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公開番号2025178619
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-09
出願番号2024085331
出願日2024-05-27
発明の名称熟度推定方法及び熟度変化予測方法
出願人公立大学法人秋田県立大学
代理人個人,個人,個人
主分類G01N 21/49 20060101AFI20251202BHJP(測定;試験)
要約【課題】従来より適切に果実の熟度を推定する熟度推定方法を提供する。
【解決手段】
被検体である果実の表皮に、400～1700nmである可視光及び近赤外領域の光を照射する。そして、光の波長に対応する反射強度を測定して、当該反射強度から反射率を算出する。この算出された反射率の値を二次微分して二次微分値を算出する。そして、熟度予測モデルに基づいて、算出された二次微分値により果実の熟度の指数を推定する。この熟度予測モデルは、反射率の二次微分値と官能試験で得られた熟度の指数との関係を示すモデルである。また、熟度予測モデルは、熟度の指数を従属変数とし、反射率の二次微分値を独立変数とした部分最小二乗法(PLS)回帰分析で生成されたものである。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
被検体である果実の表皮に、４００～１７００ｎｍである可視光及び近赤外領域の光を照射し、
前記光の波長に対応する反射強度を測定して、該反射強度から反射率を算出し、
算出された前記反射率の値を二次微分して二次微分値を算出し、
熟度予測モデルに基づいて、算出された前記二次微分値により前記果実の熟度の指数を推定し、
前記熟度予測モデルは、反射率の二次微分値と官能試験で得られた熟度の指数との関係を示すモデルである
ことを特徴とする熟度推定方法。
続きを表示（約 400 文字）【請求項２】
前記熟度予測モデルは、前記熟度の指数を従属変数とし、前記反射率の二次微分値を独立変数とした部分最小二乗法（ＰＬＳ）回帰分析で生成されたものである
ことを特徴とする請求項１に記載の熟度推定方法。
【請求項３】
前記果実は、アボカド（Ｐｅｒｓｅａａｍｅｒｉｃａｎａ）である
ことを特徴とする請求項１に記載の熟度推定方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の熟度推定方法により、前記果実の前記熟度の指数を推定し、
前記果実の保存温度を測定し、
熟度変化予測モデルに基づいて、推定された前記熟度の指数と、測定された前記保存温度とにより、前記果実の熟度の指数の増加量を予測し、
前記熟度変化予測モデルは、保存温度と前記熟度の指数の増加量との関係を示すモデルである
ことを特徴とする熟度変化予測方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に果実の熟度を非破壊で推定する熟度推定方法、及び保存温度による熟度変化予測方法に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、果実の熟度に関して非破壊で測定する技術が報告されている。
たとえば、特許文献１には、光源Ｓからの光を測定対象となる果実Ｆに照射（照射光）し、果実Ｆからの散乱光の強度を照射光軸に対して角度θの方向から光検出器Ｄによって測定し、果実Ｆの内部の散乱情報を含まない果実Ｆの表面での散乱（反射）光の影響を低く抑えるために、照射光は果実Ｆの表面に対してほぼ垂直に（照射光軸がほぼ果実Ｆの中心を通るように）照射し、光検出器Ｄに表面からの反射光が入らない位置にまで測定光軸をずらし、さらにレンズの焦点位置を測定対象の内部に置くことで、主として内部からの散乱光を検出することで、果実の硬度を熟度として測定する技術が記載されている（以下、「従来技術」と記載する。）。
【０００３】
従来技術では、予測したい果実の「熟度」を、果実の硬度として算出している。また、当業者においては、果実の熟度の違いを粘性値と弾性値として捉えることもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００３－３５６６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えば、アボカド（Ｐｅｒｓｅａａｍｅｒｉｃａｎａ）のような果実では、硬さと、ヒトが実際に感じる熟度とが、必ずしも比例しないことがあった。すなわち、従来技術で測定された熟度は、必ずしもヒトの感覚と合わず、適切でないことがあった。
このため、より適切に果実の熟度を推定する方法が求められていた。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、上述の問題を解消することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の熟度推定方法は、被検体である果実の表皮に、４００～１７００ｎｍである可視光及び近赤外領域の光を照射し、前記光の波長に対応する反射強度を測定して、該反射強度から反射率を算出し、算出された前記反射率の値を二次微分して二次微分値を算出し、熟度予測モデルに基づいて、算出された前記二次微分値により前記果実の熟度の指数を推定し、前記熟度予測モデルは、反射率の二次微分値と官能試験で得られた熟度の指数との関係を示すモデルであることを特徴とする。
本発明の熟度推定方法は、前記熟度予測モデルは、前記熟度の指数を従属変数とし、前記反射率の二次微分値を独立変数とした部分最小二乗法（ＰＬＳ）回帰分析で生成されたものであることを特徴とする。
本発明の熟度推定方法は、前記果実は、アボカド（Ｐｅｒｓｅａａｍｅｒｉｃａｎａ）であることを特徴とする。
本発明の熟度変化予測方法は、前記熟度推定方法により、前記果実の前記熟度の指数を推定し、前記果実の保存温度を測定し、熟度変化予測モデルに基づいて、推定された前記熟度の指数と、測定された前記保存温度とにより、前記果実の熟度の指数の増加量を予測し、前記熟度変化予測モデルは、保存温度と前記熟度の指数の増加量との関係を示すモデルであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被検体である果実の表皮に、４００～１７００ｎｍである可視光及び近赤外領域の光を照射し、反射強度を測定して、反射強度から反射率を算出し、これを二次微分して二次微分値を算出し、反射率の二次微分値と官能試験で得られた熟度の指数との関係を示す熟度予測モデルに基づいて、果実の熟度の指数を推定することで、果実の熟度を、適切に推定することが可能な熟度推定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施例に係る官能試験に基づく熟度の指数を示すグラフである。
本発明の実施例に係る硬さと熟度の指数との関係を示すグラフである。
本発明の実施例に係る可視光～近赤外光域における各アボカド果実の反射率を示すグラフである。
図３に示す近赤外光域における各アボカド果実の反射率の二次微分値を示すグラフである。
本発明の実施例に係る熟度の指数の予測値と実測値との関係を示すグラフである。
本発明の実施例に係る貯蔵温度と１日あたりの本発明における熟度の指数の増加量との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜実施の形態＞
アボカド（Ｐｅｒｓｅａａｍｅｒｉｃａｎａ）のような果実は、適切な食べ頃の時期を判断するのが難しく、非破壊で適切な熟度を推定する技術が求められていた。さらに、保存温度により熟度がどのように変化するかの基準も求められていた。したがって、非破壊的且つ手軽にアボカドの熟度を測定し、さらに保存温度においてアボカドの熟度の増加量を予測できる方法の開発の技術的ニーズがあった。
このため、本発明の発明者らは可視光及び赤外光反射率を利用することを着想し、鋭意実験を行い、アボカドの熟度の非破壊推定方法、及び保存温度による熟度変化予測方法を確立し、本発明を完成させるに至った。
（【００１１】以降は省略されています）

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