Presentation Information
[P120]Standardization of evaluation method for texture changes due to freezing and thawing.
*Keitaro Suzuki1, Mark Anthony Redo2, Kei TAO3, Manabu Watanabe2 (1. Department of Food Production Science, Graduate school of Marine Science and Technology, TUMSAT, 2. Department of Food Science and Technology, TUMSAT, 3. Department of Food Science and Technology, NUBS)
Keywords:
Food Refrigeration,Food Physical,Food Texture
【目的】
食品のテクスチャー測定は品質評価において重要な指標であるが，測定条件や評価手法が統一されておらず，再現性や比較性に課題がある．本研究では，水産物の凍結・解凍に伴うテクスチャー変化を正確に定量評価できる最適なプローブ形状および移動速度を明らかにし，統一的な測定法の確立とそのマニュアル化を目指している．その実現に向け，大量のデータから有効なパターンや関係性を抽出できる機械学習の導入により、再現性・比較性の向上に有効だと考えた．しかし，水産物は個体差が大きく予測モデルの構築には不向きなため，まずは個体差の少ない豆腐をモデル食品として用い，大量の測定データを収集・解析し，予測モデルの基盤構築を行った．
【方法】
モデル食品として厚さ1 cmの豆腐を用い，凍結速度（-60℃，-20℃），保存期間（0日，1週間，1か月），および解凍経過時間（0時間，24時間）を組み合わせた各条件下でサンプルを作製した．保存温度は-20℃，解凍は庫内温度5℃の冷蔵環境で12時間静置し，サンプル中心温度が約1℃となるように設定した．テクスチャー測定は，3種類の円柱プローブ（3，5，10 [mm]）と4段階の移動速度（1，2，5，10 [mm/s]）を用いて実施し，各条件につき30回の押し込み試験を行った．得られたデータをもとに，機械学習を用いてテクスチャー特性と測定条件の関係性を解析し，予測モデルの構築を行った．
【結果】
機械学習による解析の結果，プローブ径や移動速度，およびサンプル状態（凍結速度・保存期間・解凍時間）とテクスチャー特性との間に，有意な関係性を示唆する傾向が見られた．豆腐をサンプルとして用いたものではあるが，テクスチャー測定における予測モデル構築の有効性を示すものであり，統一的な測定法の基盤としての可能性が示唆された．
食品のテクスチャー測定は品質評価において重要な指標であるが，測定条件や評価手法が統一されておらず，再現性や比較性に課題がある．本研究では，水産物の凍結・解凍に伴うテクスチャー変化を正確に定量評価できる最適なプローブ形状および移動速度を明らかにし，統一的な測定法の確立とそのマニュアル化を目指している．その実現に向け，大量のデータから有効なパターンや関係性を抽出できる機械学習の導入により、再現性・比較性の向上に有効だと考えた．しかし，水産物は個体差が大きく予測モデルの構築には不向きなため，まずは個体差の少ない豆腐をモデル食品として用い，大量の測定データを収集・解析し，予測モデルの基盤構築を行った．
【方法】
モデル食品として厚さ1 cmの豆腐を用い，凍結速度（-60℃，-20℃），保存期間（0日，1週間，1か月），および解凍経過時間（0時間，24時間）を組み合わせた各条件下でサンプルを作製した．保存温度は-20℃，解凍は庫内温度5℃の冷蔵環境で12時間静置し，サンプル中心温度が約1℃となるように設定した．テクスチャー測定は，3種類の円柱プローブ（3，5，10 [mm]）と4段階の移動速度（1，2，5，10 [mm/s]）を用いて実施し，各条件につき30回の押し込み試験を行った．得られたデータをもとに，機械学習を用いてテクスチャー特性と測定条件の関係性を解析し，予測モデルの構築を行った．
【結果】
機械学習による解析の結果，プローブ径や移動速度，およびサンプル状態（凍結速度・保存期間・解凍時間）とテクスチャー特性との間に，有意な関係性を示唆する傾向が見られた．豆腐をサンプルとして用いたものではあるが，テクスチャー測定における予測モデル構築の有効性を示すものであり，統一的な測定法の基盤としての可能性が示唆された．
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