図面 (/)

技術 摂取量推定装置、摂取量推定方法およびプログラム

出願人 国立大学法人電気通信大学
発明者 柳井啓司岡元晃一
出願日 2014年6月27日 (6年5ヶ月経過) 出願番号 2014-132385
公開日 2016年1月21日 (4年10ヶ月経過) 公開番号 2016-012174
状態 特許登録済
技術分野 医療・福祉事務
主要キーワード 警告表示領域 食事記録 食品種 静止画像フレーム 摂取熱量 インカム カウント領域 色特徴量
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年1月21日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (7)

課題

食事の際、特殊なカメラや機材を利用することなく実際の摂取量を推定することができる摂取量推定装置、摂取量推定方法およびプログラムを提供する。

解決手段

ユーザの口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出する検出部と、検出部によって検出された食品領域に対して画像認識処理を行い、食品の種類を認識する食品認識部と、食品の種類と該食品の種類の単位量あたりの特定量を対応づけて記憶する特定量記憶部と、食品認識部で認識された食品の種類に基づいて、該食品の種類に対応する単位量あたりの特定量を特定量記憶部から取得し、取得した特定量に基づいて口腔へ運ばれた食品の特定量をユーザの摂取量として推定する摂取量推定部とを備える。

概要

背景

近年、健康志向の高まりにより、食事記録を付ける人が増えている。これに伴い、食事の摂取量を推定しようという試みがなされている。
食事の摂取量の推定としては、例えば、分光分析を用いた摂取熱量推定方法(特許文献1)や、食事の際、事前食品の画像を撮影し、画像認識処理を利用して摂取する食品全体の熱量の推定を行うシステム非特許文献1)が提案されている。

特許文献1では、ユーザの口元インカム式のカメラ等で撮影して可視光画像赤外吸収スペクトルとを取得し、取得した可視光画像と赤外吸収スペクトルと利用してユーザの摂取熱量を推定する摂取熱量推定装置が提案されている。
また、非特許文献1では、食べる前の食品の画像を撮影し、その食品の熱量の推定するシステムが提案されている。

概要

食事の際、特殊なカメラや機材を利用することなく実際の摂取量を推定することができる摂取量推定装置、摂取量推定方法およびプログラムを提供する。ユーザの口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出する検出部と、検出部によって検出された食品領域に対して画像認識処理を行い、食品の種類を認識する食品認識部と、食品の種類と該食品の種類の単位量あたりの特定量を対応づけて記憶する特定量記憶部と、食品認識部で認識された食品の種類に基づいて、該食品の種類に対応する単位量あたりの特定量を特定量記憶部から取得し、取得した特定量に基づいて口腔へ運ばれた食品の特定量をユーザの摂取量として推定する摂取量推定部とを備える。

目的

本発明は、上述の事情を鑑みてなされたものであり、特殊なカメラや機材等を利用する必要がなく、また、事前に摂取量がわからなくともユーザの実際の摂取量を推定することができる摂取量推定装置、摂取量推定方法およびプログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

ユーザの口腔を時系列撮像することで取得された画像において、前記ユーザの前記口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出する検出部と、前記検出部によって検出された前記食品領域に対して画像認識処理を行い、前記食品の種類を認識する食品認識部と、食品の種類と該食品の種類の単位量あたりの特定量を対応づけて記憶する特定量記憶部と、前記食品認識部で認識された前記食品の種類に対応する前記単位量あたりの特定量を前記特定量記憶部から取得し、取得した前記特定量に基づいて前記口腔へ運ばれた前記食品の前記特定量を前記ユーザの摂取量として推定する摂取量推定部とを備えることを特徴とする摂取量推定装置

請求項2

前記食品の種類の前記単位量あたりの特定量は、前記食品の単位量あたりの熱量または前記食品の単位量あたりの価格であることを特徴とする請求項1に記載の摂取量推定装置。

請求項3

前記検出部は、前記取得した画像に基づいて、前記口腔と前記ユーザの手または食器とを検出し、前記口腔と前記手または前記食器とが所定距離接近したことを検出することで、前記口腔へ運ばれた前記食品を前記食品領域として検出することを特徴とする請求項1または2に記載の摂取量推定装置。

請求項4

前記摂取量推定部において推定された前記摂取量を逐次記録する摂取量記録部を更に備え、前記摂取量記録部において逐次記録された前記摂取量の合計を前記ユーザの食事量とすることを特徴とする請求項1〜3いずれか一項に記載の摂取量推定装置。

請求項5

前記検出部によって検出された前記食事領域の大きさから前記口腔へ運ばれた前記食品の大きさを推定する食品量推定部を更に備え、前記摂取量推定部は、前記食品認識部で認識され、前記特定量記憶部から取得された前記食品の種類に対応する前記単位量あたりの特定量と、前記食品量推定部によって推定された前記食品の大きさとに基づいて、前記摂取量を推定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の摂取量推定装置。

請求項6

前記画像を取得する撮像部と、前記撮像部によって取得された前記画像に前記ユーザの顔または前記口腔が一定時間撮像されていない場合に警告を行う警告部を更に備えることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の摂取量推定装置。

請求項7

ユーザの口腔を時系列に撮像することで取得された画像において、前記ユーザの前記口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出する検出ステップと、検出された前記食品領域に対して画像認識処理を行い、前記食品の種類を認識する食品認識ステップと、前記食品認識ステップで認識された前記食品の種類に対応する単位量あたりの特定量を、前記食品の種類と該食品の種類の単位量あたりの特定量を対応づけて記憶する特定量記憶部から取得し、取得した前記特定量に基づいて前記口腔へ運ばれた前記食品の前記特定量を前記ユーザの摂取量として推定する摂取量推定ステップとを備えることを特徴とする摂取量推定方法

請求項8

請求項9に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム

技術分野

0001

本発明は、画像認識技術を利用してユーザの摂取量を推定する摂取量推定装置、摂取量推定方法およびプログラムに関する。

背景技術

0002

近年、健康志向の高まりにより、食事記録を付ける人が増えている。これに伴い、食事の摂取量を推定しようという試みがなされている。
食事の摂取量の推定としては、例えば、分光分析を用いた摂取熱量推定方法(特許文献1)や、食事の際、事前食品の画像を撮影し、画像認識処理を利用して摂取する食品全体の熱量の推定を行うシステム非特許文献1)が提案されている。

0003

特許文献1では、ユーザの口元インカム式のカメラ等で撮影して可視光画像赤外吸収スペクトルとを取得し、取得した可視光画像と赤外吸収スペクトルと利用してユーザの摂取熱量を推定する摂取熱量推定装置が提案されている。
また、非特許文献1では、食べる前の食品の画像を撮影し、その食品の熱量の推定するシステムが提案されている。

0004

特開2013−36907号公報

先行技術

0005

Y. Kawano and K. Yanai. “Real-time mobile food recognition system.” In Proc. ofCVPR International Workshop on Mobile Vision (IWMV), 2013

発明が解決しようとする課題

0006

しかし、上述の特許文献1に記載の方法は、分光分析のための特殊なカメラや機材が必要となり、ユーザが手軽に利用することができなかった。
また、上述の非特許文献1のシステムは、定食など、事前に摂取量のわかっている食事に対しては利用可能であるが、鍋物焼肉など、事前に摂取量のわからない食事に対しては利用できなかった。

0007

本発明は、上述の事情を鑑みてなされたものであり、特殊なカメラや機材等を利用する必要がなく、また、事前に摂取量がわからなくともユーザの実際の摂取量を推定することができる摂取量推定装置、摂取量推定方法およびプログラムを提供する。

課題を解決するための手段

0008

本発明は、ユーザの口腔を時系列撮像することで取得された画像において、ユーザの口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出する検出部と、検出部によって検出された食品領域に対して画像認識処理を行い、食品の種類を認識する食品認識部と、食品の種類と該食品の種類の単位量あたりの特定量を対応づけて記憶する特定量記憶部と、食品認識部で認識された食品の種類に対応する単位量あたりの特定量を特定量記憶部から取得し、取得した特定量に基づいて口腔へ運ばれた食品の特定量をユーザの摂取量として推定する摂取量推定部とを備えることを特徴とする摂取量推定装置を提供する。

0009

また、食品の種類の単位量あたりの特定量は、食品の単位量あたりの熱量または食品の単位量あたりの価格であることが好ましい。

0010

また、検出部は、取得した画像に基づいて、口腔とユーザの手または食器とを検出し、口腔と手または食器とが所定距離接近したことを検出することで、口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出することが好ましい。

0011

また、摂取量推定部において推定された摂取量を逐次記録する摂取量記録部を更に備え、摂取量記録部において逐次記録された摂取量の合計をユーザの食事量とすることが好ましい。

0012

また、検出部によって検出された食事領域の大きさから口腔へ運ばれた食品の大きさを推定する食品量推定部を更に備え、摂取量推定部は、食品認識部で認識され、特定量記憶部から取得された食品の種類に対応する単位量あたりの特定量と、食品量推定部によって推定された食品の大きさとに基づいて、摂取量を推定することが好ましい。

0013

画像を取得する撮像部と、撮像部によって取得された画像にユーザの顔または口腔が一定時間撮像されていない場合に警告を行う警告部とを更に備えることが好ましい。

0014

また、本発明は、ユーザの口腔を時系列に撮像することで取得された画像において、前記ユーザの前記口腔へ運ばれた食品を食品領域として検出する検出ステップと、検出された前記食品領域に対して画像認識処理を行い、前記食品の種類を認識する食品認識ステップと、前記食品認識ステップで認識された前記食品の種類に対応する単位量あたりの特定量を、前記食品の種類と該食品の種類の単位量あたりの特定量を対応づけて記憶する特定量記憶部から取得し、取得した前記特定量に基づいて前記口腔へ運ばれた前記食品の前記特定量を前記ユーザの摂取量として推定する摂取量推定ステップとを備えることを特徴とする摂取量推定方法を提供する。

0015

また、本発明は、上述の摂取量推定方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。

発明の効果

0016

本発明によれば、食事の際、ユーザは、特殊なカメラや機材を利用することなく、かつ入力作業などを行わずに実際の摂取量を推定することができる。

図面の簡単な説明

0017

本発明の実施の形態1に係る摂取量推定装置の全体構成を示すブロック図である。
図1の摂取量推定装置の動作を示すフローチャートである。
図1の摂取量推定装置の表示画面の一例を示す図である。
(A)〜(D)は、摂取量推定装置の検出部の動作を説明する図である。
本発明の実施の形態2にかかる摂取量推定装置の全体構成を示すブロック図である。
本発明の摂取量推定装置の表示画面における警告表示の一例を示す図である。

実施例

0018

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

0019

実施の形態1
図1は、本発明の実施の形態1に係る摂取量推定装置10の全体構成を示すブロック図である。
図1に示すように、摂取量推定装置10は、撮像部12より順次接続される検出部14、食品認識部16および摂取量推定部18と、これらの各部に接続する制御部20と、制御部20にそれぞれ接続する特定量記憶部22、食品種記憶部24、摂取量記録部26、表示部28および操作部30を備える。また、制御部20は、その内部に内部メモリ32を備える。

0020

撮像部12は、図示しない撮像レンズ等の撮像光学系と、同じく図示しないCCDまたはCMOS等の撮像素子とによって構成され、撮像光学系を通して撮像素子によって受光された光を撮像画像データとして出力する。また、撮像画像データは、例えば、複数の静止画像フレームによって構成される動画像データである。

0021

検出部14は、撮像画像データに基づく撮像画像に対して種々の検出処理を行うことで、顔、食品、等の撮像画像に写るオブジェクトを所定の画像領域として検出するものである。検出部14における上述の検出処理の詳細は後述する。

0022

食品認識部16は、所定の処理によって検出された食品の画像領域(以下、食品領域という)から、食品の種類を認識するものであり、その認識処理の詳細は後述する。

0023

摂取量推定部18は、認識された食品の種類と、データベースとして特定量記憶部22に記憶された食品の種類に対応する単位量あたりの特定量とに基づいて一回あたりのユーザの摂取量を推定するものである。

0024

制御部20は、摂取量推定装置10の各部を制御するための動作プログラム等記憶し、また、各部によって算出される各種データを記憶する内部メモリ32を備え、操作部20からのユーザの入力と内部メモリ32に記憶された動作プログラム等に基づいて摂取量推定装置10の各部を制御する。

0025

特定量記憶部22は、食品の種類と食品の種類に対応した単位量あたりの特定量とをデータベースとして記憶するものであり、制御部20からの指示に基づいて、所定の食品に対応した単位量あたりの特定量を出力するものである。なお、特定量としては、例えば、食品のカロリーや価格などが挙げられる。

0026

食品種記憶部24は、特定量記憶部22と同様に、例えば、外部メモリによって構成され、事前に準備した学習データより求めた食品の種類ごとの画像特徴量をデータベースとして記憶するものであり、制御部20からの指示に基づいて、画像特徴量を出力するものである。なお、画像特徴量としては、例えばSIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特徴量や色特徴量などが挙げられる。
摂取量記録部26は、摂取量推定部18によって推定されたユーザの摂取量を逐次記録するものである。また、リアルタイムに取得されるユーザの摂取量に限らず、例えば、過去の食事の際のユーザの摂取量を記憶しておいてもよい。

0027

表示部28は、例えば、液晶ディスプレイ有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって構成され、制御部20の指示に基づいて、撮像部12によって撮像された画像を表示するとともに、例えば、食品認識部16で認識された食品の種類、摂取量推定部18で推定された食品の摂取量、および内部メモリ32に記憶された食品の摂取量の累積等を表示する。また、食事量記憶部26に記憶された過去の食事量を表示してもよい。

0028

操作部30は、例えば、メカニカルスイッチ、ボタン等によって構成され、ユーザの入力に基づく入力信号を制御部20へ出力する。また、操作部30は、上述の表示部28とともにタッチパネルディスプレイとして構成されてもよく、タッチパネルディスプレイとして構成され、ユーザが表示画面上をタッチすることで、摂取量推定装置10の起動、終了等、種々の操作をすることができる。

0029

内部メモリ32は、例えば、RAM(Random Access Memory)によって構成される。内部メモリ32は、制御部20内に存在し、摂取量推定装置10の各部の制御を行うためのプログラムを記録し、ユーザの指示に基づいてそのプログラムを制御部20で呼び出して、装置の制御を行うとともに、摂取量推定装置10の各部において算出される各種データを記憶する。

0030

次に、図2に示すフローチャート、図3に示す表示画面の一例および図4(A)〜(D)に示す説明図に基づいて、図1の摂取量推定装置10の動作(本発明の摂取量推定方法)を説明する。
まず、ステップS1として、摂取量推定装置10の操作部20を介してユーザによって食事開始の操作がなされ、ユーザの食事風景の撮影が開始されると、撮像部12は、食事風景の撮像画像データを出力する。出力された撮像画像データは、検出部14に出力されるとともに、制御部20を通じて表示部28へ出力される。

0031

図3は、表示部28の表示画面の一例を示す図である。図3に示すように、表示画面Vは、画像表示領域P1、食品種表示領域P2、食品カウント領域P3および総摂取量表示領域P4を備える。画像表示領域P1は、撮像画像データに基づく撮像画像を表示する領域であり、食品種表示領域P2は、後述する画像認識処理によって認識される食品の種類を表示する領域であり、食品カウント領域P3は、後述する画像認識処理によって認識された食品の数をカウントする領域であり、総摂取量表示領域P4は、食品カウント領域P3でカウントされた食品の摂取量の総計(以下、総摂取量という。)を表示する領域である。

0032

次に、ステップS2として、摂取量推定装置10の検出部14は、撮像部12から取得した撮像画像データに基づく撮像画像に対してユーザの口を検出する口検出処理とユーザの持つ箸を検出する箸検出処理とをそれぞれ行う。口検出処理は、例えば、事前に口の画像を学習させたカスケード分類器を利用することで図4(A)に示すように撮像画像からユーザの口領域D1を検出する。口検出処理には、種々の公知の方法を利用することができる。なお、本実施の形態では、事前にユーザの顔領域を検出し、検出された顔領域の下半分において口検出処理を行うことで口検出の精度を高めている。

0033

また、箸検出処理は、例えば、確率的ハフ(Hough)変換によって撮像画像から線分を抽出することで図4(B)に示すように撮像画像から箸領域D2を検出する。なお、本実施の形態では、撮像画像から抽出された線分を箸とし、箸の周辺を箸領域D2としているが、単純にハフ変換を行うと背景の線分までも箸として検出してしまうため、撮像画像間において動きのある部分を前面部分として抽出し、前面部分において線分を抽出することで箸検出の制度を高めている。

0034

続くステップS3において、検出部14は、上述のとおり事前に検出された口領域D1と箸領域D2との間の距離を算出し、図4(C)に示すように、算出された距離が所定値以下となったこと、または、口領域D1に箸領域D2が重なったことを検知する。口領域D1と箸領域D2との接近が検知できなかった場合には、ステップS2の直前に戻って、再度口領域D1と箸領域D2とを検出し直し、また、口領域D1と箸領域D2との接近が検知できた場合には、ステップS4へ進む。

0035

続くステップS4として、検出部14は、図4(D)に示すようにユーザの口腔へ運ばれた食品を食品領域D3として検出し、食品領域D3の切り出しを行う。切り出された食品の画像(以下、食品画像という)は食品認識部16へ出力される。

0036

ステップS5として、食品認識部16は、検出部14から出力された食品画像に対して画像認識処理を行い、撮像画像の食品領域に写る食品の種類を認識する。食品認識部16における食品の種類の認識は、種々の公知の方法を利用することができる。例えば、食品認識部16は、食品領域における食品画像の画像特徴量を算出する。食品認識部16は、算出された画像特徴量に基づいて、制御部20を通じて食品種記憶部24へアクセスし、食品種記憶部24に記憶された食品の種類と画像特徴量との対応関係を記録したデータベースから、算出された画像特徴量に対応する食品の種類(食品名)を取得する。取得された食品の種類は、制御部20を通じて摂取量推定部18へ出力される。

0037

ステップS6として、摂取量推定部18は、取得した食品の種類に基づいて、制御部20を通じて特定量記憶部22へアクセスし、特定量記憶部22に記憶された食品の種類と単位量あたりの特定量との対応関係を記録したデータベースから、ユーザの摂取した食品の単位量あたりの特定量を取得する。取得された特定量は、ユーザの摂取量として制御部20の内部メモリ32に記憶され、また、表示部28へ出力される。

0038

表示部28は、画像表示領域P1でユーザの食事風景をリアルタイムの表示し、食品種表示領域P2において食品認識部16で認識された食品の種類を表示し、食品カウント領域P3において内部メモリ32に記憶された食品の種類および数を表示し、総摂取量表示領域P4において内部メモリ32に記憶されたその時点でのユーザの総摂取量を表示する。

0039

ステップS7として、制御部20は、ユーザから食事終了の指示が入力されず、引き続きユーザの食事が継続する場合には、ステップS2の直前に戻って、ステップS2からステップS7を再度繰り返す。また、ユーザからの食事終了の指示が入力された場合には、ステップS8に進む。
なお、制御部20は、検出部14によって撮像画像からユーザが席を離れたこと、または、所定時間箸と口とを接近させなかったことを検知して食事終了と判断してもよい。

0040

最後、ステップS8として、制御部20は、それまでに内部メモリ32に記録されていたユーザの総摂取量をユーザの食事量として食事量記憶部26に記録する。なお、総摂取量とともに、食品のカウント数、食事時間等を食事量として食事量記憶部26に記憶してもよい。

0041

以上に説明したように、本発明の実施の形態1に係る摂取量推定装置によれば、食事の際、ユーザは、特殊なカメラや機材を利用することなく、かつ入力作業などを行わずに実際の摂取量を推定することができる。

0042

実施の形態2
図5は本発明の実施の形態2に係る摂取量推定装置40の全体構成を示すブロック図である。
図5に示すように、摂取量推定装置40は、撮像部12、撮像部12より順次接続される検出部14、食品認識部16、食品量推定部42および摂取量推定部18と、これらの各部に接続する制御部20と、制御部20にそれぞれ接続する特定量記憶部22、食品種記憶部24、食事記録記憶部26、表示部28および操作部30を備える。また、制御部20は、その内部に内部メモリ32を備える。なお、実施の形態1に係る摂取量推定装置10と同一の構成を備える撮像部12、検出部14、食品認識部16、摂取量推定部18、制御部20、特定量記憶部22、食品種記憶部24、食事記録記憶部26、表示部28、操作部30および内部メモリ32についてそれぞれ同一の参照番号を付し、その説明を省略する。

0043

食品量推定部42は、検出部14によって検出され切り出された食品画像の面積(食品領域の面積)からユーザの摂取する食品量を推定するものである。
食品量推定部42は、推定された食品量を摂取量推定部18へ出力し、摂取量推定部18は、食品の種類に基づく単位量あたりの特定量と、食品量推定部42によって推定された食品量とに基づいてユーザの摂取量を推定する。食品量推定部42によって推定された食品量が大きい場合にはユーザの摂取量は多く推定され、推定された食品量が小さい場合にはユーザの摂取量は少なく推定される。

0044

本発明の実施の形態2に係る摂取量推定装置によれば、実施の形態1で示した効果に加え、食品量推定部42を備えているため、食品画像より食品の面積を算出することができ、また、特定量記憶部22に記憶された特定量を、グラム単位で記憶しておくことで、面積と積算することでより正確な食品の摂取量を推定することができる。

0045

また、本発明の摂取量推定装置は、ユーザが撮像画像から外れた場合に警告を行う警告部を備えてもよい。
図6に示すように、ユーザの顔が撮像画像から大きく外れた場合、例えば、摂取量推定装置の検出部は、口領域検出前段階の顔検出処理においてその旨を検知し、制御部を通じて表示画面Vの警告表示領域P5にその旨の警告を表示してもよい。

0046

なお、警告部は、表示画面Vに警告を表示するだけでなく、例えば、音を鳴らすことでその旨の警告を行ってもよい。本発明の警告部は、制御部と検出部とによって構成される。
本発明の摂取量推定装置は警告部を備えることで、摂取量の推定が正しく行われていないことをユーザに通知することができ、ユーザは、警告表示領域P5を確認することで摂取量表示装置によって正しく認識が行われていないことを通知することでより正確な認識を行うことができる。

0047

なお、本発明の摂取量推定装置の検出部、食品認識部、摂取量推定部および制御部(内部メモリを除く)は、CPU(中央演算装置)とCPUに各種の処理を行わせるためのプログラム(本発明のプログラム)によって構成されるが、これらをデジタル回路によって構成してもよい。また、プログラムを記録する記録媒体としては、ハードディスクフラッシュメモリ、DVD−ROM等種々の公知の記録媒体を利用することができる。
また、本発明の摂取量推定装置およびプログラムは、携帯電話デジタルカメラ等の携帯情報端末に組み込まれ、本発明の摂取量推定方法は、これらの携帯情報端末において使用される。

0048

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

0049

10、40 摂取量推定装置
12撮像部
14 検出部
16食品認識部
18 摂取量推定部
20 制御部
22特定量記憶部
24食品種記憶部
26 摂取量記憶部
28 表示部
30 操作部
32内部メモリ
42 食品量推定部
P1画像表示領域
P2 食品種表示領域
P3 食品カウント領域
P4 総摂取量表示領域
P5警告表示領域
D1 口領域
D2箸領域
D3 食品領域
V表示画面

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ