(57)【要約】【課題】分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度を高めることができる食品分析装置を提供する。【解決手段】食品分析装置は、栄養情報が既知である複数の試料の吸光度を、試料の状態、温度、光量、重さ、色のうち少なくとも一つの情報を含む特徴情報に関連付けて分類している。また、分類された試料の吸光度と試料の栄養情報との相関関係を示す推定モデルを含む複数の推定モデルを記憶部３０に記憶している。そして、対象物の特徴情報に対応する推定モデルを記憶部３０に記憶された複数の推定モデルのうちから選択する。さらに、その選択した推定モデルに対して対象物の吸光度を適用することにより、対象物の栄養情報を分析部３１を通じて分析する。【選択図】図３
2015215273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
食品の栄養情報を分析する食品分析装置であって、
近赤外領域の波長を含む光を前記食品に照射する照射部と、
前記照射部から照射された光のうち、前記食品を透過した光、又は、前記食品から反射した光を受光する受光部と、
栄養情報が既知である複数の試料に対して前記照射部から光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される試料の吸光度を、前記試料の状態、温度、光量、重さ、色のうち少なくとも一つの情報を含む特徴情報に関連付けて分類した上で、分類された前記試料の吸光度と前記試料の栄養情報との相関関係を示す相関モデルを含む複数の相関モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記食品の特徴情報に対応する相関モデルを前記モデル記憶部に記憶された前記複数の相関モデルのうちから選択し、その選択した相関モデルに対し、前記食品に光を照射したときの前記受光部の前記受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を適用することにより、前記食品の栄養情報を分析する分析部と
を備えることを特徴とする食品分析装置。
【請求項２】
前記分析部は、前記照射部から前記食品に光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を第１相関モデルに適用したときの前記食品の栄養情報の分析結果に基づき、前記食品の吸光度の適用対象を前記第１相関モデルから第２相関モデルに変更するか否かを判定する請求項１に記載の食品分析装置。
【請求項３】
前記モデル記憶部は、前記複数の試料に対して前記照射部から光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される前記試料の吸光度を、前記試料の栄養情報が所定の範囲内にあるか否かに基づき分類した上で、前記所定の範囲内にあると分類された前記試料の吸光度と前記試料の栄養情報との相関関係を示す相関モデルを前記第２相関モデルとして記憶し、
前記分析部は、前記照射部から前記食品に光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を前記第１相関モデルに適用したときの前記食品の栄養情報の分析結果が前記所定の範囲内にあるときには、前記食品の吸光度の適用対象を前記第１相関モデルから前記第２相関モデルに変更する請求項２に記載の食品分析装置。
【請求項４】
前記第１相関モデルは、前記複数の相関モデルを規定している試料の全体の吸光度と試料の栄養情報との相関関係を示し、
前記第２相関モデルは、前記複数の相関モデルを規定している試料の一部の吸光度と試料の栄養情報との相関関係を示す請求項２又は請求項３に記載の食品分析装置。
【請求項５】
前記受光部は、前記食品の分析部位を透過した光、又は、前記食品の分析部位から反射した光を受光する受光素子を複数有し、
前記分析部は、前記食品の分析部位の特徴情報に対応する相関モデルを前記モデル記憶部に記憶された前記複数の相関モデルのうちから選択し、その選択した相関モデルに対し、前記食品の分析部位に対応する前記受光素子の受光量に基づき算出される前記食品の分析部位の吸光度を適用することにより、前記食品の分析部位の栄養情報を分析する請求項１〜請求項４のうち何れか一項に記載の食品分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食品の栄養情報を分析する食品分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、分析の対象となる食品のカロリーや成分量等の栄養情報を非破壊的に算出する食品分析装置が提案されている。こうした食品分析装置の一例として、例えば特許文献１に記載の装置では、カロリーが既知である多種類の試料に近赤外光を照射したときの試料の吸光度に対して重回帰分析を行う。その結果、試料におけるカロリーと吸光度との相関関係を示す回帰式が作成される。そして、分析の対象となる食品に同一の条件で近赤外光を照射したときの食品の吸光度を回帰式に代入して食品のカロリーを算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１２２４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記文献に記載の装置では、分析の対象となる食品の状態と回帰式の元となる試料の状態とが大きく乖離する場合には、分析の対象となる食品及び試料の双方におけるカロリーと吸光度との相関関係も同様に大きく乖離する。そのため、分析の対象となる食品の吸光度を回帰式に代入したとしても食品のカロリーを正確に算出できないという問題があった。なお、理論上はどのカロリーの範囲でも適用可能であるはずだが、現実には誤差を含み、その影響で精度が低下する。特にカロリーの場合では、カロリーが少ないサンプルの成分やカロリーが多いサンプルの成分では偏った成分構成になりがちである。そのため、一般の成分構成ではカロリーが少なかったサンプルの成分の吸光が多くなり、一般のときは小さかった誤差によるズレが大きく寄与することになってくる。例えばカロリーの多いサンプルであれば脂質が主要になり、他の成分に含まれる誤差は使わず脂質の推定に特化した式を用いたほうが精度が高くなる。また、野菜などであれば逆に脂質の寄与がないため、脂質での波長の誤差の影響が少なくなる式を用いたほうが精度が高くなる。
【０００５】
なお、こうした問題は、試料におけるカロリー以外の栄養情報と吸光度との相関関係を示す回帰式を予め作成した上で、分析の対象となる食品の吸光度をこの回帰式に代入して食品のカロリー以外の栄養情報を算出する場合にも同様に生じる。
【０００６】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度を高めることができる食品分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本食品分析装置の独立した一形態は、食品の栄養情報を分析する食品分析装置であって、近赤外領域の波長を含む光を前記食品に照射する照射部と、前記照射部から照射された光のうち、前記食品を透過した光、又は、前記食品から反射した光を受光する受光部と、栄養情報が既知である複数の試料に対して前記照射部から光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される試料の吸光度を、前記試料の状態、温度、光量、重さ、色のうち少なくとも一つの情報を含む特徴情報に関連付けて分類した上で、分類された前記試料の吸光度と前記試料の栄養情報との相関関係を示す相関モデルを含む複数の相関モデルを記憶するモデル記憶部と、前記食品の特徴情報に対応する相関モデルを前記モデル記憶部に記憶された前記複数の相関モデルのうちから選択し、その選択した相関モデルに対し、前記食品に光を照射したときの前記受光部の前記受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を適用することにより、前記食品の栄養情報を分析する分析部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本食品分析装置は、分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態の食品分析装置の全体構造を示す模式図。
【図２】第１実施形態の受光部の構成を示す模式図。
【図３】第１実施形態の分析ユニットの制御構成を示すブロック図。
【図４】第１実施形態における試料と推定モデルとの対応関係を示す模式図。
【図５】第８実施形態における試料のたんぱく質の組成比率の分布と推定モデルとの対応関係を示す模式図。
【図６】第１実施形態の変形例における受光センサーの各受光素子とその受光量の適用対象となる推定モデルとの対応関係を示す模式図。
【図７】各実施形態の変形例の受光部の構成を示す模式図。
【図８】各実施形態の変形例の食品分析装置の全体構造を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本食品分析装置が取り得る形態の一例）
［１］本食品分析装置の独立した一形態によれば、食品の栄養情報を分析する食品分析装置であって、近赤外領域の波長を含む光を前記食品に照射する照射部と、前記照射部から照射された光のうち、前記食品を透過した光、又は、前記食品から反射した光を受光する受光部と、栄養情報が既知である複数の試料に対して前記照射部から光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される試料の吸光度を、前記試料の状態、温度、光量、重さ、色のうち少なくとも一つの情報を含む特徴情報に関連付けて分類した上で、分類された前記試料の吸光度と前記試料の栄養情報との相関関係を示す相関モデルを含む複数の相関モデルを記憶するモデル記憶部と、前記食品の特徴情報に対応する相関モデルを前記モデル記憶部に記憶された前記複数の相関モデルのうちから選択し、その選択した相関モデルに対し、前記食品に光を照射したときの前記受光部の前記受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を適用することにより、前記食品の栄養情報を分析する分析部とを備える。
【００１１】
本食品分析装置によれば、分析の対象となる食品の特徴情報に対応する相関モデルがモデル記憶部に記憶された複数の相関モデルのうちから選択される。そして、選択された相関モデルを用いて食品の栄養情報が分析される。そのため、分析の対象となる食品の特徴情報に依らずに相関モデルを一律に適用して食品の栄養情報を分析する場合と比較して、分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度を高めることができる。
【００１２】
［２］前記食品分析装置に従属する一形態によれば、前記分析部は、前記照射部から前記食品に光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を第１相関モデルに適用したときの前記食品の栄養情報の分析結果に基づき、前記食品の吸光度の適用対象を前記第１相関モデルから第２相関モデルに変更するか否かを判定する。
【００１３】
本食品分析装置によれば、分析の対象となる食品の栄養情報の分析結果に基づき、必要に応じて相関モデルがより適切に選択され直された上で食品の栄養情報が再び分析される。そのため、分析の対象となる食品の測定精度を更に高めることができる。
【００１４】
［３］前記食品分析装置に従属する一形態によれば、前記モデル記憶部は、前記複数の試料に対して前記照射部から光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される前記試料の吸光度を、前記試料の栄養情報が所定の範囲内にあるか否かに基づき分類した上で、前記所定の範囲内にあると分類された前記試料の吸光度と前記試料の栄養情報との相関関係を示す相関モデルを前記第２相関モデルとして記憶し、前記分析部は、前記照射部から前記食品に光を照射したときの前記受光部の受光量に基づき算出される前記食品の吸光度を前記第１相関モデルに適用したときの前記食品の栄養情報の分析結果が前記所定の範囲内にあるときには、前記食品の吸光度の適用対象を前記第１相関モデルから前記第２相関モデルに変更する。
【００１５】
本食品分析装置によれば、分析の対象となる食品の栄養情報の分析結果が所定の範囲内にあるときには、複数の試料のうち栄養情報が同範囲内にある試料に対応する相関モデルを用いて食品の栄養情報が分析される。すなわち、分析の対象となる食品の吸光度を第１相関モデルに適用したときに、分析結果が所定の範囲内にある場合には、相関モデルがより適切に選択され直された上で食品の栄養情報が再び分析される。そのため、分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度を更に高めることができる。
【００１６】
［４］前記食品分析装置に従属する一形態によれば、前記第１相関モデルは、前記複数の相関モデルを規定している試料の全体の吸光度と試料の栄養情報との相関関係を示し、前記第２相関モデルは、前記複数の相関モデルを規定している試料の一部の吸光度と試料の栄養情報との相関関係を示す。
【００１７】
本食品分析装置によれば、まず、試料の全体に対応する汎用性の高い相関モデルを用いて分析の対象となる食品の栄養情報が分析される。そして、その分析結果に基づき、必要に応じて分析の対象となる食品の特徴情報に関連付けて分類された試料に対応する相関モデルに選択され直された上で食品の栄養情報が再び分析される。すなわち、汎用性の高い相関モデルを用いたときに、その分析結果に応じて、相関モデルを変更することなく食品の栄養情報が分析されたり、相関モデルがより適切に選択直された上で食品の栄養情報が再び分析されたりする。そのため、分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度の信頼性を維持しつつ、分析処理のスループットを高めることができる。
【００１８】
［５］前記食品分析装置に従属する一形態によれば、前記受光部は、前記食品の分析部位を透過した光、又は、前記食品の分析部位から反射した光を受光する受光素子を複数有し、前記分析部は、前記食品の分析部位の特徴情報に対応する相関モデルを前記モデル記憶部に記憶された前記複数の相関モデルのうちから選択し、その選択した相関モデルに対し、前記食品の分析部位に対応する前記受光素子の受光量に基づき算出される前記食品の分析部位の吸光度を適用することにより、前記食品の分析部位の栄養情報を分析する。
【００１９】
本食品分析装置によれば、分析の対象となる食品の全体に対して同一の相関モデルを一律に適用する場合と比較して、分析の対象となる食品の各分析部位の特徴情報により一層適した相関モデルを用いて食品の分析部位の栄養情報が分析される。そのため、分析の対象となる食品の栄養情報の測定精度を更に高めることができる。
【００２０】
（第１実施形態）
以下、食品分析装置の第１実施形態について図面を参照して説明する。
図１に示すように、食品分析装置は、測定ユニット１０と分析ユニット１１とを備えている。測定ユニット１０及び分析ユニット１１は、接続ケーブルＬを介して電気的に接続されている。
【００２１】
測定ユニット１０は、図示しない扉を閉じることにより内部を遮光可能な筐体１２を有している。筐体１２には、テーブル１３と、発光部１４と、受光部１５とが収容されている。テーブル１３には、分析の対象となる食品である対象物Ｓが載置される。発光部１４は、少なくとも７００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外領域の波長を含む光を対象物Ｓの全体に照射する照射部として機能する。この場合、発光部１４は、近赤外領域の波長を含む光を対象物Ｓに対して部分的に照射してもよい。なお、発光部１４としては、例えばハロゲンランプ、発光ダイオード、レーザ等が用いられる。また、発光部１４に代えて、例えば筐体１２の内外を連通するスリットを形成し、このスリットを、筐体１２の外部から対象物Ｓに太陽光を導いて照射する照射部として機能させてもよい。この場合、近赤外領域の波長の光を選択的に透過するフィルターを筐体１２のスリットに設けてもよい。また、このようなフィルタを設けることなく、近赤外領域以外の波長を含む太陽光を対象物Ｓに直接導いてもよい。
【００２２】
図２に示すように、受光部１５は、集光部２０と、分光部２１と、受光センサー２２とを有している。集光部２０は、集光レンズ２３と、反射部２４とを有している。集光レンズ２３は、対象物Ｓから反射した光を集光する。反射部２４は、集光レンズ２３が集光した光を分光部２１に導く。
【００２３】
分光部２１は、第１分光部２１Ａと、第２分光部２１Ｂと、第３分光部２１Ｃとを有している。各分光部２１Ａ〜２１Ｃとしては、特定波長の光のみを反射し、他の波長の光を透過する回折格子方式の分光器が用いられる。なお、各分光部２１Ａ〜２１Ｃとして、干渉フィルタ方式の分光器を用いてもよい。また、これらの分光部２１Ａ〜２１Ｃが選択的に反射する光の特定波長は互いに異なる。これらの特定波長は、栄養情報の一種となる成分量が既知である複数の試料の吸光度に基づいて実験等により決定される。具体的には、これらの特定波長は、複数の試料における特定の成分の成分量と吸光度との関係から、試料における特定の成分の成分量を反映した波長として決定される。
【００２４】
そして、本実施形態では、第１分光部２１Ａは、試料におけるたんぱく質の成分量を反映した波長である９１０ｎｍ前後の波長の光を選択的に反射する。また、第２分光部２１Ｂは、試料における脂質の成分量を反映した波長である９３０ｎｍ前後の波長の光を選択的に反射する。また、第３分光部２１Ｃは、試料における炭水化物の成分量を反映した波長である９８０ｎｍ前後の波長の光を選択的に反射する。
【００２５】
受光センサー２２は、いわゆるイメージセンサーであって、その受光面には複数の受光素子２２Ａが格子状に配置されている。受光素子２２Ａの材質としては、近赤外領域における幅広い波長の光に対して感度を持つシリコン、インジウム・ガリウム・ヒ素等が用いられる。なお、受光素子２２Ａの材質として、試料における上記の各成分の成分量を反映した特定波長の光に対して選択的な感度を持つ材質を用いてもよい。
【００２６】
次に、分析ユニット１１の構成について説明する。
図３に示すように、分析ユニット１１は、記憶部３０と、分析部３１と、表示部３２とを有している。
【００２７】
記憶部３０は、複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときの受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度と、試料の成分量との相関関係を示す推定モデル（相関モデル）を格納している。この場合、複数の試料の成分量は、従来からの別の分析方法によって予め精度よく求められている。そして、試料の成分量及び吸光度に対し、例えば線形重回帰分析やＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰分析等の統計的手法が適用されることにより、これらの相関関係を示す推定モデルが予め算出されている。例えば、推定モデルは、下記の式（１）のように、複数の波長の光に対する試料の吸光度を用いた一般的な多項式によって表現される。
【００２８】
Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１・ｆ１（λ１）＋Ｋ２・ｆ２（λ２）＋・・・＋Ｋｎ・ｆｎ（λｎ）…（１）
［Ｙ：推定モデル、ｆｍ（λｍ）（ｍ＝１，２，…ｎ）：波長λｍの光に対する試料の吸光度、Ｋｍ（ｍ＝０，１，２，…ｎ）：比例定数］
なお、図４に示すように、本実施形態では、成分量が予め求められたＸ個の試料Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，…，ＣＸの全体の群Ｇ１について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルＡ１が予め算出されている。また、これらのＸ個の試料Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，…，ＣＸのうち、凍った状態にあると分類された試料Ｃ１，Ｃ３，…の群Ｇ２について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルＡ２が予め算出されている。また、これらのＸ個の試料Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，…，ＣＸのうち、凍っていない状態にあると分類された試料Ｃ２，Ｃ４，…の群Ｇ３について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルＡ３が予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料が凍った状態にあるか否かという試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群Ｇ２，Ｇ３の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルＡ２及び第２専用モデルＡ３が予め算出されている。
【００２９】
分析部３１は、対象物Ｓに対して発光部１４から光を照射したときの受光センサー２２の受光量に基づき算出される対象物Ｓの吸光度を、記憶部３０に格納された推定モデルに適用することにより、対象物Ｓの成分量を分析する。なお、本実施形態では、分析部３１は、受光センサー２２の全ての受光素子２２Ａの受光量に基づき算出される対象物Ｓの分析部位ごとの吸光度を、共通の推定モデルに対して一律に適用する。また、分析部３１は、対象物Ｓの成分量の分析結果を表示部３２に出力して表示させる。
【００３０】
具体的には、分析部３１は、対象物Ｓが凍った状態にあるときには、記憶部３０から第１専用モデルＡ２を読み出す。そして、対象物Ｓの吸光度を第１専用モデルＡ２に適用することにより、対象物Ｓの成分量を分析する。一方、分析部３１は、対象物Ｓが凍っていない状態にあるときには、記憶部３０から第２専用モデルＡ３を読み出す。そして、対象物Ｓの吸光度を第２専用モデルＡ３に適用することにより、対象物Ｓの成分量を分析する。
【００３１】
次に、本実施形態の食品分析装置の作用について説明する。
さて、汎用モデルＡ１は、成分量が予め求められた試料の全体について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示しており、多数の試料を対象としている点で汎用性の高いモデルである。ただし、汎用モデルＡ１を規定している試料のうち、凍った試料と凍っていない試料とでは試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。すなわち、試料の状態に応じて、試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００３２】
そのため、凍った状態にある対象物Ｓの吸光度を汎用モデルＡ１に適用して対象物Ｓの成分量を求めると、汎用モデルＡ１を規定する試料には凍っていない状態にある試料も混在することから、その分析結果には誤差が生じやすい。また同様に、凍っていない状態にある対象物Ｓの吸光度を汎用モデルＡ１に適用して対象物Ｓの成分量を求めると、汎用モデルＡ１を規定する試料には凍った状態にある試料も混在することから、その分析結果には誤差が生じやすい。
【００３３】
この点、本実施形態では、凍った状態にある対象物Ｓを分析対象とするときには、凍った状態にある試料に基づき規定された第１専用モデルＡ２を用いて対象物Ｓの成分量を分析する。一方、凍っていない状態にある対象物Ｓを分析対象とするときには、凍っていない状態にある試料に基づき規定された第２専用モデルＡ３を用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物Ｓが凍った状態にあるか否かに関わらず汎用モデルＡ１を一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００３４】
本実施形態の食品分析装置は以下の効果を奏する。
（１）対象物Ｓの状態に対応する推定モデルが記憶部３０に記憶された複数の推定モデルのうちから選択される。そして、選択された推定モデルを用いて対象物Ｓの成分量が分析される。そのため、対象物Ｓの状態に依らずに推定モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、対象物Ｓの成分量の測定精度を高めることができる。
【００３５】
（第２実施形態）
次に、食品分析装置の第２実施形態について図面を参照して説明する。なお、第２実施形態は、対象物の温度に応じて対象物の成分量の分析に用いられる推定モデルが変更される点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００３６】
本実施形態では、成分量が予め求められた試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、例えば温度が０℃以上であると分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、温度が０℃未満であると分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルが予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料の温度が０℃以上であるか否かという試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデル及び第２専用モデルが予め算出されている。なお、試料の温度は、例えば、放射温度計や接触型の温度計を用いて測定される。
【００３７】
ここで、汎用モデルを規定している試料のうち、温度が０℃以上である試料と温度が０℃未満である試料とでは試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。すなわち、試料の温度に応じて、試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００３８】
そのため、温度が０℃以上である対象物Ｓの吸光度を汎用モデルに適用して対象物Ｓの成分量を求めると、汎用モデルを規定する試料には温度が０℃未満である試料も混在することから、その分析結果には誤差が生じやすい。また同様に、温度が０℃未満である対象物Ｓの吸光度を汎用モデルに適用して対象物Ｓの成分量を求めると、汎用モデルを規定する試料には温度が０℃以上である試料も混在することから、その分析結果には誤差が生じやすい。
【００３９】
この点、本実施形態では、温度が０℃以上である対象物Ｓを分析対象とするときには、温度が０℃以上である試料に基づき規定された第１専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。一方、温度が０℃未満である対象物Ｓを分析対象とするときには、温度が０℃未満である試料に基づき規定された第２専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物Ｓの温度が０℃以上であるか否かに関わらず汎用モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００４０】
第２実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）と同様の効果を奏する。
（第３実施形態）
次に、食品分析装置の第３実施形態について図面を参照して説明する。なお、第３実施形態は、対象物の水分量に応じて対象物の成分量の分析に用いられる推定モデルが変更される点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００４１】
本実施形態では、成分量が予め求められた試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、例えば水分量を通常よりも多く含むと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、通常の水分量を含むと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、水分量を通常よりも少なく含むと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第３専用モデルが予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料の水分量が通常であるか否かという試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデル、第２専用モデル及び第３専用モデルが予め算出されている。なお、試料の水分量は、例えば、試料における近赤外領域の波長の吸光量や、試料の導電率に基づき測定される。
【００４２】
ここで、水は、９６０ｎｍや１５００ｎｍを中心に幅広い波長における吸収スペクトルを持つ。そのため、汎用モデルを規定している試料のうち、水分量が通常である試料と水分量が通常でない試料とでは試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。すなわち、試料の水分量に応じて、試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００４３】
この点、本実施形態では、水分量が通常よりも多い対象物Ｓを分析対象とするときには、水分量が通常よりも多い試料に基づき規定された第１専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、水分量が通常である対象物Ｓを分析対象とするときには、水分量が通常である試料に基づき規定された第２専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、水分量が通常よりも少ない対象物Ｓを分析対象とするときには、水分量が通常よりも少ない試料に基づき規定された第３専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物Ｓの水分量が通常であるか否かに関わらず汎用モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００４４】
第３実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）と同様の効果を奏する。
（第４実施形態）
次に、食品分析装置の第４実施形態について図面を参照して説明する。なお、第４実施形態は、対象物の光量に応じて対象物の成分量の分析に用いられる推定モデルが変更される点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００４５】
本実施形態では、成分量が予め求められた試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、例えば光量が高いと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、光量が低いと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルが予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料の光量が高いか否かという試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデル及び第２専用モデルが予め算出されている。なお、試料の光量は、例えば、近赤外領域や可視光領域の波長の光に対する試料の吸光度を用いて測定される。また、試料の光量は、波長全域の光に対する試料の吸光度を用いて測定されてもよい。また、試料の光量は、試料を撮像した画像に画像解析処理を行うことで算出される試料の色合いに基づき測定されてもよい。
【００４６】
ここで、試料の密度・大きさ・色などによって受光センサー２２に入る光量が異なる。例えば、試料が白色である場合や結晶状態が密である場合には、試料の反射率が高くなり、受光センサー２２に入る光量が極端に多くなる。そのため、汎用モデルを規定している試料のうち、光量が通常である試料と光量が通常ではない試料とでは試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。すなわち、試料の光量に応じて、試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００４７】
この点、本実施形態では、光量が高い対象物Ｓを分析対象とするときには、光量が高い試料に基づき規定された第１専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、光量が低い対象物Ｓを分析対象とするときには、光量が低い試料に基づき規定された第２専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物の光量が通常であるか否かに関わらず汎用モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００４８】
第４実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）と同様の効果を奏する。
（第５実施形態）
次に、食品分析装置の第５実施形態について図面を参照して説明する。なお、第５実施形態は、対象物のサイズに応じて対象物の成分量の分析に用いられる推定モデルが変更される点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００４９】
本実施形態では、成分量が予め求められた試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、例えばサイズが通常よりも大きいと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、サイズが通常であると分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、サイズが通常よりも小さいと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第３専用モデルが予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料のサイズが通常であるか否かという試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデル、第２専用モデル及び第３専用モデルが予め算出されている。
【００５０】
なお、試料のサイズは、例えば、試料の上方に設けられる距離センサーを用いて試料の高さや幅を測定することにより求められる。また、試料のサイズは、試料の上方に昇降可能に設けられる感圧センサーを用いて試料の高さを測定することにより求めてもよい。また、試料のサイズは、テーブル１３の上面に設けられる感圧センサーを用いて試料の底面の面積を測定することにより求めてもよい。また、試料のサイズは、試料を撮像した画像に画像解析処理を行うことで抽出される試料の輪郭に基づき求めてもよい。また、試料のサイズは、受光センサー２２の受光面が試料からの反射光として近赤外領域の波長の光を検出した面積を測定することにより求めてもよい。
【００５１】
ここで、試料のサイズが通常でない場合には、試料の全重量に占める試料の成分量の比率も変化する。そのため、推定モデルを規定する試料の吸光度の値の誤差が試料の成分量の値に及ぼす影響の大きさも変化する。その結果、汎用モデルを規定している試料のうち、サイズが通常である試料とサイズが通常ではない試料とでは試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。すなわち、試料のサイズに応じて、試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００５２】
この点、本実施形態では、サイズが通常よりも大きい対象物Ｓを分析対象とするときには、サイズが通常よりも大きい試料に基づき規定された第１専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、サイズが通常である対象物Ｓを分析対象とするときには、サイズが通常である試料に基づき規定された第２専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、サイズが通常よりも小さい対象物Ｓを分析対象とするときには、サイズが通常よりも小さい試料に基づき規定された第３専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物のサイズが通常であるか否かに関わらず汎用モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００５３】
第５実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）と同様の効果を奏する。
（第６実施形態）
次に、食品分析装置の第６実施形態について図面を参照して説明する。なお、第６実施形態は、対象物の重量に応じて対象物の成分量の分析に用いられる推定モデルが変更される点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００５４】
本実施形態では、成分量が予め求められた試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、例えば重量が通常よりも重いと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、重量が通常であると分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、重量が通常よりも軽いと分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第３専用モデルが予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料の重量が通常であるか否かという試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデル、第２専用モデル及び第３専用モデルが予め算出されている。なお、試料の重量は、例えば、テーブル１３に設けられる歪みゲージや圧電素子を用いて測定される。
【００５５】
ここで、例えば、試料がミリグラム単位の微量物である場合や、試料がキログラム単位の工業的用途のものである場合等のように、試料の重量が通常でない場合には、試料の全重量に占める試料の成分量の比率も変化する。そのため、推定モデルを規定する試料の吸光度の値の誤差が試料の成分量の値に及ぼす影響の大きさも変化する。その結果、汎用モデルを規定している試料のうち、重量が通常である試料と重量が通常ではない試料とでは試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。すなわち、試料の重量に応じて、試料の吸光度と成分量の相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００５６】
この点、本実施形態では、重量が通常よりも重い対象物Ｓを分析対象とするときには、重量が通常よりも重い試料に基づき規定された第１専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、重量が通常である対象物Ｓを分析対象とするときには、重量が通常である試料に基づき規定された第２専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、重量が通常よりも軽い対象物Ｓを分析対象とするときには、重量が通常よりも軽い試料に基づき規定された第３専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物の重量が通常であるか否かに関わらず汎用モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００５７】
第６実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）と同様の効果を奏する。
（第７実施形態）
次に、食品分析装置の第７実施形態について図面を参照して説明する。なお、第７実施形態は、対象物の色に応じて対象物の成分量の分析に用いられる推定モデルが変更される点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００５８】
本実施形態では、成分量が予め求められた試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、例えば黒色の試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデルが予め算出されている。また、これらの試料のうち、緑色の試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第２専用モデルが予め算出されている。すなわち、本実施形態では、成分量が既知である複数の試料に対して発光部１４から光を照射したときに、受光センサー２２の受光量に基づき算出される試料の吸光度が、試料の色という試料の特徴情報に関連付けて分類されている。そして、分類された各々の試料の群の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして第１専用モデル及び第２専用モデルが予め算出されている。なお、試料の色は、例えば、受光センサー２２としてカラーイメージセンサーを採用し、この受光センサー２２の検出結果に基づき測定される。
【００５９】
ここで、試料の色が黒色である場合には、可視光領域、及び、近赤外領域を含めた波長全域において試料の吸光度が高くなる傾向にある。そのため、試料の色が黒色であるか否かに応じて、試料の吸光度と成分量との相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００６０】
また、試料の色が緑色である場合には、試料の種類がたんぱく質を多く含まない野菜類である可能性が高い。そのため、試料の色が緑色であるか否かに応じて、試料の吸光度と成分量との相関関係は大きく乖離する傾向にある。
【００６１】
この点、本実施形態では、黒色の対象物Ｓを分析対象とするときには、黒色の試料に基づき規定された第１専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。また、緑色の対象物Ｓを分析対象とするときには、緑色の試料に基づき規定された第２専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析する。そのため、対象物の色に関わらず汎用モデルを一律に適用して対象物Ｓの成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００６２】
第７実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）と同様の効果を奏する。
（第８実施形態）
次に、食品分析装置の第８実施形態について図面を参照して説明する。なお、第８実施形態は、対象物の吸光度を汎用モデルに適用したときの対象物の成分量の分析結果に基づき、対象物の吸光度の適用対象を汎用モデルから専用モデルに変更するか否かを判定する点が第１実施形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第１実施形態と相違する構成について主に説明し、第１実施形態と同一又は相当する構成については重複する説明を省略する。
【００６３】
図５は、試料の全体の群についてのたんぱく質の組成比率の分布を示している。この分布は、正規分布に近い形となっている。また、本実施形態では、試料の全体の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして汎用モデルＡ４が予め算出されている。また、試料の全体のうち、たんぱく質の組成比率が閾値Ｘｒ以上であると分類された試料の群について、試料の吸光度と試料のたんぱく質の成分量との相関関係を示す推定モデルとして専用モデルＡ５が予め算出されている。
【００６４】
そして、分析部３１は、まず対象物Ｓの吸光度を汎用モデルＡ４に適用することにより、対象物Ｓのたんぱく質の成分量を分析する。続いて、対象物Ｓのたんぱく質の組成比率が閾値Ｘｒ以上であるか否かを判定する。その結果、対象物Ｓのたんぱく質の組成比率が閾値Ｘｒ以上であるときには、対象物Ｓの吸光度を専用モデルＡ５に適用することにより、対象物Ｓのたんぱく質の成分量を再び分析する。一方、対象物Ｓのたんぱく質の組成比率が閾値Ｘｒ未満であるときには、対象物Ｓのたんぱく質の成分量を再び分析しない。
【００６５】
ここで、試料の全体の群には、たんぱく質の組成比率が極端に低い試料も含まれている。そして、このような試料では、推定モデルに入力される試料の吸光度の値の誤差がたんぱく質の成分量の分析値に及ぼす影響が比較的大きくなりやすい。そのため、本実施形態では、対象物Ｓのたんぱく質の組成比率が閾値Ｘｒ以上であるときには、たんぱく質の組成比率が小さく偏っている試料を除外した上で専用モデルＡ５を生成し、この専用モデルＡ５を用いて対象物Ｓのたんぱく質の成分量を分析する。その結果、対象物Ｓのたんぱく質の組成比率に関わらず汎用モデルＡ４を一律に適用して対象物Ｓのたんぱく質の成分量を分析する場合と比較して、その分析結果に誤差が生じることが抑えられる。
【００６６】
第８実施形態の食品分析装置は、上記第１実施形態の効果（１）に加え、以下に示す効果を奏する。
（２）対象物Ｓのたんぱく質の成分量の分析結果に基づき、必要に応じて相関モデルがより適切に選択され直された上で対象物のたんぱく質の成分量が再び分析される。そのため、対象物Ｓのたんぱく質の成分量の測定精度を更に高めることができる。
【００６７】
（３）対象物Ｓのたんぱく質の組成比率の分析結果が閾値Ｘｒ以上にあるときには、複数の試料のうちたんぱく質の組成比率が閾値Ｘｒ以上となる試料に対応する専用モデルＡ５を用いて対象物Ｓのたんぱく質の成分量が分析される。すなわち、対象物Ｓの吸光度を汎用モデルＡ４に適用したときに、分析結果が所定の範囲内にある場合には、推定モデルがより適切に選択され直された上で対象物Ｓのたんぱく質の成分量が再び分析される。そのため、対象物Ｓのたんぱく質の成分量の測定精度を更に高めることができる。
【００６８】
（４）まず、試料の全体に対応する汎用性の高い汎用モデルＡ４を用いて対象物Ｓのたんぱく質の成分量が分析される。そして、その分析結果に基づき、必要に応じて対象物Ｓのたんぱく質の組成比率に対応する専用モデルＡ５に選択され直された上で対象物Ｓのたんぱく質の成分量が再び分析される。すなわち、汎用モデルＡ４を用いたときの分析結果に応じて、推定モデルを変更することなく対象物Ｓのたんぱく質の成分量が分析されたり、推定モデルがより適切に選択直された上で対象物Ｓのたんぱく質の成分量が再び分析されたりする。そのため、対象物Ｓのたんぱく質の成分量の測定精度の信頼性を維持しつつ、分析処理のスループットを高めることができる。
【００６９】
（その他の実施形態）
本食品分析装置は、上記実施形態以外の実施形態を含む。以下、本食品分析装置のその他の実施形態としての上記実施形態の変形例を示す。
【００７０】
・上記第２実施形態において、第１専用モデル及び第２専用モデルは、下記の式（２）のように、複数の波長の光に対する試料の吸光度を用いた多項式によって一般化して表現してもよい。
【００７１】
Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１・ｆ１（λ１、Ｔ）＋Ｋ２・ｆ２（λ２、Ｔ）＋・・・＋Ｋｎ・ｆｎ（λｎ、Ｔ）…（２）
［Ｙ：推定モデル、ｆｍ（λｍ、Ｔ）（ｍ＝１，２，…ｎ）：試料の温度がＴであるときの波長λｍの光に対する試料の吸光度、Ｋｍ（ｍ＝０，１，２，…ｎ）：比例定数］
また、第１専用モデル及び第２専用モデルは、下記の式（３）のように、複数の波長の光に対する試料の吸光度を用いた多項式に対して特殊関数ｇ（Ｔ），ｈ（Ｔ）を組み合わせることにより一般化して表現してもよい。
【００７２】
Ｙ＝Ｋ０＋ｇ（Ｔ）・Ｋ１・ｆ１（λ１）＋ｈ（Ｔ）・Ｋ２・ｆ２（λ２）＋・・・＋Ｋｎ・ｆｎ（λｎ）…（３）
［Ｙ：推定モデル、ｆｍ（λｍ）（ｍ＝１，２，…ｎ）：波長λｍの光に対する試料の吸光度、ｇ（Ｔ）：Ｔ≧０℃のときは「１」且つＴ＜０℃のときは「０」、ｈ（Ｔ）：Ｔ≧０℃のときは「０」且つＴ＜０℃のときは「１」、Ｋｍ（ｍ＝０，１，２，…ｎ）：比例定数］
・上記第７実施形態において、汎用モデルを規定する試料を、野菜・肉・魚等の食品の種類ごとに分類し、分類した試料の各群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして専用モデルを予め算出してもよい。
【００７３】
この場合、例えば、緑色の対象物Ｓを分析対象とするときには、野菜の試料の群に対応する専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量が分析される。また、赤色の対象物Ｓを分析対象とするときには、肉の試料の群に対応する専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量が分析される。また、青色の対象物Ｓを分析対象とするときには、魚の試料の群に対応する専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量が分析される。また、ユーザが郡の種類を設定してもよいし、タンパク質などの主な栄養成分以外のそれぞれの群に特徴のある成分（例えば野菜なら食物繊維など）の波長を統計的に求めておき、その波長の有無や吸光量を用いて判別しても良い。
【００７４】
・一般に、近赤外領域の波長の光に対する試料の反射率と試料の色の濃さとの間には相関がある。そのため、試料の色の濃さに応じて、試料の吸光度と成分量との相関関係は大きく変化する傾向にある。
【００７５】
そこで、上記第７実施形態において、汎用モデルを規定する試料を、試料の色の濃さに応じて分類し、分類した試料の各群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして専用モデルを予め算出してもよい。
【００７６】
この場合、色の濃い対象物Ｓを分析対象とするときには、色の濃い試料の群に対応する専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析することが好ましい。また、色の薄い対象物Ｓを分析対象とするときには、色の薄い試料の群に対応する専用モデルを用いて対象物Ｓの成分量を分析することが好ましい。
【００７７】
・上記第８実施形態において、対象物Ｓの脂質や炭水化物の組成比率が閾値以上であるか否かに応じて、対象物Ｓの吸光度の適用対象となる推定モデルを変更してもよい。
・上記各実施形態において、対象物Ｓの分析部位の特徴情報に対応する専用モデルを記憶部３０に記憶された複数の専用モデルのうちから選択してもよい。そして、その選択した専用モデルに対し、対象物Ｓの分析部位に対応する受光素子２２Ａの受光量に基づき算出される対象物Ｓの分析部位の吸光度を適用してもよい。
【００７８】
例えば、上記第１実施形態において、図６に示すように、対象物として二匹の魚Ｓ１，Ｓ２がテーブル１３に載置されているとする。そして、一方の魚Ｓ１が凍った状態にあって、他方の魚Ｓ２が凍っていない状態にあるものとする。
【００７９】
この場合、受光素子２２Ａの受光量に基づき、凍った状態にある魚Ｓ１の吸光度が算出される。そして、算出された魚Ｓ１の吸光度を、凍った状態にある試料に基づき規定された第１専用モデルＡ２に適用することにより、魚Ｓ１の成分量が分析される。一方、受光素子２２Ａの受光量に基づき、凍っていない状態にある魚Ｓ２の吸光度が算出される。そして、算出された魚Ｓ２の吸光度を、凍っていない状態にある試料に基づき規定された第２専用モデルＡ３に適用することにより、魚Ｓ２の成分量が分析される。
【００８０】
この構成によれば、対象物Ｓの各分析部位の特徴情報により一層適した推定モデルを用いて対象物Ｓの分析部位の成分量が分析される。そのため、対象物Ｓの成分量の測定精度を更に高めることができる。
【００８１】
・上記各実施形態において、対象物Ｓの各成分（たんぱく質・脂質・炭水化物）の成分量に各々のカロリー係数を乗算し、それらの乗算した値を足し合わせることにより対象物Ｓのカロリーの値を栄養情報として算出してもよい。
【００８２】
この場合、上記第８実施形態において、分析部３１は、まず対象物Ｓの吸光度を汎用モデルＡ４に適用することにより、対象物Ｓのカロリーの値を分析してもよい。そして、対象物Ｓのカロリーの値が閾値以上であるときに、対象物Ｓの吸光度の適用対象となる推定モデルを変更してもよい。
【００８３】
また、対象物Ｓのカロリーの値が閾値以下であるときに、対象物Ｓの吸光度の適用対象となる推定モデルを変更してもよい。例えば、対象物Ｓのカロリーの値が極端に少ないときには、対象物Ｓがカロリーの低い野菜を含む可能性が高い。そのため、この場合には野菜の試料の群に対応する専用モデルを用いて対象物Ｓのカロリーの値を算出してもよい。
【００８４】
・上記各実施形態では、対象物Ｓのたんぱく質・脂質・炭水化物を分析しているが、これに代えて又はこれに加えて、対象物Ｓの塩分、各種ミネラル、ビタミン等の成分を分析してもよい。
【００８５】
・上記各実施形態において、試料の吸光度を、試料の状態、温度、光量、重さ、色のうち、複数の情報を含む特徴情報に関連付けて分類してもよい。そして、分類された試料の群について、試料の吸光度と試料の成分量との相関関係を示す推定モデルとして専用モデルを予め算出してもよい。この場合、対象物Ｓの特徴情報に応じて、対象物Ｓの吸光度の適用対象となる専用モデルが変更される。
【００８６】
・上記各実施形態において、図７に示すように、受光部１１５は、特定波長の光を選択的に透過させる複数のフィルター１２１を備えてもよい。この場合、例えば、受光部１１５は、受光センサー２２への光の光路上に配置されるフィルター１２１を切り替えるフィルター切替部１２２を備えてもよい。なお、一般にフィルターの場合は入射角度が変わると特性が劣化していくため、なるべくフィルタに対する入射角度を調整するレンズなどの光学系を設けることが望ましい。
【００８７】
・上記各実施形態において、図８に示すように、発光部１１４をテーブル１１３よりも下方に設け、対象物Ｓを透過した光を受光部１５が受光してもよい。
・上記各実施形態において、対象物Ｓの栄養情報の分析結果をネットワークを介して外部の機器に送信してもよい。そして、外部の機器において、その分析結果の履歴を管理してもよい。
【符号の説明】
【００８８】
１４…発光部（照射部）、１５…受光部、２２Ａ…受光素子、３０…記憶部（モデル記憶部）、３１…分析部、１１４…発光部（照射部）、１１５…受光部、Ａ１…汎用モデル（第１相関モデル）、Ａ２…第１専用モデル（第２相関モデル）、Ａ３…第２専用モデル（第２相関モデル）、Ａ４…汎用モデル（第１相関モデル）、Ａ５…専用モデル（第２相関モデル）、Ｃ１〜ＣＸ…試料。
【図１】
2015215273.tif 000003
【図２】
2015215273.tif 000004
【図３】
2015215273.tif 000005
【図４】
2015215273.tif 000006
【図５】
2015215273.tif 000007
【図６】
2015215273.tif 000008
【図７】
2015215273.tif 000009
【図８】
2015215273.tif 000010