电子装置的制作方法

1.本技术涉及一种电子装置，尤指一种可自动识别物品类别的电子装置。


背景技术：

2.中国的商超中，在商品标签上标明了商品的价格或产地等信息，但是往往并没有对商品的品质作说明，顾客在挑选商品时，只能根据价格和品牌等信息来对商品的品质进行判断，具有盲目性，且挑选起来也费时间；而一些市场零售位，甚至商品上甚至没有标签作说明，顾客挑选商品就是一门技术活了。有经验的顾客在挑选鸡蛋时，可能会通过摇晃等手段来判断鸡蛋的好坏，在挑选西瓜时会通过拍打或掂量来判断西瓜熟了没有，甜不甜等；而像笔者这种没有经验的小白顾客，就只能靠运气了。
3.一些商家率先开发出了检测商品品质的近红外检测技术，即通过朝商品发射近红外光，并接收商品内部反射/投射的光线，对其光谱进行分析，从而可以对商品蛋白质含量、脂肪含量、白利度等进行判断。然而，即使商家可以对每一件商品(比如水果和蛋类)进行品质检测，这也会大大增加商品的成本，一些市场零售位不能承受这个成本；而且顾客在采购商品时，商品或许已经上架多时，品质可能已经发生了变化。
4.本技术针对以上问题，提供一种新的电子装置及物品信息检测方法，采用新的方法和技术手段以解决这些问题。


技术实现要素：

5.针对背景技术所面临的问题，本技术创作的目的在于提供一种自动识别目标物品种类并快速检测目标物品参数的电子装置。
6.为实现上述目的，本技术采用以下技术手段：
7.本技术提供一种电子装置，其特征在于，包括：
8.摄像头，用以采集目标物品的图像；
9.近红外光发射器，用以朝目标物品发射近红外光；
10.红外线感应器，用以采集目标物品反射的近红外光；
11.处理器，用以根据目标物品的图像获得目标物品的种类，以及根据目标物品反射的近红外光获得目标物品的至少一参数。
12.可选地，所述参数包括蛋白质含量、糖度、硬度、酸度、水分含量和脂肪含量中的至少一种。
13.可选地，目标物品为水果或蛋类。
14.可选地，所述处理器用以将目标物品的图像与预先建立的图像库进行比对，以获取目标物品的种类。
15.可选地，所述图像库存储于所述电子装置的存储器或云端服务器。
16.可选地，处理器用以根据目标物品的种类调整近红外光发射器的功率。
17.可选地，包括一显示屏，所述处理器还用以在确定目标物品的种类之后，将目标物
品的参数的参考值显示于所述显示屏。
18.与现有技术相比，本技术具有以下有益效果：
19.本技术的电子装置，通过图像识别技术自动识别物品种类，进而通过近红外检测技术快速检测目标物品参数，便于用户快速甄别目标物品的品质，提高效率，改善用户体验。
附图说明
20.图1为本技术一种实施例电子装置的立体图；
21.图2为图1中的电子装置另一视角的立体图；
22.图3为本技术电子装置的框图；
23.图4为本技术另一实施例电子装置的框图；
24.图5为本技术另一实施例中图像传感器的示意图；
25.图6为本技术一种实施例的流程图；
26.图7本技术电子装置在不同距离采集目标物品图像和采集目标物品反射的近红外光的示意图；
27.图8为本技术另一实施例的流程图。
28.具体实施方式的附图标号说明：
29.电子装置100摄像头1近红外光发射器2红外线感应器3处理器4镜头5图像传感器6凹槽7内衬8显示屏9第一区域10第二区域11目标物品200
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具体实施方式
30.为便于更好的理解本技术的目的、结构、特征以及功效等，现结合附图和具体实施方式对本技术作进一步说明。
31.本技术所述电子装置100可以是移动终端，如手机、pda(personal digital assistance，个人数字助理)、对讲机、智能手表等，也可以是智能电子秤、智能家电或收银台等。
32.如图1、图2和图3所示，本技术一种实施例，公开了一种具有摄像头1、近红外光发射器2、红外线感应器3和处理器4的电子装置100，所述电子装置100优选为pda或手机。
33.所述摄像头1包括镜头5和图像传感器6，所述镜头5用以汇集目标物品200反射的光线，所述图像传感器6用以将所述镜头5汇集的光线转化为电信号。
34.所述镜头5的旁边设有一个弧形凹槽7，用来收容目标物品200，目标物品200可以是各种水果或蛋类等近似球形或椭球形的物品，也可以是其它形状的物品，所述凹槽7的内衬8为柔性材料制成，如橡胶、皮革等，且优选为橡胶材质，从而避免刮伤目标物品200，且内衬8可以产生一定的形变，更好地贴合不同大小/形状的目标物品200，避免环境光的干扰；当然，其它实施例中(未图示，下同)，也可以专门设置其它形状的凹槽7来收容其它形状的物品，或者将所述凹槽7的内衬8设置为可更换，通过更好不同形状的内衬8来收容对应形状的物品。
35.所述近红外光发射器2和所述红外线感应器3设于所述凹槽7中，当目标物品200收
容于所述凹槽7时，所述近红外光发射器2发出的红外光经目标物品200内部反射后，正好被所述红外线感应器3采集到。一种实施例中(未图示，下同)，可以在所述凹槽7中的不同位置设置多个所述近红外光发射器2或多个所述红外线感应器3，以从不同的角度对目标物品200发射近红外光，从而可以采集目标物品200不同位置的参数；或者对不同种类的目标物品200选择不同的近红外光发射器2和红外线感应器3，使得检测的目标物品200的参数更加准确。
36.所述电子装置100还包括显示屏9，用以显示检测出的目标物品200的参数值，并且还可以显示目标物品200对应参数的参考值或参考范围，以便用户根据参考值或参考范围作出选择，提高挑选效率。
37.如图4和图5所示，示出了本技术电子装置100的另一种实施例，其主要包括镜头5，近红外光发射器2，光电转化模块和处理器4。
38.不同于前一实施例中由所述图像传感器6和红外线传感器组成的光电转化模，本实施例与前一实施例的主要区别在于，所述光电转化模块为一个图像传感器6。所述图像传感器6包括第一区域10和第二区域11，所述第一区域10用以将所述镜头5汇集的光线转化为第一电信号，所述第二区域11用以将目标物品200反射的近红外光转化为第二电信号。由于省去了前一实施例中的红外线感应器3，可以减小电子装置100的体积，并节约成本。
39.一种实施例中(未图示，下同)，可通过合适的光路设计，使得整个所述图像传感器6用来接收所述镜头5汇集的光线，并用来接收目标物品200反射的近红外光。
40.一种实施例中(未图示，下同)，所述光电转化模块可为两个以上图像传感器6，至少一所述图像传感器6与所述镜头5配合，采集目标物品200的图像，至少另一所述图像传感器6与所述红外线发射器配合，采集目标物品200的参数。
41.参考图6所示的流程图，下面详述所述电子装置100采集目标物品200的信息的一种方法。
42.请补充参考图7所述，首先在距离目标物品200一定距离处，通过所述摄像头1采集目标物品200的图像，具体来说，所述镜头5汇集目标物品200反射的光线并于所述图像传感器6上产生第一电信号；所述处理器4接收并处理所述第一电信号，进一步将目标物品200的图像与预先建立的图像库进行比对，识别出目标物品200的种类，预先建立的图像库可以存储于所述电子装置100的存储器或云端服务器；所述处理器4根据目标物品200的种类，调整所述近红外光发射器2的参数(比如所述近红外光发射器2的发射功率，或者选择不同位置的所述近红外光发射器2等)；将目标物品200收容于所述凹槽7并发射近红外光，并通过所述红外线感应器3采集目标物品200反射的近红外光，所述红外线感应器3产生第二电信号；所述处理器4接收并处理所述第二电信号，并根据所述第二电信号获得目标物品200的至少一参数，根据目标物品200的种类的不同，所述参数可为目标物品200的糖度、硬度、酸度、水分含量、蛋白质含量和脂肪含量中的至少一种。
43.所述电子装置100还包括显示屏9，用以显示检测出的目标物品200的参数值，并且还可以显示目标物品200对应参数的参考值或参考范围，以便用户根据参考值或参考范围作出选择，提高挑选效率。
44.参考图8所示的流程图，下面详述所述电子装置100采集目标物品200的信息的另一种方法。
45.在距离目标物品200一定距离处，通过镜头5汇集目标物品200反射的光线，并在所述图像传感器6的第一区域10生成第一电信号；通过处理器4接收并处理第一电信号，进一步与预先建立的图像库进行比对，识别出目标物品200的种类，预先建立的图像库可以存储于所述电子装置100的存储器或云端服务器；所述处理器4根据目标物品200的种类，调整所述近红外光发射器2的参数(比如所述近红外光发射器2的发射功率，或者选择不同位置的所述近红外光发射器2等)；将目标物品200收容于所述凹槽7并发射近红外光，并通过所述图像传感器6的第二区域11感应目标物品200反射的近红外光，进而生成第二电信号；所述处理器4接收并处理所述第二电信号，并根据所述第二电信号获得目标物品200的至少一参数，根据目标物品200的种类的不同，所述参数可为目标物品200的糖度、硬度、酸度、水分含量、蛋白质含量和脂肪含量中的至少一种。
46.所述电子装置100还包括显示屏9，用以显示检测出的目标物品200的参数值，并且还可以显示目标物品200对应参数的参考值或参考范围，以便用户根据参考值或参考范围作出选择，提高挑选效率。
47.本技术的电子装置及物品信息检测方法具有以下有益效果：
48.本技术的电子装置100及物品信息检测方法，通过图像识别技术自动识别物品种类，进而通过近红外检测技术快速检测目标物品200参数，便于用户快速甄别目标物品200的品质，提高效率，改善用户体验
49.以上详细说明仅为本技术之较佳实施例的说明，非因此局限本技术之专利范围，所以，凡运用本创作说明书及图示内容所为之等效技术变化，均包含于本创作之专利范围内。