CN112115577A - 一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置，基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；基于所述冷链全程果品品质动态变化信息、不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值，精准预测冷链全程果品品质的动态变化。解决了现有技术中冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。
Description
技术领域
本发明实施例涉及产品保鲜技术领域，尤其涉及一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置。
背景技术
冷链是维持果品安全及提供果品需低于适宜环境的关键环节，其中车厢或冷库内微环境温度分布是影响果品品质安全决定性因素，果品品质不合格会降低消费者满意度与销售量，造成严重经济损失。
食品在流通过程中，其变质速率是温度、相对湿度(RH)和气体等因素的函数。气体组成和相对湿度通常可以通过适当的包装，达到较好的控制，而食品的温度则取决于贮藏条件。引起食品腐烂变质主要是由于微生物作用和酶的催化作用；而这些作用的强弱均是与温度紧密相关的。对冷藏链(cold chain)的温度要求，国外称之为“不高于规则”(TheNever Warmer Than Rule)，即从生产者到消费者之间各环节的温度都不高于设定温度。因此，从生产到分配、贮藏和消费整个过程，食品的品质和它的货架期在很大程度上取决于它的实际温度历程。
目前，食品的品质判断方法得到广泛应用，但主要存在以下缺点：冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质。
发明内容
本发明实施例提供一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置，解决了现有技术中冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种冷链全程果品品质动态分级方法，包括：
基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
作为优选的，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息，具体包括：
基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、冷空气温湿度、储运载体初始温湿度、果品初始温湿度、果品水分中的至少一种，构建储运载体三维数字孪生模型；
基于所述储运载体三维数字孪生模型，设置模型边界条件，基于流体动力学方法动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化，获取冷链全程果品温湿度三维时空分布信息。
作为优选的，构建储运载体三维数字孪生模型，具体包括：
基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、冷空气温湿度和储运载体初始温湿度获取储运载体环境温湿度三维时空分布信息；
基于果品温湿度、果品水分、所述储运载体环境温湿度三维时空分布信息和湿热传递系数，获取果品与储运载体环境的温湿度转换信息；
基于所述储运载体环境温湿度三维时空分布信息和所述温湿度转换信息构建储运载体三维数字孪生模型。
作为优选的，设置模型边界条件具体包括：
基于出风口位置、出风流量、储运载体初始温湿度、果品堆栈方式、果品初始温湿度设置边界值。
作为优选的，获取冷链全程果品品质动态变化信息前，还包括：
基于不同温湿度下果品品质指标动态变化情况，构建以温湿度与时间为自变量，以果品品质指标为因变量的品质动力学模型。
作为优选的，基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级，具体包括：
基于冷链全程果品品质动态变化信息，利用不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值计算果品品质质变动态变化信息，以基于所述果品品质质变动态变化信息计算果品品质指标损失率，并依据所述果品品质指标损失率对冷链全程果品品质进行动态分级。
作为优选的，果品品质指标包括果品色泽、果品硬度、可溶性固形物；
果品品质分级包括A类果品品质、B类果品品质、C类果品品质和D类果品品质，其中：
A类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在25％-0，B类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在50-25％，C类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在75％-50％，D类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在100％-75％。
第二方面，本发明实施例提供一种冷链全程果品品质动态分级装置，包括：
果品温湿度动态变化模块，用于基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
果品品质动态变化模块，用于基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
果品品质动态分级模块，用于基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面实施例所述冷链全程果品品质动态分级方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述冷链全程果品品质动态分级方法的步骤。
本发明实施例提供的一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置，基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；基于所述冷链全程果品品质动态变化信息、不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值，精准预测冷链全程果品品质的动态变化。解决了现有技术中冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例的冷链全程果品品质动态分级方法流程框图；
图2为根据本发明实施例的冷链全程果品品质动态分级装置结构示意图；
图3为根据本发明实施例的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。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。
本申请实施例中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。
本申请实施例中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列部件或单元的系统、产品或设备没有限定于已列出的部件或单元，而是可选地还包括没有列出的部件或单元，或可选地还包括对于这些产品或设备固有的其它部件或单元。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
冷链是维持果品安全及提供果品需低于适宜环境的关键环节，其中车厢或冷库内微环境温度分布是影响果品品质安全决定性因素，果品品质不合格会降低消费者满意度与销售量，造成严重经济损失。
目前，食品的品质判断方法得到广泛应用，但主要存在以下缺点：冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质。
因此，本发明实施例提供一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置，基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、冷空气温湿度、果品初始温湿度、果品水分与湿热传递系数信息中至少一种，获取冷链全程果品温湿度三维时空分布情况；基于冷链全程果品温湿度时序性变化情况、不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值，精准预测冷链全程果品品质的动态变化。以下将通过多个实施例进行展开说明和介绍。
图1为本发明实施例提供一种冷链全程果品品质动态分级方法，包括：
步骤S1、基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
步骤S2、基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
步骤S3、基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
一般来说，同一水果在不同的温湿度情况下，其各项品质的变化速率会出现不同的变化。例如，低温能够抑制微生物的生理代谢，从而可以抑制微生物的生长与繁殖。当温度每降低10摄氏度，代谢速率可以下降2-3倍。另外在不同的湿度情况下，同样对果品的各项品质产生重要的影响，过于干燥的环境会导致果品脱水速率加快，但过于潮湿的环境则又会导致微生物的繁殖加快，导致果品腐坏的速度加快。
上述果品品质时空分布情况可以理解为在时间、空间上果品的多元品质的变化情况的预测，可以根据所获取的果品品质时空分布状态，预测在运输过程中某一时间后的品质场分布情况。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，考虑到除了人工/自动调控控制冷链全程储运载体温湿度控制，冷链环境中果品也存在与环境进行温湿度转换的情况，因此，通过获取储运载体环境温湿度三维时空分布信息、果品和冷链环境的温湿度转换信息，得到冷链全程果品温湿度三维时空分布信息，通过对果品在冷链全程的温湿度时序变化情况的监控，进而根据不同温湿度下果品品质的变化情况，获取冷链全程果品品质动态变化信息，以进一步根据果品品质对冷链全程果品品质进行分级，结合冷链全程温湿度的时序变化信息，解决了现有技术中冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。在确保果品自身完整性的前提下，实现果品多元品质非破坏性、非接触性动态感知，对精准调控果品品质安全、减少储运果品损失率以及促进冷链保质增销具有重要经济价值与实际工程应用价值。
在上述实施例的基础上，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息，具体包括：
基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、冷空气温湿度、储运载体初始温湿度、果品初始温湿度、果品水分中的至少一种，构建储运载体三维数字孪生模型；
基于所述储运载体三维数字孪生模型，设置模型边界条件，基于流体动力学方法动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化，获取冷链全程果品温湿度三维时空分布信息。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，通过动态监测冷链储运载体内部温湿度动态变化，基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、储运载体初始温湿度、果品堆栈方式、果品初始温湿度、果品水分与湿热传递系数信息中至少一种，构建储运载体三维数字孪生模型；基于储运载体三维数字孪生模型，设置模型边界条件，动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化，获取冷链全程果品温湿度三维时空分布情况。
确定储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、储运载体初始温湿度、果品初始温湿度、果品水分、果品堆栈方式以及果品湿热传递系数等对果品温湿度三维时空分布产生影响的信息。然后，根据众多产生影响的信息中的至少一种，获取果品储运过程中温湿度时空分布状态。
其中，冷空气送风体积流量，影响因素包括制冷风机出风速度和制冷风机出风口面积。
在冷链全程中，由于运输过程中存在能量损耗，因此冷链环境中的冷链全程环境温湿度是在时刻变化的，现有技术中有通过布置传感器获取冷链环境中的环境温湿度变化信息，但这种方法对传感器的布置、传感器的精度要求高，且对于果品和环境接触的点，其无法实现精确测量，因此，本实施例中，基于能量守恒、动量守恒与质量守恒方程，并结合流体动力学方法动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化，不仅能够实时获取冷链全程果品温湿度三维时空分布信息，其在时间和空间上的精确度都高于传感器的测量数据。通过本发明实施例的方法，能够将冷链果品品质与冷链装置内温度紧密结合，进而通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。
在上述各实施例的基础上，构建储运载体三维数字孪生模型，具体包括：
基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、冷空气温湿度和储运载体初始温湿度获取储运载体环境温湿度三维时空分布信息；
基于果品温湿度、果品水分、所述储运载体环境温湿度三维时空分布信息和湿热传递系数，获取果品与储运载体环境的温湿度转换信息；
基于所述储运载体环境温湿度三维时空分布信息和所述温湿度转换信息构建储运载体三维数字孪生模型。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，构建高真实度储运载体三维数字孪生模型，调节模拟过程欠松弛因子，提高模拟精度与收敛速度；其次，参考不同温湿度下果品品质指标变化趋势，合理选择品质动力学0阶或1阶模型，提高果品品质动力学模型构建精度。对数据预处理(去噪、降维等)，并对数据进行统计分析。有效的减少了计算量，同时避免了不相关数据的干扰，间接提高了模型预测的精度。
在上述各实施例的基础上，设置模型边界条件具体包括：
基于出风口位置、出风流量、储运载体初始温湿度、果品堆栈方式、果品初始温湿度设置边界值。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，位于冷风机出风口位置的温湿度时空分布状态必然与处于远离冷风机出风口位置的温湿度时空分布状态有较大的区别，距离冷风机出风口位置越近、冷空气出风体积流量越大，温湿度变化速率理论上会越快；储运载体尺寸的越大，温湿度变化速率相应地会越小；果品温湿度初始值越小、果品湿热传递系数越小，果品与冷链环境的温湿度转换速率相应地会变慢。
具体的，可以将冷风机出口位置设置为湿冷空气入口边界；将风机出风口温湿度与风速设置为多相流入口边界值；将堆栈打包果品所在区域设置为固体区域，并将堆栈打包果品所在区域的湿热扩散系数、初始温度、初始含水量设置为固体区域的边界值；基于能量守恒、动量守恒与质量守恒方程，并结合流体动力学方法动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化。
将数字孪生体结构模型的冷风机出风口位置设置为流体进口边界；将冷风机风叶转动面设置为流体出口边界；将果品所在区域设置为固体区域；将非固体区域设置为流体区域；根据冷空气出风体积流量确定湍流特征尺度、流体雷诺数、湍动能和湍流比耗散率；基于计算流体力学数值模拟方法，结合所述果品温湿度初始值以及果品湿热传递系数，构建所述储运载体内部三维空间的温湿度时空预测模型，以获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息。
在上述各实施例的基础上，获取冷链全程果品品质动态变化信息前，还包括：
基于不同温湿度下果品品质指标动态变化情况，构建以温湿度与时间为自变量，以果品品质指标为因变量的品质动力学模型。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，通过周期性获取冷链运输过程中果品所在的车厢内的温湿度，并记录在不同温湿度条件下果品品质的指标值。进一步地，基于数学统计方法，建立以果品的温湿度参数为自变量，以果品多元品质的指标值为因变量的数学模型，即构建果品的品质动力学模型。
在上述各实施例的基础上，基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级，具体包括：
基于冷链全程果品品质动态变化信息，利用不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值计算果品品质质变动态变化信息，以基于所述果品品质质变动态变化信息计算果品品质指标损失率，并依据所述果品品质指标损失率对冷链全程果品品质进行动态分级。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，基于不同温湿度下果品品质指标动态变化情况，构建以温湿度与时间为自变量，以果品品质指标为因变量的品质动力学模型；
基于冷链全程果品温湿度时序性变化情况，利用不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值计算果品品质质变动态变化，计算果品品质指标损失率，并依据损失率大小对其进行质量分级。
通过对果品在冷链全程的温湿度时序变化情况的监控，进而根据不同温湿度下果品品质的变化情况，获取冷链全程果品品质动态变化信息，以进一步根据果品品质对冷链全程果品品质进行分级，结合冷链全程温湿度的时序变化信息，解决了现有技术中冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。在确保果品自身完整性的前提下，实现果品多元品质非破坏性、非接触性动态感知，对精准调控果品品质安全、减少储运果品损失率以及促进冷链保质增销具有重要经济价值与实际工程应用价值。
在上述各实施例的基础上，果品品质指标包括果品色泽、果品硬度、可溶性固形物；
果品品质分级包括A类果品品质、B类果品品质、C类果品品质和D类果品品质，其中：
A类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在25％-0，B类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在50-25％，C类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在75％-50％，D类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在100％-75％。
果品品质主要包括果品外观、风味和营养价值，这是影响果品商品价值的重要因素。消费者不仅要求果品有漂亮的外观，也很重视内在品质。果品品质特征可概括为感官品质和营养品质。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，果品感官(包括果品色泽、硬度、口感、气味等)、营养成分(维生素、可溶蛋白质、可溶性固形物及抗坏血酸含量等)。
果品湿热传递系数主要包括：果品水分传递系数、果品湿热传递系数、果品体积密度及果品体积比热容等。
在上述各实施例的基础上，还包括：
基于冷链全程果品品质的动态变化信息，获取果品剩余货架期时间；
基于果品剩余货架期时间，制定最佳配送方案或促销方案。
本发明实施例还提供一种冷链全程果品品质动态分级装置，基于上述各实施例中的冷链全程果品品质动态分级方法，包括果品温湿度动态变化模块20、果品品质动态变化模块30和果品品质动态分级模块40，其中：
果品温湿度动态变化模块20，用于基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
果品温湿度动态变化模块20，用于基于储运载体三维数字孪生模型，设置模型边界条件，动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化，获取冷链全程果品温湿度三维时空分布情况；
果品品质动态变化模块30，用于基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
果品品质动态变化模块30，还用于基于不同温湿度下果品品质指标动态变化情况，构建以温湿度与时间为自变量，以果品品质指标为因变量的品质动力学模型；
果品品质动态分级模块40，还用于基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
果品品质动态分级模块40，还用于基于冷链全程果品品质指标损失率，并依据损失率大小对其进行质量分级；计算分类标准范围为ABCD四类，A类果品品质高指标占比为损失率在100％-75％，B类果品品质高指标占比为损失率在75％-50％，C类果品品质高指标占比为损失率在50-25％，D类果品品质高指标占比为损失率在25％-0。
在上述实施例的基础上，还包括人机交互模块10、决策模块50、优化模块60和大数据处理模块70，其中人机优化模块10用于向工作人员展示冷链全程果品温湿度三维时空分布信息、冷链全程果品品质动态变化信息和冷链全程果品品质进行动态分级，并基于预设模型向工作人员提供调整方案；
优化模块60，用于构建高真实度储运载体三维数字孪生模型，调节模拟过程欠松弛因子，提高模拟精度与收敛速度；其次，参考不同温湿度下果品品质指标变化趋势，合理选择品质动力学0阶或1阶模型，提高果品品质动力学模型构建精度；
大数据处理分析模块70：用于实现数据预处理(去噪、降维等)，并对数据进行统计分析。
决策模块50：用于基于果品品质分类结果，制定果品最佳促销或配送方案。
基于相同的构思，本发明实施例还提供了一种实体结构示意图，如图3所示，该服务器可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如上述各实施例所述冷链全程果品品质动态分级方法的步骤。例如包括：
基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
基于相同的构思，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包含至少一段代码，该至少一段代码可由主控设备执行，以控制主控设备用以实现如上述各实施例所述冷链全程果品品质动态分级方法的步骤。例如包括：
基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机程序，当该计算机程序被主控设备执行时，用以实现上述方法实施例。
所述程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种处理器，该处理器用以实现上述方法实施例。上述处理器可以为芯片。
综上所述，本发明实施例提供的一种冷链全程果品品质动态分级方法和装置，基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；基于所述冷链全程果品品质动态变化信息、不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值，精准预测冷链全程果品品质的动态变化。解决了现有技术中冷链果品品质与冷链装置内温度结合不紧密，不易通过冷链装置内部环境判断果品品质的问题。
本发明的各实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidStateDisk)等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，包括：
基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
2.根据权利要求1所述的冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息，具体包括：
基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、储运载体初始温湿度、果品堆栈方式、果品初始温湿度、果品水分与湿热传递系数中的至少一种，构建储运载体三维数字孪生模型；
基于所述储运载体三维数字孪生模型，设置模型边界条件，基于流体动力学方法动态模拟储运载体内部果品温湿度动态变化，获取冷链全程果品温湿度三维时空分布信息。
3.根据权利要求2所述的冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，构建储运载体三维数字孪生模型，具体包括：
基于冷链全程储运载体空间尺寸信息、冷空气送风体积流量、冷空气温湿度和储运载体初始温湿度获取储运载体环境温湿度三维时空分布信息；
基于果品温湿度、果品水分、所述储运载体环境温湿度三维时空分布信息和湿热传递系数，获取果品与储运载体环境的温湿度转换信息；
基于所述储运载体环境温湿度三维时空分布信息和所述温湿度转换信息构建储运载体三维数字孪生模型。
4.根据权利要求2所述的冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，设置模型边界条件具体包括：
基于出风口位置、出风流量、储运载体初始温湿度、果品堆栈方式、果品初始温湿度设置边界值。
5.根据权利要求1所述的冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，获取冷链全程果品品质动态变化信息前，还包括：
基于不同温湿度下果品品质指标动态变化情况，构建以温湿度与时间为自变量，以果品品质指标为因变量的品质动力学模型。
6.根据权利要求1所述的冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级，具体包括：
基于冷链全程果品品质动态变化信息，利用不同温湿度果品品质动力学模型以果品初始品质指标值计算果品品质质变动态变化信息，以基于所述果品品质质变动态变化信息计算果品品质指标损失率，并依据所述果品品质指标损失率对冷链全程果品品质进行动态分级。
7.根据权利要求6所述的冷链全程果品品质动态分级方法，其特征在于，果品品质指标包括果品色泽、果品硬度、可溶性固形物；
果品品质分级包括A类果品品质、B类果品品质、C类果品品质和D类果品品质，其中：
A类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在25％-0，B类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在50-25％，C类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在75％-50％，D类果品品质高指标占比为所述果品品质指标损失率在100％-75％。
8.一种冷链全程果品品质动态分级装置，其特征在于，包括：
果品温湿度动态变化模块，用于基于冷链全程的储运载体环境温湿度三维时空分布信息，以及果品与储运载体环境的温湿度转换信息，获得冷链全程果品温湿度三维时空分布信息；
果品品质动态变化模块，用于基于果品初始品质指标、所述冷链全程果品温湿度三维时空分布信息以及不同温湿度果品品质动力学模型，获取冷链全程果品品质动态变化信息；
果品品质动态分级模块，用于基于所述冷链全程果品品质动态变化信息对冷链全程果品品质进行动态分级。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述冷链全程果品品质动态分级方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述冷链全程果品品质动态分级方法的步骤。
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