食品感官評價技術是通過收集由視覺、嗅覺、味覺和聽覺而感知到的食品感官數據，利用科學的分析方法，對食品實行定性、定量的檢驗與分析的技術。自1975 年起，陸續有學者開始研究香氣和組織的評價，但感官評價在食品中的大量應用是在20世紀90年代末。后續又經過近50年的發展，感官評價方法變得更直觀、簡便且實用性強，現已受到了各國檢驗機構的認可和使用。

 

最早出現的感官評價技術為人工感官評價，目前主要參考國標和權威文獻使用；電子舌作為一種模仿嗅覺的設備，在食品領域發揮了重要作用，包括保質期、質量控制和監控、安全檢測、摻假和真實性、食品監管原產地識別等，目前，感官評價技術已由單一的手段發展到人工感官評價與電子舌等儀器分析相結合的感官評價。近幾年根據人因工程學開發的面部表情分析技術也在食品評價領域得到初步應用，但是由于表情采集方法的不同和個體的差異，該領域的研究有待深入。

 

 

前言
 

人工感官評價的結果更多依賴于品評員，而品評員在品評過程中易受多方面因素的影響，例如環境、心態、時間、身體狀態等因素都會對品評結果有一定的影響。如果遇到重復測試，品評員的評價結果也會出現不穩定、耗時耗力等問題。電子舌是在舌器官的啟發下研發出的一種新興感官仿生評價技術。它可以模仿人的舌頭對食物的呈味物質做出方便快捷而又不失精確的檢驗。

 

電子舌的簡要說明如下表所示，電子舌主要有 3 個組成部分，分別是傳感器陣列、信號采集單元和模式識別系統。傳感器陣列演繹著人體舌器官的角色，通過對味覺信息進行感知，然后將感知到的信息轉為電子信號；信號采集單元則扮演神經系統的角色，對收到的信號進行接收，再通過放大、轉換等階段輸入到下一系統里；模式識別系統則裝扮大腦的角色對收到的信息進行處理、分析，最后得出被測樣品的感官評價信息。電子舌可以測定 9 個味覺指標，依據不同的目的可以有針對性的選擇其中幾個指標進行測試，真正地實現了食物味覺指標的數字化。

 

 

電子舌在食品風味檢測和產品評價中的應用
 

現階段，電子舌技術已經可以應用于食品的風味評價、加工、鑒別和品質管理等方面。在產品研發或者改良過程中，電子舌可以將食物的味道具象為數值，通過不同條件下具體數值的變化幫助制定更加明確的試驗方案，降低試驗成本。Bakhsh等使用電子舌測試添加不同比例大豆植物蛋白的牛肉餅的味覺特征，結果顯示隨著大豆植物蛋白添加比例的提高，酸味、澀味、鮮味和咸味顯著增高，苦味、豐富度顯著下降，并且牛肉餅的味道變化與它的脂肪酸含量變化存在相關性。Valente等用電子舌對生牛奶奶酪和巴氏殺菌牛奶奶酪在制備后和成熟后（7d和21d）進行分析，在第一周跟蹤奶酪的成熟過程，能夠區分生牛奶和巴氏殺菌牛奶制成的奶酪，同時分辨乳清和凝乳的準確率分別為96% 和 84%。電子舌可以通過食物中的呈味物質快速分析出味道屬性特征，結合PCA、線性判別分析（LDA）準確對樣品進行區分、歸類，根據這一特點可以將其應用到食物的鑒別中。Dong等用電子舌區分北農 2 號蛋雞、海蘭褐殼蛋雞和五黑蛋雞三種蛋雞的雞蛋，3 個品種雞蛋的主要不同口味是蛋黃的苦味和蛋清的澀味，PCA不能對蛋黃和蛋白進行分組。在電子舌的分類模型中，LDA和K-近鄰算法（KNN）對蛋黃的分類準確率為 96.7%，LDA 對蛋白的分類準確率為 88.9%，KNN對全雞蛋的分類準確率為87.5%。作為一種可以快速檢測批量樣品，對樣品味覺特征實現量化的仿生儀器，電子舌未來的應用前景十分廣闊，可以實現多學科、多領域的使用。

 

電子舌結合人工感官在食品行業中的應用
 

雖然電子舌技術可以通過模仿人類的舌頭來實現對呈味物質快速且準確的檢測識別，但是它無法代替人對于產品的直觀感知過程，無法獲知產品所能引起消費者的直接感受或者喜好，所以將人工感官評價和電子舌評價結合使用，即可彌補人工感官評價帶來的不足，又可增加電子感官評價結果的說服力。

 

即使人工感官評價技術存在一定的缺點，但它現已發展的十分完整，得到了大多數人的應用與認可，將感官評價所得結果與電子舌結果進行對照，可進一步說明電子舌結果的準確性，如 Wang等用電子舌檢測鮮味單味和風味增強劑的鮮味強度，發現電子舌的鮮味響應值和增味劑濃度呈半對數函數關系，PCA 和 LDA 能夠成功區分增味劑的種類和濃度，人工感官評價驗證結果與電子舌測試結果一致，鮮味得分越高，電子舌對應的響應值越高；人工感官評價進一步證實了電子舌對風味增強劑分析的準確性，也說明了電子舌是快速分析味道的工具。王俊魁 等對四款品牌不同的韭菜花醬進行定量描述分析試驗、消費者喜好評定試驗和電子舌評價，后將二者結果對比發現電子舌的評價結果和消費者喜好評分結果具有統一性。這一特點說明電子舌測試結果與人工感官評價結果的一致性高，兩者結合使用則會揚長避短。如 Sipos 等篩選 14 名評審員對花粉的外觀、氣味、味道進行評估，用電子舌對花粉的液體樣品進行測試。融合人工感官評價和電子舌測試數據的偏最小二乘回歸結果表明，與獨立的數據相比，融合之后數據的誤差減小、重現性更好，將兩種方法結合所得的結果具有更高的精確度。將兩種方法用于產品的開發研制，還可以節約成本，提高效率，如 Hou 等使用人工感官評價和電子舌感官評價對干燥后香菇風味進行了測試，基于感官分析和電子舌響 應值的相關性分析顯示鮮味、咸味、澀味傳感器的響應值與生蘑菇狀的氣味呈負相關，而與汗味、烘烤味 和調料味呈正相關，酸味傳感器與汗味和調料味呈負相關；苦味與香氣屬性、水果香氣與傳感器都沒有相關性，這說明人工感官評價結果和電子舌測試結果結合可以更清晰的得出不同的干燥工藝對香菇的風味特性有重要影響。二者的結合使用縮小了人工感官評價中品評員主觀因素的影響，并且將電子舌的測試值賦予了品評員的喜好度，使測試結果更直觀和便于應用。

電子舌結合檢測儀器在食品行業中的應用
 

電子舌雖可以表征待測樣品的 8 種味道值，但無法檢測出引起味道變化的機制，液相色譜儀、質譜儀等高端儀器可進行定性和定量的分析，將電子舌與液相色譜儀、質譜儀等儀器連用既可以測定味覺特征還可以闡明味覺品質的化學基礎。這種方法可用于食品的鑒定和分類，如 Cheng 等將液-質聯用技術與電子舌技術相結合，鑒定 5 種典型黑茶的化學成分和口感品質的變化，通過電子舌測試分析可知普洱茶的苦味和苦味回味最強，而福傳茶的澀味、澀味回味和咸味最強，普洱茶與清轉茶、康傳茶與六寶茶味覺特征相似；黑茶的苦味和苦味回味與茶多酚、黃酮、多糖呈負相關，與茶多酚呈正相關，澀味回味與茶多酚、黃酮類呈正相關。Gao 等使用電子舌、超高效液相色譜-串聯質譜（UPLC-MS/MS）檢測蛋黃的味道特征，結果顯示腌蛋黃的特征味道為鮮味，UPLC-MS/MS 顯示，腌蛋黃與新鮮生蛋黃的代謝物存在顯著差異，并結合 PCA 可知谷氨酸、天冬氨酸、核苷酸、琥珀酸、甜菜堿、谷氨酰基肽及其衍生物是腌蛋黃中鮮味物質的重要組成部分。電子舌與儀器聯用還可以用于食品的加工過程中。如 SuarezEstrella 等用電子舌評價生或熟藜麥種子中獲得的面粉，未煮熟的樣品有變苦的趨勢，而煮熟的種子更具澀味、鮮味、咸味和后澀味的特征；繼而用液相色譜-高分辨率質譜法定量測定皂苷，解釋了發芽時間、皂苷含量、苦味程度的關系。Yu 等采用電子舌和固相微萃取氣相色譜（HS-SPME-GC/MS）對中國傳統發酵豆醬進行風味表征，并通過電子舌數據的線性建模法（PLS）和非線性建模法（SVM）表明總酸度、還原糖、鹽度和氨基酸氮在發酵豆醬的口感中起著重要作用。了解風味相關物質對消費者判斷食品的感官品質和整體可接受度非常重要，加入液相色譜儀、質譜儀等儀器可以幫助量化與風味相關的某些特定化合物，展現了氣味產生和變化的機制，與電子舌結果結合可廣泛應用于食品的研發、儲存時風味變化的檢測、貨架期預測等方面。

 

 

 

消費者在選購食品時常常會受到顏色、形狀、氣味、口味、質地等因素的影響，這些影響又會進一步引起消費者產生多種情緒反應，而情緒反應對消費者的最終決策起著決定性的作用，因此掌握消費者的情緒變化和食品體驗之間的聯系就顯得十分重要。了解消費者的情緒變化目前有兩種方法，一是顯性測量方法，通過享樂量表等測量問卷獲得；二是隱性測量方法，通過面部表情、身體行為等獲得。在隱性測量中通過消費者的面部表情來理解消費者的情緒，是一個可行性很高的方法。

 

面部表情分析技術主要包括表情特征提取、表情分類方法、表情單元識別和表情強度識別四個方面。面部表情分析技術的特點為非接觸式快速捕捉面部信息且即時分析，所得結果客觀準確無偏差，還可以進行遠程測量，輕松與其他測試手段進行數據整合。現階段，這項技術主要用于心理學、教育學、市場評估和消費者行為領域的研究。荷蘭Noldus 公司以面部動作和面部表情自動分析技術為基礎推出了自動分析面部表情的專業軟件Face reader，它可以識別開心、傷心、憤怒、驚訝、害怕、討厭六種基礎情緒和中性狀態。它的工作原理為首先使用基于深度學習的人臉查找算法查找人臉，其次使用近500個關鍵點制作準確的人工人臉模型，最后使用人工神經網絡對表情進行分類和評分。

 

 

面部表情分析作為一種可以更加真實、直接表達食用者喜好的方法，已經在食品的感官評價、消費者的偏好預測等方面得到了應用。Thejani 等使用感官評價表和面部表情分析技術評估品嘗 5 種味道巧克力過程中的感官反應和情緒，結果發現這 5 種巧克力的總體喜好差異顯著，其中甜巧克力最受歡迎，咸巧克力最不受歡迎，甜巧克力與消極情緒憤怒呈負相關，咸巧克力與消極情緒悲傷呈正相關。馮婧等也以類似的研究思路，即人工感官評測結合面部表情分析技術對露酒的接受度進行探究，并驗證了面部表情分析技術可作為露酒消費者接受度評價 的應用價值。盡管如此，上述研究僅僅簡單地將面部表情分析與主觀感官評測同時使用和數據采集，并進行初步的相關性分析，沒有形成真正的技術融合。Yamamoto 等記錄和匯總10名品評員飲用10種不同口味溶液過程中的面部表情變化和享樂評分結果，以情緒評分和感知評分為基礎建立預測感知喜好程度的計算公式，并通過另外12名品評員的人工品評結果檢驗該公式的適用性，證明了預測結果與感知評分具有較好的相關性和一致性。相較于前述研究，這項工作雖然使用的是較簡單的多元線性回歸算法將不同評價技術結果進行數據擬合，而且樣本量也較小，但是已經明確應用了數據建模的研究方法。這也表明未來食品感官評價技術可以通過采集面部表情變化，搭建機器學習算法并持續積累樣本量和數據量，更準確地研究和預測消費者的感官喜好，不再依賴主觀量表；甚至可以在同一時間軸之上，采集腦電、心電、皮溫和肢體動作等更豐富的客觀數據進行 神經網絡深度學習，繼而進化形成食品感官的 AI 模型。

 

 

 

 

人工感官評價技術在食品領域已經被廣泛地接受和應用，不過人在進行品評時會受到心態、環境等多方面因素的影響，導致結果具有一定的不穩定性。電子舌技術可以彌補人工感官評價技術的不足，實現定性和定量分析，并增強測試數據的準確性，還可以不間斷地批量測試，提高測試的效率，節約成本。面部表情分析可以通過品評員的面部情緒變化更加直觀的分析品評員的喜好，還能夠有效避免問卷結果帶來的主觀偏差。盡管如此，電子舌技術在使用中存在著不能檢測固體、高度酒等樣品，無法評價好壞與喜好等缺點，而面部表情分析在應用中容易受到環境條件干擾、基礎數據處理不到位、數據分析結果存在偏差等缺點，那么如何綜合運用各種感官評價手段，取長補短將是未來技術應用的新思路。