CN105378457A - 感测食材的特性的设备和方法以及冲泡咖啡的机器和方法 - Google Patents

Abstract

一种感测食材的特性的设备和方法以及一种冲泡咖啡的机器和方法。该设备包括：波源（20），其被配置为发射波到所述食材（22），所述波的波长范围包括所选择的邻近可见带的近红外带；检测器（26），其被配置为检测由所述食材反射的波的强度；以及分析模块（28），其被配置为根据所检测的反射波的强度来确定所述特性。优选地，食材包括咖啡粉，并且特性包括以下中的至少任一个：咖啡粉的颜色（对应于咖啡粉的烘烤程度）；以及咖啡粉的研磨细度。

Description

感测食材的特性的设备和方法以及冲泡咖啡的机器和方法

技术领域

本公开涉及食物处理并且特别涉及咖啡冲泡。

背景技术

在当前的消费者级别食物处理机器中，用于处理食物的方案具有有限的灵活性。以家庭/办公室咖啡冲泡机作为示例，对于所选择的口味，例如浓咖啡或卡布奇诺，总是预先存储例程用于冲泡该选择的口味。这种例程可考虑一些用户输入，例如咖啡的体积或咖啡的浓度。

发明内容

在咖啡冲泡的领域中，在研磨和冲泡之前烘烤咖啡豆。根据由人眼感知的烘烤豆或磨碎粉的颜色，还可将烘烤的程度标记为浅、中等浅、中等、中等深、深或非常深。较深的烘烤一般更强烈，因为它们具有较少的纤维含量和更甜的味道。较浅的烘烤具有来自芳香油和酸（其否则被较长的烘烤时间破坏）的更复杂以及因此被感知为更浓的味道。不同的供货商可将咖啡豆烘烤到不同的烘烤程度。甚至在研磨之后，咖啡粉仍然反映咖啡豆的烘烤程度并且给消费者带来不同的咖啡口味。

在另一示例中，磨碎咖啡粉的细度也影响口味。一般，更细的磨碎咖啡粉有助于可口的浓咖啡，然而如果其太细，则得到的咖啡冲泡品可能较苦。另一方面，如果磨碎咖啡粉太粗，则冲泡品可能太淡，并且缺乏醇厚并且丰富的浓咖啡味道。再次，磨碎咖啡粉的细度不同。不同供应商可能将豆研磨成不同的细度。假如用户通过使用家庭研磨机研磨咖啡豆，则研磨机在使用长时间后将被磨损，因此导致磨碎咖啡粉的不稳定细度。因此，由消费者使用的磨碎咖啡粉的细度不总是相同并且影响最终咖啡口味。

基于以上事实，可看到，根据具有特定特性（例如对于制造商特定的某个烘烤程度和某个研磨细度）的咖啡粉来设计冲泡例程。这些特定特性可能在日常使用中很可能不被满足。因此，冲泡例程当在家庭/办公室中使用时将很可能使咖啡具有与期望不同的或偏离期望的口味。对于其他应用情形，例如豆奶制作，大豆制作，存在类似的问题。

在工业环境中，通过经由NIR光谱学（其利用分光仪***用于检测）检测咖啡粉的颜色来实施测量烘烤程度。NIR的波长范围通常是1000nm-2400nm。需要使用适合NIR1000nm-2400nm的光源和传感器。例如，需要采用能够检测NIR波的InGaAs阵列，并且该InGaAs阵列是昂贵的并且维护起来复杂。因此，NIR分光仪***难以被集成到家用咖啡机中用于感测烘烤程度。

因此，有利的是实现能够感测食材（例如咖啡粉）的特性的低成本解决方案。还有利的是，在各种咖啡粉的日常使用中具有冲泡咖啡的适应性解决方案。

为了更好解决这些问题中的一个或多个，本发明的实施例的基本理念是使用在可见带和邻近可见带的近红外带的波来检测食材的特性。并且本发明的实施例的另一基本理念是通过考虑咖啡粉的特性来控制咖啡的研磨/冲泡。

在本发明的第一方面中，提出了一种感测食材的特性的设备，其包括：波源，其被配置为发射波到所述食材，所述波的波长范围包括所选择的邻近可见带的近红外带；检测器，其被配置为检测由所述食材反射的波的强度；以及分析模块，其被配置为根据所检测的反射波的强度来确定所述特性。

在该第一方面中，邻近可见带的近红外带被用于检测食材的特性。消费者级别的波源和检测器对于该带是足够的，因此该方面是低成本的并且适合家庭/办公室使用。根据实验，在该带中的检测可满足在家庭器械级别中的精度要求。

在优选实施例中，所述近红外带包括780nm到1000nm的波长范围。

在该实施例中，进一步规定近红外带。能够在该带中发射和检测的设备相对于1000nm-2400nm带的那些成本更低，因此该实施例可实现适合家庭/办公室使用的低成本解决方案。

在优选实施例中，所述波的所述波长范围进一步包括可见带的至少部分。

在该实施例中，包含在可见带中的信息还被检测以确定食材的特性。精度被进一步改进。

在优选实施例中，所述可见带包括500nm到780nm的波长范围。

在该实施例中，可见带被进一步规定。根据实验，在这些带中的检测可满足在家庭器械级别中的精度要求。

在优选实施例中，所述检测器包括基于硅的传感器。

在该实施例中，基于硅的检测器（例如CMOS传感器（其是便宜的并且在数码相机和移动电话中广泛使用））可被用于检测反射波。在该实施例中，成本是低的。附加地，该实施例还使能设备到具有相机的便携设备中的可行的集成。

在优选实施例中，设备进一步包括：滤波器，其被配置为对反射波进行滤波，并且获得在所述波长范围内的预定子带中的波子集；所述检测器被配置为检测包括在所述波子集中的每个子带波的强度的强度子集；并且所述分析模块被配置为根据所检测的强度子集确定所述特性。

在该实施例中，仅在预定子带中的波，而不是全带，被检测和处理以确定食材的特性。首先，该解决方案可减小***复杂性，由于用于检测子带波的部件在结构上较不复杂并且处理这些子带信号比处理全带信号更快。其次，实验已证明，预定子带中的检测还可确保感测的精度处于家庭器械的可接收级别。

在优选实施例中，设备进一步包括存储用于根据强度子集计算食材的特性的模型的存储器；并且所述分析模块进一步被配置为将所检测的强度子集输入模型中并且获得由模型输出的食材的特性。

在该实施例中，食材的特性和子带波的强度通过例如制造商从在先实验中获得。在先实验使用具有各种参考特性的食材，并且它们的相应的子带波的强度的强度子集被用于建立模型或所谓的分类器。在日常使用期间，实际检测的子带波的强度被输入模型中，并且模型将计算检测的食材的特性。感测精度对于家庭使用是高和足够的。

在优选实施例中，所述滤波器包括以下中任一个：具有多个滤波透镜的滤波器轮，所述透镜对应于子带中的每个，该轮被配置为被旋转以获得每个子带波；以及被配置为将每个子带波与反射波分离的光栅。

该实施例提出滤波器的两个实施方式。滤波器轮解决方案可与时分检测一起使用，其中滤波器轮被旋转以每次输出一个子带波。并且光栅解决方案可与空分检测一起使用，其中多个传感器被部署在不同位置中，它们中的每个用于接收由光栅折射的一个子带波。

在优选实施例中，食材包括咖啡粉，并且特性包括以下中的至少任一个：咖啡粉的烘烤程度；以及咖啡粉的研磨细度。

该实施例提出了本发明在咖啡冲泡中的应用，并且对于家庭/办公室使用的咖啡机是尤其有利的。

在本发明的第二方面中，提出了一种冲泡咖啡的机器，其包括：第一设备，其被配置为根据咖啡粉的烘烤程度确定冲泡咖啡的参数；和/或第二设备，其被配置为根据咖啡粉的研磨细度确定冲泡咖啡的参数。

在该方面中，咖啡机可进一步根据咖啡粉的特性（例如烘烤程度（还反映为颜色）和研磨细度）来确定冲泡参数，因此提供可调节咖啡冲泡解决方案。

本发明的这些和其它方面将根据下文描述的（多个）实施例而变得清楚明白并且将参考下文描述的（多个）实施例而被阐明。

附图说明

通过在附图的帮助下阅读非限制性实施例的以下描述，本发明的特征、方面和优点将变得明显。

图1示出根据本发明的实施例的设备的示意性结构；

图2示出本发明的实施例的高通滤波器的截止波长；

图3示出根据本发明的另一实施例的冲泡咖啡的流程图；

图4示出具有根据本发明的实施例的设备的咖啡机的示意性结构；

图5示出根据本发明的实施例感测研磨细度的精度。

具体实施方式

如在图1中示意性示出的，根据本发明的第一方面，提供了感测食材的特性的设备。该设备包括：波源20，其被配置为发射波到所述食材，所述波的波长范围包括所选择的邻近可见带的近红外带；检测器26，其被配置为检测由所述食材反射的波的强度；以及分析模块28，其被配置为根据所检测的反射波的强度来确定所述特性。

尽管在确切波长值中存在微小差别，可见带一般被认为从大约340nm到大约780nm。在该情况下，近红外带包括780nm到1000nm的波长范围。与具有高于1000nm的波长范围的当前NIR感测解决方案相比，该实施例的优点是该设备可使用适合780nm到1000nm的波长范围的低成本检测器，而不使用用于高于1000nm的NIR的昂贵检测器。

在优选实施例中，所述波的波长范围还包括可见带的至少一部分。并且更具体地，可见带的该部分包括500nm到780nm的波长范围。与采集具有从1000nm到2400nm的波长的波的当前NIR感测解决方案相比，该实施例具有以下优点：1、VIS（可见带）光源是低成本的，例如常见的白炽灯或荧光灯；以及2、做出嵌入在磨碎咖啡粉的颜色（可见带）中的烘烤信息的工业化使用，而当前NIR感测不采集在可见带中的波。在更复杂实施例中，所述波的波长范围还包括可见带的全范围，即从大约340nm到大约780nm。

在优选实施例中，因为检测是在可见带以及选择的邻近可见带的近红外带上，基于硅的传感器（例如CMOS传感器）足够用于检测在这些带中的波的强度。基于硅的传感器比常见NIR传感器（例如适合1000-2400nm的波长的InGaAs阵列）是更低成本的。

在实践中，以上实施例可被嵌入各个实施方式中。在一个实施方式中，设备是独立的设备。在另一实施方式中，设备可以被集成到移动电话中，其中波源20可以是电话的闪光灯，检测器26可以是电话的相机，并且分析模块28通过电话中的专用电路或通过由电话的处理器执行的软件模块实施。这两个类型可以是便携的。在再另一实施方式中，设备可被安装到食物处理机中，例如咖啡机中。设备感测食材的特性，并且通过食材的感测特性确定食物处理的方案。在该情况下，设备还具有以透明玻璃或塑料制成的样品窗22，其允许发射的波和/或反射波穿过。该实施方式将在下面的部分中更详细地被阐明。

以上部分描述了设备的基本部件，而下面将描述感测特性的原理。以咖啡粉作为示例来阐明原理，但是应当注意，其它食材（例如大豆）也是适用的。

已知的是，具有不同烘烤程度的咖啡豆的粉末颜色是不同的。咖啡粉的颜色与咖啡豆的烘烤程度有关系。颜色可通过由咖啡粉反射的具有多个可见范围波长的波的强度来表示。类似地，烘烤程度的差别还导致在NIR波长处的强度的差别。应当注意，术语“颜色”覆盖在可见带和所选择的邻近可见带的近红外带两者中的波的强度。

在可见带和邻近可见带的NIR带中的光谱，即在这些波长处的波的强度，可用于建立模型或所谓的分类器。各个烘烤程度中的每个的光谱由制造商经由实验获得。为了具有在实验和日常使用之间的一致性，实验应当优选在与日常使用相同的环境条件下，例如在相同光照水平下。光谱及其对应烘烤程度被用于建立模型。模型被存储在设备的存储器中。并且分析模块通过使用测量的光谱作为模型的输入并且获得模型的输出烘烤程度来确定特性，例如样品咖啡粉的烘烤程度。建立模型的详细方法可被视为训练过程。本领域技术人员可调整本领域中的常见训练过程以满足应用的特定目的。本公开将不给出非必要细节。应当注意的是，传感器可用于感测多个特性。例如，传感器可用于感测烘烤程度或研磨细度。在该情况下，对于每个特性，模型将是不同的。因此，可存在存储在存储器中的多个模型。

优选地，替代分析可见带（VIS）和邻近VIS的近红外带（NIR）的全带，仅检测和分析预定子带，以便节省检测器的成本，以及减轻分析模块的处理负担。为此目的，在优选实施例中，如图1中示出的，设备进一步包括滤波器24，其被配置为对反射波进行滤波并且获得在预定子带中的波子集。预定子带处于500nm-1000nm的波长范围内。这些子带的数量和范围可以根据精度要求来灵活调节。精度要求越高，区分颜色所需的子带越多。在示例中，其中不同颜色的光谱相互明显不同的波长范围可以具有更多子带在其中，而其中不同颜色的光谱几乎相同的波长范围可以具有较少或不具有子带在其中用于检测。在一个优选实施例中，子带是500-550nm、550-600nm、600-650nm、750-800nm、850-900nm。可以理解的是，这些子带仅是示例，并且其它数量和位置的子带也是适用的，因此也处于本发明的范围内。这些子带可以是连续的或离散的。

存在滤波器的很多实施例。在一个实施例中，滤波器24是具有多个滤波透镜的滤波器轮。每个透镜对应于子带之一。轮被配置为被旋转以用时分方式提供每个子带波。在一个情况下，透镜是具有该子带的通带的带通滤波器，例如一片有色玻璃。例如，为了获得500-550nm的子带，可使用具有500-550nm的通带的带通滤波器。在另一情况下，透镜是高通或带通滤波器，通带差别与期望子带相同。它们的透射曲线可在图2中通过示例的方式示出，并且在每两个邻近滤波器之间的通带的差别就是以上子带。分析模块将通过从由较低子带滤波器通过的波的强度减去由较高子带波通过的波的强度来获得子带A的强度。例如，为了获得500-550nm的子带，可在两个高通滤波器（分别是500nm-（1000nm）和550nm-（1000nm））的输出之间完成减法。

在另一实施例中，滤波器包括被配置为以空分方式将每个子带波与反射波分离的光栅。检测器可包括多个CMOS传感器，其每个被布置在一定位置处以接收一个分离的子带。

在以上实施例中，感测咖啡粉的颜色（对应于咖啡豆的烘烤程度）。在另一实施例中，感测咖啡粉的研磨细度。然而，用于细度检测的子带可能与用于颜色（烘烤程度）检测的那些不同。本领域技术人员基于关于颜色（烘烤程度）的以上教导将设想到如何实施用于感测研磨细度的设备。

在阐明感测咖啡粉的颜色（烘烤程度）/研磨细度的第一方面之后，下面部分将阐明根据咖啡粉的颜色（烘烤程度）/研磨细度来优化咖啡冲泡的第二方面。

在咖啡冲泡流程中，水渗透到咖啡颗粒的小孔，并且置换在粒子之间的空气。可溶元素（来自咖啡，预先存在或从水解得到）溶解到咖啡颗粒的小孔中的水中。这些元素通过小孔中的水扩散到颗粒的球形表面。存在从表面到围绕颗粒的大多数水的对流进行的质量转移。当制作浓咖啡时，迫使热的加压和汽化水穿过磨碎咖啡粉。诸如水温、冲泡时间、压力之类的冲泡参数影响咖啡的口味。实验还证明，咖啡粉的烘烤程度/研磨细度影响咖啡的口味。

本发明的实施例包括根据咖啡粉的颜色/研磨细度确定冲泡参数以便提供期望口味的步骤。在图3中示出根据该实施例的冲泡咖啡的流程。

首先，在步骤31中烘烤咖啡豆30，并且在步骤32中研磨烘烤的咖啡豆。获得咖啡粉33。之后，在步骤35中获得波强度34。在步骤35中，感测咖啡粉的颜色和/或研磨细度，并且调节冲泡流程37的冲泡参数36。在冲泡后，制成咖啡38。

在步骤35，根据咖啡粉的颜色（烘烤程度），可调节冲泡参数，例如水温、压力和冲泡时间，以提取咖啡的味道。还可通过获得的研磨细度来确定相关参数。例如，如果研磨过细，则冲泡时间将被设定为较短，或/和温度将被设定为较低，或/和压力将被设定为较低。另一方面，如果研磨过粗，则可还相应地调节冲泡流程。

为此目的，根据本发明的冲泡咖啡的机器包括：第一设备，其被配置为根据咖啡粉的颜色确定冲泡咖啡的参数；和/或第二设备，其被配置为根据咖啡粉的研磨细度确定冲泡咖啡的参数。

咖啡机可经由用户输入获得咖啡粉的颜色和/或研磨细度。替代地，咖啡机还可自动检测这些特性。一个解决方案是超声检测；以及另一解决方案是集成根据本发明的以上第一方面的设备。本公开将阐明该集成。

图4示意性地示出咖啡机的结构。该机器包括咖啡豆保持器1、根据本发明的实施例的感测咖啡粉的细度/颜色（烘烤程度）的设备2、研磨机单元3、咖啡粉释放斜槽4、滤波器单元5和控制器6。控制器6包括以上第一设备和用于控制冲泡参数的第二设备。

设备2感测咖啡粉的细度和/或颜色，并且将信息发送给控制器6。控制器6是MCU或类似物。其处理该信息并且根据咖啡粉的细度和/或颜色来确定冲泡流程中的参数。参数可以利用其它信息，例如用户输入信息来确定。咖啡机可具有存储设备，例如ROM或闪存以存储映射表，所述映射表陈述在咖啡粉的不同细度级别和/或颜色与其对应的冲泡参数之间的相关性。控制器6可搜索存储的表并且选择对应于所检测的细度和/或颜色的冲泡参数。应当注意的是，冲泡参数不限于水温、冲泡时间和压力。可被调节以对咖啡的口味做出贡献的在冲泡流程中的所有条件落入冲泡参数的范围内。

对于不具有研磨机的咖啡机，设备2可被安装在咖啡粉保持器中。对于包括研磨机的浓咖啡机，设备2还可被安装在研磨机和冲泡单元之间的咖啡粉的通道旁边，但是安装位置不限于所提到的。例如，在一个实施例中，如图4中图示的，设备2可安装在研磨机的壁、咖啡粉释放斜槽4或滤波器单元5上。

附加地，对于具有研磨机的咖啡机，研磨机的质量还可通过由研磨机磨碎的咖啡粉的细度来指示。控制器6分析咖啡粉的感测的细度，当细度在预定范围之外时，将发送警告消息给用户以请求他们检查或替换研磨机部件，例如叶片。

以上部分阐明了本发明的用于感测咖啡粉的特性的设备和方法。以下部分将给出从原理证明实验得到的实验结果，以示出本发明的实施例的可行性和精度。

烘烤程度（颜色）

在原理证明实验中，测试在三个程度下烘烤的咖啡。来自8个原产地的咖啡豆被利用ProbatEmmerich烘烤机烘烤，在第一次破裂的开始时、在第二次破裂的开始时和在第二次破裂之后的1-2分钟处被取出（其分别被认为是处于浅、中等和深的烘烤程度的测试样品）。然后通过独立研磨机（RockyDOSER）在各个研磨细度下研磨烘烤的豆。在测试VIS-NIR光学平台处扫描磨碎物。分析反射波的强度，基于此通过分类算法对颜色（烘烤程度）进行分类。

在该实验中，应用简化的光学感测配置，使用具有在500nm、550nm、600nm、750nm、850nm和950nm（图2）处的截止的六个高通滤波器。

在表1中列出分类性能。

可看出，以>85%的精度检测到所有三个烘烤程度，‘浅’处于>99%。该精度可满足在家庭/办公室使用中的要求。

细度

从市场购买来自不同来源（包括秘鲁、哥伦比亚、萨尔瓦多、危地马拉、肯尼亚、坦桑尼亚乞力马扎罗、印度、坦桑尼亚）的八种绿色***咖啡豆。精选绿色豆以丢弃坏豆。

在实验室中使用在恒定功率输入下的导航烘烤器（Probat,EmmerichamRhein,德国）烘烤咖啡豆。每种咖啡被烘烤到三个级别（浅、中等和深）。烘烤流程如下：

每次烘烤大约50g的绿色咖啡豆。在将绿色豆倒入圆桶之前将烘烤器预热到185度。当添加豆时圆桶温度降低。咖啡豆的第一次破裂通常发生在大约进入烘烤7分钟处（温度大约175度）。在该阶段采集的样品被认为是浅烘烤。继续烘烤到第二次破裂的开始，其发生在大约9min和185度，产生中等烘烤的咖啡。当第二次破裂结束时，热量被关闭并且豆被烘烤再一分钟。在该最终阶段采集的样品被认为是深烘烤。所有烘烤的咖啡豆被冷却并且保存在具有干燥剂的密封容器中。在下一次烘烤之前，烘烤器的温度需要降到150度以下。

为了获得咖啡样品的代表性集合，所有烘烤条件集合每个被应用三次，产生总数72个咖啡样品（8个来源×3个烘烤程度×3个烘烤过程副本）。

使用具有分别设定在0、20和50处的细度调节器的家居咖啡研磨机（RockyDOSER,Rancilio,意大利）将烘烤的咖啡豆研磨到三个级别（细、中等和粗）。利用三个级别的研磨细度，获得总共216种磨碎咖啡样品（72种×3种粒子尺寸）。所有烘烤的咖啡豆被研磨并且被标记和保存在具有干燥剂的密封容器中。

将样品放在10mm×10mm的玻璃试管中，并且在实验室感测设置下进行扫描，其中使用具有在500nm和1050nm之间的波长范围的6个带通光学滤波器。针对在试管的不同位置处的每个个体样品采集三个副本。

在数据获取单元中采集数据并且在Matlab中进行处理，其中通过多项式逻辑回归算法对研磨细度进行分类。结果在图5中示出。细度50表示细，52表示中等，并且54表示粗。对于每个细度，第一个条表示灵敏度，第二个条表示PPV，并且第三个条表示咖啡研磨细度的分类的精度。可看出，平均精度超过88%。

本领域技术人员经过研究说明书、图和所附权利要求能够理解和实现对公开实施例的修改。例如，在以上实施例中，感测咖啡粉的特性的设备2被集成到咖啡机中。在替代实施例中，设备2可以是独立设备，或通过复用移动电话的闪光灯、相机和处理器而在移动电话中实现。

术语“食材”覆盖将被处理用于制作能够吃或能够喝的东西的任何材料。食材可以被直接吃或喝。或者，其不能被直接吃但是能够被处理或冲泡以制作食物或饮料，例如咖啡粉或茶叶。词语“包括”不排除未在权利要求中或在说明书中列出的元件或步骤的存在。在元件之前的词语“一”或“一种”不排除多个这样的元件的存在。在本发明的实践中，权利要求中的几个技术特征可能通过一个部件来体现。在权利要求中，放在括号之间的任何参考符号不应被解释为限制权利要求。

Claims (15)

1.一种感测食材的特性的设备，包括：

-波源（20），其被配置为发射波到所述食材，所述波的波长范围包括所选择的邻近可见带的近红外带；

-检测器（26），其被配置为检测从所述食材反射的波的强度；以及

-分析模块（28），其被配置为根据所检测的反射波的强度来确定所述特性。

2.权利要求1所述的方法，其中所述近红外带在780nm到1000nm的波长范围内。

3.权利要求1所述的设备，其中所述波的所述波长范围进一步包括可见带的至少部分。

4.权利要求3所述的设备，其中可见带的所述至少部分在500nm到780nm的波长范围内。

5.权利要求1所述的设备，其中所述检测器（26）包括基于硅的传感器。

6.权利要求1所述的设备，进一步包括：

-滤波器（24），其被配置为对从所述食材反射的波进行滤波，并且获得在预定子带中的波子集，所述预定子带在所述波长范围内；

所述检测器（26）被配置为检测包括在所述波子集中的每个子带波的强度的强度子集；

并且所述分析模块（28）被配置为根据所检测的强度子集确定所述特性。

7.权利要求1所述的设备，进一步包括：

存储用于根据强度子集计算食材的特性的模型的存储器；

并且所述分析模块（28）进一步被配置为将所检测的强度子集输入模型中并且获得由模型输出的食材的特性。

8.权利要求6所述的设备，其中所述滤波器（24）包括以下中任一个：

-具有多个滤波透镜的滤波器轮，所述透镜对应于子带中的每个，所述滤波器轮被配置为被旋转以获得子带波；以及

-被配置为将每个子带波与反射波分离的光栅。

9.权利要求1所述的设备，其中食材包括咖啡粉，并且特性包括以下中的至少任一个：

-咖啡粉的烘烤程度；以及

-咖啡粉的研磨细度。

10.一种感测食材的特性的方法，包括步骤：

-发射波到所述食材，所述波的波长范围包括所选择的邻近可见带的近红外带；

-检测由所述食材反射的波的强度；以及

-根据所检测的反射波的强度来确定所述特性。

11.权利要求10所述的方法，其中所述波的所述波长范围进一步包括可见带的至少部分。

12.权利要求11所述的方法，其中可见带的所述至少部分在500nm到780nm的波长范围内，并且所述近红外带在780nm到1000nm的波长范围内。

13.权利要求10所述的方法，进一步包括步骤：

-对从一些食材反射的反射波进行滤波，并且获得在预定子带中的波子集，所述预定子带在所述波长范围内；

所述检测步骤进一步包括：

-检测包括在所述波子集中的每个子带波的强度的强度子集；

所述确定步骤进一步包括：

-根据所检测的强度子集确定所述特性。

14.权利要求10所述的方法，其中所述确定步骤进一步包括：

-通过将所述检测的强度子集匹配到相关性中来确定食物的所述特性，所述相关性是预定的并且反映在所述食物的特性与其相应强度子集之间的关系。

15.权利要求10所述的方法，其中食材包括咖啡粉，并且特性包括以下中的至少任一个：

-咖啡粉的烘烤程度；以及

-咖啡粉的研磨细度。