JP2019101040A - 硝酸イオン濃度非破壊計測方法、硝酸イオン濃度非破壊計測装置、及び硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を参照して、本発明の概略を説明する。図1は、本発明の概略を説明するための説明図である。
図2を参照し、本実施の形態に係る硝酸イオン濃度非破壊計測方法について説明する。図2は、本実施の形態に係る硝酸イオン濃度非破壊計測方法を説明するためのフローチャートである。
次に、本発明の硝酸イオン濃度非破壊計測装置の構成について図3及び図4を参照し実施形態を例に挙げて説明する。なお、本実施の形態に係る硝酸イオン濃度非破壊計測装置は、前述の硝酸イオン濃度非破壊計測方法に好適に使用できるものであるが、本実施の形態に係る硝酸イオン濃度非破壊計測方法に用いる装置はこれに限定されるものではない。
図5は、測定用治具のタイプ1を説明するための図、図6は、測定用治具のタイプ2を説明するための図である。図7は、測定用治具に測定対象物(試料)を水平にセットした状態を説明するための図である。
図8〜図12を参照して実施例1を説明する。本実施例1において、供試試料(測定対象物)としてチンゲンサイを用いた。実施例1では、チンゲンサイの302nm付近の硝酸イオン吸収帯に注目した。かかる吸収帯は分子電子遷移の1つであるπ*←n遷移による吸収帯である。測定用治具13としてタイプ1(0°入射、45°検出)を使用した。そして、分光吸光スペクトル取得部24−1の処理によりチンゲンサイの紫外光波長域の分光吸光スペクトルを取得した。そして、推定モデル作成部24−2の処理により、チンゲンサイの紫外光波長域の分光吸光スペクトルに対してPLS回帰分析を行うことで、「硝酸イオン濃度」を推定するための回帰式を作成した。さらに、硝酸イオン濃度推定部24−3により、作成した回帰式を使用して、チンゲンサイの紫外光波長域の分光吸光スペクトルから「硝酸イオン濃度」を推定した。
試料として、チンゲンサイ(Brassica chinensis)葉柄を供試し、実験時の室温は23℃に設定した。図8は、供与試料のチンゲンサイの一部の特性を示す図である。図8において、チンゲンサイの測定日、産地、重さ(g)、試料温度(℃):低温、中温(室温)、高温、L*a*b*値(L*a*b*表色系)、硝酸イオン(ppm:分光吸光スペクトル取得後に測定部位について実測したもの)が示されている。図9は、チンゲンサイの供試試料数及びその硝酸イオン濃度の範囲(ppm)を示す図である。
つづいて、準備した各測定対象物を測定用治具13にセットし、分光吸光スペクトル取得部24−1の処理によりチンゲンサイの分光吸光スペクトルを取得した。ここで、測定条件は以下の通りである。
分光吸光スペクトル測定後、直径11mmのコルクボーラーでチンゲンサイ葉柄の測定部位を切り抜き、プラスティック製卓上おろし(ブラシ付)(貝印(株)製FG−0507)を用いてすりおろした。得られた汁液はメンブランフィルター(東洋濾紙(株)、Advantec 13CP045AN、孔径0.45μm、材質セルロースアセテート、直径13mm)を用いてろ過し、得られたろ液を100倍希釈後、小型反射式光度計(Merck製RQflex2、試験紙は同社製Reflectoquant Nitrate test(硝酸イオン濃度として5−225ppmの範囲の測定))を用いて硝酸イオン濃度を測定した(図8及び図9参照)。なお、5ppm未満の測定値は「Lo」として表示されるため3ppmとした。
保存された試料の分光吸収スペクトルのデータ前処理は、平滑化ポイント数25、多項式の次数は2、補間無(波長の小数点第1位を四捨五入)とした。データ前処理を行った分光吸光スペクトルに対して、PLS回帰分析を適用して、回帰式(推定モデル)を作成した。
実測値と非破壊計測値の有意差検定はt検定を行った。
チンゲンサイ葉柄を非破壊計測した測定系を用いて硝酸カリウム(和光純薬工業製特級)粉末の分光吸光スペクトルを測定し、硝酸イオンの吸収帯を確認した。粉末試料測定用セルは、NIRSystems製6500近赤外分光光度計に付属した粉末用セルの窓板をピアーオプティクス製FQ54−3石英板に交換後使用した。
図10は、チンゲイサイ葉柄の分光吸光スペクトルを示す図である。図10において、横軸は波長(nm)、縦軸は吸光度を示している。図10に示すように、320nm付近には相対的に最も強い吸収がある。400〜650nmの間では実験室蛍光灯の輝線の影響により吸光度が低くなったと思われる波長域(545、610nm付近等)がある。そこで、可視光である400〜750nm未満の可視波長域は、回帰分析時の説明変数として採用しなかった。680nm付近はクロロフィルの吸収帯である。750〜980nmの近赤外光短波長域は他の波長域と比べて吸光度が低く、970nm付近は水の吸収帯である。使用した分光検出装置12は、ブレーズ波長が250nmであるので長波長側ほど感度が低くなる。
図11は、チンゲンサイ葉柄における硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値(推定値)の相関(PLS回帰分析)を示す図である。図11において、横軸は、硝酸イオン濃度の実測値[ppm]、縦軸は、300〜400nmの分光吸光スペクトルによる[硝酸イオン濃度]の非破壊計測値[ppm]を示している。回帰式は、X:Y=1:1のラインとなっている。同図において、供試した試料(n=108)においてPLS回帰分析を実施した結果、紫外光波長域(300〜400nm)では相関係数(Rcal)=0.90、近赤外光短波長域ではRcal=0.65であり、紫外光波長域の方が非破壊計測精度が良いことが確認できた。
図12は、PLS回帰分析時の説明変数重要度指標variable importance for projection(VIP)値を示す図である。同図において、横軸は波長(nm)、縦軸はVIP値を示している。図12において、VIP値が1.0を超えると特に重要であるとみなされ、VIP値が高いほど重要な説明変数である。300nmの吸光度のVIP値が最も高いため、硝酸イオンの吸収帯が非破壊計測時に最も貢献することが示されている。
野菜は流通中に冷蔵や室温など様々な環境温度に遭遇するため、実用場面では温度の異なる試料を非破壊計測することが想定される。一方、硝酸カリ水溶液で吸光度を測定すると温度の影響を受ける。そこで、上述したように試料温度を3段階で測定したチンゲンサイ葉柄の分光吸光スペクトルを併合してPLS回帰分析を行った結果、温度別の非破壊計測値は、実測値とのt検定の結果、有意差は認められなかった(図11参照)。このため、紫外分光法を用いるチンゲンサイ葉柄中硝酸イオンの非破壊計測においては、温度の異なる試料において回帰式のX:Y=1:1のラインを共通して利用できる。これにより、試料温度別に回帰式の切片を設定する必要が無いため、簡易に硝酸イオン濃度を推定することができる。
硝酸イオンの302〜332nm(吸収極大302nm)における吸収帯に着目し、紫外分光法を用いるチンゲンサイ葉柄中硝酸イオンの非破壊計測を行った。供試試料(n=108)において紫外光波長域(300〜400nm)は近赤外短波長域(750〜980nm)よりも非破壊計測精度が高く、PLS回帰分析時の相関係数は0.90**であり、試料温度が異なっても検量線(回帰式)のX:Y=1:1のラインを共用可能である。また、PLS回帰分析時の説明変数は、硝酸イオンの吸収帯である300nmが最も重要であることを示した。
図14〜図24を参照して実施例2を説明する。本実施例2において、供試試料(測定対象物)として、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナを用いた。そして、分光吸光スペクトル取得部24−1の処理によりパプリカ・ピーマン、カブ、コマツナの分光吸光スペクトルをそれぞれ取得した。そして、推定モデル作成部24−2の処理により、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナの紫外光波長域の分光吸光スペクトルに対して重回帰分析を行うことで、「硝酸イオン濃度」を推定するための回帰式をそれぞれ作成した。さらに、硝酸イオン濃度推定部24−3により、作成した回帰式を使用して、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナの紫外光波長域の分光吸光スペクトルから「硝酸イオン濃度」を推定した。
図14は、試料の供試試料数と硝酸イオン濃度の実測範囲(ppm)を示している。図14において、コマツナ葉柄は、供与試料数(n)を24とし、硝酸イオン濃度は5700−10100(ppm)の範囲のものを使用した。カブは、供与試料数(n)を16とし、硝酸イオン濃度は300−3200(ppm)の範囲のものを使用した。パプリカ・ピーマンは、供与試料数(n)を10とし、硝酸イオン濃度は3−49(ppm)の範囲のものを使用した。実験時の室温は23℃に設定した。
つづいて、準備した各測定対象物を測定用治具13にセットし、分光吸光スペクトル取得部24−1の処理により、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナの分光吸光スペクトルを取得した。ここで、測定条件は以下の通りである。
分光吸光スペクトル測定後、直径11mmのコルクボーラーで試料の非破壊測定部位(カブでは表面から深さ5mm、パプリカ・ピーマンでは果肉)を切り抜き、PCミニおろし器(パール金属(株)製C−4597)、コマツナ葉柄ではプラスティック製卓上おろし(ブラシ付)(貝印(株)製FG−0507)を用いてすりおろした。得られたカブおよびコマツナ葉柄汁液は100倍希釈後、パプリカおよびピーマン汁液では希釈せずに小型反射式光度計(Merck製RQflex2、試験紙は同社製Reflectoquant Nitrate test(硝酸イオン濃度として5−225ppm)を用いて硝酸イオン濃度を測定した(図14参照)。なお、5ppm未満の測定値は「Lo」として表示されるため3ppmとした。得られた野菜汁液の濾過を省略した以外は、実施例1と同じである。
分光吸光スペクトルのデータ前処理の効果を確認するために、最も非破壊測定精度が低かったパプリカ・ピーマンをタイプ2の測定用治具13(45°入射45°検出)で非破壊測定した分光吸光スペクトルは、平滑化ポイント数25、多項式の次数は2で平滑化した。その他の試料のデータ前処理は無しとした。硝酸イオン濃度の実測値を目的変数、各波長における試料の吸光度を説明変数として重回帰分析を行った。PLS回帰分析を重回帰分析に変更し、説明変数を紫外光波長域(200−400nm)のみとした以外は実施例1と同様である。例えば、重回帰分析は、測定した全波長域を使うPLS回帰分析と比べて説明変数の数を少なくできるので特定波長の光を出射するLED光源を組み合わせて低コスト機器を開発することができる。コマツナ葉柄では、紫外光波長域の有効性と各データ前処理の有効性を確認するためにPLS回帰分析を実施した。
実測値(参照値)と非破壊測定値(推定値)の有意差検定はt検定を行った。
図15は、コマツナ葉柄(左:試料の置き方による比較、右:0°入射45°検出)の分光吸光スペクトルを示す図である。図16は、カブ(左:0°入射45°検出、右:45°入射45°検出)の分光吸光スペクトルを示す図である。図17は、パプリカ・ピーマン(左:0°入射45°検出、右:45°入射45°検出)の分光吸光スペクトルを示す図である。図15〜図17において、横軸は波長(nm)、縦軸は吸光度を示している。
図19は、コマツナ葉柄(0°入射45°検出)における硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値の相関(重回帰分析)を示す図である。図20は、カブ(左:0°入射45°検出、右:45°入射45°検出)における硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値の相関(重回帰分析)を示す図である。図21は、パプリカ・ピーマン(左:0°入射45°検出、右:45°入射45°検出)における硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値の相関(重回帰分析)を示す図である。
目的変数と得られた重回帰式により算出された非破壊計測値との相関係数は、パプリカ・ピーマンの45°入射45°検出で5%水準で有意であるが、その他はいずれも1%水準で有意な相関係数を得た。図22は、パプリカ・ピーマンの45°入射45°検出において、平滑化後のパプリカ・ピーマンの紫外分光吸光スペクトル(左)と硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値の相関(右)を示す図である。
得られた重回帰式では、いずれの式においても300〜316nm付近の吸光度が正の係数とともに説明変数に含まれたため、硝酸イオンの分子電子遷移の1つであるπ*←n遷移による吸収帯が野菜中硝酸イオンの非破壊測定の際に利用できる。また、0°入射45°検出では、200nm付近のπ*←π遷移による吸収帯も野菜中硝酸イオンの非破壊計測の際に利用できる。野菜には様々な成分が含まれるため非破壊計測の際には硝酸イオンの吸収帯のみの測定では高い精度が得られず、硝酸イオンの吸収帯を含む紫外光波長域(200〜400nm)の他の波長の吸光度も説明変数として利用することにより非破壊計測精度が向上可能である。
野菜は流通中に冷蔵や室温など様々な環境温度に遭遇するため、実用場面では温度の異なる試料を非破壊計測することが想定される。一方、硝酸カリ水溶液で吸光度を測定すると温度の影響を受ける。そこで、上述したように試料温度2段階で測定したコマツナ葉柄の分光吸光スペクトルでPLS回帰分析を行った結果、非破壊計測精度が一番目と二番目に良かったのは200〜400nmの吸光度を前処理した時であった。このように、300〜400nmの紫外光域のみならず200〜400nmの吸光度と複数のデータ前処理の有効性を具体的に以下に示す。
重回帰分析時の説明変数には、硝酸イオンの吸収帯である200nmや300nm付近の吸光度が利用できる。野菜を非破壊測定したスペクトルを前処理することにより重回帰分析時に1%水準で有意な相関係数を得ることができる事例もあった。また、紫外光波長域の200〜400nmの吸光度は野菜中硝酸イオン濃度を非破壊計測する際に有用であり試料温度が異なっていても回帰式のX:Y=1:1のラインを共用可能である。
図25〜図30を参照して実施例3を説明する。実施例3では、供試試料(測定対象物)としてコマツナ及びホウレンソウを用いた。また、測定用治具13の替わりに拡散反射測定用プローブを使用した。そして、分光吸光スペクトル取得部24−1の処理によりコマツナ及びホウレンソウの紫外光波長域の分光吸光スペクトルを取得した。そして、推定モデル作成部24−2の処理により、コマツナ及びホウレンソウの紫外光波長域の分光吸光スペクトルに対して重回帰分析を行うことで、「硝酸イオン濃度」を推定するための回帰式を作成した。さらに、硝酸イオン濃度推定部24−3により、作成した回帰式を使用して、コマツナ及びホウレンソウの紫外光波長域の分光吸光スペクトルから「硝酸イオン濃度」を推定した。
試料として、コマツナおよびホウレンソウ(葉菜類)を供試し、実験時の室温は23℃に設定した。図25は、コマツナ及びホウレンソウの供試試料数(n)及びその硝酸イオン濃度の範囲(ppm)を示す図である。
つづいて、拡散反射測定用プローブを使用して、準備した各測定対象物について、分光吸光スペクトル取得部24−1の処理によりコマツナ及びホウレンソウの分光吸光スペクトルを取得した。ここで、測定条件は以下の通りである。
CD UV−NIRを用いた。分光器として、Carl Zeiss製MCS−CCD分光器を内蔵しており、検出可能波長範囲200−980nm、ブレーズ波長(最も感度の高い波長)250nm、波長分解能3〜4nm、S/N 10000:1、A/D15bit相当、光センサは浜松ホトニクス製の裏面入射2次元CCDアレイ(S7031−1006)である。
分光吸光スペクトル測定後、コマツナおよびホウレンソウ葉柄ではEppendorfタイプの1.5mL容量のチューブ(ART.00298−00,Kartell,Italy)に非破壊測定部位の長さ3mmの葉柄を入れ、金属製の棒((株)エイト製六角棒スパナ ネオボールポイント,NEO BNM 2.5CH)で破砕し汁液を得た。得られたコマツナおよびホウレンソウ葉柄汁液は7μL採取後、993μLの蒸留水を加えて希釈後、小型反射式光度計(Merck製RQflexplus,試験紙は同社製Reflectoquant Nitrate test(硝酸イオン濃度として5−225 ppm)を用いて硝酸イオン濃度を測定した(図25参照)。得られた野菜汁液の濾過を省略した以外は、実施例1と同様である。
保存された試料の分光吸光スペクトル前処理は行わず、硝酸イオン濃度の実測値を目的変数、各波長における試料の吸光度を説明変数として重回帰分析を行って、回帰式(推定モデル)を作成した。PLS回帰分析を重回帰分析に変更し、説明変数を紫外光(200−400nm)のみとした以外は実施例1と同様である。
図27は、コマツナ葉柄の分光吸光スペクトルを示す図である。図28は、ホウレンソウ葉柄の分光吸光スペクトルを示す図である。図27及び図28において、横軸は波長(nm)、縦軸は吸光度を示している。
図29は、コマツナ葉柄(n=8)における硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値(推定値)の相関(重回帰分析)を示す図である。図30は、ホウレンソウ葉柄(n=8)における硝酸イオン濃度の実測値と非破壊計測値(推定値)の相関(重回帰分析)を示す図である。図29及び図30において、横軸は、硝酸イオン濃度の実測値[ppm]、縦軸は、200〜400nmの分光吸光スペクトルによる[硝酸イオン濃度]の非破壊計測値[ppm]を示している。
重回帰式(1)、(2)は、いずれも300nm付近の吸光度が正の係数とともに説明変数に含まれたため、硝酸イオンの分子電子遷移の1つであるπ*←n遷移による吸収帯が野菜中硝酸イオンの非破壊測定の際に利用できる。また、コマツナでは200nm付近のπ*←π遷移による吸収帯も硝酸イオンの非破壊計測の際に利用できる。野菜には様々な成分が含まれるため非破壊計測の際には硝酸イオンの吸収帯のみの測定では高い精度が得られず,硝酸イオンの吸収帯を含む紫外光波長域(200〜400nm)の他の波長の吸光度も説明変数として利用することにより非破壊計測精度の向上が可能である。
重回帰分析時の説明変数には、硝酸イオンの吸収帯である200や300nm付近の吸光度が利用できる。また、紫外光域の200〜400nmの吸光度は野菜中硝酸イオンを非破壊計測する際に有用である。また、測定用治具の代わりに拡散反射測定用プローブを使用しても、硝酸イオン濃度を高精度に非破壊計測可能であることが示された。
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
10 分光吸光スペクトル取得装置
11 光源装置
12 分光検出装置
13 測定用治具
14,15 光ファイバー
16 測定対象物
20 データ処理装置
21 メモリ
22 キーボード・マウス
23 制御部
24 計算処理部
24−1 分光吸光スペクトル取得部
24−2 推定モデル作成部
24−3 硝酸イオン濃度推定部
26 I/Oポート
27 推定モデル
30 ディスプレイ
Claims (30)
- 野菜中の硝酸イオン濃度を計測する硝酸イオン濃度非破壊計測方法であって、
光源光を測定対象の野菜に照射し、その反射光を検出して紫外光波長域の分光吸光スペクトルを取得する分光吸光スペクトル取得工程と、
前記分光吸光スペクトル取得工程で取得した前記紫外光波長域の分光吸光スペクトルに対して多変量解析を行うことで推定モデルを作成する推定モデル作成工程と、
を含むことを特徴とする硝酸イオン濃度非破壊計測方法。 - 前記推定モデル作成工程では、前記多変量解析としてPLS回帰分析又は重回帰分析を行って、前記推定モデルとして回帰式を作成することを特徴とする請求項1に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- 前記回帰式を作成する場合に、測定対象として異なる温度の野菜を使用することを特徴とする請求項2に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- 前記回帰式は、X:Y=1:1であることを特徴とする請求項2又は3に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- さらに、前記分光吸光スペクトルに対して、中心化、標準化、規格化、微分、ベースライン補正、及び平滑化のうちの1又は複数の処理を行うデータ前処理工程を含むことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- さらに、前記分光吸光スペクトル取得工程で取得した前記紫外光波長域の分光吸光スペクトルを前記推定モデルに適用して前記測定対象の野菜中の硝酸イオン濃度を推定する硝酸イオン濃度推定工程を含むことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- 前記野菜は、チンゲンサイ、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナ、又はホウレンソウであることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- 前記分光吸光スペクトル取得工程では、
前記野菜がチンゲンサイの場合は、波長300〜400nmの分光吸光スペクトルを取得し、
前記野菜がパプリカ・ピーマン、カブ、コマツナ、又はホウレンソウの場合は、波長200〜400nmの分光吸光スペクトルを取得することを特徴とする請求項7に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。 - 前記測定対象の野菜をセットする水平面に対してその法線方向を0°とした場合、光の入射角度を0°及び検出角度を45°、又は光の入射角度を45°及び検出角度を45°としたことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- 前記分光吸光スペクトル取得工程では、拡散反射測定用プローブを使用して、光源光を測定対象の野菜に照射し、その反射光を検出することを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測方法。
- 野菜中の硝酸イオン濃度を計測する硝酸イオン濃度非破壊計測装置であって、
光源装置から照射される光に対する測定対象である野菜からの反射光を検出して紫外光波長域の分光吸光スペクトルを取得する分光吸光スペクトル取得手段と、
前記分光吸光スペクトル取得手段で取得した前記紫外光波長域の分光吸光スペクトルに対して多変量解析を行うことで推定モデルを作成する推定モデル作成手段と、
を含むことを特徴とする硝酸イオン濃度非破壊計測装置。 - 前記推定モデル作成手段は、前記多変量解析としてPLS回帰分析又は重回帰分析を行って、前記推定モデルとして回帰式を作成することを特徴とする請求項11に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- 前記回帰式を作成する場合に、測定対象として異なる温度の野菜を使用することを特徴とする請求項12に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- 前記回帰式は、X:Y=1:1であることを特徴とする請求項12又は13に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- さらに、前記分光吸光スペクトルに対して、中心化、標準化、規格化、微分、ベースライン補正、及び平滑化のうちの1又は複数の処理を行うデータ前処理手段を含むことを特徴とする請求項12〜14のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- さらに、前記分光吸光スペクトル取得手段で取得した前記分光吸光スペクトルを前記推定モデルに適用して前記測定対象の野菜中の硝酸イオン濃度を推定する硝酸イオン濃度推定手段を含むことを特徴とする請求項11〜15のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- 前記野菜は、チンゲンサイ、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナ、又はホウレンソウであることを特徴とする請求項11〜16のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- 前記分光吸光スペクトル取得手段は、
前記野菜がチンゲンサイの場合は、波長300〜400nmの分光吸光スペクトルを取得し、
前記野菜がパプリカ・ピーマン、カブ、コマツナ、又はホウレンソウの場合は、波長200〜400nmの分光吸光スペクトルを取得することを特徴とする請求項17に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。 - 前記測定対象の野菜をセットするための測定用治具を備え、
前記測定用治具は、前記野菜をセットする水平面に対してその法線方向を0°とした場合、光の入射角度を0°及び検出角度を45°、又は光の入射角度を45°及び検出角度を45°とするように構成されていることを特徴とする請求項11〜18のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。 - 前記分光吸光スペクトル取得手段は、前記光源装置からの光を測定対象である野菜に照射して、反射光を検出する拡散反射測定用プローブを含むことを特徴とする請求項12〜18のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測装置。
- コンピュータで実行される硝酸イオン濃度非破壊計測プログラムであって、
光源装置から照射される光に対する測定対象である野菜からの反射光を検出して紫外光波長域の分光吸光スペクトルを取得する分光吸光スペクトル取得工程と、
前記分光吸光スペクトル取得工程で取得した前記紫外光波長域の分光吸光スペクトルに対して多変量解析を行うことで推定モデルを作成する推定モデル作成工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。 - 前記推定モデル作成工程では、前記多変量解析としてPLS回帰分析又は重回帰分析を行って、前記推定モデルとして回帰式を作成することを特徴とする請求項21に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- 前記回帰式を作成する場合に、測定対象として異なる温度の野菜を使用することを特徴とする請求項22に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- 前記回帰式は、X:Y=1:1であることを特徴とする請求項22又は23に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- さらに、前記分光吸光スペクトルに対して、中心化、標準化、規格化、微分、ベースライン補正、及び平滑化のうちの1又は複数の処理を行うデータ前処理工程を含むことを特徴とする請求項21〜24のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- さらに、前記分光吸光スペクトル取得工程で取得した前記分光吸光スペクトルを前記推定モデルに適用して前記測定対象の野菜中の硝酸イオン濃度を推定する硝酸イオン濃度推定工程を含むことを特徴とする請求項21〜25のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- 前記野菜は、チンゲンサイ、パプリカ・ピーマン、カブ、コマツナ、又はホウレンソウであることを特徴とする請求項21〜25のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- 前記分光吸光スペクトル取得工程では、
前記野菜がチンゲンサイの場合は、波長300〜400nmの分光吸光スペクトルを取得し、
前記野菜がパプリカ・ピーマン、カブ、コマツナ、又はホウレンソウの場合は、波長200〜400nmの分光吸光スペクトルを取得することを特徴とする請求項27に記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。 - 前記測定対象の野菜をセットする水平面に対してその法線方向を0°とした場合、光の入射角度を0°及び検出角度を45°、又は光の入射角度を45°及び検出角度を45°としたことを特徴とする請求項21〜28のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
- 前記分光吸光スペクトル取得工程では、拡散反射測定用プローブを使用して、光源光を測定対象の野菜に照射し、その反射光を検出することを特徴とする請求項21〜28のいずれか1つに記載の硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111624168A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-09-04 | 河海大学 | 一种基于紫外光谱分析的邻氯苯酚浓度测量方法 |
| CN112903789A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-06-04 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 基于离子吸收动力学的离子流速检测方法及系统 |
| JP2021139901A (ja) * | 2020-03-05 | 2021-09-16 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 機能性成分計測方法、機能性成分計測装置、及び機能性成分計測プログラム |
| CN114692736A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-07-01 | 中南大学 | 一种基于可逆特征提取的锌液痕量多离子光谱检测方法及其应用 |
| JP2022190227A (ja) * | 2021-06-14 | 2022-12-26 | ハカルプラス株式会社 | 硝酸態窒素濃度の計測方法及び計測装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH063264A (ja) * | 1992-06-19 | 1994-01-11 | Iseki & Co Ltd | 近赤外分析法における検量線の作成方法 |
| JPH095234A (ja) * | 1994-12-28 | 1997-01-10 | Sumitomo Metal Mining Co Ltd | 非破壊糖度測定装置 |
| WO2005111583A1 (ja) * | 2004-05-17 | 2005-11-24 | The New Industry Research Organization | 近赤外線分光法による野菜等の成分の非破壊検査法、及び同装置 |
| JP2007171085A (ja) * | 2005-12-26 | 2007-07-05 | Yasuhiro Go | 硝酸性窒素濃度または硝酸性窒素および亜硝酸性窒素の和の濃度測定用試薬とそれを使用する硝酸性窒素濃度または硝酸性窒素および亜硝酸性窒素の和の濃度測定方法 |
| JP2008145297A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Osaka Prefecture Univ | 海水中の硝酸イオン及び亜硝酸イオンの濃度測定方法、測定システム、測定プログラム及びその記録媒体 |
| JP2010210355A (ja) * | 2009-03-09 | 2010-09-24 | Kobe Univ | 近赤外線分光法を用いた野菜等の成分の非破壊計測法および非破壊計測装置 |
| JP2013519098A (ja) * | 2010-02-12 | 2013-05-23 | レナ ゲーエムベーハー | 硝酸の濃度の測定方法 |
| JP2016048220A (ja) * | 2014-08-28 | 2016-04-07 | パイオニア株式会社 | 測定装置 |
| JP2016075539A (ja) * | 2014-10-03 | 2016-05-12 | デリカフーズ株式会社 | 抗メタボ青果物の選別方法 |
-
2018
- 2018-11-30 JP JP2018226025A patent/JP7169643B2/ja active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH063264A (ja) * | 1992-06-19 | 1994-01-11 | Iseki & Co Ltd | 近赤外分析法における検量線の作成方法 |
| JPH095234A (ja) * | 1994-12-28 | 1997-01-10 | Sumitomo Metal Mining Co Ltd | 非破壊糖度測定装置 |
| WO2005111583A1 (ja) * | 2004-05-17 | 2005-11-24 | The New Industry Research Organization | 近赤外線分光法による野菜等の成分の非破壊検査法、及び同装置 |
| JP2007171085A (ja) * | 2005-12-26 | 2007-07-05 | Yasuhiro Go | 硝酸性窒素濃度または硝酸性窒素および亜硝酸性窒素の和の濃度測定用試薬とそれを使用する硝酸性窒素濃度または硝酸性窒素および亜硝酸性窒素の和の濃度測定方法 |
| JP2008145297A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Osaka Prefecture Univ | 海水中の硝酸イオン及び亜硝酸イオンの濃度測定方法、測定システム、測定プログラム及びその記録媒体 |
| JP2010210355A (ja) * | 2009-03-09 | 2010-09-24 | Kobe Univ | 近赤外線分光法を用いた野菜等の成分の非破壊計測法および非破壊計測装置 |
| JP2013519098A (ja) * | 2010-02-12 | 2013-05-23 | レナ ゲーエムベーハー | 硝酸の濃度の測定方法 |
| JP2016048220A (ja) * | 2014-08-28 | 2016-04-07 | パイオニア株式会社 | 測定装置 |
| JP2016075539A (ja) * | 2014-10-03 | 2016-05-12 | デリカフーズ株式会社 | 抗メタボ青果物の選別方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 伊藤 秀和、池羽田 晶文: "非破壊技術概論 遠紫外〜近赤外分光法", 食品と容器, vol. 58, no. 7, JPN7022002176, 1 July 2017 (2017-07-01), pages 399 - 403, ISSN: 0004773069 * |
| 浜口 博、ほか: "紫外部吸収を利用する硝酸イオンおよび亜硝酸イオンの同時定量", 分析化学, vol. 7, JPN6022018203, 5 July 1958 (1958-07-05), pages 409 - 415, ISSN: 0004773070 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021139901A (ja) * | 2020-03-05 | 2021-09-16 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 機能性成分計測方法、機能性成分計測装置、及び機能性成分計測プログラム |
| CN111624168A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-09-04 | 河海大学 | 一种基于紫外光谱分析的邻氯苯酚浓度测量方法 |
| CN112903789A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-06-04 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 基于离子吸收动力学的离子流速检测方法及系统 |
| CN112903789B (zh) * | 2021-01-18 | 2023-04-07 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 基于离子吸收动力学的离子流速检测方法及系统 |
| JP2022190227A (ja) * | 2021-06-14 | 2022-12-26 | ハカルプラス株式会社 | 硝酸態窒素濃度の計測方法及び計測装置 |
| JP7679937B2 (ja) | 2021-06-14 | 2025-05-20 | ハカルプラス株式会社 | 硝酸態窒素濃度の計測方法及び計測装置 |
| JP2025106598A (ja) * | 2021-06-14 | 2025-07-15 | ハカルプラス株式会社 | 硝酸態窒素濃度の計測方法及び計測装置 |
| CN114692736A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-07-01 | 中南大学 | 一种基于可逆特征提取的锌液痕量多离子光谱检测方法及其应用 |
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