一种基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法，具体步骤为S1、声音信号的采集；S2、声音信号的预处理：采用MATLAB编程，对采集到的声音信号进行去噪处理；S3、声音信号特征值的提取；S4、利用食品感官评价对苹果的脆度进行评价；S5、基于神经网络与线性回归模型完成对苹果脆度的评价。本发明专利技术基于振动声音信号，利用神经网络的方法实现苹果脆度的无损评价，为无损检测技术提供更好的理论依据。

A nondestructive testing method of Apple brittleness based on vibration and sound signal

【技术实现步骤摘要】
一种基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法
本专利技术涉及农产品的无损检测领域，具体涉及基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法。
技术介绍
农产品的质地评价是以感官分析技术为基础，多种检测技术相结合的评价方法。食品感官分析技术经过几十年的发展，迅速成为现代食品科学技术及食品产业发展的重要技术支撑，实用性强、灵敏性高、结果可靠，而且解决了一般理化分析所不能解决的复杂问题，但随着技术多年的应用及发展，其部分问题逐渐呈现，如评价员培训周期长、人员个体差异较大、实验结果系统性及重复性较低等缺点；而精确的量化测量仪器对农产品的评价结果具有较高的灵敏性、客观性与准确性，但具有体积较大，仪器过于贵重，属于破坏性检测、无法实现在线实时检测等缺点，仍需加强和完善。无损检测技术是指在不破坏待测物质原来的状态、化学性质的前提下，进行物质提取检测的一种方法，主要包括声学检测技术、光学检测技术、核磁共振检测技术等，可在不破坏农产品本身的情况下对其质量实现高效快速的检测，因而无损检测技术发展前景极为可观。与光学检测技术、核磁共振检测技术相比，利用声学技术技术对食品品质进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法，其特征在于包括如下步骤：/nS1、声音信号的采集：自制敲击平台，用小球敲击苹果的最外围处，再用高敏感度的麦克风连接电脑音频处理软件进行声音的收集；/nS2、声音信号的预处理：采用MATLAB编程，对采集到的声音信号进行去噪处理；/nS3、声音信号特征值的提取：利用包括傅里叶变换、希尔伯特黄变换方法进行声音信号特征值的提取：/nS3.1时域特征值：利用时域分析算法，从所采集的声音信号当中提取3个显著相关的声学参数，即能量、波形指数、最大振幅；/nS3.2频域特征值：将苹果声音信号的频率定义在1KHz-10KHz范围内，每隔1KHz的分频能量将其划分...

【技术特征摘要】
1.一种基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法，其特征在于包括如下步骤：
S1、声音信号的采集：自制敲击平台，用小球敲击苹果的最外围处，再用高敏感度的麦克风连接电脑音频处理软件进行声音的收集；
S2、声音信号的预处理：采用MATLAB编程，对采集到的声音信号进行去噪处理；
S3、声音信号特征值的提取：利用包括傅里叶变换、希尔伯特黄变换方法进行声音信号特征值的提取：
S3.1时域特征值：利用时域分析算法，从所采集的声音信号当中提取3个显著相关的声学参数，即能量、波形指数、最大振幅；
S3.2频域特征值：将苹果声音信号的频率定义在1KHz-10KHz范围内，每隔1KHz的分频能量将其划分为10个频率区段，再进行能量统计；
S4、利用食品感官评价对苹果的脆度进行评价；
S5、基于神经网络与线性回归模型完成对苹果脆度的评价，并与真实值比对，比较两种模型的优劣，神经网络的预测结果优于线性回归。


2.根据权利要求1所述的基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法，其特征在于所述的步骤S3中，根据傅里叶变换结合MATLAB，将苹果振动声音信号时域特征值波形指标、能量提取出来；而频域特征值以分频能量衡量，采用希尔伯特黄变换处理。


3.根据权利要求1所述的基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法，其特征在于所述的步骤3.1中能量被定义为离散声信号采样点的总能量，计算公式表示如下：



式中：x(i)代表某一离散点的能量，N为离散点的范围。


4.根据权利要求1所述的基于振动声音信号的苹果脆度无损检测方法，其特征在于所述的步骤3.1波形指标：定义为声音信号的能量的均方根和振幅宽度的均方根之比，其公式表...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，丁霄，张扬，郑丽雪，冯万岭，孙兴媛，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32