鮮度評価装置及び鮮度評価方法
【課題】被検体の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行え得る鮮度評価装置及び鮮度評価方法を提供する。
【解決手段】鮮度評価装置４では、鮮度が良く濁度が低い魚介類10を基に算出されたコントラスト値Ｃが、鮮度が悪く濁度が高い魚介類11を基に算出されたコントラスト値Ｃよりも低くなることから、当該コントラスト値Ｃを目安として魚介類10，11の鮮度を判定できる。かくして、この鮮度評価装置４では、鮮度を数値化したコントラスト値Ｃによって被検体９の客観的な鮮度評価を行えると共に、被検体９に照射した近赤外光Ｌ１が生成する縞パターン画像を単に撮像するだけで所定の演算処理を基に鮮度評価を行うことができるので、従来に比べて容易かつ迅速に行い得る。
【解決手段】鮮度評価装置４では、鮮度が良く濁度が低い魚介類10を基に算出されたコントラスト値Ｃが、鮮度が悪く濁度が高い魚介類11を基に算出されたコントラスト値Ｃよりも低くなることから、当該コントラスト値Ｃを目安として魚介類10，11の鮮度を判定できる。かくして、この鮮度評価装置４では、鮮度を数値化したコントラスト値Ｃによって被検体９の客観的な鮮度評価を行えると共に、被検体９に照射した近赤外光Ｌ１が生成する縞パターン画像を単に撮像するだけで所定の演算処理を基に鮮度評価を行うことができるので、従来に比べて容易かつ迅速に行い得る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鮮度評価装置及び鮮度評価方法に関し、透明度の高い魚介類の鮮度を評価する際に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、魚介類の新鮮さの度合いを示す鮮度を判断する場合には、熟練者が魚介類の表面を直接視認して魚介類の色等から鮮度を判断する官能評価が行われている。この官能評価では、新鮮な魚介類ほどその濁度が低く、致死後の時間経過につれて魚介類の濁度が高くなるという点に着目し、熟練者の経験によりこの濁度の程度を基に鮮度の評価が行われている。しかしながら、このような官能評価では、各熟練者のそれぞれの経験から主観的に魚介類の鮮度の評価が行われるため、定量化した客観的な評価結果が得られないという問題があった。
【０００３】
これに対して鮮度の定量化のための指標の一つに「Ｋ値」と呼ばれる生化学的な鮮度指標が知られている。このＫ値は、動物の筋肉内に存在するエネルギ物質であるＡＴＰ（アデノシン三リン酸）が、と殺後に徐々に分解されていくことに着目し、このＡＴＰの分解の程度を表した指標である。
【０００４】
ここでＫ値を用いた客観的な評価方法としては、食肉片に試料を滴下したときの化学反応で発生する核酸関連化合物に紫外線を照射し、核酸関連化合物のスポットを浮かび上がらせた後、コンピュータを用いて画像処理を行ってＫ値を算出する方法が考えられている（例えば、特許文献１参照）。また、他の評価方法としては、生鮮品と発色媒体とを透明容器中に封入し発色媒体の化学変化に伴う色変化からＫ値を推定する評価方法が考えられている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2008-111823号
【特許文献２】特開2005-345263号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、Ｋ値を用いた鮮度評価では、ＡＴＰの分解の程度を測定するために化学反応を利用していることから、Ｋ値を測定するまでの準備に手間が掛かり、さらに、化学反応が安定するまでに時間が掛かかる問題があった。
【０００７】
また、Ｋ値を用いた鮮度評価では、同条件の被検体を測定したとしても、実際の測定結果にバラツキがあり、熟練者が判断した鮮度とも一致しない場合もあることから、定量化に関して従来よりも一段と客観的な評価が行えることが望まれている。
【０００８】
本発明は、このような状況を鑑みてなされたもので、被検体の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行え得る鮮度評価装置及び鮮度評価方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる課題を解決するため本発明において、請求項１記載の発明では、照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得部と、前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析部と、前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２記載の発明では、前記照射光は、近赤外光であることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３記載の発明では、前記被検体は透明度の高い魚介類であり、所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータが予め記憶されたデータベースと、前記算出部により前記コントラスト値が算出されると、該コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を前記データに基づいて特定する特定部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４記載の発明では、照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得ステップと、前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析ステップと、前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５記載の発明では、前記照射光は、近赤外光であることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６記載の発明では、前記被検体は透明度の高い魚介類であり、所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータを基に、前記算出部により算出した前記コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を、特定部によって特定する特定ステップを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、このような状況を鑑みてなされたもので、被検体の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行え得る鮮度評価装置及び鮮度評価方法を提供するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による鮮度評価システムの全体構成を示す概略図である。
【図２】透明度の高い魚介類に対して近赤外光が照射されたときの散乱光の様子を示す概略図である。
【図３】被検体に照射される照射光の種類を代えたときに生成される縞パターン像を示す写真である。
【図４】鮮度評価装置の回路構成を示すブロック図である。
【図５】被検体として乳白色アクリル板を用いたときの縞パターン画像の様子を示す写真である。
【図６】光強度分布データを示すグラフである。
【図７】被検体としてイカを用いたときの縞パターン画像を示す写真である。
【図８】絞りを調整したときの縞パターン画像の変化の様子を示す写真である。
【図９】経過時間の光強度の相違について示すグラフである。
【図１０】絞りを調整する必要がある場合の各経過時間における光強度の値の計算方法を示す概略図である。
【図１１】経過時間とコントラスト値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】
【００１７】
以下図面に基づいて、本発明の実施の形態を詳述する。
【００１８】
（１）鮮度評価システムの全体構成
図１において、１は鮮度評価システムを示し、この鮮度評価システム１は、光源５から発する近赤外光Ｌ１を振幅格子６、絞り７及び投影レンズ８を順次介して被検体９に照射する照射部２と、近赤外光Ｌ１が被検体９に照射されることにより被検体９上に生成された縞パターン像を撮像する撮像部３と、この撮像部３で撮像された撮像データに基づいて鮮度を数値化する鮮度評価装置４とから構成されている。
【００１９】
この鮮度評価システム１は、鮮度の評価を行う被検体９として、時間が経過するに従って表面の濁度が変化する例えばイカ等の魚介類が用いられ、これら魚介類の鮮度を鮮度評価装置４によって数値化し得るようになされている。
【００２０】
実際上、この鮮度評価システム１は、照射部２が被検体９の斜め方向に設置されており、被検体９に対して斜め方向から近赤外光Ｌ１を照射し得るようになされている。このとき照射部２は、光源５から発する近赤外光Ｌ１を振幅格子６に向けて照射し、必要に応じて光強度を絞り７により調整した後、振幅格子６の影を投影レンズ８を用いて被検体９に投影することで被検体９上に縞パターン像を生成させ得る。
【００２１】
この実施の形態の場合、振幅格子６は、被検体９に対して平行に配置されており、光源５からの近赤外光Ｌ１を透過させ、直線状に延びた照射明部と照射暗部とが順次交互に隣接した縞パターン状の照射光を被検体９に対して照射し得る。これにより振幅格子６は、直線状に延びた被検体明部と被検体暗部とが順次交互に隣接した縞パターン像を被検体９に生成し得るようになされている。また、この振幅格子６は、直線状の照射明部を形成する明領域形成部と、直線状の照射暗部を形成する暗領域形成部との長手方向に沿って近赤外光Ｌ１が照射されるように配置され、被検体９において光強度分布の不均一さが生じることを防止し得るようになされている。
【００２２】
撮像部３は、例えばCCD（Charge Coupled Device）カメラからなり、被検体９の正面に設置されており、近赤外光Ｌ１が照射されることにより被検体９が作り出す縞パターン像からの散乱光Ｌ２を撮像し得るようになされている。
【００２３】
鮮度評価装置４は、撮像部３に電気的に接続されており、撮像部３により得られた撮像データを受け取り、当該撮像データに鮮度評価処理を施すことにより被検体９の鮮度を数値化し得るようになされている。
【００２４】
（２）鮮度評価処理について
ここでは、先ず始めに、鮮度評価処理に利用される原理について以下説明する。ここで被検体９に用いる魚介類10, 11は、捕獲後から時間が経過して鮮度が低くなると、魚肉の濁度が高くなることが経験的に知られている。このような魚肉の濁度の増加は、魚肉内部における散乱体12, 13による光の散乱が増加するために発生し得る。
【００２５】
すなわち、捕獲後からあまり時間が経過しておらず魚介類10の鮮度が高い場合には、図２(a)に示すように、魚介類10内部の散乱体12によって照射光が散乱した散乱光Ｌ２が少なく、魚介類10の濁度が低い状態にある。一方、捕獲後から長い時間が経過して魚介類11の鮮度が低い場合には、図2(b)に示すように、魚介類11内部の散乱体13によって照射光が散乱した散乱光Ｌ３が、鮮度が高い魚介類10のときに生じる散乱光Ｌ２と比較して多くなり、魚介類11の濁度が高い状態になる。
【００２６】
ここで、本発明による鮮度評価システム１では、振幅格子６を通過させて縞パターン状に形成された近赤外光Ｌ１が被検体９に斜め方向から照射されており、図２(a)及び(b)に示すように、被検体明部14b, 15bと被検体暗部14a, 15aとを有する縞パターン像を生成する。因みに、図１に示すように、近赤外光Ｌ１は、被検体９に対して斜め方向から照射されるが、説明の便宜上、図２(a)及び(b)では、被検体９である魚介類10, 11の正面から近赤外光Ｌ１が照射されているかのように示している。
【００２７】
ここで、鮮度評価システム１では、振幅格子６によって被検体明部と被検体暗部とを有する縞パターン像が被検体９に生成されることから、図２(a)に示すように、被検体明部14bにおける近赤外光Ｌ１の光強度が被検体暗部14aにおける近赤外光Ｌ１の光強度よりもそれぞれ強いため、被検体暗部14aの散乱体12で散乱される散乱光Ｌ２の暗い部分と比較して、被検体明部14bの散乱体12で散乱される散乱光Ｌ２の明るい部分の光強度が増加する。そして、鮮度評価システム１は、魚介類10内の散乱体12により近赤外光Ｌ１が様々な方向に散乱し、これにより魚介類10で発生した被検体明部14bと被検体暗部14aとを有する縞パターン像を、魚介類10の正面から撮像部３により撮像し得るようになされている。
【００２８】
ここで、鮮度が高い場合には、図２(a)に示すように、魚介類10内部の散乱体12によって照射光が散乱する散乱光Ｌ２が少ないことから、鮮度が低いときに比べて、魚介類10で発生した縞パターン像の被検体明部14bと被検体暗部14aとがともに暗くなり、光強度が低くなる。これに対して鮮度が低い場合には、図２(b)に示すように、魚介類11内部の散乱体13によって照射光が散乱する散乱光Ｌ３が多いことから、鮮度が高いときに比べて、魚介類11で発生した縞パターン像の被検体明部15bと被検体暗部15aとがともに明るくなり、光強度が高くなる。
【００２９】
次に、光源５から照射される近赤外光Ｌ１について以下説明する。ここで近赤外光Ｌ１とは、約700〜2500[nm]の可視光の赤色に近い電磁波であり、人間の目では見ることができないが、可視光に近いことから可視光と似た性質を有しており、可視光とほぼ同様に取り扱うことができる。可視光と近赤外光Ｌ１との主に異なる点は、例えば、近赤外光Ｌ１が皮膚などへの浸透深度で数[mm]を有する点である。
【００３０】
可視光と近赤外光Ｌ１では、浸透深度を有する点で相違することから、例えば被検体９としてイカを用いた場合、イカの表面の同じ箇所で、光源５からの光の波長を可視光から近赤外光領域に変化させて撮像部３により撮像すると、図３(a)〜(c)に示すような画像が得られた。
【００３１】
図３(a)は、可視光域の波長を有する光を振幅格子６に向けて照射することで得られるイカの表面の画像であり、図３(b)は695[nm]の波長を有する光を振幅格子６に向けて照射することで得られるイカの表皮の画像であり、図3(c)は850[nm]の波長を有する光を振幅格子６に向けて照射することで得られるイカの表面の画像である。
【００３２】
これらの画像から、光源５の波長が可視光から近赤外光Ｌ１へ長くなるにつれて、イカの同じ箇所を撮像したにもかかわらず、明らかに黒く写った斑点が減少していることが分かった。この黒い斑点はイカの表皮に存在している。従って、光源５に可視光を用いた場合には、図２(a)に示すように、可視光がイカの内部に浸透せず表皮で散乱し、その結果、イカの表皮の黒い斑点が多数撮像され得る。
【００３３】
しかしながら、図３(b)及び(c)に示すように、撮像に使用した光の波長を長くした場合には、近赤外光Ｌ１に近づくにつれて、イカの表皮の小さな黒い斑点が大幅に減少し、仮に大きな斑点があったときでも当該斑点が薄くなり、撮像部３により撮像した際に当該斑点が殆ど見えなくなっている。
【００３４】
これは、近赤外光Ｌ１が上述したように数[mm]の浸透深度を有することにより、イカの内部で散乱された散乱光Ｌ２, Ｌ３が、イカの表皮からの散乱光よりも撮像部３であるCCDカメラにより多く撮像されたことにより、イカの表皮の黒い斑点で散乱される光が大幅に減少しているためである。
【００３５】
そのため、本発明における鮮度評価システム１では、近赤外光Ｌ１を被検体９へ照射することにより、被検体９の表面に斑点等が形成されていても、当該斑点等の影響をできる限り抑えることができ、それにより、一段と正確に被検体９の鮮度を評価することができる。
【００３６】
鮮度評価システム１では、撮像部３により撮像された被検体９の縞パターン画像が撮像データとして鮮度評価装置４に送出され、当該鮮度評価装置４において撮像データに対して鮮度評価処理が施されることにより、被検体９の鮮度を数値化したコントラスト値Ｃ（後述する）を算出し得るようになされている。
【００３７】
実際上、鮮度評価装置４は、図４に示すように、撮像部３から送出される撮像データを取得する取得部20と、撮像データをビットマップ画像データに変換した後、当該ビットマップ画像データにより生成されたビットマップ画像の各ピクセルの光強度の値（光強度値）を検出する画像解析部21と、ビットマップ画像や鮮度評価に必要な各種情報（コントラスト値Ｃ）を表示する表示部22と、ビットマップ画像における各ピクセルの光強度値に基づいてコントラスト値Ｃを算出する算出部23と、各種情報を設定可能な操作部24と、撮像データやビットマップ画像データ等の種々のデータを記憶するデータベース25とがバスを介して制御部26に接続された構成を有する。
【００３８】
ここで制御部26は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Processing）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等で構成されており、ＲＯＭに格納された基本プログラム及び鮮度評価処理プログラム等の各種プログラムを、各種命令に応じて適宜ＲＡＭに読み出すことにより所定の処理を実行し、各種機能を統括的に制御し得るようになされている。
【００３９】
ここでは、先ず始めに被検体９として乳白色アクリル板を用いてコントラスト値Ｃの算出方法を説明する。被検体９としてアクリル板を用いた場合には、当該アクリル板に近赤外光Ｌ１が照射されると、撮像部３において、図５に示すような縞パターン画像100が得られる。
【００４０】
制御部26は、取得部20を介して撮像部３から撮像データを受け取ると、これをデータベース25に記憶する。次いで制御部26は、鮮度評価処理を施す撮像データをデータベース25から読み出した後、撮像データの光強度を数値化させるために、画像解析部21により撮像データをビットマップ画像データに変換し、当該ビットマップ画像データに基づく縞パターン画像を表示部22に表示する。
【００４１】
ここで表示部22に表示される縞パターン画像は、ｙ方向に長手方向を有する直線状の明部と暗部とが、ｙ方向と直交するｘ方向に向けて順次交互に隣接して配置され得る。
【００４２】
次いで、制御部26は、縞パターン画像において順次交互に隣接した明部Ｄ１、暗部Ｂ１、明部Ｄ２、暗部Ｂ２…の中から、隣接する明部Ｄ１と暗部Ｂ１の一対の組Ｇ1と、隣接する明部Ｄ２と暗部Ｂ２の一対の組Ｇ２、隣接する明部Ｄ３と暗部Ｂ３の一対の組Ｇ３と、隣接する明部Ｄ４と暗部Ｂ４の一対の組Ｇ４と、隣接する明部Ｄ５と暗部Ｂ５の一対の組Ｇ５の連続する５組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５）を選択する。
【００４３】
因みに、この実施の形態の場合、隣接する明部と暗部からなる連続する５組を縞パターン画像の中から選択する場合について述べるが、本発明はこれに限らず、隣接する明部Ｄ１と暗部からなる連続する２組、３組、或いは６組等この他種々の所定数の組を縞パターン画像の中から選択してもよい。
【００４４】
次いで、算出部23は、ｙ方向において任意に選択された所定位置ｙ１における連続した５組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５）の領域での光強度の分布を表した光強度分布データを生成し、これをデータベース25に記憶する。実際上、図６に示すように、この光強度分布データは、連続する５組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５）において、各明部Ｂ１〜Ｂ５で光強度が最も高い山部を有し、暗部Ｄ１〜Ｄ５で光強度が最も低い谷部を有する。なお、図６においては、説明の便宜上、所定位置ｙ１において連続した３組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３）の明部Ｂ１〜Ｂ３及び暗部Ｄ１〜Ｄ３での光強度の推移を表している。
【００４５】
算出部23は、光強度分布データから、各明部Ｂ１〜Ｂ５の山部における最大光強度I1max〜I5maxを検出すると共に、暗部Ｄ１〜Ｄ５の谷部における最小光強度I1min〜I5minを検出する。次いで、算出部23は、組Ｇ1における明部Ｄ１の最大光強度I1maxと暗部Ｂ１の最小光強度I1minとの光強度差ｄ１と、組Ｇ２における明部Ｄ２の最大光強度I２maxと暗部Ｂ２の最小光強度I２minとの光強度差ｄ２と、組Ｇ３における明部Ｄ３の最大光強度I３maxと暗部Ｂ３の最小光強度I３minとの光強度差ｄ３と、組Ｇ４における明部Ｄ４の最大光強度I４maxと暗部Ｂ４の最小光強度I４minとの光強度差ｄ４と、組Ｇ５における明部Ｄ５の最大光強度I５maxと暗部Ｂ５の最小光強度I５minとの光強度差ｄ５とをそれぞれ算出する。
【００４６】
次いで、算出部23は、これら組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５における光強度差ｄ１〜ｄ５の平均値をコントラスト値Ｃとして算出し得るようになされている。このコントラスト値Ｃは、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が強いときほど値が大きくなり、一方、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が弱いほど値が小さくなる。
【００４７】
従って、上述したように被検体９として時間経過に従って濁度が生じる魚介類を用いた場合には、捕獲後からあまり時間が経過しておらず濁度が低い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃが、捕獲後から長時間経過して濁度が高い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃよりも低い数値が得られる。従って、鮮度評価装置４は、魚介類に基づいて算出されたコントラスト値Ｃを目安として魚介類の鮮度を判定し得るようになされている。
【００４８】
ここでこの実施の形態の場合、算出部23は、複数の光強度差ｄ１〜ｄ５の平均値をコントラスト値Ｃとして算出し、このコントラスト値Ｃを基に被検体９の鮮度を評価し得るようにしたことにより、例えば明部Ｄ１と暗部Ｂ１の組Ｇ1のみから算出した光強度差ｄ１のみで被検体９の鮮度の評価する場合に比べて、被検体９の全体的な鮮度評価を一段と正確に行え得るようになされている。また、コントラスト値Ｃは、複数の光強度差として５つの光強度差ｄ１〜ｄ５から算出している。これは、光強度差を５つよりもさらに多くしても、これら光強度差から算出されたコントラスト値Ｃが、５つの光強度差ｄ１〜ｄ５から算出したコントラスト値Ｃとほとんど変化がなかったためである。
【００４９】
（３）鮮度評価の検証
次に、上述のアクリル板に替えて被検体９として透明度の高い魚介類であるイカを実際に用い、上述したコントラスト値Ｃを基にイカの鮮度評価を行った。実際上、この鮮度評価システム１では、光源５として出力150[W]のハロゲンファイバー光源（Stocker&Yale製の#20）を用いた。また、この光源５から近赤外光線の波長も出ているため，透過限界波長域が異なる２種類のシャープカットフィルタ（695[nm]，850[nm]）を用いて可視光を遮断することで、近赤外光Ｌ１を得た。
【００５０】
さらに、振幅格子６としては、エドモンドオプティクス社取り扱いのロンキールーリングを用いた。これは、ガラスの表面に黒色の平行線を規則正しく等間隔でクロム蒸着したものであり、大きさが25×25[mm]、空間周波数が50本[本ペア/インチ]である。
【００５１】
また、この鮮度評価システム１では、絞り７と投影レンズ８として、両者が一体となっている印画紙用の引き伸ばしレンズであるフジノンEX（富士写真光機製）を用いていた。これは、焦点距離50[mm]で、開口1:2.8となっている。撮像部３としては、近赤外領域でも感度を有するモノクロCCDカメラ（ソニー製のXC-EI50）を用いた。
【００５２】
この場合、照射部２から近赤外光Ｌ１をイカに照射し、このときのイカの表面を撮像部３で撮像した。これにより、図７に示すような縞パターン画像101が得られた。図７に示すように、この縞パターン画像は、順次交互に隣接した明部Ｄ１ｓ、暗部Ｂ１ｓ、明部Ｄ２ｓ、暗部Ｂ２ｓ…が形成されていることが確認できた。次に、表皮を剥いたイカを用意し、捕獲後から５時間、１１時間、１６時間、２４時間、２９時間、３５時間経過したときのイカの縞パターン画像について検証した。このとき、絞り７の絞り値をＦ2.8に設定した。これにより図８(a)に示すような結果が得られた。
【００５３】
ここで、イカは、鮮度が高いとき、内部の散乱体によって照射光が散乱する散乱光が少なく濁度が低い状態にあり、鮮度が低いとき、内部の散乱体によって照射光が散乱する散乱光が多くなり濁度が高い状態になる。従って、捕獲後から５時間経過した比較的鮮度が高いイカを撮像した縞パターン画像では、照射光がイカを透過してしまい、縞パターン画像全体が黒く撮像された。
【００５４】
その後、１１時間、１６時間経過したときには、徐々にイカの内部からの散乱光が増加したために、縞パターン画像における明部と暗部とが明瞭に現れていることが確認できた。
【００５５】
ところが、24時間経過時に撮像された縞パターン画像では、縞パターン画像全体が白く飽和してしおり、振幅格子の影である暗部が撮像されてないことが確認できた。そこで、照射部の絞りを一段絞って絞り値をＦ5.6に設定しところ、図８(b)に示すような縞パターン画像が得られた。
【００５６】
図８(b)に示すように、24時間経過時の縞パターン画像は、図８(a)の縞パターン画像に比べて明部と暗部とが明瞭に現れた。また、29時間経過時の縞パターン画像及び35時間経過時の縞パターン画像は、図８(a)に示した縞パターン画像と比較して明部と暗部とが明瞭となっているが、未だ白く飽和した箇所があった。
【００５７】
そこで、照射部２の絞り７をさらに一段絞って絞り値をＦ８に設定し、29時間及び35時間経過時に撮像した縞パターン画像を確認した。その結果、図８(c)に示すような縞パターン画像が得られた。図８(c)に示すように、29時間経過時の縞パターン画像及び35時間経過時の縞パターン画像は、図８(a)の縞パターン画像に比べて明部と暗部とが明瞭に現れた。
【００５８】
これらのことから、イカのような鮮度によって濁度が大きく変化する被検体９の鮮度評価を行う場合には、照射部２の絞り７を適宜変更して最適な縞パターン画像が得られるように調整する必要があることが分かった。
【００５９】
なお、本実施の形態では、CCDカメラ（ソニー製のXC-EI50）を用いているが、当該CCDカメラのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジを有するCCDカメラを用いれば、撮像時において絞り７を変更することなく、一定の絞りで縞パターン画像を撮像することが可能である。
【００６０】
次いで、これらの図８(a)〜(c)の縞パターン画像から、各経過時間におけるイカの縞パターン画像の光強度分布がどのようになっている否かを確認した。ここでは、各経過時間毎に得られた縞パターン画像について、明部及び暗部の長手方向と直行する方向に沿った所定位置での明部及び暗部の光強度の移り変わりを調べた。そして、これら図８(a)〜(c)に示した縞パターン画像から得られた光強度分布について纏めたところ、図９に示すような結果が得られた。
【００６１】
図９に示す５時間経過時での光強度分布、11時間経過時での光強度分布、及び16時間経過時での光強度分布は、絞り値をＦ2.8に設定したときの５時間経過時での縞パターン画像、11時間経過時での縞パターン画像及び16時間経過時での縞パターン画像（図８(a)）を、それぞれ縦方向に沿って量子化し、その明部及び暗部の推移を階調で表したものである。
【００６２】
ここで、図８(a)に示すように絞り値をＦ2.8にした場合は、24時間経過時の縞パターン画像、29時間経過時の縞パターン画像、及び35時間経過時の縞パターン画像では、CCDカメラのダイナミックレンジを超えて画像が明るくなり過ぎており、縞パターン状の明暗が現れていなかった。これは、本実験で使用したCCDカメラの階調（0〜255）の最大値を超えてしまったためである。
【００６３】
そこで、図９では、CCDカメラで得られる画像が明るくなり過ぎた24時間経過時の縞パターン画像、29時間経過時の縞パターン画像、及び35時間経過時の縞パターン画像に対して、後述する外挿処理を実行して、縞パターン状の明部及び暗部の光強度の移り変わりを仮想的に算出した。具体的には、以下のような外挿処理を用いて仮想光強度分布データを算出した。
【００６４】
先ず、16時間経過時の縞パターン画像は、絞り値をＦ2.8に設定して撮像するだけでなく、例えば当該Ｆ2.8よりも一段階閉じた絞り値（この場合、絞り値Ｆ5.6）にも設定して撮像する（図10中に示す(a)参照）。このとき、絞り値をＦ5.6として撮像した16時間経過時の縞パターン画像では、絞り値をＦ2.8として撮像した16時間経過時の縞パターン画像に比べて、光源５からの光量の減少により、各位置における光強度が減少している。ここで、絞り値をＦ5.6に設定して測定した縞パターン画像の光強度と、絞り値をＦ2.8に設定して測定した縞パターン画像の光強度との比を増幅率（以下、第１の増幅率と呼ぶ）とする（図10中に示す(d)参照）。
【００６５】
次いで、24時間後の縞パターン画像は、縞パターン状の明暗が観察できるよう絞り値をＦ5.6に設定して撮像する（図10中に示す(b)参照）。このとき、24時間後の縞パターン画像では、絞り値をＦ5.6に設定して撮像されていることから、光源５からの光量の減少により、被検体９からの散乱光Ｌ２, Ｌ３の光量も減少し、光強度がCCDカメラの階調（0〜255）の範囲に収まり、縞パターン状の明暗が撮像される。
【００６６】
そして、この外挿処理では、絞り値Ｆ5.6のときの縞パターン画像の光強度（図10中に示す(c)参照）について着目し、Ｆ5.6に設定して撮像された縞パターン画像から求められる光強度を、前述の第１の増幅率で増幅させ、Ｆ2.8における光強度を推定する（図10中に示す(e)参照）
すなわち、この第１の増幅率を、絞り値Ｆ5.6のときの光強度に対して乗算することにより、絞り値Ｆ2.8のときの光強度の値で表すことができる。
【００６７】
また、35時間経過時の縞パターン画像では、絞り値Ｆ5.6のとき、図８(a)に示すように、縞パターン状の明部及び暗部の一部が明確に撮像できていない。そこで、図９では、35時間経過時の縞パターン画像についても、上述した外挿処理の原理を利用して以下のようにして光強度を求める。
【００６８】
先ず、絞り値をＦ5.6とＦ８とに設定して29時間経過時の縞パターン画像をそれぞれ撮像する。また、縞パターン状の明暗が観察できるよう絞り値をＦ８に設定して35時間後の縞パターン画像を撮像する。ここで、絞り値をＦ８に設定して測定した縞パターン画像の光強度と、絞り値をＦ5.6に設定して測定した縞パターン画像の光強度との比を増幅率（以下、第２の増幅率と呼ぶ）とする。そして、この外挿処理では、Ｆ８に設定して撮像された縞パターン画像から求められる光強度を第２の増幅率で増幅させ、更に、前述の第１の増幅率を乗じて、当該Ｆ８における光強度から、Ｆ2.8における光強度を推定する。
【００６９】
以上の説明から、図９に示すように、イカについては、捕獲後から時間が経過するに従って明部及び暗部の差が大きくなることが確認できた。
【００７０】
次に、図９に示した各経過時間の光強度に基づき、各経過時間におけるコントラスト値Ｃを算出し、これを時系列にプロットしたことで、図11に示すようなグラフが得られた。コントラスト値Ｃは、図11のグラフから時間の経過とともに上昇することが確認できた。
【００７１】
以上、被検体９としてイカを用いた検証試験では、イカの鮮度低下にともなう濁度の上昇に基づいて変化するコントラスト値Ｃの大小を基に、イカの鮮度の評価を行えることが確認できた。
【００７２】
（４）動作及び効果
以上の構成において、鮮度評価装置４では、光源５からの近赤外光Ｌ１が振幅格子６を透過して被検体９に照射され、当該被検体９に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを撮像部３から取得する。また、鮮度評価装置４では、撮像データをビットマップ画像データに変換することにより、撮像データにより生成される縞パターン画像の光強度を数値化する。
【００７３】
鮮度評価装置４では、縞パターン画像における隣接する明部と暗部からなる連続する５組の組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５において、明部及び暗部の長手方向と直行するｙ方向に沿って所定位置ｙ１での明部Ｄ１、暗部Ｂ１、明部Ｄ２、暗部Ｂ２…の光強度の移り変わりを光強度分布データとして取得し、当該光強度分布データから各明部Ｂ１〜Ｂ５の最大光強度I1max〜I5maxと、暗部Ｄ１〜Ｄ５の最小光強度I1min〜I5minとを検出する。
【００７４】
鮮度評価装置４では、各組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５毎に明部の最大光強度I1max〜I5maxと暗部の最小光強度I1min〜I5minとの光強度差ｄ１〜ｄ５を算出し、これら光強度差ｄ１〜ｄ５の平均値を算出することにより、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が強いときほど値が大きく、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が弱いほど値が小さくなるコントラスト値Ｃを算出できる。
【００７５】
これにより鮮度評価装置４では、被検体９として時間経過に従って濁度が生じる魚介類を用いることで、鮮度が良く濁度が低い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃが、鮮度が悪く濁度が高い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃよりも低くなることから、当該コントラスト値Ｃを目安として魚介類の鮮度を判定できる。
【００７６】
したがって、鮮度評価装置４では、視覚などによる熟練者の官能評価の主観的な鮮度評価ではなく、撮像した被検体９の縞パターン画像を鮮度評価処理によって鮮度を数値化したコントラスト値Ｃによって客観的な鮮度評価を行うことができる。
【００７７】
また、この鮮度評価装置４では、被検体９に対して単に近赤外光Ｌ１を照射し、これにより得られた縞パターン画像に対して所定の演算処理を実行することで得られるコントラスト値Ｃを用いて鮮度の評価を行うことから、従来にあるような化学反応を利用したＫ値による鮮度評価と異なり、例えば被検体９に対して試料を滴下したり、或いは被検体９と発色媒体とを透明容器中に封入して発色媒体の化学変化を起こさせる等の作業が不要になり、その分だけ鮮度評価を行う際の手間を軽減でき、容易に被検体９の鮮度評価を行うことができる
さらに、この鮮度評価装置４では、被検体９に照射した近赤外光Ｌ１が生成する縞パターン画像を撮像することで鮮度評価を行うことができるため、化学反応が安定するまでに時間が掛かかる従来のＫ値を用いた鮮度評価に比べて、化学反応の待ち時間を有しない分だけ被検体９の鮮度評価を迅速に行うことができる。かくして、この鮮度評価装置４では、被検体９の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行い得る。
【００７８】
また、これに加えて、この鮮度評価装置４では、被検体９の縞パターン画像の明部と暗部からなる連続する５組を選択し各組の光強度差を平均したコントラスト値Ｃを用いているため、鮮度評価の結果にバラツキが発生することを防止できる。
【００７９】
（５）他の実施の形態
本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。例えば上述した実施の形態においては、コントラスト値Ｃの変化に基づいて被検体９の鮮度を判断するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、図11に示したコントラスト値Ｃ及び経過時間の関係を表したデータを予めデータベース25に記憶しておき、被検体９に対して近赤外光Ｌ１を照射して得られた縞パターン画像を基にコントラスト値Ｃを算出し、特定部としての制御部26はこのコントラスト値Ｃから対応する経過時間を、図11に示したデータから読み出して特定するようにしてもよい。この場合、被検体９の鮮度の評価を、単なるコントラスト値Ｃで表すことなく経過時間として表すことができる。
【００８０】
また、上述した実施の形態においては、被検体としてイカを用いた場合について述べた。しかしながら、本発明はこれに限らず、捕獲時に透明度が高くその後時間経過とともに濁度が高くなる魚介類に対しても用いることができる。
【００８１】
また、上述した実施の形態においては、被検体９の照射する照射光として、近赤外光Ｌ１を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、被検体９に対し振幅格子６を介して照射光を照射したときに、当該被検体９の状態に応じて明部及び暗部の差（コントラスト）が変化する縞パターン画像が得られれば、可視光などこの他種々の照射光を適用してもよい。
【００８２】
さらに、上述した実施の形態においては、コントラスト値を算出する際、隣接する明部と暗部からなる組の中から連続する任意の５組を選択するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、コントラスト値を算出する際、隣接する明部と暗部からなる組の中から間隔を空けて複数の組を任意に選択するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
４ 鮮度評価装置
20 取得部
21 画像解析部
23 算出部
25 データベース
26 制御部（特定部）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鮮度評価装置及び鮮度評価方法に関し、透明度の高い魚介類の鮮度を評価する際に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、魚介類の新鮮さの度合いを示す鮮度を判断する場合には、熟練者が魚介類の表面を直接視認して魚介類の色等から鮮度を判断する官能評価が行われている。この官能評価では、新鮮な魚介類ほどその濁度が低く、致死後の時間経過につれて魚介類の濁度が高くなるという点に着目し、熟練者の経験によりこの濁度の程度を基に鮮度の評価が行われている。しかしながら、このような官能評価では、各熟練者のそれぞれの経験から主観的に魚介類の鮮度の評価が行われるため、定量化した客観的な評価結果が得られないという問題があった。
【０００３】
これに対して鮮度の定量化のための指標の一つに「Ｋ値」と呼ばれる生化学的な鮮度指標が知られている。このＫ値は、動物の筋肉内に存在するエネルギ物質であるＡＴＰ（アデノシン三リン酸）が、と殺後に徐々に分解されていくことに着目し、このＡＴＰの分解の程度を表した指標である。
【０００４】
ここでＫ値を用いた客観的な評価方法としては、食肉片に試料を滴下したときの化学反応で発生する核酸関連化合物に紫外線を照射し、核酸関連化合物のスポットを浮かび上がらせた後、コンピュータを用いて画像処理を行ってＫ値を算出する方法が考えられている（例えば、特許文献１参照）。また、他の評価方法としては、生鮮品と発色媒体とを透明容器中に封入し発色媒体の化学変化に伴う色変化からＫ値を推定する評価方法が考えられている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2008-111823号
【特許文献２】特開2005-345263号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、Ｋ値を用いた鮮度評価では、ＡＴＰの分解の程度を測定するために化学反応を利用していることから、Ｋ値を測定するまでの準備に手間が掛かり、さらに、化学反応が安定するまでに時間が掛かかる問題があった。
【０００７】
また、Ｋ値を用いた鮮度評価では、同条件の被検体を測定したとしても、実際の測定結果にバラツキがあり、熟練者が判断した鮮度とも一致しない場合もあることから、定量化に関して従来よりも一段と客観的な評価が行えることが望まれている。
【０００８】
本発明は、このような状況を鑑みてなされたもので、被検体の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行え得る鮮度評価装置及び鮮度評価方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる課題を解決するため本発明において、請求項１記載の発明では、照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得部と、前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析部と、前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２記載の発明では、前記照射光は、近赤外光であることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３記載の発明では、前記被検体は透明度の高い魚介類であり、所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータが予め記憶されたデータベースと、前記算出部により前記コントラスト値が算出されると、該コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を前記データに基づいて特定する特定部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４記載の発明では、照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得ステップと、前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析ステップと、前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５記載の発明では、前記照射光は、近赤外光であることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６記載の発明では、前記被検体は透明度の高い魚介類であり、所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータを基に、前記算出部により算出した前記コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を、特定部によって特定する特定ステップを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、このような状況を鑑みてなされたもので、被検体の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行え得る鮮度評価装置及び鮮度評価方法を提供するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による鮮度評価システムの全体構成を示す概略図である。
【図２】透明度の高い魚介類に対して近赤外光が照射されたときの散乱光の様子を示す概略図である。
【図３】被検体に照射される照射光の種類を代えたときに生成される縞パターン像を示す写真である。
【図４】鮮度評価装置の回路構成を示すブロック図である。
【図５】被検体として乳白色アクリル板を用いたときの縞パターン画像の様子を示す写真である。
【図６】光強度分布データを示すグラフである。
【図７】被検体としてイカを用いたときの縞パターン画像を示す写真である。
【図８】絞りを調整したときの縞パターン画像の変化の様子を示す写真である。
【図９】経過時間の光強度の相違について示すグラフである。
【図１０】絞りを調整する必要がある場合の各経過時間における光強度の値の計算方法を示す概略図である。
【図１１】経過時間とコントラスト値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】
【００１７】
以下図面に基づいて、本発明の実施の形態を詳述する。
【００１８】
（１）鮮度評価システムの全体構成
図１において、１は鮮度評価システムを示し、この鮮度評価システム１は、光源５から発する近赤外光Ｌ１を振幅格子６、絞り７及び投影レンズ８を順次介して被検体９に照射する照射部２と、近赤外光Ｌ１が被検体９に照射されることにより被検体９上に生成された縞パターン像を撮像する撮像部３と、この撮像部３で撮像された撮像データに基づいて鮮度を数値化する鮮度評価装置４とから構成されている。
【００１９】
この鮮度評価システム１は、鮮度の評価を行う被検体９として、時間が経過するに従って表面の濁度が変化する例えばイカ等の魚介類が用いられ、これら魚介類の鮮度を鮮度評価装置４によって数値化し得るようになされている。
【００２０】
実際上、この鮮度評価システム１は、照射部２が被検体９の斜め方向に設置されており、被検体９に対して斜め方向から近赤外光Ｌ１を照射し得るようになされている。このとき照射部２は、光源５から発する近赤外光Ｌ１を振幅格子６に向けて照射し、必要に応じて光強度を絞り７により調整した後、振幅格子６の影を投影レンズ８を用いて被検体９に投影することで被検体９上に縞パターン像を生成させ得る。
【００２１】
この実施の形態の場合、振幅格子６は、被検体９に対して平行に配置されており、光源５からの近赤外光Ｌ１を透過させ、直線状に延びた照射明部と照射暗部とが順次交互に隣接した縞パターン状の照射光を被検体９に対して照射し得る。これにより振幅格子６は、直線状に延びた被検体明部と被検体暗部とが順次交互に隣接した縞パターン像を被検体９に生成し得るようになされている。また、この振幅格子６は、直線状の照射明部を形成する明領域形成部と、直線状の照射暗部を形成する暗領域形成部との長手方向に沿って近赤外光Ｌ１が照射されるように配置され、被検体９において光強度分布の不均一さが生じることを防止し得るようになされている。
【００２２】
撮像部３は、例えばCCD（Charge Coupled Device）カメラからなり、被検体９の正面に設置されており、近赤外光Ｌ１が照射されることにより被検体９が作り出す縞パターン像からの散乱光Ｌ２を撮像し得るようになされている。
【００２３】
鮮度評価装置４は、撮像部３に電気的に接続されており、撮像部３により得られた撮像データを受け取り、当該撮像データに鮮度評価処理を施すことにより被検体９の鮮度を数値化し得るようになされている。
【００２４】
（２）鮮度評価処理について
ここでは、先ず始めに、鮮度評価処理に利用される原理について以下説明する。ここで被検体９に用いる魚介類10, 11は、捕獲後から時間が経過して鮮度が低くなると、魚肉の濁度が高くなることが経験的に知られている。このような魚肉の濁度の増加は、魚肉内部における散乱体12, 13による光の散乱が増加するために発生し得る。
【００２５】
すなわち、捕獲後からあまり時間が経過しておらず魚介類10の鮮度が高い場合には、図２(a)に示すように、魚介類10内部の散乱体12によって照射光が散乱した散乱光Ｌ２が少なく、魚介類10の濁度が低い状態にある。一方、捕獲後から長い時間が経過して魚介類11の鮮度が低い場合には、図2(b)に示すように、魚介類11内部の散乱体13によって照射光が散乱した散乱光Ｌ３が、鮮度が高い魚介類10のときに生じる散乱光Ｌ２と比較して多くなり、魚介類11の濁度が高い状態になる。
【００２６】
ここで、本発明による鮮度評価システム１では、振幅格子６を通過させて縞パターン状に形成された近赤外光Ｌ１が被検体９に斜め方向から照射されており、図２(a)及び(b)に示すように、被検体明部14b, 15bと被検体暗部14a, 15aとを有する縞パターン像を生成する。因みに、図１に示すように、近赤外光Ｌ１は、被検体９に対して斜め方向から照射されるが、説明の便宜上、図２(a)及び(b)では、被検体９である魚介類10, 11の正面から近赤外光Ｌ１が照射されているかのように示している。
【００２７】
ここで、鮮度評価システム１では、振幅格子６によって被検体明部と被検体暗部とを有する縞パターン像が被検体９に生成されることから、図２(a)に示すように、被検体明部14bにおける近赤外光Ｌ１の光強度が被検体暗部14aにおける近赤外光Ｌ１の光強度よりもそれぞれ強いため、被検体暗部14aの散乱体12で散乱される散乱光Ｌ２の暗い部分と比較して、被検体明部14bの散乱体12で散乱される散乱光Ｌ２の明るい部分の光強度が増加する。そして、鮮度評価システム１は、魚介類10内の散乱体12により近赤外光Ｌ１が様々な方向に散乱し、これにより魚介類10で発生した被検体明部14bと被検体暗部14aとを有する縞パターン像を、魚介類10の正面から撮像部３により撮像し得るようになされている。
【００２８】
ここで、鮮度が高い場合には、図２(a)に示すように、魚介類10内部の散乱体12によって照射光が散乱する散乱光Ｌ２が少ないことから、鮮度が低いときに比べて、魚介類10で発生した縞パターン像の被検体明部14bと被検体暗部14aとがともに暗くなり、光強度が低くなる。これに対して鮮度が低い場合には、図２(b)に示すように、魚介類11内部の散乱体13によって照射光が散乱する散乱光Ｌ３が多いことから、鮮度が高いときに比べて、魚介類11で発生した縞パターン像の被検体明部15bと被検体暗部15aとがともに明るくなり、光強度が高くなる。
【００２９】
次に、光源５から照射される近赤外光Ｌ１について以下説明する。ここで近赤外光Ｌ１とは、約700〜2500[nm]の可視光の赤色に近い電磁波であり、人間の目では見ることができないが、可視光に近いことから可視光と似た性質を有しており、可視光とほぼ同様に取り扱うことができる。可視光と近赤外光Ｌ１との主に異なる点は、例えば、近赤外光Ｌ１が皮膚などへの浸透深度で数[mm]を有する点である。
【００３０】
可視光と近赤外光Ｌ１では、浸透深度を有する点で相違することから、例えば被検体９としてイカを用いた場合、イカの表面の同じ箇所で、光源５からの光の波長を可視光から近赤外光領域に変化させて撮像部３により撮像すると、図３(a)〜(c)に示すような画像が得られた。
【００３１】
図３(a)は、可視光域の波長を有する光を振幅格子６に向けて照射することで得られるイカの表面の画像であり、図３(b)は695[nm]の波長を有する光を振幅格子６に向けて照射することで得られるイカの表皮の画像であり、図3(c)は850[nm]の波長を有する光を振幅格子６に向けて照射することで得られるイカの表面の画像である。
【００３２】
これらの画像から、光源５の波長が可視光から近赤外光Ｌ１へ長くなるにつれて、イカの同じ箇所を撮像したにもかかわらず、明らかに黒く写った斑点が減少していることが分かった。この黒い斑点はイカの表皮に存在している。従って、光源５に可視光を用いた場合には、図２(a)に示すように、可視光がイカの内部に浸透せず表皮で散乱し、その結果、イカの表皮の黒い斑点が多数撮像され得る。
【００３３】
しかしながら、図３(b)及び(c)に示すように、撮像に使用した光の波長を長くした場合には、近赤外光Ｌ１に近づくにつれて、イカの表皮の小さな黒い斑点が大幅に減少し、仮に大きな斑点があったときでも当該斑点が薄くなり、撮像部３により撮像した際に当該斑点が殆ど見えなくなっている。
【００３４】
これは、近赤外光Ｌ１が上述したように数[mm]の浸透深度を有することにより、イカの内部で散乱された散乱光Ｌ２, Ｌ３が、イカの表皮からの散乱光よりも撮像部３であるCCDカメラにより多く撮像されたことにより、イカの表皮の黒い斑点で散乱される光が大幅に減少しているためである。
【００３５】
そのため、本発明における鮮度評価システム１では、近赤外光Ｌ１を被検体９へ照射することにより、被検体９の表面に斑点等が形成されていても、当該斑点等の影響をできる限り抑えることができ、それにより、一段と正確に被検体９の鮮度を評価することができる。
【００３６】
鮮度評価システム１では、撮像部３により撮像された被検体９の縞パターン画像が撮像データとして鮮度評価装置４に送出され、当該鮮度評価装置４において撮像データに対して鮮度評価処理が施されることにより、被検体９の鮮度を数値化したコントラスト値Ｃ（後述する）を算出し得るようになされている。
【００３７】
実際上、鮮度評価装置４は、図４に示すように、撮像部３から送出される撮像データを取得する取得部20と、撮像データをビットマップ画像データに変換した後、当該ビットマップ画像データにより生成されたビットマップ画像の各ピクセルの光強度の値（光強度値）を検出する画像解析部21と、ビットマップ画像や鮮度評価に必要な各種情報（コントラスト値Ｃ）を表示する表示部22と、ビットマップ画像における各ピクセルの光強度値に基づいてコントラスト値Ｃを算出する算出部23と、各種情報を設定可能な操作部24と、撮像データやビットマップ画像データ等の種々のデータを記憶するデータベース25とがバスを介して制御部26に接続された構成を有する。
【００３８】
ここで制御部26は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Processing）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等で構成されており、ＲＯＭに格納された基本プログラム及び鮮度評価処理プログラム等の各種プログラムを、各種命令に応じて適宜ＲＡＭに読み出すことにより所定の処理を実行し、各種機能を統括的に制御し得るようになされている。
【００３９】
ここでは、先ず始めに被検体９として乳白色アクリル板を用いてコントラスト値Ｃの算出方法を説明する。被検体９としてアクリル板を用いた場合には、当該アクリル板に近赤外光Ｌ１が照射されると、撮像部３において、図５に示すような縞パターン画像100が得られる。
【００４０】
制御部26は、取得部20を介して撮像部３から撮像データを受け取ると、これをデータベース25に記憶する。次いで制御部26は、鮮度評価処理を施す撮像データをデータベース25から読み出した後、撮像データの光強度を数値化させるために、画像解析部21により撮像データをビットマップ画像データに変換し、当該ビットマップ画像データに基づく縞パターン画像を表示部22に表示する。
【００４１】
ここで表示部22に表示される縞パターン画像は、ｙ方向に長手方向を有する直線状の明部と暗部とが、ｙ方向と直交するｘ方向に向けて順次交互に隣接して配置され得る。
【００４２】
次いで、制御部26は、縞パターン画像において順次交互に隣接した明部Ｄ１、暗部Ｂ１、明部Ｄ２、暗部Ｂ２…の中から、隣接する明部Ｄ１と暗部Ｂ１の一対の組Ｇ1と、隣接する明部Ｄ２と暗部Ｂ２の一対の組Ｇ２、隣接する明部Ｄ３と暗部Ｂ３の一対の組Ｇ３と、隣接する明部Ｄ４と暗部Ｂ４の一対の組Ｇ４と、隣接する明部Ｄ５と暗部Ｂ５の一対の組Ｇ５の連続する５組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５）を選択する。
【００４３】
因みに、この実施の形態の場合、隣接する明部と暗部からなる連続する５組を縞パターン画像の中から選択する場合について述べるが、本発明はこれに限らず、隣接する明部Ｄ１と暗部からなる連続する２組、３組、或いは６組等この他種々の所定数の組を縞パターン画像の中から選択してもよい。
【００４４】
次いで、算出部23は、ｙ方向において任意に選択された所定位置ｙ１における連続した５組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５）の領域での光強度の分布を表した光強度分布データを生成し、これをデータベース25に記憶する。実際上、図６に示すように、この光強度分布データは、連続する５組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５）において、各明部Ｂ１〜Ｂ５で光強度が最も高い山部を有し、暗部Ｄ１〜Ｄ５で光強度が最も低い谷部を有する。なお、図６においては、説明の便宜上、所定位置ｙ１において連続した３組（組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３）の明部Ｂ１〜Ｂ３及び暗部Ｄ１〜Ｄ３での光強度の推移を表している。
【００４５】
算出部23は、光強度分布データから、各明部Ｂ１〜Ｂ５の山部における最大光強度I1max〜I5maxを検出すると共に、暗部Ｄ１〜Ｄ５の谷部における最小光強度I1min〜I5minを検出する。次いで、算出部23は、組Ｇ1における明部Ｄ１の最大光強度I1maxと暗部Ｂ１の最小光強度I1minとの光強度差ｄ１と、組Ｇ２における明部Ｄ２の最大光強度I２maxと暗部Ｂ２の最小光強度I２minとの光強度差ｄ２と、組Ｇ３における明部Ｄ３の最大光強度I３maxと暗部Ｂ３の最小光強度I３minとの光強度差ｄ３と、組Ｇ４における明部Ｄ４の最大光強度I４maxと暗部Ｂ４の最小光強度I４minとの光強度差ｄ４と、組Ｇ５における明部Ｄ５の最大光強度I５maxと暗部Ｂ５の最小光強度I５minとの光強度差ｄ５とをそれぞれ算出する。
【００４６】
次いで、算出部23は、これら組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５における光強度差ｄ１〜ｄ５の平均値をコントラスト値Ｃとして算出し得るようになされている。このコントラスト値Ｃは、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が強いときほど値が大きくなり、一方、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が弱いほど値が小さくなる。
【００４７】
従って、上述したように被検体９として時間経過に従って濁度が生じる魚介類を用いた場合には、捕獲後からあまり時間が経過しておらず濁度が低い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃが、捕獲後から長時間経過して濁度が高い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃよりも低い数値が得られる。従って、鮮度評価装置４は、魚介類に基づいて算出されたコントラスト値Ｃを目安として魚介類の鮮度を判定し得るようになされている。
【００４８】
ここでこの実施の形態の場合、算出部23は、複数の光強度差ｄ１〜ｄ５の平均値をコントラスト値Ｃとして算出し、このコントラスト値Ｃを基に被検体９の鮮度を評価し得るようにしたことにより、例えば明部Ｄ１と暗部Ｂ１の組Ｇ1のみから算出した光強度差ｄ１のみで被検体９の鮮度の評価する場合に比べて、被検体９の全体的な鮮度評価を一段と正確に行え得るようになされている。また、コントラスト値Ｃは、複数の光強度差として５つの光強度差ｄ１〜ｄ５から算出している。これは、光強度差を５つよりもさらに多くしても、これら光強度差から算出されたコントラスト値Ｃが、５つの光強度差ｄ１〜ｄ５から算出したコントラスト値Ｃとほとんど変化がなかったためである。
【００４９】
（３）鮮度評価の検証
次に、上述のアクリル板に替えて被検体９として透明度の高い魚介類であるイカを実際に用い、上述したコントラスト値Ｃを基にイカの鮮度評価を行った。実際上、この鮮度評価システム１では、光源５として出力150[W]のハロゲンファイバー光源（Stocker&Yale製の#20）を用いた。また、この光源５から近赤外光線の波長も出ているため，透過限界波長域が異なる２種類のシャープカットフィルタ（695[nm]，850[nm]）を用いて可視光を遮断することで、近赤外光Ｌ１を得た。
【００５０】
さらに、振幅格子６としては、エドモンドオプティクス社取り扱いのロンキールーリングを用いた。これは、ガラスの表面に黒色の平行線を規則正しく等間隔でクロム蒸着したものであり、大きさが25×25[mm]、空間周波数が50本[本ペア/インチ]である。
【００５１】
また、この鮮度評価システム１では、絞り７と投影レンズ８として、両者が一体となっている印画紙用の引き伸ばしレンズであるフジノンEX（富士写真光機製）を用いていた。これは、焦点距離50[mm]で、開口1:2.8となっている。撮像部３としては、近赤外領域でも感度を有するモノクロCCDカメラ（ソニー製のXC-EI50）を用いた。
【００５２】
この場合、照射部２から近赤外光Ｌ１をイカに照射し、このときのイカの表面を撮像部３で撮像した。これにより、図７に示すような縞パターン画像101が得られた。図７に示すように、この縞パターン画像は、順次交互に隣接した明部Ｄ１ｓ、暗部Ｂ１ｓ、明部Ｄ２ｓ、暗部Ｂ２ｓ…が形成されていることが確認できた。次に、表皮を剥いたイカを用意し、捕獲後から５時間、１１時間、１６時間、２４時間、２９時間、３５時間経過したときのイカの縞パターン画像について検証した。このとき、絞り７の絞り値をＦ2.8に設定した。これにより図８(a)に示すような結果が得られた。
【００５３】
ここで、イカは、鮮度が高いとき、内部の散乱体によって照射光が散乱する散乱光が少なく濁度が低い状態にあり、鮮度が低いとき、内部の散乱体によって照射光が散乱する散乱光が多くなり濁度が高い状態になる。従って、捕獲後から５時間経過した比較的鮮度が高いイカを撮像した縞パターン画像では、照射光がイカを透過してしまい、縞パターン画像全体が黒く撮像された。
【００５４】
その後、１１時間、１６時間経過したときには、徐々にイカの内部からの散乱光が増加したために、縞パターン画像における明部と暗部とが明瞭に現れていることが確認できた。
【００５５】
ところが、24時間経過時に撮像された縞パターン画像では、縞パターン画像全体が白く飽和してしおり、振幅格子の影である暗部が撮像されてないことが確認できた。そこで、照射部の絞りを一段絞って絞り値をＦ5.6に設定しところ、図８(b)に示すような縞パターン画像が得られた。
【００５６】
図８(b)に示すように、24時間経過時の縞パターン画像は、図８(a)の縞パターン画像に比べて明部と暗部とが明瞭に現れた。また、29時間経過時の縞パターン画像及び35時間経過時の縞パターン画像は、図８(a)に示した縞パターン画像と比較して明部と暗部とが明瞭となっているが、未だ白く飽和した箇所があった。
【００５７】
そこで、照射部２の絞り７をさらに一段絞って絞り値をＦ８に設定し、29時間及び35時間経過時に撮像した縞パターン画像を確認した。その結果、図８(c)に示すような縞パターン画像が得られた。図８(c)に示すように、29時間経過時の縞パターン画像及び35時間経過時の縞パターン画像は、図８(a)の縞パターン画像に比べて明部と暗部とが明瞭に現れた。
【００５８】
これらのことから、イカのような鮮度によって濁度が大きく変化する被検体９の鮮度評価を行う場合には、照射部２の絞り７を適宜変更して最適な縞パターン画像が得られるように調整する必要があることが分かった。
【００５９】
なお、本実施の形態では、CCDカメラ（ソニー製のXC-EI50）を用いているが、当該CCDカメラのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジを有するCCDカメラを用いれば、撮像時において絞り７を変更することなく、一定の絞りで縞パターン画像を撮像することが可能である。
【００６０】
次いで、これらの図８(a)〜(c)の縞パターン画像から、各経過時間におけるイカの縞パターン画像の光強度分布がどのようになっている否かを確認した。ここでは、各経過時間毎に得られた縞パターン画像について、明部及び暗部の長手方向と直行する方向に沿った所定位置での明部及び暗部の光強度の移り変わりを調べた。そして、これら図８(a)〜(c)に示した縞パターン画像から得られた光強度分布について纏めたところ、図９に示すような結果が得られた。
【００６１】
図９に示す５時間経過時での光強度分布、11時間経過時での光強度分布、及び16時間経過時での光強度分布は、絞り値をＦ2.8に設定したときの５時間経過時での縞パターン画像、11時間経過時での縞パターン画像及び16時間経過時での縞パターン画像（図８(a)）を、それぞれ縦方向に沿って量子化し、その明部及び暗部の推移を階調で表したものである。
【００６２】
ここで、図８(a)に示すように絞り値をＦ2.8にした場合は、24時間経過時の縞パターン画像、29時間経過時の縞パターン画像、及び35時間経過時の縞パターン画像では、CCDカメラのダイナミックレンジを超えて画像が明るくなり過ぎており、縞パターン状の明暗が現れていなかった。これは、本実験で使用したCCDカメラの階調（0〜255）の最大値を超えてしまったためである。
【００６３】
そこで、図９では、CCDカメラで得られる画像が明るくなり過ぎた24時間経過時の縞パターン画像、29時間経過時の縞パターン画像、及び35時間経過時の縞パターン画像に対して、後述する外挿処理を実行して、縞パターン状の明部及び暗部の光強度の移り変わりを仮想的に算出した。具体的には、以下のような外挿処理を用いて仮想光強度分布データを算出した。
【００６４】
先ず、16時間経過時の縞パターン画像は、絞り値をＦ2.8に設定して撮像するだけでなく、例えば当該Ｆ2.8よりも一段階閉じた絞り値（この場合、絞り値Ｆ5.6）にも設定して撮像する（図10中に示す(a)参照）。このとき、絞り値をＦ5.6として撮像した16時間経過時の縞パターン画像では、絞り値をＦ2.8として撮像した16時間経過時の縞パターン画像に比べて、光源５からの光量の減少により、各位置における光強度が減少している。ここで、絞り値をＦ5.6に設定して測定した縞パターン画像の光強度と、絞り値をＦ2.8に設定して測定した縞パターン画像の光強度との比を増幅率（以下、第１の増幅率と呼ぶ）とする（図10中に示す(d)参照）。
【００６５】
次いで、24時間後の縞パターン画像は、縞パターン状の明暗が観察できるよう絞り値をＦ5.6に設定して撮像する（図10中に示す(b)参照）。このとき、24時間後の縞パターン画像では、絞り値をＦ5.6に設定して撮像されていることから、光源５からの光量の減少により、被検体９からの散乱光Ｌ２, Ｌ３の光量も減少し、光強度がCCDカメラの階調（0〜255）の範囲に収まり、縞パターン状の明暗が撮像される。
【００６６】
そして、この外挿処理では、絞り値Ｆ5.6のときの縞パターン画像の光強度（図10中に示す(c)参照）について着目し、Ｆ5.6に設定して撮像された縞パターン画像から求められる光強度を、前述の第１の増幅率で増幅させ、Ｆ2.8における光強度を推定する（図10中に示す(e)参照）
すなわち、この第１の増幅率を、絞り値Ｆ5.6のときの光強度に対して乗算することにより、絞り値Ｆ2.8のときの光強度の値で表すことができる。
【００６７】
また、35時間経過時の縞パターン画像では、絞り値Ｆ5.6のとき、図８(a)に示すように、縞パターン状の明部及び暗部の一部が明確に撮像できていない。そこで、図９では、35時間経過時の縞パターン画像についても、上述した外挿処理の原理を利用して以下のようにして光強度を求める。
【００６８】
先ず、絞り値をＦ5.6とＦ８とに設定して29時間経過時の縞パターン画像をそれぞれ撮像する。また、縞パターン状の明暗が観察できるよう絞り値をＦ８に設定して35時間後の縞パターン画像を撮像する。ここで、絞り値をＦ８に設定して測定した縞パターン画像の光強度と、絞り値をＦ5.6に設定して測定した縞パターン画像の光強度との比を増幅率（以下、第２の増幅率と呼ぶ）とする。そして、この外挿処理では、Ｆ８に設定して撮像された縞パターン画像から求められる光強度を第２の増幅率で増幅させ、更に、前述の第１の増幅率を乗じて、当該Ｆ８における光強度から、Ｆ2.8における光強度を推定する。
【００６９】
以上の説明から、図９に示すように、イカについては、捕獲後から時間が経過するに従って明部及び暗部の差が大きくなることが確認できた。
【００７０】
次に、図９に示した各経過時間の光強度に基づき、各経過時間におけるコントラスト値Ｃを算出し、これを時系列にプロットしたことで、図11に示すようなグラフが得られた。コントラスト値Ｃは、図11のグラフから時間の経過とともに上昇することが確認できた。
【００７１】
以上、被検体９としてイカを用いた検証試験では、イカの鮮度低下にともなう濁度の上昇に基づいて変化するコントラスト値Ｃの大小を基に、イカの鮮度の評価を行えることが確認できた。
【００７２】
（４）動作及び効果
以上の構成において、鮮度評価装置４では、光源５からの近赤外光Ｌ１が振幅格子６を透過して被検体９に照射され、当該被検体９に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを撮像部３から取得する。また、鮮度評価装置４では、撮像データをビットマップ画像データに変換することにより、撮像データにより生成される縞パターン画像の光強度を数値化する。
【００７３】
鮮度評価装置４では、縞パターン画像における隣接する明部と暗部からなる連続する５組の組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５において、明部及び暗部の長手方向と直行するｙ方向に沿って所定位置ｙ１での明部Ｄ１、暗部Ｂ１、明部Ｄ２、暗部Ｂ２…の光強度の移り変わりを光強度分布データとして取得し、当該光強度分布データから各明部Ｂ１〜Ｂ５の最大光強度I1max〜I5maxと、暗部Ｄ１〜Ｄ５の最小光強度I1min〜I5minとを検出する。
【００７４】
鮮度評価装置４では、各組Ｇ1,組Ｇ２,組Ｇ３,組Ｇ４,組Ｇ５毎に明部の最大光強度I1max〜I5maxと暗部の最小光強度I1min〜I5minとの光強度差ｄ１〜ｄ５を算出し、これら光強度差ｄ１〜ｄ５の平均値を算出することにより、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が強いときほど値が大きく、縞パターン画像での明暗の差（コントラスト）が弱いほど値が小さくなるコントラスト値Ｃを算出できる。
【００７５】
これにより鮮度評価装置４では、被検体９として時間経過に従って濁度が生じる魚介類を用いることで、鮮度が良く濁度が低い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃが、鮮度が悪く濁度が高い魚介類を基に算出されたコントラスト値Ｃよりも低くなることから、当該コントラスト値Ｃを目安として魚介類の鮮度を判定できる。
【００７６】
したがって、鮮度評価装置４では、視覚などによる熟練者の官能評価の主観的な鮮度評価ではなく、撮像した被検体９の縞パターン画像を鮮度評価処理によって鮮度を数値化したコントラスト値Ｃによって客観的な鮮度評価を行うことができる。
【００７７】
また、この鮮度評価装置４では、被検体９に対して単に近赤外光Ｌ１を照射し、これにより得られた縞パターン画像に対して所定の演算処理を実行することで得られるコントラスト値Ｃを用いて鮮度の評価を行うことから、従来にあるような化学反応を利用したＫ値による鮮度評価と異なり、例えば被検体９に対して試料を滴下したり、或いは被検体９と発色媒体とを透明容器中に封入して発色媒体の化学変化を起こさせる等の作業が不要になり、その分だけ鮮度評価を行う際の手間を軽減でき、容易に被検体９の鮮度評価を行うことができる
さらに、この鮮度評価装置４では、被検体９に照射した近赤外光Ｌ１が生成する縞パターン画像を撮像することで鮮度評価を行うことができるため、化学反応が安定するまでに時間が掛かかる従来のＫ値を用いた鮮度評価に比べて、化学反応の待ち時間を有しない分だけ被検体９の鮮度評価を迅速に行うことができる。かくして、この鮮度評価装置４では、被検体９の客観的な鮮度評価を従来に比べて容易かつ迅速に行い得る。
【００７８】
また、これに加えて、この鮮度評価装置４では、被検体９の縞パターン画像の明部と暗部からなる連続する５組を選択し各組の光強度差を平均したコントラスト値Ｃを用いているため、鮮度評価の結果にバラツキが発生することを防止できる。
【００７９】
（５）他の実施の形態
本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。例えば上述した実施の形態においては、コントラスト値Ｃの変化に基づいて被検体９の鮮度を判断するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、図11に示したコントラスト値Ｃ及び経過時間の関係を表したデータを予めデータベース25に記憶しておき、被検体９に対して近赤外光Ｌ１を照射して得られた縞パターン画像を基にコントラスト値Ｃを算出し、特定部としての制御部26はこのコントラスト値Ｃから対応する経過時間を、図11に示したデータから読み出して特定するようにしてもよい。この場合、被検体９の鮮度の評価を、単なるコントラスト値Ｃで表すことなく経過時間として表すことができる。
【００８０】
また、上述した実施の形態においては、被検体としてイカを用いた場合について述べた。しかしながら、本発明はこれに限らず、捕獲時に透明度が高くその後時間経過とともに濁度が高くなる魚介類に対しても用いることができる。
【００８１】
また、上述した実施の形態においては、被検体９の照射する照射光として、近赤外光Ｌ１を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、被検体９に対し振幅格子６を介して照射光を照射したときに、当該被検体９の状態に応じて明部及び暗部の差（コントラスト）が変化する縞パターン画像が得られれば、可視光などこの他種々の照射光を適用してもよい。
【００８２】
さらに、上述した実施の形態においては、コントラスト値を算出する際、隣接する明部と暗部からなる組の中から連続する任意の５組を選択するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、コントラスト値を算出する際、隣接する明部と暗部からなる組の中から間隔を空けて複数の組を任意に選択するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
４ 鮮度評価装置
20 取得部
21 画像解析部
23 算出部
25 データベース
26 制御部（特定部）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得部と、
前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析部と、
前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出部と
を備えることを特徴とする鮮度評価装置。
【請求項２】
前記照射光は、近赤外光である
ことを特徴とする請求項１記載の鮮度評価装置
【請求項３】
前記被検体は透明度の高い魚介類であり、
所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータが予め記憶されたデータベースと、
前記算出部により前記コントラスト値が算出されると、該コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を前記データに基づいて特定する特定部と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の鮮度評価装置。
【請求項４】
照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得ステップと、
前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析ステップと、
前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出ステップと
を備えることを特徴とする鮮度評価方法。
【請求項５】
前記照射光は、近赤外光である
ことを特徴とする請求項４記載の鮮度評価方法
【請求項６】
前記被検体は透明度の高い魚介類であり、
所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータを基に、前記算出部により算出した前記コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を、特定部によって特定する特定ステップを備える
ことを特徴とする請求項４又は５記載の鮮度評価方法。
【請求項１】
照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得部と、
前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析部と、
前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出部と
を備えることを特徴とする鮮度評価装置。
【請求項２】
前記照射光は、近赤外光である
ことを特徴とする請求項１記載の鮮度評価装置
【請求項３】
前記被検体は透明度の高い魚介類であり、
所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータが予め記憶されたデータベースと、
前記算出部により前記コントラスト値が算出されると、該コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を前記データに基づいて特定する特定部と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の鮮度評価装置。
【請求項４】
照射明部及び照射暗部が順次交互に配置された縞パターン状の照射光が被検体に照射され、前記照射明部及び前記照射暗部が前記被検体で散乱して前記被検体に生成された被検体明部及び被検体暗部からなる縞パターン像を撮像した撮像データを取得する取得ステップと、
前記撮像データに基づいて前記縞パターン像の縞パターン画像を生成し、前記縞パターン画像の所定位置で連続する明部及び暗部の光強度を検出する画像解析ステップと、
前記光強度のうち隣接する前記明部と前記暗部とを一対の組とし、複数の前記組における前記明部の最大光強度と前記暗部の最小光強度との光強度差をそれぞれ算出し、複数の前記光強度差を平均したコントラスト値を算出する算出ステップと
を備えることを特徴とする鮮度評価方法。
【請求項５】
前記照射光は、近赤外光である
ことを特徴とする請求項４記載の鮮度評価方法
【請求項６】
前記被検体は透明度の高い魚介類であり、
所定の前記魚介類に関する前記コントラスト値に対して、該魚介類を捕獲した後からの経過時間が対応付けられたデータを基に、前記算出部により算出した前記コントラスト値に対応付けられた前記経過時間を、特定部によって特定する特定ステップを備える
ことを特徴とする請求項４又は５記載の鮮度評価方法。
【図１】
【図２】
【図４】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図４】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１０−２８６２６２（Ｐ２０１０−２８６２６２Ａ）
【公開日】平成２２年１２月２４日（２０１０．１２．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１３８１９６（Ｐ２００９−１３８１９６）
【出願日】平成２１年６月９日（２００９．６．９）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り ［刊行物名］ 平成２０年度 機械・電子システム工学専攻特別研究中間発表会講演論文集 ［発行所］ 木更津工業高等専門学校 専攻科 機械・電子システム工学専攻 ［発行日］ 平成２０年１２月１８日
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年度、文部科学省、地域科学技術振興事業委託事業、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（５０４２３７０５０）独立行政法人国立高等専門学校機構 (656)
【出願人】（０００１７３５１１）財団法人函館地域産業振興財団 (32)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１２月２４日（２０１０．１２．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月９日（２００９．６．９）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り ［刊行物名］ 平成２０年度 機械・電子システム工学専攻特別研究中間発表会講演論文集 ［発行所］ 木更津工業高等専門学校 専攻科 機械・電子システム工学専攻 ［発行日］ 平成２０年１２月１８日
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年度、文部科学省、地域科学技術振興事業委託事業、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（５０４２３７０５０）独立行政法人国立高等専門学校機構 (656)
【出願人】（０００１７３５１１）財団法人函館地域産業振興財団 (32)
【Ｆターム（参考）】
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