2021 Fiscal Year Research-status Report
X線異物検査器によるアボカドの内部黒変の非破壊評価とカビ抑制技術の探索
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21K14943
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
小山 健斗 北海道大学, 農学研究院, 助教 (60845907)
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2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | X線画像 / 追熟過程 / カビ / アボカド |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，農産物の長時間・長距離輸送が増える傾向にある。それにともない，品質を保持したままでの保存日数の向上が求められている。世界的にも消費者は，加工食品，冷凍食品や冷凍野菜のみならず，食品素材そのものの食感，香りを保持した生鮮農産物を望んでいる。すなわち，農産物そのものの輸送が求められている。これまでに，輸送時の農産物の廃棄の削減を目的とし，生産・輸送・消費の過程で途切れることなく低温に保つコールドチェーンが確立されてきた。一方で，アボカド，マンゴーといった追熟が必要な農産物は，小売店に陳列される前に20°C前後で追熟処理される。追熟前より追熟後の農産物は腐敗変敗しやすいため，保存環境の制御が難しい。特に追熟や保存時のロスの原因は茎の付け根からカビが増える内部黒変である。しかし，カビが原因で発生する内部黒変の検出や制御が難しく，追熟後から消費にいたる過程に大量の廃棄が生み出される。これらの問題を解決するために，輸送時の農産物の低温流通のみならず，農産物の追熟や保存技術が重要となる。
アボカド，マンゴーといった追熟が必要な農産物の内部の黒変を目視で早期に検出することは難しい。特に，茎の付け根から侵入したカビが原因となる内部黒変は追熟前に症状として現れないため検出が困難である。内部黒変の有無を評価するには果実の切断が必要となる。本研究では，X線画像を用いた非破壊でのアボカドの内部黒変の定量化とカビの増殖を抑制する保存条件を探索をおこなう。X線異物検査器は対象物の密度を測定できるため，カビが活動してできる空洞と内部黒変を検出できると考えられる。本研究の目的を以下の3課題に設定する。
◯X線画像を用いたアボカドの内部の黒変の自動判定
◯追熟過程における内部黒変レベルの定量化
◯文献データと機械学習によるアボカドの最適保存方法の探索と実証実験
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度は，大量のX線画像データをもとに機械学習による判別アルゴリズムを開発して，人手によらない病害判別を瞬間的に可能とすることを目的にした。輸入直後の未熟なアボカドを輸入業者から入手して、研究室内で追熟加工を行った。約400個のアボカドを対象に、追熟中の5日間毎日X線画像を取得した。5日目にアボカドを半分に切断し、内部の腐敗の程度を確認した。約5％のアボカドが腐敗していた。追熟後の食べごろのアボカドを対象に、X線画像と機械学習によるアボカドの内部黒変レベルの自動判別を可能にした。その際に、画像解析手法を複数組合せた。当初想定していたより、アボカドの縁の部分の画像処理が難しく、独自のアルゴリズムを開発した。本研究内容は、Postharvest Biology and Technologyに投稿し、現在はmajor revisionの対応中である。X線画像を用いて農産物の腐敗評価を行う研究は世界的にも初の試みであり、新たな農産物の品質評価に貢献する成果となった。
また、アボカドを腐敗させたと報告のあるカビColletotrichum gloeosporiodes, Fusarium solani, Nectria pseudotrichiaを入手し、人工的にアボカドの腐敗の再現を目指している。人工的に腐敗の発生を再現することで、効率的に実験を進めることが可能となる。カビの形態観察、胞子の濃度調整はすでに終わっており、カビのアボカドへの接種の準備は終わっている。注射、浸漬など複数の手法を用いて、アボカドへのカビの接種を試している。
上記の研究成果に関しては、FOOMA JAPAN2022 国際食品工業展で発表する。
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| Strategy for Future Research Activity |
追熟過程のアボカドの内部黒変の経時変化を明らかにする。カビ対策をどの段階でたてるかを考慮する有益な情報となる。カビの発達に伴い，空洞がだんだん大きくなると仮説を立てていた。その説が、初年度の研究により仮説の正しさが確かめられた。今後、追熟過程での内部黒変が変化する様子をパターン化し定量化を試みる。アボカドの切断面の観察により、維管束に沿ってカビが発達しやすいと考えられる。腐敗パターンを明らかにすることで、今後腐敗対策を講じる際の土台を作っていく。
さらに、X線画像を用いて，追熟前のアボカドの内部黒変の早期発見を試みる。追熟前のX線画像より，追熟後のアボカドの空洞レベルを予測可能性を調べる。追熟前後のどの段階で空洞が大きくなるかを発見することにより，どの段階でのアボカドの管理に気をつければよいかの想定が可能となる。
最後に、熟練者の経験や過去の保存事例の文献を機械学習で学び、より良い保存方法を探索する。研究者や熟練者の知識や経験に基づき、農産物の保存方法が検討された。温度、湿度、エチレン処理、1-MCP処理など種々の方法でアボカドの保存方法の保存性の向上がおこなわれている。本研究では、メタ解析の視点から複数の文献を横断した知見を学習し、熟練者と専門家と異なった第三者の立場からアボカドの最適な保存方法を探索する。アボカドの内部黒変の広がりを抑える追熟、保存方法を検討する。追熟と保存方法の組み合わせを3×3通りの計9通りの保存試験をする。メキシコ産に加えペルー産のアボカドにおいても同様に保存試験をおこない、本試験結果の有用性を確認する。X線画像による経時的な内部黒変の定量評価により産地に関わらず、最適な保存条件の探索をより効率におこなう。
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