(57)【要約】    【構成】糖度計１０は、可視光を発光するＬＥＤ光源（５８）および糖度判定ＰＣ（５４）などを備える。たとえば、手載せ部に検体が載せられると、ＬＥＤ光源から発せられた可視光が検体に投光され、その検体から放射される透過光がスペクトラムメータ（５６）に入力される。このとき、糖度判定ＰＣはスペクトラムメータから透過光データを取得し、波長補正値ｃｏｒ、色調補正値ｔおよび計算パラメータｒをそれぞれ設定する。設定されたこれらの値を利用して、検体の色調を考慮した場合の糖度を表す第１糖度パラメータＡおよび検体の色調を考慮しない場合の糖度を表す第２糖度パラメータが算出される。そして、２つの糖度パラメータの傾斜平均（加重平均）を求めることで、検体の糖度が得られる。    【効果】可視光を利用して検体の糖度を精度よく判定することが出来る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光を発光する発光手段、
前記発光手段が発光した可視光を検体に投光する投光手段、
投光された検体からの透過光を受光する受光手段、
受光した透過光に基づく透過光データを取得する取得手段、
前記透過光データに基づいて波長補正値を設定する第１設定手段、
前記波長補正値に基づいて色調補正値を設定する第２設定手段、
前記波長補正値に基づいて前記透過光の透過率を表す第１計算パラメータを設定する第３設定手段、
前記色調補正値および前記計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出する第１糖度パラメータ算出手段、
前記波長補正値を利用して第２糖度パラメータを算出する第２糖度パラメータ算出手段、および
前記第１糖度パラメータおよび前記第２糖度パラメータに基づいて、前記検体の糖度を算出する糖度算出手段を備える、糖度計。
【請求項２】
前記波長補正値は、複数の波長にそれぞれ対応する複数の波長補正値を含み、
前記色調補正値は、前記複数の波長のうち少なくとも２つ以上の波長と対応する波長補正値に基づいて設定される、請求項１記載の糖度計。
【請求項３】
前記少なくとも２つ以上の波長は、前記検体の色に基づく第１補正色の波長領域に関連する波長を含む、請求項２記載の糖度計。
【請求項４】
前記少なくとも２つ以上の波長は、前記検体の色に基づく第２補正色の波長領域に関連する波長を含む、請求項２または３記載の糖度計。
【請求項５】
前記第３設定手段は、近赤外の波長領域の変化を表す第２計算パラメータをさらに設定し、
前記第１糖度パラメータ算出手段は、前記色調補正値、前記第１計算パラメータおよび前記第２計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出する、請求項１ないし４のいずれかに記載の糖度計。
【請求項６】
前記取得手段は、前記検体の標準色と対応する透過光データおよび前記検体の色に基づく補正色と対応する透過光データを取得し、
前記第１設定手段は、前記標準色の波長補正値および前記補正色の波長補正値を設定し、
前記第２設定手段は、前記標準色の色調補正値および前記補正色の色調補正値を設定し、
前記第３設定手段は、前記標準色の計算パラメータおよび前記補正色の計算パラメータを設定し、
前記第１糖度パラメータ算出手段は、前記補正色の色調補正値および前記補正色の前記計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出し、
前記第２糖度パラメータ算出手段は、前記標準色の波長補正値を利用して第２糖度パラメータを算出する、請求項１記載の糖度計。
【請求項７】
前記発光手段は、ＬＥＤ光源を含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の糖度計。
【請求項８】
可視光を発光する発光手段、前記発光手段が発光した可視光を検体に投光する投光手段および投光された検体からの透過光を受光する受光手段を含む、糖度計のプロセッサを、
受光した透過光に基づく透過光データを取得する取得手段、
前記透過光データに基づいて波長補正値を設定する第１設定手段、
前記波長補正値に基づいて色調補正値を設定する第２設定手段、
前記波長補正値に基づいて前記透過光の透過率を表す計算パラメータを設定する第３設定手段、
前記色調補正値および前記計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出する第１糖度パラメータ算出手段、
前記波長補正値を利用して第２糖度パラメータを算出する第２糖度パラメータ算出手段、および
前記第１糖度パラメータおよび前記第２糖度パラメータに基づいて、前記検体の糖度を算出する糖度算出手段として機能させる、糖度判定プログラム。
【請求項９】
可視光を発光する発光手段、前記発光手段が発光した可視光を検体に投光する投光手段および投光された検体からの透過光を受光する受光手段を含む、糖度計の糖度判定法であって、
受光した透過光に基づく透過光データを取得し、
前記透過光データに基づいて波長補正値を設定し、
前記波長補正値に基づいて色調補正値を設定し、
前記波長補正値に基づいて前記透過光の透過率を表す計算パラメータを設定し、
前記色調補正値および前記計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出し、
前記波長補正値を利用して第２糖度パラメータを算出し、そして
前記第１糖度パラメータおよび前記第２糖度パラメータに基づいて、前記検体の糖度を算出する、糖度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、糖度計、選果機、糖度判定プログラムおよび糖度判定方法に関し、特にたとえば、検体の糖度を判定する糖度計、選果機、糖度判定プログラムおよび糖度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１の携帯用光糖度計では、近赤外線領域の波長を含む光を照射するハロゲンランプを光源として利用されている。たとえば、ハロゲンランプの光を青果物に投光し青果物から放射される光を受光して、近赤外線の吸光度を求めることで、青果物の糖度が判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−８９７６７号公報［G01N 21/35］
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、光源として利用されるハロゲンランプは光量が安定しにくいため、測定を繰り返すと測定結果の信頼性が下がってしまう。また、発光中のハロゲンランプは熱を発するため、糖度の測定環境の温度が変化してしまい測定結果の信頼性がさらに下がってしまう。さらに、ハロゲンランプの熱が青果物に悪影響を与えてしまうこともある。このような問題に対応するために、光源をＬＥＤに変更することも考えられるが、赤外線を発光するＬＥＤでは光量が足りないと言った問題が新たに生じる。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、糖度計、選果機、糖度判定プログラムおよび糖度判定方法を提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、検体の糖度を精度よく判定することが出来る、糖度計、選果機、糖度判定プログラムおよび糖度判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、この発明の理解を助けるために記述する実施形態との対応関係を示したものであって、この発明を何ら限定するものではない。
【０００８】
第１の発明は、可視光を発光する発光手段、発光手段が発光した可視光を検体に投光する投光手段、投光された検体からの透過光を受光する受光手段、受光した透過光に基づく透過光データを取得する取得手段、透過光データに基づいて波長補正値を設定する第１設定手段、波長補正値に基づいて色調補正値を設定する第２設定手段、波長補正値に基づいて透過光の透過率を表す第１計算パラメータを設定する第３設定手段、色調補正値および計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出する第１糖度パラメータ算出手段、波長補正値を利用して第２糖度パラメータを算出する第２糖度パラメータ算出手段、および第１糖度パラメータおよび第２糖度パラメータに基づいて、検体の糖度を算出する糖度算出手段を備える、糖度計である。
【０００９】
第１の発明では、糖度計（１０：実施例において対応する部分を例示する参照符号。以下、同じ。）の発光手段（５８）は可視光を発光する。投光手段（４０，４２）は、発光手段から発光した可視光を導光して検体に投光する。受光手段（４４，４６）は、検体に可視光が投光されることで得られる透過光を受光する。取得手段（５４，Ｓ５）は、たとえばスペクトラムメータ（５６）介して出力された透過光データを取得する。第１設定手段（５４，Ｓ９，Ｓ１１）は、たとえば透過光データに補正処理を加えることで得られた波長補正値（ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２）を設定する。第２設定手段（５４，Ｓ１３，Ｓ１５）は、波長補正値に基づいて色調補正値（ｔ１−ｔ４）を設定する。第３設定手段（５４，Ｓ１３，Ｓ１５）は、波長補正値を所定の数式に代入することで得られた値（透過率）を第１計算パラメータ（ｒ１，ｒ２）として設定する。第１糖度パラメータ算出手段（５４，Ｓ１７）は、色調補正値および計算パラメータを所定の数式に代入することで、第１糖度パラメータ（Ａ）を算出する。第２糖度パラメータ算出手段（５４，Ｓ１９）は、波長補正値を所定の数式に代入することで第２糖度パラメータ（Ｂ）を算出する。そして、糖度算出手段（５４，Ｓ２１）は、たとえば第１糖度パラメータおよび第２糖度パラメータの傾斜平均（加重平均）を取ることで検体の糖度を算出する。
【００１０】
第１の発明によれば、可視光を利用して検体の糖度を精度よく判定することが出来る。
【００１１】
第２の発明は、第１の発明に従属し、波長補正値は、複数の波長にそれぞれ対応する複数の波長補正値を含み、色調補正値は、複数の波長のうち少なくとも２つ以上の波長と対応する波長補正値に基づいて設定される。
【００１２】
第２の発明では、たとえば可視光の波長領域において複数の波長が設定され、それらの複数の波長に対応する複数の波長補正値が設定される。色調補正値は、複数の波長のうち少なくとも２つ以上の波長と対応する波長補正値に基づいて設定される。
【００１３】
第２の発明によれば、色調補正値を少なくすることが出来るため、糖度判定の処理時間をより短くすることが出来る。
【００１４】
第３の発明は、第２の発明に従属し、少なくとも２つ以上の波長は、検体の色に基づく第１補正色の波長領域に関連する波長を含む。
【００１５】
第３の発明では、少なくとも２つ以上の波長は、たとえば緑色（第１補正色）の波長領域に関連する。そして、この場合は緑色に関連する色調補正値が設定される。
【００１６】
第４の発明は、第２の発明または第３の発明に従属し、少なくとも２つ以上の波長は、検体の色に基づく第２補正色の波長領域に関連する波長を含む。
【００１７】
第４の発明では、すくなくとも２つ以上の波長は、たとえば赤色（第２補正色）の波長領域に関連する波長を含む。そして、この場合は赤色に関連する色調補正値が設定される。
【００１８】
第３の発明および第４の発明によれば、２つの色と関連する色調補正値を利用することで、検体が複数の色で彩色されている状態であっても、検体の糖度を精度よく判定することが出来る。
【００１９】
第５の発明は、第１の発明ないし第４の発明のいずれかに従属し、第３設定手段は、近赤外の波長領域の変化を表す第２計算パラメータをさらに設定し、第１糖度パラメータ算出手段は、色調補正値、第１計算パラメータおよび第２計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出する。
【００２０】
第５の発明では、第２計算パラメータ（ｒ３）は近赤外の波長領域の変化を表す。第１糖度パラメータは、近赤外の波長の変化を考慮して算出される。
【００２１】
第５の発明によれば、近赤外の波長領域で生じる変化を考慮するようにしたので、糖度の判定精度をより高くすることが出来る。
【００２２】
第６の発明は、第１の発明に従属し、取得手段は、検体の標準色と対応する透過光データおよび検体の色に基づく補正色と対応する透過光データを取得し、第１設定手段は、標準色の波長補正値および補正色の波長補正値を設定し、第２設定手段は、標準色の色調補正値および補正色の色調補正値を設定し、第３設定手段は、標準色の計算パラメータおよび補正色の計算パラメータを設定し、第１糖度パラメータ算出手段は、補正色の色調補正値および補正色の計算パラメータを利用して第１糖度パラメータを算出し、第２糖度パラメータ算出手段は、標準色の波長補正値を利用して第２糖度パラメータを算出する。
【００２３】
第６の発明では、標準色の波長補正値、色調補正値および計算パラメータが設定され、補正色の波長補正値、色調補正値および計算パラメータが設定される。そして、第１糖度パラメータは補正色の波長補正値、色調補正値および計算パラメータを利用して算出され、第２糖度パラメータは標準色の波長補正値、色調補正値および計算パラメータを利用して算出される。
【００２４】
第６の発明によれば、検体の色を考慮して糖度を判定することが出来る。
【００２５】
第７の発明は、第１の発明ないし第６の発明のいずれかに従属し、発光手段は、ＬＥＤ光源を含む。
【００２６】
第７の発明によれば、光源として光量が安定し、且つ寿命が長いＬＥＤ光源を利用することが出来るため、糖度計の耐久性および信頼性を向上させることが出来る。
【００２７】
第８の発明は、可視光を発光する発光手段（５８）、発光手段が発光した可視光を検体に投光する投光手段（４０，４２）および投光された検体からの透過光を受光する受光手段（４４，４６）を含む、糖度計（１０）のプロセッサを、受光した透過光に基づく透過光データを取得する取得手段（Ｓ５）、透過光データに基づいて波長補正値（ｃｏｒ）を設定する第１設定手段（Ｓ９，Ｓ１１）、波長補正値に基づいて色調補正値（ｔ）を設定する第２設定手段（Ｓ１３，Ｓ１５）、波長補正値に基づいて透過光の透過率を表す計算パラメータ（ｒ）を設定する第３設定手段（Ｓ１３，Ｓ１５）、色調補正値および計算パラメータを利用して第１糖度パラメータ（Ａ）を算出する第１糖度パラメータ算出手段（Ｓ１７）、波長補正値を利用して第２糖度パラメータ（Ｂ）を算出する第２糖度パラメータ算出手段（Ｓ１９）、および第１糖度パラメータおよび第２糖度パラメータに基づいて、検体の糖度を算出する糖度算出手段（Ｓ２１）として機能させる、糖度判定プログラムである。
【００２８】
第８の発明でも、第１の発明と同様、可視光を利用して検体の糖度を精度よく判定することが出来る。
【００２９】
第９の発明は、可視光を発光する発光手段（５８）、発光手段が発光した可視光を検体に投光する投光手段（４０，４２）および投光された検体からの透過光を受光する受光手段（４４，４６）を含む、糖度計（１０）の糖度判定法であって、受光した透過光に基づく透過光データを取得し（Ｓ５）、透過光データに基づいて波長補正値（ｃｏｒ）を設定し（Ｓ９，Ｓ１１）、波長補正値に基づいて色調補正値（ｔ）を設定し（Ｓ１３，Ｓ１５）、波長補正値に基づいて透過光の透過率を表す計算パラメータ（ｒ）を設定し（Ｓ１３，Ｓ１５）、色調補正値および計算パラメータを利用して第１糖度パラメータ（Ａ）を算出し（Ｓ１７）、波長補正値を利用して第２糖度パラメータ（Ｂ）を算出し（Ｓ１９）、そして第１糖度パラメータおよび第２糖度パラメータに基づいて、検体の糖度を算出する（Ｓ２１）、糖度判定方法である。
【００３０】
第９の発明でも、第１の発明と同様、可視光を利用して検体の糖度を精度よく判定することが出来る。
【発明の効果】
【００３１】
この発明によれば、検体の糖度を精度よく判定することが出来るようになる。
【００３２】
この発明の上述の目的、その他の目的、特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１はこの発明の一実施例の糖度計の外観の一例を示す図解図であり、図１（Ａ）は糖度計を斜め上方向から見た状態を示し、図１（Ｂ）は手載せ部および２本の柱を横方向から見た状態を示す。
【図２】図２は図１に示す手載せ部に検体が載せられた状態の一例を示す図解図である。
【図３】図３は図１に示す糖度計の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は図３に示すスペクトラムメータが出力するデータの一例を示す図解図である。
【図５】図５は図３に示すスペクトラムメータが出力するデータの他の一例を示す図解図であり、図５（Ａ）はスペクトラムメータが出力する透過光データの一例を示し、図５（Ｂ）は図５（Ａ）に示す透過光データを補正した補正データの一例を示す。
【図６】図６は図３に示すスペクトラムメータが出力するデータのその他の一例を示す図解図であり、図６（Ａ）はスペクトラムメータが出力する透過光データの他の一例を示し、図６（Ｂ）は図６（Ａ）に示す透過光データを補正した補正データの他の一例を示す。
【図７】図７は図３に示すスペクトラムメータが出力するデータのさらにその他の一例を示す図解図であり、図７（Ａ）はスペクトラムメータが出力する透過光データのその他の一例を示し、図７（Ｂ）は図７（Ａ）に示す透過光データを補正した補正データのその他の一例を示す。
【図８】図８は図１に示す糖度計の判定結果と検体の実際の糖度との相関の一例を示す図解図である。
【図９】図９は図３に示す糖度判定ＰＣのメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１０】図１０は図２に示す糖度判定ＰＣのプロセッサの糖度判定処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
図１（Ａ）を参照して、この実施例の糖度計１０は検体（たとえばトマトなどの青果物）の糖度を判定する。検体の糖度が判定されると糖度に応じてランク付けされ、糖度ランク（たとえば「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」）と対応するカゴ（図示せず）に検体が選別される。
【００３５】
糖度計１０は、第１筐体１２、第１筐体１２に設けられる２本の支柱１４、２本の支柱１４によって支えられる第２筐体１６、第１筐体１２の略中央に設けられる台１８、その台１８の上に設置される皿２０、皿２０に隣接して第１筐体１２に取り付けられる選別部２２、皿２０を挟むように設置される２本の柱２４、２本の柱２４のそれぞれに２つずつ取り付けられる４つの光センサ２６などを有する。なお、台１８および皿２０はまとめて手載せ部と呼ばれることがある。
【００３６】
第１筐体１２および第２筐体１６には、電源や、糖度の判定に必要な機器などが内蔵される。手載せ部の下側にはシュートロボット２８が設けられており、検体の糖度が判定されるとシュートロボット２８によって手載せ部の一部が持ち上がり、手載せ部が傾く。このとき検体が選別部２２の方に転がるようにされている。手載せ部の中央部には穴が開いており、この穴を通じて検体に対して可視光が投光されると共に、検体からの透過光が同じ穴を通じて受光される。選別部２２は水平方向で回転するよう取り付けられている。選別部２２の回転は選別ロボット６０（図３参照）によって制御されており、回転角度は検体の糖度ランクに応じて決められる。つまり、糖度ランクと対応するカゴに検体が選別されるように、選別部２２の回転角度が決められる。
【００３７】
図１（Ｂ）を参照して、柱２４ａには光センサ２６ａ，２６ｂが取り付けられており、柱２４ｂには光センサ２６ｃ，２６ｄが取り付けられている。光センサ２６は２つで１セットとされている。一方の光センサが受光部として機能し他方の光センサ２６が発光部として機能することで、受光部および発光部の間が遮られたことを検出する。本実施例では柱２４ａに取り付けられている光センサ２６ａ，２６ｂが受光部として機能し、柱２４ｂに取り付けられている光センサ２６ｃ，２６ｄが発光部として機能する。そして光センサ２６ａ，２６ｃが１つのセットとされ、光センサ２６ｂ，２６ｄが１つのセットとされる。
【００３８】
下側に取り付けられている光センサ２６ｂ，２６ｄの間が遮られたことが検出された場合、手載せ部に検体が載せられたと判断される。検体が載せられていると判断されている状態で柱２４の上側に取り付けられている光センサ２６ａ，２６ｃの間が遮られていない場合は載せられた検体のサイズが「Ｓ（小さい）」と判断され、遮られている場合は載せられた検体のサイズが「Ｌ（大きい）」と判定される。
【００３９】
なお、他の実施例では、光センサ２６の数を増やすことで、検体のサイズをさらに細かく分類できるようにしてもよい。その他の実施例では、検体を撮影し画像処理によって検体のサイズが判定されてもよい。
【００４０】
図２を参照して、皿２０の下側、つまり台１８の内部にはＬＥＤ光源５８（図３参照）の光を導光する光ファイバー４０、光ファイバー４０によって導光された光を検体に投光する投光部４２、検体からの透過光を受光する受光部４４および受光した透過光をスペクトラムメータ５６（図３参照）に導光する光ファイバー４６が設けられている。また、投光部４２は、リング状に形成されているため、検体に対して均等に可視光を投光することが可能となっている。なお、光ファイバー４０および投光部４２は投光手段として機能し、受光部４４および光ファイバー４６は受光手段として機能する。
【００４１】
図３は糖度計１０の電気的な構成を示す図解図である。糖度計１０は制御シーケンサ５０などを含む。制御シーケンサ５０は光センサ２６、シュートロボット２８および選別ロボット６０と接続される。また、制御シーケンサ５０は、制御信号変換回路５２を介して、糖度判定ＰＣ５４および発光手段として機能するＬＥＤ光源５８と接続される。このＬＥＤ光源５８として、本実施例では株式会社住田光学ガラス製の「ＬＳ−ＨＬ１５０」を用いた。ただしＬＥＤ光源５８はこれに限定されるものではない。
【００４２】
糖度判定ＰＣ５４にはスペクトラムメータ５６が接続される。また、ＬＥＤ光源５８が発する可視光は光ファイバー４０を介して手載せ部に導光され、検体からの透過光が光ファイバー４６によってスペクトラムメータ５６に導光される。また、スペクトラムメータ５６として、本実施例ではＢＷＴＪａｐａｎ社の販売に係る「Ｑｕｅｓｔ  Ｘ」と言うマルチチャネル分光器を用いた。ただしスペクトラムメータ５６はこれに限定されるものではない。
【００４３】
シュートロボット２８には手載せ部が接続され、選別ロボット６０には選別部２２が接続されている。なお、制御シーケンサ５０にはマイコンおよびそのマイコンの動作に必要なメモリが内蔵されており、糖度判定ＰＣ５４にはプロセッサとも呼ばれるＣＰＵおよびそのＣＰＵの動作に必要なメモリが内蔵されている。
【００４４】
たとえば、検体が手載せ部に載せられると光センサ２６の出力が変化する。光センサ２６の出力は制御信号変換回路５２を介して制御シーケンサ５０から糖度判定ＰＣ５４に入力される。制御信号変換回路５２は光センサ２６の状態に応じてＬＥＤ光源５８の電源をオン／オフすると共に、ＬＥＤ光源５８の明るさを変化させる。たとえば、検体が手載せ部に載せられ光センサ２６の出力が変化すると、ＬＥＤ光源５８の電源がオンになる。一方、手載せ部から検体が移動すると、ＬＥＤ光源５８の電源がオフになる。また、光センサ２６ｂ，２６ｄの間だけが遮られた状態であれば、つまり検体のサイズが「Ｓ」であればＬＥＤ光源５８が通常よりも暗くされる。一方、光センサ２６ａ，２６ｃの間も遮られた状態であれば、つまり検体のサイズが「Ｌ」であればＬＥＤ光源５８は通常の明るさで発光する。
【００４５】
糖度判定ＰＣ５４は光センサ２６の出力に応じて検体のサイズを判定する。また、ＬＥＤ光源５８の電源がオンになっていれば検体に可視光が投光された状態となるため、検体からの透過光がスペクトラムメータ５６に導光される。そのため、糖度判定ＰＣ５４はサイズの判定が終わると、スペクトラムメータ５６から透過光データを取得して検体の糖度を判定する。
【００４６】
糖度が判定されると、糖度判定ＰＣ５４は糖度に基づいて判別先、つまり糖度ランクを決める。そして、糖度判定ＰＣ５４は糖度ランクの判定結果（「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」）を示す制御信号を、制御信号変換回路５２を介して制御シーケンサ５０に出力する。制御シーケンサ５０は制御信号に基づいてシュートロボット２８および選別ロボット６０に動作命令を出す。その結果、選別部２２が選別先のカゴの位置に移動し、手載せ部に載せられた検体が選別部２２の方に転がる。つまり、検体が糖度に応じて選別される。なお、制御信号は８ビットの信号で、糖度判定ＰＣ５４から出力される。
【００４７】
ここで本実施例では、可視光を利用して検体の糖度を判定する。具体的には、スペクトラムメータ５６から取得した透過光（可視光）の透過光データに基づいて波長補正値ｃｏｒを設定すると共に、それらの波長補正値ｃｏｒを利用して色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを設定する。波長補正値ｃｏｒは可視光の波長λの値を補正することで得られ、色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを算出するための値である。色調補正値ｔは糖度判定に影響を及ぼす検体の色調を補正するために設定（算出）される値である。計算パラメータｒには、可視光（透過光）が検体を投光されたときの透過率（相対透過率を含む）と、近赤外の波長領域の変化を示す値とが含まれる。また、色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを利用して検体の色調を考慮した場合の糖度を表す第１糖度パラメータＡを算出し、波長補正値ｃｏｒなどを利用して検体の色調を考慮しない場合の糖度を表す第２糖度パラメータＢを算出する。そして、２つの糖度パラメータに基づいて、検体の糖度が算出（判定）される。
【００４８】
まず初期設定として、可視光の波長領域（約３８０−７５０ｎｍ）から波長λ１−λ１２を決め、近赤外の波長領域（約７５１−８００ｎｍ）から波長λ１３，λ１４を決める。また、ＬＥＤ光源５８が発光した可視光をスペクトラムメータ５６に直接入力することでＬＥＤ光源５８の波長特性を取得する。ＬＥＤ光源５８の波長特性は図４に示すようになり、ＬＥＤ光源５８の可視光は波長が高くなるほど減衰していることが分かる。この状態では検体の糖度を正確に判定することが出来ない。そこで、本実施例ではハロゲンランプによって得られた透過光と同じような波長特性とするために、透過光データに対して補正処理を加える。具体的には、ＬＥＤ光源５８の波長特性に基づいて、その波長特性をハロゲンランプの波長特性に近づけるための減衰補正係数ｍを数１に示す数式から算出する。
【００４９】
【数１】
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【００５０】
波長λ１−λ１２
数１において、基準値はスペクトラムメータの測定最大値および波長特性の最大値に基づいて決められる。また、波長λのスペクトラムとは図４に示す波長特性における波長λ１−λ１２の値のことである。そのため、各波長λ１−１２に対応して１２個の減衰補正係数ｍが求められる。そして、このようにして得られた減衰補正係数ｍは初期値データとして記憶される。なお、複数の波長λ１−λ１４は計算によって自動的に決められてもよいし、設計者によって任意に決められてもよい。さらに、初期設定で決められる波長λは１３個以下であってもよいし、１４個以上であってもよい。
【００５１】
次に波長補正値ｃｏｒについて説明する。本実施例では、検体の標準色（たとえばピンク色）、検体の色に基づく第１補正色（たとえば緑色）および第２補正色（たとえば赤色）の透過光データを取得する。図５（Ａ）に示す、標準色の透過光データは約６３０ｎｍおよび約７１０ｎｍのあたりに見られる２つの山と、その間（約６７０ｎｍ）にみられる谷があることが分かる。これに対して、図６（Ａ）に示す第１補正色の透過光データは、第１補正色の影響を受けて、頂上部が長く広がっている。また、図７（Ａ）に示す第２補正色の透過光データは、第２補正色の影響を受けて左側の山が右側の山に対して高くなっている。
【００５２】
標準色の可視光データに対して補正処理を加えると、図５（Ｂ）に示すように、５６８−約５９０ｎｍまではほとんど変化せず、約６０７−６３０ｎｍまでの間にゆっくり増加して、約６３０−６８５ｎｍまではわずかに減少する。そのあとは約６８５−７２２ｎｍの間で急に増加して、その後は少し減少してから、ほぼ変化しない補正データが得られる。これに対して、図６（Ｂ）に示す第１補正色の補正データでは、５６８ｎｍから増加し始めて、標準色の補正データとほぼ同じように約６３０ｎｍまでは増加し、約６３０−６８５ｎｍまではわずかに減少する。そのあとは約６８５−７２２ｎｍの間では標準色の補正データよりも強く変化して、そのあとは弱く減少する。また、図７（Ｂ）に示す第２補正色の補正データでは、標準色の補正データと同じように５６８−約５９０ｎｍまではほとんど変化せず、約５９０−６３０ｎｍまでの間に他の補正データよりも大きく増加する。約６３０−６６６ｎｍまではあまり変化しないが、約６６６−６７０ｎｍの間にわずかに減少したあと、約６７０ｎｍ以降の変化は標準色の補正データと略同じように変化する。
【００５３】
そして、各色の補正データにおいて波長λ１−λ１２と対応する値が波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２として設定される。つまり、標準色の波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２、第１補正色の波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２および第３色の波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２がそれぞれ設定される。なお、波長補正値ｃｏｒは１１個以下であってもよいし、１３個以上であってもよい。
【００５４】
次に、このようにして設定された各色の波長補正値ｃｏｒに基づいて、各色に対応する色調補正値ｔを設定する。つまり標準色の波長補正値ｃｏｒに基づいて標準色の色調補正値ｔが設定され、第１補正色の波長補正値ｃｏｒに基づいて第１補正色の色調補正値ｔが設定され、第２補正色の波長補正値ｃｏｒに基づいて第２補正色の色調補正値ｔが設定される。本実施例では、第１補正色によって生じる糖度の誤差を抑えるための第１色調補正値ｔ１、第１補正色と第２補正色とによって生じる糖度の誤差を抑えるための第２色調補正値ｔ２、第１補正色によって生じる糖度の誤差をさらに抑えるための第３色調補正値ｔ３および第２補正色によって生じる糖度の誤差を抑えるための第４色調補正値ｔ４が、波長補正値ｃｏｒなどを利用して算出される。そして、このようにして算出された色調補正値ｔは後述する糖度パラメータＡの算出などに利用される。
【００５５】
同様に各色の波長補正値ｃｏｒに基づいて、各色に対応する計算パラメータｒを設定する。つまり標準色の波長補正値ｃｏｒに基づいて標準色の計算パラメータｒが設定され、第１補正色の波長補正値ｃｏｒに基づいて第１補正色の計算パラメータｒが設定され、第２補正色の波長補正値ｃｏｒに基づいて第２補正色の計算パラメータｒが設定される。本実施例では、透過光の透過率を表す計算パラメータｒ１を数２の数式に基づいて算出する。相対透過率を示す計算パラメータｒ２を数３の数式に基づいて算出する。そして、近赤外の波長領域の変化を示す計算パラメータｒ３を数４の数式に基づいて算出する。なお、以下の数式で「ｋ」は係数を示す。
【００５６】
【数２】
2014182087.tif 000004
【００５７】
【数３】
2014182087.tif 000005
【００５８】
【数４】
2014182087.tif 000006
【００５９】
本実施例における透過率とは、透過光（可視光）が検体に吸収された度合いを表す。また、計算パラメータｒ２で示される相対透過率は、たとえば図５（Ａ）の透過光データにおいて、２つの山（たとえば約６３０ｎｍおよび約７０４ｎｍの値）に対する谷（たとえば約６７０ｎｍの値）のへこみ具合、つまり透過光が検体に吸収された度合いを表す。そして、このようにして算出された計算パラメータｒは後述する糖度パラメータＡの算出などに用いられる。
【００６０】
なお、色調補正値ｔは３個以下であってもよいし、５個以上であってもよい。同様に、計算パラメータｒは２個以下であってもよいし、４個以上であってもよい。また、数２−数４に示す数式では一部の値が省略されてもよいし、他の値に置き換えられてもよいし、新たな値が追加されてもよい。
【００６１】
次に検体の色調を考慮した場合の糖度として、第１糖度パラメータＡを算出する。具体的には、検体の色によって生じる糖度の誤差を抑えるために、第１補正色の色調補正値ｔ１−ｔ４および計算パラメータｒ１−ｒ３と第２補正色の色調補正値ｔ１−ｔ４および計算パラメータｒ１−ｒ３との中から、色調補正値ｔ１−ｔ４および計算パラメータｒ１−ｒ３を任意に選択する。そして、選択された色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを数５に示す数式に適用することで第１糖度パラメータＡを算出する。
【００６２】
【数５】
2014182087.tif 000007
【００６３】
なお、他の実施例では、１つの色調補正値ｔと複数の計算パラメータを用いて糖度が算出されてもよい。また、数５を構成する色調補正値ｔおよび計算パラメータｒは、一部の値が他の値に置き換えられてもよいし、その一部が省略されてもよいし、新たな値が追加されてもよい。さらに、検体の色によって生じる糖度の誤差を抑えることを目的として色調補正値ｔおよび計算パラメータｒは選択される。そして、色調補正値ｔおよび計算パラメータｒの選択は設計者によって選択されてもよいし、波長補正値ｃｏｒの値などを利用して自動的に選択されるようにしてもよい。
【００６４】
また、標準色の波長補正値ｃｏｒ、一部の色調補正値ｔおよび一部の計算パラメータｒを数６に示す数式に適用することで第２糖度パラメータＢを算出する。ここで第２糖度パラメータＢは検体の色調を考慮しない場合の糖度を表す。
【００６５】
【数６】
2014182087.tif 000008
【００６６】
なお、他の実施例では、糖度パラメータＢを算出するために第１補正色または第２補正色の糖度補正値ｔおよび計算パラメータの一部が利用されてもよい。その他の実施例では色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを利用せずに糖度パラメータＢが算出されてもよい。ただし、数６の数式において「ｋ１２×ｌｏｇ（ｔ３２×ｔ１２×ｒ２）＋ｒ３×ｋ１３」の部分は全体およびその一部が省略されてもよいし、他の数式に置き換えられてもよい。また、数６に示す数式ではその他の一部の値が省略されてもよいし、別の値に置き換えられてもよいし、新たな値が追加されてもよい。
【００６７】
次に、算出された２つの糖度パラメータの傾斜平均（加重平均）を算出することで検体の糖度を求める。つまり、検体の色調を考慮した場合の糖度と検体の色調を考慮しない場合の糖度との傾斜平均が数７に示す数式に基づいて算出される。
【００６８】
【数７】
2014182087.tif 000009
【００６９】
なお、本実施例では、数７のｋ１４およびｋ１５はその和が「２．０」となるように調整される。また、上述したように糖度パラメータＡおよび糖度パラメータＢを算出する数式が変化した場合、数７の係数ｋ１４およびｋ１５によって傾斜度（重みづけの度合い）が調整される。
【００７０】
このようにして糖度が算出されると、糖度に応じて判別先として糖度ランクが決定され、制御信号が制御シーケンサ５０に出力される。
【００７１】
図８は本実施例の糖度計１０による検体（たとえばトマト）の糖度の判定結果と検体の実際の糖度の判定結果との相関関係を表す相関表である。ここで検体の実際の糖度は屈折糖度計によって判定した結果である。図８において横軸が糖度計１０によって判定された糖度を表し、縦軸が実際の糖度を表す。縦軸と横軸とに比例するように回帰直線を設定した場合、ほとんどデータが回帰直線の周辺に配置されている状態となり、相関係数は「０．９５２」となった。つまり、この相関表から分かるように、糖度計１０によって判定された糖度と実際の糖度とには強い相関がみられる。したがって、糖度計１０の判定精度は高く、十分に実用に耐えられるものであると考えられる。
【００７２】
本実施例では、可視光を利用して検体の糖度を精度よく判定することが出来る。特に、光量が安定し、かつ寿命が長いＬＥＤ光源５８を光源として利用することが出来るため、糖度計１０の耐久性および信頼性を向上させることが出来る。
【００７３】
また、近赤外の波長領域で生じる変化を考慮するようにしたので、糖度の判定精度をより高くすることが出来る。ただし、他の実施例では、近赤外の波長領域で生じる変化を考慮せずに糖度を判定するようにしてもよい。
【００７４】
また、検体の色を考慮して糖度を判定することが出来る。特に２つの色に関連する色調補正値を利用しているため、複数の色で彩色されている検体（たとえば、成熟中の青果物）であっても、検体の糖度を精度よく判定することが出来る。ただし、他の実施例では、どちらか一方の色に関連する色調補正値ｔだけで第１糖度パラメータＡが算出されてもよい。この場合、色調補正値ｔが少なくなるため、糖度判定の処理時間をより短くすることが出来る。
【００７５】
以下、図９に示すメモリマップおよび図１０に示すフロー図を用いて、本実施例の概要を説明する。
【００７６】
図９は糖度判定ＰＣ５４が備えるメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。糖度判定ＰＣ５４のメモリのメモリマップには、プログラム記憶領域３０２およびデータ記憶領域３０４が含まれる。プログラム記憶領域３０２には、糖度判定ＰＣ５４を動作させるためのプログラムとして、検体の糖度を判定するための糖度判定プログラム３１０などが記憶される。なお、図示は省略するが、糖度判定ＰＣ５４を動作させるためのプログラムには、糖度判定ＰＣ５４への入力および糖度判定ＰＣ５４からの出力を制御するプログラムなどが含まれる。
【００７７】
データ記憶領域３０４には、サイズバッファ３３０、透過光データバッファ３３２および計算バッファ３３４などが設けられると共に、初期値データ３３６および糖度テーブル３３８などが記憶される。サイズバッファ３３０には、判定された検体のサイズが一時的に記憶される。透過光データバッファ３３２にはスペクトラムメータ５６から取得された透過光データが一時的に記憶される。計算バッファ３３４には設定された、波長補正値ｃｏｒ、色調補正値ｔおよび計算パラメータｒなどが一時的に記憶されると共に、計算結果が一時的に記憶される。初期値データ３３６は減衰補正係数ｍを含むデータである。糖度テーブル３３８は検体の糖度をランク付けするためのテーブルであり、たとえば「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ」の糖度ランクに対応して、糖度の範囲が設定されている。糖度判定ＰＣ５４は、糖度テーブル３３８を利用して、検体の糖度がどの糖度ランクに含まれるかを判断する。なお、図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、糖度判定ＰＣ５４の動作に必要な他のカウンタやフラグなども設けられる。
【００７８】
糖度判定ＰＣのプロセッサは、ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）系のＯＳ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）系のＯＳまたはその他のＯＳの制御下で、図１０に示す糖度判定処理などを含む、複数のタスクを処理する。
【００７９】
図１０は糖度判定処理のフロー図である。たとえば、糖度計１０の電源がオンにされると、糖度判定ＰＣ５４のプロセッサは、ステップＳ１で検体を検出したか否かを判断する。つまり、光センサ２６ｂ，２６ｄの間が遮られたかを判断する。ステップＳ１で“ＮＯ”であれば、つまり手載せ部に検体が載せられていなければ、プロセッサはステップＳ１の処理を繰り返す。
【００８０】
一方、ステップＳ１で“ＹＥＳ”であれば、つまり手載せ部に検体が載せられると、プロセッサはステップＳ３で、サイズを判定する。つまり、光センサ２６の出力状態に基づいて検体のサイズが判断される。たとえば、光センサ２６ｂ，２６ｄの間だけが遮られている状態であれば検体のサイズが「Ｓ」であると判断され、光センサ２６ａ，２６ｃの間も遮られている状態であれば検体のサイズが「Ｌ」であると判断される。なお、判定されたサイズはサイズバッファ３３０に記憶される。
【００８１】
続いて、ステップＳ５でプロセッサは、スペクトラムメータ５６から透過光データを取得する。たとえば、図５（Ａ）、図６（Ａ）および図７（Ａ）に示すような、標準色、第１補正色および第２補正色の透過光データが取得される。また、取得された透過光データは、透過光データバッファ３３２に一時的に記憶される。なお、ステップＳ５の処理を実行するプロセッサは取得手段として機能する。続いて、ステップＳ７でプロセッサは、補正処理を実行する。つまり、透過光データおよび初期値データ３３６を読み出して補正処理を施すことで、図５（Ｂ）、図６（Ｂ）および図７（Ｂ）に示すような、標準色、第１補正色および第２補正色の補正データが得られる。
【００８２】
続いて、ステップＳ９でプロセッサは、標準色の波長補正値ｃｏｒを設定する。つまり、補正処理によって得られた標準色の補正データに基づいて、標準色の波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２が設定される。続いて、ステップＳ１１でプロセッサは、補正色の波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２を設定する。つまり、第１補正色および第２補正色の補正データに基づいて、各色に対応する波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２が設定される。なお、ステップＳ９およびステップＳ１１の処理を実行するプロセッサは第１設定手段として機能する。
【００８３】
続いて、プロセッサは、ステップＳ１３で標準色の色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを設定し、ステップＳ１５で補正色の色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを設定する。つまり、標準色の波長補正値ｃｏｒ１−ｃｏｒ１２から標準色の色調補正値ｔ１−ｔ４および計算パラメータｒを算出する。同様にして第１補正色と第２補正色との色調補正値ｔ１−ｒ４および計算パラメータｒ１−ｒ３を算出する。なお、ステップＳ１３，Ｓ１５の処理を実行するプロセッサは第２設定手段および第３設定手段として機能する。
【００８４】
続いて、ステップＳ１７でプロセッサは、補正色の色調補正値ｔ１−ｔ４および計算パラメータｒ１−ｒ３を利用して第１糖度パラメータＡを算出する。つまり、検体の色調を考慮した場合の糖度が算出される。なお、ステップＳ１７の処理を実行するプロセッサは第１糖度パラメータ算出手段として機能する。
【００８５】
続いて、ステップＳ１９でプロセッサは、標準色の波長補正値ｃｏｒ、色調補正値ｔおよび計算パラメータｒを利用して第２糖度パラメータＢを算出する。つまり、検体の色調を考慮しない場合の糖度が算出される。なお、ステップＳ１９の処理を実行するプロセッサは第２糖度パラメータ算出手段として機能する。
【００８６】
続いて、ステップＳ２１でプロセッサは、２つの糖度パラメータに基づいて検体の糖度を算出する。つまり、検体の色調を考慮した場合の糖度と検体の色調を考慮しない場合の糖度との傾斜平均（加重平均）が検体の糖度として算出される。なお、ステップＳ２１の処理を実行するプロセッサは糖度算出手段として機能する。
【００８７】
続いて、ステップＳ２３でプロセッサは、糖度に基づいて選別先を決定する。つまり、糖度テーブル３３８に基づいて、算出された糖度がどの糖度ランクに対応するかが判断される。続いて、ステップＳ２５でプロセッサは、制御信号を出力する。つまり、前の処理で決められた糖度ランクを示す制御信号を制御シーケンサ５０に出力する。
【００８８】
なお、糖度計１０は、トマト以外に、リンゴ、ミカン、イチゴ、ナシおよびマンゴーなどの青果物の糖度を判定することも可能である。また、検体が変わった場合は、標準色、第１補正色および第２補正色が変更されてもよい。
【００８９】
なお、本実施例の糖度計１０は、青果物を検体として糖度を判定してその青果物を選別することから、選果機と呼ばれることもある。また、他の実施例では、判定された糖度とサイズとを組み合わせて検体が選別されてもよい。
【００９０】
また、本実施例では補正色は２色だったが、他の実施例では１色であってもよいし、３色以上であってもよい。
【００９１】
また、可視光の光源としては、ＬＥＤ光源５８だけに限られず、有機ＥＬ照明などが採用されてもよい。
【００９２】
また、本実施例で説明した複数のプログラムは、データ配信用のサーバのHDDに記憶され、ネットワークを介して本実施例と同等の構成のシステムに配信されてもよい。また、CD, DVD, BDなどの光学ディスク、USBメモリおよびメモリカードなどの記憶媒体にこれらのプログラムを記憶させた状態で、その記憶媒体が販売または配布されてもよい。そして、上記したサーバや記憶媒体などを通じてダウンロードされた、上記複数のプログラムが、本実施例と同等の構成のシステムに適用された場合、本実施例と同等の効果が得られる。
【００９３】
そして、本明細書中で挙げた、具体的な数値は、いずれも単なる一例であり、製品の仕様変更などに応じて適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００９４】
１０  …糖度計
４０  …光ファイバー
４２  …投光部
４４  …受光部
４６  …光ファイバー
５０  …制御シーケンサ
５４  …糖度判定ＰＣ
５６  …スペクトラムメータ
５８  …ＬＥＤ光源
【図１】
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【図２】
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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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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