JP6088770B2 - 穀粒成分分析装置および穀粒成分分析方法 - Google Patents

穀粒成分分析装置および穀粒成分分析方法 Download PDF

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Description

本発明は、穀粒の成分分析を行う装置および方法に関し、特に、分光法を用いて非破壊かつリアルタイムに穀粒中の特定成分の定量分析を行う装置および方法に関する。
市場に流通している穀物、例えば米の品質は、整粒割合や死米混入率、玄米中のタンパク質含有率などの成分分析により評価される。しかし、これら品質評価の多くは、目視もしくは穀粒の粉砕により実施されているため、現状の課題として簡便・迅速でかつ高精度に穀物の品質評価が可能な新しいシステムの開発が求められている。
近年、食品分野では、実験室内の近赤外分光法を用いた成分の分析への応用が活発に進められてきたが、この分析においてはサンプルの粉砕、前処理などの手間を要する。他方、フィールドスケールでは、人工衛星画像を利用した水稲の食味評価や、植生指数を用いた水稲の生態系変量の評価など、非破壊・リアルタイム診断技術に関する研究が行われてきた。特に近年の可視・近赤外カメラ技術と周辺機器の発達により、以前より低コストで簡便に分光画像の計測が可能になりつつある。対象物を非接触・非破壊で診断可能な分光画像診断技術は、品質分析および成分分析に対しても非常に有用な技術であると考えられる。例えば、近赤外分光法により一または複数の種子の物理的および科学的な特徴をリアルタイムかつ非破壊に分析する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特表2004−515778号公報
上述のように近赤外分光法を利用した成分検査技術に関する各種研究が進められているが、穀物を粒単位で分析する場合に十分な測定精度が得られる方法が確立されていない。そこで、本発明は、粒単位での穀粒の成分分析における測定精度を向上することを技術的課題とする。
本発明の一局面に従った穀粒成分分析装置は、穀粒中に含まれる特定成分を分光法により粒単位で定量分析する穀粒成分分析装置であって、分析対象の穀粒に光を照射する発光手段と、前記光が照射された穀粒からの透過光および/または反射光のスペクトルを検出するスペクトル検出手段と、分析対象の穀粒に関して特定波長のスペクトル値と前記特定成分の含量との間の関係を示す検量線を用いて、粒単位で前記穀粒の像の定量分析に適した有効部分から検出されたスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量を算出する演算手段とを備えている。また、本発明の一局面に従った穀粒成分分析方法は、穀粒中に含まれる特定成分を分光法により粒単位で定量分析する穀粒成分分析方法であって、分析対象の穀粒に光を照射するステップと、前記光が照射された穀粒からの透過光および/または反射光のスペクトルを検出するステップと、分析対象の穀粒に関して特定波長のスペクトル値と前記特定成分の含量との間の関係を示す検量線を用いて、粒単位で前記穀粒の像の定量分析に適した有効部分から検出されたスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量を算出するステップとを備えている。
一般に穀粒は3次元構造を有するため、発光手段から照射された光が透過または反射する位置によってその減衰量または反射量が異なる。例えば、透過光は、穀粒の中央部分では減衰が大きく、外周部分では減衰が小さい。したがって、当該装置または方法のように、穀粒の像の定量分析に適した有効部分から検出されたスペクトル値によって当該穀粒中に含まれる特定成分を粒単位で算出することで測定精度を向上することができる。
なお、前記有効部分の面積は前記穀粒の像の面積に対して20〜40%程度が望ましい。
上記装置または方法において、単一の波長または離散的な複数の波長のスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量を算出してもよい。また、前記光は近赤外領域の光であってもよいし、可視領域の光であってもよいし、可視領域から近赤外領域までの光であってもよい。
また、上記装置は、穀粒を前記スペクトル検出手段による検出位置まで搬送する搬送手段と、前記演算手段による前記特定成分の含量の算出結果に基づいて穀粒を選別する選別手段とを備えていてもよい。これにより、装置に穀粒を投入すると各穀粒の特定成分の含量に応じて自動的に穀粒を選別することができる。
本発明によると、穀粒中に含まれる特定成分を非破壊、非接触、リアルタイムで測定することができる。さらに、穀粒の成分分析を粒単位で行って、従来よりも高精度に粒単位で穀粒中の特定成分を定量分析することができる。
本発明の第1の実施形態に係る穀粒成分分析装置の概略構成を示す模式図 米粒中のタンパク質の含量予測結果を示す各種グラフ 16品種の米について可視領域から近赤外領域までのある波長範囲の光の透過率を示すグラフ 図3の透過スペクトルから得られた米粒中のタンパク質の含量予測結果を示す各種グラフ 本発明の第2の実施形態に係る穀粒成分分析装置の概略構成を示す模式図 本発明の第3の実施形態に係る穀粒成分分析装置の概略構成を示す模式図 本発明の第4の実施形態に係る穀粒成分分析装置の要部側断面図 本発明の第5の実施形態に係る穀粒成分分析装置の要部側断面図 図8の穀粒成分分析装置の要部平面図 本発明の第6の実施形態に係る穀粒成分分析装置の要部側断面図
以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明する。以下の説明において、穀粒とは穀物の粒のことであり、穀物には米、麦、トウモロコシ、粟、稗などの穀類、大豆、小豆などの菽穀類、および蕎麦などの擬穀類が含まれる。特定成分はタンパク質、デンプン、水分、灰分、脂質などである。便宜上、穀粒として米を、特定成分としてタンパク質を例に説明するが、本発明は以下の説明に限定されるものではない。
(第1の実施形態)
図1は、本発明の第1の実施形態に係る穀粒成分分析装置の概略構成を模式的に示す。本実施形態に係る穀粒成分分析装置は、穀粒中に含まれる特定成分を分光法により定量分析するものであり、発光手段10、ステージ20、スペクトル検出手段30、および演算手段40を備えている。
発光手段10は、例えば、波長が800〜2500nm程度の近赤外領域の光12を照射する光源である。発光手段10として、ハロゲンランプ、キセノンランプ、LEDランプなどを用いることができる。ステージ20の下側に設けられた発光手段10は、ステージ20上に並べられた複数の穀粒100を下から45度の角度で照らしてスペクトル検出手段30に穀粒100からの透過光を供給する。一方、ステージ20の上側に設けられた発光手段10は、ステージ20上に並べられた複数の穀粒100を上から45度の角度で照らしてスペクトル検出手段30に穀粒100からの反射光を供給する。
なお、本実施形態ではステージ20の上側および下側の両方に発光手段10を設けているがいずれか一方の側の発光手段10を省略してもよい。すなわち、分光法で用いる光は穀粒100からの透過光および反射光の少なくとも一方であればよい。また、光12の照射角度は任意である。さらに、発光手段10を増やしてさまざまな角度から穀粒100に光12を照射するようにしてもよい。
ステージ20は、複数の穀粒100を載せてこれらを静止させた状態で矢印102の方向に移動する。後述するようにスペクトル検出手段30は穀粒100の像をラインごとに走査するものであり、ステージ20の移動方向はその走査ライン104に対して平面視直角方向である。また、スペクトル検出手段30のシャッタタイミングに合わせて、図示しないステッピングモータが動作してステージ20を移動させる。ステージ20を固定してスペクトル検出手段30を移動させるようにしてもよい。
ステージ20上の穀粒100は整列していても乱雑に並んでいてもいずれでもよい。また、穀粒100の各粒からの透過光および/または反射光をより正確に測定するために、穀粒100は重なり合わないことが望ましい。例えば、ステージ20の表面に溝や窪みを設けて穀粒100を重なり合わないように整列させてもよい。また、ステージ20の下から光12を照射する場合には、ステージ20はアクリル樹脂製やガラス製などにして無色透明である必要がある。
スペクトル検出手段30は、ステージ20上に並んだ穀粒100の像を走査ライン104ごとに走査して、走査ライン104中の各ピクセルについて波長とそのスペクトル値(例えば、当該波長の透過率を示す値)とを同時測定するハイパースペクトルカメラで実現することができる。すなわち、レンズおよび分光器からなる光学系32に入光した走査ライン104の光が所定の波長分解能で分光され、分光された光はCMOSセンサやCCDなどで構成された二次元イメージセンサ34で電気信号に変換され、その後A/D変換されて数値化される。つまり、走査ライン104の1ライン分の空間情報および分光情報が二次元イメージセンサ34のX軸情報およびY軸情報としてそれぞれ検出される。そして、上述したように1ライン分の情報取得と同期してステージ20を移動させることにより、被撮像物の二次元像に各ピクセルのスペクトル軸が加わったいわゆるスペクトルキューブが得られる。
なお、スペクトル検出手段30の受光感度にはばらつきがあるため、例えば、ステージ20上に白色の基準板と黒色の基準板を設けて、対象物を撮影する前に当該基準板を撮影して最大明度(白色)と最小明度(黒色)を調整することが望ましい。また、スペクトル検出手段30の受光角度は任意である。
演算手段40は、スペクトル検出手段30が検出したスペクトルから穀粒中の特定成分の含量を算出する。演算手段40は、例えば、所定のアルゴリズムを実現するコンピュータプログラムをコンピュータに実行させることで実現可能である。演算手段40とスペクトル検出手段30とは有線通信または無線通信で接続される。
同一品種の複数の穀粒100の個々についてスペクトルが検出されるため、これらスペクトルの平均値などから当該品種の穀粒に含まれる特定成分の含量を予測してもよい。あるいは、個々の穀粒100について特定成分の含量を算出した後、その平均値などを算出して当該品種の穀粒に含まれる特定成分の含量を予測してもよい。
一般に物質に含まれる特定成分ごとに所定の波長または波長域の光の吸収度が異なるため、吸光度からその物質に含まれる特定成分の濃度、すなわち含量を予測することができる。演算手段40は、スペクトル値を吸光度などに換算し、検量線を用いて特定成分の含量を算出する。したがって、あらかじめさまざまな品種の穀粒について化学分析と分光分析を行い、重回帰分析やPLS回帰分析などの多変量解析、いわゆるケモメトリクスにより検量線を作成しておく必要がある。検量線は演算手段40における図示しない記憶手段に保持しておいて適宜読み出してもよいし、ネットワークを介して図示しないサーバからダウンロードしてもよい。
演算手段40は、穀粒100の像全体ではなく定量分析に適した部分(以下、「有効部分」と称する。)について検出されたスペクトルを用いて穀粒100中に含まれる特定成分を算出する。図2の各種グラフは、米粒中のタンパク質の含量予測結果を示す。いずれのグラフも17品種の米についてタンパク質の含量を予測したものであり、横軸は化学分析による実測含量、縦軸は分光分析による予測含量を示す。各品種とも透過スペクトルをPLS回帰分析して検量線を作成している。なお、各品種につき100粒の米を粒単位で測定している。
図2(1)は、米粒の像全体のスペクトルを用いて予測した結果を示す。典型的な米粒(短粒種)の平面形状は縦横比が約5:3の略楕円形である。この例の撮像解像度では、横幅が約20ピクセル、縦方向の長さが約33ピクセル、米粒の像全体のピクセル数は約560ピクセルである。米粒の平面形状はスペクトルを二値化処理することで得ることができる。スペクトル取得範囲が米粒の像全体の場合、各ピクセルの平均スペクトルを用いる。
図2(2)は、米粒の像の中心点を有効部分として、当該中心点のスペクトルを用いて予測した結果を示す。米粒の像の中心点とは、二値化処理して得られた米粒の平面形状の重心点である。
図2(3)は、米粒の像の重み付き中心点を有効部分として、当該重み付き中心点のスペクトルを用いて予測した結果を示す。
重み付き中心点とは、米粒の像全体におけるスペクトル分布のピーク点である。本発明では重み付き中心点を、穀粒を撮像した画像の各画素のスペクトル値を重みとしたときの、X座標およびY座標の加重平均によって求めている。計算式は下記に示すとおりである。
重み付き中心点XW=Σ(i*Pij)/ΣPij
重み付き中心点YW=Σ(j*Pij)/ΣPij
ここでiとjはそれぞれX座標値とY座標値、Pijは(X,Y)=(i,j)のスペクトル値である。なお、本発明の中心点は、相加平均によって求めている。
図2(4)は、米粒の略中央部分を有効部分として、当該略中央部分のスペクトルを用いて予測した結果を示す。この例における略中央部分は、米粒の像の中心点から上下左右に各6ピクセルの広がりを持つ縦横13ピクセルの正方形領域である。スペクトル取得範囲が米粒の略中央部分の場合、各ピクセルの平均スペクトルを用いる。
表1は、図2(1)〜(4)の予測値と実測値との相関性を示す各種パラメータの値を示す。なお、表中の「R^2」(Rの2乗値)は決定係数である。「RMSE」は二乗平均平方根誤差である。「SEP」は検量線検定における標準誤差(%)である。「RPD」は検量線の予測精度の信頼性の判定基準であり、SD/SEP(ただし、SDは標準偏差)で与えられる。「EI」は評価指数であり、2×SEP/レンジ×100で与えられる。
図2および表1からわかるように、米粒の像全体のスペクトルを用いるよりも、有効部分として中心点または重み付き中心点のスペクトルを用いる方が予測精度が高い。さらに略中央部分を有効部分として、当該略中央部分のスペクトルを用いる方が予測精度がより高くなる。ただし、略中央部分の面積が大きくなり過ぎると予測精度に低下傾向が見られる。したがって、略中央部分として米粒の像の面積に対して20〜40%程度の面積の領域を用いることが適当である。
以上のように本実施形態によると、穀粒中に含まれる特定成分を非破壊、非接触、リアルタイムで測定することができる。さらに、穀粒の成分分析を粒単位で行って、従来よりも高精度に粒単位でタンパク含有量または含有率を求めることができる。
なお、有効部分としての略中央部分の形状は正方形に限られず、長方形、多角形、円、楕円、穀粒の相似形などであってもよい。また、略中央部分の中心点として穀粒の像の重み付き中心点を用いてもよい。また、有効部分(略中央部分を含む)の面積(ピクセル数)は、該面積を固定して穀粒の全体像に対する面積比が適当な値近傍になるようにして設定してもよいし、逆に面積比を固定して各穀粒の像の大きさに応じて有効部分の大きさが適宜変化するようにしてもよい。
なお、有効部分の位置は穀粒の中心付近に限定する必要はなく、適宜適切な部分を穀粒の画像から抽出すればよい。また、有効部分の形状は限定されることなく、多角形、円、楕円、穀粒の相似形等であってもよい。さらに、一つの穀粒の画像から二箇所以上の複数の有効部分を抽出してもよく、その上、前記複数の有効部分の画像同士が必ずしも接している必要はない。
また、発光手段10が照射する光12は近赤外光に限られず、可視領域の波長を含む光であってもよい。
ところで、必ずしも広い波長範囲の連続スペクトルを用いて分光分析を行う必要はない。分析対象の特定成分によっては単一の波長または離散的な複数の波長のスペクトル値から検量線を作成できる場合もある。
図3のグラフは、16品種の米について可視領域から近赤外領域までのある波長範囲の光の透過率を示す。この例ではいずれの品種についても透過スペクトルはある波長付近をピークとする山形の波形となっている。
図4の各種グラフは、図3の透過スペクトルから得られた米粒中のタンパク質の含量予測結果を示す。16品種を2つに分けて、一方の8品種から検量線を作成し、他方の8品種で検証を行っている。また、米粒の像の重み付き中心点のスペクトルを各米粒のスペクトルとして採用している。図4(a)は、重回帰分析で作成した検量線を用いた予測結果を示す。図4(b)は、PLS回帰分析で作成した検量線を用いた予測結果を示す。なお、図4(a)ではForward Stepwise選択により5つの離散的な波長を選択し、それら波長のスペクトル値を用いて重回帰分析している。図4(b)のPLS回帰分析ではR=0.610であるのに対して、図4(a)の重回帰分析ではR=0.939という極めて高精度な予測結果が得られている。
このように単一の波長または離散的な複数の波長のスペクトル値から検量線が作成できる場合には、スペクトル検出手段30としてハイパースペクトルカメラを用いずに一般的なエリアカメラやラインカメラなどの撮像手段を用いてスペクトル検出手段30を構成することができる。これにより、穀粒成分分析装置を低コストで実現することができ、また、測定時間も短縮することができる。以下、ハイパースペクトルカメラを用いない実施形態について説明する。
(第2の実施形態)
図5は、本発明の第2の実施形態に係る穀粒成分分析装置の概略構成を模式的に示す。本実施形態に係る穀粒成分分析装置はいわゆる前分光方式を採用したものであり、ステージ20上の穀粒100に所定波長の光を照射し、その透過光および/または反射光から穀粒中に含まれる特定成分を定量分析する。以下、第1の実施形態と異なる点について重点的に説明する。
発光手段14は、所定波長の光16を照射する光源である。発光手段14は、例えば、第1の実施形態の穀粒成分分析装置における発光手段10に、所定波長の光を透過させる光学フィルタを追加することで実現することができる。さらに、当該光学フィルタによる光の透過帯域を切り替えることで、ステージ20上の穀粒100に離散的な複数の波長の光16を照射することができる。
スペクトル検出手段30は、特定波長の光16が照射された穀粒100からの透過光および/または反射光を二次元画像として撮像するエリアカメラで実現することができる。すなわち、穀粒100からの透過光および/または反射光はCMOSセンサやCCDなどで構成された二次元イメージセンサ34で電気信号に変換され、その後A/D変換されて数値化される。つまり、ステージ20上で一定の広がりを持つ領域の光が二次元イメージセンサ34のX軸情報およびY軸情報としてそれぞれ検出される。穀粒100の撮影においてステージ20またはスペクトル検出手段30を移動させる必要はない。
(第3の実施形態)
図6は、本発明の第3の実施形態に係る穀粒成分分析装置の概略構成を模式的に示す。本実施形態に係る穀粒成分分析装置はいわゆる後分光方式を採用したものであり、ステージ20上の穀粒100からの透過光および/または反射光から所定波長の光をフィルタリングし、当該フィルタリングした光から穀粒中に含まれる特定成分を定量分析する。以下、第1の実施形態と異なる点について重点的に説明する。
スペクトル検出手段30は、ステージ20上の穀粒100からの透過光および/または反射光を二次元画像として撮像するエリアカメラで実現することができる。スペクトル検出手段30は、所定波長の光を透過させる光学フィルタ36を備えている。光学フィルタ36は、穀粒100からの透過光および/または反射光のうち所定波長の光を透過させる。光学フィルタ36によってフィルタリングされた光はCMOSセンサやCCDなどで構成された二次元イメージセンサ34で電気信号に変換され、その後A/D変換されて数値化される。つまり、ステージ20上で一定の広がりを持つ領域の光が二次元イメージセンサ34のX軸情報およびY軸情報としてそれぞれ検出される。穀粒100の撮影においてステージ20またはスペクトル検出手段30を移動させる必要はない。
なお、第2および第3の実施形態ではスペクトル検出手段30としてエリアカメラを用いているが、ラインカメラを用いてもよいことは言うまでもない。ただし、ラインカメラを用いる場合、第1の実施形態と同様に、ラインカメラのシャッタタイミングに合わせてステージ20またはラインカメラ自身を移動させる。
また、ステージ20を設けずに、分析対象の穀粒を自然流下させ、自然流下している状態の穀粒をラインカメラで撮像する構成としてもよい。
(第4の実施形態)
図7は、本発明の第4の実施形態に係る穀粒成分分析装置の主要部とその内部構造を簡略に示した要部側断面図である。本実施形態に係る穀粒成分分析装置は、その上部位置に、タンク部401と振動フィーダ402とからなる穀粒供給装置400を備えている。穀粒供給装置400から供給された穀粒100は、穀粒100が横方向に並んで流下(すだれ状に流下)することが可能な所定幅を有したシュート410へ連続状に自然流下した後、シュート410の下端部から落下軌跡Lに沿って空中に放出される。
落下軌跡Lの周囲には、2個の光学検出装置420が落下軌跡Lを中心にしてほぼ対称的に配設されている。各光学検出装置420は、上述の発光手段10と、上述のスペクトル検出手段30と、背景板421とを備えている。発光手段10は、落下軌跡L上の検出位置Pに対してさまざまな角度から所定波長の光を照射する。スペクトル検出手段30は、ハイパースペクトルカメラ、エリアカメラ、ラインカメラなどで構成することができ、落下軌跡L上の検出位置Pに到達した穀粒100の像を撮像し、粒単位で穀粒100のスペクトルを検出する。各スペクトル検出手段30が検出したスペクトルは制御装置430に送信される。制御装置430は、上述の演算手段40を備えており、演算手段40において粒単位で穀粒100中の特定成分の含量が算出される。
本実施形態に係る穀粒成分分析装置は、さらに、シュート410からすだれ状に流下する穀粒100の良品/不良品を選別する選別装置440を備えている。選別装置440は、落下軌跡Lに対してエアーを噴射するエアーノズル441と、エアーノズル441にエアーを供給する電磁弁442とを備えている。電磁弁442には図示しないエアーコンプレッサからエアーが供給される。制御装置430は、演算手段40の分析結果に基づいて、特定成分の含有量または含有率が所定値に満たない穀粒100を検出すると電磁弁442に排除信号を出力する。電磁弁442は排除信号を受けると図示しない弁を開き、エアーノズル441からエアーが噴射されることで、噴風により落下軌跡Lから不良品の穀粒100のみが噴き飛ばされる。噴き飛ばされた不良品の穀粒100は不良品排出口444から装置外へ排出される。一方、良品の穀粒100は吹き飛ばされずに落下軌跡Lに沿って落下して良品排出口445から装置外へ排出される。
(第5の実施形態)
図8は、本発明の第5の実施形態に係る穀粒成分分析装置の主要部とその内部構造を簡略に示した要部側断面図である。また、図9は、当該穀粒成分分析装置の主要部の平面図である。本実施形態に係る穀粒成分分析装置は円盤500を備えている。円盤500は、その円周に穀粒100を配列可能な凹部501を配し、回転軸502を中心に矢印Q方向に回転にして穀粒100を搬送する。円盤500はこれよりも直径の大きい透明板510上に載置されており、回転軸502は駆動モータ503(減速モータ)によって回転駆動される。円盤500と透明板510は傾斜して駆動モータ503とともに基台520に固定されている。傾斜した円盤500の傾斜上部には光学検出装置530が配置され、傾斜下部には穀粒供給装置540が配置されている。透明板510の傾斜下方から回転方向にかけた周囲には衝立550を設けており、穀粒供給装置540から供給された穀粒100を貯留可能な貯留部560が形成されている。
光学検出装置530は、上述の発光手段10と、上述のスペクトル検出手段30とを備えている。発光手段10は、透明板510の傾斜上部の上側および下側から、円盤500の傾斜上部にある検出位置Pに対して所定波長の光を照射する。スペクトル検出手段30は、ハイパースペクトルカメラ、エリアカメラ、ラインカメラなどで構成することができ、検出位置Pに到達した穀粒100の像を撮像し、当該穀粒100のスペクトルを検出する。スペクトル検出手段30が検出したスペクトルは制御装置570に送信される。制御装置570は、上述の演算手段40を備えており、演算手段40において穀粒100中の特定成分の含量が算出される。
本実施形態に係る穀粒成分分析装置は、さらに、円盤500によって搬送される穀粒100を選別する選別装置580を備えている。選別装置580は、凹部501に配列された穀粒100に対してエアーを噴射するエアーノズル581a〜581dと、エアーノズル581a〜581dにエアーを供給する電磁弁582とを備えている。電磁弁582には図示しないエアーコンプレッサからエアーが供給される。制御装置570は、演算手段40の分析結果に基づいて電磁弁582に選別信号を出力する。電磁弁582は選別信号に応じて、対象の穀粒100が所定のエアーノズル581の位置まで搬送されると図示しない弁を開き、当該エアーノズル581からエアーが噴射される。そして、噴風により対象の穀粒100が透明板510上から装置外へ噴き飛ばされ、穀粒100は成分分析結果ごとに仕分けされる。
(第6の実施形態)
図10は、本発明の第6の実施形態に係る穀粒成分分析装置の主要部とその内部構造を簡略に示した要部側断面図である。本実施形態に係る穀粒成分分析装置は、穀粒100を搬送する搬送ベルト600と、搬送ベルト600に穀粒100を供給する穀粒供給装置610とを備えている。搬送ベルト600は、並行に横設したローラ601と602に掛け渡されており、ローラ602とベルトなどによって連結した駆動モータ603により一定速度で回転する。穀粒供給装置610は、タンク部611と振動フィーダ612とからなり、搬送ベルト600の始点部に穀粒100を供給する。穀粒供給装置610から供給された穀粒100は、搬送ベルト600の終端部から落下軌跡Lに沿って空中に放出される。
落下軌跡Lの周囲には、2個の光学検出装置620が落下軌跡Lを中心にしてほぼ対称的に配設されている。各光学検出装置620は、上述の発光手段10と、上述のスペクトル検出手段30と、背景板621とを備えている。発光手段10は、落下軌跡L上の検出位置Pに対してさまざまな角度から所定波長の光を照射する。スペクトル検出手段30は、ハイパースペクトルカメラ、エリアカメラ、ラインカメラなどで構成することができ、落下軌跡L上の検出位置Pに到達した穀粒100の像を撮像し、粒単位で穀粒100のスペクトルを検出する。各スペクトル検出手段30が検出したスペクトルは制御装置630に送信される。制御装置630は、上述の演算手段40を備えており、演算手段40において粒単位で穀粒100中の特定成分の含量が算出される。
本実施形態に係る穀粒成分分析装置は、さらに、搬送ベルト600の終端部から空中に放出される穀粒100の良品/不良品を選別する選別装置640を備えている。選別装置640は、落下軌跡Lに対してエアーを噴射するエアーノズル641と、エアーノズル641にエアーを供給する電磁弁642とを備えている。電磁弁642には図示しないエアーコンプレッサからエアーが供給される。制御装置630は、演算手段40の分析結果に基づいて、特定成分の含有量または含有率が所定値に満たない穀粒100を検出すると電磁弁642に排除信号を出力する。電磁弁642は排除信号を受けると図示しない弁を開き、エアーノズル641からエアーが噴射されることで、噴風により落下軌跡Lから不良品の穀粒100のみが不良品排出室644へ噴き飛ばされる。一方、良品の穀粒100は吹き飛ばされずに落下軌跡Lに沿って落下して良品排出室645に収容される。
なお、選別手段を備える第4から第6の実施形態において、穀粒100について良品および不良品を選別するだけではなく用途別に選別することも可能である。例えば、穀粒100が小麦の場合、成分分析結果に基づいて穀粒100をパスタ用とパン用とに選別することが可能である。また、例えば、穀粒100が米穀の場合、タンパク含有率の高低に応じて穀粒100を選別することも可能である。
本発明に係る穀粒成分分析装置は、穀粒中に含まれる特定成分を非破壊、非接触、リアルタイムで高精度に粒単位で測定することができるため、穀粒の品質をリアルタイムで判別して穀粒を自動選別する穀粒選別装置などに有用である。
10 発光手段
12 光
14 発光手段(特定波長の光を照射する発光手段)
16 光(特定波長の光)
30 スペクトル検出手段
40 演算手段
100 穀粒
104 走査ライン
410 シュート(搬送手段)
440 選別装置(選別手段)
500 円盤(搬送手段)
580 選別装置(選別手段)
600 搬送ベルト(搬送手段)
640 選別装置(選別手段)

Claims (14)

  1. 穀粒中に含まれる特定成分を分光法により粒単位で定量分析する穀粒成分分析装置であって、
    分析対象の穀粒に光を照射する発光手段と、
    前記光が照射された穀粒からの透過光および/または反射光のスペクトルを検出するスペクトル検出手段と、
    分析対象の穀粒に関して特定波長のスペクトル値と前記特定成分の含量との間の関係を示す検量線を用いて、粒単位で前記穀粒の像の面積に対して20〜40%程度の面積の略中央部分から検出されたスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量を算出する演算手段とを備えている
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  2. 請求項1に記載の穀粒成分分析装置において、
    前記演算手段は、単一の波長または離散的な複数の波長のスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量を算出する
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  3. 請求項1および2のいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    前記発光手段は、前記特定波長の光を前記分析対象の穀粒に照射するものであり、
    前記スペクトル検出手段が、前記特定波長の光が照射された穀粒からの透過光および/または反射光を二次元画像として撮像する撮像手段である
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  4. 請求項1および2のいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    前記スペクトル検出手段が、前記穀粒からの透過光および/または反射光のうち前記特定波長の光を二次元画像として撮像する撮像手段である
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  5. 請求項1および2のいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    前記スペクトル検出手段が、前記穀粒の像を走査ラインごとに走査して、当該走査した走査ライン中の各ピクセルについて波長とそのスペクトル値とを同時測定するハイパースペクトルカメラである
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  6. 請求項1から5のいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    前記光が近赤外領域の光である
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  7. 請求項1から5のいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    前記光が可視領域の光である
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  8. 請求項1から5のいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    前記光が可視領域から近赤外領域までの光である
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  9. 請求項1からのいずれか一つに記載の穀粒成分分析装置において、
    穀粒を前記スペクトル検出手段による検出位置まで搬送する搬送手段と、
    前記演算手段による前記特定成分の含量の算出結果に基づいて穀粒を選別する選別手段とを備えている
    ことを特徴とする穀粒成分分析装置。
  10. 穀粒中に含まれる特定成分を分光法により粒単位で定量分析する穀粒成分分析方法であって、
    分析対象の穀粒に光を照射するステップと、
    前記光が照射された穀粒からの透過光および/または反射光のスペクトルを検出するステップと、
    分析対象の穀粒に関して特定波長のスペクトル値と前記特定成分の含量との間の関係を示す検量線を用いて、粒単位で前記穀粒の像の面積に対して20〜40%の面積の略中央部分から検出されたスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量を算出するステップとを備えている
    ことを特徴とする穀粒成分分析方法。
  11. 請求項10に記載の穀粒成分分析方法において、
    前記特定成分の含量を算出するステップでは、単一の波長または離散的な複数の波長のスペクトル値によって前記穀粒の前記特定成分の含量が算出される
    ことを特徴とする穀粒成分分析方法。
  12. 請求項10および11のいずれか一つに記載の穀粒成分分析方法において、
    前記光が近赤外領域の光である
    ことを特徴とする穀粒成分分析方法。
  13. 請求項10および11のいずれか一つに記載の穀粒成分分析方法において、
    前記光が可視領域の光である
    ことを特徴とする穀粒成分分析方法。
  14. 請求項10および11のいずれか一つに記載の穀粒成分分析方法において、
    前記光が可視領域から近赤外領域までの光である
    ことを特徴とする穀粒成分分析方法。
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
BR112016009483B1 (pt) * 2013-11-01 2021-07-06 Tomra Sorting Nv aparelho para detectar matéria; sistema para separar objetos; e método para determinar um parâmetro de pelo menos um objeto
EP3225089A4 (en) * 2014-11-28 2018-07-25 Sumitomo Forestry Co., Ltd. Tree seed selecting method using near infrared light
JP6473075B2 (ja) * 2015-12-22 2019-02-20 ヤンマー株式会社 内部品質判定システム
CN106404679A (zh) * 2016-09-26 2017-02-15 江苏大学 一种粮箱籽粒含杂率、破碎率监测装置及其监测方法
JP6329668B1 (ja) * 2017-04-18 2018-05-23 Ckd株式会社 検査装置、ptp包装機及びptpシートの製造方法
AT519918B1 (de) 2017-04-21 2020-12-15 Insort Gmbh Verfahren zur Detektion der Ranzigkeit von Ölfrüchten, Samen und Nüssen
AT16342U1 (de) * 2018-02-20 2019-07-15 Evk Di Kerschhaggl Gmbh Verfahren zur Bestimmung der Qualität von Ersatzbrennstoffen
JP7072802B2 (ja) * 2018-06-29 2022-05-23 インダストリーネットワーク株式会社 種子の品質評価・選別システム
KR102323050B1 (ko) * 2020-06-11 2021-11-10 대한민국 종자 촬영 장치
US20230258570A1 (en) 2020-07-28 2023-08-17 Shell Oil Company Inline analytical imaging for particle characterization
BR102021000438A2 (pt) * 2021-01-11 2022-07-12 Llk Engenharia Indústria E Comércio Ltda Epp Método, sistema e programa de computador para identificação do teor de umidade online presente em minério de ferro passante sobre uma correia transportadora
AT525827A1 (de) * 2022-02-07 2023-08-15 Insort Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung, ob eine Ölfrucht, eine Nuss, insbesondere eine Haselnuss oder ein Samen faulig ist

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3281794B2 (ja) * 1996-03-29 2002-05-13 株式会社クボタ 穀粒の評価装置
JPH10160676A (ja) * 1996-11-27 1998-06-19 Matsushita Electric Works Ltd 米粒検査装置
US6646264B1 (en) 2000-10-30 2003-11-11 Monsanto Technology Llc Methods and devices for analyzing agricultural products
JP3947819B2 (ja) * 2001-07-10 2007-07-25 静岡県 光学的手法を用いた植物個体の選別方法
CA2947613C (en) * 2005-04-04 2019-11-05 Hypermed Imaging, Inc. Hyperspectral imaging in diabetes and peripheral vascular disease
JP5386114B2 (ja) * 2008-06-06 2014-01-15 ヤンマー株式会社 青果物品質判定装置

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