項目負責人：付正庭

項目聯系人：付正庭  [email protected]

項目組成員：楊保民、潘典國、周忠寶、何新華、周亞、雷俊、區達理、鄧家華、楊應彬等

單位：廣東美的生活電器制造有限公司

項目背景及研究意義

取米、洗米與煮飯是烹飪米飯的三個主要部分。傳統電飯煲只能實現單一的“煮食”功能，用戶在使用電飯煲時，需要提前取米、洗米，這使得搭載于電飯煲上的遠程操控等智能化功能，受到很大的使用限制。將取米、洗米與煮飯三大功能相結合，將自動米水配比、智能調節米飯口感等功能集成于飯煲，并結合智能物聯網技術，實現整個煮飯過程的全自動化，簡化用戶煮飯步驟，節省烹飪時間，是項目研究的主要目的。

項目介紹

基于用戶在煮飯流程中的操作，對米從米箱到內鍋中的各步驟進行智能自動化研究，高容積率米倉、米量自動識別、互易式雙螺旋風力推送下米、破泡激振流態化自動水洗米等技術成果，實現了儲米、量米、送米、洗米、下米和精準加水等功能的全自動化。在智能化方面，研究不同米種在吸水、沸騰時間及火力大小等多個參數下形成的不同米飯烹飪曲線；米種圖像識別技術可根據米種的不同進行相應米水配比；烹飪自學習技術可根據用戶的口感反饋（口感偏軟或偏硬），在下次煮飯時通過增減水量實現口感智能調節；結合多段IH加熱技術，讓內鍋底部和側面交替大功率加熱實現米粒充分翻滾，提升米飯烹飪效果；搭載語音交互系統、App遠程控制等智能互聯技術的應用，提高產品人機交互性。產品結構剖面如圖1所示。

圖1 產品結構剖面圖 

項目優勢

（1）研究雙螺桿下料高積率儲米倉結構，分析影響螺桿送米流量的旋轉角速度、直徑、凹槽深度和寬度等參數，結合定量容杯，實現大米均勻精準量取，經第三方檢測，量米平均偏差僅0.31%，穩定度達到98.52%，優于人工量米。

（2）研究神經網絡深度學習的米種智能識別技術，針對各種大米進行拍照訓練構建數據模型，使用時通過米倉上的攝像頭進行圖片比對并得出米種信息，目前已實現5大產區14類大米的識別。結合不同米種的米水配比、米飯烹飪曲線、口感調節等技術功能，提升米飯烹飪效果，多項參數明顯提升。經第三方檢測，米飯膨脹率達到233%、粘性達到642.89 g.s、揮發香氣達到0.0724 μg/g。

（3）研究風力輸送大米到洗米倉，確定了滿足米粒輸運工作要求的管道風速、米粒運輸臨界速度，為風機選型和風機的風速控制提供依據；同時設計半橢球體配合進出口大倒角的半梭式容杯實現送米自動化。

（4）基于破泡激振的流態化理論，研究高效氣泡振動水洗米方案，設計帶進氣流道和排水流道的雙層洗米盒結構，以及風力推動、刮米器刮米和水沖刷三個方案結合的下米方案，實現洗米更干凈、杯壁不殘留米。經第三方檢測2次洗米濁度（NTU）為56.2，優于工業標準洗米2次的濁度。

項目成果

項目實現飯煲取米、洗米、煮飯的自動化操作，相比傳統飯煲，改善了用戶量米、加水等一系列人為因素對煮飯的影響，提升米飯烹飪效果。儲米及量米送米系統、洗米及下米系統、智能識別系統等已形成從技術研發到專利發明、標準制定、軟硬件平臺開發的一整套體系。在全自動等多項技術方面申請海內外發明專利，整個系統布局100多項專利，已有半數以上獲得授權。