一种检测食物新鲜度方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种检测食物新鲜度方法及系统，方法包括：根据检测需求设定预置传感器数目，在冷冻容纳装置内设置预设传感器数目的传感器，利用传感器电阻变化状态数据处理得到传感器状态参数，根据传感器状态参数，利用预置食物成分区间判定食物种类；根据传感器状态参数，利用预置权重处理逻辑确定传感器的权重值；根据权重值以及传感器状态参数，利用预置逻辑计算得到新鲜度指数；根据预置食品新鲜度等级阈值组，分级处理新鲜度指数，以得到食物新鲜度等级，据以判断食物的新鲜度。解决了新鲜度检测效率低以及检测准确度不高的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种检测食物新鲜度方法及系统


[0001]本专利技术涉及冷藏食品质控领域，具体涉及一种检测食物新鲜度方法及系统。

技术介绍

[0002]由于全球气候变暖的影响，人们越来越依赖冰箱来对瓜果蔬菜、肉类食物进行保鲜。人们在冰箱内放置各种各样的食物，而现有的冰箱多数只有保鲜功能，或者仅能识别出是何种食物变质，未有能准确显示出食物的新鲜度等级的方法。而人们在数字化的时代，迫切需要冰箱具有识别食物新鲜度的功能。
[0003]公布号为CN105548028A的现有专利技术专利申请文献《禽蛋新鲜度的光纤光谱分级检测装置及其方法》调节装置参数，包括设置光纤光谱仪的暗电流、参考电流、平滑次数、平滑宽度和积分时间参数；将新鲜禽蛋和不新鲜禽蛋编号并按顺序依次地摆放在禽蛋传送流水线上；当禽蛋运动到光谱箱内且被光电传感器触发时获得相应禽蛋的光纤光谱。对所采集的禽蛋光纤光谱数据进行数据处理。由该现有技术的具体实现内容可知，该现有技术利用光纤光谱透射技术，对禽蛋新鲜度进行判别，并进行分级，但该现有技术采用的光纤光谱投射技术需要采用光谱箱等设备，同时该方法仅适用于对禽蛋新鲜度鉴别的应用场景，该现有技术适用性较低。同时，该现有技术需要对光谱样本进行预处理，并需要选取特定波段，建立识别模型，提高了该现有技术的算法复杂度，制约了检测效率。
[0004]公布号为CN107024433A的现有专利技术专利申请文献《一种检测冰箱内食物新鲜度的方法及系统》包括：获取冰箱内待检测位置处食物的高光谱图像信息；将载有食物新鲜度信息的所述高光谱图像信息上传至服务器，以使所述服务器利用高光谱图像处理算法获取所述食物的第一保质期信息。从该现有技术的具体实施内容可知，该现有方案通过利用高光谱图像处理算法获取食物的保质期信息，从而判断食物的新鲜度，同时还需要获取食品的条形码信息及生产日期。可知该现有技术需要处理食品的高光谱图像，检测过程较复杂，同时参考条形码及生产日期，由于生产日期并不能完全客观反映食物的新鲜程度，也无法保证食物实际的新鲜程度检测准确度。
[0005]综上，现有技术存在新鲜度检测效率低以及检测准确度不高的技术问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题在于如何解决新鲜度检测效率低以及检测准确度不高的技术问题。
[0007]本专利技术是采用以下技术方案解决上述技术问题的：一种检测食物新鲜度方法包括：
[0008]S1、根据检测需求设定预置传感器数目，在冷冻容纳装置内设置预设传感器数目的传感器，利用传感器电阻变化状态数据处理得到传感器状态参数，根据传感器状态参数，利用预置食物成分区间判定食物种类，其中，传感器包括：醇类传感器及胺类传感器，传感器状态参数包括：传感器灵敏度及电阻下降曲线斜率；
[0009]S2、根据所述传感器状态参数，利用预置权重处理逻辑确定传感器的权重值；
[0010]S3、根据权重值以及传感器状态参数，利用预置逻辑计算得到新鲜度指数；
[0011]S4、根据预置食品新鲜度等级阈值组，分级处理新鲜度指数，以得到食物新鲜度等级，据以判断食物的新鲜度。
[0012]本专利技术基于各个传感器的检测值，对检测值进行数字化的加权计算，从而可快速准确无误地识别出食物的新鲜度等级，将定量的视频新鲜度信息反馈给用户，提高食品品控效率。
[0013]在更具体的技术方案中，步骤S1中，利用下述逻辑处理得到传感器灵敏度S：
[0014]S＝(R0‑
Rs)/R0[0015]式中，S为传感器的灵敏度，R0为无食物环境下传感器初始电阻，R
S
为食物环境下传感器电阻。
[0016]在更具体的技术方案中，步骤S1中，利用下述逻辑获取食物占比判断数据Y：
[0017]Y＝S
X
‑
S
Y
[0018]式中，S
X
为醇类传感器的灵敏度，S
Y
为胺类传感器的灵敏度。
[0019]在更具体的技术方案中，步骤S1中，
[0020]根据肉类判定阈值区间、果蔬类判定阈值区间以及相当占比预制区间，根据食物占比判断数据Y判定获取存储食物的种类比例数据。
[0021]在更具体的技术方案中，步骤S2中，利用预置权重处理逻辑处理得到权重值：
[0022][0023]式中，a
i
表示权重值，权重值分布区间为[0，1]。
[0024]在更具体的技术方案中，预置权重处理逻辑还包括：根据变质的食物种类获取变质气体重要性数据以及存储食物的种类比例数据，根据变质气体重要性数据及存储食物的种类比例数据，确定醇类传感器及胺类传感器的权重值大小关系。
[0025]本专利技术通过确定各类传感器不同的权重，对每个传感器灵敏度权重值进行设置，避免因为某些特定种类的传感器灵敏度偏低而影响食品新鲜度检测效果。
[0026]本专利技术中权重的设置是可以通过各气体在变质过程中的影响大小设置的，如在果蔬的变质过程中，醇类气体对结果的影响程度高，因此将醇类气体的权重设置的较高，保证醇类气体对结果的重要性；在检测过程中，也会出现其他影响程度小的气体，检测出的灵敏度高的情形，比如醛类气体的影响程度小，但在检测时，醛类的灵敏度高，采用相同权重时，醛类对结果的影响较大，使检测结果明显不符合实际情况。因此，对各传感器的灵敏度设置权重，可以减少结果的误差。
[0027]在更具体的技术方案中，步骤S3中，根据权重值以及传感器信号，利用下述逻辑计算得到新鲜度指数F：
[0028][0029]式中，S
i
表示各传感器的灵敏度；
[0030]或利用下述逻辑计算传感器电阻下降曲线斜率：
[0031][0032]式中，D为传感器在无食物环境下传感器初始电阻R0下降到食物环境下传感器电阻R
S
过程中m个采样点，导数平均值的倒数，y
i
为在R0下降到R
S
过程中对于m个采样点的曲线，为m个采样点中第j个点的一阶导数值。
[0033]本专利技术将各类传感器的检测值以灵敏度的方式展示出来，使各传感器检测的数值为统一的判断标准，再通过对各气体灵敏度通过重要程度进行赋权，使其计算值更加精确。
[0034]在更具体的技术方案中，传感器包括下述传感器中的一种或多种：醇类气体传感器、胺类气体传感器、硫化物传感器、醛类气体传感器、酯类气体传感器、烯烃类气体传感器、苯类气体传感器、酮类气体传感器、氨气传感器、酸类气体传感器。
[0035]在更具体的技术方案中，步骤S4中的食物新鲜度等级包括不少于2种的新鲜度等级。
[0036]本专利技术的新鲜度的等级和F的取值范围，各用户可依据其对食物变质的敏感程度个性化设置，提高本专利技术适用性的同时，可以更好满足不同用户的差异需求。
[0037]在更具体的技术方案中，一种检测食物新鲜度系统包括：
[0038]传感器状态数据模块；
[0039]权值获取模块，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测食物新鲜度方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据检测需求设定预置传感器数目，在冷冻容纳装置内设置所述预置传感器数目的传感器，利用传感器电阻变化状态数据处理得到传感器状态参数，根据所述传感器状态参数，利用预置食物成分区间判定食物种类，其中，所述传感器包括：醇类传感器及胺类传感器，所述传感器状态参数包括：传感器灵敏度或电阻下降曲线斜率；S2、根据所述传感器状态参数，利用预置权重处理逻辑确定所述传感器的权重值；S3、根据所述权重值以及所述传感器状态参数，利用预置逻辑计算得到新鲜度指数；S4、根据预置食品新鲜度等级阈值组，分级处理所述新鲜度指数，以得到食物新鲜度等级，据以判断食物的新鲜度。2.根据权利要求1所述的一种检测食物新鲜度方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用下述逻辑处理得到传感器灵敏度S：S＝(R0‑
Rs)/R0式中，S为传感器的灵敏度，R0为无食物环境下传感器初始电阻，R
S
为食物环境下传感器电阻。3.根据权利要求1或2所述的一种检测食物新鲜度方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用下述逻辑获取食物占比判断数据Y：Y＝S
X
‑
S
Y
式中，S
X
为醇类传感器的灵敏度，S
Y
为胺类传感器的灵敏度。4.根据权利要求3所述的一种检测食物新鲜度方法，其特征在于，所述步骤S1中，根据肉类判定阈值区间、果蔬类判定阈值区间以及相当占比预制区间，根据所述食物占比判断数据Y判定获取存储食物的种类比例数据。5.根据权利要求1至4任一项所述的一种检测食物新鲜度方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用所述预置权重处理逻辑处理得到所述权重值：式中，a
...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢东成，许磊，陈栋梁，宁文果，刘睿晨，张岩，胡华冲，李旭，姚冬婷，
申请(专利权)人：微纳感知合肥技术有限公司，
类型：发明
国别省市：