用于智能材料监视的系统和方法与流程

相关申请的交叉引用

本申请要求于2015年6月12日提交的us62/174,918的优先权，其全部内容通过引用并入本文。

本发明一般而言涉及材料监视。更具体地说，本发明涉及经由材料的电特性来监视材料的特点的系统和方法。

背景技术：

目前有许多出售的产品包括具有随时间变化的特点、有可能到期或可能被污染的材料。消费者在购买或交付之前或之后一般没有可靠的手段来监视这些产品的现状和特点。一类这样的产品是已知随时间改变特点的饮料，尤其是酒。另一类这样的产品是食品。饮料和食品产品的常见问题是，这些产品会腐败、分解或超过其消费的理想时期、成熟点或峰值风味点。另一类是可以通过水管或水瓶交付的水。水的潜在问题包括污染，这会影响口味甚至健康。

对于饮料产品和食品，一些制造商提供估计的“此前最佳食用”日期或生产该产品的日期，该日期用作估计产品何时已腐败或超过其理想消耗点的原始基准。但是，依赖这些日期的典型消费者必须相信包装内包含的产品在消费时仍处于良好状态并且将符合制造商所宣传的特点。

另一类经历特点随时间的相关变化的材料是化学产品。变化可以由环境因素引起，或者它们可以自发地发生。它们可能是由于物理过程变化(诸如蒸发)或者正在进行的化学反应过程(诸如离子交换或其它反应)。化学物质只在它拥有特定范围内的特点时才对购买者有用。

监视饮料、食品和类似材料的当前解决方案通常涉及产品的侵入性测试或者对由产品释放的气体/蒸气进行的测量。许多解决方案要求打开容器，从而更改产品的状态，或者在许多情况下加速腐败过程。另外，参考由产品释放的气体/蒸气的解决方案是间接的并且可能具有降低的准确度或者可能不能测量期望的特点。

技术实现要素：

本发明的目标是提供用于监视材料的特点的新颖系统和方法，其消除或减轻了现有技术的至少一个缺点。

因此，期望具有用于通过对材料非侵入式执行测量并将这些测量数据发送到外部计算设备以进行材料特点的存储、计算、监视和确定来监视材料的系统和方法。

根据说明书的一方面，提供了一种用于监视材料的特点的系统。该系统包括限定用于容纳材料的内部的器皿，该器皿还限定与内部连通的开口；塞子，具有远离器皿的内部定向的外部端部和朝着器皿的内部定向的内部端部，塞子布置在器皿的开口内，塞子包括：位于塞子的内部端部处的传感器设备，该传感器设备包括输入电极和输出电极，输入和输出电极被配置为测量材料的电特性；通信设备，被配置为发送与测得的材料的电特性对应的测量数据；电路，连接到传感器设备和通信设备；电源，用于给传感器设备、通信设备和电路供电；以及容纳传感器设备、通信设备和电路的塞子主体，塞子主体的形状和尺寸设置成防止材料从器皿泄漏；以及外部计算设备，远离器皿，该外部计算设备被配置为用于与塞子的通信设备进行数据通信，该外部计算设备包括数据库，该数据库包括将材料的一个或多个测得的电特性与材料的特点关联的库数据。

根据说明书的另一方面，提供了一种用于监视材料的特点的系统。该系统包括传感器设备，传感器设备包括输入电极和输出电极，输入和输出电极被配置为接触材料，以测量材料的至少一个电特性；通信设备，被配置为发送与材料的测得的电特性对应的测量数据；电路，连接到传感器设备和通信设备；电源，用于给传感器设备、通信设备和电路供电；以及主体，该主体包括内部端部和外部端部，该主体容纳传感器设备、通信设备和电路，传感器设备位于主体的内部端部处。

根据说明书的另一方面，提供了一种用于监视材料的特点的方法。该方法包括使用一对电极测量材料的电特性；向远离该电极对的外部计算设备发送与测得的材料的电特性对应的测量数据；将测得的电特性的测量数据与在外部计算设备处的库数据进行比较，库数据将材料的电特性与材料的特点关联；以及基于测得的电特性与库数据的比较来确定材料的特点。

下面更全面地描述本发明的其它特征和优点。

附图说明

现在将参考附图仅以举例的方式描述本发明的优选实施例，其中：

图1绘出了根据非限制性实施例的、用于监视材料的特点的系统的示意图；

图2绘出了根据非限制性实施例的、用于监视材料的特性的设备的透视图；

图3绘出了设备的另一个透视图；

图4绘出了设备的功能框图；

图5绘出了根据非限制性实施例的、用于确定材料的特点的方法的流程图；

图6绘出了根据非限制性实施例的、用于初始化用于监视材料的特性的设备的方法的流程图；以及

图7绘出了根据非限制性实施例的、用于监视材料的特点的系统的示意图。

具体实施方式

本发明涉及用于经由材料的电特性来监视材料的特点的方法和系统。该系统包括用于对材料进行电测量的材料监视设备，并且包括包含数据库的外部云计算设备，数据库具有将材料的电测量与那种材料的特点相关联的库数据。例如，酒的测得的电阻抗可以与其整个陈酿化过程中酒的状态有关。

材料监视设备可以被制造得足够紧凑，以便能够在包含材料的小器皿(诸如包含酒的酒瓶)内直接进行测量，或者可以被制造得足够紧凑，以便能够沿着运输材料的小导管(诸如运输水的水龙头或水表)直接进行测量。此外，材料监视设备可以用可与被监视材料直接接触的电极制成，从而改进与材料的电连接并由此提高所进行的任何电测量的准确性，而不会由于需要打开器皿进行检查而干扰材料。此外，材料监视设备可以制造成具有最小的存储和处理能力，存储和处理任务由外部云计算设备处理，从而允许材料监视设备的高效能量操作。

将材料的电测量与那些材料的特点相关联的库可以启用用于确定要由机器学习技术训练的材料的特点的模型。该系统可以将测量数据贡献给库数据，由此训练机器学习模型以识别材料的电特性和那些材料的特点之间的关系。例如，通过应用机器学习技术，可以认识到的是，酒的测得的电阻抗可以在其整个陈酿化过程中与酒的状态有关。

图1示出了根据本发明非限制性实施例的、用于监视材料105的系统100。系统100包括限定材料器皿开口115的材料器皿110、材料监视设备200、无线设备130、网络150以及存储数据库170的一个或多个计算设备160。器皿110包含要被监视的材料105。数据库170存储测量数据172和库数据174。材料监视设备200与无线设备130通信，并且无线设备130进而经由被示为网络150的一个或多个计算机网络与计算设备160进行通信，其中网络150可以包括无线蜂窝数据网络、wi-fi网络、局域网、域网(wan)、蓝牙配对或连接、互联网、虚拟专用网络(vpn)、这些的组合，等等。

在本描述中，材料105将被认为是酒，而材料器皿110将被认为是酒瓶。但是，酒瓶中的酒仅仅是一个示例，并且本发明不限于监视特定类别的材料，材料是流体、液体、气体、固体、饮料、食品、化学品，并且器皿不限于特定类别的器皿。此外，代替器皿，其它类型的容器和输送导管是预期的，诸如纸箱、包装、小桶、水管、水瓶(例如，办公室式水冷却器)，等等。

在本实施例中，材料监视设备200包括容纳一个或多个传感器和通信设备的酒瓶塞，如下面更详细地讨论的。简单地说，材料监视设备200测量酒的电特性并将结果以及可选地其它辅助数据一起发送到无线设备130。预期在其它实施例中系统100包括监视多种材料105的多个材料监视设备200。在酒瓶塞内容纳材料监视设备200的优点是不需要为了检查酒的特点而打开酒瓶并因此干扰它。

无线设备130与存储数据库170的计算设备160进行通信。测量数据由材料监视设备200周期性地发送到无线设备130，无线设备130进而将测量数据发送到计算设备160并被指示为测量数据172。库数据174存储将材料105(在这种情况下为酒)的一个或多个电特性与材料105的特点相关联的现有数据。在其它实施例中，系统100包括多个无线设备130，每个无线设备130与一个或多个材料监视设备200通信。

计算设备160被配置为通过将测得的数据172中材料105的测得的电特性与库数据174进行比较来计算、关联或以其它方式确定材料105的特点。计算设备160可以跨网络150或者通过无线设备130或通过其它方式，将这个特点的指示或特点本身传送到感兴趣的各方(诸如消费者、所有者、零售商或制造商)。可以将特点已经达到阈值的指示作为警报发送给无线设备130。在其它实施例中，系统100包括云计算网络上与一个或多个无线设备130通信的多个计算设备160。

材料监视设备200在延长的监视时段的时间长度上对材料105进行测量。在监视酒的特点的本实施例中，系统100可以被用来监视酒是否在最佳品尝窗口之内或在最佳品尝窗口之外。

在其它实施例中，经由嵌入桶的塞子内或在另一合适位置的材料监视设备200来监视在桶中经历发酵过程的酒，以指示发酵周期的完成程度。此外，酒的陈酿化过程可以被监视，并且警报被发送到无线设备130，以指示酒已经完成陈酿化过程，并且准备好将其投放市场。可以被监视的酒的附加特点(无论是在瓶中还是在桶中陈酿化)包括风味的甜味、酸度、单宁、风味的果味、主体、香味或者通常被测量的酒的任何其它合适的特点)。这些特点虽然不能直接测量，但是可以通过将测量数据172与库数据174进行比较来推断，库数据174将酒的电特性与酒的已知特点相关联。

在本实施例中，无线设备130包括运行操作系统的智能手机，所述操作系统诸如像mobile、bb10等等。无线设备130从计算设备160接收关于正被监视的材料的特点的警报和指示，由此用作用于监视材料的最终用户设备。

在其它实施例中，无线设备130包括平板电脑、个人数字助理(pda)、计算机或在材料监视设备200范围内具有通信能力的其它机器。在这些实施例中，无线设备130类似地作为用于监视材料的最终用户设备。

在其它实施例中，无线设备130包括无线接入点、无线路由器或类似的网络设备。在这些实施例中，计算设备160用作用于监视材料的最终用户设备。在其它实施例中，计算设备160与第二计算设备160通信，第二计算设备160用作用于监视材料的最终用户设备。

在本实施例中，计算设备160包括运行具有存储、通信和处理装置的服务器应用的计算设备。

本领域技术人员在阅读本说明书后将认识到的是，无线设备130和云计算设备160可以各自更一般地被称为外部计算设备，并且在某些实施例中，每个外部计算设备的责任可以是可互换的。在本实施例中，测量数据172从材料监视设备200发送，临时存储在无线设备130上，并且被发送到计算设备160，用于永久存储在数据库170上，用于参考库数据174进行材料的特点的计算和确定。在本实施例中，通过将存储和计算保持远离材料监视设备200，减少了监视设备200的成本、尺寸和能量使用，并且测量和数据传输仅仅在监视设备200上发生，无线设备130充当中间数据运输设备。

在其它实施例中，这些责任可以在监视设备200、无线设备130和计算设备160上任意分布。例如，包括库数据174的数据库170可以存储在单个无线设备130上，或者可以分布在若干无线设备130上，从而不需要计算设备160。可替代地，材料监视设备200或多个材料监视设备200可以与计算设备160或多个计算设备160直接通信，从而不需要无线设备130。此外，本领域技术人员在阅读本说明书后将认识到的是，存储、计算、相关和机器学习技术可以直接在单个或多个材料监视设备200上、在单个或多个无线设备130上或者在单个或多个计算设备160上发生。在进一步的实施例中，多个材料监视设备200包括足够的存储和通信能力，以托管包括库数据的分布式数据库，并且包括足够的处理能力，以确定材料的特点并传送这种特点的警报。

在其它实施例中，监视除酒以外的其它材料。例如，可以理解的是，被监视的材料105可以包括流体、液体、气体、固体、等离子体、饮料、其它醇、食品、化学品、经历化学反应的化学品或者对其进行电子监视是可能的任何其它合适的材料。其它示例包括医学疫苗监视、药物监视或药物鉴定。此外，材料器皿110包括可以装配材料监视设备200的任何类型的酒瓶、酒桶、其它醇的瓶或桶、木桶或饮料容器。图2绘出了根据非限制性实施例的、从其内部端部看到的材料监视设备200的透视图。材料监视设备200包括内部端部202、外部端部204、主体206和传感器设备210，其还包括输出电极212和输入电极214。参考图1中的实施例，材料监视设备200包括具有位于其内部端部202处的传感器设备的酒瓶塞。

在用于监视酒瓶中酒的特点的系统的本实施例中，当布置在酒瓶的开口内时，材料监视设备200的内部端部202朝向酒，传感器设备210从内部端部202突出，并且输出电极212和输入电极214延伸到酒瓶内包含的酒中。

但是，在用于监视酒或其它液体的其它实施例中，输出电极212和输入电极214不需要延伸到液体中，而是对液体上方的顶部空间中的气体/蒸气进行测量，以推断液体的特性，或者被用来直接对器皿内包含的气体进行测量。

在用于监视酒瓶中酒的特点的系统的本实施例中，输出电极212被用来对酒施加电刺激。输入电极214进而被用来测量材料对电刺激的响应。输出电极212和输入电极214包括用于电传导的任何合适的材料，包括金、镀金金属、铂、镀铂金属、碳、石墨、石墨烯、银、氯化银、硅、锗、锡、铁、铜或黄铜，或其它合适的材料。

主体206的尺寸被设计成堵塞材料器皿110的开口115。在用于监视酒瓶中的酒的本实施例中，主体206包括酒瓶塞，其尺寸被设计成塞住酒瓶的开口115。但是，在其它实施例中，主体206包括嵌入器皿侧面的桶塞、帽、盖或附件，或者用于容纳材料监视设备200的任何其它手段，其中材料监视设备200具有的传感器设备210与被监视的材料105接触。主体206的材料包括适于特定应用的任何材料，诸如用于酒瓶应用的塑料、天然软木、合成软木、聚结软木或蜡。

图3绘出了从其外部端部204看到的材料监视设备200的透视图。在本实施例中，材料监视设备200还包括位于其外部端部204的外部指示器216，其指示关于被监视的材料105的状态或特点的信息。

外部指示器2016包括以下至少一个：简单的单色发光二极管(led)、多色led、动圈式检流计、电压计或电流测定、压电换能器、扬声器、蜂鸣器、警报器、继电器开关、光学条形图、计数器(诸如数字计数器或任何合适的计数器)、液晶显示器(lcd)，或者与材料监视设备200的电路系统接口连接的任何其它合适的指示器设备，如下面更详细地描述的。

在用于监视酒瓶中酒的特点的系统的本实施例中，外部指示器216包括三色led，其中红色指示酒已经通过其最佳消费点，黄色指示酒接近其最佳消费点的末端，并且绿色指示酒在其最佳消费点内。

预期材料监视设备200的各种实施例。在一个实施例中，传感器设备210包括第三电极。在这种实施例中，这三个电极是工作电极、参考电极和反电极，因此启用附加的电分析技术。例如，传感器设备210包括用于测量氧化还原反应或其它类型的反应的三电极恒电位器系统。

在进一步的实施例中，传感器设备210仅包括单个电极。在这种实施例中，传感器设备210不包括输出电极，而是仅包括用于进行输入测量的单个输入电极。

在一些实施例中，传感器设备210包括两个电极，一个输入电极提供电刺激，一个返回路径电极用于完成电连接，从而允许返回电信号从被监视的材料返回。

在进一步的实施例中，传感器设备210包括多个电极，用于向被监视的材料提供刺激和/或用于执行测量。

在进一步的实施例中，传感器设备210包括单个电极，用于执行测量和/或向被监视的材料提供刺激并且测量被监视的材料上的响应。

在材料监视设备200的进一步的变体中，外部指示器216可以被省略。在这个变体中，材料105的状态或特点可以被传送到无线设备130或云计算设备160并在无线设备130或云计算设备160上呈现。

图4绘出了根据非限制性实施例的材料监视设备200的功能块。材料监视设备200包括传感器设备210，传感器设备210包括输出电极212和输入电极214。材料监视设备200还包括外部指示器216、通信设备230、电源222和电路220。

通信设备230被配置为根据情况向无线设备130和/或云计算设备160发送与测得的材料105的电特性对应的数据。通信设备230包括通信天线或者可配置为与无线设备130直接通信的任何其它合适的通信设备。

电源222向材料监视设备200的部件供电。在本实施例中，电源222包括功率收集电路。功率收集电路从通信域或通过任何其它合适的手段收集电力。在其它实施例中，电源222包括电池、太阳能电池或外部电源连接(诸如ac或dc连接)。虽然在本实施例中电源222被示为被容纳在材料监视设备200的主体206内，但是在其它实施例中，预期电源可以在主体206的外部。

电路220包括用于提供传感器设备210、通信设备230、电源222和外部指示器216之间的电连接的电路系统。在各种实施例中，电路220的一部分形成传感器设备210的一部分。此外，在一些实施例中，电路220包括能够执行用于监视材料的特点的方法的以下一个或多个：处理器、微控制器、状态机、逻辑门阵列、专用集成电路(asic)、片上系统(soc)、现场可编程门阵列(fpga)或类似设备，无论是通过软件、硬件、固件还是其组合，如下面更详细讨论的。在本实施例中，电路220实现片上系统(soc)。在一些实施例中，电路220包括存储器，其中测量数据172将在被发送到无线设备130或云计算设备160之前或除此之外还被存储在材料监视设备200上。

在各种实施例中，电路220是由分开的分立电子部件组成的分立电路。在其它实施例中，电路220包括asic、fpga、soc或其组合。还预期包括分开的分立电子部件和asic、fpga和/或soc的组合的电路220的实施例。在各种实施例中，描述逻辑状态机的电路220的部分被实现为在处理器或微控制器上操作的软件和/或固件。在各种实施例中，电路220还包括电极接口部分，其包括特定于执行电刺激和电测量的电极的电路元件，并且这种电路元件可以被认为是传感器设备210的一部分。

材料监视设备200被配置为进行材料105的电测量。在本实施例中，材料监视设备200进行阻抗谱(也称为介电谱)，用于电刺激材料105并对材料进行测量。但是，应当理解的是，在其它实施例中，可以执行其它电分析方法，诸如电位测定法、库仑法、伏安法、方波伏安法、阶梯伏安法、循环伏安法、交流伏安法、电流分析法、脉冲安培法、电流测定和极谱法，以及其它合适的电分析方法。在各种实施例中，组合使用若干上面提到的方法。

在其它实施例中，产品监视设备200包括能够进行附加测量的传感器，诸如加速度、位置、温度、压力、颜色、光强度、光相位、密度、表面张力、粘度、电阻、阻抗、电压、电流、电荷、质量、力的数量和方向、量子力学特性，或者可以由传感器测量的任何其它合适的特性。在还有其它实施例中，传感器包括陀螺仪或磁力计。

在其它实施例中，产品监视设备200包括具有被设计为执行类似测量的数字接口的传感器，其中传感器通过诸如二线接口(twi或i2c兼容)、spi接口、microwire、1-wire、单线协议(swp)或任何其它合适的数字或模拟通信方法之类的方法与电路200接口。

电路220可以控制材料监视设备200的操作，包括用所需的启动参数初始化电路220、发起并记录传感器设备210的测量、将测量数据172打包到数据分组中、控制通信设备230进行数据、命令和辅助信息、任何固件或软件更新，以及被发送或接收的任何其它合适的信息的接收和发送。

图5绘出了根据非限制性实施例的、用于确定材料的特点的方法300的流程图。方法300是可以监视材料的特点的一种方式。但是，要强调的是，方法300的方框不必按照所示的确切次序执行。方法300被描述为由本文讨论的系统和设备执行，但这不是限制性的，并且该方法可以替代地由其它系统和/或设备执行。在方框310处，电刺激由输出电极212发送到材料105中。

在方框320处，通过输入电极214来测量材料105对电刺激的刺激响应。

在方框330处，将测量数据172打包，用于传输到外部计算设备。在电路220包括存储器的实施例中，测量数据172在传输之前被记录在存储器上。

在方框340处，与测得的电特性对应的测量数据172由通信设备230发送到无线设备130，无线设备130进而将测量数据172发送到计算设备160，计算设备160将测量数据172存储在数据库170上。

在方框350处，在本实施例中，在方框340处发送的测量数据172被贡献给数据库170中的库数据174。在其中测量数据172不被贡献给库数据174的其它实施例中，这个方框被省略。

在方框360处，将测量数据172与库数据174进行比较。

在方框370处，基于测量数据172与库数据174的比较来确定材料105的特点。

通过应用方法300，参考材料105的电特性和库数据174来确定被监视的材料105的特点。虽然不能直接测量，但这些特点是通过将测量数据172与库数据174进行比较来推断的，其中库数据174将材料的电特性与材料的已知特点相关联。此外，通过应用方法300，开发出了将电特性数据与材料特点数据相关联的库。

在各种实施例中，应用机器学习技术。在一个这样的实施例中，采用贝叶斯算法和决策树分析的神经网络算法对测量数据172进行分类并报告分类结果，以便对材料105的特点进行分类。

在另一个实施例中，在测量数据172上使用典型相关来报告关于材料105的状态，在监视酒的特点的情况下，包括酒是否在酒的最佳品尝窗口内或正在接近其到期时间，以及在酒预计到达其到期点之前可能剩下多少时间的估计。

在另一个实施例中，在测量数据172上使用多项式回归，以报告关于材料105的状态并且还分类其特点。

在另一个实施例中，在测量数据172上使用主分量分析(pca)，以报告材料105的状态并且还分类其特点。

在另一个实施例中，在测量数据172上使用主分量回归(pcr)，以报告材料105的状态并且还分类其特点。

在其它实施例中，可以使用其它合适的数据分析技术，诸如聚类分析、相关性、神经网络机器学习算法、支持向量机算法、随机森林算法或其它合适的算法。

在一些实施例中，材料监视设备200以规则的间隔进行测量，因为一些应用需要延迟时间以便执行合适的测量。在一个这样的实施例中，无线设备130向材料监视设备200发送按间隔进行测量的指令。在另一个这样的实施例中，计算设备160向材料监视设备200发送按间隔进行测量的指令。

在材料监视设备200包括单个电极的各种实施例中，方框310和320用进行测量的方框代替。在各种实施例中，在材料监视设备200包括一个或多个电极的情况下，本领域技术人员在阅读本说明书后可以对方法300进行修改，以适于进行期望的测量。

图6绘出了根据非限制性实施例的、用于初始化材料监视设备200的方法400的流程图。方法400是可以监视材料的特点的一种方式。但是，要强调的是，方法400的方框不必按照所示的确切次序执行。方法400被描述为由本文讨论的系统和设备执行，但是这不是限制性的，并且该方法可以可替代地由其它系统和/或设备执行。

在本实施例中，材料监视设备200在进行测量之间以低能耗保持在空闲状态。当被指示进行测量时，材料监视设备200经历初始化的过程，以准备进行测量。在结束测量后，材料监视设备200返回到空闲状态。

在方框410处，由通信设备230从外部计算设备(诸如无线设备130或计算设备160)接收用于进行测量的指令。

在方框420处，确定材料监视设备200是否具有足够的电力以进行测量。如果存在足够的电力，那么执行方框430。如果没有足够的电力，那么执行方框460。是否存在足够的电力可以通过是否与外部电源建立适当的电连接、是否剩余足够的电池电力或者能量收集电路是否已经收集足够的电力进行操作来确定。

在方框430处，电路参数被初始化。例如，初始化包括初始化一个或多个参数，诸如：处理器或系统时钟频率、模拟电路增益、模拟电路驱动强度、模拟电路终端阻抗、刺激值、延迟值、滤波器设置以及设备中任何其它合适的可编程设置。上面提到的参数列表是非限制性的，并且其它参数是预期的。

在方框440处，进行测量并进行比较，以确定材料的特点，如关于上面图5中的方法300所描述的。

在方框445处，确定是否需要传感器再生。如果需要传感器再生，那么执行方框450。如果不需要传感器再生，那么执行方框460。在阅读本说明书后对于本领域技术人员而言清楚的是，一些传感器210需要特殊的再生循环，而另一些则不需要。例如，使用非常敏感的电极的三电极恒电位仪测量系统可能需要再生循环，以在测量周期期间从电极释放可能聚集在电极上的离子。

在方框460处，材料监视设备200以低能耗处于空闲状态。在电源222是电力收集电路的本实施例中，材料监视设备200一直等到为要进行的测量收集到足够的电力。

本领域技术人员在阅读本说明书后将理解的是，有可能根据需要添加或省略块来执行任何给定的测量算法。

在本发明的另一个应用中，图7绘出了根据非限制性实施例的、用于监视材料的特点的系统700的示意图。在系统700中，通过导管710在方向102上行进的材料105由可附连到导管710的材料监视设备200监视。系统700包括系统100的其它元件，包括无线设备130、网络150、数据库170、测量数据172和库数据174，并且可以参考以上描述。

在本实施例中，被监视的材料包括通过水导管(诸如水管或水龙头)的自来水。材料监视设备200位于水管或水龙头的导管开口715处。

在其它实施例中，材料105包括啤酒、酒精饮料、另一种饮料、化学品或任何其它流体。在此类实施例中，导管710包括适于运输流体的管道、管子、软管、喷口或任何其它导管。

在还有其它实施例中，材料105包括能够流过导管并且易受来自电极的电测量的固体食品(诸如像粒状糖)。在此类实施例中，导管710使用流动的空气或气体、输送机、槽或适于运输固体的任何其它机制。固体或半固体食品的另一个示例是番茄酱。这种食品可以流过导管并且可以被强迫或挤压通过执行本文描述的一个或多个电测量的一对电极。

在一些实施例中，电源222包括能够从材料105的运动中收集能量的动能收集电路。

从上面应当显而易见的是，材料的特点可以经由材料的电特性通过低功率、紧凑的材料监视设备来监视，该材料监视设备能够与材料直接但非侵入性地接触、可位于器皿或导管内、与用于使用基于机器学习技术的演进模型来确定材料的特点的数据库进行通信。权利要求的范围不应当被上述实施例中所述的实施例限制，而是应当被赋予与整个说明书一致的最宽泛的解释。

权利要求书(按照条约第19条的修改)

1.一种用于监视材料的特性的系统，所述系统包括：

器皿，限定用于容纳材料的内部，器皿还限定与内部连通的开口；

塞子，具有远离器皿的内部定向的外部端部和朝着器皿的内部定向的内部端部，塞子布置在器皿的开口内，塞子包括：

传感器设备，位于塞子的内部端部处，传感器设备包括输入电极和输出电极，输入电极和输出电极被配置为测量材料的电特性；

通信设备，被配置为发送与材料的测得的电特性对应的测量数据；

电路，连接到传感器设备和通信设备；

电源，用于给传感器设备、通信设备和电路供电；以及

塞子主体，容纳传感器设备、通信设备和电路，塞子主体的形状和尺寸设置成防止材料从器皿泄漏；以及

外部计算设备，远离器皿，外部计算设备被配置为用于与塞子的通信设备进行数据通信，外部计算设备包括数据库，数据库包括将材料的一个或多个测得的电特性与材料的特点关联的库数据。

2.如权利要求1所述的系统，其中输出电极被配置为向材料施加电刺激，并且输入电极被配置为测量对施加到材料的电刺激的响应。

3.如权利要求2所述的系统，其中材料包括流体，并且其中输入电极和输出电极延伸到流体中。

4.如权利要求3所述的系统，其中器皿包括酒瓶，并且塞子主体包括酒瓶塞。

5.如权利要求4所述的系统，其中电路包括专用集成电路、处理器、状态机、现场可编程门阵列或微控制器。

6.如权利要求5所述的系统，其中传感器设备、电路和外部计算设备被配置为执行选自由以下构成的组的分析测量方法：电位测定法、库仑法、伏安法、阻抗谱法、方波伏安法、阶梯伏安法、循环伏安法、交流伏安法、安培法、脉冲安培法、电流测定和极谱法。

7.如权利要求6所述的系统，其中与材料的特点对应的库数据包括选自由以下构成的组的特点：最佳品尝窗口、年龄、发酵状态、风味、酸度、单宁、果味、主体、香味和化学反应进展。

8.如权利要求7所述的系统，其中电源选自由以下构成的组：电力收集电路、电池、太阳能电池和交流电力适配器。

9.一种用于监视材料的特点的系统，所述系统包括：

传感器设备，传感器设备包括输入电极和输出电极，输入电极和输出电极被配置为接触材料，以测量材料的至少一个电特性；

通信设备，被配置为发送与材料的至少一个测得的电特性对应的测量数据至外部计算设备，外部计算设备被配置为应用机器学习技术用于确定材料的特点，机器学习技术是经由用库数据训练的机器学习模型来应用的，库数据将材料的所述至少一个电特性与材料的特点关联；

电路，连接传感器设备和通信设备；

电源，用于给传感器设备、通信设备和电路供电；以及

主体，主体包括内部端部和外部端部，主体容纳传感器设备、通信设备和电路，传感器设备位于主体的内部端部处。

10.如权利要求9所述的系统，其中材料包括流体，并且其中输入电极和输出电极延伸到流体中。

11.如权利要求10所述的系统，其中电路、传感器设备、通信设备中的一个或多个集成在集成电路中，所述集成电路包括以下一个或多个：专用集成电路、片上系统、处理器、状态机、现场可编程门阵列和微控制器。

12.如权利要求11所述的系统，其中所述系统还包括：

材料导管，该材料导管限定用于运输材料的内部；

其中容纳传感器设备、通信设备和电路的主体可附连到材料导管，主体的内部端部面向材料导管的内部，传感器设备的输入电极和输出电极延伸到材料导管的内部中。

13.如权利要求11所述的系统，其中所述系统还包括：

器皿，限定用于容纳材料的内部，器皿还限定与内部连通的开口；以及

塞子，具有远离器皿的内部定向的外部端部和朝着器皿的内部定向的内部端部，塞子布置在器皿的开口内，塞子包括容纳传感器设备、通信设备和电路的主体。

14.如权利要求12所述的系统，其中容纳传感器设备、通信设备和电路的主体的尺寸设置成适合放在材料导管内。

15.如权利要求13所述的系统，其中容纳传感器设备、通信设备和电路的主体的尺寸设置成适合放在塞子内，塞子包括酒瓶塞。

16.如权利要求14所述的系统，其中电路、传感器设备和外部计算设备中的一个或多个被配置为执行选自由以下构成的组的分析方法：电位测定法、库仑法、伏安法、阻抗谱法、方波伏安法、阶梯伏安法、循环伏安法、交流伏安法、安培法、脉冲安培法、电流测定和极谱法。

17.如权利要求15所述的系统，其中电路、传感器设备和外部计算设备中的一个或多个被配置为执行选自由以下构成的组的分析方法：电位测定法、库仑法、伏安法、阻抗谱法、方波伏安法、阶梯伏安法、循环伏安法、交流伏安法、安培法、脉冲安培法、电流测定和极谱法。

18.一种用于监视材料的特点的方法，所述方法包括：

使用至少一个电极测量材料的电特性；

向远离该所述至少一个电极的外部计算设备发送与材料的测得的电特性对应的测量数据；

在外部计算设备处经由用库数据训练的机器学习模型来向测得的电特性的测量数据应用机器学习技术，库数据将材料的电特性与材料的特点关联；以及

基于机器学习技术的数据结果来确定材料的特点。

19.如权利要求18所述的方法，其中：

测量材料的电特性包括：使用所述至少一个电极将电刺激发送到材料中；并使用所述至少一个电极来测量材料对施加于材料的电刺激的响应。

20.如权利要求19所述的方法，还包括：

将材料的测得的电特性和已知特点贡献给在外部计算设备处的库数据。