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. Patent Document 1 discloses a calorie measuring device which is an example of a conventional food analyzing device. This calorie measuring device includes a light source unit for irradiating food with near-infrared light, a light receiving unit for receiving reflected light reflected by food, a weight measuring device for measuring the weight of food, and a control for calculating calories of food. Section. The control unit calculates the calorie of the food by using the light receiving result of the light receiving unit and the measurement result of the weight measuring device.

特開2008−122412号公報JP, 2008-122412, A

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.

第1実施形態の食品分析装置の構成図。The block diagram of the foodstuff analysis device of 1st Embodiment. 配置状態における第1実施形態の食品分析装置の構成図。The block diagram of the food analysis device of 1st Embodiment in an arrangement state. 図1の第1検出部の構成を示す模式図。FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration of a first detection unit in FIG. 1. 図1の第1受光センサの検出結果を示す図。The figure which shows the detection result of the 1st light receiving sensor of FIG. 図4のX行の輝度を示す図。The figure which shows the brightness | luminance of the X line of FIG. 図2の第1受光センサの検出結果を示す図。The figure which shows the detection result of the 1st light receiving sensor of FIG. 図6のX行の輝度を示す図。The figure which shows the brightness | luminance of the X line of FIG. 図2のブロック図。The block diagram of FIG. データベースの一例を示す図。The figure which shows an example of a database. アルミ製の容器に対する波長と輝度との関係を示す図。The figure which shows the relationship between the wavelength and the brightness | luminance with respect to the container made from aluminum. 木製の容器に対する波長と輝度との関係を示す図。The figure which shows the relationship between the wavelength and the brightness | luminance with respect to a wooden container. 陶器製の容器に対する波長と輝度との関係を示す図。The figure which shows the relationship between the wavelength and the brightness | luminance with respect to the container made from earthenware. 第2実施形態の食品分析装置の構成図。The block diagram of the foodstuff analysis device of 2nd Embodiment. 第3実施形態の食品分析装置の構成図。The block diagram of the foodstuff analysis apparatus of 3rd Embodiment. 影響低減手段が溝である例を示す図。The figure which shows the example in which an influence reduction means is a groove. 影響低減手段が突起である例を示す図。The figure which shows the example in which an influence reduction means is a protrusion.

(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 food analysis device 1 will be described with reference to FIG. The food analysis device 1 includes a measurement unit 10 and an analysis unit 60. The measurement unit 10 and the analysis unit 60 are electrically connected via the connection cable 2.

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 measurement unit 10 measures information about the food 200. The measurement unit 10 includes a housing 11, an arrangement unit 12, an irradiation unit 13, a weight scale 16, and a first detection unit 20. The arrangement unit 12, the irradiation unit 13, and the first detection unit 20 are provided inside the housing 11. When the door (not shown) of the housing 11 is closed, the arrangement unit 12, the irradiation unit 13, and the first detection unit 20 are shielded from light.

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 irradiation unit 13 includes a light source 14 and a lens 15. The irradiation unit 13 generates irradiation light 300. The irradiation light 300 is light that is emitted from the light source 14 and passes through the lens 15.
The light source 14 is, for example, a halogen lamp or a semiconductor laser. The light source 14 can emit near-infrared light of 700 nm to 2500 nm, for example.

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 lens 15 is arranged between the light source 14 and the arrangement unit 12. The lens 15 has a function of adjusting the direction and wavelength of the irradiation light 300. In the first example, the lens 15 is a convex lens and converts the light emitted by the light source 14 into parallel light. In the second example, the light emitted by the light source 14 is diffused or condensed by a concave lens or a convex lens having a different power. In the third example, the lens 15 has a filter function that does not pass light in the wavelength range not used for analysis.

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 arrangement part 12 can arrange various types of containers 100. The illustrated example is a reference state in which the container 100 is not arranged in the arrangement unit 12. The container 100 is arranged such that the center 100A of the container 100 and the center 12A of the arrangement portion 12 are displaced from each other.

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 irradiation unit 13 irradiates the arrangement unit 12 with the irradiation light 300, part of the irradiation light 300 is absorbed, and the arrangement unit 12 generates reflected light 310 of the irradiation light 300. Depending on the material of the arrangement portion 12, the absorbance of the reflected light 310 in the predetermined wavelength range becomes large. In order to improve the analysis accuracy of the food 200, the material of the arrangement portion 12 is preferably melamine resin, Teflon (registered trademark), or the like, which has a small change in the absorbance in each wavelength range of the reflected light 310.

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 container 100 is arranged in the arrangement unit 12. The container 100 is a member that can support the food 200, such as tableware and cooking-related equipment. The member capable of supporting the food 200 is, for example, a bowl, a colander, a pot, a sack, a spoon, an aluminum foil, a bag, a box, a beaker, a petri dish or the like. Further, the material of the container 100 is, for example, ceramic, metal, resin, wood, or the like. In the illustrated example, the container 100 is made of aluminum.

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 container 100 at an arbitrary position of the arrangement unit 12. In the illustrated example, the container 100 is arranged such that the center 100A of the container 100 and the center 12A of the arrangement portion 12 are displaced from each other.

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 scale 16 is located below the placement unit 12, for example. The weighing scale 16 measures the weight of the container 100 placed in the placement unit 12 or the total weight of the food 200 and the container 100. In the case of the configuration including the weight scale 16, it is not necessary to separately measure the total weight of the food 200 and the container 100, and thus the labor of the user is reduced.

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。   Food product 200 includes one or more ingredients. Examples of components are proteins, carbohydrates or lipids. In the illustrated example, the food product 200 comprises one ingredient 210. Component 210 is a protein. The shape of the component 210 is a rectangular parallelepiped.

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 irradiation unit 13 and the first detection unit 20 are located above the food 200. The irradiation unit 13 irradiates the food 200 below with the irradiation light 300. The first detection unit 20 detects the reflected light 310 from below. The positions of the irradiation unit 13 and the first detection unit 20 can be arbitrarily changed, and the positions may be interchanged. In the illustrated example, the irradiation unit 13 is located directly above the food 200, and the first detection unit 20 is located diagonally above the food 200.

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 first detection unit 20 includes a light collecting unit 30, a spectroscopic unit 40, and a light receiving sensor 50. The light collecting unit 30 collects the reflected light 310. The condenser 30 includes a condenser lens 31 and a reflector 32. The condenser lens 31 is a convex lens and condenses the reflected light 310. The reflector 32 is a mirror and guides the reflected light 310 condensed by the condenser lens 31 to the spectroscope 40.

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 spectroscopic unit 40 disperses the light having a wavelength related to the components of the food 200 from the reflected light 310 condensed by the condensing unit 30. The spectroscopic unit 40 sets the spectroscopic number according to the number of components of food. The illustrated example is a configuration of the spectroscopic unit 40 that disperses three components. The spectroscopic unit 40 includes a first spectroscopic unit 41, a second spectroscopic unit 42, and a third spectroscopic unit 43. Each of the spectroscopic units 41 to 43 is a spectroscope of a diffraction grating that reflects only light of a specific wavelength and transmits light of other wavelengths. Each of the spectroscopic units 41 to 43 reflects only light of a specific wavelength different from each other. These specific wavelengths are determined by, for example, experiments on a plurality of samples of foods whose ingredients are known. As described above, each component of food is classified by the spectroscopic unit 40.

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 first spectroscopic unit 41 selectively reflects light having a wavelength of about 910 nm, which is correlated with proteins in the components of the food 200. The second spectroscopic unit 42 selectively reflects light having a wavelength of about 980 nm that correlates with carbohydrate among the components of the food 200. The third spectroscopic unit 43 selectively reflects light having a wavelength of about 930 nm that is correlated with lipids among the components of the food 200.

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 light receiving sensor 50 receives the light dispersed by the spectroscopic unit 40. The light receiving sensor 50 is, for example, a CCD image sensor. The light receiving sensor 50 includes a first light receiving sensor 51, a second light receiving sensor 52, and a third light receiving sensor 53. The first light receiving sensor 51 receives the light reflected by the first spectroscopic unit 41. The second light receiving sensor 52 receives the light reflected by the second spectroscopic unit 42. The third light receiving sensor 53 receives the light reflected by the third spectroscopic unit 43.

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 elements 54 are arranged in a grid pattern on the light receiving surface of each of the light receiving sensors 51 to 53. As an example of the material of the light receiving element 54, silicon, indium, gallium, arsenic, or the like, which has a wide sensitivity in the near infrared region, is used. Each light receiving element 54 detects the amount of received light.

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 light receiving sensor 51 in FIG. Each mass corresponds to each light receiving element 54. In addition, the darkness of the color of the cell indicates the high brightness. FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the light receiving element 54 located in the X row of FIG. 4 and the brightness. Row X is an analysis target of the analysis unit 60. The analysis target is any one or more rows and any range. In the illustrated example, the row includes the vicinity of the center of the container 100.

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 container 100 is made of aluminum, it is easy to reflect the irradiation light 300. Therefore, the brightness detected by the light receiving element 54 corresponding to the container 100 is higher than the brightness detected by the light receiving element 54 corresponding to the arrangement portion 12.

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 light receiving sensor 51 in FIG. FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the light receiving elements 54 located in the X row of FIG. 6 and the brightness. Since the first light receiving sensor 51 detects the reflected light 310 belonging to the wavelength range correlated with the protein, the brightness detected by the light receiving element 54 corresponding to the component 210 is higher than the brightness detected by the light receiving element 54 corresponding to the arrangement part 12. Is also high. Further, since the container 100 is made of aluminum, it is easy to reflect the irradiation light 300. Therefore, the brightness detected by the light receiving element 54 corresponding to the container 100 is higher than the brightness detected by the light receiving element 54 corresponding to the component 210.

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 analysis unit 60 will be described with reference to FIG. The analysis unit 60 includes an estimation unit 61, an analysis unit 62, a storage unit 63, and a display unit 64. The storage unit 63 is, for example, a flash memory, stores information necessary for analysis by the analysis unit 60, and stores analysis results and the like.

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 estimation unit 61 is, for example, a microcomputer, and is connected to the first detection unit 20 and the weighing scale 16 via the connection cable 2. The estimation unit 61 estimates the weight of the container 100 based on the characteristic information of the container 100 obtained from the detection result of the first detection unit 20, the measurement result of the weight scale 16, and the database.

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 container 100 and includes at least one of the brightness, the absorbance, the shape, the material, and the size of the container 100. Therefore, the characteristics of the container 100 are more accurately detected, and the weight of the food 200 is also more accurately estimated accordingly. The brightness of the container 100 is the brightness of the reflected light 310 when the irradiation light 300 having a predetermined light intensity is applied. When the number of light receiving elements 54 is large, the amount of information and the amount of calculation for processing it are large. Therefore, the brightness of the container 100 is information such as the maximum value of the brightness, the continuous distance of the light receiving element 54 where the brightness exceeds a predetermined threshold, the histogram of the brightness, the number of inflection points of the differential of the brightness and the second derivative. It may be.

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 container 100 can be calculated from the brightness of the container 100 in the reference state and the container 100 in the arranged state. The shape of the container 100 can be calculated from the brightness of the container 100 and the brightness of the arrangement portion 12. The size of the container 100 can be calculated from the shape of the container 100. The material of the container 100 can be calculated from the absorbance of the container 100. Information for calculating the characteristic information of the container 100 is stored in the storage unit 63 in advance.

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 estimation unit 61 may further include means for improving the accuracy of estimating the weight of the container 100. In the first example, the estimation unit 61 can perform the supervised learning in advance and store the learning result in the storage unit 63 to improve the estimation accuracy of the weight of the container 100. In the second example, the estimation unit 61 estimates by combining two or more feature information items among the brightness, the absorbance, the shape, the material, and the size of the container 100.

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 analysis unit 62 is, for example, a microcomputer, and is connected to the first detection unit 20 via the connection cable 2. The analysis unit 62 analyzes the component 210 of the food 200 based on the reflected light 310. One example of analysis is calories. When analyzing calories, the calorie per unit weight of the component 210 is multiplied by the weight of the component 210, for example.

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 display unit 64 is, for example, a liquid crystal screen. The display unit 64 displays the analysis result analyzed by the analysis unit 62, the past analysis result stored in the storage unit 63, and the like. The display unit 64 has a function as a touch panel that is a device capable of input operation. The display unit 64 allows the user to input information necessary for analysis. The information necessary for the analysis is, for example, the weight of the container 100, the total weight of the food 200 and the container 100, and the like.

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 storage unit 63 stores a database including characteristic information of the container 100. Preferably, the database associates the characteristic information of the container 100 with the weight of the container 100. FIG. 9 is an example of a database. The database includes at least one characteristic information about one type of container 100. In the illustrated example, the database includes three pieces of characteristic information for one type of container 100. The three pieces of characteristic information are material, shape, and size. When the number of feature information for one type of container 100 is one, the estimation unit 61 detects the feature information. When the number of pieces of characteristic information for one type of container 100 is plural, the estimation unit 61 detects at least one of the pieces of characteristic information.

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 container 100 is predetermined. In the first example, the characteristic information of the container 100 is measured by the first detection unit 20 in advance. In the second example, the characteristic information of the container 100 is designated in advance by the user inputting it on the display unit 64.

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 container 100 is the height, major axis, minor axis, side length, number of vertices, contour length, characteristic shape of the container 100, the shape of the container 100 in plan view, for example, a circle. , Rectangular, etc.

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 container 100 is the volume of the container 100, the area of the shape of the container 100 in plan view, the width, the height of the container 100, and the like. The size of the container 100 may be the number of the light receiving elements 54 whose brightness is equal to or higher than a predetermined value.

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 container 100 is classified into major classification, minor classification, specific gravity, and the like. Examples of major categories are wood, resin, metal, etc. Examples of subclasses are aluminum, copper, ABS resin, melamine resin, and the like.

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 container 100 is predetermined. In the first example, the weight of the container 100 is measured by the weight scale 16 in advance. In the second example, the weight of the container 100 is designated in advance by the user inputting it on the display unit 64. In the third example, the weight of the container 100 is calculated from the product of the specific gravity and the size of the container 100.

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 container 100 includes at least one of the shape of the container 100, the material of the container 100, and the size of the container 100. Therefore, the estimation unit 61 can estimate the type of the container 100 and the weight of the container 100. In addition, when a part of the container 100 has a characteristic shape, the estimation unit 61 can omit the processing for the other parts, and thus can easily estimate the type of the container 100.

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 irradiation light 300 and the brightness detected by the first detection unit 20 when the irradiation light 300 having a predetermined light intensity is irradiated for each material of the container 100. . FIG. 10 shows the case where the container 100 is made of wood. FIG. 11 shows the case where the container 100 is made of aluminum. FIG. 12 shows the case where the container 100 is made of pottery. When the container 100 is made of earthenware, the brightness does not change significantly depending on the wavelength, and the brightness detected by the first detection unit 20 is low. When the container 100 is made of aluminum, the brightness does not change significantly depending on the wavelength, and the brightness detected by the first detection unit 20 is high. When the container 100 is made of wood, the brightness changes greatly depending on the wavelength. The database stores the relationship between these wavelengths and brightness. Therefore, the estimation unit 61 can estimate the type of the container 100 and the weight of the container 100.

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 analysis unit 62 is connected to the first detection unit 20, and the detection result (see FIG. 4) of the first detection unit 20 in the reference state and the first detection unit in the arranged state. 20 detection results (see FIG. 6) are received.

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 container 100 shown in FIG. 4 is high, and it also affects the brightness of the food 200 shown in FIG. Therefore, the analysis unit 62 includes means for reducing the influence of the position of the container 100. The influence reducing means is, for example, correction of the brightness of the food 200. In correcting the brightness of the food 200, the position of the container 100 as the detection result of the first detection unit 20 in the reference state and the position of the container 100 as the detection result of the first detection unit 20 in the arranged state are different, so Map the positions.

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 analysis unit 62 calculates the position of the center 100A (see FIG. 1) of the container 100, which is the detection result of the first detection unit 20 in the reference state, with respect to the center 12A of the placement unit 12 (see FIG. 1), and stores it in the storage unit 63. Remember. The analysis unit 62 calculates the position of the center 100A (see FIG. 2) of the container 100, which is the detection result of the first detection unit 20 in the arranged state, with respect to the center 12A of the placement unit 12 (see FIG. 2), and stores it in the storage unit 63. Remember. The analysis unit 62 estimates the brightness of the container 100 in the arranged state from the stored difference between the two positions. For the estimation method, for example, the coordinates of each light receiving element 54, which is the detection result of the first detection unit 20 in the reference state, and the brightness values thereof are moved by the difference between both stored positions to create data. . With this data, the detection result of the first detection unit 20 in the arranged state is corrected, and the brightness of the container 100 is estimated. In this way, the analysis unit 62 corrects the brightness of the food 200 based on the positions of the center 100A of the container 100 in the standard state and the center 100A of the container 100 in the standard state with the placement unit 12 as the reference. Therefore, the influence of the positional shift of the container 100 can be suppressed.

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 estimation unit 61 is electrically connected to the analysis unit 62 and transmits the estimation result to the analysis unit 62. The analysis unit 62 subtracts the weight of the container 100 estimated by the estimation unit 61 from the weight of the food 200 placed in the container 100 measured by the weighing scale 16 to calculate the weight of the food 200. In this way, the food analysis device 1 can estimate the weight of the container 100 based on the characteristics of the container 100. Therefore, the weight of the food 200 excluding the weight of the container 100 can be accurately obtained, and the components of the food 200 can be analyzed more accurately.

(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 food analysis device 1 further includes a second detection unit 21, and the second detection unit 21 includes a light receiving element 22 arranged in the arrangement unit 12. In other respects, the food analysis device 1 according to the second embodiment has substantially the same configuration as the food analysis device 1 according to the first embodiment.

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 second detection unit 21 includes a light receiving element 22 that receives the irradiation light 300, and a light receiving element control unit 23 that controls the light receiving element 22. In the illustrated example, the plurality of light receiving elements 22 are regularly arranged in the arrangement unit 12. When the irradiation unit 13 irradiates the irradiation light 300 with the container 100 arranged in the arrangement unit 12, a shadow of the container 100 generated by the irradiation light 300 is generated. The shadow of the container 100 includes the characteristics of the container 100 such as the shape, brightness, and absorbance of the container 100. Since the light receiving element 22 arranged in the arrangement unit 12 is close to the container 100, the second detection unit 21 detects the characteristics of the container 100 more accurately.

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 second detection unit 21 includes one light receiving element 22, the container 100 is arranged so as to cover the light receiving element 22, and the brightness of the light receiving element 22 in the reference state is compared to determine the characteristics of the container 100. Can be detected.

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 estimation unit 61 is connected to the light receiving element control unit 23. The estimation unit 61 estimates the weight of the food 200 using the characteristic information of the container 100 obtained from the detection result of the second detection unit 21, the measurement result of the weighing scale 16, and the database stored in the storage unit 63.

(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 second detection unit 21 detects the tag 110 provided on the container 100. In other respects, the food analysis device 1 of the third embodiment has substantially the same configuration as the food analysis device 1 of the second embodiment.

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 container 100 is provided with a tag 110. The tag 110 is an optical mark such as a barcode. The tag 110 may be printed on the container 100. Characteristic information of the container 100 is stored in the tag 110. The characteristic information of the container 100 includes at least one of the type of the container 100, the shape of the container 100, the material of the container 100, the absorbance of the container 100, and the size of the container 100. The second detection unit 21 detects the tag 110 by an optical method. Therefore, the estimation unit 61 can accurately detect the characteristics of the container 100 and can estimate the weight of the container 100. The analysis unit 62 may use at least one of the shape of the container 100, the material of the container 100, the absorbance of the container 100, and the size of the container 100 for analysis of the food 200.

(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 element 21 may detect tag 110 by an electromagnetic method. The tag 110 in this case is an electronic tag. When the tag 110 is detected by the electromagnetic method, the second detection unit 21 does not have to visually recognize the tag 110, and thus the degree of freedom of the mounting location of the tag 110 is improved.

・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 element control unit 23 may be configured integrally with the estimation unit 61.
The estimation unit 61 may be integrated with the analysis unit 62.
The storage unit 63 may be integrated with at least one of the estimation unit 61 and the analysis unit 62.

・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 second detection unit 21 can detect the characteristic information of the plurality of containers 100 arranged in the arrangement unit 12. The 2nd detection part 21 can presume the material of each container 100, for example by the light absorbency of a predetermined wavelength range, and can detect characteristic information on a plurality of containers 100.

・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 container 100. For example, if it is known that the container is for cooked rice, soup, etc., the food can be analyzed with higher accuracy.
The characteristic information may further include user information. When there are a plurality of users of the food analysis device 1, the user can be specified using the type of the container 100 to perform health management according to the user.

・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 container 100 can be arbitrarily changed. In the first example, the influence reducing means is the guide 70 that can position the container 100 at a predetermined position. As shown in FIG. 15, the guide 70 is a groove 71 provided in the arrangement portion 12 so as to engage with the bottom surface of the container 100. Further, as shown in FIG. 16, the guide 70 is a protrusion 72 provided on the arrangement portion 12. The user can position the container 100 at a predetermined position by arranging the container 100 so as to contact the protrusion 72.

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 containers 100 arranged at different positions in the reference state. The user measures the brightness by shifting the arrangement of the container 100 little by little in advance, and stores the data in the storage unit 63. The analysis unit 62 reads the data closest to the position of the container 100 in the arranged state from the storage unit 63.

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 arrangement unit 12, the irradiation unit 13, and the first detection unit 20. The arranging unit 12 is configured to be movable in the horizontal direction, and the arranging unit 12 moves according to the difference between the position of the container 100 in the reference state and the position of the container 100 in the arranged state. Alternatively, the first detection unit 20 is configured to be movable in the horizontal direction, and the first detection unit 20 moves according to the difference between the position of the container 100 in the reference state and the position of the container 100 in the arrangement state. Alternatively, the irradiation unit 13 is configured to be movable in the horizontal direction, and the irradiation unit 13 moves according to the difference between the position of the container 100 in the reference state and the position of the container 100 in the arrangement state.

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)

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.
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.
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
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.
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
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.
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
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
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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Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001349771A (en) * 2001-04-12 2001-12-21 Ishida Co Ltd Weighing device and commodity treatment device
JP2007107957A (en) * 2005-10-12 2007-04-26 Ishida Co Ltd Metering equipment
JP4838383B1 (en) * 2010-11-26 2011-12-14 山田 明 A portable scale capable of managing the food intake weight, a digital photograph, and a management system for intake weight data using a mobile phone and IT
US20160034764A1 (en) * 2014-08-01 2016-02-04 Robert A. Connor Wearable Imaging Member and Spectroscopic Optical Sensor for Food Identification and Nutrition Modification
JP6288512B2 (en) * 2014-07-11 2018-03-07 パナソニックIpマネジメント株式会社 Food analyzer

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