JP6681606B2

JP6681606B2 - 食品分析装置

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Publication number: JP6681606B2
Application number: JP2017023338A
Authority: JP
Inventors: 和弘越智; 北堂　正晴; 正晴北堂; 博之海藏
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2017-02-10
Filing date: 2017-02-10
Publication date: 2020-04-15
Anticipated expiration: 2037-02-10
Also published as: JP2018128427A

Description

本発明は、食品分析装置に関する。

被測定物である食品に近赤外線を照射し、その食品に含まれる成分を分析する食品分析装置が知られている。特許文献１は従来の食品分析装置の一例であるカロリー測定装置を開示している。このカロリー測定装置は、食品に近赤外光を照射する光源部、食品に反射された反射光を受光する受光部、食品の重量を測定する重量計測器、および、食品のカロリーを算出する制御部を備える。制御部は、受光部の受光結果および重量計測器の計測結果を用いて、食品のカロリーを算出する。

特開２００８−１２２４１２号公報

食品が容器に載せられている場合、上記重量計測部は食品の重量および容器の重量を合わせた重量を計測する。しかし、制御部は食品の重量と容器の重量とを区別することなく食品のカロリーを算出するため、カロリーが正確に算出されないおそれがある。

本発明の目的は、食品の成分を正確に分析できる食品分析装置を提供することである。

本発明に従う食品分析装置の一形態は、容器を配置可能な配置部と、近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、前記照射光の反射光を検出する第１検出部と、前記容器の特徴を示す特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記第１検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、前記第１検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える。

食品分析装置は、食品の成分を正確に分析できる。

第１実施形態の食品分析装置の構成図。配置状態における第１実施形態の食品分析装置の構成図。図１の第１検出部の構成を示す模式図。図１の第１受光センサの検出結果を示す図。図４のＸ行の輝度を示す図。図２の第１受光センサの検出結果を示す図。図６のＸ行の輝度を示す図。図２のブロック図。データベースの一例を示す図。アルミ製の容器に対する波長と輝度との関係を示す図。木製の容器に対する波長と輝度との関係を示す図。陶器製の容器に対する波長と輝度との関係を示す図。第２実施形態の食品分析装置の構成図。第３実施形態の食品分析装置の構成図。影響低減手段が溝である例を示す図。影響低減手段が突起である例を示す図。

（食品分析装置が取り得る形態の一例）
〔１〕本発明に従う食品分析装置の一形態は、容器を配置可能な配置部と、近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、前記照射光の反射光を検出する第１検出部と、前記容器の特徴を示す特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記第１検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、前記第１検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える。

推定部は、第１検出部の検出結果から得られる特徴情報とデータベースとを用いて容器の重量を推定し、推定した容器の重量を用いて食品の重量を推定できる。分析部は、第１検出部の検出結果から得られる食品の成分の分布等に関する情報と、推定部により推定された食品の重量とを用いて食品の成分を分析できる。このため、食品の成分を正確に分析できる。

〔２〕本発明に従う食品分析装置の一形態は、容器を配置可能な配置部と、近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、前記照射光の反射光を検出する第１検出部と、前記配置部に配置された前記容器の特徴を検出する第２検出部と、前記容器の特徴を示す特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記第２検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、前記第１検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える。

推定部は、第１検出部の検出結果から得られる特徴情報とデータベースとを用いて容器の重量を推定し、推定した容器の重量を用いて食品の重量を推定できる。分析部は、第２検出部の検出結果から得られる食品の成分の分布等に関する情報と、推定部により推定された食品の重量とを用いて食品の成分を分析できる。このため、食品の成分を正確に分析できる。

〔３〕前記食品分析装置の一例によれば、前記第２検出部は、前記配置部に配置される受光素子を含み、前記容器の特徴を検出する。
上記食品分析装置によれば、第２検出部と容器との距離が近いため、容器の特徴が正確に検出される。

〔４〕前記食品分析装置の一例によれば、前記第２検出部は、前記容器に設けられるタグから前記容器の特徴を検出する。
上記食品分析装置によれば、タグに容器の特徴を記憶させることにより、容器の特徴が正確に検出される。

〔５〕前記食品分析装置の一例によれば、前記第２検出部は、光学的方法または電磁的方法により前記タグを検出する。
上記食品分析装置によれば、タグの構成を多用な構成から選択できる。

〔６〕前記食品分析装置の一例によれば、前記特徴情報は、前記容器の吸光度、前記容器の輝度、前記容器の形状、前記容器の材質、および、前記容器の大きさの少なくとも１つを含む。

上記食品分析装置によれば、推定部は、これらの特徴情報を用いることにより容器の特徴がより正確に検出することができ、それにともない食品の重量もより正確に推定することができる。

〔７〕前記食品分析装置の一例によれば、前記容器の重量および前記食品の重量を計測する重量計をさらに備え、前記データベースは、前記特徴情報と前記容器の重量とが関連付けられる。
上記食品分析装置によれば、重量計により容器に載せられた食品の重量を計測できる。このため、上記重量を別に計測する場合と比較して、使用者の労力が軽減される。

（第１実施形態）
図１を参照して、食品分析装置１の構成について説明する。食品分析装置１は、測定ユニット１０および分析ユニット６０を備える。測定ユニット１０および分析ユニット６０は、接続ケーブル２を介して電気的に接続されている。

測定ユニット１０は、食品２００に関する情報を測定する。測定ユニット１０は、筐体１１、配置部１２、照射部１３、重量計１６、および、第１検出部２０を備える。配置部１２、照射部１３、および、第１検出部２０は、筐体１１内に設けられる。筐体１１の扉（図示略）が閉じられた場合、配置部１２、照射部１３、および、第１検出部２０が遮光される。

照射部１３は、光源１４、および、レンズ１５を含む。照射部１３は、照射光３００を生成する。照射光３００は、光源１４から照射され、レンズ１５を通過する光である。
光源１４は、例えば、ハロゲンランプまたは半導体レーザである。光源１４は、例えば、７００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外光を照射可能である。

レンズ１５は、光源１４と配置部１２との間に配置される。レンズ１５は、照射光３００の方向および波長を調整する機能を有する。第１例では、レンズ１５は、凸レンズであり、光源１４が照射した光を平行光に変換する。第２例では、凹レンズまたは度数の異なる凸レンズにより、光源１４が照射した光を、拡散または集光する。第３例では、レンズ１５は、分析に使用しない波長範囲の光を通過させないフィルタ機能を有する。

配置部１２は、様々な種類の容器１００を配置可能である。図示される例は、配置部１２に容器１００が配置されていない基準状態である。容器１００は、容器１００の中心１００Ａと配置部１２の中心１２Ａとがずれて配置されている。

照射部１３が配置部１２に照射光３００を照射すると、照射光３００の一部が吸光され、照射光３００の反射光３１０が配置部１２により生成される。配置部１２の材質により、反射光３１０の所定の波長範囲における吸光度が大きくなる。食品２００の分析精度の向上のためには、配置部１２の材質は、反射光３１０の波長範囲毎の吸光度の変化が少ないメラミン樹脂やテフロン（登録商標）等が好ましい。

図２は、配置部１２に容器１００が配置される配置状態を示す図である。容器１００は、食器、調理関連機器等の、食品２００を支持可能な部材である。食品２００を支持可能な部材は、例えば、ボウル、ざる、鍋、おたま、スプーン、アルミホイル、袋、箱、ビーカー、シャーレ等である。また、容器１００の材質は、例えば、陶器製、金属製、樹脂製、木製等である。図示される例では、容器１００は、アルミ製である。

使用者は、配置部１２の任意の位置に容器１００を配置可能である。図示される例では、容器１００は、容器１００の中心１００Ａと配置部１２の中心１２Ａとがずれて配置されている。

重量計１６は、例えば、配置部１２の下方に位置している。重量計１６は、配置部１２に配置された、容器１００の重量、または、食品２００と容器１００との合計重量を計測する。重量計１６を備える構成の場合、食品２００と容器１００との合計重量を別に計測する必要がないため、使用者の労力が軽減される。

食品２００は、１つまたは複数の成分を含む。成分の一例は、タンパク質、炭水化物、または、脂質である。図示される例では、食品２００は、１つの成分２１０を含む。成分２１０は、タンパク質である。成分２１０の形状は、直方体である。

照射部１３および第１検出部２０は、食品２００の上方に位置する。照射部１３は、下方の食品２００に向けて照射光３００を照射する。第１検出部２０は、下方からの反射光３１０を検出する。照射部１３および第１検出部２０の位置は任意に変更可能であり、各位置は入れ替えられてもよい。図示される例では、照射部１３が食品２００の直上に位置し、第１検出部２０が食品２００の斜め上方に位置する。

図３に示されるように、第１検出部２０は、集光部３０、分光部４０、および、受光センサ５０を備える。集光部３０は、反射光３１０を集光する。集光部３０は、集光レンズ３１および反射部３２を備える。集光レンズ３１は、凸レンズであり、反射光３１０を集光する。反射部３２は、鏡であり、集光レンズ３１により集光された反射光３１０を分光部４０に導く。

分光部４０は、集光部３０により集光された反射光３１０から食品２００の成分に関する波長の光を分光する。分光部４０は、食品の成分数に応じて分光数が設定される。図示される例は、３つの成分を分光する分光部４０の構成である。分光部４０は、第１分光部４１、第２分光部４２、および、第３分光部４３を備える。各分光部４１〜４３は、特定の波長の光のみを反射し、他の波長の光を透過する回折格子の分光器である。各分光部４１〜４３は、互いに異なる特定の波長の光のみを反射する。これらの特定の波長は、成分が既知である食品に関する複数の試料に対する実験等により決定される。このように、食品の各成分は、分光部４０により種類分けされる。

第１分光部４１は、食品２００の成分のうちのタンパク質と相関する９１０ｎｍ前後の波長の光を選択的に反射する。第２分光部４２は、食品２００の成分のうちの炭水化物と相関する９８０ｎｍ前後の波長の光を選択的に反射する。第３分光部４３は、食品２００の成分のうちの脂質と相関する９３０ｎｍ前後の波長の光を選択的に反射する。

受光センサ５０は、分光部４０により分光された光を受光する。受光センサ５０は、例えば、ＣＣＤイメージセンサである。受光センサ５０は、第１受光センサ５１、第２受光センサ５２、および、第３受光センサ５３を含む。第１受光センサ５１は、第１分光部４１において反射した光を受光する。第２受光センサ５２は、第２分光部４２において反射した光を受光する。第３受光センサ５３は、第３分光部４３において反射した光を受光する。

各受光センサ５１〜５３の受光面には、複数の受光素子５４が格子状に配置されている。受光素子５４の材質は、一例として、近赤外領域において幅広く感度を持つシリコン、インジウム、ガリウム、および、ヒ素等が用いられる。各受光素子５４は、受光した光の受光量を検出する。

図４は、図１における第１受光センサ５１の検出結果である。各マスは、各受光素子５４に相当する。また、マスの色の濃さは、輝度の高さを示している。図５は、図４のＸ行に位置する受光素子５４と輝度との関係を示す図である。Ｘ行は、分析ユニット６０の分析対象である。分析対象は、任意の１つまたは複数の行、任意の範囲である。図示される例では、容器１００の中心付近を含む行である。

容器１００はアルミ製であるため、照射光３００を反射しやすい。このため、容器１００に相当する受光素子５４が検出する輝度は、配置部１２に相当する受光素子５４が検出する輝度よりも高い。

図６は、図２における第１受光センサ５１の検出結果である。図７は、図６のＸ行に位置する受光素子５４と輝度との関係を示す図である。第１受光センサ５１はタンパク質と相関する波長範囲に属する反射光３１０を検出するため、成分２１０に相当する受光素子５４が検出する輝度は、配置部１２に相当する受光素子５４が検出する輝度よりも高い。また、容器１００はアルミ製であるため、照射光３００を反射しやすい。このため、容器１００に相当する受光素子５４が検出する輝度は、成分２１０に相当する受光素子５４が検出する輝度よりも高い。

図８を参照して、分析ユニット６０の構成について説明する。分析ユニット６０は、推定部６１、分析部６２、記憶部６３、および、表示部６４を備える。記憶部６３は、例えば、フラッシュメモリであり、分析ユニット６０による分析に必要な情報を記憶し、分析結果等を記憶する。

推定部６１は、例えば、マイクロコンピュータであり、接続ケーブル２を介して第１検出部２０および重量計１６と接続されている。推定部６１は、第１検出部２０の検出結果から得られる容器１００の特徴情報、重量計１６の計測結果、および、データベースに基づいて容器１００の重量を推定する。

特徴情報は、容器１００の特徴を示し、容器１００の輝度、吸光度、形状、材質、および、大きさの少なくとも１つを含む。このため、容器１００の特徴がより正確に検出され、それにともない食品２００の重量もより正確に推定される。容器１００の輝度は、所定の光強度の照射光３００を照射した場合の反射光３１０の輝度である。受光素子５４の素子数が多い場合には、情報量およびそれを処理するための計算量が多い。このため、容器１００の輝度は、輝度の最大値、輝度が所定の閾値を超えた受光素子５４の連続距離、輝度のヒストグラム、輝度の微分や２次微分の変曲点の数等の情報であってもよい。

容器１００の吸光度は、基準状態の容器１００の輝度、および、配置状態の容器１００から算出できる。容器１００の形状は、容器１００の輝度、および、配置部１２の輝度から算出できる。容器１００の大きさは、容器１００の形状から算出できる。容器１００の材質は、容器１００の吸光度から算出できる。容器１００の特徴情報を算出するための情報は、記憶部６３に予め記憶されている。

また、推定部６１は、容器１００の重量の推定精度の向上のための手段をさらに備えることもできる。第１例では、推定部６１は、予め教師あり学習を実施し、学習結果を記憶部６３に記憶しておくことにより、容器１００の重量の推定精度を向上可能である。第２例では、推定部６１は、容器１００の輝度、吸光度、形状、材質、および、大きさのうち、２つ以上の特徴情報を組み合わせて推定する。

分析部６２は、例えば、マイクロコンピュータであり、接続ケーブル２を介して第１検出部２０と接続されている。分析部６２は、反射光３１０に基づいて食品２００の成分２１０を分析する。分析の一例は、カロリーである。カロリーを分析する場合、例えば、成分２１０の単位重さあたりのカロリーに成分２１０の重量を乗ずることにより、分析される。

表示部６４は、例えば、液晶画面である。表示部６４には、分析部６２により分析された分析結果、および、記憶部６３が記憶している過去の分析結果等が表示される。表示部６４は、入力操作が可能な機器であるタッチパネルとしての機能を備える。使用者は、表示部６４により、分析に必要な情報も入力できる。分析に必要な情報は、例えば、容器１００の重量、食品２００と容器１００との合計重量等である。

記憶部６３は、容器１００の特徴情報を含むデータベースを記憶している。好ましくは、データベースは、容器１００の特徴情報と容器１００の重量とが関連付けられる。図９は、データベースの一例である。データベースは、１種類の容器１００について少なくとも１つの特徴情報を含む。図示される例では、データベースは、１種類の容器１００について３つの特徴情報を含む。３つの特徴情報は、材質、形状、および、大きさである。１種類の容器１００あたりの特徴情報の数が１つである場合、推定部６１は、その特徴情報を検出する。１種類の容器１００あたりの特徴情報の数が複数である場合、推定部６１は、複数の特徴情報のうちの少なくとも１つを検出する。

容器１００の特徴情報は、予め定められている。第１例では、容器１００の特徴情報は、予め第１検出部２０により計測される。第２例では、容器１００の特徴情報は、使用者が表示部６４に入力することにより予め指定される。

容器１００の形状は、容器１００の高さ、長径、短径、辺の長さ、頂点の数、輪郭の長さ、容器１００の特徴的な形状、容器１００の平面視における形状、例えば、円形、長方形等である。

容器１００の大きさは、容器１００の体積、容器１００の平面視における形状の面積、容器１００の幅、高さ等である。容器１００の大きさを、輝度が所定の値以上の受光素子５４の数としてもよい。

容器１００の材質は、大分類、小分類、比重等である。大分類の例は、木製、樹脂製、金属製等である。小分類の例は、アルミ製、銅製、ＡＢＳ樹脂製、メラミン樹脂製等である。

容器１００の重量は、予め定められている。第１例では、容器１００の重量は、予め重量計１６により計測される。第２例では、容器１００の重量は、使用者が表示部６４に入力することにより予め指定される。第３例では、容器１００の重量は、容器１００の比重と大きさとの積から算出される。

このように、容器１００の特徴情報は、容器１００の形状、容器１００の材質、および、容器１００の大きさの少なくとも１つを含む。このため、推定部６１は、容器１００の種類を推定でき、容器１００の重量を推定できる。なお、容器１００の一部が特徴的な形状を有している場合、推定部６１は、その他の部分に対する処理を省略できるため、容器１００の種類を推定しやすい。

図１０〜図１２は、容器１００の材質ごとに所定の光強度の照射光３００を照射した場合における、照射光３００の波長と第１検出部２０が検出する輝度との関係を示す図である。図１０は、容器１００が木製の場合である。図１１は、容器１００がアルミ製の場合である。図１２は、容器１００が陶器製の場合である。容器１００が陶器製の場合、波長により輝度が大きく変化せず、第１検出部２０が検出する輝度が低い。容器１００がアルミ製の場合、波長により輝度が大きく変化せず、第１検出部２０が検出する輝度が高い。容器１００が木製の場合、波長により輝度が大きく変化する。データベースには、これらの波長と輝度との関係が記憶される。このため、推定部６１は、容器１００の種類を推定でき、容器１００の重量を推定できる。

図８に示されるように、分析部６２は、第１検出部２０と接続されており、基準状態における第１検出部２０の検出結果（図４参照）、および、配置状態における第１検出部２０の検出結果（図６参照）を受信する。

図４に示される容器１００の輝度は高く、図６に示される食品２００の輝度にも影響を与えている。このため、分析部６２は、容器１００の位置の影響低減手段を備える。影響低減手段は、例えば、食品２００の輝度の補正である。食品２００の輝度の補正にあたり、基準状態における第１検出部２０の検出結果の容器１００の位置と、配置状態における第１検出部２０の検出結果の容器１００の位置とが異なっているため、両位置を対応付ける。

分析部６２は、配置部１２の中心１２Ａ（図１参照）に対する、基準状態における第１検出部２０の検出結果の容器１００の中心１００Ａ（図１参照）の位置を算出し、記憶部６３に記憶する。分析部６２は、配置部１２の中心１２Ａ（図２参照）に対する、配置状態における第１検出部２０の検出結果の容器１００の中心１００Ａ（図２参照）の位置を算出し、記憶部６３に記憶する。分析部６２は、記憶した両位置の差分から、配置状態における容器１００の輝度を推定する。推定方法は、例えば、基準状態における第１検出部２０の検出結果の各受光素子５４の座標、および、それらの輝度の値を、記憶した両位置の差分だけ座標を移動させたデータを作成する。このデータにより、配置状態における第１検出部２０の検出結果を補正し、容器１００の輝度を推定する。このように、分析部６２は、配置部１２を基準とし、基準状態における容器１００の中心１００Ａと、配置状態における容器１００の中心１００Ａとの位置に基づいて、食品２００の輝度を補正する。このため、容器１００の位置のずれの影響を抑制できる。

推定部６１は、分析部６２とは電気的に接続されており、分析部６２に推定結果を送信する。分析部６２は、重量計１６が計測した容器１００に載せられた食品２００の重量から、推定部６１が推定した容器１００の重量を減算し、食品２００の重量を算出する。このように、食品分析装置１は、容器１００の特徴に基づいて、容器１００の重量を推定することができる。このため、容器１００の重量を除いた食品２００の重量を精度良く得ることができ、食品２００の成分をより正確に分析できる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、食品分析装置１は第２検出部２１をさらに備え、第２検出部２１は配置部１２に配置される受光素子２２を含む点において第１実施形態と相違する。その他の点において、第２実施形態の食品分析装置１は、第１実施形態の食品分析装置１と実質的に同じ構成を備える。

図１３に示されるように、第２検出部２１は、照射光３００を受光する受光素子２２、および、受光素子２２を制御する受光素子制御部２３を含む。図示される例では、複数の受光素子２２は、配置部１２に規則的に配置される。配置部１２に容器１００が配置された状態において照射部１３が照射光３００を照射すると照射光３００により生成される容器１００の影が生成される。容器１００の影は、容器１００の形状、輝度、吸光度等の容器１００の特徴を含む。配置部１２に配置される受光素子２２は、容器１００との距離が近いため、第２検出部２１は、容器１００の特徴をより正確に検出する。

また、第２検出部２１が、１つの受光素子２２を含む場合、容器１００が受光素子２２を覆うように配置し、基準状態における受光素子２２の輝度と比較することにより、容器１００の特徴を検出できる。

推定部６１は、受光素子制御部２３と接続される。推定部６１は、第２検出部２１の検出結果から得られる容器１００の特徴情報、重量計１６の計測結果、記憶部６３に記憶されたデータベースを用いて食品２００の重量を推定する。

（第３実施形態）
第３実施形態では、第２検出部２１は、容器１００に設けられたタグ１１０を検出する点において第２実施形態と相違する。その他の点において、第３実施形態の食品分析装置１は、第２実施形態の食品分析装置１と実質的に同じ構成を備える。

図１４に示されるように、容器１００には、タグ１１０が設けられている。タグ１１０は、バーコードのような光学式マークである。容器１００に、タグ１１０が印刷されていてもよい。タグ１１０には、容器１００の特徴情報が記憶されている。容器１００の特徴情報は、容器１００の種類、容器１００の形状、容器１００の材質、容器１００の吸光度、および、容器１００の大きさの少なくとも１つを含む。第２検出部２１は、光学的方法によりタグ１１０を検出する。このため、推定部６１は、容器１００の特徴が正確に検出でき、容器１００の重量を推定できる。また、分析部６２は、容器１００の形状、容器１００の材質、容器１００の吸光度、および、容器１００の大きさの少なくとも１つを、食品２００の分析に使用してもよい。

（変形例）
上記各実施形態に関する説明は本発明に従う食品分析装置が取り得る形態の例示であり、その形態を制限することを意図していない。本発明に従う食品分析装置は実施形態以外に例えば以下に示される上記各実施形態の変形例、および、相互に矛盾しない少なくとも２つの変形例が組み合わせられた形態を取り得る。

・第２検出部２１は、電磁的方法によりタグ１１０を検出してもよい。この場合のタグ１１０は、電子タグである。電磁的方法によりタグ１１０を検出する場合には、第２検出部２１がタグ１１０を視認できなくてもよいため、タグ１１０の取り付け場所の自由度が向上する。

・受光素子制御部２３は、推定部６１と一体に構成されていてもよい。
・推定部６１は、分析部６２と一体に構成されていてもよい。
・記憶部６３は、推定部６１および分析部６２の少なくとも１つと一体に構成されていてもよい。

・第２検出部２１は、配置部１２に配置された複数の容器１００の特徴情報を検出可能である。第２検出部２１は、例えば、所定の波長範囲の吸光度によりそれぞれの容器１００の材質を推定し、複数の容器１００の特徴情報を検出できる。

・特徴情報は、容器１００の用途をさらに含んでもよい。例えば、米飯用、スープ用等の容器であることがわかれば、食品の分析をより高精度に行うことができる。
・特徴情報は、使用者の情報をさらに含んでもよい。食品分析装置１の使用者が複数いる場合に、容器１００の種類を用いて使用者を特定することにより、使用者に応じた健康管理を行うことができる。

・容器１００の位置の影響低減手段は、任意に変更可能である。第１例では、影響低減手段は、容器１００を所定の位置に位置決め可能なガイド７０である。図１５に示されるように、ガイド７０は、容器１００の底面と噛み合うように配置部１２に設けられた溝７１である。また、図１６に示されるように、ガイド７０は、配置部１２に設けられた突起７２である。使用者は、突起７２に接触させるように容器１００を配置することにより、容器１００を所定の位置に位置決めできる。

第２例では、影響低減手段は、基準状態において異なる位置に配置された容器１００の輝度のデータである。使用者は、予め容器１００の配置を少しずつずらして輝度を測定し、そのデータを記憶部６３に記憶させておく。分析部６２は、配置状態における容器１００の位置に対して最も近いデータを記憶部６３から読み出す。

第３例では、影響低減手段は、配置部１２、照射部１３、および、第１検出部２０の少なくとも１つの移動である。配置部１２が水平方向に移動可能に構成され、基準状態の容器１００の位置と配置状態の容器１００の位置との差分に対応して配置部１２が移動する。または、第１検出部２０が水平方向に移動可能に構成され、基準状態の容器１００の位置と配置状態の容器１００の位置との差分に対応して第１検出部２０が移動する。または、照射部１３が水平方向に移動可能に構成され、基準状態の容器１００の位置と配置状態の容器１００の位置との差分に対応して照射部１３が移動する。

本発明に従う食品分析装置は、食品の成分を正確に分析でき、カロリー計算や使用者の健康管理等に用いることができる。

１：食品分析装置
１２：配置部
１３：照射部
１６：重量計
２０：第１検出部
２１：第２検出部
２２：受光素子
５４：受光素子
６１：推定部
６２：分析部
６３：記憶部
１００：容器
１１０：タグ
２００：食品
２１０：第１成分
３００：照射光
３１０：反射光

Claims

容器を配置可能な配置部と、
近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、
前記照射光の反射光を検出する第１検出部と、
前記容器の吸光度、前記容器の輝度、前記容器の形状、前記容器の材質、および、前記容器の大きさの少なくとも１つを含む特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、
前記第１検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、
前記第１検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える
食品分析装置。
容器を配置可能な配置部と、
近赤外光を含む照射光を前記配置部に配置された前記容器、および、前記容器に載せられた食品に照射可能な照射部と、
前記照射光の反射光を検出する第１検出部と、
前記配置部に配置された前記容器の特徴を検出する第２検出部と、
前記容器の吸光度、前記容器の輝度、前記容器の形状、前記容器の材質、および、前記容器の大きさの少なくとも１つを含む特徴情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、
前記第２検出部の検出結果から得られる前記特徴情報、および、前記データベースを用いて前記食品の重量を推定する推定部と、
前記第１検出部の検出結果および前記推定部により求められた前記食品の重量を用いて前記食品の成分を分析する分析部とを備える
食品分析装置。
前記第２検出部は、前記配置部に配置される受光素子を含み、前記容器の特徴を検出する
請求項２に記載の食品分析装置。
前記第２検出部は、前記容器に設けられるタグから前記容器の特徴を検出する
請求項２に記載の食品分析装置。
前記第２検出部は、光学的方法または電磁的方法により前記タグを検出する
請求項４に記載の食品分析装置。
前記容器の重量および前記食品の重量を計測する重量計をさらに備え、
前記データベースは、前記特徴情報と前記容器の重量とが関連付けられる
請求項１〜５のいずれか一項に記載の食品分析装置。