JP2015138452A - 料理残量検出装置及びプログラム - Google Patents

料理残量検出装置及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2015138452A
JP2015138452A JP2014010503A JP2014010503A JP2015138452A JP 2015138452 A JP2015138452 A JP 2015138452A JP 2014010503 A JP2014010503 A JP 2014010503A JP 2014010503 A JP2014010503 A JP 2014010503A JP 2015138452 A JP2015138452 A JP 2015138452A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
meal
dish
container
image
cuisine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2014010503A
Other languages
English (en)
Inventor
高橋 伸幸
Nobuyuki Takahashi
伸幸 高橋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba TEC Corp
Original Assignee
Toshiba TEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba TEC Corp filed Critical Toshiba TEC Corp
Priority to JP2014010503A priority Critical patent/JP2015138452A/ja
Priority to US14/592,036 priority patent/US20150206259A1/en
Publication of JP2015138452A publication Critical patent/JP2015138452A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/16Real estate
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/68Food, e.g. fruit or vegetables

Abstract

【課題】本発明が解決しようとする課題は、各料理の終了を正しく把握し、適切なタイミングで次の料理を提供できる料理残量検出置及びプログラムを提供することである。
【解決手段】実施形態の料理残量検出装置は、カメラが撮像した料理を収容する食事に用いる容器と当該容器に収容された料理の画像を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記画像から、前記容器内に残された前記料理の残量を検出する残量検出手段と、前記残量検出手段が検出した料理の残量から、当該料理の食事が終了したか否かを判断する終了判断手段と、前記終了判断手段が前記料理の食事が終了したと判断した場合、当該料理の食事を終了したことを示す情報を出力する情報出力手段と、を備える。
【選択図】図9

Description

本発明の実施形態は、料理残量検出装置及びプログラムに関する。
レストラン等の飲食店においてコース料理を注文した場合や複数の料理を注文した場合、配膳係り等が次の料理を出すタイミング、あるいは調理人が次の料理を作るタイミングは、前の料理を配膳してからの時間からの経験によって判断していた。あるいは、配膳係り等が客席を巡回して、顧客Pが料理を食べる進行状況を確認して判断していた。
しかしながら、食事をする早さは、人によって異なるため、配膳してからの時間で一律に終了を判断することは難しい。また、料理の進行状況を見ても、食事の途中なのか食べ残して終了しているのかの判断ができない。このようなことから、各料理の終了を正しく判断することができず、次の料理を適切なタイミングで配膳することができなかった。
本発明が解決しようとする課題は、各料理の終了を正しく把握し、適切なタイミングで次の料理を提供できる料理残量検出置及びプログラムを提供することである。
実施形態の料理残量検出装置は、カメラが撮像した食事に用いる器具の画像を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記器具の画像から、食事が終了したか否かを判断する終了判断手段と、前記終了判断手段が前記料理の食事が終了したと判断した場合、当該料理の食事を終了したことを示す情報を出力する情報出力手段と、を備える。
図1は、実施形態に係る料理管理システムの各装置の接続関係を示すシステム図である。 図2は、レストランにおけるテーブル付近を現す斜視図である。 図3は、図2のカメラの撮像画像の一例を上方から見た概念図である。 図4は、図2のカメラの撮像画像の他の一例を上方から見た概念図である。 図5は、料理残量検出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図6は、食事進行テーブルのテーブルマップである。 図7は、料理残量検出装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 図8は、料理残量検出装置の制御処理を示すフローチャートである。 図9は、料理残量検出装置の制御処理を示すフローチャートである。 図10は、ナイフとフォークが容器内で平行に置かれた状態を示す図である。 図11は、ナイフとフォークが容器内で非平行に置かれた状態を示す図である。 図12は、容器と料理との画像例を示す図である。 図13は、容器と料理との他の画像例を示す図である。 図14は、容器と料理との他の画像例を示す図である。 図15は、食事の進行状態の一例を表示するモニターを示す図である。
以下、図1〜図15を参照して、実施形態の料理残量検出装置およびプログラムを詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態では、ステーションを料理残量検出装置の一例として説明するが、実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
図1は、実施形態に係る料理管理システムの各装置の接続関係を示すシステム図である。図1において、料理管理システムは、ステーション1、POS(Point of Sales)端末2、複数台のモニター3、キッチンプリンタ4、無線基地局6、複数台のカメラ8を備えており、これらの装置は、LAN(Local Area Network)5を介して互いに接続されている。また、料理管理システムは、ハンディターミナル7を備えている。ハンディターミナル7は、無線LAN9を介して無線基地局6と接続されている。
ステーション1は、料理管理システムの中枢装置であり、ハンディターミナル7から無線基地局6を介して受信したオーダーを管理する。また、ステーション1は、厨房に備えられたキッチンプリンタ4に、オーダー情報を送信する。また、ステーション1は、カメラ8からの映像に基づいて料理の進行状況を管理するとともに、モニター3に進行状況を表示する。また、ステーション1は、オーダー情報に基づく決済情報をPOS端末2に送信する。
POS端末2は、飲食店での顧客Pの飲食についての飲食料金の決済処理を実行する。モニター3は、調理を行う調理場や接客係りが待機する場所に設置されており、顧客Pに配膳する料理および顧客Pの食事の進行具合を表示する。キッチンプリンタ4は、ハンディターミナル7から受信した料理のオーダーに係る料理を印字して、調理人に知らせる。
無線基地局6は、無線を送受信するアンテナを有し、無線基地局6は、無線LAN9によってハンディターミナル7との間で電気的接続を確立し、当該無線LAN9を介して相互に情報の送受信を行う。無線基地局6は、ハンディターミナル7から受信したオーダーを、LAN5を介してステーション1に送信する。
ハンディターミナル7は、顧客Pが希望する料理のオーダーを入力する。またハンディターミナル7は、入力したオーダーを、無線LAN9を介して無線基地局6に送信する。
カメラ8は、顧客Pが食事をする各テーブルの略真上の天井にそれぞれ設置されている。カメラ8は、真下のテーブル全体を写すように下方に向けて設置されている。カメラ8は、所定時間(例えば30秒)毎にテーブル全体の画像を撮像する。カメラ8は、撮像した画像を撮像した都度、LAN5を介してステーション1に送信する。
図2は、飲食店における、カメラ8とテーブルとの設置関係を示す斜視図である。図2において、店舗には、複数台のテーブルTが並べられて設置されている。各テーブルT上には、テーブルクロスEが敷いてあってもよい。テーブルTの色やテーブルクロスEの色は、テーブルTやテーブルクロスEに載せる容器Dの色と対照的な色が好ましい。各テーブルTには、複数台の椅子Cが備えられている。図2の例では、1台のテーブルTに2台または4台の椅子Cが備えられている。
また、各テーブルTの略真上には、それぞれカメラ8が天井に設置されている。1台のカメラ8は、真下に設置されたテーブルT、テーブルクロスE、椅子Cを撮像することができる。図3は、カメラ8によって撮像された撮像画像である。図3において、カメラ8は、テーブルTと、テーブルクロスEと、4台の椅子Cを撮像している。図3のカメラ8は、4台の椅子Cに一人の顧客Pも着席していない状態を撮像している。
また、図4も、カメラ8によって撮像された撮像画像である。図4において、カメラ8は、テーブルTと、テーブルクロスEと、4台の椅子Cを撮像している。また、カメラ8は、4台の椅子Cのうち2台に顧客Pが一人ずつ着席している状態を撮像している。カメラ8は、顧客Pが着席した位置の椅子Cをほとんど写しておらず、その代わりに顧客Pの頭部を写している。
図5は、ステーション1のハードウェア構成を示すブロック図である。図5において、ステーション1は、制御主体となるCPU(Central Processing Unit)11、各種プログラムを記憶するROM(Read Only Memory)12、各種データを展開するRAM(Random Access Memory)13、各種プログラムを記憶するメモリ部14等を備えており、CPU11、ROM12、RAM13、メモリ部14は、互いにデータバス15を介して接続されている。CPU11とROM12とRAM13が、制御部100を構成する。すなわち、制御部100は、CPU11がROM12やメモリ部14に記憶されRAM13に展開された制御プログラム141に従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。
RAM13は、制御プログラム141を初めとする各種プログラムを展開する他、カメラ8で撮像された画像を記憶する。また、RAM13は、後述する食事進行テーブル131を記憶する。
メモリ部14は、電源を切っても記憶情報が保持されるHDD(Hard Disc Drive)やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリであって、制御プログラム141を含むプログラム等を記憶する。また、メモリ部14は、飲食店で販売する料理のメニューの情報を記憶したメニュー記憶部142を有している。
また、データバス15には、操作部17と表示部18が、コントローラ16を介して接続されている。
操作部17は、数字を置数するテンキーや各種ファンクションキー等を備えている。表示部18は、各種情報を表示する他、図15で後述する、顧客Pによる食事の進行状況を示す情報を表示する。
また、データバス15は、LANI/F(Interface)19を接続している。LANI/F19は、LAN5と接続している。LANI/F19は、カメラ8で撮像された画像やハンディターミナル7からのオーダーを受信する。
図6は、RAM13の食事進行テーブル131を示すメモリマップである。食事進行テーブル131は、顧客Pが配膳された料理を食べ終わったか否かを判断するために、顧客P毎に食事の進行状況を表示する。具体的には、食事進行テーブル131は、テーブルNo.部1311、料理名部1312、人数部1313、着席フラグ部1314、テーブル画像部1315、容器面積部1316、料理面積部1317、面積比部1318、タイマー部1319、経過状況部1320を備えている。
テーブルNo.部1311は、店舗に設置されているテーブルに付されたテーブルを個別に特定する番号を記憶している。料理名部1312は、テーブルNo.毎に、着席した顧客Pがオーダーした料理名を、メニュー記憶部142から読み出して記憶する。人数部1313は、テーブルNo.毎に、着席した顧客Pの人数を記憶している。
着席フラグ部1314は、顧客Pがどの席に着いたかを着席フラグで記憶している。着席フラグが「1」の席は、顧客Pが着席していることを示す。着席フラグが「0」の席は、顧客Pが着席しておらず、空席であることを示す。
顧客Pが着席したか否かは、後述する制御部が、カメラ8が撮像した画像に基づいて、椅子Cの画像が撮像されているかいないかで判断する。椅子Cの画像がほとんど撮像されていない場合は、当該椅子Cに人が着席していると判断する。なお、カメラ8が、椅子Cの配置位置に人の髪の毛や髪の毛の色を撮像した場合に、当該椅子Cに人が着席したと判断してもよい。
そして制御部は、それぞれの椅子Cの配置位置に対して個別に人の着席を判断する。たとえば図4の場合、右側の2個の椅子Cに顧客Pが着席していると判断し、人が着席している席の着席フラグを「1」にセットする。また、左側の2個の椅子Cには顧客Pが着席していないと判断し、人が着席していない席の着席フラグを「0」にセットする。
テーブル画像部1315は、カメラ8が撮像した画像をテーブル単位で記憶する。容器面積部1316は、テーブル画像部1315に記憶した画像に基づいて、当該顧客Pに配膳された料理が入った容器Dの面積を椅子Cに着席した人単位で記憶する。容器Dの面積は、後述する制御部が算出するが、容器Dの色をテーブルTの色やテーブルクロスEの色と対照的な色とすることで、容器Dの外周である境界L1(図12を参照)が明確となり、容器Dの面積を算出し易くしている。また、外周を縁取りした容器Dを用いることで、容器Dの境界L1を明確にしてもよい。容器Dの面積は、カメラ8が容器Dを撮像する度に計算され、容器面積部1316に記憶される。
料理面積部1317は、テーブル画像部1315に記憶した画像に基づいて、容器D内に盛り付けられている料理の面積を椅子Cに着席した人の単位で記憶する。容器D内に盛り付けられた料理の面積は、後述する制御部が算出するが、容器Dの色と当該容器Dに盛り付けられた料理の色とを対照的にすることで、容器Dと料理の境界L2(図12を参照)が明確になり、料理の面積を計算し易くなる。料理の面積は、カメラ8が料理を撮像する度に計算され、料理面積部1317に記憶される。
面積比部1318は、同じタイミングで、容器面積部1316に記憶された容器Dの面積と料理面積部1317に記憶された料理の面積とに基づいて、容器Dの面積に対する料理が占める面積の比率を記憶する。配膳された状態では、食事が進行した状態と比較し、容器Dに対して料理が占める割合が高いため、面積比は大きい。その後、顧客Pが料理を食して食事が進行すると、容器の面積に対して料理が占める面積が減少するため、面積比は小さくなる。顧客Pが容器D内の料理をほぼすべて食して終了した場合は、料理が占める面積が「0」となり、面積比も「0」となる。面積比は、カメラ8が容器Dと料理を撮像する度に計算される。
タイマー部1319は、上記面積比が変動しない時間、すなわち、顧客Pが料理に手をつけていない時間を計測して記憶する。顧客Pが食事を進行させて面積比が変動した場合は、タイマーをリセットする。このようにすることで、タイマー部1319は、顧客Pが料理を食することなく経過した時間を計測する。
経過状況部1320は、オーダーがコース料理の場合、顧客Pがコースのどの料理まで食したかの進行状況を記憶する。具体的には、例えば、コースに前菜、サラダ、スープ、メイン料理、デザートの各料理が含まれる場合、直近に終了した料理名を記憶している。
続いて、図7〜図15を用いて、ステーション1の制御処理について説明する。図7は、ステーション1の機能構成を示す機能ブロック図である。制御部100が、ROM12やメモリ部14に記憶された制御プログラム141を含む各種プログラムに従うことで、入力手段101、終了判断手段102、情報出力手段103、残量検出手段104を機能させる。
入力手段101は、カメラ8が撮像した食事に用いる器具の画像を入力する機能を有する。
終了判断手段102は、入力手段101によって入力された器具の画像から、食事が終了したか否かを判断する機能を有する。
情報出力手段103は、終了判断手段103が料理の食事が終了したと判断した場合、当該料理の食事を終了したことを示す情報を出力する機能を有する。
残量検出手段104は、入力手段101によって入力された器具としての容器の画像から、容器内に残された料理の残量を検出する機能を有する。
図8は、ステーション1の制御処理の流れを示すフローチャートである。各テーブルの上方に設置されたカメラ8から、所定時間間隔毎に画像情報が入力されると、当該カメラ8から入力されたテーブルNo.について、制御部100は、入力された画像情報に基づいて以下の制御を独立して実行する。以下、その中の一つのテーブルについて、制御部100の制御を説明する。制御部100は、他のテーブルについても、並行して同様の制御を実行する。
図8において、カメラ8から所定時間毎にカメラ8が撮像した画像をLANI/F19がLAN5を介して受信し、制御部100(入力手段101)は、LANI/F19が受信した撮像画像をLANI/F19から入力する(ステップS11)。そして制御部100は、入力した撮像画像を、撮像したテーブルNo.に対応したテーブル画像部1315に記憶する(ステップS12)。次に制御部100は、記憶した撮像画像に基づいて、当該テーブルNo.に対応したいずれかの着席フラグ部1314の着席フラグが「1」であるか否かを判断する(ステップS13)。
いずれの着席フラグも「0」であると判断した場合(ステップS13のNo)、制御部100は、ステップS12で記憶した撮像画像に基づいて、前述のように椅子Cに着席した人を検出したか否かを判断する(ステップS14)。人を検出したと判断した場合は(ステップS14のYes)、制御部100は、人を検出した椅子Cに対応した着席フラグを「1」にセットする(ステップS15)。例えば、図6のテーブルNo.1の場合、4つの椅子C(椅子C1〜C4)のうち、人を検出した椅子Cに対応した着席フラグを「1」にセットする。そして制御部100は、ステップS11に戻って次の撮像画像の入力を待機する。一方人を検出していないと判断した場合は(ステップS14のNo)、制御部100は、ステップS11に戻って待機する。
また、ステップS13において、いずれかの着席フラグ部1314の着席フラグが「1」であると判断した場合は(ステップS13のYes)、次に制御部100は、着席した顧客Pの注文に応じてハンディターミナル7から、LAN5を介してオーダーが入力されたか否かを判断する(ステップS21)。オーダーが入力されたと判断した場合は(ステップS21のYes)、制御部100は、対応する料理名部1312に、入力されたオーダーを記憶する(ステップS22)。そして制御部100は、ステップS11に戻って待機する。
また、ステップS21において、LAN5を介してオーダーが入力されていないと判断した場合は(ステップS21のNo)、制御部100は、ステップS12でテーブル画像部1315に記憶した撮像画像から容器Dを検出したか否かを判断する(ステップS31)。
テーブルに配膳された容器Dの色は、テーブルTの色やテーブルクロスEの色と色彩が大きく異なる色となっているか、容器Dの最外周に縁取りが形成されており、この縁取りの色がテーブルTの色やテーブルクロスEの色と対照的な色となっている。制御部100は、この色の違いを検出してテーブルに配膳された物体の形状を認識する。そして制御部100は、認識した形状を予めメモリ部14に記憶した複数の容器Dの形状と比較して、認識した物体の形状がメモリ部14に記憶している容器Dの形状の一つと略一致する形状であると判断した場合、当該物体を形状が略一致した容器Dを検出したと認識する。このような認識手法は、すでに公知となっており、外形認識という。なお、外形認識技術による容器Dの認識は一例であり、外形認識技術以外の手法によって容器Dを認識してもよい。制御部100は、容器Dを認識した場合、当該容器Dを検出したと判断する。
制御部100が、上記外形認識技術によって容器Dを検出したと判断した場合(ステップS31のYes)、制御部100は、図9で後述する残量検出処理を実行する(ステップS32)。そして制御部100は、ステップS11に戻って待機する。
また、制御部100が容器Dを検出していないと判断した場合は(ステップS31のNo)、次に制御部100は、顧客Pがすべての料理を食して食事が終了したか否かを判断する(ステップS41)。食事が終了したか否かは、料理名部1312に記憶されたオーダーの種類と経過状況部1320の記憶状況で判断し、同一テーブルの席に着いたすべての顧客Pがオーダーした料理の最後の料理の食事が終了したことが、経過状況部1320に記憶されている場合は、制御部100は、ステップS41において、食事が終了したと判断する。
食事が終了したと判断した場合は(ステップS41のYes)、制御部100は、会計情報をPOS端末2に送信する(ステップS42)。そして制御部100は、食事進行テーブル131の該当するテーブルNo.の記憶情報をすべてクリアする(ステップS43)。そして制御部100は、ステップS11に戻って待機する。
次に、図9を用いて、制御部100が実行するステップS32の残量検出処理について詳細に説明する。図9において、まず制御部100(器具検出手段105)は、前述の外形認識技術を用いて、ナイフ・フォーク・スプーン・箸等の、食事の際に手に持って使用する器具が、容器D内にあることを検出したか否かを判断する(ステップS51)。検出したと判断した場合は(ステップS51のYes)、制御部100は、検出した器具はナイフとフォークであるか否かを判断する(ステップS52)。ナイフとフォークであると判断した場合は(ステップS52のYes)、制御部100は、検出したナイフとフォークが、容器D内で平行に置かれているか否かを判断する(ステップS53)。
ナイフとフォークが、容器D内で平行に置かれている状態を、図10(a)および(b)に例示する。図10(a)は、容器Dの内部で、ナイフKとフォークFが左右に平行な状態で置かれている状態を示す。図10(b)は、容器Dの内部で、ナイフKとフォークFが斜めの状態で平行に置かれている状態を示す。図10(b)では、ナイフKとフォークFの一部は、容器Dからはみ出している。このように、ナイフKとフォークFが、並列しており、かつナイフKとフォークFが互いに接触しているか、接触はしていないが互いに近接して置かれている場合に、制御部100は、ステップS53において、ナイフKとフォークFが平行に置かれていると判断する。
また、図11は、ナイフKとフォークFが、容器Dの内部で略ハの字型に置かれた状態を示す。図11の状態に置かれている場合は、制御部100は、ステップS53において、ナイフKとフォークFが平行に置かれていないと判断する。なお、図11は、ナイフKとフォークFが平行に置かれていない一例であり、ナイフKとフォークFが、並列して置かれておりかつナイフKとフォークFが互いに接触しているか接触はしていないが互いに近接している場合以外は、制御部100は、ナイフKとフォークFが平行に置かれていないと判断する。
図9の説明に戻る。ナイフKとフォークFが平行に置かれていると判断した場合は(ステップS53のYes)、制御部100(終了判断手段102)は、顧客Pは、当該容器Dに収容された料理の食事を終了したことを認識する(ステップS68)。当該食事の終了を認識したら、制御部100は、食事を終了したことを示す三角印43(図15を参照)を、ステーション1の表示部18とモニター3に表示する(ステップS69)。
図15に、モニター3の表示例を示す。図15において、モニター3は、テーブルNo.部31、料理名部32、人数部33、料理の進行部34〜42を表示する。テーブルNo.部31は、飲食店に設置されているテーブルに付されたテーブルを個別に特定する番号を表示している。料理名部32は、テーブルNo.毎に、着席した顧客Pがオーダーした料理名を表示している。人数部33は、テーブルNo.毎に、着席した顧客Pの人数を表示している。料理の進行部34〜42は、料理名部32に表示されたオーダーに含まれる料理を料理毎に表示する。図15の例では、進行部34〜42に含まれる料理の種類として、前菜34、サラダ35、スープ36、魚料理37、ソルベ38、肉料理39、チーズ40、デザート41、コーヒー42の各料理が表示されている。なお、料理の種類や順番は図15に示すものに限らない。
図15の例では、テーブルNo.1のテーブルは、4名の顧客Pが着席しており、コース1のコース料理がオーダーされている。テーブルNo.2のテーブルは、3名が着席しており、コース2のコース料理がオーダーされている。テーブルNo.3のテーブルは、空席である。テーブルNo4.のテーブルは、2名着席しており、コース3のコース料理がオーダーされている。テーブルNo.5のテーブルは、空席である。
また、図15において、右側に向けた三角印43は、上記当該料理の食事が終了したことを示す印である。テーブルNo.1の顧客Pは、全員が前菜34〜ソルベ38の食事まで終了している。席C2の顧客Pは、肉料理39の食事まで終了していることを表示している。テーブルNo.2の顧客Pは、全員が前菜34〜スープ36の食事まで終了していることを表示している。
図9の説明に戻る。次いで制御部100は、依然として容器Dが検出されているか否かを判断する(ステップS70)。検出されている間は待機し(ステップS70のYes)、検出されないと判断した場合は(ステップS70のNo)、制御部100は、図8のステップS11に戻って待機する。また、ステップS53において、ナイフKとフォークFが平行には置かれていないと判断した場合は(ステップS53のNo)、ステップS51に戻って待機する。
一方、ステップS52において、ナイフKとフォークFが検出されないと判断した場合は(ステップS52のNo)、制御部100は、タイマーをオンする(ステップS54)。このタイマーは、1秒単位で更新し、更新したタイマー情報を、該当するタイマー部1319に都度記憶する。そして制御部100は、検出したナイフKとフォークF以外の器具の位置が、前回カメラ8が撮像した器具の位置から変化したか否かを判断する(ステップS55)。
変化していないと判断した場合は(ステップS55のNo)、器具の位置が変化しない時間が所定時間(例えば10分間)経過したか否かを判断する(ステップS56)。所定時間経過していないと判断した場合は(ステップS56のNo)、制御部100はステップS55に戻って待機する。一方、所定時間経過したと判断した場合は(ステップS56のYes)、制御部100は、タイマーをオフする(ステップS57)。このことは、顧客Pが、器具に触れることなく所定時間経過したことを示し、制御部100は、当該料理の食事が終了したと判断し、ステップS68を実行する。
また、ステップS55において、器具の位置が変化したと判断した場合は(ステップS55のYes)、制御部100は、まだ食事中であると判断して、ステップS51に戻って待機する。
一方、ステップS51において、器具を容器D内で検出していないと判断した場合は(ステップS51のNo)、制御部100は、容器D内の料理の状態から、当該食事が終了したかを判断する。具体的には、制御部100は、まず、前述の外形認識技術を用いて、容器Dの外形を認識する(ステップS61)。次いで制御部100は、認識した容器Dの外形から当該容器Dの面積を計算する(ステップS62)。そして制御部100は、算出した容器Dの面積を、該当する容器面積部1316に記憶する。このとき、制御部100は、容器面積部1316に記憶している前回までの面積を消去しない。
次に制御部100は、容器D内にある料理の境界L2を認識する(ステップS63)。ここで、図12〜図14を用いて、容器D内にある料理の境界L2の認識について説明する。図12〜図14において、料理は、容器Dに収容されて配膳されるが、容器Dの色と料理の色は、色彩が異なる色とされており、制御部100は、カメラ8が撮像した画像に基づいて、対照的な色となっており、この色の境を容器Dと料理との境界L2として認識される。
図12は、料理が配膳されたばかりでまだ顧客Pが食事をしていない状態の容器Dに収容された料理を示し、容器Dに対して所定の割合で料理が収容されている。また、図13は、図12の状態から食事が進行し、料理の量が減った状態を示す。図12の状態と比べ、容器Dに対して、料理の割合が減少している。また、図14は、さらに食事が進行し、容器Dにほとんど料理が残っていない状態(食事終了の状態)を示す。
図9の説明に戻る。制御部100は、認識した境界L2に基づいて、料理の占める面積を計算する(ステップS64)。そして制御部100は、算出した料理の面積を、該当する料理面積部1317に記憶する。制御部100は、カメラ8が撮像する都度面積比を計算し、料理面積部1317に新たに記憶する。このとき、制御部100は、料理面積部1317に記憶している前回までの面積を消去しない。
次に制御部100(残量検出手段104)は、容器面積部1316に記憶した容器Dの面積と、料理面積部1317に記憶した料理の面積とに基づいて、容器Dの面積に占める料理の面積の割合である面積比を計算する(ステップS65)。そして制御部100は、算出した面積比を面積比部1318に記憶する(ステップS66)。このとき、制御部100は、面積比部1318に記憶している前回までの面積比を消去しない。
次に制御部100は、面積比部1318に記憶した面積比に基づいて、料理の残量がほぼ「0」(例えば5%以下)であるか否かを判断する(ステップS67)。面積比部1318に記憶した直近の面積比がほぼ「0」の場合は、容器Dにほとんど料理が残っていない、図14のような状態を意味する。
料理の残量がほぼ「0」であると判断した場合は(ステップS67のYes)、制御部100は、食事が終了したと判断して、ステップS68を実行する。また、料理の残量がほぼ「0」ではないと判断した場合は(ステップS67のNo)、次に制御部100は、容器Dに収容された料理の残量が所定量以下(例えば図13のような状態)あるか否かを判断する(ステップS81)。料理を全部食事することなく残す顧客がいるため、料理の量が所定量以下の状態が所定時間継続した場合には、当該料理の食事終了の判断をする。
容器Dに収容された料理の残量が所定量以下であると判断した場合は(ステップS81のYes)、制御部100は、タイマーをオンする(ステップS82)。そして制御部100は、面積比部1318に、前回記憶した面積比と今回記憶した面積比とを比較し、面積比に変化があったか否かを判断する(ステップS83)。面積比に変化があったことは、さらに食事が進んだことを意味する。
面積に変化がないと判断した場合は(ステップS83のNo)、次に制御部100は、面積比に変化がないまま所定時間(例えば10分)経過したか否かを判断する(ステップS84)。経過していないと判断した場合は(ステップS84のNo)、制御部100はステップS83に戻って待機する。所定時間を経過したと判断した場合は(ステップS84のYes)、制御部100は、タイマーをオフにする(ステップS85)。そして制御部100は、当該料理の食事が終了したと判断して、ステップS68を実行する。
また、ステップS83において、面積比が変化したと判断した場合は(ステップS83のYes)、制御部100は、まだ食事が進行中であると判断して、タイマーをオフして(ステップS86)、面積比部1318に最初に記憶された面積比と直近に記憶された面積比の変化率(どれだけ食事が進行したか)を、ステーション1の表示部18とモニター3に表示する(ステップS87)。そして制御部100は、図8のステップS11に戻って待機する。また、ステップS81において、容器Dに収容された料理の残量が所定量以下ではないと判断した場合は(ステップS81のNo)、制御部100は、ステップS87を実行する。
図15において、料理の進行部34〜42に表示された数字44は、面積比部1318に最初に記憶された面積比と直近に記憶された面積比の変化率を表す数字である。例えば、数字44が「50」は、面積比部1318に最初に記憶された面積比に対して直近に記憶された面積比が50%であること、すなわち、顧客Pは、当該料理を半分ほど食したことを示す。また、数字が「100」は、面積比部1318に最初に記憶された面積比に対して直近に記憶された面積比が同じであること、すなわち、顧客Pは、当該料理をまだ食していないことを示す。
なお、料理の進行部34〜42に表示された「−」の表示45は、当該コースには含まれていない料理を表している。図15の例では、コース2には、肉料理39とチーズ40が含まれていないことを表している。また、コース3には、魚料理37とデザート41が含まれていないことを表している。
このような実施形態では、料理の残量から各料理の進行と終了状況から顧客Pの料理の進行状況を正しく把握できるため、顧客Pに対して適切なタイミングで次の料理を提供できる。
また、実施形態では、容器Dと料理との面積比に基づく料理の残量から各料理の進行と終了状況から顧客Pの料理の進行状況を正しく把握できるため、顧客Pに対して適切なタイミングで次の料理を提供できる。
また、実施形態では、食事の際に手に持って用いる器具の状態に基づいて、顧客Pの料理の進行程度を正しく把握できるため、顧客Pに対して、より適切なタイミングで次の料理を提供できる。
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
例えば、実施形態では、ナイフKとフォークFが平行であることを検出したが、ナイフKとフォークFとスプーンのうちいずれか2種類あるいは2種類以上の器具が平行であることを検出してもよい。
また、実施形態では、料理の進行状況に加えて器具の状態に基づいて食事の終了を判断したが、器具の状態による食事の終了の判断は必須ではない。
また、実施形態では、器具として、ナイフK、フォークF、スプーン、箸等を例示したが、これ以外に食事をする際に手に持って用いるものであれば何でもよい。
また、実施形態において、面積比の変化率で食事の進行状況を判断したが、面積比そのもので食事の進行状況を判断してもよい。
また、実施形態では、料理の順番が決められたコース料理の残量検出を例示したが、これに限らず、料理の順番が決められていない複数の料理を注文した場合にも適用することができる。
なお、実施形態のステーション1で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
また、実施形態のステーション1で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態のステーション1で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
また、実施形態のステーション1で実行されるプログラムを、ROM12等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
1 ステーション
3 モニター
8 カメラ
11 CPU
13 RAM
14 メモリ部
18 表示部
100 制御部
101 入力手段
102 終了判断手段
103 情報出力手段
104 残量検出手段
131 食事進行テーブル
D 容器
特開2008−305001号公報

Claims (6)

  1. カメラが撮像した食事に用いる器具の画像を入力する入力手段と、
    前記入力手段によって入力された前記器具の画像から、食事が終了したか否かを判断する終了判断手段と、
    前記終了判断手段が前記料理の食事が終了したと判断した場合、当該料理の食事を終了したことを示す情報を出力する情報出力手段と、
    を備える料理残量検出装置。
  2. 前記入力手段は、前記器具として料理を収容した容器の画像を入力し、
    前記入力手段によって入力された容器の画像から、前記容器内に残された前記料理の残量を検出する残量検出手段をさらに備え、
    前記終了判断手段は、前記残量検出手段が検出した料理の残量から前記食事を終了したか否かを判断する、
    請求項1に記載の料理残量検出装置。
  3. 前記残量検出手段は、前記容器の面積と前記容器内に占める前記料理の面積との面積比から前記料理の残量を検出し、
    前記終了判断手段は、前記面積比が所定値以下となったか否かで前記料理の食事が終了したか否かを判断する、
    請求項2に記載の料理残量検出装置。
  4. 前記入力手段は、前記器具として食事の際に手に持って用いる器具の画像を入力し、
    前記終了判断手段は、前記入力した前記食事の際に手に持って用いる器具が所定の状態である場合に前記料理の食事が終了したと判断する、
    請求項1乃至3のいずれか一に記載の料理残量検出装置。
  5. 前記終了判断手段は、前記入力手段が入力した画像が前記食事の際に手に持って用いる器具が2種類以上であって互いに並行である場合に、前記所定の状態であるとして前記料理の食事が終了したと判断する、
    請求項4に記載の料理残量検出装置。
  6. コンピュータを、
    カメラが撮像した食事に用いる器具の画像を入力する入力手段と、
    前記入力手段によって入力された前記器具の画像から、食事が終了したか否かを判断する終了判断手段と、
    前記終了判断手段が前記料理の食事が終了したと判断した場合、当該料理の食事を終了したことを示す情報を出力する情報出力手段と、
    して機能させるためのプログラム。
JP2014010503A 2014-01-23 2014-01-23 料理残量検出装置及びプログラム Pending JP2015138452A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014010503A JP2015138452A (ja) 2014-01-23 2014-01-23 料理残量検出装置及びプログラム
US14/592,036 US20150206259A1 (en) 2014-01-23 2015-01-08 Dish remaining amount detection apparatus and dish remaining amount detection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014010503A JP2015138452A (ja) 2014-01-23 2014-01-23 料理残量検出装置及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2015138452A true JP2015138452A (ja) 2015-07-30

Family

ID=53545204

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014010503A Pending JP2015138452A (ja) 2014-01-23 2014-01-23 料理残量検出装置及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20150206259A1 (ja)
JP (1) JP2015138452A (ja)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017182643A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社ぐるなび 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
WO2018020609A1 (ja) * 2016-07-27 2018-02-01 株式会社オプティム 空席管理システム、空席管理方法及びプログラム
WO2018109797A1 (ja) * 2016-12-12 2018-06-21 株式会社オプティム 画像処理システム、画像処理方法及びプログラム
WO2019171866A1 (ja) * 2018-03-09 2019-09-12 オムロン株式会社 情報処理装置、料理の提供タイミングの決定方法、及びプログラム
WO2020071057A1 (ja) * 2018-10-01 2020-04-09 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体
JPWO2020145085A1 (ja) * 2019-01-08 2021-11-04 株式会社日立国際電気 画像認識装置、画像認識プログラム、および画像認識方法
CN115049934A (zh) * 2022-08-11 2022-09-13 山东万牧农业科技有限公司郯城分公司 基于图像处理的禽类饲料智能检测方法
WO2022230147A1 (ja) * 2021-04-28 2022-11-03 日本電信電話株式会社 認識装置、認識方法、認識プログラム、モデル学習装置、モデル学習方法、及びモデル学習プログラム

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019153070A (ja) * 2018-03-02 2019-09-12 東芝テック株式会社 情報処理装置、及び情報処理プログラム
JP2019153073A (ja) * 2018-03-02 2019-09-12 東芝テック株式会社 情報処理装置、及び情報処理プログラム
CN109858321B (zh) * 2018-11-30 2021-04-02 广州富港万嘉智能科技有限公司 一种自动检测残渣量方法、系统、电子设备及存储介质
CN109846303A (zh) * 2018-11-30 2019-06-07 广州富港万嘉智能科技有限公司 餐盘剩余量自动检测方法、系统、电子设备及存储介质
CN109948437A (zh) * 2019-02-01 2019-06-28 广州玖分半网络科技有限公司 一种用于校园的餐厨管理方法
CN110264090A (zh) * 2019-06-24 2019-09-20 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 一种物业资产管理系统
KR102315615B1 (ko) * 2019-09-18 2021-10-21 주식회사 라운지랩 이미지 인식을 이용한 매장 내 식음료 이송 및 수거 시스템과 이를 이용한 식음료 이송 및 수거 방법
CN111738879A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 北京明略软件系统有限公司 制作菜品时间预估方法及装置
AU2022225210A1 (en) * 2021-02-23 2023-09-28 Orchard Holding A system, device, process and method of measuring food, food consumption and food waste
CN114973237B (zh) * 2022-06-07 2023-01-10 慧之安信息技术股份有限公司 基于图象识别的光盘率检测方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004252497A (ja) * 2002-01-15 2004-09-09 Masanobu Kujirada 飲食店において料理又は飲料を提供するための方法及びシステム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4388689A (en) * 1981-01-28 1983-06-14 Ocr Marketing Associates, Inc. Restaurant video display system
US8550288B2 (en) * 2011-10-19 2013-10-08 Scott & Scott Enterprises, Llc Beverage container with electronic image display

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004252497A (ja) * 2002-01-15 2004-09-09 Masanobu Kujirada 飲食店において料理又は飲料を提供するための方法及びシステム

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017182643A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社ぐるなび 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
WO2018020609A1 (ja) * 2016-07-27 2018-02-01 株式会社オプティム 空席管理システム、空席管理方法及びプログラム
JPWO2018020609A1 (ja) * 2016-07-27 2019-08-08 株式会社オプティム 空席管理システム、空席管理方法及びプログラム
WO2018109797A1 (ja) * 2016-12-12 2018-06-21 株式会社オプティム 画像処理システム、画像処理方法及びプログラム
WO2019171866A1 (ja) * 2018-03-09 2019-09-12 オムロン株式会社 情報処理装置、料理の提供タイミングの決定方法、及びプログラム
WO2020071057A1 (ja) * 2018-10-01 2020-04-09 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体
JPWO2020071057A1 (ja) * 2018-10-01 2021-09-24 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体
JPWO2020145085A1 (ja) * 2019-01-08 2021-11-04 株式会社日立国際電気 画像認識装置、画像認識プログラム、および画像認識方法
JP7155295B2 (ja) 2019-01-08 2022-10-18 株式会社日立国際電気 画像認識装置、画像認識プログラム、および画像認識方法
WO2022230147A1 (ja) * 2021-04-28 2022-11-03 日本電信電話株式会社 認識装置、認識方法、認識プログラム、モデル学習装置、モデル学習方法、及びモデル学習プログラム
CN115049934A (zh) * 2022-08-11 2022-09-13 山东万牧农业科技有限公司郯城分公司 基于图像处理的禽类饲料智能检测方法
CN115049934B (zh) * 2022-08-11 2022-12-16 山东万牧农业科技有限公司郯城分公司 基于图像处理的禽类饲料智能检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20150206259A1 (en) 2015-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2015138452A (ja) 料理残量検出装置及びプログラム
US20240008674A1 (en) Cooking system with error detection
CN109493254B (zh) 一种菜品制作排序与催菜方法、装置以及菜品处理系统
JP6794351B2 (ja) カスタマイズされた料理指示を提供するシステム、物品、及び方法
US20100313768A1 (en) System for facilitating food preparation
US11183078B2 (en) Meal preparation orchestrator
JP6500248B2 (ja) 調理レシピの提供方法および制御プログラム
US20200117932A1 (en) Food Container System And Method
KR20140096376A (ko) 조리 관리
US20220013038A1 (en) Interactive Cooking Application
CN103946905A (zh) 订餐系统
US20110208598A1 (en) Order input apparatus and order input method
JP4884069B2 (ja) オーダリングシステム
JP2007328385A (ja) 給仕作業補助装置および給仕作業補助方法
CN106447433B (zh) 用于选择桌位的方法及装置
EP3882830A1 (en) System and method for the quality control of cooked dishes
JP2021131690A (ja) 注文管理装置、注文管理システム、及びプログラム
JP2009037281A (ja) オーダリングシステム
CN110348298A (zh) 餐品制作信息的确定方法、装置及设备
JP2004341761A (ja) サービス提供予定時間通知方法及びプログラム
JP6306785B1 (ja) 情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラム
JP2017167665A (ja) 提供プログラム、提供方法及び提供装置
JP2005346525A (ja) 在庫管理システム
CN111738879A (zh) 制作菜品时间预估方法及装置
JP7235974B2 (ja) 情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160113

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20160201

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160927

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20161124

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20170314