Brevet FR2773390A1 — publié le 19990709

L'invention concerne le domaine des dispositifs de cuisson automatique pour four. L'invention s'applique de préférence aux fours traditionnels. Le but des dispositifs de cuisson automatique est de simplifier au maximum la vie de l'utilisateur tout en lui garantissant le meilleur résultat de cuisson possible. Pour cela, il existe différents dispositifs dans l'état de l'art. Ces 1 o dispositifs effectuent en général plusieurs mesures physiques dans la cavité du four, puis ils appliquent une série de règles empiriques, par exemple à base de logique floue, afin de réguler le processus de cuisson sans intervention de l'utilisateur. Ces dispositifs ont l'inconvénient de nécessiter souvent la mesure automatique du poids de l'aliment qui est placé dans la 1 5 cavité du four, ce qui est coûteux et difficile à mettre en oeuvre. Ils ont encore l'inconvénient soit d'être peu efficaces, I'établissement des règles empiriques étant malaisé, soit de demander l'intervention de l'utilisateur pour fournir un certain nombre de paramètres, ce qui aboutit à une cuisson insuffisamment automatisée et requérant une intervention trop importante de l'utilisateur. Il existe également, dans l'état de l'art, certains dispositifs utilisant un réseau de neurones pour évaluer certains paramètres difficiles d'accès, comme la température au centre de l'aliment pendant la cuisson. L'estimation par un réseau de neurones de ce type de paramètres reste insuffisante pour obtenir un bon résultat de cuisson, sur une gamme étendue d'aliments. Le but de l'invention est de proposer un dispositif basé sur l'utilisation d'un réseau de neurones, ce qui ne nécessite pas l'établissement d'un système de règles empiriques par ailleurs laborieuses à concevoir et inadaptées à l'opération de cuisson. Le dispositif selon l'invention n'utilise de préférence que deux mesures physiques, la température régnant dans la cavité et l'humidité émise par l'aliment au cours de la cuisson, ce qui ne nécessite pas de dispositifs complexes de pesée dans le four. C'est un dispositif très automatisé car la seule information requise de l'utilisateur est la famille de plats, aucune autre information n'est nécessaire pour un bon déroulement de la cuisson, ce qui exige peu d'effort de la part de l'utilisateur. La famille de plat correspond à la nature de l'aliment, par exemple " poulet " ou " tarte ". Selon l'invention, il est prévu un dispositif de cuisson automatique comportant un four, au moins un capteur de température mesurant la température dans la cavité du four, au moins un capteur d'humidité mesurant l'humidité dans la cavité du four, et un réseau de neurones, caractérisé en ce que le dispositif comporte également des moyens de sélection auxquels l'utilisateur fournit une information de famille de plats donnée, des moyens pour associer au réseau de neurones un jeu de pondérations des liaisons entre les neurones, le jeu étant adapté à la famille de plat, des moyens de cuisson qui lancent un mode de cuisson adapté à la famille de plat, des moyens d'extraction qui extraient un groupe de paramètres à partir des mesures effectuées par le capteur de température et par le capteur d'humidité, en ce que le réseau de neurones estime un temps de cuisson restant à partir du groupe de paramètres, et en ce que les moyens de cuisson effectuent en boucle ouverte le temps de cuisson restant. L'invention sera mieux comprise et d'autres caractéristiques et i 5 avantages apparaîtront à l'aide de la description ci-après et des dessins joints, donnés à titre d'exemples non limitatifs, o: - la figure 1 représente schématiquement un dispositif de cuisson automatique selon l'invention. - la figure 2A représente schématiquement une vue de dessus d'un guide d'air d'un dispositif de cuisson automatique selon l'invention. - la figure 2B représente schématiquement une vue de côté d'un guide d'air d'un dispositif de cuisson automatique selon l'invention. La figure 1 représente schématiquement un dispositif de cuisson automatique selon l'invention. Les flèches représentent des échanges de données entre les différentes parties du dispositif, les lettres ou groupes de lettres près des flèches représentent symboliquement les données transmises. Ce dispositif comporte une cavité 10 de four, au moins un capteur 11 de température, au moins un capteur 12 d'humidité, des moyens 13 de cuisson. Le plat 14 est introduit dans la cavité 10 pour être cuit. Pendant l'opération de cuisson, le capteur 11 de température permet de mesurer la température T dans la cavité 10, le capteur d'humidité permet de mesurer l'humidité H dans la cavité 10. Les capteurs 11 et 12 peuvent être situés dans la cavité 10, mais ce n'est pas obligatoire. Dans un mode de réalisation préférentiel de l'invention comportant un capteur 11 de température et deux capteurs 12 d'humidité, le capteur 11 de température, est situé dans la cavité 10, tandis que les deux capteurs d'humidité sont situés dans un guide d'air représenté sur la figure 2 et reliant la cavité 10 au milieu extérieur et permettant la ventilation de la cavité 10. Le dispositif peut comporter d'autres types de capteurs, mais ceux-ci sont suffisants. Le dispositif comporte également des moyens 13 de cuisson, lesquels comportent habituellement des éléments chauffants non représentés sur la figure. Par exemple, les éléments chauffants peuvent être des éléments chauffants par le sol, c'est-à-dire par la face inférieure de la cavité 10, ou par le grill, c'est-à-dire par la face supérieure de la cavité 10, ou bien des éléments chauffants disposés autour d'un système de ventilation de la cavité , ou encore une combinaison des éléments chauffants précédents. Les moyens 13 de cuisson permettent de chauffer la cavité 10 et de cuire le plat 14 par l'intermédiaire d'éléments chauffants. Les rattachements des éléments 11, 12 et 13 à la cavité 10 sont représentés par des traits pointillés. Le dispositif comporte également des moyens 20 d'extraction de paramètres qui élaborent à partir des mesures effectuées par les capteurs 11 de température et 12 d'humidité un groupe GP de paramètres qui seront détaillés plus loin. Le dispositif comporte également un réseau 30 de neurones qui reçoit en entrée le groupe GP de paramètres précédent et qui fournit en sortie aux moyens 13 de cuisson un temps TCR de cuisson restant. Le dispositif comporte également des moyens 40 de sélection par lesquels l'utilisateur 50 fournit au dispositif une information FP de famille de plats, c'està-dire que l'utilisateur indique la catégorie d'aliment à laquelle appartient le plat 14 destiné à la cuisson. Les moyens 40 de sélection peuvent par exemple consister en un clavier ou en un ensemble de boutons, chaque bouton correspondant à une famille de plats. Les familles de plat peuvent par exemple être du type " tarte ", " poulet ", " soupe > ", ou d'autres familles à définir selon l'application particulière envisagée. Les familles de plats FP sont de préférence choisies pour que les plats d'une même famille aient des propriétés relativement homogènes en matière de cuisson. Le plat 14 est introduit dans la cavité 10. L'information FP de famille de plats est fournie aux moyens 40 de sélection par l'utilisateur 50. De préférence, I'utilisateur déclenche l'opération de cuisson, en appuyant par exemple sur un bouton marche/arrêt. L'information FP est transmise par les moyens 40 de sélection aux moyens 13 de cuisson. Les moyens 13 de cuisson lancent un mode de cuisson adapté à la famille de plats FP, par exemple pour une famille de plats " tarte " le chauffage s'effectuera surtout par l'élément chauffant de sol. L'information FP est transmise au réseau 30 de neurones par les moyens de sélection 40. Le réseau 30 de neurones est alors configuré d'une manière adaptée à la famille de plats FP, laquelle est de préférence homogène. Un avantage supplémentaire du dispositif est de comporter " virtuellement ", sur une structure commune de réseau, plusieurs réseaux de neurones simples adaptés chacun a une famille de plats FP, au lieu d'un seul réseau global qui serait plus complexe et/ou moins efficace. " virtuellement " signifie ici ne différant que par leur jeu de pondérations. Le réseau 30 de neurones comporte plusieurs couches successives de neurones 34, trois couches 31 à 33 par exemple sur la figure 1. Les neurones 34 d'une couche donnée, par exemple la couche 32, sont liés aux neurones 34 des couches voisines, les couches 31 et 33, par des liaisons 35. A chacune de ces liaisons 35 est associée une pondération, c'est-à-dire un coefficient, I'ensemble des ces pondérations constituant un jeu de pondérations. A chaque famille de plats FP correspond un jeu de pondérations. La constitution précise du réseau 30 de neurones sera détaillée plus loin. Un jeu de pondérations adapté à la famille de plats FP est associé au réseau 30 de neurones lequel est donc configuré d'une manière adaptée à la famille de plats FP. De manière préférentielle, I'information FP sera également fournie aux moyens 20 d'extraction de paramètres lesquels seront alors aussi configurés de manière adaptée à la famille de plats FP. Pendant la cuisson, les deux capteurs 11 et 12 vont respectivement effectuer des mesures de température et d'humidité. De préférence, les mesures sont effectuées depuis le début de la cuisson. A partir de ces mesures, les moyens 20 d'extraction vont extraire au bout d'un certain temps qui dépend de préférence de la famille de plat FP un groupe de paramètres GP qui sera détaillé plus loin. Le groupe de paramètres GP est injecté en entrée, c'est-à-dire du côté de la couche 31, du réseau 30 de neurones. Le réseau 30 de neurones estime un temps TCR de cuisson restant à partir du groupe de paramètres GP. En sortie du réseau 30 de neurones, c'est-à-dire du côté de la couche 33, est fourni un temps TCR de cuisson restant. Le temps TCR est transmis aux moyens 13 de cuisson qui effectuent en boucle ouverte le temps TCR de cuisson restant. " en boucle ouverte " signifie qu'à partir du moment o le temps TCR a été transmis aux moyens 13 de cuisson, ces derniers sont déconnectés du réseau 30 de neurones, effectuent le temps TCR de cuisson restant sans qu'aucune modification de mode ou de durée de cuisson ne soit apportée par le réseau 30 de neurones jusqu'à la fin de la cuisson. Il est bien entendu que les différents moyens précédents sont des représentations fonctionnelles, et que le dispositif peut comporter un microprocesseur chargé de réaliser tout ou partie des opérations précédemment décrites ainsi que de les coordonner. D'autres liaisons peuvent classiquement exister entre les différents moyens du dispositif, comme par exemple celle entre le capteur de température 11 et les moyens de cuisson 13 permettant aux moyens de cuisson 13 de contrôler la cuisson elles ne sont pas représentées sur la figure 1. Dans un mode de réalisation préférentiel d'un dispositif selon l'invention, le groupe de paramètres est constitué de la température initiale Ti de la cavité 10, de la dérivée dT de la température de la cavité 10 par rapport au temps, du débit De d'eau émise par le plat à un premier instant t1 et de la quantité Qe d'eau émise par le plat depuis le début de la cuisson jusqu'à un deuxième instant t2. La température initiale de la cavité 10 est la température régnant dans la cavité 10 au début de la cuisson. La dérivée dT est la pente de la température sur une certaine période, elle traduit la masse thermique du plat 14, la masse thermique étant le produit masse (ou poids) par capacité calorifique; comme à l'intérieur d'une même famille de plats FP, la capacité 1 5 calorifique est supposée évoluer de manière similaire quelque soit le plat 14, la dérivée dT dépendra alors fortement du poids du plat 14. Par exemple, au sein de la famille de plat " poulet ", d'un poulet à l'autre, I'évolution de la dérivée dT dépendra surtout du poids du poulet. Le paramètre de la dérivée dT se substitue avantageusement à l'information manquante de poids du plat 14. Le débit De correspond à l'humidité régnant dans la cavité à l'instant t1. La quantité Qe est la quantité d'eau émise depuis le début de la cuisson jusqu'à un instant t2; Qe correspond donc à l'intégration au cours du temps de l'humidité régnant dans la cavité. Les instants t1 et t2 dépendent préférentiellement de la famille de plat FP, ils sont optimisés en réalisant des essais. La famille de plat FP est par conséquent une donnée transmise aux moyens 20 d'extraction pour l'extraction du groupe de paramètres GP. De préférence, ces instants t, et t2 sont confondus, ce qui facilite l'opération d'extraction des paramètres. Le choix de ces paramètres résultent d'une optimisation qualité de l'estimation du réseau 30 de neurones par rapport à la complexité du groupe de paramètres GP et de la structure du réseau 30 de neurones. Les figures 2A et 2B représentent schématiquement respectivement une vue de dessus et une vue de côté d'un guide d'air d'une réalisation préférentielle d'un dispositif de cuisson automatique selon l'invention. Le dispositif de cuisson automatique utilise un guide d'air 1 déjà existant pour la ventilation de l'air de la cavité du four pendant la cuisson. Le guide 1 d'air est situé au-dessus de la face supérieure de la cavité non représentée sur la figure. Le guide 1 permet la ventilation de la cavité en évacuant de l'air chargé d'humidité provenant de l'eau émise par le plat pendant la cuisson. L'air quittant la cavité passe par une entrée non représentée du guide 1 avant d'arriver dans le guide 1. A l'air de cuisson provenant de la cavité, se joint dans le guide 1 de l'air ambiant provenant du milieu extérieur non représenté sur la figure. Les flèches en traits pleins représentent la circulation de l'air ambiant et les triangles reliés par pointillés représentent la circulation de l'air de cuisson. Sur le chemin de la circulation d'air, il y a une zone 2 dans laquelle circule un mélange d'air ambiant et d'air de cuisson. Il y a aussi une zone 5 dans laquelle ne circule que de l'air ambiant. Dans une réalisation préférentielle selon l'invention, le dispositif comporte un premier capteur 3 d'humidité placé dans la zone 2 du guide 1. Le premier capteur 3 est soumis à des contraintes thermiques beaucoup moins importantes que s'il était placé dans la cavité, ce qui autorise l'emploi d'un capteur d'humidité ne supportant que de faibles contraintes thermiques. Cependant, ce premier capteur 3 mesure l'humidité contenue dans un mélange contenant de l'air de cuisson certes, mais également de l'air ambiant dont l'humidité est différente de celle de la cavité. Afin de corriger cette influence de l'humidité du milieu extérieur, le dispositif comporte alors un deuxième capteur 6 d'humidité placé dans la zone 5 ne mesurant que l'humidité ambiante, c'est-à-dire du milieu extérieur. La connaissance des informations données respectivement par les deux capteurs 3 et 6 permet au dispositif de remonter à la valeur de l'humidité régnant dans la cavité, c'est-à-dire au débit d'eau émise par le plat pendant la cuisson. Les zones 2 et 5 sont représentées symboliquement, le contour exact des dites zones étant plus complexe, et la frontière entre les dites zones n'étant pas brutale. Les capteurs d'humidité pouvant avoir une réponse dépendant de la température à laquelle ils fonctionnent, le dispositif comporte avantageusement deux capteurs annexes 4 et 7 de température respectivement placés au voisinage des capteurs 3 et 6 d'humidité, suffisamment près pour que les différences de température entre l'endroit o est placé un capteur d'humidité et l'endroit o est placé le capteur annexe de température associé soient insignifiantes. Les informations des capteurs annexes 4 et 7 permettent alors au dispositif de moduler la réponse des capteurs d'humidité 3 et 6 en fonction des températures auxquelles les capteurs d'humidité 3 et 6 sont soumis. Le capteur de température mesurant la température de la cavité est avantageusement placé dans la cavité, il servira également de sonde de régulation de température pour la cuisson. Le four comporte de préférence un système de ventilation permettant d'homogénéiser la température dans la cavité pendant la cuisson. Le réseau de neurones de la figure 1 va maintenant être détaillé dans un mode de réalisation préférentiel. Les numéros sont ceux de la figure 1. Le réseau 30 de neurones comporte des neurones 34 réparties en plusieurs couches 31 à 33. Le réseau comporte trois couches de neurones, la couche 31 d'entrée, la couche 32 intermédiaire, et la couche de sortie 33. Les neurones 34 sont reliés entre eux par des liaisons 35. Il y a une liaison entre chaque neurone de la couche 31 d'entrée et chaque neurone de la couche 32 intermédiaire, ainsi qu'entre chaque neurone de la couche 32 intermédiaire et chaque neurone de la couche 33 de sortie. Les liaisons 35 ont des pondérations. Les neurones de la couche 31 d'entrée correspondent aux paramètres du groupe de paramètres GP, ils sont donc de préférence au nombre de quatre. La couche 33 de sortie fournit une seule valeur, le temps TCR de cuisson restant, elle est donc de préférence constituée d'un seul neurone. Chaque neurone de la couche 32 intermédiaire reçoit de chacun des quatre neurones de la couche 31 d'entrée un signal. Le signal émis par un neurone na de la couche 31 d'entrée vers un neurone nb de la couche 32 intermédiaire correspond à la valeur du paramètre affecté au neurone na pondérée par la pondération de la liaison existant entre les neurones na et nb. A son tour et dans les mêmes conditions, le neurone de la couche 33 de sortie reçoit des signaux provenant des neurones de la couche 32 intermédiaire, signaux à partir duquel il émet un signal représentant le temps TCR de cuisson restant estimé. Comme expliqué plus haut, à chaque famille de plats FP correspond un jeu de pondérations des liaisons entre neurones. Ces jeux de pondérations sont déterminés au cours de phases d'apprentissage sur des exemples avec l'aide d'un expert cuisinier. Les exemples différent aussi bien par des variations de plat, tout en restant dans la même famille, que des variations de température initiale par exemple. Chaque jeu de pondération est déterminé avantageusement de la façon suivante. Sur une série d'exemples appartenant à une même famille de plats, on effectue la comparaison entre le temps de cuisson donné par l'expert cuisinier et le temps de cuisson estimé par le réseau de neurones, on obtient alors une erreur. L'expert cuisinier estime le temps de cuisson sur la base de sa vue, de son odorat, de son expérience, etc. Au fil des exemples, par " rétropropagation du gradient de l'erreur ", le réseau de neurones s'efforce de corriger, de minimiser ses erreurs par une méthode statistique recherchant les corrélations entre les différents exemples. Le jeu des pondérations obtenu lorsque les erreurs sont minimisées sera le jeu retenu pour la famille de plat correspondante, pour les cuissons réalisées ensuite par l'utilisateur. Lorsque les erreurs sont suffisamment minimisées, le réseau est dit " convergent ". Chaque famille de plats ayant un jeu de pondérations spécifique, sur une structure de réseau de neurones commune on peut ainsi définir plusieurs réseaux de neurones " virtuels ", c'est-à-dire ne différant que par leur jeu de pondérations, chaque réseau de neurones " virtuel" étant adapté et donc optimisé pour une famille de plats FP particulière. Ceci permet d'obtenir une structure de réseau de neurones à la fois simple et convergente. Chaque famille de plats peut nécessiter un nombre d'exemples plus ou moins élevé, selon que la famille est " simple " ou " complexe ". Une famille de plats simple est une famille dont les différents éléments ont un comportement quasi-identique, et une famille de plats complexe est une famille dont les différents éléments ont un comportement plus disparate. Pour que le réseau de neurones converge, il faut que le nombre de neurones de la couche intermédiaire soit suffisamment grand. Mais si ce nombre devient de l'ordre de grandeur du nombre d'exemples par famille de plats utilisés pendant les phases d'apprentissage, le réseau aura tendance à " se spécialiser ", c'est-à-dire à associer chaque neurone de la couche intermédiaire à un ou deux exemples d'apprentissage, et lors d'une cuisson effectuée par l'utilisateur, le réseau de neurones estimera un temps de cuisson restant erroné si le plat et les conditions de cuisson ne correspondent pas exactement à l'un des exemples de la phase d'apprentissage. Il faut au contraire obliger le réseau de neurones à " généraliser " les exemples de la phase d'apprentissage en choisissant un rapport entre le nombre d'exemples et le nombre de neurones de la couche intermédiaire qui soit suffisamment grand. De préférence, la couche intermédiaire comporte six neurones, et le nombre d'exemples par famille de plats pendant la phase d'apprentissage est de l'ordre de vingt. Le dispositif selon l'invention est simple et efficace. Il a également l'avantage d'être évolutif. En effet, I'introduction d'une nouvelle famille de plats ne nécessite que le stockage d'un nouveau jeu de pondérations obtenu au cours d'une phase d'apprentissage supplémentaire sur quelques exemples de plats appartenant à la nouvelle famille. Le dispositif selon l'invention peut également combiner les moyens précédemment décrits pour des familles de plats relativement complexes et d'autres moyens plus traditionnels, utilisant par exemple des relations calculant directement le temps de cuisson restant à partir des mesures effectuées par les capteurs de température et d'humidité, pour des familles de plats très simples, c'est-à-dire dont tous les éléments ont un comportement uniforme.5 REVENDICATIONS 1. Dispositif de cuisson automatique comportant un four, au moins un capteur (11) de température mesurant la température (T) dans la cavité (10) du four, au moins un capteur (12) d'humidité mesurant l'humidité (H) dans la cavité (10) du four, et un réseau (30) de neurones (34), caractérisé en ce que le dispositif comporte également des moyens (40) de sélection auxquels l'utilisateur (50) fournit une information de famille (FP) de plats donnée, des moyens pour associer au réseau (30) de neurones (34) un jeu de pondérations des liaisons (35) entre les neurones (34), le jeu étant adapté à la famille (FP) de plats, des moyens (13) de cuisson qui lancent un mode de cuisson adapté à la famille (FP) de plats, des moyens (20) d'extraction qui extraient un groupe (GP) de paramètres à partir des mesures effectuées par le capteur (11) de température et par le capteur (12) d'humidité, en ce que le réseau (30) de neurones (34) estime un temps (TCR) de cuisson restant à partir du groupe (GP) de paramètres, et en ce que les moyens (13) de cuisson effectuent en boucle ouverte le temps (TCR) de cuisson restant. 2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif comporte deux capteurs (3,6) d'humidité absolue et un guide (1) d'air lequel comporte une première zone (2) o passe de l'air provenant de la cavité et d'un milieu extérieur et une deuxième zone (5) o ne passe pas d'air provenant de la cavité mais seulement de l'air provenant du milieu extérieur, le premier capteur (3) d'humidité étant placé dans la première zone (2) et le deuxième capteur (6) d'humidité étant placé dans la deuxième zone (5). 3. Dispositif selon la revendication 2, caractérisé en ce que le dispositif comporte aussi deux capteurs (4,7) annexes de température, chaque capteur (4,7) annexe de température étant placé au voisinage d'un des capteurs (3,6) d'humidité, et en ce que le dispositif module en température la réponse des capteurs (3,6) d'humidité à l'aide des capteurs (4,7) annexes de température. 4. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le groupe (GP) de paramètres est constitué de la température initiale (Ti) de la cavité (10), de la dérivée (dT) de la température de la cavité (10) par rapport au temps, du débit (De) d'eau émise par le plat (14) à un premier instant (t1) et de la quantité (Qe) d'eau émise par le plat (14) depuis le début de la cuisson jusqu'à un deuxième instant (t2). 5. Dispositif selon la revendication 4, caractérisé en ce que le premier instant (t1) et le deuxième instant (t2) sont confondus. 6. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 4 à 5, caractérisé en ce que le premier et le deuxième instants (t1, t2) sont adaptés à la famille (FP) de plats. 7. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau (30) de neurones (34) est constitué de trois couches (31, 32, 33) successives qui sont: la couche (31) d'entrée constituée de quatre neurones, la couche (32) intermédiaire, la couche (33) 1 5 de sortie constituée d'un neurone. 8. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que, chaque jeu des pondérations des liaisons (35) étant déterminé au cours d'un apprentissage avec un nombre d'exemples prédéfini, le rapport entre le nombre d'exemples et le nombre de neurones de la couche intermédiaire est suffisamment grand pour empêcher le réseau (30) de neurones (34) de se spécialiser sur les exemples. 9. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que le nombre d'exemples est de l'ordre de vingt et en ce que la couche intermédiaire comporte six neurones. 10. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le four est un four traditionnel.