CN110133202A - 一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法及装置 - Google Patents

一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了智能厨房的食材监测新鲜度的方法及装置，建立不同种类食材随温度、时间、湿度变化的变质模型；通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味电阻值差值；根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。

Description

一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法及装置
技术领域
本发明涉及烹饪自动化技术领域，尤其涉及一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法及装置。
背景技术
由于中餐是世界上烹饪方式做多的一种，仅确定烹饪方式还不足以给用户足够的指导，因此，还通过基于预先建立的烹饪方式及对应的烹饪菜谱，根据确定的烹饪方式确定烹饪菜谱，以此实现向用户准确的菜谱推荐，减少用户的选择操作，方便用户进行快速的烹饪，并提高菜谱制作的成功率。类似的，不同的食材新鲜度等级对应有相应的烹饪菜谱，是基于处于该新鲜度的食材制作该相对应的菜谱能够使制作出来的菜谱口感效果或者营养最大化，将处于该新鲜度的食材价值利用最大化，而不应理解为只有达到该新鲜度才能制作该菜谱。采用高新鲜度等级的食材可以制作低等级的菜谱，比如用处于I级新鲜度的番茄来制作番茄焖牛肉可能导致营养浪费，而低新鲜度等级的食材用来制作高新鲜度等级的食材，比如用处于V级新鲜度的番茄制作糖腌番茄则可能导致制作出来的菜谱口感等各方面效果不佳。
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
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明公开了一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，包括：步骤1：建立的不同种类的食材随温度、时间、湿度变化的变质模型，监控食材存储处的温度、湿度数据；
步骤2：通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；
步骤3：通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；
步骤4：通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；
步骤5：根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。
优选地，所述视频采集装置，包括用于采集图像数据的图像传感器以及用于采集检测数据的近红外光谱扫描仪。
优选地，所述步骤5进一步包括：若外形、光谱、气味与模型的差值小于第一预设值，则判断食材的新鲜度为新鲜；
若外形、光谱、气味与模型的差值大于第一预设值同时小于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜，仍可使用；若外形、光谱、气味与模型的差值大于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜不可使用。
优选地，若判断食材新鲜度为不新鲜仍可使用，则退回所购买的食材；若判断食材新鲜度为不新鲜不可使用，则将所述食材送至废料处理单元执行食材废料的处理。
优选地，设置新鲜度等级，基于所述被检测食材的种类、所述被检测食材的质量和所述特征信息与食材新鲜度等级之间的对应关系，确定所述被检测食材的新鲜度等级信息。
本发明进一步公开了一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，包括：
建模单元，建立的不同种类的食材随温度、时间、湿度变化的变质模型；
环境监控单元，监控食材存储处的温度、湿度数据；
视频监控单元，通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；
光谱检测单元，通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；
气味监控单元，通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；
判断单元，根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。
优选地，所述视频采集装置，包括用于采集图像数据的图像传感器以及用于采集检测数据的近红外光谱扫描仪。
优选地，所述判断单元进一步执行如下判断规则：若外形、光谱、气味与模型的差值小于第一预设值，则判断食材的新鲜度为新鲜；
若外形、光谱、气味与模型的差值大于第一预设值同时小于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜，仍可使用；若外形、光谱、气味与模型的差值大于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜不可使用。
优选地，所述装置进一步包括处理单元，若判断单元判断食材新鲜度为不新鲜仍可使用，所述处理单元则退回所购买的食材；若判断单元判断食材新鲜度为不新鲜不可使用，则所述处理单元将所述食材送至废料处理单元执行食材废料的处理。
优选地，设置新鲜度等级，基于所述被检测食材的种类、所述被检测食材的质量和所述特征信息与食材新鲜度等级之间的对应关系，确定所述被检测食材的新鲜度等级信息。
本发明通过设置对食材的外形、气味、重量、化学成分进行实时监控，通过多等级新鲜度设置，保证自动厨房所选用的食材都是最新鲜的。
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，下面描述中的附图仅仅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示出的结构获得其他的附图。
图1是本发明的一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法的流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
实施例一
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。需要说明的是，结合附图所阐述的详细描述旨在作为对各种配置的描述，而不旨在表示其中可以实践本文所描述的概念的唯一配置。本文中所记载的装置实施例和方法实施例将在下面的详细描述中进行描述，并在附图中通过各种框、模块、单元、组件、电路、步骤、过程、算法等等(统称为“要素”)来予以示出。这些要素可以使用电子硬件、计算机软件或者其任意组合来实现。至于这些要素是实现为硬件还是软件，取决于特定应用和施加在整体系统上的设计约束。本发明的说明书和权利要求书以及说明书附图中的术语如果使用“第一”、“第二”等描述，该种描述是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
如图1所示的一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，包括：步骤1：建立的不同种类的食材随温度、时间、湿度变化的变质模型，监控食材存储处的温度、湿度数据；
步骤2：通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；
步骤3：通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；
步骤4：通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；
步骤5：根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。
优选地，所述视频采集装置，包括用于采集图像数据的图像传感器以及用于采集检测数据的近红外光谱扫描仪。
优选地，所述步骤5进一步包括：若外形、光谱、气味与模型的差值小于第一预设值，则判断食材的新鲜度为新鲜；
若外形、光谱、气味与模型的差值大于第一预设值同时小于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜，仍可使用；若外形、光谱、气味与模型的差值大于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜不可使用。
优选地，若判断食材新鲜度为不新鲜仍可使用，则退回所购买的食材；若判断食材新鲜度为不新鲜不可使用，则将所述食材送至废料处理单元执行食材废料的处理。
优选地，设置新鲜度等级，基于所述被检测食材的种类、所述被检测食材的质量和所述特征信息与食材新鲜度等级之间的对应关系，确定所述被检测食材的新鲜度等级信息。
实施例二
在本实施例中从硬件角度描述本发明的构思，本实施例提供了一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，包括：
建模单元，建立的不同种类的食材随温度、时间、湿度变化的变质模型；
环境监控单元，监控食材存储处的温度、湿度数据；
视频监控单元，通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；
光谱检测单元，通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；
气味监控单元，通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；
判断单元，根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。
优选地，所述视频采集装置，包括用于采集图像数据的图像传感器以及用于采集检测数据的近红外光谱扫描仪。
优选地，所述判断单元进一步执行如下判断规则：若外形、光谱、气味与模型的差值小于第一预设值，则判断食材的新鲜度为新鲜；
若外形、光谱、气味与模型的差值大于第一预设值同时小于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜，仍可使用；若外形、光谱、气味与模型的差值大于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜不可使用。
优选地，所述装置进一步包括处理单元，若判断单元判断食材新鲜度为不新鲜仍可使用，所述处理单元则退回所购买的食材；若判断单元判断食材新鲜度为不新鲜不可使用，则所述处理单元将所述食材送至废料处理单元执行食材废料的处理。
优选地，设置新鲜度等级，基于所述被检测食材的种类、所述被检测食材的质量和所述特征信息与食材新鲜度等级之间的对应关系，确定所述被检测食材的新鲜度等级信息。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：建立的不同种类的食材随温度、时间、湿度变化的变质模型，监控食材存储处的温度、湿度数据；
步骤2：通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；
步骤3：通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；
步骤4：通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；
步骤5：根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。
2.如权利要求1所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，其特征在于，所述视频采集装置，包括用于采集图像数据的图像传感器以及用于采集检测数据的近红外光谱扫描仪。
3.如权利要求2所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，其特征在于，所述步骤5进一步包括：若外形、光谱、气味与模型的差值小于第一预设值，则判断食材的新鲜度为新鲜；
若外形、光谱、气味与模型的差值大于第一预设值同时小于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜，仍可使用；若外形、光谱、气味与模型的差值大于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜不可使用。
4.如权利要求3所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，其特征在于，若判断食材新鲜度为不新鲜仍可使用，则退回所购买的食材；若判断食材新鲜度为不新鲜不可使用，则将所述食材送至废料处理单元执行食材废料的处理。
5.如权利要求4所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的方法，其特征在于，设置新鲜度等级，基于所述被检测食材的种类、所述被检测食材的质量和所述特征信息与食材新鲜度等级之间的对应关系，确定所述被检测食材的新鲜度等级信息。
6.一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，其特征在于，
建模单元，建立的不同种类的食材随温度、时间、湿度变化的变质模型；
环境监控单元，监控食材存储处的温度、湿度数据；
视频监控单元，通过视频采集装置，实时监测食材形变；将检测到的食材外形图像与的变质模型中良好食材的外形进行对比，获得外形差值；
光谱检测单元，通过光谱质量仪获取食材的光谱信息，将实时检测到的食材的光谱信息与的变质模型中良好食材的光谱信息进行对比，获得光谱差值；
气味监控单元，通过气体传感器实时监测食材的气味，并将检测到的食材气味转化为电阻的阻值；将检测到的食材气味的电阻值与构建的变质模型中良好食材的气味阻值进行对比，获得食材气味的电阻值差值；
判断单元，根据食材外形、光谱、气味与模型的差值判断食材新鲜度；并在判断食材新鲜度低于预设阈值后向用户输出提醒信息。
7.如权利要求6所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，其特征在于，所述视频采集装置，包括用于采集图像数据的图像传感器以及用于采集检测数据的近红外光谱扫描仪。
8.如权利要求6所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，其特征在于，所述判断单元进一步执行如下判断规则：若外形、光谱、气味与模型的差值小于第一预设值，则判断食材的新鲜度为新鲜；
若外形、光谱、气味与模型的差值大于第一预设值同时小于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜，仍可使用；若外形、光谱、气味与模型的差值大于第二预设值，则判断食材的新鲜度为不新鲜不可使用。
9.如权利要求8所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，其特征在于，所述装置进一步包括处理单元，若判断单元判断食材新鲜度为不新鲜仍可使用，所述处理单元则退回所购买的食材；若判断单元判断食材新鲜度为不新鲜不可使用，则所述处理单元将所述食材送至废料处理单元执行食材废料的处理。
10.如权利要求9所述的一种智能厨房的食材监测新鲜度的装置，其特征在于，设置新鲜度等级，基于所述被检测食材的种类、所述被检测食材的质量和所述特征信息与食材新鲜度等级之间的对应关系，确定所述被检测食材的新鲜度等级信息。
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