Développement du système d'analyse des données recueillies par les capteurs et choix du groupement de capteurs optimal pour le suivi de la cuisson des aliments dans un four

• Main Author: Monrousseau, Thomas
• Other Authors: Toulouse, INSA
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Méthodes de classification; Apprentissage supervisé; Logique floue; Optimisation; Sélection d’attributs; Réseaux de neurones; Classification methods; Machine learning; Fuzzy logic; Optimization; Feature selection; Neural networks; 004; 629.8
• Online Access: http://www.theses.fr/2016ISAT0054

Dans un monde où tous les appareils électro-ménagers se connectent et deviennent intelligents, il est apparu pour des industriels français le besoin de créer des fours de cuisson innovants capables de suivre l’état de cuisson à cœur de poissons et de viandes sans capteur au contact. Cette thèse se place dans ce contexte et se divise en deux grandes parties. La première est une phase de sélection d’attributs parmi un ensemble de mesures issues de capteurs spécifiques de laboratoire afin de permettre d’appliquer un algorithme de classification supervisée sur trois états de cuisson. Une méthode de sélection basée sur la logique floue a notamment été appliquée pour réduire grandement le nombre de variable à surveiller. La seconde partie concerne la phase de suivi de cuisson en ligne par plusieurs méthodes. Les techniques employées sont une approche par classification sur dix états à cœur, la résolution d’équation de la chaleur discrétisée, ainsi que le développement d’un capteur logiciel basé sur des réseaux de neurones artificiels synthétisés à partir d’expériences de cuisson, pour réaliser la reconstruction du signal de la température au cœur des aliments à partir de mesures disponibles en ligne. Ces algorithmes ont été implantés sur microcontrôleur équipant une version prototype d’un nouveau four afin d’être testés et validés dans le cas d’utilisations réelles. === In a world where all personal devices become smart and connected, some French industrials created a project to make ovens able detecting the cooking state of fish and meat without contact sensor. This thesis takes place in this context and is divided in two major parts. The first one is a feature selection phase to be able to classify food in three states: under baked, well baked and over baked. The point of this selection method, based on fuzzy logic is to strongly reduce the number of features got from laboratory specific sensors. The second part concerns on-line monitoring of the food cooking state by several methods. These technics are: classification algorithm into ten bake states, the use of a discrete version of the heat equation and the development of a soft sensor based on an artificial neural network model build from cooking experiments to infer the temperature inside the food from available on-line measurements. These algorithms have been implemented on microcontroller equipping a prototype version of a new oven in order to be tested and validated on real use cases.