食盐摄取量的确定方法、确定装置以及洗碗装置与流程

技术特征：
1.一种食盐摄取量的确定方法，其特征在于，包括：获取洗碗池中的清洗废水中的食盐浓度和所述清洗废水的体积，所述清洗废水为进食目标餐所使用过的所有餐具进行第一次清洗后得到的废水；根据所述食盐浓度、所述清洗废水的体积以及所述目标餐对应的烹制时的食盐总用量，确定目标餐对应的摄入的食盐总质量；获取当前次进餐的人员数量，并计算所述食盐总质量和所述人员数量的比值，得到食用所述目标餐的每个人员的食盐摄取量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述洗碗池为自动洗碗机中的洗碗池，获取洗碗池中的清洗废水中的食盐浓度，包括：接收盐浓度检测器发送的所述食盐浓度，其中，所述盐浓度检测器安装在所述洗碗池内且位于所述清洗废水中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述洗碗池为自动洗碗机中的洗碗池，获取所述清洗废水的体积，包括：获取所述洗碗机在当前次清洗时的喷水量，并将所述喷水量确定为所述清洗废水的体积。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述食盐浓度、所述清洗废水的体积以及所述目标餐对应的烹制时的食盐总用量，确定目标餐对应的摄入的食盐总质量，包括：获取所述食盐总用量；根据所述食盐浓度和所述清洗废水的体积，确定剩余食盐质量；根据所述食盐总用量和剩余食盐质量，确定所述摄入的食盐总质量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述食盐总用量，包括以下之一：将所述食盐浓度和所述清洗废水的体积输入至神经网络模型中，输出所述食盐总用量，所述神经网络模型为采用多组训练数据训练得到的，多组所述训练数据中的每一组的所述训练数据包括实验食盐总用量、实验食盐浓度以及实验清洗废水体积，其中，所述实验食盐用量为烹制实验餐食的食盐总用量，所述实验食盐浓度为实验清洗废水的食盐浓度，食盐清洗废水为对进食所述实验餐食所使用的所有餐具进行第一次清洗后得到的废水，多组所述训练数据中的任意两组所述训练数据对应的实验餐食不同；接收用户输入的所述食盐总用量；获取目标对象的当前次进餐的餐食烹制过程中的第一目标图像，根据所述第一目标图像确定所述食盐总用量，所述第一目标图像包括盛有食盐的目标容器，所述目标容器用于将所述食盐倒入烹饪器具中的容器。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，获取当前次进餐的人员数量，包括以下之一：获取第二目标图像，并依据所述第二目标图像确定所述人员数量，所述第二目标图像为人员进餐过程中的且包括人员数量最多的图像；接收用户输入的所述人员数量。7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，得到食用所述目标餐的每个人员的食盐摄取量之后，所述方法还包括：将所述食盐摄取量发送至目标对象对应的终端设备并显示，所述目标对象为食用所述
目标餐的所述人员中的一个。8.一种食盐摄取量的确定装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取洗碗池中的清洗废水中的食盐浓度和所述清洗废水的体积，所述清洗废水为进食目标餐所使用过的所有餐具进行第一次清洗后得到的废水；确定单元，用于根据所述食盐浓度、所述清洗废水的体积以及所述目标餐对应的烹制时的食盐总用量，确定目标餐对应的摄入的食盐总质量；计算单元，用于获取当前次进餐的人员数量，并计算所述食盐总质量和所述人员数量的比值，得到食用所述目标餐的每个人员的食盐摄取量。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。11.一种洗碗装置，其特征在于，包括：洗碗机，一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述洗碗机包括洗碗池和盐浓度检测器，所述盐浓度检测器安装在所述洗碗池内，且用于获取所述洗碗池中的液体中的食盐浓度，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了食盐摄取量的确定方法、确定装置以及洗碗装置。该方法包括：获取洗碗池中进食目标餐所使用过的所有餐具进行第一次清洗后得到的清洗废水中的食盐浓度和清洗废水的体积；根据食盐浓度、清洗废水的体积以及目标餐对应的烹制时的食盐总用量，确定目标餐对应的摄入的食盐总质量；获取当前次进餐的人员数量，并计算食盐总质量和人员数量的比值，得到食用目标餐的每个人员的食盐摄取量。本申请的食盐摄取量的确定方法中，通过洗碗池中的清洗废水的食盐浓度、清洗废水的体积以及目标餐对应的烹制时的食盐总用量，来确定每个人在目标餐摄入的食盐摄取量，进而解决了现有技术中难以获取食盐摄取量的问题。难以获取食盐摄取量的问题。难以获取食盐摄取量的问题。


技术研发人员：项伟伟 秦萍 宋德超
受保护的技术使用者：珠海联云科技有限公司
技术研发日：2021.12.24
技术公布日：2022/3/22