CN107884526A - 一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统 - Google Patents

一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统，涉及基于深度学习的蜂蜜参数检测领域；一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法，包括如下步骤：1)将符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行检测学习得到样本数据；2)将其他蜂蜜陆续放入传送带进行检测得到蜂蜜参数；3)判断蜂蜜参数是否属于样本数据范围，若是LED光源显示绿灯，跳至步骤4；若否LED光源显示红灯，跳至步骤5；4)打印设备打印蜂蜜参数，机械手贴合格标签；5)打印设备打印蜂蜜参数，机械手贴不合格标签；本发明解决了现有因缺乏检测参数装置导致商家生产掺假、消费者无法便捷得知产品参数的问题，达到了消费者直观查看参数、商家保质保量生产的效果。

Description

一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统
技术领域
本发明涉及基于深度学习的蜂蜜参数检测领域，尤其是一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统。
背景技术
随着各行各业透明度的进一步提高，食品的质量问题也频频被媒体所曝光，使食品安全成为人们最普遍关心的问题。各种各样的食品安全问题层出不穷，人民群众的饮食却被蒙上了一层阴影，因此食品检测成为食品安全保障不可或缺的重要组成部分；蜂蜜是蜜蜂从开花植物的花中采得的花蜜在蜂巢中酿制的蜜，蜂蜜是糖的过饱和溶液，低温时会产生结晶，生成结晶的是葡萄糖，不产生结晶的部分主要是果糖。蜂蜜因蜂种、蜜源、环境之不同，其化学组成有很大差异，其主要成分是果糖和葡萄糖，两者含量合计约占70％。由于现在蜂蜜生产加工过程缺少检测装置进行监测，导致在生产加工中出现掺假，所以需要一种可以检验蜂蜜参数的检测系统，在封装之前进行成分检测，让蜂蜜成分透明化，促进对食品安全的监督。
发明内容
本发明的目的在于：本发明提供了一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统，解决了现有因缺乏检测参数装置导致商家生产掺假、消费者无法便捷得知产品参数的问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法，包括如下步骤：
步骤1：将符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行检测学习得到样本数据；
步骤2：将其他蜂蜜陆续放入传送带进行检测，得到蜂蜜参数后传输至显示屏显示；
步骤3：判断蜂蜜参数是否属于样本数据范围，若是控制器则触发LED光源显示绿灯，跳至步骤4；若否控制器则触发LED光源显示红灯，跳至步骤5；
步骤4：控制器触发打印设备打印蜂蜜参数，控制机械手贴合格标签；
步骤5：控制器触发打印设备打印蜂蜜参数，控制机械手贴不合格标签。
优选地，步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：将一组符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行糖含量、水含量、透光率和浓度检测；
步骤1.2：将步骤1.1所得的糖含量、水含量、透光率和浓度数据经过控制器的学习单元进行学习得到验证其他产品是否合格的样本数据。
一种基于深度学习的蜂蜜参数检测系统，包括传送装置、检测装置、打印装置和控制装置，传送装置、检测装置和打印装置分别与控制装置电性连接；其中
传送装置，用于传送蜂蜜产品进入检测装置的检测范围；
检测装置，用于检测蜂蜜产品的糖含量、水含量、透光率和浓度检测，并将数据传送至控制装置分析处理；
控制装置，用于分析摄像头数据和检测数据后控制光源闪烁、显示屏显示和机械手操作贴标签，并与打印装置通信；
打印装置，用于打印检测数据生成标签。
检测装置包括波美度仪、含水量传感器、光传感器和葡萄糖传感器。
控制装置包括控制器、显示屏、机械手、LED光源、摄像头和通信单元，显示屏、机械手、LED光源、摄像头和通信单元分别与控制器电性连接。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1.本发明通过在蜂蜜生产加工过程中通过控制器的学习单元采用检测装置检测蜂蜜的参数与符合生产要求的做比较，将生产加工出来的蜂蜜的参数直观显示，便于后期使用者参考，进一步保证了蜂蜜的质量，促进食品安全的监督，解决了现有因缺乏检测装置导致使用者无法直观了解蜂蜜参数导致商家掺假的问题，达到了便于消费者了解蜂蜜参数的同时保证了蜂蜜的生产规范；
2.本发明采用多种传感器检测蜂蜜的糖含量、水含量、浓度以及透光率，将符合生产要求的数据作为控制器单元的学习数据，提高了检测效率；
3.本发明将所有通过检测装置检测完毕后的数据都以标签的形式直观表明哪些是不合格品，显示具体不合格参数详情，实现真正意义上的保质保量的生产，进一步监督食品的安全。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的系统框图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
下面结合图1-2对本发明作详细说明。
一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法，包括如下步骤：
步骤1：将符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行检测学习得到样本数据；
步骤2：将其他蜂蜜陆续放入传送带进行检测，得到蜂蜜参数后传输至显示屏显示；
步骤3：判断蜂蜜参数是否属于样本数据范围，若是控制器则触发LED光源显示绿灯，跳至步骤4；若否控制器则触发LED光源显示红灯，跳至步骤5；
步骤4：控制器触发打印设备打印蜂蜜参数，控制机械手贴合格标签；
步骤5：控制器触发打印设备打印蜂蜜参数，控制机械手贴不合格标签。
步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：将一组符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行糖含量、水含量、透光率和浓度检测；
步骤1.2：将步骤1.1所得的糖含量、水含量、透光率和浓度数据经过控制器的学习单元进行学习得到验证其他产品是否合格的样本数据。
一种基于深度学习的蜂蜜参数检测系统，包括传送装置、检测装置、打印装置和控制装置，传送装置、检测装置和打印装置分别与控制装置电性连接；其中
传送装置，用于传送蜂蜜产品进入检测装置的检测范围；
检测装置，用于检测蜂蜜产品的糖含量、水含量、透光率和浓度检测，并将数据传送至控制装置分析处理；
控制装置，用于分析摄像头数据和检测数据后控制光源闪烁、显示屏显示和机械手操作贴标签，并与打印装置通信；
打印装置，用于打印检测数据生成标签。
检测装置包括波美度仪、含水量传感器、光传感器和葡萄糖传感器。
控制装置包括控制器、显示屏、机械手、LED光源、摄像头和通信单元，显示屏、机械手、LED光源、摄像头和通信单元分别与控制器电性连接。
实施例2
将样本蜂蜜放入传送装置中进入检测装置检测范围，检测装置中的波美度仪检测浓度、含水量传感器检测含水量、光传感器检测透光率和葡萄糖传感器检测含糖量，将这些数据通过控制器的学习单元进行学习，控制器采用STM32系列的单片机，当其他样品数据不满足时可以快速判断蜂蜜产品的合格率，比如透光率可以不用每次读取光传感器的数据，可以直接通过摄像头得到透光率，并判断透光率是否满足样品的透光率，加快检测速度，提高效率；其他参数得到后需要判断是否属于样品数据范围内，若属于则为合格产品，控制器触发LED光源显示绿灯、显示屏显示相关数据后与打印装置连接进行打印合格标签，显示屏采用常用电脑显示屏即可，并触发机械手进行贴合格标签；实现高效流程化检测；若不属于则为不合格产品，控制器触发LED光源显示红灯、显示屏显示相关数据后与打印装置连接进行打印不合格标签，并触发机械手进行贴不合格标签；本发明通过在蜂蜜生产加工过程中通过控制器的学习单元采用检测装置检测蜂蜜的参数与符合生产要求的做比较，将生产加工出来的蜂蜜的参数直观显示，便于后期使用者参考，进一步保证了蜂蜜的质量，促进食品安全的监督，解决了现有因缺乏检测装置导致使用者无法直观了解蜂蜜参数导致商家掺假的问题，达到了便于消费者了解蜂蜜参数的同时保证了蜂蜜的生产规范。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：将符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行检测学习得到样本数据；
步骤2：将其他蜂蜜陆续放入传送带进行检测，得到蜂蜜参数后传输至显示屏显示；
步骤3：判断蜂蜜参数是否属于样本数据范围，若是控制器则触发LED光源显示绿灯，跳至步骤4；若否控制器则触发LED光源显示红灯，跳至步骤5；
步骤4：控制器触发打印设备打印蜂蜜参数，控制机械手贴合格标签；
步骤5：控制器触发打印设备打印蜂蜜参数，控制机械手贴不合格标签。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的蜂蜜参数检测方法及系统，其特征在于：所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：将一组符合生产要求的蜂蜜放入传送带，启动检测装置进行糖含量、水含量、透光率和浓度检测；
步骤1.2：将步骤1.1所得的糖含量、水含量、透光率和浓度数据经过控制器的学习单元进行学习得到验证其他产品是否合格的样本数据。
3.一种基于深度学习的蜂蜜参数检测系统，其特征在于：包括传送装置、检测装置、打印装置和控制装置，所述传送装置、检测装置和打印装置分别与控制装置电性连接；其中传送装置，用于传送蜂蜜产品进入检测装置的检测范围；
检测装置，用于检测蜂蜜产品的糖含量、水含量、透光率和浓度检测，并将数据传送至控制装置分析处理；
控制装置，用于分析摄像头数据和检测数据后控制光源闪烁、显示屏显示和机械手操作贴标签，并与打印装置通信；
打印装置，用于打印检测数据生成标签。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的蜂蜜参数检测系统，其特征在于：所述检测装置包括波美度仪、含水量传感器、光传感器和葡萄糖传感器。
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的蜂蜜参数检测系统，其特征在于：所述控制装置包括控制器、显示屏、机械手、LED光源、摄像头和通信单元，所述显示屏、机械手、LED光源、摄像头和通信单元分别与控制器电性连接。
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