人类在咀嚼过程中,对食品的感知是一个综合味觉及质地感知的复杂过程。其中,对食品质地感知的主要器官是舌头。目前,致力于食品质地智能感知领域的研究者们,多采用质构仪对食品质地进行检测,但该仪器的结构与人类口腔内部真实环境相差甚远,不能够贴切的再现人类口腔内舌头对食品质地感知过程。因此,依托于本课题组自主研发的仿舌分布式力学检测仪器,并使用该仪器获取力学信息,构建黏聚性及回复性质地模型,验证了该仪器在体外模拟食品质地感知的可靠性。首先,选取两种黏聚性及回复性质地差异较大的食品作为实验材料,以仿舌分布式力学检测仪器作为检测设备,并定义面压强、平均变化率、面标准差指标,通过CRITIC定权法建立黏聚性质地综合评价模型;定义反弹能及压缩能指标,采用CRITIC定权法建立回复性质地综合评价模型。其次,对仿舌分布式力学检测仪器采集到的力学信息中获取到的四个咀嚼阶段食品质地模型与人工感官评价进行相关性分析,结果均呈现出极显著相关,且相关系数均大于传统仪器的测试结果,表明本文构建质地指标的方式更接近于人类感官实际感知情况,优于传统食品质地指标的定义方式。然后,利用概率神经网络(PNN)及支持向量机(SVM)对质地模型进行分类,对食品的质地分类效果均较好,证明了黏聚性及回复性质地评价模型的有效性,同时也表明该仿舌分布式力学检测仪器能够有效的感知食品的黏聚性及回复性两种质地属性。接下来,对人类在四个咀嚼阶段下的食品质地指标进行研究,以云图可视化的形式将质地指标的变化过程呈现出来,并通过对四个阶段质地指标值差异性分析,实现了质地指标在咀嚼过程中变化规律的获取。最后,将四个咀嚼阶段的食品质地指标作为输入数据,受测者可吞咽程度评价值作为输出数据,结合极限学习机(ELM)构建可吞咽预测模型,在训练数据过程中,收敛速度快,模型精度10~(-1),同时在网络测试中得到良好的预测结果。表明该模型能够准确预测食物是否达到吞咽标准,可以为吞咽功能障碍人群的吞咽提供安全预警。综上所述,本文依托于仿舌分布式力学检测仪器在体外再现了人类感知食品黏聚性及回复性质地的过程,并结合相应算法实现了食物可吞咽预测功能。