(57)【要約】【課題】この発明は、含有する所定成分の含有量の分布によって、前記農林水産物を特定する農林水産物特定方法、及び該農林水産物特定方法に用いる農林水産物特定装置の提供を目的とする。【解決手段】根深ネギ１００に対して所定成分の含有量を一定方向に測定し、該測定により得た含有量の測定方向の成分分布Ｗに基づいて、前記根深ネギ１００を特定する近似式算出し、さらに前記測定を、前記根深ネギ１００に近赤外線を照射し、前記根深ネギ１００を透過する透過光Ｌ２を測定して前記根深ネギ１００に含有する糖度を測定した。【選択図】  図１
2007225293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
農林水産物に対して所定成分の含有量を一定方向に測定する測定工程と、
該測定により得た含有量の測定方向の分布に基づいて、前記農林水産物を特定する農林水産物特定工程とを有する
農林水産物特定方法。
【請求項２】
前記測定工程を、
前記農林水産物に近赤外線を照射し、該近赤外線が前記農林水産物を透過した透過光を測定して前記農林水産物に含有する糖度を測定する工程とした
請求項１に記載の農林水産物特定方法。
【請求項３】
前記農林水産物特定工程を、
前記含有量の分布から予め定めた２点を結ぶ一次関数を算出し、該一次関数が基準軸となるように前記含有量の分布を変換した変換分布を求め、フーリエ変換によって、前記変換分布の近似式を算出し、該近似式の係数に基づいて、前記農林水産物を特定する工程とした
請求項１又は２に記載の農林水産物特定方法。
【請求項４】
前記一定方向を、
前記農林水産物の軸心方向と、前記農林水産物の軸芯を中心とする回転方向との少なくとも一方とした
請求項１、２あるいは３に記載の農林水産物特定方法。
【請求項５】
予め登録された品質基準となる閾値と前記係数とを比較して、前記農林水産物の種別を判定する種別判定工程を有する
請求項１から４のうちいずれかに記載の農林水産物特定方法。
【請求項６】
予め登録された農林水産物の鮮度に対応する鮮度変化データに基づいて前記農林水産物の鮮度を判定する鮮度判定工程を有する
請求項１から５のうちいずれかに記載の農林水産物特定方法。
【請求項７】
農林水産物に対して所定成分の含有量を一定方向に測定する測定手段と、
該測定により得た含有量の測定方向の分布に基づいて、前記農林水産物を特定する農林水産物特定手段とを有する
農林水産物装置。
【請求項８】
前記測定手段を、
前記農林水産物に近赤外線を照射し、該近赤外線が前記農林水産物を透過した透過光を測定して前記農林水産物に含有する糖度を測定する構成とした
請求項７に記載の農林水産物特定装置。
【請求項９】
前記農林水産物特定手段を、
前記含有量の分布から予め定めた２点を結ぶ一次関数を算出し、該一次関数が基準軸となるように前記含有量の分布を変換した変換分布を求め、フーリエ変換によって、前記変換分布の近似式を算出し、該近似式の係数に基づいて、前記農林水産物を特定する手段で構成した
請求項７又は８に記載の農林水産物特定装置。
【請求項１０】
前記一定方向を、
前記農林水産物の軸心方向と、前記農林水産物の軸芯を中心とする回転方向との少なくとも一方とした
請求項７、８あるいは９に記載の農林水産物特定装置。
【請求項１１】
予め登録された品質基準となる閾値と前記係数とを比較して、前記農林水産物の種別を判定する種別判定手段を備えた
請求項７から１０のうちいずれかに記載の農林水産物特定装置。
【請求項１２】
種別ごとに予め登録された農林水産物の鮮度に対応する鮮度変化データに基づいて前記農林水産物の鮮度を判定する鮮度判定手段を備えた
請求項７から１１のうちいずれかに記載の農林水産物特定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えばネギ、大根、人参、または林檎等の野菜や果実、鮮魚等の水産物、あるいは材木等の林産物などの農林水産物に含まれる含有成分によって、それらを特定する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、例えば白ねぎと呼ばれる根深ねぎにおいて、農業生産者の努力によって、賞味に特異性を持たせた本庄ねぎやホワイトスター等の産地によるブランド化が進められている。しかし、これらのブランド化された農林水産物は、もともとの品種が同じである場合、見た目としては違いが少ない。このため、ブランドを偽って出荷された場合、消費者は本物か否か判断することができない。したがって、それら偽ブランド品によって、努力してようやく確立したブランドイメージが低下するといった問題が生じていた。
【０００３】
上記問題に対して、これらの農林水産物の成分含有量を測定し、品質判定手段により分析して品質を判定する装置が提案されている（特許文献１参照）。  
この成分含有量を測定する装置は、隣り合う各青果物載置部間に跨って載置された青果物を搬送方向に移動させながら、照射手段から投光される測定光を各青果物載置部の回転力により回転する青果物の同一周面に照射する。そして、各青果物載置部間の隙間から青果物を透過した測定光を受光手段で受光し、その受光した測定光のスペクトルを品質判定手段により分析して品質を判定する。しかし、この成分含有量を測定する装置は、各青果物載置部間の隙間を透過する測定光だけしか受光することができず、測定光が透過する青果物の中央部分の品質しか判定できないため、品質判定の精度が高くなかった。
【０００４】
また、円筒状のセルの軸心を回転軸として回転させ、近赤外線照射装置をセルの長さ方向又は高さ方向に移動させ、分散状態の生茶葉全体に対して近赤外線を螺旋状に照射して計測する茶葉成分分析方法並びにその装置が提案されている（特許文献２参照）。
【０００５】
しかし、この茶葉成分分析方法並びにその装置は、近赤外線が生茶葉のどの部分に照射されたか特定することが不可能であり、毎回の計測によって結果が異なる。したがって、品質を特定する精度は高くなかった。
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−９９４３号公報
【特許文献２】特開平１１−２３０９０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
この発明は、農林水産物を特定する農林水産物特定方法、及び該農林水産物特定方法に用いる農林水産物特定装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、農林水産物に対して所定成分の含有量を一定方向に測定する測定工程と、該測定により得た含有量の測定方向の分布に基づいて、前記農林水産物を特定する農林水産物特定工程とを有することを特徴とする農林水産物特定方法と、該農林水産物特定方法に用いる農林水産物特定装置である。
【０００９】
前記農林水産物は、例えばネギ、大根、人参、または林檎等の野菜や果実、鮮魚等の水産物、あるいは材木等の林産物であることを含む。  
前記所定成分は、糖、酸、硫化アリル、硫黄、ビタミン等であることを含む。  
これにより、農林水産物に含有する所定成分の含有量の分布によって、前記農林水産物を特定することができる。なお、農林水産物を特定するとは、農林水産物の品質に基づくブランドや、農林水産物の鮮度を特定することを含む。
【００１０】
この発明の態様として、前記測定工程及び測定手段を、前記農林水産物に近赤外線を照射し、該近赤外線が前記農林水産物を透過した透過光を測定して前記農林水産物に含有する糖度を測定する構成とすることができる。
【００１１】
前記近赤外線とは、７００〜１５００ｎｍの波長を有する赤外線であることを指す。  
これにより、農林水産物に含有する糖度の成分分布によって、前記の農林水産物を特定することができる。
【００１２】
また、この発明の態様として、前記農林水産物特定工程及び前記農林水産物特定手段を、前記含有量の分布から予め定めた２点を結ぶ一次関数を算出し、該一次関数が基準軸となるように前記含有量の分布を変換した変換分布を求め、フーリエ変換によって、前記変換分布の近似式を算出し、該近似式の係数に基づいて、前記農林水産物を特定する構成とすることができる。
【００１３】
これにより、近似度の高い（近似性能がよいこと）近似式を容易に求めることができるとともに、近似式の係数によって農林水産物を特定するため、全ての測定値によって農林水産物を特定する場合と比較して、特定のための処理が容易となる。
【００１４】
また、この発明の態様として、前記一定方向を、前記農林水産物の軸心方向と、前記農林水産物の軸芯を中心とする回転方向との少なくとも一方とすることができる。  
前記軸心は、長尺の農林水産物であれば長手方向中心軸、林檎等の有芯農林物であれば芯方向、あるいは無芯の農林水産物であれば高さ方向又は幅方向の中心軸であることを含む。
【００１５】
これによって、対象となる農林水産物の形態に応じて測定方向を選択でき、含有量の選択した測定方向の分布によって、農林水産物を特定できる、したがって、対象となる農林水産物の形状による特定精度のばらつきをなくし、精度のよい特定を行うことができる。
【００１６】
また、この発明の態様として、予め登録された品質基準となる閾値と前記係数とを比較して、前記農林水産物の種別を判定する種別判定工程及び種別判定手段を備えることができる。
【００１７】
前記種別は含有成分の含有量によって差別化したブランド種別であることを含む。  
前記閾値は、種別の基準となる農林水産物の所定成分の成分分布に基づいて予め設定された種別の許容範囲の境界を示す分布の係数であることを含む。
【００１８】
これにより、例えば、ブランドが不明である農林水産物であっても、ブランドを特定することができ、消費者の利便性を高めることができる。また、ブランドの認定のための基準を設けることができるため、ブランドの品質の維持を容易に行うことができ、利用者の満足を得ることができる。
【００１９】
また、この発明の態様として、予め登録された農林水産物の鮮度に対応する鮮度変化データに基づいて前記農林水産物の鮮度を判定する鮮度判定工程及び鮮度判定手段を備えることができる。
【００２０】
前記鮮度は、収穫時、出荷時、あるいは冷蔵や冷凍保管からの出庫時等の所定の基準時からの時間経過に伴う農林水産物の新鮮度合いであることを指す。  
前記鮮度変化データとは、上記含有量の分布から予め定めた２点を結ぶ一次関数の係数や含有量の分布の近似式の係数等で表した種別ごとの上記鮮度の経時変化を示すデータであり、鮮度毎のデータや経時変化を示す関数であることを含む。  
これにより、消費者は購入する農林水産物の鮮度を確認できるため、消費者の満足度を高めることができる。また、農林水産物の鮮度表示の偽造の防止を防止することができる。
【発明の効果】
【００２１】
この発明によれば、含有する所定成分の含有量の分布によって、前記農林水産物を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
この発明の一実施形態を、以下図面と共に説明する。  
図１は農林水産物特定装置１の構成図を示し、図２は透過近赤外スペクトル測定装置２の斜視図を示し、図３は透過近赤外スペクトル測定装置２の幅方向中央付近の縦断面方向の説明図を示し、図４は、デジタル糖度計４の斜視図を示す。  
農林水産物特定装置１は、透過近赤外スペクトル測定装置２と、デジタル糖度計４とで構成されており、それぞれは制御装置３と接続されている。
【００２３】
透過近赤外スペクトル測定装置２は、上部に設けられて底面から下向の近赤外線Ｌ１を発光する発光装置２１ａを内蔵する投光部２１と、被検体である根深ネギ１００を載置し、その軸心方向（長手方向）である左右方向にスライド移動するスライド式台座２２と、前記投光部２１から発光され、根深ネギ１００を透過した透過光Ｌ２を受光する受光部２４とを、上からこの順で配し、上記構成によって受光された透過スペクトルデータを制御装置３に出力する構成である。
【００２４】
なお、発光装置２１ａはハロゲンランプで構成されているが、発光ダイオード等の近赤外光Ｌ１を照射する照明装置で構成することもできる。  
また、スライド式台座２２の上面中央には、載置された根深ネギ１００を挟んで保持する固定突起２３を備え、固定突起２３には、前記投光部２１から発光され、根深ネギ１００を透過した透過光Ｌ２の通過を許容する通過穴２３ａと、握持して適宜根深ネギ１００の軸心を中心として矢印ａ方向（図３）に回転させる図示省略する握持手段とを備えている。
【００２５】
また、スライド式台座２２は、本実施例においてスライド式台座２２自体が左右方向（長手方向）にスライドするように構成しているが、スライド式台座２２は固定され、固定突起２３がスライド式台座２２上を左右方向にスライドできるように構成してもよい。
【００２６】
また、受光部２４は、内部に撮影カメラ（ＣＣＤカメラ）２４ａを備え、上記透過光Ｌ２の通過を許容する受光窓２５を上面に備えている。  
さらに、発光装置２１ａと根深ネギ１００との間に図示省略する第１集光レンズを備えている。また、根深ネギ１００とＣＣＤカメラ２４ａとの間に図示省略された第２集光レンズと回折格子とをこの順で配している。したがって、発光装置２１ａから発光された近赤外線Ｌ１は、第１集光レンズを通過して根深ネギ１００に照射され、根深ネギ１００を透過した透過光Ｌ２は、第２集光レンズと回折格子とを通過してＣＣＤカメラ２４ａに届く構成である。なお、本実施例において、近赤外線Ｌ１は実験の結果により決定した７５０、７６８、８２５、９０７ｎｍの波長の近赤外線を用いているがこれに限定されない。
【００２７】
また、図２では、透過近赤外スペクトル測定装置２を明確にするため図示省略しているが、投光部２１前面下方とスライド式台座２２の前面とに渡り、ゴム製で上端部を投光部２１前面下方に固定した暖簾２６が備えられており、根深ネギ１００に照射される近赤外線Ｌ１に外光が影響しないように遮断している。
【００２８】
上記構成により、透過近赤外スペクトル測定装置２は、根深ネギ１００の長さ方向（軸心方向）と、前記軸心を中心とする回転方向との複数点での透過スペクトルデータを制御装置３に出力することができる。
【００２９】
図４に示すように、デジタル糖度計４は、糖度を示すＢｒｉｘ値を測定するための計測器であり、測定値を表示する液晶表示部４３と、デジタル糖度計４の電源ＯＮ／ＯＦＦを切り替える電源スイッチや測定の開始指示や設定等を行う操作部４２と、液状の被検体を注入して測定する、平面視円形の測定レンズ部４１とで構成され、デジタル糖度計４での測定結果を制御装置３に出力する構成である。
【００３０】
なお、被検体である根深ネギ１００は、計測する部分である計測片をすりつぶし、精製水に溶解して液状の試験液を形成して測定レンズ部４１に注入する。  
上記構成により、デジタル糖度計４は、根深ネギ１００の糖度を示すＢｒｉｘ値を測定し、制御装置３に出力することができる。
【００３１】
制御装置３はコンピュータであり、ＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭで構成される制御装置、ハードディスク等の記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＦＤドライブ等の記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭやＦＤ等）を読取る記憶媒体読取装置、または記憶媒体読書き装置、マウスやキーボード等の入力装置、ならびにＣＲＴや液晶画面等で構成する表示装置３１等を備えている。
【００３２】
なお、記憶装置（例えばハードディスク）には、農林水産物特定装置１の各装置を制御する制御プログラムや、各データを登録する登録プログラムや、後述する透過スペクトルデータと後述するリファレンスデータとから後述する吸光度を算出する吸光度算出プログラムや、吸光度とＢｒｉｘ値との対応から換算Ｂｒｉｘ値データに換算する換算式を算出する換算式算出プログラムや、前記換算式によって透過スペクトルデータから換算Ｂｒｉｘ値データを算出する換算プログラムや、換算された換算Ｂｒｉｘ値データの成分分布を算出する分布算出プログラムや、前記成分分布の近似式を算出する近似式算出プログラムや、近似式の係数と予め登録した係数とを比較する比較プログラムや、それらの結果を表示装置３１に出力する出力プログラム等を格納している。
【００３３】
上記透過スペクトルデータとは、発光装置２１ａから発せられる近赤外線Ｌ１のうち所定の波長の光強度の吸収残光強度である。  
上記リファレンスデータとは、投光部２１と受光部２４の間に空気のみが存在する状態での受光スペクトル（受光強度）である。  
上記吸光度は、リファレンスデータである受光強度と透過スペクトルデータの吸収残光強度との比である。
【００３４】
また、制御装置３は、リファレンスデータや、ブランド種別ごとの品質基準換算Ｂｒｉｘ値データ（以下、品質基準データという）やその近似式の係数または、それらの鮮度基準となる鮮度基準換算Ｂｒｉｘ値データ（以下、鮮度基準データという）やその近似式の係数を格納するデータベース（ＤＢ）３２を接続している。
【００３５】
上記構成により、制御装置３は、透過近赤外スペクトル測定装置２及びデジタル糖度計４から出力されたデータをＤＢ３２に登録するとともに、前記吸光度算出プログラムによって前記透過スペクトルデータと前記リファレンスデータとに基づいて根深ネギ１００の１計測点の前記吸光度を算出し、前記換算式算出プログラムによって前記吸光度を換算Ｂｒｉｘ値データに換算する換算式を算出することができる。
【００３６】
なお、本実施例において、根深ネギ１００は図５に示すように、根部Ｘ１を計測基準断面とし、所定の等間隔（例えば、２ｃｍ間隔）に計測断面ｘ２〜１６を予め設定し、図６に示すように、各計測断面において、根深ネギ１００の軸心を中心として等間隔（本実施例では３０度）に計測点ｙ１〜６を設定し、透過近赤外スペクトル測定装置２で計測断面Ｘ１〜１６のそれぞれの計測点ｙ１〜６を計測する。
【００３７】
また、デジタル糖度計４においては、それぞれの計測断面Ｘ１〜１６の中間点で根深ネギ１００を切断し、計測断面Ｘ１〜１６を中心とする計測片を作成し、該試験片をすりつぶして上記試験液を形成して計測している。しかし、計測断面は所定の等間隔で設定せずとも、根深ネギ１００の全長Ｈを基準として、全長Ｈを例えば１５等分するといった全長Ｈに対する割合で上記計測断面を設定してもよいし、根深ネギ１００の白色部分の長さＨ２を基準として設定してもよい。この場合、いずれの長さの根深ネギ１００であっても、同様の計測断面数を確保でき、比較が容易となる。また、計測基準断面を根深ネギ１００の下端根部１００ａに設定せずとも、端部から所定長さを確保してから計測基準断面を設定してもよい。  
また、計測断面や計測点の設定数は、上記設定数に限定されず、被検体である根深ネギ１００の長さ等の形状によって適宜設定すればよい。
【００３８】
このように、計測基準断面と計測断面、および各計測断面の等間隔の計測点を設定したことによって、根深ネギ１００を比較可能かつ比較容易な計測データを検出することができる。また、例えば、回転方向に計測点を設定しない計測の場合と比較して、計測点の回転方向による誤差をなくすことができるため、再度同一の根深ネギ１００を計測した場合であっても、再現性の高い計測データを検出することができる。
【００３９】
なお、本実施例においては、根深ネギ１００を矢印ａ（図３）の方向に回転させて、根深ネギ１００の下端根部１００ａ側の計測断面の各計測点を全て計測してから、上端側の葉部に向かって次の計測断面に移動する計測順序で構成しているが、例えば、根深ネギ１００を軸心方向（長手方向）に移動させて、各計測断面のある計測点だけを計測してから、根深ネギ１００を回転させ、順次の計測点を計測していく計測順序であってもよい。
【００４０】
次に、このような構成の農林水産物特定装置１を使用した農林水産物特定方法について、それぞれの計測のフロー図を示す図７〜図１１と共に、説明する。  
この農林水産物特定方法は、図７に示すように、キャリブレーションモード、基準データ登録モード、ブランド判定モード、ならびに鮮度測定モードで構成されている。
【００４１】
前記キャリブレーションモードは、農林水産物特定装置１の透過近赤外スペクトル測定装置２及びデジタル糖度計４を用いて、本計測の前に予め複数の本物の農林水産物について透過スペクトルデータとＢｒｉｘ値とを採取し、前記吸光度算出プログラムや前記換算式算出プログラムによって、透過スペクトルデータを換算Ｂｒｉｘ値データに換算する換算式を算出し、登録するモードである。
【００４２】
前記基準データ登録モードは、透過近赤外スペクトル測定装置２を用いて本計測の前に予め、鮮度の基準となる鮮度基準データ及びブランドの品質基準となるブランド基準データとして、それぞれの換算Ｂｒｉｘ値による成分分布の近似式およびその係数を算出し、登録するモードである。さらに、このモードではブランド基準データに基づいて品質許容範囲を設定し、その許容範囲を示す許容上下限分布の係数を算出して登録する。
【００４３】
前記ブランド判定モードは、透過近赤外スペクトル測定装置２を用い、測定した根深ネギ１００の成分分布が予め登録されたブランド基準データに基づく許容範囲に含まれるか否かを判定するモードである。  
前記鮮度測定モードは、透過近赤外スペクトル測定装置２を用い、測定した根深ネギ１００の成分分布が予め登録された鮮度基準データに基づいて、根深ネギ１００の鮮度を判定するモードである。
【００４４】
この農林水産物特定方法が開始されると、まず、キャリブレーションモードか否かが判定され、キャリブレーションモードである場合（ステップｓ１：Ｙｅｓ）は、キャリブレーション処理が行われる（ステップｓ２）。キャリブレーションモードでない場合（ステップｓ１：Ｎｏ）は、次に、基準データ登録モードか否かが判定され、基準データ登録モードである場合（ステップｓ３：Ｙｅｓ）は、基準データ登録処理が行われる（ステップｓ４）。基準データ登録モードでない場合（ステップｓ３：Ｎｏ）は、次に、ブランド判定モードか否かが判定され、ブランド判定モードである場合（ステップｓ５：Ｙｅｓ）は、ブランド判定処理が行われ（ステップｓ６）、ブランド判定モードでない場合は（ステップｓ５：Ｎｏ）、鮮度測定処理が行われて（ステップｓ７）、農林水産物特定方法は完了する。
【００４５】
以下において、それぞれのモードについて説明する。  
まず、キャリブレーションモードについて図８とともに説明する。  
キャリブレーションモードである場合、農林水産物特定装置１はキャリブレーション処理を行う。このキャリブレーション処理は、まず透過近赤外スペクトル測定装置２を用いて、根深ネギ１００の長手方向に並ぶ計測断面ｘ１〜１６（図５）についてそれぞれの半径方向の６箇所の計測点ｙ１〜６（図６）の透過スペクトルデータを検出する（ステップｔ１）。また、透過近赤外スペクトル測定工程ｔ１の終了後、根深ネギ１００を上述したように１６個の計測片に切断し、上述した試験液を形成する前処理を行い（ステップｔ２）、デジタル糖度計４を用いて糖度を示すＢｒｉｘ値を測定する（ステップｔ３）。それぞれの計測データを制御装置３に出力し、制御装置３は前記計測データをＤＢ３２に登録する（ステップｔ４）。制御装置３は登録された該データ数がキャリブレーション可能な、つまり換算式が算出できるデータ数に達したか否かを判定する。十分なデータ数である場合は（ステップｔ５：Ｙｅｓ）、全部で９６個の前記透過スペクトルデータのうち計測断面毎の最小値である１６個の前記透過スペクトルデータとその計測断面に対応する計測片のＢｒｉｘ値とに基づき、前記吸光度算出プログラムや前記換算式算出プログラムによって、透過スペクトルデータを換算Ｂｒｉｘ値データに換算する換算式を算出し（ステップｔ６）、登録する（ステップｔ７）。また、該データ数が十分でないと判断された場合は（ステップｔ５：Ｎｏ）、再度、透過近赤外スペクトル測定工程ｔ１に戻って、上述したフローに基づいて透過スペクトルデータとＢｒｉｘ値を採取する。  
なお、少ないデータ数でも、前記換算式は算出できるため、ｔ５の判定を行わず、少ないデータ数に基づく換算式を算出してもよい。  
このキャリブレーション処理により、透過近赤外スペクトル測定装置２で検出する透過スペクトルデータを、デジタル糖度計４で検出する糖度に対応する換算Ｂｒｉｘ値データに換算することが可能になる。
【００４６】
なお、本実施例において、各計測断面における各計測点の透過スペクトルデータのうち最小値とその計測断面に対応する計測片のＢｒｉｘ値とに基づいて、換算Ｂｒｉｘ値データに換算する換算式を算出しているが、これに限定されず、例えば、各計測断面における各計測点の換算Ｂｒｉｘ値の合計や平均値、あるいは最大値を用いてもよい。
【００４７】
次に、基準データ登録モードについて図９とともに説明する。  
基準データ登録モードである場合、農林水産物特定装置１は基準データ登録処理を行う。この基準データ登録処理は、まず、適宜の入力手段の操作によってブランド基準データ測定か否かが判定され、ブランド基準データ測定である場合は（ステップｕ１：Ｙｅｓ）、ブランドの品質基準となる基準品である根深ネギ１００を、透過近赤外スペクトル測定装置２でそれぞれの計測断面ｘ１〜１６（図５）の計測点ｙ１〜６（図６）の９６個の透過スペクトルデータを検出し（ステップｕ２）、検出された透過スペクトルデータを制御装置３に出力する。制御装置３は、前記９６個の透過スペクトルデータのうち計測断面毎の最小値である１６個の前記透過スペクトルデータから、上述換算式により換算Ｂｒｉｘ値データを算出し（ステップｕ３）、分布算出プログラムによって図１３（ａ）に示すような、横軸を根深ネギ１００の長さとし、縦軸をＢｒｉｘ値とする換算Ｂｒｉｘ値データの成分分布Ｗ１を算出する。
【００４８】
また、近似式算出プログラムによって、後述する方法により、その算出された成分分布Ｗ１の近似式を算出し（ステップｕ４）、該近似式の係数をブランド判定基準データとしてＤＢ３２に登録する（ステップｕ５）。さらに、基準品である根深ネギ１００の成分分布に基づき、ブランドの品質の成分分布の許容範囲の上下限の境界を示す許容上限分布Ｗ３、許容下限分布Ｗ４を示す設定し、該許容上下限分布Ｗ３、Ｗ４（図１３）の近似式の係数をブランド判定許容値データとしてＤＢ３２に登録し（ステップｕ６）、処理を完了する。
【００４９】
なお、ここで、算出された成分分布Ｗの近似式の算出方法について詳述する。図１３（ｂ）に示すように、例えば成分分布Ｗ１の近似式を求める場合、換算Ｂｒｉｘ値データの成分分布Ｗ１の計測点Ｘ１と計測点Ｘ１６とを結ぶ一次関数Ｓ１
【００５０】
【数１】
2007225293.tif 000003
を求め、上記成分分布Ｗ１を、一時関数Ｓ１に基づいて変換し、一次関数Ｓ１を基準軸とする変換分布Ｗ２を求め、この変換分布Ｗ２をフーリエ変換することで、前記成分分布Ｗ１を示す近似式
【００５１】
【数２】
2007225293.tif 000004
を容易に求めることができる。この数式２のａ０、ｂ、ａ１・ｅｉωｔは、成分分布Ｗ１の分布形状を表す係数である。この算出方法により、品質基準である基準品の根深ネギ１００の成分分布Ｗ１、許容上限分布Ｗ３、あるいは許容下限分布Ｗ４等の成分分布の近似式および近似式の係数を算出することができる。なお、本明細書中において、上記近似式を求める方法を近似式算出方法という。
【００５２】
ブランド基準データ測定でない場合は（ステップｕ１：Ｎｏ）、様々な鮮度状態である根深ネギ１００を用意し、透過近赤外スペクトル測定装置２でそれぞれの根深ネギ１００の計測断面ｘ１〜１６（図５）の計測点ｙ１〜６（図６）の全部で９６個の透過スペクトルデータを検出し（ステップｕ７）、検出された透過スペクトルデータを制御装置３に出力する。制御装置３は、前記９６個の透過スペクトルデータのうち計測断面毎の最小値である１６個の前記透過スペクトルデータから、換算プログラムによって前記換算式に基づいて換算Ｂｒｉｘ値データを算出し（ステップｕ８）、分布算出プログラムによって換算Ｂｒｉｘ値データの鮮度基準成分分布を算出する。例えば、収穫当日、収穫３日後、収穫５日後、収穫７日後、および収穫１０日後の根深ネギ１００を測定した場合、図１４に示すようにについて、鮮度基準成分分布Ｗ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ８、Ｗ９を算出することができる。
【００５３】
近似式算出プログラムによって、その算出された鮮度成分分布Ｗ５、６、７、８、９の近似式を上述した近似式算出方法で算出し（ステップｕ９）、該近似式の係数を鮮度基準データとしてＤＢ３２に登録する（ステップｕ１０）。登録された鮮度基準データが鮮度判定処理を行うために十分なデータ数に達したか否かが判定され、十分な場合は処理を完了し（ステップｕ１１：Ｙｅｓ）、十分なデータ数でない場合は（ステップｕ１１：Ｎｏ）、再度、鮮度基準データ透過近赤外スペクトル測定ｕ７に戻り、鮮度基準データを採取する。
【００５４】
この基準データ登録モード処理により、本計測の前に予め透過近赤外スペクトル測定装置２で検出した、様々な鮮度状態である根深ネギ１００やブランドの品質基準となる基準品である根深ネギ１００の透過スペクトルデータのうち各計測断面における最小値を換算Ｂｒｉｘ値に換算するとともに、各計測断面の換算Ｂｒｉｘ値を計測断面の位置に対応させた成分分布を算出する。さらにその成分分布の近似式を算出し、その近似式の係数を登録することができる。また、ブランドの基準品の成分分布に基づいて、ブランドとして認定する成分分布の許容範囲を設定し、その許容範囲の上下限を示す許容上限分布や許容下限分布の許容値係数をブランド判定許容値データとして登録することができる。
【００５５】
なお、本実施例において、各計測断面における各計測点の透過スペクトルデータのうち最小値を換算した換算Ｂｒｉｘ値に基づく成分分布を算出しているが、これに限定されず、例えば、各計測断面における各計測点の換算Ｂｒｉｘ値の合計や平均値、あるいは最大値を用いてもよい。
【００５６】
次に、ブランド判定モードについて図１０とともに説明する。  
ブランド判定モードである場合、農林水産物特定装置１はブランド判定処理を行う。このブランド判定処理は、透過近赤外スペクトル測定装置２を用いて、成分分布が未知である根深ネギ１００の計測断面ｘ１〜１６（図５）の計測点ｙ１〜６（図６）の全部で９６個の透過スペクトルデータを検出し（ステップｖ１）、検出された透過スペクトルデータを制御装置３に出力する。制御装置３は、前記９６個の透過スペクトルデータのうち計測断面毎の最小値である１６個の前記透過スペクトルデータから、換算プログラムによって前記換算式に基づいて換算Ｂｒｉｘ値データを算出し（ステップｖ２）、分布算出プログラムによって換算Ｂｒｉｘ値データの成分分布を算出する。
【００５７】
前記近似式算出プログラムによって、その算出された成分分布の近似式を上述した近似式算出方法で算出し（ステップｖ３）、該近似式の係数を、前記比較プログラムによって基準データ登録モードでＤＢ３２に登録されたブランド判定許容値データと比較し（ステップｖ４）、ブランド判定許容値データとして登録された許容範囲分布の許容値係数の範囲を超えていない場合は（ステップｖ５：Ｙｅｓ）、前記根深ネギ１００をブランドの品質を満足する根深ネギ１００であるとして認定し、表示装置３１に出力する（ステップｖ６）。もし、根深ネギ１００の近似式の係数が前記許容値係数の範囲を超えている場合は（ステップｖ５：Ｎｏ）、前記根深ネギ１００をブランドの品質を満足しない根深ネギ１００であるとして不合格認定し、処理を完了する。
【００５８】
例えば、図１５に示すように、複数の産地の根深ネギ１００の成分分布を検出した場合、近似式算出プログラムによって、それぞれの成分分布の近似式を求め、前記比較プログラムにより、それぞれの近似式の係数とブランド判定許容値データとを比較し、ブランド判定許容値データ範囲内（Ｗ３、Ｗ４）であると判定された成分分布を有する産地Ｃの根深ネギ１００はブランド品であると認定され、他の産地の根深ネギ１００はブランド品と不合格認定される。
【００５９】
したがって、上述したように、このブランド判定モード処理により、産地等が未知である根深ネギ１００であっても、前記根深ネギ１００の成分分布によって、ブランドの品質を満足するか否かを判定し、満足する場合は、ブランド品であることを認定できる。
【００６０】
また、このブランド判定モード処理により、例えばブランド品として正規に栽培された根深ネギ１００であっても、成分分布による品質を満たさない根深ネギ１００を不合格認定できるため、ブランドの品質維持を容易に行うことができる。
【００６１】
なお、本実施例において、各計測断面における各計測点の透過スペクトルデータのうち最小値を換算した換算Ｂｒｉｘ値に基づく成分分布を算出しているが、これに限定されず、例えば、各計測断面における各計測点の換算Ｂｒｉｘ値の合計や平均値、あるいは最大値を用いてもよい。
【００６２】
次に、鮮度判定モードについて図１１とともに説明する。  
鮮度判定モードである場合、農林水産物特定装置１は鮮度判定処理を行う。この鮮度判定処理は、透過近赤外スペクトル測定装置２を用いて、鮮度が未知である根深ネギ１００の計測断面ｘ１〜１６（図５）の計測点ｙ１〜６（図６）の透過スペクトルデータを検出し（ステップｗ１）、検出された透過スペクトルデータを制御装置３に出力する。制御装置３は、前記９６個の透過スペクトルデータのうち計測断面毎の最小値である１６個の前記透過スペクトルデータから、換算プログラムによって前記換算式に基づいて換算Ｂｒｉｘ値データを算出し（ステップｗ２）、分布算出プログラムによって換算Ｂｒｉｘ値データの成分分布を算出する。
【００６３】
近似式算出プログラムによって、その算出された成分分布の近似式を上述した近似式算出方法で算出し（ステップｗ３）、該近似式の係数を、基準データ登録モードでとして鮮度基準データＤＢ３２に登録された係数と比較し（ステップｗ４）、該近似式の係数に該当する鮮度基準データの係数が存在する場合は（ステップｗ５：Ｙｅｓ）、前記根深ネギ１００の鮮度を、鮮度基準データに基づいて認定し、表示装置３１に出力する（ステップｗ６）。もし、根深ネギ１００の近似式の係数に該当する鮮度基準データの係数が存在しない場合は（ステップｗ５：Ｎｏ）、前記根深ネギ１００の鮮度を判定できない旨の表示を表示装置３１に出力して、処理を完了する。
【００６４】
この鮮度判定モード処理により、鮮度が未知である根深ネギ１００であっても、前記根深ネギ１００の成分分布によって、予め登録された鮮度基準データに基づいて判定し、根深ネギ１００の鮮度を認定できる。
【００６５】
したがって、消費者は根深ネギ１００のパッケージに記載された収穫日等の品質表示を確認せずとも、根深ネギ１００の鮮度を確認することができ、消費者の満足度を高めることができる。
【００６６】
なお、本実施例において、各計測断面における各計測点の透過スペクトルデータのうち最小値を換算した換算Ｂｒｉｘ値に基づく成分分布を算出しているが、これに限定されず、例えば、各計測断面における各計測点の換算Ｂｒｉｘ値の合計や平均値、あるいは最大値を用いてもよい。
【００６７】
また、本実施例において、鮮度毎の鮮度基準データの係数に基づいて根深ネギ１００の鮮度を判定しているが、複数の鮮度毎の鮮度基準データの係数に基づいて、鮮度の経時変化を示す関数を算出して、その関数によって根深ネギ１００の鮮度を判定する構成であってもよい。これにより、多数の鮮度毎の鮮度基準データを予め登録せずとも、鮮度が未知である根深ネギ１００の鮮度を判定できる。
【００６８】
さらに、鮮度毎の成分分布の近似式の係数に基づいて根深ネギ１００の鮮度を判定せずとも、鮮度毎の成分分布の予め定めた２点を結ぶ一次関数の係数に基づいて根深ネギ１００の鮮度を判定する構成であってもよい。これにより、鮮度が未定である根深ネギ１００の鮮度を求めるために一次関数の係数で比較できるため、制御装置３の演算の負担が低減できる。
【００６９】
なお、成分分布は、図１３等に示すように根深ネギ１００の軸心方向（長さ方向）の成分分布のみならず、例えば被検体がりんごやたまねぎ等の略球形体である場合、図１６に示すように、軸心を中心とする回転方向の成分分布を検出してもよい。
【００７０】
また、透過近赤外スペクトル測定装置２から出力される透過スペクトルデータを換算Ｂｒｉｘ値に換算する換算式や換算表等を予め記憶させることで、農林水産物特定装置１を透過近赤外スペクトル測定装置２と制御装置３とで構成し、農林水産物特定方法を、基準データ登録モード、ブランド判定モード、ならびに鮮度測定モードで構成してもよい。さらに、農林水産物特定方法を、測定モードのみで構成し、根深ネギ１００の成分分布を算出し、その算出された成分分布に基づいて、根深ネギ１００の部位毎の例えば、煮付け用や薬味用等の利用方法を決定するために農林水産物特定装置１を用いてもよい。
【００７１】
この発明の構成と、上述の実施例との対応において、
この発明の農林水産物は、根深ネギ１００に対応し、
以下同様に、
農林水産物特定工程は、近似式算出工程ｕ４、ｕ９、ｖ３、ｗ３に対応し、
測定工程は、透過近赤外スペクトル測定工程ｔ１、ｖ１、ｗ１、鮮度基準データ透過近赤外スペクトル測定工程ｕ２、及びブランド基準データ透過近赤外スペクトル測定工程ｗ１に対応し、
分布は、成分分布Ｗ１に対応し、
透過光は、透過光Ｌ２に対応し、
一次関数は、一次関数Ｓ１に対応し、
変換分布は、変換分布Ｗ２に対応し、
近似式は、近似式Ｓ２に対応し、
閾値は、許容範囲分布Ｗ３、Ｗ４に対応し、
鮮度変化データは、鮮度成分分布Ｗ５〜９に対応し、
種別判定工程は、係数比較工程ｖ４に対応し、
鮮度判定工程は、係数比較工程ｗ４に対応し、
測定手段は、透過近赤外スペクトル測定装置２に対応し、
農林水産物特定手段は、農林水産物特定装置１に対応し、
農林水産物特定手段は、吸光度算出プログラム、換算式算出プログラム、換算プログラム、分布算出プログラム及び近似式算出プログラムに対応し、種別判定手段は、比較プログラムに対応し、
鮮度判定手段は、比較プログラムに対応し、
所定成分は、糖度に対応するも
この発明は、上述の実施例の構成のみに限定されるものではなく、請求項に示される技術思想に基づいて応用することができ、多くの実施の形態を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】農林水産物特定装置のブロック図。
【図２】透過近赤外スペクトル測定装置の斜視図。
【図３】透過近赤外スペクトル測定装置の幅方向中央付近の縦断面方向の説明図。
【図４】デジタル糖度計の斜視図。
【図５】根深ネギの計測断面の説明図。
【図６】根深ネギの計測点の説明図。
【図７】農林水産物特定方法のフロー図。
【図８】キャリブレーションモードのフロー図。
【図９】基準データ登録モードのフロー図。
【図１０】ブランド判定モードのフロー図。
【図１１】鮮度判定モードのフロー図。
【図１２】換算Ｂｒｉｘ値データの成分分布グラフ。
【図１３】許容範囲の境界を示す許容範囲分布グラフ。
【図１４】鮮度成分分布グラフ。
【図１５】測定結果の成分分布グラフ。
【図１６】他の形式の成分分布グラフ。
【符号の説明】
【００７３】
１…農林水産物特定装置
２…透過近赤外スペクトル測定装置
１００…根深ネギ
ｔ１、ｖ１、ｗ１…透過近赤外スペクトル測定工程
ｕ２…ブランド基準データ透過近赤外スペクトル測定工程
ｕ４、ｕ９、ｖ３、ｗ３…近似式算出工程
ｕ７…鮮度基準データ透過近赤外スペクトル測定工程
ｖ４、ｗ４…係数比較工程
Ｌ２…透過光
Ｓ１…一次関数
Ｗ１…成分分布
Ｗ２…変換分布
Ｗ３、Ｗ４…許容範囲分布
Ｗ５〜９…鮮度成分分布
【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】
2007225293.tif 000011
【図８】
2007225293.tif 000012
【図９】
2007225293.tif 000013
【図１０】
2007225293.tif 000014
【図１１】
2007225293.tif 000015
【図１２】
2007225293.tif 000016
【図１３】
2007225293.tif 000017
【図１４】
2007225293.tif 000018
【図１５】
2007225293.tif 000019
【図１６】
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