国立大学法人山形大学と弊社（マクタアメニティ株式会社）は、共同研究により『画像解析による野菜等の「おいしさの見える化」技術の構築』を進めてきましたが、このほど熟度判定が難しいとされるラ･フランスの『食べごろ見える化アプリ』の開発に成功しました。
これまで、打音など様々なマスクメロン、西洋梨等の食べ頃判定技術が検討されています。しかし、いずれの手法も生産、流通、販売の各分野で利用するには価格的、サイズ的に課題がありました。食べ頃判定技術の開発は長年の懸案事項でもありましたが「可視画像」により、非破壊で簡便に食べごろを判定できる技術開発を目指しています。
研究手法・研究成果のポイント
●デジタル画像のRGB情報の解析から追熟系果実の食べ頃判定ができることを発見。
●本技術は、追熟系果実の長年の懸案であった、追熟度（食べ頃）判定の実用化に道を開くものと考えられる。
●ラ･フランスの『食べごろ見える化アプリ』の開発に成功し、今後実証実験を実施する予定。
『食べごろ見える化アプリ』の実証実験を実施する予定です。マスクメロンも同時に開発中。ニーズの多い輸入果実計測も視野に入れています。食品ロスの低減の観点からも効果が期待されています。
【お問合わせ】
アプリに関するお問い合わせは、マクタアメニティまでお寄せください。
http://makuta-amenity.com/
TEL.024-577-4301
