JPH02249952A - Method for evaluating quality of coffee bean - Google Patents

Method for evaluating quality of coffee bean

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JPH02249952A
JPH02249952A JP1073596A JP7359689A JPH02249952A JP H02249952 A JPH02249952 A JP H02249952A JP 1073596 A JP1073596 A JP 1073596A JP 7359689 A JP7359689 A JP 7359689A JP H02249952 A JPH02249952 A JP H02249952A
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coffee beans
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absorbance
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佐竹 利彦
Satoru Satake
佐竹 覚
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Abstract

PURPOSE:To easily, rapidly and objectively evaluate coffee beans by measuring the absorbance of the sample beans by a narrow-band pass filter which allows the passage of only the specific wavelength suitable for measuring the content of the component to be measured. CONSTITUTION:The light which is emitted from a light source 31 and is made into collimated beams of light by passing an optical system is passed through the narrow-band pass filter 33, by which the light is made into the near IR light of the specific wavelength; thereafter, the light is changed in direction toward a lighting window 36 by a reflecting mirror 32. The near IR light which is reflected 32 and is put into an integrating sphere 34 through the lighting window 36 of the sphere 34 is projected onto the coffee beans 55 in a sample container 52 from right above the same. The diffused and reflected light from the coffee beans 55 reflects in the sphere 34 until finally the light arrives at a pair of detectors 35a, 35b disposed with measuring parts 37 in the position symmetrical with the center, by which the intensity of the reflected light is measured.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明はコーヒーの味、香り、コクに係るコーヒー豆
の品質評価方法に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Field of Application] The present invention relates to a method for evaluating the quality of coffee beans regarding the taste, aroma, and richness of coffee.

(従来の技術) 一般に市販されるコーヒー豆は、完熟したコーヒー豆の
果実を乾燥、脱穀、精選して得られた生豆を焙煎機に投
入しロースト工程で風味と香りが与えられたものである
。つまり焙煎によりコーヒー豆は生立の持つ成分が化学
変化し揮発性芳香やカラメル色などを生じるものであり
、酸味・苦味・甘味・渋み・香りというコーヒーの味は
焙煎の条件によって左右されることが知られてきた。つ
まり、ロースト工程の時間によっては同じ原料豆でも、
酸味を多くした少なくしたり、また苦味を多くしたり少
なくしたりと、ロースト工程により多種多様の味と香り
が与えられるものである。
(Prior technology) Commercially available coffee beans are produced by drying, threshing, and selecting ripe coffee beans, then feeding the raw beans into a roasting machine, which imparts flavor and aroma during the roasting process. It is. In other words, roasting causes chemical changes in the raw ingredients of coffee beans, producing volatile aromas and caramel colors, and the taste of coffee, including sourness, bitterness, sweetness, astringency, and aroma, is influenced by the roasting conditions. It has been known that In other words, depending on the roasting process time, even the same raw beans may
The roasting process imparts a wide variety of tastes and aromas, such as increasing or decreasing sourness, or increasing or decreasing bitterness.

しかしながら、そのロースト工程により与えられる味と
香りは生豆の収穫された土壌、生育環境等により決定付
けられることから、焙煎はコーヒーの味に幅をもたせる
ものであり、それぞれの生豆によって独特の酸味・苦味
・渋み・甘味・香り等の特性値を有することは言うまで
もない。
However, the taste and aroma imparted by the roasting process is determined by the soil where the green beans were harvested, the growing environment, etc., so roasting gives the coffee a range of tastes, and each green coffee is unique. Needless to say, it has characteristic values such as sourness, bitterness, astringency, sweetness, and aroma.

ところでこれらコーヒー豆の従来の品質の判定方法は、
前記ロースト工程で焙煎されたコーヒー豆を粉砕し、沸
騰した熱湯を加え抽出したものを実際に味わってみて酸
味・苦味・渋み・甘味・香りを評価する、いわゆる官能
試験によるものであり、公正を期するため複数の人員と
長時間とを要するものである。しかもその判定は人的要
因に大きく左右される人間の味覚に基づいて行われるも
のであって、客観的にかつ普遍的な判定に成り得えず、
そのため熟練者を必要としていた。
By the way, the conventional method for determining the quality of these coffee beans is
This is based on a so-called sensory test, in which the coffee beans roasted in the roasting process are ground, boiled water is added to the coffee beans, and the resulting mixture is tasted and evaluated for sourness, bitterness, astringency, sweetness, and aroma. This requires multiple personnel and long hours to ensure the same. Moreover, the judgment is based on human taste, which is greatly influenced by human factors, and cannot be an objective and universal judgment.
Therefore, skilled workers were needed.

(発明が解決しようとする課題〕 ところが、コーヒー豆の品質は焙煎後常温または冷蔵温
による保管の間に、コーヒー豆に含まれる蛋白質と脂質
と水分及び空気等との作用により蛋白質・脂質等は酸化
して飲用としてとして不適のものとなる。このために、
倍煎後の時間経過による鮮度が異なると、当然コーヒー
の味も変化して、官能試験による判定は絶対的な評価と
は言い難い。したがって外的要因に左右されない生豆の
状態で評価を行なう方法が必要とされている。
(Problem to be Solved by the Invention) However, the quality of coffee beans is affected by the interaction of proteins, lipids, moisture, air, etc. contained in coffee beans during storage at room temperature or refrigerated temperature after roasting. oxidizes and becomes unfit for drinking.For this reason,
If the freshness of the coffee changes over time after double roasting, the taste of the coffee will naturally change, so it is difficult to say that a sensory test is an absolute evaluation. Therefore, there is a need for a method for evaluating green beans that is not influenced by external factors.

以上のことから人的・°外的要因に左右されず客観的に
かつ簡便に経時変化のない官能評価の行えるコーヒー豆
の品質評価方法の開発が望まれていることはいうまでも
ない。
From the above, it goes without saying that there is a need for the development of a coffee bean quality evaluation method that can objectively and easily perform sensory evaluations that do not change over time, regardless of human or external factors.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

生豆の化学成分と焙煎豆のそれとを化学的に測定・分析
したものが第1表である。
Table 1 shows chemical measurements and analyzes of the chemical components of green beans and those of roasted beans.

第1表によると、焙煎後に著しく減少した成分はタンパ
ク質、ショ糖及びクロロゲン酸であることが理解でき、
この3成分が倍煎の際の熱反応によって味・風味を作り
出す主要素であると考えられる。
According to Table 1, it can be seen that the components that significantly decreased after roasting were protein, sucrose, and chlorogenic acid.
These three components are considered to be the main elements that create taste and flavor through the thermal reaction during double roasting.

そこで、本発明は、コーヒー豆に含まれる各成分含有率
を短時間で測定し、これにより、客観的なコーヒー豆の
品質評価値を求めようとするものである。
Therefore, the present invention aims to measure the content of each component contained in coffee beans in a short time, and thereby obtain an objective quality evaluation value of coffee beans.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

本発明によるとコーヒー豆の一定量に含まれる成分含有
率を、主波長が、1680nm、 1818na+。
According to the present invention, the component content contained in a certain amount of coffee beans has a dominant wavelength of 1680 nm and 1818 na+.

1840nm、 1904nm、 1940nm、 2
100nm、 2180na、 2190nm、 22
30ns、 2310nmの各主波長時の半値幅が20
na+の近赤外線のうち、複数個の波長帯を使った近赤
外分光分析法による吸光度測定値と、含有率の計篩のた
めに既知のコーヒー豆の化学成分分析等により測定した
成分含有率と前記既知のコーヒー豆の前記近赤外分光分
析法による吸光度測定値とによりあらかじめ定めた成分
換算係、数とによって求め、更に、この含有率と、既知
のコーヒー豆の官能試験等により得られる特性値と前記
既知のコーヒー豆の成分含有率とによりあらかじめ定め
た官能評価係数とによって酸味・苦味・渋み・甘味・香
り等の特性評価値うら少なくともいずれか1つの特性評
価値を演算するコーヒー豆の品質評価方法により間前記
課題を解決するための手段とした。
1840nm, 1904nm, 1940nm, 2
100nm, 2180na, 2190nm, 22
The half width at each dominant wavelength of 30ns and 2310nm is 20
Absorbance measurements using near-infrared spectroscopy using multiple wavelength bands among na+ near-infrared rays, and component content measured by known chemical component analysis of coffee beans to measure the content. and the absorbance measurement value of the known coffee beans by the near-infrared spectroscopy method, and a predetermined component conversion coefficient and number, and further obtained by this content and a sensory test of the known coffee beans. Coffee beans for which at least one of the characteristic evaluation values such as sourness, bitterness, astringency, sweetness, aroma, etc. is calculated using a sensory evaluation coefficient predetermined based on the characteristic value and the known ingredient content of the coffee beans. This quality evaluation method was used as a means to solve the above problems.

〔作 用〕[For production]

コーヒー豆を粉砕し、この試料豆中に含まれる、コーヒ
ーの味・風味を作り出す主要素であるタンパク質、脂質
、ショ糖、水分及びクロロゲン酸等の含有率を近赤外分
光分析方法によって測定する。すなわち、前記被測定成
分の含有率測定に適する特定波長のみを通過させる狭帯
域通過フィルターによって試料豆の吸光度を測定し、こ
の検出値と、あらかじめ多重回帰分析法により求めた含
有率計算のための成分評価係数とによって前記各成分の
含有率を求め、更にこの値と、あらかじめ官能試験等で
得られた特性値との相関に基づいて得た、品質評価のた
めの特性評価係数とによって特性評価値を算出するもの
である。
Coffee beans are ground, and the content of proteins, lipids, sucrose, water, chlorogenic acid, etc., which are the main elements that create the taste and flavor of coffee, contained in the sample beans is measured using near-infrared spectroscopy. . That is, the absorbance of the sample bean is measured using a narrow band pass filter that passes only a specific wavelength suitable for measuring the content of the component to be measured, and this detected value is used to calculate the content calculated in advance by multiple regression analysis. The content of each component is determined by the component evaluation coefficient, and the characteristics are evaluated by the characteristic evaluation coefficient for quality evaluation, which is obtained based on the correlation between this value and the characteristic value obtained in advance in a sensory test, etc. It calculates the value.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明のコーヒー豆の品質評価方法に係るコーヒ
ー豆の品質評価装置の例を、添付図面第1図ないし第3
図を参照しながら説明する。
Examples of the coffee bean quality evaluation apparatus according to the coffee bean quality evaluation method of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings 1 to 3.
This will be explained with reference to the figures.

第1図は本発明によるコーヒー豆の品質評価装置1を正
面から見たときの概略図である。キャビネット2の内部
には、その詳細な構成は次の第2図を参照して説明する
近赤外分光分析装置3及び制御装置14が配設される。
FIG. 1 is a schematic diagram of a coffee bean quality evaluation apparatus 1 according to the present invention viewed from the front. Inside the cabinet 2, a near-infrared spectroscopic analysis device 3 and a control device 14, the detailed configuration of which will be explained with reference to FIG. 2 below, are arranged.

キャビネット2の前面パネルには、被測定コーヒー豆を
入れる試料容器(試料配置部)を装着するための試料容
器装置箱5、装置の操作手順や演算結果等を可視表示す
る発光ダイオード又はCRT形式の表示装置6、操作用
ブツシュボタン7及び演算結果のハードコピーを可能と
するプリンター8が配設される。制御装置4は、近赤外
分光分析装置3の光源、検出器、表示装置6、操作用ブ
ツシュボタン7、プリンター8等に接続され各種信号を
処理するための入出力信号処理装置4aと、各成分の含
有率を計算すたるための成分換算係数値、品質評価値を
計算するためにコーヒー豆の主成分ごとに個別に設定さ
れた特定係数、入力装置(キーボード)9を介入して入
力される各種補正及び各種制御手順等を記憶するための
記憶装置4bと、近赤外分光分析装置3により得られる
測定値と前記特定係数とに基づきコーヒー豆の特性評価
値等を演算するための演算装置4Cとから成る。なお、
コーヒー豆の主要成分ごとに個別に設定される特定係数
や必要な補正値が、記憶装置4b内の読み出し専用のメ
モリ(以下、ROMと言う)に予め記憶されている。ま
た、プリンター8は内蔵型に限られず、外部接続型であ
っても構わない。
On the front panel of the cabinet 2, there is a sample container device box 5 for mounting a sample container (sample placement section) containing coffee beans to be measured, and a light emitting diode or CRT type display for visually displaying the operating procedures and calculation results of the device. A display device 6, operating buttons 7, and a printer 8 capable of making a hard copy of the calculation results are provided. The control device 4 includes an input/output signal processing device 4a that is connected to the light source, detector, display device 6, operating button 7, printer 8, etc. of the near-infrared spectrometer 3 and processes various signals; Component conversion coefficient values for calculating the content of each component, specific coefficients individually set for each main component of coffee beans for calculating quality evaluation values, input using the input device (keyboard) 9. a storage device 4b for storing various corrections and various control procedures, etc., and calculations for calculating characteristic evaluation values of coffee beans, etc. based on the measurement values obtained by the near-infrared spectrometer 3 and the specific coefficients. It consists of a device 4C. In addition,
Specific coefficients and necessary correction values that are individually set for each main component of coffee beans are stored in advance in a read-only memory (hereinafter referred to as ROM) in the storage device 4b. Further, the printer 8 is not limited to a built-in type, and may be an externally connected type.

ところで、試料に照射される近赤外線が試料に吸収され
るのは分子を構成する原子の連鎖が熱エネルギーにより
振動するために起こる現象であり、原子の種類と連鎖状
態により固有振動数が異なるために、近赤外線の波長域
で撮動の大きさが変化して熱吸収を生じる。また、試料
が初期に持っている熱エネルギーが少ない場合(温度が
低い場合)には、撮動が小さいために分子構造の違いに
よる吸収量が正確に測定されないので温度の補正をする
必要が生じる。通常、20℃以上の場合は補正を要しな
い。
By the way, near-infrared rays irradiated onto a sample are absorbed by the sample because the chain of atoms that make up the molecule vibrates due to thermal energy, and the natural frequency differs depending on the type of atoms and the chain state. In addition, the imaging size changes in the near-infrared wavelength region, causing heat absorption. Additionally, if the sample initially has little thermal energy (low temperature), the amount of absorption due to differences in molecular structure cannot be accurately measured because the imaging distance is small, so temperature correction is required. . Normally, no correction is required when the temperature is 20°C or higher.

温度設定器77は近赤外分光分析装置1を恒温に調整す
るもので、低温の場合加温装置78を動作させ通常25
℃に設定する。これは、前記試料温度の変化を防止する
ためと、電気回路の温度による誤差をなくする目的を有
するものである。
The temperature setting device 77 adjusts the near-infrared spectrometer 1 to a constant temperature, and when the temperature is low, it operates the heating device 78 and normally
Set to ℃. This has the purpose of preventing changes in the sample temperature and eliminating errors due to the temperature of the electric circuit.

第2図は、キャビネット2の内部に配設される近赤外分
光分析装置3の一実施例の要部断面図である。図示され
る近赤外分光分析装置3は反射式のものであり、主なる
構成部品として、光源31、反tA!1132、狭帯域
通過フィルター33、積分球34及び検出器35a、3
5bを有する。光源31から発せられ、適当な光学系(
図示せず)を通って平行光線となった光は、狭帯域通過
フィルター33を通過することにより特定波長の近赤外
光となった後、傾斜角度を自由に変え得るように構成さ
れた反射鏡32により、積分球34の上部を開口して設
けられた採光窓36に向けて方向を変えられる。反射鏡
32で反射し、積分球34の採光窓36を介して積分球
34の内部に入った近赤外光は、積分球34の底部を開
口して設けられた測定部37、従って試料容器装着箱5
の後方所定位置に記載される試料容器52内のコーヒー
豆55に真上から照射される。コーヒー豆55からの拡
散反射光は、積分球34の内部に反射しながら、最終的
には、測定部37を中心に対象な位置に配設される一対
の検出器35a 、35bに到達し、これにより反射光
の強度が測定される。なお、前記試料容器52下部の試
料容器装着箱5には試料容器の温度を測定するセンサー
79を設け、前記温度設定器77について詳述した通り
試料温度により分析値を補正するものである。また図示
実施例では、光学的な対称性を修正し、コーヒー豆55
からの反射光を効率良く受光するために検出器は一対、
即ち参照番@35aと35bで示される二個が設けられ
ているが、その数は二個に限られることなく、−個であ
っても又は三個以上の検出器であっても構わない。
FIG. 2 is a sectional view of a main part of an embodiment of the near-infrared spectrometer 3 disposed inside the cabinet 2. As shown in FIG. The illustrated near-infrared spectrometer 3 is of a reflective type, and its main components include a light source 31, an anti-tA! 1132, narrow band pass filter 33, integrating sphere 34 and detector 35a, 3
5b. The light is emitted from a light source 31, and a suitable optical system (
After passing through a narrow bandpass filter 33, the light becomes a parallel beam of light, which becomes near-infrared light of a specific wavelength. The mirror 32 allows the integrating sphere 34 to be directed toward a lighting window 36 provided through an open top. The near-infrared light reflected by the reflecting mirror 32 and entering the interior of the integrating sphere 34 through the lighting window 36 of the integrating sphere 34 is transmitted to the measuring section 37 provided by opening the bottom of the integrating sphere 34, and thus to the sample container. Installation box 5
The coffee beans 55 in the sample container 52 located at a predetermined rear position are irradiated from directly above. The diffusely reflected light from the coffee beans 55 is reflected inside the integrating sphere 34, and finally reaches a pair of detectors 35a and 35b arranged at symmetrical positions with the measurement unit 37 as the center. This measures the intensity of the reflected light. The sample container mounting box 5 below the sample container 52 is provided with a sensor 79 for measuring the temperature of the sample container, and as described in detail regarding the temperature setting device 77, the analysis value is corrected based on the sample temperature. In addition, in the illustrated embodiment, the optical symmetry is modified and the coffee beans 55
In order to efficiently receive the reflected light from the
That is, although two detectors indicated by reference numbers @35a and 35b are provided, the number is not limited to two, and may be - or three or more detectors.

ここで、光源31と反射鏡32との間に設けられ、光源
31から出た光がこれを通過することにより特定波長の
近赤外光となる狭帯域通過フィルター33の構成及びこ
れに要求される物理的特性等を説明する。狭帯域通過フ
ィルター33は、それぞれが異なる主波長通過特性を有
する任意複数個のフィルター(例えば、10個のフィル
ター33a〜33j)からなり、これらを回転円盤に取
り付けこれを適当角度づつ回動させることにより、光源
31と反射鏡32とを結ぶ線上に所望のフィルターが位
置するように順次選択・交換できる構成とする。なお、
フィルターの通過特性C主波長とは、フィルターの面に
対して入射光軸が直角の時に透過する近赤外線のうちの
最大透過波長のことである。狭帯域透過フィルター33
の他の具体的構成例としては、角柱状の反射鏡32を内
部に位置させ、その反射鏡の各面に対向する位置に複数
個のフィルター33a〜33jをそれぞれ位置させて角
柱状に構成しこれを回転可能とする構成もある。なお、
狭帯域通過フィルター33が円板状のものであるとき、
入射光軸に対するその回転面の傾斜角度を、電動機等の
手段により微細に且つ連続的に調整できるようにしてお
けば、各フィルターが持つ通過特性の主波長からシフト
した異なる波長の近赤外光を連続的に作り出寸ごとがで
きる。これは、一般的に良く知られている現象であるが
、フィルターの而に対する入射光軸の角度を90’から
変化させると、その角度変化に応じて最大透過波長から
数十nunの範囲でシフトする現象による。
Here, the configuration of the narrow band pass filter 33, which is provided between the light source 31 and the reflecting mirror 32, and through which the light emitted from the light source 31 becomes near-infrared light of a specific wavelength, and the requirements for this filter are explained. Explain the physical characteristics etc. The narrow band pass filter 33 is composed of a plurality of arbitrary filters (for example, 10 filters 33a to 33j) each having a different dominant wavelength pass characteristic, and these are attached to a rotating disk and rotated by an appropriate angle. In this way, a desired filter can be sequentially selected and replaced so that it is located on the line connecting the light source 31 and the reflecting mirror 32. In addition,
The filter's transmission characteristic C dominant wavelength is the maximum transmission wavelength of near-infrared rays transmitted when the incident optical axis is perpendicular to the filter surface. Narrowband transmission filter 33
As another specific configuration example, a prismatic reflecting mirror 32 is positioned inside, and a plurality of filters 33a to 33j are respectively positioned opposite each surface of the reflecting mirror to form a prismatic structure. There is also a configuration that allows this to rotate. In addition,
When the narrow band pass filter 33 is disc-shaped,
If the inclination angle of the rotating surface with respect to the incident optical axis can be finely and continuously adjusted by means such as an electric motor, near-infrared light of a different wavelength shifted from the main wavelength of the transmission characteristic of each filter can be adjusted. can be produced continuously for each size. This is a generally well-known phenomenon, but when the angle of the incident optical axis relative to the filter is changed from 90', the maximum transmission wavelength shifts by several tens of nanometers depending on the angle change. Due to the phenomenon of

次に、狭帯域通過フィルター33に要求される物理的特
性を第3図に基づき説明する。第3図は、異なるコーヒ
ー豆に対して波長が連続的に変化する近赤外線光を照射
したときの、照射波長と吸光度との関係を示すグラフ(
吸光度曲線)である。吸光度1oglo/Iは、基準照
射光量(全照射光1)ioに対する試料豆からの反射光
量Iの比の逆数の常用対数である。前記各成分の含有量
の多少が吸光度差として顕著に現れていることが容易に
理解できる。本発明はこの現象を利用してコーヒー豆に
含まれる所定の成分の含有率を測定するものであるため
、測定のためにコーヒー豆に照射される近赤外光の波長
としては、波長領域1100〜2500r+n+のうち
、各成分に対して吸光度曲線上特異的なピークが見られ
る(本実施例では1680nIl、 1818nm、 
1840nm、 1904nm、 1940pm、 2
100nm、 2180nm、 2190nm。
Next, the physical characteristics required of the narrow band pass filter 33 will be explained based on FIG. 3. Figure 3 is a graph showing the relationship between irradiation wavelength and absorbance when different coffee beans are irradiated with near-infrared light whose wavelength changes continuously (
absorbance curve). The absorbance 1oglo/I is the common logarithm of the reciprocal of the ratio of the amount I of reflected light from the sample bean to the reference amount of irradiated light (total irradiated light 1) io. It can be easily understood that the amount of content of each of the above components is clearly expressed as a difference in absorbance. Since the present invention utilizes this phenomenon to measure the content of a predetermined component contained in coffee beans, the wavelength of near-infrared light irradiated onto coffee beans for measurement is in the wavelength range 1100. ~2500r+n+, specific peaks can be seen on the absorbance curve for each component (in this example, 1680nIl, 1818nm,
1840nm, 1904nm, 1940pm, 2
100nm, 2180nm, 2190nm.

2230nfll、 2310nmとする)。従って、
狭帯域通過フィルター33が備える各フィルター33a
〜33jは、コーヒー豆に含まれる各成分の測定に適し
た前記各波長の近赤外光を作るべく、前記各波長を特定
通過特性、即ら主波長として持つことが要求される。
2230nfl, 2310nm). Therefore,
Each filter 33a included in the narrow band pass filter 33
- 33j are required to have specific passage characteristics, that is, as dominant wavelengths, for each of the wavelengths in order to produce near-infrared light of each of the wavelengths suitable for measuring each component contained in coffee beans.

次に、上記構成を有する本発明のコーヒー豆の品質評価
装置の具体的動作を説明する。まず、操作用ブツシュボ
タン7の操作により光源31を点灯させ、光源31から
発せられた光に基づく測定部37に到達する特定波長の
近赤外光が安定するまで、近赤外分光分析装置3の全体
を加温装置78等で予熱する。予熱のための所定時間が
経過したら、試料容器装着箱5を装置のキャビネット2
から一旦引き出し、粉砕したコーヒー豆の試料55を充
填した試料容器52を所定位置に載置させた後、キャビ
ネット2内に挿入することにより測定準備を完了する。
Next, the specific operation of the coffee bean quality evaluation apparatus of the present invention having the above configuration will be explained. First, the light source 31 is turned on by operating the operating button 7, and the near-infrared spectrometer 3 is preheated using a heating device 78 or the like. After the predetermined time for preheating has elapsed, the sample container mounting box 5 is placed in the cabinet 2 of the device.
After the sample container 52 filled with the ground coffee bean sample 55 is placed in a predetermined position, the sample container 52 is inserted into the cabinet 2 to complete measurement preparation.

このとき試料容器装置箱5の温度センサー79は試料容
器52の温度を測定する。なお、コーヒー豆55は、測
定値に誤差が生じないようにするために、その粒子の大
きさが約50ミクロン以下に粉砕されていることが望ま
しいが、必ずしも粉砕しなければならないものではない
。また、乱反射による光のロスを少なくする為に、粉砕
されたコーヒー豆55は、その表面が平坦面となるよう
な状態で試料容器52に充填されること、さらに、透明
ガラス板で多少圧力を加えながらその表面を覆うことが
好ましい。
At this time, the temperature sensor 79 of the sample container device box 5 measures the temperature of the sample container 52. The coffee beans 55 are preferably ground to a particle size of approximately 50 microns or less in order to avoid errors in the measured values, but this is not necessarily the case. In addition, in order to reduce light loss due to diffused reflection, the ground coffee beans 55 are filled into the sample container 52 with the surface thereof being flat, and some pressure is applied using a transparent glass plate. It is preferable to cover the surface while adding it.

前記測定準備作業が完了したら、次に、最初に1680
nn+を主波長として持つフィルター33Aが光源31
と反射鏡32とを結ぶ線上に来るように選択され、波長
1680rvの近赤外光をコーヒー豆55に対して照射
したときの反射吸光度の測定作業に入る。反射吸光度の
測定作業は、コーヒー豆55に対して照射される全照射
量、即ち基準光量の測定と、コーヒー豆55に対して前
記基準照射光量を照射した時にコーヒー豆55で実際に
反射される反射光間の測定との2つの測定からなる。1
つのフィルターについてこれから2つの測定のどららか
を先に実施しても構わないが、以下の説明では、基準照
射光量の測定の方が先に実施されるものとして説明する
When the measurement preparation work is completed, first 1680
A filter 33A having nn+ as a main wavelength is a light source 31.
and the reflecting mirror 32, and the process begins to measure the reflected absorbance when near-infrared light with a wavelength of 1680 rv is irradiated onto the coffee beans 55. The measurement work of reflection absorbance involves measuring the total amount of irradiation irradiated onto the coffee beans 55, that is, the reference amount of light, and the measurement of the amount of light actually reflected by the coffee beans 55 when the reference amount of irradiation light is irradiated onto the coffee beans 55. It consists of two measurements: a measurement between reflected lights. 1
Although it is possible to perform one of the two measurements on the two filters first, in the following explanation, it is assumed that the measurement of the reference irradiation light amount is performed first.

基準照射光量の測定は、傾斜角度が可変に構成された反
射鏡32の傾斜角度を、これからの反射光が積分球34
の内壁に直接当たるような角度に、電動機等を用いた回
動手段(図示せず)により変えた状態で実施される。こ
うすることにより、積分球34の内壁に直接当てられた
反!1Fj1132からの光は、内壁を多方向に拡散反
射しながら最終的には検出器35a、35bに到達し、
基準照射光量として検出される。一方コーヒー豆55か
らの反射光量の測定は、反射鏡32の傾斜角度が第2図
に示す元の位置に戻された後、前述した原理により行わ
れる。なお、測定準備完了後の最初のフィルターの選択
、基準照射光量の測定及び反射光量の測定までの各実行
は、制御装置4の記憶装置4b内のROMに手順プログ
ラムを記憶させ、そのプログラムに従って自動的に行え
るようにできることは−言うまでもない。また、1つの
フィルターについての前述基準照射光量及び反射光量の
各測定をそれぞれ複数回実施し、測定値としてそれらの
平均を採れるようにすることも測定精度を上げるのに役
立つ。検出器35a、35bによって検出された基準照
射光量及びコーヒー豆55からの反射光量に基づく各測
定値は、コーヒー豆に含まれる蛋白質、シヨ糖、脂質、
りOロゲン酸、水分等の各含有率を計算するための実測
データとして制御装置4に連絡され、記憶装置4b内の
書き込み可能なメモリ(以下、RAMと言う)に−旦記
憶される。
The reference irradiation light amount is measured by adjusting the inclination angle of the reflecting mirror 32 whose inclination angle is variable, so that the reflected light is reflected from the integrating sphere 34.
It is carried out by changing the angle by a rotating means (not shown) using an electric motor or the like so that it hits the inner wall directly. By doing this, the anti-! The light from 1Fj1132 is diffusely reflected on the inner wall in multiple directions and finally reaches the detectors 35a and 35b.
Detected as the reference irradiation light amount. On the other hand, the amount of reflected light from the coffee beans 55 is measured according to the above-described principle after the inclination angle of the reflecting mirror 32 is returned to the original position shown in FIG. In addition, each execution from the selection of the first filter after the measurement preparation is completed to the measurement of the reference irradiation light amount and the measurement of the reflected light amount is performed automatically according to the program by storing a procedure program in the ROM in the storage device 4b of the control device 4. It goes without saying that there are things you can do to make it more practical. Furthermore, it is also useful to measure the reference irradiation light amount and reflected light amount for one filter a plurality of times, and to take the average of the measurements as the measured value. Each measurement value based on the reference irradiation light amount detected by the detectors 35a and 35b and the reflected light amount from the coffee beans 55 is based on the protein, sucrose, lipid, and
The data is communicated to the control device 4 as actual measurement data for calculating the contents of phosphoric acid, moisture, etc., and is temporarily stored in a writable memory (hereinafter referred to as RAM) in the storage device 4b.

照射波長1680nmにおける吸光度の測定が終了した
ら、次の照射波長、即ち本実施例の場合1818na+
での吸光度の測定に移行する。ここでも、基準照射光量
の測定及び反射光量の測定が、前述168001でのと
きと同じ方法及び手順で実施される。各測定値は、前回
と同様に、各成分の含有率計算のための実測データとし
て制御装置4に連絡され、記憶装置4b内のRAMに一
時記憶される。以下同様に、残りの各吸光度測定、即ち
、波長1840nm、 1904nm、 1940nm
、 ・2310nmでの吸光度測定が順次行われ、各測
定値は、実測データとして制御装置4に連絡され、RA
Mに記憶される。なお、ある特定波長での吸光度測定が
終わり次の特定波長での吸光度測定への移行に伴う狭帯
域通過フィルター33の各フィルター33a〜33jの
交換・選択動作は、通常、制御装置4の記憶装置4b内
のROMに予め書き込まれている手順プログラムに従い
自動的に行われるが、本実施例の場合でも、必ずしも上
記10波長全てについて吸光度測定を行わなければなら
ない訳ではなく、測定の対象となる波長は、求める特性
評価値に要求される精度或いは測定に係る所要時間等を
考慮して任意に選択することができ、その選択は、操作
用ブツシュボタン7内の測定波長選択ボタンにより行う
ことができる。
When the measurement of absorbance at the irradiation wavelength of 1680 nm is completed, the next irradiation wavelength, that is, 1818 na+ in this example, is completed.
Move on to measuring absorbance at . Also here, the measurement of the reference irradiation light amount and the measurement of the reflected light amount is performed using the same method and procedure as in the case of 168001 described above. As in the previous case, each measurement value is communicated to the control device 4 as actual measurement data for calculating the content of each component, and is temporarily stored in the RAM in the storage device 4b. Similarly, the remaining absorbance measurements were performed at wavelengths of 1840 nm, 1904 nm, and 1940 nm.
, ・Absorbance measurement at 2310 nm is performed sequentially, and each measurement value is communicated to the control device 4 as actual measurement data, and the RA
Stored in M. Note that the operation of replacing and selecting each of the filters 33a to 33j of the narrow band pass filter 33 when the absorbance measurement at a certain specific wavelength is completed and the transition to the absorbance measurement at the next specific wavelength is normally performed by the storage device of the control device 4. The absorbance measurement is performed automatically according to the procedure program written in advance in the ROM in the 4b, but even in the case of this example, it is not necessarily necessary to measure the absorbance at all of the above 10 wavelengths, and it is not necessary to measure the absorbance at all of the wavelengths to be measured. can be arbitrarily selected in consideration of the accuracy required for the desired characteristic evaluation value, the time required for measurement, etc., and the selection can be made using the measurement wavelength selection button in the operating button 7. can.

これまで説明した吸光度の測定は、単に狭帯域通過フィ
ルター33に設定された10個のフイルター338〜3
3jを順次交換することにより、各タイルター33a〜
33jが持つ各主波長でのスポット的吸光度の測定方法
であったが、前述した通りフィルターの面に対する入射
光の入射角度を基準となる90゛から変化させると、最
大透過波長が主波長から数+nsの範囲でシフトすると
いう現象を利用して、成分含有量の差が吸光度差に顕著
に現れる波長領域1100tv〜2500n−での連続
的な吸光度測定も可能である。図示第1実施例の場合、
円板状に構成された狭帯域通過フィルター33への入射
光軸の角度を、制御装置4からの指令信号に基づき電動
機等の適当な調節手段(図示せず)により微細に且つ連
続的に変化させることによりこれが可能である。
The absorbance measurement described so far is simply performed using the ten filters 338 to 3 set in the narrow band pass filter 33.
By replacing 3j sequentially, each tileter 33a~
33j has a method of measuring spot absorbance at each dominant wavelength, but as mentioned above, if the angle of incidence of the incident light on the filter surface is changed from the standard 90°, the maximum transmission wavelength will be several times smaller than the dominant wavelength. Utilizing the phenomenon of shift in the range of +ns, it is also possible to continuously measure absorbance in the wavelength range 1100 tv to 2500 n-, in which the difference in component content is noticeable in the difference in absorbance. In the case of the first embodiment illustrated,
The angle of the optical axis of incidence on the narrow band pass filter 33 configured in a disc shape is minutely and continuously changed by an appropriate adjusting means (not shown) such as an electric motor based on a command signal from the control device 4. This is possible by letting

次に、制御装置4の演算装置4Cは、記憶装置4bのR
AMに記憶されている吸光度測定で得られた多数の実測
データ、即ち各測定波長における基準照射光量及び反射
光量の測定値と、記憶装@4bのROMに予め記憶され
ている各成分の含有率計算のための成分換算係数値とに
基づき、コーヒー豆の品質を評価する上で重要な成分で
ある蛋白質、シミ糖、脂質、クロロゲン酸、水分等の各
含有率を計算する。なお、各成分に関して記憶装置4b
のROMに予め書き込まれるこの成分換算係数値は、多
数のコーヒー豆に対して例えば化学定量分析法を用いて
測定された各成分の含有率を基準に、検出器からの吸光
度測定値を信号処理し、多重回帰分析法により求められ
た定数である。
Next, the arithmetic unit 4C of the control device 4 executes R of the storage device 4b.
A large amount of actual measurement data obtained by absorbance measurement stored in the AM, that is, measured values of the reference irradiation light amount and reflected light amount at each measurement wavelength, and the content rate of each component stored in advance in the ROM of the storage device @4b Based on the component conversion coefficient values for calculation, the contents of proteins, saccharides, lipids, chlorogenic acid, moisture, etc., which are important components in evaluating the quality of coffee beans, are calculated. Note that the storage device 4b has information regarding each component.
This component conversion coefficient value, which is written in advance in the ROM of is a constant determined by multiple regression analysis.

ここで成分換算係数を求める重回帰分析について一例を
示す。たとえば10個のフィルター1680nm、 1
818nm、 1840nm、 1904nm、−22
30no+、 231On−を使用してコーヒー豆の一
成分蛋白質について検出器で吸光度測定を行ったとき、
次の線型関係が成立するのとする。
Here, an example of multiple regression analysis for determining component conversion coefficients will be shown. For example, 10 filters 1680nm, 1
818nm, 1840nm, 1904nm, -22
When absorbance was measured using a detector for one component protein of coffee beans using 30no+ and 231On-,
Assume that the following linear relationship holds.

蛋白質+=Fo十F+・to(It/R(1680) 
1十F2・l0QI/R(1818) + + F 3
  1/R(1840)++・・・十F m fogl
/ R(2310) ++ε1このとき蛋白質n:コー
ヒー豆成分蛋白質の原子吸光分析法による含有率 パーセント。
Protein+=Fo1F+・to(It/R(1680)
10F2・l0QI/R (1818) + + F 3
1/R (1840)++...10F m fogl
/ R (2310) ++ε1 where protein n: content percentage of coffee bean component protein determined by atomic absorption spectrometry.

Fo−Fi:重回帰分析による成分換算係数値。Fo-Fi: Component conversion coefficient value obtained by multiple regression analysis.

log1/R(1680) n 〜IQ0 1/R(2
310) n: 1680〜2310のフィルターにそ
れぞれ対応する吸光度 (101)値)。
log1/R(1680) n ~IQ0 1/R(2
310) n: Absorbance (101) value corresponding to each filter from 1680 to 2310).

εn       :誤差。εn       :Error.

である。It is.

同様にしてn個の試料について吸光度分析を行ない重回
帰式に代入すると、 蛋白質1= F o + FI・1001/R(168
0) 1+F2・1ool/ R(181g) ++・
・・・・・+Fm・10g1/R(2310)  璽 
+ 61 蛋白質2−FO+F l & fogl/R(1680
) 2 +F2・1ool/R(1818) 2+・・
・・・・+F箇・10g1/R(2310) 2+ε2 蛋白質n −FO+F 1 ・+1ool/R(168
0) nF 2 串1o91/R(1818) n 十
−+ F m ・logt/R(2310)  n  
+ εn となり、上記n個の重回帰式により重回帰分析を行いF
o−Fwの成分換算係数値を求めると、たとえば、 蛋白質 = 3.17−515.83・1001/ R(190
4) +325.84 ・fogt/ R(1940)
 −72,581og1/R(2100) −768,
55・fogl/ R(2180) + 294.02
 ・foal/ (2230) −85,53・log
l/ R(2310)となり、検出器で蛋白質の吸光度
測定を行う関係式が成立する。
Similarly, when absorbance analysis is performed on n samples and substituted into the multiple regression equation, protein 1 = F o + FI・1001/R (168
0) 1+F2・1ool/R (181g) ++・
・・・・・・+Fm・10g1/R(2310) Seal
+ 61 protein 2-FO+F l & fogl/R (1680
) 2 +F2・1ool/R(1818) 2+...
・・・・・・+F・10g1/R(2310) 2+ε2 Protein n −FO+F 1・+1ool/R(168
0) nF 2 skewer 1o91/R (1818) n 10-+ F m ・logt/R (2310) n
+ εn, multiple regression analysis is performed using the above n multiple regression equations, and F
When calculating the component conversion coefficient value of o-Fw, for example, protein = 3.17-515.83・1001/R(190
4) +325.84 ・fogt/R (1940)
-72,581og1/R (2100) -768,
55・fogl/R(2180) + 294.02
・foal/ (2230) −85,53・log
l/R(2310), and a relational expression for measuring protein absorbance with a detector is established.

ここでフィルター1680.1818.1840.21
90のlog値は、重回帰分析によりその下値が0とな
るため使用されないことを意味する。
Here filter 1680.1818.1840.21
A log value of 90 means that it is not used because the lower value is 0 in multiple regression analysis.

このように10個のフィルター、つまりその10Q値を
すべて使用することに限られるものではなく、それぞれ
の成分を分析するにあたり、ある成分には3個のフィル
ターをある成分には5個のフィルター士使用することが
最適となる場合がある。
In this way, it is not limited to using all 10 filters, that is, all 10 Q values, but when analyzing each component, it is possible to use 3 filters for some components and 5 filters for other components. It may be best to use

ただし、この複数個のフィルターに必ず含まれなければ
ならないフィルターは第2表の通りである。
However, the filters that must be included in the plurality of filters are shown in Table 2.

第2表 (R)は第4図(イ)、(ロ)、(ハ)に示すとうり非
常に低いものであり、前記1波長帯だけでの測定ではコ
ーヒー豆の品質評価には使用できないものである。(第
1表、最下段に既知のフィルターによる相関係数(R)
を示す。)従って各成分を測定するために、前記既知の
波長帯を中心に相関係数(R>を^める複数個のフィル
ターを選択使用することが必要となる。
Table 2 (R) is extremely low as shown in Figure 4 (a), (b), and (c), and measurement using only one wavelength band cannot be used to evaluate the quality of coffee beans. It is something. (Table 1, correlation coefficient (R) by known filter at the bottom)
shows. ) Therefore, in order to measure each component, it is necessary to select and use a plurality of filters that have a correlation coefficient (R>) around the known wavelength band.

ここで本実施例に使用する各成分測定のための、各成分
に対するフィルターをO印で第3表に示す。
Here, the filters for each component used in this example for measuring each component are indicated by O in Table 3.

これらのフィルター とくに第2表中※印をつけた蛋白
質の21800J脂質の2310ns、水分の1940
nmは一般的に近赤外線吸光度分析法では既知の波長帯
であるが、コーヒー豆の前記成分を測定する場合、化学
分析による値と、近赤外線吸光度分析値により演算され
る値との相関係数第3表 この第3表には、各成分に対するフィルターを各6個使
用する例を示したが、その他にも2個〜5個の組み合わ
せも考えられるが、あくまでも第1表のフィルターは基
本的に複数個の内の1つとして組み込むものである。
In particular, these filters are 21,800 J for proteins marked with * in Table 2, 2,310 ns for lipids, and 1,940 ns for water.
nm is generally a known wavelength band in near-infrared absorbance analysis, but when measuring the above components of coffee beans, the correlation coefficient between the value from chemical analysis and the value calculated from the near-infrared absorbance analysis value is used. Table 3 This Table 3 shows an example of using 6 filters for each component, but other combinations of 2 to 5 filters are also possible, but the filters in Table 1 are just the basics. It is incorporated as one of a plurality of items.

ところで、前記フィルター1680〜2310のフィル
ターは、一実施例を示したものであり、正確を期するた
めにの最適フィルターの選定は、前記回帰分析を1l1
00n〜2500niの波長域で細分化した波長域、た
とえば2n−間隔で得た吸光度を用いて行列的に全てを
組み合わせて見い出すものである。
By the way, the filters 1680 to 2310 are shown as one example, and the selection of the optimal filter to ensure accuracy is based on the regression analysis described above.
The wavelength range is subdivided from 00n to 2500ni, for example, by using the absorbances obtained at 2n-intervals and combining all of them in a matrix to find out.

次に10個のフィルターを用いてコーヒー豆の一成分、
脂質について検出器でn個の試料の吸光度測定を行なっ
て、前記−成分、蛋白質同様次式が成立する。
Next, one component of coffee beans is extracted using 10 filters.
For lipids, the absorbance of n samples is measured using a detector, and the following formula holds true as for the -component and protein.

脂質−Fo +F + ・too’ 1/R(1680
) +F2・+0(I+  1/R(1818)+・・
・十Fm・loo  1/RここでFO,Fl、・・・
、Flは一成分脂質の成分換算係数値である。
Lipid-Fo +F + ・too' 1/R (1680
) +F2・+0(I+ 1/R(1818)+・・
・10Fm・loo 1/R here FO, Fl,...
, Fl is the component conversion coefficient value of one component lipid.

以上のごとく各成分において重回帰分析を行ないそれぞ
れの成分換算係数を求めて、各成分の含有率を、検出器
の吸光度測定と前記成分換算係数による重回帰式とによ
り求める。
As described above, multiple regression analysis is performed on each component to determine respective component conversion coefficients, and the content of each component is determined by absorbance measurement with a detector and a multiple regression equation using the component conversion coefficients.

ここで前記求めた成分換算係数により成立するそれぞれ
の成分の重回帰式で求めた各成分値と、化学分析による
成分値との相関を第5図(イ)、(ロ)、(ハ)に示す
。成分は蛋白質、脂質、水分を第4図との比較で示す。
Here, the correlations between the component values determined by the multiple regression equation for each component established by the component conversion coefficients determined above and the component values determined by chemical analysis are shown in Figure 5 (a), (b), and (c). show. The components are protein, lipid, and water, shown in comparison with Figure 4.

(第3表、最下段に第5図の相関係数(R)を示す)演
算装置4Cは次に、上述の如くして求められた蛋白質、
シヨ糖、脂質、クロロゲン酸、水分等の各含有率に基づ
き、計算式により特性評価値を計算する。
(The bottom row of Table 3 shows the correlation coefficient (R) in FIG. 5.) Next, the arithmetic unit 4C calculates the protein obtained as described above,
Characteristic evaluation values are calculated using a formula based on each content of sucrose, lipid, chlorogenic acid, water, etc.

次に特性評価係数を求める重回帰分析について一例を示
すが、前述の成分換算係数の場合と概略同様である。こ
の成分換算係数により求められた各成分つまり、蛋白質
、シヨ糖、脂質。
Next, an example of multiple regression analysis for determining characteristic evaluation coefficients will be shown, which is roughly the same as the case of the component conversion coefficients described above. Each component, that is, protein, sucrose, and lipid, was calculated using this component conversion coefficient.

クロロゲン酸、水分等の含有率によりコーヒーの酸味・
苦味・渋み・甘味・香り・コクといった特性が左右され
ることは明らかであり、たとえば、コーヒー豆のクロロ
ゲン酸を中心としたタンニン成分は酸味と苦味を呈する
。また蛋白から形成されるジケトピペラジン類はコーヒ
ーににがみを呈することなどがあげらける。たとえば、
あるコーヒーサンプルの酸味について次の関係式が成立
すれば 酸味=Go +G + ・Y + 十G2 ・Y2 +
・・・+Gn−+ Yn−r 十Gn Yn +εここ
で  Go〜Gn二重回帰分析による官能評価係数 Y1〜Yn:コーヒー豆のn種類 の各成分含有量 酸   味:官能試験等による特 性値 ε    :誤差 となり、複数個のコーヒーサンプルの特性値と検出器に
よる各成分含有量との重回帰式により重回帰分析を行い
Go”−□Gnの特性評価係数を求めると、 酸味の特性評価値=Go+G+Y++・・・・・・・・
・・・・・・・+Gn−Yn となり、このように他の特性項目、たとえば苦味、甘味
、香り、コク等についても複数個のコーヒーサンプルよ
り特性評価係数を求めるものである。このようにして求
められた特性評価係数と各成分の含有口とにより特性評
価値を求めることになる。
The sourness and sourness of coffee depends on the content of chlorogenic acid, water, etc.
It is clear that characteristics such as bitterness, astringency, sweetness, aroma, and richness are affected. For example, tannin components, mainly chlorogenic acid, in coffee beans exhibit sourness and bitterness. In addition, diketopiperazines formed from proteins can give coffee a bitter taste. for example,
If the following relational expression holds regarding the sourness of a certain coffee sample, then the sourness = Go + G + ・Y + 10 G2 ・Y2 +
...+Gn-+ Yn-r 10 Gn Yn +ε where Go~Gn Sensory evaluation coefficient Y1~Yn based on double regression analysis: Content of each component of n types of coffee beans Acid Taste: Characteristic value ε based on sensory test, etc. : This is an error, and when we perform multiple regression analysis using a multiple regression formula between the characteristic values of multiple coffee samples and the content of each component determined by the detector and find the characteristic evaluation coefficient of Go''-□Gn, the characteristic evaluation value of sour taste = Go+G+Y++・・・・・・・・・
. . .+Gn-Yn. In this way, characteristic evaluation coefficients for other characteristic items, such as bitterness, sweetness, aroma, richness, etc., are obtained from a plurality of coffee samples. Characteristic evaluation values are determined from the characteristic evaluation coefficients determined in this manner and the content of each component.

上記求められた特性評価係数と特性評価の計算式で計算
された特性評価値は、演算装置4Cでの計算終了と同時
に、表示装置6に可視表示されると共に、自動的に又は
操作用ブツシュボタン7への指令に基づきプリンター8
からハードコピーとして繰り出される。また、特性評価
値を求める途中の過程で求められた蛋白質、シヨ糖、脂
質、クロロゲン酸、水分等の各成分の各含有率を、特性
評価値と共に表示装置6に同時に可視表示させてもよい
The characteristic evaluation coefficients obtained above and the characteristic evaluation values calculated using the characteristic evaluation calculation formula are visually displayed on the display device 6 at the same time as the calculation is completed in the arithmetic unit 4C, and are automatically or automatically displayed on the operating button. Printer 8 based on the command to button 7
Published as a hard copy. Further, the contents of each component such as protein, sucrose, lipid, chlorogenic acid, water, etc. determined during the process of determining the characteristic evaluation value may be visually displayed on the display device 6 at the same time as the characteristic evaluation value. .

本品質評価装置により計算された各コーヒー豆の成分含
有率及び特性評価値は、フロッピーディスク等の磁気媒
体を用いた外部記憶装置にデータとして記憶しておくこ
とができ、また、上記複数種類のコーヒー豆のブレンド
比率の計算時等では、外部記憶装置からデータを本装置
内の記憶装置4bのRAMに読み込んで、これに基づき
必要な計算を行うことも可能である。
The component content and characteristic evaluation values of each coffee bean calculated by this quality evaluation device can be stored as data in an external storage device using a magnetic medium such as a floppy disk. When calculating the blend ratio of coffee beans, it is also possible to read data from an external storage device into the RAM of the storage device 4b in this device and perform necessary calculations based on this data.

なお、上記の説明では、コーヒー豆を粉砕したものを用
いたが、必ずしも粉砕したものでなくても構わない。し
かし、この場合、得られる特性評価値の精度がある程度
低下することは言うまでもない。
In the above description, ground coffee beans were used, but the coffee beans do not necessarily have to be ground. However, in this case, it goes without saying that the accuracy of the obtained characteristic evaluation values is reduced to some extent.

さて前記品質評価装置によるコーヒー豆の分析には該コ
ーヒー豆を粉砕して分析するが、このコーヒー豆の粉砕
には、金網内で高速回転する粉砕翼からなる、いわゆる
遠心型の試料粉砕装置が用いられる。
Now, in order to analyze coffee beans using the above-mentioned quality evaluation device, the coffee beans are ground and analyzed, and for grinding the coffee beans, a so-called centrifugal sample grinding device is used, which consists of grinding blades that rotate at high speed within a wire mesh. used.

上述例の品質評価装置では、コーヒー豆に特定波長の近
赤外光を照射したときの吸光度の測定を、コーヒー豆か
らの反射光の強度を測定することにより行う反射式の近
赤外分光分析装置を用いたが、コーヒー豆を透過してき
た透過光の強度を測定することにより行う透過式の近赤
外分光分析装置を用いることもでき、さらには、反射光
及び透過光の両方に基づき吸光度の測定を行うより精密
な近赤外分光分析装置とすることができる。
The above-mentioned quality evaluation device uses reflection-type near-infrared spectroscopy, which measures absorbance when coffee beans are irradiated with near-infrared light of a specific wavelength by measuring the intensity of reflected light from the coffee beans. Although we used a transmission type near-infrared spectrometer that measures the intensity of transmitted light that has passed through coffee beans, it is also possible to use a transmission type near-infrared spectrometer that measures the intensity of transmitted light that has passed through coffee beans. It is possible to create a more precise near-infrared spectrometer that can measure

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上詳述したように、本発明によるコーヒー豆の品質評
価方法によれば、個人差のある味覚に基づく官能試験、
あるいは時間がかかり、熟練を要する化学定量分析等の
方法によることなく、誰でもが容易に且つ短時間で正確
なコーヒー豆の特性評価値を得ることができる。
As detailed above, according to the coffee bean quality evaluation method according to the present invention, a sensory test based on individual differences in taste,
Alternatively, anyone can easily and quickly obtain accurate characteristic evaluation values for coffee beans without using methods such as chemical quantitative analysis that are time-consuming and require skill.

【図面の簡単な説明】 第1図は本発明による実施例のコーヒー豆の品質評価装
置の正面概略図、第2図は第1図の品質評価装置に用い
られる近赤外分光分析装置の要部側断面図、第3図は銘
柄の異なるコーヒー豆に対する近赤外線照射波長と吸光
度との関係を示すグラフ(吸光度曲線)、第4図は単一
フィルターにより求めた成分値と化学分析値との相関図
、第5図は複数フィルターにより求めた成分値と化学分
析値との相関図である。 図において、1・・・コーヒー豆の品質評価装置、2・
・・キャビネツ、3・・・近赤外分光分析装置、4・・
・制御装置、4a・・・入出力信号処理装置、4b・・
・記憶装置(ROM、RAM) 、4c・・・演算装置
、5・・・試料容器装着箱、6・・・表示装置、7・・
・操作用ブツシュボタン、8・・・プリンター、9・・
・入力装置くキーボード)、31・・・光源、32・・
・反射鏡、33・・・狭帯域通過フィルター 33a〜
33「・・・フィルター 34・・・積分球、35a。 35b・・・検出器、36・・・採光窓、37・・・測
定部、52・・・試料容器、55・・・試料(コーヒー
豆)、77・・・温度設定器、78・・・加温装置、7
9・・・温度センサー
[Brief Description of the Drawings] Figure 1 is a schematic front view of a coffee bean quality evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention, and Figure 2 is a schematic diagram of a near-infrared spectrometer used in the quality evaluation apparatus of Figure 1. Figure 3 is a graph (absorbance curve) showing the relationship between near-infrared irradiation wavelength and absorbance for different brands of coffee beans, Figure 4 is a graph showing the relationship between component values and chemical analysis values determined using a single filter. Correlation Diagram, FIG. 5 is a correlation diagram between component values determined by a plurality of filters and chemical analysis values. In the figure, 1... coffee bean quality evaluation device, 2...
...Cabinet, 3...Near-infrared spectrometer, 4...
・Control device, 4a... Input/output signal processing device, 4b...
・Storage device (ROM, RAM), 4c... Arithmetic device, 5... Sample container mounting box, 6... Display device, 7...
・Operation buttons, 8...Printer, 9...
・Input device (keyboard), 31... light source, 32...
・Reflector, 33...Narrow band pass filter 33a~
33...filter 34...integrating sphere, 35a. 35b...detector, 36...lighting window, 37...measuring section, 52...sample container, 55...sample (coffee) beans), 77... Temperature setting device, 78... Warming device, 7
9...Temperature sensor

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)、コーヒー豆の一定量に含まれる成分含有率を、
主波長が、1680nm、1818nm、1840nm
、1904nm、1940nm、2100nm、218
0nm、2190nm、2230nm、2310nmの
各主波長時の半値幅が20nmの近赤外線のうち、複数
個の波長帯を使つた近赤外分光分析法による吸光度測定
値と、含有率の計算のために既知のコーヒー豆の化学成
分分析等により測定した成分含有率と前記既知のコーヒ
ー豆の前記近赤外分光分析法による吸光度測定値とによ
りあらかじめ定めた成分換算係数とによって求め、更に
、この含有率と、既知のコーヒー豆の官能試験等により
得られる特性値と前記既知のコーヒー豆の成分含有率と
によりあらかじめ定めた特性評価係数とによつて酸味・
苦味・渋み・甘味・香り等の特性評価値のうち少なくと
もいずれか1つの特性評価値を演算することを特徴とす
るコーヒー豆の品質評価方法。
(1), the component content contained in a certain amount of coffee beans,
Main wavelength is 1680nm, 1818nm, 1840nm
, 1904nm, 1940nm, 2100nm, 218
For calculating absorbance and content by near-infrared spectroscopy using multiple wavelength bands among near-infrared rays with a half-width of 20 nm at each dominant wavelength of 0 nm, 2190 nm, 2230 nm, and 2310 nm. The content is determined by a component conversion factor predetermined based on the component content measured by chemical component analysis of the known coffee beans and the absorbance measurement value by the near-infrared spectroscopy of the known coffee beans, and further, this content Sourness and sourness are determined by a characteristic evaluation coefficient predetermined based on the characteristic values obtained by sensory tests of known coffee beans and the component content of the known coffee beans.
A method for evaluating the quality of coffee beans, comprising calculating at least one characteristic evaluation value among characteristic evaluation values such as bitterness, astringency, sweetness, and aroma.
(2)、前記コーヒー豆が生豆を粉砕したものである請
求項(1)記載のコーヒー豆の品質評価方法。
(2) The method for evaluating the quality of coffee beans according to claim (1), wherein the coffee beans are ground green beans.
(3)、前記複数の波長帯は1100nm〜2500n
mの波長域を走査するものである請求項(1)または(
2)いずれかに記載のコーヒー豆の品質評価方法。
(3) The plurality of wavelength bands are 1100nm to 2500nm.
Claim (1) or (1) which scans a wavelength range of m.
2) Any method for evaluating the quality of coffee beans.
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