053] Correções de distorção podem ser feitas de acordo com o método do Anexo A e a distribuição de tamanho de partícula da moagem é determinada. Se a distribuição de tamanho de partícula está dentro do parâmetro de tamanho de moagem dos parâmetros de preparação para a bebida desejada, a moagem está completa. Se, por outro lado, mais moagem é

17/49 necessária, o moedor 51 é virado de volta para uma configuração ajustada que é propensa a dar ao moedor para o tamanho de partícula correto. Uma amostra das moagens de café re-moída é então borrifada na grade de calibração 55, a distribuição de tamanho de partícula é determinada mais uma vez, e o ciclo de moagem iterativo continua até o tamanho de partícula desejado ser alcançado. [0054] O moedor de café 50 pode ser equipado com uma memória local 56 que armazena o identificador de grão de café e as configurações de moagem associadas com aquele identificador. Consequentemente, se um usuário quer fazer o mesmo tipo de bebida de café por vários dias usando o mesmo saco de café, o moedor de café inteligente 50 não teria que repetir o processo inteiro da FIG. 3 todas as vezes.

[0055] FIG. 5B retrata o processo de moagem com base em parâmetro 5000 que pode ser executado pelo moedor de café inteligente 50 de acordo com um conceito inventivo. O moedor de café inteligente 50 lê o identificador de grão de café (S5010), opcionalmente recebe entrada a partir do consumidor em relação às preferências de preparação e condições (por exemplo, a categoria de sabor favorita) (S5020), e recupera o conjunto correto de parâmetros de preparação a partir da base de dados (S5030). Isto identifica o parâmetro de moagem a partir dos parâmetros de preparação e configura o moedor 51 para uma configuração e tempo de execução que podería alcançar o tamanho de partícula desejado da moagem (S5040). Após o processo de moagem ser completado, a unidade de controle de moagem 52 checa as borras (S5050) para ver se o tamanho de partícula está dentro da faixa alvo definida pelos parâmetros de preparação. Inicialmente, o moedor de café inteligente 50 pode configurar o moedor para produzir borras que são levemente mais grossas do que é desejado, de forma que a segunda rodada de moagem pode recalcular o parâmetro de moagem para afinar as borras (S5060) e obter moagens que estão dentro do tamanho de partícula alvo. Uma vez que o tamanho de partícula é alcançado, as borras são providas para o usuário

18/49 (S5070).

[0056] FIG. 6A retrata uma modalidade do conceito inventivo que inclui uma cafeteira inteligente 60 que é configurada para realizar um processo para fazer café com base em parâmetro 6000 que é retratado na FIG. 6B. Em algumas modalidades, a cafeteira de café 60 pode incorporar o moedor de café inteligente 50. Especificamente, a cafeteira inteligente 60 inclui uma escala 61 para pesar os grãos de café e/ou água, um moedor 61 para moer os grãos de café, uma unidade de controle de tamanho de moagem 63 para determinar o tamanho de moagem, uma unidade de recebimento e aquecimento de água 64, uma unidade de extração 65 onde a moagem e a água são colocadas em contato, e uma unidade de recebimento de bebida de café 66. Onde os parâmetros de preparação especificam a quantidade de água em termos de volume, a unidade de recebimento de água 64 pode ter marcas que indicam o volume de água. A cafeteira de café inteligente 60 inclui um processador 67 acoplado a uma memória local 68 e uma interface de dados 69 que pode ser configurada com a capacidade de conexão da rede. A capacidade de conexão da rede é útil para acessar a base de dados descrita acima.

[0057] FIG. 6B ilustra o processo para fazer café com base em parâmetro 6000 que pode ser executado pela cafeteira inteligente 60 de acordo com uma modalidade do conceito inventivo. A cafeteira inteligente 60 lê o identificador de grão de café (S6010), opcionalmente recebe entrada a partir do consumidor em relação às preferências de preparação tais como a categoria de sabor favorita (S6020), e recupera o conjunto correto de parâmetros de preparação a partir da base de dados (S6030). Isto identifica o parâmetro de moagem a partir dos parâmetros de preparação, obtém a quantidade correta (peso) de grãos de café (S6035), coloca os grãos de café no moedor 64 configurados para uma configuração e tempo de execução que poderia alcançar o tamanho de partícula desejado da moagem (S6040). Após o processo de moagem ser completado, a unidade de controle de moagem 63

19/49 checa as borras para ver se o tamanho de partícula está dentro da faixa alvo definida pelos parâmetros de preparação, como descrito em referência à FIG. 5B, por exemplo usando a técnica descrita abaixo com relação às FIGS. 8A, 8B e 9. Uma vez que o tamanho de partícula desejado é alcançado, as borras são derramadas na unidade de extração 65 (S6060). A água é medida, por exemplo, com a escala 61, para obter a quantidade prescrita pelos parâmetros de preparação (S6045) e aquecida para a temperatura prescrita (S6050). A água e as borras são combinadas (S6060) na unidade de extração 65 e colocadas em contato (com agitação, em alguns dispositivos) para a quantidade de tempo de permanência prescrita pelos parâmetros de preparação. As borras são separadas da porção de líquido da bebida de café (S6070) para produzir a bebida de café.

[0058] Uma vez que o café preparado, o software pode, opcionalmente, requerer e incorporar realimentação em relação ao café (não mostrado). Esta realimentação pode ser, por exemplo, uma análise química tanto de químicas específicas quanto do café resultante no total, para comparar a resultados de uma análise química descrita acima, tal como para prover uma verificação cruzada no café resultante. Esta realimentação pode também ser, por exemplo, provida pelos usuários. Por exemplo, à medida em que a comunidade ganha experiência com uma fornada torrada, eles podem prover variações nos parâmetros de preparação para alcançar resultados diferentes. Estas atualizações podem ser publicadas e classificadas por outros membros da comunidade.

[0059] FIG. 7 ilustra uma operação de exemplo de um processo de preparação de café automatizado com base em parâmetro 70 de acordo com o conceito inventivo. O exemplo em particular é para uso com um dispositivo de prensa francesa, muito embora o processo possa ser adaptado para qualquer tipo de dispositivo. No processo de preparação de café automatizado 70, há cinco nós: nó 1 (700) * para pesar e moer grãos, nó 2 (710) para pesar e

20/49 aquecer água, nó 3 (720) para carregar a unidade de extração, nó 4 (730) para extração, e nó 5 (740) para controle de êmbolo. Cada nó é controlado por uma unidade de controle 750. Os nós pode ser partes diferentes de uma unidade integrada tal como a cafeteira inteligente 60 descrita acima, ou unidades separadas que podem se comunicar com a unidade de controle 750, por exemplo, sem fio (por exemplo, via Bluetooth). Por exemplo, nó 1 pode estar em um moedor, nó 2 pode estar em uma chaleira, e nós 3, 4 e 5 podem estar em um dispositivo de prensa francesa de autossuporte.

[0060] A unidade de controle 750 controla os nós independentemente de uma maneira coordenada. A unidade de controle 750 tem acesso a uma base de dados de parâmetro de preparação, e recupera os parâmetros para cada nó da base de dados. Isto, então, configura os parâmetros de nó de acordo com os parâmetros recuperados (S760) e inicia a operação de nó (S770). As operações de nó são então executadas (S780) de uma maneira coordenada, de forma que as etapas do processo ocorrem na ordem certa. Com cada etapa, a unidade de controle 750 confirma que a operação foi completada antes de continuar para a próxima etapa (S790). Há um cronômetro construído dentro ou lido pela unidade de controle 750, de forma que a unidade de controle 750 pode configurar os tempos de execução para vários processos (por exemplo, moagem, agitação) de acordo com os parâmetros de preparação.

[0061] O método para determinar a distribuição de tamanho de partícula dos grãos de café moídos usando uma imagem é descrito com relação às FIGS. 8A, 8B e 9.

[0062] O método implica gerar ou, de outra forma, obter uma imagem (por exemplo, bitmap) que inclui as partículas pequenas dos grãos de café moídos e um padrão de calibração, onde as dimensões do padrão de calibração são conhecidas. A imagem pode ser produzida, por exemplo, usando qualquer câmera convencional para formar a imagem de partículas

21/49 posicionadas sobre ou em tomo do padrão de calibração. Onde o tamanho de partícula é pequeno (por exemplo, na ordem de 106 polegadas), correções são feitas para contabilizar pelas distorções causadas pelas lentes de câmera. [0063] Em uma modalidade do método que é descrito, o tamanho de partícula dos grãos de café moídos é determinado usando um padrão de calibração que inclui marcas de dimensões conhecidas. O padrão de calibração e as partículas são formados por imagem juntos, com o pressuposto de que as mesmas distorções se aplicarão tanto para o padrão de calibração e as partículas. Usando as dimensões conhecidas do padrão de calibração, uma transformação é gerada para remover os efeitos de distorção e converter a imagem para uma imagem corrigida que é livre de efeitos de distorção. A transformação é então aplicada para determinar a distribuição do tamanho de partícula da imagem corrigida.

[0064] Vantajosamente, qualquer câmera (ou outro dispositivo capaz de reproduzir um bitmap) pode ser usada para gravar o bitmap, e formação de imagem especializada ou equipamento de gravação não é requerido. Além disso, por conta do padrão de calibração e partículas serem gravados juntos em uma única imagem, a câmera, as lentes e outros parâmetros não necessitam ser conhecidos para corrigir para distorções e extrair tamanhos de partícula precisos. Capturar as partículas e o padrão de calibração juntos em uma imagem elimina a necessidade para gravar imagens de calibração adicionais, separadas para obter um conjunto de parâmetros para corrigir distorções antes de gravar a imagem de medição. No método que é descrito, a informação necessária para determinar precisamente os tamanhos dos grãos de café moídos é incorporada em uma única imagem.

[0065] FIG. 8A ilustra uma modalidade de um método para determinar o tamanho de partícula. Após as partículas a serem medidas serem distribuídas em um padrão de calibração, por exemplo, grade de calibração 55 (FIG. 5A), a câmera 54 é usada para capturar uma imagem digital (por

22/49 exemplo, gravar um bitmap) das partículas na grade de calibração 55 (etapa S810). A geração de imagem pode incluir preparação da imagem para facilitar o reconhecimento de objeto, por exemplo pela aplicação de técnicas de processamento de imagem (incluindo, mas não limitado à redução de ruído e/ou limitação e/ou filtraçâo) para melhorar a claridade/defmição da imagem. Quaisquer técnicas de redução de ruído adequadas podem ser usadas.

[0066] Qualquer tecnologia para capturar ou gerar imagens bidimensionais ou tridimensionais pode ser usada na etapa S810, incluindo técnicas que utilizam fotografia (por exemplo, luz visível), ultrassom, raio X, ou radar. O conceito inventivo não é limitado a qualquer forma particular de capturar o bitmap. O padrão de calibração, tal como a grade de calibração 54, inclui de forma útil um plano de fundo e marcas de calibração. Por exemplo, as marcas de calibração da grade de calibração 54 são os esboços de quadrados tendo dimensões consistentes x e y, que são desenhados com linhas de uma grossura substancialmente constantes e repetidas em um intervalo consistente w em fileiras e colunas. Por exemplo, FIG. 8B mostra uma grade de calibração 820 com as marcas de calibração 822 que são os esboços de quadrados tendo dimensões consistentes x e y, que são desenhados com linhas de uma grossura substancialmente constantes e repetidas em um intervalo consistente w em fileiras e colunas. As dimensões das marcas de calibração são conhecidas (por exemplo, pela medição do padrão físico). As marcas de calibração podem ser de quaisquer dimensões que proveem informação suficiente para produzir uma imagem corrigida que permite medição precisa na faixa de tamanho de partícula desejada.

[0067] O padrão de calibração, por exemplo a grade de calibração 54, é mais útil se a cor principal ou sombra do plano de fundo tem um alto contraste para a cor das partículas a serem medidas e a cor das marcas de calibração. Também é útil que a cor das marcas de calibração seja diferente da cor das partículas cujo tamanho vai ser determinado. Por exemplo, se as

23/49 partículas são marrons ou pretas, o plano de fundo pode ser branco e os padrões de calibração podem ter um matiz azul. Em geral, qualquer material pode ser usado para o padrão de calibração, e pode ser útil se a superfície do padrão de calibração for impenetrável ao material das partículas, de forma que as partículas não danifiquem o padrão de calibração. Em um exemplo, o padrão de calibração é um padrão impresso em uma folha de papel e as partículas dos grãos de café moídos são borrifadas nela. Uma imagem digital do padrão de calibração pode ser obtida pelo usuário e impressa em casa.

[0068] O tamanho de partícula pequeno das borras de café que pode ser determinado usando a técnica descrita aqui depende em um número de fatores, um dos quais é a razão entre a menor cobertura de pixel mensurável e a cobertura de pixel da marca de calibração. Deve haver também resolução de câmera suficiente para capturar uma ou mais marcas de calibração e partículas suficientes da amostra para juntar estatísticas. A câmera que é parte de um iPhone® que está atualmente disponível no mercado permitiría a determinação do tamanho de partícula tão pequeno quando 1 x 106 polegadas. Em uma modalidade, as dimensões das marcas de calibração dependem da resolução digital da câmera e do tamanho da menor partícula a ser medida. Por exemplo, para uma câmara tendo uma resolução de 3264 x 2448 pixels, um quadrado de 2 pixels por 2 pixels é necessário para medir uma partícula com um diâmetro de 25 x 106 polegadas, e um padrão de calibração que é 400 pixels por lado (isto é, em tomo de uma área de 160.000 pixels) é usado.

[0069] Padrões podem incluir quadrados repetidos de uma grade, e também padrões outros que quadrados repetidos podem ser usados para os padrões de calibração. No entanto, usando um padrão regular que é matematicamente fácil de modelar, por exemplo, que inclui linhas ortogonais, para os padrões de calibração podem simplificar o processamento da imagem gravada. Adicionalmente, as marcas de calibração usam o uso máximo da cor

24/49 que tem um alto contraste para a cor das partículas cujo tamanho está sendo determinado. Um padrão tal como um padrão de tabuleiro de damas, por exemplo, pode não funcionar tão eficientemente por que metade das caixas seriam escuras e, onde as partículas são escuras, muitas das partículas ficariam em áreas escuras onde não há muito contraste entre as partículas e a superfície na qual elas estão.

[0070] Na etapa S820, a imagem da grade de calibração 55 é corrigida para remover distorções. Um dos problemas de usar a formação de imagem para determinar o tamanho de partícula é que várias distorções na imagem gravada levarão a imprecisões na determinação de tamanho. Estas distorções são particularmente deletérias quando há a tentativa de fazer medições precisas de partículas pequenas, nas faixas de tamanho de, por exemplo, 106 polegadas. Tais distorções podem ser o resultado de imperfeições na geometria das lentes ou no alinhamento, o que pode causar, por exemplo, linhas retas a serem capturadas na imagem como linhas não retas. Distorção pode também ser o resultado de distorção de perspectiva, que ocorre quando o eixo geométrico óptico da câmera não é perpendicular ao centro do objeto sendo formado por imagem, fazendo com que linhas paralelas pareçam não paralelas na imagem. À medida em que os tamanhos da partícula são determinados usando as dimensões das marcas de calibração, distorção na imagem das marcas de calibração vão provavelmente resultar em erro na determinação de tamanho. Consequentemente, distorções nas marcas de calibração são corrigidas antes da determinação do tamanho de partícula ser feita. No final da etapa S820, uma imagem corrigida é produzida que inclui as marcas de calibração livres de distorção e a imagem original (não corrigida) das partículas.

[0071] Em uma abordagem para remover distorções na etapa S820, marcas de calibração são extraídas da imagem. Uma técnica de filtragem de domínio pode ser usada para esta extração. Por exemplo, onde as marcas de

25/49 calibração são azuis, uma técnica que usa uma faixa de croma para extrair padrões na faixa de matiz azul pode ser usada (o plano de fundo do padrão de calibração é uma cor diferente das marcas). O resultado é uma série de objeto de marca de calibração que é construída pela extração de contornos das porções de azul da imagem. A série de objeto de marca de calibração é usada para gerar uma escala uniforme que é útil para mapear a imagem, como em ortofotografias. Esta geração de uma escala uniforme é uma ortotransformação, que pode ser reusada com o mesmo padrão de calibração repetidamente, uma vez que é gerada.

[0072] Na etapa S830, tamanhos de partícula de grãos de café moídos são determinados usando a imagem corrigida do padrão de calibração. Este processo implica extrair as partículas da imagem corrigida usando filtragem de domínio. Por exemplo, filtragem de domínio pode ser conseguida usando uma faixa de croma para extrair partículas que são conhecidas por estarem na faixa de cor marrom/preta. Uma série de objeto de partícula é gerada pela extração de contornos das partículas da imagem processada. Cada elemento da série de objeto de partícula pode, então, ser medido para determinar as dimensões da partícula, por exemplo, a extensão (diâmetro), área e circularidade de cada partícula. A partir destas medições, uma distribuição de tamanho das partículas medidas é obtida. Na medição dos tamanhos de partícula, o padrão de calibração atua como uma referência dimensional.

[0073] Como mencionado acima, as dimensões das marcas de calibração no mundo físico (com oposto à imagem) são conhecidas. Opcionalmente, a precisão da correção de distorção da marca de calibração usando em S820 pode ser verificada de modo cruzado pela medição das marcas de calibração na imagem corrigida e calcular a discrepância de tamanhos conhecidos de marcas de calibração no padrão de calibração.

[0074] Na etapa S840, as medições da série de objeto de partícula são designadas. Um histograma de distribuição de tamanho, um histograma de

26/49 distribuição de área, um histograma de distribuição de volume, desvios mínimo, máximo e padrão e análise de pico de distribuição podem ser usados para determinar um conjunto de parâmetros que designam o tamanho e o formato das partículas dos grãos de café moídos. Um conjunto de parâmetros de tamanho, como usado aqui, se destina a, no mínimo, um parâmetro de tamanho.

[0075] Em alguns casos, a determinação de tamanho de partícula pode ser feita pelo objetivo do processamento (por exemplo, moagem) das partículas para alcançar um tamanho desejado. Nestes casos, pode haver um perfil de partículas alvo que está disponível, e o perfil pode ser definido em termos do conjunto de parâmetros de tamanho que é usado na etapa S840. Com base em uma comparação dos parâmetros medidos (resultado da etapa S840) contra o perfil das partículas alvo, uma pessoa pode determinar qual ação deve ser tomada para aproximar os dois perfis. Esta determinação pode ser feita automaticamente por um processador ou por uma pessoa. Onde a determinação é feita automaticamente, o processador pode indicar para um operador (por exemplo, visualmente e/ou por som) que moagem adicional aproximaria a medição ao perfil alvo.

[0076] Quando preparando café como mostrado nas FIGS. 5 e 6, um usuário que deseja fazer café de um certo sabor pode obter o perfil de moagens de café alvo, isto é, o tamanho de moagem, que ele sabe que produziría o sabor que ele quer quando usado com uma configuração específica em sua cafeteira. Tal usuário podería borrifar algumas moagens de café na calibração 54 e usar o método acima para obter o conjunto de parâmetros de tamanho que designa suas moagens, e então comparar os parâmetros de tamanho com o perfil alvo. Por exemplo, se o conjunto de parâmetros indica que a distribuição de medição para suas moagens é centralizada em 0,035 polegadas e o perfil alvo é em 0,0475 polegadas, o usuário podería saber que ele moeu os grãos muito finos e que ele necessita

27/49 reiniciar com uma preparação mais grossa.

[0077] Agora, detalhes adicionais serão providos sobre a etapa de correção de distorção S820 da FIG. 8A, e particularmente sobre a geração de uma matriz de transformação para converter a imagem original, distorcida em uma imagem corrigida livre de distorção. A posição real dos padrões de calibração é conhecida a partir do padrão de calibração físico, do mundo real. Então, uma comparação das duas (isto é, a posição real e a posição na imagem) pode ser usada para determinar uma matriz de transformação (ou qualquer outra escalar) que converte o padrão de calibração formado por imagem de volta para o padrão de calibração real. Esta matriz de transformação para o padrão de calibração mostra como converter a imagem para medições do mundo real, e vice-versa. A matriz de transformação pode ser extrapolada sobre o conjunto de pixels e ser aplicada tanto para a imagem completa ou para uma porção selecionada da imagem na qual, mais uma vez usando uma extração de faixa de croma, apenas as partículas são mostradas (obtidas na etapa S830). Após a aplicação da matriz de transformação na imagem, uma imagem parcialmente corrigida que é menos distorcida (e talvez substancialmente livre de distorções de perspectiva ou geométricas) é obtida. Esta abordagem gera um fato de correção para cada marca de calibração para corrigir distorção.

[0078] FIG. 9 retrata outra abordagem 900 para correção de distorção. Diferente da primeira abordagem usando a matriz de transformação gerada empiricamente, esta segunda abordagem implica corrigir a imagem para distorção de lente e distorção de perspectiva. Usando a série de objeto de marca de calibração acima e as regiões da imagem referenciada pela série de objeto de marca de calibração nas etapas S910 e S920, coeficientes de distorção são obtidas. Por exemplo, um método descrito no método de calibração de Z. Zhang como descrito em A flexible new technique for camera calibration, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine

28/49

Intelligence, 22(11): 1330-1334, 2000, que é incorporado para referência aqui, pode ser usado. O método descrito em Zhang usa um padrão de tabuleiro de damas para obter parâmetros de calibração que podem ser usados em fotografias subsequentes. Para o conceito inventivo descrito aqui, no entanto, o padrão de calibração extraído da imagem como descrito acima é usado. O resultado de calibração obtido incluirá os parâmetros de distorção de lente como kl e k2.

[0079] A técnica proposta por Zhang usa a câmera para observar um padrão plano mostrado em algumas orientações diferentes (pelos menos duas). O padrão pode ser impresso em uma impressora a laser e anexado a uma superfície plana razoável (por exemplo, uma capa dura de livro). Tanto a câmara ou o padrão plano podem ser movidos e não é necessário para os detalhes do movimento a ser conhecido. A abordagem proposta está entre a calibração fotogramétrica e a autocalibração por que informação de métrica em 2D é usada ao invés de 3D ou uma puramente implícita. Ambos simulação do computador e dados reais foram usados para testar a técnica. A técnica descrita aqui avança a visão de computador em 3D de ambientes laboratoriais para o mundo real.

[0080] Limitações nos parâmetros intrínsecos da câmera são providas pela observação de um único plano. Um ponto em 2D é denotado por m = [w,v]T. Um ponto em 3D é denotado por M = [X, Y, Z]T. O símbolo ~ denota o vetor aumentado pela adição de 1 como no último elemento: m= [w, v, 1]T e M = [X, Y, Z, 1]T. Uma câmara é modelada pelo pinhole comum: a relação entre um ponto em 3D M e a projeção de sua imagem m é dada por:

sm = A [R t] M

Equação (1) onde s é um fato de escala arbitrário; (R, t), chamados parâmetros extrínsecos, é a rotação e translação que relacionam o sistema mundial de coordenadas ao sistema de coordenadas da câmera; e A, chamada a matriz intrínseca da câmera é dada por:

29/49 cr γ uO' Ο β υθ .0 0 1.

com (wo. Uo) as coordenadas para o ponto principal, a e β os fatores de escala na imagem u e υ eixos geométricos, e γ o parâmetro descrevendo a assimetria dos dois eixos geométricos da imagem. A abreviação AT é usada para representar (A)T ou (Al)l.

[0081] O plano modelo pode ser adotado como estando em Z=0 do sistema mundial de coordenadas. A coluna -ésima da matriz de rotação R será denotada como r. A partir da Equação (1), temos:

A [r í [0082] O símbolo M é ainda usado para denotar um ponto no plano modelo, mas Μ = [X, Υ]Ύ uma vez que Z é igual a 0. Por sua vez, M~ = [X, Y, 1]T. Portanto, um ponto modelo M e sua imagem m são relacionados por uma homografia H:

Sm = HM~ tt Λ Γ + Ί C com H = A [ri r₂1 ]. Eq. (2)

Como está claro, a matriz H 3 x 3 é definida até um fato de [0083] escala.

[0084] Dada uma imagem do plano modelo, uma homografia pode ser estimada. Denotando a homografia por H = [hi h₂ h₃], a partir da Equação (2), temos:

[hi h₂ h₃]=XA[ri r₂ t] [0085] onde λ é um escalar arbitrário. Usando o conhecimento de que i*i e r2 são ortonormais, as seguintes limitações são obtidas:

hj A'^T A¹ h₂ = 0 h,^T A’^T A¹ hi = h2^T A‘^T A¹ h2

Eq. (3)

Eq. (4)

30/49 [0086] Estas duas limitações básicas nos parâmetros intrínsecos, dada uma homografia. Por que uma homografia tem 8 graus de liberdade e há 6 parâmetros intrínsecos (3 para rotação e 3 para translação), 2 limitações são obtidas nos parâmetros intrínsecos. O parâmetro A realmente descreve a imagem da cônica absoluta. Ehna interpretação geométrica será agora provida. [0087] O plano modelo, sob a convenção usada aqui, é descrito no sistema de coordenada da câmera pela seguinte equação:

onde w = 0 para pontos no infinito e w = 1 por outro lado. Este plano intersecta o plano no infinito em uma linha, e podemos facilmente ver frli [r21 que ^loJe loJ são dois pontos em particular naquela linha. Qualquer [0088] ponto nesta linha [e uma combinação linear destes dois pontos, isto é,

[0089]

Computando a interseção da linha acima com a cônica absoluta, e sabendo que por definição, o ponto xoo (o ponto circular) satisfaz χοοΤ xoo = 0, i. é, (tzri + Ζ>Γ2)^Τ («τη + óf2) = 0, or o² + b² = 0.

[0090] A solução é b = ± ai, onde i2 = -1. Isto é, os dois pontos de interseção são ír) ± iro ] [0091] Sua projeção no plano de imagem é então dada, até um fato de escala, por

31/49 lib = Α (η ± zr₂) = hi ± zh₂1V1

Ponto ’ está na imagem da cônica absoluta, descrito por A'^T A’¹. Isto dá (hi ± zh₂ )^T A’^T A'¹ (hi ± zh₂) = 0.

[0092] requerendo que ambas partes real e imaginária são rendimentos zero (3) e (4).

[0093] Os detalhes sobre quão eficiente solucionar o problema de calibração da câmera serão providos agora. Uma solução analítica será apresentada, seguida por uma técnica de otimização não linear com base no critério de probabilidade máxima. Finalmente, ambas as soluções analítica e não linear serão providas, levando em consideração a distorção da lente.

[0094] Considere a seguinte Equação (5):

[0095] Note que B é simétrico e definido por um vetor em 6D. b = [B,,, Bn, B₂₁, Bi₃, B₂₃, ft₃]^T.

Equaçao (6) [0096] Permita que o -ésimo vetor de coluna de H seja hz = [h,/, ha, ha]^T. Então, temos hj^TBhj = vtj^Tb Equação com

T

Vjj = [Λϋ/Zj], hw/Zj2 + /Zi₂/íji, /Zi2^j2, Wu + hiihfl, hehfl + h^hp, h_i3h_]3] .

[0097] Portanto, as duas limitações fundamentais (3) e (4), de uma dada homografia, reescritas como duas equações homogêneas em b, são mostradas abaixo na Equação (8):

32/49

Equação (8) [0098] Se n imagens do plano modelo são observadas, empilhando as n tais equações como (8), o resultado pode ser expressado como:

[0099] Vb = 0, Equação (9) onde V é uma matriz 2n x 6. Se n > 3, geralmente, uma solução única b definida até o fato de escala é obtida. Se n = 2, a limitação de assimetria γ = 0, isto é, [0, 1, 0, 0, 0, 0]b = 0, pode sem imposta e adicionada como uma equação adicional para a Equação (9). (Se n = 1, dois parâmetros intrínsecos da câmera, por exemplo, a e β, podem ser resolvidos assumindo que UQ e υθ são conhecidos (por exemplo, no centro da imagem) e γ = 0. A solução para a Equação (9) é bem conhecida como o valor próprio de VTV associado com o menor valor próprio (equivalentemente, o valor singular correto de V associado com o menor valor singular).

[00100] Uma vez que b é estimado, valores na matriz intrínseca da câmera A podem ser calculados. Uma vez que A é conhecido, os parâmetros intrínsecos para cada imagem podem ser computados. Usando a Equação (2), por exemplo, o seguinte pode ser obtido:

Γ] = λΑ’¹ hi Γ2 - λΑ’¹ tu r3 = rl χ r2 t “ λΑ'¹ ha com λ = 1/IA-^Xhi 1 = 1/IA-¹ h₂I. Devido à presença de ruído nos dados, a matriz assim calculada R = [rl, r2, r3] não satisfaz as propriedades de uma matriz de rotação.

[00101] Suponha-se que existem n imagens de um plano modelo e m pontos no plano modelo. Suponha-se também que os pontos de imagem são corrompidos pelo ruído independente e identicamente distribuído. A

33/49 estimativa de probabilidade máxima pode ser obtida pela minimização da seguinte funcional:

Σ?=ι Σ7₌₁ i «íy - m (A, Rj, ti, Mj) b,

Valor (10) onde m (A, Ri, ti, Mj) é a projeção do ponto Mj na imagem i, de acordo com a Equação (2). Uma rotação R é parametrizada por um vetor de 3 parâmetros, denotados por r, que é paralelo ao eixo geométrico de rotação cuja magnitude é igual ao ângulo de rotação. R e r são relacionados pela fórmula de Rodrigues. Valor de Minimização (10) é um problema de minimização não linear, que pode ser solucionado com o Algoritmo de Alevenberg-Marquardt. Ele usa uma suposição inicial de A, {Ri, ti, | i’ = 1 ...n} que pode ser obtida usando a técnica descrita acima.

[00102] As soluções acima não levam em consideração a distorção da lente da câmera. No entanto, uma câmera de desktop normalmente exibe distorção de lente significativa, especialmente distorção radial. Agora, os dois primeiros períodos de distorção radial serão discutidos. É provável que a função de distorção é denominada pelos componentes radiais, e especialmente pelo primeiro período.

[00103] Seja (w, υ) as coordenadas de imagem de pixel ideal (livre de distorção), e (w, ϋ) as coordenadas de imagens observadas reais correspondentes. Os pontos ideais são projeções dos pontos modelo de acordo como o modelo de pinhole. Similarmente, (x, y) e (x, y) são as coordenadas de imagem normalizadas ideais (livre de distorção) e reais (distorcidas).

X - X + X [6. (? + V) + (V + uri y =y+y [*i (r -yr) + k₂ (r +y²)²l, onde kl e k2 são coeficientes da distorção radial. O centro da distorção radial é o mesmo que o do ponto principal. A partir do qual ΰ ~ u + (u - «o) Ui U²+y²) + U (-F ⁺y)²]

Equação (11)

34/49 ϋ = υ + (υ - υ₀) [Λι (χ²+/) + k₂ (χ² + y²)²].

. Equação (12) [00104] Estimando Distorção por Alternação. À medida em que espera-se que a distorção radial seja pequena, uma pessoa pode esperar estimar os outros cinco parâmetros intrínsecos, usando a técnica descrita acima razoavelmente bem pela simples ignorância da distorção. Uma estratégia é, então, estimar kl e k2 após ter estimado os outros parâmetros, que darão as coordenadas de pixel idéias (w, υ). Então, a partir das Equações (11) e (12), temos duas equações para cada ponto em cada imagem:

h íí —t/f, — J* | p'1 ...

pA-UíX-r-bi/) j t’— /.'] [00105] Dados m pontos em n imagens, podemos empilhar todas as equações juntas para obter em total equações 2mn, ou em forma de matriz como Dk = d, onde k = [kA, k₂]T. A solução de mínimos quadrados linear é dada por k = (D^ID)^,D^Td.

. Equação (13)

Uma vez que kl e k2 são estimados, uma pessoa pode refinar a ™ (A, Ri, [00106] estimativa de outros parâmetros solucionando a Equação (10) com tj, Mj) substituídas pelas Equações (11) e (12). Podemos alternar estes dois procedimentos até a convergência.

[00107] A convergência da técnica de alternância acima pode ser devagar. Uma extensão natural para a Equação (10) é estimar um conjunto completo de parâmetros pela minimização da seguinte funcional:

ΣΙΕ1 Σ/U 5 m.i - m (A, A], A₂, t„ Mj) h,

Valor (14) onde ^m (A, k/, k₂, Ri, ti, Mj) é a projeção do ponto Mj na imagem i, de acordo com a Equação (2), seguido pela distorção de acordo com as Equações (11) e (12). Isto é um problema de minimização não linear, que pode ser solucionado com o Algoritmo de Alevenberg-Marquardt. Uma

35/49 rotação é mais uma vez parametrizada por um r de 3 vetores, como descrito acima. Uma suposição inicial de A e {Ri, ti | i = 1 ...n} que pode ser obtida usando a técnica descrita acima. Uma suposição inicial de kl e k2 pode ser obtida com as soluções de distorção radiais descritas acima, ou simplesmente configurando-as para 0.

[00108] Na etapa S930, os parâmetros de distorção de lente kl e k2 são então usados na imagem original para obter uma imagem que é corrigida para distorção de lente. Altemativamente, ao invés de usar a imagem, uma série de objeto de partícula que descreve as geometrias das partículas, pode ser corrigida. Os parâmetros de distorção de lente kl e k2 são usados para corrigir a imagem para distorção de lente usando as seguintes equações (15) e (16).

[00109] Seja {xco ect, y correto) representando os locais corretos na imagem, se não houver distorção devido à lente. Então:

y&fsási 1 (15) y V-c-irersA (16) onde r² = {^xcorreto -wO)² + (^y 'correto - v₀), e uQ e o são pontos principais (isto é, os pontos de interseção do eixo geométrico óptico da câmera e do plano de imagem.

[00110] A distorção das lentes pode ser então corrigida deformando o bitmap gravado com uma distorção reversa. Para cada pixel na imagem corrigida, sua localização correspondente é mapeada na imagem distorcida usando as equações (15) e (16) acima. A seção abaixo intitulada [00111] Transformações de Imagem Geométricas descreve como as coordenadas da imagem bidimensional estão relacionadas pelos parâmetros intrínsecos de uma câmera (por exemplo, lentes focais, pontos principais, coeficientes de distorção) e parâmetros extrínsecos (matriz de rotação e translação). Para cada coordenada de pixel de número inteiro no destino (bitmap corrigido), localizar a fonte (bitmap gravado) e encontrar as coordenadas de flutuação correspondentes, usando os pixels de número inteiro

36/49 ao redor para interpolar as coordenadas de flutuação. Interpolação bilinear pode ser usada neste processo.

[00112] Em Síntese, o procedimento de correção de distorção de lente proposto aqui, parte do qual incorpora a técnica de Zhang, é como segue:

1) Imprimir um padrão e anexar à uma superfície plana;

2) Pegar algumas imagens do plano modelo sob diferentes orientações movendo ou o plano ou a câmera;

3) Detectar os pontos de características nas imagens;

4) Estimar os cinco parâmetros intrínsecos e todos os parâmetros extrínsecos usando a solução de forma fechada provida acima;

5) Estimar os coeficientes da distorção radial solucionando a Equação (13) de mínimos quadrados linear;

6) Refinar todos os parâmetros pelo Valor (14) de minimização; neste ponto, kl e k2 têm valores atribuídos;

7) Usar as Equações (15) e (16) abaixo e a largura e altura da imagem distorcida da lente, para encontrar a altura e a largura da imagem que é livre de distorção de lente. Use um escalar para manter as duas imagens na mesma largura, e altura de escala consequentemente; e

8) Para cada pixel na imagem que é livre de distorção de lente, encontre sua localização correspondente usando as Equações (15) e (16) na imagem que tem distorção de lente, e aplique a interpolação de Shepard de vizinhos próximos na imagem distorcida para conseguir a informação de cor da imagem corrigida.

[00113] Na etapa S940, correção da distorção de perspectiva pode ser alcançada usando os quatro pontos de ângulo de uma marca de calibração retangular para solucionar a homologia H usando o seguinte processo: [00114] Suponha-se que o tem um ponto nas coordenadas mundiais rív-^i ^{1 j} e escrevemos isto em coordenadas homogêneas como: J [00115] Similarmente, o ponto correspondente nas coordenadas de

37/49 imagem é í e escrevemos isto em coordenadas homogêneas como H⁷J [00116] Esta relação entre estes dois pode ser expressada na seguinte equação:

k':é^m9

onde H = é a Homografia que quer solucionar.

[00117]

Hn H_l2

H_2í H₂₂ h₃₁ h₃₂ #13 h₂₃

Expandindo ambos os lados da equação usando a multiplicação de matriz, temos:

k^/ _Í,>ⁱ”^,s = «//5^'““+ //».</“““+ fí-a) [00118] Ligue a terceira equação às duas primeiras, temos duas equações a partir deste par de pontos:

[00119] Uma vez que há oito desconhecidos em H, precisamos de 4 pares de pontos para solucionar H.

[00120] Escrevemos as oito equações na forma de matriz:

[00121]

Desta forma, para cada imagem que sofre a distorção projetiva,

38/49 escolhemos quatro pontos nesta imagem, e dadas as coordenadas mundiais destes quatro pontos, somos capazes de solucionar H.

[00122] O k na equação acima é um escalar para a representação homogênea das coordenadas bidimensionais, diferente dos coeficientes de lente kl, k2. Quatro pontos (por exemplo, quatro ângulos onde o formato é retangular) de múltiplas marcas de calibração podem ser usados para contar como não uniformidade de distorções. O ponto de início para correção de perspectiva nesta abordagem não é a imagem original, mas a imagem corrigida onde a distorção de lente foi removida. A homografia H é determinada usando quatro pontos de um conjunto de marcas de calibração identificado na imagem corrigida para distorção de lente, e então é aplicado à imagem corrigida para determinar um bitmap (o bitmap corrigido ou de tamanho real) que foi corrigido para ambas distorções de lente e de perspectiva.

[00123] Uma distorção de perspectiva normalmente ocorre quando o eixo geométrico óptico da câmera não é perpendicular ao centro do objeto. Usando a imagem das partículas capturadas no plano de fundo padronizado como grade, múltiplos (por exemplo, cinco) pares de linhas ortogonais na cena podem ser usados para encontrar a homografia para corrigir a distorção de perspectiva. Esta correção será frequentemente feita em linhas paralelas no mundo físico e também paralelas na imagem, linhas ortogonais no mundo físico também ortogonais na imagem, quadrados no mundo físico têm razão de aspecto de unidade na imagem, e/ou círculos na circular do mundo físico na imagem.

[00124] Para resumir o processo de correção de distorção em perspectiva acima, o processo implica as seguintes etapas:

1) Obter um padrão de calibração contendo linhas ortogonais de dimensões conhecidas, partículas dispersas no padrão de calibração, e capturar a imagem usando a mesma lente;

39/49

2) Escolher múltiplos (por exemplo, cinco) pares de linhas ortogonais na imagem;

3) Solucionar a homografia H entre a imagem de projeção distorcida e a imagem que é livre de distorção de projeção.

4) Usar H e a largura e altura da imagem de projeção distorcida para encontrar a altura e a largura da imagem que é livre de distorção de projeção. Use um escalar para manter as duas imagens na mesma largura, e altura de escala consequentemente; e

5) Para cada pixel na imagem que é livre de distorção de projeção, encontrar sua localização correspondente na imagem de projeção de distorção para conseguir a informação de cor para a imagem correta.

[00125] A correção de distorção de lente e a correção de distorção de projeção podem ser testadas separadamente e formadas em cascata, de forma que a interpolação de Shepard pode apenas ser feita uma vez.

[00126] O método ilustrado nas FIGS. 8A e 9 pode ser implementado em um dispositivo de processamento. Como discutido em relação à FIG. 5, uma vez que a câmera 54 captura a imagem, o processamento de dados da imagem pode ocorrer usando um processador diretamente conectado à câmera 53, altemativamente, os dados da imagem podem ser transmitidos para um processador separado.

Transformações de Imagem Geométricas [00127] Esta seção vai abordar agora algumas funções de transformação de imagem conhecidas que podem ser usadas para corrigir e manipular a imagem da partícula. Mais especificamente, as funções nesta seção executam várias transformações geométricas de imagens em 2D. Elas não mudam o conteúdo da imagem, mas deformam a grade de pixel e mapeiam a grade deformada para a imagem de destino. De fato, para evitar artefatos de amostragem, o mapeamento é feito na ordem inversa, a partir do destino para a fonte. Isto é, para cada pixel (x> %) da imagem de destino, as

40/49 funções computam coordenadas do pixel doador correspondente na imagem de fonte e copiam o valor de pixel:

dst(x,y) = src(fx(x,-y),f_y(x,-yD [00128] No caso de o mapeamento a seguir ser especificado como (g_x > g_y) : src —> dst, as funções descritas abaixo primeiramente computam o mapeamento inverso correspondente (f_x, f_y) : dst —> src e então usam a fórmula acima.

[00129] As implementações reais das transformações geométricas, do Remapeamento mais genérico e para o Redimensionamento mais simples e mais rápido, necessitam solucionar dois problemas principais com a fórmula acima.

• Extrapolação de pixels não existentes. Similarmente às funções de filtragem, para alguns (X, y), tanto um f_x(X, y) ou f_y (X, y) ambos podem cair fora da imagem. Neste caso, um método de extrapolação necessita ser usado. OpenCV provê a mesma seleção de métodos de extrapolação como nas funções de filtragem. Além disso, provê o método Border Transparent. Isto significa que os pixels correspondentes na imagem de destino não serão modificados de forma alguma.

• Interpolação de valores de pixel. Normalmente f_x(X, y) e f_y(X, y) são números de ponto de flutuação. Isto significa que (f_x f_y) pode ser tanto uma transformação afim ou de perspectiva, ou uma correção de distorção de lente radial, e assim por diante. Logo, um valor de pixel em coordenadas fracionais necessita ser recuperado. No caso mais simples, as coordenadas podem ser arredondadas para as coordenadas de número inteiro mais próximas e o pixel correspondente pode ser usado. Isto é chamado uma interpolação de vizinho próximo. No entanto, um melhor resultado pode ser alcançado através do uso de métodos de interpolação mais sofisticados, onde uma função polinomial é encaixada em alguma vizinhança do pixel computado , _Q então o valor do polinomial em í^fx(^x,y)»^fy(^x»yD

41/49 é levado como o valor de pixel interpolado. Em OpenCV, você pode escolher entre vários métodos de interpolação, alguns dos quais serão descritos abaixo. Obter Matriz de Rotação em 2D [00130] Esta função calcula uma matriz afim de rotação em 2D. Alguns parâmetros usados para este processo são como segue:

centro - Centro de rotação na imagem de fonte.

ângulo - Ângulo de rotação em graus. Valores positivos significam rotação em sentido anti-horário (a origem da coordenada é assumida como sendo o ângulo de topo esquerdo), escala - Fator de escala isotrópico.

map_matrix - A transformação afim de saída, 2x3 matriz de ponto flutuante.

[00131] A função não calcula a seguinte matriz:

[α β (1- a) centro . x - β centro . y] [- β a β centro .x - (1— a) centro . y] onde a = escala · ângulo cos β = escala · ângulo sin [00132] A transformação mapeia o centro de rotação por si própria. Se ele não for o alvo, o eixo deve ser ajustado.

Obter Tranformação Afim [00133] Esta função calcula a transformação afim a partir de 3 pontos correspondentes. Alguns parâmetros usados para este processo são como segue:

src - Coordenadas de vértices de triângulo na imagem de fonte.

dst - Coordenadas dos vértices de triângulo correspondente na imagem de destino.

mapMatrix - Apontador para a matriz de destino 2x3

42/49 [00134] A função calcula a matriz 2 x 3 de uma transformação afim, de forma que:

* t*		Ai
	~ map-matrix	Ui
lyd		1

onde dst(i) = (x[,y[), src(i) - =

Obter Transformação de Perspectiva [00135] Esta função calcula uma transformação de perspectiva a partir de quatro pares de pontos correspondentes. Alguns parâmetros usados para este processo são como segue:

src - Coordenadas de vértices de quadrados na imagem de fonte.

dst - Coordenadas dos vértices de quadrado correspondentes na imagem de destino.

mapMatrix - Apontador para a matriz de destino 3x3 [A/b] [00136] A função calcula a matriz de uma transformação de perspectiva, de forma que:

tiXf		'xí
	= map_matrix ·	w
		1

onde dst(i) = (x-,yn>^src(t) = (xi,yíM — 1,2,3

Obter SubPix do Quadrado [00137] Este processo recupera um retângulo de pixel a partir de uma imagem com uma precisão de sub-pixel. Alguns parâmetros usados para este processo são como segue:

src - imagem de fonte, dst - quadrado extraído

43/49 mapMatrix - a matriz de transformação 2x3 [A/b] [00138] Esta função extrai pixel de src na precisão de sub-pixel e os armazena em dst como a seguir:

dst (x,y) = src (Aux’ + A^y’ + bj, A21X ’ + Ai2y ’ + ^>2) onde , (width(dst)-l) , (height (dst)-1)

X =X--------,y =y---₂----e

.... Mil 412 mapMatrix = [^₂₁ bl b2 [00139] Os valores de pixels em coordenadas de números não inteiros são recuperados usando uma interpolação bilinear. Quando a função necessita de pixels fora da imagem, ela usa o modo de fronteira de reprodução para reconstruir os valores. Cada canal de imagem de múltiplos canais é processado independentemente.

Obter SubPix de Retângulo [00140] Esta função recupera o pixel de retângulo a partir de uma imagem com uma precisão de sub-pixel.

src - Imagem de fonte.

Dst - Retângulo extraído

Centro - coordenadas de ponto de flutuação do centro de retângulo extraído dentro da imagem de fonte. O centro deve ser dentro da imagem.

[00141] Esta função extrai pixels de src:

dst;X,u'í — srcíx + center.x - ídst.cois — 1) « 0.5,y 4- y — (dst. raws - Γ) * 0.5.

onde os valores dos pixels em coordenadas de números não inteiros são recuperados usando uma interpolação bilinear. Cada canal de imagem de múltiplos canais é processado independentemente. Enquanto o centro do retângulo deve estar no centro da imagem, partes do retângulo

44/49 podem estar do lado de fora. Neste caso, o modo de fronteira de reprodução é usado para obter valores de pixel além das fronteiras da imagem.

[00142] Log Polar [00143] Esta função remapeia uma imagem para um espaço de log polar.

• src - Imagem de fonte.

• dst - Imagem de destino • centro - O centro de transformação; onde a precisão de saída é máxima • M - Parâmetro de escala de magnitude • indicador - Uma combinação de métodos de interpolação e os seguintes indicadores opcionais:

o CV_WARP_FILL_OUTLIERS preenche todos os pixels de imagem de destino. Se alguns deles corresponderem a valores extremos na imagem de fonte, eles são definidos como zero.

o C V WAR P I N V E RS E M A P Ver abaixo [00144] Esta função transforma a imagem de fonte usando a seguinte transformação:

[00145] Transformação para frente (CV WARPJN VERSE MAP não é configurado):

dst(4,p) = src(x,y)

Transformação inversa (CVWARPJNVERSEMAP é configurado):

dst(x,y) — src(0, p) onde p = M · log \/x²-f-y²) Φ = atan(y/x) [00146] A função emula a visão fóvea humana e pode ser usada para

45/49 escala rápida e combinação de template invariante de rotação, para rastreamento objetivo e assim por diante. A função não pode operar no lugar.

Remapeamento [00147] Esta função aplica uma transformação geométrica genérica à imagem.

src - Imagem de fonte.

dst - Imagem de destino mapx - o mapa de coordenadas x.

mapy - o mapa de coordenadas y.

indicadores - Método de interpolação (ver redimensionamento ()). O método INTER AREA não é suportado por esta função, fillval - um valor usado para preencher valores extremos [00148] Esta função transforma a imagem de fonte usando o mapa especificado:

dst (x, y) = src (map_x(x, ), map_y (x, xj)) onde valores de pixels com coordenadas de números não inteiros são computador usando um dos métodos de interpolação disponíveis. maPx e maPy podem ser codificados como mapas de ponto de flutuação separados em maPl e maP2 respectivamente, ou mapas de ponto de flutuação intercalados de (x, y) em maPl, ou mapas de pontos fixos criados usando a fúnção ConvertMaps. A razão pela qual uma pessoa pode querer converter representações de flutuantes para ponto fixo de um mapa é que a pessoa pode produzir operações de mapeamento muito mais rápidas (~2x). No caso convertido, maPl contém pares (cvFloor(x), cvFloor(y)) e maP2 contém indícios em uma tabela de coeficientes de interpolação. Esta fúnção não pode operar no lugar.

Redimensionar [00149] Esta fúnção redimensiona uma imagem, src - Imagem de entrada.

46/49 dst - imagem de saída; tem o tamanho dsize (quando não é zero) ou o tamanho computador a partir de src.size(), fx, e fy; o tipo de dst é o mesmo que de src.

[00150] interpolação - método de interpolação:

• INTER NN - uma interpolação de vizinho mais próximo • INTER LINEAR - uma interpolação bilinear (usada por padrão) • INTER_AREA - reamostragem usando relação de área de pixel. Isto pode ser um método preferido para dizimação de imagem, assim como dá resultados livres de moirés. Mas quando a imagem é aproximada, é similar ao método INTERNN.

• INTER CUBIC - uma interpolação bicúbica sobre uma vizinhança de pixel 4x4 • INTER CUBIC - uma interpolação Lanczos sobre uma vizinhança de pixel 8x8 [00151] Para encolher uma imagem, normalmente irá parecer melhor com uma interpolação INTER AREA, enquanto que para aumentar uma imagem, normalmente irá parecer melhor com INTER-CUBIB (devagar) ou INTER LINEAR (mais rápido, mas ainda parece bom).

Warp Affine [00152] Esta função aplica uma transformação afim a uma imagem.

src - imagem de fonte, dst - Imagem de destino mapMatrix - matriz de transformação 2x3.

• indicadores - uma combinação de métodos de interpolação e os indicadores opcionais:

- CV WARP FILL OUTLIERS - preenche todos os pixels de imagem de destino; se alguns deles correspondem a valores extremos na imagem de fonte, eles devem ser configurados para fillval

47/49

- CVWARPINVERSEMAP indica que a matriz é transformada inversamente a partir da imagem de destino para a fonte, e dessa forma, pode ser usada diretamente para interpolação de pixel. De outra forma, a função encontra a transformação inversa a partir de mapMatrix. Fillval - um valor usado para preencher valores extremos [00153] Esta função warpAffme transforma a imagem de fonte usando a matriz especificada:

dst(x,y) = src(MnX + M]2y + M13>M21X + M22y + M23) quando o indicador WARP INVERSE MAP é configurado. Por outro lado, a transformação é primeiramente invertida com InvertAffmeTranform e então colocada na fórmula acima ao invés de M. A função não pode operar no lugar.

ZM-nX 4- M^y + Μβ M^x + M^y 4-MjA dstfx.y) src (^,χ Mj^y + M35 ’ M31X 4- M^y + My / [00154] A função é similar a GetQuadrangleSubPix, mas eles não são exatamente os mesmos.

[00155] WarpAffme requer que as imagens de entrada e saída tenham os mesmos tipos de dados, tenham despesas maiores (por isso não é muito adequado para imagens pequenas) e podem deixar parte da imagem de destino sem alterações. Enquanto GetQuadrangleSubPix pode extrair quadrados de imagens de 8 bits em tampão de ponto flutuante, tem despesa menor e sempre muda o conteúdo inteiro da imagem de destino. A função não pode operar no lugar.

WarpPerspective [00156] Esta função aplica uma transformação de perspectiva a uma imagem. Parâmetros úteis para esta fúnção incluem o seguinte:

Src - Imagem de fonte.

Dst - Imagem de destino mapMatrix - matriz de transformação 3x3.

48/49 • indicadores - Uma combinação de métodos de interpolação e os seguintes indicadores opcionais:

- CVWARPFILLOUTLIERS - preenche todos os pixels de imagem de destino; se alguns deles correspondem a valores extremos na imagem de fonte, eles devem ser configurados para fillval

- CV WARP INVERSE MAP indica que a matriz é transformada inversamente a partir da imagem de destino para a fonte, e dessa forma, pode ser usada diretamente para interpolação de pixel. De outra forma, a função encontra a transformação inversa a partir de mapMatrix.

fillval - um valor usado para preencher valores extremos [00157] Esta função transforma a imagem de fonte usando a matriz especificada:

lx'‘

L/J = mapMatrix

-xy

L1J se CV WARP INVERSE MAP não é configurado x

y

X = mapMatrix - y'

11.

[00158] por outro lado

Note que a função não pode operar no lugar.

[00159] Enquanto algumas das modalidades são descritas em termos de um método ou técnica, deve entender-se que a descrição pode também abranger um artigo de fabricação que inclui uma mídia legível por computador não transitório no qual as instruções legíveis por computador para a realização de modalidades do método são armazenadas. A mídia legível por computador poderá incluir, por exemplo, semicondutores, magnético, óptico magnéticos, ópticos, ou outras formas de mídia legível por computador para armazenar o código legível por computador. Além disso, a descrição pode também cobrir aparelhos para praticar as modalidades. Tal aparelho pode incluir circuitos, dedicados e; ou programáveis para realizar operações pertencentes às modalidades.

49/49 [00160] Exemplos de tais aparelhos incluem um computador de uso geral, e/ou um dispositivo de computação dedicado, quando adequadamente programado e pode incluir uma combinação de um computador/dispositivo de computação e circuitos de hardware programáveis; dedicados (tais como elétricos, mecânicos, e/ou circuitos ópticos) adaptado para as diversas operações, relativamente às modalidades.

[00161] Por exemplo, o banco de dados do parâmetro de preparação pode ser armazenado em mídia legível por computador e acessado diretamente com instruções legíveis por computador armazenadas na mídia legível por computador, ou através de instruções legíveis por computador fornecidas através de uma ligação à Internet, ou alguma combinação dos mesmos. Além disso, o fluxo de trabalho através dos nós pode ser conseguido, por exemplo, em um computador de uso geral ou de um dispositivo de computação dedicado integrado com o dispositivo para moer e preparar café.

Claims

1. Método implementado em computador para controlar a preparação de uma bebida de café, caracterizado pelo fato de que o método compreende:

prover instruções para receber um identificador para a bebida de café, o identificador associado com um conjunto de parâmetros de preparação usados para fazer a bebida de café; e recuperar o conjunto de parâmetros de preparação de uma base de dados armazenando o conjunto de parâmetros de preparação usando o identificador.

2. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente:

codificar o identificador em uma mídia legível por máquina codificada; e associar a mídia legível por máquina codificada com um café.

3. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o café são grãos de café moídos.

4. Método de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pelo fato de que o conjunto de parâmetros de preparação são determinados com base em um tamanho dos grãos de café moídos.

5. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o café são grãos inteiros e que o conjunto de parâmetros de preparação inclui um parâmetro de tamanho de moagem.

6. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que associar a mídia legível por máquina codificada com o café inclui afixar a mídia legível por máquina codificada a um recipiente contendo o café.

7. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que a mídia legível por máquina codificada compreende pelo menos um dentre um código de barras, um código QR, uma etiqueta RFID, e um

2/6 identificador de código URI.

8. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o conjunto de parâmetros de preparação inclui um parâmetro de moagem, o método compreendendo adicionalmente:

receber uma imagem de grãos de café moídos e uma marca de calibração;

determinar um tamanho de moagem dos grãos de café moídos usando a imagem; e comparar o tamanho do café moído ao parâmetro de tamanho de moagem.

9. Método de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que determinar o tamanho de café moído dos grãos de café moídos inclui corrigir a imagem para efeitos de distorção para gerar uma imagem corrigida, em que um mesmo fator de correção é aplicado aos dados de imagem dos grãos de café moídos e à marca de calibração.

10. Método de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que o parâmetro de tamanho de moagem inclui pelo menos uma distribuição de diâmetro de partícula, distribuição de área de partícula, distribuição de volume de partícula, tamanho de partícula mínimo, tamanho de partícula máximo e um desvio padrão, e determinar o tamanho de café moído dos grãos de café moídos inclui determinar, para os grãos de café moídos, a pelo menos uma dentre a distribuição de diâmetro de partícula, distribuição de área de partícula, distribuição de volume de partícula, tamanho de partícula mínimo, tamanho de partícula máximo e desvio padrão incluídos no parâmetro de tamanho de moagem.

11. Método de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente enviar resultados da comparação do tamanho de café moído ao parâmetro de tamanho de moagem para uma interface.

3/6

12. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as configurações do dispositivo para alcançar um parâmetro de preparação em particular com um dispositivo são armazenadas em uma base de dados.

13. Método de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que o método compreende adicionalmente enviar o conjunto de parâmetros de preparação para uma interface, em que o dispositivo é um moedor de café e a interface é conectada a um processador controlando o moedor de café, o método compreendendo adicionalmente enviar configurações para o moedor de café associadas com o parâmetro de tamanho de moagem para o processador para controlar o moedor de café.

14. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os parâmetros de preparação incluem pelo menos uma de uma razão de uma quantidade de água para uma quantidade de grãos de café moídos, uma temperatura da água, uma quantidade de tempo na qual a água e os grãos de café moídos são agitados, uma quantidade de tempo na qual a água e os grãos de café moídos imergem, uma pressão de extração, e uma pressão de embalagem para os grãos de café moídos.

15. Método de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que o método compreende adicionalmente enviar o conjunto de parâmetros de preparação para uma interface, em que as configurações do dispositivo para atingir um parâmetro de preparação em particular com um dispositivo são armazenadas na base de dados, e em que o dispositivo é uma unidade de extração e a interface é conectada a um processador controlando a unidade de extração, o método adicionalmente compreendendo enviar configurações para a unidade de extração associada com a quantidade de tempo que a água e o café moídos são agitados e a quantidade de tempo a água e os grãos de café moído imergem para o processador para controlar a

4/6 unidade de extração.

16. Mídia legível por computador, caracterizada pelo fato de que armazena instruções para controlar a preparação de uma bebida de café, as instruções compreendendo instruções:

para receber um identificador para a bebida de café, o identificador associado com um conjunto de parâmetros de preparação usados para fazer a bebida de café; e para recuperar o conjunto de parâmetros de preparação de uma base de dados armazenando o conjunto de parâmetros de preparação usando o identificador.

17. Mídia legível por computador de acordo com a reivindicação 16, caracterizada pelo fato de que as instruções compreendem adicionalmente instruções:

para codificar o identificador em uma mídia legível por máquina codificada; e para associar a mídia legível por máquina com um café.

18. Mídia legível por computador de acordo com a reivindicação 17, caracterizada pelo fato de que a mídia legível por máquina codificada compreende pelo menos um dentre um código de barras, um código QR, uma etiqueta RFID, e um identificador de código URI.

19. Mídia legível por computador de acordo com a reivindicação 16, caracterizada pelo fato de que o conjunto de parâmetros de preparação inclui um parâmetro de moagem, as instruções compreendendo adicionalmente instruções:

para receber uma imagem de grãos de café moídos e uma marca de calibração;

para determinar um tamanho de moagem dos grãos de café moídos usando a imagem; e para comparar o tamanho do café moído ao parâmetro de

5/6 tamanho de moagem.

20. Mídia legível por computador de acordo com a reivindicação 19, caracterizada pelo fato de que o parâmetro de tamanho de moagem inclui pelo menos uma de uma distribuição de diâmetro de partícula, distribuição de área de partícula, distribuição de volume de partícula, tamanho de partícula mínimo, tamanho de partícula máximo e um desvio padrão, e determinar o tamanho de café moído dos grãos de café moídos inclui determinar, para os grãos de café moídos, a pelo menos uma dentre a distribuição de diâmetro de partícula, distribuição de área de partícula, distribuição de volume de partícula, tamanho de partícula mínimo, tamanho de partícula máximo e desvio padrão incluídos no parâmetro de tamanho de moagem.

21. Mídia legível por computador de acordo com a reivindicação 19, caracterizada pelo fato de que as instruções compreendendo adicionalmente instruções para enviar resultados da comparação do tamanho de café moído ao parâmetro de tamanho de moagem para uma interface.

22. Moedor de café, caracterizado pelo fato de que compreende:

um moedor para moer grãos de café;

uma unidade de controle de moagem para controlar um tamanho de café moído dos grãos de café moídos; e um processador de computador conectado à unidade de controle de moagem.

23. Moedor de café de acordo com a reivindicação 22, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle de moagem inclui adicionalmente uma câmera posicionada sobre uma grade de calibração tendo uma marca de calibração.

24. Moedor de café de acordo com a reivindicação 22, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente uma base de dados

6/6 acessível pelo processador, em que o processador inclui instruções para recuperar um conjunto de parâmetros de preparação incluindo um parâmetro de tamanho de moagem a partir da base de dados.

25. Moedor de café de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente uma memória conectada ao processador, a memória armazenando um identificador de grão de café e configurações de moagem associadas com aquele identificador.