ケミカルIoTセンサと感性AIによる多元的「おいしさ」モニタリングシステムの開発

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本研究では、光学的な理論を基盤として、液状食材などの品質を簡易に評価するセンサシステムの構築を目標の一つとしている。これまで既知の被検レンズ測定を行い、Talbot像とモアレ縞によるTalbot干渉計の高い精度を実験結果として示してきた。おいしさの指標として、わかりやすい砂糖水や食塩水などの水溶性飲料の濃度とモアレ縞傾角との関連を測定した結果、基準となる水に比べ、飽和砂糖水におけるモアレ縞傾角は約9から10°程変化した。これらの原因として考えられるのは、飽和砂糖水により粘性係数が変化し、モアレ縞傾角に影響を与えている点である。このことより、モアレ縞傾角による溶液濃度測定の可能性が示唆され、「甘さ」の数値化にもなると考えられた。この結果をさらに発展させ、Talbot干渉計を用いた液体の屈折力測定において、液体を入れるセルの選定および作製を再度行った結果、材質はポリカーボネート製で直径5.0cm、板厚2mm、液体間隔2mmのセルが最適になった。本年度は、水溶液の他に数種の食用油をサンプルとして測定した。その結果、屈折力を示すモアレ縞傾角は水（23.1°）、胡麻油（27.3°）、キャノーラ油（28.0°）、サラダ油（37.0°）と食用油の種類により変化した。また、食用油の温度を5℃と25℃で測定すると胡麻油、サラダ油はあまり変化がなかったが、キャノーラ油では21.9°と28.6°と大きく変化した。このモアレ縞傾角変化の原因は熱による粘性係数の変化が考えられる。粘性係数は使用する食用油の酸化度や水の混入などにより変化すると考えられるため、モアレ縞傾角を測定することで食用油の劣化の評価に適用でき、「おいしさの」指標のひとつとなると考えられる。