Application of Spectroscopic Image Analysis Technology Using Liquid Crystal Tunable Filter to Fruit Vegetable Ripening Judgment System

• Project/Area Number: 23K05141
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 38050:Food sciences-related
• Research Institution: Tomakomai National College of Technology
• Principal Investigator: 岩波 俊介 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (00290669)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原田 恵雨 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 助教 (70634905) ; 若生 一広 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90500893)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: 液晶波長可変フィルタ / WR-LCTF / 分光画像解析 / 果菜 / 登熟判定

Outline of Research at the Start

近年，国内生産が増加している高付加価値果菜の品質は，登熟段階の熟成度の判定が鍵となるが，熟成判定には色調判定，抜取検査(官能検査)，化学機器測定を組合せた検査手法が主流となっている．これらの方法では，検査時間を要することに加えて複数個体の熟成の「分布特性」の判定が難しい．
本研究では各種成分に起因する熟成度の「分布特性」を非破壊・非接触で迅速・簡便に把握する手法として，「超広波長域に対応可能な液晶波長可変フィルタ(WR-LCTF)」を用いたイメージングデータを取得し，対する各種化学分析データを得たのちに，AI解析を用いて評価手法創出の可能性を検証し，応用に向けた検証から実現化を目指す．