[发明专利]一种基于图谱数据智能化无损检测菜肴食品营养含量方法

权利要求书

1.一种基于图谱数据智能化无损检测菜肴食品营养含量方法，包括待测目标，所述待测目标包括固态待测目标和液态待测目标，其中，所述固态待测目标为包含N种食材的混合物，N大于等于二，其特征在于，所述方法包括：

将所述固态待测目标和所述液态待测目标分离，并将所述固态待测目标静置平铺、将所述液态待测目标放置于第一容器内；

获取所述固态待测目标的图像信息，根据所述图像信息获取所述固态待测目标的第一估算体积以及N种食材的比例信息，并通过所述第一容器获取所述液态待测目标的第二估算体积；

获取所述固态待测目标的光谱信息，并将所述固态待测目标的光谱信息和N种食材的比例信息输入至光谱密度固态模型得到所述固态待测目标的第一估算密度；

根据第一估算体积和第一估算密度得到所述固态待测目标的第一估算质量，并将所述固态待测目标的第一估算质量、光谱信息和N种食材的比例信息输入至光谱营养固态模型中得到所述固态待测目标的营养含量；

获取所述液态待测目标的光谱信息，并将所述液态待测目标的光谱信息输入至光谱密度液态模型得到所述液态待测目标的第二估算密度；

根据第二估算体积和第二估算密度得到所述液态待测目标的第二估算质量，并将所述液态待测目标的第二估算质量和光谱信息输入至光谱营养液态模型中得到所述液态待测目标的营养含量；

根据所述固态待测目标的营养含量和所述液态待测目标的营养含量得到所述待测目标的营养含量。

2.根据权利要求1所述的一种基于图谱数据智能化无损检测菜肴食品营养含量方法，其特征在于，所述获取所述固态待测目标的图像信息，根据所述图像信息获取所述固态待测目标的第一估算体积的步骤中，具体包括：

获取图像信息中的图像边缘一点作为第一像素点，根据所述第一像素点至图像中心的距离和所述第一像素点至所述固态待测目标静置平面的距离计算得到所述固态待测目标的第一预估体积，其中，所述第一预估体积为基于所述第一像素点的体积；

重复上述步骤直至获得W个像素点的W个预估体积，其中，W大于等于二；

获取预设偏差并以所述预设偏差作为梯度区间，建立W个预估体积的正态分布函数；

获取处于正态分布置信区间内的M个预估体积，根据M个预估体积计算得到平均值，并将平均值作为第一估算体积，其中，M小于W。

3.根据权利要求1所述的一种基于图谱数据智能化无损检测菜肴食品营养含量方法，其特征在于，所述获取所述固态待测目标的光谱信息，并将所述固态待测目标的光谱信息和N种食材的比例信息输入至光谱密度固态模型得到所述固态待测目标的第一估算密度的步骤中，具体包括：

根据所述固态待测目标的光谱信息和N种食材的比例信息遍历所述光谱密度固态模型的样本池，获得与所述固态待测目标的光谱信息以及N种食材的比例信息对应的固态样本光谱信息；

获取与固态样本光谱信息对应的固态样本密度，并将固态样本密度作为第一估算密度。

4.根据权利要求3所述的一种基于图谱数据智能化无损检测菜肴食品营养含量方法，其特征在于，所述光谱密度固态模型是基于固态样本的固态样本光谱信息以及与所述固态样本光谱信息对应的固态样本密度训练得到的，具体训练步骤包括：

获取所述固态待测目标内N种食材对应的N种固态样本，并提取单位质量的每种固态样本；

将单位质量的所述固态样本放入第二容器内，并向所述第二容器内充入惰性气体；

获取所述固态样本与所述惰性气体混合后的第一体积，以及在所述第一体积下所述第二容器内的第一压强；

保持所述第二容器内的温度恒定，改变所述第二容器的体积并获取所述第二容器的第二体积，以及在所述第二体积下所述第二容器内的第二压强；

基于波马定律，根据所述第一体积、所述第二体积、所述第一压强和所述第二压强计算得到所述固态样本的固态样本体积；

根据单位质量和固态样本体积得到固态样本密度；

获取所述固态样本的固态样本光谱信息，并根据固态样本光谱信息和固态样本密度训练得到该种食材的光谱密度固态样本；

重复上述步骤N次，得到N种食材的N个光谱密度固态样本；

获取所述固态待测目标内N种食材的比例信息，根据比例信息和N种食材的光谱密度固态样本得到所述光谱密度固态模型。