JPH0222550A - 香り発生物質判定装置 - Google Patents
香り発生物質判定装置Info
- Publication number
- JPH0222550A JPH0222550A JP63173302A JP17330288A JPH0222550A JP H0222550 A JPH0222550 A JP H0222550A JP 63173302 A JP63173302 A JP 63173302A JP 17330288 A JP17330288 A JP 17330288A JP H0222550 A JPH0222550 A JP H0222550A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- scent
- pattern
- volatile components
- detectors
- signal intensity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Fluid Adsorption Or Reactions (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は香りを構成する揮発性成分を複数の検出器で検
出し、得られる検出器列の信号強度パターンから香り発
生物質を判定する装置に関する。
出し、得られる検出器列の信号強度パターンから香り発
生物質を判定する装置に関する。
従来の技術
従来、香りから発生物質を判定するには、高度な訓練を
受けた人間の鼻に頼った官能判定が行なわれ、発生物質
の判定、種類の特定、品質の鑑定などが行なわれている
。例えば、コーヒの場合はカップテスター 香水の場合
は調香師、ワインの場合はソムリエなどの熟練者がいる
。現在、この様な官能判定に対比させうる科学的手法が
望まれている。
受けた人間の鼻に頼った官能判定が行なわれ、発生物質
の判定、種類の特定、品質の鑑定などが行なわれている
。例えば、コーヒの場合はカップテスター 香水の場合
は調香師、ワインの場合はソムリエなどの熟練者がいる
。現在、この様な官能判定に対比させうる科学的手法が
望まれている。
科学的手法の一つとして、ガスクロマド法による分析が
行なわれている。この手法はコーヒ豆の産地の判定に採
用されている。ガスクロマド法の検出感度は、鼻に比べ
て劣るため濃縮法が採用されている。その−例の香り捕
集−濃縮装置を第４図にしめす。この様な捕集−濃縮装
置を用いて香り中の揮発性成分の分析が行なわれている
。その具体的方法は、二ロ三角フラスコ９にコーヒ豆の
粉末１０グラム１０をいれ、熱湯１００土１１を加え、
内部標準物質（Ｐ−アニスアルデヒド）を付着させた４
・式紙１２をフラスコ内にいれる。窒素ガスでフラスコ
内を窒素置換した後、プレカラム１４を装着し、窒素ガ
スをながしフラスコ上部に蒸発した揮発性成分を捕集す
る。捕集した揮発性成分の分析は、プレカラムをガスク
ロマドｉｔの試料室に導入し分析を行なう。
行なわれている。この手法はコーヒ豆の産地の判定に採
用されている。ガスクロマド法の検出感度は、鼻に比べ
て劣るため濃縮法が採用されている。その−例の香り捕
集−濃縮装置を第４図にしめす。この様な捕集−濃縮装
置を用いて香り中の揮発性成分の分析が行なわれている
。その具体的方法は、二ロ三角フラスコ９にコーヒ豆の
粉末１０グラム１０をいれ、熱湯１００土１１を加え、
内部標準物質（Ｐ−アニスアルデヒド）を付着させた４
・式紙１２をフラスコ内にいれる。窒素ガスでフラスコ
内を窒素置換した後、プレカラム１４を装着し、窒素ガ
スをながしフラスコ上部に蒸発した揮発性成分を捕集す
る。捕集した揮発性成分の分析は、プレカラムをガスク
ロマドｉｔの試料室に導入し分析を行なう。
第５図（ａ）（ｂＨｃ）に三種類の産地の異なるコーヒ
豆の香りを構成する揮発性成分のクロマトグラムを示す
。得られるクロマトグラムのピーク数は２４にのぼり、
これらの成分の混合状態で、香りを構成している。この
揮発性成分の量、すなわちクロマトグラムのピークの高
さがコーヒ豆の種類や産地によって変動することが知ら
れている。これをパターン化することでコーヒ豆の種類
や産地の判定に利用する事が行なわれている。さらに、
この方法を使えば、コーヒ以外の香りについても発生物
質を特定することもおこなえる。
豆の香りを構成する揮発性成分のクロマトグラムを示す
。得られるクロマトグラムのピーク数は２４にのぼり、
これらの成分の混合状態で、香りを構成している。この
揮発性成分の量、すなわちクロマトグラムのピークの高
さがコーヒ豆の種類や産地によって変動することが知ら
れている。これをパターン化することでコーヒ豆の種類
や産地の判定に利用する事が行なわれている。さらに、
この方法を使えば、コーヒ以外の香りについても発生物
質を特定することもおこなえる。
発明が解決しようとする課題
この様な従来の方法では、香りから発生物質を判定する
ためには次に示す課題がある。まず第一にクロマトグラ
ムを得るために長時間かかる。第二に得られたデータか
ら種類を判定するためのデータ処理の量も膨大になる。
ためには次に示す課題がある。まず第一にクロマトグラ
ムを得るために長時間かかる。第二に得られたデータか
ら種類を判定するためのデータ処理の量も膨大になる。
これらのことから短時間で、香り発生物質を判定するこ
とが困難である。
とが困難である。
本発明はこの様な点を改良するなめになされたもので、
種々の香りからその発生物質の種類を判定する装置を提
供することを目的とする。
種々の香りからその発生物質の種類を判定する装置を提
供することを目的とする。
課題を解決するための手段
本発明は、香り中に含まれる複数の揮発性成分を分離す
ることなく検出するため香りを構成する揮発性成分を検
出するに必要な異なる特性を持つ複数の検出器を配置し
た検出手段により香りを構成する揮発性成分の量を電気
信号の出力に変換し、複数の揮発性成分の検出器の出力
列を電気的に処理し検出器列における信号強度のパター
ンにする手段で検出器列と信号強度のパターンとし、特
定の物質から発生する香りに対応する前記検出器列にお
ける信号強度のパターンを特定の物質から発生する香り
のに対応させた標準パターンきして記憶学習させ、前記
検出器列により得られる信号強度パターンと記憶学習し
た標準パターンを比較照合する手段で比較照合すること
で、香りを発生する物質を判定することを特徴とする。
ることなく検出するため香りを構成する揮発性成分を検
出するに必要な異なる特性を持つ複数の検出器を配置し
た検出手段により香りを構成する揮発性成分の量を電気
信号の出力に変換し、複数の揮発性成分の検出器の出力
列を電気的に処理し検出器列における信号強度のパター
ンにする手段で検出器列と信号強度のパターンとし、特
定の物質から発生する香りに対応する前記検出器列にお
ける信号強度のパターンを特定の物質から発生する香り
のに対応させた標準パターンきして記憶学習させ、前記
検出器列により得られる信号強度パターンと記憶学習し
た標準パターンを比較照合する手段で比較照合すること
で、香りを発生する物質を判定することを特徴とする。
作用
本発明によれば、特定の物質が発する香りを構成する複
数の揮発性成分を分離することなく、複数の検出器で検
出し、検出器列における信号強度のパターンとする。こ
のとき、複数の揮発性成分の混合状態を単一成分として
取り扱う。したがって、特定の物質が発する香りを構成
する複数の揮発性成分を単一成分として取り扱い検出器
列における信号強度のパターンを登録しておき、それと
比較照合することにより、香りからその香りを発生する
物質の判定が可能となる。例えば、コーヒ豆、ワインや
香水などの種類、劣化の度合、鮮度や産地の判定がガス
クロマド法を使用することなく短時間で判定可能となる
。
数の揮発性成分を分離することなく、複数の検出器で検
出し、検出器列における信号強度のパターンとする。こ
のとき、複数の揮発性成分の混合状態を単一成分として
取り扱う。したがって、特定の物質が発する香りを構成
する複数の揮発性成分を単一成分として取り扱い検出器
列における信号強度のパターンを登録しておき、それと
比較照合することにより、香りからその香りを発生する
物質の判定が可能となる。例えば、コーヒ豆、ワインや
香水などの種類、劣化の度合、鮮度や産地の判定がガス
クロマド法を使用することなく短時間で判定可能となる
。
実施例
以下本発明の実施例を図面とともに説明する。
第１図は本発明の判定装置の効果を証明するために使用
した装置の模式図である。第１図において、１は検出器
に香りを導入する手段で、香り導入口２と、香り濃度を
均一にするファン３と、香り排出口４からなる。５は香
りを構成する揮発性成分を検出するに必要な異なる特性
を持つ複数の検出器を配置した検出手段で酸化スズと酸
化鉄などからなる特性の異なる９種のセラミック半導体
からなる検出器部である。６はマルチプレクサ−と７ハ
Ａ ／ Ｄコンバタ−であり、パーソナルコンピュータ
８の制御で９種の検出器の出力を定められた順序で取り
出し、デジタル信号に変換しパーソナルコンピュータ８
に記憶学習させる。パーソナルコンピュータ８において
は検出器列により得られる信号強度のパターンと記憶学
習したパターンを比較照合させる。
した装置の模式図である。第１図において、１は検出器
に香りを導入する手段で、香り導入口２と、香り濃度を
均一にするファン３と、香り排出口４からなる。５は香
りを構成する揮発性成分を検出するに必要な異なる特性
を持つ複数の検出器を配置した検出手段で酸化スズと酸
化鉄などからなる特性の異なる９種のセラミック半導体
からなる検出器部である。６はマルチプレクサ−と７ハ
Ａ ／ Ｄコンバタ−であり、パーソナルコンピュータ
８の制御で９種の検出器の出力を定められた順序で取り
出し、デジタル信号に変換しパーソナルコンピュータ８
に記憶学習させる。パーソナルコンピュータ８において
は検出器列により得られる信号強度のパターンと記憶学
習したパターンを比較照合させる。
（実施例１）
この様な構成の香り発生物質判定装置におｔ）で、産地
の異なる三種類（モカ、ブルーマウンテン、キリマンジ
ャロ）のコーヒ豆について、香りから物質を判定する事
を試みた。まずコーヒ豆をミルで粉砕し、８０度に加熱
した熱板上で０．１グラムの豆の粉末を加熱し香りを発
生させる。発生した香りを導入口２に導き測定を開始さ
せる。まず、モカの香り成分を導入し、９個の検出器列
におけ墨信号強度のパターンとしてパーソナルコンピュ
ータの処理により学習記憶させる。
の異なる三種類（モカ、ブルーマウンテン、キリマンジ
ャロ）のコーヒ豆について、香りから物質を判定する事
を試みた。まずコーヒ豆をミルで粉砕し、８０度に加熱
した熱板上で０．１グラムの豆の粉末を加熱し香りを発
生させる。発生した香りを導入口２に導き測定を開始さ
せる。まず、モカの香り成分を導入し、９個の検出器列
におけ墨信号強度のパターンとしてパーソナルコンピュ
ータの処理により学習記憶させる。
次に同様にブルーマウンテン、キリマンジャロと記憶学
習させる。記憶学習したパターンの例を第２図に示す。
習させる。記憶学習したパターンの例を第２図に示す。
第２図かられかるように、検出されるパターンは、明ら
かに異なるパターンを示している。
かに異なるパターンを示している。
未知試料として、モカの豆を粉砕し、同様に香りを発生
させ、パーソナルコンピュータにパターンマツチングを
行なわせると９５％の正解率で判定を行なうことが可能
であった。なお、この判定に用した時間は３０秒であっ
た。
させ、パーソナルコンピュータにパターンマツチングを
行なわせると９５％の正解率で判定を行なうことが可能
であった。なお、この判定に用した時間は３０秒であっ
た。
（実施例２）
コーヒ豆の劣化度合を判定する１」的で、キリマンジャ
ロの豆を、酸素中で１００度で６日間処理を行ない２日
毎にサンプリングし標準劣化サンプルとした。実施例１
と同様に香り成分のパターンを測定した結果を第３図に
示す。第３図から明らかなように、検出器３に検出され
る成分が減少し、検出器７，８．９に検出される成分が
増加してきている。
ロの豆を、酸素中で１００度で６日間処理を行ない２日
毎にサンプリングし標準劣化サンプルとした。実施例１
と同様に香り成分のパターンを測定した結果を第３図に
示す。第３図から明らかなように、検出器３に検出され
る成分が減少し、検出器７，８．９に検出される成分が
増加してきている。
なお、パターンマツチングの方法は、多変量解析、ニュ
ーロ処理やファジー理論などに限定されることなく、判
定率を向上させる方法であればいずれの方法も使用可能
であることは自明である。
ーロ処理やファジー理論などに限定されることなく、判
定率を向上させる方法であればいずれの方法も使用可能
であることは自明である。
さらに検出器について、セラミック検出器を説明したが
、これに限定されるものでなく、有機化合物、酵素や抗
体なども使用可能であることは自明である。そして、検
出器の個数は９個で説明したが、これに限定されること
なく、検出器の選択性により、減少させることも可能で
あり、増加させることも可能である。実施例では、パー
ソナルコンピュータを用いたものを説明したがマイクロ
コンピュータにより一体化することも可能である。
、これに限定されるものでなく、有機化合物、酵素や抗
体なども使用可能であることは自明である。そして、検
出器の個数は９個で説明したが、これに限定されること
なく、検出器の選択性により、減少させることも可能で
あり、増加させることも可能である。実施例では、パー
ソナルコンピュータを用いたものを説明したがマイクロ
コンピュータにより一体化することも可能である。
判定対象物質としてコーヒを示したが、ワインなどの酒
類、果物・魚などの食品、醤油Ｏみそなどの醸造過程の
香りなど広範囲の香りから物質判定に使用可能なことは
明かである。
類、果物・魚などの食品、醤油Ｏみそなどの醸造過程の
香りなど広範囲の香りから物質判定に使用可能なことは
明かである。
発明の効果
本発明によれば、香りから香り発生物質を判定するに要
する時間を短時間で行えるので、例えば香り検出後短時
間でアクチュエターを動作させることができ、工業上有
益である。また香りから物質、特に食品の劣化度判定に
使用可能である。さらに、本装置の学習記憶を繰り返せ
ば、人間の官能に穎っているあらゆる判定に使用可能で
ある。
する時間を短時間で行えるので、例えば香り検出後短時
間でアクチュエターを動作させることができ、工業上有
益である。また香りから物質、特に食品の劣化度判定に
使用可能である。さらに、本装置の学習記憶を繰り返せ
ば、人間の官能に穎っているあらゆる判定に使用可能で
ある。
第１図は本発明の一実施例の模式図、第２図はコーヒ豆
種類によるパターンのちがいを示す特性第１図 コーヒ豆の香りを構成する揮発性成分のクロマトグラム
である。 ５・・検出器部、６・・マルチプレクサ−７・・Ａ／Ｄ
コンバタ−８・・パーソナルコンピュータ。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか１名５腋出五都 第 図 第 図
種類によるパターンのちがいを示す特性第１図 コーヒ豆の香りを構成する揮発性成分のクロマトグラム
である。 ５・・検出器部、６・・マルチプレクサ−７・・Ａ／Ｄ
コンバタ−８・・パーソナルコンピュータ。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか１名５腋出五都 第 図 第 図
Claims (1)
- 香りを構成する揮発性成分を検出するに必要な異なる特
性を持つ複数の検出器を配置した検出手段と、前記検出
器の出力列を電気的に処理し検出器列における信号強度
のパターンにする手段と、特定の香りに対応する前記検
出器列における信号強度のパターンを特定の香りに対応
させた標準パターンとして記憶学習させる手段と、前記
検出器列により得られる信号強度のパターンと記憶学習
した標準パターンを比較照合する手段を少なくとも備え
たことを特徴とする香り発生物質判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63173302A JPH0222550A (ja) | 1988-07-12 | 1988-07-12 | 香り発生物質判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63173302A JPH0222550A (ja) | 1988-07-12 | 1988-07-12 | 香り発生物質判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0222550A true JPH0222550A (ja) | 1990-01-25 |
Family
ID=15957926
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63173302A Pending JPH0222550A (ja) | 1988-07-12 | 1988-07-12 | 香り発生物質判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0222550A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5355718A (en) * | 1992-12-09 | 1994-10-18 | International Flavors & Fragrances Inc. | Aroma emission analysis system |
| JPH07198641A (ja) * | 1993-12-27 | 1995-08-01 | Agency Of Ind Science & Technol | 化学／物理量の識別方法及び装置 |
| JPWO2006046588A1 (ja) * | 2004-10-28 | 2008-05-22 | 株式会社シームス | 疾病診断システム |
| JP2021096159A (ja) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | 東海電子株式会社 | ガス分析システムおよびプログラム |
| JP2021139914A (ja) * | 2017-09-22 | 2021-09-16 | 東海電子株式会社 | におい判定システム、および、におい判定プログラム |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62299752A (ja) * | 1986-06-19 | 1987-12-26 | Katsuo Ebara | におい成分を構成する物質のにおい濃度を測定する方法及びにおい構成成分の対比によるにおいを有する物質の識別方法 |
-
1988
- 1988-07-12 JP JP63173302A patent/JPH0222550A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62299752A (ja) * | 1986-06-19 | 1987-12-26 | Katsuo Ebara | におい成分を構成する物質のにおい濃度を測定する方法及びにおい構成成分の対比によるにおいを有する物質の識別方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5355718A (en) * | 1992-12-09 | 1994-10-18 | International Flavors & Fragrances Inc. | Aroma emission analysis system |
| JPH07198641A (ja) * | 1993-12-27 | 1995-08-01 | Agency Of Ind Science & Technol | 化学／物理量の識別方法及び装置 |
| JPWO2006046588A1 (ja) * | 2004-10-28 | 2008-05-22 | 株式会社シームス | 疾病診断システム |
| JP2021139914A (ja) * | 2017-09-22 | 2021-09-16 | 東海電子株式会社 | におい判定システム、および、におい判定プログラム |
| JP2021096159A (ja) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | 東海電子株式会社 | ガス分析システムおよびプログラム |
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