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イチゴ・トマト等の果菜類の品質評価は、産地ごとに決められた検査標準規格表によって、生産者や検査員によって品質判定が行われている。そのため、経験や感覚に頼る熟練度の相違により判定にばらつきが見られ出荷時の問題となっている。よって人に代わる客観的な評価の在り方が望まれている。
本研究は、イチゴ・トマト等の果菜類における外観品質の評価判定法の確立を目的として、これまで可視光域での画像では捕らえ難かった。例えが傷、病痕等の品質判定を検知するために、700〜1000nm近傍の近赤外線域の画像を用いた判定評価法について研究した。
可視光では、カラー画像処理が利用されているが、この場合はデータが膨大となり、近似色も多く存在することから、分析に時間がかかる欠点があった。一方、近赤外光では、特定する波長域を見いだせば、品質判定は簡単明瞭となり、モノクロ画像での解析も可能であった。「トマトおよびキウイフルーツ、」「ナス、リンゴおよびアボガド」を用いた品種間の反射強度の分光特性を実験の一例で見ると、前者グループが後者グループより分光強度は低くなった。この減少は近赤外光の吸収を表しているものである。すなわち、近赤外光域による分析結果が可視光域のそれよりも果菜類の外観品質判定を簡単で確実に評価が出来たことから、その有用性を示唆した。判定プログラムは、階層型ニューラルネットワークを用いて人と同等な等級検査と総合的判定が可能となるような品質評価法を研究した。
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