CN117153338A - 一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与***，属于深度学习及自动化精细控制领域，包括：获取使用者的身体数据和当天摄入的营养信息数据；利用使用者的身体数据和每天摄入的营养数据训练LSTM模型；将使用者的身体数据、每天摄入的营养信息组织成序列数据，以一天为一个时间步长，将每个时间步长作为LSTM模型的输入，同时使用三天内的数据作为输入数据的上下文；利用LSTM模型输出使用者下一天所需要摄入的各个调味料用量。该***能够根据使用者的身体状况和营养状况控制其每天调料的摄入。
Description
技术领域
本发明属于深度学习及自动化精细控制领域，具体涉及一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与***。
背景技术
老年人食用过多高钠盐、含糖、脂肪和碳水化合物的调味品，可能会加重高血压、糖尿病、肾病、肥胖和消化***问题等基础疾病。根据不同地区、文化、习惯和教育程度的差异，退休老年人中掌握做饭技能的男士和女士比例可能有所不同。一般来说，过去的社会习惯和文化观念中，女性在家庭中负责做饭和家务事务的比例较高，而男性则主要从事外出工作和经济收入来源，故退休后老人倾向于外出进餐。
此外，老年人退休后居家饮食可能出现的问题包括饮食习惯改变、营养不良、食物安全问题、厨房安全问题以及社交问题。例如，由于口味偏好、食欲减退等原因，老年人可能会偏好某些食物，缺乏必要的营养素，导致营养不良。老年人的免疫***相对较弱，容易感染食物中的细菌和病毒；同时，老年人对食物中的添加剂、防腐剂等化学物质的耐受性可能较低，容易引起食物过敏和其他食品安全问题。此外，老年人退休后，生活方式和饮食习惯可能发生变化，例如饮食规律不规律、进食时间过晚等，容易影响消化和吸收功能。
现有技术中的菜品制作机器人在制作菜品的时候，只能根据菜品添加固定用量的调味料，不能根据使用者的身体状态控制调味料的用量。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与***。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与***，包括：
获取历史使用者的身体数据和当天摄入的营养信息数据；
根据历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据预测下一天应该摄入的各个调味料总量；并将预测的下一天应该摄入的各个调味料总量与历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据共同作为训练集；
利用训练集中的历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据训练LSTM模型，当LSTM模型输出的各个调味料的总量与预测的下一天应该摄入的各个调味料总量相同时，LSTM模型训练完成；
将使用者的身体数据和每天摄入的营养信息组成序列数据，以一天为一个时间步长，将每个时间步长作为LSTM模型的输入，同时使用三天内的数据作为输入数据的上下文，输出使用者下一天所需要摄入的各个调味料用量。
进一步，所述使用者的身体数据包括：年龄、性别、身高、体重、血压、血糖、使用者的疾病类型、使用者的疾病严重程度、已知的食品过敏或不良反应、药物治疗情况。
进一步，将使用者每天摄入的营养信息输入到矩阵分解模型中，由矩阵分解模型推荐最适合用户的食品和菜品。
一种基于深度学习的调味料摄入量确定***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取使用者的身体数据和当天摄入的营养信息数据；
主控模块，用于：
根据历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据预测下一天应该摄入的各个调味料总量；并将预测的下一天应该摄入的各个调味料总量与历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据共同作为训练集；
利用训练集中的历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据训练LSTM模型，当LSTM模型输出的各个调味料的总量与预测的下一天应该摄入的各个调味料总量相同时，LSTM模型训练完成；
将使用者的身体数据和每天摄入的营养信息组成序列数据，以一天为一个时间步长，将每个时间步长作为LSTM模型的输入，同时使用三天内的数据作为输入数据的上下文，输出使用者下一天所需要摄入的各个调味料用量。
进一步，还包括：
实时监控模块，用于在菜品制作过程中实时监测菜品的化学特性数据；
所述主控模块根据菜品的实时化学特性数据，将菜品的实时化学特性数据输入训练好的mlp神经网络中，由mlp神经网络神经网络模型实时预测菜品的味道，根据菜品的味道的预测结果和目标味道值之间的差异，控制调味品的添加量和配比。
进一步，所述实时监控模块包括：
pH传感器，用于检测菜品中的氢离子浓度；
盐度传感器，用于检测菜品中的盐离子浓度；
氨气传感器，用于用于监测菜品中的氨气浓度。
进一步，还包括：菜品制作模块，其包括：
内胆，用于炒菜或煲汤。
进一步，所述主控模块包括：模糊控制器和神经网络控制器串联形成的混合控制器。
本发明提供的一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与***具有以下
有益效果：
本发明收集使用者的身体数据和营养摄入信息，根据身体数据和营养摄入信息给出使用者每天所能够摄入的调料总量作为训练集训练LSTM神经网络，利用LSTM神经网络输出使用者下一天所能够摄入的调料总量。解决了现有技术中，菜品制作机器人在制作菜品的时候，只能根据菜品添加固定用量和比例的调味料，不能根据使用者的身体状态控制调味料的用量的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于深度学习的调味方法示意图。
图2为本发明实施例的调味品分区预处理及储存备用示意图；
图3为本发明实施例中菜品制作模块示意图；
图4为本发明实施例中新鲜食材投放及处理模块示意图；
图5为本发明实施例中食材配菜及翻炒过程示意图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例：
本发明提供了一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法与***，具体如图1所示，包括：获取使用者的身体数据和当天摄入的营养信息数据；由医生根据使用者的身体数据和每天摄入的营养数据给出下一天应该摄入的各个调味料总量，与使用者的身体数据和每天摄入的营养数据共同作为训练集；利用训练集中的使用者的身体数据和每天摄入的营养数据训练LSTM模型，当LSTM模型输出的各个调味料的总量与医生根据使用者的身体数据和每天摄入的营养数据给出下一天应该摄入的各个调味料总量相同时，LSTM模型训练完成；将使用者的身体数据、每天摄入的营养信息组织成序列数据，以一天为一个时间步长，将每个时间步长作为LSTM模型的输入，同时使用三天内的数据作为输入数据的上下文；利用LSTM模型输出使用者下一天所需要摄入的各个调味料用量。
以下为本发明***实施细节：
1)自动化调味器与制作***：
由调料盒、内胆、传感器，菜品准备***组成；
调料盒依据调味品性质设计便于储存，使用前可将调味品加入到调料盒的隔层里的，由控制***调控加入剂量；内胆包括炒菜内胆和煲汤内胆，可以完成做菜与煲汤，依据不同价位与需求设计其大小及内胆数量；传感器用于监测做菜或者煲汤过程中的实时信息。每次完成一道菜品后自动进行清洗，已完成菜品传递至隔层保温。菜品准备***用于用于洗菜和切菜。
菜品准备***配菜完成后，由食材投放***将盛有食材的实盘运动至***执行层如炒菜内胆所在高度，依据如炒菜与添加佐料的先后顺序依次添加食材。由炒菜内胆完成后续翻炒动作。
2)数据储存与处理***：
录入各类菜谱的菜品名称、所需食材及数量、制作步骤、烹饪时间和温度、可能的营养信息、原料来源、菜品图片和小贴士等基础信息，储备为数据库1。
录入使用者的身体健康基础档案，这里的档案重点包括饮食方面的数据，比如用户的疾病类型、疾病的严重程度、已知的食品过敏或不良反应、药物治疗情况等，提取老人健康体检数据中存在风险及相关度的数据项，储备为数据库2。
依据使用者的身体信息，利用机器学习算法建立匹配模型。将用户身体状况和营养信息输入到机器学习算法中，建立匹配模型，以确定哪些食品和菜品最适合用户。模型可以基于用户的健康目标、口味偏好、饮食习惯、疾病类型等因素进行调整；根据用户的个人情况(如偏好和饮食限制)提供针对性的饮食建议，例如提供食谱、烹饪建议和健康餐点选择建议等。
将老人的饮食记录和身体数据作为序列数据，输入到LSTM模型中，通过训练LSTM模型，输出使用者一天内所需要摄入的调味料总量，将使用者当天所需要摄入的调味料分别置于调料盒的各个隔层中；在菜品制作模块制作菜品的过程中，控制调料盒中的调料按照固定比例添加到菜品中。
软件终端与用户交流的过程体现在产品的终端交互，如微信小程序、公众号、支付宝小程序等形式。
3)控制***：
优选的方案中，定义控制***的输入和输出，定义输入为各种原材料和调味品的比例和属性，输出为调制出来的调味品的属性，例如味道、酸度、甜度、咸度等。
优选的方案中，根据定义的输入和输出建立控制***的数学模型，通过质量守恒和物质平衡等原理，建立一个包含各种原材料、调味品和混合物的质量守恒方程组，进而利用方程组来建立数学模型。根据建立的数学模型设计控制***的控制策略，使用模糊控制器来实现对***的模糊控制，使用神经网络控制器来实现对***的智能化控制，将模糊控制器和神经网络控制器串联成一个混合控制器，实现对***的智能化、个性化控制。
优选的方案中，使用单片机或微处理器来搭建控制器，使用编程语言来编写控制软件。使用VHDL编程语言来实现模糊控制器和神经网络控制器，例如模糊逻辑里的模糊运算和规则库的一种或几种组合，神经网络模型里的各种神经元和网络连接的一种或几种组合。
优选的方案中，将模糊控制器和神经网络控制器串联起来实现混合控制器，同时将它们的输出通过权重加权和偏置调节等方式进行融合，例如在FPGA硬件内部的DSP模块可以实现这些高速、低功耗的控制算法。对控制器进行联调和调试，根据实际情况对控制器参数和工作范围进行优化和调整，以达到最佳的控制效果。将建立好的控制***应用到调味品调制过程中，实时监测调味品的物理和化学属性，并根据控制策略对调味品的配比和搅拌过程进行控制，以实现自动化和精细化的调制过程。
通过文献调研、实验室测试等方式获取各种调味品的化学特性数据，例如成分组成、物理化学性质、味道感官评估等；基于收集到的化学特性数据，使用机器学习或深度学习等方法建立预测模型，常用的方法有线性回归、支持向量机、随机森林、神经网络等，通过输入调味品的化学特性数据，输出预测的味道评估结果。
优选的方案中，建立反馈***实时监测调制过程中各种调味品的化学特性，并将这些数据输入到预测模型中进行味道预测。同时，根据预测结果和目标味道值之间的差异，控制调味品的添加量和配比，以达到精确的调制效果。
设计反馈控制***时调味品的性质、调制工艺等因素确定关键参数，如控制周期、目标味道值、控制算法等。
依据调制结果得到的历史数据优化包括调味品的添加顺序、时间、温度、pH值等在内的内容，同时对调制过程中的异常情况进行监测和处理。
优选的方案中，采集不同种类的蔬菜的图片，包含不同的角度、光照和背景等因素，保证图片的质量和多样性，以确保模型能够识别不同的情况。对采集的蔬菜图片进行标注，标注出每张图片对应的蔬菜种类。对标注后的数据进行预处理，包括数据清洗、数据增强等操作。选择基于卷积神经网络(CNN)的模型，如ResNet、VGG等进行训练。使用标注后的数据集对模型进行训练，同时训练过程中进行参数调优。使用精确率、召回率等指标来评估模型的准确性，使用预测API或者本地调用的方式进行部署。使用传感器(如摄像头)对指定区域的蔬菜进行拍摄，将拍摄到的图片输入到训练好的模型中进行识别，得到蔬菜的种类和相关信息。
优选的方案中，由已训练完毕的菜品制作执行模型(如顺序，食材需加工成的形状等)导出执行指令，进一步由自动化调味器与制作***完成后续制作步骤。(制作指令的生成：由菜品制作模型导出执行指令)
以下为本发明具体实施例：
实施例一：
某老人，70岁，无固定工作，年轻时从事重体力劳动，身体患有多种基础疾病，特别以高血压和胃病突出。经家人建议后尝试使用本***，此时是上午10:00，离午饭时间还有2小时。
第一步，录入个人信息。录入使用者(如老人)的身体健康基础档案，这里的档案重点包括饮食方面的数据，比如用户的疾病类型、疾病的严重程度、已知的食品过敏或不良反应、药物治疗情况等，提取老人健康体检数据中存在风险及相关度的数据项，储备为数据库2。
第二步，智能化膳食建议推荐。依据使用者的身体信息，将用户身体状况和营养信息输入到机器学习算法中，建立匹配模型，以确定哪些食品和菜品最适合用户。模型可以基于用户的健康目标、口味偏好、饮食习惯、疾病类型等因素进行调整。
根据用户的个人情况(如偏好和饮食限制)提供针对性的饮食建议，例如提供食谱、烹饪建议和健康餐点选择建议等。
优选的方案中，将老人的饮食记录作为序列数据，输入到循环神经网络中，通过训练网络，预测出老人的饮食习惯和营养状态，从而更好地判断其营养状况，并给出相应的营养干预方案。
将老人的饮食历史作为输入序列，包括每日摄入的盐、糖、脂肪、营养素以及食品添加剂等信息，以及老人的年龄、身高、体重、病史等信息作为附加信息。通过训练网络，可以预测出老人的营养状态，并给出相应的营养干预方案，例如推荐一些低盐、低糖、低脂肪的食物，限制老人的食品添加剂摄入量等。
老人通过微信小程序在推荐的菜品中或自行搜索菜品完成指令的下达。
老人通过语音等适老化改造的交互设备完成***接下来的提示内容，如在***检索到附近食材可获得来源的坐标，根据综合分析推荐(考虑时间，习惯，位置等)，使老人可以在几种经济便捷的获取食材的方式里选择最适合自己的一种，如自行买菜或机器人取菜或线下自提或送货上门。
老人在选择了符合自己口味的、又有利于控制高血压、胃病的菜品——紫米饭和豆腐汤。
老人依据提示将准备好的食材分拣投入自动化调味器与制作***，启动***。***自动完成菜品的制作。
特别的，豆腐汤制作时，***考虑老人的高血压状况，控制了食盐等的摄入，通过日积月累的作用，老人的血压得到了明显的控制，身体素质变得越来越好。
实施例2：
自动化调味器与制作***，以调味为例：
假设***有n种原材料和调味品，分别用x1,x2,...,xn表示它们的质量分数，
由质量守恒和物料守恒建立如下数学模型：
y1＝f1(x1,x2,...,xn)
y2＝f2(x1,x2,...,xn)
……
ym＝fm(x1,x2,...,xn)
其中xiwi,j表示第i种物质在第j个反应中的摩尔数，xiw′i,j表示第i种物质在第j个反应中生成的摩尔数，k表示反应的个数。
通过收集菜品中的化学特性数据，将各元素的摩尔数输入神经网络中，输出菜品的味道预测结果。
以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法，其特征在于，包括：
获取历史使用者的身体数据和当天摄入的营养信息数据；
根据历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据预测下一天应该摄入的各个调味料总量；并将预测的下一天应该摄入的各个调味料总量与历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据共同作为训练集；
利用训练集中的历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据训练LSTM模型，当LSTM模型输出的各个调味料的总量与预测的下一天应该摄入的各个调味料总量相同时，LSTM模型训练完成；
将使用者的身体数据和每天摄入的营养信息组成序列数据，以一天为一个时间步长，将每个时间步长作为LSTM模型的输入，同时使用三天内的数据作为输入数据的上下文，输出使用者下一天所需要摄入的各个调味料用量。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法，其特征在于，所述使用者的身体数据包括：年龄、性别、身高、体重、血压、血糖、使用者的疾病类型、使用者的疾病严重程度、已知的食品过敏或不良反应、药物治疗情况。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的调味料摄入量确定方法，其特征在于，将使用者每天摄入的营养信息输入到矩阵分解模型中，由矩阵分解模型推荐最适合用户的食品和菜品。
4.一种基于深度学习的调味料摄入量确定***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取使用者的身体数据和当天摄入的营养信息数据；
主控模块，用于：
根据历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据预测下一天应该摄入的各个调味料总量；并将预测的下一天应该摄入的各个调味料总量与历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据共同作为训练集；
利用训练集中的历史使用者的身体数据和每天摄入的营养数据训练LSTM模型，当LSTM模型输出的各个调味料的总量与预测的下一天应该摄入的各个调味料总量相同时，LSTM模型训练完成；
将使用者的身体数据和每天摄入的营养信息组成序列数据，以一天为一个时间步长，将每个时间步长作为LSTM模型的输入，同时使用三天内的数据作为输入数据的上下文，输出使用者下一天所需要摄入的各个调味料用量。
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的调味料摄入量确定***，其特征在于，还包括：
实时监控模块，用于在菜品制作过程中实时监测菜品的化学特性数据；
所述主控模块根据菜品的实时化学特性数据，将菜品的实时化学特性数据输入训练好的mlp神经网络中，由mlp神经网络神经网络模型实时预测菜品的味道，根据菜品的味道的预测结果和目标味道值之间的差异，控制调味品的添加量和配比。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的调味料摄入量确定***，其特征在于，所述实时监控模块包括：
pH传感器，用于检测菜品中的氢离子浓度；
盐度传感器，用于检测菜品中的盐离子浓度；
氨气传感器，用于用于监测菜品中的氨气浓度。
7.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的调味料摄入量确定***，其特征在于，还包括：菜品制作模块，其包括：
内胆，用于炒菜或煲汤。
8.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的调味料摄入量确定***，其特征在于，所述主控模块包括：模糊控制器和神经网络控制器串联形成的混合控制器。
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