EateryTag：基于数字食品制造的无创可食用标签技术及其在人-食物交互（HFI）中的应用研究

《Frontiers in Nutrition》：EateryTag: investigating unobtrusive edible tags using digital food fabrication

本文综述了EateryTag技术，一种通过3D打印、模塑和压印方法在食品内部嵌入可识别标签的创新系统。该技术利用内部几何结构（如气隙或多材料差异）和背光照明（可见光/红外光）实现数据读取，同时保持食品外观和感官品质（如口感硬度JND评估）。系统支持QR码和ArUco标记，适用于个性化营养追踪、过敏原标识等健康医学场景，为食品数字化（HFI领域）提供了安全、隐蔽的解决方案。

　　

1 Introduction

人类与食物交互（HFI）是一个新兴的跨学科领域，旨在通过数字技术增强饮食体验。食品标签在连接物理用餐环境与数字信息方面扮演关键角色，但传统表面标记方式会破坏食物美观性并影响味觉感知。为此，研究者提出EateryTag——一种将标签嵌入食品内部的无创标记方法，通过内部结构的光吸收差异实现数据编码，在环境光下不可见，仅能通过背光照明识别。该系统支持标准标记（如QR码），并扩展了先前interiqr系统的工作，新增模塑和压印方法以提升传统厨房环境的适用性。

2 3D food printing method

2.1 Choosing a target food

研究选用饼干面团作为主要材料，因其可挤出性和结构稳定性符合3D打印要求，且便于与现有食品交互研究对比。面团配比经优化后确定为面粉:糖:蛋:起酥油=1.0:0.4:0.5:0.1（图4c），该比例能保证打印形状稳定性。

2.2 Workflow for the 3D printing method

系统包含标签生成界面和识别应用。用户输入数据（如过期日期）和填充比例（5%-100%）后，软件根据填充策略生成打印路径（G-code）和标记文件（XML）。识别时通过背光照明（投影仪或红外光源）和顶部相机捕获图像，经灰度化、CLAHE增强对比度和高斯模糊处理后，通过自适应阈值二值化提取标签（图5-6）。

2.4 Generating tag

标签生成策略根据填充率动态调整：低于70%时利用气隙编码二进制“1”（材料为“0”），高于70%时采用黑色面团作为二级材料编码“1”。标签为13×13模块的微QR码，可存储6字母或10数字。打印路径通过定制化切片软件优化，确保填充体积匹配目标参数。

2.5 Recognizing tag

识别系统通过分离透射光（L_t）与散射光（L_s）提升读取精度。采用棋盘格投影相位偏移法计算像素级L_max与L_min（公式1-2），显著提升识别距离（气隙标签从21cm增至23cm，多材料标签从24cm增至29cm）。结合气隙与多材料时最远识别距离达35cm。

2.6 Experiments

2.6.1 Tag readability

光谱实验表明（图7-8），550-780nm波长下气隙区域透光率最高，680nm红光对比度最优。红外光（880nm）可识别气隙标签但被黑色面团吸收。未来可探索蛋白质、葡萄糖等成分的红外吸收特性以扩展材料选择。

2.6.2 Tag concealability

气隙标签因烘焙时空气膨胀可能导致表面变形（图12a）。通过选择性支撑（对>16mm²气隙打印0.6mm支撑线）可有效防止塌陷，同时保持标签可读性（图12d）。

2.6.3 Minimum tag size

最小可读模块尺寸为3mm（对应微QR码39×39mm），模块降至2mm时需8cm近距离识别且打印粘附性差。标签厚度5mm为最优平衡点。

2.6.4 Safety and eating experience

采用食品级注射器和无油空压机确保安全。食用体验实验（n=9）显示多材料饼干硬度（avg 6.1）低于100%填充饼干（6.5），但干燥度、平滑度等指标无显著差异（图13），证明标签未影响整体感官体验。

3 Molding and stamping methods

3.1 Workflow of molding and stamping methods

模塑法使用3D打印模具，通过腔体填充标准与黑色面团形成标签，后覆盖顶层隐藏（图14a-d Top）。压印法通过印章将食用墨水转印至食物内部表面再覆盖（图14a-d Bottom）。两者均依赖传统厨具，支持不可打印材料（如硬质面团）。

3.2 Evaluations

3.2.1 Tag detectability

实验证实两种方法制作的标签在背光下可被商用工具识别（图14g）。红色标签搭配绿光照明可进一步降低肉眼可见性（图15）。

3.3 Mini-workshop: stability of data embedding and extraction

家庭厨师 workshop（n=3）显示，67%的样本可成功识别（表1）。参与者A全部成功，B/C因初期变形或材料混合失败，但后期操作改善显著（图16-17）。表明方法易学且适用于非专业人士。

4 Discussion and limitations

当前技术适用于可挤出/模塑/压印材料，但激光切割（如食品表面褐变）可能扩展材料范围。信息容量受限于模块尺寸（最小3mm），未来或通过透明果冻嵌入奎宁等荧光材料实现更小标签。 concealability与visibility的平衡可通过相位投影和颜色匹配优化。多材料标签需可见光识别的问题可通过红外材料组合或高速同步曝光解决。食用实验样本量（n=9）较小，未来需扩大统计评估。

5 Conclusion

EateryTag通过3D打印、模塑和压印实现了食品内部标签的安全嵌入与可靠识别，在保持感官品质的同时支持多样化应用场景。 workshop验证了非专业用户的易用性，为HFI领域的食品数字化提供了可行路径。