CN111568151B - 果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及智能家居领域，并公开了一种果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质，所述方法包括：获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像；根据所述容器图像确定所述容器的容积；获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度；根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。以根据用户的杯子容量得到适量的果蔬汁，以避免浪费。
Description
技术领域
本申请涉及智能家居领域，尤其涉及一种果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质。
背景技术
随着人们生活水平和生活质量的不断提高，人们对于营养膳食的追求也越来越高。而果汁营养丰富且食用方便更是受到人们的喜爱。
目前，用户在使用果汁机进行榨汁时，大多需要用户自己估计放入果汁机内的果蔬量和清水量，从而得到适量的果蔬汁。但用户自己靠经验进行估计时，经常会出现水量过多或过少的情况，导致得到果蔬汁过多或过少。
因此，如何根据用户的杯子容量得到适量的果蔬汁，以避免浪费成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质，以根据用户的杯子容量得到适量的果蔬汁，以避免浪费。
第一方面，本申请提供了一种果蔬重量计算方法，所述方法包括：
获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像；
根据所述容器图像确定所述容器的容积；
获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度；
根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
第二方面，本申请还提供了一种果蔬重量计算装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像；
容积确定模块，用于根据所述容器图像确定所述容器的容积；
浓度获取模块，用于获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度；
重量计算模块，用于根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
第三方面，本申请还提供了一种果汁机，所述果汁机包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的果蔬重量计算方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的果蔬重量计算方法。
本申请公开了一种果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质，通过获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像，然后根据容器图像确定容器的容积，并获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和果蔬汁浓度，最终根据容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。用户按照计算出的重量向果汁机中添加待榨汁果蔬和与放置在果汁机出汁口下方的容器容积相同的清水，即可得到适量的果汁，避免浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的果蔬重量计算方法的步骤示意流程图；
图2是本申请实施例提供的另一果蔬重量计算方法的步骤示意流程图；
图3为本申请实施例提供的一种果蔬重量计算装置的示意性框图；
图4为本申请实施例提供的另一种果蔬重量计算装置的示意性框图；
图5为本申请一实施例提供的一种果汁机的结构示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应当理解，在此本申请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申请。如在本申请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。
还应当理解，在本申请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。
本申请的实施例提供了一种果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质。果蔬重量计算方法可用于根据用户需要的果汁量计算所需要的果蔬重量，使得到的果汁浓度适宜。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种果蔬重量计算方法的示意流程图。该果蔬重量计算方法通过根据容器图像预估容器的容积，再根据果蔬的出汁率和果蔬汁的浓度确定需要放入果汁机的果蔬的重量，实现根据用户的杯子容量得到适量的果蔬汁，保证得到的果蔬汁的口感，也避免浪费。
如图1所示，该果蔬重量计算方法，具体包括：步骤S101至步骤S104。
S101、获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像。
具体地，可以在果汁机的出汁口周围预先设置摄像头，用于采集果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像，其中，该摄像头可以是红外摄像头或者其他类型的摄像头，该摄像头安装的具体位置可以根据实际需要进行灵活设置，例如，摄像头可以安装在出汁口的斜上方或靠近出汁口位置等，从而使得摄像头可以准确采集到果汁机的出汁口下方容器图像。
其中，待识别容器的类型可以是多种，例如，该容器是塑料杯、陶瓷杯、玻璃杯、或保温杯等水杯。
S102、根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积。
具体地，根据容器图像确定待识别容器的容积，并将该容积作为用户需要的果蔬汁的量。
在一些实施例中，容器图像包括结构光条纹图像，根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积具体包括：基于所述结构光条纹图像采用重建算法重建所述待识别容器的三维模型；根据所述三维模型计算所述待识别容器的容积。
具体地，果汁机上还可以设置有结构光相机，从而得到结构光条纹图像。由于结构光条纹图像中储存了物体的三维信息，包括三维几何信息、灰度信息和颜色信息等，因此，基于结构光条纹图像可以重建恢复拍摄到的待识别容器完整的三维特征，进行三维模型的重建。在具体实施过程中，可以采用基于傅里叶条纹分析的三维成像方法、基于相移条纹分析的三维成像方法和动态过程的三维成像等多种方法进行容器的三维模型的重建。
在完成待识别容器三维模型的重建后，基于重建的三维模型计算待识别容器的容积。在具体实施过程中，可以采用C++切片法、Python或其他软件命令等多种方法进行待识别容器的容积的计算。
在一些实施例中，该方法还可以包括：保存所述容器图像和所述容器图像对应的容积；所述根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积，包括：若所述待识别容器的容器图像与保存的所述容器图像相同，则将保存的所述容器图像对应的所述容器的容积作为所述待识别容器的容积。
在根据容器图像确定待识别容器的容积后，将容器图像和与容器图像对应的容器容积进行保存，并在根据待识别容器的容器图像确定待识别容器的容积时，可以通过拍摄得到的待识别容器的容器图像进行初次判断，若待识别容器的容器图像与保存的容器图像相同，则可以直接调取保存的容器图像对应的容器容积，并将该容器容积作为待识别容器的容积，若待识别容器的容器图像与保存的容器图像不相同，则可以再采用三维模型重建的方式对待识别容器的容积进行估算。使得用户在多次使用同一容器进行榨汁时，减少运算量，提高计算速度，进而提高果汁机的响应速度。
其中，在判断待识别容器的容器图像与保存的容器图像是否相同时，可以采用直方图方法、图像模板匹配方法、PSNR峰值信噪比方法、SSIM结构相似性方法以及感知哈希算法等多种方法进行待识别容器的容器图像与保存的容器图像的相似性判断。在进行相似性判断之前，还可以对待识别容器的容器图像进行图像处理，所述图像处理可以包括滤波降噪处理、二值化处理、灰度化处理等等。
在具体实施过程中，可以将容器图像和与容器图像对应的容器容积保存在果汁机内的存储器内，也可以将果汁机与其他智能终端连接，将容器图像和与容器图像对应的容器容积保存在智能终端的存储器内，需要说明的是，在本申请中并不限制容器图像和与容器图像对应的容器容积的保存方式。
S103、获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度。
具体地，用户可以自助选定待榨汁果蔬的果蔬种类，在用户选定待榨汁果蔬的果蔬种类之后，即可从预先设置好的果蔬信息表中获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和果蔬汁浓度。
其中，果蔬出汁率是指一千克的果蔬在不加水的情况下能榨出来多少毫升的果蔬汁，计算公式具体为：
其中，Y表示果蔬出汁率，n表示纯果蔬汁量，N表示果蔬量。
从果蔬信息表中获取到的果蔬汁浓度是口感最佳的果蔬汁浓度，但由于不同用户口味各异，因此，用户也可以对果蔬汁浓度进行自行修改设置，以使得到的果蔬汁的口感符合用户个人口味。
在一些实施例中，可以对用户确定的果蔬汁浓度进行保存，并分别统计用户使用各个果蔬汁浓度进行榨汁的次数，若用户多次使用同一果蔬汁浓度进行榨汁，则将该果蔬汁浓度作为常用浓度，在用户下次进行榨汁时，自动选取该常用浓度作为果蔬汁浓度，以便捷用户的操作。
在一些实施例中，获取用户确定的果蔬汁浓度可以包括：获取用户对所述果蔬汁浓度的反馈信息；根据所述反馈信息调整所述果蔬汁浓度，并将调整后的果蔬汁浓度作为用户确定的果蔬汁浓度。
可以接收用户的反馈信息，所述反馈信息是指用户对于得到的果蔬汁的浓度是否合适的评价反馈。若用户反馈该次得到的果蔬汁的浓度较低时，则在下次进行榨汁时可适量增大所述待榨汁果蔬的浓度，反之，若用户反馈该次得到的果蔬汁的浓度较高时，则在下次进行榨汁时可适量减小所述待榨汁果蔬的浓度，并将调整后的果蔬汁浓度作为用户确定的果蔬汁浓度，以便捷用户的使用，使得到的果汁更符合用户的口味。
S104、根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
具体地，可以基于预设公式，根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量；所述预设公式为：
其中，M表示待榨汁果蔬的重量，Y表示果蔬出汁率，V表示容积，
表示果蔬汁浓度。
在计算出待榨汁果蔬的重量后，将所需要的待榨汁果蔬的重量发送至用户。具体地，可以通过果汁机上的显示屏呈现给用户，也可以利用果汁机与其他智能终端的连接，例如通过手机发送至用户。
需要说明的是，当用户将一容器放置在果汁机的出汁口下方，并根据该容器的容积计算出待榨汁果蔬的重量后，用户还可以自助选择得到的果汁的量为该容器容积的倍数，当用户选择得到的果汁的量为该容器容积的倍数时，所需要的待榨汁果蔬的重量也为同样的倍数。
例如，用户将一500ml的水杯放置在果汁机的出水口下方，果汁机据此计算出一杯500ml的苹果汁需要向果汁机内放入苹果100g，此时，用户还可以选择榨1000ml的果汁，则果汁机向用户提醒此时需放入苹果200g。
上述实施例提供的果蔬重量计算方法，通过获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像，然后根据容器图像确定容器的容积，并获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和果蔬汁浓度，最终根据容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。用户按照计算出的重量向果汁机中添加待榨汁果蔬和与放置在果汁机出汁口下方的容器容积相同的清水，即可得到适量的果汁，避免浪费。
请参阅图2，图2是本申请实施例提供的另一种果蔬重量计算方法的示意流程图。
如图2所示，该果蔬重量计算方法，具体包括：步骤S201至步骤S206。
S201、获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像。
具体地，可以在果汁机的出汁口周围预先设置摄像头，用于采集果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像，其中，该摄像头可以是2D摄像头或者其他类型的摄像头，该摄像头安装的具体位置可以根据实际需要进行灵活设置，例如，摄像头可以安装在出汁口的斜上方或靠近出汁口位置等，从而使得摄像头可以准确采集到果汁机的出汁口下方容器图像。
其中，待识别容器的类型可以是多种，例如，该容器是塑料杯、陶瓷杯、玻璃杯、或保温杯等水杯。
S202、根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积。
具体地，根据容器图像确定待识别容器的容积，并将该容积作为用户需要的果蔬汁的量。
S203、获取所述待榨汁果蔬的果蔬图像。
具体地，可以通过安装在果汁机的出汁口周围的摄像头获取待榨汁果蔬的果蔬图像，也可以在果汁机的其他位置安装摄像头，以拍摄待榨汁果蔬的果蔬图像。其中，该摄像头可以是普通的2D摄像头。
S204、对所述果蔬图像进行图像识别，以得到所述待榨汁果蔬的果蔬种类。
具体地，在获取到待榨汁果蔬的果蔬图像后，可以通过对果蔬图像进行图像识别，得到待榨汁果蔬的果蔬种类，以根据待榨汁果蔬的果蔬种类获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和果蔬汁浓度。
在对所述果蔬图像进行图像识别之前，还可以对所述果蔬图像进行预处理，所述预处理包括滤波处理、灰度处理的任一种。以降低果蔬图像中的噪音信息，降低图像识别时的运算量。
在具体实施过程中，可以预先训练神经网络用于果蔬图像的识别，也可以预先训练果蔬分类器用于果蔬图像的识别，还可以通过颜色和特征识别等方法用于果蔬图像的识别等。
S205、获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度。
具体地，在识别出待榨汁果蔬的种类后，即可从预先设置好的果蔬信息表中获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和果蔬汁浓度。从果蔬信息表中获取到的果蔬汁浓度是口感最佳的果蔬汁浓度，但由于不同用户口味各异，因此，用户也可以对果蔬汁浓度进行自行修改设置，以使得到的果蔬汁的口感符合用户个人口味。
S206、根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
具体地，可以基于预设公式，根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量；所述预设公式为：
其中，M表示待榨汁果蔬的重量，Y表示果蔬出汁率，V表示容积，
表示果蔬汁浓度。
在计算出待榨汁果蔬的重量后，将所需要的待榨汁果蔬的重量发送至用户。具体地，可以通过果汁机上的显示屏呈现给用户，也可以利用果汁机与其他智能终端的连接，例如通过手机发送至用户。
上述实施例提供的果蔬重量计算方法，通过获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像，然后根据容器图像确定容器的容积，并根据待榨汁果蔬的果蔬图像进行图像识别，从而获取到待榨汁果蔬的果蔬出汁率和果蔬汁浓度，最终根据容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。用户按照计算出的重量向果汁机中添加待榨汁果蔬和与放置在果汁机出汁口下方的容器容积相同的清水，即可得到适量的果汁，避免浪费。
请参阅图3，图3是本申请的实施例还提供一种果蔬重量计算装置的示意性框图，该果蔬重量计算装置用于执行前述的果蔬重量计算方法。其中，该果蔬重量计算装置可以配置于服务器或终端中。
其中，服务器可以为独立的服务器，也可以为服务器集群。该终端可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备。
如图3所示，果蔬重量计算装置300包括：图像获取模块301、容积确定模块302、浓度获取模块303和重量计算模块304。
图像获取模块301，用于获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像。
容积确定模块302，用于根据所述容器图像确定所述容器的容积。
浓度获取模块303，用于获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度。
重量计算模块304，用于根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
如图4所示，果蔬重量计算装置400包括：图像获取模块401、容积确定模块402、果蔬获取模块403、果蔬识别模块404、浓度获取模块405和重量计算模块406。
图像获取模块401，用于获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像。
容积确定模块402，用于根据所述容器图像确定所述容器的容积。
果蔬获取模块403，用于获取所述待榨汁果蔬的果蔬图像。
果蔬识别模块404，用于对所述果蔬图像进行图像识别，以得到所述待榨汁果蔬的果蔬种类。
浓度获取模块405，用于获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度。
重量计算模块406，用于根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的果蔬重量计算装置和各模块的具体工作过程，可以参考前述果蔬重量计算方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
上述的果蔬重量计算装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图5所示的果汁机上运行。
请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种果汁机的结构示意性框图。
参阅图5，该果汁机500包括通过系统总线530连接的处理器510、存储器520和网络接口，其中，存储器520可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器510执行任意一种果蔬重量计算方法。
处理器510用于提供计算和控制能力，支撑整个果汁机的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种果蔬重量计算方法。
该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的果汁机的限定，具体的果汁机可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解的是，处理器510可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像；
根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积；
获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度；
根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
在一个实施例中，所述容器图像包括结构光条纹图像，所述处理器在实现所述根据所述容器图像计算所述待识别容器的容积时，用于实现：
基于所述结构光条纹图像采用重建算法重建所述待识别容器的三维模型；
根据所述三维模型计算所述待识别容器的容积。
在一个实施例中，所述重建算法，包括：傅里叶条纹分析、相移条纹分析或动态过程的三维成像。
在一个实施例中，在所述获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度之前，所述处理器用于实现：
获取所述待榨汁果蔬的果蔬图像；
对所述果蔬图像进行图像识别，以得到所述待榨汁果蔬的果蔬种类。
在一个实施例中，在所述对所述果蔬图像进行图像识别之前，所述处理器用于实现：
对所述果蔬图像进行预处理，所述预处理包括滤波处理、灰度处理的任一种。
在一个实施例中，所述处理器还用于实现：
保存所述容器图像和所述容器图像对应的容积；
所述处理器在实现所述根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积时，用于实现：
若所述待识别容器的容器图像与保存的所述容器图像相同，则将保存的所述容器图像对应的所述容器的容积作为所述待识别容器的容积。
在一个实施例中，所述处理器在实现所述根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量时，用于实现：
基于预设公式，根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量；所述预设公式为：
其中，M表示待榨汁果蔬的重量，Y表示果蔬出汁率，V表示容积，
表示果蔬汁浓度。
在一个实施例中，所述处理器在实现所述获取用户确定的果蔬汁浓度时，用于实现：
获取用户对所述果蔬汁浓度的反馈信息；
根据所述反馈信息调整所述果蔬汁浓度，并将调整后的果蔬汁浓度作为用户确定的果蔬汁浓度。
本申请的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本申请实施例提供的任一项果蔬重量计算方法。
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的果汁机的内部存储单元，例如所述果汁机的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述果汁机的外部存储设备，例如所述果汁机上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种果蔬重量计算方法，其特征在于，包括：
获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像；
根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积；
获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度；
根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
2.根据权利要求1所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，所述容器图像包括结构光条纹图像，所述根据所述容器图像计算所述待识别容器的容积，包括：
基于所述结构光条纹图像采用重建算法重建所述待识别容器的三维模型；
根据所述三维模型计算所述待识别容器的容积；
其中，所述重建算法包括：傅里叶条纹分析、相移条纹分析或动态过程的三维成像。
3.根据权利要求2所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，所述结构光条纹图像中包括所述待识别容器的三维信息，所述三维信息包括三维几何信息、灰度信息和颜色信息；所述基于所述结构光条纹图像采用重建算法重建所述待识别容器的三维模型，包括：
根据所述重建算法和所述待识别容器的三维信息重建所述待识别容器的三维模型。
4.根据权利要求1所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，在所述获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度之前，所述方法还包括：
获取所述待榨汁果蔬的果蔬图像；
对所述果蔬图像进行图像识别，以得到所述待榨汁果蔬的果蔬种类。
5.根据权利要求4所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，在所述对所述果蔬图像进行图像识别之前，还包括：
对所述果蔬图像进行预处理，所述预处理包括滤波处理、灰度处理的任一种。
6.根据权利要求1所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，所述方法还包括：
保存所述容器图像和所述容器图像对应的容积；
所述根据所述容器图像确定所述待识别容器的容积，包括：
若所述待识别容器的容器图像与保存的所述容器图像相同，则将保存的所述容器图像对应的所述容器的容积作为所述待识别容器的容积。
7.根据权利要求1所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，所述根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量，包括：
基于预设公式，根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量；所述预设公式为：
其中，M表示待榨汁果蔬的重量，Y表示果蔬出汁率，V表示容积，
表示果蔬汁浓度。
8.根据权利要求1所述的果蔬重量计算方法，其特征在于，所述获取用户确定的果蔬汁浓度包括：
获取用户对所述果蔬汁浓度的反馈信息；
根据所述反馈信息调整所述果蔬汁浓度，并将调整后的果蔬汁浓度作为用户确定的果蔬汁浓度。
9.一种果蔬重量计算装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取放置于果汁机的出汁口下方的待识别容器的容器图像；
容积确定模块，用于根据所述容器图像确定所述容器的容积；
浓度获取模块，用于获取待榨汁果蔬的果蔬出汁率和用户确定的果蔬汁浓度；
重量计算模块，用于根据所述容积、果蔬出汁率和果蔬汁浓度计算待榨汁果蔬的重量。
10.一种果汁机，其特征在于，所述果汁机包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的果蔬重量计算方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的果蔬重量计算方法。
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| CN202010132785.3A CN111568151B (zh) | 2020-02-29 | 2020-02-29 | 果蔬重量计算方法、装置、果汁机及存储介质 |
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