本发明涉及酱油酿造工艺领域，尤其涉及一种提高类黑色素形成的节能处理方法及装置。
背景技术：
酱油色泽的形成，主要有两条途径：酶褐变反应、非酶褐变反应。非酶褐变反应主要是美拉德反应和焦糖化反应。其中，美拉德反应即氨基、羧基的反应，这是酱油原料中的淀粉和蛋白质经酶水解为葡萄糖和氨基酸，在发酵时葡萄糖分子中的羧基与氨基酸分子中的氨基发生化学反应，其最终产物为“类黑色素”，这是组成酱油色泽的重要色素，也是酱油色泽形成的主要途径。而发酵过程中的发酵温度、时长等因素都是影响酱油色泽，影响“类黑色素”形成的主要因素。
本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
影响“类黑色素”形成的各因素控制不够准确，导致耗能高、原油质量不稳定。
技术实现要素：
本申请实施例通过提供一种提高类黑色素形成的节能处理方法及装置，解决了现有技术中影响“类黑色素”形成的各因素控制不够准确，导致耗能高、原油质量不稳定的技术问题，达到了通过准确控制酱油发酵过程中的温度、水分等因素，从而提高“类黑色素”形成、降低能耗的技术目的。
本申请实施例通过提供一种提高类黑色素形成的节能处理方法，应用于一发酵管理系统，其中，所述方法包括：获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；获得第一色度信息；将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；获得第一预设色度信息；将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
另一方面，本申请还提供了一种提高类黑色素形成的节能处理装置，其中，所述装置包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；第四获得单元，所述第四获得单元用于获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于获得第一色度信息；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；第七获得单元，所述第七获得单元用于获得第一预设色度信息；第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；第八获得单元，所述第八获得单元用于获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；第九获得单元，所述第九获得单元用于获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
另一方面，本申请实施例还提供了一种提高类黑色素形成的节能处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了通过获得发酵温度提升速率和水分提升速率与酱油色度的变化关系，来确定发酵温度、发酵水分对酱油发酵过程中类黑色素形成的权重系数，并由神经网络模型进一步确定对提高类黑色素的形成最有益的发酵温度和水分信息。基于神经网络模型能够不断监督学习，以使数据更准确的特点，达到了通过准确控制酱油发酵过程中的温度、水分等因素，从而提高“类黑色素”形成、降低能耗的技术目的。
上述说明是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种提高类黑色素形成的节能处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一种提高类黑色素形成的节能处理装置的结构示意图；
图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第一输入单元16，第六获得单元17，第七获得单元18，第二输入单元19，第八获得单元20，第九获得单元21，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种提高类黑色素形成的节能处理方法及装置，解决了现有技术中影响“类黑色素”形成的各因素控制不够准确，导致耗能高、原油质量不稳定的技术问题，达到了通过准确控制酱油发酵过程中的温度、水分等因素，从而提高“类黑色素”形成、降低能耗的技术目的。下面，将参考附图详细的描述本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
酱油色泽的形成，主要有两条途径：酶褐变反应、非酶褐变反应。非酶褐变反应主要是美拉德反应和焦糖化反应。其中，美拉德反应即氨基、羧基的反应，这是酱油原料中的淀粉和蛋白质经酶水解为葡萄糖和氨基酸，在发酵时葡萄糖分子中的羧基与氨基酸分子中的氨基发生化学反应，其最终产物为“类黑色素”，这是组成酱油色泽的重要色素，也是酱油色泽形成的主要途径。而发酵过程中的发酵温度、时长等因素都是影响酱油色泽，影响“类黑色素”形成的主要因素。现有技术中还存在着影响“类黑色素”形成的各因素控制不够准确，导致耗能高、原油质量不稳定的技术问题。
针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：
本申请实施例通过提供一种提高类黑色素形成的节能处理方法，应用于一发酵管理系统，其中，所述方法包括：获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；获得第一色度信息；将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；获得第一预设色度信息；将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种提高类黑色素形成的节能处理方法，应用于一发酵管理系统，其中，所述方法包括：
步骤s100：获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；
步骤s200：获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；
具体而言，提高温度和延长发酵时间，都可以促进所述类黑色素的形成。但是盲目的提高发酵温度来增色，必然会造成氨基酸损失，其中赖氨酸、精氨酸、胱氨酸、色氨酸、丝氨酸、谷氨酸最易受到破坏。正常的发酵温度为40～45℃，不超过50℃，所述第一预设温度为所述发酵管理系统依据实际酿制要求所预设的发酵最高温度。随着发酵温度的提高，酱油的褐变速率也会相应提高。所述第一速率信息为将所述发酵池温度从所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率，通过获得所述第一速率信息，结合酱油的褐变程度，从而确定能使酱油保持良好色泽的最佳发酵温度。
步骤s300：获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；
步骤s400：获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；
具体而言，酱油发酵是酶解的生化反应过程，水是酶分子的“交通工具”，是代谢产物的重要成分，所以，水分是酶解的首要条件。没有水，发酵就不能进行。在发酵过程中，相对来说，当酱油含水量大时，有利于蛋白酶的水解作用，全氮溶出量也多，氨基酸态氮生成率较高，可提高原料全氮利用率，降低生产成本，但受美拉德反应条件的限制，酱油色泽较淡。酱油含水量较小时，对酱油色泽提高十分有利，但对酶的作用十分不利。因此，酱油发酵过程中含水量必须恰当，才有利于类黑色素的产生，和酱油品质的提高。所述第一预设水分为所述系统预设的最大水分值，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息，通过获得所述第二速率信息，为后续依据酱油的褐变情况确定最适宜的发酵水分奠定了基础。
步骤s500：获得第一色度信息；
具体而言，酱油的色泽呈黑褐色而发乌，而正常发酵的酱油，色泽呈棕红褐色或红褐色，光亮度好。正常发酵的色度在1.4～2.0，采用高温增色，每增加色度1，即损失还原糖5％～6％、氨基酸2％～3％，其中呈鲜味的谷氨酸损失10％左右。所述发酵池中置有一图像捕捉装置，由所述图像捕捉装置获得所述发酵池中酱油的图像信息，并将此图像信息输入神经网络模型，由所述神经网络模型基于酱油的标准色度数据库，对所述图像信息进行分析，从而获得所述第一色度信息。基于所述第一色度信息，所述系统能够实时判断随着发酵温度和水分的提高，酱油色度的变化，从而为确定最适宜的发酵温度和水分奠定了基础。
步骤s600：将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；
步骤s700：获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；
具体而言，神经网络是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。通过将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入所述神经网络模型，通过训练数据使所述第一神经网络模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高机器学习模型处理所述数据的准确性，进而使得所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数的获取更为准确。所述第一温度权重系数为评估发酵温度对于酱油色度变化影响程度的系数值，所述第二水分权重系数为评估发酵水分对酱油色度变化影响程度的系数值。通过由所述第一神经网络模型获得准确的所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数，从而为准确控制酱油发酵过程中的温度、水分等因素，从而提高“类黑色素”形成奠定了基础。
步骤s800：获得第一预设色度信息；
具体而言，所述第一预设色度信息为所述发酵管理系统预设的用于评估酱油色度达到预设色度的评估值，由所述第一预设色度，达到对酱油色泽形成进行准确评估的技术目的。
步骤s900：将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；
步骤s1000：获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；
具体而言，通过将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型，通过训练数据使所述第二神经网络模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高机器学习模型处理所述数据的准确性，进而使得所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息的获取更为准确。所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息为酱油在保温发酵过程中所需的发酵温度和水分，通过由所述神经网络模型获得准确的发酵温度和水分，从而达到了通过准确控制酱油发酵过程中的温度、水分等因素，从而提高“类黑色素”形成、降低能耗的技术目的。
步骤s1100：获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
具体而言，在由所述第二神经网络模型获得所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息之后，所述第二神经网络模型将所述输出信息传输至所述发酵管理系统，由所述系统对发酵温度及水分进行设定，从而获得所述第一发酵指令，对所述酱油进行保温发酵一定时间，发酵完成之后的原油，输送至下一酱油酿造工艺流程。
进一步而言，本申请实施例s1100还包括：
步骤s1101a：获得所述原油的第二色度信息；
步骤s1102a：判断所述第二色度信息是否达到所述第一预设色度信息；
步骤s1103a：若所述第二色度信息达到所述第一预设色度，获得第一成分检测信息；
步骤s1104a：依据所述第一成分检测信息获得第一微生物含量；
步骤s1105a：判断所述第一微生物含量是否达到第一阈值；
步骤s1106a：若所述第一微生物含量达到所述第一阈值，获得第一输送指令，所述第一输送指令用于将发酵好的原油输送至下一酿造工艺流程。
具体而言，所述系统对发酵温度及水分进行设定，获得所述第一发酵指令之后，获得发酵池中酱油的实时图像信息，并由神经网络模型判断由所述图像信息获得所述第二色度信息，并判断所述第二色度信息是否达到所述第一预设色度信息，若酱油的色度达到预设色度，则分析此时酱油中微生物信息，依据所述第一微生物信息判断酱油发酵是否充足。酱油的酿造过程，其实就是微生物的反应过程。微生物通过生长繁殖，使用原料中的碳源与氮源，将高分子物资分解为低分子化合物。这些分解物经过微生物的重复分解及相互反应，生成的种类多样的风味物资。呈现给人们鲜、甜、咸、酸、苦的味觉感受及特殊香气风味。所述第一阈值为所述发酵管理系统设定的酱油达到酿制标准时酱油内的微生物含量，通过判断所述第一微生物含量是否达到所述第一阈值，来确定酱油发酵是否完成，若所述第一微生物含量达到所述第一阈值，则将所述原油输送至下一工艺流程，从而进一步保证了酱油发酵的质量。
进一步而言，本申请实施例步骤s300还包括：
步骤s301：获得第一用料比例信息；
步骤s302：将所述第一用料比例信息输入至第三神经网络模型，获得第一调整信息；
步骤s303：依据所述第一调整信息，对所述第一预设温度信息及所述第一预设水分信息进行调整。
具体而言，酱油中的风味物资来源于原料，原料的选取对酱油风味的形成起着关键作用。传统酱油酿造采用大豆小麦作为原料。如使用麸皮代替小麦，酿造出的糖、醇、酸和酯物质明显减少，风味物质明显不足。所以，酿造酱油中原料的选择对酱油的质量影响很大。为了生产出优质的酱油，可以调整原料用量比例及增加原料预处理工序。通过获得所述酱油的原料用料比例，从而依据用料比例对所述第一预设温度信息及所述第一预设水分信息进行调整。从而进一步保证了对发酵温度、水分控制的准确性。
进一步而言，本申请实施例步骤s100还包括：
步骤s101：获得所述发酵池的第一图像信息；
步骤s102：依据所述第一图像信息获得第一密封措施信息；
步骤s103：获得第一密封要求信息；
步骤s104：判断所述第一密封措施是否达到所述第一密封要求；
步骤s105：若所述第一密封措施没有达到所述第一密封要求，获得第一预警指令。
具体而言，对所述发酵池采取一定的密封措施，将发酵层和空气隔绝，既防止空气中杂菌的侵入，又避免氧化层的产生，对发酵表面还具有保温、保水的作用。由与所述发酵管理系统相连接的图像捕捉装置获得所述发酵池的第一图像信息，由所述系统对所述第一图像信息分析判断所述发酵池的密封措施是否达到所述第一密封要求信息，若通过判断所述第一密封措施没有达到所述第一密封要求，获得第一预警指令。
进一步而言，本申请实施例步骤s104还包括：
步骤s1041：获得第一环境温度信息；
步骤s1042：获得第一原油使用时间信息；
步骤s1043：依据所述第一环境温度信息和所述第一原油使用时间信息获得第一存储时间信息；
步骤s1044：在所述第一存储时间内，获得第一检测指令，所述第一检测指令用于检测所述发酵池的密封措施。
具体而言，酱油在发酵完成后进入原油存储过程，原油放出时间与使用时间间隔不宜过长。原油在储存放置过程中微生物会反应剧烈，特别是酵母菌等菌类繁殖速度较快。酵母菌的繁殖导致原油出现酒味，影响酱油风味。故由传感器获得所述发酵池的环境温度信息，依据所述原油使用时间确定原油的所述第一存储时间，并由所述系统在所述第一存储时间内对所述发酵池的密封措施进行实时监测，并及时预警。进一步提高了原油的质量。
进一步而言，本申请实施例步骤s1100还包括：
步骤s1101b：获得第一销售区域信息；
步骤s1102b：依据所述第一销售区域信息，获得第一口味喜好信息；
步骤s1103b：依据所述第一口味喜好信息，获得第一添加材料信息；
步骤s1104b：将所述第一口味喜好信息、所述第一添加材料信息输入至第四神经网络模型，获得第一添加比例信息；
步骤s1105b：依据所述第一添加比例信息，对所述发酵完成的原油进行调整。
具体而言，基于大数据信息处理技术，所述系统通过获得所述酱油的第一销售区域信息，并通过获得所述第一销售区域内的销售量、超市内用户信息等获得所述第一销售区域人群的口味喜好信息，从而依据不同销售区域对酱油成分进行调整。如可以在原来酱油的基础上，增加砂糖、甘草等甜味剂，肌苷酸、鸟苷酸等助鲜剂，及其他香辛料等，以增加酱油的花色品种，改善酱油的风味。通过所述第四神经网络模型依据所述第一口味喜好信息、所述第一添加材料信息确定添加材料的比例信息，提高了依据销售区域人群的口味喜好对酱油成分进行调整的准确性。
进一步而言，本申请实施例步骤s1102b还包括：
步骤s1102b1：获得第一原油种类信息；
步骤s1102b2：将所述第一口味喜好信息、所述第一原油种类信息输入至第五神经网络模型，获得第一混合比例信息；
步骤s1102b3：依据所述第一混合比例信息，将不同种类的原油进行混合，获得第二原油信息；
步骤s1102b4：获得第二输送指令，所述第二输送指令用于将所述第二原油信息输送至下一酿造工艺流程。
具体而言，在获得所述酱油销售区域人群的口味喜好信息之后，还可以根据所述第一口味喜好信息，将发酵生产的不同种类的原油进行不同比例的搭配。并通过所述第五神经网络模型通过对数据进行监督学习的方式确定所述第一混合比例信息，通过将不同种类的原油进行混合调配，以获得更满足销售需求的所述第二原油信息，并将所述第二原油输送至下一酿造工艺流程。
综上所述，本申请实施例所提供的一种提高类黑色素形成的节能处理方法具有如下技术效果：
1、由于采用了通过获得发酵温度提升速率和水分提升速率与酱油色度的变化关系，来确定发酵温度、发酵水分对酱油发酵过程中类黑色素形成的权重系数，并由神经网络模型进一步确定对提高类黑色素的形成最有益的发酵温度和水分信息。基于神经网络模型能够不断监督学习，以使数据更准确的特点，达到了通过准确控制酱油发酵过程中的温度、水分等因素，从而提高“类黑色素”形成、降低能耗的技术目的。
2、基于大数据信息处理技术，通过获得酱油销售区域人群的口味喜好信息，通过对不同种类的原油进行不同比例的调配，以及增加配料的方式改善酱油的风味，从而满足不同地区人群的需求，并通过神经网络模型提高数据获得准确性，从而进一步达到提高销量的技术目的。
实施例二
基于与前述实施例中一种提高类黑色素形成的节能处理方法同样发明构思，本发明还提供了一种提高类黑色素形成的节能处理装置，如图2所示，所述装置包括：
第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；
第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；
第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；
第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；
第五获得单元15，所述第五获得单元15用于获得第一色度信息；
第一输入单元16，所述第一输入单元16用于将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；
第六获得单元17，所述第六获得单元17用于获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；
第七获得单元18，所述第七获得单元18用于获得第一预设色度信息；
第二输入单元19，所述第二输入单元19用于将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；
第八获得单元20，所述第八获得单元20用于获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；
第九获得单元21，所述第九获得单元21用于获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
进一步的，所述装置还包括：
第十获得单元，所述第十获得单元用于获得所述原油的第二色度信息；
第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第二色度信息是否达到所述第一预设色度信息；
第十一获得单元，所述第十一获得单元用于若所述第二色度信息达到所述第一预设色度，获得第一成分检测信息；
第十二获得单元，所述第十二获得单元用于依据所述第一成分检测信息获得第一微生物含量；
第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述第一微生物含量是否达到第一阈值；
第十三获得单元，所述第十三获得单元用于若所述第一微生物含量达到所述第一阈值，获得第一输送指令，所述第一输送指令用于将发酵好的原油输送至下一酿造工艺流程。
进一步的，所述装置还包括：
第十四获得单元，所述第十四获得单元用于获得第一用料比例信息；
第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述第一用料比例信息输入至第三神经网络模型，获得第一调整信息；
第一调整单元，所述第一调整单元用于依据所述第一调整信息，对所述第一预设温度信息及所述第一预设水分信息进行调整。
进一步的，所述装置还包括：
第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得所述发酵池的第一图像信息；
第十六获得单元，所述第十六获得单元用于依据所述第一图像信息获得第一密封措施信息；
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于获得第一密封要求信息；
第三判断单元，所述第三判断单元用于判断所述第一密封措施是否达到所述第一密封要求；
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于若所述第一密封措施没有达到所述第一密封要求，获得第一预警指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得第一环境温度信息；
第二十获得单元，所述第二十获得单元用于获得第一原油使用时间信息；
第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于依据所述第一环境温度信息和所述第一原油使用时间信息获得第一存储时间信息；
第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于在所述第一存储时间内，获得第一检测指令，所述第一检测指令用于检测所述发酵池的密封措施。
进一步的，所述装置还包括：
第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于获得第一销售区域信息；
第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于依据所述第一销售区域信息，获得第一口味喜好信息；
第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于依据所述第一口味喜好信息，获得第一添加材料信息；
第四输入单元，所述第四输入单元用于将所述第一口味喜好信息、所述第一添加材料信息输入至第四神经网络模型，获得第一添加比例信息；
第二调整单元，所述第二调整单元用于依据所述第一添加比例信息，对所述发酵完成的原油进行调整。
进一步的，所述装置还包括：
第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于获得第一原油种类信息；
第五输入单元，所述第五输入单元用于将所述第一口味喜好信息、所述第一原油种类信息输入至第五神经网络模型，获得第一混合比例信息；
第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于依据所述第一混合比例信息，将不同种类的原油进行混合，获得第二原油信息；
第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于获得第二输送指令，所述第二输送指令用于将所述第二原油信息输送至下一酿造工艺流程。
前述图1实施例一中的一种提高类黑色素形成的节能处理方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种提高类黑色素形成的节能处理装置，通过前述对一种提高类黑色素形成的节能处理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种提高类黑色素形成的节能处理装置，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
示例性电子设备
下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实施例中一种提高类黑色素形成的节能处理方法的发明构思，本发明还提供一种提高类黑色素形成的节能处理装置，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种提高类黑色素形成的节能处理方法的任一方法的步骤。
其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
1.一种提高类黑色素形成的节能处理方法，应用于一发酵管理系统，其中，所述方法包括：
获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；
获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；
获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；
获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；
获得第一色度信息；
将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；
获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；
获得第一预设色度信息；
将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；
获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；
获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
2.如权利要求1所述的方法，其中，获得第一发酵指令之后，所述方法还包括：
获得所述原油的第二色度信息；
判断所述第二色度信息是否达到所述第一预设色度信息；
若所述第二色度信息达到所述第一预设色度，获得第一成分检测信息；
依据所述第一成分检测信息获得第一微生物含量；
判断所述第一微生物含量是否达到第一阈值；
若所述第一微生物含量达到所述第一阈值，获得第一输送指令，所述第一输送指令用于将发酵好的原油输送至下一酿造工艺流程。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
获得第一用料比例信息；
将所述第一用料比例信息输入至第三神经网络模型，获得第一调整信息；
依据所述第一调整信息，对所述第一预设温度信息及所述第一预设水分信息进行调整。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
获得所述发酵池的第一图像信息；
依据所述第一图像信息获得第一密封措施信息；
获得第一密封要求信息；
判断所述第一密封措施是否达到所述第一密封要求；
若所述第一密封措施没有达到所述第一密封要求，获得第一预警指令。
5.如权利要求4所述的方法，其中，若所述第一密封措施达到所述第一密封要求，所述方法还包括：
获得第一环境温度信息；
获得第一原油使用时间信息；
依据所述第一环境温度信息和所述第一原油使用时间信息获得第一存储时间信息；
在所述第一存储时间内，获得第一检测指令，所述第一检测指令用于检测所述发酵池的密封措施。
6.如权利要求1所述的方法，其中，获得第一发酵指令之后，所述方法还包括：
获得第一销售区域信息；
依据所述第一销售区域信息，获得第一口味喜好信息；
依据所述第一口味喜好信息，获得第一添加材料信息；
将所述第一口味喜好信息、所述第一添加材料信息输入至第四神经网络模型，获得第一添加比例信息；
依据所述第一添加比例信息，对所述发酵完成的原油进行调整。
7.如权利要求6所述的方法，其中，获得第一口味喜好信息之后，所述方法还包括：
获得第一原油种类信息；
将所述第一口味喜好信息、所述第一原油种类信息输入至第五神经网络模型，获得第一混合比例信息；
依据所述第一混合比例信息，将不同种类的原油进行混合，获得第二原油信息；
获得第二输送指令，所述第二输送指令用于将所述第二原油信息输送至下一酿造工艺流程。
8.一种提高类黑色素形成的节能处理装置，其中，所述装置包括：
第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一加热指令，所述第一加热指令用于将发酵池温度由第一初始温度信息增加至第一预设温度；
第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一速率信息，其中，所述第一速率信息为将所述第一初始温度信息增加至所述第一预设温度的速率信息；
第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第一加水指令，所述第一加水指令用于将所述发酵池由第一初始水分增加至第一预设水分，其中，所述第一加水指令与所述第一加热指令同时进行；
第四获得单元，所述第四获得单元用于获得第二速率信息，其中，所述第二速率信息为将所述第一初始水分增加至第一预设水分的速率信息；
第五获得单元，所述第五获得单元用于获得第一色度信息；
第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一速率信息、所述第二速率信息和所述第一色度信息输入至第一神经网络模型；
第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述第一神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一温度权重系数、第二水分权重系数；
第七获得单元，所述第七获得单元用于获得第一预设色度信息；
第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第一温度权重系数、所述第二水分权重系数和所述第一预设色度信息输入第二神经网络模型；
第八获得单元，所述第八获得单元用于获得所述第二神经网络模型的第二输出结果，所述第二输出结果包括第一发酵温度信息和第一发酵水分信息；
第九获得单元，所述第九获得单元用于获得第一发酵指令，所述第一发酵指令用于依据所述第一发酵温度信息和所述第一发酵水分信息进行发酵获得原油。
9.一种提高类黑色素形成的节能处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
技术总结