CN115153324A - 一种研磨咖啡粉的生产方法和系统、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种研磨咖啡粉的生产方法和系统、装置及存储介质，该方法基于咖啡智能研磨装置实现，咖啡智能研磨装置包括给料器、筛选组件、粉碎机、降温装置、控制器；该方法包括：基于给料器向筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料；通过粉碎机基于粉碎参数对筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉；通过降温装置对咖啡粉进行降温，得到待用粉；其中，粉碎参数包括压力参数，压力参数由控制器基于条件信息确定，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸分布信息。

Description

一种研磨咖啡粉的生产方法和系统、装置及存储介质

技术领域

本说明书涉及新一代信息技术和高端装备制造领域，特别涉及一种研磨咖啡粉的生产方法和系统、装置及存储介质。

背景技术

咖啡类饮品已经成为当代人们饮食生活中常见的一类饮品，市场对咖啡的需求量日渐增大。咖啡生产不仅需要高效的生产速度，还需要严格的质量控制，传统的生产方式已经不能满足现代化大批量、高品质咖啡生产的需求，国外高端设备厂商已经实现了自动化、一体化的咖啡生产设备，但这些设备局限于机械和电子控制技术，尚未应用新一代信息技术，对于质量控制、能耗控制难以进一步提高。

因此，希望提供一种更适应当下需求的研磨咖啡粉的生产方法和系统、装置及存储介质，提高咖啡生产的效率，增强咖啡生产的质量控制，同时减少能耗。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供一种研磨咖啡粉的生产方法，该方法基于咖啡智能研磨装置实现，咖啡智能研磨装置包括给料器、筛选组件、粉碎机、降温装置、控制器。该方法包括：基于给料器向筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料；通过粉碎机基于粉碎参数对筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉；通过降温装置对咖啡粉进行降温，得到待用粉；其中，粉碎参数包括压力参数，压力参数由控制器基于条件信息确定，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸分布信息。

本说明书实施例之一提供一种研磨咖啡粉的生产系统，用于控制咖啡智能研磨装置，咖啡智能研磨装置包括给料器、筛选组件、粉碎机、降温装置、控制器；该系统包括：输入模块，用于基于给料器向筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料；粉碎模块，用于通过粉碎机基于粉碎参数对筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉；降温模块，用于通过降温装置对咖啡粉进行降温，得到待用粉；其中，粉碎参数包括压力参数，压力参数由控制器基于条件信息确定，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸分布信息。

本说明书一个或多个实施例提供一种研磨咖啡粉的生产装置，包括处理器，所述处理器用于执行上述实施例中任一项所述的研磨咖啡粉的生产方法。

本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述实施例中任一项所述的研磨咖啡粉的生产方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的一种研磨咖啡粉的生产系统的应用场景示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的一种研磨咖啡粉的生产系统的示例性模块图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的一种研磨咖啡粉的生产方法的示例性流程图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的压力参数确定方法的示例性流程图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的粉碎处理的示例性流程图；

图6是根据本说明书一些实施例所示的输送速度确定的示例性流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的一种研磨咖啡粉的生产系统的应用场景示意图。

在一些实施例中，研磨咖啡粉的生产系统的应用场景100可以包括处理器110、网络120、存储设备130、终端设备140以及咖啡智能研磨装置150。

处理器110可以用于处理来自应用场景100的至少一个组件或外部数据源(如，云数据中心)的数据和/或信息。处理器110可以经由网络120连接到存储设备130、终端设备140和/或咖啡智能研磨装置150以访问和/或接收数据和信息。例如，处理器110可以经由网络120接收咖啡智能研磨装置150的相关信息(如，咖啡豆的硬度信息、咖啡豆的尺寸信息等)。

在一些实施例中，处理器110可以是单个处理器，也可以是处理器组。该服务器组可以是集中式或分布式的(例如，处理器110可以是分布式系统)，可以是专用的也可以由其他设备或系统同时提供服务。在一些实施例中，处理器110可以本地连接到网络120或者与网络120远程连接。在一些实施例中，处理器110可以在云平台上实施。仅作为示例，所述云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。

网络120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，应用场景100中的一个或以上组件(如，存储设备130、终端设备140、咖啡智能研磨装置150)可以经由网络120将信息和/或数据发送到应用场景100中的另一个组件。网络120可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、有线网络、无线网络等或其任意组合。在一些实施例中，网络120可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换点，通过这些网络接入点，应用场景100的一个或多个组件可连接到网络120以交换数据和/或信息。

存储设备130可以用于储存数据和/或指令。数据可以包括与用户、终端设备140、咖啡智能研磨装置150等有关的数据。在一些实施例中，存储设备130可以储存处理器110用来执行或使用以完成本说明书中描述的示例性方法的数据和/或指令。例如，存储设备130可以存储咖啡智能研磨装置150的相关信息。又例如，存储设备130可以存储一个或多个机器学习模型。在一些实施例中，存储设备130可以是处理器110的一部分。

在一些实施例中，存储设备130可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写内存、只读内存(ROM)等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备130可在云平台上实现。在一些实施例中，存储设备130可以连接到网络120以与应用场景100的一个或以上组件(例如，处理器110、咖啡智能研磨装置150)通信。

终端设备140可以指用户所使用的一个或多个终端设备或软件。在一些实施例中，用户可以是终端设备140的所有者。在一些实施例中，终端设备140可以包括移动设备140-1、平板计算机140-2、膝上型计算机140-3、车载设备等或其任意组合。在一些实施例中，终端设备140可以包括信号发送器和信号接收器，被配置为与咖啡智能研磨装置150通信以获取相关信息。

在一些实施例中，终端设备140可以是固定的和/或移动的。例如，终端设备140可以直接安装在处理器110和/或咖啡智能研磨装置150上，成为处理器110和/或咖啡智能研磨装置150的一部分。再例如，终端设备140可以是可移动的设备，用户可以携带终端设备140位于相对于处理器110、咖啡智能研磨装置150的距离较远的位置，终端设备140可以通过网络120与处理器110和/或咖啡智能研磨装置150连接和/或通信。

在一些实施例中，终端设备140可以接收用户请求，并经由网络120将与请求有关的信息发送到处理器110。例如，终端设备140可以接收用户要求发送相关信息的请求，并经由如网络120将与请求有关的信息发送到处理器110。终端设备140还可以经由网络120从处理器110接收信息。例如，终端设备140可以从处理器110接收咖啡智能研磨装置150的相关信息，所确定的一个或以上相关信息可以显示在终端设备140上。又例如，处理器110可以将咖啡智能研磨装置150的相关信息确定的结果(如，咖啡豆粉碎结果等)或给料速度提示信息发送到终端设备140。

咖啡智能研磨装置150指能够实现从咖啡豆输入、筛选、粉碎、降温，到最后获得高品质咖啡粉的一系列操作过程的装置。在一些实施例中，咖啡智能研磨装置150可以包括给料器151、筛选组件152、控制器153、粉碎机154及降温装置155。

给料器151指咖啡智能研磨装置中的一种辅助性设备，其主要功能是将尚未加工的物料(如，咖啡豆等)从某一设备(如，料斗、贮仓等)连续均匀地喂料给承接设备或运输机械(如筛选组件152)，给料器151是实行流水作业自动化的必备设备。在一些实施例中，给料器分为敞开型和封闭型两种类型，常见的给料器有电磁振动给料器、棒条振动给料器、螺旋给料器。给料器151的类型在本说明书中不做限制。

筛选组件152指用于筛选给料器151输入的原始咖啡豆来获得筛后料的部件。在一些实施例中，筛选组件152可以包括，图像获取装置、分离装置。在一些实施例中，图像获取装置可以用于获取咖啡豆图像，可以包括拍摄装置(如，X射线摄影装置、普通摄像头等)。图像获取装置可以获取咖啡豆的图像，并经由网络120将咖啡豆的图像传送至处理器110。在一些实施例中，分离装置可以用于分离咖啡豆和可疑物料，分离装置根据结构可分为板式塔和填料塔两种类型，常用的有泡罩塔，浮阀塔，筛板塔，淋降板塔，填料塔等应用于蒸馏、吸收、萃取、吸附等操作。

控制器153指用于处理咖啡豆物料图像，确定可疑物料的装置，是协调和指挥整个咖啡智能研磨装置150完成此操作的主令装置。在一些实施例中，控制器分为组合逻辑控制器和微程序控制器两种类型。控制器153的类型在本说明书中不做限制。

粉碎机154指将大尺寸的咖啡豆粉碎至要求尺寸的咖啡粉的机械。粉碎机由粗碎、细碎、风力输送等装置组成，以高速撞击的形式达到粉碎的目的，利用风能一次成粉。根据所需物料细度的D90标准(90％的物料达到预定细度)可将粉碎机区分为破碎机(60目以下)、粉碎机(60-120目)、超细粉碎机(120-300目)、超微粉碎机(300目以上)。在一些实施例中，可以根据不同批次咖啡豆粉碎细度的需求，采用上述粉碎机中的一种或任意组合。

降温装置155指用于对研磨好的咖啡粉进行降温冷却，从而得到待用粉的装置。在一些实施例中降温装置可以包括使用常规方式进行降温的装置(如通过空气流动带走高温气体等)，也可以包括使用冷凝器进行降温的装置(如通过把气体或蒸气转变成液体将仪器中的热量以较快的方式传到仪器附近的空气中，从而实现降温)。降温装置155的类型在本说明书中不做限制。

应当注意应用场景仅仅是为了说明的目的而提供，并不意图限制本说明书的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，应用场景还可以包括数据库。又例如，应用场景可以在其他设备上实现类似或不同的功能。然而，变化和修改不会背离本说明书的范围。

图2是根据本说明书一些实施例所示的一种研磨咖啡粉的生产系统的示例性模块图。

如图2所示，在一些实施例中，研磨咖啡粉的生产系统200可以包括输入模块210、粉碎模块220和降温模块230。

输入模块210可以用于基于给料器向筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料。关于给料器和筛选组件的更多内容参见图1及其相关描述，关于输入的方式参见图3及其相关描述。

粉碎模块220可以用于通过粉碎机基于粉碎参数对筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉。其中，粉碎参数包括压力参数，压力参数由控制器基于条件信息确定，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸分布信息。

在一些实施例中，粉碎模块220还可以进一步用于基于条件信息生成当前批次咖啡豆的条件矩阵；基于条件矩阵检索数据库，获取与条件矩阵满足预设要求的至少一个历史参考矩阵；预设要求为历史参考矩阵与条件矩阵的矩阵距离不超过预设阈值；基于至少一个历史参考矩阵中每个历史参考矩阵与条件矩阵的矩阵距离，确定每个历史参考矩阵对应的权重系数；基于每个历史参考矩阵对应的权重系数及其对应的参考压力参数，确定条件矩阵对应的压力参数。

在一些实施例中，权重系数还与历史参考矩阵对应的参考压力参数的质量分数相关，质量分数越高，权重越大，质量分数包括均匀度。在一些实施例中，粉碎处理包括第一粉碎操作、分选操作和至少一个第二粉碎操作，至少一个第二粉碎操作中每个第二粉碎操作具有其对应的辊间隙和对应的第二压力参数。在一些实施例中，第二粉碎操作的第二压力参数按上述确定压力参数的方法确定。

关于粉碎机和控制器的更多内容参见图1及其相关描述，关于咖啡粉、筛后料、粉碎参数、压力参数、条件信息、筛后料的硬度和尺寸分布信息的更多内容参见图3及其相关描述，关于条形矩阵、历史参考矩阵、数据库、预设要求、压力参数的确定方式和权重系数的更多内容参见图4及其相关描述。关于第一粉碎操作、分选操作和第二粉碎操作的更多内容参见图5及其相关描述。

降温模块230可以用于通过如冷凝器等降温装置对咖啡粉进行降温，得到待用粉。关于降温装置的更多内容参见图1及其相关描述，关于待用粉的更多内容参见图3及其相关描述。

如图2所示，在一些实施例中，研磨咖啡粉的生产系统200还可以包括获取模块240以及调整模块250。

获取模块240可以用于获取降温装置的降温速度及咖啡粉的均匀度。关于降温速度和均匀度的更多内容参见图5及其相关描述。

调整模块250可以用于基于降温速度及均匀度，调整给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度。在一些实施例中，条件信息还包括输送速度。在一些实施例中，调整模块250还可以用于基于预测模型对降温速度及均匀度的处理，确定给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度。关于输送速度和预测模型的更多内容参见图6及其相关描述。

图2所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。

需要注意的是，以上对于研磨咖啡的生产系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图2中披露的输入模块210、粉碎模块220、降温模块230、获取模块240和调整模块250可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。

图3是根据本说明书一些实施例所示的一种研磨咖啡粉的生产方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以由处理器110执行。如图3所示，流程300包括下述步骤：

步骤310，基于给料器向筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料。在一些实施例中，步骤310可以由输入模块210执行。

给料器指咖啡智能研磨装置中用于投放原始咖啡豆的一种辅助性设备。关于给料器的更多内容参见图1及其相关描述。

筛选组件指用于筛选给料器输入的原始咖啡豆来获得筛后料的部件。关于筛选组件的更多内容参见图1及其相关描述。

筛后料指经过筛选组件剔除掉异物(如石头、谷类、金属)、瑕疵豆(如虫蛀、生豆、霉豆)后的咖啡豆物料。

在一些实施例中，可以通过在筛选组件的分离装置中设置重量传感器来筛选异物。例如，划定正常咖啡豆的重量范围，通过重量传感器感应重量不在此范围内的物料则剔除。在一些实施例中，可以通过在筛选组件的分离装置中设置固定孔径的方式筛选异物。例如，将咖啡豆的大小分为不同等级，每个等级划分固定的孔径大小，通过孔径将大小与正常咖啡豆不相符的物料剔除。

在一些实施例中，可以结合上述两种方式或其他方式来剔除异物。例如，还可以通过使用磁铁对异物进行吸附来剔除咖啡豆中含金属的颗粒。

在一些实施例中，给料器可以基于多种方式实现向筛选组件输入咖啡豆。例如，给料器可以使料仓中的咖啡豆物料均匀的排放到皮带输送机上形成适当厚度和宽度的咖啡豆物料层，输入受料设备中。又如，给料器可以使咖啡豆物料在倾斜的筛面上作连续的抛掷运动，并连续均匀地将咖啡豆物料送至受料设备中。再如，给料机的底板连同咖啡豆物料向前运动时，料仓内的咖啡豆物料随之填满机体内的空间，当底板向后运动时，底板上的咖啡豆物料不能随之返回而受阻卸出，实现给料。又如，给料器可以由机壳和叶轮组成，机壳上、下端的进、出料口分别与料仓、受料设备连接，叶轮绕水平轴线转动时咖啡豆物料落入叶轮的各腔格之间，随叶轮旋转半周后卸入受料设备。

步骤320，通过粉碎机基于粉碎参数对所述筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉。在一些实施例中，步骤320可以由粉碎模块220执行。

咖啡粉指咖啡豆磨成的粉末。在一些实施例中，粉碎机对筛选后的咖啡豆进行粉碎可以得到咖啡粉。

粉碎机154指将大尺寸的咖啡豆粉碎至要求尺寸的咖啡粉的机械。在一些实施例中，粉碎机可以基于粉碎参数对筛后料进行粉碎处理。关于粉碎机的更多内容参见图1及其相关描述。

粉碎参数指用于协调和指挥粉碎机对咖啡豆进行合理的粉碎处理的参数。在一些实施例中，粉碎参数包括压力参数，压力参数基于条件信息确定，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸分布信息。

压力参数指用于协调和指挥压辊对咖啡豆进行合理研磨的参数，例如，压力大小。在一些实施例中，压力参数受压辊的物理参数影响。例如，压力大小与压辊的最大间隙有关，如当压辊的最大间隙较大时，压力可以适当增大，当压辊的最大间隙较小时，压力可以适当减小。在一些实施例中，压辊的最大间隙是按出品要求设定的，压力大小会影响研磨速度，也会影响咖啡颗粒的均匀性。例如，当压辊的最大间隙较大时，若压力过小，研磨速度和咖啡颗粒的均匀性降低。关于压力参数的更多内容参见图4及其相关描述。

条件信息指影响咖啡豆粉碎和研磨与咖啡豆自身属性相关的信息。在一些实施例中，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸分布信息。

筛后料的硬度指经过筛选后的合格的咖啡豆的硬度值(如1级～5级)。在一些实施例中，硬度值可以通过硬度测量装置(如，硬度计)测量获取。

筛后料的尺寸指经过筛选后的合格的咖啡豆的尺寸值(如3mm/4mm/5mm)。在一些实施例中，尺寸值可以通过尺寸测量装置(如，测距仪)测量获取。

分布信息指用于表示筛后料的硬度和尺寸的信息，可以用矩阵的形式表示。例如，每个咖啡豆具有一个硬度值(如1级～5级)和一个尺寸值(如3mm/4mm/5mm)，每一批筛后料对应一个矩阵，矩阵的行为硬度，列为尺寸，矩阵的元素值为具有该硬度值和该尺寸值的咖啡豆数量占这批筛后料的比例。关于分布信息的更多说明参见图4。

在一些实施例中，条件信息还可以包括给料器的输送速度。输送速度指给料器向筛选组件中输送原始咖啡豆物料的速度。在一些实施例中，输送速度与咖啡粉的降温速度和均匀度有关。关于输送速度的更多说明参见图6。

步骤330，通过降温装置对咖啡粉进行降温，得到待用粉。在一些实施例中，步骤330可以由降温模块230执行。

待用粉指对咖啡粉降温处理后可以用来进行下一步操作(如，包装等)的粉末。在一些实施例中，降温装置对咖啡粉进行降温处理后即可得到待用粉。

降温装置155指用于对研磨好的咖啡粉进行降温冷却，从而得到待用粉的装置。关于降温装置的更多内容参见图1及其相关描述。

应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

图4是根据本说明书一些实施例所示的压力参数的确定方式的示例性流程图。在一些实施例中，流程400可以由处理器110执行。如图4所示，流程400包括下述步骤：

步骤410，基于条件信息生成当前批次咖啡豆的条件矩阵。

条件信息是指能够反映筛后料特征的相关信息。在一些实施例中，条件信息包括筛后料的硬度和尺寸的分布信息。在一些实施例中，咖啡智能研磨装置包括硬度计，用以测量筛后料的硬度。在一些实施例中，咖啡智能研磨装置包括测距仪，用以测量筛后料的尺寸。关于条件信息的更多说明参见图3。

在一些实施例中，条件信息还包括给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度，其中输送速度可以在咖啡智能研磨的整个过程中随时调节。关于输送速度的更多内容参考图6及其相关描述。

将给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度作为条件信息，可以考虑输送速度对压力参数的影响，进一步提升模型的准确度。

条件矩阵是指包含筛后料的条件信息的矩阵。在一些实施例中，条件矩阵基于条件信息确定。在一些实施例中，每一批次的筛后料对应一个条件矩阵，条件矩阵的行代表硬度，列代表尺寸，元素值为具有该项硬度和该项尺寸的筛后料数量占筛后料总数的比值。

仅作为示例的，某一批次筛后料的条件矩阵如下：矩阵有3行，每一行代表一个筛后料的硬度等级，分别为1级硬度至3级硬度；矩阵有5列，每一列代表一个筛后料的尺寸范围，分别为0～2mm，2～4mm，4～6mm，6～8mm，8～10mm；矩阵的元素值为该硬度等级和该尺寸范围的筛后料数量占筛后料总数的比值，例如，该批次筛后料总数为100个，其中2级硬度的、6～8mm的筛后料有50个，则该批次筛后料的条件矩阵的第2行第4列值为50％。

步骤420，基于条件矩阵检索数据库，获取与条件矩阵满足预设要求的至少一个历史参考矩阵；预设要求为历史参考矩阵与条件矩阵的矩阵距离不超过预设阈值。

历史参考矩阵是指历史批次的筛后料对应的条件矩阵。在一些实施例中，历史参考矩阵可以从数据库中获取。

数据库是指包含历史参考矩阵的数据集合。在一些实施例中，数据库基于咖啡智能研磨装置的历史工作日志数据确定，其中历史工作日志数据包括在历史批次的筛后料的研磨过程中硬度计和测距仪的历史数据。

预设要求是指预先设定的对于历史参考矩阵的要求。在一些实施例中，预设要求可以为历史参考矩阵与该批次筛后料对应的条件矩阵的矩阵距离小于预设阈值，其中，矩阵距离可以基于两个矩阵之差的曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离等方式确定。在一些实施例中，预设阈值可以基于用户设置确定，在研磨过程中随时调节，也可以基于专家经验设为某一固定值。

步骤430，基于至少一个历史参考矩阵中每个历史参考矩阵与条件矩阵的矩阵距离，确定每个历史参考矩阵对应的权重系数。

权重系数是指参考压力参数对于最终确定压力参数的贡献程度。在一些实施例中，权重系数基于历史参考矩阵与条件矩阵的矩阵距离确定，矩阵距离越小，权重系数越大。

在一些实施例中，权重系数还可以基于对应的参考压力参数的质量分数确定，质量分数是指反映该参考压力参数的研磨效果的数值。在一些实施例中，质量分数越高，权重系数越大。

在一些实施例中，质量分数包括研磨的均匀度，均匀度越高，质量分数越高。关于均匀度的更多内容参见图6及其相关描述。

权重系数基于参考压力参数的质量分数确定，可以使得历史批次筛后料中研磨质量越高的，其对应的参考压力参数对确定当前的压力参数的贡献就越大，提升了压力参数的准确度。

步骤440，基于每个历史参考矩阵对应的权重系数及其对应的参考压力参数，确定条件矩阵对应的压力参数。

在一些实施例中，压力参数基于满足预设要求的至少一个历史参考矩阵对应的权重系数及其对应的参考压力参数确定。例如，满足预设要求的历史参考矩阵有3个，对应参考压力参数1、参考压力参数2和参考压力参数3，且对应的权重系数分别为0.2、0.3和0.5，则压力参数＝0.2*参考压力参数1+0.3*参考压力参数2+0.5*参考压力参数3。

基于满足预设要求的历史参考矩阵对应的参考压力参数，确定压力参数，可以找出与当前批次筛后料足够相似的历史批次筛后料，并根据历史的经验确定合理的当前压力参数的取值，从而提升压力参数的准确度。同时，权重系数的设置使得历史批次筛后料中越与当前批次接近的、研磨质量越高的，其对应的参考压力参数对当前的压力参数贡献就越大，进一步提升了压力参数的准确度。

图5是根据本说明书一些实施例所示的粉碎处理的示例性流程500的示意图。

在一些实施例中，粉碎处理包括第一粉碎操作、分选操作和至少一个第二粉碎操作，至少一个第二粉碎操作中每个第二粉碎操作具有其对应的辊间隙和对应的第二压力参数。

如图5所示，在一些实施例中，咖啡智能研磨装置对筛后料510进行第一粉碎操作，得到第一粉碎结果520。

第一粉碎操作是指对筛后料进行的第一次粉碎的操作，用以将筛后料粉碎为体积较小的多个颗粒。在一些实施例中，第一粉碎操作的压力参数基于用户设置确定或采用默认值。

在一些实施例中，咖啡智能研磨装置可以对第一粉碎结果520进行分选操作，得到分选结果530。

分选操作是指对第一粉碎结果520进行分组，用以得到至少一个分选结果。例如，图5中分选结果530包括n组，分别为分选结果530-1、530-2、……530-n。

在一些实施例中，分选操作可以是基于第一粉碎结果的颗粒直径按照不同直径区间分组，例如，颗粒直径为5mm以下的为一组，5～10mm的为一组，10mm以上的为一组等。在一些实施例中，咖啡智能研磨装置可以包括测距仪，用于测量第一粉碎结果的颗粒直径，传送带按照颗粒直径的大小将第一粉碎的结果分别输送到至少一个等待容器。例如，传送带将颗粒直径为5mm以下的第一组颗粒，输送至第一等待容器；将颗粒直径为5～10mm的第二组颗粒，输送至第二等待容器；将颗粒直径为10mm以上的第三组颗粒，输送至第三等待容器。

在一些实施例中，咖啡智能研磨装置可以对不同等待容器中的分选结果530进行第二粉碎操作，得到第二粉碎结果540，第二粉碎结果540包括n组，分别为第二粉碎结果540-1、540-2、……540-n，且第二粉碎结果与分选结果一一对应，例如分选结果530-1对应第二粉碎结果540-1。

第二粉碎操作是指对至少一个分选结果分别进行的第二次或更多次粉碎操作，用以将至少一个分选结果粉碎为体积更小的第二粉碎结果540。在一些实施例中，第二粉碎结果为咖啡粉。在一些实施例中，第二粉碎操作的压力参数可以基于用户设置确定。

在一些实施例中，在基于给料器向筛选组件输入咖啡豆并获取到筛后料后，粉碎机即可对筛后料进行第一粉碎操作、分选操作和至少一个第二粉碎操作以获得咖啡粉，其中至少一个第二粉碎操作中每个第二粉碎操作具有其对应的辊间隙和对应的第二压力参数。

仅作为示例的，粉碎机对某一批次的筛后料进行第一粉碎操作得到第一粉碎结果，经分选操作后得到3组第二粉碎结果，分别为颗粒直径为5mm以下的第一组颗粒、颗粒直径为5～10mm的第二组颗粒和颗粒直径为10mm以上的第三组颗粒。对第一组颗粒进行第二粉碎操作，其中辊间隙为2cm，对应的第二压力参数为5bar；对第二组颗粒进行第二粉碎操作，其中辊间隙为1.5cm，对应的第二压力参数为10bar；对第三组颗粒进行第二粉碎操作，其中辊间隙为1cm，对应的第二压力参数为15bar。

在一些实施例中，第二粉碎操作的压力参数可以基于图4所示的确定压力参数的方式确定。

通过分选操作将第一粉碎结果按照颗粒的直径大小分组，再对每组第一粉碎结果分别进行第二粉碎操作，可以使得研磨的效果更好、咖啡粉的均匀度得到提升。

图6是根据本说明书一些实施例所示的确定输送速度的示例性流程图。在一些实施例中，流程600可以由处理器110执行。如图6所示，流程600包括下述步骤：

步骤610，获取降温装置的降温速度及咖啡粉的均匀度。

降温装置的降温速度是指单位时间内降温装置温度下降的平均数值，例如降温装置的温度在3分钟内下降了3℃，则降温速度为1℃/分钟。在一些实施例中，咖啡智能研磨装置包括温度计和计时器，降温装置的降温速度可以基于温度计和计时器获得。

咖啡粉的均匀度是指反映咖啡粉的一致性的数值，例如所有咖啡粉的颗粒直径均较为接近，则咖啡粉的均匀度较高。在一些实施例中，咖啡智能研磨装置包括测距仪，测距仪还用于测量咖啡粉的颗粒直径。

步骤620，基于降温速度及均匀度，调整给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度。

在一些实施例中，输送速度是指给料器向筛选组件输入咖啡豆的速度，例如50颗/分钟。

在一些实施例中，给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度可以在咖啡智能研磨的整个过程中随时调节。在一些实施例中，输送速度可以基于降温装置的降温速度和咖啡粉的均匀度，由规则库或专家经验确定。

在一些实施例中，降温速度可以与给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度相关，例如降温速度越小，输送速度越小。

在一些实施例中，咖啡粉的均匀度可以与给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度相关，例如咖啡粉的均匀度越小，输送速度越小。

在一些实施例中，给料器向筛选组件输入咖啡豆的输送速度可以基于预测模型确定。

在一些实施例中，预测模型是用于预测咖啡豆输送速度的模型，其中输送速度可以在咖啡智能研磨的整个过程中随时调节。在一些实施例中，预测模型的输入是降温装置的降温速度和咖啡粉的均匀度，输出是咖啡豆的输送速度。在一些实施例中，预测模型包括机器学习模型，例如，循环神经网络模型、深度神经网络模型或其他自定义的模型结构中的任意一种或组合。

在一些实施例中，预测模型可以基于大量带有标签的训练样本训练得到。例如，将带有标签的训练样本输入预测模型，通过标签和预测模型的预测结果构建损失函数，基于损失函数迭代更新模型的参数。当训练的模型满足预设条件时，训练结束。其中，预设条件为损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。

在一些实施例中，训练样本可以是降温装置的降温速度和咖啡粉的均匀度。标签可以是实际输送速度。标签可以通过历史研磨数据或专家经验获取。

基于降温装置的降温速度和咖啡粉的均匀度确定咖啡豆的输送速度，当降温速度越小时，输送速度也越小，有利于降温装置的降温；当咖啡粉的均匀度越小时，输送速度越小，有利于增加研磨时间，保证研磨的质量。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种研磨咖啡粉的生产方法，基于咖啡智能研磨装置实现，所述咖啡智能研磨装置包括给料器、筛选组件、粉碎机、降温装置、控制器；

所述方法包括：

基于所述给料器向所述筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料；

通过所述粉碎机基于粉碎参数对所述筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉；

通过所述降温装置对所述咖啡粉进行降温，得到待用粉；

其中，所述粉碎参数包括压力参数，所述压力参数由所述控制器基于条件信息确定，所述条件信息包括所述筛后料的硬度和尺寸分布信息。

2.根据权利要求1所述的方法，所述压力参数的确定方法如下：

基于所述条件信息生成当前批次咖啡豆的条件矩阵；

基于所述条件矩阵检索数据库，获取与所述条件矩阵满足预设要求的至少一个历史参考矩阵；所述预设要求为所述历史参考矩阵与所述条件矩阵的矩阵距离不超过预设阈值；

基于所述至少一个历史参考矩阵中每个所述历史参考矩阵与所述条件矩阵的矩阵距离，确定每个所述历史参考矩阵对应的权重系数；

基于每个所述历史参考矩阵对应的权重系数及其对应的参考压力参数，确定所述条件矩阵对应的所述压力参数。

3.根据权利要求1所述的方法，所述粉碎处理包括第一粉碎操作、分选操作和至少一个第二粉碎操作，所述至少一个第二粉碎操作中每个第二粉碎操作具有其对应的辊间隙和对应的第二压力参数。

4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取所述降温装置的降温速度及所述咖啡粉的均匀度；

基于所述降温速度及所述均匀度，调整所述给料器向所述筛选组件输入所述咖啡豆的输送速度。

5.一种研磨咖啡粉的生产系统，用于控制咖啡智能研磨装置，所述咖啡智能研磨装置包括给料器、筛选组件、粉碎机、降温装置、控制器；

所述系统包括：

输入模块，用于基于所述给料器向所述筛选组件输入咖啡豆以获取筛后料；

粉碎模块，用于通过所述粉碎机基于粉碎参数对所述筛后料进行粉碎处理，获取咖啡粉；

降温模块，用于通过所述降温装置对所述咖啡粉进行降温，得到待用粉；

其中，所述粉碎参数包括压力参数，所述压力参数由所述控制器基于条件信息确定，所述条件信息包括所述筛后料的硬度和尺寸分布信息。

6.根据权利要求5所述的系统，所述压力参数的确定方法如下：

基于所述条件信息生成当前批次咖啡豆的条件矩阵；

基于所述条件矩阵检索数据库，获取与所述条件矩阵满足预设要求的至少一个历史参考矩阵；所述预设要求为所述历史参考矩阵与所述条件矩阵的矩阵距离不超过预设阈值；

基于所述至少一个历史参考矩阵中每个所述历史参考矩阵与所述条件矩阵的矩阵距离，确定每个所述历史参考矩阵对应的权重系数；

基于每个所述历史参考矩阵对应的权重系数及其对应的参考压力参数，确定所述条件矩阵对应的所述压力参数。

7.根据权利要求5所述的系统，所述粉碎处理包括第一粉碎操作、分选操作和至少一个第二粉碎操作，所述至少一个第二粉碎操作中每个第二粉碎操作具有其对应的辊间隙和对应的第二压力参数。

8.根据权利要求5所述的系统，所述系统还包括：

获取模块，用于获取所述降温装置的降温速度及所述咖啡粉的均匀度；

调整模块，用于基于所述降温速度及所述均匀度，调整所述给料器向所述筛选组件输入所述咖啡豆的输送速度。

9.一种研磨咖啡粉的生产装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；

所述至少一个存储器用于存储计算机指令；

所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如权利要求1～4中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1～4任意一项所述的方法。

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