一种基于图像分形的扬声器纯音检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种用于扬声器在线纯音检测方法。
【背景技术】
[0002] 在扬声器作为现代必需品、工业技术产品，对其性能进行严格地、准确地测量是其 试制、生产中不可缺少的环节。第一道质量测检工序即为纯音检测，即施加正弦扫频信号W 激励扬声器，检听它发出的纯音信号是否纯正合格。目前为止全世界生产厂家仍然都是依 靠人耳来完成此项工作，检测结果因人的年龄、性别、情绪及长时间的检听，所产生的听觉 疲劳等都会对结果带来差异。
[0003] 目前，国内外在扬声器故障诊断方面大部分都是从扬声器的设计和电声参数检测 的角度来研究的。利用时频分析方法提取扬声器故障特征方面研究较少，仅2005年剑桥大 学的Manuel化vy博±利用Cohen类的核函数生成的H种时频分布进行了扬声器响应信号 分析，但未明确提出故障特征分类方法；Tufts大学的化seal化unet利用短时傅立叶变换 分析了合格扬声器和故障扬声器的时频分布情况，也未给出如何对扬声器故障与否进行分 类。本文利用时频分析方法可W有效提高扬声器响应信号的故障表征，分形维数可明确表 达时频图像的复杂程度的特点对扬声器进行分析。因此采用小波包变换方法对扬声器响应 信号进行时频变换，使扬声器的故障表征明显；运用图像分形方法得到时频图像的计盒维 数，并W此作为故障特征通过聚类方法对扬声器进行故障与否进行识别。。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种基于图像分形的故障扬声器纯音检测方法，用W在扬声器在线故 障检测中，包括时频分析方法和图像分形方法，主要通过将扬声器的响应信号经小波包变 换转化为二维图像信号W提高故障信息的时频表征，经图像二值化和边缘提取预处理后， 再由图像分形方法提取时频图像的计盒维数作为故障特征并进行识别。
[0005] 本发明提供的技术方案是；一种基于图像分形的故障扬声器纯音检测方法，其特 征在于：用20化-1500HZ-20化的正弦对数扫频信号激励扬声器，采集扬声器的响应信号， 获得响应信号时域图像，通过小波包变换得到一个扫频周期的时频图像；然后对时频图像 进行二值化和边缘提取，利用图像分形的方法对扬声器处理后的图像进行盒维数的计算， 最后根据计算结果判定图像的复杂程度，即判断扬声器的故障与否。该方法包括时频分析 方法和图像分形方法；时频分析方法在激励扬声器采集响应信号时完成，图像分形方法在 对时频分析后的图像进行二值化和边缘处理后时完成。扬声器时频图像计盒维数算法流程 图如图1所示。
[0006] 其中所述的时频分析方法包括W下步骤： 步骤1、步骤1、用20化-1500HZ-20化的正弦对数扫频信号激励扬声器，采集扬声器的 响应信号，获得响应信号时域图像； 步骤1. 1、采用传声器采集响应信号； 步骤I. 2、在时频图像得到时，为后续基于图像分形的故障特征提取方便，对图中灰度 值进行反色预处理，将图像中能量值较大的部分呈现为黑色或深灰色，能量值接近于O的 部分呈现为白色。
[0007] 步骤2、通过时频分析对时域图像进行处理，获得一个扫频周期的时频图像； 其中所述的图像分形方法包括W下步骤： 步骤1、在时频图像上，对图像进行二值化和边缘提取； 步骤2、通过图像分形原理，利用计盒维数的定义，对图像的复杂程度进行计算； 步骤2. 1、采用网格覆盖法，所采用的网格边长最大值取决于图像总区域的边长，网格 边长最小值始终为1 ; 步骤2. 2、时频图像按照二等分的方式进行计算； 步骤2. 3、把时频图像建立为非奇异矩阵，计算非零子矩阵的个数； 步骤2. 4、对计盒尺寸与数目进行计算，然后在对数坐标系下进行最佳平方逼近拟合， 得到其斜率即为计盒维数； 步骤3、通过计算的结果判断扬声器的故障与否。
[0008] 本发明由于采用基于图像分形的故障扬声器纯音检测方法，其关键技术在于设计 了基于图像分形方法来对扬声器故障与否的判断；为适应在线检测的需要，采用时频分析 方法提取特征，采用图像分形方法对扬声器的故障与否进行识别。
【附图说明】
[0009] 图1为本发明的扬声器时频图像计盒维数算法流程图； 图2为本发明的罩粘接故障扬声器小波包时频图像灰度图； 图3为本发明的罩粘接故障扬声器小波包时频图像边缘提取图； 图4为本发明的扬声器时频图像计盒维数算法流程图。
【具体实施方式】
[0010] 结合附图1，对本发明的具体实施例加 W说明： 通过传声器采集扬声器响应信号； 在应用过程中，分为时频分析和图像分形两个过程。
[0011] 时频分析的过程主要包括W下步骤： A、 用20化-1500HZ-20化的正弦对数扫频信号激励扬声器，采集扬声器的响应信号， 获得响应信号时域图像； B、 通过时频分析对时域图像进行处理，获得一个扫频周期的时频图像。； 其具体步骤请参阅图1所示为： 进入时频分析过程1，采集扬声器的响应信号2,通过信号处理分析，获得响应信号时 域图像3,通过时频分析对时域图像进行处理4,获得一个扫频周期的时频图像。
[0012] 图像分形过程，主要包括W下步骤： A、 在时频图像上，对图像进行二值化和边缘提取； B、 通过图像分形原理，利用计盒维数的定义，对图像的复杂程度进行计算； C、 通过计算的结果判断扬声器的故障与否。
[0013] 其具体步骤如图I所示为： 进入图像分形过程5,对图像进行二值化和边缘提取6,通过图像分形原理，利用计盒 维数的定义，对图像的复杂程度进行计算7,通过计算的结果判断扬声器的故障与否8。
[0014] 具体原理与实现方法如下。
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