CN113767266A - 称量和批处理物品的方法 - Google Patents
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Abstract
确定多头秤称量盘中的物品数量。定义了一组重量分布,包括第一重量分布和第二重量分布。所述第一重量分布表示第一整数个物品的重量分布,所述第二重量分布表示第二整数个物品的重量分布。将所述称量盘中所述物品的所述重量分别与所述第一重量分布和所述第二重量分布进行比较—当所述重量位于所述第一重量分布内时,所述物品数量对应于所述第一整数,当所述重量位于所述第二重量分布内时,所述物品数量对应于所述第二整数。
Description
技术领域
本说明书涉及一种用于称量和批处理物品的方法和***,具体而言,涉及一种将固体食品产品称重和配料成具有一定数量和一定重量的批次。
背景技术
在食品工业等行业中,称重和分拣机已在US 6,234,297、US 6,015,049、WO 98/49892、US 6,321,914、US 5,526,437、US 4,569,434、EP 0 593 126和EP 0 900 601中有所描述,在此将所有所述公开案特此以引用的方式并入本说明书中。
工业包装食品,如禽肉,通常包装在重量大致相等的包装(批次)中,与包装中包含的件数无关。尽管个别固体食品(如鸡腿)的重量彼此不同,但通过改变包装中食品的数量,可以获得重量大致相同的包装。
通常,多头称量机用于上述目的。如EP 3 112 825、EP 2 670 669和DK 201500149等公开案中描述了多头秤的示例。
多头秤可以包括接收站,在所述接收站中,各件食品随机分布在多个称量***(称量盘)中。
然后使用计算机计算最有利的重量组合,以达到目标重量。通过多个料斗或容器,将食品的有利组合倒入例如料仓或托盘中,使每批食品形成一批重量大致相同的食品。然而,为了获得大致相同的重量,食品的数量可能因批次而异。
在许多情况下,为消费者提供的包装不仅具有一定的重量或重量区间,而且在包装中还具有一定数量的食品是有利的。
发明内容
根据本发明的第一方面,上述目的和优点以及将从本发明的描述中显而易见的许多其它目的和优点是通过以下方式获得:
一种称量和批处理固体食品等物品的方法,所述方法包括:
提供多头秤,所述多头秤包括
供料***,具有用于接收所述物品的入口和用于排出所述物品的多个出口,
多个称量盘,每个所述称量盘位于所述多个出口的相应出口下方,具有朝向相应所述出口的开口,用于接收所述物品的一部分,
所述方法还包括:
定义一组重量分布,包括第一重量分布和第二重量分布,所述第一重量分布表示第一整数个物品的重量分布,所述第二重量分布表示第二整数个物品的重量分布,
提供所述物品,并通过所述供料***将所述物品送入所述称量盘,以便每个称量盘接收所述物品的所述部分,
确定各自称量盘中第一部分的重量,
通过分别对所述重量和所述第一重量分布以及所述第二重量分布进行比较,确定构成所述第一部分的物品数量,当重量在所述第一重量分布内时,确定与所述第一整数对应的物品数量,以及当所述重量在所述第二重量分布内时,确定与所述第二整数对应的物品数量,
当重量超出所述重量分布集时,拒绝所述第一部分,
当重量在所述重量分布集内时,将所述第一部分从所述各自的称量盘中释放,用于再循环或将所述第一部分分批成一批,使得所述批次在规定的重量和整数区间内具有一定数量和重量的物品。
预期所述方法适用于批处理范围广泛的固体食品,包括肉和家禽产品,例如通常以包含两块或两块以上的包装出售的各种肉块,例如鸡胸肉、丁骨牛排、鸡腿、鸡翅、嫩腰肉、牛腰肉、排骨。然而,本发明的目的不限于肉块,还可以应用于以整数出现的其它类型的食品。
物品的整数是指一件物品、两件物品、三件物品或四件物品,以及最多10件物品或更多物品,具体取决于待分批物品的种类以及分批物品的大小,即整批物品的数量。
定义一组重量分布可能包括确定重量分布集中应有多少重量分布,以及定义重量分布集中的每个重量分布。
重量分布集可包括第三重量分布、第四重量分布和最多(例如)10个重量分布或更多重量分布,这取决于待分批的物品的种类以及批次的大小。
第一重量分布可能适用于一种物品,第二重量分布可能适用于两种物品,即在一条鸡腿的情况下,一条鸡腿的重量分布定义了鸡腿重量在鸡腿群体中的分布方式。
相应地,在两个鸡腿的情况下,两个鸡腿的重量分布定义了两个鸡腿的组合重量如何在成对鸡腿的群体中分布。总重量是指两件物品加在一起的重量。
第一和第二重量分布是不同的。
测量重量与重量分布的比较可包括将重量映射到分布集中的一个分布,以确定哪个分布包括重量。
也可与第三和第四重量分布进行比较,并依次通过重量分布集中的所有重量分布,即依次进行。
重量分布是一个数学函数,提供实验中不同可能结果的发生概率(所述函数输出的概率是重量的函数)。
因此,给定的重量分布是以重量为横坐标,概率为纵坐标映射重量和概率的坐标对。
相应地,分布集中的每个分布pn(w)是重量w的函数,并且由整数n定义。对于称量盘中的给定内容物,重量w是已知因子,整数n是未知的,并使用分布集中的预定义分布确定。
概率高于分布阈值(如0或10%)的重量意味着所述分配的整数对应或等于称量盘中固体食品的数量。
重量分布集中的每个重量分布可以是累积概率分布或非累积概率分布(概率密度函数)。
重量分布可以从理论上或经验上确定。例如,一件物品(如鸡腿)的重量分布可通过称量1000只鸡腿来确定,并计算有多少只鸡腿低于给定重量。实验的累积概率分布通常具有沿横坐标轴的重量,而纵坐标轴具有物品计数。因此,对于给定的一对坐标,纵坐标表示重量小于横坐标重量的物品数量。
所述分布可以标准化,因此总和为1。
非累积概率分布可作为累积概率分布的导数。
表示例如两件物品的重量的重量分布可通过取1000套两件物品并称量每套物品并确定重量如何在区间内分布来经验地确定。
或者,表示例如两件物品重量的重量分布可以确定或定义为一件物品重量分布两倍的乘积。
重量分布可以被截断,使得高于某个重量的点概率为零,低于某个重量的点概率也可以为零。
分布可以是均匀分布、钟形分布或截断钟形分布。
重量和重量分布之间的比较可以包括确定第一重量分布和第二重量分布的重量的点概率,从而可以确定哪个分布返回重量的最高概率。
当点概率大于零或高于阈值(如10%或20%)时,重量位于重量分布内。
或者,如果重量高于分布的最小重量而低于分布的最大重量,则可以说重量在重量分布内。
对于截断分布,最小重量是所有小于最小重量的重量的点概率为零的重量。
类似地,最大重量是大于最大重量的所有重量的点概率为零的重量。
或者,如果重量不超过平均重量的一个标准偏差,则可以说重量在分布范围内。代替标准偏差,可使用其它偏差,例如偏离平均值50%以上(或50%以上的另一阈值,例如40%或60%)。
可以为分布定义最小重量和最大重量,使得介于最小重量和最大重量之间的重量被称为属于所述分布。
如果点概率为零,或者如果重量小于最小重量或大于最大重量,则可以说重量在分布之外。
第一重量分布和第二重量分布之间可能存在重叠,即对于给定重量,两种分布都返回大于零的重量概率。
或者,如果已经为每个分布定义了最小和最大重量,则重叠可能是由于第一分布的最大重量大于第二分布的最小重量,否则第二分布的最大重量大于第一分布的最大重量。
在重叠的情况下,可能无法确定称量盘中有多少固体食品。因此,可以决定回收称量盘的内容物。
可使用条件操作,如if语句,以确定称量盘中固体食品的数量或是否应拒收称量盘中的内容物。
根据本发明的第二方面,通过以下方式获得上述目的和优点:
一种用于称量和批处理固体食品等物品的多头秤,所述多头秤包括:
供料***,具有用于接收所述物品的入口和用于排出所述物品的多个出口,
多个称量盘,每个称量盘位于所述多个出口的各自出口下方,并具有朝向相应所述出口的开口,用于接收所述物品的一部分,每个称量盘具有用于称量所述物品的重量,
中央控制器,具有具有一组重量分布的数据库,所述重量分布包括第一分布和第二分布,所述第一重量分布表示第一整数个物品的重量分布,所述第二重量分布表示第二整数个物品的重量分布,
所述中央控制器被配置为通过分别对重量和所述第一重量分布以及所述第二重量分布进行比较来确定构成所述第一部分的物品的数量,当重量在所述第一重量分布内时,与所述第一整数对应的物品数量,当重量在所述第二重量分布内时,与所述第二整数对应的物品数量,
拒绝器,用于当重量在所述重量分布集之外时拒绝所述第一部分,
释放机构,用于从所述各自的称量盘释放所述第一部分,以在所述重量分布集内时将所述第一部分回收或分批成一批,从而使所述批次在规定的重量和整数区间内具有一定数量的物品。
根据本发明的第三方面,通过以下方式获得上述目的和优点:
一种在物品和重量的目标区间内称量和批处理物品(如固体食品)的方法,所述方法包括:提供多头秤,包括
供料***,具有用于接收所述物品的入口和用于排出所述物品的多个出口,
多个称量盘,
每个称量盘位于所述多个出口的各自出口下方,并具有朝向相应所述出口的开口,用于接收所述物品的一部分,
所述方法还包括:
提供所述物品,并通过所述供料***将所述物品送入所述称量盘,以便每个称量盘接收所述物品的所述部分,
确定各自称量盘中第一部分的重量,
定义一组重量分布,包括第一分布和第二分布,所述重量分布组的每个重量分布表示一整批物品(例如一件物品或两件物品)的重量分布,
当所述重量落在所述重量分布集之外时,拒绝所述第一部分,
当所述重量落在重量分布内时,通过将所述重量映射到所述重量分布集中的物品数量,确定构成所述第一部分的物品数量,
当所述重量落在所述重量分布集内时,从所述各自的称量盘中释放所述第一部分以进行批处理或回收所述第一部分。
当分布中重量的概率大于阈值(例如0%、10%或20%)时,重量可能落在分布中。
将重量映射到若干物品可能包括确定重量属于某一分布的概率的功能,或仅确定重量是在重量分布的内部还是外部。
所有分布均可用于映射,称量盘中固体食品的数量与重量分布的数量相对应,重量分布的概率大于零(或10%或20%)。
概率可以是点概率或累积概率。
代替概率,可以使用与每个分布的最小值和最大值的比较来确定重量属于哪个分布。
当某个分布返回的重量概率高于任何其它分布时,称所述重量属于所述分布。
附图说明
下面将通过参考附图的实施例的示例更详细地解释上述方面,其中:
图1示出了包括多头秤的食品批处理***。
图2示出了具有计量给料机构和用于收集批次的料仓的食品批处理***的一部分。
图3示出了具有处于接受状态的计量机构的食品批处理***的一部分。
图4示出了食品批处理***的一部分,所述食品批处理***具有处于循环或拒绝状态的计量给料机构。
图5示出了一组重量分布,分别表示1、2、3或4件固体食品的重量分布。
图6示出了一组重量分布,分别表示1、2、3或4件固体食品的重量分布。
图7是示出称量和批处理方法中的流程的流程图。
具体实施方式
下面将参考附图更全面地描述本发明,附图中示出了本发明的示例性实施例。然而,本发明可以以不同形式实施,并且不应被解释为限于本文所述的实施例。相反,提供这些实施例使得本公开将是彻底和完整的,并且将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。相似的参考数字指的是贯穿始终的相似元件。因此,对于每个图的描述,将不详细描述类似的元件。
图1示出了根据本发明的食品批处理***的透视图。食品批处理***包括多头秤(10),食品批处理***的操作由控制单元(28)控制。
多头秤(10)包括接收部分(14),用于接收散装固体食品(未显示),即固体食品包括大量单独的食品,通常是肉制品,如鸡肉、牛肉、猪肉、鱼等。
固体食品从接收部分(14)输送到其中一个托盘(16)中。托盘(16)位于接收部分(14)周围的圆周上。
每个托盘(16)包括输送螺杆(18),用于将固体食品向外输送至托盘出口处的盖(20)。盖打开和关闭相应托盘的出口,从而控制固体食品从相应托盘(16)流入位于相应托盘出口下方的相应称量秤(22)。
每个秤(22)用于确定位于秤(22)中的固体食品的重量。
此外,确定各称量秤中的物品数量。下文进一步描述了确定各称量秤中物品数量的具体方法。
由于称量秤中物品的重量和数量已经确定,因此(使用控制单元(28)确定应将其内容物组合在一起的称量秤。
这些称量秤的内容物(应组合成一批)随后被释放到溜槽(24)中,并在计量给料机构(26)中收集,计量给料机构(26)进一步通过接收门(32)将内容物释放到料仓(12)中。
料仓可以有任何形式,并且由任何材料制成,这些材料与其作为包装输送机上固体食品容器的功能相兼容。料仓可以是由塑料或氧化铝材料制成的近似矩形托盘,适合储存供人类食用的食品。
在图1中,固体食品从计量给料机构跌落到料仓中。
当料仓已装满所需内容物时,控制单元指示包装输送机(36)顺序移动并将空料仓置于计量给料机构下方的位置,并在固体食品的新部分释放到计量给料机构之前关闭接收门。
图2示出了包含许多固体食品产品(42)的计量给料机构(26)。
计量给料机构包括接收门(32)和拒绝门(34)。这两个门都由控制单元(28)控制。
还显示了放置在包装输送机(36)顶部的空料仓(12)。
计量给料机构有两块固体食品。
图3示出了在从控制单元接收到打开接收门(32)的指令之后的计量给料机构(26)。打开的结果是固体食品被释放到一个空的料仓(12)中。
图4示出了在从控制单元接收到打开拒绝门(34)的指令之后的计量给料机构(26)。打开的结果是固体食品被释放到与包装输送机(36)上的空料仓(12)不同的位置。
重量位于第一重量分布和第二重量分布之间重叠部分内的固体食品集可回收,并通过进料***(未显示)移动到多头秤(10)的接收部分(14)。
然而,重量超出所有分配范围的固体食品集可被处置,并用于其它目的。
图5分别示出了1、2、3或4件固体食品的一组重量分布。
重量分布为非累积概率分布。重量w沿横坐标轴,点概率p沿纵轴。
因此,第一重量分布(44)表示一块固体食品(例如鸡腿)的非累积概率分布pi。
每个重量分布都是均匀分布。
例如,第一分布(44)被截断,并且在最小重量值(min(w)=a)下具有0的点概率,这意味着观察重量低于最小重量值a的结果的概率为0:
点概率也比最大重量值max(w)=b。点概率在最小重量值a和最大重量值b之间是恒定的。
一件固体食品的分配可以写为unif(a;b)。比重可为a=27g和b=37g。
因此,假设固体食品(如鸡腿)没有任何案例/观察,其中鸡腿重量小于最小重量值,也没有案例/观察,其中鸡腿重量大于最大重量值,且介于最小和最大重量值之间,鸡腿的重量分布均匀。
在图5的示例中,所有分布被归一化,这意味着分布的高度沿横坐标轴减小,而分布的宽度沿横坐标轴增大。
第一分布的规范化版本可以写成:
重量w的点概率为:
对于标准化分布,从最小重量值a到最大重量值b的积分给出的概率为1:
第二分布可以通过假设在同一个称量盘中观察到两块以最小重量a称量的固体食品,从而得出最小重量为2*a。
类似地,在同一称量盘中,可以观察到两块以最大重量b称量的固体食品,其最大重量为2*b。
另外,假设第二分布是均匀的,这意味着它可以以非规范化形式写入,如下所示:
p2=unif(2*a;2*b),
同样,第三和第四分布也可以写成:
p3=unif(3*a;3*b)
p4=unif(4*a;4*b)
第一和第二分布之间存在间隙,即第一分布的最大重量值小于第二分布的最小重量值。从数学上讲,这些值使得b<2*a,并且间隙的宽度为2*a-b。
同样,第二和第三分布之间也存在差距:2*b<3*a。
第三和第四分布具有重叠(46)(显示为阴影区域),即第三分布的最大重量值大于第四分布的最小重量值:3*b>4*a,重叠的宽度为4*a-3*b。
称量盘中固体食品的数量可使用分布集确定。
对于本例,可假设预计1至4件固体食品落在称量盘中。称量盘输出称量盘中的质量重量,并确定称量盘中有多少固体食品。
if语句可用于确定重量是否为给定分布中出现的重量。
因此,如果重量大于分配的最小重量值,小于分配的最大重量值,则可以得出结论,即重量属于所述分配,因为所述分配是针对特定数量的n种固体食品定义的,可以得出结论,称量盘中固体食品的数量与所述特定数量相对应。
从第一分布开始,算法可能是:
if a<w<b then n=1
如果重量不在最小重量值和最大重量值之间,则可以得出结论,重量不属于所述特定分布,即称量盘中固体食品的数量n仍然未知。
在这种情况下,算法可以继续,并且可以将重量与第二重量分布进行比较:
if 2*a<w<2*b then n=2
等等,直到第四分布。
如果算法返回一个唯一的结果,即重量落在与之比较的一个分布范围内,则称量盘中固体食品的数量等于重量分布的数量。
如果所有比较均未得出积极结果,则可以得出结论,即重量不在分布范围内。例如,如果称量盘中的内容物是鸡腿的一半,则可能出现这种情况。称量盘的内容物随后通过拒收门拒收。
如果重量落在两个分布之间的重叠处,则其中两个比较返回正结果。例如,如果重量落在第三次和第四分布之间的重叠处,则无法确定称量盘中的内容物是否为四件固体食品中的三件。
在这种情况下,称量盘的内容物可以回收利用。
图6示出了分别由1、2、3或4件固体食品组成的批次的另一组可能的重量分布。
重量分布为非累积概率分布。重量w沿横坐标轴,点概率p沿纵轴。
现在假设分布不是均匀分布,而是截断正态分布(或钟形分布),即点概率在每个分布的中心处最高,并在远离中心时对称减小,尽管分布不一定围绕中心对称。
第一和第二分布之间存在间隙,第二和第三分布之间以及第三和第四分布之间存在重叠。
结合图5描述的if语句可用于确定重量是否落在分布之一内。
或者,点概率可用于确定重量是否落在一个分布范围内。例如,在两个分布之间的重叠中,可以确定哪个分布返回最高点概率,并确定重量属于所述分布:
if p2(w)>p3(w)then n=2
elseif p2(w)<p3(w)then n=3
通常,可以确定所有分布的重量的点概率,并相互比较,并且可以确定重量属于具有最高点概率的分布。
可以考虑使用非截断贝尔分布代替截断正态分布。在这种情况下,所有分布可能相互重叠。然而,可以定义每个分布的最小值和最大值,以便定义区间,测量的重量可以与区间进行比较--本质上是将非截断分布转化为截断分布。
图7是本发明方法中基本步骤的流程图,包括用于估计每批食品制品的可能算法。
不使用if语句,而是可以确定每个分布的重量概率。固体食品的件数对应于返回概率大于零的分布数-所述算法适用于无重叠的均匀分布。
所述算法首先将随机和未知数量的固体食品送入称量盘。
然后确定称量盘中的质量重量。
计数器可用于跟踪分布,算法可从第一分布开始,并相应地将计数器设置为1。
为了在分布中运行,使用while循环(重复if语句),所述循环基于给定的布尔条件重复运行,即它一直运行,直到计数器达到最大值N,所述值对应于分布集中分布的总数。
当计数器低于最大数时,算法进入while循环,确定重量属于第一分布的概率,并确定概率是否大于零。
如果概率大于零,则退出while循环,称量盘中固体食品的数量为1。
如果概率为零,则计数器增加1,while循环继续确定属于第二分布的重量的概率,并确定概率是否大于零。
如果while循环在没有确定称量盘中物品数量的情况下通过所有分配,则可决定拒收称量盘中的物品。
下面是本发明详细说明中使用的参考符号列表,以及本发明详细说明中提及的图纸中使用的参考符号如下:
a、最小重量值;b、最大重量值;10、多头秤;12、料仓;14、接收部分;16、托盘;18、输送螺杆;20、盖;22、称量秤;24、溜槽;26、计量给料机构;28、控制单元;32、接收门;34、拒绝门;36、包装输送机;42、固体食品;44、第一重量分布;46、重叠。
Claims (13)
1.一种称量和批处理固体食品等物品的方法,所述方法包括:
提供多头秤,包括
供料***,具有用于接收所述物品的入口和用于排出所述物品的多个出口,
多个称量盘,每个所述称量盘位于所述多个出口的相应出口下方,并具有朝向所述相应出口的开口,用于接收所述物品的一部分,
所述方法还包括:
定义一组重量分布,包括第一重量分布和第二重量分布,所述第一重量分布表示第一整数个物品的重量分布,所述第二重量分布表示第二整数个物品的重量分布,
提供所述物品,并通过所述供料***将所述物品送入所述称量盘,以便每个称量盘接收所述物品的所述部分,
确定各自称量盘中第一部分的重量,
通过分别对所述重量和所述第一重量分布以及所述第二重量分布进行比较,确定构成所述第一部分的物品数量,当所述重量在所述第一重量分布内时,确定对应于所述第一整数的物品数量,当所述重量在所述第二重量分布内时,确定对应于所述第二整数的物品数量,
当所述重量超出所述重量分布集时,拒绝所述第一部分,
当所述重量在所述重量分布集内时,将所述第一部分从所述各自的称量盘中释放,用于再循环或将所述第一部分分批成一批,使得所述批次在规定的重量和整数区间内具有一定数量和重量的物品。
2.根据权利要求1所述的方法,包括当所述重量位于所述第一重量分布和所述第二重量分布之间的重叠范围内时,将所述第一部分再循环到所述供料***中。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法,包括当所述重量在所述第一重量分布或所述第二重量分布内且在所述第一重量分布和所述第二重量分布之间的重叠外时,接收并分批所述第一部分。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法,所述重量分布集包括均匀分布。
5.根据权利要求1所述的方法,所述比较包括条件操作。
6.根据权利要求5所述的方法,当所述重量超过所述第一重量分布的最小重量且低于所述第一重量分布的最大重量时,所述重量在所述第一重量分布内。
7.根据权利要求5所述的方法,当所述重量低于所述分布的最小重量或高于所述第一重量分布的最大重量时,所述重量在所述第一重量分布之外。
8.根据权利要求1所述的方法,所述比较包括确定所述第一重量分布和所述第二重量分布的重量点概率。
9.根据权利要求8所述的方法,当所述重量的所述点概率高于阈值(如0)时,所述重量在所述第一重量分布内。
10.根据权利要求8所述的方法,当所述重量的所述点概率低于阈值时,所述重量在所述第一重量分布之外。
11.一种用于称量和批处理固体食品等物品的多头秤,所述多头秤包括:
供料***,具有用于接收所述物品的入口和用于排出所述物品的多个出口,
多个称量盘,每个称量盘位于所述多个出口的各自出口下方,并具有朝向相应出口的开口,用于接收所述物品的一部分,每个称量盘具有用于称量所述物品的重量,
中央控制器,具有数据库,所述数据库具有一组重量分布,所述重量分布包括第一分布和第二分布,所述第一重量分布表示第一整数个物品的重量分布,所述第二重量分布表示第二整数个物品的重量分布,
所述中央控制器被配置为通过分别对所述重量和所述第一重量分布以及所述第二重量分布进行比较来确定构成所述第一部分的物品的数量,当所述重量在所述第一重量分布内时,确定对应于所述第一整数的物品数量,当所述重量在所述第二重量分布内时,确定对应于所述第二整数的物品数量,
拒绝器,用于当所述重量在所述重量分布集之外时拒绝所述第一部分,
释放机构,用于从所述各自的称量盘释放所述第一部分,以在所述重量分布集内时将所述第一部分回收或分批成一批,从而使所述批次在规定的重量和整数区间内具有一定数量的物品。
12.根据权利要求11所述的多头秤,包括回收器,当所述重量位于所述第一重量分布和所述第二重量分布之间的重叠范围内时,用于将所述第一部分回收到所述供料***中。
13.根据权利要求11或12所述的多头秤,包括带有接收门和拒绝门的计量给料机构。
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