УСТРОЙСТВО ДЛЯ ПРИГОТОВЛЕНИЯ НАПИТКА С РАСПОЗНАВАНИЕМ КАПСУЛЫ

1. Устройство для приготовления и выдачи напитка, такого как чай, кофе, горячий шоколад, холодный шоколад, молоко, суп или детское питание, содержащее
блок экстракции для экстракции капсулы с ингредиентом напитка для образования указанного напитка, причем, например, блок имеет первую часть и вторую часть, которые выполнены с возможностью относительного перемещения между удаленным положением для вставки и/или удаления капсулы и близким положением, таким как близкое положение, в котором первая и вторая части ограничивают экстракционную камеру, для фиксации и экстракции такой капсулы, при этом необязательно по меньшей мере одна из указанных частей имеет приспособление для вскрытия капсулы, например одно или более устройств для прокалывания капсулы, и/или по меньшей мере одна из указанных частей имеет отверстие для притока жидкости, предназначенной для смешивания с ингредиентом, содержащимся в такой капсуле;
блок управления для управления блоком экстракции, чтобы осуществить экстракцию такой капсулы, такой как блок управления, питаемый от сети электропитания, например, с помощью электрического шнура;
выходной канал для выдачи указанного напитка, образованного путем экстракции такой капсулы, в приемный сосуд пользователя, такой как чашка или кружка, расположенный в области для размещения приемного сосуда, например на опоре приемного сосуда, например внешней опоре для размещения, на которой расположено такое устройство, или опоре устройства, например подвижной или съемной опоре устройства, для сбора указанного напитка,
модуль распознавания капсулы для распознавания капсулы, вставленной в указанное устройство в положении распознавания капсулы, причем модуль распознавания капсулы содержит камеру для захвата изображения по меньшей мере части указанной капсулы в указанном положении распознавания капсулы;
отличающееся тем, что модуль распознавания капсулы содержит вычислительное устройство нейронной сети, причем указанное вычислительное устройство нейронной сети выполнено с возможностью определения типа указанной капсулы среди множества предварительно заданных типов капсулы на основании изображения по меньшей мере части указанной капсулы, захваченного указанной камерой.
2. Устройство по п. 1, в котором указанное множество предварительно заданных типов капсул содержит тип капсулы, соответствующий капсулам, неизвестным для указанного модуля распознавания капсулы.
3. Устройство по одному из предшествующих пунктов, в котором указанное вычислительное устройство нейронной сети включает в себя вычислительное устройство, такое как микроконтроллер, микропроцессор или любое другое подходящее вычислительное устройство, и компьютерную программу нейронной сети, реализующую нейронную сеть при ее выполнении на указанном вычислительном устройстве.
4. Устройство по предшествующему пункту, в котором указанная нейронная сеть представляет собой сверточную нейронную сеть.
5. Устройство по одному из предшествующих пунктов, дополнительно содержащее сетевой интерфейс, например проводной или беспроводной сетевой интерфейс.
6. Устройство по предшествующему пункту, в котором указанное вычислительное устройство нейронной сети является конфигурируемым и/или может быть обновлено удаленно посредством указанного сетевого интерфейса.
7. Устройство по любому из предшествующих пунктов, в котором указанный модуль распознавания капсулы содержит по меньшей мере один источник света, например по меньшей мере один светодиод, для освещения капсулы в указанном положении распознавания капсулы и светорассеиватель для рассеивания света от указанного по меньшей мере одного источника света по направлению к указанному положению распознавания капсулы.
8. Устройство по предшествующему пункту, в котором указанный светорассеиватель образует сужающуюся полость, проходящую от указанной камеры к указанному положению распознавания капсулы и открытую в направлении указанного положения распознавания капсулы.
9. Способ конфигурирования вычислительного устройства нейронной сети устройства по одному из предшествующих пунктов, включающий
обучение компьютерной программы нейронной сети за пределами указанного вычислительного устройства нейронной сети путем ввода нескольких изображений капсул указанных предварительно заданных типов до тех пор, пока указанная нейронная сеть не будет способна правильно определять тип каждого последующего изображения капсулы с вероятностью выше заданного порогового значения;
копирование указанной обученной компьютерной программы нейронной сети на указанное устройство нейронной сети указанного устройства для приготовления напитка.
10. Способ обновления вычислительного устройства нейронной сети устройства по одному из предшествующих пунктов, включающий
обучение компьютерной программы нейронной сети за пределами указанного вычислительного устройства нейронной сети путем ввода нескольких изображений капсул указанных предварительно заданных типов, причем указанные предварительно заданные типы включают новый, ранее неизвестный тип, до тех пор, пока указанная нейронная сеть не будет способна правильно определять тип каждого последующего изображения капсулы с вероятностью выше заданного порогового значения;
копирование указанной обученной компьютерной программы нейронной сети на указанное устройство нейронной сети указанного устройства для приготовления напитка.
11. Способ по предшествующему пункту, согласно которому указанную стадию копирования выполняют посредством сети передачи данных, например сети Интернет, например, с удаленного сервера на указанное вычислительное устройство нейронной сети.
12. Компьютерная программа нейронной сети для определения типа капсулы среди множества предварительно заданных типов капсулы на основании изображения по меньшей мере части указанной капсулы, захваченного камерой устройства для приготовления напитка.
13. Компьютерная программа нейронной сети по предшествующему пункту, реализующая сверточную нейронную сеть, когда указанная компьютерная программа нейронной сети выполняется на вычислительном устройстве.
14. Компьютерная программа нейронной сети по предшествующему пункту, причем указанная сверточная нейронная сеть содержит по меньшей мере один сверточный уровень и по меньшей мере один полносвязанный классификационный уровень.
15. Компьютерная программа для нейронной сети по п. 13, причем указанная сверточная нейронная сеть содержит три сверточных уровня, за каждым из которых следует объединяющий уровень, и двухуровневый полносвязанный классификатор.