食嗜好への適合を目指した食品設計・製造用感性工学インターフェイスの構築

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 11832013
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 本多 裕之 名古屋大学, 工学研究科, 助教授 (70209328)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 伊藤 文雄 味の素ゼネラルフーヅ株式会社, 研究所, 研究員 ; 花井 泰三 名古屋大学, 工学研究科, 助手 (60283397)
• Keywords: 感性情報 / 品質設計 / 食嗜好 / 知識工学的手法 / 品質モデリング / 官能評価

Research Abstract

食嗜好の多様化は著しく、年齢ごとの嗜好の差を考慮した食品設計などの多様な食品へのニーズが高まっている。このため、味覚、嗅覚といった感性情報の客観的取り扱いが望まれているが、これら感性情報の多くは従来の線形モデリング手法では取り扱い困難で、客観的な解析もできない。これまで、我々は、清酒、ビール、コーヒーなどの実際に市販されている食品を使って、品質モデリングについて精力的に研究してきた。これらの成果をさらに発展させるために、実際に感性適合製品の製造を目指し、フィルターを通した感性量をプロセス制御に実際に利用するための方法論を研究した。すなわち、コーヒーなどの食品の香気成分、有機酸、各種アミノ酸などの各種機器分析データを収集し、ファジィニューラルネットワーク(FNN)を用いて対象の食品の香り・味に関する各官能評価値(感性量)を推定し得る精度の高いモデルを構築した。入力変数(分析値)が多いと、データセット数が充分でない場合もあったので、階層化FNNによるデータセットの拡張利用も試みた。多様なニーズに対応できるよう嗜好のクラスタリングも行い、多様な品質設計モデルを構築した。また、清酒やビールを対象にして製造プロセスの初期条件と得られる製品の機器分析のデータを使って、製造条件を推定するモデルを構築した。

Research Products

• [Publications] 野口英樹 ほか: "FNNを用いたビール品質と醸造工程のモデル化"化学工学論文集. 25・5. 695-701 (1999)
• [Publications] Taizo Hanai ほか: "Application of artifical neural network and genetic algorithm for determination of process orbits in koji making process"Journal of Bioscience and Bioengineering. 87・4. 507-512 (1999)
• [Publications] 花井泰三 ほか: "知識情報処理の清酒醸造プロセスへの応用"化学工学論文集. 25・2. 163-168 (1999)