本研究は，人手不足の調理現場において，フライヤーで加熱調理中の食材の管理を自動化することで調理場全体の作業効率を向上させることを目的としている．発表では，気泡により油中の食材領域が不明確な画像に対する，深層学習を用いた個別食材領域の判別と追跡手法について説明する．ここでは，深層学習のアルゴリズムとしてMask-RCNNを用いており，調理画像にインスタンス・セグメンテーションを施すことで，食材の領域抽出と個数判別を試みた．これら2つの処理をMask-RCNN単体で同時に行う手法と，別々のモデルで処理する二段階の手法について，それぞれの学習モデルの精度を検証した．また，抽出された食材領域の時系列追跡の精度についても検証を行った．