一种西瓜空心的无损检测系统和方法

1.本发明涉及到无损检测领域，特别是涉及一种西瓜空心的无损检测系统和方法。


背景技术：

2.近年来，随着我国人民生活水平不断提高，人们对于水果的营养和品质越发重视，如何准确全面地评价水果内部品质已成为消费者和销售商共同关注的问题。对于西瓜而言，适熟西瓜果肉颜色较红，可溶性固形物含量高，爽脆可口，风味较佳；但过熟西瓜会出现内部倒瓤和空心现象，严重影响其品质，并影响消费者的购买行为。因此，如何快速准确的判别西瓜内部缺陷是目前亟待解决的一个问题。
3.目前，我国对于西瓜内部品质检测主要依赖于瓜农的种植经验，先通过观察西瓜外果皮颜色和纹理对西瓜整体品质进行初步的判断，再通过手指敲击西瓜表面，听西瓜发出的声响来判别其坚实度。当听到“嘭嘭”的声音时，认为其是适熟瓜；若听到“噗噗”的闷声时，其坚实度较小，认为其是空心瓜。然而，这种人工方法来评价西瓜空心缺陷主要依赖个人经验等主观因素，而且费时费力，准确性低，无法满足高通量快速准确的检测需求。因此，亟待需要构建一套检测系统对西瓜内部缺陷进行客观检测分析。
4.声学测振技术因其采集的声学和振动特性与水果的机械和物理特性紧密相关，具有检测西瓜内部空心缺陷的潜力。激光多普勒振动检测技术作为一种非接触式测量方法，具有灵敏度高、动态响应快、测量范围大等优点，可以快速准确地采集水果的振动信息。然而，传统数据分析方法只对采集到的振动响应信号进行频域分析，并提取频域振动特征参数作为预测模型自变量，对水果内部缺陷检测并不准确。


技术实现要素：

5.本发明主要解决的技术问题是提供一种基于小波变换的西瓜空心无损检测系统和方法，利用设计的脉冲式喷气装置激励样品，同时利用激光多普勒测振仪采集样品的振动响应信号。此外，利用小波变换对原始的振动响应信号进行时频域分析，并提取振动特征参数建立空心西瓜的预测模型。
6.为实现上述功能，本发明采用以下技术方案：
7.包括铝型材支架、传输带、托盘、脉冲式喷气装置和激光多普勒测振仪；所述铝型材支架上端面沿西瓜输送方向水平安装有传输带，传输带的中部位置设置有检测工位，所述检测工位的两侧分别设有脉冲式喷气装置和激光多普勒测振仪；所述传输带上运输有托盘，所述托盘上放置有西瓜；
8.所述的脉冲式喷气装置包括竖直框架、气泵、油水分离器、步进电机、不锈钢丝杆、移动滑块、气嘴和电磁阀；所述竖直框架位于检测工位的侧方，所述步进电机机体固定在竖直框架的上端面，所述步进电机的输出轴朝下通过联轴器与竖直的不锈钢丝杆同轴相连，所述不锈钢丝杆的中部通过螺纹套装有移动滑块，移动滑块的两侧各活动穿设有一根竖直的导向杆，所述导向杆固定竖直地安装于竖直框架的底部和顶部之间，从而形成丝杠螺母
滑动副；
9.所述移动滑块面向检测工位的侧面设有一个气嘴，所述气泵的输出端依次经油水分离器、电磁阀、移动滑块内部通道与气嘴进行连接。
10.还包括升降平台，所述的升降平台设置在激光多普勒测振仪的下端且固定安装在铝型材支架上。
11.所述铝型材支架的一端设置有传动装置；所述传动装置包括传动轴和步进电机；所述传动轴穿过铝型材支架后一端与传输带传动连接，所述步进电机的机体固定安装在铝型材支架上，所述传动轴的另一端通过皮带和步进电机的输出轴传动连接。
12.还包括有plc控制器，所述检测工位旁设置有光电传感器；所述步进电机、电磁阀、激光多普勒测振仪、光电传感器均与plc控制器电相连。
13.所述方法采用空心西瓜无损检测系统，方法包括以下步骤：
14.s1.当西瓜样品被运输到检测工位时，采用脉冲式喷气装置向西瓜样品喷射高压空气射流来激励西瓜样品，并采用激光多普勒测振仪采集西瓜样品的原始振动响应信号；
15.s2.对原始振动响应信号进行小波变换处理，提取时频域振动特征参数，并建立预测模型；
16.s3.运用预测模型对待测西瓜进行检测，筛选出空心的西瓜。
17.所述步骤s2具体为：
18.s2.1.先对原始振动响应信号采用多贝西小波db5且分解层数j为5进行小波变换去噪处理，然后从小波变换去噪后的振动响应信号中提取13个时域振动特征参数，主要包括平均值x
mean
、平均幅值x
arv
、均方根x
rms
、峰峰值x
peak
、方差s2、偏态系数sk、峰度ku、波形因子w、脉冲因子i、峰值因子c、裕度因子m、衰减系数α和波形指数β；
19.s2.2.再次用小波变换的滤波器功能对所述的13个时域振动特征参数进行滤波，具体为：调节小波变换中的分解层数j获取指定频率范围内的近似系数aj，并对近似系数aj采用快速傅立叶变换获取频域振动响应信号，然后从频域振动响应信号中提取5个初步频域振动特征参数，主要包括第二至第四阶共振频率f2、f3和f4，第二阶共振频率幅值a2以及85
–
160hz之间的频带幅值bm
85-160
；
20.s2.3.利用频域振动特征参数中的一部分按照以下计算公式消除西瓜样品质量对共振频率的影响：
21.f
in
＝(m/m0)
1/3fi
22.其中，f
in
是第i阶标准化共振频率；m是样本质量；m0是一固定质量；fi是谐响应分析得到的第i阶共振频率，其中i＝2，3，4；
23.由三个标准化共振频率和5个初步频域振动特征参数中的第二阶共振频率幅值a2和频带幅值bm
85-160
共同构成5个频域振动特征参数；
24.s2.4.采用钢珠填埋法测量西瓜的空心体积，并计算空心率h：
25.首先将西瓜从赤道面切开，并将1mm直径的钢珠不断填充西瓜样品的空心部分，直至填平空心部分并与西瓜样品赤道面平齐，计算填入的钢珠总体积v0，其中，无空心部分的西瓜样品不予填充，无空心部分的西瓜样品的钢珠总体积v0为0，西瓜样品的空心率h计算公式如下所示：
26.h＝v0/v
样品体积
27.s2.5.将所有西瓜样品的13个时域振动特征参数和5个频域振动特征参数构成的原始数据集，通过基于x-y距离的样本集划分方法spxy算法按照2：1划分为校正集和验证集；根据逐步多元线性回归方法从所述的时频域振动特征参数中筛选部分振动特征参数作为预测模型的自变量，然后利用不同的建模方法依次基于校正集建立多个不同的预测模型，之后依次基于验证集来验证建立的多个所述的预测模型的优缺点。
28.所述的不同的建模方法为逐步多元线性回归方法、偏最小二乘回归方法和bp神经网络回归分析法。
29.所述步骤s3具体为：
30.当装有待测西瓜的托盘被传输带输送到检测工位时，分别通过步进电机和升降平台调节气嘴和激光多普勒测振仪探头高度至待测西瓜的赤道面，利用光电传感器将位置信号传递给plc控制器，并驱动脉冲式喷气装置向待测西瓜喷射高压空气射流来激励待测西瓜，同时利用激光多普勒测振仪采集待测西瓜的振动响应信号；
31.然后对采集到的原始振动响应信号进行和步骤s2中的小波变换去噪以及小波变换的滤波器功能中相同的方法进行处理，得到时频域振动特征参数，再根据时频域振动特征参数利用预测模型得到待测西瓜的空心率h，最后筛选出空心的西瓜。
32.与现有的技术与方法相比，本发明具有以下优点和优势：
33.本发明基于小波变换的数据分析方法，对原始振动响应信号进行时频域分析，并提取了检测样品的时频域振动特征参数作为预测模型的自变量，提高了预测模型精度。
34.本发明操作过程简单，并且可以应用检测其他水果的内部缺陷。
附图说明
35.图1是本发明整体结构示意图；
36.图2是喷气式激励装置结构示意图。
37.附图中各部件的标记如下：100、步进电机，200、传动轴，300、脉冲式喷气装置，301、气泵，302、油水分离器，303、步进电机，304、不锈钢丝杆，305、移动滑块，306、气嘴，307、电磁阀，400、西瓜，500、传输带，600、托盘，700、升降平台，800、激光多普勒测振仪。
具体实施方式
38.下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
39.如图1所示，本检测系统包括铝型材支架、传输带500、托盘600、脉冲式喷气装置300和激光多普勒测振仪800；铝型材支架上端面沿西瓜输送方向水平安装有传输带500，传输带500的中部位置设置有检测工位，检测工位的两侧分别设有脉冲式喷气装置300和激光多普勒测振仪800；传输带500上运输有托盘600，托盘600上放置有西瓜400；
40.如图2所示，本检测系统的脉冲式喷气装置300包括竖直框架、气泵301、油水分离器302、步进电机303、不锈钢丝杆304、移动滑块305、气嘴306和电磁阀307；竖直框架位于检测工位的侧方，步进电机303机体固定在竖直框架的上端面，步进电机303的输出轴连接有联轴器，步进电机303的输出轴朝下通过联轴器与竖直的不锈钢丝杆304同轴相连，不锈钢丝杆304竖直可旋转地安装在竖直框架中，不锈钢丝杆304的中部通过螺纹套装有移动滑块
305，移动滑块305的两侧各活动穿设有一根竖直的导向杆，导向杆固定竖直地安装于竖直框架的底部和顶部之间，从而形成丝杠螺母滑动副；驱动步进电机303驱动不锈钢丝杆304旋转进而带动移动滑块上下移动。
41.移动滑块305面向检测工位的侧面设有一个气嘴306，气泵301的输出端依次经油水分离器302、电磁阀307、移动滑块305内部通道与气嘴306进行连接；气流压强的大小通过油水分离器302调节，气嘴的开闭通过电磁阀307控制；。
42.如图1所示，本检测系统还包括升降平台700，升降平台700设置在激光多普勒测振仪800的下端且固定安装在铝型材支架上；利用升降平台700来上下调节激光多普勒测振仪800的高度。
43.铝型材支架的一端设置有传动装置；传动装置包括传动轴200和步进电机100；传动轴200穿过铝型材支架后一端与传输带500传动连接，步进电机100的机体固定安装在铝型材支架上，传动轴200的另一端通过皮带和步进电机100的输出轴传动连接。因此，步进电机100驱动传动轴200传动进而带动传输带500运动。
44.本检测系统还包括有plc控制器，检测工位旁设置有光电传感器；步进电机303、电磁阀307、激光多普勒测振仪800、光电传感器均与plc控制器电相连。
45.结合实施例，对本检测系统的检测方法进行详细说明。其中，本实施例选择了108个麒麟西瓜作为实验样品。
46.本检测方法的步骤具体如下：
47.s1.当西瓜400样品被运输到检测工位时，采用脉冲式喷气装置300向西瓜400样品喷射高压空气射流来激励西瓜400样品，并采用激光多普勒测振仪800采集西瓜400样品的原始振动响应信号；
48.s2.对原始振动响应信号进行小波变换处理，提取时频域振动特征参数，并建立预测模型。
49.s3.运用预测模型对待测西瓜400进行检测，筛选出空心的西瓜。
50.其中，步骤s2具体为：
51.s2.1.先对原始振动响应信号采用多贝西小波db5且分解层数j为5进行小波变换去噪处理，然后从小波变换去噪后的振动响应信号中提取13个时域振动特征参数，主要包括平均值x
mean
、平均幅值x
arv
、均方根x
rms
、峰峰值x
peak
、方差s2、偏态系数sk、峰度ku、波形因子w、脉冲因子i、峰值因子c、裕度因子m、衰减系数α和波形指数β，见表1；
52.表1时域振动特征参数计算公式
53.[0054][0055]
表中：a xi是时域振动响应信号的数据值；n是时域振动响应信号的数据点个数；s是标准差。
[0056]
s2.2.再利用小波变换的滤波器功能对13个时域振动特征参数进行滤波，调节分解层数j获取指定频率范围内的近似系数aj，并对近似系数aj采用快速傅立叶变换获取频域振动响应信号，然后从频域振动响应信号中提取5个初步频域振动特征参数，主要包括第二至第四阶共振频率f2、f3和f4，第二阶共振频率幅值a2以及85
–
160hz之间的频带幅值bm
85-160
；具体的，小波变换的滤波器功能为小波变换通过调整分解层数，使分析的频域信号固定在某一频段，起到了类似带通滤波器的作用；具体为小波变换的拟合过程中，每增加一层分解层数j，小波系数都会减少一半，且频率范围也变为原来的一半，因此可以通过调整分解层数，使分析的频域信号固定在某一频段。
[0057]
s2.3.利用频域振动特征参数中的一部分按照以下计算公式消除西瓜400样品质量对共振频率的影响：
[0058]fin
＝(m/m0)
1/3fi
[0059]
其中，f
in
是第i阶标准化共振频率；m是样本质量；m0取100g；fi是谐响应分析得到的第i阶共振频率，其中i＝2,3,4；
[0060]
由三个标准化共振频率和5个初步频域振动特征参数中的第二阶共振频率幅值a2以及85
–
160hz之间的频带幅值bm
85-160
共同构成5个频域振动特征参数；
[0061]
s2.4.采用钢珠填埋法测量西瓜的空心体积，并计算空心率h：
[0062]
首先将西瓜从赤道面切开，并将1mm直径的钢珠不断填充西瓜400样品的空心部分，直至填平空心部分并与西瓜400样品赤道面切面平齐，计算填入的钢珠总体积，记为v0，其中，无空心部分的西瓜400样品不予填充，无空心部分的西瓜400样品的钢珠总体积v0为0，然后采用空心率h描述西瓜的空心程度，计算公式如下所示：
[0063]
h＝v0/v
样品体积
[0064]
s2.5.将所有西瓜(400)样品的13个时域振动特征参数和5个频域振动特征参数构
成的原始数据集，通过基于x-y距离的样本集划分方法spxy算法按照2：1划分为校正集和验证集；根据逐步多元线性回归方法从时频域振动特征参数中筛选部分振动特征参数作为预测模型的自变量，然后利用不同的建模方法依次基于校正集建立多个不同的预测模型，之后依次基于验证集来验证建立的多个预测模型的优缺点。
[0065]
不同的建模方法为逐步多元线性回归方法、偏最小二乘回归方法和bp神经网络回归分析法。其中，bp神经网络回归分析方法的隐含层和输出层激活函数分别选择为tangent-sigmoid函数和purelin函数，学习效率和误差范围分别设置为0.1和0.0004。
[0066]
其中，步骤s3具体为：
[0067]
当装有待测西瓜400的托盘600被传输带500输送到检测工位时，分别通过步进电机303和升降平台700调节气嘴和激光多普勒测振仪800探头高度至待测西瓜400的赤道面，设置脉冲式喷气装置300的脉冲宽度为200ms，利用油水分离器302调节气体压强为250kpa；利用光电传感器将位置信号传递给plc控制器，并驱动脉冲式喷气装置300向待测西瓜400喷射高压空气射流来激励待测西瓜400，同时利用激光多普勒测振仪800采集待测西瓜400的振动响应信号。
[0068]
然后对采集到的原始振动响应信号进行和步骤s2中的小波变换去噪以及小波变换的滤波器功能中相同的方法进行处理，得到时频域振动特征参数，再根据时频域振动特征参数利用预测模型得到待测西瓜400的空心率h，最后筛选出空心的西瓜。本实施例中待测西瓜400的空心率情况具体见表2。
[0069]
表2西瓜空心率预测模型的校正集与验证集的样本数量与空心率统计值(n＝108)
[0070][0071][0072]
为了避免自变量之间的共线性问题，在建立多元回归模型时先采用逐步多元线性回归方法筛选较优的变量组合，本实施例中筛选了10个自变量，分别为x
mean
,ku,w,i,c,m,α,β,f
2n
,bm
85-160
。然后依次利用逐步多元线性回归方法、偏最小二乘回归方法、bp神经网络回归分析方法建立西瓜空心率的预测模型，所得结果如表3所示。
[0073]
表3西瓜空心率的预测模型结果(n＝108)
[0074][0075]
注：a10个自变量分别为x
mean
,ku,w,i,c,m,α,β,f
2n
,bm
85-160
。
[0076]
从表3可以看出，基于小波变换的数据分析方法提取时频域振动特征参数来预测空心西瓜是可行的。此外，上述无损检测系统的各个模块具有一定的可调整性，可以进一步探究检测其他水果内部品质的可能性。