JP2023033896A - 農産物の個体識別装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】農産物の個体識別装置および方法において、ラベルフリーで高精度の識別を実現する。
【解決手段】農産物の個体識別装置１は、農産物２に対して７００ｎｍ以下の所定の励起波長の光を照射する光源１０と、光源１０によって照らされた農産物２を撮像するカメラ２０と、カメラ２０によって撮像された農産物２の蛍光画像から農産物２の斑紋を抽出する抽出部３３と、斑紋を農産物の個体２ごとに記憶した記憶部４０と、記憶部４０に記憶された斑紋と新たに撮像および抽出された斑紋とを照合することにより農産物の個体２の同一性を確認する照合部３４とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、農産物の個体識別装置および方法に関する。

野菜や果物といった農産物は、生産現場から最終需要者まで追跡され、農産物の個体の同一性の確認（個体識別）が行われることがある。そのような個体識別の技術が例えば特許文献１に開示されている。具体的には、農産物の個体に付与した非接触型タグまたはバーコード等の識別子からの情報と、当該個体の生体情報や傷などの固有情報とに基づいて個体識別を行う技術が開示されている。

特開２００６－１４６５７０号公報

特許文献１では、上記識別子を利用することにより、個体の生体情報や傷などの固有情報のみを利用する場合に比べて識別精度の向上を図っている。しかし、換言すれば、識別子または識別子に類するラベルなし（ラベルフリー）で個体を高精度に識別するのは困難であり、改善の余地がある。

本発明は、農産物の個体識別装置および方法において、ラベルフリーで高精度の識別を実現することを課題とする。

本発明の第１の態様は、
農産物に対して７００ｎｍ以下の所定の励起波長の光を照射する光源と、
前記光源によって照らされた前記農産物を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された前記農産物の蛍光画像から前記農産物の斑紋を抽出する抽出部と、
前記斑紋を前記農産物の個体ごとに記憶した記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記斑紋と新たに撮像および抽出された前記斑紋とを照合することにより前記農産物の個体の同一性を確認する照合部と
を備える、農産物の個体識別装置を提供する。

この構成によれば、農産物の個体に非接触型タグまたはバーコード等の識別子を付与する必要がなく、即ちラベルフリーで農産物の個体を識別できる。また、本願発明者らは、７００ｎｍ以下の励起波長の光を照射して蛍光画像を撮像し、蛍光画像における農産物の個体の斑紋を抽出および照合する場合、一般的な白色ＬＥＤ等の光を照射して農産物の個体の傷や形状を抽出および照合する場合と比べて、農産物の個体を高精度に識別できることを見出した。さらに言えば、本願発明者らは、当該蛍光画像において個体特有の斑紋が現れることについて見出した。ここで、斑紋とは、蛍光画像において農産物の個体の表面に生じる模様のこという。この斑紋は、同種の農産物であっても、各個体の生育環境の違いによって異なるものである。これは、個体ごとに、クチクラ層の厚薄、クロロフィルの濃淡、または細胞壁の厚薄等が異なることに起因する。即ち、これらの違いによって蛍光反応に強弱が生じ、各個体に特徴的な斑紋を生じさせる。特に、７００ｎｍ以下の励起波長を利用した場合、この斑紋の違いが顕著になる。従って、当該斑紋を照合することで、農産物の個体を高精度に識別できる。さらに言えば、対象とする農産物についても、一般的な白色光では特徴的な表面形状や模様を有するものに限定されるのに対し、上記構成ではそれらに限定されずに所定の励起波長で斑紋を生じさせることにより照合を行うため、広く様々な農産物を対象とできる。なお、照合部による斑紋の照合技術は、人工知能による画像認識を利用し得る。

前記所定の励起波長は、５００ｎｍ以下であってもよい。

この構成によれば、特徴的なクロロフィル由来の斑紋を高精度に識別できる。クロロフィル由来の斑紋は、蛍光波長が赤色領域（例えば６５０～７５０ｎｍ）で強く発現することが多い。また、フェノール類に由来する斑紋は、蛍光波長が青色～黄色（例えば４００～５８０ｎｍ）で発現することが多い。従って、仮に励起波長が５００ｎｍより大きい光を照射した場合、励起波長と蛍光波長が同色ないし類似色を示す関係となる。この場合、蛍光画像において斑紋が確認し難くなり、識別精度が低下するおそれがある。よって、識別精度の低下を回避するために、励起波長を５００ｎｍ以下としてもよい。

前記記憶部は、前記斑紋を有する前記農産物の個体の生育に関する情報である農産物情報を記憶してもよく、
前記照合部によって前記農産物の個体の同一性が確認された場合に前記記憶部から前記農産物情報を読み出す情報読出部をさらに備えてもよい。

この構成によれば、農産物の個体を識別するだけでなく、識別した農産物の個体の農産物情報を合わせて取得できる。このような農産物情報を利用することにより、例えば、様々な品質が混在する中から、同質の農産物の個体を分類でき、品質に応じた適正価格での販売が可能となる。また、高品質な生産能の高い生産地を特定できるとともに、低品質の農産物に対するクレームを生産現場に正確に反映することもできる。よって、農産物のブランド力の強化を図ることができる。

前記農産物情報は、前記農産物の個体が生育されている箇所の３次元的な位置情報を含んでもよい。

この構成によれば、３次元的な位置情報に基づいて、農産物がどこで収穫されたものであるかをピンポイントで特定できる。ここで、３次元的な位置情報とは、緯度、経度、および標高などの大域的な位置情報であってもよいし、農産物を生産する農地またはハウス内の畝の端からの距離および地面からの高さいった小域的な位置情報であってもよい。特に、小域的な位置情報の場合、収穫後における農産物の評価を生産者に対してピンポイントでフィードバックできる。位置情報は、任意の態様で測定され得る。例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）や敷設されたレール上の水平方向距離および高さ方向距離を計測する測定器を使用してもよい。

前記農産物情報は、前記農産物の個体に対する施肥量を含んでもよい。

この構成によれば、収穫後における農産物の品質評価と施肥量との関係を明確にでき、生産者に対してフィードバックできる。

前記農産物情報は、前記農産物の個体に対する日射量を含んでもよい。

この構成によれば、収穫後における農産物の品質評価と日射量との関係を明確にでき生産者に対してフィードバックできる。

前記農産物情報は、前記農産物の個体に対する潅水量を含んでもよい。

この構成によれば、収穫後における農産物の品質評価と潅水量との関係を明確にでき生産者に対してフィードバックできる。

前記農産物情報は、前記農産物の個体の収穫日を含んでもよい。

この構成によれば、収穫日に基づく生育結果を生産者に対してピンポイントでフィードバックできる。

前記照合部は、前記斑紋の種類として、面対称、モザイク、明斑点、および擦れの少なくとも１つを認識して照合してもよい。

この構成によれば、農産物の識別精度を一層向上できる。斑紋には、面対称、モザイク、明斑点、および擦れといった特徴的な種類があり、これらを分類に利用することで、照合の成功率を向上させ得る。これらの特徴的な斑紋の種類を分類に利用する方法は、任意であるが、例えば、これらの特徴的な斑紋の種類の照合における価値を高めるように重み付けしてもよいし、これらの特徴的な斑紋のみを抽出して照合した後に斑紋全体を照合するといったように２段階照合を行ってもよい。ここで、面対称とは農産物の正面と背面で対照的な斑紋を示すものをいい、モザイクとは農産物の一部領域が暗く示されるものをいい、明斑点とは農産物の一部が斑点状に明るく示されるものをいい、擦れとは擦れたように斑紋が示されるものをいう。

本発明の第２の態様は、
農産物に対して７００ｎｍ以下の所定の励起波長の光を照射し、
前記光に照らされた前記農産物を撮像し、
撮像された前記農産物の蛍光画像から前記農産物の斑紋を抽出し、
前記斑紋を前記農産物の個体ごとに記憶し、
記憶された前記斑紋と新たに撮像および抽出された前記斑紋とを照合することにより前記農産物の個体の同一性を確認する
ことを含む、農産物の個体識別方法を提供する。

この方法によれば、前述のように、特定の励起波長で撮像した農産物の蛍光画像の斑紋を抽出することで、ラベルフリーで高精度の識別を実現できる。

前記照合は、前記農産物の個体の収穫後１６日以内に行ってもよい。

この方法によれば、農産物の収穫後に成長や劣化に伴って斑紋が変化する前に個体識別を行うことができる。特に、本願発明者らは、１６日を超過するまでは斑紋が維持されることを実験的に確認しており１６日以内の照合により高精度の識別が可能となる。

本発明によれば、農産物の個体識別装置および方法において、特定の励起波長で撮像した農産物の蛍光画像の斑紋を抽出することで、ラベルフリーで高精度の識別を実現できる。

本発明の一実施形態に係る農産物の個体識別装置の概略構成図。 図１Ａの農産物の個体識別装置の農園での使用態様例を示す斜視図。 図１の制御部のブロック図。 励起波長３６５ｎｍの光源で照らされた農産物の斑紋を撮像した蛍光画像。 白色光源で照らされた農産物を撮像した画像。 励起蛍光マトリクスを例示するコンター図。 図５の一部領域を拡大したコンター図。 本発明の一実施形態に係る農産物の個体識別方法のフローチャート。 蛍光画像における斑紋の明部面積率の時系列変化を示すグラフ。 斑紋の種類の一例である面対称を示す写真と模式図。 斑紋の種類の一例であるモザイクを示す写真と模式図。 斑紋の種類の一例である明斑点を示す写真と模式図。 斑紋の種類の一例である擦れを示す写真と模式図。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

図１Ａは、本発明の実施形態に係る農産物の個体識別装置１の概略構成図である。詳細については後述するが、本実施形態の農産物の個体識別装置１は、所定の励起波長の光で照らされた際に生じる農産物の斑紋を利用して農産物の個体の同一性を確認する。

本実施形態の農産物の個体識別装置１は、光源１０と、カメラ（撮像部）２０と、制御部３０と、記憶部４０と、出力部５０とを有している。

光源１０は、農産物の個体２（以下、単に農産物２ともいう。）に対して７００ｎｍ以下の所定の励起波長の光を照射するものである。所定の励起波長の詳細については後述する。ただし、光源１１は、実際上、単一の波長（周波数）のみを有する光を照射することは困難である。よって、光源１１は、例えば所定の１波長を平均波長とした正規分布に従う波長の光を照射し得る。本実施形態では、光源１０は２つ設けられており、農産物２に対して対称的に設置されている。

カメラ２０は、農産物２を撮像するものである。カメラ２０は、光源１０の間で農産物２の鉛直上方に設置されている。農産物２の撮像は、農産物２の設置向きを変えて複数回行われてもよい。

本実施形態では、農産物２と光源１０とカメラ２０との相対的な位置は固定されている。即ち、光源１０の高さと、カメラ２０の高さと、農産物２に対する光源１０の鉛直方向からの照射角度θとは、それぞれ固定されている。このような固定配置は、同条件で再現性高く撮像できるようにするものであるが、以下で説明する農園での使用態様例のように固定配置を必要しない場合もある。

図１Ｂは、農産物の個体識別装置１の農園での使用態様例を示す斜視図である。図１Ｂでは、農産物２として複数列の畝で生育されている万願寺唐辛子が例示されている。

図１Ｂのように、農産物の個体識別装置１を農園で使用する場合、地面に敷設されたレール２１上を移動可能な支持機構２２で支持する構成が採用されてもよい。支持機構２２は、伸縮自在で高さ調整可能であり得る。また、図示の例では、農産物２の個体識別装置１は、所定の励起波長を照射する光源１０に加えて白色光を照射する白色光源１１も有している。

農産物２の個体識別装置１は、複数列の畝の間で高さ調整しつつレール２１上を移動し、所定の励起波長の光を照射しながら生育中の農産物２を撮像する。また、必要に応じて白色光を照射しながら生育中の農産物２を撮像してもよい。撮像された蛍光画像等は、別の個所に設置された制御部３０に送信される。

制御部３０は、演算処理および装置全体の制御を行う。制御部３０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＲＡＭ（Random Access Memory）、およびＲＯＭ（Read Only Memory）等のハードウェアと、それらに実装されたプログラム等のソフトウェアとにより構成されている。制御部３０は、例えば、デスクトップパソコン、ノートパソコン、ワークステーション、又はタブレット端末のような情報処理装置で構成され得る。

記憶部４０は、制御部３０の機能を実現するために必要なプログラムおよびデータ等を記憶する記憶媒体である。記憶部４０は、制御部３０と一体的に構成されていてもよい。

出力部５０は、制御部３０の処理結果を表示する部位であり、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、またはプラズマディスプレイ等により構成される。

図２は、本実施形態における制御部３０のブロック図である。

制御部３０は、機能的構成として、光源操作部３１と、カメラ操作部３２と、抽出部３３と、照合部３４とを含んでいる。これらは、上記ハードウェアおよびソフトウェアの協働により実現される。

光源操作部３１は、所定の励起波長の光を農産物２に照射するように光源１０を制御する。本実施形態では、前述のように所定の励起波長の光を照射する光源１０を使用するため、光源操作部３１は単に光源１０のＯＮ－ＯＦＦの制御を行うが、光源１０において励起波長を調整できる場合、所定の励起波長に設定する制御をも併せて行ってもよい。

カメラ操作部３２は、光源１０によって照らされた農産物２を撮像するようにカメラ２０を制御する。これにより、農産物２の蛍光画像を取得する。

抽出部３３は、カメラ２０によって撮像された農産物２の蛍光画像から農産物２の斑紋を抽出する。抽出部３３は、画像認識により農産物２の輪郭を抽出し、農産物２ごとに斑紋を抽出する。ここで、斑紋とは、蛍光画像において農産物２の表面に生じる模様のこという。斑紋は、様々な要因で個体ごとに特徴的な模様となる。例えば、農産物２の生育環境による違い、または、花粉や花びら等の農産物２の表面への付着の仕方などの様々な要因が考えられる。

図３は、励起波長３６５ｎｍの光源１０で照らされた農産物２の斑紋を撮像した蛍光画像である。また、本実施形態とは異なるが、比較対象として、図４は、白色光源で照らされた農産物２を撮像した画像である。

図３，４では、農産物２の一例として万願寺唐辛子を示している。図３，４を比較して、図４の一般的な白色光源では確認できない農産物２の斑紋が図３では確認できることがわかる。例えば、図３では、農産物２の斑紋として、特徴的な明斑点がみられる。

図３に示すように、農産物２の特徴的な斑紋を生じさせるための光源１０の所定の励起波長は、農産物２ごとに異なり得る。本実施形態では、光源１０の所定の励起波長は、７００ｎｍ以下の所定の値に設定され得る。これは、様々な励起波長の光源１０を使用して実験を行った結果、７００ｎｍ以下の励起波長の光源１０を使用すると、斑紋が比較的明瞭に確認できたことによる。

また、励起波長を７００ｎｍ以下のいずれの値に設定するかについては、励起蛍光マトリクスに基づいて決定され得る。

図５は、励起蛍光マトリクスを例示するコンター図である。図６は、図５の一部領域を拡大したコンター図である。

図５，６の励起蛍光マトリクスは、横軸が蛍光波長（ｎｍ）を示し、縦軸が励起波長（ｎｍ）を示し、図中の濃淡によって蛍光強度を示している。具体的には、黒に近い領域ほど蛍光強度は低く、白に近い領域ほど蛍光強度は高く示されている。

光源１０の励起波長は、励起蛍光マトリクスにおいて蛍光強度が相対的に大きな値を示すものに設定され得る。特に励起波長を５００ｎｍ以下に設定してもよい。これにより、特徴的なクロロフィル由来の斑紋を高精度に識別できる。クロロフィル由来の斑紋は、蛍光波長が赤色領域（例えば６５０～７５０ｎｍ）で強く発現することが多い（図５において白く示される領域Ａ参照）。従って、仮に励起波長が５００ｎｍより大きい光を照射した場合、励起波長と蛍光波長が同色ないし類似色を示す関係となる。この場合、蛍光画像において斑紋が確認し難くなり、識別精度が低下するおそれがある。よって、識別精度の低下を回避するために、励起波長を５００ｎｍ以下としてもよい。

また、図６を参照して、具体的には、相対的に大きな蛍光強度を示す点Ｐ１の励起波長（例えば、約３５０ｎｍ）を採用してもよい。このように、蛍光強度が大きくなる励起波長を採用することで、斑紋が明瞭になり、照合の成功率の向上が見込まれる。

上記のようにして決定され得る所定の励起波長の光で照らされることにより生じた斑紋は、抽出部３３によって抽出され、蛍光画像とともに記憶部４０に記憶される。記憶部４０に記憶される斑紋および蛍光画像は、農産物２の収穫直後または生育中の収穫間近のものである。生育中であれば、例えば、農産物２の正面と背面の２方向の斑紋（蛍光画像）を取得して記憶してもよい。収穫直後であれば、例えば、農産物２の正面、背面、左側面、および右側面の４方向の斑紋（蛍光画像）を取得して記憶してもよい。このように、複数の方向から撮影した画像を取得しておくことにより、後により少ない方向（例えば１方向）から撮影した画像に基づいて個体２を識別できる可能性がある。

照合部３４は、記憶部４０に記憶された斑紋と、新たに撮像および抽出された斑紋とを照合することにより農産物２の同一性を確認する。斑紋を新たに撮像および抽出するのは、農産物２の生育中または農産物２の収穫後の流通過程の任意の時点でなされ得る。例えば、農産物２の収穫後の流通過程の任意の時点とは、農産物２の輸送前の倉庫保管中、輸送中、または、輸送後の小売店等での保管もしくは販売中などが考えられる。農産物２の生育中であれば、例えば、農産物２の正面と背面の２方向の斑紋（蛍光画像）を取得してもよい。また、収穫後であれば、例えば、農産物２の正面、背面、左側面、および右側面の４方向の斑紋（蛍光画像）を取得してもよい。なお、照合部３４による斑紋の照合技術は、人工知能による画像認識を利用し得る。

また、好ましくは、記憶部４０は斑紋を有する農産物２の農産物情報を記憶するとともに、制御部３０は情報読出部３５を含む。ここで、農産物情報は、農産物２の生育に関する情報を広く意味し、例えば生産者、生産地、または品質に関連する環境情報等を含む。情報読出部３５は、照合部３４によって農産物２の同一性が確認された場合に記憶部４０から農産物情報を読み出す。

農産物情報は、農産物２が生育されている箇所の３次元的な位置情報を含んでもよい。これにより、３次元的な位置情報に基づいて、農産物２がどこで収穫されたものであるかをピンポイントで特定できる。従って、収穫後の農産物２の評価を生産者に対してピンポイントでフィードバックできる。ここで、３次元的な位置情報とは、緯度、経度、および標高などの大域的な位置情報であってもよいし、農産物２を生産する農地またはハウス内の畝の端からの距離および地面からの高さいった小域的な位置情報であってもよい。特に、小域的な位置情報の場合、収穫後における農産物２の評価を生産者に対してピンポイントでフィードバックできる。位置情報は、任意の態様で測定され得る。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）やＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）、敷設されたレール２１（図１Ｂ参照）上の水平方向距離および支持機構２２（図１Ｂ）の地面からの高さ方向距離を計測する測定器を使用してもよい。

農産物情報は、農産物２に対する施肥量を含んでもよい。これにより、収穫後における農産物２の品質評価と施肥量との関係を明確にでき、生産者に対してフィードバックできる。

農産物情報は、農産物２に対する日射量を含んでもよい。これにより、収穫後における農産物２の品質評価と日射量との関係を明確にでき生産者に対してフィードバックできる。

農産物情報は、農産物２に対する潅水量を含んでもよい。これにより、収穫後における農産物２の品質評価と潅水量との関係を明確にでき生産者に対してフィードバックできる。

農産物情報は、農産物２の収穫日を含んでもよい。これにより、収穫日に基づく生育結果を生産者に対してピンポイントでフィードバックできる。

図７は、本実施形態における農産物の個体識別方法のフローチャートである。本実施形態の農産物の個体識別装置１は、当該方法を実行しているともいえる。

当該方法を開始すると、光源操作部３１によって光源１０を制御し、農産物２に所定の励起波長の光を照射する（ステップＳ７－１）。この所定の励起波長は、農産物２ごとに前述のように励起蛍光マトリクスを確認し、予め決められたものを用いる。次いで、カメラ操作部３２によってカメラ２０を制御し、農産物２の蛍光画像を撮像する（ステップＳ７－２）。次いで、抽出部３３によって蛍光画像における農産物２の斑紋を抽出する（ステップＳ７－３）。次いで、照合部３４によって、当該斑紋と記憶部４０に記憶された斑紋とを照合して農産物の個体２の同一性を確認する（ステップＳ７－４）。

照合部３４によって農産物２の同一性が確認されると（Ｙ：ステップＳ７－４）、情報読出部３５によって記憶部４０から農産物情報が読み出される（ステップＳ７－５）。そして、照合結果（農産物が同一）および農産物情報が出力部５０に出力される（ステップＳ７－６）。なお、農産物の個体識別装置１は情報読出部３５を有していなくてもよく、その場合には情報読出処理（ステップＳ７－５）が省略され、照合結果のみが出力部５０に出力される。

また、照合部３４によって農産物２の同一性が確認されない場合（Ｎ：ステップＳ７－４）、照合結果（農産物が非同一）が出力部５０に出力される（ステップＳ７－６）。以上の処理を完了すると、本実施形態の農産物２の個体識別方法を終了する。

次に、農産物２として万願寺唐辛子を例にして行った本実施形態と従来法との簡易的な比較実験について説明する。

従来法としては、一般的な白色ＬＥＤ光源を利用した形状照合を比較対象として採用した。実験では、万願寺唐辛子を５０個用意して照合結果を確認した。正しく照合できたことを表す成功率は、従来法では４％であったのに対し、本実施形態では５８％あった。これは簡易的な実験であるために、成功率についてはさらに改善の余地があるが、少なくとも本実施形態の優位性は確認できた。なお、本実施形態の斑紋照合技術と従来の形状照合技術を合わせて利用すると、７０％の成功率であった。従って、これらを組み合わせて使用してもよい。

また、農産物の収穫後の斑紋の時系列変化について確認した実験について説明する。

実験では、万願寺唐辛子（農産物２）に３６５ｎｍの励起波長の光を照射して撮像した蛍光画像における明部面積率を計算した。明部面積率とは、蛍光画像において万願寺唐辛子の全体面積に対する一定の閾値以上の蛍光の強い明部の面積比を示す。

図８は、蛍光画像における斑紋の明部面積率の時系列変化を示すグラフである。

図８を参照して、横軸は時間（日）を示し、縦軸は明部面積率を示している。１０個の万願寺唐辛子を用意して実験した結果、収穫後８日程度までは明部面積率の変化はほとんど見られず、少なくとも８日程度までは斑紋があまり変化していないことがわかる。しかし、収穫後１６日経過すると、明部面積率にも変化が見られるものが現れた。従って、収穫後１６日を超過すると、斑紋の照合の成功率が低下する可能性が示唆された。よって、斑紋の照合は、好ましくは収穫後１６日以内に行い、さらに好ましくは８日内に行う。

本実施形態によれば、農産物の個体２に非接触型タグまたはバーコード等の識別子を付与する必要がなく、即ちラベルフリーで農産物の個体２を識別できる。また、本願発明者らは、７００ｎｍ以下の励起波長の光を照射して農産物の個体の斑紋を抽出および照合する場合、一般的な白色ＬＥＤ等の光を照射して農産物の個体２の傷や形状を抽出および照合する場合と比べて、農産物の個体２を高精度に識別できることを見出した。この斑紋は、同種の農産物であっても、各個体の生育環境の違いによって異なるものである。これは、個体ごとに、クチクラ層の厚薄、クロロフィルの濃淡、または細胞壁の厚薄等が異なることに起因する。即ち、これらの違いによって蛍光反応に強弱が生じ、各個体に特徴的な斑紋を生じさせる。特に、７００ｎｍ以下の励起波長を利用した場合、この斑紋の違いが顕著になる。従って、当該斑紋を照合することで、農産物の個体２を高精度に識別できる。さらに言えば、対象とする農産物２についても、一般的な白色光では特徴的な表面形状や模様を有するものに限定されるのに対し、本実施形態ではそれらに限定されずに所定の励起波長で斑紋を生じさせることにより照合を行うため、広く様々な農産物２を対象とできる。

また、本実施形態では、農産物の個体２を識別するだけでなく、識別した農産物の個体２の農産物情報を合わせて取得できる。農産物情報を利用することにより、例えば、様々な品質が混在する中から、同質の農産物の個体２を分類でき、品質に応じた適正価格での販売が可能となる。また、高品質な生産能の高い生産地を特定できるとともに、低品質の農産物に対するクレームを生産現場に正確に反映することもできる。よって、農産物２のブランド力の強化を図ることができる。

また、照合部３４は、斑紋の種類として、面対称、モザイク、明斑点、および擦れの少なくとも１つを認識して照合してもよい。

図９～１２は、斑紋の種類例の面対称、モザイク、明斑点、および擦れをそれぞれ示す写真と模式図である。各図において、左側が写真を示し、右側が模式図を示している。各図における写真は、正面と背面の２方向から撮像したものであり、特に矩形で囲まれた部分に特徴的な斑紋が示されている。図９～１２においては、農産物２の例として万願寺唐辛子を採用している。

面対称とは農産物２の正面と背面で対照的な斑紋を示すものをいい、モザイクとは農産物２の一部領域が暗く示されるものをいい、明斑点とは農産物２の一部が斑点状に明るく示されるものをいい、擦れとは擦れたように斑紋が示されるものをいう。これらは、斑紋として特徴的であり、斑紋の識別に資する情報となり得る。

上記特徴的な種類の斑紋を識別することにより、農産物２の識別精度を一層向上できる。これらの特徴的な斑紋の種類を分類に利用する方法は、任意であるが、例えば、これらの特徴的な斑紋の種類の照合における価値を高めるように重み付けしてもよいし、これらの特徴的な斑紋のみを抽出して照合した後に斑紋全体を照合するといったように２段階照合を行ってもよい。

また、上記実施形態の農産物の個体識別装置１は、様々な形態が考えられる。例えば、上記した各構成を備えるモバイル機器として構成されてもよいし、冷蔵庫等の家電製品に内蔵されるように構成されてもよい。また、スマートフォンに装着できるオプションパーツとして構成されてもよい。

以上より、本発明の具体的な実施形態およびその変形例について説明したが、本発明は上記形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変更して実施することができる。例えば、農産物２は、万願寺唐辛子以外にも、果菜類、豆類、果実類全般であってもよい。これらについては、万願寺唐辛子と同様に個体ごとに特徴的な斑紋を生じることが見込まれるため、これらを広く農産物２の対象とし得る。

また、農産物情報としては、以下に挙げられるものを含んでいてもよい。例えば、ハウス識別番号、農産物の品種、作付面積、作付本数、仕立て本数、収穫量、耕起日、畝立て日、マルチ実施日、定植日、施肥日、農薬散布日、整枝日、剪定日、摘果日、摘心日、土質、土壌の水素イオン濃度（ｐＨ）、土壌の電気伝導度（ＥＣ）、土壌水分、土壌温度、環境温度、相対湿度、飽差、二酸化炭素濃度、気圧、風速、風向、農産物の病気、害虫情報、葉色、節間長、節数、枝数、開花日、開花数、着果日、着果数、果実色、果実長、果実形、光合成活性、蒸散、道管流、含水量、畝識別番号、収穫時刻、農産物のキズ、固さ、糖度、酸度、加速度、輸送容器、輸送手段、荷造り方法、輸送時間、輸送距離、入荷量、販売量、廃棄量、輸送時の気温、輸送時の天気、棚持ち温度、棚持ち時間、販売日、価格、味、または鮮度などを農産物情報として含んでいてもよい。

１ 農産物の個体識別装置
２ 農産物（農産物の個体）
１０ 光源
１１ 白色光源
２０ カメラ（撮像部）
２１ レール
２２ 支持機構
３０ 制御部
３１ 光源操作部
３２ カメラ操作部
３３ 抽出部
３４ 照合部
３５ 情報読出部
４０ 記憶部
５０ 出力部

Claims (11)

1. 農産物に対して７００ｎｍ以下の所定の励起波長の光を照射する光源と、
   前記光源によって照らされた前記農産物を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された前記農産物の蛍光画像から前記農産物の斑紋を抽出する抽出部と、
   前記斑紋を前記農産物の個体ごとに記憶した記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記斑紋と新たに撮像および抽出された前記斑紋とを照合することにより前記農産物の個体の同一性を確認する照合部と
   を備える、農産物の個体識別装置。
2. 前記所定の励起波長は、５００ｎｍ以下である、請求項１に記載の農産物の個体識別装置。
3. 前記記憶部は、前記斑紋を有する前記農産物の個体の生育に関する情報である農産物情報を記憶し、
   前記照合部によって前記農産物の個体の同一性が確認された場合に前記記憶部から前記農産物情報を読み出す情報読出部をさらに備える、請求項１または請求項２に記載の農産物の個体識別装置。
4. 前記農産物情報は、前記農産物の個体が生育されている箇所の３次元的な位置情報を含む、請求項３に記載の農産物の個体識別装置。
5. 前記農産物情報は、前記農産物の個体に対する施肥量を含む、請求項３または請求項４に記載の農産物の個体識別装置。
6. 前記農産物情報は、前記農産物の個体に対する日射量を含む、請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の農産物の個体識別装置。
7. 前記農産物情報は、前記農産物の個体に対する潅水量を含む、請求項３から請求項６のいずれか１項に記載の農産物の個体識別装置。
8. 前記農産物情報は、前記農産物の個体の収穫日を含む、請求項３から請求項７のいずれか１項に記載の農産物の個体識別装置。
9. 前記照合部は、前記斑紋の種類として、面対称、モザイク、明斑点、および擦れの少なくとも１つを認識して照合する、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の農産物の個体識別装置。
10. 農産物に対して７００ｎｍ以下の所定の励起波長の光を照射し、
    前記光に照らされた前記農産物を撮像し、
    撮像された前記農産物の蛍光画像から前記農産物の斑紋を抽出し、
    前記斑紋を前記農産物の個体ごとに記憶し、
    記憶された前記斑紋と新たに撮像および抽出された前記斑紋とを照合することにより前記農産物の個体の同一性を確認する
    ことを含む、農産物の個体識別方法。
11. 前記照合は、前記農産物の個体の収穫後１６日以内に行う、請求項１０に記載の農産物の個体識別方法。

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