CN117046853A - 食品清洗方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能家居领域，提供一种食品清洗方法、系统、电子设备及存储介质，其中食品清洗方法，包括：确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将目标清洗参数发送给目标清洗设备；将目标清洗参数发送给目标清洗设备；目标清洗设备用于基于目标清洗参数清洗待清洗食品。本发明能够指导目标清洗设备达成有效清洗食品的效果，实现了从待清洗食品中有害物质到目标清洗设备清洗按照目标清洗参数清洗待清洗食品之间的强关联目的，从而能够在确保食品清洗效果的前提下大幅提高食品清洗过程的智能性和便捷性。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及食品清洗方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，随着智能家居技术的不断深化，自动清洗设备得到了广泛应用。然而，用户在使用自动清洗设备对食品进行清洗时，需要手动选择清洗操作或启用自动清洗程序进行清洗。
然而，不同食品的有害物质残留差异很大，因此，采用现有清洗方式，很难保证清洗效果，如清洗不到位会给用户的健康带来危害。
发明内容
本发明旨在至少解决相关技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种食品清洗方法，通过待清洗食品中有害物质的不同目标类别和不同目标含量针对性推荐不同目标清洗设备和不同目标清洗参数，能够指导目标清洗设备达成有效清洗食品的效果，实现了从待清洗食品中有害物质到目标清洗设备清洗按照目标清洗参数清洗待清洗食品之间的强关联目的，解决了依赖于用户人为手动选择清洗操作或启用清洗设备的自动清洗程序直接进行清洗所导致的食品清洗不到位的问题，从而能够在确保食品清洗效果的前提下大幅提高食品清洗过程的智能性和便捷性。
本发明还提出一种食品清洗系统。
本发明还提出一种电子设备。
本发明还提出一种非暂态计算机可读存储介质。
根据本发明第一方面实施例的一种食品清洗方法，包括：
确定目标清洗设备和目标清洗参数，所述目标清洗设备和所述目标清洗参数是基于所述待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；
将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备；所述目标清洗参数用于所述目标清洗设备清洗所述待清洗食品。
根据本发明实施例的食品清洗方法，终端设备通过基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，实现目标清洗设备使用目标清洗参数去除待清洗食品中有害物质的目的。以此通过待清洗食品中有害物质的不同目标类别和不同目标含量针对性推荐不同目标清洗设备和不同目标清洗参数，能够指导目标清洗设备达成有效清洗食品的效果，实现了从待清洗食品中有害物质到目标清洗设备清洗按照目标清洗参数清洗待清洗食品之间的强关联目的，解决了依赖于用户人为手动选择清洗操作或启用清洗设备的自动清洗程序直接进行清洗所导致的食品清洗不到位的问题，从而能够在确保食品清洗效果的前提下大幅提高食品清洗过程的智能性和便捷性，同时也提升了用户体验，保证了用户的健康。
根据本发明的一个实施例，所述确定目标清洗设备和目标清洗参数，包括：
采集所述待清洗食品的光谱数据；
对所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量；
根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，将与所述有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为所述目标清洗设备，并将所述目标清洗设备对应的清洗参数，确定为所述目标清洗参数。
根据本发明的一个实施例，所述对所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量，包括：
将所述光谱数据输入光谱识别模型进行光谱识别，得到所述光谱识别模型输出的所述目标类别和所述目标含量；
其中，所述光谱识别模型是基于样本光谱数据以及所述样本光谱数据对应有害物质的类别标签和含量标签训练得到的。
根据本发明的一个实施例，所述采集所述待清洗食品的光谱数据之后，所述方法还包括：
将所述光谱数据发送给服务器，所述服务器用于对所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量，并基于所述目标类别和所述目标含量确定所述目标清洗设备和所述目标清洗参数；
接收所述服务器发送的所述目标清洗设备和所述目标清洗参数。
根据本发明的一个实施例，所述将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备，包括：
确定所述目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息；
基于所述联网状态信息和所述运行状态信息，将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备。
根据本发明第二方面实施例的一种食品清洗系统，包括：终端设备和目标清洗设备，所述终端设备与所述目标清洗设备连接；
所述终端设备，用于确定目标清洗设备和目标清洗参数，所述目标清洗设备和所述目标清洗参数是基于所述待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备；
所述目标清洗设备，用于基于所述目标清洗参数清洗所述待清洗食品。
根据本发明实施例的食品清洗系统，终端设备通过基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，实现目标清洗设备使用目标清洗参数去除待清洗食品中有害物质的目的。以此通过待清洗食品中有害物质的不同目标类别和不同目标含量针对性推荐不同目标清洗设备和不同目标清洗参数，能够指导目标清洗设备达成有效清洗食品的效果，实现了从待清洗食品中有害物质到目标清洗设备清洗按照目标清洗参数清洗待清洗食品之间的强关联目的，解决了依赖于用户人为手动选择清洗操作或启用清洗设备的自动清洗程序直接进行清洗所导致的食品清洗不到位的问题，从而能够在确保食品清洗效果的前提下大幅提高食品清洗过程的智能性和便捷性，同时也提升了用户体验，保证了用户的健康。
根据本发明的一个实施例，所述食品清洗系统还包括光谱采集模组，所述光谱采集模组以插件形式设置于所述终端设备上；
所述终端设备，还用于对所述光谱采集模组采集的所述待清洗食品的光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量；根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的对应关系，将与所述有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为所述目标清洗设备，并将所述目标清洗设备对应的清洗参数，确定为所述目标清洗参数。
根据本发明的一个实施例，所述终端设备还连接服务器；所述服务器，用于对所述终端设备发送的所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量，并基于所述目标类别和所述目标含量确定所述目标清洗设备和所述目标清洗参数，将所述目标清洗设备和所述目标清洗参数反馈至所述终端设备。
本发明实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果之一：本发明通过基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，实现目标清洗设备使用目标清洗参数去除待清洗食品中有害物质的目的。以此通过待清洗食品中有害物质的不同目标类别和不同目标含量针对性推荐不同目标清洗设备和不同目标清洗参数，能够指导目标清洗设备达成有效清洗食品的效果，实现了从待清洗食品中有害物质到目标清洗设备清洗按照目标清洗参数清洗待清洗食品之间的强关联目的，解决了依赖于用户人为手动选择清洗操作或启用清洗设备的自动清洗程序直接进行清洗所导致的食品清洗不到位的问题，从而能够在确保食品清洗效果的前提下大幅提高食品清洗过程的智能性和便捷性，同时也提升了用户体验，保证了用户的健康。
进一步的，本发明通过先对采集的待清洗食品的光谱数据进行光谱识别、再针对光谱识别所确定的目标类别和目标含量自动适配能够去除待清洗食品中有害物质的目标清洗设备和目标清洗参数的方式，提高了终端设备确定目标清洗设备和目标清洗参数的针对性和可靠性。
更进一步的，本发明通过将针对待清洗食品采集的光谱数据输入至光谱识别模型中进行光谱识别的方式，实现目标类别和目标含量的精确识别，从而确保有害物质的目标类别和目标含量这一识别结果更加准确和可靠。
再进一步的，本发明通过以插件形式设置于终端设备上的光谱采集组件，实现与各清洗设备分离的目的，以此避免各清洗设备运行过程中的高温或者震动影响光谱采集组件的性能，从而提高了光谱采集的稳定性和可靠性，也为后续精准匹配目标清洗设备和目标清洗参数提供可靠保障。
再进一步的，本发明通过服务器基于光谱数据识别的待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，提高了终端设备和服务器之间的人机交互性，提高了终端设备的处理速度，从而确保终端设备确定目标清洗设备和目标清洗参数更加灵活和准确。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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是本发明实施例提供的食品清洗方法的流程示意图之一；
图2是本发明实施例提供的光谱分析模型的建模过程示意图；
图3是本发明实施例提供的食品清洗方法的应用场景示意图；
图4是本发明实施例提供的食品清洗方法的流程示意图之二；
图5是本发明实施例提供的食品清洗系统的交互示意图；
图6是本发明实施例提供的食品清洗装置的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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。
下面结合图1-图7描述本发明的食品清洗方法、系统、电子设备及存储介质，其中食品清洗方法的执行主体可以为终端设备，终端设备至少具备通信传输功能、数据处理功能和交互功能。下述方法实施例以执行主体为终端设备为例进行说明。
参照图1，为本发明提供的食品清洗方法的流程示意图，如图1所示，该食品清洗方法，包括以下步骤：
步骤110、确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的。
其中，目标清洗设备可以为去除待清洗食品中有害物质的清洗设备，比如，目标清洗设备为超声波清洗器、水槽洗碗机、智能洗菜机和果蔬净化器中的一个；目标清洗参数可以为目标清洗设备去除待清洗食品中有害物质所需的清洗参数；比如，目标清洗设备为超声波清洗器时，目标清洗参数可以为频率30KHz这一低频段、清洗介质为水基清洗剂以及清洗温度为40℃；待清洗食品可以为蔬菜或水果，比如，待清洗食品可以为苹果、草莓、土豆和菠菜等；待清洗食品中有害物质可以包括但不限定农药残留、荧光剂、苏丹红和果腊等其它有害物质或不健康物质中的至少一种。
具体的，终端设备确定目标清洗设备和目标清洗参数，可以为终端设备先获取含有待清洗食品的食品图像信息，再使用预先存储的液相色谱法或光谱分析法，分析待清洗食品中是否含有农药残留以及含有农药残留时农药残留的目标含量；也可以启动荧光剂检测功能对此食品图像信息进行荧光剂检测，以确定待清洗食品中是否含有荧光剂以及含有荧光剂时荧光剂的目标含量，此处的荧光剂检测功能可以等同于现有荧光剂检测笔的功能；终端设备还可以使用预先存储的薄层色谱检测法、液相色谱检测法、理化性质检测法、紫外检测法、定性定量检测法和成分分析法中其中一个方法，分析待清洗食品中是否含有苏丹红以及含有苏丹红时苏丹红的目标含量；终端设备还可以对此食品图像信息进行颜色亮度提取，并根据提取的颜色亮度与预先存储的颜色亮度-果蜡类别-果蜡含量之间的映射关系，确定待清洗食品中果蜡的类别以及对应类别果蜡的目标含量，果蜡类别可以包括天然果蜡、人工果蜡和工业果蜡。以此终端设备可以确定出待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量。
此时，终端设备基于预先存储的清洗设备的类别-清洗有害物质的类别-清洗有害物质的含量-清洗设备的清洗参数之间的映射关系，确定与目标类别和目标类别匹配的目标清洗设备，以及与目标类别、目标含量和目标清洗设备匹配的目标清洗参数。
进一步的，终端设备可以为便携式设备、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备等其它电子设备。此处不作具体限定。
步骤120、将目标清洗参数发送给目标清洗设备；目标清洗参数用于目标清洗设备清洗待清洗食品。
具体的，终端设备将确定的目标清洗参数发送给目标清洗设备，以便于终端设备对应用户将待清洗食品放入目标清洗设备中时，目标清洗设备可以基于此目标清洗参数清洗此待清洗食品。
本发明提供的食品清洗方法，终端设备通过基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，实现目标清洗设备使用目标清洗参数去除待清洗食品中有害物质的目的。以此通过待清洗食品中有害物质的不同目标类别和不同目标含量针对性推荐不同目标清洗设备和不同目标清洗参数，能够指导目标清洗设备达成有效清洗食品的效果，实现了从待清洗食品中有害物质到目标清洗设备清洗按照目标清洗参数清洗待清洗食品之间的强关联目的，解决了依赖于用户人为手动选择清洗操作或启用清洗设备的自动清洗程序直接进行清洗所导致的食品清洗不到位的问题，从而能够在确保食品清洗效果的前提下大幅提高食品清洗过程的智能性和便捷性，同时也提升了用户体验，保证了用户的健康。
可以理解的是，步骤110的具体实现过程可以包括：
首先，采集待清洗食品的光谱数据；再进一步对光谱数据进行光谱识别，确定待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量；然后，根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，将与待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为目标清洗设备，并将目标清洗设备对应的清洗参数，确定为目标清洗参数。
具体的，终端设备上可以以插件形式设置有光谱采集组件，此光谱采集组件可以为带有摄像头的光谱传感器，光谱采集组件用于采集光谱数据；并且，终端设备中预先安装与光谱采集组件对应的目标应用程序，目标应用程序用于对光谱采集组件采集的光谱数据进行光谱识别，并基于光谱识别确定的目标类别和目标含量进一步确定目标清洗设备和目标清洗参数，再将目标清洗参数发送至目标清洗设备。基于此，终端设备采集待清洗食品的光谱数据，可以是在用户点击目标应用程序触发拍照指令的情况下，终端设备启动光谱采集模组对待清洗食品进行拍照，从而确定待清洗食品的光谱数据。进一步的，光谱采集模组为可插拔的硬件时，可以通过通用Type-C接口或其它通用接口与终端设备进行连接，以便于供电并传输数据；光谱采集模组为应用程序时，可以安装于终端设备并显示于终端设备的显示界面上。
进一步的，终端设备对待清洗食品的光谱数据进行光谱识别，可以先对待清洗食品的光谱数据进行光谱预处理，确定光谱预处理后的目标光谱数据，再使用预先建立的光谱分析模型，对目标光谱数据进行定量定性分析，从而确定待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量。
进一步的，终端设备中预先建立有有害物质特征库，此有害物质特征库中存储的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，可以为不同清洗设备去除不同类别、不同含量的有害物质的标准，也可以为同一清洗设备去除食品中同一类别、不同含量的有害物质的标准，不仅可以表征不同清洗设备清洗食品中不同类别、不同含量的有害物质，也可以表征同一清洗设备清洗食品中同一类别、不同含量的有害物质。基于此，终端设备通过将目标类别和目标含量，与有害物质特征库进行匹配的方式，即可确定目标清洗设备。
进一步的，终端设备的有害物质特征库中还可以存储清洗设备的类别-有害物质的类别-有害物质的含量-清洗参数之间的映射关系，当终端设备确定出目标类别、目标含量和目标清洗设备时，也能自动适配出目标清洗参数。
需要说明的是，在现有的技术方案缺乏将食品有害物质的检测与清洗设备匹配的方案，更无法自动调整控制参数。因此，清洗是否能够达成去除非健康物质的效果，用户无法得知。如果采用手动设置或选择自动清洗程序不适应与当前待清洗的食品，未达成清洗效果，会给用户的健康带来危害。基于此，本发明在确定待清洗食品对应的清洗设备和清洗参数时，不是依赖于人为主观选择的清洗参数或指定某一清洗设备直接清洗，而是先采集待清洗食品的光谱数据，并通过对该光谱数据进行光谱识别的方式，确定能够将待清洗食品清洗至达到有效清洗效果的目标清洗设备和目标清洗参数。以此提升了用户体验，保证了用户健康。
需要说明的是，参照图2所示的光谱分析模型的建模过程示意图，如图2所示，光谱分析模型的建模过程包括：收集标准样品，此标准样品可以包括不同食品中含有的成分及每种成分的含量，也即每个食品中含有的营养成分和有害物质的成分及含量均是已知的，再通过采集标准样品的光谱数据及进行光谱预处理，以及对此标准样品含有的成分及每种成分的含量进行理化测定，然后使用化学计量方法对光谱预处理后的标准样品和理化测定结果进行数据处理，从而建立能够从光谱数据中识别有害物质的类别和含量的光谱分析模型。进一步的，为了确保结果准确性，可以指示用户对光谱分析模型输出的结果进行定量定性分析，从而确保待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量更加准确。
本发明提供的食品清洗方法，终端设备通过先对采集的待清洗食品的光谱数据进行光谱识别、再针对光谱识别所确定的目标类别和目标含量自动适配能够去除待清洗食品中有害物质的目标清洗设备和目标清洗参数的方式，提高了终端设备确定目标清洗设备和目标清洗参数的针对性和可靠性。
可以理解的是，对光谱数据进行光谱识别，确定待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，其具体实现过程还可以包括：
将待清洗食品的光谱数据输入光谱识别模型进行光谱识别，得到光谱识别模型输出的目标类别和目标含量。
其中，光谱识别模型是基于样本光谱数据以及样本光谱数据对应有害物质的类别标签和含量标签训练得到的。
具体的，终端设备可以先获取样本光谱数据，所获取的样本光谱数据的数量为多个，每个样本光谱数据均携带对应有害物质的类别标签和含量标签，每个类别标签可以为农药残留标签、荧光剂标签、苏丹红标签、天然果蜡标签、人工果蜡标签和工业果蜡果腊标签等中的至少一种，每个含量标签可以表征农药残留、荧光剂、苏丹红、天然果蜡标签、人工果蜡和工业果蜡果腊中至少一种的含量。
基于此，通过基于对样本光谱数据及其对应有害物质的类别标签和含量标签进行训练的方式，可以确定光谱识别模型。比如，将样本光谱数据及其对应有害物质的类别标签和含量标签输入至初始的神经网络模型中进行训练，此处的训练可以是学习样本光谱数据中有害物质的类别和含量，与该样本光谱数据的光谱特征之间的关系；获取预设次数训练后的中间神经网络模型输出的预测类别和预测含量，然后计算的预测类别和预测含量，与对应样本光谱数据携带的类别标签和含量标签之间的相似度，若计算的相似度达到相似度阈值，则确定中间神经网络模型为学习好的光谱识别模型；反之，若计算的相似度未达到相似度阈值，则继续对预设次数训练后的中间神经网络模型进行训练。直至确定光谱识别模型。
需要说明的是，为了确保结果准确性，终端设备也可以指示用户对光谱识别模型输出的目标类别和目标含量进行定量定性分析，从而确保待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量更加准确。
本发明提供的食品清洗方法，终端设备通过将针对待清洗食品采集的光谱数据输入至光谱识别模型中进行光谱识别的方式，实现目标类别和目标含量的精确识别，从而确保有害物质的目标类别和目标含量这一识别结果更加准确和可靠。
可以理解的是，在终端设备采集待清洗食品的光谱数据的步骤之后，本发明提供的食品清洗方法，还可以包括：
首先，将光谱数据发送给服务器，服务器用于对光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和目标含量，并基于目标类别和目标含量确定目标清洗设备和目标清洗参数；然后，接收服务器发送的目标清洗设备和目标清洗参数。
具体的，终端设备与服务器连接时，可以将针对待清洗设备采集的光谱数据发送至服务器，此时服务器中也预先建立有有害物质特征库，并且此有害物质特征库中存储有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，以及存储清洗设备的类别-有害物质的类别-有害物质的含量-清洗参数之间的映射关系，并且服务器中也预先建立有光谱分析模型以及训练好的光谱识别模型。因此，服务器在接收到终端设备发送的光谱数据后，可以基于光谱分析模型或光谱识别模型确定待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，也可以通过将目标类别和目标含量与有害物质特征库进行匹配的方式，确定目标清洗设备和目标清洗参数。其中服务器侧确定目标清洗设备和目标清洗参数的可以参照前述终端设备侧的具体过程。此处不再赘述。
本发明提供的食品清洗方法，终端设备通过指示服务器基于对待清洗食品的光谱数据进行光谱识别所确定的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，接收服务器发送的目标清洗设备和目标清洗参数，以此提高了终端设备和服务器之间的人机交互性，提高了终端设备的处理速度，从而确保终端设备确定目标清洗设备和目标清洗参数更加灵活和准确。
可以理解的是，步骤120的具体实现过程可以包括：
首先，确定目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息；然后，基于联网状态信息和运行状态信息，将目标清洗参数发送给目标清洗设备。
其中，联网状态信息用于表征目标清洗设备当前处于在线状态或者离线状态，运行状态信息用于表征目标清洗设备当前为运行状态或者空闲状态。
具体的，终端设备中也可以预先建立有用户信息库，用户信息库可以用于保存用户联网激活的清洗设备信息，此清洗设备信息包括已联网的清洗设备的运行状态信息和在线状态信息。基于此，终端设备在确定目标清洗设备和目标清洗参数的情况下，可以通过此用户信息库，确定目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息，以便于判断目标清洗设备当前是否在线且当前是否处于空闲状态。当终端设备基于联网状态信息和运行状态信息确定目标清洗设备当前在线且处于空闲状态，可以即刻将目标清洗参数发送至目标清洗设备；反之，当终端设备基于联网状态信息和运行状态信息确定目标清洗设备当前处于离线状态或者当前处于运行状态，可以指示终端设备对应用户将目标清洗设备的网络状态设置为在线状态，并进一步判断目标清洗设备当前是否处于运行状态；或者在目标清洗设备当前在线的情况下实时或周期性获取目标清洗设备的运行状态信息，以便于确定目标清洗设备当前在线且当前空闲时向目标清洗设备发送目标清洗参数。
需要说明的是，用户信息库可以建立于终端设备中，当终端设备与服务器连接时，用户信息库也可以建立于服务器中，用户信息库除了具备用于保存用户联网激活的清洗设备信息这一功能作用之外，具备的另一功能作用在于，每当用户所在场景中新购置一个清洗设备时，此清洗设备的设备ID信息可以与终端设备进行绑定并进行网络接入，此时，终端设备通过用户信息库可以实时或周期性获取每个清洗设备的当前联网状态信息和当前运行状态信息。并且，由于针对相同功能作用的清洗设备，用户所在场景中通常只有一台，比如超声波清洗器、水槽洗碗机、智能洗菜机和果蔬净化器各只有一台；但针对待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量不同，相同目标清洗设备可以对应不同的目标清洗参数，比如其清洗参数可能会不同，比如频段、清洗介质和清洗温度中至少一个发生变化。此处不作具体限定。
本发明提供的食品清洗方法，终端设备通过基于目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息将目标清洗参数自动发送至目标清洗设备的方式，提高食品清洗的智能性和可靠性，同时也能提升用户使用目标清洗设备的体验感，提升了用户健康度。
参照图3，为本发明提供的食品清洗方法的应用场景示意图，如图3所示，在终端设备具体为手机的情况下，光谱采集组件通过通用Type-C接口或其它通用接口与手机连接，手机中的目标应用程序用于对光谱采集组件采集的光谱数据进行光谱识别；服务器中预先建立有有害物质特征库和用户信息库，以及预先存储有光谱识别算法，此处的光谱识别算法可以为前述实施例中的光谱分析模块和光谱识别模型，也可以为其它从光谱数据中识别有害物质的类别和含量的算法。终端设备对应用户所在场景中的各个清洗设备具有wifi或者其它无线通信功能，各个清洗设备可以为图3中的清洗设备1、清洗设备2、……、清洗设备N，清洗设备1、清洗设备2、……、清洗设备N均可以与服务器相连且均可以与云服务器之间远程传输数据，以及均可以接收手机中目标应用程序下发的目标清洗参数，也可以均执行手机中目标应用程序下发的目标清洗参数。
基于图3所示的应用场景示意图，本发明还提供一种食品清洗方法，如图4所示，该食品清洗方法，包括以下步骤：
步骤410、用户在手机端插入光谱采集组件，并打开手机中目标应用程序后，对待清洗食品进行拍照，并将采集的光谱数据发送给服务器；
步骤420、服务器基于预先存储的光谱识别算法，对光谱数据进行光谱识别，并与有害物质特征库进行匹配，确定待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量；
步骤430、服务器基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数；
步骤440、服务器将目标清洗参数发送给目标清洗设备，当用户将待清洗食品放入目标清洗设备中时，即可一键启动自动清洗过程。
其中，步骤410～440中涉及的具体过程可以参照前述实施例。此次不再赘述。
参照图5，为本发明提供的食品清洗系统的结构示意图，如图5所示，该食品清洗系统500，包括终端设备510和目标清洗设备520，终端设备510与目标清洗设备520连接；
终端设备510，用于确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将目标清洗参数发送给目标清洗设备520；
目标清洗设备520，用于基于目标清洗参数清洗待清洗食品。
可以理解的是，本发明提供的食品清洗系统还可以包括光谱采集模组，光谱采集模组可以以插件形式设置于终端设备上；
终端设备，还用于对光谱采集模组采集的待清洗食品的光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和目标含量；根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的对应关系，将与有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为目标清洗设备，并将目标清洗设备对应的清洗参数，确定为目标清洗参数。
本发明提供的食品清洗系统，通过以插件形式设置于终端设备上的光谱采集组件，实现与各清洗设备分离的目的，以此避免各清洗设备运行过程中的高温或者震动影响光谱采集组件的性能，从而提高了光谱采集的稳定性和可靠性，也为后续精准匹配目标清洗设备和目标清洗参数提供可靠保障。
可以理解的是，终端设备510还连接服务器530；服务器530，用于对终端设备510发送的光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和目标含量，并基于目标类别和目标含量确定目标清洗设备和目标清洗参数，将目标清洗设备和目标清洗参数反馈至终端设备510。
本发明提供的食品清洗系统，通过服务器基于光谱数据识别的待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量，确定目标清洗设备和目标清洗参数的方式，提高了终端设备和服务器之间的人机交互性，提高了终端设备的处理速度，从而确保终端设备确定目标清洗设备和目标清洗参数更加灵活和准确。
需要说明的是，终端设备510，还用于采集待清洗食品的光谱数据；对光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和所述目标含量；根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，将与有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为目标清洗设备，并将目标清洗设备对应的清洗参数，确定为目标清洗参数。
需要说明的是，终端设备510，还可以用于将光谱数据输入光谱识别模型进行光谱识别，得到光谱识别模型输出的目标类别和目标含量；其中，光谱识别模型是基于样本光谱数据以及样本光谱数据对应有害物质的类别标签和含量标签训练得到的。
需要说明的是，终端设备510，还可以用于将光谱数据发送给服务器，服务器用于对光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和目标含量，并基于目标类别和目标含量确定目标清洗设备和目标清洗参数；接收服务器发送的目标清洗设备和目标清洗参数。
需要说明的是，终端设备510，还可以用于确定目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息；基于联网状态信息和运行状态信息，将目标清洗参数发送给目标清洗设备。
其中，终端设备510涉及的具体过程可以参照前述实施例。此处不再赘述。
下面对本发明提供的食品清洗装置进行描述，下文描述的食品清洗装置与上文描述的食品清洗方法可相互对应参照。
参照图6，为本发明提供的食品清洗装置的结构示意图，如图6所示，该食品清洗装置600，包括：
信息确定单元610，用于确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将目标清洗参数发送给目标清洗设备；
食品清洗单元620，用于将目标清洗参数发送给目标清洗设备；目标清洗设备用于基于目标清洗参数清洗待清洗食品。
可以理解的是，信息确定单元610，具体可以用于采集待清洗食品的光谱数据；对光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和目标含量；根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，将与有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为目标清洗设备，并将目标清洗设备对应的清洗参数，确定为目标清洗参数。
可以理解的是，信息确定单元610，具体还可以用于将光谱数据输入光谱识别模型进行光谱识别，得到光谱识别模型输出的目标类别和目标含量；其中，光谱识别模型是基于样本光谱数据以及样本光谱数据对应有害物质的类别标签和含量标签训练得到的。
可以理解的是，信息确定单元610，具体还可以用于将光谱数据发送给服务器，服务器用于对光谱数据进行光谱识别，确定目标类别和目标含量，并基于目标类别和目标含量确定目标清洗设备和目标清洗参数；接收服务器发送的目标清洗设备和目标清洗参数。
可以理解的是，食品清洗单元620，具体可以用于确定目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息；基于联网状态信息和运行状态信息，将目标清洗参数发送给目标清洗设备。
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备700可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行如下方法：
确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将目标清洗参数发送给目标清洗设备；
将目标清洗参数发送给目标清洗设备；目标清洗设备用于基于目标清洗参数清洗待清洗食品。
此外，上述的存储器730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相关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。
另一方面，本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将目标清洗参数发送给目标清洗设备；
将目标清洗参数发送给目标清洗设备；目标清洗设备用于基于目标清洗参数清洗待清洗食品。
又一方面，本发明实施例还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以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：
确定目标清洗设备和目标清洗参数，目标清洗设备和目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将目标清洗参数发送给目标清洗设备；
将目标清洗参数发送给目标清洗设备；目标清洗设备用于基于目标清洗参数清洗待清洗食品。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是，以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围中。
Claims (10)
1.一种食品清洗方法，其特征在于，包括：
确定目标清洗设备和目标清洗参数，所述目标清洗设备和所述目标清洗参数是基于待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；
将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备；所述目标清洗参数用于所述目标清洗设备清洗所述待清洗食品。
2.根据权利要求1所述的食品清洗方法，其特征在于，所述确定目标清洗设备和目标清洗参数，包括：
采集所述待清洗食品的光谱数据；
对所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量；
根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的映射关系，将与所述有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为所述目标清洗设备，并将所述目标清洗设备对应的清洗参数，确定为所述目标清洗参数。
3.根据权利要求2所述的食品清洗方法，其特征在于，所述对所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量，包括：
将所述光谱数据输入光谱识别模型进行光谱识别，得到所述光谱识别模型输出的所述目标类别和所述目标含量；
其中，所述光谱识别模型是基于样本光谱数据以及所述样本光谱数据对应有害物质的类别标签和含量标签训练得到的。
4.根据权利要求2或3所述的食品清洗方法，其特征在于，所述采集所述待清洗食品的光谱数据之后，所述方法还包括：
将所述光谱数据发送给服务器，所述服务器用于对所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量，并基于所述目标类别和所述目标含量确定所述目标清洗设备和所述目标清洗参数；
接收所述服务器发送的所述目标清洗设备和所述目标清洗参数。
5.根据权利要求1至3任一所述的食品清洗方法，其特征在于，所述将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备，包括：
确定所述目标清洗设备的联网状态信息和运行状态信息；
基于所述联网状态信息和所述运行状态信息，将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备。
6.一种食品清洗系统，其特征在于，包括：终端设备和目标清洗设备，所述终端设备与所述目标清洗设备连接；
所述终端设备，用于确定目标清洗设备和目标清洗参数，所述目标清洗设备和所述目标清洗参数是基于所述待清洗食品中有害物质的目标类别和目标含量确定的；将所述目标清洗参数发送给所述目标清洗设备；
所述目标清洗设备，用于基于所述目标清洗参数清洗所述待清洗食品。
7.根据权利要求6所述的食品清洗系统，其特征在于，所述食品清洗系统还包括光谱采集模组，所述光谱采集模组以插件形式设置于所述终端设备上；
所述终端设备，还用于对所述光谱采集模组采集的所述待清洗食品的光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量；根据预设的有害物质的类别和含量，与清洗设备之间的对应关系，将与所述有害物质的目标类别和目标含量对应的清洗设备，确定为所述目标清洗设备，并将所述目标清洗设备对应的清洗参数，确定为所述目标清洗参数。
8.根据权利要求7所述的食品清洗系统，其特征在于，所述终端设备还连接服务器；所述服务器，用于对所述终端设备发送的所述光谱数据进行光谱识别，确定所述目标类别和所述目标含量，并基于所述目标类别和所述目标含量确定所述目标清洗设备和所述目标清洗参数，将所述目标清洗设备和所述目标清洗参数反馈至所述终端设备。
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5任一项所述食品清洗方法。
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5任一项所述食品清洗方法。
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| CN117816388A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-04-05 | 中储粮成都储藏研究院有限公司 | 一种粮食杂质清理方法及系统 |
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