ハイパースペクトルカメラによる生鮮食品鮮度評価 Perishable food freshness evaluation using a hyper spectrum camera 三浦理恵 Rie MIURA 佐鳥新 Shin SATORI 北海道工業大学上野宗一郎佐藤立博 Souitirou UENO Tatuhiro SATOU 石村康生†† 福島充††† 江良聡† Satoshi ERA Kosei ISHIMURA （株）エイティーエフ† Hokkaido Institute of Technology 三橋龍一 Mituru HUKUSHIMA 北海道大学†† Ryuiti MITUHASHI （株）北海道衛星††† ATF Corp. Hokkaido University Hokkaido Satellite Corp. 1. はじめに生鮮食品反射率リモートセンシングは、離れた対象物に直接触れること 100 なく、対象物の形状や性質を調べる技術である。（1）すべて 80 体固有の電磁波を測定することにより、対象物を判定する。ゆる分野で、その分光特性を利用した識別を応用することが可能となる。なかでもハイパースペクトルカメラ（以下 HSC と称す）は比較的狭いバンドを多数（数十～百数）を揃え、可視域から赤外域にかけてのスペクトルを網羅的に観測する（2）また、高波長分解能、高空間分解能という特徴から注目を 70 反射率これにより、林業、鉱物、海洋、農業、地球環境などあらさくらんぼキュウリトマト小松菜キウイ 90 の物体は固有の電磁波を反射または放射しており、その物 60 50 40 30 20 10 0 400 500 600 波長（nm） 700 800 集めている。本研究では、HSC を使用した植生、食品の分光特性調査図3 果実、野菜の分光特性を行い、それらの品種を識別できるようシステム化を目指している。 2. HSC 本実験に使用している HSC1.7 号機は 400～800 nm の可視から近赤外の波長領域を使用し、その波長を 72 のバンドに分割した光の強さを 680×460 のピクセルデータで扱う。図 1 に HSC1.7 の外観、図 2 に撮影風景を示す。図 4 小松菜の NDVI 表示まとめ図1 3. HSC1.7 外観図 2 撮影対象(小松菜）食品の分光特性食品の分光特性について HSC1.0 により調査を行い、その鮮度の違いによる反射スペクトルの違いを算出し、その特徴を抽出する。これまでに、果物、野菜、肉など食品の鮮度の違いによるスペクトル特性について調査を行ってきた。今後も更なる品種の調査を行うとともに、NDVI 以外の評価式を考え、評価法の検討を行う。今後はあらゆる品質をデータベース化するとともに、図 3 にさくらんぼ、トマト、キウイ、小松菜、キュウリ、調査、データ解析分光特性の特徴を更に分かりやすく抽の 5 種類の果実、野菜の分光特性及び、図 4 に小松菜の NDVI 出できるよう解析を行い、航空機や人工衛星に搭載し解表示を示す。図 3 では品種による波形の違い、また図 4 で析できる環境を整えることを目標とする。は、小松菜の部分的な鮮度の違いが確認できる。