(57)【要約】本発明は、農作物を分析する装置および方法に関する。特に、本発明は、１つまたは複数の種子の物理的および化学的な特徴を、リアルタイムに且つ非破壊的に分析する装置および方法に関する。
2004515778.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、
（Ａ）前記種子を受けるステップと、
（Ｂ）光源からの光を前記種子に方向付けることにより、放射光を形成するステップと、
（Ｃ）前記放射光を分散して分散光を形成するステップと、
（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で前記分散光を受けるステップとを含み、前記アレイは、種子上の複数のサンプル点を規定する空間次元と、複数の各サンプル点からの分散光におけるスペクトルデータを規定するスペクトル次元とを含み、方法がさらに、
（Ｅ）前記光測定装置を用いて、前記複数の各データポイント毎にスペクトルデータ信号を出力するステップと、
（Ｆ）前記スペクトルデータ信号に基づいて、複数のサンプル点のそれぞれで、前記種子が前記特徴を呈するか否かを決定するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記特徴が量的な特徴である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴が生化学的な特徴である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記生化学的な特徴が、油含有量、蛋白質含有量、炭水化物含有量、でん粉含有量、繊維含有量、および水分含有量から成るグループから選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記生化学的な特徴が、油の組成、蛋白質の組成、炭水化物の組成、および繊維の組成から成るグループから選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴が形態的な特徴である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記形態的な特徴が、内胚乳の寸法、胚珠の寸法、種子の形状、種子のサイズ、種子の色、種子の表面組織、種子の重量、種子の密度、および種子の完全性から成るグループから選択される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
放射光が、複数の各サンプル点で種子から反射された光、および複数の各サンプル点で種子を透過する光から成るグループから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記種子の完全性が、病気に対する感度または耐性に関連している、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記種子の完全性が、昆虫の寄生に対する耐性または感度に関連している、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記種子の完全性が、菌の寄生に対する耐性または感度に関連している、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記種子の完全性が、種子全体の完全性である、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記分散光の波長が９００ｎｍから１７００ｎｍである、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記分散光が、少なくとも９００ｎｍから１７００ｎｍのスペクトル域のスペクトル像と、少なくとも１５０ｎｍ／ｍｍのスペクトル拡散と、少なくとも２０ｎｍのスペクトル分解能とを与える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記分光器が、プリズム／回折格子／プリズム分光器または反射回折格子分光器から成るグループから選択される、請求項７５に記載の装置。
【請求項１６】
前記光源が、９００ｎｍから１７００ｎｍの波長から成る光を供給することができる、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記光源が、ハロゲン、タングステンハロゲン、ロングフィラメントハロゲン、キセノン、キセノン閃光、蛍光、ネオン、および水銀から成るグループから選択される、請求項７５に記載の装置。
【請求項１８】
ステップ（Ａ）から（Ｆ）を５秒未満で行なうことができる、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記カメラが、アンチモン化インジウムカメラ、テルル化水銀カドミウムカメラ、プラチナシリサイドカメラ、ヒ素がドープされたシリコンカメラ、ヒ化インジウムガリウムカメラ、およびＣＣＤカメラから成るグループから選択される、請求項４６に記載の装置。
【請求項２０】
ステップ（Ｆ）において、複数の特徴を呈するか否かが決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記特徴が内胚乳中の油量である、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
決定する前記ステップが、種子内における特徴の空間的な相対分布を決定するステップを備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
植物組織が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、
（Ａ）前記植物組織を受けるステップと、
（Ｂ）光源からの光を前記植物組織に方向付けることにより、透過光または反射光を形成するステップと、
（Ｃ）前記透過光または反射光を分散して分散光を形成するステップと、
（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で前記分散光を受けるステップとを含み、前記アレイは、植物組織上の複数のサンプル点を規定する空間次元と、複数の各サンプル点からの分散光におけるスペクトルデータを規定するスペクトル寸法とを含み、方法がさらに、
（Ｅ）前記光測定装置を用いて、前記複数の各データポイント毎にスペクトルデータ信号を出力するステップと、
（Ｆ）前記スペクトルデータ信号に基づいて、複数のサンプル点のそれぞれで、前記植物組織が前記特徴を呈するか否かを決定するステップとを含む方法。
【請求項２４】
一群の種子が所定の特徴を呈する種子を含んでいるか否かを決定する方法であって、
（Ａ）前記種子群を受けるステップと、
（Ｂ）光源からの光を前記種子群に方向付けることにより、透過光または反射光を形成するステップと、
（Ｃ）前記透過光または反射光を分散して分散光を形成するステップと、
（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で前記分散光を受けるステップとを含み、前記アレイは、種子群上の複数のサンプル点を規定する空間次元と、複数の各サンプル点からの分散光におけるスペクトルデータを規定するスペクトル次元とを含み、方法がさらに、
（Ｅ）前記光測定装置を用いて、前記複数の各データポイント毎にスペクトルデータ信号を出力するステップと、
（Ｆ）前記スペクトルデータ信号に基づいて、前記種子群中の個々の種子が前記特徴を呈するか否かを決定するステップとを含み、該決定するステップが、前記個々の種子を、複数のサンプル点のうちの対応するサンプル点に関連付けるステップを含む方法。
【請求項２５】
前記種子群を受ける前記ステップが、前記種子群中の前記各種子毎にサンプリング装置内の各区画室を与えることによって、前記種子群中の各種子が前記特徴を呈するか否かを決定した後に、種子を個々に仕分けすることができるステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記種子群が、１０個を越える個々の種子を備えている、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
分散する前記ステップが、前記透過光または反射光を分散することにより、種子群にわたって各種子の複数のサンプル点に対応する分散光を形成するステップを含み、決定する前記ステップが、前記スペクトルデータ信号に基づいて、複数のサンプル点におけるそれぞれのサンプル点で、各種子が前記特徴を呈するか否かを決定するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記種子群が、５０個を越える種子を備えている、請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
約１０秒未満で前記種子群に対して行なうことができる、請求項２４に記載の方法。
【請求項３０】
約５秒未満で前記種子群に対して行なうことができる、請求項２４に記載の方法。
【請求項３１】
サンプルが所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、
光をサンプルに向けて方向付けることにより、複数の別個の空間的なサンプル点でサンプルから放射され混合された波長の光を形成するステップと、
別個の空間的な各サンプル点毎に、放射され混合された波長の光を分散して、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散するステップと、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知するステップと、
検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、別個の空間的な各サンプル点で、サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップとを含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、サンプルにおける対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける方法。
【請求項３２】
サンプルが、各種子、種子群、および植物組織のうちの１つを含む農作物である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
放射光が、サンプルからの反射光を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
放射光が、サンプルを通過する透過光を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
処理する前記ステップが、別個の空間的な各サンプル点で呈する特定の特徴の量を決定するステップをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３６】
特徴が、油、蛋白質、炭水化物、でん粉、繊維、および水分から成るグループから選択される生化学的な特徴を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
でん粉の生化学的な特徴が、アミロペクチン、およびアミロースから成るグループから選択されるでん粉形質を含んでいる、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
特徴が、内胚乳中の減少したゼイン量、およびアミノ酸量から成るグループから選択される内胚乳の変異特性を含んでいる、請求項３１に記載の方法。
【請求項３９】
特徴が、内胚乳の寸法、胚珠の寸法、種子の形状、種子の色、種子の表面組織、種子の重量、種子の密度、および種子の完全性から成るグループから選択される形態特徴を含んでいる、請求項３１に記載の方法。
【請求項４０】
特徴が、非ガラス質の内胚乳に対するガラス質の割合、穀粒密度、平均穀粒重量、果皮の量、果皮の質、穀粒サイズ、および穀粒形状から成るグループから選択される穀粒破損の指標を含んでいる、請求項３１に記載の方法。
【請求項４１】
光を方向付ける前記ステップが、９００ｎｍから１７００ｎｍの範囲の波長から成る光を方向付けるステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項４２】
分散する前記ステップが、放射光を、少なくとも１５０ｎｍ／ｍｍのスペクトル拡散、および少なくとも２０ｎｍのスペクトル分解能を有するスペクトル像に分散するステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項４３】
サンプルの重量を測定するステップを更に有し、処理する前記ステップが、決定されたサンプル重量毎に呈する特定の特徴の量を決定するステップをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項４４】
決定された特定の特徴の存在に基づいて、複数の宛て先間でサンプルを仕分けるステップをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項４５】
決定された特定の特徴の存在に基づいて、好ましい個々のサンプルを選択するステップをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項４６】
サンプルが所定の特徴を呈するか否かを決定する装置であって、
光をサンプルに向けて方向付けることにより、複数の別個の空間的なサンプル点でサンプルから放射され混合された波長の光を形成する光源と、
別個の空間的な各サンプル点毎に、放射され混合された波長の光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散する分光器と、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知する検知器を有するカメラと、
検知された成分波長を所定のモデルと比較して、別個の空間的な各サンプル点で、サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するように動作可能なプロセッサとを備え、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、サンプルにおける対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける装置。
【請求項４７】
サンプルが、個々の種子、種子群、および植物組織のうちの１つを含む農作物である、請求項４６に記載の装置。
【請求項４８】
放射光が、サンプルからの反射光を含む、請求項４６に記載の装置。
【請求項４９】
放射光が、サンプルを通過する透過光を含む、請求項４６に記載の装置。
【請求項５０】
プロセッサが、別個のサンプル点で呈する特定の特徴の量を決定するようにさらに動作する、請求項４６に記載の装置。
【請求項５１】
特徴が、油、蛋白質、炭水化物、でん粉、繊維、および水分から成るグループから選択される生化学的な特徴を含む、請求項４６に記載の装置。
【請求項５２】
でん粉の生化学的な特徴が、アミロペクチン、およびアミロースから成るグループから選択されるでん粉形質をさらに含んでいる、請求項４６に記載の装置。
【請求項５３】
特徴が、内胚乳中の減少したゼイン量、およびアミノ酸量から成るグループから選択される内胚乳の変異特性を含んでいる、請求項４６に記載の装置。
【請求項５４】
特徴が、内胚乳の寸法、胚珠の寸法、種子の形状、種子の色、種子の表面組織、種子の重量、種子の密度、および種子の完全性から成るグループから選択される形態特徴を含んでいる、請求項４６に記載の装置。
【請求項５５】
特徴が、非ガラス質の内胚乳に対するガラス質の割合、穀粒密度、平均穀粒重量、果皮の量、果皮の質、穀粒サイズ、および穀粒形状から成るグループから選択される穀粒破損の指標を含んでいる、請求項４６に記載の装置。
【請求項５６】
光源が、９００ｎｍから１７００ｎｍの範囲の波長から成る光を方向付ける、請求項４６に記載の装置。
【請求項５７】
分光器が、放射光を、少なくとも１５０ｎｍ／ｍｍのスペクトル拡散、および少なくとも２０ｎｍのスペクトル分解能を有するスペクトル像に分散する、請求項４６に記載の装置。
【請求項５８】
サンプルの重量を測定する装置をさらに有し、プロセッサが、測定されたサンプル重量毎に呈する特定の特徴の量を決定するようにさらに動作する、請求項４６に記載の装置。
【請求項５９】
サンプルを受けるとともに、プロセッサによって決定された呈する特定の特徴の存在に基づいて、複数の宛て先間でサンプルを仕分けるように動作する仕分け装置をさらに有している、請求項４６に記載の装置。
【請求項６０】
サンプルを保持するサンプルホルダと、
リニア並進ステージとをさらに有し、該リニア並進ステージが、サンプルホルダを支持するとともに、サンプルホルダを分光器に対して移動させることにより、サンプルホルダ内に保持されたサンプルにわたって、光源からの光を走査し、かつ複数の別個の空間的なサンプル点で放射され混合された波長光を生成する、請求項４６に記載の装置。
【請求項６１】
光源からの光が、リニア並進ステージによるサンプルホルダのサンプルにわたる移動によって走査される光ラインに形成される、請求項６０に記載の装置。
【請求項６２】
特徴決定分析のためにサンプルを供給する殻むき機、脱穀機、およびコンバインから成るグループから選択される処理装置をさらに備えている、請求項６６に記載の装置。
【請求項６３】
（Ａ）農業サンプルの一部に光のラインを方向付けて、放射光を形成するステップと、
（Ｂ）光のラインに沿った農業サンプルの一部における複数の別個の空間的な各サンプル点毎に、放射光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散するステップと、
（Ｃ）光のラインに沿った別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知するステップと、
（Ｄ）ステップ（Ａ）から（Ｃ）を繰り返して、農業サンプルの各部分を走査するステップと、
（Ｅ）走査された各部分において別個の空間的な各サンプル点毎に検知された成分波長から、農業サンプルのためのハイパースペクトルデータキューブを形成するステップとを含む方法。
【請求項６４】
ハイパースペクトルデータキューブにおける検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、別個の空間的な各サンプル点で、農業サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルにおける対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
特定の部分における別個の空間的なサンプル点に関連するハイパースペクトルデータキューブの検知された成分波長を、所定のモデルに対して処理して、特定の部分における別個の空間的な各サンプル点で、農業サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルにおける特定の部分の対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項６３に記載の方法。
【請求項６６】
特定の部分における別個の空間的なサンプル点に関連するハイパースペクトルデータキューブの検知された成分波長を、所定のモデルに対して処理して、特定の部分で、農業サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、特定の部分の別個の空間的なサンプル点におけるスペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルにおける特定の部分で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項６３に記載の方法。
【請求項６７】
特定の部分における別個の空間的なサンプル点に関連するハイパースペクトルデータキューブの検知された成分波長を平均化して、モデルに対して処理するための特定の部分における平均スペクトルを形成するステップをさらに含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
農業サンプルの一部に光のラインを方向付けて、放射光を形成する光源と、
光のラインに沿った農業サンプルの一部における複数の別個の空間的な各サンプル点毎に、放射光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散する分光器と、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知する検知器を有するカメラと、
光のラインに対して農業サンプルを移動して、農業サンプルの各部分を走査する手段と、
走査された各部分において別個の空間的な各サンプル点毎に検知された成分波長から、農業サンプルのためのハイパースペクトルデータキューブを形成するように動作可能なプロセッサとを備える装置。
【請求項６９】
農業サンプルが、種子、種子群、植物組織から成るグループから選択される、請求項６８に記載の装置。
【請求項７０】
移動する前記手段が、
農業サンプルを保持するサンプルホルダと、
サンプルホルダを支持するとともに、サンプルホルダを光のラインに対して移動させるように動作可能なリニア並進ステージとを備えている、請求項６８に記載の装置。
【請求項７１】
プロセッサが、ハイパースペクトルデータキューブにおける検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、別個の空間的な各サンプル点で、農業サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するように動作可能であり、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルにおける対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項６８に記載の装置。
【請求項７２】
プロセッサが、特定の部分における別個の空間的なサンプル点に関連するハイパースペクトルデータキューブの検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、特定の部分における別個の空間的な各サンプル点で、農業サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するようにさらに動作可能であり、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルにおける特定の部分の対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項６８に記載の装置。
【請求項７３】
プロセッサが、特定の部分における別個の空間的なサンプル点に関連するハイパースペクトルデータキューブの検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、特定の部分で、農業サンプルが特定の特徴を呈しているか否かを決定するようにさらに動作可能であり、前記モデルは、特定の部分の別個の空間的なサンプル点におけるスペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルにおける特定の部分で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項６８に記載の装置。
【請求項７４】
プロセッサが、特定の部分における別個の空間的なサンプル点に関連するハイパースペクトルデータキューブの検知された成分波長を平均化して、モデルに対して処理するための特定の部分における平均スペクトルを形成するようにさらに動作可能である、請求項７３に記載の装置。
【請求項７５】
植物に特徴を遺伝子移入する方法であって、
（Ａ）光源からの光を種子に方向付けることにより、放射光を形成するステップと、
（Ｂ）前記放射光を分散して分散光を形成するステップと、
（Ｃ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で前記分散光を受けるステップとを含み、前記アレイは、種子上の複数のサンプル点を規定する空間次元と、複数の各サンプル点からの分散光におけるスペクトルデータを規定するスペクトル次元とを含み、方法がさらに、
（Ｄ）前記光測定装置を用いて、前記複数の各データポイント毎にスペクトルデータ信号を出力するステップと、
（Ｅ）前記スペクトルデータ信号に基づいて、複数のサンプル点のそれぞれで、前記種子が対象の特徴を呈するか否かを決定するステップと、
（Ｆ）決定する前記ステップによって種子が対象の特徴を呈することを確認すると、育種用の種子を選択するステップと、
（Ｇ）選択された種子から繁殖力のある植物を成長させるステップと、
（Ｈ）他の植物と交配する際に、繁殖力のある前記植物を親植物として使用するステップとを含む方法。
【請求項７６】
交配によって、種子を形成する子孫植物が生じ、また、ステップ（Ａ）から（Ｆ）を使用して子孫植物の種子を選択するステップをさらに有している、請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
繁殖力のある植物が、前記交配に対して雄親である、請求項７５に記載の方法。
【請求項７８】
繁殖力のある植物が、前記交配に対して雌親である、請求項７５に記載の方法。
【請求項７９】
交配によって、種子を形成する子孫植物が生じ、また、ステップ（Ａ）から（Ｈ）を繰り返すことにより、種子が対象の特徴を有する植物を選択的に繁殖させるステップをさらに有している、請求項７５に記載の方法。
【請求項８０】
種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する装置であって、
前記種子を保持するサンプリング装置と、
光を前記種子に方向付けることにより、放射光を形成する光源と、
前記放射光を分散して分散光を形成する分光器と、
前記分散光を受けるとともに、複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置とを備え、前記アレイは、種子上の複数のサンプル点を規定する空間次元と、複数の各サンプル点からの分散光におけるスペクトルデータを規定するスペクトル次元とを含み、光測定装置は、前記複数の各データポイント毎にスペクトルデータ信号を出力し、装置がさらに、
前記スペクトルデータ信号に基づいて、複数のサンプル点のそれぞれで、前記種子が前記特徴を呈するか否かを判断するプロセッサを備えている装置。
【請求項８１】
前記特徴が量的な特徴である、請求項８０に記載の装置。
【請求項８２】
前記特徴が生化学的な特徴である、請求項８０に記載の装置。
【請求項８３】
前記生化学的な特徴が、油含有量、蛋白質含有量、炭水化物含有量、でん粉含有量、繊維含有量、および水分含有量から成るグループから選択される、請求項８２に記載の装置。
【請求項８４】
前記生化学的な特徴が、油の組成、蛋白質の組成、炭水化物の組成、および繊維の組成から成るグループから選択される、請求項８２に記載の装置。
【請求項８５】
前記特徴が形態的な特徴である、請求項８０に記載の装置。
【請求項８６】
前記形態的な特徴が、内胚乳の寸法、胚珠の寸法、種子の形状、種子のサイズ、種子の色、種子の表面組織、種子の重量、種子の密度、および種子の完全性から成るグループから選択される、請求項８５に記載の装置。
【請求項８７】
前記種子の完全性が、病気に対する感度または耐性に関連している、請求項８６に記載の装置。
【請求項８８】
前記病気に対する感度または耐性が、昆虫の寄生に対する耐性または感度である、請求項８７に記載の装置。
【請求項８９】
前記病気に対する感度または耐性が、菌の寄生に対する耐性または感度である、請求項８７に記載の装置。
【請求項９０】
前記種子の完全性が、種子全体の完全性である、請求項８７に記載の装置。
【請求項９１】
放射光が、複数の各サンプル点で種子から反射された光、および複数の各サンプル点で種子を透過する光から成るグループから選択される、請求項８０に記載の装置。
【請求項９２】
前記分散光の波長が９００ｎｍから１７００ｎｍである、請求項８０に記載の装置。
【請求項９３】
前記分光器が、少なくとも９００ｎｍから１７００ｎｍのスペクトル域のスペクトル像と、少なくとも１５０ｎｍ／ｍｍのスペクトル拡散と、少なくとも２０ｎｍのスペクトル分解能とを有する分散光を与えることができる、請求項８０に記載の装置。
【請求項９４】
前記分光器が、プリズム／回折格子／プリズム分光器、または反射回折格子分光器から成るグループから選択される、請求項８０に記載の装置。
【請求項９５】
前記光源が、９００ｎｍから１７００ｎｍの波長から成る光を供給することができる、請求項８０に記載の装置。
【請求項９６】
前記光源が、ハロゲン、タングステンハロゲン、ロングフィラメントハロゲン、キセノン、キセノン閃光、蛍光、ネオン、および水銀から成るグループから選択される、請求項８０に記載の装置。
【請求項９７】
前記サンプリング装置が、略水平な面を備えた透明容器から成るグループから選択される、請求項８０に記載の装置。
【請求項９８】
前記サンプリング装置が、前記分光器に対して移動できるリニア並進ステージ上に装着されている、請求項８０に記載の装置。
【請求項９９】
前記光測定装置が、７５０００を越えるピクセルと、２０ミクロン未満のピッチと、毎秒２５フレームを越えるフレームレートとを有する焦点面を備えている、請求項８０に記載の装置。
【請求項１００】
前記光測定装置が、アンチモン化インジウムカメラ、テルル化水銀カドミウムカメラ、プラチナシリサイドカメラ、ヒ素がドープされたシリコンカメラ、ヒ化インジウムガリウムカメラ、およびＣＣＤカメラから成るグループから選択される、請求項８０に記載の装置。
【請求項１０１】
プロセッサが、複数の特徴を呈するか否かを決定する、請求項８０に記載の装置。
【請求項１０２】
非半数体サンプルから半数体サンプルを区別する方法であって、
光を種子に向けて方向付けることにより、複数の別個の空間的なサンプル点で種子から放射され混合された波長の光を形成するステップと、
別個の空間的な各サンプル点毎に、放射され混合された波長の光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散するステップと、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知するステップと、
種子の別個の空間的な各サンプル点毎に検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、種子が半数体であるか否かを決定するステップとを含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、半数体特徴によって形成される形質と関連付ける方法。
【請求項１０３】
放射光が、農業サンプルからの反射光を含む、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０４】
放射光が、農業サンプルを通過する透過光を含む、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０５】
処理する前記ステップが、種子内の内胚乳の位置を区別するステップをさらに含む、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０６】
処理する前記ステップが、種子の内胚乳内の別個の空間的なサンプル点において検知された成分波長を処理して、種子が半数体であることを示すアントシアニン色を検知するステップをさらに含む、請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０７】
処理する前記ステップが、種子内の胚の位置を区別するステップをさらに含む、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０８】
処理する前記ステップが、種子の胚内の別個の空間的なサンプル点において検知された成分波長を処理して、種子が半数体であることを示す色の欠如を検知するステップをさらに含む、請求項１０７に記載の方法。
【請求項１０９】
種子が半数体であるか否かの決定に基づいて、複数の宛て先間で種子を仕分けるステップをさらに有している、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１１０】
種子が半数体であるとの決定に基づいて、種子を選択するステップをさらに有している、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１１１】
非半数体のサンプルから半数体のサンプルを区別する装置であって、
光を農作物に向けて方向付けることにより、複数の別個の空間的なサンプル点で農作物から放射され混合された波長の光を形成する光源と、
別個の空間的な各サンプル点毎に、放射され混合された波長の光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散する分光器と、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知する検知器を有するカメラと、
種子の別個の空間的な各サンプル点毎に検知された成分波長を所定のモデルと比較して、種子が半数体であるか否かを決定するように動作可能なプロセッサとを備え、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、半数体の特徴によって形成される形質と関連付ける装置。
【請求項１１２】
放射光が、農作物からの反射光を含む、請求項１１１に記載の装置。
【請求項１１３】
放射光が、サンプルを通過する透過光を含む、請求項１１１に記載の装置。
【請求項１１４】
プロセッサが、種子内の内胚乳の位置を区別するようにさらに動作可能である、請求項１１１に記載の装置。
【請求項１１５】
プロセッサが、種子の内胚乳内の別個の空間的なサンプル点において検知された成分波長を処理して、種子が半数体であることを示すアントシアニン色を検知するようにさらに動作可能である、請求項１１４に記載の装置。
【請求項１１６】
プロセッサが、種子内の胚の位置を区別するようにさらに動作可能である、請求項１１１に記載の装置。
【請求項１１７】
プロセッサが、種子の胚内の別個の空間的なサンプル点において検知された成分波長を処理して、種子が半数体であることを示す色の欠如を検知するようにさらに動作可能である、請求項１１６に記載の装置。
【請求項１１８】
種子が半数体であるか否かの決定に基づいて、複数の宛て先間で種子を方向付ける仕分け装置をさらに有している、請求項１１１に記載の装置。
【請求項１１９】
種子が半数体であるとの決定に基づいて、種子を選択する選択装置をさらに有している、請求項１１１に記載の装置。
【請求項１２０】
農業サンプルの一部を分析して区別する方法であって、
光を農業サンプルに向けて方向付けることにより、複数の別個の空間的なサンプル点で農業サンプルから放射され混合された波長の光を形成するステップと、
別個の空間的な各サンプル点毎に、放射され混合された波長の光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散するステップと、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知するステップと、
農業サンプルの別個の空間的な各サンプル点毎に検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農業サンプルの特定の部分に関連付けられる１つまたは複数の別個の空間的なサンプル点を識別するステップとを含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルの特定の部分と関連付ける方法。
【請求項１２１】
放射光が、農業サンプルからの反射光を含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２２】
放射光が、農業サンプルを通過する透過光を含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２３】
特定の部分が、農業サンプルの内胚乳部分を含み、処理する前記ステップが、内胚乳部分に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するステップをさらに含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２４】
処理する前記ステップが、農業サンプルの内胚乳部分に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が内胚乳部分で特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農作物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１２３に記載の方法。
【請求項１２５】
特定の部分が、農業サンプルの胚珠部分を含み、処理する前記ステップが、胚珠部分に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するステップをさらに含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２６】
処理する前記ステップが、農業サンプルの胚珠部分に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が胚珠部分で特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農作物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１２５に記載の方法。
【請求項１２７】
特定の部分が、農業サンプルの胚部分を含み、処理する前記ステップが、胚部分に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するステップをさらに含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２８】
処理する前記ステップが、農業サンプルの胚部分に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が胚部分で特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農産物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１２７に記載の方法。
【請求項１２９】
農業サンプルが種子群を備え、特定の部分が、種子群の各種子を含み、処理する前記ステップが、各種子に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するステップをさらに含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１３０】
処理する前記ステップが、種子群の各種子に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農産物が各種子で特定の特徴を呈しているか否かを決定するステップをさらに含み、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農産物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１２９に記載の方法。
【請求項１３１】
特定の部分の特徴分析に基づいて、複数の宛て先間で種子を仕分けるステップをさらに有している、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１３２】
特定の部分の特徴分析に基づいて、種子を選択するステップをさらに有している、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１３３】
農業サンプルの一部を分析して区別する装置であって、
光を農業サンプルに向けて方向付けることにより、複数の別個の空間的なサンプル点で農業サンプルから放射され混合された波長の光を形成する光源と、
別個の空間的な各サンプル点毎に、放射され混合された波長の光を、複数の成分波長から成る対応するスペクトル像に分散する分光器と、
別個の空間的な各サンプル点に関して、対応するスペクトル像の成分波長を検知する検知器を有するカメラと、
農業サンプルの別個の空間的な各サンプル点毎に検知された成分波長を所定のモデルと比較して、農業サンプルの特定の部分に関連する１つまたは複数の別個の空間的なサンプル点を識別するために動動可能であるプロセッサとを備え、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農業サンプルの特定の部分と関連付ける装置。
【請求項１３４】
放射光が、農業サンプルからの反射光を含む、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１３５】
放射光が、農業サンプルを通過する透過光を含む、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１３６】
特定の部分が、農業サンプルの内胚乳部分を含み、プロセッサが、内胚乳部分に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するようにさらに動作する、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１３７】
プロセッサが、農業サンプルの内胚乳部分に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が内胚乳部分で特定の特徴を呈しているか否かを決定するようにさらに動作し、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農作物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１３６に記載の装置。
【請求項１３８】
特定の部分が、農業サンプルの胚珠部分を含み、プロセッサが、胚珠部分に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するようにさらに動作する、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１３９】
プロセッサが、農業サンプルの胚珠部分に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が胚珠部分で特定の特徴を呈しているか否かを決定するようにさらに動作し、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農作物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１３８に記載の装置。
【請求項１４０】
特定の部分が、農業サンプルの胚部分を含み、プロセッサが、胚部分に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するようにさらに動作する、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１４１】
プロセッサが、農業サンプルの胚部分に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が胚部分で特定の特徴を呈しているか否かを決定するようにさらに動作し、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農作物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１４２】
農業サンプルが種子群を備え、特定の部分が、種子群の各種子を含み、プロセッサが、各種子に関連する別個の空間的なサンプル点を識別するようにさらに動作する、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１４３】
プロセッサが、種子群の各種子に関連する識別された別個の空間的なサンプル点における検知された成分波長を所定のモデルに対して処理して、農作物が各種子で特定の特徴を呈しているか否かを決定するようにさらに動作し、前記モデルは、スペクトル像の特定の成分波長の存在を、農作物における対応する別個の空間的なサンプル点で呈する特定の特徴の存在と関連付ける、請求項１４２に記載の装置。
【請求項１４４】
種子が半数体であるとの判断に基づいて、複数の宛て先間で種子を方向付ける仕分け装置をさらに有している、請求項１３３に記載の装置。
【請求項１４５】
種子が半数体であるか否かの判断に基づいて、種子を選択する選択装置をさらに有している、請求項１３３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、農作物を分析するための装置および方法に関する。特に、本発明は、１つまたは複数の種子の物理的および化学的な特徴を、リアルタイムで非破壊的に分析する装置および方法に関する。
【０００２】
（発明の背景）
組成的に高められた農作物の繁殖には、植物の多数の種子サンプルを分析して、次の世代に使用され或いは次の世代に進む所望の組成的特性および実用特性を有する植物を、識別することが必要となる場合がある。反復選択等の適切な繁殖方法と共に、単一の植物または穂において、高油や高蛋白質などの特定の特徴に関して大量の種子の群を分析することにより、多くの場合、そのような特徴を選択して商業的な集団に導入することができる。様々な技術によって、これらの種子群の分析を行なうことができるが、迅速且つ低コストで非破壊的な方法が、一般に使用される。
【０００３】
過去１０年の間、近赤外（ＮＩＲ）分光法は、対象のサンプルがこの技術に従う限り、種子サンプルをスクリーニングするための標準的な方法となってきている。調査されるサンプルには、小麦、トウモロコシ、大豆、カノーラ、稲、アルファルファ、カラスムギ等が含まれる（例えば、ＭａｓｓｉｅおよびＮｏｒｒｉｓによる「Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  Ｇｒａｉｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｖｉｓｉｂｌｅ  ａｎｄ  Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ（可視光および近赤外光における穀物のスペクトル反射および透過特性）」、ＡＳＡＥの報告書、米国農業工業会の冬期会議、１９６５年、５９８頁から６００頁参照。この文献の内容は、これを参照することによって本明細書に組み込まれる）。ＮＩＲ分光法は、一般に７７０から２５００ナノメータの範囲の近赤外光を使用して、Ｏ−Ｈ、Ｃ−Ｈ、およびＮ−Ｈの有機官能基の基本振動周波数のオーバートーンおよび組合せにアクセスする。そのような光を測定する装置は、技術的に知られている（例えば、Ｈｙｖａｒｉｎｅｎらの「Ｄｉｒｅｃｔ  Ｓｉｇｈｔ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｐｈ：Ａ  Ｕｎｉｑｕｅ  Ａｄｄ−ｏｎ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｂｒｉｎｇｓ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｔｏ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（直視撮像分光器。独特のアドオン構成要素が、スペクトルイメージングに産業的用途をもたらす）」、ＳＰＩＥ  ３３０２巻、１９９８年、および、Ｅｄｓ．  ＢｕｒｎｓおよびＣｉｕｒｃｚａｋによる「Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（近赤外光分析のハンドブック）」、Ｍａｒｃｅｌ  Ｄｅｋｋｅｒ社、１９９２年参照．双方の文献の内容は、これらを参照することによって本明細書に組み込まれる）。
【０００４】
一般に、種子群に関連付けられたＮＩＲスペクトルが決定される（多くの場合、例えば、１００グレインの種子を保持できるキュベットが使用される）。この決定は、追加のデータを提供してケモメトリクス（ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃ）較正モデルを形成するために、従来のサンプル化学分析と組み合わされることができる。ケモメトリクス較正モデルは、多くの場合、これらに限られるわけではないが、油、でん粉、水、繊維、蛋白質、可溶性でん粉、クロロフィル、グルコシノレート、および脂肪酸を含む特徴に関して開発される（例えば、Ａｒｃｈｉｂａｌｄらによる「Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｓｈｏｒｔ−Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｇｒａｉｎ  Ｃｏｌｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（穀物の色分類における短波長近赤外スペクトルイメージングの開発）」、ＳＰＩＥ  ３５４３巻、１９９８年、１８９から１９８頁、Ｄｅｌｗｉｃｈｅによる「Ｓｉｎｇｌｅ  Ｗｈｅａｔ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ：Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｃｏｎｔｅｎｔ（近赤外透過率による単一小麦穀粒分析。蛋白質含有量）」分析技術計測、７２巻、１９９５年、１１から１６頁、Ｄｏｗｅｌｌによる「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｃｏｌｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｗｈｅａｔ  Ｋｅｒｎｅｌｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｖｉｓｉｂｌｅ  ａｎｄ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ（可視および近赤外反射率を使用した単一小麦穀粒の自動色分類）」７５（１）巻、１９９８年、１４２から１４４頁、ＯｒｍａｎおよびＳｃｈｕｍａｎｎによる「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｏｔｅｉｎ，Ｏｉｌ  ａｎｄ  Ｓｔａｒｃｈ  ｉｎ  Ｍａｉｚｅ  Ｇｒａｉｎ（トウモロコシ穀物における蛋白質、油、およびでん粉の予測のための近赤外分光較正法の比較）」、３９巻、１９９１年、８８３から８８６頁、Ｒｏｂｕｔｔｉによる「Ｍａｉｚｅ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｈａｒｄｎｅｓｓ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｂｒｅｅｄｉｎｇ  ｂｙ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（近赤外透過分析による繁殖時のトウモロコシ穀粒硬さ評価）」、７２（６）巻、１９９５年、６３２から６３６頁、米国特許第５，９９１，０２５号および米国特許第５，７５１，４２１号、Ｄａｕｎらによる「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｔｈｒｅｅ  Ｗｈｏｌｅ  Ｓｅｅｄ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ａｎａｌｙｚｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｃａｎａｌａ  Ｓｅｅｄ（カノーラ種子の品質成分を測定する際の、３つの全種子近赤外分析の比較）」、７１巻、Ｎｏ．１０、１９９４年、１０６３から１０６８頁、および、Ｅｄｓ．  ＷａｔｓｏｎおよびＲａｍｓｔａｄによる「Ｃｏｒｎ：Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（トモロコシ、化学的性質および技術）」、米国穀物化学者学会（１９８７年）参照。これら全ての文献の内容は、��れらを参照することによって本明細書に組み込まれる）。その後、追加の従来の化学分析を必要とすることなく、ＮＩＲ分光法を用いて、未検査のサンプルの化学的な特徴を予測するために、ケモメトリクスモデルの開発を使用することができる。
【０００５】
そのままの或いは破砕された大量のサンプルのＮＩＲ分析が、報告された（例えば、ＯｒｍａｎおよびＳｃｈｕｍａｎｎによる「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｏｔｅｉｎ，Ｏｉｌ，ａｎｄ  Ｓｔａｒｃｈ  ｉｎ  Ｍａｉｚｅ  Ｇｒａｉｎ（トウモロコシ穀物における、蛋白質、油、およびでん粉の予測のための近赤外分光較正法の比較）」、３９巻、１９９１年、８８３から８８６頁、Ｒｏｂｕｔｔｉによる「Ｍａｉｚｅ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｈａｒｄｎｅｓｓ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｂｒｅｅｄｉｎｇ  ｂｙ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ａｎａｋｙｓｉｓ（近赤外透過分析による、繁殖時のトウモロコシ穀粒硬さ評価）」、７２（６）巻、１９９５年、６３２から６３６頁、米国特許第５，９９１，０２５号および米国特許第５，７５１，４２１号、および、Ｄａｕｎらによる「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｔｈｒｅｅ  Ｗｈｏｌｅ  Ｓｅｅｄ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ａｎａｌｙｚｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｃａｎｏｌａ  Ｓｅｅｄ（カノーラ種子の品質成分を測定する際の３つの全種子近赤外分析の比較）」、７１巻、Ｎｏ．１０、１０６３から１０６８頁参照。これら全ての文献の内容は、これらを参照することによって本明細書に組み込まれる）。大量の穀物を分析するための従来の市販のＮＩＲ分光計は、複数の欠点を有している。従来の分光計は、温度、湿度、振動といった条件の制御下で、一般に繁殖地から離れている実験室の環境において使用するように構成されていた。また、従来の分光計は、必要以上のサンプルを扱う必要がある。サンプルを収穫して繁殖施設に送り、サンプルを脱穀して袋に詰め、ラベル付けした後、分析のためにサンプルをＮＩＲ実験室に送らなければならない。ＮＩＲ実験室では、サンプルを記録してサンプル袋から取り出すとともに、サンプルをサンプルキュベット内に注いで、ＮＩＲ分光計で走査した後、サンプルを元のサンプル袋に戻して繁殖地に送り戻さなければならない。その結果として得られるＮＩＲデータを最終的な報告書にまとめて、異形に関して調査し、繁殖者に送り戻さなければならない。その後、繁殖者は、ＮＩＲ分析結果に基づいて、サンプルを見つけて仕分ける。必要以上のサンプルを扱うと、分析のための時間およびコストの両方がかかる。
【０００６】
現在のＮＩＲに基づく方法は、扱いにくいだけでなく、高価であり、時間がかかる。データ処理時間が致命的となる場合がある。なぜなら、次の世代の栽植時期前に、適切な種子の選択を行なわなければならないからである。分析結果を繁殖者に与える時期が遅れると、すなわち、サンプルの戻し時期が遅れると、繁殖サイクル全体の損失を伴う結果となる。
【０００７】
また、現在の技術の取得および分析速度は、処理装置の動作速度に追いつくことができない。例えば、単一鞘殻むき機は、トウモロコシの鞘を１分間に最大で１５個まで処理することができる。現在の市販のＮＩＲ分光計は、１分から２分毎に約１サンプルの速度で動作する。分光計の処理速度は、一般に、分析プロセスの制限ステップである。
【０００８】
従来の分光計は、サンプル全体の一部から情報を集める。市販の分光計は、１つの点または小さな作動領域を伴う数十個の点で、光を集める。その結果、実際には、サンプルのほんの小さな部分だけが技術的に調べられる。大量のサンプルの場合、例えば、従来の技術は、大量のサンプルにおける数百個の種子の中から数個の種子だけをスポット的にサンプリングすることができる。また、大量のサンプルにおけるこのスポットサンプリングは、種子の任意の部分を分析するため、分析データによって、サンプル中の異なる種子組織が誤って表される可能性がある。様々な組織の様々な量の中には、多くの場合、油の含有量などの特性が存在するため、これらの従来の技術は、所望の特性を正確に評価し損なう可能性がある。これらの限界は、レンズ系が、サンプルから光を集める従来の光学構成、およびサンプルから光を集めるために光ファイバ束を使用する光学構成を有する分光計にも当てはまる。また、別個の無関係なサンプリング点が使用されるため、サンプルに関連する空間的な情報が失われる。空間的な情報（例えば、形態を決定するために使用できる）は、例えば、サイズ、形状、機械的なダメージ、昆虫寄生、および真菌性のダメージから成る。従来の分光計は、空間的な情報を全く収集しないため、空間データおよびスペクトルデータを修正することができない。
【０００９】
また、従来の分光計は、変種開発の速度を大きく加速できる、単一種子分析のための有効な方法を提供しない。単一種子分析は、種子の異種集団内に存在する種子を区別して選択するために必要である。種子の異種集団は、多くの場合、繁殖集団の中に入る。単一種子分析は、所望の特徴を有する植物の形成に必要な世代の数を減らす。また、単一種子選択は、必要な個々の植物の数を減らすことができる。トウモロコシにおいて、例えば、鞘全体のレベルではなく単一種子のレベルで、所望の特徴を有する個々の種子を識別できれば、苗床要件を１／１００に減らすことができる。これにより、はるかに多くの繁殖計画を同じ資源で行なうことができる。
【００１０】
また、単一種子のＮＩＲ分析が報告された（Ｄｅｌｗｉｃｈｅによる「Ｓｉｎｇｌｅ  Ｗｈｅａｔ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ：Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｃｏｎｔｅｎｔ（近赤外透過率による単一小麦穀粒分析。蛋白質含有量）」分析技術計測、７２巻、１９９５年、１１から１６頁、Ｄｏｗｅｌｌによる「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｃｏｌｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｗｈｅａｔ  Ｋｅｒｎｅｌｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｖｉｓｉｂｌｅ  ａｎｄ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ（可視および近赤外反射率を使用した単一小麦穀粒の自動色分類）」７５（１）巻、１９９８年、１４２から１４４頁、および、Ｄｏｗｅｌｌらによる「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｗｈｅａｔ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ（近赤外反射を使用した自動単一小麦穀粒品質測定）」、ＡＳＡＥ、年次国際会議、１９９７年、文献番号９７３０２２。これら全ての文献の内容は、これらを参照することによって本明細書に組み込まれる）。しかしながら、これらの方法は、種子全体からの光を測定して、平均強度を計算するため、種子全体の平均を超える単一種子についての情報を提供することができない。
【００１１】
また、ガスクロマトグラフィらの他の従来の分析技術は、多くの場合、単一種子分析のための有効な方法を提供しない。例えば、カノーラの単一種子分析のための従来の方法は、ガスクロマトグラフィによる脂肪酸分析のために、各種子の半分を手で切除し、残りの半分を栽植する必要がある。この分析技術では、手でサンプルを用意し、スループットが低いため、このプロセスを使用しても、１時間にほんの僅かな数のサンプルしか処理できない。
【００１２】
単一種子分析が望ましいが、従来の分光計およびサンプリング方法では、単一の種子を有効に処理することができない。従来の技術は、多量の手動入力を必要とし、これにより、改良された特徴を有する植物の開発速度が制限されている。
【００１３】
従来の分光分析技術では、種子の様々な組織内で化学的成分レベルの定位を行なうことができない。種子の手動切除後に、伝統的な分析技術によって化学分析を行なうといった従来の方法は、骨の折れ、破壊的であるだけでなく、成分の分解能が悪く、計量がうまくいかない。これは、個々の種子の切除によって生じるサンプルのサイズが、殆どの従来の技術によって信頼できる結果を生じ得るサンプルのサイズを下回っているためである。
【００１４】
従来の特定のイメージングシステムは、サンプルからの光を単一波長に制限する調整可能なフィルタを使用して、サンプル全体を同時に撮像する（Ａｒｃｈｉｂａｌｄらによる「Ｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｓｈｏｒｔ−Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｇｒａｉｎ  Ｃｏｌｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（穀物の色分類における短波長近赤外スペクトルイメージングの開発）」、ＳＰＩＥ  ３５４３巻、１９９８年、１８９から１９８頁参照。この文献の内容は、これを参照することによって本明細書に組み込まれる）。この方法は、サンプルを均一に照射することが困難であるため、有用性が限られる。サンプルを不均一に照射することにより、画質が低い領域が形成される。これにより、システムから得られる任意の情報の精度が限られる。また、調整可能なフィルタを使用するため、時間がかかり、分析処理が著しく遅れる。
【００１５】
大量の種子および単一種子を迅速に分析して、個々の種子の形態的または化学的な特徴を効率的且つ非破壊的に分析することができ、また、１つの農業処理機械に統合することができる装置および方法が技術的に必要である。本発明は、そのような装置および方法を提供する。
【００１６】
（発明の概要）
本発明は、１つまたは複数の種子の物理的および化学的な特徴を、リアルタイムに且つ非破壊的に分析する装置および方法を提供する。分析は、サンプルに光を方向付けて、透過光または反射光を形成することにより行なうことができる。その後、サンプルからの透過光または反射光を、データポイントアレイを用いて検知される様々な波長に分散することができる。データポイントアレイよって形成された信号を使用して、多くの化学的および形態的特徴の任意の値を決定することができる。
【００１７】
本発明は、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００１８】
本発明は、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００１９】
本発明は、植物組織が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）植物組織をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を植物組織に方向付けることにより、透過光または反射光を形成し、（Ｃ）透過光または反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、植物組織が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２０】
本発明は、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分散することにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２１】
本発明は、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）透過光を分散することにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２２】
本発明は、植物組織が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）植物組織をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を植物組織に方向付けることにより、透過光または反射光を形成し、（Ｃ）透過光または反射光を分散することにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、植物組織が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２３】
本発明は、所定の特徴を呈する種子を種子群が含んでいるか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子群をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子群に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子群の構成要素が特徴を呈するか否かを決定し、この決定が、構成要素を対応するデータポイントに関連付けることから成る方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２４】
本発明は、所定の特徴を呈する種子を種子群が含んでいるか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子群をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子群に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子群の構成要素が特徴を呈するか否かを決定し、この決定が、構成要素を対応するデータポイントに関連付けることから成る方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２５】
本発明は、所定の特徴を呈する種子を種子群が含んでいるか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子群をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子群に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子群の構成要素が特徴を呈するか否かを決定し、この決定が、構成要素を対応するデータポイントに関連付けることから成る方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２６】
本発明は、１つの種子が複数の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が各特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２７】
本発明は、１つの種子が複数の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が各特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２８】
本発明は、１つの種子が複数の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が各特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００２９】
本発明は、所定の特徴を有する１つの種子を選択する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で反射光または透過光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定し、（Ｇ）信号に基づいて特徴を有する種子を選択する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３０】
本発明は、所定の特徴を植物に遺伝子移入する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けて、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で反射光または透過光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定し、（Ｇ）信号に基づいて特徴を有する種子を選択し、（Ｈ）その種子から繁殖力がある植物を成長させ、（Ｉ）第２の植物との交配の際に、繁殖力がある植物を雌親または雄親として使用する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３１】
本発明は、１つの種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、サンプルからの反射光の第１のラインが分光器を通り、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）反射光の後続のラインに関してステップ（Ａ）から（Ｅ）を繰り返し、（Ｇ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３２】
本発明は、１つの種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、サンプルからの反射光の１つまたは複数の後続のラインが分光器を通り、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）反射光の後続のラインに関してステップ（Ａ）から（Ｅ）を繰り返し、（Ｇ）信号に基づいて、種子が各特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３３】
本発明は、１つの種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、サンプルからの反射光の第１のラインが分光器を通り、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）反射光の後続のラインに関してステップ（Ａ）から（Ｅ）を繰り返し、（Ｇ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３４】
本発明は、１つの種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、サンプルからの反射光のの１つまたは複数の後続のラインが分光器を通り、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）反射光の後続のラインに関してステップ（Ａ）から（Ｅ）を繰り返し、（Ｇ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３５】
本発明は、１つの種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、サンプルからの反射光の第１のラインが分光器を通り、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）反射光の後続のラインに関してステップ（Ａ）から（Ｅ）を繰り返し、（Ｇ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３６】
本発明は、１つの種子が複数の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、サンプルからの反射光の１つまたは複数の後続のラインが分光器を通り、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）反射光の後続のラインに関してステップ（Ａ）から（Ｅ）を繰り返し、（Ｇ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３７】
本発明は、所定の特徴を呈する種子を種子群が含んでいるか否かを同時に決定する方法であって、（Ａ）種子群をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子群に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子群の構成要素が特徴を呈するか否かを決定し、この決定が、構成要素を対応するデータポイントに関連付けることから成る方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３８】
本発明は、所定の特徴を呈する種子を種子群が含んでいるか否かを同時に決定する方法であって、（Ａ）種子群をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子群に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子群の構成要素が特徴を呈するか否かを決定し、この決定が、構成要素を対応するデータポイントに関連付けることから成る方法を含み、また、この方法を提供する。
【００３９】
本発明は、所定の特徴を呈する種子を種子群が含んでいるか否かを同時に決定する方法であって、（Ａ）種子群をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子群に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子群の構成要素が特徴を呈するか否かを決定し、この決定が、構成要素を対応するデータポイントに関連付けることから成る方法を含み、また、この方法を提供する。
【００４０】
本発明は、農作物の特性を測定する装置であって、サンプルを形成するサンプリング装置と、サンプルを供給し且つ処理装置からサンプルを受けるように構成されたサンプリング装置と、サンプリング装置のサンプルを分析するように構成された分光イメージングシステムとを備える装置を含み、また、この装置を提供する。
【００４１】
本発明は、農作物の特性を測定する装置であって、サンプルを供給するサンプリング装置と、サンプリング装置のサンプルを分析するように構成された分光イメージングシステムと、２つ以上の異なる群にサンプルを仕分けし且つサンプリング装置からサンプルを受けるように構成された仕分け装置とを備える装置を含み、また、この装置を提供する。
【００４２】
本発明は、農作物の特性を測定する装置であって、サンプルを生成する処理装置と、サンプルを供給し且つ処理装置からサンプルを受けるように構成されたサンプリング装置と、サンプリング装置のサンプルを分析するように構成された分光イメージングシステムと、２つ以上の異なる群にサンプルを仕分けし且つサンプリング装置からサンプルを受けるように構成された仕分け装置とを備える装置を含み、また、この装置を提供する。
【００４３】
（発明の詳細な説明）
（分析法）
本発明は、所望の特徴を有する種子を分析する分析方法を提供する。本発明の一態様においては、分析方法により、単一の種子の別々の部分または特性を分析することができる。また、本発明の他の態様においては、分析方法により、束または大量のサンプル中に存在する個々の種子を分析することができ、これにより、特徴の分布を決定することができる。
【００４４】
一実施形態において、本発明は、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光を形成し、（Ｃ）反射光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を提供する。
【００４５】
他の実施形態において、本発明は、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、透過光を形成し、（Ｃ）透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定する方法を提供する。
【００４６】
本発明の方法を使用して、ＮＩＲによって測定可能な任意の特徴を検知することができる。１つの好ましい実施形態において、特徴は、生化学的な特徴である。本明細書で使用される生化学的特徴は、農業サンプルの化学的な組成に影響を与える任意の特徴である。好ましい実施形態において、生化学的な特徴は、油含有量、蛋白質含有量、炭水化物含有量、でん粉含有量、繊維含有量、および水分含有量から成るグループから選択される。本明細書で使用される含有量とは、例えば、１種子当たりの蛋白質５ミリグラム（ｍｇ）、あるいは、組織の乾燥重量１０ｇ当たりの蛋白質５ｍｇといった成分の量を示している。他の好ましい実施形態において、生化学的な特徴は、油組成、蛋白質組成、炭水化物組成、および繊維組成から成るグループから選択される。本明細書で使用される組成とは、例えば、低分子重量の蛋白質に対する高分子重量の蛋白質の割合、または、非飽和油に対する飽和油の割合といった農業サンプルの生化学的な構成を示している。
【００４７】
例えば、一実施形態において、本発明の方法は、所望の形質を有するでん粉サンプルを区別するために使用される。通常のデントコーンまたはフリントコーンからのでん粉は、約７３％のアミロペクチン（分岐した分子を有するでん粉割合）と、２７％のアミロース（線状分子を有する割合）とから成る。ワックスコーン（ｗｘ遺伝子を有する）は中国で最初に発見されたが、ワックス変異体もアメリカのデントストレインで発見されていた。この変異体のでん粉は、アミロペクチンが１００％である。内胚乳の変異体であるアミロースエキステンダー（ａｅ）は、でん粉のアミロース割合が５０％以上まで増加する。このトウモロコシの穀粒は、曇った、半透明な、部分的に完全な外観を特徴としている。幾つかの他の突然変異した遺伝子は、単独もしくは結合して、アミロース−アミロペクチン比を変更することにより、でん粉組成に影響を与える。一般的なトウモロコシによって形成される特徴的な硬い不透明なでん粉ゲルは、アミロースの割合に依るものである。ワックストウモロコシのでん粉の特性は、特徴的な軟らかい半透明なペースト形態を有する生成されたアミロペクチンゾルに依るものである。天然のでん粉ゲル特性におけるこれらの差異は、でん粉改良処理にわたって維持され、特定の用途において望ましい。本発明の方法は、異なる突然変異体の種類を簡単に識別することができるとともに、これらのための高スループットで非破壊的なスクリーニング技術として使用することができる。
【００４８】
他の実施形態において、例えば、本発明の方法は、所望の内胚乳特徴を有するサンプルを識別するために使用される。例えば、アミノ酸のバランスを変更する幾つかの内胚乳の変異体が識別された。変異体種族である不透明−２（ｏ２）、粉状−２（ｆｌ２）、不透明−７（ｏ７）が、内胚乳のゼイン（リジンやトリプトファン等の必須アミノ酸を欠くトウモロコシ中の蛋白質）を減らし、且つリジンを増やすことが分かってきている。不透明−２の遺伝子を有する穀粒は、ほんの少し硬いガラス質の内胚乳を有する、柔軟で白亜質の不透明な外観を特徴としている。本発明の方法は、異なる突然変異体の種類およびリジンのレベルを簡単に識別することができるため、この特徴のための高スループットで非破壊的なスクリーニング技術として使用することができる。
【００４９】
他の実施形態において、特徴は、形態的な特徴である。本明細書で使用される形態的な特徴は、任意の構造的特徴である。好ましい形態的な特徴は、内胚乳の寸法、胚珠の寸法、種子の形状、種子の寸法、種子の色、種子の表面組織、種子の重量、種子の密度、および種子の完全性である。種子の完全性は、病気に対する感度または耐性と関連付けることができる。種皮内の孔の存在は、多くの場合、昆虫の寄生を示している。
【００５０】
被検種子のサンプルを生物に挑ませることにより、病気の状態と孔等の構造的な変化とを関連付けることができる。本明細書で使用される「サンプル」とは、本発明の方法が適用される任意の植物材料を示している。サンプルは、例えば、種子の断片、種子全体、複数の種子、または他の植物組織等であっても良い。制御は、感度があり且つ耐性があることが分かっている種子を含んでいても良い。適切な統計学的分析によって、病気を特定の構造的変化に関連付けることができる。一旦、関連付けが成されれば、制御が特定の種子または種子群に対して成される必要がないことは言うまでもない。
【００５１】
収穫中、乾燥中、引き上げ中、および商業経路にわたって穀物を移動している最中に生じる穀粒へのダメージを、本発明の方法によって決定することができる。最近の農業技術、例えばフィールドビッカ脱穀刈り取り機等の使用すると、サンプルの穀粒水分含有量は、サンプルの穂を乾燥した場合よりもずっと高くなる。水分含有量を高くするためには、８０℃を超える温度で強制乾燥する必要があるが、その場合には、応力亀裂や穀粒破損が生じる虞がある。穀粒破損の指標は、非ガラス質の内胚乳に対するガラス質の内胚乳の割合、穀粒密度、平均穀粒重量、果皮の量および質、穀粒のサイズおよび形状を含んでいても良いが、これらに限定されない。破損や破損耐性を識別する場合や、これらの問題を最小限に抑えることができる化学的および物理的な特徴を識別する場合に、本発明の方法を使用することができる。
【００５２】
本発明の方法および装置においては、任意の種子を使用することができる。好ましい実施形態において、種子は、アルファルファの種子、リンゴの種子、バナナの種子、大麦の種子、豆の種子、ブロッコリーの種子、トウゴマの実の種子、シトリスの種子、クローバの種子、ココナッツの種子、コーヒーの種子、トウモロコシの種子、綿の種子、キュウリの種子、ダグラスファーの種子、ユーカリの種子、テーダマツの種子、リンシードの種子、メロンの種子、カラスムギの種子、オリーブの種子、ヤシの種子、エンドウ豆の種子、ピーナッツの種子、胡椒の種子、ポプラの種子、ラジアータマツの種子、菜種の種子、稲の種子、ライ麦の種子、サトウモロコシの種子、サザンパインの種子、大豆の種子、イチゴの種子、砂糖大根の種子、サトウキビの種子、ヒマワリの種子、モミジバフウの種子、茶の種子、タバコの種子、トマトの種子、芝の種子、小麦の種子、およびシロイヌナズナの種子から成るグループから選択される。更に好ましい実施形態において、種子は、綿の種子、トウモロコシの種子、大豆の種子、菜種の種子、稲の種子、および小麦の種子から成るグループから選択される。更に好ましい実施形態において、種子は、トウモロコシの種子である。
【００５３】
サンプリング装置を光源と共に使用できる場合には、任意のサンプリング装置を使用することができる。サンプリング装置は、所望の波長域の光が透過できる少なくとも１つの面を有する容器等の装置を含むが、これに限定されない。また、サンプリング装置は、分析のために種子のサンプルを積載することができる略水平な面（側壁を有する、あるいは有さない）を備えている。容器サンプリング装置は、透明および半透明の容器や、少なくとも１つの透明または半透明な面を有する不透明容器を含むが、これらに限定されない。また、容器サンプリング装置は、サンプルカップ、２ｃｍおよび２．５ｃｍの経路長を有するサンプルホルダ、サンプルセル、サンプルホルダ、およびキュベットなどの従来において分光計と共に使用されたサンプリング装置を含むが、これらに限定されない。略水平面を備えるサンプリング装置は、反射率分析用の不透明材料から成る材料、および透過率分析用の半透明または透明材料から成る材料を含む任意の材料であって、分析のために種子のサンプルを置くことができる任意の材料を含むが、これらに限定されない。好ましい実施形態において、サンプリング装置は、透明なキュベットである。他の好ましい実施形態において、サンプリング装置は、反射率の分析のためにサンプルの種子を積載することができる任意の平坦な黒色材料である。
【００５４】
調査される任意の特定のサンプルおよび使用される光測定装置のために用いる波長域において、広帯域の照明を与えることができる任意の光源を使用しても良い。特に好ましい光源は、使用される光測定装置におけるスペクトル応答域の全体にわたって光を供給することができる光源である。そのような光源の例は、ハロゲン、タングステンハロゲン、ロングフィラメントハロゲン、キセノン、キセノン閃光、蛍光、ネオン、および水銀を含むが、これらに限定されない。好ましい実施形態においては、少なくとも７００から１８００ナノメータの範囲にわたって光を供給する、ＣＶＩレーザ社（ＣＶＩレーザ社、２００  Ｄｏｒａｄｏ  ＰＩ．ＳＥ，私書箱１１３０８、Ａｌｂｕｑｕｅｒｑｕｅ、ニューメキシコ州８７１９２）から市販されているＡＳ２２０ランプ等のタングステンハロゲン光が使用される。他の実施形態においては、少なくとも３５０から７５０ナノメータの範囲にわたって光を発生する光源が使用される。この光源は、ハロゲン、タングステンハロゲン、ロングフィラメントハロゲン、キセノン、キセノン閃光、蛍光、ネオン、および水銀を含む前述した任意の光源であっても良い。
【００５５】
反射光および透過光を形成するために、光源をサンプルへと方向付けることができる。反射光は、サンプルに当たりサンプルから放射される任意の光であるが、サンプルを透過しない光である。反射光を測定するため、光測定装置を、光源に対してサンプルと任意の角度に方向付けることができる。反射光を使用する好ましい実施形態において、光測定装置は、光源に対して１８０°未満の角度で方向付けられる。例えば、平坦なサンプリング装置が水平に配置される場合、光源は、サンプリング装置の面と垂直な仮想線から、この仮想線とサンプルとの交点を頂点として、２０°の角度に配置させることができる。また、光測定装置は、光源と反対側において仮想線から２０°の角度で、且つ同じ頂点において光源から４０°の角度に位置させることができる。この方向で、光源からの光は、サンプルから反射されて光測定装置へと向かう。
【００５６】
透過光は、サンプルを透過し且つサンプルから光源と反対側に放射される光である。好ましい実施形態において、光源および光測定装置は、サンプルの両側に位置され、これらの３つが全て同一直線上に配置される。例えば、その間に大量のサンプルを挟み込んで対向する透明壁を有するキュベットサンプリング装置を、光源と光測定装置との間に配置させることができる。光源からの光がサンプルに当たり、そのうちの幾らかの光は、サンプルを透過してキュベットの他方側に向かい、光測定装置へと放射される。
【００５７】
本明細書で使用される「反射光または透過光を形成する」とは、光源からの光をサンプルへと方向付けることによって、反射光および／または透過光を生成することを意味している。
【００５８】
反射光または透過光、あるいはこれらの両者は、分光器を通過することができる。本明細書で使用される分光器は、混合された波長の光を受けて、混合された波長の光をその成分波長に分散し、その分散された波長を放射することができる光学部品を有する装置を意味している。好ましい実施形態において、分光器は、光を受けるための入射スリットと、光を分散するためのプリズム−回折格子−プリズムとを備えている。他の実施形態において、分光器は、ホログラフィック回折格子または固定溝回折格子（ｆｉｘｅｄ  ｇｒｏｏｖｅ  ｇｒａｔｉｎｇ）を有する反射回折格子分光器である。本明細書で使用される「分散」光とは、混合された波長の光から、分離された成分波長を有する光へと変換された光のことである。本明細書で使用される反射光または透過光を「分散する」とは、混合された波長の光を、分離された成分波長を有する光へと分離することを意味する。本明細書で使用される、反射光または透過光を分光器に「通す」とは、スリット等の入射口で反射光または透過光を受けることにより、光が分光器の光学素子を通って分散して、出射口から放射されるようにすることを意味する。好ましい実施形態において、入射スリットは、サンプルからの光を受けるように配置され、光測定装置は、出射口に取り付けられる。
【００５９】
分光器によって放射される波長域は、サンプルを分析することができる十分に広い任意の領域であっても良い。好ましい実施形態において、分光器は、５００から２０００ナノメータ、好ましくは７００から１８００ナノメータ、更に好ましくは９００から１７００ナノメータの範囲の波長を有する分散光を放射することができる。他の好ましい実施形態において、分光器は、１００から１０００ナノメータの範囲の波長を有する分散光を放射することができる。分光器は、好ましくは少なくとも５０ナノメータ／ミリメータ（ｎｍ／ｍｍ）、さらに好ましくは１００、１２５、および１５０ｎｍ／ｍｍのスペクトル拡散を有することが好ましい。分光器は、好ましくは、少なくとも１００ｎｍのスペクトル分解能、さらに好ましくは５０ｎｍのスペクトル分解能、更に好ましくは４０ｎｍ、３０ｎｍ、および２０ｎｍのスペクトル分解能を有していることが好ましい。好ましい実施形態において、分光器は、９００から１７００ｎｍのスペクトル域と、少なくとも１５０ｎｍ／ｍｍのスペクトル拡散と、少なくとも２０ｎｍのスペクトル分解能とを有している。
【００６０】
分光器からの出力は、複数のデータポイントで分光器から光を受けることができる光測定装置によって受けられても良い。本明細書で使用される「データポイント」は、光を個別に受けて測定することができる、焦点面アレー等の離散領域を意味している。これらのデータポイントは、例えば多次元に配置されることが可能である。好ましい実施形態において、複数のデータポイントは、２次元アレイで配置される。複数のデータポイントのアレイは、ピクセルにて構成されることができる。各ピクセルは、データポイントに対応しており、個別に光を受けて信号を出力することができる。好ましい実施形態において、データポイントの数は、１００個よりも多く、好ましくは５００個よりも多く、更に好ましくは１０００、５０００、１００００、７５０００、または１０００００個である。好ましい実施形態において、ピクセルの数は、１０００個よりも多く、好ましくは５０００個よりも多く、更に好ましくは１０００、７５０００、または１０００００個である。複数のデータポイントを測定するために利用できるアレイの例は、イメージング用のアレイを有するカメラ等の光測定装置を含むが、これに限定されない。光測定装置は、好ましくは１００ミクロン未満のピッチ、好ましくは５０、４０、３０、または２０ミクロン未満のピッチ、５フレーム／秒を超えるフレームレート、さらに好ましくは１０、１５、２０、および２５フレーム／秒を超えるフレームレートを有していることが好ましい。好ましい実施形態において、光測定装置は、７５０００個を超えるピクセルから成り、且つピッチが２０ミクロン未満で、フレームレートが２５フレーム／秒を超える焦点面を有している。
【００６１】
好ましい実施形態において、光測定装置は、アンチモン化インジウム（ＩｎＡｓ）、水銀テルル化カドミウム（ＭＣＴ）、プラチナシリサイド（ＰｔＳｉ）、ヒ素がドープされたシリコン（Ｓｉ：Ａｓ）、インジウムガリウムヒ素化合物、またはＣＣＤカメラである。好ましい実施形態において、光測定装置は、インジウムガリウムヒ素化合物カメラであり、更に好ましくは、７６８００個のピクセルで光を受けることができ、且つＳｅｎｓｏｒｓ  Ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ  Ｉｎｃ．（Ｓｅｎｓｏｒｓ  Ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ  Ｉｎｃ．、３４９０  ＵＳ  Ｒｔｅ  １，Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  １２，  Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ、ニュージャージー州０８５４０）から市販されているＳＵ３２０−１．７ＲＴ−Ｄ／ＲＳ１７０カメラである。
【００６２】
データポイントは、信号を出力することができる。本明細書で使用される「信号を出力する」とは、１つまたは複数のデータポイント上で光の強度を直接的に或いは間接的に測定するために使用することができる、任意の形態の信号を生成することを意味する。例えば、信号は、光エネルギを電気インパルスなどに変換することによって形成することができる。
【００６３】
特定の出力を特徴と関連付けることができる。そのような関連付けに基づいて、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定することができる。好ましい実施形態においては、従来の方法によって知られている情報が収集されて、測定値と関連付けられた。例えば、知られている測定値のセットを形成するために、本発明の方法を用いて１つの種子を分析することができる。その後、従来のケモメトリクス技術を使用して化学的成分の実際の濃度を測定することができる。これにより得られる値は、本発明を用いて生成された測定値と関連付けることができる。化学的な成分が変化する種子に対してプロセスを繰り返すことによって、関連付けセットが形成される。その後、本発明の方法を用いて未知の種子を分析する場合には、データポイントによって形成された測定値を、知られている関連付けセットと比較して、種子の組成を予測することができる。また、予測された種子の組成を所定の閾値と比較して、種子が特徴を呈するか否かを決定することができる。本明細書で使用される「特徴を呈する」とは、データポイントのアレイから得られた測定値が、最小値を超えていること、最大値を下回っていること、あるいは予め規定し得る任意の範囲内にあることを意味する。値は、任意の波長または任意の波長の組合せから得られる測定値と一致していても良い。
【００６４】
任意の所定の特徴においては、光の１つまたは複数の波長から得られた測定値を使用して、種子が所定の特徴を呈するか否かを決定することができる。分光器は、知られているパターンでデータポイント上に光を分散するため、データポイントを波長に関連付けることができ、同様に、これらのデータポイントからの測定値を波長に関連付けることができる。
【００６５】
好ましい実施形態において、種子が所定の特徴を呈するか否かの決定は、複数の波長に依存している。このような多変量決定は、光測定装置に入る波長のセット全体を最大として構成することができる。そのような実施形態においては、８００から２６００ナノメータ、好ましくは８００から２２００ナノメータの範囲の波長の光を使用することができる。複数の波長を用いて種子が検査される場合、そのような波長がプロファイルを形成する。プロファイルは、１つの種子、種子の任意の一部、または複数の種子に関する組み合わされた信号のセットである。例えば、１つの種子を分析する場合、種子全体を示すデータポイントからの複数の信号を、１つのプロファイルに組み合わせることができる。例えば、内胚珠である種子の一部に対応するデータポイント同士を組み合わせて、内胚乳に関する１つのプロファイルを形成することができる。一実施形態において、大量のサンプルの場合、データポイント信号を平均化することができ、あるいは、データポイント信号を組み合わせてサンプル全体に関する１つのプロファイルを形成することができる。好ましい実施形態においては、プロファイルを特定の特徴と関連付けることができる。
【００６６】
他の好ましい実施形態において、種子が所定の特徴を呈するか否かの決定では、特定の特徴の存在に関連する１つまたは複数の別個の波長が使用される。以下の表は、特定の特徴に関連付けることができ且つ関連付けられた特徴を予測するために使用できる複数の波長を示している。
【表１】
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【００６７】
他の植物組織または農業サンプルを、種子の代わりに使用することができる。本明細書で使用される植物組織は、葉、花、根、花びら等の任意の植物の一部を含むが、これらに限定されない。本明細書で使用される農業サンプルは、種子等の植物組織を含むが、これに限定されない。また、農業サンプルは、非有機物質等の非植物系の材料、または農業的環境で生じる非植物系物質も含む。菌類サンプルは、農業サンプルの一例である。
【００６８】
本発明の方法および装置では、個々の種子または種子群を使用することができる。種子群は、１つ以上の任意の数の種子である。本明細書で使用される種子群の「構成要素」とは、種子群中の任意の１つの種子のことである。１つの種子群は、種子の数によって規定され得る。好ましい実施形態において、種子群は、１０個を越える種子、好ましくは２０、５０、５００、１０００、または１００００個を超える種子から成る。他の実施形態において、種子群は、例えば単一の穂、単一の植物、または単一の交配から得られた種子といった、その起源によって分類されても良い。
【００６９】
本発明の方法を用いて、種子群中の個々の種子を同時に分析することができる。本明細書で使用される「同時に」とは、単一の分析によって得られる任意のデータセットを意味している。単一の分析は、１つのサンプルの１つのライン走査であっても良く、あるいは１つのサンプルの複数のライン走査であっても良い。例えば、大量のサンプルから成る単一のサンプル体をライン毎に分析することは、単一の分析を構成する。このような同時分析は、１つまたは複数の特徴に関して種子群を同時に分析するものであっても良い。また、このような同時分析は、複数の特徴に関して１つの種子を同時に分析するものであっても良い。好ましい実施形態においては、複数の特徴を同時に分析することができる。更に好ましい実施形態においては、３、４、５、または６個を超える特徴を同時に分析することができる。更に好ましい実施形態においては、５個から１０個の特徴または１０個から２０個の特徴を同時に分析することができる。
【００７０】
一実施形態においては、単一の源から得られる複数の種子が、サンプリング装置内に一緒に供給される。一実施形態において、単一の源は、トウモロコシの穂、単一の植物、または単一の交配の生成物等の共通の遺伝的背景を有する種子を供給する任意の源であっても良い。この方法を使用して、種子群からの種子を、無作為に供給されるグループとして、サンプリング装置に供給する。本明細書で使用される、種子群をサンプリング装置に「無作為に供給する」とは、その後の種子の方向付けや分離とは関係なく、種子をサンプリング装置に配置することを意味する。例えば、分析のために単一の大きなキュベット内に注がれる１００個の種子から成る種子群は、「無作為に供給される」と表わされる。
【００７１】
信号が出力された後、エッジ検出プログラム等のソフトウエアプログラム、例えばＭａｔｈｗｏｒｋｓ  Ｉｎｃ．（Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ  Ｉｎｃ．、２４  Ｐｒｉｍｅ  Ｐａｒｋ  Ｗａｙ、Ｎａｔｉｃｋ、マサチューセッツ州０１７６０）のＭａｔｌａｂ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ５．３  ｗｉｔｈ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｔｏｏｌｂｏｘ、およびＲｅｓｅａｒｃｈ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｃ．（Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｃ．、４９９０  Ｐｅａｒｌ  Ｅａｓｔ  Ｃｉｒｃｌｅ、Ｂｏｕｌｄｅｒ、コロラド州８０３０１）のＥＮＶＩ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３．２を使用して、データポイントにより出力される信号を分析し、個々の種子に対応するデータポイントを決定することができる。その後、これらのデータポイントを個々の種子に関連付けることができる。本明細書で使用される、構成要素を「対応するデータポイント」に「関連付ける」とは、特徴が存在するか否かを決定するために、連続するデータポイントの群から得られる測定値を、種子群の１つの構成要素に帰属し得るとして割り当てることを意味する。
【００７２】
他の実施形態において、種子群中の種子は、各種子をそれ自身の個々の区画室内に保持することができるサンプリング装置内に供給される。本明細書で使用される「個々の区画室」は、各種子を位置決めすることによって、分析後に種子をデータポイント測定値に関連付けることができるようにする任意のものであっても良い。一実施形態において、サンプリング装置は、平坦な平面を備えており、水平に配置される。また個々の区画室は、平坦な平面上の指定された部分である。他の実施形態において、サンプリング装置は、床面と正方形状に配置された４つの壁とを有する個々の区画室を備えており、これらの区画室内に個々の種子を供給することができる。更に他の実施形態において、サンプリング装置は平坦な面であり、この面上に４つの壁だけを有する個々の区画室が取り外し可能に位置決めされる。この実施形態においては、平坦な面または個々の区画室のいずれかを取り外すことにより、種子を仕分けすることができる。
【００７３】
種子群分析に関する前述した任意の実施形態においては、種子群全体にわたって方法を、３０秒未満、好ましくは１０秒未満、更に好ましくは約５秒未満の時間で実行することができる。このようにサンプリング時間が短くなれば、従来技術よりもサンプルのスループットが向上し、１繁殖周期内で農作物サンプルをより多量にスクリーニングすることができる。
【００７４】
また、単一種子分析および種子群分析に関する前述した任意の実施形態においては、一度に複数の特徴に関して種子を分析することができる。例えば、様々な波長または波長域に対応する特徴、および同じ域内に累積効果を有する特徴を、同時に調べることができる。また、個々の種子の様々な組織を個別に分析することができる。２つの組織同士を区別するためにスペクトルモデリングを使用すると、連続するデータポイントの領域を、例えば胚珠および内胚乳等の種子や植物組織の任意の部分に関連付けることができる。その後、様々な部分に関するスペクトルデータを使用して、種子の様々な組織を分析して区別することができる。
【００７５】
前述した任意の実施形態においては、分光器および光測定装置を用いてサンプルをライン毎に撮像することができる。好ましい実施形態において、光源は、サンプルの幅にわたって光を細いビームに集光する円柱レンズを備えている。分光器は、サンプル上の光のラインに位置合わせされることにより、分光器に入射する反射光または透過光の量を最大にする、入射スリットを有している。本明細書で使用される光の「ライン」とは、分光器を通り、且つ特定の形状を有するサンプル上の物理的な領域に対応する反射光または透過光のことである。好ましい実施形態において、特定の形状は、薄い矩形状または断片である。したがって、サンプルは、その正しい順番で配置される時に協働してサンプルを形成する、多数の連続するラインを備えていると言える。本明細書で使用される「第１のライン」とは、サンプル上の他の全てのラインよりも前に、方法によって分析されるラインのことである。好ましい実施形態において、第１のラインは、サンプリング装置の一端にある１つのラインである。サンプリング装置の端部は、任意の側面またはエッジであっても良い。例えば、正方形状の面を有するサンプリング装置の端部は、その面の４つのエッジのうちの任意のエッジであっても良い。本発明の方法は、１つのラインを使用することにより、または、サンプルの全てのラインに至るまで複数のラインを任意に組み合わせて使用することにより実施することができる。より多くのラインが分析されると、より多くのサンプルが検査される。一実施形態においては、１つのラインが分析される。他の実施形態においては、隣り合わない幾つかのラインが分析される。更なる実施形態においては、サンプルの一端から他端にわたって、サンプルの全てのラインが分析される。この場合、第１のラインから開始され、最後のラインに達するまで順次にその後のラインへと移行していく。本明細書で使用される「後続のライン」とは、たった今分析されたラインと隣り合う未分析のラインのことである。「最後のライン」とは、最後に分析されるラインのことである。
【００７６】
第１のラインの後に後続のラインを分析するため、ラインの厚さ分だけサンプルを移動して、後続の各ラインを光源および分光器に対して位置合わせすることができる。このような相対移動は、サンプリング装置を移動することにより、あるいは、光源および分光器を移動することにより行なうことができる。好ましい実施形態において、サンプリング装置は、リニア並進ステージ上に装着される。このステージは、１つのラインの幅と等しい距離ずつ段階的に、あるいは、一定の速度で移動することができる。他の好ましい実施形態においては、ステージが一定の速度で移動され、光測定装置は、後続の各ラインが重なり合うことなくスリットと位置合わせされる際に、正確な時間で像を取得できるように制御される。第１のラインおよび後続の各ラインを分析することにより、サンプル全体を分析することができる。
【００７７】
本発明の方法および装置を、繁殖プログラムで使用することにより、所望の特徴を有する種子または植物を選択することができる。一形態において、本発明は、所定の特徴を有する１つの種子を選択する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けることにより、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通すことにより、分散光を形成し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で分散光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が各特徴を呈するか否かを決定する方法を提供する。
【００７８】
本発明の他の態様において、本発明は、所定の特徴を植物に遺伝子移入する方法であって、（Ａ）種子をサンプリング装置に供給し、（Ｂ）光源からの光を種子に方向付けて、反射光または透過光を形成し、（Ｃ）反射光または透過光を分光器に通し、（Ｄ）複数のデータポイントのアレイを備える光測定装置で反射光または透過光を受け、（Ｅ）光測定装置を用いて、複数の各データポイント毎に信号を出力し、（Ｆ）信号に基づいて、種子が特徴を呈するか否かを決定し、（Ｇ）信号に基づいて特徴を有する種子を選択し、（Ｈ）その種子から繁殖力がある植物を成長させ、（Ｉ）第２の植物との交配の際に、繁殖力がある植物を雌親または雄親として使用する方法を提供する。
【００７９】
本発明の遺伝子移入方法および選択方法は、任意の繁殖方法と組み合わせて使用することができ、また、１つの世代または複数の世代を選択するために使用することができる。繁殖方法の選択は、植物の繁殖形態、特徴の遺伝力の向上、および商業的に使用される栽培変種（品種）（例えば、Ｆ１交配品種、純系品種など）のタイプによって決まる。植物の繁殖のために選択された非制限的な本発明の方法を以下に説明する。市販されている或は市販されていない任意の品種を、繁殖プログラムにおいて使用できることは言うまでもない。例えば出現力、生長力、ストレス許容範囲、病気耐性、分岐、開花期、結実、種子のサイズ、種子の密度、直立能力、および脱穀能力など要因は、一般に、選択を決定づける。
【００８０】
遺伝性が高い特徴の場合には、１つの場所で評価された優れた個々の植物を選択することは有効である。一方、遺伝性が低い特徴の場合には、関連する植物の種族の繰り返された評価から得られる平均値に基づいて選択しなければならない。良く知られた選択方法は、一般に、純種選択、改質純種選択、集団選択、および反復選択を含むが、これらに限定されない。好ましい実施形態においては、戻し交配または反復繁殖プログラムが行なわれる。
【００８１】
遺伝の複雑性は、繁殖方法の選択に影響を与える。戻し交配繁殖を使用して、遺伝性が高い特徴において１つまたは幾つかの気に入った遺伝子を、所望の品種に移すことができる。この方法は、病気耐性がある品種を繁殖させる場合にだけ使用されてきた。多数の遺伝子によって制御される遺伝的特徴を量的に高めるために、様々な反復選択技術が使用される。自家受粉する農作物における反復選択の使用は、受粉の容易性、各受粉による交配種の成功頻度、および成功した各農作物からの交配種の子孫数に依存している。
【００８２】
２つ以上の世代において商業的な目標地域を示す環境で、繁殖種族を検査して適当な基準と比較することができる。最良な種族は、新たな商業的品種のための候補である。すなわち、これらは、未だ特徴が不完全であり、これらを親として使用することにより、更なる選択のための新たな集団を形成しても良い。
【００８３】
優れた植物を識別するための１つの方法は、他の実験的な植物に対するその能力、および大きく成長した標準的な品種に対するその能力を観察することである。１回の観察で結論に達しない場合には、観察を繰り返せば、その遺伝的な価値をうまく評価することができる。繁殖者は、２つ以上の親の種族を選択して交配し、その後、自殖および選択を繰り返して、多くの新たな遺伝的な組み合わせを形成することができる。
【００８４】
新たな大豆の栽培変種の開発は、大豆の品種の開発および選択、これらの品種の交配、および優れた交配種の選択を伴う。選択された繁殖力のある雄親間で手交配することにより、あるいは、雄の不作系を使用することにより、交配種の種子を形成することができる。交配種は、鞘の色、花の色、種子の産出率、成熟期の色、または除草剤に対する耐性等といった、種子が本当に交配種であることを示す特定の単一遺伝特徴において選択される。親種族の別個のデータおよび交配種の形質は、特定の交配を続けるか否かに関する繁殖者の判断に影響を与える。
【００８５】
純種繁殖法および反復選択繁殖法を使用して、繁殖集団から品種を開発することができる。繁殖プログラムは、２つ以上の品種または様々な広範の源からの所望の特徴を、所望の形質の選択および自殖によって品種が開発される繁殖プールに組み合わせる。商業的な可能性がある新たな品種を、評価して決定することができる。
【００８６】
自家受粉の農作物を改良するために、一般に、純種繁殖が使用される。Ｆ１を形成するために、有利で補完的な特徴を有する２つの親が交配される。Ｆ２集団は、１つまたは複数のＦ１を自殖することによって形成される。最良の系統の中で最良の個体が選択される。Ｆ４世代において系統の検査を繰り返し行なって、遺伝力が低い特徴に関する選択の有効性を高めることができる。新たな品種として公表できるように、近親交配の進んだ段階（すなわち、Ｆ６およびＦ７）で、最良の種族、または形質的に類似した種族同士の混合が検査される。
【００８７】
簡単に遺伝する遺伝性が高い特徴における遺伝子を、反復的な親である所望の同型品種または近交系に移すために、戻し交配が使用されてきた。移される特徴の源は、ドナー親と称される。その結果として得られる植物は、反復的な親（例えば品種）の属性と、ドナー親から移された所望の特徴とを有していると考えられる。最初の交配の後、ドナー親の形質を有する個体が、選択されて反復的な親と繰り返し交配（戻し交配）される。その結果として得られる親は、反復的な親（例えば品種）の属性と、ドナー親から移された所望の特徴とを有していると考えられる。
【００８８】
単一の種子の継承処理では、分離する集団が栽植され、植物毎に１つの種子のサンプルが収穫され、単一種子サンプルを使用して次の世代が栽植される。集団が、Ｆ２から近親交配の所望のレベルまで進むと、種族が得られる植物はそれぞれ、様々なＦ２個体に向かって跡を辿る。集団の中の植物の数は、幾つかの種子の成長不良、または少なくとも１つの種子を形成する幾つかの植物における種子形成不良に起因して、各世代を減退させる。その結果、世代進行が完了する時に、集団の中で最初にサンプルされたＦ２植物の全てが、子孫によって代表されない。
【００８９】
複数の種子における処理において、例えば、大豆の繁殖者は、一般に、集団の中の各植物から１つまたは複数の鞘を収穫するとともに、それらを一緒に脱穀して、１つの束を形成する。束の一部を使用して次の世代を栽植し、一部を保管しておく。処理は、改質単一種子承継または鞘束技術（ｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｓｉｎｇｌｅ−ｓｅｅｄ  ｄｅｓｃｅｎｔ  ｏｒ  ｔｈｅ  ｐｏｄ−ｂｕｌｋ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）と称されてきた。
【００９０】
複数種子の処理は、収穫における労力を節約するために使用されてきた。機械を用いた鞘の脱穀は、単一種子の処理において１つの種子をそれぞれから手で取り除く場合に比べてかなり速い。また、複数種子の処理では、近親交配の各世代で同数の集団の種子を栽植することができる。
【００９１】
一実施形態においては、本発明を使用して、非半数体サンプルから半数体サンプルを区別する。半数体植物を使用すると、二重半数体種族から成る完全に同型の種族を形成する方法を提供することにより、植物繁殖プログラムにおける反復選択の効率が高まる。半数体は、半接合体であるため、すなわち、遺伝子座毎に１つしか対立遺伝子が存在しないものであるため、突然変異の研究および望ましくない劣性対立遺伝子に対する選択においては有用である。本発明の方法を使用して、半数体サンプルと、二倍体等の他のタイプのサンプルとを区別することができる。本発明の方法を用いると、非半数体サンプルとは異なるスペクトル組成を有する反射光または透過光を形成する形質を形作る任意の半数体特徴を、決定することができる。例えば、幾つかの親の種族は、種子が成熟した段階で、内胚乳の上端のアントシアニン色および胚の色欠けによって、半数体を識別することができるＲ−ｎｊ等の標識遺伝子を運ぶ。本発明の方法によれば、種子上の必要な場所で、これらの形質の存在の有無を簡単に識別することができる。
【００９２】
様々な特徴および農作物に関して一般に使用される他の繁殖方法についての記載は、幾つかの引用文献のうちの１つ（例えば、Ｆｅｈｒによる「Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  Ｃｕｌｔｉｖａｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（品種開発の原理）」の第１巻（１９８７年）の２から３頁）に見出すことができ。これらの引用文献の全ては、参照することによって本明細書に組み込まれる。
【００９３】
（分析装置およびシステム）
本発明は、農作物の特性を測定する装置であって、サンプルを形成する処理装置と、サンプルを供給し且つ処理装置からサンプルを受けるように構成されたサンプリング装置と、サンプリング装置のサンプルを分析するように構成された分光イメージングシステムとを備える装置を提供する。また、本発明は、農作物の特性を測定する装置であって、サンプルを供給するサンプリング装置と、サンプリング装置のサンプルを分析するように構成された分光イメージングシステムと、２つ以上の異なる群にサンプルを仕分けし、且つサンプリング装置からサンプルを受けるように構成された仕分け装置とを備える装置を提供する。更に、本発明は、農作物の特性を測定する装置であって、サンプルを形成する処理装置と、サンプルを供給し、且つ処理装置からサンプルを受けるように構成されたサンプリング装置と、サンプリング装置のサンプルを分析するように構成された分光イメージングシステムと、２つ以上の異なる群にサンプルを仕分けし、且つサンプリング装置からサンプルを受けるように構成された仕分け装置とを備える装置を提供する。
本明細書に記載された装置は、分光イメージングシステムを使用して、農業サンプルを分析する。本明細書で使用される「分光イメージングシステム」とは、多数のデータポイントを備えるサンプルの像を形成することができる任意のシステムのことである。好ましい実施形態において、分光イメージングシステムは、光源と、光を分散する装置と、光測定装置とを備えている。本明細素で使用される「光を分散する装置」とは、混合された波長を有する光を個々の波長に分散させることができる任意の装置を意味している。好ましい実施形態において、光を分散する装置は、分光器である。光源、分光器、および光測定装置は、本明細書に記載したものを含んでいるが、これらに限定されない。
【００９４】
処理装置を備えた分光イメージングシステムを用いた分析のために、サンプルを準備することができる。本明細書で使用される「処理装置」とは、植物の所望の部分を植物の残りの部分から分離することができる任意の装置のことである。好ましい実施形態において、処理装置は、殻むき機、脱穀機、またはコンバインである。殻むき機は、例えば、Ａｌｍａｃｏ  ｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｓｉｎｇｌｅ  ｅａｒ  ｃｏｒｎ  ｓｈｅｌｌｅｒ（Ａｌｍａｃｏ、９９Ｍ  Ａｖｅｎｕｅ、私書箱２９６、Ｎｅｖａｄａ、アイオワ州５０２０１）であっても良い。
【００９５】
処理装置にサンプルを用意した後、分光イメージングシステムを用いてサンプルを分析する。分光イメージングシステムを用いてサンプルを分析した後、仕分け装置を用いてサンプルを自動的に仕分けすることができる。
【００９６】
本明細書で使用される「仕分け装置」とは、分析結果に応じて、サンプルを少なくとも２つの異なる穀物貯蔵所に分離することができる任意の装置のことである。仕分け装置は、例えば、２つの方向のうちの一方にサンプルを方向付ける単一の可動羽根であっても良い。好ましい実施形態において、仕分け装置は、１０、２０、５０、または１００個の個々の種子を個別に仕分けることができる。本明細書で使用される「穀物貯蔵所」とは、サンプルの一部を他の部分から分離して保持することができる任意の装置のことである。
【００９７】
好ましい実施形態において、仕分け装置は、単一の種子群を複数の穀物貯蔵所のうちの１つに仕分けることができる。この種の仕分け装置は、分析中に複数の特徴を分析する場合に有用である。
【００９８】
好ましい実施形態においては、自動的にサンプルを供給、分析、かつ仕分けるための装置を提供するために、処理装置および仕分け装置が、サンプリング装置および分光イメージングシステムと組み合わされる。好ましい実施形態において、サンプルは、１０秒毎に１回を超える速さで、好ましくは５秒毎に１回を超える速さで、供給され、分析され、かつ仕分けられる。
【００９９】
図１ａは、本発明の一実施形態に係る装置１０の概略図を示している。光源１２は、サンプリング装置１６内のサンプル１４に対して光を方向付けるように構成されている。サンプリング装置１６は、光測定装置１８に向けて光を反射するように配置されている。光源１２は、光測定装置１８によって分析されるサンプル１４に対して、正確な波長範囲の光を供給することができる任意の装置であっても良い。サンプリング装置１６は、光測定装置１８の視野内にサンプルを保持して位置決めすることにより、分析されるサンプル１４を供給することができる任意の装置であっても良い。光測定装置１８は、サンプル１４からの光によって、対象の１つまたは複数の波長の強さを特徴付けることができる任意の装置であっても良い。
【０１００】
図１ｂは、参照符号２０で示される、好ましい光測定装置１８および付属部品の概略図である。この実施形態においては、プログレッシブ走査カメラ２２である光測定装置１８には、結像レンズ２４と直線軸撮像分光器（ｓｔｒａｉｇｈｔ  ａｘｉｓ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｐｈ）２６とが取り付けられている。サンプル１４から入射する光が、最初に結像レンズ２４を通過し、その後、カメラ２２に入射する前に分光器２６を通過するように、構成部品が構成されている。結像レンズの前方には、電子的に作動するシャッタ３８が配置されている。シャッタ３８が閉じられると、シャッタ３８は、光が分光器に入射することを完全に阻止する。また、シャッタ３８は、システムを用いて収集されたサンプル画像を補正する際に使用できる暗画像を収集するために使用される。
【０１０１】
結像レンズ２４は、一体型アイリス絞りを有するエレクトロフィジクス２５ｍｍｆ／１．４マクロレンズ等の従来の任意のビデオレンズであっても良い。結像レンズ２４は、サンプル１４から直線軸撮像分光器２６に向けて反射光または透過光を結像する。一実施形態において、直線軸撮像分光器２６は、８０ミクロンのスリット幅を有するＳｐｅｃｉｍ  Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ  Ｎ１７−０４−１００である。分光器２６は、９００から１７５０ナノメータの公称スペクトル域と、１０ナノメータの公称スペクトル分解能と、ｆ／２．８の開口数とを有している。分光器２６は、直線光軸と、非点収差が無い像と、偏光独立スループットとを与える、プリズム／回折格子／プリズム（ＰＧＰ）分光素子および透過型光学素子を基本構成としている。一実施形態において、分光器２６には、結像レンズ２４および焦点面アレーカメラ２２に対して直接に接続することができる、標準的なＣマウントフランジが設けられており、これにより、カメラ２２をスペクトル線撮像系に変えることができるようになっている。
【０１０２】
図１ｂに示される焦点アレープログレッシブ走査カメラ２２は、例えばアンチモン化インジウム（ＩｎＡｓ）、水銀テルル化カドミウム（ＭＣＴ）、プラチナシリサイド（ＰｔＳｉ）、ヒ素がドープされたシリコン（Ｓｉ：Ａｓ）、およびインジウムガリウムヒ素化合物であっても良いが、インジウムガリウムヒ素化合物であることが好ましい。インジウムガリウムヒ素化合物焦点面アレーは、例えば、Ｓｅｎｓｏｒｓ  Ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ  Ｉｎｃ．から市販されているＳＵ３２０−１．７ＲＴ−Ｄ／ＲＳ１７０カメラであっても良い。このカメラ２２における焦点アレーのフォーマットは、総数７６８００個の検知ピクセル全てを３２０×２４０ピクセルであり、各ピクセル間のピッチを４０ミクロンである。カメラ２２は、アナログデジタル変換精度が１２ビットであり、ピクセル読取速度が６．１ＭＨｚであり、かつスペクトル感度が９００から１７３０ナノメータである。カメラ２２は、１フレーム当たり１フィールドを取得できるプログレッシブ走査ビデオ出力を有している。プログレッシブ走査モードにおけるカメラ２２のフレームレートは、６０フレーム／秒である。このことは、１６．６７ミリ秒毎にスペクトル線像を獲得できることを意味している。一実施形態においては、空間軸のためにカメラ２２の３２０個のピクセル軸が使用され、一方、スペクトル軸のために２４０個のピクセル軸が使用される。このことは、１６．６７ミリ秒毎に３２０個の個々のスペクトルを獲得できることを意味している。
【０１０３】
一実施形態において、スペクトル線イメージングにおけるサンプル１４の照明は、石英タングステンハロゲンランプ等の連続的な広帯域源を用いて行なわれる。光源１２は、例えば、ＣＶＩレーザ社のＡＳ２２０ランプおよびアセンブリであっても良い。光源の一実施形態が、図１ｃに参照符号２８で示されている。この光源は、一体型パラボラ反射器３０を有する３０ワットの石英タングステンハロゲンランプと、集光光学素子３２と、近赤外線遮光フィルタ３４と、光を１つの線に集光して均一なライン照明を生成する円柱レンズ３６とを備える。近赤外線遮光フィルタ３４は、望ましくない有害な紫外線および可視光が、サンプルに達することを防止する。
【０１０４】
サンプリング装置１６の一実施形態が、図１ｄに参照符号４０で示されている。図１ｄにおいて、サンプリング装置は、サンプル１４が撮像される石英窓４４を有する矩形の区画室４２と、分析終了後にサンプル１４を除去するための底部ドア４６と、機器の応答を正規化するための例えばＬａｂｓｐｈｅｒｅ  Ｉｎｃ．（Ｌａｂｓｐｈｅｒｅ  Ｉｎｃ．：Ｓｕｂｓｉｄｉａｒｙ  ｏｆ  Ｘ−Ｒｉｔｅ  Ｉｎｃ．、Ｓｈａｋｅｒ  Ｓｔ．、私書箱７０、Ｎｏｒｔｈ  Ｓｕｔｔｏｎ、ＮＨ０３２６０−００７０）のＳｐｅｃｔｒａｌｏｎである較正反射材料ストリップ４８と、波長スケールの精度を確保する希土類酸化物がドープされた較正反射材料ストリップ５０と、小さいサンプル区画室５２とから成るキュベットである。小さいサンプル区画室５２は、キュベットの下部に配置され、且つ同種の農産物の基準サンプルを分析対象物として保持するそれ自身の石英窓を有している。
【０１０５】
図１ａにおける分光器の管状で光機械的な構成が、図２に参照符号２６で示されている。分光器２６は、コンパクトで安定した丈夫なものであり、移動する構成部品を有していない。ＰＧＰ部品における回折格子は、広範囲にわたって良好な回折効率を与えるボリュームフェーズ（ｖｏｌｕｍｅ−ｐｈａｓｅ）透過格子である。本発明の一実施形態において、回折効率特性は、１１００ナノメータで最大６０％を越え、１７００ナノメータで４０％の効率である。直視透過型光学素子は、短い焦点距離で且つ高速光学素子を用いて、高質の画像を形成する。そのため、良好な集光効率を確保しつつ、分光器のサイズを最小にできる。分光器２６は管状のハウジング５４を備えている。ハウジング５４内には、入射スリットを画定するディスク５６が配置されている。サンプル１４からの光は、入射スリットを介して入射してレンズ５８を通過する。レンズ５８は、光をＰＧＰ部品６０に集光させる。ＰＧＰ部品６０において、光は、ライン画像に対して垂直な連続したスペクトル分布へと分散される。分散された光は、その後、第２のレンズ６２を通過し、カメラ２２の焦点面アレイ６４上に集光される。全スペクトル域の中心波長は、真直ぐに進行しており、より短い波長およびより長い波長は、中心波長の両側で対称的に分散される。分光器の出力の焦点に配置された焦点面アレイカメラ２２は、１つのフレーム内に、空間的な線像およびその線像内の各ピクセルのスペクトル分布を記録する。
【０１０６】
分光器２６のスリット幅は、スペクトル分解能および画像ライン幅の両方に影響を与える。一実施形態において、スリットは、８０ミクロンのスリットであり、全幅の半分の最大基準によって規定される公称スペクトル分解能を与える。最大基準は、９００から１５３０ナノメータのスペクトル域にわたって１０ナノメータであり、１７５０ナノメータのスペクトル上限で１３ナノメータまで大きくなる。画像ラインの長さ及び幅は、スリットの長さ、スリットの幅、レンズの焦点距離、およびサンプルとレンズとの間の距離によって決まる。例えば、スリットの長さが９．９ｍｍ、スリットの幅が８０ミクロン、レンズの焦点距離が２５ｍｍ、およびサンプルとレンズとの間の距離が２１４ｍｍである場合、画像ラインの幅は０．３７ｍｍとなり、画像ラインの長さは８５ｍｍとなる。
【０１０７】
サンプル１４の全内容からの光データをカメラ２２によって測定できるように、サンプル１４が分光器に対して移動される。サンプリング装置１６、光測定装置１８、あるいはこれらの両方を移動させることにより、この相対移動を行なうことができる。好ましい実施形態において、サンプリング装置１６は、可動ステージ上に装着される。ステージは、例えば、コントローラを有するＰａｒｋｅｒ  Ｈａｎｎｅｆｉｎ  Ｇｅｍｉｎｉ  ＧＶシリーズ（オハイオ州のＣｌｅｖｅｌａｎｄ  Ｐａｒｋｌａｎｄ  Ｂｏｕｌｅｖａｒｄ６０３５にあるＰａｒｋｅｒ  Ｈａｎｎｅｆｉｎ  Ｃｏｒｐ．）などのサーボ制御リニア並進ステージであっても良い。リニア並進ステージは、撮像分光計２０の視野にわたって、サンプルキュベットを一定の速度で正確に且つ再現可能に移動させる。リニア並進ステージの移動はカメラ２２の動作と同期され、これにより、カメラ２２によって取得された各フレームは、サンプルにおける重なり合わない隣接する画像ラインとなる。サンプルに関する重なり合わない隣接する画像ラインを一緒に添えることによって、画像ラインを次々に積み重ねれば、キュベット内のサンプル１４のスペクトル像が形成される。
【０１０８】
図３は、これによって形成されるハイパースペクトルデータキューブを絵的に示している。図３に示されるように、カメラ２２の一方の次元である空間軸は、各ラインの像の強度を所定波長で記録する。また、カメラの他方の次元であるスペクトル軸は、各像のピクセルに関するスペクトル情報を記録する。一実施形態において、３２０個のピクセルを有するカメラの焦点面アレーの長軸は、空間軸のために使用され、一方、２４０個のピクセルを有する短軸は、スペクトル軸のために使用される。システムの信号対雑音比を高めることが望ましい場合、あるいは、取得速度が最重要である場合には、それぞれが固有のスペクトルを伴う各ラインからの個々のピクセルを平均化することにより、画像ライン毎に１つのスペクトルを形成しても良い。前述した実施形態の場合、このことは、各画像ラインにおいて１６．６７ミリ秒毎に３２０個のスペクトルを平均化することができることを意味する。また、特異な波長面にある３つのグレースケールスペクトル像を赤緑青（ＲＧＢ）の色成分に割り当てて、図４に示されるような擬似カラー像を形成することにより、ハイパースペクトルデータキューブから擬似カラー像を抽出しても良い。
【０１０９】
反射の場合、光源は、図１ａに示されるように、カメラ２２に対してサンプリング装置１６と同じ側に位置される。カメラ２２と光源１２との間の角度は、サンプル１４からの分散された散乱光を最適に収集できるように決定される。光は、円柱レンズ３６を介して、サンプル１４上に集光される。
【０１１０】
サンプルの表面からの分散された散乱光は、結像レンズ５８を介して、分光器の入射スリットへと方向付けられる。分光器において、透過格子６０は、光を分散して、入射スリットによって規定される像のラインに対して垂直な連続したスペクトル分布を形成する。設計波長域の中心波長は真直ぐに進行し、より短い波長およびより長い波長は、中心波長の両側で対称的に分光される。
【０１１１】
光源１２、サンプリング装置１６、および光測定装置１８に関して前述した様々な実施形態は、植物の様々な部分を分離する処理装置や、光測定装置１８の出力に応じてサンプルを仕分けすることができる仕分け装置と組み合わせることができる。
【０１１２】
図５は、従来の農業用処理装置と一体を成す前述した任意の実施形態の概略図を示している。この実施形態において、農業用処理装置は、参照符号７０で示される仕分け装置および制御システムである。処理装置７２の出力部は、チューブ７４により、サンプル入口シュート７６に接続されている。処理装置７２は、植物の所望の部分を植物の他の部分から分離する、従来の任意の農業装置であっても良い。一実施形態において、処理装置７２は、トウモロコシの穂軸からトウモロコシの穀粒を除去するために使用される、単一のトウモロコシ殻むき機である。単一のトウモロコシ殻むき機は、トウモロコシの穂軸からトウモロコシの穀粒を分離し、トウモロコシの穀粒を吸引して僅かな望ましくない残屑を除去し、収集区画室内にトウモロコシの穀粒を集め、かつ殻むき後にトウモロコシの穂軸を排出するするように構成されている。処理装置７２の出力は、チューブ７４を介して、検査システムのサンプル入口シュート７６内に直接に供給される。チューブ７４を通じたサンプル１４の移動は、バキュームモータ９２によって行なわれる。ドアを有するサイクロン７８は、サンプルがサイクロン７８のチャンバから排出されることを防止する。ドアは、例えばソレノイドによって作動されても良い。ソレノイドが作動すると（サンプリング装置が空であり、新たなサンプルを受ける準備ができている場合）、サイクロン７８のドアが開かれ、サンプルの重量を測定するために、サンプルが計量セル８０内に落下する。計量セル８０の底部は、例えばソレノイドによって作動されても良いトラップドア８２になっている。サンプルの重量が記録された後、トラップドア８２が開放され、これにより、サンプルをサンプリング装置１６内に落下させることができる。
【０１１３】
この実施形態において、サンプリング装置１６は、サーボ制御リニア並進ステージ８４に取り付けられる。このステージ８４を制御することにより、光測定装置１８の視野にわたってサンプリング装置１６を一定の速度で移動させることができる。また、ステージ８４は、次のサンプルを受け取るための位置、または測定完了後にサンプル１４を排出するための位置へと、サンプリング装置１６を移動させるために使用される。サンプル１４上の隣接するラインを撮像して、画像をライン毎に次々に積み重ねることにより、像が取得される。並進ステージ８４がサンプリング装置１６を移動させる速度は、画像ラインの幅および画像フレーム毎のカメラ２２の読取速度によって決まる。画像データが収集されてデータ処理が終了すると、サンプリング装置１６の底部ドア４６が開放され、これにより、サンプルを下方に落下させることができる。底部ドア４６は、例えば電子アクチュエータによって開放することができる。サンプル１４は、サンプリング装置１６から落下した後、仕分け装置８６内に落下する。この仕分け装置８６内で、サンプル１４は、２つ以上ある容器の任意の１つへと機械的に方向付けられる。一実施形態において、仕分け装置８６は、サンプルを容器へと方向付ける電気作動される羽根を備えていても良い。前述した処理、分析、および仕分けは、１つのユニットとして構成されることができ、あるいは、接続可能な別個の複数のユニットとして構成されることもできる。
【０１１４】
カメラ２２からの画像フレームデータの収集、並進ステージ８４の移動、ドアの開閉、仕分け装置の羽根の動作、およびデータ分析を含む、システムの全ての機能を自動化するために、制御システム８８を設けることができる。電子装置キャビネット９０内には、任意に、関連する電源装置および入力／出力コントローラが収容される。更なる実施形態においては、仕分け装置８６が複数の羽根を有しており、これにより、３つ以上の容器に仕分けすることができるようになっている。一度に複数の特性を測定する場合には、１０個の容器に仕分けできるように仕分け装置８６を構成することができる。
【０１１５】
図６は、本発明の実施形態の実行に適した電子制御システムのブロック図である。図６に示されるように、一実施形態において、制御システム８８は、コントローラと、ディスプレイと、キーボードとを備えている。コントローラは、計量セル８０、計量セルコントローラ１００、および光測定装置１８から（接続部１０２、１０４を介して）受けた信号を使用して、システムの様々な構成部品を制御する機械読取可能なコードを含んでいる。コントローラは、６Ｋ４コントローラ等の従来の任意のサーボ／ステッパコントローラであっても良い、サーボ／ステッパコントローラ１０８と接続部１０６とを介して適切に作動する様々な構成部品に信号を送る。サーボ／ステッパコントローラ１０８は、仕分け装置８６と、カメラシャッタ３８と、サンプリング装置アクチュエータ１１０と、計量セルドアソレノイド１１２と、サイクロンソレノイドバルブ１１４と、可動ステージ８４とを制御する。
【０１１６】
当業者であれば分かるように、様々なコントローラ構成および機械読取可能なコードを使用して、所望のシステム自動制御を行なうことができる。
【０１１７】
一実施形態において、システムは、以下のように機能する。サンプル１４がサクロン７８内に受けられると、サンプル１４が吸引されて過剰な残屑が除去される。可動ステージ８４は、サンプリング装置１６を、Ｓｐｅｃｔｒａｌｏｎ反射基準材料４８の真下にあり、且つ画像データの取得を開始するためにシステムが待機する、その「ホーム」位置へと移動させる。電子シャッタ３８は、光測定装置１８への入射を阻止する。制御システム８８は、その後に行なわれるサンプル反射の計算のため、暗画像を取得して記憶する。その後、電子シャッタ３８が開かれる。可動シテージ８４は、サンプリング装置１６がその予めプログラムされた一定の速度に達するまで、サンプリング装置１６を加速させる。そして、サンプリング装置は、前記一定の速度で、光測定装置１８の視野にわたって移動される。ステージ８４の移動が開始されると、光測定装置１８から制御システム８８へと画像フレームの取得が開始される。サンプル上の隣接するラインを撮像して、画像をライン毎に次々に積み重ねることにより、スペクトル像が取得される。可動ステージ８４がサンプリング装置１６を移動させる速度は、画像ラインの幅および画像フレーム毎の光測定装置１８の読取速度によって決まる。各サンプルと共に暗画像および反射基準ターゲットを取得して記憶すると、検出器内の暗電流、シーンラインにわたる照明の空間的な不均一性、および光源の色温度ドリフトに起因する任意のオフセットを、システムによって正確に補償することができる。制御システムは、可動ステージ８４の移動中、画像フレームを取得し続ける。制御システムで有効な「走査終端」基準に達すると、制御システム８８は、画像フレームの取得を停止するとともに、ステージの動きを止める。この論理表現「走査終端」は、各画像フレームが取得された後に検査される。有効な画像ラインの総数は、サンプルの総量に比例する。サンプルの量は、計量セルからの重量データと共に、収率を計算するために使用される。画像データが収集されて、データ処理が完了すると、前述したように、サンプル１４は、所定の選択基準および光測定装置１８のデータ分析に応じて、仕分けられる。
【０１１８】
本発明を用いて収集されたスペクトルデータから、サンプルに関する定量的な化学情報を抽出することができる。赤外線および近赤外線スペクトル域で、生体物質内に含まれる多原子有機分子が吸収遷移を呈し、これらの遷移が、有機官能基と密接に関連していることは良く知られている。特に、７７０から２５００ナノメータの近赤外域において、Ｏ−Ｈ、Ｃ−Ｈ、およびＮ−Ｈの有機官能基の基本振動周波数のオーバートーンおよび組み合わせ帯域は、分子スペクトルの特徴を与え、化学成分の濃度を相関させる。
【０１１９】
本発明は、スペクトルイメージングシステムとして使用される場合、多くの利点を与える。システムの視野内にある全てのサンプルの単位から反射した光が、収集されて測定されるため、大量の穀物サンプルにおけるより正確なデータを得ることができる。図７は、本発明の好ましい実施形態を用いて取得することができる詳細のタイプを示している。図７は、１１００ナノメータでの大量のトウモロコシのサンプルの拡大グレースケール画像を示している。また、図７には、２つの重ねられたスペクトルが示されている。そのうちの一方は、画像中に示されるトウモロコシの穀粒の胚珠部分の空間的な点に対応しており、他方は、トウモロコシの穀粒の画像中に示される内胚乳の空間的な点に対応している。グレースケール画像とスペクトルとを比較すれば分かるように、２つのトウモロコシの穀粒は、そのスペクトルの特徴を使用することにより、互いに識別できる。例えば、これらに限られないが、内胚乳のサイズ、胚珠のサイズ、種子の形状、種子のサイズ、種子の色、種子表面組織、種子の重量、種子の密度、種子の完全性、油の含有量、蛋白質含有量、炭水化物含有量、でん粉含有量、繊維含有量、および水分含有量に基づいてサンプルを分類するために、スペクトル像の分析を使用することができる。所定の容積および平均単位形状に関する単位の総数を評価するため、形態フィルタを使用することにより、サンプル画像によって与えられる空間的な詳細を使用することができる。
【０１２０】
図８には、拡散透過型イメージングシステムの形態を成す本発明の別の実施形態が示されている。この実施形態のサンプリング装置１１６によれば、２つの側にわたって光を通過させることができる。サンプリング装置１１６は、サンプルを通じて光を分光器２６の入射スリットへと透過する、２つの石英窓を有する矩形の区画室から成っていても良い。拡散透過の場合、光源１２は、同じ面内の距離Ｘの位置に、光測定装置１８と直接に対向して配置される。光源１２からの光は、円柱レンズによって１ラインに方向付けられて、サンプリング装置１１６にわたってコリメートされるとともに、このサンプリング装置１１６において、分光器２６の入射スリットに集光される。反射の実施形態で使用された較正された基準Ｓｐｅｃｔｒａｌｏｎ材料は、キュベットの両側に配置された２つの小さな窓から成る透過基準セル１１８に取って代えられている。一方の窓は石英であり、他方の窓はニュートラルデンシティフィルタによって形成されており、これにより、基準画像を収集できるようになっている。透過基準画像によりサンプル１４を通じて取得された画像ラインを分割することによって、透過率測定が行なわれる。サンプリング装置１１６の底部は、解析されるものと同じタイプの基準を収容する両側に２つの石英窓を有する、サンプルセル１２０を構成している。前述したように、分析的な処理が続けられる。
【０１２１】
図９には、単一の種子を分析するための拡散反射型システムの形態を成す本発明の別の実施形態が示されている。種子がサンプリング装置１２２内に配置されることにより、種子の位置および同一性が維持される。大量のサンプルのためのシステムと同様の方法で、サンプリング装置１２２を所定の速度で移動することにより、スペクトル像が取得される。図１０は、前述したように取得された２４個のトウモロコシの穀粒を有するトレイの画像を示している。この画像は、３つのグレースケールスペクトル像を３つの固有の波長面で選択し、それぞれを赤色成分、緑色成分、または青色成分にスケーリングすることにより形成される。また、図１０には、２つの重ねられたスペクトルが示されている。一方のスペクトルは、内胚乳領域における各種子の空間的な点に対応しており、他方のスペクトルは、別個の種子の胚珠領域における空間的な点に対応している。サンプルの種子の様々な組織（例えば、内胚乳および胚珠）同士を区別できることにより、選択されたサンプルにおけるこれらの様々な組織の特性を測定することができる。
【０１２２】
前述した単一の種子の分析は、各種子を個々に仕分ける仕分け装置８６と組み合わせることができる。この実施形態において、サンプリング装置１１６は、各種子を複数のセルに分割するための仕切りを有している。サンプリング装置１１６の底部は、プログラムされた選択基準に応じて、差動的に開放されて任意の或は全ての種子を解放できるドアを備えている。または、仕切り装置８６は、サンプリング装置１１６の各セル毎に、差動的に制御可能な可動羽根を備えていても良く、これにより、種子を同時に仕切り装置内に排出できるようになっていても良い。
【０１２３】
図示された本発明の実施形態は、近赤外線スペクトル域内にスペクトル像を有しているが、可視領域、紫外線領域、または中間赤外線領域等の他のスペクトル域を使用することもできる。また、光源１２をコヒーレントなレーザに取って代えると、本発明を用いて蛍光イメージングを行なうこともできる。この実施形態は、光測定装置１８の視野にわたって移動されるサンプリング装置１６を使用するサンプリングシステムを含んでいる。本発明の他の実施形態では、石英窓を通じて穀物サンプルを通過させる、固定されたサンプリング装置１６が使用される。セル内で穀物が流れる速度は、計量セルとサンプリング装置との間のドアを調整することにより制御される。通過するサンプルの分析は、通過する穀物の全体画像または部分画像を取得できる速さで、光測定装置１８により画像を取得することにより行なわれる。
【０１２４】
以下の例は、単なる一例である。本発明を、これらの例示的な実施形態に限定することを意図するものではない。
【０１２５】
（例１）
多量のトウモロコシの較正モデルは、以下に従って展開される。化学的な組成の範囲に基づいて、９６個の一群のトウモロコシサンプルが選択される。これらのサンプルは、５つの異なる油源および１つの蛋白質源から得られる。サンプルセットは、基礎系、Ｆ１系、同系、および二重半数体系を含んでいる。サンプルの重量は、１３グラムから１００グラムの範囲であった。油の範囲は４から１３％（乾量（ＤＭＢ）であり、蛋白質の範囲は９から２４％（ＤＭＢ）であり、でん粉の範囲は６０から７５％（ＤＭＢ）であり、水分の範囲は９から１４％であった。
【０１２６】
製造メーカによって供給されるトウモロコシのための市販の較正モデルと共に、基準分析データを得るため、Ｔｅｃａｔｏｒ  Ｉｎｆｒａｔｅｃ１２２１穀物分析器（Ｆｏｓ  Ｔｅｃａｔｏｒ、私書箱７０、Ｓ−２６３２１、Ｈｏｅｇａｎａｅｓ、スエーデン）が使用される。Ｔｅｃａｔｏｒ１２２１穀物分析器は、近赤外線拡散透過型の器具である。Ｔｅｃａｔｏｒ１２２１穀物分析器は、コンピュータに内蔵されており、較正方程式の展開のためのｉｎｆｒａｓｏｆｔ  Ｗｉｎ−ＩＳＩソフトウエアを基本とする、部分最小二乗回帰法を使用する。この器具は、８５０から１０５０ナノメータを走査する。金属挿入体と共にサンプルセルが使用されることにより、４２．８ｃｍ２から１５．２ｃｍ２の活性サンプリング面積が減少される。サンプルセルは、２．６０ｃｍの経路長を有している。データ取得時間は、サンプル区画室に対するサンプルキュベットの挿脱時間を含まなければ、１サンプル当たり６０秒である。
【０１２７】
サンプルは、前述した本発明の方法を使用する本発明の装置で走行される。各サンプルに関連付けられたハイパースペクトルデータキューブの全ての空間画素を識別するとともに、対応するスペクトルを平均化することにより、９６個の大量のサンプルに関して、平均化された平均スペクトルが形成される。９６個の平均スペクトルの全てに関する反射率−波長のプロットが、図１１に示されている。９６個の大量のトウモロコシサンプルのうち、化学的組成が変化している４個のトウモロコシサンプルに関する平均スペクトルが、図１２に示されている。
【０１２８】
モデリングが行なわれる前に、９ポイント有限差分ウインドウおよび二次多項式係数を用いた、Ｓａｖｉｔｓｋｙ−Ｇｏｌａｙ二次導関数アルゴリズムを使用して、各反射スペクトルが変換される。スペクトルがその主成分に分解されて蛋白質、油、でん粉、および水分の従属変数によって加重されると、各スペクトルのスコアに関して、部分最小二乗モデルでの回帰処理が成される。
【０１２９】
処理された平均中心反射スペクトルに関してモデリングが行なわれる。対象となる全ての化学的成分、すなわち、蛋白質、油、でん粉、および水分に関して、１つの部分最小二乗（ＰＬＳ）タイプ−２モデルが使用される。Ｕｎｓｃｒａｍｂｌｅｒソフトウエア（Ｃａｍｏ  ＡＳＡ，オスロ、ノルウェー）を使用して、ケモメトリクスモデリングが行なわれる。Ｈａａｌａｎｄ  ａｎｄ  Ｔｈｏｍａｓ，  Ａｎａｌ．  Ｃｈｅｍ．，  ６０，  １，１９３−１，２０２，（１９８８）、およびＧｅｌａｄｉ  ａｎｄ  Ｋｏｗａｌｓｋｉ，  Ａｎａｌ．  Ｃｈｅｍ．  Ａｃｔａ，  １８５，  １−１７，（１９８６）  に記載されているＰＬＳモデリングプロセスが実行される。これら両者の記載内容は、これらの全体を参照することによって本明細書に組み込まれる。モデル性能は、決定の多変量係数（ｒ２）、測定値とモデル値との間の予測の標準誤差（ＳＥＰ）、および測定された成分の平均値とモデル化された成分との間の偏りによって規定される。形成されたモデルの性能を判断するために、完全相互検証演算が行なわれる。図１３は、蛋白質、油、でん粉、および水分の全体に関する部分最小二乗（ＰＬＳ）タイプ−２モデルでの、大量のトウモロコシにおける主成分数に対する総説明有効変化（ｔｏｔａｌ  ｅｘｐｌａｉｎｅｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｖａｒｉａｎｃｅ）のプロットを示している。図１３のプロットから分かるように、モデルは、有効変化の７４％を捕らえている。
【０１３０】
油、蛋白質、でん粉、および水分のそれぞれに関するモデリングプロセスの結果が、図１４から図１７に示されている。図１４から図１７は、基準技術によって決定される特徴のパーセンテージに対する各特徴の予測パーセンテージのプロットである。使用されるＰＬＳモデルの性能の概要が、図１８に示されている。
【０１３１】
（例２）
２８８個のトウモロコシ穀粒から成るグループが、その化学的組成の範囲に基づいて選択される。サンプルセットは、Ｆ１系、近交系、および二重半数体系を含んでいる。サンプルの重量は、１００ミリグラムから５８４ミリグラムの範囲であった。２３ＭＨｚ  Ｍａｒａｎ  ＮＭＲ単一種子分光器（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｃ．、Ｏｘｆｏｒｄ、英国）で測定すると、油の範囲は０．４％から１９．３％（基準のまま、水分を修正していない）であり、Ｉｎｆｒａｔｅｃ  １２２１近赤外分光器（Ｆｏｓ  Ｔｅｃａｔｏｒ，私書箱７０、Ｓ−２６３２１、Ｈｏｅｇａｎａｅｓ，スウェーデン）を使用して、大量のトウモロコシ測定で評価すると、蛋白質の範囲は７％から１７％（乾量（ＤＭＢ）である。
【０１３２】
低域ＮＭＲ技術を使用して、各種子毎に油の絶対濃度を決定した。処理は、非破壊的であり、トウモロコシ種子を傷つけない。各種子毎に油を測定するため、１８ｍｍのプローブを有するＭａｒａｎ  Ｕｌｔｒａ−２０  Ｂｅｎｃｈｔｏｐ  ＮＭＲ分光計（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｃ．、Ｏｘｆｏｒｄ、英国）が使用される。その結果として得られるデータを使用して、ケモメトリクス較正モデルを形成する。分光計から得られる油データは、水分に関して修正されない。方法は、０．３９％から０．４４％の範囲の一般的な絶対標準誤差をもって、１種子当たり０から０．２２グラムの一般的な分析範囲（０．２２グラムの種子の場合、０から２５％）を有している。サンプル取得時間は、１種子当たり約２０秒である。この技術では、油濃度のパーセントを計算するため、各種子毎に正確な重量が必要である。
【０１３３】
油の化学的成分において、部分最小二乗（ＰＬＳ）タイプ−１モデルが開発される。Ｔｈｅ  Ｕｎｓｃｒａｍｂｌｅｒ（Ｃａｍｏ  ＡＳＡ，オスロ、ノルウェー）と呼ばれる市販のソフトウエアパッケージを使用して、ケモメトリクスモデリングが行なわれる。ＰＬＳモデリングプロセスの計算は、例１に関して説明したのと同様である。各種子に関連付けられたハイパースペクトルデータキューブの全ての空間ピクセルを識別するとともに、対応するスペクトルを平均化することにより、単一の各種子サンプルに関して、平均化された平均スペクトルが形成される。結果として得られた２８８個の平均スペクトルの全ての反射率−波長のプロットが図１９に示されている。油濃度が変化している６個の単一トウモロコシ穀粒サンプルに関する代表平均スペクトルが図２０に示されている。
【０１３４】
ＰＬＳモデル演算が行なわれる前に、完全乗法散乱修正（ＭＳＣ）（ＭａｒｔｅｎｓおよびＮａｅｓによる、Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｉｎ  Ａｇｉｃｕｌｔｕｒａｌ  ａｎｄ  Ｆｏｏｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ（農業・食品産業における近赤外線技術）、Ｗｉｌｌｉａｍｓ  ａｎｄ  Ｎｏｒｒｉｓ，  Ａｍ．  Ａｓｓｏｃ．  Ｃｅｒｅａｌ  Ｃｈｅｍ  参照）、および１５ポイント有限差分ウインドウおよび二次多項式係数を用いたＳａｖｉｔｓｋｙ−Ｇｏｌａｙ二次導関数アルゴリズムを使用して、各反射スペクトルが変換される。例１と同様に、平均中心反射スペクトルに関してモデリングが行なわれる。スペクトルがその主成分へと分離されて油の従属変数によって加重されると、各スペクトルのスコアに関して、ＰＬＳモデルでの回帰処理が成される。モデル性能は、決定の多変量係数（ｒ２）、測定値とモデル値との間の予測の標準誤差（ＳＥＰ）、および測定された成分の平均値とモデル化された成分との間の偏りによって規定される。形成されたモデルの性能を判断するために、完全相互検証演算が行なわれる。図２１は、主成分数に対する単一トウモロコシ穀粒の油全体に関する、ＰＬＳタイプ−１モデルでの総説明有効変化のプロットを示している。図２１のプロットから分かるように、モデルは、全有効変化の８７％を捕らえている。
【０１３５】
油に関するモデリングプロセスの結果が、図２２に示されている。２６５個の較正サンプルを伴う油全体に関して開発されたこのＰＬＳモデルの場合、決定の多変量係数ｒ２は０．９３、予測の標準誤差ＳＥＰは１．２３、測定された値に関する平均値とモデル化されて予測された値との間の偏りは、０．０００１６３であった。
【図面の簡単な説明】
【図１ａ】
光源、サンプリング装置、および光測定装置の一実施形態の概略図である。
【図１ｂ】
分光計である光測定装置の一実施形態の概略図である。
【図１ｃ】
光源の一実施形態の概略図である。
【図１ｄ】
サンプリング装置の一実施形態の概略図である。
【図２】
直線軸プリズム／回折格子／プリズムイメージング分光器の一実施形態の概略図である。
【図３】
データセットの概略図である。
【図４】
トウモロコシサンプルの像である。
【図５】
大量の種子サンプルを供給し、分析し、かつ仕分ける自動化装置の一実施形態の概略図である。
【図６】
図５の装置の実施に適した電子制御システムの一実施形態に係るブロック図である。
【図７】
１１００ナノメータでの大量のトウモロコシサンプルの拡大グレースケール像の一例である。
【図８】
拡散透過型のスペクトルイメージングシステムの形態を成す本発明の他の実施形態の概略図である。
【図９】
１つの種子を分析するための本発明の一実施形態の概略図である。
【図１０】
２４個のトウモロコシの穀粒を有するトレイの像を示している。
【図１１】
９６個の大量のトウモロコシサンプルの平均スペクトルにおける波長に対する反射率のプロットを示している。
【図１２】
図１１に示される４つの平均スペクトルにおける波長に対する反射率のプロットを示している。
【図１３】
大量のトウモロコシサンプルにおける主成分数に対する総説明有効変化（％）のプロットである。
【図１４】
大量のトウモロコシサンプルにおける基準油含有量に対する予想油含有量のプロットを示している。
【図１５】
大量のトウモロコシサンプルにおける基準蛋白質含有量に対する予想蛋白質含有量のプロットを示している。
【図１６】
大量のトウモロコシサンプルにおける基準でん粉含有量に対する予想でん粉含有量のプロットを示している。
【図１７】
大量のトウモロコシサンプルにおける基準水分含有量に対する予想水分含有量のプロットを示している。
【図１８】
油、蛋白質、でん粉、水分における全相互検証、部分最小二乗法（ＰＬＳ）タイプ２モデル性能の概要である。
【図１９】
２８８個の単一穀粒トウモロコシサンプルにおける波長に対する反射率のプロットである。
【図２０】
図１９に示されるサンプルの６個の各単一穀粒トウモロコシサンプルにおける波長に対する反射率のプロットである。
【図２１】
単一穀粒トウモロコシサンプルにおける主成分数に対する総説明有効変化（％）のプロットである。
【図２２】
２６５個の単一穀粒トウモロコシサンプルにおける基準油パーセンテージに対する予想油パーセンテージのプロットである。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図１ｃ】
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【図１ｄ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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