食品凝胶特性及其在口腔加工中的应用

近年来,由于缺乏食品质地与口腔加工能力相关性的研究数据,制约了与老年人群体口腔加工能力相匹配、口感优良的食品的研发,这引发了人们对软材料,特别是食品凝胶断裂行为的研究兴趣。通过分析复配凝胶完整的应力-应变曲线变化规律,探究断裂应力、断裂应变、杨氏模量与特定的可感知的质构特性间的关系,建立质构特性与压缩参数间的回归方程模型;基于仿生咀嚼平台的食品凝胶咀嚼试验研究,分析咀嚼后食团的碎片数量与最大咀嚼力,并建立该情况下凝胶的黏弹性本构模型。研究结果表明:断裂应力、断裂应变对食品凝胶破裂行为的影响较大,断裂应力、断裂应变值较低的凝胶更容易分解成大量碎片,特定的压缩参数对凝胶质构参数影响显著。本研究结果对开发老年人群的凝胶食品材料具有重要意义。

基于仿口腔平台的食品咀嚼效果评定方法研究

食品在口腔加工中的形变过程以及口腔加工能力与形成可吞咽食团的相互关系受到越来越广泛的关注,然而测试人员的食品口腔加工过程难以直接观察,咀嚼实验的相关数据难以获取;并且口腔加工能力不易重复量化,使得咀嚼效果难以评定。为解决这些问题,基于前期开发的仿口腔平台,以石蜡和花生作为试验样品,分别通过仿口腔平台和测试人员进行咀嚼实验,并将收集的食团进行咀嚼效果指数测定和比较。数据分析表明:体内和体外咀嚼实验与咀嚼次数间具有显著相关性,不同咀嚼次数下体内组和体外组的花生中值粒径d_(50)、石蜡咀嚼效果指数MEI存在显著性差异(P<0.05);且当咀嚼次数达到食团吞咽所需的次数时,体外实验得到的食团样品与测试者口腔中收集的样品咀嚼效果评定指标具有高度一致性。研究结果表明,基于模拟人类食品口腔加工并生成食团的仿口腔平台进行食品咀嚼实验来评定咀嚼效果,可有效替代实验人员,减少实验成本,增加实验可重复性。

基于机器视觉的生鲜牛肉冷藏时间识别研究

为解决生鲜牛肉冷藏时间人为识别误差大且无法量化的问题,该研究以4种冷藏时间共400块切片生鲜牛肉为研究对象,通过图像采集系统获取样本图像后搭建基于GoogLeNet的改进模型进行生鲜牛肉冷藏时间识别,并在此基础上引入迁移学习理论和数据增强技术来提高目标识别准确率。结果显示,该模型对测试集图像数据识别准确率为91.18%,迁移学习机制辅以数据增强技术能有效缓解复杂网络模型过拟合问题,并且在相同环境下的对比实验中,对生鲜牛肉冷藏时间的识别准确率优于反向传播式神经网络、深度卷积网络及GoogLeNet原始模型,可实现高效率、高准确性的生鲜牛肉冷藏时间识别,为生鲜牛肉的运输贮存安排及环境设置提供参考。