JP2000107006A

JP2000107006A - 食品管理装置、食品管理方法、食品提供方法および食品

Info

Publication number: JP2000107006A
Application number: JP10281193A
Authority: JP
Inventors: Katsuichi Kitagawa; 克一北川
Original assignee: Toray Industries Inc
Current assignee: Toray Industries Inc
Priority date: 1998-10-02
Filing date: 1998-10-02
Publication date: 2000-04-18

Abstract

(57)【要約】【課題】食品の巡回搬送時間が長くなりすぎるという
不都合の発生を防止する。【解決手段】架台３上に設けられた搬送路（ベルトコ
ンベアなど）２に複数個の容器（皿など）１を支持さ
せ、搬送路２の所定位置の上方に、光学特性情報入力手
段としてのカラーカメラ４を設け、カラーカメラ４から
の出力信号を入力として、比較処理、同定処理、特定処
理、巡回搬送時間算出処理、巡回搬送時間判定処理など
を行う画像処理装置５と、画像処理装置５からの出力信
号を入力として必要な表示を行う表示装置（モニターな
ど）６とを有している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は食品管理装置、食
品管理方法、食品提供方法および食品に関し、さらに詳
細にいえば、エンドレスの搬送路によって巡回搬送され
る寿司などの同定に好適な食品管理装置、食品管理方
法、食品提供方法および食品に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、寿司などをエンドレスの搬送
路によって巡回搬送させる搬送システムに適用される装
置として、寿司などを収容する複数の容器に識別マーク
を設けるとともに、この識別マークを読み取る読み取り
装置を設けてなるものが提案されている（特許第２７５
６９２１号公報参照）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】前記の装置では、個別
容器に互いに異なる識別マークを付与しなければなら
ず、容器のコストが高くなり、また容器の管理が煩雑な
ものとなっていた。

【０００４】加えて、前記の装置を採用した場合には、
容器の種類を識別することが可能であっても、容器に収
容されている寿司などの種類を識別することができず、
この結果、寿司などの巡回搬送時間を種類ごとに管理す
ることができず、ひいては、寿司などの巡回搬送時間が
長くなりすぎてしまうという不都合がある。さらに詳細
に説明する。

【０００５】例えば、寿司などを巡回搬送しつつ顧客に
提供する回転寿司店においては、寿司（ネタ）などの種
類に対して容器（皿）の種類が少ないので、１種類の容
器に複数種類の寿司などが収容される。したがって、こ
のような状況下においては、容器の種類を識別すること
によって、該当する容器に収容される可能性がある複数
種類の寿司などの何れかが収容されていることを識別で
きるだけであり、特定の種類の寿司などが収容されてい
ることを識別することは到底不可能である。この結果、
寿司などの食品は、ネタの種類によって鮮度の低下の度
合いが異なるのに、寿司などの巡回搬送時間を種類ごと
に管理することができず、ひいては、寿司などの巡回搬
送時間が長くなりすぎてしまうか、許される搬送時間が
最短のものに合わせて管理することとなり、味が落ちて
いないものを廃棄せざるを得ないという不都合がある。

【０００６】このような不都合の発生を防止しようとす
れば、寿司などの種類と等しい種類の容器を準備すれば
よいが、この場合には容器に種類が多くなりすぎてしま
い、この結果、寿司などを間違った容器に収容してしま
う可能性が高くなってしまうので、上記の不都合の発生
を確実に防止することは到底不可能である。

【０００７】以上には寿司などを例にとって説明した
が、寿司など以外の食品であっても、多種類のものを搬
送する場合には同様の不都合が生じる。

【０００８】もちろん、容器を用いることなく物体を搬
送する場合には、寿司などに対して識別マークを設ける
ことは不可能であるから、寿司などの種類を識別するこ
とが不可能になってしまう。

【０００９】

【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、より簡便でコストの低い効率的な方法に
より食品の巡回搬送時間が長くなりすぎるという不都合
の発生を防止することができ、また食品の種類ごとに巡
回搬送時間を管理できる食品管理装置、食品管理方法、
食品提供方法および食品を提供することを目的としてい
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１の食品管理装置
は、複数の食品を巡回搬送する巡回搬送手段と、該巡回
搬送手段により巡回搬送されている食品の種類を同定す
る食品同定手段と、該食品同定手段により同定された食
品の種類の履歴を記憶する履歴記憶手段と、該履歴記憶
手段により記憶された食品の履歴のパターンに基づいて
新規に前記巡回搬送手段に投入された食品を特定する食
品特定手段と、該食品特定手段により食品が特定された
時刻に基づいて食品の巡回搬送時間を算出する巡回搬送
時間算出手段とを備えてなるものである。

【００１１】請求項２の食品管理装置は、食品を個別に
支持し、かつ載置方向を判別可能な複数個の支持体を載
置しつつ巡回搬送する巡回搬送手段と、該巡回搬送手段
により巡回搬送されている支持体の載置方向を判別する
支持体載置方向判別手段と、該支持体載置方向判別手段
により判別された支持体の載置方向の履歴を記憶する履
歴記憶手段と、該履歴記憶手段により記憶された支持体
の載置方向の履歴のパターンに基づいて新規に前記巡回
搬送手段に投入された食品を特定する食品特定手段と、
該食品特定手段により食品が特定された時刻に基づいて
食品の巡回搬送時間を算出する巡回搬送時間算出手段と
を備えてなるものである。

【００１２】請求項３の食品管理装置は、食品を個別に
支持する複数個の支持体を載置しつつ巡回搬送する巡回
搬送手段と、該巡回搬送手段により巡回搬送されている
支持体に支持された食品の画像を読み取る画像読み取り
手段と、該画像読み取り手段により読み取られた食品の
画像データを記憶する画像データ記憶手段と、該画像デ
ータ記憶手段により記憶された食品の画像データと前記
画像読み取り手段により新規に読み取られた画像の画像
データとを比較することにより新規に前記巡回搬送手段
に投入された食品を特定する食品特定手段と、該食品特
定手段により食品が特定された時刻に基づいて食品の巡
回搬送時間を算出する巡回搬送時間算出手段とを備えて
なるものである。

【００１３】請求項４の食品管理装置は、前記画像デー
タ記憶手段として、支持体を含む食品の画像を画像デー
タとして記憶するものを採用するものである。

【００１４】請求項５の食品管理装置は、前記支持体と
して載置方向を判別可能なものを採用し、前記巡回搬送
手段により巡回搬送されている支持体の載置方向を検出
する支持体載置方向検出手段をさらに備え、前記画像デ
ータ記憶手段として、支持体を含む食品の画像を前記支
持体載置方向検出手段により検出された載置方向に基づ
いて補正した画像を画像データとして記憶するものを採
用するものである。

【００１５】請求項６の食品管理装置は、前記画像デー
タ記憶手段として、支持体を含む食品の画像から得られ
た特徴量を画像データとして記憶するものを採用するも
のである。

【００１６】請求項７の食品管理装置は、前記特徴量と
して、前記巡回搬送手段上の支持体の載置方向に依存し
ない量を採用するものである。

【００１７】請求項８の食品管理装置は、前記巡回搬送
手段により搬送されている食品の種類を同定する食品同
定手段をさらに備えているものである。

【００１８】請求項９の食品管理装置は、食品の種類ご
とに所定の巡回搬送時間を記憶する巡回搬送時間記憶手
段と、前記巡回搬送時間算出手段により算出された巡回
搬送時間が巡回搬送時間記憶手段により記憶されている
所定の巡回搬送時間よりも長いか否かを判定する巡回搬
送時間判定手段と、前記巡回搬送時間算出手段により算
出された巡回搬送時間が巡回搬送時間記憶手段により記
憶されている所定の巡回搬送時間よりも長いことを示す
巡回搬送時間判定手段の判定結果に応答して該当する食
品を前記巡回搬送手段から排除し、または巡回搬送時間
が長いことを通知する食品排除手段とをさらに備えてい
るものである。

【００１９】請求項１０の食品管理装置は、所定の巡回
搬送時間を記憶する巡回搬送時間記憶手段と、前記巡回
搬送時間算出手段により算出された巡回搬送時間が巡回
搬送時間記憶手段により記憶されている所定の巡回搬送
時間よりも長いか否かを判定する巡回搬送時間判定手段
と、前記巡回搬送時間算出手段により算出された巡回搬
送時間が巡回搬送時間記憶手段により記憶されている所
定の巡回搬送時間よりも長いことを示す巡回搬送時間判
定手段の判定結果に応答して該当する食品を前記巡回搬
送手段から排除し、または巡回搬送時間が長いことを通
知する食品排除手段とをさらに備えているものである。

【００２０】請求項１１の食品管理装置は、前記食品特
定手段として、前記巡回搬送手段における食品の投入部
位の上流側かつ食品の消費部位の下流側の所定位置にお
ける食品のデータ、および食品の投入部位の下流側かつ
食品の消費部位の上流側の所定位置における食品のデー
タに基づいて、それぞれの位置について食品を特定する
ものを採用するものである。

【００２１】請求項１２の食品管理方法は、複数の食品
を巡回搬送し、巡回搬送されている食品の種類を同定
し、同定された食品の種類の履歴を記憶し、記憶された
食品の履歴のパターンに基づいて新規に投入された食品
を特定し、食品が特定された時刻に基づいて食品の巡回
搬送時間を算出する方法である。

【００２２】請求項１３の食品提供方法は、請求項１か
ら請求項１１の何れかの食品管理装置によって、前記巡
回搬送手段により巡回搬送されている食品の巡回搬送時
間を算出し、該食品の巡回搬送時間に基づいて食品の鮮
度を管理しつつ食品を顧客に提供する方法である。

【００２３】請求項１４の食品は、請求項１３の食品提
供方法により提供されるものである。

【００２４】

【作用】請求項１の食品管理装置であれば、巡回搬送手
段によって複数の食品を巡回搬送している間に、食品同
定手段によって、巡回搬送手段により巡回搬送されてい
る食品の種類を同定し、履歴記憶手段によって、食品同
定手段により同定された食品の種類の履歴を記憶し、食
品特定手段によって、履歴記憶手段により記憶された食
品の履歴のパターンに基づいて新規に前記巡回搬送手段
に投入された食品を特定し、巡回搬送時間算出手段によ
って、食品特定手段により食品が特定された時刻に基づ
いて食品の巡回搬送時間を算出することができる。

【００２５】したがって、簡単な構成で、食品の巡回搬
送時間により食品の鮮度などを管理することができる。

【００２６】請求項２の食品管理装置であれば、巡回搬
送手段によって、食品を個別に支持し、かつ載置方向を
判別可能な複数個の支持体を載置しつつ巡回搬送してい
る間に、支持体載置方向判別手段によって、巡回搬送手
段により巡回搬送されている支持体の載置方向を判別
し、履歴記憶手段によって、支持体載置方向判別手段に
より判別された支持体の載置方向の履歴を記憶し、食品
特定手段によって、履歴記憶手段により記憶された支持
体の載置方向の履歴のパターンに基づいて新規に前記巡
回搬送手段に投入された食品を特定し、巡回搬送時間算
出手段によって、食品特定手段により食品が特定された
時刻に基づいて食品の巡回搬送時間を算出することがで
きる。

【００２７】したがって、食品の特定精度を高めて、簡
単な構成で、食品の巡回搬送時間により食品の鮮度など
を精度よく管理することができる。

【００２８】請求項３の食品管理装置であれば、巡回搬
送手段によって、食品を個別に支持する複数個の支持体
を載置しつつ巡回搬送している間に、画像読み取り手段
によって、巡回搬送手段により巡回搬送されている支持
体に支持された食品の画像を読み取り、画像データ記憶
手段によって、画像読み取り手段により読み取られた食
品の画像データを記憶し、食品特定手段によって、画像
データ記憶手段により記憶された食品の画像データと前
記画像読み取り手段により新規に読み取られた画像の画
像データとを比較することにより新規に前記巡回搬送手
段に投入された食品を特定し、巡回搬送時間算出手段に
よって、食品特定手段により食品が特定された時刻に基
づいて食品の巡回搬送時間を算出することができる。

【００２９】したがって、食品の特定精度を高めて、簡
単な構成で、食品の巡回搬送時間により食品の鮮度など
を精度よく管理することができる。

【００３０】請求項４の食品管理装置であれば、前記画
像データ記憶手段として、支持体を含む食品の画像を画
像データとして記憶するものを採用するのであるから、
支持体と食品とを含む画像を用いることにより、食品の
特定精度を高めて、食品の巡回搬送時間により食品の鮮
度などを精度よく管理することができる。

【００３１】請求項５の食品管理装置であれば、前記支
持体として載置方向を判別可能なものを採用し、前記巡
回搬送手段により巡回搬送されている支持体の載置方向
を検出する支持体載置方向検出手段をさらに備え、前記
画像データ記憶手段として、支持体を含む食品の画像を
前記支持体載置方向検出手段により検出された載置方向
に基づいて補正した画像を画像データとして記憶するも
のを採用するのであるから、画像の方向を揃えることに
より、食品の特定精度を高めて、食品の巡回搬送時間に
より食品の鮮度などを精度よく管理することができる。

【００３２】請求項６の食品管理装置であれば、前記画
像データ記憶手段として、支持体を含む食品の画像から
得られた特徴量を画像データとして記憶するものを採用
するのであるから、記憶するデータ量を少なくし、しか
も食品の特定精度を高めて、食品の巡回搬送時間により
食品の鮮度などを精度よく管理することができる。

【００３３】請求項７の食品管理装置であれば、前記特
徴量として、前記巡回搬送手段上の支持体の載置方向に
依存しない量を採用するのであるから、支持体の載置方
向を考慮することなく、食品の特定精度を高めて、食品
の巡回搬送時間により食品の鮮度などを精度よく管理す
ることができる。

【００３４】請求項８の食品管理装置であれば、前記巡
回搬送手段により搬送されている食品の種類を同定する
食品同定手段をさらに備えているのであるから、請求項
２から請求項７の何れかの作用に加え、食品の種類ごと
の管理を可能とすることができる。

【００３５】請求項９の食品管理装置であれば、食品の
種類ごとに所定の巡回搬送時間を記憶する巡回搬送時間
記憶手段と、前記巡回搬送時間算出手段により算出され
た巡回搬送時間が巡回搬送時間記憶手段により記憶され
ている所定の巡回搬送時間よりも長いか否かを判定する
巡回搬送時間判定手段と、前記巡回搬送時間算出手段に
より算出された巡回搬送時間が巡回搬送時間記憶手段に
より記憶されている所定の巡回搬送時間よりも長いこと
を示す巡回搬送時間判定手段の判定結果に応答して該当
する食品を前記巡回搬送手段から排除し、または巡回搬
送時間が長いことを通知する食品排除手段とをさらに備
えているのであるから、請求項１または請求項８の作用
に加え、巡回搬送時間が長い食品が巡回搬送され続ける
という不都合を防止することができる。

【００３６】請求項１０の食品管理装置であれば、所定
の巡回搬送時間を記憶する巡回搬送時間記憶手段と、前
記巡回搬送時間算出手段により算出された巡回搬送時間
が巡回搬送時間記憶手段により記憶されている所定の巡
回搬送時間よりも長いか否かを判定する巡回搬送時間判
定手段と、前記巡回搬送時間算出手段により算出された
巡回搬送時間が巡回搬送時間記憶手段により記憶されて
いる所定の巡回搬送時間よりも長いことを示す巡回搬送
時間判定手段の判定結果に応答して該当する食品を前記
巡回搬送手段から排除し、または巡回搬送時間が長いこ
とを通知する食品排除手段とをさらに備えているのであ
るから、請求項１から請求項８の何れかの作用に加え、
巡回搬送時間が長い食品が巡回搬送され続けるという不
都合を防止することができる。

【００３７】請求項１１の食品管理装置であれば、前記
食品特定手段として、前記巡回搬送手段における食品の
投入部位の上流側かつ食品の消費部位の下流側の所定位
置における食品のデータ、および食品の投入部位の下流
側かつ食品の消費部位の上流側の所定位置における食品
のデータに基づいて、それぞれの位置について食品を特
定するものを採用するのであるから、請求項１から請求
項１０の何れかの作用に加え、食品が投入部位で廃棄さ
れたのか、消費部位で消費されたのかを判別できる。

【００３８】請求項１２の食品管理方法であれば、複数
の食品を巡回搬送し、巡回搬送されている食品の種類を
同定し、同定された食品の種類の履歴を記憶し、記憶さ
れた食品の履歴のパターンに基づいて新規に投入された
食品を特定し、食品が特定された時刻に基づいて食品の
巡回搬送時間を算出するのであるから、食品の巡回搬送
時間により食品の鮮度などを管理することができる。

【００３９】請求項１３の食品提供方法であれば、請求
項１から請求項１１の何れかの食品管理装置によって、
前記巡回搬送手段により巡回搬送されている食品の巡回
搬送時間を算出し、該食品の巡回搬送時間に基づいて食
品の鮮度を管理しつつ食品を顧客に提供するのであるか
ら、十分な鮮度の食品のみを顧客に提供することができ
る。

【００４０】請求項１４の食品であれば、請求項１３の
食品提供方法により提供されるのであるから、十分な鮮
度を達成することができる。

【００４１】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して、この
発明の食品管理装置、食品管理方法、食品提供方法およ
び食品の実施の態様を詳細に説明する。

【００４２】図１はこの発明の物体の食品管理装置の一
実施態様を示す概略図である。

【００４３】この装置は、架台３上に設けられた搬送路
（ベルトコンベアなど）２に複数個の容器（支持体。本
実施態様では、皿など）１を支持させ、搬送路２の所定
位置の上方に、光学特性情報入力手段としてのカラーカ
メラ４を設け、カラーカメラ４からの出力信号を入力と
して、比較処理、同定処理、特定処理、巡回搬送時間算
出処理、巡回搬送時間判定処理などを行う画像処理装置
５と、画像処理装置５からの出力信号を入力として必要
な表示を行う表示装置（モニターなど）６とを有してい
る。

【００４４】上記カラーカメラ４の配置位置は、任意に
設定することが可能であるが、例えば、搬送路２の食品
投入部位の上流側、かつ食品消費部位の下流側の所定位
置、および搬送路２の食品投入部位の下流側、かつ食品
消費部位の上流側の所定位置に設定することが好まし
い。また、上記カラーカメラ４に代えて、カメラ（ディ
ジタルカメラを含む）、イメージセンサーなどの画像入
力装置と画像中の一定時間おきの物体もしくはその部位
の輝度、ＲＧＢ、ＹＵＶなどを抽出するソフトウエア
（パソコンなどのサブルーチン）との組み合わせや、観
測領域の一定時間おきの物体もしくはその部位の輝度、
ＲＧＢ、ＹＵＶなどを直接測定する複数個の受光素子な
どを採用することができる。ここで、観測領域は、カメ
ラの視野、または受光素子の感度の及ぶ範囲であり、具
体的には、例えば、皿１に収容された物体を含む範囲で
あればよい。好ましくは、皿１を内包する範囲とするの
がよい。

【００４５】上記画像処理装置５は、既知の物体の代表
的光学特性情報を記憶する代表的光学特性情報記憶装置
（例えば、磁気記録媒体、光記録媒体、データベースの
データファイルなど）、および食品の履歴、皿の載置方
向の履歴などを記憶する履歴記憶装置（例えば、磁気記
録媒体、光記録媒体、データベースのデータファイルな
ど）を有している。ここで、光学的特性情報としては、
輝度、光反射率、光吸収率などのほか、色、色相、彩
度、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＸＹＺ（ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＸＹＺ
は、何れもカラー情報を成分分解した時の各成分を表す
ものである）などの色に関する特性情報が例示される。
また、代表的光学特性情報としては、同一種類の物体も
しくは物体の部分に属する多数のサンプルの実測された
光学特性の平均値や標準偏差などの統計値、あるいは多
数のサンプルの実測データそのものなどが例示される。

【００４６】寿司ネタ（同定対象物。皿を含み、以下、
カテゴリーという）としてタコ、イカ、マグロ、灰色の
皿および青色の皿を例にとり考える。

【００４７】これらのカテゴリーのうち、タコは白身と
皮とで異なる光学特性を有しているので、タコの白身と
皮とのサブカテゴリーからなるカテゴリーとなり、他の
同定対象物は単色の素材からなるので、カテゴリー名と
同一のサブカテゴリー１個からなるカテゴリーとなる。

【００４８】すなわち、カテゴリーは、皿１に収容され
た物体（例えば、寿司）の種類に対応し、サブカテゴリ
ーは、各物体を他の物体から区別するための特徴部分に
対応している。具体的には、図１０中Ａ、Ｂにタコの寿
司、イクラの寿司を示すように、タコの寿司、イクラの
寿司がカテゴリーである。そして、タコの寿司において
は、白身の部分、皮の部分がサブカテゴリーであり、イ
クラの寿司においては、イクラの部分、キュウリの白っ
ぽい部分、キュウリの皮の部分、海苔の部分がサブカテ
ゴリーである。

【００４９】さて、タコの白身、タコの皮、イカ、マグ
ロ、灰色の皿、青色の皿の複数の観測部位における実測
データ（ＲＧＢ値、ＹＵＶ値）を表１に示し、ＶＹ値散
布図、ＵＹ値散布図、ＵＶ値散布図をそれぞれ図２、図
３、図４に示す。

【００５０】

【表１】図５は物体の搬送状態を示す平面図である。

【００５１】図５は物体として寿司を採用した場合を示
しており、皿１のほぼ中央部に寿司７が支持されてい
る。但し、寿司に代えて、寿司ネタ、ハンバーガーなど
の他の食品、レストランなどの飲食店で提供される各種
料理などを採用することができる。また、皿１を用いる
ことなく、物体をベルトコンベア２上に直接支持させる
こともできる。

【００５２】図６はサンプリング点（観測部位）の一例
を説明する概略図である。

【００５３】図６において、４５度間隔の放射線と皿１
の中心を中心として共有する同心円との交点がサンプリ
ング点として設定されている。このようにサンプリング
点を設定すれば、寿司の種別を同定するのに十分な光学
特性情報の入力を可能にすることができる。このような
方法で皿１内の位置を知る必要があるときには、観測領
域として皿１を内包する領域を設定した方がよい。

【００５４】図７は皿１の平面図であり、図７中Ａに示
すように、皿１の外周縁部にリング状の皿位置認識用マ
ーク１ａを設け、図８に示すようにリング状の領域のみ
の画像を抽出できるようマスク領域を設定したテンプレ
ートを用いることにより、皿位置認識用マーク１ａを抽
出し、この抽出結果から、皿１の中心位置を皿１の位置
として検出することができる。また、他の態様として、
図７中Ｂに示すように、皿１の外周縁部に複数個の皿位
置認識用マーク１ｂを設けていてもよい。この場合に
は、２個以上のマークの位置を認識することにより皿１
の中心位置を検出することができる。

【００５５】図９は上記の構成の食品管理装置による同
定処理を説明するフローチャートである。

【００５６】ステップＳＰ１において、画像を撮像し、
ステップＳＰ２において、皿１の位置を検出し、ステッ
プＳＰ３において、ｎ個（図６の場合には２４個）のサ
ンプリング点の座標を設定し、１〜ｎの各サンプリング
点についてステップＳＰ４からステップＳＰ７の処理を
行う。

【００５７】ステップＳＰ４において、ｉ番目（ｉ＝１
〜ｎ）のサンプリング点の色データを読み込み、ステッ
プＳＰ５において、各サブカテゴリーｊへの統計的距離
（例えば、マハラノビスの距離）および確率ｐｉ（ｊ）
を計算し、ステップＳＰ６において、皿のサブカテゴリ
ー確率ｐｉ（皿）が最大か否かを判定し、皿の確率が最
大であると判定された場合には、ステップＳＰ４の処理
に戻り、該当するデータを排除する。逆に、皿の確率が
最大でないと判定された場合には、ステップＳＰ７にお
いて、各カテゴリーｋごとの確率ｐｉ（ｋ）を計算す
る。

【００５８】１〜ｎの各サンプリング点についてステッ
プＳＰ４からステップＳＰ７の処理を行った後は、ステ
ップＳＰ８において、カテゴリーｋごとの平均確率ｐ
（ｋ）を計算し、ステップＳＰ９において、最大確率の
カテゴリーｋを求め、そのまま一連の処理を終了する。

【００５９】また、マハラノビスの距離とは、あるデー
タとグループとの統計学的な距離であり、２変数の場合
には次のように表される。図１１中Ａに示すように、点
（ｘ１，ｘ２）およびグループが与えられ、グループの
中心（重心）数１が与えられている。

【００６０】

【数１】この場合、分散、相関を考慮しない場合には、統計学的
距離Ｄ²は数２で表される。

【００６１】

【数２】分散ｓ₁₁，ｓ₂₂を考慮する場合には、統計学的距離Ｄ²
は数３で表される。

【００６２】

【数３】変数間の相関（共分散ｓ₁₂）を考慮する場合の統計学的
距離、すなわち、マハラノビスの距離Ｄ²は数４で表さ
れる。

【００６３】

【数４】ただし、係数ａ₁₁，ａ₁₂，・・・は、分散、共分散、平
均値で表される。

【００６４】詳細は、例えば、石村貞夫の「すぐわかる
多変量解析」、東京図書（１９９８）、ｐ．１３２−１
３４に記載されている。グループが複数の場合には、図
１１中Ｂに示すように各グループに対するマハラノビス
の距離を求め、小さい方に所属すると判定する。また、
マハラノビスの距離からグループへの所属確率が求めら
れる。詳細は例えば、奥野忠一ら「多変量解析法」、
ｐ．２６６、日科技連に記載されている。

【００６５】上記の食品管理装置の作用は次のとおりで
ある。

【００６６】ベルトコンベア２上に寿司７を収容した皿
１を載せることにより、寿司を巡回搬送することができ
る。

【００６７】そして、所定位置に設けられたカラーカメ
ラ４により所定のタイミングで撮像を行えば、例えば、
図１２に示すように、寿司、皿１、ベルトコンベア２の
一部を含む画像が得られる。その後、図８に示すテンプ
レートを用いて皿１の外周縁部のリング状の皿位置認識
用マーク１ａを抽出し、抽出した皿位置認識用マーク１
ａから皿１の中心位置を算出し、図６に示す２４個のサ
ンプリング点の座標を算出する。

【００６８】次いで、各サンプリング点の光学特性情報
を予め記憶されている複数種類の寿司のサブカテゴリー
の代表的光学特性情報と比較してマハラノビスの距離お
よび確率ｐｉ（ｊ）を計算し、皿１の確率が最も高い場
合には該当するマハラノビスの距離および確率ｐｉ
（ｊ）を排除する。そして、サブカテゴリーごとの確率
ｐｉ（ｊ）に基づいて、カテゴリーごとの確率ｐｉ
（ｋ）を算出する。サブカテゴリーごとの確率ｐｉ
（ｊ）からカテゴリーごとの確率ｐｉ（ｋ）を導くに
は、例えば、あるカテゴリーに属するサブカテゴリーの
うち、最も高い確率が得られているサブカテゴリーの確
率をそのままそのカテゴリーの確率とする方法がある。

【００６９】その後、全てのサンプリング点のカテゴリ
ーごとの確率ｐｉ（ｋ）を総合してカテゴリーごとの平
均確率ｐ（ｋ）を算出し、最大確率のカテゴリーｋを求
めることにより、寿司の同定を達成することができる。
この例ではマハラノビスの距離から確率を求めたが、線
型性を確保する必要がないなら、マハラノビスの距離を
はじめとする統計学的距離により直接比較してもよい。

【００７０】以上の説明において、ｎ個の画素データに
基づく判定を行い、多数決やこれらのデータの総合判断
を行って寿司の同定を達成しているのであるから、複数
種類の材料で構成される寿司に対処できるほか、寿司と
皿との分離を行うことができ、ひいては、寿司の正確な
識別を達成することができる。また、寿司の同定のため
に判別分析（マハラノビスの距離）を利用しているので
あるから、一種の学習方式であり、新たな種類の寿司の
追加に簡単に対処できるほか、高い寿司の識別確率をも
得ることができる。

【００７１】ただし、上記の実施態様において、図１９
に示すような皿を使用し、皿１の８つの放射線のそれぞ
れの外側から線追跡を行い、放射線が消失し、もしくは
折れ曲がり部が検出された場合に該当する点を寿司７の
最外端部として検出し、これらの点よりも内側でデータ
をサンプリングを行って寿司の光学特性情報を検出して
もよい。この場合において、これらの点のデータを皿１
の個別識別に用いることもできる。

【００７２】また、皿１および寿司の照明については、
例えば、時間的に照明を切り替え、この切り替えのタイ
ミングに合わせて２画面の取り込みを行わせることが可
能であるほか、スリット光を照射して３次元情報を得る
ことが可能であり、また暗視野を採用し、寿司部分の周
囲のみが光ることを利用して同定対象物たる寿司部のみ
の画像の取り込みを行うことが可能である。

【００７３】さらに、色空間座標をＲＧＢからＹＳＨ、
ＹＵＶに変換し、輝度Ｙのデータを無視し、あるいは重
み付けを小さくすることにより、照明の変化の影響を排
除することができる。

【００７４】具体的に寿司の同定処理を行ったところ、
表２に示す結果が得られた。なお、表２においては、２
４のサンプリング点のそれぞれに対応するサブカテゴリ
ーの確率（マハラノビスの距離から計算された確率）
と、平均確率を示している。また、確率はイカの確率、
タコの白身の確率、タコの皮の確率、タコの総合確率、
すなわちタコのカテゴリーの確率を示している。ここ
で、タコの総合確率は、タコの白身の確率、タコの皮の
確率のうち、高い方の確率を採用している。また、２番
目の観測部位では、皿の確率が最大であるので、このデ
ータは排除される。なお、特定の種類の皿には特定の種
類の寿司が載置されている場合が多い（価格ごとに異な
る色の皿を使う場合など）。このようなときは、同定の
ため比較すべき既知の種類を限定できるので、皿の光学
的特性を利用して同定を行うのが好ましい。

【００７５】

【表２】表２から明らかなように、寿司がイカかタコかを確実に
同定することができた。

【００７６】また、寿司がイカである場合には、サブカ
テゴリーは不要であるが、寿司がタコである場合には、
白身、皮のサブカテゴリーが必要である。同様に、寿司
がイクラの場合には、例えば、イクラ、キュウリの白い
部分、キュウリの皮の部分、海苔のサブカテゴリーが必
要であり、寿司がハマチの場合には、例えば、白身、赤
身のサブカテゴリーが必要である。

【００７７】以上のように、寿司の同定を行った後は、
寿司の種類の同定結果の履歴を記憶し、記憶した履歴の
パターンに該当しない寿司が検出された場合に、該当す
る寿司を新規に搬送路２に投入された寿司であるとして
該当する寿司を特定し、このように寿司が特定された時
刻を基準として該当する寿司の巡回搬送時間を算出す
る。したがって、搬送路２を巡回搬送される各寿司の巡
回搬送時間に基づいて各寿司を特定して個別に管理する
ことができる。ただし、この方法のみでは、同種の寿司
がたまたま２個以上連続したときに、何れの寿司が消費
され、あるいは廃棄されたか判然としないこともある。

【００７８】寿司の種類の同定結果の履歴に代えて、皿
１の載置方向の履歴を採用してもよく、同様の作用を達
成することができる。もちろん、皿１に収容された寿司
の画像を画像データとして記憶しておき、記憶した画像
データに該当しない寿司が検出された場合に、該当する
寿司を新規に搬送路２に投入された寿司であるとして該
当する寿司を特定することもできる。この場合におい
て、皿の載置方向を検出して、載置方向に基づいて画像
を補正し、補正された画像を画像データとして記憶して
おくことが好ましく、寿司の特定精度もしくは同定精度
を高めることができる。ただし、この特定手段のみで
は、寿司の種類の同定はできないので、寿司（食品）の
種類ごとの巡回時間管理をするためには、はじめの実施
態様の同定装置と組み合わせるのが好ましい。

【００７９】さらに、前記巡回搬送時間を予め記憶され
ている所定の巡回搬送時間と比較し、算出された巡回搬
送時間が所定の巡回搬送時間よりも長いことを条件とし
て、該当する寿司が収容された皿１を搬送路から排出
し、または算出された巡回搬送時間が所定の巡回搬送時
間よりも長いことを通知することが好ましく、鮮度が低
下した寿司の提供を確実に防止することができる。ここ
で、所定の巡回搬送時間は寿司の種類に対応して設定さ
れていてもよいが、寿司の種類に拘わらず一律に設定さ
れていてもよい。

【００８０】上記の記憶しておいた画像データに基づく
食品の特定方法の例を以下に示す。

【００８１】上記の実施態様においては、皿１が自由に
回転し、しかも皿１には角度原点がないのであるから、
寿司を載せた皿の同定精度が多少低下する可能性があ
る。しかし、図１３に示すように皿１の中心を中心とし
て輪切り状にし、円周θ方向に積分した値を算出して、
図１４に示すように半径ｒ方向の積分プロファイルを得
れば、皿１の回転角度の影響を排除することができる。
なお、半径ｒ方向の積分プロファイルは、ＹＵＶのそれ
ぞれについて得る。この場合には、例えば、濃淡プロフ
ァイルのみを得て予め得られている（これまでに登録さ
れている）プロファイルとマッチングさせることで特定
が可能である。

【００８２】また、図１５に示すように、皿１のリング
状の皿位置認識用マーク１ａよりも外側の所定位置に回
転角度検出用の２つの角度マーク１ｃ１、１ｃ２を設け
てもよい。ただし、３つ以上の角度マークを設けてもよ
く、また、図１９に示すような放射状のマークを設けて
もよい。

【００８３】このような構成を採用すれば、皿１の回転
角度を検出することができる。そして、回転角度に基づ
く回転補正を行って既に登録されている皿の画像との間
でパターンマッチングを行うことで特定ができるほか、
サンプリング点を同一の状態にすることができ、放射状
プロファイル（輝度など）の比較などを行うことができ
る。回転補正なしでも画像のパターンマッチングはでき
るが、精度向上のためには回転補正をした方がよい。

【００８４】ここで、特定手段としては、皿に設けられ
たバーコードなどの識別マークを読み取るものであって
もよく、また、過去に取り込んだ多数の皿｛寿司を収容
した皿（支持体）｝の画像と、現在観測中の皿の画像と
の一致性を比較して、一致度が高い皿と同一の皿である
と特定するもの｛皿（支持体）の回転角度を認識するた
めのマーク、画像の回転角度を検出する手段、検出され
た回転角度に基づく画像の角度補正手段、パターンマッ
チング処理手段を有するものがある。なお、支持体の平
面形状が円形でなければ、支持体の角度を認識するマー
クがなくても回転角度を検出できる場合が多い。また、
皿の回転角度に依存しない特徴量に基づくマッチングを
行う手段などがある｝であってもよく、過去に置いた皿
のベルトコンベアに対する角度に基づいて特定処理を行
うもの（この場合には、皿に収容された寿司の種類の同
定結果と合わせることにより特定精度を高めることがで
きる）、あるいは、皿などの支持体に対する寿司の軸方
向を用いて特定することも考えられる。

【００８５】図１７はこの発明の食品管理装置の、特定
手段として支持体の回転角度を検出して補正した画像の
マッチングを行う例を用いた実施態様を説明するフロー
チャートである。

【００８６】ステップＳＰ１において、カラーカメラに
よって画像を撮像し、ステップＳＰ２において、撮像さ
れた画像から皿の２個以上のマーク（例えば、皿位置認
識用マーク１ａおよび回転角度検出用の１つ以上の角度
マーク）を検出し、ステップＳＰ３において、皿１の位
置および回転角度を検出し、ステップＳＰ４において、
検出された回転角度に基づいて画像を回転処理して正規
化（皿の回転方向を一定の方向に揃えること）し、ステ
ップＳＰ５において、このとき得た皿の画像をそれまで
に記憶されている、それまでに既にステップＳＰ８で撮
像されて登録されている複数の皿の正規化済み画像のそ
れぞれとの一致度を相関関数まどを用いて算出し、ステ
ップＳＰ６において、最大の一致度を抽出し、ステップ
ＳＰ７において、最大の一致度が予め設定されている下
限値よりも大きいか否かを判定する。そして、最大の一
致度が予め設定されている下限値以下であると判定され
た場合には、ステップＳＰ８において、該当する画像を
新規な皿の画像として登録し、そのまま元の処理に戻
る。逆に、最大の一致度が予め設定されている下限値よ
りも大きいと判定された場合には、ステップＳＰ９にお
いて、最大の一致度が得られた皿と同一の皿であると認
識するとともに、通過カウンタ（特定の皿が通過した回
数を示すカウンタ）を１だけインクリメントし、ステッ
プＳＰ１０において、通過カウンタのカウント値から皿
の滞留時間を計算し、ステップＳＰ１１において、滞留
時間が予め設定した時間を越えているか否かを判定し、
滞留時間が予め設定した時間を越えていると判定された
場合には、ステップＳＰ１２において、アラームを発
し、そのまま元の処理に戻る。逆に、滞留時間が予め設
定した時間を越えていないと判定された場合には、その
まま元の処理に戻る。

【００８７】図１８はこの発明の食品管理装置の、特定
手段として皿（支持体）の回転角度に依存しない特徴量
に基づくマッチングを行う例を用いた実施態様を説明す
るフローチャートである。

【００８８】ステップＳＰ１において、カラーカメラに
よって画像を撮像し、ステップＳＰ２において、撮像さ
れた画像から皿の位置（中心位置）を検出し、ステップ
ＳＰ３において、皿１の中心を中心として、半径方向の
積分プロファイルＹ（ｒ），Ｕ（ｒ），Ｖ（ｒ）を計算
し、ステップＳＰ４において、皿の半径方向の積分プロ
ファイルＹ（ｒ），Ｕ（ｒ），Ｖ（ｒ）を予め記憶され
ている複数の皿の半径方向の積分プロファイルＹ
（ｒ），Ｕ（ｒ），Ｖ（ｒ）のそれぞれとの一致度を算
出し、ステップＳＰ５において、最大の一致度を抽出
し、ステップＳＰ６において、最大の一致度が予め設定
されている下限値よりも大きいか否かを判定する。そし
て、最大の一致度が予め設定されている下限値以下であ
ると判定された場合には、ステップＳＰ７において、該
当する画像を新規な皿の画像として登録し、そのまま元
の処理に戻る。逆に、最大の一致度が予め設定されてい
る下限値よりも大きいと判定された場合には、ステップ
ＳＰ８において、最大の一致度が得られた皿と同一の皿
であると認識するとともに、通過カウンタ（特定の皿が
通過した回数を示すカウンタ）を１だけインクリメント
し、ステップＳＰ９において、通過カウンタのカウント
値から皿の滞留時間を計算し、ステップＳＰ１０におい
て、滞留時間が予め設定した時間を越えているか否かを
判定し、滞留時間が予め設定した時間を越えていると判
定された場合には、ステップＳＰ１１において、アラー
ムを発し、そのまま元の処理に戻る。逆に、滞留時間が
予め設定した時間を越えていないと判定された場合に
は、そのまま元の処理に戻る。

【００８９】したがって、この実施態様を採用した場合
には、画像の回転処理を行うことなく図１７の実施態様
と同様の特定処理を達成することができる。

【００９０】また、輪切りにした半径方向のデータとし
て、積分値の他に平均値や分散、標準偏差などの統計量
を用いてもよい。

【００９１】以下、上記のような食品の同定装置と特定
装置を用いた食品管理装置を使用した例を示す。

【００９２】以上のような食品の同定装置か特定装置の
位置を搬送路２の食品投入部位の上流側、かつ食品消費
部位の下流側の所定位置、および搬送路２の食品投入部
位の下流側、かつ食品消費部位の上流側の所定位置に設
定すると、次のような方法で食品の新規投入、廃棄およ
び消費を把握できる。

【００９３】図２０はこの発明の同定装置の、皿の新規
投入、消費などを判定する例を用いた実施態様を説明す
るフローチャートである。なお、この実施態様を実施す
るために、カラーカメラを厨房の出口および入り口に配
置して、それぞれ対応する画像を取り込むようにしてい
る。以下、出口に配置されたカラーカメラを出口カメラ
を称し、入り口に配置されたカラーカメラを入り口カメ
ラと称する。

【００９４】ステップＳＰ１において、出口カメラによ
り撮像された画像に対する画像処理を行い、ステップＳ
Ｐ２において、画像処理後のデータに基づいて既存皿で
あるか否かを判定する。具体的には、例えば、それまで
に既に撮像されて登録されている画像処理後のデータと
一致するか否かに基づいて既存皿であるか否かを判定す
る。

【００９５】そして、既存皿であると判定された場合に
は、ステップＳＰ３において、該当する皿の回転数を１
だけインクリメントする（ここで、皿の位置座標が変化
していれば、位置座標の更新を行う）。逆に、既存皿で
ないと判定された場合には、ステップＳＰ４において、
新規投入皿であると判定し、該当する皿の画像処理後の
データを登録する。

【００９６】ステップＳＰ３の処理またはステップＳＰ
４の処理が行われた後は、ステップＳＰ５において、入
り口カメラにより撮像された画像に対する画像処理を行
い、ステップＳＰ６において、画像処理後のデータに基
づいて既存皿であるか否かを判定する。

【００９７】そして、既存皿であると判定された場合に
は、ステップＳＰ７において、該当する皿の回転数が予
め設定された回転数を越えているか否かをチェックする
（回転数が予め設定された回転数を越えている場合に
は、例えばアラーム表示を行い、また、皿の位置座標が
変化していれば、位置座標の更新を行う）。逆に、既存
皿でないと判定された場合には、ステップＳＰ８におい
て、判定不能皿であると判定する（また、判定不能皿で
あることを表示してもよい）。

【００９８】ステップＳＰ７の処理またはステップＳＰ
８の処理が行われた場合には、ステップＳＰ９におい
て、未到着皿が存在するか否かを判定する。具体的には
例えば、ベルト位置順に並べられている「回転中ネタテ
ーブル」を参照し、すでに通過しているべき皿が通過し
ているか否かを判定し、通過していない場合に未到着皿
であると判定する。そして、未到着皿が存在すると判定
された場合には、ステップＳＰ１０において、未到着皿
を仮消費皿として認識する。この仮消費皿と判定された
皿が所定時間以内に検出されなかった場合には、消費さ
れたと判定する。これは、消費者が皿を循環搬送路から
取り出した後に戻すことを考慮して、消費されたか否か
を確実に判定するためである。

【００９９】ステップＳＰ９において未到着皿が存在し
ないと判定された場合、またはステップＳＰ１０の処理
を行った場合には、再びステップＳＰ１の処理を行う。

【０１００】以上から分かるように、出口カメラおよび
入り口カメラを設けることにより、皿の新規投入、消
費、廃棄、位置変化を確実に検出することができる。

【０１０１】また、巡回搬送路の途中にもカラーカメラ
を配置することにより、より迅速に巡回搬送路上の皿の
状態を把握することができる。

【０１０２】皿１の搬送速度が７５ｍｍ／ｓｅｃ、搬送
路２の１周の長さが１５ｍ、１周の主要時間が２００ｓ
ｅｃ、皿１の直径が１５０ｍｍ、最大搬送皿数が１００
枚に設定された場合において投入した全ての寿司のデー
タの一例を表３に示す。

【０１０３】

【表３】表３においては、投入番号に対応して、投入時刻（カラ
ーカメラで初めて検出された時刻）、寿司の種類（ネタ
タイプ）、皿タイプ、ベルト位置（搬送路２の仮想的も
しくは実際の原点を基準とする位置）、消費時刻、滞在
回転数（搬送路上に滞在する回転数）、位置変化フラグ
（客や板前が皿の位置を移動させたか否かを示すフラ
グ）、状態フラグ（搬送路上を回転している状態、仮消
費された状態、消費された状態、廃棄された状態の何れ
であるかを示すフラグ）、および皿個別識別用データ
（寿司の種類および番号からなるデータであり、画像の
マッチングを利用する場合には画像データファイルの番
号、プロファイルのマッチングを利用する場合にはプロ
ファイルデータの番号が採用される）が得られる。この
データが全てのデータの元になる。ここで、仮消費され
た状態とは、それまで巡回搬送手段上に存在した食品が
消費部位の下流かつ投入部位の上流の位置で発見できな
くなった直後の状態をさす。その後、１〜２分経っても
その食品が発見できなければ消費されたものと取り扱
う。これは、顧客が一旦消費しようとして取った食品を
巡回搬送手段に戻すことがあるからである。

【０１０４】そして、表３のデータから、例えば、表４
に示すデータ（現在巡回搬送手段上を搬送中の寿司を位
置順に並べたもの）を得ることができる。

【０１０５】

【表４】表４は、ベルト位置を基準として、投入番号、投入時
刻、ネタタイプ、皿タイプ、滞在回転数、予定廃棄時刻
（寿司の種類ごとに予め定められた上限滞在時間を投入
時刻に加算して得た時刻）、位置変化フラグ、状態フラ
グ（この場合には、回転している状態および仮消費され
た状態のみが該当する）、および皿個別識別用データが
得られている。

【０１０６】また、寿司の種類ごとに個数と滞在回転数
を把握したい場合には、表５に示すデータを得ればよ
い。

【０１０７】

【表５】表５は、イカの寿司に着目して、投入番号を基準とし
て、投入時刻、消費時刻、廃棄時刻、および滞在回転数
を得ているとともに、平均滞在回転数を得ている。

【０１０８】さらに、寿司の種類ごとの集計結果を把握
したい場合には、表６に示すデータを得ればよい。

【０１０９】

【表６】表６は、ネタ番号を基準として、ネタタイプ、投入数、
消費数、廃棄数、平均滞在時間（平均回転数×コンベア
回転周期）を得ている。

【０１１０】さらにまた、厨房に表示して新規投入の目
安にするデータがほしい場合には、表７に示すデータを
得ればよい。

【０１１１】

【表７】表７は、ネタタイプを基準として、現存個数（現在巡回
搬送手段上を搬送されているその種類の寿司の数）、平
均滞在時間、新規投入の待ち時間（現存個数×平均滞在
時間であり、そのネタを次に投入すべき時刻までの平均
的な待ち時間を表す）を得ている。

【０１１２】さらにまた、ネタ別の消費トレンドがほし
い場合には、表８に示すデータを得ればよい。

【０１１３】

【表８】表８は、寿司の種類に対応させて、例えば、午前、昼
間、午後、夕方、夜間のそれぞれの消費数を得ている。

【０１１４】また、寿司の種類ごとの、午前、昼間、午
後、夕方、夜間のそれぞれの単位時間当たりの売り上げ
個数を得て、グラフ表示すれば、例えば、図１６に示す
とおりになる。

【０１１５】

【発明の効果】請求項１の発明は、簡単な構成で、食品
の巡回搬送時間により食品の鮮度などを管理することが
できるという特有の効果を奏する。

【０１１６】請求項２の発明は、食品の特定精度を高め
て、簡単な構成で、食品の巡回搬送時間により食品の鮮
度などを精度よく管理することができるという特有の効
果を奏する。

【０１１７】請求項３の発明は、食品の特定精度を高め
て、簡単な構成で、食品の巡回搬送時間により食品の鮮
度などを精度よく管理することができるという特有の効
果を奏する。

【０１１８】請求項４の発明は、支持体と食品とを含む
画像を用いることにより、食品の特定精度を高めて、食
品の巡回搬送時間により食品の鮮度などを精度よく管理
することができるという特有の効果を奏する。

【０１１９】請求項５の発明は、画像の方向を揃えるこ
とにより、食品の特定精度を高めて、食品の巡回搬送時
間により食品の鮮度などを精度よく管理することができ
るという特有の効果を奏する。

【０１２０】請求項６の発明は、記憶するデータ量を少
なくし、しかも食品の特定精度を高めて、食品の巡回搬
送時間により食品の鮮度などを精度よく管理することが
できるという特有の効果を奏する。

【０１２１】請求項７の発明は、支持体の載置方向を考
慮することなく、食品の特定精度を高めて、食品の巡回
搬送時間により食品の鮮度などを精度よく管理すること
ができるという特有の効果を奏する。

【０１２２】請求項８の発明は、請求項２から請求項７
の何れかの効果に加え、食品の種類ごとの管理を可能と
することができるという特有の効果を奏する。

【０１２３】請求項９の発明は、請求項１または請求項
８の効果に加え、巡回搬送時間が長い食品が巡回搬送さ
れ続けるという不都合を防止することができるという特
有の効果を奏する。

【０１２４】請求項１０の発明は、請求項１から請求項
８の何れかの効果に加え、巡回搬送時間が長い食品が巡
回搬送され続けるという不都合を防止することができる
という特有の効果を奏する。

【０１２５】請求項１１の発明は、請求項１から請求項
１０の何れかの効果に加え、食品が投入部位で廃棄され
たのか消費部位で消費されたのかを判別できるという特
有の効果を奏する。

【０１２６】請求項１２の発明は、食品の巡回搬送時間
により食品の鮮度などを管理することができるという特
有の効果を奏する。

【０１２７】請求項１３の発明は、十分な鮮度の食品の
みを顧客に提供することができるという特有の効果を奏
する。

【０１２８】請求項１４の発明は、十分な鮮度を達成す
ることができるという特有の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の食品管理装置の一実施態様を示す概
略図である。

【図２】タコの皮、イカ、マグロ、灰色の皿、青色の皿
のＶＹ値散布図である。

【図３】タコの皮、イカ、マグロ、灰色の皿、青色の皿
のＵＹ値散布図である。

【図４】タコの皮、イカ、マグロ、灰色の皿、青色の皿
のＵＶ値散布図である。

【図５】物体の搬送状態を示す平面図である。

【図６】サンプリング点（観測部位）の一例を説明する
概略図である。

【図７】皿の一例を示す平面図である。

【図８】テンプレートの一例を示す図である。

【図９】図１の構成の食品管理装置の同定処理を説明す
るフローチャートである。

【図１０】タコの寿司、イクラの寿司を概略的に示す平
面図である。

【図１１】マハラノビスの距離を説明する概略図であ
る、

【図１２】撮像画像の一例を示す図である。

【図１３】皿を仮想的に輪切りにした状態を示す図であ
る。

【図１４】Ｙ値の半径方向積分プロファイルを示す図で
ある。

【図１５】皿の他の例を示す平面図である。

【図１６】寿司の種類ごとの、午前、昼間、午後、夕
方、夜間のそれぞれの単位時間当たりの売り上げ個数を
示す図である。

【図１７】この発明の食品管理装置の、特定手段として
支持体の回転角度を検出して補正した画像のマッチング
を行う例を用いた実施態様を説明するフローチャートで
ある。

【図１８】この発明の食品管理装置の、特定手段として
皿（支持体）の回転角度に依存しない特徴量に基づくマ
ッチングを行う例を用いた実施態様を説明するフローチ
ャートである。

【図１９】皿のさらに他の例を示す平面図である。

【図２０】この発明の同定装置の、皿の新規投入、消費
などを判定する例を用いた実施態様を説明するフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１皿２搬送路４カラーカメラ５画像処理装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の食品を巡回搬送する巡回搬送手段
（２）と、該巡回搬送手段（２）により巡回搬送されている食品の
種類を同定する食品同定手段（５）と、該食品同定手段（５）により同定された食品の種類の履
歴を記憶する履歴記憶手段（５）と、該履歴記憶手段（５）により記憶された食品の履歴のパ
ターンに基づいて新規に前記巡回搬送手段（２）に投入
された食品を特定する食品特定手段（５）と、該食品特定手段（５）により食品が特定された時刻に基
づいて食品の巡回搬送時間を算出する巡回搬送時間算出
手段（５）とを備えてなることを特徴とする食品管理装
置。
【請求項２】食品を個別に支持し、かつ載置方向を判
別可能な複数個の支持体（１）を載置しつつ巡回搬送す
る巡回搬送手段（２）と、該巡回搬送手段（２）により巡回搬送されている支持体
（１）の載置方向を判別する支持体載置方向判別手段
（５）と、該支持体載置方向判別手段（５）により判別された支持
体の載置方向の履歴を記憶する履歴記憶手段（５）と、該履歴記憶手段（５）により記憶された支持体（１）の
載置方向の履歴のパターンに基づいて新規に前記巡回搬
送手段（２）に投入された食品を特定する食品特定手段
（５）と、該食品特定手段（５）により食品が特定された時刻に基
づいて食品の巡回搬送時間を算出する巡回搬送時間算出
手段（５）とを備えてなることを特徴とする食品管理装
置。
【請求項３】食品を個別に支持する複数個の支持体
（１）を載置しつつ巡回搬送する巡回搬送手段（２）
と、該巡回搬送手段（２）により巡回搬送されている支持体
（１）に支持された食品の画像を読み取る画像読み取り
手段（４）と、該画像読み取り手段（４）により読み取られた食品の画
像データを記憶する画像データ記憶手段（５）と、該画像データ記憶手段（５）により記憶された食品の画
像データと前記画像読み取り手段（４）により新規に読
み取られた画像の画像データとを比較することにより新
規に前記巡回搬送手段（２）に投入された食品を特定す
る食品特定手段（５）と、該食品特定手段（５）により食品が特定された時刻に基
づいて食品の巡回搬送時間を算出する巡回搬送時間算出
手段（５）とを備えてなることを特徴とする食品管理装
置。
【請求項４】前記画像データ記憶手段（５）は、支持
体（１）を含む食品の画像を画像データとして記憶する
ものである請求項３に記載の食品管理装置。
【請求項５】前記支持体（１）は載置方向を判別可能
なものであり、前記巡回搬送手段（２）により巡回搬送
されている支持体（１）の載置方向を検出する支持体載
置方向検出手段（５）をさらに備え、前記画像データ記
憶手段（５）は、支持体（１）を含む食品の画像を前記
支持体載置方向検出手段（５）により検出された載置方
向に基づいて補正した画像を画像データとして記憶する
ものである請求項４に記載の食品管理装置。
【請求項６】前記画像データ記憶手段（５）は、支持
体（１）を含む食品の画像から得られた特徴量を画像デ
ータとして記憶するものである請求項３から請求項５の
何れかに記載の食品管理装置。
【請求項７】前記特徴量は、前記巡回搬送手段上の支
持体の載置方向に依存しない量である請求項６に記載の
食品管理装置。
【請求項８】前記巡回搬送手段（２）により搬送され
ている食品の種類を同定する食品同定手段（５）をさら
に備えている請求項２から請求項７の何れかに記載の食
品管理装置。
【請求項９】食品の種類ごとに所定の巡回搬送時間を
記憶する巡回搬送時間記憶手段（５）と、前記巡回搬送
時間算出手段（５）により算出された巡回搬送時間が巡
回搬送時間記憶手段（５）により記憶されている所定の
巡回搬送時間よりも長いか否かを判定する巡回搬送時間
判定手段（５）と、前記巡回搬送時間算出手段（５）に
より算出された巡回搬送時間が巡回搬送時間記憶手段
（５）により記憶されている所定の巡回搬送時間よりも
長いことを示す巡回搬送時間判定手段（５）の判定結果
に応答して該当する食品を前記巡回搬送手段（２）から
排除し、または巡回搬送時間が長いことを通知する食品
排除手段とをさらに備えている請求項１または請求項８
に記載の食品管理装置。
【請求項１０】所定の巡回搬送時間を記憶する巡回搬
送時間記憶手段（５）と、前記巡回搬送時間算出手段
（５）により算出された巡回搬送時間が巡回搬送時間記
憶手段（５）により記憶されている所定の巡回搬送時間
よりも長いか否かを判定する巡回搬送時間判定手段
（５）と、前記巡回搬送時間算出手段（５）により算出
された巡回搬送時間が巡回搬送時間記憶手段（５）によ
り記憶されている所定の巡回搬送時間よりも長いことを
示す巡回搬送時間判定手段（５）の判定結果に応答して
該当する食品を前記巡回搬送手段（２）から排除し、ま
たは巡回搬送時間が長いことを通知する食品排除手段と
をさらに備えている請求項１から請求項８の何れかに記
載の食品管理装置。
【請求項１１】前記食品特定手段（５）は、前記巡回
搬送手段（２）における食品の投入部位の上流側かつ食
品の消費部位の下流側の所定位置における食品のデー
タ、および食品の投入部位の下流側かつ食品の消費部位
の上流側の所定位置における食品のデータに基づいて、
それぞれの位置について食品を特定するものである請求
項１から請求項１０の何れかに記載の食品管理装置。
【請求項１２】複数の食品を巡回搬送し、巡回搬送さ
れている食品の種類を同定し、同定された食品の種類の
履歴を記憶し、記憶された食品の履歴のパターンに基づ
いて新規に投入された食品を特定し、食品が特定された
時刻に基づいて食品の巡回搬送時間を算出することを特
徴とする食品管理方法。
【請求項１３】請求項１から請求項１１の何れかの食
品管理装置によって、前記巡回搬送手段（２）により巡
回搬送されている食品の巡回搬送時間を算出し、該食品
の巡回搬送時間に基づいて食品の鮮度を管理しつつ食品
を顧客に提供することを特徴とする食品提供方法。
【請求項１４】請求項１３の食品提供方法により提供
されることを特徴とする食品。