CN106596435A - 一种食材质量检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种食材质量检测系统，包括：n个光谱仪模块、建模模块和云端处理模块；其中，建模模块用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各食材样品相应的质量光谱模型；云端处理模块用于存储各质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；光谱仪模块用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至云端处理模块，以及接收云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息。实现了对食材质量的快速无损检测，方便餐厅和监管部门实时监测和追踪食材质量。

Description

一种食材质量检测系统

技术领域

本发明涉及食材质量检测领域，特别是涉及一种食材质量检测系统。

背景技术

随着生活水平的提高和食品安全事故的频发，人们越来越关注食品质量安全。食品质量检测通常需要借助化学检测分析方法完成，传统化学检测分析方法对样品破坏性大、耗时长、且检测效率低，无法满足现代化节奏的生活方式。

现代的食品质量安全技术正朝着快速、经济、高效、无损的方向发展，光谱技术因其具有对样品的非破坏性、检测速度快等特点已经被广泛应用于农业产品检测等各个领域，单独采用光谱仪器很难实现对大规模食材品类及大量食材质量指标模型的管理维护、实时获取质量指标数据，以及食材质量检测数据的管理维护及追踪。

因此，如何对食材质量进行快速无损检测，实现对大规模食材品类及大量食材质量指标模型的管理维护、实时获取质量指标数据，以及食材质量检测数据的管理维护及追踪，是本领域技术人员需要解决而定技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种食材质量检测系统，可以快速无损检测食材质量，实现对大规模食材品类及大量食材质量指标模型的管理维护、实时获取质量指标数据，以及食材质量检测数据的管理维护及追踪。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一种食材质量检测系统，包括：n个光谱仪模块、建模模块和云端处理模块，n为大于1或等于1的整数；

其中，所述建模模块用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各所述食材样品相应的质量光谱模型；

所述云端处理模块用于存储各所述质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对所述光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；

所述光谱仪模块用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至所述云端处理模块，以及接收所述云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息。

优选地，所述建模模块包括：

样品类别获取单元，用于获取各所述食材样品的类别信息；

样品化学性质获取单元，用于获取各所述食材样品的对应化学性质信息；

样品光谱获取单元，用于获取各所述食材样品的对应光谱信息；

建模单元，用于根据各所述食材样品的类别信息以及对应的化学性质信息和光谱信息，建立与各所述食材样品相应的质量光谱模型。

优选地，所述云端处理模块包括：

存储单元，用于存储各所述食材样品的对应质量光谱模型以及相应原始光谱图信息；

处理单元，用于根据所述当前检测食材的类别信息调取对应类别的食材样品的质量光谱模型，并根据该质量光谱模型和该当前检测食材的光谱信息，分析获取该当前检测食材的化学性质信息。

优选地，所述云端处理模块还包括：

校准验证单元，用于根据预设的校准验证算法对各所述质量光谱模型进行质量指标达标校验，将通过所述质量指标达标校验的质量光谱模块存储在所述存储单元中。

优选地，所述光谱仪模块包括：

食材类别获取单元，用于获取当前检测食材的类别信息；

食材光谱获取单元，用于获取当前检测食材的光谱信息；

食材质量获取单元，用于获取所述云端处理模块反馈的所述当前检测食材的化学性质信息。

优选地，所述光谱仪模块还包括：

称量单元，用于获取所述当前检测食材的数量和重量信息，并将所述数量和重量信息发送至所述云端处理模块进行存储。

优选地，所述光谱仪模块还包括：

标识生成单元，用于根据所述云端处理模块反馈的所述当前检测食材的化学性质信息，以及该当前检测食材的类别信息和数量信息，生成该当前检测食材的唯一标识信息。

优选地，所述光谱仪模块还包括：

二维码生成单元，用于将所述标识生成单元生成的当前检测食材的唯一标识信息转化为对应的二维码；

二维码印刷单元，用于对所述二维码生成单元生成的二维码进行打印。

与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：

本发明实施例所提供的一种食材质量检测系统，包括：n个光谱仪模块、建模模块和云端处理模块，n为大于或等于1的整数；其中，建模模块用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各食材样品相应的质量光谱模型；云端处理模块用于存储各质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；光谱仪模块用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至云端处理模块，以及接收云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息。通过预先获取预设类别的食材样品的质量光谱模型，并将各模型存储在云端处理模块，以建立关于预设类别食材的质量数据库；当工作人员现场检测食材的质量时，只需通过光谱仪模块来获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，然后将当前检测食材的这些信息上传至云端处理模块，由云端处理模块来根据数据库中的对应模型来分析该当前检测食材的化学性质，并将该化学性质信息反馈给光谱仪模块，以使工作人员获取当前检测食材的各项质量指标，实现了对食材质量的快速无损检测的同时，方便餐厅和监管部门实时监测和追踪食材质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种具体实施方式所提供的食材质量检测系统结构示意图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种食材质量检测系统，可以快速无损检测食材质量，实现对大规模食材品类及大量食材质量指标模型的管理维护、实时获取质量指标数据，以及食材质量检测数据的管理维护及追踪。

为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。

请参考图1，图1为本发明一种具体实施方式所提供的食材质量检测系统结构示意图。

本发明的一种具体实施方式提供了一种食材质量检测系统，包括：n个光谱仪模块1、建模模块3和云端处理模块2，n为大于或等于1的整数；其中，建模模块3用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各食材样品相应的质量光谱模型；云端处理模块2用于存储各质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；光谱仪模块1用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至云端处理模块，以及接收云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息。

通过预先获取预设类别的食材样品的质量光谱模型，并将各模型存储在云端处理模块，以建立关于预设类别食材的质量数据库；当工作人员现场检测食材的质量时，只需通过光谱仪模块来获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，然后将当前检测食材的这些信息上传至云端处理模块，由云端处理模块来根据数据库中的对应模型来分析该当前检测食材的化学性质，并将该化学性质信息反馈给光谱仪模块，以使工作人员获取当前检测食材的各项质量指标，实现对食材质量的快速无损检测。无需对当前检测食材进行化学预处理，检测速度快，不会对检测食材进行破坏，实现了无损检测；由云端处理模块进行质量分析，光谱仪模块只需获取当前检测食材的光谱信息和类别信息，降低了光谱仪的设备成本，且大数据下的质量判断更加精确，无需专业人员即可操作光谱仪模块进行检测，各光谱仪模块可由云端处理模块进行云端管理，维护简单，方便监管部门实时监测和追踪，以使监管部门等及时地了解食材质量。

在本发明的一种实施方式中，建模模块包括：样品类别获取单元，用于获取各食材样品的类别信息，如食材样品的名称、属性等，诸如食材样品为猪肉，属性为肉类，更细致化可以将猪的品种也进行注明分类。样品化学性质获取单元，用于获取各食材样品的对应化学性质信息，预先在实验室等专业区域针对各食材样品的质量指标进行化学性质的分析。样品光谱获取单元，用于获取各食材样品的对应光谱信息，在样品化学性质获取单元获取对应食材样品的化学性质的同时获取对应食材样品的光谱信息。建模单元，用于根据各食材样品的类别信息以及对应的化学性质信息和光谱信息，建立与各食材样品相应的质量光谱模型，建立食材样品类别信息和化学性质信息以及光谱信息的一一映射关系。

云端处理模块包括：存储单元，用于存储各食材样品的对应质量光谱模型以及相应原始光谱图信息；处理单元，用于根据当前检测食材的类别信息调取对应类别的食材样品的质量光谱模型，并根据该质量光谱模型和该当前检测食材的光谱信息，分析获取该当前检测食材的化学性质信息。其中，处理单元获取当前检测食材的类别信息时，如检测食材为猪肉，则调取关于猪肉的质量光谱模型，通过比对当前检测猪肉和样品猪肉的光谱信息，即可获取当前检测猪肉的各项质量指标。

进一步地，云端处理模块还包括：校准验证单元，用于根据预设的校准验证算法对各质量光谱模型进行质量指标达标校验，将通过质量指标达标校验的质量光谱模块存储在存储单元中。

在本实施方式中，云端处理模块设置了校准验证单元，以对质量光谱模型进行校验。在建模模块建立好关于各预设食材样品的质量光谱模型时，并不直接应用该各质量光谱模型，而是先通过各项指标评价各模型的好坏，如果不能满足要求，则需要对模型进行修正，若满足要求此时的模型才可以在云端处理模块中上线使用，为该类食材的品质提供快速检测的对比标准。

其中，对各质量光谱模块的校准验证主要包括以下过程：

1>校正过程：首先收集代表性食材样本，获得食材样本的光谱数据；同时采用标准的化学方法测定样品标准的化学值；将获得的光谱数据和对应的化学值输入到化学计量学软件中，划分校正集和验证集，然后对光谱信息进行预处理及优化建模方法来综合判定最优的建模方法得到最优的定性或者定量预测模型。

2>验证过程：将上述所得到的验证集的光谱数据输入到建立好的模型中进行预测，得到评定的结果，通过以校正集、预测集的相关系数r、校正标准差(RMSEC)、预测标准差(RMSEP)，交互验证标准差(RMSECV)各项指标评价模型的好坏。满足要求才可以投入使用，如果不能满足要求，则需对模型进行修正。

需要说明的是，每一类别的食材样本可以根据需求建立包括多项指标的模型，比如对于猪肉样本的食材检测，可以从猪肉新鲜度、注水肉及营养成分蛋白质、脂肪等多项指标综合为质量光谱模型。当质量光谱模型的准确性超过一定的阈值时，才会将该模型设成有效状态，所有有效状态指标都会用来给食品做快速检测。这样将检测当前食材样品的光谱时，就可以直接获取该食材的各项指标信息。

在本发明的一种实施方式中，光谱仪模块包括：食材类别获取单元，用于获取当前检测食材的类别信息，可以获取用户输入的食材名称和品类等类别信息，由于商场中大部分食材均有对应的标签等标识部，也可以通过扫描这些标识部来获取检测食材的类别信息。食材光谱获取单元，用于获取当前检测食材的光谱信息。食材质量获取单元，用于获取云端处理模块反馈的当前检测食材的化学性质信息。

进一步地，光谱仪模块还包括：称量单元，用于获取当前检测食材的数量和重量信息，并将数量和重量信息发送至云端处理模块进行存储。标识生成单元，用于根据云端处理模块反馈的当前检测食材的化学性质信息，以及该当前检测食材的类别信息和数量和重量信息，生成该当前检测食材的唯一标识信息。光谱仪模块还包括：二维码生成单元，用于将标识生成单元生成的当前检测食材的唯一标识信息转化为对应的二维码；二维码印刷单元，用于对二维码生成单元生成的二维码进行打印。

在本实施方式中，光谱仪模块还可以包括电子秤等称量单元，以获取当前检测食材的数量，该数量在此也可以指重量。当光谱仪模块的食材质量获取单元获取了当前检测食材的化学性质信息后，可以由标识生成单元生成对应的标识信息，直接将标识信息打印成标签粘贴在检测食材上，或用过二维码生成单元生成对应的二维码，用户通过手机等移动终端扫描该二维码即可获知当前检测食材的各项质量指标。

综上所述，本发明所提供的食材质量检测系统，通过预先获取预设类别的食材样品的质量光谱模型，并将各模型存储在云端处理模块，以建立关于预设类别食材的质量数据库；当工作人员现场检测食材的质量时，只需通过光谱仪模块来获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，然后将当前检测食材的这些信息上传至云端处理模块，由云端处理模块来根据数据库中的对应模型来分析该当前检测食材的化学性质，并将该化学性质信息反馈给光谱仪模块，以使工作人员获取当前检测食材的各项质量指标，实现了对食材质量的快速无损检测。无需对当前检测食材进行化学处理，检测速度快，不会对检测食材进行破坏，实现了无损检测；由云端处理模块进行质量分析，光谱仪模块只需获取当前检测食材的光谱信息和类别信息，降低了光谱仪的设备成本，且大数据下的质量判断更加精确，无需专业人员即可操作光谱仪模块进行检测，各光谱仪模块可由云端处理模块进行云端管理，维护简单，方便监管部门实时监测和追踪，以使监管部门等及时地了解食材质量。此外，云端处理模块可以大量存储数据，进行数据分析和挖掘可以实现更大的收益和增值服务。

以上对本发明所提供一种食材质量检测系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种食材质量检测系统，其特征在于，包括：n个光谱仪模块、建模模块和云端处理模块，n为大于或等于1的整数；

其中，所述建模模块用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各所述食材样品相应的质量光谱模型；

所述云端处理模块用于存储各所述质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对所述光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；

所述光谱仪模块用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至所述云端处理模块，以及接收所述云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述建模模块包括：

样品类别获取单元，用于获取各所述食材样品的类别信息；

样品化学性质获取单元，用于获取各所述食材样品的对应化学性质信息；

样品光谱获取单元，用于获取各所述食材样品的对应光谱信息；

建模单元，用于根据各所述食材样品的类别信息以及对应的化学性质信息和光谱信息，建立与各所述食材样品相应的质量光谱模型。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述云端处理模块包括：

存储单元，用于存储各所述食材样品的对应质量光谱模型以及相应原始光谱图信息；

处理单元，用于根据所述当前检测食材的类别信息调取对应类别的食材样品的质量光谱模型，并根据该质量光谱模型和该当前检测食材的光谱信息，分析获取该当前检测食材的化学性质信息。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述云端处理模块还包括：

校准验证单元，用于根据预设的校准验证算法对各所述质量光谱模型进行质量指标达标校验，将通过所述质量指标达标校验的质量光谱模块存储在所述存储单元中。

5.根据权利要求1至4所述的系统，其特征在于，所述光谱仪模块包括：

食材类别获取单元，用于获取当前检测食材的类别信息；

食材光谱获取单元，用于获取当前检测食材的光谱信息；

食材质量获取单元，用于获取所述云端处理模块反馈的所述当前检测食材的化学性质信息。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述光谱仪模块还包括：

称量单元，用于获取所述当前检测食材的数量和重量信息，并将所述数量和重量信息发送至所述云端处理模块进行存储。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述光谱仪模块还包括：

标识生成单元，用于根据所述云端处理模块反馈的所述当前检测食材的化学性质信息，以及该当前检测食材的类别信息和数量信息，生成该当前检测食材的唯一标识信息。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述光谱仪模块还包括：

二维码生成单元，用于将所述标识生成单元生成的当前检测食材的唯一标识信息转化为对应的二维码；

二维码印刷单元，用于对所述二维码生成单元生成的二维码进行打印。