基于仿生磨牙探针的榛子质地特性与感官评价相关性研究：多模态数据分析方法的应用

推荐：为解决食品质地仪器测试与感官评价数据不匹配的问题，研究人员开发了两种仿生磨牙探针（M1和M2），结合多模态数据分析（EMG、BCSI、DPM等），发现M1-10.0 mm/s测试条件与感官硬度相关性最高（rs=0.8857），M2-1.0 mm/s与感官脆性最佳匹配（rs=0.9714），为食品质地标准化测试提供了新思路。

　　

食品的质地特性直接影响消费者的购买决策和食用体验，但目前的仪器质地分析方法往往无法提供与人类感官评价相匹配的定量数据。这种不匹配源于传统探针（如P/50和HPD）的简单几何形状无法模拟人类磨牙复杂的多向力作用，且测试速度等参数缺乏标准化。更关键的是，食品在口腔加工过程中的动态变化涉及咀嚼力学、神经生理反馈等多维度因素，而现有仪器测试难以全面反映这些复杂特性。

为解决这一难题，浙江工商大学食品与生物工程学院食品口腔加工实验室的研究人员开展了一项创新研究，通过仿生磨牙探针设计和多模态数据关联分析，建立了仪器测试与感官评价的桥梁。相关成果发表在《Current Research in Food Science》上。

研究采用四种商业榛子样本（H-1至H-4），通过扫描电镜(SEM)观察微观结构差异，并开发了基于人类第一、第二磨牙形态的仿生探针M1和M2。利用质地分析仪在0.1-10.0 mm/s不同速度下测试硬度与脆性，同步采集咀嚼时的表面肌电信号(EMG)和粒径分布数据，结合感官评价，采用布雷-柯蒂斯相似指数(BCSI)、差异模式匹配(DPM)和主成分分析(PCA)等多模态方法进行关联分析。

3.1 榛子微观结构

SEM显示高温处理的H-3/H-4样品细胞壁损伤严重，孔隙分布不均，这与其更高的脆性相关。

3.2 质地分析

发现测试速度与硬度/脆性呈正相关（应变率硬化效应），而仿生探针M2在10.0 mm/s时产生的粒径分布与人类咀嚼最相似（BCSI=0.6348）。

3.3 粒径分布

人类咀嚼产生的细小颗粒占比(60-80%)显著高于仪器测试，突显多向力作用优势。

3.4 肌电信号分析

EMG参数中，爆发时长(TB)与样品脆性强相关，而振幅/RMS值主要反映硬度，M1-10.0条件与EMG硬度指标匹配最佳(r_s=0.9429)。

3.5 感官评价

证实M1-10.0和M2-1.0分别为匹配感官硬度和脆性的最优条件（r_s分别达0.8857和0.9714），PCA进一步验证了仿生探针的优越性。

这项研究首次系统论证了仿生磨牙探针在食品质地分析中的应用价值。通过模拟真实咀嚼力学特性，M1/M2探针克服了传统圆柱/刀片探针的局限性，尤其在匹配感官数据方面表现突出。研究提出的多模态关联框架（整合EMG、粒径、感官等维度），为食品质地标准化测试提供了方法论指导。未来可扩展至其他硬质食品研究，并进一步优化探针的多轴向力传感功能，以更精准地模拟口腔生物力学特性。该成果对食品工业开发符合消费者预期的产品具有重要实践意义。