[发明专利]一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法和系统

权利要求书

1.一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法，其特征在于，包括：

将菜肴食品搅碎并过滤液体后形成待测目标，将所述待测目标放置于第一容器内；

获取所述待测目标的图像信息，并根据所述图像信息获取所述待测目标的估算体积；

获取所述待测目标的光谱信息，将所述光谱信息输入至光谱密度模型得到所述待测目标的估算密度，其中，所述光谱密度模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本密度训练得到的；

根据估算体积和估算密度计算得到所述待测目标的估算质量，并将所述待测目标的估算质量和光谱信息输入至所述待测目标的光谱营养含量模型中得到所述待测目标的营养含量，其中，所述光谱营养含量模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本营养含量训练得到的。

2.根据权利要求1所述的一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法，其特征在于，所述获取所述待测目标的图像信息，并根据所述图像信息获取所述待测目标的估算体积的步骤中，具体包括：

采集在所述第一容器内静置后的所述待测目标的图像信息；

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所述第一容器边缘的距离、所述第一像素点至图像中心的距离、所述第一容器的深度和所述第一容器的底部半径计算得到所述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所述待测目标体积；

重复上述步骤直至获得N个像素点的N个预估体积，其中，N大于等于二；

根据N个预估体积计算得到第一平均值，并将第一平均值作为估算体积。

3.根据权利要求2所述的一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法，其特征在于，所述根据N个预估体积计算得到第一平均值，并将所述第一平均值作为所述估算体积的步骤中，具体包括：

获取预设偏差并以所述预设偏差作为梯度区间，建立N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，并根据M个预估体积计算得到所述第一平均值，其中，M小于N。

4.根据权利要求1所述的一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法，其特征在于，所述获取所述待测目标的光谱信息，将所述光谱信息输入至光谱密度模型得到所述待测目标的估算密度的步骤中，具体包括：

根据所述待测目标的光谱信息遍历所述光谱密度模型的样本池，获得与所述待测目标的光谱信息对应的样本光谱信息；

获取与所述样本光谱信息对应的样本密度，并将所述样本密度作为估算密度。

5.根据权利要求4所述的一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法，其特征在于，所述光谱密度模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本密度训练得到的步骤中，具体包括：

将已知样本质量的所述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样本的样本体积；

根据样本质量和样本体积得到样本密度；

获取所述样本的样本光谱信息，并根据样本光谱信息和样本密度训练得到一个光谱密度样本；

重复上述步骤X次，得到X个光谱密度样本，并根据X个光谱密度样本得到所述光谱密度模型。