一种智能代餐制作机的制作方法

1.本专利涉及一种根据个人能量消耗及身材管理目标自动混合多种代餐食品的智能代餐制作装置及方法。


背景技术：

2.与正常的膳食相比，代餐食品可减少人体摄入食物的时间并且增加人体的吸收效率。然而，由于代餐食品营养搭配不均，能量单一，不适合长期食用。因此大多数人对代餐抱有怀疑态度，为解决这些问题，现有的研究进行大量的生物实验，但进展缓慢且投入巨大。
3.为此，本专利需要解决的技术问题是，根据个人能量消耗以及个人身材管理目标，定制符合个人健康营养需求的多种代餐食品的混合食品，在满足均衡营养的情况下，解决节省时间及身材管理的需要


技术实现要素：

4.一种智能代餐制作机，包括智能app、前端模块、传输装置和制作机，智能app装载在智能终端中，前端模块，可以检测用户的运动数据及身体指标等数据，传输装置实现前端模块以及制作机与app之间的数据传输，其特征在于：根据接收的前端数据，智能app，选择对应的模型公式计算出消耗的热量总和，并根据用户目标，计算出与用户目标相匹配的特定量的多种代餐成分的能量棒数据，并将能量棒数据传输给制作机；制作机根据能量棒数据混合多种营养成分的特定量的代餐。
5.其中，装载智能app的智能终端包括手机、pad、计算机设备、单片机等。
6.其中，装载智能app的智能终端嵌入制作机中。
7.其中，前端模块分为信息获取模块以及检测模块，检测模块可以检测用户的加速度，并将该数据实时传输给智能app，用于能量消耗的计算。
8.其中，端模块为智能穿戴设备。
9.其中，在app中预存各种运动模式的能量消耗计算模型，app根据检测到的运动模式或用户手动输入的运动模型，根据前端模块获取的数据计算用户能量消耗。
10.其中，代餐制作机具有多种工作模式，包括维持体重、减脂、增肌中的一种或者多种，根据用户的设定，制作机制根据前端模块的检测数据及app的计算模型计算出实际消耗的总能量，制动配置混合满足用户设定目标的多种代餐食品。
11.其中，根据前端模块检测的用户的体重或体脂数据，以及用户的设定目标，反馈用户的身体数据的变化量，并计算实际值与目标值的差值，用于修正用户模型计算量的偏差，自动调整配餐的能量棒数据。
12.其中，智能代餐制作机，还具有检测用户身体数据，判断用户计划合理性，及自动报警的功能。
13.其中，制作机内部有一个重力传感器以及多个储存室，分别存放单一营养的代餐粉，和均匀混合着维生素以及膳食纤维粉末，在接收到app的指令后，制作机的中的重力传
感器(图) 将调整自己的承受重量，当代餐分的重量正好等于规定上限值时，重力传感器倾斜并将粉末倒至内部的搅拌器内混合。
14.其中，制作机内部有多个储存室，并通过多个定量勺子，根据数据和命令，从各个储存室中获取所需量的各种代餐粉。
15.本专利的智能代餐计算方法，根据检测用户的运动数据及身体指标数据，判断用户的运动类型，通过存储在智能app对应的模型公式，根据用户运动数据及身体指标数据计算，出消耗的热量总和，并根据用户目标，计算出与用户目标相匹配的特定量的多种代餐成分的能量棒数据。
16.其中，app并将能量棒数据传输给制作机，制作机根据能量棒数据混合多种营养成分的特定量的代餐。
17.其中，于app的可装载在手机、pad、计算机设备、单片机设备中
18.其中，装载智能app的智能终端嵌入制作机中。
19.其中，前端模块分为信息获取模块以及检测模块，检测模块可以检测用户的加速度，并将该数据实时传输给智能app，用于能量消耗的计算。
20.其中，用于计算的数据可从智能穿戴设备中获取。
21.其中，app根据用户手动输入的运动模型，和前端模块获取的数据计算用户能量消耗。
22.其中，根据用户的设定的可选择多种目标模式，包括维持体重、减脂、增肌，计算所需的代餐能量棒。
23.其中，根据前端模块检测的用户的体重或体脂数据，以及用户的设定目标，反馈用户的身体数据的变化量，并计算实际值与目标值的差值，用于修正用户模型计算量的偏差，自动调整配餐的能量棒数据。
24.其中，判断用户计划合理性，及自动报警的功能
附图说明
25.附图1：本专利方法的步骤说明
26.附图2：本专利制作机的自动称重及传输系统结构图
27.附图3：本专利制作机的实施例1的结构
28.附图4：本专利制作机的实施例2的结构
29.附图5：游泳的速度和体重与消耗热量的关系
具体实施方式
30.代餐的定义
31.代餐，是取代部分或全部膳食，且不限定形式人工合成可食用产品，含有大量的饱腹纤维，蛋白质以及葡萄糖。这种人工合成食品可以在短期时间内为生物体提供大量的，供以生命活动的营养物质，以达到特定的一种或几种目的。例如，增加肌肉组织活性和强度或减少生物体内部的甘油三酯。
32.代餐的分类
33.上文提到代餐的形式不限定，但市场上的流动的代餐产品主要为以下几类，单一
性或综合性冲调粉剂代餐，稠糊稻谷类代餐，奶昔代餐，压缩的代餐棒，以及糖类胶体代餐等。总体而言，能够代替部分或者完全膳食功能的产品有资格被称之为代餐。
34.代餐的历史沿革
35.代餐最早出现于20世纪，在2009年时逐渐兴起。
36.根据准确报告，2009年时美国体重正常人群的比例已经不足1/3，其余均为超胖或肥胖人群；我国2009年的统计数据显示，体重指数超重人口5.29亿，肥胖症人口1.28亿，年均增长率为38.1％。
37.而代餐的提出，引导了一种新型的治疗肥胖症的方案。代餐所供应的能量，能够照成能量需求和供应之间更大的负平衡，使得代餐可以拥有快速的减重速度。代餐的这一性质迎来了人群的大量采购，但因其的局限性，人们不能在日常生活中摄入大量的代餐食品，因此代餐食品逐渐在市场上不温不火。
38.代餐食品的作用
39.1.代餐食品的便携性高，因其包装占用体积小，且重量轻，可以作为军用物资，短时间提供大量维持人体活动需要的能量。
40.2.代餐食品可以减少身体的血糖成分，对于脂肪肝、高血脂等状况具备明显的改进功效。
41.3.代餐食品易于消化吸收，适用于胃肠问题较为严重的患者。
42.4.可以维持较好的形体，瘦身和增肌方面有卓越成效。
43.代餐的食用方法
44.鉴于代餐种类繁杂，且各种代餐的用量和食用方法不统一，本专利中制作机混合的代餐包含以下具有代表性的摄入方法。
45.1.直接服用
46.2.注水稀释服用
47.3.直接服用+饮水吞咽
48.本发明的目的是在于保证营养健康的前提条件下，配制最健康且进食速度快的代餐食品。
49.基于这个目的，研发出了一款新型的代餐一体机，可以将收集运动数据，计算卡路里消耗，平衡营养，制作代餐等步骤结合。自动测量和计算个人能量消耗并根据个人身材管理目标，自动混合不同种成分的代餐食品的智能装置及制作方法，以解决代餐食品所面临的营养成分单一等巨大难题。
50.本专利的智能代餐制作机器有三部分组成，分别为包含传感器的前端装置和传输装置，装载在智能终端上的app，以及制作机。通过用三轴重力加速度传感器测量人体运动的消耗，并以数据形式输送到智能终端的app中。app通过人体的身高、体重、性别以及传感器所传输的数据，以及个人设定的目标，模拟出一条各营养素合理分配的能量棒数据。能量棒数据通过各种传送方式传输到制作机上，制作机根据能量棒数据及app的控制指令自动混合个人目标所需的特定量的多种代餐的混合物。
51.前端模块分为信息获取模块以及检测模块，前者用于获取所测量者的个人基础信息数据和运动数据，而后者则用于检测人体是否处于训练模式。前端模块用于检测身体运动并收集数据。
52.传感器在获取佩戴者的运动数据时，不仅可以获得佩戴者的心率、血压等数据，还可以获取当前时间周期t内的运动数据，进而app计算和存储佩戴者在该当前时间周期t内的加速度变化值。可选地，时间周期t可以在任意时间段，例如40，45，50s等。
53.加速度值变化量可以理解为当前时间周期t的起始时刻的加速度值与结束时刻的加速度值的差值，本实施例中依据加速度变化量可以进行运动等级的划分，每一个运动等级分别对应一个或多个运动类型，加速度值的变化量越大，佩戴者的运动越剧烈。在一个示例中，可以依据加速度变化值划分六个运动等级，运动等级、加速度值变化量以及运动类型的对应关系可以参照表1.
[0054][0055][0056]
根据表1可知，当加速度值变化量δa＜5m/s2时，对应的运动等级为0级，加速度传感器处于静止状态，对应佩戴者的运动类型可以为睡眠或静坐；加速度值变化量满足5m/s2≤δa＜10m/s2时，对应的运动等级为1级，对应佩戴者的运动累心为乘坐交通工具(例如，乘坐公交车、大巴、出租车等)；当加速度值变化量满足10m/s2≤δa＜15m/s2时，对应的运动等级为2级，对应佩戴者的运动类型为骑行运动，(例如，骑行自行车、健身车或者动感单车等)；当加速度值变化量满足15m/s2≤δa＜25m/s2时。对应的运动等级为3级，对应佩戴者的运动类型为走路运动(例如，散布、慢走、登山、下山等)；当加速度值变化量满足25m/s2≤δa＜45m/s2时，对应的运动等级为4级，对应佩戴者的运动类型为快走运动(例如，竞走，慢跑等)；当加速度值变化量δa≥45m/s2时，对应的运动等级为5级，对应佩戴者的运动类型为跑步运动(例如，跑步，踢足球，打篮球等运动)
[0057]
可装载app的智能终端包括手机、pad、计算机设备、单片机等，且智能终端可以通过各种传输方式，例如有线、无线蓝牙或wifi等将与前端装置以及制作机进行数据交换。
app根据接收的前端数据，根据模型公式计算出消耗的热量。
[0058]
本专利的一个实施方式是根据传感器变化等级，推测出此时人体的运动状态并加以计算，但由于基础测量运动所消耗的能量受到身高h、体重m因素影响，且各种运动的计算方式、消耗能量皆不相同。本专利方法中，用户在使用前先输入个人身高h、体重m、性别s、年龄 n等基础信息，根据这些信息推算静止代谢或计算运动消耗。根据前端模块检测的加速度值变化确定的运动等级选择不同的计算模型来计算一段时间内消耗的热量，当检测到用户运动等级变化时，app自动变换模型来累计计算消耗的热量。app还具有手动设置运动等级的功能。例如用户可以输入或选择运动的类型，例如，输入游泳、登山、波比跳、等运动方式，来选择相匹配的能量消耗计算模型。
[0059]
另外，由于不同运动模型消耗的能量推算存在一定的偏差，以及个体差异也会导致消耗能量有所不同，本专利还具有基于用户的计划目标和监测的一定时期内的结果反馈控制来自动微调整配餐的功能。
[0060]
本实施例在这里仅对具有代表性的两类运动的消耗举例进行详细说明。
[0061]
慢跑
[0062]
作为基础也是常见的运动类型，慢跑受众范围广，在运动学中具有较高的代表性。传感器并不支持链接卫星定位，因此对跑步距离的测量采取了以下的方式：
[0063][0064]
(注：dist表示佩戴者在当前时间周期t内跑步的距离，stridei是佩戴者的步幅，步幅的距离计算方法本例子不做限定，鉴于佩戴者个人信息所计算得出数据不同。)
[0065]
跑步热量的公式为：
[0066]eruning
(kcal)＝weight(kg)
×
time(h)
×k[0067]
其中指数k计算方式如下
[0068][0069]
根据1公式，在已知佩戴者的个人信息下的前提下，可以求出该佩戴者在周期t时间内的速度，并且从而求出指数k(30
÷
速度(分钟/400米)。
[0070]
进而因为时间周期t恰好为运动时间的数据，因此最终的消耗的卡路里为：
[0071]eruning
＝体重(kg)
×
运动时间(小时)
×
指数k
[0072]
游泳
[0073]
至今为止，营养学家并未得到确切的游泳消耗公式，而运动手环等产品都大致通过(theamerican college of sports medicine)的研究，其中展示了如图5所示的游泳的速度和体重相关的能量消耗，其中f曲线代表快速自由泳时体重与热量消耗关系，其中s曲线代表慢速自由泳时体重与热量消耗关系。
[0074][0075]
根据图表，我们大致建立体重、自由泳运动强调与能量消耗的对应关系。因为能量计算不准确所产生的误差值范围较大，且本次的测量并未超过误差上限，因此该种对游泳中的卡路里消耗量的估计是大致有效的。根据用户的体重及检测器检测的游泳速度累计消耗的能量。
[0076]
对于其他的运动类型的能量消耗，可采用现有的计算模型或基于样本测量数据等方式推算能量消耗。
[0077]e总
＝e
runing
+基础代谢
[0078]
基础代谢的计算根据本领域的现有的方法，根据年龄、性别、体重及体脂率等进行推算。
[0079]
由于不同运动模型消耗的能量推算存在一定的偏差，以及个体差异也会导致消耗能量有所不同，本专利还具有基于用户的计划目标和监测的一定时期内的结果反馈自动调整配餐的功能。例如，用户设定减脂程序，目标3个月减脂3斤，根据这一设定目标，计算能量消耗并按照目标进行代餐的配置后，app监测用户的体重变化，计算体重的减小量与目标值的差值，并将该差值作为反馈值，进一步调整配餐，以修正计算模型或个体差异对能量消耗造成的影响，并使得目标可以在确定的时间内得以实现。
[0080]
另外，本专利的设备还具有安全提醒功能，如果用户设定的减震目标过高，代餐难以满足身体维持健康的需求，系统会报警并提示用户合理的计划。
[0081]
代餐的营养搭配
[0082]
人体主要的差别集中在脂肪、蛋白质以及葡萄糖的摄入含量下。world healthorganization的权威数据显示，一次膳食中摄入脂肪占整体的20％到30％，蛋白质约占10％到15％，而糖类则约占人体的55％到65％为合理数据。由此，针对于不同情况以及个体不同的目的，三种营养素比例和含量不一样。
[0083]
传感器测量人体运动后，能够有效获得该人体在测量时间段所消耗的总能量e
总
鉴于个人之间目的的差异性，因此每一个人的消耗总能量e
总
与其对应的膳食所包含能量f大小并不一定相等。因此，在获得e，f大小后，可以通过逆推以理解个体的运动目的。例如：当e＞f时，此时个体的目的大致为减重。e＝f时，个体的目的为维持当前形体。同理，e＞f时，个体目的有可能为增肌。
[0084]
由此，我们整理得到了一下表格数据：
[0085][0086][0087]
(注：glu代表葡萄糖，e
total
代表总能量，pro代表蛋白质，fat代表脂肪)
[0088]
那么，对于没有健身目的且仅仅希望保持体形的人，大致的葡萄糖质量为e
total
＝glu。已知每克葡萄糖释放能量为17.15kj，因此葡萄糖的质量可以通过e
total
÷
17.15kj计算。
[0089]
那么蛋白质和脂肪则去各去百分比的中位数，分别占12.5％以及25％。葡萄糖占整体的62.5％，蛋白质与脂肪则取百分比的中位数，因此可以列出这些公式
[0090]
pro
mass
＝(e
total
÷
17.15(kj))
÷
62.5
×
12.5
[0091]
fat
mass
＝(e
total
÷
17.15(kj))
÷
62.5
×
25
[0092]
由此，可通过出人体在周期t时间内的运动总消耗，判断其代餐中蛋白质，脂肪，和脂肪的质量以及比例关系，为个体量身定做代餐。
[0093]
同时，为长期维持个体生命活动，六大营养成分中的每一部分都是不可或缺。其中，无机盐，膳食纤维，以及水所提供的能量极少，不能弥补运动带来的消耗，但对长期身体健康影响较大。因此鉴于个体间需要的无机盐和膳食纤维量差异性较小(＞5mg)，且这些营养十分重要，本文章采取了who给出的120斤男以及100斤女的样本所对应的无机盐，膳食纤维，以及维生素量并构成了一下表单。
[0094][0095][0096]
制造机
[0097]
图2至图4是本专利的制作机的图示。本专利的一个实施例是从app得出合理的营养搭配数据后，这些数据将伴随指令通过蓝牙传输到制作机中。制作机基于指令，调整代餐粉的量。制作机内部与咖啡机有些相似，但除了保留咖啡机的兑水、搅拌，以及加热等，制作机内部有一个重力传感器以及多个储存室，在优选实施例中有4个储存室(图2)。其中，3个储存室分别存放单一营养的代餐粉，储存了蛋白质，脂肪，以及葡萄糖；最后一个存储室则均匀混合着维生素以及膳食纤维粉末。
[0098]
在接收到app的指令后，制作机的中的重力传感器(图)将调整自己的承受重量。当代餐分的重量正好等于规定上限值时，重力传感器倾斜并将粉末倒至内部的搅拌器内。在兑水后均匀搅拌，形成粘稠状代餐食品。最终，选择代餐食品的加热温度。
[0099]
本专利的制造机的一个实施例是具有一列布置的不同高度的多个储存室，并通过多个定量勺子，例如，1单元、2单元、5单元等，根据数据和命令，从各个储存室中获取所需量的各种代餐粉。
[0100]
本专利的智能代餐制作机还具有自动反馈调整及报警功能。根据一段时间内用户的身体数据(体重或体脂)变化量和目标值的差值来自动微调代餐混合量的功能。另外，当检测到用户身体数据变化过速，将危害身体健康的情况，具有自动报警功能。