一种用于纹理分类的实际框架，作为食品棒配方设计的指导工具

《JOURNAL OF TEXTURE STUDIES》：A Practical Framework for Textural Categorization as a Guide to Food Bar Formulation

　　食品质地分类研究：通过不同烹饪温度和压缩距离制作模型食品棒，采用切割和三点弯曲测试分析质地参数，并创新性地将连续参数离散化为固定类别（如32或243类）。基于30种商业食品棒验证7种分类算法，发现烹饪温度对质地影响更显著。该框架为食品市场研究和产品开发提供简便有效的质地分析工具。

　　

摘要

为了确定改变这些加工参数是否会对食品棒的质地产生显著影响，研究人员使用不同的烹饪温度和压缩距离制备了模型食品棒。通过切割测试和三点弯曲测试对食品棒的质地进行了仪器分析，并从所得到的力曲线中提取了质地参数。为了判断质地的变化是否具有实际意义，研究人员选取了一组质地参数，提出了一种新的食品棒质地分类方法。该方法将每个质地参数粗略地划分为若干个离散的类别（如“高”值和“低”值区间），具体划分方式基于某种算法来决定区间的数量和分界值；从而将原本无限变化的质地特征简化为固定数量的质地类别（例如32个或243个，具体取决于所选区间的数量和参数）。通过对30种商用食品棒的应用，评估了7种分类算法在显示不同食品棒质地相似性和差异性方面的有效性。结果表明，烹饪温度和压缩距离都能改变食品棒的质地，其中烹饪温度的影响更为显著。我们认为，这种新的质地分类方法易于实施，可以为食品棒的市场研究和产品配方提供有价值的见解。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可向通讯作者提出合理请求后获取。