JP2013024642A - Noodle moisture distribution measuring apparatus and method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、麺類内部の水分分布を測定するための装置に関する。また、このような麺類内部の水分分布を測定する方法に関する。 The present invention relates to an apparatus for measuring the moisture distribution inside noodles. Moreover, it is related with the method of measuring the water distribution inside such noodles.
近年、ゆで麺及び冷凍麺等の様々な形態の麺類が、スーパーマーケットやコンビニエンスストアにおいて販売されている。このように市場で販売される麺類は、消費者の好みに合う食感を有するとともに、その劣化を抑え、好ましい食感を保持する物性を有することが必要とされる。従って、その製品や技術開発のためには、麺の固さや粘りなどの物性に大きな影響をもたらす麺類内部の水分含量や水分分布を把握する必要がある。
このような麺類の水分分布の測定方法としては、例えば、非特許文献１に挙げられるようなＭＲＩ（核磁気共鳴イメージング装置）を用いる方法がある。
In recent years, various forms of noodles such as boiled noodles and frozen noodles have been sold at supermarkets and convenience stores. Thus, the noodles sold in the market are required to have a physical texture that satisfies a consumer's preference, and has a physical property that suppresses the deterioration and maintains a preferable texture. Therefore, in order to develop the product and technology, it is necessary to grasp the moisture content and moisture distribution inside the noodles which have a great influence on the physical properties such as the hardness and stickiness of the noodles.
As a method for measuring the moisture distribution of such noodles, for example, there is a method using MRI (Nuclear Magnetic Resonance Imaging Device) as described in Non-Patent Document 1.
しかし、非特許文献１のＭＲＩによる測定は、手間やコストがかかり、また、その測定装置が大型化してしまうという課題があった。また、ＭＲＩ装置を用いた測定では、水分含量を求めることができない低水分領域が存在する。例えば、パスタに要求される「中心に芯の残る良好な食感（アルデンテ）」のパスタの中心部の含水率は正確に測定することができない。 However, the measurement by MRI of Non-Patent Document 1 has a problem that it takes time and cost, and the measuring apparatus becomes large. Further, in the measurement using the MRI apparatus, there is a low moisture region where the moisture content cannot be obtained. For example, the moisture content at the center of a pasta with a “good texture (aldente) with a core remaining in the center” required for pasta cannot be measured accurately.
この発明は、このような従来の問題点を解消するためになされたものであって、安価で、容易に測定できるとともに、麺類内部の含水率が少ない領域でも適正に測定することができる装置を提供することを目的とする。
また、この発明は、このような水分分布を測定する方法を提供することも目的としている。
The present invention has been made to solve such a conventional problem, and is an inexpensive device that can be easily measured and can be appropriately measured even in a region having a low moisture content inside noodles. The purpose is to provide.
Another object of the present invention is to provide a method for measuring such moisture distribution.
本願研究者らが注意深く検討を重ねたところ、麺類の色が含水率に応じて変化することを発見した。そこで、その知見に基づき、本研究者らは更に鋭意に検討を重ね、画像解析手法を取り入れた新しい水分分布測定装置を創案した。
すなわち、この発明に係る麺類の水分分布測定装置は、麺類からなる試料の横断面を撮影する撮像部と、撮影した試料の断面画像をＲＧＢ分解する画像処理部と、ＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する試料の横断面の輝度プロファイルを作成する輝度プロファイル作成部と、試料と同一の麺類に対して予め作成された輝度と含水率との関係を示す検量線データを格納する検量線メモリと、検量線データを用いて試料の横断面の輝度プロファイルにおける各輝度を含水率に変換することにより試料の水分分布を測定する水分分布算出部とを有する装置である。
After careful study by the present inventors, it was discovered that the color of noodles changes according to the moisture content. Based on this knowledge, the researchers have made further studies and created a new moisture distribution measurement device incorporating an image analysis technique.
That is, the noodle moisture distribution measuring apparatus according to the present invention is obtained by performing RGB decomposition on an imaging unit that captures a cross-section of a sample made of noodles, an image processing unit that performs RGB decomposition on a cross-sectional image of the captured sample. A luminance profile creation unit for creating a luminance profile of the cross section of the sample for one of the color components, and calibration curve data indicating the relationship between the luminance and moisture content created in advance for the same noodles as the sample It is an apparatus having a calibration curve memory to be stored and a moisture distribution calculation unit that measures moisture distribution of the sample by converting each luminance in the luminance profile of the cross section of the sample into moisture content using the calibration curve data.
試料の横断面の輝度プロファイルは、横断面の中心を通る直線上の輝度プロファイルであることが好ましい。
輝度プロファイル作成部は、それぞれ試料の横断面の中心を通る複数の直線上の複数の輝度プロファイルを作成し、作成された複数の輝度プロファイルの平均を試料の横断面の輝度プロファイルとすることができる。
１つの成分は、青色であることが好ましい。
検量線データは、それぞれ異なる含水率で且つ内部の含水率を均一にした試料と同一の複数の麺類に対してそれぞれ横断面を撮影し、撮影された複数の横断面の画像をそれぞれＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する輝度プロファイルを作成し、作成された複数の輝度プロファイルにおける輝度の平均値をそれぞれ算出し、算出された複数の輝度の平均値に対してそれぞれ対応する含水率をプロットすることにより作成されることが好ましい。
The luminance profile of the cross section of the sample is preferably a luminance profile on a straight line passing through the center of the cross section.
The brightness profile creation unit creates a plurality of brightness profiles on a plurality of straight lines that respectively pass through the center of the cross section of the sample, and an average of the created brightness profiles can be used as the brightness profile of the cross section of the sample. .
One component is preferably blue.
The calibration curve data was taken for each of the same noodles with the same moisture content and the same internal moisture content, and the RGB images were taken for each of the photographed cross sections. Create a brightness profile for one of the color components obtained in this way, calculate the average brightness value for each of the created brightness profiles, and respond to each of the calculated average brightness values. It is preferably created by plotting the moisture content.
この発明に係る麺類の水分分布測定方法は、麺類からなる試料の横断面を撮影し、撮影した試料の断面画像をＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する試料の横断面の輝度プロファイルを作成し、試料と同一の麺類に対して予め作成された輝度と含水率との関係を示す検量線データを用いて試料の横断面の輝度プロファイルにおける各輝度を含水率に変換することにより試料の水分分布を測定する方法である。 The method for measuring the moisture distribution of noodles according to the present invention is a method of photographing a cross section of a sample made of noodles, and taking a cross section of the sample for one of the color components obtained by RGB separation of the cross section image of the photographed sample. The brightness profile of the sample is converted into moisture content using the calibration curve data indicating the relationship between the brightness and the moisture content previously created for the same noodles as the sample. Thus, the moisture distribution of the sample is measured.
また、試料の横断面の輝度プロファイルは、試料の横断面の中心を通る直線上の輝度プロファイルであることができる。
それぞれ試料の横断面の中心を通る複数の直線上の複数の輝度プロファイルを作成し、作成された複数の輝度プロファイルの平均を試料の横断面の輝度プロファイルとすることが好ましい。
１つの成分は、青色であることが好ましい。
検量線データは、それぞれ異なる含水率で且つ内部の含水率を均一にした試料と同一の複数の麺類に対してそれぞれ横断面を撮影し、撮影された複数の横断面の画像をそれぞれＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する輝度プロファイルを作成し、作成された複数の輝度プロファイルにおける輝度の平均値をそれぞれ算出し、算出された複数の輝度の平均値に対してそれぞれ対応する含水率をプロットすることにより作成することができる。
麺類は、パスタ、うどん、ひやむぎ、素麺、冷麺、中華麺、そば等を適用できるが、パスタであることが好ましい。
Further, the luminance profile of the cross section of the sample can be a luminance profile on a straight line passing through the center of the cross section of the sample.
It is preferable that a plurality of luminance profiles on a plurality of straight lines passing through the center of the cross section of the sample are created, and the average of the created plurality of luminance profiles is the luminance profile of the cross section of the sample.
One component is preferably blue.
The calibration curve data was taken for each of the same noodles with the same moisture content and the same internal moisture content, and the RGB images were taken for each of the photographed cross sections. Create a brightness profile for one of the color components obtained in this way, calculate the average brightness value for each of the created brightness profiles, and respond to each of the calculated average brightness values. It can be created by plotting the moisture content.
As the noodles, pasta, udon, hiyagigi, elementary noodles, cold noodles, Chinese noodles, buckwheat noodles and the like can be applied, but pasta is preferred.
この発明によれば、安価で手間をかけることなく麺類内部の含水率及び水分分布を測定することができる。また、麺類の中心部における低水分領域の含水率も測定することができるため、より詳細な水分分布情報を取得することができる。 According to this invention, it is cheap and can measure the moisture content and moisture distribution inside the noodles without taking time and effort. Moreover, since the moisture content of the low moisture area | region in the center part of noodles can also be measured, more detailed moisture distribution information can be acquired.
以下に、添付の図面に示す好適な実施形態に基づいて、この発明を詳細に説明する。 Hereinafter, the present invention will be described in detail based on preferred embodiments shown in the accompanying drawings.
図１に、この発明の実施の形態１に係る麺類の水分分布測定装置の構成を示す。
この水分分布測定装置は、試料Ｓの横断面を撮影する撮像部１を備え、この撮像部１には、画像処理部２、輝度プロファイル作成部３および水分分布算出部４が順次接続されている。また、水分分布算出部４には、検量線メモリ５が接続されている。
FIG. 1 shows the configuration of a moisture distribution measuring apparatus for noodles according to Embodiment 1 of the present invention.
The moisture distribution measuring apparatus includes an imaging unit 1 that captures a cross section of the sample S, and an image processing unit 2, a luminance profile creation unit 3, and a moisture distribution calculation unit 4 are sequentially connected to the imaging unit 1. . A calibration curve memory 5 is connected to the moisture distribution calculation unit 4.
撮像部１は、サンプル設置器６、ハロゲンランプ７、デジタルカメラ８及びそれら部材を覆う箱体９からなる。
試料Ｓは、その横断面がデジタルカメラ８に対向するとともに、その外周面が覆われるようにサンプル設置器６で挟まれ固定される。
サンプル設置器６は、黒体塗料がその外表面に塗布された木材からなる。
ハロゲンランプ７は、試料Ｓの横断面に対して４５度の仰角方向に２つ配置され、撮影時に２方向から試料Ｓの横断面に光を照射する。
デジタルカメラ８は、サンプル設置器６に固定された試料Ｓの横断面のフルカラー画像を撮影し、その断面画像データを作成する。
なお、サンプル設置器６の外表面だけでなく、箱体９の内面及びハロゲンランプ７の側面にも黒色の塗料が塗布されている。これにより、ハロゲンランプ７の発光による光の透過や反射による画像の輝度むらを防止することができる。
The imaging unit 1 includes a sample setting device 6, a halogen lamp 7, a digital camera 8, and a box 9 that covers these members.
The sample S is sandwiched and fixed by the sample setting device 6 so that the cross section thereof faces the digital camera 8 and the outer peripheral surface thereof is covered.
The sample setting device 6 is made of wood with a black body paint applied to the outer surface thereof.
Two halogen lamps 7 are arranged in an elevation angle direction of 45 degrees with respect to the cross section of the sample S, and irradiate light to the cross section of the sample S from two directions at the time of photographing.
The digital camera 8 takes a full-color image of the cross section of the sample S fixed to the sample setting device 6 and creates the cross-sectional image data.
The black paint is applied not only to the outer surface of the sample setting device 6 but also to the inner surface of the box 9 and the side surface of the halogen lamp 7. Thereby, it is possible to prevent unevenness in luminance of the image due to light transmission and reflection due to light emission of the halogen lamp 7.
画像処理部２は、デジタルカメラ８により撮影されたカラー画像データを赤、緑、青に分解して青色成分を抽出する画像処理を施し、青色成分の画像処理データを作成する。
輝度プロファイル作成部３は、画像処理部２で作成された青色成分の画像処理データに基づいて、試料Ｓの横断面の輝度プロファイルを作成する。
水分分布算出部４は、検量線メモリ５に格納された検量線データに基づいて、輝度プロファイル作成部３から伝送された試料Ｓの横断面の輝度プロファイルにおける各輝度を含水率にそれぞれ変換し、試料Ｓ内部の水分分布を算出する。
検量線メモリ５は、試料Ｓと同一の麺類を用いて予め作成された輝度と含水率との関係を示す検量線データを格納している。
The image processing unit 2 performs image processing for extracting the blue component by separating the color image data captured by the digital camera 8 into red, green, and blue, and creates image processing data for the blue component.
The luminance profile creation unit 3 creates a luminance profile of the cross section of the sample S based on the blue component image processing data created by the image processing unit 2.
Based on the calibration curve data stored in the calibration curve memory 5, the moisture distribution calculation unit 4 converts each luminance in the luminance profile of the cross section of the sample S transmitted from the luminance profile creation unit 3 into a moisture content, The moisture distribution inside the sample S is calculated.
The calibration curve memory 5 stores calibration curve data indicating the relationship between brightness and moisture content created in advance using the same noodles as the sample S.
試料Ｓは、図２に参照される吸水装置を用いて、以下に示すように調整される。
試料の吸水は、乾燥パスタからなる試料Ｓを入れ蒸留水１１で満たしたコニカルチューブ１０内で行われる。このコニカルチューブ１０はホットスターラ１４で約９８℃に調節されたステンレス缶１２内の水１３に浸漬され、試料Ｓの吸水時の温度が一定になるように保持される。試料Ｓは、吸水が開始されてから所定時間経過した後、コニカルチューブ１０内から取り出され、表面に付着した水分が拭き取られたものを測定に使用する。
測定用の試料Ｓとしては、吸水時間が６分の試料Ｓ１、アルデンテ状態が得られる吸水時間の試料Ｓ２、吸水時間が２０分の試料Ｓ３をそれぞれ用意した。
The sample S is adjusted as shown below using the water absorption device referred to in FIG.
Water absorption of the sample is performed in a conical tube 10 filled with distilled water 11 containing the sample S made of dry pasta. The conical tube 10 is immersed in water 13 in a stainless steel can 12 adjusted to about 98 ° C. by a hot stirrer 14 and held so that the temperature at the time of water absorption of the sample S is constant. The sample S is taken out of the conical tube 10 after a predetermined time has elapsed since the start of water absorption, and the sample S from which moisture adhering to the surface is wiped off is used for measurement.
As a sample S for measurement, a sample S1 having a water absorption time of 6 minutes, a sample S2 having a water absorption time for obtaining an aldente state, and a sample S3 having a water absorption time of 20 minutes were prepared.
次に、図３〜６を参照して、実施の形態１の動作を説明する。
まず、試料Ｓをサンプル設置器６に固定し、その横断面をハロゲンランプ７で光を照射しながら、デジタルカメラ８を用いて撮影し、フルカラー画像を取得する。フルカラー画像は、画像処理部２へ送られて、ＲＧＢ分解処理がなされ青色成分が抽出される。青色成分は、輝度プロファイル作成部３へ送られ、例えば、図３に示すように、まず、試料Ｓの断面中心を通り、その断面（外周）を等分割する直線が１０本（Ｌ１〜１０）選択される。ついで、選択された直線上の輝度が試料Ｓの断面中心からの距離に対応するようにプロットされ、輝度プロファイルがそれぞれ作成される。そして、１０個の輝度プロファイルの平均値が試料Ｓの横断面の輝度プロファイルとされる。このようにして作成された試料Ｓ１〜Ｓ３の輝度プロファイルを図４に示す。この輝度プロファイルは、水分分布算出部４へ送られる。
水分分布算出部４では、図５に示されるような、検量線メモリ５に格納されている検量線データが呼び出され、その検量線データに基づいて試料Ｓの横断面の輝度プロファイルにおける各輝度が含水率に変換される。このようにして試料Ｓ１〜Ｓ３の輝度プロファイルから算出された各試料Ｓ１〜Ｓ３の水分分布を図６に示す。
Next, the operation of the first embodiment will be described with reference to FIGS.
First, the sample S is fixed to the sample setting device 6, and a full-color image is acquired by photographing the cross section of the sample S using the digital camera 8 while irradiating light with the halogen lamp 7. The full color image is sent to the image processing unit 2 and subjected to RGB separation processing to extract a blue component. For example, as shown in FIG. 3, the blue component first passes through the center of the cross section of the sample S and has 10 straight lines (L1 to 10) that equally divide the cross section (outer periphery). Selected. Next, the brightness on the selected straight line is plotted so as to correspond to the distance from the center of the cross section of the sample S, and a brightness profile is created. The average value of the 10 luminance profiles is used as the luminance profile of the cross section of the sample S. FIG. 4 shows the luminance profiles of the samples S1 to S3 created in this way. This luminance profile is sent to the moisture distribution calculation unit 4.
In the moisture distribution calculation unit 4, calibration curve data stored in the calibration curve memory 5 as shown in FIG. 5 is called, and each luminance in the luminance profile of the cross section of the sample S is calculated based on the calibration curve data. Converted to moisture content. FIG. 6 shows the moisture distribution of the samples S1 to S3 calculated from the luminance profiles of the samples S1 to S3 in this way.
ここで、検量線データの作成方法を示す。
検量線データ作製のための試料Ｓｒは、試料Ｓと同一の麺類を用いる。
まず、試料Ｓｒを蒸留水１１で満たしたコニカルチューブ１０に入れ、ついで、このコニカルチューブ１０をホットスターラ１４で約９８℃に調節されたステンレス缶１２内の水１３に浸漬し、試料Ｓｒの吸水時の温度が一定になるように保持する。吸水が開始されてから所定時間経過後、試料Ｓｒをコニカルチューブ１０内から取り出し、表面に残る水分を拭き取った後、真空パックし、送風定温恒温槽を用いて７０℃、３日間保持する。これにより、内部の含水率が均一な試料Ｓｒが作製される。
ついで、先述した試料Ｓの横断面の輝度プロファイルを作成する方法と同様の方法で、試料Ｓｒの横断面の輝度プロファイルを作成し、その輝度プロファイルにおける各輝度の平均値を算出する。また、試料Ｓｒの横断面の画像撮影の後、１３５℃、５時間という条件の乾燥減量法により試料Ｓｒの含水率を算出する。
同様にして、吸水時間を異ならせることにより、試料内部の含水率が均一であり、含水率が異なる試料Ｓｒを複数作成し、それら試料Ｓｒのそれぞれの輝度と含水率を求め、含水率に対する輝度をそれぞれプロットすることにより図５に示すような含水率と輝度の相関に基づく検量線データを作成することができる。
Here, a method for creating calibration curve data is shown.
As the sample Sr for preparing the calibration curve data, the same noodles as the sample S are used.
First, the sample Sr is put in a conical tube 10 filled with distilled water 11, and then the conical tube 10 is immersed in water 13 in a stainless steel can 12 adjusted to about 98 ° C. by a hot stirrer 14 to absorb water of the sample Sr. Keep the hour temperature constant. After a predetermined time has elapsed since the start of water absorption, the sample Sr is taken out from the conical tube 10, wiped off moisture remaining on the surface, vacuum-packed, and held at 70 ° C. for 3 days using a constant-temperature oven. As a result, a sample Sr having a uniform internal moisture content is produced.
Next, a luminance profile of the cross section of the sample Sr is created by the same method as the method of creating the luminance profile of the cross section of the sample S described above, and an average value of each luminance in the luminance profile is calculated. Further, after taking an image of the cross section of the sample Sr, the moisture content of the sample Sr is calculated by a loss on drying method at 135 ° C. for 5 hours.
Similarly, by varying the water absorption time, a plurality of samples Sr having a uniform moisture content inside the sample and having different moisture contents are prepared, and the brightness and moisture content of each sample Sr are obtained. Is plotted, and calibration curve data based on the correlation between the moisture content and the luminance as shown in FIG. 5 can be created.
以上説明したように、このような実施の形態における水分分布測定装置を用いれば、手間をかけず、容易に測定を行うことができる。
また、このような装置を用いれば、ＭＲＩ装置のような大掛かりな装置を用いることもないため、コストをかけることなく測定を行うことができる。
また、このような装置を用いれば、図６の吸水時間が６分の試料Ｓ１の水分分布及びアルデンテ状態の試料Ｓ２の水分分布に示されるように、試料の中心部における含水率が０．６〜０．７以下の低水分領域も測定することができるため、試料Ｓ内部の水分分布情報を詳細に取得することができる。
また、麺類内部の含水率と輝度との関係について高い相関関係を示す青色の断面画像を用いるため、高精度に試料の含水率や水分分布を測定することができる。
As described above, if the moisture distribution measuring apparatus in such an embodiment is used, measurement can be easily performed without taking time and effort.
In addition, when such an apparatus is used, a large-scale apparatus such as an MRI apparatus is not used, so that measurement can be performed without incurring costs.
Further, when such an apparatus is used, as shown in the moisture distribution of the sample S1 and the moisture distribution of the sample S2 in the ardente state shown in FIG. Since a low moisture region of ˜0.7 or less can also be measured, moisture distribution information inside the sample S can be acquired in detail.
Further, since a blue cross-sectional image showing a high correlation between the moisture content inside the noodles and the brightness is used, the moisture content and moisture distribution of the sample can be measured with high accuracy.
なお、上記実施の形態１で試料Ｓとしてパスタを用いたが、麺類であれば特にこれに限定されず、うどん、ひやむぎ、素麺、冷麺、中華麺、そば等を試料として用いてもよい。
上記実施の形態１で試料Ｓの横断面の中心を通る直線上の輝度プロファイルを作成したが、これに限定されず、試料Ｓの横断面の中心を通らない直線上の輝度プロファイルであってもよい。
上記実施の形態１で例示された試料Ｓの横断面の中心を通る直線の数は、単に一例にすぎず、適宜選択することができる。
上記実施の形態１では、１つの成分として青色を用いて画像を作成したが、これに限定されず、赤色または緑色成分を用いてもよい。
In addition, although the pasta was used as the sample S in the said Embodiment 1, if it is noodles, it will not specifically limit to this, You may use udon, a hiyamegi, a raw noodle, cold noodles, Chinese noodles, buckwheat noodles, etc. as a sample.
In the first embodiment, the luminance profile on a straight line passing through the center of the cross section of the sample S is created. However, the present invention is not limited to this. Good.
The number of straight lines passing through the center of the cross section of the sample S exemplified in the first embodiment is merely an example, and can be selected as appropriate.
In the first embodiment, an image is created using blue as one component, but the present invention is not limited to this, and a red or green component may be used.
１ 撮像部、２ 画像処理部、３ 輝度プロファイル作成部、４ 水分分布算出部、５ 検量線メモリ、６ サンプル設置器、７ ハロゲンランプ、８ デジタルカメラ、９ 箱体 １０ コニカルチューブ、１１ 蒸留水、１２ ステンレス缶、１３ 水、１４ ホットスターラ、Ｌ１〜Ｌ１０ 直線、Ｓ 試料。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image pick-up part, 2 Image processing part, 3 Brightness profile preparation part, 4 Moisture distribution calculation part, 5 Calibration curve memory, 6 Sample installation device, 7 Halogen lamp, 8 Digital camera, 9 Box body 10 Conical tube, 11 Distilled water, 12 stainless steel can, 13 water, 14 hot stirrer, L1-L10 straight line, S sample.
Claims (11)
撮影した前記試料の断面画像をＲＧＢ分解する画像処理部と、
前記ＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する前記試料の横断面の輝度プロファイルを作成する輝度プロファイル作成部と、
前記試料と同一の麺類に対して予め作成された輝度と含水率との関係を示す検量線データを格納する検量線メモリと、
前記検量線データを用いて前記試料の横断面の輝度プロファイルにおける各輝度を含水率に変換することにより前記試料の水分分布を測定する水分分布算出部と
を有する麺類の水分分布測定装置。 An imaging unit for photographing a cross section of a sample made of noodles;
An image processing unit for RGB-analyzing the photographed cross-sectional image of the sample;
A luminance profile creating unit that creates a luminance profile of a cross section of the sample for one of the color components obtained by the RGB separation;
A calibration curve memory for storing calibration curve data indicating the relationship between brightness and moisture content prepared in advance for the same noodles as the sample;
A moisture distribution measuring apparatus for noodles, comprising: a moisture distribution calculating unit that measures moisture distribution of the sample by converting each luminance in a luminance profile of a cross section of the sample into moisture content using the calibration curve data.
それぞれ異なる含水率で且つ内部の含水率を均一にした前記試料と同一の複数の麺類に対してそれぞれ横断面を撮影し、
撮影された複数の横断面の画像をそれぞれＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する輝度プロファイルを作成し、
作成された複数の輝度プロファイルにおける輝度の平均値をそれぞれ算出し、
算出された複数の輝度の平均値に対してそれぞれ対応する含水率をプロットすることにより作成される請求項１〜４のいずれかに記載の麺類の水分分布測定装置。 The calibration curve data is
Take a cross-section for each of the same noodles as the sample with different moisture content and uniform internal moisture content,
Create a luminance profile for one of the color components obtained by RGB-separating each of a plurality of cross-sectional images taken,
Calculate the average value of the brightness in each of the created brightness profiles,
The apparatus for measuring the moisture distribution of noodles according to any one of claims 1 to 4, which is created by plotting the moisture content corresponding to each of the calculated average values of a plurality of luminances.
撮影した前記試料の断面画像をＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する前記試料の横断面の輝度プロファイルを作成し、
前記試料と同一の麺類に対して予め作成された輝度と含水率との関係を示す検量線データを用いて前記試料の横断面の輝度プロファイルにおける各輝度を含水率に変換することにより前記試料の水分分布を測定する
ことを特徴とする麺類の水分分布測定方法。 Take a cross section of a sample of noodles,
Create a luminance profile of the cross section of the sample for one of the color components obtained by RGB separation of the photographed cross-sectional image of the sample,
By converting each luminance in the luminance profile of the cross section of the sample into moisture content using calibration curve data indicating the relationship between the luminance and moisture content prepared in advance for the same noodles as the sample. A method for measuring moisture distribution of noodles, comprising measuring moisture distribution.
それぞれ異なる含水率で且つ内部の含水率を均一にした前記試料と同一の複数の麺類に対してそれぞれ横断面を撮影し、
撮影された複数の横断面の画像をそれぞれＲＧＢ分解して得られた色成分のうちの１つの成分に対する輝度プロファイルを作成し、
作成された複数の輝度プロファイルにおける輝度の平均値をそれぞれ算出し、
算出された複数の輝度の平均値に対してそれぞれ対応する含水率をプロットする
ことにより作成される請求項６〜９のいずれかに記載の麺類の水分分布測定方法。 The calibration curve data is
Take a cross-section for each of the same noodles as the sample with different moisture content and uniform internal moisture content,
Create a luminance profile for one of the color components obtained by RGB-separating each of a plurality of cross-sectional images taken,
Calculate the average value of the brightness in each of the created brightness profiles,
The method for measuring the moisture distribution of noodles according to any one of claims 6 to 9, which is created by plotting the moisture content corresponding to each of the calculated average values of the plurality of luminances.
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