JPH0991534A - カップ式自動販売機の味覚制御装置 - Google Patents
カップ式自動販売機の味覚制御装置Info
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- JPH0991534A JPH0991534A JP7247088A JP24708895A JPH0991534A JP H0991534 A JPH0991534 A JP H0991534A JP 7247088 A JP7247088 A JP 7247088A JP 24708895 A JP24708895 A JP 24708895A JP H0991534 A JPH0991534 A JP H0991534A
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- coffee
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- control device
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Abstract
(57)【要約】
【課題】カップ式自動販売機にて、テイスターの官能評
価同様に美味で均一な味覚のレギュラーコーヒーを販売
する。 【解決手段】味覚制御装置の中央制御装置０１はテイス
ター同様の味覚総合評価値１０，味覚部分評価値１２を
出力するニューラルネットワークによる各演算部ＮＮ
１，ＮＮ２及びファジイ積分による各演算部ＦＩ１，Ｆ
Ｉ２を持つ味覚認識部０１Ｂと、ファジイ推論及びファ
ジイ積分により夫々味覚偏差補正の制御演算を行う演算
部ＦＲ，ＦＩ３を持つ制御演算部０１Ｄからなり、レギ
ュラーコーヒー販売時点で味覚に影響する入力信号０１
Ａを入力し味覚認識部０１Ｂで予想の味覚評価値１０，
１２を求め、評価値１０と味覚目標値０１Ｃとの偏差１
１と評価値１２と入力信号０１Ａから制御演算部０１Ｄ
にて設定抽出条件に対する補正値１３を求め、入力信号
０１Ａ中の抽出条件を補正した味覚制御装置の操作信号
０１Ｅを得てコーヒー液を抽出する。
価同様に美味で均一な味覚のレギュラーコーヒーを販売
する。 【解決手段】味覚制御装置の中央制御装置０１はテイス
ター同様の味覚総合評価値１０，味覚部分評価値１２を
出力するニューラルネットワークによる各演算部ＮＮ
１，ＮＮ２及びファジイ積分による各演算部ＦＩ１，Ｆ
Ｉ２を持つ味覚認識部０１Ｂと、ファジイ推論及びファ
ジイ積分により夫々味覚偏差補正の制御演算を行う演算
部ＦＲ，ＦＩ３を持つ制御演算部０１Ｄからなり、レギ
ュラーコーヒー販売時点で味覚に影響する入力信号０１
Ａを入力し味覚認識部０１Ｂで予想の味覚評価値１０，
１２を求め、評価値１０と味覚目標値０１Ｃとの偏差１
１と評価値１２と入力信号０１Ａから制御演算部０１Ｄ
にて設定抽出条件に対する補正値１３を求め、入力信号
０１Ａ中の抽出条件を補正した味覚制御装置の操作信号
０１Ｅを得てコーヒー液を抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はコーヒーの原料豆を
保管し、販売時、その粉砕，コーヒー液抽出の工程を経
て調合されたレギュラーコーヒーをカップにより販売に
供する機能を持つカップ式自動販売機（なお自動販売機
を自販機とも略記する）の味覚制御装置に関するもの
で、詳しくは自販機の設置環境及び抽出条件によって味
覚判断が変動するコーヒー飲料の自動販売機において、
テイスターの判断に近い味覚認識が行え、目標の味覚に
なるように味覚変動要因を制御する装置に関する。
保管し、販売時、その粉砕，コーヒー液抽出の工程を経
て調合されたレギュラーコーヒーをカップにより販売に
供する機能を持つカップ式自動販売機（なお自動販売機
を自販機とも略記する）の味覚制御装置に関するもの
で、詳しくは自販機の設置環境及び抽出条件によって味
覚判断が変動するコーヒー飲料の自動販売機において、
テイスターの判断に近い味覚認識が行え、目標の味覚に
なるように味覚変動要因を制御する装置に関する。
【０００２】なお、以下各図において同一の符号は同一
もしくは相当部分を示す。
もしくは相当部分を示す。
【０００３】
【従来の技術】レギュラーコーヒーを販売する従来のカ
ップ式自動販売機においては、自動販売機ユーザーに応
じコーヒー液の固定の抽出条件を設定し、その条件に基
づいてコーヒー液を抽出しレギュラーコーヒー飲料を販
売している。
ップ式自動販売機においては、自動販売機ユーザーに応
じコーヒー液の固定の抽出条件を設定し、その条件に基
づいてコーヒー液を抽出しレギュラーコーヒー飲料を販
売している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このため、自動販売機
の設置環境（温度，湿度など）や自販機に保管中のコー
ヒー原料豆の劣化などによってレギュラーコーヒーの味
が変動し、販売時における味が均一にならず、家庭や喫
茶店で飲む味と比較し、美味しいレギュラーコーヒーを
提供できないという問題があった。
の設置環境（温度，湿度など）や自販機に保管中のコー
ヒー原料豆の劣化などによってレギュラーコーヒーの味
が変動し、販売時における味が均一にならず、家庭や喫
茶店で飲む味と比較し、美味しいレギュラーコーヒーを
提供できないという問題があった。
【０００５】そこで本発明は、レギュラーコーヒーを販
売するカップ式自動販売機のコーヒー液の抽出機構を変
更することなく、設置環境の温度・湿度などを計測し、
任意に設定された抽出条件に対する味覚を目標の味覚に
近づけ、同一価格で美味しいレギュラーコーヒーを販売
できる消費者重視のカップ式自動販売機の味覚制御装置
を提供することを課題とする。
売するカップ式自動販売機のコーヒー液の抽出機構を変
更することなく、設置環境の温度・湿度などを計測し、
任意に設定された抽出条件に対する味覚を目標の味覚に
近づけ、同一価格で美味しいレギュラーコーヒーを販売
できる消費者重視のカップ式自動販売機の味覚制御装置
を提供することを課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記の課題を解決するた
めに、請求項１の味覚制御装置は、コーヒーの原料豆を
貯蔵するキャニスタ（２１）、キャニスタからこの原料
豆を（原料量３ｏによって）指定された搬出量だけ搬出
する原料搬出手段（原料搬出装置２３）、搬出された原
料豆を（ミルノッチ７を介し）設定された粒度のひき豆
とするコーヒーミル（２４）、このひき豆を（湯貯蔵・
搬出装置２２などから）搬出された所定量の湯又は水と
共に収容する収容手段（シリンダ２５）、この収容手段
内の攪拌，蒸らし，加圧等の一連の夫々指定時間（蒸ら
し時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，抽出時間６ｏなど）ず
つの工程からなる抽出工程を経てフィルタを介しこの収
容手段からコーヒー抽出液を吐出させるコーヒー抽出手
段（エアポンプ装置２６など）、周囲温度の検出手段
（周囲温度センサ０３）、周囲湿度の検出手段（周囲湿
度センサ０４）を備え、このコーヒー抽出液を用いてレ
ギュラーコーヒーを調合しカップ（ＣＰ）にて販売に供
するカップ式自動販売機において、レギュラーコーヒー
の販売時、予め前記原料豆のキャニスタでの保存期間
（１），原料豆の種類（２），前記原料搬出手段による
原料豆の設定された搬出量（原料量３ｉ），前記コーヒ
ーミルに対する設定粒度（ミルノッチ７），前記コーヒ
ー抽出手段の一連の抽出工程の工程別の設定時間（蒸ら
し時間４ｉ，エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉなど），
周囲温度（８），周囲湿度（９）等のコーヒーの味覚に
影響を及ぼす各要素の正規化値（入力信号０１Ａ，以下
特徴量という）を入力として予想されるコーヒー抽出液
の味覚の総合評価値（１０）を算出する（味覚認識部０
１Ｂ内の）味覚総合評価値演算手段と、同じく前記の各
特徴量を入力として予想されるコーヒーの抽出液の酸
味，苦味，甘味，渋味等の味覚の部分評価値（１２）を
算出する（味覚認識部０１Ｂ内の）味覚部分評価値演算
手段と、前記味覚の総合評価値と予め設定された味覚の
総合目標値（０１Ｃ）との偏差としての味覚偏差（１
１）と、前記味覚の部分評価値と、前記の各特徴量を入
力として前記味覚偏差を０に近づけるように、（操作信
号０１Ｅを介し）前記原料豆の設定搬出量を補正してな
る指定搬出量を前記原料搬出手段に与えると共に、前記
抽出工程の工程別の設定時間を補正してなる工程別の指
定時間を前記コーヒー抽出手段に与える（味覚偏差補正
の制御演算部０１Ｄ内の）味覚偏差補正制御手段とを備
えたものとする。
めに、請求項１の味覚制御装置は、コーヒーの原料豆を
貯蔵するキャニスタ（２１）、キャニスタからこの原料
豆を（原料量３ｏによって）指定された搬出量だけ搬出
する原料搬出手段（原料搬出装置２３）、搬出された原
料豆を（ミルノッチ７を介し）設定された粒度のひき豆
とするコーヒーミル（２４）、このひき豆を（湯貯蔵・
搬出装置２２などから）搬出された所定量の湯又は水と
共に収容する収容手段（シリンダ２５）、この収容手段
内の攪拌，蒸らし，加圧等の一連の夫々指定時間（蒸ら
し時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，抽出時間６ｏなど）ず
つの工程からなる抽出工程を経てフィルタを介しこの収
容手段からコーヒー抽出液を吐出させるコーヒー抽出手
段（エアポンプ装置２６など）、周囲温度の検出手段
（周囲温度センサ０３）、周囲湿度の検出手段（周囲湿
度センサ０４）を備え、このコーヒー抽出液を用いてレ
ギュラーコーヒーを調合しカップ（ＣＰ）にて販売に供
するカップ式自動販売機において、レギュラーコーヒー
の販売時、予め前記原料豆のキャニスタでの保存期間
（１），原料豆の種類（２），前記原料搬出手段による
原料豆の設定された搬出量（原料量３ｉ），前記コーヒ
ーミルに対する設定粒度（ミルノッチ７），前記コーヒ
ー抽出手段の一連の抽出工程の工程別の設定時間（蒸ら
し時間４ｉ，エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉなど），
周囲温度（８），周囲湿度（９）等のコーヒーの味覚に
影響を及ぼす各要素の正規化値（入力信号０１Ａ，以下
特徴量という）を入力として予想されるコーヒー抽出液
の味覚の総合評価値（１０）を算出する（味覚認識部０
１Ｂ内の）味覚総合評価値演算手段と、同じく前記の各
特徴量を入力として予想されるコーヒーの抽出液の酸
味，苦味，甘味，渋味等の味覚の部分評価値（１２）を
算出する（味覚認識部０１Ｂ内の）味覚部分評価値演算
手段と、前記味覚の総合評価値と予め設定された味覚の
総合目標値（０１Ｃ）との偏差としての味覚偏差（１
１）と、前記味覚の部分評価値と、前記の各特徴量を入
力として前記味覚偏差を０に近づけるように、（操作信
号０１Ｅを介し）前記原料豆の設定搬出量を補正してな
る指定搬出量を前記原料搬出手段に与えると共に、前記
抽出工程の工程別の設定時間を補正してなる工程別の指
定時間を前記コーヒー抽出手段に与える（味覚偏差補正
の制御演算部０１Ｄ内の）味覚偏差補正制御手段とを備
えたものとする。
【０００７】また請求項２の味覚制御装置では、請求項
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段は第１のニューラルネットワーク（ＮＮ１）か
らなり、前記味覚部分評価値演算手段は第２のニューラ
ルネットワーク（ＮＮ２）からなり、前記味覚偏差補正
制御手段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるよう
にする。
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段は第１のニューラルネットワーク（ＮＮ１）か
らなり、前記味覚部分評価値演算手段は第２のニューラ
ルネットワーク（ＮＮ２）からなり、前記味覚偏差補正
制御手段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるよう
にする。
【０００８】また請求項３の味覚制御装置では、請求項
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段はニューラルネットワーク（ＮＮ１）からな
り、前記味覚部分評価値演算手段は第２のファジイ積分
演算手段（ＦＩ２）からなり、前記味覚偏差補正制御手
段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるようにす
る。
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段はニューラルネットワーク（ＮＮ１）からな
り、前記味覚部分評価値演算手段は第２のファジイ積分
演算手段（ＦＩ２）からなり、前記味覚偏差補正制御手
段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるようにす
る。
【０００９】また請求項４の味覚制御装置では、請求項
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段は第１のファジイ積分演算手段（ＦＩ１）から
なり、前記味覚部分評価値演算手段は第２のニューラル
ネットワーク（ＮＮ２）からなり、前記味覚偏差補正制
御手段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるように
する。
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段は第１のファジイ積分演算手段（ＦＩ１）から
なり、前記味覚部分評価値演算手段は第２のニューラル
ネットワーク（ＮＮ２）からなり、前記味覚偏差補正制
御手段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるように
する。
【００１０】また請求項５の味覚制御装置では、請求項
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段は第１のファジイ積分演算手段（ＦＩ１）から
なり、前記味覚部分評価値演算手段は第２のファジイ積
分演算手段（ＦＩ２）からなり、前記味覚偏差補正制御
手段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるようにす
る。
１に記載の味覚制御装置において、前記味覚総合評価値
演算手段は第１のファジイ積分演算手段（ＦＩ１）から
なり、前記味覚部分評価値演算手段は第２のファジイ積
分演算手段（ＦＩ２）からなり、前記味覚偏差補正制御
手段はファジイ推論演算手段（ＦＲ）からなるようにす
る。
【００１１】また請求項６の味覚制御装置は、請求項２
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。また請求項７の味覚制御装置は、請求項３
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。また請求項７の味覚制御装置は、請求項３
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。
【００１２】また請求項８の味覚制御装置は、請求項４
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。また請求項９の味覚制御装置は、請求項５
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。また請求項９の味覚制御装置は、請求項５
に記載の味覚制御装置において、前記味覚偏差補正制御
手段を第３のファジイ積分演算手段（ＦＩ３）からなる
ようにする。
【００１３】ここで本発明のカップ式自動販売機の味覚
制御装置は、以下の作用をなす。 （１）予め種々の販売パターン（即ちコーヒーの味覚に
影響を及ぼす前述の各種の特徴量の組合わせ）に対し
て、テイスターが与えた味覚の総合評価値及び部分評価
値を用いて、販売パターンの各種特徴量と味覚総合評価
値との関係，販売パターンの各種特徴量と味覚部分評価
値との関係の夫々に関する非線形な関係をニューラルネ
ットワーク及びファジイ積分でモデル化して置く。そし
て原料の種類などの特性に応じてこのモデルを切替える
ことにより、現実の変動する販売条件（設置環境，保存
期間など）下における販売パターンの特徴量から現状の
設定された抽出条件で予想されるテイスター同様の味覚
認識（味覚総合評価値，味覚部分評価値）を自動的に得
ると共に、味覚総合評価の目標値に対する味覚偏差を自
動的に得る。
制御装置は、以下の作用をなす。 （１）予め種々の販売パターン（即ちコーヒーの味覚に
影響を及ぼす前述の各種の特徴量の組合わせ）に対し
て、テイスターが与えた味覚の総合評価値及び部分評価
値を用いて、販売パターンの各種特徴量と味覚総合評価
値との関係，販売パターンの各種特徴量と味覚部分評価
値との関係の夫々に関する非線形な関係をニューラルネ
ットワーク及びファジイ積分でモデル化して置く。そし
て原料の種類などの特性に応じてこのモデルを切替える
ことにより、現実の変動する販売条件（設置環境，保存
期間など）下における販売パターンの特徴量から現状の
設定された抽出条件で予想されるテイスター同様の味覚
認識（味覚総合評価値，味覚部分評価値）を自動的に得
ると共に、味覚総合評価の目標値に対する味覚偏差を自
動的に得る。
【００１４】（２）また予め味覚偏差・味覚部分評価値
・販売パターンの各種特徴量と味覚偏差を無くすための
抽出条件の補正量との間の非線形な関係をファジイ推論
及びファジイ積分でモデル化して置く。そして原料の種
類などの特性に応じてこのモデルを切替えることによ
り、現実の設定抽出条件を含む販売パターン特徴量と、
（１）のように予想される味覚偏差及び味覚部分評価値
から味覚偏差を無くす抽出条件の補正を自動的に行って
コーヒー液を抽出し、販売時の設置環境，原料の劣化な
どによって変動する味覚を均一化し、テイスター判断同
様の美味しいレギュラーコーヒーの提供を可能にする。
・販売パターンの各種特徴量と味覚偏差を無くすための
抽出条件の補正量との間の非線形な関係をファジイ推論
及びファジイ積分でモデル化して置く。そして原料の種
類などの特性に応じてこのモデルを切替えることによ
り、現実の設定抽出条件を含む販売パターン特徴量と、
（１）のように予想される味覚偏差及び味覚部分評価値
から味覚偏差を無くす抽出条件の補正を自動的に行って
コーヒー液を抽出し、販売時の設置環境，原料の劣化な
どによって変動する味覚を均一化し、テイスター判断同
様の美味しいレギュラーコーヒーの提供を可能にする。
【００１５】
【発明の実施の形態】まず本発明の根幹を説明する。図
９は本発明の一実施例としてのレギュラーコーヒーを販
売するカップ式自動販売機の味覚制御装置の構成を示す
ブロック図である。同図において００１は味覚制御装
置、０１はこの味覚制御装置００１を構成する中央制御
装置、０２は同じくブリュア装置である。０３は中央制
御装置０１に周囲温度８を入力する周囲温度センサ、０
４は同じく周囲湿度９を入力する周囲湿度センサ、０５
は中央制御装置０１の出力データを印字する印字装置で
ある。
９は本発明の一実施例としてのレギュラーコーヒーを販
売するカップ式自動販売機の味覚制御装置の構成を示す
ブロック図である。同図において００１は味覚制御装
置、０１はこの味覚制御装置００１を構成する中央制御
装置、０２は同じくブリュア装置である。０３は中央制
御装置０１に周囲温度８を入力する周囲温度センサ、０
４は同じく周囲湿度９を入力する周囲湿度センサ、０５
は中央制御装置０１の出力データを印字する印字装置で
ある。
【００１６】またブリュア装置０２において２１はコー
ヒーの原料豆を保管貯蔵するキャニスタ、２３はレギュ
ラーコーヒーの販売時、中央制御装置０１からの原料量
３ｏの信号によって指定された原料量の原料豆を搬出す
る原料搬出装置、２４はこの搬出された原料豆を設定さ
れたミルノッチ７によって定まる粒度でひいてシリンダ
２５へ搬出するコーヒーミル、２２は湯を貯蔵すると共
に、レギュラーコーヒーの販売時、中央制御装置０１に
よって所定量の湯を搬出する湯貯蔵・搬出装置である。
ヒーの原料豆を保管貯蔵するキャニスタ、２３はレギュ
ラーコーヒーの販売時、中央制御装置０１からの原料量
３ｏの信号によって指定された原料量の原料豆を搬出す
る原料搬出装置、２４はこの搬出された原料豆を設定さ
れたミルノッチ７によって定まる粒度でひいてシリンダ
２５へ搬出するコーヒーミル、２２は湯を貯蔵すると共
に、レギュラーコーヒーの販売時、中央制御装置０１に
よって所定量の湯を搬出する湯貯蔵・搬出装置である。
【００１７】また２５はコーヒーミル２４から搬出され
たコーヒーのひき豆と湯貯蔵・搬出装置２２から搬出さ
れた湯とを共に収容し、内部のエア攪拌，蒸らし等の工
程を経てフィルタを介しコーヒーの抽出液を外部のカッ
プＣＰへ吐出するシリンダである。また２６は中央制御
装置０１から蒸らし時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，抽出
時間６ｏ，等の抽出の各工程別の指定時間を入力しシリ
ンダ２５への加圧空気の送出を断続し、シリンダ２５内
の前記のエア攪乱，蒸らし，及びシリンダ２５からのコ
ーヒー抽出液の吐出を行わせるエアポンプ装置である。
たコーヒーのひき豆と湯貯蔵・搬出装置２２から搬出さ
れた湯とを共に収容し、内部のエア攪拌，蒸らし等の工
程を経てフィルタを介しコーヒーの抽出液を外部のカッ
プＣＰへ吐出するシリンダである。また２６は中央制御
装置０１から蒸らし時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，抽出
時間６ｏ，等の抽出の各工程別の指定時間を入力しシリ
ンダ２５への加圧空気の送出を断続し、シリンダ２５内
の前記のエア攪乱，蒸らし，及びシリンダ２５からのコ
ーヒー抽出液の吐出を行わせるエアポンプ装置である。
【００１８】図１ないし図８は後述の各実施例別の中央
制御装置０１の要部の構成を示す。これらの図１〜図８
において０１Ａはこの中央制御装置０１に対する入力信
号、０１Ｂは中央制御装置０１内の味覚認識部、０１Ｄ
は同じく味覚偏差補正の制御演算部、０１Ｃは中央制御
装置０１に予め設定された味覚総合目標値、０１Ｅは中
央制御装置０１が出力する操作信号である。
制御装置０１の要部の構成を示す。これらの図１〜図８
において０１Ａはこの中央制御装置０１に対する入力信
号、０１Ｂは中央制御装置０１内の味覚認識部、０１Ｄ
は同じく味覚偏差補正の制御演算部、０１Ｃは中央制御
装置０１に予め設定された味覚総合目標値、０１Ｅは中
央制御装置０１が出力する操作信号である。
【００１９】ここで入力信号０１Ａは、この例ではキャ
ニスタ２１へのコーヒー原料豆の予め記憶した補充日か
ら求められる原料豆の保存期間１，予め設定された原料
豆の種類２，予め設定された原料豆の搬出量３ｉ，予め
設定された蒸らし時間（即ちシリンダ２５内でコーヒー
のひき豆と湯を加圧空気（エア）により攪拌したのち、
エアを停止し原料を蒸らす時間）４ｉ，予め設定された
エア攪拌時間（即ち前記エアによるコーヒーのひき豆と
湯の攪拌時間）５ｉ，予め設定された抽出時間（即ち前
記蒸らし時間の後、エアによりシリンダ２５内のコーヒ
ー抽出液をフィルタを介し外部に押出す時間）６ｉ，予
め設定されたミルノッチ（即ちコーヒーミル２４のひき
豆の細かさ（粒度）を定める刻み値）７，周囲温度セン
サ０３から検出される周囲温度８，周囲湿度センサ０４
から検出される周囲湿度９の９つの正規化された信号か
らなり、この入力信号０１Ａを販売パターンの特徴量ｈ
ともいう。
ニスタ２１へのコーヒー原料豆の予め記憶した補充日か
ら求められる原料豆の保存期間１，予め設定された原料
豆の種類２，予め設定された原料豆の搬出量３ｉ，予め
設定された蒸らし時間（即ちシリンダ２５内でコーヒー
のひき豆と湯を加圧空気（エア）により攪拌したのち、
エアを停止し原料を蒸らす時間）４ｉ，予め設定された
エア攪拌時間（即ち前記エアによるコーヒーのひき豆と
湯の攪拌時間）５ｉ，予め設定された抽出時間（即ち前
記蒸らし時間の後、エアによりシリンダ２５内のコーヒ
ー抽出液をフィルタを介し外部に押出す時間）６ｉ，予
め設定されたミルノッチ（即ちコーヒーミル２４のひき
豆の細かさ（粒度）を定める刻み値）７，周囲温度セン
サ０３から検出される周囲温度８，周囲湿度センサ０４
から検出される周囲湿度９の９つの正規化された信号か
らなり、この入力信号０１Ａを販売パターンの特徴量ｈ
ともいう。
【００２０】また味覚認識部０１Ｂは、ニューラルネッ
トワークによる味覚総合評価演算部ＮＮ１，ニューラル
ネットワークによる味覚部分評価演算部ＮＮ２，ファジ
イ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ１，ファジイ積分
による味覚部分評価演算部ＦＩ２からなる。そして味覚
総合評価演算部ＮＮ１及びＦＩ１は前記した入力信号０
１Ａとしての９つの販売パターンの特徴量１〜９を入力
して、現在の設定抽出条件でコーヒー液を抽出したと仮
定した時に予想されるテイスターの判断に相当する１つ
の信号としての味覚総合評価値１０を出力する。なおこ
の味覚総合評価値１０は、その出力後予め設定された味
覚総合目標値０１Ｃとの差を取られ、１つの信号として
の味覚偏差１１となる。
トワークによる味覚総合評価演算部ＮＮ１，ニューラル
ネットワークによる味覚部分評価演算部ＮＮ２，ファジ
イ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ１，ファジイ積分
による味覚部分評価演算部ＦＩ２からなる。そして味覚
総合評価演算部ＮＮ１及びＦＩ１は前記した入力信号０
１Ａとしての９つの販売パターンの特徴量１〜９を入力
して、現在の設定抽出条件でコーヒー液を抽出したと仮
定した時に予想されるテイスターの判断に相当する１つ
の信号としての味覚総合評価値１０を出力する。なおこ
の味覚総合評価値１０は、その出力後予め設定された味
覚総合目標値０１Ｃとの差を取られ、１つの信号として
の味覚偏差１１となる。
【００２１】また味覚部分評価演算部ＮＮ２及びＦＩ２
は同じく入力信号０１Ａ（販売パターンの特徴量１〜
９）を入力して、現在の設定抽出条件で予想されるテイ
スターの判断に相当する酸味，苦味，甘味，渋味の４つ
の信号としての味覚部分評価値１２を出力する。次に味
覚偏差補正の制御演算部０１Ｄは、ファジイ推論による
補正値演算部ＦＲ，ファジイ積分による補正値演算部Ｆ
Ｉ３からなる。
は同じく入力信号０１Ａ（販売パターンの特徴量１〜
９）を入力して、現在の設定抽出条件で予想されるテイ
スターの判断に相当する酸味，苦味，甘味，渋味の４つ
の信号としての味覚部分評価値１２を出力する。次に味
覚偏差補正の制御演算部０１Ｄは、ファジイ推論による
補正値演算部ＦＲ，ファジイ積分による補正値演算部Ｆ
Ｉ３からなる。
【００２２】そしてこの補正値演算部ＦＲ及びＦＩ３は
味覚偏差１１，味覚部分評価値１２及び入力信号０１Ａ
（販売パターン特徴量１〜９）の計１４個の信号を入力
し、実際の味覚偏差１１を０とするように入力信号０１
Ａ中の抽出条件としての原料量３ｉ，蒸らし時間４ｉ，
エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉに対する夫々の（つま
り４つの）補正値１３を出力する。
味覚偏差１１，味覚部分評価値１２及び入力信号０１Ａ
（販売パターン特徴量１〜９）の計１４個の信号を入力
し、実際の味覚偏差１１を０とするように入力信号０１
Ａ中の抽出条件としての原料量３ｉ，蒸らし時間４ｉ，
エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉに対する夫々の（つま
り４つの）補正値１３を出力する。
【００２３】操作信号０１Ｅはこのようにして入力信号
０１Ａを補正値１３によって補正した結果として中央制
御装置０１から出力される信号であり、原料搬出装置２
３へ実際に与えられる指定の原料搬出量としての原料量
３ｏ，並びにエアポンプ装置２６へ実際に与えられる指
定の蒸らし時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，及び抽出時間
６ｏからなる。
０１Ａを補正値１３によって補正した結果として中央制
御装置０１から出力される信号であり、原料搬出装置２
３へ実際に与えられる指定の原料搬出量としての原料量
３ｏ，並びにエアポンプ装置２６へ実際に与えられる指
定の蒸らし時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，及び抽出時間
６ｏからなる。
【００２４】前記味覚認識部０１Ｂのニューラルネット
ワークによる味覚総合評価演算部ＮＮ１には、前述した
入力信号０１Ａとしての保存期間１から周囲湿度９まで
の９個の信号からなる販売パターン特徴量を入力とし１
個の信号としての味覚総合評価値１０を出力とするニュ
ーラルネットワークが設けられており、このニューラル
ネットワークに対しては予め種々の販売パターンの特徴
量を入力すると共にその販売パターンの入力に対応し、
教師データとしてテイスター（味覚判定者）の官能によ
る味覚総合評価値を入力してこのニューラルネットワー
クに学習を行わせ、ニューラルネットワークのユニット
間の重み係数と各ユニット毎のしきい値を決定して置
く。
ワークによる味覚総合評価演算部ＮＮ１には、前述した
入力信号０１Ａとしての保存期間１から周囲湿度９まで
の９個の信号からなる販売パターン特徴量を入力とし１
個の信号としての味覚総合評価値１０を出力とするニュ
ーラルネットワークが設けられており、このニューラル
ネットワークに対しては予め種々の販売パターンの特徴
量を入力すると共にその販売パターンの入力に対応し、
教師データとしてテイスター（味覚判定者）の官能によ
る味覚総合評価値を入力してこのニューラルネットワー
クに学習を行わせ、ニューラルネットワークのユニット
間の重み係数と各ユニット毎のしきい値を決定して置
く。
【００２５】同様に味覚認識部０１Ｂのニューラルネッ
トワークによる味覚部分評価演算部ＮＮ２にも入力信号
０１Ａとしての９個の販売パターン特徴量を入力とし、
酸味，苦味，甘味，渋味の４個の信号からなる味覚部分
評価値１２を出力とするニューラルネットワークが設け
られており、前記と同様に予め種々の販売パターンの特
徴量を入力すると共に、その各販売パターンの入力に対
応する教師データとしてテイスターの官能による味覚の
部分評価値（即ち酸味，苦味，甘味，渋味等の評価値）
を入力してこのニューラルネットワークに学習を行わ
せ、ニューラルネットワークのユニット間の重み係数と
各ユニット毎のしきい値を決定して置く。
トワークによる味覚部分評価演算部ＮＮ２にも入力信号
０１Ａとしての９個の販売パターン特徴量を入力とし、
酸味，苦味，甘味，渋味の４個の信号からなる味覚部分
評価値１２を出力とするニューラルネットワークが設け
られており、前記と同様に予め種々の販売パターンの特
徴量を入力すると共に、その各販売パターンの入力に対
応する教師データとしてテイスターの官能による味覚の
部分評価値（即ち酸味，苦味，甘味，渋味等の評価値）
を入力してこのニューラルネットワークに学習を行わ
せ、ニューラルネットワークのユニット間の重み係数と
各ユニット毎のしきい値を決定して置く。
【００２６】これにより実際の販売動作時において、そ
の時点の販売パターン特徴量ｈが入力されるとニューラ
ルネットワークによる味覚総合評価演算部ＮＮ１及び味
覚部分評価演算部ＮＮ２は夫々、その入力特徴量に対し
予想される味覚総合評価値１０及び味覚部分評価値１２
を出力する。なお、ここで用いるニューラルネットワー
クの構成は次の通りである。即ち本発明では一般にｎ入
力λ出力系の階層型ニューラルネットワークを用いて味
覚総合評価値１０あるいは味覚部分評価値１２を演算す
る味覚認識処理を行う。要素数ｎ（この例ではｎ＝９）
の特徴量ｈ＝｛ｈ（ｘ1 ），・・・，ｈ（ｘi ），・・
・，ｈ（ｘn ）｝（但しｘ1 〜ｘn は夫々各要素、つま
り保存期間１〜周囲湿度９を表す。そしてｈ（ｘ1 ）〜
ｈ（ｘn ）はこの各要素の正規化された値としての特徴
量である）を入力に与えて、次式（１）により中間層の
値ｙj を演算し、このｙj の値から次式（２）により出
力層の値ｚk を演算する２段階処理を行う。味覚総合評
価値１０及び味覚部分評価値１２は次の式（２）のｚk
の演算によって得られる。
の時点の販売パターン特徴量ｈが入力されるとニューラ
ルネットワークによる味覚総合評価演算部ＮＮ１及び味
覚部分評価演算部ＮＮ２は夫々、その入力特徴量に対し
予想される味覚総合評価値１０及び味覚部分評価値１２
を出力する。なお、ここで用いるニューラルネットワー
クの構成は次の通りである。即ち本発明では一般にｎ入
力λ出力系の階層型ニューラルネットワークを用いて味
覚総合評価値１０あるいは味覚部分評価値１２を演算す
る味覚認識処理を行う。要素数ｎ（この例ではｎ＝９）
の特徴量ｈ＝｛ｈ（ｘ1 ），・・・，ｈ（ｘi ），・・
・，ｈ（ｘn ）｝（但しｘ1 〜ｘn は夫々各要素、つま
り保存期間１〜周囲湿度９を表す。そしてｈ（ｘ1 ）〜
ｈ（ｘn ）はこの各要素の正規化された値としての特徴
量である）を入力に与えて、次式（１）により中間層の
値ｙj を演算し、このｙj の値から次式（２）により出
力層の値ｚk を演算する２段階処理を行う。味覚総合評
価値１０及び味覚部分評価値１２は次の式（２）のｚk
の演算によって得られる。
【００２７】
【数１】 ｙj ＝sigmod〔 nΣi=1 ｈ（ｘi ) ・ｗ1 ij，θ１i 〕 ・・・（１） ｚk ＝sigmod（ mΣj=1 ｙj ・ｗ2 jk，θ２k ） ・・・（２） 但し sigmod（x,θ）＝１／〔１＋ＥＸＰ（−（ｘ＋θ））〕 ｈ（ｘi ) ：入力層のｉ番目のユニットの値 ｙj ：中間層のｊ番目のユニットの値 ｚk ：出力層のｋ番目のユニットの値 ｎ：入力層のユニット数（但しこの例ではｎ＝９） ｍ：中間層のユニット数 λ：出力層のユニット数（但しこの例では味覚総合評価
演算部ＮＮ１ではλ＝１，味覚部分評価演算部ＮＮ２で
はλ＝４） ｗ１ij：入力層のｉ番目のユニットと中間層のｊ番目の
ユニットの間の重み係数 ｗ２jk：中間層のｊ番目のユニットと出力層のｋ番目の
ユニットの間の重み係数 θ１j ：中間層のｊ番目のユニットのしきい値 θ２k ：出力層のｋ番目のユニットのしきい値 また、味覚総合評価演算部ＦＩ１，味覚部分評価演算部
ＦＩ２，味覚偏差の補正値演算部ＦＩ３が演算するファ
ジイ積分は、次の通りである。ファジイ積分としてショ
ケ積分を用い、上記の演算部ＦＩ１，ＦＩ２及びＦＩ３
は夫々味覚総合評価値１０，味覚部分評価値１２及び味
覚偏差補正値１３を演算出力する。これら演算処理は、
要素数ｎの特徴量ｈ＝｛ｈ（ｘ1 ），・・・，ｈ
（ｘi ），・・・，ｈ（ｘn ）｝（但し演算部ＦＩ１，
ＦＩ２についてはｎ＝９，演算部ＦＩ３についてはｎ＝
１４）を入力に与え、ショケ積分値ｚk を演算出力する
ことで得られる。但しｋ＝１〜λ，λ：出力値の個数で
あり、この例では演算部ＦＩ１ではλ＝１，演算部ＦＩ
２ではλ＝４，演算部ＦＩ３ではλ＝４である。
演算部ＮＮ１ではλ＝１，味覚部分評価演算部ＮＮ２で
はλ＝４） ｗ１ij：入力層のｉ番目のユニットと中間層のｊ番目の
ユニットの間の重み係数 ｗ２jk：中間層のｊ番目のユニットと出力層のｋ番目の
ユニットの間の重み係数 θ１j ：中間層のｊ番目のユニットのしきい値 θ２k ：出力層のｋ番目のユニットのしきい値 また、味覚総合評価演算部ＦＩ１，味覚部分評価演算部
ＦＩ２，味覚偏差の補正値演算部ＦＩ３が演算するファ
ジイ積分は、次の通りである。ファジイ積分としてショ
ケ積分を用い、上記の演算部ＦＩ１，ＦＩ２及びＦＩ３
は夫々味覚総合評価値１０，味覚部分評価値１２及び味
覚偏差補正値１３を演算出力する。これら演算処理は、
要素数ｎの特徴量ｈ＝｛ｈ（ｘ1 ），・・・，ｈ
（ｘi ），・・・，ｈ（ｘn ）｝（但し演算部ＦＩ１，
ＦＩ２についてはｎ＝９，演算部ＦＩ３についてはｎ＝
１４）を入力に与え、ショケ積分値ｚk を演算出力する
ことで得られる。但しｋ＝１〜λ，λ：出力値の個数で
あり、この例では演算部ＦＩ１ではλ＝１，演算部ＦＩ
２ではλ＝４，演算部ＦＩ３ではλ＝４である。
【００２８】ショケ積分演算を行うにあたり、最初に全
体集合Ωの要素を特徴量を示す被積分関数ｈの値に関し
て、次式のように昇順に並べ替える。
体集合Ωの要素を特徴量を示す被積分関数ｈの値に関し
て、次式のように昇順に並べ替える。
【００２９】
【数２】ｈ（ｘ1 ) ≦ｈ（ｘ2 ) ≦・・・≦ｈ（ｘn ) 被積分関数ｈのファジイ測度μに関するショケ積分は、
次の式で定義される。
次の式で定義される。
【００３０】
【数３】 ｚk ＝（Ｃ）∫ｈｄμ ＝ nΣi=1 （ｈ（ｘi ）−ｈ（ｘi-1)) ・μ（ n∪p=i ｘp ） ここでｈ（ｘ0 ）＝０としＰを内部変数とする。なお、
ファジイ測度μは要素数ｎの全体集合をＳ＝｛ｘ1 ，ｘ
2 ，・・・，ｘ n ｝とすると、次の性質を満たす。
ファジイ測度μは要素数ｎの全体集合をＳ＝｛ｘ1 ，ｘ
2 ，・・・，ｘ n ｝とすると、次の性質を満たす。
【００３１】
【数４】μ：２S →〔０，１〕 μ（φ）＝０ Ａ，Ｂ∈２S ，Ａ⊂Ｂ→μ（Ａ）≦μ（Ｂ） 但し、Ａ，Ｂは全体集合Ｓの部分集合，φは空集合を表
す。
す。
【００３２】このファジイ積分におけるファジイ測度μ
は、予め種々の入力信号０１Ａ（販売パターンの特徴
量）の条件で実際にコーヒー液の抽出を行い、この抽出
液に対するテイスターによる味覚総合評価値１０及びそ
の味覚偏差１１並びに味覚部分評価値１２を求め、この
味覚偏差１１を０にするための実際の補正値１３を実験
的に求め、これらの実験データを用いて定められる。
は、予め種々の入力信号０１Ａ（販売パターンの特徴
量）の条件で実際にコーヒー液の抽出を行い、この抽出
液に対するテイスターによる味覚総合評価値１０及びそ
の味覚偏差１１並びに味覚部分評価値１２を求め、この
味覚偏差１１を０にするための実際の補正値１３を実験
的に求め、これらの実験データを用いて定められる。
【００３３】また、味覚偏差補正の制御演算部０１Ｄに
おける補正値演算部ＦＲが用いるファジイ推論方法の合
成演算にはｓｕｐ・ｐｒｏｄｕｃｔ重心法を用いる。こ
の演算処理は、要素数ｎの特徴量ｈ＝｛ｈ（ｘ1 ），・
・・，ｈ（ｘi ），・・・，ｈ（ｘn ）｝（但しこの例
ではｎ＝１４）を入力として、制御規則に基づいて行
い、ファジイ推論値ｚk を演算することで得られる。但
しｋ＝１〜λ，λ：出力値の個数であり、この例ではλ
＝４である。
おける補正値演算部ＦＲが用いるファジイ推論方法の合
成演算にはｓｕｐ・ｐｒｏｄｕｃｔ重心法を用いる。こ
の演算処理は、要素数ｎの特徴量ｈ＝｛ｈ（ｘ1 ），・
・・，ｈ（ｘi ），・・・，ｈ（ｘn ）｝（但しこの例
ではｎ＝１４）を入力として、制御規則に基づいて行
い、ファジイ推論値ｚk を演算することで得られる。但
しｋ＝１〜λ，λ：出力値の個数であり、この例ではλ
＝４である。
【００３４】なお、制御規則Ｒi は次式で表される。
【００３５】
【数５】制御規則Ｒi ：ＩＦｘ1 ＝Ａi ，ｘ2 ＝Ｂi Ｔ
ＨＥＮｚk ＝Ｃi 但し Ａi ，Ｂi ，Ｃi はファジイ変数 また、ファジイ推論は次式で行われる。
ＨＥＮｚk ＝Ｃi 但し Ａi ，Ｂi ，Ｃi はファジイ変数 また、ファジイ推論は次式で行われる。
【００３６】
【数６】 ωi ＝ｇAi（ｈ（ｘ1)）∧ｇBi（ｈ（ｘ2)) ｇ(y) ＝max ωi ・ｇCi（ｙ） ｚk ＝∫ｇ(y) ・ｙdy／∫ｇ(y) dy ＝Σ0 ｙk （max ωi ・ｇCi（ｙ0)）／Σ0 max ωi ・ｇCi（ｙ0) 但し ｇAi（・），ｇBi（・），ｇCi（・）は各ファジ
イ変数のメンバーシップ関数 ｈ（ｘi ）は要素ｘi の確定値 なお、前記ファジイ変数Ａi ，Ｂi ，Ｃi は前記ファジ
イ測度μと同様、予め種々の入力信号０１Ａの条件で実
際にコーヒー液の抽出を行い、この時のテイスターの味
覚評価値１０，１２及び味覚偏差１１とこの味覚偏差を
０にするために必要とした実際の補正値１３の実験デー
タを用いて定められる。
イ変数のメンバーシップ関数 ｈ（ｘi ）は要素ｘi の確定値 なお、前記ファジイ変数Ａi ，Ｂi ，Ｃi は前記ファジ
イ測度μと同様、予め種々の入力信号０１Ａの条件で実
際にコーヒー液の抽出を行い、この時のテイスターの味
覚評価値１０，１２及び味覚偏差１１とこの味覚偏差を
０にするために必要とした実際の補正値１３の実験デー
タを用いて定められる。
【００３７】次に図１〜図９の総括的な動作を述べる。
図９において、中央制御装置０１はコーヒー飲料販売時
にレギュラーコーヒーの選択があると、該当コーヒー原
料豆のキャニスタ２１での保存期間１，原料豆の種類
２、及び予め設定された抽出条件（即ち原料量３ｉ，蒸
らし時間４ｉ，エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉ，ミル
ノッチ７）の情報を取得すると共に、設置環境（周囲温
度８，周囲湿度９）の計測値を入力信号（正規化値は販
売パターン特徴量）０１Ａとして入力する。
図９において、中央制御装置０１はコーヒー飲料販売時
にレギュラーコーヒーの選択があると、該当コーヒー原
料豆のキャニスタ２１での保存期間１，原料豆の種類
２、及び予め設定された抽出条件（即ち原料量３ｉ，蒸
らし時間４ｉ，エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉ，ミル
ノッチ７）の情報を取得すると共に、設置環境（周囲温
度８，周囲湿度９）の計測値を入力信号（正規化値は販
売パターン特徴量）０１Ａとして入力する。
【００３８】次に中央制御装置０１は図１ないし図８に
おいて、前記のように取得・計測した入力信号０１Ａ
（正規化値）をもとに、この入力信号０１Ａの条件で抽
出したと仮定した時の予想のコーヒーの味覚認識を味覚
認識部０１Ｂ内のニューラルネットワーク及び（又は）
ファジイ積分演算部を用いて事前に行う。この時原料特
性に応じた認識を行うために、味覚認識部０１Ｂの接続
端子を切替えて、味覚認識部０１Ｂ内の演算部のうち、
味覚の総合評価演算部ＮＮ１又はＦＩ１の何れか１つ
と、味覚の部分評価演算部ＮＮ２又はＦＩ２の何れか１
つを選択する。
おいて、前記のように取得・計測した入力信号０１Ａ
（正規化値）をもとに、この入力信号０１Ａの条件で抽
出したと仮定した時の予想のコーヒーの味覚認識を味覚
認識部０１Ｂ内のニューラルネットワーク及び（又は）
ファジイ積分演算部を用いて事前に行う。この時原料特
性に応じた認識を行うために、味覚認識部０１Ｂの接続
端子を切替えて、味覚認識部０１Ｂ内の演算部のうち、
味覚の総合評価演算部ＮＮ１又はＦＩ１の何れか１つ
と、味覚の部分評価演算部ＮＮ２又はＦＩ２の何れか１
つを選択する。
【００３９】この予想の認識結果に基づいて、現実にこ
れから抽出されるコーヒーの味覚が目標の味覚になるよ
うに、つまり味覚偏差１１を０とするように、味覚偏差
補正の制御演算部０１Ｄの接続端子を原料特性に基づい
て切替え、ファジイ推論による補正値演算部ＦＲ又はフ
ァジイ積分による補正値演算部ＦＩ３の何れか１つを選
択し、入力信号０１Ａ内の予め設定された抽出条件に対
する補正値演算を行う。そして、ブリュア装置０２へ補
正した抽出条件としての原料量３ｏ，蒸らし時間４ｏ，
エア攪拌時間５ｏ，抽出時間６ｏからなる操作信号０１
Ｅを指令出力する。
れから抽出されるコーヒーの味覚が目標の味覚になるよ
うに、つまり味覚偏差１１を０とするように、味覚偏差
補正の制御演算部０１Ｄの接続端子を原料特性に基づい
て切替え、ファジイ推論による補正値演算部ＦＲ又はフ
ァジイ積分による補正値演算部ＦＩ３の何れか１つを選
択し、入力信号０１Ａ内の予め設定された抽出条件に対
する補正値演算を行う。そして、ブリュア装置０２へ補
正した抽出条件としての原料量３ｏ，蒸らし時間４ｏ，
エア攪拌時間５ｏ，抽出時間６ｏからなる操作信号０１
Ｅを指令出力する。
【００４０】図９に戻り、中央制御装置０１からの指令
を受けたブリュア装置０２は、原料搬出装置２３により
原料量３ｏによって指令された量の原料をコーヒーミル
２４に投入する。コーヒーミル２４に投入された原料は
コーヒーミル２４によって予め設定されたミルノッチ７
にてグラインドされ、シリンダ２５に投入される。原料
のシリンダ２５への投入と同時に、湯貯蔵・搬出装置２
２により、一定温度に保たれたお湯がシリンダ２５へ注
入され、指令されたエア攪拌時間５ｏの間、エアポンプ
装置２６を作動させ、シリンダ２５内の原料と湯を強制
攪拌する。次に、指令された蒸らし時間４ｏの間、エア
ポンプ装置を停止し、シリンダ内の原料を蒸らす。そし
て、指令された抽出時間６ｏの間、エアポンプ装置２６
を作動させ、シリンダ２５内を加圧し、シリンダ２５内
のコーヒー抽出液を抽出し、カップＣＰに投入する。
を受けたブリュア装置０２は、原料搬出装置２３により
原料量３ｏによって指令された量の原料をコーヒーミル
２４に投入する。コーヒーミル２４に投入された原料は
コーヒーミル２４によって予め設定されたミルノッチ７
にてグラインドされ、シリンダ２５に投入される。原料
のシリンダ２５への投入と同時に、湯貯蔵・搬出装置２
２により、一定温度に保たれたお湯がシリンダ２５へ注
入され、指令されたエア攪拌時間５ｏの間、エアポンプ
装置２６を作動させ、シリンダ２５内の原料と湯を強制
攪拌する。次に、指令された蒸らし時間４ｏの間、エア
ポンプ装置を停止し、シリンダ内の原料を蒸らす。そし
て、指令された抽出時間６ｏの間、エアポンプ装置２６
を作動させ、シリンダ２５内を加圧し、シリンダ２５内
のコーヒー抽出液を抽出し、カップＣＰに投入する。
【００４１】なおレギュラーコーヒーの販売時、客の商
品選択に応じて、カップＣＰへはブリュア装置からのコ
ーヒー抽出液と共に、図外の手段を介し、ミルク，砂糖
等の原料が投入される場合もある。図１０は図１ないし
図８に関わる中央制御装置０１の動作を示すフローチャ
ートで、Ｓ１〜Ｓ１０はそのステップを示す。
品選択に応じて、カップＣＰへはブリュア装置からのコ
ーヒー抽出液と共に、図外の手段を介し、ミルク，砂糖
等の原料が投入される場合もある。図１０は図１ないし
図８に関わる中央制御装置０１の動作を示すフローチャ
ートで、Ｓ１〜Ｓ１０はそのステップを示す。
【００４２】
【実施例１】図１は本発明の第１の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。次に図１の動作を
図１０のフローチャートに従って説明する。中央制御装
置０１はコーヒー抽出条件であるコーヒー原料豆の保存
期間１，原料豆の種類２，原料量３ｉ，蒸らし時間４
ｉ，エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉ，ミルノッチ７及
び設置環境を示す周囲温度８，周囲湿度９を夫々正規化
情報に基づいて正規化し、特徴量ｈを抽出する（Ｓ１，
Ｓ２）。次に味覚認識部０１Ｂにおいてこれらの特徴量
を用いて、原料豆の種類により味覚認識処理するモデル
として、ニューラルネットワークのモデル選択を行って
（Ｓ３）、味覚総合評価演算部ＮＮ１を介し味覚総合評
価の値１０を認識すると共に（Ｓ４）、ニューラルネッ
トワークのモデル選択を行って（Ｓ３）、味覚部分評価
演算部ＮＮ２を介し味覚部分評価の値（即ち酸味，苦
味，甘味，渋味）１２を認識する（Ｓ４）。そして味覚
総合目標値０１Ｃと味覚総合評価値１０から味覚偏差１
１を算出する（Ｓ６）。また、原料（豆）の種類により
味覚偏差補正の制御演算処理をするために制御演算部０
１Ｄのファジイ推論による補正値演算部ＦＲを選択する
（Ｓ７）。この補正値演算部ＦＲは１信号からなる味覚
偏差１１と、酸味，苦味，甘味，渋味の４信号からなる
味覚部分評価値１２と９信号からなる入力信号（販売パ
ターン特徴量）０１Ａの計１４信号を入力し、入力信号
０１Ａ中の原料量３ｉ，蒸らし時間４ｉ，エア攪拌時間
５ｉ，抽出時間６ｉの夫々に対する補正値１３（４個の
信号）を算出し、この４つの信号３ｉ〜６ｉを補正して
味覚のばらつきを抑えるための操作信号０１Ｅ（即ち原
料量３ｏ，蒸らし時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，抽出時
間６ｏ）を算出し（Ｓ８）、ブリュア装置０２へ制御指
令として送信する（Ｓ１０）。
制御装置０１の要部の構成図である。次に図１の動作を
図１０のフローチャートに従って説明する。中央制御装
置０１はコーヒー抽出条件であるコーヒー原料豆の保存
期間１，原料豆の種類２，原料量３ｉ，蒸らし時間４
ｉ，エア攪拌時間５ｉ，抽出時間６ｉ，ミルノッチ７及
び設置環境を示す周囲温度８，周囲湿度９を夫々正規化
情報に基づいて正規化し、特徴量ｈを抽出する（Ｓ１，
Ｓ２）。次に味覚認識部０１Ｂにおいてこれらの特徴量
を用いて、原料豆の種類により味覚認識処理するモデル
として、ニューラルネットワークのモデル選択を行って
（Ｓ３）、味覚総合評価演算部ＮＮ１を介し味覚総合評
価の値１０を認識すると共に（Ｓ４）、ニューラルネッ
トワークのモデル選択を行って（Ｓ３）、味覚部分評価
演算部ＮＮ２を介し味覚部分評価の値（即ち酸味，苦
味，甘味，渋味）１２を認識する（Ｓ４）。そして味覚
総合目標値０１Ｃと味覚総合評価値１０から味覚偏差１
１を算出する（Ｓ６）。また、原料（豆）の種類により
味覚偏差補正の制御演算処理をするために制御演算部０
１Ｄのファジイ推論による補正値演算部ＦＲを選択する
（Ｓ７）。この補正値演算部ＦＲは１信号からなる味覚
偏差１１と、酸味，苦味，甘味，渋味の４信号からなる
味覚部分評価値１２と９信号からなる入力信号（販売パ
ターン特徴量）０１Ａの計１４信号を入力し、入力信号
０１Ａ中の原料量３ｉ，蒸らし時間４ｉ，エア攪拌時間
５ｉ，抽出時間６ｉの夫々に対する補正値１３（４個の
信号）を算出し、この４つの信号３ｉ〜６ｉを補正して
味覚のばらつきを抑えるための操作信号０１Ｅ（即ち原
料量３ｏ，蒸らし時間４ｏ，エア攪拌時間５ｏ，抽出時
間６ｏ）を算出し（Ｓ８）、ブリュア装置０２へ制御指
令として送信する（Ｓ１０）。
【００４３】
【実施例２】図２は本発明の第２の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図２の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚部分評価値１２を
得るのに、ファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点である（Ｓ３→Ｓ５）。
制御装置０１の要部の構成図である。図２の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚部分評価値１２を
得るのに、ファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点である（Ｓ３→Ｓ５）。
【００４４】
【実施例３】図３は本発明の第３の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図３の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択する点である（Ｓ３→Ｓ５）。
制御装置０１の要部の構成図である。図３の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択する点である（Ｓ３→Ｓ５）。
【００４５】
【実施例４】図４は本発明の第４の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図４の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択し（Ｓ３→Ｓ５）、かつ味覚部分評価値１２を
得るのに、ファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点である（Ｓ３→Ｓ５）。
制御装置０１の要部の構成図である。図４の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択し（Ｓ３→Ｓ５）、かつ味覚部分評価値１２を
得るのに、ファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点である（Ｓ３→Ｓ５）。
【００４６】
【実施例５】図５は本発明の第５の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図５の図１と異な
るところは味覚偏差補正の制御演算部０１Ｄにて補正値
１３を得るのに、ファジイ積分による補正値演算部ＦＩ
３を選択する点である（Ｓ７→Ｓ９）。
制御装置０１の要部の構成図である。図５の図１と異な
るところは味覚偏差補正の制御演算部０１Ｄにて補正値
１３を得るのに、ファジイ積分による補正値演算部ＦＩ
３を選択する点である（Ｓ７→Ｓ９）。
【００４７】
【実施例６】図６は本発明の第６の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図６の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚部分評価値１２を
得るのに、ファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点と（Ｓ３→Ｓ５）、味覚偏差補正の制御
演算部０１Ｄにて補正値１３を得るのに、ファジイ積分
による補正値演算部ＦＩ３を選択する点である（Ｓ７→
Ｓ９）。
制御装置０１の要部の構成図である。図６の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚部分評価値１２を
得るのに、ファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点と（Ｓ３→Ｓ５）、味覚偏差補正の制御
演算部０１Ｄにて補正値１３を得るのに、ファジイ積分
による補正値演算部ＦＩ３を選択する点である（Ｓ７→
Ｓ９）。
【００４８】
【実施例７】図７は本発明の第７の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図７の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択する点と（Ｓ３→Ｓ５）、味覚偏差補正の制御
演算部０１Ｄにて補正値１３を得るのに、ファジイ積分
による補正値演算部ＦＩ３を選択する点である（Ｓ７→
Ｓ９）。
制御装置０１の要部の構成図である。図７の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択する点と（Ｓ３→Ｓ５）、味覚偏差補正の制御
演算部０１Ｄにて補正値１３を得るのに、ファジイ積分
による補正値演算部ＦＩ３を選択する点である（Ｓ７→
Ｓ９）。
【００４９】
【実施例８】図８は本発明の第８の実施例としての中央
制御装置０１の要部の構成図である。図８の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択し（Ｓ３→Ｓ５）、味覚部分評価値１２を得る
のに同じくファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点と（Ｓ３→Ｓ５）、味覚偏差補正の制御
演算部０１Ｄにて補正値１３を得るのに、ファジイ積分
による補正値演算部ＦＩ３を選択する点である（Ｓ７→
Ｓ９）。
制御装置０１の要部の構成図である。図８の図１と異な
るところは味覚認識部０１Ｂにて味覚総合評価値１０を
得るのに、ファジイ積分による味覚総合評価演算部ＦＩ
１を選択し（Ｓ３→Ｓ５）、味覚部分評価値１２を得る
のに同じくファジイ積分による味覚部分評価演算部ＦＩ
２を選択する点と（Ｓ３→Ｓ５）、味覚偏差補正の制御
演算部０１Ｄにて補正値１３を得るのに、ファジイ積分
による補正値演算部ＦＩ３を選択する点である（Ｓ７→
Ｓ９）。
【００５０】
【発明の効果】本発明によれば、カップ自動販売機にお
けるレギュラーコーヒーの販売時、味覚に影響を与える
その時点の販売パターンの特徴量をニューラルネットワ
ーク又はファジイ積分による味覚総合評価値演算手段及
び味覚部分評価値演算手段に入力し、この入力特徴量か
ら予想されるテイスターの官能評価同様の味覚総合評価
値及び味覚部分評価値を出力させるようにしたので、コ
ーヒーブリュア装置等に与えるべき美味で均一なコーヒ
ー液を抽出するための制御指標を得ることができる。ま
た、前記の出力された味覚総合評価値と味覚総合目標値
との差としての味覚偏差及び前記味覚部分評価値並びに
販売パターン特徴量から、味覚偏差を０とするように、
ファジイ推論又はファジイ積分により自動的に補正した
抽出条件によってコーヒー液を抽出しレギュラーコーヒ
ーとして販売するようにしたので、味覚のばらつきを抑
え、原料量を低減し、しかもテイスターの味覚判断同様
の美味しいコーヒーが販売できる。
けるレギュラーコーヒーの販売時、味覚に影響を与える
その時点の販売パターンの特徴量をニューラルネットワ
ーク又はファジイ積分による味覚総合評価値演算手段及
び味覚部分評価値演算手段に入力し、この入力特徴量か
ら予想されるテイスターの官能評価同様の味覚総合評価
値及び味覚部分評価値を出力させるようにしたので、コ
ーヒーブリュア装置等に与えるべき美味で均一なコーヒ
ー液を抽出するための制御指標を得ることができる。ま
た、前記の出力された味覚総合評価値と味覚総合目標値
との差としての味覚偏差及び前記味覚部分評価値並びに
販売パターン特徴量から、味覚偏差を０とするように、
ファジイ推論又はファジイ積分により自動的に補正した
抽出条件によってコーヒー液を抽出しレギュラーコーヒ
ーとして販売するようにしたので、味覚のばらつきを抑
え、原料量を低減し、しかもテイスターの味覚判断同様
の美味しいコーヒーが販売できる。
【図１】本発明の第１の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図２】本発明の第２の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図３】本発明の第３の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図４】本発明の第４の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図５】本発明の第５の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図６】本発明の第６の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図７】本発明の第７の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図８】本発明の第８の実施例としての中央制御装置の
要部のブロック図
要部のブロック図
【図９】本発明の一実施例としてのカップ自販機の要部
の構成図
の構成図
【図１０】図１ないし図８の中央制御装置の動作を示す
フローチャート
フローチャート
【符号の説明】 ００１ 味覚制御装置 ０１ 中央制御装置 ０１Ａ 入力信号（販売パターン特徴量） ０１Ｂ 味覚認識部 ０１Ｃ 味覚総合目標値 ０１Ｄ 味覚偏差補正の制御演算部 ０１Ｅ 操作信号 ０２ ブリュア装置 ０３ 周囲温度センサ ０４ 周囲湿度センサ ０５ 印字装置 １ 保存期間 ２ 原料豆の種類 ３ｉ，３ｏ 原料量 ４ｉ，４ｏ 蒸らし時間 ５ｉ，５ｏ エア攪拌時間 ６ｉ，６ｏ 抽出時間 ７ ミルノッチ ８ 周囲温度 ９ 周囲湿度 １０ 味覚総合評価値 １１ 味覚偏差 １２ 味覚部分評価値 １３ 補正値 ＮＮ１ ニューラルネットワークによる味覚総合評価
演算部 ＮＮ２ ニューラルネットワークによる味覚部分評価
演算部 ＦＩ１ ファジイ積分による味覚総合評価演算部 ＦＩ２ ファジイ積分による味覚部分評価演算部 ＦＲ ファジイ推論による補正値演算部 ＦＩ３ ファジイ積分による補正値演算部 ２１ キャニスタ（原料貯蔵装置） ２２ 湯貯蔵・搬出装置 ２３ 原料搬出装置 ２４ コーヒーミル ２５ シリンダ ２６ エアポンプ装置 ＣＰ カップ
演算部 ＮＮ２ ニューラルネットワークによる味覚部分評価
演算部 ＦＩ１ ファジイ積分による味覚総合評価演算部 ＦＩ２ ファジイ積分による味覚部分評価演算部 ＦＲ ファジイ推論による補正値演算部 ＦＩ３ ファジイ積分による補正値演算部 ２１ キャニスタ（原料貯蔵装置） ２２ 湯貯蔵・搬出装置 ２３ 原料搬出装置 ２４ コーヒーミル ２５ シリンダ ２６ エアポンプ装置 ＣＰ カップ
フロントページの続き (72)発明者 伊藤 修 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内
Claims (9)
- 【請求項１】コーヒーの原料豆を貯蔵するキャニスタ、 キャニスタからこの原料豆を指定された搬出量だけ搬出
する原料搬出手段、 搬出された原料豆を設定された粒度のひき豆とするコー
ヒーミル、 このひき豆を搬出された所定量の湯又は水と共に収容す
る収容手段、 この収容手段の攪拌，蒸らし，加圧等の一連の夫々指定
時間ずつの工程からなる抽出工程を経てフィルタを介し
この収容手段からコーヒー抽出液を吐出させるコーヒー
抽出手段、 周囲温度の検出手段、 周囲湿度の検出手段を備え、このコーヒー抽出液を用い
てレギュラーコーヒーを調合しカップにて販売に供する
カップ式自動販売機において、 レギュラーコーヒーの販売時、予め前記原料豆のキャニ
スタでの保存期間，原料豆の種類，前記原料搬出手段に
よる原料豆の設定された搬出量，前記コーヒーミルに対
する設定粒度，前記コーヒー抽出手段の一連の抽出工程
の工程別の設定時間，周囲温度，周囲湿度等のコーヒー
の味覚に影響を及ぼす各要素の正規化値（以下特徴量と
いう）を入力として予想されるコーヒー抽出液の味覚の
総合評価値を算出する味覚総合評価値演算手段と、 同じく前記の各特徴量を入力として予想されるコーヒー
抽出液の酸味，苦味，甘味，渋味等の味覚の部分評価値
を算出する味覚部分評価値演算手段と、 前記味覚の総合評価値と予め設定された味覚の総合目標
値との偏差としての味覚偏差と、前記味覚の部分評価値
と、前記の各特徴量を入力として前記味覚偏差を０に近
づけるように、前記原料豆の設定搬出量を補正してなる
指定搬出量を前記原料搬出手段に与えると共に、前記抽
出工程の工程別の設定時間を補正してなる工程別の指定
時間を前記コーヒー抽出手段に与える味覚偏差補正制御
手段とを備えたことを特徴とするカップ式自動販売機の
味覚制御装置。 - 【請求項２】請求項１に記載の味覚制御装置において、 前記味覚総合評価値演算手段は第１のニューラルネット
ワークからなり、 前記味覚部分評価値演算手段は第２のニューラルネット
ワークからなり、 前記味覚偏差補正制御手段はファジイ推論演算手段から
なることを特徴とするカップ式自動販売機の味覚制御装
置。 - 【請求項３】請求項１に記載の味覚制御装置において、 前記味覚総合評価値演算手段は第１のニューラルネット
ワークからなり、 前記味覚部分評価値演算手段は第２のファジイ積分演算
手段からなり、 前記味覚偏差補正制御手段はファジイ推論演算手段から
なることを特徴とするカップ式自動販売機の味覚制御装
置。 - 【請求項４】請求項１に記載の味覚制御装置において、 前記味覚総合評価値演算手段は第１のファジイ積分演算
手段からなり、 前記味覚部分評価値演算手段は第２のニューラルネット
ワークからなり、 前記味覚偏差補正制御手段はファジイ推論演算手段から
なることを特徴とするカップ式自動販売機の味覚制御装
置。 - 【請求項５】請求項１に記載の味覚制御装置において、 前記味覚総合評価値演算手段は第１のファジイ積分演算
手段からなり、 前記味覚部分評価値演算手段は第２のファジイ積分演算
手段からなり、 前記味覚偏差補正制御手段はファジイ推論演算手段から
なることを特徴とするカップ式自動販売機の味覚制御装
置。 - 【請求項６】請求項２に記載の味覚制御装置において、 前記味覚偏差補正制御手段を第３のファジイ積分演算手
段からなるようにしたことを特徴とするカップ式自動販
売機の味覚制御装置。 - 【請求項７】請求項３に記載の味覚制御装置において、 前記味覚偏差補正制御手段を第３のファジイ積分演算手
段からなるようにしたことを特徴とするカップ式自動販
売機の味覚制御装置。 - 【請求項８】請求項４に記載の味覚制御装置において、 前記味覚偏差補正制御手段を第３のファジイ積分演算手
段からなるようにしたことを特徴とするカップ式自動販
売機の味覚制御装置。 - 【請求項９】請求項５に記載の味覚制御装置において、 前記味覚偏差補正制御手段を第３のファジイ積分演算手
段からなるようにしたことを特徴とするカップ式自動販
売機の味覚制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7247088A JPH0991534A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | カップ式自動販売機の味覚制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7247088A JPH0991534A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | カップ式自動販売機の味覚制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0991534A true JPH0991534A (ja) | 1997-04-04 |
Family
ID=17158255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7247088A Pending JPH0991534A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | カップ式自動販売機の味覚制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0991534A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1278062A2 (en) * | 2001-07-11 | 2003-01-22 | Eisai Co., Ltd. | System and method of taste recognition |
| KR100518039B1 (ko) * | 2001-12-03 | 2005-09-28 | 주식회사 맥사이언스 | 다중 배열 센서를 사용한 맛과 향의 판별 장치 |
| JP2008194078A (ja) * | 2007-02-08 | 2008-08-28 | Sanyo Electric Co Ltd | 飲料ディスペンサ |
| JP6439088B1 (ja) * | 2017-08-07 | 2018-12-19 | 株式会社大都技研 | 抽出方法及び抽出装置 |
| KR20190127166A (ko) * | 2018-05-03 | 2019-11-13 | 김형찬 | 핸드드립 머신과 이를 이용한 핸드드립 서비스 제공시스템 |
| JP2020022626A (ja) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | 株式会社Ｔｒｅｅ Ｆｉｅｌｄ | 飲料製造装置 |
-
1995
- 1995-09-26 JP JP7247088A patent/JPH0991534A/ja active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1278062A2 (en) * | 2001-07-11 | 2003-01-22 | Eisai Co., Ltd. | System and method of taste recognition |
| EP1278062A3 (en) * | 2001-07-11 | 2004-06-23 | Eisai Co., Ltd. | System and method of taste recognition |
| US7090805B2 (en) | 2001-07-11 | 2006-08-15 | Eisai Co., Ltd. | Taste recognition system and recognition method |
| KR100518039B1 (ko) * | 2001-12-03 | 2005-09-28 | 주식회사 맥사이언스 | 다중 배열 센서를 사용한 맛과 향의 판별 장치 |
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| WO2019030805A1 (ja) * | 2017-08-07 | 2019-02-14 | 株式会社Ｔｒｅｅ Ｆｉｅｌｄ | 抽出方法及び抽出装置 |
| CN109640684A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-04-16 | 株式会社穗菲尔德 | 提取方法以及提取装置 |
| KR20190083617A (ko) * | 2017-08-07 | 2019-07-12 | 가부시키가이샤 트리 필드 | 추출 방법 및 추출 장치 |
| US10595665B2 (en) | 2017-08-07 | 2020-03-24 | Tree Field, Inc. | Extracting method and extracting apparatus |
| KR20190127166A (ko) * | 2018-05-03 | 2019-11-13 | 김형찬 | 핸드드립 머신과 이를 이용한 핸드드립 서비스 제공시스템 |
| JP2020022626A (ja) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | 株式会社Ｔｒｅｅ Ｆｉｅｌｄ | 飲料製造装置 |
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