JP3472797B2 - 食肉成分測定装置及び記録媒体 - Google Patents
食肉成分測定装置及び記録媒体Info
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- JP3472797B2 JP3472797B2 JP2000017543A JP2000017543A JP3472797B2 JP 3472797 B2 JP3472797 B2 JP 3472797B2 JP 2000017543 A JP2000017543 A JP 2000017543A JP 2000017543 A JP2000017543 A JP 2000017543A JP 3472797 B2 JP3472797 B2 JP 3472797B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、農学研究分野にお
いて、非破壊法によりスライス食肉の成分又はカロリー
を求める食肉成分測定装置及び記録媒体に関する。
いて、非破壊法によりスライス食肉の成分又はカロリー
を求める食肉成分測定装置及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】農学研究分野において、食肉、例えば牛
肉の品質を測定する場合、測定や検査で商品価値を損な
わないようにするために、非破壊測定技術が採用されて
いる。この非破壊測定技術には、大別して光学的方法、
力学的方法、電磁気学的方法、放射線学的方法、バイオ
センシング方法及びその他の方法に分けられる。これら
の非破壊測定技術の中でも、光学的方法は装置が簡易で
あり、しかも比較的安価なことから多く用いられてい
る。この光学的方法にも、枝肉の断面において脂肪面積
と肉面積を識別し、枝肉中の脂肪量を単純に推定する方
法や、枝肉の断面において多くの部位を識別することに
より枝肉の構成の予測式を推定する方法などがある。
肉の品質を測定する場合、測定や検査で商品価値を損な
わないようにするために、非破壊測定技術が採用されて
いる。この非破壊測定技術には、大別して光学的方法、
力学的方法、電磁気学的方法、放射線学的方法、バイオ
センシング方法及びその他の方法に分けられる。これら
の非破壊測定技術の中でも、光学的方法は装置が簡易で
あり、しかも比較的安価なことから多く用いられてい
る。この光学的方法にも、枝肉の断面において脂肪面積
と肉面積を識別し、枝肉中の脂肪量を単純に推定する方
法や、枝肉の断面において多くの部位を識別することに
より枝肉の構成の予測式を推定する方法などがある。
【０００３】しかしながら、これらの光学的方法は、枝
肉の格付基準でいえば、歩留り及びロース芯面積などの
計測を目的とする場合に主に使用されるものであって、
積極的に脂肪含量を推定しようというものではない。ま
た、最近では、枝肉について精緻な画像解析を行った研
究が発表されているが、これらの研究は、枝肉断面のロ
ース芯の脂肪を対象とした研究であり、枝肉の格付けの
要因であるＢＭＳ No.（Beef Marbling Standard:脂肪
交雑標準）を客観的に評価するための研究である。
肉の格付基準でいえば、歩留り及びロース芯面積などの
計測を目的とする場合に主に使用されるものであって、
積極的に脂肪含量を推定しようというものではない。ま
た、最近では、枝肉について精緻な画像解析を行った研
究が発表されているが、これらの研究は、枝肉断面のロ
ース芯の脂肪を対象とした研究であり、枝肉の格付けの
要因であるＢＭＳ No.（Beef Marbling Standard:脂肪
交雑標準）を客観的に評価するための研究である。
【０００４】これらの画像解析を用いる方法は、主に枝
肉を対象としており、精肉、すなわちスライス食肉を対
象としていない。このため、従来の画像解析を用いる方
法は、精肉の成分やカロリーを求める全体的な評価には
不向きであった。一方、精肉のカロリーを推定するため
の技術としては、近赤外光を用いた方法があるが、測定
に使用するプローブの面積が小さいために、精肉全体の
評価は困難であった。また、これらの技術はすべて成分
比を測定するものであり、成分の絶対的数値（グラム単
位）は表示されない。
肉を対象としており、精肉、すなわちスライス食肉を対
象としていない。このため、従来の画像解析を用いる方
法は、精肉の成分やカロリーを求める全体的な評価には
不向きであった。一方、精肉のカロリーを推定するため
の技術としては、近赤外光を用いた方法があるが、測定
に使用するプローブの面積が小さいために、精肉全体の
評価は困難であった。また、これらの技術はすべて成分
比を測定するものであり、成分の絶対的数値（グラム単
位）は表示されない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】前述したように、従来
の肉質の画像解析はロース芯の脂肪交雑の客観的評価を
目的としているため、スライス食肉の脂肪交雑の解析並
びに脂肪以外の成分についてはほとんど検討されていな
い。また、現在では流通末端においてスライス食肉の成
分などの品質評価とそれに基づいた品質表示がされてお
らず、消費者に十分な情報が提供されていない。そこ
で、スライス食肉の品質評価及び品質表示が簡易にでき
る迅速な非破壊的評価法の開発が必須となっている。本
発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、食肉
の成分又はカロリーを非破壊状態で測定することがで
き、消費者に提供できる情報を得ることができる食肉成
分測定装置及び記録媒体を提供することを目的とする。
の肉質の画像解析はロース芯の脂肪交雑の客観的評価を
目的としているため、スライス食肉の脂肪交雑の解析並
びに脂肪以外の成分についてはほとんど検討されていな
い。また、現在では流通末端においてスライス食肉の成
分などの品質評価とそれに基づいた品質表示がされてお
らず、消費者に十分な情報が提供されていない。そこ
で、スライス食肉の品質評価及び品質表示が簡易にでき
る迅速な非破壊的評価法の開発が必須となっている。本
発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、食肉
の成分又はカロリーを非破壊状態で測定することがで
き、消費者に提供できる情報を得ることができる食肉成
分測定装置及び記録媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の食肉成分測定装
置は、測定を行う食肉の画像を取得する画像取得手段
と、前記食肉の重量を測定する重量測定手段と、前記画
像取得手段で取得された画像のデータ及び前記重量測定
手段で測定された重量のデータを用いて解析用ソフトウ
ェアにより前記食肉の成分又はカロリーを算出するデー
タ処理手段と、を具備することを特徴とする。
置は、測定を行う食肉の画像を取得する画像取得手段
と、前記食肉の重量を測定する重量測定手段と、前記画
像取得手段で取得された画像のデータ及び前記重量測定
手段で測定された重量のデータを用いて解析用ソフトウ
ェアにより前記食肉の成分又はカロリーを算出するデー
タ処理手段と、を具備することを特徴とする。
【０００７】また、前記画像取得手段で取得された画像
データを格納する格納手段を具備し、前記データ処理手
段は、前記格納手段に格納された画像データを用いて算
出を行うことことにより、比較的メモリ容量が小さいデ
ータ処理手段を用いても食肉の成分又はカロリーを測定
することが可能となる。また、前記解析用ソフトウェア
は、食肉の画像の範囲を決定する手順と、食肉の画像を
構成する画素を選択する手順と、前記食肉の画像を構成
する画素において赤身部位と脂肪部位を分類する手順
と、分類された画素の情報を用いて成分値を算出する手
順と、を含むので、正確に成分推定値を得ることができ
る。
データを格納する格納手段を具備し、前記データ処理手
段は、前記格納手段に格納された画像データを用いて算
出を行うことことにより、比較的メモリ容量が小さいデ
ータ処理手段を用いても食肉の成分又はカロリーを測定
することが可能となる。また、前記解析用ソフトウェア
は、食肉の画像の範囲を決定する手順と、食肉の画像を
構成する画素を選択する手順と、前記食肉の画像を構成
する画素において赤身部位と脂肪部位を分類する手順
と、分類された画素の情報を用いて成分値を算出する手
順と、を含むので、正確に成分推定値を得ることができ
る。
【０００８】また、分類された画素の情報を用いて成分
値を算出する手順においては、画素の占める面積を算出
し、その面積を重量に変換することにより、推定成分値
を求め、その推定成分値から既知の式で成分値を求める
ので、正確な成分値を算出することが可能となる。ま
た、（面積×全肉重量／全肉面積）×比重補正値の式に
より推定成分値を算出するので、誤差が少ない状態で面
積から重量に変換を行うことができる。
値を算出する手順においては、画素の占める面積を算出
し、その面積を重量に変換することにより、推定成分値
を求め、その推定成分値から既知の式で成分値を求める
ので、正確な成分値を算出することが可能となる。ま
た、（面積×全肉重量／全肉面積）×比重補正値の式に
より推定成分値を算出するので、誤差が少ない状態で面
積から重量に変換を行うことができる。
【０００９】また、前記食肉は、牛肉、豚肉、鶏肉、及
び猪肉からなる群より選ばれた肉であることにより、消
費者が食する食肉の成分又はカロリーを消費者に提供す
ることができる。また、本発明は、測定を行う食肉の画
像データ及び前記食肉の重量データを用いて前記食肉の
成分を算出する手順、をコンピュータに実行させるため
のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
録媒体である。
び猪肉からなる群より選ばれた肉であることにより、消
費者が食する食肉の成分又はカロリーを消費者に提供す
ることができる。また、本発明は、測定を行う食肉の画
像データ及び前記食肉の重量データを用いて前記食肉の
成分を算出する手順、をコンピュータに実行させるため
のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
録媒体である。
【００１０】また、本発明は、測定を行う食肉の画像の
範囲を決定する手順と、食肉の画像を構成する画素を選
択する手順と、前記食肉の画像を構成する画素において
赤身部位と脂肪部位を分類する手順と、分類された画素
の情報を用いて成分値を算出する手順と、をコンピュー
タに実行させるためのプログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体である。
範囲を決定する手順と、食肉の画像を構成する画素を選
択する手順と、前記食肉の画像を構成する画素において
赤身部位と脂肪部位を分類する手順と、分類された画素
の情報を用いて成分値を算出する手順と、をコンピュー
タに実行させるためのプログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体である。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しながら本
発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。図１
は、本発明の一実施の形態による食肉成分測定装置の構
成を示すブロック図である。図１に示す測定装置におい
て、撮影部１１は食肉、例えばスライス食肉を撮影して
食肉の画像を取得する。重量測定部１２は、被測定体で
ある食肉の重量を測定する。データ処理部１３は、撮影
部１１からの画像データ及び重量測定部１２からの重量
データを用い、さらに解析ソフトウェアで被測定体であ
る食肉の成分（絶対量）及びカロリーを算出する。メモ
リ１４は、撮影部１１で取得した画像データを一時的に
格納する。
発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。図１
は、本発明の一実施の形態による食肉成分測定装置の構
成を示すブロック図である。図１に示す測定装置におい
て、撮影部１１は食肉、例えばスライス食肉を撮影して
食肉の画像を取得する。重量測定部１２は、被測定体で
ある食肉の重量を測定する。データ処理部１３は、撮影
部１１からの画像データ及び重量測定部１２からの重量
データを用い、さらに解析ソフトウェアで被測定体であ
る食肉の成分（絶対量）及びカロリーを算出する。メモ
リ１４は、撮影部１１で取得した画像データを一時的に
格納する。
【００１２】図２は、本発明の一実施の形態による食肉
成分測定装置の実際の構成を示す図である。本測定装置
は、被測定体である食肉を載置して、その食肉の重量を
測定する重量測定部である電子秤２２を有する。また、
電子秤２２上に載置された食肉を撮影することができる
位置にデジタルカメラ２１が設置されている。
成分測定装置の実際の構成を示す図である。本測定装置
は、被測定体である食肉を載置して、その食肉の重量を
測定する重量測定部である電子秤２２を有する。また、
電子秤２２上に載置された食肉を撮影することができる
位置にデジタルカメラ２１が設置されている。
【００１３】デジタルカメラ２１は、メモリとしての光
磁気ディスク記憶装置２４に電気的に接続されており、
撮影して取得した食肉の画像データ、例えばビットマッ
プ形式の画像データを光磁気ディスク記憶装置２４に格
納できるようになっている。また、デジタルカメラ２１
は、データ処理部である汎用型コンピュータ２３に電気
的に接続されており、撮影して取得した食肉の画像デー
タを汎用型コンピュータ２３に直接出力できるようにな
っている。また、光磁気ディスク記憶装置２４及び電子
秤２２は、それぞれ汎用型コンピュータ２３と電気的に
接続されており、汎用型コンピュータ２３に対して光磁
気ディスク記憶装置２４から画像データが送られ、電子
秤２２から重量データが送られるようになっている。
磁気ディスク記憶装置２４に電気的に接続されており、
撮影して取得した食肉の画像データ、例えばビットマッ
プ形式の画像データを光磁気ディスク記憶装置２４に格
納できるようになっている。また、デジタルカメラ２１
は、データ処理部である汎用型コンピュータ２３に電気
的に接続されており、撮影して取得した食肉の画像デー
タを汎用型コンピュータ２３に直接出力できるようにな
っている。また、光磁気ディスク記憶装置２４及び電子
秤２２は、それぞれ汎用型コンピュータ２３と電気的に
接続されており、汎用型コンピュータ２３に対して光磁
気ディスク記憶装置２４から画像データが送られ、電子
秤２２から重量データが送られるようになっている。
【００１４】上記構成を有する食肉成分測定装置におい
て食肉の成分及びカロリーを測定する場合、まず、測定
する食肉、例えばスライス食肉を電子秤２２上に載置す
る。これにより、電子秤２２でスライス食肉の重量が測
定される。これと同時に、電子秤２２上のスライス食肉
をデジタルカメラ２１で撮影し、スライス食肉の画像を
取得する。このスライス食肉の画像は、画像データとし
て光磁気ディスク記憶装置２４又は汎用型コンピュータ
２３に出力される。すなわち、汎用型コンピュータ２３
のメモリ容量が比較的大きい場合には、デジタルカメラ
２１から汎用型コンピュータ２３に直接画像データを送
り、汎用型コンピュータ２３のメモリ容量が比較的小さ
い場合には、デジタルカメラ２１から光磁気ディスク記
憶装置２４に画像データを一旦格納し、汎用型コンピュ
ータ２３が光磁気ディスク記憶装置２４から画像データ
を取得する。
て食肉の成分及びカロリーを測定する場合、まず、測定
する食肉、例えばスライス食肉を電子秤２２上に載置す
る。これにより、電子秤２２でスライス食肉の重量が測
定される。これと同時に、電子秤２２上のスライス食肉
をデジタルカメラ２１で撮影し、スライス食肉の画像を
取得する。このスライス食肉の画像は、画像データとし
て光磁気ディスク記憶装置２４又は汎用型コンピュータ
２３に出力される。すなわち、汎用型コンピュータ２３
のメモリ容量が比較的大きい場合には、デジタルカメラ
２１から汎用型コンピュータ２３に直接画像データを送
り、汎用型コンピュータ２３のメモリ容量が比較的小さ
い場合には、デジタルカメラ２１から光磁気ディスク記
憶装置２４に画像データを一旦格納し、汎用型コンピュ
ータ２３が光磁気ディスク記憶装置２４から画像データ
を取得する。
【００１５】汎用型コンピュータ２３では、解析用ソフ
トウェアで画像データ及び重量データを用いて成分値を
推定する。これにより、スライス食肉の成分及びカロリ
ーの測定値が求められる。求められたスライス食肉の成
分及びカロリーの測定値は、汎用型コンピュータ２３の
ディスプレイに表示される。画像データの解析は、食肉
の大きさにもよるが、数分程度で終了する。
トウェアで画像データ及び重量データを用いて成分値を
推定する。これにより、スライス食肉の成分及びカロリ
ーの測定値が求められる。求められたスライス食肉の成
分及びカロリーの測定値は、汎用型コンピュータ２３の
ディスプレイに表示される。画像データの解析は、食肉
の大きさにもよるが、数分程度で終了する。
【００１６】なお、解析用ソフトウェアは、磁気ディス
ク、光ディスク、光磁気ディスクなどの記録媒体に格納
しておき、汎用型コンピュータに記録媒体を挿入して使
用しても良く、あらかじめ汎用型コンピュータにインス
トールして使用しても良い。解析用ソフトウェアを格納
した記録媒体を用いる場合には、汎用型コンピュータが
解析用ソフトウェアを記録媒体からＲＡＭに格納し、Ｒ
ＡＭから解析用ソフトウェアを読み込んで動作させる。
ク、光ディスク、光磁気ディスクなどの記録媒体に格納
しておき、汎用型コンピュータに記録媒体を挿入して使
用しても良く、あらかじめ汎用型コンピュータにインス
トールして使用しても良い。解析用ソフトウェアを格納
した記録媒体を用いる場合には、汎用型コンピュータが
解析用ソフトウェアを記録媒体からＲＡＭに格納し、Ｒ
ＡＭから解析用ソフトウェアを読み込んで動作させる。
【００１７】次に、解析用ソフトウェアで画像データを
解析して成分推定値を求める動作について図３を用いて
説明する。図３は、本発明の食肉成分測定装置に使用す
る解析用ソフトウェアの動作手順を説明するためのフロ
ーチャートである。解析用ソフトウェアでは、画像デー
タを呼び出した後、画像データを構成する画素配列に基
づいて解析を行う。このとき、必要に応じて、単位長さ
（例えば１ｍｍ）当たりの画素数を設定しておく。ま
た、赤身部位及び脂肪部位の比重値を設定する。
解析して成分推定値を求める動作について図３を用いて
説明する。図３は、本発明の食肉成分測定装置に使用す
る解析用ソフトウェアの動作手順を説明するためのフロ
ーチャートである。解析用ソフトウェアでは、画像デー
タを呼び出した後、画像データを構成する画素配列に基
づいて解析を行う。このとき、必要に応じて、単位長さ
（例えば１ｍｍ）当たりの画素数を設定しておく。ま
た、赤身部位及び脂肪部位の比重値を設定する。
【００１８】まず、画素配列において、画素毎のＲ，
Ｇ，Ｂ値から肉片画像部位であるか、すなわちスライス
食肉の存在する部位であるかどうかを判定する。これに
より、解析を行うスライス食肉の範囲を指定する（ＳＴ
１）。そして、範囲が適正であるかどうかを確認する
（ＳＴ２）。範囲が適正であれば、肉片画像部分の画素
の選択を行う（ＳＴ４）。範囲が適正でなければ、微修
正を行った（ＳＴ３）後に、肉片画像部分の画素の選択
を行う（ＳＴ４）。なお、この微修正は、ディスプレイ
上でマウスなどを用いて行うことができる。
Ｇ，Ｂ値から肉片画像部位であるか、すなわちスライス
食肉の存在する部位であるかどうかを判定する。これに
より、解析を行うスライス食肉の範囲を指定する（ＳＴ
１）。そして、範囲が適正であるかどうかを確認する
（ＳＴ２）。範囲が適正であれば、肉片画像部分の画素
の選択を行う（ＳＴ４）。範囲が適正でなければ、微修
正を行った（ＳＴ３）後に、肉片画像部分の画素の選択
を行う（ＳＴ４）。なお、この微修正は、ディスプレイ
上でマウスなどを用いて行うことができる。
【００１９】肉片画像部分の画素の選択においては、画
素毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の情報から画素毎に肉片画像部分で
あるかどうかを判定し、肉片画像部分の画素のみを選択
する。次いで、肉片画像部分の画素が赤身部位であるか
脂肪部位であるかを識別する。すなわち、画素配列から
赤身部位及び脂肪部位の画素を選択する（ＳＴ５）。こ
の選択においては、画素のＧ値及び肉片画像部分の画素
の選択情報を用いる。すなわち、Ｇ値がしきい値を越え
る画素を脂肪部位とし、Ｇ値がしきい値以下である画素
を赤身部位とする。これにより、画素配列における画素
を、肉片画像部位を選択する（ＳＴ５）。そして、画素
毎に選択の有無の情報値を（１）肉片画像部位でない、
（２）肉片画像部位で赤身部位である、肉片画像部位で
脂肪部位である、の３種類に分類する。なお、Ｇ値に対
するしきい値は適宜変更することが可能である。
素毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の情報から画素毎に肉片画像部分で
あるかどうかを判定し、肉片画像部分の画素のみを選択
する。次いで、肉片画像部分の画素が赤身部位であるか
脂肪部位であるかを識別する。すなわち、画素配列から
赤身部位及び脂肪部位の画素を選択する（ＳＴ５）。こ
の選択においては、画素のＧ値及び肉片画像部分の画素
の選択情報を用いる。すなわち、Ｇ値がしきい値を越え
る画素を脂肪部位とし、Ｇ値がしきい値以下である画素
を赤身部位とする。これにより、画素配列における画素
を、肉片画像部位を選択する（ＳＴ５）。そして、画素
毎に選択の有無の情報値を（１）肉片画像部位でない、
（２）肉片画像部位で赤身部位である、肉片画像部位で
脂肪部位である、の３種類に分類する。なお、Ｇ値に対
するしきい値は適宜変更することが可能である。
【００２０】このようにして得られた画素情報を用い
て、全肉面積（mm2）、平均肉色値±標準偏差、平均脂
肪色値±標準偏差、全脂肪粒数、脂肪面積割合（％）、
所定範囲内の脂肪粒数と全脂肪における割合、平均脂肪
粒面積（mm2）±標準偏差、推定脂肪含量（ｇ）±９５
％信頼限界、推定蛋白含量（ｇ）±９５％信頼限界、推
定カロリー（kcal）±９５％信頼限界などが得られる。
これらの情報を用いて、成分値の算出を行う（ＳＴ
６）。
て、全肉面積（mm2）、平均肉色値±標準偏差、平均脂
肪色値±標準偏差、全脂肪粒数、脂肪面積割合（％）、
所定範囲内の脂肪粒数と全脂肪における割合、平均脂肪
粒面積（mm2）±標準偏差、推定脂肪含量（ｇ）±９５
％信頼限界、推定蛋白含量（ｇ）±９５％信頼限界、推
定カロリー（kcal）±９５％信頼限界などが得られる。
これらの情報を用いて、成分値の算出を行う（ＳＴ
６）。
【００２１】成分値を算出する場合、画素の占める面積
を算出し、その面積を重量に変換することにより、推定
成分値を求め、その推定成分値から既知の式で成分値を
求める。これにより、正確な成分値を算出することが可
能となる。
を算出し、その面積を重量に変換することにより、推定
成分値を求め、その推定成分値から既知の式で成分値を
求める。これにより、正確な成分値を算出することが可
能となる。
【００２２】推定脂肪含量は、全画像データ中での脂肪
部位の画素を用いて、脂肪面積が１ｍｍ2以上であると
判断されたものの総面積を、面積重量変換法により重量
（ｇ）に変換し、この重量を用いて既知の相関式により
求める。この推定脂肪含量と重量データから推定脂肪含
有率（％）が求められる。推定蛋白含量は、全画像デー
タ中での赤身部位の画素を用いて、脂肪面積が１ｍｍ2
未満であると判断されたものの総面積を加算したもの
を、面積重量変換法により重量（ｇ）に変換し、この重
量を用いて既知の相関式により求める。この推定蛋白含
量と重量データから推定蛋白含有率（％）が求められ
る。
部位の画素を用いて、脂肪面積が１ｍｍ2以上であると
判断されたものの総面積を、面積重量変換法により重量
（ｇ）に変換し、この重量を用いて既知の相関式により
求める。この推定脂肪含量と重量データから推定脂肪含
有率（％）が求められる。推定蛋白含量は、全画像デー
タ中での赤身部位の画素を用いて、脂肪面積が１ｍｍ2
未満であると判断されたものの総面積を加算したもの
を、面積重量変換法により重量（ｇ）に変換し、この重
量を用いて既知の相関式により求める。この推定蛋白含
量と重量データから推定蛋白含有率（％）が求められ
る。
【００２３】推定カロリーは、推定脂肪含量×９．４１
＋推定蛋白含量×４．２２の推定式で得られた推定カロ
リーを既知の相関式を用いて求める。ここで、面積重量
変換法とは、面積から重量に変換して、対象となる重量
を算出する方法をいう。ここでは、（面積×全肉重量／
全肉面積）×比重補正値の式により推定成分値を算出す
る。また、比重補正値は赤身部位、脂肪部位の比重値と
赤身部位、脂肪部位の面積から導き出される補正値であ
って、赤身部位と脂肪部位の面積当たりの重さを示すも
のである。この式による面積重量変換法を用いることに
より、誤差が少ない状態で面積から重量に変換を行うこ
とができる。
＋推定蛋白含量×４．２２の推定式で得られた推定カロ
リーを既知の相関式を用いて求める。ここで、面積重量
変換法とは、面積から重量に変換して、対象となる重量
を算出する方法をいう。ここでは、（面積×全肉重量／
全肉面積）×比重補正値の式により推定成分値を算出す
る。また、比重補正値は赤身部位、脂肪部位の比重値と
赤身部位、脂肪部位の面積から導き出される補正値であ
って、赤身部位と脂肪部位の面積当たりの重さを示すも
のである。この式による面積重量変換法を用いることに
より、誤差が少ない状態で面積から重量に変換を行うこ
とができる。
【００２４】既知の相関式は、特定の試料、牛肉のリブ
ロース部位のステーキ型スライス食肉３３点及びそのロ
ース芯３３点の合わせて６６点について解析を行い、水
分含量、蛋白成分、脂肪成分及びカロリー量に関する画
像解析値と化学分析値とを求め、この画像解析値と化学
分析値から導き出した。これにより、図４に示す一次回
帰式ｙ＝ａ＋ｂ・ｘが得られる。図４は、脂肪成分につ
いての画像解析値と化学分析値との関係を示す関係図で
ある。水分含量、蛋白成分及び脂肪成分についての各係
数の一例について下記表１に示す。
ロース部位のステーキ型スライス食肉３３点及びそのロ
ース芯３３点の合わせて６６点について解析を行い、水
分含量、蛋白成分、脂肪成分及びカロリー量に関する画
像解析値と化学分析値とを求め、この画像解析値と化学
分析値から導き出した。これにより、図４に示す一次回
帰式ｙ＝ａ＋ｂ・ｘが得られる。図４は、脂肪成分につ
いての画像解析値と化学分析値との関係を示す関係図で
ある。水分含量、蛋白成分及び脂肪成分についての各係
数の一例について下記表１に示す。
【００２５】
【表１】
【００２６】なお、（ ）内の数値は各係数の標準誤差
を表す。** は１％レベルで有意であることを示す。な
お、カロリー値は４．２２×蛋白含量＋９．４１×脂肪
含量の計算式により算出した。このようにして、解析用
ソフトウェアにより、画像データから画素情報を求め、
この画素情報から成分推定値を算出し、この成分推定値
を上記一次回帰式で変換して成分値（測定値）を求め
る。この場合、各成分毎に一次回帰式ｙ＝ａ＋ｂ・ｘの
係数ａ，ｂに上記表１の値を代入し、かつ、ｘに成分推
定値を代入して、成分値を求める。
を表す。** は１％レベルで有意であることを示す。な
お、カロリー値は４．２２×蛋白含量＋９．４１×脂肪
含量の計算式により算出した。このようにして、解析用
ソフトウェアにより、画像データから画素情報を求め、
この画素情報から成分推定値を算出し、この成分推定値
を上記一次回帰式で変換して成分値（測定値）を求め
る。この場合、各成分毎に一次回帰式ｙ＝ａ＋ｂ・ｘの
係数ａ，ｂに上記表１の値を代入し、かつ、ｘに成分推
定値を代入して、成分値を求める。
【００２７】図５は、本発明の食肉成分測定装置を用い
て食肉成分を求めた結果を示す図である。デジタルカメ
ラで撮影した食肉画像３１のデータと、この食肉の重量
データ及び初期値（スケール、比重値）の情報３２とか
ら画像解析を行い、解析結果３４を得る。そして、その
解析結果３４を一次回帰式で変換して分析結果３３であ
る成分値を得る。このように本実施の形態に係る食肉成
分測定装置では、非破壊状態で正確に消費者が必要とす
る情報を出力することができる。
て食肉成分を求めた結果を示す図である。デジタルカメ
ラで撮影した食肉画像３１のデータと、この食肉の重量
データ及び初期値（スケール、比重値）の情報３２とか
ら画像解析を行い、解析結果３４を得る。そして、その
解析結果３４を一次回帰式で変換して分析結果３３であ
る成分値を得る。このように本実施の形態に係る食肉成
分測定装置では、非破壊状態で正確に消費者が必要とす
る情報を出力することができる。
【００２８】なお、本発明は上記実施の形態に限定され
るものではない。例えば、本発明における画像解析は、
赤身部位と脂肪部位を画像上から判断するため、本発明
は、赤身肉部分と脂肪部分を有する食肉、例えば牛肉、
豚肉、鶏肉、猪肉などに適用することができる。また、
上記実施の形態では、水分、蛋白、脂肪、及びカロリー
を求めた場合について説明しているが、赤身部位と脂肪
部位から求められる他の成分についても同様に測定する
ことが可能である。また、上記実施の形態で用いた数値
については例示であり、これに限定されない。
るものではない。例えば、本発明における画像解析は、
赤身部位と脂肪部位を画像上から判断するため、本発明
は、赤身肉部分と脂肪部分を有する食肉、例えば牛肉、
豚肉、鶏肉、猪肉などに適用することができる。また、
上記実施の形態では、水分、蛋白、脂肪、及びカロリー
を求めた場合について説明しているが、赤身部位と脂肪
部位から求められる他の成分についても同様に測定する
ことが可能である。また、上記実施の形態で用いた数値
については例示であり、これに限定されない。
【００２９】また、本発明は、上記手順をコンピュータ
に実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体であってもよく、例えば、磁気
テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＩＣカード、ＲＡＭカード等の
いかなるタイプの記録媒体であってもよい。
に実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体であってもよく、例えば、磁気
テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＩＣカード、ＲＡＭカード等の
いかなるタイプの記録媒体であってもよい。
【００３０】
【発明の効果】以上のように、本発明の食肉成分測定装
置によれば、測定を行う食肉の画像を取得すると共に、
食肉の重量を測定し、画像データ及び重量データを用い
て解析用ソフトウェアにより食肉の成分又はカロリーを
算出するので、食肉の成分又はカロリーを非破壊状態で
測定することができ、消費者に提供できる情報を得るこ
とができる。
置によれば、測定を行う食肉の画像を取得すると共に、
食肉の重量を測定し、画像データ及び重量データを用い
て解析用ソフトウェアにより食肉の成分又はカロリーを
算出するので、食肉の成分又はカロリーを非破壊状態で
測定することができ、消費者に提供できる情報を得るこ
とができる。
【図１】本発明の一実施の形態による食肉成分測定装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態による食肉成分測定装置
の実際の構成を示す図である。
の実際の構成を示す図である。
【図３】本発明の食肉成分測定装置に使用する解析用ソ
フトウェアの動作手順を説明するためのフローチャート
である。
フトウェアの動作手順を説明するためのフローチャート
である。
【図４】脂肪成分についての画像解析値と化学分析値と
の関係を示す関係図である。
の関係を示す関係図である。
【図５】本発明の食肉成分測定装置を用いて食肉成分を
求めた結果を示す図である。
求めた結果を示す図である。
１１ 撮影部
１２ 重量測定部
１３ データ処理部
１４ メモリ
２１ デジタルカメラ
２２ 電子秤
２３ 汎用型コンピュータ
２４ 光磁気ディスク記憶装置
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 上田 靖子
岩手県盛岡市下厨川字赤平四 農試宿舎
ＲＣ１−34
(72)発明者 須山 哲男
岩手県盛岡市下厨川字赤平四 農試宿舎
ＲＣ４−36
(72)発明者 渡邊 彰
岩手県盛岡市下厨川字赤平四 農試宿舎
ＲＣ３−31
(72)発明者 竹中 昭雄
岩手県盛岡市下厨川字赤平四 農試宿舎
Ｂ−21
(56)参考文献 入江正和，「豚肉の品質と科学的評価
法」，養豚の友，日本，1995年，ｐ12−
20
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01N 33/12
Claims (4)
- 【請求項１】 測定を行う対象食肉の画像を取得する画
像取得手段と、 前記対象食肉の重量を測定する重量測定手段と、 前記画像取得手段で取得された画像のデータ及び前記重
量測定手段で測定された重量のデータとに基づいて前記
対象食肉の成分又はカロリーを算出するデータ処理手段
であって、前記対象食肉の画像の範囲内において赤身部
位と脂肪部位とを分類し、分類された画素における前記
赤身部位と前記脂肪部位との面積をそれぞれ算出し、そ
れぞれの面積を重量に変換することにより前記赤身部位
と前記脂肪部位とのそれぞれの推定成分値であって、以
下の式により推定される推定成分値を求めることを特徴
とする食肉成分測定装置。 （赤身又は脂肪のいずれかと判断された面積×全肉重量
／全肉面積）×対象食肉のそれぞれにおける比重補正
値。 - 【請求項２】 前記赤身部位と脂肪部位との分類は、前
記対象食肉の範囲内におけるＧ値がしきい値を越えるか
否かにより分類し、かつ、Ｇ値がしきい値以上であると
判定する部位の面積として１ｍｍ2以上の面積を有する
部位を対象とすることを特徴とする請求項１に記載の食
肉成分測定装置。 - 【請求項３】 前記食肉は、牛肉、豚肉、鶏肉、及び猪
肉からなる群より選ばれた肉であることを特徴とする請
求項１又は２に記載の食肉成分測定装置。 - 【請求項４】 測定を行う対象食肉の画像を取得する画
像取得する手順と、 前記対象食肉の重量を測定する重量測定する手順と、 前記画像取得手順により取得された画像のデータ及び前
記重量測定手順により測定された重量のデータとに基づ
いて前記対象食肉の成分又はカロリーを算出するデータ
処理手順であって、前記対象食肉の画像の範囲内におい
て赤身部位と脂肪部位とを分類し、分類された画素にお
ける前記赤身部位と脂肪部位とのそれぞれの占める面積
を算出し、それぞれの面積を重量に変換することによ
り、前記赤身部位と前記脂肪部位とのそれぞれの推定成
分値であって、以下の式により推定される推定成分値を
求めることを特徴とするデータ処理手順とをコンピュー
タに実行させるためのプログラムを格納したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体。 （赤身又は脂肪のいずれかと判断された面積×全肉重量
／全肉面積）×対象食肉のそれぞれにおける比重補正
値。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000017543A JP3472797B2 (ja) | 2000-01-26 | 2000-01-26 | 食肉成分測定装置及び記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000017543A JP3472797B2 (ja) | 2000-01-26 | 2000-01-26 | 食肉成分測定装置及び記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001208747A JP2001208747A (ja) | 2001-08-03 |
| JP3472797B2 true JP3472797B2 (ja) | 2003-12-02 |
Family
ID=18544531
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000017543A Expired - Lifetime JP3472797B2 (ja) | 2000-01-26 | 2000-01-26 | 食肉成分測定装置及び記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3472797B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4534035B2 (ja) * | 2004-08-30 | 2010-09-01 | 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 急速な酸化による変色の速さから牛肉の肉色保持日数を予測する方法 |
| KR101106967B1 (ko) | 2009-12-29 | 2012-01-20 | 대한민국 | 어류 계측 형질 측정 자동화 시스템 및 방법 |
| US20120053426A1 (en) * | 2010-08-31 | 2012-03-01 | General Electric Company | System and method for measuring calorie content of a food sample |
| JP2013181912A (ja) * | 2012-03-02 | 2013-09-12 | Seiko Epson Corp | 成分分析装置 |
| JP6150156B2 (ja) * | 2012-12-27 | 2017-06-21 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | カロリー算出装置 |
| JP6913953B2 (ja) * | 2018-11-07 | 2021-08-04 | 有限会社 ワーコム農業研究所 | 肉質等級の品質基準のデジタル化方法、それによる品質基準を利用した品質評価のデジタル処理方法、それらを利用した自動肉質評価装置、および、それに搭載されるソフトウェア |
| CN112006569A (zh) * | 2019-05-28 | 2020-12-01 | 佛山市南海弘宙木业有限公司 | 一种智能厨房 |
| JP7125802B1 (ja) | 2021-06-15 | 2022-08-25 | 有限会社 ワーコム農業研究所 | 牛肉品質判定装置 |
-
2000
- 2000-01-26 JP JP2000017543A patent/JP3472797B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 入江正和，「豚肉の品質と科学的評価法」，養豚の友，日本，１９９５年，ｐ１２−２０ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001208747A (ja) | 2001-08-03 |
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