专利汇可以提供一种智能食品质量检测机器人专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 属于食品 质量 检测技术领域,公开了一种智能食品质量检测 机器人 。该智能食品质量检测机器人包括:中央控制处理系统、天然毒素检测模 块 、转基因食品检测模块、 生物 性污染检测模块、药物残留检测模块、有机物检测模块、食品质量检测实验台、 触摸屏 显示模块、 开关 机及 基础 设置按钮及带 刹车 的 滑轮 等。 发明人 通过对现阶段的食品检测方法的提炼,设计出了有关食品质量安全检测的各检测模块并进行整合。本发明设计优化了食品质量检测技术的细节,可减少 食品安全 问题的产生,设计思路清晰合理,填补了食品质量检测技术领域的智能机器人的空白,功能多样,设置方便,使用简单。,下面是一种智能食品质量检测机器人专利的具体信息内容。
1.一种智能食品质量检测机器人,其特征在于,所述智能食品质量检测机器人设置有:
中央控制处理系统、天然毒素检测模块、转基因食品检测模块、生物性污染检测模块、药物残留检测模块、有机物检测模块、食品质量检测实验台、触摸屏显示模块、开关机及基础设置按钮及带刹车的滑轮;所述中央控制处理系统内置于智能食品质量检测机器人壳体内部;
天然毒素检测模块与中央控制处理系统连接,用于将被检测的食品当中存在的天然毒素成分检测的结果反馈给中央控制处理系统;
转基因食品检测模块与中央控制处理系统连接,用于检测被检食品是否为转基因食品并将检测结果反馈给中央控制处理系统;
生物性污染检测模块与中央控制处理系统连接,用于对被检食品的生物性污染情况进行检测并将检测结果反馈给中央控制处理系统;
药物残留检测模块与中央控制处理系统连接,用于对被检食品的药物残留情况进行检测并将检测结果反馈给中央控制处理系统;
有机物检测模块与中央控制处理系统连接,用于对被检食品的有机物成分进行检测并将检测结果反馈给中央控制处理系统。
2.如权利要求1所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,所述食品质量检测实验台安装于智能食品质量检测机器人壳体内部,可在智能食品质量检测机器人壳体内部及外部之间进行切换,以便于对食品的采样。
3.如权利要求1所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,所述触摸屏显示模块与中央控制处理系统连接,可对智能食品质量检测机器人的各项参数进行调整并将中央控制处理系统处理后的检测结果显示在显示屏幕上。
4.如权利要求1所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,中央控制处理系统包括存储有天然毒素数据信息、转基因数据信息、生物性污染数据信息、药物残留数据信息、有机物数据信息的知识库模块和模糊控制模块;
模糊控制模块采用粒子群算法进行处理,设在一个D维搜索空间中,有N个粒子,即粒子种群规模为N,在搜索范围[-Xmax,Xmax]内服从均匀分布产生N个粒子的位置,每个粒子的速度都在[-Vmax,Vmax]内,且服从均匀分布、产生,其中第i个粒子位置为X={x1x2...xn}T,速度为V={v1v2...vn}T,历史最优值为P={P1P2...Pn}T,种群的全局最优值为Pg={Pg1Pg2...Pgn}T,粒子Xi在本身速度、历史最优值和全局最优值的影响下,按追随当前最优粒子的原理,更新自身的速度和位置,每个粒子的速度和下一次的位置,分别由公式(1)和(2)决定:
vidt+1=vidt+c1r1(pid-xidt)+c2r2(pgd-xidt) (1)
t+1 t t+1
xid =xid+vid (2)
公式中:N=1,2...,是粒子的编码;t是当前迭代次数;C1C2为学习因子,r1、r2是(0,1)的随机数。
5.如权利要求4所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,模糊控制模块采用粒子群算法的处理步骤为:
(1)设定种群规模N、最优值空间维数D、算法精度、最大迭代次数maxT等参数初始化迭代次数;
(2)随机初始化种群,在取值空间范围内生成粒子的位置和速度;
(3)根据适应度函数,计算每个粒子的适应度值,初始化单个粒子的历史最优值和种群的全局最优值;
(4)根据公式(1)、(2)对各个粒子的速度和位置进行更新;
(5)每个粒子将本次迭代中计算的适应值,与自身的历史最优值进行比较,若好于历史最优值,则将本次迭代中计算的适应值作为新的历史最优值,否则,历史最优值保持不变;
(6)每个粒子都将自己的历史最优值,与种群的全局最优值进行比较,若好于种群的全局最优值,则将该历史最优值作为新的全局最优值,否则,全局最优值保持不变;
(7)如果没有达到精度或最大迭代次数,返回(4),迭代次数加1,进入下一次迭代,否则停止循环。
6.如权利要求4所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,模糊控制模块接收到检测模块测得的被控制量的反馈量后,将其与给定值进行比较得到误差信号E,将误差E以及误差变化率作为模糊控制器的输入量,把误差E和误差变化率EC的精确值进行模糊化处理转化为模糊量,误差、误差的模糊量都将用相应的模糊语言表示,得到误差E和误差EC的模糊语言集合的一个集合 再由集合 模糊控制规则 (模糊关系)根据模糊逻辑推理的合成规则进行模糊决策,得到模糊控制量 为:
经过解模糊化后,模糊量成为精确值,再通过数模转换对执行机构施加模拟控制量,以此实现对被控对象的控制,模糊控制模块正是不断重复上述过程来实现控制功能的。
7.如权利要求1所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,转基因食品检测模块检测方法为:
首先,食品质量检测实验台检测转基因食品样本,获得转基因食品样本与转基因食品抗体试液反应的测试结果,并将食品质量检测实验台所处环境的信息及所述测试结果发送给中央控制处理系统;
其次,根据中央控制处理系统所处环境的信息从知识库模块的数据库中获取不同浓度的转基因食品样本反应数据;
再次,将不同浓度的转基因食品样本反应数据与测试结果进行对比分析,获得所述转基因食品样本中转基因食品浓度的分析结果,并将所述分析结果发送给触摸屏显示模块。
8.如权利要求7所述智能食品质量检测机器人,其特征在于,将不同浓度的转基因食品样本反应数据与测试结果进行对比分析的分析公式为:
其中,f0为分析结果,f(T,RH,P)为知识库模块的数据库,P0为环境气压值,T0为环境温度值,RH0为环境相对湿度,T1和T2为知识库模块数据库中与T0相邻的两个实验温度值,la为T1和T2之间的阈值长度,l1和l2分别为T0对应到T1和T2的距离;RH1和RH2为知识库模块数据库中与RH0相邻的两个实验相对湿度值,lb为RH1和RH2之间的阈值长度,l3和l4分别为RH0对应到RH1和RH2的距离;P1和P2为知识库模块数据库中与P0相邻的两个实验气压值,lc为P1和P2之间的阈值长度,l5和l6分别为P0对应到P1和P2的距离。
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