[发明专利]食物检测方法、装置及电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种食物检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测食物的扫描数据和待检测食物的拍摄图像，所述扫描数据至少包括待检测食物中食物成分的种类和各食物成分的含量；

根据拍摄图像确定待检测食物的种类，并调取与所述待检测食物的种类对应的标准数据；

将所述待检测食物的扫描数据和所述标准数据进行比对，得到所述待检测食物的品质得分。

2.根据权利要求1所述的食物检测方法，其特征在于，所述将所述待检测食物的扫描数据和所述标准数据进行比对，得到所述待检测食物的品质得分包括：

将所述待检测食物的扫描数据中食物成分的种类和各食物成分的含量和所述标准数据中食物成分的种类和各食物成分的含量进行比对；

在比对过程中，当所述待检测食物的扫描数据中缺少或增加了第一种类的食物成分时，从所述待检测食物的当前品质得分中扣除第一分值；和/或，

在比对过程中，当所述待检测食物的扫描数据中第二种类的食物成分的含量与所述标准数据中第二种类的食物成分的含量相差大于预设值时，从所述待检测食物的当前品质得分中扣除第二分值；

在所述待检测食物的扫描数据与所述标准数据比对结束后，得到所述待检测食物的当前品质得分为所述待检测食物的品质得分。

3.根据权利要求2所述的食物检测方法，其特征在于，在所述待检测食物的种类是预设种类时，所述第一分值是根据第一权重与第一基础分值的乘积确定的；所述第二分值是根据第二权重与第二基础分值的乘积确定的；

所述第一基础分值大于所述第二基础分值；

所述第一权重小于所述第二权重。

4.根据权利要求2所述的食物检测方法，其特征在于，所述第一分值大于所述第二分值。

5.根据权利要求1所述的食物检测方法，其特征在于，所述根据拍摄图像确定待检测食物的种类包括：

将所述待检测食物的拍摄图像输入至食物种类识别模型中，得到所述待检测食物的种类。

6.根据权利要求5所述的食物检测方法，其特征在于，所述食物种类识别模型是基于Yolov5的识别模型。

7.根据权利要求1-6任一项所述的食物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对一个种类食物，采集多个食物的扫描数据，所述扫描数据至少包括食物成分的种类和各食物成分的含量；

将多个食物的扫描数据中属于同种食物成分的食物成分对应的成分含量加和求平均，得到所述一个种类食物中每种食物成分的含量标准数据；

获取所述一个种类食物的标准食物成分；

基于所述一个种类食物中每种食物成分的含量标准数据和所述一个种类食物的标准食物成分建立所述一个种类食物的标准数据。

8.一种食物检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测食物的扫描数据和待检测食物的拍摄图像，所述扫描数据至少包括待检测食物中食物成分的种类和各食物成分的含量；

识别模块，用于根据拍摄图像确定待检测食物的种类，并调取与所述待检测食物的种类对应的标准数据；

判断模块，用于将所述待检测食物的扫描数据和所述标准数据进行比对，得到所述待检测食物的品质得分。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的食物检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述指令被执行时，使得计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的食物检测方法。