(57)【要約】      （修正有）【課題】飲食店等で提供されたビールを特別な設備を要することなく評価する。【解決手段】プログラム１０がインストールされたコンピュータは、飲料が注がれたグラスの撮影画像を取得する取得部１１、取得した撮影画像に基づいて、グラスに注がれたビールを評価する評価部１６、として機能する。コンピュータが評価部１６として機能する場合、コンピュータは更に、グラスの上面の撮影画像から、当該上面に形成された泡領域の形状を抽出し、当該泡領域の形状に基づいて、ビールを評価するキメ評価部１２として機能する。【選択図】図２
2016085572.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
飲料が注がれた飲用容器の撮影画像を取得する取得部、
取得した前記撮影画像に基づいて、飲用容器に注がれたビールを評価する評価部、
として機能させ、
前記評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記飲用容器の上面の撮影画像から、当該上面に形成された泡領域の形状を抽出し、当該泡領域の形状に基づいて、ビールを評価するキメ評価部、
として更に機能させるビール評価用プログラム。
【請求項２】
前記キメ評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記泡領域の形状に基づいて基準形状を設定する基準設定部、
前記基準形状と前記泡領域の形状との一致率に基づいて、ビールを評価する第１評価部、
として更に機能させる請求項１に記載のビール評価用プログラム。
【請求項３】
前記キメ評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記飲用容器の上面における特徴領域を抽出する特徴抽出部、
抽出した特徴領域の多少に基づいて、ビールを評価する第２評価部、
として更に機能させる請求項１又は２に記載のビール評価用プログラム。
【請求項４】
前記特徴抽出部として機能させる場合、前記飲用容器の上面の任意の位置の画素値に基づいて、前記特徴領域を抽出するように、
前記コンピュータを機能させる請求項３に記載のビール評価用プログラム。
【請求項５】
前記キメ評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、前記特徴領域のサイズを変更する閾値設定部、
として更に機能させる請求項３又は４に記載のビール評価用プログラム。
【請求項６】
前記評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記飲用容器の側面の撮影画像から、ビールの泡領域と液体領域とを認識する領域認識部、
前記泡領域と前記液体領域との比率に基づいて、ビールを評価する第３評価部、
として更に機能させる請求項１から５のいずれか１項に記載のビール評価用プログラム。
【請求項７】
前記評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記飲用容器の側面の撮影画像から、ビールの泡領域と液体領域とを認識する領域認識部、
前記泡領域の色と前記液体領域の色との比較結果に基づいて、ビールを評価する第４評価部、
として更に機能させる請求項１から６のいずれか１項に記載のビール評価用プログラム。
【請求項８】
前記第４評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記泡領域のうちの任意の一部領域、及び前記液体領域のうちの任意の一部領域を抽出する第１抽出部として更に機能させ、
前記第４評価部は、抽出した夫々の一部領域の色の比較結果に基づいて、ビールを評価する、
請求項７に記載のビール評価用プログラム。
【請求項９】
前記評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、
前記飲用容器の側面の撮影画像から、ビールの泡領域と液体領域とを認識する領域認識部、
前記液体領域における特徴領域を抽出する第２抽出部、
抽出した前記特徴領域の多少に基づいて、ビールを評価する第５評価部、
として更に機能させる請求項１から８のいずれか１項に記載のビール評価用プログラム。
【請求項１０】
前記第２抽出部として機能させる場合、前記液体領域の任意の位置の画素値に基づいて、前記特徴領域を抽出するように、
前記コンピュータを機能させる請求項９に記載のビール評価用プログラム。
【請求項１１】
前記第２抽出部として機能させる場合、前記特徴領域のサイズを変更する閾値設定部、
として更に機能させる請求項９又は１０に記載のビール評価用プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータを、
ユーザから受け付けた前記飲用容器に注がれたビールの評価と、当該ビールに対する前記評価部の評価とから、前記評価部の評価を学習させる学習部、
として更に機能させる請求項１から１１のいずれか１項に記載のビール評価用プログラム。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載されたビール評価用プログラムがインストールされたコンピュータ。
【請求項１４】
コンピュータが実行する、
飲料が注がれた飲用容器の撮影画像を取得するステップ、
前記飲用容器の上面の撮影画像から、当該上面に形成された泡領域の形状を抽出し、当該泡領域の形状に基づいて、ビールを評価するステップ、
を含むビール評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グラスに注がれたビールを評価するビール評価用プログラム、コンピュータ及びビール評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
飲食店等で提供されるビールの美味しさには、ビールの温度、鮮度、炭酸の強さのみならず、提供時の状況が大きな影響を与えることが知られており、例えば、ビールグラスやビールサーバの管理やビールの注ぎ方といった店員の作業（オペレーション）が、ビールの美味しさに大きな影響を与える。
【０００３】
この点、従来、グラスに注いだビールの泡がどの程度持つかを調べる泡立ち評価に関する試みがいくつかなされており、例えば、特許文献１では、グラスの上方に光量計測器を備え、光量計測器が計測した光量に基づいて泡持ちを評価する評価装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１８０３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、特許文献１の評価装置は、製造現場等で用いられることを想定しているため、大規模な設備が必要であり、飲食店等のビール提供場所においてビールの品質評価等に用いるのは適していない。一方、飲食店にビールを卸すメーカーや、飲食チェーン店のフランチャイザー等は、飲食店において美味しいビールが提供されているか確認を望むことがあり、製造現場ではなく、ビール提供場所において簡易な方法でビールを評価することが求められている。
【０００６】
本発明は、このような要望に鑑みてなされたものであり、飲食店等で提供されたビールを、提供場所において簡易な方法で評価するビール評価用プログラム、コンピュータ及びビール評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明においては、インストールしたコンピュータを、飲料が注がれた飲用容器の撮影画像を取得する取得部、取得した前記撮影画像に基づいて、飲用容器に注がれたビールを評価する評価部、として機能させ、前記評価部として機能させる場合、前記コンピュータを、前記飲用容器の上面の撮影画像から、当該上面に形成された泡領域の形状を抽出し、当該泡領域の形状に基づいて、ビールを評価するキメ評価部、として更に機能させるビール評価用プログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、飲食店等で提供されたビールを、提供場所において簡易な方法で評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の概要を示す図である。
【図２】本発明のプログラムの機能構成を示す図である。
【図３】グラスの上画像に基づいてビールを評価する際の処理手順の概要を示す図である。
【図４】グラスの横画像に基づいてビールを評価する際の処理手順の概要を示す図である。
【図５】グラスの上画像の一例を示す図である。
【図６】キメ評価する際の機能構成及び動作例を示す図である。
【図７】キメ評価する際の機能構成及び動作例を示す図である。
【図８】比率評価する際の機能構成及び動作例を示す図である。
【図９】霜評価する際の機能構成及び動作例を示す図である。
【図１０】水滴／汚れ評価する際の機能構成及び動作例を示す図である。
【図１１】追加機能の概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［本発明の概要］
初めに、図１を参照して、本発明の概要について説明する。図１（Ａ）に示すように、グラスＧにビールが注がれると、ビールの液体部分がグラスＧの下部に溜まり、液体部分の上方にビールの泡部分が溜まる。なお、以下では、グラスＧに注がれたビールのうち、液体部分を液体領域Ｂと呼び、泡部分を泡領域Ｆと呼ぶ。
【００１１】
本発明では、ビールが注がれたグラスＧの撮影画像に基づいて、ビールを評価する。具体的には、図１（Ｂ）に示すように、本発明は、ビールの泡のキメ細かさ（キメ評価）、泡と液体との比率（比率評価）、ビールが注がれたグラスＧの霜状態（霜評価）、及びグラスＧの水滴／汚れ状態（水滴／汚れ評価）に基づいて、ビールを評価する。
【００１２】
より具体的には、本発明では、グラスＧの上面（飲み口）を撮影した上画像に基づいて、キメ評価を行い、グラスＧの側面を撮影した横画像に基づいて比率評価、霜評価及び水滴／汚れ評価を行う。図１（Ａ）に示すように、上画像には、泡領域Ｆがあらわれるため、上画像から得られる泡領域Ｆに基づいてキメ評価を行う。また、横画像からは、泡領域Ｆと液体領域Ｂとが得られるため、これら泡領域Ｆ及び液体領域Ｂを用いて比率評価、霜評価及び水滴／汚れ評価を行う。
【００１３】
ここで、評価に用いる泡のキメ、泡と液体との比率、グラスＧの霜及び水滴／汚れは、ビールの美味しさに影響を与えるものであり、また、ビールの注ぎ方やグラスＧ及びビールサーバの管理方法により変化するものである。そのため、ビールをキメ等に基づいて評価することで、美味しいビールが提供されているかを評価することができるとともに、当該飲食店の店員のオペレーションが適切であるかを評価することができる。
【００１４】
なお、本実施形態では、キメ、比率、霜及び水滴／汚れを総合的に用いてビールを評価することとしているが、ビールの評価は、キメ、比率、霜及び水滴／汚れのうちのいずれかを単独で用いることで行うことができ、また、夫々を任意に組み合わせることで行うこともできる。
また、本実施形態では、上画像及び横画像を用いてビールを評価することとしているが、上画像及び横画像の取得方法は任意である。一例として、ユーザがグラスＧの上方及びグラスＧの側面の夫々から提供されたビールを撮影することで、二度の撮影から上画像及び横画像を取得することとしてもよく、また、ユーザがグラスＧの斜め上方から提供されたビールを撮影することで、一度の撮影から上画像及び横画像を取得することとしてもよい。
【００１５】
［本発明の機能構成］
続いて、図２を参照して、本発明のビール評価用のプログラム１０の機能構成について説明する。プログラム１０は、任意のコンピュータにインストールされることで、当該コンピュータを、取得部１１及び評価部１６として機能させる。
ここで、プログラム１０は、ユーザ（例えば、ビールの提供を受けるお客）が用いるユーザ端末３０にインストールされることとしてもよく、また、ビール評価サービスを提供するサーバ５０にインストールされることとしてもよく、また、ユーザ端末３０及びサーバ５０の双方にインストールされることとしてもよい。言い換えると、ユーザ端末３０又はサーバ５０が単体で全ての機能を発揮することとしてもよく、また、少なくとも一部の機能を発揮するユーザ端末３０及びサーバ５０が協働することで、プログラム１０による全ての機能が発揮されることとしてもよい。なお、ユーザ端末３０としては、携帯電話、スマートフォン、タブレットＰＣ、ゲーム機、ウェアラブルデバイス等の携帯可能（飲食店で使用可能）な端末装置を用いることができる。
【００１６】
取得部１１は、飲料が注がれた飲用容器（例えば、ビールグラス、ビールジョッキ、ビールタンブラー等）の撮影画像を取得する。一例として、プログラム１０をインストールしたユーザ端末３０がプログラム１０に伴うアプリケーションを起動し、飲食店等で提供されたグラスＧを撮影すると、取得部１１は、撮影結果からグラスＧの撮影画像を取得する。
ここで、取得部１１は、撮影画像の中から被写体としてのグラスＧを認識し抽出する前処理機能を有しているものとする。この前処理機能により、撮影画像の中からグラスＧ部分のみを抽出、更にはグラスＧの上面（上画像）及びグラスＧの側面（横画像）を認識することができる。なお、このような前処理機能は、既に公知の画像認識処理に従い発揮される。
【００１７】
評価部１６は、取得した撮影画像に基づいて、グラスＧに注がれたビールを評価する。本実施形態では、上述のように、キメ評価、比率評価、霜評価及び水滴／汚れ評価の４つの観点からビールを評価する。そこで、評価部１６は、キメ評価部１２と、比率評価部１３と、霜評価部１４と、水滴評価部１５と、を含む。
【００１８】
キメ評価部１２は、グラスＧの上面の撮影画像に基づいて、グラスＧに注がれたビールの泡のキメ細かさを評価し、比率評価部１３は、グラスＧの側面の撮影画像から、注がれたビールの泡領域Ｆと液体領域Ｂとの比率を評価する。
また、霜評価部１４は、グラスＧの側面の撮影画像から、グラスＧに付された霜の状態を評価し、水滴評価部１５は、グラスＧの側面の撮影画像から、グラスＧに付された水滴及びグラスＧの汚れを抽出することで、グラスＧの水滴／汚れ状態を評価する。
【００１９】
［ビール評価方法の詳細］
以上、本発明のプログラム１０により発揮される各種機能について説明した。続いて、図３から図１０を参照して、本発明によるビール評価方法の詳細について説明する。
図３及び図４は、評価部１６による評価手順の概略を示すフローチャートであり、図３は、グラスＧの上面の撮影画像を用いる場合の評価手順（即ち、キメ評価部１２による評価手順）を示し、図４は、グラスＧの側面の撮影画像を用いる場合の評価手順（即ち、比率評価部１３、霜評価部１４及び水滴評価部１５による評価手順）を示す。また、図５から図１０は、評価部１６による評価の具体的な流れの一例を示し、図５から図７は、キメ評価部１２による評価の流れの一例を示し、図８は、比率評価部１３による評価の流れの一例を示し、図９は、霜評価部１４による評価の流れの一例を示し、図１０は、水滴評価部１５による評価の流れの一例を示す。
【００２０】
［キメ評価の詳細］
図５に示すように、キメ細かな泡のビールが注がれた場合とキメの粗い泡のビールが注がれた場合とでは、グラスＧの上面に形成される泡領域Ｆａ，Ｆｂ，Ｆｃが異なることになる。一例として、キメ細かな泡である場合、図５（Ａ）に示すように、小さな泡で構成される泡領域Ｆａが、グラスＧの上面一面に形成される。他方、キメの粗い泡である場合、図５（Ｂ）に示すように、グラスＧの上面の一部に泡領域Ｆｂが形成され、残り部分には液体領域Ｂが形成されることになる。また、キメの粗い泡である場合、図５（Ｃ）に示すように、グラスＧの上面には、大きな泡で構成される泡領域Ｆｃが形成されることになる。
【００２１】
本発明によるキメ評価では、グラスＧに形成された泡領域ＦがグラスＧの上面に占める割合（全体／一部）を評価するとともに、泡領域Ｆを構成する泡のキメ細かさ（キメ細かい／粗い）を評価する。具体的には、本発明では、泡領域Ｆと基準円との比較による評価、及びグラスＧの上面の特徴点の抽出による評価、のいずれかの評価を用いて、又は双方の評価を組み合わせて用いて、キメ評価を行う。
以下、キメ評価の詳細について説明する。
【００２２】
＜基準円を用いたキメ評価＞
図３のステップＳ１〜ステップＳ３は、基準円を用いたキメ評価の処理手順の概要を示し、図６（Ａ）は、基準円を用いたキメ評価を行う際のキメ評価部１２の機能構成を示し、図６（Ｂ）は、基準円を用いたキメ評価の動作例を示す。
図６（Ａ）に示すように、基準円を用いたキメ評価を行う場合、キメ評価部１２は、基準設定部１２１と、評価部１２２とを含んで構成される。
【００２３】
図３に示すように、基準円を用いたキメ評価では、初めに、ステップＳ１において、キメ評価部１２は、基準円を設定する。具体的には、キメ評価部１２を構成する基準設定部１２１は、取得部１１が取得（前処理済み）したグラスＧの上面の撮影画像に対して、円／楕円を当てはめ、当てはめた円／楕円形状を基準円Ｃとして設定する。
なお、ビールを注ぐ飲用容器（グラスやジョッキ）は、飲み口が基本的には円形であるため、飲用容器の撮影角度によって上面は円形又は楕円形になる。そこで、本実施形態では、グラスＧの上面に対して円／楕円を当てはめることとしている。この点、グラスＧの上面に対して当てはめる形状は、円／楕円形状に限らず多角形状を当てはめることとしてもよい。即ち、基準設定部１２１は、泡領域Ｆの形状に基づいて、任意の基準形状を設定するものである。
【００２４】
続いて、キメ評価部１２の評価部１２２は、ステップＳ２において、泡領域Ｆと基準円Ｃとを比較し、ステップＳ３において、その一致率に基づいてグラスＧに注がれたビールの泡のキメ細かさを評価する。
【００２５】
図６（Ｂ）に示すように、キメ細かな泡で構成される泡領域ＦａがグラスＧの上面一面に形成されている場合、基準円Ｃａと泡領域Ｆａとは略一致することになる。他方、グラスＧの一部領域にのみ泡領域Ｆｂが形成されている場合、泡領域Ｆｂは、基準円Ｃｂと一致せず、基準円Ｃｂよりも小さい領域になる。また、グラスＧの一面に形成されているにも関わらず大きな泡で構成される泡領域Ｆｃでは、輪郭部分がきれいな円弧上にならないため、基準円Ｃｃとの一致率が低下する。
【００２６】
そこで、評価部１２２は、泡領域Ｆと基準円Ｃとの一致率が高いほど高評価として低いほど低評価とする。
【００２７】
＜特徴点を用いたキメ評価＞
続いて、特徴点を用いたキメ評価の詳細について説明する。図３のステップＳ１１〜ステップＳ１２は、特徴点を用いたキメ評価の処理手順の概要を示し、図７（Ａ）は、特徴点を用いたキメ評価を行う際のキメ評価部１２の機能構成を示し、図７（Ｂ）は、特徴点を用いたキメ評価の動作例を示す。
図７（Ａ）に示すように、特徴点を用いたキメ評価を行う場合、キメ評価部１２は、特徴点抽出部１２３と、評価部１２２と、閾値設定部１２４とを含んで構成される。
【００２８】
図３に示すように、特徴点を用いたキメ評価では、初めに、ステップＳ１において、キメ評価部１２の特徴点抽出部１２３は、泡領域Ｆの特徴点を抽出し、続いて、ステップＳ２において、キメ評価部１２の評価部１２２は、抽出した特徴点の数の多少に基づいてグラスＧに注がれたビールの泡のキメ細かさを評価する。
【００２９】
ここで、特徴点抽出部１２３は、泡領域Ｆの代表的な色（画素値）とは異なる色の領域を特徴点として抽出することとしている。具体的には、特徴点抽出部１２３は、グラスＧの上面の任意の位置の画素値を基準とし、グラスＧの上面のうち当該画素値と異なる画素値の領域を特徴点として抽出する。なお、基準となる任意の位置としては、本実施形態では、泡領域Ｆの中心部分を用いることとしている。もちろん、ビールの泡は通常白色であるため、基準となる位置の画素値が白色に対応する画素値であるか否かを見て任意の位置を決定することとしてもよい。
【００３０】
ここで、図７（Ｂ）を参照して、グラスＧの上面に泡領域Ｆｂ（図５（Ｂ）参照）が形成された場合を例にとり、特徴点を用いたキメ評価を具体的に説明する。
図７（Ｂ）に示すように、グラスＧの上面の一部には泡領域Ｆｂが形成され、残り部分には液体領域Ｂが形成されている。特徴点抽出部１２３は、泡領域Ｆｂの任意の一部領域Ｐの画素値を抽出し、グラスＧの上面から当該画素値とは異なる画素値の領域を特徴点Ｄとして抽出する。
【００３１】
図７（Ｂ）に示すように、グラスＧの上面に液体領域Ｂが形成されている場合、当該液体領域Ｂが特徴点Ｄとして抽出されることになる。そのため、評価部１２２は、抽出した特徴点の数が少ないほど高評価として多いほど低評価とする。
【００３２】
なお、図７（Ｃ）に示すように、抽出する特徴点のサイズは、任意に設定することができる。具体的には、キメ評価部１２の閾値設定部１２４は、抽出する特徴点のサイズを変更する。図７（Ｃ）に示すように、抽出する特徴点のサイズを大きくした場合には大雑把な評価を行うことになり、小さくした場合には、精密な評価を行うことになる。
【００３３】
このような特徴点のサイズ変更は、例えば、泡領域Ｆを構成する泡の評価、即ち、泡領域Ｆを構成する泡が大きな泡／小さな泡であるかを評価する際に好適に用いることができる。大きな泡であっても小さな泡であっても、大雑把にみると略白色であるため、特徴点のサイズが大きい場合には両者共に特徴点として抽出されることがない。他方、閾値を変えて微細な領域で見た場合には、大きな泡は透明色の部分が含まれる一方で、小さな泡は依然として略白色であるため、特徴点のサイズを小さくすることで、泡領域Ｆの泡が大きな泡であるか／小さな泡であるかを評価することができる。
【００３４】
もちろん、閾値設定部１２４は、抽出する特徴点のサイズだけでなく、基準となる画素値と異なると判定する閾値も異ならせることとしてもよい。一例として、泡と液体とを比較する場合の閾値と、小さな泡と大きな泡とを比較する場合の閾値とを異ならせるといったことができ、好適である。
【００３５】
［比率評価の詳細］
続いて、比率評価部１３による泡領域Ｆと液体領域Ｂとの比率評価の詳細について説明する。図４のステップＳ２１〜ステップＳ２３は、比率評価の処理手順の概要を示し、図８（Ａ）は、比率評価部１３の機能構成を示し、図８（Ｂ）は、比率評価の動作例を示す。
図８（Ａ）に示すように、比率評価部１３は、領域認識部１３１と、評価部１３２とを含んで構成される。
【００３６】
図４に示すように、比率評価では、初めに、ステップＳ２１において、比率評価部１３の領域認識部１３１は、グラスＧの側面の撮影画像から泡領域Ｆと液体領域Ｂとを認識する。グラスＧの側面から見た場合、泡領域Ｆと液体領域Ｂとでは色等が異なるため、所定の画像認識処理を用いることで、泡領域Ｆと液体領域Ｂとを認識することができる。領域認識部１３１は、図６（Ｂ）に示すように、認識した泡領域Ｆ及び液体領域Ｂに対して、両領域を比較が容易になるように、例えば矩形状の領域を当てはめる。
【００３７】
続いて、ステップＳ２２において、比率評価部１３の評価部１３２は、泡領域Ｆと液体領域Ｂとの比率を算出し、この比率に基づいてグラスＧに注がれたビールを評価する。具体的には、評価部１３２は、泡領域Ｆと液体領域Ｂとの高さや面積の比率を算出し、比率が良いほど高評価として悪いほど低評価とする。
なお、比率の良し悪しは任意に設定することができるものの、一例として、巷に言われるビールと泡との比率「７：３」を採用した場合には、液体領域Ｂと泡領域Ｆとの比率が「７：３」に近いほど高評価とすることができる。
【００３８】
［霜評価の詳細］
続いて、霜評価部１４によるグラスＧに付された霜の状態を評価する霜評価の詳細について説明する。図４のステップＳ３１〜ステップＳ３２は、霜評価の処理手順の概要を示し、図９（Ａ）は、霜評価部１４の機能構成を示し、図９（Ｂ）は、霜評価の動作例を示す。
図９（Ａ）に示すように、霜評価部１４は、抽出部１４１と、評価部１４２とを含んで構成される。
【００３９】
図４に示すように、比率評価では、初めに、ステップＳ３１において、霜評価部１４の抽出部１４１は、泡領域Ｆの色（画素値）と液体領域Ｂの色（画素値）とを抽出し、両領域の色を比較する。続いて、ステップＳ３２において、霜評価部１４の評価部１４２は、両領域の色の差分に基づいて、ビールを評価、即ちビールが注がれたグラスＧを評価する。
【００４０】
図９（Ｂ）に示すように、グラスＧに霜がない場合、泡領域Ｆの色（白色）と、液体領域の色（黄色の透明色）とは異なる。他方、グラスＧが冷やされてグラスＧの側面に霜が付着している場合、付着した霜によりグラスＧ全体が白く見え、泡領域Ｆの色と液体領域Ｂの色とが共に白くなり似通ってくる。
そこで、評価部１４２は、泡領域Ｆの色と液体領域Ｂの色との差分に基づいて霜のあり／なしを判断し、霜のあり／なしに応じてビールの評価を異ならせる。本実施形態では、グラスＧに霜がないほど（即ち、色の差分が大きいほど）高評価としてグラスＧに霜が付されているほど（即ち、色の差分が小さいほど）低評価とする。
【００４１】
ここで、泡領域Ｆ及び液体領域Ｂの色は、泡領域Ｆ及び液体領域Ｂの全域に亘り一様であるとは限らない。そこで、本実施形態では、評価部１４２は、泡領域Ｆの一部領域の色と、液体領域Ｂの一部領域の色とを比較する。具体的には、抽出部１４１は、泡領域Ｆのうちの任意の一部領域と、液体領域Ｂのうちの任意の一部領域を抽出し、評価部１４２は、当該一部領域の色の比較結果に基づいて、ビールを評価する。なお、抽出部１４１が抽出する一部領域は任意の位置であってよいが、本実施形態では、抽出部１４１は、泡領域Ｆ及び液体領域Ｂの中心部分を一部領域として抽出することとしている。
【００４２】
図９（Ｂ）に示す例では、グラスＧに霜がない場合の、泡領域Ｆの一部領域Ｐ１と液体領域Ｂの一部領域Ｐ２とを比較し、グラスに霜がある場合の、泡領域Ｆの一部領域Ｐ３と液体領域Ｂの一部領域Ｐ４とを比較している。このとき、図９（Ｂ）に示すように、グラスＧに霜がない場合には、色の差分が大きくなり、グラスＧに霜がある場合には、色の差分が小さくなる。
【００４３】
［水滴／汚れ評価の詳細］
続いて、水滴評価部１５によるグラスＧに付された水滴及びグラスＧの汚れを評価する水滴／汚れ評価の詳細について説明する。図４のステップＳ４１〜ステップＳ４２は、水滴／汚れ評価の処理手順の概要を示し、図１０（Ａ）は、水滴評価部１５の機能構成を示し、図１０（Ｂ）は、水滴／汚れ評価の動作例を示す。
図１０（Ａ）に示すように、水滴評価部１５は、抽出部１５１と、評価部１５２とを含んで構成される。
【００４４】
図４に示すように、水滴／汚れ評価では、初めに、ステップＳ４１において、水滴評価部１５の抽出部１５１は、液体領域Ｂの輪郭線を抽出する。ここで、図１０（Ｂ）に示すように、グラスＧに水滴Ｗが付着している場合、グラスＧに輪郭線Ｌがあらわれる。また、グラスＧが汚れている場合、グラスＧにビール等の炭酸飲料を注ぐと、グラスＧの内側に泡Ｓが付着し、水滴Ｗと同様にグラスＧに輪郭線Ｌがあらわれる。そこで、抽出部１５１は、グラスＧの側面の撮影画像から、水滴Ｗや泡Ｓに伴う輪郭線Ｌを抽出する。
なお、液体領域Ｂは透明であるため、輪郭線Ｌを抽出するのに適しているものの、泡領域Ｆは白色であり、また、泡領域Ｆを構成する泡粒による輪郭線があらわれてしまうため、輪郭線Ｌを抽出するのに適していない。そこで、抽出部１５１は、グラスＧの側面のうち、液体領域Ｂの部分についてのみ輪郭線Ｌを抽出することとしてもよい。
【００４５】
図４に戻り、液体領域Ｂの輪郭線Ｌを抽出すると、続いて、ステップＳ４２において、水滴評価部１５の評価部１５２は、抽出した輪郭線Ｌの多少に基づいてビールを評価、即ちビールが注がれたグラスＧを評価する。
具体的には、評価部１５２は、輪郭線Ｌが少ないほど高評価として輪郭線Ｌが多いほど低評価とする。
【００４６】
［本発明による効果］
以上説明した本発明のプログラム１０によれば、ユーザが飲食店等において提供されたビールを撮影すると、この撮影画像から、泡のキメ細かさ、泡と液体との比率、グラスＧの霜状態、及びグラスＧの水滴／汚れ状態の観点から、提供されたビールを評価する。この評価は、プログラム１０がインストールされた、ユーザ端末３０やサーバ５０により行うことができるため、従来のように特別な設備を必要とすることなく、ビールを評価することができる。
【００４７】
ユーザにとってみれば、提供されたビールの評価をその場で得ることができるため、飲食店等における会話のネタになるとともに、ビールの美味しいお店を選ぶことができ、好適である。
また、ビールメーカーや飲食チェーン店のフランチャイザー等にとってみれば、提供されるビールを、評価人の主観ではなく定量的に評価することができる。加えて、ユーザから撮影画像の提供を受けることとすることで、評価人をそもそも必要としなくなるため、人件費を削減することもでき、好適である。
【００４８】
［追加機能］
ビール評価の指標は、運営者により適宜設定されるものであるが、一度設定したら固定的に用いるのではなく、ユーザの感覚に合せて調整することが好ましい。そこで、本発明のプログラム１０をインストールしたコンピュータは、評価の指標を学習する機能を更に有することとしてもよい。
【００４９】
具体的には、プログラム１０は、当該プログラム１０がインストールされたコンピュータを、ユーザから受け付けたグラスＧに注がれたビールの評価と、当該ビールに対する評価部１６の評価とから、評価部１６の評価を学習させる学習部として更に機能させる。
より具体的には、図１１に示すように、運営者が用いるサーバ５０（学習部）は、ユーザ端末３０から、評価部１６の評価結果に対応付けて、ビールを飲んだユーザの感想（ユーザによるビールの評価）を受け付ける。サーバ５０（学習部）は、評価部１６の評価結果とユーザの評価とを集計し、その集計結果に対して任意の機械学習法を適用することで、評価の指標を学習する。
【００５０】
このような学習機能を有することで、ビール評価の指標をユーザの感覚に合ったものにすることができ、好適である。
【００５１】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００５２】
例えば、上記実施形態では、特徴点を用いたキメ評価では、グラスＧの上面の特徴点Ｄの多少に基づいてビールを評価することとしている。この点、特徴点Ｄ、即ち、他の部分と色（画素値）の異なる部分には、輪郭線があらわれることになる。そのため、キメ評価部１２は、特徴点Ｄではなく、輪郭線の多少に基づいてキメ評価を行うこととしてもよい。言い換えると、特徴点抽出部１２３は、グラスＧの上面における特徴領域を抽出する特徴抽出部として機能する。この特徴抽出部が抽出する特徴領域には、一部領域Ｐの色と異なる色の特徴点Ｄ、及び、グラスＧの上面にあらわれる輪郭線が含まれる。
【００５３】
他方、水滴／汚れ評価について、上記実施形態では、グラスＧの側面にあらわれる輪郭線Ｌに基づいてビールを評価することとしている。この点、輪郭線Ｌは、ある色と他の色との境界上にあらわれるため、色（画素値）の違いを特徴点として抽出することもできる。そのため、水滴評価部１５は、輪郭線Ｌではなく、特徴点の多少に基づいてビールの評価を行うこととしてもよい。言い換えると、抽出部１５１は、グラスＧの側面の液体領域Ｂにおける特徴領域を抽出する第２抽出部として機能する。この第２抽出部が抽出する特徴領域には、水滴／汚れに伴いあらわれる輪郭線Ｌ、及び、液体領域Ｂの任意の一部領域の色（画素値）を基準とした場合の当該色と異なる特徴点が含まれる。
なお、水滴／汚れ評価を特徴点の多少により行う場合、キメ評価と同様に特徴点のサイズを適宜調整可能にすることとしてもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１０・・・プログラム、１１・・・取得部、１２・・・キメ評価部、１３・・・比率評価部、１４・・・霜評価部、１５・・・水滴評価部、１６・・・評価部、３０・・・ユーザ端末、５０・・・サーバ、Ｆ・・・泡領域、Ｂ・・・液体領域、Ｇ・・・グラス、Ｃ・・・基準円、Ｐ・・・一部領域、Ｄ・・・特徴点、Ｗ・・・水滴、Ｓ・・・泡、Ｌ・・・輪郭線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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