立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第26号) 2017

咀嚼圧力分布解析に基づく高齢者向けゲル状食品の食感評価システム
Texture Evaluation System of Gel Foods for Elderly People Based on Pressure Distribution Analysis
2161016

研究代表者

大阪大学大学院工学研究科

准教授

東森共同研究者

大阪大学大学院工学研究科

博士後期課程柴田充曉秀

弾性可変型模擬舌を導入した新しい食感評価シ[研 究 の 目 的]

ステムにより食感の推定精度向上を図る。
高齢者向けの介護用食品として，舌と口蓋を[研究の内容，成果]使って押しつぶすこと (以下，舌式咀嚼と呼ぶ) が可能な水分および栄養補給用のゲル食品が開発されている。このような介護食用ゲル食①食感評価システムの全容品においては，咀嚼・嚥下の安全性と美味しさ【官能評価値の事前準備】 図 1(a) に示すようが高次元で両立することが望まれる。美味しさに，教師データとして，素材の異なる複数種類は，食品の化学的性質=味や香りのみでなく，のモデリング用ゲル食品の官能評価値を準備す

物理的性質=食感にも強く依存する。介護食のる。官能評価値 n は，実際にヒトが試食する研究・開発現場において，食感の客観的かつ定官能試験により取得する。

量的な評価データの獲得が切望される一方で，【人工咀嚼モデルを用いた圧力分布計測】

ヒトによる官能試験では，時間，コスト，信頼(b)下段に示すように，人工咀嚼モデルを構築性の問題が重大な懸案事項となっている。従来，する。ヒトは，舌式咀嚼において，舌と口蓋を機器を用いた物理測定によって食感を評価する

用いて食品破断中の形態変化と力応答を同時に研究が行われているが，剛体プローブや剛体プ感知している。この基本原理に基づいて，弾性レートを用いて食品の圧縮・破断操作を行って可変型模擬舌，圧縮プレートおよび圧力分布セいる。しかしながら，実際のヒトの舌は柔軟性ンサから構成される人工咀嚼モデルを構築する。

を有し，食品を咀嚼する際，柔軟物同士の力学

模擬舌上で食品を圧縮・破断し，その過程の圧的および幾何学的な相互作用を通じて圧縮・破力分布を計測する。以上のようにして，官能評断操作が行われている。このため，剛体で構成価値が異なるモデリング用ゲル食品の圧力分布される機器測定環境と柔軟な舌を用いるヒトのデータを収集する。

口腔内環境とでは，食品の破断状態が大きく異【食感推定式の導出】なる恐れがある。に，圧力分布データと官能評価値との関係を示

図1

図 1(b)上段に示すよう以上の背景の下，本研究では，ヒトの舌の弾す数理モデルを作成する。圧力分布データに画性を考慮した食感評価手法を構築することを目像テクスチャ解析，主成分分析，重回帰分析を的とする。舌式咀嚼可能なゲル食品を対象とし，適用し，圧力分布データから食感官能評価値を― 1 ―立石科学技術振興財団

図1

高齢者向けゲル状食品の食感評価システムに対する反力 F を調整できる仕組みとなっている。シリコーン弾性体は，幅 65[mm]，奥行
き 50[mm]，高さ 35[mm] の直方体，ヤング率は 1.1[kPa] である。ポリウレタン弾性シー
トは，厚さ 0.03[mm]，ヤング率約 700[kPa]である。側面および底面の拘束壁は ABS 樹脂製である。1 つの側壁はリニアスライダによってピストン状に並進運動することができ，予圧縮量 Δs を調整可能となっている。
図 2(b)の黒線に，Δs=0 および Δs=20[mm]における，押し込み量 Δb と反力 F との関係を示す。ただし，円筒プローブの直径は Δs=20[mm] とし，これは後述の食感推定実験で用いる円柱状ゲル食品の直径と一致させている。
図 2(b) より，押し込み量の増加に応じて反力が増加することが確認できる。したがって，このような予圧縮量の範囲においては，模擬舌の弾性を任意に調整可能であることがわかる。ま図2

た，図 2(b) の灰色線に，ヒトの舌の弛緩状態お弾性可変型模擬舌とその特性よび収縮状態において同様の測定 (舌をアルミ製土台に乗せ，上方からプローブで押し込んだ推定するモデル式を導出する。

際の押し込み量 Δb と反力 F を測定) を行って得た結果の一例を示す。この結果より，ヒトの②弾性可変型模擬舌の開発
図 2(a) に，開発した弾性可変型模擬舌を示

舌の弛緩状態と模擬舌の予圧縮量 Δs=0[mm]す。模擬舌は，シリコーン弾性体をベースとし，の 状 態，な ら び に，収 縮 状 態 と 予 圧 縮 量

側面・底面の拘束壁，上面のポリウレタン弾性

Δs=20[mm] の状態は，それぞれよく一致しシートから構成される。一つの拘束壁をピストていることがわかる。以降では，弾性可変型模ン状に移動させてシリコーン弾性体に予圧縮

擬 舌 に 予 圧 縮 量 Δs=0 [mm] お よ び Δs=20Δs を与えることで，上面からの押し込み量 Δb[mm] を与えた状態を，それぞれ模擬舌の弛― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図 4 に，ゲル食品の圧縮・破断中の圧力分布

緩状態および収縮状態と称することにする。

データ例を示す。図 4(a) は模擬舌を弛緩状態に設定した場合，図 4(b) は模擬舌を収縮状態③模擬舌を用いた食感評価システムの構築
弾性可変型模擬舌を導入した食感評価システに設定した場合，図 4(c)は剛体土台を用いたムを構築した。模擬舌の弾性状態に対して，ゲ場合である。図中において，ピクセル色が白か

ル食品を圧縮・破断した際の圧力分布がどのよら黒に変化していくほど，圧力値が高いことをうに変化するか，食感推定精度がどのように変示している。図 4 より，同一種類のゲル食品で化するか，について実験的に考察した。

あっても，模擬舌の弾性に応じて，圧縮・破断状態が明快に異なることがわかる。

《実験システム》《食感推定実験》

図 3 に，実験システムの概要を示す。模擬舌の上にゲル食品を置き，上方から剛体プレート

モデリング用ゲル食品として，6 種類の市販を降下させて圧縮・破断操作を行う。剛体プ

ゲル食品 A〜F を使用した。食感評価項目としレートはリニアスライダによって動作する。模て，「もちもち感：破断前の柔らかく伸び，舌擬舌のピストン壁は別のリニアスライダによっを押し返す印象」，「つるつる感：破断前の表面て動作し，予圧縮量を調整して模擬舌の弾性をの滑らかさ」，「ねっとり感：破断後の付着して変化させることができる。二つのリニアスライ

押し広げにくい印象」，「ざらざら感：破断後のダは PC によって制御される。剛体プレートの表面のざらつき」の 4 種類を用いた。はじめに，下面には，圧力分布センサ (ニッタ株式会社

Visual analog scale 法に基づく官能試験を実施

製：空間分解能 1[mm]，時間分解能 10[ms]，し，各食感評価項目について，試験員 8 名の評

測定範囲 44[mm]×44[mm]，圧力分解能 0.2

価値の平均値を教師データとして用いる官能評[kPa]) が取り付けられている。ゲル食品は，

価値 n とした。次に，実験システムを用いて，直径 20[mm]，高さ 10[mm] の円柱形とし，各ゲル種 6 個ずつ，計 36 個のゲル食品の圧模擬舌の上面中央付近に置かれる。今回の圧

縮・破断中の圧力分布データ P を計測した。

縮・破断操作は，圧縮プレートに速度 2[mm/s]

この圧力分布データ群に以下の解析を施し，食の下降動作を，プレートが模擬舌上面から 1感推定式を導出した。まず，各圧力分布データ[mm] 上方に位置するまで与える。以上の間の圧力分布を時系列データとして記録し，PCに保存する。

図3

実験システム

図4― 3 ―圧力分布の相違立石科学技術振興財団に空間濃度レベル依存法を適用し，特徴量ベク擬舌の弾性状態における決定係数を比較した結トル x を算出する (1002 次元)。続いて，特徴果を示す。決定係数の平均値 R 2 は，収縮状態量ベクトルの次元を圧縮するとともに多重線形の模擬舌を用いた場合が最大であり，今回の実性を取り除くために主成分分析を施し，主成分

験条件において弾性状態を統一するのであればベクトル y を算出する (25 次元程度)。最後に， 収縮状態が最適と言える。ただし，興味深いこ主成分ベクトル y を説明変数，官能評価値 nとに，「もちもち感」については，弛緩状態のを目的変数とした線形重回帰モデルを作成し，=f(y)を導出
食感評価項目ごとの食感推定式 n

模擬舌を用いた場合に決定係数が最大となる。
ヒトは，舌筋を軟化させることで，あえて舌のした。導出された推定式を用いて，食感評価項
を算目ごとに，ゲル食品 A〜F の食感推定値 n受動変形を大きくし，「もちもち感」に対する出した。以上の推定実験を，弛緩状態の模擬舌，の模擬舌が，このような状況に対応したことは収縮状態の模擬舌，および剛体土台を用いた 3十分に考えられる。以上のように，食感評価項条件の下で実施した。

目とゲル食品の種類に応じた適切な模擬舌の弾図 5 に，ゲル状食品 A〜F に対して，それぞ感度を向上させている可能性がある。弛緩状態性が存在することがわかる。

れ 6 個ずつ，収縮状態の模擬舌を用いて「ざら[今後の研究の方向，課題]ざら感」を推定した結果を示す。横軸はヒトの食感官能評価値，縦軸は提案システムによる食感推定値であり，高精度に推定できていること食感推定精度向上に向けて，今回は，模擬舌2の導入といったハードウェア面からのアプロー

図 6 に，4 つの食感評価項目ごとに 3 つの模チに重点を置いた。一方で，圧縮プレート制御がわかる (決定係数：R =0.95)。

や食感推定処理といったソフトウェア面から，ヒトの舌の柔軟性を再現するアプローチも考えられる。模擬舌ハードウェアと制御・推定ソフトウェアの組合せが，どのように食感推定に貢献するかについて今後検証していく予定である。
[成果の発表，論文等][1] 柴田曉秀，石原清香，中尾理美，池上聡，中馬誠，
東森充：弾性可変型模擬舌を用いた食品テクスチャ
センシング，日本ロボット学会誌，vol. 34, no. 9, pp.
図5631-639, 2016.

食感推定結果 (ざらざら感)[2]

A. Shibata, A. Ikegami, S. Nakao, S. Ishihara, M.
Nakauma, and M. Higashimori : Food Texture
Sensing by Using Imitation Tongue with Variable
Elasticity, Proc. of 2016 IEEE/SICE SII2016, pp.
421-427, 2016.

[3]

S. Kumakura, A. Shibata, and M. Higashimori :Texture Evaluation System of Paste Food by Using
Elastic Imitation Tongue, Proc. of IEEE SMC 2016,
pp. 4781-4786, 2016.

図6

模擬舌弾性と推定精度の関係― 4 ―