[发明专利]判断食材是否变质的方法、电子设备及食物储存装置在审

专利信息
申请号: 202010512881.0 申请日: 2020-06-08
公开(公告)号: CN113834809A 公开(公告)日: 2021-12-24
发明(设计)人: 刘红铮;宋德超;陈翀;魏文应 申请(专利权)人: 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
主分类号: G01N21/84 分类号: G01N21/84;G01N21/25;G01N27/00;G06T7/00;G06N20/00
代理公司: 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 代理人: 吴大建;金淼
地址: 519000*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 判断 是否 变质 方法 电子设备 食物 储存 装置
【权利要求书】:

1.一种判断食材是否变质的方法,其特征在于,包括:

确定食物储存装置中的空气含有的微生物的种类以及所述空气中各种微生物的浓度;

当预设种类的微生物的浓度超过预设阈值时,获取食物储存装置中存储的食材的图像信息;

根据所述图像信息,确定食材中的疑似变质食材以及该疑似变质食材的存储位置,其中,所述疑似变质食材为能够被该预设种类的微生物分解的食材种类;

输出提示信息,所述提示信息包括所述疑似变质食材的存储位置和/或所述疑似变质食材的食材种类。

2.根据权利要求1所述的判断食材是否变质的方法,其特征在于,所述方法还包括:

当确定食材中的疑似变质食材的数量为多个时,对多个疑似变质食材对应的图像信息进行分析,以从多个疑似变质食材中确定出具有腐败特征的食材。

3.根据权利要求2所述的判断食材是否变质的方法,其特征在于,对多个疑似变质食材对应的图像信息进行分析,以从多个疑似变质食材中确定出具有腐败特征的食材,包括:

利用第一图像识别模型对多个疑似变质食材对应的图像信息进行分析,以获得具有腐败特征的食材;

其中,所述第一图像识别模型为利用多组训练数据进行机器学习训练得到的,每组所述训练数据包括不同种类的食材分别由不同种类的微生物腐败变质的图片。

4.根据权利要求1所述的判断食材是否变质的方法,其特征在于,所述预设阈值通过以下步骤获得:

获取历史样本数据,所述历史样本数据包括不同种类的食材在食物储存装置中分别被不同种类的微生物腐败变质时,空气中对应种类的微生物的浓度;

根据所述历史样本数据,分别计算同一种类的微生物导致不同种类的食材腐败变质时,该种类的微生物在空气中的平均浓度,并将该平均浓度确定为对应种类的微生物的预设阈值。

5.根据权利要求1所述的判断食材是否变质的方法,其特征在于,根据所述图像信息,确定食材中的疑似变质食材,包括:

利用第二图像识别模型对所述图像信息进行分析,获得各个食材的种类信息;其中,所述第二图像识别模型为利用多组训练数据进行机器学习训练得到的,每组所述训练数据包括食材图片和与该食材图片对应的种类信息;

根据各个食材的种类信息,将能够被该预设种类的微生物分解的食材种类确定为疑似变质食材。

6.根据权利要求1所述的判断食材是否变质的方法,其特征在于,确定食物储存装置中的空气含有的微生物的种类以及所述空气中各种微生物的浓度,包括:

利用生物传感器对食物储存装置中的空气进行检测,确定空气中含有的微生物的种类以及浓度。

7.根据权利要求6所述的判断食材是否变质的方法,其特征在于,所述方法还包括:

显示各个种类的微生物的名称及对应的浓度。

8.一种存储介质,所述存储介质上存储有程序代码,其特征在于,所述程序代码被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的判断食材是否变质的方法。

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码,所述程序代码被所述处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的判断食材是否变质的方法。

10.一种食物储存装置,其特征在于,包括:

食物储存装置本体;

微生物检测装置,用于获取所述食物储存装置本体中的空气含有的微生物的种类以及所述空气中各种微生物的浓度;

摄像装置,用于获取所述食物储存装置本体中存储的食材的图像信息;

存储器,用于存储用于实现如权利要求1至7中任一项所述的判断食材是否变质的方法的程序代码;

控制器,用于根据所述微生物检测装置获取的微生物的种类以及对应的浓度和所述摄像装置获取的食材的图像信息,执行所述存储器中存储的程序代码,以提醒用户对变质食材进行清理。

11.根据权利要求10所述的食物储存装置,其特征在于,所述食物储存装置包括冰箱。

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