食品の水分・成分分布を「非破壊・リアルタイム」で可視化するハイパースペクトルイメージング解説技術資料

ハイパースペクトルカメラによる 食品の品質・成分分析 — 食品の「品質」と「安全性」への関心の高まり— ハイパースペクトルカメラにより食品の水分・脂肪などの成分分析を非破壊 で可視化し、リアルタイム品質管理を実現する事例をご紹介します。

ハイパースペクトルカメラによる課題解決、実例 課題 食品製造の品質管理には、さまざまな分析技術が用いられています。しかし多くの場合、「分析に 時間がかかる」、「人手が必要」、「サンプルが破壊される」といった課題があり、結果が出るま でに数日から数週間を要することも少なくありません。 食品製造では迅速なフィードバックが不可欠なため、生産ライン上でリアルタイムに品質を評価で きる、高速かつ高度な非破壊検査技術が求められています。 ラボ分析からリアルタイム検査へ ハイパースペクトルカメラを用いることでリアルタイムかつ非破壊で検査が可能になります。 分光分析とハイパースペクトルイメージングの違い 分光分析 ハイパースペクトルイメージング 特長 非破壊かつ高速に食品の成分や物性（例：水分量、 分光分析と画像処理を融合した技術で、サンプルを タンパク質量、粒径など）を測定できる、食品業界 ピクセル単位で解析でき、リアルタイムかつ非接 で広く使われている手法です。 触・非破壊で測定が可能です。 食品中の多くの化学結合は、SWIR（短波長赤外： RGBカメラや従来の分光センサーと比べて、水分や 900～2500nm）領域で特定の波長を吸収し、その 脂肪などの成分分布の「見える化」、複数成分が混 情報から成分を解析できます。 在する食品の解析、数百の狭帯域波長情報の取得な ど、圧倒的に多くの情報を得られる点が特長です。 弱点 「一点測定」が基本のため、均一な試料（小麦粉な 目的に応じて「どの波長が必要か」を理解し、適切 ・注意点 ど）には適している一方、複数成分が混在する複雑 に活用することが重要になります。 な食品の解析には不向きという弱点があります。 食品業界におけるハイパースペクトル分析の先駆者：Campden BRI Campden BRIは、1919年に英国で設立された食品・飲料分野の研究機関です。現在では80か国以上・ 2,400社を超える会員を有する世界最大級の組織で、会員には、Kellogg’s、Coca-Cola、Nestléなどの グローバル企業も含まれます。Campden BRIは15年以上前からハイパースペクトルイメージングに注 目し、食品分析への応用を進めてきました。 SPECIM製のSWIRプッシュブルーム型ハイパースペクトルカメラを採用 生産ラインでのインライン検査では、短時間でサンプルを撮像することが 求められます。強い照明によるサンプルの乾燥や溶融を防ぐためにも、短 時間測定が不可欠です。Campden BRIは、「900～2500nmで動作」、 「数秒で測定可能」、「様々な製品サイズに対応」、「持ち運びが容易」 といった条件を満たす、SPECIM製のSWIRプッシュブルーム型ハイパー SWIR スペクトルカメラを採用し、2008年から使用しています。 （1000–2500 nm） 実験室レベルの分析を、そのまま生産ラインへ リアルタイム検査を可能にするプッシュブルーム方式 プッシュブルーム方式は、スペクトルを高分解能かつ高速で取得し、生産 ライン上のサンプルをリアルタイムでスキャンできます。ミリ秒単位で撮 像できるため、実験室の分析手法をそのまま生産ラインに活用できる点も 大きなメリットの1つです。Campden BRIは約20年にわたり、パン、ビ スケット、穀物、肉、魚、菓子、揚げ物など幅広い食品のハイパースペク トル分析を提供してきました。クライアントごとに専用のモデルを作成し、 ラボでの分析はもちろん必要に応じて現場での測定も実施し、製品開発支 援に加え分析手法のインライン適用性を評価する予備試験も行っています。

食品の水分分布分析 水分分布の可視化 ハイパースペクトルイメージングの代表的な用途は、食品中の水分 分布の測定です。水分分布は食品の食感や微生物増殖のしやすさ、 鮮度に直結する重要な要素ですが、目視では均一かどうか判断が難 しい場合があります。例えば焼成製品では、製造条件が最終製品の 水分にどのように影響するかを評価するために活用できます。 パンにおける水分分布の例 図1は、Campden BRIによる白パンの水分分布の測定例です。 校正モデルを構築し、それを実際のサンプルに適用しています。 青～紫：水分量が少ない領域 黄～赤：水分量が多い領域 パンの中心部に向かって水分量が増加し、外側のパンの耳の部 分は水分が少ないことが視覚的にわかります。 複合食品における水分移動の検出 単一素材の食品に比べ、複数の成分からなる食品では水分移動の解析が難しい傾向があります。ハイパースペ クトルイメージングは、こうした複合食品の水分移動を把握するのにも有効で、製品の保存期間中に起こる水 分変化を非破壊で可視化できます。 例：低水分の生地＋高水分のフィリングを持つ製品 → 水分移動による品質劣化を事前に把握 食品成分の定性・定量分析 ハイパースペクトルイメージングは、サンプルをピクセル単位で解析できるため、複数成分が混在する食品の成 分分布をの可視化に最適です。特に短波長赤外（SWIR：900～2500nm）領域では、食品中の主要成分がそれ ぞれ固有の吸光特性を示します。例えば、脂肪、水分、結晶性スクロース（砂糖）などは以下のような特徴的な 吸光帯を持っており、これらの分光情報を利用することで、成分の存在や分布を識別することが可能です。 ●脂肪： CH₂ 結合に由来する吸光帯 ●水分：水分子中の OH 結合による吸光帯 ●結晶性スクロース（砂糖）：特定波長に明確な吸光ピーク 参照サンプルを用いてキャリブレーションモデルを構築することで、 ハイパースペクトル画像から得られる分光データを定量値へ変換で き、脂肪含有量や水分量などを数値として評価することができます。 同一種類の製品を継続的に分析する用途（例：混合肉製品中の脂肪 含有量測定）では、こうした定量モデルが特に有効です。 キャリブレーションモデルの構築には、用途に応じてさまざまな解 析アルゴリズムが用いられます。代表的なものとしては、PLS（部 分最小二乗法）、SVM（サポートベクターマシン）、ニューラル ネットワークなどがあり、参照測定値とハイパースペクトルデータ を比較することで、目的とする成分濃度を高精度に推定します。 一方で、すべての用途で完全な定量キャリブレーションが必要なわ けではありません。短期的な比較評価や参照サンプルがない場合で も、特定波長の画像を用いた定性的な比較分析は可能です。

食品成分の定性・定量分析 チョコレートバーの成分比較例 図2は市販されている複数のチョコレートバーをハイパー スペクトルイメージングを用いて比較分析を行った例です。 ここでは完全な定量キャリブレーションは行わず、特定の 吸収帯に基づく成分比較をしています。 図では、3つの吸光帯のマップを示しており、脂肪（CH₂ 結合に由来）の多い部分は赤、結晶性スクロースは緑、水 分（OH結合に由来）は 青で表示され、複数の成分が混ざ り合っている部分は、複数の色で示されています。 それぞれの色は、成分の存在量や分布の違いを直感的に示 しており、画像からは、ナッツ部分が高脂肪であるため赤 く表示され、キャラメル部分は青色または紫色で示されて おり、高い水分量と脂肪含有量のばらつきを示しています。 チョコレート部分は緑色、黄色、オレンジなどで表示され ており、脂肪と結晶性スクロースの組み合わせが一定でな いことを示しています。この図は、市販されている異なる 製品間で、各成分の構成がどのように異なるかを示してい ます。 このように、完全な定量キャリブレーションを行わなくて も、ハイパースペクトルイメージングは製品間の成分構成 の違いを比較・評価する手法として有効です。 さらに、これらの特性について定量キャリブレーションを 構築すれば、生産ライン上でのインライン検査への応用も 可能になります。 ハイパースペクトル技術の未来への可能性 ハイパースペクトルイメージングは、近年急速に普及しており、多くの食品メーカーがオンラインで生産で の活用を検討し始めています。技術の成熟と共に導入のしやすさも向上しており、Campden BRIのような専 門機関は、「技術の有効性の紹介」、「実用化に向けた試験」、「インライン検査への適用評価」を通じて、 食品メーカーの導入をサポートしています。 参考 Specim社 HP：Food quality and composition analysis with hyperspectral imaging ●このチラシに記載の内容、仕様および外観は都合により予告なしに変更する場合があります。 お気軽にお問合せ下さい！