(57)【要約】  食品、特に例えば魚および哺乳動物の肉のような動物由来の食品の、例えば色、色素量、脂肪および／または水分含量のような質的パラメータの範囲を計算するための方法であって、前記食品の代表的な個体を提供することと；個体の特徴的なサイズ、例えば体長、面積、容積および／または重さを決定することと；色を測定する機器の測定レンズを質的パラメータを代表する食品の表面に位置させ、表面のＬ＊、ａ＊およびｂ＊の値（ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値）を測定することと；個体のサイズについての測定値および比色データを、個体の種の集合の代表について予め与えられる多変量モデルであって、化学的な分析結果、視覚的な色の評価および集合に対する個体のサイズの数学的な加工により形成され、測定された比色データと測定された質的パラメータの範囲との間の相関因子を含んでなる多変量モデルと比較することと；結果として、標準化された測定単位で個体の質的パラメータを得ることとを含んでなる方法。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
食品、特に例えば魚および哺乳動物の肉のような動物由来の食品の、例えば色、色素量、脂肪および／または水分含量のような質的パラメータの範囲を計算するための方法であって、
前記食品の代表的な個体を提供することと；
個体の特徴的なサイズ、例えば体長、面積、容積および／または重さを決定することと；
色を測定する機器の測定レンズを質的パラメータを代表する食品の表面に位置させ、表面のＬ＊、ａ＊およびｂ＊の値（ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値）を測定することと；
個体のサイズについての測定値および比色データを、個体の種の集合の代表について予め与えられる多変量モデルであって、化学的な分析結果、視覚的な色の評価および集合に対する個体のサイズの数学的な加工により形成され、測定された比色データと測定された質的パラメータの範囲との間の相関因子を含んでなる多変量モデルと比較することと；
結果として、標準化された測定単位で個体の質的パラメータを得ることと
を含んでなる方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記色を測定する機器は比色計およびデジタルカメラからなる群より選択されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記個体のサイズは、重さを含む２以上の特徴的なサイズにより特徴付けられる方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記化学的な分析結果にはカロテノイドの含量ならびに脂肪および水の含量が含まれることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記カロテノイドは、アスタキサンチン、カンタキサンチン、ルテインおよびゼアキサンチンからなる群より選択されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、前記視覚的な色の評価は、標準化された値、例えばカラーカード値で示されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、前記方法は、個体を測定する日付を記録するステップをさらに含み、前記多変量モデルは、化学的な分析結果および視覚的な色の評価についての母集団におけるサンプリングの日付と相関する方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法であって、前記個体はサケであることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、得られる色はＲｏｃｈｅカラーカード値として示されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
食品の１以上の質的パラメータの計算のための色を測定する機器の使用であって、ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）が数学的な多変量モデルにおいて処理される使用。
【請求項１１】
請求項１０に記載の使用であって、前記色を測定する機器は比色計およびデジタルカメラからなる群より選択されることを特徴とする使用。
【請求項１２】
請求項１０に記載の使用であって、前記質的パラメータは、肉、特に魚肉の色、色素、脂肪および／または水分含量であることを特徴とする使用。
【発明の詳細な説明】
【発明の説明】
【０００１】
本発明は、食品、特に肉製品、特に魚の質的パラメータを計算する方法に関する。より具体的には、本発明は、例えば製造施設、屠殺場または試験場のような場所において、色、色素、脂肪、水の化学的な含量を計算するための多変量モデリングと組み合わせた携帯計器の使用に関する。
【０００２】
以下において、魚、特にある一定の等級のサケの多くの質的パラメータの計算が参考として記載されているが、本発明は、魚における使用に限定されず、他の食品、特に他の種類の肉、特に色が迅速且つ確実に評価される必要がある質的基準となる食品についても使用できる方法である。
【０００３】
個体の特徴的なサイズとは、個体の特徴を提供するのに十分な１以上の寸法、例えば、長さまたは直径、面積、容積および／または重量を示す。魚について、特徴的な量は、例えば長さおよび／または重量により述べられてよい。
【０００４】
測定は、例えば屠殺された魚のような食品の個体について行われ、反射される可視光の測定に基づき、魚の長さおよび重量のような個体の特徴の物理的特性についての情報およびサンプリングの日付についての情報と組み合わせる。多変量モデルが作られ、基準値に対してキャリブレーション（calibration）される。
【０００５】
サケ亜目（salmonoid）の特徴は、筋肉が独特の赤色である点である。この赤色は、本質的に、天然色素アスタキサンチンによる。アスタキサンチンは、植物プランクトンにおいて産生され、小さな甲殻類を介した食物連鎖を通して現れ、それらはサケ亜目に食べられる。カンタキサンチン、ルテイン、ゼアキサンチン等の他の色素も存在し、これらの色素はカロテノイドという共通の用語で呼ばれる。
【０００６】
赤い色の程度は、消費者がサケを切り身またはぶつ切りの形で購入する場合に、重要な質的パラメータとして多くの消費者に考えられている。サケは、例えば、スモークサーモンおよびグラーヴラクス（塩漬けサーモン）を製造する加工産業においても使用される。スモークサーモンおよびグラーヴラクスの重要な質的パラメータは、加工後の赤色の程度である。
【０００７】
消費者に到達する製品の質の評価に対して赤色が重要であるため、屠殺のために魚を切除する前に赤色を測定することは重要である。魚の色が不十分であった場合、養殖業者に対して価格の低下を与え、その魚は、特に魚の鮮度において鮮やかな赤色が求められる市場において売るのが難しくなる。
【０００８】
ある一定の程度まで、魚のえさにおけるアスタキサンチンのようなカロテノイドの量と魚の筋肉中に見られるカロテノイドの量との間には相関がある。養殖業者がどのように魚を最も効果的な色にするのかということに対して、異なる手法がとられてきた。それ故、例えば筋肉１ｇ当りのアスタキサンチンのｍｇとして測定される筋肉のアスタキサンチン量が増大する発色段階について、および魚が成長した場合にアスタキサンチンのレベルが安定して維持される発色の維持についての議論がなされている。カロテノイドの吸収は、魚の大きさ、季節により変化し、由来が異なる魚の間での遺伝的な違いがある。特に知られているのは、いわゆる春の低下（spring drop）であり、魚の筋肉中のアスタキサンチン量は春に減少する。これらの異なる因子は、養殖業者に対して、カロテノイド含量およびできれば生産計画に従って発色させるためのえさ中のカロテノイド量の調節に関して、魚の状態を知るために定期的に魚の在庫の質を調べることを必要にする。
【０００９】
アスタキサンチンに代わるものは、カンタキサンチン色素の使用である。これは、アスタキサンチン色素を使用した場合よりも、いくらか黄色い魚肉を与える。２つの色素は、異なる比率の混合物において一緒に使用されてもよい。
【００１０】
ノルウェー特許第３０６６５２号によると、屠殺する前の短期間にリシンアミノ酸の量を増大させたえさを与えることにより、アスタキサンチン量を増加させることなく視覚的により鮮やかな赤色を有する魚の筋肉を与えることが既知である。
【００１１】
赤色の発色の程度は、肉の赤色と標準化されたカラーカードのセットの赤色とを比較することにより視覚的に決定され得る。前記カラーカードのセットは、着色されたボール紙のカードであり、赤色の彩度および強度がカード毎に増大する。最も知られているのはいわゆるＲｏｃｈｅカラーファン（Roche colour fan；Roche SalmoFan(登録商標)）であり、そのカードは２０〜３４番まである。魚肉の色には、魚肉の色に最も近いカードに基づいたＲｏｃｈｅカラーカード値が与えられる。この試験は、完全に新鮮な魚において行うのに基本的に容易であり、カラーカード以外の方法なしで行うことができる。標準化されたカラーカードの使用はよく確立されており、Ｒｏｃｈｅカラーカード値は基準として確立されている。そのようなカラーカードの使用に対する基礎のさらなる記述は、Skrede, G., Risvik, E., Huber, M., Enersen, G. and Blumlein, L.; Developing a Color Card for raw Flesh of Astaxanthin-fed Salmon. 1990. Journal of Food Science, 55, 361-363にある。
【００１２】
カラーカードの使用は、色を決定する主観的な方法であり、いくつかの因子が結果に影響を与える。天然光は、時間と気象学的な条件により変化する。標準化された証明箱（イルミネーションボックス）の使用によりこれを改善する試みがなされている（例えば、光源が蛍光チューブであるサーモンカラーボックス，Skretting AS，Stavanger，Norway）。蛍光チューブの既知の短所は、光の色量が蛍光チューブの寿命の間に変化し得る点である。さらに、そのような照明箱は、横方向の光がサンプルに当たる開いた面を有する。
【００１３】
切り身のような魚の断片は、一様に発色した表面を有さない。切り身は、結合組織と脂肪との間に交互に現れる筋繊維でつくられる。これは、視覚的な色の測定を複雑にする。
【００１４】
筋肉に相対的に多い脂肪を有する魚は、相対的に脂肪が少ない魚よりも色が薄く見え、評価が低いことが既知である。
【００１５】
加えて、色の認識は人によって異なる。実際に、異なる観察者は、例えば２２〜２４のように、Ｒｏｃｈｅカラーカードの尺度において３違う評価を同じ魚の断片に与え得ることが分かっている。加えて、観察者が結果に経済的な関心を有するかどうかも重要である。それ故、販売者は、購入者よりも高く評価する傾向がある。
【００１６】
カラーカードおよびノルウェー特許第３１７７１４号に開示されているようなより精巧な照明箱を有する標準的な照明箱を用いて問題を改善する試みがある。加えて、第３１７７１４号は、測光技術およびＲＧＢカラー値の測定により、アスタキサンチンの化学的な量、脂肪およびＲｏｃｈｅカラー値を予測する方法を開示している（Ｒ＝赤、Ｇ＝緑、Ｂ＝青）。カメラはデジタルである。この方法の欠点は、移動に適さず、室内でのみ使用できる、大きく精巧な照明箱を必要とすることである。カメラ光学および開口部およびシャッターのような機械的な構成要素の質に対しても厳格な要件がある。特許権者は、照射の間にいわゆるＣＣＤチップ（電荷結合素子）が安定な温度に維持されることが重要であるという事実も指摘する。他の欠点は、光の強度が時間の経過と共に変化することであり、定期的に確認し、調節する必要がある。
【００１７】
赤い色は、魚肉中のアスタキサンチンの化学的な量を分析することによっても決定される。アスタキサンチンの化学的な分析は複雑であり、訓練された人により研究室においてのみ行うことができる。ＨＰＬＣ（高速液体クロマトグラフィー）のような装置も、分析を行うために必要とされる。それ故、魚の養殖業者は、分析のために魚または魚の断片を遠くへ送らなければならない。回答は数日後に得られ、そのような分析を行うために相当なコストがかかる。
【００１８】
もう１つの方法は、ＮＩＲ（近赤外反射率）の使用である。この技術は、基準物質に基づき、アスタキサンチンおよび他のカロテノイドが通常の化学分析により測定される。ＮＩＲスペクトルは同じ物質についてとられ、多変量解析により、スペクトルと化学的な量との間で統計学的な関係が見出される。この関係は、ＮＩＲ式で表される。このＮＩＲ式は、新しい試料が分析される場合、例えばアスタキサンチンのようなカロテノイドの含量を予測するために使用される。
【００１９】
ＮＩＲ分析は、化学分析よりも早く、コストがかからない。装置自体は高価で据え付けの装置であり、個々の魚の養殖業者が自身の装置に投資することは有益ではない。それ故この場合にも、魚の養殖業者は、サンプルを遠くまで送る必要があり、回答が入手できるまで数日間かかる。
【００２０】
ＮＩＲ／ＶＩＳ装置（ＮＩＲ装置は、可視光も測定する）により魚肉中のアスタキサンチンの化学量を測定することは、例えば本願および他の文献により確立された技術として使用される。
【００２１】
特許文献US 6,649,412は、魚に対する屠殺方法について開示しており、ＮＩＲプローブは、腸を除去し、はらわたを抜いた魚の腹部をきれいにする道具の背後に位置する。前記プローブは、開いた腹部から魚の筋肉を照らし、魚が赤色によって分類されるように赤色についての情報を提供する。
【００２２】
ＮＩＲ機器は、多くのサイズおよびデザインのものがあり、申請者により使用されるものに対応するパラメータについてのキャリブレーションにおいて使用される。場合によっては、小さな携帯型のＮＩＲ−ＶＩＳ機器が前記目的のために使用されてもよい。これらは相対的に広い波長範囲を使用し、相対的に粗いキャリブレーションをする。しかし、前記機器は、一般的に高価であり、機器全体において同じキャリブレーションが使用されるように標準化するためには問題があり、多くの変数（異なる波長に由来するシグナルまたは反射）が使用された場合、データ処理が複雑になる。
【００２３】
他の既知の機器についての問題点は、装置が重すぎ、大きすぎるため、野外分析のために容易に運べないことである。同時に、前記機器は非常に高価であるため、個人の養殖設備に対して購入することは妥当でない。最近、より小さな携帯型のＮＩＲ機器が開発されている。これらは、静置の機器の問題点を克服する。しかし、機器が高価であり、定期的な間隔でキャリブレーションされなければならないという問題点を有する。
【００２４】
それ故、一般的に、化学的な色および脂肪量の分析のために、中央に位置する研究室または分析手段に魚を送らなければならない。これには時間がかかり、客観的な分析結果が得られることを見込んで先送りにすることを決断する必要がある。延期は、必要以上に制限される製品の質に影響を与える処理において、結果として時間の空白を生じる。
【００２５】
本発明の背景には、魚の質的パラメータにおける迅速且つ客観的な判断に対する必要性がある。今日、色は、標準化された光の条件下で、カラーカードにより手作業で（野外で）決定されるが、この方法は主観的であり、相対的に迅速ではない。方法は、生産設備すなわち魚の囲いまたは場合によっては餌やりの船、作業ボート、桟橋または地上の屋内において行うことができるように単純であるべきである。
【００２６】
比色計は、表面の色を測定するために使用され、いわゆるＮＣＳシステムにおける色の位置を決定するために使用することができる。魚肉の色を測定するために、比色計を使用する試みが行われてきた。比色計は、第一にＸＹＺ値として表される色の値を与え、次にＬ＊、ａ＊およびｂ＊値として表される値を与え、Ｌ＊は明るさの因子（黒／白）であり、ａ＊は赤／緑色度であり、ｂ＊は黄／青色度である。第二に、比色計は、「Ｃｈｒｏｍａ」（Ｃ＊ａｂ）および「Ｈｕｅ」（Ｈｏａｂ）の値を与える。これらの値は、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊の関数であり、それぞれ色強度および色組成（colour composition）の基準である。前記関数は、
Ｃ＊ａｂ＝（ａ＊２＋ｂ＊２）１／２
Ｈｏａｂ＝ｔａｎ−１（ｂ＊／ａ＊）である。
【００２７】
比色計は、手持ち式の機器であってよく、測定される表面に横から光が入らないように、サンプルの上に横または立てて置かれてよい。前記比色計は内部の光源を有し、機器の一部に組み込まれたソフトウェアにより継続的に測定される。
【００２８】
今日使用される参照方法は、カラーカード（例えばRoche SalmoFan（登録商標））に関連する色の視覚的な評価に基づく。
【００２９】
色を測定するための比色計の使用は、確立された知識であり、例えば、表面が測定された後、ＮＣＳシステムにおいて、最もよく適合する色が見つけられてよい。魚の養殖業において、魚の色を測定するために比色計が使用される。その際、Ｌ＊、ａ＊またはｂ＊に由来する値が使用され、これらをカラーカードに相関させる試みがなされている。相関は、通常、相対的に弱い。
【００３０】
比色計はいくつかの方法で色を示すが、測定値、アスタキサンチンのようなカロテノイドの化学的な含量、および視覚的なカラーカードの値の間のよい相関を見つけることが難しいことがわかった。これは、サケの筋肉内にアスタキサンチン以外の他の天然色素が存在するという事実に関連する。ルテインおよびゼアキサンチンのような黄色がかった色素が存在してもよく、例えばトウモロコシに由来する色素である。これは、比色計の読み取りに影響を与える。カンタキサンチンの存在も、比色計の読み取りに影響を与える。Christiansenらは、比色計が青魚（pale fish）中のアスタキサンチンの相対的な量（ｋｇ当り２〜４ｍｇのアスタキサンチン）を定量するのに適していることを見出したが、前記機器は、より高いアスタキサンチン含量を有するサンプル中のアスタキサンチン量を識別することができなかった。同じ著者は、カラーカードの扇の使用がよりよく化学的な色の量を予測することを見出したが、この予測も満足のいくものではなかった（Christiansen, R., Struksnaes, G., Estermann, R., Torrissen, O.J. 1995: Assessment of flesh colour in Atlantic salmon, Salmo salar L. Aquaculture Research, 26, 311-321）。
【００３１】
比色計は、可視光を測定する。それ故、サンプル中の脂肪の量にあまり反応しない。このことは、視覚的に読み取られるカラーカードの値との相関を達成することを難しくする。
【００３２】
比色計で測定された値のみを使用することは、カラーカードとの非常に乏しい相関を与え、実際に使用することはできない。同時に、どのように３つ全ての値がカラーカードの値と相関するかということを利用者が理解することは不可能である。この目的のために、多変量データ加工が必要とされる。
【００３３】
可視光単独の測定は、サンプルの化学的特性をある限られた程度まで示し、さらに色は、他のパラメータをキャリブレーションに組み込むことにより、よりよく示される。
【００３４】
本発明は、先行技術の欠点を少なくとも１つ改善または減少させることを目的とする。  
前記目的は、以下の説明および付属の特許請求の範囲に記載されている特性により達成される。
【００３５】
本発明の目的は、魚の肉質の客観的且つ迅速な分析を行うことであり、アスタキサンチンおよびカンタキサンチンのようなカロテノイドの化学的な量、脂肪の化学的な量および魚の筋肉のカラーカードの値に重点を置く。
【００３６】
さらなる目的は、野外、好ましくは浮かんでいる歩道または餌やりのはしけのような魚の養殖設備の浮遊部分において行えることである。さらなる目的は、分析が高価でないことであり、それにより繰り返し行うことが可能となり、養殖業者にとって、魚肉の色に関して魚の生産を計画する助けとなる。
【００３７】
さらなる目的は、少なくともカラーカードを使用した手動の色の測定と同じくらい信頼できる客観的且つ信頼できる色の測定を提供することにより、そのような装置に基づく色の分析を魚の購入および販売における客観的な資料として役立てることである。
【００３８】
それ故、本発明の目的は、魚がいる場所に機器を運ぶことにより魚の肉質の客観的且つ迅速な分析を行うことであって、それによりサンプリングのために魚を送る時間およびコストを抑えることができる。
【００３９】
数年間、出願人は、アスタキサンチン、カンタキサンチンおよび脂肪の化学的な量、カラーカード値について多くのサケを分析し、魚の体長および重さ、魚を殺した日を記録してきた。この大規模なデータは、分析され、図１および以下の表に示すように、体長、重さおよび脂肪量の間の関係が見出された。
【００４０】
１９９９年、ノルウェーにおける平均分析結果。サルモサラー（Salmosalar）。
【表１】
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【００４１】
＊Ｋファクター＝（重さ[g]×１００）／（体長[cm]）３
驚くべきことに、魚肉の比色測定と魚の体長および重さについての情報を組み合わせることにより、アスタキサンチンおよびカンタキサンチンのような色素の化学的な量、脂肪量、ならびにカラーカードの値も、起点として比色計のＬ＊、ａ＊およびｂ＊値ならびに魚の体長および重さを利用する数学的モデルによって予測することができる。前記予測は、脂肪量が予測において考慮に入れられるため、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊についての値および得られるＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値のみを使用するよりも、色素の化学的な量およびカラーカード値についてより良く、より信頼できる結果を提供する。同時に、脂肪量によると、魚の体長および重さについての情報から予測されるよりも正確に予測される。予測に対する基礎は、多変量の統計学的な方法であり、一連の数学的なキャリブレーション式を導く。
【００４２】
カラーカード測定において季節的な変化があるため、予測の正確さのために、さらにサンプリングの日付を考慮に入れることが有益であると判明した。
【００４３】
記載されている方法は、本発明の目的に従って、デジタルカメラまたは比色計のような携帯型の色測定機器を使用することも可能にする。そのような機器および特に比色計は、標準化された光条件に依存せず、再キャリブレーションのための一体式の手段を使用し、それ故外部のキャリブレーション手段とは無関係である。色素の化学的な量、カラーカードの値および脂肪の化学的な量の計算のために、キャリブレーション式が使用される。これらは、比色計に隣接する例えばラップトップ（laptop）のようなコンピュータのソフトウェアの部分であるか、または例えばインターネットインターフェイスを介して到達する中枢コンピュータのソフトウェアの部分である。読み取られたＬ＊、ａ＊およびｂ＊の値は、測定された魚の体長および重さならびにサンプリングの日付と共にインプット値として使用される。それにより、望ましい予測を迅速に行うことが可能になる。結果は、例えば分離形態（separate form）として手作業で、または電子的に記録されてよい。
【００４４】
結果は、中心に位置する分析機器または研究室に魚を送ることなく、その場でその時に提供される。これは、養殖業者および餌のコンサルタントが養殖場で会った場合、例えば、分析、評価およびそれによる最適な魚の餌の選択を可能にする。より良く且つより迅速な選択が可能になる。同様に、本発明は、購入および販売における魚の客観的な資料として役立ち得る電子的なカラーカード測定に貢献する。
【００４５】
他の食品のある一定の質的パラメータを決定する場合にも本発明を使用できることは明らかである。それ故、本発明は、サケのみに限定されるものではない。
【００４６】
より具体的には、本発明は、例えば、食品、特に魚および哺乳動物の肉のような動物に由来する食品の色、色素含量、脂肪および／または水分含量のような質的パラメータの範囲を計算する方法に関し、前記方法は、
−食品の代表的な個体を提供することと；
−個体の特徴的なサイズ、例えば体長、面積、容積および／または重さを決定することと；
−色を測定する機器の測定レンズを質的パラメータを代表する食品の表面に位置させ、表面のＬ＊、ａ＊およびｂ＊の値（ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値）を測定することと；
−個体のサイズについての測定値および比色データを、個体の種の集合の代表について予め与えられる多変量モデルであって、化学的な分析結果、視覚的な色の評価および集合に対する個体のサイズの数学的な加工により形成され、測定された比色データと測定された質的パラメータの範囲との間の相関因子を含んでなる多変量モデルと比較することと；
−結果として、標準化された測定単位で個体の質的パラメータを得ることとを含んでなる。
【００４７】
前記色を測定する機器は、好ましくは、比色計およびデジタルカメラからなる群より選択される。  
前記個体サイズは、好ましくは、重さを含む２以上の特徴的なサイズにより表される。
【００４８】
前記化学的な分析結果は、好都合に、カロテノイドの含量を含み、脂肪および水分の含量も含む。  
前記カロテノイドは、好ましくは、アスタキサンチン、カンタキサンチン、ルテインおよびゼアキサンチンからなる群より選択される。
【００４９】
前記視覚的な色の評価は、好ましくは、例えばカラーカード値のような標準化された値で示される。
【００５０】
あるいは、前記方法は、個体に対する測定の日付を記録するステップを含み、前記多変量モデルは、化学的な分析結果のための集合におけるサンプリングの日付および視覚的な色の評価とも相関する。
【００５１】
好ましくは、前記個体はサケである。  
好ましくは、得られる色は、Ｒｏｃｈｅカラーカード値として示される。
【００５２】
本発明は、さらに、食品の１以上の質的パラメータの計算のために色を測定する装置の使用に関し、ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）は、数学的な多変量モデルにおいて処理される。
【００５３】
以下に示す機器およびソフトウェアは、当業者にとって通常の方法に従って使用される。
【００５４】
本発明に記載の方法によると、多変量キャリブレーション技術は、比色計から容易に得られるデータ、測定された個体の物理的なデータ（サケの場合、体長および重さ等の特徴的な量的データ）に基づく情報、ならびに計算されたパラメータに対して関連する季節変化を組み込むためのモデルにおいて使用されるサンプリングの日付の組み合わせが適用される。
【００５５】
本発明に記載の方法における驚くべき効果は、デジタルカメラまたは比色計が基本的にはあまり適さない用途に対して使用できるということである。
【００５６】
通常、脂肪および特に色素含量（魚中の色の量）は、可視光においてはうまく測定されないが、近赤外光（ＮＩＲ）においては測定される。しかし、物理的なパラメータと組み合わせるとより良くなる。また、カラーカード値の決定は、データが上述したように組み合わされる場合、いくらか良くなる。
【実施例】
【００５７】
例１
実施例において、直径0.8cmのレンズを有するMinolta Chroma meter CR-300型の比色計を使用した。アスタキサンチンはHPLCにより化学的に測定され、脂肪はソックスレー（Soxhlet）により化学的に測定され、水分含量は103℃の厚いキャビネットにおいて16時間保管することにより測定した。色は、サンプルをスクレッティングイルミネーションボックス（Skretting illumination box）、すなわち上述したサーモンカラーボックス（Skretting AS, Stavanger, Norway）に入れることにより視覚的に測定され、その後、色を20〜34のスケールのRocheカラーカードと比較する。魚における色のレベルは、魚のどこで測定するかにより変化する。カラーカード測定および比色計を用いた測定は、いわゆるノルウェークオリティカット（Norwegian Quality Cut）に位置する標準化された領域において行われた。定義によると、これは、背鰭の右後ろで魚を切ることにより生じる（「ぶつ切り（チョップカット）」）。椎骨と背鰭との間の領域が測定された。あるいは、測定は、ひれにおける対応する位置、すなわち背鰭の右後ろおよび椎骨の上において行われてよい。重さ（魚全体）および体長は、各魚について記録された。
【００５８】
全体で、７５３匹の魚のデータが実施例中に含まれ、その中の１４５の任意に選択されたサンプルが外部のバリデーション群として含まれた。異なる単位の測定データ（例えばグラムおよびセンチメートル）が含まれるため、その標準偏差で各データを割ることにより標準化した。回帰モデルとして、ＰＬＳ回帰分析が使用された。予測の誤差の推定は、ＲＭＳＥＰ（予測の平方自乗平均誤差）として与えられる。
【数１】
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【００５９】
式中、「ｉ」はサンプルであり、「ｎ」はデータの群におけるサンプルの数であり、「ｙｉ」はサンプル「ｉ」の分析値であり、「ｙ^ｉ」はサンプル「ｉ」の予測値である。
【００６０】
最初のモデリングステップの後、値の約５％は「アウトライヤー」、すなわちデータ群における主要なサンプルに関して異常な値であると考えられ、さらなるモデリングの前にデータ群から除去された。最後のモデルは、４の有意な主要成分に基づき、カラーカードの読み取りにおけるばらつき（variance）の８３％を説明するために、データ群（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、重さ、体長）におけるばらつきの９２％を用いる。さらなる分析は、最も重要な正に相関する因子がａ＊およびｂ＊の係数であることを示す。重さは負に相関し、一方、Ｌ＊および長さは共に、より小さな負の係数によりモデルに貢献する。図２は、予測される結果と確認（バリデーション）群について測定されたＲｏｃｈｅカラーカード値との比較を示す。予想の誤差は、ＲＭＳＥＰとして表され、１．３ユニットであった。これはいくらか高い値であるが、基準値がＲｏｃｈｅカラーカードにより主観的に測定され、比色計のレンズがいくらか小さく、測定領域を制限することを考慮すると、良好である。
【００６１】
例２
例１１８において、複合的なサンプルが含まれる。重さの値、体長およびＲｏｃｈｅカラーカード値は、複合の各サンプルの平均値である一方、アスタキサンチン、脂肪および水分含量は、複合サンプル自体について測定された。
【００６２】
・Ｒｏｃｈｅカラーカード値の予測
全ての値が標準化された。３つのサンプルは、アウトライヤーであると考えられ、データから除去された。最後のモデルは、３つの主要な要素の上に構築され、カラーカード値におけるばらつきの９５％を説明するために、重さ、体長、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊についてのデータにおけるばらつきの９８％を利用する。正に相関するモデルの最も重要なパラメータは、ａ＊およびｂ＊である。Ｌ＊は負に相関し、体長および重さは、小さな回帰係数により負に相関した。
【００６３】
図３は、予測値とバリデーション群について読み取られたＲｏｃｈｅカラーカード値との比較を示す。ＲＭＳＥＰとして表される予測の誤差は０．７ユニットであり、特に、基準値が主観的な読み取りの結果として得られるという事実に関して見た場合、非常に良好である。
【００６４】
・アスタキサンチン含量の予測
全ての値は標準化された。３つのサンプルは、アウトライヤーであると考えられ、データから除去された。目的のモデルは、２つの主要な要素の上に構築され、化学的なアスタキサンチン含量におけるばらつきの９４％を説明するために、重さ、体長、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊についてのデータにおけるばらつきの９０％を利用する。モデルの最も重要な正に相関するパラメータは、ａ＊およびｂ＊である。Ｌ＊は負に相関する一方、大きさおよび重さは、ａ＊およびｂ＊よりもいくらか少ない寄与で正に相関する。
【００６５】
図４は、バリデーション群についての予測値と分析的なアスタキサンチン値との比較を示す。ＲＭＳＥＰとして表される予測の誤差は０．６ｍｇ／ｋｇであり、非常に良い。
【００６６】
・脂肪含量の予測
全ての値は標準化された。７のサンプルは、アウトライヤーと考えられ、データから除去された。目的のモデルは、４の主要な要素の上に構築され、化学的な脂肪含量におけるばらつきの９３％を説明するために、重さ、大きさ、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊についてのデータにおけるばらつきの９８％を使用する。モデルの最も重要な正に相関するパラメータは重さである。大きさは、負の回帰係数を有する。Ｌ＊およびａ＊の回帰係数はより小さく、負である一方、ｂ＊の回帰係数はより小さく、正である。
【００６７】
図５は、バリデーション群についての予測値と分析的な脂肪値との比較を示す。ＲＭＳＥＰとして表される予測の誤差は０．８％であり、非常に良い。
【００６８】
・水分含量の予測
全ての値は標準化された。４のサンプルは、アウトライヤーと考えられ、データから除去された。目的のモデルは、４の主要な要素の上に構築され、水分含量におけるばらつきの９０％を説明するために、重さ、大きさ、Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊についてのデータにおけるばらつきの９８％が使用される。モデルの最も重要な負に相関するパラメータは、重さである。大きさは、正の回帰係数を有する。Ｌ＊およびｂ＊の回帰係数はより小さく、正である一方、ａ＊の回帰係数はより小さく、負である。
【００６９】
図６は、バリデーション群についての予測値と分析的な脂肪の値との比較を示す。ＲＭＳＥＰとして表される予測の誤差は０．８％であり、非常に良い。
【００７０】
上記において、サケにおいて品質の判断基準となる色、色素、脂肪および水分含量を決定する主な方法について述べたが、前記方法は魚の他の種および他の動物種においても使用できることは明らかであり、そのような質的パラメータは、製品の品質を描写する。前記方法は、例えば果物のようなものの品質評価に対しても使用できることが明らかである。前記方法は、ここで述べた以外の他の質的パラメータの計算においても使用できることは当然である。異なる要求に対する多変量モデルは、上述したものと同じ方法論に従って行われ、比色計測定データおよび特徴的な個体のデータは多変量モデルに挿入され、望ましい質的パラメータ量が作られる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】２〜４ｋｇのアトランティックサーモンについて観察される脂肪および色素の季節変化。
【図２】予測されるＲｏｃｈｅカラーカード値とバリデーション群について読み取られたＲｏｃｈｅカラーカード値（実施例１）。
【図３】予測されるＲｏｃｈｅカラーカード値とバリデーション群について読み取られたＲｏｃｈｅカラーカード値（実施例２）。
【図４】予測されるアスタキサンチン値とバリデーション群についての分析アスタキサンチン値（実施例２）。
【図５】予測される脂肪値とバリデーション群についての分析脂肪値（実施例２）。
【図６】予測される水分含量値とバリデーション群についての分析水分含量値（実施例２）。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成20年3月3日(2008.3.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
食品、特に例えば魚および哺乳動物の肉のような動物由来の食品の、例えば色、色素量、脂肪および／または水分含量のような質的パラメータの範囲を計算するための方法であって、
前記食品の代表的な個体を提供することと；
個体の特徴的なサイズ、例えば体長、面積、容積および／または重さを決定することと；
色を測定する機器の測定レンズを質的パラメータを代表する食品の表面に位置させ、表面のＬ＊、ａ＊およびｂ＊の値（ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値）を測定することと；
個体のサイズについての測定値および比色データを、個体の種の集合の代表について予め与えられる多変量モデルであって、化学的な分析結果、視覚的な色の評価および集合に対する個体のサイズの数学的な加工により形成され、測定された比色データと測定された質的パラメータの範囲との間の相関因子を含んでなる多変量モデルと比較することと；
結果として、標準化された測定単位で個体の質的パラメータを得ることと
を含んでなる方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記色を測定する機器は比色計およびデジタルカメラからなる群より選択されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記個体のサイズは、重さを含む２以上の特徴的なサイズにより特徴付けられる方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記化学的な分析結果にはカロテノイドの含量ならびに脂肪および水の含量が含まれることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記カロテノイドは、アスタキサンチン、カンタキサンチン、ルテインおよびゼアキサンチンからなる群より選択されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、前記視覚的な色の評価は、標準化された値、例えばカラーカード値で示されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、前記方法は、個体を測定する日付を記録するステップをさらに含み、前記多変量モデルは、化学的な分析結果および視覚的な色の評価についての母集団におけるサンプリングの日付と相関する方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法であって、前記個体はサケであることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、得られる色はＲｏｃｈｅカラーカード値として示されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
食品の１以上の質的パラメータの計算のための色を測定する機器の使用であって、ＣｈｒｏｍａおよびＨｕｅ値（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）が上述した数学的な多変量モデルにおいて処理される使用。
【請求項１１】
請求項１０に記載の使用であって、前記色を測定する機器は比色計およびデジタルカメラからなる群より選択されることを特徴とする使用。
【請求項１２】
請求項１０に記載の使用であって、前記質的パラメータは、肉、特に魚肉の色、色素、脂肪および／または水分含量であることを特徴とする使用。
【国際調査報告】
2009526222.tif 000011
2009526222.tif 000012