JP3060059B2 - 牛枝肉の品質格付け方法 - Google Patents
牛枝肉の品質格付け方法Info
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- JP3060059B2 JP3060059B2 JP27593495A JP27593495A JP3060059B2 JP 3060059 B2 JP3060059 B2 JP 3060059B2 JP 27593495 A JP27593495 A JP 27593495A JP 27593495 A JP27593495 A JP 27593495A JP 3060059 B2 JP3060059 B2 JP 3060059B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、牛肉の脂肪含量等
の成分含量を短時間に非破壊でかつ正確に測定するため
の測定方法及び測定装置に関する。
の成分含量を短時間に非破壊でかつ正確に測定するため
の測定方法及び測定装置に関する。
【０００２】
【発明が解決しようとする課題】牛枝肉市場や牛肉の流
通、小売り段階において牛肉の品質格付けが行われてい
る。しかし、現在、牛肉の品質評価は熟練者が脂肪交雑
（牛脂肪交雑基準：ＢＭＳ）の程度を肉眼で観察するこ
とにより行われており、より客観的な評価方法が求めら
れている。
通、小売り段階において牛肉の品質格付けが行われてい
る。しかし、現在、牛肉の品質評価は熟練者が脂肪交雑
（牛脂肪交雑基準：ＢＭＳ）の程度を肉眼で観察するこ
とにより行われており、より客観的な評価方法が求めら
れている。
【０００３】牛肉の品質評価を客観的に行う方法とし
て、その成分含量による評価が考えられるが、常法によ
る牛肉の成分分析にはミンチ加工や加熱処理等の前処理
が必要であり、分析結果を得るまでに長時間を要するた
め実用化されていない。一方、近赤外線の吸収スペクト
ルを利用して食品や試料の成分を分析する方法が知られ
ている。これは、約７００〜２５００ｎｍの波長領域の
近赤外光を被検体に照射すると、その被検体に含まれる
物質（官能基）に固有の吸収スペクトルが得られること
に基づく。例えば、脂肪の化学構造に特有なＣＨ基は、
８７４ｎｍ，１０５３ｎｍ，１１４３ｎｍ，１１９５ｎ
ｍ，１５３３ｎｍに強い吸収を示すため、これらの近赤
外波長における吸光度を測定することにより脂肪含有量
を測定することができる〔Osborne and Fearn, "Near I
nfrared Spectroscopy in Food Analysis" Longman Sci
entific & Technical, Harlow, Essex, England.(198
6)〕。食肉の成分を近赤外分光分析計により分析した報
告があるものの、いずれもミンチや乳化した試料を用い
ている〔J. Assoc. Off. Anal. Chem., 64: 692(1981),
J. Food Sci. 48, 471(1983)〕 本発明は、赤外分析法を用いて牛枝肉切開面の胸最長筋
あるいはカット肉の成分含量を非破壊で迅速かつ高精度
に測定する方法及び装置を提供することを目的とする。
て、その成分含量による評価が考えられるが、常法によ
る牛肉の成分分析にはミンチ加工や加熱処理等の前処理
が必要であり、分析結果を得るまでに長時間を要するた
め実用化されていない。一方、近赤外線の吸収スペクト
ルを利用して食品や試料の成分を分析する方法が知られ
ている。これは、約７００〜２５００ｎｍの波長領域の
近赤外光を被検体に照射すると、その被検体に含まれる
物質（官能基）に固有の吸収スペクトルが得られること
に基づく。例えば、脂肪の化学構造に特有なＣＨ基は、
８７４ｎｍ，１０５３ｎｍ，１１４３ｎｍ，１１９５ｎ
ｍ，１５３３ｎｍに強い吸収を示すため、これらの近赤
外波長における吸光度を測定することにより脂肪含有量
を測定することができる〔Osborne and Fearn, "Near I
nfrared Spectroscopy in Food Analysis" Longman Sci
entific & Technical, Harlow, Essex, England.(198
6)〕。食肉の成分を近赤外分光分析計により分析した報
告があるものの、いずれもミンチや乳化した試料を用い
ている〔J. Assoc. Off. Anal. Chem., 64: 692(1981),
J. Food Sci. 48, 471(1983)〕 本発明は、赤外分析法を用いて牛枝肉切開面の胸最長筋
あるいはカット肉の成分含量を非破壊で迅速かつ高精度
に測定する方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明では、牛肉の透過
反射率スペクトルから異なる３波長における吸光度の２
次微分値を求め、それを重回帰式に代入して牛肉の成分
含量を求める。使用する波長及び重回帰式は牛枝肉及び
部分肉の成分毎に使い分けるのが好ましい。牛枝肉切開
面の胸最長筋に対しては９２８±２ｎｍにおける吸光度
の２次微分値Ｘ1、８８６±２ｎｍにおける吸光度の２
次微分値Ｘ2、７３０±２ｎｍにおける吸光度の２次微
分値Ｘ3を用い、次の重回帰式に基づいて脂肪含量Ｙを
求める。
反射率スペクトルから異なる３波長における吸光度の２
次微分値を求め、それを重回帰式に代入して牛肉の成分
含量を求める。使用する波長及び重回帰式は牛枝肉及び
部分肉の成分毎に使い分けるのが好ましい。牛枝肉切開
面の胸最長筋に対しては９２８±２ｎｍにおける吸光度
の２次微分値Ｘ1、８８６±２ｎｍにおける吸光度の２
次微分値Ｘ2、７３０±２ｎｍにおける吸光度の２次微
分値Ｘ3を用い、次の重回帰式に基づいて脂肪含量Ｙを
求める。
【０００５】Ｙ＝Ｋ0＋Ｋ1Ｘ1＋Ｋ2Ｘ2＋Ｋ3Ｘ3（ただ
し、Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は係数） 係数Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は、次の範囲の値とするのが好
適である。 Ｋ0＝１５.０〜１７.５ Ｋ1＝−２８０.０〜−２７４.０ Ｋ2＝１０２４.０〜１１０５.０ Ｋ3＝−１８４.０〜−１７１.０ 牛の主要な６種類の筋肉（半腱様筋、半膜様筋、大腰
筋、胸最長筋、頚腹鋸筋、棘上筋）に対しては、９２４
±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ1、１０２６±
２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ2、８９８±２ｎ
ｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ3を用い、次の重回帰
式に基づいて脂肪含量Ｙを求める。
し、Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は係数） 係数Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は、次の範囲の値とするのが好
適である。 Ｋ0＝１５.０〜１７.５ Ｋ1＝−２８０.０〜−２７４.０ Ｋ2＝１０２４.０〜１１０５.０ Ｋ3＝−１８４.０〜−１７１.０ 牛の主要な６種類の筋肉（半腱様筋、半膜様筋、大腰
筋、胸最長筋、頚腹鋸筋、棘上筋）に対しては、９２４
±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ1、１０２６±
２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ2、８９８±２ｎ
ｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ3を用い、次の重回帰
式に基づいて脂肪含量Ｙを求める。
【０００６】Ｙ＝Ｋ0＋Ｋ1Ｘ1＋Ｋ2Ｘ2＋Ｋ3Ｘ3（ただ
し、Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は係数） 係数Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は、次の範囲の値とするのが好
適である。 Ｋ0＝６.４〜９.７ Ｋ1＝−２７８.０〜−２６８.０ Ｋ2＝−２６４.０〜−２１４.０ Ｋ3＝９４６.０〜９５６.０ また、９６０±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値
Ｘ1、８８０±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ2、
１０４６±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ3を用
い、次の重回帰式に基づいて前記牛の主要な６種類の筋
肉の水分含量Ｙを求める。
し、Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は係数） 係数Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は、次の範囲の値とするのが好
適である。 Ｋ0＝６.４〜９.７ Ｋ1＝−２７８.０〜−２６８.０ Ｋ2＝−２６４.０〜−２１４.０ Ｋ3＝９４６.０〜９５６.０ また、９６０±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値
Ｘ1、８８０±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ2、
１０４６±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ3を用
い、次の重回帰式に基づいて前記牛の主要な６種類の筋
肉の水分含量Ｙを求める。
【０００７】Ｙ＝Ｋ0＋Ｋ1Ｘ1＋Ｋ2Ｘ2＋Ｋ3Ｘ3（ただ
し、Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は係数） 係数Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は、次の範囲の値とするのが好
適である。 Ｋ0＝６６.５〜６９.６ Ｋ1＝−１１２.０〜−１００.０ Ｋ2＝−１２９４.０〜−１２４５.０ Ｋ3＝２３６.０〜３０３.０ 本発明による成分分析装置は、近赤外分光手段と、光検
出器と、中央部に光照射部及び受光部が交互に配置され
た黒色遮光板を先端に取り付けたＬ字型のプローブと、
近赤外分光手段及び光検出器とプローブの光照射部及び
受光部とを接続する光ファイバー束と、光検出器からの
検出信号を処理する信号処理手段とを含み、信号処理手
段では選択された複数の波長における吸光度の２次微分
値を用いる重回帰式により試料中の特定成分の含有量を
演算する。
し、Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は係数） 係数Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は、次の範囲の値とするのが好
適である。 Ｋ0＝６６.５〜６９.６ Ｋ1＝−１１２.０〜−１００.０ Ｋ2＝−１２９４.０〜−１２４５.０ Ｋ3＝２３６.０〜３０３.０ 本発明による成分分析装置は、近赤外分光手段と、光検
出器と、中央部に光照射部及び受光部が交互に配置され
た黒色遮光板を先端に取り付けたＬ字型のプローブと、
近赤外分光手段及び光検出器とプローブの光照射部及び
受光部とを接続する光ファイバー束と、光検出器からの
検出信号を処理する信号処理手段とを含み、信号処理手
段では選択された複数の波長における吸光度の２次微分
値を用いる重回帰式により試料中の特定成分の含有量を
演算する。
【０００８】Ｌ字型のプローブを用いることにより、牛
枝肉の切開部が狭くともそこにプローブを挿入するだけ
で測定を行うことができる。また、測定部位が黒色遮光
板で覆われることになるので、外光の影響を受けずに測
定を行うことができる。また、本発明の成分分析装置に
よる１回の測定時間は１０秒程度と極めて短時間である
ため、多くの牛肉の成分含量を効率よく測定することが
できる。
枝肉の切開部が狭くともそこにプローブを挿入するだけ
で測定を行うことができる。また、測定部位が黒色遮光
板で覆われることになるので、外光の影響を受けずに測
定を行うことができる。また、本発明の成分分析装置に
よる１回の測定時間は１０秒程度と極めて短時間である
ため、多くの牛肉の成分含量を効率よく測定することが
できる。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１は、本発明による成分分析装
置の概略図である。キャスター付きのラック２に載せら
れて移動自在の近赤外分光装置１には光ファイバーケー
ブル３が接続され、光ファイバーケーブル３の先端には
Ｌ字型のプローブ４が取り付けられている。プローブ４
の先端には光照射部及び受光部が設けられており、プロ
ーブ４のＬ字の長辺にあたるグリップ部を握ってプロー
ブ先端を試料の表面に押しつけることで測定が行われ
る。図は、図示しないフックによって吊り下げられた牛
枝肉１０の第６、７肋骨間切開面１１にプローブ４を挿
入して、胸最長筋の測定を行っている状態を示す。測定
信号は演算装置８で処理され、その結果はモニター５に
表示されるとともに、必要な場合にはプリンター６でプ
リントアウトされる。７は白色のセラミック板からなる
レファレンスカップであり、試料測定前にプローブ４の
測定面をこのレファレンスカップ７に当て、その反射率
が１００％を示すように調整することで装置の較正が行
われる。
置の概略図である。キャスター付きのラック２に載せら
れて移動自在の近赤外分光装置１には光ファイバーケー
ブル３が接続され、光ファイバーケーブル３の先端には
Ｌ字型のプローブ４が取り付けられている。プローブ４
の先端には光照射部及び受光部が設けられており、プロ
ーブ４のＬ字の長辺にあたるグリップ部を握ってプロー
ブ先端を試料の表面に押しつけることで測定が行われ
る。図は、図示しないフックによって吊り下げられた牛
枝肉１０の第６、７肋骨間切開面１１にプローブ４を挿
入して、胸最長筋の測定を行っている状態を示す。測定
信号は演算装置８で処理され、その結果はモニター５に
表示されるとともに、必要な場合にはプリンター６でプ
リントアウトされる。７は白色のセラミック板からなる
レファレンスカップであり、試料測定前にプローブ４の
測定面をこのレファレンスカップ７に当て、その反射率
が１００％を示すように調整することで装置の較正が行
われる。
【００１０】図２は、装置主要部の模式図である。近赤
外分光装置１はモノクロメータとして作用し、光源２１
から発せられた近赤外光を回折格子２２で分光して単色
化する。単色化された近赤外光は、分光装置の出射スリ
ットに取り付けられた照射用光ファーバー束２３に入射
し、プローブ４に導かれる。プローブ４の先端に取り付
けられた黒色遮蔽板４１の中央部分から試料１５に向け
て照射された近赤外単色光は、試料１５中を拡散透過し
て吸収を受けたのち再びプローブ４に戻り、受光用光フ
ァイバー束２４によって光検出器２８に導かれ、検出さ
れる。回折格子２２を演算制御装置２５によって制御さ
れるモーター２７で回動することによって、照明用光フ
ァイバー２３に入射する近赤外光のスペクトル走査を行
い、４００ｎｍ〜１１００ｎｍの範囲の試料の透過反射
スペクトルの走査を１０回行い約１０秒で測定が終了す
る。
外分光装置１はモノクロメータとして作用し、光源２１
から発せられた近赤外光を回折格子２２で分光して単色
化する。単色化された近赤外光は、分光装置の出射スリ
ットに取り付けられた照射用光ファーバー束２３に入射
し、プローブ４に導かれる。プローブ４の先端に取り付
けられた黒色遮蔽板４１の中央部分から試料１５に向け
て照射された近赤外単色光は、試料１５中を拡散透過し
て吸収を受けたのち再びプローブ４に戻り、受光用光フ
ァイバー束２４によって光検出器２８に導かれ、検出さ
れる。回折格子２２を演算制御装置２５によって制御さ
れるモーター２７で回動することによって、照明用光フ
ァイバー２３に入射する近赤外光のスペクトル走査を行
い、４００ｎｍ〜１１００ｎｍの範囲の試料の透過反射
スペクトルの走査を１０回行い約１０秒で測定が終了す
る。
【００１１】プローブ４は、図３（ａ）に側面図を、図
３（ｂ）に下面図を示すように、アルミニウム合金製の
Ｌ字型筒状部材４５中に光ファイバー束２３，２４を９
０度曲げて固定している。９０度に曲げられたプローブ
４の先端には外光を遮光するための直径約８ｃｍの黒色
塗料を塗布したアルミニウム合金製の黒色円板４１が固
定され、その円板の中央部約２ｃｍ×２ｃｍの部分が測
光部４２となっている。測光部４２には、直線状に配列
された照射用光ファイバー束の先端４３と受光用ファイ
バー束の先端４４が平行に交互に配置されている。１本
の光ファイバーの直径は０.２ｍｍであり、約１９００
本の石英ファイバーで総面積約６０ｍｍ2 の照射部を形
成し、約２５００本の石英ファイバーで総面積約８０ｍ
ｍ2 の受光部を形成している。
３（ｂ）に下面図を示すように、アルミニウム合金製の
Ｌ字型筒状部材４５中に光ファイバー束２３，２４を９
０度曲げて固定している。９０度に曲げられたプローブ
４の先端には外光を遮光するための直径約８ｃｍの黒色
塗料を塗布したアルミニウム合金製の黒色円板４１が固
定され、その円板の中央部約２ｃｍ×２ｃｍの部分が測
光部４２となっている。測光部４２には、直線状に配列
された照射用光ファイバー束の先端４３と受光用ファイ
バー束の先端４４が平行に交互に配置されている。１本
の光ファイバーの直径は０.２ｍｍであり、約１９００
本の石英ファイバーで総面積約６０ｍｍ2 の照射部を形
成し、約２５００本の石英ファイバーで総面積約８０ｍ
ｍ2 の受光部を形成している。
【００１２】演算制御装置２５は、測定された試料の透
過反射スペクトルからｎ個の波長における２次微分値を
求め、それを次の重回帰式（１）に代入することで試料
中の成分含有量Ｙを求める。 Ｙ＝Ｋ0＋Ｋ1Ｘ1＋Ｋ2Ｘ2＋‥‥＋ＫnＸn （１） ただし、Ｘ1、Ｘ2，…，Ｘnは各波長における吸光度の
２次微分値、すなわち試料の透過反射率測定値をＴとす
るときｌｏｇ（１／Ｔ）の波長に関する２次微分値であ
り、Ｋ0，Ｋ1，…，Ｋnは係数である。
過反射スペクトルからｎ個の波長における２次微分値を
求め、それを次の重回帰式（１）に代入することで試料
中の成分含有量Ｙを求める。 Ｙ＝Ｋ0＋Ｋ1Ｘ1＋Ｋ2Ｘ2＋‥‥＋ＫnＸn （１） ただし、Ｘ1、Ｘ2，…，Ｘnは各波長における吸光度の
２次微分値、すなわち試料の透過反射率測定値をＴとす
るときｌｏｇ（１／Ｔ）の波長に関する２次微分値であ
り、Ｋ0，Ｋ1，…，Ｋnは係数である。
【００１３】〔実施例１〕次に、この成分分析装置を用
いた牛枝肉切開面の胸最長筋の脂肪含量測定の実施例に
ついて説明する。本実施例では前記重回帰式（１）にお
いてｎ＝３とし、第１波長として９２８ｎｍを、第２波
長として８８６ｎｍを、第３波長として７３０ｎｍを夫
々選択した。また、係数はＫ0＝１６.１７６、Ｋ1＝−
２７４.０６０、Ｋ2＝１０６３.７９６、Ｋ3＝−１７
４.５８９とした。
いた牛枝肉切開面の胸最長筋の脂肪含量測定の実施例に
ついて説明する。本実施例では前記重回帰式（１）にお
いてｎ＝３とし、第１波長として９２８ｎｍを、第２波
長として８８６ｎｍを、第３波長として７３０ｎｍを夫
々選択した。また、係数はＫ0＝１６.１７６、Ｋ1＝−
２７４.０６０、Ｋ2＝１０６３.７９６、Ｋ3＝−１７
４.５８９とした。
【００１４】測定は、図１に示されているように牛枝肉
第６、７肋骨間切開面にプローブ４を挿入し、切開面に
露出している胸最長筋にプローブ先端を押しつけて１０
回のスキャンをすることで行った。１０回のスキャンに
要した時間は約１０秒であった。また、その測定した部
位の胸最長筋を切り取り、３回ミンチし、凍結乾燥し
て、ＡＯＡＣ、１９８４（Official Methods of Analys
is, 14th ed. Association of Official Analytical Ch
emists, Arlington, VA.）に規定されている常法のエー
テル抽出法により脂肪含量を求めた。この操作を３８頭
分の牛枝肉試料に対して反復して行った。
第６、７肋骨間切開面にプローブ４を挿入し、切開面に
露出している胸最長筋にプローブ先端を押しつけて１０
回のスキャンをすることで行った。１０回のスキャンに
要した時間は約１０秒であった。また、その測定した部
位の胸最長筋を切り取り、３回ミンチし、凍結乾燥し
て、ＡＯＡＣ、１９８４（Official Methods of Analys
is, 14th ed. Association of Official Analytical Ch
emists, Arlington, VA.）に規定されている常法のエー
テル抽出法により脂肪含量を求めた。この操作を３８頭
分の牛枝肉試料に対して反復して行った。
【００１５】前記３種類の波長は以下のようにして選定
したものである。図４は、脂肪含量に対する各波長の単
相関係数を表す図である。この図から、波長の変動に対
して単相関係数が安定している波長領域で脂肪に帰属す
る波長を求め、その波長のうちで牛枝肉の胸最長筋以外
の牛肉サンプルを測定した場合においても最も高精度な
測定値が得られる波長を探した。その結果、９２８ｎｍ
を第１波長として選定した。図５は、第１波長を決定し
た後の第２番目の波長と脂肪含量との重相関係数を示す
図である。図５から、波長の変動に対して重相関係数が
安定している領域で、牛枝肉の胸最長筋以外の牛肉サン
プルを測定した場合において最も高精度な測定値が得ら
れる波長を探し、第２波長として８８６ｎｍを選定し
た。また、図６は、第１波長及び第２波長を決定した後
の第３番目の波長と脂肪含量との重相関係数を表す図で
ある。図６から、波長の変動に対して重相関係数が安定
している領域で、牛枝肉の胸最長筋以外の牛肉サンプル
を測定した場合において最も高精度な測定値が得られる
波長を探し、第３波長として７３０ｎｍを選定した。
したものである。図４は、脂肪含量に対する各波長の単
相関係数を表す図である。この図から、波長の変動に対
して単相関係数が安定している波長領域で脂肪に帰属す
る波長を求め、その波長のうちで牛枝肉の胸最長筋以外
の牛肉サンプルを測定した場合においても最も高精度な
測定値が得られる波長を探した。その結果、９２８ｎｍ
を第１波長として選定した。図５は、第１波長を決定し
た後の第２番目の波長と脂肪含量との重相関係数を示す
図である。図５から、波長の変動に対して重相関係数が
安定している領域で、牛枝肉の胸最長筋以外の牛肉サン
プルを測定した場合において最も高精度な測定値が得ら
れる波長を探し、第２波長として８８６ｎｍを選定し
た。また、図６は、第１波長及び第２波長を決定した後
の第３番目の波長と脂肪含量との重相関係数を表す図で
ある。図６から、波長の変動に対して重相関係数が安定
している領域で、牛枝肉の胸最長筋以外の牛肉サンプル
を測定した場合において最も高精度な測定値が得られる
波長を探し、第３波長として７３０ｎｍを選定した。
【００１６】図７は、縦軸に本実施例の方法による測定
値をとり、横軸に常法による分析値をとって３８の試料
毎の測定点をプロットしたものである。その結果、２種
類の測定値は重相関係数が０.９４１４、標準誤差が２.
３３％と非常に強い相関を示した。また、６種筋肉のサ
ンプルに対して、本実施例の方法で脂肪含量を測定した
ところ、バイアス誤差は−１.１０％、予測の標準誤差
は３.０４％、単相関係数は０.９３４となり、他の単波
長あるいは他の２〜４波長の組み合わせを用いる場合よ
りも良好な結果が得られた。
値をとり、横軸に常法による分析値をとって３８の試料
毎の測定点をプロットしたものである。その結果、２種
類の測定値は重相関係数が０.９４１４、標準誤差が２.
３３％と非常に強い相関を示した。また、６種筋肉のサ
ンプルに対して、本実施例の方法で脂肪含量を測定した
ところ、バイアス誤差は−１.１０％、予測の標準誤差
は３.０４％、単相関係数は０.９３４となり、他の単波
長あるいは他の２〜４波長の組み合わせを用いる場合よ
りも良好な結果が得られた。
【００１７】ここで、例えば、第１波長として９２６ｎ
ｍ、第２波長として８８４ｎｍ、第３波長として７２８
ｎｍを選定し、前記（１）式で示される重回帰式の係数
として、Ｋ0＝１５.０９、Ｋ1＝−２７９.１９９、Ｋ2
＝１１０４.８５５、Ｋ3＝−１８３.６７９を選定する
と、重相関係数は０.９４２６、標準誤差は２.３０％と
なり、第１波長として９３０ｎｍ、第２波長として８８
８ｎｍ、第３波長として７３２ｎｍを選定し、前記
（１）式で示される重回帰式の係数として、Ｋ0＝１７.
５０３、Ｋ1＝−２７７.６６４、Ｋ2＝１０２４.１１
４、Ｋ3＝−１７１.５７４を選定すると、重相関係数は
０.９４００、標準誤差は２.３５％となる。このよう
に、第１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲
で変化させてもほぼ同程度の高い相関を得ることがで
き、係数についても、Ｋ0＝１５.０〜１７.５、Ｋ1＝−
２８０.０〜−２７４.０、Ｋ2＝１０２４.０〜１１０
５.０、Ｋ3＝−１８４.０〜−１７１.０の範囲内の値を
選定すれば十分高い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として８８４ｎｍ、第３波長として７２８
ｎｍを選定し、前記（１）式で示される重回帰式の係数
として、Ｋ0＝１５.０９、Ｋ1＝−２７９.１９９、Ｋ2
＝１１０４.８５５、Ｋ3＝−１８３.６７９を選定する
と、重相関係数は０.９４２６、標準誤差は２.３０％と
なり、第１波長として９３０ｎｍ、第２波長として８８
８ｎｍ、第３波長として７３２ｎｍを選定し、前記
（１）式で示される重回帰式の係数として、Ｋ0＝１７.
５０３、Ｋ1＝−２７７.６６４、Ｋ2＝１０２４.１１
４、Ｋ3＝−１７１.５７４を選定すると、重相関係数は
０.９４００、標準誤差は２.３５％となる。このよう
に、第１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲
で変化させてもほぼ同程度の高い相関を得ることがで
き、係数についても、Ｋ0＝１５.０〜１７.５、Ｋ1＝−
２８０.０〜−２７４.０、Ｋ2＝１０２４.０〜１１０
５.０、Ｋ3＝−１８４.０〜−１７１.０の範囲内の値を
選定すれば十分高い相関を得ることができる。
【００１８】こうして測定された牛枝肉切開面の胸最長
筋の脂肪含量Ｙは、図８に示すように、牛脂肪交雑基準
（ＢＭＳ）と強い相関を有し、牛枝肉切開面の胸最長筋
の脂肪含量Ｙと牛脂肪交雑基準Ｘは次式で関係づけられ
る。 Ｙ＝１.６４＋２.４３９Ｘ 従って、本実施例の方法で牛枝肉切開面の胸最長筋の脂
肪含量を測定することにより、牛枝肉市場での牛肉の品
質格付けを迅速かつ客観的に行うことが可能となる。
筋の脂肪含量Ｙは、図８に示すように、牛脂肪交雑基準
（ＢＭＳ）と強い相関を有し、牛枝肉切開面の胸最長筋
の脂肪含量Ｙと牛脂肪交雑基準Ｘは次式で関係づけられ
る。 Ｙ＝１.６４＋２.４３９Ｘ 従って、本実施例の方法で牛枝肉切開面の胸最長筋の脂
肪含量を測定することにより、牛枝肉市場での牛肉の品
質格付けを迅速かつ客観的に行うことが可能となる。
【００１９】〔実施例２〕次に、牛の主要な６種類の筋
肉（半腱様筋、半膜様筋、大腰筋、胸最長筋、頚腹鋸
筋、棘上筋）の脂肪含量測定方法について説明する。サ
ンプルとしては６種類の筋肉を１６頭分、合計９６サン
プル用意した。測定は、各サンプル筋肉の横断面に本発
明の成分分析装置のプローブを当てて１０回ずつスキャ
ンし、透過反射率を測定することで行った。１つのサン
プルの測定に要した時間は約１０秒であった。また、各
サンプルのスキャンした部位の脂肪含量を常法のエーテ
ル抽出法により求めた。
肉（半腱様筋、半膜様筋、大腰筋、胸最長筋、頚腹鋸
筋、棘上筋）の脂肪含量測定方法について説明する。サ
ンプルとしては６種類の筋肉を１６頭分、合計９６サン
プル用意した。測定は、各サンプル筋肉の横断面に本発
明の成分分析装置のプローブを当てて１０回ずつスキャ
ンし、透過反射率を測定することで行った。１つのサン
プルの測定に要した時間は約１０秒であった。また、各
サンプルのスキャンした部位の脂肪含量を常法のエーテ
ル抽出法により求めた。
【００２０】本実施例においては、前記重回帰式（１）
においてｎ＝３とし、第１波長として９２４ｎｍを、第
２波長として１０２６ｎｍを、第３波長として８９８ｎ
ｍを夫々選択した。また、係数はＫ0＝８.０３３、Ｋ1
＝−２６８.２４２、Ｋ2＝−２３５.３３１、Ｋ3＝９４
５.９９７とした。前記３種類の波長は以下のようにし
て選定したものである。図９は、牛の主要な６種類の筋
肉の脂肪含量に対する各波長の単相関係数を表す図であ
る。この図から、波長の変動に対して単相関係数が安定
している波長領域で脂肪に帰属する波長を求め、その波
長のうちで前記６種類の筋肉以外の牛肉サンプルを測定
した場合においても最も高精度な測定値が得られる波長
を探した。その結果、９２４ｎｍを第１波長として選定
した。図１０は、第１波長を決定した後の第２番目の波
長と前記６種類の筋肉の脂肪含量との重相関係数を示す
図である。図１０から、波長の変動に対して重相関係数
が安定している領域で、前記６種類の筋肉以外の牛肉サ
ンプルを測定した場合において最も高精度な測定値が得
られる波長を探し、第２波長として１０２６ｎｍを選定
した。また、図１１は、第１波長及び第２波長を決定し
た後の第３番目の波長と前記６種類の筋肉の脂肪含量と
の重相関係数を表す図である。図１１から、波長の変動
に対して重相関係数が安定している領域で、前記６種類
の筋肉以外の牛肉サンプルを測定した場合において最も
高精度な測定値が得られる波長を探し、第３波長として
８９８ｎｍを選定した。
においてｎ＝３とし、第１波長として９２４ｎｍを、第
２波長として１０２６ｎｍを、第３波長として８９８ｎ
ｍを夫々選択した。また、係数はＫ0＝８.０３３、Ｋ1
＝−２６８.２４２、Ｋ2＝−２３５.３３１、Ｋ3＝９４
５.９９７とした。前記３種類の波長は以下のようにし
て選定したものである。図９は、牛の主要な６種類の筋
肉の脂肪含量に対する各波長の単相関係数を表す図であ
る。この図から、波長の変動に対して単相関係数が安定
している波長領域で脂肪に帰属する波長を求め、その波
長のうちで前記６種類の筋肉以外の牛肉サンプルを測定
した場合においても最も高精度な測定値が得られる波長
を探した。その結果、９２４ｎｍを第１波長として選定
した。図１０は、第１波長を決定した後の第２番目の波
長と前記６種類の筋肉の脂肪含量との重相関係数を示す
図である。図１０から、波長の変動に対して重相関係数
が安定している領域で、前記６種類の筋肉以外の牛肉サ
ンプルを測定した場合において最も高精度な測定値が得
られる波長を探し、第２波長として１０２６ｎｍを選定
した。また、図１１は、第１波長及び第２波長を決定し
た後の第３番目の波長と前記６種類の筋肉の脂肪含量と
の重相関係数を表す図である。図１１から、波長の変動
に対して重相関係数が安定している領域で、前記６種類
の筋肉以外の牛肉サンプルを測定した場合において最も
高精度な測定値が得られる波長を探し、第３波長として
８９８ｎｍを選定した。
【００２１】図１２は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって試料毎の
測定点をプロットしたものである。その結果、２種類の
測定値の重相関係数は０.９４０３、標準誤差は２.９２
％と非常に強い相関を示した。また、前記牛枝肉の切開
面の胸最長筋サンプルに対して、本実施例の方法で脂肪
含量を測定してみたところ、バイアス誤差が−１.２９
％、予測の標準誤差は２.５４％、単相関係数は０.９２
５であり、他の単波長あるいは２〜４波長の組み合わせ
を用いる場合よりも良好な結果が得られた。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって試料毎の
測定点をプロットしたものである。その結果、２種類の
測定値の重相関係数は０.９４０３、標準誤差は２.９２
％と非常に強い相関を示した。また、前記牛枝肉の切開
面の胸最長筋サンプルに対して、本実施例の方法で脂肪
含量を測定してみたところ、バイアス誤差が−１.２９
％、予測の標準誤差は２.５４％、単相関係数は０.９２
５であり、他の単波長あるいは２〜４波長の組み合わせ
を用いる場合よりも良好な結果が得られた。
【００２２】ここで、例えば、第１波長として９２２ｎ
ｍ、第２波長として１０２４ｎｍ、第３波長として８９
６ｎｍを選定し、前記（１）式で示される重回帰式の係
数として、Ｋ0＝６.４２３、Ｋ1＝−２７５.３９４、Ｋ
2＝−２６３.６４６、Ｋ3＝９５２.８１６を選定する
と、重相関係数は０.９４００、標準誤差は２.９３％と
なり、第１波長として９２６ｎｍ、第２波長として１０
２８ｎｍ、第３波長として９００ｎｍを選定し、前記
（１）式で示される重回帰式の係数として、Ｋ0＝９.６
６３、Ｋ1＝−２７７.８２２、Ｋ2＝−２１４.８７５、
Ｋ3＝９５５.８２０を選定すると、重相関係数は０.９
４０５、標準誤差は２.９１％となる。このように、第
１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化
させてもほぼ同程度の高い相関を得ることができ、係数
についても、Ｋ0＝６.４〜９.７、Ｋ1＝−２７８.０〜
−２６８.０、Ｋ2＝−２６４.０〜−２１４.０、Ｋ3＝
９４６.０〜９５６.０の範囲内の値を選定すれば十分高
い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として１０２４ｎｍ、第３波長として８９
６ｎｍを選定し、前記（１）式で示される重回帰式の係
数として、Ｋ0＝６.４２３、Ｋ1＝−２７５.３９４、Ｋ
2＝−２６３.６４６、Ｋ3＝９５２.８１６を選定する
と、重相関係数は０.９４００、標準誤差は２.９３％と
なり、第１波長として９２６ｎｍ、第２波長として１０
２８ｎｍ、第３波長として９００ｎｍを選定し、前記
（１）式で示される重回帰式の係数として、Ｋ0＝９.６
６３、Ｋ1＝−２７７.８２２、Ｋ2＝−２１４.８７５、
Ｋ3＝９５５.８２０を選定すると、重相関係数は０.９
４０５、標準誤差は２.９１％となる。このように、第
１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化
させてもほぼ同程度の高い相関を得ることができ、係数
についても、Ｋ0＝６.４〜９.７、Ｋ1＝−２７８.０〜
−２６８.０、Ｋ2＝−２６４.０〜−２１４.０、Ｋ3＝
９４６.０〜９５６.０の範囲内の値を選定すれば十分高
い相関を得ることができる。
【００２３】〔実施例３〕次に、本発明による牛肉の水
分含量測定方法について説明する。最初に、サンプルと
して牛の主要な６種類の筋肉（半腱様筋、半膜様筋、大
腰筋、胸最長筋、頚腹鋸筋、棘上筋）を１６頭分、合計
９６サンプル用意した。測定は、各サンプル筋肉の横断
面に本発明の成分分析装置のプローブを当てて１０回ず
つスキャンし、透過反射率を測定することで行った。１
つのサンプルの測定に要した時間は約１０秒であった。
また、各サンプルのスキャンした部位を切り取り、３回
ミンチし、１００℃で１６時間乾燥する常法の乾熱法に
より水分含量を求めた。
分含量測定方法について説明する。最初に、サンプルと
して牛の主要な６種類の筋肉（半腱様筋、半膜様筋、大
腰筋、胸最長筋、頚腹鋸筋、棘上筋）を１６頭分、合計
９６サンプル用意した。測定は、各サンプル筋肉の横断
面に本発明の成分分析装置のプローブを当てて１０回ず
つスキャンし、透過反射率を測定することで行った。１
つのサンプルの測定に要した時間は約１０秒であった。
また、各サンプルのスキャンした部位を切り取り、３回
ミンチし、１００℃で１６時間乾燥する常法の乾熱法に
より水分含量を求めた。
【００２４】本実施例においては、前記重回帰式（１）
においてｎ＝３とし、第１波長として９６０ｎｍを、第
２波長として８８０ｎｍを、第３波長として１０４６ｎ
ｍを夫々選択した。また、係数はＫ0＝６７.８７１、Ｋ
1＝−１１０.９４８、Ｋ2＝−１２６０.５１９、Ｋ3＝
２５９.６１５とした。前記３種類の波長は以下のよう
にして選定したものである。図１３は、牛の主要な６種
類の筋肉の水分含量に対する各波長の単相関係数を表す
図である。この図から、波長の変動に対して単相関係数
が安定している波長領域で水に帰属する波長を求め、そ
の波長のうちで前記６種類の筋肉以外の牛肉サンプルを
測定した場合においても最も高精度な測定値が得られる
波長を探した。その結果、９６０ｎｍを第１波長として
選定した。図１４は、第１波長を決定した後の第２番目
の波長と前記６種類の筋肉の水分含量との重相関係数を
示す図である。図１４から、波長の変動に対して重相関
係数が安定している領域で、前記６種類の筋肉以外の牛
肉サンプルを測定した場合において最も高精度な測定値
が得られる波長を探し、第２波長として８８０ｎｍを選
定した。また、図１５は、第１波長及び第２波長を決定
した後の第３番目の波長と前記６種類の筋肉の水分含量
との重相関係数を表す図である。図１５から、波長の変
動に対して重相関係数が安定している領域で、前記６種
類の筋肉以外の牛肉サンプルを測定した場合において最
も高精度な測定値が得られる波長を探し、第３波長とし
て１０４６ｎｍを選定した。
においてｎ＝３とし、第１波長として９６０ｎｍを、第
２波長として８８０ｎｍを、第３波長として１０４６ｎ
ｍを夫々選択した。また、係数はＫ0＝６７.８７１、Ｋ
1＝−１１０.９４８、Ｋ2＝−１２６０.５１９、Ｋ3＝
２５９.６１５とした。前記３種類の波長は以下のよう
にして選定したものである。図１３は、牛の主要な６種
類の筋肉の水分含量に対する各波長の単相関係数を表す
図である。この図から、波長の変動に対して単相関係数
が安定している波長領域で水に帰属する波長を求め、そ
の波長のうちで前記６種類の筋肉以外の牛肉サンプルを
測定した場合においても最も高精度な測定値が得られる
波長を探した。その結果、９６０ｎｍを第１波長として
選定した。図１４は、第１波長を決定した後の第２番目
の波長と前記６種類の筋肉の水分含量との重相関係数を
示す図である。図１４から、波長の変動に対して重相関
係数が安定している領域で、前記６種類の筋肉以外の牛
肉サンプルを測定した場合において最も高精度な測定値
が得られる波長を探し、第２波長として８８０ｎｍを選
定した。また、図１５は、第１波長及び第２波長を決定
した後の第３番目の波長と前記６種類の筋肉の水分含量
との重相関係数を表す図である。図１５から、波長の変
動に対して重相関係数が安定している領域で、前記６種
類の筋肉以外の牛肉サンプルを測定した場合において最
も高精度な測定値が得られる波長を探し、第３波長とし
て１０４６ｎｍを選定した。
【００２５】図１７は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって試料毎の
測定点をプロットしたものである。その結果、２種類の
測定値の重相関係数は０.９３７０、標準誤差は２.３０
％と非常に強い相関を示した。また、前記牛枝肉の切開
面の胸最長筋サンプルに対して、本実施例の方法で水分
含量を測定してみたところ、バイアス誤差が０.７６
％、予測の標準誤差は１.３１％、単相関係数は０.９６
６であり、他の単波長あるいは２〜４波長の組み合わせ
を用いる場合よりも良好な結果が得られた。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって試料毎の
測定点をプロットしたものである。その結果、２種類の
測定値の重相関係数は０.９３７０、標準誤差は２.３０
％と非常に強い相関を示した。また、前記牛枝肉の切開
面の胸最長筋サンプルに対して、本実施例の方法で水分
含量を測定してみたところ、バイアス誤差が０.７６
％、予測の標準誤差は１.３１％、単相関係数は０.９６
６であり、他の単波長あるいは２〜４波長の組み合わせ
を用いる場合よりも良好な結果が得られた。
【００２６】ここで、例えば、第１波長として９５８ｎ
ｍ、第２波長として８７８ｎｍ、第３波長として１０４
４ｎｍを選定し、前記（１）式で示される重回帰式の係
数として、Ｋ0＝６９.６０４、Ｋ1＝−１００.２２５、
Ｋ2＝−１２９３.３２８、Ｋ 3＝３０３.０３８を選定す
ると、重相関係数は０.９３６６、標準誤差は２.３１％
となり、第１波長として９６２ｎｍ、第２波長として８
８２ｎｍ、第３波長として１０４８ｎｍを選定し、前記
（１）式で示される重回帰式の係数として、Ｋ 0＝６６.
５４５、Ｋ1＝−１１１.６０８、Ｋ2＝−１２４５.２９
３、Ｋ3＝２３６.６６４を選定すると、重相関係数は
０.９３６９、標準誤差は２.３０％となる。このよう
に、第１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲
で変化させてもほぼ同程度の高い相関を得ることがで
き、係数についても、Ｋ0＝６６.５〜６９.６、Ｋ1＝−
１１２.０〜−１００.０、Ｋ2＝−１２９４.０〜−１２
４５.０、Ｋ3＝２３６.０〜３０３.０の範囲内の値を選
定すれば十分高い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として８７８ｎｍ、第３波長として１０４
４ｎｍを選定し、前記（１）式で示される重回帰式の係
数として、Ｋ0＝６９.６０４、Ｋ1＝−１００.２２５、
Ｋ2＝−１２９３.３２８、Ｋ 3＝３０３.０３８を選定す
ると、重相関係数は０.９３６６、標準誤差は２.３１％
となり、第１波長として９６２ｎｍ、第２波長として８
８２ｎｍ、第３波長として１０４８ｎｍを選定し、前記
（１）式で示される重回帰式の係数として、Ｋ 0＝６６.
５４５、Ｋ1＝−１１１.６０８、Ｋ2＝−１２４５.２９
３、Ｋ3＝２３６.６６４を選定すると、重相関係数は
０.９３６９、標準誤差は２.３０％となる。このよう
に、第１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲
で変化させてもほぼ同程度の高い相関を得ることがで
き、係数についても、Ｋ0＝６６.５〜６９.６、Ｋ1＝−
１１２.０〜−１００.０、Ｋ2＝−１２９４.０〜−１２
４５.０、Ｋ3＝２３６.０〜３０３.０の範囲内の値を選
定すれば十分高い相関を得ることができる。
【００２７】
【発明の効果】本発明によると、牛肉の成分含量を短時
間で正確に分析することができるので、牛肉の肉質を客
観的に評価することができる。
間で正確に分析することができるので、牛肉の肉質を客
観的に評価することができる。
【図１】本発明による成分分析装置の概略図。
【図２】装置主要部の模式図。
【図３】プローブの詳細図。
【図４】牛枝肉切開面の胸最長筋脂肪含量に対する各波
長の単相関係数を表す図。
長の単相関係数を表す図。
【図５】牛枝肉切開面の胸最長筋脂肪含量に対する第２
波長の重相関係数を表す図。
波長の重相関係数を表す図。
【図６】牛枝肉切開面の胸最長筋脂肪含量に対する第３
波長の重相関係数を表す図。
波長の重相関係数を表す図。
【図７】本発明の方法による牛枝肉切開面の胸最長筋の
脂肪含量分析値と常法による分析値の関係図。
脂肪含量分析値と常法による分析値の関係図。
【図８】胸最長筋脂肪含量と牛脂肪交雑基準の関係を示
す図。
す図。
【図９】牛６種筋肉の脂肪含量に対する各波長の単相関
係数を表す図。
係数を表す図。
【図１０】牛６種筋肉の脂肪含量に対する第２波長の重
相関係数を表す図。
相関係数を表す図。
【図１１】牛６種筋肉の脂肪含量に対する第３波長の重
相関係数を表す図。
相関係数を表す図。
【図１２】本発明の方法による牛６種筋肉の脂肪含量分
析値と常法による分析値の関係図。
析値と常法による分析値の関係図。
【図１３】牛６種筋肉の水分含量に対する各波長の単相
関係数を表す図。
関係数を表す図。
【図１４】牛６種筋肉の水分含量に対する第２波長の重
相関係数を表す図。
相関係数を表す図。
【図１５】牛６種筋肉の水分含量に対する第３波長の重
相関係数を表す図。
相関係数を表す図。
【図１６】本発明の方法による牛６種筋肉の水分含量分
析値と常法による分析値の関係図。
析値と常法による分析値の関係図。
１…近赤外分光装置、２…ラック、３…光ファイバーケ
ーブル、４…プローブ、５…モニター、６…プリンタ
ー、７…レファレンスカップ、８…演算装置、１０…牛
枝肉、１１…第６、７肋骨間切開面、１５…試料、２１
…光源、２２…回折格子、２３…照射用光ファイバー
束、２４…受光用光ファイバー束、２５…演算制御装
置、２７…モーター、２８…光検出器、４１…黒色円
板、４２…測光部、４３…照射用光ファイバー端、４４
…受光用光ファイバー端、４５…Ｌ字型筒状部材
ーブル、４…プローブ、５…モニター、６…プリンタ
ー、７…レファレンスカップ、８…演算装置、１０…牛
枝肉、１１…第６、７肋骨間切開面、１５…試料、２１
…光源、２２…回折格子、２３…照射用光ファイバー
束、２４…受光用光ファイバー束、２５…演算制御装
置、２７…モーター、２８…光検出器、４１…黒色円
板、４２…測光部、４３…照射用光ファイバー端、４４
…受光用光ファイバー端、４５…Ｌ字型筒状部材
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 三津本 充 島根県大田市川合町吉永60番地 農試宿 舎甲12号 (72)発明者 小澤 忍 山口県山口市芝崎町２番２の202号 (72)発明者 三橋 忠由 東京都大田区東雪谷４丁目15番４号 雪 ヶ谷住宅317号 (72)発明者 中西 直人 島根県大田市川合町吉永60番地 農試宿 舎甲10号 (72)発明者 篠原 公之 東京都日野市神明２丁目14番１号 (72)発明者 達林 顕一 東京都八王子市打越町1589番４号 (56)参考文献 特開 平３−214041（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−109719（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−63616（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−260681（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−173553（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−276947（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−273125（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−160344（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】牛枝肉切開面の胸最長筋の透過反射率を測
定して９２８±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値
Ｘ1、８８６±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ2、
７３０±２ｎｍにおける吸光度の２次微分値Ｘ3を求
め、次の重回帰式によって得られる脂肪含量Ｙに基づい
て品質格付けすることを特徴とする牛枝肉の品質格付け
方法。 Ｙ＝Ｋ0＋Ｋ1Ｘ1＋Ｋ2Ｘ2＋Ｋ3Ｘ3 ただし、Ｋ0＝１５.０〜１７.５ Ｋ1＝−２８０.０〜−２７４.０ Ｋ2＝１０２４.０〜１１０５.０ Ｋ3＝−１８４.０〜−１７１.０
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27593495A JP3060059B2 (ja) | 1995-10-24 | 1995-10-24 | 牛枝肉の品質格付け方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27593495A JP3060059B2 (ja) | 1995-10-24 | 1995-10-24 | 牛枝肉の品質格付け方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09119894A JPH09119894A (ja) | 1997-05-06 |
| JP3060059B2 true JP3060059B2 (ja) | 2000-07-04 |
Family
ID=17562470
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27593495A Expired - Fee Related JP3060059B2 (ja) | 1995-10-24 | 1995-10-24 | 牛枝肉の品質格付け方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3060059B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19825095C2 (de) * | 1998-06-05 | 2001-10-18 | Magurit Gefrierschneider Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung des Gehalts vorbestimmter Inhaltsstoffe mit stochastischer Verteilung in Warengütern, die von fester und inhomogener Konsistenz sind |
| JP4696223B2 (ja) * | 2004-03-31 | 2011-06-08 | 国立大学法人三重大学 | 画像解析を利用した植物体の色素含有量の定量方法 |
| JP5233549B2 (ja) | 2008-09-22 | 2013-07-10 | 住友電気工業株式会社 | 食品品質検査装置、食品成分検査装置、異物成分検査装置、食味検査装置および変移状態検査装置 |
| JP5998319B2 (ja) * | 2014-10-03 | 2016-09-28 | デリカフーズ株式会社 | 抗メタボ青果物の選別方法 |
| JP6400835B2 (ja) * | 2015-03-18 | 2018-10-03 | 株式会社前川製作所 | 水分を含有する食品サンプルの相転移検出装置及び相転移検出方法 |
| CN110208212B (zh) * | 2019-07-04 | 2021-06-18 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱全方位无损检测装置及控制方法 |
-
1995
- 1995-10-24 JP JP27593495A patent/JP3060059B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09119894A (ja) | 1997-05-06 |
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