發(fā)布時(shí)間：2017-12-30 06:21

  本文關(guān)鍵詞：基于聲學(xué)的禽蛋裂紋檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)及在線檢測(cè)研究　出處：《浙江大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：禽蛋是人們?cè)怀Ｉ钪凶罡粻I(yíng)養(yǎng)的食物之一,同時(shí)也是很多其他食物的原材料,在食品行業(yè)中占有舉足輕重的地位。禽蛋表面的裂紋極易引起禽蛋內(nèi)部細(xì)菌感染,嚴(yán)重危害食用者的健康,因此,禽蛋裂紋檢測(cè)是禽蛋品質(zhì)檢測(cè)生產(chǎn)線中極為重要的一環(huán)。傳統(tǒng)人工檢測(cè)禽蛋裂紋的方法檢測(cè)精度低、速度慢、容易受人主觀因素影響,已經(jīng)無(wú)法滿足高通量在線禽蛋品質(zhì)檢測(cè)生產(chǎn)線的要求,由于禽蛋裂紋檢測(cè)自動(dòng)化難度較大,現(xiàn)已成為制約國(guó)內(nèi)禽蛋品質(zhì)檢測(cè)生產(chǎn)線速度的瓶頸。自動(dòng)化禽蛋裂紋檢測(cè)方法主要有機(jī)器視覺(jué)法和聲學(xué)法兩種,聲學(xué)法由于其檢測(cè)速度快、信號(hào)處理較簡(jiǎn)單等特點(diǎn),已被國(guó)外用于在線禽蛋裂紋檢測(cè)。本文結(jié)合禽蛋的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和生產(chǎn)線環(huán)境特點(diǎn),研發(fā)了用于禽蛋裂紋檢測(cè)的基于電磁激勵(lì)的伸縮式激勵(lì)機(jī)構(gòu)和基于CompactRIO的信號(hào)采集系統(tǒng),探討了激勵(lì)機(jī)構(gòu)敲擊不同大小禽蛋時(shí)最優(yōu)的敲擊力及參數(shù)組合,提取了與禽蛋裂紋相關(guān)的聲學(xué)信號(hào)特征,并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建判別模型驗(yàn)證判別效果,設(shè)計(jì)了基于FPGA+DSP的禽蛋裂紋在線檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)不同運(yùn)行速度下不同大小禽蛋實(shí)施精準(zhǔn)的敲擊和24通道聲學(xué)信號(hào)同步采集與實(shí)時(shí)分析,并探究了在線檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)完好蛋和裂紋蛋的判別效果。主要研究?jī)?nèi)容、結(jié)果和結(jié)論如下：(1)設(shè)計(jì)了基于電磁驅(qū)動(dòng)的伸縮式禽蛋激勵(lì)機(jī)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)和信號(hào)采集系統(tǒng),探討了激勵(lì)機(jī)構(gòu)敲擊不同大小禽蛋時(shí)最優(yōu)的沖擊力。禽蛋激勵(lì)機(jī)構(gòu)及系統(tǒng)的研制主要包括：1)分析激勵(lì)機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)、運(yùn)行原理、敲擊力影響因素；2)設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)電路和聲音信號(hào)調(diào)理電路；3)開(kāi)發(fā)基于NI CompactRIO的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),包括對(duì)敲擊力信號(hào)和聲音信號(hào)的采集與分析。最優(yōu)的沖擊力的探討過(guò)程包括：建立了激勵(lì)機(jī)構(gòu)敲擊到禽蛋表面的敲擊力與參數(shù)(行程和脈寬)之間的關(guān)系,探究了敲擊力的上下限及敲擊不同大小禽蛋時(shí)最優(yōu)的敲擊力及參數(shù)組合,最后研究了其他參數(shù)對(duì)沖擊力的影響。結(jié)果表明：為保證禽蛋被敲擊后不破損,得到敲擊力上限約為30 N,為保證激勵(lì)機(jī)構(gòu)運(yùn)行穩(wěn)定,得到敲擊力下限為25 N。在實(shí)際應(yīng)用中,針對(duì)不同大小的禽蛋需要調(diào)整脈寬將敲擊力控制在上述合適范圍內(nèi),禽蛋大小與脈寬的關(guān)系為線性關(guān)系。(2)分析了敲擊禽蛋產(chǎn)生聲音的特征并進(jìn)行優(yōu)化。提取了聲學(xué)相關(guān)的特征26個(gè),用F-ratio值評(píng)估單個(gè)特征判別裂紋蛋的能力,并用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)特征兩兩之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行評(píng)估,進(jìn)而對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行篩選。分別用所有26個(gè)特征和篩選過(guò)的特征訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)比結(jié)果,最后利用新的實(shí)驗(yàn)樣本獲取的特征數(shù)據(jù)對(duì)上述訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證,并探究不同敲擊位置和裂紋位置對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確率的影響。結(jié)果表明：1)頻域總能量E0具有最高的F-ratio值2.058,經(jīng)過(guò)分析篩選掉F-ratio值小于0.1的特征。并根據(jù)得到的相關(guān)系數(shù),篩選掉相關(guān)關(guān)系大于0.6的特征對(duì)中F-ratio值較小的特征,最后剩余11個(gè)特征為：DT、E0、ADF0、DF1、SR、BE1、BE2、BE4、BE5、BE7和BERo 2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果表明兩者綜合檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為99.8%和98.8%,兩者差距很小,因此通過(guò)本研究方法對(duì)特征進(jìn)行篩選在大大減少計(jì)算量的同時(shí)又保證檢測(cè)準(zhǔn)確率,具有實(shí)用意義。3)完好蛋的判別準(zhǔn)確率均在90%以上,裂紋蛋的判別準(zhǔn)確率與裂紋位置和敲擊位置有關(guān),當(dāng)敲擊位置和裂紋位置在同一側(cè)時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率較高(90%左右),當(dāng)敲擊位置與裂紋位置不同時(shí),檢測(cè)準(zhǔn)確率較低,其中敲擊在赤道時(shí),對(duì)大頭和小頭的裂紋的檢測(cè)準(zhǔn)確率約60%,敲擊在大頭或者小頭時(shí),對(duì)赤道裂紋的檢測(cè)準(zhǔn)確率約60%,而當(dāng)敲擊位置和裂紋位置分別位于兩端時(shí),檢測(cè)能力很弱(30%)。(3)搭建了禽蛋裂紋在線檢測(cè)系統(tǒng)。包括：整體機(jī)械結(jié)構(gòu)、基于DSP和多傳感器的控制系統(tǒng)、基于FPGA和DSP結(jié)合的信號(hào)采集與分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同運(yùn)行速度下禽蛋精準(zhǔn)敲擊和對(duì)不同大小禽蛋實(shí)施相同的敲擊,實(shí)現(xiàn)24通道聲音信號(hào)同步采集和實(shí)時(shí)分析。對(duì)裂紋在線檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)果表明：在線系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,滿足最快5個(gè)／秒的檢測(cè)速度,不同敲擊頭敲擊產(chǎn)生的信號(hào)基本一致,且對(duì)不同大小雞蛋敲擊產(chǎn)生信號(hào)也基本一致。(4)在禽蛋裂紋在線檢測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)上,采集了敲擊運(yùn)動(dòng)中禽蛋產(chǎn)生的信號(hào),探究了在線檢測(cè)系統(tǒng)判別完好蛋和裂紋蛋的效果。分別測(cè)試在靜態(tài)系統(tǒng)(詳見(jiàn)第二章)和在線系統(tǒng)(詳見(jiàn)第四章)下訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)完好蛋和裂紋蛋的判別效果,之后重新評(píng)估和篩選了在線系統(tǒng)下信號(hào)的特征參數(shù),并與靜態(tài)系統(tǒng)下篩選的特征進(jìn)行對(duì)比分析,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并驗(yàn)證重新篩選后的特征參數(shù)的判別效果。結(jié)果表明：1)靜態(tài)系統(tǒng)下訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)在線系統(tǒng)中的完好蛋和裂紋蛋判別效果較差(完好蛋53%和裂紋蛋66%)。2)在在線系統(tǒng)下重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提升判別準(zhǔn)確率(完好蛋87%和裂紋蛋82%)。3)而對(duì)在線系統(tǒng)下信號(hào)特征重新評(píng)估和篩選,得到的特征參數(shù)為：E0、BE3、BE8、VARt、BER、DT、BE2、 SR、BE4,與靜態(tài)系統(tǒng)中篩選得到的特征參數(shù)存在差異。4)用重新篩選的特征訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試在線系統(tǒng)下信號(hào),得到完好蛋和裂紋蛋的判別準(zhǔn)確率分別為85.5%和85.3%,判別準(zhǔn)確率沒(méi)有明顯提升,但是與靜態(tài)系統(tǒng)下判別準(zhǔn)確率相差較多。5)在線檢測(cè)系統(tǒng)較容易判別裂紋在大頭和赤道的裂紋蛋,而對(duì)裂紋在小頭的裂紋蛋判別準(zhǔn)確率較低。6)蛋重和蛋形指數(shù)對(duì)判別準(zhǔn)確率沒(méi)有影響。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP274;S879.3

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