JP7488554B2 - 海苔の品質評価方法、および海苔の品質評価装置 - Google Patents
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Description
<2> 前記励起光が、波長800~1200nmの範囲から選択される波長領域にピークを有する近赤外光である、前記<1>記載の海苔の品質評価方法。
<3> 前記第一のラマン散乱光として、1638cm-1、1526cm-1、1158cm-1、および1007cm-1からなる群から選択される1以上の波数との差 が5cm-1以下の波数をピークとする波数領域を検出し、前記第二のラマン散乱光として、2933m-1の波数との差が5cm-1以下の波数をピークとする波数領域を検出するものである、前記<1>または<2>に記載の海苔の品質評価方法。
<4> 海苔に、励起光を照射する照射手段と、前記海苔の前記励起光に対するラマン散乱光を検出するものであり、500cm-1~1700cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第一のラマン散乱光と、2500cm-1~3300cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第二のラマン散乱光とを検出する検出手段と、前記第一のラマン散乱光と前記第二のラマン散乱光との強度比に関するラマン散乱光相対強度比を算出する算出手段と、前記ラマン散乱光相対強度比に基づいて、前記海苔の品質を評価する評価手段とを、有する海苔の品質評価装置。
本発明の品質評価方法は、海苔に、励起光を照射する工程と、前記海苔の前記励起光に対するラマン散乱光を検出するものであり、500cm-1~1700cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第一のラマン散乱光と、2500cm-1~3300cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第二のラマン散乱光とを検出する工程と、前記第一のラマン散乱光と前記第二のラマン散乱光との強度比に関するラマン散乱光相対強度比を算出する工程と、前記ラマン散乱光相対強度比に基づいて、前記海苔の品質を評価する工程とを、有する。本発明の品質評価方法によれば、海苔の品質を非破壊で評価することができる。
本発明の品質評価装置は、海苔に、励起光を照射する照射手段と、前記海苔の前記励起光に対するラマン散乱光を検出するものであり、500cm-1~1700cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第一のラマン散乱光と、2500cm-1~3300cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第二のラマン散乱光とを検出する検出手段と、前記第一のラマン散乱光と前記第二のラマン散乱光との強度比に関するラマン散乱光相対強度比を算出する算出手段と、前記ラマン散乱光相対強度比に基づいて、前記海苔の品質を評価する評価手段とを、有する。本発明の品質評価装置によれば、海苔の品質を非破壊で評価することができる。
図1は、本発明の品質評価装置に係る第一の実施形態の概要図である。品質評価装置100は、海苔2の品質を評価する装置である。品質評価装置100は、本発明の品質評価装置における励起光の照射手段や、検出手段、算出手段、評価手段に対応する構成を有する。
図2は、本発明の品質評価方法の一例を示すフロー図である。この品質評価方法は、品質評価装置100を用いて行うこともできる。
ステップS11は、試料となる海苔に、励起光を照射する工程である。品質評価装置100では、試料台に試料として海苔2を設置し、これに、レーザー11の光を励起光として、測光系31内で海苔2に光が当たるように光路や光量などが調整され照射される。
ステップ21と、ステップS22は、ステップS21で励起光を照射した海苔からのラマン散乱光を検出する工程である。品質評価装置100では、海苔2から散乱したラマン散乱光を測光系31に入射させ、光ファイバー32で分光器33に導光し、分光器33で分光させた光を検出器34でラマンスペクトルとして検出する。このラマンスペクトルから、海苔の品質を評価するためのラマン散乱光強度を検出部4により検出する。検出部4において、第一のラマン散乱光を第一の検出部41により検出する。また、第二のラマン散乱光を第二の検出部で検出する。
ステップS31は、ステップS21で検出した第一のラマン散乱光と、ステップS22で検出した第二のラマン散乱光との強度比に関するラマン散乱光相対強度比を算出する工程である。ラマン散乱光相対強度比は、「f(第一のラマン散乱光強度/第二のラマン散乱光強度)」とあらわすことができる。
式(1):ラマン散乱光相対強度比(A)=1638cm-1のラマン散乱光強度 ÷ 2933m-1のラマン散乱光強度
式(2):ラマン散乱光相対強度比(B)=1526cm-1のラマン散乱光強度 ÷ 2933m-1のラマン散乱光強度
ステップS41は、ステップS31で算出したラマン散乱光相対強度比に基づいて、海苔の品質を評価する工程である。海苔の品質の評価は、ラマン散乱光相対強度比に基づいて、サンプル数や海苔の等級などを考慮して、標準品を用いるなどの様々な評価基準を設けて、良否判定としたり、等級などの程度の評価としたりすることができる。また、ラマン散乱光相対強度比は複数の値を算出してもよく、これらの複数の比のそれぞれについて評価基準を設けて多面的に評価したり、これらを多変量解析等する評価基準を設けて評価してもよい。
乾海苔:有明海産を中心とした上位等級から下位等級の幅広い品質の国内産乾海苔を用いた。
ラマン散乱光検出装置:下記装置を組み合わせた近赤外(1064nm)ラマン散乱光検出装置を用いた。
・レーザー光源:Cobolt社 Rumba 1064nm、2000mW、スペクトル線幅<1MHz
・分光器:Teledyne Princeton Instruments社 SpectraPro HRS-300(回折格子:150G/mm、1250nm、Blaze)
・検出器:Andor社 InGaAs検出器 DU491A-1.7型
・測光系:近赤外用アクロマテックレンズとエッジフィルター(Semrock社製 Ultrasteep long―pass edge filter)などから構成される測光系
・光ファイバー:200μmコア径 近赤外領域用光ファイバー
・ラマンスペクトルの検出波数領域:300cm-1~3300cm-1
乾海苔のラマンスペクトルを検出し、光合成色素に対応するピークと、C-H伸縮振動に対応するピークを検出し、その強度比による評価を行った。
品質の異なる乾海苔のラマンスペクトルを測定した。図5は、乾海苔のラマンスペクトルである。(a)は上級海苔、(b)は下級海苔である。この図では2993cm-1付近のタンパク質および炭水化物のC-H伸縮バンドの強度で規格化したラマンスペクトルを示したが、上級の海苔はカロテノイドとフィコシアニンのラマン信号強度が大きく、光合成系色素の含有率(濃度)が大きいことがわかる。
同じ条件で測定した乾海苔と水のラマンスペクトルを示した。図7は、乾海苔と水のラマンスペクトルである。(a)は乾海苔、(b)は水である。水は3400cm-1付近にO-H伸縮振動、1650cm-1付近にH-O-H変角振動のバンドが観測される。海苔の光合成色素に由来するラマンバンドに比べ、水のラマンバンドは線幅が広い。また石英製セルに入った大量の水でも、その信号強度は海苔の光合成色素に由来するラマンバンドよりも弱い。このため、湿度の違いなどによって生じる水の含有率の違いは観測されるラマンスペクトルに影響しないことがわかった。
11 レーザー光源
2 海苔
31 測光系
32 光ファイバー
33 分光器
34 検出器
4 検出部
41 第一の検出部
42 第二の検出部
51算出部
61 評価部
7 記憶部
8 モニター
Claims (4)
- 海苔に、励起光を照射する工程と、
前記海苔の前記励起光に対するラマン散乱光を検出するものであり、500cm-1~1700cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第一のラマン散乱光と、2500cm-1~3300cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第二のラマン散乱光とを検出する工程と、
前記第一のラマン散乱光と前記第二のラマン散乱光との強度比に関するラマン散乱光相対強度比を算出する工程と、
前記ラマン散乱光相対強度比に基づいて、前記海苔の品質を評価する工程とを、有する
海苔の品質評価方法。 - 前記励起光が、波長800~1200nmの範囲から選択される波長領域にピークを有する近赤外光である、請求項1記載の海苔の品質評価方法。
- 前記第一のラマン散乱光として、1638cm-1、1526cm-1、1158cm-1、および1007cm-1からなる群から選択される1以上の波数との差が5cm-1以下の波数をピークとする波数領域を検出し、
前記第二のラマン散乱光として、2933m-1の波数との差が5cm-1以下の波数をピークとする波数領域を検出するものである、請求項1または2に記載の海苔の品質評価方法。 - 海苔に、励起光を照射する照射手段と、
前記海苔の前記励起光に対するラマン散乱光を検出するものであり、500cm-1~1700cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第一のラマン散乱光と、2500cm-1~3300cm-1の範囲から選択される波数領域で検出される第二のラマン散乱光とを検出する検出手段と、
前記第一のラマン散乱光と前記第二のラマン散乱光との強度比に関するラマン散乱光相対強度比を算出する算出手段と、
前記ラマン散乱光相対強度比に基づいて、前記海苔の品質を評価する評価手段とを、有する
海苔の品質評価装置。
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| JP2020097092A JP7488554B2 (ja) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 海苔の品質評価方法、および海苔の品質評価装置 |
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Non-Patent Citations (1)
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|---|
| 標準物質等のスペクトルのデータベースの提供 報告書,一般社団法人日本海事検定協会,2017年03月31日,pp.1-41,https://www.nkkk.or.jp/pdf/public_business_report_h29/public_business_report_4-07-29-1.pdf |
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