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申请/专利权人：深圳市赛卓塑业有限公司

摘要：一种基于玉米淀粉的餐盒加工工艺及其系统，其将玉米淀粉、水、载体树脂和偶联剂混合均匀以得到淀粉糊；将所述淀粉糊送入高混机进行高速搅拌和剪切处理，以得到具有一定的粘度和流动性的预处理淀粉糊；将所述预处理淀粉糊通过片切机进行压解处理以得到半成品；将所述半成品送入加热炉进行二次加热，并利用模具成型以得到具有预定形状的成型餐具；将所述成型餐具进行冷却、切边和打孔处理以得到餐盒成品；以及，将所述餐盒成品进行消毒、包装和检验处理以得到符合卫生安全的可降解玉米淀粉餐具。这样，可以基于实际情况进行二次加热成型过程中参数的实时准确地控制，进而提高加热成型的产品质量和一致性，优化可降解玉米淀粉餐具的品质。

主权项：1.一种基于玉米淀粉的餐盒加工工艺，其特征在于，包括：将玉米淀粉、水、载体树脂和偶联剂混合均匀以得到淀粉糊；将所述淀粉糊送入高混机进行高速搅拌和剪切处理，以得到预处理淀粉糊；将所述预处理淀粉糊通过片切机进行压解处理以得到半成品；将所述半成品送入加热炉进行二次加热，并利用模具成型以得到具有预定形状的成型餐具；将所述成型餐具进行冷却、切边和打孔处理以得到餐盒成品；以及将所述餐盒成品进行消毒、包装和检验处理以得到可降解玉米淀粉餐具；其中，将所述半成品送入加热炉进行二次加热，并利用模具成型以得到具有预定形状的成型餐具，包括：获取预定时间段内多个预定时间点的温度值和模压值；将所述多个预定时间点的温度值和模压值分别按照时间维度排列为温度值时序输入向量和模压值时序输入向量；将所述温度值时序输入向量和所述模压值时序输入向量分别输入包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的双管线模型以得到多尺度温度时序特征向量和多尺度模压时序特征向量；基于高斯密度图来融合所述多尺度温度时序特征向量和所述多尺度模压时序特征向量以得到温度-压力融合特征矩阵；以所述多尺度模压时序特征向量作为查询特征向量，计算其与所述温度-压力融合特征矩阵之间的矩阵乘积以得到分类特征向量；和将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的模压值应增大或应减小；其中，基于高斯密度图融合所述多尺度温度时序特征向量和所述多尺度模压时序特征向量以得到融合高斯密度图，包括：以如下优化公式对所述多尺度温度时序特征向量和所述多尺度模压时序特征向量进行深层空间封装语义匹配融合以得到融合高斯密度图的均值向量；其中，所述优化公式为：；其中，是所述多尺度温度时序特征向量，是所述多尺度模压时序特征向量，和分别表示向量的一范数和二范数，和分别为权重和偏置超参数，表示所述多尺度温度时序特征向量和所述多尺度模压时序特征向量之间的按位置距离矩阵，且为单位矩阵，、、分别表示按位置加法、按位置减法和按位置点乘，是所述融合高斯密度图的均值向量。

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