Hyperspectral imaging for non-destructive detection of process-related impact damage in whole Atlantic cod (Gadus morhua L.)
本研究は、ハイパースペクトルイメージングが、筋肉内のヘモグロビンレベルの上昇を検出することにより、加工工程に起因する損傷を受けた大西洋タラと損傷のない対照群を効果的に識別できることを実証しているが、組織の深さや散乱といった要因が、現在は損傷の程度を正確に定量化したり個体ごとに等級分けしたりする能力を制限している。
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水産加工という活気ある産業の世界において、スピードと自動化は原動力ですが、それらはしばしば製品そのものに代償を強いることになります。魚が機械によって扱われたり、コンベアベルトの上に落とされたりすると、消費者の皿に届くずっと前に、品質を台無しにする目に見えない損傷を受けることがあります。これらの衝撃は、内部出血や骨折、筋肉組織の分離を引き起こし、高級品を標準以下のものに変えてしまう可能性があります。これらの欠陥を捉えるために、業界は伝統的に、少量の漁獲物を観察して主観的な判断を下す人間の検査員に頼ってきました。この手法は遅く、一貫性に欠け、損傷した魚の大部分を見逃してしまいます。現在、科学者たちはこの問題を解決するために、ハイパースペクトルイメージングと呼ばれる技術に注目しています。虹の色の範囲しか見ることができない標準的なカメラとは異なり、この特殊なカメラは、画像内のあらゆる一点に対して数百もの特定の光の波長を捉えます。これにより、皮膚を切ったり製品を傷つけたりすることなく、魚の内部における化学的な変化（血液の存在など）を視覚化できるのです。目標は、生産ラインを流れる魚の隠れた損傷を自動的に検知できるシステムを作り上げ、最高品質の魚だけが販売されるようにすることです。
ノルウェーの研究者たちは、北海でよく養殖されている人気の魚種である大西洋タラに対し、この技術が損傷を確実に検出できるかどうかをテストすることに着手しました。彼らは、漁船や加工工場で発生するような衝突や落下をシミュレートするための制御された実験を構築しました。120匹の養殖タラを使用し、まず損傷を与える前に各個体をスキャンすることでベースラインを確立しました。次に、研究者たちは、現実世界で魚が遭遇する可能性のある異なるレベルの衝撃を表現するため、1.7メートルの高さから重いプレートを落下させる一連の衝撃を与えました。プレートの重さは1キログラム、2キログラム、4キログラムであり、それぞれ異なる力の強さを表しています。比較対象として、一切手を加えていない対照群の魚も用意されました。衝撃の後、魚は再びハイパースペクトルカメラでスキャンされました。このカメラは、皮膚を通して筋肉組織の中まで見るための特定の照明セットアップを使用しました。その後、研究者は魚を氷上で6日間保管し、その後に専門の訓練を受けた判定チームによってフィレ（三枚におろしたもの）の状態が検査されました。最後に、酸素を運ぶタンパク質であるヘモグロビンの正確な量を測定するために、筋肉組織のサンプルを化学分析にかけました。
結果は、物理的な損傷が深刻であり、落下させたプレートの重さに直接関係していることを示しました。2キログラムおよび4キログラムのプレートを受けた魚は、脊椎の骨折や大量の内部出血を含む重大な損傷を受けました。実際、4キログラムのグループのすべての個体に脊椎の骨折が見られ、2キログラムのグループでは77パーセントが同様の損傷を受けていました。1キログラムのグループの損傷は比較的少なく、脊椎の骨折が見られたのはわずか10パーセントでしたが、それでも筋肉の分離や皮膚の損傷の兆候が見られました。人間の判定員もこれらの結果を裏付け、激しい衝撃を受けた魚に対しては、特に血の混じった斑点や筋肉の分離を指摘し、品質スコアを大幅に低く付けました。化学分析もこれを裏付け、重いプレートを受けた魚は、未処理の魚と比較して筋肉組織内のヘモグロビンレベルが有意に高いことが明らかになりました。これにより、衝撃によって血管が破裂し、肉の中に血液が漏れ出したことが確認されました。
研究者がハイパースペクトルカメラのデータを分析したところ、混合しているものの、有望な結果が得られました。カメラは、損傷した魚と健康な魚を区別することに非常に優れていました。カメラは、衝撃を受けた魚が対照群よりも高い血液関連の信号を持っていることを正常に特定できました。しかし、この技術は、個々の魚の損傷が具体的にどの程度であったかを精密に測定することには苦戦しました。カメラは血液が存在することは認識できましたが、個体ごとの損傷の度合いに関する数値は大きくばらついていました。研究者たちは、これはカメラが魚の皮膚を通して深い筋肉層を見ようとする過程において、光の散乱や吸収による複雑な現象が生じているためであると判断しました。魚の形状や皮膚の厚さも影響しており、個体ごとに一貫した読み取りを得ることを困難にしていました。その結果、このシステムは、現時点では個々の魚に含まれる血液の正確な量を測る「完璧な定規」としては機能しませんが、損傷したバッチと健康なバッチを分ける「信頼できるフィルター」として機能できることが証明されました。
本研究は、ハイパースペクトルイメージングが水産業界にとって強力なツールであるが、あらゆる問題に対する魔法の解決策ではないと結論付けています。この技術は、損傷が発生したことを察知し、乱暴に扱われたバッチと丁寧に扱われたバッチを区別することには非常に効果的です。この能力により、工場は自動的に魚を選別し、個々のアイテムに対して主観的な人間による検査を行う必要性を排除できる可能性があります。しかし、この技術は、特定の魚に何ミリグラムの血液が含まれているかをプロセッサーに正確に伝えたり、個別の損傷の深刻度を精密なスケールで格付けしたりできる段階にはまだ至っていません。皮膚を通した光の散乱や、丸ごと一匹の魚が持つ複雑な幾何学的形状という課題があるため、測定値には常に不確実性が伴います。当面の間、この技術の最善の活用法は、漁獲物の全体的な品質を迅速かつ客観的にチェックし、生産ラインを進む魚が、しばしば見過ごされがちな隠れた損傷を抱えていないことを保証することにあります。
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