JP2010286262A - Device and method for evaluation of freshness - Google Patents
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Abstract
Description
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。 The present invention relates to a freshness evaluation apparatus and a freshness evaluation method, and is suitable for application when evaluating the freshness of seafood with high transparency.
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。 Conventionally, when judging the freshness indicating the degree of freshness of seafood, a sensory evaluation is performed in which a skilled person visually recognizes the surface of the seafood and judges the freshness from the color of the seafood. In this sensory evaluation, we focused on the fact that fresh fish and shellfish have lower turbidity and the turbidity of fish and shellfish becomes higher as time passes after lethality. Is being evaluated. However, in such sensory evaluation, the freshness of seafood is subjectively evaluated from the experience of each expert, and thus there is a problem that a quantified objective evaluation result cannot be obtained.
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。 On the other hand, a biochemical freshness index called “K value” is known as one of the indices for quantifying freshness. This K value is an index that expresses the degree of degradation of ATP, focusing on the fact that ATP (adenosine triphosphate), an energy substance present in animal muscles, is gradually degraded after killing. is there.
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）。 Here, as an objective evaluation method using the K value, a nucleic acid-related compound generated by a chemical reaction when a sample is dropped on a piece of meat is irradiated with ultraviolet rays, and a spot of the nucleic acid-related compound is highlighted, and then a computer A method of calculating the K value by performing image processing using the method has been considered (for example, see Patent Document 1). As another evaluation method, an evaluation method in which a fresh product and a coloring medium are enclosed in a transparent container and a K value is estimated from a color change accompanying a chemical change of the coloring medium is considered (for example, Patent Document 2). reference).
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。 However, in the freshness evaluation using the K value, since a chemical reaction is used to measure the degree of ATP degradation, it takes time to prepare for measuring the K value, and the chemical reaction is stable. There was a problem that it took time to do.
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。 In addition, in the freshness evaluation using the K value, even if an object under the same conditions is measured, the actual measurement results vary and may not match the freshness judged by a skilled person. It is hoped that more objective evaluation can be performed.
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。 The present invention has been made in view of such a situation, and provides a freshness evaluation apparatus and a freshness evaluation method capable of performing objective freshness evaluation of a subject more easily and quickly than conventional methods.
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。 In order to solve such a problem, in the present invention, in the invention according to claim 1, a striped pattern-shaped irradiation light in which irradiation bright portions and irradiation dark portions are sequentially arranged alternately is irradiated to the subject, An acquisition unit that acquires imaging data obtained by capturing a stripe pattern image including a subject bright part and a subject dark part generated in the subject by scattering of an irradiation dark part by the subject, and the fringes based on the imaging data A fringe pattern image of a pattern image is generated, an image analysis unit that detects light intensity of a bright part and a dark part continuous at a predetermined position of the stripe pattern image, and the adjacent bright part and dark part of the light intensity A calculating unit that calculates a contrast value obtained by calculating a light intensity difference between the maximum light intensity of the bright part and the minimum light intensity of the dark part in a plurality of the sets, and averaging a plurality of the light intensity differences. And be prepared And wherein the Rukoto.
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。 The invention according to claim 2 is characterized in that the irradiation light is near infrared light.
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。 In the invention according to claim 3, the subject is a highly transparent seafood, and an elapsed time after capturing the seafood is associated with the contrast value related to the predetermined seafood. A database in which stored data is stored in advance, and a specifying unit that specifies the elapsed time associated with the contrast value based on the data when the contrast value is calculated by the calculating unit. And
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。 According to a fourth aspect of the present invention, a striped pattern of irradiation light in which irradiation bright portions and irradiation dark portions are alternately arranged is sequentially irradiated on the subject, and the irradiation bright portions and the irradiation dark portions are scattered by the subject. Obtaining an imaging data obtained by imaging a striped pattern image composed of a subject bright part and a subject dark part generated on the subject, and generating a striped pattern image of the striped pattern image based on the imaging data Then, an image analysis step for detecting light intensity of a bright part and a dark part continuous at a predetermined position of the stripe pattern image, and a pair of the bright part and the dark part adjacent to each other in the light intensity, Calculating a light intensity difference between the maximum light intensity of the bright part and the minimum light intensity of the dark part in a set, and calculating a contrast value obtained by averaging a plurality of the light intensity differences. That.
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。 The invention according to claim 5 is characterized in that the irradiation light is near infrared light.
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。 In the invention of claim 6, the subject is a highly transparent seafood, and an elapsed time after capturing the seafood is associated with the contrast value related to the predetermined seafood. And a specifying step of specifying, by a specifying unit, the elapsed time associated with the contrast value calculated by the calculating unit.
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。 The present invention has been made in view of such a situation, and provides a freshness evaluation apparatus and a freshness evaluation method capable of performing objective freshness evaluation of a subject more easily and quickly than conventional methods.
以下図面に基づいて、本発明の実施の形態を詳述する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
（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。
(1) Overall Configuration of Freshness Evaluation System In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a freshness evaluation system. This freshness evaluation system 1 includes near-infrared light L 1 emitted from a light source 5 with an amplitude grating 6, a diaphragm 7 and a projection lens 8. The irradiation unit 2 that sequentially irradiates the subject 9 through the imaging unit 3, the imaging unit 3 that captures the fringe pattern image generated on the subject 9 by irradiating the subject 9 with the near-infrared light L 1 , The image forming unit 3 includes a freshness evaluation device 4 that digitizes freshness based on image data captured by the image capturing unit 3.
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。 In this freshness evaluation system 1, for example, a seafood such as a squid whose surface turbidity changes as time passes is used as a subject 9 for evaluating the freshness, and the freshness of these seafood is measured by a freshness evaluation apparatus 4. It is designed to be quantifiable.
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。 In practice, the freshness evaluation system 1, the irradiation unit 2 is installed in an oblique direction of the subject 9, are adapted to be irradiated with near-infrared light L 1 from an oblique direction with respect to the subject 9 . At this time, the irradiating unit 2 irradiates near-infrared light L 1 emitted from the light source 5 toward the amplitude grating 6, adjusts the light intensity with the diaphragm 7 as necessary, and then casts the shadow of the amplitude grating 6 into the projection lens 8. A fringe pattern image can be generated on the subject 9 by projecting onto the subject 9 using.
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。 In this embodiment, amplitude grating 6 is arranged parallel to the subject 9, the near-infrared light L 1 from the light source 5 is transmitted through the irradiation a dark portion and the irradiation light portion extending straight The object 9 can be irradiated with irradiation light in a striped pattern in which the and are alternately adjacent. Thus, the amplitude grating 6 can generate a striped pattern image on the subject 9 in which the subject bright portions and the subject dark portions extending in a straight line are alternately adjacent. Further, the amplitude grating 6, a bright region forming unit for forming a linear illumination light portion, the near-infrared light L 1 along the longitudinal direction of the dark regions forming section for forming an irradiation dark linear illumination It is arranged so that the non-uniformity of the light intensity distribution in the subject 9 can be prevented.
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。 The imaging unit 3 is composed of, for example, a CCD (Charge Coupled Device) camera, is installed in front of the subject 9, and scatters from a fringe pattern image created by the subject 9 when irradiated with near-infrared light L 1. It has been made of light L 2 so as to imaging.
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。 The freshness evaluation apparatus 4 is electrically connected to the imaging unit 3, receives the imaging data obtained by the imaging unit 3, and can perform a freshness evaluation process on the imaging data to quantify the freshness of the subject 9. It is made like that.
（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。
(2) Freshness Evaluation Process Here, first, the principle used for the freshness evaluation process will be described below. Here, it has been empirically known that the fish and shellfish 10 and 11 used for the subject 9 have high fish turbidity when the freshness is low after a lapse of time after capture. Such an increase in turbidity of fish meat may occur due to an increase in light scattering by the scatterers 12 and 13 inside the fish meat.
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。 That is, when the time has not passed since the capture and the freshness of the seafood 10 is high, as shown in FIG. 2 (a), the scattered light is scattered by the scatterer 12 inside the seafood 10. L 2 is low and the turbidity of the seafood 10 is low. On the other hand, when the fish 11 has a low freshness after a long time since the capture, as shown in FIG. 2 (b), the scattered light L 3 in which the irradiation light is scattered by the scatterer 13 inside the fish 11 However, it becomes larger than the scattered light L 2 generated when the fish and shellfish 10 has a high freshness, and the turbidity of the fish and shellfish 11 becomes high.
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。 Here, the freshness evaluation system 1 according to the present invention, a near-infrared light L 1 formed in a stripe pattern by passing the amplitude grating 6 is irradiated from an oblique direction to the subject 9, FIGS. 2 (a) And as shown to (b), the fringe pattern image which has subject bright part 14b, 15b and subject dark part 14a, 15a is produced | generated. Incidentally, as shown in FIG. 1, the near-infrared light L 1 is irradiated to the subject 9 from an oblique direction. For convenience of explanation, in FIG. 2 (a) and FIG. some fish 10, the near-infrared light L 1 from 11 the front of indicates as if being irradiated.
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。 Here, in the freshness evaluation system 1, a stripe pattern image having a subject bright part and a subject dark part is generated on the subject 9 by the amplitude grating 6, and as shown in FIG. since the light intensity of the near-infrared light L 1 in the light portion 14b is stronger respectively than the light intensity of the near-infrared light L 1 in a subject dark part 14a, the scattered light L 2 which is scattered by the scatterer 12 of the subject dark part 14a compared to the dark part of the light intensity of the bright portion of the scattered light L 2 which is scattered by the scatterer 12 of the subject light portion 14b is increased. The freshness evaluation system 1, the scatterer 12 seafood 10 is near-infrared light L 1 scattered in various directions, thereby the object light portion 14b and the specimen dark part 14a generated by the fish 10 The image of the fringe pattern with the image pickup unit 3 can be taken from the front of the seafood 10.
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。 Here, if the freshness is high, as shown in FIG. 2 (a), the fish 10 inside of the scatterer 12 is less scattered light L 2 to be scattered is irradiated light, than when freshness is low Both the subject bright part 14b and the subject dark part 14a of the striped pattern image generated in the seafood 10 are darkened, and the light intensity is lowered. If freshness is low contrast, as shown in FIG. 2 (b), since it is often scattered light L 3 for scattering illumination light by seafood 11 inside the scattering medium 13, than when fresh is high Thus, both the subject bright part 15b and the subject dark part 15a of the striped pattern image generated in the seafood 11 become brighter and the light intensity increases.
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。 Next, the near infrared light L 1 emitted from the light source 5 will be described below. Near-infrared light L 1 is an electromagnetic wave close to red of visible light of about 700 to 2500 [nm], which cannot be seen by human eyes, but is similar to visible light because it is close to visible light. It has properties and can be handled in the same manner as visible light. The main difference between the visible light and the near-infrared light L 1 is that, for example, the near-infrared light L 1 has a few [mm] in the penetration depth into the skin or the like.
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。 Since visible light and near-infrared light L 1 differ in that they have a penetration depth, for example, when squid is used as the subject 9, the wavelength of light from the light source 5 is visible at the same location on the surface of the squid. When imaging was performed by the imaging unit 3 while changing from light to the near-infrared light region, images as shown in FIGS. 3A to 3C were obtained.
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。 3A is an image of the surface of the squid obtained by irradiating light having a wavelength in the visible light range toward the amplitude grating 6, and FIG. 3B has a wavelength of 695 [nm]. FIG. 3C is an image of a cuttlefish skin obtained by irradiating light toward the amplitude grating 6, and FIG. 3C is obtained by irradiating light having a wavelength of 850 [nm] toward the amplitude grating 6. It is an image of the surface of the squid.
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。 From these images, it can be seen that as the wavelength of the light source 5 becomes longer from visible light to near-infrared light L 1 , the spots that are clearly black are reduced even though the same part of the squid was imaged. It was. This black spot is present in the cuttlefish epidermis. Therefore, when visible light is used as the light source 5, as shown in FIG. 2 (a), the visible light does not penetrate into the inside of the squid and is scattered by the epidermis, and as a result, there are many black spots on the squid epidermis. Can be imaged.
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。 However, as shown in FIG. 3 (b) and (c), when a longer wavelength of light used for imaging, as it approaches the near-infrared light L 1, small black spots squid skin is much Even if there is a large spot, the spot becomes thin, and when the image is picked up by the imaging unit 3, the spot is almost invisible.
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。 This is because the near-infrared light L 1 has a penetration depth of several [mm] as described above, so that the scattered light L 2 and L 3 scattered inside the squid is more than the scattered light from the skin of the squid. This is because the light scattered by the black spots on the cuttlefish epidermis is greatly reduced due to the large number of images taken by the CCD camera which is the imaging unit 3.
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。 Therefore, the freshness evaluation system 1 according to the present invention, by irradiating the near-infrared light L 1 to the subject 9, be formed spots or the like on the surface of the object 9, as far as possible the influence of the spots Therefore, the freshness of the subject 9 can be evaluated more accurately.
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。 In the freshness evaluation system 1, the stripe pattern image of the subject 9 imaged by the imaging unit 3 is sent to the freshness evaluation device 4 as image data, and the freshness evaluation device 4 performs freshness evaluation processing on the imaged data. Thus, a contrast value C (described later) obtained by quantifying the freshness of the subject 9 can be calculated.
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。 In practice, as shown in FIG. 4, the freshness evaluation apparatus 4 includes an acquisition unit 20 that acquires imaging data sent from the imaging unit 3, and after converting the imaging data into bitmap image data, the bitmap image data The image analysis unit 21 that detects the light intensity value (light intensity value) of each pixel of the bitmap image generated by the above, and the display unit that displays the bitmap image and various information (contrast value C) necessary for freshness evaluation 22, a calculation unit 23 that calculates a contrast value C based on the light intensity value of each pixel in the bitmap image, an operation unit 24 that can set various information, and various data such as imaging data and bitmap image data Is connected to the control unit 26 via a bus.
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。 Here, the control unit 26 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Processing), a ROM (Read Only Memory), and the like (not shown), such as a basic program and a freshness evaluation processing program stored in the ROM. Various programs are appropriately read into the RAM according to various instructions, thereby executing predetermined processing and comprehensively controlling various functions.
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。 Here, first, a method of calculating the contrast value C using a milky white acrylic plate as the subject 9 will be described. In the case of using an acrylic plate as the subject 9, the near-infrared light L 1 to the acrylic plate is irradiated, the imaging unit 3, the fringe pattern image 100 as shown in FIG. 5 is obtained.
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。 When the control unit 26 receives the imaging data from the imaging unit 3 via the acquisition unit 20, the control unit 26 stores it in the database 25. Next, the control unit 26 reads out the imaging data to be subjected to the freshness evaluation process from the database 25, and then converts the imaging data into bitmap image data by the image analysis unit 21 in order to digitize the light intensity of the imaging data. A stripe pattern image based on the bitmap image data is displayed on the display unit 22.
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。 Here, the striped pattern image displayed on the display unit 22 can be arranged such that linear bright portions and dark portions having a longitudinal direction in the y direction are alternately and sequentially arranged in the x direction orthogonal to the y direction. .
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。 Next, the control unit 26 sequentially pairs adjacent bright parts D 1 and dark parts B 1 from among bright parts D 1 , dark parts B 1 , bright parts D 2 , dark parts B 2 . a set of G 1, a pair of set G 2 adjacent bright portion D 2 and dark B 2, a pair of set G 3 light portion D 3 and dark B 3 adjacent bright portion D 4 adjacent and dark B 4 of a pair of set G 4, consecutive five sets (set G 1 of a pair of set G 5 of the bright portion D 5 and dark B 5 adjacent, pair G 2, set G 3, the set G 4, the set G 5 ) Is selected.
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。 Incidentally, in the case of this embodiment, a case where five consecutive sets of adjacent bright portions and dark portions are selected from the stripe pattern image will be described. However, the present invention is not limited to this, and the adjacent bright portion D 1 is selected. Various other predetermined number of sets such as two, three, or six sets of dark portions may be selected from the stripe pattern image.
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。 Next, the calculation unit 23 performs light in a region of five consecutive groups (set G 1 , set G 2 , set G 3 , set G 4 , set G 5 ) at a predetermined position y 1 arbitrarily selected in the y direction. Light intensity distribution data representing the intensity distribution is generated and stored in the database 25. Actually, as shown in FIG. 6, the light intensity distribution data is obtained for each of the bright portions B 1 to B in five consecutive sets (set G 1 , set G 2 , set G 3 , set G 4 , set G 5 ). B 5 has a peak portion with the highest light intensity, and dark portions D 1 to D 5 have a valley portion with the lowest light intensity. In FIG. 6, for convenience of explanation, three sets (set G 1 , set G 2 , set G 3 ) of the light portions B 1 to B 3 and dark portions D 1 to D 3 that are continuous at the predetermined position y 1 are shown. It represents the transition of light intensity.
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。 The calculation unit 23 detects the maximum light intensity I 1max to I 5max at the peak portions of the bright portions B 1 to B 5 from the light intensity distribution data, and the minimum light intensity I at the valley portions of the dark portions D 1 to D 5. Detect 1min to I 5min . Then, calculating unit 23 includes a light intensity difference d 1 between the minimum light intensity I 1min of the maximum light intensity of the light portion D 1 I 1max and dark B 1 in the set G 1, maximum light portion D 2 in the set G 2 light of the light intensity difference d 2 between the minimum light intensity I 2min of the light intensity I 2max and dark B 2, the minimum light intensity I 3min of the maximum light intensity of the light portion D 3 in the set G 3 I 3max and dark B 3 the intensity difference d 3, the light intensity difference d 4 between the minimum light intensity I 4min of the maximum light intensity I 4Max and dark B 4 light portion D 4 in the set G 4, maximum light light portion D 5 in the set G 5 The light intensity difference d 5 between the intensity I 5max and the minimum light intensity I 5min of the dark part B 5 is calculated.
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。 Then, the calculation unit 23, these sets G 1, set G 2, set G 3, the set G 4, made the average value of the light intensity difference d 1 to d 5 in the set G 5 so as to calculate the contrast value C ing. The contrast value C increases as the light / dark difference (contrast) in the stripe pattern image increases. On the other hand, the contrast value C decreases as the light / dark difference (contrast) in the stripe pattern image decreases.
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。 Therefore, as described above, when using the seafood that causes turbidity as time elapses as the subject 9, the contrast calculated based on the seafood whose turbidity is low since not much time has passed since the capture. The value C is lower than the contrast value C calculated on the basis of fish and shellfish having a high turbidity after a long time since the capture. Therefore, the freshness evaluation apparatus 4 can determine the freshness of seafood using the contrast value C calculated based on the seafood as a guide.
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。 Here, in the case of this embodiment, the calculation unit 23 calculates an average value of a plurality of light intensity differences d 1 to d 5 as a contrast value C, and evaluates the freshness of the subject 9 based on the contrast value C. As a result, for example, compared to the case where the freshness of the subject 9 is evaluated only by the light intensity difference d 1 calculated from only the set G 1 of the bright part D 1 and the dark part B 1 , the overall condition of the subject 9 is increased. The freshness assessment can be performed more accurately. The contrast value C is calculated from five light intensity differences d 1 to d 5 as a plurality of light intensity differences. This is because even if the light intensity difference than five and more, these light intensity difference contrast value C calculated from and essentially unchanged from the contrast value C calculated from five light intensity difference d 1 to d 5 It was because there was not.
（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。
(3) Verification of Freshness Evaluation Next, instead of the acrylic plate described above, squid, which is a highly transparent seafood, was actually used as the subject 9, and the freshness evaluation of squid was performed based on the contrast value C described above. In practice, in the freshness evaluation system 1, a halogen fiber light source (# 20 manufactured by Stocker & Yale) having an output of 150 [W] was used as the light source 5. In addition, since the wavelength of near-infrared rays is also emitted from this light source 5, it is necessary to block visible light using two types of sharp cut filters (695 [nm] and 850 [nm]) having different transmission limit wavelength ranges. in to give a near-infrared light L 1.
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。 Further, as the amplitude grating 6, a Ronchi ruling handled by Edmund Optics was used. In this case, black parallel lines are regularly vapor-deposited on the glass surface at regular intervals, the size is 25 × 25 [mm], and the spatial frequency is 50 [pairs / inch].
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。 In this freshness evaluation system 1, Fujinon EX (manufactured by Fuji Photo Optical Co., Ltd.), which is an enlargement lens for photographic paper, in which both the diaphragm 7 and the projection lens 8 are integrated, is used. This has a focal length of 50 [mm] and an aperture of 1: 2.8. As the imaging unit 3, a monochrome CCD camera (Sony XC-EI50) having sensitivity even in the near infrared region was used.
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。 In this case, irradiation with near-infrared light L 1 to the squid from the irradiation unit 2 and the imaging surface of squid this time the imaging unit 3. Thereby, a fringe pattern image 101 as shown in FIG. 7 was obtained. As shown in FIG. 7, it was confirmed that in this stripe pattern image, bright portions D 1s , dark portions B 1s , bright portions D 2s , dark portions B 2s . Next, a cuttlefish with a peeled skin was prepared, and a squid stripe pattern image when 5 hours, 11 hours, 16 hours, 24 hours, 29 hours, and 35 hours passed after the capture was verified. At this time, the aperture value of the aperture 7 was set to F2.8. As a result, a result as shown in FIG. 8A was obtained.
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。 Here, when the squid has a high freshness, the scattered light is scattered by the internal scatterer so that there is little scattered light and the turbidity is low, and when the freshness is low, the scattered light is scattered by the internal scatterer. Increases and turbidity is high. Therefore, in the striped pattern image obtained by capturing the squid with relatively high freshness after 5 hours from the capture, the irradiation light is transmitted through the squid, and the entire striped pattern image is captured in black.
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。 After that, when 11 hours and 16 hours passed, since the scattered light gradually increased from the inside of the squid, it was confirmed that the bright part and the dark part in the stripe pattern image appeared clearly.
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。 However, in the striped pattern image captured when 24 hours passed, the entire striped pattern image was saturated with white, and it was confirmed that the dark part, which is the shadow of the amplitude grid, was not captured. Therefore, when the aperture of the irradiating part was further reduced and the aperture value was set to F5.6, a fringe pattern image as shown in FIG. 8B was obtained.
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。 As shown in FIG. 8 (b), in the stripe pattern image after 24 hours, the bright part and the dark part appeared more clearly than the stripe pattern image in FIG. 8 (a). In addition, the stripe pattern image after 29 hours and the stripe pattern image after 35 hours have clear and dark portions as compared with the stripe pattern image shown in FIG. There was a white saturated part.
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。 Therefore, the diaphragm 7 of the irradiating unit 2 was further narrowed down and the diaphragm value was set to F8, and the fringe pattern images captured when 29 hours and 35 hours elapsed were confirmed. As a result, a stripe pattern image as shown in FIG. 8C was obtained. As shown in FIG. 8 (c), the stripe pattern image after 29 hours and the stripe pattern image after 35 hours appear more clearly than the stripe pattern image of FIG. 8 (a). It was.
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。 From these facts, when the freshness evaluation of the subject 9 whose turbidity changes greatly depending on the freshness such as squid, the optimum stripe pattern image can be obtained by appropriately changing the diaphragm 7 of the irradiation unit 2. I found it necessary to adjust.
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。 In this embodiment, a CCD camera (Sony XC-EI50) is used. However, if a CCD camera having a wider dynamic range than that of the CCD camera is used, the aperture 7 is changed during imaging. Without this, it is possible to capture a stripe pattern image with a certain aperture.
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。 Next, from these stripe pattern images of FIGS. 8A to 8C, it was confirmed whether or not the light intensity distribution of the squid stripe pattern image at each elapsed time was changed. Here, the transition of the light intensity of the bright part and the dark part at a predetermined position along the direction orthogonal to the longitudinal direction of the bright part and the dark part was examined for the stripe pattern image obtained at each elapsed time. When the light intensity distributions obtained from the stripe pattern images shown in FIGS. 8A to 8C are summarized, the results shown in FIG. 9 are obtained.
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。 The light intensity distribution at the time of 5 hours, the light intensity distribution at the time of 11 hours, and the light intensity distribution at the time of 16 hours shown in FIG. 9 are 5 hours when the aperture value is set to F2.8. The stripe pattern image at the time, the stripe pattern image after the lapse of 11 hours, and the stripe pattern image after the lapse of 16 hours (FIG. 8 (a)) are quantized along the vertical direction, respectively, and the bright and dark portions thereof are quantized. The transition is expressed in gradation.
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。 Here, when the aperture value is set to F2.8 as shown in FIG. 8A, the stripe pattern image after 24 hours, the stripe pattern image after 29 hours, and the stripe pattern image after 35 hours have passed. However, the image was too bright beyond the dynamic range of the CCD camera, and the light and darkness of the stripe pattern did not appear. This is because the maximum value of the gradation (0 to 255) of the CCD camera used in this experiment has been exceeded.
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。 Therefore, in FIG. 9, the stripe pattern image after 24 hours, the stripe pattern image after 29 hours, and the stripe pattern image after 35 hours when the image obtained by the CCD camera becomes too bright will be described later. An extrapolation process was performed to virtually calculate the transition of the light intensity between the bright and dark portions of the stripe pattern. Specifically, virtual light intensity distribution data was calculated using the following extrapolation process.
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）。 First, the fringe pattern image after 16 hours is not only captured with the aperture value set to F2.8, but also, for example, an aperture value that is closed by one step from the F2.8 (in this case, the aperture value F5.6). ) Is also set (see (a) in FIG. 10). At this time, in the stripe pattern image after 16 hours imaged with the aperture value set to F5.6, the amount of light from the light source 5 is reduced compared to the stripe pattern image after 16 hours imaged with the aperture value set to F2.8. As a result, the light intensity at each position decreases. Here, the ratio of the light intensity of the fringe pattern image measured with the aperture value set to F5.6 and the light intensity of the fringe pattern image measured with the aperture value set to F2.8 is the amplification factor (hereinafter, referred to as “amplification factor”). (Referred to as the first amplification factor) (see (d) in FIG. 10).
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。 Next, the stripe pattern image after 24 hours is imaged with the aperture value set to F5.6 so that the light and darkness of the stripe pattern can be observed (see (b) in FIG. 10). At this time, the fringe pattern image after 24 hours is picked up with the aperture value set to F5.6, and therefore, the scattered light L 2 , L 3 from the subject 9 due to the decrease in the amount of light from the light source 5. The light intensity falls within the gradation range (0 to 255) of the CCD camera, and the light and darkness of the stripe pattern is imaged.
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。
In this extrapolation processing, attention is paid to the light intensity of the fringe pattern image at the aperture value F5.6 (see (c) shown in FIG. 10), and the fringe pattern image picked up by setting to F5.6. Is amplified at the first amplification factor described above to estimate the light intensity at F2.8 (see (e) in FIG. 10).
That is, by multiplying the first amplification factor by the light intensity at the aperture value F5.6, it can be expressed by the value of the light intensity at the aperture value F2.8.
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。 Further, in the stripe pattern image after the lapse of 35 hours, when the aperture value is F5.6, as shown in FIG. 8A, a bright part and a dark part of the stripe pattern cannot be clearly imaged. Therefore, in FIG. 9, the light intensity is also obtained for the fringe pattern image after the lapse of 35 hours using the above-described principle of extrapolation processing as follows.
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。 First, the aperture value is set to F5.6 and F8, and stripe pattern images when 29 hours have elapsed are respectively captured. Further, the aperture value is set to F8 so that the fringe pattern can be observed, and a fringe pattern image after 35 hours is captured. Here, the ratio of the light intensity of the stripe pattern image measured with the aperture value set to F8 and the light intensity of the stripe pattern image measured with the aperture value set to F5.6 is referred to as an amplification factor (hereinafter referred to as the second). (Referred to as amplification factor). Then, in this extrapolation processing, the light intensity obtained from the fringe pattern image set and captured at F8 is amplified by the second amplification factor, and further multiplied by the first amplification factor described above, The light intensity at F2.8 is estimated from the light intensity.
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。 From the above description, as shown in FIG. 9, it was confirmed that the difference between the bright part and the dark part of the squid increases as time passes after the capture.
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。 Next, based on the light intensity at each elapsed time shown in FIG. 9, the contrast value C at each elapsed time was calculated and plotted in time series, whereby a graph as shown in FIG. 11 was obtained. It was confirmed from the graph of FIG. 11 that the contrast value C increases with time.
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。 As described above, in the verification test using squid as the subject 9, it was confirmed that the freshness of squid can be evaluated based on the magnitude of the contrast value C that changes based on the increase in turbidity accompanying the decrease in freshness of squid. .
（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。
(4) Operation and Effect In the configuration described above, in the freshness evaluation apparatus 4, the near-infrared light L 1 from the light source 5 passes through the amplitude grating 6 and is irradiated on the subject 9, and is generated on the subject 9. Imaging data obtained by capturing a fringe pattern image composed of a subject bright part and a subject dark part is acquired from the imaging unit 3. In addition, the freshness evaluation apparatus 4 converts the imaging data into bitmap image data, thereby digitizing the light intensity of the fringe pattern image generated from the imaging data.
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。 In freshness evaluation device 4, 5 sets of pairs G1 consecutive consisting light and dark portions adjacent in the fringe pattern image, the set G 2, set G 3, the set G 4, in the set G 5, the bright portion and dark portion in the longitudinal direction A transition of the light intensity of the bright part D 1 , the dark part B 1 , the bright part D 2 , the dark part B 2 ... At the predetermined position y1 along the y direction perpendicular to the line is obtained as light intensity distribution data. The maximum light intensities I 1max to I 5max of the bright parts B 1 to B 5 and the minimum light intensities I 1min to I 5min of the dark parts D 1 to D 5 are detected.
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。 In freshness evaluation device 4, each set G 1, set G 2, set G 3, the set G 4, the maximum light intensity of the light portion for each set G 5 I 1max ~I 5max and dark of the minimum light intensity I 1min ~I 5min calculating a light intensity difference d 1 to d 5 between, by calculating the average value of light intensity differences d 1 to d 5, the value smaller the difference in brightness (contrast) is strong in the fringe pattern image larger The contrast value C, the value of which becomes smaller as the light-dark difference (contrast) in the stripe pattern image is weaker, can be calculated.
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。 Thereby, in the freshness evaluation apparatus 4, the contrast value C calculated based on the seafood with good freshness and low turbidity is obtained by using the seafood that produces turbidity over time as the subject 9, and the freshness is poor and turbid. Since it is lower than the contrast value C calculated based on the seafood having a high degree, the freshness of the seafood can be determined using the contrast value C as a guide.
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。 Therefore, the freshness evaluation apparatus 4 is objective not by the contrast value C obtained by quantifying the freshness of the striped pattern image of the imaged subject 9 by the freshness evaluation process, instead of the subjective freshness evaluation of the expert's sensory evaluation by vision or the like. Freshness evaluation can be performed.
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。
Further, in the freshness evaluation device 4, simply by irradiating the near-infrared light L 1 to the subject 9, thereby obtained by performing the predetermined operation processing on the obtained fringe pattern image contrast value Since freshness is evaluated using C, unlike the conventional freshness evaluation based on K value using a chemical reaction, for example, a sample is dropped on the subject 9, or the subject 9 and the coloring medium And the like, and the work of causing a chemical change of the coloring medium is eliminated, and the labor required for the freshness evaluation can be reduced accordingly, and the freshness evaluation of the subject 9 can be easily performed. further it is, in the freshness evaluation device 4, before it is possible to carry out freshness evaluated by imaging the fringe pattern image generated by the near-infrared light L 1 irradiated to the subject 9, the chemical reaction becomes stable Conventional time-consuming Compared freshness evaluation using the K value, only no amount latency chemical reactions freshness rating of the subject 9 may be performed rapidly. Thus, the freshness evaluation apparatus 4 can perform objective freshness evaluation of the subject 9 more easily and quickly than in the past.
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。 In addition to this, the freshness evaluation apparatus 4 uses a contrast value C obtained by selecting five consecutive sets of bright and dark portions of the striped pattern image of the subject 9 and averaging the light intensity difference of each set. Therefore, it is possible to prevent variations in the freshness evaluation results.
（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。
(5) Other Embodiments The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made. For example, in the above-described embodiment, the case where the freshness of the subject 9 is determined based on the change in the contrast value C has been described. However, the present invention is not limited to this, and the contrast value C shown in FIG. and stored in advance in the database 25 the data representing the relationship between the elapsed time and calculates the contrast value C based on the fringe pattern images obtained by irradiating the near-infrared light L 1 to the subject 9 The control unit 26 as the specifying unit may specify the elapsed time corresponding to the contrast value C by reading it from the data shown in FIG. In this case, the evaluation of the freshness of the subject 9 can be represented as elapsed time without being represented by a simple contrast value C.
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。 In the above-described embodiment, the case where squid is used as the subject has been described. However, the present invention is not limited to this, and it can also be used for fish and shellfish that have high transparency at the time of capture and high turbidity over time.
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。 In the above-described embodiment, the case where the near-infrared light L 1 is applied as the irradiation light irradiated by the subject 9 has been described. However, the present invention is not limited to this, and the amplitude grating is applied to the subject 9. If a fringe pattern image in which the difference (contrast) between the bright part and the dark part changes according to the state of the subject 9 is obtained when the irradiation light is irradiated through 6, the various other irradiation lights such as visible light. May be applied.
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。 Furthermore, in the above-described embodiment, when the contrast value is calculated, a case has been described in which any five consecutive groups are selected from the group consisting of adjacent bright and dark parts. However, the present invention is not limited to this, and when the contrast value is calculated, a plurality of sets may be arbitrarily selected at intervals from a set of adjacent bright and dark portions.
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）
4 Freshness evaluation device
20 Acquisition Department
21 Image analysis unit
23 Calculation unit
25 Database
26 Control part (specific part)
Claims (6)
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。 The subject is irradiated with the irradiation light in a striped pattern in which the illumination bright portion and the illumination dark portion are alternately arranged in sequence, and the illumination bright portion and the illumination dark portion are scattered by the subject and generated on the subject. An acquisition unit for acquiring imaging data obtained by imaging a fringe pattern image composed of a sample bright part and a subject dark part;
An image analysis unit that generates a fringe pattern image of the fringe pattern image based on the imaging data and detects light intensity of a bright part and a dark part that are continuous at a predetermined position of the stripe pattern image;
Among the light intensities, the bright part and the dark part adjacent to each other are set as a pair, and a light intensity difference between the maximum light intensity of the bright part and the minimum light intensity of the dark part in the plurality of sets is calculated, respectively. A freshness evaluation apparatus comprising: a calculation unit that calculates a contrast value obtained by averaging the light intensity differences.
ことを特徴とする請求項１記載の鮮度評価装置 The freshness evaluation apparatus according to claim 1, wherein the irradiation light is near infrared light.
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。 The subject is a highly transparent seafood,
A database in which data associated with an elapsed time after capturing the seafood is previously stored with respect to the contrast value related to the predetermined seafood;
The freshness according to claim 1, further comprising: a specifying unit that specifies the elapsed time associated with the contrast value based on the data when the contrast value is calculated by the calculating unit. Evaluation device.
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。 The subject is irradiated with the irradiation light in a striped pattern in which the illumination bright portion and the illumination dark portion are alternately arranged in sequence, and the illumination bright portion and the illumination dark portion are scattered by the subject and generated on the subject. An acquisition step of acquiring imaging data obtained by imaging a fringe pattern image composed of a sample bright part and a subject dark part;
An image analysis step of generating a fringe pattern image of the fringe pattern image based on the imaging data and detecting light intensity of a bright part and a dark part continuous at a predetermined position of the stripe pattern image;
Among the light intensities, the bright part and the dark part adjacent to each other are set as a pair, and a light intensity difference between the maximum light intensity of the bright part and the minimum light intensity of the dark part in the plurality of sets is calculated, respectively. And a calculation step of calculating a contrast value obtained by averaging the light intensity differences.
ことを特徴とする請求項４記載の鮮度評価方法 The freshness evaluation method according to claim 4, wherein the irradiation light is near infrared light.
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。 The subject is a highly transparent seafood,
The progress associated with the contrast value calculated by the calculation unit based on data associated with an elapsed time after capturing the seafood with respect to the contrast value related to the predetermined seafood The freshness evaluation method according to claim 4, further comprising: a specifying step of specifying time by a specifying unit.
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