JP7456675B2 - セントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法及びその装置 - Google Patents

Description

本発明は、食品加工の技術分野に属するものであり、具体的には、セントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法及びその装置に関する。

炒飯は、米飯、具材、調味料を混合して調理した伝統的な美食であり、色、香り、味を兼備する等の特徴を有し、全世界の消費者に非常に好まれている。炒飯は国別、地域別に米飯種類、調味料及び調理方法が異なるので、例えば、揚州炒飯、スペイン海鮮炒飯、醤油炒飯、卵炒飯、カレー炒飯等のような、独特な地域特色又は特定の風味を有する炒飯を形成可能である。炒飯用の米飯や具材は粒状食材である場合が多く、炒飯全体に味が均一に染み込み、同期して熟れ、完成品炒飯を一粒ずつに分けた状態にすることを確保すると共に、炒飯の組み合わせを変化に富ませ、炒飯の種類と食感を大幅に豊富にする。

人工による炒飯調理効率が低く、風味が大きく相違し、安全衛生を確保しにくい等の難題を克服するために、標準化、量産化、連続化を特色とするセントラルキッチン生産モードは炒飯生産に緊密に繋がってきており、それによって生まれたセントラルキッチン炒飯プロセス、デバイス及び企業が炒飯の生産、供給の局面を変えている。しかしながら、従来のセントラルキッチン炒飯の小分けには依然として伝統的な重量による小分け方法を踏襲しているため、小分けは現在のセントラルキッチン炒飯生産において更に強化する必要がある一環となっている。小分けされる食材が全体的に均一であり、又は粒子同士の成分含有量が比較的一致する場合に、重量を根拠として小分けする方法は、例えば、液体である飲み物の充填、ビスケット等の小分けを行った後の製品同士の相違度を小さく確保できる。しかしながら、炒飯は具材が非常に豊富な食品であり、甚だしい場合にはその中のある具材が炒飯の特色と風味の決め手となることがあるが、伝統的な重量による小分け方法は小分けした後の１部当たりの製品に含まれる特定具材の含有量が一致することを確保できず、不均一に小分けしたことによって製品品質が必ず変動し、消費者の権益に影響を与えてしまう。以上から分かるように、炒飯を小分けするには、小分けした後の１部当たりの製品の総重量が一致することを要求するだけでなく、各製品中の特定具材の分量もできるだけ一致することを確保すべきである。

秤量定量工程で、特定具材に対して、同期する認識、位置決定、定量は炒飯を精確に小分けする決め手である。現在、上記要求を満たす可能性がある方法としては、人間視覚定量小分け方法とコンピュータビジョン定量小分け方法といった２種に大別されている。人間視覚定量小分け方法の主な工程は、作業員が秤量定量工程で炒飯中の特定具材を目で視認し且つその分量を推定、調節することである。この方法は、具材に対する認識度が高く、柔軟性が良いことをメリットとするが、人間が視覚で視認して疲れやすく、機械による小分け機構とのシームレス提携を図りにくいため、定量速度が遅く、効率が低く、セントラルキッチンの量産化生産モードに対応できないというデメリットがある。コンピュータビジョン定量小分け方法の主な工程は、コンピュータ、カメラ及び画像処理プログラムを組み合わせて炒飯中の特定具材を認識、定量することであり、この方法のメリットは、認識速度が速く、認識結果を機械による小分け機構にシームレスに対応させることができ、セントラルキッチンの量産化、連続化生産モードに対応可能であることである。しかしながら、コンピュータビジョン定量小分け方法のデメリットは、その画像処理プログラムが一般に相対的固定的な認識対象を目標として開発され、調理プロセスが調整されたことで被認識具材そのものの色が変化したり、炒飯の配合が調整されて被認識具材の背景が変化したりした時に、セントラルキッチン炒飯生産ライン全体を停止する必要があり、生産ライン全体を再起動するには、画像処理プログラムに対して専門的な知識を持ったプロが目標に合わせた修正を行わなければならず、それによって引き起こされる経済損失が不可避であることである。

従来の技術的解決手段の欠点を克服するために、本発明は、炒飯定量小分けデバイス及び方法を小分け待ち炒飯の特性及びその変化に自動的に適応させて、セントラルキッチン炒飯生産の自動化及び知能化レベルを高めることができるセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法及びその装置を提供する。

本願の目的は、コンピュータビジョン技術で固定的な場面で炒飯具材を認識できるが、場面が変化した時に自己適応調整できないという問題、及び従来技術において炒飯中の特定具材が不均一に小分けされることで製品品質が変動するという問題を解決するために、セントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法及びその装置を提供することである。

まず、キー具材認識モデルの自己構築、キー具材認識モデルの自己評価、量産炒飯小分けの自己適応定量といった３ステップを含むことを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法を発明した。

ステップ１で、前記キー具材認識モデルの自己構築は下記の工程を含み、
工程１で、標準配合として米飯、食用油、ｍ種の具材、ｎ種の調味料液を含む炒飯をセントラルキッチン標準化プロセスによって特定のデバイスで炒めて得られた小分け待ち完成品炒飯から、小分け待ち完成品炒飯の第ｉ種の具材Ｈ＿ｉを選択して、定量化されるキー具材とし、
工程２で、ｍ１ ｋｇの小分け待ち完成品炒飯を取ってモデル構築用の炒飯試料Ａとし、且つモデル構築炒飯試料Ａ中のキー具材Ｈ＿ｉを他の炒飯成分から分離し、キー具材Ｈ＿ｉのみを含む炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ及びキー具材Ｈ＿ｉを含まない炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉを得、
工程３で、この方法に対応する中央制御モジュールを起動し、中央制御モジュールはモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールを含み、且つモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールに電気的に接続されており、
前記モデル自己構築モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己構築起動モジュールを含み、前記モデル自己評価モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己評価起動モジュールを含み、前記炒飯自己適応定量モジュールは自己適応定量運転モジュールを含み、
まず、中央制御モジュールにおけるモデル自己構築モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送して位置センサーとメインコンベヤベルトの運動を制御し、メインコンベヤベルトにある炒飯ボックスを事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させ、次に、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前の他のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げて、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス及び炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックスを得、ａが正整数であり、
工程４で、モデル自己構築モジュールに、小分け待ち炒飯製品名称Ｘ１、キー具材名称Ｘ２、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックスに対応するワークステーション番号及び各炒飯ボックスに含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量、炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックスに対応するワークステーション番号の関連情報を入力し、また、モデル自己構築モジュールインタフェース中のモデル自己構築起動モジュールをクリックし、信号を中央制御モジュールに伝送して、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ、Ａ－Ｈ＿ｉ及びａ個の空き炒飯ボックスがｂ個の異なる周波数帯λ１、λ２、……、λ（ｂ－１）、λｂ光源に照射された画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊを自動的に収集するように、カメラを制御し、中央制御モジュールによって、キー具材認識の最適化周波数帯λ＿Ａ及び最適化分割閾値Ｃを自動的に最適化し、モデル化最適化認識率Ｄを自動的に計算、表示し、ｈ∈［１，ｂ］、ｊ∈［１，ａ］であり、ｈ、ｂが正整数であり、
工程５で、モデル認識率Ｄが所期の認識率Ｅ以上である場合に、ステップ２の「キー具材認識モデルの自己評価」操作に移行し、モデル認識率Ｄが所期の認識率Ｅより小さい場合に、このステップの工程２、３、４、５を繰り返し、
好ましくは、ステップ１において前記所期の認識率Ｅは９５％－１００％である。
好ましくは、ステップ１において、前記ワークステーションの事前定義方法は以下の通りであり、メインコンベヤベルトを起動して１～６０ｓ運転させてからメインコンベヤベルトの駆動モータの電源をオフし、それによってメインコンベヤベルトの表面のある炒飯ボックスの位置が結像システムカメラの直下にあるようになり、この時にメインコンベヤベルトの位置を位置センサーのトリガ位置とし、メインコンベヤベルトの運動方向（即ち、ホッパーの炒飯落下口下方の炒飯充填ボックスからメインコンベヤベルトの末端の炒飯落下ボックスまで）に沿ってメインコンベヤベルトの表面の炒飯ボックスの所在する位置に１から順に番号を付け、炒飯ボックスが一対一にワークステーションに対応し、それによってメインコンベヤベルトにおけるワークステーションの位置及びそれに対応する番号を得、ただし、ホッパーの炒飯落下口下方の１番のワークステーションを炒飯充填ワークステーションと定義し、カメラの下方に対向するワークステーションを結像ワークステーションと定義し、メインコンベヤベルトの末端の炒飯落下ワークステーションを炒飯落下ワークステーションと定義し、
前記位置センサーのトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックスがカメラの直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで１回トリガし且つ中央制御モジュールにトリガ信号を１回送信することができる。

好ましくは、ステップ１における前記画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊの画素階調値範囲が［０ ２５５］であり、
好ましくは、ステップ１における前記キー具材認識の最適化周波数帯λ＿Ａ及び最適化分割閾値Ｃの自動的最適化方法は以下の通りであり、ｈ番目の周波数帯λｈ光源でのａ個の炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の空き炒飯ボックスの画像Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊに対して、それぞれ画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊのヒストグラムを生成してヒストグラムピーク値に対応するピーク値階調値Ｋ＿ｈ＿ｊを得、ａ個のピーク値階調値Ｋ＿ｈ＿ｊの平均値Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎを算出し、ｈ番目の周波数帯分割閾値の下がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ^－及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ^＋により、分割閾値の下がり最適化方向でのｐ個の下がり最適化閾値（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿ｈ^－及び上がり最適化方向でのｑ個の上がり最適化閾値（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿ｈ^＋を決定し、下がり最適化閾値を任意に１つ取り且つ上がり最適化閾値を任意に１つ取ることでｐ＊ｑ個の組み合わせ最適化閾値Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄ＝（（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿ｈ^－，（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿ｈ^＋）を得、且つ（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿ｈ^－を画像処理の下限閾値とし、（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿ｈ^＋を画像処理の上限閾値とし、中央制御モジュールが順に最適化閾値Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄによりａ個の炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の空き炒飯ボックスの画像Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊを処理して各炒飯ボックスに対応するキー具材の認識数量を得、各炒飯ボックスに対応するキー具材の認識数量を入力された各炒飯ボックスに対応するキー具材数量と比較し、対応するモデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄを計算し、
ｈの値として順に１、２、……、ｂ－１、ｂを取り、対応するモデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄを順に計算し、モデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄとして最大値を取った時に対応するｈ値、ｃ値、ｄ値により最適化周波数帯がλ＿Ａ＝λｈであり、最適化分割閾値がＣ＝Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄであり、モデル化最適化認識率Ｄ＝Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄであると決定でき、ただし、ｃ∈［１，ｐ］、ｄ∈［１，ｑ］であり、ｃ、ｄ、ｐ、ｑがいずれも正整数であり、
好ましくは、ステップ１における前記下がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ^－及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ^＋の決定方法は以下の通りであり、中央制御モジュールが最大の一方向閾値の値の個数Ｌに基づいて、値域が［０ １］の範囲内にある乱数生成関数Ｒａｎｄ（０，１）及び丸め関数Ｉｎｔにより下がり最適化方法の最適化閾値個数ｐ＝Ｉｎｔ（Ｌ＊Ｒａｎｄ（０，１））及びｑ＝Ｉｎｔ（Ｌ＊Ｒａｎｄ（０，１））を得、それにより下がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ^－＝Ｉｎｔ（（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）／ｐ）及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ^＋＝Ｉｎｔ（（２５５－（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ））／ｑ）を計算する。

ステップ２で、前記キー具材認識モデルの自己評価は下記の工程を含み、
工程１で、ｍ２ ｋｇの完成品炒飯を取ってモデル評価用の炒飯試料Ｂとし、且つ２＊（ｍ２）／３ｋｇの炒飯試料Ｂ中のキー具材Ｈ＿ｉを他の炒飯成分から分離し、キー具材Ｈ＿ｉのみを含む炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉ、キー具材Ｈ＿ｉを含まない炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉ及び（ｍ２）／３ｋｇの全成分を含む炒飯試料Ｂ＿Ｂを得、
工程２で、中央制御モジュールにおけるモデル自己評価モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、炒飯ボックス自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送して、メインコンベヤベルトにある炒飯ボックスを１周期運転させてから事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させるように位置センサーを制御し、作業員が炒飯試料Ｂ＿Ｂを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックスを得、
好ましくは、ステップ２における前記メインコンベヤベルトが楕円形であり、ある開始位置から原点までの１回転の運転を１周期とする。

工程３で、中央制御モジュール中のモデル自己評価モジュールに、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層所在炒飯ボックスのワークステーション番号及び各炒飯ボックスに含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックスのワークステーション番号及び各炒飯ボックスに含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量の関連情報を入力し、
工程４で、中央制御モジュールにおけるモデル自己評価モジュール中のモデル自己評価起動モジュールをクリックし、モデル自己評価起動モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送し、ステップ１で得られた最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃにより、中央制御モジュールによって最適化周波数帯λ＿Ａに対応する光源をオンし、カメラがλ＿Ａに対応する光源の照射したａ個の炒飯試料Ｂ＿Ｂの画像Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿ｉ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿ｉ＿ｊを取得し、中央制御モジュールが順に最適化分割閾値Ｃにより画像Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿ｊ、Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿ｉ＿ｊ、Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿ｉ＿ｊ中のキー具材Ｈ＿ｉの数量を認識し、且つ認識結果を作業員の入力したキー具材Ｈ＿ｉの数量と比較して評価認識率Ｆを算出し、
工程５で、評価認識率Ｆが所期の認識率Ｇ以上である場合に、制御ソフトウェアが最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを自動的に保存し、且つステップ３の炒飯自己適応定量に移行し、モデル認識率Ｆが所期の認識率Ｇより小さい場合に、ステップ１の全ての工程を繰り返す。
好ましくは、ステップ２における前記所期の認識率Ｇが９５％－１００％である。

ステップ３で、前記量産炒飯小分けの自己適応定量は下記の工程を含み、
工程１で、ステップ１の工程１の標準配合、標準プロセス及びデバイスによって量産を開始して小分け待ち完成品炒飯を得た後、中央制御モジュール中の炒飯自己適応定量モジュールに１部の炒飯のキー具材の数量Ｉ粒及び１部の炒飯の総重量Ｌの情報を入力し、炒飯自己適応定量モジュール中の「自己適応定量運転」モジュールをクリックし、「自己適応定量運転」モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送して、ホッパー中の小分け待ち完成品炒飯の自己適応定量小分けを開始するように定量装置を制御し、
工程２で、定量小分けを開始した後、ホッパー中の小分け待ち完成品米飯が、単層滝が落ちるように、均一速度で運動している状態にあるメインコンベヤベルトの表面に対応するワークステーションの炒飯ボックス内に落ち込み、炒飯ボックスにおける単層薄層状態にある米飯が炒飯ボックスを基本ユニットとしてカメラの下方を通過し、中央制御モジュールが位置センサーによって炒飯ボックスの各ワークステーションに対する移動挙動を感知し、炒飯ボックスがワークステーションを移動するたびにカメラが結像ワークステーションに対応する炒飯ボックス内の完成品炒飯の最適化周波数帯λ＿Ａでの画像情報を１回撮影し、
工程３で、中央制御モジュールがステップ１で決定された分割閾値Ｃに基づいて、カメラの下方の炒飯ボックス中の製品米飯を速やかに認識し且つその中のキー具材Ｈ＿ｉの個数Ｊ＿ｃを得、それによって結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のｆ個の小分け待ちワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯に対応するキー具材Ｈ＿ｉの個数Ｊ－１、Ｊ－２、……、Ｊ－（ｆ－１）、Ｊ－ｆを得、中央制御モジュールがｆ個の小分けワークステーションにある炒飯ボックス内のキー具材個数Ｊ－１、Ｊ－２、……、Ｊ－（ｆ－１）、Ｊ－ｆに基づいて、２つの炒飯ボックス内の炒飯を１グループとして同一の包装容器に入れて１部の炒飯のキー具材数量Ｉ±△ｇを得ることを目標として、自己適応方式によって、全ての炒飯ボックスのうちの任意の２グループの炒飯ボックス内のキー具材の最適化マッチング組み合わせを決定し、且つマッチング結果を配列Ｍに記録し、炒飯ボックスがワークステーションを移動するたびに中央制御モジュールが位置センサーによって感知した時に、中央制御モジュールによって認識結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを認識し、Ｊ＿ｃを「炒飯自己適応定量モジュール」インタフェースの「結像ワークステーションキー具材Ｈ＿ｉ個数」に対応するテキストボックスに表示し、且つそれに基づいてマッチング結果記録配列Ｍを更新し、
前記マッチング結果記録配列Ｍの構築及び定義方法は以下の通りであり、炒飯ボックスを２つずつ組み合わせてマッチングするために、３行、ｆ＋２列で且つ初期値が０の配列Ｍを作成し、配列の１列目～ｆ＋２列目が順に小分け装置における結像ワークステーション、ｆ個の小分け待ちワークステーション及び炒飯落下ワークステーションに対応し、配列Ｍの１行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中のキー具材の粒子数を記憶するためのものであり、配列Ｍの２行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯の落下経路を記録するためのものであり、２行目のある列の数値が０の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックスに炒飯がないことを意味し、２行目のある列の数値が１の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯が落下経路１に入るべきであることを意味し、２行目のある列の数値が２の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯が落下経路２に入るべきであることを意味し、２行目のある列の数値が３の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯が落下経路３に入るべきであることを意味し、配列Ｍの３行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス同士のマッチング状況を記憶するためのものであり、３行目の最後の列から１列目へマッチングし、３行目のある２列の数値がそれぞれ１と２であり且つこれら２列の２行目の数値が同時に１であり又は同時に２である時にこれら２列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯を１つの包装容器にマッチング可能であることを意味し、３行目のある列の数値が０の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックスが成功的にマッチングされなかったことを意味し、
好ましくは、ステップ３における前記小分け待ちワークステーションが即ち結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のワークステーションである。

前記マッチング結果記録配列Ｍの更新方法は以下の通りであり、中央制御モジュールが結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを取得すると、配列Ｍを更新し、まず、配列Ｍｆ＋２列目２行目、３行目の数値を一次定量制御パラメータＰ１＝Ｍ（２，ｆ＋２）、Ｐ２＝Ｍ（３，ｆ＋２）に割り当て、続いて、Ｍ（：，（ｆ＋３）－ｋ）＝Ｍ（：，（ｆ＋２）－ｋ）によって配列Ｍの値を全体的に１列後退させ、ただし、ｋの値として順に２、３、……、ｆ＋１、ｆ＋２を取り、結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを配列に保存してＭ（１，１）＝Ｊ＿ｃにし、Ｊ＿ｃ＝０の時に、Ｍ（２，１）＝Ｍ（３，１）＝０と設置し、最後に、Ｊ＿ｃ≠０の時に、ｋの値として順にｆ＋２、ｆ＋１、……、３、２を取り、Ｍ（２，ｋ）＝３の時にＭ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）を計算し、ｋ値がＩ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇ且つＭ（２，２：ｋ）≠３－Ｔｅｍｐを満たす場合に、Ｍ（２，ｋ）＝Ｍ（２，１）＝３－Ｔｅｍｐ、Ｍ（３，ｋ）＝１、Ｍ（３，１）＝２、Ｔｅｍｐ＝Ｍ（２，１）になり、配列Ｍの更新を終了し、ｋ値がＩ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇ且つＭ（２，２：ｋ）≠３－Ｔｅｍｐを満たさない場合に、Ｍ（２，１）＝３，Ｍ（３，１）＝０になり、配列Ｍの更新を終了し、
工程４で、配列Ｍを更新すると同時に、中央制御モジュールが一次定量制御パラメータＰ１、Ｐ２により、１番の炒飯ガイドプレートと２番の炒飯ガイドプレートの開閉を制御することで炒飯のシュートでの落下軌跡を制御して、組み合わせ炒飯ボックス内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションＩ又は一次定量ワークステーションＩＩに対応する包装容器内に落ち込むことを確保し、
工程５で、一次定量ワークステーションＩ又は一次定量ワークステーションＩＩの包装容器内の炒飯総重量が設定された１部の炒飯の総重量Ｌと一致することを確保するために、一次定量ワークステーションＩ又は一次定量ワークステーションＩＩの包装容器内の炒飯が包装容器と共に二次定量ワークステーションに送り込まれ、中央制御モジュールが二次定量ワークステーションにある包装容器内の炒飯の重量に応じて、特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーションにある包装容器内に落ち込むように案内し、それによって二次定量ワークステーションを通過した後各包装容器内の炒飯総重量が一致するだけでなく、各包装容器内のキー具材の数量も一致し、その後、次の炒飯ボックスが結像ワークステーションに入ったことを位置センサーが感知すると、このステップ工程２、工程３、工程４、工程５を繰り返し、
前記グローバル変数Ｔｅｍｐの初期値が２である。

好ましくは、ステップ３において組み合わせ炒飯ボックス内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションに落ち込むことを確保する前記方法は以下の通りであり、Ｐ１＝１且つＰ２＝１の時に炒飯が落下経路１に入り、中央制御モジュールが、炒飯落下メインシュートにある１番の炒飯ガイドプレートを上向きに開け、２番の炒飯ガイドプレートを閉めるように制御することで、炒飯落下ワークステーションにある炒飯ボックス内の炒飯が一次定量ワークステーションＩに対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝１且つＰ２＝２の時に炒飯が落下経路１に入り、炒飯落下メインシュートにある１番の炒飯ガイドプレートを上向きに開け、２番の炒飯ガイドプレートを閉めることで、炒飯落下ワークステーションにある炒飯ボックス内の炒飯が一次定量ワークステーションＩに対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーションに送り込むように一次定量メインコンベヤベルトを制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩ１に送り込むように包装容器供給機構を制御し、また、Ｐ１＝２且つＰ２＝１の時に炒飯が落下経路２に入り、炒飯落下メインシュートにある１番の炒飯ガイドプレートを閉め、２番の炒飯ガイドプレートを上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーションにある炒飯ボックス内の炒飯が一次定量ワークステーションＩＩに対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝２且つＰ２＝２の時に炒飯が落下経路２に入り、炒飯落下メインシュートにある１番の炒飯ガイドプレートを閉め、２番の炒飯ガイドプレートを上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーションにある炒飯ボックス内の炒飯が一次定量ワークステーションＩＩに対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーションに送り込むように一次定量メインコンベヤベルトを制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩＩに送り込むように包装容器供給機構を制御し、また、Ｐ１＝３の時に炒飯が落下経路３に入り、炒飯落下メインシュートにある１番、２番の炒飯ガイドプレートを全て閉めることで、炒飯落下ワークステーションにある炒飯ボックス内の炒飯が炒飯落下メインシュートを経由して炒飯戻りホッパー内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝０の時に炒飯落下ワークステーションの炒飯ボックス内に炒飯がなく、炒飯落下メインシュートにある１番の炒飯ガイドプレート、２番の炒飯ガイドプレートを全て閉める。

前記炒飯戻りホッパー中の炒飯が炒飯戻り管路を経由して気流搬送方式でホッパーに搬送され、
好ましくは、ステップ３において特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーションにある包装容器内に落ち込むように案内する前記方法は以下の通りであり、二次定量ワークステーションの下にある電子はかりがその上方の包装容器及びその中の炒飯の総重量Ｍ１をリアルタイムで検出し、中央制御モジュールが二次定量炒飯供給装置を起動して動作させ、Ｌ－Ｍ１＞０の時に、重量がＬ－Ｍ１のバランスウェイト炒飯を包装容器に送り込んで、二次定量包装容器及びその中の米飯の総重量を設置値Ｌに等しくし、Ｌ－Ｍ１＝０の時に、包装容器中の炒飯の総重量が設置値Ｌに等しくて、バランスウェイトを加える必要がなく、Ｌ－Ｍ１＜０の時に、包装容器中の炒飯の総重量がすでに設置値Ｌを超えており、この１部の炒飯を重量超過として処理し、前記バランスウェイト炒飯はキー具材Ｈ＿ｉを含まないことを除き、配合、プロセス、デバイスが全てステップ１の工程１の小分け待ち完成品炒飯と完全に同様であり、
前記中央制御モジュールに小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃが保存された場合に、制御ソフトウェアがステップ１及びステップ２をスキップし、保存された最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを直接的に呼び出してステップ３を実行し、制御ソフトウェアが小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを呼び出すことができない場合に、順にステップ１、ステップ２、ステップ３を実行する。

続いて、本発明は、炒飯充填装置、炒飯搬送装置、具材認識装置、一次定量装置、二次定量装置、炒飯戻り装置及び中央制御モジュールを含み、
主な構造は、ホッパー、電気制御炒飯排出装置、振動器Ｉ、振動器ＩＩ、炒飯充填ガイドプレート、炒飯充填ワークステーション、炒飯落下ワークステーション、炒飯ボックス、伝動チェーン、駆動モータ、位置センサー、メインコンベヤベルト、カメラ、光源、結像ワークステーション、中央制御モジュール、コンピュータ、炒飯落下メインシュート、１番の炒飯ガイドプレート、１番のサブシュート、一次定量ワークステーションＩ、２番の炒飯ガイドプレート、２番のサブシュート、一次定量ワークステーションＩＩ、包装容器供給機構、一次定量コンベヤベルト、二次定量コンベヤベルト、二次定量ワークステーション、バランスウェイト炒飯ホッパー、バランスウェイト電気制御排出装置、電子はかり、振動器ＩＩＩ、炒飯戻りホッパー及び炒飯戻り管路を含み、
前記炒飯充填装置は、ホッパー、電気制御炒飯排出装置、振動器Ｉ、振動器ＩＩ、炒飯充填ガイドプレートから構成され、その中で電気制御炒飯排出装置がホッパーの炒飯排出口の底部に位置し、且つ振動器Ｉに接続され、前記炒飯充填ガイドプレートが電気制御炒飯排出装置の下方に位置し、且つ振動器ＩＩに接続され、前記炒飯充填ガイドプレートの下方が炒飯ボックスに対応し、前記電気制御炒飯排出装置、振動器Ｉ、振動器ＩＩが全て中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記炒飯搬送装置は、炒飯ボックス、伝動チェーン、駆動モータ、位置センサー、メインコンベヤベルトから構成され、その中で炒飯ボックスが複数設置され、等ピッチでメインコンベヤベルトに固定され、前記位置センサーがメインコンベヤベルトの両側に設置され、炒飯ボックスの移動距離及びそれに対応する位置を感知、制御するためのものであり、前記位置センサー及び駆動モータが中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記具材認識装置は、カメラ、光源を含み、前記カメラ及び光源が結像ワークステーションの上方に設置され、前記結像ワークステーションがメインコンベヤベルトの上方に設けられ、前記光源が異なる周波数帯の光線を複数本射出可能な光源を含んで構成され且つ特定周波数帯の光線が中央制御モジュールに制御されて単独で射出可能であり、前記カメラ及び光源が全て中央制御モジュールに電気的に接続され、中央制御モジュールによって、トリガ信号を受信すると、カメラ及び光源をオンするように制御し、結像ワークステーションにある対応する炒飯ボックスの内部の炒飯の画像を取得し、
前記一次定量装置は、炒飯落下メインシュート、１番の炒飯ガイドプレート、１番のサブシュート、一次定量ワークステーションＩ、２番の炒飯ガイドプレート、２番のサブシュート、一次定量ワークステーションＩＩ、包装容器供給機構、一次定量コンベヤベルトを含み、前記炒飯落下ワークステーションがメインコンベヤベルトの末端に設置され、前記炒飯落下メインシュートの開口が炒飯落下ワークステーションの下方に位置し、それによって炒飯ボックスが炒飯落下ワークステーションに到達したら、その内部の炒飯が重力によって炒飯落下メインシュートの入口に落ちることが可能であり、
前記炒飯落下メインシュートの下方には順に１番のサブシュートと２番のサブシュートが連通設置され、前記炒飯落下メインシュートと１番のサブシュートとの連通箇所に１番の炒飯ガイドプレートが設けられ、前記炒飯落下メインシュートと２番のサブシュートとの連通箇所に２番の炒飯ガイドプレートが設けられ、前記１番のサブシュートの下方出口に対応的に一次定量ワークステーションＩが設けられ、前記２番のサブシュートの下方出口に対応的に一次定量ワークステーションＩＩが設けられ、
前記１番の炒飯ガイドプレートと２番の炒飯ガイドプレートがサブシュートの入口、即ちサブシュートと炒飯落下メインシュートとの連通箇所を開閉するためのものであり、前記炒飯落下メインシュートの末端出口に炒飯戻りホッパーが設けられ、
前記１番の炒飯ガイドプレート、２番の炒飯ガイドプレート、包装容器供給機構、一次定量コンベヤベルトが全て中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記一次定量ワークステーションＩと一次定量ワークステーションＩＩの下方に一次定量コンベヤベルトが設けられ、前記一次定量コンベヤベルトが中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記一次定量コンベヤベルトが中央制御モジュールに制御されて一次定量が完了した炒飯の包装容器を二次定量装置に搬送でき、
前記二次定量装置は、二次定量コンベヤベルト、二次定量ワークステーション、バランスウェイト炒飯ホッパー、バランスウェイト電気制御排出装置、電子はかり、振動器ＩＩＩを含み、その中で二次定量コンベヤベルトが一次定量コンベヤベルトに繋がり、中央制御モジュールに制御されて包装容器を搬送でき、前記二次定量ワークステーションがバランスウェイト電気制御排出装置の出口の下方に設置され、前記電子はかりが二次定量ワークステーションの下方に設置され、
前記二次定量コンベヤベルト、バランスウェイト電気制御排出装置、電子はかりが全てデータ線を介して中央制御モジュールに接続され、
前記中央制御モジュールは、プログラム可能なコントローラ、電源を含み、且つコンピュータに電気的に接続されることを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法に対応する定量装置を提供する。

好ましくは、前記炒飯充填ガイドプレートの傾斜角度が３０°～６０°である。

好ましくは、前記炒飯落下メインシュートは傾斜して設置され、内壁面が炒飯を自由に滑落可能な平滑材料である。

本発明は以下のような有用な効果を有する。

本発明による炒飯定量方法及びその装置は、キー具材認識モデル自己構築、モデル効果自己評価の方式によって、デバイスが簡単な設置でトレーニングせず炒飯試料及びその中のキー具材を認識可能であることを図り、標準化生産された未知炒飯製品に対する高い自己適応性をデバイスに持たせる。また、本発明によって定量された炒飯は、１部当たりの炒飯の総重量が同様であることを確保できるだけでなく、１部当たりの炒飯における目標の配置数量が同様であることを精確に確保でき、セントラルキッチン炒飯の定量精度を確保すると共に、セントラルキッチン炒飯生産の自動化及び知能化レベルを効果的に高めることができる。

本発明の実施例１に係るセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分けの制御ソフトウェアのモデル自己構築インタフェースの模式図である。 本発明の実施例１に係るセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分けの制御ソフトウェアのモデル自己評価インタフェースの模式図である。 本発明の実施例１に係るセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分けの制御ソフトウェアの炒飯自己適応定量インタフェースの模式図である。 本発明の実施例１に係るセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け装置の構造模式図である。 本発明の実施例１に係る配列Ｍの値の更新のフローチャートである。

本願が解決する技術的問題、技術的解決手段及び有用な効果をより明らかにするために、以下、図面及び実施例を参照しながら本願を更に詳細に説明する。本明細書に記載の具体的な実施例は本願を解釈するためのものに過ぎず、本願を限定する意図がないことを理解されたい。

本実施例は、キー具材認識モデルの自己構築、キー具材認識モデルの自己評価、量産炒飯小分けの自己適応定量といった３ステップを含むことを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法を提供する。

ステップ１で、前記キー具材認識モデルの自己構築は下記の工程を含み、
工程１で、ｍ＝３、ｎ＝３、ｉ＝１の時に、標準配合として米飯、食用油、３種の具材（ハムのさいの目切りＨ＿１、ニンジンのさいの目切りＨ＿２、ピーマンの千切りＨ＿３）、３種の調味料液（薄口醤油、カキ油、ニンニク汁）を含む炒飯をセントラルキッチン標準化プロセスによって特定のデバイスで炒めて得られた小分け待ち完成品炒飯から、小分け待ち完成品炒飯の第１種の具材のハムのさいの目切りＨ＿１を選択して、定量化されるキー具材とし、
工程２で、ｍ１＝２の時に、作業員が２ｋｇの小分け待ち完成品炒飯を取ってモデル構築用の炒飯試料Ａとし、且つモデル構築試料中のハムのさいの目切りＨ＿１を全て選び出し、ハムのさいの目切りＨ＿１のみを含む炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１及びハムのさいの目切りＨ＿１を含まない炒飯試料Ａ－Ｈ＿１を得、
工程３で、ａ＝２の時に（即ち、試料が２つの炒飯ボックスを占用）、本方法に対応する中央制御モジュール３０４を起動し、中央制御モジュール３０４はモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールを含み、且つモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールに電気的に接続されており、前記中央制御モジュール３０４はコンピュータ３０５に電気的に接続されており、
モデル自己構築モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己構築起動モジュールを含み、
モデル自己評価モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己評価起動モジュールを含み、
炒飯自己適応定量モジュールは自己適応定量運転モジュールを含み、
前記モデル自己構築モジュールに対応するパラメータ設置は、製品名称、キー具材名称、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉの所在する単一炒飯ボックスに含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量及び炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号の設置を含み、且つ全てコンピュータ３０５のディスプレイによって表示され、
前記モデル自己評価モジュールに対応するパラメータ設置は、炒飯試料Ｂ＿Ｂの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料Ｂ＿Ｂの所在する単一炒飯ボックスに含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号及び炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉの所在する単一炒飯ボックスに含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量の設置を含み、且つ全てコンピュータ３０５のディスプレイによって表示され、
前記炒飯自己適応定量モジュールに対応するパラメータ設置は、結像ワークステーションキー具材Ｈ＿ｉ個数、１部当たりの炒飯のキー具材数量及び１部当たりの炒飯の総重量の設置を含み、且つ全てコンピュータ３０５のディスプレイによって表示され、
まず、中央制御モジュール３０４におけるモデル自己構築モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュール（図１に示す）を起動し、自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール３０４に伝送して位置センサー２０４とメインコンベヤベルト２０５の運動を制御し、メインコンベヤベルト２０５にある炒飯ボックス２０１を事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させ、次に、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１を単層で互いに重ならないように結像ワークステーション３０３の前の他のワークステーションにある２つの炒飯ボックス２０１内（図４に示す）に広げ、炒飯試料Ａ－Ｈ＿１を単層で互いに重ならないように結像ワークステーション３０３の前のワークステーションにある２つの炒飯ボックス２０１内に広げて、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１薄層のみを含む２つの炒飯ボックス２０１及び炒飯試料Ａ－Ｈ＿１薄層のみを含む２つの炒飯ボックス２０１を得、
工程４で、小分け待ち炒飯製品名称が「ハム炒飯」、キー具材名称が「ハムのさいの目切り」、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１薄層所在炒飯ボックス２０１に対応するワークステーション番号が「１、２」、各炒飯ボックス２０１に含まれるハムのさいの目切りＨ＿１の数量が「３０、２０」、炒飯試料Ａ－Ｈ＿１薄層所在炒飯ボックス２０１に対応するワークステーション番号が「３、４」の時に、空き炒飯ボックス２０１に対応するワークステーション番号が「５、６」であり（炒飯充填ワークステーションを１番のワークステーションとし、時計回りに順次並べる規則によってワークステーションに番号を付ける）、モデル自己構築モジュールインタフェース中のモデル自己構築起動モジュールをクリックし、信号を中央制御モジュール３０４に伝送して、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１、Ａ－Ｈ＿１及び２つの空き炒飯ボックス２０１が３つの異なる周波数帯λ１＝４５０ｎｍ、λ２＝５５０ｎｍ、λ３＝６５０ｎｍの光源に照射された画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿１＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊを自動的に収集するように、カメラ３０１を制御し、中央制御モジュール３０４によって、キー具材認識の最適化周波数帯λ＿Ａ及び最適化分割閾値Ｃを自動的に最適化し、モデル化最適化認識率Ｄを自動的に計算、表示し、ｂ＝３、λ１＝４５０ｎｍ、λ２＝５５０ｎｍ、λ３＝６５０ｎｍ、ｈ∈［１，３］、ｊ∈［１，２］であり、ｈ、ｂが正整数であり、
工程５で、モデル認識率Ｄが所期の認識率Ｅ＝９５％以上である場合に、ステップ２の「キー具材認識モデルの自己評価」に移行し、モデル認識率Ｄが所期の認識率Ｅ＝９５％より小さい場合に、このステップの工程２、３、４、５を繰り返す。

前記ワークステーションの事前定義方法は以下の通りであり、メインコンベヤベルト２０５を起動して１～６０ｓ運転させてからメインコンベヤベルト２０５の駆動モータ２０３の電源をオフし、それによってメインコンベヤベルト２０５の表面のある炒飯ボックス２０１の位置が結像システムカメラ３０１の直下にあるようになり、この時にメインコンベヤベルト２０５の位置を位置センサー２０４のトリガ位置とし、メインコンベヤベルト２０５の運動方向（即ち、ホッパー１０１の炒飯落下口下方の炒飯充填ボックスからメインコンベヤベルト２０５の末端の炒飯落下ボックスまで）に沿ってメインコンベヤベルト２０５の表面の炒飯ボックス２０１の所在する位置に１から順に番号を付け、炒飯ボックスが一対一にワークステーションに対応し、それによってメインコンベヤベルト２０５におけるワークステーションの位置及びそれに対応する番号を得、ただし、ホッパー１０１の炒飯落下口下方の１番のワークステーションを炒飯充填ワークステーション１０６と定義し、結像システムカメラ３０１の下方に対向するワークステーションを結像ワークステーション３０３と定義し、メインコンベヤベルト２０５の末端の炒飯落下ワークステーション１０７を炒飯落下ワークステーション１０７と定義し、
前記位置センサー２０４のトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックス２０１が結像システムカメラ３０１の直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで１回トリガし且つ中央制御モジュール３０４にトリガ信号を１回送信することができ、
前記画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿１＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊの画素階調値範囲が［０ ２５５］であり、
前記のキー具材認識の最適化周波数帯λ＿Ａ及び最適化分割閾値Ｃの自動的最適化方法は以下の通りであり、
［１］ｈ＝１の時に、周波数帯λ１＝４５０ｎｍの光源での２つの炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１の画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿１＿１、Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿１＿２、２つの炒飯試料Ａ－Ｈ＿１の画像Ｉ＿Ａ－Ｈ＿１＿１＿１、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿１＿１＿２、２つの空き炒飯ボックス２０１の画像Ｉ＿Ｏ＿１＿１、Ｉ＿Ｏ＿１＿２に対して、
［２］画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿１＿１、Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿１＿２のヒストグラムを生成してヒストグラムピーク値に対応するピーク値階調値Ｋ＿１＿１、Ｋ＿１＿２を得、Ｋ＿１＿１、Ｋ＿１＿２の平均値Ｋ＿１＿ｍｅａｎを算出し、
［３］Ｋ＿１＿ｍｅａｎ＝１５０、Ｌ＝２０、Ｒａｎｄ（０，１）＝０．５の時に、下がり最適化ストライド△Ｋ＿１^－及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿１^＋の決定方法は以下の通りであり、制御ソフトウェアが最大の一方向閾値の値の個数Ｌ＝２０に基づいて、値域が［０ １］の範囲内にある乱数生成関数Ｒａｎｄ（０，１）及び丸め関数Ｉｎｔにより下がり最適化方法の最適化閾値個数ｐ＝Ｉｎｔ（Ｌ＊Ｒａｎｄ（０，１））＝１０及びｑ＝Ｉｎｔ（Ｌ＊Ｒａｎｄ（０，１））＝１０を得、それにより下がり最適化ストライド△Ｋ＿１^－＝Ｉｎｔ（（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）／ｐ）＝１５及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿１^＋＝Ｉｎｔ（（２５５－（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ））／ｑ）＝１０を計算し、
［４］ｐ＝１０、ｑ＝１０、△Ｋ＿１^－＝１５、△Ｋ＿１^＋＝１０によれば、ｃ∈［１，ｐ］、ｄ∈［１，ｑ］の場合に、ｐ個の下がり最適化閾値（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿１^－、ｑ個の上がり最適化閾値（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿１^＋、及びｐ＊ｑ個の組み合わせ最適化閾値Ｃ＿λ１＿ｃ＿ｄ＝（（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿１^－、（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿１^＋）を得ることができ、且つ（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿１^－を画像処理の下限閾値とし、（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿１^＋を画像処理の上限閾値とし、
［５］ｐ＊ｑ個の組み合わせ最適化閾値Ｃ＿λ１＿ｃ＿ｄ＝（（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿１^－、（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿１^＋）に対して、中央制御モジュール３０４が順に最適化閾値Ｃ＿λ１＿ｃ＿ｄにより２つの炒飯試料Ａ＆Ｈ＿１の画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿１＿１、Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿１＿１＿２、２つの炒飯試料Ａ－Ｈ＿１の画像Ｉ＿Ａ－Ｈ＿１＿１＿１、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿１＿１＿２、２つの空き炒飯ボックス２０１の画像Ｉ＿Ｏ＿１＿１、Ｉ＿Ｏ＿１＿２を処理して各炒飯ボックス２０１に対応するキー具材の認識数量を得、各炒飯ボックス２０１に対応するキー具材の認識数量を作業員の入力した各炒飯ボックス２０１に対応するキー具材数量と比較し、対応するモデル化認識率Ｄ＿λ１＿ｃ＿ｄを計算し、
［６］ｈの値として順に２、３を取り、上記ステップにより順にモデル化認識率Ｄ＿λ２＿ｃ＿ｄ、Ｄ＿λ３＿ｃ＿ｄを計算し、ｃ∈［１，ｐ］、ｄ∈［１，ｑ］に対して、モデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄの全ての値Ｄ＿λ１＿ｃ＿ｄ、Ｄ＿λ２＿ｃ＿ｄ、Ｄ＿λ３＿ｃ＿ｄのうちの最大値の時に対応するｈ値、ｃ値、ｄ値により、最適化周波数帯がλ＿Ａ＝λｈであり、最適化分割閾値がＣ＝Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄであり、モデル化最適化認識率Ｄ＝Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄであると決定でき、Ｄ＿λ１＿５＿６＝９８％がＤ＿λ１＿ｃ＿ｄ、Ｄ＿λ２＿ｃ＿ｄ、Ｄ＿λ３＿ｃ＿ｄのうちの最大値であると仮定すると、ｈ＝１、ｃ＝５、ｄ＝６であり、対応する最適化周波数帯がλ＿Ａ＝λ１であり、最適化分割閾値がＣ＝Ｃ＿λ１＿５＿６＝（（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）-５＊△Ｋ＿１^－、（Ｋ＿１＿ｍｅａｎ）＋６＊△Ｋ＿１^＋）であり、モデル化最適化認識率がＤ＝Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄ＝９８％である。

ステップ２で、前記キー具材認識モデルの自己評価は下記の工程を含み、
工程１で、ｍ２＝３の時に、作業員が３ｋｇの完成品炒飯を取ってモデル評価用の炒飯試料Ｂとし、且つ２ｋｇの炒飯試料Ｂ中のハムのさいの目切りＨ＿１を全て選び出し、ハムのさいの目切りＨ＿１のみを含む炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿１、ハムのさいの目切りＨ＿１を含まない炒飯試料Ｂ－Ｈ＿１、全成分を含む炒飯試料Ｂ＿Ｂ １ｋｇを得、
工程２で、中央制御モジュール３０４におけるモデル自己評価モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュール（図２に示す）を起動し、炒飯ボックス自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール３０４に伝送して、メインコンベヤベルト２０５にある炒飯ボックス２０１を１周期運転させてから事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させるように位置センサー２０４を制御し、ａ＝２の時に、作業員が炒飯試料Ｂ＿Ｂを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション３０３の前のワークステーションにある２つの炒飯ボックス２０１内に広げ、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿１を単層で互に重ならないように結像ワークステーション３０３の前のワークステーションにある２つの炒飯ボックス２０１内に広げ、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿１を単層で互いに重ならないように結像ワークステーション３０３の前のワークステーションにある２つの炒飯ボックス２０１内に広げて、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層のみを含む２つの炒飯ボックス２０１、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿１薄層のみを含む２つの炒飯ボックス２０１、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿１薄層のみを含む２つの炒飯ボックス２０１を得、
前記メインコンベヤベルト２０５が楕円形であり、１回転の運転を１周期とする。

工程３で、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層所在炒飯ボックス２０１のワークステーション番号が「１、２」で且つ各炒飯ボックス２０１に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量が「２８、２６」で、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿１薄層所在炒飯ボックス２０１のワークステーション番号が「３、４」で、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿１薄層所在炒飯ボックス２０１のワークステーション番号が「５、６」で且つ各炒飯ボックス２０１に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量が「３０、３０」である時に、作業員が中央制御モジュール３０４中のモデル自己評価モジュールに、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層所在炒飯ボックス２０１のワークステーション番号「１、２」及び各炒飯ボックス２０１に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量「２８、２６」、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿１薄層所在炒飯ボックス２０１のワークステーション番号「３、４」、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿１薄層所在炒飯ボックス２０１のワークステーション番号「５、６」及び各炒飯ボックス２０１に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量「３０、３０」を入力し、
工程４で、中央制御モジュール３０４におけるモデル自己評価モジュール中のモデル自己評価起動モジュールをクリックし、モデル自己評価起動モジュールが信号を中央制御モジュール３０４に伝送し、ステップ１で得られた最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃにより、中央制御モジュール３０４によって最適化周波数帯λ＿Ａに対応する光源をオンし、カメラ３０１がλ＿Ａに対応する光源の照射した２つの炒飯試料Ｂ＿Ｂの画像Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿１、Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿２、ａ＝２個の炒飯試料Ｂ－Ｈ＿１の画像Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿１＿１、Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿１＿２、ａ＝２個の炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿１の画像Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿１＿１、Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿１＿２を取得し、中央制御モジュール３０４が順に最適化分割閾値Ｃにより画像Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿１、Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿２、Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿１＿１、Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿１＿２、Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿１＿１、Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿１＿２中のハムのさいの目切りＨ＿１の数量を認識し、且つ認識結果を作業員の入力したハムのさいの目切りＨ＿１数量と比較して評価認識率Ｆを算出し、
工程５で、評価認識率Ｆが所期の認識率Ｇ＝９５％以上である場合に、制御ソフトウェアが最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを自動的に保存し、且つステップ３の炒飯自己適応定量に移行し、モデル認識率Ｆが所期の認識率Ｇ＝９５％より小さい場合に、ステップ１の全ての工程を繰り返す。

ステップ３で、前記量産炒飯小分けの自己適応定量は下記の工程を含み、
工程１で、Ｉ＝６０、Ｌ＝３５０の時に、ステップ１の工程１の標準配合、標準プロセス及びデバイスによって量産を開始して小分け待ち完成品炒飯を得た後、中央制御モジュール３０４中の炒飯自己適応定量モジュールに１部の炒飯のキー具材の数量６０粒及び１部の炒飯の総重量３５０ｇを入力し、炒飯自己適応定量モジュール中の「自己適応定量運転」モジュール（図３に示す）をクリックし、「自己適応定量運転」モジュールが信号を中央制御モジュール３０４に伝送して、ホッパー１０１中の小分け待ち完成品炒飯の自己適応定量小分けを開始するように定量装置を制御し、
工程２で、定量小分けを開始した後、ホッパー１０１中の小分け待ち完成品米飯が、単層滝が落ちるように、均一速度で運動している状態にあるメインコンベヤベルト２０５の表面に対応するワークステーションの炒飯ボックス２０１内に落ち込み、炒飯ボックス２０１における単層薄層状態にある米飯が炒飯ボックス２０１を基本ユニットとしてカメラ３０１の下方を通過し、中央制御モジュール３０４が位置センサー２０４によって炒飯ボックス２０１の各ワークステーションに対する移動挙動を感知し、炒飯ボックス２０１がワークステーションを移動するたびにカメラ３０１が結像ワークステーション３０３に対応する炒飯ボックス内の完成品炒飯の画像情報を１回撮影し、
工程３で、ｆ＝６、△ｇ＝３の時に、中央制御モジュール３０４がステップ１で決定された分割閾値Ｃに基づいて、カメラ３０１の下方の炒飯ボックス２０１中の製品米飯を速やかに認識し且つその中のハムのさいの目切りＨ＿１の個数Ｊ＿ｃを得、それによって結像ワークステーション３０３と炒飯落下ワークステーション１０７との間のｆ個の小分け待ちワークステーションにある炒飯ボックス２０１中の炒飯に対応するハムのさいの目切りＨ＿１の個数Ｊ－１、Ｊ－２、Ｊ－３、Ｊ－４、Ｊ－５、Ｊ－６を得、中央制御モジュール３０４がｆ個の小分けワークステーションにある炒飯ボックス２０１内のキー具材個数Ｊ－１、Ｊ－２、……、Ｊ－（ｆ－１）、Ｊ－ｆに基づいて、２つの炒飯ボックス２０１内の炒飯を１グループとして同一の包装容器に入れて１部の炒飯のキー具材数量６０±３を得ることを目標として、自己適応方式によって、全ての炒飯ボックス２０１のうちの任意の２グループの炒飯ボックス内のキー具材の最適化マッチング組み合わせを決定し、且つマッチング結果配列Ｍに記録し、
炒飯ボックス２０１がワークステーションを移動するたびに中央制御モジュール３０４が位置センサー２０４によって感知した時に、中央制御モジュール３０４によって結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス２０１内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを認識し、Ｊ＿ｃを「炒飯自己適応定量モジュール」インタフェースの「結像ワークステーションキー具材Ｈ＿ｉ個数」に対応するテキストボックスに表示し、且つそれに基づいてマッチング結果記録配列Ｍを更新し、
前記マッチング結果記録配列Ｍの構築及び定義方法は以下の通りであり、炒飯ボックス２０１を２つずつ組み合わせてマッチングするために、３行、ｆ＋２列で且つ初期値が０の配列Ｍを作成し、配列の１列目～ｆ＋２列目が順に小分け装置における結像ワークステーション３０３、ｆ個の小分け待ちワークステーション及び炒飯落下ワークステーション１０７に対応し、配列Ｍの１行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１中のキー具材の粒子数を記憶するためのものであり、配列Ｍの２行目が配列の列に対応するワークステーションの炒飯ボックス２０１中の炒飯の落下経路を記録するためのものであり、２行目のある列の数値が０の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１に炒飯がないことを意味し、２行目のある列の数値が１の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１中の炒飯が落下経路１に入るべきであることを意味し、２行目のある列の数値が２の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１中の炒飯が落下経路２に入るべきであることを意味し、２行目のある列の数値が３の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１中の炒飯が落下経路３に入るべきであることを意味し、配列Ｍの３行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１同士のマッチング状況を記憶するためのものであり、３行目の最後の列から１列目へマッチングし、３行目のある２列の数値がそれぞれ１と２であり且つこれら２列の２行目の数値が同時に１であり又は同時に２である時にこれら２列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１中の炒飯を１つの包装容器にマッチング可能であることを意味し、３行目のある列の数値が０の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス２０１が成功的にマッチングされなかったことを意味し、
前記小分け待ちワークステーションが即ち結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のワークステーションである。

前記マッチング結果記録配列Ｍの更新方法は以下の通りであり、炒飯ボックス２０１がワークステーションを移動するたびに中央制御モジュール３０４が位置センサー２０４によって感知した時に、中央制御モジュール３０４によって結像ワークステーション３０４に新しく入った炒飯ボックス２０１中のキー具材の数量Ｊ＿ｃを取得し、ｆ＝６の時に、更新開始前の配列Ｍの値が図５（ａ）に示す通りであると仮定すると、Ｊ＿ｃにより配列Ｍを更新する方法は以下の通りであり、
まず、配列Ｍのｆ＋２列目２行目、３行目の数値を一次定量制御パラメータＰ１＝Ｍ（２，ｆ＋２）、Ｐ２＝Ｍ（３，ｆ＋２）に割り当て、図５（ａ）から分かるように、Ｐ１＝Ｍ（２，ｆ＋２）＝Ｍ（２、８）＝１、Ｐ２＝Ｍ（３，ｆ＋２）＝Ｍ（３、８）＝１であり、
続いて、ｋの値として順に２、３、……、ｆ＋１、ｆ＋２を取り、Ｍ（：，（ｆ＋３）－ｋ）＝Ｍ（：，（ｆ＋２）－ｋ）によって配列Ｍの値を全体的に１列後退させ、結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス２０１内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを配列に保存してＭ（１，１）＝Ｊ＿ｃにし、Ｊ＿ｃ＝０の時に、Ｍ（２，１）＝Ｍ（３，１）＝０と設置し、Ｊ＿ｃ＝３２と仮定すると、図５（ａ）から分かるように、配列Ｍを全体的に１列後退させ且つＪ＿ｃを配列に保存した後図５（ｂ）に示す配列Ｍの値が得られ、
最後に、Ｊ＿ｃ＝３２≠０と仮定すると、ｋの値として順にｆ＋２、ｆ＋１、……、３、２を取り、Ｍ（２，ｋ）＝３の時にＭ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）を計算し、ｋ値がマッチング要求Ｉ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇ且つＭ（２，２：ｋ）≠３－Ｔｅｍｐを満たす場合に、Ｍ（２，ｋ）＝Ｍ（２，１）＝３－Ｔｅｍｐ、Ｍ（３，ｋ）＝１、Ｍ（３，１）＝２、Ｔｅｍｐ＝Ｍ（２，１）になり、配列Ｍの更新を終了し、ｋ値がマッチング要求Ｉ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇ且つＭ（２，２：ｋ）≠３－Ｔｅｍｐを満たさない場合に、Ｍ（２，１）＝３、Ｍ（３，１）＝０になり、配列Ｍの更新を終了し、図５（ｂ）から分かるように、ｋ＝５の時に、Ｍ（２，ｋ）＝Ｍ（２、５）＝３であり、この時にＭ（１，ｋ）＝２６、Ｍ（１，１）＝Ｊ＿ｃ＝３２であり、Ｉ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇに代入すると、５７≦２６＋３２＝５８≦６３且つＭ（２，２：５）≠２になり、即ちｋ＝５の時にマッチング要求を満たすことになり、Ｍ（２，５）＝Ｍ（２，１）＝３－Ｔｅｍｐ＝３－１＝２（図５ｂから分かるように前回に成功的にマッチングしたのは落下経路１の組み合わせであり、即ち現在Ｔｅｍｐの値が１である）、Ｍ（３，５）＝１、Ｍ（３，１）＝２、Ｔｅｍｐ＝Ｍ（２，１）＝２と設置し、配列Ｍの更新を終了し、図５（ｃ）に示すようになり、
工程４で、配列Ｍを更新すると同時に、中央制御モジュール３０４が一次定量制御パラメータＰ１、Ｐ２により、１番の炒飯ガイドプレート４０２、２番の炒飯ガイドプレート４０５を制御することで炒飯のシュートでの落下軌跡を制御して、組み合わせ炒飯ボックス２０１内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションＩ ４０４又は一次定量ワークステーションＩＩ ４０７に対応する包装容器内に落ち込むことを確保し、
工程５で、一次定量ワークステーションＩ ４０４又は一次定量ワークステーションＩＩ ４０７の包装容器内の炒飯総重量が設定された１部の炒飯の総重量Ｌと一致することを確保するために、一次定量ワークステーションＩ ４０４又は一次定量ワークステーションＩＩ ４０７の包装容器内の炒飯が包装容器と共に二次定量ワークステーション５０２に送り込まれ、中央制御モジュール３０４が二次定量ワークステーション５０２にある包装容器内の炒飯の重量に応じて、特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション５０２にある包装容器内に落ち込むように案内し、それによって二次定量ワークステーション５０２を通過した後各包装容器内の炒飯総重量が一致するだけでなく、各包装容器内のキー具材の数量も一致し、その後、次の炒飯ボックス２０１が結像ワークステーション３０３に入ったことを位置センサー２０４が感知すると、このステップの工程２、工程３、工程４、工程５を繰り返し、
前記グローバル変数Ｔｅｍｐの初期値が２であり、
組み合わせ炒飯ボックス２０１内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションに落ち込むことを確保する前記方法は以下の通りであり、制御ソフトウェアが配列Ｍから一次定量制御パラメータＰ１、Ｐ２の値を読み取って炒飯落下ワークステーション１０７の炒飯ボックス２０１内の炒飯の落下経路を決定し、Ｐ１＝１且つＰ２＝１の時に炒飯が落下経路１に入り、中央制御モジュール３０４が、炒飯落下メインシュート４０１にある１番の炒飯ガイドプレート４０２を上向きに開け、２番の炒飯ガイドプレート４０５を閉めるように制御することで、炒飯落下ワークステーション１０７にある炒飯ボックス２０１内の炒飯が一次定量ワークステーションＩ ４０４に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝１且つＰ２＝２の時に炒飯が落下経路１に入り、炒飯落下メインシュート４０１にある１番の炒飯ガイドプレート４０２を上向きに開け、２番の炒飯ガイドプレート４０５を閉めることで、炒飯落下ワークステーション１０７にある炒飯ボックス２０１内の炒飯が一次定量ワークステーションＩ ４０４に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション５０２に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト４０９を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩ ４０４に送り込むように包装容器供給機構４０８を制御し、また、Ｐ１＝２且つＰ２＝１の時に炒飯が落下経路２に入り、炒飯落下メインシュート４０１にある１番の炒飯ガイドプレート４０２を閉め、２番の炒飯ガイドプレート４０５を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション１０７にある炒飯ボックス２０１内の炒飯が一次定量ワークステーションＩＩ ４０７に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝２且つＰ２＝２の時に炒飯が落下経路２に入り、炒飯落下メインシュート４０１にある１番の炒飯ガイドプレート４０２を閉め、２番の炒飯ガイドプレート４０５を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション１０７にある炒飯ボックス２０１内の炒飯が一次定量ワークステーションＩＩ ４０７に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション５０２に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト４０９を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩＩ ４０７に送り込むように包装容器供給機構４０８を制御し、また、Ｐ１＝３の時に炒飯が落下経路３に入り、炒飯落下メインシュート４０１にある１番、２番の炒飯ガイドプレート４０５を全て閉めることで、炒飯落下ワークステーション１０７にある炒飯ボックス２０１内の炒飯が炒飯落下メインシュート４０１を経由して炒飯戻りホッパー６０１に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝０の時に炒飯落下ワークステーションの炒飯ボックス内に炒飯がなく、炒飯落下メインシュート４０１にある１番の炒飯ガイドプレート４０２、２番の炒飯ガイドプレート４０５を全て閉める。

前記炒飯戻りホッパー６０１中の炒飯が炒飯戻り管６０２を経由して気流搬送の方式でホッパー１０１に搬送され、
特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション５０２にある包装容器内に落ち込むように案内する前記方法は以下の通りであり、二次定量ワークステーション５０２の下にある電子はかりがその上方の包装容器及びその中の炒飯の総重量Ｍ１をリアルタイムで検出し、中央制御モジュール３０４が二次定量炒飯供給装置を起動して動作させ、Ｌ－Ｍ１＞０の時に、重量がＬ－Ｍ１のバランスウェイト炒飯を包装容器に送り込んで、二次定量包装容器及びその中の米飯の総重量をちょうど設置値Ｌに等しくし、Ｌ－Ｍ１＝０の時に、包装容器中の炒飯の総重量がちょうど設置値Ｌに等しく、バランスウェイトを加える必要がなく、Ｌ－Ｍ１＜０の時に、包装容器中の炒飯の総重量がすでに設置値Ｌを超えており、この１部の炒飯を重量超過として処理し、
前記バランスウェイト炒飯はキー具材Ｈ＿ｉを含まないことを除き、配合、プロセス、デバイスが全てステップ１の工程１の小分け待ち完成品炒飯と完全に同様であり、
前記中央制御モジュール３０４に小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃが保存された場合に、中央制御モジュール３０４がステップ１及びステップ２をスキップし、保存された最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを直接的に呼び出してステップ３を実行し、制御ソフトウェアが小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを呼び出すことができない場合に、順にステップ１、ステップ２、ステップ３を実行する。

前記位置センサー２０４のトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックス２０１が結像システムカメラ３０１の直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで１回トリガし且つ中央制御モジュール３０４にトリガ信号を１回送信することができる。

本発明は、以下のことを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法に対応する定量装置を更に提供する。それは、炒飯充填装置、炒飯搬送装置、具材認識装置、一次定量装置、二次定量モジュール、炒飯戻り装置及び中央制御モジュールを含み、
前記装置は、具体的な構造としては、ホッパー１０１、電気制御炒飯排出装置１０２、振動器Ｉ １０３、振動器ＩＩ １０４、炒飯充填ガイドプレート１０５、炒飯充填ワークステーション１０６、炒飯落下ワークステーション１０７、炒飯ボックス２０１、伝動チェーン２０２、駆動モータ２０３、位置センサー２０４、メインコンベヤベルト２０５、カメラ３０１、光源３０２、結像ワークステーション３０３、中央制御モジュール３０４、コンピュータ３０５、炒飯落下メインシュート４０１、１番の炒飯ガイドプレート４０２、１番のサブシュート４０３、一次定量ワークステーションＩ ４０４、２番の炒飯ガイドプレート４０５、２番のサブシュート４０６、一次定量ワークステーションＩＩ ４０７、包装容器供給機構４０８、一次定量コンベヤベルト４０９、二次定量コンベヤベルト５０１、二次定量ワークステーション５０２、バランスウェイト炒飯ホッパー５０３、バランスウェイト電気制御排出装置５０４、電子はかり５０５、振動器ＩＩＩ ５０６、炒飯戻りホッパー６０１、炒飯戻り管路６０２を含み、
前記炒飯充填装置は、ホッパー１０１、電気制御炒飯排出装置１０２、振動器Ｉ １０３、振動器ＩＩ １０４、炒飯充填ガイドプレート１０５から構成され、その中で電気制御炒飯排出装置１０２がホッパー１０１の炒飯排出口の底部に位置し、且つ振動器Ｉ １０３に接続され、炒飯充填ガイドプレート１０５が電気制御炒飯排出装置１０２の下方に位置し、且つ振動器ＩＩ １０４に接続され、炒飯充填ガイドプレート１０５の傾斜角度が４５°であり、上端をＡ端と記し、下端をＢ端と記し、Ｂ端の下方が炒飯ボックス２０１に対応し、
前記電気制御炒飯排出装置１０２、振動器Ｉ １０３、振動器ＩＩ １０４が全てデータ線を介して中央制御モジュール３０４に接続され、炒飯充填装置の動作工程は、電気制御炒飯排出装置１０２と振動器Ｉ １０３がホッパー１０１中の小分け待ち米飯を設定速度で炒飯充填ガイドプレート１０５に搬送し、炒飯充填ガイドプレート１０５と振動器ＩＩ １０４が提携動作して電気制御炒飯排出装置１０２からの炒飯を分散して、均一速度で運動しているメインコンベヤベルト２０５の表面に対応する炒飯ボックス２０１内に滑落させるようになっている。

前記炒飯搬送装置は、炒飯ボックス２０１、伝動チェーン２０２、駆動モータ２０３、位置センサー２０４、メインコンベヤベルト２０５から構成され、前記炒飯ボックスはサイズが一致し、等ピッチでメインコンベヤベルト２０５に固定され、位置センサー２０４がメインコンベヤベルト２０５の両側に設置されており、駆動モータ２０３、伝動チェーン２０２がメインコンベヤベルト２０５に固定された炒飯ボックス２０１を駆動して移動させると、炒飯ボックス２０１が１つの事前定義ワークステーションを移動するたびに位置センサー２０４を１回トリガでき、位置センサー２０４及び駆動モータ２０３が全てデータ線を介して中央制御モジュール３０４に接続され、それによって中央制御モジュール３０４が炒飯ボックス２０１の移動距離及びその対応位置を精確に感知、制御でき、
前記具材認識装置は、カメラ３０１、光源３０２を含み、その中でカメラ３０１及び光源３０２が結像ワークステーション３０３の直上に設置され、且つ共にデータ線を介して中央制御モジュール３０４に接続され、前記光源３０２が３つの異なる周波数帯の光線（λ１＝４５０ｎｍ、λ２＝５５０ｎｍ、λ３＝６５０ｎｍ）を射出可能な光源を含んで構成され且つ特定周波数帯の光線が中央制御モジュール３０４に制御されて単独で射出可能であり、炒飯ボックス２０１が結像ワークステーション３０３まで移動すると、センサーをトリガ可能であり、中央制御モジュール３０４がトリガ信号を受信すると、カメラ３０１及び光源３０２をオンするように制御し、結像ワークステーション３０３にある対応する炒飯ボックス２０１の内部の炒飯の画像を取得し、
前記一次定量装置は、炒飯落下メインシュート４０１、１番の炒飯ガイドプレート４０２、１番のサブシュート４０３、一次定量ワークステーションＩ ４０４、２番の炒飯ガイドプレート４０５、２番のサブシュート４０６、一次定量ワークステーションＩＩ ４０７、包装容器供給機構４０８、一次定量コンベヤベルト４０９を含み、
前記炒飯落下ワークステーション１０７がメインコンベヤベルト２０５の末端に設置され、前記炒飯落下メインシュート４０１の開口が炒飯落下ワークステーション１０７の下方に位置し、それによって炒飯ボックス２０１が炒飯落下ワークステーション１０７に到達したら、その内部の炒飯が重力によって炒飯落下メインシュート４０１の入口に落ちることが可能であり、
前記炒飯落下メインシュート４０１は傾斜して設置され、内壁面が炒飯を自由に滑落可能な平滑材料であり、
前記炒飯落下メインシュート４０１の下方には順に１番のサブシュート４０３と２番のサブシュート４０６が連通設置され、前記炒飯落下メインシュート４０１と１番のサブシュート４０３との連通箇所に１番の炒飯ガイドプレート４０２が設けられ、前記炒飯落下メインシュート４０１と２番のサブシュート４０６との連通箇所に２番の炒飯ガイドプレート４０５が設けられ、前記１番のサブシュート４０３の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションＩ ４０４が設けられ、前記２番のサブシュート４０６の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションＩＩ ４０７が設けられ、
前記炒飯ガイドプレート４０２と炒飯ガイドプレート４０５がサブシュートの入口、即ちサブシュートと炒飯落下メインシュート４０１との連通箇所を開閉するためのものであり、炒飯ガイドプレート４０２又は炒飯ガイドプレート４０５を開ける時に、サブシュートの入口が開けられると同時に、炒飯落下メインシュート４０１を塞ぐことになり、それによって炒飯が必ずサブシュートの入口から滑落する。

前記炒飯落下メインシュート４０１の末端出口に炒飯戻りホッパー６０１が設けられ、炒飯ガイドプレート４０２と炒飯ガイドプレート４０５を共に閉めた時に、前記炒飯が炒飯落下メインシュート４０１に沿って炒飯戻りホッパー６０１に滑落する。

前記１番の炒飯ガイドプレート４０２、２番の炒飯ガイドプレート４０５、包装容器供給機構４０８、一次定量コンベヤベルト４０９が全てデータ線を介して中央制御モジュール３０４に接続され、
炒飯が炒飯ボックス２０１から炒飯落下メインシュート４０１の入口に落ちた時に、中央制御モジュール３０４が１番の炒飯ガイドプレート４０２、２番の炒飯ガイドプレート４０５の開閉を制御することで、炒飯を３本の異なる軌跡に沿って落ちさせることができ、１番の炒飯ガイドプレート４０２、２番の炒飯ガイドプレート４０５を全て閉めた時に、炒飯が炒飯落下メインシュート４０１の入口から入って炒飯落下メインシュート４０１の出口から落ちた後、炒飯戻り装置６０１に入り、また、１番の炒飯ガイドプレート４０２を開け、２番の炒飯ガイドプレート４０５を閉めた時に、炒飯が１番のサブシュート４０３の入口に入り、且つ１番のサブシュート４０３から落ちた後一次定量ワークステーションＩ ４０４の包装容器内に入り、また、１番の炒飯ガイドプレート４０２を閉め、２番の炒飯ガイドプレート４０５を開けた時に、炒飯が２番のサブシュート４０６の入口に入り、且つ２番のサブシュート４０６から落ちた後一次定量ワークステーションＩＩ ４０７に対応する包装容器内に入り、また、前記包装容器供給機構４０８が制御モジュールに制御されて空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩ ４０４と一次定量ワークステーションＩＩ ４０７に送り込むことができ、
前記一次定量ワークステーションＩ ４０４と一次定量ワークステーションＩＩ ４０７の下方に一次定量コンベヤベルト４０９が設けられ、前記一次定量コンベヤベルト４０９が中央制御モジュール３０４に電気的に接続され、
前記一次定量コンベヤベルト４０９が中央制御モジュール３０４に制御されて一次定量が完了した包装容器を二次定量モジュールに搬送でき、
前記二次定量モジュール、二次定量コンベヤベルト５０１、二次定量ワークステーション５０２、バランスウェイト炒飯ホッパー５０３、バランスウェイト電気制御排出装置５０４、電子はかり５０５、振動器ＩＩＩ ５０６を含み、その中で二次定量コンベヤベルト５０１が一次定量コンベヤベルト４０９に繋がり、中央制御モジュール３０４に制御されて包装容器を搬送でき、前記二次定量ワークステーション５０２がバランスウェイト電気制御排出装置５０４の出口の下方に設置され、前記電子はかり５０５が二次定量ワークステーション５０２の下方に設置され、
前記二次定量コンベヤベルト５０１、バランスウェイト電気制御排出装置５０４、電子はかり５０５が全てデータ線を介して中央制御モジュール３０４に接続され、
前記中央制御モジュール３０４は、プログラム可能なコントローラ、電源を含み、且つコンピュータ３０５に電気的に接続されている。

以上の実施例はただ本発明を説明するためのものであり、本発明に記載の技術的解決手段を限定することがない。従って、本明細書において上記の各実施例を参照して本発明を詳細に説明したが、本発明に更に修正又は同等な置換を行うことができ、本発明の主旨及び範囲を逸脱しない技術的解決手段及びその改良が全て本発明の特許請求の範囲内に含まれるものとすべきであることは当業者に理解される。

１０１ ホッパー
１０２ 電気制御炒飯排出装置
１０３ 振動器Ｉ
１０４ 振動器ＩＩ
１０５ 炒飯充填ガイドプレート
１０６ 炒飯充填ワークステーション
１０７ 炒飯落下ワークステーション
２０１ 炒飯ボックス
２０２ 伝動チェーン
２０３ 駆動モータ
２０４ 位置センサー
２０５ メインコンベヤベルト
３０１ カメラ
３０２ 光源
３０３ 結像ワークステーション
３０４ 中央制御モジュール
３０５ コンピュータ
４０１ 炒飯落下メインシュート
４０２ １番の炒飯ガイドプレート
４０３ １番のサブシュート
４０４ 一次定量ワークステーションＩ
４０５ ２番の炒飯ガイドプレート
４０６ ２番のサブシュート
４０７ 一次定量ワークステーションＩＩ
４０８ 包装容器供給機構
４０９ 一次定量コンベヤベルト
５０１ 二次定量コンベヤベルト
５０２ 二次定量ワークステーション
５０３ バランスウェイト炒飯ホッパー
５０４ バランスウェイト電気制御排出装置
５０５ 電子はかり
５０６ 振動器ＩＩＩ
６０１ 炒飯戻りホッパー
６０２ 炒飯戻り管路

Claims (10)

1. 下記のステップに従って行い、
   ステップ１で、キー具材認識モデルの自己構築は下記の工程を含み、
   工程１で、標準配合として米飯、食用油、ｍ種の具材、ｎ種の調味料液を含む炒飯をセントラルキッチン標準化プロセスによって特定のデバイスで炒めて得られた小分け待ち完成品炒飯から、小分け待ち完成品炒飯の第ｉ種の具材Ｈ＿ｉを選択して、定量されるキー具材とし、
   工程２で、ｍ１ ｋｇの小分け待ち完成品炒飯を取ってモデル構築用の炒飯試料Ａとし、且つモデル構築用炒飯試料Ａ中のキー具材Ｈ＿ｉを他の炒飯成分から分離し、キー具材Ｈ＿ｉのみを含む炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ及びキー具材Ｈ＿ｉを含まない炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉを得、
   工程３で、この方法に対応する中央制御モジュール（３０４）を起動し、中央制御モジュール（３０４）はモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールを含み、且つモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールに電気的に接続されており、
   前記モデル自己構築モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己構築起動モジュールを含み、前記モデル自己評価モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己評価起動モジュールを含み、前記炒飯自己適応定量モジュールは自己適応定量運転モジュールを含み、
   まず、中央制御モジュール（３０４）におけるモデル自己構築モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール（３０４）に伝送して位置センサー（２０４）とメインコンベヤベルト（２０５）の運動を制御し、メインコンベヤベルト（２０５）にある炒飯ボックス（２０１）を事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させ、次に、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション（３０３）の前の他のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス（２０１）内に広げ、炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション（３０３）の前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス（２０１）内に広げて、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス（２０１）及び炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス（２０１）を得、ａが正整数であり、
   工程４で、モデル自己構築モジュールに、小分け待ち炒飯製品名称Ｘ１、キー具材名称Ｘ２、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックス（２０１）に対応するワークステーション番号及び各炒飯ボックス（２０１）に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量、炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックス（２０１）に対応するワークステーション番号の関連情報を入力し、また、モデル自己構築モジュールインタフェース中のモデル自己構築起動モジュールをクリックし、信号を中央制御モジュール（３０４）に伝送して、炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉ、Ａ－Ｈ＿ｉ及びａ個の空き炒飯ボックス（２０１）がｂ個の異なる周波数帯λ１、λ２、……、λ（ｂ－１）、λｂ光源に照射された画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊを自動的に収集するように、カメラ（３０１）を制御し、中央制御モジュール（３０４）によって、キー具材認識の最適化周波数帯λ＿Ａ及び最適化分割閾値Ｃを自動的に最適化し、モデル化最適化認識率Ｄを自動的に計算、表示し、ｈ∈［１，ｂ］、ｊ∈［１，ａ］であり、ｈ、ｂが正整数であり、
   工程５で、モデル認識率Ｄが所期の認識率Ｅ以上である場合に、ステップ２の「キー具材認識モデルの自己評価」操作に移行し、モデル認識率Ｄが所期の認識率Ｅより小さい場合に、このステップの工程２、３、４、５を繰り返し、
   ステップ２で、前記キー具材認識モデルの自己評価は下記の工程を含み、
   工程１で、ｍ２ ｋｇの完成品炒飯を取ってモデル評価用の炒飯試料Ｂとし、且つ２＊（ｍ２）／３ｋｇの炒飯試料Ｂ中のキー具材Ｈ＿ｉを他の炒飯成分から分離し、キー具材Ｈ＿ｉのみを含む炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉ、キー具材Ｈ＿ｉを含まない炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉ及び（ｍ２）／３ｋｇの全成分を含む炒飯試料Ｂ＿Ｂを得、
   工程２で、中央制御モジュール（３０４）におけるモデル自己評価モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、炒飯ボックス自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール（３０４）に伝送して、メインコンベヤベルト（２０５）にある炒飯ボックス（２０１）を１周期運転させてから事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させるように位置センサー（２０４）を制御し、作業員が炒飯試料Ｂ＿Ｂを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション（３０３）の前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション（３０３）の前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション（３０３）の前のワークステーションにあるａ個の炒飯ボックス内に広げて、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス（２０１）、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス（２０１）、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉ薄層のみを含むａ個の炒飯ボックス（２０１）を得、
   工程３で、中央制御モジュール（３０４）中のモデル自己評価モジュールに、炒飯試料Ｂ＿Ｂ薄層所在炒飯ボックス（２０１）のワークステーション番号及び各炒飯ボックス（２０１）に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量、炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックス（２０１）のワークステーション番号、炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉ薄層所在炒飯ボックス（２０１）のワークステーション番号及び各炒飯ボックス（２０１）に含まれるキー具材Ｈ＿ｉの数量の関連情報を入力し、
   工程４で、中央制御モジュール（３０４）におけるモデル自己評価モジュール中のモデル自己評価起動モジュールをクリックし、モデル自己評価起動モジュールが信号を中央制御モジュール（３０４）に伝送し、ステップ１で得られた最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃにより、中央制御モジュール（３０４）によって最適化周波数帯λ＿Ａに対応する光源をオンし、カメラ（３０１）がλ＿Ａに対応する光源の照射したａ個の炒飯試料Ｂ＿Ｂの画像Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ｂ－Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿ｉ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ｂ＆Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿ｉ＿ｊを取得し、中央制御モジュール（３０４）が順に最適化分割閾値Ｃにより画像Ｉ＿Ｂ＿Ｂ＿ｊ、Ｉ＿Ｂ－Ｈ＿ｉ＿ｊ、Ｉ＿Ｂ＆Ｈ＿ｉ＿ｊ中のキー具材Ｈ＿ｉの数量を認識し、且つ認識結果を作業員の入力したキー具材Ｈ＿ｉの数量と比較して評価認識率Ｆを算出し、
   工程５で、評価認識率Ｆが所期の認識率Ｇ以上である場合に、制御ソフトウェアが最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを自動的に保存し、且つステップ３の炒飯自己適応定量に移行し、モデル認識率Ｆが所期の認識率Ｇより小さい場合に、ステップ１の全ての工程を繰り返し、
   ステップ３で、量産炒飯小分けの自己適応定量は下記の工程を含み、
   工程１で、ステップ１の工程１の標準配合、標準プロセス及びデバイスによって量産を開始して小分け待ち完成品炒飯を得た後、中央制御モジュール（３０４）中の炒飯自己適応定量モジュールに１部の炒飯のキー具材の数量Ｉ粒及び１部の炒飯の総重量Ｌの情報を入力し、炒飯自己適応定量モジュール中の「自己適応定量運転」モジュールをクリックし、「自己適応定量運転」モジュールが信号を中央制御モジュール（３０４）に伝送して、ホッパー（１０１）中の小分け待ち完成品炒飯の自己適応定量小分けを開始するように定量装置を制御し、
   工程２で、定量小分けを開始した後、ホッパー（１０１）中の小分け待ち完成品米飯が、単層滝が落ちるように、均一速度で運動している状態にあるメインコンベヤベルト（２０５）の表面に対応するワークステーションの炒飯ボックス（２０１）内に落ち込み、炒飯ボックス（２０１）における単層薄層状態にある米飯が炒飯ボックス（２０１）を基本ユニットとしてカメラ（３０１）の下方を通過し、中央制御モジュール（３０４）が位置センサー（２０４）によって炒飯ボックス（２０１）の各ワークステーションに対する移動挙動を感知し、炒飯ボックス（２０１）がワークステーションを移動するたびにカメラ（３０１）が結像ワークステーション（３０３）に対応する炒飯ボックス内の完成品炒飯
   の最適化周波数帯λ＿Ａでの画像情報を１回撮影し、
   工程３で、中央制御モジュール（３０４）がステップ１で決定された分割閾値Ｃに基づいて、カメラ（３０１）の下方の炒飯ボックス（２０１）中の製品米飯を速やかに認識し且つその中のキー具材Ｈ＿ｉの個数Ｊ＿ｃを得、それによって結像ワークステーション（３０３）と炒飯落下ワークステーション（１０７）との間のｆ個の小分け待ちワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）中の炒飯に対応するキー具材Ｈ＿ｉの個数Ｊ－１、Ｊ－２、……、Ｊ－（ｆ－１）、Ｊ－ｆを得、中央制御モジュール（３０４）がｆ個の小分けワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）内のキー具材の個数Ｊ－１、Ｊ－２、……、Ｊ－（ｆ－１）、Ｊ－ｆに基づいて、２つの炒飯ボックス（２０１）内の炒飯を１グループとして同一の包装容器に入れて１部の炒飯のキー具材数量Ｉ±△ｇを得ることを目標として、自己適応方式によって、全ての炒飯ボックス（２０１）のうちの任意の２グループの炒飯ボックス内のキー具材の最適化マッチング組み合わせを決定し、且つマッチング結果を配列Ｍに記録し、炒飯ボックス（２０１）がワークステーションを移動するたびに中央制御モジュール（３０４）が位置センサー（２０４）によって感知した時に、中央制御モジュール（３０４）によって結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス（２０１）内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを認識し、且つそれに基づいてマッチング結果記録配列Ｍを更新し、
   前記マッチング結果記録配列Ｍの構築及び定義方法は以下の通りであり、炒飯ボックス（２０１）を２つずつ組み合わせてマッチングするために、３行、ｆ＋２列で且つ初期値が０の配列Ｍを作成し、配列の１列目～ｆ＋２列目が順に小分け装置における結像ワークステーション３０３、ｆ個の小分け待ちワークステーション及び炒飯落下ワークステーション（１０７）に対応し、配列Ｍの１行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）中のキー具材の粒子数を記憶するためのものであり、配列Ｍの２行目が配列の列に対応するワークステーションの炒飯ボックス（２０１）中の炒飯の落下経路を記録するためのものであり、２行目のある列の数値が０の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）に炒飯がないことを意味し、２行目のある列の数値が１の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）中の炒飯が落下経路１に入るべきであることを意味し、２行目のある列の数値が２の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）中の炒飯が落下経路２に入るべきであることを意味し、２行目のある列の数値が３の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）中の炒飯が落下経路３に入るべきであることを意味し、配列Ｍの３行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）同士のマッチング状況を記憶するためのものであり、３行目の最後の列から１列目へマッチングし、３行目のある２列の数値がそれぞれ１と２であり且つこれら２列の２行目の数値が同時に１であり又は同時に２である時にこれら２列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）中の炒飯を１つの包装容器にマッチング可能であることを意味し、３行目のある列の数値が０の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス（２０１）が成功的にマッチングされなかったことを意味し
   、
   前記マッチング結果記録配列Ｍの更新方法は以下の通りであり、中央制御モジュール（３０４）が結像ワークステーション（３０４）に新しく入った炒飯ボックス（２０１）内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを取得すると、配列Ｍを更新し、まず、配列Ｍのｆ＋２列目２行目、３行目の数値を一次定量制御パラメータＰ１＝Ｍ（２，ｆ＋２）、Ｐ２＝Ｍ（３，ｆ＋２）に割り当て、続いて、Ｍ（：，（ｆ＋３）－ｋ）＝Ｍ（：，（ｆ＋２）－ｋ）によって配列Ｍの値を全体的に１列後退させ、ただし、ｋの値として順に２、３、……、ｆ＋１、ｆ＋２を取り、結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス（２０１）内のキー具材の数量Ｊ＿ｃを配列に保存してＭ（１，１）＝Ｊ＿ｃにし、Ｊ＿ｃ＝０の時に、Ｍ（２，１）＝Ｍ（３，１）＝０と設置し、最後に、Ｊ＿ｃ≠０の時に、ｋの値として順にｆ＋２、ｆ＋１、……、３、２を取り、Ｍ（２，ｋ）＝３の時にＭ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）を計算し、ｋ値がＩ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇ且つＭ（２，２：ｋ）≠３－Ｔｅｍｐを満たす場合に、Ｍ（２，ｋ）＝Ｍ（２，１）＝３－Ｔｅｍｐ、Ｍ（３，ｋ）＝１、Ｍ（３，１）＝２、Ｔｅｍｐ＝Ｍ（２，１）になり、配列Ｍの更新を終了し、ｋ値がＩ－△ｇ≦Ｍ（１，ｋ）＋Ｍ（１，１）≦Ｉ＋△ｇ且つＭ（２，２：ｋ）≠３－Ｔｅｍｐを満たさない場合に、Ｍ（２，１）＝３，Ｍ（３，１）＝０になり、配列Ｍの更新を終了し、
   工程４で、配列Ｍを更新すると同時に、中央制御モジュール（３０４）が一次定量制御パラメータＰ１、Ｐ２により、１番の炒飯ガイドプレート（４０２）と２番の炒飯ガイドプレート（４０５）の開閉を制御することで炒飯のシュートでの落下軌跡を制御して、組み合わせ炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションＩ（４０４）又は一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）に対応する包装容器内に落ち込むことを確保し、
   工程５で、一次定量ワークステーションＩ（４０４）又は一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）の包装容器内の炒飯の総重量が設定された１部の炒飯の総重量Ｌと一致することを確保するために、一次定量ワークステーションＩ（４０４）又は一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）の包装容器内の炒飯が包装容器と共に二次定量ワークステーション（５０２）に送り込まれ、中央制御モジュール（３０４）が二次定量ワークステーション（５０２）にある包装容器内の炒飯の重量に応じて、特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション（５０２）にある包装容器内に落ち込むように案内し、それによって二次定量ワークステーション（５０２）を通過した後各包装容器内の炒飯の総重量が一致するだけでなく、各包装容器内のキー具材の数量も一致し、その後、次の炒飯ボックス（２０１）が結像ワークステーション（３０３）に入ったことを位置センサー（２０４）が感知すると、このステップの工程２、工程３、工程４、工程５を繰り返し、
   前記グローバル変数Ｔｅｍｐの初期値が２であり、
   炒飯戻りホッパー（６０１）中の炒飯が炒飯戻り管路（６０２）を経由して気流搬送方式でホッパー（１０１）に搬送され、
   前記中央制御モジュール（３０４）に小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃが保存された場合に、制御ソフトウェアがステップ１及びステップ２をスキップし、保存された最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを直接的に呼び出してステップ３を実行し、制御ソフトウェアが小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ＿Ａ、最適化分割閾値Ｃを呼び出すことができない場合に、順にステップ１、ステップ２、ステップ３を実行することを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
2. ステップ１における前記所期の認識率Ｅが９５％－１００％であることを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
3. ステップ１における前記ワークステーションの事前定義方法は以下の通りであり、メインコンベヤベルト（２０５）を起動して１～６０ｓ運転させてからメインコンベヤベルト（２０５）の駆動モータ（２０３）の電源をオフし、それによってメインコンベヤベルト（２０５）の表面のある炒飯ボックス（２０１）の位置が結像システムカメラ（３０１）の直下にあるようになり、この時のメインコンベヤベルト（２０５）の位置を位置センサー（２０４）のトリガ位置とし、メインコンベヤベルト（２０５）の運動方向（即ち、ホッパー（１０１）の炒飯落下口下方の炒飯充填ボックスからメインコンベヤベルト（２０５）の末端の炒飯落下ボックスまで）に沿ってメインコンベヤベルト（２０５）の表面の炒飯ボックス（２０１）の所在する位置に１から順に番号を付け、炒飯ボックスが一対一にワークステーションに対応し、それによってメインコンベヤベルト（２０５）におけるワークステーションの位置及びそれに対応する番号を得、ただし、ホッパー（１０１）の炒飯落下口下方の１番のワークステーションを炒飯充填ワークステーション（１０６）と定義し、カメラ（３０１）の下方に対向するワークステーションを結像ワークステーション（３０３）と定義し、メインコンベヤベルト（２０５）の末端の炒飯落下ワークステーション（１０７）を炒飯落下ワークステーション（１０７）と定義し、
   前記位置センサー（２０４）のトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックス（２０１）がカメラ（３０１）の直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで１回トリガし且つ中央制御モジュール（３０４）にトリガ信号を１回送信することができることを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方
   法。
4. ステップ１における前記画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊの画素階調値範囲が［０ ２５５］であることを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
5. ステップ１における前記キー具材認識の最適化周波数帯λ＿Ａ及び最適化分割閾値Ｃの自動的最適化方法は以下の通りであり、ｈ番目の周波数帯λｈ光源でのａ個の炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の空き炒飯ボックス（２０１）の画像Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊに対して、それぞれ画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊのヒストグラムを生成してヒストグラムピーク値に対応するピーク値階調値Ｋ＿ｈ＿ｊを得、ａ個のピーク値階調値Ｋ＿ｈ＿ｊの平均値Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎを算出し、ｈ番目の周波数帯分割閾値の下がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ－及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ＋により、分割閾値の下がり最適化方向でのｐ個の下がり最適化閾値（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）－ｃ＊△Ｋ＿ｈ－及び上がり最適化方向でのｑ個の上がり最適化閾値（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿ｈ＋を決定し、下がり最適化閾値を任意に１つ取り且つ上がり最適化閾値を任意に１つ取ることでｐ＊ｑ個の組み合わせ最適化閾値Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄ＝（（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿ｈ－，（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿ｈ＋）を得、且つ（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）-ｃ＊△Ｋ＿ｈ－を画像処理の下限閾値とし、（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）＋ｄ＊△Ｋ＿ｈ＋を画像処理の上限閾値とし、中央制御モジュール（３０４）が順に最適化閾値Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄによりａ個の炒飯試料Ａ＆Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ＆Ｈ＿ｉ＿ｈ＿ｊ、ａ個の炒飯試料Ａ－Ｈ＿ｉの画像Ｉ＿Ａ－Ｈ＿ｉ＿ｈ
   ＿ｊ、ａ個の空き炒飯ボックス２０１の画像Ｉ＿Ｏ＿ｈ＿ｊを処理して各炒飯ボックス２０１に対応するキー具材の認識数量を得、各炒飯ボックス２０１に対応するキー具材の認識数量を入力された各炒飯ボックス２０１に対応するキー具材の数量と比較し、対応するモデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄを計算し、
   ｈの値として順に１、２、……、ｂ－１、ｂを取り、対応するモデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄを順に計算し、モデル化認識率Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄとして最大値を取った時に対応するｈ値、ｃ値、ｄ値により最適化周波数帯がλ＿Ａ＝λｈであり、最適化分割閾値がＣ＝Ｃ＿λｈ＿ｃ＿ｄであり、モデル化最適化認識率Ｄ＝Ｄ＿λｈ＿ｃ＿ｄであると決定でき、ただし、ｃ∈［１，ｐ］、ｄ∈［１，ｑ］であり、ｃ、ｄ、ｐ、ｑがいずれも正整数であり、
   前記下がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ－及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ＋の決定方法は以下の通りであり、中央制御モジュール（３０４）が最大の一方向閾値の値の個数Ｌに基づいて、値域が［０ １］の範囲内にある乱数生成関数Ｒａｎｄ（０，１）及び丸め関数Ｉｎｔにより下がり最適化方法の最適化閾値個数ｐ＝Ｉｎｔ（Ｌ＊Ｒａｎｄ（０，１））及びｑ＝Ｉｎｔ（Ｌ＊Ｒａｎｄ（０，１））を得、それにより下がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ－＝Ｉｎｔ（（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ）／ｐ）及び上がり最適化ストライド△Ｋ＿ｈ＋＝Ｉｎｔ（（２５５－（Ｋ＿ｈ＿ｍｅａｎ））／ｑ）を計算することを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
6. ステップ２における前記メインコンベヤベルト（２０５）が楕円形であり、ある開始位置から原点までの１回転の運転を１周期とし、前記所期の認識率Ｇが９５％－１００％であることを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
7. ステップ３における前記小分け待ちワークステーションが即ち結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のワークステーションであることを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
8. ステップ３において組み合わせ炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションに落ち込むことを確保する前記方法は以下の通りであり、Ｐ１＝１且つＰ２＝１の時に炒飯が落下経路１に入り、中央制御モジュール（３０４）が、炒飯落下メインシュート（４０１）にある１番の炒飯ガイドプレート（４０２）を上向きに開け、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）を閉めるように制御することで、炒飯落下ワークステーション（１０７）にある炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が一次定量ワークステーションＩ（４０４）に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝１且つＰ２＝２の時に炒飯が落下経路１に入り、炒飯落下メインシュート（４０１）にある１番の炒飯ガイドプレート（４０２）を上向きに開け、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）を閉めることで、炒飯落下ワークステーション（１０７）にある炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が一次定量ワークステーションＩ（４０４）に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション（５０２）に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト（４０９）を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩ（４０４）に送り込むように包装容器供給機構（４０８）を制御し、また、Ｐ１＝２且つＰ２＝１の時に炒飯が落下経路２に入り、炒飯落下メインシュート（４０１）にある１番の炒飯ガイドプレート（４０２）を閉め、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション（１０７）にある炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝２且つＰ２＝２の時に炒飯が落下経路２に入り、炒飯落下メインシュート（４０１）にある１番の炒飯ガイドプレート（４０２）を閉め、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション（１０７）にある炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション（５０２）に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト（４０９）を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）に送り込むように包装容器供給機構（４０８）を制御
   し、また、Ｐ１＝３の時に炒飯が落下経路３に入り、炒飯落下メインシュート（４０１）にある１番、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）を全て閉めることで、炒飯落下ワークステーション（１０７）にある炒飯ボックス（２０１）内の炒飯が炒飯落下メインシュート（４０１）を経由して炒飯戻りホッパー（６０１）内に落ち込むように案内し、また、Ｐ１＝０の時に炒飯落下ワークステーションの炒飯ボックス内に炒飯がなく、炒飯落下メインシュート（４０１）にある１番の炒飯ガイドプレート（４０２）、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）を全て閉め、
   特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション（５０２）にある包装容器内に落ち込むように案内する前記方法は以下の通りであり、二次定量ワークステーション（５０２）の下にある電子はかりがその上方の包装容器及びその中の炒飯の総重量Ｍ１をリアルタイムで検出し、中央制御モジュール（３０４）が二次定量炒飯供給装置を起動して動作させ、Ｌ－Ｍ１＞０の時に、重量がＬ－Ｍ１のバランスウェイト炒飯を包装容器に送り込んで、二次定量包装容器及びその中の米飯の総重量を設置値Ｌに等しくし、Ｌ－Ｍ１＝０の時に、包装容器中の炒飯の総重量が設置値Ｌに等しく、バランスウェイトを加える必要がなく、Ｌ－Ｍ１＜０の時に、包装容器中の炒飯の総重量がすでに設置値Ｌを
   超えており、この１部の炒飯を重量超過として処理し、前記バランスウェイト炒飯はキー具材Ｈ＿ｉを含まないことを除き、配合、プロセス、デバイスが全てステップ１の工程１の小分け待ち完成品炒飯と完全に同様であることを特徴とする請求項１に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
9. 炒飯充填装置、炒飯搬送装置、具材認識装置、一次定量装置、二次定量装置、炒飯戻り装置及び中央制御モジュールを含み、
   具体的な構造としては、ホッパー（１０１）、電気制御炒飯排出装置（１０２）、振動器Ｉ（１０３）、振動器ＩＩ（１０４）、炒飯充填ガイドプレート（１０５）、炒飯充填ワークステーション（１０６）、炒飯落下ワークステーション（１０７）、炒飯ボックス（２０１）、伝動チェーン（２０２）、駆動モータ（２０３）、位置センサー（２０４）、メインコンベヤベルト（２０５）、カメラ（３０１）、光源（３０２）、結像ワークステーション（３０３）、中央制御モジュール（３０４）、コンピュータ（３０５）、炒飯落下メインシュート（４０１）、１番の炒飯ガイドプレート（４０２）、１番のサブシュート（４０３）、一次定量ワークステーションＩ（４０４）、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）、２番のサブシュート（４０６）、一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）、包装容器供給機構（４０８）、一次定量コンベヤベルト（４０９）、二次定量コンベヤベルト（５０１）、二次定量ワークステーション（５０２）、バランスウェイト炒飯ホッパー（５０３）、バランスウェイト電気制御排出装置（５０４）、電子はかり（５０５）、振動器ＩＩＩ（５０６）、炒飯戻りホッパー（６０１）及び炒飯戻り管路（６０２）を含み、
   前記炒飯充填装置は、ホッパー（１０１）、電気制御炒飯排出装置（１０２）、振動器Ｉ（１０３）、振動器ＩＩ（１０４）、炒飯充填ガイドプレート（１０５）から構成され、その中で電気制御炒飯排出装置（１０２）がホッパー（１０１）の炒飯排出口の底部に位置し、且つ振動器Ｉ（１０３）に接続され、前記炒飯充填ガイドプレート（１０５）が電気制御炒飯排出装置（１０２）の下方に位置し、且つ振動器ＩＩ（１０４）に接続され、前記炒飯充填ガイドプレート（１０５）の下方が炒飯ボックス（２０１）に対応し、前記電気制御炒飯排出装置（１０２）、振動器Ｉ（１０３）、振動器ＩＩ（１０４）が全て中央制御モジュール（３０４）に電気的に接続され、
   前記炒飯搬送装置は、炒飯ボックス（２０１）、伝動チェーン（２０２）、駆動モータ（２０３）、位置センサー（２０４）、メインコンベヤベルト（２０５）から構成され、その中で炒飯ボックス（２０１）が複数設置され、等ピッチでメインコンベヤベルト（２０５）に固定され、前記位置センサー（２０４）がメインコンベヤベルト（２０５）の両側に設置され、炒飯ボックス（２０１）の移動距離及びそれに対応する位置を感知、制御するためのものであり、前記位置センサー（２０４）及び駆動モータ（２０３）が中央制御モジュール（３０４）に電気的に接続され、
   前記具材認識装置は、カメラ（３０１）、光源（３０２）を含み、前記カメラ（３０１）及び光源（３０２）が結像ワークステーション（３０３）の上方に設置され、前記結像
   ワークステーション（３０３）がメインコンベヤベルト（２０５）の上方に設けられ、前記光源（３０２）が異なる周波数帯の光線を複数本射出可能な光源を含んで構成され且つ特定周波数帯の光線が中央制御モジュール（３０４）に制御されて単独で射出可能であり、前記カメラ（３０１）及び光源（３０２）が全て中央制御モジュール（３０４）に電気的に接続され、中央制御モジュール（３０４）によって、トリガ信号を受信すると、カメラ（３０１）及び光源（３０２）をオンするように制御し、結像ワークステーション（３０３）にある対応する炒飯ボックス（２０１）の内部の炒飯の画像を取得し、
   前記一次定量装置は、炒飯落下メインシュート（４０１）、１番の炒飯ガイドプレート（４０２）、１番のサブシュート（４０３）、一次定量ワークステーションＩ（４０４）、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）、２番のサブシュート（４０６）、一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）、包装容器供給機構（４０８）、一次定量コンベヤベルト（４０９）を含み、前記炒飯落下ワークステーション（１０７）がメインコンベヤベルト（２０５）の末端に設置され、前記炒飯落下メインシュート（４０１）の開口が炒飯落下ワークステーション（１０７）の下方に位置し、それによって炒飯ボックス（２０１）が炒飯落下ワークステーション（１０７）に到達したら、その内部の炒飯が重力によって炒飯落下メインシュート（４０１）の入口に落ちることが可能であり、
   前記炒飯落下メインシュート（４０１）の下方には順に１番のサブシュート（４０３）と２番のサブシュート（４０６）が連通設置され、前記炒飯落下メインシュート（４０１）と１番のサブシュート（４０３）との連通箇所に１番の炒飯ガイドプレート（４０２）が設けられ、前記炒飯落下メインシュート（４０１）と２番のサブシュート（４０６）との連通箇所に２番の炒飯ガイドプレート（４０５）が設けられ、前記１番のサブシュート（４０３）の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションＩ（４０４）が設けられ、前記２番のサブシュート（４０６）の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）が設けられ、
   前記１番の炒飯ガイドプレート（４０２）と２番の炒飯ガイドプレート（４０５）がサブシュートの入口、即ちサブシュートと炒飯落下メインシュート（４０１）との連通箇所を開閉するためのものであり、前記炒飯落下メインシュート（４０１）の末端出口に炒飯戻りホッパー（６０１）が設けられ、
   前記１番の炒飯ガイドプレート（４０２）、２番の炒飯ガイドプレート（４０５）、包装容器供給機構（４０８）、一次定量コンベヤベルト（４０９）が全て中央制御モジュール（３０４）に電気的に接続され、
   前記一次定量ワークステーションＩ（４０４）と一次定量ワークステーションＩＩ（４０７）の下方に一次定量コンベヤベルト（４０９）が設けられ、前記一次定量コンベヤベルト（４０９）が中央制御モジュール（３０４）に電気的に接続され、
   前記一次定量コンベヤベルト（４０９）が中央制御モジュール（３０４）に制御されて一次定量が完了した炒飯の包装容器を二次定量装置に搬送でき、
   前記二次定量装置は、二次定量コンベヤベルト（５０１）、二次定量ワークステーション（５０２）、バランスウェイト炒飯ホッパー（５０３）、バランスウェイト電気制御排出装置（５０４）、電子はかり（５０５）、振動器ＩＩＩ（５０６）を含み、その中で二次定量コンベヤベルト（５０１）が一次定量コンベヤベルト（４０９）に繋がり、中央制御モジュール（３０４）に制御されて包装容器を搬送でき、前記二次定量ワークステーション（５０２）がバランスウェイト電気制御排出装置（５０４）の出口の下方に設置され、前記電子はかり（５０５）が二次定量ワークステーション（５０２）の下方に設置され、
   前記二次定量コンベヤベルト（５０１）、バランスウェイト電気制御排出装置（５０４）、電子はかり（５０５）が全てデータ線を介して中央制御モジュール（３０４）に接続され、
   前記中央制御モジュール（３０４）は、プログラム可能なコントローラ、電源を含み、且つコンピュータ（３０５）に電気的に接続されることを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法を実現する装置。
10. 前記炒飯充填ガイドプレート（１０５）の傾斜角度が３０°～６０°であり、前記炒飯落下メインシュート（４０１）は傾斜して設置され、内壁面が炒飯を自由に滑落可能な平滑材料であることを特徴とする請求項９に記載の装置。