2016 Fiscal Year Annual Research Report
Quality assurance of processed meat based on hyperspectral analysis
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16F16104
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
牧野 義雄 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (70376565)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
FENG CHAO-HUI 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2016-10-07 – 2019-03-31
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| Keywords | 分光分析 / 畜産食品 / 統計解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近赤外分光分析は、当該光の高い透過性に着目し、対象物からの拡散反射光等から統計解析で情報を抽出することにより、内部品質を非破壊で予測する手法である。本研究では、調理された、ミンチ肉を原材料とするソーセージを試料として研究を行い、応用範囲の広い、可視近赤外分光分析による食肉加工品品質の非破壊判定法について検討した。
本研究では調理された91点のソーセージを試料として、8℃、相対湿度45%の条件下で長期間貯蔵（27 d）を行い、400～1000 nmの波長範囲の可視近赤外領域におけるハイパースペクトル画像を測定することにより、試料のpH推定を試みた。400～1,000 nmの波長範囲の分光反射／吸収データを5 nmごとに取得し、Savitzky-Gorey法によって二次微分に変換した。当該処理により、ベースライン変動の影響が除去され、光吸収バンドが明確になった。関心領域の平均スペクトルをハイパースペクトル画像から抽出し、部分最小二乗回帰モデルに入力し、調理されたソーセージのpHと関連付けた。
モデルの決定係数(R2)は0.87と比較的高い値を示し、交叉検証最小二乗誤差（RMSECV)は0.045と低い値を示したことから、予測結果は良好であったといえる。短相関係数に基づいて重要な波長における吸光度を選択したことで、予測精度の向上とモデルの簡素化が実現できた。
以上の結果から、ハイパースペクトル画像撮影は、長期に貯蔵したソーセージの迅速かつ非破壊でのｐH推定に有効な方法であることが明らかになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
初年度は、分光分析による食肉加工品の非破壊品質評価に必要な測定条件設定まで行う予定であったが、実際には条件設定を終え、食肉加工品の品質評価まで行えたため、計画以上に進展したと考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度は食肉加工品のpHの非破壊品質評価を行ったが、今後は、他の成分の推定にも取り組みたい。
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