CN110441485A - 多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器 - Google Patents

多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器 Download PDF

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戴天岩
贾飞
周志民
杜波
段凯
郭从欣
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Abstract

本发明公开了一种多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，集合了针对食品烹饪或加工过程中（简称：食品加工）食材温度、吸热量、弹性、图像采集识别率、微生物、颗粒物检测和的功能，通过算法函数来实现食品加工成熟度的综合判断，包括：基于致病致癌微生物杀灭最低温度（Tmin）和吸热量（Qmin）测量结果、食材弹性（或硬度值）测量结果（Hmax）、图像采集识别结果（Smin）来满足食品色香味效果的食品加工成熟度（F min）监测方法；基于满足色香味的食品成熟度（F min）、食材致病致癌有机物减除（C max）、营养物保留（N max）效果来确定食材综合成熟度的方法；基于致病致癌微生物实时扫描结果、颗粒物浓度来优化食品加工成熟度的方法。

Description

多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器
技术领域
本发明涉及智能传感器、烹饪化学和营养健康三个领域的交叉边缘学科，尤其是涉及一种多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器。
背景技术
在食品加工中会直接使用特定配方配比、添加剂定时器、调温设备、微生物杀灭设备、加热设备，来达到营养成分表和食品添加、色香味的要求，多是采用的食材和添加物来完成，无法在食品加工中，智能实时监测食材成熟度，来规避新增致病致癌有机化学物、减少营养物的流失和满足食品色香味。通过智能传感器在食品加工中应用，来普适性预防食源性疾病和促进食品安全，就是该发明一种创新技术方向。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器。
本发明的技术方案是这样实现的：
所述多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，集合了针对食品烹饪或加工过程(简称：食品加工)中食材温度、吸热量、弹性、图像采集识别率、微生物、颗粒物检测的功能，包括：基于致病致癌微生物杀灭最低温度(Tmin)和吸热量(Qmin)测量结果、食材弹性(或硬度值)测量结果(Hmax)、图像采集识别结果(Smin)来满足食品色香味效果的食品加工成熟度监测方法(简称：满足色香味的食品成熟度监测方法，或Fmin监测方法)；基于满足色香味的食品成熟度(Fmin)、食材致病致癌有机物减除(Cmax)、营养物保留(Nmax)效果来确定食材综合成熟度的方法；基于致病致癌微生物实时扫描结果、颗粒物浓度来优化食品加工成熟度的方法；
所述基于致病致癌微生物杀灭最低温度(Tmin)和吸热量(Qmin)测量结果、食材弹性(或硬度值)测量结果(Hmax)、图像采集识别结果(Smin)来满足食品色香味效果的食品加工成熟度监测方法(简称：满足色香味的食品成熟度监测方法，或Fmin监测方法)，测量食品加工的食材质量(即M为质量)、食品加工的温差(即△t为温差，即△t＝T2-T1)，利用文献已公布的食材比热容(即Cp为比热容，比热的单位为kJ/kg℃)，就可以通过比热容公式(Q＝MCp△t)计算出食品加工的食材吸热量(Q即吸热量)。食品加工中需要满足致病致癌微生物杀灭的最低温度(Tmin)、时间、达标吸热量(Qmin)，在食品加工中实时测量到的吸热量(Qs)和达标吸热量(Qmin)比较来获得相对值；同时，通过硬度传感器可以测量食品加工中食材达标弹性(或硬度值)(Hmax)，小于该硬度值则食材成熟，在食品加工中实时测量到的食材弹性(或硬度值)(Hs)和达标弹性(或硬度值)(Hmax)比较来获得相对值；图像采集识别结果(Smin)；通过摄像头采集食品加工中食材图像，满足色香味的食品加工中食材颜色、形态的标准为达标分析结果(Smin)，在食品加工中实时测量到的食材颜色、形态的分析结果(Ss)和达标分析结果(Smin)比较来获得相对值；计算满足色香味的食品成熟度(Fmin)监测方法，通过计算公式：Fmin＝α(Qs/Qmin)+β(Hs/Hmax)+γ(Ss/Smin)。
所述基于满足色香味的食品成熟度(Fmin)、食材致病致癌有机物减除(Cmax)、营养物保留(Nmax)效果来确定食材综合成熟度的方法，通过对单一食品或单一菜品在食品加工中食材致病致癌有机物和营养物测定，来保证致病致癌有机物最小化、营养物最大化，也符合满足色香味的食品成熟度(Fmin)要求，从而确定食品加工的食材综合成熟度(F)。
所述基于致病致癌微生物实时扫描结果、颗粒物浓度来优化食品加工成熟度的方法，其特征在于：监测食品加工的微生物实时扫描结果、颗粒物浓度，如果微生物实时扫描结果超标，可适当调高温度、吸热量，来优化食材综合成熟度(F)；如果颗粒物浓度超标，可以适当调低温度、吸热量方式来优化食材综合成熟度(F)。
采用了上述技术方案，本发明的有益效果为：多线程侦测食品加工中的食材成熟度更具科学性、健康化、智能化，有利于实现人体的持续的营养、健康和食源性疾病预防目标，当然也满足了食品色香味的要求。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的该发明的基本结构配置；
图2是本发明的单一菜品(清炒马铃薯)营养物和致病致癌物趋势；
表1是本发明的可降低的食源性疾病病源种类；
表2是本发明单一菜品(清炒马铃薯)中营养物质和致病致癌物含量及变化情况
附图1标记说明如下：
1、摄像头；2、食材弹性(或硬度值)测量；3、温度传感器；
附图2说明如下：
本图只是说明随工艺流程的改变，单一菜品(清炒马铃薯)营养物和致病致癌有机物的趋势是会变化的，通过这种趋势变化就可以最大化保留营养物质和最大化减除致病致癌有机物含量。
表1说明如下：
表中的致病致癌感染物、致病致癌有机化学物、营养物、其他致病致癌物的分类均为学科教材最常见的分类方法。且致病致癌感染物、致病致癌有机化学物列举出的均是世界卫生组织癌症研究机构公布的1级致癌物、2级致癌物，2级致癌物包括：2A级(很可能致癌)、2B级：(可能致癌)。
表2说明如下：
通过测量单一菜品(清炒马铃薯)生熟样营养物和致病致癌有机物，可以了解熟样的营养物和致病致癌有机物含量情况，以及优化工艺流程后的营养物和致病致癌有机物含量变化趋势。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1、图2、表1、表2所示，一种多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，该发明的实操工艺流程，符合消费者的日常食品加工或食品烹饪习惯，有利于电子电工企业集成应用到各种食品加工设备或装置中，优化原有各种食品加工设备或装置的性能。
表1：可降低的食源性疾病病源种类
表2：营养物质和致病致癌物含量及变化情况
二、该发明的基本结构配置
通过1、2、3等传感器采集数据，在CPU和操作系统、应用程序(含食品算法)执行下，输出行为指令。见图1。
三、该发明的算法函数
(一)计算满足色香味的食品成熟度(Fmin)，计算公式：Fmin＝α(Qs/Qmin)+β(Hs/Hmax)+γ(Ss/Smin)。
(二)在保证致病致癌有机物最小化、营养物最大化，也符合满足色香味的食品成熟度(Fmin)要求条件下，确定最终的工艺流程，由此最终工艺流程来获得食品加工的食材综合成熟度(F)。见图2、表1。单一菜品(清炒马铃薯)最终工艺流程的获得路径：
第一步，在清炒马铃薯过程中，获得的生熟样的营养物质测量值：生样维生素B10.09mg/100g、熟样维生素B1 0.08±0mg/100g；生样维生素B2 0.03mg/100g、熟样维生素B20.02±0mg/100g；生样维生素B3 1.15mg/100g、熟样维生素B3 0.71±0.08mg/100g；等等。获得的生熟样的致病致癌有机物测量值：生样龙葵素3.89mg/100g、熟样龙葵素1.97mg/100g；生样丙烯酰胺＜0.0030mg/100g、熟样丙烯酰胺0.0450mg/100g。见表2。
第二步，优化工艺流程——获得熟样测量值——再优化工艺流程——定标测量值和确定最后工艺流程。在每次优化清炒马铃薯工艺流程后，如表2，不断和多次获得熟样的营养物质测量值和致病致癌有机物测量值，确保熟样营养物测量值是上升的、熟样致病致癌有机物测量值是下降的、满足熟样的色香味要求，就可以对致病致癌有机物最小化测量值、营养物最大化测量值进行定标，作为最后工艺优化的结果。相关领域的常见计算公式如下：
膳食能量(Kcal)＝蛋白质摄入量×4+碳水化合物摄入量×4+脂肪摄入量×9
致病致癌有机物总量(Kcal)＝Σ(一级致病致癌有机物摄入量÷致癌物等级)
注：一级致癌物等级为1，二级致癌物等级为2，三级致癌物等级为3，四级致癌物等级为4。
第三步，根据实测到的超标结果(微生物实时扫描结果、颗粒物浓度)，优化食材综合成熟度(F)。
该发明涉及的食源性疾病病源有：致病致癌感染物、致病致癌有机物、营养物、其他致病致癌物，有利于电子电工企业增加外部设备(如存储、音视频显等)，实现进而跟踪食源性疾病病源的变化情况，以便及时提示消费者，规避食源性疾病的发生。
流程一：食材综合成熟度(F)的基础是生熟样(营养物和致病致癌有机物)的定量测量，尤其是多次调整工艺流程后的熟样(营养物和致病致癌有机物)定量测量，结合熟样的色香味的定性测量，建立一套对熟样(营养物和致病致癌有机物)的定标标准，就可以固定下来一套食品加工工艺流程。
流程二：根据实测到的超标结果(微生物实时扫描结果、颗粒物浓度)后，只是作为一种外源因素，作为调整优化F或Fmin的依据。根据用户或电子电工企业设备灭杀微生物条件、物联排风通风等情况，再确定F或Fmin的优化幅度大小。至此，就形成一套最终的食品工艺流程。
流程三：根据最终的、固定下来的食品加工工艺流程，利用传感器获得的食品加工过程的食材温度、吸热量、弹性、图像采集识别率、微生物、颗粒物等数据，就可以计算出色香味的食品成熟度(Fmin)，计算公式：Fmin＝α(Qs/Qmin)+β(Hs/Hmax)+γ(Ss/Smin)。
流程四：假定食品加工包含分成n个阶段工艺流程、n个阶段的食材综合成熟度(F)，食品加工工艺流程依次(1、2、……、n)展开，传感器的作用就是可以做到智能监测和智能提示。
流程五：色香味的食品成熟度(Fmin)具有优先性，是在色香味的食品成熟度(Fmin)的基础上获得，就是说：通过致病致癌有机物去除、营养物保留后，当F≥Fmin时，则算法使用F；，当F≤Fmin时，则算法使用Fmin。
采用了上述技术方案，本发明的有益效果为：多线程侦测食品加工中的食材成熟度更具科学性、健康化、智能化，有利于实现人体的持续的营养、健康和食源性疾病预防目标，当然也满足了食品色香味的要求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，其特征在于：集合了针对食品烹饪或加工过程（简称：食品加工）中食材温度、吸热量、弹性、图像采集识别率、微生物、颗粒物检测和的功能，通过算法函数来实现食品加工成熟度的综合判断，包括：基于致病致癌微生物杀灭最低温度（Tmin）和吸热量（Qmin）测量结果、食材弹性（或硬度值）测量结果（Hmax）、图像采集识别结果（Smin）来满足食品色香味效果的食品加工成熟度监测方法（简称：满足色香味的食品成熟度监测方法，或F min监测方法）；基于满足色香味的食品成熟度（F min）、食材致病致癌有机物减除（C max）、营养物保留（N max）效果来确定食材综合成熟度的方法；基于致病致癌微生物实时扫描结果、颗粒物浓度来优化食品加工成熟度的方法。
2.根据权利要求1所述的多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，其特征在于：基于致病致癌微生物杀灭最低温度（Tmin）和吸热量（Qmin）测量结果、食材弹性（或硬度值）测量结果（Hmax）、图像采集识别结果（Smin）来满足食品色香味效果的食品加工成熟度监测方法（简称：满足色香味的食品成熟度监测方法，或F min监测方法），包括：测量食品加工的食材质量（即M为质量）、食品加工的温差（即△t为温差，即△t =T2-T1），利用文献已公布的食材比热容（即Cp为比热容，比热的单位为kJ/kg℃），就可以通过比热容公式（Q=MCp△t）计算出食品加工的食材吸热量（Q即吸热量）；食品加工中需要满足致病致癌微生物杀灭的最低温度（Tmin）、时间、达标吸热量（Qmin），在食品加工中实时测量到的吸热量（Qs）和达标吸热量（Qmin）比较来获得相对值；同时，通过硬度传感器可以测量食品加工中食材达标弹性（或硬度值）（Hmax），小于该硬度值则食材成熟，在食品加工中实时测量到的食材弹性（或硬度值）（Hs）和达标弹性（或硬度值）（Hmax）比较来获得相对值；图像采集识别结果（Smin）；通过摄像头采集食品加工中食材图像，满足色香味的食品加工中食材颜色、形态的标准为达标分析结果（Smin），在食品加工中实时测量到的食材颜色、形态的分析结果（Ss）和达标分析结果（Smin）比较来获得相对值；
计算满足色香味的食品成熟度（F min）监测方法，通过计算公式：F min=α (Qs /Qmin）+β（Hs/Hmax）+γ（Ss/Smin）。
3.根据权利要求1所述的多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，其特征在于：基于满足色香味的食品成熟度（F min）、食材致病致癌有机物减除（C max）、营养物保留（N max）效果来确定食材综合成熟度的方法，包括：通过对单一食品或单一菜品在食品加工中食材致病致癌有机物和营养物测定，来保证致病致癌有机物最小化、营养物最大化，也符合满足色香味的食品成熟度（F min）要求，从而确定食品加工的食材综合成熟度（F）。
4.根据权利要求1所述的多线程侦测食品烹饪或加工过程中食材成熟度的传感器，其特征在于：基于致病致癌微生物实时扫描结果、颗粒物浓度来优化食品加工成熟度的方法，包括：监测食品加工的微生物实时扫描结果、颗粒物浓度，如果微生物实时扫描结果超标，可适当调高温度、吸热量，来优化食材综合成熟度（F）；如果颗粒物浓度超标，可以适当调低温度、吸热量方式来优化食材综合成熟度（F）。
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