CN108872493A - 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种冰箱内食材品质防误判检测系统，包括：监测模块、存储器、数据处理器、数据传输模块、监测系统控制器、显示屏、蜂鸣器以及液相传感器检测盒。监测模块包括温湿度传感器、气相传感器和液相传感器，各传感器的安装如图1所示，监测模块通过数据传输模块与存储器、数据处理器连接，监测系统控制器与监测模块连接，控制监测模块的工作状态，数据处理器与显示屏、蜂鸣器连接。温湿度传感器、气相传感器和液相传感器均与监测系统控制器连接，监测系统控制器根据温湿度传感器检测到的冰箱内温湿度指标，对气相传感器和液相传感器的检测数据进行比对校正。
Description
技术领域
本发明涉及冰箱技术领域，特别涉及一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法。
背景技术
冰箱是家庭生活中必不可少的食材保藏电子装置，其由压缩机、热量输送装置、保温室和温度反馈等单元组成。传统冰箱仅实现食材储藏和临时过渡存放的功能，主要缺陷在于：无法对其内部存放腐败、质变的食物食材进行智能提醒和告警，时间久了就造成冰箱储藏室内的污染，如不能及时将腐败的食物食材取走，还会污染品质好的食物或者食材，不但给人们的带来经济损失，更重要的是影响了人们的身体健康，降低了生活幸福指数。
中国专利公开号CN106766662A，公开日2017年05月31日，发明创造的名称为冰箱内食材监测管理方法及系统，该申请案公开一种冰箱内食材监测管理方法，所述方法包括：定时或实时检测冰箱内的食材气味，并将检测到的食材气味转化为电阻值；将检测到的食材气味的电阻值与食材被放入冰箱时的气味的电阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；根据食材气味的电阻值差值判断食材新鲜度，并根据食材新鲜度调整冰箱的环境参数，向用户输出提醒信息。其不足之处在于冰箱内食材多种多样，所散发的气味容易相串，仅通过气味进行食材新鲜度的判断，容易造成误判。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术存在的无法对冰箱内存放的食材进行品质监控，有效防止腐败、质变的食物造成的冰箱室内污染问题，提供一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种冰箱内食材品质防误判检测系统，包括：监测模块、存储器、数据处理器、数据传输模块、监测系统控制器、显示屏以及蜂鸣器；所述监测模块通过数据传输模块与存储器、数据处理器连接；所述监测系统控制器与监测模块连接，控制监测模块的工作状态；所述数据处理器与显示屏、蜂鸣器连接。
作为优选，所述监测模块包括温湿度传感器、气相传感器和液相传感器；所述温湿度传感器、气相传感器和液相传感器均与监测系统控制器连接，监测系统控制器根据温湿度传感器检测到的冰箱内温湿度指标，对气相传感器和液相传感器的检测数据进行比对校正。
作为优选，还包括液相传感器检测盒，检测盒内置检测液，液相传感器安装在检测盒内，检测液用于富集冰箱内各类食材、食材所挥发的气相分子，将气相分子转换为液相分子。
作为优选，所述气相传感器包括但不限于：乙醇传感器、烷烃类传感器、可燃气体传感器、一氧化碳传感器、二氧化碳传感器以及冰箱室内空气质量传感器；所述液相传感器，由纳米泡沫铜电极和铂电极构成检测电极体系，用于检测溶解于检测液中的食材挥发成分。
作为优选，一种冰箱内食材品质防误判检测方法，适用于所述的一种冰箱内食材品质防误判检测系统，包括：
步骤S1：将食材置于冰箱托盘上，并关上冰箱门；
步骤S2：开启监测系统控制器，唤醒所有传感器，根据监测方案将每个传感器固定在既定的位置，准备采集检测信号；对于气相传感器，通过监测系统控制器设定测量周期T内加热电压上升或下降速率；在监测系统控制器控制下，气相传感器检测信号和液相传感器检测信号经由数据传输模块实时传送到数据处理器待处理；
步骤S3：数据处理器对接收到的传感器信号进行处理，判断食材品质并显示在显示屏上，当出现食材品质不合格时，蜂鸣器发出报警信息。
作为优选，对于步骤S2，同一类型传感器之间，设有“握手-划拳”协议方案：对于两个同一类型传感器St1和St2而言，其实时检测相应信息分别为Res1和Res2；如果Res1＝Res2，则为“握手”状态，将监测结果上传至网络；如果Res1≠Res2，那么St1和St2各自再重复测量五次，分别得到两个检测数据数组[Res11,Res12,Res13,Res14,Res15]和[Res21,Res22,Res23,Res24,Res25]，分别计算两个检测数据数组的平均值和标准差，标准差低的一方赢得“划拳”，获胜一方将数据传输至数据处理器，作为监测结果。
作为优选，步骤S3判断食材品质的方法包括：根据每个传感器的感知信息，获取感知信息特征图谱，计算食材品质综合判断指标DEC(t)，根据综合判断指标DEC(t)判断食材品质。
作为优选，计算食材品质综合判断指标DEC(t)的方法为：
步骤S51：设定n个传感器的检测数据分别为snb1(t)、snb2(t)、snb3(t)、……snbn(t)；
步骤S52：对于检测过程中的每个时刻t，计算t-T时刻至t时刻的传感器i的测量信号均值VUi(t)、传感器测量信号最大值MAi(t)和传感器测量信号最小值MIi(t)；
设定
其中，
步骤S53：经过上述校准计算，得到每个传感器的校准信号EB1(t)、EB2(t)、EB3(t)、……EBn(t)；
步骤S54：对每个传感器的校准信号E(t)均做如下数据处理：
将校准信号EB(t)输入一层SRST模型
中，
其中，P(x,t)为开函数，x(t)为虚拟质点运动路径函数，m，n，p为设定的常数，dis(t)是系统扰动函数，K是外噪声强度，hl(t)为内秉噪声，tan(2πft+β)为周期性正弦信号，f是信号频率，t为运动时间，β为相位，设M(t)＝EB(t)+hl(t)；
计算P(x,t)对于x的一阶导数、二阶导数和三阶导数，并且使等式等于0，得到二层SRST模型：
设定噪声强度K＝0，tan(2πft+β)＝1，EB(t)＝0，dis(t)＝1＝0；依据绝热近似理论计算得到非线性数据特征分析模型SRST阈值的临界值为
将临界阈值代入一层SRST模型中，并设定起始质点路径值X0(t)＝0，hl0＝0，求解三层SRST模型，得到
并计算
其中，xn(t)为x(t)的n阶导数，snn-1是S(t)的n-1阶导数在t＝0处的值，snn+1是S(t)的n+1阶导数在t＝0处的值，n＝0,1,···,N-1；得到x1(t),x2(t),…,xn+1(t)的值；
对x1(t),x2(t),…,xn+1(t)进行积分，得到x(t)，并得到x(t)在一层SRST模型、二层SRST模型和三层SRST模型组成的三层SRST系统产生随机共振时刻的位置xm值、与xm相对应的共振时刻t1及与t1所对应的噪声K1，K1为K中的一个值；
步骤S55：利用公式计算三层SRST系统输出的三层系统信噪比；
经过计算，将每个传感器的校准信号EB1(t)、EB2(t)、EB3(t)、……EBn(t)转换为三层SRST系统输出信噪比SNR1(t)、SNR2(t)、SNR3(t)、……SNRn(t)；
当冰箱中检测传感器的数量为ps(ps≥6)时，
综合判断指标：
本发明的实质性效果：本发明(1)通过气体传感器技术、液相-气相纳米电极检测技术、非线性信号分析技术的综合应用，实现冰箱内食材品质精准判断，解决传统家用冰箱不能准确检测食材品质的技术难题，实现一种能够针对变质食材进行告警的智能化家用冰箱，全面提升普通家庭的食品安全防范能力。(2)利用多个传感器构成的传感器网络，实时获取冰箱内食品挥发气体特征信息，如果某类食品出现了质变，就会挥发出特定质变特征气体，被传感器网络感知之后，形成电信号传输到数据处理器。(3)同一类型传感器之间，设有“握手-划拳”协议方案，确保了检测结果的准确性，防止误判的发生。
附图说明
图1为本发明的一种传感器安装示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。
一种冰箱内食材品质防误判检测系统，包括：监测模块、存储器、数据处理器、数据传输模块、监测系统控制器、显示屏、蜂鸣器以及液相传感器检测盒。监测模块包括温湿度传感器、气相传感器和液相传感器，各传感器的安装如图1所示，监测模块通过数据传输模块与存储器、数据处理器连接，监测系统控制器与监测模块连接，控制监测模块的工作状态，数据处理器与显示屏、蜂鸣器连接。温湿度传感器、气相传感器和液相传感器均与监测系统控制器连接，监测系统控制器根据温湿度传感器检测到的冰箱内温湿度指标，对气相传感器和液相传感器的检测数据进行比对校正。液相传感器检测盒内置检测液，液相传感器安装在检测盒内，检测液用于富集冰箱内各类食材、食材所挥发的气相分子，将气相分子转换为液相分子。气相传感器包括但不限于：乙醇传感器、烷烃类传感器、可燃气体传感器、一氧化碳传感器、二氧化碳传感器以及冰箱室内空气质量传感器；所述液相传感器，由纳米泡沫铜电极和铂电极构成检测电极体系，用于检测溶解于检测液中的食材挥发成分。
一种冰箱内食材品质防误判检测方法，适用于所述的一种冰箱内食材品质防误判检测系统，包括：
步骤S1：将食材置于冰箱托盘上，并关上冰箱门；
步骤S2：开启监测系统控制器，唤醒所有传感器，根据监测方案将每个传感器固定在既定的位置，准备采集检测信号；对于气相传感器，通过监测系统控制器设定测量周期T内加热电压上升或下降速率；在监测系统控制器控制下，气相传感器检测信号和液相传感器检测信号经由数据传输模块实时传送到数据处理器待处理；
同一类型传感器之间，设有“握手-划拳”协议方案：对于两个同一类型传感器St1和St2而言，其实时检测相应信息分别为Res1和Res2；如果Res1＝Res2，则为“握手”状态，将监测结果上传至网络；如果Res1≠Res2，那么St1和St2各自再重复测量五次，分别得到两个检测数据数组[Res11,Res12,Res13,Res14,Res15]和[Res21,Res22,Res23,Res24,Res25]，对两个检测数据数组进行统计分析，分别计算其平均值和标准差，标准差低的一方赢得“划拳”，获胜一方将数据传输至数据处理器，作为监测结果，确保监测结果的准确性。
步骤S3：数据处理器对接收到的传感器信号进行处理，判断食材品质并显示在显示屏上，当出现食材品质不合格时，蜂鸣器发出报警信息。
判断食材品质的方法包括：根据每个传感器的感知信息，获取感知信息特征图谱，计算食材品质综合判断指标DEC(t)，根据综合判断指标DEC(t)判断食材品质；
计算食材品质综合判断指标DEC(t)的方法为：
步骤S51：设定n个传感器的检测数据分别为snb1(t)、snb2(t)、snb3(t)、……snbn(t)；
步骤S52：对于检测信号中的每个时刻t，计算t-T时刻至t时刻的传感器i测量信号均值VUi(t)、传感器测量信号最大值MAi(t)和传感器测量信号最小值MIi(t)；
设定
其中，
步骤S53：经过上述校准计算，得到每个传感器的校准信号EB1(t)、EB2(t)、EB3(t)、……EBn(t)；
步骤S54：对每个传感器的检测信号E(t)均做如下数据处理：
将检测信号EB(t)输入一层SRST模型
中，
其中，P(x,t)为开函数，x(t)为虚拟质点运动路径函数，m，n，p为设定的常数，dis(t)是系统扰动函数，K是外噪声强度，hl(t)为内秉噪声，tan(2πft+β)为周期性正弦信号，f是信号频率，t为运动时间，β为相位，设M(t)＝EB(t)+hl(t)；
计算P(x,t)对于x的一阶导数、二阶导数和三阶导数，并且使等式等于0，得到二层SRST模型：
设定噪声强度K＝0，tan(2πft+β)＝1，EB(t)＝0，dis(t)＝1＝0；依据绝热近似理论计算得到非线性数据特征分析模型SRST阈值的临界值为
将临界阈值代入一层SRST模型中，并设定起始质点路径值X0(t)＝0，hl0＝0，求解三层SRST模型，得到并计算
其中，xn(t)为x(t)的n阶导数，snn-1是S(t)的n-1阶导数在t＝0处的值，snn+1是S(t)的n+1阶导数在t＝0处的值，n＝0,1,···,N-1；得到x1(t),x2(t),…,xn+1(t)的值；
对x1(t),x2(t),…,xn+1(t)进行积分，得到x(t)，并得到x(t)在一层SRST模型/二层SRST模型和三层SRST模型组成的三层SRST系统产生随机共振时刻的位置xm值、与xm相对应的共振时刻t1及与t1所对应的噪声K1，K1为K中的一个值；
步骤S55：利用公式计算三层SRST系统输出的三层系统信噪比；
经过计算，将每个传感器的校准信号EB1(t)、EB2(t)、EB3(t)、……EBn(t)转换为三层SRST系统输出信噪比SNR1(t)、SNR2(t)、SNR3(t)、……SNRn(t)；
当冰箱中检测传感器的数量为ps(ps≥6)时，
综合判断指标：
当DEC(t)≥R1，计算机做出当前时刻食品品质良好的判断；
当R1＞DEC(t)≥R2，计算机做出当前时刻食品品质中性的判断；
当DEC(t)＜R2，计算机做出当前时刻食品品质不好的判断，其中R1在2.76与3.62之间，R2在0.33与0.87之间。
以上所述实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其他的变体及改型。
Claims (8)
1.一种冰箱内食材品质防误判检测系统，其特征在于，包括：监测模块、存储器、数据处理器、数据传输模块、监测系统控制器、显示屏以及蜂鸣器；所述监测模块通过数据传输模块与存储器、数据处理器连接；所述监测系统控制器与监测模块连接，控制监测模块的工作状态；所述数据处理器与显示屏、蜂鸣器连接。
2.根据权利要求1所述的一种冰箱内食材品质防误判检测系统，其特征在于，所述监测模块包括温湿度传感器、气相传感器和液相传感器；所述温湿度传感器、气相传感器和液相传感器均与监测系统控制器连接，监测系统控制器根据温湿度传感器检测到的冰箱内温湿度指标，对气相传感器和液相传感器的检测数据进行比对校正。
3.根据权利要求2所述的一种冰箱内食材品质防误判检测系统，其特征在于，还包括液相传感器检测盒，检测盒内置检测液，液相传感器安装在检测盒内，检测液用于富集冰箱内各类食材、食材所挥发的气相分子，将气相分子转换为液相分子。
4.根据权利要求2或3所述的一种冰箱内食材品质防误判检测系统，其特征在于，所述气相传感器包括：乙醇传感器、烷烃类传感器、可燃气体传感器、一氧化碳传感器、二氧化碳传感器以及冰箱室内空气质量传感器的一种或几种；所述液相传感器，由纳米泡沫铜电极和铂电极构成检测电极体系，用于检测溶解于检测液中的食材挥发成分。
5.一种冰箱内食材品质防误判检测方法，适用于权利要求1或2或3所述的一种冰箱内食材品质防误判检测系统，其特征在于，包括：
步骤S1：将食材置于冰箱托盘上，并关上冰箱门；
步骤S2：开启监测系统控制器，唤醒所有传感器，根据监测方案将每个传感器固定在既定的位置，准备采集检测信号；对于气相传感器，通过监测系统控制器设定测量周期T内加热电压上升或下降速率；在监测系统控制器控制下，气相传感器检测信号和液相传感器检测信号经由数据传输模块实时传送到数据处理器待处理；
步骤S3：数据处理器对接收到的传感器信号进行处理，判断食材品质并显示在显示屏上，当出现食材品质不合格时，蜂鸣器发出报警信息。
6.根据权利要求5所述的一种冰箱内食材品质防误判检测方法，其特征在于，对于步骤S2，同一类型传感器之间，设有“握手-划拳”协议方案：对于两个同一类型传感器St1和St2而言，其实时检测相应信息分别为Res1和Res2；如果Res1＝Res2，则为“握手”状态，将监测结果上传至网络；如果Res1≠Res2，那么St1和St2各自再重复测量五次，分别得到两个检测数据数组[Res11,Res12,Res13,Res14,Res15]和[Res21,Res22,Res23,Res24,Res25]，分别计算两个检测数据数组的平均值和标准差，标准差低的一方赢得“划拳”，获胜一方将数据传输至数据处理器，作为监测结果。
7.根据权利要求5或6所述的一种冰箱内食材品质防误判检测方法，其特征在于，步骤S3判断食材品质的方法包括：根据每个传感器的感知信息，获取感知信息特征图谱，计算食材品质综合判断指标DEC(t)，根据综合判断指标DEC(t)判断食材品质。
8.根据权利要求7所述的一种冰箱内食材品质防误判检测方法，其特征在于，计算食材品质综合判断指标DEC(t)的方法为：
步骤S51：设定n个传感器的检测数据分别为snb1(t)、snb2(t)、snb3(t)、……snbn(t)；
步骤S52：对于检测过程中的每个时刻t，计算t-T时刻至t时刻的传感器i的测量信号均值VUi(t)、传感器测量信号最大值MAi(t)和传感器测量信号最小值MIi(t)；
设定
其中，
步骤S53：经过上述校准计算，得到每个传感器的校准信号EB1(t)、EB2(t)、EB3(t)、……EBn(t)；
步骤S54：对每个传感器的校准信号EB(t)均做如下数据处理：
将校准信号EB(t)输入一层SRST模型
中，其中，P(x,t)为开函数，x(t)为虚拟质点运动路径函数，m，n，p为设定的常数，dis(t)是系统扰动函数，K是外噪声强度，hl(t)为内秉噪声，tan(2πft+β)为周期性正弦信号，f是信号频率，t为运动时间，β为相位，设
M(t)＝EB(t)+hl(t)；
计算P(x,t)对于x的一阶导数、二阶导数和三阶导数，并且使等式等于0，得到二层SRST模型：
设定噪声强度K＝0，tan(2πft+β)＝1，EB(t)＝0，dis(t)＝1＝0；依据绝热近似理论计算得到非线性数据特征分析模型SRST阈值的临界值为
将临界阈值代入一层SRST模型中，并设定起始质点路径值X0(t)＝0，hl0＝0，求解三层SRST模型，得到
并计算
其中，xn(t)为x(t)的n阶导数，snn-1是S(t)的n-1阶导数在t＝0处的值，snn+1是S(t)的n+1阶导数在t＝0处的值，n＝0,1,…,N-1；得到x1(t),x2(t),…,xn+1(t)的值；
对x1(t),x2(t),…,xn+1(t)进行积分，得到x(t)，并得到x(t)在一层SRST模型、二层SRST模型和三层SRST模型组成的三层SRST系统产生随机共振时刻的位置xm值、与xm相对应的共振时刻t1及与t1所对应的噪声K1，K1为K中的一个值；
步骤S55：利用公式计算三层SRST系统输出的三层系统信噪比；
经过计算，将每个传感器的校准信号EB1(t)、EB2(t)、EB3(t)、……EBn(t)转换为三层SRST系统输出信噪比SNR1(t)、SNR2(t)、SNR3(t)、……SNRn(t)；
当冰箱中检测传感器的数量为ps(ps≥6)时，
综合判断指标：
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| US11460458B2 (en) * | 2019-04-19 | 2022-10-04 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Article storage apparatus and method of identifying condition of article therein |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102748916A (zh) * | 2012-07-18 | 2012-10-24 | 合肥美菱股份有限公司 | 一种带有气味检测模块的冰箱/冰柜 |
| CN103389324A (zh) * | 2013-07-18 | 2013-11-13 | 浙江工商大学 | 一种基于气味分析技术的明虾新鲜度检测方法 |
| CN103412004A (zh) * | 2013-08-22 | 2013-11-27 | 浙江工商大学 | 一种甜橙储存时间的检测方法 |
| CN105806904A (zh) * | 2016-01-04 | 2016-07-27 | 杭州电子科技大学 | 抗癌药物异环磷酰胺药效检测装置及检测方法 |
| US20170263100A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-14 | Amazon Technologies, Inc. | Scent-based spoilage sensing refrigerator |
| CN109001383A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-12-14 | 浙江农林大学 | 一种冰箱内食材品质检测系统及方法 |
-
2018
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102748916A (zh) * | 2012-07-18 | 2012-10-24 | 合肥美菱股份有限公司 | 一种带有气味检测模块的冰箱/冰柜 |
| CN103389324A (zh) * | 2013-07-18 | 2013-11-13 | 浙江工商大学 | 一种基于气味分析技术的明虾新鲜度检测方法 |
| CN103412004A (zh) * | 2013-08-22 | 2013-11-27 | 浙江工商大学 | 一种甜橙储存时间的检测方法 |
| CN105806904A (zh) * | 2016-01-04 | 2016-07-27 | 杭州电子科技大学 | 抗癌药物异环磷酰胺药效检测装置及检测方法 |
| US20170263100A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-14 | Amazon Technologies, Inc. | Scent-based spoilage sensing refrigerator |
| CN109001383A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-12-14 | 浙江农林大学 | 一种冰箱内食材品质检测系统及方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| HAILIN FENG ET.AL.: "Study of a Sucrose Sensor by Functional Cu Foam Material and Its Applications in Commercial Beverages", 《FOOD ANAL. METHODS》 * |
| 王涵: "高速磁浮列车测速定位系统通信网络的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 田晓静: "基于电子鼻和电子舌的羊肉品质检测", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109001383A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-12-14 | 浙江农林大学 | 一种冰箱内食材品质检测系统及方法 |
| CN109001383B (zh) * | 2018-05-23 | 2020-12-15 | 浙江农林大学 | 一种冰箱内食材品质检测系统及方法 |
| US11460458B2 (en) * | 2019-04-19 | 2022-10-04 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Article storage apparatus and method of identifying condition of article therein |
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