基于碰撞声的开心果分拣技术研究

２０１４年第１１期摘要：基于碰撞声的开心果分拣技术是通过撞击迫使坚果壳体振动发声，再经分析处理获得开闭口对应的声信号特
征，最后实现不同坚果类型的识别和分离。

试验过程中，大理石地面作为被撞击物，背景噪声为５０ｄＢ，测得闭口、半开口、开口３种状态，共８０个不同样本开心果的碰撞声信号，经处理得到信号的时域和频域图形，从中提取分拣特征。

依据此分拣特征，样本开心果可实现试验室条件下的完全分拣。

关键词：开心果分拣技术；碰撞声；时域和频域中图分类号：ＴＳ２５５文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ．１６７１－９６４６（Ｘ）．２０１４．１１．０２０
ＰｉｓｔａｃｈｉｏＳｏｒｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＲｅｓｅａｒｃｈＵｓｉｎｇＩｍｐａｃｔＡｃｏｕｓｔｉｃｓ
ＺＡＮＧＦｕ－ｙａｏ，＊ＦＥＮＧＴａｏ，ＷＡＮＧＪｉｎｇ，ＨＵＪｕｎ－ｊｉｅ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｅｒｉａｌａｎｄＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，
Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｉｓｔａｃｈｉｏｓｏｒｔｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｒｅｓｅａｒｃｈｕｓｉｎｇｉｍｐａｃｔａｃｏｕｓｔｉｃｓｉｓａｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｏｍａｋｅｐｉｓｔａｃｈｉｏｖｉｂｒａｔｉｎｇａｎｄｓｏｕｎｄｉｎｇｗｈｅｎｉｍｐａｃｔｅｄ，ａｎｄｇｅｔｔｈｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｉｔｓｓｉｇｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｔｈｒｏｕｇｈａｃｏｕｓｔｉｃｓａｎａｌｙｚｉｎｇ．Ｉｎｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，５０ｄＢｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｏｉｓｅ，ｉｍｐａｃｔｗｉｔｈｍａｒｂｌｅｆｌｏｏｒ，ｔｈｉｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｃｑｕｉｒｅｓｔｈｅｉｍｐａｃｔａｃｏｕｓｔｉｃｓｓｉｇｎａｌｏｆ８０ｓａｍｐｌｅｓｐｉｓｔａｃｈｉｏｗｉｔｈｃｌｏｓｅｄｓｈｅｌｌ，ｓｅｍｉｏｐｅｎｓｈｅｌｌａｎｄｏｐｅｎｓｈｅｌｌ．Ａｆｔｅｒａｎａｌｙｚｉｎｇ，ｉｔａｃｑｕｉｒｅｓｔｈｅｔｉｍｅｄｏｍａｉｎａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｆｉｇｕｒｅｓ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｓｓｅｌｅｃｔｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｏｂｖｉｏｕｓｓｏｒｔｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓ，ｐｉｓｔａｃｈｉｏｓａｍｐｌｅｓｃａｎｂｅｓｅｌｅｃｔｅｄｉｎｔｈｅｌａｂｏｒａｔｏｒｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｉｓｔａｃｈｉｏｓｏｒｔｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ；ｉｍｐａｃｔａｃｏｕｓｔｉｃｓ；ｔｉｍｅ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
收稿日期：２０１４－０７－１６
基金项目：北京工商大学研究生科研学术创新基金项目资助（２０１４０７０２）。

作者简介：臧富瑶（１９９０—），男，在读硕士，研究方向为声信号检测与试验模态分析。

＊
通讯作者：冯涛（１９６９—），男，硕士生导师，研究方向为噪声与振后控制。

开心果是一种外壳坚硬的休闲食品，有很高的经济价值和营养价值，深受消费者欢迎。

该种坚果在采摘时多为闭口状态，采摘后需经一系列的处理使其出现“人工裂口”再出售。

由于保证１００％的开口率难度大、成本高，所以开心果的开口比率一般只能达到９０％￣９５％。

长久以来，开心果的开口状态挑选主要依靠人工，人工挑选效率低、枯燥乏味、成本高。

后来，美国出现了一种机械挑选装置，主要依靠布满针的滚筒来挑选开口开心果，这种挑选方法效率仍较低，挑选精度也不高，挑选后会在果仁上留有针孔，疑似虫洞，影响其售价。

为了提高挑选精度和效率，降低人工成本，大量的无损检测手段已应用其中［１］，其中声学特性检测法是目前为止发展最成熟、效益最好的农产品分拣手段，该方法分拣速度快、操作简单、不损坏产品［２］，很适合坚果类的分拣。

Ｐｅａｒｓｏｎ［３］首次将碰撞声检测法用于开心果的分拣，从时域和频域图中提取碰撞声信号的分类特征。

该分拣装置在试验状态下的吞吐量约为４０颗／ｓ（大约相当于２１６ｋｇ／ｈ），分类准确率接近９７％。

Ｋｈａｌｉｆａ等人［４］将主成分分析和自适应神经模糊推理系统结合起来应用于空壳核桃的智能分拣，分类准确率达到１００％。

与此同时，国内学者也对碰撞声检测法进行了大量研究。

杨红卫［５］提出利用自由落体冲击法检测小麦品质，其识别率为１００％。

张丽娜［６］采用ＨＨＴ方法对小麦碰撞声信号进行特征提取，再用ＢＰ神经网络对其进行分类，为碰撞声信号的特征提取提供了新方法。

据资料显示［７］，很多发达国家的碰撞声检测技术已进入应用阶段，在我国碰撞声检测技术还处于探索研究阶段。

因此，迫切需要加快实用化研究将其转化成实际生产力。

从国内外已有的研究成果看，
基于碰撞声的开心果分拣技术研究
臧富瑶，＊冯
涛，王
晶，胡俊杰
（北京工商大学材料与机械工程学院，北京１０００４８）
文章编号：１６７１－９６４６（２０１４）１１ａ－００６５－０３
第１１期（总第３７０期）农产品加工
Ｎｏ．１１２０１４年１１月
ＦａｒｍＰｒｏｄｕｃｔｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｎｏｖ．
农产品加工２０１４年第１１期坚果分类均以碰撞声信号处理技术为基础，结合各
类数学黑箱分拣模型来实现，虽然取得了一些应用
成果，但由于未对试验对象的碰撞发声机理进行研
究，使得该项技术缺乏必要的理论基础，难以对同
特征坚果进行分拣预测，特征移植难度大。

另外，
由于信号处理过程未充分考虑碰撞发声机理，使得
试验中的某些分拣特性表现不明显或不可靠。

鉴于
以上问题，本文将以开心果为研究对象，采用规范
的声学测试手段进行碰撞试验，得到各状态开心果
的时域和频域特征，为将来进行深入的理论研究奠
定基础。

１碰撞声检测技术的原理
声波是包含其声源振动信息的一种能量辐射方
式。

物体的自由振动特性是物体本身特性的一种反
映，因此可以通过声波信息推测出振动物体的某些
物理特性。

物体的自由振动是指振动物体由外界激励源一
次激励，且在不受外界干扰的情况下表现出来的振
动形式。

一般认为，物体的自由振动是其固有特性
的一种表现形式，可以通过测量振动物体的振动特
性推测出该物体的基本性态。

由于撞击类试验的试验物体不易附着振动传感
器，或难以消除振动传感器质量对试验物体的影响，
所以若需测得该类物体的固有特性，可用声学检测
的手段进行测量，既方便，精度也高。

频域分析法是将时域信息通过傅里叶变换得到
信息频域特性的方法。

离散傅里叶变换如下式：
C k＝１
N
N-i
i＝０
Σf i e－j（２π／N）k i．
开心果的碰撞声检测技术过程原理如下：开心果在撞击反弹后（相当于一次锤击激励）在空中处于自由振动状态，开心果的振动壳体通过空气介质向外辐射包含其振动信息的声波，与此同时麦克风采集该碰撞声信号，经处理分析得到该开心果的基本特性。

该技术测量精确，理论合理，可完成开心果的开闭口分拣。

２试验系统的建立
本次试验侧重于理论研究，因此试验数据需要在一个理想的环境下取得。

为了测量精准、可靠，本次试验采用全套的Ｂ＆Ｋ公司的声学采集设备，包括Ｂ＆Ｋ３５６０Ｂ前端作为数据采集器，Ｂ＆Ｋ４１８９传声器拾取开心果碰撞声，装有Ｂ＆ＫＰＵＬＳＥ以及数据后处理软件Ｒｅｆｌｅｘ的电脑和Ｂ＆Ｋ数据采集专用的网线及ＢＮＣ线。

如此，可有效降低本试验数据采集过程中采集系统的系统误差。

为使碰撞声信号特征明显、可靠，数据处理过程严格遵守声学规范，采用Ｒｅｆｌｅｘ处理得到时域和频域数据，符合声学习惯，且可去除一定的干扰信息。

为了减少测试环境的信息，试验场所背景噪声为５０ｄＢ的试验室，试验中的碰撞声信号大约为７４ｄＢ，二者相差２４ｄＢ，完全满足信噪比要求。

由碰撞声检测技术的原理可知，任何振动的物体只要符合一定的条件都可能向外辐射声波，本次试验需在一个理想的环境下取得。

因此，被撞击物的品质和刚度最好无穷大，为避免被撞物振动干扰测试，试验选取被撞击物几乎不振的大理石地面。

综合考虑上述因素，建立试验测量系统。

开心果闭口、半开口、开口实物状态见图１，开心果碰撞声试验系统见图２。

３试验过程及数据分析
试验对象测量条件数据见表１。

试验时需将各状态开心果依次编号，每个开心果的碰撞声信号需采集２次，以提高碰撞声信号的可信度。

试验时，撞击点周围要铺设毛巾，以防止二次撞击带来的不确定性影响。

撞击时，应保持周围环境的安静，以免人为提高试验室背景噪声。

撞击点至麦克风传感器之间的球形空间内应无其他物体，以免出现声波散射，影响测试精度。

３种状态开心果的时域对比见图３，３种状态开心果的频域对比见图４。

（１）时域趋势上，闭口开心果波形简单、衰减迅速，开口开心果波形复杂、衰减缓慢，并且随着图１开心果闭口、半开口、开口实物状态
图２
开心果碰撞声试验系统
开心果落点
ＢＮＣ线
４１８９Ｍｉｃ
铺有毛巾
的地面
电脑
网线
ＰＵＬＥＳ采集前端
支
架
表１试验对象测量条件数据
开口状态
试验数量
／个
下落高度
h／ｃｍ
传声器距离
l／ｃｍ
连击次数
／次闭口
半开口
开口
２０
２５
３５
４２
４２
４２
１０
１０
１０
０
０
０
６６··
２０１４年第１１期
开口程度的增大，复杂程度增加，衰减时间变长。

时
域具体数值上，闭口开心果自撞击时开始，至振动幅度衰减到最大振动幅值的５％所用时间小于０．５ｍｓ；半开口与开口开心果撞击开始１ｍｓ后其振动幅值仍大于最大振幅的１０％；闭口开心果时域上的最大峰峰值大于半开口与开口开心果。

（２）频域趋势上，闭口开心果波形简单，在１８ｋＨｚ以下呈现抛物线状，斜率变化缓慢，能量集中在低频，半开、开口开心果波形波动性明显，呈现多峰状态，斜率变化快速；并且随着开口的增大，峰值逐渐增多，斜率变化加快，能量向全频带移动。

频域具体数值上，１６ｋＨｚ之前，闭口开心果图形总体趋势的斜率过零点的次数小于５次；１６ｋＨｚ之前，半开口与开口开心果图形总体趋势的斜率过零点的次数大于１５次；１６ｋＨｚ之前，闭口开心果图形峰值小于３个；１６ｋＨｚ之前，半开口与开口开心果图形峰值大于６次；由于本次试验频带范围是从０到２５．４ｋＨｚ，因此以１２．５ｋＨｚ为能量的分割点。

１２．５ｋＨｚ前部分与后部分的能量比，闭口开心果前后比值大于１．２，半开与开口开心果前后比值小于１．１。

从碰撞声检测技术的原理上，分析上述数据也
具有合理性。

闭口开心果刚度大、无自由边界，其
碰撞声信号的特征表现为一个整体，因此在时域和频域上均表现出简单性以及不同样本之间趋势上的重复性。

因内部阻尼大，且无自由边界，时域上衰减迅速，频域上模态峰值单一，形态宽且缓；半开口、开口开心果刚度下降，出现了自由边界，开心果果壳与果仁之间的约束力下降，其碰撞声信号的特征表现为果壳与果仁组合而成的整体信号。

因此，在时域和频域上均表现出复杂性以及不同样本之间趋势上的差异性。

因出现自由边界，内部阻尼下降，时域上不易衰减，频域上模态峰值多样，形态窄而尖；这些现象都说明试验测得的碰撞声信号与开心果的自身结构之间有着对应关系，从碰撞声信号的角度反推出开心果的开闭口状态具有理论上的合理性。

４结论
从以上数据分析中可知，开心果开口、闭口状态的不同，会使其碰撞声信号在时域和频域上出现明显差异。

根据这些差异，就可以实现开心果的开闭口状态在试验室条件下的分拣，以上述开心果为试验样本，样本分拣精度为１００％。

分拣特征表现为：时域上，衰减时长、碰撞声信号的最大峰峰值、方差；频域上，斜率过零点的次数、峰值数、能量百分比。

开心果的碰撞声信号与其结构特性有着紧密的联系，其碰撞机理是可研究的，而碰撞声信号与开心果的结构特性之间的联系是可认知的，因此仍需要大量试验予以验证。

参考文献：
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梅亚敏，郭敏．基于碰撞声信号的农产品品级检测技术综述[J]．西北农林科技大学学报，2013（4）：213-219．◇
图３３种状态开心果的时域对比
１５１０５０－５－１０－１５－２０－２５声压／Ｐａ
时间t ／ｍｓ
１．６５８５
１．６５９５
１．６６０５
１．６６１５－开口开心果；
－闭口开心果；
－半开口开心果
图４３种状态开心果的频域对比
６０５０４０３０２０１００声压级（２０μＰａ）／ｄＢ
频率a ／Ｈｚ
０
－开口开心果；
－闭口开心果；
－半开口开心果０．５×１０４
１．０×１０４１．５×１０４
２．０×１０４
２．５×１０４
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