JPH05158562A

JPH05158562A - 加熱調理器

Info

Publication number: JPH05158562A
Application number: JP32550291A
Authority: JP
Inventors: Kenji Watanabe; 賢治渡辺; Shigeki Ueda; 茂樹植田; Kazunari Nishii; 一成西井
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1991-12-10
Filing date: 1991-12-10
Publication date: 1993-06-25

Abstract

(57)【要約】【目的】調理物の温度を調理物温度推定手段で実時間
で推定し、様々な使用条件において最適な調理が可能な
加熱調理器を提供する。【構成】加熱室２の温度を検知する温度検知手段１０
と、前記温度検知手段１０に基づき前記調理物１の温度
を推定する調理物温度推定手段１２と、前記温度推定手
段１２の出力が所定の温度に到達したことを推定して調
理の出来上がりを検知し、上ヒータ４と下ヒータ５の動
作時間を制御する制御手段１３とを備え調理物温度推定
手段１２は使用される様々な条件下での学習が既にすん
だ固定された複数の結合重み係数を内部に持つ神経回路
網模式手段を組み込んだ構成とする。【効果】調理物の量、調理開始時の加熱室内の温度、
電源電圧などの条件が変わっても、調理物の温度を時々
刻々推定が可能となり、調理の出来上がりが判断でき
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は推定により求めた調理物
の温度に基づき発熱体を制御する加熱調理器に関する。

【０００２】

【従来の技術】図１２に従来の加熱調理器の構成を示
す。以下、その構成について説明する。図１２に示すよ
うに、調理物１を収納する加熱室２の開口には扉体３が
取り付けられている。加熱室２の上面には発熱体４、下
面には発熱体５が設けられている。調理物１は発熱体４
及び５の間に位置するように、網６の上に載置されてい
る。加熱室２の上面には加熱室２内の温度を検出する、
サーミスタ７が取り付けられている。サーミスタ７の抵
抗値の変化は電圧に変換される。図１３は加熱室２内の
初期温度が低いときに調理した場合のサーミスタ７の電
圧変化を示したものである。初期値Ｖ０と調理開始から
Ｔ１後のサーミスタ電圧の変化分ΔＶを基に所定の数式
により最適調理時間を決定していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】調理をする場合、加熱
室２内の初期温度は常に低いとは限らず、一定調理をし
た直後に続けて別の調理を行うことがあり、この時の加
熱室２内の温度は非常に高いものとなる。図１４は初期
温度が高いときに調理を開始した場合の、サーミスタ７
の電圧変化を示したものである。図１４のようにサーミ
スタ７の電圧変化は調理の進行とともに徐々に上昇する
とは限らず、加熱室２内の温度が高い場合には、図１４
のように一旦下がってから上昇する傾向を示す。これ
は、加熱室２内の熱量が調理物１に吸収され、そのため
に加熱室２内の雰囲気温度が一旦下がるものと思われ
る。さらに、調理物の量、電源電圧の違いなどの条件が
加わるとすべての条件で前記Ｖ０とΔＶのみで最適調理
時間を決定するのは、非常に困難であった。

【０００４】本発明は上記課題を解決するもので、調理
物の温度を現実に検出できる加熱室内雰囲気温度の変化
から実時間で推定することにより、調理の出来上がりを
検知し様々な条件で最適な出来上がりを得ることを第一
の目的とする。第２の目的は調理物の温度上昇の傾きが
調理完了間際ではかなり小さくなり飽和傾向を示す場合
にも最適な出来上りで加熱を停止するとともに使用者に
調理の残り時間を報知し、利便性を高めることである。
第３の目的は、様々な調理物の種類で最適な出来上がり
を得ることである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は上記第一の目的
を達成するために、調理物を収納する加熱室と前記加熱
室の開口を開閉する扉体と、前記加熱室の上面と下面に
は前記調理物を加熱する発熱体と、前記加熱室の温度を
検知する温度検知手段と、前記温度検知手段に基づき前
記調理物の温度を推定する温度推定手段と、前記温度推
定手段が所定の温度に到達したことを検出して調理の出
来上がりを検知し、前記上面と下面の発熱体の動作時間
を制御する制御手段とを備えることを第一の課題の解決
手段としている。

【０００６】また、第２の目的を達成するために、調理
が最適に出来上がるときの調理物の温度よりも低い温度
を所定の温度とし、調理開始から前記所定の温度に到達
するまでの時間をもとに最適な加熱時間を得るための残
り時間を算出することを第２の課題の解決手段とする。

【０００７】また、第３の目的を達成するために、加熱
調理器の操作部に調理食品選択スイッチを設け、前記調
理食品選択スイッチに対応して出来上がりを検知する温
度を変える構成とすることを第３の課題の解決手段とす
る。

【０００８】

【作用】本発明は上記の第一の課題解決手段により、調
理物の量、調理開始時の加熱室内の温度、電源電圧など
の条件が変わっても、調理物の温度を時々刻々推定が可
能となる。一般に調理の出来上がりは調理物の温度上昇
によって判断できるため、前述のように調理物の温度が
時々刻々推定できれば調理の出来上がりを検知できる。

【０００９】また、第２の課題解決手段により、確実に
調理物の温度が前記所定の温度に到達し残りの加熱時間
を算出できるため最適な加熱時間で加熱を停止できると
ともに、残り時間を報知することが可能となり利便性が
増す。

【００１０】また、第３の課題解決手段により、調理物
ごとに最適な出来上がり検知温度を設定できるため調理
物ごとに最適な出来映えが得られる。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図１から図２を参
照しながら説明する。

【００１２】図２に示すように、本発明の加熱調理器は
調理物１を収納する加熱室２の開口には扉体３が取り付
けられている。加熱室２の上面には上ヒータ４、下面に
は下ヒータ５が設けられている。調理物１は発熱体４及
び５の間に位置するように、網６の上に載置されてい
る。加熱室２の上面の二本の発熱体４のほぼ中間には加
熱室２内の温度を検出するサーミスタ７が取り付けられ
ている。図１において、発熱体通電制御手段８は上ヒー
タ４及び、下ヒータ５への通電を制御するもので、リレ
ーなどで構成している。物理量計測手段９は調理物１の
温度上昇に影響をおよぼす物理量を計測するものであ
る。温度検知手段１０はサーミスタ７の抵抗値を電圧に
変換するものである。計時手段１１は調理開始からの時
間をカウントする。物理量計測手段９は、前記温度検知
手段１０とサーミスタ７と計時手段１１より構成してい
る。調理物温度推定手段１２は温度検知手段１０と計時
手段１１の出力に基づき調理物１の温度を推定するもの
であり、制御手段１３は調理物温度推定手段１２の出力
に基づき発熱体通電制御手段８を制御する。

【００１３】調理物温度推定手段１２を構成する手段
は、従来の制御手法に用いられている解決的な方法が適
用できないため、多次元情報処理手法として最適な神経
回路網を模した方法で構成している。神経回路網を模し
た手法においては、調理物１の温度を推定する神経回路
網の複数の結合重み係数を固定されたテーブルとして用
いる方法と、学習機能を残して環境と使用者に適応でき
るようにする方法とがある。本実施例は、神経回路網を
模した手法によって獲得された調理物１の温度を推定す
る固定された結合重み係数を内部にもつ神経回路網模式
手段を有する温度推定手段１２を設けている。

【００１４】調理物１の温度に影響をおよぼす物理量と
しては、加熱室２内の温度、調理開始からの経過時間、
調理物の量などがある。加熱室２内の温度は加熱条件
（加熱室１内の初期温度、電源電圧、調理物の量）によ
り異なる。したがって、調理物の温度は加熱の条件によ
り大きく変動することになる。

【００１５】調理物１の温度を推定する神経回路網にお
いて固定された結合重み係数は、様々な条件で調理物１
を加熱した場合、調理物１の温度がどのように変化する
かというデータを収集し、物理量計測手段９の出力デー
タと調理物１の温度データとの相関を神経回路網模式手
段に学習させることによって得ることができる。用いる
べき神経回路網模式手段としては、文献１（Ｄ．Ｅ．ラ
メルハート他２名著、甘利俊一監訳「ＰＤＰモデル」１
９８９年）、文献２（中野馨他７名著「ニューロコンピ
ュータの基礎」（株）コロナ社刊、Ｐ１０２、１９９０
年）、特公昭６３−５５１０６号公報などに示されたも
のがある。以下、文献１に記載された最もよく知られた
学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を用いた多層パー
セプトロンを例にとり、具体的な神経回路網模式手段の
構成および動作について説明する。

【００１６】図３は、神経回路網模式手段の構成単位と
なる神経素子の概念図である。図３において、２１〜２
Ｎは神経のシナプス結合を模擬する疑似シナプス結合変
換器であり、２ａは疑似シナプス結合変換器２１〜２Ｎ
からの出力を加算する加算器であり、２ｂは設定された
非線形関数、たとえば、しきい値をｈとするシグモイド
関数、ｆ（ｙ，ｈ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｙ＋ｈ））（式１）によって加算器２ａの出力を非線形変換する非線形変換
器である。なお、図面が煩雑になるので省略したが、修
正手段からの修正信号を受ける入力線が疑似シナプス結
合変換器２１〜２Ｎと非線形変換器２ｂにつながってい
る。また、疑似シナプス結合変換器２１〜２Ｎが神経回
路網模式手段の結合重み係数となる。この神経素子に
は、信号処理モードと学習モードの２つの種類の動作モ
ードがある。以下、図３に基づいて神経素子のそれぞれ
のモードの動作について説明する。まず、信号処理モー
ドの動作の説明をする。神経素子はＮ個の入力Ｘ１〜Ｘ
ｎを受けて１つの出力を出す。ｉ番目の入力信号Ｘｉ
は、四角で示されたｉ番目の疑似シナプス結合変換器２
ｉにおいてＷｉ・Ｘｉに変換される。疑似シナプス結合
変換器２１〜２Ｎで変換されたＮ個の信号Ｗ１・Ｘ１〜
Ｗｎ・Ｘｎは加算器２ａに入り、加算結果ｙが非線形変
換器２ｂに送られ、最終出力ｆ（ｙ，ｈ）となる。つぎ
に、学習モードの動作について説明する。学習モードで
は、疑似シナプス結合変換器２１〜２Ｎと非線形変換器
２ｂの変換パラメータＷ１〜Ｗｎとｈを、修正手段から
の変換パラメータの修正量ΔＷ１〜ΔＷｎとΔｈを表す
修正信号を受けて、Ｗｉ＋ΔＷｉ；ｉ＝１，２，・・，Ｎｈ＋Δｈ（式２）と修正する。

【００１７】図４は上記神経素子を４つ並列につないで
構成した信号変換手段の概念図である。いうまでもな
く、以下の説明は、この信号変換手段を構成する神経素
子の個数を４個に特定するものではない。図４におい
て、２１１〜２４４は疑似シナプス結合変換器であり、
２０１〜２０４は、図３で説明した加算器２ａと非線形
変換器２ｂをまとめた加算非線形変換器である。図４に
おいて、図３と同様に図面が煩雑になるので省略した
が、修正手段からの修正信号を受ける入力線が疑似シナ
プス結合変換器２１１〜２４４と加算非線形変換器２０
１〜２０４につながっている。疑似シナプス結合変換器
２１１〜２４４も結合重み係数となる。この信号変換手
段の動作については、図３で説明した神経素子の動作が
並列してなされるものである。

【００１８】図５は、学習アルゴリズムとして誤差逆伝
搬法を採用した場合の信号処理手段の構成を示したブロ
ック図で、３１は上述の信号変換手段である。ただし、
ここではＮ個の入力を受ける神経素子がＭ個並列に並べ
られたものである。３２は学習モードにおける信号変換
手段３１の修正量を算出する修正手段である。以下、図
５に基づいて信号処理手段の学習を行う場合の動作につ
いて説明する。信号変換手段３１はＮ個の入力Ｓ
_in（Ｘ）を受け、Ｍ個の出力Ｓ_out（Ｘ）を出力する。
修正手段３２は、入力信号Ｓ_in（Ｘ）と出力信号Ｓ_out
（Ｘ）とを受け、誤差計算手段または後段の信号変換手
段からのＭ個の誤差信号δ_i（Ｘ）の入力があるまで待
機する。誤差信号δ_i（Ｘ）が入力され修正量を ΔＷ_ij＝δ_i（Ｘ）・Ｓ_iout（Ｘ）・（１−Ｓ_iout（Ｘ））・Ｓ_jin（Ｘ）（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）（式３）と計算し、修正信号を信号変換手段３１に送る。信号変
換手段３１は、内部の神経素子の変換パラメータを上で
説明した学習モードにしたがって修正する。

【００１９】図６は、神経回路網模式手段を用いた多層
パーセプトロンの構成を示すブロック図であり、３１
Ｘ，３１Ｙ，３１ＺはそれぞれＫ個，Ｌ個，Ｍ個の神経
素子からなる信号変換手段であり、３２Ｘ，３２Ｙ，３
２Ｚは修正手段であり、３３は誤差計算手段である。以
上のように構成された多層パーセプトロンについて、図
６を参照しながらその動作を説明する。信号処理手段３
４Ｘにおいて、信号変換手段３１Ｘは、入力Ｓ
_iin（Ｘ）（ｉ＝１〜Ｎ）を受け、出力Ｓ_jout（Ｘ）
（ｊ＝１〜Ｋ）を出力する。修正手段３２Ｘは、信号Ｓ
_iin（Ｘ）と信号Ｓ_jout（Ｘ）を受け、誤差信号δ
_j（Ｘ）（ｊ＝１〜Ｋ）が入力されるまで待機する。以
下同様の処理が、信号処理手段３４Ｙ，３４Ｚにおいて
行われ、信号変換手段３１Ｚより最終出力Ｓ_hout（Ｚ）
（ｈ＝１〜Ｍ）が出力される。最終出力Ｓ_hout（Ｚ）
は、誤差計算手段３３にも送られる。誤差計算手段３３
においては、２乗誤差の評価関数ＣＯＳＴ（式４）に基
づいて理想的な出力Ｔ（Ｔ１，・・・・・，ＴM ）との
誤差が計算され、誤差信号δ_h（Ｚ）が修正手段３２Ｚ
に送られる。

【００２０】

【数１】

【００２１】ただし、ηは多層パーセプトロンの学習速
度を定めるパラメータである。つぎに、評価関数を２乗
誤差とした場合には誤差信号は、 δｈ（Ｚ）＝−η・（Ｓ_hout（Ｚ）−Ｔ_h）（式５）となる。修正手段３２Ｚは、上で説明した手続きにした
がって、信号変換手段３１Ｚの変換パラメータの修正量
ΔＷ（Ｚ）を計算し、修正手段３２Ｙに送る誤差信号を
（式６）に基づき計算し、修正信号ΔＷ（Ｚ）を信号変
換手段３１Ｚに送り、誤差信号δ（Ｙ）を修正手段３２
Ｙに送る。信号変換手段３１Ｚは、修正信号ΔＷ（Ｚ）
に基づいて内部のパラメータを修正する。なお、誤差信
号δ（Ｙ）は（式６）で与えられる。

【００２２】

【数２】

【００２３】ここで、Ｗ_ij（Ｚ）は信号変換手段３１Ｚ
の疑似シナプス結合変換器の変換パラメータである。以
下、同様の処理が信号処理手段３４Ｘ，３４Ｙにおいて
行われる。学習と呼ばれる以上の手続きを繰り返し行う
ことにより、多層パーセプトロンは入力が与えられると
理想出力Ｔをよく近似する出力を出すようになる。な
お、上記の説明においては、３段の多層パーセプトロン
を用いたが、これは何段であってもよい。また、文献１
にある信号変換手段のなかの非線形変換手段の変換パラ
メータｈの修正法についてと慣性項として知られる学習
高速化の方法については、説明の簡略化のため省略した
が、この省略は以下に述べる本発明を拘束するものでは
ない。

【００２４】こうして、神経回路網模式手段は物理量計
測手段９の出力データと調理物の温度データとの関係を
学習し、簡単なルールで記述することが容易でない制御
の仕方を自然な形で表現することができる。本実施例
は、こうして得られた情報を組み込んで、調理物温度推
定手段１２を構成するものである。具体的には、十分学
習を終えた後の多層パーセプトロンの信号変換手段３１
Ｘ，３１Ｙ，３１Ｚのみを神経回路網模式手段として用
いて、調理物温度推定手段１２を構成する。実際に学習
させたデータについて説明する。

【００２５】図７は、さんまを１尾、電源電圧が標準、
加熱室２内の初期温度が低い場合の実験データである。
図７（ａ）は、さんまの中心温度の変化を示したもので
あり、図７（ｂ）はさんまの表面温度の変化を示したも
のであり、図７（ｃ）は温度検知部の出力を示したもの
である。図７（ｄ）は上ヒータ４と下ヒータ５の動作を
示したものであり、ｔｃ時間で下ヒータ５から上ヒータ
４に切り替えてさんまの両面を焼いている。図８はさん
まを４尾、電源電圧が標準、加熱室２内の初期温度が低
い場合の実験データである。図８（ａ）は、さんまの中
心温度の変化を示したものであり、図８（ｂ）はさんま
の表面温度の変化を示したものであり、図８（ｃ）は温
度検知部の出力を示したものである。図８（ｄ）は上ヒ
ータ４と下ヒータ５の動作を示したものであり、ｔｃ時
間で下ヒータ５から上ヒータ６に切り替えてさんまの両
面を焼いている。

【００２６】図７及び図８から、さんまが１尾のときよ
り４尾の場合のほうが、さんまの熱容量が多く、加熱室
２内の温度上昇の傾きが小さい。したがって、さんまの
温度上昇が中心温度、表面温度とも遅いのがわかる。こ
こでは示さないが、電源電圧が高い場合と低い場合、加
熱室２内の初期温度が低い場合と高い場合についても同
様の実験を行った。その実験データを神経回路網模式手
段に入力し学習させた。つまり、神経回路網模式手段へ
は温度検知手段１０の温度情報と、調理開始からの経過
時間情報と、理想出力として調理物の温度変化の実測値
を入力し学習させ、神経回路模式手段のなかの信号変換
手段３１Ｘ、３１Ｙ、３１Ｚを確立し、それらを神経回
路網模式手段として調理物温度推定手段１２に組み込ん
でいる。

【００２７】次に、図１に示した回路ブロック図に基づ
いて動作を説明する。調理物１を加熱室２内に入れ扉体
３を閉め調理開始を入力するスタートスイッチ１４がＯ
Ｎすると計時手段１１が経過時間の計測を開始し、調理
物温度推定手段１２に経過時間が入力される。同時にス
タートスイッチ１４がＯＮすると制御手段１３は下ヒー
タ５を発熱させるように通電開始の信号を発熱体通電制
御手段８に出力する。また、制御手段１３は調理物温度
推定手段１２に調理物の温度の推定を開始する信号を出
力する。前記信号を受けて調理物温度推定手段１２は計
時手段１１からの経過時間データおよび温度検知手段１
０からの加熱室２内の雰囲気温度データを取り込み調理
物１の中心温度、表面温度を時々刻々推定し、その情報
を制御手段１３に出力している。制御手段１３は、この
調理物１の推定温度に基づいて発熱体通電制御手段８を
制御するように動作する。調理物１の表面温度を推定し
た結果を示す図９を参照しながら説明すると、制御手段
１３は、調理物１の表面温度が第１検知温度temp１に到
達したら、制御手段１３は発熱体通電制御手段８に信号
を出力し、下ヒータ５の発熱を停止し、上ヒータ４を発
熱させる。表面温度が第２の検知温度temp２に到達した
ら上ヒータ４の発熱を停止し調理を完了する。この発明
では下ヒータ５から加熱を開始し上ヒータ４に切り替え
たが必ずしもこれに限定されるものでなく、上ヒータ４
から加熱を開始し下ヒータ５に切り替えてもよく、ある
いは下ヒータ５と上ヒータ４を短いサイクルで切り替え
て交互に加熱する加熱方式でも可能である。

【００２８】制御手段１３、計時手段１１、調理物温度
推定手段１２は、一つのマイクロコンピュータで構成す
ることは可能である。なお、調理物温度推定手段１２に
は、温度検知手段１０の温度情報と、計時手段１１より
得られる調理開始からの経過時間情報を入力している
が、この限定は本発明を限定するものでなく物理量計測
手段９の構成次第で推定調理物温度の精度をさらに向上
させることができる。

【００２９】以上のように本実施例によれば、使用され
る様々な条件下ですでに学習された神経回路網の複数の
固定結合重み係数を有する神経回路網模式手段を組み込
んだ調理物温度推定手段を備えた構成としているので、
様々な使用条件下において、最適な調理の出来上がりが
得られる。

【００３０】次に、本発明の他の実施例について図１及
び図１０を参照しながら説明する。制御手段１３は、調
理物１の表面温度が第１検知温度temp１に到達したら、
制御手段１３は発熱体通電制御手段８に信号を出力し、
下ヒータ５の発熱を停止し、上ヒータ４を発熱させる。
表面温度が第２の検知温度temp２に到達したら、制御手
段１３は計時手段１１により調理開始からの経過時間デ
ータＴ１を得、Ｔ１に所定の係数Ｋを乗算し残りの加熱
時間ＫＴ１を算出し、前記残りの加熱時間ＫＴ１を継続
して加熱した後、上ヒータ４の発熱を停止し調理を完了
する。係数Ｋは様々な条件で実験し最適な値が選ばれ
る。

【００３１】図９において調理物１の推定調理物表面温
度の推移からわかるように、調理が終了する間際の調理
物の表面温度は、飽和する傾向があり、様々な実験条件
のなかにはtemp２に到達する前に飽和する場合もある。
そのような条件においては、いつまでも上ヒータ４の通
電を停止できないという不具合が発生する。しかしなが
ら、上記のような構成にすれば調理物１の推定表面温度
が飽和傾向を示す温度より低い温度に第２検知温度temp
２を設定でき、上記のような不具合を防止することがで
きる。

【００３２】次に本発明の他の実施例について図１１を
参照しながら説明する。なお、上記実施例１と同じ構成
のものは同一符号を付与して説明を省く。

【００３３】図１１に示すように、使用者がメニューを
選択する複数のメニューで構成した調理食品選択スイッ
チ１５を備え、出力を制御手段１３に入力する。本実施
例では「魚の塩焼き」と「魚の照り焼き」の二つの調理
食品選択スイッチ１５を備えたものを例に説明する。制
御手段１３は使用者が選んだ調理食品選択スイッチ１５
に対応して、上記実施例１及び実施例２で述べた第１検
知温度temp１、第２検知温度temp２をそれぞれ備えてい
る。上記のメニューを例に説明すると「魚の塩焼き」は
「魚の照り焼き」より焦げにくい。つまり、照り焼きは
みりん、砂糖などを使用し糖分を含むため塩焼きに比べ
て焦げやすいのである。したがって、「魚の塩焼き」の
第１及び第２検知温度は「魚の照り焼き」の第１及び第
２検知温度に比べて高く設定されている。

【００３４】このような構成とすることにより、複数の
メニューにおいて最適な出来映えの調理が可能となる。

【００３５】この発明では表面温度の変化のみを利用し
て調理の出来上がりを検知している例を基に説明した
が、必ずしもこれに限定されるものでなく中心温度を用
いたり、両方を組み合わせるなども適宜用いられるもの
である。

【００３６】

【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、調理物を収納する加熱室と前記加熱室の開口
を開閉する扉体と、前記加熱室の上面と下面には前記調
理物を加熱する発熱体と、前記加熱室の温度を検知する
温度検知手段と、前記温度検知手段に基づき前記調理物
の温度を推定する温度推定手段と、前記温度推定手段が
所定の温度に到達したことを検出して調理の出来上がり
を検知し、前記上面と下面の発熱体の動作時間を制御す
る制御手段を備えることにより調理物の量、調理開始時
の加熱室内の温度、電源電圧などの条件が変わっても、
調理物の温度を時々刻々推定が可能となる。一般に調理
の出来上がりは調理物の温度上昇によって判断できるた
め、前述のように調理物の温度が時々刻々推定できれば
調理の出来上がりを検知することが可能となる。

【００３７】また、調理が最適に出来上がるときの調理
物の温度よりも低い温度を所定の検知温度とし、調理開
始から前記所定の検知温度に到達するまでの時間をもと
に最適な加熱時間を得るための残り時間を算出すること
により、確実に調理物の温度が前記所定の検知温度に到
達し、残りの加熱時間を算出できるため最適な加熱時間
で加熱を停止できるとともに、残り時間を報知すること
が可能となり利便性が増す。

【００３８】また、加熱調理器の操作部に調理食品選択
スイッチを設け、前記調理食品選択スイッチに対応して
出来上がりを検知する温度を変える構成とすることによ
り、調理物ごとに最適な出来上がり検知温度を設定でき
るため調理物ごとに最適な出来映えが得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の１実施例の加熱調理器の回路ブロック
図

【図２】同加熱調理器の構成を示す断面図

【図３】同加熱調理器に用いた神経回路網模式手段の構
成単位となる神経素子の概念図

【図４】同加熱調理器に用いた神経素子で構成した信号
変換手段の概念図

【図５】同加熱調理器に用いた学習アルゴリズムとして
誤差逆伝搬法を採用した信号処理手段のブロック図

【図６】同加熱調理器に用いた神経回路網模式手段を用
いた多層パーセプトロンの構成を示すブロック図

【図７】（ａ）同加熱調理器による調理物の中心温度の
変化を示す図（ｂ）同加熱調理器による調理物の表面温度の変化を示
す図（ｃ）同加熱調理器の調理中の温度検知部の出力を示す
図（ｄ）同加熱調理器の調理中のヒータの動作を示す図

【図８】（ａ）同加熱調理器による他の調理物の中心温
度の変化を示す図（ｂ）同加熱調理器による他の調理物の表面温度の変化
を示す図（ｃ）同加熱調理器の調理中の温度検知部の出力を示す
図（ｄ）同加熱調理器の調理中のヒータの動作を示す図

【図９】（ａ）同加熱調理器の調理物温度の推定結果を
示す図（ｂ）同加熱調理器の調理物温度の推定結果にもとづく
リレーの動作を示す図

【図１０】（ａ）同他の実施例の加熱調理器の調理物温
度の推定結果の例を示す図（ｂ）同他の実施例の加熱調理器の調理物温度の推定結
果にもとづくリレーの動作を示す図

【図１１】他の実施例の加熱調理器のブロック回路図

【図１２】従来の加熱調理器の構成を示す断面図

【図１３】従来の加熱調理器の加熱室内の初期温度が低
いときの温度の変化を示す図

【図１４】従来の加熱調理器の加熱室内の初期温度が高
いときの温度の変化を示す図

【符号の説明】

１調理物２加熱室３扉体４上ヒータ（発熱体）５下ヒータ（発熱体）１０温度検知手段１１計時手段１２温度推定手段１３制御手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】調理物を収納する加熱室と、前記加熱室の
開口を開閉する扉体と、前記加熱室の前記調理物を加熱
する発熱体と、前記加熱室の温度を検知する温度検知手
段と、前記温度検知手段に基づき前記調理物の温度を推
定する温度推定手段と、前記温度推定手段が所定の温度
に到達したことを推定して前記発熱体の動作時間を制御
する制御手段とからなる加熱調理器。
【請求項２】調理物を収納する加熱室と、前記加熱室の
開口を開閉する扉体と、前記加熱室の前記調理物を加熱
する発熱体と、前記加熱室の温度を検知する温度検知手
段と、前記温度検知手段に基づき前記調理物の温度を推
定する温度推定手段と、前記温度推定手段の出力に基づ
いて前記発熱体の動作を制御する制御手段とを備え、前
記温度推定手段が所定の温度に到達したことを推定し、
加熱開始から前記温度推定手段の出力が前記所定の温度
に到達するまでの時間を変数とした関数に基づき加熱時
間を算出する構成とした加熱調理器。
【請求項３】調理物を収納する加熱室と、前記加熱室の
開口を開閉する扉体と、前記加熱室の前記調理物を加熱
する発熱体と、前記加熱室の温度を検知する温度検知手
段と、前記温度検知手段に基づき前記調理物の温度を推
定する温度推定手段と、調理食品選択スイッチと、前記
温度推定手段が所定の温度に到達したことを推定して前
記発熱体の動作時間を制御する制御手段とを備え、前記
調理食品選択スイッチに対応して前記所定の温度を変え
る構成とした加熱調理器。