KR102434363B1 - Quality measurement system of rice - Google Patents
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Abstract
본 발명은 발아율을 이용한 품질측정 시스템에 관한 것으로, 쌀 시료들이 정렬되는 시료 정렬부와, 상기 시료 정렬부상에서 쌀 시료들에 자외선, 가시광 및 근적외선 대역의 파장범위를 갖는 광을 조사하는 하나 이상의 광원과, 상기 광원에서 조사된 광이 쌀 시료들에 의해 반사되어 나오는 서로 다른 대역의 반사광 스펙트럼을 검출하기 위한 센서들을 포함하는 분광 측정부와, 상기 센서들로부터 출력되는 반사광 스펙트럼을 비교 분석하여 발아율 측정정도를 높이기 위하여 측정된 발아율 데이터를 이치화하여 발아율을 예측하는 발아율 예측부와, 발아율(x1)의 일차식으로 표시되는 식미예측치(y) 계산 함수에 상기 예측된 발아율 정보를 대입하여 얻어지는 식미예측치(y) 값으로 쌀의 품질을 평가 출력하는 식미 평가부를 포함함을 특징으로 한다.The present invention relates to a quality measurement system using a germination rate, a sample alignment unit in which rice samples are aligned, and one or more light sources for irradiating light having a wavelength range of ultraviolet, visible light and near-infrared bands to rice samples on the sample alignment unit And, a spectroscopic measurement unit including sensors for detecting reflected light spectra of different bands in which the light irradiated from the light source is reflected by the rice samples, and the reflected light spectrum output from the sensors to compare and analyze the germination rate A germination rate prediction unit that binarizes the measured germination rate data to increase the degree of germination rate to predict the germination rate, and a food taste predictive value ( It is characterized in that it includes a food evaluation unit that evaluates and outputs the quality of rice as a value y).
Description
본 발명은 쌀의 품질측정 시스템에 관한 것으로, 특히 쌀의 식미에 영향을 미치는 인자 중 발아율을 이용한 품질측정 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a quality measurement system for rice, and more particularly, to a quality measurement system using a germination rate among factors affecting the taste of rice.
쌀의 식미에 영향을 미치는 품질인자는 매우 다양한데, 국내외적으로 쌀의 품질인자와 식미와의 상관관계 구명에 대한 많은 연구가 진행되었으며, 원료 벼에서는 아밀로스, 단백질, Mg/K 등 쌀을 구성하는 성분이 중요한 인자이며, 수확 후에는 효소 작용에 의한 품질저하와 도정에 따른 도정정도, 백도, 외관 등이 중요한 인자로서 알려져 있다. Quality factors that affect the taste of rice are very diverse, and many studies have been conducted on the correlation between quality factors and taste of rice at home and abroad. Ingredients are an important factor, and after harvest, quality degradation due to enzymatic action and polishing degree, whiteness, and appearance are known as important factors.
근래에 쌀의 식미에 영향을 미치는 품질인자가 구명되고 있고, 이러한 인자들을 측정할 수 있는 다양한 이화학적/기계적 방법이 개발되면서 이를 이용한 식미평가방법이 도입되고 있다. 이러한 이화학적/기계적 방법으로 식미를 평가하기 위해서는 식미를 표현할 수 있는 품질인자를 변수로 한 식미수식의 정밀도가 매우 중요한 지표라 할 수 있다. 현재까지 발표되고 있는 식미 수식중 가장 높은 결정계수를 가진 식은 Horino 등에 의해 발표된 논문(쌀의 질소와 미네랄함량이 취반 후 식미에 미치는 관계, 1992)에 기재된 식미 수식으로서, =0.755수준이다. 그러나, 이 식미수식은 미네랄을 변수로 개발한 식으로서 미네랄을 측정하기 위해서는 많은 시간이 필요한 이화학적방법이 필요하므로, RPC나 유통업체와 같은 생산현장에서 적용하기는 어려운 현실이다. 한편, 국내의 경우에는 본원 출원인에 의해 시중 유통 쌀 292점을 대상으로 품질과 관능적 식미 평가를 실시한 결과, 쌀 품질중 b값(도정도와 관계) 및 밥 경도가 식미에 가장 큰 영향을 미쳤고, 쌀과 밥의 품질인자 간 식미 수식에서 결정계수()는 0.2668 수준이었다. 또한, 발표되고 있는 대부분의 식미 수식은 현장에서 용이하게 측정이 어려운 식미인자를 포함하고 있고, 측정기준도 통일되어 있지 않다. In recent years, quality factors affecting the taste of rice have been investigated, and as various physicochemical/mechanical methods to measure these factors have been developed, a taste evaluation method using them is being introduced. In order to evaluate taste by such a physicochemical/mechanical method, the precision of the food formula using the quality factor that can express the taste as a variable is a very important indicator. The formula with the highest coefficient of determination among the food formulas published so far is the food formula described in the paper published by Horino et al. = 0.755 level. However, this formula is a formula developed with minerals as a variable, and it is difficult to apply it in production sites such as RPC or distributors because it requires a long time-consuming physicochemical method to measure minerals. On the other hand, in the case of Korea, as a result of quality and sensory taste evaluation of 292 commercially distributed rice by the applicant of the present application, the b value (relationship with degree of degree) and rice hardness among rice quality had the greatest effect on taste, and rice The coefficient of determination in the food taste formula between the rice quality factor and ) was at the level of 0.2668. In addition, most of the published flavoring formulas contain flavor factors that are difficult to measure in the field, and the measurement standards are not uniform.
쌀의 식미를 예측할 수 있는 품질측정시스템 개발은 주로 일본에서 많은 연구가 진행되었는데, 현재 개발되어 보급 중인 품질측정시스템은 외형특성을 측정하는 외형측정장치와 내부성분을 측정하는 성분분석장치 등이 있다. 외형측정장치는 일반적으로 카메라 등의 영상처리시스템을 이용하여 쌀의 정상립, 불량립 등을 판별한다. 성분분석장치는 근적외선 분광분석법을 이용하여 단백질, 수분, 아밀로스 등을 측정하며, 이들 품질측정시스템을 응용하여 식미를 간접적으로 예측하는데 응용하고 있다. 즉, 품질측정시스템에서 측정되는 다양한 품질인자를 함수로 한 식미식을 통하여 쌀의 식미를 정량적으로 표시하고 있다. 그러나, 실제 판매되고 있는 식미 기반 품질측정시스템에 대한 Kawamura의 검토결과(1996)에 의하면 식미계 측정값과 관능검사결과의 상관계수(r)가 0.31∼0.45로 크게 낮아 현재까지 발표되고 있는 품질인자로는 쌀의 식미를 평가하기에는 정밀도가 매우 낮은 현실이다.The development of a quality measurement system that can predict the taste of rice has been mainly conducted in Japan, and the quality measurement system that has been developed and is currently being distributed includes an external measurement device that measures external characteristics and a component analyzer that measures internal components. . Appearance measuring devices generally use an image processing system such as a camera to determine normal grains and bad grains of rice. The component analyzer measures protein, moisture, amylose, etc. using near-infrared spectroscopy, and indirectly predicts taste by applying these quality measurement systems. In other words, it quantitatively displays the taste of rice through the food taste, which is a function of various quality factors measured in the quality measurement system. However, according to Kawamura's review (1996) on the actual food-based quality measurement system that is being sold, the correlation coefficient (r) between the measured value of the food system and the sensory test result was very low, 0.31 to 0.45, and the quality factor announced so far It is a reality with very low precision to evaluate the taste of rice.
본 출원인은 수확후 처리조건에 따른 품질변화 실험을 통해 품질인자와 관능적 식미 평가치간의 상관관계는 도 1에 도시한 표와 같았다. 도 1에 도시된 표에서 알 수 있듯이 상관계수(r)가 가장 높게 나타난 품질인자는 발아율(r=0.8293), TTC(r=0.6163)이었고, 지방산가(r=0.5580), RVA특성, 현미 칼라 인자 a 등이 상관계수(r)가 높게 나타났다. Breakdown이나 consistency 등 RVA 특성은 간편하게 측정하는데 한계가 있으며, AACC방법에 의해 측정되는 지방산가는 측정방법 자체의 오차발생으로 인해 품질측정시스템에서의 측정오차가 커지는 단점이 있으므로, 쌀의 품질에 있어서 발아율이 식미를 예측할 수 있는 가장 유용한 품질인자이다. The present applicant conducted a quality change experiment according to the post-harvest treatment conditions, and the correlation between the quality factor and the sensory taste evaluation value was as shown in the table shown in FIG. 1 . As can be seen from the table shown in Figure 1, the quality factors with the highest correlation coefficient (r) were germination rate (r=0.8293) and TTC (r=0.6163), fatty acid value (r=0.5580), RVA characteristics, brown rice color factor a showed a high correlation coefficient (r). RVA characteristics such as breakdown and consistency are limited in simple measurement, and the fatty acid value measured by the AACC method has a disadvantage in that the measurement error in the quality measurement system increases due to the error of the measurement method itself. It is the most useful quality factor that can predict taste.
발아는 적당한 환경하에서 싹이 발생 또는 그 종의 번식을 위해 생명을 시작하는 것으로 종자의 씨눈과 배젖에 있는 비활성상태의 DNA유전정보와 각종효소, 영양소 등이 외적 환경 여건이 좋아지면 활성화 되어 식물로서의 생명을 시작하는 과정이다. 쌀은 적당한 온도와 수분(30∼35%)하에서 식물의 성장물질인 지베렐린(gibberellin) 물질이 분비되면서, 배반상피조직의 유전자에서 생합성발생으로 가수분해 효소의 대량복제가 일어나고 배유에서 배아로 탄수화물이 다량이동하면서 호흡과 물질대사가 활발해져 건물중이 늘어나고 발아가 이루어진다. 일정한 양의 쌀 가운데 발아할 수 있는 씨앗의 비율을 발아율이라고 하며, 벼의 발아율 측정방법은 정립 100립을 20℃의 온도조건에서 7일 이내에 발아한 미립수를 측정한다. 또한, 발아가 이루어지기 위해서는 배아에서 효소가 활성화되어 있어야 하는데, 이러한 효소활성 현상은 분광분석법을 적용하여 특정파장대에서 흡광도측정이 가능하다. 즉, 일반적인 원료 상태에서는 정도의 차이가 있지만 발아과정과 동일하게 효소에 의한 품질저하가 계속 발생되며, 다양한 파장대의 빛을 조사하면 원자단 및 미량성분 함유량을 측정할 수 있다. 따라서, 벼에서 발아율이 높다는 것은 배아가 살아있는 곡립의 비율이 높다는 것이며, 곡립이 살아있다는 것은 효소활성이 있다는 것으로서 효소활성도의 측정, 즉 효소반응으로 발생된 대사물질의 측정이 분광분성기법으로 측정이 가능하다. Germination is the start of life for germination or the propagation of a species under a suitable environment, and the inactive DNA genetic information, various enzymes, and nutrients in the seed germ and endosperm of the seed are activated when the external environmental conditions improve and become active as a plant. It is the process of starting life. In rice, gibberellin, a plant growth material, is secreted under moderate temperature and moisture (30~35%), and biosynthesis occurs in the gene of the blastocyst epithelial tissue, resulting in massive replication of hydrolytic enzymes and carbohydrate transfer from the endosperm to the embryo. As they move in large quantities, respiration and metabolism become active, resulting in increased dry weight and germination. The ratio of seeds that can germinate among a certain amount of rice is called the germination rate, and the method of measuring the germination rate of rice is to measure the number of germinated 100 grains within 7 days at a temperature of 20℃. In addition, in order for germination to take place, the enzyme must be activated in the embryo. This phenomenon of enzyme activity can be measured for absorbance in a specific wavelength band by applying spectroscopy. In other words, although there is a difference in the degree of general raw material conditions, the quality deterioration due to the enzyme continues to occur in the same way as in the germination process, and atomic group and trace component content can be measured by irradiating light in various wavelength bands. Therefore, a high germination rate in rice means a high proportion of grains with live embryos, and live grains mean that there is enzyme activity. It is possible.
이에 본 발명의 목적은 상술한 한계점을 극복하기 위해 창안된 발명으로써, 결정계수가 높은 식미 수식을 개발하여 쌀에 대한 품질을 정확히 평가할 수 있는 쌀의 품질측정 시스템을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a rice quality measurement system that can accurately evaluate the quality of rice by developing a flavoring formula with a high coefficient of determination as an invention devised to overcome the above-described limitations.
더 나아가 본 발명의 또 다른 목적은 쌀에 대한 품질을 정확히 평가하기 위해 필요한 식미 수식을 개발하되, 측정정도가 높음은 물론 품질인자가 반영된 식미 수식을 개발하여 쌀에 대한 품질을 정확히 평가할 수 있는 쌀의 품질측정 시스템을 제공함에 있으며,Furthermore, another object of the present invention is to develop a seasoning formula necessary to accurately evaluate the quality of rice, but it is possible to accurately evaluate the quality of rice by developing a seasoning formula that reflects quality factors as well as high measurement precision. In providing a quality measurement system of
또한 본 발명의 또 다른 목적은 현장에서 신속하고 유용하게 사용할 수 있는 품질측정방법이 동반되는 품질인자(예를 들면, 발아율)를 중심으로 한 식미 수식을 개발하여 쌀의 품질을 정확히 평가할 수 있는 쌀의 품질측정 시스템을 제공함에 있다.In addition, another object of the present invention is to develop a flavoring formula centered on a quality factor (eg, germination rate) accompanied by a quality measurement method that can be used quickly and usefully in the field, so that the quality of rice can be accurately evaluated. to provide a quality measurement system of
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 쌀의 품질측정 시스템은,Rice quality measurement system according to an embodiment of the present invention for solving the above-described technical problem,
쌀 시료들이 정렬되는 시료 정렬부와,A sample alignment unit in which rice samples are aligned, and
상기 시료 정렬부상에서 쌀 시료들에 자외선, 가시광 및 근적외선 대역의 파장범위를 갖는 광을 조사하는 하나 이상의 광원과, 상기 광원에서 조사된 광이 쌀 시료들에 의해 반사되어 나오는 서로 다른 대역의 반사광 스펙트럼을 검출하기 위한 센서들을 포함하는 분광 측정부와,At least one light source irradiating light having a wavelength range of ultraviolet, visible and near-infrared bands to the rice samples on the sample alignment unit, and the reflected light spectrum of different bands in which the light irradiated from the light source is reflected by the rice samples a spectroscopic measurement unit including sensors for detecting
상기 센서들로부터 출력되는 반사광 스펙트럼을 비교 분석하여 쌀 시료들의 발아율을 예측하는 발아율 예측부와,A germination rate prediction unit for predicting the germination rate of rice samples by comparing and analyzing the reflected light spectrum output from the sensors;
발아율(x1)의 일차식으로 표시되는 식미예측치(y)의 함수에 상기 예측된 발아율 정보를 대입하여 얻어지는 식미예측치(y) 값으로 쌀의 품질을 평가 출력하는 식미 평가부를 포함함을 특징으로 하며,It is characterized by including a taste evaluation unit that evaluates and outputs the quality of rice with the value of the predicted value (y) obtained by substituting the predicted germination rate information into a function of the predicted value (y) of the germination rate (x1) expressed by the linear equation ,
또 다른 변형 실시예에 따른 쌀의 품질측정 시스템은 상기 구성 외에 상기 시료 정렬부를 이동 제어하고 광원의 광량을 제어하기 위한 구동 제어부를 더 포함함을 또 다른 특징으로 한다.In addition to the above configuration, the rice quality measurement system according to another modified embodiment further includes a driving control unit for controlling the movement of the sample alignment unit and controlling the amount of light of the light source.
상술한 구성을 가지는 쌀의 품질측정 시스템들에서 분광 측정부의 광원은 200 내지 2200nm 파장범위를 가지는 광을 조사하는 이중 광원임을 특징으로 하며,In the rice quality measurement systems having the above configuration, the light source of the spectral measurement unit is characterized as a dual light source irradiating light having a wavelength range of 200 to 2200 nm,
상기 분광 측정부는 200 내지 400nm 파장범위를 가지는 반사광 스펙트럼을 검출하기 위한 UV 센서와, 900 내지 1700nm 파장범위를 가지는 반사광 스펙트럼을 검출하기 위한 근적외선 센서를 포함함을 또 다른 특징으로 한다.Another feature of the spectrometer is a UV sensor for detecting a reflected light spectrum having a wavelength range of 200 to 400 nm, and a near-infrared sensor for detecting a reflected light spectrum having a wavelength range of 900 to 1700 nm.
또한 상술한 쌀의 품질측정 시스템에서 이용하는 식미예측치(y)는 하기 수학식으로 계산됨을 특징으로 한다.In addition, the taste prediction value (y) used in the above-described rice quality measurement system is characterized in that it is calculated by the following equation.
y=2.1282+0.055x1(x1은 예측 발아율)y=2.1282+0.055x1 (x1 is the predicted germination rate)
상술한 과제 해결 수단에 따르면, 본 발명은 쌀의 품질인자 중 결정계수가 높은 발아율 정보가 포함된 식미 수식을 개발하여 이용함으로써, 쌀에 대한 품질을 정확히 평가할 수 있는 효과가 있으며,According to the above-described problem solving means, the present invention has an effect of accurately evaluating the quality of rice by developing and using a food formula including information on the germination rate with a high coefficient of determination among quality factors of rice,
더 나아가 발아율을 중심으로 한 식미 수식을 이용함으로써, 기타 품질인자에 비해 현장에서 신속하고 유용하게 사용할 수 있는 품질측정방법을 제공하는 효과가 있다.Furthermore, by using the food formula centered on the germination rate, there is an effect of providing a quality measurement method that can be used quickly and usefully in the field compared to other quality factors.
도 1은 수확 후 처리조건에 따른 품질인자와 관능적 식미와의 상관관계 예시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 품질인자로 발아율만을 고려할 때의 식미 예측치와 실측치의 비교 특성 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 품질인자로 발아율과 지방산가를 고려할 때의 식미 예측치와 실측치의 비교 특성 예시도.
도 4는 수확 후 처리조건 별 실험을 통해 원료 즉, 현미에서 유용한 품질인자를 이용한 현미 식미 예측식 예시도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 쌀의 품질측정 시스템의 구성 예시도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 쌀 품질측정 시스템 개발을 위한 실험 데이터로서, UV 영역에서의 원시 스펙트럼 획득 및 주성분 분석 그래프 예시도.
도 7은 UV 영역에서의 발아율 측정 유의성 분석 그래프 예시도.
도 8은 NIR 영역에서의 원시 스펙트럼 획득 및 주성분 분석 그래프 예시도.
도 9는 NIR 영역에서의 발아율 측정 유의성 분석 그래프 예시도.
도 10은 UV-NIR 영역에서의 원시 스펙트럼 획득 및 주성분 분석 그래프 예시도.
도 11은 UV-NIR 영역에서의 발아율 측정 유의성 분석 그래프 예시도.
도 12는 200∼400nm UV 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치 비교 그래프 예시도.
도 13은 900∼1700nm NIR 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치 비교 그래프 예시도.
도 14는 UV-NIR 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치의 비교 그래프 예시도.1 is an exemplary diagram of the correlation between quality factors and sensory taste according to post-harvest treatment conditions.
Figure 2 is an exemplary diagram of the comparative characteristics of the predicted value and the actual value when considering only the germination rate as a quality factor according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is an exemplary diagram of the comparative characteristics of the predicted value and the actual value when considering the germination rate and the fatty acid value as quality factors according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is an exemplary diagram of a prediction formula for brown rice using quality factors useful in raw materials, that is, brown rice through experiments for each treatment condition after harvest.
5 is an exemplary configuration diagram of a rice quality measurement system according to an embodiment of the present invention.
6 is experimental data for the development of a rice quality measurement system according to an embodiment of the present invention, and is an exemplary diagram of a raw spectrum acquisition and principal component analysis graph in the UV region.
7 is an exemplary graph of the significance analysis of the germination rate measurement in the UV region.
8 is an exemplary diagram of raw spectrum acquisition and principal component analysis in the NIR region.
9 is an exemplary graph of the significance analysis of the germination rate measurement in the NIR region.
10 is an exemplary view of the raw spectrum acquisition and principal component analysis graph in the UV-NIR region.
11 is a graph illustrating the significance of the measurement of the germination rate in the UV-NIR region.
12 is an exemplary graph comparing the actual value of the germination rate and the predicted value of the germination rate in the UV region of 200 to 400 nm.
13 is an exemplary graph comparing the actual value of the germination rate and the predicted value of the germination rate in the 900 to 1700 nm NIR region.
14 is a graph illustrating a comparison between the actual value of the germination rate and the predicted value of the germination rate in the UV-NIR region.
이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 혹은 구성과 같은 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the present invention, if it is determined that a detailed description such as a related known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
1) 실험재료1) Experimental materials
우선 본 발명의 실시예에 따른 쌀의 식미 수식을 얻기 위해 다양한 방법의 실험을 실시하였다.First, experiments of various methods were conducted in order to obtain a taste formula of rice according to an embodiment of the present invention.
실험에 사용한 벼 시료는 고품질 품종으로 보급되고 있는 국내 재배면적이 18.7%(국립종자원, 2014년)인 중만생종인 새누리 품종으로서, 2014년 10월 충남 예산지역에서 수확된 것으로 콤바인으로 수확 후 RPC(민간, 충남예산소재)로 반입된 것을 구매하여 사용하였다.The rice sample used in the experiment is a mid-late cultivar Saenuri cultivar with 18.7% of domestic cultivation area (National Seed Resources, 2014), which is distributed as a high-quality variety, and was harvested in Yesan, Chungnam in October 2014. Private, Chungnam budget materials) were purchased and used.
구매된 벼는 RPC에 설치된 조선기(IDS-30C, (주)iGSP)를 이용하여 이물질(쭉정이, 지푸라기, 이물 등)을 선별한 후 공시하였으며, 초기함수율은 23.2%(w.b.)이다.Purchased rice was announced after screening foreign substances (chaff, straw, foreign matter, etc.) using a shipbuilding machine (IDS-30C, iGSP, Inc.) installed in the RPC, and the initial moisture content is 23.2% (w.b.).
2) 실험방법2) Experimental method
벼의 품질과 식미와의 상관관계를 확인하기 위하여 동일품종의 벼를 시료로 사용하였으며, 식미 및 품질차이가 최대가 되도록 수확 후 처리조건을 달리하면서 저장실험을 실시하였다. 수확 후 처리조건은 식미에 영향을 미치는 것으로 알려져 있는 건조지연(수확 직후부터 건조 전까지의 소요기간), 건조함수율(저장함수율) 및 저장온도 등 3가지로 하였다.In order to check the correlation between the quality of rice and the taste, the same kind of rice was used as a sample, and a storage experiment was conducted while changing the post-harvest treatment conditions to maximize the difference in taste and quality. Post-harvest treatment conditions were classified into three types: drying delay (required period from immediately after harvest to drying), drying moisture content (storage moisture content), and storage temperature, which are known to affect taste.
건조지연은 벼 1,000kg씩 폴리콘백에 담아 0일(수확 후 바로 건조), 7일(건조지연 7일) 및 14일(건조지연 14일) 등 3수준의 실험구로 하였고, 건조지연 중 일사량과 비 등에 의한 영향을 배제하기 위하여 폴리콘백은 창고 내에 보관하였으며, 건조지연 중 창고 내 온도 및 상대습도는 평균 18.7℃ 및 54.0%이었다. 건조지연에 따라 벼 곡온은 상승하여 건조지연 7일 후 48.1℃, 건조지연 14일 후 65.4℃를 나타내었다.As for the drying delay, 1,000 kg of rice was placed in a polycon bag, and three levels of experimental plots were used: 0 days (dried immediately after harvest), 7 days (drying
건조지연 3수준(건조지연 0일, 7일 및 14일)된 시료는 순환식 곡물건조기(2ton/batch, 한성공업(주), 공주대학교소재)로 건조온도 40∼50℃로 건조 후 함수율이 12.0~17.0%(w.b.)범위에서 3수준이 되도록 건조시간을 조정하면서 건조하였다.Samples with 3 levels of drying delay (drying delay of 0 days, 7 days, and 14 days) were dried at a drying temperature of 40~50℃ with a circulation-type grain dryer (2ton/batch, Hansung Industrial Co., Ltd., Gongju University) and the moisture content was reduced. It was dried while adjusting the drying time so that it became
건조지연 3수준(건조지연 0일, 7일 및 14일) 및 건조함수율 3수준(12.0∼17.0%범위)으로 조제된 시료를 저장 중 함수율 변화를 최소화하기 위하여 PE 필름에 약 10kg씩 충전한 다음 밀봉하여 저장온도 3수준(10, 20, 30℃)의 저장고에 저장하면서 경시적인 식미 및 품질저하를 측정하였다.In order to minimize the change in moisture content during storage, samples prepared at 3 levels of drying delay (drying
저장중 벼의 품질은 벼 상태의 물리적 특성, 현미상태에서의 물리적 특성, 성분특성 및 품질특성을 각각 측정하였으며, 도정한 다음 백미상태에서의 성분 및 물리적 특성, 취반 후 식미 및 물리적 특성을 각각 측정하였으며, 품질변화는 1개월, 식미 관능검사는 2개월에 1회 측정하였다.The quality of rice during storage was measured by measuring the physical characteristics of the rice state, the physical characteristics of the brown rice state, the component characteristics and the quality characteristics, respectively. Quality change was measured once every 1 month and food sensory test was measured once every 2 months.
먼저, 벼를 임펠러 타입의 실험용 현미기(THU, Satake, Japan)로 왕겨를 제거하여 현미를 제조하여 현미 시료로 하였으며, 현미를 실험용 마찰식정미기(VP-31T, Yamamoto, Japan)를 사용하여 백도 40 수준으로 백미를 도정한 다음, 백미 시료로 공시하였다.First, rice husks were removed with an impeller-type experimental brown rice machine (THU, Satake, Japan) to prepare brown rice as a brown rice sample. After milling the white rice to a level of 40, it was tested as a white rice sample.
이러한 경우의 상세한 품질 및 식미 측정방법은 다음과 같다.The detailed quality and taste measurement methods in this case are as follows.
◎ 천립중◎ Thousands
우선 국립 농산물 품질관리원과 동일하게 비정상립을 제외한 정립 1,000립을 수작업으로 선별하여 전자저울로 측정하였으며, 3회 반복 측정하였다.First, in the same way as the National Agricultural Products Quality Management Service, 1,000 grains except for abnormal grains were manually selected and measured with an electronic scale, and the measurement was repeated three times.
◎ 제현율◎ Recognition rate
국립 농산물 품질관리원과 동일하게 시료 200g을 균분기를 사용하여 50g으로 축분한 다음, 시험용 고무롤러 현미기로 완전 탈부하고, 1.6㎜ 줄체로서 20초 동안 약 30회 체별한 후 체위에 남은 현미립의 무게를 측정하여 중량을 측정하였으며, 3회 반복 측정하였다.In the same way as the National Agricultural Products Quality Control Institute, 200 g of the sample was reduced to 50 g using a equalizer, and then completely removed with a rubber roller for testing. was measured to measure the weight, and the measurement was repeated three times.
◎ 도정도◎ Degree
현미와 백미에 포함되어 있는 비정상립을 제외한 정립 1,000립을 수작업으로 선별하여 1,000립 중량인 천립중을 측정하여 하기 수학식 1로 계산한다.1,000 grains, excluding abnormal grains contained in brown and white rice, are manually selected, the weight of 1,000 grains is measured, and calculated by
◎ 백도 및 Lab 값◎ Whiteness and Lab value
백도계(CR 300-3, Kett, Japan) 및 색차계(CM-2500d, Konica Minolta Sensing, INC., Japan)를 이용하여 정상립에 대하여 5회 반복 측정한 후 최대 및 최소값을 제외한 3회의 평균치를 사용하였다.Using a whiteness meter (CR 300-3, Kett, Japan) and a colorimeter (CM-2500d, Konica Minolta Sensing, INC., Japan), the normal grain was measured 5 times, and the average value of 3 times excluding the maximum and minimum values was measured. was used.
◎ 함수율◎ moisture content
한국농기계협회 및 山下律也(1975)방법에 의해 함수율은 10g-135℃-24시간 건조법으로 측정한 후 표준측정법인 105℃ 건조법으로 환산하였으며, 3회 반복 측정하였다.According to the Korea Agricultural Machinery Association and 山下律也 (1975) method, the moisture content was measured by the drying method at 10g-135℃-24 hours, and then converted to the standard measurement method 105℃ drying method, and the measurement was repeated three times.
◎ 아밀로그램◎ Amyogram
AACC(Method 76-21, 2000)방법에 의해 Rapid visco analyzer(RVA Super 4, Newport Scientific, Sydney, Australia)를 이용하여 peak viscosity, through, breakdown, consistency, setback, peak time 등의 결과를 Thermocline window software로 분석하였다.The results of peak viscosity, through, breakdown, consistency, setback, peak time, etc. were analyzed using a Rapid visco analyzer (
◎ 단백질, 아밀로스◎ Protein, amylose
시료 300g을 대상으로 성분 분석기(Infratec 1241, Foss Tecator, Hogenas, Sweden)를 사용하여 3회 반복 측정하였다.A sample of 300 g was measured repeatedly three times using a component analyzer (Infratec 1241, Foss Tecator, Hogenas, Sweden).
◎ 지방산가◎ Fatty acid
AACC방법(Method 02-01A)에 의해 시료 10g을 원통여지에 담은 후 탈지면으로 가볍게 충전하고, soxhlet 추출장치에서 용매 petroleum ether를 이용하여 16시간 동안 추출한 후 회전 감압 농축기를 이용하여 기방성분만 취한 후 0.02% BAP(Benzene Alcohol Phenolphthalein)용액 50㎖로 재용해시킨 후 표준색인 분홍색이 될 때까지 0.0178N KOH로 적정한 다음, 얻어진 결과값은 하기 수학식 2에 의해 지방산가로 환산하며, 3회 측정 후 평균값을 사용하였다.After placing 10 g of the sample in a cylindrical filter paper by the AACC method (Method 02-01A), lightly filling it with cotton wool, extracting it for 16 hours using petroleum ether as a solvent in a soxhlet extractor, and then using a rotary vacuum concentrator to take only the gas components. After re-dissolving in 50 ml of 0.02% Benzene Alcohol Phenolphthalein (BAP) solution, titrate with 0.0178N KOH until the standard color becomes pink, and then the obtained result is converted to a fatty acid value by
상기 수학식 2에서 T는 시료 적정 시 0.0178N KOH 소비량(mL)을 나타내며, B는 공실험 적정 시 0.0178N KOH 소비량(mL)을, W는 시료의 함수율(%, w.b.)을 각각 나타낸다.In
◎ 발아율◎ Germination rate
국립 농산물 품질관리원과 같이 벼 정립 100립을 선별하여 20℃의 인큐베이터(HK-B1028, 한국종합기기제작소, Korea)에 넣고 7일 이내에 발아한 미립수를 발아율로 하였으며, 3회 반복 측정하여 평균값을 사용하였다.According to the National Agricultural Products Quality Management Service, 100 grains of rice were selected and placed in an incubator at 20°C (HK-B1028, Korea General Machinery Manufacturing, Korea), and the number of fine grains germinated within 7 days was used as the germination rate. was used.
◎ TTC◎ TTC
국립 종자원 방법에 의하여 TTC(2,3,5-tri phenyltetrazolium chloride (tetrazolium))를 정립종자 100립에 6시간 동안 흡습시킨 후, 배유 길이의 3/4만큼 잘라 TZ(tetrazolium)용액에 30℃, 2시간 침지하여 배 착색형태와 착색정도에 따라 발아여부를 판단하였다.According to the National Seed Resources method, TTC (2,3,5-triphenyltetrazolium chloride (tetrazolium)) was soaked in 100 sized seeds for 6 hours, cut by 3/4 of the length of endosperm, and placed in TZ (tetrazolium) solution at 30℃ After immersion for 2 hours, germination was judged according to the coloration of the embryo and the degree of coloration.
◎구아야콜 정색반응◎Guayacol color reaction
국립 농산물 품질관리원의 방법에 의하여 시료 4g을 시험관에 넣고 1% 구아야콜 용액 4mL 가한 후, 3% 과산화수소 0.2mL를 넣고 2분간 정치후, 착색된 액을 분리하여 UV Spectrophotometer(Jasco V-600 series, Tokyo, Japan) 컬러 모드를 이용하여 3회 반복 측정하여 평균값을 사용하였다.According to the method of the National Agricultural Products Quality Control Institute, 4 g of the sample is put into a test tube, 4 mL of 1% guaiacol solution is added, 0.2 mL of 3% hydrogen peroxide is added, and after 2 minutes, the colored liquid is separated and UV Spectrophotometer (Jasco V-600 series) , Tokyo, Japan) was repeated three times using the color mode and the average value was used.
◎ Peroxidase 활성도◎ Peroxidase activity
시료와 3% NaCl 용액을 2:3(W/V)의 비율로 균질화한 다음, 거즈에 걸러 13,000rpm, 4℃, 30분 동안 원심분리기(LaboGene 1730R, Labogene, Korea)로 상층액을 분리후 효소액으로 사용하였다. 0.05M potassium phosphate buffer(pH 6.5) 2.4mL에 추출한 효소액 0.15mL, 150mM guaiacol 0.3mL, 100mM H2O2를 넣어 혼합한 후 UV Spectrophotometer(Jasco V-600 series, Tokyo, Japan)를 이용하여 470nm에서 흡광도를 3회 반복 측정하였고, peroxidase 활성은 1분당 흡광도 1.0을 증가시키는 활력으로 계산하였다.After homogenizing the sample and 3% NaCl solution at a ratio of 2:3 (W/V), filter through gauze and centrifuge at 13,000rpm, 4℃, for 30 minutes (LaboGene 1730R, Labogene, Korea) to separate the supernatant It was used as an enzyme solution. Add 0.15mL of the extracted enzyme solution to 2.4mL of 0.05M potassium phosphate buffer (pH 6.5), 0.3mL 150mM guaiacol, and 100mM H 2 O 2 , and mix them at 470 nm using a UV Spectrophotometer (Jasco V-600 series, Tokyo, Japan). The absorbance was measured three times, and the peroxidase activity was calculated as the vitality to increase the absorbance by 1.0 per minute.
◎ 환원당◎ reducing sugar
Miller(1959)에 의하여 DNS방법으로 측정하였으며, 현미시료를 분쇄 후 1% NaCl 용액에 넣고 shaking incubator(KSI-200L, G&S, Korea)에서 150rpm, 30℃, 3시간 동안 정치 후 필터 페이퍼(Advantec no.1, Japan)에 걸러 시료액으로 사용하였다. 시료액 1mL에 DNS용액 3mL를 넣어 Heating bath(bW-10G, Jeiotech, Korea)에서 65℃, 5분간 반응 후 찬물에 식혀 증류수로 25mL로 정량 후 UV Spectrophotometer(SpectraMax i3, Molecular Devices, LLC., USA)로 흡광도 550nm에서 3회 반복 측정하였다. 표준용액은 글루코스 용액으로 표준곡선을 구하여 얻어진 식을 이용하여 계산하였다.It was measured by the DNS method by Miller (1959), and after grinding the brown rice sample, put it in a 1% NaCl solution, and left it in a shaking incubator (KSI-200L, G&S, Korea) at 150rpm, 30℃, for 3 hours with filter paper (Advantec no .1, Japan) was filtered and used as a sample solution. Add 3 mL of DNS solution to 1 mL of sample solution, react in a heating bath (bW-10G, Jeiotech, Korea) at 65° C. for 5 minutes, cool in cold water, quantify to 25 mL with distilled water, and quantify with a UV Spectrophotometer (SpectraMax i3, Molecular Devices, LLC., USA ) and the absorbance was measured three times at 550 nm. The standard solution was calculated using the formula obtained by obtaining a standard curve with a glucose solution.
◎ 밥의 관능적 품질평가◎ Sensory quality evaluation of rice
한편 밥의 관능적 품질평가는 훈련을 받은 29명의 패널에 의해 Kim 등(Physical characteristics of chalky kernels and their effects on sensory quality of cooked rice. Cereal Chem 77(3):376-379")의 방법에 의해 평가하였으며, 취반 후 혼합 및 냉각을 3회 반복한 후 흰색의 사기그릇(지름×높이, 8.5㎝×5㎝)에 약 50g 정도의 밥을 담아서 뚜껑을 닫은 후, 관능검사 시 밥의 온도가 27±2℃ 정도가 되도록 한 후 실온에서 시료를 제공하였으며, 관능적 품질 특성항목으로는 외관, 향, 맛, 조직감 및 전반적인 품질을 평가하였고, 부수적인 강도특성으로는 윤기, 색, 밥 이외의 냄새, 밥 특유의 맛 강도 및 조직감에서 낱알 표면의 거칠 음성, 경도, 탄력성, 낱알의 응집성, 부착성을 측정하였으며, 평가항목은 총 14가지, 평가방법은 9점 항목척도(1=대단히 낮음, 5=보통정도, 9=대단히 높음)를 사용하였다.Meanwhile, sensory quality evaluation of rice was evaluated by the method of Kim et al. (Physical characteristics of chalky kernels and their effects on sensory quality of cooked rice. Cereal Chem 77(3):376-379") by a panel of 29 trained people. After cooking, mixing and cooling were repeated 3 times, put about 50 g of rice in a white porcelain bowl (diameter × height, 8.5 cm × 5 cm) and closed the lid. Samples were provided at room temperature after reaching about 2°C. Appearance, aroma, taste, texture, and overall quality were evaluated as sensory quality characteristics. As ancillary strength characteristics, gloss, color, odor other than rice, and rice were evaluated. The grain surface roughness, hardness, elasticity, grain cohesiveness, and adhesion were measured in the characteristic taste intensity and texture. There were a total of 14 evaluation items, and the evaluation method was a 9-point item scale (1 = very low, 5 = average). degree, 9 = very high) was used.
밥의 텍스처(texture) 특성은 밥 12g을 원통용 용기에 담아 텍스처 분석기(model TA-XT2, Stable Micro System Ltd., Haslemere, England)를 이용하여 Bourne 등(1978)에 의해 기술된 2 bite compression에 의해 springiness(탄력성), cohesiveness(응집성), adhesiveness(부착성), hardness(경도), chewiness(씹힘성)를 측정하였으며, 측정조건은 plunger(diameter 50㎜)를 이용하여 crosshead speed 10㎜/sec. 시료를 2번 40% compression 하였다.The texture characteristics of rice were evaluated by 2 bite compression described by Bourne et al. (1978) using a texture analyzer (model TA-XT2, Stable Micro System Ltd., Haslemere, England) by placing 12 g of rice in a cylindrical container. springiness, cohesiveness, adhesiveness, hardness, and chewiness were measured by using a plunger (
2회 반복한 관능적 식미 평가치를 이용하여 각 분석 항목에서 시료 간 차이검증은 Statistical Analysis System(SAS,1988)을 이용하여 분산분석을 하였으며, 시료 간 차이가 있는 특성의 경우 SNK(Student Newman Keul's) 다중비교를 수행하여 각 시료의 평균값을 비교하였다.Using the sensory taste evaluation value repeated twice, variance analysis was performed using the Statistical Analysis System (SAS, 1988) to verify the difference between samples in each analysis item. A comparison was performed to compare the average value of each sample.
▶ 품질인자별 식미와의 상관관계 ▶ Correlation with food taste by quality factor
건조지연, 건조함수율 및 저장온도별 저장기간 중 품질변화 실험 측정치와 관능적 식미 평가치 간의 상관관계는 도 1에 도시한 표와 같았다. 도 1에 도시된 표에서 알 수 있듯이 상관계수(r)가 가장 높게 나타난 품질인자는 발아율(r=0.8293), TTC(r=0.6163)이었고, 지방산가(r=0.5580), RVA특성, 현미 칼라 인자 a 등이 상관계수(r)가 높게 나타났다. Breakdown이나 consistency 등 RVA 특성은 간편하게 측정하는데 한계가 있으며, AACC방법에 의해 측정되는 지방산가는 측정방법 자체의 오차발생으로 인해 품질측정시스템에서의 측정오차가 커지는 단점이 있으므로, 쌀의 품질에 있어서 발아율이 식미를 예측할 수 있는 가장 유용한 품질인자로 판단되었다.The correlation between the quality change experimental values and sensory taste evaluation values during the storage period by drying delay, drying moisture content, and storage temperature was as shown in the table shown in FIG. 1 . As can be seen from the table shown in Figure 1, the quality factors with the highest correlation coefficient (r) were germination rate (r=0.8293) and TTC (r=0.6163), fatty acid value (r=0.5580), RVA characteristics, brown rice color factor a showed a high correlation coefficient (r). RVA characteristics such as breakdown and consistency are limited in simple measurement, and the fatty acid value measured by the AACC method has a disadvantage in that the measurement error in the quality measurement system increases due to the error of the measurement method itself. It was judged to be the most useful quality factor to predict taste.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 품질인자로 발아율만을 고려할 때의 식미 예측치와 실측치의 비교 특성을 예시한 것이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 품질인자로 발아율과 지방산가를 고려할 때의 식미 예측치와 실측치의 비교 특성을 각각 예시한 것이다. 그리고 도 4는 수확 후 처리조건 별 실험을 통해 원료 즉, 현미에서 유용한 품질인자를 이용한 식미 예측식을 예시한 것이다.Figure 2 illustrates the comparative characteristics of the predicted value and the measured value when only the germination rate is considered as the quality factor according to the embodiment of the present invention, and Figure 3 is the quality factor when considering the germination rate and the fatty acid value according to the embodiment of the present invention Each of the comparative characteristics of the predicted value and the measured value is illustrated. And FIG. 4 illustrates a food taste prediction formula using quality factors useful in raw materials, that is, brown rice through experiments for each treatment condition after harvest.
도 2와 도 3에서 수평축(x축)은 관능적 품질평가인 측정치를 나타낸 것이며, 수직축(y축)은 식미 예측치를 나타낸 것이다. 도 2에서 발아율만을 고려한 식미 예측치와 실측치 데이터를 통계 분석 프로그램을 이용하여 모델식을 만들면 도 2에 도시된 바와 같이 일차 함수로 표현할 수 있다. 즉, 식미예측치(y)가 발아율(x1)의 일차식으로 표시되는 함수로 표현할 수 있다. 품질인자로서 발아율(x1)만을 고려한 식미예측식, 즉 식미예측치(y)는 실험에 의해 도 4 및 하기 수학식으로 모델링된다.2 and 3, the horizontal axis (x-axis) represents the sensory quality evaluation measurement value, and the vertical axis (y-axis) represents the food taste predicted value. In FIG. 2 , when a model equation is created using a statistical analysis program for the food taste predicted value and the measured value data considering only the germination rate, it can be expressed as a linear function as shown in FIG. 2 . That is, the food taste prediction value (y) can be expressed as a function expressed by the linear expression of the germination rate (x1). The food-prediction equation considering only the germination rate (x1) as a quality factor, that is, the food-prediction value (y), is modeled by the experiment in FIG. 4 and the following equation.
y=2.1282+0.055x1 (=0.69)y=2.1282+0.055x1 ( =0.69)
또한 품질인자로서 지방산가(x2)만을 고려한 경우의 식미예측치(y)는 도 4의 표에 기재한 바와 같이 6.0040-0.0530x2로 모델링되며, 발아율(x1)과 지방산가(x2) 모두를 품질인자로서 고려한 경우의 식미예측치(y)는 도 4 및 하기 수학식으로 모델링된다.In addition, when only the fatty acid value (x2) is considered as a quality factor, the taste prediction value (y) is modeled as 6.0040-0.0530x2 as described in the table of FIG. 4, and both the germination rate (x1) and the fatty acid value (x2) are considered as quality factors. The food prediction value y in this case is modeled by FIG. 4 and the following equation.
(=0.71) ( =0.71)
이상에서 설명한 바와 같이 실험을 통해 발아율이 쌀의 품질을 평가할 수 있는 주요한 품질인자인 것으로 확인되었으며, 발아율과 지방산가를 모두 고려한 식미예측식 또한 결정계수가 높고 표준오차가 적다는 것을 확인할 수 있었다.As described above, it was confirmed through the experiment that the germination rate is a major quality factor that can evaluate the quality of rice.
이에 도 4에 도시된 표에 기재된 식미예측식을 이용하여 쌀의 식미를 효과적으로 예측평가할 수 있을 것이다.Accordingly, it will be possible to effectively predict and evaluate the taste of rice by using the taste prediction formula described in the table shown in FIG. 4 .
쌀의 식미를 평가하기 위한 식미평가방법은 우선적으로 쌀의 품질인자 중 하나인 발아율(x1) 정보를 획득하는 단계가 필요하다. 경우에 따라서는 발아율(x1) 정보 뿐만 아니라 쌀의 지방산가(x2) 정보를 추가 획득하는 단계가 더 포함될 수 있다.The taste evaluation method for evaluating the taste of rice requires first obtaining information on the germination rate (x1), which is one of the quality factors of rice. In some cases, the step of additionally acquiring not only the germination rate (x1) information but also the fatty acid value (x2) information of rice may be further included.
발아율(x1)과 지방산가(x2)는 평가하고자 하는 쌀의 군집에서 샘플을 취하여 얻어진 실험치 정보로 활용할 수 있다. 이러한 실험치 정보는 발아율(x1)과 지방산가(x2) 정보로서, 컴퓨팅 시스템의 유저 인터페이스부를 통해 관리자에 의해 입력 가능하다. 물론 발아율(x1)과 지방산가(x2)를 반사광 혹은 분광분석을 통해 측정 가능한 시스템이라면 자동으로 발아율(x1)과 지방산가(x2) 정보가 획득되어 쌀의 품질을 자동 측정할 수 있을 것이다. 이러한 쌀의 품질측정 시스템에 대해서는 도 5에서 보다 상세히 설명하기로 한다.The germination rate (x1) and the fatty acid value (x2) can be used as experimental value information obtained by taking a sample from a group of rice to be evaluated. This experimental value information is information on the germination rate (x1) and the fatty acid value (x2), and can be input by the administrator through the user interface unit of the computing system. Of course, if the germination rate (x1) and fatty acid value (x2) can be measured through reflected light or spectroscopic analysis, the germination rate (x1) and fatty acid value (x2) information are automatically acquired, so that the quality of rice can be measured automatically. This rice quality measurement system will be described in more detail with reference to FIG. 5 .
발아율(x1) 정보와 지방산가(x2) 정보를 입력받은 컴퓨팅 시스템 혹은 획득한 쌀의 품질측정 시스템은 이후 식미예측치(y) 계산식에 의해 식미예측치를 계산하여 쌀의 식미(품질)를 출력한다.The computing system that receives the germination rate (x1) information and the fatty acid value (x2) information or the acquired rice quality measurement system calculates the food taste value (y) by the formula and outputs the taste (quality) of the rice.
식미예측치(y)는 입력되는 품질인자 정보(발아율, 지방산가)에 따라 하기 수학식 중 하나를 이용하여 계산된다.The food taste prediction value (y) is calculated using one of the following equations according to the input quality factor information (germination rate, fatty acid value).
y=2.1282+0.055x1y=2.1282+0.055x1
이하 쌀의 품질인자 중 결정계수가 높은 발아율 정보가 포함된 식미 수식을 이용하여 쌀의 품질을 측정하는 시스템에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a system for measuring the quality of rice using a rice formula that includes information on the germination rate with a high coefficient of determination among the quality factors of rice will be described in more detail.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 쌀의 품질측정 시스템의 구성도를 예시한 것이다.Figure 5 illustrates the configuration of the rice quality measurement system according to an embodiment of the present invention.
도 5에 도시한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 쌀의 품질측정 시스템은 쌀 단립 및 산물상태에서 발아율 등 품질인자를 측정할 수 있도록 분광분석(Spectrometry) 기반의 분광측정부(100)와, 시료정렬부(110), 발아율 예측부(120), 식미 평가부(130)를 포함한다. 경우에 따라서는 시료 정렬부(110)의 이동을 제어하고 광량을 제어하기 위한 구동 제어부(140)를 더 포함할 수 있다.As shown in FIG. 5, the rice quality measurement system according to an embodiment of the present invention includes a spectrometry-based
분광 측정부(100)는 자외선(UV) 대역과 가시광(VISible) 대역 및 근적외선(NIR) 대역의 스펙트럼 측정을 위해 이중 광원을 사용한다. 예를 들면, 분광 측정부(100)는 자외선 대역(200∼600nm)의 파장범위를 가지는 자외선 광을 조사하는 듀테리움(deuterium) 램프(102)와, 가시광 및 근적외선 대역(400∼2200nm)의 파장범위를 가지는 광을 조사하는 할로겐 램프(104)를 포함한다. 이들 이중 광원(듀테리움 램프와 할로겐 램프)은 후술하는 구동 제어부(140)에 의해 제어되는 광량 조절기에 의해 각각 광량이 조절될 수 있다. 상기 이중 광원은 후술할 시료 정렬부(110) 상부에 위치하며, 후술할 근적외선(NIR) 센서(106) 및 자외선(UV) 센서(108) 역시 시료 정렬부(110) 상부에 위치한다.The
분광 측정부(100)의 또 다른 구성요소인 근적외선(NIR) 센서(106)와 자외선(UV) 센서(108) 각각은 시료(예를 들면, 쌀)에서 반사되는 반사광에서 각각 200∼400nm 대역의 자외선 광과 900∼1,700nm 대역의 근적외선 광 스펙트럼을 검출하고 이를 광전변환하여 출력한다. 광섬유(optical fiber)는 광원의 전달과 자외선(UV) 및 근적외선(NIR) 영역에서의 흡광도를 동시에 측정하기 위하여 도시한 바와 같이 3개의 광케이블을 연결한 타입으로 구성할 수 있다.Each of the near-infrared (NIR)
시료 정렬부(110)의 시료대는 쌀 단립상태에서는 1회 30립(5×6)의 측정이 가능하다. 이러한 시료 정렬부(110)는 구동 제어부(140)의 제어하에 XYZ축 방향으로 정밀이동(±1㎛) 가능하다.The sample stand of the
발아율 예측부(120)는 분광 측정부(100)의 센서들(106,108)로부터 출력되는 반사광 스펙트럼을 내부 메모리에 저장된 판별용 스펙트럼 기준값과 비교 분석하여 쌀 시료들의 발아율을 예측한다. 상기 판별용 스펙트럼 기준값은 하기에서 언급하는 실험에 의해 얻어질 수 있는 값들이다.The germination
식미 평가부(130)는 앞서 설명한 발아율을 이용한 식미 예측치 계산식을 활용하여 쌀의 품질을 평가 출력한다. 즉, 식미 평가부(130)는 발아율(x1)의 일차식으로 표시되는 식미예측치(y) 계산 함수에 상기 예측된 발아율(x1) 정보를 대입하여 얻어지는 식미예측치(y) 값으로 쌀의 품질을 평가 출력한다.The
상기 식미예측치(y)는 y=2.1282+0.055x1으로 계산된다.The food prediction value y is calculated as y=2.1282+0.055x1.
앞서 설명한 바와 같이 발아율(x1)과 쌀 시료의 지방산가(x2)를 이용하면 보다 정밀한 쌀의 품질을 측정할 수 있다. 이에 쌀의 품질측정 시스템에 쌀 시료의 지방산가(x2) 정보를 수신하기 위한 지방산가(x2) 수신부를 더 포함할 수 있다. 이와 같이 쌀의 지방산가(x2)를 수신할 수 있는 시스템이라면, 식미 평가부(130)는 상기 예측된 발아율(x1)과 지방산가(x2)의 이차식으로 표시되는 함수에 의해 식미예측치(y)를 계산할 수 있다.As described above, by using the germination rate (x1) and the fatty acid value (x2) of the rice sample, it is possible to measure the quality of rice more precisely. Accordingly, the system for measuring the quality of rice may further include a fatty acid value (x2) receiver for receiving the fatty acid value (x2) information of the rice sample. As such, if the system can receive the fatty acid value (x2) of rice, the food
상기 예측된 발아율(x1)과 지방산가(x2)의 이차식으로 표시되는 함수에 의해 계산되는 식미예측치(y)는 하기 수학식으로 계산될 수 있다.The unpredicted value (y) calculated by a function expressed by the quadratic expression of the predicted germination rate (x1) and the fatty acid value (x2) may be calculated by the following equation.
쌀 시료의 지방산가(x2)는 관리자에 의해 쌀 품질측정 시스템에 입력될 수 있다.The fatty acid value (x2) of the rice sample may be input into the rice quality measurement system by the administrator.
이상에서 설명한 바와 같은 구성의 쌀 품질측정 시스템을 구축할 수 있는 근거는 다음과 같은 실험방법과 실험결과에 근거한다.The basis for establishing a rice quality measurement system with the configuration described above is based on the following experimental methods and experimental results.
1) 실험방법 1) Experimental method
우선 분광 분석법 기반의 쌀 품질측정 시스템에서 발아율 측정이 가능한지를 확인하기 위하여 현미를 대상으로 스펙트럼을 측정한 후, 발아실험을 실시하여 정확도를 측정하였다.First, in order to check whether the germination rate can be measured in the spectroscopic analysis-based rice quality measurement system, the spectrum was measured for brown rice, and then the germination test was conducted to measure the accuracy.
발아율 측정실험에 사용한 현미는 2℃ 저온 저장고에 보관된 2013년산 추청과 2012년산 하이아미 품종으로서, 초기함수율은 14∼15% 범위였으며, 각 품종당 정립 120 립으로 총 240 립을 육안으로 선별하여 공시하였다.The brown rice used in the germination rate measurement experiment were 2013 Chucheong and 2012 Hiami varieties stored in a 2℃ low-temperature storage. The initial moisture content was in the range of 14 to 15%. announced.
공시재료 240 립을 8회(30립×8회=240 립)로 구분하여 시료대에 시료 30립을 단립으로 각각 정렬시킨 후, 시료 정렬부(110)가 XYZ 방향으로 움직이면서 각 단립의 스펙트럼을 획득하였다. 이때 스펙트럼은 200∼400nm의 자외선(UV)영역과 900∼1,700nm의 근적외선(NIR) 영역에서 2∼30nm 차이의 파장대 범위로 총 460개의 파장대에서 획득하였다.After dividing the 240 grains of the
분광 분석법 기반의 쌀 품질측정 시스템에서 발아율 측정이 완료된 시료는 국립농산물 품질관리원(고시 제 2000-8)의 방법에 준하여 20℃의 인큐베이터(HK-B1028, 한국종합기기제작소, Korea)에 넣고 14일 이내에 발아한 미립수를 발아율로 하였다.Samples whose germination rate has been measured in the spectroscopic analysis-based rice quality measurement system are placed in an incubator at 20°C (HK-B1028, Korea General Equipment Manufacturing Co., Ltd., Korea) according to the method of the National Agricultural Products Quality Control Institute (Notice No. 2000-8) for 14 days. The number of fine particles germinated within the period was taken as the germination rate.
스펙트럼 분석은 상용프로그램인 Unscrambler(ver 7, Camo CO., USA)의 부분최소자승법(Partial least square, PLS)을 이용하였으며, 흡광도로 표시된 스펙트럼과 발아율 값에 대하여 파장범위, 수학적 처리 및 전치방법을 설정하여 결정계수, 교정부 오차 등으로 분석하였으며, 자외선 영역(UV)(200∼400nm), 근적외선(NIR)(900∼1700nm)영역 및 UV+NIR영역 등 3가지 영역에서 분석을 수행하였다.For spectrum analysis, the partial least square method (PLS) of Unscrambler (
2) 결과 및 고찰2) Results and considerations
200∼400nm의 자외선(UV)영역과 900∼1,700nm의 근적외선(NIR) 영역에서 획득한 총 460개 파장대의 스펙트럼에 대한 주성분(principal component)분석에서 주성분이 6개일 때 분산(variance)이 가장 낮게 나타났고, 총 460개 파장대의 상관관계를 분석한 결과, 250개 이상의 파장대에서 상관관계(5% 수준)가 있는 것으로 나타났으며, 발아율 실측치와 스펙트럼에 의한 발아율 예측치를 검량식 그래프로 분석한 결과 결정계수는 0.87로 나타났다.In the principal component analysis for the spectrum of a total of 460 wavelengths acquired in the ultraviolet (UV) region of 200 to 400 nm and the near infrared (NIR) region of 900 to 1,700 nm, when there are 6 principal components, the variance is the lowest. As a result of analyzing the correlation of a total of 460 wavelength bands, it was found that there was a correlation (5% level) in more than 250 wavelength bands. The coefficient of determination was 0.87.
한편, 200∼400nm의 자외선(UV)영역에서 획득한 총 204개 파장대의 스펙트럼에 대한 주성분(principal component)분석에서 주성분이 7개일 때 분산(variance)이 가장 낮게 나타났고, 총 204개 파장대의 상관관계를 분석한 결과 특정영역에서의 상관관계가 나타나지 않고, 넓은 범위에서 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 발아율 실측치와 스펙트럼에 의한 발아율 예측치를 검량식 그래프로 분석한 결과 결정계수는 0.85로 나타났다.On the other hand, in the principal component analysis of a spectrum of a total of 204 wavelength bands obtained in the ultraviolet (UV) region of 200 to 400 nm, the variance was the lowest when there were 7 principal components, and the correlation of the total 204 wavelength bands As a result of analyzing the relationship, it was found that there was no correlation in a specific area, but that there was a correlation in a wide range. As a result of analyzing the measured germination rate and the predicted germination rate based on the spectrum with a calibration graph, the coefficient of determination was 0.85.
또한 900∼1,700nm의 근적외선(NIR)영역에서 획득한 총 256개 파장대 스펙트럼에 대한 주성분 분석에서 주성분이 5개일 때 분산이 가장 낮게 나타났고, 총 204개 파장대의 상관관계를 분석한 결과 UV 영역에서와 비슷하게 특정영역에서의 상관관계가 나타나지 않고 넓은 범위에서 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 발아율 실측치와 스펙트럼에 의한 발아율 예측치를 검량식 그래프로 분석한 결과 결정계수는 0.88로 나타났다.In addition, in the principal component analysis for a total of 256 wavelength band spectra acquired in the near infrared (NIR) region of 900 to 1,700 nm, the dispersion showed the lowest when there were 5 main components. Similarly, correlation in a specific area did not appear, but correlation was found in a wide range, and the coefficient of determination was 0.88 as a result of analyzing the measured germination rate and the predicted germination rate based on the spectrum with a calibration graph.
참고적으로 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 쌀 품질측정 시스템 개발을 위한 실험 데이터로서, UV 영역에서의 원시 스펙트럼 획득 및 주성분 분석 그래프를 예시한 것이며, 도 7은 UV 영역에서의 발아율 측정 유의성 분석 그래프를, 도 8은 NIR 영역에서의 원시 스펙트럼 획득 및 주성분 분석 그래프를, 도 9는 NIR 영역에서의 발아율 측정 유의성 분석 그래프를 , 도 10은 UV-NIR 영역에서의 원시 스펙트럼 획득 및 주성분 분석 그래프를, 도 11은 UV-NIR 영역에서의 발아율 측정 유의성 분석 그래프를 각각 예시한 것이다. 도 12는 200∼400nm UV 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치 비교 그래프 예시도. 아울러 도 13는 900∼1700nm NIR 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치 비교 그래프를, 도 14는 UV-NIR 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치의 비교 그래프를 각각 예시한 것이다.For reference, Figure 6 is experimental data for the development of a rice quality measurement system according to an embodiment of the present invention, and illustrates the raw spectrum acquisition and principal component analysis graph in the UV region, and Figure 7 is the significance of the measurement of the germination rate in the UV region Analysis graph, FIG. 8 is a raw spectrum acquisition and principal component analysis graph in the NIR region, FIG. 9 is a significance analysis graph of germination rate measurement in the NIR region, and FIG. 10 is a raw spectrum acquisition and principal component analysis graph in the UV-NIR region Figure 11 illustrates the significance analysis graph of the germination rate measurement in the UV-NIR region, respectively. 12 is an exemplary graph comparing the actual value of the germination rate and the predicted value of the germination rate in the UV region of 200 to 400 nm. In addition, FIG. 13 illustrates a graph comparing the measured germination rate and the predicted germination value in the 900 to 1700 nm NIR region, and FIG.
분광 분석법 기반의 쌀 품질측정 시스템 시작품을 이용하여 UV-NIR, UV 및 NIR 영역에서의 발아율 실측치와 발아율 예측치를 도 12 내지 도 14에 도시하였다. 도 12 내지 도 14에서 상하로 표기된 실선은 품질측정 시스템 시작품의 발아율 측정정도를 높이기 위하여 발아된 경우(1)와 발아되지 않은 경우(0) 사이에 발생되는 숫자를 0.5 기준으로 각각 이치화한 것으로서, 그 결과는 하기 표 1과 같이 UV-NIR 영역에서 발아율 측정의 정확도는 약 97.1%로, UV영역 및 NIR영역에서의 96.9% 및 94.6%에 비해 다소 높게 나타났다.Using a prototype of a spectroscopic analysis-based rice quality measurement system, the measured values of the germination rate and the predicted values of the germination rate in UV-NIR, UV and NIR regions are shown in FIGS. 12 to 14 . The solid lines marked up and down in FIGS. 12 to 14 are the numbers generated between the germinated case (1) and the non-germinated case (0) in order to increase the degree of measurement of the germination rate of the prototype of the quality measurement system, each binarized based on 0.5, As a result, as shown in Table 1 below, the accuracy of the measurement of the germination rate in the UV-NIR region was about 97.1%, which was slightly higher than that of 96.9% and 94.6% in the UV and NIR region.
900∼1700200-400
900~1700
이상의 실험결과와 상기 표 1에 기초하여 볼 때, 분광 분석법 기반의 품질측정 시스템의 시작품을 이용해 발아율을 측정한 결과(발아율 예측치)와 발아율 실측치의 정확도가 높게 나타나고 있음을 고려해 볼 때, 밀, 콩, 보리, 옥수수, 귀리 등 다른 곡물에서도 이치화를 통해 발아율 측정이 가능할 것으로 판단된다.Based on the above experimental results and Table 1, considering that the results of measuring the germination rate using a prototype of a spectroscopic analysis-based quality measurement system (germination rate predicted value) and the actual value of the germination rate are showing high accuracy, wheat, soybean In other grains such as , barley, corn, and oats, it is expected that the germination rate can be measured through binarization.
상술한 실험방법 및 실험 결과에 기초하여, 도 5에 도시한 바와 같은 구성의 쌀 품질측정 시스템을 개발하였으며, 이러한 쌀 품질측정 시스템을 이용하여 쌀 시료의 발아율을 예측하고, 예측된 발아율 정보를 발아율의 일차식으로 표시되는 새로운 식미예측치 계산 함수에 대입함으로써, 쌀의 품질을 정상적으로 평가할 수 있다.Based on the above-described experimental method and experimental results, a rice quality measurement system having the configuration as shown in FIG. 5 was developed, and the germination rate of a rice sample is predicted using this rice quality measurement system, and the predicted germination rate information is used to determine the germination rate. By substituting into the new food taste predictive value calculation function expressed by the linear expression of , the quality of rice can be evaluated normally.
이에 본 발명은 쌀의 품질인자 중 결정계수가 높은 발아율 정보가 포함된 식미 수식을 개발하여 이용함으로써, 쌀에 대한 품질을 정확히 평가할 수 있는 효과가 있으며, 더 나아가 발아율을 중심으로 한 식미 수식을 이용함으로써, 기타 품질인자에 비해 현장에서 신속하고 유용하게 사용할 수 있는 품질측정 시스템을 제공하는 효과가 있다.Accordingly, the present invention has the effect of accurately evaluating the quality of rice by developing and using a seasoning formula including information on the germination rate with a high crystallinity coefficient among the quality factors of rice, and furthermore, using a seasoning formula centered on the germination rate This has the effect of providing a quality measurement system that can be used quickly and usefully in the field compared to other quality factors.
이상은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.The above has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, which are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be defined only by the appended claims.
Claims (8)
상기 시료 정렬부상에서 쌀의 발아율을 측정하기 위하여 시료들에 자외선 대역의 파장범위를 가지는 자외선 광을 조사하는 제1광원과, 가시광 및 근적외선 대역의 파장범위를 가지는 광을 조사하는 제2광원을 포함하는 이중 광원과;
상기 이중 광원에서 조사된 광이 쌀 시료들에 의해 반사되어 나오는 반사광에서 서로 다른 대역의 자외선 광과 근적외선 광 스펙트럼을 검출해 광전변환 출력하는 센서들을 포함하는 분광 측정부와;
상기 시료 정렬부를 이동 제어하고 상기 이중 광원의 광량을 제어하기 위한 구동 제어부와;
상기 센서들로부터 출력되는 반사광 스펙트럼을 내부 메모리에 저장된 판별용 스펙트럼 기준값과 비교 분석하여 쌀 시료들의 발아율을 예측하는 발아율 예측부와;
발아율(x1)의 일차식으로 표시되는 식미예측치(y) 계산 함수에 상기 예측된 발아율(x1) 정보를 대입하여 얻어지는 식미예측치(y) 값으로 쌀의 품질을 평가 출력하는 식미 평가부;를 포함함을 특징으로 하는 쌀의 품질측정 시스템.
a sample alignment unit in which rice samples are aligned;
In order to measure the germination rate of rice on the sample alignment unit, a first light source for irradiating ultraviolet light having a wavelength range of an ultraviolet band to the samples, and a second light source for irradiating light having a wavelength range of a visible light and a near-infrared band a dual light source;
a spectral measurement unit including sensors that detect ultraviolet light and near-infrared light spectrum of different bands from the reflected light reflected by the rice samples from the light irradiated from the dual light source and photoelectrically convert and output;
a driving control unit for controlling the movement of the sample alignment unit and controlling the amount of light of the dual light source;
a germination rate predictor for predicting the germination rate of rice samples by comparing and analyzing the reflected light spectrum output from the sensors with a reference value for discrimination stored in an internal memory;
A taste evaluation unit that evaluates and outputs the quality of rice as a value of the predicted value (y) obtained by substituting the predicted germination rate (x1) information into the formula for calculating the predicted value (y) of the germination rate (x1) expressed by the linear equation; Rice quality measurement system, characterized in that
The method according to claim 1, wherein the first light source is a deuterium lamp irradiating ultraviolet light having a wavelength range of 200 to 600 nm, and the second light source is a halogen lamp irradiating light having a wavelength range of 400 to 2200 nm. Rice quality measurement system.
The method according to claim 1, wherein the spectroscopic measuring unit of the rice characterized in that it comprises a UV sensor for detecting a reflected light spectrum having a wavelength range of 200 to 400 nm, and a near-infrared sensor for detecting a reflected light spectrum having a wavelength range of 900 to 1700 nm. quality measurement system.
y=2.1282+0.055x1
The system for measuring the quality of rice according to claim 1, wherein the food taste prediction value (y) as a function of the germination rate (x1) is calculated by the following equation.
y=2.1282+0.055x1
The method according to claim 1, wherein the fatty acid value (x2) receiving unit for receiving the fatty acid value (x2) information of the rice sample; further comprising, when receiving the fatty acid value of rice (x2), the taste evaluation unit is the predicted germination rate (x1) and the fatty acid value ( A system for measuring the quality of rice, characterized in that the food taste predicted value (y) is calculated by the following function expression expressed as a quadratic expression of x2).
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