TastePrint: 一种通过气压喷涂液体调味品实现逐层味觉分布的3D食品打印系统

《Applied Food Research》：TastePrint: A 3D food printing system for layer-wise taste distribution via airbrushed liquid seasoning

　　

3D食品打印（3D Food Printing）能够定制食品形状和质地，但由于可打印材料的多样性有限，通常会产生均匀的味觉分布。研究人员提出TastePrint，一种通过在制造过程中使用可编程气压喷雾（Programmable Airbrush）动态施加液体调味品来实现逐层空间味觉分布（Layer-wise Spatial Taste Distribution）的3D食品打印系统。该系统集成了（1）一个图形用户界面（Graphical User Interface，GUI），允许用户导入3D模型、将其切片成层，并指定调味通道、喷雾位置和强度，以及（2）一个配备多喷嘴喷雾机构（Multi-nozzle Spray Mechanism）的定制化3D食品打印机。研究人员通过技术实验（量化喷雾分辨率（Spray Resolution）和沉积精度（Deposition Accuracy））、一项关于味觉定位（Taste Localization）的最小感官辨别研究（Minimal Sensory Discrimination Study）以及一项涉及三名家庭厨师的探索性形成性用户反馈研究（Exploratory Formative User-feedback Study）对系统进行了评估。喷雾分辨率模型的决定系数（R²）达到0.86，喷雾量模型的决定系数达到0.99。滤纸校准结果与在可食用土豆泥样品上获得的测量结果具有广泛的一致性。在感官辨别研究中，参与者在40次试验中有27次（67.5%）认为集中调味模式更局部化。这些发现表明，TastePrint能够对调味品的位置和数量提供可重复的硬件级控制，同时提供了初步证据，表明空间味觉布局在制造后仍可保持感知意义。

# 论文解读文章

## 研究背景及问题

3D食品打印（3D Food Printing）技术通过增材制造方式实现了食品形状和质地的定制化，但现有方法主要受限于可打印材料的多样性，导致打印食品的味觉分布通常均匀单一，缺乏空间变化。味觉是食品质量的核心决定因素之一，传统烹饪常通过分阶段调味和组分搭配来创造味觉多样性，而食品科学家则尝试通过调整可打印墨水的成分或添加味觉化合物来嵌入风味，但这些方法仍难以实现局部、逐层依赖的味觉差异。多材料3D打印系统虽可通过多喷头沉积不同味觉墨水来实现空间味觉变化，但面临扩展性限制（味觉复杂度受喷头数量制约）和操作效率低下（需制备多种味觉墨水，增加设置和浪费）两大问题。因此，研究旨在开发一种更灵活、后挤出式的调味方法，以实现3D打印食品中可扩展、动态的味觉调控。

## 研究内容与结论

Yamato Miyatake和Parinya Punpongsanon（来自埼玉大学）提出了TastePrint系统，这是一种通过可编程气压喷涂液体调味品在逐层制造过程中实现空间味觉分布的3D食品打印系统。该系统将几何成形与味觉调控分离，使用单一基础材料即可创建复杂、可扩展的味觉图案。研究通过技术实验（量化喷雾分辨率和沉积量）、一项最小感官辨别研究（评估味觉定位感知）以及一项探索性形成性用户反馈研究（评估图形用户界面）进行了系统评价。实验结果表明：喷雾分辨率模型的决定系数（R²）为0.86，喷雾量模型的决定系数（R²）为0.99；滤纸校准与土豆泥样品测量结果广泛一致；在感官辨别研究中，参与者识别集中调味模式为更局部化的比例为67.5%（27/40次试验）。该研究建立了一个将几何制造与味觉调控分离的数字食品设计框架，证明了在测试工作流中逐层空间味觉设计的技术可行性。论文发表在《Applied Food Research》。

## 主要关键技术方法

研究人员采用了以下关键技术方法：1）基于商用FDM打印机（Ender 3）改装的3D食品打印机，替换热塑性挤出机为注射器式挤出单元（30 mL容量，1.6 mm喷嘴），并在打印头旁安装多喷嘴气压喷雾机构（最多6个独立空气刷，每个配电磁阀和空气压缩机）；2）基于Python 3.11和PyQt5开发的图形用户界面，支持导入3D模型（STL/OBJ格式）、切片为层、设置调味通道、喷雾位置和强度，并提供自由选择、图案选择和总量模式三种味觉设计模式，输出集成挤出和喷雾命令的自定义G-code文件；3）喷雾分辨率实验在滤纸和可食用土豆泥样品上进行，通过ArUco标记标定和图像处理（Otsu阈值分割）测量喷雾斑点的等效圆直径，并拟合线性回归模型；4）喷雾量实验使用数字微量天平（分辨率0.001 g）测量不同喷雾时长下的沉积质量；5）最小感官辨别研究采用受试者内双选强迫范式，让10名参与者品尝集中和分散调味样品；6）探索性用户反馈研究涉及3名家庭厨师，完成设计和打印任务后进行半结构化访谈。样本来源为作者自制的土豆泥基底和五种基本味觉调味液。

## 研究结果

### 3.1. 调味液体
所有含0.5 wt%黄原胶的调味水溶液均成功喷雾，无堵塞或不稳定现象。未添加黄原胶的液体在闲置期间出现喷嘴滴漏和不规则喷雾模式，说明在上游阀控架构中，调味配方粘度调节是控制设计空间的一部分。

### 3.2. 用于味觉喷涂的层高
在标称层高1.6 mm下，土豆泥糊顺畅挤出。喷雾时长可与层高成比例缩放，以保持每单位高度的标称调味剂量，图形用户界面可自动调整。

### 3.3. 喷雾分辨率
喷雾斑点直径随喷嘴-表面距离和喷雾时长增加而增大。回归模型决定系数（R²=0.86）表明具有良好预测精度，重复测量标准差为0.79 mm。滤纸与土豆泥样品的比较显示，多数条件下直径测量结果广泛一致，但在30 mm距离、20 ms时长条件下存在偏差；喷雾后5 min内土豆泥样品上的斑点直径平均增加约4%，表明空间定位在短时间间隔内基本保持。

### 3.4. 每次喷雾量
沉积质量与喷雾时长呈线性关系（R²=0.99），平均标准差为0.2 mg。回归系数α₀=-0.206，α₁=0.082，表明可通过喷雾时长直接估算调味沉积量。

### 3.5. 调味品的可控性
结合分辨率和沉积结果，TastePrint可在硬件控制层面将空间放置与标称剂量分配解耦，为后续在食品基底上的味觉图案设计提供了技术基础。

### 3.6. 感官辨别研究
在40次试验中，参与者将集中样品识别为更局部化的比例为67.5%（27次）。参与者层面反应不一，部分参与者一致选择集中样品，其他人未显示明确偏好。结果表明集中调味模式倾向于被感知为更局部化，但效果不均匀，提供初步证据表明空间味觉安排可作为有意义的设计变量。

### 3.7. 探索性可用性反馈
三名参与者均成功完成设计和打印任务，平均用时约15分钟。访谈显示图形用户界面即使对新手也易于理解，逐层截面视图有助于参与者思考内部味觉放置。参与者强调了系统在个性化餐食、美观食品设计和味觉组合创意实验方面的潜力。建设性反馈包括增加更多味觉通道、更逼真的食品渲染和打印前味觉分布预览，这些建议为未来软件改进指明了方向。

## 讨论总结

讨论部分指出以下局限性：1）当前实现中调味品在每层打印后顺序施加，增加了总制造时间；原型支持6个空气刷通道，限制了味觉组合的复杂性。2）验证仅基于单一土豆泥配方，该配方具有有利的吸附和表面特性；多孔性较低的材料（如肉类墨水）可能表现出较差的粘附性或更大的横向扩散。黄原胶浓度增至0.7 wt%时出现堵塞，表明实际工作窗口受配方流变性和喷雾硬件配置共同约束。3）喷雾分辨率模型基于滤纸校准，与土豆泥样品上的测量有广泛一致性但仍需视为经验模型；土豆泥样品在5 min后轻微横向扩散，长期稳定性尚需验证。层高选择需平衡垂直味觉分辨率与打印性和结构稳定性，当前未直接量化变形阈值。4）感官证据仅限于最小辨别研究，需要更广泛的验证；沉积质量不应直接等同于感知强度，因为味觉感知还依赖于溶解、局部浓度、口腔混合和个体敏感性。此外，TastePrint目前仅处理味觉刺激（甜、咸、酸、苦、鲜），未涉及香气或鼻后风味。

## 研究结论翻译

本研究介绍了TastePrint，一个通过可编程气压喷涂液体调味品实现逐层空间味觉控制的3D食品打印系统。通过集成自定义图形界面与同步硬件控制，该系统使用单一基础材料实现了复杂的内部味觉结构。技术评估显示了调味沉积的高空间精度和可预测可控性，可食用基底转移检查表明滤纸校准与打印土豆泥样品上的测量结果具有广泛一致性。一项最小感官辨别研究提供了初步证据，表明空间味觉安排在制造后仍可保持感知意义；探索性形成性用户反馈研究表明参与者能够完成引导性味觉设计任务并提出具体改进要求。这些结果共同支持了将几何制造与味觉调控分离作为数字食品设计框架的技术可行性。因此，TastePrint在测试的土豆泥配方和当前喷涂工作流内，为计算味觉-几何协同设计奠定了技术基础。进一步的跨食品材料、更广泛感官条件和更复杂三维味觉布局的验证，对于将该框架推广至当前原型之外具有重要意义。