TW202117306A - 葉綠素含量的測定方法及果實的熟度判定方法 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種葉綠素含量的測定方法，能夠正確且高精度地測定葉綠素含量。另外，本發明還提供一種果實的熟度判定方法，具有與現有的底色比色圖表的相關性，並且能夠更簡單地判定果實的熟度。本發明的葉綠素含量的測定方法，具有：工序(I)，向對象物照射光；工序(II)，作為光(Y)來檢測從由所述對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，該光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內；工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量。本發明的果實的熟度判定方法，藉由所述葉綠素含量的測定方法，測定果皮中的葉綠素含量來判定果實的熟度。

Description

葉綠素含量的測定方法及果實的熟度判定方法
本發明涉及一種葉綠素含量的測定方法以及使用所述測定方法的果實的熟度判定方法。
葉綠素是一種發出綠色的色素，是也被稱作葉綠素的物質。果實中，具有隨著其熟度增加而葉綠素含量降低，且果實的顏色隨之變化的性質。例如，在梨等果實中的熟度(成熟的程度)低的果實，果皮多呈近綠色，這是由於果皮中的葉綠素含量高。
此外，果實的熟度，大大影響作為商品的果實品質和耐貯性。熟度低的果實，由於糖度低且果肉硬，因此味道差。熟度增進則糖度上升，且味道提高。另一方面，熟度進展過度的過熟果中，果肉硬度降低、味道降低、耐貯性降低。另外，例如梨或桃子中，存在發生在過熟果中果肉變為水浸狀的被稱作「蜜病」的病症的情況，引起作為商品的品質降低。因此，正確地判定果實的熟度的方法，對於保持作為商品的果實品質也是非常重要的。
作為判定果實熟度的一個方法，已知調查果皮顏色的色調變化之被稱作「比色圖表(color chart)」的方法。這是使用對於每種果實設定的色卡，並基於果皮顏色判定熟度的方法。例如，在梨中，使用將果皮顏色的色調變化幾乎等差地排列為5～6階段的色卡，目視評價果皮顏色，以判定其熟度。此比色圖表在生產現場被廣泛使用，例如，在日本梨「豐水」的情況下，使用以底色比色圖表為3進行收穫的指標。 比色圖表有「表面色」和「底色」，「表面色」需要根據品種固有的果皮色調對每個品種進行開發。另一方面，「底色」評價伴隨著成熟的進展而果皮的葉綠素含量降低而引起的果皮的顏色變化。因此，即使品種不同也能夠直接使用，因此具有作為熟度的判定基準的通用性高之優點。
此外，根據底色比色圖表的評價，存在難以應用於果皮表面(表皮)未露出的果實的問題。在應用於這樣的果實(例如，果皮表面被木栓層(cork layer)等覆蓋的果實)的情況下，需要削果實表面以露出表皮，會使判定所使用的果實失去商品價值。因此，不能夠對所有果實進行評價。另外，使用比色圖表的熟度的判定方法，由於是通過目視的感官評價，因此會因調查人或調查時的光環境而產生偏差。因此，難以正確地使熟度一致並進行收穫。
作為解決上述問題的方法，已知有使用了光學裝置的果實的非破壞熟度判定方法。這是使用光學裝置測定果實中的葉綠素含量，並基於葉綠素含量來判定果實熟度的方法。作為這樣的方法，例如，在專利文獻1中，記載了對在搬送傳送線上流動的蔬菜和水果照射光，並由蔬菜和水果的透射光，算出與葉綠素相對應的波長區域的吸收峰，來判定蔬菜和水果的熟度的裝置和方法。另外，在專利文獻2中，記載了向果實照射光，並根據來自果實的透射光或反射光，算出與葉綠素相對應的波長區域及其周邊的波長區域的吸收峰，來判定果實的熟度的裝置和方法。相同地，在專利文獻3、4等中，也記載了使用光學裝置向果實照射光來測定熟度的方法。 但是，在這些專利文獻1～4所記載的裝置和方法中，存在難以正確且高精度地測定果皮中所包含的葉綠素含量的問題。另外，這些方法，都是將果實中的葉綠素含量作為參考值，來獨立地判定果實的熟度的方法，未評價與現有的底色比色圖表的相關性。因此，在導入這些專利文獻所記載的裝置來判定果實的熟度的情況下，需要設定新的熟度的判定基準。 [先前技術文獻] [專利文獻]
專利文獻1：日本特開2012-78206號公報 專利文獻2：日本特開2011-17570號公報 專利文獻3：日本特開2018-04646號公報 專利文獻4：國際公開第2012/172834號
因此，本發明的目的是提供一種葉綠素含量的測定方法，該測定方法能夠正確且高精度地測定葉綠素含量。另外，本發明的目的是提供一種果實的熟度判定方法，該判定方法使用由所述葉綠素含量的測定方法獲得的值，具有與現有的底色比色圖表的相關性，並且能夠更簡單地判定果實的熟度。
即，本發明具有以下態樣。 [1]一種葉綠素含量的測定方法，其中，其具有：工序(I)，向對象物照射光；工序(II)，作為光(Y)來檢測從由所述對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內；以及工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量。 [2]如[1]所述的葉綠素含量的測定方法，其中，所述光(Y)至少包含中心波長在640nm以上且小於680nm的波長區域內的光(Y1)、中心波長在680nm以上且小於730nm的波長區域內的光(Y2)和中心波長在730nm以上且800nm以下的波長區域內的光(Y3)。 [3]如[1]或[2]所述的葉綠素含量的測定方法，其中，所述光(X)包含從由穿透所述對象物的光的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種光。 [4]如[1]～[3]中任一項所述的葉綠素含量的測定方法，其中，所述對象物包含果實。 [5]如[4]所述的葉綠素含量的測定方法，其中，所述光(X)包含穿透果實果皮的光的反射光或散射光。 [6]一種果實的熟度判定方法，其中，藉由如[1]～[5]中任一項所述的葉綠素含量的測定方法，測定果皮中的葉綠素含量來判定果實的熟度。 [7]如[6]所述的果實的熟度判定方法，其中，非破壞地進行。 [8]一種具有期望的熟度的果實的製造方法，其中，其包含藉由如[6]或[7]所述的果實的熟度判定方法來判定果實的熟度的工序。 [9]如[8]所述的具有期望的熟度的果實的製造方法，其中，其進一步包含僅選取適合食用、貯存或流通的果實的工序。 [10]如[1]～[5]中任一項所述的葉綠素含量的測定方法，其中，所述光(X)是包含從所述對象物表面穿透了規定距離後從所述對象物發出的反射光的光。 [11]如[6]或[7]所述的果實的熟度判定方法，其中，其具有：工序(I)，向果實照射光；工序(II)，作為光(Y)來檢測從由穿透所述果實的果皮後的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內；工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量；以及工序(IV)，將所述葉綠素含量轉換為底色比色圖表值，並基於所述底色比色圖表值來判定果實的熟度。 [12]如[11]所述的果實的熟度判定方法，其中，所述果實包含梨、蘋果、柑橘類、葡萄、無花果、柿子或桃子。 [13]一種具有期望的熟度的果實的製造方法，其中，其包含藉由如[11]或[12]所述的果實的熟度判定方法來判定果實的熟度的工序。 [14]如[13]所述的具有期望的熟度的果實的製造方法，其中，其進一步包含僅選取適合食用、貯存或流通的果實的工序。
根據本發明，能夠提供一種葉綠素含量的測定方法，該測定方法能夠正確且高精度地測定葉綠素含量。此外，本發明能夠提供一種果實的熟度判定方法，該判定方法使用由所述葉綠素含量的測定方法獲得的值，具有與現有的底色比色圖表的相關性，並且能夠更簡單地判定果實的熟度。
[用以實施發明的形態]
以下，雖然詳細地說明本發明，但本發明不限定於以下態樣。 [葉綠素含量的測定方法] 本發明的第一態樣，涉及一種葉綠素含量的測定方法，其中，其具有：工序(I)，向對象物照射光；工序(II)，作為光(Y)來檢測從由所述對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內；以及工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量。根據本發明的第一態樣，能夠正確且高精度地測定葉綠素含量。以下，說明各工序。
＜工序(I)＞ 工序(I)是向對象物照射光的工序。向對象物照射光的時間，從防止光照射引起對象物的表面和內部溫度上升的觀點出發，較佳為1秒以下。另外，光照射的位置，雖然只要具有本發明的效果就沒有特別的限定，但例如，在對象物為果實的情況下，從確保測定再現性的觀點出發，較佳為果實的赤道部(將果梗部與果頂部的連接線作為縱軸的情況下的果實側面)。 照射的光的波長，從檢測光(Y)的觀點出發，較佳為包含640nm以上且800nm以下的波長區域的光。作為這樣的波長區域的光，較佳為可見光～近紅外光。 作為光源，只要能夠射出包含640nm以上且800nm以下的波長區域的光，且具有本發明的效果就沒有特別的限定。較佳為能夠同時發射可見光至近紅外線的鹵素燈。
＜工序(II)＞ 工序(II)是作為光(Y)(以下，記作「光(Y)」)來檢測從由所述對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)(以下，記作「光(X)」)的工序，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內。通過向對象物照射光，對象物的表面和內部發生光的透射、反射和散射。在這些光中，探測「從由對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)」，進一步作為「具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內的光(Y)」來進行檢測。 需要說明的是，在本說明書中，「光(X)」不包含在對象物的表面上反射的光和散射光。即，「光(X)」不包含向對象物照射的光不進入對象物內部而在其表面上反射或散射的光。在本發明的一個態樣中，所述光(X)較佳為包含從由穿透所述對象物的光的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種光。需要說明的是，「穿透所述對象物的光」不包含通過對象物內部的光。即，入射到對象物內部的光，較佳為從對象物表面進入了規定距離(穿透)後，變為反射光或散射光從所述對象物發出的光。 在本發明的一個態樣中，所述規定距離，在將對象物的最外表面記作「0」，將其全長記作「1」時，較佳為超過0且0.2以下，更佳為超過0且0.02以下。通過使光(X)為在穿透這樣的規定距離後的反射光和散射光的至少一種光，易獲得難以受到物體內部的影響，且能夠在中心測定表面部的透射光的效果。 另外，在對象物為果實的情況下，光(X)較佳為包含穿透了果實果皮的光的反射光或散射光。
光(Y)中的「中心波長」，是指在用於提取光(Y)的分光手段中，在提取光(Y)時的損失最小的波長。即，「具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內的光(Y)」，是指在640nm以上且800nm以下的波長區域內，存在通過至少三種分光手段提取的至少三種光。 作為本發明測定對象的葉綠素，在約663nm具有吸收峰。現有的測定方法，由該葉綠素的吸收峰與除此之外的吸收峰的比率，算出對象物中的葉綠素含量。但是，通過分析所述的至少三種波長(即，光(Y))，發現能夠比現有的測定方法更高精度地算出葉綠素含量。即，第一態樣的發明，通過作為「具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內的光(Y)」來檢測「從由對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種光(X)」，能夠正確且高精度地測定對象物中的葉綠素含量。
光(Y)係較佳為至少包含中心波長在640nm以上且小於680nm的波長區域內的光(Y1)、680nm以上且小於730nm的波長區域內的光(Y2)和730nm以上且800nm以下的波長區域內的光(Y3)。此外，光(Y1)較佳為中心波長在650nm以上且670nm以下的波長區域的光。另外，光(Y2)較佳為中心波長在700nm以上且小於730nm的波長區域的光。另外，光(Y3)較佳為中心波長在730nm以上且760nm以下的波長區域的光。通過含有這樣的光(Y1)～(Y3)，能夠更正確且更高精度地測定葉綠素含量。作為其理由，認為通過「除了葉綠素的吸收峰附近的波長以外，還比較測定波長在葉綠素吸收帶以外的至少兩個波長」能夠有效地補正除葉綠素以外的因素，能夠實現耐干擾的測定。
作為光(Y)來檢測的光，至少為三種，其上限只要具有本發明的效果就沒有特別的限定。另一方面，即使增加檢測的光的種類，也不會對葉綠素含量的精度有很大的影響。另外，當作為光(Y)來檢測的光的種類過多時，變得易受干擾因素的影響。因此，從這些觀點出發，光(Y)尤佳為三種光，最佳為所述光(Y1)～(Y3)。
＜工序(III)＞ 工序(III)是基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量的工序。即，由工序(II)中檢測的光(Y)的光量值，算出對象物中的葉綠素含量。需要說明的是，將所述光(Y)的光量值應用於預先製作的檢量曲線來進行葉綠素含量的算出。檢量曲線是基於被測定的對象物的實測值製作的曲線。這樣的檢量曲線，例如，能夠通過以下方法來製作。 首先，在使用公知的方法萃取對象物中的葉綠素後，使用分光光度計從葉綠素的吸光度算出葉綠素含量的實測值。此後，將光(Y)的光量值作為因變數，較佳為將光(Y)的反射率作為因變數，將葉綠素含量的實測值作為引數，能夠通過進行偏最小平方回歸分析的方法等製作檢量曲線。即，在本發明的第一態樣中，工序(III)還可以包含製作檢量曲線的工序(III-1)。另外，所述工序(III-1)係較佳為通過偏最小平方回歸分析來進行。 本發明的第一態樣，與基於葉綠素含量的實測值製作的檢量曲線具有高相關性。因此，通過向對象物照射光，並獲得光(X)、光(Y)的資訊，能夠不傷害對象物，正確且高精度地測定對象物中的葉綠素含量。
本發明的葉綠素含量的測定方法，例如，較佳為使用日本實用新型註冊第3162945號等記載的裝置，非破壞地進行。作為這樣的裝置，例如，能夠使用圖1所示的測定裝置等。以下，基於圖1的裝置，進一步詳細地說明本發明的葉綠素含量的測定方法。
圖1的裝置，由裝置主體A和把持部B構成，把持部B設置有開關SW，該開關SW用於向對象物F照射光並開始測定葉綠素含量。測定者能夠在把持著把持部B的狀態下按壓開關SW，由此，開始測定。 裝置主體A中具有向對象物F照射光的發光部1和接收從對象物F內部發出的光(X)的受光部2。由受光部2檢測出的光(X)，經由各種線纜向濾光器保持部5傳輸。具有下述構成：濾光器保持部5的內部配置有光學濾光器(未圖示)，由該光學濾光器分光成為光(Y)。需要說明的是，將由受光部2檢測出的光(X)導光至光學濾光器的手段(所述各種線纜)較佳為由光纖構成。通過由光纖構成，易獲得裝置構成的小型化、以及通過抑制受光光量損失提高測定再現性的效果。 需要說明的是，雖然圖1中示出發光部1中具有「發光體11、12」的構成，但光源只要能夠向對象物F照射足夠的光，並獲得光(X)的話，亦可以為一個，也可以為三個以上。
在一個較佳的態樣中，為避免來自發光部1的光直接入射到受光部2，可以將受光部2與發光部1不相互對置地配置。在此，「來自發光部1的光」是指從發光體11、12射出的光。 發光部1與受光部2的距離，較佳為間隔在5～50mm的範圍內，更佳為間隔在5～10mm的範圍內。通過這樣的構成，更容易抑制通過對象物F的內部的光入射到受光部2。另外，變得容易防止來自發光部1的光，在對象物F的表面反射並入射到受光部2。其結果是，變得容易更高精度地測定對象物中的葉綠素含量。
受光部2是與對象物F抵接的構成，通過從發光部1向對象物F照射光，接收光(X)。如上所述，由受光部2檢測的光(X)，經由各種線纜，向濾光器保持部5傳輸。在濾光器保持部5的內部配置有光學濾光器，由該光學濾光器分光成光(Y)。光學濾光器是將光(X)分成光(Y)的分光手段。因此，能夠通過配置至少三種可使640nm以上且800nm以下的範圍內波長的光穿透的光學濾光器，來檢測光(Y)。另外，作為光學濾光器，較佳為可使光(Y)的中心波長前後約10nm範圍的波長的光穿透的濾光器，更佳為可使中心波長前後約5nm範圍的波長的光穿透的濾光器。
如上所述，光(Y)較佳為包含光(Y1)～(Y3)。為獲得這樣的光(Y1)～(Y3)，通過配置可使640nm以上且小於680nm的光穿透的光學濾光器、可使680nm以上且小於730nm的光穿透的光學濾光器、和可使730nm以上且800nm以下的光穿透的光學濾光器，能夠獲得期望的光。
穿透了光學濾光器的光(Y)，到達光感測器(未圖示)並測定光量。由光感測器測定的光量的值，由處理手段(未圖示)演算處理，算出對象物F的葉綠素含量。
如上所述，根據本發明的葉綠素含量的測定方法，使用如圖1所示的公知的裝置，能夠不傷害對象物，非破壞地測定葉綠素含量。 本發明第一態樣中的「對象物」，可舉出含有葉綠素的農作物或果實。其中，較佳為果實，更佳為包含梨、蘋果、柑橘類、葡萄、無花果、柿子或桃子的果實，尤佳為梨、桃子、蘋果。另外，第一態樣尤佳是測定果實的果皮中包含的葉綠素含量的方法。
[果實的熟度判定方法] 本發明的第二態樣是一種果實的熟度判定方法，通過第一態樣所記載的葉綠素含量的測定方法，測定果皮中的葉綠素含量來判定果實的熟度。 根據本發明的第一態樣，能夠正確且高精度地測定對象物，尤其是果實中的葉綠素含量。本發明的第二態樣，是使用第一態樣的測定方法，測定果實的果皮中的葉綠素含量，並基於該值判定果實的熟度的方法。 另外，第二態樣由於具有與底色比色圖表的相關性，因此能夠將測定的果皮的葉綠素含量轉換為比色圖表值。即，本發明的第二態樣中的一個較佳為態樣的果實的熟度判定方法，具有：工序(I)，向果實照射光；工序(II)，作為光(Y)來檢測從由穿透所述果實的果皮後的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光，並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內；工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述果實的果皮中的葉綠素含量；以及工序(IV)，將所述葉綠素含量轉換為底色比色圖表值，並基於所述底色比色圖表值來判定果實的熟度。這樣的熟度判定，例如，能夠通過使用如圖1所示的裝置，如上所述地由檢量曲線算出果皮中的葉綠素含量後，將所述葉綠素含量應用到底色比色圖表並將葉綠素含量顯示為比色圖表的值等來進行。
第二態樣中，測定時果實的溫度較佳為5～40℃。只要果實的溫度在所述範圍內，就難以受到果肉中水分子帶來的影響，變得容易更高精度地算出葉綠素含量的值。
如上所述，本發明的第二態樣，能夠基於通過第一態樣的葉綠素含量的測定方法獲得的果皮中的葉綠素含量，判定果實的熟度。只要是這樣的判定方法，就能夠不傷害果實，非破壞地判定熟度。本發明的第二態樣，雖然能夠應用於所有果實，但是較佳為難以判斷果皮顏色的果實，例如，包含梨、蘋果、柑橘類、葡萄、無花果、柿子或桃子的果實。其中，能夠更適宜地使用於梨、桃子、蘋果等的熟度判定。 另外，第二態樣的果實的熟度判定方法，與第一態樣相同地，能夠使用如圖1所示的裝置來進行。圖1的裝置是能夠非破壞地測定果實糖度的裝置。因此，在使用這樣的裝置判定熟度的情況下，也能夠同時測定果實的熟度和糖度。即，本發明的一個態樣，是同時判定果實的熟度和糖度的方法。這樣的方法，在如圖1所示的裝置中，通過配置能夠分出適合糖度算出的光的光學濾光器，能夠同時判定熟度和糖度。
[具有期望的熟度的果實的製造方法] 本發明的第三態樣，是具有期望的熟度的果實的製造方法，其包含通過第二態樣所記載的熟度判定方法來判定果實的熟度的工序。第三態樣較佳為進一步包含僅選取適合食用、貯存或流通的果實的工序。 如上所述，本發明的第二態樣，能夠將第一態樣中獲得的果皮中的葉綠素含量轉換為底色比色圖表值，並基於該值判定果實的熟度。本發明的第三態樣，是由第二態樣判定熟度，並基於該資訊，製造具有期望的熟度的果實的方法。 第三態樣中的果實，可舉出與第一、第二態樣相同的果實，較佳例子也相同。 另外，「期望的熟度」，例如，是指適合食用、貯存或收穫的熟度。具體而言，在果實為日本梨的情況下，適合收穫的熟度，是指底色比色圖表為3～4的梨。 [實施例]
以下，示出實施例並詳細說明本發明，但本發明不限定於以下記載。
[實施例1] ＜葉綠素含量的測定，以及果實的熟度判定＞ 作為對象物，選定了果實。作為果實，使用日本梨「幸水」、「豐水」和「秋月」。每個品種選定熟度不同的30個果子，從不同的果樹分別選取並放置於室內。此後，以果實的赤道部為中心，確定各果子2～3處的測定部位並做標記，使用便攜型分光器(CHIYODA ELECTRONICS CO.,LTD製，產品名稱「好吃果(oishika)」)，向各果照射鹵素燈的光並測定葉綠素含量。需要說明的是，光(X)是穿透各果果皮的漫反射光。另外，對於光(Y)而言，在所述便攜型分光器上安裝能夠測量640nm以上且800nm以下的波長區域的光學濾光器，分出650nm、720nm和740nm的光來檢測並測定其反射率。 接著，為了調查上述測定的反射率的值、與各果實中包含的葉綠素量的相關性，萃取各果實樣品的果皮中包含的葉綠素，並求出該值(實測值)。另外，使用比色圖表調查表皮的底色，並調查比色圖表值與葉綠素含量的實測值的關係。
首先，使用透明膠帶完全除去所述測定部位的木栓層，露出表皮。不傷害露出面，由比色圖表(FUJIHIRA INDUSTRY CO.,LTD.製，「日本梨底色」)判定底色。需要說明的是，作為比色圖表的分類，「幸水」使用中間色用的「色卡a」，「豐水」和「秋月」使用紅梨用的「色卡b」。 此後，測定果皮中的葉綠素含量。首先，使用陶瓷製的削皮器剝離測定部位的果皮，使用木栓穿孔器(cork borer)鑽孔，製作出厚度1.8mm、直徑12mm的果皮盤。此後，在果皮盤的中央部切一處切口，浸漬於1mL的N,N-二甲基甲醯胺，在約4℃的陰涼處放置24小時萃取葉綠素。在從該萃取液提取果皮後，使用離心分離機(Hitachi, Ltd.製，產品名稱「CF15RX」)，以5000×g離心分離3分鐘。對於獲得的上清液，使用分光光度計(Shimadzu Corporation製，產品名稱「Bio Spec-1600」)，測定646.8nm、663.8nm和作為懸濁度基線的無葉綠素吸光的750.0nm的吸光度。由各吸光度求出果皮中的葉綠素含量的實測值。作為計算公式，使用「葉綠素(a+b)含量(μg・mL-1 )=17.67×(A646.8 -A750.0 )+7.12×(A663.8 -A750.0 )」。需要說明的是，所述式中的「A」表示各波長的吸光度。另外，「葉綠素(a+b)含量」是指葉綠素a和葉綠素b的總量。需要說明的是，在除去木栓層後，為防止果皮的褐色化，盡可能迅速實施上述操作，並且為防止因室內光等而發生葉綠素的分解，萃取液為放入遮光箱的狀態，保管至測量結束。 接著，將葉綠素含量的實測值作為因變數(y軸)，將各波長中的反射率作為引數(x軸)，進行偏最小平方回歸分析，並調查實測值與反射率的相關性。將結果示於圖2。
圖2(a)是由幸水的葉綠素含量的實測值、和使用本發明第一態樣的方法測定的值製作的「葉綠素含量估算模型」。相同地，圖2(b)是豐水的葉綠素含量估算模型，圖2(c)是秋月的葉綠素含量估算模型。如圖2(a)～(c)所示，決定係數(r2 )分別為幸水：0.974、豐水：0.973、秋月：0.962，在危險率0.1%以下，可獲得顯著高的相關性。
接著，調查底色比色圖表值與葉綠素含量的實測值的關係。葉綠素含量的實測值與底色比色圖表值的關係係用二次函數進行近似。將結果示於圖3。 圖3的圖表，縱軸為底色比色圖表值，橫軸為葉綠素含量的實測值。圖表中，「幸水」、「豐水」和「秋月」每個品種顯示出不同的曲線。需要說明的是，葉綠素含量與底色比色圖表值的關係式，三個品種混合(圖3的粗實線)為y=0.0383(x-11.8825)2 +0.4274(r2 =0.944)，「幸水」(圖3的實線)為y=0.0364(x-12.2582)2 +0.2770(r2 =0.937)，「豐水」(圖3的短虛線)為y=0.0369(x-11.8198)2 +0.5599(r2 =0.953)，「秋月」(圖3的長虛線)為y=0.0345(x-13.1957)2 -0.0587 (r2 =0.949)。即，決定係數(r2 )分別為幸水：0.937、豐水：0.953、秋月：0.949，在危險率0.1%以下，可獲得顯著高的相關性。
[比較例1] 作為對象物，選擇日本梨「幸水」、「豐水」和「秋月」，將使用便攜型分光器檢測的光(Y)，設為650nm、720nm這兩個以外，進行與實施例1相同的操作，製作葉綠素含量估算模型。將結果示於圖4。
比較例1中，如圖4(a)～(c)所示，決定係數(r2 )分別為幸水：0.888、豐水：0.818、秋月：0.706，雖然在危險率0.1%以下，發現顯著的相關性，但在作為光(Y)檢測的光的數量小於3的情況下，與葉綠素含量的實測值之間的誤差增大，不能夠高精度地求出葉綠素含量。
可知使用滿足本發明第一態樣的實施例1的測定方法獲得的葉綠素含量的計算值，與果皮中的葉綠素含量的實測值具有高的相關性，能夠非破壞、正確且高精度地測定果實中的葉綠素含量。另外，可知果皮中的葉綠素含量與底色比色圖表值具有高的相關性。因此，可知通過本發明第一態樣的測定方法，能夠非破壞地算出果實中的葉綠素含量，進一步將該值轉換為底色比色圖表值，並更簡單地判定果實的熟度。另外，通過使用便攜型分光器「好吃果」，能夠在判定熟度的同時判定糖度。 需要說明的是，作為初步評價，在調查由底色比色圖表的目視評價帶來的誤差時，某一評價者判定為比色圖表值3的果實，其他2名評價者判定為2.5～4。所有評價者的比色圖表值一致的果實為整體的40%，剩餘的60%的果實產生±0.5以上的誤差。由此，可知本發明第二態樣中的熟度判定方法，能夠更簡單且正確地判定果實的熟度。
另一方面，不滿足本發明第一態樣的比較例1中，與葉綠素含量的實測值之間的誤差增大，不能夠正確地求出葉綠素含量。因此，可知難以應用於果實的熟度判定。
1:發光部 2:受光部 3:光傳輸線纜 4:線纜支撐部 5:濾光器保持部 6:底座 10:框體 11:發光體 12:發光體 21:緩衝構件 31:光線纜組 A:主體部 B:把持部 SW:開關 F:對象物
圖1是表示本發明的第一態樣所使用的測定裝置的一個例子的說明圖。 圖2(a)-(b)分別是表示實施例1的葉綠素含量估算模型的圖表。 圖2(c)是表示實施例1的葉綠素含量估算模型的圖表。 圖3是表示實施例1中葉綠素含量的實測值與底色比色圖表的關係的圖表。 圖4(a)-(b)分別是表示比較例1的葉綠素含量估算模型的圖表。 圖4(c)是表示比較例1的葉綠素含量估算模型的圖表。

Claims (14)

  1. 一種葉綠素含量的測定方法，其中， 其具有： 工序(I)，向對象物照射光； 工序(II)，作為光(Y)來檢測從由所述對象物內部發出的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內；以及 工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量。
  2. 如請求項1之葉綠素含量的測定方法，其中， 所述光(Y)至少包含中心波長在640nm以上且小於680nm的波長區域內的光(Y1)、中心波長在680nm以上且小於730nm的波長區域內的光(Y2)和中心波長在730nm以上且800nm以下的波長區域內的光(Y3)。
  3. 如請求項1或2之葉綠素含量的測定方法，其中， 所述光(X)包含從由穿透所述對象物的光的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種光。
  4. 如請求項1至3中任一項之葉綠素含量的測定方法，其中， 所述對象物包含果實。
  5. 如請求項4之葉綠素含量的測定方法，其中， 所述光(X)包含穿透果實果皮的光的反射光或散射光。
  6. 一種果實的熟度判定方法，其中， 藉由如請求項1至5中任一項之葉綠素含量的測定方法，測定果皮中的葉綠素含量來判定果實的熟度。
  7. 如請求項6之果實的熟度判定方法，其中， 非破壞地進行。
  8. 一種具有期望的熟度的果實的製造方法，其中， 其包含藉由如請求項6或7之果實的熟度判定方法來判定果實的熟度的工序。
  9. 如請求項8之具有期望的熟度的果實的製造方法，其中， 其進一步包含僅選取適合食用、貯存或流通的果實的工序。
  10. 如請求項1至5中任一項之葉綠素含量的測定方法，其中， 所述光(X)是包含從所述對象物表面穿透了規定距離後從所述對象物發出的反射光的光。
  11. 如請求項6或7之果實的熟度判定方法，其中， 其具有： 工序(I)，向果實照射光； 工序(II)，作為光(Y)來檢測從由穿透所述果實的果皮後的反射光和散射光所組成的組中選擇的至少一種的光(X)，所述光(Y)是具有不同中心波長的至少三種光並且所述中心波長在640nm以上且800nm以下的波長區域內； 工序(III)，基於所述光(Y)的資訊算出所述對象物中的葉綠素含量；以及 工序(IV)，將所述葉綠素含量轉換為底色比色圖表值，並基於所述底色比色圖表值來判定果實的熟度。
  12. 如請求項11之果實的熟度判定方法，其中， 所述果實包含梨、蘋果、柑橘類、葡萄、無花果、柿子或桃子。
  13. 一種具有期望的熟度的果實的製造方法，其中， 其包含藉由如請求項11或12之果實的熟度判定方法來判定果實的熟度的工序。
  14. 如請求項13之具有期望的熟度的果實的製造方法，其中， 其進一步包含僅選取適合食用、貯存或流通的果實的工序。
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