基于扫频振动的禽蛋裂纹检测方法

• 作者: 丁为民 卢伟 张超 罗慧 赵贤林
• 来源期刊: 食品与发酵工业
• 关键词: 禽蛋裂纹检测 磁致伸缩 功率谱 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 181-186
• 页数: 6页
• 字数: 3030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201506034

摘要

针对禽蛋裂纹流水线在线检测中,声脉冲敲击法检测易受环境大噪声干扰、需要多次敲击、检测效率低等问题,文中拟构建基于磁致伸缩振动器扫频式振动的禽蛋裂纹检测系统,通过扫频振动增强破损蛋壳敏感频段的振动信息来提高信噪比,分别对裂纹在不同位置的禽蛋(裂纹分别出现在鸡蛋小头、赤道以及大头处)进行研究以提高辨识的普适性,通过对扫频振动音频信号进行功率谱分析,分别构建基于BP神经网络、径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)的禽蛋裂纹检测模型,并比较其检测效果.实验中,对290枚鸡蛋进行检测(训练集200枚,测试集90枚),结果表明:支持向量机裂纹检测模型分类效果最佳,测试集中无损蛋与裂纹蛋的判别率分别达到100％和98.3％,且检测每枚禽蛋的时间为57.7 ms,能够满足流水线在线检测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁为民	南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室	225	3432	32.0	42.0
2	卢伟	南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室	38	177	8.0	12.0
3	张超	南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室	20	153	9.0	12.0
4	赵贤林	南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室	24	104	7.0	9.0
5	罗慧	南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室	14	126	7.0	11.0