JP2016014563A - 植物体の検査装置及び検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】短時間且つ非破壊で、植物体の広範囲における栄養素の含有度を得る。
【解決手段】植物体の検査装置１００は、検査対象の植物体Ｐ１を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するスペクトル取得部２０と、複数の画像の複数の分光反射スペクトルの第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂのスペクトル強度を用いて、植物体の色素の含有度を算出する演算部３０と、を備える。第１波長帯および第２波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められる。色素の分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有する。第１波長帯は、変化点よりも短波長側の波長帯であり、第２波長帯は、変化点及び変化点よりも長波長側の波長帯である。
【選択図】図１

Description

本発明は、分光反射スペクトルを用いた植物体の検査装置及び検査方法に関する。

一般的に、果物や野菜などの植物体における栄養成分の含有度は、破壊検査により検査されている。しかし、破壊検査では、例えば、検査対象の植物体をフリーズドライして粉末化したものを検査するため、検査対象の植物体は商品にできない。また、検査には数日を要するため、検査結果に応じて他の植物体の収穫時期や出荷時期を判断するには遅すぎる。

また、非破壊検査として、赤外線などの特殊な光を植物体に照射し、その反射光を検出し、反射光の強度から栄養成分を把握する検査が知られている。しかし、この検査は、植物体の一部のスポット検査であるため、植物体の全体の栄養成分を把握することはできない。

なお、他の非破壊検査として、一方向から植物体のデジタル画像を撮影し、このデジタル画像から算出した色彩情報と植物体の色素量との相関に関する情報に基づいて、植物体の色彩情報から色素含有量を算出する技術も知られている（特許文献１参照）。しかし、この技術では、精度が十分に高くはない。特に、葉物野菜等の植物体では、複数の葉が重なっており、デジタル画像に写らない葉が多いため、精度が更に低下する。

特開２００５−３１５８７７号公報

本発明は、このような点を考慮してなされたものであり、短時間且つ非破壊で、植物体の広範囲における栄養素の含有度を得ることができる植物体の検査装置及び検査方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る植物体の検査装置は、
検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するスペクトル取得部と、
複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第１波長帯及び第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出する演算部と、
を備え、
前記第１波長帯および前記第２波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
前記第１波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
前記第２波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であることを特徴とする。

前記植物体の検査装置において、
前記植物体が載置されるステージを備え、
前記ステージを回転させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影してもよい。

前記植物体の検査装置において、
前記ステージを傾斜させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影してもよい。

前記植物体の検査装置において、
前記演算部は、
前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第１平均スペクトルを得て、
前記複数の第１平均スペクトルを平均して第２平均スペクトルを得て、
前記第２平均スペクトルの前記第１波長帯の積分値Ａ_ｓｕｍと、前記第２平均スペクトルの前記第２波長帯の積分値Ｂ_ｓｕｍとを算出し、
前記積分値Ａ_ｓｕｍ，Ｂ_ｓｕｍと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出してもよい。

前記植物体の検査装置において、
前記関係式は、前記色素の含有度をＸとして、Ｘ＝（Ｂ_ｓｕｍ−Ａ_ｓｕｍ）／（Ｂ_ｓｕｍ＋Ａ_ｓｕｍ）であってもよい。

前記植物体の検査装置において、
前記色素は、βカロテンであり、
前記第１波長帯は、５５０ｎｍ未満の波長帯であり、
前記第２波長帯は、５５０ｎｍ以上の波長帯であってもよい。

前記植物体の検査装置において、
前記予め定められた範囲は、前記植物体の画像の全体であってもよい。

前記植物体の検査装置において、
前記スペクトル取得部は、分光イメージングカメラであってもよい。

本発明の一態様に係る植物体の検査方法は、
検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するステップと、
複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第１波長帯及び第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出するステップと、
を備え、
前記第１波長帯および前記第２波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
前記第１波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
前記第２波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であることを特徴とする。

前記植物体の検査方法において、
前記色素の含有度を算出するステップは、
前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第１平均スペクトルを得るステップと、
前記複数の第１平均スペクトルを平均して第２平均スペクトルを得るステップと、
前記第２平均スペクトルの前記第１波長帯の積分値Ａ_ｓｕｍと、前記第２平均スペクトルの前記第２波長帯の積分値Ｂ_ｓｕｍとを算出するステップと、
前記積分値Ａ_ｓｕｍ，Ｂ_ｓｕｍと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出するステップと、を有してもよい。

前記植物体の検査方法において、
算出された前記色素の含有度が予め定められたしきい値以上である前記植物体を出荷または収穫するステップを備えてもよい。

本発明によれば、短時間且つ非破壊で、植物体の広範囲における栄養素の含有度を得ることができる。

一実施形態に係る植物体の検査装置の概略的な構成を示す図である。 一実施形態に係る色素の含有度の算出処理を示すフローチャートである。 一実施形態に係る色素の局所的な含有度の分布の画像化処理を示すフローチャートである。 βカロテン、リーフレタス及びほうれん草の分光反射スペクトルの平均スペクトルを示す図である。 （ａ）は、図４のリーフレタスの画像であり、（ｂ）は、図４のリーフレタスのβカロテンの局所的な含有度の分布を表す画像である。 （ａ）は、図４のほうれん草の画像であり、（ｂ）は、図４のほうれん草のβカロテンの局所的な含有度の分布を表す画像である。 （ａ）は、一実施形態に係るステージの回転角度に応じた１株のほうれん草の撮影方向を説明する図であり、（ｂ）は、一実施形態に係るステージの傾斜角度に応じた１株のほうれん草の撮影方向を説明する図である。 一実施形態に係るばらのほうれん草の撮影方向を説明する図である。 （ａ）〜（ｃ）は、一実施形態に係る検体Ａ〜Ｄの１株のほうれん草の色素の含有度を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、一実施形態に係る検体Ａ〜Ｄのばらのほうれん草の色素の含有度を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、比較例に係る検体Ｅ〜Ｇの１株のほうれん草の色素の含有度を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、比較例に係る検体Ｅ〜Ｇのばらのほうれん草の色素の含有度を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。なお、本明細書に添付する図面においては、図示と理解のしやすさの便宜上、適宜縮尺および縦横の寸法比等を、実物のそれらから変更し誇張してある。

図１は、一実施形態に係る植物体の検査装置１００の概略的な構成を示す図である。図１に示すように、植物体の検査装置１００は、ステージ１と、光源１０と、分光イメージングカメラ（スペクトル取得部）２０と、演算部３０と、を備える。

検査対象の植物体Ｐ１は、栄養素としてカロテノイド系色素とポルフィリン系色素の少なくとも何れかを含むものであり、例えば、野菜、果物及び穀物等である。以下、単に色素と記載する場合、カロテノイド系色素またはポルフィリン系色素を意味する。

ステージ１には、植物体Ｐ１が載置される。ステージ１は、鉛直方向を中心として回転可能に構成されると共に、鉛直方向とステージ１の法線方向とが交わるように傾斜可能に構成されている。

光源１０は、ステージ１の上方に配置され、検査対象の植物体Ｐ１に可視光を含む照明光Ｌ１を照射する。例えば、照明光Ｌ１の波長は、３５０〜１０５０ｎｍである。照明光Ｌ１の強度の波長依存性は、低い方が好ましい。

分光イメージングカメラ２０は、植物体Ｐ１を複数の方向から撮影する。図示する例では、分光イメージングカメラ２０はステージ１の側方に固定されている。そのため、ステージ１を回転させることにより、又は、ステージ１を傾斜させることにより、分光イメージングカメラ２０は植物体Ｐ１を複数の方向から撮影する。

具体的には、分光イメージングカメラ２０は、照明された植物体Ｐ１からの反射光Ｌ２を検出することで、植物体Ｐ１を撮影する。この時、分光イメージングカメラ２０は、撮影された各画像の各画素において、分光反射スペクトル（分光イメージングデータ）を取得する。分光イメージングカメラ２０は、例えば、３５０〜１０５０ｎｍの波長の範囲で、５ｎｍ間隔で分光して分光反射スペクトルを取得する。言い換えれば、分光イメージングカメラ２０は、各画素について分光反射スペクトルを合成することにより、カラー画像を取得できる。分光イメージングカメラ２０は、例えば、ハイパースペクトルカメラ ＮＨシリーズ（エバ・ジャパン株式会社製）を用いてもよい。

なお、分光イメージングカメラ２０は、撮影された画像の全画素において分光反射スペクトルを測定できなくてもよい。つまり、分光イメージングカメラ２０は、撮影された植物体Ｐ１の各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得できればよい。

演算部３０は、植物体Ｐ１の複数の画像の複数の分光反射スペクトルの第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂのスペクトル強度を用いて、植物体Ｐ１の色素の含有度Ｘを算出する。演算部３０は、例えば、コンピュータなどである。具体的な演算部３０の機能は、フローチャートを参照して後述する。

これら第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂは、植物体Ｐ１の検査に先立ち、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められた波長帯である。第１波長帯Ａは、予め取得された色素の分光反射スペクトルにおいて相対的にスペクトル強度が弱い波長帯である。第２波長帯Ｂは、予め取得された色素の分光反射スペクトルにおいて相対的にスペクトル強度が強い波長帯である。

具体的には、検査対象の色素を紙等に塗布して、分光イメージングカメラ２０で分光反射スペクトルを取得する。この場合には、一方向からの撮影でもよい。取得された分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対してほぼ一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有している。第１波長帯Ａは、この変化点よりも短波長側の波長帯であり、第２波長帯Ｂは、この変化点及び変化点よりも長波長側の波長帯である。

例えば、色素がカロテノイド系色素のβカロテンである場合、変化点は約５５０ｎｍであり、第１波長帯Ａは３５０ｎｍ以上５５０ｎｍ未満の波長帯であり、第２波長帯Ｂは５５０ｎｍ以上１０５０ｎｍ以下の波長帯である。

表１は、カロテノイド系色素の一例と、その色素の色と、その色素を多く含む植物体Ｐ１の一例とを示す。

図２は、一実施形態に係る色素の含有度Ｘの算出処理を示すフローチャートである。

まず、分光イメージングカメラ２０により、照明光Ｌ１で照明された検体（植物体Ｐ１）を複数の方向から撮影する（ステップＳ１）。この時、前述のように、撮影された各画像の各画素において分光反射スペクトルが取得される。

この処理に先立ち、分光イメージングカメラ２０により、検体が存在しない状態で、照明光Ｌ１で照明された白板等を撮影して、補正用の分光反射スペクトルを取得してもよい。このような補正用の分光反射スペクトルを用いて、ステップＳ１で取得された分光反射スペクトルを補正することにより、照明光Ｌ１の強度の波長依存性の影響を除去して、検体の分光反射スペクトルをより正確に取得できる。

次に、演算部３０により、撮影された各画像から算出エリアを抽出する（ステップＳ２）。この処理は、例えば、周知の画像処理を用いて検体の画像の全体を算出エリアとして自動的に抽出してもよい。検体の画像の全体を算出エリアとすることで、検体の全体における色素の含有度Ｘを算出できる。また、このような算出エリアの自動的な抽出は、選別ラインなどにおいて複数の検体の色素の含有度Ｘを算出する場合に好ましい。

次に、演算部３０により、画像毎に、抽出した算出エリアにおいて、取得された複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第１平均スペクトルを得る（ステップＳ３）。つまり、各第１平均スペクトルは、対応する画像の分光反射スペクトルの平均である。

次に、演算部３０により、ステップＳ３で得られた複数の第１平均スペクトルを平均して第２平均スペクトルを得る（ステップＳ４）。つまり、第２平均スペクトルは、複数の画像の複数の分光反射スペクトルの平均である。

ステップＳ３とステップＳ４とをまとめて、複数の画像の複数の分光反射スペクトルを平均して直接第２平均スペクトルを得てもよい。

次に、演算部３０により、第２平均スペクトルの第１波長帯Ａの積分値Ａ_ｓｕｍと、第２平均スペクトルの第２波長帯Ｂの積分値Ｂ_ｓｕｍと、を算出する（ステップＳ５）。

最後に、演算部３０により、積分値Ａ_ｓｕｍ，Ｂ_ｓｕｍと植物体Ｐ１の色素の含有度Ｘとの関係を表す予め定められた関係式を用いて、色素の含有度Ｘを算出する。本実施形態では、この関係式は、色素の含有度をＸとして、Ｘ＝（Ｂ_ｓｕｍ−Ａ_ｓｕｍ）／（Ｂ_ｓｕｍ＋Ａ_ｓｕｍ）である。この関係式は、文献：低温科学，vol.67，2009年，503ページに記載されたＮＤＶＩと称される指標の計算式を参考にして導出している。つまり、演算部３０により、この関係式に第２平均スペクトルの積分値Ａ_ｓｕｍ，Ｂ_ｓｕｍを代入し、色素の含有度Ｘを算出する（ステップＳ６）。例えば、色素の含有度Ｘは、図示しない表示部に表示される。含有度Ｘは、−１から＋１の範囲の値であり、含有度Ｘが＋１に近い程、色素の含有量が多いことを表す。

換言すると、演算部３０は、植物体Ｐ１の分光反射スペクトルが予め取得されている色素の分光反射スペクトルに類似している程、高い含有度Ｘを算出する。

ステップＳ６の後、算出された色素の含有度Ｘが予め定められたしきい値以上である植物体Ｐ１を出荷または収穫するステップを備えてもよい。

図３は、一実施形態に係る色素の局所的な含有度ＬＸの分布の画像化処理を示すフローチャートである。この画像化処理は、図２を参照して説明した色素の含有度Ｘの算出処理と共に行われてもよい。ここで、「局所的な成熟度」とは、各画素に対応する成熟度のことをいう。

まず、分光イメージングカメラ２０により、照明光Ｌ１で照明された検体（植物体Ｐ１）を一方向から撮影する（ステップＳ１１）。図２のステップＳ１で撮影された複数の画像のうちの１つを選択してもよい。

次に、演算部３０により、撮影された画像内の各画素の分光反射スペクトルについて、第１波長帯Ａの積分値ＬＡ_ｓｕｍと、第２波長帯Ｂの積分値ＬＢ_ｓｕｍとを算出する（ステップＳ１２）。

次に、各画素について、積分値ＬＡ_ｓｕｍ，ＬＢ_ｓｕｍと植物体Ｐ１の色素の局所的な含有度ＬＸとの関係を表す予め定められた関係式を用いて、色素の局所的な含有度ＬＸを算出する。本実施形態では、この関係式は、色素の局所的な含有度をＬＸとして、ＬＸ＝（ＬＢ_ｓｕｍ−ＬＡ_ｓｕｍ）／（ＬＢ_ｓｕｍ＋ＬＡ_ｓｕｍ）である。つまり、演算部３０により、各画素について、この関係式にスペクトルの積分値ＬＡ_ｓｕｍ，ＬＢ_ｓｕｍを代入し、色素の局所的な含有度ＬＸを算出する（ステップＳ１３）。

最後に、演算部３０により、各画素について、色素の局所的な含有度ＬＸを２０段階で階調表示して、色素の局所的な含有度ＬＸの分布を表す画像を表示する（ステップＳ１４）。この画像は、例えば、図示しない表示部に表示される。この画像は、ステップＳ１１にて一方向から撮影された画像に対応する。なお、色素の局所的な含有度ＬＸは、−１から＋１の範囲の値である。階調表示の階調数は、２０段階に限らない。図２のステップＳ１で撮影された複数の画像のそれぞれに対してステップＳ１２〜ステップＳ１４の処理を行い、色素の局所的な含有度ＬＸの分布を表す複数の画像を表示してもよい。

次に、上述した植物体の検査装置１００を用いて色素の含有度Ｘを算出する一例について、図４〜１０を参照して説明する。

まず、色素の含有度Ｘの算出原理について、説明を明確化するために一方向から植物体Ｐ１を撮影した場合を仮定し、図４〜６を参照して説明する。ここでは、植物体Ｐ１がリーフレタス及びほうれん草であり、色素がカロテノイド系色素のβカロテンである場合について説明する。

その後、上述した植物体の検査装置１００を用い、複数の方向から植物体Ｐ１を撮影して色素の含有度Ｘを算出する一例について、図７〜１０を参照して説明する。

図４は、βカロテン、リーフレタス及びほうれん草の分光反射スペクトルの平均スペクトルを示す図である。この平均スペクトルは、ある一方向から撮影して取得された複数の分光反射スペクトルを平均して得られたものである。図４の横軸は、波長を単位ｎｍで表し、縦軸は、スペクトル強度を任意の単位で表している。また、図４は、波長４００ｎｍから８３０ｎｍの範囲を示している。ここでは、リーフレタス及びほうれん草全体の画像の分光反射スペクトルをそれぞれ平均している。

図４に示すように、βカロテンの分光反射スペクトルの強度は、波長４２０ｎｍ付近から波長５５０ｎｍ未満において殆ど一定であって弱く、波長５５０ｎｍ以上において波長の増加に伴い強くなる。従って、前述のように、変化点は約５５０ｎｍであり、第１波長帯Ａは５５０ｎｍ未満の波長帯であり、第２波長帯Ｂは５５０ｎｍ以上の波長帯である。

図５（ａ）は、図４のリーフレタスの画像であり、図５（ｂ）は、図４のリーフレタスのβカロテンの局所的な含有度ＬＸの分布を表す画像である。

図６（ａ）は、図４のほうれん草の画像であり、図６（ｂ）は、図４のほうれん草のβカロテンの局所的な含有度ＬＸの分布を表す画像である。

図５（ａ）及び図６（ａ）は、各画素について得られた分光反射スペクトルを合成して、カラー表示した画像である。つまり、これらの画像は、人間がリーフレタス及びほうれん草を肉眼で観察した場合に認識できる像と同等である。

リーフレタス及びほうれん草は、図５（ａ）及び図６（ａ）に示すように、肉眼で観察した場合に緑色に観察される。即ち、肉眼では、リーフレタス及びほうれん草の色の違いを明確に判断できない。

図４に示すように、第２波長帯Ｂの７３０ｎｍ以上において、リーフレタスの分光反射スペクトルの強度は、ほうれん草の分光反射スペクトルの強度よりも弱い。第２波長帯Ｂの５５０ｎｍから６６０ｎｍ付近においては、リーフレタスの分光反射スペクトルの強度は、ほうれん草の分光反射スペクトルの強度よりも強いが、波長７３０ｎｍ以上の強度より弱い。よって、ほうれん草の分光反射スペクトルの第２波長帯Ｂの積分値Ｂ_ｓｕｍは、リーフレタスの分光反射スペクトルの積分値Ｂ_ｓｕｍより大きい。

また、リーフレタス及びほうれん草について、第２波長帯Ｂの分光反射スペクトルの強度は、第１波長帯Ａの分光反射スペクトルの強度よりも大幅に強い。よって、リーフレタス及びほうれん草について、積分値Ｂ_ｓｕｍは、積分値Ａ_ｓｕｍより大幅に大きい。

従って、これらの積分値をステップＳ６の関係式に代入して、一方向からの撮影で得られた含有度Ｘを計算すると、図４に示すように、ほうれん草のβカロテンの含有度Ｘは、０．７３であり、リーフレタスのβカロテンの含有度Ｘは、０．６５である。

また、図５（ｂ）に示すように、リーフレタスのβカロテンの局所的な含有度ＬＸは、大部分において低いが、一部の領域（破線で囲まれた領域）Ｒ１では高くなっている。

一方、図６（ｂ）に示すように、ほうれん草のβカロテンの局所的な含有度ＬＸは、リーフレタスより広い領域（破線で囲まれた領域）Ｒ２において高くなっている。

このことからも、ほうれん草の撮影された範囲全体のβカロテンの含有度Ｘが、リーフレタスの撮影された範囲全体のβカロテンの含有度Ｘより高いことが分かる。

このように、肉眼ではリーフレタス及びほうれん草の色の違いを判断することは容易ではないため、リーフレタスとほうれん草との何れがβカロテンを多く含むかを肉眼で判断することは困難である。しかし、算出された含有度Ｘは、リーフレタスとほうれん草とにおいて明確に異なっている。そのため、含有度Ｘを用いれば、どの植物体Ｐ１が相対的に多くのβカロテンを含んでいるか判断できる。

次に、複数の方向から植物体を撮影して色素の含有度Ｘを算出する一例について、図７〜１０を参照して説明する。ここでは、植物体Ｐ１として、ほうれん草を用いる一例について説明する。以下、“ばら”のほうれん草とは、１株のほうれん草の根側で複数の葉を１枚ずつばらしたものを意味する。

まず、１株のほうれん草の撮影について説明する。
図７（ａ）は、一実施形態に係るステージ１の回転角度に応じた１株のほうれん草の撮影方向を説明する図であり、図７（ｂ）は、一実施形態に係るステージ１の傾斜角度に応じた１株のほうれん草の撮影方向を説明する図である。

図７（ａ）に示すように、１株のほうれん草を寝かせてステージ１に載置する。そして、ステージ１の回転角度を、０°を基準にして、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３１５°に変化させる。ステージ１の傾斜角度は０°であるとする。そして、各回転角度において、ほうれん草を撮影する。この例では、０°の時にほうれん草の正面方向から撮影でき、９０°の時に上面方向（上部方向、葉側の方向）から撮影でき、１８０°の時に正面方向と反対方向の裏面方向から撮影でき、２７０°の時に下面方向（下部方向、根側の方向）から撮影できる。

また、図７（ｂ）に示すように、ステージ１の回転角度が０°（正面方向）の時に傾斜角度を２５°、４５°に変化させ、ステージ１の回転角度が１８０°（裏面方向）の時に傾斜角度を２５°、４５°に変化させる。そして、各傾斜角度において、ほうれん草を撮影する。図７（ａ）、（ｂ）において、ステージ１上では、ほうれん草を移動させない。

つまり、図示した例では、１株のほうれん草を１２方向から撮影している。これにより、ある方向から撮影した時には他の葉に隠れて撮影できない葉が、他の方向から撮影した時には撮影できるようになり、ほうれん草の多くの部分を撮影できる。植物体Ｐ１を撮影する方向の数は、植物体の形状に応じて最適値を選択すればよい。例えば、リンゴ等の比較的単純な表面形状を有する植物体Ｐ１では、正面方向と裏面方向とを含む少なくとも２方向あればよい。

次に、ばらのほうれん草の撮影について説明する。
図８は、一実施形態に係るばらのほうれん草の撮影方向を説明する図である。図８に示すように、まず、ほうれん草の複数の葉の表側が光源１０側を向き、葉が互いに重ならないように、ステージ１に載置する。そして、ステージ１の回転角度を固定して、傾斜角度を２５°、４５°に変化させる。そして、各傾斜角度において、ほうれん草を撮影する。

次に、ほうれん草の複数の葉の裏側が光源１０側を向き、葉が互いに重ならないように、ステージ１に載置する。即ち、作業者が、ほうれん草の葉を裏返す。そして、ステージ１の回転角度を固定して、傾斜角度を２５°、４５°に変化させる。そして、各傾斜角度において、ほうれん草を撮影する。

４つの検体Ａ〜検体Ｄのそれぞれに対して、このように複数の方向から撮影された画像を用いて、１株のほうれん草の色素の含有度Ｘを算出し、その後、ほうれん草をばらして、複数の方向から撮影された画像を用いて、ばらのほうれん草の色素の含有度Ｘを算出する。検体ＡとＢは、同一の第１の産地のほうれん草であり、検体ＣとＤは、同一の第２の産地のほうれん草である。第１の産地は、第２の産地と異なる。

図９（ａ）〜（ｃ）は、一実施形態に係る検体Ａ〜Ｄの１株のほうれん草の色素の含有度を示す図である。図９（ａ）は、クロロフィルの含有度を示し、図９（ｂ）はβカロテンの含有度を示し、図９（ｃ）はルテインの含有度を示す。

図１０（ａ）〜（ｃ）は、一実施形態に係る検体Ａ〜Ｄのばらのほうれん草の色素の含有度を示す図である。図１０（ａ）は、クロロフィルの含有度を示し、図１０（ｂ）はβカロテンの含有度を示し、図１０（ｃ）はルテインの含有度を示す。

図９、１０から分かるように、各色素について、検体Ａ〜Ｄの色素の含有度の相対関係は、１株のほうれん草による結果と、ばらのほうれん草による結果とにおいて、一致している。つまり、例えば、クロロフィルについては、図９（ａ）と図１０（ａ）の両方において、検体Ｃ、検体Ｄ、検体Ａ、検体Ｂの順に含有度が低下する結果が得られている。

この含有度の相対関係は、撮影に用いた検体Ａ〜Ｄをそれぞれフリーズドライして粉末化して成分検査した結果と同一であった。即ち、本実施形態の植物体の検査装置１００を用いることで、１株で検査しても、ばらで検査しても、精度良く色素の含有度Ｘの相対関係を得ることができる。即ち、図９、１０の結果から、第２の産地の検体Ｃ，Ｄの方が、第１の産地の検体Ａ，Ｂよりも、クロロフィル、βカロテン及びルテインの含有度Ｘが相対的に多いことが分かる。そのため、栄養素が多く含まれる植物体Ｐ１の産地を特定することができる。

このような検査方法で、例えば、同じ種類の複数の植物体Ｐ１を検査することで、各植物体Ｐ１の色素の含有度Ｘを取得し、商店での販売時等に提示してもよい。これにより、色素の含有度Ｘが相対的に高いものに高い価格を設定することもできる。また、植物体Ｐ１の生産者は、生産した植物体Ｐ１の付加価値が分かるため、色素の含有度Ｘが増加するように生育条件を改善することもできる。

さらに、選別のしきい値を設定することにより、複数の植物体Ｐ１の中から色素の含有度Ｘが相対的に高いものを正確且つ容易に選別することができる。従って、新規就農者等であっても、植物体Ｐ１の適切な収穫時期や出荷時期を容易に判断できる。

ここで、比較例として、本実施形態とは異なり、ほうれん草を一方向のみから撮影して得られた色素の含有度Ｘについて説明する。比較例では、上述した検体Ａ〜Ｄとは異なる検体Ｅ〜Ｇを用いている。検体Ｅ〜Ｇは、互いに産地が異なる。

図１１（ａ）〜（ｃ）は、比較例に係る検体Ｅ〜Ｇの１株のほうれん草の色素の含有度を示す図である。図１１（ａ）は、クロロフィルの含有度を示し、図１１（ｂ）はβカロテンの含有度を示し、図１１（ｃ）はルテインの含有度を示す。

図１２（ａ）〜（ｃ）は、比較例に係る検体Ｅ〜Ｇのばらのほうれん草の色素の含有度を示す図である。図１２（ａ）は、クロロフィルの含有度を示し、図１２（ｂ）はβカロテンの含有度を示し、図１２（ｃ）はルテインの含有度を示す。

図１１、１２から分かるように、各色素について、検体Ｅ〜Ｇの色素の含有度の相対関係は、１株のほうれん草による結果と、ばらのほうれん草による結果とにおいて、一致していない。つまり、例えば、クロロフィルについては、図１１（ａ）では検体Ｅ、検体Ｇ、検体Ｆの順に含有度が低下するが、図１２（ａ）では検体Ｅ、検体Ｆ、検体Ｇの順に含有度が低下する。また、撮影に用いた検体Ｅ〜Ｇをそれぞれフリーズドライして粉末化して成分検査した結果とも一致しない。

従って、比較例のような一方向のみからの撮影では、含有度の相対関係を精度良く得ることはできないことが分かる。つまり、ほうれん草のような葉物野菜では、複数の葉が重なっているため、一方向から撮影しただけでは撮影できない葉が生じることになる。従って、比較例では、ほうれん草全体を反映した色素の含有度を得ることはできない。このことは、葉物野菜に限らず、葉物野菜より単純な形状を有する果実等であっても同様である。つまり、リンゴ等の果実においても、一方向のみからの撮影では撮影できない領域が生じるため、果実の表面全体を反映した色素の含有度を得ることはできない。

なお、図１２に示す、ばらのほうれん草による結果であっても、複数の葉の一方の面のみの色素の含有度を反映しているに過ぎないため、本実施形態の図１０の結果よりも精度は低い。

以上で説明したように、本実施形態によれば、分光イメージングカメラ２０で植物体Ｐ１を複数の方向から撮影して取得された複数の分光反射スペクトルの第１波長帯Ａ及び第２波長帯Ｂのスペクトル強度を用いて、植物体Ｐ１の色素の含有度Ｘを算出するようにしている。これにより、短時間且つ非破壊で植物体Ｐ１の色素の含有度Ｘを得ることができる。また、一方向からの植物体Ｐ１の撮影では撮影できない部分についての分光反射スペクトルも考慮しているため、算出された色素の含有度Ｘの精度を高めることができる。従って、同種の複数の植物体Ｐ１を同一条件で検査することで、精度良く色素の含有度Ｘの相対関係を得ることができる。

また、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において得られた分光反射スペクトルを用いているので、植物体Ｐ１の広範囲における色素の含有度Ｘを算出できる。そして、予め定められた範囲を植物体Ｐ１の画像の全体に設定することで、植物体Ｐ１の全体における色素の含有度Ｘを算出できる。

さらに、積分値Ａ_ｓｕｍと積分値Ｂ_ｓｕｍとを用いるようにしているので、誤差等の影響を抑えて、高精度に色素の含有度Ｘを算出できる。

また、光源１０は、可視光を含む照明光Ｌ１を照射できればよいため、特殊な光源を必要としない。従って、植物体の検査装置１００を簡単な構成で実現できる。

（変形例）
以上の実施形態では、ステージ１を回転させることにより、又は、傾斜させることにより、分光イメージングカメラ２０が植物体Ｐ１を複数の方向から撮影する一例について説明したが、ステージ１は固定しておいて、分光イメージングカメラ２０を移動させて植物体Ｐ１を複数の方向から撮影してもよい。但し、植物体Ｐ１の生産現場等において、選別ラインで自動的又は半自動的に検査を行う場合には、ステージ１を回転等させることが好ましい。

また、色素の含有度Ｘを算出するための関係式として、以上の実施形態で説明した関係式とは異なる式を用いてもよい。

また、色素の含有度Ｘの算出処理は、図２のフローチャートの例に限らない。例えば、図３のフローチャートのステップＳ１３で各画素について色素の局所的な含有度ＬＸを算出した後に、複数の局所的な含有度ＬＸを平均して一方向から撮影された画像に対応する色素の含有度を得てもよい。そして、この処理を複数の方向から撮影された複数の画像のそれぞれに対して行い、得られた複数の含有度を平均することで、植物体Ｐ１の全体における色素の含有度Ｘを得ても良い。

さらに、図３のフローチャートを参照して説明した画像化処理は、省略してもよい。

また、以上の説明では、分光イメージングカメラ（スペクトル取得部）２０としてハイパースペクトルカメラを用いる一例について説明したが、これに限らない。分光イメージングカメラ２０として、撮影された画像の予め定められた範囲内の各画素において、第１波長帯Ａと第２波長帯Ｂとにおける分光反射スペクトルを取得できる装置であれば、どのような呼称の装置を用いてもよい。例えば、ハイパースペクトルカメラに代えて、マルチスペクトルカメラを用いても良い。マルチスペクトルカメラとは、スペクトル分解能がハイパースペクトルカメラより大きい装置である。つまり、分光イメージングカメラ２０は、反射画像や分光反射スペクトルが得られるCCD、CMOSなどの受光センサを有する装置であれば良い。
また、光源１０として、光の波長が少なくとも第１波長帯Ａと第２波長帯Ｂとを含むＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の光源を用いてもよい。

上述した実施形態で説明した植物体の検査装置１００の演算部３０の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、演算部３０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。

また、演算部３０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ ステージ
１０ 光源
２０ 分光イメージングカメラ（スペクトル取得部）
３０ 演算部
１００ 植物体の検査装置
Ｐ１ 植物体
Ａ 第１波長帯
Ｂ 第２波長帯
Ａ_ｓｕｍ 第１波長帯の積分値
Ｂ_ｓｕｍ 第２波長帯の積分値
Ｘ 色素の含有度

Claims (11)

1. 検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するスペクトル取得部と、
   複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第１波長帯及び第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出する演算部と、
   を備え、
   前記第１波長帯および前記第２波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
   前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
   前記第１波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
   前記第２波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であることを特徴とする植物体の検査装置。
2. 前記植物体が載置されるステージを備え、
   前記ステージを回転させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影することを特徴とする請求項１に記載の植物体の検査装置。
3. 前記ステージを傾斜させることにより、前記スペクトル取得部は、前記植物体を複数の方向から撮影することを特徴とする請求項２に記載の植物体の検査装置。
4. 前記演算部は、
   前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第１平均スペクトルを得て、
   前記複数の第１平均スペクトルを平均して第２平均スペクトルを得て、
   前記第２平均スペクトルの前記第１波長帯の積分値Ａ_ｓｕｍと、前記第２平均スペクトルの前記第２波長帯の積分値Ｂ_ｓｕｍとを算出し、
   前記積分値Ａ_ｓｕｍ，Ｂ_ｓｕｍと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れかに記載の植物体の検査装置。
5. 前記関係式は、前記色素の含有度をＸとして、Ｘ＝（Ｂ_ｓｕｍ−Ａ_ｓｕｍ）／（Ｂ_ｓｕｍ＋Ａ_ｓｕｍ）であることを特徴とする請求項４に記載の植物体の検査装置。
6. 前記色素は、βカロテンであり、
   前記第１波長帯は、５５０ｎｍ未満の波長帯であり、
   前記第２波長帯は、５５０ｎｍ以上の波長帯であることを特徴とする請求項１から請求項５の何れかに記載の植物体の検査装置。
7. 前記予め定められた範囲は、前記植物体の画像の全体であることを特徴とする請求項１から請求項６の何れかに記載の植物体の検査装置。
8. 前記スペクトル取得部は、分光イメージングカメラであることを特徴とする請求項１から請求項７の何れかに記載の植物体の検査装置。
9. 検査対象の植物体を複数の方向から撮影し、撮影された各画像の予め定められた範囲内の各画素において分光反射スペクトルを取得するステップと、
   複数の前記画像の複数の前記分光反射スペクトルの第１波長帯及び第２波長帯のスペクトル強度を用いて、前記植物体の色素の含有度を算出するステップと、
   を備え、
   前記第１波長帯および前記第２波長帯は、予め取得された色素の分光反射スペクトルに基づいて予め定められ、
   前記色素の前記分光反射スペクトルは、スペクトル強度が波長に対して一定であって弱い領域から、スペクトル強度が波長の増加に伴い強くなる領域に変化する変化点を有し、
   前記第１波長帯は、前記変化点よりも短波長側の波長帯であり、
   前記第２波長帯は、前記変化点及び前記変化点よりも長波長側の波長帯であることを特徴とする植物体の検査方法。
10. 前記色素の含有度を算出するステップは、
    前記画像毎に前記複数の分光反射スペクトルを平均して複数の第１平均スペクトルを得るステップと、
    前記複数の第１平均スペクトルを平均して第２平均スペクトルを得るステップと、
    前記第２平均スペクトルの前記第１波長帯の積分値Ａ_ｓｕｍと、前記第２平均スペクトルの前記第２波長帯の積分値Ｂ_ｓｕｍとを算出するステップと、
    前記積分値Ａ_ｓｕｍ，Ｂ_ｓｕｍと前記色素の含有度との関係を表す予め定められた関係式を用いて、前記色素の含有度を算出するステップと、を有することを特徴とする請求項９に記載の植物体の検査方法。
11. 算出された前記色素の含有度が予め定められたしきい値以上である前記植物体を出荷または収穫するステップを備えることを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の植物体の検査方法。