JP2006288394A - 冷凍処理の完了時刻を予測できるよう改善された食品急速冷凍装置 - Google Patents

Abstract

【課題】食品の急速冷凍処理完了までの所要時間を予測する。
【解決手段】ニューラルネットワークを備え、そのニューラルネットワークは、温度センサ手段が発する信号を処理するためのデータ処理手段が発する信号と、それぞれがある一定の温度から他の温度に低下するのに経過する時間を測定する、複数の時間間隔についての情報に関する信号を受信して、冷凍処理される食品の内部温度が、さらに低い所定の温度であって、その食品の相転移過程に対応した温度Ｔｃまで下がるのに要する予測時間ｔ_ｒに関する情報を算出するようになっており、前記データ処理手段は、前記ニューラルネットワークから前記予測時間ｔ_ｒに関する情報を受信して、この情報に基づき、前記温度センサ手段によって検知される食品の温度が、前記相転移過程温度Ｔｃ以下の温度である規定の最終温度まで低下するのにかかる予測時間ｔ_ｎに関する情報を算出するようになっている食品急速冷凍装置。
【選択図】図３

Description

本発明は、水分を含む食品を急速冷凍するための装置、特に、専用の温度センサによって計測される特定の場所または食品内部の温度が、規定の冷凍温度に達するまでに必要な時間やその温度に達する予想時刻を、事前に示すことができるよう改善された食品急速冷凍装置に関する。

食品急速冷凍装置、特に、大量の食品を短時間で一度に冷凍するための、一般的な外食産業や大量ケータリング業者による利用を意図している食品急速冷凍装置が、既知の技術として存在する。この種の冷凍装置では一般的に、装置での冷凍温度が、適切な標準規格に従って事前に設定され、あるいは、当然、使用者個々の必要性や要求に応じても設定できるようになっている。

通常、冷凍処理完了の基準となる温度は、冷凍する食品内部の温度、さらに正確に言うと食品の中心部で計測される温度である。それは、食品中心部における温度が設定温度まで低下したということは、その食品の他の部分での温度は、その温度より低いか少なくとも同じ程度まで低下しているはずであると推測できるからである。

食品中心部の温度を計測するためには、通常、先端に温度センサが取り付けられた専用の針状スティックが使用される。このスティックは、一般的に知られているように、温度センサが発する信号を処理し結果を表示できるような外付け装置に接続されている。規定の冷凍温度が温度センサによって検出されると、それに関する情報が外部に伝達され、オペレータ、または自動制御装置および駆動手段がそれを利用して、その情報に対応して適切に介入し、一般的には冷凍処理を停止するための操作などの必要な動作を開始する。

しかし、急速冷凍処理の完了時刻を事前に提示する方法については、今のところ、実用的な手段や技術が公開されていない。家庭で使用される冷凍装置においてはこれに伴う不便さはあまり感じられていない。家庭においては、冷凍する食品の量は比較的少量であるし、何よりも、冷凍処理完了後、冷凍した食品をその装置から取り出すことなくそのまま装置の中に保存しておくことが多いからである。

しかし、外食産業や大量ケータリング業者においては、事前に急速冷凍処理の完了時刻を知ることに大きな関心が寄せられている。冷凍完了時間の予測によって大きなメリットが期待できるからである。例えば、冷凍処理を計画的に実行し、各冷凍処理の完了時刻を見計らって冷凍装置から食品を取り出し、スムーズに次の冷凍処理に移ることができるようになる。また、各処理に携わる人員の配置や、冷凍処理を施した食品を保存しておくための冷蔵庫の確保も、効率的に行えるようになる。

これまで、水分を含む食品の冷凍時間を予測することは不可能だった。これは、０度を大幅に下回る冷凍温度に到達するまでには、食品中の水分が、液体の状態から固体である氷に変化していく相転移過程を経る、という周知の事実が根本的な原因となっている。この相転移過程の間、水と氷が混合している状態での温度は実質的に一定であり変化しない。これが従来、冷凍温度まで低下する時間を事前に算出する際の妨げとなっていた。

ところで、冷蔵室や冷凍室に貯蔵された生鮮食品の内部における温度変化は、その貯蔵室内の温度変化によってもたらされるものであるが、原理的に、温度が変化していく方向にはまったく関係がなく、つまり温度が上昇するか低下するかによって異なるということはない。すなわち、オーブンで食品を加熱調理する処理における、オーブン室内の温度上昇に由来する食品自体の温度上昇の基本となっている理論は、急速冷凍処理における、生鮮食品の保存されている冷凍庫内の温度低下に由来する生鮮食品内部の温度低下の基本となっている理論と同じであると考えてよい。事実、これらの処理において実際に起こっている現象は、一定の断熱係数を有する食品を介した、同じしくみの熱エネルギー移動プロセスである。ここでは熱エネルギーの移動方向は問題にならないため、対称的である加熱処理と冷凍処理においてメカニズムに差異はないと言える。

この事実に鑑みると、加熱調理の完了時間、つまり規定の加熱温度に到達する時間を事前に予測するために用いられる手段は、含水食品を急速冷凍処理する完了時間を予測する場合においても容易に適用できるはずである。

これに関連して、ＣＥＰＥＭの特許文献１および松下の特許文献２が、参考技術として挙げられる。どちらも、調理が完了する時刻や調理完了までの残り時間を事前に提示できる調理オーブンを提供することを目的として、いわゆるニューラルネットワークを利用する技術に関して詳細な情報を開示している。

しかし、これらの技術を冷凍処理にそのまま適用することは、上述したとおり、温度が一定時間変化せず、その時間を事前に算出することもできない相転移過程が存在することによって、事実上は不可能である。実際のところ上述した２つの特許文献は、どちらも加熱調理に関するものであり、温度が絶えず上昇していき温度変化に中断がないということを前提としている。なお、この前提の基礎となっている理論は、各文献の中で説明されている。

よって実際は、水分を含む食品、特に相当量の水分を含む食品を対象とした冷凍処理において、上述の特許文献における技術を適用しようとすると、加熱調理では発生しないが冷凍処理においてのみ発生する相転移過程によって、困難が生じる。
欧州特許出願公開第０９２８９２９Ａ１号明細書 米国特許第５３８９７６４号明細書

この状況を考慮し本発明において主たる目的としたことは、すでに始まっている急速冷凍処理において、設定の冷凍温度に達するまでの残り時間に関する情報を、自動的に提示することができる手段が装備された、急速冷凍装置を提供することである。

上記の及び他の目的を達成するために、本発明の一態様は、急速冷凍室と、前記急速冷凍室内にある食品の内部温度を検知するための温度センサ手段と、前記温度センサ手段が発する信号を処理するためのデータ処理手段と、前記データ処理手段が処理して出力する情報を表示するための表示手段とを備えた食品急速冷凍装置において、ニューラルネットワークをさらに備え、そのニューラルネットワークは、前記温度センサ手段が発する信号を処理するためのデータ処理手段が発する信号と、それぞれがある一定の温度から他の温度に低下するのに経過する時間を測定する、複数の時間間隔についての複数の情報に関する信号を受信して、冷凍処理される食品の内部温度が、さらに低い所定の温度であって、その食品の相転移過程に対応した温度（Ｔｃ）まで下がるのに要する予測時間（ｔ_ｒ）に関する情報を算出するようになっており、前記データ処理手段は、前記ニューラルネットワークから前記予測時間（ｔ_ｒ）に関する情報を受信して、この情報に基づいて、前記温度センサ手段によって検知される食品の温度が、前記相転移過程温度（Ｔｃ）以下の温度である規定の最終温度まで低下するのにかかる予測時間（ｔ_ｎ）に関する情報を算出するようになっていることを特徴とする食品急速冷凍装置である。

本発明の各種機能や利点は、添付の図面を参照し、以降で紹介する実施例に沿って詳細に説明される。なお、これらの実施例は本発明を制限するものではないことを申し添える。

本発明は基本的に、これより説明する考察と実験で得られた発見に基づいている。図１の曲線は、一般的なタイプ（故に図示せず）の急速冷凍装置内に貯蔵されている、含水食品内部の温度変化と経過時間との関係を示している。なお、この急速冷凍装置内部は、グラフ中の温度よりもかなり低い温度に保たれている（説明の簡素化のため、これらの情報は図示せず）。ここでは、先端に温度センサが取り付けられたスティックタイプの食品内部用温度計を、一般的な方法で食品に挿入して食品の温度を検出した。

これらの温度曲線は、３つの期間を含んでいることがわかる。
第一の期間Ａ：対象の食品内部では、冷却処理が進むにつれて連続的に温度が低下している。
第二の期間Ｂ：冷凍温度Ｔ_１に達すると、上述したとおり水分が液体から固体である氷になる相転移過程が始まり、温度変化が中断している。
第三の期間Ｃ：この段階では食品が完全に冷凍状態となっており、相転移プロセスが完了しているので食品温度が再び低下し始め、最終的には目的の冷凍温度Ｔ_２に到達する。

異なる種類の含水食品を、それぞれ特性が異なり、また、その貯蔵室における定常状態となる温度にも違いがある急速冷凍装置内で急速冷凍する処理につき、徹底的かつ的確な実験を行った。いずれの場合においても、前記定常状態の温度は、食品を急速冷凍処理するときの一般的な温度条件の範囲にあった。これらの実験によって、本発明の基本となったある特性が明らかになった。この特性の説明に関連して、急速冷凍処理全体にかかる総時間をｔ_ｔと、食品の冷却が開始された時点Ｔ_０から、水の相転移過程が始まる時点、つまり、厳密な意味で本当の冷凍が始まる時点Ｔｃに至るまでに相当する時間をｔ_ｆとする（この時間は前記総時間ｔ_ｔの初期部分に該当する）。

図２の直交座標グラフではｔ_ｔとｔ_ｆが縦軸と横軸に配置されているが、ｔ_ｔとｔ_ｆの交点をＰ_１とした。この実験は、類似の食品や異なる種類の食品を対象に多数回繰り返した（いずれの場合においても、水分を含む食品を対象に行った）が、各実験の結果について同様に、ｔ_ｔとｔ_ｆの交点をＰ_２，Ｐ_３，…とした。

ここで注目すべき点は、これらＰ_１，Ｐ_２，…は、グラフにおいて無秩序に並んでおらず、ほぼ規則的に整列していることである。このグラフを基に、一般的に使用されている数学的処理を通じて相関曲線Ｒを特定し、そこから前記ポイントＰの実際の配置をほぼ正確に表す直線を導き出すことが可能となる。この発見の利用価値を高めていることは、この相関曲線は、従来手段による急速冷凍処理において、一般的にどんな含水食品の温度変化傾向にもあてはまるということである。さらに、この相関曲線Ｒは、冷凍される食品の種類、冷凍室内部の実際温度（つまり、使用される冷凍装置のタイプの影響を受けない）、冷凍される食品の量に依存しない。

このように、冷凍される食品の種類に関係なく総時間ｔ_ｔと初期時間ｔ_ｆの間で実質的な比例関係が成立するということは、これらの時間の決定に影響を及ぼす可能性のある変数は、すべて同じように作用しているということであり、この事実が本発明の基本となっている。つまり、これらの時間同士の相関関係を考える場合、各変数は自動的に補完し合い結果として相殺されるので、変数による影響を考慮に入れる必要がなくなる。

よって、水分を含む食品を生鮮の状態から急速冷凍処理するとき、処理が完了するまでの総時間ｔ_ｔは、食品の冷却を開始する時点Ｔ_０から相転移過程の開始時点Ｔｃまでの経過時間であるｔ_ｆに比例するということが、どんな食品に対しても当てはまるということを、正確な事実として結論付けることができる。

さて、このような、含水食品の急速冷凍処理における温度変化に関する注目すべき発見を、実用的に生かすための適切な手段について、以下により詳細に説明する。

図３は、図１と同様に、水分を含む食品が生鮮の状態から急速冷凍されていく際の、食品内部の温度と経過時間の関係を示している。ここでは、温度が、事前に設定された第一温度レベルＴａ_１から、事前に設定された第二温度レベルＴａ_２に達するまでに必要な時間ｔ_１が計測される。食品の冷却が進むにつれて、事前に設定された第三温度レベルＴａ_３から、事前に設定された第四温度レベルＴａ_４に達するまでに必要な時間ｔ_２について、二度目の計測がなされる。その後、データ処理が実行される時点、つまり冷却開始時点Ｔ_０から時間ｔ_ａが経過した後の時点Ｔｘにおける、温度Ｔ_ｐｒｅｓが記録される。

これら３つのデータｔ_１、ｔ_２、Ｔ_ｐｒｅｓは、ニューラルネットワーク（図示せず）に入力される。このニューラルネットワークでは、これら３つのデータが処理される時点Ｔｘから冷凍初期温度Ｔｃに到達するまでにかかる残り時間ｔ_ｒを、計算し出力することができるようになっている。ｔ_ｒが算出されると、冷却開始時点Ｔ_０から冷凍初期温度Ｔｃに到達するまでにかかる、初期時間としてのｔ_ｆが、以下の計算式を利用して容易に計算できるようになる。
ｔ_ｆ＝ｔ_ｒ＋ｔ_ａ ……（１）
ここで、ｔ_ａは、冷却開始からその時点までに経過した時間を表す値だが、これはもちろん、Ｔｘとした各時点において実測から知ることができる。そして、上記の関係式（１）によって算出された初期時間ｔ_ｆを基にして、冷凍処理が完了するまでの総時間ｔ_ｔが、後述で説明するとおり一般的な手法を利用して導き出される。

最終的には、この冷凍処理完了までの総時間ｔ_ｔから、冷却開始から既に経過した時間ｔ_ａを減算することによって、冷凍完了時における最終的な冷凍温度に到達するまでにさらに必要な残り時間ｔ_ｎが、以下の式より算出される。
ｔ_ｎ＝ｔ_ｔ−ｔ_ａ ……（２）

さて、総時間ｔ_ｔを算出するための手段としては、以降で説明する二つの方法が好適な例として挙げられる。
第一の方法は、多数回に渡って実施された急速冷凍処理実験の結果について、可能な限り正確に表現できるような相関曲線Ｂを算出し、適切なメモリにその数式を保存しておくことである。
ｙ＝ｆ（ｘ）
この式は、実際の場合には、次の一次式に近似する。
Ｙ＝ａ・ｘ＋ｂ
この数式のｘに、上述の方法で算出されたｔ_ｆを代入すると、Ｙの値としてｔ_ｔを容易に得ることができる。そして、上述した関係式（２）を使って、目的である値ｔ_ｎ、つまり冷凍処理完了までの実際の残り時間を容易に算出できる。

第二の方法はさらに単純であり、ｔ_ｔとｔ_ｆの値を対応させて表にしておくというものである。ｔ_ｆの値が上述のように算出されると、これに対応するｔ_ｔの値が、事前に設定された正確さに応じて、周知の手段を用いて即座に特定することができる。そして、総時間ｔ_ｔから、冷却開始時点Ｔ_０からの経過時間ｔ_ａを減算して、所望の値ｔ_ｎが容易に算出される。

さて、以降よりその他の実施例の説明に移るが、その前に説明しておくべきことがある。これは、当業者にとっては周知のことであるが、冷凍処理完了までの残り時間ｔ_ｎを算出する処理を実行する時点Ｔｘとしては、特に定めのない無作為な時点を選択できる。ただし時点Ｔｘは、冷凍初期温度Ｔｃに到達する時点に先行する時間帯に位置する必要がある。ニューラルネットワークに入力される時間と温度のデータは、この時間帯において計測され処理され得るからである。もちろん、この計算処理が実行される時点Ｔｘは、冷却開始から時間ｔ_ａが経過した時点として、上述した二つの値ｔ_１，ｔ_２の計測後に位置している必要がある。

本発明は、改良を加えてさらに優れたものとすることができる。一つ目の改良として、冷凍完了までの時間を算出するために行うデータ計測と計算について、その実行時点と回数を工夫することが挙げられる。図４を参照されたい。例えば、最初の計測時間間隔であるｔ_１が終了する時点Ｔａ_２と、二度目の計測時間間隔であるｔ_２が開始する時点Ｔａ_３とを一致させるようにする。つまり、各温度レベルに対応する二つの前後する時間間隔を、連続するように設定する。これは、全体的な計測時間の短縮というメリットにつながる。このように設定することは、計測処理やその後の計算処理に対して特にマイナスの要素を引き起こさずに、容易に実行できる。

その他の改良として挙げる案はｔ_ｎ算出処理の回数に関するものである。冷凍処理完了までの残り時間ｔ_ｎを算出する処理は、算出ポイントとした時点Ｔｘにおいて一度だけ実行するのでなく、温度差Ｔ_０−Ｔｃに対応する時間間隔の間において複数回行うようにする。上述したように、ｔ_ｎ算出処理は特に定めのない無作為な時点において実行できるので、時間的に前後している複数回の無作為な時点において実行することも可能であることは、容易に理解できる。

残り時間ｔ_ｎの算出を複数回実行し予測を更新していくと、各予測の度にその精度は高まっていく。相転移過程が始まる温度Ｔｃに近づくにつれて、ニューラルネットワークの許容誤差は徐々に減少していく上に（なお、許容誤差は、Ｔｃに到達すると完全に解消される）、既知のデータである経過時間ｔ_ａが、総時間ｔ_ｔに対してその比率を高めていくからである。

急速冷凍装置の制御手段に、複数回に渡る継続的な計測やその後の計算処理を実行させ、また、各段階において算出された冷凍処理完了までの残り時間ｔ_ｎをそのたびにリアルタイムで表示させるためには、特別な手法は必要なく一般的なものを利用して容易かつ適切に設定しプログラミングできる。

ニューラルネットワーク自体は一つのニューラルネットワークを利用して実現できる。しかし、複数の適当な計算アルゴリズムが事前にプログラミングされている必要がある。このような各計算アルゴリズムについては、ニューラルネットワークが必要とするデータである、各計測を実行する基準となる温度レベルの設定、つまり時間ｔ_１，ｔ_２に関する設定に応じて、決定されることになる。

ここで、データ処理時点Ｔｘの数と各時点Ｔｘ間の時間間隔に関する設定を、上記アルゴリズムと併せてニューラルネットワークにプログラミングしておけばよい、ということは容易に理解できるだろう。これは、複数のデータ処理時点Ｔｘに関して必要なデータである時間ｔ_１，ｔ_２と温度Ｔ_ｐｒｅｓを計測し、また、計測結果データを、これらの時間ｔ_１，ｔ_２とその時の計測時点に応じた各ニューラルネットワークに入力し、目的の残り時間ｔ_ｎを継続的に提示することを可能とするためである。

以下のことを考慮すると、さらなる好適な改善が実現できる。すなわち、相転移過程が終了する時点をＴｋとすると、Ｔｋの時点より、食品における温度低下は連続的になり予測できるようになる。この時点に達すると、もはや、相転移過程に起因する温度低下の不連続性が消滅するからである。

この事実を有効に活用する実施例においては、上述した時点Ｔｋから冷凍処理が完了するまでの間、残り時間に関する情報を自動的かつ定期的に算出し外部に表示するような、計測・算出・表示を実行する手段をさらに装備させる。

こうして算出された残り時間は、それ以前に上述した方法で算出された値を置き換える。ここでの残り時間算出のためのデータ処理・計算処理では、一般的に知られている手段を利用できる。例えば、ここで、この処理に対応する指示が与えられたニューラルネットワークを利用してもよい。また、ニューラルネットワークの代わりに、実温度（計測の時点で実測される温度）を基にした線形補間法またはその他の補間法と、そこから導き出される導関数を用いて、算出処理を行う手段を利用してもよい。

各実施例で必要となる各手段は当業者には広く知られているものであり、各実施例においてこれらの手段を適用して必要な処理をさせることは、特別な困難を伴うものでなく格別な工夫の必要もなく実現できる。よって説明の簡潔化のために、導入方法の詳細に関する記述は省略する。

本明細書全体を通じて、冷凍装置の種類や型を特定するような参照は意図的に避け、また、これを示唆するような記述も意図的に記載しなかった。なぜなら、これは本発明の趣旨から外れていることであり、また、本発明は一般的に、水分を含む食品を冷凍することができる冷凍装置であれば、種類や型を選ばず実現できるからである。

本発明では、ニューラルネットワークを装備したりこれに指示を与えたりするための技術と、情報やデータを記憶・処理・表示したり、計測された温度を示す電子信号を検出するための電子的手段として、一般的に知られている技術を利用できるため、上述した説明のとおりに必要な実験を遂行し必要な値を決定すれば、当業者であれば容易に導入できる。

図１は、水分を含む食品について、温度が低下していき冷凍するまでの実際の温度変化を曲線で示したグラフである。 図２は、総冷凍時間と、水分の相転移過程が始まるまでの時間との関係を表す、デカルト平面によるグラフである。このグラフは、各種の含水食品を対象に多数回繰り返された実験で検出された結果が基となっている。 図３は、図１で示したグラフと同じように含水食品の温度変化を示しているが、代表的な食品を例に取っている。ここで図示されている時間帯や温度は、実施例を説明する記述において参照されるものである。 図４は、図３で示したグラフと同種のグラフであるが、本発明の別の実施例に関連する記号などが図示されている。

符号の説明

Ｔ_１ 相転移過程が始まる温度
Ｔ_２ 冷凍処理が完了する温度
ｔ_ｔ 冷凍処理全体にかかる総時間
ｔ_ｆ 初期時間（冷凍処理の開始から相転移過程が始まるまでの時間）
Ｔａ_１ 第一温度レベル、およびその温度に達した時点
Ｔａ_２ 第二温度レベル、およびその温度に達した時点
Ｔａ_３ 第三温度レベル、およびその温度に達した時点
Ｔａ_４ 第四温度レベル、およびその温度に達した時点
ｔ_１ Ｔａ_１〜Ｔａ_２の間の時間
ｔ_２ Ｔａ_３〜Ｔａ_４の間の時間
Ｔ_０ 冷凍処理開始時点
Ｔx データ処理時点
Ｔ_ｐｒｅｓ Ｔｘにおいて検出される温度
Ｔｃ 相転移過程が始まる温度、およびその温度に達した時点
ｔ_ａ Ｔ_０〜Ｔｘの間の時間
ｔ_ｒ Ｔｘ〜Ｔｃの間の時間
ｔ_ｎ Ｔｘから冷凍処理完了までの残り時間
Ｔ_ｋ 相転移過程が終了する時点

Claims (10)

1. 急速冷凍室と、
   前記急速冷凍室内にある食品の内部温度を検知するための温度センサ手段と、
   前記温度センサ手段が発する信号を処理するためのデータ処理手段と、
   前記データ処理手段が処理して出力する情報を表示するための表示手段と、
   を備えた食品急速冷凍装置において、
   さらにニューラルネットワークを備え、そのニューラルネットワークは、
   前記温度センサ手段が発する信号を処理するためのデータ処理手段が発する信号と、
   それぞれがある一定の温度から他の温度に低下するのに経過する時間を測定する、複
   数の時間間隔についての複数の情報に関する信号を受信して、
   冷凍処理される食品の内部温度が、さらに低い所定の温度であって、その食品の相転
   移過程に対応した温度（Ｔｃ）まで下がるのに要する予測時間（ｔ_ｒ）に関する情報を算
   出するようになっており、
   前記データ処理手段は、
   前記ニューラルネットワークから前記予測時間（ｔ_ｒ）に関する情報を受信して、
   この情報に基づいて、前記温度センサ手段によって検知される食品の温度が、前記相転移過程温度（Ｔｃ）以下の温度である規定の最終温度まで低下するのにかかる予測時間（ｔ_ｎ）に関する情報を算出するようになっている、
   ことを特徴とする食品急速冷凍装置。
2. 前記最終温度が０℃を大幅に下回る急速冷凍温度であることを特徴とする、請求項１に記載の食品急速冷凍装置。
3. 前記データ処理手段が、事前に設定されたデータ処理時点（Ｔｘ）において、
   前記温度センサ手段によって検知される温度が、第一温度（Ｔａ_１）から、第一温度（Ｔａ_１）以下の温度である第二温度（Ｔａ_２）まで低下するのにかかった時間（ｔ_１）を算出し、
   さらに、前記温度センサ手段によって検知される温度が、第三温度（Ｔａ_３）から、第三温度（Ｔａ_３）以下の温度である第四温度（Ｔａ_４）まで低下するのにかかった時間（ｔ_２）を算出し、
   温度が相転移過程温度（Ｔｃ）に低下するまでの残り時間（ｔ_ｒ）を前記ニューラルネットワークが算出できるように、前記時間（ｔ_１），（ｔ_２）、および前記データ処理時点（Ｔｘ）において温度センサ手段によって実測された温度値（Ｔ_ｐｒｅｓ）を前記ニューラルネットワークに入力し、
   前記データ処理時点（Ｔｘ）までの経過時間（ｔ_ａ）と、算出された残り時間（ｔ_ｒ）を合計して初期時間（ｔ_ｆ）を算出し、
   前記初期時間（ｔ_ｆ）を事前に保存された情報と比較して、その初期時間（ｔ_ｆ）に対応する急速冷凍処理の総時間（ｔ_ｔ）を出力するようになっている、
   ことを特徴とする、請求項２に記載の食品急速冷凍装置。
4. 前記データ処理手段が、冷凍処理開始からの経過時間（ｔ_ａ）を前記総時間（ｔ_ｔ）から減算し、これによって算出された残り時間（ｔ_ｎ）に関する情報を外部の表示手段に出力できるようになっていることを特徴とする、請求項３に記載の食品急速冷凍装置。
5. 前記データ処理手段および前記ニューラルネットワークが、請求項３または請求項４に記載された各処理を、事前に設定された間隔ごとに繰り返し実行できるようにプログラムされていることを特徴とする、請求項４に記載の食品急速冷凍装置。
6. 前記第二温度（Ｔａ_２）が前記第三温度（Ｔａ_３）と一致することを特徴とする、請求項５に記載の食品急速冷凍装置。
7. 前記相転移過程温度（Ｔｃ）が、食品の冷凍状態が始まる温度とほぼ一致することを特徴とする、請求項３〜６のいずれかに記載の食品急速冷凍装置。
8. 前記事前に保存された情報が、
   急速冷凍処理の初期時間（ｔ_ｆ）と前記総時間（ｔ_ｔ）との関係を表す線形関係であるか、または、
   冷却から冷凍に至る処理全体にかかる時間を表す前記総時間（ｔ_ｔ）と、その一部に該当する前記初期時間（ｔ_ｆ）とを対応付けたデータセットを、複数記憶する数値テーブルである、
   ことを特徴とする、請求項３〜７のいずれかに記載の食品急速冷凍装置。
9. 相転移過程の終了（Ｔｋ）後に、急速冷凍処理完了までの残り時間に関する予測情報を提供できるようになっているニューラルネットワークを備えている、請求項１〜８のいずれかに記載の食品急速冷凍装置。
10. 前記残り時間に関する予測情報が、急速冷凍処理完了までの時間予測に関連してそれ以前に提供された別な情報を、自動的にかつ定期的に置き換えることを特徴とする、請求項９に記載の食品急速冷凍装置。
    
    

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