用于在机器人厨房工作间中接受食品的自动化料仓系统及相关方法
文献发布时间：2024-04-18 19:58:53
相关申请的交叉引用
本申请要求2021年5月1日提交的题为“AUTOMATED BIN SYSTEM FOR ACCEPTINGFOOD ITEMS IN ROBOTIC KITCHEN WORKSPACE(用于在机器人厨房工作间中接受食品的自动化料仓系统)”的第63/182,912号临时申请的优先权。
发明背景
1.发明领域
本发明涉及厨房用具，且更具体地说，涉及能够在餐馆环境中执行各种多个食物制备步骤的机器人厨房用具。
2.相关技术的描述
由于食物、烹饪技术、厨房用具、厨房工具和器具的种类繁多，因此为消费者提供稳固且有效的装置或装置组合来制备食物是具有挑战性的。此外，食物制备通常是劳动密集型的，并且容易出现人为错误。这些企业雇用的工作人员需要仔细的且有时是过度的培训，以准确且安全地制备食物，因而增加了成本。由此可见，制备和销售食物的企业通常具有较高的劳动力成本，并承受大量的金钱和食物损失以及由于人为错误造成的顾客不满。
各种商业食物制备设备解决了其中一些挑战。然而，现有的设备有若干缺点。首先，食物制备设备通常是按定制的解决方案设计成执行有限范围的工作。将许多不同的工件一起链接到工作流中是一个复杂且昂贵的过程，并且导致系统的能力非常有限，而且占用空间很大。第二，这种食物制备设备通常需要批量制备食品。例如，翻盖式烤架(clamshell grill)通常被设计成批量制备多个食品，而不用于单独制备食品。第三，与这种装置的常规非自动化版本相比，这种装置固有的增加的机械复杂性和/或电气复杂性通常导致故障率增加，从而导致较长的故障停机时间。这种故障停机时间对餐馆来说可能尤其昂贵，因为餐馆通常没有现场备用设备，且因此餐馆可能无法烹饪他们菜单上的许多食品，这减少了平均订单量，或者甚至赶走了潜在顾客。第四，与常规版本的设备相比，以及对于它们能够烹饪的各种食品而言，这种食物制备设备通常具有较大的占用空间。由于厨房空间的高成本，这种较大的尺寸对餐馆老板来说是一个挑战。例如，MasterMatic油炸锅比没有自动传送机的类似型号大得多。第五，这种食物制备设备的潜在好处往往被其相关联的前期成本所抵消。例如，自动化油炸设备明显比常规油炸设备更昂贵。第六，这种食物制备设备仍然需要厨房工作人员的广泛参与。第七，大多数食物制备设备不与外部数据交互以实现最佳生产调度并减少食物浪费。由于上述挑战，自动化在餐馆和食物服务运营中的使用通常仅限于现场解决方案，而不是利用数据的可用性来建立准确的需求模型以及然后使用这些模型来自动提供生产调度。
此外，还存在与用于油炸食品的器具相关联的挑战。油炸篮子(fry basket)用于在油炸锅的烹饪期间容纳食物，从而能够便于产品的捞取。另一种方法被称为“开放式(open-bay)”烹饪，其中食物被扔进油炸锅，且然后被铲出来。传统上，篮子由金属丝或金属板制成，且带有硅胶把手以为抓取篮子的厨房工作人员提供隔热。尽管有隔热把手，工作人员还是暴露于热油和热设备，并且由于油炸锅附近的油飞溅而有滑倒和跌倒的危险。
因此，需要一种克服上述挑战的机器人厨房系统和方法。
发明概述
一种用于在商业或餐馆厨房中与至少一种厨房用具组合制备食品的机器人厨房系统，包括：机械臂和末端执行器或工具、由末端执行器保持的篮子、以及位于机械臂附近的自动化料仓组件。自动化料仓组件包括多个用于保持食品的料仓。相机或传感器阵列对准料仓，以用于收集料仓中的食品的图像数据。中央处理器可操作以计算执行以下操作的方向并将该方向提供给第一机械臂和自动化料仓组件：(a)将机械臂移动到料仓，以及(b)致动料仓以使食品从料仓中落入篮子中。
在实施例中，中央处理器还可操作以计算在篮子接收食品后将篮子移动到油炸锅中的方向并将该方向提供给机械臂。
在实施例中，机器人厨房系统还包括护罩和护罩中的第一窗口或开口，料仓的至少一部分可以穿过该第一窗口或开口伸出以从护罩外部接收食品。在实施例中，料仓可操作以从第一位置和第二位置旋转，在第一位置，料仓的前部部分穿过第一窗口伸出，在第二位置，食品从料仓的后部开口掉出。
在实施例中，中央处理器还可操作以计算并提供在食品在油炸锅中烹饪后通过第二窗口转移食品的方向。
在实施例中，机器人厨房系统还包括斜面或斜槽，该斜面或斜槽延伸穿过第二窗口并且且以向下的角度布置，使得被放置在斜面上的食品沿着斜面向下滑出第二窗口。
在实施例中，自动化料仓状况包括多个料仓，每个料仓可自动旋转。
在实施例中，机器人厨房系统包括多个油炸锅。
在实施例中，机器人厨房系统还包括调度引擎，该调度引擎基于从由相机数据、顾客订单、库存和食谱信息组成的组中选择的多个输入来确定检测食品并将食品从每个料仓转移到油炸锅进行烹饪的食物制备步骤的序列。
在实施例中，机器人厨房系统还包括框架和线性引导件，护罩附接到该框架，机械臂可移动地联接到该线性引导件。
向机器人厨房工作间进行自动化食物转移的方法
在实施例中，一种在具有用于烹饪食品的至少一个厨房用具的商业或餐馆厨房中机器人化地制备食品的方法，包括以下步骤：检测被放置在料仓中的食品；机器人化地操纵该料仓下方的篮子，其中，机器人化地操纵是用机械臂执行的；以及自动移动该料仓以将食品转移到篮子。
在实施例中，该方法还包括在食品已经被转移到篮子之后，机器人化地操纵篮子进入烹饪用具。
在实施例中，该方法还包括使用编程处理器和图像数据对料仓中的食品进行分类。
在实施例中，该方法还包括使用编程处理器基于食品的类型来确定食品的烹饪调度。
在实施例中，该方法还包括在食品已经被烹饪后，从烹饪用具移除容纳食品的篮子。
在实施例中，该方法还包括机器人化地将烹饪过的食品倾倒到目标表面上。在实施例中，目标表面是斜面，并且斜面被成形和布置成使得被倾倒在斜面上的食品向下滑动并落入食物保持区域中。
在实施例中，该方法还包括在机械臂和油炸锅的前方提供护罩，并且其中，护罩包括用于料仓的一部分伸出的第一开口。
在实施例中，自动移动料仓的步骤是通过使用可移除地联接到料仓的马达或致动器旋转料仓来执行的。
在实施例中，该方法还包括将料仓与马达断开并清洁料仓。
在实施例中，该方法还包括使用编程处理器控制机械臂，以基于来自相机或传感器的图像数据机器人化地操纵篮子。
在实施例中，该方法还包括使用编程处理器控制料仓，以基于来自相机或传感器的图像数据将食品转移到篮子。
自动化料仓站
一种用于将食品从人类转移到机器人厨房助手的自动化食物料仓站，包括：料仓；马达，该马达可移除地联接到料仓，并且可操作以使料仓在用于接收食品的第一位置和用于倾倒食品的第二位置之间移动；传感器阵列，该传感器阵列用于获得料仓的图像数据；处理器，该处理器用于检测和分类料仓中的食品，并用于指示马达以使料仓在第一位置和第二位置之间移动。
在实施例中，自动化料仓站还包括斜面，该斜面延伸穿过第二窗口并且以向下的角度布置成使得被放置在斜面上的食品从外壳内沿着斜面向下滑出第二窗口。
可选地，用于从斜面收集食物的分拣料仓被布置在斜面出口端的下方。在实施例中，线性轨道和马达适于横向地和旋转地移动分拣料仓，并且中央处理器还可操作以计算和提供将分拣料仓移动到至少一个食物保持托盘以及将食物倾倒到食物保持托盘中的方向。
一种用于在需要人类与机器人协同工作的工作环境中相对于人类工作间封锁机器人工作间以保护人类免受因与机器人接触而引起的伤害的方法，包括：通过物理屏障中的窗口将对象收集区从机器人工作间自动呈现到人类工作间中，所述物理屏障将人类工作间与机器人工作间分开；以及自动操纵对象收集区以将被放置在对象收集区中的对象运送到机器人工作间，其中，操纵步骤是独立于人类和机器人执行的。
在实施例中，该方法还包括当对象被放置在对象收集区中时自动检测对象。对象的示例是食品，例如冷冻薯条或鸡腿。对象收集区的示例包括但不限于料仓、腔室、容器和推车以及被设置在传送带组件、支架或引导系统上的空间。
在实施例中，该方法还包括将烹饪工具定位在对象收集区的一部分下方，其中该定位由机器人执行。
在实施例中，该方法还包括自动移动对象收集区以将对象转移到烹饪工具。烹饪工具的示例是油炸篮子。
在实施例中，该方法还包括机器人化地移动烹饪工具以将对象倾倒到路径上，其中，该路径被配置为将对象从机器人工作间内部运送到机器人工作间外部。在实施例中，该路径是斜槽，并且斜槽以向下倾斜的角度布置，从而基于重力运送对象。
在实施例中，自动操纵的步骤由自动化料仓组件执行，该自动化料仓组件包括多个计算机控制的料仓，每个计算机控制的料仓适于从第一取向旋转或倾斜到第二取向，该第一取向用于从人类工作间中的人类接收对象，该第二取向用于将对象定位在机器人工作间内部。
如本文所述，一种自动化分拣站。
如本文所述，一种自动化料仓站。
如本文所述，一种用于将食品从料仓转移到篮子的方法。
如本文所述，一种可操作以将食品从料仓转移到篮子的机器人厨房系统。
本发明的实施例的描述、目的和优点从后续的详细描述连同所附附图将变得明显。
附图简述
图1是根据本发明的实施例的包括多个模块化推车的模块化机器人厨房系统；
图2-图4示出了根据本发明的实施例的被布置在商业厨房环境中的另一模块化机器人厨房系统的多个视图；
图5是根据本发明的实施例的机器人厨房系统以及可选的模块化机器人厨房的灵活系统架构的图示；
图6是根据本发明的实施例的机器人温度测试系统的流程图；
图7A-图7C示出了根据本发明的实施例的机器人温度测试系统的相机位置和取向的示例配置；
图8示出了根据本发明的实施例的振动支架机构(vibrating rack mechanism)，该振动支架机构允许料仓容易地被摇动；
图9示出了根据本发明的实施例牢固地搁置在图8中所示的振动支架中的料仓；
图10A示出了根据本发明的实施例的处于伸出位置的温度测试工具的侧视图；
图10B示出了处于缩回位置的图10A的温度测试工具的侧视图；
图11示出了根据本发明的实施例的具有重叠接缝和夹持器系统的机器人友好型冷冻包装的设计；
图12示出了根据本发明的实施例的通过夹持器系统打开的机器人友好型冷冻包装的设计；
图13是示出根据本发明的实施例的用于打包食物容器的操作程序的流程图；
图14示出了根据本发明的实施例的机器人食物打包系统的俯视图，其中未分拣食物盒表示未分拣食物的料仓被放置的位置，并且打包区域是打包容器被打包时它们可以被放置的工作区域；
图15A和图15B分别是根据本发明的实施例的机器人食物打包系统的侧视图和前视图；
图16示出了根据本发明的实施例的具有能够拾取各种食品的可对置的夹持器(opposable gripper)的机械臂；
图17示出了根据本发明的实施例的测量工具，该测量工具能够使用针对液体和粉末的各种测量工具；
图18A示出了根据本发明的实施例的具有计算机视觉(CV)标记安装板和菱形件(diamond)的篮子设计；
图18B示出了根据本发明的实施例的在篮子的顶部上具有T形特征以向具有尖锐边缘的对象添加更多顶点的篮子设计；
图19示出了根据本发明的实施例的具有用于使篮子容易倾倒而不提起篮子的全部重量的器具的篮子设计；
图20示出了根据本发明的实施例的在模块化单元之间运送食物的移动机器人；
图21示出了根据本发明的实施例的热柜和安装在其上的传感器，该传感器用于观察热柜的内容物，从而估计剩余食物的可用量；
图22是根据本发明的实施例的控制机器人厨房中各种机器人厨房助手的动作的方法的流程图；
图23是根据本发明的实施例的用于在两个或更多个机器人厨房助手之间配送(route)食物的传送机系统的框图；
图24A、图24B示出了根据本发明的实施例的模块化机器人厨房单元，该模块化机器人厨房单元包括分别处于关闭配置和打开配置的人类-机器人抽屉接口；
图25示出了根据本发明的实施例的安装在烹饪区域上方的框架上的机器人线性引导轨道系统；
图26A、图26B分别示出了根据本发明的实施例的包括多个自动化料仓的机器人厨房系统的前视图和左侧视图；
图27示出了根据本发明的实施例的被布置成接收食物的多个自动化料仓；
图28示出了根据本发明的实施例的图27的多个自动化料仓，不同之处在于一个料仓被示出为处于用于将食物倾倒到篮子中的致动位置；
图29是根据本发明的实施例的自动化料仓的放大透视图；
图30示出了根据本发明的实施例的自动化料仓站的放大透视后视图；
图31是根据本发明实施例的接收食物、烹饪食物和将热食物转移到保持区域的方法的流程图；
图32A、图32B分别示出了根据本发明的实施例的将油炸篮子操纵到热食物斜面的机械厨房臂的上前透视图和前视图；
图33示出了根据本发明的实施例的自动化分拣系统；和
图34a-图34c依次示出了将分拣料仓定位在斜槽下方以接住食品、将分拣料仓横向地运送到食物保持托盘上方以及旋转分拣料仓以将食品倾倒到食物保持托盘中的自动化分拣系统。
发明的详细描述
在详细描述本发明之前，应理解，由于对于所描述的本发明可以做出各种改变或修改并且等价物可以代替而不脱离本发明的精神和范围，因此本发明不限于本文所阐述的特定变型。在阅读本公开内容时对本领域技术人员来说将明显的是，本文所描述和图示的各个实施例中的每个具有离散的要素和特征，这些要素和特征可在不脱离本发明的范围或精神的情况下与其它几个实施例中的任一个的特征容易地进行分离或组合。此外，可以做出许多修改以适应于特定情况、材料、物质组成、工艺、针对对象的工艺动作或步骤、本发明的精神或范围。
本文列举的方法可以以逻辑上可能的所列举事件的任何顺序以及事件的所列举顺序来进行。此外，在提供值的范围的情况下，应理解，在该范围的上限和下限之间的每个中间值和在该阐明范围中的任何其它阐明的值或中间值被包含在本发明之内。此外，可以预期，所描述的本发明变型的任何可选择的特征可以独立地或与本文所描述的特征中的任何一个或更多个组合地被阐述并要求保护。
本文中提到的所有现有主题(例如出版物、专利、专利申请和硬件)通过引用以其整体并入本文，除非提到的现有主题可能与本发明的主题冲突(在这种情况下，以本文呈现的内容为准)。
本文描述了一种模块化机器人厨房系统。
综述
图1示出了根据本发明的实施例的烹饪系统10。烹饪系统10示出了多个模块化单元，包括拆包或配料单元(unpacking or ingredient unit)20、机器人厨房助手单元30、机器人扩展单元40、打包单元50和加热或拾取单元60，以上每一个都在本文进行讨论。示出了每个模块化单元，包括隔离工作间、推车和便于定位和重新定位每个推车的轮子。
图1中还示出了可选的运送机器人70，以帮助移动模块化单元并在模块化单元之间运送食物和供应品。另见图20中的移动运送器910，其将模块化推车920定位成邻近主机械臂模块930。在2019年2月20日提交的且题为“ROBOTIC SLED-ENHANCED FOODPREPARATION SYSTEM AND RELATED METHODS(机器人增强台车的食物制备系统和相关方法)”的第16/281,088号美国专利申请中描述了用于主题发明的示例性台车(sled)。
RKA模块/单元
机器人厨房助手(robotic kitchen assistant，RKA)模块30被示为包括隔离工作间、柜台面或料仓区域、具有多个自由度(优选地，6DOF)的机械臂、至少一个传感器或相机、以及可操作以控制机械臂的运动以执行如本文进一步讨论的食物制备步骤的计算机。适用的RKA和机械臂的示例在以下文献中进行了描述：2019年8月31日提交的题为“ROBOTICKITCHEN ASSISTANT FOR PREPARING FOOD ITEMS IN A COMMERCIAL KITCHEN ANDRELATED METHODS(用于在商业厨房中制备食品的机器人厨房助手及相关方法)”的第16/490,534号美国专利申请以及2018年8月10日提交的且题为“MULTI-SENSOR ARRAYINCLUDING AN IR CAMERA AS PART OF AN AUTOMATED KITCHEN ASSISTANT SYSTEM FORRECOGNIZING AND PREPARING FOOD AND RELATED METHODS(包括红外相机作为用于识别和制备食物的自动化厨房助手系统的一部分的多传感器阵列及相关方法)”的第20180345485号美国专利公布。
拆包/配料模块
拆包或配料推车20被示出为包括隔离工作间以及用于保持配料或配料料仓的四个独立区域。如本文进一步讨论的，在实施例中，配料推车20可以保持多种食品(最多10种)，是机器人友好的；包括表面保护件(face protection)和用于关闭的盖子或覆盖件。可选地，独立区域中的一个或更多个是冷冻的。此外，在本文进一步讨论的实施例中，该系统采用便于机器人动作的生食包装(raw food packaging)。“食品”是指包括烹饪过的或者未烹饪的各种类型的食品。
烹饪用具
如图2-图4所示，并如本文将进一步讨论的，模块化机器人厨房系统可与种类繁多的烹饪用具(例如油炸锅80、烤架90)一起操作。机械臂可操作以将食品移入和移出用具来进行烹饪。
优选地，在实施例中，正在被烹饪的食品的温度被监测。温度可以被输入到调度程序引擎，这在本文被进一步描述。此外，在实施例中，用具中的温度(例如，油炸锅油、烤箱温度、烤架表面等)可以被监测和自动控制，这在本文被进一步讨论。
此外，在实施例中，模块化机器人厨房系统可以包括便于从一个站或推车转移到另一个站或推车的各种器具。在特定实施例中，油炸篮子可与油炸锅一起操作，并能够方便和安全地将油炸物品转移到另一个单元或工作间，这在本文被进一步讨论。
组装和打包模块
图1-图4示出了组装和打包模块50。打包模块单元50被示出具有隔离工作间、柜台和/或料仓，用于支撑在其上供应或搬运完成的主菜的板、盘子、碗或包装。打包可以以各种方式进行，这在本文将进一步讨论。
加热模块
图1-图4示出了用于保持完成的主菜的加热模块60。图1中所示的加热模块包括温度受控的封闭空间、可选地可自动移动以接收和呈现完成的主菜的架子，并且该加热模块包括传感器以监测温度并确认其中的内容物和库存。完成的主菜也可以被运送到热柜92或冷柜94。
扩展模块
图1-图4示出了RKA扩展模块40，以增强厨房系统的可及范围、速度和能力等。RKA扩展模块被示出为具有隔离工作间、相对于RKA推车30的小柜台面、具有多个自由度(优选地，6DOF)的机械臂、至少一个传感器或相机、以及可选的可操作以控制机械臂的运动的辅助计算机。可选地，主计算机控制主RKA推车和扩展模块两者的运动。适用于扩展推车40的RKA和机械臂的示例在以下文献中进行了描述：2019年8月31日提交的题为“ROBOTICKITCHEN ASSISTANT FOR PREPARING FOOD ITEMS IN A COMMERCIAL KITCHEN ANDRELATED METHODS(用于在商业厨房中制备食品的机器人厨房助手及相关方法)”的第16/490,534号美国专利申请以及2018年8月10日提交的且题为“MULTI-SENSOR ARRAYINCLUDING AN IR CAMERA AS PART OF AN AUTOMATED KITCHEN ASSISTANT SYSTEM FORRECOGNIZING AND PREPARING FOOD AND RELATED METHODS(包括红外相机作为用于识别和制备食物的自动化厨房助手系统的一部分的多传感器阵列及相关方法)”的第20180345485号的美国专利公布。
系统架构
图5是示出根据本发明的实施例的机器人厨房系统的系统架构100的框图。参照图5，核心平台110包括硬件120和软件130。
用于与本发明的实施例的硬件和软件一起使用的示例包括但不限于中央计算机、服务器、处理器、存储器和存储装置、通信接口、传感器、相机、诸如键盘或触摸屏显示器的输入设备、显示器。处理器被编程或可操作以执行本文描述的各种应用，以及使模块或引擎能够用于确定食品的位置和对食品的识别、煮熟程度、步骤的调度、食品的需求和库存。食物识别和定位、调度和需求模块的示例在以下文献中进行了描述：2019年8月31日提交的题为“ROBOTIC KITCHEN ASSISTANT FOR PREPARING FOOD ITEMS IN A COMMERCIAL KITCHENAND RELATED METHODS(用于在商业厨房中制备食品的机器人厨房助手及相关方法)”的第16/490,534号美国专利申请、2019年9月3日提交的题为“AUGMENTED REALITY-ENHANCEDFOOD PREPARATION SYSTEM AND RELATED METHODS(增强现实增强食品制备系统及相关方法)”的第16/490,775号美国专利申请以及2018年8月10日提交的且题为“MULTI-SENSORARRAY INCLUDING AN IR CAMERAAS PART OF AN AUTOMATED KITCHEN ASSISTANT SYSTEMFOR RECOGNIZING AND PREPARING FOOD AND RELATED METHODS(包括红外相机作为用于识别和制备食物的自动化厨房助手系统的一部分的多传感器阵列及相关方法)”的第20180345485号的美国专利公布，以上文献中的每个通过引用以其整体并入本文以用于各种用途。
核心平台还示出了由硬件和软件实现的技能140。总体而言，核心平台高度灵活且可适应于执行种类繁多的烹饪应用150，这些烹饪应用可包括特定烹饪工作流160和相应地对特定烹饪设备170的使用，例如汉堡工作流和对烤盘(griddle)的使用。如本文进一步描述的，核心平台110容易适于运行特定烹饪工作流并使用所提供的设备，而不需要返工或重新布线。
在实施例中，新的烹饪工作流软件被下载到中央计算机以供执行。可选地，训练好的模型可以被下载到中央计算机，或者系统基于机器学习算法来训练自己。
图5还示出了包括监测172、持续学习174和性能分析176的支持层170。
监测系统172可操作以连续跟踪系统的状况，并标记要由本地或远程工作人员纠正的异常行为。
持续学习系统174可操作以利用这些标记的问题来重新训练神经网络，以便针对食物分类改进自主系统的性能。
性能分析系统176可操作以定期进行汇总(aggregate)，从而改善商店管理并给出关于在哪里集中努力的指导。分析用于确定被烹饪的食物量与被订购的食物量相比之间的差异，以生成食物安全和质量报告，并报告机器的状况以及下一个维护周期的到期时间。
拆包和生食包装
在实施例中，一种用于打包、运送和拆包用于在厨房中制备的生食的方法包括提供定制容器，该定制容器被设计成用于人类的人体工程学接触和由机械化系统操纵。
优选地，生食打包系统位于居中定位的配送仓库中，并且可操作以快速拆包和重新打包模块化推车。此外，使用自动化跟踪系统在内容物位于推车中的整个时间内跟踪每个推车中的内容物。
生食打包系统可以包括各种硬件，例如电池和电源管理系统、向推车中的电池和电源管理系统供电的充电接口以及保持推车运输期间的跟踪并且还与本文描述的机器人厨房助手模块化单元通信的有线和/或无线通信系统。
在实施例中，访问控制系统与推车一起被提供，并且可操作以获得退货授权(return merchandise authorization，RMA)，并且允许推车中的内容物被安全地返回到配送仓库并针对不同的店被重新打包，而没有店与店污染的风险。
打包和拆包系统可以可选地随时记录推车的环境数据。
打包和拆包系统可以包括用于控制仓库或厨房内的温度和其他环境条件的环境控制系统。例如，在实施例中，环境控制系统包括基于压缩机的双向热泵(compressor-based bidirectional heat pump)，并且可选地，热泵可以是使用例如帕尔贴结(Peltierjunction)的固态热泵。
在实施例中，环境控制系统包括利用冰或其他类似的相变潜热和厚隔热(heavyinsulation)的被动热储器。在实施例中，组合使用上述热控制系统的组合。
在实施例中，生食被包装在隔热容器中。在特定实施例中，生食被包装在经由塑性焊接气密密封的枕形包装(pillow pack)中。枕形包装经由刀片或包装材料中的穿孔打开，并且然后内容物可以被倾倒到烹饪容器(例如油炸锅篮子或锅)中。然后，包装材料被丢弃。
在实施例中，枕形包装容器的实现方式可以用吸盘抓取。
在实施例中，枕形包装容器可以用针对定制的末端执行器设计的模制夹持特征抓取，以增强枕形包装的可操纵性。
在实施例中，小的可重复使用的刚性容器被用于容纳食物产品。优选地，在实施例中，可以在不使用刀的情况下通过拉开袋子打开冷冻安全包装。
参照图11-图12，在实施例中，冷冻安全包装510、510’可以通过机械化系统500、500’将包装对折而容易地打开。图11示出了根据本发明的实施例的具有重叠接缝512和夹持器系统500的机器人友好型冷冻包装510的设计。图12示出了根据本发明的实施例的由夹持器系统500’打开的机器人友好型冷冻包装510’的设计。
在实施例中，冷冻安全包装对关于产品的信息进行编码。
在实施例中，冷冻安全包装适于溶解在热油中，以将内容物释放到油中进行烹饪。用于冷冻安全袋的示例性材料包括米纸、淀粉等。
温度测试
在实施例中，用于确定正在被烹饪的食物(例如，一批油炸食物)的温度的机器人辅助方法包括从一批食物中分离烹饪过的食物碎块，根据尺寸对这些碎块进行排序，以及测试最大碎块的内部温度以确保食物的安全要求。
图6是根据本发明的实施例的在烹饪期间测试食品的温度的方法200的流程图。
步骤210叙述了将食品的料仓插入振动支架中。参照图7A-图7C，示出了包括料仓330的推车。可以使用机械臂302将料仓330放置在支架中。
图8-图9中示出了振动支架机构的示例，该振动支架机构允许料仓很容易地被摇动。特别地，图9示出了牢固地被定位在振动支架360中的料仓330。振动支架360被设计成保持料仓并摇动料仓。这使得配料铺撒在料仓的底部上，从而分离出单个的碎块。优选地，该系统具有可以保持标准尺寸的料仓的振动支架。标准尺寸的料仓的范围为从3英寸乘6英寸到12英寸乘20英寸。
图8所示的料仓还包括相机340，该相机340用于观察/检测料仓内的内容物，这在本文被进一步进行讨论。
步骤220叙述了振动持续30秒，或者直到食品彼此分离为止。步骤210和220共同用于分离食品。
步骤230叙述了从多个相机捕获食品的图像。图7A-图7C示出了相机位置和取向310的示例配置。此外，在实施例中，机械臂在其腕部或机械臂的另外的部分上具有相机。来自这种机械臂携带的相机的数据可以与来自其他相机的数据相结合，以通过填补感测空白来提高精度。
传感器的示例包括但不限于相机(光学和/或红外相机)和飞行时间传感器(深度测量传感器)。相机阵列310用于提供足够的信息以从重建的3D模型估计体积，这在本文被进一步进行讨论。此外，料仓可以由高度透明的材料制成，以允许从底部观看。
步骤240叙述了重建食品的3D模型。机器人温度测试系统使用相机阵列并执行例如如以下文献中所描述的称为立体重建的技术来执行该分析：Ju Yong Chang、HaesolPark、In Kyu Park、Kyoung Mu Lee、Sang Uk Lee在2011年的《计算机视觉和图像理解(Computer Vision and Image Understanding)》第115卷第5期第620-634页中的“GPU-friendly multi-view stereo reconstruction using surfel representation andgraph cuts(使用面元表示和图形切割进行GPU友好的多视图立体重建)”。在实施例中，使用立体重建将来自多个相机的图像融合在一起，以获得料仓和其中的对象的3D扫描。
在实施例中，如以下文献中使用神经网络实现分割：Kaiming He、GeorgiaGkioxari、Piotr Dollár和Ross B.Girshick在2017年在arXiv中的Mask R-CNN。分析该分割可以确定食品是否已经被完全分离，以及提供感兴趣的对象的列表。
步骤250叙述了识别最大的碎块。在实施例中，对于每个食物碎块，系统执行体积分析。特别是，通过选择几何计算来分析分割的碎块，以查看哪些是最大的碎块，从而找到食物碎块的最大部分。可以根据最厚部分的厚度对碎块进行排序。然后，选择一个或更多个最厚的碎块进行温度测试，如下文所讨论的。
步骤260叙述了计算温度探针的最佳接近角度和穿刺深度，这在本文被进一步进行讨论。该接近和穿刺步骤是基于从上述步骤确定的信息、尺寸和取向来计算的。在实施例中，希望瞄准食品的质心和最大食品的质心。
为了正确测试给定的食物碎块，必须选择合适的接近角度和穿刺深度。对于同质的食品(诸如去骨的鸡胸肉的碎块)，定位食品的最大的横截面积并与该表面正交地穿刺并向上到食品的中间就足够了。
对于热容量不均匀的食品，如带骨鸡胸肉，简单地插入到最大横截面积中是不够的。以带骨鸡胸肉为例，这些最厚的碎块很重要，但要避开骨头，因为骨头加热得比周围的组织快得多。因此，需要模型来推断最佳接近角度和穿刺深度。
学习接近角度和穿刺深度的模型可以通过启发式方法或使用机器学习来完成。无论哪种方法，目标都是建立一个模型来估计食品的姿势和参数。使用该模型，一些实施例使用启发式方法来指定如何接近和穿刺。
在实施例中，有时使用启发式模型，例如定位最大横截面积并与之正交地穿刺。这种方法可以很好地处理各种食品。但是有些食品需要更复杂的技术。
其他实施例使用通过演示学习来建立接近角度和穿刺的模型。在实施例中，人类训练者使用在空间中发布其姿势的热探针。当人类训练者测试一种食品的许多碎块时，人类训练者经历多个运动并且随时间跟踪热探针的姿势。使用这些数据，可以训练模型，该模型将允许计算最佳接近角度和穿刺深度。
这些用于计算最佳接近角度和穿刺深度的模型是经由互联网使用共享数据生成的。这允许多个机器人温度测试系统较快地学习。
步骤270叙述了移动和插入探针。在实施例中，使用附接到机械臂302的末端的温度测试工具400和探针420来执行温度测试。该机械臂302可以具有4个、5个、6个、7个或更多数量的自由度。机械臂还可以采用其它配置，包括但不限于SCARA臂或德尔塔(delta)臂的配置。
在图10A、图10B所示的实施例中，温度测试工具400上的热探针420可以缩回和伸出。
图10A示出了根据本发明的实施例的处于伸出位置的温度测试工具400的侧视图。可以看出，探针尖端410伸出超过凸缘420，以允许插入食品中。
图10B示出了处于缩回位置的图10A的温度测试工具。可以看出，探针尖端缩回超过凸缘430以产生与食品的分离。凸缘430与食物接触，以允许探针容易地缩回。凸缘有助于将被测试的食品与探针分离。
该伸出可以由各种机构(诸如，例如加载弹簧440、气动致动器或电磁致动器(例如马达))执行。缩回可以用气动致动器或电磁致动器来完成。优选地，使用足够快的致动器来执行伸出动作，以使伸出的探针快速地穿刺食物。通过足够快地移动，探针能够完全避免静摩擦，并以动摩擦操作，这允许整体摩擦较小。这减轻了在插入热探针期间正在被测试的食品以其他方式发生不希望的运动。
探针可以由各种材料制成，这些材料包括例如不锈钢或可以插入到各种烹饪过的食物(包括但不限于带骨鸡肉、鸡柳和鸡块、母鸡/火鸡部分、无骨鸡肉/火鸡块、牛排、汉堡包、鱼片、嫩肉(tenders)、肉排、马铃薯块等)中的具有适当热性能的另一食物安全材料。
在实施例中，热探针具有轴向力感测。如果探针与肉块中的骨头接触，或者如果探针与食物碎块中的任何其他不可穿刺的成分接触，则这种力感测提供反馈。在热探针的加载弹簧的实施例中，可以通过测量探针完全伸出的位移并应用胡克定律(Hooke’s Law)来感测力。在电磁实施例中，电流和动力学可以被测量，并与预期电流的模型进行比较。
步骤280叙述了记录温度读数。
步骤290叙述了通知用户测试完成。
此外，在本发明的实施例中，当测量到食物碎块低于食物安全温度阈值时，执行卫生处理。卫生处理步骤可以以各种方式执行。在一个实施例中，探针用附接的卫生浴池进行卫生处理。卫生浴池使用批准的化学品对热探针和凸缘进行卫生处理。
设备温度与机器人系统的整体管理
本文描述的模块化厨房系统还可以在操作期间监测和控制用具(例如，油炸锅或烤箱)的温度。
在一个实施例中，用于控制厨房设备温度的方法包括基于未来热负荷预测和油寿命保护目标对时间范围进行优化的同时选择当前时间的最佳输入。
例如，可以通过在如由厨房生产预测系统确定的不使用设备的时间段期间降低厨房设备(诸如油炸锅)的温度以延长消耗品(诸如油炸锅油)的寿命来执行油寿命保护。
此外，本发明包括在施加热负荷之前提前改变进入厨房设备的热输入。例如，油炸锅煤气灶可以在一篮冷冻薯条落入油炸锅前20秒被打开。
优选地，对设备的控制是自动化的。在实施例中，控制器利用相机或传感器来跟踪厨房中的工作人员，以预测食物何时将被添加到系统中。控制器根据工作人员的位置和移动自动升高或降低用具的温度。
在实施例中，控制器连接到基于各种输入的生产预测系统。生产预测系统的输入示例包括但不限于：先前需求、销售点数据和产品库存水平。
在实施例中，控制器连接到机器人厨房助手，机器人厨房助手将其烹饪节奏传递给控制器以用于预测温度控制。
在实施例中，当设备没有热负荷时，计算机通过观察热输入对温度读数的影响来监测厨房设备的健康状况。
在实施例中，机器人可操作以从油炸锅中撇去内容物，从而保护设备和油的寿命。
在实施例中，系统基于跟踪油炸锅中烹饪的食物的吞吐量来确定油的最佳寿命以及何时需要更换油。
机器人食物打包系统
图13示出了用于打包食物容器的操作程序600。为了便于理解本发明，将参照图14-图15B所示的装置讨论图13中阐述的程序。
步骤610叙述了插入未分拣食物的料仓。参照图14-图15B，未分拣食物的一个或更多个料仓720被放置在模块化打包推车700的工作间内的未分拣食物区域702中。未分拣工作区域702和未分拣食物的料仓720在机械臂710的臂可及范围内。可选地，系统与人类厨房工作人员或另外的机器人厨房助手对接，以将料仓或未分拣食物放置在未分拣食物区域720中。
步骤620叙述了将至少一个打包容器730放置在打包区域704内。在实施例中，一个料仓位于工作区域中以用于打包。另一个料仓位于工作区域中并容纳打包容器。然而，料仓和区域的数量可能会有所不同。
步骤630叙述了捕获未分拣食物的图像。本文描述的相机或传感器760可以被布置在工作表面和食品上方或其他地方，以从未分拣食物的多个角度进行瞄准并从中获得图像。参照图15B，相机阵列中的高架相机760的位置被置于工作表面上方。在这些位置中放置相机允许系统高精度地感知料仓中的内容物。
事实上，为了适当地划分和装盘或打包容器，机器人食物打包系统可以以3D形式看到未分拣食物的料仓内的对象。然后，这种3D成像数据可以用于驱动本文所讨论的关于如何从未分拣食物的料仓中进行挑选以及挑选什么的决策。机器人食物打包系统中的高保真3D视觉是通过被安装在推车的工作表面上方的光学相机阵列实现的。这些相机指向不同的工作区域，如图14所示。
步骤640叙述了重建3D模型。优选地，如上面所讨论的，该步骤采用立体重建。
步骤650叙述了对食品进行分割和分类。该步骤可以如上面所讨论地进行。
步骤660叙述了计算针对食物碎块的最佳抓取方法。可以基于末端执行器工具770和机械臂710的参数以及来自步骤650的输出来确定和执行该步骤。
步骤670叙述了执行抓取。
步骤680叙述了将食物碎块以适当的配置放置在打包容器730中。该步骤由机械臂并基于订单信息执行。在实施例中，使用计算机视觉来实现拾取和放置。图像由摄像机捕捉，并由卷积神经网络处理。这种网络包括一系列卷积层和最大池化层以及其他层。这些神经网络可以被训练来推断最佳接近角度，并确定成功拾取对象所需的路径。
步骤690叙述了移除被打包的容器的料仓。可选地，类似于步骤610，该系统可操作以与人类厨房工作人员或另外的机器人厨房助手交互，以从打包区域730移除被打包的食物容器的料仓。
如本文所述，模块化推车的工作间可以被隔离以保护工作人员。在实施例中，并参照图15A，透明窗口780可以被结合到推车中，从齐腰工作表面(waist-level worksurface)升起，以防止厨房工作人员与系统进行不安全的交互。
在实施例中，各种类型的夹持、抓取、楔入、挤压、夹取、舀取、盛起、串起和抽吸工具被用来拾取一个或更多个食物碎块。参照图16，例如，机械臂710可以设置有能够拾取各种食品的可对置的夹持器740。可选地，参照图17，机械臂可以设置有测量工具750，测量工具750能够使用针对液体和粉末的各种测量工具。
在实施例中，分拣和打包是用附接到机械臂的末端的夹持器工具来执行的。机械臂可以具有4个、5个、6个、7个或更多个自由度。此外，机器人可以具有其他配置，包括但不限于SCARA或德尔塔型机器人。
在实施例中，机械臂可以在腕部上具有相机。来自该相机的数据可以与来自其他相机的数据相结合，以提高拾取和放置行为的准确性。在实施例中，腕部成像传感器可以是RGB传感器、IR传感器或深度传感器或这些传感器的某种组合。
在实施例中，卷积神经网络有时被用于识别处于堆叠中的打包容器或者被设置成准备打包的打包容器。
在实施例中，关于打包什么和如何打包的决策由经由传感器和互联网传入的外部数据驱动。打包内容物根据食谱确定。
在实施例中，通过演示的学习有时被用于建立用于拾取食品的模型。人类专家经历拾取一种食品或多种食品的许多示例的动作。这些数据可以被用来训练模型来拾取各种食物对象。
在实施例中，使用强化学习(试错法)。在这个过程中，系统反复尝试拾取食物对象。系统使用这些尝试来完善抓取模型，并且最终，系统学会一致地抓取各种对象。
在实施例中，用于抓取的学习模型在可能具有广泛地理分布的众多机器人之间共享。
智能机器人厨房
如本文所讨论的，模块化机器人厨房系统包括模块化推车、用具和运送器，这些模块化推车、用具和运送器可操作以彼此交互和通信，从而根据最佳调度和有限的浪费来递送和制备食物。
参照图20，根据本发明的实施例的移动机器人910被示出为将食物容器的供应推车920移动到机器人模块化单元930。以这种方式，可以自动提供食物供应，而无需人类干预。此外，模块930的机械臂可操作来拾取和分配由本文讨论的调度引擎确定的供应。
食物量传感器
参照图21，示出了具有传感器952、954的热柜950。根据本发明的实施例，传感器被安装成使得可以观察热柜的内容物以估计剩余食物的可用量。在实施例中，传感器模块被用于估算热柜中剩余的食物的量。该模块向中央计算机或计算机提供关于热柜中剩余的食物的数据，以用于计算调度食物制备步骤。此外，“热柜(hot case)”是指容纳未被打包的食物的食物站，顾客可以直接从热柜中接触未被打包的食物。
热柜的配置可以有所不同。图21所示的热柜950包括多个单独的空间，以接纳单独的容器956。在实施例中，空间可操作以加热被放置在其中的容器(或保持被放置在其中的容器的温度)。然而，应当理解，本发明可以包括用于冷却食物的站。事实上，无论温度是否受控，站都可以向顾客提供对食物的拾取或接触。在实施例中，传感器模块包括来自RGB相机、IR相机、深度传感器或任何其他成像传感器的一个或更多个传感器。
此外，在实施例中，热柜的内容物与机器人厨房中的其他参与者共享(且有时也与主控制器或计算机共享)，在此基础上确定调度决策(例如，调度食物制备步骤)。
图22是根据本发明实施例的方法1000的流程图，详细说明了驱动需求模型1030的系统中的数据流和输入1010，该系统然后与调度程序1040一起使用，以控制智能机器人厨房1000中各种机器人厨房助手1070、1072、1074的动作。
步骤1030叙述了需求模型。图22所示的需求模型的输入1010包括：特别订单请求、历史销售点(POS)数据、实时POS数据、地区和国家新闻、日历事件、线路长度和其他数据源。还可以提供其他数据源作为输入1010，包括例如数量传感器数据。数量传感器可以如上面结合图21所述为需求模型提供信息。此外，在实施例中，来自许多食物量传感器的历史数量测量结果可以被汇总并被用于提高需求预测的准确性，从而减少食物浪费。
步骤1040叙述了调度优化器。示例性调度引擎在题为“MULTI-SENSOR ARRAYINCLUDING AN IR CAMERA AS PART OF AN AUTOMATED KITCHEN ASSISTANT SYSTEM FORRECOGNIZING AND PREPARING FOOD AND RELATED METHODS(包括红外相机作为用于识别和制备食物的自动化厨房助手系统的一部分的多传感器阵列及相关方法)”的第20180345485号的美国专利公布中进行了描述。在实施例中，中央控制器汇总数据以驱动整个智能机器人厨房的调度决策。
在实施例中，准时生产调度使用来自智能厨房中所有参与者的数据来实现，并驱动机械设备进行生产。
调度程序然后指引或指示一个或更多个机器人厨房助手1070、1072、1074执行本文描述的各种食物制备任务。
图22还示出了状态管理1050。状态管理用于监测模块化机器人厨房系统的所有任务的状态，包括例如当前库存、当前制备步骤、所有烹饪物品的当前状态、预测的需求模型、执行机器人系统的任务以及执行员工的任务。状态管理系统可以将任务分派给工作人员和自动化系统，以最佳地实现预测的需求模型。当系统的状态随着食物继续烹饪、员工成功地或失败地完成任务以及下新订单而被更新时，该优化每分钟更新多次。状态管理系统的示例在以下文献中进行了描述：2019年8月31日提交的题为“ROBOTIC KITCHEN ASSISTANTFOR PREPARING FOOD ITEMS IN A COMMERCIAL KITCHEN AND RELATED METHODS(用于在商业厨房中制备食品的机器人厨房助手及相关方法)”的第16/490,534号美国专利申请、2019年9月3日提交的题为“AUGMENTED REALITY-ENHANCED FOOD PREPARATION SYSTEM ANDRELATED METHODS(增强现实增强食品制备系统及相关方法)”的第16/490,775号美国专利申请以及2018年8月10日提交的且题为“MULTI-SENSOR ARRAY INCLUDING AN IR CAMERAAS PART OF AN AUTOMATED KITCHEN ASSISTANT SYSTEM FOR RECOGNIZING ANDPREPARING FOOD AND RELATED METHODS(包括红外相机作为用于识别和制备食物的自动化厨房助手系统的一部分的多传感器阵列及相关方法)”的第20180345485号的美国专利公布，以上文献中的每个通过引用以其整体并入本文以用于各种用途。
图23是根据本发明的实施例的包括传送机系统1110的机器人厨房系统1100的框图。传送机1110被设置成在从受控食物环境(例如，步入式冰箱、储藏器、交通工具)和两个或更多个如本文所描述的模块化机器人厨房单元之间配送对象。图23中所示的模块化机器人单元包括拆箱机器人厨房助手1120、烹饪机器人厨房助手1122、1126、包装机器人厨房助手1124、打包机器人厨房助手1128和分配机器人厨房助手1130。然而，应当理解，模块化厨房助手的数量可以有所不同，并且可以被调整以适合厨房应用。附加模块化机器人厨房推车可以方便地被移动到适当位置，并且系统被编程为与本文描述的附加模块化推车一起操作。
在实施例中，传送带组件包括带、包围带的外壳。外壳起到保护罩的作用，以保护传送机的移动部件免受食物的影响。此外，每种食品都是在磁性托盘上制备的。在实施例中，传送带在其上具有一系列磁体。传送机可操作以通过磁力从保护屏障下方移动磁性食物托盘。
在实施例中，传送机系统可以包括一个或更多个传感器。例如，传感器模块可以被布置在一个或更多个推车上，以获得图像数据或飞行时间感测。传感器模块可选地包括一个或更多个CPU和GPU。可以提供一种处理器，该处理器可操作以运行卷积神经网络和通过立体重建、飞行时间感测或其他方法实现的3D数据的几何分析。
新型油炸篮子
图18-图19中示出了用于提高打包效率和安全性并减少人类的有效载荷的机器人友好的油炸篮子800。
图18A示出了具有计算机视觉(CV)标记安装板810和菱形夹持特征820的篮子设计800。标记安装件有助于在3D空间中定位篮子，并且夹持特征使机械臂更容易拾取油炸篮子，尽管存在公差叠加误差。CV标记和夹持特征的示例在2019年8月7日提交的且题为“ROBOTIC KITCHEN ASSISTANT INCLUDING UNIVERSAL UTENSIL GRIPPING ASSEMBLY(包括通用器具夹持组件的机器人厨房助手)”的第16/534,207号美国专利申请中进行了描述，该美国专利申请通过引用以其整体并入本文以用于各种用途。
图18B示出了在篮子的顶部上具有T形特征860以对于具有尖锐边缘的对象增加更多顶点的篮子设计。在实施例中，篮子被设计成具有增加额外的尖锐顶点以供计算机视觉拾取的特征。在实施例中，油炸篮子具有带有急剧梯度的附加金属板特征，以能够通过机器学习和传统分类器算法容易地进行检测和定位(对于经由计算机视觉是算法可检测的内容的示例，请参见Viola-Jones型分类器和AlexNet，https://www.cs.cmu.edu/～efros/courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf)。
图19示出了具有器具870的篮子设计，该器具870用于容易地使篮子倾倒而不提起篮子的全部重量。篮子850被示出为在前面具有倒置的钩852，以作为枢轴与工作间上的水平杆870接合。这使得篮子能够在不提起篮子的全部重量的情况下被倾倒。在实施例中，篮子具有用于机器人的把手820和用于人类的单独把手854。因此，篮子把手被设计成使得人类和机器人都可以抓住同一把手。
上述篮子的一些优点包括实现容纳用于在油炸锅中烹饪的食物的方法，同时实现对篮子进行计算机视觉定位；减少使用后清洁所需的时间；以及保护人类工作人员。此外，在实施例中，较小的篮子被提供并与模块化机器人系统一起被使用。通过使用许多较小的篮子，可以实现在降低有效载荷要求的同时保持油炸锅中的打包效率。
替代实施例
应当理解，模块化机器人厨房系统可以除了在所附权利要求中的叙述之外有广泛的差异。例如，在另一个实施例中，并参照图24A、图24B，示出了模块化机器人推车1200，该推车包括抽屉1210，抽屉1210允许机械臂进入隔离工作间1220内，并且限制人类工作人员进入。相反，当抽屉处于打开配置1210’时，机械臂被禁止进入抽屉，并且人类工作人员具有进入途径以添加或移除内容物。在某种意义上，新颖的抽屉设计提供了一种安全的人机交互界面，以向机器人模块化推车供应食品和收回食品。
在实施例中，模块化推车可以容纳用于保持各种工具(包括测量工具、夹持工具和校准工具)的工具带。
在实施例中，模块化推车可以具有若干固定的基准标记，以提供关于校准精度的不断的反馈，并允许瞬时校准。
在实施例中，并参照图25，上述模块化机械臂模块中的一个或更多个可以用安装在框架上的线性引导系统来替换(或补充)。
在图25中所示的实施例中，机械臂1320被示出为经由可移动的基础滑架1340联接到上部引导轨道1330。上部引导轨道被安装到便携式框架1350。在图25中所示的实施例中，框架1350包括支撑腿1352、1354和至少一个横梁1360，上部引导轨道紧固在横梁1360上。
支脚1370被示出为以相对于腿成直角地从腿延伸以保持稳定。可选地，支脚可以被安装到地板上。
如上所述，当滑架和引导件被可位于本地的计算机处理器命令一起协作以沿着引导件轴向移动机械臂时，滑架和引导件一起协作以沿着引导件轴向移动机械臂。
尽管线性引导系统示出了一个机械臂，但是除了在所附权利要求中的叙述之外，本发明并不限于此。线性引导轨道系统可以包括可沿轨道移动的附加机械臂，以进一步增加机械臂的有效可及范围。计算机和传感器一起工作，以确定食物制备步骤，识别和定位食品和器具，并有效地调度和执行订单。
此外，线性引导系统可以不同地定向。在实施例中，线性引导系统从烹饪区域的前部朝向后部(或从顶部向底部)延伸。除了这种轴向运动之外，机器人操纵器本身还享有若干其他程度的运动(多轴运动)。因此，线性引导系统可以执行上述任何技能和应用，如图5所示的技能和应用。
可以使用多个不同的线性移动系统来产生线性移动。在实施例中，可清洁的线性致动器设计延伸了一个或更多个操纵器的可及范围。在一个实施例中，线性致动器包括滚珠丝杠机构，该滚珠丝杠机构具有足够大的螺纹和螺距尺寸，以容易对螺纹之间进行清洁。
框架可以由各种材料制成。在实施例中，框架由焊接在一起的钢管形成。
此外，线性致动器可以被覆盖以对其进行保护。在实施例中，屏障被成形为覆盖滑动机构以使其免受来自食品生产的任何飞溅。盖允许接近滑架以沿着轨道自由移动。
机器人厨房助手还可以采用其他技术来自动从油炸锅中移除碎屑，包括将垃圾容器的边缘与撇渣器快速接触，或者用工具刷撇渣器。
自动化料仓
图26A示出了根据本发明的实施例的用于在餐馆环境中制备食物的另一机器人厨房系统1400。机器人厨房系统1400被示出为具有机械臂1410、多个油炸锅1420-1422、自动化料仓站1430、框架外壳1440、安全玻璃1441、热食物站1450和食物储藏器1460。一个或更多个编程处理器(未示出)可以位于外壳内、附近的其他地方或基于云的地方，以用于操作机械臂、处理来自相机和传感器的图像数据，以及用于控制烹饪设备和其他部件，例如本文描述的自动化料仓。事实上，系统中可以包括更多或更少的部件，并且除了在所附权利要求中的叙述之外，本发明并不意图对此限制。
优选地，机械臂1410可操作以沿着安装到框架1440的顶部的引导件或轨道横向移动。在实施例中，这将机械臂的可及范围延伸到外壳的全长。
封闭式机器人厨房系统的尺寸可以有所不同。优选地，外壳小，具有小的外形和占用面积。在图26A、图26B所示的实施例中，机器人厨房系统1400包括三个油炸锅1420-1422、机械臂1410、罩1427和自动化料仓站1430。机器人厨房系统1400的示例性宽度(W)范围为80至130英寸，且更优选在90至100英寸之间。机器人厨房系统1400的示例性深度(D)范围为40-60英寸，且更优选地在40-45英寸之间。机器人厨房系统1400的示例性高度(H)范围为75-100英寸，且更优选地在75-85英寸之间。
图27-图28是料仓站1430的放大透视图，分别示出了处于用于接收食物的第一位置和用于倾倒食物的第二位置的料仓1442。当料仓处于图27中所示的第一位置时，食物可以由工作人员放置或以其他方式存放在料仓中。料仓的至少一部分被示出为穿过安全玻璃1441中的窗户或开口伸出。因此，无论情况如何，人类工作人员不与机器人、油炸锅、篮子和热油进行物理接触。
参照图28，料仓1442’被示出为处于第二致动位置，并且放置在料仓中的任何食物通过重力作用被送入篮子1490中。如图26所示，且如本文所述，篮子1490在外壳内由机械臂1410操纵。
图29示出了料仓1434的放大视图。料仓1434被示出具有两个平行的侧壁1444、1446和前壁或唇缘1448，它们共同限定当料仓处于第一位置时用于放置和保持食物的腔或通道。在实施例中，腔的底部是平的，并且当料仓处于第一位置1442时向下成10-45度之间的角度。然而，如本文所述，料仓底部可以是弯曲的或结合其他特征以将食品输送到目标区域。
事实上，应当理解，料仓的形状可以有所不同。
因此，当食物被放置在料仓中时，食物倾向于积聚在腔中并抵靠唇缘1448的内表面。
图29中所示的料仓与安装托架1436可移除地锁定。广泛的机械互锁特征可以可移除地将料仓保持到托架上，例如，机械互锁特征括但不限于栓/孔、引导件/脊、槽、紧固件等。
安装托架联接到马达1438的驱动轴1552。例如，安装托架可以通过带有键槽的轴环附接。然而，也可以使用其他方式(例如压配合)将安装托架联接到马达的驱动轴。当马达被激活时，驱动轴旋转，从而移动附接的安装托架。这使得料仓从第一位置旋转到第二位置，或反之亦然。在某些情况下，第二位置可能超过90°，以帮助处理不容易滑动的某些食物类型。尽管结合图29描述了马达和旋转驱动轴，但是本发明并不意图对此进行限制。可以采用其他类型的致动器来移动或旋转料仓。
参照图30，示出了根据本发明的另一实施例的自动化料仓站1500的后视图。自动化料仓站被示出为具有三个料仓1510、1520、1530，每个料仓具有专用的安装托架和马达。料仓朝前向下倾斜。
传感器阵列1540被示出为被安装在安全护罩1550上。如本文所述，传感器阵列可以包括相机，并向编程处理器供应图像数据，以用于监测料仓的位置、内容物和移动。
图31是根据本发明的实施例的接收食物、烹饪和将热食物转移到保持区域的方法1700的流程图。
步骤1710叙述了装载料仓。料仓1434的示例如图26-图29所示。料仓的前端从安全护罩1441中的开口伸出。人类或机器人可以从储藏区域(诸如冷储藏器1460)收集食物，并将食物倾倒到料仓中。优选地，如图所示，料仓被布置成从袋子“直接落入”料仓中。该料仓将食物容纳在料仓的平行壁1444、1446和唇缘1448内。该料仓被布置成旋转或向前倾斜到第一位置，使得食物保留在料仓中，并且不会滑出料仓的开放后端。各种类型的食物，无论是新鲜的还是冷冻的，诸如，例如薯条、薯片、鸡肉、蔬菜、鱼等，都可以被添加到料仓中。理想地，整个装载步骤1710是在由框架1440和护罩1441限定的外壳之外执行的，从而将工作人员与移动的机械臂、烹饪设备以及潜在危险的热设备和材料(例如热篮子、热烹饪油)物理分开。
此外，在实施例中，料仓可从安装托架上移除，以便于食物舀取和清洁。料仓的大小和形状也可以不同。料仓的大小可以设定成适应餐馆的菜单或需求。
料仓也可以用颜色编码。用颜色编码的料仓通过有助于食物制备工作人员避免食物交叉污染(即贝类或乳制品可以保持与其他食物分开)而增加了安全性。在实施例中，料仓被配置成可彼此堆叠，并且可以被存放成如图26中所示的堆叠布置1424。
步骤1720叙述了对食物进行分类并确定烹饪时间表。如本文所述，使用编程处理器并基于来自瞄准食物料仓的相机的图像数据对食物进行分类。处理器还可操作以根据系统的当前状态来确定烹饪料仓中的食物的最佳调度。
步骤1730叙述了定位用于接住来自料仓中的食物的篮子。参照图27，机械臂操纵保持食物的料仓的后端下方的篮子1490。
步骤1740叙述了自动将食物倾倒到篮子。参照图28，料仓被移动(优选地旋转)到第二“倾倒”位置1442’，从而使得料仓内的食物向后滑动到篮子1490中。
步骤1750叙述了将篮子移动到油炸锅中并烹饪食物。参照图26A，机械臂1410可操作以将篮子1490移动到油炸锅1420-1422中的一个中，并且自动化料仓返回到图27中所示的第一位置。
处理器可操作以确定烹饪时间、持续时间，并且可选地测量如本文所讨论的煮熟程度。该系统可操作以并行烹饪来自多个自动化料仓和油炸锅的多个食物。虽然示出了三个自动化料仓，但是更多或更少的自动化料仓可以被结合到设计中。例如，模块化自动化料仓站可以位于油炸锅的每一侧上并位于安全护罩内。
步骤1760叙述了移动篮子并将食物倾倒到热保持区。参照图32A、图32B，并且在食物在油炸锅1420中被烹饪之后，机械臂1410将篮子1490移动到滑道、斜槽或斜面1480。机械臂的定时和位置由处理器且基于配方信息和相机图像数据的系统状态来控制。机械臂在外壳内时，将烹饪过的食物倾倒到斜面1480上。食物向下落下/滑动，穿过安全护罩中的开口1482，并进入热保持区域1450，在此处，烹饪过的食物可以被分拣和装袋。
图33示出了根据本发明的另一实施例的食品分拣组件2000。食物分拣组件2000被示出为具有被定位在斜槽2020的出口边缘下方的食物料仓2010。线性轨道2040和倾斜马达2050可操作以沿轨道移动料仓。计算机(例如，上述用于控制机械臂的计算机)被编程并可操作以将料仓引导至期望的食物保持托盘2060，在食物保持托盘2060中料仓可以被旋转以将食品倾倒到期望的位置。
每个食物保持托盘2060包括斜面(或斜槽)部分2064，斜面(或斜槽)部分2064朝向下底部部分2062引导或输送被倾倒在斜面(或斜槽)部分上的食物。人类工作人员(未示出)可以接触食品站2060的底部部分中的食品。
尽管在图33中示出了四个食物保持托盘2060，但是本发明并不意图对此进行限制。更多或更少的食物保持托盘可以被结合到分拣系统中。
可选地，加热灯2070被布置在一个或更多个食物保持托盘的上方，以保持食物温暖。
可选地，安全护罩2080被布置在食物料仓2010和人类工作人员之间。护罩2080被成形为覆盖料仓、轨道和马达，但允许食品落到食物托盘的底部中。更具体地说，在图33中所示的实施例中，护罩2080(a)被竖直地布置在食物保持托盘的底部2062的上方，并且(b)被设置成从托盘的近侧边缘向后。因此，人类工作人员可以接触被倾倒到托盘中的食品，但被禁止接触自动化分拣系统的移动部件(例如，马达、料仓等)。
图34a-图34c示出了根据本发明的一个实施例的分拣食品的方法中的连续步骤。参照图34a，食物料仓2010被示出为以小角度定位并位于斜槽2020下方，以用于从斜槽接收食品。斜槽2020穿过机械臂外壳的窗口伸出。
应当理解，本文描述的食品分拣系统也可以与来自不限于机器人系统的各种来源的食品一起操作和/或接收该食品。来源可以包括但不限于人类工作人员、自动化设备或其他基于机器人或非机器人的系统。
图34b示出了沿着线性轨道横向(L)运送到期望的食物保持托盘2070上方的期望位置的食物料仓2010。
图34c示出了旋转(R)食物料仓2010以将食物倾倒到期望的食物保持托盘2070中。
可选地，料仓可以返回到图34a中所示的位置，即起始位置。
分拣系统理想地自动操作以分拣从机械臂外壳2030接收的各种食物。分拣系统包括计算机(优选地用于机械臂的同一计算机)，以确定如何定位和定向食物料仓，以及定位和定向食物料仓的时间。在实施例中，分拣系统可操作以基于食物的类型将食品放入不同的食物保持托盘中。
可选地，系统在存储器中存储食物的位置、食物标识、在该位置的时间和食物状况。可选地，计算机在满足阈值时间或条件后激活警报。例如，如果食物位于食物保持托盘中的时间量超过了新鲜度的阈值时间，则激活警报。
警报的类型可能会有所不同。警报的示例包括音频声音和显示图形，其旨在通知人类工作人员从食物保持托盘中移除食物。人类工作人员可以输入订单的状况，或者可选地，分拣系统可以设置有传感器或相机，以获得食物保持托盘区域的图像数据，以便计算机计算每个食物保持托盘中的食物的状况和状态。然后，针对食品保持区域中的库存，对系统的状态进行更新。
可选地，计算机被编程以保存食物保持托盘中的库存。首先，库存状态基于观察到的数量、新鲜度或在保持区域的时间、食品类型和订单预期(例如，在高峰时期增加库存)自动确定。优选地，用于食物保持托盘的训练模型被结合到系统中，以识别或估计食物保持托盘中存在的食物的量。这种模型可以是计算机视觉模型(例如，CNN模型)，并且通过将不同的已知数量的食物放置在每个托盘中并指示模型托盘中存在的实际数量来进行训练。模型的特征或输入包括食品的类型、直径或特性长度等。
此外，计算机可以被编程为基于图像数据或温度传感器来计算热食物保持区域中的温度。当温度超过阈值时，可以计算警报或通知并将警报或通知发送给人类工作人员。在实施例中，热食物保持模型被训练成基于来自热感相机或传感器的热信号来识别食物保持料仓中的食品的温度。
此外，在实施例中，数据被永久地从多个分拣和自动化料仓站收集，并被发送到远程服务器(例如，基于云的服务器)，以用于汇总和/或训练综合模型，从而识别被放置在料仓中的配料、跟踪食物保持时间、计算温度等。
然后，计算机评估是否指示或通知工作人员执行任务。任务的示例包括但不限于(a)基于库存水平向托盘添加或供应更多的食物，或(b)如果确定食物过期，则扔掉食物保持区域中的食物。
具有自动化料仓和分拣的机器人厨房系统的实施例以及相关方法的优点包括但不限于：(a)机器人自由安全区，通过使用完全封闭的系统来用于保护人类免受危险设备和材料的伤害(无人类-机器人工作区)；(b)污染控制，通过使用用颜色编码的料仓，以便于遵守标准作业程序，特别是旨在防止交叉污染的程序；(c)优化人类劳动时间，通过自动化烹饪中的某些步骤(即油炸过程)来实现；(d)稳健性，即，不知疲倦的低维护机器人动作；(e)灵活性，即，该系统接受各种类型的食物，而不管食物的形状、大小和数量如何；(f)安全性，通过将人类与移动的机器人设备物理分开并最小化或消除对安全传感器的需求而实现；(g)消除了手动提起篮子的需要以及在油炸锅附近滑倒和跌倒的风险；(h)减少食物与人和设备的接触，减少了污染的机会；(i)自动分拣至储藏托盘，以及(j)模块化，该系统是模块化且可扩展的。