CHEFTOP-X and SPEED-X ovens physical simulator for DeepCooking project

The DeepCooking project aims to make UNOX ovens control panel able to propose changes in the used cooking program once the user gives their feedback, in order to obtain the cooking result they desires. This will be achieved thanks to a deep neural network that must be trained over a dataset made of thousands of different cooking programs. Realize this dataset would require an unaffordable amount of time and resources; for this reason, a simulator which accurately describes and predicts the oven physical dynamics is needed. In this thesis a physical simulator of CombiX and SpeedX oven models is developed, with the focus on an accurate simulation of chamber temperature and chamber volumetric humidity. The simulator takes in account as many geometrical and thermodynamic details of the oven, using a number of parameters, each with a precise physical meaning, to be tuned over a limited amount of experimental data.

Il progetto DeepCooking mira a rendere il pannello di controllo dei forni UNOX in grado di proporre modifiche al programma di cottura utilizzato una volta che l'utente fornisce il proprio feedback, al fine di ottenere il risultato di cottura desiderato. Ciò sarà realizzato grazie a una rete neurale che deve essere allenata su un dataset composto da migliaia di diversi programmi di cottura. La realizzazione di questo dataset richiederebbe una quantità insostenibile di tempo e risorse; per questo motivo è necessario un simulatore che descriva e preveda accuratamente la dinamica fisica del forno. In questa tesi viene sviluppato un simulatore fisico dei modelli di forno CombiX e SpeedX, con l'obiettivo di simulare accuratamente la temperatura e l'umidità volumetrica della camera. Il simulatore tiene conto di numerosi dettagli geometrici e termodinamici del forno, utilizzando un certo numero di parametri liberi, ciascuno con un preciso significato fisico, da fittare basandosi su una quantità limitata di prove sperimentali.