WO2021131592A1 - 食品選定方法、食品選定システム、ロボット、プログラム、及び、照合方法 - Google Patents

食品選定方法、食品選定システム、ロボット、プログラム、及び、照合方法 Download PDF

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food
user
foods
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unit
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翔平 小川
直美 富山
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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Definitions

  • This disclosure relates to food selection methods, food selection systems, robots, programs, and collation methods.
  • Patent Document 1 a product process that generates characteristic information indicating the state of a product based on spectral information measured by a hyperspectral camera and sets a selling price of the product based on the generated characteristic information.
  • the device is disclosed.
  • foods are selected by the seller based on a purchase instruction from the user, and the selected foods are shipped to the user.
  • the state of the selected food matches the user's wish (for example, freshness).
  • This disclosure relates to a food selection method that can select a food that is closer to the user's wishes.
  • the food selection method includes a first acquisition step of acquiring one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera.
  • the matching step of matching the desired information indicating the desired component of the user's food with the respective states of the one or more foods based on the one or more spectra, and the matching result, the user's wishes are met. Includes selection steps for selecting food.
  • the food selection system includes a first acquisition unit that acquires one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera.
  • a collation unit that collates the desired information indicating the desired component of the user's food with each state of the one or more foods based on the one or more spectra, and the collation result, which meets the user's wishes. It has a selection department that selects foods.
  • the robot according to one aspect of the present disclosure corresponds to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera and the desired information indicating the desired ingredient for the food of the user.
  • the second acquisition unit that acquires the collation result of collating each state of the one or more foods based on the above spectrum, the driving unit that moves the food, and the user's wishes based on the collation result. It is provided with a control unit that controls the drive unit so as to select the food to be used.
  • the program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to execute the above food selection method.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a food selection system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an individual profile according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of freshness information according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of discount information according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of maturity information according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of taste information according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of an article profile according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing another example of the personal profile according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a sequence diagram showing the operation of the food selection system according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of how foods are sorted.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of handling the selected food.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an operation of generating an item profile in the food selection system according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an operation of selecting food in the food selection system according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a profile of a product candidate notified to a user terminal according to an embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram showing another example of the profile of the product candidate notified to the user terminal according to the embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an order screen displayed on the display unit of the user terminal according to the embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a personal profile according to the first modification of the embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an operation of generating an item profile in the food selection system according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an operation of selecting food in the food selection system according to the embodiment.
  • FIG. 14
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a profile of an item candidate displayed on the display unit of the user terminal according to the first modification of the embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of a profile of an item candidate displayed on the display unit of the user terminal according to the second modification of the embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of a personal profile according to the third modification of the embodiment.
  • the food selection method includes a first acquisition step of acquiring one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera. ,
  • the matching step of matching the desired information indicating the desired component of the user's food with the respective states of the one or more foods based on the one or more spectra, and the matching result, the user's wishes are met. Includes selection steps for selecting food.
  • the food selection method uses the state of the food based on the spectrum to select the food that meets the user's wish (for example, freshness wish).
  • the state of the food can be acquired more accurately than when using, for example, an RGB camera, so that the food that meets the user's wishes can be obtained more accurately.
  • Can be selected for it is possible to select a food that is closer to the user's wishes.
  • two or more spectra are acquired, and in the selection step, based on the collation result, two or more foods whose eating time is shifted are said to meet the user's wishes. It may be selected as food.
  • the user can decide which food to order from two or more foods having different eating times. Further, for example, by ordering two foods having different eating times, the user can use the one food at the time of eating one food and the other food at the time of eating the other food. it can. That is, the user can use both of the two foods in the state of the user's preference. Therefore, it is possible to select foods that are closer to the user's wishes.
  • the use of food may mean eating food or cooking food.
  • the desired information includes information regarding the frequency at which the ordered food is desired to be delivered, and the desired information includes, for example, a delivery step of performing a process for delivering the food ordered by the user.
  • the delivery step when the order for the two or more foods is received, the two or more foods ordered may be delivered based on the frequency.
  • the desired information includes a delivery step of performing a process for delivering the food ordered by the user, and the desired information includes information regarding a temperature zone when the food ordered by the user is delivered.
  • the ordered food may be delivered by a delivery method according to the temperature zone.
  • the food can be delivered to the user in the temperature range desired by the user, so that the time and effort required for the user to bring the food to the temperature desired by the user can be saved. Since the food is delivered at a temperature suitable for use by the user, the user can use (eg, eat) the food immediately after delivery, for example.
  • the desired information includes a food cooking method
  • the user's wish is met based on the cooking method of the food and the respective states of the one or more foods.
  • the food to be used may be selected.
  • foods can be selected according to the cooking method. Since foods are selected according to the cooking method desired by the user, it is possible to select foods that are closer to the user's wishes.
  • a food that is similar to the user's wish may be selected as the food that meets the user's wish.
  • the food that meets the user's wishes may be selected by using a robot.
  • it may further include a notification step for notifying the user of food information regarding the selected food.
  • the food information may include prediction information of the state of the selected food.
  • the food information may include information indicating the best time to eat the selected food based on the prediction information.
  • the user can know when to eat the food by checking the food information. For example, the user can determine whether or not to order food, the number of foods, and the like in consideration of the time to eat. That is, according to the food selection method, it is possible to assist the user in ordering food that is more suitable for the user's wishes.
  • the food information may include information indicating a discount rate of the selected food based on the prediction information.
  • a temporary holding step of temporarily holding the food notified to the user may be included.
  • it may further include a second acquisition step of acquiring feedback information for the food delivered from the user, and an update step of updating the desired information based on the feedback information.
  • the desired information becomes information that more reflects the user's wishes.
  • the food may contain at least one of vegetables, fruits, meat and fish.
  • the spectrum camera may be a hyper spectrum camera.
  • the food selection system includes a first acquisition unit that acquires one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera.
  • a collation unit that collates the desired information indicating the desired component of the user's food with each state of the one or more foods based on the one or more spectra, and the collation result, which meets the user's wishes. It has a selection department that selects foods.
  • the robot according to one aspect of the present disclosure corresponds to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera and the desired information indicating the desired ingredient for the food of the user.
  • the second acquisition unit that acquires the collation result of collating each state of the one or more foods based on the above spectrum, the driving unit that moves the food, and the user's wishes based on the collation result. It is provided with a control unit that controls the drive unit so as to select the food to be used.
  • the program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to execute the above food selection method.
  • the collation method includes a first acquisition step of acquiring one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of measuring each of the one or more foods by the spectrum camera. It includes a matching step of collating the desired information indicating the desired component of the user's food with the respective states of the one or more foods based on the one or more spectra.
  • the food spectrum measured by the spectrum camera contains more accurate information regarding the state of the food than the food image captured by the RGB camera. This makes it possible to more accurately select foods that meet the user's wishes.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily exactly illustrated. Further, in each figure, substantially the same configuration may be designated by the same reference numerals, and duplicate description may be omitted or simplified.
  • the numerical value is not an expression expressing only a strict meaning, but an expression meaning that a substantially equivalent range, for example, a difference of about several percent is included.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a food selection system according to the present embodiment.
  • the food selection system 1 is an example of a product selection system that selects a product (for example, food) that meets the user's wishes at, for example, an online supermarket.
  • the food selection system 1 selects the food desired by the user by using the spectrum (spectral information) obtained by measuring the food with the multispectral camera 10.
  • Food is a product whose quality deteriorates quickly.
  • the food may be a fresh food, for example, the food may contain at least one of vegetables, fruits, meat and fish, and milk.
  • the food may include processed foods such as ham and sausage.
  • food may be referred to as an item.
  • the food selection system 1 includes a multispectral camera 10, a user terminal 20, a food selection device 30, and a robot 100.
  • the multispectral camera 10, the user terminal 20, and the food selection device 30 are communicably connected via the network 40.
  • the network 40 is a wide area network (WAN: Wide Area Network) such as the Internet.
  • the multispectral camera 10, the user terminal 20, and the food selection device 30 can be wirelessly communicated with each other via, for example, a network 40 (for example, via a relay device (not shown) provided at the end of the network 40). It is connected.
  • the multispectral camera 10 is a spectrum camera for acquiring the spectrum of food.
  • the multispectral camera 10 measures the spectrum of the food, for example, when the food is harvested or when the food is stored in a store.
  • the multispectral camera 10 may measure the spectrum of food at least once.
  • the multispectral camera 10 may measure the spectrum of the food at a predetermined timing (for example, at the time of warehousing), or may measure the spectrum of the food at a predetermined time interval.
  • the predetermined time interval may be appropriately determined according to the deterioration speed of the food and the like, and is, for example, one day.
  • the multispectral camera 10 is installed, for example, in a storage place where the food is stored.
  • the spectrum may indicate the intensity of light for each wavelength, or may indicate the absorbance for each wavelength.
  • the multispectral camera 10 may measure one food once or a plurality of times at a predetermined timing.
  • the multispectral camera 10 may measure, for example, the spectra of one food at different positions from each other.
  • the spectrum may contain information for identifying the measured food. Further, the spectrum of food may be measured by two or more multi-spectral cameras 10.
  • the multispectral camera 10 has an imaging unit 11 and a communication unit 12.
  • the imaging unit 11 is a portion that measures the spectrum of food, and although not shown, it has, for example, an optical system, a spectroscope, a detector, and the like.
  • the optical system includes, for example, a lens and has a function of guiding incident light.
  • the spectroscope includes, for example, a grating (diffraction grating), and has a function of continuously splitting incident light for each predetermined band (for example, for each predetermined wavelength).
  • the detector includes a light receiving element such as a plurality of photo sensors (for example, a line photo sensor) and has a function of detecting the intensity of the dispersed light. This makes it possible to obtain the spectrum of food.
  • the communication unit 12 is a communication circuit (communication module) for communicating with another device via a network 40 such as the Internet.
  • the communication unit 12 communicates with at least the food selection device 30.
  • the multispectral camera 10 may further have, for example, a light source that emits light to food.
  • the light source emits light in a wavelength interval in which at least one state of freshness and maturity (for example, freshness level, maturity level, etc., which will be described later) can be determined.
  • the light source may emit visible light or may emit light including infrared light (for example, near infrared light).
  • the spectrum camera included in the food selection system 1 is not limited to the multispectral camera 10, and may be a hyperspectral camera or an ultraspectral camera.
  • the multispectral camera 10 means a spectrum camera capable of acquiring a spectrum of a maximum of about 10 bands
  • the hyperspectral camera means a spectrum camera capable of acquiring a spectrum of about 100 to 200 bands.
  • Ultraspectral camera means a spectrum camera capable of acquiring 1000 or more spectra.
  • the spectrum camera in the present disclosure does not include an RGB camera that acquires wavelength information of three bands.
  • the spectrum camera included in the food selection system 1 is preferably a hyperspectral camera from the viewpoint of more appropriately selecting foods that satisfy the user's wishes.
  • the user terminal 20 is a terminal device owned by a user who purchases food.
  • the user terminal 20 may be a mobile terminal such as a smartphone, a tablet terminal, or a wearable terminal, or may be a stationary and / or portable personal computer.
  • the user terminal 20 has a communication unit 21, an input unit 22, a control unit 23, and a display unit 24.
  • the communication unit 21 is a communication circuit (communication module) for communicating with another device via a network 40 such as the Internet.
  • the communication unit 21 communicates with the food selection device 30 via the network 40.
  • the communication unit 21 outputs a personal profile (for example, the personal profile P1 shown in FIG. 2) indicating the desired component of a certain food product of the user to the food selection device 30 via the network 40. Further, the communication unit 21 acquires information based on the food selection result from the food selection device 30 via the network 40.
  • the input unit 22 is a user interface that accepts operations for selecting food from the user.
  • the input unit 22 receives from the user, for example, an operation for generating a personal profile, an operation for purchasing food, and the like.
  • the input unit 22 is realized by a hardware key (hardware button), a slide switch, a touch panel, or the like. Further, the input unit 22 may accept the above operation from the user by voice, gesture, or the like, for example.
  • the control unit 23 is a control device that controls each component of the user terminal 20. For example, when the control unit 23 acquires the user's desire for food via the input unit 22, the control unit 23 generates a personal profile based on the acquired desire, and the generated personal profile is selected for food via the communication unit 21. Output to device 30. Further, when the control unit 23 acquires information based on the selection result from the food selection device 30 via the communication unit 21, the acquired information is displayed on the display unit 24.
  • the control unit 23 is realized by, for example, a microcomputer or a processor.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the personal profile P1 according to the embodiment.
  • the personal profile P1 is an example of desired information.
  • the personal profile P1 includes "ID”, “article”, “quantity”, “sweetness / acidity”, “priority”, “desired delivery date”, and “scheduled meal date”. ..
  • ID indicates identification information for identifying food.
  • the “ID” is set for each food, for example, but may be set for each food variety.
  • FIG. 2 shows that the user plans to purchase three foods, "tomato”, “melon” and “mandarin orange”.
  • Quantity indicates the quantity of food that the user plans to purchase.
  • “Sweetness / acidity” is an item indicating the user's preference for taste, and in the example of FIG. 2, it indicates the level of sweetness and acidity of the food desired by the user. In FIG. 2, “1” indicates the strongest sweetness, “5” indicates the strongest acidity, and an example in which the sweetness and acidity levels are set in five stages is shown. From FIG. 2, it can be seen that the user wants the “melon” to have a strong sweetness and the "mandarin orange” to have a relatively strong acidity.
  • the personal profile P1 is not limited to including “sweetness and sourness” as long as it contains information indicating the user's taste preference.
  • the personal profile P1 may include information indicating the user's preference for taste that can be estimated based on the spectrum, for example, information indicating the user's preference for at least one of sweetness, bitterness, saltiness and acidity. It may be included.
  • “Priority” indicates the user's priority items in purchasing food.
  • the items are, for example, “freshness”, “ripeness” and “price”, but are not limited thereto.
  • “Freshness” indicates that the “freshness” of the “freshness”, “maturity” and “price” gives priority to satisfying the user's wishes.
  • “Maturity” indicates that the “maturity” of the “freshness”, “maturity” and “price” gives priority to satisfying the user's wishes.
  • “Price” indicates that the “price” of the “freshness”, “maturity” and “price” gives priority to satisfying the user's wishes.
  • When the "price” satisfies the user's wishes for example, it may be a desired price, or a discount at a desired discount rate may be applied.
  • the item to which the “priority” is given is not limited to the above three items as long as it can be estimated based on the spectrum.
  • the item to which "priority” is given may include taste (for example, sweetness / acidity).
  • Desired delivery date indicates the desired delivery date of food.
  • the desired delivery date may be a specific date or a period.
  • the desired delivery date may include information on the time zone in which delivery is desired.
  • “Scheduled meal date” indicates the scheduled date for eating a dish using food.
  • the “scheduled meal date” may be a specific day or a period. Further, the “scheduled meal date” may be a “scheduled cooking date” or the like.
  • the "sweetness / acidity" and “priority" in the personal profile P1 may be input each time the personal profile P1 is generated by the user, or are automatically set based on information such as the past order history. You may.
  • the display unit 24 is a display panel for displaying the contents of the personal profile P1, information based on the selection result of the food selection device 30, food order screen, and the like.
  • the display unit 24 is realized by, for example, a liquid crystal panel, but may be realized by another display panel such as an organic EL panel. Further, the display unit 24 may have a backlight.
  • the food selection device 30 is an information processing device that performs a process of selecting a food that meets the user's wishes based on desired information indicating a desired component of a certain food by the user and a spectrum acquired from the multispectral camera 10. .. Specifically, the food selection device 30 collates the desired information with the state of the food based on the spectrum, and selects the food that meets the user's wishes based on the collation result. Note that meeting the user's wishes means satisfying at least one of the user's wishes.
  • the food selection device 30 has a communication unit 31, a control unit 32, and a storage unit 33.
  • the food selection device 30 is a device (for example, a system) possessed by a store such as a net supermarket.
  • the communication unit 31 is a communication circuit (communication module) for communicating with another device via a network 40 such as the Internet.
  • the communication unit 31 communicates with the multispectral camera 10 and the user terminal 20.
  • the communication unit 31 functions as a first acquisition unit that acquires the spectrum of food from the multispectral camera 10 via the network 40 and acquires the personal profile P1 from the user terminal 20 via the network 40. Further, the communication unit 31 functions as an output unit that outputs information or the like based on the selection result of the food selection device 30 to the user terminal 20 via the network 40.
  • the communication unit 31 may be communicably connected to a device other than the above via the network 40.
  • the communication unit 31 may communicate with, for example, a sensor device that measures the storage environment of the storage place where the food is stored.
  • the storage environment includes, for example, at least one of temperature and humidity.
  • the control unit 32 is a control device that controls each component of the food selection device 30.
  • the control unit 32 executes a process for selecting foods suitable for the user's wishes based on the spectrum acquired from the multispectral camera 10 and the user's personal profile P1 acquired from the user terminal 20.
  • the control unit 32 is realized by, for example, a microcomputer or a processor.
  • the control unit 32 has a determination unit 32a, a generation unit 32b, a collation unit 32c, and an update unit 32d.
  • the determination unit 32a determines the state of the food based on the spectrum acquired from the multispectral camera 10.
  • the determination unit 32a determines at least one of the freshness and the ripeness of the food based on the spectrum acquired from the multispectral camera 10. In the present embodiment, the determination unit 32a determines both the freshness and the ripeness of the food. Since the determination unit 32a determines the state of the food based on the spectrum, the state of the food can be determined without contact.
  • the determination unit 32a determines the freshness level of the food based on the spectrum acquired from the multispectral camera 10. Specifically, the determination unit 32a determines the freshness level of the food based on the amount of the main component of the food (for example, the amount of water) that changes with the passage of time, which is acquired from the spectrum. When the determination unit 32a calculates the water content based on the spectrum, the determination unit 32a is based on the water content based on the spectrum of the food to be determined for freshness and the reference water content based on the reference spectrum corresponding to the food. Determine the freshness level of food. In the following, the spectrum of the food to be determined for freshness will be described as the target spectrum, and the water content based on the target spectrum will also be described as the target water content.
  • the reference spectrum here is a spectrum that serves as a reference for determining the freshness level, is acquired in advance, and is stored in, for example, a storage unit 33.
  • the reference spectrum is, for example, a spectrum obtained by measuring fresh food with the multispectral camera 10.
  • the reference water content is a water content calculated based on the reference spectrum, and may be, for example, the maximum value of the water content in the food.
  • the determination unit 32a determines the current freshness level based on the freshness index, for example, assuming that the value obtained by dividing the target water content by the reference water content is used as the freshness index.
  • the determination unit 32a determines that the freshness level of the food is "fresh" when the freshness index is 0.5 or more, and when the freshness index is 0.25 or more and less than 0.5, the freshness level of the food is If it is determined to be "quasi-fresh" and the freshness index is less than 0.25, it may be determined that the freshness level of the food is "non-fresh".
  • the food selection device 30 can acquire the freshness level of the food at the time of harvesting or at the time of arrival. Then, the determination unit 32a may store the freshness information including the freshness index and the freshness level in the storage unit 33.
  • the determination unit 32a may perform the above determination process based on the reflectance of light in a predetermined wavelength section of the target spectrum acquired from the multispectral camera 10.
  • the determination unit 32a performs the above determination process based on the reflectance of light in a predetermined wavelength section based on the target spectrum and the reference reflectance of light in a predetermined wavelength section based on the reference spectrum corresponding to the food. You may.
  • the predetermined wavelength section is not particularly limited as long as it is a wavelength section in which the change in water content can be measured. Moreover, the predetermined wavelength section may be set for each food.
  • the reflectance can be calculated from the spectrum of the light emitted by the light source and the spectrum of the reflected light measured by the multispectral camera 10.
  • the value of the freshness index and the freshness level, which are the criteria for judgment, may be different for each food or may be the same for each food. Further, the value of the freshness index and the freshness level, which are the criteria for determination, may be different for each user, and may be set by the user via the user terminal 20.
  • the method for determining the freshness level from the target spectrum is not limited to the above, and any known technique may be used.
  • the determination unit 32a may determine the freshness level based on the color information indicating the color of the surface of the food. Color information can be acquired based on the target spectrum. Further, for example, the determination unit 32a may determine the freshness level based on the absolute value of the water content based on the target spectrum without using the reference spectrum.
  • the determination unit 32a determines the maturity level of the food based on the spectrum acquired from the multispectral camera 10. Specifically, the determination unit 32a determines the maturity level of the food based on the amount of the main component of the food (for example, the amount of reflection) that changes with the passage of time, which is acquired from the spectrum. When calculating the reflectance based on the spectrum, the determination unit 32a determines the amount of reflection based on the spectrum of the food to be determined for freshness and the amount of reference reflection based on the reference spectrum of the food. Determine the maturity level. In the following, the spectrum of the food to be determined for maturity will be described as the target spectrum, and the reflection amount based on the target spectrum will also be described as the target reflection amount.
  • the reference spectrum here is a spectrum that serves as a reference for calculating the maturity level, is acquired in advance, and is stored in, for example, the storage unit 33.
  • the reference spectrum is, for example, a spectrum obtained by measurement by the multispectral camera 10 when barium sulfate is used as the white reference material.
  • the reference reflectance is, for example, the reflectance in the white standard material.
  • the reference spectrum may be, for example, a spectrum obtained by measuring fresh food with the multispectral camera 10.
  • the determination unit 32a determines the current maturity level based on the freshness index, for example, assuming that the value obtained by dividing the target reflectance by the reference reflectance is the maturity index.
  • the determination unit 32a determines that the food is "ripe" when the maturity index is 0.5 or more, and the food is "semi-ripe" when the freshness index is 0.25 or more and less than 0.5. If it is determined to be present and the freshness index is less than 0.25, it may be determined that the food is "immature".
  • the food selection device 30 can acquire the maturity level of the food at the time of harvesting or at the time of arrival. Then, the determination unit 32a may store the maturity information including the maturity index and the maturity level in the storage unit 33.
  • the value of the maturity index and the maturity level, which are the criteria for judgment, may be different for each food or may be the same for each food. Further, the value of the maturity index and the maturity level, which are the criteria for determination, may be different for each user, and may be set by the user via the user terminal 20.
  • the method for determining the maturity level from the target spectrum is not limited to the above, and any known technique may be used.
  • the determination unit 32a may determine the maturity level based on the color information indicating the color of the surface of the food. Color information can be obtained based on the spectrum.
  • the determination unit 32a further predicts the freshness and maturity.
  • the determination unit 32a predicts the freshness and maturity for each number of days elapsed from the present time (for example, the time when the spectrum is measured). In other words, the determination unit 32a predicts the freshness index and the maturity index for each number of days elapsed from the present time (for example, the time when the spectrum is measured).
  • the determination unit 32a predicts the freshness index and the maturity index based on, for example, the current freshness index and the maturity index of the food and the transition model showing the transition degree of the freshness index and the maturity index over time. Do.
  • the transition model is acquired in advance and stored in, for example, the storage unit 33.
  • the storage unit 33 may store, for example, a transition model for each freshness level and each maturity level. Further, the storage unit 33 may store a transition model for each food storage environment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of freshness information I1 according to the embodiment. Specifically, FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the prediction result of the freshness index and the freshness level.
  • the horizontal axis shown in FIG. 3 shows the number of days elapsed, and the vertical axis shows the freshness index (ratio of water content in the present embodiment). The horizontal axis may be a date or the like.
  • the determination unit 32a predicts the freshness index of the food from the second day onward based on, for example, the freshness index of the first day and the transition model corresponding to the freshness level “fresh”. ..
  • the food selection device 30 can acquire the predicted value of the freshness index for each elapsed day, so that the relationship between the elapsed days and the freshness level can be acquired.
  • the freshness level is "fresh" until the 6th day
  • the freshness level is "quasi-fresh" from the 7th to the 9th day
  • the elapsed days are after the 10th day. Is the freshness level "non-fresh”.
  • the determination unit 32a can determine, for example, the time to eat the food (see FIG. 7 described later) based on the prediction result of the freshness index. Further, the determination unit 32a may determine the expiration date of the food (see FIG. 7 described later) based on, for example, the prediction result of the freshness index. The determination unit 32a may store the freshness information I1 in the storage unit 33.
  • the determination unit 32a may further determine the discount rate at the selling price (for example, the fixed price) of the food based on the prediction result of the freshness index.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of discount information I2 according to the embodiment. Specifically, FIG. 4 is a diagram showing an example of the relationship between the freshness index and the discount rate. The horizontal axis shown in FIG. 4 shows the number of days elapsed, and the vertical axis shows the freshness index and the discount rate. The horizontal axis may be a date or the like.
  • the determination unit 32a may determine the food discount rate according to the current freshness index based on the relationship between the freshness index and the discount rate.
  • the prediction result of the freshness index is acquired, for example, on the first day.
  • the determination unit 32a may determine that the discount rate is "3 discount" from the relationship shown in FIG.
  • the determination unit 32a predicts, for example, the state of the food at the present time (for example, the 7th day of elapsed days) based on the spectrum acquired at a past time point (for example, the 0th day of elapsed days), and predicts the food. It can be said that the discount rate according to the state of is reflected in the price.
  • the determination unit 32a may store the discount information I2 in the storage unit 33.
  • the discount rate is "0 (fixed price)" when the freshness level is “fresh”
  • the discount rate is "3 discount” when the freshness level is “quasi-fresh”
  • the freshness level is "non-fresh”.
  • An example is shown in which the discount rate is "5 discount” when it is "fresh”. That is, in FIGS. 3 and 4, the freshness level and the discount rate are set to one-to-one, but the present invention is not limited to this.
  • the discount rate may be set regardless of the freshness level.
  • the discount rate may be set one-to-one with the maturity level.
  • FIG. 5 is an example of maturity information I3 according to the embodiment. Specifically, FIG. 5 is a diagram showing an example of the relationship between the prediction result of the maturity index and the maturity level.
  • the horizontal axis shown in FIG. 5 indicates the number of days elapsed, and the vertical axis indicates the maturity index (ratio of reflectance in the present embodiment). The horizontal axis may be a date or the like.
  • the determination unit 32a determines the maturity of the food from the second day onward based on, for example, the maturity index of the first day and the transition model corresponding to the maturity level “semi-ripe”. Predict the index. As a result, the food selection device 30 can acquire the maturity index for each elapsed day, so that the relationship between the elapsed days and the maturity level can be acquired.
  • the maturity level is "semi-ripe" until the elapsed days are about 6 days, and the maturity level is "ripe” after the elapsed days are about 7 days.
  • the determination unit 32a may determine, for example, the time to eat the food (see FIG. 7 described later) based on the prediction result of the maturity index. Further, the determination unit 32a may determine the expiration date of the food (see FIG. 7 described later) based on, for example, the prediction result of the maturity index. The determination unit 32a may store the maturity information I3 in the storage unit 33.
  • the determination unit 32a further determines the sweetness / acidity level of the food (in this embodiment, the levels "1" to "5") based on the spectrum.
  • the determination unit 32a calculates, for example, the content of so-called sugars such as sucrose (so-called sugar), fructose, invert sugar, and glucose from the spectrum, and calculates the sweetness index based on the calculated sugar content.
  • the sweetness index is calculated, for example, by dividing the sugar content by the reference sugar content.
  • the spectrum contains information on wavelengths or wavelength bands in which the reflectance differs depending on the sugar content.
  • the determination unit 32a calculates, for example, the content of citric acid contained in the food from the spectrum, and calculates the acidity index based on the calculated content of citric acid.
  • the acidity index is calculated, for example, by dividing the citric acid content by the reference citric acid content.
  • the spectrum contains information on wavelengths or wavelength bands in which the reflectance differs depending on the content of citric acid.
  • the method for calculating the sweetness index and the acidity index of food is not limited to the above, and any known technique may be used as long as it is a method using the spectrum of food.
  • the determination unit 32a determines the sweetness / acidity level of the food based on the relationship between the calculated sweetness index and acidity index and the sweetness / acidity level of the food shown in FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of taste information I4. Specifically, FIG. 6 is a diagram showing the levels of sweetness and sourness of food. The numerical values "1" to "5" in FIG. 6 indicate the levels of sweetness and acidity.
  • the relationship between the acidity index and the sweetness index shown in FIG. 6 and the sweetness / acidity level is set in advance and is stored in, for example, the storage unit 33.
  • the determination unit 32a determines that the sweetness / acidity level of the tomato ⁇ is “3”. Similarly, the determination unit 32a determines that the tomatoes ⁇ and ⁇ have a sweetness / acidity level of “2” and a level of “4”.
  • the generation unit 32b generates various information for selecting a food suitable for the user.
  • the generation unit 32b generates an item profile, which is food management information on the store side such as a net supermarket, based on the spectrum acquired via the communication unit 31.
  • the generation unit 32b generates an advertisement (for example, an Internet advertisement) for promoting food to the user.
  • the advertisement generated by the generation unit 32b will be described later (see, for example, FIGS. 15 and 16).
  • the generation unit 32b may store the generated product profile and advertisement in the storage unit 33.
  • the generation unit 32b generates an article profile based on, for example, the determination result of the determination unit 32a.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the product profile P2 according to the embodiment.
  • the item profile P2 includes "item number”, “freshness”, “sweetness / acidity”, “price”, “eating time”, and “expiration date”.
  • the product profile P2 may further include “maturity” and the like.
  • Identity number indicates identification information for identifying a plurality of types of one food (item).
  • One food represents different foods such as “tomato”, “melon” and “mandarin”.
  • the plurality of varieties may be a plurality of varieties in one food (for example, tomato), or may have a plurality of harvest times.
  • FIG. 7 shows that three types of food “tomato”, “tomato ⁇ ”, “tomato ⁇ ” and “tomato ⁇ ” are stored.
  • Freshness indicates the freshness level of food. Freshness levels include, but are not limited to, “fresh,” “semi-fresh,” and “non-fresh.” “Freshness” indicates, for example, the current freshness level of food. The “freshness” can be acquired based on the prediction result of the determination unit 32a (see, for example, FIG. 3).
  • “Sweetness / acidity” indicates the level of sweetness and acidity of food. “Sweetness / acidity” indicates, for example, the level of sweetness and acidity of food at the present time. The “sweetness / acidity” can be obtained based on the determination result of the determination unit 32a (see, for example, FIG. 6).
  • Price indicates the current price of food.
  • the “price” is set according to, for example, “freshness”.
  • the “price” can be obtained based on the determination result of the determination unit 32a (see, for example, FIG. 4).
  • “Eating time” indicates the time when it is suitable to eat food.
  • the “eating time” is set based on, for example, “freshness”. Specifically, the “eating time” is set based on the prediction result of "freshness”.
  • “Expiration date” indicates the limit of the safe consumption period of the food itself.
  • the “expiration date” may be set based on the prediction result of "freshness”, or a predetermined period may be set.
  • the generation unit 32b may generate the product profile P2 according to the user's preference.
  • the generation unit 32b may further set the "eating time” based on the information in the personal profile P1. That is, the "eating time” may be set for each user according to the preference of the user. For example, the generation unit 32b determines that the period in which the user's favorite freshness level based on the personal profile P1 is "fresh” and the determination unit 32a is the freshness level "fresh” from the freshness information I1 is the "eating time” of the user. If so, the product profile P2 may be generated based on the determination result.
  • the collation unit 32c collates the personal profile P1 with the state of the food contained in the product profile P2, and determines whether or not there is a food that meets the user's wishes from the foods contained in the product profile P2. ..
  • the update unit 32d updates various information stored in the storage unit 33.
  • the update unit 32d updates the item regarding the user's preference of the personal profile P1 stored in the storage unit 33, for example, based on the feedback from the user regarding the purchased food.
  • the storage unit 33 is a storage device that stores information for executing the food selection process.
  • the storage unit 33 stores the personal profile P1, the product profile P2, and information regarding the state of food (for example, freshness information I1).
  • the information regarding the state of the food may include at least one of the discount information I2 and the maturity information I3 in place of the freshness information I1 or together with the freshness information I1.
  • the storage unit 33 may be, for example, a semiconductor memory or the like.
  • the personal profile P1 is information including the ingredients desired by the user for a certain food acquired from the user terminal 20.
  • the storage unit 33 may store the personal profile P3 shown in FIG. 8 instead of the personal profile P1.
  • FIG. 8 is a diagram showing another example of the personal profile P3 according to the embodiment.
  • the personal profile P3 is, for example, information based on the personal profile P1 acquired from the user terminal 20.
  • the personal profile P3 is, for example, information obtained by editing the personal profile P1 into a profile for each item.
  • the "priority" may include, for example, the priority of "freshness”, “sweetness / acidity”, and "price”.
  • the freshness information I1 is information including the freshness index and the freshness level of the food, and may include, for example, the prediction result of the freshness index shown in FIG.
  • the discount information I2 is information including a freshness index and a discount rate, and may include, for example, a prediction result of the discount rate shown in FIG.
  • the maturity information I3 is information including the maturity index and the maturity level of the food, and may include, for example, the prediction result of the maturity index shown in FIG.
  • Robot 100 is a device that handles food.
  • the robot 100 performs a work of selecting foods that meet the user's wishes based on the collation result of the collation unit 32c.
  • the robot 100 further performs a work of sorting foods based on the spectrum.
  • the robot 100 has a communication unit 101, a control unit 102, a sensor 103, and an arm unit 104.
  • the communication unit 101 is a communication circuit (communication module) for communicating with another device via a network 40 such as the Internet.
  • the communication unit 101 communicates with at least the food selection device 30.
  • the communication unit 101 is the result of measuring each of one or more foods by the multispectral camera 10 and the desired information indicating the desired component of the user's food from the food selection device 30 via the network 40.
  • a collation result is obtained by collating each state of one or more foods based on one or more spectra corresponding to each of the foods of the above.
  • the communication unit 101 functions as a second acquisition unit.
  • the control unit 102 is a control device that controls each component of the robot 100.
  • the control unit 102 controls the arm unit 104 so as to select a food product that meets the user's wishes, for example, based on the collation result.
  • the control unit 102 moves the position of the food to a position according to the collation result by controlling the arm unit 104 based on the collation result, for example.
  • the control unit 102 operates the arm unit 104 (for example, a rotational operation) by controlling a motor provided at the joint portion of the arm unit 104.
  • the sensor 103 is, for example, a camera and senses the surroundings of the robot 100.
  • the sensor 103 senses, for example, the position of a tray (for example, trays T1 to T3 shown in FIG. 10).
  • the sensor 103 may be a sensor for determining whether or not the arm portion 104 has gripped the food, or may be another sensor.
  • the sensor 103 may be an imaging unit 11 included in the multispectral camera 10. That is, the robot 100 and the multispectral camera 10 may be integrally configured. It can be said that the robot 100 has a built-in multispectral camera 10. As described above, even if the robot 100 is configured to acquire one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of the spectrum camera measuring each of the one or more foods. Good.
  • the arm unit 104 performs the work of moving the food based on the control of the control unit 102.
  • the arm portion 104 moves the food by grasping the food.
  • the arm portion 104 is, for example, a 6-axis robot arm, but is not limited thereto.
  • the arm portion 104 is not limited to moving the food by gripping the food.
  • the arm portion 104 may be moved by, for example, adsorbing the food, or may be moved by pushing the food.
  • the robot 100 has an inverter or the like that supplies drive power to the motor.
  • the multispectral camera 10 and the robot 100 are arranged in, for example, a factory for selecting food. Further, the food selection device 30 may be arranged in the factory or may be arranged in a remote place different from the factory.
  • FIG. 9 is a sequence diagram showing the operation of the food selection system 1 according to the embodiment. Note that FIG. 9 shows the operation when new food is received.
  • the multispectral camera 10 acquires the spectrum (spectral information) of the product by measuring the product (food) (S11), and outputs the spectrum of the acquired product to the food selection device 30. (S12).
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of how foods are sorted.
  • FIG. 10 shows, for example, how a newly arrived food product is handled by the robot 100 based on the spectrum acquired by the multispectral camera 10 in a factory. That is, FIG. 10 shows how the robot 100 performs sorting work according to the state of food in the factory. In addition, FIG. 10 shows how tomato ⁇ , tomato ⁇ , and tomato ⁇ shown in FIG. 7 are handled.
  • the food selection system 1 may further include a supply device 110 and a food storage device 120.
  • the supply device 110 and the food storage device 120 are communicably connected to the food selection device 30 via the network 40.
  • the control unit 32 may generate a control signal for controlling the supply device 110 and the food storage device 120.
  • the multispectral camera 10 acquires one or more spectra corresponding to each of the one or more foods by measuring each of the one or more foods conveyed by the supply device 110.
  • the multispectral camera 10 continuously measures, for example, each of one or more foods.
  • the robot 100 sorts one or more foods based on one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of the multispectral camera 10 measuring each of the one or more foods. Specifically, the robot 100 puts each of the one or more foods supplied by the supply device 110 into trays (for example, trays T1 to T3) according to the state based on the state of the food based on the spectrum. Do the work of transferring.
  • the supply device 110 is a so-called belt conveyor.
  • the supply device 110 conveys food from the upstream side to the downstream side.
  • the food is, for example, a food that has never been measured by the multispectral camera 10 since it was received, but may be a food that has passed a predetermined period of time since the measurement was performed by the multispectral camera 10.
  • the food storage device 120 is a storage device for storing food whose spectrum has been acquired.
  • the food storage device 120 stores food, for example, using trays that are different from each other for each item number.
  • tray T1 contains tomato ⁇
  • tray T2 contains tomato ⁇
  • tray T3 contains tomato ⁇ .
  • the food storage device 120 may have a function of storing food at a predetermined temperature.
  • the food selection device 30 acquires a spectrum from the multispectral camera 10 and performs a registration process of the product profile P2 based on the acquired spectrum (S21). Details of the registration process will be described later.
  • the user terminal 20 starts the application (S31) by operating the user's input unit 22, and receives the information necessary for generating the personal profile P1 via the input unit 22. Then, the user terminal 20 generates a personal profile P1 based on the information received via the input unit 22, and outputs the generated personal profile P1 to the food selection device 30 (S32).
  • the personal profile P1 contains information about the item that the user plans to purchase and the user's desire for the condition of the item.
  • the user terminal 20 outputs the personal profile P1 as shown in FIG. 2 to the food selection device 30.
  • the food selection device 30 performs collation processing of the acquired personal profile P1 (S22). Specifically, the food selection device 30 selects the item from the item profile P2 based on the information about the item that the user plans to purchase and the user's desire for the state of the item included in the personal profile P1. Determine if there is food that meets your wishes. Then, when there is a food that meets the user's wishes, the food selection device 30 notifies the user terminal 20 of the product profile P2 including the information of the food (S23).
  • the product profile P2 includes at least one such as having a food product that meets the wishes, information on the condition of the food product, an advertisement promoting the food product, and the like.
  • the food selection device 30 proposes to the user food that meets the user's wishes.
  • the product profile P2 may include information on one food product, or may include information on a plurality of food products when there are a plurality of food products that meet the user's wishes.
  • the user terminal 20 When the user terminal 20 acquires the item profile P2, the user terminal 20 displays the item profile P2 on the display unit 24. Then, when the user terminal 20 receives an operation of purchasing food from the user via the input unit 22, the user terminal 20 outputs information indicating the item number to be purchased to the food selection device 30 (S33).
  • the food selection device 30 acquires information indicating the item number to be purchased, that is, when an order is acquired, the food selection device 30 selects and sends the food (S24).
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of how food is selected.
  • FIG. 11 shows, for example, how the robot 100 handles food in a factory based on information indicating an item number to be purchased (hereinafter, also referred to as order information). That is, FIG. 11 shows a state in which the selection work is performed by the robot 100 at the factory.
  • FIG. 11 shows how tomato ⁇ , tomato ⁇ , and tomato ⁇ shown in FIG. 7 are handled. Further, in FIG. 11, the illustration of the multispectral camera 10 and the like is omitted.
  • the order information is an example of desired information.
  • Robot 100 grabs foods based on order information from one or more foods and transfers them to container C.
  • the robot 100 performs a work of transferring a required number of the foods from the trays T1 to T3 containing the foods based on the order information to the container C.
  • the supply device 110 conveys the container C from the upstream side to the downstream side.
  • Container C is a container in which foods based on order information are stored.
  • the food is handled by the robot 100, that is, the food is selected by the robot 100.
  • the selection of food by the robot 100 may be included in, for example, the selection step described later.
  • the selection step may include a selection process and a selection operation.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an operation of generating the product profile P2 in the food selection system 1 according to the embodiment.
  • the process shown in FIG. 12 is, for example, a process executed before step S111 shown in FIG. 13 described later is executed.
  • the generation unit 32b registers the item number of the new item (food) (S101).
  • the generation unit 32b may register the item number based on, for example, the information acquired from the input unit (not shown) of the food selection device 30 or the user terminal 20.
  • the generation unit 32b may store the item number in the storage unit 33.
  • the food selection device 30 acquires the spectrum of the product from the multispectral camera 10 via the communication unit 31 (S102).
  • the food selection apparatus 30 acquires one or more spectra corresponding to each of the one or more foods, which is the result of, for example, the multispectral camera 10 measuring each of the one or more foods.
  • the food selection device 30 acquires, for example, two or more spectra corresponding to each of the two or more foods, which is the result of the multispectral camera 10 measuring each of the two or more foods. Note that step S102 is an example of the first acquisition step.
  • the determination unit 32a collates the acquired spectrum with the reference spectrum and calculates the freshness and maturity parameter ratio of the food (S103).
  • To calculate the freshness and maturity parameter ratio of a food means, for example, to calculate the current freshness index and the maturity index of the food.
  • the determination unit 32a may calculate at least one of the freshness index and the maturity index of the food in step S103.
  • the determination unit 32a calculates the freshness index, the maturity index, the time to eat, and the expiration date based on the parameter ratios of freshness and maturity calculated in step S103 (S104).
  • To calculate the freshness index and the maturity index in step S104 means, for example, to calculate the prediction result of the freshness index and the prediction result of the maturity index.
  • the determination unit 32a calculates, for example, the freshness information I1 shown in FIG. 3 and the maturity information I3 shown in FIG. 5, and based on at least one of the calculated freshness information I1 and the ripeness information I3, the time to eat and the ripeness information I3 are used.
  • the expiration date may be calculated.
  • the determination unit 32a may calculate the discount information I2 in step S104.
  • the determination unit 32a may calculate at least one of the freshness index, the maturity index, the time to eat, the expiration date, and the discount rate.
  • the generation unit 32b creates the product profile P2 by registering the parameter ratio of freshness and maturity calculated by the determination unit 32a, the freshness index, the maturity index, the time of eating and the expiration date (S105). It can be said that the generation unit 32b updates the item profile P2 based on various information calculated by the determination unit 32a (adds information for a newly arrived item).
  • the food selection device 30 can create an item profile P2 including the food when a new food arrives.
  • steps S103 to S105 correspond to step S21 shown in FIG.
  • steps S101 to S105 is not limited to being executed by the food selection apparatus 30.
  • the processing of steps S101 to S105 may be executed by an device external to the food selection device 30. Then, the food selection device 30 may acquire the product profile P2 generated by the external device via the network 40.
  • the food selection method executed by the food selection device 30 acquires the state of the food based on the spectrum measured by the multispectral camera 10 and obtains the desired information and spectrum indicating the desired component of the food by the user.
  • the food condition may be collated with the based food condition, and the food product suitable for the user's wish may be selected based on the collation result.
  • the multispectral camera 10 acquires the state of each of the one or more foods based on the one or more spectra measured by each of the one or more foods, and indicates the desired component of the user's food.
  • the information may be collated with each state of one or more foods based on one or more spectra, and a food suitable for the user's wishes may be selected based on the collation result.
  • the state of the food includes, for example, at least one of freshness information I1, discount information I2, maturity information I3, and taste information I4.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an operation of selecting food in the food selection system 1 according to the embodiment. Note that FIG. 13 describes a case where the product profile P2 is stored in the storage unit 33 in advance.
  • the food selection device 30 acquires the personal profile P1 from the user terminal 20 via the network 40 (S111).
  • the control unit 32 stores, for example, the personal profile P1 in the storage unit 33.
  • the collation unit 32c determines whether or not there is an item that meets the conditions of the personal profile P1 (S112).
  • the collation unit 32c determines whether or not there is an item that satisfies the user's wishes. Specifically, the collating unit 32c collates the conditions of the personal profile P1 with the state of the food contained in the product profile P2 to determine whether or not there is an product that meets the user's wishes. Then, the collation unit 32c selects an item that meets the user's wishes by determining whether or not there is an item that meets the user's wishes.
  • the collation unit 32c reads, for example, the latest item profile P2 stored in the storage unit 33, and executes the determination in step S112.
  • the collation unit 32c makes a determination in step S112 using the prediction information as shown in FIGS. 3 to 5.
  • the collation unit 32c makes the above determination by collating, for example, the freshness level and maturity level of the item on the “desired delivery date” included in the personal profile P1 with the freshness level and maturity level desired by the user. .. In other words, the collating unit 32c does not make the determination in step S112 using the current freshness level and maturity level.
  • the determination in step S112 may be to determine whether or not the food product satisfies the user's wishes when one food product is included in the product profile P2, or is included in the product profile P2.
  • a food satisfying the user's wish may be selected from the plurality of foods. Determining that the food meets the user's wishes and selecting a food satisfying the user's wishes from the plurality of foods are included in selecting the foods desired by the user.
  • step S112 is an example of a collation step and a selection step.
  • the collation unit 32c also functions as a selection unit that selects the food desired by the user based on the collation result.
  • the freshness will be described as an example with reference to FIG.
  • the elapsed days are the first day
  • the "desired delivery date" included in the personal profile P1 is the fifth day.
  • the collation unit 32c is included in the freshness level (for example, fresh) based on the freshness index (for example, about 0.6) at the time of the 5th day of elapsed days in the prediction result of the freshness index shown in FIG. 3 and the personal profile P1.
  • the determination in step S112 is performed by collating with the preference of the freshness level of the user.
  • collation unit 32c determines that an item satisfying all of "sweetness / acidity”, “freshness”, “ripeness” and “price” included in the personal profile P1 is an item that meets the user's wishes.
  • an item that satisfies at least one of "sweetness / acidity”, “freshness”, “ripeness”, and “price” may be determined to be an item that meets the user's wishes.
  • the collation unit 32c for example, matches the item satisfying the item having the highest priority (“freshness” in the example of FIG. 8) in the “priority” included in the personal profile P3 shown in FIG. 8 according to the user's wishes. It may be determined that the item is to be used.
  • the food selection device 30 is based on the condition of the personal profile P1, that is, the user's desire for food and the state of the food based on the spectrum measured by the multispectral camera 10. Select foods that meet the requirements.
  • the collation unit 32c temporarily holds the corresponding item (S113).
  • the collating unit 32c temporarily holds the selected food.
  • Temporary holding means that the corresponding item cannot be purchased by another user temporarily.
  • the collation unit 32c temporarily holds the number of "numbers" included in the personal profile P1, for example.
  • Step S113 is an example of a temporary holding step.
  • the collation unit 32c notifies the user terminal 20 of the profile of the item candidate indicating the information of the temporarily held item (S114). That is, the collation unit 32c notifies the user terminal 20 of the profile of the product candidate indicating the information of the selected product.
  • the product candidate profile is an example of food information.
  • step S114 is an example of a notification step.
  • the collation unit 32c may output information indicating that there is a food satisfying the user's personal profile P1 as the profile of the product candidate to the user terminal 20, or the advertisement of the product candidate generated by the generation unit 32b. It may be output to the user terminal 20.
  • the generation unit 32b may output an advertisement as shown in FIG. 14 or 15 to the user terminal 20.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a profile of a product candidate notified to the user terminal 20 according to the embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram showing another example of the profile of the product candidate notified to the user terminal 20 according to the embodiment.
  • FIG. 14 shows, for example, an advertisement when the "article” of the personal profile P1 is "tomato” and the "priority” is “price".
  • the advertisement includes, for example, the reason for the discount, the discount rate, the number of stocks, and the like.
  • FIG. 15 shows an advertisement when the “article” of the personal profile P1 is “melon” and the “sweetness / acidity” is “1 (for example, sweetness component Max)”.
  • the advertisement includes, for example, the level of sweetness / acidity, the time to eat, and the like.
  • the advertisement may include information such as, for example, the delivery date (for example, today delivery is possible).
  • the generation unit 32b generates an advertisement based on, for example, the personal profile P1 and the product profile P2.
  • the collating unit 32c when there is no item that meets the conditions of the personal profile P1 (No in S112), the collating unit 32c temporarily holds an item close to the personal profile P1 from the item profile P2 (S115). When there is no food that satisfies the user's wishes, the collation unit 32c selects a food that is similar to the user's wishes as a food that meets the user's wishes. Then, the collation unit 32c temporarily holds the selected food. Step S115 is an example of a temporary holding step.
  • An item close to the personal profile P1 is an item close to the conditions of the personal profile P1. For example, at least one of the components contained in the personal profile P1 does not satisfy the user's wishes, but the user's wishes. It is an item close to.
  • An item close to the personal profile P1 will be described by taking "sweetness / acidity" as an example. If the "sweetness / acidity" contained in the personal profile P1 is "2", the “sweetness / acidity” is close to "2". For example, the product has “sweetness / acidity" of "1" or "3". Further, an item close to the personal profile P1 cannot be delivered on the day of the "desired delivery date", for example, but can be delivered on the day following the "desired delivery date".
  • the collation unit 32c notifies the user terminal 20 of the profile of the item candidate indicating the information of the item that is close to the personal profile P1 and is temporarily held (S116). That is, the collation unit 32c notifies the user terminal 20 of the profile of the product candidate indicating the information of the selected product.
  • the product candidate profile is an example of food information.
  • step S116 is an example of a notification step.
  • the collation unit 32c may further notify the user terminal 20 of the prediction result (prediction information) calculated by the determination unit 32a in step S114 or S116. That is, the food information may include predictive information on the state of the selected food.
  • the prediction information may be, for example, a graph as shown in FIGS. 3 and 5.
  • the food information may further include information indicating when to eat the selected food based on the prediction information.
  • the information indicating the time of eating may be, for example, information indicating the date and time of eating as shown in FIG.
  • the food information may further include information based on the discount rate of the food based on the spectrum of the selected food.
  • the information based on the discount rate may be, for example, a graph as shown in FIG. 4, a value of the discount rate on the "scheduled delivery date" included in the personal profile P1, or the discount rate. It may be the price after application (for example, unit price).
  • the control unit 23 of the user terminal 20 displays the profile of the product candidate notified in step S114 or S116 on the display unit 24. Then, the control unit 23 displays an order screen for ordering food on the display unit 24.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an order screen U1 displayed on the display unit 24 of the user terminal 20 according to the embodiment.
  • the order screen U1 includes items of "recommendation”, “item number”, “inventory”, “price”, “delivery date”, “detailed information”, and "order”.
  • the order screen U1 may include information indicating that temporary holding is being performed, a period during which temporary holding is being performed, and the like.
  • the “recommendation level” indicates the degree of conformity with the conditions of the personal profile P1, that is, the degree of conformity with the user's wishes. For example, among the components included in the personal profile P1, the larger the number of components satisfying the user's wishes, the higher the "recommendation level” is set. Further, for example, the closer to the personal profile P1, the higher the “recommendation degree” is set.
  • Identity number indicates identification information for identifying a plurality of types of foods.
  • the “article number” includes identification information corresponding to the product candidate notified in step S114 or S116.
  • inventory indicates the number of items in stock for each type of item.
  • the number of items in stock is, for example, the same as the number of temporarily held items.
  • Price indicates the unit price of the item. If there is a discount, the discounted unit price will be displayed. If the "price" is the discounted unit price, the discount rate is determined based on the spectrum corresponding to the selected food. In other words, the price discount rate for the goods selected in step S112 and the like is determined based on the spectrum corresponding to the selected food.
  • Delivery date indicates the estimated delivery date when an item is ordered within a certain period of time.
  • “Detailed information” is an item for displaying information on the state of the item indicated by the "item number”. By selecting “+” in “Detailed information”, information on the state of the item indicated by “Item number” is displayed.
  • the information regarding the state of the product is information indicating the freshness, maturity, price, taste, etc. of the food, and is, for example, the information shown in FIGS. 3 to 6.
  • the food selection device 30 outputs at least one of the graphs shown in FIGS. 3 to 6 to the user terminal 20.
  • the user can check the transition of the freshness, maturity, price, taste, etc. of the food, so that how long can he / she buy an item that meets his / her wishes (for example, how long can he / she buy a fresh item)? Can be easily known.
  • Order indicates information about the item to be ordered, and includes, for example, the number of items to be ordered and the total price (total price).
  • the determination unit 32a determines whether or not there is an order from the user within a certain period of time (S117).
  • the determination unit 32a acquires information indicating that a predetermined item has been input on the order screen U1 from the user terminal 20, it determines that there is an order from the user.
  • the fixed time is appropriately set according to each food item, the number of days remaining until the time of eating, and the like.
  • step S118 is an example of a delivery step in which a process for delivering an item ordered by a user is performed.
  • Step S119 is an example of a second acquisition step of acquiring feedback information for the food delivered to the user.
  • the update unit 32d updates the personal profile P1 stored in the storage unit 33 based on the feedback (S120).
  • the update unit 32d updates the items related to the user's preference included in the personal profile P1.
  • the update unit 32d updates items such as “sweetness / acidity” and “priority” shown in FIG. 2, for example.
  • the user terminal 20 gives feedback indicating that the sweetness of the ordered "tomato” should be a little stronger.
  • the update unit 32d updates the "sweetness / acidity" of the personal profile P1 from “2” to "1", which has a stronger sweetness.
  • the update unit 32d may update the personal profile P1 based on, for example, feedback and purchase history.
  • the purchase history may be stored in the storage unit 33.
  • step S120 is an example of an update step for updating the personal profile P1 based on the feedback information.
  • the determination unit 32a determines whether or not an order for the same item has been accepted from the user (S123).
  • the control unit 32 determines that the determination unit 32a has received an order for the same item from the user (Yes in S123)
  • the control unit 32 returns to step S112 and continues the process. Further, when the determination unit 32a determines that the order of the same item is not accepted from the user (No in S123), the control unit 32 ends the operation of selecting the food.
  • the determination unit 32a when the determination unit 32a does not receive an order from the user within a certain period of time (No in S117), the determination unit 32a releases the temporary holding performed in step S114 or S116 (S121). As a result, other users can purchase the temporarily held items.
  • the determination unit 32a determines whether or not a product profile conforming to the personal profile P1 has been newly acquired (S122).
  • a new item arrives in the period from steps S113 to S121 (in other words, the spectrum of the item is displayed.
  • the item profile P2 is updated. Therefore, the determination unit 32a determines whether or not there is an item conforming to the personal profile P1 among the items updated after the time of step S113.
  • step S113 When the determination unit 32a newly acquires the item profile P2 conforming to the personal profile P1 (Yes in S122), the determination unit 32a proceeds to step S113 to temporarily hold the corresponding item and continues the processing after step S114. If the determination unit 32a has not newly acquired the product profile P2 that matches the personal profile P1 (No in S122), the determination unit 32a proceeds to step S123.
  • the process of step S123 is the same as described above, and the description thereof will be omitted.
  • the determination unit 32a may further determine in step S122 whether or not a product profile close to the personal profile P1 has been newly acquired. Then, when the determination unit 32a determines in step S122 that the product profile close to the personal profile P1 is newly acquired, the food selection device 30 may proceed to step S115 and execute the processes after step S115. ..
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the personal profile P4 according to the modified example 1.
  • the differences from the embodiments will be mainly described, and the same reference numerals may be given to the same configurations as those of the embodiments, and the description may be omitted or simplified.
  • the configuration of the food selection system according to this modification is the same as that of the food selection system 1 according to the embodiment, and the description thereof will be omitted.
  • the personal profile P4 stored in the storage unit 33 includes a "cooking method” instead of the "priority".
  • FIG. 17 shows an example including "sweetness / acidity"
  • the personal profile P4 does not have to include "sweetness / acidity”.
  • the cooking method desired by the user is an example of the ingredients desired by the user.
  • step S112 shown in FIG. 13 the collating unit 32c determines whether or not there is an item that meets the user's wishes by using the cooking method of the food contained in the personal profile P4. Select the item that suits your needs.
  • the collating unit 32c selects a food that meets the user's wishes by, for example, collating the cooking method of the food with each state of one or more foods. That is, the collation unit 32c selects a food that meets the user's wishes based on the collation result.
  • the collation unit 32c determines whether or not there is a tomato whose "sweetness / acidity” is “2". In addition, or instead of determining whether or not there is a tomato whose "sweetness / acidity” is “2", whether or not there is a "sweetness / acidity” tomato suitable for "cooking method: salad”. May be determined. Then, when there is a "sweet / sour" tomato suitable for the "cooking method: salad", the collation unit 32c may determine that there is an item that meets the user's wishes. A food suitable for the cooking method desired by the user is an example of an item that meets the user's wishes.
  • the food selection device 30 can select an item suitable for the cooking method, so that an item more suitable for the user's wish can be selected.
  • the user terminal 20 may be notified of the item that meets the user's wishes and the item that is recommended for the cooking method.
  • the display unit 24 of the user terminal 20 may display an item that meets the user's wishes and an item that is recommended for the cooking method.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of the profile U2 of the product candidate displayed on the display unit 24 of the user terminal 20 according to the modification 1.
  • the user can consider which item to purchase by checking the profile U2 of the item candidate shown in FIG.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the profile U3 of the product candidate displayed on the display unit 24 of the user terminal 20 according to the modification 2.
  • the product candidate profile U3 shown in FIG. 19 is information notified from the food selection device 30 to the user terminal 20.
  • the differences from the embodiments will be mainly described, and the same reference numerals may be given to the same configurations as those of the embodiments, and the description may be omitted or simplified.
  • the configuration of the food selection system according to this modification is the same as that of the food selection system 1 according to the embodiment, and the description thereof will be omitted.
  • the product candidate profile U3 displayed on the display unit 24 of the user terminal 20 includes items of "item number”, “freshness”, “sweetness / acidity”, “eating time”, and "delivery frequency”. including.
  • the product candidate profile U3 includes foods that are at least partly out of date when they are ready to eat.
  • the profile U3 of the product candidate includes foods whose eating times are different from each other. Specifically, in the product candidate profile U3, “mandarin orange ⁇ " whose "eating time” is “2 / 1-2 / 7" and “mandarin orange ⁇ ” whose “eating time” is “2 / 8-2 / 14" , And “mandarin orange ⁇ ” whose "eating time” is "2 / 15-2 / 21" is included.
  • the profile U3 of the product candidate includes information on a plurality of "mandarin oranges” whose eating time is at least partially shifted with respect to one food product such as "mandarin oranges”.
  • the determination unit 32a selects a plurality of foods (for example, mandarin oranges) whose eating time is different from each other as foods that meet the user's wishes.
  • a plurality of foods for example, mandarin oranges
  • any of the best time to eat includes the date of the "desired delivery date" of the personal profile P1.
  • “Delivery frequency” indicates the frequency of delivery of "Mikan ⁇ ", “Mikan ⁇ ” and “Mikan ⁇ ".
  • the “delivery frequency” is, for example, “batch delivery”, “individual delivery”, “biweekly delivery” and the like. In the example of FIG. 19, the “delivery frequency” is “batch delivery”. In this case, "mandarin orange ⁇ ", “mandarin orange ⁇ ” and “mandarin orange ⁇ " are collectively delivered to the user.
  • the user can always eat the "mandarin orange” in the desired state. Further, for example, when the mandarin orange ⁇ is ordered for the period of 2/1 to 2/21, a part of the mandarin orange ⁇ is rotted in the latter half of the period.
  • the food selection device 30 according to this modification, it is possible to prevent a part of mandarin oranges from rotting, so that a reduction effect on food loss can be expected.
  • the "delivery frequency” may be included in the personal profile P1, for example.
  • the “delivery frequency” is an example of the component desired by the user.
  • the collating unit 32c selects two or more foods having different at least a part of the eating time as foods that meet the user's wishes.
  • the collation unit 32c selects two or more foods whose eating time is different from each other as foods suitable for the user's wishes based on the collation result.
  • the two or more foods are, for example, foods of the same type (for example, "mandarin oranges") whose eating times are different from each other.
  • the food selection device 30 can select items that are different in at least a part of the time when they are eaten, so that the user can always eat the items in the desired state even if the food is delivered once. Therefore, according to the food selection device 30 according to the present modification, it is possible to select an item that is more suitable for the user's wishes.
  • step S118 the determination unit 32a sets the delivery frequency of two or more foods for which an order has been received from the user among the plurality of foods to the delivery frequency included in the personal profile P1 (for example, the delivery frequency shown in the profile U3 of the product candidate). Ship based on.
  • the determination unit 32a when the determination unit 32a receives an order for two or more foods in the delivery step, the determination unit 32a delivers the two or more foods for which the order has been received based on the delivery frequency included in the personal profile P1.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of the personal profile P5 according to the modified example 3.
  • the differences from the embodiments will be mainly described, and the same reference numerals may be given to the same configurations as those of the embodiments, and the description may be omitted or simplified.
  • the configuration of the food selection system according to this modification is the same as that of the food selection system 1 according to the embodiment, and the description thereof will be omitted.
  • the personal profile P5 includes the item of "delivery method” in addition to the personal profile P1 of the embodiment.
  • the "delivery method” is an example of the component desired by the user.
  • the "delivery method” includes, for example, information on the temperature zone at the time of delivery of the item.
  • Information about the temperature zone is, for example, “refrigerated”, “normal temperature”, “frozen” and the like.
  • step S118 shown in FIG. 13 the determination unit 32a performs a process for sending the corresponding item, but in this modified example, the corresponding item is delivered by a delivery method according to the temperature zone shown in the personal profile P5.
  • the determination unit 32a delivers the food ordered by the user by a delivery method according to the temperature zone corresponding to the food.
  • the temperature zone may be included in the personal profile P1.
  • the item is delivered to the user in the state of the user's desired temperature zone, so that the user can receive the item in the state of the user's desired temperature range.
  • “melon” is delivered to the user in a refrigerator.
  • the user can eat the chilled “melon” immediately after delivery without cooling the "melon” in the refrigerator.
  • the product (target) to be selected is food
  • the present invention is not limited to this.
  • the product may be other than food as long as the quality deteriorates in a short period of time (for example, one week, one month, etc.), and may be, for example, fresh flowers.
  • the discount information shows the relationship between the freshness index and the discount rate, but the discount information is not limited to this.
  • the discount information may indicate the relationship between the food condition specified based on the spectrum (spectral information) acquired from the multispectral camera and the discount rate.
  • the discount information may, for example, show the relationship between the maturity information and the discount rate, or may show the relationship between the color of the surface of the food and the discount rate.
  • the robot has a 6-axis robot arm
  • the number of axes is not limited to this.
  • the robot is not limited to having an arm portion.
  • the robot need only have a movable part capable of moving food.
  • the robot may be a self-propelled robot.
  • the temporary pressing may not be performed.
  • the food selection device when the food selection device notifies the profile of the product candidate in step S114 or S116 and then obtains an instruction to temporarily hold the product indicated by the profile of the product candidate notified from the user terminal, the food selection device temporarily holds the product. You may.
  • each step in the flowchart is executed is for exemplifying in order to specifically explain the present disclosure, and may be an order other than the above. Further, a part of the above steps may be executed simultaneously with other steps (parallel), or a part of the above steps may not be executed.
  • the division of the functional block in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, one functional block can be divided into a plurality of functional blocks, and some functions can be transferred to other functional blocks. You may. Further, the functions of a plurality of functional blocks having similar functions may be processed by a single hardware or software in parallel or in a time division manner.
  • the food selection system may be composed of a food selection device. That is, the food selection system may be realized by one device. Further, although the example in which the food selection device is realized by a single device has been described, it may be realized by a plurality of devices. When the food selection device is realized by a plurality of devices, each component having the food selection device may be distributed to the plurality of devices in any way.
  • the spectrum camera functions as an imaging unit that is a part of the store-side system.
  • the communication method between the devices provided in the food selection system in the above embodiment or the like is not limited to wireless communication. Wired communication may be performed between the devices. Further, wireless communication and wired communication may be combined between the devices.
  • LSI Large Scale Integration: large-scale integrated circuit
  • a system LSI is an ultra-multifunctional LSI manufactured by integrating a plurality of processing units on a single chip. Specifically, a microprocessor, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), etc. It is a computer system composed of. A computer program is stored in the ROM. The system LSI achieves its function by operating the microprocessor according to the computer program.
  • one aspect of the present disclosure may be a computer program that causes a computer to execute each characteristic step included in the food selection method.
  • one aspect of the present disclosure may be a computer-readable, non-temporary recording medium on which such a program is recorded.
  • such a program may be recorded on a recording medium and distributed or distributed.
  • by installing the distributed program on a device having another processor and causing the processor to execute the program it is possible to cause the device to perform each of the above processes.
  • the food selection device 30 may be realized by using software processing.
  • the processor and peripheral devices may realize the functions of the food selection device 30.
  • the processor and peripheral devices perform the processes S21 to S24 shown in FIG. 9, the processes S101 to S105 shown in FIG. 12, and S111 shown in FIG. Processes related to the food selection procedure 30, including the process of ⁇ S123, may be performed.
  • This disclosure can be widely used as a selection device or the like that selects a product according to the user's wishes.

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Abstract

食品選定方法は、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する取得ステップ（Ｓ１０２）と、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と１以上のスペクトルに基づく１以上の食品の各々の状態とを照合する照合ステップ（Ｓ１１２）と、照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定する選定ステップ（Ｓ１１２）とを含む。

Description

食品選定方法、食品選定システム、ロボット、プログラム、及び、照合方法
　本開示は、食品選定方法、食品選定システム、ロボット、プログラム、及び、照合方法に関する。
　従来、スペクトルカメラから取得した商品の分光情報（スペクトル）に基づいて、ユーザに対して様々なサービスを行うことが検討されている。例えば、特許文献１には、ハイパースペクトルカメラによって商品を測定した分光情報に基づいて、商品の状態を示す特性情報を生成し、生成した特性情報に基づいて、商品の販売価格を設定する商品処理装置が開示されている。
特開２０１３－７３４３３号公報
　ところで、近年ネットワークの普及により、インターネットを介して食品を含む商品の販売を行う販売方式（ＥＣ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）が盛んに行われている。また、スーパーマーケット等の店舗においても、店舗内で販売している商品を、インターネットを介して販売する、所謂ネットスーパーと呼ばれる販売方式が行われている。
　このような販売方式では、ユーザからの購入指示に基づいて、販売元で食品を選定し、選定された食品を当該ユーザに発送することが行われている。この場合、選定される食品の状態がユーザの希望（例えば、鮮度など）と合っていることが望まれる。
　本開示は、ユーザの希望により近い食品を選定することができる食品選定方法に関する。
　本開示の一態様に係る食品選定方法は、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得ステップと、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合ステップと、照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定する選定ステップとを含む。
　本開示の一態様に係る食品選定システムは、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得部と、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合部と、照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定する選定部とを備える。
　本開示の一態様に係るロボットは、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合した照合結果を取得する第２取得部と、食品を移動させる駆動部と、前記照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定するように前記駆動部を制御する制御部とを備える。
　本開示の一態様に係るプログラムは、上記の食品選定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　なお、これらの全般的または具体的な態様は、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記録媒体で実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。プログラムは、記録媒体に予め記憶されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
　本開示の一態様に係る食品選定方法等によれば、ユーザの希望により近い食品を選定することができる。本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
図１は、実施の形態に係る食品選定システムの機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る個人プロファイルの一例を示す図である。 図３は、実施の形態に係る鮮度情報の一例を示す図である。 図４は、実施の形態に係る割引情報の一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る熟度情報の一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る味覚情報の一例を示す図である。 図７は、実施の形態に係る品物プロファイルの一例を示す図である。 図８は、実施の形態に係る個人プロファイルの他の一例を示す図である。 図９は、実施の形態に係る食品選定システムの動作を示すシーケンス図である。 図１０は、食品を仕分けする様子の一例を示す図である。 図１１は、選定された食品を取り扱う様子の一例を示す図である。 図１２は、実施の形態に係る食品選定システムにおける、品物プロファイルを生成する動作を示すフローチャートである。 図１３は、実施の形態に係る食品選定システムにおける、食品を選定する動作を示すフローチャートである。 図１４は、実施の形態に係るユーザ端末に通知される品物候補のプロファイルの一例を示す図である。 図１５は、実施の形態に係るユーザ端末に通知される品物候補のプロファイルの他の一例を示す図である。 図１６は、実施の形態に係るユーザ端末の表示部に表示される注文画面の一例を示す図である。 図１７は、実施の形態の変形例１に係る個人プロファイルの一例を示す図である。 図１８は、実施の形態の変形例１に係るユーザ端末の表示部に表示される品物候補のプロファイルの一例を示す図である。 図１９は、実施の形態の変形例２に係るユーザ端末の表示部に表示される品物候補のプロファイルの一例を示す図である。 図２０は、実施の形態の変形例３に係る個人プロファイルの一例を示す図である。
　（本開示の概要）
　本開示の一態様に係る食品選定方法は、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得ステップと、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合ステップと、照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定する選定ステップとを含む。
　これにより、食品選定方法は、スペクトルに基づく食品の状態を、ユーザの希望（例えば、鮮度の希望）に適合する食品を選定するために用いる。スペクトルカメラが食品を測定したスペクトルを用いることで、例えば、ＲＧＢカメラなどを用いる場合に比べて、食品の状態をより精度よく取得することができるので、ユーザの希望に適合した食品を、より正確に選定することができる。よって、本開示の一態様に係る食品選定方法によれば、ユーザの希望により近い食品を選定することができる。
　また、例えば、前記第１取得ステップでは、２以上のスペクトルを取得し、前記選定ステップでは、前記照合結果に基づいて、食べ頃時期がずれた２以上の食品を前記ユーザの前記希望に適合する前記食品として選定してもよい。
　これにより、例えば、選定された２以上の食品がユーザに通知される場合、ユーザは、食べ頃時期が異なる２以上の食品の中から注文する食品を決めることができる。また、例えば、ユーザは、食べ頃時期が異なる２つの食品を注文することで、一方の食品の食べ頃に当該一方の食品を使用して、他方の食品の食べ頃に当該他方の食品を使用することができる。つまり、ユーザは、２つの食品とも、ユーザの好みの状態で使用することができる。よって、ユーザの希望にさらに近い食品を選定することができる。なお、食品を使用するとは、食品を食べることであってもよいし、食品を調理することであってもよい。
　また、例えば、さらに、前記ユーザから注文を受けた食品を配送するための処理を行う配送ステップを含み、前記希望情報は、前記注文を受けた食品の配送を希望する頻度に関する情報を含み、前記配送ステップでは、前記２以上の食品の注文を受けた場合、注文を受けた前記２以上の食品を、前記頻度に基づいて配送してもよい。
　これにより、２以上の食品をユーザ希望の配送頻度で配送することができるので、食品選定方法の利便性が向上する。
　また、例えば、さらに、前記ユーザから注文を受けた食品を配送するための処理を行う配送ステップを含み、前記希望情報は、前記注文を受けた食品を配送するときの温度帯に関する情報を含み、前記配送ステップでは、前記注文を受けた食品を前記温度帯に応じた配送方法で配送してもよい。
　これにより、ユーザの希望の温度帯で、食品をユーザに配送することができるので、ユーザが当該食品を自身の希望の温度にするために要する手間及び時間を省くことができる。食品が使用するのに適したユーザ希望の温度で配送されるので、ユーザは、例えば、配送後すぐに当該食品を使用する（例えば、食べる）ことができる。
　また、例えば、前記希望情報は、食品の調理方法を含み、前記選定ステップでは、前記食品の前記調理方法と、前記１以上の食品の各々の状態とに基づいて、前記ユーザの前記希望に適合する前記食品を選定してもよい。
　これにより、食品選定方法によれば、調理方法に応じた食品を選定することができる。ユーザの希望する調理方法に応じた食品を選定するので、ユーザの希望にさらに近い食品を選定することができる。
　また、例えば、前記選定ステップでは、前記ユーザの前記希望を満たす食品がない場合、前記ユーザの前記希望に類似した食品を前記ユーザの前記希望に適合する前記食品として選定してもよい。
　これにより、ユーザの希望を満たす食品がない場合であっても、食品を選定することができる。例えば、選定した食品をユーザに通知する場合、ユーザの希望に類似した食品をユーザに提案することができる。
　また、例えば、前記選定ステップでは、前記ユーザの前記希望に適合する前記食品を、ロボットを用いて選定してもよい。
　これにより、選定された食品の取り扱いを自動で行うことができる。
　また、例えば、さらに、選定された前記食品に関する食品情報を前記ユーザに通知する通知ステップを含んでもよい。
　これにより、食品情報をユーザに知らせることができる。
　また、例えば、前記食品情報は、選定された前記食品の状態の予測情報を含んでもよい。
　これにより、ユーザは、予測情報を確認して、注文する食品を決めることができる。
　また、例えば、前記食品情報は、前記予測情報に基づく、選定された前記食品の食べ頃時期を示す情報を含んでもよい。
　これにより、ユーザは、食品情報を確認することで、食品の食べ頃時期を知ることができる。例えば、ユーザは、食べ頃時期を考慮して食品の注文の有無、個数等を決定することができる。つまり、食品選定方法によれば、ユーザがよりユーザの希望に適合した食品を注文することを支援することができる。
　また、例えば、前記食品情報は、前記予測情報に基づく、選定された前記食品の割引率を示す情報を含んでもよい。
　これにより、ユーザは、食品情報を確認することで、食品がいつ頃値下がりするかを知ることができる。例えば、ユーザは、食品が値下がり状況に応じて食品の注文を行うことができる。つまり、食品選定方法によれば、ユーザがよりユーザの希望に適合した食品を注文することを支援することができる。
　また、例えば、さらに、前記ユーザに通知された前記食品を仮押さえする仮押さえステップを含んでもよい。
　これにより、他のユーザがユーザに通知された食品を注文することを抑制することができる。
　また、例えば、さらに、前記ユーザから配送された前記食品に対するフィードバック情報を取得する第２取得ステップと、前記フィードバック情報に基づいて前記希望情報を更新する更新ステップとを含んでもよい。
　これにより、希望情報は、ユーザの希望をより反映した情報となる。このような希望情報を用いて、ユーザの希望に適合する食品が選定されることで、より一層、ユーザの希望に適合した食品を選定することができる。
　また、例えば、前記食品は、野菜、果物、肉及び魚の少なくとも１つを含んでもよい。
　これにより、野菜、果物、肉及び魚などのように品質の劣化が早い食品において、ユーザの希望により近い食品を選定することができる。
　また、例えば、前記スペクトルカメラは、ハイパースペクトルカメラであってもよい。
　これにより、より詳細なスペクトルを取得することができる。例えば、マルチスペクトルカメラを用いた場合より、詳細なスペクトルを取得することができる。そのため、このようなスペクトルに基づく食品の状態をより正確に取得することができる。よって、ユーザの希望にさらに近い食品を選定することができる。
　本開示の一態様に係る食品選定システムは、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得部と、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合部と、照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定する選定部とを備える。
　これにより、上記の食品選定方法と同様の効果を奏する。
　本開示の一態様に係るロボットは、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合した照合結果を取得する第２取得部と、食品を移動させる駆動部と、前記照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定するように前記駆動部を制御する制御部とを備える。
　これにより、本開示の一態様に係るロボットによれば、ユーザの希望により近い食品を、自動で選定することができる。
　本開示の一態様に係るプログラムは、上記の食品選定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　これにより、上記の食品選定方法と同様の効果を奏する。
　本開示の一態様に係る照合方法は、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得ステップと、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合ステップとを含む。
　スペクトルカメラによって測定された食品のスペクトルは、ＲＧＢカメラによって撮像された食品の画像に比べて、食品の状態に関し、精度のよい情報を含む。これにより、ユーザの希望に適合した食品を、より正確に選定することができる。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態及び変形例は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態及び変形例で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
　また、本明細書において、数値は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度の差異をも含むことを意味する表現である。
　（実施の形態）
　以下、本実施の形態に係る食品選定システム等について、図１～図１６を参照しながら説明する。
　［１.食品選定システムの構成］
　まずは、本実施の形態に係る食品選定方法を実行する食品選定システム１について、図１～図９を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態に係る食品選定システムの機能構成を示すブロック図である。食品選定システム１は、例えば、ネットスーパーなどで、ユーザの希望に適合した商品（例えば、食品）を選定する商品選定システムの一例である。食品選定システム１は、ユーザの希望の食品を、当該食品をマルチスペクトルカメラ１０で測定して得られるスペクトル（分光情報）を用いて選定する。
　以下では、商品は食品である例について説明する。食品は、品質の劣化が早い商品である。食品は、生鮮食品であってもよく、例えば、当該食品には野菜、果物、肉魚、及び、牛乳の少なくとも１つが含まれていてもよい。また、食品には、ハム、ソーセージなどの加工食品が含まれていてもよい。なお、以下では、食品を品物と記載する場合がある。
　図１に示すように、食品選定システム１は、マルチスペクトルカメラ１０と、ユーザ端末２０と、食品選定装置３０と、ロボット１００とを備える。そして、マルチスペクトルカメラ１０と、ユーザ端末２０と、食品選定装置３０とは、ネットワーク４０を介して通信可能に接続されている。ネットワーク４０は、インターネット等の広域ネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。マルチスペクトルカメラ１０と、ユーザ端末２０と、食品選定装置３０とは、例えば、ネットワーク４０を介して（例えば、ネットワーク４０の末端に設けられた中継装置（図示しない）を介して）無線通信可能に接続されている。
　マルチスペクトルカメラ１０は、食品のスペクトルを取得するためのスペクトルカメラである。マルチスペクトルカメラ１０は、例えば、食品の収穫時、又は、食品の店舗への入庫時などに当該食品のスペクトルの測定を行う。マルチスペクトルカメラ１０は、少なくとも１回食品のスペクトルを測定すればよい。マルチスペクトルカメラ１０は、所定のタイミング（例えば、入庫時）で食品のスペクトルを測定してもよいし、所定の時間間隔で食品のスペクトルを測定してもよい。所定の時間間隔は、食品の劣化スピードなどに応じて適宜決定されればよく、例えば、１日である。また、所定の時間間隔で食品のスペクトルを測定する場合、マルチスペクトルカメラ１０は、例えば、当該食品が保管される保管場所に設置される。なお、スペクトルは、波長ごとの光の強度を示すものであってもよいし、波長ごとの吸光度を示すものであってもよい。
　また、マルチスペクトルカメラ１０は、所定のタイミングで１つの食品を１回測定してもよいし、複数回測定してもよい。マルチスペクトルカメラ１０は、例えば、１つの食品の互いに異なる位置のスペクトルを測定してもよい。なお、スペクトルには、測定した食品を特定するための情報が含まれていてもよい。また、２以上のマルチスペクトルカメラ１０により、食品のスペクトルの測定が行われてもよい。
　マルチスペクトルカメラ１０は、撮像部１１と、通信部１２とを有する。
　撮像部１１は、食品のスペクトルの測定を行う部分であり、図示しないが、例えば、光学系、分光器、検出器などを有する。光学系は、例えば、レンズを含み、入射した光を案内する機能を有する。分光器は、例えば、グレーティング（回折格子）を含み、入射した光を所定バンドごと（例えば、所定波長ごと）に連続的に分光する機能を有する。検出器は、複数のフォトセンサ（例えば、ラインフォトセンサ）などの受光素子を含み、分光された光の強度を検出する機能を有する。これにより、食品のスペクトルを取得することができる。
　通信部１２は、インターネット等のネットワーク４０を介して他の装置と通信するための通信回路（通信モジュール）である。本実施の形態では、通信部１２は、少なくとも食品選定装置３０と通信する。
　なお、マルチスペクトルカメラ１０は、例えば、食品に光を出射する光源をさらに有していてもよい。光源は、鮮度及び熟度の少なくとも一方の状態（例えば、後述する鮮度レベル、熟度レベルなど）を判定可能な波長区間の光を出射する。光源は、可視光を出射してもよいし、赤外光（例えば、近赤外光）を含む光を出射してもよい。
　なお、食品選定システム１が備えるスペクトルカメラは、マルチスペクトルカメラ１０に限定されず、ハイパースペクトルカメラ又はウルトラスペクトルカメラであってもよい。ここで、マルチスペクトルカメラ１０とは最大１０バンド程度のスペクトルを取得することができるスペクトルカメラを意味し、ハイパースペクトルカメラとは１００～２００バンド程度のスペクトルを取得することができるスペクトルカメラを意味し、ウルトラスペクトルカメラとは１０００以上のスペクトルを取得することができるスペクトルカメラを意味している。なお、本開示におけるスペクトルカメラには、３バンドの波長情報を取得するＲＧＢカメラは含まれない。
　食品選定システム１が備えるスペクトルカメラは、ユーザの希望を満たす食品をより適切に選定する観点から、ハイパースペクトルカメラであるとよい。
　ユーザ端末２０は、食品を購入するユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末２０は、スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末などの携帯端末であってもよいし、据え置き型及び／又は携帯型のパーソナルコンピュータであってもよい。ユーザ端末２０は、通信部２１と、入力部２２と、制御部２３と、表示部２４とを有する。
　通信部２１は、インターネット等のネットワーク４０を介して他の装置と通信するための通信回路（通信モジュール）である。本実施の形態では、通信部２１は、ネットワーク４０を介して食品選定装置３０と通信する。通信部２１は、ネットワーク４０を介して食品選定装置３０に、ユーザのある食品の希望の成分を示す個人プロファイル（例えば、図２に示す個人プロファイルＰ１）を出力する。また、通信部２１は、ネットワーク４０を介して食品選定装置３０から食品の選定結果に基づく情報を取得する。
　入力部２２は、ユーザから食品を選定するための操作を受け付けるユーザインタフェースである。入力部２２は、例えば、個人プロファイルを生成するための操作、食品を購入するための操作などをユーザから受け付ける。入力部２２は、ハードウェアキー（ハードウェアボタン）、スライドスイッチ、タッチパネルなどにより実現される。また、入力部２２は、例えば、音声、ジェスチャなどによりユーザから上記操作を受け付けてもよい。
　制御部２３は、ユーザ端末２０が有する各構成要素を制御する制御装置である。制御部２３は、例えば、ユーザの食品に対する希望を、入力部２２を介して取得すると、取得した希望に基づいて、個人プロファイルを生成し、生成した個人プロファイルを、通信部２１を介して食品選定装置３０に出力する。また、制御部２３は、通信部２１を介して食品選定装置３０から選定結果に基づく情報を取得すると、取得した情報を表示部２４に表示する。
　制御部２３は、例えば、マイクロコンピュータ又はプロセッサなどによって実現される。
　ここで、制御部２３が生成する個人プロファイルについて、図２を参照しながら説明する。図２は、実施の形態に係る個人プロファイルＰ１の一例を示す図である。なお、個人プロファイルＰ１は、希望情報の一例である。
　図２に示すように、個人プロファイルＰ１は、「ＩＤ」、「品物」、「個数」、「甘味・酸味」、「優先度」、「配送希望日」、及び、「食事予定日」を含む。
　「ＩＤ」は、食品を特定するための識別情報を示す。「ＩＤ」は、例えば、食品ごとに設定されるが、食品の品種ごとに設定されてもよい。
　「品物」は、ユーザが購入予定である食品の名称を示す。図２は、ユーザが「トマト」、「メロン」及び「ミカン」の３つの食品を購入予定であることを示す。
　「個数」は、ユーザが購入予定である食品の数量を示す。
　「甘味・酸味」は、ユーザの味覚に対する好みを示す項目であり、図２の例では、ユーザが希望する食品の甘味及び酸味のレベルを示す。図２では、「１」が最も甘味が強いことを示し、「５」が最も酸味が強いことを示し、甘味及び酸味のレベルを５段階で設定した例を示している。図２から、ユーザは、「メロン」においては甘味が強いことを希望しており、「ミカン」においては酸味が比較的強いことを希望していることがわかる。なお、ユーザの味覚に対する好みを示す情報を含んでいれば、個人プロファイルＰ１は「甘味及び酸味」を含むことに限定されない。個人プロファイルＰ１は、スペクトルに基づいて推定することができる味覚に対するユーザの好みを示す情報を含んでいればよく、例えば、甘味、苦味、塩味及び酸味の少なくとも１つにおけるユーザの好みを示す情報を含んでいればよい。
　「優先度」は、食品の購入におけるユーザの優先項目を示す。項目は、例えば、「鮮度」、「熟度」及び「値段」であるが、これに限定されない。「鮮度」は、「鮮度」、「熟度」及び「値段」のうち「鮮度」がユーザの希望を満たすことを優先することを示す。「熟度」は、「鮮度」、「熟度」及び「値段」のうち「熟度」がユーザの希望を満たすことを優先することを示す。「値段」は、「鮮度」、「熟度」及び「値段」のうち「値段」がユーザの希望を満たすことを優先することを示す。「値段」がユーザの希望を満たすとは、例えば、希望の値段となることであってもよいし、希望の割引率の割引が適用されることであってもよい。
　図２から、ユーザは「トマト」においては「鮮度」を優先しており、「メロン」においては「熟度」を優先しており、「ミカン」においては「値段」を優先していることがわかる。なお、「優先度」をつける項目は、スペクトルに基づいて推定可能な項目であれば、上記の３つに限定されない。「優先度」をつける項目は、味覚（例えば、甘味・酸味）などが含まれていてもよい。
　「配送希望日」は、食品の配送を希望する日を示す。配送希望日は、特定の日であってもよいし、期間であってもよい。また、配送希望日には、配送を希望する時間帯の情報が含まれていてもよい。
　「食事予定日」は、食品を用いた料理を食する予定日を示す。「食事予定日」は、特定の日であってもよいし、期間であってもよい。また、「食事予定日」は、「調理予定日」などであってもよい。
　「個数」、「甘味・酸味」、「優先度」、「配送希望日」、「食事予定日」などは、ユーザの希望の成分の一例である。
　なお、個人プロファイルＰ１における「甘味・酸味」及び「優先度」は、ユーザにより個人プロファイルＰ１が生成されるたびに入力されてもよいし、過去の発注履歴などの情報に基づいて自動で設定されてもよい。
　図１を再び参照して、表示部２４は、個人プロファイルＰ１の内容、食品選定装置３０の選定結果に基づく情報、食品の注文画面などを表示する表示パネルである。表示部２４は、例えば、液晶パネルによって実現されるが、有機ＥＬパネルなどのその他の表示パネルによって実現されてもよい。また、表示部２４は、バックライトを有していてもよい。
　食品選定装置３０は、ユーザのある食品の希望の成分を示す希望情報とマルチスペクトルカメラ１０から取得したスペクトルとに基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定する処理を行う情報処理装置である。具体的には、食品選定装置３０は、希望情報と、スペクトルに基づく食品の状態とを照合し、照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定する。なお、ユーザの希望に適合するとは、ユーザの複数の希望のうち少なくとも１つの希望を満たすことを意味する。
　食品選定装置３０は、通信部３１と、制御部３２と、記憶部３３とを有する。食品選定装置３０は、ネットスーパーなどの店舗が有する装置（例えば、システム）である。
　通信部３１は、インターネット等のネットワーク４０を介して他の装置と通信するための通信回路（通信モジュール）である。本実施の形態では、通信部３１は、マルチスペクトルカメラ１０及びユーザ端末２０と通信する。通信部３１は、ネットワーク４０を介してマルチスペクトルカメラ１０から食品のスペクトルを取得する、及び、ネットワーク４０を介してユーザ端末２０から個人プロファイルＰ１を取得する第１取得部として機能する。また、通信部３１は、ネットワーク４０を介してユーザ端末２０に食品選定装置３０の選定結果に基づく情報などを出力する出力部として機能する。
　なお、通信部３１は、ネットワーク４０を介して、上記以外の装置と通信可能に接続されていてもよい。通信部３１は、例えば、食品が保管される保管場所の保管環境を測定するセンサ装置と通信してもよい。保管環境は、例えば、温度及び湿度の少なくとも１つを含む。
　制御部３２は、食品選定装置３０の各構成要素を制御する制御装置である。制御部３２は、マルチスペクトルカメラ１０から取得したスペクトル、及び、ユーザ端末２０から取得したユーザの個人プロファイルＰ１に基づいて、ユーザの希望に適合した食品を選定するための処理を実行する。制御部３２は、例えば、マイクロコンピュータ又はプロセッサなどによって実現される。
　制御部３２は、判定部３２ａと、生成部３２ｂと、照合部３２ｃと、更新部３２ｄとを有する。
　判定部３２ａは、マルチスペクトルカメラ１０から取得したスペクトルに基づいて、食品の状態を判定する。判定部３２ａは、マルチスペクトルカメラ１０から取得したスペクトルに基づいて、食品の鮮度及び熟度の少なくとも一方を判定する。本実施の形態では、判定部３２ａは、食品の鮮度及び熟度の両方を判定する。判定部３２ａは、スペクトルに基づいて食品の状態を判定するので、非接触で食品の状態を判定可能である。
　まずは、食品の鮮度（鮮度レベル）の判定について説明する。判定部３２ａは、マルチスペクトルカメラ１０から取得したスペクトルに基づいて食品の鮮度レベルを判定する。具体的には、判定部３２ａは、スペクトルから取得される、時間経過によって変化する食品の主要成分量（例えば、水分量など）に基づいて、当該食品の鮮度レベルを判定する。判定部３２ａは、スペクトルに基づいて水分量を算出する場合、鮮度を判定する対象となる食品におけるスペクトルに基づく水分量と、当該食品に対応する参照スペクトルに基づく参照水分量とに基づいて、当該食品の鮮度レベルを判定する。なお、以降において、鮮度を判定する対象となる食品におけるスペクトルを対象スペクトルとも記載し、当該対象スペクトルに基づく水分量を対象水分量とも記載する。
　ここでの参照スペクトルは、鮮度レベルを判定するための基準となるスペクトルであり、予め取得され、例えば、記憶部３３に記憶されている。参照スペクトルは、例えば、新鮮な状態の食品をマルチスペクトルカメラ１０が測定して得られるスペクトルである。参照水分量は、参照スペクトルに基づいて算出される水分量であり、例えば、当該食品における水分量の最大値であってもよい。
　判定部３２ａは、例えば、対象水分量を参照水分量で除算した値を鮮度指数とすると、当該鮮度指数に基づいて、現時点における鮮度レベルを判定する。判定部３２ａは、鮮度指数が０．５以上である場合、食品の鮮度レベルが「新鮮」であると判定し、鮮度指数が０．２５以上０．５未満である場合、食品の鮮度レベルが「準新鮮」であると判定し、鮮度指数が０．２５未満である場合、食品の鮮度レベルが「非新鮮」であると判定してもよい。これにより、食品選定装置３０は、収穫時点又は入荷時点における食品の鮮度レベルを取得することができる。そして、判定部３２ａは、鮮度指数及び鮮度レベルを含む鮮度情報を記憶部３３に記憶してもよい。
　判定部３２ａは、マルチスペクトルカメラ１０から取得した対象スペクトルのうち所定の波長区間の光の反射率に基づいて、上記の判定処理を行ってもよい。判定部３２ａは、対象スペクトルに基づく所定の波長区間の光の反射率と、当該食品に対応する参照スペクトルに基づく所定の波長区間の光の参照反射率とに基づいて、上記の判定処理を行ってもよい。所定の波長区間は、水分量の変化を測定可能な波長区間であれば特に限定されない。また、所定の波長区間は、食品ごとに設定されていてもよい。反射率は、光源が出射した光のスペクトルと、マルチスペクトルカメラ１０により測定された反射光のスペクトルとにより、算出可能である。
　なお、判定の基準となる鮮度指数の値及び鮮度レベルは、食品ごとに異なっていてもよいし、食品ごとに同じであってもよい。また、判定の基準となる鮮度指数の値及び鮮度レベルは、ユーザごとに異なっていてもよく、ユーザ端末２０を介してユーザにより設定されてもよい。
　なお、対象スペクトルから鮮度レベルを判定する方法は、上記に限定されず、既知のいかなる技術が用いられてもよい。例えば、判定部３２ａは、食品の表面の色を示す色情報に基づいて、鮮度レベルを判定してもよい。色情報は、対象スペクトルに基づいて取得可能である。また、例えば、判定部３２ａは、参照スペクトルを用いずに対象スペクトルに基づく水分量の絶対値に基づいて、鮮度レベルを判定してもよい。
　次に、食品の熟度（熟度レベル）の判定について説明する。判定部３２ａは、マルチスペクトルカメラ１０から取得したスペクトルに基づいて食品の熟度レベルを判定する。具体的には、判定部３２ａは、スペクトルから取得される、時間経過によって変化する食品の主要成分量（例えば、反射量など）に基づいて、当該食品の熟度レベルを判定する。判定部３２ａは、スペクトルに基づいて反射率を算出する場合、鮮度を判定する対象となる食品におけるスペクトルに基づく反射量と、当該食品の参照スペクトルに基づく参照反射量とに基づいて、当該食品の熟度レベルを判定する。なお、以降において、熟度を判定する対象となる食品におけるスペクトルを対象スペクトルとも記載し、当該対象スペクトルに基づく反射量を対象反射量とも記載する。
　ここでの参照スペクトルは、熟度レベルを算出するための基準となるスペクトルであり、予め取得され、例えば、記憶部３３に記憶されている。参照スペクトルは、例えば、白色標準資料として硫酸バリウムを用いた場合にマルチスペクトルカメラ１０が測定して得られるスペクトルである。参照反射率は、例えば、当該白色標準資料における反射率である。なお、参照スペクトルは、例えば、新鮮な状態の食品をマルチスペクトルカメラ１０が測定して得られるスペクトルであってもよい。
　判定部３２ａは、例えば、対象反射率を参照反射率で除算した値を熟度指数とすると、当該鮮度指数に基づいて、現時点における熟度レベルを判定する。判定部３２ａは、熟度指数が０．５以上である場合、食品が「完熟」であると判定し、鮮度指数が０．２５以上０．５未満である場合、食品が「準完熟」であると判定し、鮮度指数が０．２５未満である場合、食品が「未熟」であると判定してもよい。これにより、食品選定装置３０は、収穫時点又は入荷時点における食品の熟度レベルを取得することができる。そして、判定部３２ａは、熟度指数及び熟度レベルを含む熟度情報を記憶部３３に記憶してもよい。
　なお、判定の基準となる熟度指数の値及び熟度レベルは、食品ごとに異なっていてもよいし、食品ごとに同じであってもよい。また、判定の基準となる熟度指数の値及び熟度レベルは、ユーザごとに異なっていてもよく、ユーザ端末２０を介してユーザにより設定されてもよい。
　なお、対象スペクトルから熟度レベルを判定する方法は、上記に限定されず、既知のいかなる技術が用いられてもよい。例えば、判定部３２ａは、食品の表面の色を示す色情報に基づいて、熟度レベルを判定してもよい。色情報は、スペクトルに基づいて取得可能である。
　本実施の形態では、判定部３２ａは、さらに、鮮度及び熟度の予測を行う。判定部３２ａは、例えば、現時点（例えば、スペクトルを測定した時点）からの経過日数ごとの鮮度及び熟度の予測を行う。言い換えると、判定部３２ａは、例えば、現時点（例えば、スペクトルを測定した時点）からの経過日数ごとの鮮度指数及び熟度指数の予測を行う。
　判定部３２ａは、例えば、食品の現時点での鮮度指数及び熟度指数と、鮮度指数及び熟度指数の経時変化における遷移度合を示す遷移モデルとに基づいて、鮮度指数及び熟度指数の予測を行う。遷移モデルは、予め取得され、例えば、記憶部３３に記憶されている。記憶部３３には、例えば、鮮度レベルごと及び熟度レベルごとの遷移モデルが記憶されていてもよい。また、記憶部３３には、食品の保管環境ごとに遷移モデルが記憶されていてもよい。
　判定部３２ａは、例えば、食品の鮮度レベルが「新鮮」である場合、当該食品の現時点の鮮度指数と、鮮度レベル「新鮮」に対応した遷移モデルとに基づいて、当該食品の鮮度指数の変化（遷移）を推定してもよい。図３は、実施の形態に係る鮮度情報Ｉ１の一例を示す図である。具体的には、図３は、鮮度指数の予測結果及び鮮度レベルの関係の一例を示す図である。図３に示す横軸は経過日数を示しており、縦軸は鮮度指数（本実施の形態では、水分量の比）を示す。なお、横軸は、日付などであってもよい。
　図３に示すように、判定部３２ａは、例えば、１日目の鮮度指数と、鮮度レベル「新鮮」に対応した遷移モデルとに基づいて、当該食品の２日目以降の鮮度指数を予測する。これにより、食品選定装置３０は、経過日数ごとの鮮度指数の予測値を取得することができるので、経過日数と鮮度レベルとの関係を取得することができる。図３の例では、経過日数が６日目までは鮮度レベル「新鮮」であり、経過日数が７日目から９日目までは鮮度レベル「準新鮮」であり、経過日数が１０日目以降は鮮度レベル「非新鮮」である。
　また、判定部３２ａは、例えば、鮮度指数の予測結果に基づいて、当該食品の食べ頃（後述する図７を参照）を判定することができる。また、判定部３２ａは、例えば、鮮度指数の予測結果に基づいて、当該食品の消費期限（後述する図７を参照）を判定してもよい。判定部３２ａは、鮮度情報Ｉ１を記憶部３３に記憶してもよい。
　判定部３２ａは、さらに、鮮度指数の予測結果に基づいて、食品の販売価格（例えば、定価）における割引率を決定してもよい。図４は、実施の形態に係る割引情報Ｉ２の一例を示す図である。具体的には、図４は、鮮度指数と割引率との関係の一例を示す図である。図４に示す横軸は経過日数を示しており、縦軸は鮮度指数及び割引率を示す。なお、横軸は、日付などであってもよい。
　図４に示すように、判定部３２ａは、鮮度指数と割引率との関係に基づいて、現時点における鮮度指数に応じて食品の割引率を決定してもよい。鮮度指数の予測結果は、例えば、１日目に取得される。現時点が経過日数７日目である場合、判定部３２ａは図４に示す関係から割引率が「３割引」であると決定してもよい。判定部３２ａは、例えば、過去の時点（例えば、経過日数０日目）に取得されたスペクトルに基づいて、現時点（例えば、経過日数７日目）の食品の状態を予測して、予測した食品の状態に応じた割引率を値段に反映するとも言える。判定部３２ａは、割引情報Ｉ２を記憶部３３に記憶してもよい。
　図３及び図４では、鮮度レベル「新鮮」であるときは割引率「０（定価）」であり、鮮度レベル「準新鮮」であるときは割引率「３割引」であり、鮮度レベル「非新鮮」であるときは割引率「５割引」である例を示した。つまり、図３及び図４では、鮮度レベルと割引率とが一対一に設定されている例を示したが、これに限定されない。割引率は、鮮度レベルとは関係なく、設定されてもよい。例えば、割引率は、熟度レベルと一対一に設定されてもよい。
　また、判定部３２ａは、例えば、食品の熟度レベルが「準完熟」である場合、当該食品の現時点の熟度指数と、熟度レベル「準完熟」に対応した遷移モデルとに基づいて、当該食品の熟度指数の変化を推定してもよい。図５は、実施の形態に係る熟度情報Ｉ３の一例である。具体的には、図５は、熟度指数の予測結果及び熟度レベルの関係の一例を示す図である。図５に示す横軸は、経過日数を示しており、縦軸は熟度指数（本実施の形態では、反射率の比）を示す。なお、横軸は、日付などであってもよい。
　図５に示すように、判定部３２ａは、例えば、１日目の熟度指数と、熟度レベル「準完熟」に対応した遷移モデルとに基づいて、当該食品の２日目以降の熟度指数を予測する。これにより、食品選定装置３０は、経過日数ごとの熟度指数を取得することができるので、経過日数と熟度レベルとの関係を取得することができる。図５の例では、経過日数がおよそ６日目までは熟度レベル「準完熟」であり、経過日数がおよそ７日目以降では熟度レベル「完熟」である。
　また、判定部３２ａは、例えば、熟度指数の予測結果に基づいて、当該食品の食べ頃（後述する図７を参照）を判定してもよい。また、判定部３２ａは、例えば、熟度指数の予測結果に基づいて、当該食品の消費期限（後述する図７を参照）を判定してもよい。判定部３２ａは、熟度情報Ｉ３を記憶部３３に記憶してもよい。
　本実施の形態では、判定部３２ａは、さらに、スペクトルに基づいて、食品の甘味・酸味のレベル（本実施の形態では、レベル「１」～「５」）の判定を行う。判定部３２ａは、例えば、スペクトルからショ糖（いわゆる砂糖）、果糖、転化糖、ブドウ糖などのいわゆる糖の含有量を算出し、算出した糖の含有量に基づいて甘味指数を算出する。甘味指数は、例えば、糖の含有量を基準となる糖の含有量で除算することで算出される。この場合、スペクトルには、糖の含有量により反射率が異なる波長又は波長帯の情報が含まれる。また、判定部３２ａは、例えば、スペクトルから食品に含まれるクエン酸の含有量を算出し、算出したクエン酸の含有量に基づいて酸味指数を算出する。酸味指数は、例えば、クエン酸の含有量を基準となるクエン酸の含有量で除算することで算出される。この場合、スペクトルには、クエン酸の含有量により反射率が異なる波長又は波長帯の情報が含まれる。なお、食品の甘味指数及び酸味指数の算出方法は上記に限定されず、食品のスペクトルを用いる方法であれば、既知のいかなる技術が用いられてもよい。
　判定部３２ａは、算出した甘味指数及び酸味指数と、図６に示す食品の甘味・酸味のレベルの関係とに基づいて、当該食品の甘味・酸味レベルを決定する。図６は、味覚情報Ｉ４の一例を示す図である。具体的には、図６は、食品の甘味・酸味のレベルを示す図である。図６中の数値「１」～「５」は、甘味・酸味のレベルを示す。なお、図６に示す酸味指数及び甘味指数と甘味・酸味のレベルとの関係は、予め設定されており、例えば、記憶部３３に記憶されている。
　図６に示すように、例えば、トマトαは、甘味指数と酸味指数とがバランスが取れており、甘味・酸味のレベルがレベル「３」の領域内に位置する。この場合、判定部３２ａは、トマトαの甘味・酸味のレベルを「３」と判定する。判定部３２ａは、トマトβ及びγにおいても同様に、甘味・酸味のレベル「２」及びレベル「４」と判定する。
　図１を再び参照して、生成部３２ｂは、ユーザに適合した食品を選定するための各種情報を生成する。生成部３２ｂは、通信部３１を介して取得されたスペクトルに基づいて、ネットスーパーなどの店舗側における食品の管理情報である品物プロファイルを生成する。また、生成部３２ｂは、ユーザに食品を宣伝するための広告（例えば、インターネット広告）を生成する。生成部３２ｂが生成する広告については、後述する（例えば、図１５及び図１６を参照）。生成部３２ｂは、生成した品物プロファイル、広告を記憶部３３に記憶してもよい。
　生成部３２ｂは、例えば、判定部３２ａの判定結果に基づいて品物プロファイルを生成する。図７は、実施の形態に係る品物プロファイルＰ２の一例を示す図である。
　図７に示すように、品物プロファイルＰ２は、「品物番号」、「鮮度」、「甘味・酸味」、「値段」、「食べ頃」、及び、「消費期限」を含む。なお、品物プロファイルＰ２は、さらに、「熟度」などを含んでいてもよい。
　「品物番号」は、１つの食品（品物）の複数の種類を特定するための識別情報を示す。１つの食品は、「トマト」、「メロン」及び「ミカン」などの互いに異なる食品を示す。複数の種類は、１つの食品（例えば、トマト）における複数の品種であってもよいし、複数の収穫時期であってもよい。図７は、食品「トマト」に対して、「トマトα」、「トマトβ」及び「トマトγ」の３種類が保管されていることを示す。
　「鮮度」は、食品の鮮度レベルを示す。鮮度レベルは、「新鮮」、「準新鮮」及び「非新鮮」などであるがこれに限定されない。「鮮度」は、例えば、現時点における食品の鮮度レベルを示す。「鮮度」は、判定部３２ａの予測結果（例えば、図３参照）に基づいて取得可能である。
　「甘味・酸味」は、食品の甘味及び酸味のレベルを示す。「甘味・酸味」は、例えば、現時点における食品の甘味及び酸味のレベルを示す。「甘味・酸味」は、判定部３２ａの判定結果（例えば、図６参照）に基づいて取得可能である。
　「値段」は、現時点における食品の価格を示す。「値段」は、例えば、「鮮度」などに応じて設定される。「値段」は、判定部３２ａの決定結果（例えば、図４参照）に基づいて取得可能である。
　「食べ頃」は、食品を食べるのに適した頃合いを示す。「食べ頃」は、例えば、「鮮度」などに基づいて設定される。具体的には、「食べ頃」は、「鮮度」の予測結果に基づいて設定される。
　「消費期限」は、食品そのものの安全な消費期間の限界を示す。「消費期限」は、「鮮度」の予測結果に基づいて設定されてもよいし、予め定められた期間が設定されてもよい。
　なお、生成部３２ｂは、ユーザの好みに応じた品物プロファイルＰ２を生成してもよい。生成部３２ｂは、さらに、個人プロファイルＰ１における情報に基づいて、「食べ頃」を設定してもよい。つまり、「食べ頃」は、ユーザごとに当該ユーザの好みに応じて設定されてもよい。生成部３２ｂは、例えば、個人プロファイルＰ１に基づくユーザの好みの鮮度レベルが「新鮮」であり、判定部３２ａが鮮度情報Ｉ１から鮮度レベル「新鮮」である期間を当該ユーザの「食べ頃」と判定した場合、当該判定結果に基づいて品物プロファイルＰ２を生成してもよい。
　照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１と品物プロファイルＰ２に含まれる食品の状態とを照合することで、品物プロファイルＰ２に含まれる食品の中からユーザの希望に適合する食品があるか否かを判定する。
　更新部３２ｄは、記憶部３３に記憶されている各種情報を更新する。更新部３２ｄは、例えば、購入した食品に対するユーザからのフィードバックに基づいて、記憶部３３に記憶されている個人プロファイルＰ１のユーザの好みに関する項目を更新する。
　記憶部３３は、食品選定処理を実行するための情報を記憶する記憶装置である。記憶部３３は、個人プロファイルＰ１と、品物プロファイルＰ２と、食品の状態に関する情報（例えば、鮮度情報Ｉ１）とを記憶する。なお、食品の状態に関する情報は、鮮度情報Ｉ１に替えて、又は、鮮度情報Ｉ１とともに割引情報Ｉ２及び熟度情報Ｉ３の少なくとも一方を含んでいてもよい。記憶部３３は、例えば、半導体メモリなどであってもよい。
　個人プロファイルＰ１は、ユーザ端末２０から取得したある食品に対するユーザの希望の成分を含む情報である。なお、記憶部３３は、個人プロファイルＰ１に替えて、図８に示す個人プロファイルＰ３を記憶していてもよい。図８は、実施の形態に係る個人プロファイルＰ３の他の一例を示す図である。
　図８に示すように、個人プロファイルＰ３は、例えば、ユーザ端末２０から取得した個人プロファイルＰ１に基づく情報である。個人プロファイルＰ３は、例えば、個人プロファイルＰ１を品物ごとのプロファイルに編集した情報である。「優先度」には、例えば、「鮮度」、「甘味・酸味」及び「値段」の優先順位が含まれてもよい。
　また、鮮度情報Ｉ１は、食品の鮮度指数及び鮮度レベルを含む情報であり、例えば、図３に示す鮮度指数の予測結果を含んでいてもよい。割引情報Ｉ２は、鮮度指数と割引率とを含む情報であり、例えば、図４に示す割引率の予測結果を含んでいてもよい。熟度情報Ｉ３は、食品の熟度指数及び熟度レベルを含む情報であり、例えば、図５に示す熟度指数の予測結果を含んでいてもよい。
　ロボット１００は、食品を取り扱う装置である。ロボット１００は、照合部３２ｃの照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定する作業を行う。本実施の形態では、ロボット１００は、さらにスペクトルに基づいて食品を仕分けする作業を行う。ロボット１００は、通信部１０１と、制御部１０２と、センサ１０３と、アーム部１０４とを有する。
　通信部１０１は、インターネット等のネットワーク４０を介して他の装置と通信するための通信回路（通信モジュール）である。本実施の形態では、通信部１０１は、少なくとも食品選定装置３０と通信する。通信部１０１は、ネットワーク４０を介して、食品選定装置３０から、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と、マルチスペクトルカメラ１０が１以上の食品の各々を測定した結果である、１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルに基づく１以上の食品の各々の状態とを照合した照合結果を取得する。通信部１０１は、第２取得部として機能する。
　制御部１０２は、ロボット１００が有する各構成要素を制御する制御装置である。制御部１０２は、例えば、照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定するようにアーム部１０４を制御する。制御部１０２は、例えば、照合結果に基づいてアーム部１０４を制御することで、食品の位置を照合結果に応じた位置に移動させる。
　制御部１０２は、アーム部１０４の関節部に設けられたモータを制御することで、アーム部１０４を動作（例えば、回転動作）させる。
　センサ１０３は、例えば、カメラであり、ロボット１００の周囲をセンシングする。センサ１０３は、例えば、トレー（例えば、図１０に示すトレーＴ１～Ｔ３）の位置をセンシングする。また、センサ１０３は、アーム部１０４が食品を把持したか否かを判定するセンサであってもよいし、その他のセンサであってもよい。また、センサ１０３は、マルチスペクトルカメラ１０が有する撮像部１１であってもよい。つまり、ロボット１００とマルチスペクトルカメラ１０とは、一体的に構成されていてもよい。ロボット１００は、マルチスペクトルカメラ１０を内蔵しているとも言える。このように、ロボット１００は、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを、撮像することで取得する構成であってもよい。
　アーム部１０４は、制御部１０２の制御に基づいて、食品を移動させる作業を行う。本実施の形態では、アーム部１０４は、食品を把持することで、当該食品を移動させる。アーム部１０４は、例えば、６軸のロボットアームであるが、これに限定されない。なお、アーム部１０４は、食品を把持することで当該食品を移動させることに限定されない。アーム部１０４は、例えば、食品を吸着することで移動させてもよいし、食品を押すことで移動させてもよい。
　また、ロボット１００は、上記以外にモータに駆動電力を供給するインバータなどを有する。
　上記のような食品選定システム１において、マルチスペクトルカメラ１０及びロボット１００は、例えば、食品を選定するための工場内に配置される。また、食品選定装置３０は、当該工場内に配置されていてもよいし、当該工場とは異なる遠隔地に配置されていてもよい。
　［２.食品選定システムの動作］
　まずは、食品選定システム１全体の動作について、図９を参照しながら説明する。図９は、実施の形態に係る食品選定システム１の動作を示すシーケンス図である。なお、図９は、新しい食品が入荷されたときの動作を示す。
　図９に示すように、マルチスペクトルカメラ１０は、品物（食品）を測定することで、当該品物のスペクトル（分光情報）を取得し（Ｓ１１）、取得した品物のスペクトルを食品選定装置３０に出力する（Ｓ１２）。
　ここで、スペクトルに基づいて食品を仕分けする様子を、図１０を参照しながら説明する。図１０は、食品を仕分けする様子の一例を示す図である。図１０は、例えば、工場において、マルチスペクトルカメラ１０により取得されたスペクトルに基づいて、ロボット１００によって新しく入荷された食品が取り扱われる様子を示している。つまり、図１０は、工場でロボット１００が食品の状態に応じた仕分け作業を行う様子を示している。なお、図１０では、図７に示すトマトα、トマトβ、トマトγを取り扱う様子を示している。
　図１０に示すように、工場において、ロボット１００と、供給装置１１０と、食品保管装置１２０とを用いて、食品が仕分けされる。なお、食品選定システム１は、さらに、供給装置１１０と、食品保管装置１２０とを備えていてもよい。この場合、供給装置１１０と、食品保管装置１２０とは、ネットワーク４０を介して、食品選定装置３０と通信可能に接続される。また、制御部３２は、供給装置１１０と、食品保管装置１２０とを制御するための制御信号を生成してもよい。
　マルチスペクトルカメラ１０は、供給装置１１０により搬送される１以上の食品の各々を測定することで、１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する。マルチスペクトルカメラ１０は、例えば、１以上の食品の各々の計測を連続して行う。
　ロボット１００は、マルチスペクトルカメラ１０が１以上の食品の各々を測定した結果である、１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルに基づいて、１以上の食品を仕分けする。具体的には、ロボット１００は、供給装置１１０によって供給される１以上の食品の各々を、スペクトルに基づく当該食品の状態に基づいて、当該状態に応じたトレー（例えば、トレーＴ１～Ｔ３）に移す作業を行う。
　供給装置１１０は、いわゆるベルトコンベアである。供給装置１１０は、上流側から下流側に向けて食品を搬送する。食品は、例えば、入荷されてから１度もマルチスペクトルカメラ１０で測定が行われていない食品であるが、マルチスペクトルカメラ１０で測定が行われてから所定期間経過した食品であってもよい。
　食品保管装置１２０は、スペクトルが取得された食品を保管する保管装置である。食品保管装置１２０は、例えば、品物番号ごとに互いに異なるトレーを用いて、食品を保管する。図１０の例では、トレーＴ１は、トマトαを収容し、トレーＴ２は、トマトβを収容し、トレーＴ３は、トマトγを収容する。また、食品保管装置１２０は、食品を所定の温度で保管する機能を有していてもよい。
　図９を再び参照して、食品選定装置３０は、マルチスペクトルカメラ１０からスペクトルを取得し、取得したスペクトルに基づいて、品物プロファイルＰ２の登録処理を行う（Ｓ２１）。登録処理の詳細は後述する。
　また、ユーザ端末２０は、ユーザの入力部２２への操作によりアプリを起動し（Ｓ３１）し、個人プロファイルＰ１の生成に必要な情報を、入力部２２を介して受け付ける。そして、ユーザ端末２０は、入力部２２を介して受け付けた情報に基づいて個人プロファイルＰ１を生成し、生成した個人プロファイルＰ１を食品選定装置３０に出力する（Ｓ３２）。個人プロファイルＰ１には、ユーザが購入を予定している品物及び当該品物の状態に対するユーザの希望に関する情報が含まれる。ステップＳ３２において、ユーザ端末２０は、図２に示すような個人プロファイルＰ１を食品選定装置３０に出力する。
　食品選定装置３０は、取得した個人プロファイルＰ１の照合処理を行う（Ｓ２２）。具体的には、食品選定装置３０は、個人プロファイルＰ１に含まれるユーザが購入を予定している品物及び当該品物の状態に対するユーザの希望に関する情報に基づいて、品物プロファイルＰ２の中から、ユーザの希望を満たす食品があるか否かを判定する。そして、食品選定装置３０は、ユーザの希望に適合する食品がある場合、当該食品の情報を含む品物プロファイルＰ２をユーザ端末２０に通知する（Ｓ２３）。品物プロファイルＰ２には、希望に適合する食品があること、当該食品の状態に関する情報、当該食品を宣伝する広告などの少なくとも１つが含まれる。食品選定装置３０は、ユーザの希望に適合する食品をユーザに提案するとも言える。また、品物プロファイルＰ２には、１つの食品に関する情報が含まれていてもよいし、ユーザの希望に適合する食品が複数ある場合、複数の食品に関する情報が含まれていてもよい。
　ユーザ端末２０は、品物プロファイルＰ２を取得すると、当該品物プロファイルＰ２を表示部２４に表示する。そして、ユーザ端末２０は、入力部２２を介して食品を購入する操作をユーザから受け付けると、購入したい品物番号を示す情報を食品選定装置３０に出力する（Ｓ３３）。
　食品選定装置３０は、購入したい品物番号を示す情報を取得する、つまり注文を取得すると、食品を選定し、送付する処理を行う（Ｓ２４）。図１１は、食品を選定する様子の一例を示す図である。図１１は、例えば、工場において、購入したい品物番号を示す情報（以降において、注文情報とも記載する）に基づいて、ロボット１００によって食品が取り扱われる様子を示している。つまり、図１１は、工場でロボット１００によって選定作業を行う様子を示している。なお、図１１では、図７に示すトマトα、トマトβ、トマトγを取り扱う様子を示している。また、図１１では、マルチスペクトルカメラ１０などの図示を省略している。また、注文情報は、希望情報の一例である。
　図１１に示すように、工場において、ロボット１００と、供給装置１１０と、食品保管装置１２０とを用いて、食品が選定される。
　ロボット１００は、１以上の食品の中から注文情報に基づく食品を掴み取り容器Ｃに移す作業を行う。図１１の例では、ロボット１００は、トレーＴ１～Ｔ３のうち注文情報に基づく食品を収容するトレーから、当該食品を必要数、容器Ｃに移す作業を行う。
　供給装置１１０は、上流側から下流側に向けて容器Ｃを搬送する。容器Ｃは、注文情報に基づく食品が入れられる器である。
　上記のように、ロボット１００により食品が取り扱われる、つまりロボット１００により食品が選定される。ロボット１００が食品を選定することは、例えば、後述する選定ステップに含まれてもよい。選定ステップは、選定処理及び選定作業を含んでいてもよい。
　次に、食品選定装置３０における品物プロファイルＰ２の登録処理について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、実施の形態に係る食品選定システム１における、品物プロファイルＰ２を生成する動作を示すフローチャートである。図１２に示す処理は、例えば、後述する図１３に示すステップＳ１１１が実行されるより以前に実行される処理である。
　図１２に示すように、まず、生成部３２ｂは、新しい品物（食品）の品物番号を登録する（Ｓ１０１）。生成部３２ｂは、例えば、食品選定装置３０が有する入力部（図示しない）又はユーザ端末２０から取得した情報に基づいて、品物番号を登録してもよい。生成部３２ｂは、品物番号を記憶部３３に記憶してもよい。
　次に、食品選定装置３０は、通信部３１を介してマルチスペクトルカメラ１０から品物のスペクトルを取得する（Ｓ１０２）。食品選定装置３０は、ステップＳ１０２において、例えば、マルチスペクトルカメラ１０が１以上の食品の各々を測定した結果である、１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する。食品選定装置３０は、ステップＳ１０２において、例えば、マルチスペクトルカメラ１０が２以上の食品の各々を測定した結果である、２以上の食品の各々に対応する２以上のスペクトルを取得する。なお、ステップＳ１０２は、第１取得ステップの一例である。
　判定部３２ａは、取得したスペクトルと、参照スペクトルとを照合し、食品の鮮度及び熟度パラメータ比を算出する（Ｓ１０３）。食品の鮮度及び熟度パラメータ比を算出するとは、例えば、食品の現時点における鮮度指数及び熟度指数を算出することを意味する。なお、判定部３２ａは、ステップＳ１０３において、食品の鮮度指数及び熟度指数の少なくとも一方を算出すればよい。
　次に、判定部３２ａは、ステップＳ１０３で算出した鮮度及び熟度のパラメータ比に基づき、鮮度指数、熟度指数、食べ頃及び消費期限を算出する（Ｓ１０４）。ステップＳ１０４での鮮度指数及び熟度指数を算出するとは、例えば、鮮度指数の予測結果及び熟度指数の予測結果を算出することを意味する。判定部３２ａは、例えば、図３に示す鮮度情報Ｉ１、及び、図５に示す熟度情報Ｉ３を算出し、算出した鮮度情報Ｉ１及び熟度情報Ｉ３の少なくとも一方に基づいて、食べ頃、及び、消費期限を算出してもよい。また、判定部３２ａは、ステップＳ１０４において、割引情報Ｉ２を算出してもよい。
　なお、判定部３２ａは、ステップＳ１０４において、鮮度指数、熟度指数、食べ頃、消費期限、及び、割引率の少なくとも１つを算出すればよい。
　次に、生成部３２ｂは、判定部３２ａが算出した鮮度及び熟度のパラメータ比、鮮度指数、熟度指数、食べ頃及び消費期限を登録することで、品物プロファイルＰ２を作成する（Ｓ１０５）。生成部３２ｂは、品物プロファイルＰ２を、判定部３２ａが算出した各種情報に基づいて更新する（新しく入荷した品物に対する情報を追加する）とも言える。
　これにより、食品選定装置３０は、新しく食品が入荷した場合に、当該食品を含む品物プロファイルＰ２を作成することができる。なお、ステップＳ１０３～Ｓ１０５は、図１２に示すステップＳ２１に相当する。
　なお、ステップＳ１０１からＳ１０５の処理は、食品選定装置３０が実行することに限定されない。ステップＳ１０１からＳ１０５の処理は、食品選定装置３０の外部の装置により実行されてもよい。そして、食品選定装置３０は、ネットワーク４０を介して、外部の装置が生成した品物プロファイルＰ２を取得してもよい。
　この場合、食品選定装置３０が実行する食品選定方法は、マルチスペクトルカメラ１０が食品を計測したスペクトルに基づく当該食品の状態を取得し、ユーザのある食品の希望の成分を示す希望情報とスペクトルに基づく食品の状態とを照合し、照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定してもよい。また、食品選定方法は、マルチスペクトルカメラ１０が１以上の食品の各々を測定した１以上のスペクトルに基づく当該１以上の食品の各々の状態を取得し、ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と１以上のスペクトルに基づく１以上の食品の各々の状態とを照合し照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定してもよい。なお、食品の状態は、例えば、鮮度情報Ｉ１、割引情報Ｉ２、熟度情報Ｉ３及び味覚情報Ｉ４の少なくとも１つを含む。
　次に、食品選定システム１における、食品を選定する動作について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、実施の形態に係る食品選定システム１における、食品を選定する動作を示すフローチャートである。なお、図１３では、品物プロファイルＰ２が予め記憶部３３に記憶されている場合について説明する。
　図１３に示すように、食品選定装置３０は、ネットワーク４０を介してユーザ端末２０から個人プロファイルＰ１を取得する（Ｓ１１１）。制御部３２は、例えば、個人プロファイルＰ１を記憶部３３に記憶する。
　次に、照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１の条件に適合する品物があるか否かを判定する（Ｓ１１２）。照合部３２ｃは、ユーザの希望を満たす品物があるか否かを判定する。具体的には、照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１の条件と、品物プロファイルＰ２に含まれる食品の状態とを照合することで、ユーザの希望に適合する品物があるか否かを判定する。そして、照合部３２ｃは、ユーザの希望に適合する品物があるか否かを判定することで、ユーザの希望に適合する品物を選定する。照合部３２ｃは、例えば、記憶部３３に記憶されている最新の品物プロファイルＰ２を読み出して、ステップＳ１１２の判定を実行する。
　照合部３２ｃは、図３～図５に示すような予測情報を用いて、ステップＳ１１２の判定を行う。照合部３２ｃは、例えば、個人プロファイルＰ１に含まれる「配送希望日」における品物の鮮度レベル及び熟度レベルとユーザが希望する鮮度レベル及び熟度レベルとを照合することにより、上記の判定を行う。言い換えると、照合部３２ｃは、現時点の鮮度レベル及び熟度レベルを用いてステップＳ１１２の判定を行わない。
　なお、ステップＳ１１２における判定は、品物プロファイルＰ２に含まれる食品が１つである場合、当該食品がユーザの希望を満たすか否かを判定することであってもよいし、品物プロファイルＰ２に含まれる食品が複数である場合、当該複数の食品の中からユーザの希望を満たす食品を選ぶことであってもよい。当該食品がユーザの希望を満たすと判定すること、及び、当該複数の食品の中からユーザの希望を満たす食品を選ぶことは、ユーザの希望の食品を選定することに含まれる。
　なお、ステップＳ１１２は、照合ステップ及び選定ステップの一例である。また、照合部３２ｃは、上記のように、照合結果に基づいて、ユーザの希望の食品を選定する選定部としても機能する。
　ここで、図３を参照しながら、鮮度を例に説明する。現時点は経過日数が１日目であり、個人プロファイルＰ１に含まれる「配送希望日」は経過日数が５日目であるとする。照合部３２ｃは、図３に示す鮮度指数の予測結果における経過日数５日目のときの鮮度指数（例えば、およそ０．６）に基づく鮮度レベル（例えば、新鮮）と、個人プロファイルＰ１に含まれるユーザの鮮度レベルの好みとを照合し、ステップＳ１１２の判定を行う。
　照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１に含まれる「甘味・酸味」、「鮮度」、「熟度」及び「値段」の全てを満たす品物を、ユーザの希望に適合する品物であると判定してもよいし、「甘味・酸味」、「鮮度」、「熟度」及び「値段」の少なくとも１つを満たす品物を、ユーザの希望に適合する品物であると判定してもよい。照合部３２ｃは、例えば、図８に示す個人プロファイルＰ３に含まれる「優先度」において、優先度が最も高い（図８の例では、「鮮度」）項目を満たす品物を、ユーザの希望に適合する品物であると判定してもよい。なお、「甘味・酸味」、「鮮度」、「熟度」及び「値段」の全てを満たすこと、又は、「甘味・酸味」、「鮮度」、「熟度」及び「値段」の少なくとも１つを満たすことは、照合結果の一例である。
　上記のように、食品選定装置３０は、ステップＳ１１２において、個人プロファイルＰ１の条件、つまり食品に対するユーザの希望と、マルチスペクトルカメラ１０が測定したスペクトルに基づく食品の状態とに基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定する。
　次に、照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１の条件に適合する品物がある場合（Ｓ１１２でＹｅｓ）、該当する品物を仮押さえする（Ｓ１１３）。照合部３２ｃは、ユーザの希望を満たす食品がある場合、選定された食品を仮押さえする。仮押さえとは、該当する品物を、他のユーザが一時的に購入できなくすることを意味する。照合部３２ｃは、例えば、個人プロファイルＰ１に含まれる「個数」分だけ仮押さえを行う。ステップＳ１１３は、仮押さえステップの一例である。
　次に、照合部３２ｃは、仮押さえした品物の情報を示す品物候補のプロファイルをユーザ端末２０に通知する（Ｓ１１４）。つまり、照合部３２ｃは、選定された品物の情報を示す品物候補のプロファイルをユーザ端末２０に通知する。品物候補のプロファイルは、食品情報の一例である。また、ステップＳ１１４は、通知ステップの一例である。
　照合部３２ｃは、例えば、品物候補のプロファイルとして、ユーザの個人プロファイルＰ１を満たす食品があることを示す情報をユーザ端末２０に出力してもよいし、生成部３２ｂが生成した品物候補の広告をユーザ端末２０に出力してもよい。例えば、生成部３２ｂは、図１４又は図１５に示すような広告をユーザ端末２０に出力してもよい。図１４は、実施の形態に係るユーザ端末２０に通知される品物候補のプロファイルの一例を示す図である。図１５は、実施の形態に係るユーザ端末２０に通知される品物候補のプロファイルの他の一例を示す図である。
　図１４は、例えば、個人プロファイルＰ１の「品物」が「トマト」であり、「優先度」が「値段」である場合の広告を示す。広告には、例えば、割引されている理由、割引率、在庫数などが含まれる。図１５は、個人プロファイルＰ１の「品物」が「メロン」であり、「甘味・酸味」が「１（例えば、甘味成分Ｍａｘ）」である場合の広告を示す。広告には、例えば、甘味・酸味のレベル、食べ頃などが含まれる。広告には、例えば、配送可能日（例えば、本日配送可）などの情報が含まれていてもよい。なお、生成部３２ｂは、例えば、個人プロファイルＰ１及び品物プロファイルＰ２に基づいて、広告を生成する。
　また、照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１の条件に適合する品物がない場合（Ｓ１１２でＮｏ）、品物プロファイルＰ２の中から個人プロファイルＰ１に近い品物を仮押さえする（Ｓ１１５）。照合部３２ｃは、ユーザの希望を満たす食品がない場合、ユーザの希望に類似した食品をユーザの希望に適合する食品として選定する。そして、照合部３２ｃは、選定した食品を仮押さえする。ステップＳ１１５は、仮押さえステップの一例である。
　個人プロファイルＰ１に近い品物は、個人プロファイルＰ１の条件に近い品物であり、例えば、個人プロファイルＰ１に含まれる各成分のうち少なくとも１つの成分が、ユーザの希望を満たしてはいないが当該ユーザの希望に近い品物である。個人プロファイルＰ１に近い品物は、「甘味・酸味」を例に説明すると、個人プロファイルＰ１に含まれる「甘味・酸味」が「２」である場合、「甘味・酸味」が「２」に近い品物であり、例えば、「甘味・酸味」が「１」又は「３」の品物である。また、個人プロファイルＰ１に近い品物は、「配送希望日」を例に説明すると、例えば、「配送希望日」当日には配送できないが、「配送希望日」の翌日に配送可能な品物である。
　そして、照合部３２ｃは、個人プロファイルＰ１に近い品物であって仮押さえした品物の情報を示す品物候補のプロファイルを、ユーザ端末２０に通知する（Ｓ１１６）。つまり、照合部３２ｃは、選定された品物の情報を示す品物候補のプロファイルをユーザ端末２０に通知する。品物候補のプロファイルは、食品情報の一例である。また、ステップＳ１１６は、通知ステップの一例である。
　なお、照合部３２ｃは、ステップＳ１１４又はＳ１１６において、さらに、判定部３２ａが算出した予測結果（予測情報）を、ユーザ端末２０に通知してもよい。つまり、食品情報は、選定された食品の状態の予測情報を含んでいてもよい。予測情報は、例えば、図３及び図５に示すようなグラフであってもよい。また、食品情報は、さらに、予測情報に基づく、選定された食品の食べ頃時期を示す情報を含んでいてもよい。食べ頃時期を示す情報は、例えば、図１５に示すような食べ頃日時を示す情報であってもよい。また、食品情報は、さらに、選定された食品のスペクトルに基づく、当該食品の割引率に基づく情報が含まれていてもよい。割引率に基づく情報は、例えば、図４に示すようなグラフであってもよいし、個人プロファイルＰ１に含まれる「配送予定日」における割引率の値であってもよいし、当該割引率を適用した後の値段（例えば、単価）であってもよい。
　ユーザ端末２０の制御部２３は、ステップＳ１１４又はＳ１１６で通知された品物候補のプロファイルを表示部２４に表示する。そして、制御部２３は、表示部２４に食品を注文するための注文画面を表示する。図１６は、実施の形態に係るユーザ端末２０の表示部２４に表示される注文画面Ｕ１の一例を示す図である。
　図１６に示すように、注文画面Ｕ１には、「おすすめ度」、「品物番号」、「在庫」、「値段」、「配送日」、「詳細情報」及び「注文」の項目が含まれる。なお、注文画面Ｕ１には、仮押さえを行っていることを示す情報、仮押さえしている期間などが含まれていてもよい。
　「おすすめ度」は、個人プロファイルＰ１の条件に適合している度合い、つまりユーザの希望に適合している度合いを示す。例えば、個人プロファイルＰ１に含まれる各成分のうち、ユーザの希望を満たす成分の数が多いほど「おすすめ度」が高く設定される。また、例えば、個人プロファイルＰ１により近いほど「おすすめ度」が高く設定される。
　「品物番号」は、食品ごとの複数の種類を特定するための識別情報を示す。「品物番号」には、ステップＳ１１４又はＳ１１６で通知した品物候補に対応する識別情報が含まれる。
　「在庫」は、品物の種類ごとの在庫数を示す。在庫数は、例えば、仮押さえした品物の数と同数である。
　「値段」は、品物の単価を示す。割引がされている場合、割引後の単価が表示される。「値段」が割引後の単価である場合、割引率は、選定された食品に対応するスペクトルに基づいて決定される。言い換えると、ステップＳ１１２等で選定された品物における値段の割引率は、選定された食品に対応するスペクトルに基づいて決定される。
　「配送日」は、一定時間内に品物を注文した場合の配送予定日を示す。
　「詳細情報」は、「品物番号」が示す品物の状態に関する情報を表示するための項目である。「詳細情報」にある「＋」を選択することで、「品物番号」が示す品物の状態に関する情報が表示される。品物の状態に関する情報は、食品の鮮度、熟度、値段、味覚などを示す情報であり、例えば、図３～図６に示す情報である。言い換えると、「詳細情報」にある「＋」が選択されることで、食品選定装置３０は、図３～図６に示すグラフの少なくとも１つをユーザ端末２０に出力する。これにより、ユーザは、食品の鮮度、熟度、値段、味覚などの推移を確認することができるので、いつまでであれば自身の希望を満たす品物を買えるか（例えば、いつまでなら新鮮な品物を買えるか）を容易に知ることができる。
　「注文」は、注文する品物に関する情報を示し、例えば、注文する品物の個数及び合計の値段（合計金額）を含む。
　図１３を再び参照して、次に、判定部３２ａは、ユーザから一定時間内に注文があるか否かを判定する（Ｓ１１７）。判定部３２ａは、ユーザ端末２０から注文画面Ｕ１において所定の項目が入力されたことを示す情報を取得すると、ユーザから注文があると判定する。なお、一定時間は、食品ごと、食べ頃までの残り日数などに応じて適宜設定される。
　次に、判定部３２ａは、ユーザから一定時間内に注文がある場合（Ｓ１１７でＹｅｓ）、該当する品物を選定し、送付するための処理を行う（Ｓ１１８）。また、更新部３２ｄは、品物プロファイルＰ２に品物の在庫が含まれる場合、在庫を更新してもよい。なお、ステップＳ１１８は、ユーザから注文を受けた品物を配送するための処理を行う配送ステップの一例である。
　次に、更新部３２ｄは、ステップＳ１１８で配送した品物に対するフィードバック（フィードバック情報）をユーザ端末２０から取得する（Ｓ１１９）。ステップＳ１１９は、ユーザに配送された食品に対するフィードバック情報を取得する第２取得ステップの一例である。
　次に、更新部３２ｄは、フィードバックに基づいて、記憶部３３に記憶されている個人プロファイルＰ１を更新する（Ｓ１２０）。更新部３２ｄは、個人プロファイルＰ１に含まれるユーザの好みに関する項目を更新する。更新部３２ｄは、例えば、図２に示す「甘味・酸味」、「優先度」などの項目を更新する。品物が「トマト」及び「甘味・酸味」が「２」である場合を例に説明すると、ステップＳ１２０において、注文した「トマト」の甘味がもう少し強い方がよいことを示すフィードバックをユーザ端末２０から取得すると、更新部３２ｄは、個人プロファイルＰ１の「甘味・酸味」を「２」からより甘味が強い「１」へ更新する。なお、フィードバックを取得した品物が「トマト」及び「甘味・酸味」が「２」であることは、ユーザの購入履歴から取得可能である。更新部３２ｄは、例えば、フィードバック及び購入履歴に基づいて、個人プロファイルＰ１を更新してもよい。購入履歴は、記憶部３３に記憶されていてもよい。
　これにより、食品選定装置３０は、次回の「トマト」の注文時において、よりユーザの好みに近い「トマト」を選定し、ユーザ端末２０に通知することができる。なお、ステップＳ１２０は、フィードバック情報に基づいて個人プロファイルＰ１を更新する更新ステップの一例である。
　次に、判定部３２ａは、ユーザから同じ品物の注文を受け付けたか否かを判定する（Ｓ１２３）。制御部３２は、判定部３２ａがユーザから同じ品物の注文を受け付けたと判定する（Ｓ１２３でＹｅｓ）と、ステップＳ１１２に戻り、処理を継続する。また、制御部３２は、判定部３２ａがユーザから同じ品物の注文を受け付けていないと判定する（Ｓ１２３でＮｏ）と、食品を選定する動作を終了する。
　また、判定部３２ａは、ユーザから一定時間内に注文がない場合（Ｓ１１７でＮｏ）、ステップＳ１１４又はＳ１１６で行った仮押さえを解除する（Ｓ１２１）。これにより、仮押さえされていた品物を、他のユーザが購入できるようになる。
　次に、判定部３２ａは、個人プロファイルＰ１に適合する品物プロファイルを新たに取得したか否かを判定する（Ｓ１２２）。図１３のフローチャートに示す動作の実行と並行して図１２のフローチャートに示す動作が実行されている場合、ステップＳ１１３～Ｓ１２１までの期間において、新たに品物が入荷する（言い換えると、品物のスペクトルを取得する）と、品物プロファイルＰ２は更新される。そのため、判定部３２ａは、ステップＳ１１３の時点以降に更新された品物の中から個人プロファイルＰ１に適合する品物があるか否かを判定する。
　判定部３２ａは、個人プロファイルＰ１に適合する品物プロファイルＰ２を新たに取得した場合（Ｓ１２２でＹｅｓ）、ステップＳ１１３に進み該当する品物を仮押さえし、ステップＳ１１４以降の処理を継続する。また、判定部３２ａは、個人プロファイルＰ１に適合する品物プロファイルＰ２を新たに取得していない場合（Ｓ１２２でＮｏ）、ステップＳ１２３に進む。ステップＳ１２３の処理は、上記と同様であり説明を省略する。
　なお、判定部３２ａは、さらに、ステップＳ１２２において、個人プロファイルＰ１に近い品物プロファイルを新たに取得したか否かを判定してもよい。そして、食品選定装置３０は、判定部３２ａが、ステップＳ１２２において、個人プロファイルＰ１に近い品物プロファイルを新たに取得したと判定した場合、ステップＳ１１５に進み、ステップＳ１１５以降の処理を実行してもよい。
　（実施の形態の変形例１）
　以下、本変形例に係る食品選定システム等について、図１７及び図１８を参照しながら説明する。図１７は、変形例１に係る個人プロファイルＰ４の一例を示す図である。なお、以下の説明では、実施の形態との相違点を中心に説明し、実施の形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略又は簡略化する場合がある。本変形例に係る食品選定システムの構成は、実施の形態に係る食品選定システム１と同様であり、説明を省略する。
　図１７に示すように、記憶部３３が記憶する個人プロファイルＰ４は、「優先度」に替えて「調理方法」を含む。なお、図１７では、「甘味・酸味」を含む例を示しているが、個人プロファイルＰ４は、「甘味・酸味」を含んでいなくてもよい。ユーザが希望する調理方法は、ユーザの希望の成分の一例である。
　この場合、照合部３２ｃは、図１３に示すステップＳ１１２において、個人プロファイルＰ４に含まれる食品の調理方法を用いて、ユーザの希望に適合する品物があるか否かを判定することで、ユーザの希望に適合する品物を選定する。照合部３２ｃは、選定ステップにおいて、例えば、食品の調理方法と、１以上の食品の各々の状態とを照合することで、ユーザの希望に適合する食品を選定する。つまり、照合部３２ｃは、照合結果に基づいて、ユーザの希望に適合する食品を選定する。
　照合部３２ｃは、例えば、「品物：トマト」に対応する「甘味・酸味」が「２」である場合、「甘味・酸味」が「２」であるトマトがあるか否かを判定することに加えて、又は、「甘味・酸味」が「２」であるトマトがあるか否かを判定することに替えて、「調理方法：サラダ」に適した「甘味・酸味」のトマトがあるか否かを判定してもよい。そして、照合部３２ｃは、「調理方法：サラダ」に適した「甘味・酸味」のトマトがある場合、ユーザの希望に適合する品物があると判定してもよい。ユーザが希望する調理方法に適した食品は、ユーザの希望に適合する品物の一例である。
　これにより、食品選定装置３０は、調理方法に適した品物を選定することができるので、よりユーザの希望に適合した品物を選定することができる。
　また、この場合、ユーザの希望に適合した品物と、調理方法に対して推奨される品物とがユーザ端末２０に通知されてもよい。言い換えると、ユーザ端末２０の表示部２４には、図１８に示すように、ユーザの希望に適合した品物と、調理方法に対して推奨される品物とが表示されてもよい。図１８は、変形例１に係るユーザ端末２０の表示部２４に表示される品物候補のプロファイルＵ２の一例を示す図である。
　ユーザは、図１８に示す品物候補のプロファイルＵ２を確認することで、どちらの品物を購入するか検討を行うことができる。
　（実施の形態の変形例２）
　以下、本変形例に係る食品選定システム等について、図１９を参照しながら説明する。図１９は、変形例２に係るユーザ端末２０の表示部２４に表示される品物候補のプロファイルＵ３の一例を示す図である。言い換えると、図１９に示す品物候補のプロファイルＵ３は、食品選定装置３０からユーザ端末２０に通知される情報である。なお、以下の説明では、実施の形態との相違点を中心に説明し、実施の形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略又は簡略化する場合がある。本変形例に係る食品選定システムの構成は、実施の形態に係る食品選定システム１と同様であり、説明を省略する。
　図１９に示すように、ユーザ端末２０の表示部２４に表示される品物候補のプロファイルＵ３は、「品物番号」、「鮮度」、「甘味・酸味」、「食べ頃」及び「配送頻度」の項目を含む。
　「鮮度」は、「食べ頃」における鮮度レベルを示す。
　「食べ頃」は、品物の食べ頃時期を示す。品物候補のプロファイルＵ３に、食べ頃時期の少なくとも一部がずれた食品が含まれる。本変形例では、品物候補のプロファイルＵ３に食べ頃時期が互いにずれた食品が含まれる。具体的には、品物候補のプロファイルＵ３には、「食べ頃」が「２／１－２／７」の「ミカンα」と、「食べ頃」が「２／８－２／１４」の「ミカンβ」と、「食べ頃」が「２／１５－２／２１」の「ミカンγ」とが含まれる。このように、品物候補のプロファイルＵ３は、「ミカン」といった１つの食品に対して、食べ頃時期の少なくとも一部がずれた複数の「ミカン」に関する情報を含む。
　この場合、判定部３２ａは、例えば、図１３に示すステップＳ１１２において、食べ頃時期がずれた複数の食品（例えば、ミカン）をユーザの希望に適合する食品として選定する。また、食べ頃時期のいずれかには、個人プロファイルＰ１の「配送希望日」の日にちが含まれる。
　「配送頻度」は、「ミカンα」、「ミカンβ」及び「ミカンγ」を配送する頻度を示す。「配送頻度」は、例えば、「一括配送」、「個別配送」、「隔週の配送」などである。図１９の例では、「配送頻度」は、「一括配送」である。この場合、「ミカンα」、「ミカンβ」及び「ミカンγ」が一括でユーザに配送される。例えば、「ミカンα」、「ミカンβ」及び「ミカンγ」をユーザが２／１に受け取ると、「ミカンα」は、既に食べ頃であるが、「ミカンβ」及び「ミカンγ」はまだ食べ頃ではない。このとき、ユーザは、「ミカンα」を食べることで、ユーザの希望の状態である「ミカンα」を食べることができる。そして、２／８になると、「ミカンβ」が食べ頃となるが、「ミカンγ」は食べ頃ではない。このとき、ユーザは、「ミカンβ」を食べることで、ユーザの希望の状態である「ミカンβ」を食べることができる。そして、２／１５になると、「ミカンγ」が食べ頃となる。このとき、ユーザは、「ミカンγ」を食べることで、ユーザの希望の状態である「ミカンγ」を食べることができる。
　このように、「食べ頃」が異なる複数の食品を含む品物候補のプロファイルＵ３を表示部２４に表示することで、ユーザは常に希望の状態の「ミカン」を食べることができる。また、例えば、ミカンαを２／１～２／２１の期間分注文した場合、当該期間の後半になるとミカンαの一部は腐ってしまう。一方、本変形例に係る食品選定装置３０によれば、ミカンの一部が腐ってしまうことを抑制することができるので、食品ロスに対する低減効果が期待できる。
　なお、「配送頻度」は、例えば、個人プロファイルＰ１に含まれていてもよい。「配送頻度」は、ユーザの希望の成分の一例である。
　この場合、照合部３２ｃは、図１３に示すステップＳ１１２において、食べ頃時期の少なくとも一部が異なる２以上の食品をユーザの希望に適合する食品として選定する。照合部３２ｃは、例えば、選定ステップにおいて、照合結果に基づいて、食べ頃時期がずれた２以上の食品をユーザの希望に適合する食品として選定する。なお、ここでの２以上の食品は、例えば、同一種類の食品（例えば、「ミカン」）において、互いに食べ頃時期がずれた食品である。
　これにより、食品選定装置３０は、食べ頃時期の少なくとも一部が異なる品物を選定することができるので、一度の配送であってもユーザは常に希望の状態の品物を食べることができる。よって、本変形例に係る食品選定装置３０によれば、よりユーザの希望に適した品物を選定することができる。
　また、判定部３２ａは、ステップＳ１１８において、複数の食品のうちユーザから注文を受け付けた２以上の食品を、個人プロファイルＰ１に含まれる配送頻度（例えば、品物候補のプロファイルＵ３に示す配送頻度）に基づいて発送する。言い換えると、判定部３２ａは、配送ステップにおいて、２以上の食品の注文を受け付けた場合、注文を受け付けた２以上の食品を、個人プロファイルＰ１に含まれる配送頻度に基づいて配送する。
　（実施の形態の変形例３）
　以下、本変形例に係る食品選定システム等について、図２０を参照しながら説明する。図２０は、変形例３に係る個人プロファイルＰ５の一例を示す図である。なお、以下の説明では、実施の形態との相違点を中心に説明し、実施の形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略又は簡略化する場合がある。本変形例に係る食品選定システムの構成は、実施の形態に係る食品選定システム１と同様であり、説明を省略する。
　図２０に示すように、個人プロファイルＰ５は、実施の形態の個人プロファイルＰ１に加えて、「配送方法」の項目を含む。なお、「配送方法」は、ユーザの希望の成分の一例である。
　「配送方法」は、例えば、品物の配送時の温度帯に関する情報を含む。温度帯に関する情報は、例えば、「冷蔵」、「常温」及び「冷凍」などである。
　判定部３２ａは、図１３に示すステップＳ１１８において、該当する品物を送付するための処理を行うが、本変形例では、該当する品物を個人プロファイルＰ５に示す温度帯に応じた配送方法で配送するように処理を行う。言い換えると、判定部３２ａは、配送ステップにおいて、ユーザから注文を受けた食品を当該食品に対応する温度帯に応じた配送方法で配送する。なお、温度帯は、個人プロファイルＰ１に含まれていてもよい。
　これにより、品物がユーザの希望の温度帯の状態で当該ユーザに配送されるので、ユーザは、ユーザの希望の温度帯の状態で品物を受け取ることができる。「品物：メロン」を例に説明すると、「メロン」は冷蔵でユーザに配送される。ユーザは、冷蔵で配送された「メロン」を受け取ると、冷蔵庫で「メロン」を冷やすことなく、配送後すぐに冷えた「メロン」を食べることができる。
　（他の実施の形態）
　以上、本開示の１つまたは複数の態様に係る食品選定方法等について、実施の形態、及び、変形例（以降において、実施の形態等とも記載する）に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態等に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を実施の形態等に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
　例えば、上記実施の形態等では、選定する商品（対象）は食品である例について説明したが、これに限定されない。商品は、短期間（例えば、１週間、１ヶ月など）で品質が劣化するものであれば食品以外であってもよく、例えば、生花などであってもよい。
　また、上記実施の形態等では、割引情報は、鮮度指数と割引率との関係を示していたが、これに限定されない。割引情報は、マルチスペクトルカメラから取得されるスペクトル（分光情報）に基づいて特定される食品の状態と、割引率との関係を示していればよい。割引情報は、例えば、熟度情報と割引率との関係を示していてもよいし、食品の表面の色と割引率との関係を示していてもよい。
　また、上記実施の形態等では、ロボットは６軸のロボットアームを有する例を示したが、軸数はこれに限定されない。また、ロボットは、アーム部を有することに限定されない。ロボットは、食品を移動させることができる可動部を有していればよい。また、ロボットは、自走式のロボットであってもよい。
　また、上記実施の形態等において、図１３のステップＳ１１３及びＳ１１５で品物を仮押さえする例について説明したが、仮押さえは行われなくてもよい。また、食品選定装置は、例えば、ステップＳ１１４又はＳ１１６で品物候補のプロファイルを通知した後、ユーザ端末から通知した品物候補のプロファイルが示す品物を仮押さえする指示を取得した場合、当該品物を仮押さえしてもよい。
　また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が他のステップと同時（並列）に実行されてもよいし、上記ステップの一部は実行されなくてもよい。
　また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
　また、食品選定システムは、食品選定装置により構成されていてもよい。つまり、食品選定システムは、１つの装置により実現されてもよい。また、食品選定装置は、単一の装置によって実現される例について説明したが、複数の装置によって実現されてもよい。食品選定装置が複数の装置によって実現される場合、食品選定装置有する各構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
　また、上記実施の形態等では、店舗側システムは、食品選定装置を有する例を説明したが、さらに、スペクトルカメラを有していてもよい。この場合には、スペクトルカメラは、店舗側システムの一部である撮像部として機能する。
　また、上記実施の形態等における食品選定システムが備える装置間の通信方法は、無線通信であることに限定されない。装置間では、有線通信が行われてもよい。また、装置間では、無線通信および有線通信が組み合わされてもよい。
　また、上記実施の形態等における食品選定システムが備える構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。
　システムＬＳＩは、複数の処理部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　また、本開示の一態様は、食品選定方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。また、本開示の一態様は、そのようなプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。例えば、そのようなプログラムを記録媒体に記録して頒布又は流通させてもよい。例えば、頒布されたプログラムを、他のプロセッサを有する装置にインストールして、そのプログラムをそのプロセッサに実行させることで、その装置に、上記各処理を行わせることが可能となる。
　食品選定装置３０は、ソフトウェア処理を用いて実現してもよい。例えば、プロセッサが非一時的記録媒体（例えばメモリ）に記録されたソフトウェアを実行した場合、プロセッサと周辺装置が食品選定装置３０の機能を実現してもよい。例えば、プロセッサが非一時的記録媒体に記録されたソフトウェアを実行した場合、プロセッサと周辺装置は、図９に示すＳ２１～Ｓ２４の処理、図１２に示すＳ１０１～Ｓ１０５の処理、図１３に示すＳ１１１～Ｓ１２３の処理を含む食品選定処置３０に関連する処理を実施してもよい。
　本開示は、ユーザの希望に応じた商品を選定する選定装置等に広く利用可能である。
　１　　食品選定システム
　１０　　マルチスペクトルカメラ
　１１　　撮像部
　１２、２１　　通信部
　２０　　ユーザ端末
　２２　　入力部
　２３、３２、１０２　　制御部
　２４　　表示部
　３０　　食品選定装置
　３１　　通信部（第１取得部）
　３２ａ　　判定部
　３２ｂ　　生成部
　３２ｃ　　照合部（選定部）
　３２ｄ　　更新部
　３３　　記憶部
　４０　　ネットワーク
　１００　　ロボット
　１０１　　通信部（第２取得部）
　１０３　　センサ
　１０４　　アーム部（駆動部）
　１１０　　供給装置
　１２０　　食品保管装置
　Ｃ　　容器
　Ｉ１　　鮮度情報
　Ｉ２　　割引情報
　Ｉ３　　熟度情報
　Ｉ４　　味覚情報
　Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５　　個人プロファイル
　Ｐ２　　品物プロファイル
　Ｔ１～Ｔ３　　トレー
　Ｕ１　　注文画面
　Ｕ２、Ｕ３　　品物候補のプロファイル

Claims (19)

  1. 　スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得ステップと、
    　ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合ステップと、
    　照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定する選定ステップとを含む
    　食品選定方法。
  2. 　前記第１取得ステップでは、２以上のスペクトルを取得し、
    　前記選定ステップでは、前記照合結果に基づいて、食べ頃時期がずれた２以上の食品を前記ユーザの前記希望に適合する前記食品として選定する
    　請求項１に記載の食品選定方法。
  3. 　さらに、前記ユーザから注文を受けた食品を配送するための処理を行う配送ステップを含み、
    　前記希望情報は、前記注文を受けた食品の配送を希望する頻度に関する情報を含み、
    　前記配送ステップでは、前記２以上の食品の注文を受けた場合、注文を受けた前記２以上の食品を、前記頻度に基づいて配送する
    　請求項２に記載の食品選定方法。
  4. 　さらに、前記ユーザから注文を受けた食品を配送するための処理を行う配送ステップを含み、
    　前記希望情報は、前記注文を受けた食品を配送するときの温度帯に関する情報を含み、
    　前記配送ステップでは、前記注文を受けた食品を前記温度帯に応じた配送方法で配送する
    　請求項１又は２に記載の食品選定方法。
  5. 　前記希望情報は、食品の調理方法を含み、
    　前記選定ステップでは、前記食品の前記調理方法と、前記１以上の食品の各々の状態とに基づいて、前記ユーザの前記希望に適合する前記食品を選定する
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  6. 　前記選定ステップでは、前記ユーザの前記希望を満たす食品がない場合、前記ユーザの前記希望に類似した食品を前記ユーザの前記希望に適合する前記食品として選定する
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  7. 　前記選定ステップでは、前記ユーザの前記希望に適合する前記食品を、ロボットを用いて選定する
    　請求項１～６のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  8. 　さらに、選定された前記食品に関する食品情報を前記ユーザに通知する通知ステップを含む
    　請求項１～７のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  9. 　前記食品情報は、選定された前記食品の状態の予測情報を含む
    　請求項８に記載の食品選定方法。
  10. 　前記食品情報は、前記予測情報に基づく、選定された前記食品の食べ頃時期を示す情報を含む
    　請求項９に記載の食品選定方法。
  11. 　前記食品情報は、前記予測情報に基づく、選定された前記食品の割引率を示す情報を含む
    　請求項９に記載の食品選定方法。
  12. 　さらに、前記ユーザに通知された前記食品を仮押さえする仮押さえステップを含む
    　請求項７～１１のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  13. 　さらに、
    　前記ユーザから配送された前記食品に対するフィードバック情報を取得する第２取得ステップと、
    　前記フィードバック情報に基づいて前記希望情報を更新する更新ステップとを含む
    　請求項１～１２のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  14. 　前記食品は、野菜、果物、肉及び魚の少なくとも１つを含む
    　請求項１～１３のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  15. 　前記スペクトルカメラは、ハイパースペクトルカメラである
    　請求項１～１４のいずれか１項に記載の食品選定方法。
  16. 　スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得部と、
    　ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合部と、
    　照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定する選定部とを備える
    　食品選定システム。
  17. 　ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と、スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合した照合結果を取得する第２取得部と、
    　食品を移動させる駆動部と、
    　前記照合結果に基づいて、前記ユーザの希望に適合する食品を選定するように前記駆動部を制御する制御部とを備える
    　ロボット。
  18. 　請求項１～１５のいずれか１項に記載の食品選定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  19. 　スペクトルカメラが１以上の食品の各々を測定した結果である、前記１以上の食品の各々に対応する１以上のスペクトルを取得する第１取得ステップと、
    　ユーザの食品に対する希望の成分を示す希望情報と前記１以上のスペクトルに基づく前記１以上の食品の各々の状態とを照合する照合ステップとを含む
    　照合方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013073433A (ja) * 2011-09-28 2013-04-22 Seiko Epson Corp 商品処理装置、商品処理システム、商品処理方法およびプログラム
JP2013072758A (ja) * 2011-09-28 2013-04-22 Seiko Epson Corp 測定装置、測定装置の制御方法およびプログラム
JP2018084446A (ja) * 2016-11-22 2018-05-31 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 果実の食べ頃評価方法及び評価装置
US20180209901A1 (en) * 2017-01-26 2018-07-26 Aklartech Ltd System and method for evaluating fruits and vegetables

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160140870A1 (en) * 2013-05-23 2016-05-19 Medibotics Llc Hand-Held Spectroscopic Sensor with Light-Projected Fiducial Marker for Analyzing Food Composition and Quantity
US20150379238A1 (en) * 2012-06-14 2015-12-31 Medibotics Llc Wearable Imaging Device for Monitoring Food Consumption Using Gesture Recognition
US8690578B1 (en) * 2013-01-03 2014-04-08 Mark E. Nusbaum Mobile computing weight, diet, nutrition, and exercise tracking system with enhanced feedback and data acquisition functionality
US9212996B2 (en) * 2013-08-05 2015-12-15 Tellspec, Inc. Analyzing and correlating spectra, identifying samples and their ingredients, and displaying related personalized information
WO2017176717A1 (en) * 2016-04-04 2017-10-12 Eyepick Llc On-line system and method for fresh food shopping
WO2019102400A1 (en) * 2017-11-22 2019-05-31 Cti Srl System and process for the recognition, characterization and classification of foods and nutrients in foods
WO2019162192A1 (en) * 2018-02-20 2019-08-29 Osram Gmbh Controlled agricultural system and method for agriculture

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013073433A (ja) * 2011-09-28 2013-04-22 Seiko Epson Corp 商品処理装置、商品処理システム、商品処理方法およびプログラム
JP2013072758A (ja) * 2011-09-28 2013-04-22 Seiko Epson Corp 測定装置、測定装置の制御方法およびプログラム
JP2018084446A (ja) * 2016-11-22 2018-05-31 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 果実の食べ頃評価方法及び評価装置
US20180209901A1 (en) * 2017-01-26 2018-07-26 Aklartech Ltd System and method for evaluating fruits and vegetables

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