電荷放大器S(12)均通過A/D采集卡 (13)連通計算機（15);
[0038] 4個傳感器圍繞著禽蛋赤道位置W90度距離依次分布，其中，聲脈沖傳感器位于 禽蛋赤道的頂部，3個振動加速度傳感器分別位于禽蛋赤道的左右側(cè)和底部。
[0039] 其中，支撐基座1起固定禽蛋和傳感器固定支架2的作用，傳感器固定支架2則用 于固定每個振動加速度傳感器，傳感器固定支架2上裝有可調(diào)式移動軌道3,由于每個禽蛋 大小不同，可調(diào)式運動軌道3可帶動禽蛋自由移動，來保證振動加速度傳感器與禽蛋緊密 結(jié)合，振動加速度傳感器二5用于確定振動加速度傳感器一 4與禽蛋蛋殼表面結(jié)合的緊密 性，每次試驗時，電磁鐵8連接并驅(qū)動敲擊椿9激勵禽蛋蛋殼表面，振動加速度傳感器一 4、 振動加速度傳感器二5、振動加速度傳感器=6分別采集振動響應(yīng)信號進入A/D采集卡13， 連接在敲擊椿9上的聲脈沖傳感器7采集聲脈沖響應(yīng)信號進入聲卡14,計算機15捕獲并分 析所采集的響應(yīng)信號。
[0040] 實施例2;-種禽蛋蛋殼裂紋無損檢測方法
[0041] 按照下述步驟進行：
[0042] (1)禽蛋聲脈沖-振動二維信號的采集：3個振動加速度傳感器分別在禽蛋的底 部和左右兩側(cè)布置，左右兩側(cè)的禽蛋振動傳感器在可調(diào)式運動軌道3上可自由移動，保證 其與禽蛋緊密結(jié)合。震動加速度傳感器5位于振動傳感器的左上方，用于測試左右兩個振 動傳感器與禽蛋蛋殼接觸的緊密度。當(dāng)震動加速度傳感器5中的壓力值介于0. 5-. 07N之 間，則表示傳感器與禽蛋蛋殼已接觸緊密。
[0043] 開啟系統(tǒng)處理工作狀態(tài)，在計算機系統(tǒng)中的軟件中控制電磁鐵8驅(qū)動敲擊椿9在 頂部快速激勵禽蛋(時間100ms)，隨著機械敲擊，安裝在敲擊椿9頂端的聲脈沖傳感器7則 開始采集禽蛋蛋殼的聲脈沖信號，此時，禽蛋的振動激勵信號也分別被3個加速度傳感器 采集。該樣，每個禽蛋在蛋殼質(zhì)量測試過程中所經(jīng)歷4個質(zhì)量采集點落在在蛋殼表面的不 同位置，即可從整體上判別禽蛋的蛋殼質(zhì)量。
[0044] (2)禽蛋的聲--振動脈沖響應(yīng)信號處理：禽蛋蛋殼受到自動敲擊后發(fā)出響應(yīng)信 號，此信號分別經(jīng)聲脈沖傳感器7和3個振動加速度傳感器的采集后轉(zhuǎn)換為模擬電信號，聲 脈沖傳感器7的信號經(jīng)過聲卡14放大、濾波、去噪和A/D轉(zhuǎn)換進入計算機中，而振動加速度 傳感器一 4、振動加速度傳感器二5、振動加速度傳感器立6的信號則分別通過各自的電荷 放大器一 10、電荷放大器二11、電荷放大器=12進行電路調(diào)理放大和去噪，并連接到同一 A/D采集卡13中進行A/D轉(zhuǎn)換進入計算機15中，計算機編制的Labview軟件可同步采集聲 脈沖和各個振動加速度傳感器信號并處理。聲脈沖信號通過己特沃斯帶通濾波器和低通濾 波器分別獲取頻率在1000-7800化之間的中低頻信號和0-2000化低頻信號；此外，再利用 自適應(yīng)濾波器等軟件去噪方法去除信號采集過程中混入的與蛋殼質(zhì)量無關(guān)的隨機噪音。
[0045] (3)特征響應(yīng)信號提取、融合及優(yōu)化：在Ubview軟件中，設(shè)置聲脈沖信號和振動 信號的闊值觸發(fā)，當(dāng)所得信號判斷為禽蛋蛋殼強度敲擊響應(yīng)信號時，軟件系統(tǒng)即開始采集 信號并進行快速傅立葉（512點)變換，將信號從時域空間轉(zhuǎn)換到頻率空間進行處理。分別在 禽蛋蛋殼聲脈沖響應(yīng)信號的時域空間提取信號衰減時間和信號衰減速率特征，在頻域空間 提取特定頻率（1700Hz)區(qū)域信號值；在禽蛋蛋殼振動響應(yīng)信號的時域空間提取信號峰值、 方差、一階導(dǎo)數(shù)最大值及方差、二階導(dǎo)數(shù)最大值及方差進行等特征，在頻域空間提取第一共 振峰頻率及幅值，第二共振峰功率及幅值等特征，將禽蛋所采集的各個特征在特征層面上 進行歸一化并融合。再采用遺傳算法從融合后的特征信號中進一步篩選出與禽蛋蛋殼裂紋 相關(guān)的信息，W對所提取及篩選出的各個特征變量進一步優(yōu)化。
[0046] (4)完好和裂紋雞蛋識別模型的建立；將所提取禽蛋樣本的聲脈沖-振動響應(yīng)信 號的特征變量作為判別模型的輸入向量，建立不同的數(shù)學(xué)模型判別區(qū)分完好和裂紋雞蛋。 在建立模型的過程中，考慮模型識別效率的同時也要考慮模型的運行速率，W適合后續(xù)在 線檢測的需要。因此，在建立模型時，主要嘗試采用一些邏輯型判別模型建立裂紋禽蛋判別 模型。在嘗試不同的判別模型的同時，也再次優(yōu)化提取的特征向量，比較不同向量組合在各 個模型中的適用效果，W期采用盡可能少的特征向量建立魯椿性強的判別模型。
[0047] (5)判別模型適用性驗證：利用所建立的模型識別獨立的裂紋雞蛋樣本，W準(zhǔn)確率 作為評判所建立模型魯椿性的主要指標(biāo)。比較所建立的模型對獨立的自然裂紋雞蛋和人為 制造裂紋雞蛋樣本的識別率，如果識別率有較大的差異，則需要修正模型，再進行識別和調(diào) 試，直至所建立的模型對兩類裂紋禽蛋的識別率相當(dāng)。確定模型后，即建立禽蛋蛋殼裂紋檢 測的標(biāo)準(zhǔn)庫。
[0048] 對于一個禽蛋樣本，要檢測其蛋殼強度，可通過上述步驟對其機械敲擊，采集敲擊 響應(yīng)信號，并信號處理、分析，采用遺傳算法提取特征頻率，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)庫中相應(yīng)的檢測模型 預(yù)測雞蛋蛋殼強度，并通過上下位機通訊輸送至計算機界面上顯示，至此該雞蛋蛋殼裂紋 測試結(jié)束。
[0049] 根據(jù)W上禽蛋蛋殼裂紋無損檢測方法，對完好和裂紋禽蛋進行多批次檢測，實驗 結(jié)果反應(yīng)本實用新型的硬件裝置和軟件模型具有很好的適應(yīng)度和推廣性，具體結(jié)果如下：
[0050]實驗（1);
[0051] 對100個完好和100個裂紋雞蛋檢巧U，蛋重從47. 5-75. 5g，蛋殼厚度 0. 207-0. 317mm。其中，完好和裂紋蛋各60個作為訓(xùn)練集，剩余作為預(yù)測集，其檢測準(zhǔn)確率 如下表所示：
[0052] 表1振動傳感器判別裂紋蛋結(jié)果
[0053]實驗（2);
[0054] 對33個完好和33個裂紋白殼鴨蛋進行檢測，蛋重從60. 05-75. 69g，蛋殼厚度 0. 37-0. 52mm。其中，完好和裂紋蛋各22個作為訓(xùn)練集，剩余作為預(yù)測集，其檢測準(zhǔn)確率如 下表所示：
[00巧]表2振動傳感器判別裂紋蛋結(jié)果
[0056]實驗（3);
[0057] 對33個完好和33個裂紋青殼鴨蛋進行檢測，蛋重從56. 8-83. 5g，蛋殼厚度 0. 385-0. 487mm。其中，完好和裂紋蛋各22個作為訓(xùn)練集，剩余作為預(yù)測集，其檢測準(zhǔn)確率 如下表所示：
[0058] 表3振動傳感器判別裂紋蛋結(jié)果 [00591
【主權(quán)項】
1. 一種聲脈沖-振動二維傳感器檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：支撐基座 (1)、傳感器固定支架（2)、可調(diào)式運動軌道（3)、振動加速度傳感器一（4)、振動加速度傳感 器二（5)、振動加速度傳感器三（6)、聲脈沖傳感器（7)、電磁鐵（8)、敲擊棒（9)、電荷放大器 一（10)、電荷放大器二（11)、電荷放大器三（12)、A/D采集卡（13)、聲卡（14)、計算機（15)、 支架（16); 所述支撐基座（1)兩側(cè)和中間位置分別固定有傳感器固定支架（2)，兩側(cè)傳感器固定 支架上分別設(shè)置有可調(diào)式運動軌道（3)，兩側(cè)可調(diào)式運動軌道上分別裝有振動加速度傳感 器二（5)、振動加速度傳感器三（6)，支撐基座（1)中間位置固定的傳感器固定支架（2)上端 設(shè)置有振動加速度傳感器一（4); 所述振動加速度傳感器一（4)與電荷放大器一（10)相連接，振動加速度傳感器二（5) 與電荷放大器二（11)相連接，振動加速度傳感器三（6 )與電荷放大器三（12 )相連接； 所述電荷放大器一（10)、電荷放大器二（11 )、電荷放大器三（12)均通過A/D采集卡 (13)連通計算機（15); 電磁鐵（8)固定于支架（16)上，敲擊棒（9) 一端與電磁鐵（8)連接，敲擊棒（9)另一端 連接有聲脈沖傳感器（7)，聲脈沖傳感器（7)通過聲卡（14)與計算機連接（15)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種聲脈沖-振動二維傳感器檢測裝置，其特征在于，所述 振動加速度傳感器一（4)、振動加速度傳感器二（5)、振動加速度傳感器三（6)和聲脈沖傳 感器（7 )圍繞著禽蛋赤道位置以90度距離依次分布，其中，聲脈沖傳感器（7 )位于禽蛋赤道 的頂部，振動加速度傳感器二（5 )位于禽蛋赤道的左側(cè)、振動加速度傳感器三（6 )位于禽蛋 赤道的右側(cè)、振動加速度傳感器一（4)位于禽蛋赤道的底部，四個傳感器用于從四個不同區(qū) 域檢測禽蛋的蛋殼質(zhì)量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種聲脈沖-振動二維傳感器檢測裝置，其特征在于，所述 振動加速度傳感器二（5)、振動加速度傳感器三（6)裝在可調(diào)式運動軌道（3)上，可左右移 動，根據(jù)每個禽蛋的大小，可調(diào)式運動軌道（3)帶動左側(cè)的振動加速度傳感器二（5)和右側(cè) 的振動加速度傳感器三（6 )，在可調(diào)式運動軌道上左右移動，保證振動加速度傳感器與禽蛋 緊密結(jié)合。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種聲脈沖-振動二維傳感器檢測裝置，其特征在于，所述 聲脈沖傳感器（7)安裝在禽蛋頂端，接收禽蛋受機械激勵的聲音信號。
【專利摘要】本實用新型涉及一種禽蛋蛋殼裂紋檢測方法與裝置，屬于禽蛋蛋殼質(zhì)量的檢測領(lǐng)域；本實用新型主要通過三個振動加速度傳感器和聲脈沖傳感器分別在蛋殼表面的四個不同區(qū)域同步采集禽蛋蛋殼信息，然后在采集卡中進行A/D轉(zhuǎn)換，由電腦軟件實現(xiàn)同步信號存儲和處理；然后提取各傳感器在時間域和頻率域獨立的特征信息，再提取相鄰或相對傳感器之間的關(guān)聯(lián)響應(yīng)信息；對這些特征信息歸一篩選；提取禽蛋樣本的特征信息變量作為判別模型的輸入向量，根據(jù)建立的模型判別完好和裂紋禽蛋。本實用新型所涉及的檢測裝置，通過一到二次激勵可判別禽蛋蛋殼質(zhì)量，簡化禽蛋蛋殼檢測流程；本實用新型提供的技術(shù)，不僅可以檢測禽蛋的蛋殼裂紋，也可以檢測禽蛋蛋殼強度。
【IPC分類】G01N29-11, G01N29-12
【公開號】CN204613160
【申請?zhí)枴緾N201520269198
【發(fā)明人】林顥, 趙杰文, 孫力, 胥沛霆, 蔡健榮, 宋奔騰
【申請人】江蘇大學(xué)
【公開日】2015年9月2日
【申請日】2015年4月30日