(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
屋内又は屋外において、当該試料検体に波長領域が４００nm〜２５００nmの間に含まれる可視光線及び近赤外線の少なくとも一方の光を照射して試料検体のスペクトルを計測する工程と、前記スペクトルから吸収スペクトルを求めると共に得られた吸収スペクトルを多変量解析して解析モデルを作成する工程とを備える可視光線・近赤外線分光分析方法において、
前記試料検体が醸造用小粒ブドウであり、
前記ブドウ検体からの透過光又は拡散反射光のスペクトルを計測すると共に、PLS法又はMLR法による多変量解析を用いて成分の特性を数値化する定量的解析を行い、前記試料検体の成分を測定可能な検量式モデルを作成する構成としており、
ある範囲の波長について得られた吸収スペクトル又は前記吸収スペクトルを数学的に標準化処理したもの又は一次微分処理したもの又は二次微分処理したものの値によって試料検体の成熟度を判別し、その成熟度の判別結果によって適用する前記検量式モデルを変えることを特徴とする、可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項２】
前記試料検体に照射する光の波長領域が６００nm〜１１００ｎｍであることを特徴とする、請求項１に記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項３】
前記試料検体である醸造用小粒ブドウの各品種又は複数の品種に亘って適用可能な検量式モデルを作成することを特徴とする、請求項１又は２に記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項４】
前記試料検体の成熟度の判別を行う波長領域が６００ｎｍ〜６４０ｎｍ又は７００ｎｍ〜７６０ｎｍであることを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項５】
前記試料検体である醸造用小粒ブドウの糖度（Brix）、リンゴ酸濃度、色素量を測定することを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項６】
前記検量式モデルを用いて、指定する任意の糖度（Brix）に対応して前記醸造用小粒ブドウを連続的に選別する工程を有することを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項７】
請求項６に記載の可視光線・近赤外線分光分析法により選別された醸造用小粒ブドウを醸造することを特徴とする、ブドウ醸造方法。
【請求項８】
前記検量式モデルを用いて、指定する任意の色素量に対応して前記醸造用ブドウを連続的に選別する工程を有することを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項９】
請求項８に記載の可視光線・近赤外線分光分析法により選別された醸造用小粒ブドウを醸造することを特徴とする、ブドウ醸造方法。
【請求項１０】
前記試料検体が結果枝に着果した状態で、当該試料検体に光を照射して試料検体のスペクトルを計測することを特徴とする、請求項１から６又は８のいずれかに記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項１１】
醸造用小粒ブドウの成分値を測定するための検量式モデルを作成する可視光線・近赤外線分光分析法であって、
試料検体としての醸造用小粒ブドウに可視光及び近赤外線の少なくとも一方の波長領域の光を照射して、透過光又は拡散反射光のスペクトルを計測する工程と、
前記スペクトルに基づいて各波長の吸光度からなる吸収スペクトルを算出する工程と、
前記吸収スペクトルを用いて多変量解析により前記試料検体の成分の特性を数値化する定量的解析を行い、前記試料検体の成分を測定可能な検量式モデルを作成する工程と、
を含み、
前記吸収スペクトルの波長ごとの微分値を算出する工程を更に含み、
前記検量式モデルを作成する工程では、前記微分値を説明変数とし、前記試料検体の成分値を目的変数として、多変量解析を行うことにより、前記試料検体の成分値を測定可能な検量式モデルを作成し、
前記微分値に基づいて前記試料検体の成熟度を判別し、その成熟度の判別結果によって適用する検量式モデルを変えることを特徴とする、可視光線・近赤外線分光分析法。
【請求項１２】
前記検量式モデルを作成する工程において、当該検量式モデルをクロスバリデーションにより検証することを特徴とする、
請求項１１に記載の可視光線・近赤外線分光分析法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、可視光線及び／又は近赤外線（可視光線及び近赤外線の少なくとも一方）を利用して各試料中の成分を測定する分光分析方法に関し、特に、醸造用小粒ブドウの糖度、リンゴ酸濃度、色素量等の各成分を測定するのに好適な可視光線・近赤外分光分析方法に関するものである。【０００２】
また、本発明は、可視光線・近赤外線分光分析方法を利用したブドウ醸造方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
一般に、４００〜２５００nmの波長領域の可視光線及び近赤外線は、物質への吸収強度が非常に小さく、散乱を受け難く、エネルギーの低い電磁波であるので、試料検体を破壊することなく化学的・物理的情報を得ることができる。したがって、試料検体に可視光線及び／又は近赤外線を照射して、その検体からの透過光又は拡散反射光スペクトルの強度を検出して試料検体による吸光度を求め、得られた吸光度データを統計的多変量解析（以後、多変量解析と称す）することで、直ちに試料検体の情報を得ることができる。【０００４】
最近では、様々なタイプの可視光線及び／又は近赤外線を利用した装置により果実中の成分の定量分析が行われている。（特許文献１参照）
また測定場所についても、屋内のみでなく、屋外での分析を目的としたハンディタイプの可視光線・近赤外線分光分析装置の事例がある。（特許文献２参照）
【特許文献１】特開2007-024651号公報
【特許文献２】特開2005-127847号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の可視光線及び／又は近赤外線を用いた成分分析方法では、測定対象物（試料検体）として、生食用である巨峰、ピオーネといった大粒のブドウ品種での適用例はあったものの、主としてワインを醸造するために使用される小粒の醸造用ブドウには適用することができなかった。【０００６】
ここで、小粒の醸造用ブドウとは、カベルネソーヴィニヨン、カベルネフラン、メルロ、シャルドネ、ソーヴィニヨンブラン等の品種を指す。【０００７】
大粒のブドウ品種に適用される可視光線及び／又は近赤外線を用いた成分分析方法が、小粒の醸造用ブドウに適用できない理由を以下に述べる。【０００８】
醸造用ブドウの特徴としては、小粒であることの他に、一般に他の果実又は生食用の大粒のブドウよりも、果実の成熟度の上昇に伴い、糖度、酸度をはじめとする果実成分量の変化が大きいということが挙げられる。従って、圃場におけるブドウ果実の成分の推移を生育時において時系列的に測定していく際に、成分濃度の幅広い範囲において多変量解析による検量式モデルを作成する必要があり、大粒のブドウ品種に適用される可視光線及び／又は近赤外線を用いた成分分析方法をそのまま適用することができない。【０００９】
また、醸造用ブドウには様々な品種があり、それらのうちのいくつかの品種に亘って共通に適用し得る検量式モデルの作成が望まれている。【００１０】
しかしながら、広い成分濃度範囲に対して一つの検量式モデルを適用しようとした場合、スペクトルの波形がブドウの成熟度によって大きく影響を受けることにより、実用的に測定可能な検量式モデルの作成が困難であった。【００１１】
また、ブドウの成熟度によって適用するモデルを変えようとしても、破壊することなく的確に成熟度を判定する方法がなく、実質不可能であった。【００１２】
さらに、ブドウ生育期間中の熟度変化を追うためには屋外の圃場で結果枝に着果した状態での測定が重要であるが、屋内と比較して温度や光といった種々の外乱要因がある中での測定となり、そのような外部環境の影響がさらに検量式モデルの作成を困難にするという問題があった。【００１３】
以上のように、大粒のブドウ品種での成分分析方法を醸造用小粒ブドウに適用することが困難であり、また、醸造用ブドウには様々な品種があり、それらのうちのいくつかの品種に亘って共通の検量式モデルを作成しようとした場合においても実用的な検量式モデルの作成が困難であるという問題があった。【００１４】
本発明の目的は、上記の課題を解消するために、可視光線及び／又は近赤外線を利用して各試料中の成分を測定する分光分析方法において、醸造用小粒ブドウの各成分を測定可能とする可視光線・近赤外線分光分析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成するために請求項１に係る可視光線・近赤外線分光分析方法は、屋内又は屋外で該試料検体に波長領域が４００nm〜２５００nmの間に含まれる可視光線及び近赤外線の少なくとも一方を照射して試料検体のスペクトルを計測する工程と、前記スペクトルから吸収スペクトルを求めると共に得られた吸収スペクトルを多変量解析して解析モデルを作成する工程とを備える可視光線・近赤外線分光分析方法に関する。この可視光線・近赤外線分光分析方法では、前記試料検体が醸造用小粒ブドウであることを特徴とする。また、この可視光線・近赤外線分光分析方法では、前記ブドウ果実検体からの透過光又は拡散反射光のスペクトルを計測すると共に、多変量解析、例えばPLS法（Partial Least Squares: 部分二乗回帰分析）、又はMLR法（Multilinear Linear Regression: 線型重回帰分析）を用いて成分の特性を数値化する定量的解析を行い、前記試料検体の成分を測定可能な検量式モデルを作成する構成としたことを特徴としている。【００１６】
上記の構成を有する請求項１に係る発明によれば、醸造用小粒ブドウの糖度、リンゴ酸濃度及び色素量などの各成分の濃度変化による応答スペクトルの変化を測定して分光分析を行い、多変量解析を行う。そのため、スペクトルのグラフからは直接判別できない応答の変化を捉えることができ、従来の方法では測定困難な醸造用小粒ブドウの成分を測定可能とする検量式モデルを得ることができる。【００１７】
請求項２に係る可視光線・近赤外線分光分析方法は、前記試料検体に照射する光の波長領域が６００ｎｍ〜１１００ｎｍであることを特徴としている。【００１８】
上記の構成を有す請求項２に係る発明によれば、６００ｎｍ〜１１００ｎｍの光（可視光線及び近赤外線）は、照射光の物質への吸収強度が非常に小さく、散乱を受け難く、エネルギーの低い電磁波であるので、試料検体を破壊することなく化学的・物理的情報を得ることができる。【００１９】
請求項３に係る可視光線・近赤外線分光分析方法は、醸造用小粒ブドウの各品種及び／又は複数に亘る品種を対象とすることを特徴とする。【００２０】
上記の構成を有する請求項３に係る発明によれば、試料検体である単一の醸造用小粒ブドウ品種ごとに検量式モデルを得るだけでなく、複数の品種に亘って適用可能な検量式モデルを得ることができる。【００２１】
請求項４に係る可視光線・近赤外線分光分析方法は、ある範囲の波長について得られた吸収スペクトル又は前記吸収スペクトルを標準化処理したもの又は一次微分処理したもの又は二次微分処理したものの値によって試料検体の成熟度を判別し、その成熟度の判別結果によって適用する検量式モデルを変えることを特徴としている。【００２２】
上記の構成を有する請求項４に係る発明によれば、ある範囲の波長において、前記吸収スペクトル又は前記吸収スペクトルを標準化処理したもの又は一次微分処理したもの又は二次微分処理したものと試料中の目的成分との関係において、スペクトルの動きが大きく変わっている値において試料検体を２グループに分割することで、成熟度という観点での試料検体の分類が可能となる。そして、その分類によって検量式のモデルを変えることで、成熟度の違いによってスペクトルの波形が大きく変化して検量式のモデル精度を低下させる影響を回避でき、精度の高い実用的な検量式モデルを得ることができる。【００２３】
請求項５に係る可視光線・近赤外線分光分析方法は、前記試料検体の成熟度の判別を行う波長領域が６００ｎｍ〜６４０ｎｍ又は７００ｎｍ〜７６０ｎｍであることを特徴としている。【００２４】
上記の構成を有する請求項５に係る発明によれば、６００ｎｍ〜６４０ｎｍ又は７００ｎｍ〜７６０ｎｍである波長領域の吸収スペクトルから得られた値で試料検体の成熟度の分類を行うことにより、試料検体を破壊することなく、即座に成熟度の判別が可能となる。【００２５】
請求項６に係る可視光線・近赤外線分光分析方法は、前記試料検体である醸造用小粒ブドウの糖度（Brix）、リンゴ酸濃度、色素量を測定することを特徴としている。【００２６】
上記の構成を有する請求項６に係る発明によれば、醸造用ブドウ果実の成熟度の把握、及び収穫時期の決定判断にとって重要な糖度、リンゴ酸濃度、色素量を測定可能な検量式モデルを作成することができる。【００２７】
請求項７に係る可視光線・近赤外線分光分析法は、前記検量式モデルを用いて、指定する任意の糖度（Brix）に対応して前記醸造用小粒ブドウを連続的に選別することを特徴とする。【００２８】
上記の構成を有する請求項７に係る発明によれば、試料検体を破壊することなく、醸造用小粒ブドウを糖度に応じて精度良く選別することが可能である。【００２９】
請求項８に係るブドウ醸造方法は、請求項７の選別工程により選別された醸造用小粒ブドウを醸造することを特徴とする。【００３０】
上記の構成を有する請求項８に係る発明によれば、ブドウ醸造の質を向上させ、ワインの品質を向上させることが可能である。【００３１】
請求項９に係る可視光線・近赤外線分光分析法は、検量式モデルを用いて、指定する任意の色素量に対応して醸造用ブドウを連続的に選別する工程を有することを特徴とする。【００３２】
上記の構成を有する請求項９に係る発明によれば、試料検体を破壊することなく、醸造用小粒ブドウを糖度に応じて精度良く選別することが可能である。【００３３】
請求項１０に係るブドウ醸造方法は、請求項９の選別工程により選別された醸造用小粒ブドウを醸造することを特徴とする。【００３４】
上記の構成を有する請求項１０に係る発明によれば、ブドウ醸造の質を向上させ、ワインの品質を向上させることが可能である。【００３５】
請求項１１に係る可視光線・近赤外線分光分析法は、前記試料検体が結果枝に着果した状態で、当該試料検体に光を照射して試料検体のスペクトルを計測することを特徴とする。【００３６】
この可視光線・近赤外線分光分析法によれば、醸造用小粒ブドウが結果枝に着果した状態で各成分を測定することが可能となるので、圃場における醸造用小粒ブドウの成分の推移を生育時において時系列的に測定することができる。【００３７】
請求項１２に係る検量式モデル作成方法は、醸造用小粒ブドウの成分値を測定するための検量式モデルを作成する可視光線・近赤外線分光分析法であって、試料検体としての醸造用小粒ブドウに可視光線及び／又は近赤外線波長領域の光を照射して、透過光又は拡散反射光のスペクトルを計測する工程と、前記スペクトルに基づいて各波長の吸光度からなる吸収スペクトルを算出する工程と、前記吸収スペクトルを用いて多変量解析により前記試料検体の成分の特性を数値化する定量的解析を行い、前記試料検体の成分を測定可能な検量式モデルを作成する工程と、を含むことを特徴とする。【００３８】
この可視光線・近赤外線分光分析法によれば、請求項１と同様の作用効果を奏する。【００３９】
請求項１３に係る検量式モデル作成方法は、前記吸収スペクトルの波長ごとの微分値を算出する工程を更に含み、前記検量式モデルを作成する工程では、前記微分値を説明変数とし、前記試料検体の成分値を目的変数として、多変量解析を行うことにより、前記試料検体の成分値を測定可能な可視光線・近赤外線分光分析法を作成することを特徴とする。【００４０】
吸光度そのものは、含まれる様々な物質の影響が重なりあってブロードな形状になる場合が多いため、ベースライン変動の除去、ピーク分離効果、微小なピークの強調、ショルダーピーク検出等の目的で吸光度の微分値を用いる。これにより、多変量解析の精度を向上させることができる。【００４１】
ここで、吸光度の微分値としては、例えば、吸光度の一次微分値又は二次微分値を用いることが可能である。なお、果実の成分値に関して検量式モデルを作成する場合には、経験上、吸光度の一次微分値を用いた場合に精度が良いことが分かっており、吸光度一次微分値を用いることが好ましい。【００４２】
請求項１４に係る可視光線・近赤外線分光分析法は、前記検量式モデルを作成する工程において、当該検量式モデルをクロスバリデーションにより検証することを特徴とする。この可視光線・近赤外線分光分析法によれば、クロスバリデーションにより検証することにより、高精度なモデルを作成することが可能である。【００４３】
請求項１５に係る可視光線・近赤外線分光分析法は、前記微分値に基づいて前記試料検体の成熟度を判別し、その成熟度の判別結果によって適用する検量式モデルを変えることを特徴とする。この可視光線・近赤外線分光分析法によれば、請求項４と同様の作用効果を奏する。
【発明の効果】
【００４４】
本発明に係る可視光線・近赤外線分光分析方法によれば、従来困難であった醸造用小粒ブドウの果実成分を測定可能である精度の高い検量式モデルを得ることができ、それにより、醸造用小粒ブドウを破壊することなく、即座にその成分を測定することができる。【００４５】
また、多数の非破壊サンプリングが可能となるため、醸造用小粒ブドウの生育状況の把握、或いは収穫時期の決定、或いは収穫後のブドウ選別のためのより精密な成分測定が可能となる。【００４６】
さらに、本発明に係る可視光線・近赤外線分光分析法は、ブドウ試料中の酵母が代謝可能なＦＡＮ（遊離アミノ酸）の定量についても適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】スペクトルデータから求めた吸光度に対してスムージング処理及び一次微分処理したデータ。
【図２Ａ】各波長のスペクトルの吸光度一次微分値を説明変数、各試料中のBrixを目的変数として、PLS法により作成した検量式モデル。
【図２Ｂ】回帰係数の計算結果。
【図３】各波長のスペクトルの吸光度一次微分値を説明変数、各試料中のリンゴ酸濃度を目的変数として、PLS法により作成した検量式モデル。
【図４】各波長のスペクトルの吸光度一次微分値を説明変数、各試料中の色素量を目的変数として、PLS法により作成した検量式モデル。
【図５】実施例１における醸造用ブドウ試料のＢｒｉｘと、波長７２０ｎｍにおけるスペクトル吸光度の一次微分値との関係の一例。
【図６】検量式の作成手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
従来の方法では困難であった醸造用小粒ブドウのＢｒｉｘ（糖度）、リンゴ酸濃度、色素量等の各成分を測定可能とする可視光線・近赤外線分光分析方法を得るという目的を、醸造用小粒ブドウの試料検体に可視光線及び／又は近赤外線を照射して試料検体のスペクトルの分光分析を行い、得られた多数の測定データから、醸造用小粒ブドウの各成分を目的変数として、ＰＬＳ法、又はＭＬＲ法を用いた多変量解析により、検量式モデルを作成することで、試料検体の各成分を測定可能とするものである。【００４９】
（実施の形態）
以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照して説明する。【００５０】
本発明に係る可視光線・近赤外線分光近赤外線分光分析に用いる分光分析器は、例えば波長領域が400nm〜2500nmの間に含まれる連続波長光（可視光線及び／又は近赤外線）を照射して得られる透過光又は拡散反射光スペクトルを解析することができる装置を使用することができる。例えば、FQA−NIR GUN（FANTEC社製）、フルーツセレクターK-BA100R（クボタ社製）、Luminar 5030 AOTF NIR Analyzer（Brimrose Corporation製）などを使用することができる。なお、本発明はこれら装置に限定されるものではない。【００５１】
本実施形態に係る検量式モデルは、図６に示す手順に従ってFANTEC社製装置を使用した場合を例として作成する。【００５２】
先ず、可視光線及び／又は近赤外線を醸造用ブドウの試料検体に照射し、透過光又は拡散反射光スペクトル（原スペクトル（Ｔ））を得る（ステップＳ１０）。ここでは、例えば、６００ｎｍ〜１１００ｎｍの可視光線及び近赤外線をブドウ果に照射する。なお、照射光は、波長領域が４００ｎｍ〜２５００ｎｍの間に含まれる可視光線及び／又は近赤外線であることが好ましい。【００５３】
次に、照射光の各波長に対して原スペクトル（Ｔ）の逆数の対数（ｌｏｇ（１／Ｔ））を算出することにより吸光度を求め、これらの吸光度を波長ごとにプロットすることにより吸収スペクトルを得る。例えば、６００〜１１００ｎｍの各波長における吸光度を求めて吸収スペクトルを得る（ステップＳ２０）。ステップＳ１０及びＳ２０には、例えば、FQA−NIR GUN（FANTEC社製）を用いることができる。【００５４】
更に、この吸収スペクトルを用いて定量分析を行うために、まず、吸収スペクトルデータにオートスケール、スムージング処理、一次微分処理又は二次微分処理等の前処理を行うことにより、各波長に対して吸光度の一次又は二次微分値（一次又は二次微分データ）を求める（ステップＳ３０）。この工程には、例えば、Unscrambler(CAMO社製)を用いることができる。【００５５】
また、別途、目的とする試料検体中の既知の成分値（濃度或いは特性値）、例えば、Ｂｒｉｘ、リンゴ酸濃度、色素量を実測しておく（ステップＳ３５）。ここで、Ｂｒｉｘとは、試料検体（水溶液）中に含まれる可溶性固形分のパーセント濃度を示し、試料検体がブドウ等の果実である場合には糖度を表す。【００５６】
その後、個々の波長ごとの一次又は二次微分データを説明変数とし、目的とする試料検体中の既知の成分値（濃度或いは特性値：実測値）を目的変数として、PLS法（部分二乗回帰分析）や、MLR法（線型重回帰分析）により両者を関係付ける多変量解析を行って、検量式モデルを得ることができる（ステップＳ４０）。この工程には、ステップＳ３０と同様に、例えば、Unscrambler(CAMO社製)を用いることができる。【００５７】
多変量解析は、ＭＬＲ法を用いる場合には、以下の（式１）を求めることにより実行する。【００５８】
（予測値）＝Ａ１×ｙ（λ１）＋Ａ２×ｙ（λ２）＋・・・
――――（式１）
ｙ（λ）：波長λにおける吸光度の一次又は二次微分値
Ａ１，Ａ２，・・・：係数
また、ＰＬＳ法を用いる場合には、例えば、Tobias, Randall D. (1997). An introduction to partial least squares regression. Cary, NC: SAS Instituteに記載されたアルゴリズムに基づいて多変量解析を実行する。【００５９】
更に、クロスバリデーションにより、検量式の予測精度を評価、検証する工程（ステップＳ５０）を追加しても良い。クロスバリデーションとは、検量式作成時とは異なる試料検体を用いて、検量式の予測精度を評価する検証方法である。【００６０】
上記のスペクトルの前処理や多変量解析の実行には、Unscrambler(CAMO社製)や、FQAユーティリティー（FANTEC社製）、Pirouette3.02(GLサイエンス社製)などのデータ処理ソフトを使用することができる。なお本ソフトに限定されるものではなく、多変量解析が使用できるソフトであれば適用できる。【００６１】
以下の実施例における測定にあたっては、外光の影響がないように測定機の検出ヘッド部及び投光ヘッド部を覆うカバーにより遮光を施し、さらに果実品温の変化に耐えうる検量式モデルを作成することにより、実際に屋外の圃場で結果枝に着果した状態で測定が可能となる醸造用ブドウの非破壊分析方法を完成させた。
【実施例１】
【００６２】
実施例１は、醸造用ブドウであるカベルネソーヴィニヨン、メルロ、カベルネフランの3品種のブドウにおいて適用するモデルを検討した例であって、携帯型近赤外線分光器FQA−NIR GUN（FANTEC社製）を使用して、カベルネソーヴィニヨン（60サンプル）、メルロ（52サンプル）、カベルネフラン（45サンプル）、計157サンプルにおいて、それぞれ温度を15℃、25℃、35℃の3水準について６００ｎｍ〜１１００ｎｍの波長領域で測定して、合計628のスペクトルデータを得た。その吸光度一次微分値を説明変数とし、醸造用ブドウ試料のＢｒｉｘを目的変数として、両者を関係付けるモデルを作成したものである。【００６３】
図１中、横軸は波長（ｎｍ）を示し、かつ、縦軸にはスペクトルデータから求めた吸光度について、Unscrambler(CAMO社製)を使用してスムージング処理、及び一次微分処理したデータ（吸光度一次微分値）を示す。この吸光度一次微分値は、図６のステップＳ１０〜Ｓ３０の工程に相当する処理の結果得られるデータである。【００６４】
また、各々のスペクトルにはそれぞれ対応するBrixの分析値（Ｂｒｉｘの実測値）が得られている。Brixは、デジタル糖度計（アタゴ社製）を用いて測定した（図６のステップＳ３５に相当）。【００６５】
これらの各Brixの値をスペクトル吸光度一次微分値で説明するために、PLS法を用いて多変量解析を行った（図６のステップＳ４０に相当）。なお、本実施形態では、高精度なモデルを作成するために、PLS法での解析時にクロスバリデーションによる検証を実施した（図６のステップＳ５０に相当）。ここで、クロスバリデーションとは、検量式作成時とは異なる試料検体を用いて、検量式の予測精度を評価する検証方法である。【００６６】
図２Ａには、Unscrambler(CAMO社製)を使用して、各波長のスペクトルの吸光度一次微分値を説明変数、各試料中のBrixを目的変数として、PLS法及びクロスバリデーションにより検量式モデルを作成した結果を示す。図２Ａのグラフ中、横軸がBrixの実測値、縦軸がPLS回帰分析によるBrixの予測値をあらわしている。図中、白丸は、検量式作成用に使用した試料を、作成後の検量式に当てはめた実測値と予測値との関係を示し、黒丸は、検量式作成用試料と異なる試料を、作成した検量式に当てはめたときの実測値と予測値との関係を示す。【００６７】
表１は、検量式及び予測式の相関関数、並びに、検量式及び予測式の精度指標の値を示している。表１中、CALは検量式、VALは予測式であり、Correlationは相関係数、SECは検量式の精度、SEPは予測式の精度、PC NumberはPLS回帰分析のファクター数を示している。【００６８】
図２Ａ及び表１によれば、作成した検量式による実測値と予測値は非常に高い相関関係を持っていることが分かる。【００６９】
【表１】
0005441703.tif 000002
また、図２Ｂには回帰ベクトルの計算結果を示している。図２Ｂ中、横軸は波長、縦軸は回帰係数をあらわす。縦軸の回帰係数は、波長ごとの回帰式に対する寄与度の高さを表しており、回帰係数の絶対値が大きい波長ほど寄与度が高いことを示す。
【実施例２】
【００７０】
実施例２は、目的変数を醸造用ブドウ試料中のリンゴ酸(MAL: Malic Acid)濃度としたものである。試料中のリンゴ酸濃度は、高速液体クロマトグラフィー（島津製作所製）によって測定した（図６のステップＳ３５に相当）。【００７１】
試料中のリンゴ酸濃度（ppm）を実施例１で得られた各波長の吸光度一次微分値（図６のステップＳ１０〜Ｓ３０の工程に相当する処理の結果得られるデータ）で説明するために、ＰＬＳ法、及びクロスバリデーションにより検量式モデルを作成する（図６のステップＳ４０，Ｓ５０に相当）。その結果を図３に示す。【００７２】
図３は、Unscrambler(CAMO社製)を使用して、各波長のスペクトルの吸光度一次微分値を説明変数、各試料中のリンゴ酸濃度（ppm）を目的変数として、PLS法及びクロスバリデーションにより検量式モデルを作成した結果を示す。図３のグラフにおいて、横軸がリンゴ酸濃度（ppm）の実測値、縦軸がPLS回帰分析によるリンゴ酸濃度（ppm）の予測値をあらわしている。図中、白丸は、検量式作成用に使用した試料を、作成後の検量式に当てはめた実測値と予測値との関係を示し、黒丸は、検量式作成用試料と異なる試料を、作成した検量式に当てはめたときの実測値と予測値との関係を示す。【００７３】
表２は、検量式及び予測式の相関関数、並びに、検量式及び予測式の精度指標の値を示している。ここで、表２中の記号は、表１に使用した記号と同様の意味を表している。【００７４】
図３及び表２によれば、各試料中のリンゴ酸濃度を目的変数とした場合にも、作成した検量式による実測値と予測値は非常に高い相関関係を持っていることが分かる。【００７５】
【表２】
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【実施例３】
【００７６】
実施例３は、目的変数を醸造用ブドウ試料中の色素量としたものである。色素量の測定は、ホモジナイザーで粉砕したブドウの果皮を塩酸メタノールに浸漬し、520nmの吸光度を測定することにより行った。【００７７】
実施例１で得られた各波長の吸光度一次微分値を説明変数、試料中の色素量を目的変数として、ＰＬＳ法、及びクロスバリデーションにより検量式モデルを作成する。【００７８】
図４は、Unscrambler(CAMO社製)を使用して、各波長のスペクトルの吸光度一次微分値を説明変数、各試料中の色素量を目的変数として、PLS法及びクロスバリデーションにより検量式モデルを作成した結果を示す。図４のグラフにおいて、横軸が色素量の実測値、縦軸がPLS回帰分析による色素量の予測値をあらわしている。図中、白丸は、検量式作成用に使用した試料を、作成後の検量式に当てはめた実測値と予測値との関係を示し、黒丸は、検量式作成用試料と異なる試料を、作成した検量式に当てはめたときの実測値と予測値との関係を示す。【００７９】
表３は、検量式及び予測式の相関関数、並びに、検量式及び予測式の精度指標の値を示している。ここで、表３中の記号は、表１に使用した記号と同様の意味を表している。【００８０】
図４及び表３によれば、各試料中の色素量を目的変数とした場合にも、作成した検量式による実測値と予測値は非常に高い相関関係を持っていることが分かる。【００８１】
【表３】
0005441703.tif 000004
【実施例４】
【００８２】
図５に、実施例１における醸造用ブドウ試料のＢｒｉｘと、波長７２０ｎｍにおけるスペクトル吸光度の一次微分値との関係の一例を示す。同図中、横軸がＢｒｉｘを示し、且つ、縦軸が波長７２０ｎｍにおけるスペクトル吸光度の一次微分値を示す。図５中、符号“ｍ”で示す如く、Ｂｒｉｘが低い（すなわち成熟度が低い）範囲においては、スペクトル吸光度の一次微分値はほぼ一定の範囲の値を示しているが、その後Ｂｒｉｘが高くなると（すなわち成熟度が上がると）、符号“ｎ”で示す範囲ではスペクトル吸光度の一次微分値が減少していき、あるＢｒｉｘ値（この例では、１５度）を境に明らかにスペクトル吸光度の一次微分値の挙動が異なることが判る。【００８３】
このＢｒｉｘとスペクトル吸光度の一次微分値の関係の変化が、検量式モデルの精度を悪くしていることが推測される。そこで、この波長におけるスペクトル吸光度の一次微分値により、試料検体の成熟度を分別する。すなわち、所定の成熟度以上に対応するデータと、所定の成熟度未満に対応するデータの２つのグループに分割する。そして、２つのグループのそれぞれにおいて、Unscrambler(CAMO社製)を使用して、PLS法、及びクロスバリデーションにより検量式モデルを作成する。その結果を表４に示す。【００８４】
【表４】
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表４から分かるように、成熟度を分別し、「未熟」及び「適熟」の各々に対して検量式をそれぞれ作成すると、ＳＥＣ（検量式精度）、ＳＥＰ（予測式精度）の両方の値が減少している。つまり、ＳＥＣが１．１５から０．９８及び０．８８に減少し、ＳＥＰが１．２２から１．１４及び１．０２に減少しており、検量式及び予測式の精度ともに向上したことが分かる。この結果から、スペクトル吸光度の一次微分値により、試料の成熟度を分別し、それぞれにおいてPLS法、及びクロスバリデーションによりモデルを作成することにより、複数のブドウ品種に亘って、実施例１の成熟度による分別前に比べ、より高精度の検量式モデルが作成できることが明らかとなった。【００８５】
本実施例４によれば、吸収スペクトル又は吸収スペクトルを標準化処理したもの又は一次微分処理したもの又は二次微分処理したものと試料中の目的成分（糖度）との関係において、スペクトルの動きが大きく変わっている値において試料検体を２グループに分割することで、成熟度という観点での試料検体の分類が可能となる。そして、その分類によって検量式のモデルを変えることで、熟度の違いによってスペクトルの波形が大きく変化して検量式のモデル精度を低下させる影響を回避でき、精度の高い実用的な検量式モデルを得ることができる。【００８６】
なお、本実施例４では、波長７２０ｎｍにおけるスペクトル吸光度の一次微分値を用いたが、他の波長におけるスペクトル吸光度の一次微分値を用いても良い。なお、６００ｎｍ〜６４０ｎｍ又は７００ｎｍ〜７６０ｎｍの波長領域において、図５同様にスペクトル吸光度の一次微分値の挙動変化が明瞭に表れることが測定により分かっている。従って、好ましくは、試料検体（醸造用ブドウ試料）の成熟度の判別を行う波長は、６００ｎｍ〜６４０ｎｍ又は７００ｎｍ〜７６０ｎｍの波長領域から選択することが望ましい。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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