本申请涉及冰箱食物保鲜技术领域，尤其涉及一种检测冰箱内食物新鲜度的方法及系统。
背景技术：
目前很多在菜市场购买的食物如肉制品、果蔬等并没有明显的保质期，即使在超市购买的食物也会存在部分坏死但是用户不易察觉的情况；随着现代生活节奏的不断加快，很多人尤其是上班一族很少去关注食物的具体新鲜度，这样不但会造成资源的浪费，更有可能影响身体健康，直接关系到生活质量。
考虑到食物种类主要为果蔬和肉类，果蔬的成熟度和生鲜肉表面的细菌总数是其分级(即食物在冰箱中摆放和食用顺序)和保鲜的重要指标。然而，目前人们对冰箱内所储存食物的新鲜度的辨别主要是通过人们的经验来观察，根据食物的外表色泽、气味等来大致判定食物是否新鲜。
传统的通过人为经验来识别冰箱内储存的食物是否新鲜的方法，在进行内部品质的检测难以有准确统一的指标，极容易造成误判，以至于造成不可预知的后果。
技术实现要素：
有鉴于此，本申请提供了一种检测冰箱内食物新鲜度的方法及系统，以克服现有技术中由于依靠经验来识别冰箱内储存的食物是否新鲜的方法，在进行内部品质的检测难以有准确统一的指标，极容易造成误判，以至于造成不可预知的后果的问题。
为实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种检测冰箱内食物新鲜度的方法，包括：
获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息；
将载有食物新鲜度信息的所述高光谱图像信息上传至服务器，以使所述 服务器利用高光谱图像处理算法计算所述食物的第一保质期信息。
优选的，当所述待检测位置处的食物有条形码时，该方法还包括：
获取所述条形码的条形码信息，并将所述条形码信息上传至所述服务器以获取所述食物的第二保质期信息；
其中，所述条形码信息包括：所述食物的生产日期和/或保质日期。
优选的，还包括：
接收所述服务器根据所述第一保质期信息制定的分级和食用建议，并将所述第一保质期信息以及所述分级和食用建议反馈至客户端。
优选的，所述服务器利用高光谱图像处理算法计算所述食物的第一保质期信息包括：
对所述高光谱图像信息进行处理，选取符合预设条件的波段；
将所述符合预设条件的波段通过预定算法进行端元提取，以获取所述高光谱图像信息中反射率与波长的关系；
根据所述反射率与所述波长的关系计算所述第一保质期信息。
优选的，所述对所述高光谱图像信息进行处理，选取符合预设条件的波段包括：
将所述高光谱图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息；
对所述预处理后的图像信息进行辐射校正；
根据谱间相关性和空间相关性对进行辐射校正后的图像信息进行波段选择和波段融合取样，以得到符合预设条件的波段。
一种检测冰箱内食物新鲜度的系统，包括：
第一获取单元，用于获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息；
上传单元，用于将载有食物新鲜度信息的所述高光谱图像信息上传至服务器；
第二获取单元，用于使所述服务器利用高光谱图像处理算法根据所述高光谱图像信息计算所述食物的第一保质期信息。
优选的，当所述待检测位置处的食物有条形码时，
所述第一获取单元，还用于获取所述条形码的条形码信息；
所述上传单元，还用于将所述条形码信息上传至所述服务器；
所述第二获取单元，还用于使所述服务器根据所述条形码信息计算所述食物的第二保质期信息；
其中，所述条形码信息包括：所述食物的生产日期和/或保质日期。
优选的，所述第二获取单元还用于使所述服务器根据所述第一保质期信息制定相应的分级和食用建议；
该系统还包括：接收单元，用于接收所述服务器发送的所述第一保质期信息以及所述分级和食用建议，并反馈至客户端。
优选的，所述服务器包括：
预处理单元，用于将所述高光谱图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息；
校正单元，用于对所述预处理后的图像信息进行辐射校正；
选择单元，用于根据谱间相关性和空间相关性对进行辐射校正后的图像信息进行波段选择和波段融合取样；
提取单元，用于将选取的波段通过预定算法进行端元提取，以获取所述高光谱图像信息中反射率与波长的关系；
结果单元，用于根据所述反射率与所述波长的关系得到所述第一保质期信息。
优选的，所述第一获取单元包括：单色近红外光光源、由聚光镜和单色仪组成的高光谱成像装置、ccd图像传感器，其中，
所述单色近红外光光源，用于照射所述食物形成漫反射；
所述高光谱成像装置，用于处理所述漫反射的光线；
所述ccd图像传感器，用于利用所述高光谱成像装置，获取所述食物的高光谱图像信息。
由以上技术方案可知，本申请提供了一种检测冰箱内食物新鲜度的方法及系统，该方法包括：获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息；将载有食物新鲜度信息的所述高光谱图像信息上传至服务器，以使所述服务器利用高光谱图像处理算法计算所述食物的第一保质期信息。本申请提供的该检测方法，通过利用高光谱图像处理算法获取食物的保质期信息，从而判断食物的新鲜度，具有较高的准确度，避免了仅依靠经验来识别冰箱内储存的食物是否新鲜造成误判，以至于造成不可预知的后果的问题的发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例一提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的方法的流程图；
图2为本申请实施例一提供的另一种检测冰箱内食物新鲜度的方法的流程图；
图3为本申请实施例二提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的方法的流程图；
图4为本申请实施例二提供的一种获取第一保质期信息的方法的流程图；
图5为本申请实施例三提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的结构示意图；
图6为本申请实施例三提供的另一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的结构示意图；
图7为本申请实施例四提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的结构示意图；
图8为本申请实施例四提供的一种服务器的结构示意图；
图9为本申请实施例五提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的实体结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明中的服务器为本地服务器或云端服务器。将服务器直接设置在冰箱内形成本地服务器，此时并不需要考虑网络的影响，可以快捷的获取服务器计算结果。当然更优的，为了获得更为精确地计算结果，采用设置在远程 的云端服务器更佳，云端服务器具有更为强大的计算能力，并且可以实时收集不同的冰箱终端实时上传的各类食品的高光谱图像信息，大数据量的高光谱图像信息可以在云端服务器进行计算汇总得到精确的判断数据基础，使计算结果更佳精确。
在以下实施例中，采用云端服务器对本发明的工作原理进行说明，但是不因此限定本发明的保护范围。
为克服现有技术中由于依靠经验来识别冰箱内储存的食物是否新鲜的方法，在进行内部品质的检测难以有准确统一的指标，极容易造成误判，以至于造成不可预知的后果的问题，本申请提供了一种检测冰箱内食物新鲜度的方法及系统，具体方案如下所述：
实施例一
本申请实施例一提供了一种检测冰箱内食物新鲜度的方法，如图1所示，图1为本申请实施一提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的方法的流程图。该方法包括：
s101：获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息；
在本申请中，可以根据用户预先设置的固定的时间周期或者随机时间，根据用户的需求来检测冰箱内食物的新鲜度，利用高光谱成像装置获取食物的高光谱图像信息。
s102：将载有食物新鲜度信息的高光谱图像信息上传至服务器，以使服务器利用高光谱图像处理算法计算食物的第一保质期信息。
将载有食物新鲜度信息的高光谱图像信息通过无线通信网络上传至云端服务器或本地服务器，然后在服务器中，利用高光谱图像处理算法获取食物的第一保质期信息。
具体的，如图2所示，图2为本申请实施例一提供的另一种检测冰箱内食物新鲜度的方法的流程图，除图1所示外，该实施例还包括：
s103：接收服务器发送的第一保质期信息，并反馈至客户端。
通过将服务器检测出的食物保质期信息反馈至客户端，以便用户得知食物的新鲜度，以便用户能够及时对食物进行处置，避免了用户仅凭经验判断食物新鲜度造成误判问题的发生。
需要特别提及的是，在其他实施例中，并不是每个食物保质期信息都反馈至客户端，用户可以对保质期信息进行定制，如用户可以选择临近保质期五天内的信息反馈至客户端，其他信息不需要反馈至客户端。实施例二
在实施例一的基础上，本申请实施例二提供了一种更具体的检测冰箱内食物新鲜度的方法，该方法适用于当待检测位置处的食物有条形码时，通过利用条形码信息，至客户端提供另外一种参考。如图3所示，图3为本申请实施例二提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的方法的流程图。该方法包括：
s101：获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息以及食物上粘贴的条形码的条形码信息；
在本申请中，可以根据用户预先设置的固定的时间周期或者随机时间，根据用户的需求来检测冰箱内食物的新鲜度，利用高光谱成像装置获取食物的高光谱图像信息，并获取食物上粘贴的条形码的条形码信息。
需要说明的是，无论食物上是否有条形码都要获取其高光谱图像信息，因为通过反射峰得到的保鲜度信息会更准确，条形码信息的提取主要是至客户端提供另外一种参考，其中，条形码信息包括：所对应食物的生产日期和/或保质日期等信息，由于条形码上的保质期信息一般给出的是该食物的生产日期以及根据人们经验定制的限用日期，然而，由于外界环境的影响，不同的储存环境下，食物的新鲜程度会产生本质的不同，因此，现实生活中，条形码信息中记载的日期与食物实际的保质期限会有一定的偏差，因此，在本申请中，通过结合高光谱图像来进行分析，能够获得更准确的保质期信息。
本实施例中的高光谱图像信息是指载有食物新鲜度信息、反射值与波长关系的高光谱图像。
s102：将载有食物新鲜度信息的高光谱图像信息和条形码信息上传至服务器，以使服务器利用高光谱图像信息根据高光谱图像处理算法获取食物的第一保质期信息，利用条形码信息获取食物的第二保质期信息。
将载有食物新鲜度信息的高光谱图像信息和条形码信息通过无线通信网络上传至服务器，然后在服务器中，利用高光谱图像处理算法获取食物的第一保质期信息，利用条形码信息获取食物的第二保质期信息。
其中，在本申请中，如图4所示，图4为本申请实施例二提供的一种获取第一保质期信息的方法的流程图。具体的，服务器利用高光谱图像处理算法获取食物的第一保质期信息包括：
s201：将高光谱图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息；
在本申请中，首先需要对高光谱图像信息进行预处理，包括：数据格式化、坏点修复、波段配准以及无用数据删除等过程，然后得到无杂质的图像信息。
s202：对预处理后的图像信息进行辐射校正；
s203：根据谱间相关性和空间相关性对进行辐射校正后的图像信息进行波段选择和波段融合取样；
s204：将选取的波段通过lpd算法进行端元提取，以获取高光谱图像信息中反射率与波长的关系；
需要说明的是，本申请中所使用的预设算法可以为lpd算法，当然也可以为其他算法，在本申请中不做限定。
s205：根据反射率与波长的关系得到第一保质期信息。
在本申请中，通过用高光谱图像处理算法较为准确的获得了食物的新鲜度，并通过由条形码获取的保质期信息进行对比，提高了准确度。
s103：接收服务器根据第一保质期信息制定的分级和食用建议，并将第一保质期信息、第二保质期信息以及分级和食用建议反馈至客户端。
本申请可以根据检测得到的食物新鲜度，制定相应的分级(即食物在冰箱中摆放和食用顺序)和使用建议，推送到手机端app、冰箱前显示面板，提醒用户及时处理，用户可以在手机app端或冰箱显示面板端完成信息的处理，可以至客户端带来更好的体验度。
由以上技术方案可知，本申请提供的该检测冰箱内食物新鲜度的方法，通过利用高光谱图像处理算法获取食物的保质期信息，从而判断食物的新鲜度，具有较高的准确度，避免了仅依靠经验来识别冰箱内储存的食物是否新鲜造成误判，以至于造成不可预知的后果的问题的发生。并且，当食物上粘贴有条形码时，可以根据条形码获取与条形码相应的保质期，两个保质期对比纠偏，从而使判断更加准确。
实施例三
本申请实施例三提供了一种检测冰箱内食物新鲜度的系统，如图5所示，图5为本申请实施例三提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的结构示意图。该系统包括：第一获取单元101、上传单元102和第二获取单元103，其中，
第一获取单元101，用于获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息；
上传单元102，用于将载有食物新鲜度信息的高光谱图像信息上传至服务器；
第二获取单元103，用于使服务器利用高光谱图像处理算法根据高光谱图像信息计算食物的第一保质期信息。
具体的，如图6所示，图6为本申请实施例三提供的另一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的结构示意图。出图5所示外，该实施例还包括：
第一接收单元104，用于接收服务器发送的第一保质期信息，并反馈至客户端。
具体的，本实施例与实施例一中相同或相似的地方可进行参考，在本实施例中不再赘述。
实施例四
在实施例三的基础上，本申请实施例四提供了一种更具体的检测冰箱内食物新鲜度的系统，该系统适用于当待检测位置处的食物有条形码时，通过利用条形码信息，至客户端提供另外一种参考。如图7所示，图7为本申请实施例四提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的结构示意图。该系统包括：第一获取单元101、上传单元102、第二获取单元103和第二接收单元104，其中，
第一获取单元101，用于获取冰箱内待检测位置处的食物的高光谱图像信息和条形码的条形码信息；
其中，条形码信息包括：食物的生产日期和/或保质日期等信息。
上传单元102，用于将载有食物新鲜度信息的高光谱图像信息和条形码信息上传至服务器；
第二获取单元103，用于使服务器利用高光谱图像处理算法根据高光谱图像信息计算食物的第一保质期信息，并根据条形码信息获取食物的第二保质期信息，以及，根据第一保质期信息制定相应的分级和食用建议。
在本实施例中，如图8所示，图8为本申请实施例四提供的一种服务器的结构示意图。该获取单元包括：预处理单元201、校正单元202、选择单元203、提取单元204和结果单元205，其中，
预处理单元201，用于将高光谱图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息；
在本申请中，首先需要对高光谱图像信息进行预处理，包括：数据格式化、坏点修复、波段配准以及无用数据删除等过程，然后得到无杂质的图像信息。
校正单元202，用于对预处理后的图像信息进行辐射校正；
选择单元203，用于根据谱间相关性和空间相关性对进行辐射校正后的图像信息进行波段选择和波段融合取样；
提取单元204，用于将选取的波段通过lpd算法进行端元提取，以获取高光谱图像信息中反射率与波长的关系；
结果单元205，用于根据反射率与波长的关系得到第一保质期信息。
在本申请中，通过用高光谱图像处理算法较为准确的获得了食物的新鲜度，并通过由条形码获取的保质期信息进行对比，提高了准确度。
第二反馈单元104，用于将第一保质期信息、第二保质期信息以及分级和食用建议反馈至客户端。
具体的，本实施例与实施例二相同或相似的地方，可进行参考，在本实施例中不再赘述。
由以上技术方案可知，本申请提供的该检测冰箱内食物新鲜度的系统，通过利用高光谱图像处理算法获取食物的保质期信息，从而判断食物的新鲜度，具有较高的准确度，避免了仅依靠经验来识别冰箱内储存的食物是否新鲜造成误判，以至于造成不可预知的后果的问题的发生。并且，当食物上粘贴有条形码时，可以根据条形码获取与条形码相应的保质期，两个保质期对比纠偏，从而使判断更加准确。
实施例五
本申请实施例五提供了一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的实体结构，如图9所示，图9为本申请实施例五提供的一种检测冰箱内食物新鲜度的系统的实体结构示意图。如图所示，1为单色近红外光光源、2为wi-fi模块、3为云端服务器、4为聚光镜、单色仪组成的高光谱成像系统、5为ccd(charge-coupleddevice，图像传感器)图像传感器、6为手机端app、7为待测食物、8为待测食物外包装的条形码。
冰箱主要针对食物和食物外包装的条形码检测保质期，通过高光谱成像系统及其后一级的ccd传感器获取高光谱图像信息，经wi-fi模块将图像传输到云端服务器，在云端服务器完成保质期信息的分析、提取，将食物/条形码的保质期反馈推送到冰箱的前显示面板和手机的app端。
具体的，冰箱中放入食物，冰箱门关上，构成一个密闭环境；
ccd图像传感器检测食物有无条形码，如有，上传至云端服务器处理；
单色近红外光光源照射食物形成漫反射，高光谱成像系统处理反射光线，由ccd图像传感器获取图像上传至云端服务器处理；
云端服务器采用高光谱图像处理算法提取保质期信息：
云端推送保质期信息到手机端app、冰箱前显示面板；
用户可以在手机端app、冰箱前显示面板根据提醒和分级建议完成信息的处理。
本申请提供的该系统，利用红外光等单色光对食物(如猪肉的细菌数量、果蔬的成熟度)进行照射，利用ccd传感器对食物进行特征光谱的提取，并配合ccd传感器实现带有条形码的食物包装上的保质期信息的直接提取，和高光谱无损检测获取的保质期比较纠偏，提高了准确度；通过在冰箱中添加wi-fi模块获取他无线通信模块，将本地图像上传到云端服务器可以实现光谱图像、条形码的云端处理，简化了本地硬件电路；云端处理完成后，最新的保质期和存放食物新鲜度信息直接反馈到用户app端和冰箱前显示面板，提醒用户对食物进行分级和及时食用，有益健康。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而 使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。