JP6681606B2 - Food analyzer - Google Patents
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Description
本発明は、食品分析装置に関する。 The present invention relates to a food analysis device.
被測定物である食品に近赤外線を照射し、その食品に含まれる成分を分析する食品分析装置が知られている。特許文献1は従来の食品分析装置の一例であるカロリー測定装置を開示している。このカロリー測定装置は、食品に近赤外光を照射する光源部、食品に反射された反射光を受光する受光部、食品の重量を測定する重量計測器、および、食品のカロリーを算出する制御部を備える。制御部は、受光部の受光結果および重量計測器の計測結果を用いて、食品のカロリーを算出する。
2. Description of the Related Art There is known a food analysis device that irradiates a food, which is an object to be measured, with near-infrared rays, and analyzes components contained in the food.
食品が容器に載せられている場合、上記重量計測部は食品の重量および容器の重量を合わせた重量を計測する。しかし、制御部は食品の重量と容器の重量とを区別することなく食品のカロリーを算出するため、カロリーが正確に算出されないおそれがある。 When food is placed on the container, the weight measuring unit measures the total weight of the food and the container. However, since the control unit calculates the calorie of the food without distinguishing the weight of the food from the weight of the container, the calorie may not be calculated accurately.
本発明の目的は、食品の成分を正確に分析できる食品分析装置を提供することである。 An object of the present invention is to provide a food analysis device that can accurately analyze the components of food.
本発明に従う食品分析装置の一形態は、容器を配置可能な配置部と、近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、前記照射光の反射光を検出する第1検出部と、前記容器の特徴を示す特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記第1検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、前記第1検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える。 One mode of the food analysis device according to the present invention is an arrangement part in which a container can be arranged, irradiation light including near infrared light is irradiated to the container arranged in the arrangement part, and food placed on the container. It is obtained from a possible irradiation unit, a first detection unit that detects reflected light of the irradiation light, a storage unit that stores a database including characteristic information indicating characteristics of the container, and a detection result of the first detection unit. The characteristic information, and an estimation unit that estimates the weight of the food using the database, the detection result of the first detection unit and the weight of the food obtained by the estimation unit to determine the components of the food. And an analyzing unit for analyzing.
食品分析装置は、食品の成分を正確に分析できる。 The food analysis device can accurately analyze the components of food.
(食品分析装置が取り得る形態の一例)
〔1〕本発明に従う食品分析装置の一形態は、容器を配置可能な配置部と、近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、前記照射光の反射光を検出する第1検出部と、前記容器の特徴を示す特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記第1検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、前記第1検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える。
(One example of the form that the food analysis device can take)
[1] An aspect of the food analysis device according to the present invention is: an arrangement part in which a container can be arranged; the container in which irradiation light including near-infrared light is arranged in the arrangement part; and the container is placed on the container. An irradiation unit that can irradiate food, a first detection unit that detects reflected light of the irradiation light, a storage unit that stores a database that includes characteristic information indicating characteristics of the container, and a detection result of the first detection unit. The feature information obtained from the, and an estimation unit that estimates the weight of the food using the database, the detection result of the first detection unit and the food using the weight of the food obtained by the estimation unit And an analysis unit for analyzing the components of.
推定部は、第1検出部の検出結果から得られる特徴情報とデータベースとを用いて容器の重量を推定し、推定した容器の重量を用いて食品の重量を推定できる。分析部は、第1検出部の検出結果から得られる食品の成分の分布等に関する情報と、推定部により推定された食品の重量とを用いて食品の成分を分析できる。このため、食品の成分を正確に分析できる。 The estimating unit can estimate the weight of the container by using the characteristic information obtained from the detection result of the first detecting unit and the database, and can estimate the weight of the food by using the estimated weight of the container. The analysis unit can analyze the components of the food by using the information regarding the distribution of the components of the food obtained from the detection result of the first detection unit and the weight of the food estimated by the estimation unit. Therefore, the components of the food can be accurately analyzed.
〔2〕本発明に従う食品分析装置の一形態は、容器を配置可能な配置部と、近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、前記照射光の反射光を検出する第1検出部と、前記配置部に配置された前記容器の特徴を検出する第2検出部と、前記容器の特徴を示す特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記第2検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、前記第1検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える。 [2] An aspect of the food analysis device according to the present invention is such that an arrangement part in which a container can be arranged, irradiation light including near-infrared light is arranged in the arrangement part, and the container is placed on the container. The irradiation part which can irradiate food, the 1st detection part which detects the reflected light of the said irradiation light, the 2nd detection part which detects the characteristic of the said container arrange | positioned at the said arrangement | positioning part, and the characteristic of the said container are shown. A storage unit that stores a database including characteristic information, the characteristic information obtained from the detection result of the second detection unit, and an estimation unit that estimates the weight of the food using the database, and the first detection unit And an analysis unit that analyzes the components of the food using the weight of the food obtained by the estimation unit.
推定部は、第1検出部の検出結果から得られる特徴情報とデータベースとを用いて容器の重量を推定し、推定した容器の重量を用いて食品の重量を推定できる。分析部は、第2検出部の検出結果から得られる食品の成分の分布等に関する情報と、推定部により推定された食品の重量とを用いて食品の成分を分析できる。このため、食品の成分を正確に分析できる。 The estimating unit can estimate the weight of the container by using the characteristic information obtained from the detection result of the first detecting unit and the database, and can estimate the weight of the food by using the estimated weight of the container. The analysis unit can analyze the components of the food by using the information about the distribution of the components of the food obtained from the detection result of the second detection unit and the weight of the food estimated by the estimation unit. Therefore, the components of the food can be accurately analyzed.
〔3〕前記食品分析装置の一例によれば、前記第2検出部は、前記配置部に配置される受光素子を含み、前記容器の特徴を検出する。
上記食品分析装置によれば、第2検出部と容器との距離が近いため、容器の特徴が正確に検出される。
[3] According to an example of the food analysis device, the second detection unit includes a light receiving element arranged in the arrangement unit, and detects a characteristic of the container.
According to the food analysis device, since the distance between the second detection unit and the container is short, the characteristics of the container can be accurately detected.
〔4〕前記食品分析装置の一例によれば、前記第2検出部は、前記容器に設けられるタグから前記容器の特徴を検出する。
上記食品分析装置によれば、タグに容器の特徴を記憶させることにより、容器の特徴が正確に検出される。
[4] According to an example of the food analysis device, the second detection unit detects a characteristic of the container from a tag provided on the container.
According to the food analysis device, the characteristic of the container is accurately detected by storing the characteristic of the container in the tag.
〔5〕前記食品分析装置の一例によれば、前記第2検出部は、光学的方法または電磁的方法により前記タグを検出する。
上記食品分析装置によれば、タグの構成を多用な構成から選択できる。
[5] According to an example of the food analysis device, the second detection unit detects the tag by an optical method or an electromagnetic method.
According to the food analysis device, the tag configuration can be selected from various configurations.
〔6〕前記食品分析装置の一例によれば、前記特徴情報は、前記容器の吸光度、前記容器の輝度、前記容器の形状、前記容器の材質、および、前記容器の大きさの少なくとも1つを含む。 [6] According to an example of the food analysis device, the characteristic information includes at least one of the absorbance of the container, the brightness of the container, the shape of the container, the material of the container, and the size of the container. Including.
上記食品分析装置によれば、推定部は、これらの特徴情報を用いることにより容器の特徴がより正確に検出することができ、それにともない食品の重量もより正確に推定することができる。 According to the food analysis device, the estimation unit can more accurately detect the characteristics of the container by using the characteristic information, and accordingly can more accurately estimate the weight of the food.
〔7〕前記食品分析装置の一例によれば、前記容器の重量および前記食品の重量を計測する重量計をさらに備え、前記データベースは、前記特徴情報と前記容器の重量とが関連付けられる。
上記食品分析装置によれば、重量計により容器に載せられた食品の重量を計測できる。このため、上記重量を別に計測する場合と比較して、使用者の労力が軽減される。
[7] According to an example of the food analysis device, a weight scale for measuring the weight of the container and the weight of the food is further provided, and the database associates the characteristic information with the weight of the container.
According to the food analysis device, the weight of the food placed on the container can be measured by the weight scale. Therefore, the labor of the user is reduced as compared with the case where the weight is measured separately.
(第1実施形態)
図1を参照して、食品分析装置1の構成について説明する。食品分析装置1は、測定ユニット10および分析ユニット60を備える。測定ユニット10および分析ユニット60は、接続ケーブル2を介して電気的に接続されている。
(First embodiment)
The configuration of the
測定ユニット10は、食品200に関する情報を測定する。測定ユニット10は、筐体11、配置部12、照射部13、重量計16、および、第1検出部20を備える。配置部12、照射部13、および、第1検出部20は、筐体11内に設けられる。筐体11の扉(図示略)が閉じられた場合、配置部12、照射部13、および、第1検出部20が遮光される。
The
照射部13は、光源14、および、レンズ15を含む。照射部13は、照射光300を生成する。照射光300は、光源14から照射され、レンズ15を通過する光である。
光源14は、例えば、ハロゲンランプまたは半導体レーザである。光源14は、例えば、700nm〜2500nmの近赤外光を照射可能である。
The
The
レンズ15は、光源14と配置部12との間に配置される。レンズ15は、照射光300の方向および波長を調整する機能を有する。第1例では、レンズ15は、凸レンズであり、光源14が照射した光を平行光に変換する。第2例では、凹レンズまたは度数の異なる凸レンズにより、光源14が照射した光を、拡散または集光する。第3例では、レンズ15は、分析に使用しない波長範囲の光を通過させないフィルタ機能を有する。
The
配置部12は、様々な種類の容器100を配置可能である。図示される例は、配置部12に容器100が配置されていない基準状態である。容器100は、容器100の中心100Aと配置部12の中心12Aとがずれて配置されている。
The
照射部13が配置部12に照射光300を照射すると、照射光300の一部が吸光され、照射光300の反射光310が配置部12により生成される。配置部12の材質により、反射光310の所定の波長範囲における吸光度が大きくなる。食品200の分析精度の向上のためには、配置部12の材質は、反射光310の波長範囲毎の吸光度の変化が少ないメラミン樹脂やテフロン(登録商標)等が好ましい。
When the
図2は、配置部12に容器100が配置される配置状態を示す図である。容器100は、食器、調理関連機器等の、食品200を支持可能な部材である。食品200を支持可能な部材は、例えば、ボウル、ざる、鍋、おたま、スプーン、アルミホイル、袋、箱、ビーカー、シャーレ等である。また、容器100の材質は、例えば、陶器製、金属製、樹脂製、木製等である。図示される例では、容器100は、アルミ製である。
FIG. 2 is a diagram showing an arrangement state in which the
使用者は、配置部12の任意の位置に容器100を配置可能である。図示される例では、容器100は、容器100の中心100Aと配置部12の中心12Aとがずれて配置されている。
The user can arrange the
重量計16は、例えば、配置部12の下方に位置している。重量計16は、配置部12に配置された、容器100の重量、または、食品200と容器100との合計重量を計測する。重量計16を備える構成の場合、食品200と容器100との合計重量を別に計測する必要がないため、使用者の労力が軽減される。
The weighing
食品200は、1つまたは複数の成分を含む。成分の一例は、タンパク質、炭水化物、または、脂質である。図示される例では、食品200は、1つの成分210を含む。成分210は、タンパク質である。成分210の形状は、直方体である。
照射部13および第1検出部20は、食品200の上方に位置する。照射部13は、下方の食品200に向けて照射光300を照射する。第1検出部20は、下方からの反射光310を検出する。照射部13および第1検出部20の位置は任意に変更可能であり、各位置は入れ替えられてもよい。図示される例では、照射部13が食品200の直上に位置し、第1検出部20が食品200の斜め上方に位置する。
The
図3に示されるように、第1検出部20は、集光部30、分光部40、および、受光センサ50を備える。集光部30は、反射光310を集光する。集光部30は、集光レンズ31および反射部32を備える。集光レンズ31は、凸レンズであり、反射光310を集光する。反射部32は、鏡であり、集光レンズ31により集光された反射光310を分光部40に導く。
As shown in FIG. 3, the
分光部40は、集光部30により集光された反射光310から食品200の成分に関する波長の光を分光する。分光部40は、食品の成分数に応じて分光数が設定される。図示される例は、3つの成分を分光する分光部40の構成である。分光部40は、第1分光部41、第2分光部42、および、第3分光部43を備える。各分光部41〜43は、特定の波長の光のみを反射し、他の波長の光を透過する回折格子の分光器である。各分光部41〜43は、互いに異なる特定の波長の光のみを反射する。これらの特定の波長は、成分が既知である食品に関する複数の試料に対する実験等により決定される。このように、食品の各成分は、分光部40により種類分けされる。
The
第1分光部41は、食品200の成分のうちのタンパク質と相関する910nm前後の波長の光を選択的に反射する。第2分光部42は、食品200の成分のうちの炭水化物と相関する980nm前後の波長の光を選択的に反射する。第3分光部43は、食品200の成分のうちの脂質と相関する930nm前後の波長の光を選択的に反射する。
The
受光センサ50は、分光部40により分光された光を受光する。受光センサ50は、例えば、CCDイメージセンサである。受光センサ50は、第1受光センサ51、第2受光センサ52、および、第3受光センサ53を含む。第1受光センサ51は、第1分光部41において反射した光を受光する。第2受光センサ52は、第2分光部42において反射した光を受光する。第3受光センサ53は、第3分光部43において反射した光を受光する。
The
各受光センサ51〜53の受光面には、複数の受光素子54が格子状に配置されている。受光素子54の材質は、一例として、近赤外領域において幅広く感度を持つシリコン、インジウム、ガリウム、および、ヒ素等が用いられる。各受光素子54は、受光した光の受光量を検出する。
A plurality of light receiving
図4は、図1における第1受光センサ51の検出結果である。各マスは、各受光素子54に相当する。また、マスの色の濃さは、輝度の高さを示している。図5は、図4のX行に位置する受光素子54と輝度との関係を示す図である。X行は、分析ユニット60の分析対象である。分析対象は、任意の1つまたは複数の行、任意の範囲である。図示される例では、容器100の中心付近を含む行である。
FIG. 4 shows the detection result of the first
容器100はアルミ製であるため、照射光300を反射しやすい。このため、容器100に相当する受光素子54が検出する輝度は、配置部12に相当する受光素子54が検出する輝度よりも高い。
Since the
図6は、図2における第1受光センサ51の検出結果である。図7は、図6のX行に位置する受光素子54と輝度との関係を示す図である。第1受光センサ51はタンパク質と相関する波長範囲に属する反射光310を検出するため、成分210に相当する受光素子54が検出する輝度は、配置部12に相当する受光素子54が検出する輝度よりも高い。また、容器100はアルミ製であるため、照射光300を反射しやすい。このため、容器100に相当する受光素子54が検出する輝度は、成分210に相当する受光素子54が検出する輝度よりも高い。
FIG. 6 shows a detection result of the first
図8を参照して、分析ユニット60の構成について説明する。分析ユニット60は、推定部61、分析部62、記憶部63、および、表示部64を備える。記憶部63は、例えば、フラッシュメモリであり、分析ユニット60による分析に必要な情報を記憶し、分析結果等を記憶する。
The configuration of the
推定部61は、例えば、マイクロコンピュータであり、接続ケーブル2を介して第1検出部20および重量計16と接続されている。推定部61は、第1検出部20の検出結果から得られる容器100の特徴情報、重量計16の計測結果、および、データベースに基づいて容器100の重量を推定する。
The
特徴情報は、容器100の特徴を示し、容器100の輝度、吸光度、形状、材質、および、大きさの少なくとも1つを含む。このため、容器100の特徴がより正確に検出され、それにともない食品200の重量もより正確に推定される。容器100の輝度は、所定の光強度の照射光300を照射した場合の反射光310の輝度である。受光素子54の素子数が多い場合には、情報量およびそれを処理するための計算量が多い。このため、容器100の輝度は、輝度の最大値、輝度が所定の閾値を超えた受光素子54の連続距離、輝度のヒストグラム、輝度の微分や2次微分の変曲点の数等の情報であってもよい。
The characteristic information indicates the characteristic of the
容器100の吸光度は、基準状態の容器100の輝度、および、配置状態の容器100から算出できる。容器100の形状は、容器100の輝度、および、配置部12の輝度から算出できる。容器100の大きさは、容器100の形状から算出できる。容器100の材質は、容器100の吸光度から算出できる。容器100の特徴情報を算出するための情報は、記憶部63に予め記憶されている。
The absorbance of the
また、推定部61は、容器100の重量の推定精度の向上のための手段をさらに備えることもできる。第1例では、推定部61は、予め教師あり学習を実施し、学習結果を記憶部63に記憶しておくことにより、容器100の重量の推定精度を向上可能である。第2例では、推定部61は、容器100の輝度、吸光度、形状、材質、および、大きさのうち、2つ以上の特徴情報を組み合わせて推定する。
Further, the
分析部62は、例えば、マイクロコンピュータであり、接続ケーブル2を介して第1検出部20と接続されている。分析部62は、反射光310に基づいて食品200の成分210を分析する。分析の一例は、カロリーである。カロリーを分析する場合、例えば、成分210の単位重さあたりのカロリーに成分210の重量を乗ずることにより、分析される。
The
表示部64は、例えば、液晶画面である。表示部64には、分析部62により分析された分析結果、および、記憶部63が記憶している過去の分析結果等が表示される。表示部64は、入力操作が可能な機器であるタッチパネルとしての機能を備える。使用者は、表示部64により、分析に必要な情報も入力できる。分析に必要な情報は、例えば、容器100の重量、食品200と容器100との合計重量等である。
The
記憶部63は、容器100の特徴情報を含むデータベースを記憶している。好ましくは、データベースは、容器100の特徴情報と容器100の重量とが関連付けられる。図9は、データベースの一例である。データベースは、1種類の容器100について少なくとも1つの特徴情報を含む。図示される例では、データベースは、1種類の容器100について3つの特徴情報を含む。3つの特徴情報は、材質、形状、および、大きさである。1種類の容器100あたりの特徴情報の数が1つである場合、推定部61は、その特徴情報を検出する。1種類の容器100あたりの特徴情報の数が複数である場合、推定部61は、複数の特徴情報のうちの少なくとも1つを検出する。
The
容器100の特徴情報は、予め定められている。第1例では、容器100の特徴情報は、予め第1検出部20により計測される。第2例では、容器100の特徴情報は、使用者が表示部64に入力することにより予め指定される。
The characteristic information of the
容器100の形状は、容器100の高さ、長径、短径、辺の長さ、頂点の数、輪郭の長さ、容器100の特徴的な形状、容器100の平面視における形状、例えば、円形、長方形等である。
The shape of the
容器100の大きさは、容器100の体積、容器100の平面視における形状の面積、容器100の幅、高さ等である。容器100の大きさを、輝度が所定の値以上の受光素子54の数としてもよい。
The size of the
容器100の材質は、大分類、小分類、比重等である。大分類の例は、木製、樹脂製、金属製等である。小分類の例は、アルミ製、銅製、ABS樹脂製、メラミン樹脂製等である。
The material of the
容器100の重量は、予め定められている。第1例では、容器100の重量は、予め重量計16により計測される。第2例では、容器100の重量は、使用者が表示部64に入力することにより予め指定される。第3例では、容器100の重量は、容器100の比重と大きさとの積から算出される。
The weight of the
このように、容器100の特徴情報は、容器100の形状、容器100の材質、および、容器100の大きさの少なくとも1つを含む。このため、推定部61は、容器100の種類を推定でき、容器100の重量を推定できる。なお、容器100の一部が特徴的な形状を有している場合、推定部61は、その他の部分に対する処理を省略できるため、容器100の種類を推定しやすい。
As described above, the characteristic information of the
図10〜図12は、容器100の材質ごとに所定の光強度の照射光300を照射した場合における、照射光300の波長と第1検出部20が検出する輝度との関係を示す図である。図10は、容器100が木製の場合である。図11は、容器100がアルミ製の場合である。図12は、容器100が陶器製の場合である。容器100が陶器製の場合、波長により輝度が大きく変化せず、第1検出部20が検出する輝度が低い。容器100がアルミ製の場合、波長により輝度が大きく変化せず、第1検出部20が検出する輝度が高い。容器100が木製の場合、波長により輝度が大きく変化する。データベースには、これらの波長と輝度との関係が記憶される。このため、推定部61は、容器100の種類を推定でき、容器100の重量を推定できる。
10 to 12 are diagrams showing the relationship between the wavelength of the
図8に示されるように、分析部62は、第1検出部20と接続されており、基準状態における第1検出部20の検出結果(図4参照)、および、配置状態における第1検出部20の検出結果(図6参照)を受信する。
As shown in FIG. 8, the
図4に示される容器100の輝度は高く、図6に示される食品200の輝度にも影響を与えている。このため、分析部62は、容器100の位置の影響低減手段を備える。影響低減手段は、例えば、食品200の輝度の補正である。食品200の輝度の補正にあたり、基準状態における第1検出部20の検出結果の容器100の位置と、配置状態における第1検出部20の検出結果の容器100の位置とが異なっているため、両位置を対応付ける。
The brightness of the
分析部62は、配置部12の中心12A(図1参照)に対する、基準状態における第1検出部20の検出結果の容器100の中心100A(図1参照)の位置を算出し、記憶部63に記憶する。分析部62は、配置部12の中心12A(図2参照)に対する、配置状態における第1検出部20の検出結果の容器100の中心100A(図2参照)の位置を算出し、記憶部63に記憶する。分析部62は、記憶した両位置の差分から、配置状態における容器100の輝度を推定する。推定方法は、例えば、基準状態における第1検出部20の検出結果の各受光素子54の座標、および、それらの輝度の値を、記憶した両位置の差分だけ座標を移動させたデータを作成する。このデータにより、配置状態における第1検出部20の検出結果を補正し、容器100の輝度を推定する。このように、分析部62は、配置部12を基準とし、基準状態における容器100の中心100Aと、配置状態における容器100の中心100Aとの位置に基づいて、食品200の輝度を補正する。このため、容器100の位置のずれの影響を抑制できる。
The
推定部61は、分析部62とは電気的に接続されており、分析部62に推定結果を送信する。分析部62は、重量計16が計測した容器100に載せられた食品200の重量から、推定部61が推定した容器100の重量を減算し、食品200の重量を算出する。このように、食品分析装置1は、容器100の特徴に基づいて、容器100の重量を推定することができる。このため、容器100の重量を除いた食品200の重量を精度良く得ることができ、食品200の成分をより正確に分析できる。
The
(第2実施形態)
第2実施形態では、食品分析装置1は第2検出部21をさらに備え、第2検出部21は配置部12に配置される受光素子22を含む点において第1実施形態と相違する。その他の点において、第2実施形態の食品分析装置1は、第1実施形態の食品分析装置1と実質的に同じ構成を備える。
(Second embodiment)
The second embodiment is different from the first embodiment in that the
図13に示されるように、第2検出部21は、照射光300を受光する受光素子22、および、受光素子22を制御する受光素子制御部23を含む。図示される例では、複数の受光素子22は、配置部12に規則的に配置される。配置部12に容器100が配置された状態において照射部13が照射光300を照射すると照射光300により生成される容器100の影が生成される。容器100の影は、容器100の形状、輝度、吸光度等の容器100の特徴を含む。配置部12に配置される受光素子22は、容器100との距離が近いため、第2検出部21は、容器100の特徴をより正確に検出する。
As shown in FIG. 13, the
また、第2検出部21が、1つの受光素子22を含む場合、容器100が受光素子22を覆うように配置し、基準状態における受光素子22の輝度と比較することにより、容器100の特徴を検出できる。
When the
推定部61は、受光素子制御部23と接続される。推定部61は、第2検出部21の検出結果から得られる容器100の特徴情報、重量計16の計測結果、記憶部63に記憶されたデータベースを用いて食品200の重量を推定する。
The
(第3実施形態)
第3実施形態では、第2検出部21は、容器100に設けられたタグ110を検出する点において第2実施形態と相違する。その他の点において、第3実施形態の食品分析装置1は、第2実施形態の食品分析装置1と実質的に同じ構成を備える。
(Third Embodiment)
The third embodiment differs from the second embodiment in that the
図14に示されるように、容器100には、タグ110が設けられている。タグ110は、バーコードのような光学式マークである。容器100に、タグ110が印刷されていてもよい。タグ110には、容器100の特徴情報が記憶されている。容器100の特徴情報は、容器100の種類、容器100の形状、容器100の材質、容器100の吸光度、および、容器100の大きさの少なくとも1つを含む。第2検出部21は、光学的方法によりタグ110を検出する。このため、推定部61は、容器100の特徴が正確に検出でき、容器100の重量を推定できる。また、分析部62は、容器100の形状、容器100の材質、容器100の吸光度、および、容器100の大きさの少なくとも1つを、食品200の分析に使用してもよい。
As shown in FIG. 14, the
(変形例)
上記各実施形態に関する説明は本発明に従う食品分析装置が取り得る形態の例示であり、その形態を制限することを意図していない。本発明に従う食品分析装置は実施形態以外に例えば以下に示される上記各実施形態の変形例、および、相互に矛盾しない少なくとも2つの変形例が組み合わせられた形態を取り得る。
(Modification)
The above description regarding each embodiment is an example of a form that the food analysis device according to the present invention can take, and is not intended to limit the form. The food analysis device according to the present invention may take a form other than the embodiment, for example, a modified example of the above-described respective embodiments described below and a combination of at least two modified examples that do not contradict each other.
・第2検出部21は、電磁的方法によりタグ110を検出してもよい。この場合のタグ110は、電子タグである。電磁的方法によりタグ110を検出する場合には、第2検出部21がタグ110を視認できなくてもよいため、タグ110の取り付け場所の自由度が向上する。
-The 2nd primary detecting
・受光素子制御部23は、推定部61と一体に構成されていてもよい。
・推定部61は、分析部62と一体に構成されていてもよい。
・記憶部63は、推定部61および分析部62の少なくとも1つと一体に構成されていてもよい。
The light receiving
The
The
・第2検出部21は、配置部12に配置された複数の容器100の特徴情報を検出可能である。第2検出部21は、例えば、所定の波長範囲の吸光度によりそれぞれの容器100の材質を推定し、複数の容器100の特徴情報を検出できる。
The
・特徴情報は、容器100の用途をさらに含んでもよい。例えば、米飯用、スープ用等の容器であることがわかれば、食品の分析をより高精度に行うことができる。
・特徴情報は、使用者の情報をさらに含んでもよい。食品分析装置1の使用者が複数いる場合に、容器100の種類を用いて使用者を特定することにより、使用者に応じた健康管理を行うことができる。
The characteristic information may further include the usage of the
The characteristic information may further include user information. When there are a plurality of users of the
・容器100の位置の影響低減手段は、任意に変更可能である。第1例では、影響低減手段は、容器100を所定の位置に位置決め可能なガイド70である。図15に示されるように、ガイド70は、容器100の底面と噛み合うように配置部12に設けられた溝71である。また、図16に示されるように、ガイド70は、配置部12に設けられた突起72である。使用者は、突起72に接触させるように容器100を配置することにより、容器100を所定の位置に位置決めできる。
The means for reducing the influence of the position of the
第2例では、影響低減手段は、基準状態において異なる位置に配置された容器100の輝度のデータである。使用者は、予め容器100の配置を少しずつずらして輝度を測定し、そのデータを記憶部63に記憶させておく。分析部62は、配置状態における容器100の位置に対して最も近いデータを記憶部63から読み出す。
In the second example, the influence reducing means is the brightness data of the
第3例では、影響低減手段は、配置部12、照射部13、および、第1検出部20の少なくとも1つの移動である。配置部12が水平方向に移動可能に構成され、基準状態の容器100の位置と配置状態の容器100の位置との差分に対応して配置部12が移動する。または、第1検出部20が水平方向に移動可能に構成され、基準状態の容器100の位置と配置状態の容器100の位置との差分に対応して第1検出部20が移動する。または、照射部13が水平方向に移動可能に構成され、基準状態の容器100の位置と配置状態の容器100の位置との差分に対応して照射部13が移動する。
In the third example, the influence reducing means is movement of at least one of the
本発明に従う食品分析装置は、食品の成分を正確に分析でき、カロリー計算や使用者の健康管理等に用いることができる。 The food analysis device according to the present invention can accurately analyze the components of foods and can be used for calorie calculation, health management of users, and the like.
1 :食品分析装置
12 :配置部
13 :照射部
16 :重量計
20 :第1検出部
21 :第2検出部
22 :受光素子
54 :受光素子
61 :推定部
62 :分析部
63 :記憶部
100:容器
110:タグ
200:食品
210:第1成分
300:照射光
310:反射光
1: Food analysis device 12: Arrangement part 13: Irradiation part 16: Weighing scale 20: First detection part 21: Second detection part 22: Light receiving element 54: Light receiving element 61: Estimating part 62: Analysis part 63: Storage part 100 : Container 110: Tag 200: Food 210: First component 300: Irradiation light 310: Reflected light
Claims (6)
近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、
前記照射光の反射光を検出する第1検出部と、
前記容器の吸光度、前記容器の輝度、前記容器の形状、前記容器の材質、および、前記容器の大きさの少なくとも1つを含む特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、
前記第1検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、
前記第1検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える
食品分析装置。 An arrangement part in which a container can be arranged,
Irradiation light including near-infrared light, the container arranged in the arrangement unit, and an irradiation unit capable of irradiating food placed on the container,
A first detection unit for detecting reflected light of the irradiation light;
A storage unit that stores a database including characteristic information including at least one of the absorbance of the container, the brightness of the container, the shape of the container, the material of the container, and the size of the container ;
The characteristic information obtained from the detection result of the first detection unit, and an estimation unit that estimates the weight of the food using the database,
A food analysis device, comprising: an analysis unit that analyzes the components of the food using the detection result of the first detection unit and the weight of the food obtained by the estimation unit.
近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、
前記照射光の反射光を検出する第1検出部と、
前記配置部に配置された前記容器の特徴を検出する第2検出部と、
前記容器の吸光度、前記容器の輝度、前記容器の形状、前記容器の材質、および、前記容器の大きさの少なくとも1つを含む特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、
前記第2検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、
前記第1検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える
食品分析装置。 An arrangement part in which a container can be arranged,
Irradiation light including near-infrared light, the container arranged in the arrangement unit, and an irradiation unit capable of irradiating food placed on the container,
A first detection unit for detecting reflected light of the irradiation light;
A second detection unit that detects a characteristic of the container placed in the placement unit;
A storage unit that stores a database including characteristic information including at least one of the absorbance of the container, the brightness of the container, the shape of the container, the material of the container, and the size of the container ;
The characteristic information obtained from the detection result of the second detection unit, and an estimation unit that estimates the weight of the food using the database,
A food analysis device, comprising: an analysis unit that analyzes the components of the food using the detection result of the first detection unit and the weight of the food obtained by the estimation unit.
請求項2に記載の食品分析装置。 The food analysis device according to claim 2, wherein the second detection unit includes a light receiving element arranged in the arrangement unit, and detects a characteristic of the container.
請求項2に記載の食品分析装置。 The food analysis device according to claim 2, wherein the second detection unit detects a characteristic of the container from a tag provided on the container.
請求項4に記載の食品分析装置。 The food analysis device according to claim 4, wherein the second detection unit detects the tag by an optical method or an electromagnetic method.
前記データベースは、前記特徴情報と前記容器の重量とが関連付けられる
請求項1〜5のいずれか一項に記載の食品分析装置。 Further comprising a weighing scale for measuring the weight of the container and the weight of the food,
The database associates the characteristic information with the weight of the container.
The food analysis device according to claim 1 .
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