一种基于人工智能的食品食材供应管理系统及方法与流程

本发明涉及食品食材供应管理领域，涉及到一种基于人工智能的食品食材供应管理系统及方法。

背景技术：

1、食品供应链包括将新鲜农产品转化为可供消费者食用的食品的所有活动，为保障食品供应链的安全性和高效性，需要对食品食材的供应进行管理。水果在食材市场中占有重要比重，对水果供应链进行管理，具有重要意义。

2、现有的水果供应链管理方法存在一些弊端：1、在水果进行初步挑拣时，两级分化，直接将水果笼统分为好果和差果，即将瑕疵果和烂果归为一类，瑕疵果和烂果的加工处理方式并不一样，瑕疵果由于品相不佳，在售卖中不具有优势，但瑕疵果可以制成果制品，如果汁、果酱和罐头等，烂果可制成肥料，从而无法对水果进行针对性、区别化利用，不能实现水果价值的最大化。

3、2、在水果的品质检测方面：水果品质检测关系到水果销售的效果和收益。首先，在对水果的外部品质进行检测时，如颜色、大小和果形等，现有方法通过人工进行判断分拣，工作量大，容易因为疲劳而出现误差，具有主观性，分拣的准确性不高；其次，缺乏对水果内部品质的检测，如硬度和甜度等，水果内部品质不佳，同样会降低顾客的体验感和满意度，并对生产供应商的信誉度造成影响。

4、3、在水果的分级方面：现有的水果分级技术比较落后，没有具体分等级，如分级为优、良、中等，进而在销售时水果的销售力不高，从而无法提高水果的市场竞争力和利润水平。

5、4、在水果的运输方面：在将水果分配到各水果需求方的时候，没有分析水果的成熟度进而得到水果的可存放时长，结合水果需求方的运输距离和运输路况，进行智能化配送，保证水果在运输到目的地时尽可能的完好，没有腐坏，减少经济损失和水果浪费。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出了一种基于人工智能的食品食材供应管理系统及方法，实现对食品食材供应管理的功能。

2、本发明解决其技术问题采用的技术方案是：本发明提供一种基于人工智能的食品食材供应管理系统，包括：食材初次挑拣模块:用于获取食品加工工厂中指定水果种类中各水果的腐烂系数，将其记为各水果的腐烂系数，判断各水果是否为坏果，进而进行初次挑拣，得到各目标水果。

3、食材二次挑拣模块:用于获取各目标水果的表面光滑度和表面损伤度，判断各目标水果是否为瑕疵果，进而进行二次挑拣，得到各指定水果。

4、食材内部品质检测模块:用于获取各指定水果的糖度和硬度，分析得到各指定水果的成熟度比例系数。

5、食材外部品质检测模块:用于获取各指定水果的果形规范度、重量和颜色鲜艳度，分析得到各指定水果的品相符合系数。

6、食材分级整理模块：用于根据各指定水果的成熟度比例系数和品相符合系数，对各指定水果进行分级，得到各品相等级中各成熟度级别对应的水果数量。

7、食材分配运输模块:用于获取各水果零售点的地理位置，分析各水果零售点对应派送路线的长度和交通阻塞系数，进一步对各水果零售点进行水果派送。

8、数据库:用于存储腐烂水果图像的灰度值范围、水果表面划痕图像的灰度值范围、样品水果的空间模型、样品水果图像的参考色相值范围和样品水果的重量。

9、在上述实施例的基础上，所述食材初次挑拣模块的具体分析过程为：通过高清摄像机获取各水果的各角度图像，拼接得到各水果的实景图像，利用图像处理技术，获取各水果实景图像的各灰度值，分析得到各水果实景图像中各腐烂区域的面积，将其记为i表示第i个水果的编号，i＝1,2,...,n，a表示第a个腐烂区域的编号，a＝1,2,...,b。

10、通过分析公式得到各水果的腐烂系数βi，其中b表示腐烂区域的数量，φδb表示预设的单位腐烂区域数量对应的腐烂系数，表示预设的单位腐烂区域面积对应的腐烂系数，根据各水果的腐烂系数，进而进行初次挑拣。

11、在上述实施例的基础上，所述食材二次挑拣模块的具体分析过程包括：根据各水果的实景图像，筛选得到各目标水果的实景图像，构建各目标水果的空间模型。

12、按照预设的原则在各目标水果的空间模型中标出各条基准曲线，获取各目标水果空间模型中各条基准曲线对应的断面轮廓线，将其记为各目标水果空间模型中各条断面轮廓线，按照预设的等距离原则在各目标水果空间模型中各条断面轮廓线上布设各标记点，获取各目标水果空间模型中各条断面轮廓线上各标记点到其目标水果中心点的距离，将其记为各目标水果空间模型中各条断面轮廓线上各标记点的分布距离，并表示为j表示第j个目标水果的编号，j＝1,2,...,m，c表示第c条断面轮廓线的编号，c＝1,2,...,f，g表示第g个标记点的编号，g＝1,2,...,h。

13、通过分析公式得到各目标水果的表面光滑度其中δ1表示预设的表面光滑度修正因子，表示第j个目标水果空间模型中第c条断面轮廓线上第g-1个标记点的分布距离，δd表示预设的分布距离变化量阈值。

14、在上述实施例的基础上，所述食材二次挑拣模块的具体分析过程还包括：根据各水果实景图像的各灰度值，筛选得到各目标水果实景图像的各灰度值，分析得到各目标水果的表面损伤度，将其记为

15、将各目标水果的表面光滑度和表面损伤度代入公式得到各目标水果的表面质量指数其中e表示自然常数，γ1、γ2分别表示预设的表面光滑度和表面损伤度的权重因子，根据各目标水果的表面质量指数，进而进行二次挑拣。

16、在上述实施例的基础上，所述食材内部品质检测模块的分析过程为：通过水果内部品质无损伤检测仪获取各指定水果的糖度，将其记为p表示第p个指定水果的编号，p＝1,2,...,q。

17、按照预设的原则在各指定水果的表面布设各监测点，在各指定水果表面各监测点处施加设定强度的按压力，获取各指定水果表面各监测点处的变形量，将其记为u表示第u个监测点的编号，u＝1,2,...,v。

18、通过分析公式得到各指定水果的硬度其中δx表示预设的变形量阈值。

19、将各指定水果的糖度和硬度代入公式得到各指定水果的成熟度比例系数其中λ1、λ2分别表示预设的糖度和硬度的权重因子，τ1设、τ2设分别表示预设的糖度阈值和指定种类水果成熟时对应的硬度。

20、在上述实施例的基础上，所述食材外部品质检测模块的分析过程为：根据各目标水果的空间模型，筛选得到各指定水果的空间模型，分析得到各指定水果的果形规范度，将其记为

21、通过重量传感器获取各指定水果的重量，将其记为gp。

22、根据各水果的实景图像，筛选得到各指定水果的实景图像，根据各指定水果的实景图像，获取各指定水果的表面积，将其记为

23、通过图像处理技术，获取各指定水果实景图像的各色相值，分析得到各指定水果的颜色鲜艳度，将其记为

24、提取数据库中存储的样品水果的重量，将其记为g0，将各指定水果的果形规范度重量gp和颜色鲜艳度代入公式得到各指定水果的品相符合系数其中θ1、θ2、θ3分别表示预设的果形规范度、重量和颜色鲜艳度的权重因子，δg表示预设的重量允许偏差。

25、在上述实施例的基础上，所述食材分配运输模块的分析过程为：获取各水果零售点对应派送路线的长度，将其记为ly，y表示第y个水果零售点的编号，y＝1,2,...,z。

26、根据各水果零售点对应的派送路线，得到各水果零售点对应派送路线中各类型路段的长度，将其记为a′表示第a′个路段类型的编号，a′＝1′,2′,...,b′。

27、通过分析公式得到各水果零售点对应派送路线的交通阻塞系数σy，其中表示预设的第a′种类型路段单位长度对应的交通阻塞影响因子，a′＝1′,2′,...,b′，z表示水果零售点的数量。

28、获取各水果零售点对应派送路线的运输环境温度，将其记为ty。

29、通过分析公式得到各水果零售点对应派送路线的水果运输变质指数ξy，ψ1、ψ2分别表示预设的路线长度和路线交通阻塞系数的权值，t0表示预设的运输环境温度阈值。

30、根据各品相等级中各成熟度级别对应的水果数量，构建各品相等级的水果集合，将各品相等级的水果集合按照其品相等级从高到低的顺序进行排序，得到排序后的各水果集合。

31、获取各水果零售点的需求水果品相等级，将各水果零售点按照相同需求水果品相等级进行归类，得到各需求水果品相等级中各水果零售点。

32、根据各品相等级的水果集合，筛选得到各需求水果品相等级对应的水果集合，将各需求水果品相等级对应水果集合中各成熟度级别水果按照成熟度级别从高到低进行排序，得到各需求水果品相等级对应水果集合中排序后的各成熟度级别的水果。

33、根据各水果零售点对应派送路线的水果运输变质指数，筛选得到各需求水果品相等级中各水果零售点对应派送路线的水果运输变质指数，将各需求水果品相等级中各水果零售点按照其派送路线的水果运输变质指数从小到大的顺序进行排序，得到各需求水果品相等级中排序后的各水果零售点。

34、根据各需求水果品相等级对应水果集合中排序后的各成熟度级别的水果和各需求水果品相等级中排序后的各水果零售点，对各需求水果品相等级中各水果零售点进行派送，进而实现对各水果零售点进行水果派送。

35、本发明提供一种基于人工智能的食品食材供应管理方法，包括如下步骤：步骤一、食材初次挑拣:获取食品加工工厂中指定水果种类中各水果的腐烂系数，将其记为各水果的腐烂系数，判断各水果是否为坏果，进而进行初次挑拣，得到各目标水果。

36、步骤二、食材二次挑拣:获取各目标水果的表面光滑度和表面损伤度，判断各目标水果是否为瑕疵果，进而进行二次挑拣，得到各指定水果。

37、步骤三、食材内部品质检测:获取各指定水果的糖度和硬度，分析得到各指定水果的成熟度比例系数。

38、步骤四、食材外部品质检测:获取各指定水果的果形规范度、重量和颜色鲜艳度，分析得到各指定水果的品相符合系数。

39、步骤五、食材分级整理模块：根据各指定水果的成熟度比例系数和品相符合系数，对各指定水果进行分级，得到各品相等级中各成熟度级别对应的水果数量。

40、步骤六、食材分配运输:获取各水果零售点的地理位置，分析各水果零售点对应派送路线的长度和交通阻塞系数，进一步对各水果零售点进行水果派送。

41、相对于现有技术，本发明所述的一种基于人工智能的食品食材供应管理系统及方法以下有益效果：1、本发明提供的一种基于人工智能的食品食材供应管理系统及方法，通过各水果的表面质量，分别挑拣出坏果和瑕疵果，得到各指定水果；获取各指定水果的成熟度比例系数和品相符合系数，对各指定水果进行分级；获取各水果零售点对应派送路线的长度和交通阻塞系数，进一步对各水果零售点进行水果派送，对水果供应进行跟踪式、全方位的智能化管理，为水果供应链的安全性和高效性提供保障。

42、2、本发明通过获取各水果的腐烂系数，初次挑拣出各烂果，获取各目标水果的表面光滑度和表面损伤度，二次挑拣出各瑕疵果；对烂果和瑕疵果分开挑拣并进行针对性、区别化利用，进而实现水果价值的最大化。

43、3、本发明通过各指定水果的糖度和硬度，分析得到各指定水果的成熟度比例系数；获取各指定水果的果形规范度、重量和颜色鲜艳度，分析得到各指定水果的品相符合系数，实现对水果内外部品质的高效率、高准确性、无损化的检测，提高顾客的体验感和满意度，进而提高水果销售的效果和收益。

44、4、本发明通过各指定水果的成熟度比例系数和品相符合系数，对各指定水果进行分级，提高销售时水果的销售力，从而提高水果的市场竞争力和利润水平。

45、5、本发明通过分析各水果零售点对应派送路线的长度和交通阻塞系数，进一步对各水果零售点进行水果派送，尽可能保证水果在运输到目的地时完好，没有腐坏，减少经济损失和水果浪费。