世界全体の作物生産可能量のうち実際に消費されるのは約半分量であり、生産から消費までの各段階での食料ロスを最小化する技術開発が切望されています。特に収穫後のロス削減のためには、微小キズを有する生産物の選別・分離による腐敗の最小化や、貯蔵・流通中の鮮度計測による食品ロスの削減、さらには食品加工時における精密品質計測による製造中ロスの削減が主要な対応策となります。
　上記を実現するため、当研究室では農作物や食品の品質を破壊せずに測る“非破壊計測”に取り組んでいます。近赤外分光法や蛍光分光法、光散乱法といった光学的手法に画像解析や機械学習を組み合わせ、農業や食品産業で活用できる光センシングの研究事例を数多く報告しています。
　右の研究成果例に示したように、蛍光スペクトルを用いた大豆イソフラボン含有量の推定（図１）や、光散乱を用いた豆腐の硬さの非破壊評価（図２）、近赤外反射画像と深層学習を組合せたバレイショの外部欠陥分類（図３）に成功しています。これら以外にも、茶、アボカド、柑橘類、イチゴ、ミニトマト、オリーブオイル、ピーマンなどの農作物や、魚・牛肉等の畜産物、土壌やスギ等の非食品類も研究実績を公開しています。

農作物や食品では、対象物によってユニークな光学特性が得られます。食品検査の自動化や製品開発の高速化、欠陥検出、育種作業の簡便化など、様々な場面への応用が可能です。