(57)【要約】【課題】農作物のＲＧＢ各成分の平均値に加え、他の要素をも考慮することによって、より適正な評価ができる農作物判定システムを提供する。【解決手段】  農作物判定システムは、農作物の可視画像を撮像する撮像手段１１と、農作物の画像データ及び導電率から該農作物に対する評価値を作成する評価手段２０とを備える。評価手段２０は、画像データから算出されたＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差及び農作物の導電率に対して、予め設定されたこれらの値の理想値から評価値を付与する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により得られた値及び前記導電率に対して、予め設定された該値及び導電率の理想値に基づいて評価値を付与する第４処理手段とを備えることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項２】
請求項１記載の農作物判定システムにおいて、前記農作物と同種類の作物のサンプルを破壊した破壊試験のアミノ酸含有量と、該サンプルのＢｒｉｘ値と、該サンプルについて味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部又は全部に基づいて、前記理想値を設定する理想値設定手段を備えることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項３】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率から該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記第３処理手段により得られた値及び前記導電率と、予め前記農作物と同種類の作物のサンプルについて測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、及び前記グループから選択される１又は２以上の値とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の農作物判定システムにおいて、該農作物判定システムは、契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価するものであり、前記導電率の測定は、該農家において行われ、前記評価手段は、該農家から送信された前記農作物の画像データ及び前記導電率に基づいて該農作物に対する評価値を作成するものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の農作物判定システムにおいて、前記評価手段は、前記導電率の場合と同様にして、さらに農作物の硝酸イオン濃度にも基づいて評価値を作成するものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項６】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により算出された値並びに前記導電率及び硝酸イオン濃度に対して、予めこれらの値について設定された理想値に基づいて評価値を付与する第４処理手段と、
前記農作物と同種類の作物のサンプルのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び各種味覚値から成るグループから選択される１又は２以上の値と、該サンプルの前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて前記理想値を設定する理想値設定手段とを備え、
前記理想値設定手段は、前記サンプルを導電率に基づくクラスタ分析で複数のグループに分けたグループ毎に前記理想値を設定するものであり、
前記第４処理手段は、前記農作物に対応する前記グループについて前記理想値設定手段により設定された理想値に基づいて前記評価値の付与を行うものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項７】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記農作物と同種類の作物のサンプルをその導電率に基づくクラスタ分析により複数のグループに分け、該農作物に対応するグループのサンプルについて予め測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、硝酸イオン含有量、並びに前記アミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び味覚値のグループから選択される１又は２以上の値と、前記第３処理手段により算出された値、前記農作物について測定された導電率及び硝酸イオン含有量とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項８】
請求項４に記載の農作物判定システムにおいて、前記評価手段により作成された評価値を当該農作物の画像データと一体として、前記農家に送信する評価送信手段を備えることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の農作物判定システムにおいて、
前記評価手段により評価された農作物に関する情報を記録する広域ネットワーク上のデータベースと、
前記評価手段により評価された農作物の出荷物に付され、前記データベースにおける該農作物に関する情報に関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体を作成するコード記録媒体作成手段と、
前記出荷物の販売場所において、該出荷物に付された前記コード記録媒体に記録された情報を読み取る読取手段と、
前記販売場所において、前記読取手段により読み取られたコードに基づいて対応する農作物に関する情報を前記データベースから取得して提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする農作物判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、収穫された農作物をその画像データや導電率に基づいて評価する農作物判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、収穫された農作物を、その画像データに基づいて評価するシステムが知られている（下記特許文献１参照）。このシステムでは、画像データの背景色がその参照値と等しくなるように画像データ全体の色調を補正して規格化し、規格化された画像データから背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を有する領域が対象領域として切り出される。
【０００３】
そして、切り出された対象領域についてＲＧＢの各成分の平均値を算出し、予め設定されたＲＧＢ各成分の平均値の理想値と比較して評価値が付与される。理想値は、予め農作物について破壊試験で得られたアミノ酸含有量と、Ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部又は全部と、ＲＧＢ各成分の平均値との相関関係に基づいて設定される。
【０００４】
これによれば、光源、その光の照射装置、透過光を計測するための集光器や光学テーブル等が不要であるため、農作物を評価場所（例えば、選果場）に集めて判定を行う必要はない。したがって、近年注目されている農作物のサプライチェーンマネージメント（農作物を作り手である契約関係にある農家から直接、売り手である店舗へ供給することによる高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システム。以下、ＳＣＭシステムという）等に適用することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５３８６７５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＳＣＭシステムによる農作物の供給をより促進させるためには、農作物をより的確に評価するために、上記のＲＧＢ各成分の平均値の理想値をより適正な値に設定する必要がある。一方、農作物の甘味や酸味、旨味などに影響する他の要素をも考慮することにより、農作物の評価精度をさらに向上させることも期待される。
【０００７】
そこで、本発明は、農作物のＲＧＢ各成分の平均値に加え、他の要素をも考慮することによって、より適正な評価ができる農作物判定システム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】
【０００８】
第１発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により得られた値及び前記導電率に対して、予め設定された該値及び導電率の理想値に基づいて評価値を付与する第４処理手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
第１発明によれば、光源、その光の照射装置、透過光を計測するための集光器や光学テーブル等を要することなく、農作物の評価を行うことができる。農作物の導電率は、市販のＥＣ（伝導率）メータや伝導率計を用いて測定することができる。したがって、システム自体が簡易で導入コストが嵩むということもない。
【００１０】
一方で、撮像された可視画像は、明るさや色合いが不均一となるため、これらを同一の判定基準により判定することは困難であるところ、評価手段は、第１処理手段により画像データの色調を規格化すると共に、第２処理手段が対象領域を切り出すことで、反射部分等を取り除くことができ、第３及び第４処理手段によりＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差に基づく同一の評価基準で判定を行うことができる。
【００１１】
また、第４処理手段による評価値の付与に際しては、導電率の理想値も評価の基礎とされるので、ＲＧＢ各成分の平均値のみに基づいて評価を行う場合よりも正確に評価値の付与を行うことができる。したがって、農作物の導電率を考慮しつつＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差に基づいてより適正な評価ができる農作物判定システムを実現することができる。
【００１２】
第２発明の農作物判定システムは、第１発明において、前記農作物と同種類の作物のサンプルを破壊した破壊試験のアミノ酸含有量と、該サンプルのＢｒｉｘ値と、該サンプルについて味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部又は全部に基づいて、前記理想値を設定する理想値設定手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
第２発明によれば、予め破壊試験による農作物のサンプルのアミノ酸含有量と、Ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値との一部又は全部に基づいて、ＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差及び導電率の理想値を設定することで、農作物の種類、さらには、その収穫時期や生育時の気象条件等から最適なＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差及び導電率の理想値を設定することができ、かかる最適な理想値に基づいて、農作物を評価場所に集めることなく、簡易かつ確実に農作物を評価することができる。
【００１４】
第３発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率から該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記第３処理手段により得られた値及び前記導電率と、予め前記農作物と同種類の作物のサンプルについて測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、及び前記グループから選択される１又は２以上の値とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする。
【００１５】
これによれば、当該農作物について、その導電率をも考慮して予測されるアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値の一部又は全部の値に対応する評価値を得ることができる。したがって、農作物の導電率を考慮しつつＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差に基づいてより適正な評価ができる農作物判定システムを実現することができる。
【００１６】
第４発明の農作物判定システムは、第１〜第３のいずれかの発明において、該農作物判定システムは、契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価するものであり、前記導電率の測定は、該農家において行われ、前記評価手段は、該農家から送信された前記農作物の画像データ及び前記導電率に基づいて該農作物に対する評価値を作成するものであることを特徴とする。
【００１７】
第４発明によれば、契約農家において収穫された農作物の撮像画像及び導電率が評価手段に送信され、評価手段によりその農作物の評価値が付与される。そのため、農作物を一箇所に集める必要がないので、農作物判定システムを、産地直送や農作物のＳＣＭシステムなど高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システムにも適用することができる。
【００１８】
第５発明の農作物判定システムは、第１〜第４のいずれかの発明において、前記評価手段は、前記導電率の場合と同様にして、さらに農作物の硝酸イオン濃度にも基づいて評価値を作成するものであることを特徴とする。
【００１９】
これによれば、評価手段は、導電率又は硝酸イオン濃度のいずれか一方にのみ基づいて評価値を作成する場合よりも、より精度の高い評価値を作成することができる。
【００２０】
第６発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により算出された値並びに前記導電率及び硝酸イオン濃度に対して、予めこれらの値について設定された理想値に基づいて評価値を付与する第４処理手段と、
前記農作物と同種類の作物のサンプルのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び各種味覚値から成るグループから選択される１又は２以上の値と、該サンプルの前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率及び硝酸イオン濃度とに基づいて前記理想値を設定する理想値設定手段とを備え、
前記理想値設定手段は、前記サンプルを導電率に基づくクラスタ分析で複数のグループに分けたグループ毎に前記理想値を設定するものであり、
前記第４処理手段は、前記農作物に対応する前記グループについて前記理想値設定手段により設定された理想値に基づいて前記評価値の付与を行うものであることを特徴とする。
【００２１】
第６発明によれば、農作物のサンプルについて、導電率に基づいて分けられたグループ毎にＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、導電率及び硝酸イオン濃度の理想値が設定される。そして、評価対象の農作物について、対応するグループの理想値に基づいて評価値が付与される。これにより、グループ分けせずに、サンプル全体のデータに基づいて得られた理想値に基づいて評価値を付与する場合よりも、より高い精度で評価値を付与することができる。
【００２２】
第７発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記農作物と同種類の作物のサンプルをその導電率に基づくクラスタ分析により複数のグループに分け、該農作物に対応するグループのサンプルについて予め測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、硝酸イオン含有量、並びに前記アミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び味覚値のグループから選択される１又は２以上の値と、前記第３処理手段により算出された値、前記農作物について測定された導電率及び硝酸イオン含有量とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする。
【００２３】
第７発明によれば、予測手段は、導電率に基づいて分けられたグループのうちの当該農作物に対応するグループのサンプルについての測定値を参照して当該農作物の旨味等の値を予測するので、評価手段は、かかる予測値に基づいて評価値を作成することができる。したがって、サンプルをグループ分けせずに、サンプル全体のデータに基づいて得られる予測値に基づいて評価値を付与する場合よりも、より高い精度で評価値を付与することができる。
【００２４】
なお、評価対象の農作物がどのグループに対応するかは、該農作物について測定された導電率や、該農作物を生産した農家が生産する同種類の作物について予め調査されて記録されている導電率の範囲などに基づいて決定することができる。
【００２５】
第８発明の農作物判定システムは、第４発明において、前記評価手段により作成された評価値を当該農作物の画像データと一体として、前記農家に送信する評価送信手段を備えることを特徴とする。
【００２６】
第８発明によれば、評価手段により作成された評価値をその農作物の画像データと一体としてその農家に送信することで、農作物を評価場所に集めることなく、当該契約関係にある農家にどのような生産を行った農作物の評価値が高いのかを認識させることができる。
【００２７】
第９発明の農作物判定システムは、第１〜第８のいずれかの発明において、
前記評価手段により評価された農作物に関する情報を記録する広域ネットワーク上のデータベースと、
前記評価手段により評価された農作物の出荷物に付され、前記データベースにおける該農作物に関する情報に関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体を作成するコード記録媒体作成手段と、
前記出荷物の販売場所において、該出荷物に付された前記コード記録媒体に記録された情報を読み取る読取手段と、
前記販売場所において、前記読取手段により読み取られたコードに基づいて対応する農作物に関する情報を前記データベースから取得して提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする。
【００２８】
第９発明によれば、農作物の評価時には、評価手段により評価された農作物に関する情報がデータベースに記録される。該農作物の出荷時には、該データベース内の該農作物に関する情報に関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体が作成され、該農作物の出荷物に付される。
【００２９】
該農作物の販売場所では、その出荷物に付されているコード記録媒体のコードが読み取られ、該農作物に関する情報が提示される。提示される情報は、該農作物の購入を決定するかどうかの参考情報や、該農作物の販売を促進するための情報として使用することができる。農作物に関する情報には、該農作物の生産者及び該農作物の評価値などを含めることができる。かかる情報を、該農作物の販売場所において提示し、該農作物の販売促進や、生産者の信用獲得などに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態に係る農作物判定システムのブロック図である。
【図２】農作物としてのいちごについての味覚を、主成分１としてのおいしさと、主成分２としての酸味とで表した場合の各成分に寄与する各味構成要素の寄与の度合いを示すグラフである。
【図３】農作物としてのさくらんぼについての味覚を、主成分１としてのおいしさと、主成分２としての酸味とで表した場合の各成分に寄与する各味構成要素の寄与の度合いを示すグラフである。
【図４Ａ】いちごの評価の基礎となる導電率等の理想値を得るために用いられるサンプルデータの一例を示す表の一部である。
【図４Ｂ】図４Ａの表の他の部分である。
【図５】図４Ａ、図４Ｂのサンプルデータにおける導電率と酸味との関係を示すグラフである。
【図６】図４Ａ、図４Ｂの硝酸イオン濃度やＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差などの間の相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図７】図６の相関行列に従い、硝酸イオン濃度等を説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図８】図７に係る回帰式の偏回帰係数等を示す表である。
【図９】図７に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図１０】図４Ａ、図４Ｂのデータに基づいて、導電率や酸味等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図１１】図１０の相関行列に従い、導電率等を説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図１２】図１１に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図１３】図１１に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図１４】図４Ａ、図４Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、導電率等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図１５】図１４の相関行列に従い、ＮＯ３−、導電率等を説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図１６】図１５に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図１７】図１５に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図１８】図４Ａ、図４Ｂのデータにおける導電率と旨味コクとの関係を示すグラフである。
【図１９】図４Ａ、図４Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、Ｇ等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図２０】図１９の相関行列に従い、ＮＯ３−、Ｇ等を説明変数とし、旨味コクを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図２１】図２０に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図２２】図２０に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図２３】図４Ａ、図４Ｂのデータに基づいて導電率、Ｒ等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図２４】図２３の相関行列に従い、導電率、Ｒ等を説明変数とし、旨味コクを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図２５】図２４に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図２６】図２４に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図２７】図４Ａ、図４Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、導電率等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図２８】図２７の相関行列に従い、ＮＯ３−、導電率等を説明変数とし、旨味コクを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図２９】図２８に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図３０】図２８に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図３１Ａ】さくらんぼの味覚を評価するために用いられるデータの一例を示す表の一部である。
【図３１Ｂ】図３１Ａの表の他の部分である。
【図３２】図３１Ａ、図３１Ｂのデータにおける導電率と酸味との関係を示すグラフである。
【図３３】図３１Ａ、図３１Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、Ｒ、酸味の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図３４】図３３の相関行列に従い、ＮＯ３−、Ｒを説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図３５】図３４に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図３６】図３４に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図３７】図３１Ａ、図３１Ｂのデータに基づいて導電率、Ｒ、酸味の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図３８】図３７の相関行列に従い、導電率、Ｒを説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図３９】図３８に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図４０】図３８に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図４１】図３１Ａ、図３１Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、導電率等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図４２】図４１の相関行列に従いＮＯ３−、導電率等を説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図４３】図４２に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図４４】図４２に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図４５】図３１Ａ、図３１Ｂのデータにおける導電率とＢｒｉｘとの関係を示すグラフである。
【図４６】図３１Ａ、図３１Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、Ｒ等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図４７】図４６の相関行列に従いＮＯ３−、Ｒ等を説明変数とし、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図４８】図４７に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図４９】図４７に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図５０】図３１Ａ、図３１Ｂのデータに基づいて導電率、Ｒ等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図５１】図５０の相関行列に従い導電率、Ｒ等を説明変数とし、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図５２】図５１に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図５３】図５１に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図５４】図３１Ａ、図３１Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、導電率等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図５５】図５４の相関行列に従いＮＯ３−、導電率等を説明変数とし、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図５６】図５５に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図５７】図５５に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図５８】図１の農作物判定システムにより農作物を評価する方法を示すフローチャートである。
【図５９】図５９Ａは、図１の農作物判定システムにおける撮像画像データを規格化する処理を示す説明図であり、図５９Ｂは、該画像データから対象領域を切り出す処理を示す説明図である。
【図６０】図６０Ａは、図１の農作物判定システムにおける撮像画像データを規格化する処理を示す説明図であり、図６０Ｂは、該画像データから対象領域を切り出す処理を示す説明図である。
【図６１】図１の農作物判定システムにおける判定内容を示す説明図である。
【図６２】本発明の別の実施形態における理想値設定手段でなされるクラスタ分析において作成される樹形図である。
【図６３】図６２の樹形図において分けられた各クラスタの規模等を示す表である。
【図６４】図６３のクラスタ１に属するサンプルのデータに基づいてＮＯ３−、Ｇ等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図６５】図６４の相関行列に従いＮＯ３−、Ｇ等を説明変数とし、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図６６】図６５に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図６７】図６５に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図６８】図６３のクラスタ１に属するサンプルのデータに基づいて導電率、Ｇ等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図６９】図６８の相関行列に従い導電率、Ｇ等を説明変数とし、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図７０】図６９に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図７１】図６９に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【図７２】図６３のクラスタ１に属するサンプルのデータに基づいてＮＯ３−、導電率等の相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列を示す表である。
【図７３】図７２の相関行列に従いＮＯ３−、導電率等を説明変数とし、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す表である。
【図７４】図７３に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。
【図７５】図７３に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
図１に示す本発明の一実施形態に係る農作物判定システムは、契約関係にある農家１で収穫された農作物を遠隔的に評価するシステムであって、農家１側に設けられた導電率測定手段１０ａ及び硝酸イオン測定手段１０ｂと、撮像手段１１と、ネットワークを介して農家１と空間的に離れた位置に設けられたコントローラ２とを備える。
【００３２】
導電率測定手段１０ａとしては、市販のＥＣメータや導電率計を用いることができる。硝酸イオン測定手段１０ｂとしては、市販の硝酸イオンメータなどを用いることができる。撮像手段１１は、可視画像を撮像する可視カメラであって、一般的なデジタルカメラや携帯電話１１´に搭載された可視カメラであってもよい。
【００３３】
導電率測定手段１０ａ及び硝酸イオン測定手段１０ｂによる測定結果は、キーボードによりパーソナルコンピュータ１２に入力され、パーソナルコンピュータ１２によりコントローラ２に送られる。導電率測定手段１０ａ及び硝酸イオン測定手段１０ｂを、パーソナルコンピュータ１２及びネットワークを介してコントローラ２に接続し、測定結果を直接コントローラ２に送るようにしてもよい。
【００３４】
コントローラ２は、評価手段２０と、理想値設定手段２５と、評価データベース２６と、履歴データベース２７とを備える。評価手段２０は、撮像手段１１により撮像され、導電率測定手段１０ａ及び硝酸イオン測定手段１０ｂにより測定されて農家１から送信された農作物の画像データ、導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する手段である。評価手段２０は、第１処理手段２１と、第２処理手段２２と、第３処理手段２３と、第４処理手段２４とを備える。
【００３５】
第１処理手段２１は、画像データの色調を規格化する第１処理を実行する。第２処理手段２２は、第１処理手段２１により規格化された画像データから対象領域を切り出す第２処理を実行する。第３処理手段２３は、第２処理手段２２により切り出された対象領域のＲＧＢの各成分の平均値を算出する。
【００３６】
第４処理手段２４は、第３処理手段２３により算出されたＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差並びに農家１から送信された導電率及び硝酸イオン濃度と、これらについて予め設定された理想値とを比較して当該農作物に評価値を付与する。なお、第１処理手段２１〜第４処理手段２４の処理内容の詳細は後述する。
【００３７】
理想値設定手段２５は、予め各種の農作物（例えば、いちご、さくらんぼ、きゅうり、小松菜、レタス、キャベツ、トマト、ほうれん草等）を破壊して測定される（破壊試験）アミノ酸含有量やＢｒｉｘ値、及び味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値の一部又は全部と、ＲＧＢ各成分の平均値や標準偏差と、該農作物について測定された導電率又はこれに加えて硝酸イオン含有量との相関関係から当該農作物のＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、導電率又はこれに加えて硝酸イオン含有量の理想値を設定する。
【００３８】
具体的には、農作物毎に、複数のサンプルについて、例えば破壊試験のアミノ酸含有量やＢｒｉｘ値、味認識装置で測定される旨味コク値等の味覚値、ＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、導電率、又はこれに加えて硝酸イオン含有量の各項目についてサンプル値を求め、これらの項目の一部又は全項目についての値に基づき、多変量解析によりＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、導電率、又はこれに加えて硝酸イオン含有量の理想値が決められる。多変量解析として、例えば、重回帰分析を用いることができる。
【００３９】
評価データベース２６は、各種農作物について測定された導電率、硝酸イオン含有量、Ｂｒｉｘ値と、味認識装置で測定された旨味コク値等の味覚値と、当該農作物のＲＧＢ各成分の平均値やその標準偏差とについての理想値の過去のデータ（気象条件、収穫時期等を含む）を記憶する記憶手段である。また、評価データベース２６には、契約関係にある農家１の生産者に関する詳細な情報が予め管理画面などを介して登録される。
【００４０】
履歴データベース２７は、評価手段２０により評価された各種農作物の評価値（気象条件、収穫時期等の付加情報を含む）の履歴を記憶する記憶手段である。すなわち、履歴データベース２７には、農家１から送られた評価対象となる農作物の画像や、導電率や硝酸イオン濃度の測定値、導電率測定手段１０ａや硝酸イオン測定手段１０ｂにおける該測定値の表示画像、その画像の撮影日時、撮影場所（位置情報）、生産者情報（ログインユーザ情報）、当該農作物の評価値などが記録される。
【００４１】
農作物判定システムは、さらに、評価手段２０により評価された農作物の出荷物３０に付されるコード記録媒体３１を作成するコード記録媒体作成手段２９と、出荷物３０の販売場所において、該出荷物３０に付されたコード記録媒体３１に記録された情報を読み取る読取手段３３と、読取手段３３により読み取られた情報を提示する情報提示手段３２とを備える。
【００４２】
コード記録媒体作成手段２９は、例えば、広域ネットワークにアクセス可能で、紙媒体にコードを印字してコード記録媒体３１を作成する機能を有するパソコンで構成することができる。
【００４３】
出荷物３０は、農家１で生産されたいちごやさくらんぼなどの農作物であって、そのうちのいくつかを農作物判定システムで評価したものを出荷用の容器に箱詰めなどしたものである。出荷物３０は、その農作物に関連する評価データベース２６又は履歴データベース２７内の情報、例えば該農作物の生産者や評価値などに関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体３１が貼付されて出荷される。
【００４４】
出荷物３０の容器には、複数種類の農作物を詰めてもよいが、その場合には、それぞれの種類の農作物に対応するコードが記録されたコード記録媒体３１が貼付される。
【００４５】
コード記録媒体３１としては、例えば、バーコードや２次元コードが該当する。無線タグであってもよい。コード記録媒体作成手段２９としては、例えばバーコードプリンタやラベラー、無線タグへのデータ書き込み手段が該当する。読取手段３３としては、バーコードリーダや、無線タグの読み取り手段が該当する。
【００４６】
情報提示手段３２としては、読取手段３３により読み取ったコードに関連付けられた評価データベース２６及び履歴データベース２７内の情報を取得し、ディスプレーやプリンタ、スピーカなどにより出力して提示するレジ装置、パソコンなどが該当する。
【００４７】
評価された農作物の出荷時には、評価データベース２６又は履歴データベース２７内のその農作物に関する情報にアクセスするための情報を有するコードが記録されたコード記録媒体３１が、コード記録媒体作成手段２９により作成され、出荷物３０に付与して出荷することができる。
【００４８】
このコード記録媒体３１の作成は、コード記録媒体作成手段２９において、例えば、農家１毎に割り当てられたログイン情報を入力し、さらに、農家１の出荷物３０に係る農作物を特定する情報を入力することにより行うことができる。この農作物は、既に農作物判定システムによる評価値が作成されたものと同一種類のものでなければならない。
【００４９】
出荷物３０の販売時には、出荷物３０のコード記録媒体３１のコードが読取手段３３で読み取られ、このコードに基づいて情報提示手段３２により評価データベース２６又は履歴データベース２７から当該農作物に関する情報が取得され、提示される。この情報は、売り上げデータに含めたり、購買予定者などに提示して販促用に活用したりすることができる。
【００５０】
なお、本実施形態において、コントローラ２を構成する第１〜第４処理手段２１〜２４及び理想値設定手段２５は、それぞれＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のハードウェアにより構成される。これらの手段２１〜２５は、それぞれ共通のハードウェアによって構成されていてもよく、これらの一部又は全部が異なるハードウェアによって構成されていてもよい。
【００５１】
また、撮像手段１１とコントローラ２との間は、撮像手段１１から画像データの読み込みを行うパーソナルコンピュータ１２を介して、インターネット等のネットワークにより接続されている。また、撮像手段を備えた携帯電話１１´の場合には、無線通信により基地局１３を介して、ネットワークによりコントローラ２と接続されている。
【００５２】
図２は、農作物であるいちごについての味覚を、主成分１としてのおいしさと、主成分２としての酸味とで表した場合の各成分に寄与するＢｒｉｘ値、旨味コク、導電率、硝酸イオン含有量等の各味構成要素の寄与の度合いを示す。図２から、導電率は酸味に寄与する度合いが大きく、硝酸イオン含有量（ＮＯ３−）はおいしさに関連する度合いが大きい。
【００５３】
図３は、さくらんぼの味覚について、図２と同様に、味覚構成要素としてのＢｒｉｘ値及び酸味、並びに導電率及び硝酸イオン含有量の寄与の度合いを示す。図３から、導電率及び硝酸イオンは、酸味とおいしさに関連することがわかる。
【００５４】
図２及び図３のように、いちごやさくらんぼの味覚については、各種の味構成要素のほか、導電率及び硝酸イオン含有量が関連する度合いが高い。したがって、このような農作物を味覚の観点から評価するに当たっては、各種の味覚構成要素の測定データに加え、導電率及び硝酸イオン含有量の測定データを考慮することにより、評価精度を向上させることができると考えられる。
【００５５】
図４Ａ及び図４Ｂは、いちごの評価の基礎となる導電率等の理想値を得るために用いられるサンプルデータの一例として、各地の複数の農家１で収穫された２７種のいちごＡ〜Ｚ、ａ、ｂのサンプルについて測定して得られた導電率等のデータを示す。酸味等の味覚値については、いちごＡについての値をゼロとして、これからの差として示されている。
【００５６】
各種のデータには、Ｂｒｉｘ値（％）、硝酸イオン含有量（ｐｐｍ）、導電率（ｍＳ／ｃｍ）、ＲＧＢ各成分の平均値、Ｒ成分及びＧ成分の標準偏差、酸味、苦味雑味、渋味刺激、旨味、塩味、苦味、渋味及び旨味コクのデータが含まれる。各データの値は、それぞれ「Ｂｒｉｘ」、「ＮＯ３−」、「導電率」、「Ｒ」、「Ｇ」、「Ｂ」、「Ｒｓｄ」、「Ｇｓｄ」、「Ｂｓｄ」、「酸味」、「苦味雑味」、「渋味刺激」、「旨味」、「塩味」、「苦味」、「渋味」及び「旨味コク」の欄に示されている。以下、これらの欄名は、対応するデータの変数をも表わすものとする。
【００５７】
図５は、図４Ａ及び図４Ｂのデータにおける導電率と酸味との関係を示す。図５中には、回帰線、回帰式及び決定係数（Ｒ２）により、当該関係における相関性の程度が示されている。決定係数（Ｒ２）は、０．２３４７であり、ある程度の相関性を有する。
【００５８】
図６は、図４Ａ及び図４Ｂのデータに基づいて、ＮＯ３−、Ｒ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）、及び酸味の各相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列である。相関行列の要素として、ＮＯ３−と酸味に加えて、酸味と関連が強いと考えられるＲ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。
【００５９】
図７は、図６の相関行列に従い、ＮＯ３−、Ｒ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、及び（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。図７中の「Ｒ」は重相関係数であり、決定係数（Ｒ２乗）の平方根に等しい。０から１の間の値をとり、１に近いほど分析の精度が高いことを示す。「修正Ｒ」は、サンプルサイズに対する説明変数の数の割合が多くなるほど重相関係数の値は過大評価されやすいため、この点を調整した重相関係数である。
【００６０】
「Ｒ２乗」は、決定係数であり、０から１の間の値をとり、１に近いほど分析の精度が高いことを意味する。「修正Ｒ２乗」は、説明変数の数が増えるほど決定係数も大きくなるので、説明変数の数を考慮して修正した決定係数である。回帰式の評価には「修正Ｒ２乗」を用いるのがよい。
【００６１】
「ダービンワトソン比」は、誤差項間（実測値と理論値との差）の自己相関の有無を判別するための指標であり、０以上４以下の値をとり、２前後であれば自己相関なしと判断できる。なお、重回帰分析では誤差項間に自己相関がないことを仮定している。「ＡＩＣ」（赤池情報量基準）は、その値が小さいほど、回帰式の精度が高いことを表し、回帰式間で相対的に精度を比較するために用いられる。
【００６２】
図７からわかるように、図４Ａ及び図４Ｂのデータに基づき、ＮＯ３−、Ｒ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合、決定係数「Ｒ２乗」は０．６１４９であり、得られる回帰式は良好な精度を有する。
【００６３】
図８は、図７に係る回帰式の偏回帰係数等を示す。図８中の「偏回帰係数」は、回帰式における各説明変数の係数及び定数項の値である。「標準誤差」は、偏回帰係数の推定誤差である。「標準偏回帰係数」は、データを標準化して重回帰分析を行った場合の偏回帰係数であり、各説明変数の目的変数への影響度を比較するのに用いられる。
【００６４】
「Ｆ値」、「ｔ値」、「Ｐ値」は、偏回帰係数の有意性を検定するための値である。例えば、ｔ値の絶対値が２より小さいとき、目的変数に影響しないと判断される。「判定」の欄には、Ｐ値に基づき、有意性があると判定された場合には「＊」、より高い有意性がある場合には「＊＊」が記載される。図８から、変数Ｒ、Ｒｓｄ及び（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）には有意性があり、変数Ｇｓｄ及びＢｓｄには高い有意性があることがわかる。
【００６５】
図９は、図７に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。表中の「Ｐ値」の欄には、「回帰変動」と「残差変動」の２つの「自由度」に基づくＦ分布における観測された分散比である「Ｆ値」の上側確率、すなわち有意確率が示されている。「Ｐ値」は「０．０１７２」であるから、回帰式は、有意水準５％で有意であることがわかる。
【００６６】
図１０は、図４Ａ及び図４Ｂのデータに基づいて、導電率、Ｒ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）、及び酸味の各相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列である。相関行列の要素として、導電率と酸味に加えて、酸味と関連が強いと考えられるＲ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。
【００６７】
図１１は、図１０の相関行列に従い、導電率、Ｒ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。図１１に示すように、重相関係数Ｒ、修正Ｒ、Ｒ２乗、修正Ｒ２乗の値から、回帰式の精度は良好であることがわかる。ダービンワトソン比は２の近傍であり、実測値と理論値との差には自己相関がない。また、ＡＩＣ（赤池情報量基準）は、図７の場合よりやや小さいので、回帰式の精度が図７の場合よりもやや高いことがわかる。
【００６８】
図１２は、図１１に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す表である。図１２に示すように、定数項のｔ値は２以下であり、目的変数への影響はない。また、「判定」の欄より、ＲｓｄとＧｓｄに有意性があることがわかる。
【００６９】
図１３は、図１１に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。「Ｐ値」は「０．００９３」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００７０】
図１４は、図４Ａ及び図４Ｂのデータに基づいてＮＯ３−、導電率、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）、及び酸味の各相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列である。相関行列の要素として、ＮＯ３−、導電率と酸味に加えて、酸味と関連が強いと考えられるＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。
【００７１】
図１５は、図１４の相関行列に従い、ＮＯ３−、導電率、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数とし、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。図１５に示すように、重相関係数Ｒ、修正Ｒ、Ｒ２乗、修正Ｒ２乗の値から、回帰式の精度は良好であることがわかる。ダービンワトソン比は２の近傍であり、実測値と理論値との差には自己相関がない。また、ＡＩＣ（赤池情報量基準）は、図１１の場合よりやや小さいので、回帰式の精度が図１１の場合よりも高いことがわかる。
【００７２】
図１６は、図１５に係る回帰式の偏回帰係数の有意性を示す。図１６に示すように、定数項のｔ値は２以下であり、目的変数への影響はない。また、「判定」の欄より、導電率とＲｓｄに有意性があり、ＧｓｄとＢｓｄに高い有意性があることがわかる。
【００７３】
図１７は、図１５に係る回帰式の有意性を示す分散分析表である。「Ｐ値」は「０．０１１７」であるから、回帰式は、有意水準５％で有意であることがわかる。
【００７４】
以上のように、図５によれば、導電率と酸味の相関性は低い。しかし、図６〜図１７の結果から、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）のうちの一部又は全部に加えて、ＮＯ３−又は導電率、さらにはその双方を説明変数に加えることにより、酸味を目的変数とする良好な精度を有する回帰式が得られることがわかる。
【００７５】
図１８は、図４Ａ及び図４Ｂのデータにおける導電率と旨味コクとの関係を示す。決定係数（Ｒ２）は、０．１３８であり、導電率と旨味コクとの相関性は低い。
図１９〜図３０は、図４のデータにおける旨味コクを目的変数として重回帰分析を行う場合の図６〜図１７に対応する図である。
【００７６】
図１９の相関行列は、その要素として、ＮＯ３−と旨味コクに加えて、旨味コクと関連が強いと考えられるＧ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）を含んでいる。この場合、図２０のように、決定係数「Ｒ２乗」は０．６０１１であり、得られる回帰式は良好な精度を有する。また、図２１のように、ＧとＲｓｄに有意性があり、ＮＯ３−に高い有意性があることがわかる。さらに、図２２のように、「Ｐ値」は「０．００１９」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００７７】
図２３の相関行列は、その要素として、導電率と旨味コクに加えて、旨味コクと関連が強いと考えられるＲ、Ｂ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。この場合、図２４のように、決定係数「Ｒ２乗」は０．４４６４であり、得られる回帰式は良好とはいえない。また、図２５のように、有意性のある説明変数はない。さらに、図２６のように、回帰式の有意性に関する「Ｐ値」は「０．１１７０」であるから、回帰式は、有意であるとはいえない。
【００７８】
図２７の相関行列は、その要素として、ＮＯ３−及び導電率と旨味コクに加えて、旨味コクと関連が強いと考えられるＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ，Ｇｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。この場合、図２８のように、決定係数「Ｒ２乗」は０．７７５８であり、得られる回帰式は良好である。また、図２９のように、Ｇｓｄに有意性があり、ＮＯ３−、導電率及びＲｓｄに高い有意性がある。さらに、図３０のように、回帰式の有意性に関する「Ｐ値」は「０．０００７」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００７９】
図３１Ａ及び図３１Ｂは、さくらんぼの味覚を評価するために用いられるデータの一例として、各地の複数の農家１で収穫された３７種のいちごＯ、Ａ〜Ｎ、Ｐ〜Ｚ、ａ〜ｋのサンプルについて測定して得られた各種のデータを示す。
【００８０】
各種のデータには、Ｂｒｉｘ値（％）、硝酸イオン含有量（ｐｐｍ）、導電率（ｍＳ／ｃｍ）、ＲＧＢ各成分の平均値及び標準偏差、及び酸味、苦味雑味、渋味刺激、旨味、塩味、苦味、渋味及び旨味コク等の各種味覚値のデータが含まれる。各データの値は、それぞれ「Ｂｒｉｘ」、「ＮＯ３−」、「導電率」、「Ｒ」、「Ｇ」、「Ｂ」、「Ｒｓｄ」、「Ｇｓｄ」、「Ｂｓｄ」、「酸味」、「苦味雑味」、「渋味刺激」、「旨味」、「塩味」、「苦味」、「渋味」及び「旨味コク」等の欄に示されている。以下、これらの欄名は、対応するデータの変数をも表わすものとする。
【００８１】
図３２は、図３１Ａ及び図３１Ｂのデータにおける導電率と酸味との関係を示す。図３２中には、回帰線、回帰式及び決定係数（Ｒ２）により、当該関係における相関性の程度が示されている。決定係数（Ｒ２）は、０．３０５であり、ある程度の相関性を有する。
【００８２】
図３３は、図３１Ａ及び図３１Ｂのデータに基づいて、ＮＯ３−、Ｒ、及び酸味の各相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列である。相関行列の要素として、ＮＯ３−と酸味に加えて、酸味と関連が強いと考えられるＲを含んでいる。
【００８３】
図３４は、図３３の相関行列の要素におけるＮＯ３−及びＲを説明変数、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。決定係数「Ｒ２乗」は０．０４６６であり、得られる回帰式の精度は極めて低い。図３５は、この回帰式の偏回帰係数等を示す。図３５から、いずれの説明変数についても有意性はないことがわかる。図３６は、この回帰式の有意性を示す分散分析表である。表中の「Ｐ値」は「０．４４４４」であるから、回帰式は、有意ではないことがわかる。
【００８４】
図３７は図３１Ａ及び図３１Ｂのデータに基づいて、導電率、Ｒ、及び酸味の各相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列である。相関行列の要素として、導電率と酸味に加えて、酸味と関連が強いと考えられるＲを含んでいる。
【００８５】
図３８は、図３７の相関行列の要素における導電率及びＲを説明変数、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。決定係数「Ｒ２乗」は０．３０６４であり、得られる回帰式はある程度の精度を有する。  図３９は、この回帰式の偏回帰係数等を示す。図３９から、定数項に有意性があり、導電率に高い有意性があることがわかる。図４０は、この回帰式の有意性を示す分散分析表である。表中の「Ｐ値」は「０．００２０」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００８６】
図４１は図３１Ａ及び図３１Ｂのデータに基づいて、ＮＯ３−、導電率、Ｇ、Ｂ、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）及び酸味の各相互間について得られる相関係数を要素とする相関行列である。相関行列の要素として、導電率と酸味に加えて、酸味と関連が強いと考えられるＧ、Ｂ、及び（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。
【００８７】
図４２は、図４１の相関行列の要素におけるＮＯ３−、導電率、Ｇ、Ｂ及び（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）Ｒを説明変数、酸味を目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。決定係数「Ｒ２乗」は０．４５０３であり、得られる回帰式はある程度の精度を有する。図４３は、この回帰式の偏回帰係数等を示す。図４３から、ＮＯ３−及び定数項に有意性があり、導電率に高い有意性があることがわかる。図４４は、この回帰式の有意性を示す分散分析表である。表中の「Ｐ値」は「０．００１６」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００８８】
以上の図３３〜図４４の結果から、さくらんぼについて酸味を目的変数とする場合、ＮＯ３−及びＲを説明変数としても有意な回帰式は得られないが、導電率及びＲを説明変数とすることにより有意な回帰式が得られることがわかる。さらにＮＯ３−、導電率及びＲを説明変数とすることにより、この回帰式の有意性をかなり向上できることがわかる。
【００８９】
図４５は、図３１Ａ及び図３１Ｂのデータにおける導電率とＢｒｉｘとの関係を示す。図４５中には、回帰線、回帰式及び決定係数（Ｒ２）により、当該関係における相関性の程度が示されている。決定係数（Ｒ２）は、０．２９１であり、ある程度の相関性を有する。図４６〜図５７は、図３１Ａ及び図３１ＢのデータにおけるＢｒｉｘを目的変数として重回帰分析を行う場合の図３３〜図４４に対応する図である。
【００９０】
図４６の相関行列は、その要素として、ＮＯ３−とＢｒｉｘに加えて、Ｂｒｉｘと関連が強いと考えられるＲ、Ｇ、Ｂ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）を含んでいる。この場合、図４７のように、回帰式の決定係数「Ｒ２乗」は０．５７７０であり、回帰式は良好な精度を有する。また、図４８のように、Ｒに有意性があることがわかる。さらに、図４９のように、「Ｐ値」は「０．００００」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００９１】
図５０の相関行列は、その要素として、導電率とＢｒｉｘに加えて、Ｂｒｉｘと関連が強いと考えられるＲ、Ｇ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。この場合、図５１のように、決定係数「Ｒ２乗」は０．７１８２であり、回帰式は良好な精度を有する。また、図５２のように、Ｒ、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）には有意性があり、導電率には高い有意性がある。さらに、図５３のように、回帰式の有意性に関する「Ｐ値」は「０．００００」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００９２】
図５４の相関行列は、その要素として、ＮＯ３−、導電率及びＢｒｉｘに加えて、Ｂｒｉｘと関連が強いと考えられるＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を含んでいる。この場合、図５５のように、決定係数「Ｒ２乗」は０．７６７５であり、回帰式は良好である。また、図５６のように、ＮＯ３−及びＧに有意性があり、導電率に高い有意性がある。さらに、図５７のように、回帰式の有意性に関する「Ｐ値」は「０．００００」であるから、回帰式は、有意水準１％で有意であることがわかる。
【００９３】
以上の図４〜図５７の分析の結果から、いちごの酸味及び旨味コク、並びにさくらんぼの酸味及びＢｒｉｘについては、分析に使用するＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）のうちの一部又は全部に加えて、導電率、さらにはＮＯ３−を説明変数とする回帰式により、良好に予測できることがわかる。
【００９４】
したがって、理想値設定手段２５は、いちごの酸味、旨味コク、及びさくらんぼの酸味、Ｂｒｉｘに基づいて導電率、又は導電率とＮＯ３−、並びにＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄのうちの一部又は全部の理想値を決定する際には、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄなどに加えて、導電率、又は導電率とＮＯ３−を説明変数とし，酸味、旨味コク又はＢｒｉｘを目的変数とする重相関分析で得られる回帰式によって予測される酸味、旨味コク又はＢｒｉｘが理想の味覚値となるように、理想値を決定するのが好ましい。
【００９５】
したがって、評価手段２０は、酸味、旨味コクについて農作物としてのいちごの評価を行う場合や、酸味、Ｂｒｉｘについてさくらんぼの評価を行う場合には、上記のようにして決定された導電率、又は導電率とＮＯ３−、並びにＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ又はＢｓｄの理想値と、評価対象の農作物について測定したこれらの値の実測値とに基づいて評価を行うことができる。
【００９６】
また、説明変数の理想値を決定する際には、各味覚値（酸味、旨味コク、Ｂｒｉｘなど）のいずれか１つがその理想の値となるように決定してもよいし、複数の味覚値が図２、図３の主成分１のおいしさと、主成分２の酸味とを理想の状態とさせるような理想の値となるように決定してもよい。
【００９７】
なお、このようにＢｒｉｘ値や味認識装置による旨味コク等の測定値のサンプル値に基づいて導電率、又は導電率とＮＯ３−、並びに他の説明変数の理想値を決定することに代えて又は加えて、官能検査等による検査結果に基づいて、導電率、又は導電率とＮＯ３−、並びにＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ又はＢｓｄの理想値を決定し又は補正してもよい。
【００９８】
次に、図５８を参照して、以上のように構成された農作物判定システムにより契約関係にある農家で収穫された農作物を評価する方法について説明する。なお、ここではきゅうり又はほうれん草を例として説明しているが、この評価方法はいちごやさくらんぼについても同様にして適用することができる。
【００９９】
まず、コントローラ２は、撮像手段１１又は１１´により撮像された画像データを受け取ると、その画像データに添付された付加情報から、画像データの農作物の種類を認識する（図５８／ＳＴＥＰ１１）。
【０１００】
ここで、画像データに添付された付加情報は、農家１が画像データをコントローラ２に送付する際に記載する情報であって、例えば、画像データの農作物の種類、農法（有機農法）、収穫日時、収穫条件（樹熟、早熟など）などの情報である。また、この付加情報には、当該農作物の導電率（ｍＳ／ｃｍ）及び硝酸イオン含有量（ｐｐｍ）が含まれる。導電率及び硝酸イオン含有量は、農家１において、導電率測定手段１０ａ及び硝酸イオン測定手段１０ｂにより測定される。
【０１０１】
なお、画像データに農作物の種類に関する付加情報を添付せずに、画像データに基づいて、その画像データの農作物の形状からパターンマッチング等により農作物の種別を判定して認識するようにしてもよい。
【０１０２】
次に、コントローラ２は、ＳＴＥＰ１１で認識された農作物の種類に対応したＲＧＢ各成分の平均値、該各成分の標準偏差、導電率及び硝酸イオン含有量の各理想値を評価データベース２６から読み出す（図５８／ＳＴＥＰ１２）。
【０１０３】
ここで、読み出されたＲＧＢ各成分の平均値、該各成分の標準偏差、導電率及び硝酸イオン含有量の各理想値は、そのまま評価手段２０による画像データの評価に用いてもよいが、ユーザにより補正処理が施されるようにしてもよい。例えば、生産地やその年の気象条件等を考慮して理想値を補正することで、より最適な理想値を設定して現実に即した評価が可能となる。
【０１０４】
次に、評価手段２０の第１処理手段２１は、画像データの色調を規格化する第１処理を実行する（図５８／ＳＴＥＰ２１）。
【０１０５】
具体的には、図５９Ａ又は図６０Ａに示すように、もともと黒の統一した背景の下で撮像された農作物の撮像画像の背景色（黒色）がその参照値と等しくなるように、画像全体の色調を補正して規格化する。
【０１０６】
また、評価精度の向上のためには、農作物の撮像画像の背景色（黒色）の輝度がその参照値と等しくなるように、画像全体の輝度を補正して規格化してもよい。
【０１０７】
次に、評価手段２０の第２処理手段２２は、画像データから対象領域を切り出す第２処理を実行する（図５８／ＳＴＥＰ２２）。
【０１０８】
具体的には、図５９Ｂの斜線部分又は図６０Ｂで示すように、画像データから、背景色（黒色）以外で、同じ色調の領域を、対象物である農作物の領域として抽出する。このとき、抽出される同じ色調の領域には、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調を同じ色調の領域として抽出してもよく、色調のばらつき等を考慮してユーザが所定の所定範囲の色調を指定するようにしてもよい。
【０１０９】
これにより、対象領域のうちで反射等による高輝度領域や陰となった低輝度領域を除いて対象領域を切り出すことができる。
【０１１０】
なお、第２処理手段２２による処理に加えて又は代えて、ユーザが対象領域を手動で指定して、対象領域を切り出すようにしてもよい。
【０１１１】
次に、評価手段２０の第３処理手段２３は、切り出された対象領域のＲＧＢの各成分の平均値であるＲＧＢ平均値と該各成分の標準偏差を算出する第３処理を実行する（図５８／ＳＴＥＰ２３）。
【０１１２】
ここで、第３処理手段２３は、ＳＴＥＰ２２で切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値及び標準偏差として、この領域内の各ドットのＲＧＢ値（Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの輝度が０以上、２５５以下の整数）の平均値と標準偏差を算出する。
【０１１３】
次いで、第４処理手段２４は、ＳＴＥＰ２３で算出されたＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、並びに付加情報に含まれる導電率及び硝酸イオン含有量に対して、ＳＴＥＰ１２で読み出されたＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、導電率及び硝酸イオン含有量の各理想値に基づく評価値を付与する第４処理を実行する（図５８／ＳＴＥＰ２４）。
【０１１４】
具体的には、ＳＴＥＰ２３で算出されたＲＧＢ平均値と標準偏差は、同じ農作物であっても、産地、生産方法や収穫時期等により、理想値とは異なる分布を示す。
【０１１５】
例えば、ＲＧＢ平均値については、図６１に例示するように、理想値は、Ｒ成分（約６４０ｎｍ）ではＲＧＢ平均値が１７０で、Ｇ成分（約５４０ｎｍ）ではＲＧＢ平均値が１４０であるのに対して、Ａ〜Ｄに示す産地・農法等の異なる実際の農作物では、理想値ほどＲＧＢ平均値は低くならず、例えばＲ成分ではＡ〜Ｄの順に理想値から外れている。
【０１１６】
また、理想値のＢ成分（約４４０ｎｍ）ではＲＧＢ平均値が２２０であるのに対して、ＡとＢは、理想値に近いものの、Ｃ、Ｄは、理想値ほどＲＧＢ平均値は高くならず、理想値から外れている。
【０１１７】
そこで、第４処理手段２４は、例えば、ＲＧＢの各成分について、平均値が理想値に等しい場合を１００点として、理想値から所定の第１範囲内を８０点、さらに第１範囲外の第２範囲内を６０点、第２範囲外の第３範囲内を４０点、それ以外を０点として、３成分の総合評価（３００点満点）を行う。これと同様にして、第４処理手段２４は、必要なＲＧＢ各成分の標準偏差についても、その理想値に基づいて、評価を行うことができる。
【０１１８】
さらに、第４処理手段２４は、付加情報に含まれる当該農作物の導電率及び硝酸イオン含有量と、読み出された導電率及び硝酸イオン含有量の理想値とを比較し、その差分に応じて、同様に点数付けを行い、これを上記の３成分の総合評価の点数に加算することにより当該農作物についての評価値を得る。
【０１１９】
なお、この評価値は一例であり、農作物の種類によっては、ＲＧＢの３成分のいずれかに重み付けをしたり、導電率や硝酸イオン含有量に重み付けをしたりして評価してもよく、いずれか１又は２以上の成分と導電率、又はこれに加えて硝酸イオン含有量に基づいて評価をしてもよい。
【０１２０】
次いで、コントローラ２は、第４処理手段２４により付与された評価値を履歴データベース２７に格納する（図５８／ＳＴＥＰ３１）。このとき、コントローラ２は、評価値と併せて、農家１から送信された画像データに添付された付加情報（農作物の導電率、硝酸イオン含有量、種類、農法（有機農法）、収穫日時、収穫条件など）を一体として格納する。
【０１２１】
これにより、事後的に履歴データベース２７に格納された評価情報を、農作物の導電率、硝酸イオン含有量、種類、農法、収穫時期、収穫条件に分けて、統計的な処理等が可能となり、より付加価値の高い農作物を生産するための有益な資料を得ることができる。
【０１２２】
次に、コントローラ２は、ＳＴＥＰ２４により付与された評価値を、対応する画像データと一体として、その農家１へ送信し、一連の処理を終了する（図５８／ＳＴＥＰ３２）。これにより、農作物を評価場所に集めることなく、当該契約関係にある農家１にどのような生産を行った農作物の評価値が高いのかを認識させることができる。
【０１２３】
農家１における評価値の出力は、パーソナルコンピュータ１２によって行うことができる。出力の形態としては、画面上への表示に加えて音声による出力を伴うようにしてもよい。出力される評価値としては、上記のような点数の他、「金」、「銀」、「銅」などの評価の程度に応じたクラスを示すものが考えられる。あるいは、「非常に甘い」、「甘い」、「苦い」、「渋い」、「辛い」、「濃厚でコクがある」等のような味覚をそのまま表現したものであってもよい。
【０１２４】
また、そのような表示の代わりに、又はそのような表示に加えて、評価値に応じた図形、例えば笑顔、渋い顔等を併せて出力したり、金色、銀色等の図形を出力するようにしてもよい。また、評価値に応じて大きさが異なる図形を表示してもよい。
【０１２５】
以上が、本実施形態の農作物判定システムにより契約関係にある農家１で収穫された農作物を評価する方法の詳細であり、かかる農作物判定システムによれば、農作物を一箇所に集める必要がないため、産地直送や農作物のＳＣＭシステムなど高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システムにも適用することができ、簡易かつ確実に農作物を評価することができる。
【０１２６】
また、第４処理手段２４による評価値の付与に際しては、導電率又はこれに加えて硝酸イオン含有量の理想値も評価の基礎とされるので、ＲＧＢの各成分のみに基づいて評価を行う場合よりも正確に評価値の付与を行うことができる。
【０１２７】
図６２は、本発明の別の実施形態に係る農作物判定システムおける理想値設定手段でなされるクラスタ分析において作成される樹形図である。この樹形図（デンドログラム）では、図３１Ａ及び図３１Ｂのサンプルデータについて導電率の値をサンプル間の距離として各クラスタに分類している。横軸は結合距離であり、縦軸はデータ番号である。データ番号１、２、３、・・・、３７は、図３１Ａ及び図３１ＢにおけるサンプルＯ、Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・、ｋに対応する。
【０１２８】
図６３は、この樹形図において、図中のボーダーラインＬにより分けられたクラスタ１〜４についての規模（そのクラスタに属するサンプルの数）、導電率、ＲＧＢ各成分の平均値Ｒ、Ｇ、ＢとＲＧＢ各成分の標準偏差Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、Ｂｓｄの値を示す。
【０１２９】
図６４は、クラスタ１に属するサンプルのＮＯ３−、Ｇ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）、及びＢｒｉｘ間の相関係数を要素とする相関行列である。図６５は、クラスタ１に属するサンプルについてＮＯ３−、Ｇ、Ｒｓｄ、Ｇｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行った場合の回帰式の精度を表す各種指標を示す。図６６は、この回帰式の偏回帰係数等を示す。図６７は、この回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【０１３０】
本実施形態の図６４〜図６７の結果では、上述の図４６〜図４９の結果に対し、得られる回帰式の決定係数「Ｒ２乗」は、０．５７７０から０．７２５３に向上し、ＮＯ３−の有意性も向上している。また、回帰式も５％の有意水準で有意である。したがって、Ｂｒｉｘについては、クラスタ１に属するサンプルを対象とすることにより、重相関分析の精度を向上できることがわかる。したがって、得られる回帰式を用いてＢｒｉｘ値を予測し、この結果に基づいてＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差Ｒｓｄ、Ｇｓｄ及びＮＯ３−の理想値を決定することにより、クラスタ１に対応する農家の作物についてより精度の高い評価を行うことができる。
【０１３１】
図６８は、クラスタ１に属するサンプルの導電率、Ｇ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）、及びＢｒｉｘ間の相関係数を要素とする相関行列である。図６９は、クラスタ１に属するサンプルについて導電率、Ｇ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行って得られる回帰式の精度を表す各種指標を示す。図７０は、回帰式の偏回帰係数等を示す。図７１は、この回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【０１３２】
本実施形態の図６８〜図７１の結果では、上述の図５０〜図５３の結果に比べて、得られる回帰式の決定係数「Ｒ２乗」は、０．７１８２から０．６９１０に若干減少しているものの、回帰式は良好な精度を有し、１％の有意水準で有意である。したがって、Ｂｒｉｘについては、クラスタ１に属するサンプルを対象としても、さほど重相関分析の精度に影響はない。
【０１３３】
図７２は、クラスタ１に属するサンプルのＮＯ３−、導電率、Ｒ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｂ）／（Ｒ＋Ｂ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）、及びＢｒｉｘ間の相関係数を要素とする相関行列である。図７３は、クラスタ１に属するサンプルについてＮＯ３−、導電率、Ｒ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ）、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を説明変数、Ｂｒｉｘを目的変数として重相関分析を行って得られる回帰式の精度を表す各種指標を示す。図７４は、この回帰式の偏回帰係数等を示す。図７５は、この回帰式の有意性を示す分散分析表である。
【０１３４】
図７２〜図７５の結果では、上述の全サンプルに基づいて得られた図５４〜図５７の結果に対し、得られる回帰式の決定係数「Ｒ２乗」は、０．７６７５から０．８８５０に向上している。また、Ｒｓｄ、Ｂｓｄ、（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）を除くすべての変数及び定数が高い有意性を示している。また、回帰式も５％の有意水準で有意である。
【０１３５】
したがって、Ｂｒｉｘについては、ＮＯ３−及び導電率を説明変数に含めるとともに、クラスタ１に属するサンプルを対象とすることにより、重相関分析の精度をかなり向上できることがわかる。したがって、得られる回帰式を用いることにより、クラスタ１に対応する農家の作物についてかなり精度の高い評価を行うことができる。
【０１３６】
以上のように、本実施形態によれば、さくらんぼのＢｒｉｘを予測するには、導電率に基づいたクラスタ分析と、ＮＯ３−及び導電率を説明変数に含む重相関分析とを併用するのが極めて有効であることがわかる。したがって、得られる回帰式により予測されるＢｒｉｘ値が好ましい値となるように、導電率及びＮＯ３−と、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｒｓｄ、Ｂｓｄとについての理想値を決定し、この理想値に基づいて、各農家１で採れるさくらんぼを適切に評価することができる。
【０１３７】
なお、本実施形態において、以上説明したこと以外の点については、上記図１〜図６１の実施形態の場合と同様である。
【０１３８】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されない。例えば、上述の実施形態においては、農作物として、いちご及びさくらんぼを評価した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、きゅうり、ほうれん草、トマト、りんごなどの種々の青果物のほか、花や観葉植物等の草木に適用してもよい。
【０１３９】
また、上述の実施形態では、理想値設定手段２５により、酸味、旨味コク又はＢｒｉｘに基づいて、ＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差との一部又は全部の値、導電率、又はこれに加えて窒素含有量の理想値を設定する場合について説明したが、他の味構成要素であるアミノ酸含有量（Ｇｌｕ＋Ａｓｐ）や、苦味雑味、渋味刺激、旨味、塩味、苦味、渋味などの味覚値の１又は２以上の組合せに基づいて理想値を設定するようにしてもよい。
【０１４０】
また、上述の実施形態においては、評価手段２０は、農家１から画像データ等が送られた農作物を評価する際に、第４処理手段２４により、その画像データ等に基づくＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、及び該農作物の導電率又はこれに加えて硝酸イオン含有量と、その農作物について理想値設定手段２５により予め設定されたこれらの値の理想値とを比較して評価値を決定している。しかし、第４処理手段２４に代えて、次のような予測手段を採用し、これにより農作物の評価値に対応する値を予測し、この予測値に基づいて評価値を決定するようにしてもよい。
【０１４１】
この予測手段は、例えば、上記と同様の重相関分析によって回帰式を取得し、これによりＢｒｉｘ値や旨味コク値を予測するものである。すなわち、予測手段は、農家１から画像データが送信された農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、評価値に対応する値として予測する。この予測は、第３処理手段２３により算出されたＲＧＢの各成分の平均値と標準偏差及び農家１から送信された農作物の導電率又はこれに加えて硝酸イオン含有量のデータと、図３に示したような予め該農作物と同種類の農作物のサンプルについて測定されたＲＧＢの各成分の平均値と標準偏差、導電率又はこれ加えて硝酸イオン含有量、及び前記グループから選択される１又は２以上の値とに基づいて行われる。ここで、各成分の平均値と標準偏差は、そのうちの該グループから選択される値との相関性が高い一部のみを使用してもよいし、又は全部を使用してもよい。
【０１４２】
この場合、評価手段２０は、例えば、予測手段により当該農作物のＢｒｉｘ値として高い値が予測された場合、当該農作物については「甘い」との評価値を付与し、低い値が予測された場合、「甘くない」との評価値を付与することができる。
【０１４３】
ただし、この場合も、さくらんぼのＢｒｉｘ値について評価を行うために、上記の導電率を用いたクラスタ分析により複数のグループに分けて分析を行う際には、説明変数として導電率に加えてＮＯ３−（硝酸イオン含有量）をも用いた重相関分析によって回帰式を得ることにより、優れた評価を行うことができる。
【０１４４】
また、上述のように、アミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、旨味コク値等の値を、評価値に対応する値として予測し、評価値を表示する場合には、アミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、旨味コク値等の評価対象項目毎に評価値を表示することができる。具体的には、評価対象項目毎の評価値を、棒グラフや円グラフ等の各種グラフで表示したり、評価対象項目毎に、その評価値とともに、又はこれに代えて、評価値を示すような笑顔、渋い顔等の図形等を表示したりするようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１４５】
１…農家、２…コントローラ、１０ａ…導電率測定手段、１０ｂ…硝酸イオン測定手段、１１…撮像手段、１１´…携帯電話、１２…パーソナルコンピュータ、２０…評価手段、２１…第１処理手段、２２…第２処理手段、２３…第３処理手段、２４…第４処理手段、２５…理想値設定手段、２６…評価データベース、２７…履歴データベース、２９…コード記録媒体作成手段、３０…出荷物、３１…コード記録媒体、３２…情報提示手段、３３…読取手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１Ａ】
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【図３１Ｂ】
2018096758.tif 000035
【図３２】
2018096758.tif 000036
【図３３】
2018096758.tif 000037
【図３４】
2018096758.tif 000038
【図３５】
2018096758.tif 000039
【図３６】
2018096758.tif 000040
【図３７】
2018096758.tif 000041
【図３８】
2018096758.tif 000042
【図３９】
2018096758.tif 000043
【図４０】
2018096758.tif 000044
【図４１】
2018096758.tif 000045
【図４２】
2018096758.tif 000046
【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
2018096758.tif 000050
【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
2018096758.tif 000054
【図５１】
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【図５２】
2018096758.tif 000056
【図５３】
2018096758.tif 000057
【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
2018096758.tif 000066
【図６３】
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【図６４】
2018096758.tif 000068
【図６５】
2018096758.tif 000069
【図６６】
2018096758.tif 000070
【図６７】
2018096758.tif 000071
【図６８】
2018096758.tif 000072
【図６９】
2018096758.tif 000073
【図７０】
2018096758.tif 000074
【図７１】
2018096758.tif 000075
【図７２】
2018096758.tif 000076
【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年9月15日(2017.9.15)
【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】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率から該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記第３処理手段により得られた値及び前記導電率と、予め前記農作物と同種類の作物のサンプルについて測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、及び前記グループから選択される１又は２以上の値とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の農作物判定システムにおいて、該農作物判定システムは、契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価するものであり、前記導電率の測定は、該農家において行われ、前記評価手段は、該農家から送信された前記農作物の画像データ及び前記導電率に基づいて該農作物に対する評価値を作成するものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項３】
請求項２に記載の農作物判定システムにおいて、前記評価手段により作成された評価値を当該農作物の画像データと一体として、前記農家に送信する評価送信手段を備えることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の農作物判定システムにおいて、前記評価手段は、前記導電率の場合と同様にして、さらに農作物の硝酸イオン濃度にも基づいて評価値を作成するものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項５】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により算出された値並びに前記導電率及び硝酸イオン濃度に対して、予めこれらの値について設定された理想値に基づいて評価値を付与する第４処理手段と、
前記農作物と同種類の作物のサンプルのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び各種味覚値から成るグループから選択される１又は２以上の値と、該サンプルの前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて前記理想値を設定する理想値設定手段とを備え、
前記理想値設定手段は、前記サンプルを導電率に基づくクラスタ分析で複数のグループに分けたグループ毎に前記理想値を設定するものであり、
前記第４処理手段は、前記農作物に対応する前記グループについて前記理想値設定手段により設定された理想値に基づいて前記評価値の付与を行うものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項６】
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記農作物と同種類の作物のサンプルをその導電率に基づくクラスタ分析により複数のグループに分け、該農作物に対応するグループのサンプルについて予め測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、硝酸イオン含有量、並びに前記アミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び味覚値のグループから選択される１又は２以上の値と、前記第３処理手段により算出された値、前記農作物について測定された導電率及び硝酸イオン含有量とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする農作物判定システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の農作物判定システムにおいて、
前記評価手段により評価された農作物に関する情報を記録する広域ネットワーク上のデータベースと、
前記評価手段により評価された農作物の出荷物に付され、前記データベースにおける該農作物に関する情報に関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体を作成するコード記録媒体作成手段と、
前記出荷物の販売場所において、該出荷物に付された前記コード記録媒体に記録された情報を読み取る読取手段と、
前記販売場所において、前記読取手段により読み取られたコードに基づいて対応する農作物に関する情報を前記データベースから取得して提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする農作物判定システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
第１発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率から該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記第３処理手段により得られた値及び前記導電率と、予め前記農作物と同種類の作物のサンプルについて測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、及び前記グループから選択される１又は２以上の値とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
これによれば、光源、その光の照射装置、透過光を計測するための集光器や光学テーブル等を要することなく、農作物の評価を行うことができる。農作物の導電率は、市販のＥＣ（伝導率）メータや伝導率計を用いて測定することができる。したがって、システム自体が簡易で導入コストが嵩むということもない。
一方で、撮像された可視画像は、明るさや色合いが不均一となるため、これらを同一の判定基準により判定することは困難であるところ、評価手段は、第１処理手段により画像データの色調を規格化すると共に、第２処理手段が対象領域を切り出すことで、反射部分等を取り除くことができ、第３及び第４処理手段によりＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差に基づく同一の評価基準で判定を行うことができる。
また、当該農作物について、その導電率をも考慮して予測されるアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値の一部又は全部の値に対応する評価値を得ることができる。したがって、農作物の導電率を考慮しつつＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差に基づいてより適正な評価ができる農作物判定システムを実現することができる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
第２発明の農作物判定システムは、第１発明において、該農作物判定システムは、契約関係にある農家で収穫された農作物を遠隔的に評価するものであり、前記導電率の測定は、該農家において行われ、前記評価手段は、該農家から送信された前記農作物の画像データ及び前記導電率に基づいて該農作物に対する評価値を作成するものであることを特徴とする。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
第２発明によれば、契約農家において収穫された農作物の撮像画像及び導電率が評価手段に送信され、評価手段によりその農作物の評価値が付与される。そのため、農作物を一箇所に集める必要がないので、農作物判定システムを、産地直送や農作物のＳＣＭシステムなど高鮮度・高付加価値農作物の安定供給システムにも適用することができる。
第３発明の農作物判定システムは、第２発明において、前記評価手段により作成された評価値を当該農作物の画像データと一体として、前記農家に送信する評価送信手段を備えることを特徴とする。
第３発明によれば、評価手段により作成された評価値をその農作物の画像データと一体としてその農家に送信することで、農作物を評価場所に集めることなく、当該契約関係にある農家にどのような生産を行った農作物の評価値が高いのかを認識させることができる。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
第４発明の農作物判定システムは、第１又は第２発明において、前記評価手段は、前記導電率の場合と同様にして、さらに農作物の硝酸イオン濃度にも基づいて評価値を作成するものであることを特徴とする。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
第５発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記第３処理手段により算出された値並びに前記導電率及び硝酸イオン濃度に対して、予めこれらの値について設定された理想値に基づいて評価値を付与する第４処理手段と、
前記農作物と同種類の作物のサンプルのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び各種味覚値から成るグループから選択される１又は２以上の値と、該サンプルの前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率及び硝酸イオン濃度とに基づいて前記理想値を設定する理想値設定手段とを備え、
前記理想値設定手段は、前記サンプルを導電率に基づくクラスタ分析で複数のグループに分けたグループ毎に前記理想値を設定するものであり、
前記第４処理手段は、前記農作物に対応する前記グループについて前記理想値設定手段により設定された理想値に基づいて前記評価値の付与を行うものであることを特徴とする。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
第５発明によれば、農作物のサンプルについて、導電率に基づいて分けられたグループ毎にＲＧＢ各成分の平均値と標準偏差、導電率及び硝酸イオン濃度の理想値が設定される。そして、評価対象の農作物について、対応するグループの理想値に基づいて評価値が付与される。これにより、グループ分けせずに、サンプル全体のデータに基づいて得られた理想値に基づいて評価値を付与する場合よりも、より高い精度で評価値を付与することができる。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
第６発明の農作物判定システムは、
農作物の可視画像を統一した背景色の下で撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記農作物の画像データ及び該農作物について測定された導電率及び硝酸イオン濃度に基づいて該農作物に対する評価値を作成する評価手段とを備え、
前記評価手段は、
前記画像データの背景色がその参照値と等しくなるように、前記画像データ全体の色調を補正して規格化する第１処理手段と、
前記第１処理手段により規格化された前記画像データから、背景色以外の領域の色調の平均値から所定範囲の色調、或いは所定の所定範囲の色調を対象領域として切り出す第２処理手段と、
前記第２処理手段により切り出された対象領域のＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値を算出する第３処理手段と、
前記農作物について、そのアミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び旨味コク値等の味覚値からなるグループから選択される１又は２以上の値を、前記評価値に対応する値として予測する予測手段とを備え、
前記予測手段は、前記農作物と同種類の作物のサンプルをその導電率に基づくクラスタ分析により複数のグループに分け、該農作物に対応するグループのサンプルについて予め測定された前記ＲＧＢ各成分の平均値と該各成分の標準偏差との一部又は全部の値、導電率、硝酸イオン含有量、並びに前記アミノ酸含有量、Ｂｒｉｘ値、及び味覚値のグループから選択される１又は２以上の値と、前記第３処理手段により算出された値、前記農作物について測定された導電率及び硝酸イオン含有量とに基づいて前記予測を行うものであることを特徴とする。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
第６発明によれば、予測手段は、導電率に基づいて分けられたグループのうちの当該農作物に対応するグループのサンプルについての測定値を参照して当該農作物の旨味等の値を予測するので、評価手段は、かかる予測値に基づいて評価値を作成することができる。したがって、サンプルをグループ分けせずに、サンプル全体のデータに基づいて得られる予測値に基づいて評価値を付与する場合よりも、より高い精度で評価値を付与することができる。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
第７発明の農作物判定システムは、第１〜第６のいずれかの発明において、
前記評価手段により評価された農作物に関する情報を記録する広域ネットワーク上のデータベースと、
前記評価手段により評価された農作物の出荷物に付され、前記データベースにおける該農作物に関する情報に関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体を作成するコード記録媒体作成手段と、
前記出荷物の販売場所において、該出荷物に付された前記コード記録媒体に記録された情報を読み取る読取手段と、
前記販売場所において、前記読取手段により読み取られたコードに基づいて対応する農作物に関する情報を前記データベースから取得して提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
第７発明によれば、農作物の評価時には、評価手段により評価された農作物に関する情報がデータベースに記録される。該農作物の出荷時には、該データベース内の該農作物に関する情報に関連付けられたコードが記録されたコード記録媒体が作成され、該農作物の出荷物に付される。