JPH02290537A - 近赤外線による食味値推定方法 - Google Patents
近赤外線による食味値推定方法Info
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- JPH02290537A JPH02290537A JP1110765A JP11076589A JPH02290537A JP H02290537 A JPH02290537 A JP H02290537A JP 1110765 A JP1110765 A JP 1110765A JP 11076589 A JP11076589 A JP 11076589A JP H02290537 A JPH02290537 A JP H02290537A
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Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Cereal-Derived Products (AREA)
- General Preparation And Processing Of Foods (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は主として米の食味値の判定を、近赤外９■域を
連続して走査または、所定の帯域を連続して操作できる
近赤外線分光器を使用して推定する方法に関するもので
ある。
連続して走査または、所定の帯域を連続して操作できる
近赤外線分光器を使用して推定する方法に関するもので
ある。
米の食味試験を官能検査で行うには竹生新冶郎著の「米
の食味」Ｐ５８以降に記載されている様に少なくとも２
４人以上のパネル要員を必要とするなどの欅に短時間に
節単に食味判定できない。
の食味」Ｐ５８以降に記載されている様に少なくとも２
４人以上のパネル要員を必要とするなどの欅に短時間に
節単に食味判定できない。
これを解決すべく行われている理化学的推定による食味
判定方法は前記「米の食味」のＰ７０以降にも示されて
いる。例えば従来試のられている米または茶等の理化学
的食味判定方式は、食品中に含まれるたん白質，アミロ
ールなどの有機成分または、１部のミネラル等の含有率
を物理化学的に定量分析しそれらの値から総合的に食味
値を判定する方法または、これらの成分を近赤外分析器
にて測定できる様にして食味判定を行っていた。さらに
、これを一歩進めて官能試験した複数の試料のスペクト
ルを前記近赤外分析器で直接校正して、食味値を予測で
きる様にした試みもある。
判定方法は前記「米の食味」のＰ７０以降にも示されて
いる。例えば従来試のられている米または茶等の理化学
的食味判定方式は、食品中に含まれるたん白質，アミロ
ールなどの有機成分または、１部のミネラル等の含有率
を物理化学的に定量分析しそれらの値から総合的に食味
値を判定する方法または、これらの成分を近赤外分析器
にて測定できる様にして食味判定を行っていた。さらに
、これを一歩進めて官能試験した複数の試料のスペクト
ルを前記近赤外分析器で直接校正して、食味値を予測で
きる様にした試みもある。
〔発明が解決しようとする課題］
理化学的（近赤外線分析器）方法で食味値の判定に使わ
れるデータの１つとして試料中の各種含有成分を近赤外
線分析器を使用して迅速に定量測定することができる。
れるデータの１つとして試料中の各種含有成分を近赤外
線分析器を使用して迅速に定量測定することができる。
しかし、例えばたん白質等の含有量の予測を近赤外線分
析器を使って行う場合には、赤外分光学（例えばＢ．
Ｇ． ＯＳＢＯＲＮＥら著ＮＥＡＲ ＩＮＦＲＡＲＥ
Ｄ ＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹ ＩＮ ＦＯＯＤ
ＡＮＡＬＹＳＩＳ．Ｐ３６以降）で示されている様に
、それぞれの成分に対し、所定の帰属波長があるし、ま
たそれが確定していない場合でも含有成分の定量測定は
試料数を増やして、前記近赤外分析器に通常付属してい
る回帰分析法などの統計処理を行って、いわゆる測定波
長を容易に特定することができる。即ち、近赤外スペク
トル放射から成分の定量情報が得られるが、試料からの
反射または透過光量を表わすスペクトルを対数演算した
だけのいわゆる原スペクトルでは、各種官能基に依存し
て起こるスペクトルの相互干渉または試料の物理的性状
および試料の提示方法等の影響を受けて、原スペクトル
の特定の波長における吸光度と試料の特定成分に対する
相関は、食品の場合一般的に高くない。しかしこの原ス
ペクトルを１次ないし２次微分等の演算処理を行うこと
によって、特定成分の濃度に対する特定波長の吸光度と
の相関は著しるしく高まることが知られている（例えば
、岩元睦夫ら著，日本食品工業学会誌，第３２巻．第９
号， Ｐ６８８）。
析器を使って行う場合には、赤外分光学（例えばＢ．
Ｇ． ＯＳＢＯＲＮＥら著ＮＥＡＲ ＩＮＦＲＡＲＥ
Ｄ ＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹ ＩＮ ＦＯＯＤ
ＡＮＡＬＹＳＩＳ．Ｐ３６以降）で示されている様に
、それぞれの成分に対し、所定の帰属波長があるし、ま
たそれが確定していない場合でも含有成分の定量測定は
試料数を増やして、前記近赤外分析器に通常付属してい
る回帰分析法などの統計処理を行って、いわゆる測定波
長を容易に特定することができる。即ち、近赤外スペク
トル放射から成分の定量情報が得られるが、試料からの
反射または透過光量を表わすスペクトルを対数演算した
だけのいわゆる原スペクトルでは、各種官能基に依存し
て起こるスペクトルの相互干渉または試料の物理的性状
および試料の提示方法等の影響を受けて、原スペクトル
の特定の波長における吸光度と試料の特定成分に対する
相関は、食品の場合一般的に高くない。しかしこの原ス
ペクトルを１次ないし２次微分等の演算処理を行うこと
によって、特定成分の濃度に対する特定波長の吸光度と
の相関は著しるしく高まることが知られている（例えば
、岩元睦夫ら著，日本食品工業学会誌，第３２巻．第９
号， Ｐ６８８）。
即ち、微分処理したスペクトルの特定波長における吸光
値から特定成分の濃度を推定できる。一方、本来の食味
判定は官能試験で行われるものであるから、おのずと含
有成分の定量測定とは趣を異にする。換言すれば現在定
義されている各種パラメータの定量値またはその組合さ
れたものでは、官能試験で求められた食味値と高い相関
関係を示すものは未だ発表されていない（前記「米の食
味」Ｐ７３）。従って近赤外分析計を使用して食味判定
を行う場合の測定波長を特定できない。しかし、一方測
定しようとする試料の良味値の異なるものは近赤外波長
域、例えば６００ − ２５０Ｏｎ−のいずれかの部分
帯において何らかの差異または形状変化が起っている。
値から特定成分の濃度を推定できる。一方、本来の食味
判定は官能試験で行われるものであるから、おのずと含
有成分の定量測定とは趣を異にする。換言すれば現在定
義されている各種パラメータの定量値またはその組合さ
れたものでは、官能試験で求められた食味値と高い相関
関係を示すものは未だ発表されていない（前記「米の食
味」Ｐ７３）。従って近赤外分析計を使用して食味判定
を行う場合の測定波長を特定できない。しかし、一方測
定しようとする試料の良味値の異なるものは近赤外波長
域、例えば６００ − ２５０Ｏｎ−のいずれかの部分
帯において何らかの差異または形状変化が起っている。
換言すれば食味値の異なる試料はそれぞれのスペクトル
も微妙に変化している。
も微妙に変化している。
しかし前述の様に特定の波長のみを使用して、その吸光
度から含有量の推定を行う場合や、理化学分析して定量
した含有分の定量値からでは、この食味値の違いが含ま
れているスペクトルの形状の変化を測定することが困難
である。従来の食味判定方弐には本方式で採用している
定量的情報に加えてこの定性的情報が含まれていなかっ
た。
度から含有量の推定を行う場合や、理化学分析して定量
した含有分の定量値からでは、この食味値の違いが含ま
れているスペクトルの形状の変化を測定することが困難
である。従来の食味判定方弐には本方式で採用している
定量的情報に加えてこの定性的情報が含まれていなかっ
た。
本発明は上記の欠点を克服するために、光学的な成分分
析方法をさらに発展させて、食味値未知の試料の食味値
を測定するために、先づ官能試験で食味値が既にわかっ
ている多数の標本の各々について、近赤外線を照射しそ
の波長を順次変えて、その反射光又は照射光の吸光度を
測定して、これを波長に関して１次微分または２次微分
等の演算処理をしたスペクトルデータを記録集積してお
く．そして食味値未知の被測定資料に対しても前記の食
味値既知の試料に対してと同様に近赤外線を照射してそ
の波長を順次変えてその吸光度を測定し１次微分又は２
次微分等の演算処理を行う。その結果、標本のスペクト
ルデータと未知の被測定資料との合致指標を計算により
求めて、その合致指標が最も大きいものを標本の中から
選沢し、その選沢された標本の食味値をもって、食味値
未知の被測定資料の食味値であると推定するものである
．さらに好結果を得るためには、上記の食味値既知の複
数の標本のスペクトルデータすなわち、吸光度を波長に
対して１次微分又は２次微分等の演算処理したデータを
加算して平均値を求めたものを標本の参照スペクトルデ
ータとし、一方この複数の標本の食味値も加算平均して
標本の参照食味データとし、これと食味値未知の試料の
スペクトルデータとの合致指標を求めるとよい。この方
法により、より適合した食味値を推定することができる
。
析方法をさらに発展させて、食味値未知の試料の食味値
を測定するために、先づ官能試験で食味値が既にわかっ
ている多数の標本の各々について、近赤外線を照射しそ
の波長を順次変えて、その反射光又は照射光の吸光度を
測定して、これを波長に関して１次微分または２次微分
等の演算処理をしたスペクトルデータを記録集積してお
く．そして食味値未知の被測定資料に対しても前記の食
味値既知の試料に対してと同様に近赤外線を照射してそ
の波長を順次変えてその吸光度を測定し１次微分又は２
次微分等の演算処理を行う。その結果、標本のスペクト
ルデータと未知の被測定資料との合致指標を計算により
求めて、その合致指標が最も大きいものを標本の中から
選沢し、その選沢された標本の食味値をもって、食味値
未知の被測定資料の食味値であると推定するものである
．さらに好結果を得るためには、上記の食味値既知の複
数の標本のスペクトルデータすなわち、吸光度を波長に
対して１次微分又は２次微分等の演算処理したデータを
加算して平均値を求めたものを標本の参照スペクトルデ
ータとし、一方この複数の標本の食味値も加算平均して
標本の参照食味データとし、これと食味値未知の試料の
スペクトルデータとの合致指標を求めるとよい。この方
法により、より適合した食味値を推定することができる
。
本方式によれば、近赤外波長帯域を連続してまたはある
所定部分帯を連続して記録してある前記演算処理をされ
た代表参照スペクトル群と、未知試料のスペクトルを比
較し最も近似する上位数個の参照試料名（番号）と各々
の合致具合を後述する計算方法等を使って求めた数値（
合致指標、門．Ｉ．）には前述の通り結果的に定量およ
び定性情報が含まれていることになる．この方式で完全
に合致した場合はにＭ．Ｉ．＝ １．０となる．この場
合は参照スペクトル群にまったく同じものがあったこと
となる。その合致した試料にあらかじめ求められてある
食味値から未知試料の食味値を推定できる．もし、参照
スペクトル群中から選定された試料と未知試料との合致
指標門．！．値が低い場合には、代表参照スペクトル群
中に含まれていない新たなスペクトル形状をもった試料
であるということが分かるので、この試料の食味値を官
能検査して代表参照スペクトル群中に新たに加えれば、
食味の推定精度の向上がはかれる。
所定部分帯を連続して記録してある前記演算処理をされ
た代表参照スペクトル群と、未知試料のスペクトルを比
較し最も近似する上位数個の参照試料名（番号）と各々
の合致具合を後述する計算方法等を使って求めた数値（
合致指標、門．Ｉ．）には前述の通り結果的に定量およ
び定性情報が含まれていることになる．この方式で完全
に合致した場合はにＭ．Ｉ．＝ １．０となる．この場
合は参照スペクトル群にまったく同じものがあったこと
となる。その合致した試料にあらかじめ求められてある
食味値から未知試料の食味値を推定できる．もし、参照
スペクトル群中から選定された試料と未知試料との合致
指標門．！．値が低い場合には、代表参照スペクトル群
中に含まれていない新たなスペクトル形状をもった試料
であるということが分かるので、この試料の食味値を官
能検査して代表参照スペクトル群中に新たに加えれば、
食味の推定精度の向上がはかれる。
本発明に従えば、特定の食味判定部著における食味判定
精度を前記新規試料を代表参照スペクトル群中に追加す
るいわゆる学習効果で食味判定の精度をより確実にする
ことができる。
精度を前記新規試料を代表参照スペクトル群中に追加す
るいわゆる学習効果で食味判定の精度をより確実にする
ことができる。
〔実施例］
一例として６００〜２ ５ ０ ０ｎ一の間の赤外線を
２ｎＩ１ずつ波長を変えて試料を照射し、その反射光又
は透過光の強度を測定すると、１個の試料について７０
０個の吸光度のデータが得られる．通常はこの吸光度の
対数を波長について１次微分又は２次微分した値をベク
トルの各成分とすると、１個の試料についてのスペクト
ルデータとして７００次元のベクトルが得られる。
２ｎＩ１ずつ波長を変えて試料を照射し、その反射光又
は透過光の強度を測定すると、１個の試料について７０
０個の吸光度のデータが得られる．通常はこの吸光度の
対数を波長について１次微分又は２次微分した値をベク
トルの各成分とすると、１個の試料についてのスペクト
ルデータとして７００次元のベクトルが得られる。
ここで、
標本試料リスベクトルＡの波長ｉについてのベクトルの
成分をＸよ 被測定試料のスペクトルＢの波長ｉについてのベクトル
の成分をＹ． とし、２つのベクトルの作る角度のｃｏｓｉｎを求める
。
成分をＸよ 被測定試料のスペクトルＢの波長ｉについてのベクトル
の成分をＹ． とし、２つのベクトルの作る角度のｃｏｓｉｎを求める
。
ｎ
ｘ−ｙ ＝ Σ Ｘｉ Ｙｉ上記ではｘｉ
Ｙｉを１個の試料についての値としたが、より良好で
ノイズの少ない測定を行うには、複数の同一群に属する
標本試料について吸光度の対数の１次微分又は２次微分
を求め、これを波長ご，とに平均した値を参照スペクト
ルＡのデータＸ．とじ、Ｘ．を成分とする参照スペクト
ルのベクトルを標本のヘクトルとし、一方同一群に属す
る標本試料の食味値も平均値を求めてこれを参照食味デ
ータとする。
Ｙｉを１個の試料についての値としたが、より良好で
ノイズの少ない測定を行うには、複数の同一群に属する
標本試料について吸光度の対数の１次微分又は２次微分
を求め、これを波長ご，とに平均した値を参照スペクト
ルＡのデータＸ．とじ、Ｘ．を成分とする参照スペクト
ルのベクトルを標本のヘクトルとし、一方同一群に属す
る標本試料の食味値も平均値を求めてこれを参照食味デ
ータとする。
このようにして求めた 合致指標Ｍ．Ｉ．が１．０に近
いものの標本の食味値をもって未知の被測定試料の食味
値とする。たとえば？ｌ．Ｉ．が０．９９９９以上とな
るとき、その被測定試料の食味値は参照標本試料と食味
値は同じであると判断できる．前記の例では、ベクトル
成分ＸｔＹ＋ として吸光度の対数を波長について１次
微分又は２次微分した値を用いたが、これに限定される
ものではない．実施例としては、３次微分・４次微分・
フーリエ変換・Ｓａｖｉｔｓｋｙ Ｇｏｌａｙ＋ Ｋｕ
ｂｅｌｋａ Ｍｕｎｋ・部分最小２乗回帰などの演算
を実施した結果の値を用いる場合もある。ただし演算の
複雑さと効果の点からは２次微分が最も実用的である。
いものの標本の食味値をもって未知の被測定試料の食味
値とする。たとえば？ｌ．Ｉ．が０．９９９９以上とな
るとき、その被測定試料の食味値は参照標本試料と食味
値は同じであると判断できる．前記の例では、ベクトル
成分ＸｔＹ＋ として吸光度の対数を波長について１次
微分又は２次微分した値を用いたが、これに限定される
ものではない．実施例としては、３次微分・４次微分・
フーリエ変換・Ｓａｖｉｔｓｋｙ Ｇｏｌａｙ＋ Ｋｕ
ｂｅｌｋａ Ｍｕｎｋ・部分最小２乗回帰などの演算
を実施した結果の値を用いる場合もある。ただし演算の
複雑さと効果の点からは２次微分が最も実用的である。
米の食味値の測定例は次の通りである。
被測定未知試料番号：
０．１６６６ ０．９９９９Ｂ３０．１６６
６ ０．９９９９７５０．０８３３
０．９９９Ｂ９６０．０８３３ ０．９
９９８４３上記の例の場合には未知試料１の食味値は０
． １６６６に近いものであることが推定できる。
６ ０．９９９９７５０．０８３３
０．９９９Ｂ９６０．０８３３ ０．９
９９８４３上記の例の場合には未知試料１の食味値は０
． １６６６に近いものであることが推定できる。
本発明によれば、近赤外線の特定波長における吸光度か
ら推測する食味判定方式は異なり、試料のスペクトルの
強度および形状を比較測定するので高精度の食味判定が
できる．
ら推測する食味判定方式は異なり、試料のスペクトルの
強度および形状を比較測定するので高精度の食味判定が
できる．
Claims (2)
- （１）食味値未知の被測定試料に近赤外線を照射し、各
波長に対する反射または透過光の吸光度を測定すること
により食味を評価するとき、 予め、官能試験により各々の食味値が既知である多数の
標本の各々について前記同様の各波長に対する吸光度を
測定しておき、波長に関して１次微分または２次微分等
の演算処理をしたスペクトルデータおよび食味値のデー
タを記録しておき、 前記未知の被測定試料に対しても前記標本のスペクトル
と同様の演算処理を行い、 その結果を上記標本の各スペクトルデータとの合致指標
を求めることにより、最も近似した標本を選択し、その
選択された標本の食味値により、前記未知の被測定試料
の食味値を推定する方法。 - （２）特許請求の範囲第１項において標本のスペクトル
データを処理するとき、 食味値の類似した複数個の試料についての各波長に対す
るスペクトルデータをそれぞれ波長ごとに平均して標本
の参照スペクトルデータとし、一方これに対応する食味
値の値も平均して参照食味データとし、これと未知試料
のスペクトルデータとの合致指標を求めることにより、
食味値を推定する方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11076589A JPH0640069B2 (ja) | 1989-04-30 | 1989-04-30 | 近赤外線による食味値推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11076589A JPH0640069B2 (ja) | 1989-04-30 | 1989-04-30 | 近赤外線による食味値推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02290537A true JPH02290537A (ja) | 1990-11-30 |
| JPH0640069B2 JPH0640069B2 (ja) | 1994-05-25 |
Family
ID=14544008
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11076589A Expired - Lifetime JPH0640069B2 (ja) | 1989-04-30 | 1989-04-30 | 近赤外線による食味値推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0640069B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09184761A (ja) * | 1995-12-29 | 1997-07-15 | Horiba Ltd | ２つのスペクトルの一致度算出方法 |
| WO2009038206A1 (ja) * | 2007-09-21 | 2009-03-26 | Suntory Holdings Limited | 可視光線・近赤外線分光分析法及びブドウ醸造方法 |
| CN113484272A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-08 | 云南中烟工业有限责任公司 | 基于近红外光谱采用相似度分析技术快速预测新鲜烟叶中油分的方法 |
| WO2023092647A1 (zh) * | 2021-11-24 | 2023-06-01 | 江苏大学 | 炒饭食味特性的快速定量评价方法 |
| CN118169068A (zh) * | 2024-05-15 | 2024-06-11 | 奥谱天成（厦门）光电有限公司 | 糙米食味值检测方法、装置、介质及设备 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7207380B2 (ja) * | 2020-09-11 | 2023-01-18 | Tdk株式会社 | 味覚推定モデルの作成方法、味覚推定システム、及び、味覚推定プログラム |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1989
- 1989-04-30 JP JP11076589A patent/JPH0640069B2/ja not_active Expired - Lifetime
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0640069B2 (ja) | 1994-05-25 |
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