JP4589903B2 - Component analyzer - Google Patents
Component analyzer Download PDFInfo
- Publication number
- JP4589903B2 JP4589903B2 JP2006244657A JP2006244657A JP4589903B2 JP 4589903 B2 JP4589903 B2 JP 4589903B2 JP 2006244657 A JP2006244657 A JP 2006244657A JP 2006244657 A JP2006244657 A JP 2006244657A JP 4589903 B2 JP4589903 B2 JP 4589903B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- spectrum
- pesticide
- correlation
- determined
- peak
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Description
本発明は、被検体の表面に付着した残留農薬を分析する技術に関する。より詳細には、光分析技術を用いて残留農薬濃度等、被検体の成分分析を行う成分分析装置において、農薬の成分を分析する技術に関する。 The present invention relates to a technique for analyzing residual agricultural chemicals attached to the surface of a subject. More specifically, the present invention relates to a technique for analyzing the components of agricultural chemicals in a component analyzer that analyzes the components of a subject such as the concentration of residual agricultural chemicals using an optical analysis technique.
従来、青果物に付着した残留農薬について、この残留農薬の濃度等が食品衛生法により定められる残留農薬基準値に適合しているか否かを判別するために、委託分析や、ELISA法を用いた簡易分析による破壊検査にて検査していた。また、試料を破壊することなく試料表面に付着した残留農薬の濃度等を測定する方法として、試料に赤外線を照射し、その拡散反射光をFT−IR(フーリエ変換赤外分光光度計)を用いて分析する技術が公知となっている(例えば特許文献1参照)。 Conventionally, with regard to residual agricultural chemicals attached to fruits and vegetables, in order to determine whether or not the concentration of residual agricultural chemicals conforms to the residual agricultural chemical standard values stipulated by the Food Sanitation Law, simple analysis using contract analysis or ELISA method It was inspected by destructive inspection by analysis. In addition, as a method for measuring the concentration of residual agricultural chemicals attached to the sample surface without destroying the sample, the sample is irradiated with infrared light, and the diffuse reflected light is used by FT-IR (Fourier transform infrared spectrophotometer). The technique of analyzing is known (for example, refer to Patent Document 1).
また、非破壊検査における残留農薬の測定方法としては、赤外線を照射しその反射光のスペクトル分布を、農薬における種類ごとのピーク分布を比較することによって、農薬の種類を判別し、かつ、前記スペクトル分布における最大ピーク値によって残留農薬値を求める技術が公知となっている(例えば、特許文献2)。このような残留農薬測定方法においては、赤外線の反射光をスペクトル分析し、そのスペクトル分析にて検出された検出データを残留農薬測定装置に具備されている検索ソフトにかけ、その検索ソフトに予め登録されている数種類のデータとの相関により農薬の種類同定が行われていた。
しかし、破壊検査の場合は、委託費用が高価であったり、試料作成作業に時間がかかったりする等の問題点や、破壊検査であるために全数検査が不可能であるという問題点があった。また、特許文献2に開示されている残留農薬測定方法において、農薬の種類同定は一度の検索によるものであり、二つ以上の農薬のスペクトルデータが酷似している場合は、それらを一度の検索で判別することは困難であり、多種類の農薬を判定する必要のある新たな残留基準制度に適合しない可能性があった。そこで、本発明が解決しようとする課題は、より多くの農薬成分の、より正確な分析を可能とする成分分析装置を提供することである。 However, in the case of destructive inspection, there are problems such as high commission costs and time taken for sample preparation, and the fact that all inspections are impossible due to destructive inspection. . In addition, in the method for measuring residual pesticides disclosed in Patent Document 2, pesticide type identification is based on a single search. If two or more pesticide spectral data are very similar, search for them once. It is difficult to discriminate by, and there is a possibility that it does not meet the new residue standard system that needs to judge many kinds of pesticides. Therefore, an object of the present invention is to provide is to provide a particle analyzer that enables more of many agricultural chemicals, a more accurate analysis.
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。 The problem to be solved by the present invention is as described above. Next, means for solving the problem will be described.
請求項1においては、農薬付着被検体(6)又は農薬単体のスペクトルに関する、一又は複数の農薬スペクトルを記憶する検索ライブラリ(9)を備え、赤外線の反射光から変換される測定スペクトルと前記検索ライブラリ(9)の農薬スペクトルとの相関を演算して、該被検体(6)の表面に付着した残留農薬を測定する成分分析装置(1)において、類似した複数の農薬スペクトルを集合スペクトルとし、該集合スペクトルと前記測定スペクトルとの相関を判断した後、設定相関度以上の集合スペクトルに含まれる単体の農薬スペクトルと測定スペクトルとの相関を判定する成分分析装置であって、前記測定スペクトルと検索ライブラリの農薬スペクトルとの相関度の判定の前段階で、測定スペクトルのピークを検出し、該ピークが予め設定したノイズレベル設定値(n0)以上か否かによって残留農薬の有無を判定すべく構成し、該ピークがノイズレベル設定値(n0)以上であれば、残留農薬有りと判別し、次の段階で、測定スペクトルと農薬スペクトルの相関の高い農薬を残留農薬と判定し、前記残留農薬判別の演算処理を行うものである。 In Claim 1, the search spectrum (9) which memorize | stores one or several pesticide spectrum regarding the spectrum of a pesticide adhesion subject (6) or a pesticide single-piece | unit, the measurement spectrum converted from the reflected light of infrared rays, and the said search by calculating the correlation between the pesticide spectrum of the library (9), the component analyzer for measuring pesticide residues adhering to the surface of the analyte (6) (1), a plurality of pesticides spectrum similar to the set spectrum, A component analysis apparatus for determining a correlation between a single agrochemical spectrum included in a set spectrum having a set correlation degree or higher and a measurement spectrum after determining a correlation between the set spectrum and the measurement spectrum, wherein the measurement spectrum and search Before the determination of the degree of correlation with the pesticide spectrum in the library, the peak of the measured spectrum is detected and the peak is detected in advance. It is configured to determine the presence or absence of residual pesticides depending on whether or not the noise level setting value (n0) is equal to or higher than the set noise level. Thus, the pesticide having a high correlation between the measurement spectrum and the pesticide spectrum is determined as a residual pesticide, and the residual pesticide discrimination calculation processing is performed .
請求項2においては、請求項1記載の成分分析装置において、前記成分分析装置を構成する演算手段(10)は、AD変換器(33)から送られてくる該光学的情報をフーリエ変換して波数と強度から表される測定スペクトルを作成し(S1)、前記検索ライブラリ(9)から異常スペクトルを呼び出して(S2)、測定スペクトルと異常スペクトルとの相関を演算し(S3)、該相関が予め定められた前記異常基準値以上であるか否かを演算し(S4)、前記検索ライブラリ(9)に複数の異常スペクトルが記憶されている場合には、検索ライブラリ(9)から順次それらの異常スペクトルを呼び出して、測定スペクトルとそれぞれの異常スペクトルとの相関を演算し、該相関の最大値が異常基準値以上であれば分析失敗と判断し(S4:YES)、表示部(30)に再分析を促す旨を表示し(S11)、成分分析を終了し、次に残留農薬の有無の判断を行い、前記測定スペクトルのピークを検出し(S5)、検索ライブラリ(9)に記憶されているノイズレベル設定値(n0)を呼び出し(S6)、該ピークの始まりから頂上若しくは、谷の差が予め設定したノイズレベル設定値(n0)以上か否かを判別し(S7)、該ピークが該ノイズレベル設定値(n0)以下であれば、残留農薬無しと判断し(S7:NO)、出荷可能な被検体(6a)と判別し、該判別結果を表示部(30)に表示し(S12)、判別処理を終了し、また、該ピークがノイズレベル設定値以上であれば、残留農薬有りと判別し(S7:YES)、次の段階に移り測定スペクトルと農薬スペクトルの相関の高い農薬を残留農薬と判定し、前記残留農薬判別の演算処理を行い(S8)、その判別結果を表示部(30)に表示し(S9)、成分分析を終了するものである。 According to claim 2, in the component analyzer according to claim 1, the arithmetic means (10) constituting the component analyzer performs a Fourier transform on the optical information sent from the AD converter (33). A measurement spectrum expressed from the wave number and intensity is created (S1), an abnormal spectrum is called from the search library (9) (S2), and a correlation between the measurement spectrum and the abnormal spectrum is calculated (S3). It is calculated whether or not it is equal to or more than the predetermined abnormality reference value (S4), and when a plurality of abnormal spectra are stored in the search library (9), those are sequentially retrieved from the search library (9). The abnormal spectrum is called, the correlation between the measured spectrum and each abnormal spectrum is calculated, and if the maximum value of the correlation is equal to or greater than the abnormal reference value, it is determined that the analysis has failed (S4: ES), the display unit (30) displays a message for prompting reanalysis (S11), finishes the component analysis, next determines the presence or absence of residual agricultural chemicals, detects the peak of the measured spectrum (S5), The noise level setting value (n0) stored in the search library (9) is called (S6), and it is determined whether or not the peak or valley difference from the beginning of the peak is greater than or equal to a preset noise level setting value (n0). If the peak is less than or equal to the noise level setting value (n0), it is determined that there is no residual pesticide (S7: NO), the subject is determined to be shippable (6a), and the determination result is It is displayed on the display unit (30) (S12), and the discrimination process is terminated. If the peak is equal to or higher than the noise level set value, it is discriminated that there is a residual pesticide (S7: YES), and the measurement proceeds to the next stage. Between spectra and pesticide spectra High pesticide is determined that pesticide residues, performs arithmetic processing of the pesticide residue determination (S8), and displays the determination result on the display unit (30) (S9), is to end the component analysis.
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。 As effects of the present invention, the following effects can be obtained.
請求項1の如く、農薬付着被検体(6)又は農薬単体のスペクトルに関する、一又は複数の農薬スペクトルを記憶する検索ライブラリ(9)を備え、赤外線の反射光から変換される測定スペクトルと前記検索ライブラリ(9)の農薬スペクトルとの相関を演算して、該被検体(6)の表面に付着した残留農薬を測定する成分分析装置(1)において、類似した複数の農薬スペクトルを集合スペクトルとし、該集合スペクトルと前記測定スペクトルとの相関を判断した後、設定相関度以上の集合スペクトルに含まれる単体の農薬スペクトルと測定スペクトルとの相関を判定する成分分析装置であって、前記測定スペクトルと検索ライブラリの農薬スペクトルとの相関度の判定の前段階で、測定スペクトルのピークを検出し、該ピークが予め設定したノイズレベル設定値(n0)以上か否かによって残留農薬の有無を判定すべく構成し、該ピークがノイズレベル設定値(n0)以上であれば、残留農薬有りと判別し、次の段階で、測定スペクトルと農薬スペクトルの相関の高い農薬を残留農薬と判定し、前記残留農薬判別の演算処理を行うので、被検体を破壊したり傷ませたりすることなく、被検体表面に付着した残留農薬を即座に分析することができる。
残留農薬基準値を超えた被検体を出荷できなくなるリスクを未然に防ぐことができるとともに、出荷する被検体又は穀物等に対して付加価値を与えることが出来る。
また、従来のように各農薬に対し検量線を作成しなくても、一又は複数の農薬スペクトルと、スペクトル波形が酷似する農薬スペクトルを同一集合とした集合スペクトルとを記憶したライブラリを作成すれば、迅速に多種の農薬について成分分析することができる。そして、段階的な特定作業を繰り返すことによって、従来のものより多くの農薬成分をより正確に分析することが可能となる。
A measurement library converted from infrared reflected light and the search, comprising a search library (9) for storing one or a plurality of pesticide spectra relating to the spectrum of a pesticide-attached specimen (6) or a single pesticide. by calculating the correlation between the pesticide spectrum of the library (9), the component analyzer for measuring pesticide residues adhering to the surface of the analyte (6) (1), a plurality of pesticides spectrum similar to the set spectrum, A component analysis apparatus for determining a correlation between a single agrochemical spectrum included in a set spectrum having a set correlation degree or higher and a measurement spectrum after determining a correlation between the set spectrum and the measurement spectrum, wherein the measurement spectrum and search Prior to the determination of the degree of correlation with the pesticide spectrum in the library, the peak of the measured spectrum is detected and the peak is preset. It is configured to determine the presence or absence of residual agricultural chemicals based on whether or not the noise level setting value (n0) or higher. If the peak is equal to or higher than the noise level setting value (n0), it is determined that there is residual agricultural chemicals, and in the next stage Since the pesticide with a high correlation between the measured spectrum and the pesticide spectrum is determined as the residual pesticide and the residual pesticide discrimination calculation process is performed , the residual pesticide attached to the surface of the subject without destroying or damaging the subject Can be analyzed immediately.
It is possible to prevent the risk that a specimen exceeding the pesticide residue reference value cannot be shipped, and to add value to the specimen or grain to be shipped.
Moreover, even if a calibration curve is not created for each pesticide as in the past, if a library storing one or a plurality of pesticide spectra and a set spectrum in which the pesticide spectra whose spectrum waveforms are very similar to each other is created, is created. It is possible to quickly analyze the components of various pesticides. And it becomes possible to analyze more agrochemical components more accurately than the conventional one by repeating stepwise specific work.
請求項2の如く、請求項1記載の成分分析装置において、前記成分分析装置を構成する演算手段(10)は、AD変換器(33)から送られてくる該光学的情報をフーリエ変換して波数と強度から表される測定スペクトルを作成し(S1)、前記検索ライブラリ(9)から異常スペクトルを呼び出して(S2)、測定スペクトルと異常スペクトルとの相関を演算し(S3)、該相関が予め定められた前記異常基準値以上であるか否かを演算し(S4)、前記検索ライブラリ(9)に複数の異常スペクトルが記憶されている場合には、検索ライブラリ(9)から順次それらの異常スペクトルを呼び出して、測定スペクトルとそれぞれの異常スペクトルとの相関を演算し、該相関の最大値が異常基準値以上であれば分析失敗と判断し(S4:YES)、表示部(30)に再分析を促す旨を表示し(S11)、成分分析を終了し、次に残留農薬の有無の判断を行い、前記測定スペクトルのピークを検出し(S5)、検索ライブラリ(9)に記憶されているノイズレベル設定値(n0)を呼び出し(S6)、該ピークの始まりから頂上若しくは、谷の差が予め設定したノイズレベル設定値(n0)以上か否かを判別し(S7)、該ピークが該ノイズレベル設定値(n0)以下であれば、残留農薬無しと判断し(S7:NO)、出荷可能な被検体(6a)と判別し、該判別結果を表示部(30)に表示し(S12)、判別処理を終了し、また、該ピークがノイズレベル設定値以上であれば、残留農薬有りと判別し(S7:YES)、次の段階に移り測定スペクトルと農薬スペクトルの相関の高い農薬を残留農薬と判定し、前記残留農薬判別の演算処理を行い(S8)、その判別結果を表示部(30)に表示し(S9)、成分分析を終了するので、一の被検体に対する処理時間が短くなり、より多くの被検体の残留農薬について成分分析できる。 As in claim 2, in the component analyzer according to claim 1, the arithmetic means (10) constituting the component analyzer performs a Fourier transform on the optical information sent from the AD converter (33). A measurement spectrum expressed from the wave number and intensity is created (S1), an abnormal spectrum is called from the search library (9) (S2), and a correlation between the measurement spectrum and the abnormal spectrum is calculated (S3). It is calculated whether or not it is equal to or more than the predetermined abnormality reference value (S4), and when a plurality of abnormal spectra are stored in the search library (9), those are sequentially retrieved from the search library (9). The abnormal spectrum is called, and the correlation between the measured spectrum and each abnormal spectrum is calculated. If the maximum value of the correlation is equal to or greater than the abnormal reference value, it is determined that the analysis has failed (S4: YE ), A message indicating that reanalysis is urged is displayed on the display unit (30) (S11), the component analysis is terminated, and then the presence or absence of residual pesticides is determined, and the peak of the measured spectrum is detected (S5). Call the noise level setting value (n0) stored in the library (9) (S6), and determine whether the peak or valley difference from the beginning of the peak is greater than or equal to the preset noise level setting value (n0) (S7) If the peak is less than or equal to the noise level setting value (n0), it is determined that there is no residual pesticide (S7: NO), it is determined that the subject can be shipped (6a), and the determination result is displayed. (S12), and the discrimination process is completed. If the peak is equal to or higher than the noise level setting value, it is discriminated that there is a residual pesticide (S7: YES), and the measurement spectrum moves to the next stage. High correlation between chemicals and pesticide spectra Pesticide was determined as residual pesticides, performs arithmetic processing of the pesticide residue determination (S8), and displays the determination result on the display unit (30) (S9), so it ends the component analysis, processing for subject one The time is shortened, and the component analysis can be performed on the residual pesticides of more subjects.
次に、発明の実施の形態を説明する。図1は成分分析装置1の斜視図、図2は成分分析装置1の側面断面図、図3は測定スペクトルの波形を示す図、図4は成分分析に係るフローチャート図である。 Next, embodiments of the invention will be described. 1 is a perspective view of the component analyzer 1, FIG. 2 is a side sectional view of the component analyzer 1, FIG. 3 is a diagram showing a waveform of a measurement spectrum, and FIG. 4 is a flowchart relating to component analysis.
本発明に係る成分分析装置1にて測定される被検体6は、イチゴ、蜜柑、オレンジ、メロン、トマトその他の青果物または材料等の総称である。そして、例えば、被検体6が青果物である場合には、残留農薬の種類・量・濃度等(以下、残留農薬濃度等とする)によって、当該青果物の選別等を行うことができるものである。詳述すると、図1に示すように、被検体6は、コンテナ40等から取り出され、成分分析装置1によって被検体6表面の測定スペクトルを測定されて、後述する検索ライブラリ9に記憶された農薬スペクトルと該測定スペクトルとの相関に基いて、出荷可能な被検体6a(該相関が出荷基準値未満の青果物)と廃棄被検体6b(該相関が出荷基準値以上の青果物)とに判別されるものである。
The
成分分析装置1によって行なわれる被検体6の出荷の可否についての判別は、図1及び図2に示すように、被検体6を成分分析装置1のステージ3上に載置し、被検体6表面に赤外線を照射して、反射光の光学的情報を測定スペクトルに変換し、予め検索ライブラリ9に記憶されている農薬スペクトルと該測定スペクトルと波形の合致している率(以下、相関という。)を演算し、該相関と後述する出荷基準値とを比べることによって行うものである。
As shown in FIGS. 1 and 2, the determination as to whether or not the
図2に示すように、成分分析装置1は、上面にステージ3が設けられた筐体23と、該筐体23内部に配設される、投光部7と、投光部7から発した赤外線を分割して合成(干渉)し、照射用反射手段12へと投光する干渉計14と、該合成された赤外線を下記照射用ミラー11へと導く照射用反射手段12・13と、該照射用反射手段12・13によって導かれた該赤外線を反射して載置台5上の被検体6側面に照射(矢印B)する照射用ミラー11と、該被検体6で反射(矢印C)した赤外線を受光用反射手段18・19及び光路変更手段15へと反射する受光用ミラー17と、該受光用ミラー17にて反射された赤外線を検知部32に投光する光路変更手段15と、光路変更手段15からの赤外線を検知し、検知した赤外線の光学的情報を出力信号としてAD変換器33へ送信する検知部32と、該出力信号をデジタル信号に変換した後に演算手段10へ送信するAD変換器33と、該演算手段10と、該演算手段10に接続された検索ライブラリ9等から構成されるものである。そして、前記筐体23の上面には、前記投光部7や検知部32等を起動するためのスイッチ21と、後述する演算手段10等で変換された測定スペクトルや演算された判別結果を表示する表示部30とが配設されている。
As shown in FIG. 2, the component analysis apparatus 1 is emitted from a
本発明の成分分析装置1では、被検体6が前記ステージ3上に載置されてスイッチ21が押されると、投光部7より干渉計14や照射用ミラー11を介して被検体6に赤外線が照射され、該被検体6で反射した反射光は受光用ミラー17や光路変更手段15を介して受光部8にて吸収される。そして、受光部8に吸収された赤外線は、検知部32にて検知され、AD変換器33にてデジタル信号に変換されて、該変換された光学的情報が演算手段10へと送信される。そして、後述する制御手段16にて、スペクトル分析を行うことにより、被検体6表面に付着した残留農薬の有無を判断し、該被検体6が出荷できる被検体(出荷可能な被検体6a)であるか出荷できない被検体(廃棄被検体6b)であるかの判別を行ない、該判別結果を表示部30に表示する。
In the component analyzer 1 of the present invention, when the
本発明の成分分析装置1は、被検体6表面に付着した残留農薬を赤外線を用いて測定するものであるため、測定される被検体6表面(被検体6の下面)の位置を最適な位置(以下、焦点位置とする。)に調節しなければ、正確な被検体6表面の赤外線スペクトルを得ることができない。被検体6表面の位置が最適でない場合は、受光部8で受ける反射光の強度が弱くなるため、スペクトルの波形において波数に応じた強度の違い(スペクトルの凹凸)がはっきりと識別できなくなり、その結果残留農薬の有無や被検体6の判別が正確に行なえなくなるのである。
Since the component analysis apparatus 1 of the present invention measures residual agricultural chemicals adhering to the surface of the subject 6 using infrared rays, the position of the surface of the subject 6 to be measured (the lower surface of the subject 6) is the optimum position. Unless adjusted to (hereinafter referred to as the focal position), an accurate infrared spectrum of the surface of the subject 6 cannot be obtained. When the position of the surface of the subject 6 is not optimal, the intensity of the reflected light received by the
そこで、成分分析装置1においては、図1及び図2に示すように、成分分析装置1の外壁となる筐体23の上面に略水平にステージ3を設け、該ステージ3の平面視略中心部に孔部3aが形成されている。そして、作業者が該孔部3aを塞ぐように被検体6を載置した状態において、スイッチ21を押すことにより赤外線を被検体6下面に照射する構成としている。このように構成すると、該孔部3aからミラー11・17までの距離が常に一定となるため、予め該孔部3aを赤外線の焦点位置と略一致させておけば、被検体6を該孔部3aを塞ぐように載置するだけで、該被検体6表面が焦点位置と略一致することになる。
Therefore, in the component analyzer 1, as shown in FIGS. 1 and 2, the
具体的には、予めミラー12・13・・・の角度を、該孔部3aに載置した被検体6表面にて反射した赤外線から得られるスペクトルの凹凸がはっきりする位置に調節しておくことにより、被検体6表面の位置を赤外線の焦点位置と略一致させている。
Specifically, the angle of the
制御手段16は、図2に示すように、投光部7やミラー11・17・・・の角度等を制御したり、表示部30等に動作指令(信号)を送信したりするものであって、様々な種類の農薬付着被検体又は農薬単体の農薬スペクトルが記憶されている検索ライブラリ9と、検知部32からAD変換器33を介して光学的情報を取得して測定スペクトルに変換し、該測定スペクトルと後述する検索ライブラリ9に記憶された農薬スペクトルとの相関を演算して被検体6の判別を行う演算手段10等から構成される。
As shown in FIG. 2, the
<検索ライブラリ9>
検索ライブラリ9は、演算手段10等に接続される磁気ディスク等のデータベースであり、予め実験等によって作成された農薬付着被検体又は農薬単体に関する一又は複数種類の農薬スペクトルと出荷基準値が記憶されている。さらに、スペクトル波形が似ている農薬を集合スペクトルとして検索ライブラリ9内で分類しておくと好適である。ここで、前述の出荷基準値とは、食品衛生法等で定められている基準値から算出された値であり、測定前に出荷基準値として設定されているものである。そして、該検索ライブラリ9には、青果物(被検体6)のヘタや、過熟箇所や、内部が露出している欠陥部等にて反射して得られる異常スペクトルと異常基準値も記憶されている。また、測定結果にはノイズが含まれている可能性が高いため、このノイズを考慮する手段の一つとして、測定スペクトルのピーク検出時にノイズレベルを設定しておく必要がある。該検索ライブラリ9には、このノイズレベル設定値も記憶されている。なお、検索ライブラリ9には、成分分析装置1内の機器の動作を制御するためのプログラムを格納しても良い。
<
The
前記検索ライブラリ9は、外部の記憶媒体等によって、該農薬スペクトルを更新したり、新たな農薬スペクトルを記憶可能としたり、前記ノイズレベル設定値、出荷基準値等を更新可能としたりしておくと好適である。さらに、圃場内外で散布された農薬を残留している可能性のある農薬として予め検索ライブラリ9に入力可能としてもよい。また、検索ライブラリ9自体も、本実施例のように筐体23内に配設されるものに限定するものではなく、前記農薬スペクトルや異常スペクトルが更新可能に記憶される持ち運び可能な記憶媒体であっても良い。そして、新しい農薬付着被検体又は農薬単体の農薬スペクトルが作成された際に、該記憶媒体の記憶内容を更新し、被検体6に付着した残留農薬の測定及び判別時に、最新の農薬スペクトルや異常スペクトルを演算手段10のメモリ等に記憶する構成であっても良い。
The
ここで、演算手段10による成分分析について図4のフローチャート図を用いて説明する。実施例では段階的に残留農薬の有無を検出している。演算手段10は、AD変換器33から送られてくる該光学的情報をフーリエ変換して波数と強度から表される測定スペクトルを作成し(S1)、前記検索ライブラリ9から異常スペクトルを呼び出して(S2)、測定スペクトルと異常スペクトルとの相関を演算し(S3)、該相関が予め定められた前記異常基準値以上であるか否かを演算する(S4)。検索ライブラリ9に複数の異常スペクトルが記憶されている場合には、検索ライブラリ9から順次それらの異常スペクトルを呼び出して、測定スペクトルとそれぞれの異常スペクトルとの相関を演算し、該相関の最大値が異常基準値以上であれば分析失敗と判断して(S4:YES)、表示部30に再分析を促す旨を表示し(S11)、成分分析を終了する。
Here, the component analysis by the calculating means 10 is demonstrated using the flowchart figure of FIG. In the examples, the presence or absence of residual pesticides is detected step by step. The computing means 10 creates a measurement spectrum represented by wave number and intensity by Fourier transforming the optical information sent from the AD converter 33 (S1), and calls the abnormal spectrum from the search library 9 ( S2), the correlation between the measured spectrum and the abnormal spectrum is calculated (S3), and it is calculated whether the correlation is equal to or greater than the predetermined abnormal reference value (S4). When a plurality of abnormal spectra are stored in the
<残留有無及び残留農薬判定>
さらに次の段階では残留農薬の有無の判断を行う。前記測定スペクトルのピーク(最大値)を検出し(S5)、検索ライブラリ9からノイズレベル設定値を呼び出し(S6)、該ピークの始まりから頂上(若しくは、谷)の差が予め設定したノイズレベル設定値(図3n0)以上か否かを判別する(S7)。すなわち、検索ライブラリ9にはノイズレベル設定値n0が記憶されており、検索ライブラリ9からそのノイズレベル設定値を呼び出して、測定スペクトルのピークの始まりから頂上の差とノイズレベル設定値とを比較し、該ピークが該ノイズレベル設定値以下であれば、残留農薬無しと判断して(S7:NO)、出荷可能な被検体6aと判別し、該判別結果を表示部30に表示し(S12)、判別処理を終了する。また、該ピークがノイズレベル設定値以上であれば、残留農薬有りと判別し(S7:YES)、次の段階に移り測定スペクトルと農薬スペクトルの相関の高い農薬を残留農薬と判定し、残留農薬判別の演算処理を行う(S8)、その判別結果を表示部30に表示し(S9)、成分分析を終了する。
<Residue presence / absence and pesticide residue determination>
In the next stage, the presence or absence of residual pesticides is determined. A peak (maximum value) of the measured spectrum is detected (S5), a noise level setting value is called from the search library 9 (S6), and a noise level setting in which the difference between the peak and the top (or valley) is preset. It is determined whether or not the value is greater than or equal to the value (FIG. 3n0) (S7). That is, the noise level setting value n0 is stored in the
<判別サブルーチン>
残留農薬判別の演算処理では、最初の段階で、互いの相関度が高い登録スペクトル、つまり集合スペクトルまたは単独の農薬スペクトルとの相関を判別する。即ち、検索ライブラリ9から後述する波数間ごとに特徴的波形を有する単体(一種に特定できる)の農薬スペクトル及び類似の波形を有する集合スペクトルを呼び出して(S81)、相関演算に係る検索パラメータを呼び出し(S82)、測定スペクトルと農薬スペクトル及び集合スペクトルとの相関を演算して(S83)、該相関度の高い農薬スペクトルを特定する(S84:YES)。さらに、該農薬スペクトルが集合スペクトルか否かを判断し(S85)、集合スペクトルではない場合は(S85:YES)、特定の農薬と判定でき、該相関が予め定められた前記出荷基準値以上であるか否かを演算し(S86)、該相関が出荷基準値未満の場合は(S86:YES)、前記残留農薬すべてについて特定したか否か、つまり全ての波数について判定したかを判断し(S87)、特定が終了している場合は(S87:YES)判別処理を終了してS9に進む。一方、該相関度の低い場合は(S84:NO)、次の波数間に移り、前記残留農薬の全ての農薬スペクトルを特定するまで同様の処理を繰り返す。また、S85において集合スペクトルと判断された場合は、さらに微小な波形の差異まで判別する段階に移る。つまり、該集合スペクトルに含まれる農薬スペクトルを差異を特化する検索パラメータを呼び出し(S88)、相関演算(S83)に戻り、個別に判別できるようにし、処理を繰り返す。前記検索パラメータは、例えば対象波数領域の選定、波形データの演算処理(K/M変換や微分処理等)や、検索のアルゴリズム等であり、各農薬で正確に検索できるようなパラメータ条件は実験等で予め求めておいて、検索ライブラリ9に記憶させておく。
<Determination subroutine>
In the calculation process for determining the residual pesticide, in the first stage, the correlation with a registered spectrum having a high degree of correlation with each other, that is, a collective spectrum or a single pesticide spectrum is determined. That is, a single pesticide spectrum having a characteristic waveform for each wave number (to be described later) and a collective spectrum having a similar waveform are called from the search library 9 (S81), and a search parameter for correlation calculation is called. (S82) The correlation between the measured spectrum, the pesticide spectrum and the aggregate spectrum is calculated (S83), and the pesticide spectrum having a high degree of correlation is specified (S84: YES). Further, it is determined whether or not the pesticide spectrum is a collective spectrum (S85). If it is not a collective spectrum (S85: YES), it can be determined that the pesticide is a specific pesticide, and the correlation is equal to or higher than the predetermined shipping standard value. It is calculated whether or not there is (S86), and if the correlation is less than the shipping standard value (S86: YES), it is determined whether or not all the residual pesticides have been specified, that is, whether or not all wave numbers have been determined ( S87) If the identification is completed (S87: YES), the determination process is terminated and the process proceeds to S9. On the other hand, when the degree of correlation is low (S84: NO), the process proceeds to the next wave number, and the same processing is repeated until all the agricultural chemical spectra of the residual agricultural chemical are specified. If it is determined in S85 that the spectrum is an aggregate spectrum, the process proceeds to a step of determining even a minute waveform difference. That is, a search parameter that specializes the difference in the agricultural chemical spectrum included in the aggregate spectrum is called (S88), and the process returns to the correlation calculation (S83) so that it can be individually discriminated and the process is repeated. The search parameters include, for example, selection of a target wave number region, waveform data calculation processing (K / M conversion, differentiation processing, etc.), search algorithms, etc. Parameter conditions that can be accurately searched with each pesticide are experiments, etc. And is stored in the
前述の集合スペクトルについて、検索ライブラリ9に記憶されている二種類以上の農薬スペクトルについて測定スペクトルとの相関を演算するときに、呼び出された検索パラメータによって演算後のスペクトル波形が酷似している場合がある。該検索パラメータ下では同じ農薬スペクトルと判別されて、残留農薬と判定されるすべての農薬種について判別するという目的を達成しなくなってしまう可能性がある。そこで、このような農薬スペクトルについて予め実験等によって酷似するスペクトル波形をもたらすパラメータ条件を、特定の農薬種として分類し、該当農薬種の農薬スペクトルの集合を集合スペクトルとして検索ライブラリ9に記憶させておく。さらに、該集合スペクトルの個別の判別が可能な、該農薬スペクトルの差異に特化したパラメータ条件を実験等により予め求めておき、これらを検索ライブラリ9に記憶させておく。このようにして、検索ライブラリ9に予め記憶されている農薬種について個別に判別することが可能となる。また、本発明の解決すべき課題でもある、より多くの農薬成分の、より正確な分析を可能とする成分分析装置を提供することができる。
When calculating the correlation with the measured spectrum for two or more kinds of pesticide spectra stored in the
換言すれば、本発明の成分分析装置は、農薬付着被検体又は農薬単体に関する一又は複数の農薬スペクトルを予め測定して検索ライブラリ9に記憶しておき、赤外線の反射光から変換される測定スペクトルと、該農薬スペクトル及び集合スペクトルとの間で、検索パラメータ(演算方法、対象波数領域、検索アルゴリズム等)を適宜設定し、相関演算を行ない、測定スペクトルに含まれる農薬スペクトル及び集合スペクトルを個別に判別して、これらの農薬スペクトルと測定スペクトルとの相関が予め設定した出荷基準値以上であるか否かによって被検体6の出荷の可否を判別するものである。
In other words, component analyzer of the present invention is measured in advance one or more pesticides spectra for pesticide attached analyte or pesticides alone is stored in the
該相関の演算方法は、具体的には、演算手段10が、図3に示すように検索ライブラリ9に記憶された農薬スペクトルの特徴的な波形が現れる波数間X・Y・・・(若しくは波長間)において、それぞれ該農薬スペクトルと該測定スペクトルとの相関係数を演算し、そのうち最も大きい相関係数が前記出荷基準値以上であるかを演算することによって行う。検索ライブラリ9に複数の農薬スペクトルが記憶されている場合には、検索ライブラリ9に記憶されているそれぞれの農薬スペクトル毎に測定スペクトルとの最も大きい相関係数を求め、農薬スペクトル毎に求められた該最も大きい相関係数の中から最大値を選び出し、該最大値が出荷基準値以上であるか否かを判断する。このように構成すると、複数種類の残留農薬が付着している被検体6に対しての残留農薬の測定及び判別をより正確に行うことができる。詳しくは、被検体6に複数種類の残留農薬が付着している場合においても、それぞれの農薬スペクトルとの相関係数が高く測定されるので、前記出荷基準値を高く設定してより正確な判別を行うことができるのである。
Specifically, the calculation method of the correlation is such that the calculation means 10 has an inter-wavenumber X · Y (or wavelength) in which a characteristic waveform of the pesticide spectrum stored in the
また、演算手段10が、先に複数種類の農薬スペクトルを合成して複数の合成スペクトルを作成しておき、上述同様に、それぞれの合成スペクトルと前記測定スペクトルとの相関を演算する構成であっても良い。この場合は、測定スペクトルや合成スペクトルを分割することなく相関が求められる。 In addition, the calculation means 10 is configured to previously synthesize a plurality of types of agrochemical spectra to create a plurality of synthesized spectra, and to calculate the correlation between each synthesized spectrum and the measured spectrum, as described above. Also good. In this case, the correlation is obtained without dividing the measured spectrum or the synthesized spectrum.
ここで、検索ライブラリ9及び演算手段10等から構成される制御手段16には、筐体23の外部に配設されるパーソナルコンピュータ等の計算機を用いても良く、筐体23の内部に配設されるものに限定するものではない。
Here, a computer such as a personal computer disposed outside the
最後に、本発明の成分分析装置1による残留農薬の測定及び判別方法についてまとめる。被検体6が成分分析装置1のステージ3に載置されて、作業者によってスイッチ21が押されると、演算手段10は投光部7から赤外線を投光して残留農薬の測定を開始させる。但し、演算手段10を介すことなく、スイッチ21が、直接投光部7から赤外線を投光させる構成としても良い。そして、該赤外線は被検体6表面で反射し、演算手段10では前記AD変換器33から送信されてきた反射光に関する出力信号を測定スペクトルに変換する。詳しくは、前記検知部32で検知した反射光の光学的情報が、AD変換器33を介してデジタル信号として演算手段10に送信されて、該演算手段10が反射光の時間関数としての波形を、周波数の関数としての測定スペクトルにフーリエ変換する。
Finally, a method for measuring and discriminating residual agricultural chemicals by the component analyzer 1 of the present invention will be summarized. When the subject 6 is placed on the
そして、該フーリエ変換の結果はスペクトルとして表示部30にて表示される。演算手段10は、検索ライブラリ9から順次異常スペクトルを呼び出し、それらの異常スペクトルと測定スペクトルとの相関を演算し、該相関が予め定められた異常基準値以上であるか否かを判別する。該相関が異常基準値以上である場合には、作業者が被検体6をステージ3上に載置しなおして、若しくは自動で搬送ライン等を回って再度ステージ3上に載置されて、検索ライブラリ9から順次異常スペクトルを呼び出し、それらの異常スペクトルと測定スペクトルとの相関を演算し、該相関が予め定められた異常基準値以上であるか否かを判別する。
The result of the Fourier transform is displayed on the
該相関が異常基準値未満である場合には、検索ライブラリ9からノイズレベル設定値を呼び出し、測定スペクトルのピークと比較し、該ピークがノイズレベル設定値未満であれば、被検体6を出荷可能な被検体6aと判断し、一方、該ピークがノイズレベル設定値以上であれば、検索ライブラリ9より順次農薬スペクトル及び検索パラメータを呼び出し、測定スペクトルに含まれる農薬スペクトル若しくは集合スペクトルを判別する。ここで、判別されたスペクトルが集合スペクトルと判断されると、該集合スペクトルを個別に判別しうる検索パラメータを呼び出して、これらの相関を演算して個別の農薬スペクトルに特定する。そして、これらの農薬スペクトルと測定スペクトルとの相関を演算し、該相関が予め定められた出荷基準値以上であるか否かを判別する。この判別処理を残留農薬全てに対して行う。作業者は、該相関が出荷基準値未満である場合には、当該被検体6を出荷被検体6aとして出荷し、該相関が出荷基準値以上である場合には、当該被検体6を廃棄被検体6bとして処理若しくは洗浄する。
When the correlation is less than the abnormal reference value, the noise level setting value is called from the
農薬付着被検体又は農薬単体のスペクトルに関する一又は複数の農薬スペクトルを記憶する検索ライブラリ9を備え、赤外線の反射光から変換される測定スペクトルと前記検索ライブラリの農薬スペクトルとの相関を演算して、被検体表面に付着した残留農薬を測定する成分分析装置1であって、類似した複数の農薬スペクトルを集合スペクトルとし、該集合スペクトルと前記測定スペクトルとの相関を判断した後、設定相関度以上の測定スペクトルと単体の農薬スペクトルとの相関を判定するので、被検体を破壊したり傷ませたりすることなく、被検体表面に付着した残留農薬を即座に分析することができる。残留農薬基準値を超えた被検体を出荷できなくなるリスクを未然に防ぐことができるとともに、出荷する被検体又は穀物等に対して付加価値を与えることが出来る。また、従来のように各農薬に対し検量線を作成しなくても、一又は複数の農薬スペクトルと、スペクトル波形が酷似する農薬スペクトルを同一集合とした集合スペクトルとを記憶したライブラリを作成するので、迅速に多種の農薬について成分分析することができる。そして、段階的な特定作業を繰り返すことによって、従来のものより多くの農薬成分をより正確に分析することが可能となる。
A
前記測定スペクトルと検索ライブラリ9の農薬スペクトルとの相関度の判定の前段階で、測定スペクトルが予め設定したノイズレベル設定値以上か否かによって残留農薬の有無を判定するので、一の被検体に対する処理時間が短くなり、より多くの被検体の残留農薬について成分分析できる。
Before the determination of the degree of correlation between the measured spectrum and the agrochemical spectrum of the
1 成分分析装置
3 ステージ
6 被検体
7 投光部
9 検索ライブラリ
10 演算手段
30 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (2)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006244657A JP4589903B2 (en) | 2006-09-08 | 2006-09-08 | Component analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006244657A JP4589903B2 (en) | 2006-09-08 | 2006-09-08 | Component analyzer |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008064688A JP2008064688A (en) | 2008-03-21 |
JP4589903B2 true JP4589903B2 (en) | 2010-12-01 |
Family
ID=39287519
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006244657A Expired - Fee Related JP4589903B2 (en) | 2006-09-08 | 2006-09-08 | Component analyzer |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4589903B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6886507B2 (en) | 2018-12-26 | 2021-06-16 | 株式会社堀場製作所 | Analyzer, program for analyzer and analysis method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09288056A (en) * | 1996-04-23 | 1997-11-04 | Nireco Corp | Method and apparatus for measurement of food taste value of rice |
JP2004325135A (en) * | 2003-04-22 | 2004-11-18 | Hiroaki Ishizawa | Residual agricultural chemical analysis method |
JP2005177627A (en) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | Yanmar Co Ltd | Sorting method of vegetables and fruits |
JP2006226945A (en) * | 2005-02-21 | 2006-08-31 | Nec System Technologies Ltd | Article discrimination device, article discrimination method and article discrimination program |
-
2006
- 2006-09-08 JP JP2006244657A patent/JP4589903B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09288056A (en) * | 1996-04-23 | 1997-11-04 | Nireco Corp | Method and apparatus for measurement of food taste value of rice |
JP2004325135A (en) * | 2003-04-22 | 2004-11-18 | Hiroaki Ishizawa | Residual agricultural chemical analysis method |
JP2005177627A (en) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | Yanmar Co Ltd | Sorting method of vegetables and fruits |
JP2006226945A (en) * | 2005-02-21 | 2006-08-31 | Nec System Technologies Ltd | Article discrimination device, article discrimination method and article discrimination program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2008064688A (en) | 2008-03-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Urraca et al. | Estimation of total soluble solids in grape berries using a hand‐held NIR spectrometer under field conditions | |
US7173246B2 (en) | Portable apparatus for the non-destructive measurement of the internal quality of vegetable products | |
US10961558B2 (en) | Substance or contamination detection | |
US10718713B2 (en) | Unknown sample determining method, unknown sample determining instrument, and unknown sample determining program | |
JP2011191129A (en) | Tablet inspection device, tablet packaging apparatus, tablet inspection method, and tablet packaging method | |
US20130311136A1 (en) | Rule-Based Sample Verification and Chemical Monitoring Methodology | |
CN115993344A (en) | Quality monitoring and analyzing system and method for near infrared spectrum analyzer | |
US20050143936A1 (en) | Method for detecting contaminants | |
Nturambirwe et al. | Detecting bruise damage and level of severity in apples using a contactless nir spectrometer | |
US20220299493A1 (en) | System using machine learning model to determine food item ripeness | |
JP4589903B2 (en) | Component analyzer | |
US11719627B2 (en) | Calibration curve setting method used for drug analysis | |
CN113504185A (en) | Multispectral agricultural product heavy metal content detection modeling system based on LIBS calibration | |
US20220196476A1 (en) | Method for configuring a spectrometry device | |
US10060794B2 (en) | Spectrometer and apparatus for monitoring light-shielded state | |
JP5626982B2 (en) | Quality assessment method for fruits and vegetables | |
RU2730110C1 (en) | Method for determining one or more fruits ripening time | |
JP2007101186A (en) | Residual agricultural chemical discriminating apparatus and method | |
CN109952502A (en) | For tuning the susceptibility of modulated chip and determining system, method and the non-transitory computer-readable media of the process window for modulated chip | |
Hiroaki et al. | Classification of pesticide residues in the agricultural products based on diffuse reflectance IR spectroscopy | |
JP2007139465A (en) | Residual agricultural chemical judging apparatus | |
WO2016034189A1 (en) | Method of adaptive sampling in a spectrophotometer and a spectrophotometer implementing the method | |
JP3266422B2 (en) | Fruit and vegetable quality judgment device | |
KR102093025B1 (en) | System for discriminating foreign materials in food based on spectrum analysis and process of the same | |
US20240219306A1 (en) | Sample ingredient analysis apparatus and sample ingredient analysis method using the same |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080424 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100615 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100810 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20100907 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20100910 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130917 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130917 Year of fee payment: 3 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130917 Year of fee payment: 3 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140917 Year of fee payment: 4 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |