《Food Chemistry》：Mechanistic insights into protein structure, nutritional quality and physical attributes of faba bean protein-based high-moisture meat analogues
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本研究的核心是开发一种结合图像处理与回归模型的新方法，通过显微成像和MATLAB程序提取奶粉颗粒的九种形态学特征，并利用核密度估计（KDE）生成36个统计特征，训练机器学习模型预测溶解度。实验表明，增强特征模型具有高精度（R2=0.95，MAE=0.029），为奶粉溶解度等物理特性的建模提供了创新图像驱动方法。
丁浩瀚|杨英豪|宋晓东|董冠军|崔晓辉|张雪茹|余伟|David I. Wilsone
江南大学未来食品科学中心，中国无锡214122
摘要
速溶全脂奶粉（IWMP）的溶解度是其复原性能的关键指标，主要受颗粒大小和微观形态的影响。传统的测试方法均为手动操作，速度较慢，不适合大规模分析。本研究开发了一种结合图像处理和回归模型的预测框架。对不同品牌的奶粉进行了筛分，并使用光学显微镜进行成像处理。通过MATLAB程序提取了九个形状描述符，并应用核密度估计（KDE）生成新的特征。这些特征与测量的溶解度值一起用于训练机器学习模型。比较分析表明，使用增强特征的模型取得了较高的准确率（R2 = 0.95，MAE = 0.029），为建模奶粉溶解度等物理性质提供了一种新的基于图像的方法。
引言
随着生活水平的提高和健康意识的增强，奶粉的质量和安全性受到了越来越多的关注（Mansor等人，2025年）。溶解度是指奶粉颗粒完全溶解于水中并形成均匀稳定溶液的能力，是复水过程中的关键指标，该过程包括润湿、分散和溶解阶段（Ryabova等人，2023年）。这一性质直接决定了产品的即时性能、复原体验和营养释放效率，使其成为评估功能质量和消费者满意度的核心参数（Song等人，2025年）。
目前，主流的溶解度评估方法主要依赖手动操作，这些方法往往具有主观性、耗时较长，且无法检测到溶解度的细微差异。这些局限性阻碍了现代工业对快速、准确和实时质量监控的需求。已经开发了多种技术来测量奶粉的溶解度，例如国际乳品联合会制定的IDF 129 A标准、Straatsma等人提出的用于预测不溶指数与温度和颗粒大小关系的动力学模型，以及Ashwini Kher等人基于量化奶粉样品中粗蛋白和氮含量的方法（Kher等人，2007年）。然而，这些方法通常劳动强度大、耗时较长，并且依赖于特定的实验条件或间接测量。因此，它们无法用于实时在线应用，也无法直接阐明微观形态对溶解度的影响，也无法提供直观的形态学证据来支持工艺优化。
奶粉的溶解度与其颗粒形态密切相关，微观结构特征与复水行为之间存在显著相关性（Ding等人，2020年）。关键的形态学指标包括球形度、凸度和Feret直径（投影颗粒大小）。研究表明，直径较小、形状更圆、表面更光滑的颗粒通常具有更好的溶解度。这归因于聚集倾向的降低和与水接触面积的增加。相比之下，尺寸较大或形状不规则的颗粒会延缓溶解过程。此外，表面孔隙率和脂肪包裹状态也是限制溶解效率的关键因素。
目前的研究主要集中在颗粒大小、形态与各种类型奶粉溶解度之间的定性关系上。然而，关于多品牌速溶奶粉的形态特征和溶解度的定量建模及预测优化研究仍较为缺乏（Sharma等人，2012年）。为了解决这一局限性，本研究建立了一个系统的分析框架。首先选择了四个国际公认的商业速溶全脂奶粉品牌。通过筛分获得不同尺寸范围的颗粒样本，并在光学显微镜下进行成像。使用自主研发的MATLAB程序提取了九个关键形状描述符，包括圆度、长宽比和面积周长比，以实现颗粒形态复杂性的全面量化。此外，引入了基于核密度估计（KDE）的特征增强策略，将原始的九个描述符转换为36个统计特征，以有效捕捉其分布特性。为了解决样本量有限的问题，采用了数据增强策略，显著提高了后续建模的稳健性和泛化能力。在特征选择阶段，采用了三种互补的方法：基于模型的随机森林回归器、统计SelectKBest方法和集成特征重要性得分的集成排名策略，以从高维特征空间中识别出十个最具代表性和区分性的特征。最后，系统地比较了多种回归模型，包括随机森林、支持向量回归和XGBoost。基于回归性能评估和特征重要性分析，本研究建立了颗粒形态与溶解度之间的定量关系，为优化奶粉制造过程提供了一种可靠、高精度的数据驱动方法。
部分内容摘录
奶粉样本
本研究中使用的奶粉样本来自四个商业品牌：品牌A、品牌B、品牌C和品牌D。品牌A和C来自新西兰，而品牌B和D在中国生产。品牌A是一个知名的新西兰乳制品品牌，以其严格的工艺控制和高质量的奶源而闻名。其全脂奶粉颗粒形态相对均匀，常被用作婴儿配方奶粉的基础成分
溶解度分析
表2展示了四种奶粉在不同颗粒大小组合下的溶解度测量结果。品牌A的平均溶解度为79.66%，范围在70.31%至86.93%之间；品牌B的平均溶解度为75.15%，最小值为70.59%，最大值为80.75%。品牌C和D的平均溶解度分别为85.10%和71.53%，对应范围分别为82.50%–87.19%和67.35%–76.75%。图3展示了四种奶粉的溶解度分布情况
结论
本研究使用电子显微镜获得了四种市售全脂奶粉的颗粒图像，并使用定制的MATLAB程序准确提取了九个关键的形态学形状描述符，包括圆度、伸长率、凸度和面积。采用基于核密度估计（KDE）的新特征构建方法对这些描述符的分布特性进行了表征，从而系统地探索了...
CRediT作者贡献声明
丁浩瀚：撰写——初稿，监督，资源，方法论，资金获取。杨英豪：撰写——初稿，方法论，正式分析。宋晓东：撰写——初稿，监督。董冠军：监督，资源。崔晓辉：监督，资源。张雪茹：监督，方法论。余伟：监督，方法论。David I. Wilsone：监督，方法论。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划（2024YFE0199500）的资助。
