JP2020153945A - 調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 - Google Patents
調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020153945A JP2020153945A JP2019055378A JP2019055378A JP2020153945A JP 2020153945 A JP2020153945 A JP 2020153945A JP 2019055378 A JP2019055378 A JP 2019055378A JP 2019055378 A JP2019055378 A JP 2019055378A JP 2020153945 A JP2020153945 A JP 2020153945A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- cooked
- color information
- heating
- food
- 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.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Measuring Temperature Or Quantity Of Heat (AREA)
- General Preparation And Processing Of Foods (AREA)
- Meat, Egg Or Seafood Products (AREA)
Abstract
【課題】被調理物から色情報を取得し、被調理物に非接触で芯温を推定する。【解決手段】この調理管理方法は、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物（Ｆ、Ｆｘ）の色情報を取得する工程と、該色情報により被調理物の芯温（Ｔｉ）を推定する工程とを含む。被調理物を基準温度（Ｔｒｅｆ）以上に加熱した場合の予測色情報を演算する工程と、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する工程と、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する工程とを含む。【選択図】図２
Description
本発明はたとえば、加熱調理される被調理物の芯温の推定を含む温度管理技術に関する。
保健衛生上、被調理物の芯温管理は不可欠であり、芯温計測には芯温計が用いられている。この芯温計は、被調理物に温度検出部を差し込むなど、接触測定が一般的である。
この被調理物の芯温計測に関し、加熱中の被調理物の重量変化から芯温を推定することが知られている（たとえば、特許文献１）。
この被調理物の芯温計測に関し、加熱中の被調理物の重量変化から芯温を推定することが知られている（たとえば、特許文献１）。
ところで、スチームコンベクションオーブンでは、被調理物の芯温を検出する芯温計を搭載した製品がある。食中毒の防止には、徹底した衛生管理が求められ、芯温管理は不可欠である。
この芯温管理について、芯温計は厚みを持った食材向けが一般的であり、芯温計を差し込むことができない被調理物にあっては芯温計での芯温計測は難しく、芯温計を被調理物に接触させただけでは正確に芯温を計測することができないし、また、芯温計を差し込むことができる被調理物にあっても被調理物に芯温計を取り付けることに手間を要し、煩わしいという課題がある。
発明者は、焼物の調理試験において、プロの調理人が芯温計を用いることなくステーキ肉の芯温を７５〔℃〕、８５〔℃〕に調整、焼き上げが可能であるという知見を得ている。
そこで、本発明の目的は、上記課題および上記知見に基づき、被調理物から非接触で色情報を取得し、この色情報から芯温を非接触で推定することにある。
この芯温管理について、芯温計は厚みを持った食材向けが一般的であり、芯温計を差し込むことができない被調理物にあっては芯温計での芯温計測は難しく、芯温計を被調理物に接触させただけでは正確に芯温を計測することができないし、また、芯温計を差し込むことができる被調理物にあっても被調理物に芯温計を取り付けることに手間を要し、煩わしいという課題がある。
発明者は、焼物の調理試験において、プロの調理人が芯温計を用いることなくステーキ肉の芯温を７５〔℃〕、８５〔℃〕に調整、焼き上げが可能であるという知見を得ている。
そこで、本発明の目的は、上記課題および上記知見に基づき、被調理物から非接触で色情報を取得し、この色情報から芯温を非接触で推定することにある。
上記目的を達成するため、本発明の調理管理方法の一側面によれば、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の色情報を取得する工程と、該色情報により被調理物の芯温を推定する工程とを含む。
この調理管理方法において、さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する工程と、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する工程と、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する工程とを含んでよい。
この調理管理方法において、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する工程を含んでよい。
この調理管理方法において、さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する工程を含んでよい。
この調理管理方法において、さらに、被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する工程を含んでよい。
この調理管理方法において、さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する工程と、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する工程と、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する工程とを含んでよい。
この調理管理方法において、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する工程を含んでよい。
この調理管理方法において、さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する工程を含んでよい。
この調理管理方法において、さらに、被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する工程を含んでよい。
上記目的を達成するため、本発明の調理管理システムの一側面によれば、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物から色情報を取得する色情報取得部と、前記色情報により被調理物の芯温を推定する処理部とを備える。
この調理管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定してよい。
この調理管理システムにおいて、前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定してよい。
この調理管理システムにおいて、前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示してよい。
上記目的を達成するため、本発明のプログラムの一側面によれば、コンピュータによって実現するプログラムであって、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の色情報を取得する機能と、該色情報により被調理物の芯温を推定する機能とを前記コンピュータに実現させる。
このプログラムにおいて、さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する機能と、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する機能と、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する機能と、を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する機能と、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する機能と、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する機能と、を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
上記目的を達成するため、本発明の機器の一側面によれば、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の色情報を取得する色情報取得部と、前記色情報により被調理物の芯温を推定する処理部とを備える。
この機器において、さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物の色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定してよい。
この機器において、前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定してよい。
この機器において、さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定してよい。
この機器において、さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示してよい。
この機器において、さらに、被調理物を加熱する加熱部を備えてよい。
この機器において、さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物の色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定してよい。
この機器において、前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定してよい。
この機器において、さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定してよい。
この機器において、さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示してよい。
この機器において、さらに、被調理物を加熱する加熱部を備えてよい。
本発明によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) 調理中または調理後の被調理物の色情報により被調理物の芯温を推定でき、芯温計測の迅速化と、芯温計測による被調理物の品質低下を防止できる。
(2) 被調理物の色情報を取得して調理中または調理後の被調理物に非接触で芯温を推定でき、芯温計測の接触による被調理物の劣化を防止できる。
(3) 被調理物の色情報により加熱の良否を判定でき、加熱の良否判定の迅速化とともに被調理物の安全性を高めることができる。
(4) 被調理物の芯温計測に要していた人的負荷を軽減できる。
(1) 調理中または調理後の被調理物の色情報により被調理物の芯温を推定でき、芯温計測の迅速化と、芯温計測による被調理物の品質低下を防止できる。
(2) 被調理物の色情報を取得して調理中または調理後の被調理物に非接触で芯温を推定でき、芯温計測の接触による被調理物の劣化を防止できる。
(3) 被調理物の色情報により加熱の良否を判定でき、加熱の良否判定の迅速化とともに被調理物の安全性を高めることができる。
(4) 被調理物の芯温計測に要していた人的負荷を軽減できる。
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態に係る、被調理物の比較情報の取得工程を示している。図１に示す工程は一例であり、斯かる工程に本発明が限定されるものではない。
第１の実施の形態に係る調理管理工程には比較情報の取得工程、芯温の推定工程が含まれる。比較情報の取得工程で、被調理物Ｆの加熱前後の色情報（加熱前色情報、加熱後色情報）を取得して加熱前後の濃淡比ｑｃを算出する。芯温Ｔｉの推定工程では、濃淡比ｑｃと被調理物Ｆｘの加熱前色情報を用いて予測色情報を演算し、この予測色情報と色情報とを比較して加熱中または加熱後の被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを推定する。
図１は、第１の実施の形態に係る、被調理物の比較情報の取得工程を示している。図１に示す工程は一例であり、斯かる工程に本発明が限定されるものではない。
第１の実施の形態に係る調理管理工程には比較情報の取得工程、芯温の推定工程が含まれる。比較情報の取得工程で、被調理物Ｆの加熱前後の色情報（加熱前色情報、加熱後色情報）を取得して加熱前後の濃淡比ｑｃを算出する。芯温Ｔｉの推定工程では、濃淡比ｑｃと被調理物Ｆｘの加熱前色情報を用いて予測色情報を演算し、この予測色情報と色情報とを比較して加熱中または加熱後の被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを推定する。
＜比較情報の取得＞
この比較情報の取得には、図１に示すように、被調理物Ｆの特定（Ｓ１０１）、加熱前画像Ｇｓの取得（Ｓ１０２）、被調理物Ｆの加熱（Ｓ１０３）、加熱後画像Ｇｇの取得（Ｓ１０４）、加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇの単純化（Ｓ１０５）、加熱前画像Ｇｓの白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓの演算（Ｓ１０６）、加熱後画像Ｇｇの白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇの演算（Ｓ１０７）、濃淡比ｑｃの演算（Ｓ１０８）、比較情報Ｆｒｅｆの作成（Ｓ１０９）、情報の提示（Ｓ１１０）が含まれる。
被調理物Ｆの特定（Ｓ１０１）： 比較情報を取得するための被調理物Ｆは、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定精度を高める上で、被調理物Ｆｘと共通または類似の属性であることが好ましい。たとえば、複数の被調理物Ｆｘであれば、被調理物Ｆｘ中から被調理物Ｆを選定すればよい。
この比較情報の取得には、図１に示すように、被調理物Ｆの特定（Ｓ１０１）、加熱前画像Ｇｓの取得（Ｓ１０２）、被調理物Ｆの加熱（Ｓ１０３）、加熱後画像Ｇｇの取得（Ｓ１０４）、加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇの単純化（Ｓ１０５）、加熱前画像Ｇｓの白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓの演算（Ｓ１０６）、加熱後画像Ｇｇの白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇの演算（Ｓ１０７）、濃淡比ｑｃの演算（Ｓ１０８）、比較情報Ｆｒｅｆの作成（Ｓ１０９）、情報の提示（Ｓ１１０）が含まれる。
被調理物Ｆの特定（Ｓ１０１）： 比較情報を取得するための被調理物Ｆは、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定精度を高める上で、被調理物Ｆｘと共通または類似の属性であることが好ましい。たとえば、複数の被調理物Ｆｘであれば、被調理物Ｆｘ中から被調理物Ｆを選定すればよい。
加熱前画像Ｇｓの取得（Ｓ１０２）： 被調理物Ｆの色情報として加熱前画像Ｇｓを取得する。この加熱前画像の取得にはたとえば、カメラを使用し、加熱前の被調理物Ｆを撮影すればよい。この加熱前画像Ｇｓは二次元画像または三次元画像の何れでもよい。
被調理物Ｆの加熱（Ｓ１０３）： 被調理物Ｆは、被調理物Ｆｘと同様の調理法により、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで加熱する。Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆの到達時点で加熱を終了する。
加熱後画像Ｇｇの取得（Ｓ１０４）： 被調理物Ｆの色情報として加熱後画像Ｇｇを取得する。被調理物Ｆを加熱し、その芯温Ｔｉと基準温度Ｔｒｅｆとの比較で、Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆの到達時点で、加熱後画像Ｇｇを取得する。
被調理物Ｆの加熱（Ｓ１０３）： 被調理物Ｆは、被調理物Ｆｘと同様の調理法により、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで加熱する。Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆの到達時点で加熱を終了する。
加熱後画像Ｇｇの取得（Ｓ１０４）： 被調理物Ｆの色情報として加熱後画像Ｇｇを取得する。被調理物Ｆを加熱し、その芯温Ｔｉと基準温度Ｔｒｅｆとの比較で、Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆの到達時点で、加熱後画像Ｇｇを取得する。
加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇの単純化（Ｓ１０５）： 加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇには、画素単位で単純化処理を施す。加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇの画素にはたとえば、白と黒との間に中間明度の画素が含まれている。単純化処理では、中間明度の画素に対し、白と黒に峻別するための閾値を設定し、全画素中、閾値以上の明度のものは白画素、閾値未満の明度のものは黒画素に変換する。
白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓの演算（Ｓ１０６）： 白黒画像に単純化された加熱前画像Ｇｓから、被調理物Ｆの輪郭線内の面積Ｓｓ中に占める白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓを算出すれば、白黒比Ｒｓは式(1) から演算できる。
Ｒｓ＝Ｎｂｓ／Ｎｗｓ ・・・(1)
この白黒比Ｒｓは加熱前の面積Ｓｓに占める白面積と黒面積の比でもある。
白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓの演算（Ｓ１０６）： 白黒画像に単純化された加熱前画像Ｇｓから、被調理物Ｆの輪郭線内の面積Ｓｓ中に占める白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓを算出すれば、白黒比Ｒｓは式(1) から演算できる。
Ｒｓ＝Ｎｂｓ／Ｎｗｓ ・・・(1)
この白黒比Ｒｓは加熱前の面積Ｓｓに占める白面積と黒面積の比でもある。
白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇの演算（Ｓ１０７）： 白黒画像に単純化された加熱後画像Ｇｇから、同様に被調理物Ｆの輪郭線内の面積Ｓｇ中に占める白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇを算出すれば、白黒比Ｒｇは式(2) から演算できる。
Ｒｇ＝Ｎｂｇ／Ｎｗｇ ・・・(2)
この白黒比Ｒｇは面積Ｓｇに占める白面積と黒面積の比でもある。
濃淡比ｑｃの演算（Ｓ１０８）： この濃淡比ｑｃは、加熱前画像Ｇｓの白黒比Ｒｓから加熱後画像Ｇｇの白黒比Ｒｇに変化した白黒比Ｒｓ、Ｒｇの割合と定義すれば、式(3) から演算できる。
ｑｃ＝Ｒｇ／Ｒｓ＝（Ｎｂｇ／Ｎｗｇ）÷（Ｎｂｓ／Ｎｗｓ）
・・・(3)
この濃淡比ｑｃは、加熱前後の白黒比Ｒｓ、Ｒｇの比であり、加熱前面積Ｓｓおよび加熱後面積Ｓｇの変化を考慮した値である。
Ｒｇ＝Ｎｂｇ／Ｎｗｇ ・・・(2)
この白黒比Ｒｇは面積Ｓｇに占める白面積と黒面積の比でもある。
濃淡比ｑｃの演算（Ｓ１０８）： この濃淡比ｑｃは、加熱前画像Ｇｓの白黒比Ｒｓから加熱後画像Ｇｇの白黒比Ｒｇに変化した白黒比Ｒｓ、Ｒｇの割合と定義すれば、式(3) から演算できる。
ｑｃ＝Ｒｇ／Ｒｓ＝（Ｎｂｇ／Ｎｗｇ）÷（Ｎｂｓ／Ｎｗｓ）
・・・(3)
この濃淡比ｑｃは、加熱前後の白黒比Ｒｓ、Ｒｇの比であり、加熱前面積Ｓｓおよび加熱後面積Ｓｇの変化を考慮した値である。
比較情報Ｆｒｅｆの作成（Ｓ１０９）： 被調理物Ｆについて、属性情報、比較情報Ｆｒｅｆを作成し、比較情報ファイル２（図７）に格納する。比較情報Ｆｒｅｆには、少なくとも被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓとして白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓ、加熱後画像Ｇｇの白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇ、濃淡比ｑｃなどを含めばよいが、属性情報を含んでもよい。
情報の提示（Ｓ１１０）： 被調理物Ｆ、その属性情報および比較情報Ｆｒｅｆがたとえば、情報提示部５２（図１４）の表示画面に提示される。
情報の提示（Ｓ１１０）： 被調理物Ｆ、その属性情報および比較情報Ｆｒｅｆがたとえば、情報提示部５２（図１４）の表示画面に提示される。
＜被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定＞
図２は、第１の実施の形態に係る調理管理工程について、被調理物Ｆｘの芯温の推定工程を示している。図２に示す工程は一例であり、斯かる工程に本発明が限定されるものではない。
被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定には、被調理物Ｆｘの特定（Ｓ２０１）、加熱前画像Ｇｓｘの取得（Ｓ２０２）、加熱前画像Ｇｓｘの単純化（Ｓ２０３）、白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘの演算（Ｓ２０４）、予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘの演算（Ｓ２０５）、被調理物Ｆｘの加熱中画像Ｇｐｘの取得（Ｓ２０６）、加熱中画像Ｇｐｘの単純化（Ｓ２０７）、白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘの演算（Ｓ２０８）、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定（Ｓ２０９）、加熱の良否判定（Ｓ２１０）および情報の提示（Ｓ２１１）が含まれる。
図２は、第１の実施の形態に係る調理管理工程について、被調理物Ｆｘの芯温の推定工程を示している。図２に示す工程は一例であり、斯かる工程に本発明が限定されるものではない。
被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定には、被調理物Ｆｘの特定（Ｓ２０１）、加熱前画像Ｇｓｘの取得（Ｓ２０２）、加熱前画像Ｇｓｘの単純化（Ｓ２０３）、白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘの演算（Ｓ２０４）、予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘの演算（Ｓ２０５）、被調理物Ｆｘの加熱中画像Ｇｐｘの取得（Ｓ２０６）、加熱中画像Ｇｐｘの単純化（Ｓ２０７）、白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘの演算（Ｓ２０８）、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定（Ｓ２０９）、加熱の良否判定（Ｓ２１０）および情報の提示（Ｓ２１１）が含まれる。
被調理物Ｆｘの特定（Ｓ２０１）： 芯温Ｔｉの推定対象である被調理物Ｆｘを特定する。この被調理物Ｆｘについて、被調理物Ｆｘを表す属性情報を取得する。この属性情報にはたとえば、肉、その加工品、その他の名称、その生産情報などが含まれる。
加熱前画像Ｇｓｘの取得（Ｓ２０２）： この実施の形態では一例として、加熱前の被調理物Ｆｘから被調理物Ｆの色情報として加熱前画像Ｇｓｘを取得する。この加熱前画像Ｇｓｘは、被調理物Ｆと同様にスチールカメラやビデオカメラによる撮影で取得すればよい。加熱前画像Ｇｓｘは二次元画像または三次元画像の何れでもよい。
加熱前画像Ｇｓｘの単純化（Ｓ２０３）： 加熱前画像Ｇｓｘには、画素単位で単純化処理を施す。この単純化処理では、既述の比較情報Ｆｒｅｆの取得と同様に、中間明度の画素に対し、白および黒の二値化する閾値を設定し、閾値以上の中間明度は白画素、閾値未満の中間明度は黒画素に変換する。
白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘの演算（Ｓ２０４）： 単純化処理された加熱前画像Ｇｓｘから被調理物Ｆｘの輪郭線内の面積Ｓｓｘ中に占める白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘを演算し、式(4) により白黒比Ｒｓｘを演算する。
Ｒｓｘ＝Ｎｂｓｘ／Ｎｗｓｘ ・・・(4)
予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘの演算（Ｓ２０５）： 予測色情報として予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘを演算する。予測加熱後画像Ｇｇｘは、芯温Ｔｉを基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで加熱した場合の予測画像である。予測加熱後画像Ｇｇｘについても、式(3) の関係が成立するから、予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白黒比Ｒｇｘは、式(5) で表すことができる。
Ｒｇｘ（＝Ｎｂｇｘ／Ｎｗｇｘ）＝ｑｃ×Ｒｓｘ
＝ｑｃ×（Ｎｂｓｘ／Ｎｗｓｘ） ・・・(5)
つまり、予測白黒比Ｒｇｘは、濃淡比ｑｃと、加熱前画像Ｇｓｘにおける白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘを用いれば算出できる。
白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘの演算（Ｓ２０４）： 単純化処理された加熱前画像Ｇｓｘから被調理物Ｆｘの輪郭線内の面積Ｓｓｘ中に占める白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘを演算し、式(4) により白黒比Ｒｓｘを演算する。
Ｒｓｘ＝Ｎｂｓｘ／Ｎｗｓｘ ・・・(4)
予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘの演算（Ｓ２０５）： 予測色情報として予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘを演算する。予測加熱後画像Ｇｇｘは、芯温Ｔｉを基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで加熱した場合の予測画像である。予測加熱後画像Ｇｇｘについても、式(3) の関係が成立するから、予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白黒比Ｒｇｘは、式(5) で表すことができる。
Ｒｇｘ（＝Ｎｂｇｘ／Ｎｗｇｘ）＝ｑｃ×Ｒｓｘ
＝ｑｃ×（Ｎｂｓｘ／Ｎｗｓｘ） ・・・(5)
つまり、予測白黒比Ｒｇｘは、濃淡比ｑｃと、加熱前画像Ｇｓｘにおける白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘを用いれば算出できる。
被調理物Ｆｘの加熱中画像Ｇｐｘの取得（Ｓ２０６）： 加熱中の被調理物Ｆｘの推移を観測するため、加熱中画像Ｇｐｘを取得する。
加熱中画像Ｇｐｘの単純化（Ｓ２０７）： 加熱中画像Ｇｐｘについて、Ｓ２０３と同様に単純化を行う。
白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘの演算（Ｓ２０８）： 単純化された加熱中画像Ｇｐｘから白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘを演算し、調理管理ファイル１２（図１０）に格納する。
被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定（Ｓ２０９）： この芯温Ｔｉの推定には加熱中画像Ｇｐｘと予測加熱後画像Ｇｇｘとを比較する。予測加熱後画像Ｇｇｘから演算した予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘおよび予測白黒比Ｒｇｘに対し、加熱中画像Ｇｐｘの白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘおよび白黒比Ｒｐｘが合致するかにより、被調理物Ｆｘの芯温ＴｉｘがＴｉｘ＝Ｔｒｅｆ、またはＴｉｘ≒Ｔｒｅｆに加熱されたかを推定できる。つまり、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘ、加熱中画像Ｇｐｘの黒画素数Ｎｂｐｘ、加熱中画像Ｇｐｘの白黒比Ｒｐｘについて、式(6) 、式(7) が成立すれば、芯温ＴｉｘがＴｉｘ＝Ｔｒｅｆ、Ｔｉｘ≒Ｔｒｅｆに到達したと推定できる。
Ｎｂｐｘ＝Ｎｂｇｘ または Ｎｂｐｘ≒Ｎｂｇｘ ・・・(6)
Ｒｐｘ＝Ｒｇｘ または Ｒｐｘ≒Ｒｇｘ ・・・(7)
加熱中画像Ｇｐｘの単純化（Ｓ２０７）： 加熱中画像Ｇｐｘについて、Ｓ２０３と同様に単純化を行う。
白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘの演算（Ｓ２０８）： 単純化された加熱中画像Ｇｐｘから白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘを演算し、調理管理ファイル１２（図１０）に格納する。
被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定（Ｓ２０９）： この芯温Ｔｉの推定には加熱中画像Ｇｐｘと予測加熱後画像Ｇｇｘとを比較する。予測加熱後画像Ｇｇｘから演算した予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘおよび予測白黒比Ｒｇｘに対し、加熱中画像Ｇｐｘの白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘおよび白黒比Ｒｐｘが合致するかにより、被調理物Ｆｘの芯温ＴｉｘがＴｉｘ＝Ｔｒｅｆ、またはＴｉｘ≒Ｔｒｅｆに加熱されたかを推定できる。つまり、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘ、加熱中画像Ｇｐｘの黒画素数Ｎｂｐｘ、加熱中画像Ｇｐｘの白黒比Ｒｐｘについて、式(6) 、式(7) が成立すれば、芯温ＴｉｘがＴｉｘ＝Ｔｒｅｆ、Ｔｉｘ≒Ｔｒｅｆに到達したと推定できる。
Ｎｂｐｘ＝Ｎｂｇｘ または Ｎｂｐｘ≒Ｎｂｇｘ ・・・(6)
Ｒｐｘ＝Ｒｇｘ または Ｒｐｘ≒Ｒｇｘ ・・・(7)
加熱の良否判定（Ｓ２１０）： 被調理物Ｆｘの加熱の良否は、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉｘが基準温度Ｔｒｅｆに到達したかにより判定すればよい。つまり、被調理物Ｆｘから得た比較情報である加熱中色情報Ｃｐｘと予測加熱後色情報Ｃｇｘの関係が、Ｃｐｘ＝ＣｇｘまたはＣｐｘ≒Ｃｇｘであれば、Ｔｉ≧Ｔｒｅｆであるから、加熱良と判断する。また、加熱中色情報ＣｐｘがＣｐｘ≠Ｃｇｘであれば、Ｔｉ＜Ｔｒｅｆであるから、加熱不良と判断する。この判定結果が加熱の良否を表す判定情報となる。
情報の提示（Ｓ２１１）： この情報の提示では、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定を表す情報を含む提示情報と、被調理物Ｆｘの属性情報、加熱前色情報Ｃｓｘ、濃淡比ｑｃ、予測加熱後色情報Ｃｇｘ、計測情報の何れかまたは二以上を提示する。判定情報には加熱の良否を表す情報の他、加熱不良の場合にアラーム情報を含むことが安全性を高める上で有効である。
＜被調理物Ｆの画像情報＞
図３のＡは、被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓを示し、図３のＢは、被調理物Ｆの加熱後画像Ｇｇを示している。図３のＡおよびＢにおいて、ＸＹ座標で表すグリッドは画面３に明示される画素を示している。説明を容易にするため、１画素を拡大して表示しているが、画素の大きさは観測精度に応じて調整できるものであり、図示の大きさに限定されない。
加熱前画像Ｇｓにおける被調理物Ｆの輪郭線内には画素数Ｎｓが存在する。全画素数Ｎｓは、白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓの総数である。
同様に、加熱後画像Ｇｇは、被調理物Ｆの加熱後の画像であり、加熱前画像Ｇｓより縮小させて示している。被調理物Ｆの輪郭線内の全画素数Ｎｇは同様に、白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇの総数である。
図３のＡは、被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓを示し、図３のＢは、被調理物Ｆの加熱後画像Ｇｇを示している。図３のＡおよびＢにおいて、ＸＹ座標で表すグリッドは画面３に明示される画素を示している。説明を容易にするため、１画素を拡大して表示しているが、画素の大きさは観測精度に応じて調整できるものであり、図示の大きさに限定されない。
加熱前画像Ｇｓにおける被調理物Ｆの輪郭線内には画素数Ｎｓが存在する。全画素数Ｎｓは、白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓの総数である。
同様に、加熱後画像Ｇｇは、被調理物Ｆの加熱後の画像であり、加熱前画像Ｇｓより縮小させて示している。被調理物Ｆの輪郭線内の全画素数Ｎｇは同様に、白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇの総数である。
＜加熱前画像Ｇｓの単純化＞
図４のＡは、被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓを示している。図４のＢは、図４のＡに示す破線枠部Ａｓ内の画素の濃淡レベル分布を示している。この濃淡レベルに対し、白黒画素に単純化するため、閾値Ｃｔｈが設定される。既述したように、加熱前画像Ｇｓの単純化では、中間レベルの画素について、閾値Ｃｔｈ以上の画素を白画素、閾値Ｃｔｈ未満の画素を黒画素に変換される。図４のＣは、単純化された画素の濃淡レベル分布を示している。図４のＤは、破線枠部Ａｓの単純化された白黒画素分布を示している。図４のＤにおいて、Ｗｉは白画素、Ｂｉは黒画素を示している。
斯かる処理により、破線枠部Ａｓの単純化と同様に、加熱前画像Ｇｓ（図４のＡ）が白画素と黒画素に単純化される。
図４のＡは、被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓを示している。図４のＢは、図４のＡに示す破線枠部Ａｓ内の画素の濃淡レベル分布を示している。この濃淡レベルに対し、白黒画素に単純化するため、閾値Ｃｔｈが設定される。既述したように、加熱前画像Ｇｓの単純化では、中間レベルの画素について、閾値Ｃｔｈ以上の画素を白画素、閾値Ｃｔｈ未満の画素を黒画素に変換される。図４のＣは、単純化された画素の濃淡レベル分布を示している。図４のＤは、破線枠部Ａｓの単純化された白黒画素分布を示している。図４のＤにおいて、Ｗｉは白画素、Ｂｉは黒画素を示している。
斯かる処理により、破線枠部Ａｓの単純化と同様に、加熱前画像Ｇｓ（図４のＡ）が白画素と黒画素に単純化される。
＜加熱後画像Ｇｇの単純化処理＞
図５のＡは、被調理物Ｆの加熱後画像Ｇｇを示している。図５のＢは、図５のＡに示す破線枠部Ａｇ内の画素の濃淡レベル分布を示している。この濃淡レベルに対し、白黒画素に単純化するため、同様に閾値Ｃｔｈが設定される。既述したように、加熱後画像Ｇｇの単純化では、中間レベルの画素について、閾値Ｃｔｈ以上の画素を白画素、閾値Ｃｔｈ未満の画素を黒画素に変換される。図５のＣは、単純化された画素の濃淡レベル分布を示している。図５のＤは、破線枠部Ａｇの単純化された白黒画素分布を示している。
斯かる処理により、破線枠部Ａｇの単純化と同様に、加熱後画像Ｇｇ（図５のＡ）が白画素と黒画素に単純化される。
このように、濃淡レベルを単純化した画像情報を用いれば、加熱前画像Ｇｓ（図４のＤ）と、加熱後画像Ｇｇ（図５のＤ）を対比して被調理物Ｆの焼き上がり状態を電子情報として把握することができる。
図５のＡは、被調理物Ｆの加熱後画像Ｇｇを示している。図５のＢは、図５のＡに示す破線枠部Ａｇ内の画素の濃淡レベル分布を示している。この濃淡レベルに対し、白黒画素に単純化するため、同様に閾値Ｃｔｈが設定される。既述したように、加熱後画像Ｇｇの単純化では、中間レベルの画素について、閾値Ｃｔｈ以上の画素を白画素、閾値Ｃｔｈ未満の画素を黒画素に変換される。図５のＣは、単純化された画素の濃淡レベル分布を示している。図５のＤは、破線枠部Ａｇの単純化された白黒画素分布を示している。
斯かる処理により、破線枠部Ａｇの単純化と同様に、加熱後画像Ｇｇ（図５のＡ）が白画素と黒画素に単純化される。
このように、濃淡レベルを単純化した画像情報を用いれば、加熱前画像Ｇｓ（図４のＤ）と、加熱後画像Ｇｇ（図５のＤ）を対比して被調理物Ｆの焼き上がり状態を電子情報として把握することができる。
＜白黒比Ｒｓ、Ｒｇと芯温Ｔｉの関係＞
図６は、横軸に加熱前後の白黒比Ｒｓ、Ｒｇ、縦軸に芯温Ｔｉを取り、白黒比Ｒｓ、Ｒｇと芯温Ｔｉの関係を示している。Ｔｓは加熱前温度、Ｔｇは加熱後温度である。
被調理物Ｆは、芯温ＴｉがＴｉ＝Ｔｓから、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに上昇するまで加熱する。このとき、Ｔｉ＝Ｔｓで加熱前画像Ｇｓであった被調理物Ｆは基準温度Ｔｒｅｆに加熱すると、加熱後画像Ｇｇに変化する。
加熱前温度Ｔｓと加熱前の白黒比Ｒｓの交点と、基準温度Ｔｒｅｆと白黒比Ｒｇの交点を結ぶ直線Ｌｒｅｆは、被調理物Ｆの白黒比Ｒｓから白黒比Ｒｇへの画像変化を示している。つまり、濃淡比ｑｃの推移を表している。
図６は、横軸に加熱前後の白黒比Ｒｓ、Ｒｇ、縦軸に芯温Ｔｉを取り、白黒比Ｒｓ、Ｒｇと芯温Ｔｉの関係を示している。Ｔｓは加熱前温度、Ｔｇは加熱後温度である。
被調理物Ｆは、芯温ＴｉがＴｉ＝Ｔｓから、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに上昇するまで加熱する。このとき、Ｔｉ＝Ｔｓで加熱前画像Ｇｓであった被調理物Ｆは基準温度Ｔｒｅｆに加熱すると、加熱後画像Ｇｇに変化する。
加熱前温度Ｔｓと加熱前の白黒比Ｒｓの交点と、基準温度Ｔｒｅｆと白黒比Ｒｇの交点を結ぶ直線Ｌｒｅｆは、被調理物Ｆの白黒比Ｒｓから白黒比Ｒｇへの画像変化を示している。つまり、濃淡比ｑｃの推移を表している。
＜比較情報ファイル２＞
図７は比較情報ファイル２の一例を示している。この比較情報ファイル２は比較情報データベースの一例である。
この比較情報ファイル２には番号部４、被調理物部６、属性情報部８、比較情報部１０が備えられる。番号部４には被調理物Ｆの特定などに用いられるデータ番号が格納される。被調理物部６には被調理物Ｆとして複数の被調理物Ｆ１、Ｆ２、・・・が存在する場合、各識別情報が格納される。属性情報部８には被調理物Ｆの名称などの属性情報が格納される。
比較情報部１０には加熱前色情報部１０−１、加熱後色情報部１０−２、濃淡比部１０−３が備えられる。加熱前色情報部１０−１には白画素部１０−１１、黒画素部１０−１２、白黒比部１０−１３が設定される。白画素部１０−１１には被調理物Ｆの加熱前色情報Ｃｓとして単純化処理後の白画素数Ｎｗｓが格納される。黒画素部１０−１２には被調理物Ｆの加熱前色情報Ｃｓとして単純化処理後の黒画素数Ｎｂｓが格納される。白黒比部１０−１３には白黒比Ｒｓが格納される。
図７は比較情報ファイル２の一例を示している。この比較情報ファイル２は比較情報データベースの一例である。
この比較情報ファイル２には番号部４、被調理物部６、属性情報部８、比較情報部１０が備えられる。番号部４には被調理物Ｆの特定などに用いられるデータ番号が格納される。被調理物部６には被調理物Ｆとして複数の被調理物Ｆ１、Ｆ２、・・・が存在する場合、各識別情報が格納される。属性情報部８には被調理物Ｆの名称などの属性情報が格納される。
比較情報部１０には加熱前色情報部１０−１、加熱後色情報部１０−２、濃淡比部１０−３が備えられる。加熱前色情報部１０−１には白画素部１０−１１、黒画素部１０−１２、白黒比部１０−１３が設定される。白画素部１０−１１には被調理物Ｆの加熱前色情報Ｃｓとして単純化処理後の白画素数Ｎｗｓが格納される。黒画素部１０−１２には被調理物Ｆの加熱前色情報Ｃｓとして単純化処理後の黒画素数Ｎｂｓが格納される。白黒比部１０−１３には白黒比Ｒｓが格納される。
加熱後色情報部１０−２には白画素部１０−２１、黒画素部１０−２２、白黒比部１０−２３が設定される。白画素部１０−２１には被調理物Ｆの加熱後色情報Ｃｇとして単純化処理後の白画素数Ｎｗｇが格納される。黒画素部１０−２２には被調理物Ｆの加熱後色情報Ｃｇとして単純化処理後の黒画素数Ｎｂｇが格納される。白黒比部１０−２３には白黒比Ｒｇが格納される。
濃淡比部１０−３には濃淡比ｑｃ（＝Ｒｇ／Ｒｓ）が格納される。この場合、被調理物Ｆ１、Ｆ２、・・・ごとに濃淡比ｑｃ１、ｑｃ２、・・・が格納される。
濃淡比部１０−３には濃淡比ｑｃ（＝Ｒｇ／Ｒｓ）が格納される。この場合、被調理物Ｆ１、Ｆ２、・・・ごとに濃淡比ｑｃ１、ｑｃ２、・・・が格納される。
＜被調理物Ｆｘの画像情報＞
図８のＡは、被調理物Ｆｘの一例として被調理物Ｆａの加熱前画像Ｇａを示している。 図８のＢは、被調理物Ｆａの加熱中画像（芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達前の途上画像）Ｇｐを示している。そして、図８のＣは、被調理物Ｆａの予測加熱後画像（芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達時の予測画像）Ｇｇｘを示している。
加熱中画像Ｇｐが予測加熱後画像Ｇｇｘに到達すれば、被調理物Ｆａは基準温度Ｔｒｅｆに加熱されたことになる。
図８のＡは、被調理物Ｆｘの一例として被調理物Ｆａの加熱前画像Ｇａを示している。 図８のＢは、被調理物Ｆａの加熱中画像（芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達前の途上画像）Ｇｐを示している。そして、図８のＣは、被調理物Ｆａの予測加熱後画像（芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達時の予測画像）Ｇｇｘを示している。
加熱中画像Ｇｐが予測加熱後画像Ｇｇｘに到達すれば、被調理物Ｆａは基準温度Ｔｒｅｆに加熱されたことになる。
＜白黒比Ｒｓ、Ｒｓａ、Ｒｓｂ、Ｒｇ、Ｒｇａ、Ｒｇｂと芯温Ｔｉの関係＞
図９は、白黒比Ｒｓ、Ｒｓａ、Ｒｓｂ、Ｒｇ、Ｒｇａ、Ｒｇｂと芯温Ｔｉの関係を示している。直線Ｌｒｅｆは、被調理物Ｆから求められた比較情報Ｆｒｅｆである（図７）。直線ＬａはＬｒｅｆに比較して白黒比Ｒｓａ、Ｒｇａが大きい場合、直線ＬｂはＬｒｅｆに比較して白黒比Ｒｓｂ、Ｒｇｂが小さい場合を示している。
この場合、被調理物Ｆ、Ｆａ、Ｆｂが同一の属性を持てば、濃淡比ｑｃが共通であり、Ｌｒｅｆ、Ｌａ、Ｌｂは同一の傾きとなる。
既述したように、被調理物Ｆｘから得た比較情報である加熱中色情報Ｃｐｘと予測加熱後色情報Ｃｇｘの関係が、Ｃｐｘ＝ＣｇｘまたはＣｐｘ≒Ｃｇｘであれば、Ｔｉ≧Ｔｒｅｆであるから、加熱良と判断する。また、加熱中色情報ＣｐｘがＣｐｘ≠Ｃｇｘであれば、Ｔｉ＜Ｔｒｅｆであるから、加熱不良と判断する。
よって、被調理物Ｆａでは、加熱中の画像Ｇｐａが予測加熱後画像Ｇｇａに到達すれば、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達したと判定でき、同様に、被調理物Ｆｂでは、加熱中の画像Ｇｐｂが予測加熱後画像Ｇｇｂに到達すれば、その芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達したと判定できる。
図９は、白黒比Ｒｓ、Ｒｓａ、Ｒｓｂ、Ｒｇ、Ｒｇａ、Ｒｇｂと芯温Ｔｉの関係を示している。直線Ｌｒｅｆは、被調理物Ｆから求められた比較情報Ｆｒｅｆである（図７）。直線ＬａはＬｒｅｆに比較して白黒比Ｒｓａ、Ｒｇａが大きい場合、直線ＬｂはＬｒｅｆに比較して白黒比Ｒｓｂ、Ｒｇｂが小さい場合を示している。
この場合、被調理物Ｆ、Ｆａ、Ｆｂが同一の属性を持てば、濃淡比ｑｃが共通であり、Ｌｒｅｆ、Ｌａ、Ｌｂは同一の傾きとなる。
既述したように、被調理物Ｆｘから得た比較情報である加熱中色情報Ｃｐｘと予測加熱後色情報Ｃｇｘの関係が、Ｃｐｘ＝ＣｇｘまたはＣｐｘ≒Ｃｇｘであれば、Ｔｉ≧Ｔｒｅｆであるから、加熱良と判断する。また、加熱中色情報ＣｐｘがＣｐｘ≠Ｃｇｘであれば、Ｔｉ＜Ｔｒｅｆであるから、加熱不良と判断する。
よって、被調理物Ｆａでは、加熱中の画像Ｇｐａが予測加熱後画像Ｇｇａに到達すれば、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達したと判定でき、同様に、被調理物Ｆｂでは、加熱中の画像Ｇｐｂが予測加熱後画像Ｇｇｂに到達すれば、その芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆに到達したと判定できる。
＜被調理物Ｆａ、Ｆｂの加熱の良否判定＞
加熱中の被調理物Ｆａ、Ｆｂは色情報である白画素数、黒画素数または濃淡比から芯温Ｔｉを推定し、同様に、加熱の良否を判定できる。つまり、Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆであれば、加熱＝良と判定でき、Ｔｉ＜Ｔｒｅｆであれば、加熱＝不良と判定できる。
加熱中の被調理物Ｆａ、Ｆｂは色情報である白画素数、黒画素数または濃淡比から芯温Ｔｉを推定し、同様に、加熱の良否を判定できる。つまり、Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆであれば、加熱＝良と判定でき、Ｔｉ＜Ｔｒｅｆであれば、加熱＝不良と判定できる。
＜調理管理ファイル１２＞
図１０は、被調理物Ｆｘの調理管理ファイル１２を示している。この調理管理ファイル１２には実際の被調理物Ｆｘの色情報としてたとえば、二次元のＸＹ座標上の画像情報が格納される。この調理管理ファイル１２は調理管理情報データベースの一例である。
この調理管理ファイル１２には番号部１４、被調理物部１６、属性情報部１８、加熱前画像部２０、加熱前温度部２２、濃淡比部２４、予測加熱後画像部２６、加熱中画像部２８が備えられる。
番号部１４には被調理物Ｆｘ（＝Ｆａ、Ｆｂ、・・・）のデータ番号が格納される。被調理物部１６には被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の識別情報が格納される。属性情報部１８には被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の名称などの属性情報が格納される。
図１０は、被調理物Ｆｘの調理管理ファイル１２を示している。この調理管理ファイル１２には実際の被調理物Ｆｘの色情報としてたとえば、二次元のＸＹ座標上の画像情報が格納される。この調理管理ファイル１２は調理管理情報データベースの一例である。
この調理管理ファイル１２には番号部１４、被調理物部１６、属性情報部１８、加熱前画像部２０、加熱前温度部２２、濃淡比部２４、予測加熱後画像部２６、加熱中画像部２８が備えられる。
番号部１４には被調理物Ｆｘ（＝Ｆａ、Ｆｂ、・・・）のデータ番号が格納される。被調理物部１６には被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の識別情報が格納される。属性情報部１８には被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の名称などの属性情報が格納される。
加熱前画像部２０には白画素数部２０−１、黒画素数部２０−２、白黒比部２０−３が設定され、各被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の加熱前画像情報が格納される。白画素数部２０−１には単純化後の加熱前画像Ｇｓｘにおける白画素数Ｎｗｓｘが格納される。黒画素数部２０−２には単純化後の加熱前画像Ｇｓｘにおける黒画素数Ｎｂｓｘが格納される。白黒比部２０−３には加熱前の白黒比Ｒｓｘが格納される。
加熱前温度部２２には各被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の加熱前温度Ｔｓが格納される。濃淡比部２４には各被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・と共通属性または類似属性に係る被調理物Ｆの濃淡比ｑｃ（＝Ｒｇ／Ｒｓ）が格納される。
予測加熱後画像部２６にはＦａ、Ｆｂ、・・・の基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで加熱した場合の演算結果である予測加熱後画像情報が格納される。この予測加熱後画像Ｇｇａ、Ｇｇｂ、・・・は、芯温Ｔｉを基準温度Ｔｒｅｆに昇温したか否かを推定するための基準情報である。
この予測加熱後画像部２６には白画素数部２６−１、黒画素数部２６−２、白黒比部２６−３が設定されている。白画素数部２６−１には単純化後の予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白画素数Ｎｗｇｘが格納される。黒画素数部２６−２には単純化後の予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測黒画素数Ｎｂｇｘが格納される。白黒比部２６−３には予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白黒比Ｒｇｘが格納される。
加熱中画像部２８には時間部２８−１、白画素数部２８−２、黒画素数部２８−３、白黒比部２８−４が設定される。時間部２８−１には加熱中の被調理物Ｆｘの画像取得時の時間情報などが格納される。白画素数部２８−２には加熱中画像Ｇｐｘにおける白画素数Ｎｗｐｘが格納される。黒画素数部２８−３には単純化後の加熱中画像Ｇｐｘにおける黒画素数Ｎｂｐｘが格納される。白黒比部２８−４には加熱中画像Ｇｐｘにおける白黒比Ｒｐｘが格納される。これらは画像情報の取得時点の時間情報に関係付けられて格納される。
加熱前温度部２２には各被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・の加熱前温度Ｔｓが格納される。濃淡比部２４には各被調理物Ｆａ、Ｆｂ、・・・と共通属性または類似属性に係る被調理物Ｆの濃淡比ｑｃ（＝Ｒｇ／Ｒｓ）が格納される。
予測加熱後画像部２６にはＦａ、Ｆｂ、・・・の基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで加熱した場合の演算結果である予測加熱後画像情報が格納される。この予測加熱後画像Ｇｇａ、Ｇｇｂ、・・・は、芯温Ｔｉを基準温度Ｔｒｅｆに昇温したか否かを推定するための基準情報である。
この予測加熱後画像部２６には白画素数部２６−１、黒画素数部２６−２、白黒比部２６−３が設定されている。白画素数部２６−１には単純化後の予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白画素数Ｎｗｇｘが格納される。黒画素数部２６−２には単純化後の予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測黒画素数Ｎｂｇｘが格納される。白黒比部２６−３には予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白黒比Ｒｇｘが格納される。
加熱中画像部２８には時間部２８−１、白画素数部２８−２、黒画素数部２８−３、白黒比部２８−４が設定される。時間部２８−１には加熱中の被調理物Ｆｘの画像取得時の時間情報などが格納される。白画素数部２８−２には加熱中画像Ｇｐｘにおける白画素数Ｎｗｐｘが格納される。黒画素数部２８−３には単純化後の加熱中画像Ｇｐｘにおける黒画素数Ｎｂｐｘが格納される。白黒比部２８−４には加熱中画像Ｇｐｘにおける白黒比Ｒｐｘが格納される。これらは画像情報の取得時点の時間情報に関係付けられて格納される。
＜第１の実施の形態の効果＞
この第１の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) 被調理物Ｆｘと同等の被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓ、加熱後画像Ｇｇの各白黒比Ｒｓ、Ｒｇを演算して濃淡比ｑｃを求め、被調理物Ｆｘの加熱前画像Ｇｓｘをベースに基準温度Ｔｒｅｆに昇温時の予測加熱後画像Ｇｇｘを演算することができる。
(2) 被調理物Ｆｘの加熱中画像Ｇｐｘと予測加熱後画像Ｇｇｘを比較するので、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆ以上に加熱されたか否かを推定できる。
(3) 被調理物Ｆｘの色情報は画像情報で取得でき、芯温計測の迅速化を図ることができ、調理品の品質の低下を防止できる。
(4) 被調理物Ｆｘの画像情報はカメラ撮影により取得でき、調理中または調理後の被調理物Ｆｘに非接触で芯温Ｔｉを推定できるので、芯温測定による被調理物の劣化防止を図ることができる。
(5) 被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉが所定の基準温度Ｔｒｅｆに到達しているか否かを判定でき、加熱の良否判定の迅速化とともに被調理物Ｆｘの安全性を高めることができる。
この第１の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) 被調理物Ｆｘと同等の被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓ、加熱後画像Ｇｇの各白黒比Ｒｓ、Ｒｇを演算して濃淡比ｑｃを求め、被調理物Ｆｘの加熱前画像Ｇｓｘをベースに基準温度Ｔｒｅｆに昇温時の予測加熱後画像Ｇｇｘを演算することができる。
(2) 被調理物Ｆｘの加熱中画像Ｇｐｘと予測加熱後画像Ｇｇｘを比較するので、芯温Ｔｉが基準温度Ｔｒｅｆ以上に加熱されたか否かを推定できる。
(3) 被調理物Ｆｘの色情報は画像情報で取得でき、芯温計測の迅速化を図ることができ、調理品の品質の低下を防止できる。
(4) 被調理物Ｆｘの画像情報はカメラ撮影により取得でき、調理中または調理後の被調理物Ｆｘに非接触で芯温Ｔｉを推定できるので、芯温測定による被調理物の劣化防止を図ることができる。
(5) 被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉが所定の基準温度Ｔｒｅｆに到達しているか否かを判定でき、加熱の良否判定の迅速化とともに被調理物Ｆｘの安全性を高めることができる。
〔第２の実施の形態〕
図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る調理管理システムを示している。図１１に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この調理管理システム３０は、既述の調理管理方法をコンピュータによる情報処理で実現することができる。
図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る調理管理システムを示している。図１１に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この調理管理システム３０は、既述の調理管理方法をコンピュータによる情報処理で実現することができる。
この調理管理システム３０は図１１に示すように、カメラ３２、管理装置３４および温度計測部３６、調理部３８を備える。カメラ３２は特定された被調理物Ｆ、Ｆｘから色情報である画像情報を取得する色情報取得部の一例であり、被調理物Ｆ、Ｆｘから画像情報を取得する。
この実施の形態では、カメラ３２は、被調理物Ｆｘの調理手段である調理部３８の調理庫４０に設置されている。調理部３８は加熱部の一例であり、たとえば、スチームコンベクションオーブンなどの機器であればよい。被調理物Ｆ、Ｆｘは、調理容器の一例であるホテルパン４２により調理庫４０に収容される。
管理装置３４は、色情報から芯温Ｔｉを推定する処理部の一例であり、色情報により調理中または調理後の被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを推定する。
温度計測部３６はたとえば、電子温度計であり、主として被調理物Ｆから加熱前温度Ｔｓ、加熱後温度Ｔｇの取得や、被調理物Ｆｘから加熱前温度Ｔｓｇの取得、加熱検証などに用いられる。
この実施の形態では、カメラ３２は、被調理物Ｆｘの調理手段である調理部３８の調理庫４０に設置されている。調理部３８は加熱部の一例であり、たとえば、スチームコンベクションオーブンなどの機器であればよい。被調理物Ｆ、Ｆｘは、調理容器の一例であるホテルパン４２により調理庫４０に収容される。
管理装置３４は、色情報から芯温Ｔｉを推定する処理部の一例であり、色情報により調理中または調理後の被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを推定する。
温度計測部３６はたとえば、電子温度計であり、主として被調理物Ｆから加熱前温度Ｔｓ、加熱後温度Ｔｇの取得や、被調理物Ｆｘから加熱前温度Ｔｓｇの取得、加熱検証などに用いられる。
＜管理装置３４のハードウェア＞
図１２は、管理装置３４のハードウェアを示している。図１２において、図１１と同一部分には同一符号を付してある。
管理装置３４には、プロセッサ４４、入出力部（Ｉ／Ｏ）４６、記憶部４８、操作入力部５０、情報提示部５２、通信部５４が含まれる。
プロセッサ４４は記憶部４８にあるＯＳ（Operating System）を実行し、既述の情報処理を含む調理管理プログラムを実行する。
図１２は、管理装置３４のハードウェアを示している。図１２において、図１１と同一部分には同一符号を付してある。
管理装置３４には、プロセッサ４４、入出力部（Ｉ／Ｏ）４６、記憶部４８、操作入力部５０、情報提示部５２、通信部５４が含まれる。
プロセッサ４４は記憶部４８にあるＯＳ（Operating System）を実行し、既述の情報処理を含む調理管理プログラムを実行する。
Ｉ／Ｏ４６は、プロセッサ４４の制御により、情報の入力、情報取出しなどに用いられる。具体的には、カメラ３２の制御出力の取出し、カメラ３２からの画像情報の取込み、温度計測部３６からの温度情報の取込み、情報提示部５２への提示情報の出力などが行われる。
記憶部４８はＲＯＭ（Read-Only Memory）、ＲＡＭ（Random-Access Memory）などの記憶素子を備え、ＯＳ、調理管理プログラムなどの各種のプログラムを格納するとともに、比較情報ファイル２（図７）、調理管理ファイル１２（図１０）などを格納している。
記憶部４８はＲＯＭ（Read-Only Memory）、ＲＡＭ（Random-Access Memory）などの記憶素子を備え、ＯＳ、調理管理プログラムなどの各種のプログラムを格納するとともに、比較情報ファイル２（図７）、調理管理ファイル１２（図１０）などを格納している。
操作入力部５０には情報入力に用いられるキーボード、バーコード読取り部、マウス、Ｉ／Ｏ４６に接続された情報端末の他、タッチパネルが含まれる。タッチパネルは情報提示部５２の表示画面に設置すればよい。
情報提示部５２はたとえば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）で構成され、プロセッサ４４の制御により、たとえば、被調理物Ｆ、Ｆｘの属性情報、加熱前画像Ｇｓ、Ｇｓｘ、加熱前の白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓ、加熱後画像Ｇｇ、加熱後の白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇ、予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、濃淡比ｑｃ、計測情報、判定情報などを含む提示情報を提示する。
通信部５４はプロセッサ４４の制御により、管理センターや携帯情報端末などと無線接続または有線接続により情報の授受を行う。
情報提示部５２はたとえば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）で構成され、プロセッサ４４の制御により、たとえば、被調理物Ｆ、Ｆｘの属性情報、加熱前画像Ｇｓ、Ｇｓｘ、加熱前の白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓ、加熱後画像Ｇｇ、加熱後の白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇ、予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、濃淡比ｑｃ、計測情報、判定情報などを含む提示情報を提示する。
通信部５４はプロセッサ４４の制御により、管理センターや携帯情報端末などと無線接続または有線接続により情報の授受を行う。
＜管理装置３４の情報処理＞
比較情報Ｆｒｅｆの取得処理には既述したように、ａ）被調理物Ｆの特定、ｂ）加熱前画像Ｇｓの取得、ｃ）被調理物Ｆの加熱、ｄ）加熱後画像Ｇｇの取得、ｅ）加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇの単純化、ｆ）白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓの演算、ｇ）白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇの演算、ｈ）濃淡比ｑｃの演算、ｉ）比較情報ファイル２の作成、ｊ）情報の提示などが含まれる。
芯温Ｔｉの推定処理には既述したように、ｋ）被調理物Ｆｘの特定、ｌ）加熱前画像Ｇｓｘの取得、ｍ）加熱前画像Ｇｓｘの単純化、ｎ）白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘおよび白黒比Ｒｓｘの演算、ｏ）予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘおよび予測白黒比Ｒｇｘの演算、ｐ）加熱中画像Ｇｐｘの取得、ｑ）加熱中画像Ｇｐｘの単純化、ｒ）白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘおよび白黒比Ｒｐｘの演算、ｓ）調理管理ファイル１２への情報入力および更新、ｔ）被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定、ｕ）加熱の良否の判定、ｖ）情報の提示などが含まれる。
比較情報Ｆｒｅｆの取得処理には既述したように、ａ）被調理物Ｆの特定、ｂ）加熱前画像Ｇｓの取得、ｃ）被調理物Ｆの加熱、ｄ）加熱後画像Ｇｇの取得、ｅ）加熱前画像Ｇｓおよび加熱後画像Ｇｇの単純化、ｆ）白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓの演算、ｇ）白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇの演算、ｈ）濃淡比ｑｃの演算、ｉ）比較情報ファイル２の作成、ｊ）情報の提示などが含まれる。
芯温Ｔｉの推定処理には既述したように、ｋ）被調理物Ｆｘの特定、ｌ）加熱前画像Ｇｓｘの取得、ｍ）加熱前画像Ｇｓｘの単純化、ｎ）白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘおよび白黒比Ｒｓｘの演算、ｏ）予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘおよび予測白黒比Ｒｇｘの演算、ｐ）加熱中画像Ｇｐｘの取得、ｑ）加熱中画像Ｇｐｘの単純化、ｒ）白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘおよび白黒比Ｒｐｘの演算、ｓ）調理管理ファイル１２への情報入力および更新、ｔ）被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定、ｕ）加熱の良否の判定、ｖ）情報の提示などが含まれる。
＜被調理物Ｆからの比較情報Ｆｒｅｆの取得処理＞
図１３は、比較情報Ｆｒｅｆの取得処理の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、本発明の調理管理プログラムまたは温度管理方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Ｓは手順または工程を示し、Ｓに付した番号は手順または工程の順序の一例である。
この処理シーケンスは被調理物Ｆの温度推定の前工程である。管理装置３４は初期設定を行うとともに、被調理物Ｆの特定を行う（Ｓ３０１）。温度計測部３６は被調理物Ｆの温度計測を行い（Ｓ３０２）、この温度計測部３６から管理装置３４が温度情報を取得する（Ｓ３０３）。
図１３は、比較情報Ｆｒｅｆの取得処理の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、本発明の調理管理プログラムまたは温度管理方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Ｓは手順または工程を示し、Ｓに付した番号は手順または工程の順序の一例である。
この処理シーケンスは被調理物Ｆの温度推定の前工程である。管理装置３４は初期設定を行うとともに、被調理物Ｆの特定を行う（Ｓ３０１）。温度計測部３６は被調理物Ｆの温度計測を行い（Ｓ３０２）、この温度計測部３６から管理装置３４が温度情報を取得する（Ｓ３０３）。
管理装置３４はカメラ３２に撮影を指示し（Ｓ３０４）、カメラ３２は被調理物Ｆを撮影する（Ｓ３０５）。管理装置３４は加熱前の被調理物Ｆの加熱前画像Ｇｓを取得する（Ｓ３０６）。管理装置３４は調理部３８に加熱を指示する（Ｓ３０７）。
加熱指示を受けた調理部３８は加熱を開始し（Ｓ３０８）、基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで被調理物Ｆを加熱する（Ｓ３０９）。このとき、管理装置３４は調理部３８に加熱終了を指示し（Ｓ３１０）、調理部３８は加熱を終了する（Ｓ３１１）。
加熱指示を受けた調理部３８は加熱を開始し（Ｓ３０８）、基準温度Ｔｒｅｆに昇温するまで被調理物Ｆを加熱する（Ｓ３０９）。このとき、管理装置３４は調理部３８に加熱終了を指示し（Ｓ３１０）、調理部３８は加熱を終了する（Ｓ３１１）。
管理装置３４は、被調理物Ｆを撮影しているカメラ３２から、被調理物Ｆから加熱後画像Ｇｇを取得する（Ｓ３１２）。
管理装置３４は加熱前画像Ｇｓ、加熱後画像Ｇｇの単純化処理を行う（Ｓ３１３）。管理装置３４は単純化した加熱前画像Ｇｓより白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓを演算する（Ｓ３１４）。管理装置３４は単純化した加熱後画像Ｇｇより白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇを演算する（Ｓ３１５）。
管理装置３４は濃淡比ｑｃ（＝Ｒｇ／Ｒｓ）を演算し（Ｓ３１６）、比較情報Ｆｒｅｆを作成する（Ｓ３１７）。そして、管理装置３４は、既述の提示情報を提示し（Ｓ３１８）、被調理物Ｆからの比較情報Ｆｒｅｆの取得処理を完了する。
管理装置３４は加熱前画像Ｇｓ、加熱後画像Ｇｇの単純化処理を行う（Ｓ３１３）。管理装置３４は単純化した加熱前画像Ｇｓより白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓおよび白黒比Ｒｓを演算する（Ｓ３１４）。管理装置３４は単純化した加熱後画像Ｇｇより白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇおよび白黒比Ｒｇを演算する（Ｓ３１５）。
管理装置３４は濃淡比ｑｃ（＝Ｒｇ／Ｒｓ）を演算し（Ｓ３１６）、比較情報Ｆｒｅｆを作成する（Ｓ３１７）。そして、管理装置３４は、既述の提示情報を提示し（Ｓ３１８）、被調理物Ｆからの比較情報Ｆｒｅｆの取得処理を完了する。
＜比較情報Ｆｒｅｆの提示＞
図１４は、被調理物Ｆによる比較情報Ｆｒｅｆの提示画面を示している。この提示画面は、情報提示部５２の画面表示部に提示される。
この情報提示部５２の提示画面５６には被調理物提示部５８、画像推移提示部６０、温度情報提示部６２、６４、判定情報提示部６６が含まれる。被調理物提示部５８にはプロセッサ４４の制御により被調理物Ｆの名称などの情報が提示される。
画像推移提示部６０には画像部６０−１１、６０−３１、画素情報部６０−１２、６０−３２が設定される。画像部６０−１１には加熱前画像Ｇｓが提示され、画素情報部６０−１２には加熱前画像Ｇｓにおける白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓ、白黒比Ｒｓが提示される。画像部６０−３１には加熱後画像Ｇｇが提示され、画素情報部６０−３２には加熱後画像Ｇｇにおける白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇ、白黒比Ｒｇが提示される。
温度情報提示部６２には加熱前温度Ｔｓが提示され、温度情報提示部６４には芯温Ｔｉや基準温度Ｔｒｅｆを表す加熱後温度Ｔｇが提示される。判定情報提示部６６には加熱の判定結果として加熱の良否が表示される。
図１４は、被調理物Ｆによる比較情報Ｆｒｅｆの提示画面を示している。この提示画面は、情報提示部５２の画面表示部に提示される。
この情報提示部５２の提示画面５６には被調理物提示部５８、画像推移提示部６０、温度情報提示部６２、６４、判定情報提示部６６が含まれる。被調理物提示部５８にはプロセッサ４４の制御により被調理物Ｆの名称などの情報が提示される。
画像推移提示部６０には画像部６０−１１、６０−３１、画素情報部６０−１２、６０−３２が設定される。画像部６０−１１には加熱前画像Ｇｓが提示され、画素情報部６０−１２には加熱前画像Ｇｓにおける白画素数Ｎｗｓ、黒画素数Ｎｂｓ、白黒比Ｒｓが提示される。画像部６０−３１には加熱後画像Ｇｇが提示され、画素情報部６０−３２には加熱後画像Ｇｇにおける白画素数Ｎｗｇ、黒画素数Ｎｂｇ、白黒比Ｒｇが提示される。
温度情報提示部６２には加熱前温度Ｔｓが提示され、温度情報提示部６４には芯温Ｔｉや基準温度Ｔｒｅｆを表す加熱後温度Ｔｇが提示される。判定情報提示部６６には加熱の判定結果として加熱の良否が表示される。
＜被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定＞
図１５は、被調理物Ｆｘの芯温推定の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、本発明の調理管理プログラムまたは温度管理方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Ｓは手順または工程を示し、Ｓに付した番号は手順または工程の順序の一例である。
被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定前、管理装置３４は初期設定を行うとともに、被調理物Ｆｘの特定を行う（Ｓ４０１）。温度計測部３６は被調理物Ｆｘの温度計測を行い（Ｓ４０２）、この温度計測部３６から管理装置３４が温度情報を取得する（Ｓ４０３）。
図１５は、被調理物Ｆｘの芯温推定の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、本発明の調理管理プログラムまたは温度管理方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Ｓは手順または工程を示し、Ｓに付した番号は手順または工程の順序の一例である。
被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉの推定前、管理装置３４は初期設定を行うとともに、被調理物Ｆｘの特定を行う（Ｓ４０１）。温度計測部３６は被調理物Ｆｘの温度計測を行い（Ｓ４０２）、この温度計測部３６から管理装置３４が温度情報を取得する（Ｓ４０３）。
管理装置３４はカメラ３２に撮影を指示し（Ｓ４０４）、カメラ３２は被調理物Ｆｘを撮影する（Ｓ４０５）。管理装置３４は加熱前の被調理物Ｆｘの加熱前画像Ｇｓｘを取得する（Ｓ４０６）。管理装置３４は加熱前画像Ｇｓｘの単純化処理を行い（Ｓ４０７）、単純化された加熱前画像Ｇｓｘより白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘおよび白黒比Ｒｓｘを演算する（Ｓ４０８）。管理装置３４は予測加熱後画像Ｇｇｘ、予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘおよび予測白黒比Ｒｇｘを演算する（Ｓ４０９）。
管理装置３４は調理部３８に加熱を指示する（Ｓ４１０）。加熱指示を受けた調理部３８は加熱を開始する（Ｓ４１１）。
管理装置３４は調理部３８に加熱を指示する（Ｓ４１０）。加熱指示を受けた調理部３８は加熱を開始する（Ｓ４１１）。
管理装置３４は、被調理物Ｆｘを撮影しているカメラ３２から、加熱中の被調理物Ｆｘの加熱中画像Ｇｐｘを取得する（Ｓ４１２）。管理装置３４は加熱中画像Ｇｐｘの単純化処理を行い（Ｓ４１３）、単純化された加熱中画像Ｇｐｘより白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘおよび白黒比Ｒｐｘを演算する（Ｓ４１４）。
管理装置３４は被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを推定し（Ｓ４１５）、加熱の良否を判定する（Ｓ４１６）。Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆであれば、管理装置３４は調理部３８に加熱終了を指示し（Ｓ４１７）、調理部３８は加熱を終了する（Ｓ４１８）。そして、管理装置３４は、既述の提示情報を提示し（Ｓ４１９）、被調理物Ｆｘからの芯温Ｔｉの推定および加熱の良否判定を完了する。
管理装置３４は被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを推定し（Ｓ４１５）、加熱の良否を判定する（Ｓ４１６）。Ｔｉ＝ＴｒｅｆまたはＴｉ≒Ｔｒｅｆであれば、管理装置３４は調理部３８に加熱終了を指示し（Ｓ４１７）、調理部３８は加熱を終了する（Ｓ４１８）。そして、管理装置３４は、既述の提示情報を提示し（Ｓ４１９）、被調理物Ｆｘからの芯温Ｔｉの推定および加熱の良否判定を完了する。
＜芯温情報の提示＞
図１６は、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉなどの提示画面を示している。この提示画面は、情報提示部５２の画面表示部に提示される。
被調理物提示部５８にはプロセッサ４４の制御により被調理物Ｆｘの名称などの情報が提示される。
画像推移提示部６０には画像部６０−１１、６０−２１、６０−３１、画素情報部６０−１２、６０−２２、６０−３２が設定される。画像部６０−１１には加熱前画像Ｇｓｘが提示され、画素情報部６０−１２には加熱前画像Ｇｓｘにおける白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘが提示される。画像部６０−２１には加熱中画像Ｇｐｘが提示され、画素情報部６０−２２には加熱中画像Ｇｐｘにおける白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘが提示される。画像部６０−３１には予測加熱後画像Ｇｇｘが提示され、画素情報部６０−３２には予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘが提示される。
温度情報提示部６２には加熱前温度Ｔｓが提示され、温度情報提示部６４には芯温Ｔｉや基準温度Ｔｒｅｆを表す加熱後温度Ｔｇが提示される。判定情報提示部６６には加熱の判定結果として加熱の良否が表示される。
図１６は、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉなどの提示画面を示している。この提示画面は、情報提示部５２の画面表示部に提示される。
被調理物提示部５８にはプロセッサ４４の制御により被調理物Ｆｘの名称などの情報が提示される。
画像推移提示部６０には画像部６０−１１、６０−２１、６０−３１、画素情報部６０−１２、６０−２２、６０−３２が設定される。画像部６０−１１には加熱前画像Ｇｓｘが提示され、画素情報部６０−１２には加熱前画像Ｇｓｘにおける白画素数Ｎｗｓｘ、黒画素数Ｎｂｓｘ、白黒比Ｒｓｘが提示される。画像部６０−２１には加熱中画像Ｇｐｘが提示され、画素情報部６０−２２には加熱中画像Ｇｐｘにおける白画素数Ｎｗｐｘ、黒画素数Ｎｂｐｘ、白黒比Ｒｐｘが提示される。画像部６０−３１には予測加熱後画像Ｇｇｘが提示され、画素情報部６０−３２には予測加熱後画像Ｇｇｘにおける予測白画素数Ｎｗｇｘ、予測黒画素数Ｎｂｇｘ、予測白黒比Ｒｇｘが提示される。
温度情報提示部６２には加熱前温度Ｔｓが提示され、温度情報提示部６４には芯温Ｔｉや基準温度Ｔｒｅｆを表す加熱後温度Ｔｇが提示される。判定情報提示部６６には加熱の判定結果として加熱の良否が表示される。
＜第２の実施の形態の効果＞
この第２の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) この実施の形態によれば、既述の被調理物Ｆ、Ｆｘの調理管理方法をコンピュータによる情報処理により実現することができる。
(2) この調理管理システムおよび調理管理プログラムによれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られる。
この第２の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) この実施の形態によれば、既述の被調理物Ｆ、Ｆｘの調理管理方法をコンピュータによる情報処理により実現することができる。
(2) この調理管理システムおよび調理管理プログラムによれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られる。
〔第３の実施の形態〕
図１７は、第３の実施形態に係る調理機器を示している。図１７において、図１２と同一部分には同一符号を付してある。
この調理機器６８にはたとえば、同一の機器筐体に調理部３８および管理装置３４が設置される。調理部３８は調理制御部７０で制御され、この調理制御部７０は管理装置３４と連結され、管理装置３４と統合制御が可能である。
この調理機器６８において、管理装置３４の構成および機能は第２の実施の形態で説明しているので、その説明を割愛する。
図１７は、第３の実施形態に係る調理機器を示している。図１７において、図１２と同一部分には同一符号を付してある。
この調理機器６８にはたとえば、同一の機器筐体に調理部３８および管理装置３４が設置される。調理部３８は調理制御部７０で制御され、この調理制御部７０は管理装置３４と連結され、管理装置３４と統合制御が可能である。
この調理機器６８において、管理装置３４の構成および機能は第２の実施の形態で説明しているので、その説明を割愛する。
＜第３の実施の形態の効果＞
この第３の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) この実施の形態によれば、調理機器６８において、既述の被調理物Ｆ、Ｆｘの調理管理方法をコンピュータによる情報処理により実現することができる。
(2) この調理機器６８によれば、調理管理システムおよび調理管理プログラムにより、第１の実施の形態および第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
(3) 調理機器６８において調理される被調理物Ｆｘの安全性を高めることができる。
この第３の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) この実施の形態によれば、調理機器６８において、既述の被調理物Ｆ、Ｆｘの調理管理方法をコンピュータによる情報処理により実現することができる。
(2) この調理機器６８によれば、調理管理システムおよび調理管理プログラムにより、第１の実施の形態および第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
(3) 調理機器６８において調理される被調理物Ｆｘの安全性を高めることができる。
〔他の実施の形態〕
(1) 上記実施の形態では、被調理物Ｆ、Ｆｘの色情報として画像情報、白黒画像情報を用いたが、白黒以外のカラー画像を用いて同様の処理を行うことができ、色情報が白黒画像に限定されるものではない。
(2) 上記実施の形態では画素数を用いているが、面積情報を用いてもよい。
(3) 上記実施の形態では、濃淡情報として濃淡比を例示しているが、本発明は白画素数または黒画素数の増減情報でもよく、濃淡比に限定されない。
以上説明したように、本発明の最も好ましい形態等について説明した。本発明は、上記記載に限定されるものではない。特許請求の範囲に記載され、または発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論である。斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。
(1) 上記実施の形態では、被調理物Ｆ、Ｆｘの色情報として画像情報、白黒画像情報を用いたが、白黒以外のカラー画像を用いて同様の処理を行うことができ、色情報が白黒画像に限定されるものではない。
(2) 上記実施の形態では画素数を用いているが、面積情報を用いてもよい。
(3) 上記実施の形態では、濃淡情報として濃淡比を例示しているが、本発明は白画素数または黒画素数の増減情報でもよく、濃淡比に限定されない。
以上説明したように、本発明の最も好ましい形態等について説明した。本発明は、上記記載に限定されるものではない。特許請求の範囲に記載され、または発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論である。斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。
この発明によれば、被調理物Ｆｘの芯温Ｔｉを色情報により非接触で推定でき、被調理物Ｆｘの芯温計測の迅速化とともに、安全性を高めることができる。
２ 比較情報ファイル
３ 画面
４ 番号部
６ 被調理物部
８ 属性情報部
１０ 比較情報部
１０−１ 加熱前色情報部
１０−２ 加熱後色情報部
１０−３ 濃淡比部
１２ 調理管理ファイル
１４ 番号部
１６ 被調理物部
１８ 属性情報部
２０ 加熱前画像部
２２ 加熱前温度部
２４ 濃淡比部
２６ 予測加熱後画像部
２８ 加熱中画像部
３０ 調理管理システム
３２ カメラ
３４ 管理装置
３６ 温度計測部
３８ 調理部
４０ 調理庫
４２ ホテルパン
４４ プロセッサ
４６ 入出力部（Ｉ／Ｏ）
４８ 記憶部
５０ 操作入力部
５２ 情報提示部
５４ 通信部
５６ 提示画面
５８ 被調理物提示部
６０ 画像推移提示部
６０−１１、６０−２１、６０−３１ 画像部
６０−１２、６０−２２、６０−３２ 画素情報部
６２、６４ 温度情報提示部
６６ 判定情報提示部
６８ 調理機器
７０ 調理制御部
３ 画面
４ 番号部
６ 被調理物部
８ 属性情報部
１０ 比較情報部
１０−１ 加熱前色情報部
１０−２ 加熱後色情報部
１０−３ 濃淡比部
１２ 調理管理ファイル
１４ 番号部
１６ 被調理物部
１８ 属性情報部
２０ 加熱前画像部
２２ 加熱前温度部
２４ 濃淡比部
２６ 予測加熱後画像部
２８ 加熱中画像部
３０ 調理管理システム
３２ カメラ
３４ 管理装置
３６ 温度計測部
３８ 調理部
４０ 調理庫
４２ ホテルパン
４４ プロセッサ
４６ 入出力部（Ｉ／Ｏ）
４８ 記憶部
５０ 操作入力部
５２ 情報提示部
５４ 通信部
５６ 提示画面
５８ 被調理物提示部
６０ 画像推移提示部
６０−１１、６０−２１、６０−３１ 画像部
６０−１２、６０−２２、６０−３２ 画素情報部
６２、６４ 温度情報提示部
６６ 判定情報提示部
６８ 調理機器
７０ 調理制御部
Claims (21)
- 加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の色情報を取得する工程と、
該色情報により被調理物の芯温を推定する工程と、
を含むことを特徴とする調理管理方法。
- さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する工程と、
加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する工程と、
該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理管理方法。
- 前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する工程を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の調理管理方法。
- さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する工程を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の調理管理方法。
- さらに、被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する工程を含むことを特徴とする請求項１ないし請求項４の何れかの請求項に記載の調理管理方法。
- 加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物から色情報を取得する色情報取得部と、
前記色情報により被調理物の芯温を推定する処理部と、
を備えることを特徴とする調理管理システム。
- さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定することを特徴とする請求項６に記載の調理管理システム。
- 前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定することを特徴とする請求項６または請求項７に記載の調理管理システム。
- さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定することを特徴とする請求項６または請求項７に記載の調理管理システム。
- さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示することを特徴とする請求項６ないし請求項９の何れかの請求項に記載の調理管理システム。
- コンピュータによって実現するプログラムであって、
加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の色情報を取得する機能と、
該色情報により被調理物の芯温を推定する機能と、
を前記コンピュータに実現させるためのプログラム。
- さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する機能と、
加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する機能と、
該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する機能と、
を前記コンピュータに実現させるための請求項１１に記載のプログラム。
- 前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する機能を前記コンピュータに実現させるための請求項１１または請求項１２に記載のプログラム。
- さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する機能を前記コンピュータに実現させるための請求項１１または請求項１２に記載のプログラム。
- さらに、情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する機能を前記コンピュータに実現させるための請求項１１ないし請求項１４の何れかの請求項に記載のプログラム。
- 加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の色情報を取得する色情報取得部と、
前記色情報により被調理物の芯温を推定する処理部と、
を備えることを特徴とする機器。
- さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物の色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定することを特徴とする請求項１６に記載の機器。
- 前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定することを特徴とする請求項１６または請求項１７に記載の機器。
- さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定することを特徴とする請求項１６または請求項１７に記載の機器。
- さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示することを特徴とする請求項１６ないし請求項１９の何れかの請求項に記載の機器。
- さらに、被調理物を加熱する加熱部を備えることを特徴とする請求項１６ないし請求項２０の何れかの請求項に記載の機器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019055378A JP7193390B2 (ja) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019055378A JP7193390B2 (ja) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020153945A true JP2020153945A (ja) | 2020-09-24 |
| JP7193390B2 JP7193390B2 (ja) | 2022-12-20 |
Family
ID=72558716
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019055378A Active JP7193390B2 (ja) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7193390B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6887194B1 (ja) * | 2020-09-14 | 2021-06-16 | 株式会社Ａｒｂｌｅｔ | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0894081A (ja) * | 1994-09-27 | 1996-04-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 加熱調理装置 |
| JPH0979590A (ja) * | 1995-09-11 | 1997-03-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 加熱調理装置 |
| JP2001272045A (ja) * | 2000-03-27 | 2001-10-05 | Sanyo Electric Co Ltd | オーブン調理器 |
| JP2008151431A (ja) * | 2006-12-19 | 2008-07-03 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 加熱調理装置 |
| JP2016183785A (ja) * | 2015-03-25 | 2016-10-20 | 三菱電機株式会社 | 加熱調理器 |
| JP2017066510A (ja) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 高炉における溶銑温度予測方法 |
-
2019
- 2019-03-22 JP JP2019055378A patent/JP7193390B2/ja active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0894081A (ja) * | 1994-09-27 | 1996-04-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 加熱調理装置 |
| JPH0979590A (ja) * | 1995-09-11 | 1997-03-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 加熱調理装置 |
| JP2001272045A (ja) * | 2000-03-27 | 2001-10-05 | Sanyo Electric Co Ltd | オーブン調理器 |
| JP2008151431A (ja) * | 2006-12-19 | 2008-07-03 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 加熱調理装置 |
| JP2016183785A (ja) * | 2015-03-25 | 2016-10-20 | 三菱電機株式会社 | 加熱調理器 |
| JP2017066510A (ja) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 高炉における溶銑温度予測方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6887194B1 (ja) * | 2020-09-14 | 2021-06-16 | 株式会社Ａｒｂｌｅｔ | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム |
| JP2022048069A (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | 株式会社Arblet | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7193390B2 (ja) | 2022-12-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10823427B2 (en) | Oven comprising a scanning system | |
| US10819905B1 (en) | System and method for temperature sensing in cooking appliance with data fusion | |
| CN107806656B (zh) | 食物加热控制方法和食物加热装置 | |
| EP3712837A1 (en) | Meal service management system and operating method therefor | |
| US11055563B2 (en) | Heating cooker, cooking system, arithmetic device, and cooking support method | |
| CN110013174A (zh) | 智能型多功能烹调设备 | |
| US20150305543A1 (en) | Oven comprising weight sensors | |
| RU2652060C2 (ru) | Медицинское устройство или система для измерения уровней гемоглобина во время несчастных случаев, используя систему камера-проектор | |
| JPWO2016199378A1 (ja) | 加熱調理器 | |
| CN111248762B (zh) | 一种烹饪设备的控制方法及烹饪设备 | |
| CN111144864A (zh) | 餐饮结算方法、餐饮结算装置及存储介质 | |
| JP7193390B2 (ja) | 調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 | |
| JP2020128824A (ja) | 調理管理の方法、システム、プログラム、および機器 | |
| CN109447938B (zh) | 一种烤箱烤制性能的检测方法及检测装置 | |
| CN111419096B (zh) | 一种食物加工的方法、控制器及食物加工设备 | |
| CN112005054B (zh) | 加热烹调器 | |
| JP7242476B2 (ja) | 油脂劣化度測定装置、油脂劣化度測定方法及び油脂劣化度測定プログラム | |
| CN108885009B (zh) | 加热烹调器 | |
| JP2001174412A (ja) | ご飯外観の数値評価方法 | |
| JP7178622B2 (ja) | 加熱調理器 | |
| JP2020165573A (ja) | 加熱調理器 | |
| CN111904254B (zh) | 烹饪指示装置、烹饪系统以及烹饪指示方法 | |
| CN113899395B (zh) | 温度湿度测量方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| WO2022055030A1 (ko) | 인공지능(ai) 기반 비대면 qsc 점검 솔루션 시스템 | |
| JP2021042939A (ja) | 冷却管理の方法、システム、プログラム、および機器 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210917 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220606 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220621 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220818 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221208 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7193390 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |