JPH0886448A - 調理装置および調理装置の制御方法 - Google Patents

調理装置および調理装置の制御方法

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JPH0886448A
JPH0886448A JP7230416A JP23041695A JPH0886448A JP H0886448 A JPH0886448 A JP H0886448A JP 7230416 A JP7230416 A JP 7230416A JP 23041695 A JP23041695 A JP 23041695A JP H0886448 A JPH0886448 A JP H0886448A
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heating
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food
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ジェイムス ブラウンロウ ミカエル
Nomura Toshio
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    • H05B6/6447—Method of operation or details of the microwave heating apparatus related to the use of detectors or sensors
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24C—DOMESTIC STOVES OR RANGES ; DETAILS OF DOMESTIC STOVES OR RANGES, OF GENERAL APPLICATION
    • F24C7/00—Stoves or ranges heated by electric energy
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 食品の種類に関する情報を用いずに自動調理
を行うことのできる調理装置を提供する。 【解決手段】 本発明の調理装置２はセンサ１０の出力
に基づいて自動調理を行う。湿度センサ１０は調理室６
内の水蒸気量を測定し、その出力はデジタルフィルタ２
０に与えられる。フィルタを通されたセンサ出力から湿
度−時間特性の形状を表すパラメータを抽出し、これを
ニューラルネットワーク２２に入力し、パラメータが抽
出された時点でどの程度調理または加熱が進んでいたか
を示す数値であるでき加減指数を求める。コントローラ
１４は、残りの調理時間およびふさわしい電力レベルを
求めるのにでき加減指数を用い、求められた残りの調理
時間および電力レベルに基づいて、マグネトロン４等の
加熱装置に対して開ループ制御を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、調理装置、調理装
置の制御方法、および調理装置に対して用いられる制御
装置に関し、特に自動制御を行う調理装置に関する。本
発明の制御方法および制御装置は、特にマイクロウェー
ブを用いて調理を行う装置と共に用いられるのに適して
いる。
【０００２】
【従来の技術】家庭用機器内のセンサから得られるデー
タに応用された知的推理によって消費者への便宜を改善
するという傾向が家庭用機器にある。この傾向の一例が
センサベースの自動調理であり、これは調理方法に関す
るの知識が消費者からはほとんど与えられないと仮定し
て新鮮な食品あるいは調理済み食品を加熱あるいは調理
する過程である。このセンサベースの自動調理を実現す
るために、食品の状態を推断し、電力レベルおよび調理
時間などの最適調理条件あるいは再加熱条件を決定する
ために調理装置内のセンサを用いる制御装置によって調
理が制御される。
【０００３】本明細書で用いられる用語「調理」は、食
品の再加熱および乾燥プロセスを含むものであることが
理解される。
【０００４】最適調理条件は、食品の種類、重さ、初期
温度および水分含有量などの食品に関連するパラメータ
に依存する。また、調理条件は、調理キャビティの加熱
電力および物理的状態などの調理装置のパラメータにも
依存する。パラメータが多く調理プロセスが本質的に明
白ではないので、自動調理制御の問題の解決が本質的に
困難になっている。
【０００５】３つの主なアプローチがセンサベースの調
理に用いられている。第１のアプローチでは、消費者が
コントロールパネルを用いて食品の種類に関するデータ
を入力する。加熱の間にどの程度の量の蒸気が放出され
るのかを測定するために湿度センサが用いられ、湿度が
加熱されている食品についての所定値に達すると、ある
公式が用いられて、残りの加熱時間が計算される。第２
のアプローチは、調理されている食品の種類を特定する
ために湿度センサからのデータを解析するものである。
食品が特定されると、各食品の種類に固有の所定の組の
命令に従って調理が実行される。第３のアプローチは、
複数タイプのセンサを用い、センサの出力から食品の種
類を特定するという方法である。
【０００６】これらの技術の例は、松下電器産業株式会
社の日本特許第5-312328号、三洋電機（株）の特開平第
4-292714号に開示されている。これらの技術において
は、ニューラルネットワークが食品の種類を特定するた
めに用いられ得る。
【０００７】また、EP 0 615 400は、調理中に食品より
放出されたアルコールあるいは蒸気を検知するためのア
ルコールセンサおよび蒸気センサを備えたマイクロウエ
ーブオーブンを開示している。検知されたアルコールあ
るいは蒸気に関する情報は、調理されている食品の種類
を決定するために用いられる。EP 0 595 569は、調理キ
ャビティ内の気体の温度および体積を測定するためのセ
ンサを備えたマイクロウエーブオーブンを開示してい
る。このマイクロウェーブオーブンにおいても、測定に
より得られた情報は、調理されている食品の種類を決定
するために用いられる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかし上述した３つの
アプローチには、以下に述べるような問題があった。ま
ず第１のアプローチでは、残りの加熱時間を計算するた
めの公式は、一般的にそれぞれの食品に固有のものであ
る。このため、調理されている食品が何であるかが特定
されなければ、残りの加熱時間を計算することができな
い。したがって、広範な種類の食品を扱うためには、食
品の種類を入力するために、多数の入力キーが必要とな
り得る。第２のアプローチでは、多数の入力キーは必要
ないかもしれないが、１つの湿度センサを用いて特定さ
れ得る食品の種類は制限される。また、複数のセンサを
用いるアプローチは、センサのコストの面からも、セン
サによって生成されるデータの解析に必要となる計算の
複雑さの面からも比較的高価になる。
【０００９】US 4 162 381は、調理キャビティ内の湿度
および温度を感知するための相対湿度センサおよび温度
センサを備えたマイクロウエーブオーブンを開示してい
る。調理の制御は、各種類の食品には正確な調理サイク
ルを行う時間に対する湿度の特性曲線があるという仮定
に基づいている。オーブンは、時間に対して測定された
湿度を特性曲線と比較し、加熱プロセスの閉ループ制御
により、加熱を調整して測定された湿度と特性曲線との
誤差を最小にしている。しかし、このような制御を行う
場合でも、正確な調理を行うためには、オーブンに食品
の種類を特定させるかあるいは食品の種類をオーブンに
知らせることが必要である。
【００１０】同様の技術が、EP-0 000 957、EP-0 078 6
07、EP-0 024 798、EP-0 397 397、EP 0 023 971および
GB-2 206 425 に開示されている。
【００１１】このように、従来の調理装置では、食品の
種類が何であるかという情報が自動調理に必要であっ
た。しかし、実際には新しい種類の商品がしばしば市場
に導入され、既存の種類の食品の原材料および体積も頻
繁に変化する。したがって、食品の種類を分類すること
は実際には困難であり、本質的に「ファジー」である。
【００１２】本発明はこのような現状に鑑みてなされた
ものであり、その目的は、調理されている食品が何であ
るかを特定せずに、食品の自動調理を行うことのできる
調理装置および調理方法を提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明の調理装置は、調
理領域と、該調理領域内で食品を加熱する少なくとも１
つの加熱装置と、該食品から発生した水蒸気によって変
化する該調理領域内の湿度を検知する湿度センサと、該
湿度センサによって検知された該湿度の時間変化の曲線
形状に基づいて、でき加減指数を求める演算手段と、該
でき加減指数に基づいて該少なくとも１つの加熱装置を
制御する加熱装置制御手段とを備えており、そのことに
より上記目的を達成する。
【００１４】前記演算手段は、前記湿度の時間変化の曲
線形状を示す少なくとも１つのパラメータを算出し、該
少なくとも１つのパラメータを処理することにより前記
でき加減指数を求めてもよい。
【００１５】前記加熱装置制御手段は、前記でき加減指
数を用いて加熱時間を演算し、それに基づいて前記少な
くとも１つの加熱装置を制御してもよい。
【００１６】前記少なくとも１つのパラメータは、前記
湿度の最大変化率、該湿度の該最大変化率のときの該湿
度の値、該湿度が第１の所定の値に達するまでにかかる
時間、および前記調理プロセスの開始時と該湿度が第２
の所定の値に達するまでの時間との間の平均湿度を含ん
でいてもよい。
【００１７】前記演算手段は、前記少なくとも１つのパ
ラメータを入力とし、前記でき加減指数を出力するニュ
ーラルネットワークをシミュレートしてもよい。
【００１８】前記演算手段は前記食品の加熱中の特定の
時点において前記でき加減指数を求め、前記加熱装置制
御手段は、該でき加減指数を用いて残りの加熱時間を演
算し、それに基づいて前記少なくとも１つの加熱装置を
制御してもよい。
【００１９】前記加熱装置制御手段は、前記残りの加熱
時間の間前記少なくとも１つの加熱装置の開ループ制御
を行ってもよい。
【００２０】前記特定の時点は、前記湿度の変化率がピ
ーク値となったときであってもよい。
【００２１】前記少なくとも１つの加熱装置はマイクロ
ウェーブ源であってもよい。
【００２２】前記湿度センサは絶対湿度センサであって
もよい。
【００２３】本発明の調理方法は、調理領域、および該
調理領域内で食品を加熱する少なくとも１つの加熱装置
を有している調理装置の制御方法であって、該食品から
発生した水蒸気によって変化する該調理領域内の湿度を
複数回検知する工程と、複数回検知された該湿度の時間
変化の曲線形状に基づいて、でき加減指数を求める工程
と、該でき加減指数に基づいて該少なくとも１つの加熱
装置を制御する工程とを包含しており、そのことにより
上記目的を達成する。
【００２４】前記でき加減指数を求める工程は、前記湿
度の時間変化の曲線形状を示す少なくとも１つのパラメ
ータを算出する工程と、該少なくとも１つのパラメータ
を処理し、それにより前記でき加減指数を求める工程と
を包含していてもよい。
【００２５】前記制御工程は、前記でき加減指数を用い
て加熱時間を演算する工程と、演算された該加熱時間に
基づいて前記少なくとも１つの加熱装置を制御する工程
とを包含していてもよい。
【００２６】前記少なくとも１つのパラメータは、前記
湿度の最大変化率、該湿度の該最大変化率のときの該湿
度の値、該湿度が第１の所定の値に達するまでにかかる
時間、および前記調理プロセスの開始時と該湿度が第２
の所定の値に達するまでの時間との間の平均湿度を含ん
でいてもよい。
【００２７】前記でき加減指数を求める工程は、前記少
なくとも１つのパラメータを入力とし、前記でき加減指
数を出力するニューラルネットワークをシミュレートす
る工程であってもよい。
【００２８】前記でき加減指数を求める工程は、前記食
品の加熱中の特定の時点において行われ、前記制御工程
は、該でき加減指数を用いて残りの加熱時間を演算する
工程と、該残りの加熱時間に基づいて前記少なくとも１
つの加熱装置を制御する工程とをであってもい。
【００２９】前記制御工程は、前記残りの加熱時間の
間、前記少なくとも１つの加熱装置の開ループ制御を行
う工程であってもよい。
【００３０】前記特定の時点は、前記湿度の変化率がピ
ーク値となったときであってもよい。
【００３１】前記湿度センサは、絶対湿度センサであっ
てもよい。
【００３２】本発明の第１の局面によれば、調理領域
と、該調理領域内の食品を加熱するための少なくとも１
つの加熱装置と、該調理領域内の湿度を感知するための
湿度センサとを備え、湿度センサによって行われた湿度
測定に基づき食品の種類を特定せずに料理の「でき加
減」の見積もりを行うように構成され、「でき加減」の
見積もりに基づき少なくとも１つの加熱装置を制御する
ようにさらに構成された訓練されたニューラルネットワ
ークを備えたデータプロセッサによって特徴づけられて
いる調理装置が提供される。
【００３３】本発明は、加熱されている食品の種類を特
定することなく、料理の「でき加減」を数値で表す、で
き加減指数を直接求めることによって、公知の技術の欠
点を克服する。本明細書において、「でき加減指数」
は、それまでにどの程度食品が調理されているかを意味
するものとして定義され、例えば０％から１００％の間
のパーセンテージで表され得る。したがって本発明によ
ると、加熱されている食品の種類を分類した上で、その
分類に基づいて残りの加熱時間や最適加熱時間を計算す
るのではなく、センサの測定値に所定の処理を施すこと
により、直接、最適加熱時間、および電力レベル、さら
には調理対象の食品に必要であれば調理プロセスの残り
に要求される食品の加工（例えば、攪拌）のタイミング
を求め得る。
【００３４】好ましくは、データプロセッサは、食品の
調理プロセス内における特定時点における料理の「でき
加減指数」の見積もりを計算するように構成されてい
る。そして、残りの調理時間は、この見積もりに基づい
て計算され得る。この見積もりは、調理領域内の湿度変
化率がピーク値に達したときに行われ得る。
【００３５】ニューラルネットワークは専用ハードウエ
アの形態で具体化されるか、あるいはプログラム可能な
データプロセッサ内でシミュレートしてもよい。あるい
は、ニューラルネットワークは、参照用テーブルとして
実行されてもよい。
【００３６】データプロセッサは、料理の「でき加減指
数」の見積もりを行う前に、湿度データを解析し、そこ
から特徴ベクトルの１つ以上の要素を抽出するようにさ
らに構成されてもよい。特徴ベクトルの１つ以上の要素
は、「でき加減指数」を見積もるためのデータプロセッ
サへの入力データとして用いられてもよい。
【００３７】特徴ベクトルの１つ以上の要素は、湿度曲
線（すなわち、時間に対する湿度のレベル）の形態情報
を表す。特徴ベクトルの第１の要素は、時間に対する最
大湿度変化率（ｄＨmax）を示し得る。特徴ベクトルの
第２の要素は、最大湿度変化率における湿度の値（Ｈ
dHmax）を示し得る。特徴ベクトルの第３の要素は、湿
度が固定された閾値（Ｈk）と等しくなる時間（Ｔk）を
示し得る。特徴ベクトルの第４の要素は、加熱プロセス
の開始から時間Ｔkまでで計算された平均湿度（Ｈ0）を
示し得る。
【００３８】好ましくは、調理装置はマイクロウエーブ
オーブンである。マイクロウエーブオーブンは、グリル
および／あるいは対流式加熱素子を有していてもよい。
【００３９】好ましくは、湿度センサは絶対湿度センサ
である。湿度センサは、調理領域から湿った空気を抽出
するための抽出ダクト内に位置してもよい。
【００４０】データプロセッサは、専ら湿度測定に基づ
いて「でき加減指数」を見積もるように構成されてもよ
い。
【００４１】本発明の第２の局面によると、調理領域お
よび該調理領域にある食品を加熱するための少なくとも
１つの加熱装置を備えた調理装置を制御する方法であっ
て、該調理領域内の湿度の測定を複数回行う工程と、食
品の種類を特定せずに料理の「でき加減指数」を見積も
るために該湿度測定を用いる工程と、「でき加減指数」
の見積もりに従って該少なくとも１つの加熱装置を制御
する工程とを含む方法が提供される。
【００４２】本発明の第３の局面によると、調理領域
と、少なくとも１つの加熱装置と、湿度センサとを備え
た調理装置を制御するための、湿度センサによって行わ
れる湿度測定に基づき食品の種類を特定せずに料理の
「でき加減指数」を見積もり、「でき加減指数」の見積
もりに基づき該少なくとも１つの加熱装置を制御するよ
うに構成されている訓練されたニューラルネットワーク
を有するデータプロセッサを備えた制御装置が提供され
る。
【００４３】マイクロウエーブオーブンなどの調理領域
において加熱される食品の「でき加減指数」を確実に見
積もるためには湿度測定を行えばよいことが見いだされ
ている。さらに、食品の加熱を確実に完了するためには
この「でき加減指数」の見積もりを行えばよいことが見
いだされている。そのような食品の加熱の間には、食品
の種類についての情報を供給したり得たりする必要はな
い。また、そのような食品の加熱の間には、食品の状態
（例えば、何かで覆われているか、蓋をされているか、
量、初期温度）についての情報を供給したり得たりする
必要はない。食品の種類あるいは状態がユーザによって
入力され得る実施態様を示すことも可能であるが、これ
は不可欠なものではなく、そのようなユーザの介在が必
要ではない実施態様を示すことが可能である。データプ
ロセッサは食品の種類あるいは状態を特定せず、その代
わりに料理の「でき加減指数」の見積もりを直接行う。
この見積もりが行われると、加熱は開ループ制御によっ
て継続され得る。開ループ制御の間、加熱は湿度などの
データプロセッサへのいかなる入力パラメータにも依存
しない。その代わりに、加熱継続時間、電力レベルおよ
びその他の加熱制御パラメータは料理の「でき加減指
数」に従って固定され、加熱サイクルは継続し加熱サイ
クルの開ループ部分の間の測定された湿度とは無関係に
完了する。単純な形態においては、料理の「でき加減指
数」の見積もりは、いつ加熱を終了するかを決定するた
めに用いられる。これは、例えば、加熱プロセスを完了
するために他のパラメータを感知し、ユーザによって食
品の種類あるいは状態が特定されること、あるいは加熱
の間に食品の種類あるいは状態が得られることが必要と
なる、すべての公知の技術に対立する。従って、調理装
置の製造コストを単純化し削減して、ユーザの介入が削
減あるいは省かれ得る。
【００４４】
【発明の実施の形態】図１に示されるマイクロウエーブ
オーブン２は、マイクロウエーブエネルギーを調理室６
に運ぶためのマグネトロン４を備えている。図示してい
ないが、オーブン２はグリル、対流式加熱素子などの他
の加熱装置を備えていてもよい。調理室６は、食品の均
一な調理を補助するように調理の間に回転するターンテ
ーブル８を内部に備えている。絶対湿度センサ１０は、
排気ダクト１２内に配置されている。排気ダクト１２は
湿った空気を調理室６から除去する。コントローラ１４
は湿度センサ１０からの出力を受け取り、マグネトロン
４および存在するその他の加熱装置の動作を管理する。
【００４５】図２はコントローラ１４の制御下でのマイ
クロウエーブオーブン２の動作を示すフローチャートで
ある。また、図１１にマイクロウェーブオーブン２の構
成を概略的に示す。図２のステップ１６において、例え
ば、ユーザが手動制御の操作を行うと、調理プロセスが
開始される。この手動制御の操作は図１１に示すキー入
力部９を介して行われ得、マイクロウェーブオーブン２
の電源１１を入れる等の操作を含んでいる。キー入力部
９から電源投入を示す信号を受け取ると、コントローラ
１４は電源１１に制御信号を送り、電源を入れる。続い
て、コントローラ１４は、マグネトロン４に対して制御
信号を送り、オーブン２の調理室６内の食品の加熱を開
始する（ステップ１７）。加熱は、所定の電力レベル、
例えば最大電力でマグネトロン４を通電させることによ
って、存在するその他の加熱装置はを用いてあるいは用
いずに行われる。ステップ１８では、所定基準が満たさ
れているかに関するテストが行われる。例えば、基準
は、湿度が所定値まで達していること、あるいは湿度の
傾斜が最大になることであり得る。
【００４６】基準が満たされなければ、絶対湿度センサ
１０により湿度が検出され（ステップ１９）、検出され
た湿度データから雑音を除去するためのフィルタリング
が行われる（ステップ２０）。フィルタリングされた湿
度データはステップ２１で解析され、フィルタリングさ
れた湿度データの特徴ベクトルを表す複数のパラメータ
が抽出される。特徴ベクトルはコントローラ１４内のニ
ューラルネットワークに供給され、ニューラルネットワ
ークは食品の「でき加減指数」を計算する（ステップ２
２）。次にコントローラ１４は、ステップ１８に制御を
戻す前にステップ２３で２秒数える。したがって、マイ
クロウエーブオーブン２の動作の初期段階では、調理室
６内の食品が加熱されていると同時に、ステップ１８か
ら２３を含むサイクルがほぼ２秒ごとに繰り返される。
【００４７】ステップ１８において、基準が満たされた
（例えば、所定値の湿度に達した、あるいは時間に対す
る湿度の傾斜が最大になった）と判断されると、ステッ
プ２４において、食品の「でき加減指数」を用いて加熱
あるいは調理動作を完了するために必要な加熱時間およ
び電力レベルの決定が行われる。オーブン２が１つ以上
の加熱装置を有している場合、個々の加熱時間および電
力レベルは異なる加熱装置に対してそれぞれ設定され得
る。攪拌などの他の食品加工プロセスを行うタイミング
もステップ２４で限定することができる。そして、マイ
クロウエーブオーブン２は、加熱を終了しなければなら
ないことがステップ２５で確認されるまで、ステップ２
４で限定された条件にしたがって動作し続ける。加熱終
了時には、コントローラ１４からの制御信号が１つある
いは複数の加熱装置の各々に送られ、それぞれがオフに
される（ステップ２６）。このとき、加熱終了を示す表
示を行う、あるいはアラームを鳴らす等により、ユーザ
に対して加熱の終了を知らせるようにしてもよい。図１
１に、表示部１３ａやアラーム１３ｂを用いる例を示
す。この例では、加熱終了時に、コントローラ１４から
の制御信号が、加熱装置に対してだけではなく、表示部
１３ａおよびアラーム１３ｂにも送られる。これでオー
ブン２の動作は完了する。
【００４８】以上、オーブン２の動作の流れを図２を参
照しながら説明したが、図１２に示すようにオーブン２
を動作させることもできる。図１２のフローチャートで
は、ステップ１７で加熱を開始すると、まず湿度を検出
し（ステップ１９）、検出された湿度データをデジタル
フィルタにかける（ステップ２０）。続いて、フィルタ
リングされたデータから湿度曲線の形状を表す特徴ベク
トルを抽出する。特徴ベクトルの抽出後、基準が満たさ
れているかどうかの判断が行われ、満たされていない場
合には２秒カウントしてから、湿度検出のステップに戻
る。基準が満たされていれば、抽出された特徴ベクトル
をニューラルネットワークで処理することにより「でき
加減指数」を求め、「でき加減指数」に基づいて加熱時
間および電力レベルを決定する。これ以降の動作の流れ
は、図２のフローチャートと同じである。
【００４９】図２のフローチャートでは、加熱時間の決
定に実際に用いられる「でき加減指数」の算出から加熱
時間の決定までの間に約２秒が経過するために、加熱時
間、特に残りの加熱時間を決定する際にはこの時間の経
過を考慮に入れなければならない。これに対して、図１
２に示すフローチャートでは、加熱時間及び電力レベル
の決定の際に、「でき加減指数」の算出から加熱時間の
決定までの間の時間の経過を考慮に入れる必要はない。
【００５０】ステップ２２における「でき加減指数」の
計算がニューラルネットワークによって行われることは
別として、ステップ１８および２０〜２５はコントロー
ラ１４によって行われる。コントローラ４は、残る全て
のステップをハードウエアおよび／あるいはソフトウエ
アにおいて具体化している。さらに、例えば絶対湿度セ
ンサ１０、および手動操作「開始」スイッチ（図示せ
ず）からの入力データをコントローラ１４に供給するた
めの適当なインターフェース、およびマグネトロン４を
制御するためのコントローラ１４からの出力制御信号が
図１１に示すように与えられる。
【００５１】マイクロウエーブオーブン内で食品が加熱
されると、食品はその物理的特性および食品が入れられ
ている容器の種類に依存して水蒸気を放出する。加熱の
進行と共に行われる絶対湿度の一連の測定によって、絶
対湿度−時間の曲線が定まる。図３に、いくつかの典型
的な種類の食品の近似的な湿度曲線を示す。湿度曲線の
おおまかな形状は、線形、シグモイド（すなわち、
「Ｓ」形状）、指数関数などの原始関数の組み合わせと
して記載することができる。曲線３０は、スープなどの
ような、濃く、覆いをされていない液体の特性である。
この液体は、急速に上昇し、漸近線に近づくような湿度
を有する。この湿度変化の様子は、水蒸気の初期放出を
支配するエッジ加熱効果、次いでより多くの液体表面が
蒸気を放出するようにする伝導効果によるものである。
曲線３２は、米およびパスタなどの前もって包装されて
いる即席食品の特性である。このような曲線は、ほぼシ
グモイドである。曲線３４はコーヒーなどの低粘度液体
の特性であり、これは沸騰するまで比較的線的な湿度を
有する。
【００５２】実際は、異なる種類の食品の湿度曲線の間
にはかなりの重複があり、個々の食品の重さおよび包装
によってさらに変更される。この重複のせいで、湿度曲
線のみから個々の食品を特定することが困難になる。し
かし、調理時間を決定するために食品の種類を明確に特
定せずに絶対湿度曲線の形状情報が用いられることが実
現されている。このような調理時間の決定は、訓練され
たニューラルネットワークによってより簡便に行われ
る。このようなニューラルネットワークは、全ての湿度
曲線に対して形状情報を効率的に一般化するように学習
させられ得る。
【００５３】ターンテーブル８があるせいで湿度の測定
にシステマティックなノイズが生じる。もし、図４に示
すように、カップに入ったスープ４０等の湿度の源がタ
ーンテーブル８の中心からずれたところに置かれていれ
ば、カップのスープ４０とセンサ１０との間の距離は、
ターンテーブル８の回転とともに周期的に変化する。こ
のため、センサ１０の出力には、湿度測定に課せられる
周期的に変化するアーティファクトが現れることにな
る。
【００５４】デジタルフィルタリング２０は、ターンテ
ーブルの回転による周期的に変化するアーティファクト
を除去するように設定される。湿度センサ１０からの出
力は有限インパルス応答（ＦＩＲ）ノッチフィルタを通
される。このフィルタはＺ領域において単位円上に複素
数対のゼロを有しており、ゼロの正の実軸に対する角度
は２π（fr／fs）である。ただしfrはターンテーブルの
回転の周波数であり、fsはセンサデータがサンプルされ
た周期である。典型的にはfrの値は1/12Hz、fsの値は1/
2Hzである。この例に対するノッチフィルタの周波数応
答およびＺ領域におけるゼロの位置は、図５に示されて
いる。
【００５５】デジタルフィルタリング２０は、さらに、
高周波数のノイズ成分を除去するように、双線形変換を
用いたバターワースプロトタイプから得られる無限イン
パルス応答（ＩＩＲ）フィルタを使って設計される。こ
のＩＩＲフィルタは、一つの４次のフィルタとして実現
される。このような設計によりほとんどタイムラグは生
じず、また曲線に影響を与えそうな過大な位相の歪みを
避けることもできる。
【００５６】フィルタされた湿度データは、データ圧縮
プロセスを行うことができるように特徴ベクトル抽出部
２１に提示され、湿度曲線は、例えば１００以上もの多
くの実数から構成されうる。湿度曲線は解析され、湿度
曲線の目立った特性を要約する４成分特徴ベクトルによ
って表されるようになる。この４成分は、図６から図８
に示されるように計算される。
【００５７】湿度曲線は、時間に対する湿度変化の割合
ｄＨ／ｄｔを見つけるように解析される。特徴ベクトル
の第一の構成要素は、図７に示すように、時間に対する
湿度変化の最大の変化率ｄＨmaxである。湿度変化率が
最大であるときの湿度ＨdHmaxの値は、図６に示されて
いるように第２の構成要素である。特徴ベクトルの第三
の構成要素は、図８に示されているように、湿度が所定
の値Ｈkに達するのにかかる時間Ｔである。第四の構成
要素は、湿度の積分を、湿度が所定値Ｈkに達するまで
に必要な時間で割ったときの平均湿度Ｈ0である。従っ
て、Ｈ0は、図８の第一のカーブ４０についてはＡ1をＴ
1で割る、図８の第二のカーブ４２についてはＡ2をＴ2
で割るという計算により得られる。
【００５８】ステップ２２において特徴ベクトルから
「でき加減指数」を計算するためのニューラルネットワ
ークの一例を図９に示す。このニューラネットワーク
は、多層パーセプトロンであり、４つの入力特徴と、１
つの出力とを有する３層構造である。ネットワークの各
要素は、その入力の重みづけられた加算を行い、バイア
ス値を引き、そしてその結果を非線形のシグモイド関数
で計算する。このタイプのニューラルネットワークは、
IEEE ASSP Magazine, April 1987, 第４〜２２頁のRich
ard P. Lippmannによる「An introduction of Computin
g with Neural Nets」に開示されている。隠れ層（中間
層）のユニットＹjの出力は、そのユニットがＮ個の入
力Ｘi（ｉは１〜Ｎ）を有するとき、（数１）で表され
る。
【００５９】
【数１】
【００６０】ここで、Ｗijは実数の重み、θjは実数の
バイアス項、関数ｆ（）は以下の（数２）で表されるシ
グモイド閾値関数である。
【００６１】
【数２】
【００６２】（数２）で表される式に類似した式を用い
ることもできる。同様に、第二層の処理ユニットからの
出力Ｚは重みＷ’jおよびバイアス項θ’を用いて以下
のように定義される。
【００６３】
【数３】
【００６４】Ｍは中間層のユニットの数である。
【００６５】ニューラルネットワークの関数は、入力さ
れる特徴ベクトルと「でき加減指数」の程度との間での
非線形マッピングを形成することができる。このような
ニューラルネットワークは、バックプロパゲーションと
呼ばれる普通の反復計算を行うことによって訓練するこ
とができる。バックプロパゲーションでは、ネットワー
ク内の重みＷijおよびＷ’j、ならびにバイアスθおよ
びθ’を、訓練用のパターンに対する所望の出力と実際
の出力との間の誤差Ｅの二乗平均を小さくするために変
えていく。上で示した式を用いると、小さくしなければ
ならない誤差関数は、次の（数４）で与えられる。
【００６６】
【数４】
【００６７】t(p)は、ある特定の入力ベクトルX(p)=(Xi
(p)、・・・・・・Xn(p))に対応する「でき加減指数」の目標
値、ｐは特徴ベクトルの訓練セットにわたり１からＲま
で変化する値、Ｒは訓練用のパターンセットにおけるそ
のパターンの番号である。
【００６８】誤差Ｅが十分に小さくなると、ニューラル
ネットワークは所望のマッピングを学習したといえる。
本ケースでは、ニューラルネットワークは、湿度曲線
を、特徴ベクトルによって、訓練用データベース中のす
べての食品例にわたって「でき加減指数」の所望の値に
関連づけることを学習したことになる。
【００６９】ニューラルネットワークの学習が終了する
と、学習により決定された重み付け関数およびバイアス
項は、図１１に示すようにコントローラ１４に接続され
たメモリ１５に格納される。メモリ１５としては、例え
ば、Ｅ2ＰＲＯＭを用いることができる。あるいは、ニ
ューラルネットワークはルックアップテーブルにマップ
されてもよい。こうすれば、特徴ベクトルの要素を、４
次元入力空間を走査するようにシステマティックに変え
ていくことができる。入力値のセットに対するニューラ
ルネットワークの出力値は、ルックアップテーブルに記
録される。このようにしてコントローラ１４は、実際に
ネットワークをシミュレートしなくても、学習したニュ
ーラルネットワークとして働く。
【００７０】ネットワークの訓練（学習）を以下に説明
する。
【００７１】図１０に、「でき加減指数」を求めるため
に用いられるニューラルネットワークの訓練段階におけ
るマイクロウェーブオーブン２の状態を示す。図１０に
示すように、訓練段階では、オーブン２をコンピュータ
６０に接続し、湿度センサ１０の出力をコンピュータ６
０に与える。この状態で、オーブン２内で食品の調理を
さまざまな種類の食品に対して行い、調理の進行と共に
コンピュータ６０に湿度センサ１０からの出力を取り込
む。各食品に対してセンサ１０からのデータが取り込ま
れると、コンピュータ６０は、データをサンプリング
し、次いでデジタルフィルタにかけて、各食品に対する
湿度曲線を定める。あわせて、各食品に対する最適の調
理時間ＴOPTを、学習システムにおいて教師の役割を果
たす熟練したコックにより見積もってコンピュータ６０
に与える。
【００７２】調理または加熱プロセスの全体にわたって
の湿度曲線が食品の幅広いタイプに対して求められる
と、データの準備が行われる。「でき加減指数」は湿度
曲線におけるよく定義された点、例えば湿度の変化率が
最大に達した点において評価される。続いて、よく定義
された点までの湿度曲線を表す一組のパラメータを抽出
するために湿度曲線の処理が行われる。これらのパラメ
ータは特徴ベクトルとして記憶される。特徴ベクトル
は、ニューラルネットワークに必要な計算を減らすデー
タ圧縮ステップを示している。
【００７３】学習データベースにおける全てのパターン
に対して特徴ベクトルが計算されると、コンピュータ６
０内でニューラルネットワークの訓練（学習）が行われ
る。ニューラルネットワークは多数の中間非線形処理ユ
ニットを有しており、これらによって、特徴ベクトルを
所望の「でき加減指数」の値にマップするための複雑な
多次元カーブのフィッティングが行われる。「でき加減
指数」を表すためには多くの指数が用いられるが、例え
ば訓練段階では以下のように定義することができる。
【００７４】「でき加減指数」＝Ｔk／ＴOPT したがって、「でき加減指数」はＴOPTを最適調理時
間、Ｔkを曲線におけるある点、例えば湿度の変化率が
最大になる点または湿度が固定された閾値Ｈkに達する
点とすれば、残り時間の見積もりをパーセントで表して
いることになる。ニューラルネットワークの重みは、ネ
ットワークによって見積もられる「でき加減指数」と、
上に示した式によって定められる「でき加減指数」との
誤差の二乗平均を小さくするように、訓練（学習）用デ
ータベース中の全てのパターンに応じて調整することが
できる。
【００７５】訓練用データベースに対して出力誤差が十
分に小さくなるとネットワークの訓練（学習）は終了す
る。学習が終了すると、学習の結果として得られた最終
的な重みおよびバイアス項を、コンピュータ６０からメ
モリ１５にダウンロードする。
【００７６】マイクロウェーブオーブン２の使用時に
は、コントローラ１４は、メモリ１５から重みおよびバ
イアス項を読み出し、これらを用いて特徴ベクトルの処
理を行うことにより、上述したようにして学習されたニ
ューラルネットワークをシミュレートする。より具体的
には、実際の使用時には、コントローラ１４は、まず、
絶対湿度センサ１０の出力信号を連続的にサンプリング
する。サンプリングされた出力信号は、フィルタにかけ
られ、ある特定の時点、例えば湿度の最大変化率が検出
される時点または湿度が固定された閾値Ｈkに達する時
点まで微分される。このようにコントローラ１４は、図
２のフローチャートに示されるような手順で湿度曲線の
形状を表すパラメータを求める。続いてメモリ１５に格
納されている重み付け関数およびバイアス項を用いて、
求められたパラメータが入力されたときのニューラルネ
ットワークの出力を評価することにより、「でき加減指
数」を測定する。残りの調理時間は、この「でき加減指
数」から決定される。例えば、残りの調理時間は、「で
き加減指数」の逆数と「でき加減指数」が求められた時
間Ｔkとをかけて得られる最適調理時間ＴOPTからＴkを
引けば得ることができる。残りの調理時間が求まると、
コントローラ１４は、マグネトロン４の制御を開ループ
制御に切り替え、残りの調理時間が経過するまで調理ま
たは加熱を続ける。あるいは、残りの制御時間ではなく
最適調理時間を求め、それに基づいて開ループ制御を行
ってもよい。
【００７７】開ループ制御中に、加熱装置の平均電力レ
ベルは見積もられた調理時間に基づいて発見的なルール
を用いて決定される。通常、均一な加熱を実現するため
に、電力のレベルは開ループ制御中には減少される。し
かし、残り時間が、例えば１分未満であれば、電力レベ
ルは最大レベルのまま維持されてもよい。
【００７８】このようにして、ユーザの介入なしで、か
つ食品の性質をはっきりと特定することなく食品を調理
するのに必要な時間を決定することができる調理装置、
および調理装置の制御方法を提供することができる。
【００７９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、湿度
の時間に対する変化曲線の形状を表すパラメータを少な
くとも１つ抽出し、それに基づいて、曲線上のある点に
おいてどの程度調理または加熱が進んでいるかを示す数
値である「でき加減指数」を求める。「でき加減指数」
が求められると、この指数を用いて最適調理時間または
残りの調理時間を決定し、決定された時間が経過するま
で食品の調理または加熱を行う。したがって、食品の性
質や種類に関する情報を必要とせずに自動調理を行う調
理装置、または調理装置の制御方法を実現することがで
きる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施態様を構成するマイクロウエー
ブオーブンの概略図である。
【図２】図１のマイクロウエーブオーブンの動作の流れ
を示すフローチャートである。
【図３】異なる種類の食品の湿度曲線を示すグラフであ
る。
【図４】湿度測定中のシステマティックな雑音源を示す
概略図である。
【図５】ターンテーブルの回転による湿度測定における
システマティックなエラーを除去するためのノッチフィ
ルタの周波数応答およびＺ領域図を示す。
【図６】時間に対する湿度を示すグラフの一例である。
【図７】図６に示される湿度曲線についての時間に対す
る湿度変化率を示すグラフである。
【図８】第１および第２の湿度曲線について湿度が所定
値Ｈkに達する時間Ｔ1およびＴ2、ならびに加熱プロセ
スの開始から第１および第２の湿度曲線について、湿度
が所定値Ｈkに達するまで計算された平均湿度Ａ1および
Ａ2を示すグラフである。
【図９】多層パーセプトロンニューラルネットワークを
示す概略図である。
【図１０】ニューラルネットワークを訓練する装置を示
す概略図である。
【図１１】本発明の調理装置の概略構成を示す図であ
る。
【図１２】図１のマイクロウエーブオーブンの動作の流
れの他の例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２ マイクロウェーブオーブン ４ マグネトロン ６ 調理室 ８ ターンテーブル １０ 湿度センサ １４ コントローラ ４０ 湿度源 ６０ コンピュータ

Claims (19)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 調理領域と、 該調理領域内で食品を加熱する少なくとも１つの加熱装
    置と、 該食品から発生した水蒸気によって変化する該調理領域
    内の湿度を検知する湿度センサと、 該湿度センサによって検知された該湿度の時間変化の曲
    線形状に基づいて、でき加減指数を求める演算手段と、 該でき加減指数に基づいて該少なくとも１つの加熱装置
    を制御する加熱装置制御手段と、を備えている調理装
    置。
  2. 【請求項２】 前記演算手段は、前記湿度の時間変化の
    曲線形状を示す少なくとも１つのパラメータを算出し、
    該少なくとも１つのパラメータを処理することにより前
    記でき加減指数を求める、請求項１に記載の調理装置。
  3. 【請求項３】 前記加熱装置制御手段は、前記でき加減
    指数を用いて加熱時間を演算し、それに基づいて前記少
    なくとも１つの加熱装置を制御する、請求項１または２
    に記載の調理装置。
  4. 【請求項４】 前記少なくとも１つのパラメータは、前
    記湿度の最大変化率、該湿度の該最大変化率のときの該
    湿度の値、該湿度が第１の所定の値に達するまでにかか
    る時間、および前記調理プロセスの開始時と該湿度が第
    ２の所定の値に達するまでの時間との間の平均湿度を含
    んでいる、請求項２に記載の調理装置。
  5. 【請求項５】 前記演算手段は、前記少なくとも１つの
    パラメータを入力とし、前記でき加減指数を出力するニ
    ューラルネットワークをシミュレートする、請求項１か
    ら４のいずれか１つに記載の調理装置。
  6. 【請求項６】 前記演算手段は前記食品の加熱中の特定
    の時点において前記でき加減指数を求め、前記加熱装置
    制御手段は、該でき加減指数を用いて残りの加熱時間を
    演算し、それに基づいて前記少なくとも１つの加熱装置
    を制御する、請求項１に記載の調理装置。
  7. 【請求項７】 前記加熱装置制御手段は、前記残りの加
    熱時間の間前記少なくとも１つの加熱装置の開ループ制
    御を行う、請求項６に記載の調理装置。
  8. 【請求項８】 前記特定の時点は、前記湿度の変化率が
    ピーク値となったときである、請求項６または７に記載
    の調理装置。
  9. 【請求項９】 前記少なくとも１つの加熱装置はマイク
    ロウェーブ源である、請求項１から８のいずれか１つに
    記載の調理装置。
  10. 【請求項１０】 前記湿度センサは絶対湿度センサであ
    る、請求項１から９のいずれか１つに記載の調理装置。
  11. 【請求項１１】 調理領域、および該調理領域内で食品
    を加熱する少なくとも１つの加熱装置を有している調理
    装置の制御方法であって、 該食品から発生した水蒸気によって変化する該調理領域
    内の湿度を複数回検知する工程と、 複数回検知された該湿度の時間変化の曲線形状に基づい
    て、でき加減指数を求める工程と、 該でき加減指数に基づいて該少なくとも１つの加熱装置
    を制御する工程と、を包含する制御方法。
  12. 【請求項１２】 前記でき加減指数を求める工程は、 前記湿度の時間変化の曲線形状を示す少なくとも１つの
    パラメータを算出する工程と、 該少なくとも１つのパラメータを処理し、それにより前
    記でき加減指数を求める工程と、を包含している請求項
    １１に記載の制御方法。
  13. 【請求項１３】 前記制御工程は、前記でき加減指数を
    用いて加熱時間を演算する工程と、演算された該加熱時
    間に基づいて前記少なくとも１つの加熱装置を制御する
    工程とを包含している、請求項１１または１２に記載の
    制御方法。
  14. 【請求項１４】 前記少なくとも１つのパラメータは、
    前記湿度の最大変化率、該湿度の該最大変化率のときの
    該湿度の値、該湿度が第１の所定の値に達するまでにか
    かる時間、および前記調理プロセスの開始時と該湿度が
    第２の所定の値に達するまでの時間との間の平均湿度を
    含んでいる、請求項１２に記載の制御方法。
  15. 【請求項１５】 前記でき加減指数を求める工程は、前
    記少なくとも１つのパラメータを入力とし、前記でき加
    減指数を出力するニューラルネットワークをシミュレー
    トする工程である、請求項１１から１４のいずれか１つ
    に記載の制御方法。
  16. 【請求項１６】 前記でき加減指数を求める工程は、前
    記食品の加熱中の特定の時点において行われ、前記制御
    工程は、該でき加減指数を用いて残りの加熱時間を演算
    する工程と、該残りの加熱時間に基づいて前記少なくと
    も１つの加熱装置を制御する工程とを含んでいる、請求
    項１１または１２に記載の制御方法。
  17. 【請求項１７】 前記制御工程は、前記残りの加熱時間
    の間、前記少なくとも１つの加熱装置の開ループ制御を
    行う工程である、請求項１６に記載の制御方法。
  18. 【請求項１８】 前記特定の時点は、前記湿度の変化率
    がピーク値となったときである、請求項１６または１７
    に記載の調理装置。
  19. 【請求項１９】 前記湿度センサは、絶対湿度センサで
    ある、請求項１１から１８のいずれか１つに記載の制御
    方法。
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