近赤外分光法による非金属・生物系異物検出法に関する研究

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K07972
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 農業環境・情報工学
• 研究機関: 高知大学
• 研究代表者: 河野 俊夫 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 教授 (60224812)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 食品の異物検出 / 非金属異物 / 生物系異物 / 近赤外分光法

研究成果の概要

非金属異物および生物系異物を非接触で検出することを目的として、近赤外分光法を活用した検出方法について研究を行った。ハンバーグとコロッケなどを混入先の食品とし、混入異物には非金属異物と生物系異物11種を供試した。1)異物が混入していない試料、2)異物、3)異物が混入した試料について、それぞれの近赤外反射スペクトルを測定し、多変量解析によって食品および異物を識別するための固有波長を抽出した。そのうえで異物の混入を判定するニューラル・ネットワークによる検出モデルを作成した。このニューラル・ネットワークによる検出モデルで判定精度は82%～95%であった。

自由記述の分野

食料生産プロセス学

研究成果の学術的意義や社会的意義

食品への異物混入は国民にとってきわめて不快な事象であり、我が国の食品の安全・安心を揺るがす大きな社会問題である。食品生産の段階での異物検出では、生産機械の欠損によって生じた金属片や硬質プラスチックをＸ線で検出する方法が利用されているが、その他の非金属異物や生物系異物の検出は困難である。そこで本研究では食品に光を照射し、その反射光に含まれる近赤外域の情報から、異物が混入しているかどうかを判定する手法について検討した。AI(人工知能)型の異物混入判定を行うもので、結果的に、その異物混入の推定精度は82%から95%であった。