專利名稱：基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種糧食及油料品質(zhì)的無損檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
糧食和油料的品質(zhì)與其用途有直接的聯(lián)系，因此與糧食和油料的價(jià)格也有密切關(guān)系。測(cè)定糧食及油料品質(zhì)的方法和儀器已經(jīng)有很多，例如，測(cè)定小麥硬度的方法有壓力法、 研磨法、顆粒度指數(shù)法、近紅外法等，這些方法或費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、不能實(shí)時(shí)測(cè)定，或測(cè)定成本太高而無法普及。因此，需要尋找一種簡(jiǎn)便、無損、成本低廉的糧食和油料品質(zhì)測(cè)定方法。近幾十年以來，信息科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展，利用信號(hào)處理技術(shù)可以從糧食和油料籽粒撞擊聲音信號(hào)中提取出有用信息，可以基于這一原理檢測(cè)糧食和油料的品質(zhì)特性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種客觀、簡(jiǎn)便、無損、成本低廉的糧食和油料品質(zhì)多指標(biāo)檢測(cè)的測(cè)定方法。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案本發(fā)明中，一種基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法和系統(tǒng)，是指利用糧食和油料籽粒的聲學(xué)特性，結(jié)合小波變換技術(shù)，對(duì)糧食和油料的品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)，具體過程如下(1)將糧食或油料籽粒放入信號(hào)采集箱，使其撞擊采集箱底部的金屬靶產(chǎn)生聲音信號(hào)；(2)聲音傳感器接收糧食或油料籽粒撞擊的聲音信號(hào)，經(jīng)過濾波和放大后，數(shù)據(jù)采集卡對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行A/D變換，計(jì)算機(jī)將采集到的聲音信號(hào)數(shù)據(jù)保存起來；(3)利用端點(diǎn)檢測(cè)方法檢測(cè)出每一粒糧食或油料籽粒撞擊所產(chǎn)生聲音信號(hào)的起點(diǎn)和終點(diǎn)；(4)利用小波函數(shù)，對(duì)每一粒糧食或油料籽粒由以上起點(diǎn)和終點(diǎn)確定的撞擊聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度一維離散小波分解；(5)對(duì)每一籽粒聲音信號(hào)分解結(jié)構(gòu)中第η層近似分量的小波系數(shù)，利用小波函數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)，其中η為正整數(shù)，即根據(jù)步驟(4)的分解結(jié)果，重構(gòu)第η層的近似分量，然后將所有籽粒的重構(gòu)信號(hào)取絕對(duì)值后求平均，最后對(duì)得到的平均值序列求平方和，即得出能量，作為特征；(6)采用回歸方法，建立提取的能量特征與糧食或油料品質(zhì)指標(biāo)的回歸分析預(yù)測(cè)模型；(7)基于以上關(guān)系模型測(cè)定糧食或油料的品質(zhì)指標(biāo)。在所述的步驟和(5)中，采用db函數(shù)、haar函數(shù)、Coifiets函數(shù)、Symlets函數(shù)、Discrete Meyer 函數(shù)、Biorthogonal 函數(shù)、Reverse Biorthogonal 函數(shù)中的任意一禾中， 對(duì)每一粒糧食或油料聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度一維離散小波分解與重構(gòu)。
所述的糧食或油料籽粒以單粒自由下落方式撞擊采集箱底部的金屬靶。所述的糧食或油料籽粒以固定流量自由下落方式撞擊采集箱底部的金屬靶。所述的糧食籽粒為小麥、水稻、糙米、大米、玉米、綠豆中的任意一種；所述的油料籽粒為油菜籽、花生、大豆中的任意一種。本發(fā)明中，一種基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取系統(tǒng)它包括自動(dòng)進(jìn)料裝置，自動(dòng)進(jìn)料裝置與采集箱相通；在所述采集箱的底部設(shè)置金屬靶和聲音傳感器，聲音傳感器采集的聲音信號(hào)經(jīng)過濾波器濾波、放大器放大后送入主機(jī)，所述的主機(jī)為包含數(shù)據(jù)采集卡的主機(jī)。在所述的采集箱的內(nèi)壁上裝有隔音材料層。采用上述技術(shù)方案的本發(fā)明，由于是利用糧食和油料籽粒的聲學(xué)特性，并結(jié)合了小波變換技術(shù)，能夠客觀地檢測(cè)糧食和油料的品質(zhì)特性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)糧食或油料品質(zhì)特性的單粒、簡(jiǎn)便、無損、低成本的檢測(cè)。


圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是本發(fā)明的系統(tǒng)框架圖；圖3是本發(fā)明的信號(hào)處理程序流程圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明以下結(jié)合附圖和實(shí)施例作以詳細(xì)的描述實(shí)施例1測(cè)量小麥的硬度指標(biāo)。如圖3所示，本發(fā)明是利用小麥籽粒的聲學(xué)特性，結(jié)合小波變換技術(shù)，對(duì)小麥硬度進(jìn)行無損檢測(cè)，具體過程如下(1)將小麥籽粒放入信號(hào)采集箱，使其撞擊采集箱底部的金屬靶產(chǎn)生聲音信號(hào)；(2)聲音傳感器接收小麥籽粒撞擊的聲音信號(hào)，經(jīng)過濾波、放大后，數(shù)據(jù)采集卡對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行A/D變換，計(jì)算機(jī)將采集到的聲音信號(hào)數(shù)據(jù)保存起來；(3)利用端點(diǎn)檢測(cè)方法檢測(cè)出每一粒小麥籽粒撞擊所產(chǎn)生聲音信號(hào)的起點(diǎn)和終點(diǎn)，在實(shí)施本步驟中，可根據(jù)小麥籽粒聲音信號(hào)與背景噪聲幅度的區(qū)別，確定一幅度閾值， 據(jù)此檢測(cè)出每一粒小麥籽粒撞擊所產(chǎn)生聲音信號(hào)的起點(diǎn)和終點(diǎn)；也可以根據(jù)能量、頻譜等其他的端點(diǎn)檢測(cè)法進(jìn)行檢測(cè)；(4)利用小波函數(shù)，對(duì)每一粒小麥籽粒由以上起點(diǎn)和終點(diǎn)確定的撞擊聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度一維離散小波分解；(5)對(duì)每一籽粒聲音信號(hào)分解結(jié)構(gòu)中第η層近似分量的小波系數(shù)，利用小波函數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)，其中η為正整數(shù)，即根據(jù)步驟(4)的分解結(jié)果，重構(gòu)第η層的近似分量，然后將所有籽粒重構(gòu)信號(hào)取絕對(duì)值后求平均，最后對(duì)得到的平均值序列求平方和，即得出能量， 作為特征。在本步驟中，η取3為最佳實(shí)施方式；需要說明的是，在步驟⑷和(5)中，可采用db函數(shù)、haar函數(shù)、Coifiets函數(shù)、 Symlets 函數(shù)、Discrete Meyer 函數(shù)、Biorthogonal 函數(shù)、Reverse Biorthogonal 函數(shù)等等小波函數(shù)中的任意一種，對(duì)每一粒小麥聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度一維離散小波分解與重構(gòu)。上述的小波函數(shù)均為現(xiàn)有技術(shù)，且利用小波函數(shù)對(duì)聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和重構(gòu)的過程均為本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所熟知的技術(shù)。(6)利用一元線性回歸方法，建立提取的能量特征與小麥硬度指標(biāo)的回歸分析預(yù)測(cè)模型，一元線性回歸的表達(dá)式為y = Ax+B，其中自變量χ為能量特征，因變量y為預(yù)測(cè)的小麥硬度指標(biāo)，A和B為回歸系數(shù)；(7)基于以上關(guān)系模型測(cè)定小麥的硬度指標(biāo)。在本實(shí)施例中，小麥籽粒以單粒自由下落方式撞擊采集箱底部的金屬靶，除此之夕卜，還可以采用將小麥籽粒以固定流量自由下落方式撞擊采集箱底部的金屬靶，其流量只要保證恒定即可。在實(shí)施上述方法的過程中，還需要涉及一種基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取系統(tǒng)，如圖2所示，該系統(tǒng)包括小麥聲音信號(hào)產(chǎn)生系統(tǒng)、信號(hào)采集系統(tǒng)和信號(hào)處理系統(tǒng)。其原理為將小麥放入聲音信號(hào)產(chǎn)生系統(tǒng)后產(chǎn)生聲音信號(hào)，利用信號(hào)采集系統(tǒng)對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行采集，將采集到的聲音數(shù)據(jù)傳送到信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行處理。小麥聲音信號(hào)產(chǎn)生系統(tǒng)包括進(jìn)料、撞擊發(fā)聲、隔音三部分，利用進(jìn)料裝置使小麥籽粒逐粒自由下落，撞擊到采集箱底部的金屬靶，發(fā)出聲音信號(hào)。具體地說，如圖1所示，小麥聲音信號(hào)產(chǎn)生系統(tǒng)包括自動(dòng)進(jìn)料裝置1，自動(dòng)進(jìn)料裝置1與采集箱2相通；在采集箱2的底部設(shè)置金屬靶3。另外，為防止外部噪音的干擾，在采集箱的內(nèi)壁裝有隔音材料，以隔離外部噪音。上述的隔音材料可選用隔聲氈、纖維板或木板等等。信號(hào)采集系統(tǒng)包括聲音傳感器4、濾波器5、信號(hào)放大器6和數(shù)據(jù)采集卡。聲音傳感器4在信號(hào)采集箱2內(nèi)部，通過連線9將聲音數(shù)據(jù)傳送到濾波器5、信號(hào)放大器6進(jìn)行調(diào)理，數(shù)據(jù)采集卡對(duì)調(diào)理后的聲音信號(hào)進(jìn)行A/D變換，采集的聲音數(shù)據(jù)保存在主機(jī)7中。為方便顯示，主機(jī)7還與顯示器8相連接。為驗(yàn)證本發(fā)明的實(shí)驗(yàn)效果，本實(shí)施例選擇10個(gè)小麥樣品進(jìn)行試驗(yàn)，每個(gè)樣品對(duì)應(yīng)的硬度及提取的特征值如表1所示
權(quán)利要求
1.一種基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法，其特征在于利用糧食和油料籽粒的聲學(xué)特性，結(jié)合小波變換技術(shù)，對(duì)糧食和油料的品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)，具體過程如下(1)將糧食或油料籽粒放入信號(hào)采集箱，使其撞擊采集箱底部的金屬靶產(chǎn)生聲音信號(hào)；(2)聲音傳感器接收糧食或油料籽粒撞擊的聲音信號(hào)，經(jīng)過濾波和放大后，數(shù)據(jù)采集卡對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行A/D變換，計(jì)算機(jī)將采集到的聲音信號(hào)數(shù)據(jù)保存起來；(3)利用端點(diǎn)檢測(cè)方法檢測(cè)出每一粒糧食或油料籽粒撞擊所產(chǎn)生聲音信號(hào)的起點(diǎn)和終占.(4)利用小波函數(shù)，對(duì)每一粒糧食或油料籽粒由以上起點(diǎn)和終點(diǎn)確定的撞擊聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度一維離散小波分解；(5)對(duì)每一籽粒聲音信號(hào)分解結(jié)構(gòu)中第η層近似分量的小波系數(shù)，利用小波函數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)，其中η為正整數(shù)，即根據(jù)步驟(4)的分解結(jié)果，重構(gòu)第η層的近似分量，然后將所有籽粒的重構(gòu)信號(hào)取絕對(duì)值后求平均，最后對(duì)得到的平均值序列求平方和，即得出能量，作為特征；(6)采用回歸方法，建立提取的能量特征與糧食或油料品質(zhì)指標(biāo)的回歸分析預(yù)測(cè)模型；(7)基于以上關(guān)系模型測(cè)定糧食或油料的品質(zhì)指標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法，其特征在于在所述的步驟(4)和(5)中，采用db函數(shù)、haar函數(shù)、Coiflets函數(shù)、Symlets函數(shù)、 Discrete Meyer 函數(shù)、Biorthogonal 函數(shù)、Reverse Biorthogonal 函數(shù)中的任意一禾中，對(duì)每一粒糧食或油料聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度一維離散小波分解與重構(gòu)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法，其特征在于所述的糧食或油料籽粒以單粒自由下落方式撞擊采集箱底部的金屬靶。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法，其特征在于所述的糧食或油料籽粒以固定流量自由下落方式撞擊采集箱底部的金屬靶。
5.根據(jù)權(quán)利要求1 4任一所述的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法， 其特征在于所述的糧食籽粒為小麥、水稻、糙米、大米、玉米、綠豆中的任意一種；所述的油料籽粒為油菜籽、花生、大豆中的任意一種。
6.實(shí)施權(quán)利要求1所述方法的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取系統(tǒng)，其特征在于它包括自動(dòng)進(jìn)料裝置(1)，自動(dòng)進(jìn)料裝置(1)與采集箱( 相通；在所述采集箱的底部設(shè)置金屬靶C3)和聲音傳感器G)，聲音傳感器(4)采集的聲音信號(hào)經(jīng)過濾波器(5) 濾波、放大器(6)放大后送入主機(jī)(7)，所述的主機(jī)(7)為包含數(shù)據(jù)采集卡的主機(jī)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取系統(tǒng)，其特征在于在所述的采集箱的內(nèi)壁上裝有隔音材料層。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法，其特征在于所述的糧食或油料籽粒撞擊的采集箱底部靶子的材質(zhì)可以是金屬、玻璃、塑料、石材中任意一種固體材料。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于小波變換的糧食及油料聲信號(hào)特征提取方法。方法是將糧食或油料籽粒逐粒送入聲音信號(hào)采集箱，與采集箱內(nèi)部的金屬靶碰撞產(chǎn)生聲音信號(hào)，利用聲音傳感器接收撞擊聲音信號(hào)，接收的聲音信號(hào)經(jīng)過濾波、放大后被傳送到數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行A/D變換，并將采集到的聲音數(shù)據(jù)保存起來，通過小波變換技術(shù)對(duì)聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，選取特定的小波系數(shù)對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，將重構(gòu)信號(hào)的能量值作為特征提取出來，與糧食或油料的品質(zhì)特征建立聯(lián)系。本發(fā)明利用糧食和油料籽粒的聲學(xué)特性，結(jié)合小波變換技術(shù)，對(duì)糧食和油料的品質(zhì)特征進(jìn)行無損檢測(cè)，方法簡(jiǎn)便、快捷，檢測(cè)結(jié)果穩(wěn)定、分辨率較高。
文檔編號(hào)G01N29/04GK102455327SQ201010509888
公開日2012年5月16日 申請(qǐng)日期2010年10月18日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月18日
發(fā)明者丁寧, 李齊超, 楊紅衛(wèi), 王愛民 申請(qǐng)人:河南工業(yè)大學(xué)