JP2003527594A - Apparatus and method for measuring and correlating fruit properties with visible / near infrared spectra - Google Patents

Apparatus and method for measuring and correlating fruit properties with visible / near infrared spectra

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Abstract

(57)【要約】 本発明は、1)例えば、果物を含むN−H、C−HおよびO−Hサンプル内の、例えば、表面および表面の下の傷、傷痕、日焼け、刺し孔を含む、例えば、ブリックス、固さ、酸味、密度、pH、色、外部および内部の欠陥および異常のような1つまたは複数のパラメータを測定または予測するための、250〜1150nmびスペクトルの使用、2)少なくとも1つのスペクトル範囲内、好ましい実施形態の場合には、250〜499nmおよび500〜1150nmの少なくとも2つのスペクトル範囲内の、上記スペクトルで照射したサンプルからの放射光を検出するための装置および方法、3)上記パラメータの中の1つまたはそれ以上を予測するために、700nmおよびそれ以上からのスペクトルと一緒に、680nmのところにピークを持つ葉緑素吸収帯の使用、4)上記パラメータのすべてを予測するための、葉緑素吸収帯および700nmおよびそれ以上のスペクトルと一緒に、約250〜499nmのキサントフィル、および約500〜550nmのアントシアニンを含む可視色素領域の使用に関する。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention includes, for example, 1) surface, subsurface scratches, scars, tanning, punctures, for example, in NH, CH, and OH samples including fruits. Use of 250-1150 nm and spectra to measure or predict one or more parameters such as, for example, brix, firmness, acidity, density, pH, color, external and internal defects and anomalies, 2). Apparatus and method for detecting radiation from a sample illuminated with said spectrum in at least one spectral range, in a preferred embodiment in at least two spectral ranges from 250 to 499 nm and from 500 to 1150 nm, 3) 680n together with spectra from 700nm and above to predict one or more of the above parameters 4) Xanthophyll of about 250-499 nm, and about 500-550 nm, together with the chlorophyll absorption band and 700 nm and higher spectra to predict all of the above parameters. And the use of visible dye regions containing anthocyanins.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】 (発明の分野) 本発明は、概して、装置で可視光線スペクトルと近赤外線スペクトルとの結合
スペクトルの使用方法、および例えば、固さ、密度および内部および外部の異常
のような物理パラメータ、および例えば、果物内のO−H結合、N−H結合およ
びC−H結合を含む分子のような化学的パラメータを測定し、また、味覚の好み
および外観を含む顧客の好み、および収穫変数、貯蔵変数および出荷変数を予測
するために、結果として得られる測定値を、ブリックス(Brix)、酸味、密
度、pH、固さ、色およびおよび内部の欠陥および外部の欠陥を含む果物の品質
および完熟度の特性と相互に関連付けるための装置および方法に関する。本発明
の装置および方法により、例えば、リンゴを含む果物のようなサンプルの内部が
照射され、サンプルからの吸収光線および散乱光線のスペクトルの検出および測
定が行われる。サンプルの種類に対して予測アルゴリズム、校正アルゴリズムお
よび分類アルゴリズムが決定され、吸収光線および散乱光線のスペクトルと、例
えば、果物の品質および完熟特性との間の相互関連を知ることができる。
FIELD OF THE INVENTION The present invention generally relates to the use of combined spectra of visible and near-infrared spectra in devices and physical parameters such as, for example, hardness, density and internal and external anomalies. And measuring chemical parameters such as molecules containing OH, N-H and C-H bonds in fruits, and also customer preferences including taste preference and appearance, and harvest variables, The resulting measurements were used to predict the storage and shipping variables, and the fruit quality and ripeness, including Brix, sourness, density, pH, firmness, color and internal and external defects. An apparatus and method for correlating with a degree characteristic. The apparatus and method of the present invention illuminate the interior of a sample, such as a fruit containing apples, and detect and measure spectra of absorbed and scattered light from the sample. Prediction, calibration and classification algorithms are determined for the sample type, and the correlation between the spectra of absorbed and scattered rays and, for example, fruit quality and ripeness characteristics can be known.

【0002】 (発明の背景) 本明細書に記載する実施形態は、可視光線および近赤外線(NIR)を組み合
わせたものの分光学およびその使用モード、果物の品質および特に高い樹に実る
果実の品質を含むサンプルの品質の指標である、O−H、N−HおよびC−Hを
含む分子の測定に近赤外線を使用する場合の主な問題に焦点を当てている。
BACKGROUND OF THE INVENTION Embodiments described herein provide spectroscopic and combined modes of use of visible and near infrared (NIR), fruit quality and particularly high fruit yield fruit quality. It focuses on the main problem of using near infrared for the measurement of molecules containing OH, NH and CH, which are indicators of the quality of the containing samples.

【0003】 近赤外線分光学の背景:近赤外線分光学は、水分の少ない食品の組成を分析す
るために、1970年代から使用されている。しかし、果物のような水分の多い
製品の分析に対して近赤外線の使用が成功したのは、ここ10〜15年の間のこ
とである。近赤外線は、C−H(炭素−水素)基、O−H(酸素−水素)基、お
よびN−H(窒素−水素)基を含む分子の存在に特に敏感な振動分光学である。
それ故、砂糖および澱粉(C−H)、水分、アルコールおよび酸(O−H)、お
よび蛋白質(N−H)のような成分を液体、固体およびスラリ内で定量すること
ができる。さらに、ガス(例えば、水蒸気、アンモニア)の分析も行うことがで
きる。近赤外線は、微量成分分析ではなく、通常、0.1%以上の濃度で存在す
る成分を測定するために使用される。
Background of Near-Infrared Spectroscopy: Near-infrared spectroscopy has been used since the 1970s to analyze the composition of low-moisture food products. However, the successful use of near-infrared for the analysis of moist products such as fruits has been in the last 10-15 years. Near-infrared is a vibrational spectroscopy that is particularly sensitive to the presence of molecules containing C-H (carbon-hydrogen) groups, O-H (oxygen-hydrogen) groups, and N-H (nitrogen-hydrogen) groups.
Therefore, components such as sugar and starch (C-H), water, alcohols and acids (O-H), and proteins (N-H) can be quantified in liquids, solids and slurries. Furthermore, analysis of gas (for example, water vapor, ammonia) can also be performed. Near-infrared rays are usually used to measure components present in concentrations of 0.1% or higher, not trace component analysis.

【0004】 短波長近赤外線対長波長近赤外線:近赤外線は、従来、電磁スペクトルの11
00〜2500nmの領域内で使用されてきた。しかし、約700〜1100n
mの波長領域(短波長近赤外線、すなわちSW近赤外線)が注目されてきている
。短波長近赤外線領域は、オンラインおよび本来のバルク成分分析に使用した場
合多くの利点を持つ。近赤外線のこの領域は、低コスト、高性能シリコン検出器
および光ファイバにより便利に使用することができる。さらに、高輝度レーザ・
ダイオードおよび低コスト発光ダイオードが、種々の近赤外線波長の出力のとこ
ろで、次第に頻繁に使用できるようになってきている。
Short-wave near-infrared vs. long-wave near-infrared: Near-infrared has hitherto been identified in the electromagnetic spectrum 11
It has been used in the region of 00 to 2500 nm. However, about 700-1100n
Attention has been focused on the wavelength range of m (short wavelength near infrared rays, that is, SW near infrared rays). The short wavelength near infrared region has many advantages when used for on-line and native bulk component analysis. This region of the near infrared can be conveniently used by low cost, high performance silicon detectors and fiber optics. In addition, high brightness laser
Diodes and low cost light emitting diodes are becoming more and more frequently used at various near infrared wavelength outputs.

【0005】 短波長近赤外線領域内の比較的低い吸光係数(光吸収係数)は、分析物濃度に
より直線的に吸収され、長い便利な経路長さを使用することができる。短波長近
赤外線の浸透深度は、同様に、長波近赤外線の浸透深度より遥かに深く、「バル
ク」材料をさらにうまくサンプリングすることができる。分析対象のサンプルが
果物のような均等でない性質のものである場合には、このことは特に重要である
The relatively low extinction coefficient (light absorption coefficient) in the short wavelength near infrared region is linearly absorbed by the analyte concentration, allowing the use of long convenient path lengths. The penetration depth of short-wave near-infrared is likewise much deeper than the penetration depth of long-wave near-infrared, allowing better sampling of "bulk" materials. This is especially important if the sample being analyzed is of a non-uniform nature, such as fruit.

【0006】 拡散反射率サンプリング対透過サンプリング:従来の近赤外線分析は、拡散反
射率サンプリングを使用していた。このサンプリング・モードは、多くの光を散
乱するサンプル、または透過分光学を使用するための物理的な機能を持たない場
合に適している。拡散反射した光は、サンプルに入射し、複数の散乱を行い、面
からランダムは方向に放射する光である。サンプルに入射した光の一部も吸収さ
れる。光の浸透深度はサンプルの特性に大きく依存し、多くの場合サンプル内の
粒子の大きさおよびサンプルの密度により影響を受ける。さらに、拡散反射率は
、サンプルの面に対してある傾きを持っていて、リンゴのような非常に均等でな
い性質のサンプルの場合には、代表的なデータを供給しない。
Diffuse reflectance sampling versus transmission sampling: Traditional near infrared analysis used diffuse reflectance sampling. This sampling mode is suitable for samples that scatter a lot of light, or where there is no physical capability to use transmission spectroscopy. The diffusely reflected light is light that is incident on the sample, is scattered a plurality of times, and is radiated from the surface in random directions. Part of the light incident on the sample is also absorbed. The depth of penetration of light is highly dependent on the properties of the sample and is often affected by the size of the particles within the sample and the density of the sample. Moreover, the diffuse reflectance has some slope with respect to the plane of the sample and does not provide representative data in the case of samples of very unequal nature such as apples.

【0007】 一方、透過サンプリングは、通常、透明な溶液の分析に使用され、同様に、固
体のサンプルを調査するために使用される。透過測定は、普通、検出器を光源に
対して正反対(すなわち、180度)の位置に配置し、サンプルを中央に置いた
状態で行われる。別な方法としては、検出器を光源のもっと近くに(180度以
下の角度に)置くこともできる。このような配置は、多くの場合、もっと容易に
検出することができるレベルの光を供給するために必要になる。ほとんどの高い
樹に実る果実は、サンプル経路が長く、多くの光を散乱するので、信号対雑音比
を改善するために特殊な手順を使用しない限り、透過測定は短波長近赤外線の波
長領域内でしか使用されない。
Transmission sampling, on the other hand, is commonly used for the analysis of clear solutions, as well as for investigating solid samples. Transmission measurements are usually made with the detector placed diametrically opposite (ie, 180 degrees) with respect to the light source and the sample centered. Alternatively, the detector can be placed closer to the light source (at an angle of 180 degrees or less). Such an arrangement is often required to provide a level of light that can be detected more easily. Most tall fruits produce long sample paths and scatter a lot of light, so unless you use special procedures to improve the signal-to-noise ratio, transmission measurements should be in the short- and near-infrared wavelength range. Only used in.

【0008】 近赤外線校正:近赤外線分析は、スペクトル線を指定するのが難しく、分光学
が、ベールの法則に従うことが期待できない、多くの光を散乱するサンプル上で
実行される、経験に大きく依存する方法である。従って、分析物濃度(または、
サンプル特性)と計器レスポンスとの間に関係があるかどうかを判断するために
、多くの場合統計的校正技術が使用される。この関係を解明するためには、代表
的な一組の「トレーニング」または校正サンプルが必要である。これらのサンプ
ルは、計器でチェックされる、以降のすべてのサンプルの化学的特性、および物
理特性の領域をカバーするものでなければならない。
Near-Infrared Calibration: Near-infrared analysis is difficult to specify spectral lines and spectroscopy is performed on samples that scatter a lot of light, where Beer's law cannot be expected to be followed and is largely empirical. It depends. Therefore, the analyte concentration (or
Statistical calibration techniques are often used to determine if there is a relationship between sample characteristics) and instrument response. A representative set of "training" or calibration samples is needed to elucidate this relationship. These samples should cover the area of chemical and physical properties of all subsequent samples to be checked by instrument.

【0009】 校正は各サンプルのスペクトルを入手することからスタートする。その後で、
問題のすべての分析対象物の成分値が、正確さおよび精度の点で、使用できる最
良の基準方法により入手される。統計的相互関連技術により開発した定量スペク
トル方法は、上記基準方法よりよい結果をもたらさないことに注目することが重
要である。
Calibration starts by obtaining the spectrum of each sample. after,
The component values for all analytes of interest are obtained in terms of accuracy and precision by the best reference method available. It is important to note that the quantitative spectral method developed by the statistical correlation technique does not give better results than the reference method.

【0010】 データを入手した後で、近赤外線スペクトルと測定した成分値または特性とを
関連付けるための、統計的校正技術を使用するコンピュータ・モデルが開発され
る。これらの校正モデルは拡張することができ、周期的に更新しなければならな
いし、また従来の試験手順により確認しなければならない。
After obtaining the data, a computer model is developed that uses statistical calibration techniques to associate the near infrared spectrum with the measured component values or properties. These calibration models are extensible, must be updated periodically, and must be verified by conventional test procedures.

【0011】 校正に影響を与える要因としては、果物のタイプおよび種類、季節的および地
理的な違い、および果物が新鮮かどうかまたは低温貯蔵されていたか、または他
の方法で貯蔵されていたかどうか等の要因がある。校正変数としては、測定対象
の特定の特性、または分析物および濃度または特性のレベル等がある。モデルの
予測能力が誤って解釈されないように、校正サンプル内の相互関連(共直線性)
を最小限度まで低減しなければならない。例えば、一方の成分が高く、他方の成
分が何時でも低い場合、またはその逆であるという場合に、反対の相互関連があ
る場合のような2つの成分の濃度の間に相互関連がある場合に、共直線性が発生
する。
Factors influencing calibration include type and variety of fruits, seasonal and geographical differences, and whether the fruits are fresh or cold stored, or otherwise stored. There are factors. Calibration variables include the particular property being measured or the analyte and concentration or level of property. Correlation within the calibration sample (colinearity) so that the predictive power of the model is not misinterpreted
Must be reduced to a minimum. For example, if one component is high and the other component is always low, or vice versa, there is a correlation between the concentrations of the two components, such as when there is an opposite correlation. , Colinearity occurs.

【0012】 高い樹に実る果実および現在のオンライン近赤外線計装への近赤外線の適用:
高い樹に実る果実の近赤外線分析用の研究機関が充実しつつある。果物ジュース
、肉および丸ごとの果物を測定するために、近赤外線が使用されてきた。ジュー
スの場合、個々の糖(サッカロース、フラクトース、グルコース)および全酸性
は、高い相互関連(>0.95)と許容できる誤差で定量することができる。丸
ごとの果物内の個々の糖は、容易に測定することができる。丸ごとの果物内のブ
リックスは、最もうまく測定することができる近赤外線パラメータであり、通常
、±0.5〜1.0のブリックスで測定することができる。もっと試験的な最近
の調査結果は、丸ごとの果物内の固さおよび酸味も測定することができることを
示している。
Application of near-infrared to tall tree fruits and current on-line near-infrared instrumentation:
Research institutions for near-infrared analysis of fruits that grow on tall trees are being established. Near infrared has been used to measure fruit juices, meats and whole fruits. In the case of juice, individual sugars (saccharose, fructose, glucose) and total acidity can be quantified with high correlation (> 0.95) and acceptable error. Individual sugars in whole fruits can be easily measured. Brix in whole fruits is the near-infrared parameter that can be best measured, and can usually be measured at a Brix of ± 0.5 to 1.0. More experimental and recent findings show that firmness and sourness in whole fruits can also be measured.

【0013】 果物を区分けするために、オンライン近赤外線の大規模の展開が行われたのは
日本国内だけである。これらの器具の場合には、測定を行う前に人間が果物を置
いたり/向きを決めたりしなければならないし、初期のタイプのものは1秒間に
3つのサンプルしか測定できなかった。日本の近赤外線装置は、また、一列の果
物しか測定できないし、米国内で使用されている複数の列の仕分け装置と一緒に
、使用するのは難しいように思われる。初期の日本の近赤外線装置は、反射率サ
ンプリングを使用していたが、最近の装置は透過サンプリングを使用している。
Only in Japan has a large-scale online near-infrared deployment been carried out to sort fruits. In the case of these instruments, humans had to place / orient the fruit before taking measurements, and earlier types could only measure 3 samples per second. Japanese near infrared devices also can only measure a single row of fruits and appear to be difficult to use with the multiple row sorters used in the United States. Earlier Japanese near infrared devices used reflectance sampling, while modern devices use transmission sampling.

【0014】 コアシ他の米国特許第4,883,953号は、液体内の糖濃度を測定するた
めの方法および装置を開示している。測定は、弱い赤外線照射および強い赤外線
照射により、2つの異なる深度で行われる。その後で、これら2つの深度の間に
含まれている糖のレベルを測定することができる。上記方法および装置は、95
0〜1,150nm、1,150〜1,300nm、および1,300〜1,4
50nmの波長帯を使用する。
US Pat. No. 4,883,953 to Koasi et al. Discloses a method and apparatus for measuring sugar concentration in a liquid. The measurements are made at two different depths, with weak and strong infrared radiation. The level of sugar contained between these two depths can then be measured. The method and apparatus described above
0-1,150 nm, 1,150-1,300 nm, and 1,300-1,4
The wavelength band of 50 nm is used.

【0015】 ダル他の米国特許第5,089,701号は、カンロメロン内の可溶性固体の
測定を行うために、800〜1,050nmの波長範囲内の近赤外線(NIR)
を使用している。厚い外皮のために、可溶性固体を正確に予測するには、光供給
位置と果物および光収集位置との間に、8センチまたはそれより長い距離が必要
であることが分かった。
US Pat. No. 5,089,701 to Dal et al., Near infrared (NIR) in the wavelength range of 800 to 1,050 nm, for making measurements of soluble solids in canlomerone.
Are using. It was found that an accurate prediction of soluble solids, due to the thick rind, required a distance of 8 cm or more between the light supply location and the fruit and light collection location.

【0016】 岩本他の米国特許第5,324,945号も、また、みかんの糖の含有量を予
測するために近赤外線照射を使用している。岩本は、光が果物の丸ごとのサンプ
ルを通過した後で、光の入射角に対して180度のところで、その光を検出する
透過測定装置を使用している。この方法の効果を証明するために、皮が中程度に
厚い果物(みかん)を使用した。上記方法は、844nmのところのスペクトル
を正規化(分割)することによる果物の直径の修正に依存している。この場合、
開示データによると、糖の含有量との相関関係は最も低い。914〜919nm
の範囲内の近赤外線の波長が、糖の含有量に対して最も高い相関関係を持つこと
が分かった。近赤外線スペクトルと糖含有量とを相互に関連付けるために使用し
た、多重回帰分析式に追加した第2、第3および第4の波長は、769〜770
nm、745nm、および785〜786nmであった。
US Pat. No. 5,324,945 to Iwamoto et al. Also uses near infrared radiation to predict sugar content of tangerines. Iwamoto uses a transmission measurement device that detects light after it passes through a whole sample of fruit at 180 degrees to the angle of incidence of the light. To demonstrate the efficacy of this method, a medium-thick fruit (tangerine) was used. The method relies on modifying the diameter of the fruit by normalizing (splitting) the spectrum at 844 nm. in this case,
The disclosed data show the lowest correlation with sugar content. 914 to 919 nm
It was found that the near-infrared wavelengths within the range had the highest correlation with the sugar content. The second, third and fourth wavelengths added to the multiple regression analysis equation used to correlate the near infrared spectrum with the sugar content were 769-770.
nm, 745 nm, and 785-786 nm.

【0017】 米国特許第5,708,271号内で、伊藤他は、860〜960nmの範囲
内の3つの異なる近赤外線波長を使用する糖含有量測定装置を開示している。光
供給と光収集との間の角度は、0〜180度の間で変化し、光電検出器が照射源
に対して180度の角度で設置された場合に、検出しなければならない近赤外線
照射レベルが低いということは望ましくない、何故なら、もっと複雑な手順およ
び装置が必要になるからであると結論している。もっと強い近赤外線照射輝度を
供給する中間の角度が検出された場合に、マスクメロンおよびスイカの近赤外線
吸収と糖の含有量との間に相関関係があることが分かった。この方法の場合には
、サイズの修正は必要なかった。
Within US Pat. No. 5,708,271, Ito et al. Disclose a sugar content measurement device using three different near infrared wavelengths in the range 860-960 nm. The angle between the light supply and the light collection varies between 0 and 180 degrees, and the near infrared radiation that must be detected when the photoelectric detector is installed at an angle of 180 degrees with respect to the irradiation source. We conclude that lower levels are not desirable because they require more complex procedures and equipment. It was found that there was a correlation between near-infrared absorption of muskmelon and watermelon and sugar content when an intermediate angle that provided a stronger near-infrared radiation intensity was detected. With this method, no size modification was necessary.

【0018】 コアシ他の米国特許第4,883,953号は、近赤外線照射の比較的長い波
長(すなわち、>950nm)を使用しているが、ダルの米国特許第5,089
,701号および伊藤の米国特許第5,708,271号の場合には、使用した
近赤外線照射の波長は、それぞれ800nmおよび860nmより長い。岩本の
米国特許第5,324,945号の場合には、果物がそれぞれ赤道の部分または
果柄の部分で測定した場合に、みかんの糖含有量に最も高い相関関係を持つ近赤
外線照射の波長は、914nmまたは919nmであった。これらすべての方法
は、丸ごとの果物の糖含有量と相互に関連付けるために、光の近赤外線の波長を
使用する。他の品質パラメータは、これら技術によっては測定しない。
US Pat. No. 4,883,953 to Coasi et al. Uses relatively long wavelengths of near infrared radiation (ie> 950 nm), while US Pat.
, 701 and U.S. Pat. No. 5,708,271 to Ito, the wavelength of near infrared radiation used is longer than 800 nm and 860 nm, respectively. In the case of U.S. Pat. No. 5,324,945 to Iwamoto, the wavelength of near-infrared irradiation having the highest correlation with the sugar content of mandarin orange when the fruit is measured at the equator part or the peduncle part, respectively. Was 914 nm or 919 nm. All these methods use the near infrared wavelength of light to correlate with the sugar content of whole fruits. Other quality parameters are not measured by these techniques.

【0019】 上記4つの米国特許は、糖の含有量を測定するという点で、本発明の装置およ
び方法に類似している。上記米国特許の中の2つ(米国特許第5,089,70
1号および5,324,945号)は、近赤外線の波長が850nmより短く、
米国特許第5,089,701号は、約800nmから約1050nm」の範囲
内の本発明の動作を開示している。米国特許第5,324,945号は、丸ごと
の果物の糖含有量と相互関連を持つ主要な分析波長として、914nmまたは9
19nmをあげている。多重線形回帰は、下記のようにモデルに連続波長、すな
わち、769〜770nm(追加された第2の波長)、745nm(追加された
第3の波長)、および785〜786nm(追加された第4の波長)を追加する
ために使用された。米国特許第5,089,701号の場合には、モデルに第4
の波長を追加しても、基準(「本当の」)ブリックス値を決定するために使用し
た屈折計の誤差限度に近いか、または以下の、0.1〜0.2ブリックスだけ、
予測の標準誤差(SEP)が低減しただけであった。
The four US patents above are similar to the device and method of the present invention in that they measure sugar content. Two of the above US patents (US Pat. No. 5,089,70)
Nos. 1 and 5,324,945) have near-infrared wavelengths shorter than 850 nm,
US Pat. No. 5,089,701 discloses operation of the present invention in the range of about 800 nm to about 1050 nm. U.S. Pat. No. 5,324,945 discloses 914 nm or 9 as the primary analytical wavelength that correlates with the sugar content of whole fruits.
19nm is raised. Multiple linear regression was performed on the model as follows with continuous wavelengths: 769-770 nm (added second wavelength), 745 nm (added third wavelength), and 785-786 nm (added fourth wavelength). Wavelength) was used to add. In the case of US Pat. No. 5,089,701, the model has a fourth
Of the refractometer used to determine the reference (“real”) Brix value, or by the following 0.1-0.2 Brix,
Only the standard error of prediction (SEP) was reduced.

【0020】 本発明の方法および装置と上記4つの米国特許との間の他の類似性としては、
丸ごとの果物の糖含有量に対する近赤外線スペクトル・データの相関関係を確立
するための、多変量統計的分析の使用等がある。また、大部分の方法は、第2導
関数変換およびある種のスペクトル正規化のような、データ処理技術を使用する
。近赤外線スペクトルを化学的または物理特性に関連付けるこれらすべての方法
は、近赤外線分光学の当業者にとって周知のものである。
Other similarities between the method and apparatus of the present invention and the above four US patents include:
Such as the use of multivariate statistical analysis to establish the correlation of near infrared spectral data to sugar content of whole fruits. Also, most methods use data processing techniques such as second derivative transformations and some sort of spectral normalization. All these methods of relating the near infrared spectrum to chemical or physical properties are well known to those skilled in the near infrared spectroscopy.

【0021】 上記特許および印刷物は、37 CFR 1.97により、本明細書の情報開
示声明内に記載してある。 (発明の概要) 世界中の研究グループは、高い樹に実る果実への近赤外線分光学の適用を引き
続き研究している。本明細書に記載する装置およびプロセスは、近赤外線分光学
を使用するリンゴ、サクランボ、オレンジ、ブドウ、ポテト、穀物、および類似
の他のサンプルのような果物を含むサンプルの品質の指標であるO−H、N−H
およびC−Hを含む分子の非破壊測定または予測のためのものである。従来技術
は、745nmおよびこれより長いスペクトルを使用していた。本明細書は、1
)例えば、果物を含むサンプル内の表面および表面の下の傷、傷痕、日焼け、刺
し孔、みつ症(watercore)、内部褐変を含む、例えば、ブリックス、
固さ、酸味、密度、pH、色、外部および内部の欠陥および異常のような、1つ
または複数のパラメータの測定または予測のための、250〜1150nmのス
ペクトルの使用、2)サンプルの内部を照明し、少なくとも1つのスペクトル範
囲内、好ましい実施形態の場合には、250〜499nmおよび500〜115
0nmの、少なくとも2つのスペクトル範囲内の、上記スペクトルで照射された
サンプルからの放射光を検出するための装置および方法、3)上記パラメータの
中の1つまたはそれ以上を予測するために、700nmおよびそれ以上のスペク
トルと一緒に、680nmのところにピークを持つ葉緑素吸収帯の使用、4)上
記パラメータのすべてを予測するための、葉緑素および700nmおよびそれ以
上のスペクトルと一緒に、約250〜499nmのキサントフィル、および約5
00〜550nmのアントシアニンを含む、可視色素領域の使用に関する。
The above patents and printed materials are described within the information disclosure statement herein by 37 CFR 1.97. SUMMARY OF THE INVENTION Research groups around the world continue to study the application of near-infrared spectroscopy to fruit bearing tall trees. The devices and processes described herein are indicators of the quality of samples, including fruits, such as apples, cherries, oranges, grapes, potatoes, cereals, and similar other samples using near infrared spectroscopy. -H, N-H
And for non-destructive measurement or prediction of molecules including C-H. The prior art used spectra at 745 nm and longer. This specification is 1
) For example, including and under-surface scratches, scars, sunburns, punctures, watercore, internal browning in and including samples in fruits, eg Brix,
Use of the 250-1150 nm spectrum to measure or predict one or more parameters such as firmness, sourness, density, pH, color, external and internal defects and anomalies, 2) Illuminating and within at least one spectral range, in the preferred embodiment 250-499 nm and 500-115.
Apparatus and method for detecting emitted light from a sample illuminated in said spectrum within at least two spectral ranges of 0 nm, 3) 700 nm to predict one or more of the above parameters Use of a chlorophyll absorption band with a peak at 680 nm, together with spectra of 480 nm and above, and 4) about 250-499 nm together with spectra of chlorophyll and 700 nm and above to predict all of the above parameters. Xanthophyll, and about 5
It relates to the use of the visible dye region, which comprises anthocyanins from 00 to 550 nm.

【0022】 従来技術は、ブリックスを予測するために、果物からのスペクトルだけをチェ
ックしていた。本発明の場合には、上記特性を予測するために、可視光線の波長
領域と近赤外線波長領域の組合わせを使用して、もっと広いスペクトルをチェッ
クする。本発明の装置および方法は、特に果物のチェックの際に、他の領域内の
データを入手する一方で、特定のスペクトル領域内の光スペクトル検出器の飽和
の問題を解決する。すなわち、CCD(電荷結合素子)アレイまたはPDA(フ
ォトダイオード・アレイ)検出器を含むスペクトロメータが、250〜1150
nm領域内の光を検出するが、果物からのスペクトルを検出している場合には、
例えば、700〜925nmの領域内で飽和するか、または信号対雑音比が悪く
なり、例えば、250〜699nmおよび925nmより大きい他の領域内での
正確な測定のために使用できなくなり、それ故、上記パラメータに関する他の情
報の入手ができなくなる。それ故、本明細書は、1)1回のサイクルまたは1回
の測定動作中に、1つ以上のスペクトル領域を検出することにより、1回のサイ
クルまたは1回の測定動作で複数のスペクトルを自動的に測定することができ、
2)検出した1つ以上のスペクトル領域を結合することができ、3)結合したス
ペクトルを、記憶している校正アルゴリズムと比較することができ、4)上記パ
ラメータを予測することができる装置および方法を開示している。
The prior art has only checked spectra from fruits to predict Brix. In the present invention, a broader spectrum is checked using a combination of visible and near infrared wavelength regions to predict the above properties. The apparatus and method of the present invention solves the problem of optical spectrum detector saturation in a particular spectral region while obtaining data in other regions, especially when checking fruits. That is, a spectrometer including a CCD (charge-coupled device) array or a PDA (photodiode array) detector has 250 to 1150
If you are detecting light in the nm region but you are detecting a spectrum from a fruit,
For example, it saturates in the region of 700-925 nm, or the signal-to-noise ratio becomes poor and cannot be used for accurate measurements in other regions, for example 250-699 nm and larger than 925 nm, and therefore Other information about the above parameters will not be available. Therefore, the present specification discloses that 1) a plurality of spectra can be obtained in one cycle or one measurement operation by detecting one or more spectral regions during one cycle or one measurement operation. Can be measured automatically,
2) Device and method capable of combining one or more detected spectral regions, 3) comparing the combined spectra with a stored calibration algorithm, and 4) predicting the above parameters Is disclosed.

【0023】 本発明の方法および装置の各例の場合には、1つのサンプルから、異なるスペ
クトル領域からの2つまたは複数のスペクトルが入手される。このようなスペク
トルの入手は、1)1つのスペクトロメータにより、異なる光源輝度または異な
る検出器/スペクトロメータ露出時間を使用して、異なるスペクトル領域からデ
ータを直列に入手することにより、2)例えば、ランプへの電圧入力を変化し、
またはスペクトロメータへの露出時間を変化させることにより、異なる光の輝度
を使用して、複数のスペクトロメータに並列にデータを入手することにより、し
かし、露出時間が違うと、例えば、特に処理ライン内でサンプルが移動している
場合には、サンプル上の異なる領域を見ているために、サンプリング誤差を生じ
ることがあるが、3)(フィルタ付き光検出器が、もっと短い露出時間を使用す
る場合と同じ効果を与える)中性密度フィルタ付き光検出器を含む、2つまたは
複数の光検出器を含む、同じ露出時間、一定のランプ輝度を使用する複数のスペ
クトロメータにより行われる。この方法は、同じ光源輝度を使用し、およびすべ
てのスペクトロメータ検出器上の露出時間を同じにすることにより、すべての波
長輝度に対して、良好な信号対雑音比で、2つのまたは複数のスペクトルを供給
する。この方法は、複数の露出時間ではなく、スペクトロメータ170に濾過入
力82を使用する少なくとも1つのフィルタ付き光検出器を使用する。フィルタ
は、中性密度フィルタ、スペクトラロン、テフロン(登録商標)、オパールでコ
ーティングしたガラス、スクリーンを含むが、これらに限定されないスペクトロ
メータが使用する波長の上記範囲内で、同じ強度で光を吸収する任意の材料から
作ることができる。2つの異なるランプ電圧を使用する二重輝度方法は、問題が
あることが分かっている。何故なら、高輝度のスペクトルおよび低輝度のスペク
トルは、スペクトル内の勾配の違いにより、容易に一緒に結合することができな
いからである。二重露出方法を使用すると、固さおよび他の特性を予測するのに
必要な優れた結合スペクトルを入手することができ、ブリックスの予測精度も改
善される。
For each example of the method and apparatus of the present invention, one sample provides two or more spectra from different spectral regions. Obtaining such spectra can be accomplished by: 1) serially obtaining data from different spectral regions using one spectrometer with different source intensities or different detector / spectrometer exposure times; Change the voltage input to the lamp,
Or by varying the exposure time to the spectrometer, using different light intensities, to obtain data in parallel to multiple spectrometers, but different exposure times, for example, especially in the processing line. If the sample is moving in, it may cause sampling errors due to looking at different areas on the sample, 3) (if the photodetector with filter uses a shorter exposure time). The same exposure time, multiple spectrometers using constant lamp brightness, including two or more photodetectors, including a photodetector with a neutral density filter. This method uses the same source brightness and has the same exposure time on all spectrometer detectors, resulting in good signal-to-noise ratio for all wavelength intensities, two or more. Supply the spectrum. This method uses at least one filtered photodetector that uses a filtered input 82 on the spectrometer 170 rather than multiple exposure times. Filters include, but are not limited to, neutral density filters, Spectralon, Teflon, opal coated glass, and screens that absorb light at the same intensity within the above range of wavelengths used by the spectrometer. It can be made from any material. The dual brightness method, which uses two different lamp voltages, has proven problematic. This is because the high-intensity spectrum and the low-intensity spectrum cannot be easily combined together due to the difference in slope in the spectrum. Using the double-exposure method, one can obtain the excellent binding spectra needed to predict stiffness and other properties, and also improve the Brix prediction accuracy.

【0024】 例えば、サンプルがリンゴである複数のサンプル・タイプで行われる、本発明
の装置およびプロセスにより測定について説明する。測定は、誤差が±1〜2ポ
ンドおよび±0.5〜1.0ブリックスである1つの校正式を使用していて、特
定のリンゴの栽培変種により影響を受けない。本発明は、果物を含むサンプルの
複数の品質パラメータの同時測定用の実験室用、ポータブル・タイプおよびオン
ライン・タイプの近赤外線分析装置に関する。用途または予測または測定対象の
特定の特性により、万能タイプから非常に特殊な種々の校正モデルを使用するこ
とができる。例えば、校正はある変種用、異なる地理的位置、記憶しているv.
新鮮な果物および他の校正に対する特定のものであってもよい。
Measurements will be described with the apparatus and process of the present invention, for example, performed on multiple sample types where the sample is an apple. The measurements are unaffected by a particular apple cultivar, using one calibration equation with an error of ± 1-2 pounds and ± 0.5-1.0 brix. The present invention relates to a laboratory, portable and on-line near-infrared analyzer for the simultaneous measurement of multiple quality parameters of samples containing fruits. Depending on the application or the specific characteristics of the prediction or measurement target, various calibration models from universal type to very specific can be used. For example, a calibration may be for one variant, a different geographic location, a remembered v.
It may be specific for fresh fruits and other proofs.

【0025】 果物の品質を含むサンプルの品質のランキングをつけるためのツールとしての
働きをする、より大きな役割を行う近赤外線技術について説明する。非化学的「
特性」を抽出ための、近赤外線の統計的校正技術の独自の機能は、高い樹に実る
果実に対する一般的な近赤外線の「品質指針」の開発のための技術を提供する。
この一般的な「品質指針」は、近赤外線スペクトルから抽出することができるす
べての情報を結合し、ブリックス、酸味、固さ、密度、pH、色および外部およ
び内部異常および欠陥に関する情報を含む。
A larger role near-infrared technique is described that serves as a tool for ranking sample qualities, including fruit quality. Non-chemical
The unique function of the near-infrared statistical calibration technique to extract "characteristics" provides the technology for the development of a general near-infrared "quality guide" for fruit bearing high trees.
This general "quality guide" combines all the information that can be extracted from the near infrared spectrum and includes information about brix, sourness, firmness, density, pH, color and external and internal anomalies and defects.

【0026】 745nm以下の近赤外線の波長領域は、従来の調査により探求されていない
。通常、従来技術の設計およびまたは使用する装置は、もっと長い波長領域が適
当なデータを供給した。近赤外線分光学を使用する、液体および丸ごとの果物内
の糖の含有量を測定するための従来技術は、もっと長い照射波長を使用する。固
さ、酸味、密度およびpHのような他の重要な品質パラメータを測定するための
従来技術はない。従来技術では、消費者の味の好みと、糖、酸味、pH、固さ、
色および外部および内部欠陥および異常のような、複数の品質パラメータの結合
近赤外線測定とを相互に関連付けなかった。
The near infrared wavelength range below 745 nm has not been explored by conventional investigations. In general, devices of the prior art design and / or use provided that longer wavelength regions provided adequate data. Prior art techniques for measuring sugar content in liquids and whole fruits using near infrared spectroscopy use longer irradiation wavelengths. There is no prior art for measuring other important quality parameters such as firmness, sourness, density and pH. In the prior art, consumer taste preferences, sugar, sourness, pH, firmness,
We did not correlate multiple near-infrared measurements of multiple quality parameters such as color and external and internal defects and anomalies.

【0027】 本明細書においては、250〜1150nmの波長領域を、種々の丸ごとの果
物内の糖の含有量(ブリックス)ばかりでなく、固さ、密度、酸味、pH、色お
よび外部および内部欠陥を、非破壊的に測定するために使用することができるこ
とを説明する。例えば、オレンジの密度を測定し、品質と相互に関連付ける。例
えば、通常、冷凍破損果物および乾燥した果物は、よい品質の果物より低い密度
を持ち、少ない水分(すなわち、より多くの乾燥した物質の含有量)を含む。近
赤外線密度測定は、仕分け/包装ラインまたはスーパーマーケットにおいて、品
質の悪い果物を除去するために使用することができる。熟成度および品質に関連
を持つ、カラー色素および葉緑素についていの情報は、250〜約699nmの
波長から入手される。約700〜1150nmの波長、すなわち、短波長近赤外
線領域において、C−H,N−H、O−H情報が入手される。可視光線領域と近
赤外線領域とを結合すると、特に果物の化学的特性、物理特性および消費者特性
を予測するための分析機能が向上する。これらのパラメータすべては、結合した
可視光線スペクトル/近赤外線スペクトルから、同時に決定することができる。
1つのパラメータから、成熟度または品質のもっと優れた測定基準である「品質
指標」を入手するために、複数のパラメータを結合することができる。
In the present specification, the wavelength range of 250 to 1150 nm refers to not only the sugar content (brix) in various whole fruits but also the hardness, density, sourness, pH, color and external and internal defects. Can be used for non-destructive measurements. For example, orange density is measured and correlated with quality. For example, frozen broken and dried fruits typically have lower densities and contain less water (ie, more dried material content) than good quality fruits. Near infrared density measurements can be used in sorting / packing lines or in supermarkets to remove poor quality fruit. Information about color pigments and chlorophyll, which is related to maturity and quality, is available from wavelengths of 250 to about 699 nm. C-H, N-H, OH information is available in the wavelength range of about 700-1150 nm, i.e. in the short-wave near-infrared region. Combining the visible and near-infrared regions improves analytical capabilities, especially for predicting chemical, physical and consumer properties of fruits. All these parameters can be determined simultaneously from the combined visible / near infrared spectrum.
Multiple parameters can be combined to obtain a better metric of maturity or quality, a “quality index” from a single parameter.

【0028】 約250〜699nm領域内での丸ごとの果物による光の吸収は、約600〜
699nmの領域内で吸収を行う、葉緑素(緑の色素)を含む色素によるものが
圧倒的に多い。葉緑素は、多数の葉緑素−蛋白質複合体からなる。アントシアニ
ン(赤の色素)およびキサントフィル(黄色の色素)において最も顕著な、これ
らの葉緑素−蛋白質複合体内での変化および他の色素内での変化は、熟成プロセ
スおよび成熟プロセスに関連している。葉緑素および色素は、固さを判断する場
合に重要なものである。
The absorption of light by whole fruits in the region of about 250-699 nm is about 600-
The overwhelming majority is due to pigments containing chlorophyll (green pigment) that absorb in the 699 nm region. Chlorophyll is composed of numerous chlorophyll-protein complexes. The changes most prominent in anthocyanins (red pigment) and xanthophyll (yellow pigment) within these chlorophyll-protein complexes and within other pigments are associated with ripening and maturation processes. Chlorophyll and pigments are important in determining firmness.

【0029】 700〜925nmおよびこれらの波長よりも長い近赤外線波長は、普通の近
赤外線スペクトロメータで容易に研究することができるが、もっと波長の短かい
近赤外線は下記の理由により今迄研究されなかった。1)例えば、InGaAs
のような鉛の塩および他の検出器は、短い波長を感知しなかった。2)光回折格
子は、もっと長い波長で燃焼してしまい、短い波長においては効率が低かった。
3)光源は、可視光線領域(250〜699nm)内の生物学的(植物および動
物)材料の、強い光の吸収および散乱を克服するのに十分なエネルギー出力を、
短い波長のところに持っていなかった。
Near-infrared wavelengths of 700-925 nm and longer than these wavelengths can be easily studied with ordinary near-infrared spectrometers, but shorter-infrared wavelengths have been studied until now for the following reasons. There wasn't. 1) For example, InGaAs
Lead salts such as and other detectors did not sense short wavelengths. 2) The light diffraction grating burned at a longer wavelength, and the efficiency was low at a shorter wavelength.
3) The light source provides sufficient energy output to overcome the strong light absorption and scattering of biological (plant and animal) materials in the visible region (250-699 nm),
I didn't have it at a short wavelength.

【0030】 本明細書においては、糖の含有量(乾燥材料の含有量に逆比例の関係で関連す
る、ブリックス丸ごとの可溶性固体とも呼ばれる)、固さ、酸味、密度、pH、
色および外部および内部欠陥および異常に対する可視光線/近赤外線(VIS/
NIR)分光学的技術による測定装置および方法について説明する。上記装置お
よび方法および装置は、リンゴ、ブドウ、オレンジ、ポテトおよびサクランボ内
の1つまたは複数の特性を測定することができる。本明細書においては、化学的
特性のデータおよび物理特性のデータを結合して、味、外観および色のような消
費者の特性;収穫時期のような収穫変数;および固さの保持および腐敗するまで
の時間のような貯蔵変数を予測することができる機能について証明する。
As used herein, sugar content (also referred to as soluble whole solid of Brix, inversely related to dry material content), firmness, sourness, density, pH,
Visible / Near Infrared (VIS /
The measuring device and method by NIR) spectroscopy will be described. The above devices and methods and devices are capable of measuring one or more properties in apples, grapes, oranges, potatoes and cherries. As used herein, chemical and physical property data are combined to provide consumer properties such as taste, appearance and color; harvest variables such as harvest time; and firmness retention and spoilage. Demonstrate the ability to predict storage variables such as time to.

【0031】 (図面の簡単な説明) 添付の図面を参照しながら、本発明の好ましい実施形態および追加の実施形態
の以下の詳細な説明を読めば、本発明をもっとよく理解することができる。それ
故、そうすることにより、本発明の上記および他の特徴および利点をもっと容易
に理解することができるだろう。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The invention may be better understood by reading the following detailed description of the preferred and additional embodiments of the invention with reference to the accompanying drawings. Therefore, by doing so, the above and other features and advantages of the invention will be more readily understood.

【0032】 図1は、可視光線スペクトルと近赤外線スペクトルとを結合したスペクトルで
、果物の特性を測定し、相互に関連付けるための装置の一実施形態を示す上面図
である。上記実施形態は、サンプル面を持つサンプルと接触している、この図で
はほぼ半球形の形をしていて、保持物体を押し付けている固定またはスプリング
偏向素子を持ち、この図ではリンゴであるサンプルが移動するのを防止するサン
プル・ホルダーと;サンプル面と接触している光検出器を設置または保持してい
る光検出器固定またはスプリング偏向素子を持つ光検出器と、サンプル面の近く
に位置していて、光センサに対して0〜90度の間、通常は45度のところに位
置する光源とを備える。光源および光検出器は、一般に、サンプル面に対して直
角に位置している。光源としては、例えば、タングステン/ハロゲン・ランプを
使用することができる。ヒート・ブロックとして機能するオプションとしての1
つのフィルタまたは複数のフィルタ、すなわち、帯域フィルタおよびカット・フ
ィルタは、光源とサンプルとの間、またはサンプルとスペクトロメータとの間に
置くことができる。光源としては、例えば、それぞれが1000ワットまでの電
力、しかし、通常は50ワット、75ワットまたは150ワットの電力を持つ、
CPU制御のスペクトロメータ、または1つまたは複数の外部光源からの5ワッ
トのランプ源を使用することができるが、これに制限されない。この図の場合に
は光ファイバ・センサである、光源からの出力は、スペクトロメータ内の電荷結
合素子アレイのような光検出器への入力になる。サンプル・ホルダー、光検出器
固定素子および光源固定素子を備える光源は、プレートまたは他の固定金具に取
り付けられる。サンプルを固定しまたは設置するために、他の固定金具または素
子を使用することができるが、これらの固定金具および素子は、使用するデバイ
スまたは方法が、測定が行われている間、光源および光検出器に対して正しい位
置にサンプルを保持する場合にだけ必要となる。
FIG. 1 is a top view of one embodiment of an apparatus for measuring and correlating fruit characteristics with a combined visible and near infrared spectrum. The above embodiment has a fixed or spring deflection element in contact with a sample having a sample surface, which in this figure is approximately hemispherical in shape and which is holding a holding object, and which is an apple in this figure. A sample holder to prevent movement of the photodetector; a photodetector with a fixed or spring deflection element that holds or holds the photodetector in contact with the sample surface, and located near the sample surface And a light source located between 0 and 90 degrees relative to the photosensor, typically 45 degrees. The light source and photodetector are typically located at right angles to the sample plane. A tungsten / halogen lamp, for example, can be used as the light source. 1 as an option to act as a heat block
One filter or multiple filters, ie bandpass and cut filters, can be placed between the light source and the sample or between the sample and the spectrometer. The light sources, for example, each have a power of up to 1000 watts, but usually have a power of 50 watts, 75 watts or 150 watts,
A CPU-controlled spectrometer, or a 5 watt lamp source from one or more external light sources can be used, but is not limited thereto. The output from the light source, which in this case is a fiber optic sensor, becomes the input to a photodetector, such as a charge coupled device array in the spectrometer. The light source, including the sample holder, photodetector fixture and light source fixture, is mounted on a plate or other fixture. Other fixtures or elements may be used to fix or mount the sample, but these fixtures and elements may be used depending on the device or method used while the measurement is being performed. Only needed to hold the sample in the correct position with respect to the detector.

【0033】 図1Aは図1の側断面図である。 図1Bは図1の側断面図であるが、光源固定素子は図示してあるが、サンプル
は図示していない。 図1Cは本発明の方法を示すフローチャートである。このフローチャートは、
本発明のすべての実施形態の略図である。
FIG. 1A is a side sectional view of FIG. FIG. 1B is a side sectional view of FIG. 1, in which the light source fixing element is shown, but the sample is not shown. FIG. 1C is a flow chart showing the method of the present invention. This flow chart is
3 is a schematic diagram of all embodiments of the present invention.

【0034】 図1Dはサンプルを照射する光源、この図ではスペクトロメータ1...nで
示す、スペクトル測定デバイスに入力として供給される、サンプルからのスペク
トルの光収集チャネル1...n(光検出器1...n)を備える方法および装
置を示すフローチャートである。スペクトロメータ1...nおよびチャネル出
力1...nは、アナログからデジタルに変換され、各チャネルに対して、CP
Uへの入力になる。CPUは各工程毎にコンピュータ・プログラム制御され、こ
のフローチャートにおいては、CPUの後に、コンピュータ・プログラム制御活
動を示す。コンピュータの出力は、また各チャネル1...nに送られ、この場
合、工程1)において、各チャネル1...nに対する吸収スペクトルが計算さ
れ、工程2)においては、吸収スペクトルが、スペクトロメータ1...nによ
りサンプルから検出した全波長範囲を含む1つのスペクトルに結合され、工程3
)においては、平滑化または箱形平滑または導関数の計算などの数学的前処理が
行われ、工程4)においては、処理した結合スペクトルと、それに対してサンプ
ルをチェックする、各特性1...xに対して記憶している校正スペクトルとの
比較が行われ、工程5)においては、工程4)の結果に基づいて決定が分類され
、工程6)においては、それに対してサンプルがチェックされる各特性1...
xの定量化の結果がさらに結合および比較される。吸収は下記のように計算され
る。暗いスペクトル、基準スペクトルおよびサンプル・スペクトルが収集される
と、バールの法則により濃度に比例する吸収スペクトルを計算するために、これ
らスペクトルが処理される。背景の光/周囲の光を含んでいる場合がある暗いス
ペクトルが、サンプル・スペクトルおよび基準スペクトルの両方から差し引かれ
る。その後で、サンプル・スペクトルで割られた基準スペクトルの対数の底10
が計算される。これが吸収スペクトルである。暗いスペクトルおよび基準スペク
トルは、周期的に収集することができること、すなわち、これらのスペクトルを
、必ずしも、各サンプル・スペクトルと一緒に収集する必要が無いことに留意さ
れたい。光源および検出器が安定していて、変動しない場合には、記憶している
暗いスペクトルおよび基準スペクトルを使用することができる。前処理の際には
、ビン入れ、平滑化、波長の割合表示、導関数の採取、スペクトルの正規化、波
長差引き等のような、当業者周知の技術が使用される。その後で、例えば、固さ
、ブリックス、pH、酸味、密度、色および外部および内部欠陥、またはサンプ
ル30の酸味のような1つまたは複数の特性を示すか、または予測する出力を生
成するために、処理した吸収スペクトルが、記憶している校正アルゴリズムと比
較される。
FIG. 1D shows a light source for illuminating the sample, in this figure spectrometer 1. . . The light collecting channels 1. of the spectra from the sample, which are supplied as inputs to the spectrum measuring device, designated 1.n. . . 3 is a flow chart illustrating a method and apparatus comprising n (photodetectors 1 .... n). Spectrometer 1. . . n and channel output 1. . . n is converted from analog to digital, and for each channel, CP
It becomes an input to U. The CPU is computer program controlled for each step, and in this flow chart, the computer program control activity is shown after the CPU. The output of the computer is also 1. . . n, in which case in step 1) each channel 1. . . The absorption spectrum for n is calculated and in step 2) the absorption spectrum is calculated for the spectrometer 1. . . n into one spectrum covering the entire wavelength range detected from the sample, step 3
In step 4), mathematical pretreatments such as smoothing or box-shaped smoothing or calculation of derivatives are performed, and in step 4) the processed combined spectrum and the sample for which each characteristic is checked. . . A comparison is made to the stored calibration spectrum for x, and in step 5) the decision is classified based on the result of step 4), and in step 6) the sample is checked against it. Each characteristic 1. . .
The results of the quantification of x are further combined and compared. Absorption is calculated as follows: Once the dark spectrum, the reference spectrum and the sample spectrum have been collected, they are processed in order to calculate an absorption spectrum proportional to concentration according to Barr's law. The dark spectrum, which may include background light / ambient light, is subtracted from both the sample and reference spectra. Then the logarithmic base 10 of the reference spectrum divided by the sample spectrum
Is calculated. This is the absorption spectrum. Note that the dark spectrum and the reference spectrum can be collected periodically, i.e. they do not necessarily have to be collected with each sample spectrum. If the light source and detector are stable and do not fluctuate, then the stored dark and reference spectra can be used. Techniques well known to those skilled in the art are used during the pretreatment, such as binning, smoothing, wavelength percentage display, derivative sampling, spectrum normalization, wavelength subtraction, and the like. Then, to produce an output that exhibits or predicts one or more properties such as, for example, hardness, brix, pH, sourness, density, color and external and internal defects, or sourness of sample 30. , The processed absorption spectrum is compared with a stored calibration algorithm.

【0035】 図1Eはサンプルを照射するタングステン・ハロゲン・ランプのような、広帯
域の光源としての光源を示す方法および装置を示すフローチャートである。少な
くとも1つ、しかし、好ましい実施形態の場合には複数の個々の波長濾過(帯域
通過)光電検出器が、サンプルからのスペクトルの収集チャネル1...n(光
電検出器1...n)に対してスペクトル検出を行う。検出したスペクトルの管
理は、図1Dのところで説明したものと同じである。
FIG. 1E is a flow chart showing a method and apparatus showing a light source as a broadband light source, such as a tungsten halogen lamp for illuminating a sample. At least one, but in the preferred embodiment, a plurality of individual wavelength filtering (bandpass) photoelectric detectors are provided for collecting channels 1. . . Spectral detection is performed for n (photoelectric detectors 1 ... n). The management of the detected spectrum is the same as that described in FIG. 1D.

【0036】 図1Fはサンプルを照射するために順次点火または点灯する、個々の波長の発
光ダイオード(LED)からなる光源を示す、本発明の方法および装置を説明す
るためのフローチャートである。少なくとも1つの広帯域光電検出器、および他
の実施形態の場合には各発光ダイオードに対する少なくとも1つの広帯域光電検
出器が、サンプルからのスペクトルの光収集チャネル1...n(光電検出器1
...n)に対してスペクトル検出を行う。検出したスペクトルの管理は、図1
Dのところで説明したものと同じである。この実施形態のもう1つの光源は、同
調できるダイオード・レーザ、レーザ・ダイオード、および光源とサンプルとの
間またはサンプルと光電検出器との間のフィルタ・ホイールの使用を含むが、こ
れらに限定されない。
FIG. 1F is a flow chart illustrating a method and apparatus of the present invention showing a light source consisting of individual wavelength light emitting diodes (LEDs) that are sequentially ignited or lit to illuminate a sample. At least one broadband photodetector, and in another embodiment at least one broadband photodetector for each light emitting diode, comprises a light collection channel 1. . . n (photoelectric detector 1
. . . Perform spectrum detection for n). Figure 1 shows the management of the detected spectra.
It is the same as that described in D. Another light source in this embodiment includes, but is not limited to, the use of a tunable diode laser, a laser diode, and a filter wheel between the light source and the sample or between the sample and the photoelectric detector. .

【0037】 図2はオプションとしてのフィルタ、およびこの図ではサンプル面に近い複数
の光検出器となっている、少なくとも1つの光検出器を含む、この図では1つの
光源で示してある少なくとも1つの光源を示す頂部の平面図である。この図は、
第1の光検出器が光源の光の方向に対してほぼ45度の方向を向いていて、第2
の光検出器が、光源の光の方向から約180度の方向を向いている場合の、サン
プル面を照射する光の方向に対する光検出器の向きを示す。この図の場合には、
光検出器は、光源からの光と同じ平面内に位置する。光検出器の出力は、スペク
トロメータへの入力となる。1つのスペクトル測定/検出器に1つの入力を供給
するために、上記出力を結合することもできるし、個々のスペクトロメータへ供
給するために入力を別々に形成することもできる。測定装置が1つの場合には、
光シャッタを使用することができ、別な方法としては、各測定位置から直列に別
々に光入力を供給するために作動させることができ、それにより、サンプルの異
なる深度または位置から2つのスペクトルが生成する。
FIG. 2 includes an optional filter and at least one photodetector, in this figure a plurality of photodetectors close to the sample plane, at least one shown in this figure as one light source. FIG. 6 is a plan view of the top showing two light sources. This figure is
The first photodetector is oriented at approximately 45 degrees to the direction of the light from the light source, and the second photodetector
Shows the orientation of the photodetector with respect to the direction of the light that illuminates the sample surface when the photodetector of FIG. In this case,
The photodetector is located in the same plane as the light from the light source. The output of the photodetector is the input to the spectrometer. The outputs can be combined to provide one input to one spectral measurement / detector, or the inputs can be separately formed to provide individual spectrometers. In case of one measuring device,
An optical shutter can be used, or alternatively, it can be operated to separately provide an optical input in series from each measurement position, thereby providing two spectra from different depths or positions of the sample. To generate.

【0038】 図2Aはサンプルを除去した場合の、図2の部分立面図である。 図2Bは両方光検出器が、光源からの光の方向に対して約45度の方向を向い
ている場合の、光検出器の方向を示す、オプションとしてのフィルタと、サンプ
ル面の近くに位置していて、サンプルを照射する方向を向いている複数の光検出
器を含む、1つの光源を示す頂部の平面図である。この図の場合、光検出器は、
光源からの光に対して直角な同一平面内に位置する。
FIG. 2A is a partial elevational view of FIG. 2 with the sample removed. FIG. 2B shows the orientation of the photodetectors, both when the photodetectors are oriented approximately 45 degrees with respect to the direction of the light from the light source, and an optional filter and located near the sample plane. FIG. 3A is a top plan view showing one light source including a plurality of photodetectors oriented to illuminate a sample. In this case, the photodetector is
Located in the same plane perpendicular to the light from the light source.

【0039】 図2Cは図2Bの立面図である。 図2Dは例えば、ベローの形または周囲の光から光検出器を遮蔽し、サンプル
からの光スペクトル出力を検出するように、光検出器の方を向いている他のシー
ルド・アーティクルの形をしている遮蔽方法および装置を示す図2Cの一部であ
る。
FIG. 2C is an elevation view of FIG. 2B. FIG. 2D shows, for example, the form of a bellows or other shield article pointing towards the photodetector so as to shield the photodetector from ambient light and detect the optical spectral output from the sample. FIG. 2C is a portion of FIG. 2C showing the shielding method and apparatus being used.

【0040】 図2Eは図2の光検出器とサンプルとの間のシールド・デバイスの詳細図であ
る。この図の場合、シールドはベローの形をしている。他のシールド装置および
方法に類似のシールド構造体を提供する。
FIG. 2E is a detailed view of the shield device between the photodetector of FIG. 2 and the sample. In this case, the shield has a bellows shape. A shield structure similar to other shield devices and methods is provided.

【0041】 図3は光源と光検出器構成の他の実施形態を示す頂部の平面図である。この場
合、光源は、例えば、スペクトロメータのところのランプのような照明源からの
光ファイバにより連絡している。光の検出は、光源に対して種々の位置に位置す
る、例えば、光ファイバまたは他の透過手段のような光センサにより行われる。
FIG. 3 is a top plan view showing another embodiment of the light source and photodetector configuration. In this case, the light source is in communication by an optical fiber from an illumination source, for example a lamp at the spectrometer. The detection of light is performed by optical sensors located at various positions with respect to the light source, such as optical fibers or other transmissive means.

【0042】 図3Aはある実施形態を示す図3の一部である。この場合、光源120または
ランプ123の光は、少なくとも1つの方向で、光ファイバまたは光検出器80
と同心状態に位置している光源ファイバにより、光源120またはランプ123
から送られる。光源および光検出器は、図1のところで説明したものと同じもの
であってもよい。個々の波長を放射する順次点灯する発光ダイオードであっても
よい、この図の場合には複数の光源である、少なくとも1つの光源を、別の光源
として使用することができる。この場合、発光ダイオードが使用され、光センサ
または光検出器としては、同心状に位置する発光ダイオードの中心の広帯域フォ
トダイオード検出器を使用することができる。図3Aは、広帯域光検出器の周囲
に同心状に位置する光源またはランプ(および、別な方法としては、発光ダイオ
ード)、および別な方法としては広帯域フォトダイオード検出器255を示すが
、この実施形態の上記光源および他の実施形態の光源120/発光ダイオード2
57は、他の装置でも使用することができることを理解されたい。これら2つの
構成および他の構成も、フィルタ付き光電検出器255および広帯域ランプ12
3の設計の使用の際に適用される。
FIG. 3A is a portion of FIG. 3 showing an embodiment. In this case, the light of the light source 120 or the lamp 123 is directed in at least one direction by the optical fiber or the photodetector 80.
The light source 120 or the lamp 123 is provided by the light source fiber located concentrically with the light source.
Sent from. The light source and photodetector may be the same as described in FIG. It is possible to use at least one light source, which in the case of this figure is a plurality of light sources, which may be sequentially light-emitting diodes emitting individual wavelengths, as another light source. In this case, a light emitting diode is used, and as the optical sensor or photodetector, a broadband photodiode detector in the center of the concentrically located light emitting diodes can be used. FIG. 3A shows a light source or lamp (and, alternatively, a light emitting diode) located concentrically around the broadband photodetector, and, alternatively, a broadband photodiode detector 255, which is an implementation of this implementation. Light source of the above embodiment and light source of other embodiments 120 / light emitting diode 2
It should be appreciated that 57 may be used with other devices. These two and other configurations also apply to the filtered photoelectric detector 255 and the broadband lamp 12.
Applies when using the 3 design.

【0043】 図3Bはある実施形態を示す図3の一部である。この場合、光検出器または光
検出ファイバは、少なくとも1つの光源または光源ファイバを囲んでいる。光源
および光検出器としては、図1のところで説明したものを使用することができる
。別の光源および光検出器を設置することもできる。この図の場合には、中央に
位置する光源は、ランプであってもよいし、スペクトロメータからの光であって
もよい。光の検出は、光ファイバと、任意の1本のファイバまたはファイバのグ
ループによる透過を制限するサンプルとの間の個々の広帯域フィルタを含む光フ
ァイバの透過により行うことができる。別な方法としては、光源供給および検出
は、分岐反射プローブにより行うことができる。反射プローブは、1つまたは複
数の光供給源、および1つまたは複数のスペクトロメータに入力を供給する1つ
または複数の光検出器を提供することができる。
FIG. 3B is a portion of FIG. 3 showing an embodiment. In this case, the photodetector or photodetection fiber surrounds at least one light source or light source fiber. As the light source and the photodetector, those described in FIG. 1 can be used. Other light sources and photodetectors can also be installed. In the case of this figure, the centrally located light source may be a lamp or light from a spectrometer. Detection of light can be accomplished by transmission of an optical fiber that includes an individual broadband filter between the optical fiber and a sample that limits transmission by any one fiber or group of fibers. Alternatively, light source delivery and detection can be done with a bifurcated reflectance probe. The reflectance probe can provide one or more light sources and one or more photodetectors that provide input to one or more spectrometers.

【0044】 図4は光源および光検出器構成の他の実施形態を示す頂部の平面図である。こ
の場合、この図では2つの光源になっている、少なくとも1つの光源が、例えば
、スペクトロメータのところのランプ、またはコンピュータ制御下の外部ランプ
のような、照明源からの光ファイバにより連絡している。光の検出は、例えば、
サンプルからの出力を検出し、スペクトロメータへ入力を供給する光源に対して
種々の関係で位置する、例えば、光ファイバまたは他の透過手段のような光セン
サにより行われる。
FIG. 4 is a top plan view showing another embodiment of the light source and photodetector configuration. In this case, at least one light source, which in this figure is two light sources, is connected by a fiber optic from an illumination source, for example a lamp at the spectrometer or an external lamp under computer control. There is. The detection of light is, for example,
It is performed by an optical sensor, such as, for example, an optical fiber or other transmissive means, located in various relations to a light source that detects the output from the sample and provides the input to the spectrometer.

【0045】 図5はサンプリング・ヘッド内に構成されている光源および光検出器を示す、
手のひらサイズのケース内の、本発明の他の実施形態を示す、頂部の平面図であ
る。この実施形態の場合には、サンプリング・ヘッドのところに、タングステン
・ハロゲン・ランプであってもよい少なくとも1つの光源が、個々の波長濾過光
電検出器に対して位置している。光電検出器を、光源および例えば、柔軟なまた
は圧縮することができるフォーム、ベローおよび他のこのような材料または構造
体により供給される、周囲のシールドとして示す周囲の光から遮蔽するために、
ある方法または素子が必要になる。この図の場合には、サンプリング・ヘッドは
、光源に対して光電検出器が同心状に位置するように配置される。光源は、例え
ば、ケース内のランプのような照明源からの光ファイバにより、または広帯域出
力ランプのようなサンプリング・ヘッド内にランプを設置することにより連絡す
ることができる。例えば、タングステン・ハロゲン・ランプが、同心状に配置さ
れた光電検出器の中心に物理的に設置されている。光源は、サンプル面と接触し
た状態で、またはサンプル面の近くに設置することができる。光源と光電検出器
およびコンピュータ・プロセッサとの間で電気的な連絡が行われる。スペクトロ
メータまたはスペクトル測定機能を行う光電検出器は、サンプルの1つまたは複
数のパラメータを表す出力を生成するために、マイクロプロセッサが記憶してい
る校正アルゴリズムにより処理される入力を供給する。図1Eは、この実施形態
の動作を示す。この場合、すべての構成部材は、ケース250内に収容される。
FIG. 5 shows a light source and photodetector configured in the sampling head,
FIG. 6 is a top plan view of another embodiment of the present invention in a palm-sized case. In the case of this embodiment, at the sampling head, at least one light source, which may be a tungsten halogen lamp, is located for each wavelength-filtered photoelectric detector. To shield the photodetector from the light source and ambient light, such as the flexible or compressible foam, bellows and other such materials or structures, shown as the ambient shield,
Some method or element is required. In this case, the sampling head is arranged so that the photoelectric detector is concentric with the light source. The light source can be communicated by, for example, an optical fiber from an illumination source such as a lamp in a case or by placing the lamp in a sampling head such as a broadband output lamp. For example, a tungsten halogen lamp is physically located in the center of a concentrically arranged photoelectric detector. The light source can be placed in contact with the sample surface or near the sample surface. Electrical communication is provided between the light source and the photodetector and computer processor. A photodetector performing a spectrometer or spectral measurement function provides an input that is processed by a calibration algorithm stored by the microprocessor to produce an output representative of one or more parameters of the sample. FIG. 1E illustrates the operation of this embodiment. In this case, all the components are housed in the case 250.

【0046】 図5Aはサンプリング・ヘッド上に位置するサンプルを示す、図5の側面図で
ある。 図5Bは図5の実施形態である。この場合、サンプリング・ヘッド260は、
少なくとも2つのクランプの顎266を持つクランプ263の形をしていて、上
記2つのクランプの顎は、少なくとも1つの顎266構造体内に、少なくとも1
つのランプ123を収容および固定し、少なくとも1つのクランプの顎266構
造体内に、少なくとも1つの光検出器80を収容および固定し、その結果、クラ
ンプ263が閉じた場合に、顎266が、少なくとも1つのランプ123を持つ
ように位置しているサンプル300、およびサンプル面35に近い少なくとも1
つの光検出器80を収容するようになっている。光検出器80は、サンプルから
、フィルタ130付き光電検出器255またはスペクトロメータ170アレイに
、スペクトルを送信する光ファイバの形をしている。出力82は、図1Dまたは
図1Eに示すように管理される。
FIG. 5A is a side view of FIG. 5, showing the sample located on the sampling head. FIG. 5B is an embodiment of FIG. In this case, the sampling head 260
In the form of a clamp 263 having at least two clamp jaws 266, said two clamp jaws having at least one jaw in at least one jaw 266 structure.
One lamp 123 is received and secured, and at least one photodetector 80 is received and secured in at least one clamp jaw 266 structure such that when clamp 263 is closed, jaw 266 is at least one. Sample 300 positioned to have one lamp 123, and at least one near sample surface 35
Two photodetectors 80 are accommodated. The photodetector 80 is in the form of an optical fiber that transmits the spectrum from the sample to the photodetector 255 with filter 130 or to the spectrometer 170 array. The output 82 is managed as shown in FIG. 1D or 1E.

【0047】 図5Cはフィルタ130付き光電検出器255アレイの図5Bの一部である。
ファイバが、同心状に配置されているフィルタ130付き光電検出器255の中
心にくるように、光ファイバにより検出されたサンプルからのスペクトルは、サ
ンプルからの検出したスペクトルを送信するように内蔵され、設置されている。
位置決め構造体79は、フィルタ130付き光電検出器255に対して、光検出
器80を固定し、位置決めする。
FIG. 5C is a portion of FIG. 5B of a photoelectric detector 255 array with filter 130.
The spectrum from the sample detected by the optical fiber is integrated to transmit the detected spectrum from the sample such that the fiber is centered on the concentrically arranged photodetector 255 with filter 130, is set up.
The positioning structure 79 fixes and positions the photodetector 80 with respect to the photoelectric detector 255 with the filter 130.

【0048】 図5Dは図5の実施形態の図面である。この場合、サンプリング・ヘッド26
0は、少なくとも2つのクランプの顎266を持つクランプ263の形をしてい
て、上記2つのクランプの顎は、少なくとも1つの顎266構造体内に、少なく
とも1つのランプ123を収容および固定し、少なくとも1つのクランプの顎2
66構造体内に、少なくとも1つのアーク光電検出器90アレイを収容および固
定し、その結果、クランプ263が閉じた場合に、顎266が、少なくとも1つ
のランプ123を持つように位置しているサンプル300、およびサンプル面3
5に近い少なくとも1つのアーク光電検出器90を収容するようになっている。
アーク光電検出器90アレイは、フィルタ130付き光電検出器255アレイの
形をしていて、サンプル30を収容した場合に、ランプ123から等距離のとこ
ろに位置することが好ましい。出力82は、図1Dまたは1Eに示すように管理
される。
FIG. 5D is a drawing of the embodiment of FIG. In this case, the sampling head 26
0 is in the form of a clamp 263 with at least two clamp jaws 266, said two clamp jaws accommodating and fixing at least one lamp 123 in at least one jaw 266 structure, One clamp jaw 2
A sample 300 in which at least one arc photoelectric detector 90 array is housed and secured within a 66 structure such that jaw 266 is positioned to carry at least one lamp 123 when clamp 263 is closed. , And sample surface 3
It accommodates at least one arc photoelectric detector 90 close to five.
The arc photodetector 90 array is preferably in the form of a photodetector 255 array with a filter 130 and is equidistant from the lamp 123 when the sample 30 is contained. Output 82 is managed as shown in FIG. 1D or 1E.

【0049】 図5Eは図5Dの光電検出器255アレイの断面である。 図6はサンプリング・ヘッドの形をしている光源および光検出器構成を示す、
手のひらサイズのケース内の、本発明の他の実施形態の頂部の平面図である。こ
の実施形態の場合、サンプリング・ヘッドのところに、少なくとも1つの光検出
器に対して、少なくとも1つの光源が位置している。光源および光検出器または
光電検出器を、光源から遮蔽するための方法または素子が必要になり、例えば、
図2Dおよび2Eの構造体により示すような、柔軟なまたは圧縮することができ
るフォーム、ベロー、および同様に上記シールド構造体を供給すると考えられる
他の素子により、周囲のシールドが設置される。この図の場合には、サンプリン
グ・ヘッドは、少なくとも1つの光検出器または光電検出器が、同心状に配置さ
れている個々の波長発光ダイオードの中心に来るように配置される。この実施形
態の場合には、発光ダイオードは光源として機能し、少なくとも1つの光検出器
または光電検出器により順次発火または点灯する。図1Fはこの実施形態の動作
を示す。この場合、すべての構成部材は、ケース250に内蔵される。
FIG. 5E is a cross section of the photoelectric detector 255 array of FIG. 5D. FIG. 6 shows a light source and photodetector arrangement in the form of a sampling head,
FIG. 9 is a top plan view of another embodiment of the present invention in a palm-sized case. In this embodiment, at least one light source is located at the sampling head for at least one photodetector. A method or element is needed to shield the light source and the photodetector or photoelectric detector from the light source, for example:
The perimeter shield is installed by flexible or compressible foam, bellows, and other elements that would also provide the shield structure, as illustrated by the structures of FIGS. 2D and 2E. In the case of this figure, the sampling head is arranged such that at least one photodetector or photoelectric detector is centered on a concentrically arranged individual wavelength light emitting diode. In this embodiment, the light emitting diode functions as a light source and is fired or lit sequentially by at least one photodetector or photoelectric detector. FIG. 1F shows the operation of this embodiment. In this case, all the components are built in the case 250.

【0050】 図6Aはサンプリング・ヘッド内に取付素子により固定されている周囲シール
ド、発光ダイオード、および光電検出器または光検出器を示す、サンプリング・
ヘッドを示す図6の断面である。光検出器からの出力およびそのケースを示す。
FIG. 6A shows a perimeter shield, a light emitting diode, and a photoelectric or photodetector fixed by mounting elements within the sampling head.
7 is a cross section of FIG. 6 showing the head. The output from the photodetector and its case are shown.

【0051】 図6Bは本発明の開示の他の実施形態および図6の実施形態を示す立面図であ
る。この場合、サンプリング・ヘッドはケースに取り付けられていて、光検出器
は、サンプリング・ヘッド内に取付素子により取り付けられている。サンプリン
グ・ヘッドは、光源ランプにより照明されるように設置されているサンプルを収
容する。この実施形態は、周辺シールドとして機能するカバーを持つケースを備
える。さらに、サンプリング・ヘッドの構造体は、周辺シールドとして機能する
ことができる構造体を供給することができる、圧縮することができる、または柔
軟なフォームまたはベローであってもよい。光源の入力は、例えば、スペクトロ
メータからのものである。光電検出器からの出力は、検出器付きのスペクトロメ
ータのようなスペクトル測定器への入力となる。
FIG. 6B is an elevational view showing another embodiment of the present disclosure and the embodiment of FIG. In this case, the sampling head is mounted in the case and the photodetector is mounted in the sampling head by mounting elements. The sampling head contains a sample that is mounted to be illuminated by a light source lamp. This embodiment comprises a case with a cover that acts as a perimeter shield. Further, the structure of the sampling head may be a foam or bellows capable of providing a structure capable of acting as a perimeter shield, compressible, or flexible. The light source input is, for example, from a spectrometer. The output from the photoelectric detector becomes the input to a spectrum measuring instrument such as a spectrometer with a detector.

【0052】 図6Cは図では光ファイバの光検出器である複数の光検出器を示す、図6Bの
実施形態の平面図である。この図は、一方が光源に近く、他方が光源から遠い2
つの光検出器を示す。その目的は、より精度の高い、遠い、すなわち、深いスペ
クトル・データと、近い、すなわち、浅いスペクトル・データとの間の違いを考
慮に入れて、2つの異なる経路の長さ、すなわち、浅い経路の長さおよび深い経
路の長さを供給することである。この違いにより、本発明の方法は、濃度の予測
または特性の予測またはサンプル特性の予測を改善するために、経路の長さを修
正することができる。
FIG. 6C is a plan view of the embodiment of FIG. 6B showing a plurality of photodetectors, which in the figure are optical fiber photodetectors. In this figure, one is near the light source and the other is far from the light source.
Two photodetectors are shown. Its purpose is to take into account the difference between the more accurate, far or deep spectral data and the near, or shallow spectral data, for two different path lengths, namely shallow paths. Is to provide the length of and the length of the deep path. This difference allows the method of the present invention to modify the path length to improve concentration or property prediction or sample property prediction.

【0053】 図6Dは光源、ランプ、光源固定素子、ケース、サンプリング・ヘッド、光源
の近くおよび遠くに位置する光検出器、光源入力および光検出器出力を示す、図
6Bからの部分詳細図である。
FIG. 6D is a partial detail view from FIG. 6B showing the light source, the lamp, the light source fixing element, the case, the sampling head, the photodetector located near and far from the light source, the light source input and the photodetector output. is there.

【0054】 図6Eは図6の本発明の実施形態の立面図である。この図の場合、サンプリン
グ・ヘッド構造体は、周辺シールド構造体を供給する。 図6Fは光源の近くおよび遠くに位置する、サンプリング・ヘッドの周辺シー
ルド内に取り付けられている光検出器、ランプ入力を持つランプ、光検出器出力
およびケースを示す、図6Eからの部分詳細図である。
FIG. 6E is an elevational view of the embodiment of the present invention of FIG. In this case, the sampling head structure provides the perimeter shield structure. FIG. 6F is a partial detail view from FIG. 6E showing the photodetector mounted within the perimeter shield of the sampling head located near and far from the light source, the lamp with the lamp input, the photodetector output and the case. Is.

【0055】 図7は光源、ブラケット素子により取り付けられ、位置決めされている光検出
器、光検出器取付具、およびそこから少なくとも1つの光源および少なくとも1
つの光検出器から吊り下がる、ロッド、バーおよび他のこのようなブラケット取
付素子等の使用を含む、確実に固定されているか、他の方法で位置決めされてい
る光源固定素子を示す、本発明の包装/仕分けライン内の他の実施形態を示す側
面図である。少なくとも1つの光源が、この図ではリンゴであるサンプルを照射
するために設置されている。少なくとも1つの光検出器が、サンプルからの光ス
ペクトル出力を検出するために、ブラケット素子および光検出器取付具により設
置されている。この図のサンプルは、サンプル・コンベアにより送られる。少な
くとも1つの光源および少なくとも1つの光検出器への全露出は、チェック中の
サンプルの性質および実施形態の性質により制限される。すなわち、サンプリン
グ時間は、リンゴに対する包装/仕分けラインの用途により、5ミリ秒またはそ
れ以下に制限される。しかし、他のサンプリング時間および方法も、本発明の使
用方法の範囲内に含まれることを理解することができるだろう。図のサンプルを
監視している少なくとも1つの光検出器は、少なくとも1つの光源からの光の方
向に対して約30度の光を検出するためのものである。しかし、他の方法で、光
源に対して光検出器を設置することもできる。光源および光検出器は、サンプル
の近くに設置される。光源ランプには、スペクトロメータから電力を供給するこ
ともできるし、またはCPUにより外部から制御することもできる。光検出器は
、スペクトロメータのようなスペクトル検出器への入力である、検出した光スペ
クトルを含む1本の光ファイバであってもよい。検出した光スペクトルの処理は
、図1Cおよび図1Dのところで説明した処理と同じである。
FIG. 7 shows a light source, a photodetector mounted and positioned by bracket elements, a photodetector fixture, and at least one light source and at least one
Of the present invention showing a light source fixation element that is securely fixed or otherwise positioned, including the use of rods, bars and other such bracket mounting elements, etc., suspended from one photodetector. It is a side view which shows other embodiment in a packaging / sorting line. At least one light source is installed to illuminate the sample, which in this figure is an apple. At least one photodetector is installed by the bracket element and the photodetector fixture to detect the optical spectral output from the sample. The sample in this figure is sent by a sample conveyor. Total exposure to at least one light source and at least one photodetector is limited by the nature of the sample being checked and the nature of the embodiment. That is, the sampling time is limited to 5 ms or less depending on the application of the packaging / sorting line for apples. However, it will be appreciated that other sampling times and methods are within the scope of the method of use of the present invention. The at least one photodetector monitoring sample in the figure is for detecting light at about 30 degrees to the direction of the light from the at least one light source. However, it is also possible to install the photodetector on the light source in other ways. The light source and photodetector are installed near the sample. The light source lamp can be supplied with power from the spectrometer or can be externally controlled by the CPU. The photodetector may be a single optical fiber containing the detected optical spectrum, which is the input to a spectrum detector such as a spectrometer. The processing of the detected optical spectrum is the same as the processing described in FIGS. 1C and 1D.

【0056】 図7Aはサンプルが光源から光検出器の方向に移動し照射された場合の、光源
、およびサンプル移送システム、ブラケット取付具、光源固定素子、ランプ入力
およびスペクトロメータを示す、図7の部分立面図である。
FIG. 7A shows the light source and sample transfer system, bracket fixture, light source fixture, lamp input and spectrometer when the sample is moved and illuminated from the light source towards the photodetector. It is a partial elevation view.

【0057】 図7Bはサンプルが光検出器の方向にその下を移動した場合の、光検出器、お
よびサンプル移送システム、ブラケット取付具、光検出器取付具、光検出器出力
、スペクトロメータおよび検出器を示す、図7の部分立面図である。
FIG. 7B shows the photodetector and sample transfer system, bracket fixture, photodetector fixture, photodetector output, spectrometer and detection as the sample moves beneath it in the direction of the photodetector. FIG. 8 is a partial elevational view of FIG. 7, showing a container.

【0058】 図7Cは少なくとも1つの光検出器80、および図に示すように、複数のスペ
クトル領域の測定値を表す複数の光検出器80を示す立面図である。フィルタ1
30付き光検出器80は、700〜925nmのスペクトルの検出を表し、もう
1つの光検出器80は、500〜699nm領域の赤の色素、および926〜1
150nm領域の葉緑素の検出を表し、もう1つの光検出器80は、250〜4
99nm領域内の黄色の色素領域の検出を表す。追加の2つの光検出器80は、
図に示すように、サンプルがランプ123と光検出器80との間を通過し、25
0〜499nmの領域および500〜1150nmの領域内でそれぞれ動作して
いる、入力スペクトロメータから基準スペクトロメータ170を表す。サンプル
がリンゴである場合には、基準チャネルが、さらに、サンプルからスペクトルを
検出しないで、サンプルの存在するかまたは存在しないかを示すものと予想され
る。その後で、基準チャネル情報を、予測のために使用するために、最適のサン
プル・スペクトルの選択の際の補助手段として使用することができる。光源およ
び光検出器および/またはサンプルとの間にシールドを使用することができる。
上記シールドとしては、例えば、1)カーテンのような光用のシールドを、光源
と光検出器との間のブラケット取付具から設置して、光源に対する光検出器の直
接の露出を低減する。2)光用のシールドを、光源と光検出器およびサンプルと
の間に設置することができる。その場合、アパーチャが、光源とサンプルとの間
の光用のシールド内に形成され、サンプルから光検出器への面反射を制限する。
3)光用のシールドは、例えば、光源とサンプルとの間の、熱の阻止、遮断およ
び帯域通過のような、フィルタの機能を供給し、サンプルの熱または燃焼による
損傷の可能性を低減することができる。しかし、シールドは上記のものに限定さ
れない。
FIG. 7C is an elevational view showing at least one photodetector 80 and, as shown, a plurality of photodetectors 80 representing measurements in multiple spectral regions. Filter 1
The photodetector 80 with 30 represents the detection of the spectrum from 700 to 925 nm, the other photodetector 80 is the red dye in the 500 to 699 nm region, and 926-1.
Representing chlorophyll detection in the 150 nm region, another photodetector 80 is 250-4
7 represents the detection of the yellow dye area within the 99 nm area. The two additional photodetectors 80 are
As shown, the sample passes between the lamp 123 and the photodetector 80 and
Figure 4 represents a reference spectrometer 170 from an input spectrometer operating in the 0-499 nm region and the 500-1150 nm region, respectively. If the sample is an apple, the reference channel is also expected to indicate the presence or absence of the sample without detecting a spectrum from the sample. The reference channel information can then be used as an aid in selecting the optimal sample spectrum for use in prediction. A shield can be used between the light source and the photodetector and / or the sample.
As the shield, for example, 1) a light shield such as a curtain is installed from a bracket mount between the light source and the photodetector to reduce the direct exposure of the photodetector to the light source. 2) A light shield can be placed between the light source and the photodetector and sample. In that case, an aperture is formed in the light shield between the light source and the sample to limit the surface reflection from the sample to the photodetector.
3) The light shield provides the function of a filter, such as blocking, blocking and bandpassing heat, between the light source and the sample, reducing the possibility of damage from heat or burning of the sample. be able to. However, the shield is not limited to the above.

【0059】 図7Dは側面からサンプルを照明するような方向を向いているランプ123を
示す、図7Cからの部分図である。図に示すように、リンゴであるサンプルは、
果柄側から照射される。
FIG. 7D is a partial view from FIG. 7C showing the lamp 123 oriented to illuminate the sample from the side. As shown in the figure, the apple sample is
Irradiated from the fruit side.

【0060】 図7Eは光検出器80の中の1つを示す、図7Cからの部分図である。 図8は図7の装置の他の実施形態を示す側面図である。この図の場合、サンプ
ルが光源の下を通過して、光検出器の下の方向に送られる場合、少なくとも1つ
の光源を少なくとも1つの光検出器から分離するために、ブラケット取付素子に
より少なくとも1つの光用シールドが設置されている。光用シールドとしてはカ
ーテンを使用することができ、図8の場合には、カーテンは、それぞれがブラケ
ット取付具から吊り下がっている2つの部分からできている。少なくとも2つの
カーテン部分は重なり合っていて、サンプルが通過するときに分離する。
FIG. 7E is a partial view from FIG. 7C showing one of the photodetectors 80. FIG. 8 is a side view showing another embodiment of the apparatus of FIG. In the case of this figure, when the sample passes under the light source and is directed in the direction under the photodetector, at least one is provided by the bracket mounting element to separate the at least one light source from the at least one photodetector. Two light shields are installed. A curtain can be used as the light shield, and in the case of FIG. 8, the curtain is made up of two parts, each hanging from a bracket fixture. At least two curtain portions overlap and separate as the sample passes through.

【0061】 図8Aはサンプルが移動して光用シールドと接触し、その下に位置した場合の
、光用シールド、および少なくとも1つのカーテン、光源、およびサンプル移送
システムを示す、図8の部分立面図である。図8Bは、サンプルが移動して光用
シールドと接触しその下に位置した場合の、光用シールド、少なくとも1つのカ
ーテン、光検出器およびサンプル移送システムを示す、図8の部分立面図である
FIG. 8A is a partial view of FIG. 8 showing the light shield and at least one curtain, light source, and sample transfer system when the sample has moved into contact with and is below the light shield. It is a side view. FIG. 8B is a partial elevational view of FIG. 8 showing the light shield, at least one curtain, the photodetector and the sample transfer system when the sample has moved into contact with and is below the light shield. is there.

【0062】 (詳細な説明) 本明細書で開示する装置および方法を、図1から図8に示す。図1C、図1D
、図1Eおよび図1Fは、本発明の方法を実際に示すフローチャートである。フ
ローチャートの図1Cは、本開示の全ての実施形態を示す。フローチャートの図
1Dは、1つまたは複数の光源120、およびサンプル特徴の最終的予想による
光検出器50からの複数のチャネルを示す。図1Dは、本開示の方法および装置
を実際に示し、光源120を図示するが、これはランプ123または他の光源で
よく、サンプル30の内部36、例えば、光ファイバ80または光電検出器25
5などで構成された集光チャネル1...n、本明細書ではスペクトロメータ1
...n170として示されたスペクトル測定器具の入力部82として設けられ
たサンプル30からのスペクトルの光検出器1...nなどを照明する。好まし
い実施形態では、ランプ123を有する光源120がスペクトロメータの外側に
あり、光源120のランプ123への電力125を作動させるCPU172によ
って制御される。スペクトロメータ1...n170のチャネル出力部1...
nは、A/D変換器1...n171によってアナログからデジタルに変換され
、チャネルごとにCPU172への入力となる。CPU172は、各工程で制御
されるコンピュータ・プログラムであり、このフローチャートではCPU172
の後にコンピュータ・プログラムで制御された活動が表される。CPU172の
出力は各チャネル1...nに提供され、1)各チャネル1...nで吸収スペ
クトル173の計算を実行する工程と、2)吸収スペクトル174を、スペクト
ロメータ1...n170によってサンプルから検出された全波長範囲を含む1
つのスペクトルに結合する工程と、3)例えば、平滑化または箱形平滑または導
関数の計算などの数学的前処理175のプロセスが、4)各チャネルで前処理さ
れた結合スペクトル175を、例えば、ブリックス、固さ、酸度、密度、pH、
色および内外の欠陥および障害など、サンプルで検査する各特徴1...xにつ
いて保存された校正スペクトルまたは校正アルゴリズム177と比較する予測1
76工程に先行し、その後に5)決定するか、各特徴1...xの数量化の結果
をさらに結合して比較し、例えば、障害179、180の内部および/または外
部の欠陥の判別、色181の判別、食感品質指数182、外観品質指数183な
どの指数の判別、および選別または他の決定184の決断などの工程がある。選
別または他の決定184は、例えば、梱包/選別ラインを制御する入力プロセス
制御装置でよいか、または収穫時間、冷蔵庫からの取り出し時間、および出荷時
間を判別することができる。図1−図8に示す装置は、図1C、図1D、図1E
および図1Fとは異なり、サンプル30の照明から予想される結果の判別まで流
れずのシーケンス全体を全て図示するわけではない。信号処理の図については、
指示された図を参照すること。
DETAILED DESCRIPTION The devices and methods disclosed herein are shown in FIGS. 1-8. 1C and 1D
1E and 1F are flow charts that actually illustrate the method of the present invention. FIG. 1C of the flow chart illustrates all embodiments of the present disclosure. FIG. 1D of the flow chart illustrates one or more light sources 120 and multiple channels from the photodetector 50 with the final prediction of sample features. FIG. 1D actually illustrates the method and apparatus of the present disclosure and illustrates a light source 120, which may be a lamp 123 or other light source and may be the interior 36 of the sample 30, such as an optical fiber 80 or a photodetector 25.
Condensing channel 1. . . n, in this specification spectrometer 1
. . . 1. The photodetector for the spectrum from the sample 30 provided as the input 82 of the spectrum measuring instrument designated as n170. . . Illuminate n, etc. In the preferred embodiment, the light source 120 with the lamp 123 is external to the spectrometer and is controlled by the CPU 172 which operates the power 125 to the lamp 123 of the light source 120. Spectrometer 1. . . n170 channel output unit 1. . .
n is the A / D converter 1. . . It is converted from analog to digital by n171 and becomes an input to the CPU 172 for each channel. The CPU 172 is a computer program controlled in each step, and in this flowchart, the CPU 172
Is followed by a computer program controlled activity. The output of the CPU 172 is 1. . . n) 1) each channel 1. . . n) and 2) the absorption spectrum 174 with the spectrometer 1.n. . . Includes the entire wavelength range detected from the sample by n170 1
And 3) a process of mathematical preconditioning 175, eg smoothing or box smoothing or derivative calculation, 4) combining the preconditioned combined spectrum 175 with each channel, eg Brix, hardness, acidity, density, pH,
Each feature inspected in the sample, such as color and internal and external defects and obstacles 1. . . Prediction 1 to compare with the saved calibration spectrum or calibration algorithm 177 for x
76 steps, followed by 5) decision or each feature 1. . . The results of the quantification of x are further combined and compared, and for example, the determination of defects inside and / or outside of the obstacles 179 and 180, the determination of the color 181, the texture quality index 182, the appearance quality index 183, and other index values. There are steps such as determining and sorting or other decision 184 decisions. The sort or other decision 184 can be, for example, an input process controller that controls the packaging / sort line, or can determine the harvest time, chill-fridge time, and shipping time. The device shown in FIGS. 1-8 is shown in FIGS. 1C, 1D, 1E.
And unlike FIG. 1F, not all of the complete sequence from illumination of sample 30 to determination of expected results is illustrated. For a signal processing diagram,
See indicated figure.

【0063】 図1Eは、方法および装置を実際に示すフローチャートであり、サンプル30
を照明するハロゲンランプなどの広帯域光源としての光源120、サンプル30
からのスペクトルの集光チャネル1...n(光電検出器1...n)にスペク
トル検出を提供するフィルタ130を有する、少なくとも1つ、しかし実施形態
では複数の別個の波長をフィルタリングする(帯域通過)光電検出器255を示
す。この実施形態では、ランプ123を伴う光源120は、光源120のランプ
123への電力125を作動させるCPU172によって制御される。サンプル
表面35から検出されるスペクトルは、光検出器80としての光ファイバによっ
て光電検出器255に連絡することができる。検出されたスペクトルの管理は、
図1Dについて説明した通りである。この実施形態の代替方法は、スペクトル検
出装置としてAOTF(音響光学波長可変フィルタ)を使用して、少なくとも1
つまたは複数の光電検出器255を置換してもよい。
FIG. 1E is a flow chart demonstrating the method and apparatus, sample 30
Light source 120 and sample 30 as a broadband light source such as a halogen lamp for illuminating
Collection channel of spectrum from 1. . . n (photoelectric detectors 1. In this embodiment, the light source 120 with the lamp 123 is controlled by the CPU 172 which activates the power 125 to the lamp 123 of the light source 120. The spectrum detected from the sample surface 35 can be communicated to the photoelectric detector 255 by an optical fiber as the photodetector 80. The control of the detected spectrum is
This is as described with reference to FIG. 1D. An alternative method of this embodiment is to use an AOTF (acousto-optic tunable filter) as the spectrum detection device and at least 1
One or more photoelectric detectors 255 may be replaced.

【0064】 図1Fは、方法および装置を実際に示すフローチャートであり、サンプル30
を照明する電力125のため、CPUトリガによって順次点火または点灯するこ
とができる少なくとも1つ、しかし実施形態では複数の別個の波長の発光ダイオ
ード257によって提供される光源、少なくとも1つの広帯域光電検出器255
、および他の実施形態では、サンプルのスペクトルの集光チャネル1...n(
光電検出器1...n)のスペクトル検出を提供する各LED257の少なくと
も1つの広帯域光電検出器255を照明する。検出されたスペクトルの管理は、
図1Dについて説明した通りである。この実施形態の代替光源は、光源とサンプ
ル間またはサンプルと光電検出器間に配置された波長可変ダイオード・レーザ、
レーザ・ダイオード、およびフィルタを含む。
FIG. 1F is a flow chart demonstrating the method and apparatus, sample 30
At least one, but in an embodiment a light source provided by a plurality of discrete wavelength light emitting diodes 257 that can be sequentially ignited or lit by a CPU trigger for power 125 to illuminate, at least one broadband photoelectric detector 255.
, And in other embodiments, the collection channels 1. . . n (
Photoelectric detector 1. . . Illuminating at least one broadband photodetector 255 of each LED 257 providing n) spectral detection. The control of the detected spectrum is
This is as described with reference to FIG. 1D. An alternative light source for this embodiment is a tunable diode laser located between the light source and the sample or between the sample and the photodetector,
Includes laser diode and filter.

【0065】 図1、図1Aおよび図1Bは、可視スペクトルと近赤外線スペクトルの組合せ
で果実の特徴を測定して相関をとる非破壊果実成熟度および品質テスタ1の実施
形態を示し、保持アーティクル12をサンプル30に押し付けて、それと接触さ
える固定またはばねバイアス付与アーティクル9を有するサンプル・ホルダ5を
示す開示の実施形態を示す。図1に示す保持アーティクルは、基本的にサンプル
30を受けるようサイズ決定された球形として図示される。サンプルはサンプル
表面35を有する。少なくとも1つの光源120を、サンプル表面35の近傍に
使用する。光源120は、少なくとも1つのランプ123、任意選択のフィルタ
130で構成される。本明細書では2つの光源120が図示され、それぞれが基
本的にサンプル表面35に直角に配向され、サンプル30を相互に対して約60
〜90度で照明する。光検出器80は、いずれかの光源120から投射された光
の方向に対して約30〜45度で、サンプル表面35から光を検出するような配
向として図示される。光検出器80は、光検出器80をサンプル表面35に接触
させるよう配置、保持および/または矯正する光検出器の固定またはばねバイア
ス付与アーティクル60を有する光検出器の取付具50によって配置するよう図
示される。光源120の監視は、ランプ123の出力部に向かって配向するよう
図示された光検出器80によって図示され、この基準光検出器80の出力82は
、基準スペクトロメータ170によって検出され、2つのスペクトロメータ17
0を使用する代替方法は、サンプル表面35へと配向された基準光検出器80お
よび光検出器80を順次測定することになる。全ての光検出器80は、光検出器
の固定またはばねバイアス付与アーティクル60による光検出器の取付具50に
よって、板7またはこの場合のように他の収容器具に固定される。固定アーティ
クル9は、保持アーティクル12をサンプル30に押し付け、サンプルを光検出
器80にも押し付ける。固定アーティクル9および保持アーティクル12は、光
検出器80および光検出器固定アーティクル60との組合せで、サンプル30を
固定し、その移動を防止する。サンプル30は、図1ではリンゴとして図示され
ている。光源120は、例えば、タングステン/ハロゲンランプでよい。任意選
択の1つまたは複数のフィルタ130は、別個に、または組み合わせて熱ブロッ
ク、帯域通過および/または遮断フィルタとして機能し、ランプ123とサンプ
ル30の間、またはサンプル30と光検出器80の間に配置することができる。
光源120はランプ123でよく、例えば、CPU172によって制御された外
部の50ワット、75ワットまたは150ワットのランプ光源で提供される。電
力125は、スペクトロメータ170または代替電源からの電源によって提供す
ることができる。光源およびスペクトロメータは両方ともCPU172によって
制御され、その動作は、デジタル入出力(I/O)トリガを使用して精密に制御
し、最適に同期化することができる。光検出器80は、本明細書では光ファイバ
・センサとして図示され、スペクトロメータ170、または他のスペクトル測定
または処理計器への入力になる光検出器出力82を提供し、これは、例えば、ス
ペクトロメータ170内のCCDアレイでよいCCDアレイなど、少なくとも1
つの光検出装置またはアーティクルのような検出器200によって検出される。
サンプル・ホルダ5、光検出器取付具50および光検出器固定アーティクル60
、および光源固定アーティクル122を伴う光源120は、実験目的のために板
7に取り付けられるが、容器、ケース、キャビネットまたは他の商用の取付具に
収容および/または取り付けてもよく、例えば、用途は高速選別および梱包ライ
ン、収穫機、トラック、コンベヤベルトおよび実験室およびラボラトリでのサン
プル測定を含むが、それに制限されるものではない。他のブラケット、取付具ま
たはアーティクルを使用して、サンプル・ホルダ5、光検出器50および/また
はサンプル30を固定または配置することができ、測定期間中は光源120およ
び光検出器50に対して所定の位置にサンプル30を保持するために使用する器
具または方法しか必要とせず、固定方法は、溶接、ボルト、ねじ、接着剤、薄板
金の形成を含み、このような品目を実験または商業目的のために固定するのに、
他の方法を使用してもよい。
FIGS. 1, 1A and 1B show an embodiment of a non-destructive fruit maturity and quality tester 1 that measures and correlates fruit characteristics with a combination of visible and near-infrared spectra, holding article 12 3 shows a disclosed embodiment showing a sample holder 5 having a fixed or spring biased article 9 that presses against the sample 30 to contact it. The holding article shown in FIG. 1 is illustrated as a sphere essentially sized to receive the sample 30. The sample has a sample surface 35. At least one light source 120 is used near the sample surface 35. The light source 120 comprises at least one lamp 123 and an optional filter 130. Illustrated herein are two light sources 120, each oriented essentially at right angles to the sample surface 35, with the sample 30 about 60 relative to each other.
Illuminate at ~ 90 degrees. Photodetector 80 is illustrated as oriented to detect light from sample surface 35 at about 30-45 degrees to the direction of light projected from either light source 120. The photodetector 80 is arranged by a photodetector fixture 50 having a photodetector fixing or spring biased article 60 that positions, holds and / or straightens the photodetector 80 in contact with the sample surface 35. Illustrated. The monitoring of the light source 120 is illustrated by a photodetector 80, shown oriented towards the output of the lamp 123, the output 82 of this reference photodetector 80 being detected by the reference spectrometer 170. Meter 17
An alternative method of using 0 would be to sequentially measure the reference photodetector 80 and photodetector 80 oriented to the sample surface 35. All photodetectors 80 are fixed to the plate 7 or other housing as in this case by means of photodetector fixings or photodetector fixtures 50 by spring biased articles 60. The fixed article 9 presses the holding article 12 against the sample 30 and also presses the sample against the photodetector 80. The fixed article 9 and the holding article 12 in combination with the photodetector 80 and the photodetector fixed article 60 fix the sample 30 and prevent its movement. Sample 30 is illustrated as an apple in FIG. The light source 120 may be, for example, a tungsten / halogen lamp. Optional one or more filters 130, either individually or in combination, function as heat block, bandpass and / or cutoff filters, between lamp 123 and sample 30, or between sample 30 and photodetector 80. Can be placed at.
The light source 120 may be a lamp 123, for example provided by an external 50 watt, 75 watt or 150 watt lamp light source controlled by the CPU 172. Power 125 may be provided by a power source from spectrometer 170 or an alternative power source. Both the light source and the spectrometer are controlled by the CPU 172 and their operation can be precisely controlled and optimally synchronized using digital input / output (I / O) triggers. The photodetector 80, shown here as a fiber optic sensor, provides a photodetector output 82 that is an input to a spectrometer 170, or other spectral measurement or processing instrument, which may be, for example, a spectrophotometer. At least one, such as a CCD array which may be a CCD array in meter 170
It is detected by a detector 200 such as one photodetector or article.
Sample holder 5, photodetector fixture 50 and photodetector fixture article 60
, And the light source 120 with the light source fixing article 122 are mounted to the plate 7 for experimental purposes, but may be housed and / or mounted in a container, case, cabinet or other commercial fixture, eg Including but not limited to high speed sorting and packing lines, harvesters, trucks, conveyor belts and laboratory and laboratory sample measurements. Other brackets, fixtures or articles can be used to fix or position the sample holder 5, the photodetector 50 and / or the sample 30, relative to the light source 120 and the photodetector 50 during the measurement period. It only requires the equipment or methods used to hold the sample 30 in place and the fixing methods include welding, bolts, screws, adhesives, sheet metal forming, and such items are used for experimental or commercial purposes. To fix for
Other methods may be used.

【0066】 図2、図2A、図2B、図2C、図2Dおよび図2Eは、ランプ123および
任意選択のフィルタ130を伴う光源120、およびサンプル表面35と接触し
た複数の光検出器80を示す非破壊果実成熟度および品質テスター1の他の実施
形態を示す。光検出器80とサンプル30またはサンプル表面35との相対的配
置の図は、周辺光から光検出器80を遮蔽するよう指図され、光検出器80とサ
ンプル表面35とを直接接触させるか、例えば、蛇腹、発泡構造、または光検出
器80が周辺光および光源120からの光から遮蔽され、サンプル30からのみ
光スペクトル入力を受けることを保証する密封構造または遮蔽方法を提供する他
の柔軟な、または圧縮性のアーティクルまたは装置によって構成された遮蔽材8
4で遮蔽することを実際に示すよう意図される。光検出器80に対する光源12
0の配置は、1つの光検出器80を、光源120によって配向された通りの光の
方向に対して約45度の角度θで配置し、サンプル30を照明することを示す。
第2の光検出器80は、この図では、光源120によって配向された通りの光の
方向に対して約180度の角度γである。光源120によって配向された通りの
光の方向に対して約180度で光検出器80を配置するのは、サンプル内の内部
障害、例えば、みつ症、芯の腐食、内部褐変/破損、二酸化炭素損傷、および場
合によっては昆虫による損傷/侵襲のようなタスマニア産Jonagoldリン
ゴ内の内部障害などを検出するために使用する位置でよい。光検出器80は、こ
の図では、測定または予測すべき1つまたは複数の特徴、およびサンプルによっ
て決定される配置で可能な多くの光検出器80の位置を示唆する。この図では、
光源120から配向された光と同じ面で検出するように光検出器80を配置する
。小さめのサンプルでは、光源120と光検出器80との間を180度に配向す
ることが好ましい。大きめのサンプル30は光透過を減衰し、したがってサンプ
ル30特有の光スペクトル出力82への暴露を保証するため、光検出器80を光
源120の近傍に配置する必要がある。光源120および光検出器80の方向は
、果実のサイズ、果実の皮および果実の果肉の特性に影響されやすい。サンプル
30がリンゴである場合の方向は、リンゴの皮を損傷または燃焼する可能性が高
いので、光源120の近接性および強度の制約があるため、180度の方向を除
く可能性が高い。しかし、オレンジの皮は影響が少なく、商業的劣化をせずに、
高輝度でオレンジの表面の近傍に配置された光源120に耐えられる。一般に、
信号出力または光検出器出力82は、サンプル30およびサンプル表面35およ
び光検出器80に対する光源120の方向に影響を受ける。
FIGS. 2, 2A, 2B, 2C, 2D and 2E show a light source 120 with a lamp 123 and an optional filter 130, and a plurality of photodetectors 80 in contact with the sample surface 35. 3 shows another embodiment of non-destructive fruit maturity and quality tester 1. An illustration of the relative placement of the photodetector 80 and the sample 30 or sample surface 35 is dictated to shield the photodetector 80 from ambient light, such that the photodetector 80 and the sample surface 35 are in direct contact or, for example, , A bellows, a foamed structure, or other flexible providing a sealed structure or shielding method that ensures that the photodetector 80 is shielded from ambient light and light from the light source 120 and receives light spectrum input only from the sample 30. Or a shielding member 8 constituted by a compressible article or device
It is intended to actually show shielding at 4. Light source 12 for photodetector 80
The 0 arrangement indicates that one photodetector 80 is placed at an angle θ of about 45 degrees with respect to the direction of the light as directed by the light source 120 to illuminate the sample 30.
The second photodetector 80 is at an angle γ of about 180 degrees with respect to the direction of the light as directed by the light source 120 in this figure. Positioning the photodetector 80 at about 180 degrees with respect to the direction of the light as directed by the light source 120 is due to internal obstructions in the sample, such as mitosis, core erosion, internal browning / damage, carbon dioxide. The location may be used to detect damage, and possibly internal lesions within Tasmanian Jonagold apples such as insect damage / invasion. The photodetectors 80 in this figure suggest one or more features to be measured or predicted, and the possible positions of many photodetectors 80 in the arrangement determined by the sample. In this figure,
The photodetector 80 is arranged to detect in the same plane as the light directed from the light source 120. For smaller samples, a 180 degree orientation between the light source 120 and the photodetector 80 is preferred. The larger sample 30 attenuates the light transmission and therefore requires exposure of the photodetector 80 in the vicinity of the light source 120 to ensure exposure to the light spectral output 82 characteristic of the sample 30. The orientation of the light source 120 and the photodetector 80 is sensitive to fruit size, fruit skin and fruit pulp properties. The orientation where sample 30 is an apple is likely to exclude the 180 degree orientation due to the proximity and strength constraints of light source 120 as it is likely to damage or burn the apple skin. However, orange peel has little impact, and without any commercial degradation,
It withstands a light source 120 located near the orange surface with high brightness. In general,
The signal output or photodetector output 82 is affected by the orientation of the light source 120 with respect to the sample 30 and sample surface 35 and the photodetector 80.

【0067】 図2Bおよび図2Cは、光検出器80の代替方向を示し、ここで光検出器80
は、光源120によって配向された通りの光の方向に対して約45度の角度θで
配向される。この図は、2つの光検出器80が約90度離れて配置され、ほぼ同
じ面からの光を検出するよう配置されていることを実際に示す。これらの図から
、1つまたは複数の光源および光検出器の配置が、所期の測定に依存することが
、当業者には認識される。図2Dおよび図2Eは、光検出器を周辺光から遮蔽し
、光検出器がサンプルからの光スペクトル出力のみを検出できるようにする蛇腹
または他の遮蔽84アーティクルの形態などで、遮蔽方法または装置を示す。遮
蔽84構造は、可撓性または柔軟性のあるゴム、発泡体またはプラスチックで形
成することができ、これはサンプルの表面の凸凹に一致し、遮蔽材料とサンプル
表面との間に密封機能を提供して、これは周辺光が光検出器に接触するのを解消
する。遮蔽材84は、図2Dおよび図2Eでは蛇腹の形態で図示されている。
2B and 2C show an alternative orientation of photodetector 80, where photodetector 80 is shown.
Are oriented at an angle θ of about 45 degrees with respect to the direction of the light as oriented by the light source 120. This figure actually shows that the two photodetectors 80 are placed approximately 90 degrees apart and are arranged to detect light from approximately the same plane. From these figures it will be appreciated by those skilled in the art that the placement of one or more light sources and photodetectors will depend on the intended measurement. 2D and 2E show a shielding method or apparatus, such as in the form of a bellows or other shielding 84 article that shields the photodetector from ambient light and allows the photodetector to detect only the optical spectral output from the sample. Indicates. The shield 84 structure can be formed of flexible or flexible rubber, foam or plastic, which conforms to the irregularities of the sample surface and provides a sealing function between the shield material and the sample surface. This then eliminates ambient light from contacting the photodetector. The shield 84 is shown in the form of a bellows in FIGS. 2D and 2E.

【0068】 図1、図2−図4、図6、図7および図8は、(図3の場合のような)スペク
トロメータ170、または(図1、図2、図4−図8の場合のように)CPU1
72によって制御された外部ランプによって提供された光源を示す。図1−図4
、図6、図7および図8の全てのケースで、タングステン・ハロゲンランプまた
は同等品を使用し、これはケルビン絶対温度2500〜3500度のフィラメン
ト温度で操作した場合に、概ね250〜1150nmの範囲内でスペクトルを生
成する。本明細書で開示した発明では、光源は広帯域ランプでよく、これは、例
えば、ハロゲンランプまたは250〜1150nmの範囲内でスペクトルを生成
する同等品でよいが、それに制限されず、サンプル30、予測される特徴、およ
び使用される実施形態に応じて他の広帯域スペクトル・ランプを使用してもよい
。これらの実施形態における光検出器80の出力82は、概ね、CCDアレイな
どの検出器200を有するスペクトロメータ170で受ける。
FIGS. 1, 2-4, 6, 7 and 8 show a spectrometer 170 (as in FIG. 3), or a case (as in FIGS. 1, 2, 4-8). CPU1
7 shows a light source provided by an external lamp controlled by 72. 1 to 4
In all cases of Figures 6, 7 and 8, a tungsten halogen lamp or equivalent is used, which has a range of approximately 250-1150 nm when operated at a Kelvin absolute filament temperature of 2500-3500 degrees Celsius. Generate a spectrum within. In the invention disclosed herein, the light source may be a broad band lamp, which may be, for example, a halogen lamp or an equivalent that produces a spectrum in the range 250-1150 nm, but is not limited thereto, sample 30, predicted. Other wide band spectral lamps may be used depending on the features used and the embodiments used. The output 82 of the photodetector 80 in these embodiments is generally received by a spectrometer 170 having a detector 200 such as a CCD array.

【0069】 図3、図3Aおよび図3Bは、複合光源/検出器135を有する複合ユニット
126の非破壊果実成熟度および品質テスタ複合ユニット15の他の実施形態を
示す。この実施形態の光源および光検出方法は、光源120、ランプ123、お
よび光検出器80の構成でよく、光源123のランプ123は、スペクトロメー
タ170のランプのようなランプなどの照明源から光ファイバによって連絡され
、光検出は、光ファイバなどの光検出器80、または図3Aおよび図3Bに示す
ように、ランプ123に対して様々な関係で配置された他の光透過の方法で提供
される。図3Aは複合ユニット126を示す図3の断面であり、複合光源/検出
器135は代替光源および光検出を有し、複数の光源として図示された光源は、
順次点灯され、別個の波長を放射する発光ダイオード257でよく、光検出は、
同心円状に配置されたLEDの中心にある広帯域フォトダイオード検出器255
でよい。複合ユニット126およびサンプル・ホルダ5は、固定するか、ばねま
たは他のバイアス付与機能が複合ユニット126およびサンプル・ホルダ5をサ
ンプルに押し当てるよう、例えば、ブラケットまたは他の装着アーティクルで、
板7または他の装着または収容取付具、ケース、キャビネット、または商業また
は実験目的に適した他の器具、例えば、ブラケットまたは他の装着アーティクル
に装着される。遮光材84は、図2Dおよび図2Eで示すように、複合光源/検
出器135とサンプル表面35の間に使用することができる。図3Bは、複合ユ
ニット126の追加実施形態を示す図3の断面であり、中心に配置された光源1
20のランプ123、例えば、ハロゲンランプから光ファイバを介した光は、少
なくとも1つ、および本明細書で図示されたように複数の別個の波長の光電検出
器と同心円上にある。少なくとも1つの検出ファイバまたは光検出器80の出力
は、スペクトロメータ170、または光電検出器255などの他のスペクトル測
定計器の入力である。検出器200を有するスペクトロメータ170が図示され
ている。あるいは、図3Bの実施形態の光源の送出および検出は、分岐した反射
率プローブで実行することができ、あるいは反射率プローブは1つまたは複数の
光送出源を提供し、1つまたは複数の光検出器が1つまたは複数のスペクトロメ
ータに入力を提供できることが認識される。図3Aは、広帯域フォトダイオード
検出器255の周囲に同心円上に配置されたLED257を示すが、この実施形
態のLED、さらに他の実施形態の光源120を他の配置構成、例えば、フォト
ダイオード検出器255に配置することができ、さらに他の実施形態の検出器8
0がLED257の円の180度反対側にあって、サンプル30を、例えば、サ
クランボまたはブドウの場合、LEDとフォトダイオード検出器255の間に配
置することができることが認識され、あるいはLED257を円弧上に等間隔で
、サンプル30に対して光電検出器255から180度反対側に配置することが
できる。これらの2つの配置構成は、LED257(光源120)、フォトダイ
オード検出器255(光検出器80)およびサンプルの位置関係を示唆し、さら
に、例えば、図5に示すようにフィルタ付き光電検出器255を広帯域ランプ1
23とともに使用することなど、他のタイプの光源および検出器を使用する場合
も示唆する。各実施形態では、特定のサンプル30タイプと、予測される特定の
特徴との組合せによって、サンプル30に対する光源120および光検出器80
のパターンが決定される。また、本明細書で使用する光源は、ハロゲンランプ、
LEDおよび他の発光器具などの広帯域ランプを含み、本明細書で使用する光検
出器は、光ファイバ、フォトダイオード検出器、および光の影響を受け、光を検
出することができる他の器具を含むことを認識されたい。
FIGS. 3, 3A and 3B show another embodiment of the non-destructive fruit maturity and quality tester composite unit 15 of the composite unit 126 with the composite light source / detector 135. The light source and light detection method of this embodiment may include a light source 120, a lamp 123, and a photodetector 80, where the lamp 123 of the light source 123 is an optical fiber from an illumination source such as a lamp of the spectrometer 170. Light detection is provided by a photodetector 80, such as an optical fiber, or other light transmissive method arranged in various relations to the lamp 123, as shown in FIGS. 3A and 3B. . 3A is a cross-section of FIG. 3 showing the combined unit 126, where the combined light source / detector 135 has alternative light sources and light detection, and the light sources shown as multiple light sources are:
It may be a light emitting diode 257 which is sequentially illuminated and emits distinct wavelengths, the light detection being
Broadband photodiode detector 255 in the center of the concentrically arranged LEDs
Good. The composite unit 126 and sample holder 5 may be fixed or such that a spring or other biasing function presses the composite unit 126 and sample holder 5 against the sample, eg, with a bracket or other mounting article,
It is mounted on a plate 7 or other mounting or receiving fixture, case, cabinet, or other equipment suitable for commercial or laboratory purposes, such as a bracket or other mounting article. A light shield 84 can be used between the combined light source / detector 135 and the sample surface 35, as shown in FIGS. 2D and 2E. 3B is a cross-section of FIG. 3 showing an additional embodiment of the composite unit 126, with the centrally located light source 1
The light from the twenty lamps 123, eg, halogen lamps, through the optical fiber is concentric with at least one and a plurality of discrete wavelength photoelectric detectors as illustrated herein. The output of at least one detection fiber or photodetector 80 is the input of a spectrometer 170, or other spectral measurement instrument such as a photoelectric detector 255. A spectrometer 170 having a detector 200 is shown. Alternatively, the light source delivery and detection of the embodiment of FIG. 3B may be performed with a branched reflectance probe, or the reflectance probe may provide one or more light delivery sources and one or more light delivery sources. It will be appreciated that the detector can provide input to one or more spectrometers. 3A shows LEDs 257 concentrically arranged around a broadband photodiode detector 255, the LEDs of this embodiment and the light source 120 of yet another embodiment may be arranged in other arrangements, for example, a photodiode detector. 255 of the detector 8 of yet another embodiment.
It has been recognized that 0 can be 180 degrees opposite the circle of LED 257 and sample 30 can be placed between the LED and photodiode detector 255, eg in the case of a cherry or grape, or LED 257 can be placed in an arc. They can be arranged at equal intervals on the opposite side of the sample 30 from the photoelectric detector 255 by 180 degrees. These two arrangements suggest a positional relationship between the LED 257 (light source 120), the photodiode detector 255 (photodetector 80) and the sample, and further, for example as shown in FIG. A broadband lamp 1
The use of other types of light sources and detectors is also suggested, such as use with 23. In each embodiment, the combination of the particular sample 30 type and the particular features to be expected will result in a light source 120 and a photodetector 80 for the sample 30.
Pattern is determined. Further, the light source used in this specification is a halogen lamp,
Photodetectors, as used herein, including broadband lamps such as LEDs and other light emitting appliances, include fiber optics, photodiode detectors, and other appliances that are sensitive to and capable of detecting light. Please be aware that it includes.

【0070】 図4は、非破壊果実成熟度および品質テスタ1の他の実施形態を示す上面図で
あり、光源120およびランプ123および光検出器50の構成を示し、少なく
とも1つ、およびこの図で図示されたように2つの光源120およびランプ12
3が光ファイバによってランプ123または他の外部光源などの照明源からサン
プル表面35の近傍に連絡される。光の検出は、光ファイバなどの光検出器80
、または他の光透過方法で提供される。この実施形態では、光源120および光
検出器80はサンプル表面35に接触する。光検出器80がサンプル30からの
光スペクトル出力を検出し、光検出器入力170をスペクトル測定または処理計
器に、または例えば、検出器200を有するスペクトロメータ170などの方法
に提供する。特定のサンプルでは、光検出器80をサンプル30に挿入し、これ
で例えば、収穫機に装着する用途またはテンサイまたはブドウなどの製品を処理
する処理工場で、周辺光からの光検出器80の遮蔽を実行する。さもなければ、
図2Dおよび図2Eに示す斜光材84は、サンプル30およびサンプル表面と、
光検出器80および光源120およびランプ123との相互関係に適用可能であ
る。図4には、スペクトル測定または処理計器の入力を形成する少なくとも1つ
の光検出器80からの光検出器出力の関係を示す。この実施形態の各構成要素は
、従来の方法で板7または他の装着または収容取付具、ケース、キャビネット、
または商業または実験目的に適した他の器具に取り付けることが認識される。
FIG. 4 is a top view showing another embodiment of the non-destructive fruit maturity and quality tester 1, showing the configuration of the light source 120 and the lamp 123 and the photodetector 50, at least one and this figure. Two light sources 120 and a lamp 12 as shown in FIG.
3 is communicated in the vicinity of the sample surface 35 by an optical fiber from an illumination source such as a lamp 123 or other external light source. Light is detected by a photodetector 80 such as an optical fiber.
, Or other light transmission method. In this embodiment, light source 120 and photodetector 80 contact sample surface 35. A photodetector 80 detects the optical spectral output from the sample 30 and provides a photodetector input 170 to a spectral measurement or processing instrument, or a method such as, for example, a spectrometer 170 having a detector 200. For certain samples, the photodetector 80 is inserted into the sample 30 to shield the photodetector 80 from ambient light, such as in harvester-mounted applications or processing plants that process products such as sugar beets or grapes. To execute. Otherwise,
The oblique light material 84 shown in FIGS. 2D and 2E includes a sample 30 and a sample surface,
It is applicable to the interrelationship between the photodetector 80 and the light source 120 and the lamp 123. FIG. 4 shows the relationship of the photodetector output from at least one photodetector 80 forming the input of the spectral measurement or processing instrument. Each of the components of this embodiment may include a plate 7 or other mounting or receiving fixture, case, cabinet,
Alternatively, it will be appreciated that it will be attached to other equipment suitable for commercial or laboratory purposes.

【0071】 図5は、手持ちケース250内にある非破壊果実成熟度および品質テスタ1の
他の実施形態を示す上面図であり、光源120、および本明細書では6つの光検
出器80として図示されている少なくとも1つの光検出器80の構成をサンプリ
ング・ヘッド260の形態で示す。この実施形態では、サンプリング・ヘッド2
60にて少なくとも1つの光源120のランプ123を、少なくとも1つの個別
波長光電検出器255によって提供された光検出器80に対して配置する。図5
には、複数の個別波長光電検出器255が図示され、これは光検出器80、およ
びCCDアレイ検出器200などのスペクトル検出計器の複合機能を満たす。こ
の実施形態の動作は図1Eに見られ、全ての構成要素がケース250に収容され
る。サンプリング・ヘッド260とコンピュータ制御回路間の電子およびコンピ
ュータ通信は、電子信号ケーブル265を介して、または赤外線または他のこの
ような伝送方法または装置を介して実行される。サンプリング・ヘッド260の
周辺遮蔽材262は、遮蔽方法または装置を提供し、少なくとも1つの光電検出
器255およびランプ123を周辺光から遮蔽する上で、例えば、図2Dおよび
図2Eの遮蔽材84と同じ、または同様の構造的機能を満たす。図5および図5
Aに示したサンプリング・ヘッド260および周辺遮蔽材262は、柔軟なポリ
発泡体から形成することができ、その中に少なくとも1つのランプ123および
少なくとも1つの光電検出器255を取付具アーティクルで固定することができ
る。サンプリング・ヘッド260および周辺遮蔽材262を形成する材料または
構造は、蛇腹、または図2Dおよび図2Eに示したものと同様の他の遮蔽アーテ
ィクルの形態で、可撓性または柔軟性がある発泡体でよい。柔軟なポリ発泡体を
使用して周辺遮蔽材262を形成すると、サンプル表面35と周辺遮蔽材262
間の密封作用により、少なくとも1つの光電検出器255およびランプ123が
周辺光に暴露するのを目張りするか、防止する働きをする。サンプリング・ヘッ
ド260およびサンプル30を収容する蛇腹、ケースまたは箱、またはサンプリ
ング・ヘッド260、少なくとも1つの光電検出器255とランプ123とサン
プル30とサンプル表面35間のインタフェースと周辺光との間に遮蔽構造を提
供する他のこのようなアーティクルなど、他の遮蔽装置および方法が、十分な遮
蔽構造を提供する。この実施形態の動作が図1Eに見られ、ここで全ての構成要
素はケース250に収容される。
FIG. 5 is a top view of another embodiment of a non-destructive fruit maturity and quality tester 1 in a hand-held case 250, illustrated as a light source 120 and six photodetectors 80 herein. The configuration of at least one photodetector 80 is shown in the form of a sampling head 260. In this embodiment, the sampling head 2
At 60, at least one lamp 123 of the light source 120 is positioned with respect to the photodetector 80 provided by at least one discrete wavelength photoelectric detector 255. Figure 5
Shown is a plurality of individual wavelength photoelectric detectors 255, which fulfill the combined functions of a photodetector 80 and a spectral detector instrument such as a CCD array detector 200. The operation of this embodiment can be seen in FIG. 1E, where all components are housed in case 250. Electronic and computer communication between the sampling head 260 and the computer control circuitry is performed via the electronic signal cable 265 or via infrared or other such transmission method or device. Perimeter shield 262 of sampling head 260 provides a shielding method or apparatus for shielding at least one photoelectric detector 255 and lamp 123 from ambient light, such as shield 84 in FIGS. 2D and 2E. Fulfills the same or similar structural function. 5 and FIG.
The sampling head 260 and perimeter shield 262 shown in A can be formed from a flexible poly foam in which at least one lamp 123 and at least one photoelectric detector 255 are secured with a fixture article. be able to. The material or structure forming the sampling head 260 and the perimeter shield 262 may be flexible or flexible foam in the form of bellows or other shield articles similar to those shown in FIGS. 2D and 2E. Good. Forming the perimeter shield 262 using a flexible polyfoam will allow the sample surface 35 and the perimeter shield 262 to be formed.
The sealing action between serves to seal or prevent at least one photoelectric detector 255 and lamp 123 from being exposed to ambient light. A bellows, case or box containing the sampling head 260 and the sample 30 or the sampling head 260, at least one photoelectric detector 255 and a shield between the interface between the lamp 123, the sample 30 and the sample surface 35 and ambient light. Other shielding devices and methods, such as other such article providing structures, provide sufficient shielding structures. The operation of this embodiment can be seen in FIG. 1E, where all components are housed in case 250.

【0072】 図5および図5Aは、少なくとも1つの、および図5の図では複数の個別波長
フィルタ130付き光電検出器255が、中心に配置された少なくとも1つの光
源120に対して同心円上に配列されるよう配置したサンプリング・ヘッド26
0を示す。光源120のランプ123は、光ファイバによって照明源、例えば、
ケース250内のランプと連絡するか、オレンジなどの特定のサンプル30では
、サンプル表面35と接触するか近接するようにすることができる。電気通信お
よび光の連絡は、光ファイバおよび/または配線、印刷回路、ケーブルによって
光源120と光電検出器255とスペクトロメータ170の間で実行される。光
電検出器255は、スペクトロメータまたはスペクトル測定の機能を満足し、マ
イクロプロセッサに記憶された校正アルゴリズムで処理される入力82を提供し
、サンプルの1つまたは複数のパラメータを呈する出力を生成する。図5Aは、
図5の側面図であり、サンプリング・ヘッドに配置されたサンプルを示す。
FIGS. 5 and 5A show that at least one, and in the illustration of FIG. 5, a plurality of photodetectors 255 with individual wavelength filters 130 are arranged concentrically with respect to at least one centrally arranged light source 120. Sampling head 26 arranged so that
Indicates 0. The lamp 123 of the light source 120 is an illumination source, for example, an optical fiber.
It may be in contact with the lamp in the case 250 or, in certain samples 30, such as orange, in contact with or in close proximity to the sample surface 35. Telecommunications and optical communication is carried out between the light source 120, the photoelectric detector 255 and the spectrometer 170 by optical fibers and / or wiring, printed circuits, cables. Photoelectric detector 255 fulfills the functions of a spectrometer or spectrum measurement and provides an input 82 that is processed by a calibration algorithm stored in a microprocessor to produce an output that exhibits one or more parameters of the sample. FIG. 5A shows
FIG. 6 is a side view of FIG. 5, showing the sample placed on the sampling head.

【0073】 図5B、図5C、図5Dおよび図5Eは、ブドウおよびサクランボなどの小さ
いサンプル30を特に指向する本発明の実施形態を示し、サンプリング・ヘッド
260は、少なくとも2つのクランプ・ジョー266を有するクランプ263の
形態であり、クランプ・ジョーは少なくとも1つのジョー266構造内に、光源
入力部125を有する少なくとも1つのランプ123を、および少なくとも1つ
のクランプ・ジョー266構造内に少なくとも1つの光検出器80を受けて、固
定し、したがってジョー266は、クランプ263が閉じると、配置されたサン
プル30を受け、少なくとも1つのランプ123および少なくとも1つの光検出
器80をサンプル表面35の近傍にする。光検出器80は、サンプルからフィル
タ130付き光電検出器255のアレイまたはスペクトロメータ170にスペク
トルを伝送する光ファイバとして図示される。出力82は、図1Dおよび図1E
に示した通りに管理される。図5Bは、フィルタ130付き光電検出器アレイ2
55に表示すべきサンプル30からのスペクトルを伝送するファイバとして光検
出器80を示し、ファイバ80は、サンプル30から検出されたスペクトルを伝
送するよう収容、配置され、したがってファイバ80は同心円上に配列されたフ
ィルタ130付き光電検出器255の中心にある。配置構造79は、光ファイバ
検出器80を光電検出器アレイ255の中心に配置するよう相互接続されたチュ
ーブでよく、フィルタ130付き光電検出器255に対して光検出器80を固定
し、配置する。コリメーティング・レンズ78を光検出器80ファイバとアレイ
255の間に配置し、光検出器80からの光がフィルタ130付き光電検出器ア
レイ255に直角であることを確保する。図5Fは、少なくとも1つのジョー2
66内で受けて固定したアーク光電検出器アレイ90を示し、光電検出器アレイ
90内の光電検出器255は、光源120またはランプ123から等間隔である
ことが好ましい。
5B, 5C, 5D and 5E show an embodiment of the invention specifically directed to small samples 30 such as grapes and cherries, where the sampling head 260 includes at least two clamping jaws 266. A clamp jaw 263 having at least one jaw 266 structure, at least one lamp 123 having a light source input 125, and at least one light detection in the at least one clamp jaw 266 structure. Receiving and fixing the vessel 80, and thus the jaws 266, when the clamp 263 is closed, receives the placed sample 30 and brings the at least one lamp 123 and at least one photodetector 80 in the vicinity of the sample surface 35. Photodetector 80 is illustrated as an optical fiber that transmits the spectrum from the sample to an array of photoelectric detectors 255 with filter 130 or spectrometer 170. Output 82 is shown in FIGS. 1D and 1E.
It is managed as shown in. FIG. 5B shows a photoelectric detector array 2 with a filter 130.
The photodetector 80 is shown as a fiber transmitting the spectrum from the sample 30 to be displayed at 55, the fiber 80 being housed and arranged to transmit the spectrum detected from the sample 30, so that the fibers 80 are arranged concentrically. It is in the center of the photoelectric detector 255 with the filtered filter 130. The placement structure 79 may be a tube interconnected to center the fiber optic detector 80 in the center of the photodetector array 255, to secure and position the photodetector 80 with respect to the photodetector 255 with filter 130. . A collimating lens 78 is placed between the photodetector 80 fiber and array 255 to ensure that the light from photodetector 80 is at right angles to photodetector array 255 with filter 130. FIG. 5F shows at least one jaw 2
The arc photoelectric detector array 90 received and fixed in 66 is shown, and the photoelectric detectors 255 in the photoelectric detector array 90 are preferably equidistant from the light source 120 or the lamp 123.

【0074】 図6−図6Fは、非破壊果実成熟度および品質テスタ1の追加的実施形態を示
す。図6は、手持ちケース250の形態で開示の追加的実施形態を示す上面図で
あり、LED257の形態の光源120、および光電検出器255の形態の光検
出器80の構成をサンプリング・ヘッド260の形態で示す。LED257およ
び光電検出器255の構成内で、フィルタ、つまり波長広帯域フィルタのない光
電検出器255を使用し、これは約250〜1150nmを感知する。光源およ
び光検出を提供する代替器具または方法には、ダイオードレーザおよび個別波長
スペクトルを生成する他の光源があるが、これに制限されるものではない。この
実施形態では、サンプリング・ヘッド260内に少なくとも1つのLED257
、および図6に図示されたように複数のLED257を少なくとも1つの光電検
出器255に対して配置する。LED257および光電検出器/フォトダイオー
ド検出器255を周辺光から遮蔽する方法またはアーティクルが必要であり、こ
れは圧縮性かつ柔軟性がある発泡体の構造、図2Dおよび図2Eの遮蔽84構造
で示したような蛇腹、および他のこのような材料、構造またはアーティクルとし
て図示される。この図では、サンプリング・ヘッド260は、少なくとも1つの
光電検出器/フォトダイオード検出器255が、同心円上に配列された個別波長
LED257の中心になるよう配置される。この実施形態では、発光ダイオード
257が光源の機能を満足し、少なくとも1つの光電検出器/フォトダイオード
検出器255によって検出されるスペクトル出力で順次点火または点灯される。
光電検出器255の出力82は、図1Fで実際に示したように処理される。
6-6F show additional embodiments of non-destructive fruit maturity and quality tester 1. FIG. 6 is a top view showing an additional embodiment of the disclosure in the form of a handheld case 250, showing the configuration of the light source 120 in the form of an LED 257 and the photodetector 80 in the form of a photoelectric detector 255 of the sampling head 260. Shown in form. Within the LED 257 and photodetector 255 configuration, a photodetector 255 without a filter, i.e. a broadband filter, is used, which senses approximately 250-1150 nm. Alternative sources or methods of providing light sources and light detection include, but are not limited to, diode lasers and other light sources that produce discrete wavelength spectra. In this embodiment, at least one LED 257 in sampling head 260
, And a plurality of LEDs 257 are arranged for at least one photoelectric detector 255 as shown in FIG. What is needed is a method or article that shields the LED 257 and photoelectric detector / photodiode detector 255 from ambient light, which is shown in the compressible and flexible foam structure, the shield 84 structure in FIGS. 2D and 2E. As such a bellows, and other such materials, structures or articles. In this figure, the sampling head 260 is arranged such that at least one photoelectric detector / photodiode detector 255 is centered on a concentric array of individual wavelength LEDs 257. In this embodiment, the light emitting diodes 257 fulfill the function of the light source and are ignited or lit sequentially with the spectral output detected by at least one photoelectric detector / photodiode detector 255.
The output 82 of the photoelectric detector 255 is processed as it is actually shown in FIG. 1F.

【0075】 光電検出器255は、可視および近赤外線の両方(つまり約250〜1150
nm)で、広範囲の波長に応答する。各LED257に点火すると、光がサンプ
ル30に入って、サンプル30と相互作用し、再び出て、光電検出器255に検
出される。光電検出器255は、検出された光の輝度に比例する電流を生成する
。電流は電圧に変換され、これはアナログ−デジタル変換器を使用してデジタル
化される。次に、埋め込んだマイクロコントローラ/マイクロプロセッサにデジ
タル信号を記憶する。好ましい実施形態に使用するマイクロコントローラ/マイ
クロプロセッサは、Intel8051である。しかし、他のマイクロプロセッ
サおよび他のデバイスおよび回路も必要な作業を実行する。各LED257の点
火につれて光電検出器255が検出する信号はデジタル化され、アナログからデ
ジタルに変換されて、記憶される。各LED257に点火し、変換した信号を記
憶した後、マイクロプロセッサに記憶された読み取り値を結合して、LED25
7と同じ数のデータ・ポイントで構成されたスペクトルを生成する。次に、埋め
込まれたマイクロプロセッサが、このスペクトルを以前に記憶した校正アルゴリ
ズムと組み合わせて使用し、問題のサンプルの特性を予測する。次に、図1に示
すように信号処理が進行する。図6Aは図6の立断面図であり、例えば、圧縮性
発泡体または蛇腹または他のこのような構造、例えば、元々はトイレ用ラバーカ
ップに非常によく似た真空ピックアップ・ツール用に設計されているが、より穏
やかな曲線を有し、1mm以上の直径を含む様々なサイズがあるゴム・プランジ
ャなどで構成された周辺遮蔽材262を示すサンプリング・ヘッド260を示し
、これらの特定の実施形態では、20mmのゴム・プランジャを、プランジャに
結合された「柄」として動作するピックアップ用光ファイバとともに使用した。
次に、測定する前にサンプルをプランジャに封止する。本明細書で説明するよう
に、他の器具または方法も、必要な密封構造を提供する。サンプリング・ヘッド
260内に取付アーティクルによって固定された発光ダイオード257および光
検出器/フォトダイオード検出器80も図示されている。取付アーティクルは、
ブラケット・アーティクルおよび当業者に認識される他の装着構造で構成される
。光検出器80の出力82、さらに図1Fに示したような処理を伴うケース25
0が図示されている。
Photoelectric detector 255 includes both visible and near infrared (ie, about 250-1150).
nm) and responds to a wide range of wavelengths. When each LED 257 is lit, light enters sample 30, interacts with sample 30, exits again and is detected by photoelectric detector 255. Photoelectric detector 255 produces a current proportional to the brightness of the detected light. The current is converted to a voltage, which is digitized using an analog-to-digital converter. The digital signal is then stored in the embedded microcontroller / microprocessor. The microcontroller / microprocessor used in the preferred embodiment is an Intel 8051. However, other microprocessors and other devices and circuits also perform the necessary work. The signal detected by the photoelectric detector 255 in accordance with the ignition of each LED 257 is digitized, converted from analog to digital, and stored. After illuminating each LED 257 and storing the converted signal, the readings stored in the microprocessor are combined to produce the LED 25
Generate a spectrum composed of as many data points as 7. The embedded microprocessor then uses this spectrum in combination with a previously stored calibration algorithm to predict the properties of the sample in question. Next, signal processing proceeds as shown in FIG. FIG. 6A is an elevational cross-section of FIG. 6, for example, a compressible foam or bellows or other such structure, for example, designed for a vacuum pick-up tool that is very similar to a toilet rubber cup originally. However, there is shown a sampling head 260 showing a perimeter shield 262, such as a rubber plunger, which has a gentler curve and is of various sizes, including diameters of 1 mm and greater, and these particular embodiments are shown. Then, a 20 mm rubber plunger was used with a pickup optical fiber that acted as a "handle" coupled to the plunger.
The sample is then sealed in the plunger before measurement. Other devices or methods also provide the necessary sealing structures, as described herein. Also shown are a light emitting diode 257 and a photodetector / photodiode detector 80 fixed in the sampling head 260 by mounting articles. The mounting article is
It consists of bracket articles and other mounting structures recognized by those skilled in the art. Output 82 of photodetector 80, case 25 with processing as shown in FIG. 1F
0 is shown.

【0076】 図6B、図6Cおよび図6Dは、本発明の開示の追加的実施形態を表し、サン
プリング・ヘッド260がケース250に取り付けられ、光検出器80が取付ア
ーティクルによってサンプリング・ヘッド260内に取り付けられる。サンプリ
ング・ヘッド260は、光源120のランプ123で照明するよう配置されたサ
ンプル30を受ける。この実施形態は、周辺遮蔽材262として働くカバーを有
するものとしてケース250を示す。また、サンプリング・ヘッド260の構造
は、圧縮性または柔軟性を有する発泡体、または周辺遮蔽材262を可能にする
構造を提供することができる蛇腹でよい。周辺光は、サンプル30が所定の位置
に入った後でも、光源120のランプ123をオンにする前に測定することがで
きる。次に、この周辺光信号をその後の測定のために記憶し、それに応じて引く
。光源入力電力125は、例えば、スペクトロメータ170から来るよう図示さ
れているが、CPU172トリガまたは他の外部ランプ光源および/または電源
から来てもよい。光検出器/フォトダイオード検出器80からの出力82は、図
1Fに示すように図示され、処理される。
6B, 6C and 6D depict additional embodiments of the present disclosure in which sampling head 260 is mounted to case 250 and photodetector 80 is mounted within sampling head 260 by a mounting article. It is attached. The sampling head 260 receives the sample 30 arranged to illuminate the lamp 123 of the light source 120. This embodiment shows the case 250 as having a cover that acts as a perimeter shield 262. Also, the structure of the sampling head 260 may be a compressible or flexible foam, or a bellows that can provide a structure that allows for a perimeter shield 262. Ambient light can be measured even after the sample 30 is in place, but before the lamp 123 of the light source 120 is turned on. This ambient light signal is then stored for subsequent measurements and subtracted accordingly. The light source input power 125 is shown as coming from the spectrometer 170, for example, but may come from a CPU 172 trigger or other external lamp light source and / or power supply. The output 82 from the photodetector / photodiode detector 80 is illustrated and processed as shown in FIG. 1F.

【0077】 図6Eおよび図6Fは、ランプ123をサンプリング・ヘッド260内に配置
する開示の実施形態を示す。あるいは、ランプ123は、取付アーティクルによ
って周辺遮蔽材262内に配置することができる。
6E and 6F illustrate a disclosed embodiment of placing the lamp 123 within the sampling head 260. Alternatively, the lamp 123 can be placed within the perimeter shield 262 by a mounting article.

【0078】 開示の梱包/選別ライン形態の別の実施形態が図7、図7Aおよび図7Bに図
示され、この図では、光源120および光検出器80がブラケット・アーティク
ル275,光検出器取付具50および光源固定アーティクル122によって取り
付けられ、配置され、これは少なくとも1つの光源120および少なくとも1つ
の光検出器80を垂下する、しっかり固定する、および棒、バーおよび他のこの
ようなブラケット・アーティクル275取付具などの使用を含む他の方法で配置
する装着構造として認識される。少なくとも1つの光源120を配置してサンプ
ル30を照明し、この図ではこれはリンゴとして図示されている。少なくとも1
つの光検出器80が、ブラケット・アーティクル275および光検出器取付具5
0によって配置され、照明されたサンプル30の光スペクトル出力を検出する。
サンプル30は、この図ではサンプル・コンベヤ295によって搬送される。少
なくとも1つの光源120および少なくとも1つの光検出器80に対する暴露合
計は、使用する光源の輝度および審問するサンプルの性質によって決定される。
リンゴの場合、毎秒最大20個のライン速度でリンゴ1個につき複数回測定する
よう、5〜10ミリ秒以下の暴露時間を一般に使用する。図7に示す少なくとも
1つの光検出器は、光検出器80を光源120から約90度分離し、光検出器8
0と光源120との両方が基本的に、サンプル面でサンプルに対して直角である
ことを示す。しかし、本開示の各実施形態で、光検出器80および光源120の
相互およびサンプルに対する配置は、サンプルおよび測定したい品質の特徴に依
存する。例えば、光検出器80を配向した面から90度の方向の面で、サンプル
表面30に基本的に直角になるよう、光源120を配置してよい。光源120お
よび光検出器80は、サンプル30の近傍に配置される。光源120のランプ1
23は、図1の検討で記述したように、スペクトロメータ170または他の外部
光源から電力投入することができる。光検出器80は、1本の光ファイバでよく
、検出された光スペクトルは、スペクトロメータ170および検出器200など
のスペクトル検出計器への出力82を形成する。検出された光スペクトルの処理
は、図1Cで記述し、規定した通りである。
Another embodiment of the disclosed packaging / sorting line configuration is illustrated in FIGS. 7, 7A and 7B, where the light source 120 and photodetector 80 are bracket articles 275, photodetector fixtures. 50 and a light source fixed article 122, mounted and arranged, which suspends, secures, and holds at least one light source 120 and at least one photodetector 80, and bars, bars and other such bracket articles 275. It is recognized as a mounting structure that is arranged in other ways, including the use of fixtures and the like. At least one light source 120 is arranged to illuminate the sample 30, which is shown in this figure as an apple. At least 1
One photodetector 80 includes a bracket article 275 and a photodetector fixture 5.
The optical spectrum output of the illuminated sample 30 positioned by 0 is detected.
Sample 30 is conveyed by sample conveyor 295 in this figure. The total exposure to at least one light source 120 and at least one photodetector 80 is determined by the brightness of the light source used and the nature of the sample being interrogated.
For apples, exposure times of 5-10 milliseconds or less are commonly used to measure multiples per apple at line speeds of up to 20 apples per second. The at least one photodetector shown in FIG. 7 separates the photodetector 80 from the light source 120 by about 90 degrees and
Both 0 and the light source 120 are shown to be essentially orthogonal to the sample at the sample plane. However, in each of the embodiments of the present disclosure, the placement of the photodetector 80 and the light source 120 with respect to each other and the sample depends on the sample and the quality characteristics that it is desired to measure. For example, the light source 120 may be arranged so as to be substantially perpendicular to the sample surface 30 in a plane 90 degrees from the plane in which the photodetector 80 is oriented. The light source 120 and the photodetector 80 are arranged near the sample 30. Lamp 1 of light source 120
23 can be powered from the spectrometer 170 or other external light source, as described in the discussion of FIG. The photodetector 80 may be a single optical fiber and the detected light spectrum forms an output 82 to a spectrum detection instrument such as the spectrometer 170 and the detector 200. Processing of the detected optical spectrum is as described and defined in Figure 1C.

【0079】 選別/梱包ラインを指向する別の実施形態が図7C、図7Dおよび図7Eに見
られ、これは少なくとも1つの光検出器80と、図示のように複数のスペクトル
領域の測定を表す複数の光検出器80を示す。フィルタ130付き光検出器80
は、700〜925nmのスペクトルの検出を表し、別の光検出器80は、50
0〜699nm範囲の赤色顔料およびクロロフィル、および926〜1150n
m範囲で得られる水、アルコールおよび物理的品質(例えば、固さ、密度)情報
を表し、別の光検出器80は、250〜499nmの範囲の黄色顔料領域の検出
を表す。光源120のランプ123の反対側に配置された2つの追加的光検出器
80が図示され、したがってサンプルはランプ123と光検出器80の間を通過
して、2つの基準スペクトロメータ170への入力を表し、一方は250〜49
9nmの波長領域を監視して、他方は500〜1150nm領域を監視する。サ
ンプルがリンゴの場合は、基準チャネルがサンプルから追加的にスペクトルを検
出せず、サンプルの有無を示すことが予想される。基準チャネルの出力を対象探
知器として使用し、予測に使用するために、サンプル光検出器からのどのスペク
トルを保持するか決定することができる。光源120のランプ123と光検出器
80および/またはサンプル30の間に遮蔽を使用することができ、例えば、選
択肢は、1)カーテン285としての斜光体284がブラケット取付具275か
ら光源120のランプと光検出器80との間に延在し、光源120ランプ123
への光検出器80の直接暴露を防止することができ、2)遮光体285が光源1
20のランプ123と光検出器80およびサンプル30の間に延在することがで
き、光源120のランプ123とサンプル30の間で遮光体284に開口部を形
成して、サンプル表面35から光検出器80への表面反射を制限し、3)遮光体
284が、光源120のランプ123とサンプル表面35の間に、熱遮断、中断
および帯域通過などのフィルタ130の機能を提供することができ、サンプル3
0への熱または燃焼による損傷の可能性を制限することができるが、これに制限
されるものではない。
Another embodiment directed to a sorting / packing line can be seen in FIGS. 7C, 7D and 7E, which represents at least one photodetector 80 and, as shown, multiple spectral region measurements. A plurality of photodetectors 80 are shown. Photodetector 80 with filter 130
Represents the detection of the spectrum from 700 to 925 nm and another photodetector 80 is 50
Red pigment and chlorophyll in the 0-699 nm range, and 926-1150n
Another photodetector 80 represents the detection of the yellow pigment region in the range of 250-499 nm, representing water, alcohol and physical quality (eg hardness, density) information obtained in the m range. Two additional photodetectors 80 are shown arranged on the opposite side of the light source 120 from the lamps 123, so that the sample passes between the lamps 123 and the photodetectors 80 and the input to the two reference spectrometers 170. , One is 250 to 49
The 9 nm wavelength region is monitored, the other the 500-1150 nm region. If the sample is an apple, it is expected that the reference channel will not detect any additional spectra from the sample, indicating the presence or absence of the sample. The output of the reference channel can be used as a target finder to determine which spectrum from the sample photodetector to retain for use in the prediction. A shield can be used between the lamp 123 of the light source 120 and the photodetector 80 and / or the sample 30, for example, 1) a diagonal 284 as a curtain 285 from the bracket fixture 275 to the lamp of the light source 120. Between the light source 120 and the light detector 80.
Direct exposure of the photodetector 80 to the light source 1 can be prevented.
20 between the lamp 123 and the photodetector 80 and the sample 30, and an opening is formed in the light shield 284 between the lamp 123 of the light source 120 and the sample 30 to detect light from the sample surface 35. And 3) a light shield 284 may provide the function of the filter 130 between the lamp 123 of the light source 120 and the sample surface 35, such as heat block, break and band pass, Sample 3
The possibility of heat or burn damage to zero can be limited, but is not limited to this.

【0080】 追加の実施形態が図8、図8Aおよび図8Bで見られ、ここで少なくとも1つ
の遮光材284がブラケット・アーティクル275によって配置され、サンプル
30がサンプル・コンベヤ295によって光源120および123の下を、それ
を通って光検出器80の下へと搬送されるにつれ、少なくとも1つの光源120
およびランプ123を少なくとも1つの光検出器80から分離する。遮光材28
4はカーテン285でよく、図8には少なくとも1つの部分で構成されたカーテ
ン285として図示され、図8Aに示すように、2つの部分または複数の部分で
構成され、それぞれがブラケット・アーティクル275から垂下する。複数のカ
ーテン285部分がある場合、サンプル30が通過するにつれ、個々のカーテン
285部分が重複し、分離する。
Additional embodiments can be seen in FIGS. 8, 8A and 8B, wherein at least one light shield 284 is positioned by bracket article 275 and sample 30 by sample conveyor 295 of light sources 120 and 123. At least one light source 120 as it is transported underneath it and underneath the photodetector 80.
And lamp 123 is separated from at least one photodetector 80. Shading material 28
4 may be a curtain 285, shown in FIG. 8 as a curtain 285 made up of at least one portion, and as shown in FIG. 8A, made up of two or more portions, each from a bracket article 275. Droop. If there are multiple curtain 285 portions, the individual curtain 285 portions will overlap and separate as the sample 30 passes through.

【0081】 この実施形態では、図8に示すように、サンプル30、例えば、リンゴは梱包
/選別搬送システム295によって搬送される。各サンプル30が遮光材284
へと移動し、接触して、その下を通過するにつれ、サイクルが繰り返される。梱
包/選別搬送システム295は、搬送システム295上に順次配置されたサンプ
ル30を有し、したがってサンプル30間の間隔は、サンプル30のサイズに対
して概ね最小である。サンプル30が前進するが、遮光材284に接触していな
い場合、サンプル30は光源120によって照明され、光検出器80が周辺光の
みを検出し、光源120から遮蔽される。サンプル30が遮光材284と接触し
、その下を移動するにつれ、サンプル30は、光源120からの照明を受け続け
ながら、光検出器80に暴露し、これがサンプル30からのスペクトルを検出す
る。サンプル30が遮光材284を通り過ぎると、光検出器80が再び光源12
0から遮蔽され、周辺光のみを検出する。光源120は、例えば、ハロゲンラン
プ、またはサンプル30を照明する光学機器によって伝送された光でよい。光検
出器80は、例えば、光ファイバ検出器であり、サンプル30が遮光材284と
接触して、その下を通過するにつれ、サンプル表面35が光検出器80の近傍に
なるよう配置される。遮光材284は、光検出器80が感受性を有するスペクト
ルにとって不透明な可撓性または柔軟性があるシートで構成し、例えば、シリコ
ン・ゴム、マイラー、熱可塑性材料および他の材料で構成することができる。光
検出器80、遮光材284および光源120は、ブラケット・アーティクル27
5、または梱包/選別システムでの測定の当業者によって容易に認識される他の
装着装置または方法で機械的に取り付けられる。
In this embodiment, as shown in FIG. 8, the sample 30, eg apple, is transported by a packaging / sorting transport system 295. Each sample 30 is a light blocking material 284
The cycle repeats as it moves to, touches, and passes underneath. The packing / sorting transport system 295 has the samples 30 sequentially arranged on the transport system 295, so the spacing between the samples 30 is generally minimal with respect to the size of the samples 30. When the sample 30 advances but is not in contact with the light shield 284, the sample 30 is illuminated by the light source 120 and the photodetector 80 detects only ambient light and is shielded from the light source 120. As the sample 30 contacts and moves underneath the light shield 284, the sample 30 is exposed to the photodetector 80 while continuing to be illuminated by the light source 120, which detects the spectrum from the sample 30. When the sample 30 has passed the light blocking material 284, the photodetector 80 is turned on again by the light source 12.
It is shielded from 0 and detects only ambient light. The light source 120 may be, for example, a halogen lamp or light transmitted by the optics that illuminate the sample 30. The photodetector 80 is, for example, an optical fiber detector and is positioned such that the sample surface 35 is in the vicinity of the photodetector 80 as the sample 30 contacts and passes beneath the light shield 284. The shading material 284 is composed of a flexible or flexible sheet that is opaque to the spectrum to which the photodetector 80 is sensitive, and may be composed of, for example, silicone rubber, mylar, thermoplastic material and other materials. it can. The photodetector 80, the light shield 284, and the light source 120 include the bracket article 27.
5 or mechanically mounted with other mounting devices or methods that are readily recognized by those skilled in the art of measuring in packaging / sorting systems.

【0082】 図7および図8の実施形態の代替構成は、例えば、頂部からサンプル30を照
明する光源120などの複数の光源120を使用し、第2の光源120は、側部
からサンプル30を照明するか、2つの光源120が反対側からサンプル30を
照明し、光源120に使用することができる複数の位置を示す。複数の光検出器
80が同じ、または異なるサンプル表面35の位置を観察し、各光検出器80の
出力82は、別個のスペクトロメータで感知するか、結合して1つの出力82を
形成する。複数の出力82を複数のスペクトロメータ170で受ける場合は、少
なくとも1つのスペクトロメータ170が、設置された中性密度フィルタを有し
て、このスペクトロメータ170で光検出器80からの出力82の一部、例えば
、50%を遮断し、特定のスペクトル範囲、例えば、約700〜約925nmの
データを提供する。第2のスペクトロメータはフィルタを使用せず、約700〜
925nmを飽和するが、約500〜699nmおよび約926〜1150nm
で良好な信号対雑音(S/N)データを生成する。フィルタ付き入力スペクトロ
メータ170への他の出力82により、特定のスペクトル範囲を検査することが
できる。また、この方法により、両方の、または複数のスペクトロメータ170
で同じ暴露時間を使用することができ、平行制御が容易になる。これは基本的に
、異なる暴露時間ではなくスペクトロメータ170へのフィルタ付き入力部82
を使用する二重暴露アプローチである。一方のスペクトロメータ170への光を
遮断すると、暴露時間を短縮した場合と同じ結果を生成する。二重輝度アプロー
チは問題があることが判明している。というのは、スペクトルの傾斜した差のた
めに高低の輝度スペクトルを容易にペーストまたは結合できないからであるが、
特定のサンプル・タイプ(例えば、保存した果実またはオレンジ)を有する特定
のパラメータ(例えば、固さ、密度)を予測するには、二重輝度アプローチが好
ましいことがある。二重暴露アプローチは優れた複合スペクトルを生成するが、
アプローチは両方とも使用可能な複合スペクトルを提供し、これは固さおよび他
のパラメータ予測には必要であり、ブリックス精度も改善する。
An alternative configuration of the embodiment of FIGS. 7 and 8 uses multiple light sources 120, such as, for example, a light source 120 that illuminates the sample 30 from the top, and the second light source 120 pulls the sample 30 from the side. Illuminating or two light sources 120 illuminate the sample 30 from opposite sides, indicating multiple positions that can be used for the light source 120. Multiple photodetectors 80 observe the same or different positions of the sample surface 35 and the output 82 of each photodetector 80 is either sensed by a separate spectrometer or combined to form one output 82. If the plurality of outputs 82 are received by a plurality of spectrometers 170, at least one of the spectrometers 170 will have an installed neutral density filter, at which one of the outputs 82 from the photodetector 80. Parts, for example 50%, are blocked and provide data for a particular spectral range, for example about 700 to about 925 nm. The second spectrometer does not use a filter,
Saturates 925 nm but is about 500-699 nm and about 926-1150 nm
Produces good signal-to-noise (S / N) data. The other output 82 to the filtered input spectrometer 170 allows the particular spectral range to be examined. This method also allows both or multiple spectrometers 170
The same exposure time can be used at, which facilitates parallel control. This is basically a filtered input 82 to the spectrometer 170 rather than a different exposure time.
Is a double exposure approach. Blocking the light to one of the spectrometers 170 produces the same result as shortening the exposure time. The dual intensity approach has proven problematic. This is because the high and low intensity spectra cannot be easily pasted or combined due to the sloping difference in the spectra.
A dual intensity approach may be preferred to predict a particular parameter (eg firmness, density) with a particular sample type (eg preserved fruit or orange). The double exposure approach produces a good composite spectrum, but
Both approaches provide a usable composite spectrum, which is necessary for stiffness and other parameter predictions, and also improves Brix accuracy.

【0083】 通常、校正中に部分最小二乗(PLS)回帰分析を使用して、VISおよびN
IRスペクトルをブリックス、固さ、酸度、密度、pH、色および外部および内
部の欠陥および障害に関連させる回帰ベクトルを生成する。この保存された回帰
ベクトルは、予測または校正アルゴリズムと呼ばれる。回帰分析の前にスペクト
ル前処理ルーチンをデータで実行して、信号対雑音比(S/N)を改善し、例え
ば、基線オフセットおよび傾斜の変化など、問題のパラメータに関係ないスペク
トル効果を除去して、路長および散乱エラーの数学的補正を試みることにより、
データを「正規化」する。前処理ルーチンは、通常、「ビニング」を含み、これ
は、例えば、5から10の検出器チャネルを平均化してS/N、箱形またはガウ
ス平滑化(S/Nを改善する)、および導関数の計算を改善する。第2導関数を
最も頻繁に使用するが、第1導関数も使用し、第4導関数の使用も可能である。
固さの予測では、ビニング、平滑化および基線補正または正規化の後に、往々に
してデータを使用し、導関数を使用しない。ブリックスおよび他の化学的特性で
は、第2導関数の変換が最適であることが多い。
Usually, during calibration, Partial Least Squares (PLS) regression analysis is used to
Regression vectors are generated that relate the IR spectrum to brix, hardness, acidity, density, pH, color and external and internal defects and obstacles. This saved regression vector is called the prediction or calibration algorithm. A spectral pre-processing routine is run on the data prior to regression analysis to improve the signal-to-noise ratio (S / N) and remove spectral effects unrelated to the parameter in question, eg baseline offset and slope change. By trying to mathematically correct the path length and scatter error,
"Normalize" the data. Pre-processing routines typically include "binning", which averages 5 to 10 detector channels for S / N, box or Gaussian smoothing (improving S / N), and derivation, for example. Improve the calculation of functions. The second derivative is used most often, but the first derivative is also used and the fourth derivative is also possible.
Stiffness predictions often use data and no derivatives after binning, smoothing and baseline correction or normalization. For Brix and other chemistries, the transformation of the second derivative is often optimal.

【0084】 主成分分析(PCA)分類アルゴリズムを使用して、柔らかい果実および非常
に硬い果実を中程度に硬い果実から一意に識別することができる。また、未成熟
および成熟した果実を分離することができ、pHが高い、または腐った果実など
の傷んだ果実を隔離のために識別することができる。リンゴ全体および他の果実
の約250〜1150nm領域におけるNIRスペクトルは、pHおよび全酸度
との相関も示す。250〜699nmの波長領域は色の情報を含み、例えば、キ
サントフィル、黄色顔料は250〜499nm領域で吸収し、赤色顔料であるア
ントシアニンは500〜550nm領域に広がる吸収帯を有して、特に固さに関
して、分類または予測パフォーマンスを改善する。一例は、サクランボがいかに
赤いかの予測は、520nmの、またはその付近のアントシアニン吸収を測定し
、適切な予測または分類アルゴリズムに適用または比較することによって実行す
る。未成熟のオレンジは緑色を有し、680nmの、またはその付近のクロロフ
ィル吸収領域(緑色顔料)でサンプル・スペクトル出力82を測定し、測定した
出力82スペクトルを適切な予測アルゴリズムに適用することによって予測する
ことができる。950〜1150nm領域のサンプルからのスペクトル出力は、
水、アルコールおよび酸、およびタンパク質含有量に関する追加情報を有する。
例えば、サンプルの含水量は大部分の果実で固さに関連し、保存中に水分損失が
発生する。pHの高い果実は、往々にして傷みを示し、これも分類アルゴリズム
を使用した他のリンゴの存在で一意に識別することができる。
A principal component analysis (PCA) classification algorithm can be used to uniquely distinguish between soft and very hard fruits from moderately hard fruits. Also, immature and mature fruits can be separated and damaged fruits such as high pH or rotten fruits can be identified for sequestration. NIR spectra of whole apples and other fruits in the about 250-1150 nm region also show a correlation with pH and total acidity. The wavelength range of 250 to 699 nm includes color information. For example, xanthophyll and yellow pigments absorb in the 250 to 499 nm range, and red pigment anthocyanin has an absorption band extending in the 500 to 550 nm range, and is particularly firm. Improve classification or prediction performance. As an example, the prediction of how red the cherries are is performed by measuring the anthocyanin absorption at or near 520 nm and applying or comparing to an appropriate prediction or classification algorithm. Immature oranges have a green color and are predicted by measuring the sample spectral output 82 in the chlorophyll absorption region (green pigment) at or near 680 nm and applying the measured output 82 spectrum to an appropriate prediction algorithm. can do. The spectral output from the sample in the 950 to 1150 nm region is
It has additional information on water, alcohol and acids, and protein content.
For example, the water content of the sample is related to firmness in most fruits and water loss occurs during storage. Fruits with a high pH often show hurt, which can also be uniquely identified by the presence of other apples using a classification algorithm.

【0085】 本明細書の開示は、適用可能な予測アルゴリズム、糖含有量、固さ、密度、p
H、全酸度、色および内部および外部の欠陥などの特定の果実特徴を使用するこ
とにより、予測目的で特に250〜1150nmのNIR範囲内で散乱および吸
収した光のスペクトルを測定する非破壊的な方法および装置である。これらの果
実の特徴は、成熟度を判断する重要なパラメータであり、例えば、収穫時期、出
荷時期、保存磁気および方法、および品質、例えば、甘さ/酸味の比率および固
さまたは多くの果実および野菜では歯切れである。これらの特徴は、消費者の嗜
好、予想される保存寿命、経済的価値および他の特徴の指標でもある。内部褐変
/破損、二酸化炭素損傷、および場合によっては昆虫による損傷/侵襲のような
タスマニア産Jonagoldリンゴ内の内部障害など、欠陥も検出することが
できる。本開示は、1)顔料およびクロロフィルに関する情報を含む可視吸収領
域(約250〜699nm)、2)生物組織、特に果実および野菜の組織への浸
透深さが最大の短波NIRの波長部分(700〜925nm)、および3)含水
量、およびアルコールおよびリンゴ酸、クエン酸および酒石酸などの有機酸のO
−H組成に関する情報を含む926〜1150nmの領域を使用する。
The disclosures herein apply the applicable prediction algorithms, sugar content, firmness, density, p.
By using certain fruit characteristics such as H, total acidity, color and internal and external defects, non-destructive measuring spectra of scattered and absorbed light, especially within the NIR range of 250-1150 nm for predictive purposes. A method and apparatus. These fruit characteristics are important parameters that determine maturity, such as harvest time, shipping time, storage magnetism and method, and quality, such as sweetness / sourness ratio and firmness or many fruits and Vegetables are crisp. These characteristics are also indicators of consumer preference, expected shelf life, economic value and other characteristics. Defects can also be detected, such as internal browning / breakage, carbon dioxide damage, and in some cases internal damage within Tasmanian Jonagold apples such as insect damage / invasion. The present disclosure provides: 1) the visible absorption region (about 250-699 nm) containing information about pigments and chlorophyll, 2) the wavelength portion of the shortwave NIR (700- 925 nm), and 3) water content and O of alcohols and organic acids such as malic acid, citric acid and tartaric acid.
-Use the region between 926 and 1150 nm, which contains information about the H composition.

【0086】 ベンチトップ、手持ち式、携帯用、および自動梱包/選別実施形態を開示する
。ベンチトップの実施形態は、概ね、複数の電圧または電力レベルまたは複数の
暴露時間で制御された複数の輝度光源120、つまりランプ123または光源1
20でのサンプル30検査が大いに容易になることにより、高速梱包/選別実施
形態から区別される。本明細書で検討するベンチトップの実施形態は、二重電圧
または二重暴露時間、またはサンプル30の照明に使用する光源120の輝度を
変化させる他の方法を使用することにより、二重輝度光源120を使用する。あ
るいは、光検出器80は、1つのランプ123の輝度で少なくとも1つの暴露を
提供するよう作動することができ、例えば、光検出器80は1つのランプ123
輝度で二重または複数の暴露を提供することができる。1つのランプ輝度で二重
または複数の暴露を提供する方法は、以下のように達成される。光検出器80の
暴露時間は、基本的なコンピュータ・ソフトウェアの制御によって調節可能であ
る。コンピュータ・プログラムでは、異なる暴露時間の2つのスペクトルをサン
プル30ごとに収集する。ベンチトップ法は、オペレータに好まれるように、サ
ンプル表面35と、光源120を提供する装置とを物理的に直接接触させ、例え
ば、少なくとも1つの光検出器80がサンプル表面35を浸透してサンプル内部
に入ることができる。高速梱包/選別の実施形態は、一般に、サンプル表面35
に対する光源120の送出または暴露に制限され、その結果、時間の制限、通常
は数ミリ秒のため、サンプル30は光源120の範囲に入る。複数の光源120
、および光電検出器255および他の光検出装置などの複数の光検出器80を複
数回通過するか、複数配置することによって、高速梱包/選別の実施形態では、
サンプルを複数の光源120輝度に暴露することができる。手持ち式の実施形態
では、一般に、果樹園のオペレータが、つまり、設備または樹上で果実サンプル
を検査する時、梱包/選別のために送出される産物から、および集中食品雑貨流
通センターまたは個々の食品雑貨店で、制限された数の品目しかサンプリングす
ることができない。
Benchtop, handheld, portable, and automatic packaging / sorting embodiments are disclosed. Benchtop embodiments generally include multiple intensity light sources 120, ie, lamps 123 or light sources 1, controlled at multiple voltage or power levels or multiple exposure times.
The greatly facilitated inspection of the sample 30 at 20 distinguishes it from the fast packing / sorting embodiment. The benchtop embodiments discussed herein utilize dual voltage or dual exposure times, or other methods of varying the intensity of the light source 120 used to illuminate the sample 30 to provide a dual intensity light source. Use 120. Alternatively, the photodetector 80 can be operated to provide at least one exposure at the brightness of one lamp 123, for example, the photodetector 80 can be one lamp 123.
Brightness can provide double or multiple exposures. The method of providing double or multiple exposures at one lamp brightness is accomplished as follows. The exposure time of the photodetector 80 can be adjusted by the control of basic computer software. The computer program collects two spectra with different exposure times for each sample 30. The bench-top method places the sample surface 35 in direct physical contact with the device that provides the light source 120, as preferred by the operator, eg, at least one photodetector 80 penetrates the sample surface 35 and the sample You can enter inside. High speed packaging / sorting embodiments generally use sample surface 35
The sample 30 falls within the range of the light source 120 due to the limited delivery, or exposure, of the light source 120 to, resulting in a time limit, typically a few milliseconds. Multiple light sources 120
, And multiple photodetectors 80, such as photoelectric detectors 255 and other photodetectors, are passed or placed multiple times to provide high speed packaging / sorting embodiments,
The sample can be exposed to multiple light source 120 intensities. In handheld embodiments, the orchard operator is generally responsible for this, i.e., when inspecting fruit samples on the facility or tree, from the products delivered for packaging / sorting, and at the central grocery distribution center or individual food products. General store can only sample a limited number of items.

【0087】 250〜1150nmの波長領域でデータを獲得することは、複数輝度または
複数の暴露測定、つまり好ましい実施形態のような二重輝度または二重暴露を使
用してのみ可能である。1つのスペクトロメータを500〜1150nmの領域
をカバーするのに使用できる一方、第2のスペクトロメータは250〜499n
mの領域をカバーするのに必要である。必要な異なる光源輝度または暴露の数は
、サンプルおよび検出器200の特徴に依存する。長い方の検出器200暴露時
間、または輝度が高い方の光源で取得されたスペクトルは、例えば、Sony
ILX 511または東芝1201など一部の検出器では約700〜925nm
の検出器ピクセルを飽和し、約500〜699nmおよび約926〜1150n
mでは優れたS/Nデータを生成する。低輝度または暴露時間が短いスペクトル
は、700〜925nmで良好なS/Nデータを提供するよう最適化される。新
鮮な果実および保存した果実の正確な固さの予測には、700〜925nmの領
域および500〜699nm、例えば、顔料およびクロロフィル、さらに926
〜1150nmの領域を必要とする。250〜499nmの領域、例えば、キサ
ントフィルとして知られ、光を吸収する黄色顔料は、固さ、およびブリックス、
酸度、pH、色および内部および外部の欠陥など、他のパラメータの予測を改善
する。926〜1150nmの領域におけるサンプル30のスペクトル出力と、
含水量との間には高い相関がある。保存した果実は、新鮮な果実より相対的に含
水量が高く、光の散乱が少ないようである。サンプル30のクロロフィルおよび
顔料は、250〜699nmの領域におけるサンプルのスペクトル出力82との
相関によって予測され、この相関は、新鮮な果実の化田和の予測には最も重要な
ようであり、保存した果実の正確な固さの測定には、より長い波長の水領域の方
が重要である。
Acquiring data in the wavelength range 250-1150 nm is only possible using multiple intensity or multiple exposure measurements, ie dual intensity or dual exposure as in the preferred embodiment. One spectrometer can be used to cover the 500-1150 nm region, while the second spectrometer is 250-499 n
It is necessary to cover the area of m. The number of different source intensities or exposures required depends on the characteristics of the sample and detector 200. Spectra acquired with the longer detector 200 exposure time, or with the lighter source with higher brightness, can be obtained, for example, from Sony
Some detectors such as ILX 511 or Toshiba 1201 have about 700-925 nm
Saturates the detector pixels of about 500-699 nm and about 926-1150 n
m produces excellent S / N data. Spectra with low brightness or short exposure time are optimized to provide good S / N data at 700-925 nm. For the accurate prediction of firmness of fresh and preserved fruits, the region 700-925 nm and 500-699 nm, eg pigments and chlorophyll, 926
Requires the ~ 1150 nm region. In the region of 250-499 nm, for example, a yellow pigment that absorbs light, known as xanthophyll, has a hardness and brix,
Improves prediction of other parameters such as acidity, pH, color and internal and external defects. The spectral output of sample 30 in the 926-1150 nm region,
There is a high correlation with water content. Preserved fruits have a relatively higher water content and less light scattering than fresh fruits. The chlorophyll and pigment of Sample 30 were predicted by correlation with the spectral output 82 of the sample in the 250-699 nm region, which correlation seems to be most important for prediction of fresh fruit Kadawa and was preserved. The longer wavelength water region is more important for accurate fruit firmness measurements.

【0088】 長い方のNIR波長領域と同様、700〜925nm領域も炭素と水素、酸素
と水素、および窒素と酸素の結合、例えば、(CH,OH,NH)からの吸収帯
も含む。タンパク質が問題の重要な成分である場合、926〜1150nmの領
域が最も重大である。しかし、例えば、穀物の発芽前の状態は、500〜699
nmの領域のサンプル出力スペクトルを検査することによって予測することがで
きる。
Similar to the longer NIR wavelength region, the 700-925 nm region also includes absorption bands from carbon and hydrogen, oxygen and hydrogen, and nitrogen and oxygen bonds, such as (CH, OH, NH). The region between 926 and 1150 nm is most critical when proteins are the key components of the problem. However, for example, the state before germination of grains is 500 to 699.
It can be predicted by examining the sample output spectrum in the nm region.

【0089】 装置の好ましい実施形態は、少なくとも1つの光源120、例えば、サンプル
選別/梱包コンベヤ295およびサンプル30を配置する他の器具および方法を
含むサンプル・ホルダ5で構成され、少なくとも1つの光検出器80、つまり好
ましい実施形態の光ファイバの光センサが、検出器200、例えば、CCDアレ
イを伴うスペクトロメータ170などのスペクトル測定計器で受けるサンプルの
スペクトル出力82を検出し、このように検出した信号は、メモリを有するCP
U172によってコンピュータ処理され、保存されている校正アルゴリズム、つ
まりCPU172メモリに保存されている校正アルゴリズムと比較し、サンプル
の1つまたは複数の特徴を予測する。少なくとも1つの光源120および少なく
とも1つの光検出器80を、サンプル表面35に対して配置し、サンプルから発
する散乱および吸収スペクトルを検出できるようにする。ブラケット取付具27
5、ブラケットおよび他の認識された配置および取付器具および方法を使用して
、光源120、光検出器80およびサンプル・ホルダ5を配置する。好ましい実
施形態では、光源120および光センサまたは光検出器80は、光源120への
直接暴露から光検出器80を遮蔽84するように配置され、光検出器80を、サ
ンプル30を通して光源120から伝送された光の検出または暴露に制限する。
光源120は、円錐形または他のカップまたは遮蔽容器に固定することができ、
これによって光源120がサンプル表面に直接暴露しながら、光検出器80から
の光源120を遮蔽する。あるいは、光検出器80を、遮蔽材84または周囲遮
蔽材262などの遮蔽容器に固定し、したがって光源80から光検出器80を遮
蔽して、光源80からサンプル30を通して光検出器80に伝送された光スペク
トルのみに光検出器80を暴露させることができる。光検出器80が検出するス
ペクトル、つまり信号出力82は、入力として少なくとも1つのスペクトロメー
タ170、または光スペクトルに感受性があり、それを受け手測定する機能を有
する他の器具に配向される。好ましい実施形態では、2つ以上のスペクトロメー
タ170を使用する。1つのスペクトロメータ170がサンプルのチャネル、つ
まり光検出器80の出力82を監視し、別のスペクトロメータ170が、基準、
つまり光源120のチャネルを監視する。測定と測定の間にランプ123をオン
/オフすると、光検出器80および光源120チャネルの両方で周辺光の補正を
実行することができ、例えば、光のない状態で収集したスペクトルを、照明がオ
ンの場合に収集したスペクトルから引き、安定させる。あるいは、光源120を
オン状態にし、遮蔽材84または周辺遮蔽材262、例えば、蓋またはカバーま
たは他の光が漏れない箱を使用して、周辺光を物理的に削除することができる。
光ファイバで構成された光検出器80の遮蔽に関する検討は、光電検出器255
にも当てはまり、ハロゲンランプ以外の光源の使用は、例えば、発光ダイオード
257を含む。
A preferred embodiment of the device comprises at least one light source 120, for example a sample holder 5 including a sample sorting / packing conveyor 295 and other instruments and methods for placing the sample 30, and at least one light detection. The detector 80, a fiber optic light sensor of the preferred embodiment, detects the spectral output 82 of the sample received by the detector 200, eg, a spectrometric instrument such as a spectrometer 170 with a CCD array, and the thus detected signal. CP with memory
Predict one or more characteristics of the sample by comparing with a calibration algorithm stored by the U172 and stored in CPU172 memory. At least one light source 120 and at least one photodetector 80 are positioned relative to the sample surface 35 to allow detection of the scattering and absorption spectra emanating from the sample. Bracket attachment 27
5. Place the light source 120, photodetector 80 and sample holder 5 using brackets and other recognized placement and mounting fixtures and methods. In a preferred embodiment, the light source 120 and the photosensor or photodetector 80 are arranged to shield 84 the photodetector 80 from direct exposure to the light source 120 and transmit the photodetector 80 from the light source 120 through the sample 30. Limit the detection or exposure of exposed light.
The light source 120 can be fixed to a cone or other cup or shielded container,
This shields the light source 120 from the photodetector 80 while exposing the light source 120 directly to the sample surface. Alternatively, the photodetector 80 may be fixed to a shielded container such as the shield 84 or the surrounding shield 262, thus shielding the photodetector 80 from the light source 80 and transmitted from the light source 80 through the sample 30 to the photodetector 80. The photodetector 80 can be exposed to only the light spectrum. The spectrum detected by photodetector 80, or signal output 82, is directed to at least one spectrometer 170 as an input, or other instrument that is sensitive to the light spectrum and has the capability of receiving it. In the preferred embodiment, more than one spectrometer 170 is used. One spectrometer 170 monitors the sample channel, the output 82 of the photodetector 80, and another spectrometer 170 is the reference,
That is, the channel of the light source 120 is monitored. By turning the lamp 123 on and off between measurements, ambient light correction can be performed on both the photodetector 80 and the light source 120 channel, eg, when the illumination collects a spectrum collected in the absence of light. When on, subtract from spectra collected to stabilize. Alternatively, the light source 120 can be turned on and the ambient light can be physically eliminated using the shield 84 or ambient shield 262, such as a lid or cover or other light tight box.
For a study on the shielding of the photodetector 80 composed of an optical fiber, refer to the photoelectric detector 255.
Also, the use of light sources other than halogen lamps includes, for example, light emitting diode 257.

【0090】 複数のサンプリング・ポイントを有し、したがって光ファイバ・センサと同様
、複数の光検出器80を有する別の代替方法は、全てまたは一部のサンプリング
・ポイントを図4に示すように集束し、例えば、二又、三又または他の複数の光
ファイバスペクトロメータ170の入力を使用して、1つのサンプルまたは光検
出器80のチャネルスペクトロメータ170に戻す。多重、つまり複数のサンプ
ル・ポイント、つまり光検出器80は、サンプル30の集束を向上させ、例えば
、サンプリングが全体としてサンプル30をよりよく表すか、1つのスペクトロ
メータ170で製品で一杯のコンベヤ・ベルト上などの多重ポイントを測定する
ことができ、したがって全サンプル30または光検出器80チャネルについて、
ブリックスなどの平均特性を予測するのに使用する「平均」スペクトルを提供す
る。
Another alternative having multiple sampling points, and thus multiple optical detectors 80, as well as a fiber optic sensor, is to focus all or some sampling points as shown in FIG. Then, for example, using the inputs of a bifurcated, trifurcated or other fiber optic spectrometer 170, it is returned to the channel spectrometer 170 of one sample or photodetector 80. Multiplexing, or multiple sample points, or photodetectors 80, enhances the focusing of the sample 30, eg, sampling better represents the sample 30 as a whole, or a spectrometer 170 full of product and conveyor. It is possible to measure multiple points, such as on a belt, and thus for every sample 30 or photodetector 80 channel,
It provides an "average" spectrum used to predict average properties such as Brix.

【0091】 好ましい実施形態では、2つ以上のスペクトロメータ170、または少なくと
も2つのスペクトロメータ170を基準および/または測定に使用する。本発明
のデータ収集に使用するスペクトロメータ170は、750nmで光り輝く回折
格子を使用し、500〜1150nmをカバーする。また、キサントフィル、例
えば、黄色顔料が光を吸収する場合、250〜499nmの波長領域で作動する
スペクトロメータ170を含めて、可視領域のカバーを拡大することができる。
1000〜1100nmで検出されたスペクトルの出力82にある情報は反復情
報も含み、遮断または長波通過フィルタを使用していない場合、例えば、赤色顔
料であるアントシアニンに関する500〜550nmは、500〜550nm領
域に広がる吸収帯を有し、これによって特に固さに関して、分類または予測パフ
ォーマンスが改善される。
In a preferred embodiment, more than one spectrometer 170, or at least two spectrometers 170 are used for reference and / or measurement. The spectrometer 170 used for the data collection of the present invention uses a grating that shines at 750 nm and covers 500-1150 nm. Also, where xanthophyll, eg, a yellow pigment, absorbs light, the visible range cover can be expanded to include a spectrometer 170 that operates in the 250-499 nm wavelength range.
The information in the output 82 of the spectrum detected at 1000-1100 nm also includes repetitive information, for example, 500-550 nm for the red pigment anthocyanin is in the 500-550 nm region if no cut-off or long-wave pass filters are used. It has a broad absorption band, which improves classification or prediction performance, especially with regard to stiffness.

【0092】 好ましい実施形態に使用するスペクトロメータ170は、2048個のピクセ
ルまたはチャネルを有する電荷結合素子(CCD)アレイ検出器200を有する
が、当業者によって認識されるように、他のアレイ検出器200、アレイ・サイ
ズに対する他の検出器200サイズを含む他の光検出器80、または検出器サイ
ズ特性の他の方法を使用してもよい。2つのスペクトロメータ170のうち一方
は、光源120の輝度および波長出力を直接監視して、光源基準信号81を提供
し、これは主に温度変化およびランプの老化によって生じる周辺光およびランプ
、検出器、および電子機器のドリフトを補正する。他方のスペクトロメータ17
0は、1つまたは複数のサンプル30および/またはサンプル30上の1つまた
は複数の位置、例えば、リンゴなどの1つのサンプル30上にある多重ポイント
、またはリンゴ、ブドウ、サクランボ、または様々なサンプル30のサンプル・
コンベヤ295上にある多重ポイントからの光出力を感知する1つまたは複数の
光検出器80から光検出器80信号出力82を受け、例えば、梱包/選別レーン
上の異なるレーンを追加の各スペクトロメータ170で測定することができる。
各光センサ、例えば、光検出器80(光電検出器255または他の光感知装置ま
たは方法)は、好ましい実施形態では、別個のサンプル30、または同じサンプ
ル30またはサンプル30のグループ上の異なる位置を表す。全スペクトロメー
タ170からのスペクトルを、好ましい実施形態では同時に取得する。スペクト
ロメータのタイプに応じて、各スペクトロメータでA/D変換を並列または直列
に実行することができる(並列が好ましい)。次に、コンピュータがスペクトル
を処理し、出力を生成する。現在の単独のCPUコンピュータはスペクトルを直
列で処理する。二重CPUコンピュータ、2つのコンピュータ、または二重信号
処理(DSP)ハードウェアは、並列でスペクトル処理を実行し、出力を提供す
ることができる。
The spectrometer 170 used in the preferred embodiment has a charge coupled device (CCD) array detector 200 with 2048 pixels or channels, although other array detectors will be recognized by those skilled in the art. Other photodetectors 80, including 200, other detector 200 sizes for array size, or other methods of detector size characteristics may be used. One of the two spectrometers 170 directly monitors the brightness and wavelength output of the light source 120 and provides a light source reference signal 81, which is primarily due to temperature changes and lamp aging, ambient light and lamp, detector. , And to correct the drift of the electronics. The other spectrometer 17
0 is one or more samples 30 and / or one or more locations on sample 30, for example multiple points on one sample 30, such as an apple, or apple, grape, cherry, or various samples 30 samples
A photodetector 80 signal output 82 is received from one or more photodetectors 80 that sense light output from multiple points on conveyor 295, eg each spectrometer adding a different lane on the packing / sorting lane. It can be measured at 170.
Each photosensor, eg, photodetector 80 (photoelectric detector 255 or other photosensing device or method), in a preferred embodiment, separates samples 30, or different positions on the same sample 30 or group of samples 30. Represent The spectra from all spectrometers 170 are acquired simultaneously in the preferred embodiment. Depending on the type of spectrometer, each spectrometer can perform A / D conversion in parallel or in series (parallel is preferred). The computer then processes the spectrum and produces an output. Current single CPU computers process spectra in series. Dual CPU computers, two computers, or dual signal processing (DSP) hardware can perform spectral processing in parallel and provide output.

【0093】 他の実施形態では、約250〜1150nmの波長領域からのスペクトル、つ
まり近赤外線スペクトルを、リンゴを含む果実などのサンプル30から検査する
。この特定の実験では、光検出器80として反射性光ファイバ・プローブを使用
した。データの収集、つまり光検出器80からのスペクトル出力82の感知に使
用した分光測光器170は、DSquared Development, L
aGrande, Ore.のモデルDPA20であったが、他のスペクトロメ
ータおよび分光測光器170を使用してもよいことが当業者には認識される。言
及した分光測光器170は、5ワットのハロゲン光源120、光ファイバ光セン
サを使用して、サンプル30からのスペクトルまたは出力82を検出し、スペク
トロメータ170に光センサ信号入力82を提供する。他のランプ123または
光源120、さらに他の光センサまたは光検出器80で代用してもよい。この実
施形態では、スペクトロメータ170への光検出器信号入力82は、電荷結合素
子・アレイ検出器200が検出する。電荷結合素子・アレイからの出力は、上述
したように処理する。固さおよびブリックスは、それぞれマグネス・テイラー固
さ(「穿孔テスト」)および屈折率測定の標準的破壊手順を使用して測定した。
この実施形態では、NIRスペクトルをアレイ検出器200で検出し、これによ
って1024のデータ・ポイントを記録または検出することができる。1024
のデータ・ポイントは、9ポイント・ガウス平滑化を使用して平滑化し、その後
に9ポイントの「ギャップ」サイズを使用して第2導関数変換をする。部分最小
二乗(PLS)回帰を使用して、第2導関数のNIRスペクトルをブリックスお
よび固さに相関させた。虚偽の相関が発生しないことを保証するため、1つを取
り除く相互確認方法を使用して、予測の標準誤差を生成した。相互画にでは、1
つを除く全サンプルを使用して予測モデルを構築し、次に取り除いたサンプルの
ブリックスおよび固さを予測して、全サンプルを予測するまでプロセスを反復す
る。次に、確認モデルを使用して、未知の果実サンプル全体でブリックスおよび
固さを非破壊的に予測することができる。この情報は、収穫の決定をガイドし、
収穫時期、どの果実が冷蔵に適しているか、果実を品質または消費者の嗜好につ
いて合格または不合格の特徴に分類するか、どの果実を、必要な特徴、例えば、
固さ、ブリックス、色および他の特徴に適合しないとして、選別/梱包作業から
除去するかを示す。
In another embodiment, the spectrum from the wavelength range of about 250-1150 nm, ie the near infrared spectrum, is examined from a sample 30, such as fruit containing apples. In this particular experiment, a reflective fiber optic probe was used as the photodetector 80. The spectrophotometer 170 used to collect the data, i.e., sense the spectral output 82 from the photodetector 80, is a DSqualized Development, L
aGrande, Ore. Those skilled in the art will recognize that other spectrometers and spectrophotometers 170 may be used. The spectrophotometer 170 referred to uses a 5 watt halogen light source 120, a fiber optic photosensor to detect the spectrum or output 82 from the sample 30 and provide a photosensor signal input 82 to the spectrometer 170. Other lamps 123 or light sources 120 or even other photosensors or photodetectors 80 may be substituted. In this embodiment, the photodetector signal input 82 to the spectrometer 170 is detected by the charge coupled device / array detector 200. The output from the charge coupled device array is processed as described above. Hardness and Brix were measured using the standard fracture procedure of Magnes Taylor hardness (“piercing test”) and refractive index measurement, respectively.
In this embodiment, the NIR spectrum is detected by the array detector 200, which can record or detect 1024 data points. 1024
Data points are smoothed using a 9-point Gaussian smoother followed by a second derivative transform using a 9-point "gap" size. Partial least squares (PLS) regression was used to correlate the NIR spectra of the second derivative with Brix and stiffness. To ensure that no false correlations occurred, the one-elimination cross-validation method was used to generate the standard error of prediction. In mutual drawing, 1
Build a prediction model using all but one and then predict the Brix and firmness of the removed sample and repeat the process until all samples are predicted. The validation model can then be used to non-destructively predict brix and firmness across unknown fruit samples. This information guides the harvest decision,
Harvest time, which fruits are suitable for refrigeration, whether the fruits are classified as pass or fail characteristics in terms of quality or consumer preference, which fruits are required characteristics such as
Indicates if it should be removed from the sorting / packing operation as it does not meet the hardness, brix, color and other characteristics.

【0094】 装置および方法の実施形態に関するこの開示は、同時測定、およびサンプルの
複数のスペクトル領域の使用を指向する。この実施形態では、クロロフィル吸収
領域、および吸収性の高い950〜1150のO−H領域を含むNIR領域の使
用は、例えば、二重輝度の光源または少なくとも2つの強度の光、または複数の
光検出器80でサンプルからの光を検出するなど、リンゴなどのサンプルを複数
の輝度の光源に暴露するか、複数の暴露時間で光検出器80を暴露することによ
って達成され、したがって各光検出器80は、例えば、サンプル30と光検出器
80の間、または光検出器80の出力82とスペクトロメータ170の入力との
間でフィルタリングして、1つまたは複数の光検出器80をフィルタリングする
ことにより、異なるスペクトルを感知する。図1は、サンプル30を異なる光の
輝度に暴露することができるフィルタ付き光源120を示す。図2は、複数の光
検出器80の使用を示し、サンプル30と光検出器80間のフィルタリングによ
って、異なるスペクトル領域を検出することができる。光源が複数の個別波長L
ED257である図3Aには、サンプルを複数の光の輝度に暴露する実施形態が
図示されている。光源120の輝度は、所望のスペクトル領域で最適のS/Nデ
ータを生成する光出力を光検出器80に提供するよう選択する。第1のパスでは
、輝度が低い方の光源などの光源を使用して、リンゴなどのサンプルを照明し、
700〜925nmの領域で許容可能なS/N比のデータを獲得する。波長がこ
れより高い(>925nm)または低い(<700nm)場合、スペクトルはノ
イズが優勢になる。低い光レベルは有用でないからである。第2のパスでは、輝
度が高い方の光源を選択して、サンプルを照明し、700〜925nmの領域で
検出器アレイを飽和しながら、500〜600nmの赤色顔料領域、600〜6
99nmのクロロフィル領域および926〜1000nmのO−H領域で許容可
能なS/N比のデータを獲得する。2つのパスそれぞれからのデータは、コンピ
ュータ処理のためにアナログ−デジタル変換器に送出される別個のデータ入力を
備える。ベンチトップ・ユニットには同じスペクトロメータおよびA/Dで、2
つのスペクトルを順次取得する。オンラインの場合は2つのスペクトロメータを
使用し、それぞれが独自のA/Dを有する。1つの実施形態では、シリアルで、
Ocean Opticsから提供されるコンピュータの外部のA/Dカードを
使用する。このプロセスは、ソフトウェアが分析するためにデータ分析器への複
数のチャネルを提供する。この実施形態では、Ocean Opticsのドラ
イバ(以下ではドライバと呼ぶ)がMS「C」またはVisual Basic
を受け、1)サンプルから検出されたスペクトルを判別するか、2)データを予
測アルゴリズムにかけて、出力を生成する。コンピュータの表示制御プログラム
またはソフトウェアは、結合されるスペクトルをドライバが定期的に送出するこ
とを必要とする。次に標準の表示ソフトウェアでデジタル結合が、各サンプルか
ら検出された全スペクトル範囲を表す出力表示を生成する。サンプルごとに複数
のスペクトル・データがあることもある。例えば、スペクトル・サンプリング・
プロトコルは、多重パスそれぞれで50のスペクトル・サンプルを求める。例え
ば、果実サンプルを低輝度光源に当てるパスで50のスペクトル・サンプル、果
実サンプルを高輝度光源に当てるパスで別個の50のスペクトル・サンプルを求
める。各パスの合計継続時間は、選別/梱包ラインの速度によって決定され、サ
ンプル当たり約5ミリ秒に制限することができる。しかし、全ての実施形態およ
びサンプルのタイプで、他のサンプリング時間および戦略が、本明細書で開示し
た本発明を使用する領域に入るものと認識される。異なるサンプルおよび異なる
実施形態を使用するからである。選別/梱包ラインで処理しているサンプルがリ
ンゴの場合は、連続する各リンゴの間の空間が小さいことが予想される。リンゴ
間の空間、およびサンプルまたはリンゴの前側および後側から取得されるスペク
トルは廃棄される。サンプル、つまりリンゴまたは他の果実が光検出器80の下
を移動するにつれ、検出されるスペクトル・データは、サンプル30を出て、サ
ンプル30の一部を表し、光源120によるサンプル30の暴露ポイントと、光
検出器80によって検出するスペクトルの出口ポイントとの間の路を構成する。
例えば、コンピュータを介した自動検査など、各スペクトルの数学的検査により
、この方法は、光検出器80が検出した光がリンゴからのものか、選別/梱包ラ
イン・サンプル・コンベヤ295のリンゴ間にある空の空間からのものか判断す
ることができる。この方法は、リンゴが通過するにつれ、スペクトロメータ17
0への出力82を有する光検出器80によってリンゴの前縁および後不利も検出
することができる。このデータから、例えば、サンプルまたはリンゴの中央部分
からと予想されるような特定のスペクトル・サンプルを選択するための区別が発
生できる。各スペクトルの(オンライン)数学的検査を使用して、良好なリンゴ
のスペクトルか、ライン材料のスペクトルか判断する。したがって、選別/梱包
ラインのサンプル・コンベヤ295にある各サンプル30について、光検出器8
0で検出するサイクルは、光検出器80またはピックアップ・ファイバが周辺光
にのみ暴露し、遮光材284が光検出器80と光源120との間にある初期区画
で構成される。サンプル30、例えば、カーテン285などの遮光材284に接
触して、その下を移動するにつれ、リンゴの前縁または側部が現れ始め、光検出
器80がリンゴからのスペクトル出力82を検出することができる。サンプル3
0が遮光材284の下を移動し続けると、サンプル30の後縁または側部がまだ
光源120に暴露しているポイントへと移動するまで、光検出器80がサンプル
30からのスペクトル出力82に暴露する。次に、サンプル30が遮光材284
を通過し、光源120からの光が全て光検出器80と光源120の間で遮断され
る。したがって、光検出器80が検出した初期スペクトルは、サンプル30がカ
ーテン285に近づくにつれ、その前縁または側部のものとなる。サンプル30
の前縁が光源120に暴露する初期時間と、サンプル30の後縁または側部が光
源120に暴露する時までの中間スペクトル測定は、光源120がサンプル30
、例えば、リンゴ、他の果実または他のO−H、C−HまたはN−H材料を照明
するにつれ、サンプル30からの光スペクトル出力82の特徴を最もよく表すス
ペクトルを検出するため、光検出器80または光ピックアップを最適に配置した
場合の測定を含む。好ましい実施形態では、データ処理を容易にするため、光検
出器80のアナログ出力82をA/Dカードでデジタル・データに変換する。コ
ンピュータ・プログラムまたはソフトウェアは、データが合格か廃棄かをテスト
する。各スペクトル・サンプル30の合格基準は、サンプル30の予想されるス
ペクトル出力82によって決定された所定のスペクトル特徴であり、例えば、サ
ンプル30がリンゴである場合、基準は、リンゴに予想されるスペクトルに入る
250〜1150nmのスペクトルを検出することである。選別/梱包ラインの
リンゴ間にある空間の検出は、リンゴではないと認識される。各サンプル30で
取得されるこのスペクトルは、図1Cのフローチャートで示すように、予測アル
ゴリズムの入力である。サンプルごとに、光検出器80が多重スペクトル、例え
ば、50のスペクトルを検出する。コンピュータ・プログラムが、検出された各
個別スペクトルを、特定のサンプルから予想されるスペクトルと比較し、基準に
合致しないスペクトルは廃棄され、例えば、40〜50のサンプルなど、保持さ
れたスペクトルは、結合して、予測アルゴリズムの入力となるスペクトルを提供
する。同じリンゴからの多重スペクトルを平均して、リンゴの複数のポイントを
表す1つの平均スペクトルを提供し、リンゴはセンサによって移動するにつれ、
例えば、選別ラインの進行方向に対して時計回りまたは反時計回りに回転するこ
とができ、サンプルの反時計回りの動作の方が優れた測定値が示され、したがっ
てその表面のカバー率がさらに大きくなる。サンプルの平均吸収スペクトルが計
算されたら、(ベクトル乗法のドット積を介して)スペクトルに回帰ベクトルを
掛ける。回帰ベクトルは、以前の校正作業から獲得され、コンピュータに記憶さ
れる。予測するパラメータ、例えば、固さ、ブリックスごとに別個の回帰ベクト
ルがある。予測アルゴリズムによるスペクトル出力82の処理結果は、サンプル
30の予測される特徴を決定する。個別のサンプル30、例えば、リンゴまたは
他の果実それぞれで判断された特徴は、サンプル30の取扱いまたは処分の決定
に使用され、これは例えば、1)梱包/選別ラインでは、選別および梱包の決定
に、例えば、色、サイズ、固さ、酸度およびブリックスによって予測される味な
どが様々な特徴を使用し、2)傷みを示す特徴は、梱包/選別ラインから特定の
サンプル30を削除する方法を起動することができる。
This disclosure of apparatus and method embodiments is directed to simultaneous measurement and use of multiple spectral regions of a sample. In this embodiment, the use of an NIR region comprising a chlorophyll absorption region and a highly absorbing 950 to 1150 OH region may be used, for example, as a dual intensity light source or at least two intensities of light or multiple light detections. This is accomplished by exposing a sample, such as an apple, to a light source of multiple intensities, or exposing the photodetectors 80 at multiple exposure times, such as detecting light from the sample in the photodetector 80, and thus each photodetector 80. By filtering, for example, between the sample 30 and the photodetector 80 or between the output 82 of the photodetector 80 and the input of the spectrometer 170 to filter one or more photodetectors 80. , Sense different spectra. FIG. 1 shows a filtered light source 120 capable of exposing sample 30 to different light intensities. FIG. 2 illustrates the use of multiple photodetectors 80, where different spectral regions can be detected by filtering between sample 30 and photodetectors 80. Multiple individual wavelengths L
FIG. 3A, ED257, illustrates an embodiment of exposing a sample to multiple light intensities. The intensity of the light source 120 is selected to provide the photodetector 80 with a light output that produces optimal S / N data in the desired spectral range. In the first pass, a light source, such as a lower intensity light source, is used to illuminate a sample, such as an apple,
Data for acceptable S / N ratios in the 700-925 nm region are acquired. At wavelengths higher (> 925 nm) or lower (<700 nm), the spectrum becomes noise dominant. Low light levels are not useful. In the second pass, the brighter light source was selected to illuminate the sample and saturate the detector array in the 700-925 nm region, while the red-pigment region of 600-600 nm, 600-6.
Data for acceptable S / N ratios are acquired in the 99 nm chlorophyll region and the 926-1000 nm OH region. The data from each of the two paths comprises a separate data input that is sent to an analog-to-digital converter for computer processing. 2 bench bench units with the same spectrometer and A / D
Acquire one spectrum in sequence. When online, two spectrometers are used, each with its own A / D. In one embodiment, serial,
Use an A / D card external to the computer provided by Ocean Optics. This process provides multiple channels to the data analyzer for the software to analyze. In this embodiment, the Ocean Optics driver (hereinafter referred to as the driver) is MS "C" or Visual Basic.
In response, 1) determine the spectrum detected from the sample or 2) subject the data to a prediction algorithm to produce an output. The computer display control program or software requires the driver to periodically send out the combined spectrum. Digital combining with standard display software then produces an output display representing the total spectral range detected from each sample. There may be multiple spectral data for each sample. For example, spectrum sampling
The protocol determines 50 spectral samples in each of the multiple passes. For example, 50 spectral samples are obtained on the pass where the fruit sample is exposed to the low intensity light source, and 50 individual spectral samples are obtained on the pass where the fruit sample is exposed to the high intensity light source. The total duration of each pass is determined by the speed of the sorting / packing line and can be limited to about 5 ms per sample. However, it is recognized that for all embodiments and sample types, other sampling times and strategies fall within the area of use of the invention disclosed herein. This is because different samples and different embodiments are used. If the sample being processed in the sorting / packing line is an apple, then the space between each successive apple is expected to be small. The space between the apples and the spectra acquired from the front and back of the sample or apple are discarded. As the sample, an apple or other fruit, moves under the photodetector 80, the detected spectral data exits the sample 30 and represents a portion of the sample 30, the exposure point of the sample 30 by the light source 120. And the exit point of the spectrum detected by the photodetector 80.
By mathematical inspection of each spectrum, such as automatic inspection via a computer, this method determines whether the light detected by photodetector 80 is from an apple or between apples on a sorting / packing line sample conveyor 295. You can judge whether it is from a certain empty space. This method uses a spectrometer 17 as the apples pass by.
A leading edge and a trailing disadvantage of the apple can also be detected by a photodetector 80 having an output 82 to zero. From this data, for example, a distinction can be made to select a particular spectral sample, as would be expected from the sample or the central portion of the apple. (Online) mathematical examination of each spectrum is used to determine if it is a good apple spectrum or a line material spectrum. Therefore, for each sample 30 on the sample conveyor 295 of the sorting / packing line, the photodetector 8
The zero-detecting cycle consists of an initial compartment in which the photodetector 80 or pickup fiber is exposed to ambient light only, and a light shield 284 is between the photodetector 80 and the light source 120. That the leading edge or side of the apple begins to appear as the sample 30, for example, a shading material 284 such as a curtain 285, is moved underneath and the photodetector 80 detects the spectral output 82 from the apple. You can Sample 3
As 0 continues to move underneath the shading material 284, the photodetector 80 will output a spectral output 82 from the sample 30 until it moves to the point where the trailing edge or side of the sample 30 is still exposed to the light source 120. Expose. Next, the sample 30 is the light shielding material 284.
And all the light from the light source 120 is blocked between the photodetector 80 and the light source 120. Therefore, the initial spectrum detected by photodetector 80 is that of the leading edge or side of sample 30 as it approaches curtain 285. Sample 30
The initial spectral exposure of the leading edge of the sample to the light source 120 and the mid-spectral measurement until the trailing edge or side of the sample 30 is exposed to the light source 120 are:
, Photodetection to detect the spectrum that best characterizes the optical spectral output 82 from sample 30 as it illuminates, for example, apple, other fruit or other OH, CH or NH material. It includes the measurement when the container 80 or the optical pickup is optimally arranged. In the preferred embodiment, the analog output 82 of the photodetector 80 is converted to digital data with an A / D card to facilitate data processing. The computer program or software tests whether the data passes or is discarded. The pass criterion for each spectral sample 30 is a predetermined spectral feature determined by the expected spectral output 82 of sample 30, for example, if sample 30 is an apple, the criterion is the spectrum expected for an apple. Detecting the incoming 250-1150 nm spectrum. The detection of the space between apples on the sorting / packing line is recognized as not apples. This spectrum acquired at each sample 30 is the input of the prediction algorithm, as shown in the flow chart of Figure 1C. For each sample, the photodetector 80 detects multiple spectra, eg, 50 spectra. A computer program compares each detected individual spectrum with the spectrum expected from a particular sample, discards spectra that do not meet the criteria, and retains the retained spectra, eg, 40-50 samples. Then, the spectrum that is the input of the prediction algorithm is provided. Averaging multiple spectra from the same apple, providing one average spectrum representing multiple points of the apple, as the apple moves by the sensor,
For example, it can be rotated clockwise or counterclockwise with respect to the direction of travel of the sorting line, with counterclockwise motion of the sample giving better measurements and therefore greater coverage of its surface. Become. Once the average absorption spectrum of the sample has been calculated, the spectrum is multiplied by the regression vector (via vector multiplication dot product). The regression vector is obtained from previous calibration work and stored in the computer. There is a separate regression vector for each parameter to predict, eg, stiffness, brix. The result of processing the spectral output 82 by the prediction algorithm determines the predicted characteristics of the sample 30. The characteristics determined on individual samples 30, eg apples or other fruits, respectively, are used to determine the handling or disposal of the sample 30, which is, for example, 1) in the packaging / sorting line, in sorting and packaging decisions. , Using various features, such as color, size, firmness, acidity and taste predicted by Brix, 2) Marking features trigger a method to remove a specific sample 30 from the packing / sorting line can do.

【0095】 リンゴの梱包および選別は、ラインごとに複数の梱包/選別照明または光源1
20および光検出器80を使用する可能性が高い。サンプル30がサクランボま
たはブドウなどの小さい果実で構成される場合は、1つまたは複数の光を有する
複数の光センサがあって、個別のサクランボまたはブドウそれぞれを検査するの
ではなく、このような小さめの果実のトレイを監査または検査し、そこからデー
タを収集することができる。サンプル30ごとに、データを取得してテストし、
データが所定の基準に対応するか判断し、所定の基準に適合するデータが選択さ
れ、所定の基準に適合しない場合は廃棄される。光センサが受信したデータは、
次に結合されて、サンプリングされた合計スペクトルを構成する。次に、合計ス
ペクトルを予測アルゴリズムと比較し、例えば、選別/梱包の決定など、サンプ
ル30に関する決定を行う。合計スペクトルと予測アルゴリズムとの比較結果は
、コンピュータが指令する選別機器のための情報を含む数または他の出力を最終
用途に提供する。
Apple packaging and sorting involves multiple packaging / sorting lights or light sources 1 per line.
20 and photodetector 80 are likely to be used. If the sample 30 is composed of small fruits such as cherries or grapes, there are multiple photosensors with one or more lights and such small sized cherries rather than inspecting each individual cherry or grape. You can audit or inspect a tray of fruit from and collect data from it. For each sample 30, get the data and test
It is judged whether or not the data corresponds to a predetermined standard, data that meets the predetermined standard is selected, and if it does not meet the predetermined standard, it is discarded. The data received by the optical sensor is
They are then combined to form the sampled total spectrum. The total spectrum is then compared to a prediction algorithm to make decisions regarding sample 30, such as sorting / packing decisions. The result of the comparison of the total spectrum with the prediction algorithm provides a number or other output containing information for the computer-directed sorter for end use.

【0096】 光源120の操作により、光の散乱が大きく、250〜690nmを吸収し、
>950nm領域に強力な吸収があっても、良好なS/Nで再現可能なデータを
迅速に取得することができる。好ましい実施形態のランプ123は、12ボルト
、75ワットのハロゲンランプである。しかし、使用してよい他の光源には、発
光ダイオード、レーザ・ダイオード、波長可変ダイオード・レーザ、フラッシュ
・ランプ、および同等の光源を提供し、当業者によく知られている他のこのよう
な光源があるが、これに制限されるものではない。ランプは、2ボルトの待機電
圧で保持される。測定する場合、ランプを所望の電圧まで上げ、わずかな遅延に
よってランプ出力82が安定し、次にスペクトルが取得される。データ取得後、
ランプを待機電圧まで下げる。この手順はランプの寿命を延長させ、サンプルの
燃焼を防止する。高速作業では、例えば、高速梱包/選別ライン上、または収穫
機器で使用する場合など、ランプが常時点灯していることがあり、光「チョッパ
ー」またはシャッターまたは他の同等のアーティクルまたは方法を使用して、所
定の期間だけ通過するサンプルに光を送出することができる。光源の操作は、ラ
ンプ寿命を延長させ、作業費を削減し、作業の中断を減少させる上で重要である
。ランプ123の電圧を上下させてランプ123の寿命を保持し、果実を燃焼す
る可能性を低下させる。待機電圧はランプ123のフィラメントを高温に維持す
る。周囲/室内の光背景測定を実行して、周辺光を含むような暗いスペクトルを
補正する。精度に影響するような周辺光によるサンプル・スペクトルへの寄与が
ないよう、(適宜)これを記憶し、サンプルおよび基準から引く。二重輝度照明
を使用して、1)925nmより上、および700nm未満でデータの精度を改
善し、2)散乱による光路長の変化を正規化する。二重暴露時間は、大きい果実
よび小さい果実でデータ品質向上の可能性を高める。複数の光検出器80を使用
し、それぞれをサンプルから異なる距離に配置すると、約250nm〜1150
nmのスペクトルの各部分全体で、取得するデータ品質を向上させる能力が高ま
る可能性が高い。
By operating the light source 120, the light is largely scattered and absorbs 250 to 690 nm,
Even with strong absorption in the> 950 nm region, reproducible data with good S / N can be quickly acquired. The preferred embodiment lamp 123 is a 12 volt, 75 watt halogen lamp. However, other light sources that may be used include light emitting diodes, laser diodes, tunable diode lasers, flash lamps, and similar light sources, and other such light sources well known to those skilled in the art. There is a light source, but it is not limited to this. The lamp is held at a standby voltage of 2 volts. When measuring, the lamp is ramped to the desired voltage and a slight delay stabilizes the lamp output 82, then the spectrum is acquired. After data acquisition,
Lower the lamp to the standby voltage. This procedure extends lamp life and prevents sample burning. In high-speed work, the lamp may be on at all times, for example on a high-speed packing / sorting line, or on harvesting equipment, using a light “chopper” or shutter or other equivalent article or method. Light can be delivered to a sample that passes for a predetermined period of time. The operation of the light source is important in extending the lamp life, reducing operating costs, and reducing work interruptions. The voltage of the lamp 123 is raised or lowered to maintain the life of the lamp 123 and reduce the possibility of burning fruits. The standby voltage keeps the filament of the lamp 123 at a high temperature. Ambient / indoor light background measurements are performed to correct for dark spectra that include ambient light. It is stored (as appropriate) and subtracted from the sample and reference so that there is no contribution to the sample spectrum by ambient light that would affect accuracy. Dual intensity illumination is used to 1) improve the accuracy of the data above 925 nm and below 700 nm and 2) normalize the change in optical path length due to scattering. Double exposure time increases the likelihood of data quality improvement for large and small fruits. Using multiple photodetectors 80, each located at a different distance from the sample, results in approximately 250 nm-1150.
There is likely to be an increased ability to improve the quality of the data acquired over each portion of the nm spectrum.

【0097】 予測アルゴリズムを決定する他の工程は、電極想定を使用したpHの基準決定
、および抽出した果汁の終点滴定を使用した全酸度の基準決定を含んだ。NIR
スペクトルと基準データ(pHおよび全酸度)の相関をとった。部分最小二乗(
PLS)法などの当業者に知られた方法を使用して、NIRスペクトルとpHな
どの選択パラメータとの相関を決定する。相関が確立されたら、PLSを使用し
て、校正サンプルから回帰ベクトルを生成する。次に、この回帰ベクトルを使用
し、サンプル・スペクトルと回帰ベクトルのドット積をとることにより、サンプ
ル特性を予測する。NIR分析を、果汁で直接実行し、ブリックス、pHおよび
全酸度との非常に高い相関を生成することができる。光ファイバの製造業者また
はプロセス分析に関与する企業から入手可能な一般的商品である市販の「浸漬プ
ローブ」を使用する。ブリックス、固さ、pHおよび酸度を定量化するためにP
LSを使用する以外に、NIRスペクトル・データで主成分分析(PCA)を実
施した。PCAは、基準データが必要ないという点で、PLSと異なる。PCA
によって、リンゴの硬軟およびサンプルpHの高低を分類することができる。こ
の分類アルゴリズムは、製品分離の目標を達成するのに十分である。PCAを使
用すると、低品質の果実をバッチから除去し、最高品質の果実を分離して最高級
クラスに入れることができる。低品質の果実は、往々にして良質の果実より高い
pHレベルを有することが観察されている。
Other steps in determining the predictive algorithm included baseline determination of pH using electrode assumptions and baseline determination of total acidity using end point titration of extracted juice. NIR
The spectra were correlated with reference data (pH and total acidity). Partial least squares (
Methods known to those skilled in the art, such as the PLS) method, are used to determine the correlation between the NIR spectrum and selected parameters such as pH. Once the correlation is established, PLS is used to generate a regression vector from the calibration sample. This regression vector is then used to predict the sample properties by taking the dot product of the sample spectrum and the regression vector. NIR analysis can be performed directly on the juice, producing a very high correlation with Brix, pH and total acidity. A commercially available "immersion probe" is used, which is a common commodity available from optical fiber manufacturers or companies involved in process analysis. P to quantify Brix, firmness, pH and acidity
In addition to using LS, principal component analysis (PCA) was performed on NIR spectral data. PCA differs from PLS in that no reference data is required. PCA
It is possible to classify the hardness and softness of apples and high and low sample pH. This classification algorithm is sufficient to achieve the goal of product separation. Using PCA, low quality fruits can be removed from the batch and the highest quality fruits can be separated and placed in the finest class. Poor quality fruits are often observed to have higher pH levels than good quality fruits.

【0098】 図4は、開示の他の実施形態を示し、例えば、光ファイバまたは光を透過する
他の同等アーティクルなど、透過アーティクルによって透過した少なくとも1つ
の光源120、サンプル表面35を有するサンプル30、サンプル表面付近に少
なくとも1つの光源120からの光を配置する入力機構、少なくとも1つの照明
検出器、サンプル表面付近に少なくとも1つの照明検出器を配置する出力機構を
含み、少なくとも1つの光源120および少なくとも1つの照明検出器を、設け
た配置アーティクルによって、例えば、サンプルの表面に対してバイアスを付与
した配置アーティクルのばねによって、表面に対して配置することができ、サン
プル表面に対する圧力は、少なくとも1つの光源120または少なくとも1つの
照明検出器によって、サンプルの表面特徴および/または測定プロセスの特徴に
より制限され、つまりサンプルの表面が損傷を受けるか、測定プロセスが高速で
、別個の各サンプルの接触に可能な時間が制限される場合、圧力を減少させるこ
とができる。照明は、例えば、光ファイバまたは他の同等の方法で、およびサン
プルから検出した照明を測定する少なくとも1つの器具または方法によって、表
面に伝送される。本明細書の開示では、光源は広帯域ランプでよく、これは例え
ば、ハロゲンランプまたは250〜1150nmの範囲内でスペクトルを生成し
、ケルビン絶対温度2500〜3500度のフィラメントを有する同等品でよい
が、それに制限されず、サンプル30、予測される特徴、および使用する実施形
態に応じて、他の広帯域スペクトル・ランプを使用してよく、照明を測定する少
なくとも1つの器具または方法は、少なくとも1つの入力を有するスペクトロメ
ータでよく、少なくとも1つのスペクトロメータは、例えば、1024個の線形
アレイ検出器を含んでもよく、当業者には、他のこのような検出器が同等の検出
を提供することが認識され、少なくとも1つの照明検出器は、光ピックアップ・
ファイバ、または例えば、光ファイバの光ピックアップを含む他の同等の検出器
でよく、少なくとも1つの照明検出器は、少なくとも1つのスペクトロメータ入
力が受けるスペクトルを収集し、この実施形態のサンプルは、CH、NH、OH
の科学基、または固さ、密度、色および内部および外部欠陥の物理的特徴から得
る。また、光源120は複数の照明ファイバを備えてもよい。この実施形態では
、複数の照明ファイバそれぞれが隣接する照明ファイバから等間隔になるように
複数の照明ファイバを配列することができ、少なくとも1つの照明検出器は、こ
の実施形態では、照明ファイバのアレイの中心に配置することができる。この開
示の実施形態では、複数の照明ファイバは、例えば、32の照明ファイバで構成
することができ、光源120は、例えば、5wのハロゲンランプまたは他の同等
の光源、または例えば、少なくとも2つの50ワット光源などの少なくとも2つ
の光源によって提供される複数の照明源によって提供することができる。照明源
は、冷却ファンを伴う集束楕円反射体を有する源などで構成することができる。
この実施形態では、少なくとも1つの照明検出器は複数の光検出器80を備える
ことができ、これは例えば、各照明検出器が隣接する光検出器80から等間隔に
なるよう配列され、少なくとも2つの光源を配置する場合、これは例えば、照明
ファイバのアレイにある照明検出器に対して45度に配置することができる。本
開示の追加の実施形態では、複数の光検出器80は、22個の照明検出器で構成
することができる。本開示の実施形態は、5wのハロゲンランプで構成された少
なくとも1つの光源120で構成することができ、少なくとも1つの照明検出器
は、単独の検出ファイバであり、光源120は、検出ファイバの30度遠位側で
サンプル30に当てて配置する。サンプル表面の測定を非接触式に実行する場合
、他の実施形態は、光源120とサンプルの間に、例えば、線形偏光フィルタま
たは当業者であれば理解されるような同等品によって提供される偏光フィルタを
含むことができ、一致する偏光フィルタを少なくとも1つの照明検出器とサンプ
ルの間に配置し、これは、例えば、光源120とサンプル間で偏光フィルタに対
して90度回転した線形偏光フィルタによって提供することができる。
FIG. 4 illustrates another embodiment of the disclosure, for example, at least one light source 120 transmitted by a transmissive article, such as an optical fiber or other light-transmissive article, a sample 30, having a sample surface 35, At least one light source 120 and at least one light source 120 and at least one illumination detector, at least one illumination detector, and at least one illumination detector near the sample surface. One illumination detector may be placed against the surface by a provided placement article, for example by a spring of the placement article biased against the surface of the sample, the pressure on the sample surface being at least one. Light source 120 or at least one illumination detection The instrument limits the surface features of the sample and / or the characteristics of the measurement process, that is, the surface of the sample is damaged or the measurement process is fast and limits the time available for contacting each separate sample, The pressure can be reduced. Illumination is transmitted to the surface, for example, by a fiber optic or other equivalent method and by at least one instrument or method that measures the illumination detected from the sample. For the purposes of this disclosure, the light source may be a broadband lamp, which may be, for example, a halogen lamp or an equivalent that produces a spectrum in the 250-1150 nm range and has a filament with a Kelvin absolute temperature of 2500-3500 degrees. Without limitation, other broadband spectral lamps may be used, depending on the sample 30, the expected features, and the embodiment used, and the at least one instrument or method for measuring illumination may include at least one input. With at least one spectrometer may include, for example, 1024 linear array detectors, and those skilled in the art will recognize that other such detectors provide comparable detection. And at least one illumination detector is an optical pickup
A fiber, or other equivalent detector including, for example, an optical fiber optical pickup, where at least one illumination detector collects the spectrum received by at least one spectrometer input, and the sample of this embodiment is CH. , NH, OH
, Or from the physical characteristics of hardness, density, color and internal and external defects. The light source 120 may also include multiple illumination fibers. In this embodiment, the plurality of illumination fibers may be arranged such that each of the plurality of illumination fibers is equidistant from an adjacent illumination fiber, and the at least one illumination detector, in this embodiment, is an array of illumination fibers. Can be placed in the center of. In embodiments of this disclosure, the plurality of illumination fibers may be comprised of, for example, 32 illumination fibers, and light source 120 may be, for example, a 5w halogen lamp or other equivalent light source, or, for example, at least two 50. It can be provided by multiple illumination sources provided by at least two light sources, such as a watt light source. The illumination source may consist of, for example, a source having a focused elliptical reflector with a cooling fan.
In this embodiment, the at least one illumination detector may comprise a plurality of photodetectors 80, which are, for example, arranged such that each illumination detector is equidistant from an adjacent photodetector 80 and at least 2 If one arranges two light sources, this can be arranged, for example, at 45 degrees with respect to the illumination detectors in the array of illumination fibers. In additional embodiments of the present disclosure, the plurality of photodetectors 80 can be composed of 22 illumination detectors. Embodiments of the present disclosure can be configured with at least one light source 120 configured with a 5w halogen lamp, where the at least one illumination detector is a single detection fiber and the light source 120 is 30 detection fibers. The sample 30 is placed distally to the sample 30. If the measurement of the sample surface is performed contactlessly, another embodiment is a polarization provided between the light source 120 and the sample, for example by a linear polarization filter or equivalent as will be appreciated by those skilled in the art. A filter may be included and a matching polarization filter is placed between the at least one illumination detector and the sample, for example by a linear polarization filter rotated 90 degrees with respect to the polarization filter between the light source 120 and the sample. Can be provided.

【0099】 上述した方法は、黄色顔料(250〜499nm)、赤色顔料(500〜60
0nm)および緑色顔料またはクロロフィル(601〜699nm)の吸収帯を
含むよう解くに選択された可視放射線(250〜699nm)と、NIR(70
0〜1150nm)放射線との両方の波長を使用して、ブリックス、固さ、pH
、酸度、密度、色および内部および外部の欠陥と相関させ、多様な装置を使用し
て実行することができる。
The above-mentioned method is applied to the yellow pigment (250 to 499 nm) and the red pigment (500 to 60 nm).
0 nm) and visible radiation (250-699 nm) selected to unfold the absorption bands of green pigment or chlorophyll (601-699 nm), and NIR (70
0-1150 nm) using both wavelengths with radiation, brix, hardness, pH
, Acidity, density, color and internal and external imperfections, and can be performed using a variety of devices.

【0100】 本開示の好ましい実施形態を図示し、説明してきたが、最も広い態様で本開示
から逸脱することなく、多くの変更および修正が実行できることが、当業者には
明白である。したがって、添付の特許請求の範囲は、これらの変更および修正が
全て開示の真の精神および範囲内に入るものとする。
While the preferred embodiments of the present disclosure have been illustrated and described, it will be obvious to those skilled in the art that many changes and modifications can be made without departing from this disclosure in its broadest aspect. Accordingly, the appended claims are intended to cover all such changes and modifications as fall within the true spirit and scope of the disclosure.

【0101】 Ozanichに帰された2000年3月13日出願の「果実の特徴を測定し、
可視/近赤外線スペクトルと相関させる装置および方法」と題した非仮特許出願
第09/524,329号から、CIP同時係属出願に随伴する新しい事項
[0110] “Measuring fruit characteristics, filed March 13, 2000, assigned to Ozanich,
From Nonprovisional Patent Application No. 09 / 524,329 entitled "Apparatus and Method for Correlating with Visible / Near Infrared Spectra", a new matter accompanying the CIP co-pending application

【0102】 (図面の追加の簡単な説明) 図9は検出器200を有するスペクトロメータ170への出力82を有する少
なくとも1つの光検出器80を実際に示す本発明の追加的実施形態を示す立面図
である。コリメーティング・レンズ78が少なくとも1つの検出器80とサンプ
ル30の中間にある。サンプル30からの光を検出するよう配置された検出器8
0。光源120のランプ123、光源120のランプ123とサンプル・コンベ
ヤ295によって搬送されるサンプル30との中間にあるケース250。アパー
チャ310によって、光源120のランプ123がサンプル30を照明すること
ができる。光源120のランプ123とアパーチャ310の中間にある最小光シ
ャッター300。シャッター操作手段によって操作可能な光シャッター300。
シャッター操作制御出力307を有するCPU172から制御信号を受信するシ
ャッター制御手段305。光源120のランプ123から基準光出力を受ける光
ファイバを含む基準光伝送手段81。光源120のランプと基準光伝送手段81
の中間にある基準光シャッター301。シャッター制御手段305によって操作
可能な基準光シャッター301。シャッター操作制御出力307を有するCPU
172から制御信号を受信する基準光シャッター301のシャッター制御手段3
05。スペクトロメータ170に入力を提供する基準光伝送手段81。光源12
0のランプ123にランプ電力出力125を提供するCPU172。CPU17
2への入力として受信した出力82を有する基準光伝送手段81から入力を受け
るスペクトロメータ170。A/D変換してCPU172への入力を形成するこ
とができるスペクトロメータ出力82。CPU172への入力として受信した検
出器出力82から入力を受けるスペクトロメータ170。他の図で示すように、
光源120のランプ123、検出器80、シャッター300、シャッター制御手
段305、基準光伝送手段81およびケース250として指示された装着手段。
サンプル・コンベヤ295の動作データを提供する、CPU172へのエンコー
ダ/パルス発生器330の入力。データ収集および制御機能でCPU172を操
作するコンピュータ・プログラム。
Additional Brief Description of the Drawings FIG. 9 shows an additional embodiment of the invention demonstrating at least one photodetector 80 having an output 82 to a spectrometer 170 having a detector 200. It is a side view. A collimating lens 78 is intermediate the at least one detector 80 and the sample 30. Detector 8 arranged to detect light from sample 30
0. A lamp 123 of the light source 120, a case 250 intermediate between the lamp 123 of the light source 120 and the sample 30 carried by the sample conveyor 295. Aperture 310 allows lamp 123 of light source 120 to illuminate sample 30. A minimum optical shutter 300 intermediate the lamp 123 of the light source 120 and the aperture 310. An optical shutter 300 operable by shutter operation means.
Shutter control means 305 for receiving a control signal from the CPU 172 having a shutter operation control output 307. Reference light transmission means 81 including an optical fiber that receives the reference light output from the lamp 123 of the light source 120. Lamp of light source 120 and reference light transmission means 81
Reference light shutter 301 in the middle of. Reference light shutter 301 operable by shutter control means 305. CPU with shutter operation control output 307
Shutter control means 3 of the reference light shutter 301 that receives a control signal from 172
05. Reference light transmission means 81 for providing input to the spectrometer 170. Light source 12
A CPU 172 that provides a lamp power output 125 to zero lamps 123. CPU17
A spectrometer 170 which receives input from a reference light transmission means 81 having an output 82 received as an input to 2. A spectrometer output 82 that can be A / D converted to form an input to CPU 172. A spectrometer 170 that receives input from detector output 82 received as input to CPU 172. As shown in other figures,
Mounting means designated as the lamp 123 of the light source 120, the detector 80, the shutter 300, the shutter control means 305, the reference light transmission means 81, and the case 250.
Input of encoder / pulse generator 330 to CPU 172, which provides sample conveyor 295 operational data. A computer program that operates the CPU 172 with data collection and control functions.

【0103】 図10はサンプル・コンベヤ295上で動作中に果実および野菜を測定するス
ペクトロメータセンサの使用を示す。近接感知手段340とともにサンプル30
を図示する。サンプル・コンベヤ295、ケース250、コリメーティング・レ
ンズ78が実際に示される。
FIG. 10 illustrates the use of a spectrometer sensor to measure fruits and vegetables during operation on the sample conveyor 295. Sample 30 with proximity sensing means 340
Is illustrated. The sample conveyor 295, case 250 and collimating lens 78 are actually shown.

【0104】 図10Aは反射性手段の形態で近接感知手段340を示す図10の断面図であ
る。 図11は反射手段360を使用して輝度と波長の出力も獲得することができる
、光源120のランプ123の基準測定を実施する方法を示す。反射制御手段3
08によって指令された通り、CPU172からの出力として基準測定を実行す
る場合、反射手段360は、アパーチャ310を介して、例えば、ケース250
に挿入することができる。CPU172は、手段を介してサンプル30の有無を
検出し、サンプル30がない場合、「n」倍のインクリメントまたはサンプル・
コンベヤ295の動作は、反射制御手段308の制御信号を、反射位置手段30
6、例えば、線形アクチュエータまたは手段によって操作される回転ソレノイド
、例えば、電気、空気、液体または他の動力手段によって駆動される機構に提供
する。
FIG. 10A is a cross-sectional view of FIG. 10 showing proximity sensing means 340 in the form of reflective means. FIG. 11 shows a method of performing a reference measurement of the lamp 123 of the light source 120, which can also obtain brightness and wavelength outputs using the reflection means 360. Reflection control means 3
When performing a reference measurement as output from the CPU 172, as instructed by 08, the reflection means 360 is exposed through the aperture 310, eg, to the case 250.
Can be inserted into. The CPU 172 detects the presence or absence of the sample 30 through the means, and if there is no sample 30, increments by “n” or samples.
The operation of the conveyor 295 causes the control signal of the reflection control means 308 to change to the reflection position means 30.
6, e.g., a rotary solenoid operated by a linear actuator or means, e.g., a mechanism driven by electric, pneumatic, liquid or other power means.

【0105】 図12および図13は実際のサンプル30を通常測定する位置に、またはその
付近に基準手段430を機械的に挿入することを示す。挿入は、アクチュエータ
・システム400を含む挿入手段によって実行するが、それに制限されない。
12 and 13 show the mechanical insertion of the reference means 430 at or near the position where the actual sample 30 is normally measured. The insertion is performed by insertion means including, but not limited to, actuator system 400.

【0106】 図14および図14Aは光源120のランプ123をサンプル30の遠位側に
装着し、サンプル30からのスペクトルを反射手段360およびレンズ78また
は基準光伝送手段320で配向し、アパーチャ310を介してスペクトルを受け
ることにより、装置構造の幅を減少させる手段を示す。
14 and 14A show that the lamp 123 of the light source 120 is mounted distal to the sample 30, and the spectrum from the sample 30 is directed by the reflection means 360 and the lens 78 or the reference light transmission means 320, and the aperture 310 is shown. 7 shows a means of reducing the width of the device structure by receiving the spectrum through.

【0107】 図15および図15Aはリンゴなど、個別インクリメント以外のサンプルから
のスペクトル検出を示し、例えば、ポテト・チップスを含み、検出器80が入力
を受信し、光検出器の出力82がスペクトロメータ170の検出器200の入力
として搬送される状態で、光源120のランプ123がサンプルを照明する。こ
の図では、レンズ130がサンプル30と検出器80の間に図示される。フィル
タ130および装着手段とともに単一の検出器80を詳細に示す。
FIGS. 15 and 15A show spectral detection from samples other than discrete increments, such as apples, including, for example, potato chips, with detector 80 receiving the input and photodetector output 82 being the spectrometer. The lamp 123 of the light source 120 illuminates the sample as delivered as the input of the detector 200 of 170. In this figure, lens 130 is shown between sample 30 and detector 80. A single detector 80 is shown in detail with filter 130 and mounting means.

【0108】 コンピュータ・プログラムによって制御されたCPU172は、図10、図1
0A、図11、図12、図13、図14、図14A、図15または図15Aには
図示されていない。本明細書で提示する他の図面を見れば、当業者ならこのよう
な構造が理解されるからである。
The CPU 172 controlled by the computer program is shown in FIG.
0A, FIG. 11, FIG. 12, FIG. 13, FIG. 14, FIG. 14A, FIG. 15 or FIG. 15A. Such structures will be apparent to those of skill in the art upon reviewing the other drawings presented herein.

【0109】 (追加の詳細な説明) (可視/NIRセンサの校正の概要) 必要な校正は、特許出願第09/524,329号で、以下のようにページ/
行で識別されたパラグラフで言及されている。つまり1/18:3/17、22
、28;4/2;8/8;9/4:9/14:12/16;16/8;22/5
;31/21;33/19;39/10;43/4;47/1;52/13等で
ある。スペクトロメータの成熟度および品質センサの校正は、個々の果実または
野菜の可視および近赤外線スペクトルを以下の1つまたは複数と相関させるアル
ゴリズムを構築することを含む。つまりブリックス(糖含有量、または甘さ、ま
たは可溶性固体含有量を含むが、これに制限されない)、酸度(全酸度、または
酸味、またはリンゴ酸含有量またはクエン酸含有量または酒石酸含有量を含むが
、これに制限されない)、pH、固さ(歯切れまたは硬度を含むが、これに制限
されない)、みつ症、褐変、芯の腐食、昆虫の侵襲などの内部障害または欠陥で
ある。さらに、上記で収集した個々の特性データを以下のように結合することが
できる。つまり、糖含有量と酸含有量の比率を使用して、食感品質、味、甘み/
酸味の比率をよりよく予測し、以下の2つ以上から結合データを使用する。つま
り食感品質をよりよく予測するための糖含有量、酸含有量、pH、固さ、色、外
部および内部障害である。
(Additional Detailed Description) (Outline of Calibration of Visible / NIR Sensor) Necessary calibration is made in Patent Application No. 09 / 524,329, as follows.
Mentioned in the paragraph identified in the line. In other words, 1/18: 3/17, 22
, 28; 4/2; 8/8; 9/4: 9/14: 12/16; 16/8; 22/5
31/21; 33/19; 39/10; 43/4; 47/1; 52/13. Calibrating the spectrometer maturity and quality sensors involves building an algorithm that correlates the visible and near infrared spectra of individual fruits or vegetables with one or more of the following: Brix (including but not limited to sugar content, or sweetness, or soluble solids content), acidity (total acidity, or sourness, or malic acid content, citric acid content, or tartaric acid content) However, internal disorders or defects such as, but not limited to), pH, hardness (including but not limited to crisp or hardness), mitosis, browning, core erosion, insect infestation and the like. Furthermore, the individual characteristic data collected above can be combined as follows. That is, the ratio of sugar content to acid content is used to determine texture, taste, sweetness /
Better predict sourness and use binding data from two or more of the following: That is, sugar content, acid content, pH, firmness, color, external and internal disorders to better predict texture quality.

【0110】 (可視/NIRセンサを梱包、選別および搬送システムに組み込み、データ取
得を製品位置と同期させ、サンプル・データ、および基準および標準化データの
収集を最適化する)
(Built-in visible / NIR sensor in packaging, sorting and transport system to synchronize data acquisition with product location and optimize sample data and reference and standardized data collection)

【0111】 サンプルの有無を含むサンプル・データの感知については、以下のように該特
許のページ/行で識別されたパラグラフで言及されている。つまり20/20;
36/8などである。選別および梱包倉庫のサンプル・コンベヤ295システム
上で動作中に、果実および野菜の測定にスペクトロメータセンサを使用すること
が、図10および図10Aに図示され、以下のように実行される。サンプル30
の有無、およびスペクトル測定ポイントに対するサンプル30の位置は、以下の
手段の1つまたは複数を使用して判断される。1)例えば、図9で見られるよう
に、エンコーダまたはパルス発生器330によって提供され、サンプル・コンベ
ヤ295に組み込まれ、サンプル・コンベヤ295の動作を検出するサンプル3
0位置決定手段および/またはサンプル・コンベヤ295位置決定手段は、1つ
または複数の電子またはデジタル信号をCPU172に提供し、これはコンピュ
ータ・プログラムの制御によって、制御信号を開始し、スペクトルの取得を開始
、停止する。2)コンピュータ・プログラムまたはプログラムされたハードウェ
ア、例えば、デジタル信号プロセッサを使用して、スペクトル自体を自動的に検
査し、測定中のサンプル30がスペクトル測定のために最適の位置にあるか判断
する。3)磁気、誘導、光、機械的センサなどの近接センサを含み、貫通ビーム
または反射性センサ341などの対象存在センサとしても知られる近接感知手段
340を使用して、梱包または選別ライン上でNIRセンサ、例えば、光検出器
80に対する製品の位置、つまり方向または位置および/またはサンプル30の
サイズに関する情報を提供し、このような近接感知手段340およびその使用は
、産業用処理対象存在感知の当業者にとって一般的知識である。近接感知手段3
40は、NIRセンサ、例えば、検出器80の前に1、2、3...またはn単
位の長さ、例えば、カップまたはポケットまたはコンベヤ・ベルトの長さに配置
して、さらに1、2、3...またはn個の空の空間、例えば、カップまたはポ
ケットまたは画定された既知のコンベヤ・ベルトの長さが連続して存在するか示
し、したがって暗いスペクトルおよび/または基準スペクトルおよび/または標
準/校正サンプルを実行する時間を多くすることができる。1つまたは複数の上
記の方法を使用して、サンプル30の有無を、特定のサンプル・コンベヤ295
システムの画定された長さに渡って判断する。サンプル30が存在する場合は、
サンプル30が光源120のランプ123を通過するにつれ、複数の可視および
近赤外線スペクトルが取得され、光検出器の出力82およびスペクトロメータ1
70の検出器200の入力を提供し、このような光収集は、コリメーティング・
レンズ78および/または例えば、光ファイバを含む他の光伝送手段を使用して
達成し、サンプル30と相互作用した光をスペクトロメータ170の検出器20
0に伝送することができる。サンプル30が存在しない場合は、他の基準測定を
実行して、前述した暗いスペクトル、基準スペクトル(ランプの輝度および色出
力)、および標準/校正サンプルなどの安定性および正確さを改善し、標準/校
正サンプルは、光ファイバまたはポリマまたは既知の反復可能なスペクトル特徴
を有する有機材料でよい。サンプルが存在しない場合に実施される測定は、1)
光源の基準スペクトル(輝度と波長)の測定、2)サンプル・スペクトロメータ
170および基準スペクトロメータ170を含むが、それに制限されない1つま
たは複数のスペクトロメータ170の検出器200の暗電流の測定、および3)
標準または校正サンプルまたはフィルタ130または材料を含むが、それに制限
されない。
Sensing sample data, including the presence or absence of a sample, is referred to in the paragraph identified on the page / line of the patent as follows. That is, 20/20;
36/8 etc. The use of a spectrometer sensor to measure fruits and vegetables while operating on the sample conveyor 295 system of the sorting and packing warehouse is illustrated in FIGS. 10 and 10A and is performed as follows. Sample 30
The presence or absence of, and the position of the sample 30 with respect to the spectral measurement point is determined using one or more of the following means. 1) A sample 3 provided by an encoder or pulse generator 330 and incorporated into the sample conveyor 295 to detect the movement of the sample conveyor 295, eg, as seen in FIG.
The zero position determining means and / or the sample conveyor 295 position determining means provide one or more electronic or digital signals to the CPU 172, which, under the control of the computer program, initiate the control signals and acquire the spectra. Start and stop. 2) Using a computer program or programmed hardware, such as a digital signal processor, to automatically inspect the spectrum itself to determine if the sample 30 being measured is in the optimal position for the spectrum measurement. . 3) NIR on packaging or sorting lines using proximity sensing means 340, including proximity sensors such as magnetic, inductive, optical, mechanical sensors, also known as object presence sensors such as through-beam or reflective sensors 341. Providing information on the position of the product, ie the orientation or position and / or the size of the sample 30, relative to a sensor, eg photodetector 80, such proximity sensing means 340 and its use are suitable for industrial processed object presence sensing. This is general knowledge for traders. Proximity sensing means 3
40 in front of the NIR sensor, eg detector 80, 1, 2, 3. . . Or n units long, for example arranged in the length of a cup or pocket or conveyor belt, and further 1, 2, 3. . . Or n empty spaces, eg, cups or pockets or defined lengths of known conveyor belts, which are present in succession, thus indicating a dark spectrum and / or a reference spectrum and / or a standard / calibration sample. You can spend more time running. Using one or more of the above methods, the presence or absence of the sample 30 is determined by the specific sample conveyor 295.
Judge over the defined length of the system. If sample 30 is present,
As the sample 30 passes through the lamp 123 of the light source 120, multiple visible and near infrared spectra are acquired, the photodetector output 82 and the spectrometer 1.
Providing 70 detector 200 inputs, such light collection is provided by a collimating
The light interacted with the sample 30 achieved using the lens 78 and / or other optical transmission means including, for example, an optical fiber, is detected by the detector 20 of the spectrometer 170.
0 can be transmitted. If sample 30 is not present, other reference measurements are performed to improve stability and accuracy of the dark spectrum, reference spectrum (lamp brightness and color output), and standard / calibration samples described above, and the standard / The calibration sample may be an optical fiber or a polymer or an organic material with known repeatable spectral characteristics. The measurements performed in the absence of sample are 1)
Measuring the reference spectrum (brightness and wavelength) of the light source, 2) measuring the dark current of the detector 200 of one or more spectrometers 170, including but not limited to the sample spectrometer 170 and the reference spectrometer 170, and 3)
Includes, but is not limited to, a standard or calibration sample or filter 130 or material.

【0112】 (基準光出力を判断し、検出器から基線暗電流スペクトルを獲得するための、
ランプ・スペクトルの獲得。基準スペクトルと暗いスペクトルとの両方を、サン
プル・スペクトルとともに使用して、製品の吸収スペクトルを計算する。)
(To determine the reference light output and obtain the baseline dark current spectrum from the detector,
Acquisition of ramp spectrum. Both the reference spectrum and the dark spectrum are used with the sample spectrum to calculate the absorption spectrum of the product. )

【0113】 基準、基線および暗いスペクトルへの参照は、該特許の以下の通りにページ/
行で識別されたパラグラフで言及されている。12/18;39/10;52/
14等である。光源輝度または色出力の変化を考慮に入れた基準測定値は、基準
光伝送手段320、例えば、又状の光ファイバのバンドル、光パイプまたは光を
伝送する他の手段を使用して獲得することができ、共通端部322が基準スペク
トロメータ170への入力を提供し、又状の場合、1つまたは複数の分岐端部8
1は、それぞれが手段によって装着され、光源120のランプ123からの光の
Mにが基準光伝送手段320に入れるようにする。光シャッター300を各光源
120のランプと各基準光伝送手段320の間に配置する。少なくとも1つの光
シャッター300は、シャッター制御手段305によって別個に開閉することが
でき、これは例えば、線形アクチュエータまたは回転ソレノイドまたは機械的ま
たは液圧デバイスまたは一度にその全てで駆動することを含む。
References to standards, baselines and dark spectra can be found on pages /
Mentioned in the paragraph identified in the line. 12/18; 39/10; 52 /
It is 14 mag. A reference measurement taking into account changes in light source brightness or color output is obtained using a reference light transmission means 320, such as a bundle of optical fibers, light pipes or other means for transmitting light. Common end 322 provides input to the reference spectrometer 170, and if one or more branch ends 8 are provided.
1, each is mounted by means so that M of the light from the lamp 123 of the light source 120 enters the reference light transmitting means 320. The optical shutter 300 is arranged between the lamp of each light source 120 and each reference light transmission means 320. The at least one optical shutter 300 can be opened and closed separately by the shutter control means 305, including, for example, driving with linear actuators or rotary solenoids or mechanical or hydraulic devices or all at once.

【0114】 システムの各光源120のランプ123を別個に測定して、記憶されている輝
度と波長スペクトルのプロフィールに基づき、障害があるか、間もなく交換が必
要になるか、判断することができる。基準光伝送手段320からの結合輝度を、
濃度(例えば、パーセント・ブリックスまたは酸度または固さのポンド数など)
と比例する吸収(またはlog1/R)スペクトルを計算するための基準スペク
トルとして使用する。
The lamp 123 of each light source 120 of the system can be measured separately to determine if it is faulty or needs to be replaced based on the stored luminance and wavelength spectrum profiles. The combined luminance from the reference light transmitting means 320 is
Concentration (eg percent Brix or pounds of acidity or firmness)
It is used as a reference spectrum to calculate an absorption (or log1 / R) spectrum that is proportional to

【0115】 基準光伝送手段320の光シャッター330を全て閉鎖すると、スペクトロメ
ータ170の検出器200の暗電流(光がない状態)を測定することができる。
暗電流は主に温度の影響を受け、定期的に測定する必要があり、各波長(または
検出器)のピクセルにおける輝度値を、シャッター330開放状態で獲得した基
準スペクトルから引く。
When all the optical shutters 330 of the reference light transmitting means 320 are closed, the dark current (state without light) of the detector 200 of the spectrometer 170 can be measured.
Dark current is primarily affected by temperature and needs to be measured at regular intervals, subtracting the brightness value at each wavelength (or detector) pixel from the reference spectrum obtained with the shutter 330 open.

【0116】 サンプル・スペクトロメータ170の検出器200の暗電流は、光源とサンプ
ル30の間、またはサンプル30と、本明細書では検出器80および検出器出力
82として見られるサンプル・スペクトロメータの光収集ファイバとの間、また
は光収集ファイバとスペクトロメータ170の間に配置した光シャッター330
を閉じた状態でも、定期的に測定しなければならない。基準測定と同様、サンプ
ル・スペクトロメータ170の暗電流を、シャッター330開放状態で獲得した
サンプル・スペクトルから引かねばならない。光源120のランプ123の測定
に使用するスペクトロメータ、さらに検出器80のスペクトル出力82を取得す
るために使用するスペクトロメータ170について、サンプル30を特徴付ける
ためのアルゴリズムとともにコンピュータ・プログラム制御のCPU172で処
理された状態で、基準測定を実行しなければならないことを理解されたい。
The dark current of the detector 200 of the sample spectrometer 170 is due to the light of the sample spectrometer, seen between the light source and the sample 30, or between the sample 30 and the detector 80 and detector output 82 herein. An optical shutter 330 located between the collection fiber or between the light collection fiber and the spectrometer 170.
Measurements must be taken regularly even when the is closed. As with the reference measurement, the dark current of the sample spectrometer 170 must be subtracted from the sample spectrum acquired with the shutter 330 open. The spectrometer used to measure the lamp 123 of the light source 120, as well as the spectrometer 170 used to obtain the spectral output 82 of the detector 80, is processed by a computer program controlled CPU 172 along with an algorithm for characterizing the sample 30. It is to be understood that the reference measurement has to be carried out under the condition.

【0117】 シャッター手段を使用する基準測定を、図9で実際に示す。図9は、本発明の
追加の実施形態を示す立面図であり、少なくとも1つの光検出器80が、少なく
とも1つの検出器200を有する少なくとも1つのスペクトロメータ170への
少なくとも1つの出力82を有することを実際に示す。少なくとも1つのコリメ
ーティング・レンズ78が、少なくとも1つの光検出器80とサンプル30の中
間にある。少なくとも1つの光検出器80が、サンプル30からの光を検出する
ように配置される。少なくとも1つの光源120のランプ123、遮蔽手段が、
少なくとも1つの光源120のランプ123と、サンプル・コンベヤ295によ
って搬送されるサンプル30の中間にある。遮蔽手段の少なくとも1つのアパー
チャ310によって、少なくとも1つの光源120のランプ123が、サンプル
30を照明することができる。計器のケースまたは容器が、全ての実施形態にお
いて、開示された発明の要素を装着する手段になることが、計器封じ込めの当業
者なら理解することができるだろう。ケース250は、本発明に遮蔽および装着
手段を提供できることを理解されたい。少なくとも1つの光源120のランプ1
23と少なくとも1つのアパーチャ310との中間にある少なくとも1つの光中
断手段。例えば、光シャッター300手段によって提供される光中断手段。少な
くとも1つのシャッター制御手段305によって操作される少なくとも1つの光
シャッター300、例えば、線形アクチュエータまたは回転ソレノイドは手段に
よって操作され、例えば、電気、空気圧、液圧または他の動力手段によって機械
的に駆動されるか、例えば、手段によって操作される液晶画面を含む他のシャッ
ター手段。少なくとも1つのシャッター操作制御出力307を有する少なくとも
1つのCPU172から制御信号を受信する少なくとも1つのシャッター制御手
段305。例えば、二又の光ファイバを含む光ファイバを含み、少なくとも1つ
の光源120のランプ123から基準光出力を受ける少なくとも1つの基準光電
送手段81。例えば、シャッター301で構成され、少なくとも1つの光源12
0のランプ123と少なくとも1つの基準光伝送手段81との中間にある少なく
とも1つの基準光中断手段。少なくとも1つのシャッター制御手段305によっ
て操作可能である少なくとも1つの基準光シャッター301、例えば、手段によ
って操作される線形アクチュエータまたは回転ソレノイド、例えば、電気、空気
圧、液圧または他の動力手段によって機械的に駆動されるか、例えば、手段によ
って操作される液晶画面を含む他のシャッター手段。少なくとも1つのシャッタ
ー操作制御出力307を有する少なくとも1つのCPU172から制御信号を受
信する、少なくとも1つの基準光シャッター301のシャッター制御手段305
。少なくとも1つのスペクトロメータ170の検出器200に入力を提供する少
なくとも1つの基準光伝送手段81。少なくとも1つの光源120のランプ12
3に少なくとも1つのランプ電力出力125を提供する少なくとも1つのCPU
172。少なくとも1つのCPU172への入力として受信した少なくとも1つ
の出力82を有する少なくとも1つの基準光伝送手段81から入力を受ける、少
なくとも1つのスペクトロメータ170。A/D変換して、少なくとも1つのC
PU172への入力を形成することができるスペクトロメータの出力82。少な
くとも1つのCPU172への入力として受信した少なくとも1つの検出器出力
82から入力を受ける、少なくとも1つのスペクトロメータ170。A/D変換
して、少なくとも1つのCPU172への入力を形成することができるスペクト
ロメータの出力82。光源120のランプ123、検出器80、シャッター30
0、シャッター制御手段305、基準光伝送手段81およびケース250への装
着手段。サンプル・コンベヤ295の動作データを提供するCPU172へのエ
ンコーダ/パルス発生器330の入力。データ収集および制御機能でCPU17
2を操作するコンピュータ・プログラム。
A reference measurement using shutter means is shown in practice in FIG. FIG. 9 is an elevational view showing an additional embodiment of the present invention in which at least one photodetector 80 provides at least one output 82 to at least one spectrometer 170 having at least one detector 200. Demonstrate to have. At least one collimating lens 78 is intermediate the at least one photodetector 80 and the sample 30. At least one photodetector 80 is arranged to detect light from the sample 30. The lamp 123 of at least one light source 120, the shielding means,
In between the lamp 123 of at least one light source 120 and the sample 30 carried by the sample conveyor 295. The at least one aperture 310 of the shielding means allows the lamp 123 of the at least one light source 120 to illuminate the sample 30. It will be appreciated by those skilled in the art of instrument containment that the instrument case or container provides, in all embodiments, a means of mounting the elements of the disclosed invention. It should be appreciated that the case 250 may provide a shielding and mounting means for the present invention. Lamp 1 of at least one light source 120
At least one light interrupting means intermediate 23 and at least one aperture 310. For example, a light interrupting means provided by the light shutter 300 means. At least one optical shutter 300 operated by at least one shutter control means 305, eg a linear actuator or a rotary solenoid, is operated by means and is mechanically driven by eg electric, pneumatic, hydraulic or other power means. Or other shutter means including, for example, a liquid crystal screen operated by the means. At least one shutter control means 305 receiving control signals from at least one CPU 172 having at least one shutter operation control output 307. For example, at least one reference photoelectric transmission means 81 including an optical fiber including a bifurcated optical fiber and receiving a reference light output from the lamp 123 of the at least one light source 120. For example, at least one light source 12 including a shutter 301
At least one reference light interruption means intermediate the zero lamp 123 and the at least one reference light transmission means 81. At least one reference light shutter 301 operable by at least one shutter control means 305, eg a linear actuator or rotary solenoid operated by the means, eg mechanically by electric, pneumatic, hydraulic or other power means. Other shutter means including a liquid crystal screen that is driven or operated by the means, for example. Shutter control means 305 of at least one reference optical shutter 301 receiving control signals from at least one CPU 172 having at least one shutter operation control output 307.
. At least one reference light transmission means 81 providing an input to the detector 200 of at least one spectrometer 170. Lamp 12 of at least one light source 120
At least one CPU providing at least one lamp power output 125
172. At least one spectrometer 170 receiving input from at least one reference light transmission means 81 having at least one output 82 received as input to at least one CPU 172. At least one C after A / D conversion
The output 82 of the spectrometer that can form the input to PU 172. At least one spectrometer 170 receiving input from at least one detector output 82 received as input to at least one CPU 172. Spectrometer output 82 that can be A / D converted to form an input to at least one CPU 172. Lamp 123 of light source 120, detector 80, shutter 30
0, shutter control means 305, reference light transmission means 81, and mounting means for the case 250. Input of encoder / pulse generator 330 to CPU 172, which provides sample conveyor 295 operational data. CPU17 for data collection and control function
A computer program that operates 2.

【0118】 光源120のランプ123の輝度と波長出力との基準測定も、図11で見られ
るように、反射手段360を使用して獲得することができ、これは例えば、かが
みまたは他の反射または拡散材料、例えば、荒くしたアルミ、金、Spectr
alon(登録商標)、テフロン、すりガラス、鋼を含むが、これに制限されな
い。反射手段360は、光源120のランプ123の光を、スペクトロメータ1
70の検出器200が受ける出力82を有する検出器80へと反射するよう配置
される。コリメーティング・レンズ78を、検出器80と、反射手段360によ
って反射した光との間に配置してもよい。例えば、ケース250を使用する場合
、CPU172からの出力として反射制御手段308が指令した通りに基準測定
を実施する場合、反射手段360は、例えば、アパーチャ310を介して挿入す
るなどして配置することができる。CPU172は、手段を通してサンプル30
の有無を検出し、サンプル30が存在しない場合は、「n」倍インクリメントま
たはサンプル・コンベヤ295の動作が、反射制御手段308の制御信号を、例
えば、電気、空気圧、液圧または他の動力手段によって機械的に駆動するなどで
操作される線形アクチュエータまたは回転ソレノイドなどの反射位置手段306
に提供する。基準測定を終了し、サンプル30のスペクトル測定を再開すると、
反射手段360は、CPU172からの出力として反射制御手段308から指令
された通りに後退することができる。
A reference measurement of the brightness and wavelength output of the lamp 123 of the light source 120 can also be obtained using the reflection means 360, as can be seen in FIG. 11, for example a bend or other reflection or Diffusion material, eg roughened aluminum, gold, Spectr
Including but not limited to alon®, Teflon, frosted glass, steel. The reflection means 360 reflects the light from the lamp 123 of the light source 120 into the spectrometer 1
70 is arranged to reflect to a detector 80 having an output 82 that the detector 200 receives. A collimating lens 78 may be placed between the detector 80 and the light reflected by the reflecting means 360. For example, when the case 250 is used, when the reference measurement is performed as instructed by the reflection control means 308 as an output from the CPU 172, the reflection means 360 may be arranged, for example, by inserting it through the aperture 310. You can The CPU 172 makes the sample 30 through the means.
Presence or absence and sample 30 is not present, an "n" times increment or operation of sample conveyor 295 directs the control signal of reflex control means 308 to, for example, electrical, pneumatic, hydraulic or other power means. Reflective position means 306, such as a linear actuator or a rotary solenoid operated by, for example, being mechanically driven by
To provide. When the reference measurement is ended and the spectrum measurement of the sample 30 is restarted,
The reflection means 360 can be retracted as instructed by the reflection control means 308 as an output from the CPU 172.

【0119】 基準スペクトルを獲得するための光反射または拡散体も、図12および図13
で見られるように、実際のサンプル30が通常測定される位置に、またはその付
近に基準手段430を機械的に挿入することによって獲得することができ、その
位置は光源120のランプ123と、サンプル検出器170の検出器200につ
ながる基準光伝送手段320との間である。挿入は挿入手段によって実行し、こ
れは、CPU172から提供された制御信号または手段を含む当業者が認識する
ような制御信号または手段を受信すると、アクチュエータ410を操作して、ピ
ストン420を図12および図13に見られるように拡張421および後退42
2させることGできるアクチュエータ・システム400を含むが、これに制限さ
れない。例えば、電気、空気圧、液圧および他の手段を含む動力を提供し、当業
者であれば理解されるように、動力伝達手段440によってアクチュエータを操
作する。
The light reflector or diffuser for obtaining the reference spectrum is also shown in FIGS.
As can be seen in the above, the actual sample 30 can be obtained by mechanically inserting the reference means 430 at or near the position where the actual sample 30 is normally measured, which position is determined by the lamp 123 of the light source 120 and the sample. Between the reference light transmission means 320 connected to the detector 200 of the detector 170. The insertion is performed by the insertion means, which upon receipt of control signals or means, such as those recognized by those of ordinary skill in the art, including control signals or means provided by CPU 172, operates actuator 410 to move piston 420 to FIG. Expansion 421 and retraction 42 as seen in FIG.
Includes, but is not limited to, an actuator system 400 capable of generating two. Power is provided, including, for example, electricity, pneumatics, hydraulics and other means, to operate the actuator by power transmission means 440, as will be appreciated by those skilled in the art.

【0120】 コンピュータ・プログラムによって制御されたCPU172は、図10、図1
0A、図11、図12または図13には図示されていない。本明細書で提示する
他の図面を見れば、当業者ならこのような構造が理解されるからである。
The CPU 172 controlled by the computer program is the CPU 172 shown in FIGS.
0A, not shown in FIG. 11, FIG. 12 or FIG. Such structures will be apparent to those of skill in the art upon reviewing the other drawings presented herein.

【0121】 (全製品の測定を達成する(局所的測定によるエラーを最少にする)) 製品全体の測定を改善するため、2つ以上の光源120のランプ123および
/または検出80ポイントを使用する。製品は、回転または非回転状態で測定す
ることができ、回転測定は、一般に、全製品の測定を改善させるが、非回転測定
は、正確さを向上させ、動作によって導入されるスペクトル・ノイズを減少させ
る。
Achieve measurement of all products (minimize errors due to local measurement) Use lamps 123 and / or 80 points of detection of two or more light sources 120 to improve measurement of the whole product. . The product can be measured in a rotating or non-rotating state, while rotating measurements generally improve the measurement of the whole product, while non-rotating measurements improve accuracy and reduce the spectral noise introduced by motion. Reduce.

【0122】 1つの果実または野菜サンプル30がスペクトル取得ポイントを通過するにつ
れ、複数のスペクトルが取得され、それぞれが製品上の異なる測定位置または区
域を表す。
As one fruit or vegetable sample 30 passes the spectrum acquisition point, multiple spectra are acquired, each representing a different measurement location or area on the product.

【0123】 (大小のサイズの製品で信号対雑音比および正確さを最適にする) 個々の果実または野菜サンプル30のサイズまたは重量を判断するために、1
つまたは複数の手段を使用することができる。製品サイズを判断する手段は、1
)産業で一般的なセンサを使用して別個に判断された重量または質量、2)(例
えば、カメラまたはCCD画像からの)色選別器または欠陥選別器のデータを使
用すること、3)他の産業で一般的な磁気、誘導、光、光反射、または複数の光
線カーテンに基づいて他のサイズ・センサを使用することを含むが、これに制限
されない。次に、サンプル30の相対的サイズを使用して、ハードウェアのスペ
クトル取得パラメータまたは光量を(アパーチャ310のサイズを変化させるこ
とによって)調節し、大きいサンプル30で信号対雑音比スペクトルを改善する
か、小さい製品サンプル30で光による検出器80の飽和を防止する、あるいは
その両方を実施し、例えば、検出器80の暴露または積分時間を、大きい製品サ
ンプル30では長く、小さい製品では短く設定することができる。
Optimizing Signal-to-Noise Ratio and Accuracy in Small and Large Size Products To determine the size or weight of individual fruit or vegetable samples 30, 1
One or more means can be used. The means to judge the product size is 1
) Weight or mass determined separately using sensors common in the industry, 2) using color or defect sorter data (eg from a camera or CCD image), 3) other Including but not limited to using other size sensors based on magnetic, inductive, light, light reflection, or multiple ray curtains common in the industry. The relative size of sample 30 is then used to adjust the hardware spectral acquisition parameter or light intensity (by changing the size of aperture 310) to improve the signal-to-noise ratio spectrum with larger sample 30. Prevent light from saturating the detector 80 in the small product sample 30, or both, eg, set the exposure or integration time of the detector 80 to be long for the large product sample 30 and short for the small product sample. You can

【0124】 (1つの製品から収集した複数の個々のスペクトルの検査の正確さを改善し、
低品質または「異常値」スペクトルを除去する。次に、暗、基準およびサンプル
について収集した生データから不在スペクトルを計算する。)
(Improving the accuracy of inspection of multiple individual spectra collected from one product,
Remove low quality or "outlier" spectra. Absence spectra are then calculated from the raw data collected for the dark, reference and sample. )

【0125】 次に、個々の製品サンプル30それぞれで取得した一連のスペクトルの個々の
スペクトルそれぞれを、コンピュータ・プログラムまたはプログラムされたハー
ドウェアで検査する。低品質のスペクトルは、このスペクトルのバッチから削除
し、残りのスペクトルを成分または特性の予測に使用する。製品の保持されたス
ペクトルを、適切な基準および暗電流測定値と結合して、以下のように吸収スペ
クトルを生成する。
Next, each individual spectrum of the series of spectra acquired for each individual product sample 30 is examined with a computer program or programmed hardware. Low quality spectra are removed from this batch of spectra and the remaining spectra are used for component or property prediction. The retained spectrum of the product is combined with an appropriate reference and dark current measurement to produce an absorption spectrum as follows.

【0126】 吸収スペクトル=−log10[(サンプル輝度スペクトル−サンプル暗電流
スペクトル)/(基準輝度スペクトル−基準暗電流スペクトル)]、つまり吸収
スペクトルは、暗電流を補正したサンプルスペクトルと、暗電流補正した基準ス
ペクトルとの比率のマイナスの対数(底は10)と等しい。
Absorption spectrum = −log 10 [(Sample luminance spectrum−Sample dark current spectrum) / (Reference luminance spectrum−Reference dark current spectrum)] That is, the absorption spectrum is the sample spectrum in which the dark current is corrected and the dark current correction. Is equal to the negative logarithm (base is 10) of the ratio with respect to the reference spectrum.

【0127】 次に、各製品サンプル30の吸収スペクトル全部を結合して、製品サンプルの
平均吸収度スペクトルを生成する。これで、この平均吸収度スペクトルを使用し
、以前に記憶した校正アルゴリズムに基づき、問題の成分または特性を計算する
ことができる。あるいは、各吸収度スペクトルを、以前に記憶した校正アルゴリ
ズムとともに個々に使用して、個々の製品について問題の成分または特性の複数
結果を計算し、その後に全ての値を合計し、その合計を使用した吸収度スペクト
ルの数で割ることにより計算した成分または特性の平均値を判断することができ
る。
Next, all the absorption spectra of each product sample 30 are combined to produce an average absorption spectrum of the product sample. This average absorbance spectrum can now be used to calculate the component or property in question based on a previously stored calibration algorithm. Alternatively, each absorbance spectrum is used individually with a previously stored calibration algorithm to calculate multiple results for the ingredient or property in question for each product, then sum all values and use that sum. The average value of the calculated component or characteristic can be determined by dividing by the number of the absorption spectra obtained.

【0128】 (ラボラトリの基準技術で測定する同じ位置で可視/NIRデータを収集した
場合、サンプルおよび製品の連結位置の重要性を測定する方法) 校正は以下の通りに実行する。1)製品サンプル30のスペクトルを測定して
、吸収度スペクトル(基準および暗電流について補正済み)を記憶し、2)市柄
品サンプル30で標準的なラボラトリ測定(往々にして破壊的)を実行する。注
:NIR法の成功のためには、光源120のランプ123と光収集検出器、例え
ば、スペクトロメータ170の検出器200につながる光検出器80との間で問
い合わせたサンプル30の部分が、標準的なラボラトリ技術で測定した部分と同
じであることが重要である。
Method of Measuring Importance of Coupling Position of Sample and Product When Visible / NIR Data is Collected at the Same Position as Measured by Laboratory Reference Technique Calibration is performed as follows. 1) Measure the spectrum of product sample 30 and store the absorption spectrum (corrected for reference and dark current), 2) Perform standard laboratory measurements (often destructive) on city sample 30 To do. Note: For the success of the NIR method, the portion of the sample 30 interrogated between the lamp 123 of the light source 120 and the light collection detector, eg, the light detector 80 connected to the detector 200 of the spectrometer 170, is standard. It is important that the part is the same as that measured by the conventional laboratory technique.

【0129】 果実および野菜の選別および梱包作業全体で使用する多くのサンプル・コンベ
ヤ295で、製品は、回転または非回転状態でNIR測定位置を通過することが
できる。回転した状態で製品から吸収度スペクトルを収集する場合、通常は1つ
の測定(1つのスペクトル)の正確な位置が分からず、したがって問題の成分ま
たは特性について、(1つの局所的スポットではなく)製品全体を分析しなけれ
ばならない。(回転する製品の測定を使用して)この方法で校正アルゴリズムを
構築する場合、その個々の製品に関する残りのスペクトルを全て平均して、平均
吸収度スペクトルを生成し、全製品の成分または特性をこの1つの吸収度スペク
トルに割り当てる。
With many sample conveyors 295 used throughout the fruit and vegetable sorting and packaging operations, the product can be passed through NIR measurement locations in a rotating or non-rotating state. When collecting absorbance spectra from a product in a rotated state, one usually does not know the exact location of one measurement (one spectrum), and therefore the product (rather than one local spot) for the component or property in question. The whole must be analyzed. When constructing a calibration algorithm in this way (using measurements on rotating products), all remaining spectra for that individual product are averaged to produce an average absorbance spectrum to determine the composition or properties of all products. This one absorption spectrum is assigned.

【0130】 大部分の果実および野菜は不均質で、位置によって成分レベルが変化するので
、取得した各スペクトルが製品サンプル30の既知の物理的位置からのものであ
るよう、回転していない製品サンプル30で校正モデルを開発することが好まし
い。次に、ラボラトリ測定を、スペクトルを取得したのと同じ製品サンプル30
の部分でラボラトリ測定を実施する。この手順を使用する場合、ラボラトリ分析
の前に、果実または野菜サンプル30全体を分離する、例えば、小さい下位部分
に切断またはスライスすることができる。この小さい方の下位部分はそれぞれ、
製品サンプル30内の同じ位置で収集したNIRデータに対応し、NIRデータ
取得の時間は、小さい、または大きい製品サンプル30の測定に対応して、それ
ぞれ短縮または延長するよう調節することができる。この場合、製品サンプル3
0の各下位部分は、その特定の位置に関連する1つまたは複数のスペクトルを有
する。次に、ラボラトリで判断した成分または特性を、特定の位置からの各スペ
クトルに割り当てる。
Since most fruits and vegetables are inhomogeneous and vary in component level depending on location, the product samples that are not rotated, such that each acquired spectrum is from a known physical location of product sample 30. It is preferable to develop a calibration model at 30. The laboratory measurement is then performed on the same product sample 30 from which the spectrum was acquired.
Perform the laboratory measurement in the section. When using this procedure, the entire fruit or vegetable sample 30 can be separated, eg, cut or sliced into smaller sub-portions, prior to laboratory analysis. Each of these smaller sub-parts
Corresponding to NIR data collected at the same location within product sample 30, the time for NIR data acquisition can be adjusted to shorten or lengthen, respectively, in response to measuring small or large product samples 30. In this case, product sample 3
Each sub-portion of 0 has one or more spectra associated with that particular location. The laboratory-determined component or property is then assigned to each spectrum from a particular location.

【0131】 (統計的相関分析および校正モデル構築を実施する前に、吸収度スペクトルで
数学的処理を実施する。) 吸収度スペクトルは、ビンおよび平滑化関数を使用して前処理する。次に、部
分最少二乗分析(または区分的直接標準化などのその変形)を使用して、処理し
た吸収度スペクトルを、ブリックス、酸度、pH、固さ、色、内部または外部の
障害の深刻さおよびタイプ、および食感品質など、割り当てた成分および特性値
に相関させる。
(Mathematical processing is performed on the absorption spectrum before performing statistical correlation analysis and calibration model building.) The absorption spectrum is preprocessed using bins and a smoothing function. Then, using a partial least squares analysis (or a variation thereof, such as piecewise direct normalization), the processed absorbance spectra are analyzed for brix, acidity, pH, firmness, color, internal or external severity of damage. Correlate with assigned components and characteristic values, such as type and texture quality.

【0132】 (校正モデルの開発に必要なサンプル数を最少にする方法) 必要な校正サンプルの数を最少にするには、以下の方法を使用することができ
る。1)全テスト・サンプル30でスペクトルを収集し、2)破壊的ラボラトリ
測定の前に、吸収度スペクトルで主成分分析(PCA)を実施して、3)次にP
CAからの合成スコア・プロット(例えば、スコア1対スコア2、スコア3対ス
コア4など)を生成し、4)ランダムな方法か、グループとして、元のサンプル
30の全グループと比較して、スコア値の同様の範囲、平均および標準偏差を生
成するサンプルを選択することにより、スコア・プロットから元のサンプルのサ
ブセット(例えば、元のサンプル数の40%)を選択する。
(Method for Minimizing Number of Samples Required for Development of Calibration Model) The following method can be used to minimize the number of required calibration samples. 1) Spectra were collected on all test samples 30, 2) Principal Component Analysis (PCA) was performed on the absorbance spectra before destructive laboratory measurements, 3) then P
Generate a composite score plot (eg, Score 1 vs. Score 2, Score 3 vs. Score 4, etc.) from the CA, and 4) compare the score as a random method or as a group with all groups of the original sample 30. Select a subset of the original samples (eg, 40% of the original number of samples) from the score plot by selecting samples that produce a similar range of values, mean and standard deviation.

【0133】 特に成長の状態および多様性によって組成が変化し得る農業製品サンプル30
では、測定の正確さを維持するために、校正を定期的に更新する必要がある。校
正の更新作業を最少にするため、幾つかの方法を使用することができる。果実ま
たは野菜サンプル30は梱包および選別倉庫で分析されるので、その可視/近赤
外線スペクトルをソフトウェアで検査して、サンプルに潜在的な校正更新サンプ
ル30の資格があるか判断することができる。良好な校正更新サンプル30は、
低い成分値から高い成分値まで及び、元のサンプル30のスコア値と同じ範囲に
及ぶ。
Agricultural product sample 30 whose composition may vary, especially according to growth conditions and diversity
Then, the calibration needs to be updated regularly to maintain the accuracy of the measurement. Several methods can be used to minimize the calibration update work. As the fruit or vegetable sample 30 is analyzed in the packaging and sorting warehouse, its visible / near infrared spectrum can be inspected by software to determine if the sample is eligible for a potential calibration update sample 30. A good calibration update sample 30 is
It ranges from low component values to high component values and ranges in the same range as the original sample 30 score values.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 可視光線スペクトルと近赤外線スペクトルとを結合したスペクト
ルで、果物の特性を測定し、相互に関連付けるための装置の一実施形態を示す概
念図。
FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating one embodiment of an apparatus for measuring and correlating fruit characteristics with a combined visible and near infrared spectrum.

【図1A】 図1の側断面図。FIG. 1A is a side sectional view of FIG.

【図1B】 図1の側断面図。FIG. 1B is a side sectional view of FIG. 1.

【図1C】 本発明の方法を示すフローチャート。FIG. 1C is a flow chart showing the method of the present invention.

【図1D】 サンプルを照射する光源を備える方法および装置を示すフロー
チャート。
FIG. 1D is a flow chart illustrating a method and apparatus that includes a light source that illuminates a sample.

【図1E】 サンプルを照射するタングステン・ハロゲン・ランプのような
、広帯域の光源としての光源を示す方法および装置を示すフローチャート。
FIG. 1E is a flow chart showing a method and apparatus showing a light source as a broadband light source, such as a tungsten halogen lamp for illuminating a sample.

【図1F】 サンプルを照射するために順次点火または点灯する、個々の波
長の発光ダイオード(LED)からなる光源を示す、本発明の方法および装置を
説明するためのフローチャート。
FIG. 1F is a flow chart illustrating a method and apparatus of the present invention showing a light source consisting of individual wavelength light emitting diodes (LEDs) that are sequentially ignited or lit to illuminate a sample.

【図2】 少なくとも1つの光検出器を含む光源を示す頂部の平面図。FIG. 2 is a top plan view showing a light source including at least one photodetector.

【図2A】 サンプルを除去した場合の、図2の部分立面図。2A is a partial elevational view of FIG. 2 with the sample removed.

【図2B】 1つの光源を示す頂部の平面図。FIG. 2B is a top plan view showing one light source.

【図2C】 図2Bの立面図。FIG. 2C is an elevation view of FIG. 2B.

【図2D】 光検出器を指向した他のシールド・アーティクルの形状をなす
遮蔽方法および装置を示す図2Cの一部を示す立面図。
2D is an elevational view of a portion of FIG. 2C showing a shielding method and apparatus in the form of another shield article directed to a photodetector.

【図2E】 図2の光検出器とサンプルとの間のシールド・デバイスの詳細
を示す拡大図。
2E is an enlarged view showing details of the shield device between the photodetector of FIG. 2 and the sample.

【図3】 光源と光検出器構成の他の実施形態を示す頂部の平面図。FIG. 3 is a top plan view showing another embodiment of a light source and photodetector arrangement.

【図3A】 図3の一部を示す模式図。3A is a schematic diagram showing a part of FIG. 3. FIG.

【図3B】 図3の一部を示す模式図。FIG. 3B is a schematic diagram showing a part of FIG. 3.

【図4】 光源および光検出器構成の他の実施形態を示す頂部の平面図であ
る。
FIG. 4 is a top plan view showing another embodiment of a light source and photodetector arrangement.

【図5】 サンプリング・ヘッド内に構成されている光源および光検出器を
示す模式図。
FIG. 5 is a schematic diagram showing a light source and a photodetector configured in a sampling head.

【図5A】 図5のサンプリング・ヘッド上に位置するサンプルを示す側面
図。
5A is a side view showing a sample located on the sampling head of FIG. 5. FIG.

【図5B】 図5の一実施形態を示す模式図。FIG. 5B is a schematic diagram showing the embodiment of FIG. 5.

【図5C】 フィルタ130付き光電検出器255アレイの図5Bの一部を
示す拡大図。
5C is an enlarged view of a portion of FIG. 5B of the photoelectric detector 255 array with filter 130. FIG.

【図5D】 図5の実施形態を示す模式図。5D is a schematic diagram illustrating the embodiment of FIG.

【図5E】 図5Dの光電検出器255アレイの断面図。5E is a cross-sectional view of the photoelectric detector 255 array of FIG. 5D.

【図6】 本発明の他の実施形態の頂部の平面図である。FIG. 6 is a top plan view of another embodiment of the present invention.

【図6A】 サンプリング・ヘッドを示す図6の断面図。6A is a cross-sectional view of FIG. 6 showing the sampling head.

【図6B】 本発明の開示の他の実施形態および図6の実施形態を示す立面
図。
6B is an elevational view of another embodiment of the present disclosure and the embodiment of FIG. 6. FIG.

【図6C】 図6Bの実施形態の平面図。FIG. 6C is a plan view of the embodiment of FIG. 6B.

【図6D】 光源、ランプ、光源固定素子、ケース、サンプリング・ヘッド
、光源の近くおよび遠くに位置する光検出器、光源入力および光検出器出力を示
す、図6Bからの部分詳細図。
6D is a partial detail view from FIG. 6B showing the light source, the lamp, the light source fixing element, the case, the sampling head, the photodetector located near and far from the light source, the light source input and the photodetector output.

【図6E】 図6の本発明の実施形態の立面図である。6E is an elevational view of the embodiment of the invention of FIG. 6. FIG.

【図6F】 図6Eの部分詳細図である。6F is a detailed view of a portion of FIG. 6E.

【図7】 他の実施形態を示す側面図。FIG. 7 is a side view showing another embodiment.

【図7A】 図7の部分立面図。7A is a partial elevational view of FIG. 7. FIG.

【図7B】 サンプルが光検出器の方向にその下を移動した場合の、光検出
器、およびサンプル移送システム、ブラケット取付具、光検出器取付具、光検出
器出力、スペクトロメータおよび検出器を示す、図7の部分立面図。
FIG. 7B shows the photodetector and sample transfer system, bracket fixture, photodetector fixture, photodetector output, spectrometer and detector as the sample moves beneath it in the direction of the photodetector. FIG. 8 is a partial elevational view of FIG. 7.

【図7C】 複数の光検出器80を示す立面図。FIG. 7C is an elevation view showing a plurality of photodetectors 80.

【図7D】 側面からサンプルを照明するような方向を向いているランプ1
23を示す、図7Cからの部分拡大図。
FIG. 7D: Lamp 1 oriented to illuminate the sample from the side
7 is a partial enlarged view from FIG. 7C showing FIG.

【図7E】 光検出器80の中の1つを示す、図7Cからの部分拡大図。7E is a partially enlarged view from FIG. 7C showing one of the photodetectors 80. FIG.

【図8】 図7の装置の他の実施形態を示す側面図。8 is a side view of another embodiment of the apparatus of FIG. 7.

【図8A】 サンプルが移動して光用シールドと接触し、その下に位置した
場合の、光用シールド、および少なくとも1つのカーテン、光源、およびサンプ
ル移送システムを示す、図8の部分立面図。
8A is a partial elevational view of FIG. 8 showing the light shield and at least one curtain, light source, and sample transfer system when the sample has moved into contact with and is below the light shield. .

【図8B】 サンプルが移動して光用シールドと接触しその下に位置した場
合の、光用シールド、少なくとも1つのカーテン、光検出器およびサンプル移送
システムを示す、図8の部分立面図。
8B is a partial elevational view of FIG. 8 showing the light shield, at least one curtain, the photodetector and the sample transfer system when the sample has moved into contact with and is located under the light shield.

【図9】 本発明の追加的実施形態を示す立面図。FIG. 9 is an elevational view showing an additional embodiment of the invention.

【図10】 サンプル・コンベヤ295上で動作中に果実および野菜を測定
するスペクトロメータセンサの使用を示す模式図。
FIG. 10 is a schematic diagram showing the use of a spectrometer sensor to measure fruits and vegetables during operation on a sample conveyor 295.

【図10A】 反射性手段の形態で近接感知手段340を示す図10の断面
図。
10A is a cross-sectional view of FIG. 10 showing proximity sensing means 340 in the form of reflective means.

【図11】 反射手段360を使用して輝度と波長の出力も獲得することが
できる、光源120のランプ123の基準測定を実施する方法を示す模式図。
FIG. 11 is a schematic diagram showing a method of performing a reference measurement of the lamp 123 of the light source 120, which can also obtain brightness and wavelength outputs using the reflecting means 360.

【図12】 実際のサンプル30を通常測定する位置、またはその付近に基準手段430を
機械的に挿入する動作を示す側面図。
FIG. 12 is a side view showing the operation of mechanically inserting the reference means 430 at or near the position where the actual sample 30 is normally measured.

【図13】 実際のサンプル30を通常測定する位置、またはその付近に基
準手段430を機械的に挿入する動作を示す側面図。
FIG. 13 is a side view showing the operation of mechanically inserting the reference means 430 at or near the position where the actual sample 30 is normally measured.

【図14】 光源120のランプ123をサンプル30の遠位側に装着し、
サンプル30からのスペクトルを反射手段360およびレンズ78または基準光
伝送手段320で配向し、アパーチャ310を介してスペクトルを受けることに
より、装置構造の幅を減少させる手段を示す模式図。
FIG. 14: Attach the lamp 123 of the light source 120 to the distal side of the sample 30,
FIG. 5 is a schematic diagram showing means for reducing the width of the device structure by directing the spectrum from the sample 30 with the reflecting means 360 and the lens 78 or the reference light transmitting means 320 and receiving the spectrum via the aperture 310.

【図14A】 光源120のランプ123をサンプル30の遠位側に装着し
、サンプル30からのスペクトルを反射手段360およびレンズ78または基準
光伝送手段320で配向し、アパーチャ310を介してスペクトルを受けること
により、装置構造の幅を減少させる手段を示す模式図。
FIG. 14A: The lamp 123 of the light source 120 is mounted distal to the sample 30 and the spectrum from the sample 30 is directed by the reflecting means 360 and the lens 78 or the reference light transmitting means 320 and received through the aperture 310. By this, the schematic diagram which shows the means to reduce the width of an apparatus structure.

【図15】 フィルタ130および装着手段とともに単一の検出器80を詳
細に示す模式図。
FIG. 15 is a schematic diagram showing in detail a single detector 80 together with a filter 130 and mounting means.

【図15A】 フィルタ130および装着手段とともに単一の検出器80を
詳細に示す模式図。
FIG. 15A is a schematic diagram detailing a single detector 80 with filter 130 and mounting means.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 EP(AT,BE,CH,CY, DE,DK,ES,FI,FR,GB,GR,IE,I T,LU,MC,NL,PT,SE,TR),OA(BF ,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GW, ML,MR,NE,SN,TD,TG),AP(GH,G M,KE,LS,MW,MZ,SD,SL,SZ,TZ ,UG,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ, MD,RU,TJ,TM),AE,AG,AL,AM, AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BR,BY,B Z,CA,CH,CN,CO,CR,CU,CZ,DE ,DK,DM,DZ,EE,ES,FI,GB,GD, GE,GH,GM,HR,HU,ID,IL,IN,I S,JP,KE,KG,KP,KR,KZ,LC,LK ,LR,LS,LT,LU,LV,MA,MD,MG, MK,MN,MW,MX,MZ,NO,NZ,PL,P T,RO,RU,SD,SE,SG,SI,SK,SL ,TJ,TM,TR,TT,TZ,UA,UG,UZ, VN,YU,ZA,ZW (72)発明者 オザニク、リチャード エム. アメリカ合衆国 99352 ワシントン州 リッチランド ジョージ ワシントン ウ ェイ 3100 ナンバー104 Fターム(参考) 2G051 AA05 AB07 AC04 AC21 BA04 BA06 BA08 BB17 CB05 2G059 AA01 AA05 BB11 DD12 DD13 EE01 EE02 EE05 EE12 FF08 GG02 GG04 GG10 HH01 HH02 HH06 JJ02 JJ11 JJ17 JJ19 JJ23 KK01 KK03 KK04 MM09 MM10 MM14 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (81) Designated countries EP (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, I T, LU, MC, NL, PT, SE, TR), OA (BF , BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG), AP (GH, G M, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ , UG, ZW), EA (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM), AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, B Z, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE , DK, DM, DZ, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, I S, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK , LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NO, NZ, PL, P T, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL , TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, UZ, VN, YU, ZA, ZW (72) Inventor Ozanik, Richard M.             United States 99352 Washington             Richland George Washington             Yeah 3100 number 104 F-term (reference) 2G051 AA05 AB07 AC04 AC21 BA04                       BA06 BA08 BB17 CB05                 2G059 AA01 AA05 BB11 DD12 DD13                       EE01 EE02 EE05 EE12 FF08                       GG02 GG04 GG10 HH01 HH02                       HH06 JJ02 JJ11 JJ17 JJ19                       JJ23 KK01 KK03 KK04 MM09                       MM10 MM14

Claims (64)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 A.サンプルの特性と、内部を有したサンプルからの吸収光
および散乱光との間の関係アルゴリズムを生成する工程と、 B.サンプルの前記内部を、ある周波数のスペクトルで照射する工程と、 C.前記サンプルからの吸収光および散乱光のスペクトルを検出する工程と、 D.前記サンプルの前記特性を計算する工程とからなるサンプルの特性を測定
するための方法。
1. A. Generating a relational algorithm between the properties of the sample and the absorbed and scattered light from the sample with the interior, B. Irradiating the interior of the sample with a spectrum of a certain frequency; Detecting spectra of absorbed and scattered light from the sample; D. Calculating the property of the sample.
【請求項2】 A.可視光線スペクトルおよび近赤外線スペクトルを、ブリ
ックス、固さ、酸味、密度、pH、色および外部および内部欠陥および異常に関
連付ける回帰ベクトルを発生するためにアルゴリズムを生成する工程と、 B.前記回帰ベクトルを、メモリを含むCPU内に、予測または分類構成アル
ゴリズムとして記憶する工程と、 C.前記サンプルの内部を250〜1150nmのスペクトルで照射する工程
と、 D.サンプル内部からの吸収光および散乱光の前記検出したスペクトルをスペ
クトロメータに入力する工程と、 E.前記検出したスペクトルをアナログからデジタルに変換し、前記変換した
スペクトルをCPUに入力し、検出した前記スペクトルを結合する工程と、 F.前記結合したスペクトルを、記憶している校正アルゴリズムと比較する工
程と、 G.前記サンプルの特性を予測する工程とからなる請求項1記載の方法。
2. A. Generating an algorithm to generate a regression vector relating visible and near infrared spectra to brix, firmness, sourness, density, pH, color and external and internal defects and anomalies; Storing the regression vector in a CPU that includes a memory as a prediction or classification construction algorithm; Irradiating the inside of the sample with a spectrum of 250 to 1150 nm, and D. Inputting the detected spectra of absorbed and scattered light from inside the sample into a spectrometer, E. Converting the detected spectrum from analog to digital, inputting the converted spectrum to a CPU and combining the detected spectra; F. Comparing the combined spectrum with a stored calibration algorithm, G. The method of claim 1, comprising predicting a characteristic of the sample.
【請求項3】 A.前記特性が、酸味、pHおよび糖の含有量を含む化学的
特性である請求項1記載の方法。
3. A. The method of claim 1, wherein the property is a chemical property including sourness, pH and sugar content.
【請求項4】 A.前記特性が、固さ、密度、色、外観および内部および外
部の欠陥および異常を含む物理特性である請求項1記載の方法。
4. A. The method of claim 1, wherein the properties are physical properties including hardness, density, color, appearance and internal and external defects and anomalies.
【請求項5】 A.前記特性が消費者特性である請求項1記載の方法。5. A. The method of claim 1, wherein the characteristic is a consumer characteristic. 【請求項6】 A.サンプリングが、C−H、N−HまたはO−H化学的基
のグループからサンプルを採取する工程と、 B.前記サンプルの内部を、可視光線および近赤外線を含む、ある周波数のス
ペクトルで照射する工程と、 C.前記照射されたサンプルからの光スペクトル出力に対して、ブリックス、
固さ、pHおよび酸味の校正分析のためのアルゴリズムを個々に生成する工程と
、 D.前記サンプルからの吸収光および散乱光のスペクトルを光検出器で検出す
る工程とからなる請求項1記載の方法。
6. A. Sampling takes a sample from a group of CH, NH, or OH chemical groups, and B. Irradiating the inside of the sample with a spectrum of a certain frequency including visible light and near infrared light; Brix to the optical spectrum output from the illuminated sample,
Individually generating algorithms for proofreading analysis of firmness, pH and sourness, D. The method according to claim 1, comprising detecting a spectrum of absorbed light and scattered light from the sample with a photodetector.
【請求項7】 A.前記サンプルの内部を250〜1150nmのある周波
数のスペクトルで照射する工程と、 B.前記光検出器のファイバを前記照射スペクトルから遮蔽する工程と、 C.約680nmの葉緑素のスペクトルを測定する工程と、 D.ブリックス、固さ、pHおよび酸味の特性を、測定したスペクトルに相互
に関連付ける工程とからなる請求項2記載の方法。
7. A. Illuminating the interior of the sample with a spectrum of a certain frequency between 250 and 1150 nm; B. Shielding the fiber of the photodetector from the illumination spectrum; C. Measuring a spectrum of chlorophyll at about 680 nm, D. 3. The method of claim 2, comprising correlating properties of Brix, firmness, pH and sourness with the measured spectrum.
【請求項8】 A.少なくとも1つの光源と、サンプル面および内部を含む
サンプルと、前記少なくとも1つの光源を前記サンプル面の近くに位置決めする
ための入力機構と、 B.少なくとも1つの光検出器と、前記少なくとも1つの光検出器を前記サン
プル面の近くに位置決めする出力機構と、 C.前記サンプルから検出した前記照明を測定するための少なくとも1つの機
構とを備える請求項1記載の方法を実行するための装置。
8. A. At least one light source, a sample including a sample surface and an interior, an input mechanism for positioning the at least one light source near the sample surface, and B. At least one photodetector and an output mechanism for positioning the at least one photodetector near the sample surface; An apparatus for performing the method of claim 1, comprising at least one mechanism for measuring the illumination detected from the sample.
【請求項9】 (審査の前の補正)A.前記少なくとも1つの照射源が、2
50〜1150nmの領域内でスペクトルを生成し、 B.前記照明を測定するための前記少なくとも1つの機構が、スペクトロメー
タであり、前記スペクトロメータが少なくとも1つの入力を有していて、 C.前記少なくとも1つの光検出器が光ピックアップ・ファイバであり、前記
少なくとも1つの光検出器が、前記少なくとも1つのスペクトロメータの入力が
受光するスペクトルを収集し、前記スペクトロメータが、少なくとも1つのスペ
クトロメータ出力チャネルを有し、CPUが少なくとも1つのCPU入力を有し
、前記少なくとも1つのCPU入力が、前記少なくとも1つのスペクトロメータ
出力を受光し、少なくとも1つのコンピュータ・プログラム、前記CPUが、少
なくとも1つのコンピュータ・プログラムで制御され、前記CPUが、少なくと
も1つのCPU出力を有し、前記少なくとも1つのコンピュータ・プログラムが
、前記少なくとも1つのCPUに下記の工程、すなわち、1)少なくとも1つの
各スペクトロメータ出力チャネル1...nに対する吸収スペクトル173の計
算工程、2)スペクトロメータ1...n170による前記サンプルから検出し
た全波長範囲を含む1つのスペクトルへの吸収光線スペクトル174の結合工程
、3)例えば、平滑化または箱形平滑または導関数の計算などの数学的前処理1
75工程が、4)少なくとも1つの各スペクトロメータ出力チャネルに対する予
測または予想176、前記前処理した結合スペクトル175と、例えば、サンプ
ルがチェックされる、ブリックス、固さ、酸味、密度、pH、色および外部およ
び内部欠陥および異常のような各サンプル特性1...x178に対する、少な
くとも1つの記憶している校正スペクトルまたは少なくとも1つの校正アルゴリ
ズム177との比較工程に先行し、その後に、5)例えば、内部および外部欠陥
または異常の測定179、180、色の測定181、食べた場合の品質の指標1
82、外観品質指標183、および仕分けまたはその他の決定184の合併のよ
うな各特性1...xの定量の結果の測定、または再結合および比較工程、6)
包装/仕分けラインへの入力プロセス・コントローラ、または低温貯蔵から取り
出す収穫時期および出荷時期の決定のような仕分けまたは他の決定184工程を
実行する請求項7記載の装置。
9. (Amendment before examination) A. The at least one irradiation source is 2
Generate spectra in the region 50-1150 nm, B. The at least one mechanism for measuring the illumination is a spectrometer, the spectrometer having at least one input; The at least one photodetector is an optical pickup fiber, the at least one photodetector collecting a spectrum received by an input of the at least one spectrometer, the spectrometer being at least one spectrometer An output channel, a CPU having at least one CPU input, said at least one CPU input receiving said at least one spectrometer output, at least one computer program, said CPU having at least one Controlled by a computer program, said CPU having at least one CPU output, said at least one computer program having said at least one CPU perform the following steps: 1) at least one respective spectrometer output Chi Channel 1. . . Calculation process of absorption spectrum 173 for n, 2) Spectrometer 1. . . Step of combining absorbed ray spectrum 174 into one spectrum containing the entire wavelength range detected from said sample by n170, 3) Mathematical pretreatment, eg smoothing or box smoothing or calculating derivative
75 steps are 4) Predicted or predicted 176 for at least one of each spectrometer output channel, said pretreated binding spectrum 175 and, for example, the sample is checked, brix, firmness, sourness, density, pH, color and Each sample characteristic such as external and internal defects and anomalies 1. . . Prior to the step of comparing x178 with at least one stored calibration spectrum or at least one calibration algorithm 177, 5) eg internal and external defect or anomaly measurements 179, 180, color measurements 181 , Quality index 1 when eating
82, appearance quality indicator 183, and each characteristic such as a merger of sorts or other decisions 184. . . measuring the result of the quantification of x, or the recombination and comparison step, 6)
8. The apparatus of claim 7, wherein the packaging / sorting line performs an input process controller, or a sort or other decision 184 step, such as determining harvest time and shipment time for removal from cold storage.
【請求項10】 (審査の前の補正)A.少なくとも1つのスペクトロメー
タ出力チャネルに対する、少なくとも1つのCPU入力への入力となる、少なく
とも1つのA/D変換器による、少なくとも1つのスペクトロメータ出力のアナ
ログからデジタルへの変換を含み、前記少なくとも1つのCPU出力が、少なく
とも1つのスペクトロメータ出力チャネル1...nに供給される請求項9記載
の装置。
10. (Amendment before examination) A. Including analog to digital conversion of at least one spectrometer output by at least one A / D converter that is an input to at least one CPU input for at least one spectrometer output channel, said at least one The CPU output has at least one spectrometer output channel 1. . . 10. The device according to claim 9, supplied to n.
【請求項11】 A.前記少なくとも1つの照射源が、タングステン・ハロ
ゲン・ランプであり、照射が光ファイバにより前記サンプル面に送られ、 B.前記少なくとも1つの光検出器が、光ファイバの光ピックアップであり、 C.前記少なくとも1つのスペクトロメータが、1026線形アレイ検出器を
備える請求項8記載の装置。
11. A. The at least one irradiation source is a tungsten halogen lamp and the irradiation is sent to the sample surface by an optical fiber; The at least one photodetector is an optical fiber optical pickup; The apparatus of claim 8, wherein the at least one spectrometer comprises a 1026 linear array detector.
【請求項12】 前記少なくとも1つの照射源が照射ファイバである請求項
9記載の装置。
12. The apparatus of claim 9, wherein the at least one illumination source is an illumination fiber.
【請求項13】 A.前記少なくとも1つの照射源が複数の照射ファイバを
含み、 B.前記複数の照射ファイバが、各照射ファイバが、隣接照射ファイバから等
距離のところに位置していて、前記少なくとも1つの光検出器が、照射ファイバ
の前記アレイの中心に位置する請求項11記載の装置。
13. A. The at least one illumination source comprises a plurality of illumination fibers, B. 12. The plurality of illuminating fibers, each illuminating fiber being located equidistant from an adjacent illuminating fiber and the at least one photodetector being located in the center of the array of illuminating fibers. apparatus.
【請求項14】 A.前記複数の照射ファイバが、32本の照射ファイバか
らなる請求項12記載の装置。
14. A. 13. The apparatus of claim 12, wherein the plurality of illuminating fibers comprises 32 illuminating fibers.
【請求項15】 A.前記照射源が、5ワットのタングステン・ハロゲン・
ランプである請求項12記載の装置。
15. A. The irradiation source is 5 watts of tungsten halogen
13. The device according to claim 12, which is a lamp.
【請求項16】 A.前記複数の照射源が、2つの50ワットの光源からな
り、 B.前記少なくとも1つの光検出器が、複数の光検出器からなる請求項12記
載の装置。
16. A. The plurality of irradiation sources comprises two 50 watt light sources, B. 13. The device of claim 12, wherein the at least one photodetector comprises a plurality of photodetectors.
【請求項17】 A.前記複数の光検出器が、各光検出器が隣接する光検出
器から等距離のところに位置するように配置されている請求項15記載の装置。
17. A. 16. The device of claim 15, wherein the plurality of photodetectors are arranged such that each photodetector is equidistant from an adjacent photodetector.
【請求項18】 A.前記複数の光検出器が22個の光検出器を備える請求
項16記載の装置。
18. A. The apparatus of claim 16, wherein the plurality of photodetectors comprises 22 photodetectors.
【請求項19】 A.前記照射源が、冷却ファンを含む50ワットの電球を
有する楕円体の反射器を備え、前記複数の照射ファイバが、前記光源を前記サン
プル面に送るための、少なくとも1つの光ファイバからなり、 B.前記少なくとも1つの光ファイバおよび前記少なくとも1個の光検出器が
、スプリングにより前記サンプル面に対して偏向され、前記スプリング偏向によ
る圧力が、前記サンプルの特性により制限される請求項12記載の装置。
19. A. The illumination source comprises an ellipsoidal reflector having a 50 watt bulb including a cooling fan, the plurality of illumination fibers comprising at least one optical fiber for directing the light source to the sample surface; . 13. The apparatus of claim 12, wherein the at least one optical fiber and the at least one photodetector are deflected by a spring with respect to the sample surface, and the pressure due to the spring deflection is limited by the properties of the sample.
【請求項20】 A.前記少なくとも1つの照射源が、5ワットのタングス
テン・ハロゲン・ランプであり、前記少なくとも1つの光検出器が、1本の光フ
ァイバであり、前記照射源が、前記検出ファイバから180度離れたサンプル面
に対向して位置する請求項11記載の装置。
20. A. The at least one illumination source is a 5 watt tungsten halogen lamp, the at least one photodetector is an optical fiber, and the illumination source is a sample 180 degrees away from the detection fiber. The device of claim 11 located opposite the surface.
【請求項21】 A.偏光フィルタが、前記少なくとも1つの照射源と前記
サンプルとの間に設けられ、 B.整合偏光フィルタが、前記少なくとも1つの光検出器と前記サンプルとの
間に位置する請求項12記載の装置。
21. A. A polarizing filter is provided between the at least one illumination source and the sample, B. 13. The apparatus of claim 12, wherein a matched polarizing filter is located between the at least one photodetector and the sample.
【請求項22】 A.前記偏光フィルタが、線形偏光フィルタであり、前記
整合偏光フィルタが、前記偏光フィルタに対して90度回転している線形偏光フ
ィルタである請求項20記載の装置。
22. A. 21. The apparatus of claim 20, wherein the polarization filter is a linear polarization filter and the matched polarization filter is a linear polarization filter rotated 90 degrees with respect to the polarization filter.
【請求項23】 A.少なくとも1つの光源と、サンプル面と内部を含むサ
ンプルと、前記サンプル面の近くに、前記少なくとも1つの光源を位置決めする
ための入力機構と、前記少なくとも1つの光源と前記サンプルとの間の少なくと
も1つのシャッタと、ランプ出力を有する前記少なくとも1つの光源と、 B.少なくとも1つの光検出器と、前記サンプル面の近くに、前記少なくとも
1つの光検出器を設置するための出力機構と、前記少なくとも1個の光検出器と
前記サンプル面との間の少なくとも1つのコリメーティング・レンズと、前記サ
ンプル面から検出した照明を測定するための、少なくとも1つの機構と、 C.前記ランプ出力の方を向いている少なくとも1つの基準光検出器と、前記
少なくとも1つの基準光検出器と前記少なくとも1つのランプ出力との間の少な
くとも1つのシャッタと、前記ランプ出力から検出した照明を測定するための少
なくとも1つの機構とを備える請求項1記載の方法を実行するための装置。
23. A. At least one light source, a sample including a sample surface and an interior, an input mechanism for positioning the at least one light source near the sample surface, and at least one between the at least one light source and the sample B. one shutter and said at least one light source having a lamp output; B. At least one photodetector, an output mechanism for mounting the at least one photodetector near the sample surface, and at least one between the at least one photodetector and the sample surface A collimating lens and at least one mechanism for measuring illumination detected from the sample surface; At least one reference photodetector facing the lamp output, at least one shutter between the at least one reference photodetector and the at least one lamp output, and illumination detected from the lamp output And at least one mechanism for measuring.
【請求項24】 A.下記のように、前記サンプルの予測特性を組合わせて
使用する工程と、食べた場合の品質、味覚、甘さ/酸っぱさの比率をよりよく予
測するために、糖の含有量と酸の含有量との比率を使用する工程と、食べた場合
の品質をもっと正確に予測するために、下記のもの、すなわち、糖の含有量、酸
の含有量、pH、固さ、色、外部および内部異常の中の2つまたはそれ以上から
の結合データを使用する工程とからなる請求項2記載の方法。
24. A. In order to better predict the quality, taste, sweetness / sourness ratio when eaten, the steps of using the predictive properties of the sample in combination, as described below, and sugar content and acid content In order to more accurately predict the process of using the ratio to amount and the quality when eaten, the following are: sugar content, acid content, pH, firmness, color, external and internal. 3. Using the combined data from two or more of the abnormalities.
【請求項25】 A.サンプル存在感知手段により、移動中に、サンプル・
コンベアにより運ばれるサンプルの有無の感知を含む、サンプル・データを感知
する工程と、サンプル位置感知手段により、スペクトル測定点に対する前記サン
プル30の位置/場所を感知する工程と、コンピュータ・プログラム制御CPU
に対する出力を有する存在感知手段および位置感知手段と、測定中の前記サンプ
ル30が、スペクトル測定のために最適な位置に位置しているかどうかを判断す
るコンピュータ・プログラム制御CPUと、サンプルが存在するかどうかを判断
するコンピュータ・プログラム制御CPUとを含む請求項2記載の方法。
25. A. The sample presence sensing means allows
Sensing the sample data, including sensing the presence or absence of the sample carried by the conveyor; sensing the position / location of the sample 30 with respect to the spectral measurement point by sample position sensing means; computer program controlled CPU
Presence and position sensing means having an output for, a computer program controlled CPU to determine if the sample 30 being measured is in an optimal position for spectral measurements, and whether a sample is present The method of claim 2 including a computer program controlled CPU to determine if.
【請求項26】 A.存在感知手段が近接感知手段である請求項25記載の
方法。
26. A. 26. The method of claim 25, wherein the presence sensing means is proximity sensing means.
【請求項27】 A.位置感知手段が、サンプル・コンベア295の移動を
検出し、コンピュータ・プログラム制御により、スペクトルの取得を開始および
停止するために、制御信号をスタートするCPU172に、1つまたは複数の電
子またはデジタル信号を供給するエンコーダまたはパルス発生器330である請
求項26記載の方法。
27. A. The position sensing means detects movement of the sample conveyor 295 and, under computer program control, sends one or more electronic or digital signals to the CPU 172 which initiates a control signal to start and stop the acquisition of spectra. 27. The method of claim 26, which is a delivering encoder or pulse generator 330.
【請求項28】 A.コンピュータ・プログラム制御CPUにより、光源ラ
ンプの基準試験を行うタイミングを決定し、スペクトロメータが、光源ランプお
よび検出器からスペクトル入力を受光するスペクトロメータの基準試験を行う請
求項27記載の方法。
28. A. 28. The method of claim 27, wherein the computer program controlled CPU determines when to perform a reference test on the light source lamp and the spectrometer performs a reference test on the spectrometer that receives the spectral input from the light source lamp and the detector.
【請求項29】 A.暗いスペクトルおよび/または基準スペクトルおよび
/または標準/校正サンプルの測定を含む基準を試験する工程をさらに有する請
求項28記載の方法。
29. A. 29. The method of claim 28, further comprising the step of testing a reference that includes measuring a dark spectrum and / or a reference spectrum and / or a standard / calibration sample.
【請求項30】 A.コリメーティング・レンズ78、または例えば、情報
記憶媒体スペクトロメータ170の検出器200への前記サンプル30と相互に
作用した光を転送するための光ファイバを含む、他の光透過手段により達成した
光源ランプのランプの収集;サンプル30が存在しない場合には、光学的フィル
タまたはポリマまたは周知で再現することができるスペクトル特性を有する有機
材料であってもよい、前記暗いスペクトル、基準スペクトル(ランプ輝度および
カラー出力)および標準/校正サンプルのような安定性および精度を改善するた
めに、他の基準測定が行われ;サンプルが存在しない場合に、下記の測定、すな
わち、1)前記光源の基準スペクトル(輝度対波長)の測定、2)サンプル・ス
ペクトロメータ170および基準スペクトロメータ170を含むが、これらに限
定されない、1つまたは複数のスペクトロメータ170の検出器200の暗電流
(光の無い状態)の測定、3)標準または校正サンプルまたはフィルタ130ま
たは材料を含むが、これらに限定されない測定を行う請求項29記載の方法。
30. A. A light source achieved by a collimating lens 78, or other optical transmission means, including, for example, an optical fiber for transferring light interacting with the sample 30 to the detector 200 of the information storage medium spectrometer 170. Collection of lamps of lamps; in the absence of sample 30, said dark spectrum, reference spectrum (lamp brightness and lamp), which may be an optical filter or a polymer or organic material with well known and reproducible spectral properties. Other reference measurements are made to improve stability and accuracy such as color output) and standard / calibration samples; in the absence of a sample the following measurements: 1) Reference spectrum of the light source ( Luminance vs. wavelength) 2) Sample spectrometer 170 and reference spectrometer Measuring the dark current (in the absence of light) of the detector 200 of one or more spectrometers 170, including but not limited to 3) standard or calibration samples or filters 130 or materials, 30. The method of claim 29, which makes measurements that are not limited to these.
【請求項31】 A.移動中、サンプル・コンベアにより運ばれているサン
プルの有無を感知するためのサンプル存在感知手段と、スペクトル測定点に対す
る前記サンプル30の位置/場所のためのサンプル位置感知手段と、コンピュー
タ・プログラム制御CPUへの出力を有する、存在感知手段と位置感知手段と、
測定中の前記サンプル30が、スペクトル測定のための最適な位置に位置してい
るかどうかを判断するためのコンピュータ・プログラム制御CPUと、サンプル
が存在するかどうかを判断するコンピュータ・プログラム制御CPUとを備える
請求項8記載の装置。
31. A. A sample presence sensing means for sensing the presence or absence of a sample being carried by a sample conveyor during movement, a sample position sensing means for the position / location of the sample 30 with respect to a spectral measurement point, and a computer program controlled CPU A presence sensing means and a position sensing means having an output to
A computer program controlled CPU for determining whether or not the sample 30 being measured is located at an optimum position for spectrum measurement, and a computer program controlled CPU for determining whether or not a sample is present. The apparatus of claim 8 comprising.
【請求項32】 A.サンプル存在感知手段が近接感知手段である請求項3
1記載の装置。
32. A. The sample presence sensing means is a proximity sensing means.
1. The device according to 1.
【請求項33】 A.位置感知手段が、サンプル・コンベア295の移動を
検出し、コンピュータ・プログラム制御により、スペクトルの取得を開始および
停止するために、制御信号を始動するCPUに、1つまたは複数の電子またはデ
ジタル信号を供給するエンコーダまたはパルス発生器330である請求項32記
載の装置。
33. A. A position sensing means detects movement of the sample conveyor 295 and, under computer program control, sends one or more electronic or digital signals to the CPU which initiates control signals to start and stop spectrum acquisition. 33. The apparatus of claim 32, which is a delivering encoder or pulse generator 330.
【請求項34】 A.光源ランプの、光源ランプの基準試験を行うスペクト
ロメータの、および検出器からスペクトル入力を受光するスペクトロメータの基
準試験を行うための、コンピュータ・プログラム制御タイミングを有する請求項
33記載の装置。
34. A. 34. The apparatus of claim 33, having computer program controlled timing for performing a reference test of the source lamp, of a spectrometer that performs a reference test of the source lamp, and of a spectrometer that receives spectral input from a detector.
【請求項35】 A.暗いスペクトルおよび/または基準スペクトルおよび
/または標準/校正サンプルの測定を含む基準試験を含む請求項34記載の装置
35. A. 35. Apparatus according to claim 34, comprising a reference test comprising measurement of dark spectrum and / or reference spectrum and / or standard / calibration sample.
【請求項36】 A.コリメーティング・レンズ78、およびまたは例えば
、情報記憶媒体スペクトロメータ170の検出器200への前記サンプル30と
相互に作用した光を転送するための光ファイバを含む、他の光透過手段により達
成した光源ランプの光の収集と;サンプル30が存在しない場合に、光学的フィ
ルタまたはポリマまたは周知で再現することができるスペクトル特性を有する有
機材料であってもよい、前記暗いスペクトル、基準スペクトル(ランプ輝度およ
びカラー出力)および標準/校正サンプルのような、安定性および精度を改善す
るために、他の基準測定が行われ;サンプルが存在しない場合に、下記の測定、
すなわち、1)前記光源の基準スペクトル(輝度対波長)の測定、2)サンプル
・スペクトロメータ170および基準スペクトロメータ170を含むが、これら
に限定されない1つまたは複数のスペクトロメータ170の検出器200の暗電
流(光の無い状態)の測定、3)標準または校正サンプルまたはフィルタ130
または材料を含むが、これらに限定されない測定を行う請求項35記載の装置。
36. A. Achieved by a collimating lens 78, and / or other optical transmission means, including, for example, an optical fiber for transferring light interacting with the sample 30 to the detector 200 of the information storage medium spectrometer 170. Collecting light from a source lamp; said dark spectrum, reference spectrum (lamp brightness), which may be an optical filter or a polymer or organic material with well known and reproducible spectral characteristics in the absence of sample 30. And color output) and standard / calibration samples, other reference measurements are made to improve stability and accuracy;
That is, 1) measuring the reference spectrum (luminance vs. wavelength) of the light source, 2) detecting 200 of one or more spectrometers 170, including but not limited to sample spectrometer 170 and reference spectrometer 170. Measurement of dark current (without light), 3) Standard or calibration sample or filter 130
36. The apparatus of claim 35, which makes measurements including, but not limited to, materials.
【請求項37】 A.光源ランプ輝度またはカラー出力内の基準測定値の変
化により、基準スペクトロメータの出力および検出器からのサンプル・スペクト
ル入力を受光するスペクトロメータの出力を測定する工程と、基準光透過手段に
より、光源ランプから検出器を備えた前記基準スペクトロメータへ光を送る工程
とをさらに有する請求項2記載の方法。
37. A. Light source lamp The process of measuring the output of the reference spectrometer and the output of the spectrometer receiving the sample spectrum input from the detector by the change in the reference measurement in the brightness or color output, and by the reference light transmitting means, the light source lamp From the source to the reference spectrometer with a detector.
【請求項38】 A.前記基準光伝送手段として光ファイバを使用する請求
項37記載の方法。
38. A. The method according to claim 37, wherein an optical fiber is used as the reference light transmission means.
【請求項39】 A.前記基準光伝送手段として光パイプが使用される請求
項37記載の方法。
39. A. 38. The method of claim 37, wherein a light pipe is used as the reference light transmission means.
【請求項40】 A.前記光源ランプからの光だけが、前記基準光伝送手段
に入射することができるように、前記光源ランプのところに、前記基準光伝送手
段を設置する工程を含む請求項37記載の方法。
40. A. 38. The method of claim 37, including the step of providing the reference light transmission means at the light source lamp such that only light from the light source lamp can enter the reference light transmission means.
【請求項41】 A.各光源ランプと各基準光伝送手段との間に、少なくと
も1つのシャッタを設置する工程と、シャッタ制御手段により、前記少なくとも
1つの光シャッタを開閉する工程とを含む請求項40記載の方法。
41. A. 41. The method according to claim 40, comprising the steps of installing at least one shutter between each light source lamp and each reference light transmission means, and opening and closing the at least one optical shutter by shutter control means.
【請求項42】 A.前記基準スペクトロメータにより、各光源ランプを別
々に測定する工程と、前記基準スペクトロメータの出力を前記コンピュータ制御
CPUに入力する工程と、前記CPU内に、各光源ランプの輝度対波長スペクト
ル・プロファイルを記憶する工程と、前記記憶した輝度対波長スペクトルを前記
基準スペクトロメータの出力と比較する工程と、前記比較から、前記光源ランプ
の状態を決定する工程とを含む請求項37記載の方法。
42. A. Measuring each source lamp separately with the reference spectrometer, inputting the output of the reference spectrometer to the computer-controlled CPU, and storing in the CPU the luminance versus wavelength spectral profile of each source lamp. 38. The method of claim 37, comprising storing, comparing the stored luminance versus wavelength spectrum with an output of the reference spectrometer, and determining the state of the light source lamp from the comparison.
【請求項43】 A.濃度(例えば、ブリックスまたは酸味または固さのポ
ンドの百分率等)に対して直線的である吸収(または、対数1/R)スペクトル
を計算するために、前記検出したスペクトルを基準スペクトルとして使用する工
程を含む請求項2記載の方法。
43. A. Using the detected spectrum as a reference spectrum to calculate an absorption (or log 1 / R) spectrum that is linear with respect to concentration (eg, Brix or sourness or pounds of firmness, etc.). The method of claim 2 including.
【請求項44】 A.前記基準光伝送手段のすべての光シャッタを閉じる工
程と、前記スペクトロメータ170の検出器200の暗電流(光がない状態)の
測定を可能にする工程と、各波長(または、検出器)ピクセルのところで、前記
暗電流およびその輝度を測定する工程と、前記測定した暗電流を、シャッタ33
を開いた状態で入手した基準スペクトルから差し引く工程とを含む請求項41記
載の方法。
44. A. Closing all optical shutters of the reference light transmission means, enabling measurement of the dark current (in the absence of light) of the detector 200 of the spectrometer 170, and each wavelength (or detector) pixel By the way, the step of measuring the dark current and its brightness, and the measured dark current are measured by the shutter 33.
42. Subtracting from a reference spectrum obtained open.
【請求項45】 A.基準スペクトロメータの出力と、サンプル・スペクト
ロメータの出力である暗電流を測定する工程と、遮蔽手段により、前記基準スペ
クトロメータへの入力、および前記サンプル・スペクトロメータへの入力を遮蔽
する工程と、前記基準スペクトロメータの出力と前記サンプル・スペクトロメー
タを、前記コンピュータ・プログラム制御CPUに入力する工程と、前記測定し
た出力を前記基準スペクトロメータから差し引く工程と、前記測定した出力を、
前記サンプル・スペクトロメータから差し引く工程とを含む請求項37記載の方
法。
45. A. An output of the reference spectrometer, a step of measuring a dark current which is the output of the sample spectrometer, a step of shielding the input to the reference spectrometer and the input to the sample spectrometer by a shielding means, Inputting the output of the reference spectrometer and the sample spectrometer to the computer program controlled CPU; subtracting the measured output from the reference spectrometer; and the measured output,
38. Subtracting from the sample spectrometer.
【請求項46】 A.少なくとも1つの検出器200を有する少なくとも1
つのスペクトロメータ170に、少なくとも1つの出力82を有する少なくとも
1つの光検出器80と、前記少なくとも1つの光検出器80とサンプル30との
間の少なくとも1つのコリメーティング・レンズ78と、前記サンプル30から
の光を検出するために設置されている前記少なくとも1つの光検出器80と、少
なくとも1つの光源120ランプ123と、前記少なくとも1つの光源120ラ
ンプ123とサンプル30との間の光遮蔽手段と、前記少なくとも1つの光源1
20ランプ123により、前記サンプルを照射できるようにするための、前記光
遮蔽手段内の少なくとも1つのアパーチャ310と、前記少なくとも1つの光源
120ランプ123と、前記少なくとも1つのアパーチャ310との間の少なく
とも1つの光遮断手段と、少なくとも1つの光遮断制御手段により操作すること
ができる少なくとも1つの光遮断手段と、少なくとも1つの光遮断操作制御出力
を有する、少なくとも1つのCPU172から制御信号を受光する前記少なくと
も1つの光遮断制御手段と、少なくとも1つの光源120ランプ123から基準
光出力を受光する少なくとも1つの基準光伝送手段と、前記少なくとも1つの光
源120ランプ123と、前記少なくとも1つの基準光伝送手段との間の、少な
くとも1つの基準光遮断手段と、少なくとも1つの基準光遮断手段制御手段によ
り操作することができる前記少なくとも1つの基準光遮断手段と、少なくとも1
つの基準光遮断動作制御出力307を有する、少なくとも1つのCPU172か
ら制御信号を受信する前記少なくとも1つの基準光遮断手段と、前記少なくとも
1つのスペクトロメータ170の検出器200に入力を供給する前記少なくとも
1つの基準光伝送手段81と、前記少なくとも1つの光源120ランプ123に
、少なくとも1つのランプ電力出力125を供給する前記少なくとも1つのCP
U172と、前記少なくとも1つのCPU172への入力として受信した、少な
くとも1つの出力82を有する、少なくとも1つの基準光伝送手段81から入力
を受信する前記少なくとも1つのスペクトロメータ170と、前記少なくとも1
つのCPU172への入力を形成するために、アナログ/デジタル変換を行うこ
とができる前記スペクトロメータ出力82と、前記少なくとも1つのCPU17
2への入力として受信した少なくとも1つの検出器出力82から、入力を受信す
る前記少なくとも1つのスペクトロメータ170と、前記少なくとも1つのCP
U172への入力を形成するために、アナログ/デジタル変換を行うことができ
る前記スペクトロメータ出力82と、光源120ランプ123と、検出器80と
、シャッタ300を含む光遮断手段と、シャッタ制御手段305と、基準光伝送
手段81と、ケース250とを装着するための装着手段と、サンプル・コンベア
295移動データを供給するCPU172へのエンコーダ/パルス発生器330
と、データ収集の際にCPU172を操作するためのコンピュータ・プログラム
および制御機能とを備える請求項8記載の装置。
46. A. At least one with at least one detector 200
One spectrometer 170, at least one photodetector 80 having at least one output 82, at least one collimating lens 78 between the at least one photodetector 80 and the sample 30, and the sample. 30. At least one photodetector 80 installed to detect light from 30; at least one light source 120 lamp 123; and light blocking means between the at least one light source 120 lamp 123 and sample 30. And said at least one light source 1
At least one aperture 310 in the light blocking means, at least one light source 120 lamp 123, and at least one aperture 310 for allowing the 20 lamps 123 to illuminate the sample. Receiving a control signal from at least one CPU 172 having at least one light blocking means, at least one light blocking means operable by at least one light blocking control means, and at least one light blocking operation control output; At least one light blocking control means, at least one reference light transmission means for receiving a reference light output from at least one light source 120 lamp 123, said at least one light source 120 lamp 123, and said at least one reference light transmission means At least one reference light between The cross-sectional section, said at least one reference light blocking means can be operated by at least one reference light blocking means control means, at least
Said at least one reference light blocking means for receiving a control signal from at least one CPU 172, which has one reference light blocking operation control output 307; and said at least one for supplying an input to a detector 200 of said at least one spectrometer 170. One reference light transmission means 81 and said at least one CP for providing at least one lamp power output 125 to said at least one light source 120 lamp 123.
U172, said at least one spectrometer 170 receiving input from at least one reference light transmission means 81 having at least one output 82 received as input to said at least one CPU 172, and said at least one
The spectrometer output 82 capable of performing analog / digital conversion to form an input to one CPU 172, and the at least one CPU 17
2 from at least one detector output 82 received as an input to the at least one spectrometer 170 and the at least one CP.
The spectrometer output 82 capable of analog / digital conversion, the light source 120 lamp 123, the detector 80, a light blocking means including a shutter 300, and a shutter control means 305 to form an input to U172. A mounting means for mounting the reference light transmission means 81 and the case 250, and an encoder / pulse generator 330 to the CPU 172 for supplying the sample conveyor 295 movement data.
9. The apparatus according to claim 8, further comprising: a computer program and a control function for operating the CPU 172 when collecting data.
【請求項47】 A.基準測定として、反射手段により前記光源120ラン
プ123の輝度対波長出力を測定する工程と、スペクトロメータ検出器が受信す
る光検出器出力を有する光検出器へ、光源ランプからの光を反射するために、反
射手段360の位置決めを行う工程とを含む請求項37記載の方法。
47. A. To measure the brightness versus wavelength output of the light source 120 lamp 123 by a reflection means as a reference measurement, and to reflect the light from the light source lamp to a photodetector having a photodetector output received by a spectrometer detector. 38. The method of claim 37, further comprising: positioning the reflective means 360.
【請求項48】 A.反射位置手段により、前記反射位置手段を制御してい
るCPU172からの出力として、反射制御手段308に従って、光を光源ラン
プから光検出器に反射する位置に反射手段を設置する工程と、手段により、前記
CPU172が、サンプル30の存在の有無を検出し、基準測定を行う場合に、
コンピュータ・プログラム制御のCPU172からの出力として、前記反射位置
手段を制御している反射制御手段308に従って、前記反射手段を挿入する工程
と、コンピュータ・プログラム制御のCPU172からの出力として、前記反射
位置手段を制御している反射制御手段308に従って前記反射手段を引っ込める
工程とを含む請求項47記載の方法。
48. A. As a result of an output from the CPU 172 controlling the reflection position means by the reflection position means, according to the reflection control means 308, a step of installing the reflection means at a position where the light is reflected from the light source lamp to the photodetector; When the CPU 172 detects the presence or absence of the sample 30 and performs reference measurement,
As the output from the computer-program-controlled CPU 172, the step of inserting the reflection means according to the reflection control means 308 controlling the reflection-position means, and as the output from the computer-program-controlled CPU 172, the reflection-position means 48. Withdrawing said reflecting means according to reflection controlling means 308 controlling said.
【請求項49】 請求項8記載の測定において、さらに、前記反射位置手段
を制御しているCPU172からの出力として、反射制御手段308に従って、
光を光源ランプから光検出器に反射する位置に、反射位置手段により設置された
反射手段と、手段により、サンプル30の存在の有無を検出し、基準測定を行う
場合に、コンピュータ・プログラム制御のCPU172からの出力として、前記
反射位置手段を制御している反射制御手段308に従って、前記反射手段を挿入
する前記CPU172と、コンピュータ・プログラム制御のCPU172からの
出力として、前記反射位置手段を制御している反射制御手段308に従って、前
記反射手段を引っ込める工程とを含む装置。
49. The measurement according to claim 8, further comprising: as an output from the CPU 172 controlling the reflection position means, according to the reflection control means 308.
When a reference means is used to detect the presence or absence of the sample 30 by means of the reflection means installed by the reflection position means at the position where the light is reflected from the light source lamp to the photodetector, a computer program control As the output from the CPU 172, the reflection control means 308 controlling the reflection position means 308 controls the reflection position means as an output from the CPU 172 which inserts the reflection means and the computer program controlled CPU 172. Retracting the reflecting means according to the reflecting control means 308.
【請求項50】 A.光源120のランプ123と、前記サンプル・スペク
トロメータ170の検出器200と接続している基準光伝送手段320との間に
位置する実際のサンプル30が、通常の方法で測定される位置またはその近くで
、図12および図13に示すように、基準手段430を機械的に挿入することに
より、前記基準スペクトルを入手するための光反射または拡散本体も同様に入手
することができ、制御信号を受信した場合に、図12および13に示すように、
ピストン420を押し出したり421、引っ込めたり422するアクチュエータ
410を作動することができるアクチュエータ・システム400を含むがこれに
限定されない挿入手段、または制御信号を含む当業者であれば周知の手段により
、例えば、電気的手段、空気圧手段、油圧手段およびその他の手段を含む動力が
、当業者であれば理解できると思うが、動力伝送手段440により前記アクチュ
エータを操作するために供給される請求項8記載の装置。
50. A. The actual sample 30 located between the lamp 123 of the light source 120 and the reference light transmission means 320 connected to the detector 200 of the sample spectrometer 170 is at or near the position measured in the usual way. Then, as shown in FIGS. 12 and 13, by mechanically inserting the reference means 430, the light reflecting or diffusing body for obtaining the reference spectrum can be obtained as well, and the control signal can be received. 12 and 13 as shown in FIG.
Insertion means including, but not limited to, an actuator system 400 capable of actuating an actuator 410 that pushes or 421 pistons 420 and retracts 422, or by means well known to those skilled in the art, including control signals, for example: 9. A device according to claim 8 in which power, including electrical, pneumatic, hydraulic and other means is provided by the power transmission means 440 to operate the actuator, as will be appreciated by those skilled in the art. .
【請求項51】 A.前記サンプルがローリングしている間または回転して
いる間に、前記サンプルの内部を、少なくとも1つの光源ランプにより照射する
工程を含み、その場合、ローリング測定が、全製品の測定を全体的に改善する請
求項2記載の方法。
51. A. Illuminating the interior of the sample with at least one light source lamp while the sample is rolling or rotating, wherein the rolling measurement improves overall measurement of the whole product The method according to claim 2, wherein
【請求項52】 A.前記サンプルがローリングしている間または回転して
いる間に、前記サンプルの内部を、少なくとも1つの光源ランプにより照射する
工程を含み、その場合、サンプルをローリングしないで行う測定が精度を改善し
、移動によりスペクトル・ノイズが少なくなる請求項2記載の方法。
52. A. Illuminating the interior of the sample with at least one light source lamp while the sample is rolling or rotating, in which case measurements made without rolling the sample improve accuracy, The method of claim 2 wherein the movement reduces spectral noise.
【請求項53】 A.サンプル30がスペクトル取得点を通過する場合に、
複数のスペクトルを入手する工程を含み、その場合、各スペクトルが、前記製品
上の異なる測定位置または領域を表す請求項2記載の方法。
53. A. When the sample 30 passes the spectrum acquisition point,
The method of claim 2, comprising obtaining a plurality of spectra, each spectrum representing a different measurement location or region on the product.
【請求項54】 A.1)この業界で一般に使用される重量または質量セン
サにより、前記サンプルの大きさまたは重量を測定することにより、2)例えば
、カメラまたは電荷結合素子の映像からデータを供給するために、色分類機また
は欠陥分類機を使用することにより、3)他の業界で通常使用される磁気カーテ
ン、誘導カーテン、光反射カーテンまたは多重光ビーム・カーテンをベースとす
る他のサイズ・センサを使用することにより、小さなサンプルおよび大きなサン
プルの信号対雑音比および精度を最適化する工程を含む請求項2記載の方法。
54. A. 1) by measuring the size or weight of the sample with a weight or mass sensor commonly used in the industry, and 2) a color classifier, for example to provide data from an image of a camera or charge coupled device. Or by using a defect classifier, 3) by using other size sensors based on magnetic curtains, inductive curtains, light reflecting curtains or multiple light beam curtains commonly used in other industries, The method of claim 2 including the step of optimizing the signal to noise ratio and accuracy of the small and large samples.
【請求項55】 A.前記サンプルの相対的サイズにより、大きなサンプル
30に対して改善された信号対雑音比スペクトルを供給し、例えば、検出器80
の露出または積分時間を、大きな製品サンプル30に対してはもっと長く、小さ
な製品に対してはもっと短く設定することができるように、小さな製品サンプル
30の場合に、検出器80が光により飽和するのを防止するために、例えば、ア
パーチャ310の大きさを変えることにより、ハードウェア・スペクトル取得パ
ラメータまたは光の量を調整する工程を含む請求項54記載の方法。
55. A. The relative size of the samples provides an improved signal-to-noise ratio spectrum for large samples 30, for example detector 80
In the case of a small product sample 30, the detector 80 is saturated with light so that the exposure or integration time of the can be set longer for large product samples 30 and shorter for smaller products. 55. The method of claim 54, including the step of adjusting the hardware spectrum acquisition parameters or the amount of light, for example, by changing the size of the aperture 310, to prevent this.
【請求項56】 A.1つのサンプルから収集した、複数の個々のスペクト
ルをチェックすることにより精度を改善する工程と、低品質または「異常値(o
utlier)」スペクトルを除去し、暗い、基準およびサンプルのために収集
した生のデータから、前記吸収スペクトルを計算する工程と、コンピュータ・プ
ログラム制御CPUにより、またはプログラムしたハードウェアにより、個々の
各サンプルに対して入手した一連のスペクトル、またはスペクトルのバッチから
の個々の各スペクトルをチェックする工程と、成分または特性予測のための残り
のスペクトルを使用して、スペクトルのこのバッチから低品質スペクトルを削除
する工程と、下記のように、すなわち、吸収スペクトル=−log10[(サン
プル輝度スペクトル−サンプル暗電流スペクトル)/(基準輝度スペクトル−基
準暗電流スペクトル)]、すなわち、前記吸収スペクトルは、前記暗電流修正基
準スペクトルに対する前記暗電流修正サンプル・スペクトルの比率の負の対数(
底は10)に等しいことを利用して、前記製品サンプルの保留スペクトルを適当
な基準および暗電流測定値と結合する工程をさらに有する請求項2記載の方法。
56. A. Improving accuracy by checking multiple individual spectra collected from one sample and low quality or "outliers (o
utlier) "spectra, and calculating said absorption spectra from the raw data collected for the dark, reference and samples, and for each individual sample by a computer program controlled CPU or by programmed hardware. Remove low quality spectra from this batch of spectra using the process of checking each individual spectrum from a series of spectra or batches of spectra obtained for and the remaining spectra for component or characterization predictions And absorption spectrum = −log 10 [(sample luminance spectrum−sample dark current spectrum) / (reference luminance spectrum−reference dark current spectrum)], that is, the absorption spectrum is the dark spectrum. For current correction reference spectrum That the dark current correction sample spectra of the ratio of negative logarithm (
The method of claim 2 further comprising the step of utilizing the base equal to 10) to combine the retained spectrum of the product sample with a suitable reference and dark current measurement.
【請求項57】 A.前記製品サンプルの中間または平均吸収スペクトルを
生成するために、各製品サンプルの前記すべての吸収スペクトルを結合する工程
と、前に記憶した校正アルゴリズムをベースとして問題のサンプルの成分、特徴
または特性を計算するために、この平均吸収スペクトルを使用する工程をさらに
有する請求項56記載の方法。
57. A. Combining all of the absorption spectra of each product sample to produce an intermediate or average absorption spectrum of the product sample, and calculating a component, feature or characteristic of the sample in question based on a previously stored calibration algorithm 57. The method of claim 56, further comprising the step of using this average absorption spectrum to:
【請求項58】 A.個々の製品サンプルの問題のサンプルの成分、特徴ま
たは特性の複数の結果を計算するために、前記前に記憶した校正アルゴリズムと
一緒に各吸収スペクトルを個々に使用する工程と、すべての数値を合計し、結果
として得られた合計の数値を、使用した吸収スペクトルの数で割ることにより、
問題の前記中間または平均の成分、特徴または特性を決定する工程をさらに有す
る請求項56記載の方法。
58. A. Individual use of each absorption spectrum together with the previously stored calibration algorithm to calculate multiple results for the constituent, feature or characteristic of the sample in question of the individual product sample, and summing all numbers Then, by dividing the resulting total number by the number of absorption spectra used,
57. The method of claim 56, further comprising the step of determining the intermediate or average component, characteristic or property of interest.
【請求項59】 A.実験室用の基準技術により測定される同じ位置で、可
視光線データ/近赤外線データを収集した製品サンプル上で、サンプルおよびリ
ンク位置を測定する工程と、下記のように、すなわち、1)製品サンプル30の
スペクトルを測定し、吸収スペクトルを測定し、基準電流および暗電流を修正し
、測定値を記憶することにより、2)前記製品サンプル上で標準実験室用の測定
を行うことにより、近赤外線方法を成功させるためには、前記光源120のラン
プ123と、例えば、前記スペクトロメータ170の検出器200に接続してい
る光検出器80のような、光収集検出器の間で応答指令信号を送るサンプル30
の一部が、前記標準実験室用の技術により測定した部分と同じであることが重要
であることを遵守する工程をさらに有する請求項2記載の方法。
59. A. Measuring the sample and link position on the product sample collecting visible / near infrared data at the same position measured by the laboratory reference technique, as follows: 1) product sample Near infrared by measuring 30 spectra, measuring absorption spectra, correcting reference and dark currents and storing the measurements 2) by making standard laboratory measurements on the product sample In order for the method to be successful, a response command signal is sent between the lamp 123 of the light source 120 and a light collecting detector, such as the photodetector 80 connected to the detector 200 of the spectrometer 170. Sample 30 to send
3. The method of claim 2, further comprising the step of adhering that it is important that a portion of said is the same as the portion measured by said standard laboratory technique.
【請求項60】 A.サンプル・コンベア295により、サンプルを光検出
器を含む近赤外線測定位置に移動する工程と、コンベア295をローリングさせ
るかさせないかを選択する工程であって、その場合、ローリングにより、前記全
サンプルの問題の成分、特徴または特性の分析が行われる工程と、校正アルゴリ
ズムが、(ローリングする製品の測定により)、この方法で生成されている場合
には、平均吸収スペクトルを生成するために、その個々の製品に対する前記保留
スペクトル全部を平均し、前記全製品の成分、特徴または特性がこの1つの吸収
スペクトルに割り当てられる工程をさらに有する請求項59記載の方法。
60. A. The steps of moving the sample to the near infrared measurement position including the photodetector by the sample conveyor 295 and the step of selecting whether or not the conveyor 295 is rolled, in which case the rolling causes problems of all the samples. Of the components, characteristics or properties of the, and calibration algorithms (if measured by the rolling product), in order to produce an average absorption spectrum of the individual, if produced in this way. 60. The method of claim 59, further comprising the step of averaging all of the retained spectra for a product and assigning the composition, feature or property of the entire product to this one absorption spectrum.
【請求項61】 A.サンプル・コンベア295により、サンプルを光検出
器を含む近赤外線測定位置に移動する工程と、サンプル・コンベア295手段を
ローリングさせないことを選択する工程と、そのスペクトルを採取した製品サン
プル30の同じ場所で、実験室用の測定を行う工程と、実験室用の分析を行う前
に、サンプルをもっと小さい部分に小分けするかどうかを決定する工程と、近赤
外線の採取時間を、それぞれ、小さな製品サンプルと大きな製品サンプルの測定
に対応する、もっと短い時間またはもっと長い時間に調整する工程と、前記製品
サンプル30の小分けした各部分と、その特定の位置に関連する1つまたは複数
のスペクトルとを関連付ける工程と、実験室用の方法で決定した問題の決定した
成分、特徴または特性を、その特定の位置からの各スペクトルまたは複数のスペ
クトルに割り当てる工程をさらに有する請求項59記載の方法。
61. A. The sample conveyor 295 moves the sample to the near-infrared measurement position including the photodetector, the step of not rolling the sample conveyor 295 means, and the same location of the product sample 30 from which the spectrum was taken. , The process of making measurements for the laboratory, the step of deciding whether to subdivide the sample into smaller parts before performing the analysis for the laboratory, and the near-infrared sampling time for small product samples, respectively. Adjusting to shorter or longer times, corresponding to the measurement of large product samples, and associating each aliquot of the product sample 30 with one or more spectra associated with that particular location. And the determined component, characteristic or property of the problem determined by the laboratory method from its specific position. The method of claim 59, further comprising a respective spectral or more steps to be assigned to the spectrum.
【請求項62】 A.統計的修正分析および校正モデル作成を行う前に、吸
収スペクトルに対して数学的処理を行う工程と、ビンおよび平滑機能により吸収
スペクトルを前処理する工程と、部分的最小自乗分析(または、区分的直接標準
化のようなその修正分析)により、吸収スペクトルを、ブリックス、酸味、pH
、固さ、色および外部および内部異常の程度およびタイプ、および味覚品質のよ
うな、前記割り当てた成分値および特定値に関連付ける工程をさらに有する請求
項2記載の方法。
62. A. Before performing the statistical correction analysis and calibration model creation, mathematical processing is performed on the absorption spectrum, preprocessing the absorption spectrum by bin and smoothing function, and partial least squares analysis (or piecewise Its modified analysis, such as direct normalization, allows absorption spectra to be measured for brix, sourness, pH
3. The method of claim 2, further comprising the step of associating with said assigned component values and specific values, such as, hardness, color and degree and type of external and internal abnormalities, and taste quality.
【請求項63】 A.校正モデルを開発するために必要なサンプルの数を最
小限度に少なくする工程と、破壊的実験室用の測定を行う前に、前記吸収スペク
トルに対して、主要成分分析(PCA)を行う工程と、主要成分分析(例えば、
スコア1対スコア2、スコア3対スコア4など)から結果として得られるスコア
曲線を生成する工程と、ランダムに、または1つのグループとして、元のサンプ
ル30の全グループと比較した、スコア値の類似の範囲、平均および標準偏差を
示すサンプルを選択することにより、スコア曲線から元のサンプル(例えば、元
のサンプル数の40%)のサブセットを選択する工程をさらに有する請求項2記
載の方法。
63. A. Minimizing the number of samples needed to develop a calibration model, and performing a principal component analysis (PCA) on the absorption spectrum prior to making destructive laboratory measurements. , Principal component analysis (eg,
Generating a resulting score curve from score 1 vs. score 2, score 3 vs. score 4, etc.) and similarity of score values compared to all groups of original sample 30 randomly or as a group 3. The method of claim 2, further comprising selecting a subset of the original samples (e.g., 40% of the original number of samples) from the score curve by selecting samples exhibiting the range, mean and standard deviation.
【請求項64】 A.測定精度を維持するために、校正の更新を定期的に行
わなければならない工程と、校正の更新の手間を最小限度に低減する工程と、果
物サンプルまたは野菜サンプルが、包装用倉庫および仕分け用倉庫内に収容され
ている間に、可視光線/近赤外線スペクトルを分析する工程と、コンピュータ・
プログラム制御CPUによりチェックを行い、また前記サンプルが潜在的な校正
更新サンプルとしての資格があるかどうかを判断する工程と、低い成分値から高
い成分値をカバーし、元のサンプルの30というスコア値と同じ範囲をカバーす
る校正更新サンプル30を選択する工程をさらに有する請求項63記載の方法。
64. A. In order to maintain the measurement accuracy, calibration update must be performed regularly, calibration update is minimized, and fruit or vegetable samples are stored in the packaging warehouse and sorting warehouse. Analyzing visible / near infrared spectra while being housed in a computer;
Checking by the program control CPU and determining if the sample qualifies as a potential calibration update sample, covering low to high component values, score value of 30 for the original sample 64. The method of claim 63, further comprising selecting a calibration update sample 30 that covers the same range as.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005085779A1 (en) * 2004-03-03 2005-09-15 National Food Research Institute Method for leveling response characteristics of spectroscope
WO2009038206A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Suntory Holdings Limited Visible/near-infrared spectrum analyzing method and grape fermenting method
JP2009098033A (en) * 2007-10-17 2009-05-07 Takara Keiki Seisakusho:Kk Apparatus and method for measuring sugar content of fruit vegetables
JP2010210355A (en) * 2009-03-09 2010-09-24 Kobe Univ Method and apparatus for nondestructive measurement of component of vegetable etc. using near-infrared spectroscopy
JP2015148453A (en) * 2014-02-05 2015-08-20 国立大学法人神戸大学 Fruit/vegetable quality measuring apparatus and fruit/vegetable quality measuring method
JP2016045091A (en) * 2014-08-22 2016-04-04 三井金属計測機工株式会社 Nondestructive measurement device and nondestructive measurement method of anthocyanin content in fruit and vegetable
US9983141B2 (en) 2014-06-27 2018-05-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Gas sensor, refrigerator having the gas sensor and method of controlling the refrigerator
JP2019113568A (en) * 2019-04-18 2019-07-11 浜松ホトニクス株式会社 Spectrometric measurement device and spectrometric measurement method
JP2020101409A (en) * 2018-12-20 2020-07-02 株式会社クボタ Portable measurement device
WO2021161770A1 (en) * 2020-02-13 2021-08-19 大王製紙株式会社 Material determination device for waste plastics

Families Citing this family (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB8719091D0 (en) * 1987-08-12 1987-09-16 Unilever Plc Skin treatment composition
ITVI20050098A1 (en) 2005-04-06 2006-10-07 Caeleno Srl ASSESSMENT PROCEDURE FOR THE PHENOLIC MATURATION OF A FRUIT AND RELATIVE DEVICE
CN100462712C (en) * 2005-08-03 2009-02-18 北京农业信息技术研究中心 Non-destructive detecting method and detecting instrument for portable plant nitrogen and water content
CN100335886C (en) * 2006-05-09 2007-09-05 江西农业大学 Reflection type fast detector for acidity of fruit confection
CN100335887C (en) * 2006-05-09 2007-09-05 江西农业大学 Transmission type fast detector for nutrient in fruit
PT104566B (en) * 2009-05-12 2013-09-20 Univ Do Minho METHOD AND MONITORING DEVICE FOR THE PRODUCTION OF UVA WITH UV-VIS-SWNIR SPECTROSCOPY
SE535853C2 (en) * 2010-07-08 2013-01-15 Itab Scanflow Ab checkout counter
CN102959382A (en) * 2010-07-09 2013-03-06 千代田电子工业株式会社 Nondestructive measuring device for green grocery
ES2388513B1 (en) * 2011-02-22 2013-07-01 Urtasun Tecnología Alimentaria S.L. SYSTEM FOR ANALYSIS OF VEGETABLE PRODUCTS DURING THE PROCESSING OF THE SAME.
ES2401624B2 (en) * 2011-10-03 2014-01-15 Universidad De Huelva PORTABLE DEVICE FOR THE RECOGNITION OF THE MATURITY OF FRUITS
CN102590131A (en) * 2012-01-18 2012-07-18 中国农业大学 Fresh meat deep water nondestructive on-line detection device and method
CN102645416A (en) * 2012-03-27 2012-08-22 北京林业大学 Method for rapidly determining anthocyanin content in blueberries
WO2013157946A1 (en) 2012-04-20 2013-10-24 Moba Group B.V. Method for detecting defects in food products
US9413988B2 (en) * 2012-07-24 2016-08-09 Fluke Corporation Thermal imaging camera with graphical temperature plot
GB2507828B (en) * 2013-02-04 2015-05-13 Messier Dowty Ltd Deformation Detection Tool & Method for Detecting Deformation
CN103281459A (en) * 2013-06-06 2013-09-04 仝晓萌 Mobile phone capable of measuring sweetness and PH value of fruit
CN103487397B (en) * 2013-09-23 2015-10-28 浙江农林大学 A kind of thunder bamboo shoots hardness method for quick and device
CN104574341B (en) * 2013-10-11 2017-09-05 中国林业科学研究院资源信息研究所 A kind of determination method and apparatus of sugar degree
CN104089881A (en) * 2013-12-17 2014-10-08 浙江工商大学 Pseudosciaena crocea storage time detection method
CN103792235A (en) * 2014-01-10 2014-05-14 内蒙古农业大学 Diffuse transmission spectrum and image information fusion method for detecting internal quality of honeydew melons on line and device
CN103808689A (en) * 2014-02-21 2014-05-21 山东省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 Five-point near infrared fruit maturity and quality detector
ES2554396B1 (en) * 2014-04-30 2016-10-07 Universidad De Sevilla Discrete measuring device for reflectance of multiband NIR of the glucoacidic index in grapes for wine
CN104251837B (en) * 2014-10-17 2016-08-31 北京农业智能装备技术研究中心 Fruit internal quality NIR transmittance spectroscopy on-line detecting system and method
CN104483287A (en) * 2014-12-05 2015-04-01 南京工业大学 Detection device and detection method based on near infrared spectrum for biological parameters in on-line fermentation process
US10684128B2 (en) 2015-03-09 2020-06-16 Alliance For Sustainable Energy, Llc Batch and continuous methods for evaluating the physical and thermal properties of films
CN105241555B (en) * 2015-09-09 2018-07-31 浙江大学 Fruit bruising detection method and device based on fruit surface different tissues thermal characteristics
CN106680236A (en) * 2015-11-06 2017-05-17 深圳市芭田生态工程股份有限公司 Method for mapping spectral data and chemical detection data
CN106680219A (en) * 2015-11-06 2017-05-17 深圳市芭田生态工程股份有限公司 Method for establishing data model by using spectral data and chemical detection data
TWI703313B (en) * 2015-12-09 2020-09-01 台灣超微光學股份有限公司 Measuring method of spectrometer, spectrometer and electronic circuitry thereof
CN105807014A (en) * 2016-01-13 2016-07-27 青岛万福质量检测有限公司 Detection method for energy of vegetables and fruits
CN107621460A (en) * 2016-07-15 2018-01-23 华东交通大学 A kind of near infrared spectrum diffusing transmission technology yellow peach implicit damage and pol while on-line measuring device and method
CN109640674A (en) * 2016-07-22 2019-04-16 开利公司 The rotten identification of cold chain and management system
CN106323880A (en) * 2016-07-29 2017-01-11 河南科技大学 Plant leaf anthocyanin content estimation method and device based on SOC hyperspectral index
CN106311627B (en) * 2016-08-05 2018-07-20 中山市恒辉自动化科技有限公司 A kind of food automatic detection device
CN106525720B (en) * 2016-11-17 2019-03-29 常熟理工学院 The method that adjacent Single wavelength realization food safety quickly detects is fitted using dual wavelength
CN107340244B (en) * 2017-02-06 2019-08-30 重庆文理学院 A kind of optimal spectral method of detection of seasonality of greenhouse celery
CN106950183A (en) * 2017-02-28 2017-07-14 中国科学院合肥物质科学研究院 A kind of portable soil nutrient detection means based on spectral technique
CN107202761A (en) * 2017-06-09 2017-09-26 甘肃萃英大农科技有限公司 The portable detection equipment and detection method of a kind of quick detection fruit internal quality
US11270245B2 (en) 2018-08-07 2022-03-08 Walmart Apollo, Llc System and method for forecasting deliveries via blockchain smart contracts
CN109655414B (en) * 2018-11-27 2021-11-02 Oppo广东移动通信有限公司 Electronic equipment, information pushing method and related product
DE102018220601A1 (en) * 2018-11-29 2020-06-04 Robert Bosch Gmbh Spectrometer device and a corresponding method for operating a spectrometer device
US11035788B2 (en) 2019-03-15 2021-06-15 Tropicana Products, Inc. Technologies for the selection and processing of plants
CN110263969B (en) * 2019-05-07 2023-06-02 西北农林科技大学 Dynamic prediction system and prediction method for quality of apples with shelf life
CN110208194A (en) * 2019-06-11 2019-09-06 华东交通大学 Fruit maturity detection device and maturity assessment method
CN110687134B (en) * 2019-09-29 2021-03-16 武汉大学 Online detection device and method in production of banded FPC
CN110927073A (en) * 2019-11-06 2020-03-27 广东弓叶科技有限公司 Multispectral imaging method, electronic device and storage medium
SG10201911636PA (en) * 2019-12-04 2020-03-30 Teapasar Pte Ltd System and method for non-destructive rapid food profiling using artificial intelligence
CN111060473B (en) * 2020-01-15 2021-06-25 王丽娟 Food quality analysis detection device
CN112986174A (en) * 2021-02-03 2021-06-18 佛山一本农业科技有限公司 Near infrared spectrum-based fruit and vegetable optimal sorting method and system and readable storage medium
CN113390802B (en) * 2021-04-28 2023-03-14 中国农业科学院农产品加工研究所 Distance adjusting method and system for meat quality online detection
CN113177925B (en) * 2021-05-11 2022-11-11 昆明理工大学 Method for nondestructive detection of fruit surface defects
CN113418878A (en) * 2021-06-15 2021-09-21 桂林电子科技大学 Fruit maturity detection system and method based on micro spectral sensor
CN113640244B (en) * 2021-07-28 2022-09-23 湖南师范大学 Fruit tree variety identification method based on visible near infrared spectrum
CN114235723B (en) * 2021-11-04 2024-04-02 福建师范大学 Nondestructive measurement method and terminal for internal quality of fruits
CN114295883B (en) * 2022-01-06 2023-08-22 南京大学 Multi-dimensional calibration method for improving measurement accuracy of optical fiber current sensor
CN115046961A (en) * 2022-06-15 2022-09-13 浙江大学 Spectrum detection method suitable for detecting content of lycopene in agricultural products
CN116297297B (en) * 2023-05-22 2023-08-15 成都博瑞科传科技有限公司 Method and sensor for detecting total nitrogen in water based on array spectrum and ion selection method
CN117093841B (en) * 2023-10-18 2024-02-09 中国科学院合肥物质科学研究院 Abnormal spectrum screening model determining method, device and medium for wheat transmission spectrum

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5089701A (en) 1990-08-06 1992-02-18 The United States Of America As Represented By The Secretary Of Agriculture Nondestructive measurement of soluble solids in fruits having a rind or skin
JP2881201B2 (en) 1990-08-23 1999-04-12 三井金属鉱業株式会社 Method and apparatus for measuring sugar content of citrus fruit
US5303026A (en) * 1991-02-26 1994-04-12 The Regents Of The University Of California Los Alamos National Laboratory Apparatus and method for spectroscopic analysis of scattering media
JP2517858B2 (en) 1991-10-04 1996-07-24 農林水産省食品総合研究所長 Nondestructive measurement method of fruit sugar content by near infrared transmission spectrum
US5926262A (en) * 1997-07-01 1999-07-20 Lj Laboratories, L.L.C. Apparatus and method for measuring optical characteristics of an object
US6100526A (en) 1996-12-30 2000-08-08 Dsquared Development, Inc. Grain quality monitor
GB9709840D0 (en) 1997-05-15 1997-07-09 Sinclair Int Ltd Assessment of the condition of fruit and vegetables
NL1009556C2 (en) * 1998-07-03 2000-01-07 Cpro Dlo Method for determining the quality of fruit and berries and device for separating fruit and berries.

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005085779A1 (en) * 2004-03-03 2005-09-15 National Food Research Institute Method for leveling response characteristics of spectroscope
WO2009038206A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Suntory Holdings Limited Visible/near-infrared spectrum analyzing method and grape fermenting method
JP5441703B2 (en) * 2007-09-21 2014-03-12 サントリーホールディングス株式会社 Visible / Near-Infrared Spectroscopy and Grape Brewing Method
JP2009098033A (en) * 2007-10-17 2009-05-07 Takara Keiki Seisakusho:Kk Apparatus and method for measuring sugar content of fruit vegetables
JP2010210355A (en) * 2009-03-09 2010-09-24 Kobe Univ Method and apparatus for nondestructive measurement of component of vegetable etc. using near-infrared spectroscopy
JP2015148453A (en) * 2014-02-05 2015-08-20 国立大学法人神戸大学 Fruit/vegetable quality measuring apparatus and fruit/vegetable quality measuring method
US9983141B2 (en) 2014-06-27 2018-05-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Gas sensor, refrigerator having the gas sensor and method of controlling the refrigerator
JP2016045091A (en) * 2014-08-22 2016-04-04 三井金属計測機工株式会社 Nondestructive measurement device and nondestructive measurement method of anthocyanin content in fruit and vegetable
JP2020101409A (en) * 2018-12-20 2020-07-02 株式会社クボタ Portable measurement device
JP7280038B2 (en) 2018-12-20 2023-05-23 株式会社クボタ Portable measuring device
JP2019113568A (en) * 2019-04-18 2019-07-11 浜松ホトニクス株式会社 Spectrometric measurement device and spectrometric measurement method
WO2021161770A1 (en) * 2020-02-13 2021-08-19 大王製紙株式会社 Material determination device for waste plastics
JP2021128063A (en) * 2020-02-13 2021-09-02 大王製紙株式会社 Material determination device for waste plastic
JP7376380B2 (en) 2020-02-13 2023-11-08 大王製紙株式会社 Waste plastic sorting equipment

Also Published As

Publication number Publication date
AU2001245710B2 (en) 2005-02-17
AU4571001A (en) 2001-09-24
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CA2402669A1 (en) 2001-09-20
NZ521919A (en) 2004-03-26
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BR0109219A (en) 2004-06-22
IL151751A0 (en) 2003-04-10
CA2402669C (en) 2006-07-18

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