JPH0969084A - 調理支援装置 - Google Patents
調理支援装置Info
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- JPH0969084A JPH0969084A JP22484895A JP22484895A JPH0969084A JP H0969084 A JPH0969084 A JP H0969084A JP 22484895 A JP22484895 A JP 22484895A JP 22484895 A JP22484895 A JP 22484895A JP H0969084 A JPH0969084 A JP H0969084A
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- JP
- Japan
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- estimating
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- Pending
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- General Preparation And Processing Of Foods (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 食べようとする料理や素材をもとに簡単にカ
ロリー等の栄養情報が報知可能な調理支援装置を提供す
ることである。 【構成】 料理の画像情報を入力する入力手段２と、入
力手段２の画像情報に基づき料理の栄養情報を推定する
推定手段３と、推定手段３の情報を報知する報知手段４
を備えたシステムとしているので、食べようとする料理
のカロリー値が即座にわかる。
ロリー等の栄養情報が報知可能な調理支援装置を提供す
ることである。 【構成】 料理の画像情報を入力する入力手段２と、入
力手段２の画像情報に基づき料理の栄養情報を推定する
推定手段３と、推定手段３の情報を報知する報知手段４
を備えたシステムとしているので、食べようとする料理
のカロリー値が即座にわかる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、食べようとする料理や
素材をもとに簡単にカロリー等の栄養情報が報知可能な
調理支援装置に関するものである。
素材をもとに簡単にカロリー等の栄養情報が報知可能な
調理支援装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】最近の傾向として、成人病患者の数が急
激に増えている。これは、戦前、戦時中と食物を比べ
て、３大栄養素の炭水化物、タンパク、脂質の内、脂質
の量が極端に増えていることが原因といわれている。特
に糖尿病患者の数は、潜在人数として６００万人といわ
れており、今後ますます増大すると云われている。糖尿
病患者にとって、カロリーを押さえる食事療法は根本治
療である。また最近では、若い女性の間には、美容を目
的としたエステ指向の傾向があり、健康な女性において
も、ダイエット等に非常な関心がある。これらの人たち
にとっては、摂取したあるいは摂取しようとしている食
物のカロリーをいかに簡単に知ることができるかが大変
な課題であった。このような課題を解消するために、従
来いろいろなものが提案されてきた。その事例として代
表的なものに、次の２つがあげられる。公開特許公報昭
６１−１７３３７２号公報は、食べた食品に対応する食
品カードを読み取り装置にセットして符号を読みとら
せ、その符号に対応するカロリー積算演算を表示させる
ことにより食事療法を手軽に確実に実行できるようにし
たものである。また、公開実用新案公報昭６３−１９５
４４５号公報はキー操作で、摂取した食品の熱量や塩分
量などを各々積算して表示できるもので、１日にどれだ
けの熱量カロリーや塩分量を摂取したかが簡単に計算し
て知ることができるものである。
激に増えている。これは、戦前、戦時中と食物を比べ
て、３大栄養素の炭水化物、タンパク、脂質の内、脂質
の量が極端に増えていることが原因といわれている。特
に糖尿病患者の数は、潜在人数として６００万人といわ
れており、今後ますます増大すると云われている。糖尿
病患者にとって、カロリーを押さえる食事療法は根本治
療である。また最近では、若い女性の間には、美容を目
的としたエステ指向の傾向があり、健康な女性において
も、ダイエット等に非常な関心がある。これらの人たち
にとっては、摂取したあるいは摂取しようとしている食
物のカロリーをいかに簡単に知ることができるかが大変
な課題であった。このような課題を解消するために、従
来いろいろなものが提案されてきた。その事例として代
表的なものに、次の２つがあげられる。公開特許公報昭
６１−１７３３７２号公報は、食べた食品に対応する食
品カードを読み取り装置にセットして符号を読みとら
せ、その符号に対応するカロリー積算演算を表示させる
ことにより食事療法を手軽に確実に実行できるようにし
たものである。また、公開実用新案公報昭６３−１９５
４４５号公報はキー操作で、摂取した食品の熱量や塩分
量などを各々積算して表示できるもので、１日にどれだ
けの熱量カロリーや塩分量を摂取したかが簡単に計算し
て知ることができるものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前記した２つの公報
は、いかに摂取した食物のカロリーを簡単に計算できる
かの課題を解消するために提案されたものであるが、食
品カードをそのたびに探すということ、さらには、食品
名をキー入力で入力すること等を考慮すれば、とても課
題を解消したとは云いきれない。
は、いかに摂取した食物のカロリーを簡単に計算できる
かの課題を解消するために提案されたものであるが、食
品カードをそのたびに探すということ、さらには、食品
名をキー入力で入力すること等を考慮すれば、とても課
題を解消したとは云いきれない。
【０００４】本発明は、上記課題を解決するもので、料
理あるいは料理を構成する素材をそのまま画像情報とし
て入力することにより料理あるいは素材のカロリー等の
栄養情報を推定し報知する調理支援装置を提供すること
を目的としている。
理あるいは料理を構成する素材をそのまま画像情報とし
て入力することにより料理あるいは素材のカロリー等の
栄養情報を推定し報知する調理支援装置を提供すること
を目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために下記構成とした。
成するために下記構成とした。
【０００６】すなわち第１の解決手段として、料理の画
像情報を入力する入力手段と、前記入力手段の画像情報
に基づき料理の栄養情報を推定する推定手段と、前記推
定手段の情報を報知する報知手段からなる構成とした。
像情報を入力する入力手段と、前記入力手段の画像情報
に基づき料理の栄養情報を推定する推定手段と、前記推
定手段の情報を報知する報知手段からなる構成とした。
【０００７】また第２の解決手段として、料理を構成す
る素材の画像情報を入力する入力手段と、前記入力手段
の画像情報に基づき素材または素材の栄養情報を推定す
る推定手段と、前記推定手段の情報を報知する報知手段
からなる構成とした。
る素材の画像情報を入力する入力手段と、前記入力手段
の画像情報に基づき素材または素材の栄養情報を推定す
る推定手段と、前記推定手段の情報を報知する報知手段
からなる構成とした。
【０００８】また第３の解決手段として、推定手段から
の推定情報を積算する積算手段を備えた構成とした。
の推定情報を積算する積算手段を備えた構成とした。
【０００９】また第４の解決手段として、料理または料
理の素材の重量を入力する第２の入力手段を備えた構成
とした。
理の素材の重量を入力する第２の入力手段を備えた構成
とした。
【００１０】そして、推定手段には、ニューラルネット
ワークを備えた構成とした。
ワークを備えた構成とした。
【００１１】
【作用】本発明は上記した構成によって下記の作用が得
られる。
られる。
【００１２】第１の解決手段により、摂取しようとする
料理を画像情報として即座に入力手段に入力することに
より、推定手段は画像情報をもとに情報を分析、解析し
画像情報として入力された料理のカロリー等の栄養情報
を推定し報知手段に報知するように作用する。
料理を画像情報として即座に入力手段に入力することに
より、推定手段は画像情報をもとに情報を分析、解析し
画像情報として入力された料理のカロリー等の栄養情報
を推定し報知手段に報知するように作用する。
【００１３】また第２の解決手段により、摂取しようと
する料理を構成する素材を画像情報として即座に入力手
段に入力することにより、推定手段は画像情報をもとに
情報を分析、解析し画像情報として入力された素材のカ
ロリー等の栄養情報を推定し報知手段に報知するように
作用する。
する料理を構成する素材を画像情報として即座に入力手
段に入力することにより、推定手段は画像情報をもとに
情報を分析、解析し画像情報として入力された素材のカ
ロリー等の栄養情報を推定し報知手段に報知するように
作用する。
【００１４】また第３の解決手段により、複数の料理ま
たは素材を入力手段に１つずつ入力することにより、積
算手段は推定手段で推定した栄養情報を積算するように
作用する。
たは素材を入力手段に１つずつ入力することにより、積
算手段は推定手段で推定した栄養情報を積算するように
作用する。
【００１５】また第４の解決手段により、料理または素
材の重量を入力する第２の入力手段を備えているので、
第２の入力手段の重量情報と入力手段の画像情報とによ
り、推定手段は、より精度よく栄養情報を推定するよう
に作用する。
材の重量を入力する第２の入力手段を備えているので、
第２の入力手段の重量情報と入力手段の画像情報とによ
り、推定手段は、より精度よく栄養情報を推定するよう
に作用する。
【００１６】また推定手段にニューラルネットワークを
備えた構成にしているので、画像情報を入力すれば、予
め学習させてある情報をもとに推定手段が有するニュー
ラルネットワークが料理あるいは素材の栄養情報を推定
するように作用する。
備えた構成にしているので、画像情報を入力すれば、予
め学習させてある情報をもとに推定手段が有するニュー
ラルネットワークが料理あるいは素材の栄養情報を推定
するように作用する。
【００１７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図１から図６を参
照しながら説明する。
照しながら説明する。
【００１８】（実施例１）図１は本実施例の調理支援装
置のシステム構成図であり、図２はその外観図である。
調理支援装置１は、料理の画像情報を読み取るＣＣＤか
らなる入力手段２と、入力手段２からの情報を分析、解
析をし入力された料理のカロリー等の栄養情報を推定す
る推定手段３と、推定手段３の出力情報を報知する液晶
表示部からなる報知手段４からなる。本実施例では、入
力手段２にビデオカメラ等に用いられるＣＣＤを用いて
料理そのものをカラー画像情報として入力する構成にし
たが、イメージスキャナー等の画像として入力できるも
のであれば支障はなく、何を用いるかは本発明を拘束す
るものではない。また報知手段４についても、表示デバ
イス、音声報知デバイス、印字デバイス、その他情報を
報知できるものであれば何でもよく、この構成も本発明
を拘束するもではない。
置のシステム構成図であり、図２はその外観図である。
調理支援装置１は、料理の画像情報を読み取るＣＣＤか
らなる入力手段２と、入力手段２からの情報を分析、解
析をし入力された料理のカロリー等の栄養情報を推定す
る推定手段３と、推定手段３の出力情報を報知する液晶
表示部からなる報知手段４からなる。本実施例では、入
力手段２にビデオカメラ等に用いられるＣＣＤを用いて
料理そのものをカラー画像情報として入力する構成にし
たが、イメージスキャナー等の画像として入力できるも
のであれば支障はなく、何を用いるかは本発明を拘束す
るものではない。また報知手段４についても、表示デバ
イス、音声報知デバイス、印字デバイス、その他情報を
報知できるものであれば何でもよく、この構成も本発明
を拘束するもではない。
【００１９】具体的な動作について説明する。料理と栄
養の知識と経験がある管理栄養士は、料理を見ただけ
で、おおよそのカロリー値が認識できるといわれてい
る。目で見て、すぐに判断・認識できるわけである。本
実施例では、この目の部分をＣＣＤからなる入力手段２
とし、管理栄養士の判断・認識にあたる部分をニューラ
ルネットワーク５からなる推定手段３としている。例え
ば、料理として１人分のカレーライスが皿に盛り合わせ
た状態であったとする。調理支援装置１はちょうどカメ
ラのような構成になっており、ファインダー部６を覗き
料理物をとらえ、スイッチ７を押すことにより入力手段
２の画像入力情報は推定手段３に伝送される。推定手段
３は記憶手段８を備えており、画像入力情報は記憶手段
８に格納される。格納は料理画像を１６＊１６（２５６
分割）のマス状に分割し、おのおの１つのマスに対応す
るＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の色情報が記憶手段８
に格納される。
養の知識と経験がある管理栄養士は、料理を見ただけ
で、おおよそのカロリー値が認識できるといわれてい
る。目で見て、すぐに判断・認識できるわけである。本
実施例では、この目の部分をＣＣＤからなる入力手段２
とし、管理栄養士の判断・認識にあたる部分をニューラ
ルネットワーク５からなる推定手段３としている。例え
ば、料理として１人分のカレーライスが皿に盛り合わせ
た状態であったとする。調理支援装置１はちょうどカメ
ラのような構成になっており、ファインダー部６を覗き
料理物をとらえ、スイッチ７を押すことにより入力手段
２の画像入力情報は推定手段３に伝送される。推定手段
３は記憶手段８を備えており、画像入力情報は記憶手段
８に格納される。格納は料理画像を１６＊１６（２５６
分割）のマス状に分割し、おのおの１つのマスに対応す
るＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の色情報が記憶手段８
に格納される。
【００２０】ニューラルネットワーク５は、人間の脳の
神経回路網を模擬したネットワークであり、ネットワー
クとして色々な構成が提案されているが、ここでは入力
層、中間層、出力層からなる３層のネットワーク構成を
とった。そのネットワーク構成を図３に示す。本実施例
の３層ネットワークの入力層の入力ユニットの数は７６
８ユニット（２５６＊３）、出力層の出力ユニットは１
ユニットで料理物のカロリーを出力するものである。ま
た中間層は８００ユニットの構成とした。このネットワ
ークには予め約２０００メニューにのぼる１人分の料理
画像情報を入力し、またその時のカロリー値を教師信号
としてバックプロパゲーションなる方法で学習させネッ
トワークの結合係数を決定した。この学習済みのネット
ワークを推定手段３に備えさせている。様々な実験の結
果、メニュー名を教えなくても、入力画像情報の色情報
のみの学習だけで、このネットワークはカロリー値を推
定することが判明した。本実施例では推定手段３に３２
ビットのＲＩＳＣ型のプロセッサーを使用し、ネットワ
ークはこのプロセッサーと記憶手段８の間で構成し、カ
ロリー値の推定演算を実行させている。
神経回路網を模擬したネットワークであり、ネットワー
クとして色々な構成が提案されているが、ここでは入力
層、中間層、出力層からなる３層のネットワーク構成を
とった。そのネットワーク構成を図３に示す。本実施例
の３層ネットワークの入力層の入力ユニットの数は７６
８ユニット（２５６＊３）、出力層の出力ユニットは１
ユニットで料理物のカロリーを出力するものである。ま
た中間層は８００ユニットの構成とした。このネットワ
ークには予め約２０００メニューにのぼる１人分の料理
画像情報を入力し、またその時のカロリー値を教師信号
としてバックプロパゲーションなる方法で学習させネッ
トワークの結合係数を決定した。この学習済みのネット
ワークを推定手段３に備えさせている。様々な実験の結
果、メニュー名を教えなくても、入力画像情報の色情報
のみの学習だけで、このネットワークはカロリー値を推
定することが判明した。本実施例では推定手段３に３２
ビットのＲＩＳＣ型のプロセッサーを使用し、ネットワ
ークはこのプロセッサーと記憶手段８の間で構成し、カ
ロリー値の推定演算を実行させている。
【００２１】記憶手段８に格納されたカレーライスの画
像入力情報の２５６分割されたマス目の色情報として推
定手段３のニューラルネットワークに入力され、３２ビ
ットのＲＩＳＣ型プロセッサーがネットワークの学習済
み結合係数と入力情報とでもって演算し、ネットワーク
の出力層に推定カロリー値を算出し、報知手段４に報知
する。カレーライスのカロリー値は、予め７６０キロカ
ロリーとして学習させたが、本実施例での推定結果は７
４８キロカロリーであり、大体合致していることがわか
る。
像入力情報の２５６分割されたマス目の色情報として推
定手段３のニューラルネットワークに入力され、３２ビ
ットのＲＩＳＣ型プロセッサーがネットワークの学習済
み結合係数と入力情報とでもって演算し、ネットワーク
の出力層に推定カロリー値を算出し、報知手段４に報知
する。カレーライスのカロリー値は、予め７６０キロカ
ロリーとして学習させたが、本実施例での推定結果は７
４８キロカロリーであり、大体合致していることがわか
る。
【００２２】本実施例では、推定手段３は３層のニュー
ラルネットワークを用いて構成したが、層数や層のユニ
ット数の構成方法は本発明を拘束するものではないし、
ファジー推論等の構成方法をとっても何等差し支えがな
いものである。また本実施例は、料理画像を２５６のマ
ス目に分割したが、さらに細かく分割すれば精度が向上
するのは云うまでもない。さらに３２ビットのＲＩＳＣ
型プロセッサーも本発明を拘束するものではない。
ラルネットワークを用いて構成したが、層数や層のユニ
ット数の構成方法は本発明を拘束するものではないし、
ファジー推論等の構成方法をとっても何等差し支えがな
いものである。また本実施例は、料理画像を２５６のマ
ス目に分割したが、さらに細かく分割すれば精度が向上
するのは云うまでもない。さらに３２ビットのＲＩＳＣ
型プロセッサーも本発明を拘束するものではない。
【００２３】以上のように本実施例によれば、摂取しよ
うとする料理の画像情報を即座に入力でき、かつその料
理のカロリー値がわかるので使用者にとって、非常に便
利な調理支援装置とすることができる。
うとする料理の画像情報を即座に入力でき、かつその料
理のカロリー値がわかるので使用者にとって、非常に便
利な調理支援装置とすることができる。
【００２４】（実施例２）構成は実施例１と同様である
が、推定手段３のニューラルネットワークの構成が異な
る。実施例１では、料理メニューとそのカロリー値を約
２０００メニューについて学習させていたが、本実施例
では、素材情報とそのカロリー値の関係を１０００素材
について予め学習させたネットワークを推定手段３に搭
載している。つまり、素材の認識推定が可能となる。よ
って、料理をする前の素材を調理支援装置１に画像情報
として入力することにより、素材のカロリー値が簡単に
わかるようになる。
が、推定手段３のニューラルネットワークの構成が異な
る。実施例１では、料理メニューとそのカロリー値を約
２０００メニューについて学習させていたが、本実施例
では、素材情報とそのカロリー値の関係を１０００素材
について予め学習させたネットワークを推定手段３に搭
載している。つまり、素材の認識推定が可能となる。よ
って、料理をする前の素材を調理支援装置１に画像情報
として入力することにより、素材のカロリー値が簡単に
わかるようになる。
【００２５】（実施例３）図４は本実施例の調理支援装
置のシステム構成図である。実施例１とほぼ同様の構成
であるが、推定手段３からの推定栄養情報を積算する積
算手段９を備えた点が異なる。つまり、複数の料理また
は複数の素材を１つずつ入力手段２に入力していくだけ
で、積算手段９を備えているので、カロリー値の合計が
報知手段４に報知されることになる。
置のシステム構成図である。実施例１とほぼ同様の構成
であるが、推定手段３からの推定栄養情報を積算する積
算手段９を備えた点が異なる。つまり、複数の料理また
は複数の素材を１つずつ入力手段２に入力していくだけ
で、積算手段９を備えているので、カロリー値の合計が
報知手段４に報知されることになる。
【００２６】つまり、より使い勝手の良い調理支援装置
を提供することができる。 （実施例４）図５は本実施例の調理支援装置のシステム
構成図であり、図６はその外観図である。実施例１とほ
ぼ同様の構成であるが、料理物または料理を構成する素
材の重量を入力する第２の入力手段１０を備えた点が異
なる。
を提供することができる。 （実施例４）図５は本実施例の調理支援装置のシステム
構成図であり、図６はその外観図である。実施例１とほ
ぼ同様の構成であるが、料理物または料理を構成する素
材の重量を入力する第２の入力手段１０を備えた点が異
なる。
【００２７】本実施例では、第２の入力手段１０として
重量検出手段を備えた構成としており、第２の入力手段
１０と調理支援装置１は赤外線送受信手段１１により結
合されている。
重量検出手段を備えた構成としており、第２の入力手段
１０と調理支援装置１は赤外線送受信手段１１により結
合されている。
【００２８】第２の入力手段１０として、本実施例では
重量検出手段を用い、調理支援装置１と分離独立した構
成をとったが、一体構成としてもよい。さらに重量検出
手段を用いないでキー操作により入力してもよく、第２
の入力手段１０の構成は、本発明を拘束するものではな
い。
重量検出手段を用い、調理支援装置１と分離独立した構
成をとったが、一体構成としてもよい。さらに重量検出
手段を用いないでキー操作により入力してもよく、第２
の入力手段１０の構成は、本発明を拘束するものではな
い。
【００２９】以上のように本実施例によれば、料理物ま
たは素材を第２の入力手段１０にのせれば、自動的に重
量が検出され、かつ調理支援装置１に伝送される。調理
支援装置１は、この検出重量情報と入力手段２で入力さ
れた料理物または素材の画像情報とにより、より精度よ
く料理物または素材のカロリー値を推定することができ
るのである。
たは素材を第２の入力手段１０にのせれば、自動的に重
量が検出され、かつ調理支援装置１に伝送される。調理
支援装置１は、この検出重量情報と入力手段２で入力さ
れた料理物または素材の画像情報とにより、より精度よ
く料理物または素材のカロリー値を推定することができ
るのである。
【００３０】
【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
の調理支援装置によれば、下記の効果が得られる。
の調理支援装置によれば、下記の効果が得られる。
【００３１】（１）料理を画像情報として入力できる入
力手段と栄養情報を推定する推定手段を備えているの
で、摂取しようとする料理の画像情報を即座に入力で
き、かつその料理のカロリー値がわかるので使用者にと
って、非常に便利である。
力手段と栄養情報を推定する推定手段を備えているの
で、摂取しようとする料理の画像情報を即座に入力で
き、かつその料理のカロリー値がわかるので使用者にと
って、非常に便利である。
【００３２】（２）調理済みの料理物だけでなく、料理
を構成する素材の画像情報も入力できるので、素材自身
のカロリー値も簡単にわかるようになり、非常に便利で
ある。
を構成する素材の画像情報も入力できるので、素材自身
のカロリー値も簡単にわかるようになり、非常に便利で
ある。
【００３３】（３）携帯型の構成にすれば、持ち運びが
できるようになり、外食時等でも使用することができ、
大変便利である。
できるようになり、外食時等でも使用することができ、
大変便利である。
【００３４】（４）複数の料理の積算栄養情報が必要な
時は、推定した栄養情報を積算する積算手段を備えてい
るので、簡単に積算情報がわかる。
時は、推定した栄養情報を積算する積算手段を備えてい
るので、簡単に積算情報がわかる。
【００３５】（５）料理または素材の重量情報も入力で
きる構成にしているので、入力画像情報と重量情報とに
より、推定手段で推定する栄養情報の精度が更に向上す
る。
きる構成にしているので、入力画像情報と重量情報とに
より、推定手段で推定する栄養情報の精度が更に向上す
る。
【００３６】（６）推定手段にはニューラルネットワー
クを備えた構成としているので、入力画像情報から栄養
情報を推定する精度が向上する。
クを備えた構成としているので、入力画像情報から栄養
情報を推定する精度が向上する。
【図１】本発明の一実施例の調理支援装置のシステム構
成図
成図
【図２】同調理支援装置の外観図
【図３】同ニューラルネットワークの構成図
【図４】本発明の他の実施例の調理支援装置のシステム
構成図
構成図
【図５】本発明の他の実施例の調理支援装置のシステム
構成図
構成図
【図６】同調理支援装置の外観図
１ 調理支援装置 ２ 入力手段 ３ 推定手段 ４ 報知手段 ５ ニューラルネットワーク ９ 積算手段 １０ 第２の入力手段
Claims (5)
- 【請求項１】料理の画像情報を入力する入力手段と、前
記入力手段の画像情報に基づき料理の栄養情報を推定す
る推定手段と、前記推定手段の情報を報知する報知手段
を備えた調理支援装置。 - 【請求項２】料理を構成する素材の画像情報を入力する
入力手段と、前記入力手段の画像情報に基づき素材また
は素材の栄養情報を推定する推定手段と、前記推定手段
の情報を報知する報知手段を備えた調理支援装置。 - 【請求項３】推定手段からの推定情報を積算する積算手
段を備えた請求項１または請求項２記載の調理支援装
置。 - 【請求項４】料理または料理の素材の重量を入力する第
２の入力手段を備えた請求項１または請求項２記載の調
理支援装置。 - 【請求項５】ニューラルネットワークを有する推定手段
を備えた請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載
の調理支援装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22484895A JPH0969084A (ja) | 1995-09-01 | 1995-09-01 | 調理支援装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22484895A JPH0969084A (ja) | 1995-09-01 | 1995-09-01 | 調理支援装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0969084A true JPH0969084A (ja) | 1997-03-11 |
Family
ID=16820120
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22484895A Pending JPH0969084A (ja) | 1995-09-01 | 1995-09-01 | 調理支援装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0969084A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002073818A (ja) * | 2000-08-28 | 2002-03-12 | Matsushita Electric Works Ltd | 食事管理支援システム及び食事管理支援方法 |
| JP2007102825A (ja) * | 2007-01-24 | 2007-04-19 | Matsushita Electric Works Ltd | 食事管理支援システム |
| JP2007102824A (ja) * | 2007-01-24 | 2007-04-19 | Matsushita Electric Works Ltd | 食事管理支援システム |
| JP2007122311A (ja) * | 2005-10-27 | 2007-05-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 栄養解析装置 |
| JP2015095155A (ja) * | 2013-11-13 | 2015-05-18 | 日本電信電話株式会社 | 情報推定装置及びコンピュータプログラム |
-
1995
- 1995-09-01 JP JP22484895A patent/JPH0969084A/ja active Pending
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