本文選題：激光多普勒 + 梨��； 參考：《浙江大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：梨果產(chǎn)業(yè)是我國(guó)的第三大果品產(chǎn)業(yè),隨著科技進(jìn)步和人民生活水平不斷提高,人們對(duì)于水果的品質(zhì)要求越來(lái)越高。水果質(zhì)地,反應(yīng)了水果流變學(xué)和結(jié)構(gòu)學(xué)上的屬性,是評(píng)價(jià)水果品質(zhì)一項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。梨是一種呼吸躍變型水果,在成熟過(guò)程中不斷軟化。準(zhǔn)確地檢測(cè)梨的質(zhì)地,對(duì)于確定適宜的收獲期、采后保存、評(píng)估最佳食用期、產(chǎn)品分級(jí)以及相關(guān)果品加工機(jī)械設(shè)計(jì)等都具有重要意義。水果質(zhì)地的感官評(píng)價(jià)存在主觀性過(guò)強(qiáng)、人與人之間差異大、檢測(cè)有損、人力成本較高等缺點(diǎn)。傳統(tǒng)的儀器檢測(cè)方法也存在檢測(cè)有損、檢驗(yàn)率低、費(fèi)時(shí)費(fèi)力并造成大量浪費(fèi)等缺點(diǎn)。因此,有必要找到一種無(wú)損的檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)梨的質(zhì)地檢測(cè)�，F(xiàn)有的水果質(zhì)地?zé)o損檢測(cè)研究中,聲學(xué)振動(dòng)檢測(cè)法是最為常用的檢測(cè)方法。傳統(tǒng)的振動(dòng)測(cè)量方法需要把加速度傳感器附著于待測(cè)物體表面,這種接觸式的安裝方式會(huì)破壞原有的振動(dòng)狀態(tài),甚至在許多場(chǎng)合無(wú)法應(yīng)用,因此限制了它的應(yīng)用范圍。而激光多普勒測(cè)振技術(shù)作為一種非接觸式測(cè)量方法,具有精度高、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、測(cè)量范圍大、不受環(huán)境噪聲影響等優(yōu)點(diǎn),對(duì)檢測(cè)振幅微小的振動(dòng)也很有效,其特點(diǎn)滿足了水果振動(dòng)測(cè)量的需要。本研究綜合利用機(jī)械振動(dòng)學(xué)、傳感技術(shù)、信號(hào)分析處理技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)等多領(lǐng)域技術(shù)手段,以梨為研究對(duì)象,研究激光多普勒測(cè)振技術(shù)用于梨的質(zhì)地?zé)o損檢測(cè)方法。首先,本研究搭建了一套基于激光多普勒測(cè)振技術(shù)的水果振動(dòng)特性檢測(cè)平臺(tái)。其次,進(jìn)行梨的動(dòng)力學(xué)分析,采用有限元諧響應(yīng)分析模擬梨在振動(dòng)臺(tái)上的振動(dòng)情況,為激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法測(cè)試水果的振動(dòng)特性提供理論依據(jù)。然后,基于該檢測(cè)平臺(tái),分別研究在掃頻振動(dòng)方式和沖擊振動(dòng)方式下梨質(zhì)地的無(wú)損檢測(cè)方法,并比較了不同建模方式下預(yù)測(cè)模型的結(jié)果。本研究的目的在于證明利用激光多普勒測(cè)振技術(shù)用于梨質(zhì)地?zé)o損檢測(cè)的可行性,建立基于激光多普勒測(cè)振技術(shù)的梨質(zhì)地?zé)o損檢測(cè)方法體系,為研發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的梨質(zhì)地?zé)o損檢測(cè)儀器和檢測(cè)線提供方法依據(jù)。主要研究結(jié)果和結(jié)論為：(1)搭建了基于激光多普勒測(cè)振技術(shù)的水果振動(dòng)特性檢測(cè)平臺(tái),并對(duì)掃頻振動(dòng)方式下的檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該檢測(cè)平臺(tái)包括振動(dòng)控制系統(tǒng)、振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)和信號(hào)分析軟件3部分組成。結(jié)果表明：1)不同掃頻方式、掃頻速率和定振加速度幅值下頻率響應(yīng)曲線的可重復(fù)性較好,但是在不同擺放姿態(tài)和激光多普勒測(cè)振儀檢測(cè)點(diǎn)下頻率響應(yīng)曲線的可重復(fù)性較差；2)無(wú)論何種檢測(cè)條件,第二共振頻率五具有良好的可重復(fù)性,800、1200和1600 Hz處相移P800、P1200和P1600具有較好的可重復(fù)性；3)通過(guò)帶交互作用的三因素三水平正交試驗(yàn),最終確定較優(yōu)的檢測(cè)條件組合是：線性掃頻方式,掃頻速率1400 Hz/min,定振加速度幅值1g和擺放姿態(tài)正放。(2)采用基于圖像處理的方式建立的梨的三維幾何模型,并采用有限元諧響應(yīng)分析,進(jìn)行了梨的動(dòng)力學(xué)分析。結(jié)果表明：1)基于模態(tài)頻率的有限元模型修正方法得到的共振頻率與用激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法得到的實(shí)測(cè)結(jié)果基本一致,說(shuō)明有限元諧響應(yīng)分析用于模擬梨在振動(dòng)臺(tái)上的受迫振動(dòng)是可行的；2)梨在第二到第五階共振頻率正巧對(duì)應(yīng)4個(gè)振型均沒(méi)有發(fā)生扭轉(zhuǎn)變形,發(fā)生的變形均是在水平和豎直方向上的拉壓變形,并且最大形變出現(xiàn)在果梗端和花萼端,因此利用激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法檢測(cè)這4個(gè)模態(tài)時(shí),果梗端和花萼端是檢測(cè)的較優(yōu)位置；3)梨的共振頻率的影響因素中,彈性模量與共振頻率呈正相關(guān)關(guān)系,密度、泊松比、質(zhì)量和高徑比與共振頻率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,其中密度和泊松比對(duì)共振頻率的影響較小。(3)研究了梨在貯藏過(guò)程中掃頻振動(dòng)方式下的振動(dòng)特性和質(zhì)地特性的變化情況。結(jié)果表明：1)振動(dòng)特征參數(shù)中,彈性系數(shù)EI隨貯藏時(shí)間逐漸減小,相移隨貯藏時(shí)間逐漸增大,而共振頻率處幅值無(wú)明顯變化規(guī)律；2)質(zhì)地指標(biāo)中,MT硬度、果肉硬度和果肉彈性率在貯藏過(guò)程中總體上均隨時(shí)間逐漸降低,但果肉彈性率變化更為平穩(wěn)且靈敏性更優(yōu)。研究了不同品種梨的振動(dòng)特征參數(shù)與質(zhì)地指標(biāo)的相關(guān)性。結(jié)果表明：1)去皮和帶皮兩種測(cè)試情況下得到的質(zhì)地指標(biāo)與振動(dòng)特征參數(shù)的相關(guān)系數(shù)并沒(méi)有明顯的差別和規(guī)律；2)質(zhì)地指標(biāo)中,果肉彈性率與振動(dòng)特征參數(shù)的相關(guān)性最好,而MT硬度與振動(dòng)特征參數(shù)的相關(guān)性受到梨品種的影響；3)振動(dòng)特征參數(shù)中,彈性系數(shù)EI與果肉彈性率相關(guān)性最好,相移次之,而共振頻率處幅值與質(zhì)地指標(biāo)基本不存在相關(guān)性。比較了激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法與傳統(tǒng)的M-T戳穿試驗(yàn)法。結(jié)果表明：激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法不僅能反映梨的質(zhì)地特性,而且比傳統(tǒng)方法的可重復(fù)性和靈敏性更好。(4)對(duì)果肉彈性率進(jìn)行了定量分析。在剔除振動(dòng)信息異常樣本和濃度異常樣本的基礎(chǔ)上,采用一元線性回歸和逐步多元線性回歸建立了梨的質(zhì)地預(yù)測(cè)模型,并提出一種基于果形修正的建模方法,結(jié)果表明：1)逐步多元線性回歸模型優(yōu)于一元線性回歸模型；2)引入描述果形的指標(biāo)—高徑比,可以提高模型的精度和預(yù)測(cè)能力,逐步多元線性回歸模型引入高徑比修正后,校正集相關(guān)系數(shù)(rc)從0.850提升至0.862,校正均方根誤差(Root mean square error of calibration, RMSEC)從0.811 N/mm降低至0.781 N/mm,而驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)(rp)從0.760提升至0.780,預(yù)測(cè)均方根誤差(Root mean square error of prediction, RMSEP)從0.954 N/mm降低至0.914 N/mm。結(jié)果表明,在掃頻振動(dòng)方式下激光多普勒測(cè)振技術(shù)可用于梨的質(zhì)地?zé)o損檢測(cè)。此外,初步分析了激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法用于玉冠、黃金和豐水3品種梨和用于2013-2015年份的豐水梨,結(jié)果表明,激光多普勒測(cè)振檢測(cè)法對(duì)于不同品種和不同年份的梨都具有較好的普適性。(5)初步研究了沖擊振動(dòng)方式下激光多普勒測(cè)振技術(shù)用于梨的質(zhì)地和新鮮度檢測(cè)。結(jié)果表明：1)采用半正弦脈沖信號(hào)對(duì)梨進(jìn)行激勵(lì),當(dāng)沖擊加速度幅值在4g以內(nèi)時(shí)都不會(huì)對(duì)梨造成損傷；2)從梨的沖擊振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)提取的15個(gè)時(shí)域特征參數(shù)和8個(gè)頻域特征參數(shù)具有良好的可重復(fù)性；3)在剔除振動(dòng)信息異常樣本和濃度異常樣本的基礎(chǔ)上,采用逐步多元線性回歸、前饋反向傳播(Back-propagation, BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種方式對(duì)質(zhì)地指標(biāo)進(jìn)行定量分析,結(jié)果表明：主成分—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模結(jié)果較優(yōu),MT硬度、果肉硬度和果肉彈性率預(yù)測(cè)模型的rp分別為0.625,0.840和0.577,RMSEP分別為1.892 N,0.959 N和0.838 N/mmm,說(shuō)明沖擊振動(dòng)方式下激光多普勒測(cè)振技術(shù)用于梨的質(zhì)地檢測(cè)是可行性的；4)在剔除振動(dòng)信息異常樣本和濃度異常樣本的基礎(chǔ)上,采用Fisher判別、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種方式對(duì)梨的不同新鮮度進(jìn)行判別分析,結(jié)果表明：主成分—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別正確率最高,校正集的判別正確率為89.0%,驗(yàn)證集的判別正確率為83.3%,說(shuō)明沖擊振動(dòng)方式下激光多普勒測(cè)振技術(shù)用于梨的新鮮度判別是可行的。
[Abstract]:In this paper , it is necessary to find a nondestructive testing method to test the texture of pear . The repeatability of the frequency response curve is good at the sweep rate and the constant vibration acceleration amplitude , but the repeatability of the frequency response curve is poor under different placement attitude and the detection point of the laser Doppler vibrometer ;
2 ) No matter what detection conditions , the second resonant frequency 5 has good repeatability , and the phase shift P800 , P1200 and P1600 at 800 , 1200 and 1600 Hz have good repeatability ;
3 ) Through three - factor three - level orthogonal test with interaction , it is determined that the better combination of detection conditions is : linear sweep mode , frequency sweep rate 1400 Hz / min , constant vibration acceleration amplitude 1g and placing posture are positive . ( 2 ) The dynamic analysis of pear is carried out by using finite element harmonic response analysis .
2 ) When the resonance frequency of the second to fifth terrace happens to correspond to four modes , the torsion deformation is not generated , and the deformation occurs in the horizontal and vertical direction , and the maximum deformation occurs at the end of the fruit stalk and the end of the flower . Therefore , when the four modes are detected by using the laser Doppler vibration measurement method , the fruit stalk end and the end of the flower are the better position to be detected ;
3 ) The relation between the elastic modulus and the resonance frequency is positively correlated with the resonance frequency , and the density , Poisson ' s ratio , mass and high - diameter ratio are inversely related to the resonance frequency .
2 ) In texture index , the hardness of MT , the hardness of pulp and the elastic rate of pulp decreased gradually over time during storage , but the change of fruit flesh elasticity was more stable and more sensitive . The correlation between vibration characteristic parameters and texture index of different varieties of pear was studied .
2 ) In texture index , the correlation between the elastic rate of pulp and the parameters of vibration characteristic is the best , and the correlation between MT hardness and vibration characteristic parameter is affected by pear variety ;
3 ) In the vibration characteristic parameters , the correlation between the elastic modulus EI and the flesh elastic rate is the best , the phase shift is the second , and the amplitude and the texture index of the resonant frequency are not correlated with the texture index . The results show that the laser Doppler vibration measurement method not only can reflect the texture characteristic of the pear , but also has better repeatability and sensitivity than the traditional method .
The results show that the laser Doppler vibration measurement method can be used to detect the texture and freshness of the pear . The results show that the laser Doppler vibration measurement method can be used to detect the texture and freshness of the pear from 0.760 to 0.78N / mm .
2 ) 15 time domain characteristic parameters and 8 frequency domain characteristic parameters extracted from the impact vibration response signal of the pear have good repeatability ;
3 ) Quantitative analysis of texture indexes by stepwise multiple linear regression , forward - propagation ( BP ) neural network and main component - BP neural network was adopted on the basis of rejecting abnormal samples and concentration abnormal samples of vibration information . The results show that the model results of the main component - BP neural network are 0 . 625 , 0 . 840 and 0.577 respectively , and the RMSEP is 1.892 N , 0.959 N and 0.838 N / mm , respectively .
4 ) On the basis of rejecting abnormal sample and concentration abnormal sample of vibration information , discriminant analysis of different freshness degree of pear was carried out by means of Fisher ' s judgment , BP neural network and main component - BP neural network . The results show that the correct rate of the main component - BP neural network is the highest , the correct rate of the correction set is 89.0 % , the correct rate of the verification set is 83.3 % , and it is feasible to judge the freshness of the pear by the laser Doppler vibration measurement technique in the mode of impact vibration .
【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
【分類號(hào)】：S661.2

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本文編號(hào)：1922458