(57)【要約】【課題】果実などの食品中に含まれる異物や夾雑物を、従来法よりも高精度に除去することを可能にする異物・夾雑物の検出方法を提供する。【解決手段】本発明の異物・夾雑物の検出方法では、先ず、果実などを含む食品と、その食品中に含まれ得る異物・夾雑物とに光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定する。そして、この吸収スペクトルについて２次微分処理を行い、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を選定する。続いて、上記食品に対して、選定された波長帯の２次微分分光画像を作成することによって、食品中に含まれる異物・夾雑物を検出する。【選択図】  なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
食品と、該食品に含まれる異物および／または夾雑物とに光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定し、当該吸収スペクトルに対して２次微分処理を行い、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を選定し、
上記食品について、上記波長帯の２次微分分光画像を作成することによって、上記食品に含まれる異物および／または夾雑物を検出することを特徴とする異物および／または夾雑物の検出方法。
【請求項２】
上記２次微分分光画像をさらに２値化処理することを特徴とする請求項１記載の異物および／または夾雑物の検出方法。
【請求項３】
検出対象となる上記食品に、クロロフィルを含有する異物および／または夾雑物が混入している可能性のある場合に、上記波長帯は、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内に存在することを特徴とする請求項１または２記載の異物および／または夾雑物の検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、可視光・近赤外光を利用して食品中に混入する異物や夾雑物を検出する方法に関するものである。本発明は、クロロフィルを含む異物および／または夾雑物が混入している可能性のある食品に特に好適に利用される。
【０００２】
【従来の技術】
加工食品の製造工程においては、その工程中の多くの段階で、毛髪、石、糸、虫、石、金属、ガラス、プラスチック、ビニール、紙などの異物が混入する危険がある。このような、異物が含まれた状態で食品の加工が行われれば、加工食品中に当該異物が含まれた状態で出荷されてしまい、食品衛生上問題となる。
【０００３】
また、フルーツのシロップ漬け、ゼリー、ジャム、フルーツヨーグルト、フルーツアイスクリームなどのようなフルーツを含む加工食品を製造する場合には、ブルーベリー、ストロベリー、プラム、プルーンなどといったフルーツの果肉が混合使用される。このフルーツの果肉は、フルーツプレパレーションとも呼ばれるが、収穫された果実から、葉、軸、果柄、枝、種子、外皮、内皮、果芯、がく片などといった夾雑物を取り除いて加工処理される。このような夾雑物が含まれたまま、フルーツの果肉の加工処理が行われると、それを使用して製造される加工食品中にこのような夾雑物が残留してしまうこととなり、食品の品質を低下させたり、異物混入品となったりして、食品の品質保持の観点から好ましくない。
【０００４】
そこで、このような異物や夾雑物は食品の加工処理段階で除去しなければならない。この除去方法として、以前は食品の製造ライン中に配置された作業員が目視によって異物を選別し、除去するという方法が採用されていた。しかしながら、この方法では、常時ライン中に異物を除去するための作業員を配置しなければならないため、高い人件費を要し、コスト的に不利である。さらに、人手による目視の異物除去では、異物を見落とす危険性も高く、必ずしも確実な異物の除去を実施できるわけではないため、異物除去の精度にも問題がある。
【０００５】
そこで、この問題を解決すべく特許文献１〜３には、食品（あるいは食品原料）中に含まれる異物を自動で除去する装置および方法が開示されている。また、特許文献４には、果実（特にプルーン）中から、虫食い、斑点、割れ、腐敗などを有する欠陥品を自動的に識別する方法が開示されている。
【０００６】
また、特許文献５には、異物の除去を目的としたものではないが、可視領域のうちクロロフィルに特徴のある吸光帯の光の吸光度を検出することによって、米の食味評価を行う方法が記載されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００１−９９７８３号公報（平成１３年４月１３日公開）
【０００８】
【特許文献２】
特開２００２−２０５０１９号公報（平成１４年７月２３日公開）
【０００９】
【特許文献３】
特開２０００−１５７９３６号公報（平成１２年６月１３日公開）
【００１０】
【特許文献４】
特表２００１−５０２８０４号公報（平成１３年２月２７日公表）
【００１１】
【特許文献５】
特開２００１−５９８１５号公報（平成１３年３月６日公開）
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記特許文献１〜４に記載の方法は、何れも異物と食品との色差を利用して異物を検出するものであるため、食品と色合いの類似した異物あるいは欠陥品については、異物として検知することが不可能であると考えられ、異物除去の精度は必ずしも高くない。
【００１３】
また、食品中に果実が含まれる場合、当該食品の加工処理段階で、食品中には葉、軸、果柄、枝、種子、外皮、内皮、果芯、がく片などの夾雑物が完全に除去されずに混入している可能性が非常に高い。しかしながら、上記の特許文献１〜４に記載の方法（あるいは装置）では、果実中に含まれるこのような夾雑物を検出することはできない。
【００１４】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、食品中に含まれる異物や夾雑物を、従来法よりも高精度に除去することを可能にする異物・夾雑物の検出方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本願発明者等は、上記の問題点について鋭意検討した結果、食品とそれに混入する異物および／または夾雑物それぞれの近赤外光の吸収スペクトルを測定し、当該吸収スペクトルに対して２次微分処理を行ったところ、各２次微分スペクトル間では、特定の波長帯で大きく異なるスペクトル特性を示すことを確認した。そして、当該特定の波長帯の２次微分分光画像を撮影すれば、食品中の異物および／または夾雑物を検出することができることを見出し、本発明を完成させるに至った。
【００１６】
すなわち、本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、食品と、該食品に含まれる異物および／または夾雑物とに光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定し、当該吸収スペクトルに対して２次微分処理を行い、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を選定し、上記食品に対して、上記波長帯の２次微分分光画像を作成することによって、上記食品に含まれる異物および／または夾雑物を検出することを特徴とするものである。
【００１７】
この異物および／または夾雑物の検出方法では、先ず、食品と、当該食品中に含まれる可能性のある異物あるいは夾雑物とについて予め吸収スペクトルを測定し、当該吸収スペクトルに対して２次微分処理を行う。次に、上記食品の２次微分スペクトルと異物および／または夾雑物の２次微分スペクトルとを比較し、異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を見つけ出す。そして、検出対象となる上記食品（すなわち、異物や夾雑物が混入している可能性のある食品）について、その波長帯の２次微分分光画像を作成して、得られた画像から異物および／または夾雑物を検出するものである。
【００１８】
上記の方法によれば、食品と異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯に限定して２次微分分光画像を作成するため、得られた２次微分分光画像では、食品と異物および／または夾雑物とを容易に判別することができる。そのため、従来法と比べてより高精度で確実な異物および／または夾雑物の検出が実施でき、食品製造過程において、異物および夾雑物の混入の危険性を低下させることができる。
【００１９】
なお、上記分光画像の作成には、例えば、対象物からの反射光を分光する分光手段と、特定の波長の光を用いて画像を作成する画像形成手段とを備えた装置を使用することができる。
【００２０】
本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、上記の方法に加えて、上記２次微分分光画像をさらに２値化処理することが好ましい。
【００２１】
上記の方法によれば、２次微分分光画像を２値化処理することによって、食品中の成分と、それ以外の異物や夾雑物とを明確に区別することができ、より高精度な異物および／または夾雑物の検出を行うことができる。
【００２２】
また、本発明の異物および／または夾雑物の検出方法では、上記波長帯は、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内に存在することが好ましい。特に、検出対象となる上記食品に、クロロフィルを含有する異物および／または夾雑物が混入している可能性がある場合に、上記の方法を適用することが好ましい。
【００２３】
種々の食品中には、クロロフィルを含有する葉、軸、枝、がく片などが夾雑物として含まれている可能性が高い。このクロロフィルは、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内の波長において、特有の２次微分スペクトルを示す。上記の方法によれば、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内の波長について、２次微分分光画像を作成するため、クロロフィルを含む上記の夾雑物を高精度に検出することができる。そのため、種々の加工食品の製造段階において夾雑物の混入の危険性を低下させることができ、食品の品質を向上させることができる。
【００２４】
本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、上述のように、果実、野菜を含む食品中に混入してしまう可能性の高い葉、軸、果柄、枝、種子、外皮、内皮、果芯、がく片などの夾雑物を高精度に検出することができる。それゆえ、本発明の異物および／または夾雑物の検出方法において、上記食品は、果実や野菜を含むものであることが好ましい。
【００２５】
なお、本発明の異物および／または夾雑物の検出方法を実施するための検出装置としては、以下に示すようなものを挙げることができる。
【００２６】
すなわち、食品に光を照射する照射手段と、上記食品と該食品中に含まれる異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯の光を分光する分光フィルターと、上記波長帯の光によって得られる分光画像を撮像する撮像手段と、上記撮像手段によって撮像された分光画像を２次微分処理して２次微分分光画像を作成し、当該２次微分分光画像について２値化処理する画像処理手段とを備える異物および／または夾雑物の検出装置である。
【００２７】
上記の検出装置は、食品中の成分と、当該食品中に混入している異物および／または夾雑物との間で、２次微分スペクトルの異なる波長帯を予め確認しておき、その波長帯の光によって得られる分光画像を撮像手段が撮像する。続いて、画像処理手段が上記分光画像を２次微分処理して２次微分分光画像を作成し、当該２次微分分光画像について２値化処理して、食品成分であるか、異物および／または夾雑物であるかを判別するものである。
【００２８】
上記の構成によれば、食品中に含まれる異物および／または夾雑物を確実に検出することができ、本発明の検出方法を実施することができる。
【００２９】
なお、果実を含む食品中に混入する可能性の高い葉・枝などに含まれるクロロフィルは、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内の波長帯の光に対して、特有の吸光スペクトルを示す。そのため、上記の検出装置は、上記波長帯として６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内を選択することによって、検出対象となる食品が特に果実を含む場合に、それに混入する葉・枝などの夾雑物を高精度に検出することができる。
【００３０】
また、種々の果実の中でも特にブルーベリーについては、６７５ｎｍの波長に関して、２次微分分光画像を作成することによって、その食品中に混入する葉・枝などの夾雑物を確実に検出することができる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明についてより具体的に説明するが、本発明はこの記載に限定されるものではない。
【００３２】
本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、食品中に混入する異物や夾雑物を検出するためのものであるが、ここでは、上記食品の一例として特に果実を含むものを例に挙げて説明する。
【００３３】
上記果実を含む食品とは、具体的には、フルーツのシロップ漬け、ジャム、あるいは、ゼリー、ヨーグルト、アイスクリームなどのフルーツを含む加工食品を製造する場合の原料の一つとして用いられるブルーベリー、ストロベリー、プラム、プルーン、ラズベリー、クランベリー、ブラックベリー、カシス、オレンジ、ネーブル、グレープフルーツ、スウィーティー、レモン、夏みかん、桃、アップル、パイン、マンゴ、バナナ、パパイヤ、メロン、アロエ、チェリー、ぶどう、梨、洋梨、カリン、柿、びわ、キウイ、アプリコット、ライチ、レーズンなどといったフルーツの果肉を一種または多種含んでなるフルーツプレパレーションなどである。しかしながら、本発明の検出方法の対象となる食品には、上記の果実にとどまらず、２次微分スペクトルに差異が表れるあらゆる食品が含まれる。
【００３４】
食品は、その製造の各過程において、毛髪、石、糸、虫、あるいは、金属ガラス、プラスチック等の小片が異物として混入してしまう危険性がある。このような異物が混入したまま食品が製造されると、異物混入品となり品質の低下を招くとともに、上記異物に付着している雑菌による二次汚染の危険性もあり、食品衛生上好ましくない。
【００３５】
また、上述のような果実の果肉を含むような食品は、収穫された果実に付着している葉、軸、果柄、枝、種子などの夾雑物が取り除かれることなく食品中に混入することがしばしば起こり得るが、このような夾雑物は食品の風味や食感を損ねることになるため、除去されることが好ましい。
【００３６】
本発明の異物および／または夾雑物（以下、異物・夾雑物と記載する）の検出方法は、上述のような食品中に混入し、残留することが望ましくない、異物・夾雑物を除去することができるように検出する方法であり、食品と、該食品に含まれる異物および／または夾雑物とに光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定し、当該吸収スペクトルに対して２次微分処理を行い、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を選定し、上記食品について、上記波長帯の２次微分分光画像を作成することによって、上記食品に含まれる異物および／または夾雑物を検出することを特徴としている。
【００３７】
図１には、本発明の異物・夾雑物の検出方法を実施するための異物・夾雑物の検出装置の構成の一例を示す。上記検出装置は、果実を特に主成分とする食品中に含まれる異物・夾雑物を検出するための検出装置であり、検出対象となる果実１・果汁２（食品）、および、それに混入している異物・夾雑物３に対して白色光５（光）を照射する照明４（照射手段）と、検出対象から反射された反射光を分光する液晶チューナブルフィルター６（分光フィルター）と、上記液晶チューナブルフィルター６によって分光された光によって得られる画像を撮影するＣＣＤカメラ７（撮像手段）と、上記ＣＣＤカメラ７によって得られた画像について、２次微分処理、２値化処理などの画像処理を行う画像処理手段（図示せず）とを備えている。そして、上記液晶チューナブルフィルター６は、上記果実１・果汁２と、上記異物・夾雑物３との間で異なる２次微分スペクトル特性を示す波長帯の光を分光することを特徴とするものである。
【００３８】
図１に示すような検出装置を用いれば、本発明の異物・夾雑物の検出方法を実施することができる。続いて、上記検出装置を用いた本発明の異物・夾雑物の除去方法の各工程について、以下に詳しく説明する。
【００３９】
上記異物・夾雑物の除去方法では、先ず、食品と、該食品中に含まれる異物・夾雑物とに光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルをそれぞれ測定する。ここで、上記可視光および近赤外光とは、３４０〜２５００ｎｍの波長を有する光のことである。この吸収スペクトルの測定工程においては、検出対象となる食品と、それに混入する可能性のある異物・夾雑物をいくつかピックアップし、それらについて、吸収スペクトルの測定を行う。
【００４０】
続いて、測定された各吸収スペクトルに対して２次微分処理を行い、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を選定する。
【００４１】
ここで、上述の２次微分処理を行う工程と、波長帯を選定する工程とを、ブルーベリーを主成分として含む食品に対して実施した例について、図３を用いて説明する。図３は、食品であるブルーベリー（Ａ）、および、夾雑物である葉（Ｂ）・枝（Ｃ）、並びに、異物である石（Ｄ）、毛髪（Ｅ）、虫（Ｆ）について、得られた吸収スペクトルに対して２次微分処理を行った結果のグラフである。
【００４２】
図３に示すように、吸収スペクトル測定の結果、葉（Ｂ）・枝（Ｃ）については、６７５ｎｍ付近の波長帯でブルーベリー（Ａ）とは異なる２次微分スペクトル特性を示すことがわかる。それゆえ、波長帯を選定する工程において、６７５ｎｍ付近の波長帯が上記波長帯として選定される。
【００４３】
このようにして、上記波長帯が選定されると、続いて、検出対象となる食品について、２次微分分光画像が作成される。この２次微分分光画像の作成は、図１に示す検出装置で行うことができる。
【００４４】
すなわち、上記検出装置において、液晶チューナブルフィルター６が上述の波長帯の光を分光し、ＣＣＤカメラ７が上記波長帯の光によって得られる画像を撮像し、上記画像処理手段がＣＣＤカメラ７によって撮像された画像を２次微分処理して２次微分分光画像を作成して、当該２次微分分光画像について２値化処理を施すこともできる。
【００４５】
これによって、食品と異物・夾雑物との吸収スペクトル間に差がないような場合でも、２次微分スペクトル間には差がある場合があるため、単なる各吸収スペクトルの比較では検出できないような異物・夾雑物を検出することが可能となる。すなわち、より多くの種類の異物および／または夾雑物を検出することができる。
【００４６】
例えば、図３に示すブルーベリー（Ａ）とそれに含まれる葉（Ｂ）・枝（Ｃ）について、波長６７５ｎｍ付近の２次微分分光画像を作成し、２値化処理すれば、図４（ｃ）、（ｄ）に示すように、食品中に含まれる葉・枝が白色で明示され、それ以外の食品成分が黒色で表現されるため、夾雑物である葉・枝を高精度に検出することができる。
【００４７】
このように、葉・枝・がく片などの果実や野菜などを含む食品中に含まれる夾雑物は、クロロフィルを含んでいる。クロロフィルは６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内の波長において、特有の２次微分スペクトルを示す。
【００４８】
それゆえ、上記波長帯は、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内に存在することが好ましい。
【００４９】
また、種々の果実の中でも、特にブルーベリーを主として含む食品の場合は、上記波長帯として、波長６７５ｎｍ付近（すなわち、６６０ｎｍ〜６９０ｎｍ）の波長帯を選定することが好ましい。
【００５０】
これによれば、後述の実施例にも示すように、食品中に夾雑物として混入する葉・枝などを明確に検出することができる。
【００５１】
また、本発明の異物・夾雑物の検出方法においては、より多種の異物・夾雑物を検出するために、上述の検出方法において、上記吸収スペクトルの測定を行ったときに、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる吸収スペクトルを示すもう一つの波長帯を選定し、上記食品に対して、上記もう一つの波長帯の分光画像をさらに作成してもよい。
【００５２】
すなわち、本発明の異物・夾雑物の検出方法において、上記吸収スペクトルの測定工程の後に、食品および異物・夾雑物の各吸収スペクトルについて比較を行い、上記食品と上記異物・夾雑物との間で異なる吸収スペクトルを示すもう一つの波長帯を選定する工程がさらに含まれるとともに、上記２次微分分光画像の作成工程時に、上記もう一つの波長帯の分光画像をさらに作成してもよい。
【００５３】
ここで、上述の吸収スペクトルの測定工程と、上記もう一つの波長帯を選定する工程とを、ブルーベリーを主成分として含む食品に対して実施した例について、図２を用いて説明する。図２は、食品であるブルーベリー（Ａ）、および、夾雑物である葉（Ｂ）・枝（Ｃ）、並びに、異物である石（Ｄ）、毛髪（Ｅ）、虫（Ｆ）について、吸収スペクトルの測定を行った結果のグラフである。
【００５４】
図２に示すように、吸収スペクトル測定の結果、石（Ｄ）・毛髪（Ｅ）については、４４０ｎｍ以上４６０ｎｍ以下の波長帯（図２において、斜線を付している波長帯）で、ブルーベリー（Ａ）とは異なる吸収スペクトル特性を示すことがわかる。それゆえ、もう一つの波長帯を選定する工程において、４４０ｎｍ以上４６０ｎｍ以下の波長帯が上記もう一つの波長帯（第２の波長帯）として選定される。
【００５５】
続いて、上記検出方法においては、選定されたもう一つの波長帯の分光画像が作成される。この分光画像の作成においては、図１に示す検出装置を利用することができる。
【００５６】
上記分光画像の作成工程において、作成される分光画像の一例を図４（ｅ）、（ｆ）に示す。この図は、図２に示す吸収スペクトルの測定が行われた異物・夾雑物を含むブルーベリーにおいて、図１に示す検出装置を用いて、４４０ｎｍ以上４６０ｎｍ以下の波長帯を第２の波長帯として選定し、その分光画像を作成し、さらに当該分光画像について２値化処理を施した場合の図である。
【００５７】
上記分光画像に２値化処理を施すことによって、図４（ｅ）、（ｆ）に示すように、食品中に含まれる石が白色で明示され、それ以外の食品成分が黒色で表現されるため、異物である石を高精度に検出することができる。
【００５８】
図２のグラフにも示されるように、食品および異物・夾雑物に対して吸収スペクトルの測定した場合、波長４００ｎｍ以上５００ｎｍ以下の範囲内で、毛髪や石などの異物と、果実などの食品とが、異なる吸光度を示す。それゆえ、本発明の異物・夾雑物の検出方法において、上記もう一つの波長帯は、４００ｎｍ以上５００ｎｍ以下の範囲内に存在することが好ましい。これによって、食品中に混入する石や毛髪などの異物を検出することができると考えられる。
【００５９】
本発明の異物および／または夾雑物の検出方法においては、上述のように、異なる吸収スペクトルを示すもう一つの波長帯について分光画像を作成するという工程をさらに含むことによって、より多くの異物や夾雑物をさらに検出することができると考えられる。
【００６０】
なお、本発明の異物・夾雑物の検出方法においては、以上のように得られた分光画像あるいは２次微分分光画像をさらに２値化処理することが好ましい。
【００６１】
これによれば、食品中の成分と、それ以外の異物や夾雑物とを黒白２色の画像として明確に区別することができる。
【００６２】
また、本発明において、上記異物とは、食品の製造過程で混入する食品成分以外のものであり、具体的には、毛髪、石、糸、虫、金属、ガラス、プラスチック、ビニール、紙、木片、ゴムなどが挙げられる。また、上記夾雑物とは、食品の原材料に含まれるが、製品完成時には除去されているべきもののことを言う。上記夾雑物として、より具体的には、収穫時の果実や野菜に付着している葉、軸、果柄、枝、種子、外皮、内皮、果芯、がく片、じょうのう膜、蔕、未熟果などを挙げることができる。
【００６３】
本実施の形態では、果実を主成分として含む食品中に含まれる異物・夾雑物の検出方法、検出装置について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、その他の食品中の異物・夾雑物の検出にも利用することができる。その場合、各食品中の成分の２次微分スペクトルと、異物あるいは夾雑物の２次微分スペクトルとの間で異なる特徴を示す波長帯の２次微分分光画像を作成すればよい。
【００６４】
【実施例】
以下、本発明の実施例について説明するが、本発明はこの記載の限定されるものではない。
【００６５】
本実施例では、食品としてブルーベリーの果肉を主成分とするフルーツプレパレーションを用い、当該フルーツプレパレーションに異物・夾雑物としてブルーベリーの葉・ブルーベリーの枝・石・毛髪・虫を混在させたものを食品試料とした。また、本実施例では、本発明の異物および／または夾雑物の検出装置として、図１に示すものを用いた。
【００６６】
（１）吸収スペクトルの測定
本実施例では、先ず、上記食品試料に光を照射して得られる吸収スペクトルを測定した。この吸収スペクトルの測定は、図１に示す検出装置を用いて、上記食品試料（果実１・果汁２）に照明４から白色光５を照射し、液晶チューナブルフィルター６を通して得られる各波長における吸光度を測定することによって実施された。
【００６７】
その結果を図２に示す。図２では、横軸に波長（ｎｍ）を、縦軸に吸光度を示す。また、図２のグラフ中で、Ａの太線は果実を、Ｂの細い破線は葉を、Ｃの一点鎖線は枝を、Ｄの太い破線は石を、Ｅの２点鎖線は毛髪を、Ｆの細線は虫をそれぞれ示している。
【００６８】
図２に示すように、グラフ中で斜線を付している４４０ｎｍ〜４６０ｎｍの範囲の波長では、ブルーベリー（Ａ）と石（Ｄ）とが明らかに異なる吸光度を示し、ブルーベリー（Ａ）と毛髪（Ｅ）もまたやや異なる吸光度を示すという結果が得られた。この結果から、４４０ｎｍ〜４６０ｎｍの範囲の波長において、ブルーベリー（Ａ）と石（Ｄ）とは、異なる吸収スペクトルを示すという可能性が高いと考えられる。また、同じ４４０ｎｍ〜４６０ｎｍの範囲の波長では、ブルーベリー（Ａ）と毛髪（Ｅ）もまた異なる吸収スペクトルを示す可能性が考えられる。
【００６９】
（２）吸収スペクトルの２次微分処理
続いて、上記（１）で得られた各吸収スペクトルについて２次微分処理を行った。その結果を図３に示す。図３では、横軸に波長（ｎｍ）を、縦軸に吸光度を示す。また、図３のグラフ中で、Ａの太線は果実を、Ｂの細い破線は葉を、Ｃの一点鎖線は枝を、Ｄの太い破線は石を、Ｅの２点鎖線は毛髪を、Ｆの細線は虫をそれぞれ示している。
【００７０】
図３に示すように、６７５ｎｍ付近の波長において、果実（Ａ）と、葉（Ｂ）・枝（Ｃ）とが大きく異なるスペクトルを示すことが確認された。
【００７１】
（３）画像の撮影および２値化処理
次に、上記食品試料について、図１に示す検出装置を用いて画像の撮影を行った。その結果を図４（ａ）〜（ｆ）に示す。
【００７２】
図４（ａ）および（ｂ）は、上記食品試料を分光なしでＣＣＤカメラ７にて撮影した場合に得られる画像である。図４（ｃ）および（ｄ）は、ＣＣＤカメラ７にて６７５ｎｍを含む前後の波長の分光画像を撮影し、さらに図示しない画像処理手段にて２次微分分光画像を作成し、当該２次微分分光画像について２値化処理した場合に得られる画像である。また、図４（ｅ）および（ｆ）は、ＣＣＤカメラ７にて４５０ｎｍ付近の波長の分光画像を撮影し、図示しない画像処理手段にて２値化処理を行った場合に得られる画像である。
【００７３】
なお、図４の各図において、（ａ）・（ｃ）・（ｅ）が同じ食品試料を撮影したものであり、（ｂ）・（ｄ）・（ｆ）が同じ食品試料を撮影したものである。
【００７４】
図４（ｃ）および（ｄ）において、黒色の部分が果実および果汁であり、白色の部分が葉および枝である。また、図４（ｅ）および（ｆ）において、黒色の部分が果実および果汁であり、白色の部分が石である。
【００７５】
以上のように、６７５ｎｍ付近あるいは４５０ｎｍ付近の各分光画像について、適当な画像処理を施すことによって、食品試料中に混在する葉・枝および石を明確に検出することができた。
【００７６】
【発明の効果】
以上のように、本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、食品と、該食品に含まれる異物および／または夾雑物とに光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定し、当該吸収スペクトルに対して２次微分処理を行い、上記食品と上記異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯を選定し、上記食品について、上記波長帯の２次微分分光画像を作成することによって、上記食品に含まれる異物および／または夾雑物を検出することを特徴とするものである。
【００７７】
上記の方法によれば、食品と異物および／または夾雑物との間で異なる２次微分スペクトルを示す波長帯に限定して２次微分分光画像を作成するため、得られた２次微分分光画像では、食品と異物および／または夾雑物とを容易に判別することができる。そのため、従来法と比べてより高精度で確実な異物および／または夾雑物の検出が実施でき、食品製造過程において、異物および夾雑物の混入の危険性を低下させることができるという効果を奏する。
【００７８】
本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、上記の方法に加えて、上記２次微分分光画像をさらに２値化処理することが好ましい。
【００７９】
上記の方法によれば、２次微分画像を２値化処理することによって、食品中の成分と、それ以外の異物や夾雑物とを明確に区別することができ、より高精度な異物および／または夾雑物の検出を行うことができるという効果を奏する。
【００８０】
本発明の異物および／または夾雑物の検出方法は、上記の方法に加えて、検出対象となる上記食品に、クロロフィルを含有する異物および／または夾雑物が混入している可能性のある場合に、上記波長帯は、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内に存在することが好ましい。
【００８１】
特に果実や野菜などを含む食品中に混入する可能性の高い葉・枝などに含まれるクロロフィルは、６００ｎｍ以上７００ｎｍ以下の範囲内の波長帯の光に対して、特有の２次微分スペクトルを示す。そのため、上記の方法によれば、検出対象となる上記食品に、クロロフィルを含有する異物および／または夾雑物が混入している可能性のある場合に、混入している葉・枝などの夾雑物を高精度に検出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の異物および／または夾雑物の検出装置の一例の構成を示す模式図である。
【図２】本実施例において、果実（ブルーベリー）および異物・夾雑物に対して光を照射した場合に、得られる吸収スペクトルを測定した結果を示すグラフである。
【図３】本実施例において、果実（ブルーベリー）および異物・夾雑物に対して光を照射した場合に、得られる吸収スペクトルを２次微分処理した結果を示すグラフである。
【図４】（ａ）〜（ｆ）は、本実施例において、果実（ブルーベリー）と異物・夾雑物とを含む食品試料に光を照射して得られる画像を示す。なお、（ａ）および（ｂ）は分光なしの画像であり、（ｃ）および（ｄ）は６７５ｎｍ付近の波長帯の２次微分分光画像を２値化処理して得られる画像であり、（ｅ）および（ｆ）は４５０ｎｍ付近の波長帯の分光画像を２値化処理して得られる画像である。
【符号の説明】
１    果実（食品・果実）
２    果汁（食品・果実）
３    異物・夾雑物
４    照明（照射手段）
５    白色光（光）
６    液晶チューナブルフィルター（分光フィルター）
７    ＣＣＤカメラ（撮像手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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