(57)【要約】【課題】魚の可食部脂肪含量を、魚を解体することなく、非破壊でオンライン且つ非接触で測定する脂肪含量測定システムを提供することを目的とする。【解決手段】脂肪含量測定システム１は、水産物に対する光計測を非接触式で行うものであって、当該水産物に対して近赤外光を含む光を照射し、当該水産物を透過した光、あるいは当該水産物から拡散反射した光のいずれかを受光し分光することで、スペクトルデータを得る光計測部６と、所定の検量線モデルを記憶した記憶部７と、スペクトルデータに対して、所定の前処理を行った後、検量線モデルを読み出し、前処理後のデータと検量線モデルとの関係から、水産物の脂肪含量推定値を算出する脂肪含量算出部３Ｂと、算出された脂肪含量推定値に基づいて、複数の排出口１０Ａから１０Ｄの中から水産物を排出すべき排出口を決定する排出口決定部３Ｃを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
水産物に対する光計測を非接触式で行うものであって、当該水産物に対して近赤外光を含む光を照射し、当該水産物を透過した光、あるいは当該水産物から拡散反射した光のいずれかを受光し分光することで、スペクトルデータを得る光計測部と、
所定の検量線モデルを記憶した記憶部と、
上記スペクトルデータに対して、所定の前処理を行った後、上記記憶部より上記検量線モデルを読み出し、上記前処理後のデータと上記検量線モデルとの関係から、上記水産物の脂肪含量推定値を算出する脂肪含量算出部と、
上記算出された脂肪含量推定値に基づいて、複数の排出口の中から上記水産物を排出すべき排出口を決定する排出口決定部と、を備えた
脂肪含量測定システム。
【請求項２】
上記検量線モデルとは、ＰＬＳ回帰分析に係る検量線モデルであり、
上記脂肪含量算出部は、上記前処理として、平均値算出、２次微分処理を行う
請求項１に記載の脂肪含量測定システム。
【請求項３】
上記水産物の通過を検出する通過検出部を更に有し、
上記脂肪含量算出部は、上記水産物の長手方向が搬送方向とされる場合には、上記通過検出部により検出された上記水産物の通過開始から通過終了までの時間のうち当該通過開始から所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータ、及び当該通過終了前の所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータの少なくともいずれかを、上記脂肪含量推定値の算出前に除外する
請求項１又は２に記載の脂肪含量測定システム。
【請求項４】
上記水産物の通過を検出する通過検出部を更に有し、
上記脂肪含量算出部は、上記水産物の短手方向が搬送方向とされる場合には、上記通過検出部により検出された上記水産物の通過開始から通過終了までの時間のうち当該通過開始から所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータ、及び当該通過終了前の所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータの少なくともいずれかを、上記脂肪含量推定値の算出のために用いる
請求項１又は２に記載の脂肪含量測定システム。
【請求項５】
上記水産物を搬送する搬送部と、
上記搬送部と連続した複数の排出口と、
上記排出口を駆動する排出口駆動部と、を更に有し、
上記排出口駆動部は、上記排出口決定部の決定に基づいて、排出先に特定された排出口を駆動し、上記脂肪含量推定値に基づく上記水産物の仕分けを行う
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の脂肪含量測定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、近赤外分光法により魚の可食部の脂肪含量をオンライン且つ非接触で魚を解体することなく非破壊で測定する脂肪含量測定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、脂肪含量は魚の品質のうち重要視される要素の１つであり、その客観的で実用可能な評価技術として、近赤外分光法により魚の脂肪含量を測定する技術がある（例えば特許文献１，２参照）。また、青果物の品質検査では、糖度測定に代表されるもので、近赤外分光法によりオンライン且つ非接触で対象物を解体することなく非破壊で測定する技術が実用化されている（例えば特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３９５２２７６号公報
【特許文献２】特表２００３−５０６６７６号公報
【特許文献３】特許第５５７２９６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されている方法は、ハンディ型装置を用いてまぐろの脂肪量を非破壊で測定する方法であるが、この方法は、オフライン且つ接触式での使用に限られ、多数の個体を処理するのには向かない。
【０００５】
特許文献２に記載されている方法は、サケの脂肪量を測定する方法であるが、この方法は切開された腹腔内にプローブを挿入して接触式で測定するものであり、あらかじめ内臓が除去されている、もしくは内臓を除去する装置の併設が必要であり、非破壊での測定ではない。
【０００６】
そして、特許文献３では、画像データと近赤外スペクトル分光データを用いたオンライン品質測定装置が記載されているが、たまねぎの良否判定に係るものであり、脂肪含量測定について、その手法、測定データについて、十分に開示されていない。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、魚の可食部脂肪含量を、魚を解体することなく、非破壊でオンライン且つ非接触で測定する脂肪含量測定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る脂肪含量測定システムでは、水産物に対する光計測を非接触式で行うものであって、当該水産物に対して近赤外光を含む光を照射し、当該水産物を透過した光、あるいは当該水産物から拡散反射した光のいずれかを受光し分光することで、スペクトルデータを得る光計測部と、所定の検量線モデルを記憶した記憶部と、上記スペクトルデータに対して、所定の前処理を行った後、上記記憶部より上記検量線モデルを読み出し、上記前処理後のデータと上記検量線モデルとの関係から、上記水産物の脂肪含量推定値を算出する脂肪含量算出部と、上記算出された脂肪含量推定値に基づいて、複数の排出口の中から上記水産物を排出すべき排出口を決定する排出口決定部とを備えている。
【０００９】
ここで、上記検量線モデルとは、ＰＬＳ回帰分析に係る検量線モデルであり、上記脂肪含量算出部は、上記前処理として、平均値算出、２次微分処理を行うこととしてよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の脂肪含量測定システムによれば、魚の可食部の脂肪含量（脂の乗り）をオンライン且つ非接触で、魚を解体することなく非破壊で測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムによる処理手順を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）及び（ｂ）は、本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムによる解析対象の特定について説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムによる測定値と実測値との相関関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について説明する。
【００１３】
本実施形態に係る脂肪含量測定システムは、未処理の水産物、特に魚の脂肪含量を非破壊且つオンラインで測定するものである。未処理の魚をコンベア等の搬送部で搬送しながら近赤外光を含む光線を照射し、魚体内部を透過した近赤外光、あるいは魚体から拡散反射した近赤外光を分光してスペクトルデータを得る。そして、当該スペクトルデータより魚の頭部及び尾部の少なくともいずれかに係るデータを除外し、２次微分処理を行う。その後、測定対象種の魚についてＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰分析により予め得ている検量線に基づいて、測定対象の可食部の脂肪含量を算出する。以下、詳述する。
【００１４】
図１には、本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムの構成を示し説明する。
【００１５】
同図に示されるように、脂肪含量測定システム１は、魚を搬送するための搬送部８と、魚の脂肪含量を測定する測定部２と、脂肪含量の測定結果に基づいて排出すべき排出口を駆動する排出口駆動部９と、複数の排出口１０Ａ〜１０Ｄからなる。
【００１６】
測定部２は、システム全体の制御を司る制御部３と、表示部４、通過検出部５、光計測部６、記憶部７からなる。制御部３は、更に主制御部３Ａ、脂肪含量算出部３Ｂ、排出口決定部３Ｃからなる。主制御部３Ａは、表示部４による表示制御や、通過検出部５からの信号の処理、光計測部６からの信号の処理など、各種制御を司るものである。脂肪含量算出部３Ｂは、詳細は後述するように、光計測部６より得たスペクトルデータより魚の頭部及び尾部の少なくともいずれかに係るデータを除外し、スペクトルデータの平均値を求めた後、２次微分処理を行い、測定対象種の魚についてＰＬＳ回帰分析により予め得ている検量線に基づいて、測定対象の可食部の脂肪含量を算出するものである。そして、排出口決定部３Ｃは、脂肪含量算出部３Ｂにより算出された脂肪含量推定値に基づいて、排出口を決定するものである。
【００１７】
表示部４は、ＬＣＤ等からなり、脂肪含量算出部３Ｂで算出された脂肪含量推定値等や排出口決定部３Ｃで決定された排出口など、各種情報を表示するものである。通過検出部５は光学式センサ等からなり、搬送部８により搬送される魚の通過を検出し、魚の通過開始及び通過終了を制御部３に通知するものである。光計測部６は、搬送部８により搬送される魚に対して非接触で光計測を行うものである。即ち、投光部６Ａより照射された近赤外光の魚体内部を透過した近赤外光、あるいは魚体から拡散反射した近赤外光を受光部６Ｂで受光し、分光してスペクトルデータを得るものである。
【００１８】
記憶部７は、脂肪含量算出部３Ｂを実現するための算出プログラムや、予め求められた検量線モデル等を記憶している。
【００１９】
ここで、記憶部７に記憶される検量線モデルは、以下のように求められる。
すなわち、複数の測定サンプルとなる魚について、脂肪含量の実測値を得ておく。そして、測定サンプルの魚について、６１５ｎｍ〜１０５０ｎｍ、この例では特に７１０ｎｍ〜９５０ｎｍの波長域で、所定数（この例では５０点）のスペクトルデータを得る。続いて、この５０点のスペクトルデータの平均値を求めた後、２次微分処理を行う。この２次微分処理によれば、スペクトルデータの吸収ピークが負のピークになって現れ、重なり合う吸収ピークの分離や明確化が可能となる。ゆえに、複数の成分が混在した測定対象の透過光に係るスペクトルデータの複数のピークを分離するのに好適である。さらに、２次微分処理によれば、ベースライン変動の影響も低減される。こうして、２次微分処理を行ったデータと、脂肪含量の実測値とに基づいて、ＰＬＳ回帰分析を行い、検量線モデルを得る。この検量線モデルについては、予測誤差や相関が許容範囲である場合、脂肪含量算出に好適な検量線モデルとして記憶部７に記憶することになる。
【００２０】
このような構成において、通過検出部５により魚の通過が検出されると、検出信号が制御部３へと送られる。制御部３では、主制御部３Ａがこの検出信号に基づいて光測定部６による計測のタイミングを制御する。光計測部６により非接触で光計測が行われると、６１５ｎｍ〜１０５０ｎｍ、この例では特に７１０ｎｍ〜９５０ｎｍの波長域で、５０点のスペクトルデータを得る。このスペクトルデータは、制御部３へと送られる。続いて、脂肪含量算出部３Ｂが、スペクトルデータの平均値を求めた後、２次微分処理を行い、２次微分後のデータについて、検量線により、脂肪含量推定値を得る。
【００２１】
この脂肪含量推定値に基づいて、排出口決定部３Ｃが、排出口１０Ａ〜１０Ｄの中から該当する排出口を決定し、排出口駆動部９を駆動し、決定された排出口を開閉して魚が収容されるように制御する。この排出口１０Ａ〜１０Ｄは、例えば開閉自在なハッチ部を有している場合であれば、排出口駆動部９からの駆動信号に基づいて当該ハッチ部が開閉することで、魚が所定の収容部に送られるように駆動制御されてよい。
【００２２】
このように、本実施形態に係る脂肪含量測定システムによれば、記憶部７に記憶した検量線モデルに基づき、通過検出部５を通過するのと略同時に脂肪含量算出部３Ｂが脂肪含量推定値を算出し、表示部４に排出先の情報と共に脂肪含量推定値を表示することができる。この例では、得られた推定値に基づき、排出口１０Ａ，１０Ｂを用いて、低脂肪魚（推定値１０％未満）と、高脂肪魚（推定値２０％以上）とを選別する。但し、これには限定されないことは勿論である。
【００２３】
以下、図２のフローチャートを参照して、本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムによる処理手順を詳細に説明する。ここでは、ベルトコンベア等の搬送部８により搬送される魚に対して、搬送を開始してから脂肪含量推定を経て、適切な排出口へと排出するまでの一連の処理を詳細に説明する。
【００２４】
ベルトコンベア等の搬送部８に測定対象の魚が載せられて、搬送が開始され、当該魚が通過検出部５の検出位置に到達すると、通過検出部５が魚の通過開始を検出し、検出信号を制御部３へと送る。制御部３は、この検出信号に基づいて、光計測部６による計測開始タイミングを決定する。同様に、通過検出部５は、魚の通過終了を検出したときにも検出信号を制御部３へと送る。制御部３は、この検出信号に基づいて光計測部６による計測終了タイミングを決定する。即ち、制御部３の主制御部３Ａは、通過検出部５からの検出信号に基づいて光計測部６による計測開始、計測終了タイミングを決定し、制御信号を光計測部６へと送り、制御する（Ｓ１）。
【００２５】
続いて、光計測部６により近赤外スペクトルデータの取得を行う。すなわち、光計測部６の投光部６Ａより近赤外光を含む光線を測定対象の魚に照射し、魚体内部を透過した近赤外光、あるいは魚体から拡散反射した近赤外光を分光してスペクトルデータを得る。つまり、光計測部６が非接触で光計測を行い、６１５ｎｍ〜１０５０ｎｍ、この例では特に７１０ｎｍ〜９５０ｎｍの波長域で、所定点数のスペクトルデータを得る（Ｓ２）。このスペクトルデータは、光計測部６から制御部３へと送られる。
【００２６】
次いで、制御部３では、脂肪含量算出部３Ｂにより、光計測部６から送られたスペクトルデータの前処理が行われる（Ｓ３）。
【００２７】
即ち、脂肪含量算出部３Ｂは、先ず所定点数のスペクトルデータについて、後の脂肪含量推定に用いる有効点数に絞り込みをかける。
【００２８】
例えば、図３（ａ）に示されるように、搬送路８の上に測定対象の魚が長手方向と搬送方向とが合致するように置かれる場合には、頭部（例えば、全体の１０〜２５％）と尾部（例えば、全体の１０〜２５％）を解析対象から除外する。より詳細には、魚の頭部から尾部にかけて全部で離散的に１００点のスペクトルデータが取得されている場合、頭部２５％の２５点、尾部２５％の２５点を除外した、５０点を後の推定に用いる有効点数として絞り込む。但し、これは一例であって、これには限定されない。
【００２９】
あるいは、図３（ｂ）に示されるように、搬送路８の上に測定対象の魚が短手方向と搬送方向とが合致するように置かれる場合には、背部（全体の１０〜２５％）と腹部（全体の１０〜２５％）の少なくともいずれかを解析対象とし、他を解析対象から除外してもよい。より詳細には、魚の背部から腹部にかけて全部で離散的に１００点のスペクトルデータが取得されている場合、背部２５％の２５点、あるいは腹部２５％の２５点の少なくともいずれかを後の推定に用いる有効点数として絞り込んでよい。但し、これは一例であって、これには限定されない。
【００３０】
こうして、スペクトルデータのうち、有効なものに絞り込みをかけた後、脂肪含量算出部３Ｂは、スペクトルデータの平均値を求めた後、２次微分処理を行う。この２次微分処理によれば、スペクトルデータの吸収ピークが負のピークになって現れ、重なり合う吸収ピークの分離や明確化が可能となる。ゆえに、複数の成分が混在した測定対象の魚の透過光に係るスペクトルデータの複数のピークを分離でき、ベースライン変動の影響も低減することができる。
【００３１】
続いて、制御部３の脂肪含量算出部３Ｂは、記憶部７より予め格納されている検量線モデルを読み出し、前処理を行った２次微分後のデータについて、当該検量線モデルを参照して、脂肪含量推定値を得る（Ｓ４）。主制御部３Ａは、算出された脂肪含量推定値を記憶部７の所定領域に記憶させると共に、表示部４に表示させる（Ｓ５）。従って、作業者は測定対象の魚の脂肪含量を目視で確認することが可能である。
【００３２】
こうして、排出口決定部３Ｃは、脂肪含量推定値に基づいて、排出すべき排出口１０Ａ〜１０Ｄを決定し、排出口駆動部９を制御して、排出すべき排出口を駆動し、魚を適切な排出口より排出させる（Ｓ６）。例えば、各排出口１０Ａ〜１０Ｄに開閉自在のハッチ部が設けられている場合には、排出口駆動部９は、排出先の排出口のハッチ部を所定のタイミングで開き、魚を通過させ、所定の収容部に収容するようにしてもよい。こうして、脂肪含量測定システムによる一例の処理を終了する。
【００３３】
最後に、図４は、本発明の一実施形態に係る脂肪含量測定システムにより算出された脂肪含量推定値（測定値）と実測値との関係の一例を示す図である。縦軸は推定値、横軸は実測値となっている。この特性から得られる相関係数は、０．９１となっており標準誤差も１．３３であることから、良好な相関関係が得られていることが同図からもわかる。
【００３４】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、水産物、特に魚に対する光計測を非接触式で行うものであって、当該水産物に対して近赤外光を含む光を照射し、当該水産物を透過した光、あるいは当該水産物から拡散反射した光のいずれかを受光し、分光することで、スペクトルデータを得る光計測部６と、少なくとも所定の検量線モデルを記憶した記憶部７と、スペクトルデータに対して、所定の前処理を行った後、記憶部７より検量線モデルを読み出し、前処理後のデータと検量線モデルとの関係から、測定対象となっている水産物の脂肪含量推定値を算出する脂肪含量算出部３Ｂと、算出された脂肪含量推定値に基づいて、複数の排出口の中から水産物を排出すべき排出口を決定する排出口決定部３Ｃとを備えた脂肪含量測定システムが提供される。
【００３５】
したがって、水産物に対して非接触且つオンラインで、しかも非破壊で、脂肪含量を推定することができ、更に脂肪含量推定値に基づいて仕分けをすることが可能となる。
【００３６】
ここで、検量線モデルとは、ＰＬＳ回帰分析に係る検量線モデルであり、脂肪含量算出部は、上記前処理として、平均値算出、２次微分処理を行うこととしてよい。この場合には、近赤外領域における各成分の吸収ピークを分離した後、検量線モデルにより脂肪含量推定値を得ることができるので、精度が良好である。
【００３７】
また、水産物の通過を検出する通過検出部５を更に有し、脂肪含量算出部３Ｂは、水産物の長手方向が搬送方向とされる場合には、通過検出部５により検出された水産物の通過開始から通過終了までの時間のうち当該通過開始から所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータ、及び当該通過終了前の所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータの少なくともいずれかを、脂肪含量推定値の算出前に除外することとしてもよい（図３（ａ）参照）。この場合には、搬送されている測定対象の水産物、例えば魚の可食部の脂肪含量をより精度よく算出することができる。
【００３８】
あるいは、水産物の通過を検出する通過検出部５を更に有し、脂肪含量算出部３Ｂは、水産物の短手方向が搬送方向とされる場合には、通過検出部５により検出された水産物の通過開始から通過終了までの時間のうち当該通過開始から所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータ、及び当該通過終了前の所定の割合を占める時間で得られたスペクトルデータの少なくともいずれかを、脂肪含量推定値の算出のために用いることとしてもよい。この場合には、水産物、魚の背部、あるいは腹部について、より厳密に脂肪含量を算出することができる（図３（ｂ）参照）。
【００３９】
このほか、水産物を搬送する搬送部８と、搬送部８と連続した複数の排出口１０Ａ〜１０Ｄと、排出口を駆動する排出口駆動部９と、を更に有し、排出口駆動部９は、排出口決定部３Ｃの決定に基づいて、排出先に特定された排出口を駆動し、上記脂肪含量推定値に基づく水産物の仕分けを行うこととしてよい。この場合、測定対象の水産物を、搬送部８に乗せるだけで、脂肪含量推定値の算出、さらには当該値に基づく排出口の決定、仕分けまでを非接触且つオンラインで、非破壊で連続して、一連の処理で行うことができるので大量処理にも好適である。
【００４０】
このように、本実施形態に係る脂肪含量測定システムでは、近赤外スペクトルを測定することにより、魚の脂肪含量を非破壊で測定できる。特に９３０ｎｍ付近の波長領域の光吸収データが、オンライン且つ非接触での魚、例えばサンマの脂肪含量推定に有用であることが確認された。そして、本実施形態に係る脂肪含量測定システムを用いて高脂、あるいは低脂として選別したサンマは、実際に食した際に両者の脂の乗りの違いを明確に認識可能であることも確認された。
【００４１】
（産業上の利用可能性）
本発明によれば、これまでの目利きやハンディ型装置による脂乗り評価では実現できなかった大量処理が可能であり、特に大量処理が求められ且つ脂肪計測ニーズの高い多獲性浮魚の加工場等現場での品質検査に広く用いられる。
【符号の説明】
【００４２】
１  脂肪含量測定システム
２  測定部
３  制御部
３Ａ  主制御部
３Ｂ  演算部
３Ｃ  排出口決定部
４  表示部
５  通過検出部
６  光計測部
６Ａ  投光部
６Ｂ  受光部
７  記憶部
８  搬送部
９  排出口駆動部
１０Ａ〜１０Ｄ  排出口
【図１】
2016142541.tif 000003
【図２】
2016142541.tif 000004
【図３】
2016142541.tif 000005
【図４】
2016142541.tif 000006