アイスクリームの融解挙動評価のためのコンピュータビジョンシステム

アイスクリームは、液相、固相、気相が厳密に接続されている多相システムです。連続液相は気泡や氷の結晶を包み込み、部分的に結晶化した脂肪、コロイド状タンパク質、塩、糖(最終的には結晶化)、安定剤を含んでいます。アイスクリームの組成は、現地の市場の要求や可能な規制によって異なります。加工技術は最終的なアイスクリームの特性に影響を与えますが、各成分は製品の品質を定義する上で重要な役割を果たします¹。溶融挙動は、消費中と口内の両方で発生する現象を考慮すると、アイスクリームの最も重要な品質指標の1つです。アイスクリームに熱が浸透すると、氷の結晶が溶け、水が拡散して美容相と混ざり合い、残りの構造²を通って排出されます。速溶性製品は、快適な食事だけでなく、より高い耐熱衝撃性を保証するためにも望ましくありません。しかし、ゆっくりと融解する生成物は、製剤¹にいくつかの欠陥も示している。アイスクリームの微細構造が融解特性に関与していることは知られています³が、これまでに対照的な結果が発表されており、微構造因子が融解に与える影響についての知識はまだ限られていることが示されています⁴。したがって、メルトダウンメカニズムを解明するためには、さらなる研究が必要であり、これは新しい製剤の設計においても重要である³。

融解挙動は通常、重量法によって評価され、融解の開始時間と融解速度で表されます⁵。アイスクリームの所定の部分を温度制御されたキャビネットの金網に置き、溶かした製品の重量を登録します。重量-時間曲線から、熱の浸透が発生する遅延段階、希薄な血清相がアイスクリーム構造を最大速度で流れる高速融解段階、および製品の大部分が滴り落ちる固定相^の3つのフェーズを強調表示できます2。

重量法では、ゆっくりと溶ける製品と速い溶融製品を認識できます。ただし、メルトダウン中のアイスクリームの側面も重要であり、形状保持は製品の良好な組成と構造に関連しています⁶。したがって、コンピュータビジョンシステム(CVS)に基づく手順は、溶融中の製品の外観の研究を可能にすることにより、既存の重力方法論をサポートできます。CVSは、人間の目では観察できない正確な詳細で、多数の食品属性³(サイズ、重量、形状、食感、色など)を取得できます。このようなシステムは、通常、デジタルカメラと画像処理ソフトウェア⁷で作られている。実際、CVSに基づくプロトコルには、1)画像取得と2)画像処理の2つの主要なステップが含まれています。人工知能^{開発のための}深層学習法^8,9のように、最も単純なものからより複雑なものまで、さまざまなレベルの画像^{処理を適用できる}7。近年、食品分野ではCVSが注目されており、食品安全検査、食品加工監視、異物検出などの分野で多くのアプリケーションが開発されています。それらは速く、効率的で、非破壊的であるため、消費者に高品質の安全な食品を提供するための有効なツールを表しています¹⁰。

アイスクリームの分野では、光学顕微鏡¹¹により氷の再結晶を研究するための画像解析法が提案された。最近では、X線コンピュータ断層撮影画像が処理され、アイスクリーム³を含む軟多孔質物質の3D微細構造が分析されました。しかし、単純なデジタルCCD(Charge Coupled Device)画像の精緻化は、消費者が知覚するアイスクリームの側面の取得とレンダリングの容易さの点でいくつかの利点を提示することができます。一部の著者は、融解中のアイスクリームの画像を示しています¹²が、私たちの知る限り、画像からの数値インデックスの抽出は、MorianoとAlampreseによって初めて報告されました¹³。

したがって、ここで提案されているプロトコルは、MorianoとAlamprese¹³の研究に基づいており、アイスクリームの融解挙動の研究のための既存の重力方法論をサポートするために適用できる単純なCVSを示しています。提案手法のブロック図を 図1に示します。このようなシステムを使用すると、形状保持と融解速度に関連する2つの融解指数の計算が可能になります。特に、この論文では、アイスクリームのメルトダウン中のデジタル画像取得の詳細な実験設定と手順、および画像処理手順について初めて説明しています。さらに、さまざまな甘味料(すなわち、スクロース、スクロマルト、エリスリトール)で製造されたアイスクリームから得られた結果は、この方法の可能性を示していると報告されています。

図1:提案された方法論のブロック図。 提案されたコンピュータービジョンシステムの一般的な手順と、アイスクリームの融解挙動を研究するための重量法の概要。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。