JP3291773B2 - メロンの糖度測定方法 - Google Patents
メロンの糖度測定方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、メロンの内部品質であ
る糖度の測定を非破壊的に行うメロンの糖度測定方法に
関するものである。
る糖度の測定を非破壊的に行うメロンの糖度測定方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、メロンの糖度測定は、所定個数の
サンプルを抜き取り、糖度計により破壊的な検査により
行っていた。
サンプルを抜き取り、糖度計により破壊的な検査により
行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来の糖
度測定はサンプルの抜き取り検査のため、個々のメロン
の測定ができず、個々の品質が保証されないという問題
が生じていた。また、従来は破壊的な検査のために、単
価の高いメロンでは検査に伴う経済的な損失が大きいと
いう問題が生じていた。
度測定はサンプルの抜き取り検査のため、個々のメロン
の測定ができず、個々の品質が保証されないという問題
が生じていた。また、従来は破壊的な検査のために、単
価の高いメロンでは検査に伴う経済的な損失が大きいと
いう問題が生じていた。
【０００４】そこで、本発明は、メロンの糖度を非破壊
的に測定するようにし、もって個々のメロンの糖度測定
を可能にして個々の品質保証を図るとともに、検査に伴
う経済的損失をなくすことを目的とする。
的に測定するようにし、もって個々のメロンの糖度測定
を可能にして個々の品質保証を図るとともに、検査に伴
う経済的損失をなくすことを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、本発
明は、縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成
比、縞の横方向の基本周波数、横方向のパワースペクト
ル及び縞の本数からなるメロンの縞に関する特徴量の群
より、少なくとも一つのメロンの縞に関する特徴量を選
択して測定するとともに、そのメロンの糖度を糖度計で
測定し、前記測定糖度を目的変数にし前記測定特徴量を
説明変数にして重回帰式を作成しておき、未知のメロン
の糖度を、未知のメロンについて、前記重回帰式作成の
際に測定したメロンの縞に関する特徴量と同種の特徴量
を測定して前記重回帰式により推定するものである。
めに本発明は、以下のように構成した。すなわち、本発
明は、縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成
比、縞の横方向の基本周波数、横方向のパワースペクト
ル及び縞の本数からなるメロンの縞に関する特徴量の群
より、少なくとも一つのメロンの縞に関する特徴量を選
択して測定するとともに、そのメロンの糖度を糖度計で
測定し、前記測定糖度を目的変数にし前記測定特徴量を
説明変数にして重回帰式を作成しておき、未知のメロン
の糖度を、未知のメロンについて、前記重回帰式作成の
際に測定したメロンの縞に関する特徴量と同種の特徴量
を測定して前記重回帰式により推定するものである。
【０００６】
【作用】本発明は、メロンの糖度を重回帰式を利用して
推定するものであり、この重回帰式の説明変数として、
縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成比、縞の
横方向の基本周波数、横方向のパワースペクトル及び縞
の本数というメロンの縞に関する特徴量に着目したもの
である。
推定するものであり、この重回帰式の説明変数として、
縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成比、縞の
横方向の基本周波数、横方向のパワースペクトル及び縞
の本数というメロンの縞に関する特徴量に着目したもの
である。
【０００７】そこで、本発明では、縞幅の度数分布に対
するピーク画素位置の構成比、縞の横方向の基本周波
数、横方向のパワースペクトル及び縞の本数というメロ
ンの縞に関する特徴量のうちの少なくとも一つを選択し
て測定するとともに、そのメロンの糖度を糖度計で測定
し、その測定糖度を目的変数にするとともに、その測定
特徴量を説明変数にして重回帰式をあらかじめ作成して
おく。
するピーク画素位置の構成比、縞の横方向の基本周波
数、横方向のパワースペクトル及び縞の本数というメロ
ンの縞に関する特徴量のうちの少なくとも一つを選択し
て測定するとともに、そのメロンの糖度を糖度計で測定
し、その測定糖度を目的変数にするとともに、その測定
特徴量を説明変数にして重回帰式をあらかじめ作成して
おく。
【０００８】そして、未知のメロンの糖度は、そのメロ
ンの縞に関する所定の特徴量を定量測定し、それら測定
値から上記の重回帰式により推定する。
ンの縞に関する所定の特徴量を定量測定し、それら測定
値から上記の重回帰式により推定する。
【０００９】以上のように本発明では、メロンの糖度を
非破壊的な方法で測定するようにしたので、個々のメロ
ンの糖度測定ができるようになって個々の品質が保証で
きる上に、検査に伴う経済的損失をなくすことができ
る。
非破壊的な方法で測定するようにしたので、個々のメロ
ンの糖度測定ができるようになって個々の品質が保証で
きる上に、検査に伴う経済的損失をなくすことができ
る。
【００１０】
【実施例】本発明は、メロンの糖度をあらかじめ作成し
た重回帰式を利用して推定するものであり、この重回帰
式の説明変数としてメロンの縞（ネット）の特徴量に着
目したものである。
た重回帰式を利用して推定するものであり、この重回帰
式の説明変数としてメロンの縞（ネット）の特徴量に着
目したものである。
【００１１】そこで、本発明では、メロンの縞に関する
多数の特徴量の中から数個の特徴量（縞の情報）を選定
すると、メロンの糖度測定の実用化が図れることが判明
したので、その選定手順の一例について以下に説明す
る。
多数の特徴量の中から数個の特徴量（縞の情報）を選定
すると、メロンの糖度測定の実用化が図れることが判明
したので、その選定手順の一例について以下に説明す
る。
【００１２】まず、メロンの縞（ネット）の特徴量とし
て、以下のように１０個の特徴量を使用した。 （１）ネットのフラクタル次元（ハウスドルフのフラク
タル次元） ネットの構造の複雑さを評価する要素になるからであ
る。 （２）縞幅のピーク画素数 水平方向の縞幅を測定してその度数分布を求めると、図
２のような結果が得られる。ピーク画素数とは、その最
大度数をもつ縞幅の画素数をいう。ここで、縞は２〜３
０画素のもので定義した。 （３）縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成比
Ｋ この構成比Ｋは、Ｋ＝Ｓｐ／Ｓで求めるものである。こ
こで、Ｓｐは図２の斜線部の面積であり、Ｓは図２の曲
線で囲まれる部分の全体の面積である。 （４）縞の横方向の基本周波数 後述のようにして求めものである。 （５）横方向のパワースペクトル 後述のようにして求め、第７高調波までの平均パワース
ペクトルをいう。 （６）縞の縦方向の基本周波数 後述のようにして求めるものである。 （７）横方向のパワースペクトル 後述のようにして求め、第７高調波までの平均パワース
ペクトルをいう。 （８）縞の本数（果頂部） 図３（Ａ）のようにモータ１０の駆動によりメロンを回
転させ、レーザ変位計１１で表面の凹凸を検出すると、
レーザ変位計１１からは図３（Ｂ）のような出力が得ら
れる。この出力波形の凹凸は縞と表皮に対応するので、
ピークとボトムからメロンの果頂部における一周分の縞
の本数を算出する。これが縞の本数であり、以下の他の
部位の縞の本数も同様にして算出する。 （９）縞の本数（赤道部） （１０）縞の本数（底部） 次に、Ｎ個のメロンサンプルについて、上記の（１）〜
（１０）の各特徴量の定量測定を行うとともに、その各
メロンの３部位（果頂部、赤道部、底部）の糖度を高速
液体クロマトグラフィーなどの糖度計でそれぞれ測定し
て平均値を求める。
て、以下のように１０個の特徴量を使用した。 （１）ネットのフラクタル次元（ハウスドルフのフラク
タル次元） ネットの構造の複雑さを評価する要素になるからであ
る。 （２）縞幅のピーク画素数 水平方向の縞幅を測定してその度数分布を求めると、図
２のような結果が得られる。ピーク画素数とは、その最
大度数をもつ縞幅の画素数をいう。ここで、縞は２〜３
０画素のもので定義した。 （３）縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成比
Ｋ この構成比Ｋは、Ｋ＝Ｓｐ／Ｓで求めるものである。こ
こで、Ｓｐは図２の斜線部の面積であり、Ｓは図２の曲
線で囲まれる部分の全体の面積である。 （４）縞の横方向の基本周波数 後述のようにして求めものである。 （５）横方向のパワースペクトル 後述のようにして求め、第７高調波までの平均パワース
ペクトルをいう。 （６）縞の縦方向の基本周波数 後述のようにして求めるものである。 （７）横方向のパワースペクトル 後述のようにして求め、第７高調波までの平均パワース
ペクトルをいう。 （８）縞の本数（果頂部） 図３（Ａ）のようにモータ１０の駆動によりメロンを回
転させ、レーザ変位計１１で表面の凹凸を検出すると、
レーザ変位計１１からは図３（Ｂ）のような出力が得ら
れる。この出力波形の凹凸は縞と表皮に対応するので、
ピークとボトムからメロンの果頂部における一周分の縞
の本数を算出する。これが縞の本数であり、以下の他の
部位の縞の本数も同様にして算出する。 （９）縞の本数（赤道部） （１０）縞の本数（底部） 次に、Ｎ個のメロンサンプルについて、上記の（１）〜
（１０）の各特徴量の定量測定を行うとともに、その各
メロンの３部位（果頂部、赤道部、底部）の糖度を高速
液体クロマトグラフィーなどの糖度計でそれぞれ測定し
て平均値を求める。
【００１３】そして、これらの測定結果に基づいてステ
ップワイズ法により重回帰式を作成し、有意な説明変数
として上記の（１）〜（１０）の中から以下に示す４つ
説明変数（３）、（４）、（７）、（８）によれば、実
用上十分な重回帰式が得られることが確認された。ステ
ップワイズ法とは、一般に知られているように、説明変
数を取り込む毎に重回帰式の説明変数の有意差検定を行
い、有意な説明変数のみを用いて重回帰式を作成する方
法をいう。 （３）縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成比
Ｋ （４）縞の横方向の基本周波数 （７）横方向のパワースペクトル （８）縞の本数（果頂部） そこで、本発実施例では、上記の結果に基づいて、図１
で示すような手順により重回帰式を作成する。
ップワイズ法により重回帰式を作成し、有意な説明変数
として上記の（１）〜（１０）の中から以下に示す４つ
説明変数（３）、（４）、（７）、（８）によれば、実
用上十分な重回帰式が得られることが確認された。ステ
ップワイズ法とは、一般に知られているように、説明変
数を取り込む毎に重回帰式の説明変数の有意差検定を行
い、有意な説明変数のみを用いて重回帰式を作成する方
法をいう。 （３）縞幅の度数分布に対するピーク画素位置の構成比
Ｋ （４）縞の横方向の基本周波数 （７）横方向のパワースペクトル （８）縞の本数（果頂部） そこで、本発実施例では、上記の結果に基づいて、図１
で示すような手順により重回帰式を作成する。
【００１４】まず、メロンの縞に関する特徴量のうち上
記のように選定された（３）、（４）、（７）、（８）
の各特徴量を、後述のように画像処理的な手法などによ
り定量測定する。次に、糖度計として高速液体クロマト
グラフィーを使用し、メロンの３部位（果頂部、赤道
部、底部）の糖度を測定し、その測定値の平均を求め
る。引き続き、その求めた糖度平均値を目的変数にする
とともに、定量測定した縞の特徴量を説明変数にし、重
回帰式をあらかじめ作成する。
記のように選定された（３）、（４）、（７）、（８）
の各特徴量を、後述のように画像処理的な手法などによ
り定量測定する。次に、糖度計として高速液体クロマト
グラフィーを使用し、メロンの３部位（果頂部、赤道
部、底部）の糖度を測定し、その測定値の平均を求め
る。引き続き、その求めた糖度平均値を目的変数にする
とともに、定量測定した縞の特徴量を説明変数にし、重
回帰式をあらかじめ作成する。
【００１５】そして、未知のメロンの糖度測定では、未
知のメロンについて上記（３）、（４）、（７）、
（８）の各特徴量を、画像処理的な手法などにより定量
測定する。そして、それら測定値から、あらかじめ作成
してある重回帰式によりメロンの糖度を推定する。
知のメロンについて上記（３）、（４）、（７）、
（８）の各特徴量を、画像処理的な手法などにより定量
測定する。そして、それら測定値から、あらかじめ作成
してある重回帰式によりメロンの糖度を推定する。
【００１６】上記のようにして作成した重回帰式の精度
（当てはまりの良さ）を確認するために、以下のような
実験をした。
（当てはまりの良さ）を確認するために、以下のような
実験をした。
【００１７】すなわち、１９個の未知サンプルについ
て、上記のように縞の特徴量を測定して重回帰式により
糖度を予測する一方、その未知のサンプルの糖度を糖度
計で実測すると、図４で示すような結果が得られた。次
に、その予測値と実測値との残差を求めると、同図で示
すような結果が得られた。この実験結果から、本発明実
施例で作成した重回帰式によりメロンの糖度を推定すれ
ば、その精度が実用の範囲にあることが確認された。
て、上記のように縞の特徴量を測定して重回帰式により
糖度を予測する一方、その未知のサンプルの糖度を糖度
計で実測すると、図４で示すような結果が得られた。次
に、その予測値と実測値との残差を求めると、同図で示
すような結果が得られた。この実験結果から、本発明実
施例で作成した重回帰式によりメロンの糖度を推定すれ
ば、その精度が実用の範囲にあることが確認された。
【００１８】次に、このような実施例を適用したメロン
の選別方法について、以下に説明する。
の選別方法について、以下に説明する。
【００１９】この選別方法は、メロンをカメラで撮影し
てメロン画像を入力し、この画像から画像処理装置によ
り上記のメロンの縞の特徴量（３）、（４）、（７）を
定量測定する。次に、図３の（Ａ）で示すようにレーザ
変位形１１により、縞の特徴量（８）を測定する。引き
続き、その測定値からあらかじめ作成してある重回帰式
によりメロンの糖度を推定し、その推定結果に基づきあ
らかじめ設定した糖度により、メロンの糖度別の選別を
行う。
てメロン画像を入力し、この画像から画像処理装置によ
り上記のメロンの縞の特徴量（３）、（４）、（７）を
定量測定する。次に、図３の（Ａ）で示すようにレーザ
変位形１１により、縞の特徴量（８）を測定する。引き
続き、その測定値からあらかじめ作成してある重回帰式
によりメロンの糖度を推定し、その推定結果に基づきあ
らかじめ設定した糖度により、メロンの糖度別の選別を
行う。
【００２０】このような選別によれば、メロンの外観情
報から糖度を推定できるので、メロンごとに糖度を測定
できることになり、従来不可能であったメロンごとの内
部品質を保証できるという効果が得られる。また、その
選別結果の情報などを生産指導に活用することも可能と
なる。
報から糖度を推定できるので、メロンごとに糖度を測定
できることになり、従来不可能であったメロンごとの内
部品質を保証できるという効果が得られる。また、その
選別結果の情報などを生産指導に活用することも可能と
なる。
【００２１】次に、上記のようにメロンをカメラで撮影
し、そのメロン画像から画像処理装置によりメロンの縞
の特徴量を定量測定する装置について、図５を参照して
説明する。
し、そのメロン画像から画像処理装置によりメロンの縞
の特徴量を定量測定する装置について、図５を参照して
説明する。
【００２２】図５において、１はメロンＡの画像を撮影
する赤外線カメラやカラーカメラなどのカメラであり、
メロンＡの側方に配置する。このカメラ１は、カメラコ
ントローラ２を介して画像処理装置３に接続する。画像
処理装置３は、ＣＰＵやメモリなどからなり、カメラ１
で撮影した赤外画像などを後述のように所定の手順によ
り処理する。画像処理装置３は、表示装置４と接続する
とともに、システムコントローラ５と接続する。
する赤外線カメラやカラーカメラなどのカメラであり、
メロンＡの側方に配置する。このカメラ１は、カメラコ
ントローラ２を介して画像処理装置３に接続する。画像
処理装置３は、ＣＰＵやメモリなどからなり、カメラ１
で撮影した赤外画像などを後述のように所定の手順によ
り処理する。画像処理装置３は、表示装置４と接続する
とともに、システムコントローラ５と接続する。
【００２３】このような装置により、上述のメロンの縞
の特徴量を測定する画像処理例について、図６を参照し
て説明する。
の特徴量を測定する画像処理例について、図６を参照し
て説明する。
【００２４】まず、カメラ１で撮影したメロンの赤外画
像を入力し（Ｓ１）、その画像の評価領域を設定する
（Ｓ２）。次に、その画像を２値化し（Ｓ３）、図７で
示すような縞と表皮との２値化画像を得る。
像を入力し（Ｓ１）、その画像の評価領域を設定する
（Ｓ２）。次に、その画像を２値化し（Ｓ３）、図７で
示すような縞と表皮との２値化画像を得る。
【００２５】引き続き、メロンの縞の周期性の評価を行
うために、１回の移動画素数を例えば１画素に設定する
とともに（Ｓ４）、設定した移動画素数の移動回数をた
とえば５１画素に設定する（Ｓ５）。次に、縞と表皮の
２値化画像と、その２値化画像をステップＳ４で設定し
た移動画素数だけ水平方向（または垂直方向）にずらし
た画像とを重ね合わせ（Ｓ６）、縞同士が重なる部分、
すなわち縞が一致する面積を計算する（Ｓ７）。そし
て、このような一致面積の計算を、設定した移動画素数
だけずらしながら設定回数だけ行い（Ｓ６〜Ｓ８）、こ
れをＸ，Ｙの両方向について行う。
うために、１回の移動画素数を例えば１画素に設定する
とともに（Ｓ４）、設定した移動画素数の移動回数をた
とえば５１画素に設定する（Ｓ５）。次に、縞と表皮の
２値化画像と、その２値化画像をステップＳ４で設定し
た移動画素数だけ水平方向（または垂直方向）にずらし
た画像とを重ね合わせ（Ｓ６）、縞同士が重なる部分、
すなわち縞が一致する面積を計算する（Ｓ７）。そし
て、このような一致面積の計算を、設定した移動画素数
だけずらしながら設定回数だけ行い（Ｓ６〜Ｓ８）、こ
れをＸ，Ｙの両方向について行う。
【００２６】その結果、Ｘ方向における一致面積の変化
と、Ｙ方向における一致面積の変化の一例を示すと、図
８で示すような結果が得られる。次に、これらのＸ方向
とＹ方向の変化についてそれぞれＦＦＴ処理（高速フー
リエ変換処理）を行い（Ｓ９）、Ｘ方向の変化の基本振
動数Ｆｘと、Ｙ方向の変化の基本振動数Ｆｙとをそれぞ
れ算出する（Ｓ１０）。さらに、ＦＦＴ処理により求め
た基本周波数、および第２高調波から第７高調波までの
各信号強度から、Ｘ方向とＹ方向の平均のパワースペク
トル強度を算出する（Ｓ１１）。なお、パワースペクト
ルの分布の一例は、図９のようになる。
と、Ｙ方向における一致面積の変化の一例を示すと、図
８で示すような結果が得られる。次に、これらのＸ方向
とＹ方向の変化についてそれぞれＦＦＴ処理（高速フー
リエ変換処理）を行い（Ｓ９）、Ｘ方向の変化の基本振
動数Ｆｘと、Ｙ方向の変化の基本振動数Ｆｙとをそれぞ
れ算出する（Ｓ１０）。さらに、ＦＦＴ処理により求め
た基本周波数、および第２高調波から第７高調波までの
各信号強度から、Ｘ方向とＹ方向の平均のパワースペク
トル強度を算出する（Ｓ１１）。なお、パワースペクト
ルの分布の一例は、図９のようになる。
【００２７】以上の画像処理により、メロンの縞の特徴
量が求まるが、上述のメロン糖度の推定測定には、上記
の処理のうち、縞の横方向の基本周波数Ｆｘ、および横
方向の平均パワースペクトルを求める画像処理のみを行
えば足りる。
量が求まるが、上述のメロン糖度の推定測定には、上記
の処理のうち、縞の横方向の基本周波数Ｆｘ、および横
方向の平均パワースペクトルを求める画像処理のみを行
えば足りる。
【００２８】ところで、上記のように算出した基本振動
数Ｆｘと基本振動数Ｆｙとは、両者が近似すれば、メロ
ンの縞が縦横方向に全体として周期性（規則性）をもっ
て形成されているといえる。そこで、基本振動数Ｆｘと
基本振動数Ｆｙとの差、または両者の比率を求めること
により、メロンの縞全体の周期性の評価を行うことがで
きる。
数Ｆｘと基本振動数Ｆｙとは、両者が近似すれば、メロ
ンの縞が縦横方向に全体として周期性（規則性）をもっ
て形成されているといえる。そこで、基本振動数Ｆｘと
基本振動数Ｆｙとの差、または両者の比率を求めること
により、メロンの縞全体の周期性の評価を行うことがで
きる。
【００２９】また、上記のように算出するパワースペク
トル強度は、縞の周期性の強度に対応するといえる。一
方、図１０または図１１の波形は、図８の１周期の波形
をＦＦＴ処理して基本波および高調波を求めたのち、基
本波および第２高調波から第７高調波により合成した波
形であり、原信号を概ね再現できるといえる。従って、
上記のように基本周波数、および第２高調波から第７高
調波までの平均パワースペクトル強度を求めれば、メロ
ンの縞の周期性の強度を実用上評価できるといえる。そ
こで、上記のようにして求めた第７高調波までの平均パ
ワースペクトル強度により、縞の周期性の評価を行うこ
とができる。
トル強度は、縞の周期性の強度に対応するといえる。一
方、図１０または図１１の波形は、図８の１周期の波形
をＦＦＴ処理して基本波および高調波を求めたのち、基
本波および第２高調波から第７高調波により合成した波
形であり、原信号を概ね再現できるといえる。従って、
上記のように基本周波数、および第２高調波から第７高
調波までの平均パワースペクトル強度を求めれば、メロ
ンの縞の周期性の強度を実用上評価できるといえる。そ
こで、上記のようにして求めた第７高調波までの平均パ
ワースペクトル強度により、縞の周期性の評価を行うこ
とができる。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように本発明では、メロン
の糖度を非破壊的な方法で測定するようにしたので、個
々のメロンの糖度測定ができるようになって個々の品質
が保証できる上に、検査に伴う経済的損失をなくすこと
ができる。
の糖度を非破壊的な方法で測定するようにしたので、個
々のメロンの糖度測定ができるようになって個々の品質
が保証できる上に、検査に伴う経済的損失をなくすこと
ができる。
【図１】本発明の実施例を説明するためのフローチャー
トである。
トである。
【図２】メロンの縞幅とその度数の関係を示す図であ
る。
る。
【図３】（Ａ）は縞の本数を求めるための説明図、
（Ｂ）はレーザ変位計の測定例を示す図である。
（Ｂ）はレーザ変位計の測定例を示す図である。
【図４】本発明の実施例により作成された重回帰式の精
度を検証するための実験結果の一例を示す図である。
度を検証するための実験結果の一例を示す図である。
【図５】メロンの縞に関する特徴量を定量測定するため
の装置の一例を示すブロック図である。
の装置の一例を示すブロック図である。
【図６】メロンの縞に関する特徴量測定のための処理手
順の一例を示すフローチャートである。
順の一例を示すフローチャートである。
【図７】メロンの２値化画像の一例を示す図である。
【図８】その２値化画像に対して画像をＸ，Ｙ方向に移
動させてその一致面積の変化を示す図である。
動させてその一致面積の変化を示す図である。
【図９】その変化の１周期の変化のパワースペクトルを
示す図である。
示す図である。
【図１０】図８のＸ方向の１周期の波形をＦＦＴ処理し
て基本波および高調波を求め、基本波および第２高調波
から第７高調波により合成した波形である。
て基本波および高調波を求め、基本波および第２高調波
から第７高調波により合成した波形である。
【図１１】図８のＹ方向の１周期の波形をＦＦＴ処理し
て基本波および高調波を求め、基本波および第２高調波
から第７高調波により合成した波形である。
て基本波および高調波を求め、基本波および第２高調波
から第７高調波により合成した波形である。
１ カメラ ３ 画像処理装置 ４ 表示装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−92175（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−46731（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−34281（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−260179（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−249634（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 33/02
Claims (1)
- 【請求項１】 縞幅の度数分布に対するピーク画素位置
の構成比、縞の横方向の基本周波数、横方向のパワース
ペクトル及び縞の本数からなるメロンの縞に関する特徴
量の群より、少なくとも一つのメロンの縞に関する特徴
量を選択して測定するとともに、そのメロンの糖度を糖
度計で測定し、前記測定糖度を目的変数にし前記測定特
徴量を説明変数にして重回帰式を作成しておき、 未知のメロンの糖度を、未知のメロンについて、前記重
回帰式作成の際に測定したメロンの縞に関する特徴量と
同種の特徴量を測定して前記重回帰式により推定するこ
とを特徴とするメロンの糖度測定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20696892A JP3291773B2 (ja) | 1992-07-13 | 1992-07-13 | メロンの糖度測定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20696892A JP3291773B2 (ja) | 1992-07-13 | 1992-07-13 | メロンの糖度測定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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