本发明属于评价食品风味技术领域，尤其涉及一种人工智能感官评价食品风味系统及其构建方法。
背景技术：
食品风味是指由甜、酸、苦、辣、咸、涩、鲜七种这七种味混合而成，还由许多赋予食品芳香的化合物构成，使食品的风味非常复杂。大多数食品的风味还不能被完整地描述出来。更为复杂的是，由于人们文化和生理上的差异，不同的人对同一种食物的接受能力不一样，喜好不同，在评价风味的时候，会掺杂许多主观因素，导致质量评价意见上的差异。然而，现有食品风味系统对食品风味评价不客观；同时，现有技术中的食品数据的存储方式，在信息查找时需要耗费大量的时间及人力成本，且无法保证信息获取的真实性，进而无法满足食品安全溯源体系对于食品信息获取的快速及不可篡改等要求。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有食品风味系统对食品风味评价不客观；同时，现有技术中的食品数据的存储方式，在信息查找时需要耗费大量的时间及人力成本，且无法保证信息获取的真实性，进而无法满足食品安全溯源体系对于食品信息获取的快速及不可篡改等要求。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种人工智能感官评价食品风味系统及其构建方法。
本发明是这样实现的，一种人工智能感官评价食品风味系统包括：
食品图像采集模块、气味采集模块、中央控制模块、数据统计模块、风味评价模块、等级划分模块、食品数据存储模块、显示模块；
食品图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像设备采集目标食品图像数据，并将采集的目标食品图像数据进行去噪，滤波，粒子群优化，得到更为清晰的目标食品图像数据；
气味采集模块，与中央控制模块连接，用于通过气味传感器采集目标食品的气味信息，并将采集的气味信息与气味数据库中的气味信息数据进行核对，得到目标食品标准的气味数据；
中央控制模块，与食品图像采集模块、气味采集模块、数据统计模块、风味评价模块、等级划分模块、食品数据存储模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
数据统计模块，与中央控制模块连接，用于通过统计程序对采集的数据进行统计；
风味评价模块，与中央控制模块连接，用于通过评价程序解析研究的食品特有的感官特性，对所采集的感官特性进行数据处理，并通过评价程序根据统计数据对食品风味的感官质量进行评价；
等级划分模块，与中央控制模块连接，用于采集评价程序对食品风味的感官质量的评价结果，并通过等级划分程序对食品风味的各项感官质量结果进行打分，根据计算得到的总分对食品的风味进行等级评价；
食品数据存储模块，与中央控制模块连接，用于通过存储设备存储采集的目标食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果等状态数据及该状态数据的记录时间，并根据状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至区块链中；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果。
一种人工智能感官评价食品风味系统的构建方法包括以下步骤：
步骤一，通过食品图像采集模块利用摄像设备采集食品图像数据；通过气味采集模块利用气味传感器采集食品气味数据；
步骤二，中央控制模块通过数据统计模块利用统计程序对采集的数据进行统计；
步骤三，通过风味评价模块利用评价程序根据统计数据对食品风味进行评价；
步骤四，通过等级划分模块利用等级划分程序对食品风味进行等级划分；
步骤五，通过食品数据存储模块利用存储设备存储采集的食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果；并通过显示模块利用显示器显示采集的数据。
进一步，所述风味评价模块评价方法如下：
(1)通过评价程序解析研究的食品对象特有的感官特性，获取该食品感官品质语义描述空间；
(2)利用现代仪器分析技术手段结合化学计量学，对研究的食品对象的外形、色泽、滋味、气味、质地进行数字化信息的存贮与加工，获取与其感官特性相关性强的理化参数空间；
(3)利用电子鼻、电子舌、机器视觉、触觉传感器智能感官分析技术，获取研究的食品对象的智能感官图像和图谱空间；
(4)利用信息融合技术对所述感官品质语义描述空间、理化参数空间和智能感官图像和图谱空间进行信息融合，并利用数据挖掘技术，从研究的食品对象的基础数据中获取食品的感官评价指标与理化测试指标及智能感官分析指标之间的关系，以评价研究的食品对象的感官质量。
进一步，所述获取研究的食品对象的智能感官图像和图谱空间，包括：
获取研究的食品对象的视觉、嗅觉、味觉、触觉的智能感官图像和图谱空间。
进一步，所述数据挖掘技术，包括：
神经网络、支持向量机、流行算法、聚类分析、主成分分析、模糊综合评判、判别分析。
进一步，所述食品数据存储模块存储方法如下：
1)通过食品监测设备获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间；
2)确定所述状态数据对应的第一数据结构；
3)将所述状态数据存储在对应的第一数据结构中，得到所述目标食品的状态信息，其中，所述状态信息中包含有食品状态信息和对应的所述记录时间；
4)根据所述记录时间，将对应的所述状态信息存储至区块链中。
进一步，所述区块链中存储有第二数据结构；
所述根据所述状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至区块链中，包括：
根据所述状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至所述第二数据结构中。
进一步，所述第二数据结构存储有所述记录时间、食品状态信息、所述状态数据对应的关联数据信息和用于记录所述状态数据的提交人信息，以及，所述食品状态信息、关联数据信息和提交人信息分别与所述记录时间之间的对应关系；
其中，所述关联数据信息包含有记录在当前状态数据之前和/或记录在当前状态数据之后的其他状态数据对应的食品状态信息。
进一步，所述在通过食品监测设备获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间之前，所述食品数据存储方法还包括：
将目标食品的处理流程信息进行一次分类，得到所述目标食品的各个状态周期；
对各个所述状态周期进行二次分类，得到各个状态周期各自对应的各个状态子周期；
以及，为各个状态子周期配置各自对应的第一数据结构。
进一步，所述确定所述状态数据对应的第一数据结构，包括：
确定所述状态数据对应的状态周期；
以及，根据所述状态数据的数据内容，在所述状态数据对应的状态周期中的各个状态子周期中，选择所述状态数据对应的状态子周期以及该状态子周期对应的第一数据结构。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过风味评价模块将应用感官分析技术、现代仪器分析技术、智能感官分析技术采集的几种原本离散的实验结果通过数据挖掘与融合技术结合起来，从多个角度建立产品感官质量评价系统，直接实现了专家经验性的评价结果与仪器精准的测试数据对接，从定性、半定量和定量全面定位产品感官特征，增加了评价结果的客观性和精确性；同时，食品数据存储模块获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间；确定所述状态数据对应的第一数据结构；将所述状态数据存储在对应的第一数据结构中，得到所述目标食品的状态信息，其中，所述状态信息中包含有食品状态信息和对应的所述记录时间；以及根据所述记录时间，将对应的所述状态信息存储至区块链中，通过区块链技术，能够实现对食品数据的有效存储，且存储后的食品数据无法被篡改，有效提高了存储食品数据的准确性和真实性，并能够实现了对目标食品的快速且可靠的食品链溯源，进而满足食品安全溯源体系对于食品信息获取的时效要求及不可篡改性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的人工智能感官评价食品风味系统的构建方法流程图。
图2是本发明实施例提供的人工智能感官评价食品风味系统结构框图。
图2中：1、食品图像采集模块；2、气味采集模块；3、中央控制模块；4、数据统计模块；5、风味评价模块；6、等级划分模块；7、食品数据存储模块；8、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明提供的人工智能感官评价食品风味系统的构建方法包括以下步骤：
步骤s101，通过食品图像采集模块利用摄像设备采集食品图像数据；通过气味采集模块利用气味传感器采集食品气味数据；
步骤s102，中央控制模块通过数据统计模块利用统计程序对采集的数据进行统计；
步骤s103，通过风味评价模块利用评价程序根据统计数据对食品风味进行评价；
步骤s104，通过等级划分模块利用等级划分程序对食品风味进行等级划分；
步骤s105，通过食品数据存储模块利用存储设备存储采集的食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果；并通过显示模块利用显示器显示采集的数据。
如图2所示，本发明实施例提供的人工智能感官评价食品风味系统包括：食品图像采集模块1、气味采集模块2、中央控制模块3、数据统计模块4、风味评价模块5、等级划分模块6、食品数据存储模块7、显示模块8。
食品图像采集模块1，与中央控制模块3连接，用于通过摄像设备采集目标食品图像数据，并将采集的目标食品图像数据进行去噪，滤波，粒子群优化，得到更为清晰的目标食品图像数据；
气味采集模块2，与中央控制模块3连接，用于通过气味传感器采集目标食品的气味信息，并将采集的气味信息与气味数据库中的气味信息数据进行核对，得到目标食品标准的气味数据；
中央控制模块3，与食品图像采集模块1、气味采集模块2、数据统计模块4、风味评价模块5、等级划分模块6、食品数据存储模块7、显示模块8连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
数据统计模块4，与中央控制模块3连接，用于通过统计程序对采集的数据进行统计；
风味评价模块5，与中央控制模块3连接，用于通过评价程序解析研究的食品特有的感官特性，对所采集的感官特性进行数据处理，并通过评价程序根据统计数据对食品风味的感官质量进行评价；
等级划分模块6，与中央控制模块3连接，用于采集评价程序对食品风味的感官质量的评价结果，并通过等级划分程序对食品风味的各项感官质量结果进行打分，根据计算得到的总分对食品的风味进行等级评价；
食品数据存储模块7，与中央控制模块3连接，用于通过存储设备存储采集的目标食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果等状态数据及该状态数据的记录时间，并根据状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至区块链中；
显示模块8，与中央控制模块3连接，用于通过显示器显示采集的食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果。
本发明提供的风味评价模块5评价方法如下：
(1)通过评价程序解析研究的食品对象特有的感官特性，获取该食品感官品质语义描述空间；
(2)利用现代仪器分析技术手段结合化学计量学，对研究的食品对象的外形、色泽、滋味、气味、质地进行数字化信息的存贮与加工，获取与其感官特性相关性强的理化参数空间；
(3)利用电子鼻、电子舌、机器视觉、触觉传感器智能感官分析技术，获取研究的食品对象的智能感官图像和图谱空间；
(4)利用信息融合技术对所述感官品质语义描述空间、理化参数空间和智能感官图像和图谱空间进行信息融合，并利用数据挖掘技术，从研究的食品对象的基础数据中获取食品的感官评价指标与理化测试指标及智能感官分析指标之间的关系，以评价研究的食品对象的感官质量。
本发明提供的获取研究的食品对象的智能感官图像和图谱空间，包括：
获取研究的食品对象的视觉、嗅觉、味觉、触觉的智能感官图像和图谱空间。
本发明提供的数据挖掘技术，包括：
神经网络、支持向量机、流行算法、聚类分析、主成分分析、模糊综合评判、判别分析。
本发明提供的食品数据存储模块7存储方法如下：
1)通过食品监测设备获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间；
2)确定所述状态数据对应的第一数据结构；
3)将所述状态数据存储在对应的第一数据结构中，得到所述目标食品的状态信息，其中，所述状态信息中包含有食品状态信息和对应的所述记录时间；
4)根据所述记录时间，将对应的所述状态信息存储至区块链中。
本发明提供的区块链中存储有第二数据结构；
所述根据所述状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至区块链中，包括：
根据所述状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至所述第二数据结构中。
本发明提供的第二数据结构存储有所述记录时间、食品状态信息、所述状态数据对应的关联数据信息和用于记录所述状态数据的提交人信息，以及，所述食品状态信息、关联数据信息和提交人信息分别与所述记录时间之间的对应关系；
其中，所述关联数据信息包含有记录在当前状态数据之前和/或记录在当前状态数据之后的其他状态数据对应的食品状态信息。
本发明提供的在通过食品监测设备获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间之前，所述食品数据存储方法还包括：
将目标食品的处理流程信息进行一次分类，得到所述目标食品的各个状态周期；
对各个所述状态周期进行二次分类，得到各个状态周期各自对应的各个状态子周期；
以及，为各个状态子周期配置各自对应的第一数据结构。
本发明提供的确定所述状态数据对应的第一数据结构，包括：
确定所述状态数据对应的状态周期；
以及，根据所述状态数据的数据内容，在所述状态数据对应的状态周期中的各个状态子周期中，选择所述状态数据对应的状态子周期以及该状态子周期对应的第一数据结构。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
1.一种人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述人工智能感官评价食品风味系统包括：
食品图像采集模块、气味采集模块、中央控制模块、数据统计模块、风味评价模块、等级划分模块、食品数据存储模块、显示模块；
食品图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像设备采集目标食品图像数据，并将采集的目标食品图像数据进行去噪，滤波，粒子群优化，得到更为清晰的目标食品图像数据；
气味采集模块，与中央控制模块连接，用于通过气味传感器采集目标食品的气味信息，并将采集的气味信息与气味数据库中的气味信息数据进行核对，得到目标食品标准的气味数据；
中央控制模块，与食品图像采集模块、气味采集模块、数据统计模块、风味评价模块、等级划分模块、食品数据存储模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
数据统计模块，与中央控制模块连接，用于通过统计程序对采集的数据进行统计；
风味评价模块，与中央控制模块连接，用于通过评价程序解析研究的食品特有的感官特性，对所采集的感官特性进行数据处理，并通过评价程序根据统计数据对食品风味的感官质量进行评价；
等级划分模块，与中央控制模块连接，用于采集评价程序对食品风味的感官质量的评价结果，并通过等级划分程序对食品风味的各项感官质量结果进行打分，根据计算得到的总分对食品的风味进行等级评价；
食品数据存储模块，与中央控制模块连接，用于通过存储设备存储采集的目标食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果等状态数据及该状态数据的记录时间，并根据状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至区块链中；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果。
2.一种如权利要求1所述的人工智能感官评价食品风味系统的构建方法，其特征在于，所述人工智能感官评价食品风味系统的构建方法包括以下步骤：
步骤一，通过食品图像采集模块利用摄像设备采集食品图像数据；通过气味采集模块利用气味传感器采集食品气味数据；
步骤二，中央控制模块通过数据统计模块利用统计程序对采集的数据进行统计；
步骤三，通过风味评价模块利用评价程序根据统计数据对食品风味进行评价；
步骤四，通过等级划分模块利用等级划分程序对食品风味进行等级划分；
步骤五，通过食品数据存储模块利用存储设备存储采集的食品图像、食品气味数据及统计结果、评价结果、等级划分结果；并通过显示模块利用显示器显示采集的数据。
3.如权利要求1所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述风味评价模块评价方法如下：
(1)通过评价程序解析研究的食品对象特有的感官特性，获取该食品感官品质语义描述空间；
(2)利用现代仪器分析技术手段结合化学计量学，对研究的食品对象的外形、色泽、滋味、气味、质地进行数字化信息的存贮与加工，获取与其感官特性相关性强的理化参数空间；
(3)利用电子鼻、电子舌、机器视觉、触觉传感器智能感官分析技术，获取研究的食品对象的智能感官图像和图谱空间；
(4)利用信息融合技术对所述感官品质语义描述空间、理化参数空间和智能感官图像和图谱空间进行信息融合，并利用数据挖掘技术，从研究的食品对象的基础数据中获取食品的感官评价指标与理化测试指标及智能感官分析指标之间的关系，以评价研究的食品对象的感官质量。
4.如权利要求3所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述获取研究的食品对象的智能感官图像和图谱空间，包括：
获取研究的食品对象的视觉、嗅觉、味觉、触觉的智能感官图像和图谱空间。
5.如权利要求3所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述数据挖掘技术，包括：
神经网络、支持向量机、流行算法、聚类分析、主成分分析、模糊综合评判、判别分析。
6.如权利要求1所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述食品数据存储模块存储方法如下：
1)通过食品监测设备获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间；
2)确定所述状态数据对应的第一数据结构；
3)将所述状态数据存储在对应的第一数据结构中，得到所述目标食品的状态信息，其中，所述状态信息中包含有食品状态信息和对应的所述记录时间；
4)根据所述记录时间，将对应的所述状态信息存储至区块链中。
7.如权利要求6所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述区块链中存储有第二数据结构；
所述根据所述状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至区块链中，包括：
根据所述状态数据的记录时间，将对应的状态信息存储至所述第二数据结构中。
8.如权利要求7所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述第二数据结构存储有所述记录时间、食品状态信息、所述状态数据对应的关联数据信息和用于记录所述状态数据的提交人信息，以及，所述食品状态信息、关联数据信息和提交人信息分别与所述记录时间之间的对应关系；
其中，所述关联数据信息包含有记录在当前状态数据之前和/或记录在当前状态数据之后的其他状态数据对应的食品状态信息。
9.如权利要求6所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述在通过食品监测设备获取目标食品的状态数据及该状态数据的记录时间之前，所述食品数据存储方法还包括：
将目标食品的处理流程信息进行一次分类，得到所述目标食品的各个状态周期；
对各个所述状态周期进行二次分类，得到各个状态周期各自对应的各个状态子周期；
以及，为各个状态子周期配置各自对应的第一数据结构。
10.如权利要求9所述人工智能感官评价食品风味系统，其特征在于，所述确定所述状态数据对应的第一数据结构，包括：
确定所述状态数据对应的状态周期；
以及，根据所述状态数据的数据内容，在所述状态数据对应的状态周期中的各个状态子周期中，选择所述状态数据对应的状态子周期以及该状态子周期对应的第一数据结构。
技术总结