本發(fā)明涉及腦電波技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種檢測(cè)裝置和檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

20世紀(jì)80年代，美國(guó)的兩位科學(xué)家琳達(dá)·巴克、理查德·阿克塞爾用他們的精誠(chéng)合作叩開(kāi)了嗅覺(jué)科學(xué)的大門(mén)。阿克塞爾和巴克發(fā)現(xiàn)，人的鼻腔細(xì)胞膜上分布著不同氣味受體。人體基因總數(shù)中的3％，即大約1000個(gè)基因，用于對(duì)氣味受體進(jìn)行編碼，以分辨不同的氣味。盡管氣味受體只有大約1000種，但它們可以產(chǎn)生大量的組合，形成大量氣味模式，這也就是人們能夠辨別和記憶大約1萬(wàn)種不同氣味的基礎(chǔ)。有氣味的物質(zhì)首先會(huì)與氣味受體結(jié)合，這些氣味受體位于鼻內(nèi)上皮的氣味受體細(xì)胞中。氣味受體被氣味分子激活后，氣味受體細(xì)胞就會(huì)產(chǎn)生電信號(hào)，這些信號(hào)隨后被傳輸?shù)酱竽X的嗅球的微小區(qū)域中，并進(jìn)而傳至大腦其他區(qū)域，結(jié)合成特定模式。由此，人就能有意識(shí)地感受到比如茉莉花的香味，并在另一個(gè)時(shí)候想起這種氣味。

不僅如此，人的嗅覺(jué)系統(tǒng)具有高度“專業(yè)化”的特征。比如，每個(gè)氣味受體細(xì)胞僅表達(dá)出一種氣味受體基因，氣味受體細(xì)胞的種類與氣味受體完全相同。氣味受體細(xì)胞會(huì)將神經(jīng)信號(hào)傳遞至大腦嗅球中被稱為“嗅小球”的微小結(jié)構(gòu)。人的大腦中約有2000個(gè)“嗅小球”，數(shù)量是氣味受體細(xì)胞種類的2倍?！靶嵝∏颉币卜浅５摹皩I(yè)化”，攜帶相同受體的氣味受體細(xì)胞會(huì)將神經(jīng)信號(hào)傳遞到相應(yīng)的“嗅小球”中，也就是說(shuō)，來(lái)自具有相同受體的細(xì)胞的信息會(huì)在相同的“嗅小球”中集中?！靶嵝∏颉彪S后又會(huì)激活被稱為僧帽細(xì)胞的神經(jīng)細(xì)胞，每個(gè)“嗅小球”只激活一個(gè)僧帽細(xì)胞，使人的嗅覺(jué)系統(tǒng)中信息傳輸?shù)摹皩I(yè)性”繼續(xù)得到保持。僧帽細(xì)胞然后將信息傳輸?shù)酱竽X其他部分。結(jié)果，來(lái)自不同類型氣味受體的信息，組合成與特定氣味相對(duì)應(yīng)的模式，大腦最終有意識(shí)地感知到特定的氣味。

除了在理論上揭開(kāi)人類嗅覺(jué)機(jī)能的秘密，兩位科學(xué)家還發(fā)現(xiàn)，其他動(dòng)物的大腦同樣能夠有意識(shí)地感知到特定的氣味。比如說(shuō)，老鼠被訓(xùn)練搜尋地震后被埋在廢墟下的人們。老鼠嗅覺(jué)靈敏，經(jīng)過(guò)數(shù)月訓(xùn)練記住人類的氣味后，科學(xué)家在它腦內(nèi)植入電極，并與電子發(fā)報(bào)機(jī)相連。當(dāng)它們被派往廢墟現(xiàn)場(chǎng)，嗅到‘舊標(biāo)”的氣味之后，腦電波波動(dòng)圖形顯示“啊哈，找到了”。此時(shí)，技術(shù)人員可通過(guò)設(shè)備確定小老鼠的位置，同時(shí)也就能知道被困人員的下落。

目前隨著腦波檢測(cè)和分析技術(shù)的發(fā)展，上述科研成果有著巨大的理論和應(yīng)用前景。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種檢測(cè)裝置和檢測(cè)方法，能夠基于檢測(cè)到的腦波對(duì)待測(cè)物體進(jìn)行檢測(cè)。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的實(shí)施例提供技術(shù)方案如下：

一方面，提供一種檢測(cè)裝置，包括：

腦波獲取單元，用于在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)；

處理單元，用于對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果；

所述腦波信息包括使用者的嗅覺(jué)信息和/或味覺(jué)信息。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：

與所述處理單元通信的圖像采集單元，用于采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)；

所述處理單元還用于對(duì)所述圖像采集單元采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息，并根據(jù)所述視覺(jué)信息和所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：

存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)檢測(cè)模型；

所述處理單元具體用于將所述視覺(jué)信息和所述腦波信息輸入所述檢測(cè)模型，得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：

檢測(cè)模型生成單元，用于獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括多個(gè)檢測(cè)結(jié)果以及與每個(gè)檢測(cè)結(jié)果分別對(duì)應(yīng)的檢測(cè)模型的特征，所述特征包括使用者與設(shè)定物體的距離小于閾值時(shí)所采集的使用者的嗅覺(jué)中樞腦波信息、味覺(jué)中樞腦波信息和視覺(jué)信息；利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述檢測(cè)模型的特征的權(quán)重進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)估計(jì)的權(quán)重生成所述檢測(cè)模型。

進(jìn)一步地，所述圖像采集單元包括：

用以向待測(cè)物體發(fā)射光線的光發(fā)射器；

用于對(duì)發(fā)射出的光線經(jīng)所述待測(cè)物體后的透射光和/或反射光進(jìn)行檢測(cè)，得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息的光感處理器。

進(jìn)一步地，所述腦波獲取單元包括：

佩戴架；

設(shè)置在所述佩戴架上的多個(gè)檢測(cè)電極。

進(jìn)一步地，所述圖像采集單元設(shè)置在所述佩戴架上，與所述處理單元通過(guò)有線方式連接；或

所述圖像采集單元通過(guò)無(wú)線方式與所述處理單元通信。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：

提示單元，用于在所述圖像采集單元采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)后，提示圖像數(shù)據(jù)采集完畢。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：

顯示單元，用于顯示待測(cè)物體的視覺(jué)信息。

本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種檢測(cè)方法，包括：

在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)；

對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果；

所述腦波信息包括使用者的嗅覺(jué)信息和/或味覺(jué)信息。

進(jìn)一步地，所述檢測(cè)方法還包括：

采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)；

對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息，并根據(jù)所述視覺(jué)信息和所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述視覺(jué)信息和所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果包括：

將所述視覺(jué)信息和所述腦波信息輸入預(yù)先獲取的檢測(cè)模型，得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述方法還包括生成所述檢測(cè)模型的步驟，生成所述檢測(cè)模型的步驟包括：

獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括多個(gè)檢測(cè)結(jié)果以及與每個(gè)檢測(cè)結(jié)果分別對(duì)應(yīng)的檢測(cè)模型的特征，所述特征包括使用者與設(shè)定物體的距離小于閾值時(shí)所采集的使用者的嗅覺(jué)中樞腦波信息、味覺(jué)中樞腦波信息和視覺(jué)信息；

利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述檢測(cè)模型的特征的權(quán)重進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)估計(jì)的權(quán)重生成所述檢測(cè)模型。

本發(fā)明的實(shí)施例具有以下有益效果：

上述方案中，在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)，通過(guò)對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)腦波信息可以得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，這樣只需要使用者佩戴檢測(cè)裝置，并靠近待測(cè)物體即可得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例腦波獲取單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明另一實(shí)施例檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明再一實(shí)施例檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5為本發(fā)明又一實(shí)施例檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例檢測(cè)方法的流程示意圖；

圖7為本發(fā)明具體實(shí)施例檢測(cè)方法的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的實(shí)施例要解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。

本發(fā)明的實(shí)施例提供一種檢測(cè)裝置和檢測(cè)方法，能夠基于檢測(cè)到的腦波對(duì)待測(cè)物體進(jìn)行檢測(cè)。

本實(shí)施例提供一種檢測(cè)裝置，如圖1所示，包括：

腦波獲取單元10，用于在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)，其中，閾值可以為5-10cm；

處理單元20，用于對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，所述腦波信息包括使用者的嗅覺(jué)信息和/或味覺(jué)信息。

本實(shí)施例中，在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)，通過(guò)對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)腦波信息可以得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，這樣只需要使用者佩戴檢測(cè)裝置，并靠近待測(cè)物體即可得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

其中，所述腦波信號(hào)可以包括嗅覺(jué)信號(hào)和味覺(jué)信號(hào)，當(dāng)然腦波信號(hào)并不局限于嗅覺(jué)信號(hào)和味覺(jué)信號(hào)，還可以包括其他類型的腦波信號(hào)。

當(dāng)待測(cè)物體為液體時(shí)，根據(jù)不同液體對(duì)使用者的嗅覺(jué)或味覺(jué)的影響不同，對(duì)應(yīng)著使用者的腦電波發(fā)生不同的變化，通過(guò)處理單元對(duì)使用者的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，進(jìn)而可以得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，檢測(cè)結(jié)果可以包括待測(cè)物體的香型、粘稠度值等，通過(guò)本實(shí)施例的技術(shù)方案可以對(duì)酒等液體進(jìn)行鑒別，得到酒的香型分類、年份、度數(shù)等，并且本實(shí)施例的技術(shù)方案并不要求使用者為特定品酒師，使用者可以是普通人或者嗅覺(jué)、味覺(jué)靈敏的動(dòng)物。

具體地，如圖2所示，所述腦波獲取單元10包括：

佩戴架11；

設(shè)置在所述佩戴架11上的多個(gè)檢測(cè)電極12。在檢測(cè)電極12接觸使用者的頭部時(shí)，可以采集到使用者的腦波信號(hào)。

大腦中的視覺(jué)中樞和嗅覺(jué)中樞是分布在不同的區(qū)域，檢測(cè)電極12在佩戴架11上的分布可以參考視覺(jué)中樞和嗅覺(jué)中樞在大腦中的位置，以使得檢測(cè)電極12能夠獲取到嗅覺(jué)信號(hào)和味覺(jué)信號(hào)。

其中，佩戴架11可以為頭盔也可以為頭戴式框架，可以對(duì)佩戴架11做出適當(dāng)修改和變形，例如調(diào)整弧度、增加固定帶等，使得佩戴架適用于不同類型的使用者，使用者可以為人或者嗅覺(jué)和/或味覺(jué)較人類靈敏的動(dòng)物，例如犬類。

進(jìn)一步地，所述檢測(cè)裝置還包括：

與所述處理單元20通信的圖像采集單元30，用于采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)；

所述處理單元20還用于對(duì)所述圖像采集單元30采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息，并根據(jù)所述視覺(jué)信息和所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

如圖2所示，圖像采集單元30可以設(shè)置在佩戴架11上，與處理單元20通過(guò)有線方式連接；或者圖像采集單元30可以設(shè)置在佩戴架11上，與處理單元20通過(guò)無(wú)線方式連接；或者圖像采集單元30可以不設(shè)置在佩戴架11上，與處理單元20通過(guò)無(wú)線方式連接，在圖像采集單元30與處理單元20通過(guò)無(wú)線方式連接時(shí)，圖像采集單元30可以通過(guò)信號(hào)傳輸?shù)姆绞脚c處理單元20遠(yuǎn)程通信。

具體地，所述圖像采集單元30可以包括：

用以向待測(cè)物體發(fā)射光線的光發(fā)射器；

用于對(duì)發(fā)射出的光線經(jīng)所述待測(cè)物體后的透射光和/或反射光進(jìn)行檢測(cè)，得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息的光感處理器。

具體地，圖像采集單元30可以包括ccd(電荷耦合元件)圖像傳感器，在光發(fā)射器向待測(cè)物體發(fā)射光線后，ccd圖像傳感器檢測(cè)發(fā)射出的光線經(jīng)待測(cè)物體后的透射光和/或反射光，可以得到待測(cè)物體的顏色值和/或透明度值。

具體地，可以事先建立檢測(cè)模型，檢測(cè)模型的特征可以為待測(cè)物體的視覺(jué)信息和使用者的腦波信息，通過(guò)將視覺(jué)信息和腦波信息輸入檢測(cè)模型，即可得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，如圖3所示，所述裝置還包括：

存儲(chǔ)單元40，用于存儲(chǔ)檢測(cè)模型，檢測(cè)模型的特征可以為待測(cè)物體的視覺(jué)信息和使用者的腦波信息，通過(guò)將視覺(jué)信息和腦波信息輸入檢測(cè)模型，即可得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果；

所述處理單元20具體用于將所述視覺(jué)信息和所述腦波信息輸入所述檢測(cè)模型，得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，如圖3所示，所述裝置還包括：

檢測(cè)模型生成單元50，用于獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括多個(gè)檢測(cè)結(jié)果以及與每個(gè)檢測(cè)結(jié)果分別對(duì)應(yīng)的檢測(cè)模型的特征，所述特征包括使用者與設(shè)定物體的距離小于閾值時(shí)所采集的使用者的嗅覺(jué)中樞腦波信息、味覺(jué)中樞腦波信息和視覺(jué)信息；利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述檢測(cè)模型的特征的權(quán)重進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)估計(jì)的權(quán)重生成所述檢測(cè)模型。

具體實(shí)施例中，當(dāng)待測(cè)物體為酒時(shí)，檢測(cè)模型可用下式表示：

p(quality|parameter)＝α1×p1(quality|parameter)+α2×p2(quality|parameter)+α3×p3(quality|parameter)

其中，p為最終得到的檢測(cè)結(jié)果，可以映射到事先獲取的酒品質(zhì)參數(shù)表，該表內(nèi)包括酒的香型分類、年份、度數(shù)等，這樣通過(guò)得到的檢測(cè)結(jié)果即可得到酒的香型分類、年份、度數(shù)等；p1為由嗅覺(jué)中樞腦波信號(hào)提取分析得到的嗅覺(jué)中樞腦波信息數(shù)值，p2為由味覺(jué)中樞腦波信號(hào)提取分析得到的味覺(jué)中樞腦波信息數(shù)值，p3為由圖像采集單元采集的圖像數(shù)據(jù)分析得到的視覺(jué)信息數(shù)值，包括酒的色度值和透明度值、粘稠度值等；α1為p1的權(quán)重，α2為p2的權(quán)重，α3為p3的權(quán)重，α1～α3用來(lái)調(diào)節(jié)三種數(shù)值的影響占比，α1～α3的值可能因人而異，根據(jù)特定主體的多次訓(xùn)練得出。例如，特定品酒師經(jīng)過(guò)若干次不同種類的酒的嗅聞和品嘗后，記錄檢測(cè)結(jié)果以及與每個(gè)檢測(cè)結(jié)果分別對(duì)應(yīng)的p1～p3的值，得到多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)上述檢測(cè)模型的α1～α3的值進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)估計(jì)的權(quán)重值生成檢測(cè)模型，為了提高檢測(cè)模型的精確性，可以利用多個(gè)品酒師的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量越多，品酒師的數(shù)量越多，則檢測(cè)模型的精確性越高。

不同類型的待測(cè)物體對(duì)應(yīng)不同的檢測(cè)模型，對(duì)應(yīng)不同類型的待測(cè)物體可以建立不同的檢測(cè)模型，在待測(cè)物體不是酒，而是其他類型的物體時(shí)，可以重新獲取大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，重新估計(jì)檢測(cè)模型的特征的權(quán)重。

進(jìn)一步地，如圖4所示，所述裝置還包括：

提示單元60，用于在所述圖像采集單元30采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)后，提示圖像數(shù)據(jù)采集完畢。具體地，提示單元60可以采用蜂鳴器來(lái)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)提示單元60可以提醒使用者圖像數(shù)據(jù)采集完畢，提示單元60還可以播報(bào)根據(jù)圖像采集單元30采集到的圖像數(shù)據(jù)處理得到的待測(cè)物體的視覺(jué)信息，提示單元60還可以播報(bào)最終得到的待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，比如將待測(cè)液體的色度值和粘稠度值以聲音播出。

進(jìn)一步地，如圖5所示，所述裝置還包括：

顯示單元70，用于顯示待測(cè)物體的視覺(jué)信息，比如將待測(cè)液體的色度值和透明度值顯示出來(lái)，顯示單元可以為液晶顯示屏或oled顯示屏，進(jìn)一步地，顯示單元70還可以顯示最終得到的待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

具體地，顯示單元70可以設(shè)置在佩戴架11上，與圖像采集單元30通過(guò)有線方式連接，也可以設(shè)置在其他方便使用者觀看的位置，與圖像采集單元30通過(guò)無(wú)線方式連接。

本實(shí)施例還提供了一種檢測(cè)方法，如圖6所示，本實(shí)施例包括：

步驟s1：在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)，其中，閾值可以為5-10cm；

步驟s2：對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，所述腦波信息包括使用者的嗅覺(jué)信息和/或味覺(jué)信息。

本實(shí)施例的檢測(cè)方法適用于如上所述的檢測(cè)裝置。本實(shí)施例中，在使用者與待測(cè)物體的距離小于閾值時(shí)采集使用者的腦波信號(hào)，通過(guò)對(duì)采集的腦波信號(hào)進(jìn)行處理得到腦波信息，并根據(jù)腦波信息可以得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果，這樣只需要使用者佩戴檢測(cè)裝置，并靠近待測(cè)物體即可得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述檢測(cè)方法還包括：

采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)；

對(duì)采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息，并根據(jù)所述視覺(jué)信息和所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述視覺(jué)信息和所述腦波信息得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果包括：

將所述視覺(jué)信息和所述腦波信息輸入預(yù)先獲取的檢測(cè)模型，得到待測(cè)物體的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述方法還包括生成所述檢測(cè)模型的步驟，生成所述檢測(cè)模型的步驟包括：

獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括多個(gè)檢測(cè)結(jié)果以及與每個(gè)檢測(cè)結(jié)果分別對(duì)應(yīng)的檢測(cè)模型的特征，所述特征包括使用者與設(shè)定物體的距離小于閾值時(shí)所采集的使用者的嗅覺(jué)中樞腦波信息、味覺(jué)中樞腦波信息和視覺(jué)信息；

利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述檢測(cè)模型的特征的權(quán)重進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)估計(jì)的權(quán)重生成所述檢測(cè)模型。

一具體實(shí)施例中，如圖7所示，本發(fā)明的檢測(cè)方法具體包括以下步驟：

步驟1011：獲取使用者的嗅覺(jué)中樞腦波信號(hào)；

步驟1012：對(duì)使用者的嗅覺(jué)中樞腦波信號(hào)進(jìn)行處理，得到嗅覺(jué)中樞腦波信息；

具體地，可以首先提取嗅覺(jué)中樞腦波信號(hào)特征，然后將提取的嗅覺(jué)中樞腦波信號(hào)特征輸入預(yù)先獲取的嗅覺(jué)檢測(cè)模型進(jìn)行分析，得到嗅覺(jué)中樞腦波信息，其中嗅覺(jué)檢測(cè)模型可以通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到；

步驟1021：獲取使用者的味覺(jué)中樞腦波信號(hào)；

步驟1022：對(duì)使用者的味覺(jué)中樞腦波信號(hào)進(jìn)行處理，得到味覺(jué)中樞腦波信息；

具體地，可以首先提取味覺(jué)中樞腦波信號(hào)特征，然后將提取的味覺(jué)中樞腦波信號(hào)特征輸入預(yù)先獲取的味覺(jué)檢測(cè)模型進(jìn)行分析，得到味覺(jué)中樞腦波信息，其中味覺(jué)檢測(cè)模型可以通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到；

步驟1031：采集待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)；

步驟1032：對(duì)待測(cè)物體的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到待測(cè)物體的視覺(jué)信息；

其中，視覺(jué)信息包括但不限于待測(cè)物體的顏色值和透明度值。

步驟104：將待測(cè)物體的視覺(jué)信息、味覺(jué)中樞腦波信息、嗅覺(jué)中樞腦波信息輸入檢測(cè)模型進(jìn)行分析；

步驟105：獲取檢測(cè)模型輸出的檢測(cè)結(jié)果。

具體實(shí)施例中，當(dāng)待測(cè)物體為酒時(shí)，檢測(cè)模型可用下式表示：

p(quality|parameter)＝α1×p1(quality|parameter)+α2×p2(quality|parameter)+α3×p3(quality|parameter)

其中，p為最終得到的檢測(cè)結(jié)果，可以映射到事先獲取的酒品質(zhì)參數(shù)表，該表內(nèi)包括酒的香型分類、年份、度數(shù)等，這樣通過(guò)得到的檢測(cè)結(jié)果即可得到酒的香型分類、年份、度數(shù)等；p1為由嗅覺(jué)中樞腦波信號(hào)提取分析得到的嗅覺(jué)中樞腦波信息數(shù)值，p2為由味覺(jué)中樞腦波信號(hào)提取分析得到的味覺(jué)中樞腦波信息數(shù)值，p3為由圖像采集單元采集的圖像數(shù)據(jù)分析得到的視覺(jué)信息數(shù)值，包括酒的色度值和透明度值、粘稠度值等；α1為p1的權(quán)重，α2為p2的權(quán)重，α3為p3的權(quán)重，α1～α3用來(lái)調(diào)節(jié)三種數(shù)值的影響占比，α1～α3的值可能因人而異，根據(jù)特定主體的多次訓(xùn)練得出。例如，特定品酒師經(jīng)過(guò)若干次不同種類的酒的嗅聞和品嘗后，記錄檢測(cè)結(jié)果以及與每個(gè)檢測(cè)結(jié)果分別對(duì)應(yīng)的p1～p3的值，得到多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)上述檢測(cè)模型的α1～α3的值進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)估計(jì)的權(quán)重值生成檢測(cè)模型，為了提高檢測(cè)模型的精確性，可以利用多個(gè)品酒師的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量越多，品酒師的數(shù)量越多，則檢測(cè)模型的精確性越高。

不同類型的待測(cè)物體對(duì)應(yīng)不同的檢測(cè)模型，對(duì)應(yīng)不同類型的待測(cè)物體可以建立不同的檢測(cè)模型，在待測(cè)物體不是酒，而是其他類型的物體時(shí)，可以重新獲取大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，重新估計(jì)檢測(cè)模型的特征的權(quán)重。

以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。