CN108872493B - 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法 - Google Patents

一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108872493B
CN108872493B CN201810504403.8A CN201810504403A CN108872493B CN 108872493 B CN108872493 B CN 108872493B CN 201810504403 A CN201810504403 A CN 201810504403A CN 108872493 B CN108872493 B CN 108872493B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sensor
refrigerator
food materials
detection
quality
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810504403.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108872493A (zh
Inventor
朱博威
黄锐骁
王思阳
张飞翔
阮肖镕
郜园园
惠国华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang A&F University ZAFU
Original Assignee
Zhejiang A&F University ZAFU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang A&F University ZAFU filed Critical Zhejiang A&F University ZAFU
Priority to CN201810504403.8A priority Critical patent/CN108872493B/zh
Publication of CN108872493A publication Critical patent/CN108872493A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108872493B publication Critical patent/CN108872493B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/02—Food
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D29/00—Arrangement or mounting of control or safety devices
    • F25D29/008—Alarm devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D2500/00—Problems to be solved
    • F25D2500/06—Stock management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Cold Air Circulating Systems And Constructional Details In Refrigerators (AREA)

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

一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法
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
Figure BDA0001670249150000031
Figure BDA0001670249150000032
Figure BDA0001670249150000033
Figure BDA0001670249150000034
其中，
Figure BDA0001670249150000035
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
Figure BDA0001670249150000041
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：
Figure BDA0001670249150000042
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
Figure BDA0001670249150000043
将临界阈值
Figure BDA0001670249150000044
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
Figure BDA0001670249150000045
并计算
Figure BDA0001670249150000046
Figure BDA0001670249150000047
Figure BDA0001670249150000048
Figure BDA0001670249150000049
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
Figure BDA0001670249150000051
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：
Figure BDA0001670249150000052
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
Figure BDA0001670249150000071
Figure BDA0001670249150000072
Figure BDA0001670249150000073
Figure BDA0001670249150000074
其中，
Figure BDA0001670249150000081
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
Figure BDA0001670249150000082
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：
Figure BDA0001670249150000083
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
Figure BDA0001670249150000084
将临界阈值
Figure BDA0001670249150000085
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
Figure BDA0001670249150000086
并计算
Figure BDA0001670249150000091
Figure BDA0001670249150000092
Figure BDA0001670249150000093
Figure BDA0001670249150000094
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
Figure BDA0001670249150000095
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：
Figure BDA0001670249150000096
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 (5)

1.一种冰箱内食材品质防误判检测方法，适用于一种冰箱内食材品质防误判检测系统，所述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，其特征在于，包括以下步骤：
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；
所述步骤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；
所述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
Figure FDA0002838550450000011
Figure FDA0002838550450000012
Figure FDA0002838550450000021
Figure FDA0002838550450000022
其中，
Figure FDA0002838550450000023
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
Figure FDA0002838550450000024
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：
Figure FDA0002838550450000025
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
Figure FDA0002838550450000026
将临界阈值
Figure FDA0002838550450000031
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
Figure FDA0002838550450000032
并计算
Figure FDA0002838550450000033
Figure FDA0002838550450000034
Figure FDA0002838550450000035
Figure FDA0002838550450000036
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),L,xn+1(t)的值；
对x1(t),x2(t),L,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
Figure FDA0002838550450000037
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：
Figure FDA0002838550450000041
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方法，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方法，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方法，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、一氧化碳传感器、二氧化碳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.根据权利要求1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。
CN201810504403.8A 2018-05-23 2018-05-23 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法 Active CN108872493B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810504403.8A CN108872493B (zh) 2018-05-23 2018-05-23 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810504403.8A CN108872493B (zh) 2018-05-23 2018-05-23 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108872493A CN108872493A (zh) 2018-11-23
CN108872493B true CN108872493B (zh) 2021-02-19

Family

ID=64334143

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810504403.8A Active CN108872493B (zh) 2018-05-23 2018-05-23 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108872493B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
KR102640852B1 (ko) * 2019-04-19 2024-02-27 삼성전자주식회사 물품 보관 장치 및 이의 물품 상태 식별 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
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

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10373472B2 (en) * 2016-03-14 2019-08-06 Amazon Technologies, Inc. Scent-based spoilage sensing refrigerator

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Study of a Sucrose Sensor by Functional Cu Foam Material and Its Applications in Commercial Beverages;Hailin Feng et.al.;《Food Anal. Methods》;20160608(第10期);第407-418页 *
基于电子鼻和电子舌的羊肉品质检测;田晓静;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》;20140715(第07期);第10-16页 *
高速磁浮列车测速定位系统通信网络的研究;王涵;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20070415(第04期);第71页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108872493A (zh) 2018-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106123470B (zh) 检测冰箱储物间室内食物新鲜度的方法
CN108872493B (zh) 一种冰箱内食材品质防误判检测系统及方法
US9890969B2 (en) Networked air quality monitoring
KR101402466B1 (ko) 환경 모니터링 장치 및 방법
US20150198474A1 (en) Barrel bung wireless sensor pack
DE102013218270A1 (de) Haushaltskältegerät und Verfahren zum Betreiben eines Haushaltskältegerätes
CN107817685A (zh) 智能温度监控方法、装置、系统及终端
CN109458785A (zh) 一种食品检测装置、冰箱及食品检测方法
JP2009533768A5 (zh)
CN107036980B (zh) 一种检测冰箱食品新鲜度的方法及冰箱
CN2731609Y (zh) 室内空气质量监控仪
CN108645984B (zh) 一种冰箱内食材品质动态检测系统及方法
CN104921736A (zh) 一种包含参数估计功能滤波模块的连续血糖监测设备
CN108507272A (zh) 一种基于冰箱的识别变质食品种类方法及冰箱
CN113687609A (zh) 应用于异常环境下的物联网智能监测系统及监测方法
Akila et al. Food grain storage management system
CN110579570B (zh) 室内甲醛污染水平动态监测方法、装置及系统
CN107131714A (zh) 提醒食物存储时间的控制方法、控制系统和冰箱
CN109856196B (zh) 一种冰鲜肉新鲜度监测装置及方法
JP2012042399A (ja) Ｔｖｏｃの検出方法、検出装置および外気導入量制御システム
CN109001383B (zh) 一种冰箱内食材品质检测系统及方法
CN102778445B (zh) 一种标态干基智能分析仪和检测方法
CN112410864A (zh) 一种基于NB-IoT技术的电镀液参数监测与控制系统设计
CN112198208B (zh) 一种甲醛检测方法及甲醛检测装置
CN202885434U (zh) 一种带有多个气味传感器的冰箱或冰柜

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Zhu Bowei

Inventor after: Huang Ruixiao

Inventor after: Wang Siyang

Inventor after: Zhang Feixiang

Inventor after: Ruan Xiaorong

Inventor after: Gao Yuanyuan

Inventor after: Hui Guohua

Inventor before: Hui Guohua

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant