CN116649553A - 一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统 - Google Patents
一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116649553A CN116649553A CN202310836671.0A CN202310836671A CN116649553A CN 116649553 A CN116649553 A CN 116649553A CN 202310836671 A CN202310836671 A CN 202310836671A CN 116649553 A CN116649553 A CN 116649553A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- preparation
- seasonings
- seasoning
- area
- residual
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 title claims abstract description 256
- 235000011194 food seasoning agent Nutrition 0.000 title claims abstract description 253
- 239000004278 EU approved seasoning Substances 0.000 claims abstract description 126
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 39
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 33
- 239000000796 flavoring agent Substances 0.000 claims description 32
- 235000019634 flavors Nutrition 0.000 claims description 20
- 239000000049 pigment Substances 0.000 claims description 20
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 19
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 238000010926 purge Methods 0.000 claims 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 5
- 235000013355 food flavoring agent Nutrition 0.000 description 12
- 235000013409 condiments Nutrition 0.000 description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 235000015067 sauces Nutrition 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 235000013555 soy sauce Nutrition 0.000 description 4
- 235000014121 butter Nutrition 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- SRBFZHDQGSBBOR-IOVATXLUSA-N D-xylopyranose Chemical compound O[C@@H]1COC(O)[C@H](O)[C@H]1O SRBFZHDQGSBBOR-IOVATXLUSA-N 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 235000013599 spices Nutrition 0.000 description 2
- 108010011485 Aspartame Proteins 0.000 description 1
- 240000004160 Capsicum annuum Species 0.000 description 1
- UDIPTWFVPPPURJ-UHFFFAOYSA-M Cyclamate Chemical compound [Na+].[O-]S(=O)(=O)NC1CCCCC1 UDIPTWFVPPPURJ-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 1
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 1
- 240000007232 Illicium verum Species 0.000 description 1
- 235000008227 Illicium verum Nutrition 0.000 description 1
- 244000228451 Stevia rebaudiana Species 0.000 description 1
- 235000006092 Stevia rebaudiana Nutrition 0.000 description 1
- PYMYPHUHKUWMLA-UHFFFAOYSA-N arabinose Natural products OCC(O)C(O)C(O)C=O PYMYPHUHKUWMLA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000010357 aspartame Nutrition 0.000 description 1
- 239000000605 aspartame Substances 0.000 description 1
- IAOZJIPTCAWIRG-QWRGUYRKSA-N aspartame Chemical compound OC(=O)C[C@H](N)C(=O)N[C@H](C(=O)OC)CC1=CC=CC=C1 IAOZJIPTCAWIRG-QWRGUYRKSA-N 0.000 description 1
- 229960003438 aspartame Drugs 0.000 description 1
- 235000013527 bean curd Nutrition 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- SRBFZHDQGSBBOR-UHFFFAOYSA-N beta-D-Pyranose-Lyxose Natural products OC1COC(O)C(O)C1O SRBFZHDQGSBBOR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000001058 brown pigment Substances 0.000 description 1
- 229940041514 candida albicans extract Drugs 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000625 cyclamic acid and its Na and Ca salt Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 235000011389 fruit/vegetable juice Nutrition 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 239000008187 granular material Substances 0.000 description 1
- RQFCJASXJCIDSX-UUOKFMHZSA-N guanosine 5'-monophosphate Chemical compound C1=2NC(N)=NC(=O)C=2N=CN1[C@@H]1O[C@H](COP(O)(O)=O)[C@@H](O)[C@H]1O RQFCJASXJCIDSX-UUOKFMHZSA-N 0.000 description 1
- 239000002932 luster Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- LPUQAYUQRXPFSQ-DFWYDOINSA-M monosodium L-glutamate Chemical compound [Na+].[O-]C(=O)[C@@H](N)CCC(O)=O LPUQAYUQRXPFSQ-DFWYDOINSA-M 0.000 description 1
- 235000013923 monosodium glutamate Nutrition 0.000 description 1
- 239000004223 monosodium glutamate Substances 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 235000008935 nutritious Nutrition 0.000 description 1
- 235000021110 pickles Nutrition 0.000 description 1
- 229960001462 sodium cyclamate Drugs 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 description 1
- 235000015193 tomato juice Nutrition 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 235000021419 vinegar Nutrition 0.000 description 1
- 239000000052 vinegar Substances 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 239000012138 yeast extract Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A23—FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
- A23L—FOODS, FOODSTUFFS, OR NON-ALCOHOLIC BEVERAGES, NOT COVERED BY SUBCLASSES A21D OR A23B-A23J; THEIR PREPARATION OR TREATMENT, e.g. COOKING, MODIFICATION OF NUTRITIVE QUALITIES, PHYSICAL TREATMENT; PRESERVATION OF FOODS OR FOODSTUFFS, IN GENERAL
- A23L27/00—Spices; Flavouring agents or condiments; Artificial sweetening agents; Table salts; Dietetic salt substitutes; Preparation or treatment thereof
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A23—FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
- A23P—SHAPING OR WORKING OF FOODSTUFFS, NOT FULLY COVERED BY A SINGLE OTHER SUBCLASS
- A23P30/00—Shaping or working of foodstuffs characterised by the process or apparatus
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Polymers & Plastics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Seasonings (AREA)
Abstract
本申请公开了一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统。通过应用本申请的技术方案，可以在检测到调味料智能加工装置对多个调味料进行某一阶段的多种调料味提取完毕后，不第一时间启动第二制备阶段的制备流程，而是首先自动检测制备装置的制备区中是否存在有最近一次阶段得到的调味料而遗留的调味料痕迹，并在确定调味料的残留痕迹较强，且对第二制备阶段需要提取的调味料有较强的色泽影响和体积影响时，执行对该制备区的全面清洗，并在此之后才会启动后续阶段的制备工作。
Description
技术领域
本申请中涉及调料制备技术，尤其是一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统。
背景技术
随着社会的进步与发展，调味料可以分为以下四代：第一代、单味调味料，如：酱油、食醋、酱、腐乳及辣椒、八角等天然香辛料，其盛行时间最长，跨度数千年；第二代、高浓度及高效调味料，如超鲜味精、IMP、GMP、甜蜜素、阿斯巴甜、甜叶菊和木糖等，还有酵母抽提物、HVP、HAP、食用香精、香料等，此类高效调味料从70年代流行至今；第三代、复合调味料；第四代、纯天然调味料，纯天然调味料以纯提前技术为前提，更以营养健康为重。
相关技术中，对功能型调味料进行制备的过程，是指在对多个功能型调味料进行加工处理之前的调味料准备工作。可以理解的，调味料智能加工装置首先需要从各个取料区提取对应的调味料后统一存放到制备区，并在接收到加工指令后对各个调味料进行诸如酶解、过滤、浓缩、干燥、高温处理等加工操作直至得到最终的成品。
然而，如何设计一种对功能型调味料进行智能制备的方法，成为了本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统。从而解决相关技术中出现的，没有一种对功能型调味料进行智能制备方法的问题。
其中，根据本申请实施例的一个方面，提供的一种用于功能型调味料的智能制备方法，包括：
在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中；
接收到加工指令后，将存放在所述制备区中的多个所述第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度；
若确定所述痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，所述第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料；
若基于所述调味料参数集合，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对所述制备区的全面清洗，并在确定对所述制备区进行清洗结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中之后，还包括：
基于所述任务清单，确定是否需要在所述制备区中，对多个第一调味料进行混合处理；
若确定，基于所述调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度，包括：
基于所述调味料参数集合，确定各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度；
将各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为所述第一调味料对所述制备区产生的所述痕迹残留程度。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述将各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为所述第一调味料对所述制备区产生的所述痕迹残留程度之后，还包括：
确定所述色素残留程度对应的残留物色泽，以及，确定所述附着物残留程度对应的附着物体积；
若确定所述残留物色泽大于预设色泽值，且，所述附着物体积大于预设体积，确定所述痕迹残留程度超过所述预设残留界限；
从所述任务清单中提取所述第二阶段制备对应的第二调味料。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述从所述任务清单中提取所述第二阶段制备对应的第二调味料之后，还包括：
基于所述调味料参数集合，获取各个第二调味料对应的调味料色泽以及调味料体积；
若确定所述残留物色泽与所述调味料色泽的色泽差值超过第一差值，且所述附着物体积与所述调味料体积的体积差值不超过第二差值，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过所述预设干扰界限。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述启动对所述制备区的全面清洗，包括：
选择与所述痕迹残留程度相匹配的清洗模式，并以所述清洗模式对所述制备区的全面清洗；
在所述对所述制备区的全面清洗之后，还包括：
启动对所述制备区的全面烘干，并在确定对所述制备区进行烘干结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述启动对所述制备区的全面烘干，还包括：
计算执行所述全面烘干所需的第一烘干时长；以及，计算以所述清洗模式对所述制备区进行全面清洗后，自然烘干所需的第二烘干时长；
检测到所述第一烘干时长不大于所述第二烘干时长时，启动对所述制备区的全面烘干。
其中，根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种用于功能型调味料的智能制备系统，包括：
第一制备模块，被配置为在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中；
接收模块，被配置为接收到加工指令后，将存放在所述制备区中的多个所述第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度；
确定模块，被配置为若确定所述痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，所述第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料；
第二制备模块，被配置为若基于所述调味料参数集合，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对所述制备区的全面清洗，并在确定对所述制备区进行清洗结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：
存储器，用于存储可执行指令；以及
显示器，用于与所述存储器执行所述可执行指令从而完成上述任一所述一种用于功能型调味料的智能制备方法的操作。
根据本申请实施例的还一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述一种用于功能型调味料的智能制备方法的操作。
本申请中，在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中；接收到加工指令后，将存放在制备区中的多个第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个第一调味料对制备区产生的痕迹残留程度；若确定痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料；若基于调味料参数集合，确定痕迹残留程度对第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对制备区的全面清洗，并在确定对制备区进行清洗结束后，接收对多个第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
通过应用本申请的技术方案，可以在检测到调味料智能加工装置对多个调味料进行某一阶段的多种调料味提取完毕后，不第一时间启动第二制备阶段的制备流程，而是首先自动检测制备装置的制备区中是否存在有最近一次阶段得到的调味料而遗留的调味料痕迹，并在确定调味料的残留痕迹较强，且对第二制备阶段需要提取的调味料有较强的色泽影响和体积影响时，执行对该制备区的全面清洗，并在此之后才会启动后续阶段的制备工作。
从而一方面避免了相关技术中，由于无人看守自动化智能加工装置所导致的制备区在某一阶段的调味料制备完毕后，由于可能有部分残余调味料停留在制备区进而影响后续阶段准备的调味料品质的弊端。另一方面也避免了对所有阶段的制备流程均进行制备区的全面清洗所导致的，智能加工装置负载过重进而可能发生设备损坏的问题。
下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本申请的实施例，并且连同描述一起用于解释本申请的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本申请，其中：
图1为本申请提出的一种用于功能型调味料的智能制备方法的示意图；
图2为本申请提出的一种用于功能型调味料的智能制备方法的流程图；
图3为本申请提出的用于功能型调味料的智能制备系统的结构示意图；
图4为本申请提出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、系统和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、系统和设备应当被视为说明书的一部分。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
需要说明的是，本申请实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
下面结合图1-图2来描述根据本申请示例性实施方式的用于进行一种用于功能型调味料的智能制备方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。
本申请还提出一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统。
图1示意性地示出了根据本申请实施方式的一种用于功能型调味料的智能制备方法的流程示意图。如图1所示，包括：
S101，在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中。
S102，接收到加工指令后，将存放在制备区中的多个第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个第一调味料对制备区产生的痕迹残留程度。
S103，若确定痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料。
S104，若基于调味料参数集合，确定痕迹残留程度对第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对制备区的全面清洗，并在确定对制备区进行清洗结束后，接收对多个第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
相关技术中，功能型调味料是一种能够给用户提供一定的营养功能物质，且用于协调各类食品的味道，以满足食用者要求的调味品，通常做法是对部分调味料进行诸如预处理、酶解、过滤、浓缩、干燥、高温处理等不同制备阶段的处理，使其形成具有独特的醇香味。
然而相关技术中，在对多个功能型调味料进行自动化制备的过程中，通常都是机械的执行每个预先配置的制备阶段，直至得到完成所有的制备过程。这也导致自动化制备方法不够智能，存在有制备后的调味料的品质不足的问题。
基于此，本申请提出一种用于功能型调味料的智能制备方法，其能够在检测到调味料智能加工装置对多个调味料进行某一阶段的制备完毕后，不第一时间启动第二制备阶段的制备流程，而是首先自动检测制备装置的制备区中是否存在有最近一次阶段得到的调味料而遗留的调味料痕迹，并在确定调味料的残留痕迹较强，且对第二制备阶段的调味料有较强的色泽影响和体积影响时，执行对该制备区的全面清洗，并在此之后才会启动后续阶段的制备工作。
可以理解的，本申请的技术方案能够一方面避免了相关技术中，由于无人看守自动化智能加工装置所导致的制备区在某一阶段的调味料制备完毕后，由于可能有部分残余调味料停留在制备区进而影响后续阶段准备的调味料品质的弊端。另一方面也避免了对所有阶段的制备流程均进行制备区的全面清洗所导致的，智能加工装置负载过重进而可能发生设备损坏的问题。
进一步的，本申请在此结合图2对方案进行具体说明：
步骤1、在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中。
其中，第一调味料可以为多个，例如包括酿造类调味品、腌菜类调味品、鲜菜类调味品、干货类调味品、水产类调味品、其它类调味品。其中按形态又可以分为固体调味料、液体调味料、颗粒调味料、酱状调味料等等
其中，制备区即为在智能调味料加工装置中，用于存放各个第一调味料的区域，其可以由任意大小，任意形状的装置所构成。
步骤2、基于任务清单，确定需要在制备区中对多个第一调味料进行混合处理，并接收到加工指令后，将存放在制备区中的多个第一调味料转移到加工区。
其中，对于将多种调味料进行混合处理来说，其产生的混合物对制备区产生的痕迹程度相对于单独放置各个调味料来说可能会更大。这是因为混合处理可能会让多种调味料更为紧密的混合在一起，因此在将混合物移出制备区的过程中可能会有较大面积的残留物和色素残留在制备区，因此本申请实施例可以选择在检测到对多种调味料进行混合处理之后，启动对制备区的痕迹残留程度的检测。
步骤3、基于调味料参数集合，确定各个第一调味料对制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度。
步骤4、将各个第一调味料对制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为第一调味料对制备区产生的痕迹残留程度。
一种方式中，制备区产生的痕迹残留程度的检测方式可以由该制备区当前存在的，色素残留程度以及附着物残留程度而定。
例如，当调味料有大量颜色较深的汁液（例如番茄汁、老抽酱油等）时，其存在的色素残留程度必然较高。
又例如，当调味料有大量黏稠程度较高的附着物（例如黄酱豆瓣酱等酱料）时，其存在的附着物的残留程度必然较高。
一种方式中，一个调味料是否有颜色较深的特性以及是否有黏稠程度较高的特性都是可以预先知晓的，因此本申请可以提前记录各个调味料的色泽、黏稠程度、以及在各种混合处理下的特性改变等等，并据此生成调味料参数集合。
举例来说，当本申请实施例检测到第一调味料中，包含有一定容量的老抽酱油时，即可根据调味料参数集合确定该混合物对制备区产生的色素残留程度较高。从而避免了需要利用人工观察或者图像检测等方式，才能确定制备区的色素残留程度而引起的检测成本较大的问题。
同样的，当本申请实施例检测到第一调味料中，包含有一定容量的黄酱时，即可根据调味料参数集合确定该混合物对制备区产生的附着物残留程度较高。从而避免了需要利用人工观察或者图像检测等方式，才能确定制备区的附着物残留程度而引起的检测成本较大的问题。
步骤5、确定色素残留程度对应的残留物色泽，以及，确定附着物残留程度对应的附着物体积。
步骤6、若确定残留物色泽大于预设色泽值，且，附着物体积大于预设体积，确定痕迹残留程度超过预设残留界限。
可以理解的，本申请实施例当确定制备区存在有较高程度的痕迹残留时，即可进一步检测当前残留物对应的残留物色泽，以及，附着物体积。
进一步的，本申请实施例在检测到该残留物色泽大于预设色泽值（即具有明显的色泽特征，例如为黑色、明黄色、明红色等等），且，附着物体积大于预设体积的情况下，确定制备区当前有较高程度的残留物痕迹。
步骤7、从任务清单中提取第二阶段制备对应的第二调味料，并基于调味料参数集合，获取各个第二调味料对应的调味料色泽以及调味料体积。
一种方式中，本步骤下，制备装置不启动对第二调味料的提取流程，而是从任务清单中调取出后续制备阶段所得到的第二调味料（即需要知晓后续从各个取料区提取哪些调味料），并以此确定出后续进行制备时所得到的调味料的色泽以及体积。
可以理解的，第二调味料中对应的调味料色泽以及调味料体积也是可以预先知晓的，因此本申请可以提前记录各个调味料的色泽、体积大小、黏稠程度、以及在各种制备方式下的特性改变等等，并据此生成调味料参数集合。
进一步的，本申请实施例下，即便已经确定制备区当前有较高程度的残留物痕迹，但是如果随后进行的制备程序而得到的第二调味料与第一调味料的匹配程度较高时，则可以不必对制备区进行全面清洗。
例如，当第一调味料包含大量酱油时，则制备区当前可能有黑褐色的色素痕迹，但是如果第二调味料中对应的调味料色泽也为黑褐色（即残留物色泽与调味料色泽的色泽差值不超过第一差值）时，则制备区的残留物色泽不会对第二调味料产生较大的影响。
同样的，当第一调味料包含大量液体黄油时，则制备区当前可能有黄油附着物，但是如果第二调味料中对应的调味料色泽为黄色（即残留物色泽与调味料色泽的色泽差值不超过第一差值），且黄油附着物的体积极小时（即附着物体积与调味料体积的体积差值超过第二差值），则制备区的残留物同样不会对第二调味料产生较大的影响。因此，则可以确定痕迹残留程度对第二调味料的影响程度较小（即不超过预设干扰界限）。进而也就不必启动对制备区的全面清洗。
步骤8、若确定残留物色泽与调味料色泽的色泽差值超过第一差值，且附着物体积与调味料体积的体积差值不超过第二差值，确定痕迹残留程度对第二调味料的影响程度超过预设干扰界限。
进一步举例，当第一调味料包含大量黄酱时，则制备区当前可能有一定量的黄褐色残留物。此时，如果第二调味料中对应的调味料色泽为白色（即残留物色泽与调味料色泽的色泽差值超过第一差值），且黄酱附着物的体积较大时（即附着物体积与调味料体积的体积差值不超过第二差值），则制备区的残留物会对第二调味料产生较大的影响。
因此，则可以确定痕迹残留程度对第二调味料的影响程度较高（即超过预设干扰界限）。进而也就需要启动对制备区的全面清洗。
综上，本申请在确定制备区域存在有残留物色泽大于预设色泽值，且，附着物体积大于预设体积的痕迹残留时，可以不第一时间启动对制备区的清洗流程。而是先检测后续调味料的色泽以及体积。以使在确定残留物对后续调味料的色泽以及体积的影响程度不高时（例如两次阶段的调味料制备为同种类调味料，或两次阶段的调味料制备为相似色彩的调味料等等），可以不必无谓进行制备区的清洗，从而节省了自动化调味料制备装置的运行开销。
步骤9、选择与痕迹残留程度相匹配的清洗模式，并以清洗模式对制备区的全面清洗。
例如，色素残留痕迹和附着物残留痕迹可以选择不同的清洗模式来对制备区进行清晰。
步骤10、启动对制备区的全面烘干，并在确定对制备区进行烘干结束后，接收对多个第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
一种方式中，本申请实施例可以根据启动烘干程序所需的第一时长，以及自然晾晒至烘干所需的第二烘干时长，来针对性的选取对制备区进行烘干的方式。从而进一步的节省了自动化调味料制备装置的运行开销。
通过应用本申请的技术方案，可以在检测到调味料智能加工装置对多个调味料进行某一阶段的多种调料味提取完毕后，不第一时间启动第二制备阶段的制备流程，而是首先自动检测制备装置的制备区中是否存在有最近一次阶段得到的调味料而遗留的调味料痕迹，并在确定调味料的残留痕迹较强，且对第二制备阶段需要提取的调味料有较强的色泽影响和体积影响时，执行对该制备区的全面清洗，并在此之后才会启动后续阶段的制备工作。
从而一方面避免了相关技术中，由于无人看守自动化智能加工装置所导致的制备区在某一阶段的调味料制备完毕后，由于可能有部分残余调味料停留在制备区进而影响后续阶段准备的调味料品质的弊端。另一方面也避免了对所有阶段的制备流程均进行制备区的全面清洗所导致的，智能加工装置负载过重进而可能发生设备损坏的问题。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中之后，还包括：
基于所述任务清单，确定是否需要在所述制备区中，对多个第一调味料进行混合处理；
若确定，基于所述调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度，包括：
基于所述调味料参数集合，确定各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度；
将各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为所述第一调味料对所述制备区产生的所述痕迹残留程度。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述将各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为所述第一调味料对所述制备区产生的所述痕迹残留程度之后，还包括：
确定所述色素残留程度对应的残留物色泽，以及，确定所述附着物残留程度对应的附着物体积；
若确定所述残留物色泽大于预设色泽值，且，所述附着物体积大于预设体积，确定所述痕迹残留程度超过所述预设残留界限；
从所述任务清单中提取所述第二阶段制备对应的第二调味料。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述从所述任务清单中提取所述第二阶段制备对应的第二调味料之后，还包括：
基于所述调味料参数集合，获取各个第二调味料对应的调味料色泽以及调味料体积；
若确定所述残留物色泽与所述调味料色泽的色泽差值超过第一差值，且所述附着物体积与所述调味料体积的体积差值不超过第二差值，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过所述预设干扰界限。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述启动对所述制备区的全面清洗，包括：
选择与所述痕迹残留程度相匹配的清洗模式，并以所述清洗模式对所述制备区的全面清洗；
在所述对所述制备区的全面清洗之后，还包括：
启动对所述制备区的全面烘干，并在确定对所述制备区进行烘干结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述启动对所述制备区的全面烘干，还包括：
计算执行所述全面烘干所需的第一烘干时长；以及，计算以所述清洗模式对所述制备区进行全面清洗后，自然烘干所需的第二烘干时长；
检测到所述第一烘干时长不大于所述第二烘干时长时，启动对所述制备区的全面烘干。
可选的，在本申请的另外一种实施方式中，如图3所示，本申请还提供一种用于功能型调味料的智能制备系统。包括：
第一制备模块201，被配置为在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中；
接收模块202，被配置为接收到加工指令后，将存放在所述制备区中的多个所述第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度；
确定模块203，被配置为若确定所述痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，所述第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料；
第二制备模块204，被配置为若基于所述调味料参数集合，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对所述制备区的全面清洗，并在确定对所述制备区进行清洗结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
通过应用本申请的技术方案，可以在检测到调味料智能加工装置对多个调味料进行某一阶段的多种调料味提取完毕后，不第一时间启动第二制备阶段的制备流程，而是首先自动检测制备装置的制备区中是否存在有最近一次阶段得到的调味料而遗留的调味料痕迹，并在确定调味料的残留痕迹较强，且对第二制备阶段需要提取的调味料有较强的色泽影响和体积影响时，执行对该制备区的全面清洗，并在此之后才会启动后续阶段的制备工作。
本申请实施方式还提供一种电子设备，以执行上述用于功能型调味料的智能制备方法。请参考图4，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图4所示，电子设备3包括：处理器300，存储器301，总线302和通信接口303，所述处理器300、通信接口303和存储器301通过总线302连接；所述存储器301中存储有可在所述处理器300上运行的计算机程序，所述处理器300运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的用于功能型调味料的智能制备方法。
其中，存储器301可能包含高速随机存取存储器（RAM：Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口303（可以是有线或者无线）实现该装置网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线302可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器301用于存储程序，所述处理器300在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述视频传输方法可以应用于处理器300中，或者由处理器300实现。
处理器300可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器300中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器300可以是通用处理器，包括处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器301，处理器300读取存储器301中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的用于功能型调味料的智能制备方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (8)
1.一种用于功能型调味料的智能制备方法，其特征在于，包括：
在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中；
接收到加工指令后，将存放在所述制备区中的多个所述第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度；
若确定所述痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，所述第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料；
若基于所述调味料参数集合，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对所述制备区的全面清洗，并在确定对所述制备区进行清洗结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中之后，还包括：
基于所述任务清单，确定是否需要在所述制备区中，对多个第一调味料进行混合处理；
若确定，基于所述调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度，包括：
基于所述调味料参数集合，确定各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度；
将各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为所述第一调味料对所述制备区产生的所述痕迹残留程度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将各个第一调味料对所述制备区产生的色素残留程度以及附着物残留程度，作为所述第一调味料对所述制备区产生的所述痕迹残留程度之后，还包括：
确定所述色素残留程度对应的残留物色泽，以及，确定所述附着物残留程度对应的附着物体积；
若确定所述残留物色泽大于预设色泽值，且，所述附着物体积大于预设体积，确定所述痕迹残留程度超过所述预设残留界限；
从所述任务清单中提取所述第二阶段制备对应的第二调味料。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述从所述任务清单中提取所述第二阶段制备对应的第二调味料之后，还包括：
基于所述调味料参数集合，获取各个第二调味料对应的调味料色泽以及调味料体积；
若确定所述残留物色泽与所述调味料色泽的色泽差值超过第一差值，且所述附着物体积与所述调味料体积的体积差值不超过第二差值，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过所述预设干扰界限。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述启动对所述制备区的全面清洗，包括：
选择与所述痕迹残留程度相匹配的清洗模式，并以所述清洗模式对所述制备区的全面清洗；
在所述对所述制备区的全面清洗之后，还包括：
启动对所述制备区的全面烘干，并在确定对所述制备区进行烘干结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述启动对所述制备区的全面烘干，还包括：
计算执行所述全面烘干所需的第一烘干时长；以及，计算以所述清洗模式对所述制备区进行全面清洗后，自然烘干所需的第二烘干时长；
检测到所述第一烘干时长不大于所述第二烘干时长时，启动对所述制备区的全面烘干。
8.一种用于功能型调味料的智能制备系统，其特征在于，包括：
第一制备模块，被配置为在接收对多个第一调味料进行第一制备阶段的第一制备指令时，从各个取料区提取对应的第一调味料后统一存放到制备区中；
接收模块，被配置为接收到加工指令后，将存放在所述制备区中的多个所述第一调味料转移到加工区，并基于预先记录的调味料参数集合，确定多个所述第一调味料对所述制备区产生的痕迹残留程度；
确定模块，被配置为若确定所述痕迹残留程度超过预设残留界限，从任务清单中确定第二阶段制备所需的多个第二调味料，所述第二调味料为，下一阶段从各个取料区提取的调味料；
第二制备模块，被配置为若基于所述调味料参数集合，确定所述痕迹残留程度对所述第二调味料的影响程度超过预设干扰界限，启动对所述制备区的全面清洗，并在确定对所述制备区进行清洗结束后，接收对多个所述第二调味料进行第二阶段制备的第二制备指令。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310836671.0A CN116649553A (zh) | 2023-07-10 | 2023-07-10 | 一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310836671.0A CN116649553A (zh) | 2023-07-10 | 2023-07-10 | 一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116649553A true CN116649553A (zh) | 2023-08-29 |
Family
ID=87726358
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310836671.0A Pending CN116649553A (zh) | 2023-07-10 | 2023-07-10 | 一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116649553A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102333452A (zh) * | 2009-02-25 | 2012-01-25 | 穆贝拉公司 | 食物加工系统和方法中减少残留物的设备和方法 |
| CN108888128A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-27 | 九阳股份有限公司 | 一种食品加工机的清洗控制方法 |
| CN114114965A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-03-01 | 珠海格力电器股份有限公司 | 清洗设备的控制方法、系统、装置、设备及存储介质 |
| CN115836805A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-03-24 | 珠海格力电器股份有限公司 | 烹饪设备的控制方法、控制装置、烹饪设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-07-10 CN CN202310836671.0A patent/CN116649553A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102333452A (zh) * | 2009-02-25 | 2012-01-25 | 穆贝拉公司 | 食物加工系统和方法中减少残留物的设备和方法 |
| CN108888128A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-27 | 九阳股份有限公司 | 一种食品加工机的清洗控制方法 |
| CN114114965A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-03-01 | 珠海格力电器股份有限公司 | 清洗设备的控制方法、系统、装置、设备及存储介质 |
| CN115836805A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-03-24 | 珠海格力电器股份有限公司 | 烹饪设备的控制方法、控制装置、烹饪设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111025928B (zh) | 烹饪控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN103054085A (zh) | 一种即食型小龙虾的工业化生产方法 | |
| CN101112231A (zh) | 一种油浸食用菌罐头的制备方法 | |
| JPWO2007026871A1 (ja) | 魚醤油の製造方法 | |
| CN103598570A (zh) | 新型鱼酱的加工方法 | |
| CN101797034A (zh) | 发酵黑蒜酱油及其制作方法 | |
| CN116649553A (zh) | 一种用于功能型调味料的智能制备方法及系统 | |
| CN105581318A (zh) | 一种陈皮开胃酱及其加工方法 | |
| CN116616426A (zh) | 一种用于营养型调味料的智能加工方法及系统 | |
| KR20100029404A (ko) | 양념육의 제조방법 및 그 방법에 의해 제조되는 양념육 | |
| CN105285914A (zh) | 一种海鲜酱油配方及生产工艺 | |
| CN105380234A (zh) | 一种平菇牛肉酱及其制备方法 | |
| CN110140901A (zh) | 一种秘鲁鱿鱼卤制风味产品的制备方法 | |
| CN109363132A (zh) | 一种新加坡叻沙风味膏及其制备方法 | |
| KR101718085B1 (ko) | 음식 영상의 시각적 풍미 강조 장치 및 그 방법 | |
| CN108402411A (zh) | 一种营养丰富的鲜辣草鱼的加工方法 | |
| CN106072061A (zh) | 风味酱保健鱼粒及其制备方法 | |
| CN106072056A (zh) | 阿胶润燥膨化鱼片干及其制备方法 | |
| CN108174912A (zh) | 用青梅盐胚制作辣味梅的方法 | |
| KR20160115551A (ko) | 코다리 회무침 제조방법 | |
| JP2015208318A (ja) | 特定成分を含まないことを保証した柿の葉寿司及びその製造方法 | |
| JP6959472B1 (ja) | 食用海老及びその製造方法 | |
| CN102948829A (zh) | 一种即食调味干扇贝柱的加工方法 | |
| KR102197148B1 (ko) | 막창을 포함하는 순대 및 이의 제조방법 | |
| CN107801926A (zh) | 一种羊肉的除膻及烹饪方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |