特許 7486425 カプセルを認識する飲料調製マシン

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-09

(45)【発行日】2024-05-17

(54)【発明の名称】カプセルを認識する飲料調製マシン

(51)【国際特許分類】

   A47J 31/44 20060101AFI20240510BHJP

   A47J 31/36 20060101ALI20240510BHJP

   G07F 13/06 20060101ALI20240510BHJP

   B67D 1/08 20060101ALI20240510BHJP

【ＦＩ】

A47J31/44 510

A47J31/36 120

G07F13/06 103

B67D1/08 Z

【請求項の数】 16

(21)【出願番号】P 2020541504

(86)(22)【出願日】2018-06-15

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-05-20

(86)【国際出願番号】 EP2018065939

(87)【国際公開番号】W WO2019154527

(87)【国際公開日】2019-08-15

【審査請求日】2021-06-11

(31)【優先権主張番号】18156197.8

(32)【優先日】2018-02-09

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】590002013

【氏名又は名称】ソシエテ・デ・プロデュイ・ネスレ・エス・アー

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100140453

【弁理士】

【氏名又は名称】戸津 洋介

(74)【代理人】

【識別番号】100168734

【弁理士】

【氏名又は名称】石塚 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100223424

【弁理士】

【氏名又は名称】和田 雄二

(72)【発明者】

【氏名】ルッジェロ， マルティーノ

(72)【発明者】

【氏名】バラーシー， サボルクス

【審査官】川口 聖司

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１４－５１１７１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】カナダ国特許出願公開第０３００５６８５（ＣＡ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－０９７５８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１２７６５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１５１２６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０４－１３５２０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１７－５２０８６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／００６８８７８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１７／０１５８８７（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ４７Ｊ ３１／００－３１／６０

Ｇ０７Ｆ １３／００－１３／１０

Ｂ６７Ｄ １／００－ １／１６

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｎ ３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

飲料を調製及び注出するためのマシンであって、
飲料原材料カプセルに対して抽出を行い前記飲料を形成するための抽出ユニットと、
前記カプセルに対して抽出を行うために前記抽出ユニットを制御するための制御ユニットと、
前記カプセルに対して抽出を行うことによって形成された前記飲料を、前記飲料を収集するために容器配置領域に配置されるユーザ容器に注出するための出口と、を備えるマシンにおいて、
前記マシンは、前記マシン内に挿入されたカプセルをカプセル認識位置において認識するためのカプセル認識モジュールであって、前記カプセル認識位置にある前記カプセルの少なくとも一部の画像を取り込むためのカメラを備える、カプセル認識モジュールを更に備え、
前記カプセル認識モジュールは、ニューラルネットワーク演算装置を備え、前記ニューラルネットワーク演算装置は、前記カメラによって取り込まれた前記カプセルの少なくとも一部の画像に基づいて、複数の既定のカプセルの種類の中から前記カプセルの種類を決定するように構成されており、
前記カプセル認識モジュールが光源を備え、前記カプセル認識位置における電光及び画像取込み条件が、前記ニューラルネットワーク演算装置において実装される前記ニューラルネットワークが前記カプセルを認識するように訓練によって構成されるための電光及び画像取込み条件に対応することを特徴とする、マシン。

【請求項2】

前記複数の既定のカプセルの種類は、前記カプセル認識モジュールにとって未知のカプセルに対応するカプセルの種類を含む、請求項１に記載のマシン。

【請求項3】

前記ニューラルネットワーク演算装置は、演算装置と、前記演算装置で実行されるとニューラルネットワークを実装するニューラルネットワークコンピュータプログラムとを含む、請求項１又は２に記載のマシン。

【請求項4】

前記ニューラルネットワークは畳み込みニューラルネットワークである、請求項３に記載のマシン。

【請求項5】

ネットワークインターフェースを更に備える、請求項１～４のいずれか一項に記載のマシン。

【請求項6】

前記ニューラルネットワーク演算装置は、前記ネットワークインターフェースを介して構成可能であり、及び／又は遠隔で更新され得る、請求項５に記載のマシン。

【請求項7】

前記カプセル認識モジュールは、前記カプセル認識位置においてカプセルを照らすための少なくとも１つの光源と、前記少なくとも１つの光源の光を前記カプセル認識位置に向けて拡散させるための拡散器とを備える、請求項１～６のいずれか一項に記載のマシン。

【請求項8】

前記拡散器は、前記カメラから前記カプセル認識位置へと延び、かつ前記カプセル認識位置に向かって開口するテーパ状空洞を形成している、請求項７に記載のマシン。

【請求項9】

前記カプセル認識モジュールが、カプセル上に形成された特定の文字及び／又は図形に基づいて前記カプセルを識別するように構成される、請求項１～８のいずれか一項に記載のマシン。

【請求項10】

請求項１～９のいずれか一項に記載のマシンのニューラルネットワーク演算装置を構成する方法であって、
前記ニューラルネットワーク演算装置の外部でニューラルネットワークコンピュータプログラムを訓練する工程であって、所定の種類のカプセルのいくつかの画像を、前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムによって実装されるニューラルネットワークが所定の閾値よりも高い確率で次の各カプセル画像の種類を正確に決定するまで入力することにより、前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムを訓練する工程と、
訓練された前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムを、前記飲料調製マシンの前記ニューラルネットワーク演算装置にコピーする工程と、を含む、方法。

【請求項11】

請求項１～９のいずれか一項に記載のマシンのニューラルネットワーク演算装置を更新する方法であって、
前記ニューラルネットワーク演算装置の外部でニューラルネットワークコンピュータプログラムを訓練する工程であって、これまで未知であった新規の種類を含む所定の種類のカプセルのいくつかの画像を、前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムによって実装されるニューラルネットワークが所定の閾値よりも高い確率で次の各カプセル画像の種類を正確に決定するまで入力することにより、前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムを訓練する工程と、
訓練された前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムを、前記飲料調製マシンの前記ニューラルネットワーク演算装置にコピーする工程と、を含む、方法。

【請求項12】

前記コピーする工程は、データネットワークを介して実行される、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

飲料調製マシンのカメラによって取り込まれたカプセルの少なくとも一部の画像に基づいて、複数の既定のカプセルの種類の中から前記カプセルの種類を決定するための、ニューラルネットワークコンピュータプログラムであって、
前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムによって実装されるニューラルネットワークが、前記飲料調製マシンの電光および画像取込み条件に対応する電光および画像取込み条件の下で前記カプセルを認識するように、訓練によって構成される、ニューラルネットワークコンピュータプログラム。

【請求項14】

前記ニューラルネットワークコンピュータプログラムが演算装置で実行されると畳み込みニューラルネットワークを実装する、請求項１３に記載のニューラルネットワークコンピュータプログラム。

【請求項15】

前記畳み込みニューラルネットワークは、少なくとも１つの畳み込み層と、少なくとも１つの全結合された分類層とを含む、請求項１４に記載のニューラルネットワークコンピュータプログラム。

【請求項16】

前記畳み込みニューラルネットワークは、各々にプーリング層が続く３層の畳み込み層と、２層の全結合された分類器とを含む、請求項１４に記載のニューラルネットワークコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の分野は、調製される飲料の原材料のカプセルを使用する飲料調製マシンに関する。本発明の分野は、特に、カプセルを使用し、例えば飲料調製パラメータを認識されたカプセルの種類に適合させるために、マシン内に挿入されたカプセルの種類を自動的に認識するように構成されている飲料調製マシンに関する。

【0002】

本明細書の目的上、「飲料」は、茶、コーヒー、ホットチョコレート又はコールドチョコレート、ミルク、スープ、ベビーフードなどの、人が飲食可能な任意の液体物質を含むことを意図している。「カプセル」は、任意の材料、例えば、プラスチック、アルミニウム、リサイクル可能及び／又は生物分解性パッケージなどの、原材料を収容する軟質ポッド又は硬質カートリッジを含む任意の形状及び構造の封入式パッケージ、特に気密性パッケージ内に、風味原材料などの予め一定量に分配された任意の飲料原材料を含むことを意図している。カプセルは、１人分の飲料又は複数人分の飲料を調製するための量の原材料を収容することができる。

【背景技術】

【0003】

ある種の飲料調製マシンはカプセルを使用しており、カプセルは、抽出若しくは溶解される原材料、及び／又はマシン内にて保管され自動的に投入されるか、若しくは飲み物の調製時に添加される原材料を収容している。いくつかの飲料マシンは充填手段を有し、充填手段は、通常は水である液体用のポンプを含み、ポンプは水の供給源から、冷水、又は例えばサーモブロック等の加熱手段により実際には加熱された液体を圧送する。

【0004】

特に、コーヒー調製の分野では、飲料原材料を収容したカプセルが淹出装置に挿入されるマシンが広く開発されてきた。

【0005】

淹出装置は、使用に際し、「新しい」カプセルを容易に挿入し、及びこのカプセルを容易に取り除くことができるように開発されてきた。典型的には、淹出装置は、カプセルを挿入／除去するための構成から、カプセル内の原材料を淹出するための構成へと相対的に移動可能な２つの部分を備えている。

【0006】

淹出装置の可動部分の作動は手動であってもよく、これは、国際公開第２００９／０４３６３０号、同第０１／１５５８１号、同第０２／４３５４１号、同第２０１０／０１５４２７号、同第２０１０／１２８１０９号、同第２０１１／１４４７１９号、及び同第２０１２／０３２０１９号に開示されている。様々な取り扱い構成が、欧州特許第１８６７２６０号、国際公開第２００５／００４６８３、同第２００７／１３５１３６号、同第２００８／１３８７１０号、同第２００９／０７４５５０号、同第２００９／０７４５５３号、同第２００９／０７４５５５号、同第２００９／０７４５５７号、同第２００９／０７４５５９号、同第２０１０／０３７８０６号、同第２０１１／０４２４００号、同第２０１１／０４２４０１号、及び同第２０１１／１４４７２０号に開示されている。このような構成の飲料マシンへの統合は、国際公開第２００９／０７４５５０号、同第２０１１／１４４７１９号、欧州特許出願公開第２０１４１９５０４６号、同第２０１４１９５０４８号、及び同第２０１４１９５０６７号に開示されている。

【0007】

淹出装置の可動部分の作動は、電動であってもよい。そのようなシステムは、例えば、欧州特許第１７６７１２９号に開示されている。この場合、淹出装置を開ける又は閉じるためにユーザが手作業を行う必要はない。淹出装置は、淹出装置の可動部分にスイッチを介して組み込まれた、安全ドアを備えたカプセル挿入路を有し、このスイッチは、閉じるときに挿入路における望ましくない指の存在を検知し、締め付けによる怪我を防止するためのものである。カプセル挿入路のための代替的カバーが、国際公開第２０１２／０９３１０７号及び同第２０１３／１２７９０６号に開示されている。別の電動システムが、国際公開第２０１２／０２５２５８号、同第２０１２／０２５２５９号、及び同第２０１３／１２７４７６号に開示されている。

【0008】

マシンに動作命令を提供するか、又はマシンからフィードバックを取得するために、ユーザがそのようなマシンと相互作用することを可能にするために、例えば以下の参考文献に言及される様々なシステムが当該技術分野において開示されている。オーストリア特許第４１０ ３７７号、スイス特許第６８２ ７９８号、ドイツ特許第４４ ２９ ３５３号、同第２０２ ００ ４１９号、ドイツ特許出願公開第２０ ２００６ ０１９ ０３９号、同第２００７ ００８ ５９０号、欧州特許第１ ４４８ ０８４号、同第１ ６７６ ５０９号、欧州特許出願公開第０８１５５８５１．２号、フランス特許第２ ６２４ ８４４号、イギリス特許第２ ３９７ ５１０号、米国特許第４，３７７，０４９号、同第４，４５８，７３５号、同第４，５５４，４１９号、同第４，７６７，６３２号、同第４，９５４，６９７号、同第５，３１２，０２０号、同第５，３３５，７０５号、同第５，３７２，０６１号、同第５，３７５，５０８号、同第５，６４５，２３０号、同第５，６８５，４３５号、同第５，７３１，９８１号、同第５，８３６，２３６号、同第５，９５９，８６９号、同第６，１８２，５５５号、同第６，３５４，３４１号、同第６，７５９，０７２号、米国特許出願公開第２００７／０１５７８２０号、国際公開第９７／２５６３４号、同第９９／５０１７２号、同第２００４／０３０４３５号、同第２００４／０３０４３８号、同第２００６／０６３６４５号、同第２００６／０９０１８３号、同第２００７／００３０６２号、同第２００７／００３９９０号、同第２００８／１０４７５１号、同第２００８／１３８７１０号、同第２００８／１３８８２０号、同第２０１０／００３９３２号、同第２０１１／１４４７２０号、及び同第２０１２／０３２０１９号。

【0009】

マシンの動作を円滑にするために、例えば、国際公開第２０１２／１２３４４０号に開示されているように、マシンは、マシンに供給されたカプセルを自動的に識別し、次にカプセルを自動的に操作して抽出を行うことが可能である。

【0010】

カプセルを自動的に確実に識別するマシンを用いた飲料注出は、依然として改善する必要がある。

【発明の概要】

【0011】

本発明は飲料を調製するマシンに関する。飲料調製マシンは、家庭内又は家庭外のマシンとすることができる。

【0012】

マシンは、コーヒー、茶、チョコレート、ココア、ミルク、スープ、ベビーフードなどの調製用であってもよい。

【0013】

飲料の調製は、典型的には、複数の飲料原材料の混合、例えば水と乳粉末の混合、及び／又は、飲料原材料の浸出、例えば挽いたコーヒー若しくは茶の、水による浸出などを含む。そのような原材料の１つ以上は、固まっていない粉末形態及び／若しくは凝集粉末形態、並びに／又は液体形態、特に濃縮した形態で供給することができる。キャリア又は希釈液、例えば水を、そのような原材料と混合して飲料を形成することができる。典型的には、ユーザ要求に応じて１人分（例えば、１杯分）に相当する所定量の飲料が形成及び注出される。そのような１人分の量は、飲料の種類応じて、２５～２００ｍＬの範囲内、及び、例えば、カップを満たすための量である最大３００又は４００ｍＬとすることができる。形成され、注出される飲料は、リストレット、エスプレッソ、ルンゴ、カプチーノ、ラッテマキアート、カフェラテ、アメリカーノコーヒー、茶などから選択されてもよい。特に、コーヒーマシンは、例えば、１人分当たり２０～６０ｍＬの調節可能体積でエスプレッソを、及び／又は、例えば、１人分当たり７０～１５０ｍＬの範囲の体積でルンゴを注出するように構成されてもよい。

【0014】

本発明のマシンは、抽出チャンバ内の飲料原材料カプセルに対して抽出を行い飲料を形成するための抽出ユニットを有する。ユニットは、抽出チャンバ内にカプセルを挿入及び／又は抽出チャンバからカプセルを除去するための離隔位置と、そのようなカプセルを抽出チャンバ内に固定して抽出を行うための、閉位置との間で相対的に移動可能な、第１の部分及び第２の部分を有する。閉位置では、第１の部分及び第２の部分は、典型的には抽出チャンバを画定する。

【0015】

カプセルは、カプセル本体、例えば、概ね直線状、テーパ状、又は円盤形状の本体を備え得る。カプセルは、カプセル本体の周縁部、例えば縁又は面から延びる、円形周縁環状フランジ、例えば可撓性又は剛性のフランジを有し得る。カプセルは、茶、コーヒー、ホットチョコレート、コールドチョコレート、ミルク、スープ又はベビーフードを調製するための風味原材料を収容することができる。

【0016】

第１の部分及び第２の部分のうちの少なくとも１つの部分は、例えばカプセル内に、原材料を受け入れるための、テーパ状空洞、例えば円錐形若しくは角錐形空洞、又は直線状空洞、例えば円筒形若しくは台形空洞、又は円盤形空洞などの空洞を画定してもよい。そのような空洞は、第１の部分と第２の部分の相対移動の方向と概ね同一直線上の軸線に沿って延びてもよい。抽出チャンバは、その後、そのような空洞によって片側で画定される。

【0017】

これらの第１の部分及び第２の部分の他方の部分は、別の空洞によって画定されてもよく、及び／又はカプセルの貫通面を開口するための穿孔要素を備えるプレート、又はカプセルの事前に開口された貫流面若しくは自己開口式の貫流面と協働するための非侵入型プレート、などの抽出プレートを含んでもよい。

【0018】

抽出ユニットの例は、国際公開第２００８／０３７６４２号及び同第２０１３／０２６８４３号に開示されている。

【0019】

これらの部分の少なくとも一方は、カプセルオープナー、例えば、１つ以上のカプセル穴開け器を有することができる。

【0020】

カプセルはまた、自己開口式機構部を含むこともできる。自己開口式カプセルは、例えば、スイス特許第６０５２９３号及び国際公開第０３／０５９７７８号に開示されている。

【0021】

閉じたカプセルが使用される場合、第１の部分及び第２の部分は、刃及び／又は引裂き具などのカプセルオープナー、例えばＮｅｓｐｒｅｓｓｏ（商標）マシンから既知であるような、又は欧州特許第０５１２４７０号、同第２０６８６８４号、及び国際公開第２０１４／０７６０４１号並びにこれらに引用されている参考文献に開示されているような、例えば、引裂きプロファイルを有するプレートを含むことができる。

【0022】

これらの部分の少なくとも一方は、そのようなカプセル内に収容された原材料と混合される液体を流入させるための開口部を有してもよい。

【0023】

マシンは、そのようなカプセルに対して抽出を行うために抽出ユニットを制御するための制御ユニットを含む。制御ユニットには、例えば、電気コードを介して、電源によって給電することができる。

【0024】

マシンは、そのようなカプセルに対して抽出を行うことによって形成された飲料を容器配置領域に配置されたカップ又はマグなどのユーザ容器に注出するための出口を有する。

【0025】

風味をつけた飲料は、液体に風味をつけるために水などのキャリア液体をカプセルに（液体駆動装置、例えば、ポンプによって）流通させ、例えば、第１の部分と第２の部分の相対運動の方向又は抽出の長手方向若しくは中心方向に概ね平行である抽出方向に沿って、カプセル内に保持された風味原材料にさらすことによって調製することができる。

【0026】

例えば、ユーザ容器は、飲料を収集するために容器支持体上に配置することができる。

【0027】

容器支持体は、そのようなマシンが配置された外部配置支持体によって形成することができる。

【0028】

容器支持体は、マシンによって構成された支持体、例えば移動可能若しくは取り外し可能なマシン支持体によって形成してもよい。

【0029】

容器配置領域は、出口の下にそのようなユーザ受容器を支持するためのマシン受容部支持体と関連付けることができる。支持体は、ドリップトレイ、例えば支持体を支持するドリップトレイと関連付けることができ、かつ／又は出口の下でハウジングに対して垂直方向に移動可能であってもよく、かつ／又は出口の下から離れるようにハウジングに対して移動可能であってもよく、様々な高さでユーザ受容器を出口の下に配置することを可能にする。好適な受容部支持体の例は、欧州特許第０５４９８８７号、同第１４４０６３９号、同第１７３１０６５号、同第１８６７２６０号、米国特許第５，１６１，４５５号、同第５，３５３，６９２号、国際公開第２００９／０７４５５７号、同第２００９／０７４５５９号、同第２００９／１３５８６９号、同第２０１１／１５４４９２号、同第２０１２／００７３１３号、同第２０１３／１８６３３９号、同第２０１６／０９６７０５号、同第２０１６／０９６７０６号、及び同第２０１６／０９６７０７号に開示されている。

【0030】

実施形態では、出口は、マシンヘッド、及び／又は、移動可能な飲料ガイドに固定され、又は、これらにより形成され、又は、これらに取り付けられ、又は、これらの中に取り付けられることができ、
マシンヘッドは、出口が容器配置領域の上方に位置する展開位置、及び、出口が外部マシン主ハウジング内に後退した収納位置を有し、第１の部分又は第２の部分の少なくとも一方によって、又は、制御ユニットによって制御されるアクチュエータによって、主ハウジングの内部に向かって、及び主ハウジングから外部に向かって駆動されるマシンヘッドであり、及び／又は
移動可能な飲料ガイドは、飲料を容器配置領域に注出する飲料注出構成、及び、例えば、残りの飲料をガイドからガイドエッジを経由して廃棄物容器に排出することによって、容器配置領域への飲料の注出を防止する飲料停止構成を有し、第１の部分及び第２の部分の少なくとも一方によって、又は、マシンヘッド（若しくは上記のマシンヘッド）によって、又は、制御ユニットにより制御されるアクチュエータによって、注出構成と停止構成との間で駆動される飲料ガイドである。

【0031】

例えば、マシンは、国際公開第２０１７／０３７２１２号及び同第２０１７／０３７２１５号に開示されているようなマシンヘッドを備える。

【0032】

本発明を実施するための好適な廃棄物容器の例は、欧州特許第１８６７２６０号、国際公開第２００９／０７４５５９号、同第２００９／１３５８６９号、同第２０１０／１２８１０９号、同第２０１１／０８６０８７号、同第２０１１／０８６０８８号、国際出願ＰＣＴ／ＥＰ第２０１７／０５０２３７号、及び国際公開第２０１７／０３７２１２号に開示されている。

【0033】

流体導入ガイドは、本体及び／又はマシンヘッド内に完全に閉じ込めることができる。

【0034】

本発明を実施するのに好適な又は適合可能な流体導入ガイドの詳細は、国際公開第２００６／０５０７６９号、同第２０１２／０７２７５８号、同第２０１３／１２７９０７号、同第２０１６／０８３４８８号、及び同第２０１７／０３７２１２号に開示されている。

【0035】

抽出ユニットは、カプセルを抽出チャンバに供給するカプセルフィーダを含むことができ、このフィーダは、そのようなカプセルをフィーダから抽出チャンバに向けて放出するための放出構成、及び、そのようなカプセルを抽出チャンバから離して保持するための保持構成を有するカプセルディスペンサを有する。

【0036】

カプセルディスペンサは、機械的及び／又は磁気的なカプセルゲートによって形成することができ、カプセルゲートは、例えば、そのようなカプセルの外形の少なくとも一部を補完し、これに整合する形状を有するカプセルホルダである。

【0037】

カプセルホルダは、移動可能なカプセルゲートを有してもよく、カプセルゲートは、抽出チャンバに向けた移送を妨げる位置と抽出チャンバに向けた移送をクリアする位置との間で枢動可能及び／又は並進可能である。

【0038】

カプセルホルダは、保持構成から放出構成に、及びその逆に移行するためのアクチュエータを有してもよく、そのようなアクチュエータは制御ユニットによって制御される。

【0039】

カプセルホルダは、抽出ユニットの第１の部分の少なくとも一部及び／又は第２の部分の少なくとも一部によって、例えば、第１の部分及び第２の部分が閉位置にある場合に、及び／又はそれらが離隔位置と閉位置との間の中間位置にある場合に、抽出チャンバに向かうカプセルの移送を妨げる、第１の部分及び／又は第２の部分の表面及び／又は縁部によって形成されてもよい。次いで、カプセルホルダは、抽出ユニットの第１の部分及び第２の部分と同時に作動される。

【0040】

カプセルを抽出チャンバに向けて放出した直後に、カプセルを放出する必要がある場合にのみ抽出チャンバに向かうアクセスが提供されるように、カプセルディスペンサが放出構成から保持構成に移されてもよい。

【0041】

カプセルフィーダは、そのようなカプセルを抽出チャンバに案内して、カプセルが抽出チャンバに入るようカプセルを所定の向きにするための通路を含んでもよく、そのような通路は、第１の部分及び第２の部分を閉位置へと相対的に移動させる前に、離隔位置にある第１の部分と第２の部分との間にそのようなカプセルを固定するためのカプセル固定器と関連付けられている。

【0042】

第１の部分及び第２の部分（及び任意選択的にカプセル案内通路）と原材料カプセルとの間の相互作用は、国際公開第２００５／００４６８３号、同第２００７／１３５１３５号、同第２００７／１３５１３６号、同第２００８／０３７６４２号、及び同第２０１３／０２６８５６号に開示されている種類であってもよい。

【0043】

制御ユニットは、第１の部分及び第２の部分が離隔位置にあるときに、又は、第１の部分及び第２の部分が閉位置に戻された場合には、そのようなカプセルが抽出チャンバに入るように、離隔位置に向けて移動しているときに、そのようなカプセルをフィーダから放出するようにカプセルディスペンサを制御することができる。

【0044】

制御ユニットは、第１の部分及び第２の部分が以下の場合であるとき、そのようなカプセルを抽出チャンバから離してフィーダにて保持するようにカプセルディスペンサを制御することができる。
閉位置にあるか、若しくは閉位置へと相対的に移動しているとき、又は
離隔位置にあり、そのようなカプセルがディスペンサから放出されたとしても、第１の部分及び第２の部分が閉位置に到達する前にそのようなカプセルを抽出チャンバに受け入れるには不十分な時間しか残されていないにもかかわらず、閉位置へと相対的に移動されようとするとき。

【0045】

カプセルフィーダは、制御ユニットに接続されたカプセルセンサを含んでもよく、又は、カプセルセンサと関連付けられてもよく、制御ユニットは、カプセルセンサがそのようなカプセルをカプセルディスペンサ上で又はカプセルディスペンサにて検出しないときに、カプセルディスペンサを保持構成にするか、又は保持構成に維持するように構成されている。カプセルセンサの例は、例えば、国際公開第２０１２／１２３４４０号、同第２０１４／１４７１２８、同第２０１５／１７３２８５、同第２０１５／１７３２８９、同第２０１５／１７３２９２、同第２０１６／００５３５２号、及び同第２０１６／００５４１７号に開示されている。

【0046】

制御ユニットは、アクチュエータを制御して、それにより、例えば、カプセル検出、カプセル認識、マシンのユーザインターフェースのユーザによる作動など、又はそれらの組み合わせなどの飲料調製トリガイベントから開始して、例えば５～１２秒など３～１５秒の範囲内の所定の時間、例えば７～１０秒が経過した後、第１の部分及び第２の部分が、閉位置から離隔位置に、及び離隔位置から閉位置に、アクチュエータにより移動されるように構成されることができる。

【0047】

アクチュエータ（例えば、モーター）によって相対的に移動されるそのような部分の実施例は、欧州特許第１７６７１２９号、国際公開第２０１２／０２５２５８号、同第２０１２／０２５２５９号、同第２０１３／１２７４７６号、及び同第２０１４／０５６６４１号に開示されている。

【0048】

例えば、第１の部分及び第２の部分は、一般的に直線状の軸線に沿って、閉位置から離隔位置に、及び／又はその逆にアクチュエータによって相対的に移動可能である。

【0049】

マシンは、液体、例えば水を抽出チャンバに供給するための液体供給装置を含んでもよく、液体供給装置は、制御ユニットに接続されて制御ユニットによって制御され、そのような液体を抽出チャンバ内に供給し、かつ、そのような供給を自動的に、及び／又は制御ユニットに接続されたユーザインターフェースを介して手動で、及び／又はそのような容器の除去が検出構成によって検知されたときに、中断する。例えば、液体供給装置は、液体タンク又は外部の液体供給部に接続するための液体コネクタなどの、液体の供給源；液体を抽出チャンバに案内するための１つ以上の液体チューブ；そのような液体を抽出チャンバ内に駆動するための、ポンプ、例えば、電磁ポンプ（レシプロピストンポンプ）、又は蠕動ポンプ、又はダイヤフラムポンプなどの液体駆動装置；及び、液体を熱的に調節するための、例えば、加熱器及び／又は冷却器、インライン熱コンディショナ、例えば、インラインフローコンディショナなどの熱コンディショナ、のうちの１つ以上を含む。

【0050】

好適な液体の供給源、例えば、タンク又はコネクタの例は、国際公開第２０１６／００５３４９号、欧州特許第２０１５１９４０２０．２号、国際出願ＰＣＴ／ＥＰ第２０１７／０５０２３７号、及びそこで参照された参考文献に開示されている。

【0051】

熱コンディショナは、ボイラ又はサーモブロック又はオンデマンドヒータ（ＯＤＨ）、例えば欧州特許第１２５３８４４号、同第１３８０２４３号、及び同第１８０９１５１号に開示されている種類のＯＤＨであってもよい。

【0052】

ポンプの例及びそれらの飲料マシンへの組み込みは、国際公開第２００９／１５００３０号、同第２０１０／１０８７００号、同第２０１１／１０７５７４号、及び同第２０１３／０９８１７３号に開示されている。

【0053】

制御ユニットは、
任意選択的に、抽出ユニットへのそのようなカプセルの供給をカプセルセンサ（又は上記のカプセルセンサ）で検出した後に、液体をカプセル内に収容された原材料と混合して、出口を通して注出される飲料を形成するように、第１の部分及び第２の部分を離隔位置から閉位置に移動させて、カプセルが抽出チャンバ内に収納された状態で、第１の部分及び第２の部分が閉位置に到達したときに、及び／又は、
ユニットの少なくとも一部及び任意選択的に出口を濯ぐ又は洗浄するように、カプセルが抽出チャンバ内に収納されていない状態で、第１の部分及び第２の部分が閉位置に到達したときに、液体を抽出チャンバに自動的に供給するように液体供給装置を制御するように構成されており、液体供給装置は、例えば、飲料を、例えば淹出などによって形成するためのそのような液体の温度とは異なる濯ぎ温度又は洗浄温度で液体を供給するように構成されていてもよい。

【0054】

特定の実施形態において、低温の又は冷却された飲料を送出することもまた企図されている。

【0055】

制御ユニットは、カプセルが抽出チャンバ内に収納されていない（例えば、検知又は認識されていない）状態で、第１の部分及び第２の部分が閉位置に到達したときに、液体を抽出チャンバに自動的に供給しないように液体供給装置を制御するように構成することができる。例えば、制御ユニットは、対応する手入力によるユーザ入力を制御ユニットに接続されたユーザインターフェース上で検出すると、液体を抽出チャンバに供給するように液体供給装置を制御するように構成されている。

【0056】

制御ユニットは、抽出終了処理プログラムを有してもよい。このプログラムは、液体の供給が中断されたときに（例えば、所定の抽出プロセスが終了したか、又は、抽出プロセスに欠陥があると検知されたときに）自動的に実行されて、
第１の部分と第２の部分との間にカプセルがあればそこから取り除くように、第１の部分及び第２の部分を離隔位置へと直ちに相対的に移動させる、又は
所定の時間の間、例えば、２～３秒などの１～５秒の範囲で第１の部分及び第２の部分を閉位置に維持し、これにより、例えば制御ユニットに接続されたユーザインターフェースを介して、液体供給装置によって更なる量の液体を抽出チャンバに供給するための手入力による要求を可能にし、所定の時間の間にそのような手入力による要求がない場合、第１の部分と第２の部分との間にカプセルがあればそこから取り除いて、例えば、そのようなカプセルを廃棄物容器（又は上記の廃棄物容器）によって形成された使用済みカプセル収集器に移動するように、第１の部分及び第２の部分を離隔位置に相対的に移動させる。

【0057】

例えば、第１の部分及び第２の部分を閉位置に移動させる前に、これらの部分は、所定の時間、例えば、２～４秒などの１～６秒の範囲の所定の時間にわたって離隔位置に留まって、第１の部分と第２の部分との間への新規カプセルの挿入を可能にすることができ、その後、新規カプセルに対する抽出のために、新規カプセルが抽出チャンバ内に収納された状態で第１の部分及び第２の部分を閉位置に相対的に移動させる。

【0058】

したがって、ユーザは、同じユーザ受容器への２人分（以上）の飲料（例えば、ダブルエスプレッソ）の注出を要求することができる。

【0059】

本発明によれば、茶、コーヒー、ホットチョコレート、コールドチョコレート、ミルク、スープ、又はベビーフードなどの飲料を調製及び注出するためのマシンは、
飲料原材料カプセルに対して抽出を行い飲料を形成するための抽出ユニットであって、例えば、第１の部分及び第２の部分を有し、第１の部分及び第２の部分が、カプセルを挿入及び／又は除去するための離隔位置と、第１の部分及び第２の部分が抽出チャンバを画定する閉位置のような、カプセルを固定して抽出を行うための閉位置との間で相対的に移動可能であり、任意選択的に、部分のうちの少なくとも１つがカプセルオープナー、例えば１つ以上のカプセル穴開け器を有し、かつ／又は部分のうちの少なくとも１つが、そのようなカプセルに収容された原材料と混合される液体を流入させるための開口部を有する、抽出ユニットと、
そのようなカプセルに対して抽出を行うために抽出ユニットを制御するための制御ユニットであって、例えば電気コードを介して、電源によって給電される、制御ユニットと、
そのようなカプセルに対して抽出を行うことによって形成された飲料を、ユーザ容器であって、容器支持体、例えばそのようなマシンが配置されている外部配置支持体上の容器配置領域、又はマシン支持体、例えば移動可能若しくは取り外し可能なマシン支持体上の容器配置領域に配置されて飲料を収集するための、カップ又はマグなどの、ユーザ容器に注出するための出口と、
マシン内に挿入されたカプセルをカプセル認識位置において認識するためのカプセル認識モジュールであって、カプセル認識位置にあるカプセルの少なくとも一部の画像を取り込むためのカメラを備える、カプセル認識モジュールと、を備え、
カプセル認識モジュールは、ニューラルネットワーク演算装置を備え、ニューラルネットワーク演算装置は、複数の既定のカプセルの種類のうちのカプセルの種類を、カメラによって取り込まれたカプセルの少なくとも一部の画像に基づいて判定するように構成されている。

【0060】

複数の既定のカプセルの種類は、例えば、カプセル認識モジュールにとって未知のカプセルに対応するカプセルの種類を含む。

【0061】

演算装置は例えば、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は任意の他の適切な演算装置などの演算装置と、演算装置で実行されるとニューラルネットワークを実装するニューラルネットワークコンピュータプログラムとを含む。ニューラルネットワークは、例えば、畳み込みニューラルネットワークである。

【0062】

実施形態では、マシンは、ネットワークインターフェース、例えば、有線又は無線ネットワークインターフェースを更に備える。次いで、ニューラルネットワーク演算装置は、例えば、ネットワークインターフェースを介して構成可能であり、及び／又は遠隔で更新され得る。

【0063】

実施形態では、カプセル認識モジュールは、カプセル認識位置においてカプセルを照らすための少なくとも１つの光源、例えば少なくとも１つのＬＥＤと、少なくとも１つの光源の光をカプセル認識位置に向けて拡散させるための拡散器とを備える。拡散器は、好ましくは、カメラからカプセル認識位置へと延び、かつカプセル認識位置に向かって開口するテーパ状空洞を形成している。

【0064】

本発明によれば、このようなマシンのニューラルネットワーク演算装置を構成する方法は、
所定の種類のカプセルのいくつかの画像を、ニューラルネットワークが所定の閾値よりも高い確率で次の各カプセル画像の種類を正確に判定するまで入力することにより、ニューラルネットワーク演算装置の外部でニューラルネットワークコンピュータプログラムを訓練する工程と、
訓練されたニューラルネットワークコンピュータプログラムを、飲料調製マシンのニューラルネットワーク装置にコピーする工程と、を含む。

【0065】

本発明によれば、このようなマシンのニューラルネットワーク演算装置を更新する方法は、
これまで未知であった新規の種類を含む所定の種類のカプセルのいくつかの画像を、ニューラルネットワークが所定の閾値よりも高い確率で次の各カプセル画像の種類を正確に判定するまで入力することにより、ニューラルネットワーク演算装置の外部でニューラルネットワークコンピュータプログラムを訓練する工程と、
訓練されたニューラルネットワークコンピュータプログラムを、飲料調製マシンのニューラルネットワーク装置にコピーする工程と、を含む。

【0066】

訓練されたニューラルネットワークコンピュータプログラムをマシンのニューラルネットワーク演算装置にコピーする工程は、データネットワークを介して、例えばインターネットを介して、例えばリモートサーバからニューラルネットワーク演算装置に対して、実行されてもよい。

【0067】

本発明は、複数の既定のカプセルの種類のうちのカプセルの種類を、飲料調製マシンのカメラによって取り込まれたカプセルの少なくとも一部の画像に基づいて判定するための、ニューラルネットワークコンピュータプログラムに更に関する。

【0068】

ニューラルネットワークコンピュータプログラムは、好ましくは、演算装置で実行されると畳み込みニューラルネットワークを実装する。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、少なくとも１つの畳み込み層と、少なくとも１つの全結合された分類層とを含む。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、例えば、各々にプーリング層が続く３層の畳み込み層と、２層の全結合された分類器とを含む。

【0069】

カプセルの種類を認識するための適切に訓練されたニューラルネットワークの使用は、カプセルの種類の迅速な判定を可能にする。

【0070】

ニューラルネットワークの使用は、大量の計算リソース、及び各カプセルの種類のサンプル画像を記憶するための大きなストレージを必要とする、飲料調製マシンにおける画像比較プロセスを更に回避する。

【0071】

ここで、本発明を概略図を参照して説明する。

【図面の簡単な説明】

【0072】

【図1】本発明によるマシンの斜視図である。

【図2】本発明の実施形態によるカプセル認識モジュールの断面図である。

【図3】図２のカプセル認識モジュールの分解図である。

【図4】本発明の別の実施形態によるカプセル認識モジュールの断面図である。

【図5】図４のカプセル認識モジュールの分解図である。

【発明を実施するための形態】

【0073】

図１は、茶、コーヒー、ホットチョコレート、コールドチョコレート、ミルク、スープ、又はベビーフードなどの飲料を調製及び注出するための、本発明による飲料マシン１の例示的な実施形態を示す。原材料は、例えば表題「技術分野」にて上述した種類の原材料カプセルの形態で供給されてもよい。

【0074】

マシン１は、飲料原材料カプセルに対して抽出を行い飲料を形成するための抽出ユニットを含む。抽出ユニットは、例えば、好ましくはマシンハウジング内に配置され、したがって図１では見えない第１の部分及び第２の部分を有し、これらは、カプセルを挿入及び／又は除去するための離隔位置と、第１の部分及び第２の部分が抽出チャンバを画定する閉位置のような、カプセルを固定して抽出を行うための閉位置との間で相対的に移動可能である。例えば、部分のうちの少なくとも１つは、カプセルオープナー、例えば、１つ以上のカプセル穴開け器を有し、かつ／又は部分のうちの少なくとも１つは、カプセル内に収容された原材料と混合される液体を流入させるための開口部を有する。

【0075】

マシン１は、抽出ユニットを制御してカプセルに対して抽出を行うための、好ましくはマシンハウジング内に配置された制御ユニットを含む。制御ユニットは、例えば既知の方法で、電源によって、例えば、電気コードを介して、又はＤＣ電源、例えば、自動車バッテリ若しくは携帯型バッテリ若しくはマシンバッテリなどのバッテリによって、給電されてもよい。

【0076】

マシン１は、そのようなカプセルに対して抽出を行うことによって形成された飲料を、容器配置領域１７に配置されて飲料を収集するための図示していないユーザ容器、例えばカップ又はマグに注出するための出口１６を有する。

【0077】

実施形態では、出口１６は、例えば、マシンヘッド１０に固定されるか、又はマシンヘッド１０によって形成されるか、又はマシンヘッド１０に取り付けられるか、又はマシンヘッド１０内に取り付けられ、出口１６は容器配置領域１７の上方に配置されている。

【0078】

抽出ユニットは、第１の部分及び第２の部分を、それらの相対的に離れた位置と近い位置との間で相対的に移動させるように構成されたアクチュエータを含む。アクチュエータは、マシンの制御ユニットに接続され、それにより制御されて、第１の部分と第２の部分を相対的に移動させる。

【0079】

制御ユニットは、抽出ユニットを開始及び／又は制御するための入力装置に接続されている。本発明によれば、入力装置は、例えば、ユーザインターフェース３、例えばタッチスクリーンを備える。

【0080】

図２を参照すると、抽出ユニットは、抽出チャンバにカプセルを供給するためのカプセルフィーダ２と、抽出チャンバに供給されたカプセルの種類を認識するためのカプセル認識モジュール４とを含み得る。カプセル認識モジュール４は、例えば、カプセルがカプセルフィーダ２内のカプセル認識位置２０にある間、かつ抽出チャンバに供給される前にカプセルの種類を認識し、抽出チャンバは図には示されておらず、例えばカプセル認識位置２０の下方に配置されている。

【0081】

マシンは、好ましくは、カプセル認識位置２０に接近中の及び／又はカプセル認識位置２０内に配置されたカプセルの存在を検知するための、図示されていないカプセルセンサ、例えば、機械的及び／又は光センサを更に備える。

【0082】

カプセルフィーダ２は、カプセルをカプセル認識位置２０に保持するための、図示されない保持手段を有し得る。保持手段は典型的には、カプセル認識位置２０から抽出チャンバに向かって、例えば重力の作用下で、カプセルを放出するための放出構成と、カプセル認識位置２０においてカプセルを抽出チャンバから離して、例えば抽出チャンバの上方で保持するための保持構成とを有する。

【0083】

カプセルフィーダ２は、カプセルを抽出チャンバに案内して、カプセルがカプセル認識位置を通って抽出チャンバに入るようカプセルを所定の向きにするための通路を有し得る。通路は、例えば、カプセルが通路を通って移動する間にカプセルのフランジが挿入されるガイド溝２１を備え、これによりカプセルを、好ましくは、カプセル認識モジュール４によるその認識及び／又は抽出チャンバの中へのその挿入のために適切な所定の向きに維持する。

【0084】

制御ユニットは、保持手段を制御して、抽出ユニットの第１の部分及び第２の部分が離隔位置にある時又は離隔位置に向けて移動している時に、カプセル認識位置２０からカプセルを放出し、第１の部分及び第２の部分が閉位置に戻された時に、カプセルを抽出チャンバの中に入れてもよい。保持手段は、例えば、抽出ユニットの第１の部分及び／又は第２の部分の表面及び／又は縁部を含む。

【0085】

カプセル認識モジュール４は、好ましくは、制御ユニットに接続され、カプセル認識位置２０内に配置されたカプセルの、所定のカプセルの種類のうちの種類を認識するように構成されている。

【0086】

以下で更に詳細に説明するように、カプセル認識モジュール４は、カプセルの画像を取り込み、それを訓練されたニューラルネットワーク演算装置に入力として供給することによって、カプセルの種類を認識する。

【0087】

制御ユニットは、例えば、カプセルの種類に関連付けられた液体供給プログラムに従ってマシンの液体供給装置を制御するように構成されており、液体供給プログラムは、認識されたカプセルに対して抽出を行っている間の定数又は変数である、液体温度、流量、圧力、及び体積から選択される１つ以上の供給される液体の調整されたパラメータを伴う。例えば、カプセルの種類は、マシンの抽出チャンバ内で抽出可能な複数の既知の所定のカプセルの種類から選択することができる。

【0088】

カプセル認識モジュール４は、好ましくは、カプセル認識位置２０の高さで、フィーダ２の通路に沿って配される。

【0089】

本発明のマシンの使用中、以下の工程を実施することができる。
容器を容器配置領域内に置く工程、
カプセルをカプセルフィーダ２に挿入する工程、
カプセル認識モジュール４によってカプセルの種類を認識する工程、
抽出ユニットの第１の部分及び第２の部分を、自動的に、半自動的に、又は手動で、それらの離隔位置に相対的に移動させる工程、
カプセルを抽出チャンバに供給する工程、
第１の部分及び第２の部分をその閉位置に相対的に移動させてカプセルを抽出チャンバ内に配する工程、
認識されたカプセルの種類に基づいて決定された抽出パラメータを適用し、抽出チャンバ内のカプセルに対して抽出を行い飲料を調製する工程、及び、
調製された飲料を出口１６を介して容器に注出する工程。

【0090】

本発明によれば、カプセル認識モジュール４は、カプセルの画像を取り込み、画像をニューラルネットワーク演算装置によって処理することによって、飲料調製マシンに挿入されたカプセルの種類をカプセル認識位置２０において判定するように構成されている。

【0091】

飲料調製マシンは、典型的には、様々な飲料及び／又は様々な飲料スタイルを調製するために、様々な種類のカプセルに対して抽出を行うことを可能にする。抽出チャンバ内で抽出可能な様々な種類のカプセルは、例えば、その中に収容される様々な原材料及び／又は様々な原材料コンディショニングに対応する。

【0092】

実施形態では、カプセルのそれぞれの種類は、特定の種類のコーヒーに対応し、例えば、他の種類のカプセルに収容されるコーヒーと異なっているが、その原産地、焙煎度、挽き目、カプセル分量、及び／又はそのカフェイン含有量の１つ以上において排他的ではない。代替として、又はこれらの組み合わせで、飲料調製マシン１内で抽出可能な様々な種類のカプセルは、例えばコーヒー、ミルク、スープ、乳児用ミルク、茶、冷飲料などの様々な飲料の調製用の原材料に対応する。

【0093】

好ましくは、カプセルの各々の種類は、カプセルの特定の態様、例えば、色又は色の組み合わせ、カプセルの表面上に形成された特定の文字及び／又は図形などと関連付けられ、それにより、例えば、ユーザが様々な種類のカプセルを視覚的に区別することが可能になる。カプセル認識モジュール４のニューラルネットワーク装置は、カプセルの少なくとも一部のデジタル画像に基づいてカプセルの種類を認識するように好ましくは事前に訓練されたニューラルネットワークプログラムを含む。ニューラルネットワーク装置は、典型的には、ニューラルネットワークプログラムを実行するためのデータプロセッサを備える。

【0094】

マシン１は、特定の種類のカプセルに特有の調製パラメータを使用して、各カプセルに対して抽出を行うように構成されていてもよい。調製パラメータは、例えば、キャリア液体温度、キャリア液体体積、抽出時間、キャリア液体圧力、キャリア液体種類、連続調製段階の数などのうちの１つ以上を含む。マシン１内で抽出可能な各種類のカプセルと共に使用する調製パラメータは、好ましくは、制御ユニット及び／又はカプセル認識モジュール４と接続された又は接続可能な内部又は外部データストレージ手段に記憶される。特定のカプセルに対して適切な調製パラメータは、カプセル認識モジュール４によって決定されたカプセルの種類に基づいて選択され、調製パラメータは、認識されたカプセルに対する抽出を制御するための制御ユニットによって使用される。

【0095】

マシン１はまた、例えばマシン１でのカプセル消費を監視するために、マシン内で抽出が行われた各カプセルの種類に関する情報を、外部端末及び／又はサーバに記憶及び／又は送信するように構成されていてもよい。

【0096】

図２を参照すると、カプセル認識モジュール４は、光源、例えば、１つ以上の白色ＬＥＤ４０又は任意の他の適切な光源であって、好ましくは既知の及び確定したスペクトルを有する光源と、カメラ４１、例えばＣＣＤカメラと、例えば、ニューラルネットワークコンピュータプログラムを実行するように構成されたマイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は別の適切な演算装置の形態であって図には示されていないニューラルネットワーク演算装置とを備える。カプセル認識モジュール４は、好ましくは、光源、カメラ４１、及びニューラルネットワーク演算装置を制御するための、図には示されていないコントローラ、例えば（ただし排他的ではない）ＡＳＩＣ又はプログラマブルマイクロコントローラを更に備える。代替として、ニューラルネットワーク演算装置及びカプセル認識モジュールのコントローラは、同じ構成要素である、又は単一の構成要素として一体化されている。カプセル認識モジュール４のコントローラは、例えば、光源をオン及びオフに切り替えるように、及び／又はカメラ４１からの信号を受信及び処理するように構成されている。光源、カメラ４１、ニューラルネットワーク演算装置、及びモジュールのコントローラは、好ましくは、電子基板４２に、典型的にはＰＣＢに取り付けられ、例えば半田付けされて、これらに必要な電力及びデータ接続並びに／又は相互接続を既知の方法で提供する。コントローラは、好ましくは、マシン１の制御ユニットに接続され、制御ユニットによって制御される。

【0097】

好ましくは、カプセル認識モジュール４は、光源によって発せられた光をカプセル認識位置２０に向けて案内するための、及び／又は、寄生的な光、例えば環境光を検知することを回避するために、カメラ４１が受けた光を、好ましくはカプセル認識位置２０に配置されたカプセルによって反射された光に限定するための、光ガイド４３及び拡散器４４を更に備える。

【0098】

好ましくは、光源は拡大光源（extended source of light）である。実施形態では、例えば、光源は、例えばカメラ４１の周りに、好ましくは均等に分散された複数のＬＥＤ４０を備える。図示した実施形態では、光源は、例えば、カメラ４１の周りに分散された４つのＬＥＤ４０を備え、そのうち２つのみが図２に概略的に示されている。しかし、他の種類及び／又は分散の拡大光源、例えばカメラ４１を取り囲むリング形状の光源が、本発明の枠組み内で可能である。

【0099】

光ガイド４３は、例えば、光源及び／又はカメラ４１に関連付けられた、例えば少なくとも部分的に覆う本質的に透明なカバーの形態である。カバーは、例えば、拡散器４４を通して、光を、カプセル認識位置２０に、及びカプセル認識位置２０から案内するための開口部又は他の案内手段を備える。図２に概略的に示す実施形態では、光ガイド４３は、例えば、光ガイド突出部４３０を備え、突出部４３０の各々は、ＬＥＤ４０によって発せられた光を拡散器４４の中に案内するために、光源のＬＥＤ４０から拡散器４４に向かって延びている。

【0100】

光ガイド４３及び／又は拡散器４４は、好ましくは、光源によって発せられた光がカプセル認識位置２０に直接到達することを回避するように構成されている。図２に示す実施形態では、光ガイド突出部４３０は、例えば、案内された光の大部分が、拡散器の内壁の一部に当たりそこで反射されるように、したがって、カメラ４１からカプセル位置認識２０へと延びる拡散器４４の長手方向軸を横断する方向に、拡散器４４の中に導かれるように構成されている。拡散器４４の側面上の光ガイド突出部４３０の先端は、例えば、４５°で傾斜しており、その結果、案内された光の大部分が傾斜面上で反射され、拡散器４４の長手方向軸に対して本質的に垂直な角度で拡散器４４に向けて導かれる。

【0101】

図示した実施例では、拡散器４４は、カプセル認識位置２０に向かって切頭円錐状の空洞開口部を形成する、好ましくは薄色の、例えば白色の、不透明な要素を備える。しかし、拡散器については他の形状も本発明の枠組み内で可能である。しかし、拡散器は、好ましくはカメラ４１からカプセル認識位置へと延び、好ましくはカプセル認識位置に向かって開口するテーパ状空洞を形成している。

【0102】

拡散器４４は、好ましくは、カプセル認識位置２０に配置されたカプセル上での反射、及び／又はカプセル認識モジュール内での反射を回避するように構成されており、この反射は、カプセルの不完全な電光に、したがって、不完全なカプセル認識につながる場合がある。拡散器４４の内面は、光源からカプセル認識位置２０へと進む光の拡散を向上させるために、例えばテクスチャ加工されている。

【0103】

拡散器４４は、任意選択的に、光源から発せられた光線を遮断する及び／又はカプセル認識位置２０の方向に逸らす開口部及び／又は突出要素を備える。代替として又はそれらの組み合わせで、拡散器は透明又は半透明の材料で作製され、光源からの光は、例えば光ガイドによって拡散器の壁を通って案内され、したがって、光は、拡散器の壁から外へ、そしてカプセル認識位置の前方の空洞の中へと分散された形で屈折される結果となる。

【0104】

図４は、拡散器４４の例示的な実施形態を概略的に示し、光、例えば光ガイド４３によって案内され光ガイド突出部４３０を通って光ガイド４３から出る光が、カプセル認識位置２０に直接到達することを防止するために、拡散器４４はその内側表面上に形成された突出要素４４０を備える。

【0105】

図示した実施形態では、光ガイド４４は、カプセル認識位置２０に向かって半楕円体形の空洞開口部を形成しており、カメラ４１は、好ましくは、カプセル認識位置４１とは反対側の端部に配置されている。

【0106】

図示した実施形態では、突出要素４４０は、光ガイド４３の光ガイド突出部４３０の先端を少なくとも部分的に覆っている。突出要素４４０の目的は、光ガイド突出部４３０の傾斜した先端部から拡散器４４の長手方向軸に近い方向に屈折して出た光を遮断して、そのような光が直接、すなわち、拡散器４４の内壁によって最初に少なくとも１回反射されることなく、カプセル認識位置２０に到達することを回避することである。しかし、拡散器４４の突出要素４４０は、好ましくは、拡散器４４の内壁に向かって屈折された光が拡散器の空洞に入ることを可能にするように構成された開口部を備える。

【0107】

任意選択的に、マシン１は、カプセル認識位置２０に配置された又はカプセル認識位置に接近中のカプセルを検出するためのカプセル検出器を備える。カプセル検出器は、例えば、好ましくは電子基板４２に取り付けられた、例えば電子基板４２上に半田付けされたカプセル認識モジュール４内に含まれる。しかしながら、本発明の枠組み内で、カプセル検知器の他の位置への配置も可能である。カプセル検出器は、任意の適切な種類であってもよく、例えば、赤外線（ＩＲ）検出器、誘導性及び／又は抵抗性検出器、機械的スイッチング要素などの、存在及び／又は移動検出器であってもよい。カプセル検出器は、例えば、カプセル認識モジュール４のコントローラによって制御される、又はマシンの制御ユニットによって直接制御される。

【0108】

実施形態では、カプセルがカプセル認識位置２０において、カプセルフィーダ２に接近中である時、及び／又はカプセルフィーダ２内に置かれた時、カプセル検出器はカプセルの存在を検出し、対応する信号をコントローラに及び／又はマシンの制御ユニットに送り、それにより、光源４０が起動して、カプセル認識位置２０に配置されたカプセルの表面の少なくとも一部を照らす。その結果、カメラ４１が起動されて、照らされたカプセルの少なくとも一部の画像を取り込む。次いで、取り込まれたデジタル画像は、カプセルの種類を判定するために、ニューラルネットワーク演算装置に供給され、ニューラルネットワーク演算装置によって処置される。他の実施形態では、例えば、マシンがなんらかのカプセル検出器を備えていない場合、カプセル認識モジュール４、特に光源４０及びカメラ４１は、例えば飲料セレクタの起動によって、例えばマシンのユーザインターフェースのユーザ作動によって作動される。

【0109】

好ましくは、カメラ４１は、ＣＣＤセンサ、又はカプセルの少なくとも一部のデジタル画像、例えば、カラー画像又はグレースケール画像を提供する任意の適切なカメラである。画像は、入力データとしてニューラルネットワーク演算装置に供給され、ニューラルネットワーク演算装置は、カプセルの種類を判定するために、この入力データを使用してニューラルネットワークコンピュータプログラムを実行することになり、ニューラルネットワークのパラメータ、特にそのシナプス荷重及びバイアスは、ニューラルネットワークコンピュータプログラムによって実装された、ニューラルネットワークの訓練中に前もって設定されている。

【0110】

本発明による、カプセルの種類を判定するためのニューラルネットワークは、例えば、種々の種類のカプセルを１つ以上のカプセル認識位置に供給するためのカプセルフィーダを備える訓練ベンチ上で、手動で及び／又は自動的に訓練され、訓練ベンチのカプセル認識位置の各々は、供給された各カプセルの少なくとも一部の写真を、対応するカプセル認識位置において撮るためのカメラを備える。好ましくは、訓練ベンチのカプセル認識位置における電光及び画像取込み条件は、飲料調製マシン内のカプセル認識位置における条件と同様である。次いで、取り込まれた画像は、本発明のニューラルネットワークコンピュータプログラムを実行する演算装置への入力として供給される。各画像に対するプログラムの出力、すなわちニューラルネットワークの出力は、対応するサンプルカプセルの実際の種類と比較され、比較の結果はプログラムにフィードバックされ、プログラムは、ニューラルネットワークパラメータを、具体的には１つ以上のシナプス結合の荷重及び／又はバイアスを調整する。

【0111】

認識が成功する割合が所望の割合に達すると、ニューラルネットワークは好ましくは十分に訓練されたと考えられ、調整されたパラメータを有するニューラルネットワークプログラムは、例えば、コピーされ、本発明の飲料調製マシンに組み込まれた又は組み込まれることになるニューラルネットワーク演算装置に読み込まれてもよい。

【0112】

本発明のニューラルネットワークコンピュータプログラムは、新しい種類のカプセルを含むカプセルを用いた、上述のスキームに従う新しい訓練セッションによって、新しい種類のカプセルを認識するように更新されてもよい。いったん新しい種類のカプセルがニューラルネットワークによって学習されると、更新されたパラメータを有するコンピュータプログラムがコピーされ、機能マシン（functional machines）のニューラルネットワーク演算装置に読み込まれて、そのカプセル認識モジュールが新しいバージョンに更新されてもよい。任意選択的に、様々な認識されたカプセルの種類のうちの１つのカプセルの種類は、マシンにとって未知のカプセルに対応する。

【0113】

本発明のニューラルネットワークコンピュータプログラムの訓練は、好ましくは、飲料調製マシンの外部にある訓練ベンチ上で実施される。しかし、サンプルカプセルの画像を取り込む条件は、好ましくは、マシン内の条件と類似している又は同一でさえある。

【0114】

本発明のニューラルネットワークコンピュータプログラムによって実装されるニューラルネットワークについての好適なアーキテクチャの一例を、以下の表に要約する。

【表1】

【0115】

この実施例によれば、ニューラルネットワークは、１２の層を含む畳み込みニューラルネットワークであり、第１の畳み込み層は、１２８×１２８×１の入力サイズを有する。したがって、ニューラルネットワークは、典型的には、１２８画素×１２８画素のグレースケール画像をその入力として予想し、１１重の分類を実行する。ニューラルネットワークは、例えば、５層の基本層、すなわち、３層の畳み込み層、及びそれに続く２層の全結合層を含む。全ての畳み込み層はサイズ３×３×１のカーネルを使用し、ストライドは１であり、パディングは実施せず、３２の出力特徴マップが生成される。畳み込みの各々の後に、ＲｅＬＵの非線形、及び最大プーリング、サブサンプリング演算が続く。次いで、特徴抽出部の出力は、２層の全結合された分類器、例えばＬｏｇＳｏｆｔＭａｘ分類器に供給される。分類器の隠れ層は、例えば６４個のニューロンから構築され、ＲｅＬＵ活性化関数も同様に使用される。

【0116】

好ましくは、画像データ入力が本発明のニューラルネットワークを介して送られる前に、データに３ステップの前処理が実施される。第１の前処理ステップでは、データは、好ましくは、各画素について訓練セット全体にわたって計算された平均活性化（mean activation）を減算することにより、ゼロを中心とした分布になる。第２の前処理ステップでは、データは、入力値の範囲を正規化するために、データセットのグローバル標準偏差によって除算される。第３及び最後の前処理ステップでは、ピクチャ内のエッジを増幅するために、１３×１３ガウス重み付けウィンドウ（Gaussian weighting window）を用いて局所コントラスト正規化を行う。

【0117】

しかし、カプセルのデジタル画像又はその少なくとも一部に基づいて、カプセルの種類の認識を信頼性高く実現するために、他のニューラルネットワークアーキテクチャ及び／又はデータ前処理が本発明の枠組み内で可能である。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】