CN110716020A - 一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置 - Google Patents

一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，属于白酒鉴别技术领域，包括学习装置和白酒鉴别系统；所述学习装置上安装有触摸显示屏和自助操作台，所述自助操作台包括鉴别窗，所述鉴别窗的内部安装数据采集模块，且所述鉴别窗上安装有密封门，所述鉴别窗的内部安装摆放样品的导热垫板，所述导热垫板用于传递恒温加热装置的热量；所述白酒鉴别系统包括中央处理单元，所述中央处理单元分别与数据处理模块、数据存储模块、图表生成模块、温度控制模块和触摸显示屏电性连接。通过将样品放入自助操作台上，学习装置即可检测出白酒的度数、含量、味道以及是否含有杂质等数据，并显示在触摸显示屏上，方便用户学习。

Description

一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置
技术领域
本发明涉及白酒鉴别技术领域，特别涉及一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置。
背景技术
中国是世界上酿酒历史最长的国家，中国白酒有五千年以上的悠久历史。中国白酒与白兰地、威士忌、伏特加、金酒、朗姆酒一起被称为世界六大蒸馏酒。中国白酒在酿造原料、酿酒微生物、糖化发酵剂、生产工艺等方面远比其它蒸馏酒复杂的多。中国白酒多以淀粉或糖类含量高的粮食作为发酵原料，以酒曲作为糖化发酵剂，经过固态、半固态或液态发酵、蒸馏、贮存和勾调而成的蒸馏酒。
随着社会的发展越来越多的人投入到白酒的研究中，一般鉴别一种白酒的好坏需要从他的色泽、气味酒精度数和有无杂质上进行检测，由于自然环境、酿造原料、酒曲种类以及生产发酵工艺等因素的差别，中国白酒形成了风格迥异、风味独特的不同香型的白酒种类。目前，已经确立的五大香型白酒包括:浓香型、酱香型、清香型、米香型、凤香型。
由于白酒种类繁多因此鉴别时，工作量也大，传统的鉴别方法一般采用色谱法或者光谱法检测白酒内部的配料含量，无法检测到白酒的气味，导致检测不够全面，而且白酒在鉴别杂质的时候一般需要人眼鉴别，不具备权威性以及不好划分杂质等级，容易出错，导致检测结果不准确，而且白酒鉴别时缺乏一种学习机器供鉴别师学习，导致白酒鉴别学习难度较大，鉴别能力的提高进展缓慢。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述白酒鉴别不方便用户学习，鉴别不全面，鉴别的结果不够准确的问题而提供一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，具有白酒鉴别的类型较多、鉴别结果更加准确以及方便供人学习的优点。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，包括学习装置和白酒鉴别系统；
所述学习装置上安装有触摸显示屏和自助操作台，所述自助操作台包括鉴别窗，所述鉴别窗的内部安装数据采集模块，且所述鉴别窗上安装有密封门，所述鉴别窗的内部安装摆放样品的导热垫板，所述导热垫板用于传递恒温加热装置的热量；
所述白酒鉴别系统包括中央处理单元，所述中央处理单元分别与数据处理模块、数据存储模块、图表生成模块、温度控制模块和触摸显示屏电性连接；
所述数据处理模块接收数据采集模块采集的白酒数据，处理后的数据通过图表生成模块生成各数据图表，并通过中央处理单元将数据存储进存储模块，且数据图表在触摸显示屏上显示出来。
优选的，所述数据采集模块包括相机、传感器阵列和光谱检测仪，其中相机安装在鉴别窗的侧壁上，传感器阵列和光谱检测仪安装在鉴别窗的内壁顶端。
优选的，所述传感器阵列包括多通道类脂膜传感器组成的味觉传感器、温度传感器和酒精气体传感器。
优选的，所述鉴别窗镶嵌在学习装置内部，且一面设有开口，密封门为玻璃材质，且与鉴别窗的开口呈上下活动连接。
优选的，所述数据处理模块包括图像瑕疵识别模块，用于检测相机拍摄的样品画面；数据记录模块，用于记录传感器阵列检测的白酒度数和味道数据；光谱分析模块，用于分析白酒中各物质的含量和种类。
优选的，所述数据存储模块与数据调用模块连接，触摸显示屏通过数据调用模块调用数据存储模块内部的数据。
优选的，所述温度控制模块与恒温加热装置电性连接，且触摸显示屏通过温度控制模块控制恒温加热装置的加热温度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、通过设置带有白酒鉴别系统的学习装置，鉴别系统通过向自助操作台内部放入白酒进行白酒数据的各项数据检测，鉴别系统可以鉴别出白酒的气味、酒精度数以及是否有杂质，在使用该装置时可以先人工判断白酒样品的数据，再将样品放入鉴别窗内部，通过白酒鉴别系统检测后，从触摸显示屏上显示出白酒的各个参数，通过人工判断数据与机器检测数据进行对比，从而达到学习的目的。
2、通过在鉴别窗内部加入恒温加热装置和密封门，使得白酒在机器鉴别的时候隔绝外界环境以及随意调整白酒的温度，不仅有利于酒精气体的挥发也能隔绝外界环境对检测结果的影响，密封门采用升降式，操作起来更加方便。
3、通过在白酒鉴别系统内部增加图表生成模块，将白酒检测的各项数据以图表的形式显示出来，便于用户直观的看出检测结果。
附图说明
图1为本发明的整体装置结构示意图。
图2为本发明的自助操作台结构示意图。
图3为本发明的白酒鉴别系统内部连接示意图。
图中：1、学习装置，2、触摸显示屏，3、自助操作台，4、鉴别窗，5、密封门，6、传感器阵列，7、光谱检测仪，8、相机，9、恒温加热装置，10、导热垫板。
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做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。
请参阅图1-3所示，一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，包括学习装置1和白酒鉴别系统；学习装置1上安装有触摸显示屏2和自助操作台3，自助操作台3包括鉴别窗4，鉴别窗4的内部安装数据采集模块，且鉴别窗4上安装有密封门5，鉴别窗4的内部安装摆放样品的导热垫板10，导热垫板10用于传递恒温加热装置9的热量；白酒鉴别系统包括中央处理单元，中央处理单元分别与数据处理模块、数据存储模块、图表生成模块、温度控制模块和触摸显示屏2电性连接；数据处理模块接收数据采集模块采集的白酒数据，处理后的数据通过图表生成模块生成各数据图表，并通过中央处理单元将数据存储进存储模块，且数据图表在触摸显示屏上显示出来，通过将白酒样品放在鉴别窗4内部的导热垫板10上，装样品的容器选用干净的玻璃杯，关闭密封门5，相机8采集样品的照片数据、传感器阵列6采集样品的气味、温度和酒精度数数据，光谱检测仪7采集白酒内部配料的种类和含量，并将采集到的数据发送给白酒鉴别系统，白酒鉴别系统通过内部的数据处理模块进行处理，处理后生成图表以及存储到存储模块中，生成的数据图表可以方便用户直观的看出白酒的各项数据。
数据采集模块包括相机8、传感器阵列6和光谱检测仪7，其中相机8安装在鉴别窗4的侧壁上，传感器阵列6和光谱检测仪7安装在鉴别窗4的内壁顶端，相机8从侧面拍摄白酒样品可以更容易拍摄到瑕疵画面，传感器阵列6在样品上方更加容易采集到白酒挥发后的气体数据，传感器阵列6包括多通道类脂膜传感器组成的味觉传感器、温度传感器和酒精气体传感器，多通道类脂膜传感器可以采集到白酒的气味属于浓香型、酱香型、清香型、米香型还是凤香型，酒精气体传感器用来采集酒精度数，鉴别窗4镶嵌在学习装置1内部，且一面设有开口，密封门5为玻璃材质，且与鉴别窗4的开口呈上下活动连接，密封门5透明可以方便观察到鉴别窗4内部情况，而上下活动的密封门5方便打开和关闭，数据处理模块包括图像瑕疵识别模块，用于检测相机8拍摄的样品画面；数据记录模块，用于记录传感器阵列6检测的白酒度数和味道数据；光谱分析模块，用于分析白酒中各物质的含量和种类，数据存储模块与数据调用模块连接，触摸显示屏通过数据调用模块调用数据存储模块内部的数据，温度控制模块与恒温加热装置9电性连接，且触摸显示屏2通过温度控制模块控制恒温加热装置9的加热温度，触摸显示屏2起到操作白酒鉴别系统的作用。
本发明的工作原理：白酒可以人工鉴别，若是需要对比人工鉴别与真实数据差距时，可以取样白酒，放在导热垫板10上，关闭密封门5，开启白酒鉴别系统，相机8拍摄画面经过处理后得到瑕疵的含量，传感器阵列6采集到白酒的酒精度数、气味，光谱检测仪7采集到白酒内部其他配料的含量和种类，并且通过触摸显示屏2显示出来白酒的各项表格数据，方便用户与自身鉴别的数据进行对比，从而达到学习的目的。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (7)

1.一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：包括学习装置(1)和白酒鉴别系统；
所述学习装置(1)上安装有触摸显示屏(2)和自助操作台(3)，所述自助操作台(3)包括鉴别窗(4)，所述鉴别窗(4)的内部安装数据采集模块，且所述鉴别窗(4)上安装有密封门(5)，所述鉴别窗(4)的内部安装摆放样品的导热垫板(10)，所述导热垫板(10)用于传递恒温加热装置(9)的热量；
所述白酒鉴别系统包括中央处理单元，所述中央处理单元分别与数据处理模块、数据存储模块、图表生成模块、温度控制模块和触摸显示屏(2)电性连接；
所述数据处理模块接收数据采集模块采集的白酒数据，处理后的数据通过图表生成模块生成各数据图表，并通过中央处理单元将数据存储进存储模块，且数据图表在触摸显示屏上显示出来。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：所述数据采集模块包括相机(8)、传感器阵列(6)和光谱检测仪(7)，其中相机(8)安装在鉴别窗(4)的侧壁上，传感器阵列(6)和光谱检测仪(7)安装在鉴别窗(4)的内壁顶端。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：所述传感器阵列(6)包括多通道类脂膜传感器组成的味觉传感器、温度传感器和酒精气体传感器。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：所述鉴别窗(4)镶嵌在学习装置(1)内部，且一面设有开口，密封门(5)为玻璃材质，且与鉴别窗(4)的开口呈上下活动连接。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：所述数据处理模块包括图像瑕疵识别模块，用于检测相机(8)拍摄的样品画面；数据记录模块，用于记录传感器阵列(6)检测的白酒度数和味道数据；光谱分析模块，用于分析白酒中各物质的含量和种类。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：所述数据存储模块与数据调用模块连接，触摸显示屏通过数据调用模块调用数据存储模块内部的数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的白酒杂质自主鉴别装置，其特征在于：所述温度控制模块与恒温加热装置(9)电性连接，且触摸显示屏(2)通过温度控制模块控制恒温加热装置(9)的加热温度。
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