口 8输入到音频功放电 路3,音频功放电路3驱动磁致伸缩致动器2振动，从而激励禽蛋11振动产生音频信号，该 音频信号被麦克风5检测后输入到电脑声卡的音频输入口 8,禽蛋检测软件系统10的信号 采集模块采集电脑声卡音频输入口 8的音频输入信号，并通过禽蛋检测软件系统10的信号 处理模块、信号特征提取模块、模式识别模块进行处理后送到显示模块进行显示。
[0043] 实施例2
[0044] 如图2所示，本发明中禽蛋检测软件系统，其包括扫频信号发生模块、信号采集模 块、信号处理模块、信号特征提取模块、模式识别模块以及显示模块。
[0045] 实施例3
[0046] -种基于磁致伸缩技术的禽蛋品质无损检测方法：将禽蛋放置于橡胶垫上，扫频 信号发生模块通过电脑声卡的音频输出口及音频功放电路驱动磁致伸缩致动器振动，激励 禽蛋振动产生音频信号，通过麦克风采集此音频信号输入到声卡的音频输入口，信号采集 模块采集电脑声卡音频输入口的音频输入信号，并依次传输给信号处理模块、信号特征提 取模块、模式识别模块进行处理，模式识别模块的处理结果传送到显示模块进行显示。
[0047] 实施例4
[0048] 本发明中扫频信号发生模块的工作过程为：通过软件控制电脑声卡在10Hz到 10000Hz的频率范围内，以10Hz为梯度，产生正弦波扫频信号，且每个频率的信号时间长度 为〇. 5秒；
[0049] 实施例5
[0050] 本发明中信号处理模块的工作过程为：
[0051] 步骤①：通过matlab软件中的wavedec(X，3, 'dblO'）小波函数对采集到的禽蛋 振动音频信号进行滤波后存为数组S;
[0052] 步骤②：通过matlab软件中的pburg函数选取4阶AR模型进行Burg功率谱处 理，得到处理后的振动音频信号数据存为数组Si;
[0053] 实施例6
[0054] 本发明中信号特征提取模块的工作过程为：
[0055] 设定数值i为不同品质待测禽蛋测试次数；
[0056] 步骤a:通过matlab软件中的princomp(Si)函数找出这i个不同品质禽蛋Si数 据前4个主成分频率；
[0057] 步骤b:根据这4个主成分频率，从i个数组Si中提取五个特征值X1、X2、X3、X4、 X5，其中，所述XI、X2、X3、X4、X5分别为最大主峰峰值、最大主峰峰值所对应的频率、最大主 峰峰值衰减l〇db的半个带宽长度、5000-8000HZ的平均振幅幅值、最大主峰峰值与第二大 主峰峰值的比值，计算公式如下：
[0058]XI=Max(Si)
[0061]
[0059]X2 =fnax(Si)[0060]X3 =fnax(Si)-f0.lto(Si)
[0062] o
[0063] 实施例7
[0064] 本发明中模式识别模块的工作过程为：
[0065]将i组XI、X2、X3、X4、X5输入到"禽蛋品质预测模型"，其中"禽蛋品质预测模型" 采用多输入单输出的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM)分类模型，SVM的参数动 态调整过程如下：
[0066] 步骤I:等待输入新的XI、X2、X3、X4、X5 ;
[0067] 步骤II:采用交叉验证的方式训练SVM的参数；
[0068] 步骤III:通过SVM计算出本组乂1、乂2、乂334、乂5的输出数据，即本组待测禽蛋预 测品质；
[0069] 其中，步骤II中的SVM参数训练只需训练惩罚因子c和核函数参数g即可，训练 方法按照以下步骤：
[0070] ⑴设定c= 0· 1，g= 0· 1为起始值；
[0071](ii)在学习样本中，除去一、两个样本，用剩余的样本训练SVM，用这一、两个样本 进行测试；
[0072] (iii)用构建的网络模型计算测试样本的误差绝对值，即预测误差；
[0073] (iiii)重复步骤（ii)、（iii)，直到所有的训练样本都有一次用于测试，求得预测 误差的平均值并将其作为寻优的目标函数E。
[0074] 实施例8
[0075] 本发明中显示模块的工作过程为：当模式识别模块输出为1时显示为破损禽蛋， 当模式识别模块输出为〇时，显示为无损禽蛋。
【主权项】
1. 一种基于磁致伸缩技术的禽蛋品质无损检测装置，其特征在于：包括一中空壳体1、 一磁致伸缩致动器2、一音频功放电路3、一橡胶垫4、一麦克风5、一电脑6以及禽蛋检测软 件系统10,所述的禽蛋检测软件系统10包括扫频信号发生模块、信号采集模块、信号处理 模块、信号特征提取模块、模式识别模块以及显示模块；其中，在中空壳体1内部上方设有 一磁致伸缩致动器2,在磁致伸缩致动器2上方设有一橡胶垫4,在橡胶垫4上方放置待检 测的禽蛋11，在中空壳体1内部的磁致伸缩致动器2下方设置有音频功放电路3,在中空壳 体1旁设有一麦克风5,麦克风5接收头置于中空壳体1上方，在麦克风5旁设有一电脑6， 电脑6中安装有禽蛋检测软件系统10 ;磁致伸缩致动器2通过电线与音频功放电路3相连， 音频功放电路3通过电线和电脑声卡的音频输出口 7相连，音频功放电路3通过电线与电 脑USB 口 9相连，麦克风通过电线与电脑声卡的音频输入口 8相连，电脑USB 口 9为音频功 放电路3提供电源。2. -种基于磁致伸缩技术的禽蛋品质无损检测方法，其特征在于：将禽蛋放置于橡胶 垫上，扫频信号发生模块顺次通过电脑声卡的音频输出口及音频功放电路驱动磁致伸缩致 动器振动，激励禽蛋振动产生音频信号，麦克风采集此音频信号输入到声卡的音频输入口， 信号采集模块采集电脑声卡音频输入口的音频输入信号，并依次传输给信号处理模块、信 号特征提取模块、模式识别模块进行处理，模式识别模块的处理结果传送到显示模块进行 显示； 2. 1根据权利要求2所述的扫频信号发生模块，其特征为：通过软件控制电脑声卡在 IOHz到10000Hz的频率范围内，以IOHz为梯度，产生正弦波扫频信号，且每个频率的信号时 间长度为〇. 5秒； 2. 2根据权利要求2所述的信号处理模块，其特征为按照以下步骤工作： 步骤①：通过matlab软件中的wavedec(x，3, ' dblO'）小波函数对采集到的禽蛋振动 音频信号进行滤波后存为数组S ; 步骤②：通过matlab软件中的pburg函数选取4阶AR模型进行Burg功率谱处理，得 到处理后的振动音频信号数据存为数组Si ; 2. 3根据权利要求2所述的信号特征提取模块，其特征为按照以下步骤工作： 设定数值i为不同品质待测禽蛋测试次数； 步骤a :通过matlab软件中的princomp (Si)函数找出这i个不同品质禽蛋Si数据前 4个主成分频率； 步骤b :根据这4个主成分频率，从i个数组Si中提取五个特征值XI、X2、X3、X4、X5， 其中，所述XI、X2、X3、X4、X5分别为最大主峰峰值、最大主峰峰值所对应的频率、最大主峰 峰值衰减IOdb的半个带宽长度、5000-8000HZ的平均振幅幅值、最大主峰峰值与第二大主 峰峰值的比值，计算公式如下：2. 4根据权利要求2所述的模式识别模块，其特征为按照以下步骤工作： 将i组乂132333435输入到"禽蛋品质预测模型"，其中"禽蛋品质预测模型"采用 多输入单输出的支持向量机（Support Vector Machine，SVM)分类模型，SVM的参数动态调 整过程如下： 步骤1:等待输入新的乂132、乂3、乂4、父5; 步骤II :采用交叉验证的方式训练SVM的参数； 步骤III :通过SVM计算出本组乂132333435的输出数据，即本组待测禽蛋预测品 质； 其中，步骤II中的SVM参数训练只需训练惩罚因子c和核函数参数g即可，训练方法 按照以下步骤： ⑴设定c = 0· 1，g = 0· 1为起始值； (ii) 在学习样本中，除去1个样本，用剩余的样本训练SVM，用这1个样本进行测试； (iii) 用构建的网络模型计算测试样本的误差绝对值，即预测误差； (iiii)重复步骤（ii)、（iii)，直到所有的训练样本都有一次用于测试，求得预测误差 的平均值并将其作为寻优的目标函数E。 2. 5根据权利要求2所述的显示模块，其特征为：当模式识别模块输出为1时显示为破 损禽蛋，当模式识别模块输出为0时，显示为无损禽蛋。
【专利摘要】本发明公开了一种基于磁致伸缩技术的禽蛋品质无损检测装置及其方法，涉及禽蛋检测技术领域，本装置包括一中空壳体、一磁致伸缩致动器、一音频功放电路、一橡胶垫、一麦克风、一电脑以及禽蛋检测软件系统，本装置利用电脑软件编程控制声卡来对磁致伸缩致动器产生扫频激励，使放置在磁致伸缩致动器上的禽蛋产生振动音频信号，由麦克风接收禽蛋振动音频信号并实时传递到电脑中，再由电脑软件根据该振动信号进行禽蛋品质分析，本方法通过扫频振动的方法增强音频信号中的禽蛋质量信息，并结合信号处理及模式识别方法实现对禽蛋品质的无损检测，本发明能用于禽蛋质量的无损检测，特别是能够实现对细微裂纹禽蛋的高精度检测。
【IPC分类】G01N29/04
【公开号】CN105424795
【申请号】CN201410485660
【发明人】卢伟, 张超, 杜健健, 丁天华, 丁为民
【申请人】南京农业大学
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2014年9月18日