JP6894032B1 - 加熱状態識別装置、加熱制御装置、加熱制御方法、加熱状態識別システム、及び加熱制御システム - Google Patents
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Abstract
Description
複数の時系列画像に基づき取得された時系列な特徴量を用いて、液体における複数の容器内状態を識別する識別部と、
を備える。
識別部は、畳み込みニューラルネットワークが生成した時系列な画像特徴量に基づき、複数の加熱状態を識別する再帰型ニューラルネットワークを、
有してもよい。
識別部は、機械学習の結果に基づき、状態を識別してもよい。
複数の時系列画像に基づき時系列な画像特徴量を取得した、時系列な画像特徴量を用いて、液体における複数の加熱状態を識別する識別工程と、
を備える。
を備えてもよい。
撮影装置が時系列に撮影した複数の画像を取得する取得部と、
複数の時系列画像に基づき取得した時系列な画像特徴量を用いて、液体における複数の加熱状態を識別する識別部と、
を備える。
を備えてもよい。
図1は、第1実施形態による加熱制御システム1の構成を示すブロック図である。図1の加熱制御システム1は、加熱装置の火力を制御可能なシステムである。図1に示すように、本実施形態による加熱制御システム1は、加熱装置10と、調理容器20と、撮影装置30と、表示装置40、操作部50と、加熱制御装置60とを備えて構成される。
撮影装置30は、例えばカメラであり、調理容器20の上部から調理容器20内の状態を示す画像を時系列に撮影可能である。撮影装置30は、例えば、赤色画像(R画像)、緑色画像(G画像)、青色画像(B画像)の3種のデジタル画像データを加熱制御装置60に出力する。3種のデジタル画像データのそれぞれは、例えば縦1080×横1920の画素で構成される。
図3は、特徴量生成部603の構成例を示す図である。図3に示すように、特徴量生成部603は、複数の画像特徴量抽出部603aを有する。画像特徴量抽出部603aは、例えば畳み込みニューラルネットワーク(CNN、convolutional neurl network、以下では単にCNNと記す場合がある。)である。なお、本実施形態では複数の画像特徴量抽出部603aを用いているがこれに限定されない。例えば、一つの画像特徴量抽出部603aに順に画像t1〜tnを入力し、画像特徴量t1〜tnを順に生成してもよい。
work)である。すなわち、特徴量抽出部603aは、畳み込みニューラルネットワークを固定し、入力画像をフィードフォワードし、中間層の出力する値を特徴量として生成する。
図4は、被加熱物と液体の状態を文章で説明する表である。調理容器20内の被加熱物と液体の状態は、加熱時間の経過にしたがい時系列に変化する。すなわち、調理容器20の加熱が進むに従い、例えば第1状態から第4状態に時系列に変化する。例えば、第1状態は、「沸騰しておらず、何も操作していない状態」である。第2状態は、「液面が安定しており、泡が所々上がってくる状態」である。第3状態は、「液面が盛り上がっているが、泡は出ていないか目立たたない状態」である。第4状態は、「沸騰している状態」である。例えば、第1状態から第3状態は、沸騰前の状態を示している。学習用のデータには、第1状態のときに取得部600に得られた時系列な画像又は特徴量生成部603に得られた時系列な画像特徴量に、正解ラベルとして第1状態を示すラベルを付与し、第2状態のときに取得部600に得られた時系列な画像又は特徴量生成部603に得られた時系列な画像特徴量に、正解ラベルとして第2状態を示すラベルを付与し、第3状態のときに取得部600に得られた時系列な画像又は特徴量生成部603に得られた時系列な画像特徴量に、正解ラベルとして第3状態を示すラベルを付与し、第4状態のときに取得部600に得られた時系列な画像又は特徴量生成部603に得られた時系列な画像特徴量に、正解ラベルとして第4状態を示すラベルを付与する。これらのラベルは例えば人手により付与することが可能である。これらのラベル付きの時系列な画像又は時系列な画像特徴量は、学習データとして記憶部602に記憶される。
終了条件を満たしていない場合(ステップS106のNO)、ステップS104からの処理を繰り返す。終了条件は、例えば学習回数である。
次に、火力制御部608は、識別部の識別した状態により加熱装置10の火力を制御する(ステップS204)。例えば、現状の状態を維持する場合には、火力を変更しないように、加熱装置10の火力を制御し、状態を次の状態まで加熱する場合には、加熱装置10の火力を増加する。一方で、状態を次の状態まで冷却する場合には、加熱装置10の火力を減少する。
第1実施形態に係る加熱制御システム1は、加熱装置10による調理容器20の加熱状態を識別していたが、第1実施形態の第1変形例に係る加熱制御システム1は、調理容器20に対する人的操作も識別可能である点で第1実施形態に加熱制御システム1と相違する。以下では、第1実施形態と相違する点に関して説明する。
第1実施形態の第2変形例に係る加熱制御システム1は、調理容器20の加熱状態が所定状態になると、警告を発して加熱を停止する機能を更に有する。
第1実施形態の第3変形例に係る加熱制御装置60は、調理容器20内の液体温度を測定する液体温度測定部(不図示)、及び大気圧を測定する気圧測定部(不図示)を更に備える。識別部607は、複数の時系列画像に基づき取得した時系列な画像特徴量と、液体温度測定部が測定した液体温度、及び気圧測定部が測定した気圧の少なくとも一方とを用いて、液体における複数の加熱状態を識別する。例えば、識別部607は、複数の時系列画像に基づき取得した時系列な画像特徴量を用いて識別された液体における複数の加熱状態の識別結果を、液体温度測定部、及び気圧測定部の少なくとも一方によって測定された結果に基づいて補正することが可能となる。
第1実施形態の第4変形例に係る加熱制御装置60は、複数の加熱状態等の時間を計測する時間計測部(不図示)を更に備える。時間計測部は、各状態(例えば第1〜第4状態(図4)、後述する第5〜第7状態(図7))の経過時間を計測する。
第2実施形態に係る加熱制御システム1は、調理容器20の形状により識別部が使用するニューラルネットワークを変更する点で第1実施形態に加熱制御システム1と相違する。以下では、第1実施形態と相違する点に関して説明する。
次に、識別部607は、丸形状であれば(ステップS302のYES)、学習結果1の機械学習モデル1を使用し、方形形状であれば(ステップS302のNO)、学習結果2の機械学習モデル2を使用する。
Claims (10)
- 被加熱物と液体とを有する容器内を時系列に撮影した複数の時系列画像を取得する取得部と、
前記複数の時系列画像に基づき取得した前記時系列な画像特徴量を用いて、前記液体における複数の加熱状態を識別する識別部と、
前記容器の形状に応じて異なる学習セットを用いて機械学習を行う学習部と、
を備え、
前記識別部は、前記容器の形状に応じた前記機械学習の結果に基づき、状態を識別する、加熱状態識別装置。 - 前記複数の時系列画像の画像毎に画像特徴量を生成して時系列に並べ、前記時系列な画像特徴量を生成する畳み込みニューラルネットワークを有する特徴量生成部を更に備え、
前記識別部は、前記畳み込みニューラルネットワークが生成した前記時系列な画像特徴量に基づき、前記複数の加熱状態を識別する再帰型ニューラルネットワークを、
有する、請求項1に記載の加熱状態識別装置。 - 前記学習部は、前記被加熱物及び前記液体の状態に対応する正解ラベルと、前記畳み込みニューラルネットワークが生成した前記時系列な画像特徴量とを含む学習セットを用いて前記機械学習を行い、
前記識別部は、前記機械学習の結果に基づき、前記状態を識別する、請求項2に記載の加熱状態識別装置。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載の加熱状態識別装置の前記識別部の識別結果に基づいて、前記容器を加熱する加熱装置の火力を制御する火力制御部と、
を備える、加熱制御装置。 - 前記火力制御部は、前記液体の沸騰前の所定の状態に応じて、前記所定の状態を維持する時間を変更する制御を行う、請求項4に記載の加熱制御装置。
- 前記識別部が、前記液体の液状態に依らず、前記被加熱物を投入している状態を識別した場合に、前記火力制御部は、前記被加熱物を投入している状態を識別した時刻から所定時刻が経過した後に、前記容器内の前記被加熱物の廃棄を促す表示画像を表示装置に表示させる、請求項4又は5に記載の加熱制御装置。
- 被加熱物と液体とを有する容器内を時系列に撮像撮影した複数の時系列画像を取得する取得工程と、
前記複数の時系列画像に基づき時系列な画像特徴量を取得した、前記時系列な画像特徴量を用いて、前記液体における複数の加熱状態を識別する識別工程と、
前記容器の形状に応じて異なる学習セットを用いて機械学習を行う学習工程と、
を備え、
前記識別工程は、前記容器の形状に応じた前記機械学習の結果に基づき、状態を識別する、
を備える、加熱状態識別方法。 - 請求項7に記載の加熱状態識別方法の前記識別工程の識別結果に基づいて、前記容器を加熱する加熱装置の火力を制御する火力制御工程と、
を備える、加熱制御方法。 - 被加熱物と液体とを有する容器の上部から容器内を撮影する撮影装置と、
前記撮影装置が時系列に撮影した複数の画像を取得する取得部と、
前記複数の時系列画像に基づき取得した前記時系列な画像特徴量を用いて、前記液体における複数の加熱状態を識別する識別部と、
前記容器の形状に応じて異なる学習セットを用いて機械学習を行う学習部と、
を備え、
前記識別部は、前記容器の形状に応じた前記機械学習の結果に基づき、状態を識別する、
加熱状態識別システム。 - 請求項9に記載の加熱状態識別システムの前記識別部の識別結果に基づいて、前記容器を加熱する加熱装置の火力を制御する火力制御部と、
を備える、加熱制御システム。
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