本文關鍵詞：西瓜成熟度和內(nèi)部空心的聲學檢測技術及裝置研究

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【摘要】：中國的西瓜產(chǎn)量和種植面積居世界第一,但出口量卻不到產(chǎn)量的1%,主要是由于西瓜產(chǎn)后檢測和處理的手段落后,導致西瓜商品化程度較低。西瓜的適時采收及成熟度判定過于依賴瓜農(nóng)的經(jīng)驗,導致市面上西瓜品質(zhì)良莠不齊。隨著西瓜的成熟,西瓜的質(zhì)地屬性隨之變化,利用聲學技術檢測西瓜力學和結(jié)構特性的變化,判斷西瓜的成熟度,有利于提高瓜農(nóng)收入,滿足消費者對西瓜品質(zhì)的消費需求,擴大西瓜的對外出口。論文研制了聲學檢測裝置和聲學參數(shù)分析軟件,提取了麒麟瓜聲學特征參數(shù),對西瓜成熟度進行了預測,并按照西瓜成熟度進行分類及空心瓜鑒別,取得如下結(jié)論:(1)針對影響西瓜聲學頻譜的敲擊裝置部件開展了試驗研究,結(jié)果表明敲擊球和托盤的彈性模量越大,對聲學頻譜的影響越小,敲擊力對聲學頻譜基本無影響,采集聲學信號時需沿赤道多點敲擊,但單個位置敲擊一次即可準確獲取該點的聲學特征。(2)利用短時雙門限法對敲擊信號進行端點檢測,結(jié)合線性預測殘差法和數(shù)字濾波器對信號中包含的噪聲和毛刺進行進一步濾除,使敲擊信號的信噪比提高了47%。(3)提出聲學特征參數(shù)一階矩指數(shù)(MI1)和二階矩指數(shù)(MI2),解決了聲學頻譜中共振峰分裂為幅度和位置相近的兩個共振峰造成聲學特征難以提取的問題。將這兩個參數(shù)結(jié)合傳統(tǒng)聲學參數(shù)f2m2/3、f2m,采用線性回歸法、多項式回歸法、逐步多元線性回歸法、主成分回歸法和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡對力-形變曲線的斜率進行了預測,結(jié)果表明逐步多元回歸模型性能最優(yōu)。(4)采用LDA法、KNN法、神經(jīng)網(wǎng)絡技術和LS-SVM算法,以MI1、MI2為聲學特征對未熟、成熟和過熟三種西瓜進行了分類,結(jié)果表明LS-SVM分類器性能最佳。(5)采用LDA法、KNN法、神經(jīng)網(wǎng)絡技術、LS-SVM算法和經(jīng)驗閾值法以MI1、MI2和能量比Er為特征參數(shù)對不均衡樣本進行空心瓜鑒別,結(jié)果表明LS-SVM分類器的性能最佳。論文的創(chuàng)新點:(1)針對聲音預處理算法對信號特征的影響,采用短時雙門限端點檢測法進行端點提取,結(jié)合線性殘差預測法和數(shù)字濾波器技術對信號中的噪聲和毛刺進行去除,在提高信噪比的同時保留了共振峰等關鍵頻譜特征。(2)提出的聲學特征參數(shù)MI1和MI2與西瓜成熟度密切相關,解決了由于共振峰分裂造成聲學特征難以提取的難題。(3)提出以能量比Er作為特征參數(shù),結(jié)合經(jīng)驗閾值法對空心西瓜進行鑒別,具有原理簡單,計算量小,易于在計算機和可編程硬件上實現(xiàn)的優(yōu)點。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S651;S237

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