JP6796248B2 - Freshness estimation method and freshness estimation device for fish - Google Patents

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Description

本発明は、食材としての魚の鮮度を推定する方法及びその装置に関する。 The present invention relates to a method for estimating the freshness of fish as a food material and an apparatus therefor.

従来、食材としての魚の鮮度を客観的に推定する方法が提案されている(例えば、特許文献1、2参照)。 Conventionally, a method of objectively estimating the freshness of fish as a food material has been proposed (see, for example, Patent Documents 1 and 2).

特許文献1では、魚の水晶体に光を当て、その反射光のスペクトル分析によって魚の鮮度を判定している。また、特許文献2では、食肉の表面に光を照射し、その吸光度を利用して付着細菌数を推定している。 In Patent Document 1, light is applied to the crystalline lens of a fish, and the freshness of the fish is determined by spectral analysis of the reflected light. Further, in Patent Document 2, the surface of meat is irradiated with light, and the number of attached bacteria is estimated by using the absorbance thereof.

特開平7−213488号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 7-21348 特開2010−268792号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2010-268792

しかしながら、特許文献1では、スペクトルを用いた具体的な判断基準が記載されていないために、鮮度推定の有効性は不明である。 However, since Patent Document 1 does not describe a specific criterion using a spectrum, the effectiveness of freshness estimation is unknown.

また、特許文献2では、食する肉に関する局所的な鮮度推定としては有効であるが、魚全体の鮮度を推定することができない。 Further, in Patent Document 2, although it is effective as a local freshness estimation for the meat to be eaten, it is not possible to estimate the freshness of the whole fish.

そこで、本発明は、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法及び鮮度推定装置を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a fish freshness estimation method and a freshness estimation device capable of objectively estimating the freshness of a fish as a whole with higher accuracy than before.

上記目的を達成するために、本発明の一形態に係る魚の鮮度推定装置は、魚の鮮度を推定する鮮度推定装置であって、315nm〜450nmの波長帯域における複数の互いに異なる波長を有する光を前記魚の眼に照射して得られる複数の反射光の強度を検出する分光光度計と、前記分光光度計で検出された前記複数の反射光の強度を用いて吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得部、及び前記吸光度スペクトルにおける所定の2つの波長に対応する吸光度を用いて得られる吸光度差に基づいて前記魚の鮮度を推定する鮮度推定部、を有する端末装置とを備えるIn order to achieve the above object, the fish freshness estimation device according to one embodiment of the present invention is a freshness estimation device that estimates the freshness of fish, and emits light having a plurality of different wavelengths in a wavelength band of 315 nm to 450 nm. A spectrophotometer that detects the intensity of a plurality of reflected light obtained by irradiating a fish eye, and an absorbance spectrum acquisition unit that acquires an absorbance spectrum using the intensity of the plurality of reflected light detected by the spectrophotometer. And a terminal device having a freshness estimation unit that estimates the freshness of the fish based on the absorbance difference obtained by using the absorbances corresponding to the two predetermined wavelengths in the absorbance spectrum .

なお、上記鮮度推定方法の全般的又は具体的な態様は、装置、システム、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なCD−ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、方法、装置、システム、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 The general or specific embodiment of the freshness estimation method may be realized by a recording medium such as an apparatus, a system, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM, and the method, the apparatus, the system, and the like. It may be realized by any combination of integrated circuits, computer programs and recording media.

本発明により、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法及び鮮度推定装置が提供される。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention provides a fish freshness estimation method and a freshness estimation device capable of objectively estimating the freshness of a fish as a whole with higher accuracy than before.

本発明の実施の形態における鮮度推定装置の構成を示す図The figure which shows the structure of the freshness estimation apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における鮮度推定装置の具現例を示す図The figure which shows the embodiment of the freshness estimation apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における鮮度推定装置の基本動作を示すフローチャートA flowchart showing the basic operation of the freshness estimation device according to the embodiment of the present invention. 鮮度の推定例で用いられる吸光度スペクトルを示す図The figure which shows the absorbance spectrum used in the estimation example of freshness ウグイの死後の時間経過と腐敗状況を示す硬直指数との関係についての実験結果を示す図The figure which shows the experimental result about the relationship between the time passage after the death of Japanese dace and the rigidity index which shows the state of putrefaction. 鮮度の推定例1における鮮度推定部の動作を示すフローチャートA flowchart showing the operation of the freshness estimation unit in the freshness estimation example 1. 鮮度の推定例1で用いられる閾値テーブルの例を示す図The figure which shows the example of the threshold value table used in the freshness estimation example 1. 鮮度の推定例1の別例における鮮度推定部の動作を示すフローチャートA flowchart showing the operation of the freshness estimation unit in another example of freshness estimation example 1. 鮮度の推定例1の別例における閾値テーブルの例を示す図The figure which shows the example of the threshold table in another example of the freshness estimation example 1. 鮮度の推定例2における端末装置の動作を示すフローチャートFlow chart showing the operation of the terminal device in the freshness estimation example 2 鮮度の推定例2で用いられる閾値テーブルの例を示す図The figure which shows the example of the threshold value table used in the freshness estimation example 2. 本発明の実施の形態の変形例1における反射強度測定器の構成を示す図The figure which shows the structure of the reflection intensity measuring instrument in the modification 1 of the Embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の変形例2における魚の眼球中の生体液を抽出する装置及び処理手順を示す図The figure which shows the apparatus which extracts the biological fluid in the eyeball of a fish, and the processing procedure in the modification 2 of the Embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の変形例2における分光光度計の構成を示す図The figure which shows the structure of the spectrophotometer in the modification 2 of the Embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の変形例2に適用可能な液溜り部付きスポイトを示す図The figure which shows the dropper with a liquid pool part which can be applied to the modification 2 of the Embodiment of this invention. 液溜り部付きスポイトを用いて分光特性を得る場合の分光光度計の構成を示す図The figure which shows the structure of the spectrophotometer when the spectrophotometric property is obtained using the dropper with a liquid pool part. 本発明の実施の形態の変形例3における鮮度推定装置の基本動作を示すフローチャートA flowchart showing the basic operation of the freshness estimation device in the third modification of the embodiment of the present invention. 図17AにおけるステップS60(事前の分類)の詳細な手順を示すフローチャートA flowchart showing a detailed procedure of step S60 (pre-classification) in FIG. 17A. 図17AにおけるステップS70(鮮度推定)の詳細な手順を示すフローチャートA flowchart showing a detailed procedure of step S70 (freshness estimation) in FIG. 17A. 本発明の実施の形態の変形例3における鮮度推定の結果を示す図The figure which shows the result of freshness estimation in the modification 3 of the Embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の変形例4における鮮度推定装置の構成を示す図The figure which shows the structure of the freshness estimation apparatus in the modification 4 of the Embodiment of this invention.

(本発明の基礎となった知見)
従来、魚の鮮度を推定するのに、熟練者が魚の外見及び表面の状況を目で確認し、その色合い、つや、及び、鱗の状況などから鮮度を推定するという官能的な手法が一般的に採用されてきた。しかしながら、この方法は、熟練者の主観によるところが大きく、客観性に欠ける。
(Knowledge that became the basis of the present invention)
Conventionally, in order to estimate the freshness of fish, a sensual method is generally used in which an expert visually checks the appearance and surface condition of the fish and estimates the freshness from the color, luster, and scale condition. Has been adopted. However, this method is largely dependent on the subjectivity of the expert and lacks objectivity.

そこで、近年、客観的に魚の鮮度を推定する方法として、「K値」と呼ばれる魚の鮮度を定量的に評価する指標が提案されている。魚の筋肉中のアデノシン三リン酸(ATP)は、魚の死後、関連酵素によって次の経路で分解される。つまり、アデノシン三リン酸(ATP)から、アデノシン二リン酸(ADP)、アデノシン一リン酸(AMP)、イノシン一リン酸(IMP)、イノシン(HxR)を経て、最後に、ヒポキサンチン(Hx)に分解される。この分解経路は、魚の種類に寄らず一定である。そこで、鮮度が落ちるに従ってATPが減少し、イノシン酸及びヒポキサンチンが生成されることに注目して、イノシン酸及びヒポキサンチンの量の上記全物質の量に対する割合をK値と定義し、K値を測定することで魚の鮮度を定量的に推定する。 Therefore, in recent years, as a method of objectively estimating the freshness of fish, an index called "K value" for quantitatively evaluating the freshness of fish has been proposed. Adenosine triphosphate (ATP) in fish muscle is degraded by related enzymes by the following pathways after the death of the fish. That is, from adenosine triphosphate (ATP), through adenosine diphosphate (ADP), adenosine monophosphate (AMP), inosinic acid (IMP), inosine (HxR), and finally hypoxanthine (Hx). It is decomposed into. This decomposition route is constant regardless of the type of fish. Therefore, paying attention to the fact that ATP decreases as the freshness decreases and inosinic acid and hypoxanthine are produced, the ratio of the amount of inosinic acid and hypoxanthine to the total amount of the above substances is defined as the K value, and the K value is defined. Quantitatively estimate the freshness of fish by measuring.

しかしながら、K値の測定では、各物質量の測定に化学反応を利用していることから、測定の準備に手間がかかり、反応が安定するまでに時間を要するという問題がある。さらに、化学反応のために、魚肉の一部をサンプルとして切り取らなければならず、衛生面を考えると、より非接触で非侵襲な方法が望まれる。 However, in the measurement of the K value, since a chemical reaction is used for measuring the amount of each substance, there is a problem that it takes time to prepare for the measurement and it takes time for the reaction to stabilize. Furthermore, for the chemical reaction, a part of the fish meat must be cut out as a sample, and from the viewpoint of hygiene, a more non-contact and non-invasive method is desired.

そこで、最近、食材の鮮度を短時間で、しかも非接触で推定する方法が提案されている(例えば、特許文献1、2参照)。 Therefore, recently, a method of estimating the freshness of a food material in a short time and without contact has been proposed (see, for example, Patent Documents 1 and 2).

特許文献1では、魚の水晶体に光を当て、その反射光をスペクトル分析する。これによって、魚の目の濁りに依存した変化を捉えることで、魚の鮮度を推定できることを示唆している。また、特許文献2では、魚肉の表面に光を当て、270nmの波長の光での反射率(言い換えると、吸光度)を計測することにより、魚肉の表面に付着した細菌数を推定している。これら特許文献1及び2の手法は、いずれも、上述したK値測定のような化学反応を利用しないため、短時間で測定が可能であり、また、非接触による計測であるため、衛生的にも優位である。 In Patent Document 1, light is applied to the crystalline lens of a fish, and the reflected light is spectrally analyzed. This suggests that the freshness of fish can be estimated by capturing changes that depend on the turbidity of the fish's eyes. Further, in Patent Document 2, the number of bacteria adhering to the surface of fish meat is estimated by shining light on the surface of fish meat and measuring the reflectance (in other words, absorbance) at light having a wavelength of 270 nm. Since none of these methods of Patent Documents 1 and 2 utilize a chemical reaction such as the above-mentioned K value measurement, the measurement can be performed in a short time, and since the measurement is performed by non-contact, it is hygienic. Is also superior.

しかしながら、上記特許文献1の手法では、魚の目の濁りに依存したスペクトルパワーの減衰を捉えて鮮度を推定しているが、目の濁りと鮮度との関係、スペクトルの変化状況、及び、その捉え方等について、具体的な記述がなく、鮮度推定としての有効性は不明である。 However, in the method of Patent Document 1, the freshness is estimated by capturing the attenuation of the spectral power depending on the turbidity of the eyes of the fish, but the relationship between the turbidity of the eyes and the freshness, the change state of the spectrum, and the method of capturing the same. There is no specific description about such things, and its effectiveness as a freshness estimation is unknown.

また、上記特許文献2の手法では、魚肉の表面に光を当て、270nm付近の波長域での反射率(言い換えると、吸光度)を観測することで、魚肉の表面に付着した微生物中のATP量を間接的に測定することで鮮度を推定するものである。基本的には、この手法は、肉や野菜など食する部分そのものの観測において優位であるが、甲殻類や魚などの場合は、表面の細菌数と中身の肉との関係付けがさらに必要であることから、魚全体の鮮度推定としての有効性は不明であると思われる。 Further, in the method of Patent Document 2, the amount of ATP in the microorganism attached to the surface of the fish meat is observed by irradiating the surface of the fish meat with light and observing the reflectance (in other words, the absorbance) in the wavelength range around 270 nm. The freshness is estimated by indirectly measuring. Basically, this method is superior in observing the edible parts such as meat and vegetables, but in the case of crustaceans and fish, it is necessary to further relate the number of bacteria on the surface to the meat inside. Therefore, it seems that the effectiveness of the whole fish as an estimate of freshness is unknown.

そこで、本発明は、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定する方法であって、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法及び鮮度推定装置を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention is a method for estimating the freshness of fish in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and can objectively estimate the freshness of fish as a whole with higher accuracy than before. It is an object of the present invention to provide a freshness estimation method and a freshness estimation device.

本発明者らは、鋭意研究を重ね、魚眼での吸光度スペクトルを調べたところ、315nm〜450nmの波長帯域において、魚全体の鮮度(死後経過時間)に依存して特徴的な形状が現れることを発見した。よって、そのような吸光度スペクトルにおける特徴的な形状を利用することで、高い精度で魚の鮮度を推定できるとの知見を得るに至った。 As a result of intensive studies and examination of the absorbance spectrum in the fisheye, the present inventors found that a characteristic shape appears in the wavelength band of 315 nm to 450 nm depending on the freshness (elapsed time after death) of the whole fish. I found. Therefore, it has been found that the freshness of fish can be estimated with high accuracy by using the characteristic shape in such an absorbance spectrum.

つまり、本発明の一形態に係る魚の鮮度推定方法は、魚の鮮度推定方法であって、315nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得ステップと、取得された吸光度スペクトルの形状を用いて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定ステップとを含む魚の鮮度推定方法である。 That is, the fish freshness estimation method according to one embodiment of the present invention is a fish freshness estimation method, and obtains an absorbance spectrum obtained by irradiating the fish eye with light containing all or part of the wavelength band of 315 nm to 450 nm. It is a fish freshness estimation method including a freshness estimation step of estimating the freshness of the fish by using the absorbance spectrum acquisition step to be performed and the shape of the acquired absorbance spectrum.

これにより、魚全体の鮮度(魚の死後経過時間)との関連性が高い波長帯域(315nm〜450nm)及び照射対象(魚眼)を用いて得られる吸光度スペクトルの形状に基づいて魚の鮮度が推定される。よって、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定する方法であって、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法が実現される。 As a result, the freshness of the fish is estimated based on the wavelength band (315 nm to 450 nm) that is highly related to the freshness of the whole fish (elapsed time after death of the fish) and the shape of the absorbance spectrum obtained by using the irradiation target (fisheye). To. Therefore, there is a method for estimating the freshness of fish in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and a method for estimating the freshness of fish that can objectively estimate the freshness of the whole fish with higher accuracy than before. It will be realized.

また、本発明の一形態に係る魚の鮮度推定方法は、魚の鮮度推定方法であって、315nm〜450nmの波長帯域における複数の互いに異なる波長の光それぞれを魚の眼に照射して得られる複数の吸光度を取得する吸光度取得ステップと、取得された複数の吸光度を用いて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定ステップとを含む魚の鮮度推定方法である。 Further, the fish freshness estimation method according to one embodiment of the present invention is a fish freshness estimation method, which is a method for estimating fish freshness, and is a plurality of absorbances obtained by irradiating a fish eye with light having a plurality of different wavelengths in a wavelength band of 315 nm to 450 nm. This is a method for estimating the freshness of a fish, which includes a step of acquiring the absorbance of the fish and a step of estimating the freshness of the fish using the obtained plurality of absorbances.

これにより、魚全体の鮮度(魚の死後経過時間)との関連性が高い波長帯域(315nm〜450nm)における複数の互いに異なる波長の光及び照射対象(魚眼)を用いて得られる吸光度(例えば吸光度の差、比等)に基づいて魚の鮮度が推定される。よって、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定する方法であって、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法が実現される。 As a result, the absorbance (for example, absorbance) obtained by using a plurality of light having different wavelengths in a wavelength band (315 nm to 450 nm) that is highly related to the freshness of the whole fish (elapsed time after death of the fish) and an irradiation target (fish eye). The freshness of the fish is estimated based on the difference, ratio, etc.). Therefore, there is a method for estimating the freshness of fish in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and a method for estimating the freshness of fish that can objectively estimate the freshness of the whole fish with higher accuracy than before. It will be realized.

ここで、前記鮮度推定ステップでは、410nm〜430nmの波長帯域に現れる吸光度のピーク値が、魚が腐敗した場合に魚が新鮮な場合と比べて高くなることに基づいて前記魚の鮮度を推定することとしてもよい。 Here, in the freshness estimation step, the freshness of the fish is estimated based on the fact that the peak value of the absorbance appearing in the wavelength band of 410 nm to 430 nm is higher when the fish is rotten than when the fish is fresh. May be.

これにより、410nm〜430nmに対応する吸光度のピーク値が新鮮な魚では小さい値になり、一方、新鮮でない魚では大きな値になるという特性を利用して、高い精度で魚の鮮度が推定される。 As a result, the freshness of the fish is estimated with high accuracy by utilizing the characteristic that the peak value of the absorbance corresponding to 410 nm to 430 nm becomes a small value in the fresh fish and a large value in the non-fresh fish.

また、前記鮮度推定ステップでは、315nm〜380nmの波長帯域の任意の波長での吸光度を、410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値から差し引いて得られる第1吸光度差が一定閾値より小さい場合に前記魚が新鮮であると推定することとしてもよい。 Further, in the freshness estimation step, when the first absorbance difference obtained by subtracting the absorbance at an arbitrary wavelength in the wavelength band of 315 nm to 380 nm from the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm is smaller than a certain threshold value. It may be presumed that the fish is fresh.

これにより、魚眼の吸光度スペクトルでは、315nm〜380nmの波長帯域の任意の波長での吸光度を、410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値から差し引いて得られる第1吸光度差が、新鮮な魚では小さい値になり、一方、新鮮でない魚では大きな値になるという特性を利用して、高い精度で魚の鮮度が推定される。 As a result, in the absorbance spectrum of the fish eye, the first absorbance difference obtained by subtracting the absorbance at an arbitrary wavelength in the wavelength band of 315 nm to 380 nm from the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm is fresh. The freshness of the fish is estimated with high accuracy by utilizing the characteristic that the value is small for fish and large for non-fresh fish.

また、前記鮮度推定ステップでは、450nm以上の波長帯域の任意の波長での吸光度を、410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値から差し引いて得られる第2吸光度差が一定閾値より小さい場合に前記魚が新鮮であると推定することとしてもよい。 Further, in the freshness estimation step, when the second absorbance difference obtained by subtracting the absorbance at an arbitrary wavelength in the wavelength band of 450 nm or more from the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm is smaller than a certain threshold value. It may be estimated that the fish is fresh.

これにより、魚眼の吸光度スペクトルでは、450nm以上(例えば450nm〜600nm等)の波長帯域の任意の波長での吸光度を、410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値から差し引いて得られる第2吸光度差が、新鮮な魚では小さい値になり、一方、新鮮でない魚では大きな値になるという特性を利用して、高い精度で魚の鮮度が推定される。 Thereby, in the absorbance spectrum of the fish eye, the absorbance at an arbitrary wavelength in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm, etc.) is subtracted from the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm. The freshness of the fish is estimated with high accuracy by utilizing the characteristic that the difference in absorbance is small for fresh fish and large for non-fresh fish.

また、前記吸光度スペクトル取得ステップでは、315nm〜380nmの波長帯域に加えて450nm以上の波長帯域を含む光を前記魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得し、前記鮮度推定ステップでは、前記吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度と、450nm以上の波長帯域での吸光度との差である第3吸光度差に基づいて、前記魚の鮮度を推定することとしてもよい。このとき前記鮮度推定ステップでは、前記第3吸光度差が一定の閾値以下である場合に前記魚は新鮮であり、前記第3吸光度差が前記一定の閾値よりも大きい別の閾値以上である場合に前記魚は新鮮でないと推定することとしてもよい。 Further, in the absorbance spectrum acquisition step, the absorbance spectrum obtained by irradiating the fish eye with light having a wavelength band of 450 nm or more in addition to the wavelength band of 315 nm to 380 nm is acquired, and in the freshness estimation step, the absorbance is obtained. The freshness of the fish may be estimated based on the third absorbance difference, which is the difference between the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more in the spectrum. At this time, in the freshness estimation step, when the third absorbance difference is equal to or less than a certain threshold value, the fish is fresh, and when the third absorbance difference is greater than or equal to another threshold value larger than the constant threshold value. It may be estimated that the fish is not fresh.

これにより、魚眼の吸光度スペクトルでは、315nm〜380nmの波長帯域での吸光度から、450nm以上(例えば450nm〜600nm等)の波長帯域での吸光度を差し引いて得られる第3吸光度差が、新鮮な魚では小さい値になり、一方、新鮮でない魚では大きな値になるという特性を利用して、高い精度で魚の鮮度が推定される。 As a result, in the absorbance spectrum of the fish eye, the third absorbance difference obtained by subtracting the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm) from the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm is the fresh fish. The freshness of the fish is estimated with high accuracy by utilizing the characteristic that the value becomes small in the case of, and the value becomes large in the case of unfresh fish.

また、前記吸光度スペクトル取得ステップでは、異なる波長の光を出射する複数の光源を用いることにより、前記吸光度スペクトルを取得することとしてもよい。 Further, in the absorbance spectrum acquisition step, the absorbance spectrum may be acquired by using a plurality of light sources that emit light having different wavelengths.

これにより、複数の光源を切り替えて魚眼に照射することで簡易に吸光度スペクトルを取得でき、魚眼に照射する光の波長をスイープさせたり複数の波長に分光させたりするための複雑な光学系が不要となる。 As a result, the absorbance spectrum can be easily obtained by switching a plurality of light sources and irradiating the fish eye, and a complicated optical system for sweeping the wavelength of the light irradiating the fish eye or splitting the light into a plurality of wavelengths. Is no longer needed.

また、前記吸光度スペクトル取得ステップでは、前記魚の眼球中の生体液を抽出し、抽出した眼球中の生体液に前記光を照射し、前記眼球中の生体液を透過した光を計測することにより、前記吸光度スペクトルを取得することとしてもよい。 Further, in the absorbance spectrum acquisition step, the biological fluid in the eyeball of the fish is extracted, the biological fluid in the extracted eyeball is irradiated with the light, and the light transmitted through the biological fluid in the eyeball is measured. The absorbance spectrum may be obtained.

これにより、魚の眼球中の生体液での光の透過特性を利用して、より精度の高い吸光度スペクトルを取得し、より高い精度で、魚の鮮度を推定することができる。 As a result, it is possible to obtain a more accurate absorbance spectrum by utilizing the light transmission characteristics of the biological fluid in the eyeball of the fish, and to estimate the freshness of the fish with higher accuracy.

また、前記吸光度スペクトル取得ステップは、分類用として、新鮮な魚と新鮮でない魚を含む複数の魚を対象として前記吸光度スペクトルを取得するステップと、鮮度推定用として、鮮度を推定する対象となる魚を対象として前記吸光度スペクトルを取得するステップとを含み、前記鮮度推定ステップは、前記吸光度スペクトル取得ステップにおいて分類用として取得された複数の前記吸光度スペクトルを、2つのクラスに分類するステップと、前記吸光度スペクトル取得ステップにおいて鮮度推定用として取得された前記吸光度スペクトルが、前記2つのクラスのいずれに属する吸光度スペクトルに類似するかを判定し、その判定の結果に基づいて、前記魚の鮮度を推定するステップとを含むこととしてもよい。 Further, the absorbance spectrum acquisition step is a step of acquiring the absorbance spectrum of a plurality of fish including fresh fish and non-fresh fish for classification, and a fish for which freshness is estimated for freshness estimation. Including the step of acquiring the absorbance spectrum for the subject, the freshness estimation step includes a step of classifying a plurality of the absorbance spectra acquired for classification in the absorbance spectrum acquisition step into two classes, and the absorbance. In the spectrum acquisition step, it is determined whether the absorbance spectrum acquired for freshness estimation is similar to the absorbance spectrum belonging to which of the two classes, and the freshness of the fish is estimated based on the result of the determination. May be included.

これにより、315nm〜450nmの波長帯域を含む魚眼の吸光度スペクトルは、新鮮な魚のものと新鮮でない魚のものの2種類に自動的にクラスタリングされるという特性を利用して、複雑な判定処理を用いることなく、高い精度で魚の鮮度が推定される。 As a result, a complicated determination process is used by utilizing the characteristic that the absorbance spectrum of the fisheye including the wavelength band of 315 nm to 450 nm is automatically clustered into two types, that of fresh fish and that of non-fresh fish. The freshness of the fish is estimated with high accuracy.

また、本発明の一形態に係る魚の鮮度推定装置は、魚の鮮度を推定する鮮度推定装置であって、315nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得部と、取得された吸光度スペクトルの形状を用いて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定部とを備える鮮度推定装置である。 Further, the fish freshness estimation device according to one embodiment of the present invention is a freshness estimation device for estimating the freshness of fish, and is obtained by irradiating the fish's eye with light containing all or part of the wavelength band of 315 nm to 450 nm. It is a freshness estimation device including an absorbance spectrum acquisition unit that acquires an absorbance spectrum and a freshness estimation unit that estimates the freshness of the fish using the shape of the acquired absorbance spectrum.

これにより、魚全体の鮮度(魚の死後経過時間)との関連性が高い波長帯域(315nm〜450nm)及び照射対象(魚眼)を用いて得られる吸光度スペクトルの形状に基づいて魚の鮮度が推定される。よって、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定することができ、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる。 As a result, the freshness of the fish is estimated based on the wavelength band (315 nm to 450 nm) that is highly related to the freshness of the whole fish (elapsed time after death of the fish) and the shape of the absorbance spectrum obtained by using the irradiation target (fisheye). To. Therefore, the freshness of the fish can be estimated in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and the freshness of the whole fish can be objectively estimated with higher accuracy than before.

ここで、さらに、前記光を魚の眼に照射し、前記眼における反射光又は透過光の強度を検出する分光光度計を備え、前記吸光度スペクトル取得部は、前記分光光度計で検出された反射光又は透過光の強度を用いて前記吸光度スペクトルを算出することにより、前記吸光度スペクトルを取得することとしてもよい。 Here, further, the fish eye is provided with a spectrophotometer that irradiates the fish eye and detects the intensity of the reflected light or the transmitted light in the eye, and the absorbance spectrum acquisition unit is the reflected light detected by the spectrophotometer. Alternatively, the absorbance spectrum may be obtained by calculating the absorbance spectrum using the intensity of transmitted light.

これにより、分光光度計を用いて対象の魚から吸光度スペクトルを取得できるので、鮮度を推定したい魚が与えられると、その場で、即座に、その魚の鮮度を推定することができる。 As a result, the absorbance spectrum can be obtained from the target fish using a spectrophotometer, so that when a fish whose freshness is to be estimated is given, the freshness of the fish can be estimated immediately on the spot.

また、前記分光光度計は、前記光を照射する対象となる魚の眼球中の生体液を吸い上げて保持するための着脱可能なスポイトを有し、前記スポイトは、吸い上げられた前記眼球中の生体液を溜めておく、石英で形成された液溜り部を有することとしてもよい。 Further, the spectrophotometer has a removable dropper for sucking up and holding the biological fluid in the eyeball of the fish to be irradiated with the light, and the dropper is the biological fluid in the sucked up eyeball. It may have a liquid pool portion made of quartz for storing the liquid.

これにより、鮮度を推定したい魚が与えられると、その場で、即座に、魚の眼球中の生体液での光の透過特性を利用して魚の鮮度を推定することができる。 As a result, when a fish whose freshness is to be estimated is given, the freshness of the fish can be estimated immediately on the spot by utilizing the light transmission characteristic of the biological fluid in the eyeball of the fish.

また、さらに、異なる波長の光を出射する複数の光源を有して前記複数の光源それぞれからの光を魚の眼に照射し、前記眼における反射光の強度を検出する反射強度測定器を備え、前記吸光度スペクトル取得部は、前記反射強度測定器で検出された反射光の強度を用いて前記吸光度スペクトルを算出することにより、前記吸光度スペクトルを取得することとしてもよい。 Further, it is provided with a reflection intensity measuring device having a plurality of light sources that emit light having different wavelengths, irradiating the fish eye with light from each of the plurality of light sources, and detecting the intensity of the reflected light in the eye. The absorbance spectrum acquisition unit may acquire the absorbance spectrum by calculating the absorbance spectrum using the intensity of the reflected light detected by the reflection intensity measuring device.

これにより、複数の光源を切り替えて魚眼に照射することで簡易に吸光度スペクトルを取得でき、魚眼に照射する光の波長をスイープさせたり複数の波長に分光させたりするための複雑な光学系が不要となる。 As a result, the absorbance spectrum can be easily obtained by switching a plurality of light sources and irradiating the fish eye, and a complicated optical system for sweeping the wavelength of the light irradiating the fish eye or splitting the light into a plurality of wavelengths. Is no longer needed.

また、本発明の一形態に係る魚の鮮度推定方法は、魚の鮮度推定方法であって、410nm〜430nmの波長帯域における一波長の光を魚の眼に照射して得られる吸光度を取得する吸光度取得ステップと、取得された吸光度を用いて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定ステップとを含む魚の鮮度推定方法である。 Further, the fish freshness estimation method according to one embodiment of the present invention is a fish freshness estimation method, and is an absorbance acquisition step of acquiring the absorbance obtained by irradiating the fish's eye with light of one wavelength in the wavelength band of 410 nm to 430 nm. This is a method for estimating the freshness of a fish, which comprises a freshness estimation step of estimating the freshness of the fish using the obtained absorbance.

これにより、魚全体の鮮度(魚の死後経過時間)との関連性が高い波長帯域(410nm〜430nm)における波長の光及び照射対象(魚眼)を用いて得られる吸光度に基づいて魚の鮮度が推定される。よって、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定する方法であって、魚の鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法が実現される。 As a result, the freshness of the fish is estimated based on the light having a wavelength in the wavelength band (410 nm to 430 nm) that is highly related to the freshness of the whole fish (elapsed time after the death of the fish) and the absorbance obtained by using the irradiation target (fisheye). Will be done. Therefore, a method for estimating the freshness of a fish in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and a method for estimating the freshness of a fish that can objectively estimate the freshness of a fish is realized.

また、本発明の一形態に係る魚の鮮度推定装置は、魚の鮮度を推定する鮮度推定装置であって、410nm〜430nmの波長帯域における一波長の光を魚の眼に照射して得られる吸光度を取得する吸光度取得部と、取得された吸光度を用いて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定部とを備える鮮度推定装置である。 Further, the fish freshness estimation device according to one embodiment of the present invention is a freshness estimation device for estimating the freshness of fish, and obtains the absorbance obtained by irradiating the fish eye with light of one wavelength in the wavelength band of 410 nm to 430 nm. It is a freshness estimation device including an absorbance acquisition unit for estimating the freshness of the fish and a freshness estimation unit for estimating the freshness of the fish using the acquired absorbance.

これにより、魚全体の鮮度(魚の死後経過時間)との関連性が高い波長帯域(410nm〜430nm)及び照射対象(魚眼)を用いて得られる吸光度に基づいて魚の鮮度が推定される。よって、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定することができ、魚全の鮮度を客観的に推定することができる。 As a result, the freshness of the fish is estimated based on the wavelength band (410 nm to 430 nm), which is highly related to the freshness of the whole fish (elapsed time after death of the fish), and the absorbance obtained by using the irradiation target (fisheye). Therefore, the freshness of the fish can be estimated in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and the freshness of the whole fish can be objectively estimated.

なお、上記鮮度推定方法及び鮮度推定装置の全般的又は具体的な態様は、システム、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なCD−ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、方法、装置、システム、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 The general or specific aspects of the freshness estimation method and the freshness estimation device may be realized by a recording medium such as a system, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM. It may be realized by any combination of a system, an integrated circuit, a computer program and a recording medium.

以下、本発明の一態様に係る魚の鮮度推定方法及び鮮度推定装置について、図面を参照しながら具体的に説明する。 Hereinafter, the fish freshness estimation method and the freshness estimation device according to one aspect of the present invention will be specifically described with reference to the drawings.

なお、以下で説明する実施の形態及びその変形例は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態及びその変形例で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 The embodiments and modifications thereof described below all show specific examples of the present invention. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, etc. shown in the following embodiments and modifications thereof are examples, and are not intended to limit the present invention. .. Further, among the components in the following embodiments, the components not described in the independent claims indicating the highest level concept are described as arbitrary components.

(実施の形態)
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
(Embodiment)
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施の形態における魚の鮮度推定装置10の構成を示す図である。この鮮度推定装置10は、魚の鮮度を推定する装置であり、分光光度計20及び端末装置30から構成される。なお、本図には、鮮度を推定する対象となる魚12も併せて図示されている。魚12は、眼の位置を調整することが可能な台(図示せず)等に設置されるのが好ましい。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a fish freshness estimation device 10 according to an embodiment of the present invention. The freshness estimation device 10 is a device for estimating the freshness of fish, and is composed of a spectrophotometer 20 and a terminal device 30. In this figure, the fish 12 for which the freshness is estimated is also shown. The fish 12 is preferably installed on a table (not shown) or the like in which the position of the eyes can be adjusted.

分光光度計20は、310nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚12の眼に照射し、その分光特性を計測する(反射光又は透過光の強度を検出する)測定器の一例であり、光源21、回折格子22、焦点レンズ23、集光レンズ24及び受光器25を備える。なお、図1には、反射光を検出するタイプの分光光度計20が示されている。 The spectrophotometer 20 is a measuring instrument that irradiates the eyes of the fish 12 with light containing all or part of the wavelength band of 310 nm to 450 nm and measures the spectral characteristics thereof (detects the intensity of reflected light or transmitted light). As an example, the light source 21, the diffraction grating 22, the focusing lens 23, the condensing lens 24, and the receiver 25 are provided. Note that FIG. 1 shows a spectrophotometer 20 of a type that detects reflected light.

光源21は、310nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を発する光源の一例であり、例えば、紫外領域から可視領域までの波長の光を発するキセノンフラッシュランプ等である。回折格子22は、光源21から発せられた光を単色光に分光する分光器である。焦点レンズ23は、回折格子22にて分光された光を集光して魚12の眼に照射するレンズである。集光レンズ24は、魚12の眼で反射した光を集光して受光器25に導くレンズである。受光器25は、集光レンズ24を通して入射された反射光の強度を検出する(光を電気信号に変換する)センサであり、例えば、光電子増倍管又はフォトダイオード等である。この分光光度計20によれば、駆動装置(図示せず)からの制御信号によって回折格子22の回折角を変化(スイープ)させることで、紫外領域から可視領域までの波長の光を魚12の眼に照射し、各波長における反射光の強度(つまり、分光特性)を出力することができる。 The light source 21 is an example of a light source that emits light including all or a part of a wavelength band of 310 nm to 450 nm, and is, for example, a xenon flash lamp that emits light having a wavelength from the ultraviolet region to the visible region. The diffraction grating 22 is a spectroscope that disperses the light emitted from the light source 21 into monochromatic light. The focal lens 23 is a lens that collects the light dispersed by the diffraction grating 22 and irradiates the eyes of the fish 12. The condenser lens 24 is a lens that collects the light reflected by the eyes of the fish 12 and guides it to the receiver 25. The receiver 25 is a sensor that detects the intensity of the reflected light incident through the condenser lens 24 (converts the light into an electric signal), and is, for example, a photomultiplier tube or a photodiode. According to the spectrophotometer 20, the light having a wavelength from the ultraviolet region to the visible region is emitted from the fish 12 by changing (sweeping) the diffraction angle of the diffraction grating 22 by a control signal from a driving device (not shown). It can irradiate the eye and output the intensity of reflected light (that is, spectral characteristics) at each wavelength.

なお、分光器として、回折格子22に代えて、プリズムが用いられてもよい。また、焦点レンズ23及び集光レンズ24は、任意の構成要素であり、なくてもよく、あるいは、ミラー等の他の光学系に置き換えられてもよい。また、単色光を魚12に照射する代わりに、310nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光(例えば、紫外領域から可視領域までの波長をもつ光)を魚12に照射し、反射又は透過した光を分光して検出することで、上記波長帯域における反射光又は透過光の強度を一括で検出してもよい。 As the spectroscope, a prism may be used instead of the diffraction grating 22. Further, the focal lens 23 and the condenser lens 24 are arbitrary components and may be omitted or replaced with another optical system such as a mirror. Further, instead of irradiating the fish 12 with monochromatic light, the fish 12 is irradiated with light containing all or part of the wavelength band of 310 nm to 450 nm (for example, light having a wavelength from the ultraviolet region to the visible region) and reflected. Alternatively, the intensity of the reflected light or the transmitted light in the above wavelength band may be collectively detected by dispersing and detecting the transmitted light.

端末装置30は、分光光度計20で得られた分光特性(反射光又は透過光の強度)を用いて魚12の鮮度を推定する処理を行う装置であり、吸光度スペクトル取得部31、鮮度推定部32及び出力部33を備える。 The terminal device 30 is a device that estimates the freshness of the fish 12 using the spectral characteristics (intensity of reflected light or transmitted light) obtained by the spectrophotometer 20, and is an absorbance spectrum acquisition unit 31 and a freshness estimation unit 31. 32 and an output unit 33 are provided.

吸光度スペクトル取得部31は、310nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚12の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得する処理部であり、本実施の形態では、分光光度計20から分光特性(反射光又は透過光の強度)を取得する通信インターフェースと、取得した分光特性から吸光度スペクトルを算出する演算処理部等で構成される。 The absorbance spectrum acquisition unit 31 is a processing unit that acquires the absorbance spectrum obtained by irradiating the eyes of the fish 12 with light containing all or part of the wavelength band of 310 nm to 450 nm. In the present embodiment, the absorbance spectrum acquisition unit 31 acquires the spectral light intensity. It is composed of a communication interface that acquires spectral characteristics (intensity of reflected light or transmitted light) from a total of 20, an arithmetic processing unit that calculates an absorbance spectrum from the acquired spectral characteristics, and the like.

より詳しくは、吸光度スペクトル取得部31は、分光光度計20から、波長ごとの反射光又は透過光の強度を受け取ると、以下の式1に従って、波長ごとの吸光度を算出することにより、吸光度スペクトルを算出する。 More specifically, when the absorbance spectrum acquisition unit 31 receives the intensity of the reflected light or the transmitted light for each wavelength from the spectrophotometer 20, the absorbance spectrum is calculated by calculating the absorbance for each wavelength according to the following formula 1. calculate.

A(r)=−log(I(r)/I(r)) 式1 A (r) =-log (I (r) / I 0 (r)) Equation 1

ここで、A(r)は、波長rにおける吸光度、I(r)は、波長rにおける反射光又は透過光の強度、I(r)は、波長rにおける入射光の強度である。なお、吸光度スペクトル取得部31は、上記式1に従って波長ごとの吸光度を算出する際に、入射光の強度I(r)については、予め内部に保持している値(使用する分光光度計20による入射光の強度)を用いる。 Here, A (r) is the absorbance at the wavelength r, I (r) is the intensity of the reflected light or the transmitted light at the wavelength r, and I 0 (r) is the intensity of the incident light at the wavelength r. When the absorbance spectrum acquisition unit 31 calculates the absorbance for each wavelength according to the above formula 1, the intensity I 0 (r) of the incident light is held inside in advance (the spectrophotometer 20 to be used). (Intensity of incident light) is used.

鮮度推定部32は、吸光度スペクトル取得部31で取得された吸光度スペクトルの形状を用いて魚12の鮮度を推定する処理部であり、演算処理部等で構成される。推定の具体例は、後述する。 The freshness estimation unit 32 is a processing unit that estimates the freshness of the fish 12 using the shape of the absorbance spectrum acquired by the absorbance spectrum acquisition unit 31, and is composed of an arithmetic processing unit and the like. Specific examples of estimation will be described later.

出力部33は、鮮度推定部32での推定の結果を出力する処理部であり、例えば、魚12が新鮮であるか、又は、新鮮でないかを表示する液晶ディスプレイ等である。なお、出力部33は、推定結果の表示においては、テキストだけでなく、図、色等を用いて推定結果を表示してもよいし、表示出力に代えて、あるいは、表示出力に加えて、音声により、あるいは、外部へのデータ出力により、推定結果を出力してもよい。 The output unit 33 is a processing unit that outputs the estimation result of the freshness estimation unit 32, and is, for example, a liquid crystal display that displays whether the fish 12 is fresh or not. In the display of the estimation result, the output unit 33 may display the estimation result using not only text but also figures, colors, etc., instead of the display output, or in addition to the display output. The estimation result may be output by voice or by data output to the outside.

なお、吸光度スペクトル取得部31及び鮮度推定部32は、専用の電子回路等によってハードウェア的に実現されてもよいし、プログラムを実行するプロセッサによってソフトウェア的に実現されてもよい。ソフトウェア的に実現される場合には、吸光度スペクトル取得部31及び鮮度推定部32は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プロセッサの作業領域としての揮発性メモリ、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによる制御の下で周辺回路との間で信号の授受を行う入出力インターフェース等を備えるコンピュータによって実現される。 The absorbance spectrum acquisition unit 31 and the freshness estimation unit 32 may be realized by hardware by a dedicated electronic circuit or the like, or by software by a processor that executes a program. When realized by software, the absorbance spectrum acquisition unit 31 and the freshness estimation unit 32 include a non-volatile memory in which the program is stored, a volatile memory as a working area of the processor, a processor that executes the program, and control by the processor. It is realized by a computer equipped with an input / output interface and the like that exchanges signals with and from peripheral circuits under the above.

図2は、図1に示される鮮度推定装置10の具現例を示す図である。ここでは、図1に示される端末装置30として、スマートフォン(多機能携帯電話機)14が採用されている。スマートフォン14で実行されるアプリ(アプリケーションプログラム)によって、吸光度スペクトル取得部31及び鮮度推定部32が実現されている。吸光度スペクトル取得部31は、有線又は無線の通信インターフェースを介して、分光光度計20から、魚12の眼における反射光又は透過光の波長ごとの強度を取得する。また、図2に示される分光光度計20は、集光レンズ24を通過した光を受光器25に導く反射板26を備え、これにより、小型携帯化されている。本図に示されるようなスマートフォン14及び小型携帯化された分光光度計20を用いることで、魚の販売店、家庭等で、その場で、簡単な操作で、客観的に、魚の鮮度を知ることができる。 FIG. 2 is a diagram showing a realization example of the freshness estimation device 10 shown in FIG. Here, a smartphone (multifunctional mobile phone) 14 is adopted as the terminal device 30 shown in FIG. The absorbance spectrum acquisition unit 31 and the freshness estimation unit 32 are realized by an application (application program) executed on the smartphone 14. The absorbance spectrum acquisition unit 31 acquires the intensity of each wavelength of reflected light or transmitted light in the eyes of the fish 12 from the spectrophotometer 20 via a wired or wireless communication interface. Further, the spectrophotometer 20 shown in FIG. 2 includes a reflector 26 that guides the light that has passed through the condensing lens 24 to the receiver 25, thereby making it compact and portable. By using the smartphone 14 and the compact portable spectrophotometer 20 as shown in this figure, it is possible to objectively know the freshness of fish at a fish store, at home, etc. on the spot with a simple operation. Can be done.

なお、本発明に係る鮮度推定装置10では、分光光度計20は、必須の構成要素ではない。分光光度計等を用いて算出された吸光度スペクトルが予め生成されている場合には、吸光度スペクトル取得部31は、そのように予め生成された吸光度スペクトルを取得してもよい。たとえば、吸光度スペクトル取得部31は、端末装置30に接続された補助記憶装置から、そこに格納された吸光度スペクトルを読み出すことで、吸光度スペクトルを取得してもよい。 In the freshness estimation device 10 according to the present invention, the spectrophotometer 20 is not an essential component. When the absorbance spectrum calculated by using a spectrophotometer or the like is generated in advance, the absorbance spectrum acquisition unit 31 may acquire the absorbance spectrum thus generated in advance. For example, the absorbance spectrum acquisition unit 31 may acquire the absorbance spectrum by reading the absorbance spectrum stored therein from the auxiliary storage device connected to the terminal device 30.

同様に、本発明に係る魚の鮮度推定装置10では、出力部33は、必須の構成要素ではない。鮮度推定部32での推定結果については、例えば、端末装置30と接続された外部装置がその推定結果を読み出して活用してもよい。 Similarly, in the fish freshness estimation device 10 according to the present invention, the output unit 33 is not an essential component. Regarding the estimation result by the freshness estimation unit 32, for example, an external device connected to the terminal device 30 may read out the estimation result and utilize it.

図3は、以上のように構成された本実施の形態における鮮度推定装置10の基本動作(つまり、魚の鮮度推定方法)を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing the basic operation of the freshness estimation device 10 (that is, the fish freshness estimation method) according to the present embodiment configured as described above.

まず、分光光度計20で、310nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚12の眼に照射する(計測ステップS10)。 First, the spectrophotometer 20 irradiates the eyes of the fish 12 with light including all or part of the wavelength band of 310 nm to 450 nm (measurement step S10).

吸光度スペクトル取得部31は、計測ステップS10での照射によって得られる波長ごとの反射光又は透過光の強度を分光光度計20から取得し、吸光度スペクトルを算出することにより、吸光度スペクトルを取得する(吸光度スペクトル取得ステップS11)。 The absorbance spectrum acquisition unit 31 acquires the intensity of the reflected light or transmitted light for each wavelength obtained by the irradiation in the measurement step S10 from the spectrophotometer 20, and acquires the absorbance spectrum by calculating the absorbance spectrum (absorbance). Spectrum acquisition step S11).

続いて、鮮度推定部32は、吸光度スペクトル取得部31で取得された吸光度スペクトルの形状を用いて魚12の鮮度を推定する(鮮度推定ステップS12)。具体的な推定方法は、後述する。 Subsequently, the freshness estimation unit 32 estimates the freshness of the fish 12 using the shape of the absorbance spectrum acquired by the absorbance spectrum acquisition unit 31 (freshness estimation step S12). The specific estimation method will be described later.

最後に、出力部33は、鮮度推定部32での推定の結果を表示する等して出力する(出力ステップS13)。 Finally, the output unit 33 outputs by displaying the estimation result of the freshness estimation unit 32 (output step S13).

なお、本発明に係る魚の鮮度推定方法では、分光光度計20による計測ステップ(S10)は必須ではない。たとえば、吸光度スペクトル取得部31は、端末装置30に接続された補助記憶装置から、そこに格納された吸光度スペクトルを読み出すことで、吸光度スペクトルを取得してもよい。 In the fish freshness estimation method according to the present invention, the measurement step (S10) by the spectrophotometer 20 is not essential. For example, the absorbance spectrum acquisition unit 31 may acquire the absorbance spectrum by reading the absorbance spectrum stored therein from the auxiliary storage device connected to the terminal device 30.

同様に、本発明に係る魚の鮮度推定方法では、出力部33による出力ステップ(S13)も必須ではない。たとえば、鮮度推定部32での推定結果は、端末装置30と接続された外部装置によって読み出され、活用されてもよい。 Similarly, in the fish freshness estimation method according to the present invention, the output step (S13) by the output unit 33 is not essential. For example, the estimation result by the freshness estimation unit 32 may be read out by an external device connected to the terminal device 30 and utilized.

(鮮度の推定例1)
次に、本実施の形態における鮮度推定装置10による鮮度の推定例1として、410nmから430nmの波長帯域における吸光度スペクトルのピークが魚の死後の時間経過とともに増加することに基づいて魚の鮮度を推定する方法を説明する。
(Estimation example of freshness 1)
Next, as an example 1 of estimating the freshness by the freshness estimation device 10 in the present embodiment, a method of estimating the freshness of a fish based on the fact that the peak of the absorbance spectrum in the wavelength band of 410 nm to 430 nm increases with the passage of time after the death of the fish. Will be explained.

図4は、鮮度の推定例1で用いられる吸光度スペクトル(250nm〜600nmの波長帯域)を示す図である。図4に示す吸光度スペクトルの縦軸(吸光度:units)は、吸光度(入力する光の強度と、透過光強度(或いは反射光強度)との比を1から引いたもの)を対数軸で表したものである。ここでは、ウグイの魚眼における角膜と水晶体の間に存在するジェル状の液体(以後、この液体を「眼球中の生体液」という)について実測で得られた吸光度スペクトルが示されている。なお、ウグイは、コイ目コイ科ウグイ亜科に分類される魚である。ここには、ウグイの死後から36時間後までをおよそ6時間おき(6、12、18、24、30、36hr)に観測された吸光度スペクトルが重ねて表示されている。この実験では、6時間おきにウグイの魚眼から眼球中の生体液のみを注射器にて抽出し、5000rpmの回転速度にて30分間、遠心分離機にかけた後、その上澄み液を1mm×1cmのセル内に入れ、分光光度計20を用いて、250nm〜600nmの光を照射し、得られた上澄み液での透過光の強度から吸光度スペクトルを算出している。なお、魚眼に対して光を照射してその反射光の強度に基づいて吸光度スペクトルを算出しても同じ傾向を有する結果が得られると予想される。 FIG. 4 is a diagram showing an absorbance spectrum (wavelength band of 250 nm to 600 nm) used in estimation example 1 of freshness. The vertical axis (absorbance: units) of the absorbance spectrum shown in FIG. 4 represents the absorbance (the ratio of the intensity of input light to the intensity of transmitted light (or the intensity of reflected light) subtracted from 1) on the logarithmic axis. It is a thing. Here, the absorbance spectrum obtained by actual measurement is shown for a gel-like liquid existing between the cornea and the crystalline lens in the fish eye of Japanese dace (hereinafter, this liquid is referred to as "biofluid in the eyeball"). Dace is a fish classified into the subfamily Cyprinidae, Cyprinidae. Here, the absorbance spectra observed at intervals of about 6 hours (6, 12, 18, 24, 30, 36 hr) from the time after the death of the dace to 36 hours are superimposed. In this experiment, only the biological fluid in the eyeball was extracted from the fish eye of Ugui every 6 hours with a injector, centrifuged at a rotation speed of 5000 rpm for 30 minutes, and then the supernatant was 1 mm × 1 cm. It is placed in a cell, irradiated with light of 250 nm to 600 nm using a spectrophotometer 20, and the absorbance spectrum is calculated from the intensity of transmitted light in the obtained supernatant. It is expected that the same tendency can be obtained even if the fisheye is irradiated with light and the absorbance spectrum is calculated based on the intensity of the reflected light.

この実験結果から分かるように、新鮮な状態にあるウグイ(ウグイの死後から、ウグイが腐敗すると予想される死後18時間までのウグイ)の吸光度スペクトルでは、410nmから430nmにおけるピークは低いが、24時間以降のウグイの吸光度スペクトルでは、410nmから430nmにおいて高いピークを示している。従って、410nmから430nmの吸光度と、それ以外の安定している(つまり波長変化に対する吸光度変化があまりない)波長帯(例えば315nmから380nmの波長帯)の吸光度との差又は比を算出し、その算出した値の大きさと一定値(閾値)とを比較して、その比較結果の大小により魚が新鮮であるか腐敗しているかを判断することが可能となる。判断の一具体例として、例えば吸光度スペクトルのピークが存在する410nmから430nmの波長帯域における吸光度のピーク値(例えば最大値)と315nmから380nmの波長帯域における吸光度の最大値との差が、閾値(例えば0.2)未満であれば魚が新鮮であり、その閾値以上であれば魚が新鮮ではない(つまり魚が腐敗している)と判断してもよい。 As can be seen from the results of this experiment, the absorbance spectrum of the fresh dace (dace from the death of the dace to 18 hours after the death when the dace is expected to rot) shows a low peak at 410 nm to 430 nm, but 24 hours. Subsequent absorbance spectra of Japanese dace show high peaks at 410 nm to 430 nm. Therefore, the difference or ratio between the absorbance at 410 nm to 430 nm and the absorbance at other stable (that is, the absorbance change with respect to the wavelength change) wavelength band (for example, the wavelength band from 315 nm to 380 nm) is calculated. It is possible to compare the size of the calculated value with a constant value (threshold value) and determine whether the fish is fresh or rotten based on the magnitude of the comparison result. As a specific example of the judgment, for example, the difference between the peak value of absorbance (for example, the maximum value) in the wavelength band of 410 nm to 430 nm in which the peak of the absorbance spectrum exists and the maximum value of absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm is the threshold value ( For example, if it is less than 0.2), it may be judged that the fish is fresh, and if it is more than the threshold value, it may be judged that the fish is not fresh (that is, the fish is rotten).

なお、ウグイが新鮮な状態にあるか否かをウグイの死後18時間を超えるか否かで判断した根拠は、次の通りである。 The grounds for determining whether or not the dace is in a fresh state based on whether or not it exceeds 18 hours after the death of the dace are as follows.

図5は、常温20度の気温環境下で放置したウグイの死後の時間経過(横軸)と腐敗状況を示す硬直指数(縦軸:hardness(N))との関係を示す実験結果である。この実験では、hardnessテスターを使用した。hardnessテスターは、円錐形の先を魚体の筋肉部分に押し当て、その弾力性から魚の硬直度合い(硬直指数)を測る機器である。hardnessテスターで得られる硬直度合い(硬直指数)の単位は、ニュートン(N)である。非特許文献1(“Freshness assessment of cultured see breamby chemical physical and sensory methods” C Alasalver etc. Food chemistry 72 (2001) 33〜40pp)によると、一般的な鮮度指標である上述したK値と比較すると、K値を用いて腐敗したと判断される状況に相当する硬直指数は、およそ5Nであると記載されている。 FIG. 5 is an experimental result showing the relationship between the time lapse (horizontal axis) after death of Japanese dace left in a temperature environment of 20 ° C. and the rigidity index (vertical axis: hardness (N)) indicating the state of putrefaction. A hardness tester was used in this experiment. The hardness tester is a device that measures the degree of rigidity (rigidity index) of a fish from its elasticity by pressing the tip of a cone against the muscle part of the fish body. The unit of the degree of rigidity (rigidity index) obtained by the hardness tester is Newton (N). Non-Patent Document 1 (“Fresheness assessment of cultured seed bleamby chemical and sensory methods” C Alassalver etc. Food Chemistry 72 (2001) It is stated that the stiffness index corresponding to the situation determined to be rotten using the K value is approximately 5N.

図5では、魚体の中央部分の3箇所の魚の筋肉に対して硬直指数を調べた平均値がプロットされている。魚は、死後の時間が経つにつれて筋肉が硬直してくるため、硬直指数(hardness(N))は減少してくるが、経験的に腐敗したといわれる硬直指数5Nの値を示した時間は18時間であった。よって、常温でのウグイの腐敗時間は、死後18時間付近であろうと思われる。この実験結果に基づいて、死後18時間までのウグイは新鮮であり、死後18時間を超えるウグイは新鮮でないと判断した。 In FIG. 5, the average value obtained by examining the rigidity index is plotted for the muscles of three fish in the central part of the fish body. The muscles of fish become stiff as time passes after death, so the stiffness index (hardness (N)) decreases, but the time when the value of the stiffness index 5N, which is said to be empirically decomposed, is 18 It was time. Therefore, it seems that the decay time of Japanese dace at room temperature is around 18 hours after death. Based on the results of this experiment, it was determined that dace up to 18 hours after death was fresh, and dace over 18 hours after death was not fresh.

以上説明した鮮度推定装置10における魚の鮮度の推定に係る動作は、より具体的には、図6のフローチャートに示される通りである。図6は、鮮度の推定例1における鮮度推定部32の動作(つまり、魚の鮮度推定方法)を示すフローチャートである。 More specifically, the operation related to the estimation of the freshness of the fish in the freshness estimation device 10 described above is as shown in the flowchart of FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the freshness estimation unit 32 (that is, the method for estimating the freshness of fish) in the freshness estimation example 1.

鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度の最大値X1を算出する(S20)。また、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値としての最大値X2を算出する(S21)。 The freshness estimation unit 32 calculates the maximum value X1 of the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm in the absorbance spectrum (S20). Further, the freshness estimation unit 32 calculates the maximum value X2 as the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm in the absorbance spectrum (S21).

そして、鮮度推定部32は、両最大値の差である第1吸光度差と閾値(例えば0.2)とを比較し(S22)、差が閾値より小さい場合に(S22でYes)、魚は新鮮であると判断(つまり推定)し(S23)、一方、差が閾値以上である場合に(S22でNo)、魚は新鮮でないと判断(推定)する(S24)。この第1吸光度差は、410nm〜430nmの吸光度のピーク値(例えば最大値)から、315nm〜380nmの吸光度の値(例えば最大値等)を差し引いて得られる値である。 Then, the freshness estimation unit 32 compares the first absorbance difference, which is the difference between the two maximum values, with the threshold value (for example, 0.2) (S22), and when the difference is smaller than the threshold value (Yes in S22), the fish It is determined (that is, estimated) that the fish is fresh (S23), while if the difference is equal to or greater than the threshold value (No in S22), the fish is determined (estimated) that it is not fresh (S24). This first absorbance difference is a value obtained by subtracting the absorbance value of 315 nm to 380 nm (for example, the maximum value) from the peak value of the absorbance of 410 nm to 430 nm (for example, the maximum value).

以上のように、本実施の形態における鮮度推定装置10及び鮮度推定方法によれば、吸光度スペクトル取得部31によって、315nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルが取得され、鮮度推定部32によって、410nmから430nmの波長帯の吸光度と、それ以外の安定している315nm〜380nmの波長帯の吸光度との差又は比を算出し、例えばその値の大きさが一定値(閾値)未満であれば魚が新鮮であり、閾値以上であれば腐敗していると判定する。なお、410nmから430nmの波長帯の吸光度は、例えばその波長帯の吸光度の最大値であり、また、それ以外の安定している315nm〜380nmの波長帯の吸光度は、例えばその波長帯の最大値であり、最大値の代わりに最小値、波長帯域内の平均値等でもよい。 As described above, according to the freshness estimation device 10 and the freshness estimation method in the present embodiment, the absorbance spectrum acquisition unit 31 irradiates the fish eye with light containing all or part of the wavelength band of 315 nm to 450 nm. The obtained absorbance spectrum is acquired, and the freshness estimation unit 32 calculates the difference or ratio between the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm and the absorbance in the other stable wavelength band of 315 nm to 380 nm, for example. If the magnitude of the value is less than a certain value (threshold), the fish is judged to be fresh, and if it is more than the threshold, it is judged to be rotten. The absorbance in the wavelength band from 410 nm to 430 nm is, for example, the maximum value of the absorbance in the wavelength band, and the absorbance in the other stable wavelength band of 315 nm to 380 nm is, for example, the maximum value in the wavelength band. The minimum value, the average value within the wavelength band, and the like may be used instead of the maximum value.

これにより、魚全体の鮮度(魚の死後経過時間)との関連性が高い波長帯域(315nm〜450nm)及び照射対象(魚眼)を用いて得られる吸光度スペクトルの形状に基づいて魚の鮮度が推定される。よって、短時間で、かつ、非接触及び非侵襲で魚の鮮度を推定することができ、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度が客観的に推定される。 As a result, the freshness of the fish is estimated based on the wavelength band (315 nm to 450 nm) that is highly related to the freshness of the whole fish (elapsed time after death of the fish) and the shape of the absorbance spectrum obtained by using the irradiation target (fisheye). To. Therefore, the freshness of the fish can be estimated in a short time and in a non-contact and non-invasive manner, and the freshness of the fish as a whole can be objectively estimated with higher accuracy than before.

なお、上記鮮度の推定例1では、1種類の閾値(第1閾値)を用いて魚の鮮度が推定されたが、複数の閾値を用いてもよい。たとえば、魚の種類、及び、魚の保存状態ごとに、図4に示されるような吸光度スペクトルを取得し、新鮮な魚と新鮮でない魚を区別するための、上述した各波長帯域(410〜430nm、315〜380nm)の吸光度についての差又は比についての閾値を定めておき、それらの閾値を図7に示される閾値テーブル32aのように登録し、鮮度推定部32に保持させておく。そして、鮮度推定部32は、ユーザから、鮮度推定の対象となる魚の種類、及び、その魚の保存状態の入力を受け付けると、閾値テーブル32aを参照することで、受け付けた魚の種類及び保存状態に対応する閾値を読み出し、読み出した閾値を用いて魚の鮮度を推定する。これにより、魚の種類及び保存状態を考慮したより精度の高い鮮度推定ができる。 In the freshness estimation example 1, the freshness of the fish is estimated using one type of threshold value (first threshold value), but a plurality of threshold values may be used. For example, each of the above-mentioned wavelength bands (410 to 430 nm, 315) for obtaining the absorbance spectrum as shown in FIG. 4 for each type of fish and the storage state of the fish and distinguishing between fresh fish and non-fresh fish. Threshold values for the difference or ratio for the absorbance (up to 380 nm) are set, and the threshold values are registered as in the threshold table 32a shown in FIG. 7 and held by the freshness estimation unit 32. Then, when the freshness estimation unit 32 receives input from the user about the type of fish to be estimated for freshness and the storage state of the fish, the freshness estimation unit 32 corresponds to the received fish type and storage state by referring to the threshold table 32a. The threshold value to be used is read out, and the freshness of the fish is estimated using the read threshold value. This makes it possible to estimate the freshness with higher accuracy in consideration of the type of fish and the storage state.

なお、スペクトルのピークが存在する410nm〜430nm以外の安定している(つまり波長変化に対する吸光度変化があまりない)波長帯としては、上述した315nmから380nmの波長帯以外にも、例えば450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯がある。従って、410nm〜430nmの波長帯における吸光度と、450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯における吸光度との差又は比の値の大小により魚の新鮮度を推定してもよい。また、その差又は比の値と、予め定めた閾値との比較結果の大小により魚が新鮮であるか否かを判断してもよい。なお、450nm以上においては600nm以上(例えば可視領域を超えた赤外領域の1000nmまで)においても同様に安定的であると予想し得る。450nm以上の波長帯の吸光度を用いた動作例を図8のフローチャートに示す。図8は、鮮度の推定例1における鮮度推定部32の他の動作例を示すフローチャートである。同図に示すように、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域での吸光度の最大値X1を算出する(S20a)。また、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける410nm〜430nmの波長帯域での吸光度の最大値X2を算出する(S21a)。そして、鮮度推定部32は、両最大値の差である第2吸光度差と閾値(例えば0.3)とを比較し(S22a)、差が閾値より小さい場合に(S22aでYes)、魚は新鮮であると判断(つまり推定)し(S23a)、一方、差が閾値以上である場合に(S22aでNo)、魚は新鮮でないと判断(推定)する(S24a)。この場合の第2吸光度差は、410nm〜430nmの吸光度のピーク値(例えば最大値)から、450nm以上の波長帯での吸光度の値(例えば450nm〜600nmにおける最大値等)を差し引いて得られる値である。この場合に鮮度推定部32が保持する閾値テーブルは、例えば図9に示す閾値テーブル32bのようになる。 In addition to the above-mentioned wavelength band of 315 nm to 380 nm, the stable wavelength band other than 410 nm to 430 nm in which the peak of the spectrum exists (that is, there is not much change in absorbance with respect to the wavelength change) is, for example, 450 nm or more (for example). There is a wavelength band (450 nm to 600 nm). Therefore, the freshness of the fish may be estimated from the magnitude of the difference or ratio between the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm). Further, it may be determined whether or not the fish is fresh based on the magnitude of the comparison result between the value of the difference or the ratio and the predetermined threshold value. In addition, at 450 nm or more, it can be expected to be similarly stable at 600 nm or more (for example, up to 1000 nm in the infrared region beyond the visible region). An operation example using the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more is shown in the flowchart of FIG. FIG. 8 is a flowchart showing another operation example of the freshness estimation unit 32 in the freshness estimation example 1. As shown in the figure, the freshness estimation unit 32 calculates the maximum value X1 of the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm) in the absorbance spectrum (S20a). In addition, the freshness estimation unit 32 calculates the maximum value X2 of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm in the absorbance spectrum (S21a). Then, the freshness estimation unit 32 compares the second absorbance difference, which is the difference between the two maximum values, with the threshold value (for example, 0.3) (S22a), and when the difference is smaller than the threshold value (Yes in S22a), the fish It is determined (that is, estimated) that the fish is fresh (S23a), while if the difference is equal to or greater than the threshold value (No in S22a), the fish is determined (estimated) that it is not fresh (S24a). The second absorbance difference in this case is a value obtained by subtracting the absorbance value in the wavelength band of 450 nm or more (for example, the maximum value in 450 nm to 600 nm) from the peak value of the absorbance in the range of 410 nm to 430 nm (for example, the maximum value). Is. In this case, the threshold table held by the freshness estimation unit 32 is, for example, the threshold table 32b shown in FIG.

(鮮度の推定例2)
次に、本実施の形態における鮮度推定装置10による鮮度の推定例2として、吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度と450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域での吸光度との差である第3吸光度差に基づいて魚の鮮度を推定する方法を説明する。
(Estimation example of freshness 2)
Next, as Example 2 of freshness estimation by the freshness estimation device 10 in the present embodiment, the difference between the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm) in the absorbance spectrum. A method of estimating the freshness of fish based on the third absorbance difference is described.

図4に示す吸光度スペクトルによれば、腐敗する(新鮮でなくなる)前である18時間以前のスペクトルと、腐敗すると予想される18時間を超えた24時間以降のスペクトルとを比較すると、全体的に腐敗後の吸光度が高くなっている。特に、紫外領域である315nm〜380nmの波長帯域の吸光度は、450nm以上の波長帯域に比べて、腐敗前後の差が大きくなっていることが分かる。 According to the absorbance spectrum shown in FIG. 4, a comparison between the spectrum before 18 hours before putrefaction (not fresh) and the spectrum after 24 hours beyond the expected putrefaction of 18 hours is compared, and overall. The absorbance after putrefaction is high. In particular, it can be seen that the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm, which is the ultraviolet region, has a larger difference before and after decay than in the wavelength band of 450 nm or more.

以上の知見に基づいて、この鮮度の推定例2では、まず、吸光度スペクトル取得部31は、315nm〜380nmの波長帯域に加えて450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域を含む光を魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得する。そして、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度と、450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域での吸光度との差である第3吸光度差に基づいて、魚の鮮度を推定する。より詳しくは、鮮度推定部32は、第3吸光度差が一定閾値(閾値A)以下である場合に魚は新鮮であり、第3吸光度差が、その一定閾値よりも大きい別の閾値(閾値B)以上である場合に魚は新鮮でないと推定する。 Based on the above findings, in the freshness estimation example 2, first, the absorbance spectrum acquisition unit 31 emits light having a wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm) in addition to the wavelength band of 315 nm to 380 nm. The absorbance spectrum obtained by irradiating the light is obtained. Then, the freshness estimation unit 32 is based on the third absorbance difference, which is the difference between the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm in the absorbance spectrum and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm). Estimate freshness. More specifically, the freshness estimation unit 32 determines that the fish is fresh when the third absorbance difference is equal to or less than a certain threshold value (threshold value A), and another threshold value (threshold value B) in which the third absorbance difference is larger than the constant threshold value. ) If it is above, it is estimated that the fish is not fresh.

より具体的には、図10のフローチャートに示される通りである。図10は、鮮度の推定例2における端末装置30の動作例(つまり、魚の鮮度推定方法)を示すフローチャートである。まず、吸光度スペクトル取得部31は、315nm〜380nmの波長帯域に加えて450nm〜600nmの波長帯域を含む光を魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得する(S50)。 More specifically, it is as shown in the flowchart of FIG. FIG. 10 is a flowchart showing an operation example (that is, a method for estimating freshness of fish) of the terminal device 30 in the estimation example 2 of freshness. First, the absorbance spectrum acquisition unit 31 acquires an absorbance spectrum obtained by irradiating a fish eye with light having a wavelength band of 450 nm to 600 nm in addition to a wavelength band of 315 nm to 380 nm (S50).

そして、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度A(315〜380)から、450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域での吸光度A(450〜600)を差し引くことで、両吸光度Aの差である第3吸光度差を算出する(S51)。 Then, the freshness estimation unit 32 subtracts the absorbance A (450 to 600) in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm) from the absorbance A (315 to 380) in the wavelength band of 315 nm to 380 nm in the absorbance spectrum. Therefore, the third absorbance difference, which is the difference between the two absorbances A, is calculated (S51).

さらに、鮮度推定部32は、第3吸光度差と閾値A(例えば、0.2)及び閾値B(例えば、0.25)と比較する(S52)。その結果、第3吸光度差が閾値A(例えば、0.2)以下である場合(第3吸光度差≦閾値A)に魚は新鮮であり(S53)、第3吸光度差が閾値A(例えば、0.2)より大きく閾値B(0.25)より小さい場合(閾値A<第3吸光度差<閾値B)に魚は腐敗の疑いがあり(S54)、第3吸光度差が閾値B以上である場合(閾値B≦第3吸光度差)に魚は新鮮でないと推定する(S55)。 Further, the freshness estimation unit 32 compares the third absorbance difference with the threshold value A (for example, 0.2) and the threshold value B (for example, 0.25) (S52). As a result, when the third absorbance difference is less than or equal to the threshold value A (for example, 0.2) (third absorbance difference ≤ threshold value A), the fish is fresh (S53), and the third absorbance difference is the threshold value A (for example, 0.2). If it is larger than 0.2) and smaller than the threshold value B (0.25) (threshold value A <third absorbance difference <threshold value B), the fish is suspected to be rotten (S54), and the third absorbance difference is equal to or greater than the threshold value B. In the case (threshold value B ≤ third absorbance difference), it is estimated that the fish is not fresh (S55).

以上のように、鮮度の推定例2では、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度と、450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域での吸光度との差である第3吸光度差が閾値A以下である場合に魚は新鮮であり、第3吸光度差が閾値B以上である場合に魚は新鮮でないと推定する。 As described above, in the freshness estimation example 2, the freshness estimation unit 32 determines the difference between the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm in the absorbance spectrum and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm). It is estimated that the fish is fresh when a certain third absorbance difference is equal to or less than the threshold value A, and the fish is not fresh when the third absorbance difference is equal to or greater than the threshold value B.

これにより、魚眼の吸光度スペクトルでは、315nm〜380nmの波長帯域での吸光度と450nm以上(例えば450nm〜600nm)の波長帯域での吸光度との差である第3吸光度差が、新鮮な魚では小さい値になり、一方、新鮮でない魚では大きな値になるという特性を利用して、高い精度で魚の鮮度が推定される。 As a result, in the absorbance spectrum of fish eyes, the third absorbance difference, which is the difference between the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more (for example, 450 nm to 600 nm), is small in fresh fish. The freshness of the fish is estimated with high accuracy by taking advantage of the characteristic that it becomes a value, while it becomes a large value for non-fresh fish.

なお、上記鮮度の推定例2では、1組の閾値(一定の閾値である閾値Aと、別の閾値である閾値B)を用いて魚の鮮度が推定されたが、複数組の閾値を用いてもよい。たとえば、魚の種類、及び、魚の保存状態ごとに、図4に示されるような吸光度スペクトルを取得し、新鮮な魚と新鮮でない魚を区別するための、第3吸光度差の閾値の組を決定しておき、それら複数組の閾値を図11に示される閾値テーブル32cのように登録し、鮮度推定部32に保持させておく。そして、鮮度推定部32は、ユーザから、鮮度推定の対象となる魚の種類、及び、その魚の保存状態の入力を受け付けると、閾値テーブル32cを参照することで、受け付けた魚の種類及び保存状態に対応する閾値の組を読み出し、読み出した閾値の組を用いて魚の鮮度を推定する。これにより、魚の種類及び保存状態を考慮したより精度の高い鮮度推定ができる。 In the freshness estimation example 2, the freshness of the fish was estimated using one set of threshold values (a constant threshold value A and another threshold value B), but a plurality of sets of threshold values were used. May be good. For example, the absorbance spectrum as shown in FIG. 4 is acquired for each type of fish and the storage state of the fish, and a set of a third threshold value for the absorbance difference for distinguishing between fresh fish and non-fresh fish is determined. Then, the plurality of sets of threshold values are registered as in the threshold value table 32c shown in FIG. 11 and held in the freshness estimation unit 32. Then, when the freshness estimation unit 32 receives input from the user about the type of fish to be estimated for freshness and the storage state of the fish, the freshness estimation unit 32 corresponds to the received fish type and storage state by referring to the threshold table 32c. The set of threshold values to be used is read out, and the freshness of the fish is estimated using the set of the read threshold values. This makes it possible to estimate the freshness with higher accuracy in consideration of the type of fish and the storage state.

(変形例1)
次に、上記実施の形態の変形例1について、説明する。本変形例では、異なる波長の光を出射する複数の光源(単色光の複数の光源)を用いることにより吸光度スペクトルを取得する。
(Modification example 1)
Next, a modification 1 of the above embodiment will be described. In this modification, the absorbance spectrum is acquired by using a plurality of light sources (a plurality of light sources of monochromatic light) that emit light having different wavelengths.

上記実施の形態では、光源21からの光を、回折角を変化させながら回折格子22で分光することで、紫外領域あるいは紫外領域から可視領域にわたる連続的な吸光度スペクトルを取得し、その吸光度スペクトルの形状を用いて、魚の鮮度を推定した。しかしながら、上記鮮度の推定例1、2では、少なくとも2箇所の波長帯域における吸光度がわかれば、吸光度の差又は比の大小を算出し、魚の鮮度を推定できる。例えば、鮮度の推定例1のように吸光度のピークの部分とピーク以外のなだらかな部分(安定している部分)との差からピークが他の部分と比べてどれだけ突出しているかという度合いの大小を判断して魚の鮮度を推定できる。また、例えば、鮮度の推定例2のように2つの異なる波長帯それぞれで安定している部分(つまり波長変化に対する吸光度変化が比較的少ない部分)における吸光度の差の大小を判断して魚の鮮度を推定できる。 In the above embodiment, the light from the light source 21 is separated by the diffraction grating 22 while changing the diffraction angle to obtain a continuous absorbance spectrum from the ultraviolet region or the ultraviolet region to the visible region, and the absorbance spectrum of the ultraviolet region is obtained. The shape was used to estimate the freshness of the fish. However, in the freshness estimation examples 1 and 2, if the absorbances in at least two wavelength bands are known, the difference in absorbance or the magnitude of the ratio can be calculated to estimate the freshness of the fish. For example, as in Estimated Example 1 of freshness, the degree of how much the peak protrudes from the other part due to the difference between the peak part of the absorbance and the gentle part (stable part) other than the peak. The freshness of the fish can be estimated by judging. Further, for example, the freshness of the fish is determined by determining the magnitude of the difference in absorbance in the portion stable in each of the two different wavelength bands (that is, the portion where the change in absorbance with respect to the wavelength change is relatively small) as in Example 2 of estimating freshness. Can be estimated.

そこで、本変形例では、上述した分光光度計20の代わりに反射強度測定器20aを利用することで、異なる波長の光を出射する複数の光源(単色光の複数の光源)を用いて簡易に2つの波長の吸光度を取得し、魚の鮮度を推定する。 Therefore, in this modification, by using the reflection intensity measuring device 20a instead of the spectrophotometer 20 described above, a plurality of light sources (a plurality of light sources of monochromatic light) that emit light of different wavelengths can be easily used. The absorbance of the two wavelengths is obtained to estimate the freshness of the fish.

図12は、本変形例における反射強度測定器20aの構成を示す図である。この反射強度測定器20aは、図1に示される上記実施の形態における分光光度計20の光源21及び回折格子22に代えて、光源21a及び光源21bと選択器27とが備えられている。反射強度測定器20aは、分光光度計20を変形したものであり、端末装置30とのインターフェースについては分光光度計20と同様である。以下、反射強度測定器20aにおいて、上述した分光光度計20と同一の構成要素には同一の符号を付けて説明を省略し、異なる点を中心に説明する。 FIG. 12 is a diagram showing the configuration of the reflection intensity measuring device 20a in this modified example. The reflection intensity measuring device 20a is provided with a light source 21a, a light source 21b, and a selector 27 in place of the light source 21 and the diffraction grating 22 of the spectrophotometer 20 in the above embodiment shown in FIG. The reflection intensity measuring device 20a is a modification of the spectrophotometer 20, and the interface with the terminal device 30 is the same as that of the spectrophotometer 20. Hereinafter, in the reflection intensity measuring device 20a, the same components as those of the spectrophotometer 20 described above are designated by the same reference numerals, the description thereof will be omitted, and the differences will be mainly described.

2つの光源21a、21bは、異なる波長の光を出射する複数の光源(単色光の複数の光源)である。選択器27は、2つの光源21a、21bから出射された光の一方だけを選択して通過させる選択スイッチである。この選択器27は、駆動装置(図示せず)からの制御信号によって2つの光源21a、21bのそれぞれを順次、選択することで、異なる波長の2つの光を順次、魚12の眼に照射する。 The two light sources 21a and 21b are a plurality of light sources (a plurality of light sources of monochromatic light) that emit light having different wavelengths. The selector 27 is a selection switch that selects and passes only one of the lights emitted from the two light sources 21a and 21b. The selector 27 sequentially irradiates the eyes of the fish 12 with two lights having different wavelengths by sequentially selecting each of the two light sources 21a and 21b by a control signal from a driving device (not shown). ..

端末装置30では、吸光度スペクトル取得部31は、反射強度測定器20aから、2つの光源21a、21bのそれぞれから出射された光によって生じた反射光又は透過光の強度を受け取り、上記式1に従って、2つの波長における吸光度を算出することにより、簡易に、吸光度スペクトルを算出する。鮮度推定部32は、吸光度スペクトル取得部31で取得された吸光度スペクトルの形状、つまり、2つの波長における吸光度を用いて、上記鮮度の推定例1、2で説明された手順に従って、魚12の鮮度を推定する。 In the terminal device 30, the absorbance spectrum acquisition unit 31 receives the intensity of the reflected light or the transmitted light generated by the light emitted from each of the two light sources 21a and 21b from the reflection intensity measuring device 20a, and according to the above formula 1, By calculating the absorbance at the two wavelengths, the absorbance spectrum can be easily calculated. The freshness estimation unit 32 uses the shape of the absorbance spectrum acquired by the absorbance spectrum acquisition unit 31, that is, the absorbance at two wavelengths, and uses the freshness of the fish 12 according to the procedure described in the freshness estimation examples 1 and 2. To estimate.

2つの光源21a、21bの組み合わせ例は、以下の通りである。 An example of combining the two light sources 21a and 21b is as follows.

(1)組み合わせ例1
一方の光源21aが410nm〜430nmの間の任意の波長を中心波長(ピーク波長)とする狭帯域の光を出射し、他方の光源21bが315nm〜380nm間の任意の波長を中心波長(ピーク波長)とする狭帯域の光を出射する。これにより、上記鮮度の推定例1と同様に、魚の鮮度を推定することができる。
(1) Combination example 1
One light source 21a emits narrow band light having an arbitrary wavelength between 410 nm and 430 nm as the center wavelength (peak wavelength), and the other light source 21b emits light having an arbitrary wavelength between 315 nm and 380 nm as the center wavelength (peak wavelength). ) Is emitted in a narrow band. Thereby, the freshness of the fish can be estimated in the same manner as in the above-mentioned estimation example 1 of freshness.

(2)組み合わせ例2
一方の光源21aが410nm〜430nmの間の任意の波長を中心波長(ピーク波長)とする狭帯域の光を出射し、他方の光源21bが450nm以上(例えば450nm〜600nmの間)の任意の波長を中心波長(ピーク波長)とする狭帯域の光を出射する。これにより、上記鮮度の推定例1で示した他の例と同様に、魚の鮮度を推定することができる。
(2) Combination example 2
One light source 21a emits narrow-band light having an arbitrary wavelength between 410 nm and 430 nm as the center wavelength (peak wavelength), and the other light source 21b emits light having an arbitrary wavelength of 450 nm or more (for example, between 450 nm and 600 nm). Is emitted as a narrow band light having a center wavelength (peak wavelength). Thereby, the freshness of the fish can be estimated in the same manner as the other examples shown in the estimation example 1 of the freshness.

(3)組み合わせ例3
一方の光源21aが315nm〜380nmの波長帯域における波長を含む紫外光を出射し、他方の光源21bが450nm以上の波長帯域の光(例えば450nm〜600nmの波長帯域における波長を含む可視光、或いは更に1000nmまでの波長帯域における波長を含む赤外光)を出射する。これにより、上記鮮度の推定例2と同様に、魚の鮮度を推定することができる。
(3) Combination example 3
One light source 21a emits ultraviolet light having a wavelength in the wavelength band of 315 nm to 380 nm, and the other light source 21b emits light having a wavelength band of 450 nm or more (for example, visible light having a wavelength in the wavelength band of 450 nm to 600 nm, or further). Infrared light including wavelengths in the wavelength band up to 1000 nm) is emitted. Thereby, the freshness of the fish can be estimated in the same manner as in the above-mentioned estimation example 2 of freshness.

以上のように、本変形例によれば、複数の光源を切り替えて魚眼に照射することで簡易に吸光度スペクトルを取得でき、魚眼に照射する光の波長をスイープさせたり複数の波長に分光させたりするための複雑な光学系が不要となる。よって、比較的安価で、小型の鮮度推定装置による魚の鮮度推定が可能になる。 As described above, according to this modification, the absorbance spectrum can be easily obtained by switching a plurality of light sources and irradiating the fish eye, and the wavelength of the light irradiating the fish eye can be swept or separated into a plurality of wavelengths. There is no need for a complicated optical system to make it. Therefore, it is relatively inexpensive and it is possible to estimate the freshness of fish by a small freshness estimation device.

(変形例2)
次に、上記実施の形態の変形例2について、説明する。本変形例では、魚の眼球中の生体液を抽出し、抽出した眼球中の生体液に光を照射し、眼球中の生体液を透過した光を計測することにより、吸光度スペクトルを取得する。
(Modification 2)
Next, a modification 2 of the above embodiment will be described. In this modification, the absorbance spectrum is acquired by extracting the biological fluid in the eyeball of a fish, irradiating the biological fluid in the extracted eyeball with light, and measuring the light transmitted through the biological fluid in the eyeball.

上記実施の形態では、魚眼に光をあて、その反射光を用いて魚の鮮度を推定したが、本変形例では、魚眼から眼球中の生体液を抽出し、眼球中の生体液に光をあてた際の吸光度(つまり、透過光)を用いて鮮度を推定する。このような透過光を利用する方法は、反射光を利用する方法に比べ、魚眼から眼球中の生体液を抽出する手間と時間がかかるが、魚の死後の時間変化に伴ってその吸光度が変化することが確認できている眼球中の生体液のみを用いて魚の鮮度を推定できるので(上記鮮度の推定例1、2参照)、より高い精度による魚の鮮度推定が可能となる。 In the above embodiment, the freshness of the fish is estimated by shining light on the fish eye and using the reflected light. However, in this modified example, the biological fluid in the eyeball is extracted from the fish eye and the biological fluid in the eyeball is lighted. The freshness is estimated using the absorbance (that is, transmitted light) when the light is applied. Compared with the method using reflected light, such a method using transmitted light takes more time and effort to extract the biological fluid in the eyeball from the fish's eye, but its absorbance changes with the time change after the death of the fish. Since the freshness of the fish can be estimated using only the biological fluid in the eyeball that has been confirmed to be used (see the above examples 1 and 2 of estimating the freshness), it is possible to estimate the freshness of the fish with higher accuracy.

以下、眼球中の生体液の吸光度スペクトルを得る過程を説明する。図13は、本変形例における魚の眼球中の生体液を抽出する装置及び処理手順を示す図である。 Hereinafter, the process of obtaining the absorbance spectrum of the biological fluid in the eyeball will be described. FIG. 13 is a diagram showing an apparatus and a processing procedure for extracting the biological fluid in the eyeball of the fish in this modified example.

まず、魚から眼球中の生体液を抽出する(図13の(a))。図13の(a)に示されるように、魚42はトレイ41上に置かれる。トレイ41上には、魚眼を定位置に置くための印があり、その印の上に魚眼が位置するように、魚42をトレイ41上に置く。トレイ41は、上下に移動する台40の上に載置されており、台40の上方には、注射器43が固定されている。注射器43の針は、トレイ41における魚眼の位置を示す印に向いている。トレイ41に魚42を設置した後、自動又は手動で台40を上昇させ、魚42の眼の角膜に注射器43の針が刺さった状態になったときに、台40の上昇を止める。このとき、角膜の圧力を検知して自動的に台40が停止する機構を設けてもよいし、手動で台40を停めてもよい。魚眼に注射器43の針が刺さった状態で、注射器43のピストン部に固定された押圧器44を引き上げることにより、魚の眼球中の生体液を注射器43に抽出する。 First, the biological fluid in the eyeball is extracted from the fish ((a) in FIG. 13). As shown in FIG. 13 (a), the fish 42 is placed on the tray 41. There is a mark on the tray 41 for placing the fisheye in place, and the fish 42 is placed on the tray 41 so that the fisheye is located on the mark. The tray 41 is placed on a table 40 that moves up and down, and a syringe 43 is fixed above the table 40. The needle of the syringe 43 points to the mark indicating the position of the fisheye on the tray 41. After installing the fish 42 on the tray 41, the table 40 is automatically or manually raised, and when the needle of the syringe 43 is stuck in the cornea of the eye of the fish 42, the raising of the table 40 is stopped. At this time, a mechanism may be provided to automatically stop the base 40 by detecting the pressure of the cornea, or the base 40 may be stopped manually. With the needle of the syringe 43 stuck in the fisheye, the biological fluid in the fisheye is extracted into the syringe 43 by pulling up the presser 44 fixed to the piston portion of the syringe 43.

このようにして一定量の眼球中の生体液を抽出した後、眼球中の生体液を遠心分離機46にかける(図13の(b))。眼球中の生体液の上澄み液のみの透過光の強度を測ることで、より歪の少ない吸光度スペクトルを得ることができるからである。そのために、まず、注射器43のピストン部に固定された押圧器44を引き下げることにより、注射器43に溜まった眼球中の生体液を遠沈管45に注入し、遠心分離機46で、遠心分離する。なお、遠心分離の時間としては、例えば、5000rpmにて30分間行うことで、目標となる眼球中の生体液の吸光度スペクトルを得ることができるが、回転速度及び時間はこれに限ることではない。 After extracting a certain amount of the biological fluid in the eyeball in this way, the biological fluid in the eyeball is subjected to the centrifuge 46 ((b) in FIG. 13). This is because the absorbance spectrum with less distortion can be obtained by measuring the intensity of the transmitted light of only the supernatant of the biological fluid in the eyeball. Therefore, first, by pulling down the pressing device 44 fixed to the piston portion of the syringe 43, the biological fluid in the eyeball accumulated in the syringe 43 is injected into the centrifuge tube 45 and centrifuged by the centrifuge 46. As the centrifugation time, for example, the absorbance spectrum of the target biological fluid in the eyeball can be obtained by performing the centrifugation at 5000 rpm for 30 minutes, but the rotation speed and time are not limited to this.

遠心分離の結果、可視光で透明な部分が上澄み液となるので、この部分(上澄み液)のみを、空にしておいた注射器43に吸い上げ(図13の(c))、これをセル47に入れる(図13の(d))。なお、セル47は、紫外領域から赤外領域までの広帯域にて光を透過する材質でできている必要があり、例えば、石英などで構成されていることが望ましい。 As a result of centrifugation, the transparent part with visible light becomes the supernatant liquid, so only this part (supernatant liquid) is sucked up into the empty syringe 43 ((c) in FIG. 13), and this is sucked into the cell 47. Insert ((d) in FIG. 13). The cell 47 needs to be made of a material that transmits light in a wide band from the ultraviolet region to the infrared region, and is preferably made of, for example, quartz.

図14は、本変形例における分光光度計20bの構成を示す図である。この分光光度計20bでは、構成要素は、上記実施の形態における実施の形態での分光光度計20と同一であるが、ここでは、反射光ではなく、透過光の強度を検出できるように、集光レンズ24及び受光器25が配置されている。つまり、光源21から出射された光は、回折格子22に入射される。回折格子22に入射された光は、回折格子22にて分光され、焦点レンズ23で集光され、セル47に照射される。なお、焦点レンズ23で集光された光がセル47の適切な位置に照射されるように、セル47が、位置調整が可能な台に載置されていてもよい。 FIG. 14 is a diagram showing the configuration of the spectrophotometer 20b in this modified example. In this spectrophotometer 20b, the components are the same as those of the spectrophotometer 20 in the embodiment of the above embodiment, but here, the intensity of transmitted light is collected so as to be detected instead of reflected light. An optical lens 24 and a receiver 25 are arranged. That is, the light emitted from the light source 21 is incident on the diffraction grating 22. The light incident on the diffraction grating 22 is separated by the diffraction grating 22, collected by the focusing lens 23, and irradiated to the cell 47. The cell 47 may be placed on a table whose position can be adjusted so that the light collected by the focusing lens 23 is irradiated to an appropriate position of the cell 47.

セル47を透過した光は、セル47の後方に設置してある集光レンズ24にて集光され、受光器25に入射する。なお、集光レンズ24は、ここを通過した光が受光器25に集光されるように、位置が調整されている。 The light transmitted through the cell 47 is condensed by the condenser lens 24 installed behind the cell 47 and incident on the receiver 25. The position of the condenser lens 24 is adjusted so that the light passing therethrough is focused on the receiver 25.

なお、端末装置30での処理は、基本的に、上記実施の形態と同一である。つまり、吸光度スペクトル取得部31は、このような透過型の分光光度計20bから、透過光の強度を受け取り、上記式1に従って、各波長における吸光度を算出することにより、吸光度スペクトルを算出する。鮮度推定部32は、吸光度スペクトル取得部31で算出された吸光度スペクトルの形状を用いて、魚42の鮮度を推定する。 The processing in the terminal device 30 is basically the same as that of the above embodiment. That is, the absorbance spectrum acquisition unit 31 receives the intensity of transmitted light from such a transmission type spectrophotometer 20b, and calculates the absorbance at each wavelength according to the above formula 1 to calculate the absorbance spectrum. The freshness estimation unit 32 estimates the freshness of the fish 42 by using the shape of the absorbance spectrum calculated by the absorbance spectrum acquisition unit 31.

以上のように、本変形例によれば、魚の眼球中の生体液の上澄み液における光の透過特性を利用して、より精度の高い吸光度スペクトルを取得し、これにより、より高い精度で、魚の鮮度を推定することができる。 As described above, according to this modification, a more accurate absorbance spectrum is obtained by utilizing the light transmission characteristics in the supernatant of the biological fluid in the eyeball of the fish, and thereby the fish is more accurately obtained. The freshness can be estimated.

なお、本変形例では、注射器43で眼球中の生体液を抽出し、それを遠心分離機46にて分離した上澄み液をセル47に入れ替えて吸光度スペクトルを取得したが、図15に示されるような液溜り部付きスポイト50に眼球中の生体液を抽出し、液溜り部付きスポイト50ごと分光光度計20bで分光特性を得ることで、吸光度スペクトルを取得してもよい。図15は、本変形例に適用可能な液溜り部付きスポイト50を示す図である。液溜り部付きスポイト50は、図15に示されるように、吸い上げられた眼球中の生体液を溜めておく、石英で形成された液溜り部51を有する。 In this modified example, the biological fluid in the eyeball was extracted with the syringe 43, and the supernatant liquid separated by the centrifuge 46 was replaced with the cell 47 to obtain an absorbance spectrum, as shown in FIG. The absorbance spectrum may be obtained by extracting the biological fluid in the eyeball with a dropper 50 with a liquid pool and obtaining spectral characteristics with the spectrophotometer 20b together with the dropper 50 with a liquid pool. FIG. 15 is a diagram showing a dropper 50 with a liquid pool that can be applied to this modification. As shown in FIG. 15, the dropper 50 with a liquid pool portion has a liquid pool portion 51 made of quartz, which stores the biological fluid in the sucked eyeball.

図16は、液溜り部付きスポイト50を用いて分光特性を得る場合の分光光度計20bの構成を示す図である。ここでは、液溜り部付きスポイト50ごと分光光度計20bで分光特性を得る場合の分光光度計20bの構成が示されている。この分光光度計20bは、図14に示された分光光度計20bにおけるセル47に代えて、光を照射する対象となる魚の眼球中の生体液を吸い上げて保持するための着脱可能な液溜り部付きスポイト50を備える。 FIG. 16 is a diagram showing a configuration of a spectrophotometer 20b when a spectrophotometer 50 with a liquid pool portion is used to obtain spectroscopic characteristics. Here, the configuration of the spectrophotometer 20b when the spectrophotometer 20b obtains the spectral characteristics together with the dropper 50 with the liquid pool portion is shown. The spectrophotometer 20b is a removable liquid pool for sucking up and holding the biological fluid in the eyeball of the fish to be irradiated with light instead of the cell 47 in the spectrophotometer 20b shown in FIG. A dropper 50 is provided.

このような構成によれば、液溜り部付きスポイト50で魚の眼球中の生体液を抽出し、液溜り部付きスポイト50を分光光度計20bに装着して分光特性を取得し、端末装置30によって上記鮮度の推定例1、2で説明したような処理を行うことで、遠心分離機46を用いることなく、より簡便な方法で手間をかけることなく、魚の鮮度を推定することができる。 According to such a configuration, the biological fluid in the eyeball of the fish is extracted by the dropper 50 with a liquid pool, the dropper 50 with a liquid pool is attached to the spectrophotometer 20b to acquire the spectral characteristics, and the terminal device 30 By performing the processing as described in Examples 1 and 2 of estimating the freshness, the freshness of the fish can be estimated by a simpler method without using the centrifuge 46 and without taking time and effort.

また、このような液溜り部付きスポイト50を用いた方法によれば、魚から眼球中の生体液を抽出する手間と時間がかかるが、死後の時間変化とともにその吸光度が変化することが確認できている眼球中の生体液のみを用いて鮮度を判定するので、魚眼からの反射光を用いる方法に比べ、より高精度で魚の鮮度を推定できる。 Further, according to the method using the dropper 50 with a liquid pool, it takes time and effort to extract the biological fluid in the eyeball from the fish, but it can be confirmed that the absorbance changes with the time change after death. Since the freshness is determined using only the biological fluid in the eyeball, the freshness of the fish can be estimated with higher accuracy than the method using the reflected light from the fish eye.

(変形例3)
次に、上記実施の形態の変形例3について、説明する。本変形例では、統計処理によるクラスタリングによって新鮮な魚の吸光度スペクトルと新鮮でない魚の吸光度スペクトルに分類しておき、鮮度が未知の魚の吸光度スペクトルが、いずれに分類された吸光度スペクトルに類似するかを判定することによって、魚の鮮度を推定する。
(Modification 3)
Next, a modification 3 of the above embodiment will be described. In this modification, the absorbance spectrum of fresh fish and the absorbance spectrum of non-fresh fish are classified by clustering by statistical processing, and it is determined which classification the absorbance spectrum of fish of unknown freshness is similar to. By doing so, the freshness of the fish is estimated.

上記実施の形態では、魚眼の吸光度スペクトルの形状と魚の鮮度との関係を分析しておき、その分析の結果得られた閾値を用いて、鮮度が未知な魚の吸光度スペクトルの形状から、魚の鮮度を推定した。しかしながら、本発明者らは、吸光度スペクトルの形状と魚の鮮度との関係を分析しておかなくても、様々な魚の吸光度スペクトルに対する統計処理によるクラスタリング(多変量解析)によって、自動的に、新鮮な魚の吸光度スペクトルと新鮮でない魚の吸光度スペクトルとを分類できることを発見した。よって、その分類結果を用いることで、鮮度が未知の魚の吸光度スペクトルから、その魚の鮮度を容易に推定できることが判明した。 In the above embodiment, the relationship between the shape of the absorbance spectrum of the fisheye and the freshness of the fish is analyzed, and the freshness of the fish is obtained from the shape of the absorbance spectrum of the fish whose freshness is unknown by using the threshold value obtained as a result of the analysis. Was estimated. However, the present inventors are automatically fresh by clustering (multivariate analysis) by statistical processing on the absorbance spectra of various fish without analyzing the relationship between the shape of the absorbance spectrum and the freshness of the fish. It was discovered that the absorbance spectrum of fish and the absorbance spectrum of fresh fish can be classified. Therefore, it was found that the freshness of the fish can be easily estimated from the absorbance spectrum of the fish whose freshness is unknown by using the classification result.

図17Aは、本変形例における鮮度推定装置の基本動作(つまり、魚の鮮度推定方法)を示すフローチャートである。この鮮度推定方法は、大きく分けて、2つのステップから構成される。つまり、まず、予め、新鮮な魚の吸光度スペクトルと新鮮でない魚の吸光度スペクトルとを分類(学習)しておく(S60)。次に、その分類結果を用いることで、鮮度が未知の魚の吸光度スペクトルから、その魚の鮮度を推定する(S70)。 FIG. 17A is a flowchart showing the basic operation of the freshness estimation device (that is, the method for estimating the freshness of fish) in this modified example. This freshness estimation method is roughly divided into two steps. That is, first, the absorbance spectrum of fresh fish and the absorbance spectrum of non-fresh fish are classified (learned) in advance (S60). Next, by using the classification result, the freshness of the fish is estimated from the absorbance spectrum of the fish whose freshness is unknown (S70).

図17Bは、図17AにおけるステップS60(事前の分類)の詳細な手順を示すフローチャートである。端末装置30の吸光度スペクトル取得部31は、事前の分類(学習)用として、新鮮な魚と新鮮でない魚とを含む複数の魚を対象として、分光光度計20を用いて、吸光度スペクトル(例えば、315nm〜600nmの波長帯域の吸光度スペクトル)を取得する(S61)。そして、端末装置30の鮮度推定部32は、吸光度スペクトル取得部31において事前の分類(学習)用として取得された複数の吸光度スペクトルを、統計処理によるクラスタリング(多変量解析)により、2つのクラスに分類する(S62)。この分類においては、いずれの吸光度スペクトルが新鮮な魚のものであり、いずれの吸光度スペクトルが新鮮でない魚のものかという教示は不要である。分類対象の全ての吸光度スペクトルが、可能な限り、高い分離度で、2つのクラスに分類されるように、統計処理によるクラスタリング(多変量解析)を実行する。これにより、上述したように、自動的に、新鮮な魚の吸光度スペクトルと新鮮でない魚の吸光度スペクトルとに分類される。 FIG. 17B is a flowchart showing a detailed procedure of step S60 (pre-classification) in FIG. 17A. The absorbance spectrum acquisition unit 31 of the terminal device 30 uses a spectrophotometer 20 to target a plurality of fish including fresh fish and non-fresh fish for prior classification (learning), and uses an absorbance spectrum (for example, for example). Absorbance spectrum in the wavelength band of 315 nm to 600 nm) is acquired (S61). Then, the freshness estimation unit 32 of the terminal device 30 divides a plurality of absorbance spectra acquired by the absorbance spectrum acquisition unit 31 for prior classification (learning) into two classes by clustering (multivariate analysis) by statistical processing. Classify (S62). In this classification, it is not necessary to teach which absorbance spectrum is for fresh fish and which absorbance spectrum is for non-fresh fish. Statistical clustering (multivariate analysis) is performed so that all absorbance spectra to be classified are classified into two classes with the highest possible resolution. As a result, as described above, the absorbance spectrum of fresh fish and the absorbance spectrum of non-fresh fish are automatically classified.

図17Cは、図17AにおけるステップS70(鮮度推定)の詳細な手順を示すフローチャートである。吸光度スペクトル取得部31は、鮮度推定用として、鮮度を推定する対象となる魚を対象として、分光光度計20を用いて、吸光度スペクトル(例えば、315nm〜600nmの波長帯域の吸光度スペクトル)を取得する(S71)。そして、鮮度推定部32は、吸光度スペクトル取得部31において鮮度推定用として取得された吸光度スペクトルが、上記分類(図17AのステップS60;図17BのステップS61〜S62)で得られた2つのクラスのいずれに属する吸光度スペクトルに類似するかを判定し(S72)、その判定の結果に基づいて、魚の鮮度を推定する(S73〜S74)。つまり、判定の結果、鮮度推定用として取得された吸光度スペクトルが新鮮な魚の吸光度スペクトルにより類似する場合には(S72で、「鮮魚クラスに類似」)、その魚は新鮮であると判断し(S73)、一方、鮮度推定用として取得された吸光度スペクトルが新鮮でない魚の吸光度スペクトルにより類似する場合には(S72で、「腐魚クラスに類似」)、その魚は新鮮でないと判断する(S74)。これにより、鮮度が未知な魚の吸光度スペクトルから、その魚の鮮度を推定できる。 FIG. 17C is a flowchart showing a detailed procedure of step S70 (freshness estimation) in FIG. 17A. The absorbance spectrum acquisition unit 31 acquires an absorbance spectrum (for example, an absorbance spectrum in a wavelength band of 315 nm to 600 nm) using a spectrophotometer 20 for a fish whose freshness is to be estimated for freshness estimation. (S71). Then, in the freshness estimation unit 32, the absorbance spectra acquired by the absorbance spectrum acquisition unit 31 for freshness estimation are of two classes obtained in the above classification (step S60 in FIG. 17A; steps S61 to S62 in FIG. 17B). It is determined which one is similar to the absorbance spectrum (S72), and the freshness of the fish is estimated based on the result of the determination (S73 to S74). That is, as a result of the determination, if the absorbance spectrum obtained for freshness estimation is more similar to the absorbance spectrum of a fresh fish (in S72, "similar to the fresh fish class"), it is determined that the fish is fresh (S73). ), On the other hand, if the absorbance spectrum obtained for freshness estimation is more similar to the absorbance spectrum of a non-fresh fish (“similar to rotten fish class” in S72), it is determined that the fish is not fresh (S74). As a result, the freshness of the fish can be estimated from the absorbance spectrum of the fish whose freshness is unknown.

なお、類似性については、吸光度スペクトルを多次元ベクトルとみなし、多次元ベクトル同士の距離によって判断してもよい。つまり、新鮮な魚のクラスとして分類された吸光度スペクトルの平均(吸光度スペクトル)と鮮度が未知な魚の吸光度スペクトルとの距離、及び、新鮮でない魚のクラスに分類された吸光度スペクトルの平均(吸光度スペクトル)と鮮度が未知な魚の吸光度スペクトルとの距離のいずれが小さいかで、類似性を判断してもよい。 Regarding the similarity, the absorbance spectrum may be regarded as a multidimensional vector and may be judged by the distance between the multidimensional vectors. That is, the distance between the average (absorbance spectrum) of the absorbance spectra classified as a class of fresh fish and the absorbance spectrum of a fish of unknown freshness, and the average (absorbance spectrum) and freshness of the absorbance spectra classified as a class of non-fresh fish. The similarity may be judged based on which of the distances from the absorbance spectrum of the unknown fish is smaller.

図18は、本変形例における鮮度推定の結果を示す図である。ここでは、多変量解析の1手法であるSIMCA(Soft Independent Modeling of
Class Analogy)法により作成された2つのクラスと、クラスの学習に用いなかった魚の眼から得られた吸光度スペクトルとの距離をプロットした図が示されている。横軸は、新鮮な魚のクラス(鮮魚クラス)との距離を示し、縦軸は、新鮮でない魚のクラス(腐魚クラス)との距離を示す。丸印のプロットは、事前の分類(学習)用に用いた死後18時間を越える魚(腐魚)のデータであり、四角印のプロットは、事前の分類(学習)用に用いた死後16時間までの魚(鮮魚)のデータであり、三角印のプロットは、テスト用に用いた死後18時間を越える魚(腐魚)のデータであり、+印のプロットは、テスト用に用いた死後16時間までの魚(腐魚)のデータである。なお、クラスとの距離とは、そのクラスに属する吸光度スペクトルの平均(吸光度スペクトル)からの距離である。
FIG. 18 is a diagram showing the result of freshness estimation in this modified example. Here, SIMCA (Soft Independent Modeling of), which is one method of multivariate analysis, is used.
A diagram plotting the distance between the two classes created by the Class Analogy method and the absorbance spectra obtained from the fish eyes that were not used to train the classes is shown. The horizontal axis shows the distance to the fresh fish class (fresh fish class), and the vertical axis shows the distance to the non-fresh fish class (rotten fish class). Circled plots are data for fish (rotten fish) over 18 hours after death used for pre-classification (learning), and square plots are 16 hours after death used for pre-classification (learning). The data of fish (fresh fish) up to, the plot of the triangle mark is the data of the fish (rotten fish) used for the test over 18 hours after death, and the plot of the + mark is the data of 16 after death used for the test. It is the data of fish (rotten fish) up to the time. The distance from the class is the distance from the average (absorbance spectrum) of the absorbance spectra belonging to the class.

事前の分類(学習)用として、8つの魚眼から、死後1時間から96時間まで、1時間ごとに吸光度スペクトルを算出し、それらの吸光度スペクトルを用いた。得られた多数の吸光度スペクトルをSIMCA法にて、2つのクラスに分離した。なお、SIMCA法とは、多変量解析の一手法である(http://www.gls.co.jp/glsoft/chemomet/chemometo/simca/simca.html参照)。なお、統計処理によるクラスタリング(多変量解析)は、SIMCA法に限られず、他のクラスタリング手法であってもよい。 For prior classification (learning), absorbance spectra were calculated from eight fisheye lenses every hour from 1 hour to 96 hours after death, and these absorbance spectra were used. A large number of obtained absorbance spectra were separated into two classes by the SIMCA method. The SIMCA method is a method of multivariate analysis (see http://www.gls.co.jp/glsoft/chemomet/chemometo/simca/simca.html). The clustering (multivariate analysis) by statistical processing is not limited to the SIMCA method, and may be another clustering method.

図18の丸印と四角印のプロットから分かるように、SIMCA法により、テスト用に用いた吸光度スペクトルは、死後1−16時間の魚の吸光度スペクトルから構成される鮮度の高い魚に対応するクラスと、死後18時間以降の魚の吸光度スペクトルから構成される鮮度の低い魚に対応するクラスとに分離された。 As can be seen from the circle and square plots in FIG. 18, according to the SIMCA method, the absorbance spectrum used for the test was a class corresponding to a fresh fish composed of the absorbance spectrum of the fish 1 to 16 hours after death. , Was separated into the class corresponding to the less fresh fish composed of the absorbance spectra of the fish after 18 hours after death.

そして、事前の分類(学習)に用いなかった魚の8つの魚眼から時間変化に伴って得られた吸光度スペクトルについて、既に分類された2つのクラスとの距離を算出すると、鮮度の高い魚(死後16時間までの魚)に対応する吸光度スペクトルは、鮮度の高いクラスと距離が近く、また、鮮度の悪い魚(死後18時間以降の魚)に対応する吸光度スペクトルは、鮮度の低いクラスと距離が近かった。この手法による鮮度推定の正答率は、90%以上の高い確率であった。このように高い精度で鮮度を推定できたのは、魚の眼球中の生体液の吸光度スペクトルが、鮮度の高い魚と鮮度の低い魚とで、異なる特徴を有することによると考えられる。 Then, when the distances between the two already classified classes of the absorbance spectra obtained from the eight fish eyes of the fish that were not used in the prior classification (learning) with time change were calculated, the fresh fish (after death). The absorbance spectrum for fish up to 16 hours is close to the freshness class, and the absorbance spectrum for poorly fresh fish (fish 18 hours after death) is close to the low freshness class. It was close. The correct answer rate for freshness estimation by this method was a high probability of 90% or more. It is considered that the reason why the freshness could be estimated with such high accuracy is that the absorbance spectrum of the biological fluid in the eyeball of the fish has different characteristics between the fish with high freshness and the fish with low freshness.

以上のように、本変形例によれば、統計処理によるクラスタリングによって新鮮な魚の吸光度スペクトルと新鮮でない魚の吸光度スペクトルに分類しておき、鮮度が未知の魚の吸光度スペクトルが、いずれに分類された吸光度スペクトルに類似するかを判定することで、魚の鮮度が推定された。これにより、例えば315nm〜450nmの波長帯域を含む魚眼の吸光度スペクトルは、新鮮な魚のものと新鮮でない魚のものの2種類に自動的にクラスタリングされるという特性を利用して、複雑な判定処理を用いることなく、高い精度で魚の鮮度が推定される。 As described above, according to this modification, the absorbance spectrum of fresh fish and the absorbance spectrum of non-fresh fish are classified by clustering by statistical processing, and the absorbance spectrum of fish of unknown freshness is classified into any of the absorbance spectra. The freshness of the fish was estimated by determining whether it was similar to. As a result, a complicated determination process is used by utilizing the characteristic that the absorbance spectrum of the fisheye including the wavelength band of 315 nm to 450 nm is automatically clustered into two types, that is, a fresh fish and a non-fresh fish. The freshness of the fish is estimated with high accuracy.

(変形例4)
次に、上記実施の形態の変形例4について、説明する。本変形例では、上述した吸光度スペクトル(図4参照)において吸光度のピークが現れる一定の波長帯(例えば410nm〜430nm)における一波長の光を出射する単一の光源(単色光の光源)を用いることにより吸光度を取得する。このように一波長での吸光度によっても、鮮度の推定対象となる魚の種類、魚の周囲の湿度等の条件をある程度定めておくことにより、魚の鮮度の推定が可能となる。
(Modification example 4)
Next, a modification 4 of the above embodiment will be described. In this modification, a single light source (monochromatic light source) that emits light of one wavelength in a certain wavelength band (for example, 410 nm to 430 nm) in which the peak of absorbance appears in the above-mentioned absorbance spectrum (see FIG. 4) is used. By doing so, the absorbance is obtained. In this way, it is possible to estimate the freshness of a fish by setting conditions such as the type of fish for which the freshness is to be estimated and the humidity around the fish to some extent even by the absorbance at one wavelength.

そこで、本変形例では、上述した実施の形態の変形例2で示した反射強度測定器20aの代わりに反射強度測定器20cを利用することで、単色光の単一光源を用いて簡易に吸光度を取得し、吸光度を予め定めた閾値と比較することで、魚の鮮度を推定する。このため、吸光度スペクトルを用いる端末装置30の代わりに、1つの吸光度から魚の鮮度を推定するための端末装置30aを用いる。吸光度がその閾値より小さければ魚が新鮮であると推定でき、閾値以上であれば新鮮でないと推定できる。閾値は、予め魚の種類毎に実験して定めることができ、例えば図4に基づいて魚の死後の経過時間が18時間の場合の吸光度を新鮮であるか否かの境界として閾値を定めることができる。具体的には、例えば、0.3±0.05を閾値とすることができる。 Therefore, in this modification, by using the reflection intensity measuring device 20c instead of the reflection intensity measuring device 20a shown in the modification 2 of the above-described embodiment, the absorbance can be easily obtained by using a single light source of monochromatic light. Is obtained, and the freshness of the fish is estimated by comparing the absorbance with a predetermined threshold. Therefore, instead of the terminal device 30 that uses the absorbance spectrum, the terminal device 30a for estimating the freshness of the fish from one absorbance is used. If the absorbance is less than the threshold, it can be estimated that the fish is fresh, and if it is above the threshold, it can be estimated that the fish is not fresh. The threshold value can be set in advance by experiment for each type of fish. For example, based on FIG. 4, the threshold value can be set as the boundary of whether or not the absorbance when the elapsed time after the death of the fish is 18 hours is fresh. .. Specifically, for example, 0.3 ± 0.05 can be set as the threshold value.

また、例えば魚の周囲の湿度を一定にするために、魚を食品用ラップフィルムで覆って湿度をおよそ90%程度に保った状態において吸光度の測定が行われるようにしてもよい。 Further, for example, in order to keep the humidity around the fish constant, the absorbance may be measured in a state where the fish is covered with a food wrap film and the humidity is maintained at about 90%.

図19は、本変形例における鮮度推定装置10a(端末装置30a及び反射強度測定器20c)の構成を示す図である。端末装置30aは、図1で示した端末装置30の吸光度スペクトル取得部31の代わりに吸光度取得部31aを備え、鮮度推定部32の代わりに1つの吸光度と閾値との比較により魚の鮮度の推定する鮮度推定部39を備える。反射強度測定器20cは、図12に示される反射強度測定器20aの光源21bと選択器27とを除いて支持器29を加えたものである。以下、端末装置30a及び反射強度測定器20cにおいて、上述した端末装置30及び反射強度測定器20aと同一の構成要素には同一の符号を付けて説明を省略し、異なる点を中心に説明する。 FIG. 19 is a diagram showing the configuration of the freshness estimation device 10a (terminal device 30a and reflection intensity measuring device 20c) in this modified example. The terminal device 30a includes an absorbance acquisition unit 31a instead of the absorbance spectrum acquisition unit 31 of the terminal device 30 shown in FIG. 1, and estimates the freshness of fish by comparing one absorbance with a threshold value instead of the freshness estimation unit 32. The freshness estimation unit 39 is provided. The reflection intensity measuring device 20c is a device in which a support 29 is added except for the light source 21b and the selector 27 of the reflection intensity measuring device 20a shown in FIG. Hereinafter, in the terminal device 30a and the reflection intensity measuring device 20c, the same components as those of the terminal device 30 and the reflection intensity measuring device 20a described above are designated by the same reference numerals, the description thereof will be omitted, and the differences will be mainly described.

光源21aは、410nm〜430nmの波長帯における一波長の単色光を発する光源である。支持器29は、光源21aの光軸を一定範囲で移動可能となるように光源21aを支持する機構である。 The light source 21a is a light source that emits monochromatic light of one wavelength in the wavelength band of 410 nm to 430 nm. The support 29 is a mechanism that supports the light source 21a so that the optical axis of the light source 21a can be moved within a certain range.

受光器25aは、集光レンズ24を通して入射された反射光の強度を検出する(光を電気信号に変換する)センサであり、例えば、光電子増倍管又はフォトダイオード等である。 The receiver 25a is a sensor that detects the intensity of the reflected light incident through the condenser lens 24 (converts the light into an electric signal), and is, for example, a photomultiplier tube or a photodiode.

反射強度測定器20cでは、光源21aから照射された光が焦点レンズ23を経由して魚の眼に当たる位置を、支持器29によって変化させて複数回の測定を行う。魚の眼からの反射光を、集光レンズ24を経由して受光することにより受光器25aは、複数回の測定で検出した反射光の強度のうち最大の強度のものを端末装置30aに送出する。 In the reflection intensity measuring device 20c, the position where the light emitted from the light source 21a hits the fish's eye via the focal lens 23 is changed by the support 29 to perform a plurality of measurements. By receiving the reflected light from the fish's eye via the condensing lens 24, the receiver 25a sends the maximum intensity of the reflected light detected by the plurality of measurements to the terminal device 30a. ..

端末装置30aの吸光度取得部31aは、410nm〜430nmの波長帯域における光を魚の眼に照射して得られる吸光度を取得する処理部であり、反射強度測定器20cから反射光又は透過光の強度を取得する通信インターフェースと、上述の式1に従って吸光度を算定する演算処理部等で構成される。 The absorbance acquisition unit 31a of the terminal device 30a is a processing unit that acquires the absorbance obtained by irradiating the fish eye with light in the wavelength band of 410 nm to 430 nm, and obtains the intensity of the reflected light or the transmitted light from the reflection intensity measuring device 20c. It is composed of a communication interface to be acquired, an arithmetic processing unit for calculating the absorbance according to the above formula 1, and the like.

鮮度推定部39は、吸光度取得部31aで取得された吸光度を用いて魚12の鮮度を推定(つまり魚の鮮度推定方法を実行)する処理部であり、演算処理部等で構成される。 The freshness estimation unit 39 is a processing unit that estimates the freshness of the fish 12 (that is, executes a fish freshness estimation method) using the absorbance acquired by the absorbance acquisition unit 31a, and is composed of an arithmetic processing unit and the like.

端末装置30aでは、吸光度取得部31aが、反射強度測定器20cから、光源21aから出射された光によって生じた反射光又は透過光の強度を受け取り、上記式1に従って、吸光度を算出する。そして、鮮度推定部39が、その吸光度と閾値とを比較することにより、魚が新鮮か否かを推定し、出力部33がその推定結果を出力する。例えば、鮮度推定部39では、吸光度が閾値より小さい場合に、魚が新鮮であると判断(推定)し、吸光度が閾値以上であれば腐敗していると判断(推定)する。 In the terminal device 30a, the absorbance acquisition unit 31a receives the intensity of the reflected light or the transmitted light generated by the light emitted from the light source 21a from the reflection intensity measuring device 20c, and calculates the absorbance according to the above formula 1. Then, the freshness estimation unit 39 estimates whether the fish is fresh or not by comparing the absorbance with the threshold value, and the output unit 33 outputs the estimation result. For example, the freshness estimation unit 39 determines (estimates) that the fish is fresh when the absorbance is smaller than the threshold value, and determines (estimates) that the fish is rotten when the absorbance is equal to or higher than the threshold value.

以上のように、本変形例によれば、単一の光源を用いて光を魚眼に照射する簡易な構成で魚の鮮度推定が可能になる。なお、支持器29によって光源21aの光軸を変化させなくても(つまり支持器29がなくても)、魚12の眼と反射強度測定器20cから照射される光の光軸との位置関係を変化させて複数回の測定を行って、吸光度の平均値、最大値等を用いることである程度精度良く魚の鮮度推定を行うことができる。 As described above, according to this modification, it is possible to estimate the freshness of a fish with a simple configuration in which light is radiated to the fisheye using a single light source. Even if the optical axis of the light source 21a is not changed by the support 29 (that is, without the support 29), the positional relationship between the eyes of the fish 12 and the optical axis of the light emitted from the reflection intensity measuring device 20c. It is possible to estimate the freshness of fish with a certain degree of accuracy by performing a plurality of measurements by changing the above and using the average value, the maximum value, etc. of the absorbance.

以上、本発明の一つまたは複数の態様に係る魚の鮮度推定方法及び鮮度推定装置について、実施の形態及びその変形例に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態及び変形例に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態又は変形例に施したものや、異なる実施の形態又は変形例における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。 The fish freshness estimation method and the freshness estimation device according to one or more aspects of the present invention have been described above based on the embodiments and variations thereof, but the present invention is limited to the embodiments and modifications. It is not something that is done. As long as the gist of the present invention is not deviated, various modifications that can be conceived by those skilled in the art are applied to the present embodiment or the modified examples, and a mode constructed by combining components in different embodiments or modified examples is also the present invention. It may be included in the range of one or more aspects of.

たとえば、上記実施の形態及び変形例では、鮮度推定部32は、魚が新鮮であるか新鮮でないか、あるいは、魚が新鮮であるか腐敗の疑いがあるか新鮮でないかを推定した。しかしながら、このような2段階及び3段階での推定に限られず、鮮度推定部32は、吸光度スペクトルにおける吸光度差又は比と閾値との差分、あるいは、鮮度が未知の魚の吸光度スペクトルと新鮮な魚のクラスとの距離の大きさに依存して、新鮮である可能性を確率つきで推定してもよい。 For example, in the embodiments and modifications described above, the freshness estimation unit 32 estimated whether the fish was fresh or not, or whether the fish was fresh, suspected of spoilage, or not fresh. However, the estimation is not limited to such two-step and three-step estimation, and the freshness estimation unit 32 uses the absorbance difference or the difference between the ratio and the threshold value in the absorbance spectrum, or the absorbance spectrum of a fish whose freshness is unknown and the class of fresh fish. Depending on the magnitude of the distance to and, the possibility of being fresh may be estimated with probability.

また、上記実施の形態では、複数の鮮度の推定例が示され、上記変形例では、クラスタリングによる鮮度の推定例が示されたが、これらの複数の推定例は、選択的に用いられてもよいし、任意に組み合わせることで用いられてもよい。いずれの推定例を用いるかは、端末装置30における事前の設定で決定されてもよいし、端末装置30とユーザとの対話によって都度、決定されてもよい。 Further, in the above embodiment, a plurality of freshness estimation examples are shown, and in the above modified example, a freshness estimation example by clustering is shown, but these plurality of estimation examples may be selectively used. It may be used in any combination. Which estimation example is used may be determined by a preset setting in the terminal device 30, or may be determined each time by a dialogue between the terminal device 30 and the user.

また、上記実施の形態における魚の鮮度推定方法は、次のようなプログラムによって実現されてもよい。そのプログラムは、コンピュータに、315nm〜450nmの波長帯域の全て又は一部を含む光を魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得ステップと、取得された吸光度スペクトルの形状を用いて、魚の鮮度を推定する鮮度推定ステップとを実行させる。このようなプログラムにより、従来よりも高い精度で、魚全体としての鮮度を客観的に推定することができる魚の鮮度推定方法が実現される。 Further, the method for estimating the freshness of fish in the above embodiment may be realized by the following program. The program uses an absorbance spectrum acquisition step of irradiating a fish's eye with light containing all or part of the wavelength band of 315 nm to 450 nm to acquire an absorbance spectrum obtained by irradiating a computer with light, and the shape of the acquired absorbance spectrum. Then, the freshness estimation step of estimating the freshness of the fish is executed. With such a program, a fish freshness estimation method capable of objectively estimating the freshness of the whole fish with higher accuracy than before is realized.

また、上記実施の形態では、315nm〜450nmの波長帯域の光を用いる等と記載し、また、315nm〜380nmの範囲、410nm〜430nmの範囲、また、600nm、1000nm等の波長を示したが、魚の個体差や測定環境等の影響で、波長帯域の範囲或いは個々の波長は、実際には±5nm程度の余裕(誤差)を考慮すべきである。このため実際に用いられるべき波長帯域の範囲は、例えば、315nm±5nm〜450nm±5nm、315nm±5nm〜380nm±5nm、410nm±5nm〜430nm±5nm等となる。 Further, in the above embodiment, it is described that light in the wavelength band of 315 nm to 450 nm is used, and the range of 315 nm to 380 nm, the range of 410 nm to 430 nm, and the wavelengths of 600 nm, 1000 nm, etc. are shown. Due to the influence of individual differences in fish and the measurement environment, the wavelength band range or individual wavelengths should actually take into account a margin (error) of about ± 5 nm. Therefore, the range of the wavelength band to be actually used is, for example, 315 nm ± 5 nm to 450 nm ± 5 nm, 315 nm ± 5 nm to 380 nm ± 5 nm, 410 nm ± 5 nm to 430 nm ± 5 nm, and the like.

また、上記実施の形態では、鮮度推定装置10の主要な処理部(吸光度スペクトル取得部31、鮮度推定部32)は、1台の端末装置30で構成され、鮮度推定装置10aの主要な処理部(吸光度取得部31a、鮮度推定部39)は、1台の端末装置30aで構成されたが、複数の端末装置及びコンピュータにより構成されてもよい。つまり、複数の端末装置及びコンピュータが、通信を行うことで、連携して、魚の鮮度を推定する処理を実行してもよい。 Further, in the above embodiment, the main processing unit (absorbance spectrum acquisition unit 31, freshness estimation unit 32) of the freshness estimation device 10 is composed of one terminal device 30, and the main processing unit of the freshness estimation device 10a. (Absorbance acquisition unit 31a, freshness estimation unit 39) is composed of one terminal device 30a, but may be composed of a plurality of terminal devices and a computer. That is, a plurality of terminal devices and computers may cooperate to execute a process of estimating the freshness of fish by communicating with each other.

本発明は、魚の鮮度を推定する方法及び装置として、例えば、魚が捕獲された現場、又は、魚が流通する現場において、短時間で非接触、非侵襲な方法で、魚の鮮度を判定し、これによって、食材の安全を効率よく保証するしくみを提供する鮮度推定方法及び鮮度推定装置として、利用できる。 The present invention determines the freshness of fish as a method and device for estimating the freshness of fish, for example, at a site where fish is caught or at a site where fish is distributed, in a short time by a non-contact, non-invasive method. As a result, it can be used as a freshness estimation method and a freshness estimation device that provides a mechanism for efficiently guaranteeing the safety of foodstuffs.

10、10a 鮮度推定装置
12、42 魚
14 スマートフォン(多機能携帯電話機)
20、20b 分光光度計
20a、20c 反射強度測定器
21、21a、21b 光源
22 回折格子
23 焦点レンズ
24 集光レンズ
25、25a 受光器
26 反射板
27 選択器
29 支持器
30、30a 端末装置
31 吸光度スペクトル取得部
31a 吸光度取得部
32、39 鮮度推定部
32a、32b、32c 閾値テーブル
33 出力部
40 台
41 トレイ
43 注射器
44 押圧器
45 遠沈管
46 遠心分離機
47 セル
50 液溜り部付きスポイト(スポイト)
51 液溜り部
10, 10a Freshness estimation device 12, 42 Fish 14 Smartphone (multifunctional mobile phone)
20, 20b Spectrophotometer 20a, 20c Reflection intensity measuring device 21, 21a, 21b Light source 22 Diffraction grating 23 Focus lens 24 Condensing lens 25, 25a Receiver 26 Reflector 27 Selector 29 Supporter 30, 30a Terminal device 31 Absorbance Spectrum acquisition unit 31a Absorbance acquisition unit 32, 39 Freshness estimation unit 32a, 32b, 32c Threshold table 33 Output unit 40 units 41 Tray 43 Injector 44 Presser 45 Centrifugal tube 46 Centrifugal separator 47 Cell 50 Dropper with liquid pool (spot)
51 Liquid pool

Claims (11)

魚の鮮度を推定する鮮度推定装置であって、 It is a freshness estimation device that estimates the freshness of fish.
315nm〜450nmの波長帯域における複数の互いに異なる波長を有する光を前記魚の眼に照射して得られる複数の反射光の強度を検出する分光光度計と、 A spectrophotometer that detects the intensity of a plurality of reflected lights obtained by irradiating the fish's eye with light having a plurality of different wavelengths in the wavelength band of 315 nm to 450 nm.
前記分光光度計で検出された前記複数の反射光の強度を用いて吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得部、及び An absorbance spectrum acquisition unit that acquires an absorbance spectrum using the intensities of the plurality of reflected lights detected by the spectrophotometer, and an absorbance spectrum acquisition unit.
前記吸光度スペクトルにおける所定の2つの波長に対応する吸光度を用いて得られる吸光度差に基づいて前記魚の鮮度を推定する鮮度推定部、を有する端末装置と A terminal device having a freshness estimation unit that estimates the freshness of the fish based on the absorbance difference obtained by using the absorbances corresponding to the two predetermined wavelengths in the absorbance spectrum.
を備える鮮度推定装置。 A freshness estimation device equipped with.
魚の鮮度を推定する鮮度推定装置であって、 It is a freshness estimation device that estimates the freshness of fish.
315nm〜450nmの波長帯域における複数の互いに異なる波長の光を出射する複数の光源を有し、前記複数の光源からの前記光を前記魚の眼に照射して得られる複数の反射光の強度を検出する反射強度測定器と、 It has a plurality of light sources that emit light having a plurality of wavelengths different from each other in a wavelength band of 315 nm to 450 nm, and detects the intensity of a plurality of reflected lights obtained by irradiating the fish eye with the light from the plurality of light sources. Reflection intensity measuring device and
前記反射強度測定器で検出された前記複数の反射光の強度を用いて吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得部、及び An absorbance spectrum acquisition unit that acquires an absorbance spectrum using the intensities of the plurality of reflected lights detected by the reflection intensity measuring device, and an absorbance spectrum acquisition unit.
前記吸光度スペクトルにおける所定の2つの波長に対応する吸光度を用いて得られる吸光度差に基づいて前記魚の鮮度を推定する鮮度推定部、を有する端末装置と A terminal device having a freshness estimation unit that estimates the freshness of the fish based on the absorbance difference obtained by using the absorbances corresponding to the two predetermined wavelengths in the absorbance spectrum.
を備える鮮度推定装置。 A freshness estimation device equipped with.
魚の鮮度推定方法であって、
315nm〜450nmの波長帯域における複数の互いに異なる波長の光を前記魚の眼に照射して得られる複数の反射光を用いて吸光度スペクトルを取得する吸光度スペクトル取得ステップと、
前記吸光度スペクトルにおける所定の2つの波長に対応する吸光度を用いて得られる吸光度差に基づいて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定ステップと
を含む魚の鮮度推定方法。
It is a method of estimating the freshness of fish
An absorbance spectrum acquisition step of acquiring an absorbance spectrum using a plurality of reflected lights obtained by irradiating the fish's eye with light having a plurality of different wavelengths in the wavelength band of 315 nm to 450 nm.
A fish freshness estimation method including a freshness estimation step for estimating the freshness of the fish based on the absorbance difference obtained by using the absorbances corresponding to the two predetermined wavelengths in the absorbance spectrum .
魚の鮮度推定方法であって、
315nm〜450nmの波長帯域における複数の互いに異なる波長の光を前記魚の眼に照射して得られる複数の反射光に対応する複数の吸光度を取得する吸光度取得ステップと、
前記複数の吸光度を用いて得られる吸光度差に基づいて、前記魚の鮮度を推定する鮮度推定ステップと
を含む魚の鮮度推定方法。
It is a method of estimating the freshness of fish
An absorbance acquisition step of acquiring a plurality of absorbances corresponding to a plurality of reflected lights obtained by irradiating the fish eye with a plurality of lights having different wavelengths in the wavelength band of 315 nm to 450 nm.
A method for estimating freshness of a fish, which comprises a freshness estimation step of estimating the freshness of the fish based on the difference in absorbance obtained by using the plurality of absorbances .
前記鮮度推定ステップでは、410nm〜430nmの波長帯域に現れる吸光度のピーク値が、魚が腐敗した場合に魚が新鮮な場合と比べて高くなることに基づいて前記魚の鮮度を推定する
請求項3又は4記載の魚の鮮度推定方法。
In the freshness estimating step, the peak value of absorbance appearing in the wavelength band of 410nm~430nm is fish fish when corrupt estimates the freshness of the fish based on the fact that higher than in the case fresh claim 3 or 4. The method for estimating the freshness of fish according to 4 .
前記鮮度推定ステップでは、315nm〜380nmの波長帯域の任意の波長での吸光度を、410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値から差し引いて得られる第1吸光度差が一定閾値より小さい場合に前記魚が新鮮であると推定する
請求項3又は4記載の魚の鮮度推定方法。
In the freshness estimation step, when the first absorbance difference obtained by subtracting the absorbance at an arbitrary wavelength in the wavelength band of 315 nm to 380 nm from the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm is smaller than a certain threshold value. The method for estimating the freshness of a fish according to claim 3 or 4 , wherein the fish is estimated to be fresh.
前記鮮度推定ステップでは、450nm以上の波長帯域の任意の波長での吸光度を、410nm〜430nmの波長帯域での吸光度のピーク値から差し引いて得られる第2吸光度差が一定閾値より小さい場合に前記魚が新鮮であると推定する
請求項3又は4記載の魚の鮮度推定方法。
In the freshness estimation step, the fish is obtained when the second absorbance difference obtained by subtracting the absorbance at an arbitrary wavelength in the wavelength band of 450 nm or more from the peak value of the absorbance in the wavelength band of 410 nm to 430 nm is smaller than a certain threshold value. The method for estimating the freshness of fish according to claim 3 or 4 , wherein the fish is estimated to be fresh.
前記吸光度スペクトル取得ステップでは、315nm〜380nmの波長帯域に加えて450nm以上の波長帯域を含む光を前記魚の眼に照射して得られる吸光度スペクトルを取得し、
前記鮮度推定ステップでは、前記吸光度スペクトルにおける315nm〜380nmの波長帯域での吸光度と、450nm以上の波長帯域での吸光度との差である第3吸光度差に基づいて、前記魚の鮮度を推定する
請求項記載の魚の鮮度推定方法。
In the absorbance spectrum acquisition step, the absorbance spectrum obtained by irradiating the fish eye with light having a wavelength band of 450 nm or more in addition to the wavelength band of 315 nm to 380 nm is acquired.
In the freshness estimation step, the freshness of the fish is estimated based on the third absorbance difference, which is the difference between the absorbance in the wavelength band of 315 nm to 380 nm and the absorbance in the wavelength band of 450 nm or more in the absorbance spectrum. 3. The method for estimating the freshness of fish according to the above.
前記鮮度推定ステップでは、前記第3吸光度差が一定の閾値以下である場合に前記魚は新鮮であり、前記第3吸光度差が前記一定の閾値よりも大きい別の閾値以上である場合に前記魚は新鮮でないと推定する
請求項記載の魚の鮮度推定方法。
In the freshness estimation step, the fish is fresh when the third absorbance difference is less than or equal to a certain threshold value, and the fish is greater than or equal to another threshold value larger than the certain threshold value. 8 is the method for estimating the freshness of fish according to claim 8 .
前記吸光度スペクトル取得ステップでは、異なる波長の光を出射する複数の光源を用いることにより、前記吸光度スペクトルを取得する
請求項記載の魚の鮮度推定方法。
The method for estimating freshness of a fish according to claim 3 , wherein in the absorbance spectrum acquisition step, the absorbance spectrum is acquired by using a plurality of light sources that emit light having different wavelengths.
魚の鮮度を推定するためのプログラムであって、
請求項10のいずれか1項に記載の魚の鮮度推定方法に含まれるステップをコンピュータに実行させる
プログラム。
A program for estimating the freshness of fish
A program that causes a computer to perform a step included in the method for estimating freshness of fish according to any one of claims 3 to 10 .
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