(57)【要約】【目的】【構成】ＮＩＲ化学画像化評価を行う方法を提供する。この方法は、農業または食品の用途における化学的分布を評価するのに使用可能である。このような分析の具体例が提供される。例の１つは、セルロースファイバー紙基質の評価であり、基質中の種子繊維添加物を評価する。このような方法による製品が提供される。
2004530875.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある特定の農業または食品の原料を評価する方法であって、前記方法は、
（ａ）５０ｃｍ×５０ｃｍ以下の面積を有する前記特定の原料のある領域の化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する工程を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中の添加物の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、食品原料中の添加物の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、紙における添加物の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中の改質された種子繊維の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中の脂肪の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、植物原料中の添加物の影響の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、除草剤、農薬、および肥料、またはこれらの混合物より選択される添加物の植物原料中での影響の分布を評価するために行われる方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）ある特定の原料の化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程で使用される前記原料が、植物原料である方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）ある特定の原料の化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程で使用される前記原料が、動物原料である方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、ココア粉末中の脂肪の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料において特定の％含有量を越える脂肪の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中の水の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、エマルジョン中の水の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、鶏肉表皮エマルジョン中の水の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項１６】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）前記特定の原料の化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、３ｍｍ×３ｍｍ以下の試料面積を表すコントラストプロットの作成を含む方法。
【請求項１７】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中のある成分の分布を示すために行われ、前記成分は前記原料の重量比にして５％以下である方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中のある成分の分布を示すために行われ、前記成分は前記原料の重量比にして２％以下である方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、拡散反射分光法によってＮＩＲデータを収集する工程を含む方法。
【請求項２０】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、高調波からであって２００ｎｍ以下の波長範囲から収集されたＮＩＲデータの結果をプロットする工程を含む方法。
【請求項２１】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、１００ミクロン以下の厚さを有する前記原料の試料からのＮＩＲデータを収集する工程を含む方法。
【請求項２２】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中の砂糖の分布をプロットするために行われる方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、原料中のスクロースの分布をプロットするために行われる方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、ココア粉末中のスクロースの分布をプロットするために行われる方法。
【請求項２５】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、食肉中の脂肪の分布を示すために行われる方法。
【請求項２６】
請求項２５に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、牛肉中の脂肪の分布を示すために行われる方法。
【請求項２７】
請求項１に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、種子の油分豊富および水分豊富な領域を評価するために行われる方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載の方法であって、
（ａ）化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成する前記工程が、大麦穀粒の油分豊富および水分豊富な領域を評価するために行われる方法。
【請求項２９】
請求項１〜２８のいずれかに記載の方法によって作成される化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願の優先権を２００１年４月１３日に出願した米国仮出願番号６０／２８３，９２２により主張する。米国仮出願番号６０／２８３，９２２の全ての開示内容を参照によりここに引用する。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、農業原料および農産物と食品原料および食品とを評価する方法に関する。一般的に、これらの方法には、例えば、各種農業および食品原料と農業および食品処理とに関する方法および判定を容易にするための化学画像分析の実施等が含まれる。本発明はさらに、このような分析による製品およびこのような分析によって特徴付けられる原料に関する。
【０００３】
（背景技術）
農産業および食品産業においては、複合原料および基質に関する処理を行うことが多い。このような産業にとって、これら原料および基質を評価する方法とこれら原料および基質を改質したことによる実際の影響を評価する方法を開発することが目下の所の課題の一つである。
【０００４】
（発明の要旨）
本発明は、試料を評価するための技術を提供する。本出願は、農業および／または食品原料を評価する方法または処理に関する。一般的に、この技術には、ある配合物における化学特性（組成）の分布を評価することが含まれる。その適用としては、例えば、（１）化学的に均質ではない配合物において、ある化学物質の分布を評価する技術、（２）ある配合物における添加物の分布を評価する技術、または（３）配合物に行われた改質に関してその配合物を評価する技術が含まれる。本明細書において詳述する実施例は、農業または食品配合物における化学特性（例えば成分の）の分布を評価する方法である。したがって、その評価により、配合物全体においてその成分がどのように分布しているかが示される。
【０００５】
多くの適用において、本発明による処理または方法は、比較の形式で行われる。例えば、第１の試料を特定の添加物または成分を含む配合物として、第２の試料を比較物として、第１および第２の試料に関する分析を行うことができる。ここで、「比較物」という表現は、含有量が既知である試料を指すものとして使われる。典型的な比較物は、第１の試料と同一の配合物であり、添加物または成分を含まずに調合されたものである。
【０００６】
本明細書に記載の技術は、さらに、処理を監視したり、ある基質または配合物内またはそれらの上のある原料の存在を定量的に評価するのにも使用できる。
【０００７】
多くの場合、本明細書に記載の適用および技術は、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット(chemical morphology NIR-based image contrast plot)を生成することとなる処理または方法である。一般に、このようなプロットは、ある試料からのＮＩＲ（光の近赤外領域）において収集された分光画像化データから得られる画像プロットであり、その画像は、試料内の化学成分の分布における差異に基づくコントラストを表示するよう提示される。このコントラストは、試料内のそれぞれ異なる領域によるＮＩＲ光との相互作用の結果である。
【０００８】
「化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット」という表現は、データがどのように表示されるかに関係なく、このようなプロットを扱うよう意図されたものであり、例えば、データがスクリーン上に投影されるか、紙の上に印刷されるか、写真によって作成されるかは問題にしない。さらに、この表現は、分析データサンプルを表示に際してどのように取り扱うかに関係なく、このようなプロットを含むよう意図されたものであり、例えば、表示は、特定の波長での対象物の画像、指標レベルが化学成分の濃度に比例しているような指標付き画像、主成分分析（ＰＣＡ）から得られる画像、またはデータ処理に関するその他の基本的な標準分光手法から得られる画像、例えば、比率表示、派生的表示、または正規化であってよい。化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを生成するための様々なアプローチ（例として）をこれ以降および実施例において示す。
【０００９】
（発明の詳細な説明）
Ｉ.  農産業および食品産業での化学画像化技術の適用
Ａ.  化学画像化  ＶＳ  従来の表面コントラスト画像化−概論
画像化システムおよびドメインサイズ
光学的な画像化技術は、可視および非可視放射と物質との相互作用を利用して対象物の画像を記録する。既知の画像化システムでは、レンズとして知られる光学部品を利用して、物質の中を光またはエネルギーが透過する際にこれらを支配する物理法則に従って定められた方法で光を屈折させる。電磁スペクトルの可視光領域における動作に関するレンズ部品の設計および製造は、民生写真用カメラ、映画用投影システム、顕微鏡および同様のシステム等の画像化システムに関する市販の製品に関する工業分野である。
【００１０】
レンズ系によって、レンズ表面から特定の距離またはレンズアセンブリの光学中心にある特定の平面内に画像が形成される。レンズ系によって、対象物の１：１投影の画像画像が形成される場合もあり、これは、対象物が拡大されていないことを意味する。レンズ系の設計によって像の拡大が生じた場合には、対象物は像平面内で拡大されたといえる。この結果、画像システムの設計目標に応じて、対象物に対して画像の大きさが減少または増加する場合がある。
【００１１】
検出部品は、与えられたレンズまたは光学系の像平面に形成された像を記録するのに用いられる。可視顕微鏡システムにおける古典的な検出器は、人間の目であり、光学系によって両眼の接眼レンズを介して目の瞳孔に対象物の画像が投影され、観察中の対象物が直接視覚化されることとなる。顕微鏡の目的は、与えられた対象物を拡大して、肉眼では小さすぎて見分けられないような特徴を可視化することである。この目的は、５倍（５×）から２００倍およびそれ以上の倍率をもたらす対物レンズを用いて達成される。さらに、固体半導体撮像アレイを利用し、光学エネルギーを電気エネルギーに変換することにより画像を記録する画像化システムがある。電荷結合素子（ＣＣＤ）等のアレイ型の検出器が、光学系からの画像を記録する際によく使用される。これらの種類の検出器からの画像は、各画素単位で視野のデジタル化を行っており、デジタル画像と称される。
【００１２】
画像化システムの目的は、対象物の画像を特定の倍率で、画像化システムの像平面に配置された検出器に対して転送することである。顕微鏡システムのように対象物がより大きく拡大されるように、または、３５ｍｍ広角写真用カメラシステムのようにより小さくなるようにシステムは設計される。
【００１３】
ここで、評価する範囲が３ｍｍ×３ｍｍ（９平方ｍｍ）より小さい場合は、画像が微視的(microscopic)であると考える。標準的なＣＣＤ検出器が取り付けられるように設計された位置に取り付けられたＣＣＤ検出器を備えた典型的顕微鏡により、ある範囲の視野を画像化することができる。画像化システムにとっての視野とは、検出器上で画像化される対象物の範囲のことである。標準的な２／３インチフォーマットのＣＣＤアレイを有する可視顕微鏡に用いられる５倍対物レンズの場合、その視野は約２ｍｍ×３ｍｍである。たいていの顕微鏡システムにおいて、低倍率対物レンズとして５倍対物レンズが使用される。１００倍対物レンズを有する顕微鏡の場合は、１００×１５０マイクロメータの視野が観察できる。原子間力顕微鏡等の最新の画像化技術によれば、１ナノメートル（１メートルの１０億分の１）以下の小ささの特徴の画像化が可能である。したがって、このような定義による微視的ドメインは、３ｍｍ×３ｍｍの上限から画像技術の最先端技術によって定義される下限にまで及ぶ。
【００１４】
また別の光学設計を利用すれば、画像化システムによって、倍率比を下げて対象物の画像を形成することもできる。すなわち、画像化する対象物よりもかなり小さい画像を形成することができる。本開示のこのような目的に関して、巨視的ドメイン(macroscopic domain)は、３ｍｍ×３ｍｍ（９平方ｍｍ）から約５０ｃｍ×５０ｃｍ（ここではアスペクト比を１とする）までの範囲として定義され、電磁スペクトルの近赤外光領域で使用される固定焦点長（ノンズーム）レンズによって決定される大きさである。
【００１５】
本開示のほとんどの部分において、微視的な技術を具体的に説明しているが、データ収集、データ処理および解釈の技術は、一般的な画像化実験を制御する基本理論に関して（定義されるように）、巨視的な画像化についても同一である。実際に、微視的ドメインと巨視的ドメインとの両方において画像化の例が提供されており、ここに示す技術はその両方に適用できる。
【００１６】
１．  従来の表面コントラスト画像化
従来の顕微鏡による画像化技術は、一般に、試料の表面特性を顕微鏡によって評価するものであり、単純な表面形態情報が得られる。このような技術としては、例えば、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）等の電子ビーム法や、明視野顕微鏡等の従来の光を用いた方法がある。このような技術によれば、評価する基質の表面特性（すなわち、物理的な表面形状および配置）によって生成される画像のコントラストがもたらされる。
【００１７】
多くの場合、ある基質を化学的に改質または強化した場合、このような強化によって、従来の画像化方法、すなわち、表面(または物理的)形態コントラスト法を用いて容易に観察可能な表面形態上（または配置上）の変化が発生するわけではない。さらに、違いが観察可能ではあるが、観察された違いと特定の化学改質またはもたらされる影響との相互関係を示すことが困難である場合もある。
【００１８】
一例として、図１および２と実施例１に後に示す評価について考えてみる。図１および２はそれぞれ、紙の走査電子顕微鏡写真（ＳＥＭ）（１００×）である。一般的に、各試料を準備するのに使用される方法は、湿式セルロースファイバー（パルプ）法であった。実際、予想されるように、１００倍の各ＳＥＭによって、セルロースファイバーの構造が示される。
【００１９】
図１に示す試料は、実施例１において下記に示すような方法で（添加物によって）改質されていない紙の試料である。図２の画像は、評価のために所望の改質（種子繊維原料を加えることによって改質）を施して準備された紙の試料である。これら２つの紙試料は、破裂強度等の物理特性においては観測可能な違いを示すものの、図１および２に示す走査電子顕微鏡写真から容易に見て取れるような形態的な違いはない。
【００２０】
このような類の試料の違いを評価するための努力が行われてきたが、多くの場合、（破裂強度が増加する等の観測可能な結果を説明できるような）形態的な違いが検出できるかどうかを見るために、単により大きな倍率を得ようとする努力につながっていた。この点に関して、図３および４に注目いただきたい。図３は、図１に示したものと同種の原料の走査電子顕微鏡写真で倍率を８００倍としたものであり、図４は、図２に示したものと同種の原料の写真で倍率を８００倍としたものである。
【００２１】
このように特定の試料に関して倍率を上げたところ、いくつかの観測結果が明らかとなった。
（ａ）まず、８００倍の評価は、基質（紙試料）のほんの僅かな部分（約９０ミクロン×１３０ミクロン）の評価であり、この評価によって基質全体がどの程度表されているのかが判りづらいことが多い。
（ｂ）何らかの形態的な違いは認識可能であったものの、この違いはかなり微細な構造上の違いであり、繊維添加物と関連させて、その程度および原因を理解するためにこれらの違いを十分に評価することが困難である。
（ｃ）はっきりとした認識可能な構造上のコントラストをもたらさないような違いを識別することができないため、極度に限られた技術である。
【００２２】
１．化学画像化
化学画像化によれば、表面の形態上の違いを単に評価するのではなく、局所的で識別可能な化学的差異に関する評価がなされる。場合によっては、これらの差異は、表面形態上の特徴と較べてより容易に観察可能であり、より大きな尺度で観察できることもある。場合によっては、局所的な化学的差異を、観察可能な形態上の差異であって、かなり微細な差異と対応させることもできる。
【００２３】
図１〜４のような試料を化学画像化するという発想と関連する問題の１つに、試料の複合的な性質と添加物の化学的な性質に関する問題がある。例えば、紙試料は、少なくとも以下のような点で複合的である。
（ａ）均質な物理的構造ではない、すなわち、ランダムに配置された繊維を含むために、顕微鏡レベルで観察可能な繊維の間には、空間や間隙がある。
（ｂ）繊維、セルロースの化学的構成は、複合ポリマーをなしている。
（ｃ）関係する添加物、すなわち種子繊維は化学的に複雑であり、また、紙のセルロースファイバーと化学的にかなり似ている。
【００２４】
このような問題にもかかわらず、ここに記載の技術によれば、これら２つの試料間の化学的形態上の差異について好ましい情報が得られるように利用できる化学画像化に対するアプローチが提供される。
【００２５】
このような化学画像化の一例は、図５および６を見れば理解できるであろう（ただし、図５および６を作成するための元々の実験が行われたときには、これらのプロット（ＲＧＢのカラーを合成した画像）は、コントラストを強調するためにカラーで作成されていた。ここに示す白黒バージョンでは、分かりやすくするために十分なコントラストを示している）。
【００２６】
図５は、先に図１および３で示した画像と同様の紙試料を化学画像化評価したプロットである。図５のプロットは、約３３０ミクロン×３３０ミクロンの領域を示す。ここで、“３３０ミクロン×３３０ミクロン”という表現の代わりに、“３３０ミクロン平方領域”または“１０８,９００平方ミクロン領域”と記述する場合がある。図５および６に示したプロットの型は、ここで一般的に「化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット」と呼ぶもののサンプルである。このようなプロットを作成する技術を以下に記載する。
【００２７】
図５を見ると、分析およびプロットされる化学特性に関して、この試料は基本的に均質であることがわかる。言い換えれば、図５は、この試料の化学的特徴（または化学成分）を画像化した結果を表しており、評価されている特定のプローブまたは化学的特徴に関して、この試料は均質である。すなわち、評価されている化学的特徴（すなわち、成分）がこの試料には存在しなかったか、存在はしたが有意な局所的違いがない程度に分布していたかのいずれかである。
【００２８】
一方、図６は、図５を生成するのに用いたのと同じ化学画像化アプローチを使用した図であり、ただし、図２および４のＳＥＭ写真で示したものと同様に作成した試料が用いられている。化学的に不均質さが画像化されていることが図６から容易に見て取れる。ＳＥＭ写真では表面の差異は簡単には識別できなかったが、図６の画像は実際、セルロースファイバーの形態に沿って分布する、画像化された化学成分に関する化学的な差異をはっきりと示している。なお、図６において画像化された試料の面積は、約３３０ミクロン×３３０ミクロンであることを再度注記しておく。
【００２９】
試料を準備および画像化する方法の概略が理解できれば、研究者が図５および６を見れば、図６の紙試料の作成に用いた種子繊維添加物がセルロースファイバーの間ではなくセルロースファイバーに沿って大きく分布していると容易に結論づけられる。このことと添加物の化学的性質から、研究者は、この添加物がどのように作用するのか、どのような種類の別の添加物（または添加物の量を変える、または添加の方法を変える）を用いれば有益な効果が得られるか等のような問題に関する結論を導き出すことができる。
【００３０】
したがって、ここに記載の画像化技術を適用すれば、研究者は、試料に対する化学的改質がその試料にどのように影響したかを、このような改質がどのように分布しているかを含めて調査することができる。このような重要な観察法を、例えば次のようないろいろなやり方で利用することができる。
【００３１】
１．原料の形態を理解しておいて、観察可能な化学的改質（成分）の分布を、改質から生じる観察可能な化学的または物理的特性と関連づけることができる。
２．画像化によって化学的改質が観測可能となることによって、化学的改質が試料の化学的および物理的特性に与える影響についての仮説を研究者が設立するための助けとなりうる。
３．物理的または化学的特性において同様の改質をもたらすことが予測されるような別のただし同様の化学的改質を同定するのに情報を使用できる。
４．他の原料特性に関する改質の潜在的な影響を検討および調査することができる。
５．化学画像化によって評価される改質を、肉眼で観察可能な表面形態では微細であって区別をはっきりさせることが難しいような他のものと関連づけることができる。
【００３２】
Ｂ.農産業および食品産業における化学的分布画像化の使用についての特有の問題
前述のセクションＩ．Ａでは、化学画像化と表面形態の画像化との違いについての背景的な情報を提供するために、製紙業からの例を簡単に記した。製紙業の例は、ここにおいては一般的に農業原料または添加物の使用と称されるものから選択した。後に示す実施例１を見ればわかるように、実際の化学的改質は、製紙工程のウェットエンドに対して添加物として農業原料（改質された種子繊維製品）を添加したことによる。
【００３３】
一般的に、農産業および食品産業では、例えば次のような方法で原料を評価し、かつ、処理を監視および評価することが望ましい。
１．試料における成分の分布および／または化学特性の評価
２．比較分析
３．監視分析、および／または
４．基準添加・改質分析
【００３４】
（上述のリストにおいて各種カテゴリーは互いに排他的に解釈されない。）
分析の種類
１．試料におけるある成分の分布および／または化学特性の評価
この種の分析では、試料のある成分は、試料中の分布に関して評価される。例えば、ある混合物中の添加物は、この混合物中の分布に関して評価されることとなる。この種の分布については、図１〜６に関連して先に述べた。他の種類の分布分析としては、例えば、アイスクリーム等の材料における結晶構造分布の評価、または、チョコレートのような材料における脂肪の分布の評価がある。その他の例としては、植物において除草剤、農薬、または肥料等の処置剤の摂取量のマッピング、またはこれら処置剤の添加による処置のマッピング、および繊維質原料におけるリグニンマッピングがある。
【００３５】
試料におけるある成分の「化学特性」を評価するというとき、化学画像化技術を利用して、分布している原料または成分の化学的性質（またはその効果）についての情報を得られることを意味する。化学画像化は、ある程度、化学特性または成分の種類の位置の同定および画像化を基にしているからである。
【００３６】
２．比較分析
（ａ）添加物
一般的に、この種の分析は、例えば、食品または農産物（または原料）への添加物、または基質または配合物への食品または農産物または原料（添加物）の添加等の、基質または配合物内またはそれらの上の添加物の分布の評価に関する。添加物分析の例は、図１〜６に関連して先に述べた。この例において、農産物（改質された種子繊維）が基質または配合物（製紙作業のウェットエンドスラリー、最終的には紙配合物となる）に加えられる。この分析には、結果として得られる配合物内での農業添加物の分布を理解し、結果として得られる配合物の特性に対する添加の影響を調査することが含まれる。先のセクションで述べたような、処置剤のマッピングまたは処置剤の影響のマッピングについては、添加物分析のもう１つの例となるであろう。
【００３７】
（ｂ）基質または配合物のその他の化学的・機械的処理
一般的に、この種の分析には、化学的および／または機械的方法によって農業または食品基質または配合物を改質またはかき混ぜる(perturbing)影響を評価することが含まれる。（ここで、「化学的方法」という表現は、生化学的ではないという断り書きのない限り、生化学的方法もその範囲に含むものと意図される。）このような改質の例としては、例えば以下のものがある。
（ｉ）抽出またはその他の化学処理
（ｉｉ）成熟（growth）の結果
（ｉｉｉ）劣化の結果、および／または
（ｉｖ）機械処理の結果
【００３８】
（ｉ）に示した抽出分析の例としては、例えば、（たとえば、水、有機溶剤、酸または塩基等の溶液で）同定した試料または基質を抽出し、その抽出による局部的な影響または構造的な影響を決定するよう処理された基質または配合物を評価することに関する。以下にこのような分析の例のいくつかを示す。
１．油分を抽出した後に、残留油分種子原料（例えば、とうもろこし）を評価する。
２．リグニンを抽出した後に、残留とうもろこし繊維を評価する。
３．香料成分を抽出した後に、残留オレンジ（またはその他の果実）の果皮を評価する。
４．栄養補助(neutraceutical)成分を抽出した後に、残留植物原料を評価する。
５．基質の処理における温度およびｐＨの変更による影響を、化学的影響の分布に関して評価する。
【００３９】
化学処理の例としては、例えば、除草剤、農薬または肥料で植物を処理したものの評価が含まれる。
【００４０】
(ｉｉ)において成熟の結果と述べたが、これは、成熟または成熟パターンを評価するため、化学形態に関して、基質または原料の活動、成熟、または成長を評価することを意味する。例としては、麦芽製造工程および発酵工程等における微生物の成熟の評価が含まれる。
【００４１】
(ｉｉｉ)で一般的に述べた劣化分析の例としては、例えば、基質が破損した場合の化学形態に関する評価があり、分解パターンを評価するために行う。このような分析には、パン等の食品が古くなったり、黒ずんだり／腐敗することの評価、および、植物原料の細胞劣化の評価等が含まれる。
【００４２】
(ｉｖ)に示した種類の評価としては、例えば、湿式または乾式製粉工程に関わらず、粒子内のタンパク質および／またはデンプンの分布を調査するために小麦粉等の各種粉状の農産物の粒子形状の評価が含まれる。
【００４３】
３．監視分析
監視分析においては、典型的には、事前に作成した基準か事前に行った評価かのいずれかとの比較によって、品質、工程の進捗等の評価をして、ある原料の評価が行われる。このような分析の例としては次のものが挙げられる。
（ａ）原料のある成分の量（相対的な蓄積または損失）の変化を監視する。
（ｂ）設定した基準に従って、結果として得られる製品または配合物が許容可能か否かを見極めるために、ある同定された化学形態または分布特性を監視する。
【００４４】
監視分析の例としては、除草剤、農薬、または肥料添加に関して、摂取量（または影響）が異なる植物試料を評価することが挙げられる。その他の例としては、ある基質による水または油分の摂取量を監視したり、品質管理のために脂肪分布や量の評価を行うことが挙げられる。
【００４５】
４．基準添加／改質分析
この種の分析によれば、典型的には、基準物質が試料に添加されるか、もしくは、基準改質が試料に対して行われ、これらを比較して評価を行う。例えば、ある基準物質を添加したものは、比較によって未知の添加物を評価するのに利用可能である。すなわち、未知の添加物、または部分的に既知の添加物を加えることによる化学的影響を、このような添加物と基準の影響とを比較することによって、理解し評価できる。十分には既知でないまたは十分にはマップされていない改質を評価するのに、既知の改質を用いた同様のアプローチが使用できる。
【００４６】
このような分析の例としては、例えば、
１．紙原料を化学的に特徴づけ、特定の既知の成分を添加してこの紙原料における未知の成分を同定する。
２．基準添加物として既知の油分を用いることにより部分的に穀類の油分を評価する。
【００４７】
化学画像化分析が上手く設計された場合に対処すべき特有の問題
上述の食品および農業に関する分析に適用可能な化学画像化アプローチを開発するには、対処すべき多くの問題があった。例えば、関係する基質または配合物は、一般的に複雑であり不均質である。ここでの「複雑」という表現は、基質または配合物が種々の異なる化学成分および特性を含んでいることを意味し、典型的には複数の原料の混合物を含み、典型的には複合ポリマーである。ここでの「不均質」という表現は、基質が往々にして化学的にも物理的にも均質でないことを意味する。すなわち、基質は、往々にして、微視的なスケールにおいて、特定の化学特性に関して変化しており、かつ、基質は、往々にして、微視的なスケールにおいて、形状、厚み等の形態的な特徴に関して変化している。ここで、「微視的なスケール」という表現は、特に限定されない限り、たとえば、約３ｍｍ×３ｍｍ（すなわち、３ｍｍ平方もしくは面積が９平方ｍｍ）以下の領域内もしくは領域を横切って観測可能な差異のことを指す。
【００４８】
化学画像化に際して、典型的な農業および食品原料の評価に関するもう１つの問題は、評価の実現を可能とするために適当なスケールでの許容レベルの解像度にするための分析アプローチの同定に関する。例えば、分布または画像が必要とする原料の総量が、全試料配合物に対して重量比にして占める割合がかなり小さい場合がある。用いる技術があまり高感度でない場合には、化学分布マッピングは実現可能ではないかもしれない。一般的に、多くの分析に関して、配合物の総質量の１０％以下、典型的には５％以下、多くの場合には約２％以下（例えば、０．１〜０．５％）を含む成分が評価可能でありその分布に関して特徴付けられるような十分な感度および分解性能とすることが望ましいであろう。この点に関して、実際に画像化される化学特性（例えばカルボニル成分）それ自体が、分布をマップする成分に対して重量比にして占める割合はごく小さいものであってもよい（上述のことに関して、成分が配合物の全質量の１０％以下を含む場合にのみこの技術が適用できるという意味ではなく、むしろ、この技術はこのようなレベルを処理するのが好ましいという意味である）。
【００４９】
農業および食品用途における特定の化学分布を評価することに関するもう１つの問題は、多くの場合、画像化またはマッピングすべき成分と（試料中のその他の原料）との間の化学的性質の変動は境界がはっきりしていないという事実に関する。例えば、後に示す実施例１に記載の、および図１〜６を参照して上述した紙添加物例を考えてみると、基質（パルプからなるセルロースファイバー）と添加物（改質された種子繊維）との実際の化学的（組成に関する）差異は大きくはない。一般的に、各基質は、木材セルロースファイバー（セルロースはベータグルコシド残基の複合炭水化物ポリマーである）を含み、ファイバーの直径は約８０〜１００ミクロンである。試料内の分布を評価する種子繊維添加物は、全配合物に対して僅か０．１〜１．５重量％を占め、種子繊維添加物はとても小さいファイバーであり（典型的には、大きな木材、すなわちパルプセルロースファイバーの０．０５倍より小さい）、主としてセルロース（および何らかのヘミセルロース）原料からなる。これらの原料（添加物および基質）は化学的差異を有するものの、類似性は大きく、有効なマッピングまたは画像化分析を行うために必要な分解能で特定可能な化学的差異を識別することは困難であろうことが予測されてきた。
【００５０】
Ｃ．農産物および／または食品に関する化学画像化分析を行うためのアプローチとしての近赤外（ＮＩＲ）評価
本明細書の実施例で示されるように、近赤外（ＮＩＲ）分析は、農業および／または食品分野に関する多くの用途での化学画像化（または位置のマッピング）への実現可能なアプローチを提供する。一般的に、近赤外分析は、赤外線、すなわち、７５０ｎｍ〜２５００ｎｍの領域の波長の（すなわち、波数が約１３，３３３〜４０００ｃｍ-1）電磁放射を受けた際の、ある試料の吸収または透過特性の評価に関する。ここでの「吸収または透過」という表現は、このような分析が電磁放射の吸収または放射の透過のいずれかの観点から特徴付けられるという事実を指すものである。言い換えれば、典型的には、試料をある特定の波長の赤外線にさらし、試料を通過する電磁放射の量を測定する。これにより、試料に向かった量と試料を通過した量とを比較する測定が行える。この差が吸収量であり、典型的には試料が受けた放射の割合（％）で表現される。一方、試料に伝達された量に対する試料を通過した量の比（×１００）が％透過率を示すことになる。
【００５１】
一般的に、ある試料におけるある種(species)の濃度は、ベールの法則を用いて求められる。
【００５２】
Ａ＝εｂｃ
ここで、Ａは吸光度、ｂは試料を通過する光の経路長、ｃは濃度、εは試料のモル吸収度である。ベールの法則、透過率および吸光度を用いると、濃度と透過率とに関する以下のような関係が導き出される。
【００５３】
ｃ＝１／εｂｌｏｇ１／Ｔ
ここで、Ｔは％透過率である。
【００５４】
吸収性の高い固体については、分光実験を反射モードで行うのがより望ましく、これによって間接的に吸収性が表される。このモードでは、試料に光を照射し、反射した光を収集する。反射には、正反射(specular)と拡散という２つの主な種類がある。正反射には、化学的情報は含まれておらず、光の表面反射によるものである。鏡や光沢のある表面による反射は正反射である。拡散反射は、光が試料を貫通し、原料と相互に作用して試料表面から出た後に起こる。拡散反射には、物理的情報と化学的情報との両方が含まれる。拡散反射スペクトルは、装置を利用して、人間の視覚を拡張したものと考えることができる。
【００５５】
拡散反射の定量化は、透過率ほど単純ではない。固体試料において、光の散乱により、光の光路長が分からなくなってしまう。そこで、ベールの法則において未知数が残される。拡散反射の物理的特性は非常に複雑であり、全ての試料に関して十分に理解されてはいない。ただし、ｃとｌｏｇ（１／Ｒ）との厳密な機能的関係は展開されていないものの、Ｉ0（光源からの強度）のＩr（検出器での強度）に対する比率を用いた発想は使用できる。固体における濃度は、以下に示すような関係を用いて見積もることができる。ここで、ＲはＴと同様である。
【００５６】
2004530875.tif 000003
ここで、ＲはＩr／Ｉ0である。
【００５７】
なお、「波長」および「波数」という表現は、使用または評価する特定の赤外線を特徴付ける際に二者択一的に使用される。一般的に、波数は、１を波長で割った値に等しく、センチメートルで表す。従って、例えば、波長７５０ｎｍの放射の場合、波数は１３，３３３ｃｍ-1である。
【００５８】
典型的な近赤外（ＮＩＲ）分析では、約７５０ナノメートル（ｎｍ）から２５００ｎｍ（すなわち、波数１３，３３３〜４，０００ｃｍ-1）までの選択された範囲内にある波長において変化する赤外線を試料に当てる。その結果、試料を通過した量（すなわち、拡散反射）および試料が吸収した赤外線の量を示すように図示されたスペクトルが得られる。
【００５９】
このように、場合によっては、全てのＮＩＲ領域を分析するのではなく、ＮＩＲ領域の選択された部分を評価することがある。まず、試料をＦＴＩＲ分析して、吸収基本波(absorption fundamentals)に対して比較する試料間の差異を示す赤外波長を決定し、ＮＩＲにおいて、同定された波長に対する適切な高調波を計算し、このようにして計算した高調波を基にしたＮＩＲデータ収集により、評価を行うＮＩＲ領域を選択する。または、試料の種類によって予め得た経験に基づいてＮＩＲ領域の選択を行うこともできる。または、ＮＩＲ装置のデータ収集が可能な全ＮＩＲ領域を選択することもできる。
【００６０】
なお、吸収基本波を同定するためのＩＲ分析の実施に関して、フーリエ変換赤外技術（ＦＴＩＲ）は、試料に関する信頼できる大量の赤外スペクトルを開発するための技術として周知である。一般に、ＦＴＩＲ技術は、装置のバックグラウンドノイズに対して、統計的に意味のある吸収または透過パターンの評価とするために、１つの試料から複数の赤外（ＩＲ）データを収集する。
【００６１】
食品および／または農業原料に関して本明細書に記載の件に対してデータを収集するためのアプローチとして近赤外（ＮＩＲ）を選択したのは、以下のような理由による。
１．食品および農業原料は一般的に、近赤外において活性である、すなわち、近赤外において有意な吸収高調波を示す化学的部分を含んでいる。このような部分としては、例えば、炭素−酸素部分、炭素−窒素部分および酸素−水素部分がある。
２．現在利用可能である近赤外分光技術は、以下のことに配慮している。
【００６２】
（ａ）ＮＩＲ領域全体に渡って約２〜３ナノメートル（波数３６〜５４）という短い間隔での近赤外全域における評価、
（ｂ）データ収集のために、スペクトル分解能が（典型的には）２ｎｍで約２５〜９００平方ｍｍの基質領域に渡って焦点を合わせる能力、
（ｃ）多数の計器に関して、バックグラウンドノイズの２〜３倍の感度。
【００６３】
一般に、農業および／または食品原料に関する特定の化学分布マッピングを実施するアプローチとして近赤外を利用しようとすると、有意な赤外線活動度も示す複合的なバックグラウンドに対して特定の化学的部分の分布（または成分の分布）を同定することが困難であることが予想されるため、問題が予測される。
【００６４】
そこで、一般に、農産業および食品産業に関してＮＩＲ分析を利用した化学画像化の問題は、このような問題およびこれに関連する問題の処理に関する。
【００６５】
ＩＩ．ＮＩＲ化学画像化
一般に、本明細書に記載の方法に従って、ある特定の試料に対する化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを行う。「化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット」という表現は、ある試料の選択領域上の異なるＮＩＲ吸収性を示すプロットを指すものである。微視画像化では、選択領域は、典型的に少なくとも１５×１５ミクロンの大きさであり、また、典型的には３ｍｍ×３ｍｍ以下であり、通常は、約５００×５００ミクロン以下の大きさである。巨視画像化では、選択領域は、典型的に５ｃｍ×５ｃｍより小さく、例えば、典型的には約３ｃｍ×約３ｃｍより小さい。このようなプロットを生成する技術は、ケモメトリックスを実用的に応用したものを含む。
【００６６】
Ａ．ケモメトリックス（概論）
一般に、ＮＩＲデータを収集および処理して、本明細書に記載のような分析および比較を行うためには、「ケモメトリックス」として特徴付けられることのある各種技術を応用することが必要となる。ケモメトリックスを専門とする企業が組織化されてきている。例えば、本明細書に記載のＮＩＲデータの収集および処理の技術、およびＮＩＲデータ収集および処理技術を実施するのに必要な機器は、ケミイコン社（ChemIcon, Inc.、Pittsburgh, PA 15208）により実用化されている。ＮＩＲ画像化分析を行うのに必要な機器およびソフトウェアを提供する別の企業としては、スペクトラル ジメンジョン（Spectral Dimensions, Olney, M.D., 20832）がある。
【００６７】
一般に、本発明にかかる技術用途において収集されるＮＩＲデータを処理するために好ましいケモメトリックス技術は、典型的に、ＮＩＲデータ処理の３つの一般的な領域のうち１つ以上の用途を含む。
１．事前のデータ換算(data reduction)
２．データ分析、および
３．予測
一般に、データ換算とは、収集したデータを数学的に有意なデータ変動(variation)に分解(breaking down)する技術である。データ分析には、一般的に、データスペースの次元数の削減および視覚化技術が含まれ、より一般的な（すなわち予備的な）データ換算技術を施した後のデータに対して行われる。
【００６８】
データ換算に関する一般的な原理や適用については、実施例１に関して上述に述べた比較（図５および６）をする際に行うデータ換算工程を考えると理解できるであろう。
【００６９】
実施例１のＮＩＲ分析は、それぞれ厚みが約６０ミクロンである２つの紙試料の評価に関するものである。一方の紙試料は、標準的な成分（木材セルロースファイバー）のみを用いて標準的な湿式技術を用いて形成した。第２の紙試料は、評価対象の農業原料、すなわち、特定の種子繊維添加物を加えたこと以外は、第１の試料と同様に作成した。（添加物は、製紙スラリー内の固形分総重量を基に重量比で１％の量とした。）ＮＩＲ分析の目的は、第２の試料の紙において、農業添加物（すなわち、種子繊維添加物）によりもたらされる化学的変動の分布を示す化学画像（化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）を提供することであった。
【００７０】
一般に、この分析の第１段階は、この２つの試料のＩＲスペクトルが、第１および第２の試料を互いに区別できるような、ＮＩＲにおける高調波を伴った少なくとも１つの波長領域を示しているかどうかを判断することである。一般に、これについては、ＦＴＩＲ等の標準的なＩＲ技術を用いて標準ＩＲ分光計から得られるバルクスペクトルを利用して評価できる。
【００７１】
例えば、標準的な方法で試料を標準ＩＲ分光計に載せ、コンピュータによってスペクトルを比較する。図７において、２つのＩＲ(ＦＴＩＲ)スペクトルが示されており、図７のＡのスペクトルが添加物無しの紙であり、図７のＢのスペクトルが添加物有りの紙である。スペクトル（ＡとＢ）の比較によって、特に波数が１，１００ｃｍ-1から１，３００ｃｍ-1（すなわち、９０９０〜７６９２ｎｍ）までの領域において、具体的には、１，１３７ｃｍ-1（８７９５ｎｍ）および１，２２０ｃｍ-1（８１９６ｎｍ）を中心とするピーク周辺において実際の差異が決定されることが示される。図７において，Ｃと示したプロットは、スペクトルＡとＢとの差である。
【００７２】
さらに、バルクスペクトルを得るための初期ＩＲ分析の目的は、評価すべきものが第１試料であろうと第２試料であろうと、ＩＲ吸収に関する試料間の有意な差異を示す少なくとも１つの波長（または波数）領域を同定できるかを判断することである。ここまで述べたような分析では、観測可能な差異のあるＩＲにおける波長（波数）領域が少なくとも１つはあった。
【００７３】
ＦＴＩＲの基準吸光度(fundamental absorptions)において観察される差異は、ＮＩＲにおいても差異を示すであろう高調波の領域を計算するのに使用できる。これについては、関心のある領域に関してＩＲ（ＦＴＩＲ）で計測された波長を全ての整数で割ることにより行う。高調波はそのような間隔で見出せるからである。データ収集に関して選択される高調波は、ＮＩＲ波長内に入るものである。選択したＮＩＲ波長サンプリングがこのような高調波の計算に基づいていれば、計算された高調波より小さい（例えば５０ｎｍまたは１００ｎｍ小さい）特定の波長から、計算された高調波より大きい（例えば５０ｎｍまたは１００ｎｍ大きい）ある波長まで、すなわち、典型的には、２００ｎｍ以下、または１００ｎｍ以下の領域にわたるデータを収集するのに少なくとも都合がよい。
【００７４】
次の問題は、このような差異が統計的に有意であるかという問題である。一般に、ここで述べるＮＩＲ吸収（または透過）における差異は、実施されるデータ収集および処理技術の種類に対して統計的に有意であれば、「有意」であるとみなす。すなわち、分析の第２段階で用いられる顕微鏡ＮＩＲ技術によって検知できる差異であれば、これらの差異は「有意」である。
【００７５】
一般に、検出されたＩＲ吸収（または透過）測定値は、関連する計器の信号の量がその計器の同じ領域でのノイズレベルの約３倍より大きければ、有意である。スペクトルのＮＩＲ領域における吸収バンドは、ＩＲの高調波から発生するので、ＦＴＩＲで観測される差異を考慮すれば、ＮＩＲスペクトルにおける第１および第２の試料間の予想される差異が検出可能であるように計算ができる。
【００７６】
次の段階すなわち工程は、一般的に、比較分析および化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットの生成のために適当なＮＩＲデータを収集することである。比較分析のためには、データを収集した後に、化学画像化用に整理できるようにすべきである。一般に、画像データは、ＮＩＲ装置によって、ＮＩＲ範囲内から選択された波長領域、例えば、約１０００ｎｍ〜１７００ｎｍ（すなわち、１０，０００〜５８８２ｃｍ-1）内から選択された波長領域に渡って集められる。現在利用できる典型的な装置は、装置の約２４０×３２０のコレクター画素構成によって画定される、１０００ミクロン平方（１００万平方ミクロン）より小さい領域を有しており、典型的には５００ミクロン平方より小さく、例えば、約３３０ミクロン平方（１０８，９００平方ミクロン）を有しており、各画素は、約１〜２平方ミクロンの試料領域からデータを収集するための方向に向いている。
【００７７】
なお、ＮＩＲ領域は通常、上述したように、約７５０ｎｍ〜２５００ｎｍにまで及ぶ。約１０００ｎｍ〜１７００ｎｍ間での領域内にある収集データの特性把握を行ったが、これは、現在利用可能な装置、例えば、ケミイコン社製の装置がこの領域からＮＩＲデータを収集するように構成されているからである。場合によっては、使用する機器が収集可能である全ＮＩＲ領域に渡って、データ収集を行うこともあろうが、そうでない場合には、例えば、計算するまたは観測する高調波に基づいて、この範囲内での選択された波長領域が使用される。
【００７８】
本明細書に記載のようなＮＩＲ分析については、差し渡し数百ミクロンまでで差し渡し約１ミクロンの化学的特徴（吸収差異）が分解でき、コントラストとして示すことができる。ただし、特徴の大きさがもっと大きい場合、数百ミクロン平方の視野ではそのような特徴の画像を生成するには十分な大きさではないであろうし、約１ミクロンよりずっと小さいような特徴（コントラストに関する領域）である場合には、現在利用できる機器を用いて予測されるような解像度以下となるであろう。
【００７９】
一般に、この処理のこの段階は、例えばバルクＩＲスペクトル分析から決定されたＮＩＲ波長領域内における、各試料に関する一連の吸収データの収集に関する。典型的には、機器を用いて、選択されたＮＩＲ範囲内の約２または３ｎｍ（すなわち波数３６〜５４ｃｍ-1）ごとにサンプリングが可能である。典型的なサンプリングは、典型的には５ｎｍ以上１０ｎｍ以下（すなわち、９０以上１８０ｃｍ-1以下の波数）の範囲から選択されたある一定のスペースにおいて、収集されたデータセットの総数が各試料に対して典型的には少なくとも３０〜５０個となるように行われる。
【００８０】
例えば、１０００ｎｍから１７００ｎｍの間で５ｎｍごとにデータ収集を行った場合、各試料は、２４０×３２０画素領域内の各画素において取られた約１４１スペクトルを有することになる。言い換えれば、特徴付けを行う例に対して、２４０×３２０の画素パターン（７６，８００画素）が３３０ミクロン平方の試料の露光領域のＮＩＲ吸収によるデータを収集するのに使用された場合には、各画素は、約１〜２平方ミクロンの試料領域に渡るデータ収集を表している。したがって、各試料は、評価される各波長に対して、すなわち、１４１の異なる波長が評価されて、７６，８００の異なるスペクトルによって、すなわち、７６，８００の異なる位置において画像化されることとなる。もちろん、場合によっては、１４１の異なる波長において、１４１ものデータ集合が収集された場合には、データ換算の際に、データワークアップから特定の波長を除いて、データ換算を行い易くするように判断してもよい。排除する波長は、例えば、観察によってまたはＦＴＩＲ分析によって計算された高調波に基づいて、比較する試料に関して有意な差異を示すことが予想されない波長とすることができる。
【００８１】
なお、図５および６の画像を生成するために行った分析では、１０００〜１７００ｎｍの領域に渡って、５ｎｍごとにＮＩＲデータを収集した。
【００８２】
ＮＩＲスペクトルデータが収集されたら、データ換算処理を開始し、数学的に有意なデータ変動に分解する。
【００８３】
最初に、効果の数を相殺する必要がある。例えば、データ収集領域内またはデータ収集を行う期間に渡っての光の強度の変動、光学スループットの変動等の機器の変動によって、データ収集の変動がおこる可能性がある。一般に、このような変動は、吸収性が十分に分かっており、均質であるような原料すなわち基準となるものを用いて、同じ波長および同じ装置設定によって基準試料を評価することにより、設定したデータから処理する。一般に、このようなレファレンスは、評価対象の各紙試料の化学的または形態的なもの以外のシステムにおける変動を再現するように選択される。たとえば、評価途中に各紙試料を何も載せていないスライドガラス上に置く場合なら、基準としてのスライドガラスを試料を載せない状態で用いることによって、装置の変動等を処理するための調査を行う。一般に、このような２つの紙試料に関するデータの整理は、評価すべき各試料の画像をとり、それを基準画像で割ることによって行われる。
【００８４】
ここで、２つの異なる紙試料に関する２組のデータは、ＮＩＲシステムそのものの変動または問題ではなく、紙試料そのものによるＮＩＲ吸収の変動を示しているであろうが、このデータには依然として、単なる化学的変動ではなく、紙の物理的形状における変動に起因する成分が含まれていると思われる。
【００８５】
たとえば、添加物を含まないセルロースファイバー製の紙試料について考えてみると、その試料の（異なる領域での）吸収における変動は、ＮＩＲビームの光路における原料の実際の化学的変動ではなく、ＮＩＲビームの光路に存在するセルロースファイバーの量の差の結果であるかもしれない。このようなことは、例えば、１つの画素が１本のパルプファイバーを通過する１本のＮＩＲビームからのデータを収集し、もう１つの画素が５本または６本の重なったパルプファイバーを通過するＮＩＲビームを計測している場合に生じる。吸収性の差は、パルプファイバーの実際の化学的分布の変動ではなく、光路長もしくは厚みの変動を反映したものとなるであろう。
【００８６】
これに関するもう１つの問題として、焦点または焦点面の選択の問題がある。すなわち、装置の焦点の正確性に関する変動が試料内で発生する。
【００８７】
２組のデータが、機器や計器の変動ではなく、紙そのものによるＮＩＲ吸収の変動を反映するようになるまで整理できたなら、一般的に、ベクトル正規化またはデータ正規化と一般的に呼ばれる統計手法を用いて、データ換算の次の工程すなわち前処理を実施する。この正規化の結果、光路長の変動、焦点面の変動、または同様の変動に起因する変動が、データから要因として除外されることとなる。一般に、ベクトル正規化手法は、ベクトルノルムによって画像の各スペクトルを割る工程を含む。
【００８８】
上述のように、正規化において処理するもう１つの変数は、焦点深度に起因する変数である。例えば、実施例１の試料はそれぞれ、６０ミクロンの厚さを有している。２０倍の対物レンズで得た１組のＮＩＲに関して、焦点深度は約１０ミクロンとなる。実際には、特に約６０ミクロンの厚さの試料に関しては、およそ５〜１２ミクロンの焦点深度が選ばれるであろう。正規化を実施すれば、このような焦点距離の変動による強度の差を要因として除外することになる。
【００８９】
ベクトル正規化を経ると、ＮＩＲデータは、吸収の量ではなく、吸収のパターンから生じる（統計的に有意な）差異のみを示すことになる。すなわち、例えば、ある特定の画素に関して、赤外線ビームの光路内にある唯一の原料がセルロースファイバーである場合、このセルロースファイバーの厚さや分布の変動に関係なく、データは一定の（均質な）化学配合物を示すこととなる。
【００９０】
典型的な分析の次の工程は、データをプロットし、繊維添加物に起因する化学組成の違いが原因であるコントラストを観察することである。つまり、次の工程は、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを実際に作成する工程である。場合によっては、このプロットは、一般に主成分分析（ＰＣＡ）と呼ばれるさらなるデータ換算やデータ操作の手法を実施した後に行うこともできる。
【００９１】
主成分分析（ＰＣＡ）は、データスペースの次元に関する手法である。一般には、次元数ｎのデータ集合において最大分散(maximum variance)を通過する最小二乗直線(a least squares line)を作成する。この最小二乗フィットにより得られるベクトルは、第１のローディングに対する第１主成分（ＰＣ１）と呼ばれる。ここで、「ローディング（loading）」という表現は、固有ベクトルのことを指し、オリジナルデータの共分散および行列の特異値分解に起因する。ＰＣ１によって解釈された分散を除いた後、この演算を繰り返して、第２の主成分（ＰＣ２）を計算する。この処理は、データスペースの全分散におけるある一定の割合（通常９５％以上）が解釈されるまで繰り返すことができる。個別のＰＣスコア画像(score image)は、ノイズを含む計器のレスポンスと共に試料情報を含む情報を明らかにするあるいは画像化するために視覚化することができる。ここで、「スコア」という表現は、ローディング上にオリジナルデータを投影(projection)することを指す。次に、検出用途の必要に応じて、増幅または抑制をしたい原料または計器パラメータを記載したＰＣを含めて、クラスター分析によりスペクトル次元データの再構築を行うことができる。各ローディングが、独立した化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットとなる。
【００９２】
なお、主成分分析は、標準的なデータ換算手法である。このような手法を実施する器具やソフトウェアは、ケミイコン社（Pittsburgh, PA 15208）等より市販されており、ケミイコン社等の組織も常にこのような分析を行うことができる。
【００９３】
一般に、試料がどのように準備されたかという知識に基づいて選択されたローディング（ＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３等）をプロットするので、関心のある化学画像または分布を最も有意に示すローディングを同定することができる。例えば、一例として後に示す実施例１に記載されている紙コーティングの例について考えてみると、紙試料は各々実質的に例えばＳＥＭ等で認識できる程度の大きなセルロースファイバーを（重量比で９５％より多く）含んでおり、紙に添加する原料は寸法的に微細な種子繊維であることを研究者は一般に知っている。（ＰＣＡによって生成したＰＣからの）各種ローディングプロットを検討する際、ＰＣ３で表される比較を観察したなら、この主成分（スコア画像およびローディングプロット）が調査すべき化学画像または化学分布画像、すなわち、紙における添加物の分布を表していると理解するに違いない。この理由は、この主成分（ＰＣ３）に関して、添加物を含まない紙サンプルのＰＣＡスコア画像（２番目、３番目および４番目のスコア画像の合成画像）は、均質であることが示されており、添加物を含む紙の類似ＰＣＡスコア画像は、有意な形式、すなわち、紙の大きなセルロースファイバーの輪郭を定める（すなわち囲む）添加物の分布を示しているからである。つまり、このＰＣ合成画像は、添加物が、ファイバーの間であるとかその他の空間的関係ではなく、主にセルロース(パルプ)ファイバーに沿ってコーティングのような形状で分布していることを示す。
【００９４】
現在ある試料画像の化学的および物理的成分を分析することに加えて、ＰＣＡ等のデータ分析法は、同様の試料を用いた将来的な画像でのそのような成分を予測するのに使用することができる。これについては、一般に、特性の判っている試料を用いて標準ＰＣＡモデルをまず設定しておくことにより行う。このような標準試料を入手することができない場合には、ユーザが定義してもよい。相対予測に関して、このようなユーザが定義する標準は、例えば、ある集合の中の「平均」等の任意のものでよい。そして、特性のわからない同様の試料を画像化して、標準試料のＰＣＡ前処理スケーリングパラメータをこの新しい試料に適用する。次に、この評価された(scaled)データを標準試料のＰＣＡモデルのローディング上に投影し、標準試料に対する新しい試料の特性を図示するスコア画像を生成する。さらに、標準モデルがこの新しい試料に上手く「適合」しているかを見極める統計的残差画像を観察することによって、新しい試料が標準試料には存在しない成分を含んでいるかどうかが明らかになる。最後に、この方法には機能を拡張させたいくつかの方法があり、一般的には「クラスター分析」法と呼ばれている。これらの方法は、成分予測についての同じ目的を達成するために若干異なる手段を用いる。そのような方法の１つは、ＳＩＭＣＡ(Soft Independent Method of Class Analogy modeling)と呼ばれており、この方法は、標準試料画像においてユーザが定義する各成分すなわち「クラス」に関して独立したＰＣＡモデルを実際に構築し、各クラスモデル上に将来の試料画像を投影して、新しい試料画像における成分の量および種類を決定する。
【００９５】
ＰＣＡに加えて、より一般的な分光分析法を用いて、標準と較べて新しい試料を分類することができる。例えば、関心のある成分の純粋なスペクトルがわかっている場合、未知の試料画像からのスペクトルを（つまり、正規化されたスペクトルベクトルのスカラー乗法によって）この標準スペクトル上に投影して、画像化された時に、新しい試料が古い試料に対してどの程度マッチしているかを示す同じような値を生成することができる。なお、純粋な標準スペクトルがわかっていなくても、（集合的にMultivariate Curve Resolution または ＭＣＲとして知られる）ＰＣＡに関連する方法を用いて、与えられた画像から純粋な成分スペクトルを決定することができる。新しい画像において、成分の種類ではなく、標準に対するある成分の量を予測したい場合、未知の試料画像と標準との間で適切に比較したスペクトル特徴の単純比を用いることによってこの予測を行うことができる。標準ＰＣＡモデルのスコア画像とこのモデル上に新しい試料を投影したものとの相対倍率を調べることによっても予測を行うことができる。
【００９６】
ＩＩＩ．使用例、手順の概略
Ａ．農業および／または食品原料
上述のように、本発明は、農業および／または食品原料に関する評価に関連する。一般に、ここでの「農業および／または食品原料」およびそれに類似する表現は、人体の医学的および薬学的研究に関わる用途を除外するよう解釈する。
【００９７】
ここで、「農業原料」という表現は、農産業を供給源として由来する原料を指すものである。従って、一般に、この表現は、植物または動物を供給源として由来する原料を指すものである。ここでの「由来する」という表現は、農業原料または添加物が、植物または動物の供給源から、全体的にまたは部分的に、直接入手可能であることを指し、または、（化学的または医学的改質のいずれかによって）植物または動物の供給源から由来する加工原料の結果であることを示してもよい。実施例１で説明するファイバー添加物は、農業原料の一例であり、植物つまり種子繊維を供給源として得られたものである。この添加物は、上述のような加工により、植物供給源、つまり植物の種から得られたものであり、従って、自然の状態ではない。
【００９８】
一般に、農業原料の特性は、典型的には有機原料を含むことであり、したがって、一般的に、炭素、水素、酸素、および時には窒素の化合物が主である。典型的な例においては、農業原料の化学構成は比較的複雑な有機物質であり、例えば、炭水化物、脂質およびタンパク質等である。このような原料から形成される典型的な物質としては、セルロース、ヘミセルロース、リグニン、澱粉、デキストリン、デキストラン、多糖、コラーゲン、エラスチン、ゼラチン、トリグリセリド、脂肪酸、アミノ酸、澱粉加水分解物、およびこれらの原料の化合物、改質したもの、誘導体が挙げられる。この原料には水が含まれる場合が多い。
【００９９】
ここで、「食品原料」およびそれに類似する表現は、食品産業から由来または食品産業において使用される食品原料のことを指すものであり、この原料も典型的には植物または動物を供給源として得られる。一般に、食品原料は、「農業原料」という表現に関して上に特定したものと同じ供給源（つまり原料または化合物の群）から由来し、同様の化学原料を含む。
【０１００】
なお、場合によっては、ある原料は「添加物」と呼ぶことがある。一般に、添加物とは、ある原料、配合物または基質に対して、その配合物や基質を形成するものとしてではなく、処方成分(ingredient)として加えられる原料である。一般に、添加物は、（添加した後の）配合物や基質の総重量に対して、５０重量％以下であるような原料である。上述のように、本発明にかかる技術は、ある特定の用途において、添加物が１０重量％以下である、多くの場合２重量％以下であり、実際には例えば約０．１〜１．５重量％程度の量であるような配合物において、添加物の存在を検出したりマップに（すなわち画像化）したりすることができる。
【０１０１】
ここで、「成分」という表現は、ある配合物において、同定可能な原料、異形、変異等を指すものである。したがって、「添加物」は、配合物全体の「成分」である。成分は、例えば、配合物の形成の途中でまたはその後に、配合物内に形成された分散型原料、例えば、結晶等を含む。
【０１０２】
Ｂ.分析例
以下に示すリストは、本明細書に記載の技術を用いて実施できる分析の例であるが、本発明はこれに限るものではない。
１．例えば、小麦粉中の特定のタンパク質の分布、
２．例えばマシュマロ中の炭水化物の分布、
３．例えばゼラチン中の結晶分布の評価、具体的にはグミベア中の結晶分布、
４．例えばアイスクリーム中の結晶形成および分布の評価、
５．例えば飴玉中の澱粉コーティング分布の評価、
６．例えばチョコレートや食肉中の脂肪の種類や分布の評価、
７．例えばトルティーヤ中のタンパク質および澱粉の分布の評価、
８．例えば穀物中のタンパク質、油分、水分、または炭水化物分布の評価、
９．食品が動物の消化過程を通過する際に、食品の経時的な変化を測定することによる、消化過程の評価、
１０．麦芽製造過程および原料内で発生する変化の評価。
【０１０３】
Ｃ.本明細書に記載の技術に従った分析による製品
本発明に従って適用される技術を利用すると、農業および／または食品基質または配合物、または配合物または基質内の農業および／または食品原料添加物の化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットのような製品を生成することができる。このようなプロットの例は、図６、すなわち、ＰＣスコア合成画像（すなわちプロット）に示す。
【０１０４】
このようなプロットは、一般的に、本発明にかかる特定の工程による製品である。
【０１０５】
Ｄ．本明細書に記載の技術によって特定される製品
一般に、製品は本明細書に記載の技術によって特定される。一例は、添加物を含む実施例１の紙原料であろう。本明細書に記載の技術によって特定すれば、一般に、この紙試料は、セルロースファイバー上に分布する、ＩＲの１１００ｃｍ-1〜１３００ｃｍ-1の波数領域およびＮＩＲの対応する高調波において、バックグラウンドのセルロースから統計的に有意な吸収差異を示す化学分布を有するものとして特定できるであろう。添加物は、このような効果をもたらす添加物として特定できるであろう。
【０１０６】
Ｅ．全般的な工程に関する記述
本明細書において提供する情報より、現在の教示に従った全般的な方法および技術が明らかになる。一般に、この技術には、（１）ある配合物における農業または食品成分の分布（または影響）を評価する方法、または（２）ある農業または食品配合物におけるある成分の分布（または影響）を評価する方法が含まれる。この方法は通常次のようなステップを含む。
（ａ）評価対象の第１の試料を入手する、
（ｂ）その配合物における残りの成分から区別される成分を示す少なくとも１つのＮＩＲ波長（波数）領域を選択する、
（ｃ）例えばステップ（ｂ）で選択した少なくとも１つのＮＩＲ波長（波数）領域に基づいて、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを作成し、配合物における選択された成分の分布を図示する、
（ｄ）その化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを評価し、プロットされた化学成分すなわち化学特性の分布を識別する。
【０１０７】
工程（ｂ）に示した配合物における残りの成分から区別される成分を示す少なくとも１つのＮＩＲ波長（波数）領域を選択する工程は、基準吸光度を示すＩＲ（例えばＦＴＩＲ分析）を実施し、データ収集のためにＮＩＲの適当な高調波を計算することに基づくものであってもよい。しかしながら、このようなＦＴＩＲ分析は必要がない。例えば、少なくとも１つのＮＩＲ波長領域を選択するステップは、ＮＩＲ領域の全体または選択された部分を通じて分析を行うことにするか、または、事前に入手したデータまたは情報に基づいてＮＩＲの領域を選択することによって行える。
【０１０８】
多くの適用において、通常この工程には、農業または食品配合物中の農業食品成分の分布の評価が含まれる。ただし、本明細書における技術は、両方の原料（ある成分と配合物における残りの成分）が農業もしくは食品原料である場合のみに限定されない。
【０１０９】
典型的な適用では、評価対象の成分は、重量比にして試料の５０％以下を含む。典型的な微視的な用途では、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットは、１００万平方ミクロン以下、典型的には５０万平方ミクロン以下の試料領域を描くよう選択される。典型的なより好ましい微視的用途においては、この領域は、およそ１９，０００から２７，０００平方ミクロンとなる。典型的な巨視的評価においては、画像化される領域は、５０ｃｍ×５０ｃｍ（２５００平方ｃｍ）以下、典型的には５ｃｍ×５ｃｍ（２５平方ｃｍ）以下、最も典型的には３ｃｍ×３ｃｍ（９平方ｃｍ）以下とする。
【０１１０】
典型的な適用では、試料は、１００ミクロン以下の厚みを持つよう選択され、約１０〜６０ミクロンの範囲とすることが多い。
【０１１１】
多くの適用において、評価対象の成分は、配合物において次のような割合で与えられる添加物を含む。すなわち、多くの場合、約５０重量％以下、実際には約１０重量％以下であって例えば２重量％以下、用途によっては、１．５重量％以下であって、例えば０．１重量％〜１．５重量％のような割合である。多くの典型的な例において、添加物は、炭水化物、脂質、タンパク質およびこれらの混合物から実質的に構成されるグループから選択される原料を重量比にして少なくとも５０％、典型的には少なくとも８０％、多くの場合少なくとも９０％含む農業または食品成分を含む。
【０１１２】
典型的な適用において、添加物以外の配合物を、炭水化物、脂質、タンパク質およびこれらの混合物から実質的に構成されるグループから選択される原料を少なくとも５０重量％（典型的には少なくとも８０重量％、多くの場合少なくとも９０重量％）含む農業または食品原料から選択されるものとして特定することができる。
【０１１３】
成分または全体の配合物のいずれかとして使用可能な典型的な農業または食品原料は、セルロース、ヘミセルロース、リグニン、澱粉、デキストリン、デキストラン、多糖、コラーゲン、エラスチン、ゼラチン、トリグリセリド、脂肪酸、アミノ酸、澱粉加水分解物、およびこれらの原料の化合物、改質したもの、誘導体から実質的に構成されるグループから選択される原料を重量比にして少なくとも７０％、多くの場合少なくとも８０％、典型的には少なくとも９０％（ただしＨ2Ｏは除く）含む原料である。同様の定義が、評価対象の成分ではない配合物中の原料に対して使用可能である。
【０１１４】
用途によっては、この方法に、第１および第２の試料を入手し、それらを比較して評価するステップを含む場合がある。一般に、例えば、第１の試料が評価対象の成分を含み、第２の試料が比較例である。典型的な比較例は、評価対象の成分を含まない同一の配合物を含むものである。場合によっては、比較例は、その成分をある既知量だけ、または既知の変動を含んでいることがある。
【０１１５】
典型的な比較分析は、試料の一方が略均質な化学形態を示し、もう一方の試料が非均質な化学形態を示すような主成分をプロットするのに有効であるといえる。典型的には、そのような場合には、非均質な化学形態を示す試料がマップされる成分を含む試料であり、略均質な化学形態を示す試料が比較例となる。
【０１１６】
木材パルプおよび種子繊維添加物と同様の原料にまつわる分析に関して、後に記載の実施例１に示すように、１１００ｃｍ-1以上１３００ｃｍ-1以下の範囲から選択された波数領域内のバルクＦＴＩＲスペクトルにおいて観察可能な差異に基づいて、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットが選択できる。
【０１１７】
ＩＶ.化学画像化調査を行うための機器および方法の一般的な特徴
上述のように、本明細書に記載の原則に従って化学画像化調査を実施するために必要な機器、データ処理ソフトウェアおよび手法は、分析機器、データ処理ソフトウェアおよびコンピュータ制御システムおよびプログラムの供給元から入手可能である。さらに、ＮＩＲデータ収集の手法、およびデータ換算は、通常外部委託ができ、分析業務を行う企業によって研究者に提供される。このような企業の１つは、ケミイコン社（Pittsburgh, PA 15208）である。
【０１１８】
ケミイコン社は、２０００年１０月１３日付で提出された米国仮出願６０/２３９,９６９において使用可能な機器および手法の概略を提供しており、半導体製造企業にとって関心の深い、ある特定の無機含有物を自動的に検査する近赤外分光技術の適用が記載されている。本セクションＩＶのこれ以降の記載は、機器およびソフトウェアの特定に関してケミイコン社の仮開示内容の部分に由来する。ケミイコン社は、「近赤外化学画像化顕微鏡」というタイトルの更なる開示である米国０９/９７６,３９１も提出している。
【０１１９】
ケミイコン社の仮開示の内容によれば、ＮＩＲ吸収分子分光(NIR absorption molecular spectroscopy)を採用した近赤外分光顕微鏡装置を用いてＮＩＲ画像化が実施できる。この顕微鏡および実験装置の設計には、例えば、次のようなことが含まれる。（１）波長選択のためにＮＩＲを最適化した液晶（ＬＣ）画像化分光技術を使用、（２）ＮＩＲを最適化した屈折型顕微鏡(refractive microscope)を、無限遠補正した(infinity-corrected)対物レンズと共に使用して、筒状レンズを用いずに検出器上にＮＩＲ画像を形成、（３）集積化されたパーフォーカルアナログカラーＣＣＤ検出器によるリアルタイムな試料の位置調整および焦点合わせ、（４）ソフトウェアにおいてカラー画像とＮＩＲ画像とを融合する適当な手段、（５）焦点を通過するように試料を移動させ、焦点が合ったおよびずれた画像を収集し、ソフトウェアで試料の容積測定画像を再構築する手段により、または、試料を固定した状態にして、色彩効果(chromatic effect)がよく特定された屈折筒状レンズを共に用いて透過(penetration)の深さに応じて波長を変化させる手段により、容積測定の画像化手段としてＮＩＲ顕微鏡を使用、（６）顕微鏡の出力を直接光学結合または光ファイバーのいずれかによりＮＩＲ分光計に結合、（７）組成、構造および／または濃度が既知である試料原料を混入させるシード添加アプローチ(seeding approaches)を利用して、定性的および定量的な分析に適したＮＩＲ画像を生成、（８）化学画像分析ソフトウェアを用いてＮＩＲ化学画像を分析および視覚化する手段、等である。このような技術は、顕微鏡光学プラットフォーム上に容易に適用可能である。
【０１２０】
ケミイコン社の仮出願の内容に記載の標準的な光学顕微鏡ハードウェアを利用することに加えて、巨視的ドメイン内での画像化用に適切に構成された光学系を用いてＮＩＲハイパースペクトル画像化を行うことも可能である。この出願において定義されるように、このドメインは、約３ｍｍ×３ｍｍの視野から約５０ｃｍ×５０ｃｍの視野にまで及ぶ。この画像化システムおよび実験装置の設計には、例えば、次のようなことが含まれる。（１）波長選択のためにＮＩＲを最適化した液晶（ＬＣ）画像化分光技術を使用、（２）ＮＩＲハイパースペクトル画像を得るのに十分な強度および波長帯域通過を備えた適切な光学系の対物平面にある対象試料を均一に照射する適切なＮＩＲ照射システムの使用、（３）対象試料に対して画像化システムの正確な位置決めを可能にするＬＣＴＦ／カメラシステム用の適当な搭載用ハードウェア、（４）精細なフォーカスおよび対象位置の領域のための適当に高い分解能を有する（３直線に沿った平行および回転移動および最高３回転軸を得るための）試料平行移動ステージ、（５）業界標準画像フォーマットサイズを有するＮＩＲを最適化した画像化レンズおよびレンズの対物平面における画像フォーマットを検出器平面において無限遠補正された画像へと変換するために適切に設計されたトランスファ光学機器の使用、あるいは巨視スケールであるとみなされる領域を画像化可能である、適切に無限遠補正されたＮＩＲを最適化したインスペクション対物レンズの使用、（６）集積化されたパーフォーカルアナログカラーＣＣＤ検出器によるリアルタイムな試料の位置調整および焦点合わせ、（７）ソフトウェアにおいてカラー画像およびＮＩＲ画像を融合する適当な手段、（８）焦点を通過するように試料を移動させ、焦点が合ったおよびずれた画像を収集し、ソフトウェアで試料の容積測定画像を再構築する手段により、または、試料を固定した状態にして、色彩効果がよく特定された屈折筒状レンズを共に用いて透過の深さに応じて波長を変化させる手段により、容積測定の画像化手段としてＮＩＲ顕微鏡を使用、（９）顕微鏡の出力を直接光学結合または光ファイバーのいずれかによりＮＩＲ分光計に結合、（１０）組成、構造および／または濃度が既知である試料原料を混入させるシード添加アプローチを利用して、定性的および定量的な分析に適したＮＩＲ画像を生成、（１１）化学画像分析ソフトウェアを用いてＮＩＲ化学画像を分析および視覚化する手段、等である。このような技術は、顕微鏡光学プラットフォーム上に容易に適用可能である。
【０１２１】
ケミイコン社の仮出願に記載のアプローチにおいて、ＮＩＲを最適化した液晶（ＬＣ）画像化分光技術は、波長選択のために使用され、液晶画像化分光計には次のような種類があることが示されている。リオ液晶可同調フィルター(Lyot liquid crystal tunable filter)（ＬＣＴＦ）、エヴァンススプリットエレメントＬＣＴＦ、Ｓｏｌｃ  ＬＣＴＦ、強誘電性ＬＣＴＦ、液晶ファブリーペロー（ＬＣＦＰ）、または上述のＬＣフィルターの組み合わせまたは上述のフィルターを誘電性、襞のある(rugate)、ホログラフィーの、カラー吸収性の、音響光学的、または偏向タイプの一定の帯域通過および帯域消去フィルターと組み合わせることによる、ハイブリッドフィルター技術等がある。
【０１２２】
ケミイコン社の仮出願によれば、ＮＩＲを最適化した屈折型顕微鏡を、無限遠補正した対物レンズと共に使用して、筒状レンズを用いずに検出器上にＮＩＲ画像を形成することができる。顕微鏡は、対物レンズおよび関連する反射防止コーティング、集光レンズおよび光源といった内在的な設計によって、ＮＩＲ操作に関して最適化を図ることができる。同時に開口数を大きくするためには、対物レンズは屈折型とすべきである。色収差を最小にし、スループットを最大にし、コストを下げるために、従来の筒状レンズを除去し、典型的にはＩｎＧａＡｓタイプであるＮＩＲ焦点面アレイ（ＦＰＡ）検出器上にＮＩＲ対物レンズによって直接ＮＩＲ画像を形成させることが可能である。ＦＰＡは、Ｓｉ、ＳｉＧｅ、ＰｔＳｉ、ＩｎＳｂ、ＨｇＣｄＴｅ、ＰｄＳｉ，Ｇｅ，または同様のビディコン型で構成することもできる。ＦＰＡの出力は、フレームグラッバーアプローチを用いてデジタル化することができる。
【０１２３】
ケミイコン社の仮出願によれば、集積化されたパーフォーカルアナログカラーＣＣＤ検出器によるリアルタイムな試料の位置調整および焦点合わせが可能である。可視光を感知するアナログビデオカメラ、典型的にはカラーまたはモノクロＣＣＤ検出器であって、ＣＭＯＳ(CM.OS)タイプで構成されるものを用いれば、ＮＩＲ  ＦＰＡ検出器と同一焦点面に位置調整され、試料の位置調整および焦点合わせが従来の接眼レンズによる試料の直接観測を必要とせずに容易に行えるであろう。ビデオカメラからの出力は、フレームグラッバーアプローチを用いてデジタル化することができる。
【０１２４】
ケミイコン社の仮出願によれば、ソフトウェアにおいてカラー画像とＮＩＲ画像とを融合する手段を使用することができる。ＮＩＲと可視カメラとでは、コントラストが異なる画像を生成することが多いが、光学的およびソフトウェアによる操作を組み合わせることによって、試料の視野を整合させることができる。その結果、ＮＩＲと可視画像とが比較できるようになり、オーバーレイ技術および相関技術の使用を介した融合であっても、同じコンピュータディスプレイ上に双方の検出器出力をほぼリアルタイムでユーザに提供できる。試料を比較によっておよび統合的に見ることによって、試料の形態および構造の理解が非常に高められる。可視、ＮＩＲおよびＮＩＲ化学画像を比較することにより、試料の化学組成、構造、種の濃度についての付加的な有効情報が得られる。
【０１２５】
さらに、ケミイコン社の仮出願によれば、焦点を通過するように試料を移動させ、焦点が合ったおよびずれた画像を収集し、ソフトウェアで試料の容積測定画像を再構築する手段により、容積測定の画像化手段としてＮＩＲ顕微鏡を使用することができる。ある容積を有する試料（バルク原料、表面、界面、相間）にとって、ＮＩＲにおける容積測定化学画像化は、故障解析、製品開発、および日常の品質モニターに関して有効である。さらに、容積測定分析と同時に定量的分析を行える可能性もある。容積測定画像化は、画像化する試料が別々の焦点面にあることを要求するような数字的共焦点技術を使用して試料に手を加えることなく非接触モードで行うことができる。結果として得られる画像は、加工し、再構築し、視覚化する。試料の位置調整のための別の方法として、色収差を発生させる筒状レンズを顕微鏡に採用する方法がある。その結果、ＬＣ画像化分光計を駆使し、バルク原料内にそれぞれ異なる程度透過している異なる波長における画像を収集することによって、試料の深さの関数として試料を表すことができる。このように波長依存性および深さ依存性を持つ画像を再構築して、試料を移動させる必要なく、原料の容積測定画像を形成することができる。
【０１２６】
ケミイコン社の仮出願において、画像化プロセスにおいて、顕微鏡の出力を直接光学結合または光ファイバーのいずれかによりＮＩＲ分光計に結合することができ、これによって、伝統的な高速スペクトル分析用のＮＩＲスペクトルを集めるために従来の分光計の器具を使用することが可能となることが記載されている。分光計には次のような種類がある。固定フィルター分光計、格子を用いた分光計、フーリエ変換分光計または音響光学的分光計である。
【０１２７】
化学画像化添加方法として、組成、構造および／または濃度が既知である原料を試料に混入し、定性的および定量的な分析に適したＮＩＲ画像を生成する方法がある。その手法としては、既知の検体濃度の関数として、ある特定の手法に対する分析反応をプロットした基準較正曲線を構築することであろう。未知の試料からの分析反応を計測することにより、検体濃度の評価が、較正曲線から推定される。この方法によれば、検体（添加物）を既知の量だけ試料に添加し、分析反応の増加を測定する。この分析応答が濃度と直線的に関連していれば、一連の基準から分析反応をプロットし、曲線から未知の濃度を外挿により予測して未知の検体の濃度求めることができる。なお、このグラフにおいて、ｘ軸は、試料と混合された後の添加された検体の濃度を表している。曲線のｘ軸との交点は、希釈の結果の未知の濃度を表している。この方法の主な利点は、全ての試料に対してマトリックスが一定となることである。
【０１２８】
この化学画像化添加方法は、定性的分析にも定量的分析にも使用できる。この化学画像化添加方法は、化学画像化分析を較正するために、検体基準を空間的に分離することによるものである。化学画像化では、数千もの直線的に独立であり、空間的に分解された(spatially-resolved)スペクトルを同時に集め、または、複合ホストマトリクス内で検体を求める。次に、このようなスペクトルを処理して、ステイン、染料、コントラスト剤を使用せずに、検体種に特有のコントラストを発生させる。近赤外（ＮＩＲ）吸収分光法を含む各種分光法を使用して、試料を破壊することなく分子組成および構造を詳細に調査することができる。同様に、ＮＩＲ化学画像化により発生するコントラストによって、潜在的なＮＩＲスペクトルにおいて現れる特性の空間的分布が明らかになる。
【０１２９】
ケミイコン社の仮出願によれば、この化学画像化添加方法には、次のようないくつかのデータ処理工程を含めることができる。
１．レシオメーター補正、これによれば、試料のＮＩＲ画像を、バックグラウンドＮＩＲ画像によって分割し、浮動小数点データ型を有する結果を生成する。
２．画像のすべての画素において、各強度の値を、対応する画素スペクトルに関するベクトルノルムで割ることによって、分割された画像を正規化する。ここで、ベクトルノルムとは、各画素スペクトル毎の画素強度の値の二乗の和の平方である。
３．コサイン相関解析（ＣＣＡ）、スペクトル画像データにおける類似性を評価すると同時に、バックグラウンドの影響を抑制する多変量画像解析手法である。ＣＣＡでは、トレーニングセットの必要なく、化学的不均質性を評価し、スペクトル形状の違いを同定し、絶対強度に関係なく、コントラストに基づく化学画像を効率よく提供する。ＣＣＡのアルゴリズムによれば、各画素スペクトルをｎ次元空間に投影されたベクトルとして扱う。ここで、ｎは画像においてサンプリングされた波長の数である。ベクトルの正規直交基礎集合(orthonormal basis set)が基準ベクトル集合として選ばれ、各画素スペクトルベクトルとこの基準ベクトルとの角度のコサインを計算する。結果として得られるＣＣＡ画像において表示される強度の値は、これらコサインの値であり、コサインの値が１であれば、画素スペクトルと基準スペクトルとが同じであることが示され、コサインの値が０であれば、画素スペクトルと基準スペクトルとが直交する（相関が無い）ことが示される。結果として得られるＣＣＡ画像の大きさは、元の画像と同じである。正規直交基礎集合によってｎ個の基準ベクトルが提供され、結果としてｎ個のＣＣＡ画像となるからである。
【０１３０】
４．主成分分析（ＰＣＡ）、データスペースの次元を減少させる手法である。最小二乗フィットがｎ次元データ集合における最大分散から導き出される。このような最小二乗フィットによるベクトルは、第１主成分（ＰＣ）または第１ローディングとよばれる。この第１ＰＣから解釈される分散を引いた後、この操作を繰り返し、第２主成分を計算する。この処理は、データスペースの全分散におけるある一定の割合（通常９５％以上）が解釈されるまで繰り返される。その後、ＰＣスコア画像は、ノイズを含む計器のレスポンスと共に試料情報を含む直交情報を明らかにするために視覚化することができる。スペクトル次元データの再構築は、検出用途の必要に応じて、増幅または抑制をしたい原料または計器パラメータを記載したＰＣを含めて、クラスター分析により行うことができる。
【０１３１】
ケミイコン社の仮出願によれば、記載の技術の典型的な用途には、化学画像分析ソフトウェアを用いてＮＩＲ化学画像を分析および視覚化をすることが含まれ、化学画像処理に使用する各種ステップが包括的に記載されている。
【０１３２】
ケミイコン社の仮出願によれば、これまでの所、スペクトル分析、ケモメトリックス分析およびデジタル画像分析を継ぎ目なく統合する技術は市販されていない。個々のコミュニティで独立に、独自の要件に適用できる高性能のソフトウェアが開発されている。例えば、ケモメトリックスを応用した単一フレームグレイスケール画像とスペクトル処理プログラムとを扱うデジタル画像ソフトウェアパッケージは共に、かなり成熟した状態にある。ただし、化学画像化技術の開発に対する制限の１つとして、これらの個々の分野のそれぞれの特徴を実用的な有用性を持つように十分に組み合わせるための統合ソフトウェアが不足していたことがある。
【０１３３】
ケミイコン社の仮出願によれば、歴史的に化学画像化に従事してきた者たちは、データ分析のそれぞれのキーステップを実行するために独自のソフトウェアルーチンの開発を余儀なくされてきた。典型的には、ルーチンは、Matlab (The Mathworks, Inc., Natick, MAより入手可能) IDL (Research Systems, Boulder, COより入手可能), Grams (ThemoGalactic, Inc., Salem, NHより入手可能)、LabView (National Instruments, Austin, TXより入手可能)等のスクリプト機能をサポートするパッケージを用いて試作されていた。ケミイコン社の開示内容によれば、これらのパッケージは、柔軟性を有するものの、急峻な学習曲線、コンピュータの操作性の非効率性、および担当者が個別に独自のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を開発する必要があることなどにより制限される。今日、効率的なデータ処理および簡単なＧＵＩを使用し易くするソフトウェアが市販されている。
【０１３４】
このような目的に適うソフトウェアは、化学画像プロセス全体に取り組む必要がある。化学画像化分析サイクルは、化学画像から情報をうまく抽出し、化学画像化システムによって提供される可能性をフルに利用するために必要となるステップを示す。このサイクルは、試料測定方法を選択することから始まり、測定の結果を提示することにいたる。第１のステップは、画像の収集である。関連するソフトウェアは、化学画像取得技術の全ての構成要素に対処する必要があり、各種分光技術、関連する分光計および画像検出器のサポート、試料のサイズが異なったり収集回数が異なる場合に必要となるサンプリングの柔軟性をもつ必要がある。理想的には、かなり異なる機器設計であっても、感覚的に使用できる１つのＧＵＩとして、使用しやすくかつ採用しやすくすることができる。
【０１３５】
この分析サイクルの２番目のステップは、データの前処理である。一般に、前処理ステップは、画像化される試料の化学組成の変動には関係のない化学画像化機器のレスポンスによる影響を最小限にしようとするものである。必要となる機能には、検出器の量的な効率における変動、不良検出器画素、およびコズミックイベント、試料内での光源からの照射強度の変動等の、検出器のレスポンスの補正、および基線のフィッティングおよび減算に基づくスペクトルの線形状の相対的な区別が含まれる。前処理のために利用可能なツールの例としては、検出器の画素レスポンスのレシオメーターによる補正(ratiometric correction)、フーリエフィルターおよびその他のフィルター、正規化、平均値のセンタリング、基線補正および平滑化等のスペクトル操作、コズミックフィルタリング、ローパスフィルター、ハイパスフィルター、およびその他の空間フィルター等の空間操作が含まれる。
【０１３６】
機器のレスポンスが抑制されたならば、定性的な処理を行える。定性的な化学画像分析は、「何が存在し、それがどのように分布しているか」という単純な疑問を処理するためのものである。多くのケモメトリックスツールがこのカテゴリーに当てはまる。その一部として、コサイン相関およびユークリッド距離相関等の相関性に関する手法、主成分分析、クラスター分析、弁別分析(discriminate analysis)および多元分析(multi-way analysis)等の分類手法、およびＳＩＭＰＬＩＳＭＡおよび多変量曲線分解(multivariate curve resolution)等のスペクトルデコンヴォルーション手法が挙げられる。
【０１３７】
定量的分析は、濃度マップ画像の開発に関する。定量的スペクトル分析の場合と同じように、多くの多変量ケモメトリックス手法を用いて、較正モデルを構築することが可能である。定量的化学画像化を行う場合、画像化ではないスペクトル分析で経験するような課題の全てが定量的化学画像化にも存在する。例えば、較正集合の選択およびモデルの検証等の問題である。ただし、化学画像化には、更なる課題も存在し、ほんの少しの例を挙げれば、試料の厚さのばらつき、複合的な検出器の要素の変動性等がある。開発されたモデルの質に応じて、その結果は、半定量的な濃度マップから厳密な定量的測定にまでいたる。
【０１３８】
前処理、定性的分析および、定量的分析から得られる結果は、視覚化する必要がある。ソフトウェアツールによって、スケーリング、オートマッピング、擬似カラー画像の表示、表面マップ、容積測定に関する表示、および単一画像フレーム図、モンタージュ図、多次元化学画像のアニメーション、および参照用テーブル（ＬＵＴ）やコントラスト強化のための各種デジタル画像分析アルゴリズム等を提供する必要がある。
【０１３９】
デジタル化学画像が生成されたならば、伝統的なデジタル画像分析を利用することができる。例えば、空間分析および化学画像測定には、閾値や分別の手法を用いた、ビット深さの大きい（典型的には３２ビット／画素）化学画像の二値化が含まれる。二値化画像が生成されたならば、分析ツールを用いて、大きさ、位置、配列、形状要因、ドメインカウント、ドメイン濃度およびこれら選択された特性の任意のものに基づくドメインの分類等の多くの画像ドメイン特性を調べることができる。このような演算の結果は、原料を特徴付けるのに用いられる重要な定量的画像パラメータを開発するのに使用できる。
【０１４０】
ツールの最後のカテゴリー、すなわち、自動画像処理には、化学画像分析プロセスのキーステップまたは化学画像分析プロセス全体の自動化が含まれる。例えば、ある画像においてはっきりと定義された特徴を検出する場合には、完全に自動化を行うことができ、これら自動分析の結果は、任意の数の基準（粒子数、形状、化学組成等）に基づいて表にすることができる。自動化学画像化プラットフォームは、非監視方式で数時間かけて実行可能なように開発されている。
【０１４１】
理想的な分析パッケージとは、実験を入念に計画し、装置のパラメータを最適化するユーザの努力をサポートするものであり、ユーザが理にかなった判断を行えるように最大限の量の情報が化学画像から引き出されるようにするものである。ケミイコン社は、多くの高性能分析ツールをサポートするソフトウェアパッケージであるケムイメージ（ChemImage）を開発している。
【０１４２】
Ｖ.  実験
実施例１−  紙に繊維添加物を加えたもののＮＩＲ画像化
この実施例の内容は、カーギルインコーポレイテッドに付与された米国出願番号０９／６８９，９９４に記載されている。米国出願番号０９／６８９，９９４の全ての開示内容を参照によりここに引用する。
【０１４３】
Ａ．  農業添加物（種子繊維を改質したもの）の準備
ステップ１  繊維の酸処理
とうもろこし繊維（ＳＢＦ−Ｃ）は、カーギル・コーン・ミリング（Cargill Corn Milling, Cedar Rapids, Iowa）より入手した。このとうもろこし繊維（ＳＢＦ−Ｃ）を、きめの細かい水のスプレーを用いて７０−メッシュスクリーン上で洗浄し、繊維の細粒(fines)、固定されていない澱粉やタンパク質を除去した。洗浄した結果の繊維の水分量を測定すると５０％であった。次に、およそ１２００グラム（乾いた状態では６００グラム）の繊維をＭ／Ｋダイジェスターの（１００メッシュスクリーンの底を有する）スクリーン付き籠に装填し、圧力容器内に挿入した。
【０１４４】
（繊維の乾燥重量を基にして）２％の硫酸を含む希酸溶液を、ＳＢＦに対する希酸溶液の割合を１０：１(重量ベース)としてＳＢＦと混合した。この希酸溶液は、１００％硫酸を１２グラム（または９６％濃度で購入した酸を１２．５グラム）と水を５３８７．５グラム含んでいる。希酸溶液における硫酸と水の量は、次の様にして決めた。
【０１４５】
希酸溶液の総重量：    ６００ｇ×１０＝６０００ｇ
必要な水の量：        ６０００−６００ｇ（湿った繊維より）−１２．５ｇのＨ2ＳＯ4＝５３８７．５ｇの水
この希酸溶液をダイジェスター内のとうもろこし繊維にゆっくりと加え、循環ポンプを作動させた。希酸溶液がリアクター内で循環していることを確認した後、リアクターの蓋を密閉した。反応温度は１２０℃に設定し、反応温度に到達する時間は４５分に設定し、その後１時間その状態を保つように設定した。反応容器内のヒータを作動させた。リアクター内の温度および圧力は、時間との相関関係において記録した。目標温度である１２０℃に到達した後、１時間反応を継続させた。１時間後、リアクターに対する冷却水の供給を開始し、リアクターの中身を冷却した。使用済みの希酸溶液は、リアクター上のドレインバルブを開放してリアクターから排出した。リアクターの籠内の繊維を慎重に取り出し、１回に６リットルの水を用いて２度に渡って洗浄した。この洗浄は、洗浄水が中性のｐＨ（例えば、６．０から８．０の間、典型的には約７．０）となるまで更に継続した。
【０１４６】
ステップ２  酸亜塩素酸塩(Chlorite)処理
ステップ１によって酸処理された繊維を次に、表面改質ステップにおいて処理した。酸処理された繊維を、酸亜塩素酸塩溶液に混入し、１０％の繊維と９０％の酸亜塩素酸塩溶液とを含む繊維スラリーを形成した。この酸亜塩素酸塩溶液は、（乾いた繊維に基づく）亜塩素酸ナトリウム１．５重量％と（乾いた繊維に基づく）塩酸０．６重量％とを含む。反応は、６５〜７５℃の密閉されたプラスチックバッグ内で１時間、約２〜３のｐＨで行われた。酸亜塩素酸塩溶液での処理の後、繊維スラリーを２リットルの水で希釈し、ブフナー漏斗で濾過した。このステップは、濾過水が澄んだ状態で中性のｐＨ（例えば、６．０から８．０の間、好ましくは約７．０）となるまで繰り返した。
【０１４７】
ステップ３  過酸化物処理
ステップ２によって酸亜塩素酸塩処理された繊維は次に、アルカリ過酸化物溶液で処理した。ｐＨが約１０〜１０．５で、固体濃度が１０〜２０％の状態で、（乾いた繊維に基づく）３〜８重量％の過酸化水素と（乾いた繊維に基づく）２重量％の水酸化ナトリウムとに繊維を混入した。ケイ酸ナトリウムをキレート剤として（乾いた繊維に基づいて３重量％）添加した。この過酸化物処理ステップは、６０〜６５℃の密閉プラスチックバッグ内で１時間行った。反応後、繊維スラリーを２リットルの水で希釈し、ブフナー漏斗で濾過した。このステップを、濾過水が澄んだ状態で中性のｐＨとなるまで繰り返した。漂白処理された繊維を、３５〜６０℃の空気循環オーブン内で乾燥し、Retsch粉砕機を用いて１００メッシュの大きさの粉状にした（例えば、１５０〜２５０ミクロン）。
【０１４８】
Ｂ．製紙工程：紙の特性における添加剤（ＥＦＡ−Ｃ）の影響に関する実験調査
製紙用完成試料(furnish)の準備：  堅材と軟材の漂白クラフト紙である市販されているパルプは、ジョージア・パシフィックより入手した。５０％の堅材と５０％の軟材とをブレンドしたものを蒸留水でスラリーにし、５ガロンの容器において重量比にして１．２％の濃度とした。０．５重量％のＥＦＡ−Ｃ（とうもろこし繊維からなる強化繊維添加物）を１．２％濃度の堅材／軟材製紙用スラリーに加えた。
【０１４９】
叩解（refining）：  ＴＡＰＰＩのＴ−２００法は、ヴァリービーター(valley beater)を用いてパルプを実験的に叩く方法を記載している。ＥＦＡ−Ｃを含有する堅材／軟材製紙用パルプ完成紙料を、ヴァリービーターを用いて叩解した。完成紙料は、４５０ｍＬＣＳＦ（カナダ標準ろ水度）になるまで叩解された。パルプのこのようなろ水度は、ＴＡＰＰＩ試験法Ｔ−２２７を用いて測定した。４５０ｍＬＣＳＦが得られたならば、完成紙料を蒸留水で０．３％濃度に希釈し、ライトニングミキサーを用いてゆっくりとかき混ぜ、製紙用完成紙料内で繊維が懸濁した状態を保たせる。
【０１５０】
手漉き紙(handsheets)の作成：  ＴＡＰＰＩ試験法Ｔ−２０５に従って、以下に示す手漉きプロセスを用いて紙を作成した。連量が１．２グラムの手漉き紙（４０ポンドシートまたは４０ポンド／３３００平方フィート、または６０ｇ／ｍ2）と１.８グラムの手漉き紙（６０ポンドシートまたは６０ポンド／３３００平方フィート、または９０ｇ／ｍ2）とを比較した。場合に応じて、２０ポンド／トンのカチオンデントコーン澱粉（チャージ（ＣＨ）＋１１０、カーギルより）を排液および保持を補助するために手漉き型に加えた。
【０１５１】
手漉き紙のテスト：  手漉き紙をインテグレイテッド・ペーパー・サービス（Integrated Paper Services (IPS, Appleton, WI)）に提出した。手漉き紙は、ＴＡＰＰＩ試験法Ｔ−２２０のパルプ手漉き紙の物理的試験に従って、調整およびテストされた。使用する機器は、厚さ-エムベッコ・エレクトロニック・ミクロゲージ（Emveco Electronic Microguage）200A、比破裂強さ-ミュレン・バースト・テストモデル（Mullen Burst Test Model）"C"、比引裂強さ-エレメンドル・ティア・テスター（Elmendorf Tear Tester）、引張強さ−シンテック（SinTech）である。
【０１５２】
結果：  表１に、ＥＦＡ−Ｃが添加されているまたは添加されていない手漉き紙の評価よりこの紙の特性を示す。
【０１５３】
【表１】
2004530875.tif 000004
【０１５４】
この分析の結果、２０ポンド／トンのカチオン澱粉を添加した場合に破裂強度が強化され、さらに、ＥＦＡ−Ｃが存在することによっても破裂強度が強化されることが示された。なお、ＥＦＡ−Ｃ（コントロール）無しの６０ポンドシートは、０．５％ＥＦＡ−Ｃ添加４０ポンドシートと同等の破裂強度を有する。
【０１５５】
分析の結果さらに、２０ポンド／トンのカチオン澱粉を添加した場合に引張り強度が強化され、さらに、ＥＦＡ−Ｃが存在することによっても引張り強度が強化されることが示された。なお、ＥＦＡ−Ｃ（コントロール）無しの６０ポンドシートは、０．５％ＥＦＡ−Ｃ添加４０ポンドシートと少なくとも同等の引張り強度を有する。
【０１５６】
結論：この実験で作成した０．５％ＥＦＡ−Ｃ添加４０ポンドシートは、ＥＦＡ−Ｃ無しの６０ポンドシートと同等の破裂強度および引張り強度を保持する。触媒量のＥＦＡ−Ｃ（０．５％）によって、破裂強度および引っ張り強度を犠牲にすることなく、標準的な６０ポンドシートにおける３３％のクラフト紙木材繊維を置き換えた。２０ポンド／トンのカチオン澱粉を添加することによっても破裂強度および引張り強度が向上した。
【０１５７】
Ｃ．紙特性に関して農業添加物（ＥＦＡおよびカチオン澱粉）を比較する実験的調査
実験的な製紙機械のトライアルをウエスタンミシガン大学の製紙科学工学科(the Paper Science & Engineering Department)にて行った。このトライアルの目的は、ＥＦＡ−Ｃの紙強度向上特性が、カチオン澱粉の添加によって変化するかどうかを判断することである。
【０１５８】
製紙用完成紙料の準備：  堅材と軟材の漂白クラフト紙である市販されているパルプは、ウエスタンミシガン大学により供給された。６０％の堅材と４０％の軟材との完成紙料を含む２つの別々のバッチを分析のために準備した。一方のバッチは、ＥＦＡ−Ｃは含まず、「コントロール」とラベル表示した。もう一方のバッチは、ＥＦＡ−Ｃを２．０％含み、「ＥＦＡ−Ｃ」バッチとラベル表示した。各バッチは次の様に準備した。重量比にして５％の濃度の６０％堅材と４０％軟材とをホランダービーター内で混ぜ合わせた。濃度を５％にするには、水道水を使用した。パルプを混ぜ合わせ、水分を補給したならば、このパルプスラリーをバックチェスト(Back Chest)に移して、水道水で１．５％に希釈する。このスラリーのｐＨは、Ｈ2ＳＯ4を用いて７．５に調整した。パルプスラリーは、バックチェストから、４５０ｍＬＣＳＦのろ水度が得られるまでシングルディスクＪｏｒｄｏｎリファイナーを通過させた。このろ水度は、ＴＡＰＰＩ試験法Ｔ−２２７によって計測した。Ｊｏｒｄｏｎリファイナーの動作パラメータは、充填量が４０ポンドで流量が６０ｇｐｍであった。各バッチの叩解時間は一定（１２分）に保った。叩解の前に、ＥＦＡ−Ｃの重量比で２．０％の注入レベルでＥＦＡ−Ｃ原料をバックチェストに添加した。叩解が終了したならば、パルプスラリーをマシンチェスト(Machine Chest)に移し、０．５％の濃度に希釈した。
【０１５９】
製紙：  ３６ポンド／３３００平方フィートおよび７３ポンド／３３００平方フィートを目標として、２つの異なる連量グレードの製紙を行った。連量は、装置の速度を制御することにより達成した。実験中の必要なときに、１０ポンド／トンのカチオン澱粉（チャージ＋１１０）をスタッフボックス(Stuffbox)に添加した。０．５％スラリーをマシンチェストからヘッドボックス(Headbox)に移した。前述したように、このヘッドボックスからフォドリニエールにスラリーを移した。サイズプレス(Size press)およびセカンドドライヤー(Second Dryer)セクションは、前述のように省略した。紙匹(web)の最終段階では、カレンダーを通過して、リール上に載る。
【０１６０】
紙の試験：  全ての紙の試験は、ウエスタンミシガン大学製紙科学工学科にて行った。表２に、ＴＡＰＰＩ試験の内容と、各試験で行われる繰り返し回数を示す。
【０１６１】
【表２】
2004530875.tif 000005
結果：  紙試験の結果を表３に示す。
【０１６２】
【表３】
2004530875.tif 000006
【０１６３】
結論：  ＥＦＡ−Ｃを２．０％添加することによって、スコットボンド(Scott Bond)ＴＡＰＰＩ試験法によって計測される紙の内部結合強さ(internal bond strength)が増加した。ＥＦＡ−Ｃを２．０％紙に入れた場合、紙の孔隙率が減少した。また、ＥＦＡ−Ｃを２．０％添加することによって、紙の嵩密度が増加した。紙に２．０％のＥＦＡ−Ｃと共にカチオン澱粉を入れることによって、上述のような特性が向上する。この実験的な製紙機械の分析によればさらに、廃液および保持等の装置の操業性(runnability)パラメータに関して、カチオン澱粉と共にＥＦＡを使用することによる相乗作用効果があることが示された。
【０１６４】
Ｄ.  紙製品におけるＥＦＡ−Ｃ農業添加物の分布の分析
製紙：  紙製品におけるＥＦＡ−Ｃの分析
本分析の目的は、顕微鏡技術および／または分光技術のいずれかを用いて、紙製品におけるＥＦＡ技術を同定する試験法が開発可能かどうかを判断するためのものである。ウエスタンミシガン大学製紙科学工学科の実験用製紙機械上でＥＦＡ−Ｃ濃度の異なる紙を作成した。
【０１６５】
製紙用完成紙料の準備：  堅材と軟材の漂白クラフト紙である市販されているパルプは、ウエスタンミシガン大学より供給した。６０％の堅材と４０％の軟材とを含む別々のバッチを分析のために準備した。各バッチは、０％、０．５％、１．０％および２．０％のうち、いずれかのレベルのＥＦＡ−Ｃを含有するものである。各バッチは次の様に準備した。重量比にして５％の濃度の６０％堅材と４０％軟材とをホランダービーター内で混ぜ合わせた。濃度を５％にするには、水道水を使用した。パルプを混ぜ合わせ、水分を補給したならば、このパルプスラリーをバックチェストに移して、水道水で１．５％に希釈する。このスラリーのｐＨは、Ｈ2ＳＯ4を用いて７．５に調整した。全てのパルプスラリーに関して、バックチェストから、シングルディスクＪｏｒｄｏｎリファイナーを３回通過させた。４８０ｍＬＣＳＦのろ水度（ＴＡＰＰＩ試験法Ｔ−２２７）が計測された。Ｊｏｒｄｏｎリファイナーの動作パラメータは、充填量が２０ポンドで流量が６０ｇｐｍであった。各バッチの叩解時間は一定に保った。完成紙料をシングルディスクＪｏｒｄｏｎリファイナーを介してバックチェストから引き出し、マシンチェストに載せた。バックチェストが引き出されて空になったら、Ｊｏｒｄｏｎリファイナーを停止させる。このバッチは次に、マシンチェストからバックチェストに戻した。このプロセスを、ＥＦＡ−Ｃの含有レベルの異なる各バッチに対して３回繰り返した。叩解が終了したならば、パルプスラリーをマシンチェストに移し、０．５％の濃度に希釈した。
【０１６６】
製紙：  ２０、４０および６０ポンド／３３００平方フィートを目標として、３つの異なる連量グレードの製紙を行った。連量は、装置の速度を制御することにより達成した。操業性のために、１０ポンド／トンのカチオン澱粉（チャージ＋１１０）をスタッフボックスに添加した。０．５％スラリーをマシンチェストからヘッドボックスに移した。前述したように、このヘッドボックスからフォドリニエールにスラリーを移した。サイズプレスおよびセカンドドライヤーセクションは、前述のように省略した。紙匹の最終段階では、カレンダーを通過して、リール上に載る。
【０１６７】
ＳＥＭ分析
何らかの構造上の変化が製紙プロセスにおいてＥＦＡ−Ｃを使用した結果発生しているかどうかを判断するために、標準的な走査電子顕微鏡調査を紙試料に対して行った。上述のような方法で作成した４０ポンドシートであってＥＦＡ−Ｃの添加量が０％である試料に関して、図１は１００倍のＳＥＭ画像を示しており、図３は８００倍のＳＥＭ画像を示す。図３において、繊維につながっている微小繊維が、大きな隙間と共に紙表面において観察できる。微小繊維の存在によって、紙シートの強度が増加することが知られている(T. E. Conners and S.  Banerjee in Surface Analysis of Paper, CRC Press, 1995)。 図２は、叩解ステップの前にＥＦＡを１％添加して作成した４０ポンドシートの１００倍のＳＥＭ画像を示しており、図４は８００倍のＳＥＭ画像である。この例において、微小繊維の増加（図４）が見受けられる。さらに、隙間が小さくなっており、紙シートのより好ましい形成状態を示している。
【０１６８】
合計すると、上述の紙シートにおいて微小繊維が２３％増加していることがわかる。ＥＦＡを添加していない紙の２０枚のＳＥＭ画像とＥＦＡ−Ｃを１％添加した紙の２０枚のＳＥＭ画像について計算を行った。ＥＦＡを含まない紙の場合は、平均で、１枚の顕微鏡写真毎に１３個の微小繊維があり、１％のＥＦＡ−Ｃを含む紙の場合は、顕微鏡写真毎に平均１６．５個の微小繊維があった。したがって、ＥＦＡを含まない紙に対して２３％の増加となる。
【０１６９】
フーリエ変換赤外分光分析
手漉き紙の赤外分光分析を行った。ＥＦＡ−Ｃを含まない４０ポンドシートと１％のＥＦＡ−Ｃを含む４０ポンドシートのフーリエ変換赤外反射スペクトルを走査した。図７にこの試験の結果を示す。図７のＡにおけるスペクトルは、ＥＦＡ−Ｃを添加していない紙からのものであり、図７のＢにおけるスペクトルは、ＥＦＡ−Ｃを１％添加した紙からのものである。図７のスペクトルＣは、単純な１：１の比率を用いてスペクトルの減算を行った後の残差を示しており、すなわち、ＡとＢとの差を示している。この２つのスペクトルにおいて最も差の大きい領域を丸で囲んである。ほぼ１１００ｃｍ-1から１３００ｃｍ-1までの領域であり、約１２００ｃｍ-1の所のピークに集中している。
【０１７０】
化学画像化
図５に、ＥＦＡ無しの紙の化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを、図６に、ＥＦＡ有りの紙について同様にプロットしたものを示す。
【０１７１】
ＮＩＲデータは、１０００から１７００ｎｍの範囲に渡って５ｎｍ毎に収集した。試料の厚さは６０ミクロンであった。
【０１７２】
この画像は、上述の主成分分析（ＰＣＡ）を用いて生成した。このような手法によれば、調査する原料における変動の「主成分」に見られる化学的差異が強調される。図５および６に示した画像は、紙の画像の第３成分である。化学画像化において、画像に発生するコントラストは、物理的な差異ではなく、化学的な差異により発生する。使用された測定および画像分析は、ケミイコン社（Pittsburgh, PA）において、同社の設備およびソフトウェアを使用し、本出願の譲受人であるカーギルインコーポレイテッドの監修の下で行われた。
【０１７３】
ＥＦＡ無しの原料（図５）は、化学形態のコントラストをほとんど示していないことに気が付く。このことは、かなり均質な化学構成を示唆している。一方、ＥＦＡを添加した紙（図６）の画像は、はっきりとしたコントラストを示している。すなわち、この画像全体に化学的差異が局在化している。実際、このＥＦＡ画像を詳しく調査してみると、ＥＦＡ原料の存在によって発生した化学的変化が、個々の紙（この場合は、パルプまたはセルロース）繊維のストランドをなぞるように（または配列させ輪郭を定めるように）局在しており並べられている。すなわち、ＥＦＡは、各種紙繊維（すなわち、この場合にはセルロースまたはパルプ繊維）をコートまたは少なくとも部分的にコートするような位置にある。ＥＦＡ原料は顕著なホロセルロース特性を有しているため、木材（セルロース）繊維と容易に反応する。そのヘミセルロース特性のために、ＥＦＡは、紙を製造する際の「接着剤」として作用する。したがって、ＥＦＡ添加剤は、薄膜状のヘミセルロース「接着剤」によって各紙（ホロセルロース）繊維を効率よくコート（または部分的にコート）し、このようにして紙全体の強度を加えると結論付けられる。
【０１７４】
ＰＣＡ３画像コントラストがＥＦＡによるものであることをはっきりとさせるために、粉砕したＥＦＡ原料の小片を紙の上に配置し、主成分スペースにおいて画像化した。
【０１７５】
なお、この実験が行われ、研究者によって差異がプロットされた時には、生成する画像のコントラストを強調するために、化学的差異はカラーでプロットされていた。本願の図面においてはカラーではない画像が提供されているが、依然としてコントラストははっきりとしている。
【０１７６】
また、この実験を最初に行ったときは、ＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ４およびＰＣ５に対応するローディングについてのプロットも行われていたが、これらは試料間の差異をほとんど示さなかった。
【０１７７】
定量的分析
ＥＦＡがスペクトル的に検出可能であることが観察され、さらにスペクトルに関して画像化が行われたならば、定量的スペクトルモデルが作成されたといえるだろう。このようなモデルによって、ＥＦＡ原料が紙に存在するかどうかだけではなく、どのくらいのＥＦＡが存在しているかを判断することが可能となるであろう。
【０１７８】
較正用データ集合を０％および１％ＥＦＡ添加物のデータといっしょにして、定量的スペクトルモデルが作成できることを示した。各紙試料の近赤外スペクトルでの反射率を記録し、スペクトル相関関係プロットを作成した。このデータはＵ．Ｓ．Ｓ．Ｎ０９／６８９，９９４に示されており、参照によりここに引用する。
【０１７９】
結論
上述の実験および分析に基づいて、ＥＦＡに関する紙の適用に関して以下のような結論が得られる。
１．ＥＦＡによる紙の強化は、ＥＦＡ有りおよび無しの紙のバルク構造を視覚的に（１００倍または８００倍のＳＥＭ）に観察した場合の差異としてはほとんど現れない。
２．赤外スペクトル特性における差異は観察可能であり、これによってＥＦＡとセルロースとの化学的差異が存在することが示される。
３．ＦＴＩＲスペクトルにおける差異も実在し、これらのバンドの高調波はＮＩＲ相関分析において存在する。
４．ＥＦＡを添加したことによってＥＦＡによる化学的差異が局在していることがＮＩＲ画像化によって図式的に示されており、ＥＦＡは紙（セルロース）繊維を「コーティング」している形状を示す。このような効果によって、ＥＦＡによる強度構築特性が得られる。
５．スペクトルの差は十分に大きく、ＮＩＲを用いて紙中のＥＦＡに関する分析方法を開発することができる。
【０１８０】
実施例２：加工済みココア粉末中のカカオ脂分布の非破壊測定
本分析の目的は、市販のココア試料と新しいココア試料とを比較することである。脂肪分量が既知である一連のココア粉末を用いて、新しいココア試料における脂肪分量および分布を測定するために使用する較正データを作成した。
【０１８１】
ココアは、カカオすなわちカカオ豆を元に、様々に異なる化学的および物理的処理を用いて各種形状に加工したものである。国際ココア協会(International Cocoa Organization)によれば、発酵および乾燥を経ると、砕いたカカオ豆(nib)中の脂肪分量は６０％以下になり、その大半はカカオ脂である。カカオ脂は、主にモノ不飽和グリセリドからなり（表４参照）、機械的プレスまたは溶媒抽出を経て豆から抽出される。油脂分を抽出した後、豆を挽き、さらにアルカリ化することによって加工すると、最終的なココアの色や香りが変化する。
【０１８２】
【表４】
2004530875.tif 000007
【０１８３】
５種類の粉状にしたココア試料を、カカオ脂の含有量および分布の差を測定するために、近赤外ハイパースペクトル画像化により評価した。これらの試料を、１０／１２および２２／２４アンバーおよび／またはガーネットと呼ぶ。数字の部分は、ココアの油脂分の範囲を示し（１０％から１２％または２２％から２４％）、アンバーまたはガーネットは、各ココアの加工法のことを指しており、ガーネットはアルカリ化であり、アンバーはアルカリ化されていないことを指す。本分析における５番目の試料は新しいココア試料である。
【０１８４】
近赤外（ＮＩＲ）顕微鏡によって、２０倍のＮＩＲ補正対物レンズを用いて、１１００から１６５０ｎｍの範囲のハイパースペクトル拡散反射画像を得た。このシステムは、高輝度タングステン−ハロゲン照明装置およびＲＧＢ（赤、緑、青）の視野（２４０×３２０ミクロンの視野）を得るために可視明視野カメラを装備している。黒っぽい粉末からの拡散状態の反射による反射光強度は、標準的な参考原料と較べると小さいので、分光データにおけるノイズ特性に対して最も好ましい信号を得るために、高輝度照明装置が必要であった。カカオ脂およびアルカリ化された液の画像を得ようとする際に油脂が溶けてしまうように、高輝度光によってココア粉末の高脂肪領域が溶けてしまうのではないかという危惧があったが、高輝度タングステンランプを照射しても、ココア粉末をさほど変質させることはなかった。
【０１８５】
各ココア粉末試料を顕微鏡のスライドガラス上に広げ、画像化のために適度に均一な表面を設けるためにカバーグラスで平らにした。画像を得る前に、このカバーグラスは外して、参考画像（SpectralonTMＮＩＲ参考画像）を各試料の走査後に順次得た。データは吸光度画像（−ｌｏｇ（Ｉ／Ｉ0））に処理され、より大きな値は試料による入射光の吸収作用が大きいことに対応する。この結果得られる「画像空間」における画像キューブに関して、定性的または定量的分析を行うことができ、各フレームは、特定のフレーム周波数での試料に関する、画素毎の吸光度の値を含んでいる。同様に、関心のある所定の領域に対して平均スペクトルをプロットするよう選択することも可能であり、ｘ−ｙプロット（スペクトル）は画像内に含まれる化学情報を表している。
【０１８６】
ココア試料中のカカオ脂の位置を特定し定量化するために、グリセリドが脂肪族の伸縮振動の第２高調波のためにＮＩＲ光を吸収する領域である１１５０ｎｍから１２２５ｎｍの領域に焦点を合わせた。脂肪分量が多い領域では、このようなスペクトル範囲においてより強い吸収作用が得られることとなり、故にココア粉末試料中の分布を定量化しようとする際にこの領域を用いることができる。
【０１８７】
データ収集の最初の作業は、脂肪分量と関連する可能性のある何らかの全体的な差が存在するかどうかを判断するために、視野全体について得られたバルクスペクトルを分析することである。ＮＩＲスペクトルは、各画像キューブ毎の視野全体の各画素からのスペクトルを平均することによって得られ、バルクＮＩＲ拡散反射スペクトルに類似するものとみなすことができる。このスペクトル（図示せず）は、伝統的なバルクＮＩＲスペクトル、すなわち、スペクトルの青色側端部（低周波数側）に向かって上昇する基線とは異なる重要な属性を示す。
【０１８８】
天然物のバルクＮＩＲスペクトルは、マトリックス内での散乱効果のために波長にあわせて増加する基線を有する傾向にある。波長が小さくなるにつれて起こる基線の上昇は、問題の波長よりもはるかに小さい粒子または要素(features)が存在することによる散乱効果を示すものである（レイリー散乱）。人工物がこの種の散乱をする理由としては、面外の拡散散乱光を収集する効率が不足しているために照射および収集平面（サンプリング平面）によって拡散反射散乱の効果を最小限にしてしまうことである。その結果、問題の波長よりもはるかに小さい粒子の大きさまたは要素の大きさを有する表面形態のいずれかを有する面内粒子のために分散が強調されることとなる。ただし、１２００ｎｍの散乱基線より上の要素に含まれるスペクトルは、視野内の脂肪族化合物の真の光学吸収によるものである。
【０１８９】
更なるデータ処理における第１ステップは、化学構造の差異に拠るものではない基線オフセットを排除することである。各画像の１２００ｎｍ付近の脂肪族吸収を中心にして、但しこれを含まずに、線形基線減算(linear baseline subtraction)をスペクトル軸に対して施す。基線補正された平均スペクトルは、はっきりとカカオ脂すなわち脂肪分量に基づいて試料を区別した。各基線補正画像に対する１２０５ｎｍでの吸光度の値を表にし、これらの値は、試料の同定によって示されるように、脂肪分量を吸光度に関連付ける線形最小二乗モデルを生成するのに用いた。この関係は、擬似カラー画像を生成するのに使用され、カラー（またはグレイスケール）の彩度(intensity)は、脂肪分量に正比例する。本明細書では、脂肪の分布は、明視野画像とは別のグレイスケール画像として示されている。
【０１９０】
具体的には、各試料に対して、基線補正されたデータキューブから１２０５ｎｍでの１６ビットのグレイスケール画像を抽出した。次にこの画像を補正して宇宙線を除き、以下に示すアルゴリズムを用いて各画素において処理を行い、脂肪百分率の回帰(regression)および１２０５ｎｍでの平均吸光度を得た。
【０１９１】
脂肪百分率＝２７７０．５＊（Ａ1205nm）−．２１０８
前述の関係によって、１２０５ｎｍでの各画素の吸光度の値をその画素位置に表されるココア中の脂肪百分率に変換する。その結果、画像平面内のカカオ脂の空間的な分布の評価が行われる。ここで、１２０５ｎｍでの脂肪族の吸収の大半は、カカオ脂グリセリドの存在によるものであると仮定している。図８から１１に、明視野画像およびＮＩＲ顕微鏡で収集した対応する脂肪分布画像（化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）、すなわち化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットを示す。２値化脂肪画像の閾値は、脂肪２０％に設定されており、すなわち、グレイの画像領域は、脂肪を２０％より多く含む画像領域を表している。この閾値によって、有効な分布画像が得られ、しかも重ね合わせて見たときに明視野画像を不明瞭にすることがない。
【０１９２】
図８から１１を参照すると、
１．図８は、２２／２４ガーネットココアの明視野画像（２０倍）である（視野３２０×２４０ミクロン）、
２．図９は、２２／２４ガーネットココアの脂肪分布画像（化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）である。特定の脂肪分量（この場合、脂肪２０％を越える量）より大きい視野内の領域を示している（脂肪の多い領域を黒っぽい画素で表している）、
３．図１０は、新しいココア試料の明視野画像（２０倍）である（視野３２０×２４０ミクロン）、
４．図１１は、新しいココア試料の脂肪分布画像（化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）である。特定の脂肪分量（この場合、脂肪２０％を越える量）より大きい視野内の領域を示している（脂肪の多い領域を黒っぽい画素で表している）。
【０１９３】
図８および９において、２２／２４（高脂肪）ココア試料に関して、画像内でより多くの量の脂肪が分布しているとともに高脂肪分量の領域が大きいことを示している（図９は図８の上に重ねて配置することができる。両者は同一の試料領域から得たものだからである）。さらに、より脂肪濃度の高い領域は主に、より大きなココア粒子間の隙間部分に位置している。より脂肪分の高いココア粉末は、より短い時間で処理されたか、より低い押圧で処理されたかのいずれかである。このようなあまり過度ではない処理ステップによって、脂肪分は砕いたカカオ豆(nib)の外側であってココアの塊(cocoa mass)の外側ではない界面領域に移動するものと思われる。圧力を増加していくと、油脂は隙間部分から押出され、ココアの塊から離れていく。したがって、高脂肪ココアの脂肪は挽いたカカオ豆粒子間の界面領域を占めることが直感的にわかる。
【０１９４】
新しいココア試料は、物理的外観、分光特性および脂肪の分布において、１０／１２アンバーココア（図示せず）に似ているように見えた。図１０および１１は、新しい試料の＞２０％の脂肪分布画像に関して、画像明視野画像（図１０）および化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット（図１１）を示す（図１１は図１０の上に重ねて配置することができる。両者は同一の試料領域から得たものだからである）。新しいココア試料は、２２／２４試料との比較によって予測されるように、視野を通じて分布するカカオ脂の量がかなり少なかった。また、視野において認識できる高脂肪の大きな粒子がなく、比較的均一なカカオ脂の分布を有するように見える。したがって、２２／２４ココア試料と新しいココア試料との間のカカオ脂分布の差異によって、２２／２４試料に較べて新しい試料のカカオ脂の含有量は非常に少ないことが示される（簡潔にするために、対比画像はここには提供していないものの、実際に、この新しい試料は、１０／１２カカオ脂と互角に対比できた）。
【０１９５】
実施例３：  鶏肉表皮エマルジョンの近赤外ハイパースペクトル画像化による画像化
各エマルジョンの種類毎の脂肪および水分の分布の差を測定するために、近赤外ハイパースペクトル画像化を用いていくつかの鶏肉表皮エマルジョンの試料を分析した。エマルジョンは、製造者独自の方法を用いて作成され、その後分析施設に発送されたものである。したがって、エマルジョンの準備についてはここでは述べない。
【０１９６】
鶏肉表皮エマルジョン（ＣＳＥ）は、鶏肉表皮、大豆タンパク精製で分離された副産物、水および塩から作られたエマルジョンである。本分析において分析する２つの製品の主な違いは、使用される製造方法にあり、この２つの製品は、鶏肉エマルジョンの製造に関する２つの主要な方法を表したものである。タイプ２のプロセスは、比較的安定性の高い結果となるようであり、故にタイプ１のプロセスに較べてより望ましい。そこで、タイプ２のエマルジョンは、安定性の低いタイプ１のエマルジョンに対して、より小さな脂肪（脂質）ドメインの大きさを示すであろうと仮説を立てた。これについて調べるために、２つの画像化技術、明視野顕微鏡検査法と近赤外（ＮＩＲ）画像化とを利用した。この結果は、ここでは、１６ビットグレイスケール画像形式で表示したが、より好ましいデータ視覚化方法は、インデックスフォルスカラー画像であろう。
【０１９７】
顕微鏡検査法による画像化用の試料は、少量の鶏肉表皮エマルジョンを顕微鏡のカバーグラス上におき、０．１７ｍｍのカバーグラスで試料を押さえて薄いエマルジョン層を形成して準備した。明視野画像は、ケーラー照明の下で標準的な明視野顕微鏡を透過モードで用いることで得た。図１２に、タイプ１のＣＳＥ製品の透過明視野画像を示す。同様に、図１３に、タイプ２のＣＳＥ製品の、対応する明視野画像を示す。各ＣＳＥ試料は、不規則な形状の気胞のように見え、比較的暗い気胞と明るい気胞とが共に存在するような特徴を備えていた。試料の非均質性の評価は、明視野画像によって行い、この評価は、気胞の化学的性質、すなわち、それらが純水および／または脂肪成分であるのか、またはＣＳＥ原料中の単なる空気ポケットであるのかどうかについては考慮せずに行われる。単純な画像の検査によれば、タイプ１の試料は、より大きな気胞を含んでおり、それゆえに定性的に見ると、タイプ２よりより非均質性が高い（タイプ１の画像における暗い環状の物体は、試料内の気泡に関連した屈折率の影響によるものである）。
【０１９８】
図１４および１５は、１４４０ｎｍでの入射光の吸収性を表すグレイスケール画像（化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）である。これらの図に、相関関係を示すためにスペクトルを加えている。図１４は、タイプ１のＣＳＥを示し、図１５はタイプ２のＣＳＥを示す。
【０１９９】
この波長（１４４０ｎｍ）での吸収は、−ＯＨの第１振動倍音によるものであり、主に水分に起因する。これらの画像中、グレイレベルによって吸光度を表し、より暗い領域はより高い吸光度の値に対応する（吸光度の値は、未処理の(raw)、参照およびバックグラウンド画像を用いて標準的な分光学的計算法によって計算した）。スペクトルは、１０００ｎｍと１３００ｎｍとで基線補正し、一次多項式(single order polynomial)に合うよう調整した。ここでも、ＮＩＲ吸光度スペクトルをそれぞれの画像の下に示す。
【０２００】
明視野画像とＮＩＲ画像とを比較することによって、いくつかの観察が行える。まず、各画像に関して、視野全体を見ると、水分の濃度が各視野を横切るにつれ変化している。次に、明視野画像では明るく見える気胞が、ＮＩＲの１４４０ｎｍ吸光度画像では黒っぽいグレイである。つまり、視覚的に明るい気胞を通過する１４４０ｎｍでの光の透過率が低いために、視覚的に明るく見える気胞は、暗く見える気胞よりも高い濃度の水分を含んでいることが示されている。
【０２０１】
つまり、鶏肉表皮エマルジョン、タイプ１およびタイプ２の明視野および化学画像化分析という２つの異なる種類の分析によって、これらのタイプが非常に異なるものであることが示される。物理的に見ると、タイプ１のＣＳＥは、滑らかでペースト状であるのに対して、タイプ２のＣＳＥは、堅くて弾性がある。さらに、２０倍の明視野顕微鏡評価によれば、タイプ２のＣＳＥに較べてタイプ１は非常に不均質性が高い。エマルジョンには、明視野画像で認識できるように、２つの気胞、すなわち、「明るいもの」と「暗いもの」とがある。顕微鏡ＮＩＲ化学画像化によって容易に観察できるように、それぞれの可視視野における明るい気胞は、暗い気胞と較べるとより水分量が高い。このような分光学的証拠に基づいて、明るい気胞は、性質上水性であるのに対して、暗い気胞は、性質上より有機的である。
【０２０２】
この分析によって、エマルジョンにおける水分および脂質種の微視的分布を判断するために、近赤外ハイパースペクトル画像化が有効であることが示される。さらに、異なる機能特性を有する試料間の比較を行うことにより、化学画像とある製品または調合物の原料の機能性との相関関係が導き出される。
【０２０３】
実施例４  塊状化したココア粉末の分析
いくつかの脱脂ココア粉末を近赤外ハイパースペクトル画像化（ＮＩＨＩ）によって分析した。この調査の目的は、牛乳または水中のココア粉末の分散性および湿潤特性と相関関係がある、試料中の差異を見出すことである。ＮＩＨＩを用いてココア粉末におけるスクロースの濃度および分散における差異を判断することの可能性が示される。スクロース（砂糖、具体的には二糖類）は、甘味料としておよびココア粉末を溶け易くするために分散剤として使用される。
【０２０４】
塊状化したおよび塊状化していないいくつかの脱脂ココア粉末試料を分析用に入手した。これらのココアは、脂肪の除去および塊状形成に関して異なる処理手法を用いて製造された。塊状形成プロセスとは、蒸気を用いた塊状形成かスクロース溶液を用いた冷却塊状形成かのいずれかであり、実際の塊状形成方法については、分析の際にはわからない。本明細書では、２つのココアについて記載されており、それらは、スクロースを添加した市販の脱脂ココアを含む参考試料と、スクロースを添加した実験的なプロセスにより脱脂したココアを含む実験用試料である。
【０２０５】
近赤外ハイパースペクトル画像化の結果
５種類のココア試料全てに関して、巨視的システム（５倍の対物レンズ、３．３７５×２．４７５ｍｍ視野、１０×１０ミクロン画素解像度）および微視的システム（２０倍の顕微鏡対物レンズ、３２０×２４０ミクロン視野、１×１ミクロン画素解像度）を用いてＮＩＨＩ画像を収集した。これらの試料は、顕微鏡のスライドグラス上におき、視野全体に渡って均一の焦点とするためにカバーグラスを用いて平らにした。ハイパースペクトル画像は、各画像化システム上の各試料に対するベストフォーカスにおいて、１０００〜１６００ｎｍの範囲で取得した。分散の影響を取り除くために、非吸収スペクトル領域を用いた基線補正をデータに施した。巨視的視野に関する平均視野スペクトルを図１６に示す。本分析対象の５種類のココア全てのグレイスケールスペクトルが提示される。スクロースを添加したココア試料に対応するスペクトルによって、さらにスクロースをマッピングする基準を形成する。各サンプル間の平均スクロース濃度に明らかな差があるからである。微視的視野の平均スペクトルは倍率がより小さいことを除いて同様であり、簡単に触れるものの本実施例では示されない。図１６において、スペクトル線、Ａ、Ｂ、Ｃ、ＤおよびＥが５つの試料に対応する。このうち３つの試料（Ａ、ＢおよびＣ）は、スクロースを示しており、２つの試料（ＤおよびＥ）は、スクロースピークを持たない。試料Ａ、ＢおよびＣは、塊状化した試料である。試料ＤおよびＥは、参考のための塊状化していないココア粉末である。
【０２０６】
全ての塊状化したココアに関する１４３５での鋭いピークは、これらのココアがスクロースを添加することによって塊状化製品へと加工されたことを示している。この鋭いピークは、二糖類のスクロースに存在するベータ−Ｄ−グルコースの現れである。１２００ｎｍでの強度が小さいのは、炭素−水素結合振動の第２高調波に起因する。これらは通常は、脂肪が存在することに起因するものであるが、この場合には、添加されたスクロースから生じる。脱脂ココア（塊状化していない）の跡は、１２００ｎｍでの強度が非常に小さいことで示され、これによっても１２００での強度がほとんどスクロースの添加によるものであることが示される。このことは、実際に全てのココアに測定可能な含有量の脂肪分がないことの証拠である。
【０２０７】
微視的および巨視的なスクロースピーク倍率の相対的な差異は、視野の差異と関連する。つまり、微視的視野は粒子数が少なく、したがって試料全体を示す平均視野を発見するチャンスがより低い。これに対して、巨視的画像視野は、詳細さには劣るものの、試料のバルク特性がより現れる。これらの２つの手法を組み合わせることによって、視野には関係しない一般化が可能となる。この分析の結果、塊状化した参考ココアは、塊状化した実験用ココアよりもスクロースの濃度が高いことが分かる。このシステムにおけるスクロースの存在によって、分散性とともに湿潤性が高まる。したがって、ココア間の分散性に関する差異は、ココア粒子システム内に注入されたスクロースの量に最も関連する。
【０２０８】
本分析に関する化学形態ＮＩＨ画像コントラストプロットを図１７〜２０に示すが、これに関して次のようなことが言える。
１．  図１７は、塊状化参考試料の微視的ＮＩＲスクロースマップであり、より明るい領域はスクロースの領域を示す。各画素のグレイスケールの倍率は、各画素によって表されるスクロース濃度および領域と直接関係している。視野は、３２０×２４０ミクロンである。
２．  図１８は、塊状化した実験用試料の微視的ＮＩＲスクロースマップであり、より明るい領域はスクロースの領域を示す。各画素のグレイスケールの倍率は、各画素によって表されるスクロース濃度および領域と直接関係している。視野は、３２０×２４０ミクロンである。
３．  図１９は、塊状化参考試料の巨視的ＮＩＲスクロースマップであり、より明るい領域はスクロースのより高い領域を示す。各画素のグレイスケールの倍率は、各画素によって表されるスクロース濃度および領域と直接関係している。視野は３．３７５×２.４７５ｍｍである（このマップを巨視的ＮＩＲマップと呼ぶ。その理由は、（ａ）一方の辺の大きさが３ｍｍより大きく、（ｂ）図１７および１８の縮尺と比較すると、かなり大きい縮尺であり一般的な特徴に関連するからである。この例は、微視的と巨視的との境界に実際には近く、本明細書の定義によれば技術的には微視的（＜９平方ｍｍ）である。
４．  図２０は、塊状化した実験試料の巨視的ＮＩＲスクロースマップであり、より明るい領域はスクロースのより高い領域を示す。各画素のグレイスケールの倍率は、各画素によって表されるスクロース濃度および領域と直接関係している。視野は３．３７５×２.４７５ｍｍである。
【０２０９】
平均視野スペクトルにおいて見られる差異を考慮して、ハイパースペクトル画像データを処理して「スクロースマップ」を得た。図１７〜２０は、微視的および巨視的ハイパースペクトル画像データをグレイスケール画像として示しており、ある所定の画像画素のグレイスケールの強度は（より明るい色合いはより大きな倍率を示す）、その画素におけるスクロースの含有量に比例する。
【０２１０】
図１７および１８は、微視的視野を示しており、このスクロースマップは、参考塊状化ココアと実験用塊状化ココアとの有意な差異を示している。
【０２１１】
巨視的ＮＩＨＩ画像（図１９および２０）では、各粉末のドメインサイズが各画像において示される視野と較べるとかなり小さくなっており、ココア粒子のバルク特性をより示す情報が提供されている。図１９および２０は、微視的画像と同一のデータ処理を行った後に示される、巨視的スクロースマップ画像を示す。
【０２１２】
巨視的スクロースマップ（図１９および２０）は、その他の塊状化ココアと較べて、参考試料のスクロース濃度が有意により高いことを示している。これらの巨視的画像は、各粒子間の粒子境界(grain boundaries)と呼べるであろう場所におけるより大きなスクロース信号を示す。参考試料（図１９）は、有意な「粒子」構造を示しており、粉末を液体に添加したことによって、スクロースが溶液相に露出する度合いがより大きくなっていることを示している。
【０２１３】
この分析により、微視および巨視的視野から、塊状化ココア粉末試料間の大きな差異は、スクロースの含有量であることが示される。これらのデータにより、塊状化した参考試料は、微視的および巨視的ドメインの両方においてスクロースがより多く分布しているとともに、スクロース平均含有量がより高いことを示している。スクロースの量の差は、スクロースの液体への露出の度合いとともに、最終的なココア粉末の分散特性に影響する要因である。この差によって、ココア粒子間の分散性に関する初期状態の差異が説明される。このデータによって、脂肪分除去工程が、牛乳および／または水中のココア粉末の振る舞いにおける差異に関する主要な因子では無いことが示唆される。
【０２１４】
このように、いくつかのココア粉末試料を微視ドメインおよび巨視ドメインの両方をカバーする近赤外ハイパースペクトル画像によって分析した。この分析の目的は、牛乳または水中のココア粉末の分散および湿潤特性と相関関係のある試料中の差異を発見することであった。ＮＩＨＩデータによれば、塊状化したココア粒子は、スクロースを含んでおり、参考としての塊状化ココアは、実験用ココア粒子よりもスクロースの濃度が高いことが示される。スクロースの濃度および分布が、ココア粒子間の唯一の有意な差異であり、水性システム中のココアの分散特性に影響する最も重要な要因であろう。
【０２１５】
実施例５  牛肉試料の分析
化学画像化を牛肉（食肉）試料の分析に応用した。その目的は、筋肉組織中の脂肪の量および分布に関する追加的な定量的情報を提供することである。生のおよび加熱済みの牛肉試料に対して巨視的ドメインにおける近赤外ハイパースペクトル画像化を施したが、スペクトル中のＮＩＲ領域で得られた画像を明視野可視画像と比較する。牛肉の主に脂肪含有量がより高い領域は、対応する可視画像と較べて、化学画像化においてよりコントラストが強調されるであろう。このように、ＮＩＲハイパースペクトル画像化は、所定の試料に対して脂肪の多いおよび少ない組織間の明確な差異を得るために使用された。
【０２１６】
牛肉試料は、生および加熱済みの状態で準備し、分析用に薄片に切り分けた。各試料には、関心のある波長領域においてスペクトルコントラストをもたらすのに十分なＮＩＲ放射を照射した。近赤外巨視画像システムによって、約２５ｍｍ×２０ｍｍの視野を覆う画像がもたらされた。対応する明視野画像は、スタンドに搭載したデジタルカメラを用いて得られ、本明細書用にグレイスケール画像に変換した（実際の実験では、コントラストを明らかにするためにカラー画像が作成された）。
【０２１７】
この手法は、牛肉の脂肪およびタンパク質等の化学化合物に固有の手法であるので、このような化合物の濃度が異なる領域を区別することができる。牛肉中の各化学成分に特有の振動スペクトルが画素視野内の各画素に対して空間的に提供されるので、このデータは真に固有のデータである。図２１〜２４に、牛肉試料の分析に関する可視およびＮＩＲ画像化の結果を示す。これらの図より、脂肪および霜降りの領域は、可視画像と較べてＮＩＲ画像においてより大きなコントラストで認識できることが明らかである。
【０２１８】
この分析による図は次のとおりである。
１．  図２１は、生のリブアイステーキの可視グレイスケール画像である（約２５ｍｍ×２０ｍｍ視野）。
２．  図２２は、グレイスケール画像である（生のリブアイステーキの化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットであってこの牛肉のハイパースペクトル画像の１２１４ナノメートル画像スライスより取り出したものである）。より高脂肪の領域がこの画像においてはっきりと認識できる（約２５ｍｍ×２０ｍｍ視野）。
３．  図２３は、加熱済みのリブアイステーキの可視グレイスケール画像である（約２５ｍｍ×２０ｍｍ視野）。
４．  図２４は、グレイスケール画像である（加熱済みのリブアイステーキの化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットであってこの牛肉のハイパースペクトル画像の１２１４ナノメートル画像スライスより取り出したものである）。より高脂肪の領域が明視野画像においてよりもこの画像においてよりはっきりと認識できる（約２５ｍｍ×２０ｍｍ視野）。
【０２１９】
実施例６：  大麦穀粒の近赤外画像化
簡単に説明すると、高い発芽率および低い発芽率を有する種子（大麦）の穀粒試料全体に対して近赤外ハイパースペクトル画像化（ＮＩＨＩ）を施した。同一の照射条件の下で異なる穀粒を集めたものに関するフルスペクトルＮＩＲ画像キューブを得た。これらの画像キューブをスペクトル比法（１４５０ｎｍ画像で１２００ｎｍ画像を割る）を用いて処理して、油分リッチの領域と水分リッチの領域とのコントラストを増加させた。次に、このような結果得られる画像を、画像取得後の発芽試験により得られる発芽率と相関関係を持つ可能性のある特徴に関して分析した。８５％の発芽しない穀粒と１４％の発芽穀粒とが、比率画像において胚乳(endosperm)と胚芽(embryo)との間のはっきりとした境界面を示した。したがって、吸光度比画像における胚乳／胚芽境界面の存在が穀粒が発芽しないことと関連している。この種の画像分析は、加工前のバッチにおいて発芽品質を予想するのに使用できる。
【０２２０】
ある決まった期間後に発芽する穀粒の比率に基づいて分類された大麦試料に対して近赤外画像化技術を施した。スペクトル結果と比較可能である湿式化学分析データを提供するために、大麦のロットに関して実験的な分析を行った。この作業の目的は、ハイパースペクトル画像化の結果と発芽の観点から「良」および「不良」と分類されたロットからの各大麦粒の発芽可能性との何らかの相関関係を決定することである。
【０２２１】
７つの異なる種類を代表する３０個の大麦試料を入手した。この試料を実験的な方法によって分析し、結果を列挙する集計用紙を得た。以下に示すパラメータは、麦芽工程に関する大麦の品質を決定する際に重要なパラメータである。ＮＩＲ分光計により測定する水分、タンパク質含有量、α−アミラーゼ活性およびエイジング前および後の発芽百分率のパラメータがある。ＮＩＲ画像化に関して、２つの試料を同一の種類(Metcalfe)より選択した。ＲＥ−００３２とＲＥ−００３３の２つであり、それぞれ高発芽率および低発芽率を示す。表２にこれら２つの試料に関する実験結果を列挙する。
【０２２２】
【表５】
2004530875.tif 000008
【０２２３】
試料ＲＥ−００３３（試料３３）は、発芽率が低いために「不良」大麦試料と分類されており、アルファアミラーゼ活性度と明らかに反相関関係にある。さらに、試料３３は、試料３２と較べて、水分量が高くタンパク質含有量も若干高い。ＮＩＲハイパースペクトル画像（化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）を、各試料を代表する穀粒の集合に対して得た後、空間的およびスペクトル的な特徴と発芽可能性との相関関係を生成するために、これらの穀粒に対して発芽テストを行った。
【０２２４】
ＮＩＲハイパースペクトル巨視画像化
５０グラム入りの大麦穀粒入りの各袋から大麦穀粒をランダムに取り出し、スペクトラロン（Spectralon）（登録商標）ＮＩＲ低反射率参考用標準の上に配置した。初期実験は、ランダムに配置され、番号のついていない穀粒について行った。発芽試験をする予定の穀粒を用いたＮＩＲ画像化実験は、各試料バッチから１７個の穀粒を隆起部を上または下のいずれかにして胚芽の端を揃えた状態にして行った。穀粒には１から１７までの番号を付け、穀粒の位置を保つために、画像化領域内の各ガラス瓶に配置した。核穀粒の集合についてデジタルＲＧＢ画像を取り込み、比較および同定のために使用した。
【０２２５】
ＮＩＲシステムは、標準的なカメラ光学部品を備えており、したがってシステムが１０７５ｎｍから１６５０ｎｍまで走査されると、何らかの画像収差が顕著となる。しかし、焦点およびズームは、走査全体を通じてベストフォーカスを保証するために、１３８０ｎｍのプローブ波長を用いて設定した。画像は、９０ワットのタングステンハロゲン環状光照射の下、各波長において１００回走査した平均値として収集された。高反射率のスペクトラロン（登録商標）参考用原料の参考画像が、各試料の走査後に得られ保存された。各画像は、暗補正され（シングルアーカイブド暗走査）、対応する参考用画像を用いて吸光度画像に変形され、コントラストおよび空間およびスペクトルドメインの両方における特徴に関して調査された。
【０２２６】
種子の発芽
ＮＩＲおよびＲＧＢ画像を収集した後、各バッチからの個々の粒は、室温で７２時間のうちにガラス瓶内で発芽試験を行った。各ガラス瓶に対して、２個の湿らせた綿球間に配置した一粒の穀粒を加えた。穀粒は、調査のために２４、４８、７２時間経過後に取りだし、発芽状態を記録した。このようにして、ここの穀粒の発芽結果は、各穀粒毎のハイパースペクトル画像に対してマッピングが可能である。
【０２２７】
初期画像化結果
方位が不定である粒のハイパースペクトル画像を得ようとする初期段階の試行により、データ収集パラメータをさらに改良するために使用されるデータが生成された。初期段階の結果により、良および不良大麦間にいくつかの構造的差異が明らかであることが示された。しかし、発芽試験が行われていないので、このような差異を個々の粒と関連させることができなかった。具体的には、少数の粒によって、正規化された（スペクトルドメイン）画像におけるいくつかの波長において胚芽と胚乳との分離またはコントラストが示された。正規化された１２８０ｎｍ画像（すなわち、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）を図２５に示す（図２５は、試料ＲＥ００−３２からの大麦粒のＮＩＲ正規化画像（１３８０ｎｍ）であり、胚芽と胚乳とのスペクトルコントラストを示している。番号１および２は、２つの選択した穀粒における胚芽(germ)を示し、番号３および４は、胚乳を示す）。これらのデータより、胚芽領域は胚乳に較べると油分の含有量が低いことが示される。穀粒はランダムに配置されており発芽試験がされていないので、これらのデータを発芽率と関連付けることはできなかった。しかしながら、このデータによって、発芽率と関連するかもしれない穀粒間の差異が示唆される。
【０２２８】
画像の中心におけるいくつかの穀粒は、隆起部を下に向けた時の胚乳と胚芽との有意なコントラストを示している。このコントラストは、穀粒の明視野可視画像では顕著でなく、これによって、ＮＩＲ拡散反射吸収光路長が、穀皮を貫通し直下の原料の拡散画像化を可能にするのに十分な長さであることが示される。胚乳／胚芽のスペクトルコントラストは１３８０ｎｍで最も大きく、これはＣＨ2結合バンド吸収領域の第１高調波である。しかしながら、コントラストのその他の領域は、１２００ｎｍ付近の第２高調波ＣＨ伸張領域および１４００と１４５０ｎｍとの間の第２高調波ＯＨ伸張領域である。さらに、ここで特定する領域は、官能基と反相関関係にもある。すなわち、より高いＯＨ信号は、ＣＨ（またはＣＨ2）官能性のより小さい領域において存在する。これによって、胚乳境界面を横切って、ＯＨおよびＣＨの主要官能基構成成分が分離していることが示される。
【０２２９】
発芽試験およびＮＩＲ画像化結果
予備的な画像データによって、スペクトルおよび空間的特徴と発芽可能性との相関関係を見つけるには発芽試験が必要であるという結論に導かれる。このために、２つの試料だけ（発芽率の高いものと低いもの）が、最終的なデータ収集実験において使用された。各試料から１７個の穀粒が同一の照射および方向に関する条件の下で画像化された。各バッチに対する方向性および穀粒の番号については、図２６〜２９のＲＧＢ（本明細書用にグレイスケール画像に変換されている、番号は各列に関して右から左へと、連続する列に関して下から上へと付ける）画像に示される。
【０２３０】
図２６において、試料ＲＥ００−３２が、隆起部を下側にして示される。図２７において、試料ＲＥ００−３２が隆起部を上側にして示される。図２９では、試料ＲＥ００−３３が隆起部を上側にして示される。特定の大麦穀粒を同定するためにＲＧＢ画像（図２６〜２９）に番号を付ける。
【０２３１】
穀粒の分粒がイメージ・プロ・プラス（Image Pro Plus）（登録商標）を用いて較正されたＲＧＢ画像上で行われた。試料ＲＥ００−３２からの穀粒は、平均長さが０．３０インチ（α＝０．０３インチ）であり、幅が０．１４（α＝０．０１インチ）である。より均一な試料ＲＥ００−３３は、若干大きい平均穀粒長さ０．３５インチ（α＝０．０２インチ）であり、幅が０．１５（α＝０．００９インチ）である。試料間の僅かな平均的大きさの違いが発芽品質の因子であるかどうかは不明である。
【０２３２】
ＲＥ００−３２に対する発芽率は７６．５％であり、穀粒２、１４、１５および１６が７２時間後発芽しなかった。穀粒２は、見た所明らかに胚芽領域の色が濃く、穀粒に損傷があることが示される。試料ＲＥ００−３２のからの種子のうち、穀粒１、３、６、１０、１２および１３は、発芽するのに２４時間以上が必要であった。ＲＥ００−３３では、穀粒２だけが発芽した。これらの結果は、発芽率が実験的なデータにおけるより今回の試験データにおいて若干低いものの、実験的なデータにおいて示された評価と一致している。これは、実験的な発芽試験と較べて今回の試験の試料集合が小さいことに起因するかもしれない（１７個ｖｓ１００個の穀粒）あるいは、今回の発芽試験において制御されていない変数に起因するのかもしれない（ＨＶＡＣサイクルによって決まる温度等）。全ての発芽データを表６および７に記載する。
【０２３３】
各試料に関するＲＧＢ画像の収集後、１０７５から１６２５ｎｍまでのＮＩＲ画像を収集した。収集後、画像キューブに暗補正を施し、吸光度画像に変換した。スペクトルドメインにおける正規化および微分処理等のいくつかの画像処理方法をデータに施した。ただし、ＣＨ吸収ピーク（１２００ｎｍ）とＯＨ吸収ピーク（１４５０）との単純な比によって、試料ＲＥ００−３３中の有意な数の穀粒に関して胚乳領域と胚芽領域との有意なコントラストを有する画像が得られる。
【０２３４】
図３０の画像は、「良」および「不良」と分類された穀粒間の優位な違いを示す。図３０は、ＮＩＲ吸収リッジキューブから派生される（すなわち、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロット）大麦試料画像を示す。図３０では、４つの画像が示されている。Ａで示した画像は、隆起部の側を下に向けた試料ＲＥ００−３２の画像である。Ｂの画像は、試料ＲＥ００−３２の隆起部の側を上に向けた画像である。Ｃの試料は、隆起部の側を下に向けたＲＥ００−３３である。Ｄの画像は、隆起部の側を上に向けたＲＥ００−３３である。各画像は、１２００ｎｍ吸光度画像と１４５０ｎｍ吸光度画像との比率を視覚化のために１６グレイスケールに変換したものである。グレイスケールについては、写真の左側に示されている。この比率画像によって、穀粒における油分リッチおよび水分リッチの領域の分布が示される。グレイスケール値が低いとＯＨ含有量が高く、Ａ1450に対するＡ1200の比率が小さい。胚乳と胚芽とのコントラストは、ＲＥ００−３３試料の穀粒画像（隆起部の側が下）でははっきりとせず、その大半においてこれら領域間に有意な線による描写が含まれている。
【０２３５】
一般に、隆起部を下にした画像において画像間のより大きな差異が認識でき、穀皮の下の胚芽のより高い視認度が得られる。したがって、以下に示す分析において、隆起部を下にした画像を比較することとする。発芽率が低い試料であるＲＥ００−３３は、隆起部を下にした比率画像においてほとんど全ての穀粒において有意な胚芽境界面のコントラストを示している。穀粒２だけが発芽し、この発芽は最初の２４時間以内に起こっている。２つの穀粒４および１２は、他の穀粒ほどはっきりとした境界線を有さないが、発芽した穀粒２は、胚芽境界面を横切る独特のはっきりとしたコントラストを示している。このような差異は、複数の工程または因子が発芽に影響することを示している。更に重要なことは、発芽しなかった１６個の穀粒のうち、１４個には、比率画像において胚乳と胚芽との認識可能な分離領域との間に定性的にはっきりとしたコントラストおよび穀粒の発芽能力が示されていることである。
【０２３６】
発芽率のより高い試料である＃３２は、隆起部を下にした比率画像において胚芽境界面に有意なコントラストを示す３つの穀粒を有している。これらのうち、２つは発芽しなかった（１４および１６）。穀粒２および１５は、発芽しなかったものの、このような特徴を示していない。胚芽境界面において有意なコントラストを示す唯一の他の穀粒は１３番の穀粒であり、これは２４から４８時間の間に発芽した。発芽しなかったまたは発芽が遅れた穀粒は、一般に、胚乳と胚芽との領域間によりはっきりとしたコントラストを示す。しかしながら、穀粒２および１５はこの傾向に適合せず、穀粒のバッチにおいて発芽の成功に影響する要因が複数あることがこれによっても示される。
【０２３７】
実験した３４個の穀粒のうち、２０個は発芽せず、このような穀粒のうち８５％が胚芽と胚乳との間にはっきりとした境界面を示した。同様に、発芽した穀粒の１４％がはっきりとした界面を示した。境界領域の「鮮明度」は、単に定性的なものであって、視野の画像深度や照射パラメータによって影響される。しかしながら、「はっきりとした」境界の存在に関する定性的な判断は、発芽品質と比率画像における空間的特徴との相関関係を展開するのに使用できる。
【０２３８】
比率画像における胚芽と胚乳との間の認識可能な境界線の存在によって、完全な発芽の前に、穀粒においてＣＨとＯＨを有する成分が分離することが示される。発芽過程では、酵素の働きによって、胚乳中に存在する澱粉が麦芽糖に変換され、これは、胚芽を生育させるためのエネルギー源として使用される。発芽は、穀皮を介した水分の吸収により（吸水膨潤）開始され、その結果糖化酵素が活性化される。胚芽領域に対応する領域のＯＨバンドに対するＣＨの比率が低いと、胚芽中の水和作用が高まっていることになる。このことは、発芽過程が始まっており、その後受領の前に抑制されていることを示す。乾式ＲＥ００−３３のアルファアミラーゼ活性度は、ＲＥ００−３２のものより大きく数桁の大きさである。これによっても、酵素の活動が開始されるが胚乳の乾燥またはその他の環境による影響によって完全な発芽とならなかったことが示される。
【０２３９】
結論として、２つの大麦試料、ＲＥ００−３２とＲＥ−００３３とを、ＮＩＲハイパースペクトル画像化によって各バッチの発芽率と関連しそうな特徴および構造に関して分析した。試料はＭｅｔｃａｌｆｅ種であって、ＮＩＲおよびＲＧＢ（可視）画像化システムを用いて隆起部を上におよび下にして画像化した。各試料の画像キューブを処理して、グレイスケール画像を生成し、ここで、各画素のグレイレベルは、ＣＨとＯＨの光学的吸収バンドの比率を表している。本実験において発芽しない穀粒の８５％および発芽した穀粒の１４％が隆起部を上にした比率画像において胚乳と胚芽との間にはっきりとした境界線を示した。したがって、発芽率と胚乳領域と胚芽領域との間のはっきりとした境界線の存在との間に強い相関関係がある。ＮＩＲハイパースペクトル画像化は、発芽前の大麦の発芽品質を評価するのに有用性を示し、また、さらなる研究活動の後に粒の品質を評価する用途としても有用であろう。
【０２４０】
【表６】
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【０２４１】
【表７】
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【図面の簡単な説明】
【０２４２】
【図１】図１は、セルロースファイバー紙基質のＳＥＭ写真（１００倍）である。
【図２】図２は、図１に示した基質と同様に作成したセルロースファイバー紙基質であって、農業添加物を含むもののＳＥＭ写真（１００倍）である。
【図３】図３は、図１に示したものと同じ試料のＳＥＭ写真（８００倍）である。
【図４】図４は、図２に示したものと同じ試料のＳＥＭ写真（８００倍）である。
【図５】図５は、農業添加物を含まないセルロースファイバー紙基質のＰＣ３を示す化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットである。
【図６】図６は、実施例１に記載の、農業添加物を添加したセルロースファイバー基質を示す化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットである。
【図７】図７は、農業添加物を含まないセルロースファイバー紙および農業添加物を含むセルロースファイバー紙のバルクＦＴＩＲスペクトルを示す。
【図８】図８は、実施例２によるココア試料の明視野画像（２０倍）である。
【図９】図９は、図８のココア試料において、脂肪の分布を示す化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットである。
【図１０】図１０は、実施例２による第２のココア試料の明視野画像（２０倍）である。
【図１１】図１１は、図１０のココア試料において、脂肪の分布を示す化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットである。
【図１２】図１２は、実施例３による第１の鶏肉表皮エマルジョンの透過明視野画像である。
【図１３】図１３は、実施例３による第２の鶏肉表皮エマルジョンの明視野透過画像である。
【図１４】図１４は、図１２に示した第１の鶏肉表皮エマルジョンの化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットである。
【図１５】図１５は、図１３に示した第２の鶏肉表皮エマルジョンの化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットである。
【図１６】図１６は、実施例４において使用される５種類のココア粉末のＮＩＲ巨視的平均視野スペクトルである。
【図１７】図１７は、実施例４による塊状化参考試料の微視的ＮＩＲスクロースマップである。
【図１８】図１８は、実施例４による塊状化実験用試料の微視的ＮＩＲスクロースマップである。
【図１９】図１９は、実施例４による塊状化参考試料の巨視的ＮＩＲスクロースマップである。
【図２０】図２０は、実施例４による塊状化実験用試料の巨視的ＮＩＲスクロースマップである。
【図２１】図２１は、実施例５による生のリブアイステーキの可視グレイスケール画像である。
【図２２】図２２は、実施例５による牛肉のハイパースペクトル画像の１２１４ｎｍ画像を取り出した生のリブアイステーキのグレイスケール画像である。
【図２３】図２３は、実施例５による加熱済みのリブアイステーキの可視グレイスケール画像である。
【図２４】図２４は、実施例５による牛肉のハイパースペクトル画像の１２１４ｎｍ画像を取り出した加熱済みのリブアイステーキのグレイスケール画像である。
【図２５】図２５は、実施例６の試料ＲＥ００−３２からの大麦粒のＮＩＲ正規化画像（１３８０ｎｍ）である。
【図２６】図２６は、実施例６の試料ＲＥ００−３２からの大麦穀粒を隆起部の側を下にしたデジタルＲＧＢ画像である。
【図２７】図２７は、実施例６の試料ＲＥ００−３２からの大麦穀粒を隆起部の側を上にしたデジタルＲＧＢ画像である。
【図２８】図２８は、実施例６の試料ＲＥ００−３３からの大麦穀粒を隆起部の側を下にしたデジタルＲＧＢ画像である。
【図２９】図２９は、実施例６の試料ＲＥ００−３３からの大麦穀粒を隆起部の側を上にしたデジタルＲＧＢ画像である。
【図３０】図３０は、実施例６において、化学形態ＮＩＲ画像コントラストプロットに対応して、ＮＩＲ吸収画像から得られる大麦試料の画像である。
【図１】
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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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【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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【国際調査報告】
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