JP2001174412A - ご飯外観の数値評価方法 - Google Patents
ご飯外観の数値評価方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ご飯の外観評価は、従来から電気釜等で炊飯
したご飯を試験用皿に盛りつけ、官能評価により、人が
「外観」として基準試料との対比により相対評価する方
法が主流である。しかし、基準試料に対する相対的な評
価しかできず、多数試料の数値による絶対評価が困難
で、また、評価項目が「外観」という１項目でしかない
ため、外観優劣の質的な差異は評価できず、米品種間の
微妙な特徴を表現することが難しいなどの問題がある。 【解決手段】 少量炊飯されたご飯をデジタル画像化し
て、その輝度分布を解析することにより、ご飯の外観を
「白さ」「つや面積」「つや強度」の３つの要素に分け
て測定し、各測定値に基づく３角形の大きさと形から、
ご飯外観の特徴を視覚的に数値化する評価方法である。
したご飯を試験用皿に盛りつけ、官能評価により、人が
「外観」として基準試料との対比により相対評価する方
法が主流である。しかし、基準試料に対する相対的な評
価しかできず、多数試料の数値による絶対評価が困難
で、また、評価項目が「外観」という１項目でしかない
ため、外観優劣の質的な差異は評価できず、米品種間の
微妙な特徴を表現することが難しいなどの問題がある。 【解決手段】 少量炊飯されたご飯をデジタル画像化し
て、その輝度分布を解析することにより、ご飯の外観を
「白さ」「つや面積」「つや強度」の３つの要素に分け
て測定し、各測定値に基づく３角形の大きさと形から、
ご飯外観の特徴を視覚的に数値化する評価方法である。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は新規な構成を有する
ご飯外観の数値評価方法に関するものである。
ご飯外観の数値評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ご飯の外観評価は、従来から、電気釜等
で炊飯したご飯を試験用皿に盛りつけ、官能評価によ
り、人が「外観」として基準試料との対比により相対評
価する方法が主流である。
で炊飯したご飯を試験用皿に盛りつけ、官能評価によ
り、人が「外観」として基準試料との対比により相対評
価する方法が主流である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の方法は下記のよ
うな問題点を有している。 １．官能検査によるご飯の外観評価は、盛りつけ方、照
明の当て方などの評価条件の統一が難しい上に、感覚の
個人差が生じやすく客観性に欠ける。 ２．基準試料に対する相対的な評価しかできず、多数試
料の数値による絶対評価が困難である。 ３．また、評価項目が「外観」という１項目でしかない
ため、外観優劣の質的な差異は評価できず、米品種間の
微妙な特徴を表現することが難しい。 ４．同一条件で一度に評価できる点数が限られており、
多数試料、複数年次にまたがる試料の比較が困難であっ
た。
うな問題点を有している。 １．官能検査によるご飯の外観評価は、盛りつけ方、照
明の当て方などの評価条件の統一が難しい上に、感覚の
個人差が生じやすく客観性に欠ける。 ２．基準試料に対する相対的な評価しかできず、多数試
料の数値による絶対評価が困難である。 ３．また、評価項目が「外観」という１項目でしかない
ため、外観優劣の質的な差異は評価できず、米品種間の
微妙な特徴を表現することが難しい。 ４．同一条件で一度に評価できる点数が限られており、
多数試料、複数年次にまたがる試料の比較が困難であっ
た。
【０００４】本発明者は、上記課題を解決すべく下記の
部分に検討を加えた。 １．ご飯の外観を正確に評価・表現するための食味可能
かつ再現精度の高い少量炊飯法 ２．安定したライティング方法 ３．ご飯外観の普遍的かつ微妙な表現方法 上記について検討を重ねた結果、小型容器、オートクレ
ーブを用いた少量炊飯法、リングライトおよび安定化電
源供給装置による均一ライティング法、デジタル画像の
輝度分布測定によるご飯の「白さ」、「つや面積」、
「つや強度」の３指標による外観評価方法を発明するに
至った。
部分に検討を加えた。 １．ご飯の外観を正確に評価・表現するための食味可能
かつ再現精度の高い少量炊飯法 ２．安定したライティング方法 ３．ご飯外観の普遍的かつ微妙な表現方法 上記について検討を重ねた結果、小型容器、オートクレ
ーブを用いた少量炊飯法、リングライトおよび安定化電
源供給装置による均一ライティング法、デジタル画像の
輝度分布測定によるご飯の「白さ」、「つや面積」、
「つや強度」の３指標による外観評価方法を発明するに
至った。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は下記のようになるものである。すなわち、
第１発明は、食味可能かつ再現性高く少量炊飯されたご
飯を、均一な照明条件のもとデジタル画像化して、その
輝度分布を解析することにより、ご飯の見た目、すなわ
ち外観を「白さ」、「つや面積」、「つや強度」の３つ
の要素に分けて測定し、各測定値に基づく３角形の大き
さと形から、ご飯外観の特徴を視覚的に数値化するよう
構成したご飯外観の数値評価方法である。
に、本発明は下記のようになるものである。すなわち、
第１発明は、食味可能かつ再現性高く少量炊飯されたご
飯を、均一な照明条件のもとデジタル画像化して、その
輝度分布を解析することにより、ご飯の見た目、すなわ
ち外観を「白さ」、「つや面積」、「つや強度」の３つ
の要素に分けて測定し、各測定値に基づく３角形の大き
さと形から、ご飯外観の特徴を視覚的に数値化するよう
構成したご飯外観の数値評価方法である。
【０００６】第２発明は、下記の各工程から構成されて
いるご飯外観の数値評価方法である。 第１工程 炊飯後、デジタル画像として取り込んだご飯の画像につ
いて、輝度分布測定を行い、画像を構成する全画素の重
み付き平均輝度値を求め、ご飯表面全体の白さを測定す
ること。 第２工程 ご飯のデジタル画像について、一定の輝度階位を閾値と
し、それ以上の輝度を持つ画素をご飯表面のつや部分と
して抽出し、その画素数を「つや面積」とし、ご飯表面
のつやの量を測定すること。 第３工程 ご飯のデジタル画像について、閾値輝度階位以上のつや
部分の画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」とし、
ご飯表面のつやの強さとして測定すること。 第４工程 第１工程で得た「白さ」の値、第２工程で得た「つや面
積」の値、第３工程で得た「つや強度」の値を用い、各
値をレーダーチャートに配置し、その３角形の大きさと
形から、ご飯外観の特徴を視覚的に数値化すること。
いるご飯外観の数値評価方法である。 第１工程 炊飯後、デジタル画像として取り込んだご飯の画像につ
いて、輝度分布測定を行い、画像を構成する全画素の重
み付き平均輝度値を求め、ご飯表面全体の白さを測定す
ること。 第２工程 ご飯のデジタル画像について、一定の輝度階位を閾値と
し、それ以上の輝度を持つ画素をご飯表面のつや部分と
して抽出し、その画素数を「つや面積」とし、ご飯表面
のつやの量を測定すること。 第３工程 ご飯のデジタル画像について、閾値輝度階位以上のつや
部分の画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」とし、
ご飯表面のつやの強さとして測定すること。 第４工程 第１工程で得た「白さ」の値、第２工程で得た「つや面
積」の値、第３工程で得た「つや強度」の値を用い、各
値をレーダーチャートに配置し、その３角形の大きさと
形から、ご飯外観の特徴を視覚的に数値化すること。
【０００７】第２発明を下記のように構成することがで
きる。 第２工程 ご飯のデジタル画像について、輝度階位１８６を閾値と
し、それ以上の輝度を持つ画素をご飯表面のつや部分と
して抽出し、その画素数を「つや面積」とし、ご飯表面
のつやの量を測定すること。 第３工程 ご飯のデジタル画像について、閾値輝度階位１８６以上
のつや部分の画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」
とし、ご飯表面のつやの強さとして測定すること。
きる。 第２工程 ご飯のデジタル画像について、輝度階位１８６を閾値と
し、それ以上の輝度を持つ画素をご飯表面のつや部分と
して抽出し、その画素数を「つや面積」とし、ご飯表面
のつやの量を測定すること。 第３工程 ご飯のデジタル画像について、閾値輝度階位１８６以上
のつや部分の画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」
とし、ご飯表面のつやの強さとして測定すること。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を実施
例にもとづき図面を参照して説明する。第１に、再現精
度が高く、実際に電気釜炊飯と同様の炊き上がりを示す
食味可能な少量炊飯米を調整する。具体的には、直径１
１ｃｍのステンレスシャーレに精白米２５ｇ、水３７．
５ｇを加え、シーリングテープで密閉し、オートクレー
ブにより、１０５℃で２０分間加熱する。この炊飯条件
により、吸水量が一定に調整可能となり、炊き上がった
ご飯は通常の電気釜炊飯と同様な食感を有するご飯とな
る。また、一定面積の炊き上がり炊飯面が得られるため
盛りつけによるばらつきが回避できる。
例にもとづき図面を参照して説明する。第１に、再現精
度が高く、実際に電気釜炊飯と同様の炊き上がりを示す
食味可能な少量炊飯米を調整する。具体的には、直径１
１ｃｍのステンレスシャーレに精白米２５ｇ、水３７．
５ｇを加え、シーリングテープで密閉し、オートクレー
ブにより、１０５℃で２０分間加熱する。この炊飯条件
により、吸水量が一定に調整可能となり、炊き上がった
ご飯は通常の電気釜炊飯と同様な食感を有するご飯とな
る。また、一定面積の炊き上がり炊飯面が得られるため
盛りつけによるばらつきが回避できる。
【０００９】第２に、安定かつ均一なライティング方法
として、安定化電源供給装置からグラスファイバーによ
り、リングライト照明装置に導光し、ＣＣＤカメラレン
ズに取り付けることによりカメラ視野内に安定的かつ均
一な照度範囲が確保できる。
として、安定化電源供給装置からグラスファイバーによ
り、リングライト照明装置に導光し、ＣＣＤカメラレン
ズに取り付けることによりカメラ視野内に安定的かつ均
一な照度範囲が確保できる。
【００１０】第３に、上記により少量炊飯した試料を上
記の均一な照明条件下に置き、ＣＣＤカメラによりデジ
タル画像として取り込み、画像の輝度分布を測定するこ
とにより「白さ」、「つや面積」、「つや強度」を測定
し、ご飯の外観を多角的に評価する。
記の均一な照明条件下に置き、ＣＣＤカメラによりデジ
タル画像として取り込み、画像の輝度分布を測定するこ
とにより「白さ」、「つや面積」、「つや強度」を測定
し、ご飯の外観を多角的に評価する。
【００１１】具体的には、ＣＣＤカメラにより取り込ん
だご飯画像について、画像を構成する全画素の輝度分布
を測定し、その重み付き平均値をご飯表面全体の「白
さ」として評価する。
だご飯画像について、画像を構成する全画素の輝度分布
を測定し、その重み付き平均値をご飯表面全体の「白
さ」として評価する。
【００１２】また、画像内のつや部分の閾値の設定を、
ご飯試料の肉眼による官能評価に基づき、相関係数が最
も高くなる値として設定する。すなわち、画像内の一定
輝度値以上の部分の画素を一律つや部分として、その画
素の総数を、ごはんつやの量的因子（つや面積）として
評価する。
ご飯試料の肉眼による官能評価に基づき、相関係数が最
も高くなる値として設定する。すなわち、画像内の一定
輝度値以上の部分の画素を一律つや部分として、その画
素の総数を、ごはんつやの量的因子（つや面積）として
評価する。
【００１３】さらに、つや部分の画素の重み付き平均輝
度値を、ごはんつやの強度因子（つや強度）として評価
する。
度値を、ごはんつやの強度因子（つや強度）として評価
する。
【００１４】ご飯外観の多角的表現方法として、「白
さ」、「つや面積」、「つや強度」を３角形の各頂点の
座標に割り付けて、ご飯の外観の特徴を視覚的に数値評
価する。
さ」、「つや面積」、「つや強度」を３角形の各頂点の
座標に割り付けて、ご飯の外観の特徴を視覚的に数値評
価する。
【００１５】
【実施例】以下測定対象米について、少量炊飯、画像取
り込み、画像解析を行い、得られた値をご飯の外観評価
項目として、官能評価との整合性を評価する。また、さ
まざまな米飯外観の質的な特徴を３角レーダーチャート
により比較表現する。
り込み、画像解析を行い、得られた値をご飯の外観評価
項目として、官能評価との整合性を評価する。また、さ
まざまな米飯外観の質的な特徴を３角レーダーチャート
により比較表現する。
【００１６】１．測定対象米 測定対象米として、表１、表２に示す２０種類の米を用
いた。表１は肉眼による外観評価との整合性の検証に使
用した試料。表２は３角レーダーチャートによる多角的
外観比較の実例として使用した米品種のリストである。
いた。表１は肉眼による外観評価との整合性の検証に使
用した試料。表２は３角レーダーチャートによる多角的
外観比較の実例として使用した米品種のリストである。
【００１７】
【表１】
【００１８】
【表２】
【００１９】２．少量炊飯 試料玄米は、試験用精米器（ＹＡＭＡＭＯＴＯ、ＲＩＣ
ＥＰＡＬ３０）により精白歩合９０％の精白米試料を調
整した。精白米試料を２５ｇステンレスシャーレ（直径
１１ｃｍ）に秤量し、水を１．５倍量（３７．５ｇ）加
えた。２０分間吸水後、シーリングテープにより密閉
し、オートクレーブ（ＴＯＭＹ、ＥＳ−３１５）により
１０５℃、２０分間の条件で加熱炊飯し、炊飯米試料を
得た。
ＥＰＡＬ３０）により精白歩合９０％の精白米試料を調
整した。精白米試料を２５ｇステンレスシャーレ（直径
１１ｃｍ）に秤量し、水を１．５倍量（３７．５ｇ）加
えた。２０分間吸水後、シーリングテープにより密閉
し、オートクレーブ（ＴＯＭＹ、ＥＳ−３１５）により
１０５℃、２０分間の条件で加熱炊飯し、炊飯米試料を
得た。
【００２０】３．デジタル画像化 ４５〜７５分放置後、炊飯米試料をＣＣＤカメラ（ＳＯ
ＮＹ−ＤＸＣ９３０）の下方（３５ｃｍ）に置き、安定
化電源供給装置（ＨＯＹＡ−ＳＣＨＯＴＴ、ＨＬｌ００
Ｒ）およびリングライトによりライティングした。光量
は、照度計（ＳＡＮＳＨＹＯ〜ＳＬＸ−１３３０）によ
り５４．０ＬＵＸになるよう調整した。上記照明条件下
で、イメージアナライザー（ＮＩＲＥＣＯ ＬＵＺＥＸ
−ＦＳ）により炊飯米画像をデジタル化後、ＴＩＦＦフ
ァイルとして保存した。
ＮＹ−ＤＸＣ９３０）の下方（３５ｃｍ）に置き、安定
化電源供給装置（ＨＯＹＡ−ＳＣＨＯＴＴ、ＨＬｌ００
Ｒ）およびリングライトによりライティングした。光量
は、照度計（ＳＡＮＳＨＹＯ〜ＳＬＸ−１３３０）によ
り５４．０ＬＵＸになるよう調整した。上記照明条件下
で、イメージアナライザー（ＮＩＲＥＣＯ ＬＵＺＥＸ
−ＦＳ）により炊飯米画像をデジタル化後、ＴＩＦＦフ
ァイルとして保存した。
【００２１】４．ご飯「白さ」の測定 ご飯全体の「白さ」に対応する測定値として、炊飯米画
像を構成する全画素の輝度分布を測定し重み付き平均輝
度を測定し、「平均輝度値」とした。測定単位は、０〜
２５５までの相対輝度位（無名数）である。
像を構成する全画素の輝度分布を測定し重み付き平均輝
度を測定し、「平均輝度値」とした。測定単位は、０〜
２５５までの相対輝度位（無名数）である。
【００２２】５．ご飯「つや面積」の測定 ご飯のつやの量に対応する測定値として、一定輝度値
（１８６）以上の画素をつや部分として二値化し、その
画素数を計測し「つや面積」とした。測定単位は、画素
数（個）である。
（１８６）以上の画素をつや部分として二値化し、その
画素数を計測し「つや面積」とした。測定単位は、画素
数（個）である。
【００２３】６．ご飯「つや強度」の測定 ご飯のつやの強さに対応する測定値として、つやとして
二値化した画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」と
した。測定単位は１８６〜２５５までの相対輝度位（無
名数）である。以上の手順をフローチャートに示した
（図１）。
二値化した画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」と
した。測定単位は１８６〜２５５までの相対輝度位（無
名数）である。以上の手順をフローチャートに示した
（図１）。
【００２４】７．官能評価 少量炊飯し、画像取り込みが終了したご飯試料を用い
て、ご飯の「白さ」および「つや」について、パネルに
よる官能評価を行った。官能評価は標準試料（試料ＮＯ
６〜きらら３９７）に対する相対評価とし、「白さ」、
「つや」とも±３段階、合計７段階で評価した。
て、ご飯の「白さ」および「つや」について、パネルに
よる官能評価を行った。官能評価は標準試料（試料ＮＯ
６〜きらら３９７）に対する相対評価とし、「白さ」、
「つや」とも±３段階、合計７段階で評価した。
【００２５】８．肉眼による外観評価と測定結果の検証
結果 画像解析測定値と官能評価によるご飯の「白さ」や「つ
や」の関係を図２、図３に示した。図２はご飯の白さ、
図３はご飯のつやについての図であるが、いずれも高い
相関係数（１％水準で有意）が示された。すなわち、官
能評価によるご飯の「白さ」とはｒ＝０．８６、つやと
はｒ＝０．９４の高い相関係数が得られ、画像解析測定
値が高い米は外観が「白い」あるいは「つやがある」と
評価されることが確認された。
結果 画像解析測定値と官能評価によるご飯の「白さ」や「つ
や」の関係を図２、図３に示した。図２はご飯の白さ、
図３はご飯のつやについての図であるが、いずれも高い
相関係数（１％水準で有意）が示された。すなわち、官
能評価によるご飯の「白さ」とはｒ＝０．８６、つやと
はｒ＝０．９４の高い相関係数が得られ、画像解析測定
値が高い米は外観が「白い」あるいは「つやがある」と
評価されることが確認された。
【００２６】９．３角レーダーチャートによる多角的外
観比較の実例 表２の試料につき、同様の手法により「白さ」、「つや
面積」および「つや強度」値を測定し、各値をレーダー
チャートに配置し図４、５、６、７に示した。その結
果、レーダーチャートにより形作られる３角形の大きき
と形から、各米試料の外観的特徴を直感的に表現するこ
とができた。
観比較の実例 表２の試料につき、同様の手法により「白さ」、「つや
面積」および「つや強度」値を測定し、各値をレーダー
チャートに配置し図４、５、６、７に示した。その結
果、レーダーチャートにより形作られる３角形の大きき
と形から、各米試料の外観的特徴を直感的に表現するこ
とができた。
【００２７】
【発明の効果】本発明により、ご飯の外観を人の感覚に
頼らず、客観的かつ多角的に数値化することが可能とな
るため下記のような効果が期待できる。 １．従来実施されている官能評価に置き換わることによ
り、客観的かつ多角的な外観評価が可能となり、絶対値
での比較が可能となるため、より広範（点数、地域、年
次）な試料の評価が、高精度・高能率で可能となる。 ２．米品種の育成現場で選抜検定法として利用されるこ
とにより、より外観に優れた品種、あるいは特徴的な外
観を有する品種を効率的に選抜することが可能となり、
新たな米品種の育成に貢献できる。 ３．弁当、外食産業等で利用されるご飯の外観評価に利
用されることにより、外観の優れた炊飯条件、ブレンド
比率、流通技術の開発に結びつく。 ４．米の生産現場でご飯の外観評価に利用されることに
より、生産条件（気象、土壌、技術）によるご飯外観の
変動要因が明らかとなり、ご飯外観を向上させる生産技
術の開発が可能となり、米流通上の新たな品質特性項目
として利用される。
頼らず、客観的かつ多角的に数値化することが可能とな
るため下記のような効果が期待できる。 １．従来実施されている官能評価に置き換わることによ
り、客観的かつ多角的な外観評価が可能となり、絶対値
での比較が可能となるため、より広範（点数、地域、年
次）な試料の評価が、高精度・高能率で可能となる。 ２．米品種の育成現場で選抜検定法として利用されるこ
とにより、より外観に優れた品種、あるいは特徴的な外
観を有する品種を効率的に選抜することが可能となり、
新たな米品種の育成に貢献できる。 ３．弁当、外食産業等で利用されるご飯の外観評価に利
用されることにより、外観の優れた炊飯条件、ブレンド
比率、流通技術の開発に結びつく。 ４．米の生産現場でご飯の外観評価に利用されることに
より、生産条件（気象、土壌、技術）によるご飯外観の
変動要因が明らかとなり、ご飯外観を向上させる生産技
術の開発が可能となり、米流通上の新たな品質特性項目
として利用される。
【図１】本発明の具体的手順を模式的に示したフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２】ご飯の白さについての肉眼による外観評価と測
定値との関係を示した散布図である。
定値との関係を示した散布図である。
【図３】ご飯のつやについての肉眼による外観評価と測
定値との関係を示した散布図である。
定値との関係を示した散布図である。
【図４】３角レーダーチャートによるうるち品種米飯外
観のイメージ評価図である。
観のイメージ評価図である。
【図５】３角レーダーチャートによるもち品種米飯外観
のイメージ評価図である。
のイメージ評価図である。
【図６】３角レーダーチャートによるダル品種米飯外観
のイメージ評価図である。
のイメージ評価図である。
【図７】３角レーダーチャートによるインディカ品種米
飯外観のイメージ評価図である。
飯外観のイメージ評価図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ Ｆターム(参考） 2F065 AA58 AA61 CC00 DD06 FF42 GG17 HH12 HH14 JJ03 JJ26 LL02 LL04 QQ03 QQ25 QQ42 2G051 AA04 AB20 AC12 CA04 CB01 EA12 EB01 ED21 2G059 AA02 AA10 BB09 DD01 EE02 FF01 GG10 HH02 KK04 MM05 MM09
Claims (3)
- 【請求項１】 食味可能かつ再現性高く少量炊飯された
ご飯を、均一な照明条件のもとデジタル画像化して、そ
の輝度分布を解析することにより、ご飯の見た目である
外観を「白さ」、「つや面積」、「つや強度」の３つの
要素に分けて測定し、各測定値に基づく３角形の大きさ
と形から、ご飯外観の特徴を視覚的に数値化するよう構
成したことを特徴とするご飯外観の数値評価方法。 - 【請求項２】 下記の各工程から構成されていることを
特徴とするご飯外観の数値評価方法。 第１工程 炊飯後、デジタル画像として取り込んだご飯の画像につ
いて、輝度分布測定を行い、画像を構成する全画素の重
み付き平均輝度値を求め、ご飯表面全体の白さを測定す
ること。 第２工程 ご飯のデジタル画像について、一定の輝度階位を閾値と
し、それ以上の輝度を持つ画素をご飯表面のつや部分と
して抽出し、その画素数を「つや面積」とし、ご飯表面
のつやの量を測定すること。 第３工程 ご飯のデジタル画像について、閾値輝度階位以上のつや
部分の画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」とし、
ご飯表面のつやの強さとして測定すること。 第４工程 第１工程で得た「白さ」の値、第２工程で得た「つや面
積」の値、第３工程で得た「つや強度」の値を用い、各
値をレーダーチャートに配置し、その３角形の大きさと
形から、ご飯外観の特徴を視覚的に数値化すること。 - 【請求項３】 第２工程と第３工程が下記のように構成
されている請求項２記載のご飯外観の数値評価方法。 第２工程 ご飯のデジタル画像について、輝度階位１８６を閾値と
し、それ以上の輝度を持つ画素をご飯表面のつや部分と
して抽出し、その画素数を「つや面積」とし、ご飯表面
のつやの量を測定すること。 第３工程 ご飯のデジタル画像について、閾値輝度階位１８６以上
のつや部分の画素の重み付き平均輝度値を「つや強度」
とし、ご飯表面のつやの強さとして測定すること。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36372799A JP2001174412A (ja) | 1999-12-22 | 1999-12-22 | ご飯外観の数値評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36372799A JP2001174412A (ja) | 1999-12-22 | 1999-12-22 | ご飯外観の数値評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001174412A true JP2001174412A (ja) | 2001-06-29 |
Family
ID=18480043
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP36372799A Pending JP2001174412A (ja) | 1999-12-22 | 1999-12-22 | ご飯外観の数値評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001174412A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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