JP2021004688A - 冷蔵庫 - Google Patents

Abstract

【課題】食品の鮮度を光学的に検出する際に、検知する可視光域の波長が、赤色（約７００ｎｍ）、緑色（約５４６ｎｍ）、青色（約４３６ｎｍ）のＲＧＢ三成分では、そのピーク波長から外れた波長の検知は行うことができず、非常に精度の悪い検出となる。また、検出精度が悪いため、鮮度判定も予め管理する食品の種類を入力しておく必要があり、冷蔵庫に収納された食品の種類や鮮度を冷蔵庫自身が特定できないという課題を有していた。【解決手段】食品２３に可視光を照射する光源２４と、光波長可視光域の４つ以上の波長を検出する多波長スペクトルセンサーとした光センサー２５と、その食品２３から反射された光の光強度を検出する光センサー２５の結果に基づいて、使用する検出波長を変えて判定する制御部２６を備えた。これにより、冷蔵庫に収納された食品の種類や鮮度を冷蔵庫自身で特定が行えるものである。【選択図】図４

Description

本発明は、生鮮食品の種類または収納量、またその食品の鮮度等の状態検知を行う冷蔵庫に関する。

近年では、食品廃棄が世界的な課題として浮上し、食品ロス低減が求められている。冷蔵庫においても、保管された食品を十分な鮮度を有する間に消費することが、使用者にとって重要な事項である。
このような鮮度を検知する課題に対して、光源からの光を食品に照射し、その食品から反射された光の所定波長域の光強度に基づいて、鮮度の判定機能を有する冷蔵庫がある。

特開２０１８−９６７１２号公報

特許文献１には、複数種類の食品、具体的には豚肉、マグロ、レタス、モモそれぞれに対応する光強度の閾値と、その閾値に対応する鮮度とが定義されている。しかしながら、特許文献１には、冷蔵庫に収納された食品の種類や鮮度を冷蔵庫自身がどのように特定するか、具体的な手法が開示されていない。

本発明は、冷蔵庫に収納された食品の種類や鮮度を冷蔵庫自身が特定できる仕組みを提供することを目的とする。

上記従来の課題を解決するために、本発明の冷蔵庫は、食品を収納する収容部と、前記収容部に収納されている食品に光を照射する光源と、前記食品から反射された反射光を受光する光センサーと、前記反射光の特定の波長の反射率に基づいて、前記食品の種類を特定する制御部とを備えたものである。

これにより、冷蔵庫に収納された食品の種類や鮮度等の状態検知を冷蔵庫自身が特定することができる。

本発明の冷蔵庫は、保存した生鮮食品の状態を光学的な反射率で検出する方法で、細かな波長値の組合せで状態検知するので、食品の種類が判別でき、非常に精度よく食品の種類や鮮度が判断できる。また、光源と光センサーの間に収容部を設けることで、光の減衰量による収納量検知を精度良く行うことができる。

本発明の実施の形態１による冷蔵庫の断面図 同、冷蔵庫の食品収容部の要部断面図 （ａ）従来の光センサーの３波長スペクトル特性図、（ｂ）本発明の実施の形態１による冷蔵庫の光センサーの多波長スペクトル特性図 同、冷蔵庫の食品検知の制御ブロック図 同、冷蔵庫の光センサーの内部構成図 同、冷蔵庫の食品別の分光反射スペクトル特性図 同、冷蔵庫の肉類の分光反射スペクトル特性図 同、冷蔵庫の牛肉の劣化前後の分光反射スペクトル特性図 同、冷蔵庫のリンゴの劣化前後の分光反射スペクトル特性図 同、冷蔵庫の食品分類検知の動作フローチャート 同、冷蔵庫の肉類の種類判定の動作フローチャート 同、冷蔵庫の牛肉の鮮度判定の動作フローチャート 同、冷蔵庫のリンゴの鮮度判定の動作フローチャート 本発明の実施の形態２による冷蔵庫の冷蔵室の正面断面図

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、この実施の形態によってこの発明が限定されるものではない。

（実施の形態１）
図１は本発明の実施の形態１による冷蔵庫の断面図、図２は同、冷蔵庫の食品収容部の要部断面図、図３は同、冷蔵庫の光センサー受光スペクトル特性図、図４は同、冷蔵庫の食品検知の制御ブロック図、図５は同、冷蔵庫の光センサーの内部構成図、図６Ａ〜図６Ｄは同、冷蔵庫の食品別の反射スペクトル図、図７は同、冷蔵庫の食品分類検知の動作フローチャート、図８は同、冷蔵庫の肉類の種類判定の動作フローチャート、図９は同、冷蔵庫の牛肉の鮮度判定の動作フローチャート、図１０は同、冷蔵庫のリンゴの鮮度判定の動作フローチャートである。

まず、図１、２において、冷蔵庫１の断熱箱体２は、主に鋼板を用いた外箱３と、ＡＢＳなどの樹脂で成型された内箱４と、外箱３と内箱４との間の空間に充填発泡される例えば硬質発泡ウレタンなどの発泡断熱材とからなり、周囲と断熱し、複数の貯蔵室に区分されている。

最上部には第一の貯蔵室としての冷蔵室５が設けられ、その冷蔵室５の下部に左右に並んで第四の貯蔵室としての切替室６と第五の貯蔵室としての製氷室７（図示せず）が横並びに設けられ、その切替室６と製氷室７の下部に第二の貯蔵室としての野菜室８が設けられ、そして最下部に第三の貯蔵室としての冷凍室９が配置される構成となっている。

冷蔵室５は、冷蔵保存のために凍らない温度を下限に通常１℃〜５℃とし、野菜室８は、冷蔵室５と同等もしくは若干高い温度設定の２℃〜７℃としている。冷凍室９は、冷凍温度帯に設定されており、冷凍保存のために通常−２２℃〜−１５℃で設定されているが、冷凍保存状態の向上のために、例えば−３０℃や−２５℃の低温で設定されることもある。

切替室６は、１℃〜５℃で設定される冷蔵温度帯、２℃〜７℃で設定される野菜用温度帯、通常−２２℃〜−１５℃で設定される冷凍温度帯以外に、冷蔵温度帯から冷凍温度帯の間で予め設定された温度帯に切換えることができる。切替室６は製氷室７に並設された独立扉を備えた貯蔵室であり、引出し扉１９を備えることが多い。

尚、本実施の形態では、切替室６を、冷蔵、冷凍の温度帯までを含めた貯蔵室としているが、冷蔵は、冷蔵室５、野菜室８、冷凍は、冷凍室９に委ねて、冷蔵と冷凍の中間の上記温度帯のみの切替えに特化した貯蔵室としても構わない。また、特定の温度帯に固定された貯蔵室でもかまわない。製氷室７は、冷蔵室５内の貯水タンク（図示せず）から送られた水で室内上部に設けられた自動製氷機（図示せず）で氷を作り、室内下部に配置した貯氷容器（図示せず）に貯蔵する。

断熱箱体２の天面部は、冷蔵庫１の背面方向に向かって階段状に凹みを設けた形状であり、この階段状の凹部に機械室を形成して圧縮機１０、水分除去を行うドライヤ（図示せず）等の冷凍サイクルの高圧側構成部品が収容されている。すなわち、圧縮機１０を配設する機械室は、冷蔵室５内の最上部の後方領域に食い込んで形成されることになる。

尚、本実施の形態における、以下に述べる発明の要部に関する事項は、従来一般的であった断熱箱体２の最下部の貯蔵室後方領域に機械室を設けて、そこに圧縮機１０を配置するタイプの冷蔵庫に適用しても構わない。また、冷凍室９と野菜室８の配置を入れ替えた、いわゆるミッドフリーザーの構成の冷蔵庫１であっても構わない。

次に、野菜室８と冷凍室９の背面には冷気を生成する冷却室１１が設けられ、野菜室８と冷却室１１の間もしくは冷凍室９と冷却室１１との間には、断熱性を有する各室への冷気の搬送風路が各室と断熱区画するために構成された奥面仕切り壁１２で構成されている。

冷却室１１内には、冷却器１３が配設されており、冷却器１３の上部空間には強制対流方式により冷却器１３で冷却した冷気を冷蔵室５、切替室６、製氷室７、野菜室８、冷凍室９に送風する冷却ファン１４が配置され、冷却器１３の下部空間には、冷却時に冷却器１３やその周辺に付着する霜や氷を除霜するためのガラス管製のラジアントヒータ１５が設けられ、さらにその下部には除霜時に生じる除霜水を受けるためのドレンパン１６、その最深部から庫外に貫通したドレンチューブ１７が構成され、その下流側の庫外に蒸発皿１８が構成されている。

切替室６は、上部の冷蔵室５と第一の仕切り壁２１、下部の野菜室８と第二の仕切り壁２２とで断熱区画されており、前面には引出し扉１９を設け、外部からの食品２３の出し入れが行える。また、切替室６の内部には食品を収納する容器として収容部２０が設置されている。

切替室６の天面の第一の仕切り壁２１には、光源２４と光センサー２５が埋設されており、光源２４からの光は収容部２０内の食品２３を照射する位置と角度で設置されている。光センサー２５は、光源２４からの照射で食品２３から反射した反射光が、最も受光できる位置と角度で設置されている。

尚、冷蔵庫１の各貯蔵室の内壁は白色が一般的であるが、小さな散乱光であっても内壁で反射増幅され外乱要因となる可能性がある。そこで、今回説明している食品２３の検知を行う切替室６においては、その内壁を可視光域の波長を吸収する色調（黒系）や、素材を採用することで外乱光による誤検知を防ぐようにすることもできる。

ここで使用する光源２４としては可視光域（約４００ｎｍ〜８００ｎｍ）の波長を連続的に含む、白熱灯やハロゲンランプが好ましいが発熱という課題もあり、低コスト化も目論める白色ＬＥＤが一般的である。尚、ＬＥＤについては、後に述べる検出に必要なピーク波長を選択に含むものを用いることが好ましい。また、光源２４は引出し扉１９が閉扉した食品状態検出時に使用するだけでなく、使用者が食品２３を出し入れする開扉状態で視認性を向上させる庫内照明と兼用する様に制御すれば良い。

次に、光センサー２５について、図３（ａ）、図３（ｂ）に示す受光スペクトル特性図を用いて説明する。可視光域での波長を検出するセンサーとしては、ＲＧＢカラーセンサーが一般的であり、図３（ａ）に示す特性を持っている。すなわち、赤色（約７００ｎｍ）、緑色（約５４６ｎｍ）、青色（約４３６ｎｍ）のＲＧＢ三成分のみに透過率が高いピーク波長があり、その波長を少しでも外れると極端に透過率が下がり、検出精度が低下するものである。前述で説明した先行技術文献についても図３（ａ）に示す特性の光センサーを採用している。

本実施の形態で採用する光センサー２５は、図３（ｂ）に示す多波長で複数のピーク波長をもつ多波長スペクトルセンサーである。例えば、複数個のピーク波長を等間隔に波長幅約３０ｎｍとすると、図３（ｂ）に示す様に１２個（図中の○印のピーク）の波長成分で検出することができる。

従来の場合は図３（ａ）に示す様に３個（図中の□印のピーク）なので、非常に詳細な検出が可能になる。具体的には、光を電気信号に変化するイメージセンサーの前に、バンドパスフィルターや回析フィルター、或いは孔径とピッチの距離を目的の波長に合わせた構造体を用いることで光センサー２５の構成が可能になる。

また、この光センサー２５をＸ及びＹ方向に複数個配置したり、一方向に複数個配置してスイングさせる機構を設けるようにし、切替室６の天面の第一の仕切り壁２１に設置すれば、食品２３からの反射光を二次元データとして取得でき、広範囲で食品２３の状態検知ができる。

次に、具体的に食品２３の状態を検知するための、電気的な構成を図４を用いて説明する。光源２４と光センサー２５は制御部２６に接続され、光源２４は制御部２６から信号Ｓ１入力し、光センサー２５は信号Ｓ２を制御部２６へ出力する。

制御部２６には、食品２３の種類を判定する種類判定部、食品２３の鮮度状態を判定する鮮度判定部、食品２３の収納量を判定する収納量判定部、さらに各負荷（圧縮機１０や冷却ファン１４等）を制御する負荷制御部が内蔵されている。さらに、制御部２６からは信号Ｓ３を通信機器２７へ出力できる構成となっている。

ここで、もう少し具体的に光センサー２５を図５の内部構成図を用いて説明する。光源２４から照射された可視光は、食品２３で反射・吸収があり、その反射光が光センサー２５の受光面に均一に入光される。受光面には特定の波長のみを透過させる複数の波長選択手段４００ａ〜４００ｌ（前述したバンドパスフィルター、回析フィルターや構造体）があり、透過した可視光は波長選択手段４００ａ〜４００ｌと１対１に対応した光強度が測定できるフォトダイオード４０１ａ〜４００ｌ（前述したイメージセンサーの一例）が受光する。また各フォトダイオード４０１ａ〜４００ｌは制御部２６に接続され、制御部２６からの指令によりそれぞれ個別の波長の光強度が測定できる。

以上のように構成された冷蔵庫について、以下その動作、作用を図６Ａ〜図６Ｄおよび図７〜図１０を用いて説明する。まず、食品の分類検知について、図６Ａおよび図７を用いて説明する。

図６Ａは、冷蔵庫１に保存される生鮮食品を３分類し、代表例で肉類の牛肉を実線、野菜類のホウレンソウを点線、果物類のリンゴを一点鎖点として、各食品の分光反射スペクトルを示した図である。この３分類の中では、一般に肉類はたんぱく質、野菜類はビタミンやクロロフィル、果実類は糖類の含有が豊富で、この分類の食品であれは同様のスペクトル特性の傾向があると考えられる。

図６Ａに示す様に、波長５２０ｎｍでは果実類、波長６２５ｎｍでは肉類、波長６６０ｎｍでは野菜類が、他の分類と比較してその反射率が大きく異なっていることが判る。すなわち、この３波長成分を光センサー２５が受光する検出波長に設定すれば、各波長における食品２３の反射率結果により、食品の分類ができる。

具体的にはまず、図７において引出し扉１９が開扉され、収容部２０に食品２３が収納され（ステップ１）、引出し扉１９の閉扉を扉スイッチ（図示せず）等で判断すると食品２３の状態検知が開始される（ステップ２）。まず、食品２３の分類検知として、制御部２６から信号Ｓ１が光源２４へ出力され、可視光波長の光源２４が点灯されて、食品２３が照射される（ステップ３）。照射光は食品２３で光の吸収と反射が行われ、反射光のみを光センサー２５が受光される。そして、制御部２６から波長５２０ｍｍの可視光強度を測定するフォトダーオード４０１ｃの動作が許可され、第１の波長として５２０ｎｍが選定される（ステップ４）。その波長５２０ｎｍの反射光は、フォトダイオード４０１ｃに対応した波長選択手段４００ｃから入光され、強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定される（ステップ５）。その反射率が０．３５〜０．５であれば食品は果物と判定され（ステップ６）、そうでなければ論理をステップ７に進める。

次に、ステップ７では、第１の波長選定と同様に、波長選定手段４００ｈとフォトダイオード４０１ｈにより、第２の波長として６２５ｎｍが選定され、その波長６２５ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定される（ステップ８）。その反射率が０．５〜０．７であれば食品は肉類と判定され（ステップ９）、そうでなければ論理をステップ１０に進める。

そして同様に、ステップ１０では、波長選定手段４００ｉとフォトダイオード４０１ｉにより、第３の波長として６６０ｎｍが選定され、その波長６６０ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定される（ステップ１１）。その反射率が０．１〜０．３であれば食品は野菜類と判定され（ステップ１２）、そうでなければ食品は３分類以外の他類と判定される（ステップ１３）。

尚、上記説明では選定した３波長を１回の順列的判定としたが、結果の組合せ判断や、複数回行う判断にすれば、検出精度はさらに向上する。また、説明では３分類としたが、魚類やその他の食品についても、同様に他食品との違いのある検出波長を見出せば分類が可能である。

以上で食品分類が判定できたので、続いて具体的な食品の種類およびその鮮度状態の検知について説明する。

まず、各食品の分類に応じた検出波長が設定されると（ステップ１４）、可視光波長の光源２４が点灯されて（ステップ１５）、食品２３が照射され反射光のみを光センサー２５が受光し、その光強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し、設定された検出波長での反射率が測定される（ステップ１６）。次に、制御部２６で算出された反射率の結果により、食品２３の種類および経時後にはその鮮度が推論され、食品投入直後の種類判定、経時後の劣化状態判定が可能になっていれば、論理をステップ１８へ進め、そうでなれれば論理をステップ１５に戻す（ステップ１７）。

最後に、制御部２６に内蔵されている各負荷制御部により、鮮度劣化であれば劣化を遅らせるために、食品鮮度の劣化に応じて自動で最適な保存温度にコントロールして、鮮度劣化の進行を抑制する。例えば保存温度を上げ下げする様に、圧縮機１０、冷却ファン１４等の制御負荷をコントロールして最適な冷却運転を行う（ステップ１８）。

また別に、制御部２６から信号Ｓ３を通信機器２７へ出力し、表示装置や端末機器を用いて使用者に庫内に保存される食品の種類や鮮度状態をお知らせしたりする（ステップ１９）。

もう少し具体的な種類検知方法の一例として、肉類と分類された食品２３の種類判定について、図６Ｂおよび図８を用いて説明する。

図６Ｂは、実線が牛肉、一点鎖線が豚肉、点線が鶏肉の分光反射スペクトルを示したものである。波長５８０ｎｍでは各肉とも同じような反射率であり、肉類ということが確認できるとともに、この波長を基準（変化しない波長）にすることで検知精度が向上できる。次に、波長５２５ｎｍでは鶏肉の反射率が、他２種類より大きく鶏肉は判断できる。また、波長６２５ｎｍでは豚肉と牛肉との間にも反射率差が発生するので、これらを検出波長に設定すれば肉類の種類区別を行うことができる。

具体的には、まず図８において、肉類の応じた検出波長として５８０ｎｍが選定され（ステップ２０）、制御部２６から信号Ｓ１が光源２４へ出力され食品２３（ここでは肉類）が照射される（ステップ２１）。次に、その波長５８０ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定される（ステップ２２）。その反射率が０．４〜０．６であれば食品は肉類と判定され（ステップ２４）、そうでなければ食品はその他類と判定される。（ステップ２３）。

続けて同様に、ステップ２５では鶏肉に応じた検出波長として５２５ｎｍが選定され、その波長５２５ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定され、その結果が信号Ｓ３として制御部２６へ出力される（ステップ２６〜２７）。その反射率が０．４〜０．６であれば食品は鶏肉と判定され（ステップ２８）、そうでなければ食品は他の肉類と判定される（ステップ２９）。

最後に、ステップ２９では豚肉と牛肉を判別する検出波長として６２５ｎｍが選定され、その波長６２５ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定され、その結果が信号Ｓ３として制御部２６へ出力される（ステップ３０〜３１）。その反射率が０．６５〜０．７５であれば食品は豚肉と判定され（ステップ３２〜３３）、反射率が０．５５〜０．６３であれば牛肉と判定される（ステップ３４〜３５）。

ここでは肉類の種類判別について説明したが、野菜や果実の他類についても、各食品に応じて反射率が異なる検出波長を見出し、同様の検知を行えば種類判別が可能である。

以上で食品２３の種類が判別できたので、次にその鮮度検知について牛肉とリンゴを例として説明する。まず、牛肉について、図６Ｃおよび図９を用いて説明する。

図６Ｃは、実線が劣化のない新鮮な状態、点線が劣化した状態の牛肉の分光反射スペクトルを示したものである。波長５５０ｎｍでは劣化前後とも同じような反射率であるので、この波長を基準（変化しない波長）にすることで検知精度が向上できる。次に、波長６１０ｎｍでは劣化前後の反射率が大きく異なるので、この６１０ｎｍを検出波長に設定すれば鮮度状態の判定を行うことができる。

具体的には、まず図９において、牛肉劣化の検出波長として６１０ｎｍが選定され（ステップ３６）、制御部２６から信号Ｓ１が光源２４へ出力され牛肉が照射される（ステップ３７）。次に、その波長６１０ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定され、その結果が信号Ｓ３として制御部２６へ出力される（ステップ３８）。その反射率が０．３５〜０．５であれば劣化と判定され（ステップ３９〜４０）、反射率が０．５５〜０．６５であれば劣化はなく新鮮と判定される（ステップ４１〜４２）。

この様な鮮度検知は、牛肉やマグロなど赤身肉の劣化特にメト化の検出に有効であり、外観（色）が顕著に悪化するために食品としての価値が大きく低減して廃棄するロス低減できる。また、肉眼による検知よりも早期に検知できるために、通信機器２７への出力と組み合わせることによって、ユーザーに早めの消費を喚起することが可能になる。また、検知結果を制御部２６に内蔵された負荷制御部によって、メト化進行を遅らせて肉眼で識別できるレベルまでのメト化を防止するとなおよい。

続けて、リンゴの鮮度検知について、図６Ｄおよび図１０を用いて説明する。図６Ｄは、実線が劣化のない新鮮な状態、点線が劣化した状態のリンゴの分光反射スペクトルを示したものである。波長４９０ｎｍでは劣化前後とも同じような反射率であるので、この波長を基準（変化しない波長）にすることで検知精度が向上できる。

次に、波長６２５ｎｍでは劣化前後の反射率が大きく異なるので、この６２５ｎｍを検出波長に設定すれば鮮度状態の判定を行うことができる。

具体的には、まず図１０において、リンゴ劣化の検出波長として６２５ｎｍが選定され（ステップ４３）制御部２６から信号Ｓ１が光源２４へ出力されリンゴが照射される（ステップ４４）。次に、その波長６２５ｎｍの反射光の強度を信号Ｓ２として制御部２６へ入力し反射率が測定される（ステップ４５）。その反射率が０．５〜０．６であれば劣化と判定され（ステップ４６〜４７）、反射率が０．２５〜０．３５であれば劣化はなく新鮮と判定される（ステップ４８〜４９）。

以上のように、本実施の形態においては、食品２３の収容部２０と、収容部２０の中に配置された食品２３に可視光を照射する光源２４と、可視光が照射された食品２３から反射された光を受光し、受光した光の検出波長を変えて食品の種類ならびに鮮度を検出する光センサー２５を設けたことにより、食品２３の種類ならびに鮮度の判定を光学的に非接触で検出するので、食品２３に触れることなく衛生的に保存しながら検知が行える。

また、光センサー２５を光波長可視光域の４つ以上の波長で検出可能な多波長スペクトルセンサーとしたことにより、検出に使用する波長域を細かく細分化して多数の波長で食品２３の状態を検知するので、その波長を組み合わせることで、精度良く食品２３の種類、鮮度の判定が可能になる。

具体的には、前述で説明した先行技術文献のＲＧＢ波長の光学センサーを用いる方式では、外観や色が似通った食品（例えば、トマトとリンゴ、醤油とコーラなど）の種類を正確に認識することが困難であった。認識精度を上げるためには数千枚以上もの画像データを用いて深層学習うことが必要であり、実用までに多くの手間と時間を要した。

本実施の形態の多波長スペクトルセンサーを用いた場合は、肉眼では分かりづらい色調の差をより高精度に検知できるため、色の似た食品でも多くの供試データを用いることなく認識精度を上げることが可能になる。

また、食品２３の種類により異なる反射光の波長成分に応じて、受光した反射光の検出波長を変化させて検出し、制御部２６により食品の鮮度状態の判定を行うようにしたことにより、使用者は保存管理する食品の種類を予め設定入力する煩わしい作業の必要がないので、非常に操作性の良い機能が提供できる。

また、光源２４を冷蔵庫１の庫内照明と兼用としたことにより、新たに光源２４を設ける必要がないので、スペース確保も光センサー２５のみの最小限で良く、低価格で検出システムが構成できる。

また、光源２４を波長の異なる複数のＬＥＤで構成したことにより、検出に必要な波長にピークがあるＬＥＤを選択して必要最小限搭載すれば良く、検出波長における反射率の変化量が大きく取れるので、精度の良い検知が可能になる。

また、収容部２０の内壁は可視光を吸収する色または素材としたことにより、光源２４から照射された不要な散乱光を内壁が吸収するので、外乱要因がない正確な反射光が光センサー２５に入光されるので、食品の種類、鮮度等の状態検知の更なる精度向上が可能になる。

また、食品２３の種類または鮮度等状態、または収納量の検知結果を、通信機器２７を介して他の機器へ出力するようにしたことにより、例えば表示装置に接続すれば、冷蔵庫１を開扉することなく食品２３の保存状態が確認できる。さらに、携帯端末機器やサーバーに接続すれば外出先でも検知結果の確認が可能になり、買い物などの際に役立つ情報が受け取れる、非常に利便性の高いシステムが提供できる。

（実施の形態２）
図１１は本発明の実施の形態２による冷蔵庫の冷蔵室の正面断面図である。図１１は分かりやすくするために冷蔵室５の扉（一般に観音式扉）を外した状態を図示しており、冷蔵室５内は食品収納のためのトレイ棚３０ａ〜ｄが下から順に挿入されており、本実施の形態では下から二段目を食品２３の収容部２０としている。

トレイ棚３０ａ〜３０ｄは可視光の透過率が高い透明性のあるガラスあるいはプラスチック製であり、冷蔵室５の内箱４は可視光の反射率が高い白色の樹脂製が一般的である。

さらに、断熱箱体２の左側および右側には、冷蔵室５の空間を照らす照明として、左側ＬＥＤ３１ａ〜３１ｅおよび右側ＬＥＤ３２ａ〜３２ｅが埋設されている。本実施の形態ではこの右側の庫内照明用ＬＥＤ３２ａ〜３２ｅを食品状態検知用の光源２４として兼用する。

また、左側ＬＥＤ３１ａ〜３１ｅの下側の断熱箱体２には光源２４からの光が受光できる深さで光センサー２５が埋設されている。すなわち、図１０に示す様に光源２４と光センサー２５は冷蔵室５の空間内で対向する配置であり、その間の収容部２０に食品２３が収納される位置関係となっている。

以上のように構成された冷蔵庫について、以下その動作、作用を説明する。

まず、冷蔵室５の扉を開扉し食品２３が収容部２０に投入されると、右側ＬＥＤ３２ｂのみを光源２４として点灯させる。光源２４からの光は基本的には指向性があり、食品２３の方向すなわち光センサー２５へ向かう光軸の強度が最も強い設計となっている。

従って、食品２３の量が少ないと光軸を遮断する物体量が小さいので、光センサー２５が受光する光の減衰はあまりない。逆に、食品２３の量が多いと光軸を遮断する物体量が大きいので、光センサー２５が受光する光は大きく減衰する。つまり、光センサー２５が受光する光の減衰量によって食品２３の収納量を判断することができる。

もう少し詳細に説明すると、基本的には図１０に示す右側ＬＥＤ３２ｂからの光軸ｂとｃの成分が主となり、その食品２３での反射光ｂ′とｃ′による光センサー２５が受光する光強度により収納量判定が行える。

但し、右側ＬＥＤ３２ｂからは微小な強度だが光軸ａやｄからの照射があり、内箱４の白色に反射して、光センサー２５の受光量に影響する可能性がある。従って、右側ＬＥＤ３２ａ〜ｅを各１個ずつ照射した時の減衰量の総和で判断する方が、検知精度は向上する。

また、本実施の形態では上から四段目のトレイ棚を収納部としたが、このように順次点灯することで別棚での検知や、冷蔵室５内の全収納量の検知が可能になる。

しかしながら、食品２３の表面が可視光に対して、反射率が極端に大きな白色等の場合には、多い収納量でも食品反射により光センサー２５が受光する光は大きくなり、減衰量は小さい、すなわち収納量は少ないと誤検知してしまう。そこで、青色波長域は白色物体に対して、他の赤色や緑色の反射率よりも大きくなる原理を応用して、青色のみをまず光センサー２５の検出波長として判断することで、収納された食品が反射率の高いものか否かがまず判定できる。

そして、食品２３の反射率の違いに応じた減衰量判定を行うことで、誤検知を回避することが可能になる。そして、検知した収納量の結果に応じて、実施の形態１で述べた様に、各負荷制御部２８により最適な冷却運転に制御したり、通信機器２７によって外部へ収納量を報知することができる。

以上のように、本実施の形態においては、食品２３の収納量の検知を、光センサー２５と光源２４を対向位置としてその間に収容部２０を設けて食品２３を配置し、光センサー２５が受光する減衰量から収納量の判定を行うようにしたことにより、光源からの光を食品が遮断して光センサーが受光するので、食品の収納量に反比例した受光量が光センサーで得られるので、複雑な機構や高価なセンサーを用いることなく、食品の収納量の検知が可能になる。

さらに光センサー２５を多波長で複数のピーク波長をもつ多波長スペクトルセンサーとしたことにより、画像認識装置や複雑で高価なセンサーを用いることなく、食品２３の収納量の検知が可能になり、反射率の高い食品２３対しても誤検知しないので、検知の信頼性が向上できる。

また、実施の形態１と同様に、食品２３の収納量検知結果を、通信機器２７で他の機器へ出力するようにすれば、外出先で収納状態が判断できるので、買い物のアシストに役立つ。さらに、サーバー接続して在庫管理すれば、宅配連携した食品２３の自動発注も可能になる。

尚、上記の実施の形態１において、食品２３の種類ならびに鮮度の判定結果を、冷蔵庫１に備えた表示手段あるいは通信機器２７を介して接続された携帯端末機器やサーバー接続機器の表示部に表示させて使用者に通知し、その結果が正しいか否かを使用者が確認できかつ、承認か非承認を冷蔵庫１の制御部２６にフィードバックできるシステムを設けることも可能である。

以上のように、本発明にかかる冷蔵庫は、食品の種類や鮮度、収納量を可視光域の光を食品に照射した時の反射率を用い光学的に非接触で検知できるので、家庭用又は業務用冷蔵庫に対して実施することはもちろん、食品の状態管理が必要な流通、倉庫などの用途にも適用できる。

１ 冷蔵庫
２ 断熱箱体
３ 外箱
４ 内箱
５ 冷蔵室
６ 切替室
７ 製氷室
８ 野菜室
９ 冷凍室
１０ 圧縮機
１１ 冷却室
１２ 奥面仕切り壁
１３ 冷却器
１４ 冷却ファン
１５ ラジアントヒータ
１６ ドレンパン
１７ ドレンチューブ
１８ 蒸発皿
１９ 引出し扉
２０ 収容部
２１ 第一の仕切り壁
２２ 第二の仕切り壁
２３ 食品
２４ 光源
２５ 光センサー
２６ 制御部
２７ 通信機器
３０ トレイ棚
３１ 左側ＬＥＤ
３２ 右側ＬＥＤ
４００（４００ａ〜４００ｌ） 波長選択手段
４０１（４０１ａ〜４０１ｌ） フォトダイオード

Claims (10)

1. 食品を収納する収容部を有する冷蔵庫であって、
   前記収容部に収納されている食品に光を照射する光源と、
   前記食品から反射された反射光を受光する光センサーと、
   前記反射光の特定の波長の反射率に基づいて、前記食品の種類を特定する制御部とを備えることを特徴とする冷蔵庫。
2. 前記反射光の第１の波長の反射率が第１の範囲に含まれている場合、前記制御部は、前記食品の種類を第１の種類であると特定し、
   前記反射光の第２の波長の反射率が第２の範囲に含まれている場合、前記制御部は、前記食品の種類を第２の種類であると特定し、
   前記反射光の第３の波長の反射率が第３の範囲に含まれている場合、前記制御部は、前記食品の種類を第３の種類であると特定することを特徴とする請求項１に記載の冷蔵庫。
3. 前記制御部は、前記食品の種類を特定した後に、前記反射光の鮮度判定用の波長の反射率に基づいて前記食品の鮮度を更に判定し、
   前記鮮度判定用の波長は、特定した前記食品の種類によって決定することを特徴とする請求項１または２に記載の冷蔵庫。
4. 食品鮮度が鮮度判定により鮮度劣化の判定であれば、前記制御部により、食品劣化を遅らせるよう、圧縮機と冷却ファンの少なくともいずれかを制御して保存温度をコントロールし、最適な冷却運転を行うようにした請求項３に記載の冷蔵庫。
5. 前記光センサーは、前記光源と対向した位置に配置され、前記光センサーと前記光源との間に前記収容部を設けたことにより、前記制御部は、前記光センサーが受光する減衰量から前記食品の収納量の判定を行うようにした請求項１〜４のいずれか１項に記載の冷蔵庫。
6. 前記光センサーは、光波長可視光域の４つ以上の波長で検出可能な多波長ペクトルセンサーとした請求項１〜５のいずれか１項に記載の冷蔵庫。
7. 前記光源は、波長の異なる複数のＬＥＤで構成した請求項１〜６のいずれか１項に記載の冷蔵庫。
8. 前記制御部は、前記食品の種類または鮮度等状態または収納量の検知結果を、他の通信機器に出力するようにした請求項１〜７に記載の冷蔵庫。
9. 前記収容部の内壁は、可視光を吸収する色または素材とした請求項１〜８のいずれか１項に記載の冷蔵庫。
10. 前記光源は、冷蔵庫の庫内照明と兼用とした請求項１〜９のいずれか１項に記載の冷蔵庫。

Images