JP7187931B2

JP7187931B2 - 光源評価方法

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Publication number: JP7187931B2
Application number: JP2018181198A
Authority: JP
Inventors: 由季秦; 洋邦東
Original assignee: Toshiba Lighting and Technology Corp
Current assignee: Toshiba Lighting and Technology Corp
Priority date: 2018-09-27
Filing date: 2018-09-27
Publication date: 2022-12-13
Anticipated expiration: 2038-09-27
Also published as: JP2020051878A

Description

本発明の実施形態は、光源評価方法および照明装置に関する。

従来、光を照射した場合の生鮮食品の見え方を評価する種々の指標が開発されている。例えば、光を照射した生鮮食品がどの程度自然に見えるかの「自然さ」や、どの程度鮮やかに見えるかの「鮮やかさ」を評価する指標等がある。また、例えば、生鮮食品の分光反射率は、生鮮食品の鮮度検査等に用いられる。

特開平６－１８０２４９号公報

ところで、生鮮食品に光源の光を照射した場合、生鮮食品の鮮度の劣化が目立ちやすい光源と、目立ちにくい光源とがある。つまり、生鮮食品の鮮度が識別しやすい光源と、識別しにくい光源とがあるが、従来は、鮮度を識別しやすい光源であるか否かの判断は容易ではなかった。

本発明が解決しようとする課題は、鮮度を識別しやすい光源であるか否かを容易に評価できる光源評価方法を提供することを目的とする。

実施形態に係る光源評価方法は、取得工程と、算出工程とを含む。前記取得工程は、生鮮食品を照射対象とする光源の分光分布を取得する。前記算出工程は、前記取得工程によって取得された前記分光分布と前記生鮮食品の分光反射率とに基づき、前記光源を照射した場合における前記生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示す識別指標を算出する。

図１は、実施形態に係る光源評価方法の概要を示す図である。図２は、実施形態に係る光源評価装置の構成を示すブロック図である。図３は、分光反射率情報の一例を示す図である。図４は、分光反射率データの一例を示す図である。図５は、分光分布の一例を示す図である。図６は、ＦＩの算出方法を説明するための説明図である。図７は、ＦＩの算出方法を説明するための説明図である。図８は、実施形態に係る光源評価装置が実行するＦＩの算出処理の手順を示すフローチャートである。

以下で説明する実施形態に係る光源評価方法は、取得工程と、算出工程とを含む。取得工程は、生鮮食品を照射対象とする光源の分光分布をを取得する。算出工程は、取得工程によって取得された分光分布と生鮮食品の分光反射率とに基づき、光源を照射した場合における生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示す識別指標を算出する。

以下で説明する実施形態に係る算出工程は、鮮度が異なる生鮮食品それぞれの分光反射率と、分光分布とからテスト色差を算出し、テスト色差に基づいて識別指標を算出する。

以下で説明する実施形態に係る算出工程は、基準光源の基準分光分布と、分光反射率とから基準色差を算出し、基準色差およびテスト色差との比較結果に基づいて識別指標を算出する。

以下で説明する実施形態に係る分光反射率は、生鮮食品の種類毎の分光反射率を取得する。算出工程は、生鮮食品の種類毎の識別指標を算出する。

以下で説明する実施形態に係る照明装置は、生鮮食品の種類毎の分光反射率に基づいた生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示す識別指標に基づいて設定される、生鮮食品の鮮度の劣化が識別しやすい分光分布を有する光源を具備する。

（実施形態）
まず、図１を用いて、実施形態に係る光源評価方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る光源評価方法の概要を示す図である。図１では、照明装置１０が有する光源によって精肉Ｆ（生鮮食品の一例）を照射している状況を示している。また、図１に示す光源評価装置１は、実施形態に係る光源評価方法を実行する。

なお、生鮮食品は、精肉Ｆに限定されるものではなく、他の畜産物や、水産物、青果物等であってもよい。また、生鮮食品は、上述した未加工の食品に限定されるものではなく、鮮度の劣化により状態が変化（経時変化）する加工食品であってもよい。

また、照明装置１０は、例えば、生鮮食品売り場に設置される照明装置であるが、これに限定されるものではなく、生鮮食品を照射対象とする光源であればよい。例えば、照明装置１０は、例えば、展示会等で展示用の生鮮食品を照射対象とする照明装置であってもよく、あるいは、食品検査機関等で鮮度を検査する際に照射する照明装置であってもよい。

ところで、一般に、生鮮食品に光源の光を照射した場合、生鮮食品の鮮度の劣化が目立ちやすい光源と、目立ちにくい光源とがある。つまり、光源には、生鮮食品の鮮度が識別しやすい光源と、識別しにくい光源とがある。しかしながら、従来は、鮮度を識別しやすい光源であるか否かを評価することは容易ではなかった。そして、例えば、生鮮食品を購入する消費者にとっては、新鮮な生鮮食品を容易に識別するために、鮮度の劣化が目立ちやすい光源で生鮮食品が照射されることが好ましい。

そこで、実施形態に係る光源評価方法では、生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示す識別指標を算出する。なお、以下では、識別指標を、フレッシュネスインデックス（ＦＩ）と記載する。

具体的には、実施形態に係る光源評価方法では、まず、生鮮食品を照射対象とする光源の分光分布を取得する（ステップＳ１）。分光分布は、例えば、実際の照射光を測定して得られる分光分布であってもよく、あるいは、照明装置の製造メーカにより予め測定された分光分布であってもよい。

つづいて、実施形態に係る光源評価方法では、取得した分光分布と、生鮮食品の分光反射率とに基づき、光源を照射した場合における生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示すＦＩ（識別指標）を算出する（ステップＳ２）。分光反射率は、生鮮食品の実測値であってもよく、あるいは、予め実験などで測定された分光反射率であってもよい。

また、ＦＩは、生鮮食品の種類毎に算出される指標であり、例えば、鮮度の異なる生鮮食品をテスト光源（識別指標の対象）と基準光源とで照射した場合における色差を比較することで算出することができるが、ＦＩの詳細な算出方法については後述する。

これにより、識別指標を参照することで、生鮮食品の鮮度を識別しやすい光源であるか否かを容易に評価することができる。また、識別指標を参照することで、生鮮食品の消費者が生鮮食品の鮮度を判別する際の一助とすることができる。

また、例えば、照明装置１０の製造メーカは、かかるＦＩに基づいて生鮮食品に適した光源の分光分布を設定することができる。つまり、照明装置１０が具備する光源は、生鮮食品の種類毎の識別指標に基づいて設定される、生鮮食品の鮮度の劣化が識別しやすい分光分布を有することができる。この光源で照射することで、生鮮食品の消費者が鮮度の劣化を容易に識別できるため、新鮮な生鮮食品を容易に判断することができる。

なお、上記の照明装置１０の光源は、生鮮食品の消費者を対象としたが、例えば、展示用にのみ用いる、つまり、食さない生鮮食品については、生鮮食品の鮮度の劣化が識別しにくい分光分布を有する光源を用いてもよい。これにより、鮮度の劣化による見栄えの悪化を抑えることができるため、展示期間を長くできるとともに、見栄え悪化による食品の廃棄量を減らすことができる。

次に、図２を用いて光源評価装置１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る光源評価装置１の構成を示すブロック図である。光源評価装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、算出部３２と、出力部３３とを具備する。記憶部４は、分光反射率情報４１を記憶する。なお、光源評価装置１は、光源評価装置１の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、識別指標等の各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。また、光源評価装置１は、照明装置１０と一体的に構成されてもよい。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）によって実現される。通信部２は、所定のネットワークと有線または無線で接続される。そして、通信部２は、ネットワークＮを介して、各種外部装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部２は、照明装置１０に対して識別指標の情報を送信したり、照明装置１０から分光分布の情報を受信したりする。

ここで、光源評価装置１は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部３の取得部３１、算出部３２および出力部３３として機能する。

また、制御部３の取得部３１、算出部３２および出力部３３の少なくともいずれか１つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部４は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、光源評価装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

ここで、記憶部４に記憶される分光反射率情報４１について説明する。図３は、分光反射率情報４１の一例を示す図である。図３に示すように、分光反射率情報４１は、「種別」、「品目」、「分光反射率データ」といった項目を含む。

「種別」は、生鮮食品の種別を識別する識別情報である。「品目」は、生鮮食品の品目を示す情報である。「分光反射率データ」は、分光分布における分光反射率の情報である。「分光反射率データ」は、例えば、「品目」毎に存在するが、「種別」毎であってもよい。あるいは、「分光反射率データ」は、「品目」の下位概念、例えば、豚肉の場合、部位毎や、赤身／脂身比率毎等に存在してもよい。なお、図３では、便宜上、「分光反射率」を「＃１」等の記号で示しているが、実際には、分光分布における波長毎の反射率を含む情報である。ここで、図４を用いて、「分光反射率データ」について具体的に説明する。

図４は、分光反射率データの一例を示す図である。図４では、横軸に光の波長を示し、縦軸に分光反射率を示す。なお、図４では、牛肉の分光反射率を示しているが、この分光反射率は一例である。また、図４に示す分光反射率は、牛肉の分光反射率を実際に測定した実測値である。

具体的には、分光反射率の測定は、分光反射率計（分光反射率を測定可能な機器であれば任意のものを用いてよい）を用いて行う。より具体的には、分光反射率の実測値は、例えば、牛肉の赤身部分を複数箇所（例えば、３箇所）測定した測定値の平均値を用いる。また、図４に示す「鮮度良」は、鮮度の良い状態の分光反射率を示し、例えば、牛肉を精肉に加工した加工日の測定結果であり、「鮮度悪」は、鮮度の悪い状態の分光反射率を示し、例えば、加工日の翌日の測定結果である。なお、「鮮度良」および「鮮度悪」の間隔は、生鮮食品の種類に応じて適宜設定可能である。また、２つの鮮度が異なる生鮮食品の分光反射率（「鮮度良」および「鮮度悪」）に限定されず、３つ以上の鮮度が異なる生鮮食品の分光反射率であってもよい。このように、分光反射率の実測値を取得とすることで、後述のＦＩを高精度に算出することができる。

なお、図４では、分光反射率のグラフを示したが、例えば、分光吸収率（波長毎の光の吸収率）のグラフであってもよい。つまり、分光反射率を算出可能であれば、グラフの縦軸は任意のパラメータを採用可能である。

図２に戻って、制御部３について説明する。制御部３は、光源の分光分布を取得し、分光分布と、分光反射率とに基づいてＦＩ（識別指標）を算出する。また、制御部３は、算出した識別指標を、例えば表示部に表示する等の出力処理を行う。

取得部３１は、生鮮食品を照射対象とする光源の分光分布を取得する。例えば、取得部３１は、光源の出射光をセンサにより実際に測定した実測値の分光分布取得してもよく、あるいは、照明装置の製造メーカにより予め測定された分光分布を取得してもよい。

また、分光分布は、例えば、照明装置のカバーを介して出射される光の分光分布であってもよく、あるいは、分光特性を変更する所定の光学フィルタ等を介した分光分布であってもよい。

ここで、図５を用いて、分光分布について説明する。図５は、分光分布の一例を示す図である。図５では、横軸に光の波長を示し、縦軸にエネルギー（光の強度）を示す。また、図５に示す分光分布は、精肉売り場向けスポットライト（相関色温度２，９２３Ｋ、ｄｕｖ－０．０２９１）用いた分光分布である。

取得部３１は、図５に示すように、分光分布を波長毎のスペクトルとして取得する。なお、取得部３１は、図５に示すスペクトルがグラフ化された分光分布を取得してもよく、波長とエネルギーとの数値のセットを含む分光分布を取得してもよい。

図２に戻って、算出部３２について説明する。算出部３２は、取得部３１によって取得された分光分布と生鮮食品の分光反射率とに基づき、光源を照射した場合における生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示すＦＩ（識別指標）を算出する。ここで、図６および図７を用いて、ＦＩの算出方法について具体的に説明する。

図６および図７は、ＦＩの算出方法を説明するための説明図である。図６および図７では、Ｌ・ａ・ｂ色空間を平面的に示している。

まず、図６に示すように、算出部３２は、鮮度が異なる生鮮食品それぞれの分光反射率と、分光分布とからテスト色差を算出する。具体的には、算出部３２は、図４に示した「鮮度良」の分光反射率と、図５に示した分光分布とに基づいてＬ、ａおよびｂの座標を算出し、Ｌ・ａ・ｂ色空間にプロットする（鮮度良）。同様に、算出部３２は、図４に示した「鮮度悪」の分光反射率と、図５に示した分光分布とに基づいてＬ、ａおよびｂの座標を算出し、Ｌ・ａ・ｂ色空間にプロットする（鮮度悪）。そして、算出部３２は、プロットした２点のテスト色差を算出する。具体的には、算出部３２は、Ｌ、ａおよびｂの座標に基づいて算出される２点間のユークリッド距離をテスト色差として算出する。

つづいて、図７に移り、算出部３２は、算出したテスト色差と、基準光源の基準色差（テスト色差と同様の手法により算出可能）とを比較する。図７では、テスト色差が異なる２種類のテスト光源Ａ、Ｂを示している。具体的には、図７では、テスト光Ａを発するテスト光源Ａのテスト色差ΔＥｔ１と、テスト光Ｂを発するテスト光源Ｂのテスト色差ΔＥｔ２と、基準光を発する基準光源の基準色差ΔＥｓとを示している。

なお、基準光は、例えば、分光分布における各波長のエネルギーが略等しい光であるが、これに限らず、テスト光源との関係や、光源の種類等に応じて任意の分光分布を有する基準光を採用可能である。

また、基準色差は、図４に示した「鮮度良」および「鮮度悪」それぞれの分光反射率と、基準光源の基準分光分布とに基づいて算出される。

算出部３２は、算出した基準色差ΔＥｓおよびテスト色差ΔＥｔ１、ΔＥｔ２の比較結果に基づいてＦＩを算出する。具体的には、算出部３２は、基準色差ΔＥｓおよびテスト色差ΔＥｔ１、ΔＥｔ２の差分をＦＩとして算出する。

例えば、テスト光源Ａについて、ＦＩは負の値となる（ΔＥｔ１－ΔＥｓ＜０）。すなわち、テスト光源Ａは、基準光源に比べて、色差が小さい、換言すれば、鮮度の劣化が識別しにくい光源であるといえる。

また、テスト光源Ｂについて、ＦＩは正の値となる（ΔＥｔ２－ΔＥｓ＞０）。すなわち、テスト光源Ｂは、基準光源に比べて、色差が大きい、換言すれば、鮮度の劣化が識別しやすい光源であるといえる。

このように、基準色差およびテスト色差の比較結果に基づいてＦＩを算出することで、高精度なＦＩを算出することができる。

なお、図７では、基準色差およびテスト色差の差分をＦＩとしたが、例えば、基準色差およびテスト色差の比率をＦＩとしてもよく、あるいは、基準色差およびテスト色差の大小関係をＦＩとしてもよい。

また、図７では、基準色差を用いてＦＩを算出したが、基準色差を用いずにＦＩを算出してもよい。例えば、算出部３２は、所定の閾値（基準色差の算出処理を要しない値）と、テスト色差との比較結果をＦＩとしてもよい。つまり、算出部３２は、テスト色差に基づいてＦＩを算出可能である。

また、算出部３２は、上記したＦＩを、生鮮食品の種類毎に算出する。例えば、算出部３２は、生鮮食品の品目毎や、種別毎のＦＩを算出する。このように、算出部３２は、生鮮食品の種類毎のＦＩを算出することで、生鮮食品の種類毎の特性に合致した高精度なＦＩを算出することができる。

図２に戻って出力部３３について説明する。出力部３３は、算出部３２によって算出されたＦＩに関する情報を出力する。例えば、出力部３３は、図示しない表示部にＦＩを表示する。表示方法は、ＦＩをそのまま表示してもよく、あるいは、識別しやすい光源であるか否かを示す情報を表示してもよい。

また、出力部３３は、所定の光源の分光分布に基づいて、生鮮食品の種類毎にＦＩを算出した場合、かかる光源の照射対象として最も適した生鮮食品（例えば、ＦＩが最も高い生鮮食品等）を表示してもよい。

また、出力部３３は、利用者から生鮮食品の指定を受け付けて、テスト光源が指定された生鮮食品に最適な光源であるか否かの判定結果を表示してもよい。

また、出力部３３は、情報表示機能に限定されず、例えば、ＦＩに基づいて、指定された生鮮食品に最適な分光分布となるように光源の分光特性を変更する制御を行ってもよい。かかる場合、出力部３３は、変更後の分光分布の情報を照明装置１０（あるいは、照明装置１０の管理者の端末）に送信してもよく、直接分光分布を変更してもよい。

次に、図８を用いて、実施形態に係る光源評価装置１が実行する処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る光源評価装置１が実行するＦＩの算出処理の手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、取得部３１は、テスト光源の分光分布を取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、算出部３２は、分光分布と分光反射率とからテスト色差を算出する（ステップＳ１０２）。つづいて、算出部３２は、テスト光源および基準光源それぞれの色差（テスト色差および基準色差）の差分をＦＩとして算出し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

上述したように、実施形態に係る光源評価方法は、取得工程と、算出工程とを含む。取得工程は、生鮮食品を照射対象とする光源の分光分布を取得する。算出工程は、取得工程によって取得された分光分布と生鮮食品の分光反射率とに基づき、光源を照射した場合における生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示す識別指標を算出する。これにより、鮮度を識別しやすい光源であるか否かを容易に評価できる。

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１光源評価装置
２通信部
３制御部
４記憶部
１０照明装置
３１取得部
３２算出部
３３出力部
４１分光反射率情報

Claims

生鮮食品を照射対象とする光源の分光分布を取得する取得工程と；
前記取得工程によって取得された前記分光分布と前記生鮮食品の分光反射率とに基づき、前記光源を照射した場合における前記生鮮食品の鮮度の識別の容易性を示す識別指標を算出する算出工程と；
を含み、
前記算出工程は、
鮮度が異なる前記生鮮食品それぞれの前記分光反射率と、前記分光分布とからテスト色差を算出し、当該テスト色差に基づいて前記識別指標を算出する
光源評価方法。
前記算出工程は、
基準光源の基準分光分布と、前記分光反射率とから基準色差を算出し、前記基準色差および前記テスト色差の比較結果に基づいて前記識別指標を算出する
請求項１に記載の光源評価方法。
前記分光反射率は、
前記生鮮食品の種類毎の分光反射率であり、
前記算出工程は、
前記生鮮食品の種類毎の前記識別指標を算出する
請求項１または２に記載の光源評価方法。