著者の所属・活動拠点の国は、韓国です。

掲載誌：Horticulture Environment and Biotechnology

ライセンス: CC BY　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

研究の目的：畑の中で、果実を傷つけずに品質を測れるか

リンゴの品質を判断するうえで、糖度（果汁に溶けている糖などの量を示す指標で、単位は°Brix）と果肉の硬さは重要です。甘さや食感と関わり、収穫時期の判断、等級分け、貯蔵管理の目安として広く使われています。ただし従来の測り方では果実を切って調べる必要があり、手間と時間がかかるため、大量の果実を調べるのには向きません。

これまでにも、可視光から近赤外線の光を当てて、反射の様子から果実を傷つけずに品質を推定する研究が数多く行われてきました。しかしその多くは、収穫した果実を照明の安定した室内で測ったものです。屋外の果樹園では日差しの変化、雲、影、風による果実の揺れなどが測定を不安定にするため、室内での成果がそのまま通用するとは限りません。

そこで研究チームは、木になったままのリンゴを屋外で撮影したハイパースペクトル画像から、糖度と硬さを推定できるかどうかを検証しました。ハイパースペクトル画像とは、画像の各点について多数の波長ごとの光の強さを記録したもので、見た目の色よりもはるかに細かい光の情報を含みます。

何を調べたか：2年間、成長途中のリンゴを撮影して実測値と照合

対象は韓国で広く栽培されている品種「紅露（Hongro）」です。研究チームは2022年と2023年の2年間、6月上旬（満開後およそ60日）から収穫期に近い9月中旬まで、約10日おきに韓国・完州の試験圃場で木になったリンゴを撮影しました。撮影は午前9時から正午までに限り、直射日光を遮る日よけ構造の中で行いました。使ったカメラは400〜1,000ナノメートルの範囲を150の波長帯に分けて記録するものです。

撮影した果実はその後すぐに収穫し、半分に切って、一方で糖度を、もう一方で硬さを実際に測定しました。こうして得た実測値を「正解」とし、画像から得た光の情報と対応づけました。

画像から果実の部分を取り出したあと、明るさが測定上限を超えてしまったデータや、ばらつきが大きすぎるデータを除き、さらに屋外撮影で生じやすい光の散乱やゆがみを補正する前処理を施しました。研究チームは、波長を絞り込まずに150の波長帯すべてを使っています。照明が変動する屋外で撮影したため、全波長の情報を残した方が環境の影響を受けた特徴をよりよく保てると考えたためです。

推定には、統計的な回帰手法である部分的最小二乗回帰（PLSR）、多数の決定木の予測を平均するランダムフォレスト、誤差を少しずつ補正するモデルを積み重ねる勾配ブースティング、ニューラルネットワークの一種である多層パーセプトロンの4種類を用い、性能を比べました。

主な結果：ランダムフォレストが糖度・硬さの両方で最も高い精度

2年間で368枚の画像が得られ、明るさの上限超過が6件、ばらつき過大が2件除かれた結果、360枚が分析に使われました。これを学習用、調整用、検証用（テスト用）に分け、テスト用データで精度を評価しています。評価には、推定値が実測値の変動をどれだけ説明できるかを示す決定係数（R²、1に近いほど良い）と、推定の誤差の大きさを示すRMSEが使われました。

糖度の推定では、ランダムフォレストがR²=0.8177、RMSE=1.1742°Brixで最も高い精度を示し、PLSR（R²=0.8138）が僅差で続きました。硬さの推定でもランダムフォレストが最も高く、R²=0.9002、RMSE=6.9273ニュートンと報告されています。次点は勾配ブースティング（R²=0.8880）でした。多層パーセプトロンはどちらでも最も低い精度にとどまり、著者らは、この種のモデルが一般に大量の学習データを必要とするのに対し、今回の360サンプルでは足りなかった可能性を挙げています。

著者らは、収穫した果実を室内で測った先行研究と比較しています。硬さの推定精度は、屋外というより難しい条件にもかかわらず室内での報告と同等かそれ以上でした。一方、糖度の推定精度は室内での報告よりやや低いものの、6月上旬から9月中旬まで、糖度がおよそ6.7〜16.2°Brixにわたる幅広い成長段階の果実を対象にした結果だと説明しています。

この研究が示すこと

この研究は、木になったままのリンゴを屋外で撮影したハイパースペクトル画像からでも、室内で収穫果実を測った先行研究と比べて、硬さは同等以上、糖度はやや低いという水準の推定精度が得られることを示しました。著者らは、収穫前の畑で成長の各段階における果実の品質を把握するうえで、この技術に可能性があることを示す結果だと述べています。

ただし著者ら自身が述べているとおり、使われたのは研究用の高価なカメラで、回転ステージや日よけ構造も必要でした。そのため、この研究はすぐに果樹園で使える装置を示したものではなく、屋外での撮影でも室内条件の報告と同程度の予測精度が得られることを確かめた「実現可能性の実証」と位置づけられています。圃場での実際の運用に向けた課題は残されており、また評価は「紅露」という1品種に限られています。

原著論文の著者・所属：Eungchan Kim（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Chang-Hyup Lee（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Sang-Yeon Kim（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Jiwon Ryu（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Mingyu Baek（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Geon-Hee Kim（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Department of Mechanical Materials Convergence System Engineering, Hanbat National University, Daejeon, 34158, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Geon-Hee Kim（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Department of Mechanical Materials Convergence System Engineering, Hanbat National University, Daejeon, 34158, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Seul-Ki Lee（Fruit Research Division, National Institute of Horticultural and Herbal Science, Wanju, 55365, Republic of Korea）、Seung-Wook Song（Image Lab Inc., Anyang, 14057, Republic of Korea; Podo Inc., Sujeong-gu, Seongnam, Gyeonggi-do, 13449, Republic of Korea）、Ghiseok Kim（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Department of Mechanical Materials Convergence System Engineering, Hanbat National University, Daejeon, 34158, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）、Ghiseok Kim（Department of Biosystems Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Department of Mechanical Materials Convergence System Engineering, Hanbat National University, Daejeon, 34158, Republic of Korea; Global Smart Farm Convergence Major, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea; Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826, Republic of Korea）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Eungchan Kim, Chang-Hyup Lee, Sang-Yeon Kim, et al. Combination of hyperspectral imaging and machine learning techniques for non-destructive quality evaluation of on-tree apple fruits. Horticulture Environment and Biotechnology 2026-10-18. DOI: 10.1007/s13580-026-00856-6. 原著ライセンス：CC BY.