本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种营养餐生成方法、装置、设备及介质。
背景技术：
目前，现有的产后照料机构或照料人员能够为产妇烹煮餐食，但是，无法针对产妇的体质与母乳成分营养状况，定制个体化营养膳食的配比，导致产妇母乳营养失衡，影响宝宝的吸收，产妇自身也无法正确地恢复健康体质。
并且，现有的营养餐制作流程繁琐，步骤较多，运行效率低。
如何结合测试者的具体状况，准确、高效地生成营养餐，提高运算效率，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种营养餐生成方法、装置、设备及介质，能够结合测试者的具体状况，准确、高效地生成营养餐，提高运算效率。
第一方面，本发明提供一种营养餐生成方法，该方法包括：
获取体质数据、母乳数据；
将体质数据或母乳数据与标准参数进行对比，生成对比结果；
根据对比结果，生成菜谱。
进一步地，将体质数据或母乳数据与标准参数进行对比，生成对比结果，包括：
将体质数据与体质标准参数进行对比，生成体质数据判断结果；
将母乳数据与母乳标准参数进行对比，生成母乳数据判断结果；
根据对比结果，生成菜谱，包括：
根据体质数据判断结果或母乳数据判断结果，调取相应的配比更新参数；
根据配比更新参数，生成菜谱。
进一步地，将体质数据与体质标准参数进行对比，生成体质数据判断结果，包括：
将体质数据中的bmi值、体脂值、内脂值和体重值分别与bmi标准范围、体脂标准范围、内脂标准范围和体重标准范围进行对比：
若bmi值高于bmi标准范围、体脂值高于体脂标准范围、内脂值高于内脂标准范围且体重值高于体重标准范围，则体质数据判断结果为高；
若bmi值处于bmi标准范围内、体脂值处于体脂标准范围内、内脂值处于内脂标准范围内且体重值处于体重标准范围内，则体质数据判断结果为标准；
若bmi值低于bmi标准范围、体脂值低于体脂标准范围、内脂值低于内脂标准范围且体重值低于体重标准范围，则体质数据判断结果为低；
将母乳数据中的脂肪值、蛋白值和乳糖值分别与脂肪标准范围、蛋白标准范围和乳糖标准范围进行对比：
若脂肪值高于脂肪标准范围、蛋白值高于蛋白标准范围且乳糖值高于乳糖标准范围，则母乳数据判断结果为高；
若脂肪值处于脂肪标准范围内、蛋白值处于蛋白标准范围内且乳糖值处于乳糖标准范围内，则母乳数据判断结果为标准；
若脂肪值低于脂肪标准范围、蛋白值低于蛋白标准范围且乳糖值低于乳糖标准范围，则母乳数据判断结果为低。
进一步地，获取母乳数据之后，生成菜谱之前，该方法还包括：
将母乳数据中的钙含量值、铁含量值和锌含量值分别与钙标准范围、铁标准范围和锌标准范围进行对比：
若钙含量值低于钙标准范围、铁含量值低于铁标准范围且锌含量值低于锌标准范围，则母乳数据判断结果为低。
基于上述任意营养餐生成方法实施例，进一步地，获取体质数据之后，生成菜谱之前，该方法还包括：
根据体质数据，确定测试者的身体年龄；
将身体年龄与该测试者的实际年龄进行比对，生成运动量提示信息。
基于上述任意营养餐生成方法实施例，进一步地，生成菜谱之后，该方法还包括：审核菜谱：
若审核未通过，则对菜谱进行调整。
进一步地，对菜谱进行调整，包括：
接收营养师输入的调整信息；
按照调整信息，更新菜谱。
第二方面，本发明提供一种营养餐生成装置，该装置包括：数据获取单元、参数对比单元和菜谱生成单元，数据获取单元用于获取体质数据、母乳数据；参数对比单元用于将体质数据或母乳数据与标准参数进行对比，生成对比结果；菜谱生成单元用于根据对比结果，生成菜谱。
第三方面，本发明提供一种营养餐生成设备，该设备包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现上述营养餐生成方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当计算机程序指令被处理器执行时实现上述营养餐生成方法。
由上述技术方案可知，本实施例提供的营养餐生成方法、装置、设备及介质，能够结合测试者的体质数据和母乳数据，自动进行分析，确定与标准参数的对比状况，以准确、高效地生成菜谱，确定营养餐，提高运算效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1示出了本发明所提供的一种营养餐生成方法的方法流程图；
图2示出了本发明所提供的一种体质数据判断过程的方法流程图；
图3示出了本发明所提供的一种母乳数据判断过程的方法流程图；
图4示出了本发明所提供的一种菜谱审核过程的方法流程图；
图5示出了本发明所提供的一种营养餐生成装置的连接示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
第一方面，本发明实施例提供一种营养餐生成方法，结合图1，该方法包括：
步骤s1，获取体质数据、母乳数据。在实际应用过程中，工作人员会预先收集产妇资料，并由营养师对产妇的身体状态进行评估，确定产妇基本信息，如年龄、身高、体重，母乳成分与体质数据。
步骤s2，将体质数据或母乳数据与标准参数进行对比，生成对比结果。其中，标准参数是通过中国营养膳食协会指南的指导标准，对产妇每天所需摄入的营养进行量化数值。
步骤s3，根据对比结果，生成菜谱，可达到产后科学饮食的目的，厨房将根据生成的菜谱进行配餐制作。制作过程会有部分食材的增量与减量，达到产妇个体的营养需求，也可以简化照料机构或照料人员的工作流程，减少工作量。
由上述技术方案可知，本实施例提供的营养餐生成方法，能够结合测试者的体质数据和母乳数据，自动进行分析，确定与标准参数的对比状况，以准确、高效地生成菜谱，确定营养餐，提高运算效率和营养餐的针对性。
为了进一步提高本实施例营养餐生成方法的准确性，在数据对比方面，结合图2或图3，将体质数据或母乳数据与标准参数进行对比，生成对比结果时，具体实现过程如下：
将体质数据与体质标准参数进行对比，生成体质数据判断结果。
将母乳数据与母乳标准参数进行对比，生成母乳数据判断结果。
根据对比结果，生成菜谱时，具体实现过程如下：
根据体质数据判断结果或母乳数据判断结果，调取相应的配比更新参数，再根据配比更新参数，生成菜谱。
在此，本实施例营养餐生成方法，通过与体质标准参数、母乳标准参数进行对比，生成判断结果，并调取相应的配比更新参数，逐项对比更新，以准确地生成菜谱。
例如，结合图2，将体质数据中的bmi值、体脂值、内脂值和体重值分别与bmi标准范围、体脂标准范围、内脂标准范围和体重标准范围进行对比：
若bmi值高于bmi标准范围、体脂值高于体脂标准范围、内脂值高于内脂标准范围且体重值高于体重标准范围，则体质数据判断结果为高。如bmi值高于24、体脂值高于28％、内脂值高于9且体重值高于标准体重的20％，则体质数据判断结果为高。
在内脂值高于9时，则调取“1、尽量以海鲜、红肉为主；2、汤品上的浮油要减少摄取”，以此更新菜谱。
在bmi值高于24时，则调取“肉类摄取适度减少份量”，以此更新菜谱。
在体脂值高于28％时，则调取“尽量以海鲜、红肉为主”，以此更新菜谱。
在体重值高于标准体重的20％时，则调取“1、肉类摄取适度减少份量；2、饮食清淡”，以此更新菜谱。
若bmi值处于bmi标准范围内、体脂值处于体脂标准范围内、内脂值处于内脂标准范围内且体重值处于体重标准范围内，则体质数据判断结果为标准。如bmi值高于18.5且低于24、体脂值高于25％且低于28％、内脂值高于4且低于9、体重值处于标准体重±20％的范围内，则体质数据判断结果为标准，菜谱无需更新。
若bmi值低于bmi标准范围、体脂值低于体脂标准范围、内脂值低于内脂标准范围且体重值低于体重标准范围，则体质数据判断结果为低。如bmi值低于18.5、体脂值低于25％、内脂值低于4、体重值低于标准体重的20％，则体质数据判断结果为低。
在内脂值低于4时，则调取“增加产运动量”，以此更新菜谱。
在bmi值低于18.5时，则调取“均衡摄取，以此更新菜谱。
在体脂值低于25％时，则调取“增加产运动量”，以此更新菜谱。
在体重值低于标准体重的20％时，则调取“肉类每份增加100g”，以此更新菜谱。
结合图3，将母乳数据中的脂肪值、蛋白值和乳糖值分别与脂肪标准范围、蛋白标准范围和乳糖标准范围进行对比：
若脂肪值高于脂肪标准范围、蛋白值高于蛋白标准范围且乳糖值高于乳糖标准范围，则母乳数据判断结果为高。如脂肪值高于5.4、蛋白值高于0.9且乳糖值高于8％，则母乳数据判断结果为高。
在乳糖值高于8％时，则调取“1、减少甜食摄取；2、均衡摄取”，以此更新菜谱。
在脂肪值高于5.4时，则调取“1、尽量以海鲜、红肉为主；2、汤品上的浮油要减少摄取”，以此更新菜谱。
在蛋白值高于0.9时，则调取“1、减少鸡蛋(蛋白)的摄取；2、适度减少肉类的摄取量”，以此更新菜谱。
若脂肪值处于脂肪标准范围内、蛋白值处于蛋白标准范围内且乳糖值处于乳糖标准范围内，则母乳数据判断结果为标准。如脂肪值高于2.8且低于5.4、蛋白值高于0.8且低于0.9且乳糖值高于7％且低于8％，则母乳数据判断结果为标准，菜谱无需更新。
若脂肪值低于脂肪标准范围、蛋白值低于蛋白标准范围且乳糖值低于乳糖标准范围，则母乳数据判断结果为低。如脂肪值低于2.8、蛋白值低于0.8且乳糖值低于7％，则母乳数据判断结果为低。
在乳糖值低于7％时，则调取“1、多摄取猪脚汤(每份增加150g)；2、适度增加甜食”，以此更新菜谱。
在脂肪值低于2.8时，则调取“1、肉汤的摄取量：每份增加150g；2、猪肉、猪肝的摄取量：每份增加100g”，以此更新菜谱。
在蛋白值低于0.8时，则调取“1、增加鸡蛋(蛋白)的摄取；2、适度增加红肉的摄取量(每份增加100g)”，以此更新菜谱。
针对母乳数据中的钙、铁和锌含量，本实施例营养餐生成方法具体处理过程如下：
获取母乳数据之后，生成菜谱之前，将母乳数据中的钙含量值、铁含量值和锌含量值分别与钙标准范围、铁标准范围和锌标准范围进行对比：
若钙含量值低于钙标准范围、铁含量值低于铁标准范围且锌含量值低于锌标准范围，则母乳数据判断结果为低。如钙含量值低于173、铁含量值低于1.52且锌含量值低于0.75，则母乳数据判断结果为低。
在锌含量值低于0.75时，则调取“适度增加锌含量高的食物，包含：a1菜，a2菜(每份增加100g)”，以此更新菜谱。
在钙含量值低于173时，则调取“适度增加钙含量高的食物，包含：c1菜，c2菜(每份增加100g)”，以此更新菜谱。
在铁含量值低于1.52时，则调取“适度增加铁含量高的食物，包含：b1菜，b2菜(每份增加100g)”，以此更新菜谱。
针对体质数据，本实施例营养餐生成方法还能够分析出身体年龄，以给测试者提供运动提示信息，获取体质数据之后，生成菜谱之前，根据体质数据，确定测试者的身体年龄。
将身体年龄与该测试者的实际年龄进行比对，生成运动量提示信息。
在菜谱的审核方面，结合图4，本实施例营养餐生成方法在生成菜谱之后，审核菜谱：若审核未通过，则对菜谱进行调整。例如，接收营养师输入的调整信息。按照调整信息，更新菜谱。
在此，本实施例营养餐生成方法还能够对菜谱进行审核，通过营养师的审通，若审核通过，则营养餐生成过程结束，否则，营养师会进行手动调整，完成营养餐的生成过程，以进一步提高营养餐的准确性。
第二方面，本发明实施例提供一种营养餐生成装置，结合图5，该装置包括数据获取单元1、参数对比单元2和菜谱生成单元3，数据获取单元1用于获取体质数据、母乳数据。参数对比单元2用于将体质数据或母乳数据与标准参数进行对比，生成对比结果。菜谱生成单元3用于根据对比结果，生成菜谱。
由上述技术方案可知，本实施例提供的营养餐生成装置，能够结合测试者的体质数据和母乳数据，自动进行分析，确定与标准参数的对比状况，以准确、高效地生成菜谱，确定营养餐，提高运算效率。
第三方面，本发明实施例提供一种营养餐生成设备，该设备包括至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现上述营养餐生成方法。
由上述技术方案可知，本实施例提供的营养餐生成设备，能够结合测试者的体质数据和母乳数据，自动进行分析，确定与标准参数的对比状况，以准确、高效地生成菜谱，确定营养餐，提高运算效率。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现上述营养餐生成方法。
由上述技术方案可知，本实施例提供的计算机可读存储介质，能够结合测试者的体质数据和母乳数据，自动进行分析，确定与标准参数的对比状况，以准确、高效地生成菜谱，确定营养餐，提高运算效率。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。