JP2003121351A - 食肉の鮮度判定方法 - Google Patents
食肉の鮮度判定方法Info
- Publication number
- JP2003121351A JP2003121351A JP2001311912A JP2001311912A JP2003121351A JP 2003121351 A JP2003121351 A JP 2003121351A JP 2001311912 A JP2001311912 A JP 2001311912A JP 2001311912 A JP2001311912 A JP 2001311912A JP 2003121351 A JP2003121351 A JP 2003121351A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wavelength
- log
- calibration curve
- meat
- freshness
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 食肉の鮮度の指標である赤色度、退色割合、
脂質酸化度を非破壊的に短時間で測定する方法を提供す
る。 【解決手段】 保存中の牛肉の透過反射率を測定して波
長６２０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長７４４±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長５９０±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の牛
肉の鮮度を判定する。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜９
８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３＝
４２．７２〜５２．９３）
脂質酸化度を非破壊的に短時間で測定する方法を提供す
る。 【解決手段】 保存中の牛肉の透過反射率を測定して波
長６２０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長７４４±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長５９０±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の牛
肉の鮮度を判定する。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜９
８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３＝
４２．７２〜５２．９３）
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、食肉（牛肉、豚
肉、鶏肉）の流通、小売り段階において重要な形質であ
る退色・変色度や脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確
に測定できるようにし、食肉の鮮度を簡易に判定する方
法に関する。
肉、鶏肉）の流通、小売り段階において重要な形質であ
る退色・変色度や脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確
に測定できるようにし、食肉の鮮度を簡易に判定する方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】食肉は冷蔵庫に保存していても、時間の
経過とともに肉色は退色し、脂質は酸化して酸化臭を発
する。保存中の食肉の鮮度は、現在は視覚あるいは嗅覚
で判定されており、より科学的な評価法が求められてい
る。肉色を表す明度（Ｌ＊）、赤色度（ａ＊）、黄色度
（ｂ＊）の形質の中で、保存中の変化が最も大きいのは
赤色度である。保存期間中に赤色度は黄色度に比べて大
きく低下し、また明度はほとんど変化しない。そこで赤
色度は、メトミオグロビン形成割合や脂質酸化度と同様
に、食肉の鮮度を表す良い指標であると言える。
経過とともに肉色は退色し、脂質は酸化して酸化臭を発
する。保存中の食肉の鮮度は、現在は視覚あるいは嗅覚
で判定されており、より科学的な評価法が求められてい
る。肉色を表す明度（Ｌ＊）、赤色度（ａ＊）、黄色度
（ｂ＊）の形質の中で、保存中の変化が最も大きいのは
赤色度である。保存期間中に赤色度は黄色度に比べて大
きく低下し、また明度はほとんど変化しない。そこで赤
色度は、メトミオグロビン形成割合や脂質酸化度と同様
に、食肉の鮮度を表す良い指標であると言える。
【０００３】消費者は牛肉表面のメトミオグロビン形成
割合が３０〜４０％になると購入しなくなると報告され
ている（Greene, B. E., Hsin, I. and Zipser, M. W.
(1971) J. Food. Sci. 36: 940-942.）。一般の食味評
価者が肉の酸化臭を検出できるのはＴＢＡＲＳ値が０．
６〜２．０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の範囲であり（Greene,
B. E. and Cumuze, T. H. (1981) J. Food Sci. 47: 52
-54, 58.）、また経験を積んだ食味評価者ではＴＢＡＲ
Ｓ値が０．５〜１．０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の範囲で酸化
臭を検出できると報告されている（Tarladgis, B. G.,
Watts, B. M.,Younathan, M. T. and Dugan, L. (1960)
J. Amer. Oil Chem. Soc. 37: 44-48.）。さらに、消
費者はＴＢＡＲＳ値が約０．５ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉以下
では酸化臭を検出できないと報告されている（Gray, J.
I. and Pearson, A. M. (1987)in Advances in Meat R
esearch, Vol. 3., Restructured meat and poultry pr
oducts, Ed by A. M. Pearson and T. R. Dutson. Van
Nostrand Reinhold Co, New York, p. 221.）。
割合が３０〜４０％になると購入しなくなると報告され
ている（Greene, B. E., Hsin, I. and Zipser, M. W.
(1971) J. Food. Sci. 36: 940-942.）。一般の食味評
価者が肉の酸化臭を検出できるのはＴＢＡＲＳ値が０．
６〜２．０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の範囲であり（Greene,
B. E. and Cumuze, T. H. (1981) J. Food Sci. 47: 52
-54, 58.）、また経験を積んだ食味評価者ではＴＢＡＲ
Ｓ値が０．５〜１．０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の範囲で酸化
臭を検出できると報告されている（Tarladgis, B. G.,
Watts, B. M.,Younathan, M. T. and Dugan, L. (1960)
J. Amer. Oil Chem. Soc. 37: 44-48.）。さらに、消
費者はＴＢＡＲＳ値が約０．５ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉以下
では酸化臭を検出できないと報告されている（Gray, J.
I. and Pearson, A. M. (1987)in Advances in Meat R
esearch, Vol. 3., Restructured meat and poultry pr
oducts, Ed by A. M. Pearson and T. R. Dutson. Van
Nostrand Reinhold Co, New York, p. 221.）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】脂質酸化の客観的な測
定は、食肉の試薬との混和、粉砕、濾過、反応時間、分
光光度計による測定等の処理を必要とし、かつ時間がか
かり過ぎる。食肉の流通・販売現場では多くの食肉を検
査するため、非破壊で短時間かつ正確に鮮度を判定でき
ることが必要である。
定は、食肉の試薬との混和、粉砕、濾過、反応時間、分
光光度計による測定等の処理を必要とし、かつ時間がか
かり過ぎる。食肉の流通・販売現場では多くの食肉を検
査するため、非破壊で短時間かつ正確に鮮度を判定でき
ることが必要である。
【０００５】肉色とメトミオグロビン形成割合の測定に
は高精度な分光光度計と積分球の検出器による分析が必
要である。また、脂質酸化度の分析には劇薬のトリクロ
ロ酢酸（２０％、５０ｍＬ）を用いて食肉（２０．０
ｇ）を破砕して一定量（１００ｍＬ）にメスアップし、
濾過後、濾液を別の試薬（テトラエトキシプロパン）と
長時間（１６時間）暗所で反応させ、分光光度計で５３
２ｎｍにおける吸光度を測定し、同時に標準試料で検量
線を作成して脂質の酸化を表す２−チオバルビツール酸
反応物質（ＴＢＡＲＳ）値を求める必要がある。
は高精度な分光光度計と積分球の検出器による分析が必
要である。また、脂質酸化度の分析には劇薬のトリクロ
ロ酢酸（２０％、５０ｍＬ）を用いて食肉（２０．０
ｇ）を破砕して一定量（１００ｍＬ）にメスアップし、
濾過後、濾液を別の試薬（テトラエトキシプロパン）と
長時間（１６時間）暗所で反応させ、分光光度計で５３
２ｎｍにおける吸光度を測定し、同時に標準試料で検量
線を作成して脂質の酸化を表す２−チオバルビツール酸
反応物質（ＴＢＡＲＳ）値を求める必要がある。
【０００６】一方、近赤外光（約７００〜２５００ｎｍ
の波長領域）を物質に当てると、物質構造（官能基）固
有の振動バンドから成る吸収スペクトルが得られる。こ
の性質を利用して、吸収スペクトルと物質の理化学組成
とを回帰式により関連付けることができる。近年、コン
ピュータによるスペクトルデータの高速処理化とともに
近赤外分光分析計が発達し、食品や飼料の成分を迅速か
つ非破壊的に分析できるようになった（Osborne and Fe
arn、1986）。本発明者らは、本発明の前の試験として、
牛枝肉切開面の胸最長筋の透過反射率を測定し、検量線
によって得られる脂肪含量に基づいて品質格付けするこ
とを特徴とする牛枝肉の品質格付け方法を開発した（特
許第３０６００５９号）。そこで、本発明では、食肉の
鮮度の指標である赤色度、退色割合、脂質酸化度を非破
壊的に短時間（約１０秒）で測定する方法を開発、提供
することを目的とする。
の波長領域）を物質に当てると、物質構造（官能基）固
有の振動バンドから成る吸収スペクトルが得られる。こ
の性質を利用して、吸収スペクトルと物質の理化学組成
とを回帰式により関連付けることができる。近年、コン
ピュータによるスペクトルデータの高速処理化とともに
近赤外分光分析計が発達し、食品や飼料の成分を迅速か
つ非破壊的に分析できるようになった（Osborne and Fe
arn、1986）。本発明者らは、本発明の前の試験として、
牛枝肉切開面の胸最長筋の透過反射率を測定し、検量線
によって得られる脂肪含量に基づいて品質格付けするこ
とを特徴とする牛枝肉の品質格付け方法を開発した（特
許第３０６００５９号）。そこで、本発明では、食肉の
鮮度の指標である赤色度、退色割合、脂質酸化度を非破
壊的に短時間（約１０秒）で測定する方法を開発、提供
することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】保存中の多くの食肉（牛
肉、豚肉、鶏肉）について４００〜１１００ｎｍにおけ
る透過反射率を近赤外分光分析計で測定し、log(１／透
過反射率)として記録し、カット肉の持つ不均一な影響
を軽減するためにその対数変換値を２次微分した。赤外
分光分析計で測定した部位について、保存中における食
肉の鮮度の変化を最も良く表す赤色度（ａ＊）、メトミ
オグロビン形成割合、脂質酸化度（２−チオバルビツー
ル酸反応物質：ＴＢＡＲＳ）を実験室で常法により分析
した。重回帰式を用いて近赤外分光値から食肉の赤色
度、メトミオグロビン形成割合、脂質酸化度を最も良く
表す検量線を作成して、流通や小売り段階で種々の食肉
の鮮度が非破壊で短時間に測定できるようにした。
肉、豚肉、鶏肉）について４００〜１１００ｎｍにおけ
る透過反射率を近赤外分光分析計で測定し、log(１／透
過反射率)として記録し、カット肉の持つ不均一な影響
を軽減するためにその対数変換値を２次微分した。赤外
分光分析計で測定した部位について、保存中における食
肉の鮮度の変化を最も良く表す赤色度（ａ＊）、メトミ
オグロビン形成割合、脂質酸化度（２−チオバルビツー
ル酸反応物質：ＴＢＡＲＳ）を実験室で常法により分析
した。重回帰式を用いて近赤外分光値から食肉の赤色
度、メトミオグロビン形成割合、脂質酸化度を最も良く
表す検量線を作成して、流通や小売り段階で種々の食肉
の鮮度が非破壊で短時間に測定できるようにした。
【０００８】本発明による食肉の鮮度判定方法は、保存
中の牛肉の透過反射率を測定して波長６２０±２ｎｍに
おけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ１、波長７
４４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分
値Ｘ２、波長５９０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射
率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線によって得ら
れる赤色度Ｙに基づいて保存中の牛肉の鮮度を判定する
ことを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜９
８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３＝
４２．７２〜５２．９３）
中の牛肉の透過反射率を測定して波長６２０±２ｎｍに
おけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ１、波長７
４４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分
値Ｘ２、波長５９０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射
率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線によって得ら
れる赤色度Ｙに基づいて保存中の牛肉の鮮度を判定する
ことを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜９
８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３＝
４２．７２〜５２．９３）
【０００９】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の牛肉の透過反射率を測定して波長６２４
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長１０２０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射
率)の２次微分値Ｘ２を求め、次の検量線によって得ら
れるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて保存中の牛
肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２ （Ｋ０＝４２．２４〜７７．３３、Ｋ１＝−２２５．７
９〜−２１８．１８、Ｋ２＝６７６．８１〜１６７３．
０７）
様は、保存中の牛肉の透過反射率を測定して波長６２４
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長１０２０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射
率)の２次微分値Ｘ２を求め、次の検量線によって得ら
れるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて保存中の牛
肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２ （Ｋ０＝４２．２４〜７７．３３、Ｋ１＝−２２５．７
９〜−２１８．１８、Ｋ２＝６７６．８１〜１６７３．
０７）
【００１０】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の牛肉の透過反射率を測定して波長６２０
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長９７８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長７２２±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）Ｙに基づいて
保存中の牛肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．４０〜２．９０、Ｋ１＝−９．７８〜−
８．９９、Ｋ２＝−１７．７７〜−１６．４２、Ｋ３＝
−５３．５２〜−３０．７８）
様は、保存中の牛肉の透過反射率を測定して波長６２０
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長９７８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長７２２±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）Ｙに基づいて
保存中の牛肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．４０〜２．９０、Ｋ１＝−９．７８〜−
８．９９、Ｋ２＝−１７．７７〜−１６．４２、Ｋ３＝
−５３．５２〜−３０．７８）
【００１１】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の豚肉の透過反射率を測定して波長５８８
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長６８８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長５５６±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の豚肉の鮮度
を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝−１．７７〜−０．４４、Ｋ１＝−３５．６７
〜−２６．９５、Ｋ２＝４０．５１〜４６．０７、Ｋ３
＝−１６．５９〜−１５．５７）
様は、保存中の豚肉の透過反射率を測定して波長５８８
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長６８８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長５５６±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の豚肉の鮮度
を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝−１．７７〜−０．４４、Ｋ１＝−３５．６７
〜−２６．９５、Ｋ２＝４０．５１〜４６．０７、Ｋ３
＝−１６．５９〜−１５．５７）
【００１２】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の豚肉の透過反射率を測定して波長６１６
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長６９４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長７４４±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて
保存中の豚肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝５１．２８〜６１．１０、Ｋ１＝−２０４．２
２〜−１９１．４３、Ｋ２＝３８１．６７〜４４５．５
５、Ｋ３＝６１３．２８〜１９０１．９６）
様は、保存中の豚肉の透過反射率を測定して波長６１６
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長６９４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長７４４±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて
保存中の豚肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝５１．２８〜６１．１０、Ｋ１＝−２０４．２
２〜−１９１．４３、Ｋ２＝３８１．６７〜４４５．５
５、Ｋ３＝６１３．２８〜１９０１．９６）
【００１３】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の豚肉の透過反射率を測定して波長６０４
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長９３４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長４８０±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３、波長７４８±２ｎｍ
におけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ４を求
め、次の検量線によって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲ
Ｓ）Ｙに基づいて保存中の豚肉の鮮度を判定することを
特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３＋Ｋ４Ｘ４ （Ｋ０＝１．０５〜１．２１、Ｋ１＝−２．５３〜−
２．３１、Ｋ２＝−６．４１〜−３．９５、Ｋ３＝−
０．４２〜−０．１１、Ｋ４＝１０．０４〜１９．８
５）
様は、保存中の豚肉の透過反射率を測定して波長６０４
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長９３４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長４８０±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３、波長７４８±２ｎｍ
におけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ４を求
め、次の検量線によって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲ
Ｓ）Ｙに基づいて保存中の豚肉の鮮度を判定することを
特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３＋Ｋ４Ｘ４ （Ｋ０＝１．０５〜１．２１、Ｋ１＝−２．５３〜−
２．３１、Ｋ２＝−６．４１〜−３．９５、Ｋ３＝−
０．４２〜−０．１１、Ｋ４＝１０．０４〜１９．８
５）
【００１４】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波長５７６
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長４６２±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長１０１８±２ｎｍにおけるlog
(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線
によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の鶏肉の鮮
度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝３．８７〜４．７３、Ｋ１＝−３１．４８〜−
１８．４７、Ｋ２＝−１４．７０〜−１２．４３、Ｋ３
＝１６７．１３〜３９５．８４）
様は、保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波長５７６
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長４６２±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長１０１８±２ｎｍにおけるlog
(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線
によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の鶏肉の鮮
度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝３．８７〜４．７３、Ｋ１＝−３１．４８〜−
１８．４７、Ｋ２＝−１４．７０〜−１２．４３、Ｋ３
＝１６７．１３〜３９５．８４）
【００１５】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波長６１８
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長９９８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長８３２±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて
保存中の鶏肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝３０．３１〜３８．７６、Ｋ１＝−３４３．０
８〜−２７８．６５、Ｋ２＝−１０６５．７３〜−８９
５．９８、Ｋ３＝−５０６７．４０〜−３７５３．５
０）
様は、保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波長６１８
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長９９８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長８３２±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて
保存中の鶏肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝３０．３１〜３８．７６、Ｋ１＝−３４３．０
８〜−２７８．６５、Ｋ２＝−１０６５．７３〜−８９
５．９８、Ｋ３＝−５０６７．４０〜−３７５３．５
０）
【００１６】本発明による食肉の鮮度判定方法の他の態
様は、保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波長６２６
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長５５２±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長８３２±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）Ｙに基づいて
保存中の鶏肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝−１．４３〜０．２９、Ｋ１＝−２２．３４〜
−１７．１１、Ｋ２＝−１５．５５〜−９．５３、Ｋ３
＝３９２．０２〜４５６．２１）
様は、保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波長６２６
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
１、波長５５２±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)
の２次微分値Ｘ２、波長８３２±２ｎｍにおけるlog(１
／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の検量線に
よって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）Ｙに基づいて
保存中の鶏肉の鮮度を判定することを特徴とする。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝−１．４３〜０．２９、Ｋ１＝−２２．３４〜
−１７．１１、Ｋ２＝−１５．５５〜−９．５３、Ｋ３
＝３９２．０２〜４５６．２１）
【００１７】本発明で用いた牛肉試料から赤色度（ａ
＊）とメトミオグロビン形成割合との関係式（ａ＊＝−
０．１９２４×メトミオグロビン形成割合＋２１．８９
６）および、赤色度（ａ＊）とＴＢＡＲＳ値との関係式
（ａ＊＝−４．２２７６×ＴＢＡＲＳ＋１８．９４８
６）を求めた。牛肉の？退色割合の基準値である３０％
のメトミオグロビン形成割合を前者の式に代入するとａ
＊は１６．１になり、？脂質酸化の基準値である０．６
ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉のＴＢＡＲＳを後者の式に代入する
とａ＊は１６．４となる。これらの関係式より牛肉の赤
色度（ａ＊）が１６より低くなると消費者は購入しなく
なると推定した。
＊）とメトミオグロビン形成割合との関係式（ａ＊＝−
０．１９２４×メトミオグロビン形成割合＋２１．８９
６）および、赤色度（ａ＊）とＴＢＡＲＳ値との関係式
（ａ＊＝−４．２２７６×ＴＢＡＲＳ＋１８．９４８
６）を求めた。牛肉の？退色割合の基準値である３０％
のメトミオグロビン形成割合を前者の式に代入するとａ
＊は１６．１になり、？脂質酸化の基準値である０．６
ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉のＴＢＡＲＳを後者の式に代入する
とａ＊は１６．４となる。これらの関係式より牛肉の赤
色度（ａ＊）が１６より低くなると消費者は購入しなく
なると推定した。
【００１８】また、本発明で用いた豚肉試料から赤色度
（ａ＊）とＴＢＡＲＳ値との関係式（ａ＊＝−３．１５
０８×ＴＢＡＲＳ+ ７．４３２７）および、メトミオグ
ロビン形成割合とＴＢＡＲＳ値との関係式（メトミオグ
ロビン形成割合＝５４．７９１×ＴＢＡＲＳ＋２８．２
２５）を求めた。これらの関係式に脂質酸化の基準値で
ある０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉のＴＢＡＲＳを代入する
とａ＊は５．５となり、メトミオグロビン形成割合は６
１．１％となる。これらの関係式より、豚肉の赤色度
（ａ＊）が６より低くなると消費者は購入しなくなり、
また豚肉のメトミオグロビン形成割合が６０％より高く
なると消費者は購入しなくなると推定した。
（ａ＊）とＴＢＡＲＳ値との関係式（ａ＊＝−３．１５
０８×ＴＢＡＲＳ+ ７．４３２７）および、メトミオグ
ロビン形成割合とＴＢＡＲＳ値との関係式（メトミオグ
ロビン形成割合＝５４．７９１×ＴＢＡＲＳ＋２８．２
２５）を求めた。これらの関係式に脂質酸化の基準値で
ある０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉のＴＢＡＲＳを代入する
とａ＊は５．５となり、メトミオグロビン形成割合は６
１．１％となる。これらの関係式より、豚肉の赤色度
（ａ＊）が６より低くなると消費者は購入しなくなり、
また豚肉のメトミオグロビン形成割合が６０％より高く
なると消費者は購入しなくなると推定した。
【００１９】さらに、本発明で用いた鶏肉試料から赤色
度（ａ＊）とＴＢＡＲＳ値との関係式（ａ＊＝−０．９
３３×ＴＢＡＲＳ+ ３．７３６８）および、メトミオグ
ロビン形成割合とＴＢＡＲＳ値との関係式（メトミオグ
ロビン形成割合＝６．６５６１×ＴＢＡＲＳ＋４８．２
９９）を求めた。これらの関係式に脂質酸化の基準値で
ある０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉のＴＢＡＲＳを代入する
とａ＊は３．２となり、メトミオグロビン形成割合は５
２．３％となる。これらの関係式より、鶏肉の赤色度
（ａ＊）が３より低くなると消費者は購入しなくなり、
また鶏肉のメトミオグロビン形成割合が５０％より高く
なると消費者は購入しなくなると推定した。
度（ａ＊）とＴＢＡＲＳ値との関係式（ａ＊＝−０．９
３３×ＴＢＡＲＳ+ ３．７３６８）および、メトミオグ
ロビン形成割合とＴＢＡＲＳ値との関係式（メトミオグ
ロビン形成割合＝６．６５６１×ＴＢＡＲＳ＋４８．２
９９）を求めた。これらの関係式に脂質酸化の基準値で
ある０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉のＴＢＡＲＳを代入する
とａ＊は３．２となり、メトミオグロビン形成割合は５
２．３％となる。これらの関係式より、鶏肉の赤色度
（ａ＊）が３より低くなると消費者は購入しなくなり、
また鶏肉のメトミオグロビン形成割合が５０％より高く
なると消費者は購入しなくなると推定した。
【００２０】そこで、消費者が食肉を購入しなくなると
される上述の基準値、すなわち牛肉においては赤色度
（ａ＊）は１６、メトミオグロビン形成割合は３０％、
ＴＢＡＲＳ値は０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の基準を当て
はめることにより、豚肉においては赤色度（ａ＊）は
６、メトミオグロビン形成割合は６０％、ＴＢＡＲＳ値
は０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の基準を当てはめることに
より、鶏肉においては赤色度（ａ＊）は３、メトミオグ
ロビン形成割合は５０％、ＴＢＡＲＳ値は０．６ｍｇＭ
ＤＡ／ｋｇ肉の基準を当てはめることにより、各食肉の
赤色度の変化と肉色素の酸化および脂質酸化度を判定す
ることができる。従って、本実施例の方法で食肉の赤色
度、メトミオグロビン形成割合、脂質酸化度を測定する
ことにより、流通や小売り段階で種々の食肉の鮮度（あ
る食肉が販売に適しているか、あるいは適していない
か）を非破壊で短時間に判定できるようになる。
される上述の基準値、すなわち牛肉においては赤色度
（ａ＊）は１６、メトミオグロビン形成割合は３０％、
ＴＢＡＲＳ値は０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の基準を当て
はめることにより、豚肉においては赤色度（ａ＊）は
６、メトミオグロビン形成割合は６０％、ＴＢＡＲＳ値
は０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉の基準を当てはめることに
より、鶏肉においては赤色度（ａ＊）は３、メトミオグ
ロビン形成割合は５０％、ＴＢＡＲＳ値は０．６ｍｇＭ
ＤＡ／ｋｇ肉の基準を当てはめることにより、各食肉の
赤色度の変化と肉色素の酸化および脂質酸化度を判定す
ることができる。従って、本実施例の方法で食肉の赤色
度、メトミオグロビン形成割合、脂質酸化度を測定する
ことにより、流通や小売り段階で種々の食肉の鮮度（あ
る食肉が販売に適しているか、あるいは適していない
か）を非破壊で短時間に判定できるようになる。
【００２１】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の内
容を詳細に説明する。
容を詳細に説明する。
【００２２】材料には黒毛和種去勢牛６頭の半腱様筋と
胸最長筋、ＬＷＤ交雑肥育豚１２頭の大腿二頭筋と胸最
長筋、およびブロイラー２４羽の浅胸筋を用いた。各筋
肉から厚さ１ｃｍ直径約５ｃｍのステーキサンプル（２
０．０ｇ）を作成した。サンプルを各々プラスチック秤
量皿に入れ、酸素透過性のポリ塩化ビニールで覆い、通
常の食肉販売店の展示条件を模して蛍光灯下４℃で保存
した（以下この保存状態を展示という）。近赤外分光分
析計（NIRSystems 5500）に肉断面測定用光ファイバー
を取り付けて、牛肉と豚肉は展示１、４、７、１０日後
の、鶏肉は展示４日後のサンプルを１０回スキャンし
（約１０秒）、４００〜１１００ｎｍにおける透過反射
率（Ｒｅ）を測定し、log(１／Ｒｅ)として記録した。
測定した部位の肉色の赤色度（ａ＊）と肉色素の酸化を
表す茶褐色のメトミオグロビン形成割合および脂質の酸
化を表す２−チオバルビツール酸反応物質（ＴＢＡＲ
Ｓ）値を分析した。
胸最長筋、ＬＷＤ交雑肥育豚１２頭の大腿二頭筋と胸最
長筋、およびブロイラー２４羽の浅胸筋を用いた。各筋
肉から厚さ１ｃｍ直径約５ｃｍのステーキサンプル（２
０．０ｇ）を作成した。サンプルを各々プラスチック秤
量皿に入れ、酸素透過性のポリ塩化ビニールで覆い、通
常の食肉販売店の展示条件を模して蛍光灯下４℃で保存
した（以下この保存状態を展示という）。近赤外分光分
析計（NIRSystems 5500）に肉断面測定用光ファイバー
を取り付けて、牛肉と豚肉は展示１、４、７、１０日後
の、鶏肉は展示４日後のサンプルを１０回スキャンし
（約１０秒）、４００〜１１００ｎｍにおける透過反射
率（Ｒｅ）を測定し、log(１／Ｒｅ)として記録した。
測定した部位の肉色の赤色度（ａ＊）と肉色素の酸化を
表す茶褐色のメトミオグロビン形成割合および脂質の酸
化を表す２−チオバルビツール酸反応物質（ＴＢＡＲ
Ｓ）値を分析した。
【００２３】カット肉の持つ不均一な影響を軽減するた
めに、その対数変換値（log(１／Ｒｅ)）を２次微分し
た。下記の重回帰式を用いて近赤外分光値から赤色度、
メトミオグロビン形成割合、脂質酸化度を最も良く表す
検量線を作成した。その手順として、まず、波長の変動
に対して単相関係数あるいは重相関係数が安定している
波長領域で、かつ係数（Ｋｎ）も安定している波長を探
し、形質に帰属する波長を求め、検量線に説明変数（波
長数）を取り込み過ぎてオーバーフィッティング（過剰
適合）にならないように最大４波長を各形質の検量線モ
デルとして選択した。次に、各検量線モデルの精度評価
を交差確認法により行った。そして、検量線モデルの重
相関係数の増加と交差確認法による予測標準誤差の減少
とを比較・検討し、最少の説明変数（波長数）でもって
最も精度の良い検量線を決定した。
めに、その対数変換値（log(１／Ｒｅ)）を２次微分し
た。下記の重回帰式を用いて近赤外分光値から赤色度、
メトミオグロビン形成割合、脂質酸化度を最も良く表す
検量線を作成した。その手順として、まず、波長の変動
に対して単相関係数あるいは重相関係数が安定している
波長領域で、かつ係数（Ｋｎ）も安定している波長を探
し、形質に帰属する波長を求め、検量線に説明変数（波
長数）を取り込み過ぎてオーバーフィッティング（過剰
適合）にならないように最大４波長を各形質の検量線モ
デルとして選択した。次に、各検量線モデルの精度評価
を交差確認法により行った。そして、検量線モデルの重
相関係数の増加と交差確認法による予測標準誤差の減少
とを比較・検討し、最少の説明変数（波長数）でもって
最も精度の良い検量線を決定した。
【００２４】
Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１（Ｘ１）＋…＋Ｋｎ（Ｘｎ）
ただし、Ｙ：食肉の赤色度、メトミオグロビン形成割合
あるいは脂質酸化度 Ｋ０〜Ｋｎ：検量線の係数 Ｘ１〜Ｘｎ：各波長におけるlog(１／Ｒｅ)の２次微分
値 （ｎ：１から最大４まで） 以下、各種の食肉に対する検量線の導出方法について詳
細に説明する。
あるいは脂質酸化度 Ｋ０〜Ｋｎ：検量線の係数 Ｘ１〜Ｘｎ：各波長におけるlog(１／Ｒｅ)の２次微分
値 （ｎ：１から最大４まで） 以下、各種の食肉に対する検量線の導出方法について詳
細に説明する。
【００２５】〔実施の形態１〕牛肉
（１）赤色度（ａ＊）の検量線
牛肉の赤色度（ａ＊）の検量線における３種の波長は以
下のようにして選定したものである。図１（ａ）は、ａ
＊に対する各波長の単相関係数を示す図である。この図
から、各波長の変動に対して単相関係数が安定している
波長領域で、係数（Ｋ１）も安定している波長を探し、
６２０ｎｍを第１波長として選択した（６１０〜７００
ｎｍは赤色の波長範囲である）。図１（ｂ）は、第１波
長を選択した後の第２番目の波長とａ＊との重相関係数
を示す図である。この図から、各波長の変動に対して重
相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安
定している波長を探し、第２波長として７４４ｎｍを選
択した。図１（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後
の第３番目の波長とａ＊との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波
長を探し、第３波長として５９０ｎｍを選択した。第
１、第２及び第３波長を選択した後の第４番目の波長と
ａ＊との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）
も安定している波長を探し、第４波長として７８０ｎｍ
を選択した。
下のようにして選定したものである。図１（ａ）は、ａ
＊に対する各波長の単相関係数を示す図である。この図
から、各波長の変動に対して単相関係数が安定している
波長領域で、係数（Ｋ１）も安定している波長を探し、
６２０ｎｍを第１波長として選択した（６１０〜７００
ｎｍは赤色の波長範囲である）。図１（ｂ）は、第１波
長を選択した後の第２番目の波長とａ＊との重相関係数
を示す図である。この図から、各波長の変動に対して重
相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安
定している波長を探し、第２波長として７４４ｎｍを選
択した。図１（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後
の第３番目の波長とａ＊との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波
長を探し、第３波長として５９０ｎｍを選択した。第
１、第２及び第３波長を選択した後の第４番目の波長と
ａ＊との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）
も安定している波長を探し、第４波長として７８０ｎｍ
を選択した。
【００２６】以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表１に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表１に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
【００２７】
【表１】
【００２８】図２は、縦軸に本実施例の方法による測定
値をとり、横軸に常法による分析値をとって４８のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９６３、標準
誤差（ＳＥＣ）は１．１４と非常に高い相関関係を示し
た。
値をとり、横軸に常法による分析値をとって４８のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９６３、標準
誤差（ＳＥＣ）は１．１４と非常に高い相関関係を示し
た。
【００２９】ここで例えば、第１波長として６１８ｎ
ｍ、第２波長として７４２ｎｍ、第３波長として５８８
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９６
１、標準誤差は１．１８となり、第１波長として６２２
ｎｍ、第２波長として７４６ｎｍ、第３波長として５９
２ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９
６４、標準誤差は１．１３となる。このように第１波
長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させ
てもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につい
ても、Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜
９８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３
＝４２．７２〜５２．９３の範囲内の値を用いれば、重
相関係数０．９６１〜０．９６４、標準誤差１．１３〜
１．１８と、十分高い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として７４２ｎｍ、第３波長として５８８
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９６
１、標準誤差は１．１８となり、第１波長として６２２
ｎｍ、第２波長として７４６ｎｍ、第３波長として５９
２ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９
６４、標準誤差は１．１３となる。このように第１波
長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させ
てもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につい
ても、Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜
９８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３
＝４２．７２〜５２．９３の範囲内の値を用いれば、重
相関係数０．９６１〜０．９６４、標準誤差１．１３〜
１．１８と、十分高い相関を得ることができる。
【００３０】こうして得られた牛肉の赤色度（ａ＊）の
検量線を用いると、流通や小売り段階において牛肉の赤
色度の変化を非破壊で短時間かつ正確に測定できるよう
なる。赤色度の低下は鮮度の低下を示すので、本発明の
方法で測定した赤色度が１６以下であれば牛肉の鮮度が
落ちていることを、赤色度が１６以上であれば鮮度が良
いことを判定することができる。
検量線を用いると、流通や小売り段階において牛肉の赤
色度の変化を非破壊で短時間かつ正確に測定できるよう
なる。赤色度の低下は鮮度の低下を示すので、本発明の
方法で測定した赤色度が１６以下であれば牛肉の鮮度が
落ちていることを、赤色度が１６以上であれば鮮度が良
いことを判定することができる。
【００３１】（２）メトミオグロビン形成割合の検量線
牛肉のメトミオグロビン形成割合の検量線における２種
の波長は以下のようにして選定したものである。図３
（ａ）は、メトミオグロビン形成割合に対する各波長の
単相関係数を表す図である。この図から、各波長の変動
に対して単相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ１）も安定している波長を探し、かつメトミオグロ
ビンの最大吸収波長（６３０ｎｍ）に近い波長を求め、
６２４ｎｍを第１波長として選択した。図３（ｂ）は、
第１波長を選択した後の第２番目の波長とメトミオグロ
ビン形成割合との重相関係数を示す図である。この図か
ら、各波長の変動に対して重相関係数が安定している波
長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波長を探し、第
２波長として１０２０ｎｍを選択した（１０２０ｎｍは
蛋白に帰属する波長であり、ミオグロビンは色素蛋白で
ある）。第１及び第２波長を選択した後の第３番目の波
長とメトミオグロビン形成割合との重相関係数を示す図
から、各波長の変動に対して重相関係数が安定している
波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波長を探し、
第３波長として６９８ｎｍを選択した。第１、第２及び
第３波長を選択した後の第４番目の波長とメトミオグロ
ビン形成割合との重相関係数を示す図から、各波長の変
動に対して重相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ４）も安定している波長を探し、第４波長として５
８８ｎｍを選択した。
の波長は以下のようにして選定したものである。図３
（ａ）は、メトミオグロビン形成割合に対する各波長の
単相関係数を表す図である。この図から、各波長の変動
に対して単相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ１）も安定している波長を探し、かつメトミオグロ
ビンの最大吸収波長（６３０ｎｍ）に近い波長を求め、
６２４ｎｍを第１波長として選択した。図３（ｂ）は、
第１波長を選択した後の第２番目の波長とメトミオグロ
ビン形成割合との重相関係数を示す図である。この図か
ら、各波長の変動に対して重相関係数が安定している波
長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波長を探し、第
２波長として１０２０ｎｍを選択した（１０２０ｎｍは
蛋白に帰属する波長であり、ミオグロビンは色素蛋白で
ある）。第１及び第２波長を選択した後の第３番目の波
長とメトミオグロビン形成割合との重相関係数を示す図
から、各波長の変動に対して重相関係数が安定している
波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波長を探し、
第３波長として６９８ｎｍを選択した。第１、第２及び
第３波長を選択した後の第４番目の波長とメトミオグロ
ビン形成割合との重相関係数を示す図から、各波長の変
動に対して重相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ４）も安定している波長を探し、第４波長として５
８８ｎｍを選択した。
【００３２】以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表２に示す。その結果、上記の第１及び第２
波長を用いた検量線を選定した。
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表２に示す。その結果、上記の第１及び第２
波長を用いた検量線を選定した。
【００３３】
【表２】
【００３４】図４は、縦軸に本実施例の方法による測定
値をとり、横軸に常法による分析値をとって４８のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９８９、標準
誤差（ＳＥＣ）は３．０６％と非常に高い相関関係を示
した。
値をとり、横軸に常法による分析値をとって４８のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９８９、標準
誤差（ＳＥＣ）は３．０６％と非常に高い相関関係を示
した。
【００３５】ここで例えば、第１波長として６２２ｎ
ｍ、第２波長として１０１８ｎｍを選定すると、この検
量線の重相関係数は０．９９０、標準誤差は２．９６％
となり、第１波長として６２６ｎｍ、第２波長として１
０２２ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は
０．９８６、標準誤差は３．４２％となる。このように
第１波長、第２波長とも±２ｎｍの範囲で変化させても
ほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数について
も、Ｋ０＝４２．２４〜７７．３３、Ｋ１＝−２２５．
７９〜−２１８．１８、Ｋ２＝６７６．８１〜１６７
３．０７の範囲内の値を用いれば、重相関係数０．９８
６〜０．９９０、標準誤差２．９６〜３．４２％と、十
分高い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として１０１８ｎｍを選定すると、この検
量線の重相関係数は０．９９０、標準誤差は２．９６％
となり、第１波長として６２６ｎｍ、第２波長として１
０２２ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は
０．９８６、標準誤差は３．４２％となる。このように
第１波長、第２波長とも±２ｎｍの範囲で変化させても
ほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数について
も、Ｋ０＝４２．２４〜７７．３３、Ｋ１＝−２２５．
７９〜−２１８．１８、Ｋ２＝６７６．８１〜１６７
３．０７の範囲内の値を用いれば、重相関係数０．９８
６〜０．９９０、標準誤差２．９６〜３．４２％と、十
分高い相関を得ることができる。
【００３６】こうして得られた牛肉のメトミオグロビン
形成割合の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て牛肉のメトミオグロビン形成割合を非破壊で短時間か
つ正確に測定できるようなる。メトミオグロビン形成割
合の増加は鮮度の低下を示すので、本発明の方法で測定
したメトミオグロビン形成割合が３０％以上であれば牛
肉の鮮度が落ちていることを、メトミオグロビン形成割
合が３０％以下であれば鮮度が良いことを判定すること
ができる。
形成割合の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て牛肉のメトミオグロビン形成割合を非破壊で短時間か
つ正確に測定できるようなる。メトミオグロビン形成割
合の増加は鮮度の低下を示すので、本発明の方法で測定
したメトミオグロビン形成割合が３０％以上であれば牛
肉の鮮度が落ちていることを、メトミオグロビン形成割
合が３０％以下であれば鮮度が良いことを判定すること
ができる。
【００３７】（３）脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）の検量線
牛肉の脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）の検量線における３種
の波長は以下のようにして選定したものである。図５
（ａ）は、ＴＢＡＲＳ値に対する各波長の単相関係数を
表す図である。この図から、各波長の変動に対して単相
関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ１）も安定
している波長を探し、６２０ｎｍを第１波長として選択
した（牛肉の赤色度とメトミオグロビン形成割合の両第
１波長と同じ領域の波長が選択された。これは３形質が
互いに高い相関関係にあるためと考えられる）。図５
（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番目の波長とＴ
ＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図である。この図か
ら、各波長の変動に対して重相関係数が安定している波
長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波長を探し、第
２波長として９７８ｎｍを選択した。図５（ｃ）は、第
１及び第２波長を選択した後の第３番目の波長とＴＢＡ
ＲＳ値との重相関係数を示す図である。この図から、各
波長の変動に対して重相関係数が安定している波長領域
で、係数（Ｋ３）も安定している波長を探し、第３波長
として７２２ｎｍを選択した。第１、第２及び第３波長
を選択した後の第４番目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相
関係数を示す図から、各波長の変動に対して重相関係数
が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）も安定してい
る波長を探し、第４波長として４９６ｎｍを選択した。
の波長は以下のようにして選定したものである。図５
（ａ）は、ＴＢＡＲＳ値に対する各波長の単相関係数を
表す図である。この図から、各波長の変動に対して単相
関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ１）も安定
している波長を探し、６２０ｎｍを第１波長として選択
した（牛肉の赤色度とメトミオグロビン形成割合の両第
１波長と同じ領域の波長が選択された。これは３形質が
互いに高い相関関係にあるためと考えられる）。図５
（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番目の波長とＴ
ＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図である。この図か
ら、各波長の変動に対して重相関係数が安定している波
長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波長を探し、第
２波長として９７８ｎｍを選択した。図５（ｃ）は、第
１及び第２波長を選択した後の第３番目の波長とＴＢＡ
ＲＳ値との重相関係数を示す図である。この図から、各
波長の変動に対して重相関係数が安定している波長領域
で、係数（Ｋ３）も安定している波長を探し、第３波長
として７２２ｎｍを選択した。第１、第２及び第３波長
を選択した後の第４番目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相
関係数を示す図から、各波長の変動に対して重相関係数
が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）も安定してい
る波長を探し、第４波長として４９６ｎｍを選択した。
【００３８】以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表３に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表３に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
【００３９】
【表３】
【００４０】図６は、縦軸に本実施例の方法による測定
値をとり、横軸に常法による分析値をとって４８のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．８９１、標準
誤差（ＳＥＣ）は０．３２５ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と高い
相関関係を示した。
値をとり、横軸に常法による分析値をとって４８のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．８９１、標準
誤差（ＳＥＣ）は０．３２５ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と高い
相関関係を示した。
【００４１】ここで例えば、第１波長として６１８ｎ
ｍ、第２波長として９７６ｎｍ、第３波長として７２０
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．８８
４、標準誤差は０．３３４ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となり、
第１波長として６２２ｎｍ、第２波長として９８０ｎ
ｍ、第３波長として７２４ｎｍを選定すると、この検量
線の重相関係数は０．８９４、標準誤差は０．３２１ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉となる。このように第１波長、第２波
長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させてもほぼ同
等の高い相関を得ることができ、係数についても、Ｋ０
＝２．４０〜２．９０、Ｋ１＝−９．７８〜−８．９
９、Ｋ２＝−１７．７７〜−１６．４２、Ｋ３＝−５
３．５２〜−３０．７８の範囲内の値を用いれば、重相
関係数０．８８４〜０．８９４、標準誤差０．３２１〜
０．３３４ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と、十分高い相関を得る
ことができる。
ｍ、第２波長として９７６ｎｍ、第３波長として７２０
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．８８
４、標準誤差は０．３３４ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となり、
第１波長として６２２ｎｍ、第２波長として９８０ｎ
ｍ、第３波長として７２４ｎｍを選定すると、この検量
線の重相関係数は０．８９４、標準誤差は０．３２１ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉となる。このように第１波長、第２波
長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させてもほぼ同
等の高い相関を得ることができ、係数についても、Ｋ０
＝２．４０〜２．９０、Ｋ１＝−９．７８〜−８．９
９、Ｋ２＝−１７．７７〜−１６．４２、Ｋ３＝−５
３．５２〜−３０．７８の範囲内の値を用いれば、重相
関係数０．８８４〜０．８９４、標準誤差０．３２１〜
０．３３４ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と、十分高い相関を得る
ことができる。
【００４２】こうして得られた牛肉の脂質酸化度（ＴＢ
ＡＲＳ）の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て牛肉の脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確に測定で
きるようなる。ＴＢＡＲＳ値の増加は鮮度の低下を示す
ので、本発明の方法で測定したＴＢＡＲＳ値が０．６ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉 以上であれば牛肉の鮮度が落ちてい
ることを、ＴＢＡＲＳ値が０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉
以下であれば鮮度が良いことを判定することができる。
ＡＲＳ）の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て牛肉の脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確に測定で
きるようなる。ＴＢＡＲＳ値の増加は鮮度の低下を示す
ので、本発明の方法で測定したＴＢＡＲＳ値が０．６ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉 以上であれば牛肉の鮮度が落ちてい
ることを、ＴＢＡＲＳ値が０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉
以下であれば鮮度が良いことを判定することができる。
【００４３】〔実施の形態２〕豚肉
（１）赤色度（ａ＊）の検量線
豚肉の赤色度（ａ＊）の検量線における３種の波長は以
下のようにして選定したものである。図７（ａ）は、ａ
＊に対する各波長の単相関係数を示す図である。この図
から、各波長の変動に対して単相関係数が安定している
波長領域で、係数（Ｋ１）も安定している波長を探し、
５８８ｎｍを第１波長として選択した。図７（ｂ）は、
第１波長を選択した後の第２番目の波長とａ＊との重相
関係数を示す図である。この図から、各波長の変動に対
して重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ
２）も安定している波長を探し、第２波長として６８８
ｎｍを選択した（６１０〜７００ｎｍは赤色の波長範囲
である）。図７（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した
後の第３番目の波長とａ＊との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波
長を探し、第３波長として５５６ｎｍを選択した。第
１、第２及び第３波長を選択した後の第４番目の波長と
ａ＊との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）
も安定している波長を探し、第４波長として９５０ｎｍ
を選択した。以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表４に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
下のようにして選定したものである。図７（ａ）は、ａ
＊に対する各波長の単相関係数を示す図である。この図
から、各波長の変動に対して単相関係数が安定している
波長領域で、係数（Ｋ１）も安定している波長を探し、
５８８ｎｍを第１波長として選択した。図７（ｂ）は、
第１波長を選択した後の第２番目の波長とａ＊との重相
関係数を示す図である。この図から、各波長の変動に対
して重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ
２）も安定している波長を探し、第２波長として６８８
ｎｍを選択した（６１０〜７００ｎｍは赤色の波長範囲
である）。図７（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した
後の第３番目の波長とａ＊との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波
長を探し、第３波長として５５６ｎｍを選択した。第
１、第２及び第３波長を選択した後の第４番目の波長と
ａ＊との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）
も安定している波長を探し、第４波長として９５０ｎｍ
を選択した。以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表４に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
【００４４】
【表４】
【００４５】図８は、縦軸に本実施例の方法による測定
値をとり、横軸に常法による分析値をとって９６のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９４８、標準
誤差（ＳＥＣ）は０．７５と非常に高い相関関係を示し
た。
値をとり、横軸に常法による分析値をとって９６のサン
プル毎の測定点をプロットしたものである。その結果、
両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９４８、標準
誤差（ＳＥＣ）は０．７５と非常に高い相関関係を示し
た。
【００４６】ここで例えば、第１波長として５８６ｎ
ｍ、第２波長として６８６ｎｍ、第３波長として５５４
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９４
８、標準誤差は０．７６となり、第１波長として５９０
ｎｍ、第２波長として６９０ｎｍ、第３波長として５５
８ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９
３４、標準誤差は０．８５となる。このように第１波
長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させ
てもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につい
ても、Ｋ０＝−１．７７〜−０．４４、Ｋ１＝−３５．
６７〜−２６．９５、Ｋ２＝４０．５１〜４６．０７、
Ｋ３＝−１６．５９〜−１５．５７の範囲内の値を用い
れば、重相関係数０．９３４〜０．９４８、標準誤差
０．７５〜０．８５と、十分高い相関を得ることができ
る。
ｍ、第２波長として６８６ｎｍ、第３波長として５５４
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９４
８、標準誤差は０．７６となり、第１波長として５９０
ｎｍ、第２波長として６９０ｎｍ、第３波長として５５
８ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９
３４、標準誤差は０．８５となる。このように第１波
長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させ
てもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につい
ても、Ｋ０＝−１．７７〜−０．４４、Ｋ１＝−３５．
６７〜−２６．９５、Ｋ２＝４０．５１〜４６．０７、
Ｋ３＝−１６．５９〜−１５．５７の範囲内の値を用い
れば、重相関係数０．９３４〜０．９４８、標準誤差
０．７５〜０．８５と、十分高い相関を得ることができ
る。
【００４７】こうして得られた豚肉の赤色度（ａ＊）の
検量線を用いると、流通や小売り段階において豚肉の赤
色度の変化を非破壊で短時間かつ正確に測定できるよう
なる。赤色度の低下は鮮度の低下を示すので、本発明の
方法で測定した赤色度が６以下であれば豚肉の鮮度が落
ちていることを、赤色度が６以上であれば鮮度が良いこ
とを判定することができる。
検量線を用いると、流通や小売り段階において豚肉の赤
色度の変化を非破壊で短時間かつ正確に測定できるよう
なる。赤色度の低下は鮮度の低下を示すので、本発明の
方法で測定した赤色度が６以下であれば豚肉の鮮度が落
ちていることを、赤色度が６以上であれば鮮度が良いこ
とを判定することができる。
【００４８】（２）メトミオグロビン形成割合の検量線
豚肉のメトミオグロビン形成割合の検量線における３種
の波長は以下のようにして選定したものである。図９
（ａ）は、メトミオグロビン形成割合に対する各波長の
単相関係数を表す図である。この図から、各波長の変動
に対して単相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ１）も安定している波長を探し、６１６ｎｍを第１
波長として選択した。図９（ｂ）は、第１波長を選択し
た後の第２番目の波長とメトミオグロビン形成割合との
重相関係数を示す図である。この図から、各波長の変動
に対して重相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ２）も安定している波長を探し、第２波長として６
９４ｎｍを選択した。図９（ｃ）は、第１及び第２波長
を選択した後の第３番目の波長とメトミオグロビン形成
割合との重相関係数を示す図である。この図から、各波
長の変動に対して重相関係数が安定している波長領域
で、係数（Ｋ３）も安定している波長を探し、第３波長
として７４４ｎｍを選択した。第１、第２及び第３波長
を選択した後の第４番目の波長とメトミオグロビン形成
割合との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）
も安定している波長を探し、第４波長として６５８ｎｍ
を選択した。以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表５に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
の波長は以下のようにして選定したものである。図９
（ａ）は、メトミオグロビン形成割合に対する各波長の
単相関係数を表す図である。この図から、各波長の変動
に対して単相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ１）も安定している波長を探し、６１６ｎｍを第１
波長として選択した。図９（ｂ）は、第１波長を選択し
た後の第２番目の波長とメトミオグロビン形成割合との
重相関係数を示す図である。この図から、各波長の変動
に対して重相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ２）も安定している波長を探し、第２波長として６
９４ｎｍを選択した。図９（ｃ）は、第１及び第２波長
を選択した後の第３番目の波長とメトミオグロビン形成
割合との重相関係数を示す図である。この図から、各波
長の変動に対して重相関係数が安定している波長領域
で、係数（Ｋ３）も安定している波長を探し、第３波長
として７４４ｎｍを選択した。第１、第２及び第３波長
を選択した後の第４番目の波長とメトミオグロビン形成
割合との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ４）
も安定している波長を探し、第４波長として６５８ｎｍ
を選択した。以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表５に示す。その結果、上記の第１、第２及
び第３波長を用いた検量線を選定した。
【００４９】
【表５】
【００５０】図１０は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって９６のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９６５、
標準誤差（ＳＥＣ）は４．５０％と非常に高い相関関係
を示した。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって９６のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９６５、
標準誤差（ＳＥＣ）は４．５０％と非常に高い相関関係
を示した。
【００５１】ここで例えば、第１波長として６１４ｎ
ｍ、第２波長として６９２ｎｍ、第３波長として７４２
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９６
５、標準誤差は４．５１％となり、第１波長として６１
８ｎｍ、第２波長として６９６ｎｍ、第３波長として７
４６ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．
９５６、標準誤差は５．０３％となる。このように第１
波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化さ
せてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につ
いても、Ｋ０＝５１．２８〜６１．１０、Ｋ１＝−２０
４．２２〜−１９１．４３、Ｋ２＝３８１．６７〜４４
５．５５、Ｋ３＝６１３．２８〜１９０１．９６の範囲
内の値を用いれば、重相関係数０．９５６〜０．９６
５、標準誤差４．５０〜５．０３％と、十分高い相関を
得ることができる。
ｍ、第２波長として６９２ｎｍ、第３波長として７４２
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９６
５、標準誤差は４．５１％となり、第１波長として６１
８ｎｍ、第２波長として６９６ｎｍ、第３波長として７
４６ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．
９５６、標準誤差は５．０３％となる。このように第１
波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化さ
せてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につ
いても、Ｋ０＝５１．２８〜６１．１０、Ｋ１＝−２０
４．２２〜−１９１．４３、Ｋ２＝３８１．６７〜４４
５．５５、Ｋ３＝６１３．２８〜１９０１．９６の範囲
内の値を用いれば、重相関係数０．９５６〜０．９６
５、標準誤差４．５０〜５．０３％と、十分高い相関を
得ることができる。
【００５２】こうして得られた豚肉のメトミオグロビン
形成割合の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て豚肉のメトミオグロビン形成割合を非破壊で短時間か
つ正確に測定できるようなる。メトミオグロビン形成割
合の増加は鮮度の低下を示すので、本発明の方法で測定
したメトミオグロビン形成割合が６０％以上であれば豚
肉の鮮度が落ちていることを、メトミオグロビン形成割
合が６０％以下であれば鮮度が良いことを判定すること
ができる。
形成割合の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て豚肉のメトミオグロビン形成割合を非破壊で短時間か
つ正確に測定できるようなる。メトミオグロビン形成割
合の増加は鮮度の低下を示すので、本発明の方法で測定
したメトミオグロビン形成割合が６０％以上であれば豚
肉の鮮度が落ちていることを、メトミオグロビン形成割
合が６０％以下であれば鮮度が良いことを判定すること
ができる。
【００５３】（３）脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）の検量線
豚肉の脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）の検量線における４種
の波長は以下のようにして選定したものである。図１１
（ａ）は、ＴＢＡＲＳ値に対する各波長の単相関係数を
表す図である。この図から、各波長の変動に対して単相
関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ１）も安定
している波長を探し、６０４ｎｍを第１波長として選択
した。図１１（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番
目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波
長を探し、第２波長として９３４ｎｍを選択した。図１
１（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後の第３番目
の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図である。
この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安定し
ている波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波長を
探し、第３波長として４８０ｎｍを選択した。図１１
（ｄ）は、第１、第２及び第３波長を選択した後の第４
番目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ４）も安定している波
長を探し、第４波長として７４８ｎｍを選択した。
の波長は以下のようにして選定したものである。図１１
（ａ）は、ＴＢＡＲＳ値に対する各波長の単相関係数を
表す図である。この図から、各波長の変動に対して単相
関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ１）も安定
している波長を探し、６０４ｎｍを第１波長として選択
した。図１１（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番
目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波
長を探し、第２波長として９３４ｎｍを選択した。図１
１（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後の第３番目
の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図である。
この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安定し
ている波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波長を
探し、第３波長として４８０ｎｍを選択した。図１１
（ｄ）は、第１、第２及び第３波長を選択した後の第４
番目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ４）も安定している波
長を探し、第４波長として７４８ｎｍを選択した。
【００５４】以上４種の波長を説明変数として順次取り
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表６に示す。その結果、上記の第１、第２、
第３及び第４波長を用いた検量線を選定した。
入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量線、
第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び第３
波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波長を
用いた検量線）について、その精度評価を交差確認法に
より行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差確認
法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の説明
変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検討し
た。結果を表６に示す。その結果、上記の第１、第２、
第３及び第４波長を用いた検量線を選定した。
【００５５】
【表６】
【００５６】図１２は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって９６のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．８４０、
標準誤差（ＳＥＣ）は０．１０６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と
高い相関関係を示した。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって９６のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．８４０、
標準誤差（ＳＥＣ）は０．１０６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と
高い相関関係を示した。
【００５７】ここで例えば、第１波長として６０２ｎ
ｍ、第２波長として９３２ｎｍ、第３波長として４７８
ｎｍ、第４波長として７４６ｎｍを選定すると、この検
量線の重相関係数は０．８２１、標準誤差は０．１１２
ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となり、第１波長として６０６ｎ
ｍ、第２波長として９３６ｎｍ、第３波長として４８２
ｎｍ、第４波長として７５０ｎｍを選定すると、この検
量線の重相関係数は０．８１７、標準誤差は０．１１３
ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となる。このように第１波長、第２
波長、第３波長、第４波長とも±２ｎｍの範囲で変化さ
せてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につ
いても、Ｋ０＝１．０５〜１．２１、Ｋ１＝−２．５３
〜−２．３１、Ｋ２＝−６．４１〜−３．９５、Ｋ３＝
−０．４２〜−０．１１、Ｋ４＝１０．０４〜１９．８
５の範囲内の値を用いれば、重相関係数は０．８１７〜
０．８４０、標準誤差０．１０６〜０．１１３ｍｇＭＤ
Ａ／ｋｇ肉と、十分高い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として９３２ｎｍ、第３波長として４７８
ｎｍ、第４波長として７４６ｎｍを選定すると、この検
量線の重相関係数は０．８２１、標準誤差は０．１１２
ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となり、第１波長として６０６ｎ
ｍ、第２波長として９３６ｎｍ、第３波長として４８２
ｎｍ、第４波長として７５０ｎｍを選定すると、この検
量線の重相関係数は０．８１７、標準誤差は０．１１３
ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となる。このように第１波長、第２
波長、第３波長、第４波長とも±２ｎｍの範囲で変化さ
せてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数につ
いても、Ｋ０＝１．０５〜１．２１、Ｋ１＝−２．５３
〜−２．３１、Ｋ２＝−６．４１〜−３．９５、Ｋ３＝
−０．４２〜−０．１１、Ｋ４＝１０．０４〜１９．８
５の範囲内の値を用いれば、重相関係数は０．８１７〜
０．８４０、標準誤差０．１０６〜０．１１３ｍｇＭＤ
Ａ／ｋｇ肉と、十分高い相関を得ることができる。
【００５８】こうして得られた豚肉の脂質酸化度（ＴＢ
ＡＲＳ）の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て豚肉の脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確に測定で
きるようなる。ＴＢＡＲＳ値の増加は鮮度の低下を示す
ので、本発明の方法で測定したＴＢＡＲＳ値が０．６ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉 以上であれば豚肉の鮮度が落ちてい
ることを、ＴＢＡＲＳ値が０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉
以下であれば鮮度が良いことを判定することができる。
ＡＲＳ）の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て豚肉の脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確に測定で
きるようなる。ＴＢＡＲＳ値の増加は鮮度の低下を示す
ので、本発明の方法で測定したＴＢＡＲＳ値が０．６ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉 以上であれば豚肉の鮮度が落ちてい
ることを、ＴＢＡＲＳ値が０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉
以下であれば鮮度が良いことを判定することができる。
【００５９】〔実施の形態３〕鶏肉
（１）赤色度（ａ＊）の検量線
鶏肉の赤色度（ａ＊）の検量線における３種の波長は以
下のようにして選定したものである。図１３（ａ）は、
ａ＊に対する各波長の単相関係数を示す図である。この
図から、各波長の変動に対して単相関係数が安定してい
る波長領域で、係数（Ｋ１）も安定している波長を探
し、５７６ｎｍを第１波長として選択した。図１３
（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番目の波長とａ
＊との重相関係数を示す図である。この図から、各波長
の変動に対して重相関係数が安定している波長領域で、
係数（Ｋ２）も安定している波長を探し、第２波長とし
て４６２ｎｍを選択した。図１３（ｃ）は、第１及び第
２波長を選択した後の第３番目の波長とａ＊との重相関
係数を示す図である。この図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ３）
も安定している波長を探し、第３波長として１０１８ｎ
ｍを選択した。第１、第２及び第３波長を選択した後の
第４番目の波長とａ＊との重相関係数を示す図から、各
波長の変動に対して重相関係数が安定している波長領域
で、係数（Ｋ４）も安定している波長を探し、第４波長
として７３８ｎｍを選択した。以上４種の波長を説明変
数として順次取り入れた４種の検量線モデル（第１波長
を用いた検量線、第１及び第２波長を用いた検量線、第
１、第２及び第３波長を用いた検量線、第１、第２、第
３及び第４波長を用いた検量線）について、その精度評
価を交差確認法により行い、検量線モデルの重相関係数
の増加と交差確認法による予測標準誤差の減少とを比較
して、最少の説明変数（波長数）でもって最も精度の良
い検量線を検討した。結果を表７に示す。その結果、上
記の第１、第２及び第３波長を用いた検量線を選定し
た。
下のようにして選定したものである。図１３（ａ）は、
ａ＊に対する各波長の単相関係数を示す図である。この
図から、各波長の変動に対して単相関係数が安定してい
る波長領域で、係数（Ｋ１）も安定している波長を探
し、５７６ｎｍを第１波長として選択した。図１３
（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番目の波長とａ
＊との重相関係数を示す図である。この図から、各波長
の変動に対して重相関係数が安定している波長領域で、
係数（Ｋ２）も安定している波長を探し、第２波長とし
て４６２ｎｍを選択した。図１３（ｃ）は、第１及び第
２波長を選択した後の第３番目の波長とａ＊との重相関
係数を示す図である。この図から、各波長の変動に対し
て重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ３）
も安定している波長を探し、第３波長として１０１８ｎ
ｍを選択した。第１、第２及び第３波長を選択した後の
第４番目の波長とａ＊との重相関係数を示す図から、各
波長の変動に対して重相関係数が安定している波長領域
で、係数（Ｋ４）も安定している波長を探し、第４波長
として７３８ｎｍを選択した。以上４種の波長を説明変
数として順次取り入れた４種の検量線モデル（第１波長
を用いた検量線、第１及び第２波長を用いた検量線、第
１、第２及び第３波長を用いた検量線、第１、第２、第
３及び第４波長を用いた検量線）について、その精度評
価を交差確認法により行い、検量線モデルの重相関係数
の増加と交差確認法による予測標準誤差の減少とを比較
して、最少の説明変数（波長数）でもって最も精度の良
い検量線を検討した。結果を表７に示す。その結果、上
記の第１、第２及び第３波長を用いた検量線を選定し
た。
【００６０】
【表７】
【００６１】図１４は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって２４のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．８６９、
標準誤差（ＳＥＣ）は０．４３と高い相関関係を示し
た。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって２４のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．８６９、
標準誤差（ＳＥＣ）は０．４３と高い相関関係を示し
た。
【００６２】ここで例えば、第１波長として５７４ｎ
ｍ、第２波長として４６０ｎｍ、第３波長として１０１
６ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．８
４４、標準誤差は０．４６となり、第１波長として５７
８ｎｍ、第２波長として４６４ｎｍ、第３波長として１
０２０ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は
０．８６９、標準誤差は０．４３となる。このように第
１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化
させてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数に
ついても、Ｋ０＝３．８７〜４．７３、Ｋ１＝−３１．
４８〜−１８．４７、Ｋ２＝−１４．７０〜−１２．４
３、Ｋ３＝１６７．１３〜３９５．８４の範囲内の値を
用いれば、重相関係数０．８４４〜０．８６９、標準誤
差０．４３〜０．４６と、十分高い相関を得ることがで
きる。
ｍ、第２波長として４６０ｎｍ、第３波長として１０１
６ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．８
４４、標準誤差は０．４６となり、第１波長として５７
８ｎｍ、第２波長として４６４ｎｍ、第３波長として１
０２０ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は
０．８６９、標準誤差は０．４３となる。このように第
１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化
させてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数に
ついても、Ｋ０＝３．８７〜４．７３、Ｋ１＝−３１．
４８〜−１８．４７、Ｋ２＝−１４．７０〜−１２．４
３、Ｋ３＝１６７．１３〜３９５．８４の範囲内の値を
用いれば、重相関係数０．８４４〜０．８６９、標準誤
差０．４３〜０．４６と、十分高い相関を得ることがで
きる。
【００６３】こうして得られた鶏肉の赤色度（ａ＊）の
検量線を用いると、流通や小売り段階において鶏肉の赤
色度の変化を非破壊で短時間かつ正確に測定できるよう
なる。赤色度の低下は鮮度の低下を示すので、本発明の
方法で測定した赤色度が３以下であれば鶏肉の鮮度が落
ちていることを、赤色度が３以上であれば鮮度が良いこ
とを判定することができる。
検量線を用いると、流通や小売り段階において鶏肉の赤
色度の変化を非破壊で短時間かつ正確に測定できるよう
なる。赤色度の低下は鮮度の低下を示すので、本発明の
方法で測定した赤色度が３以下であれば鶏肉の鮮度が落
ちていることを、赤色度が３以上であれば鮮度が良いこ
とを判定することができる。
【００６４】（２）メトミオグロビン形成割合の検量線
鶏肉のメトミオグロビン形成割合の検量線における３種
の波長は以下のようにして選定したものである。図１５
（ａ）は、メトミオグロビン形成割合に対する各波長の
単相関係数を表す図である。この図から、各波長の変動
に対して単相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ１）も安定している波長を探し、６１８ｎｍを第１
波長として選択した（豚肉のメトミオグロビン形成割合
の第１波長と同じ領域の波長が選択された）。図１５
（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番目の波長とメ
トミオグロビン形成割合との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波
長を探し、第２波長として９９８ｎｍを選択した。図１
５（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後の第３番目
の波長とメトミオグロビン形成割合との重相関係数を示
す図である。この図から、各波長の変動に対して重相関
係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ３）も安定し
ている波長を探し、第３波長として８３２ｎｍを選択し
た。第１、第２及び第３波長を選択した後の第４番目の
波長とメトミオグロビン形成割合との重相関係数を示す
図から、各波長の変動に対して重相関係数が安定してい
る波長領域で、係数（Ｋ４）も安定している波長を探
し、第４波長として５３８ｎｍを選択した。以上４種の
波長を説明変数として順次取り入れた４種の検量線モデ
ル（第１波長を用いた検量線、第１及び第２波長を用い
た検量線、第１、第２及び第３波長を用いた検量線、第
１、第２、第３及び第４波長を用いた検量線）につい
て、その精度評価を交差確認法により行い、検量線モデ
ルの重相関係数の増加と交差確認法による予測標準誤差
の減少とを比較して、最少の説明変数（波長数）でもっ
て最も精度の良い検量線を検討した。結果を表８に示
す。その結果、上記の第１、第２及び第３波長を用いた
検量線を選定した。
の波長は以下のようにして選定したものである。図１５
（ａ）は、メトミオグロビン形成割合に対する各波長の
単相関係数を表す図である。この図から、各波長の変動
に対して単相関係数が安定している波長領域で、係数
（Ｋ１）も安定している波長を探し、６１８ｎｍを第１
波長として選択した（豚肉のメトミオグロビン形成割合
の第１波長と同じ領域の波長が選択された）。図１５
（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番目の波長とメ
トミオグロビン形成割合との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波
長を探し、第２波長として９９８ｎｍを選択した。図１
５（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後の第３番目
の波長とメトミオグロビン形成割合との重相関係数を示
す図である。この図から、各波長の変動に対して重相関
係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ３）も安定し
ている波長を探し、第３波長として８３２ｎｍを選択し
た。第１、第２及び第３波長を選択した後の第４番目の
波長とメトミオグロビン形成割合との重相関係数を示す
図から、各波長の変動に対して重相関係数が安定してい
る波長領域で、係数（Ｋ４）も安定している波長を探
し、第４波長として５３８ｎｍを選択した。以上４種の
波長を説明変数として順次取り入れた４種の検量線モデ
ル（第１波長を用いた検量線、第１及び第２波長を用い
た検量線、第１、第２及び第３波長を用いた検量線、第
１、第２、第３及び第４波長を用いた検量線）につい
て、その精度評価を交差確認法により行い、検量線モデ
ルの重相関係数の増加と交差確認法による予測標準誤差
の減少とを比較して、最少の説明変数（波長数）でもっ
て最も精度の良い検量線を検討した。結果を表８に示
す。その結果、上記の第１、第２及び第３波長を用いた
検量線を選定した。
【００６５】
【表８】
【００６６】図１６は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって２４のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９７２、
標準誤差（ＳＥＣ）は２．４４％と非常に高い相関関係
を示した。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって２４のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．９７２、
標準誤差（ＳＥＣ）は２．４４％と非常に高い相関関係
を示した。
【００６７】ここで例えば、第１波長として６１６ｎ
ｍ、第２波長として９９６ｎｍ、第３波長として８３０
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９７
１、標準誤差は２．４９％となり、第１波長として６２
０ｎｍ、第２波長として１０００ｎｍ、第３波長として
８３４ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は
０．９５４、標準誤差は３．１２％となる。このように
第１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変
化させてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数
についても、Ｋ０＝３０．３１〜３８．７６、Ｋ１＝−
３４３．０８〜−２７８．６５、Ｋ２＝−１０６５．７
３〜−８９５．９８、Ｋ３＝−５０６７．４０〜−３７
５３．５０の範囲内の値を用いれば、重相関係数０．９
５４〜０．９７２、標準誤差２．４４〜３．１２％と、
十分高い相関を得ることができる。
ｍ、第２波長として９９６ｎｍ、第３波長として８３０
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．９７
１、標準誤差は２．４９％となり、第１波長として６２
０ｎｍ、第２波長として１０００ｎｍ、第３波長として
８３４ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は
０．９５４、標準誤差は３．１２％となる。このように
第１波長、第２波長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変
化させてもほぼ同等の高い相関を得ることができ、係数
についても、Ｋ０＝３０．３１〜３８．７６、Ｋ１＝−
３４３．０８〜−２７８．６５、Ｋ２＝−１０６５．７
３〜−８９５．９８、Ｋ３＝−５０６７．４０〜−３７
５３．５０の範囲内の値を用いれば、重相関係数０．９
５４〜０．９７２、標準誤差２．４４〜３．１２％と、
十分高い相関を得ることができる。
【００６８】こうして得られた鶏肉のメトミオグロビン
形成割合の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て鶏肉のメトミオグロビン形成割合を非破壊で短時間か
つ正確に測定できるようなる。メトミオグロビン形成割
合の増加は鮮度の低下を示すので、本発明の方法で測定
したメトミオグロビン形成割合が５０％以上であれば鶏
肉の鮮度が落ちていることを、メトミオグロビン形成割
合が５０％以下であれば鮮度が良いことを判定すること
ができる。
形成割合の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て鶏肉のメトミオグロビン形成割合を非破壊で短時間か
つ正確に測定できるようなる。メトミオグロビン形成割
合の増加は鮮度の低下を示すので、本発明の方法で測定
したメトミオグロビン形成割合が５０％以上であれば鶏
肉の鮮度が落ちていることを、メトミオグロビン形成割
合が５０％以下であれば鮮度が良いことを判定すること
ができる。
【００６９】（３）脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）の検量線
鶏肉の脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）の検量線における３種
の波長は以下のようにして選定したものである。図１７
（ａ）は、ＴＢＡＲＳ値に対する各波長の単相関係数を
表す図である。この図から、各波長の変動に対して単相
関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ１）も安定
している波長を探し、６２６ｎｍを第１波長として選択
した。図１７（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番
目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波
長を探し、第２波長として５５２ｎｍを選択した。図１
７（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後の第３番目
の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図である。
この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安定し
ている波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波長を
探し、第３波長として８３２ｎｍを選択した。第１、第
２及び第３波長を選択した後の第４番目の波長とＴＢＡ
ＲＳ値との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対
して重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ
４）も安定している波長を探し、第４波長として６７０
ｎｍを選択した。以上４種の波長を説明変数として順次
取り入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量
線、第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び
第３波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波
長を用いた検量線）について、その精度評価を交差確認
法により行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差
確認法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の
説明変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検
討した。結果を表９に示す。その結果、上記の第１、第
２及び第３波長を用いた検量線を選定した。
の波長は以下のようにして選定したものである。図１７
（ａ）は、ＴＢＡＲＳ値に対する各波長の単相関係数を
表す図である。この図から、各波長の変動に対して単相
関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ１）も安定
している波長を探し、６２６ｎｍを第１波長として選択
した。図１７（ｂ）は、第１波長を選択した後の第２番
目の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図であ
る。この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安
定している波長領域で、係数（Ｋ２）も安定している波
長を探し、第２波長として５５２ｎｍを選択した。図１
７（ｃ）は、第１及び第２波長を選択した後の第３番目
の波長とＴＢＡＲＳ値との重相関係数を示す図である。
この図から、各波長の変動に対して重相関係数が安定し
ている波長領域で、係数（Ｋ３）も安定している波長を
探し、第３波長として８３２ｎｍを選択した。第１、第
２及び第３波長を選択した後の第４番目の波長とＴＢＡ
ＲＳ値との重相関係数を示す図から、各波長の変動に対
して重相関係数が安定している波長領域で、係数（Ｋ
４）も安定している波長を探し、第４波長として６７０
ｎｍを選択した。以上４種の波長を説明変数として順次
取り入れた４種の検量線モデル（第１波長を用いた検量
線、第１及び第２波長を用いた検量線、第１、第２及び
第３波長を用いた検量線、第１、第２、第３及び第４波
長を用いた検量線）について、その精度評価を交差確認
法により行い、検量線モデルの重相関係数の増加と交差
確認法による予測標準誤差の減少とを比較して、最少の
説明変数（波長数）でもって最も精度の良い検量線を検
討した。結果を表９に示す。その結果、上記の第１、第
２及び第３波長を用いた検量線を選定した。
【００７０】
【表９】
【００７１】図１８は、縦軸に本実施例の方法による測
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって２４のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．６６９、
標準誤差（ＳＥＣ）は０．３３０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と
少し低い相関関係を示した。
定値をとり、横軸に常法による分析値をとって２４のサ
ンプル毎の測定点をプロットしたものである。その結
果、両者の測定値間の重相関係数（Ｒ）は０．６６９、
標準誤差（ＳＥＣ）は０．３３０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と
少し低い相関関係を示した。
【００７２】ここで例えば、第１波長として６２４ｎ
ｍ、第２波長として５５０ｎｍ、第３波長として８３０
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．６９
６、標準誤差は０．３１９ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となり、
第１波長として６２８ｎｍ、第２波長として５５４ｎ
ｍ、第３波長として８３４ｎｍを選定すると、この検量
線の重相関係数は０．６１５、標準誤差は０．３５０ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉となる。このように第１波長、第２波
長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させてもほぼ同
等の高い相関を得ることができ、係数についても、Ｋ０
＝−１．４３〜０．２９、Ｋ１＝−２２．３４〜−１
７．１１、Ｋ２＝−１５．５５〜−９．５３、Ｋ３＝３
９２．０２〜４５６．２１の範囲内の値を用いれば、重
相関係数０．６１５〜０．６９６、標準誤差０．３１９
〜０．３５０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と、十分高い相関を得
ることができる。
ｍ、第２波長として５５０ｎｍ、第３波長として８３０
ｎｍを選定すると、この検量線の重相関係数は０．６９
６、標準誤差は０．３１９ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉となり、
第１波長として６２８ｎｍ、第２波長として５５４ｎ
ｍ、第３波長として８３４ｎｍを選定すると、この検量
線の重相関係数は０．６１５、標準誤差は０．３５０ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉となる。このように第１波長、第２波
長、第３波長とも±２ｎｍの範囲で変化させてもほぼ同
等の高い相関を得ることができ、係数についても、Ｋ０
＝−１．４３〜０．２９、Ｋ１＝−２２．３４〜−１
７．１１、Ｋ２＝−１５．５５〜−９．５３、Ｋ３＝３
９２．０２〜４５６．２１の範囲内の値を用いれば、重
相関係数０．６１５〜０．６９６、標準誤差０．３１９
〜０．３５０ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉と、十分高い相関を得
ることができる。
【００７３】こうして得られた鶏肉の脂質酸化度（ＴＢ
ＡＲＳ）の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て鶏肉の脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確に測定で
きるようなる。ＴＢＡＲＳ値の増加は鮮度の低下を示す
ので、本発明の方法で測定したＴＢＡＲＳ値が０．６ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉 以上であれば鶏肉の鮮度が落ちてい
ることを、ＴＢＡＲＳ値が０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉
以下であれば鮮度が良いことを判定することができる。
ＡＲＳ）の検量線を用いると、流通や小売り段階におい
て鶏肉の脂質酸化度を非破壊で短時間かつ正確に測定で
きるようなる。ＴＢＡＲＳ値の増加は鮮度の低下を示す
ので、本発明の方法で測定したＴＢＡＲＳ値が０．６ｍ
ｇＭＤＡ／ｋｇ肉 以上であれば鶏肉の鮮度が落ちてい
ることを、ＴＢＡＲＳ値が０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉
以下であれば鮮度が良いことを判定することができる。
【００７４】
【発明の効果】本実施例の検量線によって得られる測定
値について、例えば牛肉であれば赤色度（ａ＊）は１６
以下、メトミオグロビン形成割合は３０％以上、ＴＢＡ
ＲＳ値は０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉以上のいずれかであ
れば牛肉の鮮度が落ちていることを判定することがで
き、また赤色度（ａ＊）は１６以上で、メトミオグロビ
ン形成割合は３０％以下で、ＴＢＡＲＳ値は０．６ｍｇ
ＭＤＡ／ｋｇ肉以下であれば牛肉の鮮度が良いことを判
定することができる。本発明を用いることにより、食肉
の赤色度、退色割合、脂質酸化度を非破壊で短時間（約
１０秒）かつ正確にわかるので、流通および販売時にお
いて食肉の鮮度の客観的な評価に役立つ。
値について、例えば牛肉であれば赤色度（ａ＊）は１６
以下、メトミオグロビン形成割合は３０％以上、ＴＢＡ
ＲＳ値は０．６ｍｇＭＤＡ／ｋｇ肉以上のいずれかであ
れば牛肉の鮮度が落ちていることを判定することがで
き、また赤色度（ａ＊）は１６以上で、メトミオグロビ
ン形成割合は３０％以下で、ＴＢＡＲＳ値は０．６ｍｇ
ＭＤＡ／ｋｇ肉以下であれば牛肉の鮮度が良いことを判
定することができる。本発明を用いることにより、食肉
の赤色度、退色割合、脂質酸化度を非破壊で短時間（約
１０秒）かつ正確にわかるので、流通および販売時にお
いて食肉の鮮度の客観的な評価に役立つ。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）は牛肉の赤色度（ａ＊）に対する第１波
長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長の重相関係
数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数を表す図。
長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長の重相関係
数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数を表す図。
【図２】本発明の方法による牛肉の赤色度（ａ＊）の分
析値と常法による分析値との関係図。
析値と常法による分析値との関係図。
【図３】（ａ）は牛肉のメトミオグロビン形成割合に対
する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長
の重相関係数を表す図。
する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長
の重相関係数を表す図。
【図４】本発明の方法による牛肉のメトミオグロビン形
成割合の分析値と常法による分析値との関係図。
成割合の分析値と常法による分析値との関係図。
【図５】（ａ）は牛肉の脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）に対
する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長
の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数
を表す図。
する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長
の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数
を表す図。
【図６】本発明の方法による牛肉の脂質酸化度（ＴＢＡ
ＲＳ）の分析値と常法による分析値との関係図。
ＲＳ）の分析値と常法による分析値との関係図。
【図７】（ａ）豚肉の赤色度（ａ＊）に対する第１波長
の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長の重相関係数
を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数を表す図。
の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長の重相関係数
を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数を表す図。
【図８】本発明の方法による豚肉の赤色度（ａ＊）の分
析値と常法による分析値との関係図。
析値と常法による分析値との関係図。
【図９】（ａ）は豚肉のメトミオグロビン形成割合に対
する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長
の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数
を表す図。
する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長
の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数
を表す図。
【図１０】本発明の方法による豚肉のメトミオグロビン
形成割合の分析値と常法による分析値との関係図。
形成割合の分析値と常法による分析値との関係図。
【図１１】（ａ）は豚肉の脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）に
対する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波
長の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係
数を表す図、（ｄ）は第４波長の重相関係数を表す図。
対する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波
長の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係
数を表す図、（ｄ）は第４波長の重相関係数を表す図。
【図１２】本発明の方法による豚肉の脂質酸化度（ＴＢ
ＡＲＳ）の分析値と常法による分析値との関係図。
ＡＲＳ）の分析値と常法による分析値との関係図。
【図１３】（ａ）は鶏肉の赤色度（ａ＊）に対する第１
波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長の重相関
係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数を表す
図。
波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波長の重相関
係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係数を表す
図。
【図１４】本発明の方法による鶏肉の赤色度（ａ＊）の
分析値と常法による分析値との関係図。
分析値と常法による分析値との関係図。
【図１５】（ａ）は鶏肉のメトミオグロビン形成割合に
対する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波
長の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係
数を表す図。
対する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波
長の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係
数を表す図。
【図１６】本発明の方法による鶏肉のメトミオグロビン
形成割合の分析値と常法による分析値との関係図。
形成割合の分析値と常法による分析値との関係図。
【図１７】（ａ）は鶏肉の脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）に
対する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波
長の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係
数を表す図。
対する第１波長の単相関係数を表す図、（ｂ）は第２波
長の重相関係数を表す図、（ｃ）は第３波長の重相関係
数を表す図。
【図１８】本発明の方法による鶏肉の脂質酸化度（ＴＢ
ＡＲＳ）の分析値と常法による分析値との関係図。
ＡＲＳ）の分析値と常法による分析値との関係図。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 村上 斉
茨城県つくば市吾妻１丁目17番地１号403
棟1212号
Ｆターム(参考） 2G059 AA03 BB11 EE01 EE02 EE12
EE13 HH01 HH02 HH06 MM01
MM02 MM12
Claims (9)
- 【請求項１】 保存中の牛肉の透過反射率を測定して波
長６２０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長７４４±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長５９０±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の牛
肉の鮮度を判定することを特徴とする食肉の鮮度判定方
法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．５５〜７．４７、Ｋ１＝７７．３０〜９
８．９６、Ｋ２＝３０３．１０〜５１３．６３、Ｋ３＝
４２．７２〜５２．９３） - 【請求項２】 保存中の牛肉の透過反射率を測定して波
長６２４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長１０２０±２ｎｍにおけるlog(１／透
過反射率)の２次微分値Ｘ２を求め、次の検量線によっ
て得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに基づいて保存
中の牛肉の鮮度を判定することを特徴とする食肉の鮮度
判定方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２ （Ｋ０＝４２．２４〜７７．３３、Ｋ１＝−２２５．７
９〜−２１８．１８、Ｋ２＝６７６．８１〜１６７３．
０７） - 【請求項３】 保存中の牛肉の透過反射率を測定して波
長６２０±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長９７８±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長７２２±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）Ｙに
基づいて保存中の牛肉の鮮度を判定することを特徴とす
る食肉の鮮度判定方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝２．４０〜２．９０、Ｋ１＝−９．７８〜−
８．９９、Ｋ２＝−１７．７７〜−１６．４２、Ｋ３＝
−５３．５２〜−３０．７８） - 【請求項４】 保存中の豚肉の透過反射率を測定して波
長５８８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長６８８±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長５５６±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の豚
肉の鮮度を判定することを特徴とする食肉の鮮度判定方
法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝−１．７７〜−０．４４、Ｋ１＝−３５．６７
〜−２６．９５、Ｋ２＝４０．５１〜４６．０７、Ｋ３
＝−１６．５９〜−１５．５７） - 【請求項５】 保存中の豚肉の透過反射率を測定して波
長６１６±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長６９４±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長７４４±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに
基づいて保存中の豚肉の鮮度を判定することを特徴とす
る食肉の鮮度判定方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝５１．２８〜６１．１０、Ｋ１＝−２０４．２
２〜−１９１．４３、Ｋ２＝３８１．６７〜４４５．５
５、Ｋ３＝６１３．２８〜１９０１．９６） - 【請求項６】 保存中の豚肉の透過反射率を測定して波
長６０４±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長９３４±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長４８０±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３、波長７４８
±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ
４を求め、次の検量線によって得られる脂質酸化度（Ｔ
ＢＡＲＳ）Ｙに基づいて保存中の豚肉の鮮度を判定する
ことを特徴とする食肉の鮮度判定方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３＋Ｋ４Ｘ４ （Ｋ０＝１．０５〜１．２１、Ｋ１＝−２．５３〜−
２．３１、Ｋ２＝−６．４１〜−３．９５、Ｋ３＝−
０．４２〜−０．１１、Ｋ４＝１０．０４〜１９．８
５） - 【請求項７】 保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波
長５７６±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長４６２±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長１０１８±２ｎｍにお
けるlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次
の検量線によって得られる赤色度Ｙに基づいて保存中の
鶏肉の鮮度を判定することを特徴とする食肉の鮮度判定
方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝３．８７〜４．７３、Ｋ１＝−３１．４８〜−
１８．４７、Ｋ２＝−１４．７０〜−１２．４３、Ｋ３
＝１６７．１３〜３９５．８４） - 【請求項８】 保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波
長６１８±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長９９８±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長８３２±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られるメトミオグロビン形成割合Ｙに
基づいて保存中の鶏肉の鮮度を判定することを特徴とす
る食肉の鮮度判定方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝３０．３１〜３８．７６、Ｋ１＝−３４３．０
８〜−２７８．６５、Ｋ２＝−１０６５．７３〜−８９
５．９８、Ｋ３＝−５０６７．４０〜−３７５３．５
０） - 【請求項９】 保存中の鶏肉の透過反射率を測定して波
長６２６±２ｎｍにおけるlog(１／透過反射率)の２次
微分値Ｘ１、波長５５２±２ｎｍにおけるlog(１／透過
反射率)の２次微分値Ｘ２、波長８３２±２ｎｍにおけ
るlog(１／透過反射率)の２次微分値Ｘ３を求め、次の
検量線によって得られる脂質酸化度（ＴＢＡＲＳ）Ｙに
基づいて保存中の鶏肉の鮮度を判定することを特徴とす
る食肉の鮮度判定方法。 Ｙ＝Ｋ０＋Ｋ１Ｘ１＋Ｋ２Ｘ２＋Ｋ３Ｘ３ （Ｋ０＝−１．４３〜０．２９、Ｋ１＝−２２．３４〜
−１７．１１、Ｋ２＝−１５．５５〜−９．５３、Ｋ３
＝３９２．０２〜４５６．２１）
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001311912A JP2003121351A (ja) | 2001-10-09 | 2001-10-09 | 食肉の鮮度判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001311912A JP2003121351A (ja) | 2001-10-09 | 2001-10-09 | 食肉の鮮度判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003121351A true JP2003121351A (ja) | 2003-04-23 |
Family
ID=19130654
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001311912A Pending JP2003121351A (ja) | 2001-10-09 | 2001-10-09 | 食肉の鮮度判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003121351A (ja) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006064629A (ja) * | 2004-08-30 | 2006-03-09 | National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization | 急速な酸化による変色の速さから牛肉の肉色保持日数を予測する方法 |
| JP2006064630A (ja) * | 2004-08-30 | 2006-03-09 | National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization | 抗酸化能測定による牛肉の肉色保持日数の予測方法 |
| 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 |
| CN102507459A (zh) * | 2011-11-23 | 2012-06-20 | 中国农业大学 | 一种生鲜牛肉新鲜度快速无损评价方法及*** |
| JP2012198054A (ja) * | 2011-03-18 | 2012-10-18 | Tokyo Univ Of Marine Science & Technology | 畜肉または魚肉のメト化率測定方法および品質評価方法 |
| CN103344577A (zh) * | 2013-07-12 | 2013-10-09 | 中国农业大学 | 一种基于多光谱成像技术的畜肉新鲜度无损伤检测方法 |
| CN103712948A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-04-09 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜羊肉中挥发性盐基氮含量的快速无损检测方法 |
| CN104049068A (zh) * | 2014-06-06 | 2014-09-17 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜畜肉新鲜度的无损测定装置及测定方法 |
| CN104089891A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-10-08 | 浙江工商大学 | 牛肉新鲜度检测***及方法 |
| CN104949931A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-30 | 南阳师范学院 | 一种生鲜猪肉货架期快速无损评价方法及检测*** |
| CN105548062A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-04 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法 |
| JP2016520832A (ja) * | 2013-05-08 | 2016-07-14 | フレッシュディテクト ゲーエムベーハー | 被測定物、特に食品、の表面層を測定する測定装置 |
| CN106153576A (zh) * | 2016-07-28 | 2016-11-23 | 华南理工大学 | 基于近红外双波段比的快速预测冷冻猪肉贮藏时间的方法 |
| CN108254324A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-07-06 | 中国农业大学 | 一种蟹肉新鲜度快速检测方法及装置 |
| CN109033616A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 西华大学 | 一种预测冷冻猪肉在贮藏过程中品质变化的方法 |
| CN111272682A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-06-12 | 渤海大学 | 一种用于评价糖熏肉制品新鲜度的比色卡及其制备方法和应用 |
| JP2020520464A (ja) * | 2017-05-16 | 2020-07-09 | エムイーキュー・プローブ・ピーティーワイ・リミテッド | 肉製品の品質を評価するための方法およびシステム |
-
2001
- 2001-10-09 JP JP2001311912A patent/JP2003121351A/ja active Pending
Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006064629A (ja) * | 2004-08-30 | 2006-03-09 | National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization | 急速な酸化による変色の速さから牛肉の肉色保持日数を予測する方法 |
| JP2006064630A (ja) * | 2004-08-30 | 2006-03-09 | National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization | 抗酸化能測定による牛肉の肉色保持日数の予測方法 |
| JP4534035B2 (ja) * | 2004-08-30 | 2010-09-01 | 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 急速な酸化による変色の速さから牛肉の肉色保持日数を予測する方法 |
| JP4543233B2 (ja) * | 2004-08-30 | 2010-09-15 | 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 抗酸化能測定による牛肉の肉色保持日数の予測方法 |
| 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 |
| JP2012198054A (ja) * | 2011-03-18 | 2012-10-18 | Tokyo Univ Of Marine Science & Technology | 畜肉または魚肉のメト化率測定方法および品質評価方法 |
| CN102507459A (zh) * | 2011-11-23 | 2012-06-20 | 中国农业大学 | 一种生鲜牛肉新鲜度快速无损评价方法及*** |
| JP2016520832A (ja) * | 2013-05-08 | 2016-07-14 | フレッシュディテクト ゲーエムベーハー | 被測定物、特に食品、の表面層を測定する測定装置 |
| CN103344577A (zh) * | 2013-07-12 | 2013-10-09 | 中国农业大学 | 一种基于多光谱成像技术的畜肉新鲜度无损伤检测方法 |
| CN103344577B (zh) * | 2013-07-12 | 2016-04-06 | 中国农业大学 | 一种基于多光谱成像技术的畜肉新鲜度无损伤检测方法 |
| CN103712948A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-04-09 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜羊肉中挥发性盐基氮含量的快速无损检测方法 |
| CN104089891A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-10-08 | 浙江工商大学 | 牛肉新鲜度检测***及方法 |
| CN104049068A (zh) * | 2014-06-06 | 2014-09-17 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜畜肉新鲜度的无损测定装置及测定方法 |
| CN104049068B (zh) * | 2014-06-06 | 2015-11-18 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜畜肉新鲜度的无损测定装置及测定方法 |
| CN104949931A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-30 | 南阳师范学院 | 一种生鲜猪肉货架期快速无损评价方法及检测*** |
| CN105548062A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-04 | 中国肉类食品综合研究中心 | 生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法 |
| CN106153576A (zh) * | 2016-07-28 | 2016-11-23 | 华南理工大学 | 基于近红外双波段比的快速预测冷冻猪肉贮藏时间的方法 |
| JP2020520464A (ja) * | 2017-05-16 | 2020-07-09 | エムイーキュー・プローブ・ピーティーワイ・リミテッド | 肉製品の品質を評価するための方法およびシステム |
| US11519862B2 (en) | 2017-05-16 | 2022-12-06 | MEQ Probe Pty Ltd | Methods and systems for assessing quality of a meat product |
| CN108254324A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-07-06 | 中国农业大学 | 一种蟹肉新鲜度快速检测方法及装置 |
| CN109033616A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 西华大学 | 一种预测冷冻猪肉在贮藏过程中品质变化的方法 |
| CN109033616B (zh) * | 2018-07-24 | 2023-02-10 | 西华大学 | 一种预测冷冻猪肉在贮藏过程中品质变化的方法 |
| CN111272682A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-06-12 | 渤海大学 | 一种用于评价糖熏肉制品新鲜度的比色卡及其制备方法和应用 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ElMasry et al. | Chemical-free assessment and mapping of major constituents in beef using hyperspectral imaging | |
| JP2003121351A (ja) | 食肉の鮮度判定方法 | |
| Sun et al. | How to predict the sugariness and hardness of melons: A near-infrared hyperspectral imaging method | |
| Swatland | A review of meat spectrophotometry (300 to 800 nm) | |
| Cheng et al. | Suitability of hyperspectral imaging for rapid evaluation of thiobarbituric acid (TBA) value in grass carp (Ctenopharyngodon idella) fillet | |
| Khaled et al. | Emerging nondestructive approaches for meat quality and safety evaluation—A review | |
| Prieto et al. | On-line application of visible and near infrared reflectance spectroscopy to predict chemical–physical and sensory characteristics of beef quality | |
| Morsy et al. | Robust linear and non-linear models of NIR spectroscopy for detection and quantification of adulterants in fresh and frozen-thawed minced beef | |
| Rajkumar et al. | Studies on banana fruit quality and maturity stages using hyperspectral imaging | |
| Yang et al. | Combination of spectral and textural information of hyperspectral imaging for the prediction of the moisture content and storage time of cooked beef | |
| Kamruzzaman et al. | Introduction to hyperspectral imaging technology | |
| Cocchi et al. | Durum wheat adulteration detection by NIR spectroscopy multivariate calibration | |
| Ritthiruangdej et al. | Non-destructive and rapid analysis of chemical compositions in Thai steamed pork sausages by near-infrared spectroscopy | |
| Kamruzzaman et al. | Hyperspectral imaging in tandem with multivariate analysis and image processing for non-invasive detection and visualization of pork adulteration in minced beef | |
| Wan et al. | Feature wavelength selection and model development for rapid determination of myoglobin content in nitrite-cured mutton using hyperspectral imaging | |
| JPH06502492A (ja) | スペクトルデータの測定および補正 | |
| Baardseth et al. | A comparison of CIE (1976) L* a* b* values obtained from two different instruments on several food commodities | |
| dos Santos et al. | Application of Fourier-transform infrared spectroscopy for the determination of chloride and sulfate in wines | |
| JP4686714B2 (ja) | 食肉の光学的鮮度識別法および装置 | |
| Heo et al. | Prediction of moisture content in steamed and dried purple sweet potato using hyperspectral imaging analysis | |
| Shi et al. | Nondestructive prediction of freshness for bighead carp (Hypophthalmichthys nobilis) head by Excitation-Emission Matrix (EEM) analysis based on fish eye fluid: Comparison of BPNNs and RBFNNs | |
| Egelandsdal et al. | Autofluorescence quantifies collagen in sausage batters with a large variation in myoglobin content | |
| AU2007212825B2 (en) | Method of calculating quality parameters of foodstuffs | |
| Pan et al. | Detection of chlorophyll content based on optical properties of maize leaves | |
| JP3663373B2 (ja) | 赤身魚の肉性状検査法及びその装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040907 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050118 |