JP3266422B2 - 青果物の品質判定装置 - Google Patents
青果物の品質判定装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、青果物の品質を判定す
る品質判定装置に関する。
る品質判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】青果物の品質を判定する品質判定項目と
しては、甘味度、酸味度、栄養度等がある。甘味度に関
連する成分として、例えば糖質があり、酸味度に関連す
る成分として、例えば有機酸があり、栄養度に関連する
成分として、例えばビタミン、食物繊維があり、青果物
中には、それら複数の成分が含まれている。従って、青
果物中に含まれる各成分の量に基づいて、青果物の品質
を判定することができる。従来、青果物の品質を判定す
る場合は、青果物中に含まれる成分量を測定する成分量
測定装置により成分量を測定し、測定した成分量に基づ
いて、成分量を測定した時点の青果物の品質を判定して
いた。
しては、甘味度、酸味度、栄養度等がある。甘味度に関
連する成分として、例えば糖質があり、酸味度に関連す
る成分として、例えば有機酸があり、栄養度に関連する
成分として、例えばビタミン、食物繊維があり、青果物
中には、それら複数の成分が含まれている。従って、青
果物中に含まれる各成分の量に基づいて、青果物の品質
を判定することができる。従来、青果物の品質を判定す
る場合は、青果物中に含まれる成分量を測定する成分量
測定装置により成分量を測定し、測定した成分量に基づ
いて、成分量を測定した時点の青果物の品質を判定して
いた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、青果物の生
産者にとっては、成育中の青果物の好適な収穫時期を決
めるためには、又、青果物の販売者にとっては、好適な
販売時期を決めるためには、成分量測定器により成分量
を測定した時点以後の青果物の品質の経時的変化を判定
する必要がある。尚、以下の説明においては、簡略にす
るために、「成分量測定装置により成分量を測定した時
点以後」を、単に「以後」と記載する場合がある。しか
しながら、従来では、上述のように、成分量測定装置に
より成分量を測定した時点の青果物の品質を精度良く判
定することができるものの、以後の青果物の品質の経時
的変化を判定は、生産者や販売者の経験や勘に頼らざる
を得ず、当然ながら、経験や勘に基づく品質判定精度は
悪いものであった。
産者にとっては、成育中の青果物の好適な収穫時期を決
めるためには、又、青果物の販売者にとっては、好適な
販売時期を決めるためには、成分量測定器により成分量
を測定した時点以後の青果物の品質の経時的変化を判定
する必要がある。尚、以下の説明においては、簡略にす
るために、「成分量測定装置により成分量を測定した時
点以後」を、単に「以後」と記載する場合がある。しか
しながら、従来では、上述のように、成分量測定装置に
より成分量を測定した時点の青果物の品質を精度良く判
定することができるものの、以後の青果物の品質の経時
的変化を判定は、生産者や販売者の経験や勘に頼らざる
を得ず、当然ながら、経験や勘に基づく品質判定精度は
悪いものであった。
【０００４】本発明は、かかる実情に鑑みてなされたも
のであり、その目的は、成分量を測定した時点以後の青
果物の品質の経時的変化を高い精度で判定できる青果物
の品質判定装置を提供することにある。
のであり、その目的は、成分量を測定した時点以後の青
果物の品質の経時的変化を高い精度で判定できる青果物
の品質判定装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明による青果物の品
質判定装置の第１の特徴構成は、青果物中に含まれる複
数の成分夫々の成分量を測定する成分量測定手段と、そ
の成分量測定手段が測定した測定情報に基づいて、前記
成分量測定手段により成分量を測定した時点以後の複数
の成分夫々の成分量の経時的変化を予測する成分量予測
手段と、その成分量予測手段が予測した複数の成分夫々
の予測成分量に基づいて、前記成分量測定手段により成
分量を測定した時点以後の、前記予測成分量の経時的変
化に伴う青果物の品質の経時的変化を判定する品質判定
手段と、その品質判定手段が判定した判定結果を出力す
る出力手段が設けられ、前記成分量予測手段は、予測を
行う前に前記成分量測定手段が測定した成分量の経時的
変化に基づいて、時間に対する成分量の変化量を算出
し、算出した変化量に基づいて、前記成分量測定手段が
成分量を測定した最終時点以後の成分量の経時的変化を
予測するように構成されている点にある。
質判定装置の第１の特徴構成は、青果物中に含まれる複
数の成分夫々の成分量を測定する成分量測定手段と、そ
の成分量測定手段が測定した測定情報に基づいて、前記
成分量測定手段により成分量を測定した時点以後の複数
の成分夫々の成分量の経時的変化を予測する成分量予測
手段と、その成分量予測手段が予測した複数の成分夫々
の予測成分量に基づいて、前記成分量測定手段により成
分量を測定した時点以後の、前記予測成分量の経時的変
化に伴う青果物の品質の経時的変化を判定する品質判定
手段と、その品質判定手段が判定した判定結果を出力す
る出力手段が設けられ、前記成分量予測手段は、予測を
行う前に前記成分量測定手段が測定した成分量の経時的
変化に基づいて、時間に対する成分量の変化量を算出
し、算出した変化量に基づいて、前記成分量測定手段が
成分量を測定した最終時点以後の成分量の経時的変化を
予測するように構成されている点にある。
【０００６】
【０００７】第２の特徴構成は、前記成分量測定手段
が、測定用光線束を青果物に照射して青果物からの反射
光又は透過光の分光スペクトルを得て、得られた分光ス
ペクトルに基づいて成分量を算出する分光分析装置にて
構成されている点にある。
が、測定用光線束を青果物に照射して青果物からの反射
光又は透過光の分光スペクトルを得て、得られた分光ス
ペクトルに基づいて成分量を算出する分光分析装置にて
構成されている点にある。
【０００８】
【０００９】
【００１０】第３の特徴構成は、前記品質判定手段の判
定結果に基づいて、青果物の食べ頃時期を評価する評価
手段が設けられ、前記出力手段は、前記評価手段の評価
結果も出力するように構成されている点にある。
定結果に基づいて、青果物の食べ頃時期を評価する評価
手段が設けられ、前記出力手段は、前記評価手段の評価
結果も出力するように構成されている点にある。
【００１１】第４の特徴構成は、品質判定対象の青果物
が成育中のものであって、前記評価手段は、前記品質判
定手段の判定結果に基づいて、好適収穫時期を評価する
ように構成されている点にある。
が成育中のものであって、前記評価手段は、前記品質判
定手段の判定結果に基づいて、好適収穫時期を評価する
ように構成されている点にある。
【００１２】
【作用】第１の特徴構成による作用は、以下の通りであ
る。成分量測定手段により、青果物中に含まれる複数の
成分夫々の成分量が測定され、成分量予測手段により、
成分量測定手段が測定した複数の成分夫々の成分量に基
づいて、成分量測定手段により成分量を測定した時点以
後の複数の成分夫々の成分量の経時的変化が予測され
る。品質判定手段には、予め、複数の成分夫々につい
て、品質レベルに対応付けて品質を判定するための成分
量の品質判定基準を設定してあり、品質判定手段によ
り、複数の成分夫々について、品質判定基準と成分量予
測手段が予測した成分の予測成分量に基づいて、成分量
測定手段により成分量を測定した時点以後の、予測成分
量の経時的変化に伴う青果物の品質の経時的変化が判定
される。品質判定手段により判定された判定結果は、品
質レベルが時間経過と対応付けられた状態で、出力手段
に出力される。尚、成分量予測手段により、予測を行う
前に成分量測定手段が測定した成分量の経時的変化に基
づいて、時間に対する成分量の変化量が算出され、その
算出した変化量に基づいて、成分量測定手段が測定した
成分量の経時的変化が時間経過方向に延伸されることに
より、成分量測定手段が成分量を測定した最終時点以後
の成分量の経時的変化が予測される。
る。成分量測定手段により、青果物中に含まれる複数の
成分夫々の成分量が測定され、成分量予測手段により、
成分量測定手段が測定した複数の成分夫々の成分量に基
づいて、成分量測定手段により成分量を測定した時点以
後の複数の成分夫々の成分量の経時的変化が予測され
る。品質判定手段には、予め、複数の成分夫々につい
て、品質レベルに対応付けて品質を判定するための成分
量の品質判定基準を設定してあり、品質判定手段によ
り、複数の成分夫々について、品質判定基準と成分量予
測手段が予測した成分の予測成分量に基づいて、成分量
測定手段により成分量を測定した時点以後の、予測成分
量の経時的変化に伴う青果物の品質の経時的変化が判定
される。品質判定手段により判定された判定結果は、品
質レベルが時間経過と対応付けられた状態で、出力手段
に出力される。尚、成分量予測手段により、予測を行う
前に成分量測定手段が測定した成分量の経時的変化に基
づいて、時間に対する成分量の変化量が算出され、その
算出した変化量に基づいて、成分量測定手段が測定した
成分量の経時的変化が時間経過方向に延伸されることに
より、成分量測定手段が成分量を測定した最終時点以後
の成分量の経時的変化が予測される。
【００１３】
【００１４】第２の特徴構成による作用は、以下の通り
である。品質判定対象の青果物に測定用光線束を照射す
ると、照射された光線は、青果物中に含まれる成分に特
有の波長域においてその成分量に応じて吸収される。従
って、分光分析装置により、青果物に測定用光線束を照
射して、青果物からの反射光又は透過光の分光スペクト
ルを得て、得られた分光スペクトルに基づいて、成分量
を算出することができる。従って、分光分析装置によれ
ば、青果物を破壊することなく成分量を測定することが
できるので、非破壊で、以後の青果物の品質の経時的変
化を判定することができる。
である。品質判定対象の青果物に測定用光線束を照射す
ると、照射された光線は、青果物中に含まれる成分に特
有の波長域においてその成分量に応じて吸収される。従
って、分光分析装置により、青果物に測定用光線束を照
射して、青果物からの反射光又は透過光の分光スペクト
ルを得て、得られた分光スペクトルに基づいて、成分量
を算出することができる。従って、分光分析装置によれ
ば、青果物を破壊することなく成分量を測定することが
できるので、非破壊で、以後の青果物の品質の経時的変
化を判定することができる。
【００１５】
【００１６】
【００１７】第３の特徴構成によれば、評価手段によ
り、品質判定手段が判定した品質の経時的変化におい
て、食べ頃となる品質レベルに対応する時間位置が何時
になるかが特定され、その特定された時間位置が食べ頃
時期として評価されて、その評価結果が出力手段に出力
される。
り、品質判定手段が判定した品質の経時的変化におい
て、食べ頃となる品質レベルに対応する時間位置が何時
になるかが特定され、その特定された時間位置が食べ頃
時期として評価されて、その評価結果が出力手段に出力
される。
【００１８】第４の特徴構成によれば、評価手段によ
り、品質判定手段が判定した品質の経時的変化におい
て、収穫に適した品質レベルに対応する時間位置が何時
になるかが特定され、その特定された時間位置が好適収
穫時期として評価されて、その評価結果が出力手段に出
力される。
り、品質判定手段が判定した品質の経時的変化におい
て、収穫に適した品質レベルに対応する時間位置が何時
になるかが特定され、その特定された時間位置が好適収
穫時期として評価されて、その評価結果が出力手段に出
力される。
【００１９】
【発明の効果】第１の特徴構成によれば、成分量の測定
情報に基づいて予測された予測成分量に基づいて、以後
の青果物の品質の経時的変化が判定されるので、その判
定精度は、例えば、経験や勘に基づいて以後の青果物の
品質の経時的変化が判定する場合に比べて、格段に高く
なった。しかも、甘味度、酸味度、栄養度等の青果物の
品質を判定する品質判定項目のうち、複数の品質判定項
目に基づいて、以後の青果物の品質の経時的変化が判定
されるので、その判定精度が一層高くなった。 又、青果
物に含まれる成分量は青果物一つ一つで異なるものの、
判定対象青果物夫々について、実際に測定した成分量だ
けに基づいて、以後の成分量の経時的変化が予測され
て、品質の経時的変化が判定されるので、その判定精度
が一層高くなった。
情報に基づいて予測された予測成分量に基づいて、以後
の青果物の品質の経時的変化が判定されるので、その判
定精度は、例えば、経験や勘に基づいて以後の青果物の
品質の経時的変化が判定する場合に比べて、格段に高く
なった。しかも、甘味度、酸味度、栄養度等の青果物の
品質を判定する品質判定項目のうち、複数の品質判定項
目に基づいて、以後の青果物の品質の経時的変化が判定
されるので、その判定精度が一層高くなった。 又、青果
物に含まれる成分量は青果物一つ一つで異なるものの、
判定対象青果物夫々について、実際に測定した成分量だ
けに基づいて、以後の成分量の経時的変化が予測され
て、品質の経時的変化が判定されるので、その判定精度
が一層高くなった。
【００２０】
【００２１】第２の特徴構成によれば、非破壊で品質を
判定することができるので、判定した青果物も商品とす
ることができる。
判定することができるので、判定した青果物も商品とす
ることができる。
【００２２】
【００２３】
【００２４】第３の特徴構成によれば、食べ頃時期が出
力手段に出力されて、例えば、販売者においては、出力
された食べ頃時期を消費者に対する情報として青果物に
表示したり、出力された食べ頃時期に基づいて、販売時
期を決めたりすることができるので、一層便利になっ
た。
力手段に出力されて、例えば、販売者においては、出力
された食べ頃時期を消費者に対する情報として青果物に
表示したり、出力された食べ頃時期に基づいて、販売時
期を決めたりすることができるので、一層便利になっ
た。
【００２５】第４の特徴構成によれば、好適収穫時期が
出力手段に出力されて、例えば、生産者においては、出
力された好適収穫時期に基づいて、収穫時期を決めるこ
とができるので、一層便利になった。
出力手段に出力されて、例えば、生産者においては、出
力された好適収穫時期に基づいて、収穫時期を決めるこ
とができるので、一層便利になった。
【００２６】
【実施例】以下、図１ないし図６に基づいて、本発明の
実施例を説明する。図１に示すように、青果物の品質判
定装置は、青果物中に含まれる複数の成分夫々の成分量
を測定する成分量測定手段Ｍと、その成分量測定手段Ｍ
が測定した測定情報に基づいて、成分量測定手段Ｍによ
り成分量を測定した時点以後の複数の成分夫々の成分量
の経時的変化を予測する成分量予測手段２と、その成分
量予測手段２が予測した複数の成分夫々の予測成分量に
基づいて、成分量測定手段Ｍにより成分量を測定した時
点以後の、予測成分量の経時的変化に伴う青果物の品質
の経時的変化を判定する品質判定手段３と、品質判定手
段３の判定結果に基づいて、青果物の食べ頃時期や好適
収穫時期を評価する評価手段４と、品質判定手段２が判
定した判定結果及び評価手段４が評価した評価結果を出
力する出力手段５、各種の品質判定条件を入力する入力
手段６を設けて構成してある。
実施例を説明する。図１に示すように、青果物の品質判
定装置は、青果物中に含まれる複数の成分夫々の成分量
を測定する成分量測定手段Ｍと、その成分量測定手段Ｍ
が測定した測定情報に基づいて、成分量測定手段Ｍによ
り成分量を測定した時点以後の複数の成分夫々の成分量
の経時的変化を予測する成分量予測手段２と、その成分
量予測手段２が予測した複数の成分夫々の予測成分量に
基づいて、成分量測定手段Ｍにより成分量を測定した時
点以後の、予測成分量の経時的変化に伴う青果物の品質
の経時的変化を判定する品質判定手段３と、品質判定手
段３の判定結果に基づいて、青果物の食べ頃時期や好適
収穫時期を評価する評価手段４と、品質判定手段２が判
定した判定結果及び評価手段４が評価した評価結果を出
力する出力手段５、各種の品質判定条件を入力する入力
手段６を設けて構成してある。
【００２７】図中のＣは、マイクロコンピュータを利用
して構成した処理装置であり、この処理装置Ｃにより、
成分量予測手段２、品質判定手段３及び評価手段４を構
成している。入力手段６は、処理装置Ｃに対して各種の
品質判定条件を指示するようになっていて、品質判定条
件として、品質判定対象の青果物の品種、出力手段５に
表示する項目が入力可能なように構成してある。出力手
段５は、ＣＲＴディスプレイ装置にて構成してある。
して構成した処理装置であり、この処理装置Ｃにより、
成分量予測手段２、品質判定手段３及び評価手段４を構
成している。入力手段６は、処理装置Ｃに対して各種の
品質判定条件を指示するようになっていて、品質判定条
件として、品質判定対象の青果物の品種、出力手段５に
表示する項目が入力可能なように構成してある。出力手
段５は、ＣＲＴディスプレイ装置にて構成してある。
【００２８】成分量測定手段Ｍは、本実施例において
は、分光分析装置１により構成してある。以下、分光分
析装置１について説明を加える。分光分析装置１は、光
源１１と、光源１１からの測定用光源束を成形する第一
光学系１２と、第一光学系１２からの光線束を試料Ｓと
しての青果物に照射する照射部１３と、試料Ｓからの透
過光を受光する受光部１４と、照射部１３と受光部１４
との間に試料Ｓを支持する試料支持部１５と、受光部１
４が受光した透過光を導く第二光学系１６と、第二光学
系１６により導かれた透過光を反射する反射鏡１７と、
反射鏡１７により反射された透過光を分光反射する凹面
回折格子１８と、凹面回折格子１８により分光反射され
た各波長毎の光線束強度を検出するアレイ型受光素子１
９と、アレイ型受光素子１９からの出力信号を処理する
信号処理手段２１を備えている。図中のＰは、光源１１
からアレイ型受光素子１６に至る光路を示している。反
射鏡１７、凹面回折格子１８及びアレイ型受光素子１９
は、外部からの光を遮光するアルミニウム製の暗箱２０
内に配置してある。
は、分光分析装置１により構成してある。以下、分光分
析装置１について説明を加える。分光分析装置１は、光
源１１と、光源１１からの測定用光源束を成形する第一
光学系１２と、第一光学系１２からの光線束を試料Ｓと
しての青果物に照射する照射部１３と、試料Ｓからの透
過光を受光する受光部１４と、照射部１３と受光部１４
との間に試料Ｓを支持する試料支持部１５と、受光部１
４が受光した透過光を導く第二光学系１６と、第二光学
系１６により導かれた透過光を反射する反射鏡１７と、
反射鏡１７により反射された透過光を分光反射する凹面
回折格子１８と、凹面回折格子１８により分光反射され
た各波長毎の光線束強度を検出するアレイ型受光素子１
９と、アレイ型受光素子１９からの出力信号を処理する
信号処理手段２１を備えている。図中のＰは、光源１１
からアレイ型受光素子１６に至る光路を示している。反
射鏡１７、凹面回折格子１８及びアレイ型受光素子１９
は、外部からの光を遮光するアルミニウム製の暗箱２０
内に配置してある。
【００２９】光源１１は、赤外線光を放射するタングス
テン−ハロゲンランプにて構成してある。第一光学系１
２は、光源１１からの測定用光源束を平行光線束に成形
するレンズ１２ａと、平行光線束を照射部１３に導く照
射用光ファイバー１２ｂにより構成してある。第２光学
系１６は、受光部１４が受光した透過光を暗箱２０の入
射孔２０ａに導く受光用光ファイバー１６ａにより構成
してある。照射部１３は照射用光ファイバー１２ｂを保
持する保持部１３ａと、試料Ｓに密着して外部からの光
を遮光する椀形状のゴム製パッド１３ｂにより構成して
ある。同様に、受光部１４も、受光用光ファイバー１６
ａを保持する保持部１４ａと椀形状のゴム製パッド１４
ｂにより構成してある。
テン−ハロゲンランプにて構成してある。第一光学系１
２は、光源１１からの測定用光源束を平行光線束に成形
するレンズ１２ａと、平行光線束を照射部１３に導く照
射用光ファイバー１２ｂにより構成してある。第２光学
系１６は、受光部１４が受光した透過光を暗箱２０の入
射孔２０ａに導く受光用光ファイバー１６ａにより構成
してある。照射部１３は照射用光ファイバー１２ｂを保
持する保持部１３ａと、試料Ｓに密着して外部からの光
を遮光する椀形状のゴム製パッド１３ｂにより構成して
ある。同様に、受光部１４も、受光用光ファイバー１６
ａを保持する保持部１４ａと椀形状のゴム製パッド１４
ｂにより構成してある。
【００３０】アレイ型受光素子１９は、凹面回折格子１
８にて分光反射された透過光を、同時に波長毎に受光す
るとともに波長毎の信号に変換して出力する。又、アレ
イ型受光素子１９は、波長が０．７〜２．５μｍの範囲
の近赤外線光を検出するように構成してある。
８にて分光反射された透過光を、同時に波長毎に受光す
るとともに波長毎の信号に変換して出力する。又、アレ
イ型受光素子１９は、波長が０．７〜２．５μｍの範囲
の近赤外線光を検出するように構成してある。
【００３１】信号処理手段２１は、マイクロコンピュー
タを利用して構成してあり、アレイ型受光素子１９から
の出力信号を処理して、吸光度スペクトル、及び、吸光
度スペクトルの波長領域での二次微分値を得るととも
に、その二次微分値により試料Ｓに含まれる成分量を算
出する。吸光度は、光源の照射光量（基準光量）をＩ、
透過光の光量をＴとすると、 Ｌｏｇ（Ｉ／Ｔ） で定義される 信号処理手段２１は、下記の式（以下、成分量算出式と
称する）による重回帰分析に基づいて、試料Ｓに含まれ
る成分量を算出する。 Ｙ＝Ｋ0 ＋Ｋ1 Ａ（λ1 ）＋Ｋ2 Ａ（λ2 ）＋Ｋ3 Ａ（λ3 ）＋…… 但し、 Ｙ ；成分量 Ｋ0 ，Ｋ1 ，Ｋ2 ，Ｋ3 …… ；係数 Ａ（λ1 ），Ａ（λ2 ），Ａ（λ3 ）……；特定波長λ
における吸光度スペクトルの二次微分値
タを利用して構成してあり、アレイ型受光素子１９から
の出力信号を処理して、吸光度スペクトル、及び、吸光
度スペクトルの波長領域での二次微分値を得るととも
に、その二次微分値により試料Ｓに含まれる成分量を算
出する。吸光度は、光源の照射光量（基準光量）をＩ、
透過光の光量をＴとすると、 Ｌｏｇ（Ｉ／Ｔ） で定義される 信号処理手段２１は、下記の式（以下、成分量算出式と
称する）による重回帰分析に基づいて、試料Ｓに含まれ
る成分量を算出する。 Ｙ＝Ｋ0 ＋Ｋ1 Ａ（λ1 ）＋Ｋ2 Ａ（λ2 ）＋Ｋ3 Ａ（λ3 ）＋…… 但し、 Ｙ ；成分量 Ｋ0 ，Ｋ1 ，Ｋ2 ，Ｋ3 …… ；係数 Ａ（λ1 ），Ａ（λ2 ），Ａ（λ3 ）……；特定波長λ
における吸光度スペクトルの二次微分値
【００３２】信号処理手段２１には、青果物の品種夫々
について、成分量を算出する成分毎に特定の成分量算出
式を設定してある。つまり、上記成分量算出式におい
て、青果物の品種夫々について、成分毎に特定の係数Ｋ
0 ，Ｋ1 ，Ｋ3 ……、及び、波長λ1 ，λ2 ，λ3 ……
を設定してある。そして、信号処理手段２１は、入力手
段６にて入力された青果物の品種に応じて、成分毎に特
定の成分量算出式を用いて、各成分の成分量を算出す
る。
について、成分量を算出する成分毎に特定の成分量算出
式を設定してある。つまり、上記成分量算出式におい
て、青果物の品種夫々について、成分毎に特定の係数Ｋ
0 ，Ｋ1 ，Ｋ3 ……、及び、波長λ1 ，λ2 ，λ3 ……
を設定してある。そして、信号処理手段２１は、入力手
段６にて入力された青果物の品種に応じて、成分毎に特
定の成分量算出式を用いて、各成分の成分量を算出す
る。
【００３３】次に、処理装置Ｃについて、説明を加え
る。成分量予測手段２は、信号処理手段２１が各時点で
算出した成分量を時間に対応付けて記憶可能に構成して
ある。つまり、成分量の経時的変化を記憶可能に構成し
てある。そして、成分量予測手段２は、記憶している成
分量の経時的変化に基づいて、時間に対する成分量の変
化量を算出し、算出した変化量に基づいて、以後の成分
量の経時的変化を予測するように構成してある。つま
り、算出した変化量に基づいて、信号処理手段２１が算
出した成分量の経時的変化（つまり、記憶している成分
量の経時的変化）を時間経過方向に延伸することによ
り、以後の成分量の経時的変化を予測するのである。
る。成分量予測手段２は、信号処理手段２１が各時点で
算出した成分量を時間に対応付けて記憶可能に構成して
ある。つまり、成分量の経時的変化を記憶可能に構成し
てある。そして、成分量予測手段２は、記憶している成
分量の経時的変化に基づいて、時間に対する成分量の変
化量を算出し、算出した変化量に基づいて、以後の成分
量の経時的変化を予測するように構成してある。つま
り、算出した変化量に基づいて、信号処理手段２１が算
出した成分量の経時的変化（つまり、記憶している成分
量の経時的変化）を時間経過方向に延伸することによ
り、以後の成分量の経時的変化を予測するのである。
【００３４】品質判定手段３には、各青果物について、
成分毎に、優、良、可、不可の複数の品質レベル夫々に
対応付けて品質を判定するための成分量の品質判定基準
を設定してあり、その品質判定基準と成分量予測手段が
予測した予測成分量に基づいて、以後の青果物の品質の
経時的変化を判定する。つまり、品質レベルが優になる
のは何時になるか、良になるのは何時になるか等によ
り、品質の経時的変化を判定するのである。
成分毎に、優、良、可、不可の複数の品質レベル夫々に
対応付けて品質を判定するための成分量の品質判定基準
を設定してあり、その品質判定基準と成分量予測手段が
予測した予測成分量に基づいて、以後の青果物の品質の
経時的変化を判定する。つまり、品質レベルが優になる
のは何時になるか、良になるのは何時になるか等によ
り、品質の経時的変化を判定するのである。
【００３５】評価手段４は、品質判定手段３が判定した
品質の経時的変化に基づいて、食べ頃時期が何時になる
か、あるいは、好適収穫時期が何時になるかを評価す
る。
品質の経時的変化に基づいて、食べ頃時期が何時になる
か、あるいは、好適収穫時期が何時になるかを評価す
る。
【００３６】次に、青果物の一例としてのトマトの品質
を判定する場合について説明する。トマトの品質を判定
する品質判定項目としては、甘味度、酸味度、栄養度が
ある。甘味度に関連する成分として、グルコース、フル
クトースがあり、酸味度に関連する成分として、クエン
酸があり、栄養度に関連する成分として、ビタミンＣと
してのアスコルビン酸がある。グルコースの成分量を算
出する際の、上記成分量算出式における特定波長λは、
例えば、７５０、８３０、９１５、１０３０、１０８
０、１２０５、１２６０、１３８０ｎｍに設定する。フ
ルクトースの成分量を算出する際の、上記成分量算出式
における特定波長λは、例えば、７５０、８３０、９１
５、１０３０、１０８０、１２０５、１２６０、１３８
０ｎｍに設定する。クエン酸の成分量を算出する際の、
上記成分量算出式における特定波長λは、例えば、７７
５、９００、１００５、１０６０、１１７０、１２４
０、１３７５ｎｍに設定する。アスコルビン酸の成分量
を算出する際の、上記成分量算出式における特定波長λ
は、例えば、７６０、９２０、９９５、１２００、１２
６５、１３５５ｎｍに設定する。
を判定する場合について説明する。トマトの品質を判定
する品質判定項目としては、甘味度、酸味度、栄養度が
ある。甘味度に関連する成分として、グルコース、フル
クトースがあり、酸味度に関連する成分として、クエン
酸があり、栄養度に関連する成分として、ビタミンＣと
してのアスコルビン酸がある。グルコースの成分量を算
出する際の、上記成分量算出式における特定波長λは、
例えば、７５０、８３０、９１５、１０３０、１０８
０、１２０５、１２６０、１３８０ｎｍに設定する。フ
ルクトースの成分量を算出する際の、上記成分量算出式
における特定波長λは、例えば、７５０、８３０、９１
５、１０３０、１０８０、１２０５、１２６０、１３８
０ｎｍに設定する。クエン酸の成分量を算出する際の、
上記成分量算出式における特定波長λは、例えば、７７
５、９００、１００５、１０６０、１１７０、１２４
０、１３７５ｎｍに設定する。アスコルビン酸の成分量
を算出する際の、上記成分量算出式における特定波長λ
は、例えば、７６０、９２０、９９５、１２００、１２
６５、１３５５ｎｍに設定する。
【００３７】次に、図２ないし図５に基づいて、品質の
経時的変化を判定する仕方について説明する。尚、図２
ないし図５に示す例は、品質判定対象のトマトが収穫後
の場合である。図２は、品質判定対象の成分がグルコー
スの場合における、信号処理手段２１が算出した成分量
の経時的変化（以下、実測経時的変化と称する場合があ
る）、成分量予測手段２が予測した成分量の経時的変化
（以下、予測経時的変化と称する場合がある）、品質判
定手段３において品質レベル夫々に対応付けて設定され
ている品質判定基準を示している。尚、実測経時的変化
は実線にて、予測経時的変化は破線にて示す。同様に、
図３は、品質判定対象の成分がフルクトースの場合、図
４は、品質判定対象の成分がクエン酸の場合、図５は、
品質判定対象の成分がフルクトースの場合を示す。
経時的変化を判定する仕方について説明する。尚、図２
ないし図５に示す例は、品質判定対象のトマトが収穫後
の場合である。図２は、品質判定対象の成分がグルコー
スの場合における、信号処理手段２１が算出した成分量
の経時的変化（以下、実測経時的変化と称する場合があ
る）、成分量予測手段２が予測した成分量の経時的変化
（以下、予測経時的変化と称する場合がある）、品質判
定手段３において品質レベル夫々に対応付けて設定され
ている品質判定基準を示している。尚、実測経時的変化
は実線にて、予測経時的変化は破線にて示す。同様に、
図３は、品質判定対象の成分がフルクトースの場合、図
４は、品質判定対象の成分がクエン酸の場合、図５は、
品質判定対象の成分がフルクトースの場合を示す。
【００３８】各図において、最終の成分量測定時をゼロ
として、最終測定時点以前の６時間の成分量の経時的変
化を実測してあり、最終測定時以後の成分量の経時的変
化を予測している。予測経時的変化は、最終測定時点に
おける時間に対する成分量の変化量（つまり、実測経時
的変化の勾配）を算出し、算出した勾配に基づいて、実
測経時的変化を時間経過方向に延伸することにより求め
る。
として、最終測定時点以前の６時間の成分量の経時的変
化を実測してあり、最終測定時以後の成分量の経時的変
化を予測している。予測経時的変化は、最終測定時点に
おける時間に対する成分量の変化量（つまり、実測経時
的変化の勾配）を算出し、算出した勾配に基づいて、実
測経時的変化を時間経過方向に延伸することにより求め
る。
【００３９】品質判定手段３は、図２ないし図５夫々に
示した予測経時的変化と品質判定基準に基づいて、グル
コース、フルクトース、クエン酸及びアスコルビン酸の
各成分毎に、最終測定時点以後の品質の経時的変化を判
定するとともに、それら各成分の判定結果に基づいて、
最終測定時点以後の総合品質の経時的変化を判定する。
総合品質の経時的変化は、グルコース、フルクトース、
クエン酸及びアスコルビン酸の４成分全ての品質レベル
が優の期間を優の品質レベル、４成分全ての品質レベル
が良以上の期間を良の品質レベル、４成分全ての品質レ
ベルが可以上の期間を可の品質レベルとして判定する。
示した予測経時的変化と品質判定基準に基づいて、グル
コース、フルクトース、クエン酸及びアスコルビン酸の
各成分毎に、最終測定時点以後の品質の経時的変化を判
定するとともに、それら各成分の判定結果に基づいて、
最終測定時点以後の総合品質の経時的変化を判定する。
総合品質の経時的変化は、グルコース、フルクトース、
クエン酸及びアスコルビン酸の４成分全ての品質レベル
が優の期間を優の品質レベル、４成分全ての品質レベル
が良以上の期間を良の品質レベル、４成分全ての品質レ
ベルが可以上の期間を可の品質レベルとして判定する。
【００４０】評価手段４は、総合品質の経時変化におい
て、例えば、総合品質が優になる期間を食べ頃時期とし
て評価する。そして、その評価結果が出力手段５に表示
される。
て、例えば、総合品質が優になる期間を食べ頃時期とし
て評価する。そして、その評価結果が出力手段５に表示
される。
【００４１】予測経時的変化が図２ないし図５に示すよ
うな場合、出力手段５には、図６に示すように、品質判
定手段３の判定結果、及び、評価手段４の評価結果が表
示される。
うな場合、出力手段５には、図６に示すように、品質判
定手段３の判定結果、及び、評価手段４の評価結果が表
示される。
【００４２】好適収穫時期が何時になるかを評価する場
合、品質判定対象のトマトは、成育中のものとなる。成
育中のトマトの各成分の成分量は、例示はしないが、図
２ないし図５に示す実測値よりもかなり少なくなる。従
って、最終測定時点から総合品質が優になるまでの時間
は、図２ないし図５に示す例よりもかなり長くなる。そ
して、評価手段４は、例えば、収穫してから店頭に並ぶ
までの流通に要する時間（以下、流通時間と称する。例
えば、８〜１２時間程度）を考慮して、総合品質が優に
なる時点よりも流通時間だけ手前の時点を好適収穫時期
として評価し、その総合品質が優になる時点よりも流通
時間だけ手前の時点が、最終測定時点から何時間後にな
るかを算出する。そして、その算出結果が出力手段５に
表示される。
合、品質判定対象のトマトは、成育中のものとなる。成
育中のトマトの各成分の成分量は、例示はしないが、図
２ないし図５に示す実測値よりもかなり少なくなる。従
って、最終測定時点から総合品質が優になるまでの時間
は、図２ないし図５に示す例よりもかなり長くなる。そ
して、評価手段４は、例えば、収穫してから店頭に並ぶ
までの流通に要する時間（以下、流通時間と称する。例
えば、８〜１２時間程度）を考慮して、総合品質が優に
なる時点よりも流通時間だけ手前の時点を好適収穫時期
として評価し、その総合品質が優になる時点よりも流通
時間だけ手前の時点が、最終測定時点から何時間後にな
るかを算出する。そして、その算出結果が出力手段５に
表示される。
【００４３】
【００４４】
【００４５】〔別実施例〕次に別実施例を説明する。 上記各実施例においては、品質判定対象の青果物と
して、トマトを適用する場合について例示したが、トマ
トの他に種々のものが適用できる。例えば、キャベツ、
ブロッコリ、イチゴ等を適用することができる。品質を
判定する成分としては、キャベツの場合は、水分、糖
質、食物繊維、ビタミンＣがあり、ブロッコリの場合、
水分、糖質、食物繊維、ビタミンＡ、ビタミンＣがあ
り、イチゴの場合、水分、糖質、有機酸、ビタミンＣが
ある。
して、トマトを適用する場合について例示したが、トマ
トの他に種々のものが適用できる。例えば、キャベツ、
ブロッコリ、イチゴ等を適用することができる。品質を
判定する成分としては、キャベツの場合は、水分、糖
質、食物繊維、ビタミンＣがあり、ブロッコリの場合、
水分、糖質、食物繊維、ビタミンＡ、ビタミンＣがあ
り、イチゴの場合、水分、糖質、有機酸、ビタミンＣが
ある。
【００４６】 上記各実施例においては、グルコー
ス、フルクトース、クエン酸及びアスコルビン酸の４成
分に基づいて、トマトの品質を判定したが、グルコー
ス、フルクトース、クエン酸及びアスコルビン酸の４成
分のうちから、３種類又は２種類の成分を適宜選定し
て、品質を判定しても良い。
ス、フルクトース、クエン酸及びアスコルビン酸の４成
分に基づいて、トマトの品質を判定したが、グルコー
ス、フルクトース、クエン酸及びアスコルビン酸の４成
分のうちから、３種類又は２種類の成分を適宜選定し
て、品質を判定しても良い。
【００４７】 上記各実施例においては、好適収穫時
期を、最終測定時点から何時間後になるかにより出力す
る場合について例示したが、これに代えて、日付と時間
により出力するように構成しても良い。
期を、最終測定時点から何時間後になるかにより出力す
る場合について例示したが、これに代えて、日付と時間
により出力するように構成しても良い。
【００４８】 上記各実施例において例示した品質判
定基準は、適宜変更可能である。 グルコース、フルクトース、クエン酸及びアスコル
ビン酸夫々の成分量を算出する際の上記成分量算出式に
おける特定波長λは、上記各実施例において各成分毎に
例示した複数の特定波長λのうちから幾つかを適宜選択
することができる。又、各成分における特定波長λは、
上記各実施例において例示した他に、適宜変更可能であ
る。
定基準は、適宜変更可能である。 グルコース、フルクトース、クエン酸及びアスコル
ビン酸夫々の成分量を算出する際の上記成分量算出式に
おける特定波長λは、上記各実施例において各成分毎に
例示した複数の特定波長λのうちから幾つかを適宜選択
することができる。又、各成分における特定波長λは、
上記各実施例において例示した他に、適宜変更可能であ
る。
【００４９】 各成分毎に、実測経時的変化、予測経
時的変化、及び、品質レベル夫々に対応付けられた品質
判定基準を、例えば、図２ないし図５に示すような出力
例にて、出力手段５に出力しても良い。
時的変化、及び、品質レベル夫々に対応付けられた品質
判定基準を、例えば、図２ないし図５に示すような出力
例にて、出力手段５に出力しても良い。
【００５０】 評価手段４は、品質判定手段３の判定
結果に基づいて、好適出荷時期を評価するように構成し
ても良い。好適出荷時期は、例えば、流通業者が、在庫
の青果物を販売者に出荷するのに好適な時期と定義す
る。例えば、総合品質が優になる時点よりも流通に要す
る時間（例えば、出荷してから店頭に並ぶまでの時間）
だけ手前の時点を、好適出荷時期として評価する。
結果に基づいて、好適出荷時期を評価するように構成し
ても良い。好適出荷時期は、例えば、流通業者が、在庫
の青果物を販売者に出荷するのに好適な時期と定義す
る。例えば、総合品質が優になる時点よりも流通に要す
る時間（例えば、出荷してから店頭に並ぶまでの時間）
だけ手前の時点を、好適出荷時期として評価する。
【００５１】 分光分析装置は、上記各実施例におい
て示した構成のものに限定されるものではない。 成分量測定手段Ｍの具体構成として、上記各実施例
において例示した分光分析装置１の他にも種々のものが
適用可能であり、例えば、湿式の化学分析装置を適用す
ることができる。又、出力手段５の具体構成として、上
記各実施例において例示したＣＲＴディスプレイ装置の
他にも種々のものが適用可能であり、例えば、プロッタ
を適用することができる。
て示した構成のものに限定されるものではない。 成分量測定手段Ｍの具体構成として、上記各実施例
において例示した分光分析装置１の他にも種々のものが
適用可能であり、例えば、湿式の化学分析装置を適用す
ることができる。又、出力手段５の具体構成として、上
記各実施例において例示したＣＲＴディスプレイ装置の
他にも種々のものが適用可能であり、例えば、プロッタ
を適用することができる。
【００５２】尚、特許請求の範囲の項に図面との対照を
便利にするために符号を記すが、該記入により本発明は
添付図面の構成に限定されるものではない。
便利にするために符号を記すが、該記入により本発明は
添付図面の構成に限定されるものではない。
【図１】青果物の品質判定装置のブロック図
【図２】グルコースの成分量の予測経時的変化を示す図
【図３】フルクトースの成分量の予測経時的変化を示す
図
図
【図４】クエン酸の成分量の予測経時的変化を示す図
【図５】アスコルビン酸の成分量の予測経時的変化を示
す図
す図
【図６】出力手段の出力例を示す図
【符号の説明】 １ 分光分析装置 ２ 成分量予測手段 ３ 品質判定手段 ４ 評価手段 ５ 出力手段 Ｍ 成分量測定手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山内 良吾 兵庫県尼崎市浜１丁目１番１号 株式会 社クボタ 技術開発研究所内 (56)参考文献 特開 平５−60684（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−357441（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−129985（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−60688（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−26126（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 実用ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ) 特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】 青果物中に含まれる複数の成分夫々の成
分量を測定する成分量測定手段（Ｍ）と、その成分量測
定手段（Ｍ）が測定した測定情報に基づいて、前記成分
量測定手段（Ｍ）により成分量を測定した時点以後の複
数の成分夫々の成分量の経時的変化を予測する成分量予
測手段（２）と、その成分量予測手段（２）が予測した
複数の成分夫々の予測成分量に基づいて、前記成分量測
定手段（Ｍ）により成分量を測定した時点以後の、前記
予測成分量の経時的変化に伴う青果物の品質の経時的変
化を判定する品質判定手段（３）と、その品質判定手段
（３）が判定した判定結果を出力する出力手段（５）が
設けられ、 前記成分量予測手段（２）は、予測を行う前に前記成分
量測定手段（Ｍ）が測定した成分量の経時的変化に基づ
いて、時間に対する成分量の変化量を算出し、算出した
変化量に基づいて、前記成分量測定手段（Ｍ）が成分量
を測定した最終時点以後の成分量の経時的変化を予測す
るように構成されている青果物の品質判定装置。 - 【請求項２】 前記成分量測定手段（Ｍ）が、測定用光
線束を青果物に照射して青果物からの反射光又は透過光
の分光スペクトルを得て、得られた分光スペクトルに基
づいて成分量を算出する分光分析装置（１）にて構成さ
れている請求項１記載の青果物の品質判定装置。 - 【請求項３】 前記品質判定手段（３）の判定結果に基
づいて、青果物の食べ頃時期を評価する評価手段（４）
が設けられ、前記出力手段（５）は、前記評価手段
（４）の評価結果も出力するように構成されている請求
項１又は２記載の青果物の品質判定装置。 - 【請求項４】 品質判定対象の青果物が成育中のもので
あって、前記評価手段（４）は、前記品質判定手段
（３）の判定結果に基づいて、好適収穫時期を評価する
ように構成されている請求項３記載の青果物の品質判定
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22388994A JP3266422B2 (ja) | 1994-09-20 | 1994-09-20 | 青果物の品質判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22388994A JP3266422B2 (ja) | 1994-09-20 | 1994-09-20 | 青果物の品質判定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0886747A JPH0886747A (ja) | 1996-04-02 |
| JP3266422B2 true JP3266422B2 (ja) | 2002-03-18 |
Family
ID=16805302
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22388994A Expired - Fee Related JP3266422B2 (ja) | 1994-09-20 | 1994-09-20 | 青果物の品質判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3266422B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2012172834A1 (ja) * | 2011-06-17 | 2015-02-23 | 日本電気株式会社 | 収穫時熟度推定装置、収穫時熟度推定方法及びプログラム |
| JP2015200550A (ja) * | 2014-04-07 | 2015-11-12 | パイオニア株式会社 | 収穫判断装置及び植物生育システム |
| SG11201811114PA (en) * | 2016-06-30 | 2019-01-30 | Sato Holdings Kk | Peak-ripeness-period calculating method, peak-ripeness-period calculating system, peak-ripeness-period calculating program, and storage medium |
-
1994
- 1994-09-20 JP JP22388994A patent/JP3266422B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0886747A (ja) | 1996-04-02 |
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