KR0150799B1 - 조리기구 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 조리진행중에 피조리물로부터 발생하는 물리량의 변화를 조리정도추정수단에 입력함으로써, 피조리물의 표면온도와 중심온도를 실시간으로 추정시키고, 그 온도정보를 기초로 조리수단을 제어함으로써, 자동조리에 있어서의 조리성능의 향상과 조리범부마다 조작키를 집약분류하여, 조작성도 향상시키는 것을 특징으로 한 것이다.
Description
제1도는 본 발명의 일실시예의 조리기구의 구성블록도.
제2도 및 제3도는 본 발명의 다른 실시예의 조리기구의 구성블록도.
제4도는 제1도에서 제3도의 구성블록도에 의거한 조리기구에 사용된 조작부의 구성도.
제5도는 동조리기구의 조리범주의 상세도.
제6도는 동조리기구의 조리범주마다의 완성표면온도를 표시한 도면,
제7도는 제1도에서 제3도의 구성블록도에 의거한 조리기구의 실험데이터의 일례를 표시한 도면,
제8도는 동조리기구의 실험데이터의 다른 예를 표시한 도면,
제9도는 동조리기구의 실험데이터의 다른 예를 표시한 도면,
제10도는 동조리기구에 사용한 신경회로망(Neural Network)모식수단을 사용한 다층패턴인식장치(Multi-Layer Perceptron)의 구성을 표시한 블록도.
제11도는 동조리기구의 실험데이터와 추정온도의 특성을 표시한 도면,
제12도는 제3도의 구성블록도에 의거한 조리기구의 조리수단의 절환타이밍을 설명하는 도면,
제13도는 종래의 조리기구에 의거한 최적조리시간의 결정방법을 표시한 도면,
제14도는 신경회로망의 연산과정의 구체예를 설명하는 도면,
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
1 : 조리기구 2 : 조리실
3 : 조리수단 3a,3b : 히터
4 : 제어수단 5 : 물리량검출수단
6 : A/D변환수단 7 : 계시수단
8 : 조리정도추정수단 9 : 조작수단
10 : 범주선택키 11 : 조리키
12 : 전원전압검출수단 13 : 표시수단
13a : 시간표시수단 13b : 온도표시수단
본 발명은 전기오븐이나 전자레인지 혹은 그들의 복합오븐 등의 조리기구에 관한 것으로서, 사용 편리도를 향상시키기 위하여 조작부에 있어서의 조작키의 집약화와, 자동조리에 있어서의 조리성능의 향상을 목표로 한 것이다.
최근의 민생기기에의 전자제어기술의 침투는, 마이크로컴퓨터가 출현하고나서부터 눈부신 바가 있다. 조리기구에 있어서도 예외는 아니고, 특히 온도센서, 습도센서와 마이크로컴퓨터를 조합함으로써, 여러가지 기능을 구비한 조리기구가 실현되어 왔다. 그 기능의 하나는 조리의 자동화라고 하는 것이다.
이것을 실현하기 위하여, 적외선온도센서를 사용해서 피조리물의 표면온도를 직접 검출하여 가열수단을 제어하는 조리기구나, 온도프로브를 피조리물에 삽입하여 직접 온도를 검출하여 가열수단을 제어하는 조리기구나, 조리실내의 분위기온도를 서미스터에 의해서 검출하고 그 정보를 근거로 자동조리하는 조리기구 등이 고안되어 실용화되고 있다. 그러나 적외선온도센서를 사용한 조리기구로 그릴조리 혹은 오븐조리에 있어서는, 오븐 내부온도가 250℃~300℃까지 상승하기 때문에 센서자체의 내열(耐熱)이 문제가 되며, 실제로는 피조리물의 온도를 60℃정도까지 추정해놓고 센서를 열적으로 퇴피시켜, 그후는 60℃까지에 달하는 온조기울기로 온도를 추측하는 구성이 취해지고 있었다. 그때문에, 조리의 완성에 상당한 불균일이 발생하고 있었다. 또, 온도 프로브를 직접 조리물에 삽입하여 온도를 검출하는 조리기구에 있어서는, 온조검출이라고 하는 면에서는 확실하나, 대단히 불편하고 또한 위생상으로도 좋지 않다고 하는 과제를 가지고 있었다. 다음에, 종래 가장 많이 채용되고 있는 서미스터를 사용한 조리기구의 자동조리방법을 설명한다. 제13도(a)에 조리개시로부터의 조리실내의 분위기 온도의 변화특성을 표시한다. 이 온도는 서미스터에 의해서 검출하고 있다. 피조리물의 조리시간은 식①에 의해서 결정되고 있었다. 즉, 분위기 온도가 어느 온도 T에 도달하기까지의 경과시간 t1을 계측해서, 그 시간 t1에 피조리물 특유의 정수 K를 곱한 시간 t를 조리시간으로 하고 있었다.
그러나, 반복조리를 하는 경우에는, 조리실내의 온도는 매우 고온으로 되어있다. 제13도(b)에, 이 경우의 조리개시로부터의 조리실내의 분위기온도의 변화특성을 표시한다. 분위기 온도는 일단 내려가나 또 상승하고 있다. 제13도(a)와 크게 다르다. 그 이유는, 조리실내의 초기온도가 높을 때에는, 조리를 개시하여도, 잠깐 동안 피조리물에 조리실내의 열이 흡수되기 때문이다. 이 경우, 조리시간을 식①로는 결정할 수 없고, 종래는 대단히 조잡하게 조리시간을 결정하고 있었던 것이다. 이 방법에서는, 조리성능이 좋고 조작성이 좋은 조리기구를 실현하는 것은 곤란하였다.
조리의 완성과 조리물의 표면온도 등은, 조리범주에 따라 상당한 상관성이 있는 것이 거론되고 있으며, 조리물의 조리중의 표면온도를 비접촉으로 확실하게 실시간으로 인식할 수 있으면, 조리물의 완성면에서도, 또 조리범주에서 조작키를 집약할 수 있다는 면에서도, 최고의 조리기구를 실현하는 것이 가능하게 된다. 즉, 피조리물의 표면온도 등의 검출에 의해서 조리정도를 인식할 수 있는 것이다. 그러나, 상기한 바와 같은 과제가 있어, 이와 같은 조리기구를 실현하는 것은 곤란하였다.
그러나, 최근, 신경회로망을 여러가지 분야에 응용하려고 하는 연구가 활발히 행해지고 있다. 생체에는, 신경세포라고 불리는 특별한 세포가 존재한다. 생물의 뇌에서는, 이 신경세포가 연산소자로서 대량으로 결합되어, 「학습」,「기억」,「판단」 혹은 「연상」 등과 같은 뇌가 가진 유연한 정보처리를 관장하고 있다. 이 신경세포가 가지고 있는 신호전달의 특성을 수리적으로 해석하기 위하여 신경회로망이라고 하는 모델이 제안되고, 여러가지 응용가능성이 검토되게 되었다.
본 발명은 그와 같은 배경에 비추어, 전기오븐이나 전자레인지 혹은 그들의 복합오븐 등의 조리기구에 상기의 신경회로망의 기술을 응용하여, 사용편리도를 향상시키기 위하여 조작부에 있어서의 조작키의 집약화와, 자동조리에 있어서의 조리성능의 향상을 목표로 한 조리기구를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다. 그래서, 조리정도를 인식하기 위하여, 실용상 검출이 곤란한 피조리물의 표면온도와 중심온도를, 현실적으로 검출가능한 조리실내의 물리량의 정보로부터 간접적으로 추정하는 수단으로서 신경회로망을 사용하였다. 그 이유는, 입력정보와 피조리물의 온도의 관계가 불명확하고, 비선형(非線型)의 회귀분석수법을 사용한 경우에, 함수형식의 설정이나 파라미터의 조정 등의 어려움이 있을 것으로 예측되므로 종래의 수법에서는 실현이 곤란하다고 판단하였기 때문이다. 그래서 신경회로망의 특징의 하나인「연속사상함수의 근사」(Approximate Realization of continuous Mapping function)를 이용하였다. 즉, 현실적으로 계측·검출가능한 물리정보로부터, 조리중인 피조리물의 표면온도와 중심온도의 추정을 시도하였다. 조리기구가 감지가능한 정보로서는 피조리물주변의 온도정보, 습도정보, 상용전원전압정보, 조리개시로부터의 경과시간정보 등이다. 본 발명은 조리중의 피조리물의 표면온도와 중심온도를 실시간으로 추정하는 신경회로망을 구축하고, 그 신경회로망을 조리기구의 마이크로컴퓨터에 이식(transfer)함으로써, 조작부에 있어서의 조작키의 집약화와, 자동조리에 있어서의 조리성능의 향상을 도모한 조리기구를 실현하는 것이다.
본 발명의 요지는 2가지이며, 그중 하나는 피조리물의 표면온도 또는 중심온도로부터 조리정도를 추정할 수 있는 것을 발견한 점에 있다. 다른 하나는 그 실현수단의 하나로서 신경회로망을 이용하여, 피조리물의 표면온도 또는 중심온도를 추정가능한 신경회로망을 구측하기 위하여, 입력층에 어떠한 정보를 입력해야 할 지를 발견한 점에 있다. 그래서, 그 신경회로망을 마이크로컴퓨터내에 구축하여 조리정도추정수단을 구성한 점에 있다.
구체적으로 설명하면, 본 발명에서 응용하고 있는 신경회로망은, 중간층이 1층있는 3층구조의 구성이며, 입력층은 4개의 뉴론(신경회로), 중간층은 10개의 뉴론, 출력층은 2개의 뉴론으로 이루어져 있다. 그래서 입력층의 4개의 뉴론은 서미스터전압, 1분전의 서미스터전압, 경과시간, 범주의 정보에 대응시키고 있고, 입력층의 2개의 뉴론은 피조리물의 표면온도와 중심온도의 정보에 대응시키고 있다(제10도 참조). 신경회로망을 탑재한 조리정도추정수단이란, 미리 학습시켜 둔 신경회로망을 탑재함으로써, 학습을 완료한 신경회로망에 있어서, 입력층과 중간층의 각 뉴론간의 결합가중계수(connection strength coefficient)에 의해서 Parallel Distributed Processing (문헌1; D.E. 라멜하트외 2명저, 아마리 로시가즈 감수번역, (주) 산교토쇼, 1989년 참조)에 기재된 방법으로 연산을 실행하면, 표면온도와 중심온도의 추정치가 산출된다. 이들 처리는, 조리정도추정수단을 구성하는 마이크로컴퓨터에서 행해지고 있다.
이하, 본 발명을 이하의 실시예에 의거 제1도에서부터 제12도를 참조하면서 설명한다.
[실시예 1]
본 실시예에서는, 조리기구로서 오븐레이지의 그릴부에 응용한 예에 대해서 설명한다. 그 구성블록도를 제1도에 표시한다. 조리기구(1)는, 피조리물을 수납하는 조리실(2)과, 피조리물을 조리하는 조리수단(3)(본 실시에에서는 히터)과, 조리수단(3)을 제어하는 제어수단(4)과, 조리진행중에 피조리물로부터 발생되는 물리량의 변화를 검출하는 물리량검출수단(5)과, A/D변환수단(6)과, 계시수단(7)과, 피조리물의 조리정도를 추정하는 조리정도추정수단(8)과, 조작수단(9)으로 이루어진다.
물리량검출수단(5)은, 본 실시예에 있어서 조리실(2)내의 분위기온도를 검출하는 것이고, 서미스터 등으로 구성되어 있다. 또 조리정도추정수단(8)은 본 실시예에서는 피조리물의 온도를 추정하는 온도추정수단이다.
계시수단(7)은 조리개시시로부터의 시간을 카운트한다. 조작수단(9)은 조리물의 범주를 선택하는 범주선택키(10)와 조리개시·정지를 행하는 조리키(11)로 이루어진다. 조작수단(9)의 구성을 제4도에 표시한다. 범주선택키(10)는 5종류의 범주를 선택할 수 있다. (10a)는 생선토막 또는 고기의 석쇠구이, (10b)는 그라탱 또는 호일구이, (10c)는 생선 또는 고기의 간장구이, (10d)는 생선 또는 뼈가 붙은 살코기의 통째구이, (10e)는 설말림용의 키다. 각각의 범주에 포함되는 상세한 메뉴를 제5도에 표시한다. 제1도의 조리정도추정수단 (즉 온도추정수단)(8)은 물리량검출수단(5), 계시수단(7), 범주선택키(9)의 출력에 의거하여 피조리물의 표면온도, 중심온도를 추정하는 것이고, 제어수단(5)은 조리정도추정수단(8)의 출력에 의거하여 조리수단(3)을 제어한다. 조리수단(3)은 히터이며, 조리실(2)에 설치되어 있다. 또, (6)은 A/D변환수단이며, 물리량검출수단(5)의 출력을 디지틀로 변환하고 있다.
피조리물의 표면온도와 조리의 완성관계에 관해서, 상당한 상관이 있는 것을 조리실험에 의해 확인하였다. 확인한 조리범주마다 완성시에 있어서의 표면온도를 제6도에 표시한다. 표면온도는, 피조리물에 열전쌍을 장착해서 계측하였다. 또 생선 등의 최적의 구이완성상태는, 표면온도뿐만 아니라, 중심온도가 60℃~70℃가 더좋다고 되어있다.
그래서, 조리범주마다 조리개시로부터의 피조리물의 표면온도와 중심온도 및 조리실내의 분위기온도가 시간과 함께 어떻게 변화하는지를 실험으로 확인하였다.
제7도(a)에는 제1의 조리범주인 생선토막의 대표적 메뉴인 고등어 소금구이를 조리실험했을 때의 조리개시로부터의 조리실내의 온도를 검출하는 서미스터전압의 시간변화를 실선으로 표시하고, 제7도(b)에는 동조리실험에 있어서의 조리개시로부터의 표면온도의 시간변화를 실선으로 표시하고, 또 제7도(c)에는 동조리실험에 있어서의 조리개시로부터의 중심온도의 시간변화를 실선으로 표시한다. 상용전원 전압은 100V에서 행하였다. 중심온도의 검출에도, 열전쌍을 장착해서 계측하였다.
또, 제8도는 제7도와 마찬가지로, 제2의 조리범주의 대표적 메뉴인 마카로니그라탱을 조리실험했을 때의 서미스터전압의 시간변화, 표면온도의 시간적 변화, 중심온도의 시간적 변화를 각각 제8도(a), 제8(b) 및 제8도(c)에 실선으로 표시하고 있다.
이들 실험은, 피조리물의 양(1마리와 4마리)과 조리개시하기 전의 피조리물의 초기온도를 변화시켜서 행하였다. 그 결과, 제7도와 제8도에서 피조리물의 양이 적을 수록 조리실내의 온도는 상승하기 쉽고, 또한 피조리물의 표면온도와 중심온도의 상승도 빠르다. 피조리물의 중심온도는, 100℃전후에서 포화한다. 또, 피조리물의 조리개시전의 예를 들면 초기온도가 0℃와 10℃로 상이해있어도 히터조리에 있어서는, 조리개시초기는 일순간 다르다. 서미스터전압의 시간적 변화, 표면온도·중심온도의 시간적 변화는, 대략 동일한 것을 알았다. 즉, 피조리물의 초기온도의 차이는, 조리종료시의 표면온도, 중심온도에 그다지 영향을 미치지 않는 것을 알았다. 이것은, 오븐·그릴조리에 있어서는 조리실내의 온도가 200℃전후까지 상승하므로 피조리물의 초기온도가 ±10℃정도 달라도, 차이가 발생하지 않는 것으로 생각된다.
마찬가지로 제3의 조리범주, 제4도의 조리범주, 제5의 조리범주에 대해서도 마찬가지의 실험과, 동일 범주내에서의 조리메뉴에 대해서 조리실험을 해도 마찬가지의 결과를 얻게 되었다.
또, 반복조리를 행하였을 경우의 실험도 마찬가지로 행하였다. 여기서는 제1의 조리범주의 대표메뉴인 고등어 소금구이의 예를 든다. 실험내용은 조리개시시의 조리실내의 온도가 매우 높은 점을 제외하면 상기한 내용과 완전히 마찬가지이다.
제9도에 그 특성을 표시한다. 이 경우 서미스터전압의 시간적 변환는, 조리개시후 잠깐동안은 전압은 내려가나 그후 또 상승한다. 이것은 피조리물에 조리실내의 열이 흡수되기 때문이다. 그러나, 피조리물의 양의 차이에 의한 변화는 제7도에서 표시한 결과와 마찬가지이다.
즉, 피조리물의 표면온도를 TS, 조리실내의 분위기온도를 검출하는 서미스터전압을 VS, 그시간적 변화를 △VS, 피조리물의 중량을 W, 조리개시로부터의 경과시간을 t, 조리범주를 C로 하면, 피조리물의 표면온도 TS는, 어떤 함수 F에 의해서, 식②로 표현할 수 있다.
그러나, 피조리물의 중량 W의 차이는 제7도, 제8도, 제9도에서 조리실내의 분위기 온도를 검출하는 서미스터전압의 변화가 상이한 것에 의해 식별할 수 있으므로, 피조리물의 표면온도 TS는 식③으로 표현할 수 있을 것이다.
중심온도 TC도 마찬가지함수로 표현할 수 있다.
이상의 결과로부터 함수 F를 구할 수 있다면, 조리실내의 분위기온도변화정보, 조리개시로부터의 경과시간정보, 조리범주를 입력정보로서 입력하는 것만으로 실시간으로, 피조리물의 표면온도와 중심온도를 간접적으로 추정할 수 있게 된다.
즉, 상기한 바와 같이 피조리물의 완성상태와 그 표면온도에는 상관이 있고, 또한 중심온도에서 정말로 완성되고 있는지 어떤지를 알 수 있으므로, 피조리물의 표면온도와 중심온도가 조리실내의 분위기온도정보 등으로부터 간접적으로나마 추정할 수 있으면, 온도프로브를 피조리물에 직접 삽입하는 일없이, 또 적외선온도센서에서는 내열성에 한계가 있기 때문에 측정불가능하였던 표면온도를 완성종료까지 인식할 수 있으므로, 그 온도정보를 기초로 조리수단을 제어하면, 사용하기 쉽고 성능이 좋은 조리기구를 구현할 수 있다.
본 실시예는 함수 F를 신경회로망의 특징인 「연속사상함수의 근사」를 이용해서 구하였다. 사용해야 할 신경회로망 모식수단으로서는, 상기 문헌1이 있다. 본 실시예에서는, 문헌1에 기재된 가장 잘 알려진 학습알고리즘으로서 오차역전반법(Back Propagation)을 사용한 다층패턴인식장치를 신경회로망모식수단으로서 조리정도추정수단(8)에 구비하였다. 제10도에 그 신경회로망모식수단의 구성을 표시한다. 3층의 패턴인식장치이고, 중간층의 신경뉴론의 수는 10으로 해서 행하였다.
제7도, 제8도 및 제9도에 표시한 바와 같은 조리실험에서 얻어진 데이터를 학습데이터로서 사용하고, 신경회로망모식수단에는, 상기한 함수 F의 파라미터가 되는 조리실내의 분위기온도정보인 서미스터전압과 그 시간변화분(현시점보다 1분전의 서미스터전압레벨)과 조리개시로부터의 경과시간정보 및 조리범주의 4정보를 입력하고, 신경회로망모식수단의 출력으로서, 피조리물의 표면온도와 중심온도가 되는 구성으로 하고, 6초마다 데이터를 샘플링하면서 학습시켰다. 학습방법에 대해서는, 문헌1에 공지되어 있으므로 설명은 생략한다. 그 결과, 신경회로망 모식수단은, 입력정보로부터 피조리물의 표면온도와 중심온도를 거의 오차없게 추정할 수 있음을 확인하였다. 또, 신경회로망모식수단에는 일반화작용이 있고, 피조리물의 양이 학습시킨 데이터범위내에 들어가있으면, 학습시키지 않아도, 표면온도와 중심온도를 거의 오차없이 추정할 수 있었다. 즉, 신경회로망모식수단으로 상기한 함수 F를 근사화할 수 있었다.
이와 같이 해서, 학습을 완료한 신경회로망모식수단의 복수의 결합가중계수와, 신경회로망모식수단의 네트워크 구성을 조리정도추정수단(8)에 지니게 함으로써, 조리정도추정수단(8)은 입력정보를 근거로 피조리물의 표면온도와 중심온도를 실시간으로 간접적으로 추정하는 것이 가능하게 되었다.
이하, 전갱이 1마리의 조리를 개시하여, 그 때의 표면온도와 중심온도를 조리정도추정수단이 추정해가는 연산과정의 구체적인 일례를 설명한다. 신경회로망의 입력층에의 입력은, 서미스터전압, 1분전의 서미스터전압, 조리개시로부터의 경과 시간 및 조리범주의 4가지이다. 이들 데이터는 6초마다 조리정도추정수단에 의해 감지되고 있고, 이 데이터에 의거해서 실시간에 연산을 행하고 있다. 데이터는 연산의 간편화를 고려해서 -1에서부터 1의 범위로 정규화해서 연산을 한다. 예를 들면 서미스터전압은 최대 5V에서 감지되므로 5로 나눈 데이터로 연산을 한다.
마찬가지로 경과시간은 조리시간의 최대가 1800초이므로 1800으로 나눈 데이터로 연산을 한다. 조리범주는 제4도에 도시한 바와 같이 생선토막구이, 그라탱·호일구이, 생선의 간장구이, 생선의 통째구이, 설말림의 5종류이나, 각각의 범주데이터로서, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0을 신경회로망에 입력하고 있다. 표1은 신경회로망의 입력층에 시시각각 감지입력되는 데이터를 표시한다. 표2에 결합기증계수의 일부를 표시한다.
연산의 과정(제14도 참조)은, 정규화된 데이터가 입력층에 입력되면, 입력치 IN0~IN3과 학습에 의해 얻어진 결합가중계수 W00~W03을 승산하고, 그 총합을 시그모이드 변환하면 중간층의 M0뉴론의 출력이 연산된다. 또, 입력치 IN0~IN3과 결합가중계수 W10~W13을 승산하고, 그 총합을 시그모이드변환하면 중간층의 M1뉴론의 출력이 연산된다. 이 연산을 중간층의 뉴론수만큼 연산하여 중간층의 전체의 뉴론의 출력을 구한다. 다음에, 중간층과 출력층의 연산에 대해서는, 중간층의 출력치가 연산되었으므로, 입력층과 중간층사이에서 행한 연산과 마찬가지의 연산을 하면, 출력층의 2개의 뉴론의 출력치를 연산할 수 있다. 출력층의 2개의 뉴론의 출력은, 추정한 표면온도와 중심온도에 대응하고 있고, 학습단계에서 그들의 온도를 최대 255℃로서 정규화하고 있으므로, 뉴론의 출력치에 255를 승산하면, 표면온도와 중심온도를 구하는 것이 가능하다. 이와 같은 연산을 조리정도추정수단은, 본 실시예에서는 6초마다하고 있고, 표면온도 등을 추정하고 있다.
다음에, 제1도에 표시한 구성블록에 의거하여 동작을 설명한다. 먼저, 피조리물을 조리실내에 넣고, 조작수단(9)내의 범주선택키(10)에 의해 조리범주를 선택한다.
그리고 조리키(11)에 의해 조리가 개시된다. 범주정보는 제어수단(4)을 개재해서조리정도추정수단(8)에 입력된다. 제어수단(4)은 개시수단(7)에 계시개시의 신호를 출력함과 동시에, 조리수단(3)을 발열시키도록 조리개시신호를 출력한다. 계시수단(7)의 계시정보는 조리정도추정수단(8)에 입력되어 있다. 그리고 조리진행중인 조리실내의 물리정보(분위기온도정보)는 물리량검출수단(5)의 출력이 A/D변환수단(6)에 의해서 디지틀변환되고, 시시각각 조리정도추정수단(8)에 입력되고 있다. 조리정도추정수단(8)은, 이들 입력된 신호·정보를 기초로 피조리물의 표면온도, 중심온도를 시시각각 추정하고, 그 정보를 제어수단(4)에 출력하고 있다. 제어수단(4)은 , 이 추정온도정보에 의거하여 조리수단(3)을 제어하도록 동작한다. 즉, 추정표면온도가 제6도에 표시한 온도에 달할 때까지 조리수단을 제어하고, 그때 추정중심온도가 70℃에 달하고 있지 않으면, 조리수단을 파워다운시키도록 조리수단을 제어하고, 추정중심온도가 70℃로 되면 조리수단을 정지시킨다. 또 조리개시후, 추정표면온도가 제6도에 표시한 온도에 달하고, 또한 그때의 추정중심온도가 70℃이상이면, 그 시점에서 조리수단을 정지시킨다.
이상과 같이 본 실시예에 의하면 신경회로망모식수단을 사용해서 비접촉으로 피조리물의 표면온도와 중심온도가 조리종료까지 확실하게 추정되므로, 피조리물의 조리의 완성성능을 향상시킬 수 있고, 또, 복수의 자동단일메뉴를 조리범주에 집약할 수 있고, 사용편리도도 매우 편리하게 된다. 또, 종래 온도프로브와 같이 직접 조리물에 삽입하는 일도 없어 위생적이며, 적외선온도센서의 경우에 발생되는 내열성의 문제점도 해소된 것으로 된다. 또, 종래 서미스터를 사용한 조리기구로, 반복조리하는 경우, 자동조리시간을 매우 조잡하게 결정하고 있었기 때문에, 조리성능이 나빳던 문제점도 해소된 것으로 된다.
[실시예 2]
제2도에 표시된 본 실시예에서는, 상용전원전압의 변동에 대해서, 실시예1의 조리기구에 비해 피조리물의 온도추정의 정밀도를 보다 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다. 즉, 상용전원전압을 검출하는 전원전압검출수단(12)을 구비한 점이 실시예1과 다르다.
그것을 위한 조리실험을 제1의 조리범주에서 제5의 조리범주의 조리메뉴에 대해서 행하였다. 여기서는, 실시예1과 마찬가지로 제1의 조리범주인 고등어의 소금구이와 제2의 조리범주인 마카로니그라랭의 실험결과를 제7도, 제8도 및 제9도에 표시한다.
이들 실험은, 상용전원전압(85V와 110V)을 환경조건으로 해서 변화시켜서 행하였다. 제7도, 제8도 및 제9도에서 1점쇄선은 전원전압 110V, 파선은 85V일 때의 결과이다. 그 결과, 제7도, 제8도 및 제9도에서 전원전압이 높을수록 조리실내의 분위기온도는 상승되기 쉽고, 또한 피조리물의 표면온도와 중심온도의 상승도 빠른 것을 알았다.
즉, 실시예1에서 표시한 식③의 함수에 상용전원전압 V의 파라미터를 넣음으로써, 피조리물의 표면온도 T의 추정밀도는 더욱 향상시킬 수 있을 것이다.
중심온도도 마찬가지이다. 그 관계를 식④에 표시한다.
그래서, 조리정도추정수단(8)의 신경회로망모식수단에 상용전원전압 VT를 입력시켜 실시예1과 마찬가지로 학습시켰다. 그 결과, 신경회로망모식수단은 식④의 함수 F에 매우 근사한 것을 확인하였다. 제11도에 추정온도결과도 표시하였다.
제11도(a)는 조리개시시에 조리실내의 온도가 낮을 경우, 제11도(b)는 조리실내의 온도가 높은 경우이다. 조리개시시의 조리실내부 온도가 낮거나 높아도 실측치와 추정온도가 매우 잘 합치되고 있는 것을 알 수 있다.
이상과 같이 본 실시예의 구성에 의하면, 상용전원전압의 변동에 대해서도, 실시예1에 비해, 피조리물의 표면온도와 중심온도의 추정정밀도를 향상시킬 수 있다.
[실시예 3]
본 실시예는, 조리진행중의 상태를 실시예1, 실시예2에서 사용한 조리정도추정수단(8)의 추정온도정보를, 표시해 나가는 표시수단(13)을 구비한 것으로서 상세한 것을 제4도에 표시한다. 표시수단(13)은 본 실시예에서는, 형광표시관으로 이루어지고, 조작수단(9)에 구비되어 있다. 본 실시예에서는, 표시수단(13)은 시계 등을 표시하는 시간표시수단(13a)과 추정표면온도정보를 레벨표시하는 온도표시수단(13b)으로 이루어진다. 본 실시예에서는, 제6도에 표시한 피조리물의 완성표면온도를 5단계레벨로 표시하고, 그 온도레벨에 추정표면온도가 도달하면 제어수단(4)은, 온도 표시수단(13b)에 온도의 레벨표시를 하도록 동작한다.
본 실시예의 구성에 의하면, 피조리물의 완성상태를 표면온도의 추이로 시각에 호소할 수 있으므로, 사용자에게, 매우 편리한 조리기구가 된다.
[실시예 4]
제3도에 표시한 본 실시예는, 조리정도추정수단(8)의 추정표면온도정보와 추정중심온도 정보를 기초로 조리수단(3)의 복수의 히터의 통전절환제어를 행함으로써, 조리기구의 성능을 보다 향상시키는 것을 목적으로 한다.
조리수단(3)은, 피조리물에 대해서 상부로부터 열을 복사하는 히터(3a)와 하부로부터 복사하는 히터(3b)로 이루어진다. 즉 추정온도정보·중심온도정보를 기초로 히터(3a)와 히터(3b)의 통전을 제어수단(4)에 의해 절환해서 제어를 행한다. 제12도에 히터절환의 타이밍차트도를 표시한다. 조리개시시는, 하부히터(3b)만을 통전시켜서 히터절환온도(T)에 도달하면, 다음에 상부히터(3a)만을 통전시켜서 완성의 표면온도가 될 때가지 통전을 계속한다. 예를 들면, 제5도에 있어서의 제1의 조리범주의 히터절환온도(T)는 65℃로 하고 있다. 본 실시예에서는, 조리범주에 따라서, 절환온도(T)를 바꾸고 있으며, 보다 최적인 제어를 행하고 있다.
이상과 같이 본 실시예의 구성에 의하면, 추정온도정보에 의해, 히터가 복수의 구성이면, 그 온도정보를 근거로 최적의 통전절환제어가 가능하게 되고, 조리기구의 조리성능을 향상시킬 수 있다.
이상의 실시예에 대해서는, 제어수단(4), 개시수단(7), 조리정도추정수단(8)은, 모두 4비트마이크로컴퓨터로 구성하였으나, 이들은 1개의 마이크로컴퓨터로 구성하는 것도 물론 가능하다. 또한, 조리정도추정수단(8)에는, 물리량검출수단(5)의 분위기온도정보, 온도기울기정보, 계시수단(7)으로부터 얻어지는 조리개시시로부터의 경과시간정보, 범주선택키(10)로부터 얻어지는 조리물의 범주정보, 상용전원전압정보 등의 정보를 입력하고 있으나, 이 한정은 본 발명을 구속하는 것은 아니며, 이들 정보를 추정정밀도를 올리기 위하여 가공해서 입력해도 문제는 없다. 또 조리정도추정수단(8)을 구성하는 신경회로망모식수단은 3층의 패턴인식장치이고, 또한 중간층의 신경회로의 수를 10으로 구성하였으나, 이것은 본 발명을 구속하는 것은 아니다. 또, 조리범주로서 실시예에서는 5개의 범주로 분할하고 있으나, 이 수도 본 발명을 구속하는 것은 아니고, 상기한 입력정보에서 표면온도, 중심온도를 추정할 수 있는 신경회로망모식수단이면 무엇이든 된다. 또, 조리진행중에 발생하는 물리량정보로서 분위기온도정보를 사용하였으나, 연기정보, 약간 타서 누른 색의 정보, 습도정보, 중기정보라도 적용할 수 있는 것은 말할 것도 없고, 기타 피조리물고유의 물리정보라도 좋고, 예를 들면 중량정보, 피조리물의 체적, 높이 등의 형상정보라도 좋고, 복수의 센서를 조합해서 사용하면, 더욱 추정정밀도는 향상된다. 또, 본 실시예에서는 조리기구로서 오븐레인지의 그릴부에 응용하였으나, 가스오븐, 전자레인지에서도 적용될 수 있음은 말할 것도 없다.
Claims (10)
- 피조리물을 수납하는 조리실과; 상기 조리실내에서 피조리물을 가열하는 제1히터와; 상기 히터에 의해 피조리물을 가열하는 동안 상기 조리실내의 물리특성의 변화를 검출하고, 이 검출된 물리특성의 변화를 나타내는 출력신호를 출력하는 물리특성검출수단과; 상기 히터에 의한 상기 피조리물의 가열개시로부터의 경과시간량을 계시하여, 해당 경과시간량을 나타내는 출력신호를 출력하는 계시기와; 상기 물리특성검출수단 및 상기 계시기로부터의 각 출력신호로부터, 그리고, 상기 히터에 의한 피조리물의 가열시의 상기 조리실내의 물리특성의 변화와, 상기 히터에 의한 피조리물의 가열개시로부터의 경과시간량과, 상기 피조리물의 온도변화간의 소정의 관계로부터 피조리물의 조리정도를 추정하여, 해당 피조리물의 조리정도추정치를 나타내는 신호를 출력하는 조리정도추정수단과; 상기 조리정도추정수단으로부터 출력된 상기 신호에 의거해서 상기 히터를 제어하는 제어수단을 구비한 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 피조리물을 수납하는 조리실고; 상기 조리실내에서 피조리물을 가열하는 제1히터와; 상기 히터에 의해 피조리물을 가열하는 동안 상기 조리실내의 물리특성의 변화를 검출하고, 이 검출된 물리특성의 변화를 나타내는 출력신호를 출력하는 물리특성검출수단과; 상기 히터에 의한 상기 피조리물의 가열개시로부터의 경과시간량을 계시하여, 해당 경과량을 나타내는 출력신호를 출력하는 계시기와; 피조리물의 적어도 소망의 완성온도를 표시하는 조리정도에 각각 대응하는 별개의 조리범주로 분류된 복수개의 키를 구비하여, 선택적인 입력제어신호를 출력하는 조작수단과; 상기 물리특성검출수단 및 상기 계시기의 각 출력신호에 의거해서 피조리물의 조리정도를 추정하여, 해당 피조리물의 조리정도추정치를 나타내는 신호를 출력하는 조리정도추정수단과; 상기 조리정도추정수단으로부터 출력된 상기 신호가 상기 조작수단으로부터 선택된 조리범주의 조리정도에 대응하는 피조리물의 조리정도추정치를 표시할 경우 상기 히터에 제어신호를 출력하는 제어수단을 구비한 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제1항에 있어서, 상기 조리정도추정수단에 의해 출력된 상기 신호는 피조리물의 추정표면온도를 나타내는 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제3항에 있어서, 상기 조리정도추정수단에 의해 출력된 상기 신호로부터 피조리물의 온도의 변화를 표시하는, 상기 제어수단에 접속된 표시수단을 또 구비한 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제3항에 있어서, 상기 조리실에는 피조리물을 가열하기 위한 제2히터를 지니고, 상기 제어수단은 상기 피조리물의 추정온도에 의해서 상기 제1및 제2히터를 선택적으로 제어하는 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제2항에 있어서, 상기 조리정도추정수단에 의해 출력된 상기 신호는 피조리물의 추정표면온도를 나타내는 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제6항에 있어서, 상기 조리정도추정수단에 의해 출력된 상기 신호로부터 피조리물의 온도의 변화를 표시하는, 상기 제어수단에 접속된 표시수단을 또 구비한 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제6항에 있어서, 상기 조리실에는 피조리물을 가열하기 위한 제2히터를 지니고, 상기 제어수단은 상기 피조리물의 추정온도에 의해서 상기 제1 및 제2히터를 선택적으로 제어하는 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제1항에 있어서, 상기 조리실에 공급되는 상용전원전압을 검출하여 그 검출전압을 나타내는 출력신호를 출력하는 전원전압검출수단을 또 구비하고, 상기 조리정도추정수단은 또한 상기 전원전압검출수단으로부터의 상기 출력신호에 의거해서 피조리물의 조리정도를 추정하는 것을 특징으로 하는 조리기구.
- 제2항에 있어서, 상기 조리실에 공급되는 상용전원전압을 검출하여 그 검출전압을 나타내는 출력신호를 출력하는 전원전압검출수단을 또 구비하고, 상기 조리정도추정수단은 또한 상기 전원전압검출수단으로부터의 상기 출력신호에 의거해서 피조리물의 조리정도를 추정하는 것을 특징으로 하는 조리기구.
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