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全光

DOI:10.1145/3264936 期刊:Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 出版年份:2018 更新时间:2026-01-09 18:46:05
摘要: 不当饮酒可能引发健康与社会问题。虽然控制酒精摄入量能有效解决问题,但手动追踪饮酒量较为繁琐。自动记录饮酒量的系统有望改善饮酒行为。现有设备与系统虽支持饮酒活动检测和液体摄入量估算,但我们的目标场景需要具备测定饮品酒精浓度的能力。我们推出Al-light智能冰块,通过光学方法检测饮品酒精浓度。该设备尺寸为31.9×38.6×52.6毫米,用户只需将其放入饮品即可进行估算。其内置近红外(1450纳米)与可见光LED,通过测量光吸收强度实现功能。我们的设备设计整合了专利中的现有技术——利用水与乙醇不同的光吸收特性来测定酒精浓度。通过回溯研究发现,1450纳米波长的光线即使对不同类型的市售饮品也具有强区分性。关于酒精浓度估算的定量测试显示,Al-light在13种市售饮品中能达到约2%v/v的估算精度。虽然当前方案需针对特定环境光条件训练回归器,或使用水样测量校准传感器,但不像既往研究那样需要建立依赖饮品种类的模型。随后我们将讨论当前原型支持的四种应用场景及未来研究方向。
作者: Hidenori Matsui,Takahiro Hashizume,Koji Yatani
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

开发一种智能冰块设备(Al-light),该设备能利用近红外和可见光吸收技术自动检测饮料中的酒精浓度水平,以支持酒精摄入量追踪并促进健康饮酒行为。

Al-light利用1450纳米近红外光和机器学习技术,实现了饮料酒精浓度估算(精度约2%体积比)的可行性。该方法无需针对不同饮料建立专属模型,增强了普适性。该设备可应用于酒精浓度可视化、非饮酒者警示、鸡尾酒调制辅助及慢饮提醒等场景。未来研究应聚焦用户体验优化、更广泛饮品测试、电源管理及设备微型化。

由于卫生问题(部分所用材料无法直接接触饮品),当前原型机尚未在实际饮酒场景中进行测试。实验仅涵盖13种饮品和3种光照条件,限制了结论的普适性;有色饮品的估算误差较大。功耗与续航时间未作测量,设备尺寸(31.9 x 38.6 x 52.6毫米)未来版本有望缩小。受限于I/O引脚数量,未集成加速度计等附加传感器。

SCI高频之选
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    USB4000
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