JP2008145341A - Method for forming raw fish body quality calibration curve, and raw fish body quality discrimination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、各種の加工又は調理の材料としての生魚体の品質判別ための生魚体品質検量線作成方法及び生魚体品質判別法に関する。 The present invention relates to a raw fish body quality calibration curve creation method and a raw fish body quality discrimination method for discriminating the quality of raw fish bodies as various processing or cooking materials.
加工食品の原料又は調理の材料として生魚を提供する場合、提供先において行われる加工や調理に適した生魚を予め選別することが望まれる。 When providing raw fish as a raw material of processed food or a cooking material, it is desired to select in advance a raw fish suitable for processing and cooking performed at the supplier.
従来は、このような選別は主に経験や勘に頼っていた。これに対し、魚体の品質を分析又は管理する技術としては、例えば、特開２００４−７８５７１号公報（特許文献１）記載の技術を挙げることができる。 Traditionally, such sorting has relied mainly on experience and intuition. On the other hand, as a technique for analyzing or managing the quality of a fish body, for example, a technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-78571 (Patent Document 1) can be given.
同公報には、漁獲魚体の肉質分析手段の例として、漁獲魚体を切断し、超音波装置やコンピュータ断層撮影装置によって、磁気判別・電気抵抗などにより判別し得る「色差、鮮度（Ｋ値）、脂肪含有率」を数値化することが記載されている。Ｋ値とは、（（Ｈ×Ｒ＋Ｈｘ）／（ＡＴＰ＋ＡＤＰ＋ＡＭＰ＋ＩＭＰ＋ＨｘＲ＋Ｈｘ））×１００（％）で表されるＨｘＲとＨｘの蓄積割合である。 In the same publication, as an example of a meat quality analysis means of a fish body, a fish body is cut, and can be discriminated by magnetic discrimination / electric resistance by an ultrasonic device or a computer tomography apparatus, such as “color difference, freshness (K value), It is described that the “fat content” is quantified. The K value is an accumulation ratio of HxR and Hx expressed by ((H × R + Hx) / (ATP + ADP + AMP + IMP + HxR + Hx)) × 100 (%).
この技術は加工前の魚体の品質を分析するものであるが、提供先において行われる加工や調理に適した生魚を予め選別するためのものではない。而も、漁獲魚体を切断して分析するものであって、非破壊的に分析を行なうものではない。
本発明者は、加工又は調理の材料としての生魚体の品質と、その水分含有率や脂肪含有率との対応性が高いことを見出し、近赤外線スペクトル分析により生魚体の水分含有率と脂肪含有率を推定して、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を非破壊的に判別することを検討した。この方法によれば、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を従来よりも確実に非破壊的に判別することができることがわかったが、より実用性を高めるには、更に確実性高く判別し得る手段が必要である。 The present inventor has found that the quality of raw fish as a processing or cooking material is highly compatible with its water content and fat content, and the water content and fat content of raw fish by near infrared spectrum analysis. We estimated the rate and examined non-destructively the quality of raw fish as a processing or cooking ingredient. According to this method, it was found that the quality of raw fish as a processing or cooking material can be determined more reliably and non-destructively than before, but in order to improve practicality, it is determined with higher certainty. There is a need for possible means.
本発明は、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を、非破壊的に容易に而も確実性高く判別することができる生魚体品質検量線作成方法及び生魚体品質判別法を提供することを目的とする。 The present invention provides a raw fish quality calibration curve creation method and a raw fish quality discrimination method that can easily and non-destructively discriminate the quality of a raw fish body as a processing or cooking material. With the goal.
上記目的を達成する本発明の生魚体品質検量線作成方法は、
生魚体の近赤外線反射スペクトルに基づき生魚体の品質を判別する検量線を作成する方法であって、
生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルと、その生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質に関し、多変量解析を行うことにより、生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルについて１又は２以上の潜在的変数を導出して加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する検量線を得るものである。
The raw fish body quality calibration curve creation method of the present invention that achieves the above object
A method for creating a calibration curve for determining the quality of a raw fish based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish,
By conducting a multivariate analysis on the near-infrared reflectance spectrum of a raw fish sample and the quality of the raw fish sample processed or cooked products, one or more potential in the near-infrared reflectance spectrum of the raw fish sample A calibration curve for determining the quality of raw fish as a material for processing or cooking by deriving variables is obtained.
生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルと、その生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質に関し、多変量解析を行うことにより、生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルについて１又は２以上の潜在的変数を導出して加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する検量線を作成することによって、生魚体の近赤外線反射スペクトルと加工又は調理の材料としての生魚体の品質との間に高い相関係数を有する検量線が得られる。 By conducting a multivariate analysis on the near-infrared reflectance spectrum of a raw fish sample and the quality of the raw fish sample processed or cooked products, one or more potential in the near-infrared reflectance spectrum of the raw fish sample By creating a calibration curve that derives variables and discriminates the quality of raw fish as a processing or cooking material, between the near-infrared reflectance spectrum of the raw fish and the quality of the raw fish as a processing or cooking material A calibration curve with a high correlation coefficient is obtained.
この作成方法により作成された検量線を用いることにより、生魚体の近赤外線反射スペクトルに基づき、生魚体に損傷や悪影響を与えることなく、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を容易に而も確実性高く判別することができる。 By using the calibration curve created by this production method, the quality of the raw fish body as a processing or cooking material can be easily determined based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body without damaging or adversely affecting the raw fish body. Can be determined with high certainty.
本発明の生魚体品質検量線作成方法は、上記の生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質が、複数の等級のうち何れであるかを判定するパネルの官能評価により判定される品質であり、
前記パネルを構成する各パネリストによる前記判定は、各等級に該当する標準的な加工又は調理品を全パネリストに共通の基準とする判定であることが好ましい。
The raw fish quality calibration curve creation method of the present invention is the quality determined by sensory evaluation of the panel for determining which of the plurality of grades is the quality of the raw fish sample processed or the sensory evaluation of the cooked product. And
The determination by each panelist constituting the panel is preferably a determination that uses a standard processed or cooked product corresponding to each grade as a standard common to all panelists.
生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質が、複数の等級のうち何れであるかを判定するパネルの官能評価により判定される品質であり、パネルを構成する各パネリストによる判定が、各等級に該当する標準的な加工又は調理品を全パネリストに共通の基準とする判定であるものとすることによって、より精度の良い検量線が得られる。 The quality of the raw fish sample processed or sensory evaluation of the cooked product is the quality determined by the sensory evaluation of the panel to determine which is a plurality of grades, and the determination by each panelist constituting the panel is A calibration curve with higher accuracy can be obtained by determining that the standard process or cooked product corresponding to the grade is a standard common to all panelists.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、上記近赤外線反射スペクトルが、生魚体サンプルのうち腹腔の影響を排除できる部位についての近赤外線反射スペクトルであることが好ましい。 Moreover, it is preferable that the said near-infrared reflectance spectrum is a near-infrared reflectance spectrum about the site | part which can exclude the influence of an abdominal cavity among raw fish body samples.
近赤外線反射スペクトルを、生魚体サンプルのうち腹腔の影響を排除できる部位についての近赤外線反射スペクトルとすることによって、より精度の良い検量線が得られる。 A calibration curve with higher accuracy can be obtained by using the near-infrared reflection spectrum as a near-infrared reflection spectrum for a portion of the raw fish sample that can eliminate the influence of the abdominal cavity.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、上記近赤外線反射スペクトルが、生魚体サンプルのうち肛門より後ろの腹側についての近赤外線反射スペクトルであることが好ましい。 Moreover, it is preferable that the said near-infrared reflection spectrum is a near-infrared reflection spectrum about the abdominal side after an anus among raw fish body samples.
近赤外線反射スペクトルを、生魚体サンプルのうち肛門より後ろの腹側についての近赤外線反射スペクトルとすることによって、より精度の良い検量線が得られる。 A calibration curve with higher accuracy can be obtained by using the near-infrared reflection spectrum as the near-infrared reflection spectrum for the ventral side behind the anus in the raw fish body sample.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、上記多変量解析が、ＰＬＳ、ＰＣＲ、ＰＣＡ又はＭＲＡによるものであることが好ましい。 In the method for preparing a raw fish quality calibration curve of the present invention, the multivariate analysis is preferably performed by PLS, PCR, PCA or MRA.
多変量解析を、ＰＬＳ（Partial Least Squares）、ＰＣＲ（Principal Component Regression）、ＰＣＡ（Principal Component Analysis）又はＭＲＡ（Multiple Regression Analysis）によるものとすることによって、より精度の良い検量線が得られる。 By performing multivariate analysis by PLS (Partial Least Squares), PCR (Principal Component Regression), PCA (Principal Component Analysis) or MRA (Multiple Regression Analysis), a more accurate calibration curve can be obtained.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、加工又は調理の方法を複数種有し、複数種の加工又は調理の方法のそれぞれについて検量線を得るものとすることが好ましい。 Moreover, it is preferable that the raw fish body quality calibration curve preparation method of the present invention has a plurality of types of processing or cooking methods, and obtains a calibration curve for each of the plurality of types of processing or cooking methods.
加工又は調理の方法を複数種有する場合、複数種の加工又は調理の方法のそれぞれについて検量線を得ることにより、加工又は調理の方法ごとに、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別することができる。 When there are multiple types of processing or cooking methods, by obtaining a calibration curve for each of the multiple types of processing or cooking methods, the quality of the raw fish body as a processing or cooking material is determined for each processing or cooking method can do.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、加工又は調理の方法が、煮込み、焼き及び揚げから選ばれたものとすることができる。 In the raw fish body quality calibration curve creation method of the present invention, the processing or cooking method may be selected from stew, grill and fried.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、生魚体を体重により複数のグループに分類し、それらのグループのうち１又は２以上のグループについて検量線を作成するものとすることができる。 In addition, the raw fish body quality calibration curve creation method of the present invention can classify live fish bodies into a plurality of groups based on body weight, and create a calibration curve for one or more of these groups.
生魚体を体重により複数のグループに分類し、それらのグループのうち１又は２以上のグループについて検量線を作成することにより、すなわち、各グループに属する生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルと、その生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質に関し、多変量解析を行うことにより、そのグループに属する生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルについて１又は２以上の潜在的変数を導出して加工又は調理の材料としてのそのグループに属する生魚体の品質を判別する検量線を得る。これによって、より精度の良い検量線が得られる。 By classifying raw fish bodies into a plurality of groups based on body weight and creating a calibration curve for one or more of these groups, that is, near-infrared reflectance spectra of raw fish samples belonging to each group, and the raw fish With regard to the quality of processed body samples or sensory evaluation of cooked products, multivariate analysis is performed to derive one or more latent variables for the near-infrared reflectance spectra of raw fish samples belonging to the group, and to process or cook A calibration curve is obtained for discriminating the quality of raw fish belonging to the group as the material of the fish. As a result, a more accurate calibration curve can be obtained.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価を複数種有し、複数種の官能評価のそれぞれについて検量線を得るものとすることが好ましい。 Moreover, it is preferable that the raw fish body quality calibration curve preparation method of the present invention has a plurality of types of sensory evaluation of processed raw fish samples or cooked products, and obtains a calibration curve for each of the plurality of types of sensory evaluation.
生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価を複数種有する場合、複数種の官能評価のそれぞれについて検量線を得ることにより、官能評価ごとに、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別することができる。 When there are multiple types of sensory evaluation of raw fish sample processing or cooked products, the quality of raw fish as a material for processing or cooking is determined for each sensory evaluation by obtaining a calibration curve for each of the multiple types of sensory evaluation can do.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価が、旨み、柔らかさ、脂ののり、及び総合から選ばれたものとすることができる。 Moreover, the raw fish body quality calibration curve preparation method of the present invention may be such that processing of raw fish body samples or sensory evaluation of cooked products is selected from umami, softness, greasy paste, and synthesis.
また、本発明の生魚体品質検量線作成方法は、上記生魚体の近赤外線反射スペクトルに加えて生魚体についての非破壊測定の値に基づき、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する検量線を得るものとすることが好ましい。 In addition, the raw fish body quality calibration curve creation method of the present invention determines the quality of the raw fish body as a processing or cooking material based on the value of the non-destructive measurement of the raw fish body in addition to the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body. It is preferable to obtain a calibration curve.
生魚体の近赤外線反射スペクトルに加えて生魚体についての非破壊測定の値に基づき、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する検量線を得ることによって、すなわち、生魚体の近赤外線反射スペクトルと生魚体についての非破壊測定の値を説明変数とし、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を目的変数とすることによって、より精度の良い検量線が得られる。 By obtaining a calibration curve that distinguishes the quality of raw fish as a processing or cooking material based on the non-destructive measurement values of the raw fish in addition to the near-infrared reflection spectrum of the raw fish, that is, the near-infrared of the raw fish A calibration curve with higher accuracy can be obtained by using the reflection spectrum and the value of the nondestructive measurement of the raw fish body as explanatory variables and the quality of the raw fish body as a processing or cooking material as the objective variable.
上記本発明の生魚体品質検量線作成方法は、上記生魚体がアナゴの魚体であることが好ましい。 In the raw fish body quality calibration curve creating method of the present invention, the raw fish body is preferably a fish of an anago.
本発明の生魚体品質判別法は、
生魚体の近赤外線反射スペクトルに基づき検量線を用いて生魚体の品質を判別する方法であって、
前記検量線が、上記本発明の生魚体品質検量線作成方法の何れかにより得られた検量線である。
The raw fish body quality discrimination method of the present invention is
A method for determining the quality of a raw fish body using a calibration curve based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body,
The calibration curve is a calibration curve obtained by any one of the methods for creating a raw fish quality calibration curve of the present invention.
本発明の生魚体品質検量線作成方法によれば、生魚体の近赤外線反射スペクトルと加工又は調理の材料としての生魚体の品質との間に高い相関係数を有する検量線が得られる。この検量線を用いることにより、生魚体の近赤外線反射スペクトルに基づき、生魚体に損傷や悪影響を与えることなく、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を、非破壊的に容易に而も確実性高く判別することができる。 According to the method for preparing a raw fish quality calibration curve of the present invention, a calibration curve having a high correlation coefficient between the near-infrared reflection spectrum of the raw fish and the quality of the raw fish as a processing or cooking material can be obtained. By using this calibration curve, based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body, the quality of the raw fish body as a processing or cooking material can be easily and non-destructively processed without damaging or adversely affecting the raw fish body. The determination can be made with high certainty.
本発明の生魚体品質判別法によれば、生魚体の近赤外線反射スペクトルに基づき、生魚体に損傷や悪影響を与えることなく、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を容易に而も確実性高く判別することができる。 According to the raw fish body quality discrimination method of the present invention, the quality of the raw fish body as a processing or cooking material can be easily and reliably determined based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body without damaging or adversely affecting the raw fish body. It is possible to discriminate highly.
(1)生魚体
本発明の生魚体品質検量線作成方法により作成される検量線及びその検量線を用いる本発明の生魚体品質判別法は、養殖魚に比し品質のばらつきが大きい天然魚の判別において特に効果的に利用することができる。尤も、本発明の対象となる生魚体は、天然魚に限るものではない。
(1) Raw fish body The calibration curve created by the raw fish body quality calibration curve creation method of the present invention and the live fish body quality discrimination method of the present invention using the calibration curve are used to discriminate natural fish with large variations in quality compared to cultured fish. Can be used particularly effectively. However, the raw fish body that is the subject of the present invention is not limited to natural fish.
生魚体は、即殺した生の魚体を含む他、生きているものも除外されない。本発明における加工又は調理の材料としての生魚体としては、即殺後に内臓を除去して開いた魚体も含む。 Live fish includes live fish killed immediately, and live fish are not excluded. The raw fish body as a material for processing or cooking in the present invention includes a fish body that has been opened by removing the internal organs after immediate killing.
検量線作成のための生魚体サンプルの状態は、判別対象とする生魚体の状態に合致することが好ましい。 It is preferable that the state of the raw fish body sample for preparing the calibration curve matches the state of the raw fish body to be discriminated.
加工又は調理の材料としての生魚体品質検量線作成及び品質判別の対象とする生魚体は必ずしも限定されず、アナゴ、ウナギ等を挙げることができる。好ましいものの具体例としてはアナゴを挙げることができる。特に天然のアナゴである。 The raw fish body which is the target of raw fish quality calibration curve creation and quality discrimination as a processing or cooking material is not necessarily limited, and examples include anago and eel. Specific examples of preferable ones include anago. Especially natural anago.
アナゴの例としては、メダマアナゴ、ゴテンアナゴ、ハナアナゴ、クロアナゴ、マアナゴ、ギンアナゴ、ヒモアナゴ、アイアナゴ等のアナゴ科魚類を挙げることができる。本発明において好ましいアナゴとしては、マアナゴを挙げることができる。
(2)近赤外線反射スペクトル
Examples of the coral fish include the coral fishes such as the coral fish, the coral fish, the coral fish, the black coral fish, the coral fish, the sea coral fish, the catfish, the coral fish, and the like. In the present invention, an example of a preferred locust is a giant locust.
(2) Near-infrared reflection spectrum
検量線作成のための生魚体サンプル及び品質判別対象である生魚体の近赤外線反射スペクトルの測定に用いる近赤外線の波長は、例えば６００−２５００ｎｍの何れも可能である。好ましくは１０００ｎｍ以上、より好ましくは１１００ｎｍ以上であり、例えば１１００−２０００ｎｍとすることができる。可視部から１０００ｎｍまでの近赤外線を用いることも可能だが、その場合は、精度を高める上で測定部位について遮光することが望ましい。近赤外線反射スペクトルの測定は、オンラインで連続処理するには生魚体に対し非接触で行なうことが望ましい。その意味でも、遮光を要せずとも良好な測定精度が得られる１０００ｎｍ以上（より好ましくは１１００ｎｍ以上）の波長の近赤外線を用いることが好ましい。 The near-infrared wavelength used for the measurement of the near-infrared reflection spectrum of the raw fish sample for preparing a calibration curve and the raw fish body that is the object of quality discrimination can be, for example, 600 to 2500 nm. Preferably it is 1000 nm or more, More preferably, it is 1100 nm or more, for example, can be set to 1100-2000 nm. Although it is possible to use near infrared rays from the visible portion to 1000 nm, in that case, it is desirable to shield the measurement site from light in order to improve accuracy. It is desirable to measure the near-infrared reflection spectrum in a non-contact manner with respect to the live fish body for online processing. In that sense, it is preferable to use near infrared rays having a wavelength of 1000 nm or more (more preferably 1100 nm or more), which can obtain good measurement accuracy without requiring light shielding.
また、近赤外線反射スペクトルの測定に用いる近赤外線の波長は、測定波長範囲において所定の一定波長間隔又は可変波長間隔毎の波長とすることができる。例えば、測定に用いる範囲が１０００−２０００ｎｍである場合において１乃至５ｎｍ程度の一定間隔毎の波長である。 Further, the near infrared wavelength used for the measurement of the near infrared reflection spectrum can be set to a predetermined wavelength interval or a variable wavelength interval in the measurement wavelength range. For example, when the range used for measurement is 1000 to 2000 nm, the wavelength is a constant interval of about 1 to 5 nm.
生魚体の近赤外線反射スペクトルは、原スペクトルを用いるほか、フーリエ変換により得られるスペクトル、一次微分や二次微分等の波形処理を行ったものなどのように、前処理を施したものを用いてもよい。 The near-infrared reflection spectrum of a raw fish body uses not only the original spectrum but also a spectrum obtained by Fourier transform, and a pre-processed one such as a waveform obtained by waveform processing such as first and second derivatives. Also good.
また、検量線作成のための生魚体サンプル及び品質判別対象である生魚体についての近赤外線反射スペクトルの測定は、精度をより良くする上で、腹腔の影響を排除できる部位について行うことが好ましい。より好ましくは、肛門より後方の部分、特に腹側である。更に好ましくは、肛門より後方部分のうち前半部分の腹側である。腹腔付近は良好な分析結果が得られ難い。生魚体の肛門より後方の部分における広い範囲又は分散した複数箇所について測定を行なうことによって、より良い精度の分析結果を得ることが可能であり、測定可能範囲が広いためオンライン測定にも適する。肛門より前（頭側）の部分について測定を行なう場合は、背側の狭い範囲に測定域を限定しなければ、よい分析の精度が得られ難い。而も、範囲が狭いため、オンライン測定に適するとは言えず、精度をより良いものとすることが困難である。
(3)加工又は調理
Moreover, it is preferable to measure the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body sample for preparing the calibration curve and the raw fish body that is the object of quality discrimination for a part that can eliminate the influence of the abdominal cavity in order to improve accuracy. More preferably, it is the part behind the anus, especially the ventral side. More preferably, it is the ventral side of the first half part of the rear part from the anus. Good analysis results are difficult to obtain near the abdominal cavity. It is possible to obtain an analysis result with better accuracy by measuring a wide range or a plurality of dispersed points in the rear part of the anus of the raw fish body, and it is also suitable for online measurement because the measurable range is wide. When the measurement is performed on the part in front of the anus (head side), it is difficult to obtain good analysis accuracy unless the measurement range is limited to a narrow range on the back side. However, since the range is narrow, it cannot be said that it is suitable for online measurement, and it is difficult to improve the accuracy.
(3) Processing or cooking
生魚体を材料として行なわれる加工又は調理は特に限定されず、例えば、煮、揚（天ぷらを含む）、焼、炒等、並びに、更に特定した加工又は調理を対象とすることができる。 Processing or cooking performed using raw fish as a material is not particularly limited, and for example, boiled, fried (including tempura), grilled, fried, etc., and further specified processing or cooking can be targeted.
アナゴについての生魚体を材料とする加工又は調理品の例としては、煮アナゴ、焼きアナゴ、天ぷらアナゴ等を挙げることができる。特に好ましいのは煮アナゴである。煮アナゴは、例えば、未加工アナゴを、脊髄切断（血抜き）、背びれ除去、二枚開き、頭部切断、小骨除去、洗浄（ヌメリ除去）を経た上で、釜にてタレで煮込むことにより製造することができる。
(4)官能評価
Examples of processed or cooked foods made from raw fish for the fish include boiled fish, grilled fish, tempura fish, and the like. Particularly preferred is boiled anago. Boiled sea eels, for example, by simmering raw sea eels with spinal cord cutting (bleeding), dorsal fin removal, double-opening, head cutting, bone removal, washing (removing slime), and then boiling in a saucer Can be manufactured.
(4) Sensory evaluation
生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質は、複数の等級（例えば３乃至７の等級、好ましくは４乃至６の等級）のうち何れであるかを判定するパネルの官能評価により判定されるものとすることができる。更に、パネルを構成する各パネリストによる前記判定は、パネリスト間の判定基準のばらつきを低減させるために、各自の基準による判定ではなく、各等級に該当する標準的な加工又は調理品を全パネリストに共通の基準とする判定とすることができる。 The quality of processed raw fish samples or sensory evaluation of cooked foods is determined by sensory evaluation of the panel that determines which of the multiple grades (eg, grades 3-7, preferably grades 4-6). Can be. Furthermore, the above-mentioned determination by each panelist constituting the panel is not based on the determination based on each of the individual standards but to reduce the variation of the determination standards among the panelists to all panelists. It can be determined as a common reference.
生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価は、複数種（例えば旨み、柔らかさ、脂ののり、及び総合等）の何れか１又は２以上についてそれぞれ行うものとすることができ、複数種の官能評価のそれぞれについて検量線を得るものとすることができる。
(5)多変量解析
Processing of raw fish samples or sensory evaluation of cooked products can be performed for any one or more of a plurality of types (for example, umami, softness, greasy paste, synthesis, etc.). A calibration curve can be obtained for each sensory evaluation.
(5) Multivariate analysis
生魚体サンプル（できるだけ多数であることが好ましい）の近赤外線反射スペクトルと、その生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質に関し、多変量解析を行うことにより、生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルについて１又は２以上の潜在的変数を導出して、生魚体の近赤外線反射スペクトル（説明変数）に基づき加工又は調理の材料としての生魚体の品質（目的変数）を判別する検量線を得る。 The near-infrared reflection spectrum of a raw fish sample by performing multivariate analysis on the near-infrared reflectance spectrum of a raw fish sample (preferably as many as possible) and the quality of the raw fish sample processed or sensory evaluation of the cooked product One or more potential variables are derived for the spectrum, and a calibration curve is obtained for discriminating the quality (objective variable) of the raw fish body as a processing or cooking material based on the near-infrared reflection spectrum (explanatory variable) of the raw fish body. .
生魚体を体重により複数のグループに分類し、それらのグループのうち１又は２以上のグループについて検量線を作成するものとすることができる。尤も、必ずしもこのようにグループに分類して検量線を作成することを要するものではない。また、グループ分けは必ずしも体重により行わなければならないものではない。他の非破壊測定値（例えば生魚体の体長、体重、所定位置の周囲長、肛門位置魚体幅、体重／体長等）を１又は２以上採用することもできる。 Raw fish bodies can be classified into a plurality of groups based on body weight, and a calibration curve can be created for one or more of these groups. However, it is not always necessary to create a calibration curve by classifying into groups. Moreover, grouping does not necessarily have to be performed based on body weight. One or more other non-destructive measurement values (for example, the body length and weight of a raw fish body, the perimeter length of a predetermined position, the body width of an anal position, the body weight / body length, etc.) may be employed.
多変量解析としては、例えばＰＬＳ（Partial Least Squares）、ＰＣＲ（Principal Component Regression）、ＰＣＡ（Principal Component Analysis）又はＭＲＡ（Multiple Regression Analysis）等を採用することができる。好ましくはＰＬＳである。 As the multivariate analysis, for example, PLS (Partial Least Squares), PCR (Principal Component Regression), PCA (Principal Component Analysis), MRA (Multiple Regression Analysis) or the like can be employed. PLS is preferable.
検量線のクロスバリデーションによる相関係数は、０．８０以上であることが好ましい。より好ましくは０．８５以上、更に好ましくは０．９０以上、更に好ましくは０．９２以上、更に好ましくは０．９５以上、更に好ましくは０．９７以上である。また、検量線の相関係数は、０．９０以上であることが好ましい。より好ましくは０．９０以上、更に好ましくは０．９２以上、更に好ましくは０．９５以上、更に好ましくは０．９７以上、更に好ましくは０．９８以上である。
(6)生魚体についての近赤外線反射スペクトル以外の非破壊測定値
The correlation coefficient by cross validation of the calibration curve is preferably 0.80 or more. More preferably, it is 0.85 or more, More preferably, it is 0.90 or more, More preferably, it is 0.92 or more, More preferably, it is 0.95 or more, More preferably, it is 0.97 or more. The correlation coefficient of the calibration curve is preferably 0.90 or more. More preferably, it is 0.90 or more, More preferably, it is 0.92 or more, More preferably, it is 0.95 or more, More preferably, it is 0.97 or more, More preferably, it is 0.98 or more.
(6) Non-destructive measurement values other than near-infrared reflectance spectrum for raw fish
生魚体の近赤外線反射スペクトルを必須の又は主要な説明変数とし、目的変数である加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する検量線を得るものとすることができる。その場合の説明変数としては、生魚体についての近赤外線反射スペクトル以外に、例えば非破壊測定値を用いることができる。このような近赤外線反射スペクトル以外の非破壊測定の値としては、生魚体の体長、体重、所定位置の周囲長、肛門位置魚体幅、体重／体長等を挙げることができる例えば、近赤外線反射スペクトルと体長を説明変数とすることができるほか、近赤外線反射スペクトルと体重を説明変数とする（体重でグループ分けする場合もグループ分けしない場合も含む）こともできる。
(7)生魚体の品質判別
The near-infrared reflection spectrum of the raw fish body is an essential or main explanatory variable, and a calibration curve for discriminating the quality of the raw fish body as a processing or cooking material that is an objective variable can be obtained. As an explanatory variable in that case, for example, a non-destructive measurement value can be used in addition to the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body. Examples of such nondestructive measurement values other than the near-infrared reflection spectrum include the length and weight of the raw fish body, the perimeter length of the predetermined position, the fish width of the anal position, the weight / body length, and the like. The body length can be used as an explanatory variable, and the near-infrared reflection spectrum and the body weight can be used as explanatory variables (including cases where the body weight is grouped or not grouped).
(7) Quality discrimination of raw fish
判別対象生魚体の近赤外線反射スペクトルを測定して多変量解析により得られた検量線を用いることにより、加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する Determine the quality of raw fish as a processing or cooking material by measuring the near-infrared reflection spectrum of the raw fish to be discriminated and using a calibration curve obtained by multivariate analysis
実施例
生アナゴ（マアナゴ）について、近赤外線反射スペクトルに基づき加工又は調理の材料としての生アナゴの品質を判別する検量線を次のように作成した。
(1)試料
EXAMPLE A calibration curve for discriminating the quality of a raw locust as a processing or cooking material was prepared as follows based on the near-infrared reflection spectrum.
(1) Sample
生アナゴの試料（サンプル）として、大１０検体（体重１９１ｇ以上）、中６０検体（体重８６ｇ以上１９１ｇ未満）、小６０検体（体重８６ｇ未満）の即殺アナゴ（ラウンド）を用いた。
(2)近赤外線反射スペクトル測定
As the raw eel samples (samples), 10 large specimens (weight 191 g or more), medium 60 specimens (weight 86 g or more and less than 191 g), and small 60 specimens (weight 86 g or less) were used.
(2) Near-infrared reflection spectrum measurement
非接触型の検出プローブを装着した近赤外測定装置を用いて、上記各生アナゴ試料の腹側の肛門よりも尾側に２ｃｍから３．５ｃｍの位置で近赤外線反射スペクトルの測定を行った。測定には、１１００ｎｍから１７５０ｎｍまでの２ｎｍ間隔で３２６種の波長を用いた。
(3)加工又は調理
Using a near-infrared measuring device equipped with a non-contact type detection probe, a near-infrared reflection spectrum was measured at a position 2 cm to 3.5 cm closer to the caudal side than the anus on the ventral side of each raw locust sample. . In the measurement, 326 kinds of wavelengths were used at intervals of 2 nm from 1100 nm to 1750 nm.
(3) Processing or cooking
上記生アナゴ試料を加工して、煮アナゴ、焼きアナゴ及び天ぷらアナゴを得た。 The raw fish sample was processed to obtain boiled fish, grilled fish and tempura fish.
煮アナゴには、上記生アナゴのうち、大サイズ５検体、中サイズ２０検体、小サイズ２０検体を用いた。 Of the raw fish, 5 large samples, 20 medium samples, and 20 small samples were used as the boiled fish.
焼きアナゴには、上記生アナゴのうち、大サイズ５検体、中サイズ２０検体、小サイズ２０検体を用いた。 Of the raw locusts, 5 large size samples, 20 medium size samples, and 20 small size samples were used for the grilled locusts.
天ぷらアナゴは、上記生アナゴのうち、中サイズ２０検体（検体番号１−１０は揚げた天ぷらをそのまま冷却したもの、検体番号１１−２０は揚げた天ぷらの皮にふり塩をして冷却したもの）、小サイズ２０検体を用いた。
(4)官能評価
The tempura sea bream is the above-mentioned raw sea eel, medium-sized 20 specimens (specimen number 1-10 is obtained by cooling fried tempura as it is, specimen number 11-20 is obtained by fried salted tempura skin and cooled. ), 20 small samples were used.
(4) Sensory evaluation
生魚体サンプルの加工品の官能評価は、旨み、柔らかさ、脂ののり、及び総合の４項目について、最悪、不可、可、良、優の５等級のうち何れであるかを５名のパネリストからなるパネルが判定することにより行い、それぞれ、０点（最悪）、１点（不可）、２点（可）、３点（良）、４点（優）の点数とした。 Sensory evaluation of processed products of raw fish samples is panelists of 5 people who choose the worst, impossible, good, good or excellent grades for the four items of taste, softness, greasy paste, and total This was determined by a panel consisting of 0 points (worst), 1 point (impossible), 2 points (possible), 3 points (good), and 4 points (excellent).
パネルを構成する各パネリストによる前記判定は、試料とは別の生アナゴを加工して得た煮アナゴ、焼きアナゴ及び天ぷらアナゴのうち、各加工法による各等級に該当する標準的な加工品を全パネリストに共通の基準として判定した。
(5)多変量解析
The judgment by each panelist constituting the panel is a standard processed product corresponding to each grade according to each processing method among boiled eel, baked eel and tempura eel obtained by processing a raw eel other than the sample. Judged as a standard common to all panelists.
(5) Multivariate analysis
各加工法による各サイズのグループの加工品の材料である生アナゴ試料の近赤外線反射スペクトルと、前記加工品の官能評価による品質に関し、異常値を除いた後、処理手法が異なる（用いる潜在的変数の個数などが異なる）２種類のソフトウエア（CAMO社製のUnscrambler、エスティジャパン社製のSirius）を用いてそれぞれＰＬＳ（Partial Least Squares）解析を行うことにより、生アナゴ試料の近赤外線反射スペクトルについて１又は２以上の潜在的変数を導出して、生アナゴの近赤外線反射スペクトル（説明変数）に基づき各加工法（煮、焼、天ぷら）による加工の材料としての生アナゴの品質[目的変数]（旨み、柔らかさ、脂ののり、及び総合評価）を判別する検量線を得た。但し、Siriusによる解析は、総合評価についてのみ行った。 Regarding the near-infrared reflection spectrum of the raw locust sample, which is the material of the processed product of each size group by each processing method, and the quality by the sensory evaluation of the processed product, after removing the abnormal value, the processing method is different (the potential used Near infrared reflection spectra of raw eel samples by performing PLS (Partial Least Squares) analysis using two types of software (Unscrambler from CAMO and Sirius from Estee Japan) respectively. Deriving one or two or more potential variables for the quality of raw locust as a material for processing by each processing method (boiled, baked, tempura) based on the near-infrared reflectance spectrum (explanatory variable) of raw locust [objective variable A calibration curve was obtained for discriminating the taste (taste, softness, oil paste, and overall evaluation). However, Sirius analysis was performed only for comprehensive evaluation.
両ソフトウエアにより得られた検量線の相関係数（Calibration）及びその検量線のクロスバリデーションによる相関係数（Validation）を表１（煮アナゴ）、表２（焼きアナゴ）、及び表３（天ぷらアナゴ）における「Unscramblerスペクトル」欄及び「Siriusスペクトル」欄に示す。
(6)生アナゴ試料についての近赤外線反射スペクトル以外の非破壊測定値
The correlation coefficient (Calibration) of the calibration curve obtained by both softwares and the correlation coefficient (Validation) by cross validation of the calibration curve are shown in Table 1 (boiled eel), Table 2 (baked eel), and Table 3 (tempura). In “Unscrambler spectrum” column and “Sirius spectrum” column.
(6) Non-destructive measurement values other than near-infrared reflectance spectra for raw eel samples
説明変数として、生アナゴ試料についての近赤外線反射スペクトルと生アナゴ試料の体長を用いて、ソフトウエアとしてSiriusを用いたＰＬＳ（Partial Least Squares）解析を行って、説明変数に基づき各加工法（煮、焼、天ぷら）による加工の材料としての生アナゴの品質[目的変数]（総合評価のみ）を判別する検量線を得た。得られた検量線の相関係数（Calibration）及びクロスバリデーションによる相関係数（Validation）を、表１（煮アナゴ）、表２（焼きアナゴ）、及び表３（天ぷらアナゴ）における「Siriusスペクトル＋体長」欄に示す。 As explanatory variables, PLS (Partial Least Squares) analysis using Sirius as software was performed using near-infrared reflection spectra of raw eel samples and body length of raw eel samples. We obtained a calibration curve that discriminates the quality [objective variable] (only the comprehensive evaluation) of raw locusts as a material for processing by tempering, baking, and tempura. The correlation coefficient (Calibration) of the obtained calibration curve and the correlation coefficient (Validation) by cross validation are shown in Table 1 (boiled eel), Table 2 (baked eel), and Table 3 (tempura eel) in “Sirius spectrum + Shown in the “Length” column.
判別対象生アナゴの近赤外線反射スペクトルを測定して多変量解析により得られた検量線を用いることにより、加工又は調理の材料としての生アナゴの品質を確実性高く判別することができる。 By measuring a near-infrared reflection spectrum of a discrimination target raw locust and using a calibration curve obtained by multivariate analysis, the quality of the raw locust as a processing or cooking material can be determined with high certainty.
比較例Comparative example
生アナゴについての近赤外線反射スペクトルに基づき水分含有率及び脂肪含有率を定量する検量線（相関係数は０．９３乃至０．９９）を用いて、上記生アナゴ試料について近赤外線反射スペクトル測定に基づき水分含有率及び脂肪含有率を定量し、その水分含有率及び脂肪含有率と加工品の官能評価による品質との相関を検討した。 Using a calibration curve (correlation coefficient is 0.93 to 0.99) for quantifying the moisture content and fat content based on the near-infrared reflection spectrum of the raw locust, the near-infrared reflection spectrum of the raw locust sample is measured. Based on this, the moisture content and fat content were quantified, and the correlation between the moisture content and fat content and the quality of the processed product was evaluated.
その結果、煮アナゴ及び焼きアナゴについては有意な相関が認められたが、このうち最も高い相関係数が、焼きアナゴの脂ののりと水分の間の相関係数で、−０．７４５であった。天ぷらアナゴについては有意な相関は得られなかった。 As a result, a significant correlation was observed for boiled and baked salmon, but the highest correlation coefficient among them was the correlation coefficient between fat paste and moisture of baked salmon, which was -0.745. It was. No significant correlation was obtained for the tempura locust.
Claims (15)
生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルと、その生魚体サンプルの加工又は調理品の官能評価による品質に関し、多変量解析を行うことにより、生魚体サンプルの近赤外線反射スペクトルについて１又は２以上の潜在的変数を導出して加工又は調理の材料としての生魚体の品質を判別する検量線を得る生魚体品質検量線作成方法。 A method for creating a calibration curve for determining the quality of a raw fish based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish,
By conducting a multivariate analysis on the near-infrared reflectance spectrum of a raw fish sample and the quality of the raw fish sample processed or cooked products, one or more potential in the near-infrared reflectance spectrum of the raw fish sample A raw fish quality calibration curve creation method for obtaining a calibration curve for deriving variables and discriminating the quality of a raw fish body as a material for processing or cooking.
前記パネルを構成する各パネリストによる前記判定は、各等級に該当する標準的な加工又は調理品を全パネリストに共通の基準とする判定である請求項１又は２記載の生魚体品質検量線作成方法。 The quality determined by the sensory evaluation of the panel that determines whether the quality of the raw fish body processing or the sensory evaluation of the cooked product is a plurality of grades,
The raw fish body quality calibration curve creation method according to claim 1 or 2, wherein the determination by each panelist constituting the panel is a determination using a standard processed or cooked product corresponding to each grade as a standard common to all panelists. .
前記検量線が、請求項１乃至１４の何れかにより得られた検量線である生魚体品質判別法。 A method for determining the quality of a raw fish body using a calibration curve based on the near-infrared reflection spectrum of the raw fish body,
The raw fish body quality discrimination method, wherein the calibration curve is a calibration curve obtained according to any one of claims 1 to 14.
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