(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる方向からの光源下で、判定対象である生鮮食品をデジタルカメラで撮影し、得られた撮影画像から当該生鮮食品表面を写したパッチを抽出し、当該パッチの画像統計量を算出し、予め準備しておいた鮮度判定用関数によって当該画像統計量から当該生鮮食品の経過時間を予測することによる、生鮮食品の鮮度判定方法であって、
前記画像統計量が、輝度分布、又は色空間の各次元の分布の、標準偏差、尖度、及び歪度であり、かつ、
前記「異なる方向からの光源下で、当該判定対象である生鮮食品をデジタルカメラで撮影」する工程が、前記判定対象である生鮮食品から見て異なる方向となるように複数の光源を設置し、そのうち１つの光源だけを光らせて撮影することを各光源について繰り返して行うことにより行うものである方法。
【請求項２】
前記異なる方向からの光源が、異なる３方向以上からの光源である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像統計量が、L＊値、a＊値及びb＊値の分布の、標準偏差、尖度、及び歪度である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記生鮮食品が複数個の生鮮食品である、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記鮮度判定用関数が、請求項１記載の方法により生鮮食品の劣化過程を撮影した画像から得られた前記画像統計量を、前記生鮮食品の個体及び前記光源の区別を付けずに入力し、前記生鮮食品の予測される経過時間を出力させる関数であり、かつ、前記生鮮食品の実際の経過時間を教師データとして用いて、機械学習アルゴリズムによって学習させた関数である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記機械学習アルゴリズムがニューラルネットワーク又はサポートベクターマシーンである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記生鮮食品が、トマト、キャベツ、モモ、イチゴ、リンゴ又は魚である、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラ画像による鮮度判定方法に関し、詳しくは、食品のデジタルカメラ画像に含まれる統計変量に基づいて鮮度を判定する方法、及び当該方法における最適な撮影条件に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、高品質な農林水産物・食品の安定供給が課題であり、生産現場から加工・流通、消費に至る一連の過程の中で、その「質」を評価するための技術が求められている。その中でも食品の「鮮度」には、(1)経過時間による鮮度、(2)見かけ、味、食感による主観的、感覚的鮮度、(3)食べて安全かどうかを保証する鮮度、の３つの評価基準がある。これらの3者はある程度は対応していると考えられ、人間の視覚による見かけなどから経過時間をある程度予測できると考えられる。さらに、デジタルカメラ画像を見るだけで、人間は生鮮食品の質感をよく感じ取ることができることから、一般のデジタルカメラ画像に豊かな鮮度情報が含まれていることは確かである。
【０００３】
非特許文献１は、人間の視知覚による鮮度評価を画像に含まれる統計変量を分析することで定量化が可能であることを示唆している。具体的には、キャベツの劣化過程に伴い、画像に含まれる輝度分布の変数が劣化時間の関数として変化し、それが鮮度の視知覚判断の規定要因となることを示している。
【０００４】
また、非特許文献２は、評価対象が複数の個体を含んでいても、個体差を超えて画像統計変量が鮮度の判断に影響することを示している。このように、画像統計量と鮮度知覚の関数関係が知られており、ある程度経過時間とも対応関係がある事がわかっている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yuji Wada et al., (2010) Influence of luminance distribution on the appetizingly fresh appearance of cabbage, Appetite, 54, p.363-368
【非特許文献２】Murakoshi T et al., (2013) Glossiness and Perishable Food Quality: Visual Freshness Judgment of Fish Eyes Based on Luminance Distribution. PLoS ONE, 8(3): e58994. doi:10.1371/journal.pone.0058994
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、食品そのものの個体差、撮影環境の誤差、人間の個人差などの問題から、従来、デジタルカメラ画像に含まれる画像統計量と鮮度知覚・経過時間との関数関係を、実際の鮮度評価に利用することはできなかった。また、個体差によって、実際には経過時間は短いのに古く見えてしまいそうな個体も存在しうるが、その判断の指標となり得る数値化が実現できていない。
【０００７】
これらの知見を流通過程での検査に適用するためには、「照明や撮影機材との距離や角度などの撮影条件による誤差を克服する撮影技術」と、「食品の個体差がある中でも輝度分布などの画像統計量が持つ情報を抽出可能とする分析方法」を開発する必要があった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
「照明や撮影機材との距離や角度などの撮影条件による誤差を克服する撮影技術」について本発明者らは、同一の経過時間の個体について、多くの照明条件で撮影すれば、それらの画像のどれかが最適の撮影環境になる可能性があると考え、鋭意検討を重ねた。その結果、種々の生鮮食品の鮮度劣化過程を、複数の位置のそれぞれの照明の下で撮影し、人間が鮮度知覚に利用していると考えられる、その画像統計変量を抽出することによって、撮影条件によらずに鮮度判定が可能となることを見出した。
【０００９】
「食品の個体差がある中でも輝度分布などの画像統計量が持つ情報を抽出可能とする分析方法」について本発明者らは、上記の方法で、複数の個体の劣化過程を撮影した画像から抽出した画像統計量を、機械学習に用いる手法を鋭意検討した。その結果、個体と照明の区別をつけない、輝度分布や色空間の各次元の分布についての標準偏差や歪度、尖度などの画像統計量を入力信号とし、経過時間を出力信号とし、実際の経過時間を教師信号とする機械学習を行うことにより、食品の個体差や撮影条件の違いがある中でも、精度よく経過時間の予測が行える鮮度判別用関数を生成できることを見出した。
これらの知見に基づいて、本発明者らは本発明を完成させるに至った。
【００１０】
すなわち、請求項１に係る本発明は、異なる方向からの光源下で、判定対象である生鮮食品をデジタルカメラで撮影し、得られた撮影画像から当該生鮮食品表面を写したパッチを抽出し、当該パッチの画像統計量を算出し、予め準備しておいた鮮度判定用関数によって当該画像統計量から当該生鮮食品の経過時間を予測することによる、生鮮食品の鮮度判定方法であって、
前記画像統計量が、輝度分布、又は色空間の各次元の分布の、標準偏差、尖度、及び歪度であり、かつ、
前記「異なる方向からの光源下で、当該判定対象である生鮮食品をデジタルカメラで撮影」する工程が、前記判定対象である生鮮食品から見て異なる方向となるように複数の光源を設置し、そのうち１つの光源だけを光らせて撮影することを各光源について繰り返して行うことにより行うものである方法である。
請求項２に係る本発明は、前記異なる方向からの光源が、異なる３方向以上からの光源である、請求項１に記載の方法である。
請求項３に係る本発明は、前記画像統計量が、L＊値、a＊値及びb＊値の分布の、標準偏差、尖度、及び歪度である、請求項１又は２に記載の方法である。
請求項４に係る本発明は、前記生鮮食品が複数個の生鮮食品である、請求項１〜３のいずれかに記載の方法である。
請求項５に係る本発明は、前記鮮度判定用関数が、請求項１記載の方法により生鮮食品の劣化過程を撮影した画像から得られた前記画像統計量を、前記生鮮食品の個体及び前記光源の区別を付けずに入力し、前記生鮮食品の予測される経過時間を出力させる関数であり、かつ、前記生鮮食品の実際の経過時間を教師データとして用いて、機械学習アルゴリズムによって学習させた関数である、請求項４に記載の方法である。
請求項６に係る本発明は、前記機械学習アルゴリズムがニューラルネットワーク又はサポートベクターマシーンである、請求項５に記載の方法である。
請求項７に係る本発明は、前記生鮮食品が、トマト、キャベツ、モモ、イチゴ、リンゴ又は魚である、請求項１〜６のいずれかに記載の方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、撮影条件の誤差や食品の個体差などの問題を克服し、食品のデジタルカメラ画像に含まれる画像統計量に基づいて、人間の鮮度知覚や実際の経過時間を高い精度で予測することが可能となった。
本発明の方法は、一般的なデジタルカメラや照明を用いて実施できるので、全国各地の選果場や市場などにおいても低コストで独自に鮮度判定を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１における撮影セッティングのイメージを示した図である。
【図２】実施例１においてデジタルカメラで撮影した画像の例を示した写真像図である。図中、「01」（トマト１）は水平方向に半月切りした上半分（へた付き）を、「02」（トマト２）と「03」（トマト３）は縦方向に半月切りした横半分を、「04」（トマト４）はトマト１の下半分を、「05」（トマト５）はトマト２のもう一方の横半分を、「06」（トマト６）はトマト３のもう一方の横半分を、四角枠は抽出したパッチを、それぞれ示す。
【図３（ａ）】実施例１においてデジタルカメラ画像から抽出した256×256 ピクセルのパッチ画像の例（撮影開始時）を示す写真像図である。
【図３（ｂ）】実施例１においてデジタルカメラ画像から抽出した256×256 ピクセルのパッチ画像の例（168時間（7日）経過後）を示す写真像図である。
【図４（ａ）】実施例１においてパッチ画像における輝度ヒストグラムの歪度（トマト１〜４の平均値）の時間的推移を光源ごとに表したグラフである。図中、縦軸は歪度を、横軸は経過時間（h）を、エラーバーは個体間の標準偏差を、それぞれ示す。
【図４（ｂ）】実施例１においてパッチ画像における輝度ヒストグラムの尖度（トマト１〜４の平均値）の時間的推移を光源ごとに表したグラフである。図中、縦軸は尖度を、横軸は経過時間（h）を、エラーバーは個体間の標準偏差を、それぞれ示す。
【図４（ｃ）】実施例１においてパッチ画像における輝度ヒストグラムの標準偏差（トマト１〜４の平均値）の時間的推移を光源ごとに表したグラフである。図中、縦軸は標準偏差を、横軸は経過時間（h）を、エラーバーは個体間の標準偏差を、それぞれ示す。
【図５】実施例１において輝度ヒストグラムの統計量から経過日数を弁別する機械学習に用いた３層型ニューラルネットワークモデルの構成を示す図である。
【図６】実施例１において、トマトについて輝度ヒストグラムを用いて経過時間の予測を行った場合の、用いた照明の数別の正解率を示す図である。図中、縦軸は弁別の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
【図７】実施例１において、正解しなかった場合の誤差の割合を、用いた照明の数別に示す図である。図中、縦軸は割合（但し、誤答した件数全体を１とする）を、横軸は誤差（予測値から実際の経過日数を引いた値）を、それぞれ示す。
【図８】実施例２において、キャベツについて輝度ヒストグラムのみを用いて経過時間の予測を行った場合の、用いたLEDの数別の正解率を示す図である。図中、縦軸は予測値の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
【図９】実施例２において、キャベツについてa＊値及びb＊値のヒストグラムを用いて経過時間の予測を行った場合の、用いたLEDの数別の正解率を示す図である。図中、縦軸は予測値の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
【図１０】実施例２において、キャベツについてL＊値、a＊値及びb＊値のヒストグラムを用いて経過時間の予測を行った場合の、用いたLEDの数別の正解率を示す図である。図中、縦軸は予測値の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
【図１１】実施例１で試験したトマトについてL＊値、a＊値及びb＊値のヒストグラムを用いて経過時間の予測を行った場合の、用いたLEDの数別の正解率を示す図である。図中、縦軸は予測値の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を詳細に説明する。
本発明は、異なる方向からの光源下で、判定対象である生鮮食品をデジタルカメラで撮影し、得られた撮影画像から当該生鮮食品表面を写したパッチを抽出し、当該パッチの画像統計量を算出し、予め準備しておいた鮮度判定用関数によって当該画像統計量から当該生鮮食品の経過時間を予測することによる、生鮮食品の鮮度判定方法に関するものである。
【００１４】
〔撮影工程〕
本発明においてはまず、判定対象をデジタルカメラで撮影する。
本発明の判定対象である「生鮮食品」としては、例えばトマト、キャベツ、モモ、イチゴ、リンゴ等の生鮮野菜や果物、及び鮮魚などが挙げられる。
これらの生鮮食品は、個体差がある中でも画像統計量に含まれる鮮度情報を抽出できるように、複数の個体を被写体として撮影することが好ましい。
【００１５】
本発明における「デジタルカメラ」としては、一般的なデジタルカメラでよく、静止画を撮影する機能を有するデジタルカメラであれば何でも用いることができる。
【００１６】
本発明では、撮影条件の差による判定結果のブレを防止するために、デジタルカメラによる生鮮食品の撮影を、異なる方向からの光源下で行うことが重要である。
すなわち、被写体（生鮮食品）から見て異なる方向となるように複数の光源（照明）を設置し、そのうち１つの光源だけを光らせて撮影することを各光源について繰り返して行い、得られた異なる光源下での撮影画像を用いて鮮度判定を行う。
【００１７】
ここで「異なる方向」としては、被写体（生鮮食品）から見て複数の方向であれば良いが、３方向以上とすることが好ましく、４方向以上であれば更に好ましい。
また、被写体から見た各光源の方向は互いになるべく離れた方向とすることが好ましい。
【００１８】
本発明で用いられる「光源」又は「照明」としては、高演色性又は昼白色のものであればよく、発光ダイオード（LED）や蛍光灯などの種類は特に限定されない。
【００１９】
本発明において、撮影距離、つまりデジタルカメラから被写体（生鮮食品）までの距離は、生鮮食品表面を写したパッチが抽出できる距離であれば特に限定されない。具体的には、カメラ、レンズの性能や照明の位置などにもよるが、10〜200ｃｍ程度とすることができる。
【００２０】
本発明において、光源（照明）から被写体（生鮮食品）までの距離は、画像が白とびや黒つぶれしなければ特に制限されない。具体的には、光源の明るさやカメラの位置などにもよるが、10〜200ｃｍ程度とすることができ、好ましくは100ｃｍ以上とすることができる。
【００２１】
〔パッチ抽出工程〕
本発明においては、次に、上記により得られた撮影画像から生鮮食品表面を写したパッチを抽出する。
本発明におけるパッチの形状は特に限定されないが、画像から十分なデータを抽出するためには、少なくとも128×128ピクセルの画素数を有することが望ましい。
また、パッチには、ヘタやキズ、変色などの特徴的な部分の画像が含まれていない方が好ましい。
【００２２】
〔画像統計量算出工程〕
本発明においては、次に、上記により抽出されたそれぞれのパッチについて、画像統計量を算出する。
本発明において「画像統計量」としては、例えば、輝度、及び／又は、色空間の各次元の分布（ヒストグラム）についての変数を挙げることができる。
ここにおいて「変数」とは、例えば、平均値、標準偏差、尖度、歪度などが挙げられる。
また、「色空間」としては、一般的な色空間であれば特に制限なく用いることができるが、例えば、L＊a＊b＊、HSV、RGB、xyY、L＊u＊v＊、YUVなどが挙げられる。
【００２３】
本発明において、これらの画像統計量は１種類のみを判定に用いても良いが、鮮度判定の精度を高めるためには、２種類以上、より好適には３種類以上用いることが好ましい。
なお、本発明において上記の画像統計量の算出は、常法により行うことができる。
【００２４】
〔鮮度判定用関数生成工程〕
本発明においては、鮮度判定用関数を予め準備しておくことが必要である。
本発明において「鮮度判定用関数」とは、上記の画像統計量（例えば輝度分布の各変数）から、生鮮食品の鮮度（経過時間）を割り出す関数を指す。
この鮮度判定用関数は、上記の方法により生鮮食品の劣化過程を撮影した画像から抽出した画像統計量と、それに対応する実際の経過時間と、を用いて、既知の分析手法により生成することができる。
なお、本発明において生鮮食品の劣化過程の撮影間隔は特に限定されないが、例えば5〜60分毎の間隔とすることができる。
【００２５】
ここで「既知の分析手法」としては、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシーンなどの機械学習アルゴリズムを用いた、実データに基づく教師あり学習を挙げることができる。
これらの機械学習では、与えられたサンプルデータ集合を解析して、これらのデータに最も合う関数関係を求める。そして、求められた関数関係を用いて、新たなデータについて予測を行うことができる。
なお、本発明において機械学習に用いるサンプルデータの数としては、例えばおよそ1000以上とすることができ、およそ5000以上とすることが好ましい。
【００２６】
すなわち、本発明における鮮度判定用関数は、上記の方法により生鮮食品の劣化過程を撮影した画像から抽出した画像統計量を入力とし、生鮮食品の経過時間を出力とする。そして、入力・出力間の関数は、生鮮食品の実際の経過時間を教師データとして用い、ニューラルネットワークやサポートベクターマシーンなどの機械学習アルゴリズムによって学習する。このようにして生成された鮮度判定用関数を用いれば、画像統計量から生鮮食品の経過時間（鮮度）を予測することができる。
【００２７】
なお、生鮮食品の個体差及び撮影条件の誤差の問題を克服するため、本発明では、上記の画像統計量の入力を、生鮮食品の個体及び撮影に用いた光源の区別を付けずに行うことが望ましい。
【００２８】
〔鮮度判定工程〕
本発明においては、上記により生成された鮮度判定用関数を用いて、画像統計量から生鮮食品の経過時間を予測（判定）する。
具体的には、経過時間（鮮度）が未知の生鮮食品について上記の様にして撮影し、画像統計量を算出する。次に、得られた画像統計量を鮮度判定用関数にデータ入力し、出力として生鮮食品の経過時間の予測値を得る。
なお、ニューラルネットワークモデルにおいて、生鮮食品の複数個体を用いた場合や、複数の光源を用いた場合には、それぞれの個体又は光源についての画像統計量から得られる出力のうち、最も高い活性値を示す経過時間を予測値とする。
【００２９】
上記した本発明の方法によれば、以下の実施例に示すように、95％以上の高い確率で正しい判定結果を得ることができる。
それゆえ、本発明によれば、従来は食品市場などで経験豊富な人間が目視等により判断していた食品の見かけ上の鮮度を、経験の浅い人間でも、一般的なデジタルカメラやパソコン等の機材を用いて的確に判断することが可能となる。
【実施例】
【００３０】
以下に実施例を挙げて本発明を具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００３１】
実施例１（トマトの鮮度判定試験）
トマトをサンプルとして、本発明の方法でデジタルカメラ画像から経過時間が判断できるかどうかを検証した。
【００３２】
〔撮影方法〕
下記の条件下でデジタルカメラ画像を撮影した。
・撮影期間：平成25年9月6日〜17日
・照明：高演色性LEDランプ（シーシーエス株式会社  EXLN-NW010050E11JK）を使用。光源は４箇所に配置し、これを順次切り替えることで、同時間帯における光源方向の異なる4枚の画像を撮影した。各光源は、撮影対象を配置する床面から104 cmの高さの床面に平行な平面上に、一辺が57 cmの正方形の各頂点の位置となるように設置した。
・撮影間隔：30分（30分おきに、全ての照明条件での撮影）
【００３３】
・撮影機材：デジタル一眼レフカメラ(Nikon D800)
レンズ（Nikon AF-S NIKKOR 24-70mm f/2.8G ED）
色空間 sRGB
・機材設定：焦点距離 70 mm
F値 f/18
露出時間 2.0 秒
ISO感度 200
ホワイトバランス  18％グレイの色標（日本色研事業株式会社 映像用無彩色チャート）を基準に設定した。
【００３４】
・撮影ブース環境：平均温度27.4℃、平均湿度40.1％RH
外部からの光の入らない暗室とした。
・撮影・分析対象：トマト（半月切り）×６個
・撮影距離：140 cm（床面に配置したトマトの真上140cmの距離から撮影。４箇所の光源からカメラまでの距離は全て等しくなるように設置した。）
【００３５】
撮影セッティングのイメージ図を図１に、撮影した画像の例を図２に示す。図２において、「01」（トマト１）は水平方向に半月切りした上半分（へた付き）を、「02」（トマト２）と「03」（トマト３）は縦方向に半月切りした横半分を、「04」（トマト４）はトマト１の下半分を、「05」（トマト５）はトマト２のもう一方の横半分を、「06」（トマト６）はトマト３のもう一方の横半分を、四角枠は抽出したパッチを、それぞれ示す。
【００３６】
〔パッチの抽出〕
上記の方法で撮影した全ての画像から、図２の四角枠で示したように、各トマト表面を写した256×256 ピクセルの領域を自動抽出した。抽出した個体画像をさらに４分割し、128×128 ピクセルのパッチを作成した。このようにして各時間に撮影した光源方向の異なる4枚の画像から抽出した、各個体につき16枚ずつのパッチを、以下の分析に用いた。なお、図２のトマト１は、画像としての特徴が異なるため（上半分であるため緑色のヘタ部分が多い等）、分析対象から除外した。
抽出した256×256 ピクセルのパッチ画像の例を図３（ａ）（撮影開始時）、図３（ｂ）（168時間（7日）経過後）に示す。
【００３７】
〔輝度ヒストグラムの統計量の算出〕
各分析対象のパッチ画像について、輝度ヒストグラム（輝度分布）の標準偏差、尖度、歪度を算出した。なお、各画素におけるRGBの各値の平均を輝度値とし、各変数の計算にはImageJ、GNU Octave及びMATLABを用いた。
上記の各統計量（トマト02-06の平均）の時間的推移を光源ごとに表したグラフを図４（ａ）（歪度）、図４（ｂ）（尖度）、図４（ｃ）（標準偏差）に示す。図４中、横軸は経過時間（h）を、エラーバーは個体間の標準偏差を示す。
【００３８】
〔輝度ヒストグラムの統計量から経過日数を弁別する機械学習〕
オープンソースフリーソフトウェアR言語のパッケージであるnnetを用いて、以下に示す３層型ニューラルネットワークモデルを構成した。入力層は輝度ヒストグラムの標準偏差・歪度・尖度の３ノード、中間層に50ノード、出力層に1日目〜7日目の経過時間を意味する７ノードを配置した（図５）。
上記において得られたデータセット（輝度ヒストグラムの各統計量と実際の経過時間の組み合わせ）のうち半分を用いてニューラルネットワークモデルのパラメターを学習し（機械学習）、残りのデータに対して予測を行った。その際、照明光、個体の情報は入力、出力ともに組み込まず、機械にとっては誤差として処理された。
【００３９】
〔機械の弁別精度の検証〕
機械学習終了後、機械学習に用いなかった残りのデータ（輝度ヒストグラムの各統計量）を入力し、実際の経過時間と機械による予測値とを比較することで、ニューラルネットワークモデルがどの程度の精度で経過時間を予測できるのかを検証した。
【００４０】
なお、光源の数が予測精度に与える影響を調べるため、機械学習及び予測に用いる光源の数を1〜4つとしてそれぞれ試験を行った。すなわち、LED数が3個以下の場合は、機械学習及び予測に用いる各LED照明下の画像は、4つのうち1〜3つランダムに採択した。
【００４１】
光源として１つのLEDのみ使用した場合には、輝度ヒストグラムの標準偏差・歪度・尖度を入力し、出力層の7つのセル（それぞれ1日目〜7日目を意味する）のうち最も活性値が高いセルの経過日数を、予測値として採択した。
【００４２】
複数のLEDを使用した場合には、まず、同じ時点で撮影したそれぞれのLED下の画像の標準偏差・歪度・尖度を入力し、上記のLED１つ使用の場合と同様に各LED下での予測値を得た。次に、各LED下での予測値の中でも、もっとも活性値が高いセルが示す経過日数を、全体での予測値として採択した。
【００４３】
例えば、４つのLED下での予測値がそれぞれ以下の通りであれば、LED１の下での予測値（1日目）を４照明条件での予測値として採択する。
LED1での予測値：1日目（活性値0.9）
LED2での予測値：1日目（活性値0.7）
LED3での予測値：5日目（活性値0.6）
LED4での予測値：5日目（活性値0.5）
【００４４】
上記の様にして求めた予測値が実際の経過時間（日数）と同じであった場合には正解とし、用いた照明の数別に正解率を求めた（図６）。図６中、縦軸は弁別の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
また、正解しなかった場合の誤差の割合を、用いた照明の数別に求めた（図７）。図７中、縦軸は割合（但し、誤答した件数全体を１とする）を、横軸は誤差（予測値から実際の経過日数を引いた値）を、それぞれ示す。
【００４５】
その結果、照明が1つの場合、正解率は約85％であった。照明が2個であった場合には、正解率は約93％であった。照明が3個、4個の場合の正解率はそれぞれ、約95％、約97％であった（図６）。また、正解しなかった場合でも、その誤差はほとんどの場合は１日程度であった（図７）。
【００４６】
これらの結果から、複数の照明を用いた場合には、ニューラルネットワークモデルを用いた機械学習によって、非常に高い精度でトマトの鮮度（経過日数）を判別できることが分かった。特に、照明を3個以上、さらに好適には4個以上用いることによって、極めて高い精度での判定が可能であった。
【００４７】
実施例２（キャベツの鮮度判定試験）
キャベツをサンプルとして、本発明の方法でデジタルカメラ画像から経過時間が判断できるかどうかを検証した。
すなわち、撮影対象としてキャベツを用い、画像統計量として輝度、L＊値、a＊値、b＊値のそれぞれのヒストグラムの標準偏差、尖度、歪度を用い、経過時間を1〜56時間を7分割した時間帯として予測したこと以外は、実施例１と同様にしてニューラルネットワークモデルによる経過時間の予測を行った。
なお、上記の各変数の計算にはImageJ、GNU Octave及びMATLABを用いた。
【００４８】
輝度ヒストグラムのみを用いて予測を行った場合（図８）、a＊値及びb＊値のヒストグラムを用いた場合（図９）、L＊値、a＊値及びb＊値のヒストグラムを用いた場合（図１０）について、用いたLEDの数別の正解率（判別率）を図８〜１０に示す。
また、実施例１で試験したトマトについて、L＊値、a＊値及びb＊値のヒストグラムを用いて予測を行った場合の、用いたLEDの数別の正答率（判別率）を図１１に示す。
なお、図８〜１１中、縦軸は予測値の正解率（但し、予測を行った件数全体を１とする。）を示す。
【００４９】
その結果、キャベツでも画像統計量を用いた経過時間（鮮度）の予測が可能であること、そして、輝度だけでなく色によっても予測可能であることが分かった。特に、L＊a＊b＊色空間の各次元を用いた場合に非常に高い判別率が示された。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明の技術は、デジタルカメラ画像から、人間の鮮度視知覚の手がかりである画像統計量を抽出し、それから食品の経過時間（鮮度）を予測するものである。
それゆえ、食品市場などで経過時間を測定し、その食品をマーケットに並べ続けるかどうかや、値付けなどの判断に利用することができる。
また、食品以外の物体、生体の状態などの数値化、判別などにも、本発明の技術が利用できる可能性がある。
【符号の説明】
【００５１】
１  デジタルカメラ
２  光源（ＬＥＤ）
３  撮影対象（食品）
【図１】
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【図２】
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【図３（ａ）】
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【図３（ｂ）】
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【図４（ａ）】
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【図４（ｂ）】
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【図４（ｃ）】
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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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