(57)【要約】【課題】実用特性に応じた農作物や樹木の種子の選別を非破壊で容易に行うことが可能な種子選別方法を提供する。【解決手段】種子毎の実用特性に応じて選別を行う種子選別方法であって、選別対象である選別対象種子３に対して、１２００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも１０ｎｍの帯域の近赤外光を光源１０から照射することによりカメラ２０で撮像して得られる拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて選別対象種子を２以上のグループのいずれかに選別することを特徴とする。【選択図】図１
2013133171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種子毎の実用特性に応じて選別を行う種子選別方法であって、
選別対象である選別対象種子に対して、１２００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも１０ｎｍの帯域の近赤外光を照射することにより得られる拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて前記選別対象種子を２以上のグループのいずれかに選別する方法。
【請求項２】
前記選別対象種子に対して前記近赤外光を照射することにより得られる前記拡散反射スペクトルについて、前記選別対象種子と同一品種の種子の拡散反射スペクトルである基準スペクトルとの差分スペクトルを算出し、
前記差分スペクトルのスペクトル形状を用いて前記選別対象種子を選別する
ことを特徴とする請求項１記載の種子選別方法。
【請求項３】
前記差分スペクトルの２階微分である２階微分差分スペクトルを算出し、
前記２階微分差分スペクトルのスペクトル形状を用いて前記選別対象種子を選別する
ことを特徴とする請求項２記載の種子選別方法。
【請求項４】
所定の実用特性を有する種子の拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて当該種子が選別されるグループを予め調べておき、
前記所定の実用特性を有する種子と同一のグループに前記選別対象種子が選別されるか否かにより、前記選別対象種子の実用特性を判定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の種子選別方法。
【請求項５】
選別対象である選別対象種子に対して、１２００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも１０ｎｍの帯域の近赤外光を照射する光源部と、
前記選別対象種子において拡散反射された前記近赤外光による拡散反射スペクトルを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて前記選別対象種子を２以上のグループのいずれかに選別する分析部と、
を備えることを特徴とする種子選別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、種子選別方法及び種子選別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
農作物の種子の品質判定等を目的として、例えば外観（種子の色調）に応じて種子を分類する装置や、種子の比重に応じて種子を分類する装置等が知られている。さらに、近年では、近赤外光を種子に照射することで、種子に含まれる特定の化学物質の量を計測し、その結果から種子の特性を推定する方法が検討されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００４−５１５７７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、種子の発芽勢や成苗率等の実用特性については、種子に含まれる特定の化学物質の量だけで判断できるものではなく、いろいろな化学物質が影響を与えていると考えられる。このように複数種類の化学物質が種子の特性に影響を与える場合には、特定の化学物質の測定のみでは特性を正確に評価することが困難であると考えられる。また、複数の化学物質の含有量を測定することは作業量が非常に増大するという問題がある。【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、実用特性に応じた農作物や樹木の種子の選別を非破壊で容易に行うことが可能な種子選別方法及び種子選別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る種子選別方法は、種子毎の実用特性に応じて選別を行う種子選別方法であって、選別対象である選別対象種子に対して、１２００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも１０ｎｍの帯域の近赤外光を照射することにより得られる拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて選別対象種子を２以上のグループのうちにいずれかに選別することを特徴とする。【０００７】
上記の種子選別方法によれば、少なくとも１０ｎｍの波長帯域の近赤外光を照射することにより得られる拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて、選別を行うため、種子を破壊することなく、且つ簡易な方法で種子を選別することができる。【０００８】
ここで、選別対象種子に対して近赤外光を照射することにより得られる拡散反射スペクトルについて、選別対象種子と同一品種の種子の拡散反射スペクトルである基準スペクトルとの差分スペクトルを算出し、差分スペクトルのスペクトル形状を用いて選別対象種子を選別する態様とすることができる。【０００９】
また、差分スペクトルの２階微分である２階微分差分スペクトルを算出し、２階微分差分スペクトルのスペクトル形状を用いて選別対象種子を選別する態様としてもよい。【００１０】
また、所定の実用特性を有する種子の拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて当該種子が選別されるグループを予め調べておき、所定の実用特性を有する種子と同一のグループに選別対象種子が選別されるか否かにより、選別対象種子の実用特性を判定する態様とすることもできる。【００１１】
また、本発明に種子選別装置は、選別対象である選別対象種子に対して、１２００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも１０ｎｍの帯域の近赤外光を照射する光源部と、選別対象種子において拡散反射された近赤外光による拡散反射スペクトルを取得する取得部と、取得部により取得された拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて選別対象種子を２以上のグループのいずれかに選別する分析部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、実用特性に応じた農作物や樹木の種子の選別を非破壊で容易に行うことが可能な種子選別方法及び種子選別装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る種子選別装置の構成を説明する図である。
【図２】ハイパースペクトル画像について説明する図である。
【図３】本実施形態に係る種子選別方法の流れを説明する図である。
【図４】差分スペクトルについて説明する図である。
【図５】２階微分差分スペクトルについて説明する図である。
【図６】２階微分スペクトルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
本実施形態に係る種子選別装置１について図１を用いて説明する。種子選別装置１は、ベルトコンベア２上に分散載置された種子３（選別対象種子：図１では、種子３の載置位置を示す）の実用特性を非破壊検査し、特性に基づいて選別するための装置である。本実施形態に係る種子選別装置１の選別要因として、種子の発芽勢や成苗率、種子の由来（野生種、栽培種や産地など）、薬剤などによる加工の有無等が挙げられるが、本実施形態では、これらを含めて実用特性という。実用特性は、種子３に含まれる成分の量や変質等の影響を受けると考えられるが、外観のみでは判断することが困難である。よって、本実施形態に係る種子選別装置１では、測定光を種子３に対して照射することにより得られる拡散反射光のスペクトルを測定し、このスペクトルを解析することにより種子３の実用特性を検出する。この種子選別装置１では、光源ユニット１０（光源部）、検出ユニット２０（取得部）、及び分析ユニット３０（分析部）を備える。
【００１６】
光源ユニット１０は、一定の波長帯域を有する測定光を、ベルトコンベア２上における所定の照射領域Ａ１へ向けて照射する。光源ユニット１０が照射する測定光の波長範囲は、種子３の種類等に応じて近赤外領域であって、波長範囲が１２００〜２４００ｎｍの光が好適に用いられ、この波長範囲のうちの少なくとも１０ｎｍ以上の帯域の光が分析に用いられる。
【００１７】
なお、本実施形態では、スーパーコンティニューム（ＳＣ）光を発生する光源１１（ＳＣ光源）を含む光源ユニット１０について説明する。
【００１８】
照射領域Ａ１とは、種子３を載置するベルトコンベア２の表面（載置面２ｂ）の一部の領域である。この照射領域Ａ１は、載置面２ｂの進行方向２ａ（図１のｙ軸方向）と垂直な幅方向（ｘ軸方向）に広がり、載置面２ｂの一方の端から他方の端までを覆うライン状に延びる領域である。そして、照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）における照射領域Ａ１の幅は１０ｍｍ以下とされる。
【００１９】
光源ユニット１０は、ＳＣ光を出射する光源１１と、照射部１２と、光源１１と照射部１２とを接続する光ファイバ１３と、を備える。光源１１は、近赤外光としてＳＣ光を発生させる。さらに具体的には、ＳＣ光源である光源１１は、種光源及び非線形媒質を備え、種光源から出射される光を非線形媒質に入力し、非線形媒質中における非線形光学効果によりスペクトルを広帯域に広げてＳＣ光を出力する。
【００２０】
光源１１により発生された近赤外光（ＳＣ光）は、光ファイバ１３の一方の端面へ入射される。この近赤外光は、光ファイバ１３のコア領域を導波し、もう一方の端面から照射部１２に対して出射される。
【００２１】
照射部１２は、光ファイバ１３の端面から出射される近赤外光（ＳＣ光）を検査対象物３が載置される照射領域Ａ１に対して照射する。照射部１２は、光ファイバ１３から出射される近赤外光を入射して、照射領域Ａ１に対応した１次元のライン状に出射するため、照射部１２としてシリンドリカルレンズが好適に用いられる。このように照射部１２においてライン状に整形された近赤外光Ｌ１が、照射部１２から照射領域Ａ１に対して照射される。
【００２２】
光源ユニット１０から出力された近赤外光Ｌ１は、照射領域Ａ１上に載置された種子３により拡散反射される。そして、その一部が、拡散反射光Ｌ２として検出ユニット２０に入射する。
【００２３】
検出ユニット２０は、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。ここで、本実施形態におけるハイパースペクトル画像について図２を用いて説明する。図２は、ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。図２に示すように、ハイパースペクトル画像Ｈとは、Ｎ個の画素Ｐ１〜ＰＮにより構成されている画像であるが、このうちの１個の画素Ｐｎには、複数の強度データからなるスペクトル情報Ｓｎが含まれている。この強度データとは、特定の波長（又は波長帯域）におけるスペクトル強度を示すデータであり、図２では、１５個の強度データがスペクトル情報Ｓｎとして保持されていることを示す。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する画素毎に、それぞれ複数の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。
【００２４】
図１に戻り、本実施形態に係る検出ユニット２０は、スリット２１と、分光器２２と、受光部２３と、を備える。この検出ユニット２０は、その視野領域２０ｓがベルトコンベア２の進行方向２ａと垂直な方向（ｘ軸方向）に延びている。検出ユニット２０の視野領域２０ｓは、載置面２ｂの照射領域Ａ１に含まれるライン状の領域であって、スリット２１を通過した拡散反射光Ｌ２が受光部２３上に像を結ぶ領域である。
【００２５】
スリット２１は、照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）と平行な方向に開口が設けられる。検出ユニット２０のスリット２１に入射した拡散反射光Ｌ２は、分光器２２へ入射する。
【００２６】
分光器２２は、スリット２１の長手方向、すなわち照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）に拡散反射光Ｌ２を分光する。分光器２２により分光された光は、受光部２３によって受光される。
【００２７】
受光部２３は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２３がベルトコンベア２上の幅方向（ｘ軸方向）に沿った各位置で反射した拡散反射光Ｌ２の各波長の光をそれぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。この受光部２３の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る画像データとして、検出ユニット２０から分析ユニット３０に送られる。
【００２８】
分析ユニット３０は、入力された信号により拡散反射光Ｌ２のスペクトルを得て、この得られたスペクトルに基づいて検査を行う。種子３の実用特性を検出する場合は、次のような原理で検査を行う。種子３の実用特性は、種子３に含まれる成分によって変動すると考えられ、複数の成分の量やその割合等により実用特性が決まると考えられる。したがって、これらの情報が反映された近赤外領域の拡散反射光Ｌ２のスペクトルを分析することで、種子３に含まれる成分の実用特性を評価する。そして、分析ユニット３０による分析の結果は、例えば分析ユニット３０に接続されるモニタや、プリンタ等に出力することによって、種子分析装置１のオペレータに通知される。
【００２９】
ここで、種子３の近赤外光の拡散反射スペクトルを用いた分析について説明する。図３は、拡散反射光のスペクトルを用いた分析の流れを説明する図である。図３に示すように、種子分析装置１による種子分析は、基準スペクトルの作成（Ｓ０１）、測定対象となる各種子の拡散反射スペクトルの測定（Ｓ０２）、差分スペクトルの算出／２階微分スペクトルの算出（Ｓ０３）、パターン判定（Ｓ０４）のステップを経て行われる。
【００３０】
まず、種子の実用特性を評価するために用いる基準となるスペクトルとなる基準スペクトルが作成される。基準スペクトルの作成に用いられる種子は、測定対象物となる品種と同一の品目であればよく、更に、同一品種であることができる。基準スペクトルの作成方法の一例としては、測定対象物となる種子の一部（例えば、１０個、種子全数の１０％等）をサンプリングし、その一部の種子をスペクトルの測定方法にしたがって測定し、取得したスペクトルを吸収スペクトルに変換し、その平均値（基準スペクトル）を算出する方法が挙げられる。
【００３１】
吸収スペクトルへの変換は、クベルカ−ムンク変換（Kubelka-Munk：ＫＭ変換）を用いて行われる。ＫＭ変換とは、図２の拡散反射スペクトルを測定する際に得られた各波長における拡散反射率をＲとしたとき、下記（１）に示すＫ／Ｓを算出することである。なお、Ｋは吸収係数、Ｓは散乱係数である。
Ｋ／Ｓ＝（１−Ｒ）２／２Ｒ    …（１）
【００３２】
拡散反射スペクトルを測定する際、検査対象物による吸収が強い波長域（吸収ピーク）においては、長い光路長を有する拡散反射光はほとんど吸収され、短い光路長を有する拡散反射光のみが放射される。一方、検査対象物による吸収が弱い波長域（吸収ピーク）においては、長い光路長を有する拡散反射光についても一部は吸収されず放射される。したがって、拡散反射スペクトルにおけるピーク間の相対強度は、元来検査対象物が有する吸収ピーク間の相対強度よりも小さくなっているため、検査対象物の有する吸収ピークが明確とならない場合がある。そこで、上記のＫＭ変換を行って算出したＫ／Ｓを用いて吸収ピークの形状を明確にすることにより、より検査対象物の特徴を明確にすることができるため、より高精度の品質評価を行うことができる。
【００３３】
なお、拡散反射スペクトルとＫＭ吸光度スペクトル（ＫＭ変換による吸収スペクトル）とは、拡散反射スペクトルにおける拡散反射率（Ｒ）の大小により使い分けることができる。例えば、拡散反射率（Ｒ）が０．１以上の場合、すなわち拡散反射スペクトルにおいて下向きのピーク（吸収ピーク）の強度が０．１より大きい場合は、拡散反射スペクトルにおいても吸収ピークのピーク波長及びその形状が十分に確認できることから、拡散反射スペクトルにおける評価を用いることができる。しかし、拡散反射率（Ｒ）が０．１より小さい場合は、ピークの区別がつきづらいことから、ＫＭ吸光度スペクトルを算出して各ピークをより明確に区別した後に評価することにより、より精度の高い評価を行うことができる。
【００３４】
なお、ＫＭ変換は必須ではなく、拡散反射スペクトルをそのまま利用して分析を行ってもよい。本実施形態では、上記のＫＭ変換を用いて得られた吸収スペクトルを利用して種子の分析を行う場合について説明を行う。
【００３５】
次に、測定対象である各種子について拡散反射スペクトルの測定を行う。光源１０から種子３に対して近赤外光Ｌ１を照射して得られる拡散反射光Ｌ２をカメラ２０で撮像することにより、拡散反射スペクトルを取得する。本実施形態では、この拡散反射スペクトルをＫＭ変換することにより、吸収スペクトルを算出する。
【００３６】
次に、先に作成した基準スペクトルと吸収スペクトルとを用いて差分スペクトルを取得する。この差分スペクトルの例を図４に示す。図４では、４つの種子＃１〜＃４についてそれぞれ拡散反射スペクトルから吸収スペクトルを算出し、それぞれの吸収スペクトルと基準スペクトルとの差分を算出したものである。４つの種子＃１〜＃４のうち、種子＃１は、他の種子＃２〜４と同一品種の種子に対して薬剤加工を施したものである。図４の差分スペクトルの例では、種子＃１のスペクトル形状のみが他の種子＃２〜＃４とは正負が異なるピーク形状となっていて、例えば、波長１７３０ｎｍ付近においては、ピーク形状が大きく異なっている。
【００３７】
また、図５では、図４に示した４つの種子＃１〜＃４の差分スペクトルを２階微分した２階微分差分スペクトルを算出したものを示す。図５の２階微分差分スペクトル場合、種子＃１のスペクトルでの波長１７３０ｎｍにおけるピーク形状について、他の種子＃２〜＃４のスペクトルにおけるピーク形状との差異がより顕著となる。
【００３８】
次に、この差分スペクトルまたは２階微分差分スペクトルを用いて、パターン分けを行う。パターン分けの例を挙げると、「発芽勢が良／不良」「成苗率が良／不良」「野生種／栽培種」「産地」「薬剤などの加工の有／無」が考えられる。また、これらを組み合わせて、３つ以上のパターンに分類してもよい。このような実用特性に応じてパターン分けをする場合、予め実用特性が分かっている種子、例えば、発芽勢が良いと思われる種子の差分スペクトルまたは２階微分差分スペクトルにおいて特徴的なスペクトル形状を示す波長帯域を特定し、その波長帯域におけるスペクトル形状に基づいてパターン識別を行う方法が挙げられる。パターン識別を行うための解析方法としては、例えば主成分分析を用いることができる。
【００３９】
以上のように、本実施形態に係る種子選別装置１及びこの種子選別装置１を用いた種子選別方法によれば、少なくとも１０ｎｍの波長帯域の近赤外光を照射することにより得られる拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいて、選別を行うため、種子を破壊することなく、且つ簡易な方法で種子を選別することができる。
【００４０】
図６は、セリ科の野菜の種子に関して野生種種子、栽培種種子各々からの拡散反射スペクトルを２階微分したスペクトルである。１２００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長帯域のうちの少なくとも１０ｎｍの帯域の近赤外光を照射することにより得られる拡散反射スペクトルのスペクトル形状に基づいてセリ科の野菜の種子に含まれる野生種種子と栽培種種子とを区別することが可能である。例えば、波長１４００ｎｍ〜１５００ｎｍにおけるピーク形状と、波長２１００ｎｍ〜２２００ｎｍにおけるピーク形状とを比較すれば、セリ科の野菜の種子に含まれる野生種種子と栽培種種子とを区別することが可能となる。
【００４１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されず、種々の変更を行うことができる。
【００４２】
例えば、上記実施形態では、光源ユニット１０が、ＳＣ光を出射する場合について説明したが、ＳＣ光源とは異なる光源を用いてもよい。
【００４３】
また、上記実施形態では、検出ユニット２０が、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する場合について説明したが、この構成に限定されない。また、上記実施形態では、ベルトコンベアに載置されて移動する種子３を固定された光源ユニット１０で照射し、検出ユニット２０にて検出する構成について説明したが、光源ユニット１０及び検出ユニットが可動式となっていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
実用特性に応じた農作物や樹木の種子の選別を非破壊で容易に行うことが可能な種子選別方法及び種子選別装置に関する。
【符号の説明】
【００４５】
１…種子選別装置、２…ベルトコンベア、３…種子（選別対象種子）、１０…光源ユニット、１１，１１Ａ…光源、１２…照射部、１３…光ファイバ、２０…検出ユニット、２１…スリット、２２…分光器、２３…受光部、３０…分析ユニット、４０…ミラースキャナ、５０…波長可変フィルタ。
【図１】
2013133171.tif 000003
【図２】
2013133171.tif 000004
【図３】
2013133171.tif 000005
【図４】
2013133171.tif 000006
【図５】
2013133171.tif 000007
【図６】
2013133171.tif 000008
【国際調査報告】
2013133171.tif 000009
2013133171.tif 000010