(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
肉の1又は複数の特性の評価方法であって、該方法は、
二重エネルギーX線吸収スキャナ（dual energy X-ray absorption scanner）に該肉を通すことによって該肉をスキャンし、高エネルギーレベルと低エネルギーレベルの２つのエネルギーレベルにおけるX線強度を代表する2つの画像又は値の配列（array）をつくる工程；
下記の式のグループ
データポイント・CL% ＝ 100-(KA*(H-L)÷L+KB*H+KC)
補正CL% ＝ CL%+(KCA*(MCY-CY)+KCB)
肉の柔らかさの程度 ＝ CRL*RI+CGL*GI+CBL*BI+C
肉の柔らかさの程度 ＝ CBL*BI+C’
肉の柔らかさの程度 ＝ CRL*RSD+CGL*GSD+CBL*BSD+C
から少なくとも１つの式を用いて、該画像又は該値の配列を処理し、スキャンした該肉の少なくとも１特性を求める工程；及び
該肉の特性として、ケミカルリーン及び肉の柔らかさの程度のうち少なくとも一方を、ケミカルリーンについての上記式及び／又は肉の柔らかさの程度についての上記式に基いて評価する工程を含むものであって、
ここでHは第一のエネルギーレベルのX線強度を代表する値の配列h[i,j]を表し、
Lは第二のエネルギーレベルのX線強度を代表する値の配列l[i,j]を表し、
データポイントは値の配列H又はLの一方におけるデータポイントを表し、
C、C’、KA、KB、KC、KCA、KCB、CRL、CGL、CBLは定数であり、CL%は該肉のケミカルリーン比率であり、
MCYはデータポイントについて記憶された肉の質量の値の合計に基いて計算された質量中心であり、
CYはデータポイントについて記憶された指数jの値の合計に基いて計算された重心であり、
RIは灰色スケールにある赤色の配列をフィルターに通してつくった、それぞれ黒と白を表す０と１のみから成る二値画像から算出した赤色の強度の平均値であり、
GIは灰色スケールにある緑色の配列をフィルターに通してつくった、それぞれ黒と白を表す０と１のみから成る二値画像から算出した緑色の強度の平均値であり、
BIは灰色スケールにある青色の配列をフィルターに通してつくった、それぞれ黒と白を表す０と１のみから成る二値画像から算出した青色の強度の平均値であり、
RSDは赤色の構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、
GSDは緑色の構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、
BSDは青色の構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、
前記赤色、緑色又は青色の配列はそれぞれ、前記第一又は第二のエネルギーレベルのX線の値の配列又は画像を変換して得た、特定の範囲の原子番号を示す色を用いた擬似色画像であり、
前記灰色スケールにある赤色、緑色又は青色の配列はそれぞれ、前記赤色、緑色又は青色の配列のX線強度を、黒色に相当するものを0又は低い強度を0として表し、かつ白色に相当するものを1又は高い強度を1として表す0〜1のスケールとした値からなる画像であり、及び
前記赤色、緑色又は青色の構成要素の二値縁端構造配列はそれぞれ、前記灰色スケールにある赤色、緑色又は青色の配列における急速な強度変化を示す領域を結ぶ等高線又は縁端構造を変換した二値画像である、
前記の肉の特性の評価方法。
【請求項２】
請求項１に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、該肉の1又は複数の特性の評価に影響を及ぼす可能性のある器差（instrumental effects）の評価分を補正する工程をさらに含む、肉の特性の評価方法。
【請求項３】
請求項2に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、前記画像又は値の配列の少なくとも1つの座標軸（axis）に沿って質量中心（mass centroid）を求める工程、及び該質量中心を用いて前記器差の補正を行う工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項４】
請求項2又は3のいずれか１つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、前記画像又は値の配列を用いて肉の質量を求める工程、及び該質量を用いて器差の補正を行う工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項５】
請求項2〜4のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、前記画像又は値の配列の少なくとも1つの座標軸に沿って重心（centroid）を求める工程、及び該重心を用いて器差の補正を行う工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項６】
請求項1〜5のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法において、前記画像又は値の配列を処理する工程が、高エネルギーX線強度の画像又は値の配列において、該画像中の画素又は該値の配列中のデータポイントの強度の値が閾値以下のものであるか否かを判断する工程を含むものであることを特徴とする、肉の特性の評価方法。
【請求項７】
請求項6に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、高エネルギーX線強度の画像又は値の配列における、強度の値が閾値以下の画素又はデータポイントのみを処理する工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項８】
請求項1〜7のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、評価した該肉の1又は複数の特性に基づいて該肉の等級付けを行う工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項９】
請求項1〜8のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、後の検索及び／又は再生のために、データベース中の識別子で前記画像及び／又は値の配列を記憶する工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項１０】
請求項1〜9のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法において、評価する特性が該肉のケミカルリーン（chemical lean）であることを特徴とする、肉の特性の評価方法。
【請求項１１】
請求項1〜9のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法において、評価する特性が該肉の脂肪比率であることを特徴とする、肉の特性の評価方法。
【請求項１２】
請求項1〜9のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法において、評価する特性が該肉の重量であることを特徴とする、肉の特性の評価方法。
【請求項１３】
請求項1〜9のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法において、評価する特性が該肉の汚染物質量であることを特徴とする、肉の特性の評価方法。
【請求項１４】
請求項1〜9のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法において、評価する特性が該肉の柔らかさの程度であることを特徴とする、肉の特性の評価方法。
【請求項１５】
請求項14に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の少なくとも1つを強度画像に変換する工程、かつ少なくとも1つの該強度画像から該肉の柔らかさの程度を評価する工程をさらに含む、肉の特性の評価方法。
【請求項１６】
請求項14に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の各構成要素を個々に抽出する工程；
抽出した該各構成要素を処理して強度画像とする工程；
各画像を解析して、画像強度の変化を求める工程；
該強度の変化に基づき、各構成要素について二値配列（binary array）をつくる工程；及び
該二値配列のばらつきから肉の柔らかさの程度を評価する工程
をさらに含む肉の特性の評価方法。
【請求項１７】
請求項1〜16のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、該方法を行い、脂肪又はケミカルリーン及び重量の両方を評価する工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項１８】
請求項1〜16のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性の評価方法であって、該方法を行い、脂肪又はケミカルリーン及び柔らかさの程度の両方を評価する工程を含む、肉の特性の評価方法。
【請求項１９】
肉の1又は複数の特性を評価する装置において、該装置は、
二重エネルギーX線吸収スキャナに該肉を通すことによって該肉をスキャンし、かつ高エネルギーレベルと低エネルギーレベルの2つのエネルギーレベルにおけるX線強度を代表する2つの画像又は値の配列をつくる該二重エネルギーX線吸収スキャナであって、
下記の式のグループ
データポイント・CL% ＝ 100-(KA*(H-L)÷L+KB*H+KC)
補正CL% ＝ CL%+(KCA*(MCY-CY)+KCB)
肉の柔らかさの程度 ＝ CRL*RI+CGL*GI+CBL*BI+C
肉の柔らかさの程度 ＝ CBL*BI+C’
肉の柔らかさの程度 ＝ CRL*RSD+CGL*GSD+CBL*BSD+C
から少なくとも１つの式を用いて、該画像又は値の配列を処理してスキャンした該肉の少なくとも１つの特性を求めるように設定された付随コンピューターシステムのための該二重エネルギーX線吸収スキャナを含み、
また、該装置は、該肉の特性として、ケミカルリーン及び肉の柔らかさの程度のうち少なくとも一方を、ケミカルリーンについての上記式及び／又は肉の柔らかさの程度についての上記式に基いて評価するように適合されたものであって、
ここでHは第一のエネルギーレベルのX線強度を代表する値の配列h[i,j]を表し、
Lは第二のエネルギーレベルのX線強度を代表する値の配列l[i,j]を表し、
データポイントは2つのエネルギーレベルの一方におけるX線強度を代表する、値の配列の一方におけるデータポイントを表し、
C、C’、KA、KB、KC、KCA、KCB、CRL、CGL、CBLは定数であり、CL%は該肉のケミカルリーン比率であり、
MCYはデータポイントについて記憶された肉の質量の値の合計に基いて計算された質量中心であり、
CYはデータポイントについて記憶された指数jの値の合計に基いて計算された重心であり、
RIは灰色スケールにある赤色の配列をフィルターに通してつくった、それぞれ黒と白を表す０と１のみから成る二値画像から算出した赤色の強度の平均値であり、
GIは灰色スケールにある緑色の配列をフィルターに通してつくった、それぞれ黒と白を表す０と１のみから成る二値画像から算出した緑色の強度の平均値であり、
BIは灰色スケールにある青色の配列をフィルターに通してつくった、それぞれ黒と白を表す０と１のみから成る二値画像から算出した青色の強度の平均値であり、
RSDは赤色の構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、
GSDは緑色の構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、
BSDは青色の構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、
前記赤色、緑色又は青色の配列はそれぞれ、前記第一又は第二のエネルギーレベルのX線の値の配列又は画像を変換して得た、特定の範囲の原子番号を示す色を用いた擬似色画像であり、
前記灰色スケールにある赤色、緑色又は青色の配列はそれぞれ、前記赤色、緑色又は青色の配列のX線強度を、黒色に相当するものを0又は低い強度を0として表し、かつ白色に相当するものを1又は高い強度を1として表す0〜1のスケールとした値からなる画像であり、及び
前記赤色、緑色又は青色の構成要素の二値縁端構造配列はそれぞれ、前記灰色スケールにある赤色、緑色又は青色の配列における急速な強度変化を示す領域を結ぶ等高線又は縁端構造を変換した二値画像である、
前記の肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２０】
請求項19に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが該肉の特性の評価に影響を及ぼす可能性のある器差の評価分を補正するようにさらに設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２１】
請求項20に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが前記画像又は値の配列の少なくとも1つの座標軸に沿って質量中心を求め、かつ該質量中心を用いて前記器差の補正を行うようにさらに設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２２】
請求項20又は21に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが前記画像又は値の配列を用いて該肉の質量を求め、かつ該質量を用いて前記器差の補正を行うように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２３】
請求項20〜22のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが前記画像又は値の配列の少なくとも1つの座標軸に沿って重心を求め、かつ該重心を用いて前記器差の補正を行うように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２４】
請求項19〜23のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記画像又は値の配列を処理するように設定された前記コンピューターシステムが、高エネルギーX線強度の画像又は値の配列において、該画像中の画素又は該値の配列中のデータポイントの強度の値が閾値以下のものであるか否かを判断するようにさらに設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２５】
請求項24に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記コンピューターシステムが高エネルギーX線強度の画像又は値の配列における、強度の値が閾値以下の画素又はデータポイントのみを処理するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２６】
請求項19〜25のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記コンピューターシステムが評価した該肉の1又は複数の特性に基づいて該肉の等級付けを行うように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２７】
請求項19〜26いずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記コンピューターシステムが後の検索及び／又は再生のためにデータベース中の識別子で前記画像及び／又は値の配列を記憶するようにを設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２８】
請求項19〜27のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが該肉のケミカルリーンを評価するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項２９】
請求項19〜27のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが該肉の脂肪比率を評価するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３０】
請求項19〜27のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが該肉の重量を評価するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３１】
請求項19〜27のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付髄コンピューターシステムが該肉に含まれる汚染物質量を評価するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３２】
請求項19〜27のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが該肉の柔らかさの程度を評価するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３３】
請求項32に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記コンピューターシステムが原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の少なくとも1つを強度画像に変換するように、かつ少なくとも1つの強度画像から該肉の柔らかさの程度を評価するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３４】
請求項32に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記付随コンピューターシステムが
原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の各構成要素を個々に抽出し；
抽出した該各構成要素を処理して強度画像とし；
各画像を解析して、画像強度の変化を求め；
該強度の変化に基づき、各構成要素について二値配列をつくり；及び
該二値配列のばらつきから肉の柔らかさの程度を評価する
ように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３５】
請求項19〜34のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記コンピューターシステムが前記脂肪又はケミカルリーン及び重量の両方を測定するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【請求項３６】
請求項19〜34のいずれか1つの請求項に記載の肉の1又は複数の特性を評価する装置において、前記コンピューターシステムが前記脂肪又はケミカルリーン及び柔らかさの程度の両方を測定するように設定されたものであることを特徴とする、肉の1又は複数の特性を評価する装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】（発明の属する技術分野）
本発明は、二重エネルギーX線吸収スキャナ（dual energy X-ray absorption scanner）を用いて非破壊的に肉の特性を測定する方法に関する。
【０００２】（背景）
重要な肉の特性はミートイールド（meat yield）である。ミートイールドは脂肪である肉のブロックの比率とケミカルリーン（chemical lean）のブロックの比率の測定値である。脂肪及びケミカルリーンを合わせると、前記の1ブロックの肉となる。他の重要な肉の特性には、該肉の重量、該肉の柔らかさの程度、該肉の実効原子番号及び該肉中の汚染物質量が含まれる。
【０００３】  二重エネルギーX線吸収スキャナからは、様々な方法で異なる2つのX線エネルギーの出力強度が生じる。例えば150keVの一電圧で作用しているX線管は、150keVから0keVに至るまでのエネルギーを有するX線を発生するであろう。前記領域から2グループのX線エネルギーを選択するために、2種の検出器を使用することができる。該検出器は、所要の2グループのX線エネルギーのうち1種を各検出器が測定できるものとする。上記検出器は、コンベヤベルト上でスキャナの表面を横切り一列となって内蔵された紐のようなものとすることができる。前記2種の検出器は、一方を他方の上に置くか、又はその代わりにスキャナの表面に並行して置くことができる。二重エネルギー出力を発生させる第2の方法は、2つのエネルギーレベル間のX線源を迅速に切りかえるものである。前記方法のX線吸収スキャナでは、1種の検出器のみを使用し、両方のX線エネルギーにおいてX線強度を検出することができる。
【０００４】（発明の概要）
本発明は、非破壊的に肉の特性を測定するための改良方法又は少なくともその代わりとなる新規の方法を提供することを目的とする。
【０００５】本発明の一形態について大略すると、該発明は二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて肉をスキャンし、2つのエネルギーレベルにおけるX線強度を代表する2つの画像又は配列をつくる工程、及び該画像又は該値の配列を処理して、スキャンされた該肉の少なくとも1つの特性を求める工程を含む、肉の1又は複数の特性を評価する方法に関するものである。
【０００６】  前記方法は、好ましくは肉の1又は複数の特性の評価に影響を及ぼす可能性のある器差（instrumental effects）の評価分を補正する工程を含むものである。
【０００７】  前記方法は、好ましくは前記画像又は前記値の配列の少なくとも1つの中心線に沿って質量中心を求める工程、及び該質量中心を用いて器差の補正を行う工程を含むものである。
【０００８】前記方法は、好ましくは前記画像又は前記値の配列を用いて肉の質量を求める工程、及び該質量を用いて器差の補正を行う工程を含むものである。
【０００９】前記方法は、好ましくは高いX線強度の画像又は配列における閾値以下の画素又はデータポイントのみを処理する工程を含むものである。
【００１０】  さらに検索及び／又は処理を行うために、前記画像又は値の配列を記憶することもできる。
【００１１】  肉の１又は複数の特性を評価する方法は、原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の少なくとも1つを強度画像に変換する工程、及び少なくとも1つの該強度画像から肉の柔らかさの程度を求める工程をさらに含むことができる。
【００１２】  肉の１又は複数の特性を評価する前記方法は、原子番号の変化を示している赤−緑−青画像の各構成要素を個々に抽出する工程、抽出した各構成要素を処理して強度画像とする工程、各画像を解析して画像強度の変化を求める工程、該強度変化に基づいて各構成要素に対する二値配列をつくる工程、及び該二値配列のばらつきから肉の柔らかさの程度を求める工程をさらに含むこともできる。
【００１３】  本発明のさらなる一形態について大略すると、該発明は肉の1又は複数の特性を評価する装置に関するものであって、該装置は、肉をスキャンし、かつ2つのエネルギーレベルにおけるX線強度を代表する2つの画像又は値の配列をつくるように設定された二重エネルギーX線吸収スキャナ、及び該画像又は値の配列を処理してスキャンした肉の少なくとも１特性を求めるように設定された付随コンピューターシステムを備えるものである。
【００１４】  前記装置のコンピューターシステムは、好ましくは肉の１又は複数の特性に影響を及ぼす可能性のある器差の評価分を補正するように設定されたものである。
【００１５】  前記装置のコンピューターシステムは、好ましくは前記画像又は値の配列の少なくとも1つの中心線に沿って質量中心を求め、かつ該質量中心を用いて器差の補正を行うように設定されたものである。
【００１６】  本発明にかかる前記装置のコンピューターシステムは、好ましくは前記画像又は値の配列を用いて肉の質量を求め、かつ該質量を用いて器差の補正を行うように設定されたものである。
【００１７】本発明にかかる前記装置のコンピューターシステムは、好ましくは高いX線強度において閾値以下となる画像又は配列における画素又はデータポイントのみを処理するように設定されたものである。
【００１８】  本発明にかかる装置は、さらに検索及び／又は処理を行うために、前記画像又は値の配列を記憶するように設定されたものとすることもできる。
【００１９】  本発明にかかる前記装置のコンピューターシステムは、原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の少なくとも1つを強度画像に変換し、かつ少なくとも1つの該強度画像から肉の柔らかさの程度を求めるようにさらに設定されたものである。
【００２０】本発明にかかる前記装置のコンピューターシステムは、原子番号の変化を示している赤−緑−青の画像の各構成要素を個々に抽出し、かつ抽出した各構成要素を処理して強度画像とし、かつ各画像を解析して画像における強度の変更点を求め、かつ該強度の変更点に基づいて各構成要素に対する二値配置をつくり、かつ該二値配列のばらつきから肉の柔らかさの程度を求めるようにさらに設定されたものである。
【００２１】（詳細な説明）
二重エネルギーX線吸収スキャナは、スキャナハウジング（scanner housing）中の該スキャナの表面下にあるソースモジュール（source module）でX線のビームを発生することにより作動する。前記ソースモジュールは、測定対象物を通過する扇型の狭い部分に平行になっており、かつ線検出器（line detector）により遮られている。前記スキャナは適当な放射線遮蔽を含むものである。
【００２２】  典型的な前記検出器は、前記スキャナ表面上でスキャナを横切って設置してある一連の小さな独立した検出器を含み、かつ検出機材によりサポートされた線検出器である。前記検出器は、2つの異なるエネルギーレベルでのX線強度を検出するものであり、よって二重エネルギーX線吸収スキャナと呼ばれる。前記スキャナ表面上で測定対象物にX線が透過した後、前記の検出器及び検出機材により該X線のエネルギーを検出することができる。
【００２３】  本発明にかかる前記方法では、二重エネルギーX線吸収スキャナに肉を通すことにより、該肉をスキャンする。前記スキャナは、好ましくは約140keVのエネルギーを有するX線を発生するようなエネルギー源を用いたものである。前記X線源は、好ましくはスキャナ表面下にあり、かつスキャナ表面を横切って扇形又は線を形成するようにX線が平行になっている。前記X線は肉を貫通し、前記スキャナ表面上の検出器に送られる。前記スキャナに用いられている検出器システムは、好ましくは反応して約100keV及び80keVの平均値のエネルギーを有する2グループのX線エネルギーに分けるものである。この情報は、X線が肉を透過した後、高エネルギー及び低エネルギーのX線ビームの強度の形で前記スキャナの出力部に送られる。
【００２４】  エネルギー源は140keVに設定すると示したが、これは一例にすぎないことに注意すべきである。スキャナには異なるエネルギーを用いることができる。例えばコンテナ1つ分の肉であれば、500keVまでのエネルギーを用いたスキャナにより該肉をスキャンすることができる。
【００２５】  物質の実効原子番号は、式中の項CZWZZを式中の項CZWZで割った値として算出する。ここで、Zは物質中の各寄与成分の原子番号であり、CZは各単位質量あたりの原子相当数であり、WZは該成分に対する相対的測定バイアスを示した相当重量である。前記の測定バイアスは、測定方法の基礎となる物理的原理により決まる。X線を使用した多くの測定システムは、原子番号の高い成分に対して高い感度を有する。なぜなら光吸収の過程はZn/Aに比例するからである。ここでAは核子数をいい、“n”は理論的には5程度である。
【００２６】  スキャナに使用する検出システムは、好ましくは反応して約100keV及び80keVの平均値のエネルギーを有する2グループのX線エネルギーに分けるものである。この情報は、前記X線が肉を透過した後に、高エネルギー及び低エネルギーのX線ビームの強度として該スキャナの出力部に送られる。前記スキャナを通過した測定対象物の実効原子番号を決定するために用いる算法は、下記式に示す通りである。
実効原子番号 ＝ A*((H-L)/L)+B*H+C
ここでH及びLはそれぞれ高エネルギービーム及び低エネルギービームの強度を表し、A、B及びCは係数である。A、B及びCは、二重エネルギーX線吸収スキャナの出力と実験により算出した実効原子番号との比較により、最初に算出する。前記係数は使用するスキャナについての固有値であり、また該スキャナが用いられる用途についても固有値である。A、B及びCが分かればそれを使用して、上記式を用いて実効原子番号を算出することができる。
【００２７】  測定対象物を通過した後に検出された高エネルギー及び低エネルギーのX線ビームから該測定対象物の実効原子番号を決めるために他の式を用いることもできる。前記他式のバリエーションには下記式が含まれる。
実効原子番号 ＝ A1*((H-L)/H)+B1*H+C
実効原子番号 ＝ A2*((H-L)/(H+L))+B2*H+C
実効原子番号 ＝ A3*((H-L)/L)+B3*L+C
実効原子番号 ＝ A4*((H-L)/H)+B4*L+C
実効原子番号 ＝ A5*((H-L)/(H+L))+B5*L+C
ここで係数A、B及びCは各式により異なる。また同様の他式のバリエーションも使用することもできる。
【００２８】  肉をスキャンすると、高エネルギー及び低エネルギーのX線ビームの強度を示した強度画像をつくることができる。その後前記画像を処理し、例えば上記の該肉の実効原子番号のような、スキャンした肉に関する情報を得ることができる。
【００２９】  ケミカルリーンは、一箱の肉において肉と脂肪含量を測定したものである。前記ケミカルリーンの測定値が高ければ高いほど、前記一箱の肉に含まれる脂肪は少なくなる。ケミカルリーンの測定値は０から100にまで及ぶ。
【００３０】  図１Aは、二重エネルギーX線吸収スキャナで肉をスキャンした後に、該肉のX線強度画像から該肉のケミカルリーンを測定するための好ましい形のアルゴリズムを示したものである。工程１では、同じ指数の2次元配列として両画像を処理装置に読みこむ。ここでh[i,j]はスキャンした肉の高エネルギーX線強度画像を表し、l[i,j]は該肉の低エネルギーX線強度画像を表す。この場合、iは前記肉及び前記スキャナ間の方向又は相対運動を表し、jはこの工程での方向を表す。しかしながら、本発明の範囲から逸脱しない範囲で、他のi及びjの表示も使用できるかもしれない。データ配列においては、jを０からjmaxに設定する。ここでjmaxは整数値である。
【００３１】  工程2では、各配列の最初のデータポイントを選択する。次に、前記データポイントを処理すべきか否か決定する。前記決定は工程３で行う。高エネルギー強度の値が閾値以下である場合は、該強度の値についての各データポイントを処理する。平均値の範囲外にあるデータポイントは、いかなるものも処理しない。前記肉が正しい位置に置かれていなければ、X線は該肉をその上に置いた材料のみを通過して直接検出器に送られ、該検出器では高い強度値を示すことになる。閾値以下のデータポイントを処理するだけであれば、スキャナ表面上の肉の位置により、前記の強度データの処理過程に問題が生じることはない。
【００３２】  高X線強度レベルが閾値以下であれば、データポイントを工程4で処理する。各データポイントについて、データポイントのケミカルリーン比率、該データポイントにおける前記肉の質量、データポイントの指数jを掛けた質量及び該データポイントの指数jを記憶する。ケミカルリーン比率のデータポイントは下記のように算出する。
【００３３】
【数１】
0005405707.tif 000002
ここでKA、KB及びKCは定数である。前記式と上記の実効原子番号の式とを比べて分かるように、データポイントで肉を評価するのと同様に、実効原子番号からデータポイントにおけるケミカルリーン比率を求める。この場合も同様に、上記の実効原子番号の選択式のように他の式を使用してケミカルリーン比率の式の一部を形成することができるかもしれない。この場合もまた、式の各バリエーションについて係数が異なってもよい。
【００３４】  質量のデータポイントは下記のように算出する。
【００３５】
【数２】
0005405707.tif 000003
ここでKMA及びKMBは定数である。
【００３６】  工程5では、配列中の全データポイントの処理が完了したか否かの照会を前記アルゴリズムにより行う。前記アルゴリズムにより全データポイントが処理されていなければ、該アルゴリズムは次のデータポイントに移り、工程3に戻って該データポイントを処理すべきか否かを決定する。前記アルゴリズムにより全データポイントの処理が完了したら、ケミカルリーン比率の平均値、質量、指数jの質量中心（mass centroid）及び指数jの重心（centroid）を算出する。
【００３７】
指数jの質量中心及び指数jの重心を使用することにより、補正ケミカルリーン比率を算出することができる。前記算出を行う前に、処理したデータポイント数nにより割り算したj値の合計として重心Y（CY）値を算出し、その後jmaxで割り算した。また質量中心Y（MCY）値も、データポイント・質量に、データポイント・質量の合計により割り算した指数jを掛けた合計として算出し、その後jmaxで割り算した。補正ケミカルリーン比率は、下記のように算出することができる。
補正CL％ ＝ CL％+(KCA*(MCY-CY)+KCB)
ここでKCA及びKCBは定数である。
【００３８】  前記の補正ケミカルリーン比率の値は、前記箱中の肉が検出器の配列方向に一様に分布していないことを補正するためのものであり、これにより、より正確なケミカルリーン比率の測定を行うことができる。前記補正は、X線源から肉を通って検出器配列までのX線が通る経路図（角度及び長さ）のバリエーション、及び他の機器による影響を考慮に入れて行う。前記肉の脂肪比率は、同様の一組の式又は前記のケミカルリーン比率を用いて求めることができる。
【００３９】  上記のように、スキャンした肉について例えば実効原子番号のような数を算出し、かつ該肉のケミカルリーンを求めるときに該数を使用することができる。60〜100のケミカルリーンの測定については、二重エネルギーX線吸収スキャナの出力から算出した実効原子番号に比例して、ケミカルリーンの測定応答が得られる。前記測定応答は、標準で20〜100のケミカルリーンに及んでいる。図1Bは、二重エネルギーX線吸収スキャナ及び他の標準スキャナを使用してスキャンした肉の相関関係を示したものである。グラフのケミカルリーン数は、ケミカルリーンの比例測定値及び二重エネルギーX線吸収スキャナの測定値を表している。
【００４０】  図１Cは、本発明に係る方法を用いて肉のケミカルリーンを求めることができるように二重エネルギーX線吸収スキャナを校正した結果を示したものである。化学的に試料を分析することにより25〜30kgの重さの箱詰め肉のケミカルリーンを測定し、その後それを使用して二重エネルギーX線吸収スキャナに付随するコンピューターを校正する。これにより、前記スキャナ及び／又は関連ソフトウエアの校正を行うことが可能となり、よって該スキャナを使用してケミカルリーン値を測定することができる。
【００４１】  図１D及び1Eは二重エネルギーX線吸収スキャナを使用して測定した肉のケミカルリーン値を示したものである。図１Dは、実験により算出したケミカルリーン値に対する、選抜した均質の箱詰め肉をスキャンした後に二重エネルギーX線吸収スキャナの出力により求めたケミカルリーン値を示したものである。二重エネルギーX線吸収スキャナの出力による前記ケミカルリーンの評価に使用するソフトウエアは、質量分布のばらつきを補正することを含むものである。前記二重エネルギーX線吸収スキャナによるケミカルリーン測定値の平均標準偏差は0.8CLである。
【００４２】  図１Eは、二重エネルギーX線吸収スキャナの出力により評価し、かつ質量分布のばらつきを補正したケミカルリーンの値に対してプロットした、二重エネルギーX線吸収スキャナの出力から求めたケミカルリーンの平均値を示したものである。該図において使用した箱は、様々な向きでスキャナに通した。前記測定は50回まで行い、平均約1 CLの標準偏差の結果を得た。さらに多くの試験で前記と同様の結果が再現されている。
【００４３】  図1Fは、二重エネルギーX線吸収スキャナ法により得られた27kg（産業における標準サイズ）の箱詰め肉試料中の脂肪含量の重量％と、中性子／ガンマ装置を用いて評価した該肉試料中の脂肪含量の重量％とを、校正値に対してプロットしたグラフである。図1Fから分かるように、本発明に係る方法を用いてスキャンした肉から、27kgの箱詰め肉中の脂肪比率について正確な値を得ることができる。
【００４４】  図1Gは、本発明に係る方法を用いて測定した脂肪の重量％に対する、校正した脂肪の重量％を示したグラフである。前記グラフでは、120mlのラムの包み、ラムと牛が混ぜ合わさって入った包みをスキャンした。図1Gから分かるように、本発明に係る方法を用いてスキャンした肉により、120mlの包み中の脂肪比率について正確な値を得ることができる。
【００４５】  本発明に係る方法を用いて、肉の汚染について評価をすることもできる。肉がスキャンされると、高X線エネルギー及び低エネルギーX線エネルギー強度の実効原子番号の画像又は配列のデータがつくられ、該データをスキャンして該肉中のいかなる汚染物質をも検出することができる。例えば、金属片及び骨が前記肉中に存在することもある。前記の汚染物質は肉及び脂肪とは異なる原子番号を有し、かつスキャンした画像上又はデータ配列中に異なる強度として現れ、視覚的に、電子的又はそうでなければ該画像をスキャンすることにより検出することができる。二重エネルギーX線吸収スキャナを用いることで、5mm以上の直径を有する汚染物質を検出することができる。前記二重エネルギーX線吸収スキャナにより得た画像をさらにスキャンすると、箱詰めの肉中の汚染物質を検出することができ、かつ該汚染質を数えて前記箱詰め肉中に存在する各汚染物質の位置を記憶することもできる。
【００４６】  二重エネルギーX線吸収スキャナ及び本発明に係る方法を用いて、箱詰め肉の重量を評価することもできる。前記箱詰め肉を透過するX線の減衰量は、X線ビームの通る測定対象物の全質量に関連する。前記肉をスキャンした時に、該肉を透過するX線の減衰量を測定し、その後該減衰量と合わせて該箱詰め肉の重量を得ることができる。図1Hは、重量計で重量を測定した肉を入れた箱と二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて評価した該箱の重量の相関関係を示したものである。前記図から分かるように、前記２つの値の間には強い相関関係が見られ、これにより二重エネルギーX線吸収スキャナにより重量を正確に評価することができると分かる。二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて、100g未満の標準偏差の肉を入れた箱（20〜30kgの重量を有する）の重量を評価することが可能であることがすでに実験的に分かっている。
【００４７】  ケミカルリーン、重量又は汚染物質量のような肉の1特性を評価すると、該評価に基づき該肉について1つの等級をつけることができる。1以上の特性を評価することができれば、1つの等級は前記肉の1以上の特性の評価に基づくものとすることができる。例えば、肉のケミカルリーン（又は脂肪の比率）及び重量の両方を評価するか、又はケミカルリーン（又は脂肪の比率）及び柔らかさの程度の両方を評価することができる。
【００４８】  肉の二重エネルギーX線スキャンの出力を入力するソフトウエアは、該肉を入れる箱の重量、該箱中の汚染物質の数及び位置、該箱中の肉のケミカルリーン又は該箱中の肉の脂肪比率、及び該箱中の肉の実効原子番号の少なくとも１つを測定するように手配することができる。付随するコンピューターシステムも、後のアクセスに対して二重エネルギーX線吸収スキャンからつくられた画像を記憶することができ、好ましくは特定の肉の箱を同定する情報、また好ましくは該肉がどの農地由来かを同定する情報を有した画像を有する。データベース中に前記画像を記憶することにより、その後必要であれば検索及び解析を行うことが可能となる。前記ソフトウエアは、理想的には算出に影響を与える可能性のある二重エネルギーX線スキャナの小さな器差を考慮に入れたものである。前記器差には、前記スキャナを通り抜けるコンベヤ上の肉を入れた箱の側面位置、スキャナの始動及び負荷サイクルによる影響、質量及びケミカルリーンの該肉の箱中における非対称性が含まれる。
【００４９】  本発明に係るシステムを用いて、二重エネルギーX線吸収スキャナによりつくられた画像を解析し、測定対象物の構造中の変化を検出し、かつ肉の柔らかさの程度を評価することも可能である。
【００５０】  二重エネルギーX線吸収スキャナによる出力は、種々の範囲の原子番号を示す種々の色を用いた“擬似色”画像の形でつくることができる。例えば、オレンジは１〜10の原子番号を示し、緑は11〜20の原子番号を示し、青は20以上の原子番号を示すことができる。
【００５１】  画像処理技術を用いて、該画像ファイルを画素の配列に分け、赤、緑及び青の該画像の各構成要素とすることができる。前記配列中の各値は、その後0〜1のとされ、黒色に相当するものを０又は低い強度を0として表し、かつ白色に相当するものを1又は高い強度を1として表すものとする。赤−緑−青の画像につき各構成要素として一つずつ、3つの灰色スケール強度の配列が存在する。前記の灰色スケールにある強度の画像は、好ましい形体では、フィルターを通してそれぞれ黒と白を表す0と１からのみ成る二値画像（binary image）をつくる。これを行うために、各配列は、強度の値が閾値以下であれば該値を0として設定し強度の値が閾値以上であれば該値を1として設定した非線形関数に従うことができる。例えば典型的な閾値レベルは0.5である。前記閾値レベルに等しい強度の値は、任意に1又は0とする。前記の灰色スケールにある強度の配列がフィルターを通れば、前記二値画像の強度の平均値を様々な原子番号範囲から得られた測定値とする。
【００５２】  前記灰色スケールの強度と順序立った肉の柔らかさの程度との間の相関関係を求めた。小試料の肉（約250g）を二重エネルギーX線吸収スキャナによりスキャンし、画像作成のためコンピューターに出力画像のファイルを送信した。図2は本発明に係る方法を用いて求めた前記の柔らかさの程度に対してプロットした柔らかさの程度の推定値を示したグラフである。
【００５３】  本発明に係る方法を用いて求めた前記柔らかさの程度は式1により得られるが、該式は灰色スケールにある強度と柔らかさの程度との間の相関関係に基づくものである。
肉の柔らかさの程度 ＝ CRL*ri+CGL*gi+CBL*bi+C            1
ここでriはフィルターを通した灰色スケールにある赤色の配列から算出した赤色強度の平均値であり、giはフィルターを通した灰色スケールにある緑色の配列から算出した緑色強度の平均値であり、biはフィルターを通した灰色スケールにある青色の配列から算出した青色強度の平均値である。CRLは赤色層の係数であり−0.012、CGLは緑色層の係数であり0.056、CBLは青色層の係数であり−0.054、かつCは8.9である。
【００５４】
また、単色の構成要素から灰色スケールの情報を用いて肉の柔らかさの程度を算出することも可能である。図2Bは、青色層の情報のみを用いて測定した柔らかさの程度に対する柔らかさの程度の推定値を示したグラフである。青色層の情報から肉の柔らかさの程度を算出するために使用する式は、下記の通りである。
肉の柔らかさの程度 ＝ CBL*bi+C’                    2
ここでbiはフィルターを通した灰色スケールにある青色の配列から算出した青色強度の平均値であり、CBLは青色層の係数であり−0.025、C’は8.42である。
【００５５】  本発明は、試料の厚さにより生じる誤差、即ち薄い試料に対しては小さいけれども該試料の厚さが増すにつれて大きくなる誤差を回避するという利点を有する。
【００５６】  二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて肉の柔らかさの程度を測定する第二の方法は、灰色スケールの強度というよりもむしろ画像構造の変化を測定するものである。
【００５７】  前記画像の強度変化を用いて肉の柔らかさの程度を算出するためには、上記のように二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて該肉の試料をスキャンすることができる。前記赤−緑−青画像をコンピューターに転送して処理し、そして構成要素の配列に分ける。各構成要素は、前記のように配列要素の強度に基づく灰色スケールのものである。前記灰色スケールの強度の配列から、急速な強度変化を示す領域が分かり、該領域は画像の配列を通って等高線として結ばれる。前記等高線又は縁端構造（edge structure）はその後二値画像に変換され、かつ該画像の標準偏差を通して該縁端構造の範囲を定めることができる。前記画像の標準偏差が大きければ大きいほど、前記縁端構造の範囲は大きくなる。各赤−緑−青の二値縁端構造の配列に対する標準偏差をその後使用して、式３を用いて肉の柔らかさの程度を算出する。
肉の柔らかさの程度 ＝ CRL*rsd+CGL*gsd+CBL*bsd+C          3
ここでrsdは赤色構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、gsdは緑色構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差であり、bsdは青色構成要素の二値縁端構造配列の標準偏差である。CRLは赤色層の係数であり‐0.29、CGLは緑色層の係数であり0.11、CBLは青色層の係数であり0.005、Cは14.4である。
【００５８】  図２Cは、上記のように縁端構造による方法を用いて算出した肉の柔らかさの程度に対してプロットした、主観上のスケールを用いて求めた肉の柔らかさの程度の推定値を示したグラフであり、ポーターハウスのステーキでは該肉の柔らかさの程度は8とされている。
【００５９】  前記は、本発明について該発明の好ましい形を含めて述べたものである。当業者に明らかである変更及び修正は、付随するクレームにより定義されているとしてその範囲に盛りこまれたものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】  ケミカルリーン比率の測定値を出すためにスキャンした肉より得られたデータの処理工程を示したフローチャートである。
【図１Ｂ】  二重エネルギーX線吸収スキャナ及び標準スキャナによりスキャンした肉の原子番号分類の相関関係を示したグラフである。
【図１Ｃ】  二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて肉中のケミカルリーンを測定することができるように、該スキャナに付随するソフトウエアを校正した結果を示すグラフである。
【図１Ｄ】  二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて肉のケミカルリーン値を測定できることを示したグラフである。
【図１Ｅ】  二重エネルギーX線吸収スキャナを用いて肉のケミカルリーン値を測定できることを示したグラフである。
【図１Ｆ】  箱詰め肉試料中の脂肪含量を示したグラフである。
【図１Ｇ】  小さい肉試料中の脂肪含量を示したグラフである。
【図１Ｈ】  肉を入れた箱の重量と該肉を入れた箱をスキャンすることにより測定した重量との相関関係を示したグラフである。
【図２Ａ】  本発明にかかる方法を用いて算出した肉の柔らかさの程度及び実測値を示したグラフである。
【図２Ｂ】  本発明にかかる方法を用いて算出した肉の柔らかさの程度及び実測値を示したグラフである。
【図２Ｃ】  本発明にかかる方法を用いて算出した肉の柔らかさの程度及び実測値を示したグラフである。
【図１Ａ】
0005405707.tif 000004
【図１Ｂ】
0005405707.tif 000005
【図１Ｃ】
0005405707.tif 000006
【図１Ｄ】
0005405707.tif 000007
【図１Ｅ】
0005405707.tif 000008
【図１Ｆ】
0005405707.tif 000009
【図１Ｇ】
0005405707.tif 000010
【図１Ｈ】
0005405707.tif 000011
【図２Ａ】
0005405707.tif 000012
【図２Ｂ】
0005405707.tif 000013
【図２Ｃ】
0005405707.tif 000014