CN109414130A - 研磨机、分析仪和相关技术 - Google Patents

Abstract

本文描述了研磨机、分析仪和相关技术。研磨机可以容纳周期性研磨的食品。分析仪可以分析食品以确定有关食品状态的信息。算法可用于确定如何处理食品、如何使用食品、和/或何时丢弃食品。研磨机可以是便携式可充电的电动咖啡研磨机，其被配置成监测咖啡豆的新鲜度。当咖啡豆变得陈旧时，它们可以被丢弃，并且咖啡研磨机可以重新装满新鲜的咖啡豆。

Description

研磨机、分析仪和相关技术

相关申请交叉引用

本申请要求2016年4月20日提交的标题为“GRINDERS，ANALYZERS，AND CONNECTEDSERVICES”的美国临时专利申请No.62/325,324的优先权和权益。上述申请的内容通过引用被整体并入。

技术领域

本公开涉及研磨机、分析仪和相关技术。特别地，若干实施例涉及研磨机、物质分析仪以及连接的装置和服务。

背景技术

在过去的10到20年中，消费者已经开发出对咖啡饮料的复杂偏好。虽然许多因素有助于生产出优质的咖啡，但一个重要因素是咖啡豆本身的新鲜度。当咖啡豆被烘焙时，它们经历无数的化学转化，产生复杂的风味和香气，这些风味和香气被萃取出来以生产咖啡饮品。然而，随着时间的推移，这些风味和香气会逐渐消失。不幸的是，很难确定豆子的新鲜度以最大化咖啡研磨物(coffee grounds)的质量以生产所需的咖啡饮品。

发明内容

至少一些实施方案是食品传感装置。虽然时间的流逝往往与新鲜度的下降密切相关，但许多其他因素也可能有所贡献。这些因素可包括，例如储存温度、氧气或空气暴露、食品特性和食品加工。可以分析这些因素以确定用于向用户报告的信息。用户可以使用该信息来确定，例如是否以及如何使用食品。传感装置可以是研磨机、储存容器、食品加工设备、烹饪装置等的一部分。

在一些实施例中，便携式可再充电的电动咖啡研磨机具有整体储存容器。储存容器可以容纳由传感装置分析的咖啡研磨物。咖啡豆老化的因素可以包括，例如储存温度、氧气暴露、豆是整体保持还是预研磨，豆的特征和烘焙过程。可以分析这些因素以确定用于向用户报告的信息。用户可以使用该信息来确定，例如是否以及如何使用咖啡豆。在其他实施例中，便携式可再充电的电动研磨机被配置成研磨其他物品，例如香料(例如，辣椒)、种子、干蔬菜/水果等。

研磨机可以与传感装置一起连接到基座。传感装置可包括一个或多个充电装置(例如，用于对咖啡研磨机进行无线充电的装置)，分析仪和用于评估研磨机的操作、咖啡豆/研磨物，食品等的其他部件。在咖啡豆的一些实施方案中，传感装置可包括一个或多个传感器，其被配置成检测由豆子释放的一种或多种化合物，以评估例如风味特性、芳香特性、豆子新鲜度、烘焙特性和/或其他咖啡豆/研磨物的信息。例如，传感器可以检测咖啡豆、研磨物、食品或其他物品释放的挥发性有机化合物(VOC)。处理器可以分析来自传感器的信号以监测豆子的变化以确定用于产生研磨物(例如，高质量的研磨物)的研磨设定。传感装置可以监测咖啡豆的降解，这将导致不希望的风味和减少的香气。可以基于例如用户特定的风味特性、芳香特性、研磨物特性和/或阈值新鲜度来自动控制电动咖啡研磨机的操作。在其他实施例中，传感装置被集成在咖啡研磨机中。

在一些实施例中，研磨系统包括研磨机和传感基座。研磨机可包括腔室和研磨元件。腔室可容纳准备好被研磨的咖啡豆。研磨元件可以被配置成研磨豆子以产生适于生产咖啡饮品的咖啡研磨物。传感基座可连接到研磨机以与腔室建立流体连通。在一个实施例中，研磨机可以设置在传感基座的平台上以建立这种流体连通。传感基座可以被配置成分析来自腔室的一种或多种气体。例如，来自腔室的空气可以被吸入传感基座，其可以评估空气中的化合物、空气中的气体浓度，或指示豆子状态的其他信息。可以在获得或不获得温度信息的情况下评估咖啡豆。

研磨元件可以被配置成将咖啡研磨物直接输送到可移除的容器中。可移除的容器可以被移除以获得新鲜的研磨物。在一些实施例中，当咖啡研磨机被支撑在水平表面上时，研磨元件被直接定位在可移除的容器上方。这允许研磨物直接落入容器中。直接下落界面确保在移除容器时基本上所有的研磨物都从研磨机中移除。这避免、限制或基本上防止研磨物积聚在研磨机内，同时使热量积聚最小化以保持风味特征。累积的研磨物可能之后会与新鲜的研磨物混合，从而产生陈旧和新鲜的研磨物的混合物。因此，直接下落界面可以始终如一地产生新鲜的研磨物。

传感基座可以配置为对研磨机的内部电源充电。可以通过无线或有线连接进行充电。在一个实施例中，研磨机感应充电。在另一个实施例中，传感基座的触点或连接器(例如，插头)电子地接触研磨机的触点或连接器。用户可以从传感基座上移除研磨机，以在任何位置研磨咖啡。研磨机或储存容器的重量可以小于约10磅、7.5磅或5磅，以便于运输，并且当需要为内部电源再充电时可以重新安装在传感基座上。

传感基座可包括一个或多个复合传感器、温度传感器、质量传感器等。复合传感器可以是VOC传感器或其他能够分析气体的传感器。在其他实施例中，传感器可以结合到研磨机中，使得研磨机可以分析咖啡豆，而不管它是否耦合到传感基座。在一个实施例中，研磨机和传感基座都能够分析咖啡豆。当研磨机与传感基座分离时，研磨机可以分析咖啡豆或研磨物。当研磨机耦合到传感基座时，传感基座可以分析咖啡豆或研磨物，执行校准程序，对研磨机进行编程等。研磨系统还可以被配置成容纳其他食品，包括香料、种子、干蔬菜/水果、新鲜蔬菜/水果，液体(例如，果汁)等。

在另一个实施例中，系统包括传感器和控制器。控制器被配置为从传感器接收数据并被编程以确定关于系统中保存的食物的信息。该信息可以包括但不限于新鲜度信息、预测的新鲜度信息、消耗率、温度信息、用户输入(例如，用户偏好)，其组合等。在某些实施方案中，该系统是用于容纳食品的容器、咖啡豆研磨系统、便携式咖啡研磨机、用于容器的盖子或其他合适的容器。附加传感器可以被耦合到控制器。

在又一实施例中，用于分析食品的计算机实现的方法包括确定关于食品的信息。可以基于与食物相关的气体确定食物的新鲜度信息。在一个实施例中，可以分析来自包含咖啡豆或其他食品的容纳室的气体以评估咖啡豆的新鲜度。气体可包括来自咖啡豆的排放物。在一个实施例中，计算装置可以通过经由网络发送信息来自动向用户提供信息。计算装置可以是能够向用户的计算机、智能电话、平板电脑，可穿戴装置(例如，智能手表)或另一计算装置发送信息的咖啡研磨机的一部分。在一些实施例中，计算装置可以包括计算机、控制器或能够接收和分析来自传感器的信号的另一装置。

在进一步的实施方案中，系统可以包括一个或多个分析仪，每个分析仪被配置成分析食品的特征。一个分析仪可以包括检测食品释放的VOC的传感器。在一个实施例中，分析仪可以监测食物中的变化并且可以向用户提供这样的信息。该系统可以是咖啡豆研磨机、浓缩咖啡机、咖啡机、食品储存容器、食品加工设备、烹饪装置(例如，瓦罐、烤箱等)等。分析仪可包括VOC传感器、气体传感器(例如，氧传感器、氮传感器等)、光传感器(例如，UV传感器)、温度传感器、光学传感器等。该系统还可以包括输入装置，例如拨号盘、按钮、键盘、触摸屏、开关或适合于接受用户输入的其他装置。用户可以通过输入装置控制分析仪。该系统还可以包括输出装置，例如显示屏、指示器、音频装置或适合于提供用户反馈的其他装置。显示屏可以显示豆子或研磨信息、推荐的研磨设定、状态信息、警报和其他信息。指示器可向用户通知事件。

在进一步的实施例中，研磨机可以是便携式可充电的电动咖啡研磨机，其被配置成监测咖啡豆的新鲜度。当咖啡豆变得陈旧时，它们可以被丢弃，并且咖啡研磨机可以被重新装满新鲜的咖啡豆。算法可用于被用于确定如何处理食品、如何使用食品，和/或何时丢弃食品。食品可以是香料、种子、水果、肉桂棒、蔬菜等。

在一些实施例中，咖啡研磨机包括被配置成容纳咖啡豆的容纳室、可操作以研磨咖啡豆的研磨元件，以及排放物传感器。每个排放物传感器可以被配置成检测容纳在容纳室中的咖啡豆的排放物。咖啡研磨机还可包括控制器，该控制器通信地耦合到排放物传感器并且被编程为基于来自排放物传感器的输出确定关于咖啡豆的信息。在一个实施例中，咖啡研磨机可包括包含容纳室和研磨元件的主壳体。传感基座可以可拆卸地耦合到主壳体，以便与容纳室建立流体连通。传感基座可包括排放物传感器。另外，传感基座可以为咖啡研磨机充电。

在某些实施例中，研磨系统包括研磨机，该研磨机包括腔室和研磨元件以及可耦合到研磨机以与腔室建立流体连通的传感基座。传感基座被配置成分析来自腔室的气体以评估腔室中的咖啡豆。研磨系统可以被配置成容纳和研磨不同类型的物品，例如咖啡豆，胡椒等。

在一些实施例中，咖啡豆研磨系统包括传感器和控制器。控制器通信地耦合到传感器并且被编程为至少部分地基于来自传感器的输出来确定关于容纳在咖啡豆研磨系统中的咖啡豆的信息。该信息可包括咖啡豆新鲜度信息、预测的咖啡豆新鲜度信息和/或环境信息。环境信息可包括湿度信息、光照信息和/或温度信息(例如，豆温、料斗温度等)。

用于分析咖啡豆的方法包括接收与咖啡豆的特征有关的特定于豆的数据。特定于豆的数据可以包括温度校正因子、豆量校正因子、豆校正因子、烘焙日期校正因子和/或豆龄因子。接收与豆子的排放物有关的排放物信息(例如，暴露于豆子的空气中的排放物浓度)。关于豆子的信息是基于豆子特定的数据和排放物信息确定的。

在另一实施例中，一种方法包括从咖啡研磨机的传感器接收信号并识别满足预定条件的信号。然后确定与满足的预定条件相关联的事件。可以基于该事件执行至少一个动作。

在进一步的实施方案中，研磨系统包括配置成容纳食品的容纳室、用于研磨食品的装置、用于检测容纳在容纳室中的食品的一种或多种排放物的装置，以及用于基于来自至少一个排放物传感器的输出来确定关于食品的信息的装置。用于检测一个或多个排放物的装置可包括一个或多个排放物传感器、环境传感器等。用于研磨食品的装置可包括研磨元件。用于确定信息的装置可以包括一个或多个控制器、处理器和/或计算装置。用于检测的装置可包括一个或多个传感器，其被配置成检测由食品释放的一种或多种化合物，以评估例如风味特征、芳香特征、新鲜度和/或其他食品信息。例如，传感器可以检测由食品(例如咖啡豆、研磨物、香料或其他物品)释放的VOC。

附图说明

图1是根据本技术的实施例的咖啡豆研磨机系统的等距视图。

图2是图1的咖啡豆研磨机系统的分解等距视图。

图3是根据本技术的实施例的咖啡豆研磨机的剖视图。

图4是图3的咖啡豆研磨机的仰视图、前视图和左视图。

图5是根据本技术的实施例的传感基座的等距视图。

图6是图5的传感基座的剖视图。

图7A是传感器的输出对时间的曲线图。

图7B是基于传感器数据的新鲜度值对时间的曲线图。

图8是示出研磨系统可以在其中操作的环境的图。

图9是根据本技术的另一个实施例的研磨系统的等距视图。

图10是根据本技术的另一个实施例的分析仪的侧视图。

图11是图10的分析仪的剖视仰视图。

图12是根据本技术的实施例的存储系统的等距分解图。

图13是示出研磨系统和研磨系统可以在其中操作的环境的图。

图14是根据本技术的实施例的操作方法的流程图。

具体实施例

图1是根据本技术的实施例的研磨系统90的等距视图。研磨系统90可以包括便携式研磨机100(“研磨机100”)和传感基座101。研磨机100可以存储完整的咖啡豆并且可以研磨咖啡豆。随着咖啡豆的老化，它们会将各种物质排放到它们所暴露的周围空气中。这些排放物可包括VOC或其他可检测物质。研磨系统90可以分析暴露于咖啡豆的空气，以确定关于那些豆子的信息，而不会损坏或改变咖啡豆。可以将容纳豆子的料斗与周围环境隔离，以确保可以准确地检测和分析咖啡豆排放物。传感基座101可以收集在新鲜度算法中使用的值，用于生成豆子的新鲜度信息。

研磨机100可包括定量给料定时器旋钮104和研磨调节元件102。定量给料定时器旋钮104可被旋转以设定研磨时间。指示器105(已识别的一个)可以是定量给料定时器指示器元件，其定位在定量给料定时器旋钮104周围。研磨调节元件102可用于调节研磨设定。为了开始研磨过程，使用者可以按下定量给料定时器旋钮104以启动研磨机构。当定时器上的设定时间到期时，研磨机100停止研磨机构以完成研磨周期。可以从研磨机100移除杯103以获取新鲜研磨物。

显示器107可指示何时丢弃未使用的豆子、何时补充豆子，和/或如何操作研磨系统90。所显示的信息可包括但不限于新鲜度信息、豆子使用历史、研磨设定和/或使用研磨物的信息(例如冲泡(brewing)说明、饮品配方等)。例如，关于豆子的显示信息可包括但不限于UV暴露、水分含量、酸度特征或其他信息。用户可以使用研磨调节元件102基于显示的信息选择研磨设定。在其他实施例中，研磨系统90可以基于所收集的值自动调整研磨设定。

传感基座101可包含一个或多个传感器，其测量暴露于咖啡豆的空气中的物质(例如挥发性化合物)的化学浓度，并且可包括能够分析传感器读数和/或网络通讯的一组组件。在单传感器实施例中，传感基座101包括单个VOC气体传感器，其响应于属于醛类化合物的分子以及甲苯。在多传感器实施例中，传感基座101可包括被配置成检测相关气体的传感器，例如二氧化碳、乙醇、苯、酮或被鉴定为豆子变质指标的其他气体，例如2-丁酮，2-甲基呋喃，和类似化合物。可以连续地或周期性地(例如，在每秒一次和每分钟一次之间)对传感器的读数进行采样，并将其用作新鲜度算法、烘焙算法、冲泡算法等的输入。研磨机100可以与传感基座101对准并放置在传感基座101上，以建立传感基座101的电气和流体连通内部组件。传感基座101可以分析咖啡豆并对研磨机100的内部电源进行再充电。研磨机100可以在任何期望的时间段内被搁置在传感基座101上。充好电的研磨机100可以从传感基座101上抬起，以在任何所需位置研磨咖啡豆。

图2是研磨系统90的分解等距视图。研磨机100可包括可移除的盖子108和料斗202。可移除的盖子108可被移除以使用料斗202的内部。杯子103可以是抓杯(catch cup)、研磨容器、贮物箱(bin)或其他适合存放和运送研磨物的容器。在其他实施例中，研磨可以直接落入移动式过滤器中。移动式过滤器可以在浓缩咖啡机的压力下萃取研磨物。温度变化会影响豆子所释放的化合物，从而影响豆子的监测。因此，热隔离移动过滤器或发热组件可以提高对豆子进行分析的准确性。热隔离还可以延长储存的豆子的新鲜度，因为热量会加速老化过程，以及最小化或限制对温度敏感的传感器的热效应。

显示器107可以是半透明或透明窗口，用于查看豆料斗202的容量以允许用户在视觉上检查豆子的水平。在一些实施例中，显示窗口107可以包括能够显示信息的屏幕(例如，数字屏幕)，包括以下状态中的一个或多个：豆子数量、豆子新鲜度、研磨细度设定、电池充电或充电状态、错误条件、维护通知或装置状态信息。

图3是根据本技术的实施例的研磨机100的剖视图。料斗202通常位于研磨机构或元件201(“研磨元件201”)上方，并且可以是直壁或锥形的。研磨元件201可包括“圆锥形毛刺研磨机”构造中的两个互补的圆锥体。圆锥体可具有配合粉碎、压碎和/或研磨咖啡豆的特征。例如，每个圆锥体可具有脊、凹槽或用于与豆子相互作用的附加特征。这些圆锥体之间的距离由研磨调节元件102确定。研磨元件201可以提供非离散设定用于对研磨设定的精确控制。通过逐渐改变圆锥体之间的距离，可以实现精确的研磨控制。由于研磨细度的非常微小的变化可能对咖啡的萃取或冲泡产生可测量的影响，因此无级研磨调节可能是有利的。在其他实施例中，研磨元件201可以被配置用于提供离散设定，并且可以包括步进电机、挡块或用于将圆锥体移动到预设配置的其他特征。这允许可重复的研磨设定。在一个实施例中，研磨元件201可以具有非离散和离散模式。

可以旋转细度调节轮102以选择粗研磨、中等研磨或精细研磨。粗研磨适用于法压壶、咖啡渗滤壶(percolator)等。中等研磨适用于生产滴滤咖啡。精细研磨(包括超细研磨)适用于浓缩咖啡机和生产土耳其咖啡。显示窗口107可以显示研磨设定、推荐的咖啡配方、推荐的冲泡设定或其他信息。在手动实施例中，用户可以在查看由检测器206检测到的细度设定的同时手动旋转研磨细度调节轮102。在自动化实施例中，研磨机100可以包括移动调节轮102的装置。该装置可以包括但不限于，电动机、伺服机构、致动器或适于可控制地移动调节轮102的其它装置。在一些实施例中，研磨细度调节轮102可包括印刷或浮雕特征形式的标记106，其能够用作特定研磨细度的参考点。

研磨细度设定检测器206(“检测器206”)可以监测研磨设定，并且可以是数字编码器、光学编码器、可变电位计、机电检测器等。研磨细度调节轮102的设定被用于提高定量给料功能的准确性-研磨设定越精细，研磨相同质量的豆子所需的时间越长。可以根据研磨设定选择研磨时间以产生所需的研磨物的量。可以选择长的研磨时间用于精细研磨设定，也可以选择短的研磨时间用于粗研磨设定。研磨机100可以基于期望的研磨物的量自动选择合适的研磨时间。用户可以通过使用研磨细度调节轮102手动设置研磨设定，并且检测器206可以基于调节轮101的位置确定研磨设定。然后检测器206可以将设定传送给控制器，其根据该设定确定适当的研磨时间。尽管为了存储和研磨咖啡豆，研磨机100可以独立于传感基座101操作，但是当研磨机100和传感基座101结合使用时，研磨系统具有增强的能力。传感基座101可以从传感器收集值并且可以通过“新鲜度算法”以及用户提供的其他信息来馈送值，以确定和显示关于豆子的新鲜度的信息，提供关于最佳咖啡体验的推荐，等等。

驱动器208可以经由例如连接组件203机械地耦合到研磨元件201。驱动器208可以是驱动电机、电动机、步进电机或由内部电源207驱动的另一驱动装置。连接组件203可包括电机轴213、研磨机轴211和耦合到电机轴213和研磨机轴211的驱动带210。电机轴213可直接或间接耦合到驱动器208的输出轴。研磨机轴211可以被连接到研磨元件201的内部研磨元件204(例如，脊状圆锥体)。驱动带210可以将驱动器208的动作转移到研磨机轴211以操作研磨机。这允许驱动器208与料斗202和研磨元件201间隔开，使得由驱动器208产生的热量与储存的豆子绝热。可以定位一个或多个绝缘体以限制或抑制驱动器208和料斗202之间的热传递，从而进一步限制对豆的热效应。研磨机轴211可大致平行于电动机轴213。例如，研磨机轴211的经度轴215可大致平行于电动机轴213的轴线217。带210可沿大致横向于轴215,217的方向延伸。轴211、217可以位于其他位置以提供不同的配置。

驱动器208可以直接耦合到研磨元件201。例如，驱动器可以位于料斗202中，并且驱动器的轴可以直接耦合到研磨元件201的可旋转圆锥体。在其他实施例中，研磨元件201可以由手动曲柄或其他驱动机构驱动。可以基于驱动器208的定位和位置来选择连接组件203的配置。在各种实施例中，连接组件203可以包括但不限于一个或多个轴(axle)、轴(shaft)、齿轮、减速器、带、链、耦合器、轴承和/或连接器。可以基于研磨元件201的构造来选择连接组件203的构造。例如，用于驱动扁平毛刺元件的连接组件203可以与用于驱动叶片研磨元件的连接组件不同。

研磨元件201可以垂直定向，使得重力从上方料斗202供应整个豆，并使磨碎的豆子落入下面的抓杯容器103中。研磨机轴211围绕其旋转的旋转轴(例如，轴215)可以处于大致垂直的方向(例如，从垂直方向±5度、±3度、±2度)。因为磨碎的豆子直接落入容器103中，所以旧的研磨物不会积聚在研磨机100内。这种直接落下的界面可以防止或减少旧的腐臭的或次级咖啡研磨物与新鲜的研磨物结合。在一些实施例中，研磨元件201的两个圆锥体直接定位在容器103上方，使得研磨元件201的出口直接在容器103的开口上方。出口可以是互补的圆锥体之间的间隙或另一个合适的出口特征。其他类型的研磨元件可以在其他位置排出研磨物。

内部电源207可以定位在壳体217内并且可以与驱动器208电连通。内部电源207可以是能够提供足够的电力以操作驱动器208的可再充电电池。在一些实施例中。驱动器208包括电动机，并且在一个实施例中，由一组电池207(例如，一次性碱性电池或可充电碱性电池、Ni2N、NiCD、NiMH或锂离子电池)供电，使得研磨机能够起作用，即使断开连续电源也是如此。在可充电的实施例中，电池207可以通过电源和电源调节电路充电。在替代实施例中，研磨机100可以不包含电池并且可以直接由电源供电。

由于冲泡咖啡的动作不仅取决于研磨细度而且取决于研磨物的量，通常研磨机100产生可重复的、一致量的研磨咖啡是有利的。这通过定量给料定时器205来完成。用户设定对应于要研磨的所需豆量的研磨时间，在典型使用中该研磨时间被设定在5秒和60秒之间。用户通过转动定量给料定时器旋钮104来输入该设定。该设定被记录并在定量给料定时器指示灯105上显示给用户。然后，用户可以通过推动或拉动定量给料定时器旋钮104来开始定量给料过程。定量给料定时器可以通过控制器209的通信启动电动机208。当定时器上的设定时间到期时，控制器209停止电动机208并完成研磨。

定量给料功能还可以通过感测豆子的量来实现，而不是通过设定定时器来实现。在这样的实施例中，反馈回路可以存在于控制器209和检测研磨物的量的传感器之间。在一些实施例中，传感器可以在研磨物被积累在抓杯103中时测量研磨物的质量。在其他实施例中，传感器可以通过使用非接触式距离传感器(例如红外或超声波)来感测研磨物的体积量，或通过使用基于电阻或导电接触的传感器，来测量料斗202中的咖啡豆的高度。可以基于所需的监测来选择传感器的数量和类型。基于接触的传感器可以沿着料斗202或盖子108的壁定位。用于测量抓杯中的累积的研磨物的量的传感器可以沿着支撑抓杯的研磨机的表面定位。

研磨机100可以包含用于将气体从料斗202抽离并朝向传感基座101中的传感器(图3中未示出)移动的部件。为了测量料斗202中围绕豆子周围的气体顶部空间中的化学成分，可以通过顶部空间连接管道301从料斗室223中移除顶部空间气体。顶部空间连接管道301可以是单个管(管的一部分是用虚线表示)。在其他实施例中，顶部空间连接导管301可以是连接到泵的两个管，以使料斗顶部空间的气体向下朝向传感基座101循环，并且沿着闭合回路再次返回。其他类型的流体连接可用于在料斗202和传感基座101之间提供流体连通。诸如单向阀的阀门可用于确保从顶部空间到传感器的单向流动。包括真空装置的泵可以是研磨机100或传感基座101的一部分。泵可以周期性地操作以将顶部空间气体抽吸通过研磨机100并进入传感基座。泵可以由内部电源207或其他合适的电源供电，例如传感基座内的电源或外部电源。附加地或替代地，抓杯103还可以直接或间接地与传感基座流体连通。在一些实施例中，暴露于抓杯中的磨碎豆的气体由研磨机100抽出并输送到传感基座中。可以基于待分析的气体的量和待分析的物质的位置来选择研磨系统的流体组件和构造。

盖108可以形成合适的密封(例如，流体密封、气密密封等)，以限制或基本上防止周围的新鲜空气进入料斗室223。在其他实施例中，传感基座可以补偿与进入料斗223的连续新鲜空气相关联的空气泄漏。当料斗223被打开以丢弃或重新填充研磨系统时，研磨系统可以识别出已经引入的新鲜空气，因此顶部空间咖啡豆排放物将在一段时间内处于相对较低的水平。随着排放物逐渐积聚在顶部空间室223中，可以分析顶部空间气体以准确地确定咖啡豆的特征。

图4示出了研磨机100的底部，其具有电子触点299形式的电子接口，用于与传感基座接合。电子触点299可以包括电源连接302(示为两个触点)和控制器连接303(例如，微控制器通信连接)，用于实现研磨机的功能和传感基座的功能之间的通信和协调。在其他实施例中，供应到研磨机100的功率可以通过无接触的感应充电机构传递。类似地，在备选实施例中，跨装置的控制器通信可以通过无线连接来完成。

图5是适用于研磨系统的传感基座101的等距视图。传感基座101可包括电子触点407、显示器410和风扇402形式的气流装置(“风扇402”)。电子触点407可包括研磨机电源连接408(图示为两个触点)和控制器连接409，其用于实现研磨机的功能和传感基座的功能之间的通信和协调。当研磨机定位在传感基座101上时，连接408、409(图5)可以接触相应的连接302、303(图4)。然后，传感基座101可以为研磨机的电源再充电。

显示器410可以提供信息，包括但不限于研磨机网络状态的电源状态(例如，网络连接、蓝牙状态、Wi-Fi连接状态等)、豆子的信息(例如，料斗中的豆子的新鲜度、料斗中的豆子的推断量等)、错误条件或维护通知、研磨机的状态改变、使用历史、校准信息或其他状态信息。显示器410和研磨机的显示器(例如，图1的显示器107)可以显示相同或不同的信息，并且用户可以对研磨系统进行编程以显示期望的信息。例如，显示器410可以显示研磨系统信息，而显示器107(图1)可以显示咖啡豆信息。

图6是传感基座101的剖视图。风扇402可定位成使气体从研磨机输送到传感器401。当传感基座101被耦接到研磨机时，风扇402可以与顶部空间室223(图3)和传感器401流体连通。在一些实施例中，风扇402可大致定位在传感器401上方并位于研磨机100的顶部空间连接管301(图4)下方。当风扇402打开时，它可以将空气从顶部空间吸入并通过连接管301，然后推动空气通过传感基座101并传送到传感器401。这样，风扇402可以吸入暴露于咖啡豆的的空气，该空气通过研磨机并到达传感基座101中的适当组件。在开环实施例中，分析的空气可以通过通风口排出传感基座101。在闭环实施例中，风扇402或另一个泵可用于在料斗和包含沿闭环的一个或多个传感器的传感室之间循环空气。传感室可以位于传感基座101内。在其他实施例中，风扇402可以不存在。例如，气流装置(例如，风扇或鼓风机)可以定位在料斗内并且可以被操作以使顶部空间空气流动到传感基座101。在另一个实施例中，可以没有强制空气运动。顶部空间气体的浓度梯度可以允许整个传感或连接管或其他流体连接器的自然平衡。

继续参考图6，传感基座101可包括电力输入411，其被配置为从电源(例如家用插座)接收电力。在一些实施例中，传感基座101可包括集成DC变压器、电路和/或附加光学组件。在其他实施例中，变压器位于传感基座101的外部(例如，“壁疣(wall wart)”变压器)。传感基座101的外壳412可以保护一组组件或分析仪415，其被配置为测量、分析和/或通信(例如，经由网络)数据或信息。单个VOC气体传感器(例如，传感器401)可以检测属于醛类化合物的分子以及甲苯。另外的传感器可以检测相关的气体，例如二氧化碳、乙醇、苯、酮或被鉴定为豆子变质指标的其他气体，例如2-丁酮，2-甲基呋喃等。传感器的读数可以连续或周期性地采样(通常在每秒一次和每分钟一次之间)并且可以用作一个或多个算法(例如，新鲜度算法)的输入。在一些实施例中，传感器可以由“电子鼻”传感器代替，该传感器可以感测和区分多种VOC、空气传播的化学物质等。

温度传感器403可以检测环境温度、传感基座101的温度等。从温度传感器403收集的数据可以用作新鲜度算法的输入，因为它可以有助于计算。气体传感器经常受到基于温度的读数波动的影响，温度读数可用于补偿这种波动。分析或理论技术可用于确定和补偿温度影响。料斗中的温度传感器可以监测顶部空间空气的温度，以分析环境温度和豆老化之间的关系，因为高温会加速豆老化。也可以基于豆子的测量温度对新鲜度算法执行补偿或校准程序。传感基座101和研磨机还可以包括用于监测相对湿度、光照和其他环境条件的其他环境传感器，其也可以用作新鲜度算法的输入。

传感基座101可包括分析仪415的质量传感器404，以测量研磨机的质量。在一个实施例中，质量传感器404是称重传感器(load cell)，其支撑质量传感器404上方的平台405(例如，可移动平台、可变形平台、浮动平台等)。平台405可具有大致水平的表面用于支撑研磨机100，使得当研磨机放置在平台405的顶部时，其质量的力被传递到质量传感器404。在替代实施例中，研磨机100直接位于一个或多个质量传感器的顶部上。传感基座101可以在不使用平台405的情况下检测研磨机(包括其中的咖啡豆)的质量。

因为研磨机具有已知的恒定质量，所以可以计算或推断由质量传感器检测到的任何附加质量为咖啡的质量，无论是作为料斗中的豆子还是作为抓杯中的研磨物。推断的豆子的质量可以用作一个或多个算法的输入。随着料斗中豆子的数量减少，传感基座101检测到的挥发性气体的浓度也减少。所计算的豆子的质量可用于校准，包括校准挥发性气体的绝对浓度，以提供持续的新鲜度读数。可以定期更新豆子的质量与挥发性气体的浓度之间的关系，以保持所需的精度。可以通过研磨系统的内部控制器、远程服务器、远程装置等来执行更新和优化。当用户研磨并移除咖啡研磨物时，豆子的质量(例如，计算或推断的豆子的质量)将减少。可以将该信息发送到网络、云服务或其他装置以确定使用信息。例如，咖啡豆的使用(例如，质量的变化)、推断的质量或其他事件可以是用于计算历史和预测的消耗率的带时间戳的事件。

研磨系统的操作可以基于一个或多个事件的检测。如果检测到事件，则研磨系统可以采取适当的动作，包括向用户通知事件、记录数据、时间戳数据、校准研磨机、调整算法等。在一些实施例中，研磨系统可以通过检测气体浓度的变化、整体豆子质量的变化、温度的变化等来确定事件的发生。变化的幅度和/或速率可以与用户选择的感兴趣的事件相关联。在一些操作模式中，研磨系统可以通过将检测值与设定的阈值进行比较来确定事件的发生。在一个示例性实施例中，当豆子的温度处于或高于最大期望温度(例如，可显著加速豆子的变质的温度)时，可以通知用户。一旦通知用户，用户可以将研磨系统移动到适当的凉爽位置。在另一种操作模式中，研磨系统可以在确定咖啡豆已经变质一定量时通知用户。这样，用户可以在使用之前丢弃陈旧或腐臭的咖啡豆。

参考图6，控制器406可以被配置为与研磨机100和传感器401,403,404通信。控制器406可以包括机载存储器、存储器、模数转换器、中央处理器，以及操作系统以处理传感基座101的功能。控制器406可以被连接到通信装置407，通信装置407被配置为与研磨机100、远程装置和/或网络通信。传感基座101和研磨机的操作可以通过例如网络协调。通信装置407可以是Wi-Fi芯片或与控制器406集成或分离的无线网络装置。在其他实施例中，网络或通信装置407可以是蓝牙芯片、蜂窝通信芯片、近场无线通信装置，或硬连线(例如，以太网)网络接口。

图7A是当咖啡豆变得陈旧时来自用于监测咖啡豆的传感器的输出相对于时间的曲线图。图7B是基于传感器数据的新鲜度值相对于时间的曲线图。现在参考图7A，在顶部空间气体中的挥发性气体浓度可用于监测咖啡豆，因为气体浓度可与豆子的新鲜度相关，通常紧密相关。可以测量多种化合物以确定新鲜度。从四种气体传感器收集数据以追踪九天内的挥发物浓度。随着时间的推移，挥发性气体的浓度会显著下降。所示数据是针对一定量的咖啡豆。当从料斗中取出咖啡豆时，由于咖啡豆的量减少，排放率将降低。与咖啡豆的使用相关联的减少可用于确定给定质量的咖啡豆的适用排放速率。排放量、排放变化率和其他收集值可用于确定关于咖啡豆的信息。

不受理论束缚，据信尖峰(例如，3月23日，下午4点)是由分析仪周围环境的温度的突然变化引起的。可以识别温度引起的排放物或排放物的增加。可以执行温度监测以提供应用于直接气体感测的校正因子。例如，如果研磨系统在发热设备(例如烤箱)附近使用，则烤箱产生的热量可能影响咖啡豆。可以监测周围环境的温度、研磨机的内室或腔室中的咖啡豆，以识别可归因于温度变化的化合物的变化。可以监测其他条件(例如，湿度，暴露于光等)以产生另外的校正因子。

图7B显示了考虑温度和烘焙的新鲜度值以提高准确度。不同类型的豆子可具有不同的老化特性。存储的程序、查找表和其他数据被用于至少部分地基于豆子的老化特征来分析来自传感器的输出。例如，可以使用不同的新鲜度算法或新鲜度算法的值来检测轻度烘焙咖啡豆和深度烘焙咖啡豆。结合表1进一步讨论图7B的计算的新鲜度值。

图8是示出研磨系统可以在其中操作的环境的图。可以从研磨机和/或传感基座的传感器收集数据，以提供关于咖啡豆的信息、关于使用的指导以最大化咖啡体验的质量，等等。这可以通过使用远程运行的计算机程序、远程服务器和数据库来完成，称为云服务501。用户可以通过客户端应用502经由远程装置521(如图所示为智能手机)与云服务501交互。远程装置521还可以是计算机、平板电脑、智能手表、虚拟辅助装置等。

网络500可以包括但不限于一个或多个服务器、网关、路由器、网桥，其组合等。在一个实施例中，网络500包括一个或多个服务器以及用户可访问的一个或多个网站。网络500可以发送和接收客户端计算机系统可以利用的信息，并且可以包括但不限于使用传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、因特网协议(IP)和其他数据协议的数据网络。客户端计算机或系统可以被编程为执行本文讨论的方法和技术。

在一些实施例中，云服务501可以包括数据库503和应用逻辑504。数据库503可以存储从研磨系统接收的数据。该信息可以定期地、周期性间隔地(例如，每秒一次、每分钟一次、每天一次等)被发送到云服务501。间隔的持续时间可以是用户定义的，或者可以根据环境因素而变化。例如，当将新鲜豆子添加到料斗中或将其磨碎并从料斗中移除时，研磨系统可以增加读数的频率以快速计算更新的新鲜度值。或者，如果研磨机100和传感基座101已经空转，则研磨系统90可以降低读数的频率以节省带宽和存储。在一些实施例中，当研磨机100从传感基座101移除时，传感基座101可以停止发送读数，直到重新安装研磨机。

来自传感基座101的每个数据提交可以包括以下数据，以及其他信息：

●气体传感器的当前值

●温度传感器或其他环境传感器的当前值(例如湿度)

●来自称重传感器的当前值，系统可以从中计算咖啡豆的推断质量

●研磨细度设定的当前值

●定量给料定时器的当前值(例如，25秒)

●事件标志。例如：

○研磨开始，研磨完成

○定量给料定时器值已更改

○称重传感器读数的变化(豆子质量的变化)

○移除研磨机，重新安装研磨机

○电源中断恢复

○传感基座的唯一标识符(例如，GUID或序列号)

○研磨机的唯一标识符(例如，GUID或序列号)

○读取采样的时间戳

事件标志可以由用户选择。除了周期性数据提交之外，传感基座101还可以发送和接收与云服务501通信的消息，用于注册、注销、认证、固件更新和/或遵循例如物联网装置的协议和众所周知的模式的其他样板文件消息。

通过与客户端应用502交互，用户还可以发送和接收与云服务通信的消息，用于事件通知(即，检测事件)、注册、注销、认证，软件更新和其他样板文件消息，该样板文件消息遵循客户端应用的众所周知的模式。在一个实施例中，客户端应用502通过显示屏505显示信息。远程装置521可以是智能手机、平板电脑、便携式互联网连接的装置、计算机或其他计算装置。用户可以根据众所周知的惯例(例如“app store”市场)找到并安装客户端应用502。

客户端应用502允许用户执行与云服务通信的功能，云服务又与传感基座101通信。这些功能可以包括：

●从传感基座和研磨机中的每个传感器获取当前值

●设定定量给料定时器的值

●在一些实施方案中，开始研磨，或停止研磨

●读取研磨细度设定的值，并且在一些实施例中，设置研磨细度设定的值

●样板文件功能，包括注册、授权、为Wi-Fi网络分配权限、更新机载固件等

●提供用户的地理和人口统计信息

客户端应用502可以为加载到料斗中的豆子提供特定的豆子信息，或者提供关于用户通常对豆子的偏好的信息或其他用户输入的信息。通过获得关于豆子的更多特定信息，新鲜度算法可以改进其计算以产生更准确的结果。

客户端应用502可以提供界面，由此用户可以指定加载到料斗中的豆子的细节。在一个实施例中，客户端应用502提示用户拍摄豆袋上的UPC(条形码)的照片。然后，应用将该UPC与已知UPC的数据库进行比较，以确定咖啡的细节是否可以被来自数据库中的信息填充。这些细节可能包括：

●烘焙类型或项目名称

●咖啡的名称[品牌]

●豆子种类(例如阿拉比卡咖啡、罗布斯塔咖啡)

●豆袋的标记净重

●豆的平均物理尺寸

然后，应用可以请求用户指定基于时间的信息以进一步细化新鲜度算法计算。该信息可包括通常印在袋子上的烘焙日期和购买日期。

在一些实施例中，用户可以手动将该信息输入到客户端应用或应用程序逻辑504中。在其他实施例中，研磨机100、传感基座101或用户的客户端应用程序装置可以自动地电子地从RFID标签、条形码、QR码或在咖啡本身或咖啡到达的容器上的编码数据的其他方式检测咖啡的标识符。

新鲜度算法506可以组合由传感基座101和研磨机100中的传感器产生的数据、关于咖啡豆的细节，以及关于特定咖啡和咖啡类型的已知新鲜度信息的库，以产生指示用户应该期待从咖啡中体验的质量的新鲜度值。该算法还可以使用相同的输入来预测质量如何随时间变化。下面给出新鲜度算法的实施例。

F＝新鲜度值

S＝整合的新鲜度传感器读数

λ_T＝温度校正因子

λ_Q＝豆量校正因子

λ_B＝特定豆子校正因子

λ_R＝烘焙日期校正因子

λ_A＝料斗校正因子中的豆龄

还可以跨时间序列计算新鲜度值以产生新鲜度随时间的曲线。还可以使用数学预测模型预测未来新鲜度值。在一些实施例中，预测函数可以是从历史新鲜度读数导出的对数方程，并且由当前温度的已知变量和关于特定豆子的新鲜度衰减曲线的现有信息调整。校正因子可以由烘焙机或其他来源提供。在一些实施例中，研磨系统90凭经验确定校正因子。

下面的表1具有可以输入到新鲜度算法506中的等式1的代表性咖啡豆数据。图7B是基于该数据计算的新鲜度相对于时间的关系图。

表1

数据持续一个月的时间段。理想的新鲜度为40000，可由用户、烘焙者或其他来源设定。例如，可以通过RFID标签、条形码、QR码或在咖啡本身或咖啡到达的容器上的编码数据的其他手段来提供咖啡豆的推荐理想新鲜度。参考图8，远程装置521可用于扫描条形码，然后将信息发送到研磨系统90。在其他实施例中，研磨机系统90包括RFID读取器、条形码读取器或用于从研磨系统90获取信息的其他装置。在一个示例性实施例中，整合的新鲜度传感器读数(S)可以在大约68到大约98的范围内。温度校正因子(λ_T)可以用于住宅设定中的正常温度波动，例如在厨房中。豆量校正因子(λ_o)可以随时间变化，而特定的豆子校正因子(λ_B)和烘焙日期校正因子(λ_R)可以是常数。可以存储对应于陈旧咖啡豆的阈值新鲜度。例如，用户可以将期望的最小新鲜度设定为0.3或其他合适的值。

新鲜度算法(等式1)可以与多种食品一起使用。例如，λ_Q可以是食品数量校正因子，λ_B可以是食品校正因子，λ_R可以是食品加工日期校正因子，λ_A可以是食品年龄校正因子。可以消除一个或多个变量。例如，可以消除新鲜水果或蔬菜的λ_R，而λ_R可以用于烘烤食品，例如香料。理想的新鲜度可能因不同类型的食物而异。

通过使用新鲜度算法，系统可以向用户提供警报。这些警报的实施例可包括：

●新鲜度低于阈值

●在d天内，预测新鲜度将低于阈值

●由传感基座101测量的当前温度高于阈值

可以由用户选择触发警报的事件。

在系统不能访问全套校正因子信息的条件下，可以计算、由用户输入或从另一个源(例如，远程服务器)提供近似的新鲜度值。该值可能不如完整计算给出的值精确，但是它在全部数据集是不可用的情况下的系统的实施例中或在用户行为中可以是有用的。

F＝新鲜度值

S＝整合的新鲜度传感器读数

α_T＝假定的温度校正因子(例如，温度为70°F)

λ_o＝豆量校正因子

α_B＝假定的豆子校正因子

α_B＝假定的烘焙日期校正因子(例如，10天前烘焙)

α_A＝料斗校正因子中的假定豆龄(例如，料斗中的豆子为4天)

下表2具有等式2的代表性数据。

表2

咖啡研磨机可以从远程服务器请求数据。响应于该请求，远程服务器可以确定适当的值并且可以将值发送到咖啡研磨机。基于表2中的数据的新鲜度值是0.53。可以基于用于确定整合的新鲜度传感器读数的传感器的输出来计算新鲜度值。可以基于用户偏好选择其他新鲜度值，并且等式2可以用于确定其他食品的新鲜度。

参考图8，豆量算法507可以使用来自传感基座中的称重传感器的数据、定量给料定时器的设定、研磨细度设定和特定的豆子信息来计算在料斗和用户的家庭存储中可用的豆子的当前和预测量。料斗中豆子的当前数量可以通过从称重传感器直接测量减去研磨机的已知质量来确定。该数量被称为“推断的豆子数量”。

可以通过将回归模型应用于历史推断的豆子数量来计算预测的豆子数量。可以调整回归模型以适应一星期中不同日期、不使用的时段、定量给料定时器的当前设定和研磨细度设定，以及外部因素的波动。外部因素的至少一些实施例可以包括关于用户的日程安排的用户提供的信息(例如，在家与旅行、早晨约会、工作日程等)、天气(例如，寒冷天气或下雨天可能与更大的咖啡消耗量相关)和/或其他因素。可用豆子的总量可以被计算为已识别的豆袋的已知净重，减去通过研磨从料斗中除去的质量。

图8示出了可用于生成定量给料信息的定量给料数量算法508。在咖啡饮品的制备中，精确的定量给料有利于产生高质量、一致的饮品。例如，一些配方指定咖啡研磨物与水的精确质量比，具有精确的浸泡时间和温度。一定量的研磨咖啡由这些咖啡研磨物的质量决定。出于可制造性的原因，测量通过研磨元件产生的研磨物的质量可能是不切实际的。相反，研磨定时器用作质量的代用品。研磨时间和定量给料质量之间的关系可能受到各种因素的影响，例如研磨细度和豆子的油性(新鲜豆子非常油腻但随着时间的推移会变干)。

用于改进定时定量给料的准确性的算法基于研磨细度设定的测量值、豆子的新鲜度和特定的豆子信息。当豆子被研磨时，由传感基座101中的称重传感器记录的质量将不会改变-豆子从料斗传递到抓杯，但是研磨系统的总质量不变。当移除抓杯时，将研磨物倾倒出来并更换抓杯，传感基座101可以确定由称重传感器测量的质量的减少。该质量可以等于在最后一次研磨期间研磨的豆子的质量。系统可以将该信息存储在数据库和数学模型中以构建预测定量给料数量算法508。

为了计算正确的定量给料时间，用户可以通过客户端应用502或另一个界面指定研磨咖啡的所需定量给料。然后，定量给料量算法可以从研磨细度设定、新鲜度值和历史数学模型中读取，以计算将产生所需定量给料的研磨时间。

在一些实施例中，上述新鲜度算法、豆量算法和定量给料算法可以用一个或多个机器学习算法取代。机器学习算法不仅可以包含特定用户的行为，还可以从系统中所有用户和装置的行为中获取，以改善和改进其计算和预测能力。

推荐模块或引擎可以使用数据来选择或生成推荐。通过使用个人客户的使用数据，包括使用的特定豆子类型、使用频率、研磨设定和定量给料量(可用于推断冲泡类型)以及用户提供的其他数据(如调查回复)，系统可以推荐其他豆子、冲泡风格、咖啡设备，咖啡店或其他可能符合用户偏好的产品。可以通过聚类或关联算法生成这些推荐。

因为本文公开的系统能够计算剩余豆子的数量、用户的消费习惯以及豆子新鲜度的预测，所以系统可以在用户耗尽其豆供应之前或者豆子低于既定的质量阈值之前提供用新豆补充旧豆的价值。可以通过各种商业模型实施例提供豆子补充，包括：

●自动补货，直接发货给消费者；

●转介到在线零售商(例如亚马逊)订购替代豆子，并将关联公司佣金退回公司；

●重复订阅模型，根据用户的行为和声明的偏好调整频率和豆子类型；

●转介给当地零售商；和

●对咖啡行业合作伙伴的分析和见解。

通过系统收集的数据的给定量和粒度，该技术的实施例可以允许对系统的使用进行详细分析。这些数据对于咖啡行业合作伙伴可能很有价值，包括咖啡零售商、豆类烘焙商、咖啡设备制造商、咖啡馆、食品服务供应商等。消费者行为洞察的示例可包括：

●最受欢迎的特定豆子或品牌是什么？

●用户每单位时间消耗多少咖啡，这些使用模式如何聚集？

●研磨机在便携式场景中相对于在“停驻”场景中的使用频率如何？

●最流行的冲泡方法是什么(由研磨细度和定量给料量推断)？

●用户在咖啡上花多少钱，他们的价格敏感度是多少？

●然后可以根据用户相关维度对这些洞察进行细分，包括：

○用户授权的年龄、性别和其他人口统计数据；

○与地理相关联的地理位置和社会经济数据；

○用户类型(例如，每日用户、不常用户等)；和

○季节和环境数据(例如，假日期间、当地天气、日出/日落时间)。

可以将该数据连续地或周期性地传送到远程服务器。可以基于用户请求、咖啡研磨机的操作等来访问该数据。例如，可以使用移动装置上的门户网站或应用来访问数据。基于该数据，用户可以确定要购买哪种咖啡豆。该技术可以允许对其他食品消费、使用等的使用进行详细分析。

继续参考图8，传感基座101可包括配置成命令研磨机100的控制器406。控制器406可包括处理器513和存储器515，并且可与传感器402,401,404通信。可以使用额外的传感器。可以基于期望的功能来选择传感器的数量、位置和配置。为了直接分析排放物，VOC传感器401可以安装在料斗上、结合到料斗中或者耦合到料斗并且与处理器513和/或处理器530通信。

可编程处理器513可以包含用于处理数据的所有类型的设备、装置和机器，包括例如可编程微处理器(图示)、计算机、片上系统或多个，或者前述的组合。可编程处理器可包括电路、专用逻辑电路，例如，现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。除了硬件之外，可编程处理器还可以包括为所讨论的计算机程序创建执行环境的代码(例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或者其中一个或多个的组合的代码)。来自传感器403,401,404的传感器读数540,542,544可用于产生控制变量。

存储器515可以耦合到处理器513并且可以存储数据，包括可执行指令、关于咖啡豆和/或研磨物的收集数据，以及其他信息。存储器515可以存储用于监测咖啡豆、检测事件、命令组件和/或与系统通信的指令。在一些实施例中，存储器515包含结合云服务501讨论的程序。例如，存储器515可以包括定量给料算法、新鲜度算法，豆子数量算法和应用逻辑，并且可以是安全存储器、标准存储器或两种存储器类型的组合。在各种实施例中，存储器515可以是闪存、安全串行EEPROM、安全现场可编程门阵列或安全应用专用集成电路，并且可以存储指令、程序、配方、用户特定的风味特征、用户特定的香味特征、研磨特征，以及其他信息。程序可以包括但不限于补偿程序、咖啡豆分析程序、校准程序或用于监测或分析食物的其他程序。补偿程序可用于补偿环境条件，以提高新鲜度确定的准确性。例如，补偿程序可以补偿传感器操作时的事实温度。咖啡豆分析程序可用于确定咖啡豆的新鲜度。校准程序可用于连续或周期性地校准咖啡研磨机的组件和/或操作。计算机程序可以用任何形式的编程语言编写，并且可以存储在保存其他程序或数据的文件的一部分中(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)、在所讨论的专用于该程序的单个文件中，或在多个协调文件中(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)。配方可以是消费者特定的产品配方(例如，由用户编程的配方)、下载的配方等，并且可以经由网络(例如，本地网络、广域网)被传送到另一装置，诸如远程观看装置，等)。远程观看装置(例如，图8中的装置521)可以经由Z-Wave、Wi-Fi、ZigBee、蓝牙、对等协议或其他方法或技术直接与研磨机80通信。例如由以太网局域网(LAN)接口提供的网络连接，或者例如，根据I.E.E.E.802.11b/g/n/ac无线或无线网络通信标准提供的经由WiFi LAN接入点的无线网络接口提供的网络连接。研磨系统90可以与根据XIO，Z-Wave或ZigBee的自动化网络装置、集线器、中继器通信，以用于有线或无线家庭网络自动化。这里公开的系统可以提供远程网络访问以操作、监测和控制研磨机。

图9是根据本技术的另一个实施例的研磨系统600的等距视图。图1-6和8的研磨系统90的相关描述适用于研磨系统600。研磨系统600可包括咖啡研磨机602和集成的传感基座601。单件或多件式壳体605可以保护内部组件。该实施例非常适合于商业设定，例如咖啡店，其中不需要研磨机组件的便携性。

图10是根据本技术的另一个实施例的食品分析仪701的侧视图。图11是分析仪701的剖视仰视图。分析仪701可以是放置在任何豆子容器上方的传感盖的形式，例如商用咖啡研磨机的现有料斗。现在参考图11，分析仪701可以包含一个或多个传感器，包括VOC或其他气体传感器703，温度和湿度传感器709以及其他环境传感器。在盖子配置中，它可以感知料斗中豆子的数量。作为从下方感测其质量的替代方案，传感盖可以采用距离传感器702，例如超声波测距仪、红外反射率距离传感器，或其他感测容器中的豆的高度的装置。传感盖还包含电源707、微控制器704和网络接口705，例如Wi-Fi芯片。为了传达状态、豆子新鲜度或其他信息，传感盖还可以包含显示器706。在一些实施例中，图1的盖108可以包括分析仪701的组件以增强监测。

图12是根据本技术的实施例的具有容器801和带有分析仪的盖子802的存储系统的等距分解图。上述实施例也可以与补充的豆子存储容器801结合使用，其具有传感基座集成在传感盖802中的特征。在该实施例中，传感盖或豆子存储容器可以包含单向真空泵阀708，其连接到内部或外部真空泵机构，以从豆子存储容器中抽空或置换大气。这样做可以消除豆子对氧气的暴露，从而延长它们的新鲜度。

在替代实施例中，气体传感器、温度传感器和其他电子组件位于研磨机的可移除盖子中。这提供了将传感器非常靠近豆子本身放置的优点，而不是相隔一定距离通过顶部空间连接管进行感测。它还允许通过表面声波传感器系统检测豆子的化学成分的替代方法，包括红外光谱或固相微萃取。温度感测也可以通过红外温度感测来完成。这样的实施例还可以包括可移除盖子的电子组件和传感器基座微控制器之间的连接。在一些实施例中，容器801可以连接到传感基座，传感基座可以分析容器801的内容物。

图13是示出研磨系统可以在其中操作的环境的图。研磨系统可以具有替代的传感架构。传感功能、处理和通信可以在传感基座833、研磨机832或料斗/豆子存储区域834中的任何一个或全部中发生。控制器830可以包括具有模块831的存储器，模块831包括传感器校准模块、补偿模块、估计模块或其他合适的模块。传感器校准模块可用于根据环境条件定期校准传感器。补偿模块可以补偿可能影响传感器读数的外部因素。例如，补偿模块可以被配置为补偿影响操作排放物传感器的一个或多个环境条件。在VOC传感器实施例中，补偿模块可以补偿VOC传感器操作中的温度影响。可以基于温度读数或来自环境传感器的其他检测到的环境数据来确定校正因子。环境传感器可以是温度传感器、湿度传感器或光传感器。

气体传感器、温度传感器和其他电子组件位于研磨机的可移除盖子中。这提供了将传感器非常靠近豆子本身放置的优点，而不是间隔一定距离通过顶部空间连接管进行感测。它还允许通过表面声波传感器系统检测豆子化学成分的替代方法，包括红外光谱或固相微萃取。温度感测也可以通过红外温度感测来完成。这种性质的实施例还包括可移除盖子的电子组件和传感器基座微控制器之间的连接。

在又一替代传感架构中，传感功能、处理和通信可以在传感基座、研磨机或料斗/豆子存储区域中的任何一个或全部中发生。研磨系统的各种组件可包括控制器、存储器和一个或多个处理器。控制器可以包括一个或多个处理器，其中电路被配置为执行指令。在一些实施例中，本文公开的控制器可以是基于例如期望的研磨物的量、研磨物的细度等来控制研磨机的操作的计算装置。例如，控制器可以包括

本文公开的系统的组件可以通过任何形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。例如，研磨系统、分析仪、容器和组件可以与另一组件、计算装置(例如，计算机)和/或数据服务通信。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)和广域网(“WAN”)、互联网络(例如，因特网)和、对等网络(例如，ad hoc对等网络)。

图14是根据本技术的实施例的操作方法900的流程图。通常，咖啡研磨机可以监测咖啡豆以识别事件。咖啡研磨机可以通过通知用户、启动动作等来响应事件的检测。结合咖啡豆研磨机系统讨论方法900的细节，并在下面讨论。

在框902处，研磨机系统可以监测咖啡豆。来自用户的输入可用于确定监测的频率和感兴趣的事件。可以基于咖啡豆的特征选择监测程序，并且可以使用新鲜度算法来确定新鲜度信息。如框904，可以分析新鲜度信息以识别诸如咖啡豆变得陈旧的事件。在其他实施例中，框904处的事件可以是达到最小水平的咖啡豆，因此用户可以重新填充咖啡研磨机。在其他实施例中，框904处的事件可以基于咖啡豆被容纳在研磨机内的时间段。

在框906处，咖啡研磨机可以响应于事件的检测。用户可以选择事件触发器。可以通过即时消息、电子邮件、视觉或听觉警报等向用户发送事件通知。在一个实施例中，咖啡研磨机向远程服务器发送事件通知，然后远程服务器与用户的远程装置通信。

在使用中，研磨机系统可以获取咖啡豆数据并且可以检测与所收集的数据相关联的一个或多个事件，并且基于一个或多个事件自动发送用于通知用户的警报。用户可以查看警报、与检测到的事件相关联的数据以及推荐的动作，例如清空研磨机、重新填充研磨机或购买咖啡豆。咖啡研磨机本身可以指示事件。例如，图9中的光指示器603可以在检测到事件时打开。附加地或替代地，咖啡研磨机602可包括事件指示器604以提供信息的查看。这允许用户跟踪豆子的特征，并且还在应当丢弃豆子时向用户提供通知。在其他实施例中，当咖啡研磨机几乎是空的时，可以打开灯指示器603。灯指示器603可以位于输入装置606上。这可以通知用户咖啡研磨机应该用新鲜豆子重新填充。传感基座601还可包括事件指示器、新鲜度等级指示器等。咖啡豆数据可包括但不限于新鲜度信息、烘焙信息、环境信息(例如，温度数据、化学存在数据或其推荐)等。可以基于被监测的特征的数量、优选的通知手段和其他期望的功能来选择指示器的位置、数量和配置。

虽然已经示出和描述了本文描述的本主题的特定方面，但是对于读者将显而易见的是，基于本文的教导，可以在不脱离本文描述的主题以及其更广泛的方面的情况下进行改变和修改，并且，因此，所附权利要求在其范围内包含在本文所述主题的真实精神和范围内的所有这些变化和修改。尽管关于咖啡豆描述了一些实施例，但是实施例可以适用于其他食品。例如，图1的研磨系统90可用于储存和研磨香料、坚果、干果/蔬菜等。图8的定量给料508可以是一定量的磨碎香料。在一些实施方案中，配方可用于自动确定要生产的磨碎香料的量。可以使用和修改分析、算法、行为洞察和技术来分析、监测、评估各种项目。可以基于物品的特征来选择传感器的数量、检测能力和灵敏度，包括典型的排放物或与新鲜度、变质、老化等相关的变化。虽然本文已经公开了各个方面和实施例，但是其他方面和实施例也被预期。这里公开的各个方面和实施例是出于说明的目的而不是限制性的，真实的范围和精神由所附权利要求指示。

Claims (43)

1.一种系统，包括：

容纳室，用于容纳咖啡豆；

至少一个排放物传感器，其被配置为检测容纳在所述容纳室中的所述咖啡豆的一个或多个排放物；和

控制器，其通信地耦合到所述至少一个排放物传感器，并被编程为基于来自所述至少一个排放物传感器的输出确定关于所述咖啡豆的信息。

2.如权利要求1所述的系统，还包括：

便携式电动咖啡研磨机或储存容器，其包括包含所述容纳室的主壳体；和

传感基座，其被配置为支撑所述便携式电动咖啡研磨机或所述储存容器，并包括所述至少一个排放物传感器，其中所述传感基座可拆卸地耦合到所述便携式电动咖啡研磨机或所述储存容器，以与所述容纳室建立流体连通。

3.如权利要求1和2中任一项所述的系统，还包括：

便携式电动咖啡研磨机，其包括所述容纳室、研磨元件和电源；和

传感基座，其具有所述至少一个排放物传感器并且可拆卸地耦合到所述便携式电动咖啡研磨机，以与所述容纳室建立流体连通并与所述电源建立电连通。

4.如权利要求1至3中任一项所述的系统，其中所述控制器包括

豆子分析模块，其被配置为基于来自所述至少一个排放物传感器的输出确定所述咖啡豆的新鲜度信息；和

补偿模块，其被配置为补偿一个或多个环境条件，所述一个或多个环境条件影响由所述至少一个排放物传感器对所述一个或多个排放物的检测和/或影响来自所述咖啡豆的温度诱发的排放物的检测。

5.如权利要求4所述的系统，其中所述补偿模块被配置为补偿所述至少一个排放物传感器的温度效应。

6.如权利要求1至5中任一项所述的系统，其中所述控制器被编程为如下以确定所述咖啡豆的新鲜度值(F)：

其中

S是来自所述至少一个排放物传感器的传感器读数，

α_T是特定温度下的温度修正因子，

λ_Q是豆量校正因子，

α_B是豆子校正因子，

α_R是烘焙日期校正因子，和

α_A是所述咖啡豆的豆龄。

7.如权利要求6所述的系统，其中所述控制器被配置为接收和存储所述理想新鲜度_特定豆。

8.如权利要求1至5中任一项所述的系统，其中所述控制器被配置为

确定整合的新鲜度传感器读数(S)，

计算所述咖啡豆的新鲜度值(F)如下：

其中

α_T是特定温度下的假设温度校正因子，

λ_Q是豆量校正因子，

α_B是假设的豆子校正因子，

α_R是假设的烘焙日期校正因子，和

α_A是料斗校正因子中的假设豆龄。

9.如权利要求1至8中任一项所述的系统，其中所述控制器被编程为响应于基于所述一个或多个排放物识别的用户定义事件而执行动作。

10.如权利要求9所述的系统，其中执行所述动作包括警告用户、设定研磨细度设定，和/或切断驱动所述研磨元件的电动机的电源。

11.如权利要求1至10中任一项所述的系统，其中所述控制器包括：

处理器；和

包含指令的存储器，当由所述处理器执行时，使得所述控制器补偿影响由所述至少一个排放物传感器对所述一个或多个排放物的检测的至少一个环境条件。

12.如权利要求1至11中任一项所述的系统，还包括通信地耦合到所述控制器的环境传感器，所述环境传感器被配置为检测环境数据，其中所述控制器被编程为基于来自所述至少一个排放物传感器的所述输出和检测到的环境数据确定所述咖啡豆的新鲜度信息。

13.如权利要求12所述的系统，其中所述环境传感器是温度传感器、湿度传感器或光传感器。

14.如权利要求12所述的系统，其中所述至少一个排放物传感器包括挥发性有机化合物传感器。

15.如权利要求1至14中任一项所述的系统，其中所述控制器包括用于补偿对所述至少一个排放物传感器的温度影响的程序。

16.如权利要求1至15中任一项所述的系统，其中所述研磨元件位于所述容纳室的底部。

17.如权利要求1至16中任一项所述的系统，其中所述控制器被编程为

基于来自所述至少一个排放物传感器的信号检测一个或多个事件，和

基于检测到的一个或多个事件自动发起用户通知。

18.如权利要求1至17中任一项所述的系统，还包括可操作以设定事件触发器的一个或多个用户输入元件，并且其中所述一个或多个用户输入元件包括至少一个触摸屏、按钮、键盘或拨盘。

19.一种研磨系统，包括：

研磨机，其包括腔室和研磨元件；和

可耦接到所述研磨机以与所述腔室建立流体连通的传感基座，其中所述传感基座被配置成分析来自所述腔室的气体以评估所述腔室中的食品。

20.如权利要求19所述的研磨系统，其中所述研磨元件定位成将研磨的食品直接输送到可移除的容器中。

21.如权利要求19所述的研磨系统，其中当所述研磨机支撑在水平表面上时，所述研磨元件直接定位在研磨容器上方。

22.如权利要求19至21中任一项所述的研磨系统，其中所述研磨机是可再充电的。

23.如权利要求19至22中任一项所述的研磨系统，其中所述传感基座被配置成在所述传感基座分析容纳在所述研磨机中的咖啡豆的同时对所述研磨机再充电。

24.如权利要求19至23中任一项所述的研磨系统，其中，所述研磨系统被配置为连接到无线网络。

25.如权利要求19-24中任一项所述的研磨系统，其中所述传感基座包括挥发性有机化合物气体传感器、温度传感器或重量传感器中的至少一种。

26.一种咖啡豆研磨系统，包括：

至少一个传感器；和

通信地耦合到所述至少一个传感器的控制器，其中所述控制器被编程为基于来自所述至少一个传感器的输出确定关于容纳在所述咖啡豆研磨系统中的咖啡豆的信息。

27.如权利要求26所述的咖啡豆研磨系统，其中所述信息包括咖啡豆新鲜度信息、预测的咖啡豆新鲜度信息和/或环境信息。

28.如权利要求27所述的咖啡豆研磨系统，其中所述环境信息包括湿度信息和/或温度信息。

29.一种用于监测咖啡豆的方法，包括：

接收与食品相关的食品特定的数据，其中所述食品特定的数据涉及食品的特性；

接收与所述食品的一个或多个排放物有关的排放物信息；和

基于豆子特定的数据和所述排放物信息确定关于所述食品的信息。

30.如权利要求29所述的方法，其中所述食品是咖啡豆，并且食品特定的数据是豆子特定的数据。

31.如权利要求29所述的方法，还包括：

从第一传感器接收温度信息；和

基于所接收的温度信息补偿第二传感器的温度效应，其中所述第二传感器被配置成检测所述一个或多个排放物。

32.如权利要求29所述的方法，其中所述温度信息来自温度传感器，所述温度传感器定位成测量与提供所述排放物信息的传感器相关联的温度。

33.如权利要求29至32中任一项所述的方法，其中所接收的豆子特定的数据包括温度校正因子、食品量校正因子、食品校正因子和/或食品年龄因子。

34.如权利要求29至33中任一项所述的方法，其中所述排放物信息包括暴露于所述食品的空气中的所述一个或多个排放物的浓度。

35.一种方法，包括：

从咖啡研磨机或容器的传感器接收信号；

基于所述信号识别满足预定条件的值；

基于所识别的值确定与所满足的预定条件相关联的事件；和

基于所确定的事件执行至少一个动作。

36.如权利要求35所述的方法，其中执行所述至少一个动作包括

通知用户所确定的事件，和/或

根据所确定的事件调整所述咖啡研磨机的操作。

37.如权利要求35至36中任一项所述的方法，其中识别所述值包括确定所述咖啡研磨机中包含的咖啡豆的排放物变化。

38.如权利要求35至37中任一项所述的方法，其中所述预定条件由用户设定。

39.如权利要求35至37中任一项所述的方法，还包括使用新鲜度算法确定所述预定条件。

40.如权利要求35至37中任一项所述的方法，其中确定与所满足的预定条件相关联的所述事件包括将来自所述传感器的输出与存储的与新鲜度值相关联的输出进行比较。

41.一种用于分析食品的计算机实现的方法，包括：

通过计算装置确定食品的新鲜度信息；和

将所述新鲜度信息发送给用户或网络。

42.如权利要求41所述的计算机实现的方法，其中所述计算装置是传感基座的一部分，所述传感基座被配置为可拆卸地耦合到研磨机和/或容器。

43.如权利要求41至42中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述计算装置包括一个或多个控制器。