Strategies to classify crispy sounds and mechanics using dynamic spectral information

Das Mundgefühl hat einen bedeutenden Einfluss auf die Vorliebe von Verbrauchern für bestimmte Lebensmittel. Die Verbraucherakzeptanz wird insbesondere durch die Textur, die sich aus den strukturellen, mechanischen, akustischen und chemischen Eigenschaften des Lebensmittels zusammensetzt, beeinflusst. Die Textur resultiert aus den komplexen Bruchereignissen und der zeitlichen Anfeuchtung durch Speichel während des Kauprozesses und wird durch die multimodale und zeitliche Integration der vielen Reize wahrgenommen. Für die Qualitätskontrolle in der Industrie und in der Forschung und Entwicklung wird versucht, die durch Menschen durchgeführten sensorischen Analysen durch instrumentelle Messungen zu ersetzen. Die mechanischen und akustischen Messmethoden sollen wiederholbare und objektive Angaben ermöglichen, mit minimalsten Aufwand und geringsten Kostenaufwand. In der Forschung werden bereits unterschiedliche Methoden zur Objektivierung der Sensorik untersucht, trotzdem bleibt es eine Herausforderung, die Messergebnisse mit subjektiven, sensorischen Testergebnissen zu korrelieren. Zum Beispiel ist heutzutage bei Erdnussflips die Knusprigkeit einer der schwierigsten zu charakterisierenden Texturattribute.
Die Bruchdynamik ist vermutlich der Schlüsselfaktor der Knusprigkeitswahrnehmung. Um die Amplituden-Frequenz-Verteilung der Bruchereignisse zu ermitteln, wurde hierbei auf modernste Methoden der Signalanalyse zurückgegriffen, wie die Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT), die kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) und die empirische Hilbert-Huang Transformation (HHT) (Sanahuja und Briesen 2015). Die Rohdaten wurden mit einem MATLAB-Skript automatisch importiert, ausgewertet, visualisiert und gespeichert. Dank der in den Signal Processing und Wavelet Toolboxen eingebauten STFT und CWT Funktionen, sowie der HHT Open Source Funktionen von Wu und Huang (2009), konnten diese dynamische Spektralanalysemethoden den zeitlichen Verlauf der gezackten mechanischen und akustischen Aufnahmen in Spektrogramme darstellen. Damit wurde ermöglicht, knusprige Proben anhand ihrer zeitlichen Sprödigkeitsverläufe zu charakterisieren und den Einfluss von Porenstruktur und Feuchtegehalt zu erkennen. Die Erkenntnisse über die wichtigen Parameter „Sprödigkeit“, „globaler Krafttrend“, und „akustische Frequenzbänder“, die im Zusammenhang mit der Knusprigkeit stehen, können zur Optimierung von Produktionsprozessen und von Verpackung und Lagerung von trockenen Lebensmitteln eingesetzt werden.