1 绪论
1.1 课题背景及意义
随着移动互联网时代国民经济的快速发展，人民的生活质量水平不断改善和提升，餐饮电子商务平台也随之不断的增长。目前在线的订餐电子商务平台主要包括：美团、饿了么、百度外卖、口碑等，餐饮电子商务用户已经不再仅仅局限于在店就餐，各电商纷纷在平台的基础上开设了外卖这一电子商务领域，扩大了更多的消费用户群体，同时也方便了更多的消费者，新一代的中国年轻人更加关注和倾向于享受快捷化的饮食生活和消费方式[1]。
目前餐饮线下配送的方式主要有商家自行配送、第三方平台配送和餐饮店共同配送等[2]。餐饮配送的过程存在着运输与存储两大问题。运输方面，送餐人员包括职业送餐员与自由职业送餐员，职业送餐员的送餐装置通常情况下是个内部具有分类功能的箱子，可以将饮料与饭菜分开存储，防止路途出现颠簸，食物混杂在一起。自由职业的送餐装置大多数情况下只是一个包装袋或者物品篮，在餐品运输的过程，全靠送餐员掌握好路况，防止餐品颠簸洒出。存储方面，一年四季环境气候多变，偶尔遇到温度高、雨雪天气或者交通堵塞不便的时候，导致餐品的变质，影响用户的口感甚至是身体健康[3]。当送餐员到达用户送餐指定的地点后，用户有时不能与送餐员及时交接，送餐员急于将剩余餐品配送给其他用户，于是电话咨询当前用户是否可以将餐品放置在用户所处周边的建筑门窗附近，在征求用户同意后，送餐员便离开当前配送点。因此，餐品在无人看管的情况下存在着很大的安全隐患。唐荣等提出设计物流信息平台、规范外卖的配送区域[4]；王妍捷提出需要网站自建物流，强化各网站平台之间或者与第三方物流配送的相互合作，逐渐提高餐饮的配送水平[5]；童毛弟等提出需要建立可以追溯的管理系统、食品档案的完整性、仓储管理系统技术[6]。
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1.2 智能餐柜系统国内外发展现状
智能取餐柜目前还是处于发展初始阶段，但是由于外卖行业潜在的巨大需求，在未来的应用将会迅速增多。智能取餐柜的设计思路来源于自动售货机与智能快递柜，同时兼具储物与确保食品质量安全的功能。自动售货机如今广泛分布在商场、校园、公交站台等公共场所，它移动便捷，不受时间、地点的限制，如行走的小超市，提供给人们快需食品。自动售货机已经在国外，尤其是欧美和日本国家，得到长时间的发展与更新。在这些发达国家，售货机的增长与本国的快节奏生活也密切相关，人们想在每个街道都能买到急需的饮料喝食物，减少去餐厅耗费的时间，售货机的外观及规格也层次不穷，以满足人们食品所需。对于销售方来说，他们认为自动售货机的的出现，带给他们相当丰厚的经济收益，甚至想尽可能的将商品放在售货机上售卖，在实体店铺关门休业的时候，餐柜仍然 24 小时帮着经营者不间断的营业[12]。2016 年美国举办了自动售货展览会（NAMA OneShow），此次展览会呈现了种类繁多的自动售货机，体现了先进的科学技术，从侧面反映了国家的科技水平[13]。
在国内，首个自助售卖餐饮快递柜售卖机管理系统出现在 2012 年的中国深圳福田的一栋开放式写字楼里，用户在该自助售卖机器上直接购买了食物，然后对其进行自助售卖取餐，由于它的使用操作方便，餐品的价格实惠，吸引了很多的顾客。但是自助售卖餐品的卫生安全却难以在行业得到很好的保证，食品在其运输与使用以及储存的整个过程中，多少可能会对环境收到一些的影响。针对当前自助餐饮售卖机市场的强大消费者需求，关于类似的自助售卖取餐机也是得到了更多的研究者与其相关的行业系统设计者的高度重视。邹恒涛设计并实现了基于机器 smart210 的智能自助快递柜服务器终端管理系统，该终端管理系统的硬件平台为机器 smart210，总体结构分为智能自助快递柜服务器终端与智能自助快递柜服务器端[14]；何小宇提出基于机器视觉的智能自助快递柜服务器终端管理系统，该终端管理系统的框架主要包括了快递单号的自动识别与控制模块、人机交互的模块、储物柜的控制模块等系统，该机器视觉主要的技术是基于 OCR 技术，实现快递信息的获取[15]；朱艳等设计了基于物联网的全自动智能快递柜系统，该仓储管理系统在设计上可以有效解决了传统的快递柜单一功能、储存容量低、智能化的程度不高等问题，是基于先进的Labview 等技术平台自主开发的一种新型智能立体旋转快递柜，可以有效减少对快递的配送量和运营管理成本，提高快递配送的效率[16]；朱家城等分别设计了一种新型自动售餐机控制仓储管理系统，该控制系统在设计上融合了工控机、PLC 自动控制器、无线路由器、电机等多种智能设备，可对各种饭菜食品进行智能化的分装加热[17]；阮学云等分别设计了一种基于新型智能立体旋转智能快递柜的存取系统装置，该存取系统也是基于先进的工控机、PLC 自动控制器等技术实现的智能化存取系统装置，主要的特点之一就是仓储空间的利用率高、方便实用，提高了对快递的仓储配送管理效率[18]。
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2 相关理论与技术
2.1 树莓派微型计算机系统
树莓派（其英文名“Raspberry Pi”）系统是一个由英国树莓派基金会开发的，最早是为了计算机的编程和教育而进行开发的，只有卡片大小的微型嵌入式计算机系统。每一代树莓派都是用的博通（Broadcom）公司生产的基于 ARM 架构的处理器，其系统是基于 Linux，一般默认为 Debian，用户也可以另行安装 Ubuntu 或者 Windows 10 IoT 等系统。智能餐柜此次用的是树莓派 3B+，其外观如图 2.1 所示。
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2.2 系统开发技术
系统中涉及到硬件设计、软件架构、通信方式等综合知识，合理地分析项目需求对于系统开发来说是最重要的一部分。
2.2.1 系统通信方式
智能餐柜获取服务器的数据主要是通过 WiFi 网络获取，无线 4G 路由器发射WiFi 信号，系统通过 API 接口访问数据后，获取包括用户的 ID，送餐、取餐密码、餐品在餐柜中放置的具体位置等信息，获取信息后，餐柜根据程序设定的功能进行下一步操作。其通信方式如图 2.3 所示。无线路由器支持 2.4G/5G 频率的网络，理论上支持连接 64 台设备，可以非常好地适用于小区、校园、超市等多种场合。
用户交互界面设计要用到的工控屏采用的是 UART 串口通信方式。UART 全称是一种通用异步收发传输器（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter），是通信设备之间直接进行异步通信的重要组成模块。通常的情况下，UART 是用来处理时钟数据总线和收发器串口之间的数据串行、并行之间的数据转换，并且明确规定了帧的格式。通信设备两端之间采用相同的波特率与相同帧格式，就已经可以不用同一时钟信号，用两条数据总线（TX 和 RX）直接完成整个异步通信过程，所以这个通信过程也可以叫异步数据串行通信。一般 UART 模块如图 2.4 所示，一般具有 4个引脚（VCC、GND、TXD、RXD），所用电平为 TTL，即高电平为 1（3.3V 及以上），低电平 0（0V）。
餐柜温度传感器主要应用的元件是直流铂热电阻 PT100，如图 2.5 所示。热电阻模拟信号转换成电压信号，此信号通过树莓派的 I2C（Integrated Circuit）接口进行读取，然后根据 PT100 温度计算公式得出餐柜内温度。I2C 只有两根连接的数据线， SDA (串行数据线)和 SCL(串行时钟数据线)， 只要这两根连接线即可同时获取所有连接在了该线上的设备和元件信息。SDA 通过总线传输数据，每次只能传输 8bit，即一个字节，支持多于一个主控(Multimastering)，在某个固定的时间点只能同时支持一个主控。由于总线上每个设备都可能有自己唯一的地址 addr，共 7 个字节和 8bit，广播地址全部固定为 0。一般的系统地址上可能同时存在多个相同的引脚和芯片，因此，地址上的 addr 可以分为固定的可编程部分与引脚的可编程部分，需要根据引脚的数据编写使用手册(Datasheet)。
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3 智能餐柜系统设计与实现 ...................................... 19
3.1 硬件电路设计 .................................................. 20
3.2 软件设计 ............................................ 23
4 基于文本卷积神经网络的推荐算法研究与实现 ....................................... 30
4.1 文本卷积神经网络 ............................... 30
4.2 数据集的构建 .......................................... 32
5 系统测试与实验分析 ....................................... 39
5.1 智能餐柜系统测试 ............................................... 39
5.2 推荐算法研究结果分析 ............................................ 41
5 系统测试与实验分析
5.1 智能餐柜系统测试
智能餐柜系统实验环境如图 5.1 所示，实验过程全程模拟送餐员送餐与用户取餐整个过程，用户通过微信小程序订餐平台提交订单成功，后台自动生成订单数据。在取餐时间段，Web 端从订单数据库内获取数据。树莓派连接网络后，程序调用 API接口，间隔 10 分钟从 Web 端获取用户数据到本地，进行餐码匹配。
送餐员通过扫描送餐条码或者手动输入 6 位送餐码送餐。程序将条码扫描器或者工控屏接收到的数据进行处理并匹配，若匹配成功，工控屏提示正确信息，程序控制电机旋转到位，电磁锁接收到反馈信号开启柜门，送餐员放餐；若送餐码匹配不成功，工控屏提示错误信息。
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结论
基于物联网的智能餐柜设计结构稳定、功能齐全、安全高效。用户在购物平台下单选择取货时间和地点以后，可以按时方便取货，保证了取货效率与物品安全。在网络购物人数日益增多，生活节奏加快的今天，智能餐柜的出现可以减少快递配送的成本，应用到餐饮业务，在对食物保鲜的同时也解决了存放的安全问题，提高了用户的满意度。
本文提出的个性化推荐系统，是基于文本卷积神经网络和目前推荐应用领域应用最广和最为成功的协同过滤技术，计算机对用户间食物兴趣喜爱偏好的共同相似性，食物文化特征的共同相似性，在相似的不同用户人群基础上以其食物为消费目标的不同用户人群进行了分类过滤和进行筛选，其基本的设计思想主要为用户选择一个具有相同或相似的相同人生理想价值观、思想观、知识应用能力文化水平和相同食物兴趣喜爱偏好的两个目标作为用户。同时利用 Google 的深度学习框架TensorFlow2.0，能够在用户数量大、食品种类多的前提下，提高模型训练速度。该推荐算法能够准确处理用户个人喜好，相同喜好人群的习惯等信息并进行个性化推荐。
本文在后续的工作中仍然需要提出相关改进，一是在餐柜的使用过程中，必然会出现工程上的问题，需要及时修正与改进，二是在网络购物平台不断优化和用户的需求不断增加的趋势下，该货柜需要与时俱进，不断创新与进步，餐柜才能够占据市场地位，持续发展下去。基于餐柜用户数据的推荐算法在理论及实验上可行，但是仍存在部分问题，比如用户规模、餐饮的种类、评分数据存在数量上的不足。同时，推荐系统在今后的研究中，需要嵌入第三方外卖平台，实现算法在平台的可视化与应用，提供用户个性化推荐方案。
参考文献（略）