JP7193390B2 - Cooking management methods, systems, programs and equipment - Google Patents
Cooking management methods, systems, programs and equipment Download PDFInfo
- Publication number
- JP7193390B2 JP7193390B2 JP2019055378A JP2019055378A JP7193390B2 JP 7193390 B2 JP7193390 B2 JP 7193390B2 JP 2019055378 A JP2019055378 A JP 2019055378A JP 2019055378 A JP2019055378 A JP 2019055378A JP 7193390 B2 JP7193390 B2 JP 7193390B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- cooked
- heating
- image
- food
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- General Preparation And Processing Of Foods (AREA)
- Meat, Egg Or Seafood Products (AREA)
- Measuring Temperature Or Quantity Of Heat (AREA)
Description
本発明はたとえば、加熱調理される被調理物の芯温の推定を含む温度管理技術に関する。
The present invention, for example, relates to a temperature control technique including estimation of the core temperature of food to be cooked.
保健衛生上、被調理物の芯温管理は不可欠であり、芯温計測には芯温計が用いられている。この芯温計は、被調理物に温度検出部を差し込むなど、接触測定が一般的である。
この被調理物の芯温計測に関し、加熱中の被調理物の重量変化から芯温を推定することが知られている(たとえば、特許文献1)。
From the point of view of health and hygiene, it is essential to manage the core temperature of the food being cooked, and a core temperature gauge is used to measure the core temperature. This core thermometer generally employs contact measurement such as inserting a temperature detection part into the food to be cooked.
Regarding the measurement of the core temperature of the object to be cooked, it is known to estimate the core temperature from the weight change of the object to be cooked during heating (for example, Patent Document 1).
ところで、スチームコンベクションオーブンでは、被調理物の芯温を検出する芯温計を搭載した製品がある。食中毒の防止には、徹底した衛生管理が求められ、芯温管理は不可欠である。
この芯温管理について、芯温計は厚みを持った食材向けが一般的であり、芯温計を差し込むことができない被調理物にあっては芯温計での芯温計測は難しく、芯温計を被調理物に接触させただけでは正確に芯温を計測することができないし、また、芯温計を差し込むことができる被調理物にあっても被調理物に芯温計を取り付けることに手間を要し、煩わしいという課題がある。
発明者は、焼物の調理試験において、プロの調理人が芯温計を用いることなくステーキ肉の芯温を75〔℃〕、85〔℃〕に調整、焼き上げが可能であるという知見を得ている。
そこで、本発明の目的は、上記課題および上記知見に基づき、被調理物から非接触で色情報を取得し、この色情報から芯温を非接触で推定することにある。
By the way, among steam convection ovens, there are products equipped with a core thermometer for detecting the core temperature of the food to be cooked. Thorough hygiene management is required to prevent food poisoning, and core temperature control is essential.
Regarding this core temperature management, the core temperature gauge is generally for thick foods, and it is difficult to measure the core temperature with the core temperature gauge for the food that cannot be inserted into the core temperature gauge. The core temperature cannot be measured accurately only by bringing the gauge into contact with the food to be cooked, and even if the food can be inserted with a core temperature gauge, it is difficult to attach the core temperature gauge to the food to be cooked. There is a problem that it is troublesome and time-consuming.
The inventor obtained the knowledge that a professional cook can adjust the core temperature of steak meat to 75[°C] or 85[°C] and bake it without using a core thermometer in a grilled dish cooking test. there is
Therefore, based on the above problems and findings, an object of the present invention is to acquire color information from a food to be cooked in a non-contact manner, and to estimate the core temperature from this color information in a non-contact manner.
上記目的を達成するため、本発明の調理管理方法の一側面によれば、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の画像情報を取得する工程と、加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する工程と、色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する工程とを含む。
この調理管理方法において、さらに、加熱中の被調理物の画像の白黒比と前記予測白黒比とにより加熱の良否を判定する工程を含んでよい。
この調理管理方法において、さらに、被調理物の属性情報、画像情報、画像濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する工程を含んでよい。
In order to achieve the above object, according to one aspect of the cooking management method of the present invention, there is provided a step of obtaining image information of the food to be cooked before, during, or after heating ; In the image of the object to be cooked after it has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold value are converted to white pixels, and the pixels whose brightness is less than the threshold value are converted to black pixels. a step of storing a grayscale ratio, which is a black-and-white ratio before and after heating calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of each image of the food; and calculating the predicted black-and-white ratio of the food to be cooked using the grayscale ratio, and calculating the image of the food to be cooked from the image information of the food to be cooked acquired by the color information acquisition unit and estimating that the core temperature of the food item has reached the reference value if the black-to-white ratio matches the predicted black-to-white ratio .
This cooking management method may further include a step of judging the quality of the heating based on the black-and-white ratio of the image of the food being cooked and the predicted black-and-white ratio .
This cooking management method may further include a step of presenting presentation information including one or more of attribute information of the object to be cooked, image information, image gray scale ratio, temperature information, and determination information.
上記目的を達成するため、本発明の調理管理システムの一側面によれば、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物から画像情報を取得する色情報取得部と、加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する記憶部と、前記色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する処理部とを備える。
この調理管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定してよい。
この調理管理システムにおいて、前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定してよい。
この調理管理システムにおいて、さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示してよい。
In order to achieve the above object, according to one aspect of the cooking management system of the present invention, a color information acquisition unit that acquires image information from an object to be cooked before, during, or after heating ; In the image of the food after the core temperature has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold value are converted to white pixels, and the pixels whose brightness is less than the threshold value are converted to black pixels, and the image of the food before heating and the heating are performed. A storage unit for storing a grayscale ratio, which is a black-and-white ratio before and after heating calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of each image of the previous cooking object, and the cooking object before heating acquired by the color information acquiring unit A predicted black-and-white ratio of the object to be cooked is calculated using the image information of the object and the grayscale ratio, and the object being cooked is calculated from the image information of the object being heated acquired by the color information acquisition unit. a processing unit for estimating that the core temperature of the food has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image of the cooking food matches the predicted black-and-white ratio .
In this cooking management system, the processing unit further calculates predicted color information when the food to be cooked is heated to a reference temperature or higher, acquires color information from the food to be cooked during heating or after heating, and By comparing the information with the predicted color information, the core temperature of the food may be estimated.
In this cooking management system, the processing unit may acquire gradation information from the color information, and estimate the core temperature of the food to be cooked from the gradation information.
In this cooking management system, the processing section may further determine the quality of the heating based on the color information.
This cooking management system further comprises an information presentation unit, and presents presentation information including one or more of attribute information, color information, grayscale ratio, temperature information, and determination information of the food to be cooked on the information presentation unit. you can
上記目的を達成するため、本発明のプログラムの一側面によれば、コンピュータによって実現するプログラムであって、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の画像情報を取得する機能と、加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する機能と、色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する機能とを前記コンピュータに実現させる。
このプログラムにおいて、さらに、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算する機能と、加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する機能と、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する機能と、を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、前記色情報により加熱の良否を判定する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
このプログラムにおいて、さらに、情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示する機能を前記コンピュータに実現させてよい。
In order to achieve the above object, according to one aspect of the program of the present invention, there is provided a program implemented by a computer, which has a function of acquiring image information of a food to be cooked before, during, or after heating; , In the image of the food before heating and after the core temperature has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold value are converted to white pixels, and the pixels whose brightness is less than the threshold value are converted to black pixels. A function to store the grayscale ratio, which is the black and white ratio before and after heating calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of each image of the image and the image of the food before heating, and the grayscale ratio before heating acquired by the color information acquisition unit A predicted black-and-white ratio of the object to be cooked is calculated using the image information of the object to be cooked and the grayscale ratio, and the heating is calculated from the image information of the object to be cooked being heated acquired by the color information acquisition unit. and a function of estimating that the core temperature of the object to be cooked has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image of the object to be cooked matches the predicted black-and-white ratio .
This program further comprises a function of calculating predicted color information when the food to be cooked is heated to a reference temperature or higher, a function of acquiring color information from the food being heated or after being heated, and the color information and the and a function of estimating the core temperature of the food to be cooked by comparing with the predicted color information.
This program WHEREIN: You may make the said computer implement|achieve the function which acquires light and shade information from the said color information, and estimates the core temperature of a to-be-cooked food from said light and shade information.
In this program, the computer may further realize a function of judging the quality of heating based on the color information.
In this program, the computer may further implement a function of presenting presentation information including one or more of attribute information, color information, gradation ratio, temperature information, and judgment information of the object to be cooked to the information presentation unit. .
上記目的を達成するため、本発明の機器の一側面によれば、加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の画像情報を取得する色情報取得部と、加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する記憶部と、前記色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する処理部とを備える。
この機器において、さらに、前記処理部は、被調理物を基準温度以上に加熱した場合の予測色情報を演算し、加熱中または加熱後の被調理物の色情報を取得し、該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定してよい。
この機器において、前記処理部は、前記色情報から濃淡情報を取得し、該濃淡情報により被調理物の芯温を推定してよい。
この機器において、さらに、前記処理部は、前記色情報により加熱の良否を判定してよい。
この機器において、さらに、情報提示部を備え、この情報提示部に被調理物の属性情報、色情報、濃淡比、温度情報または判定情報の何れかまたは二以上を含む提示情報を提示してよい。
この機器において、さらに、被調理物を加熱する加熱部を備えてよい。
In order to achieve the above object, according to one aspect of the apparatus of the present invention, a color information acquisition unit that acquires image information of the object to be cooked before, during, or after heating; In the image of the food item after it has been heated up to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold are converted to white pixels, and the pixels whose brightness is less than the threshold value are converted to black pixels. A storage unit for storing a grayscale ratio, which is a black-and-white ratio before and after heating calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of each image of the object to be cooked; A predicted black-and-white ratio of the object to be cooked is calculated using the image information and the grayscale ratio, and the object to be cooked is calculated from the image information of the object being heated acquired by the color information acquisition unit. and a processing unit for estimating that the core temperature of the food has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image matches the predicted black-and-white ratio .
In this device, the processing unit further calculates predicted color information when the food to be cooked is heated to a reference temperature or higher, acquires color information of the food to be cooked during or after heating, and obtains color information of the food to be cooked. A core temperature of the food may be estimated by comparing with the predicted color information.
In this device, the processing unit may obtain gradation information from the color information, and estimate the core temperature of the food to be cooked from the gradation information.
In this device, the processing unit may further determine whether the heating is good or bad based on the color information.
This appliance may further comprise an information presentation unit, and the information presentation unit may present presentation information including one or more of attribute information, color information, gradation ratio, temperature information, and determination information of the food to be cooked. .
This appliance may further include a heating unit for heating the food to be cooked.
本発明によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) 調理中または調理後の被調理物の色情報により被調理物の芯温を推定でき、芯温計測の迅速化と、芯温計測による被調理物の品質低下を防止できる。
(2) 被調理物の色情報を取得して調理中または調理後の被調理物に非接触で芯温を推定でき、芯温計測の接触による被調理物の劣化を防止できる。
(3) 被調理物の色情報により加熱の良否を判定でき、加熱の良否判定の迅速化とともに被調理物の安全性を高めることができる。
(4) 被調理物の芯温計測に要していた人的負荷を軽減できる。
According to the present invention, any of the following effects can be obtained.
(1) The core temperature of the food to be cooked can be estimated from the color information of the food being cooked or after cooking, so that the core temperature can be measured quickly and the quality of the food can be prevented from deteriorating due to the core temperature measurement.
(2) The core temperature can be estimated without contacting the food during cooking or after cooking by acquiring the color information of the food, and the deterioration of the food due to the contact of the core temperature measurement can be prevented.
(3) The quality of the heating can be judged from the color information of the food to be cooked, and the judgment of the quality of the heating can be speeded up and the safety of the food to be cooked can be improved.
(4) The human load required for measuring the core temperature of the food to be cooked can be reduced.
〔第1の実施の形態〕
図1は、第1の実施の形態に係る、被調理物の比較情報の取得工程を示している。図1に示す工程は一例であり、斯かる工程に本発明が限定されるものではない。
第1の実施の形態に係る調理管理工程には比較情報の取得工程、芯温の推定工程が含まれる。比較情報の取得工程で、被調理物Fの加熱前後の色情報(加熱前色情報、加熱後色情報)を取得して加熱前後の濃淡比qcを算出する。芯温Tiの推定工程では、濃淡比qcと被調理物Fxの加熱前色情報を用いて予測色情報を演算し、この予測色情報と色情報とを比較して加熱中または加熱後の被調理物Fxの芯温Tiを推定する。
[First embodiment]
FIG. 1 shows a process of obtaining comparison information of a food to be cooked according to the first embodiment. The process shown in FIG. 1 is an example, and the present invention is not limited to such processes.
The cooking management process according to the first embodiment includes a comparison information acquisition process and a core temperature estimation process. In the comparison information obtaining step, the color information of the object to be cooked F before and after heating (color information before heating and color information after heating) is obtained, and the grayscale ratio qc before and after heating is calculated. In the step of estimating the core temperature Ti, the predicted color information is calculated using the shading ratio qc and the pre-heating color information of the food Fx, and the predicted color information and the color information are compared to determine the food during or after heating. Estimate the core temperature Ti of the food Fx.
<比較情報の取得>
この比較情報の取得には、図1に示すように、被調理物Fの特定(S101)、加熱前画像Gsの取得(S102)、被調理物Fの加熱(S103)、加熱後画像Ggの取得(S104)、加熱前画像Gsおよび加熱後画像Ggの単純化(S105)、加熱前画像Gsの白画素数Nws、黒画素数Nbsおよび白黒比Rsの演算(S106)、加熱後画像Ggの白画素数Nwg、黒画素数Nbgおよび白黒比Rgの演算(S107)、濃淡比qcの演算(S108)、比較情報Frefの作成(S109)、情報の提示(S110)が含まれる。
被調理物Fの特定(S101): 比較情報を取得するための被調理物Fは、被調理物Fxの芯温Tiの推定精度を高める上で、被調理物Fxと共通または類似の属性であることが好ましい。たとえば、複数の被調理物Fxであれば、被調理物Fx中から被調理物Fを選定すればよい。
<Acquisition of comparison information>
To obtain this comparison information, as shown in FIG. Acquisition (S104), simplification of image Gs before heating and image Gg after heating (S105), calculation of number of white pixels Nws, number of black pixels Nbs, and black-and-white ratio Rs of image Gs before heating (S106), image Gg after heating Calculation of the number of white pixels Nwg, number of black pixels Nbg, and black-and-white ratio Rg (S107), calculation of the grayscale ratio qc (S108), creation of comparison information Fref (S109), and presentation of information (S110) are included.
Identification of the food F to be cooked (S101): The food F to be cooked for obtaining the comparison information has an attribute common or similar to that of the food Fx in order to increase the accuracy of estimating the core temperature Ti of the food Fx. Preferably. For example, if there are a plurality of cooking items Fx, the cooking item F may be selected from among the cooking items Fx.
加熱前画像Gsの取得(S102): 被調理物Fの色情報として加熱前画像Gsを取得する。この加熱前画像の取得にはたとえば、カメラを使用し、加熱前の被調理物Fを撮影すればよい。この加熱前画像Gsは二次元画像または三次元画像の何れでもよい。
被調理物Fの加熱(S103): 被調理物Fは、被調理物Fxと同様の調理法により、芯温Tiが基準温度Trefに昇温するまで加熱する。Ti=TrefまたはTi≒Trefの到達時点で加熱を終了する。
加熱後画像Ggの取得(S104): 被調理物Fの色情報として加熱後画像Ggを取得する。被調理物Fを加熱し、その芯温Tiと基準温度Trefとの比較で、Ti=TrefまたはTi≒Trefの到達時点で、加熱後画像Ggを取得する。
Acquisition of unheated image Gs (S102): An unheated image Gs is acquired as color information of the food F to be cooked. To acquire this pre-heating image, for example, a camera may be used to photograph the food F before heating. This preheated image Gs may be either a two-dimensional image or a three-dimensional image.
Heating the food F (S103): The food F is heated by the same cooking method as the food Fx until the core temperature Ti rises to the reference temperature Tref. Heating is terminated when Ti=Tref or Ti≈Tref.
Acquisition of after-heating image Gg (S104): After-heating image Gg is acquired as the color information of the food F to be cooked. The object to be cooked F is heated, and when the core temperature Ti and the reference temperature Tref are compared, and when Ti=Tref or Ti≈Tref, a post-heating image Gg is obtained.
加熱前画像Gsおよび加熱後画像Ggの単純化(S105): 加熱前画像Gsおよび加熱後画像Ggには、画素単位で単純化処理を施す。加熱前画像Gsおよび加熱後画像Ggの画素にはたとえば、白と黒との間に中間明度の画素が含まれている。単純化処理では、中間明度の画素に対し、白と黒に峻別するための閾値を設定し、全画素中、閾値以上の明度のものは白画素、閾値未満の明度のものは黒画素に変換する。
白画素数Nws、黒画素数Nbsおよび白黒比Rsの演算(S106): 白黒画像に単純化された加熱前画像Gsから、被調理物Fの輪郭線内の面積Ss中に占める白画素数Nws、黒画素数Nbsを算出すれば、白黒比Rsは式(1) から演算できる。
Rs=Nbs/Nws ・・・(1)
この白黒比Rsは加熱前の面積Ssに占める白面積と黒面積の比でもある。
Simplification of pre-heating image Gs and post-heating image Gg (S105): The pre-heating image Gs and post-heating image Gg are subjected to simplification processing on a pixel-by-pixel basis. The pixels of the pre-heating image Gs and the post-heating image Gg include, for example, intermediate brightness pixels between white and black. In the simplification process, a threshold value is set for distinguishing between white and black for intermediate brightness pixels, and among all pixels, those with brightness above the threshold are converted to white pixels, and those with brightness below the threshold are converted to black pixels. do.
Calculation of the number of white pixels Nws, the number of black pixels Nbs, and the black-and-white ratio Rs (S106): The number of white pixels Nws occupying the area Ss within the outline of the food F to be cooked from the unheated image Gs simplified to a black-and-white image. , and the number of black pixels Nbs, the black/white ratio Rs can be calculated from the equation (1).
Rs=Nbs/Nws (1)
This white-black ratio Rs is also the ratio of the white area and the black area to the area Ss before heating.
白画素数Nwg、黒画素数Nbgおよび白黒比Rgの演算(S107): 白黒画像に単純化された加熱後画像Ggから、同様に被調理物Fの輪郭線内の面積Sg中に占める白画素数Nwg、黒画素数Nbgを算出すれば、白黒比Rgは式(2) から演算できる。
Rg=Nbg/Nwg ・・・(2)
この白黒比Rgは面積Sgに占める白面積と黒面積の比でもある。
濃淡比qcの演算(S108): この濃淡比qcは、加熱前画像Gsの白黒比Rsから加熱後画像Ggの白黒比Rgに変化した白黒比Rs、Rgの割合と定義すれば、式(3) から演算できる。
qc=Rg/Rs=(Nbg/Nwg)÷(Nbs/Nws)
・・・(3)
この濃淡比qcは、加熱前後の白黒比Rs、Rgの比であり、加熱前面積Ssおよび加熱後面積Sgの変化を考慮した値である。
Calculation of the number of white pixels Nwg, the number of black pixels Nbg, and the black-and-white ratio Rg (S107): From the post-heating image Gg simplified to a black-and-white image, white pixels occupying the area Sg within the outline of the food F to be cooked are similarly calculated. If the number Nwg and the number Nbg of black pixels are calculated, the black/white ratio Rg can be calculated from the equation (2).
Rg=Nbg/Nwg (2)
This white-black ratio Rg is also the ratio of the white area and the black area occupying the area Sg.
Calculation of grayscale ratio qc (S108): If this grayscale ratio qc is defined as the ratio of black and white ratios Rs and Rg that have changed from the black and white ratio Rs of the image Gs before heating to the black and white ratio Rg of the image Gg after heating, it can be expressed by equation (3) ) can be calculated from
qc = Rg/Rs = (Nbg/Nwg)/(Nbs/Nws)
...(3)
This density ratio qc is the ratio of the black-to-white ratios Rs and Rg before and after heating, and is a value that takes into account changes in the area before heating Ss and the area after heating Sg.
比較情報Frefの作成(S109): 被調理物Fについて、属性情報、比較情報Frefを作成し、比較情報ファイル2(図7)に格納する。比較情報Frefには、少なくとも被調理物Fの加熱前画像Gsとして白画素数Nws、黒画素数Nbs、加熱後画像Ggの白画素数Nwg、黒画素数Nbg、濃淡比qcなどを含めばよいが、属性情報を含んでもよい。
情報の提示(S110): 被調理物F、その属性情報および比較情報Frefがたとえば、情報提示部52(図14)の表示画面に提示される。
Creation of comparison information Fref (S109): Attribute information and comparison information Fref are created for the food F to be cooked, and stored in the comparison information file 2 (FIG. 7). The comparison information Fref may include at least the number of white pixels Nws and the number of black pixels Nbs as the pre-heating image Gs of the food F to be cooked, the number of white pixels Nwg and the number of black pixels Nbg of the image Gg after heating, the grayscale ratio qc, and the like. may contain attribute information.
Presentation of information (S110): The food F to be cooked, its attribute information and comparison information Fref are presented on the display screen of the information presentation unit 52 (FIG. 14), for example.
<被調理物Fxの芯温Tiの推定>
図2は、第1の実施の形態に係る調理管理工程について、被調理物Fxの芯温の推定工程を示している。図2に示す工程は一例であり、斯かる工程に本発明が限定されるものではない。
被調理物Fxの芯温Tiの推定には、被調理物Fxの特定(S201)、加熱前画像Gsxの取得(S202)、加熱前画像Gsxの単純化(S203)、白画素数Nwsx、黒画素数Nbsx、白黒比Rsxの演算(S204)、予測加熱後画像Ggx、予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgx、予測白黒比Rgxの演算(S205)、被調理物Fxの加熱中画像Gpxの取得(S206)、加熱中画像Gpxの単純化(S207)、白画素数Nwpx、黒画素数Nbpx、白黒比Rpxの演算(S208)、被調理物Fxの芯温Tiの推定(S209)、加熱の良否判定(S210)および情報の提示(S211)が含まれる。
<Estimation of the core temperature Ti of the food to be cooked Fx>
FIG. 2 shows a process of estimating the core temperature of the food to be cooked Fx in the cooking control process according to the first embodiment. The process shown in FIG. 2 is an example, and the present invention is not limited to such processes.
To estimate the core temperature Ti of the food Fx, the food Fx is specified (S201), the pre-heating image Gsx is acquired (S202), the pre-heating image Gsx is simplified (S203), the number of white pixels Nwsx, the black Calculation of number of pixels Nbsx, black-and-white ratio Rsx (S204), calculation of predicted heated image Ggx, predicted number of white pixels Nwgx, predicted number of black pixels Nbgx, calculation of predicted black-and-white ratio Rgx (S205), image Gpx during heating of food to be cooked Fx (S206), simplification of the heating image Gpx (S207), calculation of the number of white pixels Nwpx, the number of black pixels Nbpx, and the black and white ratio Rpx (S208), estimation of the core temperature Ti of the food Fx (S209), It includes determination of the quality of heating (S210) and presentation of information (S211).
被調理物Fxの特定(S201): 芯温Tiの推定対象である被調理物Fxを特定する。この被調理物Fxについて、被調理物Fxを表す属性情報を取得する。この属性情報にはたとえば、肉、その加工品、その他の名称、その生産情報などが含まれる。 Identification of the food to be cooked Fx (S201): The food to be cooked Fx whose core temperature Ti is to be estimated is specified. Attribute information representing the object to be cooked Fx is acquired for this object to be cooked Fx. This attribute information includes, for example, meat, its processed products, other names, its production information, and the like.
加熱前画像Gsxの取得(S202): この実施の形態では一例として、加熱前の被調理物Fxから被調理物Fの色情報として加熱前画像Gsxを取得する。この加熱前画像Gsxは、被調理物Fと同様にスチールカメラやビデオカメラによる撮影で取得すればよい。加熱前画像Gsxは二次元画像または三次元画像の何れでもよい。 Acquisition of pre-heating image Gsx (S202): In this embodiment, as an example, a pre-heating image Gsx is acquired as color information of the food F from the food Fx before heating. This pre-heating image Gsx may be acquired by photographing with a still camera or a video camera in the same manner as the food F to be cooked. The image before heating Gsx may be either a two-dimensional image or a three-dimensional image.
加熱前画像Gsxの単純化(S203): 加熱前画像Gsxには、画素単位で単純化処理を施す。この単純化処理では、既述の比較情報Frefの取得と同様に、中間明度の画素に対し、白および黒の二値化する閾値を設定し、閾値以上の中間明度は白画素、閾値未満の中間明度は黒画素に変換する。
白画素数Nwsx、黒画素数Nbsx、白黒比Rsxの演算(S204): 単純化処理された加熱前画像Gsxから被調理物Fxの輪郭線内の面積Ssx中に占める白画素数Nwsx、黒画素数Nbsxを演算し、式(4) により白黒比Rsxを演算する。
Rsx=Nbsx/Nwsx ・・・(4)
予測加熱後画像Ggx、予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgx、予測白黒比Rgxの演算(S205): 予測色情報として予測加熱後画像Ggx、予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgx、予測白黒比Rgxを演算する。予測加熱後画像Ggxは、芯温Tiを基準温度Trefに昇温するまで加熱した場合の予測画像である。予測加熱後画像Ggxについても、式(3) の関係が成立するから、予測加熱後画像Ggxにおける予測白黒比Rgxは、式(5) で表すことができる。
Rgx(=Nbgx/Nwgx)=qc×Rsx
=qc×(Nbsx/Nwsx) ・・・(5)
つまり、予測白黒比Rgxは、濃淡比qcと、加熱前画像Gsxにおける白画素数Nwsx、黒画素数Nbsx、白黒比Rsxを用いれば算出できる。
Simplification of unheated image Gsx (S203): The unheated image Gsx is subjected to simplification processing on a pixel-by-pixel basis. In this simplification process, similarly to the acquisition of the comparison information Fref described above, a threshold value for binarizing white and black pixels is set for intermediate lightness pixels. Intermediate brightness is converted to black pixels.
Calculation of the number of white pixels Nwsx, the number of black pixels Nbsx, and the black-and-white ratio Rsx (S204): The number of white pixels Nwsx and the black pixels occupying the area Ssx within the outline of the object to be cooked Fx from the simplified image Gsx before heating. The number Nbsx is calculated, and the black/white ratio Rsx is calculated by the equation (4).
Rsx=Nbsx/Nwsx (4)
Calculation of predicted heated image Ggx, predicted number of white pixels Nwgx, predicted number of black pixels Nbgx, and predicted black-and-white ratio Rgx (S205): Predicted heated image Ggx, predicted number of white pixels Nwgx, predicted number of black pixels Nbgx, Calculate the predicted black and white ratio Rgx. The predicted heated image Ggx is a predicted image when the core temperature Ti is heated to the reference temperature Tref. As for the predicted heated image Ggx, the relationship of the formula (3) also holds, so the predicted black-and-white ratio Rgx in the predicted heated image Ggx can be expressed by the formula (5).
Rgx (= Nbgx/Nwgx) = qc x Rsx
= qc x (Nbsx/Nwsx) (5)
That is, the predicted black-and-white ratio Rgx can be calculated using the grayscale ratio qc, the number of white pixels Nwsx, the number of black pixels Nbsx, and the black-and-white ratio Rsx in the image before heating Gsx.
被調理物Fxの加熱中画像Gpxの取得(S206): 加熱中の被調理物Fxの推移を観測するため、加熱中画像Gpxを取得する。
加熱中画像Gpxの単純化(S207): 加熱中画像Gpxについて、S203と同様に単純化を行う。
白画素数Nwpx、黒画素数Nbpx、白黒比Rpxの演算(S208): 単純化された加熱中画像Gpxから白画素数Nwpx、黒画素数Nbpx、白黒比Rpxを演算し、調理管理ファイル12(図10)に格納する。
被調理物Fxの芯温Tiの推定(S209): この芯温Tiの推定には加熱中画像Gpxと予測加熱後画像Ggxとを比較する。予測加熱後画像Ggxから演算した予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgxおよび予測白黒比Rgxに対し、加熱中画像Gpxの白画素数Nwpx、黒画素数Nbpxおよび白黒比Rpxが合致するかにより、被調理物Fxの芯温TixがTix=Tref、またはTix≒Trefに加熱されたかを推定できる。つまり、予測黒画素数Nbgx、予測白黒比Rgx、加熱中画像Gpxの黒画素数Nbpx、加熱中画像Gpxの白黒比Rpxについて、式(6) 、式(7) が成立すれば、芯温TixがTix=Tref、Tix≒Trefに到達したと推定できる。
Nbpx=Nbgx または Nbpx≒Nbgx ・・・(6)
Rpx=Rgx または Rpx≒Rgx ・・・(7)
Acquisition of image Gpx during heating of food Fx (S206): In order to observe transition of food Fx during heating, image Gpx during heating is acquired.
Simplification of heating image Gpx (S207): The heating image Gpx is simplified in the same manner as in S203.
Calculation of number of white pixels Nwpx, number of black pixels Nbpx, and black-and-white ratio Rpx (S208): The number of white pixels Nwpx, the number of black pixels Nbpx, and the black-and-white ratio Rpx are calculated from the simplified heating image Gpx, and the cooking management file 12 ( 10).
Estimation of Core Temperature Ti of Cooked Food Fx (S209): To estimate the core temperature Ti, the image during heating Gpx is compared with the predicted post-heating image Ggx. Depends on whether the number of white pixels Nwpx, the number of black pixels Nbpx, and the black/white ratio Rpx of the image under heating Gpx match the predicted white pixel count Nwgx, black pixel count Nbgx, and black/white ratio Rgx calculated from the predicted heated image Ggx. , whether the core temperature Tix of the food Fx to be cooked is heated to Tix=Tref or Tix≈Tref. That is, with respect to the predicted number of black pixels Nbgx, the predicted black-and-white ratio Rgx, the number of black pixels Nbpx of the image during heating Gpx, and the black-and-white ratio Rpx of the image during heating Gpx, if equations (6) and (7) hold, the core temperature Tix reaches Tix=Tref, Tix≈Tref.
Nbpx=Nbgx or Nbpx≈Nbgx (6)
Rpx=Rgx or Rpx≈Rgx (7)
加熱の良否判定(S210): 被調理物Fxの加熱の良否は、被調理物Fxの芯温Tixが基準温度Trefに到達したかにより判定すればよい。つまり、被調理物Fxから得た比較情報である加熱中色情報Cpxと予測加熱後色情報Cgxの関係が、Cpx=CgxまたはCpx≒Cgxであれば、Ti≧Trefであるから、加熱良と判断する。また、加熱中色情報CpxがCpx≠Cgxであれば、Ti<Trefであるから、加熱不良と判断する。この判定結果が加熱の良否を表す判定情報となる。 Determining whether the heating of the food Fx is good or bad (S210): The quality of the heating of the food Fx may be determined by whether the core temperature Tix of the food Fx has reached the reference temperature Tref. That is, if the relationship between the color information during heating Cpx, which is the comparison information obtained from the food to be cooked Fx, and the predicted post-heating color information Cgx is Cpx=Cgx or Cpx≈Cgx, then Ti≧Tref, so that the heating is good. to decide. Further, if the color information Cpx during heating is Cpx≠Cgx, Ti<Tref, so that it is determined that the heating is defective. This determination result serves as determination information indicating whether the heating is good or bad.
情報の提示(S211): この情報の提示では、被調理物Fxの芯温Tiの推定を表す情報を含む提示情報と、被調理物Fxの属性情報、加熱前色情報Csx、濃淡比qc、予測加熱後色情報Cgx、計測情報の何れかまたは二以上を提示する。判定情報には加熱の良否を表す情報の他、加熱不良の場合にアラーム情報を含むことが安全性を高める上で有効である。 Presentation of information (S211): In this presentation of information, presentation information including information representing the estimated core temperature Ti of the food Fx to be cooked, attribute information of the food to be cooked Fx, color information before heating Csx, gradation ratio qc, One or more of the predicted post-heating color information Cgx and the measurement information is presented. In order to improve safety, it is effective to include alarm information in the case of defective heating in addition to information indicating whether the heating is good or bad in the judgment information.
<被調理物Fの画像情報>
図3のAは、被調理物Fの加熱前画像Gsを示し、図3のBは、被調理物Fの加熱後画像Ggを示している。図3のAおよびBにおいて、XY座標で表すグリッドは画面3に明示される画素を示している。説明を容易にするため、1画素を拡大して表示しているが、画素の大きさは観測精度に応じて調整できるものであり、図示の大きさに限定されない。
加熱前画像Gsにおける被調理物Fの輪郭線内には画素数Nsが存在する。全画素数Nsは、白画素数Nws、黒画素数Nbsの総数である。
同様に、加熱後画像Ggは、被調理物Fの加熱後の画像であり、加熱前画像Gsより縮小させて示している。被調理物Fの輪郭線内の全画素数Ngは同様に、白画素数Nwg、黒画素数Nbgの総数である。
<Image information of food to be cooked F>
3A shows the pre-heating image Gs of the food F to be cooked, and FIG. 3B shows the post-heating image Gg of the food F to be cooked. In FIGS. 3A and 3B, the grid represented by the XY coordinates indicates the pixels defined on the
The number of pixels Ns exists within the outline of the food F in the pre-heating image Gs. The total number of pixels Ns is the total number of white pixels Nws and black pixels Nbs.
Similarly, the post-heating image Gg is an image of the food F after heating, and is shown in a smaller size than the pre-heating image Gs. Similarly, the total number of pixels Ng within the outline of the food F to be cooked is the total number of white pixels Nwg and black pixels Nbg.
<加熱前画像Gsの単純化>
図4のAは、被調理物Fの加熱前画像Gsを示している。図4のBは、図4のAに示す破線枠部As内の画素の濃淡レベル分布を示している。この濃淡レベルに対し、白黒画素に単純化するため、閾値Cthが設定される。既述したように、加熱前画像Gsの単純化では、中間レベルの画素について、閾値Cth以上の画素を白画素、閾値Cth未満の画素を黒画素に変換される。図4のCは、単純化された画素の濃淡レベル分布を示している。図4のDは、破線枠部Asの単純化された白黒画素分布を示している。図4のDにおいて、Wiは白画素、Biは黒画素を示している。
斯かる処理により、破線枠部Asの単純化と同様に、加熱前画像Gs(図4のA)が白画素と黒画素に単純化される。
<Simplification of image Gs before heating>
A of FIG. 4 shows a pre-heating image Gs of the food F to be cooked. B of FIG. 4 shows the density level distribution of the pixels within the dashed frame portion As shown in A of FIG. A threshold value Cth is set for this gray level in order to simplify to black and white pixels. As described above, in the simplification of the pre-heated image Gs, among intermediate level pixels, pixels equal to or higher than the threshold Cth are converted to white pixels, and pixels lower than the threshold Cth are converted to black pixels. FIG. 4C shows a simplified pixel gray level distribution. FIG. 4D shows a simplified black-and-white pixel distribution of the dashed frame As. In FIG. 4D, Wi indicates white pixels and Bi indicates black pixels.
Such processing simplifies the pre-heating image Gs (A in FIG. 4) into white pixels and black pixels, similar to the simplification of the broken-line frame As.
<加熱後画像Ggの単純化処理>
図5のAは、被調理物Fの加熱後画像Ggを示している。図5のBは、図5のAに示す破線枠部Ag内の画素の濃淡レベル分布を示している。この濃淡レベルに対し、白黒画素に単純化するため、同様に閾値Cthが設定される。既述したように、加熱後画像Ggの単純化では、中間レベルの画素について、閾値Cth以上の画素を白画素、閾値Cth未満の画素を黒画素に変換される。図5のCは、単純化された画素の濃淡レベル分布を示している。図5のDは、破線枠部Agの単純化された白黒画素分布を示している。
斯かる処理により、破線枠部Agの単純化と同様に、加熱後画像Gg(図5のA)が白画素と黒画素に単純化される。
このように、濃淡レベルを単純化した画像情報を用いれば、加熱前画像Gs(図4のD)と、加熱後画像Gg(図5のD)を対比して被調理物Fの焼き上がり状態を電子情報として把握することができる。
<Simplification processing of post-heating image Gg>
A of FIG. 5 shows the post-heating image Gg of the food F to be cooked. B of FIG. 5 shows the density level distribution of the pixels within the dashed frame portion Ag shown in A of FIG. A threshold value Cth is similarly set for this grayscale level in order to simplify to black and white pixels. As described above, in the simplification of the heated image Gg, among intermediate level pixels, pixels equal to or higher than the threshold Cth are converted to white pixels, and pixels lower than the threshold Cth are converted to black pixels. FIG. 5C shows a simplified pixel gray level distribution. FIG. 5D shows a simplified black-and-white pixel distribution of the dashed frame Ag.
By such processing, the post-heating image Gg (A in FIG. 5) is simplified into white pixels and black pixels, similar to the simplification of the broken-line frame Ag.
In this way, if image information with simplified gradation levels is used, it is possible to compare the pre-heating image Gs (FIG. 4D) with the post-heating image Gg (FIG. 5D) to determine the baked state of the food F to be cooked. can be grasped as electronic information.
<白黒比Rs、Rgと芯温Tiの関係>
図6は、横軸に加熱前後の白黒比Rs、Rg、縦軸に芯温Tiを取り、白黒比Rs、Rgと芯温Tiの関係を示している。Tsは加熱前温度、Tgは加熱後温度である。
被調理物Fは、芯温TiがTi=Tsから、芯温Tiが基準温度Trefに上昇するまで加熱する。このとき、Ti=Tsで加熱前画像Gsであった被調理物Fは基準温度Trefに加熱すると、加熱後画像Ggに変化する。
加熱前温度Tsと加熱前の白黒比Rsの交点と、基準温度Trefと白黒比Rgの交点を結ぶ直線Lrefは、被調理物Fの白黒比Rsから白黒比Rgへの画像変化を示している。つまり、濃淡比qcの推移を表している。
<Relationship between black/white ratio Rs, Rg and core temperature Ti>
In FIG. 6, the horizontal axis represents the black-and-white ratios Rs and Rg before and after heating and the vertical axis represents the core temperature Ti, showing the relationship between the black-and-white ratios Rs and Rg and the core temperature Ti. Ts is the temperature before heating, and Tg is the temperature after heating.
The food F to be cooked is heated until the core temperature Ti rises from Ti=Ts to the reference temperature Tref. At this time, when Ti=Ts and the image Gs before heating is heated to the reference temperature Tref, the food F changes to the image Gg after heating.
A straight line Lref connecting the intersection point of the pre-heating temperature Ts and the pre-heating black-and-white ratio Rs and the intersection point of the reference temperature Tref and the black-and-white ratio Rg indicates the image change of the food F to be cooked F from the black-and-white ratio Rs to the black-and-white ratio Rg. . In other words, it represents the transition of the grayscale ratio qc.
<比較情報ファイル2>
図7は比較情報ファイル2の一例を示している。この比較情報ファイル2は比較情報データベースの一例である。
この比較情報ファイル2には番号部4、被調理物部6、属性情報部8、比較情報部10が備えられる。番号部4には被調理物Fの特定などに用いられるデータ番号が格納される。被調理物部6には被調理物Fとして複数の被調理物F1、F2、・・・が存在する場合、各識別情報が格納される。属性情報部8には被調理物Fの名称などの属性情報が格納される。
比較情報部10には加熱前色情報部10-1、加熱後色情報部10-2、濃淡比部10-3が備えられる。加熱前色情報部10-1には白画素部10-11、黒画素部10-12、白黒比部10-13が設定される。白画素部10-11には被調理物Fの加熱前色情報Csとして単純化処理後の白画素数Nwsが格納される。黒画素部10-12には被調理物Fの加熱前色情報Csとして単純化処理後の黒画素数Nbsが格納される。白黒比部10-13には白黒比Rsが格納される。
<
FIG. 7 shows an example of the
The
The
加熱後色情報部10-2には白画素部10-21、黒画素部10-22、白黒比部10-23が設定される。白画素部10-21には被調理物Fの加熱後色情報Cgとして単純化処理後の白画素数Nwgが格納される。黒画素部10-22には被調理物Fの加熱後色情報Cgとして単純化処理後の黒画素数Nbgが格納される。白黒比部10-23には白黒比Rgが格納される。
濃淡比部10-3には濃淡比qc(=Rg/Rs)が格納される。この場合、被調理物F1、F2、・・・ごとに濃淡比qc1、qc2、・・・が格納される。
A white pixel portion 10-21, a black pixel portion 10-22, and a black/white ratio portion 10-23 are set in the post-heating color information portion 10-2. The number of white pixels Nwg after the simplification processing is stored as the post-heating color information Cg of the food F to be cooked in the white pixel portion 10-21. The number of black pixels Nbg after the simplification process is stored as the post-heating color information Cg of the food F to be cooked in the black pixel portion 10-22. The black/white ratio Rg is stored in the black/white ratio section 10-23.
The grayscale ratio qc (=Rg/Rs) is stored in the grayscale ratio section 10-3. In this case, the density ratios qc1, qc2, . . . are stored for each of the foods F1, F2, .
<被調理物Fxの画像情報>
図8のAは、被調理物Fxの一例として被調理物Faの加熱前画像Gaを示している。 図8のBは、被調理物Faの加熱中画像(芯温Tiが基準温度Trefに到達前の途上画像)Gpを示している。そして、図8のCは、被調理物Faの予測加熱後画像(芯温Tiが基準温度Trefに到達時の予測画像)Ggxを示している。
加熱中画像Gpが予測加熱後画像Ggxに到達すれば、被調理物Faは基準温度Trefに加熱されたことになる。
<Image information of food to be cooked Fx>
FIG. 8A shows a pre-heating image Ga of the food Fa as an example of the food Fx. B of FIG. 8 shows an image Gp during heating of the food item Fa to be cooked (an image before the core temperature Ti reaches the reference temperature Tref) Gp. C of FIG. 8 shows a predicted post-heating image (predicted image when the core temperature Ti reaches the reference temperature Tref) Ggx of the food Fa to be cooked.
When the image Gp during heating reaches the predicted post-heating image Ggx, the food Fa has been heated to the reference temperature Tref.
<白黒比Rs、Rsa、Rsb、Rg、Rga、Rgbと芯温Tiの関係>
図9は、白黒比Rs、Rsa、Rsb、Rg、Rga、Rgbと芯温Tiの関係を示している。直線Lrefは、被調理物Fから求められた比較情報Frefである(図7)。直線LaはLrefに比較して白黒比Rsa、Rgaが大きい場合、直線LbはLrefに比較して白黒比Rsb、Rgbが小さい場合を示している。
この場合、被調理物F、Fa、Fbが同一の属性を持てば、濃淡比qcが共通であり、Lref、La、Lbは同一の傾きとなる。
既述したように、被調理物Fxから得た比較情報である加熱中色情報Cpxと予測加熱後色情報Cgxの関係が、Cpx=CgxまたはCpx≒Cgxであれば、Ti≧Trefであるから、加熱良と判断する。また、加熱中色情報CpxがCpx≠Cgxであれば、Ti<Trefであるから、加熱不良と判断する。
よって、被調理物Faでは、加熱中の画像Gpaが予測加熱後画像Ggaに到達すれば、芯温Tiが基準温度Trefに到達したと判定でき、同様に、被調理物Fbでは、加熱中の画像Gpbが予測加熱後画像Ggbに到達すれば、その芯温Tiが基準温度Trefに到達したと判定できる。
<Relationship between black and white ratios Rs, Rsa, Rsb, Rg, Rga, Rgb and core temperature Ti>
FIG. 9 shows the relationship between the black/white ratios Rs, Rsa, Rsb, Rg, Rga, Rgb and the core temperature Ti. A straight line Lref is the comparison information Fref obtained from the food to be cooked F (FIG. 7). A straight line La indicates a case where the black/white ratios Rsa and Rga are larger than Lref, and a straight line Lb indicates a case where the black/white ratios Rsb and Rgb are smaller than Lref.
In this case, if the foods to be cooked F, Fa, and Fb have the same attribute, the density ratio qc is common, and Lref, La, and Lb have the same slope.
As described above, if the relationship between the during-heating color information Cpx, which is the comparison information obtained from the food to be cooked Fx, and the predicted post-heating color information Cgx is Cpx=Cgx or Cpx≈Cgx, then Ti≧Tref. , it is determined that the heating is good. Further, if the color information Cpx during heating is Cpx≠Cgx, Ti<Tref, so that it is determined that the heating is defective.
Therefore, for the food item Fa, if the image Gpa during heating reaches the predicted heated image Gga, it can be determined that the core temperature Ti has reached the reference temperature Tref. When the image Gpb reaches the predicted heated image Ggb, it can be determined that the core temperature Ti has reached the reference temperature Tref.
<被調理物Fa、Fbの加熱の良否判定>
加熱中の被調理物Fa、Fbは色情報である白画素数、黒画素数または濃淡比から芯温Tiを推定し、同様に、加熱の良否を判定できる。つまり、Ti=TrefまたはTi≒Trefであれば、加熱=良と判定でき、Ti<Trefであれば、加熱=不良と判定できる。
<Determination of whether the heating of the objects to be cooked Fa and Fb is good or bad>
For the foods Fa and Fb being heated, the core temperature Ti can be estimated from the number of white pixels, the number of black pixels, or the grayscale ratio, which is color information, and the quality of the heating can be similarly determined. That is, if Ti=Tref or Ti≈Tref, it can be determined that heating is good, and if Ti<Tref, it can be determined that heating is bad.
<調理管理ファイル12>
図10は、被調理物Fxの調理管理ファイル12を示している。この調理管理ファイル12には実際の被調理物Fxの色情報としてたとえば、二次元のXY座標上の画像情報が格納される。この調理管理ファイル12は調理管理情報データベースの一例である。
この調理管理ファイル12には番号部14、被調理物部16、属性情報部18、加熱前画像部20、加熱前温度部22、濃淡比部24、予測加熱後画像部26、加熱中画像部28が備えられる。
番号部14には被調理物Fx(=Fa、Fb、・・・)のデータ番号が格納される。被調理物部16には被調理物Fa、Fb、・・・の識別情報が格納される。属性情報部18には被調理物Fa、Fb、・・・の名称などの属性情報が格納される。
<Cooking management file 12>
FIG. 10 shows the cooking management file 12 of the food to be cooked Fx. The cooking management file 12 stores, for example, image information on two-dimensional XY coordinates as color information of the actual food to be cooked Fx. This cooking management file 12 is an example of a cooking management information database.
The cooking management file 12 includes a
The
加熱前画像部20には白画素数部20-1、黒画素数部20-2、白黒比部20-3が設定され、各被調理物Fa、Fb、・・・の加熱前画像情報が格納される。白画素数部20-1には単純化後の加熱前画像Gsxにおける白画素数Nwsxが格納される。黒画素数部20-2には単純化後の加熱前画像Gsxにおける黒画素数Nbsxが格納される。白黒比部20-3には加熱前の白黒比Rsxが格納される。
加熱前温度部22には各被調理物Fa、Fb、・・・の加熱前温度Tsが格納される。濃淡比部24には各被調理物Fa、Fb、・・・と共通属性または類似属性に係る被調理物Fの濃淡比qc(=Rg/Rs)が格納される。
予測加熱後画像部26にはFa、Fb、・・・の基準温度Trefに昇温するまで加熱した場合の演算結果である予測加熱後画像情報が格納される。この予測加熱後画像Gga、Ggb、・・・は、芯温Tiを基準温度Trefに昇温したか否かを推定するための基準情報である。
この予測加熱後画像部26には白画素数部26-1、黒画素数部26-2、白黒比部26-3が設定されている。白画素数部26-1には単純化後の予測加熱後画像Ggxにおける予測白画素数Nwgxが格納される。黒画素数部26-2には単純化後の予測加熱後画像Ggxにおける予測黒画素数Nbgxが格納される。白黒比部26-3には予測加熱後画像Ggxにおける予測白黒比Rgxが格納される。
加熱中画像部28には時間部28-1、白画素数部28-2、黒画素数部28-3、白黒比部28-4が設定される。時間部28-1には加熱中の被調理物Fxの画像取得時の時間情報などが格納される。白画素数部28-2には加熱中画像Gpxにおける白画素数Nwpxが格納される。黒画素数部28-3には単純化後の加熱中画像Gpxにおける黒画素数Nbpxが格納される。白黒比部28-4には加熱中画像Gpxにおける白黒比Rpxが格納される。これらは画像情報の取得時点の時間情報に関係付けられて格納される。
A white pixel number part 20-1, a black pixel number part 20-2, and a black-and-white ratio part 20-3 are set in the
The
The predicted
A white pixel count portion 26-1, a black pixel count portion 26-2, and a black/white ratio portion 26-3 are set in the predicted
A time portion 28-1, a white pixel number portion 28-2, a black pixel number portion 28-3, and a black/white ratio portion 28-4 are set in the
<第1の実施の形態の効果>
この第1の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) 被調理物Fxと同等の被調理物Fの加熱前画像Gs、加熱後画像Ggの各白黒比Rs、Rgを演算して濃淡比qcを求め、被調理物Fxの加熱前画像Gsxをベースに基準温度Trefに昇温時の予測加熱後画像Ggxを演算することができる。
(2) 被調理物Fxの加熱中画像Gpxと予測加熱後画像Ggxを比較するので、芯温Tiが基準温度Tref以上に加熱されたか否かを推定できる。
(3) 被調理物Fxの色情報は画像情報で取得でき、芯温計測の迅速化を図ることができ、調理品の品質の低下を防止できる。
(4) 被調理物Fxの画像情報はカメラ撮影により取得でき、調理中または調理後の被調理物Fxに非接触で芯温Tiを推定できるので、芯温測定による被調理物の劣化防止を図ることができる。
(5) 被調理物Fxの芯温Tiが所定の基準温度Trefに到達しているか否かを判定でき、加熱の良否判定の迅速化とともに被調理物Fxの安全性を高めることができる。
<Effects of the first embodiment>
According to this first embodiment, one of the following effects can be obtained.
(1) Calculate the white/black ratios Rs and Rg of the pre-heating image Gs and the post-heating image Gg of the food F equivalent to the food Fx to obtain the grayscale ratio qc, and obtain the pre-heating image Gsx of the food Fx. can be used to calculate a predicted post-heating image Ggx when the temperature is raised to the reference temperature Tref.
(2) Since the image Gpx during heating of the food Fx to be cooked is compared with the predicted post-heating image Ggx, it can be estimated whether the core temperature Ti has been heated to the reference temperature Tref or higher.
(3) The color information of the food Fx to be cooked can be acquired by image information, the core temperature measurement can be speeded up, and the deterioration of the quality of the food to be cooked can be prevented.
(4) The image information of the food Fx to be cooked can be obtained by photographing the food Fx, and the core temperature Ti can be estimated without contacting the food Fx during or after cooking. can be planned.
(5) It is possible to determine whether or not the core temperature Ti of the food Fx has reached a predetermined reference temperature Tref, thereby speeding up the determination of whether the heating is good or not and enhancing the safety of the food Fx.
〔第2の実施の形態〕
図11は、本発明の第2の実施の形態に係る調理管理システムを示している。図11に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この調理管理システム30は、既述の調理管理方法をコンピュータによる情報処理で実現することができる。
[Second embodiment]
FIG. 11 shows a cooking management system according to a second embodiment of the invention. The configuration shown in FIG. 11 is an example, and the present invention is not limited to such a configuration.
This
この調理管理システム30は図11に示すように、カメラ32、管理装置34および温度計測部36、調理部38を備える。カメラ32は特定された被調理物F、Fxから色情報である画像情報を取得する色情報取得部の一例であり、被調理物F、Fxから画像情報を取得する。
この実施の形態では、カメラ32は、被調理物Fxの調理手段である調理部38の調理庫40に設置されている。調理部38は加熱部の一例であり、たとえば、スチームコンベクションオーブンなどの機器であればよい。被調理物F、Fxは、調理容器の一例であるホテルパン42により調理庫40に収容される。
管理装置34は、色情報から芯温Tiを推定する処理部の一例であり、色情報により調理中または調理後の被調理物Fxの芯温Tiを推定する。
温度計測部36はたとえば、電子温度計であり、主として被調理物Fから加熱前温度Ts、加熱後温度Tgの取得や、被調理物Fxから加熱前温度Tsgの取得、加熱検証などに用いられる。
The
In this embodiment, the
The
The
<管理装置34のハードウェア>
図12は、管理装置34のハードウェアを示している。図12において、図11と同一部分には同一符号を付してある。
管理装置34には、プロセッサ44、入出力部(I/O)46、記憶部48、操作入力部50、情報提示部52、通信部54が含まれる。
プロセッサ44は記憶部48にあるOS(Operating System)を実行し、既述の情報処理を含む調理管理プログラムを実行する。
<Hardware of
FIG. 12 shows the hardware of the
The
The
I/O46は、プロセッサ44の制御により、情報の入力、情報取出しなどに用いられる。具体的には、カメラ32の制御出力の取出し、カメラ32からの画像情報の取込み、温度計測部36からの温度情報の取込み、情報提示部52への提示情報の出力などが行われる。
記憶部48はROM(Read-Only Memory)、RAM(Random-Access Memory)などの記憶素子を備え、OS、調理管理プログラムなどの各種のプログラムを格納するとともに、比較情報ファイル2(図7)、調理管理ファイル12(図10)などを格納している。
The I/
The
操作入力部50には情報入力に用いられるキーボード、バーコード読取り部、マウス、I/O46に接続された情報端末の他、タッチパネルが含まれる。タッチパネルは情報提示部52の表示画面に設置すればよい。
情報提示部52はたとえば、LCD(Liquid Crystal Display)で構成され、プロセッサ44の制御により、たとえば、被調理物F、Fxの属性情報、加熱前画像Gs、Gsx、加熱前の白画素数Nws、黒画素数Nbs、加熱後画像Gg、加熱後の白画素数Nwg、黒画素数Nbg、予測加熱後画像Ggx、予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgx、濃淡比qc、計測情報、判定情報などを含む提示情報を提示する。
通信部54はプロセッサ44の制御により、管理センターや携帯情報端末などと無線接続または有線接続により情報の授受を行う。
The
The
Under the control of the
<管理装置34の情報処理>
比較情報Frefの取得処理には既述したように、a)被調理物Fの特定、b)加熱前画像Gsの取得、c)被調理物Fの加熱、d)加熱後画像Ggの取得、e)加熱前画像Gsおよび加熱後画像Ggの単純化、f)白画素数Nws、黒画素数Nbsおよび白黒比Rsの演算、g)白画素数Nwg、黒画素数Nbgおよび白黒比Rgの演算、h)濃淡比qcの演算、i)比較情報ファイル2の作成、j)情報の提示などが含まれる。
芯温Tiの推定処理には既述したように、k)被調理物Fxの特定、l)加熱前画像Gsxの取得、m)加熱前画像Gsxの単純化、n)白画素数Nwsx、黒画素数Nbsxおよび白黒比Rsxの演算、o)予測加熱後画像Ggx、予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgxおよび予測白黒比Rgxの演算、p)加熱中画像Gpxの取得、q)加熱中画像Gpxの単純化、r)白画素数Nwpx、黒画素数Nbpxおよび白黒比Rpxの演算、s)調理管理ファイル12への情報入力および更新、t)被調理物Fxの芯温Tiの推定、u)加熱の良否の判定、v)情報の提示などが含まれる。
<Information processing of
As described above, the comparison information Fref acquisition process includes a) identification of the food F to be cooked, b) acquisition of the pre-heating image Gs, c) heating of the food F, d) acquisition of the post-heating image Gg, e) simplification of pre-heating image Gs and post-heating image Gg, f) calculation of number of white pixels Nws, number of black pixels Nbs and black-white ratio Rs, g) calculation of number of white pixels Nwg, number of black pixels Nbg and black-white ratio Rg , h) calculation of grayscale ratio qc, i) creation of
As described above, the process of estimating the core temperature Ti includes k) identification of the food to be cooked Fx, l) acquisition of the pre-heating image Gsx, m) simplification of the pre-heating image Gsx, n) number of white pixels Nwsx, black Calculation of number of pixels Nbsx and black/white ratio Rsx, o) calculation of predicted heated image Ggx, predicted white pixel number Nwgx, predicted black pixel number Nbgx, and predicted black/white ratio Rgx, p) acquisition of heating image Gpx, q) heating simplification of the image Gpx, r) calculation of the number of white pixels Nwpx, number of black pixels Nbpx, and black-and-white ratio Rpx, s) inputting and updating information to the cooking management file 12, t) estimation of the core temperature Ti of the food Fx to be cooked, It includes u) determination of whether the heating is good or bad, v) presentation of information, and the like.
<被調理物Fからの比較情報Frefの取得処理>
図13は、比較情報Frefの取得処理の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、本発明の調理管理プログラムまたは温度管理方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Sは手順または工程を示し、Sに付した番号は手順または工程の順序の一例である。
この処理シーケンスは被調理物Fの温度推定の前工程である。管理装置34は初期設定を行うとともに、被調理物Fの特定を行う(S301)。温度計測部36は被調理物Fの温度計測を行い(S302)、この温度計測部36から管理装置34が温度情報を取得する(S303)。
<Acquisition processing of comparison information Fref from food to be cooked F>
FIG. 13 shows a processing sequence of acquisition processing of comparison information Fref. This processing sequence is an example of the cooking management program or temperature management method of the present invention. In this processing sequence, S indicates a procedure or step, and the number attached to S is an example of the order of the procedure or step.
This processing sequence is a pre-process for estimating the temperature of the food F to be cooked. The
管理装置34はカメラ32に撮影を指示し(S304)、カメラ32は被調理物Fを撮影する(S305)。管理装置34は加熱前の被調理物Fの加熱前画像Gsを取得する(S306)。管理装置34は調理部38に加熱を指示する(S307)。
加熱指示を受けた調理部38は加熱を開始し(S308)、基準温度Trefに昇温するまで被調理物Fを加熱する(S309)。このとき、管理装置34は調理部38に加熱終了を指示し(S310)、調理部38は加熱を終了する(S311)。
The
Having received the heating instruction, the
管理装置34は、被調理物Fを撮影しているカメラ32から、被調理物Fから加熱後画像Ggを取得する(S312)。
管理装置34は加熱前画像Gs、加熱後画像Ggの単純化処理を行う(S313)。管理装置34は単純化した加熱前画像Gsより白画素数Nws、黒画素数Nbsおよび白黒比Rsを演算する(S314)。管理装置34は単純化した加熱後画像Ggより白画素数Nwg、黒画素数Nbgおよび白黒比Rgを演算する(S315)。
管理装置34は濃淡比qc(=Rg/Rs)を演算し(S316)、比較情報Frefを作成する(S317)。そして、管理装置34は、既述の提示情報を提示し(S318)、被調理物Fからの比較情報Frefの取得処理を完了する。
The
The
The
<比較情報Frefの提示>
図14は、被調理物Fによる比較情報Frefの提示画面を示している。この提示画面は、情報提示部52の画面表示部に提示される。
この情報提示部52の提示画面56には被調理物提示部58、画像推移提示部60、温度情報提示部62、64、判定情報提示部66が含まれる。被調理物提示部58にはプロセッサ44の制御により被調理物Fの名称などの情報が提示される。
画像推移提示部60には画像部60-11、60-31、画素情報部60-12、60-32が設定される。画像部60-11には加熱前画像Gsが提示され、画素情報部60-12には加熱前画像Gsにおける白画素数Nws、黒画素数Nbs、白黒比Rsが提示される。画像部60-31には加熱後画像Ggが提示され、画素情報部60-32には加熱後画像Ggにおける白画素数Nwg、黒画素数Nbg、白黒比Rgが提示される。
温度情報提示部62には加熱前温度Tsが提示され、温度情報提示部64には芯温Tiや基準温度Trefを表す加熱後温度Tgが提示される。判定情報提示部66には加熱の判定結果として加熱の良否が表示される。
<Presentation of comparison information Fref>
FIG. 14 shows the presentation screen of the comparison information Fref by the food F to be cooked. This presentation screen is presented on the screen display section of the
A
Image sections 60-11 and 60-31 and pixel information sections 60-12 and 60-32 are set in the image
The temperature
<被調理物Fxの芯温Tiの推定>
図15は、被調理物Fxの芯温推定の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、本発明の調理管理プログラムまたは温度管理方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Sは手順または工程を示し、Sに付した番号は手順または工程の順序の一例である。
被調理物Fxの芯温Tiの推定前、管理装置34は初期設定を行うとともに、被調理物Fxの特定を行う(S401)。温度計測部36は被調理物Fxの温度計測を行い(S402)、この温度計測部36から管理装置34が温度情報を取得する(S403)。
<Estimation of the core temperature Ti of the food to be cooked Fx>
FIG. 15 shows a processing sequence for estimating the core temperature of the food to be cooked Fx. This processing sequence is an example of the cooking management program or temperature management method of the present invention. In this processing sequence, S indicates a procedure or step, and the number attached to S is an example of the order of the procedure or step.
Before estimating the core temperature Ti of the food Fx to be cooked, the
管理装置34はカメラ32に撮影を指示し(S404)、カメラ32は被調理物Fxを撮影する(S405)。管理装置34は加熱前の被調理物Fxの加熱前画像Gsxを取得する(S406)。管理装置34は加熱前画像Gsxの単純化処理を行い(S407)、単純化された加熱前画像Gsxより白画素数Nwsx、黒画素数Nbsxおよび白黒比Rsxを演算する(S408)。管理装置34は予測加熱後画像Ggx、予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgxおよび予測白黒比Rgxを演算する(S409)。
管理装置34は調理部38に加熱を指示する(S410)。加熱指示を受けた調理部38は加熱を開始する(S411)。
The
The
管理装置34は、被調理物Fxを撮影しているカメラ32から、加熱中の被調理物Fxの加熱中画像Gpxを取得する(S412)。管理装置34は加熱中画像Gpxの単純化処理を行い(S413)、単純化された加熱中画像Gpxより白画素数Nwpx、黒画素数Nbpxおよび白黒比Rpxを演算する(S414)。
管理装置34は被調理物Fxの芯温Tiを推定し(S415)、加熱の良否を判定する(S416)。Ti=TrefまたはTi≒Trefであれば、管理装置34は調理部38に加熱終了を指示し(S417)、調理部38は加熱を終了する(S418)。そして、管理装置34は、既述の提示情報を提示し(S419)、被調理物Fxからの芯温Tiの推定および加熱の良否判定を完了する。
The
The
<芯温情報の提示>
図16は、被調理物Fxの芯温Tiなどの提示画面を示している。この提示画面は、情報提示部52の画面表示部に提示される。
被調理物提示部58にはプロセッサ44の制御により被調理物Fxの名称などの情報が提示される。
画像推移提示部60には画像部60-11、60-21、60-31、画素情報部60-12、60-22、60-32が設定される。画像部60-11には加熱前画像Gsxが提示され、画素情報部60-12には加熱前画像Gsxにおける白画素数Nwsx、黒画素数Nbsx、白黒比Rsxが提示される。画像部60-21には加熱中画像Gpxが提示され、画素情報部60-22には加熱中画像Gpxにおける白画素数Nwpx、黒画素数Nbpx、白黒比Rpxが提示される。画像部60-31には予測加熱後画像Ggxが提示され、画素情報部60-32には予測加熱後画像Ggxにおける予測白画素数Nwgx、予測黒画素数Nbgx、予測白黒比Rgxが提示される。
温度情報提示部62には加熱前温度Tsが提示され、温度情報提示部64には芯温Tiや基準温度Trefを表す加熱後温度Tgが提示される。判定情報提示部66には加熱の判定結果として加熱の良否が表示される。
<Presentation of core temperature information>
FIG. 16 shows a presentation screen such as the core temperature Ti of the food Fx. This presentation screen is presented on the screen display section of the
Information such as the name of the cooking item Fx is presented to the cooking
Image sections 60-11, 60-21, 60-31 and pixel information sections 60-12, 60-22, 60-32 are set in the image
The temperature
<第2の実施の形態の効果>
この第2の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) この実施の形態によれば、既述の被調理物F、Fxの調理管理方法をコンピュータによる情報処理により実現することができる。
(2) この調理管理システムおよび調理管理プログラムによれば、第1の実施の形態と同様の効果が得られる。
<Effects of Second Embodiment>
According to this second embodiment, one of the following effects can be obtained.
(1) According to this embodiment, the above-described method of managing the cooking of the foods F and Fx to be cooked can be realized by information processing by a computer.
(2) According to this cooking management system and cooking management program, effects similar to those of the first embodiment can be obtained.
〔第3の実施の形態〕
図17は、第3の実施形態に係る調理機器を示している。図17において、図12と同一部分には同一符号を付してある。
この調理機器68にはたとえば、同一の機器筐体に調理部38および管理装置34が設置される。調理部38は調理制御部70で制御され、この調理制御部70は管理装置34と連結され、管理装置34と統合制御が可能である。
この調理機器68において、管理装置34の構成および機能は第2の実施の形態で説明しているので、その説明を割愛する。
[Third Embodiment]
FIG. 17 shows a cooking appliance according to a third embodiment. 17, the same parts as in FIG. 12 are denoted by the same reference numerals.
In this
In this
<第3の実施の形態の効果>
この第3の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) この実施の形態によれば、調理機器68において、既述の被調理物F、Fxの調理管理方法をコンピュータによる情報処理により実現することができる。
(2) この調理機器68によれば、調理管理システムおよび調理管理プログラムにより、第1の実施の形態および第2の実施の形態と同様の効果が得られる。
(3) 調理機器68において調理される被調理物Fxの安全性を高めることができる。
<Effect of the third embodiment>
According to this third embodiment, one of the following effects can be obtained.
(1) According to this embodiment, in the
(2) According to this
(3) The safety of the food Fx cooked in the
〔他の実施の形態〕
(1) 上記実施の形態では、被調理物F、Fxの色情報として画像情報、白黒画像情報を用いたが、白黒以外のカラー画像を用いて同様の処理を行うことができ、色情報が白黒画像に限定されるものではない。
(2) 上記実施の形態では画素数を用いているが、面積情報を用いてもよい。
(3) 上記実施の形態では、濃淡情報として濃淡比を例示しているが、本発明は白画素数または黒画素数の増減情報でもよく、濃淡比に限定されない。
以上説明したように、本発明の最も好ましい形態等について説明した。本発明は、上記記載に限定されるものではない。特許請求の範囲に記載され、または発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論である。斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。
[Other embodiments]
(1) In the above embodiment, image information and black-and-white image information are used as the color information of the foods F and Fx to be cooked. It is not limited to black and white images.
(2) Although the number of pixels is used in the above embodiments, area information may be used.
(3) In the above embodiment, the grayscale ratio is exemplified as the grayscale information, but the present invention is not limited to the grayscale ratio, and may be increase/decrease information of the number of white pixels or the number of black pixels.
As described above, the most preferable mode and the like of the present invention have been described. The invention is not limited to the above description. It goes without saying that various modifications and changes are possible for those skilled in the art based on the gist of the invention described in the claims or disclosed in the detailed description. It goes without saying that such modifications and changes are included in the scope of the present invention.
この発明によれば、被調理物Fxの芯温Tiを色情報により非接触で推定でき、被調理物Fxの芯温計測の迅速化とともに、安全性を高めることができる。 According to this invention, the core temperature Ti of the food Fx to be cooked can be estimated without contact from the color information, and the core temperature measurement of the food Fx to be cooked can be speeded up and the safety can be improved.
2 比較情報ファイル
3 画面
4 番号部
6 被調理物部
8 属性情報部
10 比較情報部
10-1 加熱前色情報部
10-2 加熱後色情報部
10-3 濃淡比部
12 調理管理ファイル
14 番号部
16 被調理物部
18 属性情報部
20 加熱前画像部
22 加熱前温度部
24 濃淡比部
26 予測加熱後画像部
28 加熱中画像部
30 調理管理システム
32 カメラ
34 管理装置
36 温度計測部
38 調理部
40 調理庫
42 ホテルパン
44 プロセッサ
46 入出力部(I/O)
48 記憶部
50 操作入力部
52 情報提示部
54 通信部
56 提示画面
58 被調理物提示部
60 画像推移提示部
60-11、60-21、60-31 画像部
60-12、60-22、60-32 画素情報部
62、64 温度情報提示部
66 判定情報提示部
68 調理機器
70 調理制御部
2
48
Claims (19)
加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する工程と、
色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する工程と、
を含むことを特徴とする調理管理方法。 acquiring image information of the food before, during, or after heating;
In the image of the food before heating and after the core temperature has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold are converted to white pixels, and the pixels less than the threshold are converted to black pixels. A step of storing a grayscale ratio, which is a black-and-white ratio before and after heating, calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of the image and the image of the object to be cooked before heating;
A predicted black-and-white ratio of the object to be cooked is calculated using the image information of the object to be cooked before heating and the grayscale ratio acquired by the color information acquisition unit, and the object to be cooked during heating acquired by the color information acquisition unit. a step of estimating that the core temperature of the object to be cooked has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image of the object being cooked calculated from the image information of the object matches the predicted black-and-white ratio ;
A cooking management method comprising:
加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する記憶部と、
前記色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する処理部と、
を備えることを特徴とする調理管理システム。 a color information acquisition unit that acquires image information from the object to be cooked before, during, or after heating;
In the image of the food before heating and after the core temperature has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold are converted to white pixels, and the pixels less than the threshold are converted to black pixels. a storage unit for storing a grayscale ratio, which is a black-and-white ratio before and after heating, calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of the image and the image of the object to be cooked before heating;
Calculate the predicted black and white ratio of the object to be cooked using the image information and the grayscale ratio of the object to be cooked before heating acquired by the color information acquisition unit, and the object during heating acquired by the color information acquisition unit A processor for estimating that the core temperature of the object to be cooked has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image of the object being cooked calculated from the image information of the object matches the predicted black-and-white ratio. When,
A cooking management system comprising:
加熱前、加熱中または加熱後の何れかの被調理物の画像情報を取得する機能と、
加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する機能と、
色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する機能と、
を前記コンピュータに実現させるためのプログラム。 A program implemented by a computer,
a function of acquiring image information of the object to be cooked before, during, or after heating;
In the image of the food before heating and after the core temperature has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold are converted to white pixels, and the pixels less than the threshold are converted to black pixels. A function of storing the grayscale ratio, which is the black-and-white ratio before and after heating, calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of the image and the image of the object to be cooked before heating;
A predicted black-and-white ratio of the object to be cooked is calculated using the image information of the object to be cooked before heating and the grayscale ratio acquired by the color information acquisition unit, and the object to be cooked during heating acquired by the color information acquisition unit. a function of estimating that the core temperature of the object to be cooked has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image of the object being cooked calculated from the image information of the object matches the predicted black-and-white ratio ;
on the computer.
加熱中または加熱後の被調理物から色情報を取得する機能と、
該色情報と前記予測色情報とを比較することにより、前記被調理物の芯温を推定する機能と、
を前記コンピュータに実現させるための請求項9に記載のプログラム。 Furthermore, a function of calculating predicted color information when the food to be cooked is heated to a reference temperature or higher,
a function of acquiring color information from the food being cooked or after being heated;
A function of estimating the core temperature of the food by comparing the color information with the predicted color information;
10. The program according to claim 9 , for causing the computer to implement:
加熱前および芯温が基準値まで加熱された後の被調理物の画像中の明度が閾値以上の画素を白画素、閾値未満の画素を黒画素に変換して、加熱前の被調理物の画像と加熱前の被調理物の画像それぞれの白画素数、黒画素数から演算された加熱前後の白黒比である濃淡比を格納する記憶部と、
前記色情報取得部で取得された加熱前の被調理物の前記画像情報と前記濃淡比を用いて被調理物の予測白黒比を算出し、前記色情報取得部で取得された加熱中の被調理物の前記画像情報から演算された加熱中の被調理物の画像の白黒比が前記予測白黒比に合致していれば被調理物の芯温が前記基準値に到達したと推定する処理部と、
を備えることを特徴とする機器。 a color information acquisition unit that acquires image information of the object to be cooked before, during, or after heating;
In the image of the food before heating and after the core temperature has been heated to the reference value, the pixels whose brightness is equal to or higher than the threshold are converted to white pixels, and the pixels less than the threshold are converted to black pixels. a storage unit for storing a grayscale ratio, which is a black-and-white ratio before and after heating, calculated from the number of white pixels and the number of black pixels of the image and the image of the object to be cooked before heating;
Calculate the predicted black and white ratio of the object to be cooked using the image information and the grayscale ratio of the object to be cooked before heating acquired by the color information acquisition unit, and the object during heating acquired by the color information acquisition unit A processor for estimating that the core temperature of the object to be cooked has reached the reference value if the black-and-white ratio of the image of the object being cooked calculated from the image information of the object matches the predicted black-and-white ratio. When,
A device comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019055378A JP7193390B2 (en) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | Cooking management methods, systems, programs and equipment |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019055378A JP7193390B2 (en) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | Cooking management methods, systems, programs and equipment |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020153945A JP2020153945A (en) | 2020-09-24 |
JP7193390B2 true JP7193390B2 (en) | 2022-12-20 |
Family
ID=72558716
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019055378A Active JP7193390B2 (en) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | Cooking management methods, systems, programs and equipment |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7193390B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6887194B1 (en) * | 2020-09-14 | 2021-06-16 | 株式会社Arblet | Information processing systems, servers, information processing methods and programs |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001272045A (en) | 2000-03-27 | 2001-10-05 | Sanyo Electric Co Ltd | Oven cooker |
JP2008151431A (en) | 2006-12-19 | 2008-07-03 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Cooker |
JP2016183785A (en) | 2015-03-25 | 2016-10-20 | 三菱電機株式会社 | Heating cooker |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2864998B2 (en) * | 1994-09-27 | 1999-03-08 | 松下電器産業株式会社 | Cooking device |
JPH0979590A (en) * | 1995-09-11 | 1997-03-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Heating cooking apparatus |
JP6327236B2 (en) * | 2015-09-30 | 2018-05-23 | Jfeスチール株式会社 | Hot metal temperature prediction method in blast furnace |
-
2019
- 2019-03-22 JP JP2019055378A patent/JP7193390B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001272045A (en) | 2000-03-27 | 2001-10-05 | Sanyo Electric Co Ltd | Oven cooker |
JP2008151431A (en) | 2006-12-19 | 2008-07-03 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Cooker |
JP2016183785A (en) | 2015-03-25 | 2016-10-20 | 三菱電機株式会社 | Heating cooker |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020153945A (en) | 2020-09-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US12080403B2 (en) | Meal service management system and operating method therefor | |
US10823427B2 (en) | Oven comprising a scanning system | |
US20170332841A1 (en) | Thermal Imaging Cooking System | |
EP2930432B1 (en) | Oven comprising weight sensors | |
CN110013174A (en) | Intelligent multifunction cooking device | |
RU2652060C2 (en) | Medical device or system for measuring hemoglobin levels during accidents using camera-projector system | |
JP6861345B2 (en) | Character figure recognition device, character figure recognition method, and character figure recognition program | |
JP7193390B2 (en) | Cooking management methods, systems, programs and equipment | |
KR102005404B1 (en) | Heating roaster machine for meat and fish and Driving method therof | |
CN113205075A (en) | Method and device for detecting smoking behavior and readable storage medium | |
CN111248762A (en) | Control method of cooking equipment and cooking equipment | |
JP2020128824A (en) | Cooking management method, system, program and equipment | |
CN112005054B (en) | Heating cooker | |
JP7242476B2 (en) | Oil deterioration degree measuring device, oil deterioration degree measuring method and oil deterioration degree measuring program | |
CN108885009B (en) | Heating cooker | |
KR20190104980A (en) | Management system of cafeteria and operation method thereof | |
JP2001174412A (en) | Method of evaluating appearance of boiled rice based on numerical value | |
JP7178622B2 (en) | heating cooker | |
WO2019059304A1 (en) | Heating cooker | |
CN111904254B (en) | Cooking indication device, cooking system and cooking indication method | |
CN113899395A (en) | Temperature and humidity measuring method and device, computer equipment and storage medium | |
KR102611452B1 (en) | Artificial Intelligence (AI)-based untact QSC inspection solution system | |
JP4033084B2 (en) | Method for recognizing recess formed on object surface | |
CN106442339A (en) | Visual detection method for refrigeration time of cooked meat and device | |
EP4328872A1 (en) | Food temperature state determination |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210917 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220606 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220621 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220818 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221208 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7193390 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |