CN113101842A - 一种用以食品检测的搅拌机构 - Google Patents

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Abstract

本发明属于食品搅拌混合技术领域，公开了一种用以食品检测的搅拌机构，搅拌桶上端安装有桶盖，桶盖上端中心处安装有驱动电机；驱动电机输出轴贯穿桶盖的盖壁并向下延伸且通过联轴器连接有转动管；搅拌桶两侧对称的内侧壁上均开设有滑槽，滑槽内滑动连接有滑块，两块滑块相向侧的一端均穿过对应滑槽的槽口并向外延伸且共同连接有活动板，搅拌桨设置在活动板的上端；在对搅拌食品进行翻转过程中，通过滑块上设置有位移检测模块和速度检测模块检测活动板的速度和位置，位移检测模块和速度检测模块将信号传递到中央控制模块中。本发明节约了时间，减少了人工劳动力，提高了工作效率。

Description

一种用以食品检测的搅拌机构
技术领域
本发明属于食品搅拌混合技术领域，尤其涉及一种用以食品检测的搅拌机构。
背景技术
目前，食品安全检测是按照国家指标来检测食品中的有害物质，主要是一些有害有毒的指标的检测，比如重金属、黄曲霉毒素等。食品科学与工程的一个重要方面是引入和运用化工单元操作，并发展形成食品工程单元操作，从而促进食品工业向大规模、连续化和自动化的方向发展。食品检测是确保食品安全的重要环节，在食品检测的过程中，经常需要将食品原材料搅拌均匀，然后提取出搅拌后的样品进行检测。但是在食品在进行检测过程中，一般需要对食品先进行搅拌混合，对食品进行搅拌时，一般都是由人工手动进行搅拌，费时费力，效率低，降低工作效率。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：在食品在进行检测过程中，一般需要对食品先进行搅拌混合，对食品进行搅拌时，一般都是由人工手动进行搅拌，费时费力，效率低，降低了工作效率。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种用以食品检测的搅拌机构。
本发明是这样实现的，一种用以食品检测的搅拌机构，所述用以食品检测的搅拌机构设置有搅拌桶；
搅拌桶上端安装有桶盖，桶盖上端中心处安装有驱动电机；
驱动电机输出轴贯穿桶盖的盖壁并向下延伸且通过联轴器连接有转动管；
搅拌桶两侧对称的内侧壁上均开设有滑槽，滑槽内滑动连接有滑块，两块滑块相向侧的一端均穿过对应滑槽的槽口并向外延伸且共同连接有活动板，搅拌桨设置在活动板的上端；
在对搅拌食品进行翻转过程中，通过滑块上设置有位移检测模块和速度检测模块检测活动板的速度和位置，位移检测模块和速度检测模块将信号传递到中央控制模块中；
速度检测模块设置有电磁脉冲采集模块、信号预处理模块、信号的调制与解调模块、信号非线性校正模块、信号滤波模块、信号放大模块和A/D转换模块；
中央控制模块设置有数据分析处理模块、储存模块和信号传输模块；
所述信号非线性校正模块校正的过程为：
由标定的速度传感器得到的实测数据，建立相应的数据集合；
推出反映输入、输出关系的多项式，绘制相应的曲线；
将实际曲线和理论曲线进行曲线拟合；
具体过程为：
速度传感器采用神经网络进行校正，传感器的静态输入、输出特性进行构造多项式为：
Figure BDA0003018699070000021
进行简化为：
Figure BDA0003018699070000022
在速度传感器运行过程中，根据所得的输出量y，求出输入非电量xi，由y表示的xi为：
xi＝k′0+k′1y+k′2y2+k′3y3；
通过静态标定，事先得到一组传感器的输入、输出数据，然后用函数联接型神经网络，通过迭代得到ki’这些系数；
利用输入数据集
Figure BDA0003018699070000031
和输出yi，经过神经网络的学习，不断调整权值Wn(n＝0，1，2，3)；
估计输出为
Figure BDA0003018699070000032
误差为：
Figure BDA0003018699070000033
第i个输入数据的期望输出、估计输出；
权值调整为：
Figure BDA0003018699070000034
其中，Wn(k)为网络在第k步的第n个联接权，ai为学习因子；
经过学习，当权值趋于稳定时，即得Wn(n＝0，1，2，3)，就是系数k0’、k1’、k2’、k3’。
进一步，所述位移检测模块包括：
位移感测单元，用于通过传感器对滑块的移动进行检测；
距离感测单元，用于通过设置在滑块侧面的光栅尺对滑块的移动距离进行检测；
处理单元，用于获取连续前后帧光栅图像中的同一根栅纹，通过比对连续两张光栅尺图像中的同一条栅纹，得到相对位移。
进一步，所述获取连续前后帧光栅图像中的同一根栅纹采用的公式为：
Figure BDA0003018699070000035
其中T表示光栅图像，I表示待匹配图像，x、y为光栅尺相对于待匹配图像位置坐标，x′、y′为光栅尺在被搜索图上移动的位置，(x+x′，y+y′)为被搜索子图位置。
进一步，所述转动管内管底连接有弹簧，弹簧另一端连接有转动杆；
转动杆远离驱动电机的一端穿过转动管的管口并向下延伸且连接有搅拌桨。
进一步，所述搅拌桶内桶底安装有旋转电机，旋转电机输出轴通过连接键连接有转动盘。
进一步，所述转动盘另一侧的侧壁上铰接有传动柱，传动柱另一端铰接在活动板的下端中心处。
进一步，所述桶盖上安装有进料口，进料口上设置有料斗。
进一步，所述滑槽内固定连接有滑杆，滑杆贯穿滑块设置，且滑块滑动连接在滑杆上。
进一步，所述滑块远离活动板一端的侧壁上开设有滚动槽，滚动槽内设置有滚动的滚珠，滚珠穿过滚动槽的槽口设置，滚珠滚动连接在滑槽的槽底。
进一步，所述活动板的上端对称连接有两块限位板，且两块限位板位于搅拌桨两侧的位置设置。
进一步，所述信号滤波模块对获取的信号进行滤波具体过程为：
将信号非线性校正模块处理完成的N个周期数据，并进行排序；
去掉N个周期数据中的最大值和最小值；
对剩余的数据进行求和，确定相应的平均值，将平均值作为最后的信号数据。
进一步，所述储存模块对数据进行分类的过程为：
将A/D转换模块转换的数据基于基于条件独立性假设；
当条件独立性假设成立时，通过贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率；
选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过驱动电机、转动管、弹簧、转动杆、搅拌桨、滑槽、滑块、活动板、旋转电机、转动盘、传动柱和进料口等结构之间的相互配合来对食品进行自动搅拌，使食品在搅拌的同时进行翻动，节约了时间，减少了人工劳动力，提高了工作效率。本发明中速度检测模块设置有电磁脉冲采集模块、信号预处理模块、信号的调制与解调模块、信号非线性校正模块、信号滤波模块、信号放大模块和A/D转换模块，可以精确采集活动板上下的速度，实现食品有规律的翻转。同时本发明中中央控制模块设置有数据分析处理模块、储存模块和信号传输模块，可以有效处理整体装置的相关的数据，实现整体装置的快速稳定运行。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅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是本发明实施例提供的用以食品检测的搅拌机构示意图。
图2是本发明实施例提供的A处放大结构示意图。
图中：1、搅拌桶；2、桶盖；3、驱动电机；4、转动管；5、弹簧；6、转动杆；7、搅拌桨；8、滑槽；9、滑块；10、活动板；11、旋转电机；12、转动盘；13、传动柱；14、进料口；15、滑杆；16、滚动槽；17、滚珠；18、限位板；19、料斗。
图3是本发明实施例提供的信号滤波模块对获取的信号进行滤波流程图。
图4是本发明实施例提供的储存模块对数据进行分类流程图。
图5是本发明实施例提供的信号非线性校正模块校正流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种用以食品检测的搅拌机构，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1至图2所示，本发明实施例提供的用以食品检测的搅拌机构中搅拌桶1上端安装有桶盖2，桶盖2上端中心处安装有驱动电机3；驱动电机3输出轴贯穿桶盖2的盖壁并向下延伸且通过联轴器连接有转动管4；转动管4内管底连接有弹簧5，弹簧5另一端连接有转动杆6，转动杆6远离驱动电机3的一端穿过转动管4的管口并向下延伸且连接有搅拌桨7；搅拌桶1两侧对称的内侧壁上均开设有滑槽8，滑槽8内滑动连接有滑块9，两块滑块9相向侧的一端均穿过对应滑槽8的槽口并向外延伸且共同连接有活动板10，搅拌桨7设置在活动板10的上端。
搅拌桶1内桶底安装有旋转电机11，旋转电机11输出轴通过连接键连接有转动盘12，转动盘12另一侧的侧壁上铰接有传动柱13，传动柱13另一端铰接在活动板10的下端中心处。桶盖2上安装有进料口14，进料口14上设置有料斗19。
滑槽8内固定连接有滑杆15，滑杆15贯穿滑块9设置，且滑块9滑动连接在滑杆15上，防止滑块9从滑槽8内脱离。滑块9远离活动板10一端的侧壁上开设有滚动槽16，滚动槽16内设置有滚动的滚珠17，滚珠17穿过滚动槽16的槽口设置，且滚珠17滚动连接在滑槽8的槽底，减小滑块9与滑槽8之间的摩擦力。活动板10的上端对称连接有两块限位板18，且两块限位板18位于搅拌桨7两侧的位置设置，防止食品进入到滑槽8内。进料口14的上端安装有料斗19，便于食品从进料口14进入到搅拌桶1内。
将食品从进料口14中放入到搅拌桶1内的活动板10上，启动驱动电机3，驱动电机3的运作就会对转动管4产生作用力，转动管4受到作用力就会做同向转动，转动管4的转动就会对转动杆6产生作用力，转动杆6受到作用力就会做同向转动，转动杆6的转动就会对搅拌桨7产生作用力，搅拌桨7受到作用力就会做同向转动，从而，对活动板10上的食品进行搅拌，再启动旋转电机11，旋转电机11的运作就会对转动盘12产生作用力，转动盘12受到作用力就会做同向转动，转动盘12的转动就会对传动柱13产生作用力，传动柱13受到作用力就会对活动板10产生作用力，活动板10受到作用力就会对滑块9产生作用力，滑块9受到作用力就会在滑槽8内做竖直方向的往返运动，滑块9的运动就会使活动板10做竖直方向的往返运动，从而，使活动板10上的食品进行翻动，同时，活动板10的运动就会对转动杆6产生一个竖直方向的作用力，转动杆6受到作用力就会在转动管4内做竖直方向上运动，转动杆6的运动就会对弹簧5产生作用力，弹簧5受到作用力就会发生形变，当活动板10撤销对转动杆6的作用力时，弹簧5就会发生复位，带动转动杆6做竖直向下运动，使搅拌桨7时刻贴合在活动板10上，通过设置驱动电机3对食品进行自动搅拌，减少人工劳动力，在通过旋转电机11的运作来对带动食品进行翻动，提高搅拌的效果。
在对搅拌食品进行翻转过程中，为了检测活动板10的速度和位置，本发明在滑块9上设置有位移检测模块和速度检测模块，位移检测模块和速度检测模块将信号传递到中央控制模块中。
速度检测模块设置有电磁脉冲采集模块、信号预处理模块、信号的调制与解调模块、信号非线性校正模块、信号滤波模块、信号放大模块和A/D转换模块；
中央控制模块设置有数据分析处理模块、储存模块和信号传输模块。
本发明实施例中的位移检测模块包括：
位移感测单元，用于通过传感器对滑块的移动进行检测；
距离感测单元，用于通过设置在滑块侧面的光栅尺对滑块的移动距离进行检测；
处理单元，用于获取连续前后帧光栅图像中的同一根栅纹，通过比对连续两张光栅尺图像中的同一条栅纹，得到相对位移。
本发明实施例中的获取连续前后帧光栅图像中的同一根栅纹采用的公式为：
Figure BDA0003018699070000071
其中T表示光栅图像，I表示待匹配图像，x、y为光栅尺相对于待匹配图像位置坐标，x′、y′为光栅尺在被搜索图上移动的位置，(x+x′，y+y′)为被搜索子图位置。
本发明实施例提供的信号滤波模块对获取的信号进行滤波具体过程为：
S101：将信号非线性校正模块处理完成的N个周期数据，并进行排序；
S102：去掉N个周期数据中的最大值和最小值；
S103：对剩余的数据进行求和，确定相应的平均值，将平均值作为最后的信号数据。
本发明实施例提供的储存模块对数据进行分类的过程为：
S201：将A/D转换模块转换的数据基于基于条件独立性假设；
S202：当条件独立性假设成立时，通过贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率；
S203：选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
本发明实施例提供的信号非线性校正模块校正的过程为：
S301：由标定的速度传感器得到的实测数据，建立相应的数据集合；
S302：推出反映输入、输出关系的多项式，绘制相应的曲线；
S303：将实际曲线和理论曲线进行曲线拟合。
具体过程为：
速度传感器采用神经网络进行校正，传感器的静态输入、输出特性进行构造多项式为：
Figure BDA0003018699070000081
进行简化为：
Figure BDA0003018699070000082
在速度传感器运行过程中，根据所得的输出量y，求出输入非电量xi，由y表示的xi为：
xi＝k′0+k′1y+k′2y2+k′3y3；
通过静态标定，事先得到一组传感器的输入、输出数据，然后用函数联接型神经网络，通过迭代得到ki′这些系数；
利用输入数据集
Figure BDA0003018699070000091
和输出yi，经过神经网络的学习，不断调整权值Wn(n＝0，1，2，3)；
估计输出为
Figure BDA0003018699070000092
误差为：
Figure BDA0003018699070000093
第i个输入数据的期望输出、估计输出；
权值调整为：
Figure BDA0003018699070000094
其中，Wn(K)为网络在第k步的第n个联接权，ai为学习因子；
经过学习，当权值趋于稳定时，即得Wn(n＝0，1，2，3)，就是系数k0’、k1’、k2’、k3’。
本发明实施例在使用时，首先将食品从进料口14中放入到搅拌桶1内的活动板10上，启动驱动电机3，驱动电机3的运作就会对转动管4产生作用力，转动管4受到作用力就会做同向转动，转动管4的转动就会对转动杆6产生作用力，转动杆6受到作用力就会做同向转动，转动杆6的转动就会对搅拌桨7产生作用力，搅拌桨7受到作用力就会做同向转动，从而，对活动板10上的食品进行搅拌，再启动旋转电机11，旋转电机11的运作就会对转动盘12产生作用力，转动盘12受到作用力就会做同向转动，转动盘12的转动就会对传动柱13产生作用力，传动柱13受到作用力就会对活动板10产生作用力，活动板10受到作用力就会对滑块9产生作用力，滑块9受到作用力就会在滑槽8内做竖直方向的往返运动，滑块9的运动就会使活动板10做竖直方向的往返运动，从而，使活动板10上的食品进行翻动，同时，活动板10的运动就会对转动杆6产生一个竖直方向的作用力，转动杆6受到作用力就会在转动管4内做竖直方向上运动，转动杆6的运动就会对弹簧5产生作用力，弹簧5受到作用力就会发生形变，当活动板10撤销对转动杆6的作用力时，弹簧5就会发生复位，带动转动杆6做竖直向下运动，使搅拌桨7时刻贴合在活动板10上，通过设置驱动电机3对食品进行自动搅拌，减少人工劳动力，在通过旋转电机11的运作来对带动食品进行翻动，提高搅拌的效果。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述用以食品检测的搅拌机构设置有：
搅拌桶；
搅拌桶上端安装有桶盖，桶盖上端中心处安装有驱动电机；
驱动电机输出轴贯穿桶盖的盖壁并向下延伸且通过联轴器连接有转动管；
搅拌桶两侧对称的内侧壁上均开设有滑槽，滑槽内滑动连接有滑块，两块滑块相向侧的一端均穿过对应滑槽的槽口并向外延伸且共同连接有活动板，搅拌桨设置在活动板的上端；
在对搅拌食品进行翻转过程中，通过滑块上设置有位移检测模块和速度检测模块检测活动板的速度和位置，位移检测模块和速度检测模块将信号传递到中央控制模块中；
速度检测模块设置有电磁脉冲采集模块、信号预处理模块、信号的调制与解调模块、信号非线性校正模块、信号滤波模块、信号放大模块和A/D转换模块；
中央控制模块设置有数据分析处理模块、储存模块和信号传输模块；
所述信号非线性校正模块校正的过程为：
由标定的速度传感器得到的实测数据，建立相应的数据集合；
推出反映输入、输出关系的多项式，绘制相应的曲线；
将实际曲线和理论曲线进行曲线拟合；
具体过程为：
速度传感器采用神经网络进行校正，传感器的静态输入、输出特性进行构造多项式为：
Figure FDA0003018699060000011
进行简化为：
Figure FDA0003018699060000012
在速度传感器运行过程中，根据所得的输出量y，求出输入非电量xi，由y表示的Xi为：
xi＝k′0+k′1y+k′2y2+k′3y3；
通过静态标定，事先得到一组传感器的输入、输出数据，然后用函数联接型神经网络，通过迭代得到ki′这些系数；
利用输入数据集
Figure FDA0003018699060000021
和输出yi，经过神经网络的学习，不断调整权值Wn(n＝0，1，2，3)；
估计输出为
Figure FDA0003018699060000022
误差为：
Figure FDA0003018699060000023
第i个输入数据的期望输出、估计输出；
权值调整为：
Figure FDA0003018699060000024
其中，Wn(k)为网络在第k步的第n个联接权，ai为学习因子；
经过学习，当权值趋于稳定时，即得Wn(n＝0，1，2，3)，就是系数k0’、k1’、k2’、k3’。
2.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述位移检测模块包括：
位移感测单元，用于通过传感器对滑块的移动进行检测；
距离感测单元，用于通过设置在滑块侧面的光栅尺对滑块的移动距离进行检测；
处理单元，用于获取连续前后帧光栅图像中的同一根栅纹，通过比对连续两张光栅尺图像中的同一条栅纹，得到相对位移。
3.如权利要求2所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述获取连续前后帧光栅图像中的同一根栅纹采用的公式为：
Figure FDA0003018699060000031
其中T表示光栅图像，I表示待匹配图像，x、y为光栅尺相对于待匹配图像位置坐标，x'、y'为光栅尺在被搜索图上移动的位置，(x+x'，y+y')为被搜索子图位置。
4.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述转动管内管底连接有弹簧，弹簧另一端连接有转动杆；
转动杆远离驱动电机的一端穿过转动管的管口并向下延伸且连接有搅拌桨。
5.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述搅拌桶内桶底安装有旋转电机，旋转电机输出轴通过连接键连接有转动盘；
所述转动盘另一侧的侧壁上铰接有传动柱，传动柱另一端铰接在活动板的下端中心处。
6.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述桶盖上安装有进料口，进料口上设置有料斗。
7.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述滑槽内固定连接有滑杆，滑杆贯穿滑块设置，且滑块滑动连接在滑杆上；
所述滑块远离活动板一端的侧壁上开设有滚动槽，滚动槽内设置有滚动的滚珠，滚珠穿过滚动槽的槽口设置，滚珠滚动连接在滑槽的槽底。
8.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述活动板的上端对称连接有两块限位板，且两块限位板位于搅拌桨两侧的位置设置。
9.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述信号滤波模块对获取的信号进行滤波具体过程为：
将信号非线性校正模块处理完成的N个周期数据，并进行排序；
去掉N个周期数据中的最大值和最小值；
对剩余的数据进行求和，确定相应的平均值，将平均值作为最后的信号数据。
10.如权利要求1所述用以食品检测的搅拌机构，其特征在于，所述储存模块对数据进行分类的过程为：
将A/D转换模块转换的数据基于基于条件独立性假设；
当条件独立性假设成立时，通过贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率；
选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
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