【摘要】：哈密瓜是新疆特色瓜果之一,近年來內(nèi)地引種、瓜農(nóng)搶占早市而早摘或催熟等原因,致使市場(chǎng)中哈密瓜品質(zhì)存在較大差異,商品率和聲譽(yù)受到極大影響。為此,本論文針對(duì)哈密瓜成熟度迫切需要無損檢測(cè)這一問題,搭建了由力錘和麥克風(fēng)分別激勵(lì)感測(cè)哈密瓜聲響應(yīng)信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng),測(cè)試了聲響應(yīng)信號(hào)的穩(wěn)定性,分析了不同激勵(lì)條件對(duì)哈密瓜共振頻率的影響,明確了適宜測(cè)試條件,采用頻響參數(shù)計(jì)算了哈密瓜的彈性指數(shù)和阻尼比,并基于頻響參數(shù)計(jì)算的指標(biāo)和頻帶幅值參數(shù)分別構(gòu)建了哈密瓜成熟度預(yù)測(cè)模型,為哈密瓜成熟度的無損檢測(cè)提供策略。本研究得到的主要結(jié)論為:(1)在哈密瓜同一點(diǎn)多次激勵(lì)感測(cè)的聲響應(yīng)信號(hào)穩(wěn)定可靠,在哈密瓜赤道部不同位置進(jìn)行激勵(lì)感測(cè),其共振頻率無顯著差異(P0.05)。哈密瓜共振頻率不受錘頭材料和激勵(lì)力的影響(P0.05),但采用橡膠材料錘頭激勵(lì)力范圍為6~12 N時(shí),更適宜激勵(lì)哈密瓜獲得更強(qiáng)的響應(yīng)信號(hào)且易于信號(hào)的提取。(2)可以采用彈性指數(shù)和阻尼比聯(lián)合預(yù)測(cè)哈密瓜硬度,構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型相關(guān)性達(dá)到0.913,對(duì)哈密瓜硬度變化的預(yù)測(cè)敏感度為68.99%,非常接近M-T穿刺法硬度測(cè)量的敏感度(69.79%);可以采用阻尼比預(yù)測(cè)哈密瓜可溶性固形物含量的模型,構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型相關(guān)性達(dá)到0.834,對(duì)哈密瓜可溶性固形物含量變化的預(yù)測(cè)敏感度為46.43%,也非常接近折射計(jì)測(cè)量的敏感度(47.41%)。(3)采用頻帶幅值參數(shù)基于PCR法預(yù)測(cè)哈密瓜成熟度時(shí),確定在40~200 Hz頻段提取了7個(gè)頻帶幅值參數(shù)和1個(gè)頻帶幅值總和參數(shù),這8個(gè)參數(shù)與哈密瓜的可溶性固形物含量不相關(guān),但與哈密瓜硬度有相關(guān)性,因此采用幅值參數(shù)與哈密瓜質(zhì)量共同構(gòu)建了哈密瓜硬度PCR預(yù)測(cè)模型,該預(yù)測(cè)模型校正集相關(guān)系數(shù)為r=0.891,校正集均方根誤差為RMSEC=1.04N/mm,驗(yàn)證集的相關(guān)系數(shù)為r=0.795,驗(yàn)證集均方根誤差為RMSEV=1.24 N/mm,表明該預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性,模型對(duì)哈密瓜硬度變化的敏感度為67.70%,可以適用于哈密瓜硬度無損檢測(cè),盡管如此,該模型的檢測(cè)敏感度較彈性指數(shù)和阻尼比聯(lián)合構(gòu)建的哈密瓜硬度預(yù)測(cè)模型的檢測(cè)敏感度略低。
【學(xué)位授予單位】：石河子大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S652.1
【圖文】：

基于聲學(xué)特性哈密瓜成熟度的無損檢測(cè)研究第一章 緒論義現(xiàn)狀之王”的美稱，2009 年榮獲國(guó)家地理標(biāo)志產(chǎn)紅心脆”和“黃金龍”品質(zhì)最佳，遠(yuǎn)銷歐洲、和地區(qū)，享譽(yù)全球，為我國(guó)出口創(chuàng)匯 4523 萬美區(qū)域[2]。近幾年哈密瓜的種植面積逐年遞增（密瓜 2000-2015 年種植面積從 2.26 萬 hm2增長(zhǎng)到 236.33 萬 t[3]，每年出疆哈密瓜達(dá)到 100 萬 農(nóng)民的重要收入來源。

000-2015年哈密瓜的播種面積與產(chǎn)量Fig.1-2Thecultivationareaandtotalyieldofmelonduring2000-2015

Tian等（2007）采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回歸法（PCR）建立了漫反射光譜預(yù)測(cè)西瓜M-T穿刺法測(cè)量硬度的無損檢測(cè)數(shù)學(xué)模型（見圖1-3）。盡管近紅外光譜法對(duì)瓜果的成熟度指標(biāo)取得了較好的檢測(cè)結(jié)果，但是近紅外光譜法建模困難大，所建模型有時(shí)間和空間局限性，需要不斷用標(biāo)樣進(jìn)行校正對(duì)比來維護(hù)檢測(cè)模型精度[15-18]。介鄧飛等（2014）認(rèn)為可見/近紅外光譜技術(shù)在厚皮類水果檢測(cè)方面存在一些難解決的問題，例如光源的投射性能有限，檢測(cè)皮厚、體積大的瓜果需要比較強(qiáng)的光源功率等問題[19]。郭文川等（2001）則認(rèn)為近紅外光譜法主要適合對(duì)水果的糖度和酸度進(jìn)行檢測(cè)[20]。孫通等（2009）還指出近紅外儀器移動(dòng)性差，近紅外光譜處理軟件價(jià)格較高，很難用于實(shí)際生產(chǎn)[21]。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2868602