鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验
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收稿日期：2008-07-11 修订日期：2008-09-06
觉方法的有 M.C.Garacia Alegre[13]等用提取彩色分量的方 法检测鸡蛋裂纹正确率为 92%；Jenshinn L[14]等研究并开 发了蛋壳全自动检测系统，检测装置在被检蛋的蛋壳施 加一定压力，再通过摄像头采集受压蛋壳图像，计算机 进行分析，判断是否是损壳蛋并进行分级。 在众多的禽蛋品质检测研究中，采用的基本上都是 单一的检测方法。本文作者在前期的研究中，发现鸡蛋 的敲击响应特性与新鲜度之间存在一定的关系，于是提 出综合鸡蛋图像信息和敲击响应特性两方面的特征信 息，来研究其与鸡蛋新鲜度之间的关系，为鸡蛋新鲜度 的无损检测探索新的技术途径。
Fig.4
图 4 新鲜度实测值与预测值 Measured and predicted values of egg freshness
2.2
综合无损检测模型的提出 通过以上对鸡蛋新鲜度与其敲击响应特性的相关性 分析可知，鸡蛋的个体差异造成了其敲击响应特性差别， 而通过图像参数可以得到反映鸡蛋个体差异的参数，因 此，可以通过图像参数来修正敲击响应特性。同理，不 同新鲜度的鸡蛋其敲击响应特性也不同，特别体现在共 振峰频率的变化上，也就是说鸡蛋敲击响应特性的变化 也一定程度上反映了其新鲜度的变化。因此，可以用鸡 蛋敲击响应特性与其新鲜度的相关关系来对鸡蛋的透射 特性反应的新鲜度进行修正，由此提出了综合机器视觉 和敲击响应特性两个方面的鸡蛋特性参数，建立鸡蛋综 合无损检测模型，以达到提高检测正确率的目的。 2.3 综合无损检测模型的建立 由以上的数据采集试验装置和分析出的与鸡蛋新鲜 度相关的图像特征参数和声音特征参数，通过试验获得 55 枚有效鸡蛋相应特征参数值如表 1 所示。然后利用 SAS8.0 软件， 对以上的试验数据进行线性逐步回归分析， 得到新鲜度综合无损检测模型为： Haugh =44.14959-57.84516y1-41.2846y2+0.4641y3+ 15.08142y4+7.2876y5 （7） 式中 y1 —— 透射图像中提取出的颜色参数亮度； y2
0
引
言
鸡蛋包含人体所需的蛋白质、脂肪、矿物质和多种 维生素，易于消化和吸收，具有很高的营养价值，是人 们日常生活中重要的动物性营养食品。但由于存放时间 的长短和其他方面的原因造成鸡蛋不新鲜而不能够食 用，因此，鸡蛋品质的检测在蛋品贮藏、加工及流通中 很重要，为此，国内外不少学者在这方面进行了积极的 探索和研究。 在禽蛋新鲜度检测方面，采用机器视觉方法的有王 巧华[1] 等研究了鸡蛋透射光图像的形态特征与新鲜度的 相关关系，选取蛋黄与整蛋面积比值、气室高度与整蛋 长轴长度比值作为形态特征参数，建立两特征值与新鲜 度的关系模型；采用多光谱技术的有 Liu Yande[2]等以不 同新鲜度的鸡蛋为研究对象，建立了鸡蛋透射率与波长， 透射率与贮藏时间的相关数学模型，结果表明鸡蛋的透 射特性应用于鸡蛋新鲜度检测具有可行性和快速性；王 巧华[3]等研究了鸡蛋反射光特性与其新鲜度之间的关系； 采用电学方法的有刘熙[4] 等利用电导率仪对不同新鲜度 的鸡蛋进行了试验研究，得出随着鸡蛋新鲜度的降低， 鸡蛋的电导率呈下降趋势。 在禽蛋破损检测方面，利用声学特性方法的有 Ketelaere、Cho 、Coucke、文友先、王树才、黄耀志、 姜瑞涉、潘磊庆[5-12]等利用好壳蛋与损壳蛋敲击响应特性 之间的差别，建立了相关的破损检测模型；利用机器视
F f ( Pi max )
式中 谱幅度，dB。 3）功率谱面积在X轴方向上的质心
（3）
F ——共振峰频率，kHz； Pi max ——最大的功率
Cx
(P F )
i 0 i i
k
Pi
i 0
k
（4）
式中
C x ——功率谱面积在X轴方向上的质心， kHz； Fi
——第 i 点对应的频率值，kHz。 4）功率谱面积在Y轴方向上的质心
1
1.1
材料与方法
材料 供试材料为湖北省南湖鸡场提供的当日产新鲜褐壳 鸡蛋 400 枚，去除表面污渍，对所有鸡蛋编号。鸡蛋水 平横放于蛋托中，贮藏于恒温恒湿箱内（温度 28℃，相 对湿度为 70%）。对所选取的鸡蛋样品质量数据进行统 计分析，其结果如图 1 所示，可知鸡蛋样品数据服从正
基金项目：国家 863 计划项目（2007AA10Z214） 作者简介：魏小彪（1983－） ，男，研究方向：农业工程机电一体化技术。 武汉 华中农业大学工程技术学院，430070。 Email: wxb24@webmail.hzau.edu.cn ※通讯作者：王树才（1966－） ，男，湖北孝感人，副教授，主要从事农产 品无损检测技术与设备的研究。 武汉 华中农业大学工程技术学院， 430070。 Email: wsc01@mail.hzau.edu.cn
由于每一枚鸡蛋都要敲击 3 次，大头、中间和小头 各敲击 1 次，那么每敲击 1 次就得到上面的 4 个特征参 数值，然后对 3 次敲击得到的 4 个特征参数值取平均值， 可以用得到的 4 个参数值，即 3 次敲击的平均值作为鸡 蛋新鲜度的声音特征参数值。
2 结果与分析
2.1 新鲜度与敲击响应特性的相关性 在建立鸡蛋综合无损检测模型之前，先研究鸡蛋敲 击响应特性与其新鲜度之间的相关关系。通过以上的声 音采集与处理系统和敲击响应特性参数的选取，试验获 取 55 枚有效鸡蛋的敲击响应特征参数值如表 1 所示，对 提取出来的鸡蛋敲击响应特性参数与其新鲜度哈夫单位 值建立回归模型来研究两者之间的相关性。采用多元线 性逐步回归的方法，利用 SAS8.0 软件求出敲击响应特性 的新鲜度声响特征检测模型为： Haugh=-46.3286+0.4758x1+15.09883x2-6.24173x3 （6） 式中 Haugh——新鲜度哈夫单位值；x1——声音信号 的功率谱面积平均值；x2——声音信号的共振峰频率平 均值；x3——声音信号 X 轴方向的质心平均值。 所得的多元线性回归方程相关系数高（R =0.9248）， 线性关系显著。从所得回归模型的参数看，入选的参数 主要是和频率有关系，为此，分析共振峰频率与其新鲜 度（哈夫单位）之间的关系，发现鸡蛋的共振峰频率随 鸡蛋新鲜度的降低而成阶梯状下降，如图 3 所示。对所 建模型用不同批次的鸡蛋进行检验，可以得到鸡蛋新鲜 度的实测值与预测值散点图，如图 4 所示。
242
第 25 卷 第 3 期 2009 年 3月
农 业 工 程 学 报 Transactions of the CSAE
Vol.25 No.3 Mar. 2009
鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验
魏小彪，王树才※
（华中农业大学工程技术学院，武汉 430070） 摘 要：为了提高鸡蛋新鲜度无损检测的准确性，该文用反映鸡蛋内部颜色的计算机图像参数和鸡蛋敲击响应特性参数 构成鸡蛋新鲜度综合无损检测模型，利用两种检测方法之间的参数进行相互补偿和修正。用机器视觉装置获取鸡蛋颜色 的亮度、蛋形指数，用声音采集装置获取声音的功率谱面积、共振峰频率、X 轴方向的质心，通过试验测得对应鸡蛋的 新鲜度（哈夫单位）。以它们为样本数据建立多元线性回归模型，获取鸡蛋新鲜度与其图像特征参数和声音特征参数之 间的最优关系。经检验，所建模型判别鸡蛋新鲜度的正确率为 92%。 关键词：综合无损检测，模型，农产品，鸡蛋，新鲜度 中图分类号：TP391.41，S375 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2009)-3-0242-06 魏小彪，王树才. 鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验[J]. 农业工程学报，2009，25(3)：242－247. Wei Xiaobiao, Wang Shucai. Test and comprehensive model for non-destructive detection of egg freshness[J]. Transactions of the CSAE, 2009,25(3)：242－247.(in Chinese with English abstract)
244
农业工程学报
2009 年
Cy
(P 2 )
i 0 i
k
Pi
P
i0 i
k
（5 ）
Βιβλιοθήκη Baidu式中
Cy ——功率谱面积在Y轴方向上的质心，dB。
度处其共振峰频率可能出现较大的差别，这就造成所求 的新鲜度（哈夫单位）差别较大。另外，鸡蛋的个体差 异造成其自身物理特性的差别，特别是鸡蛋大小、蛋形 指数等，影响敲击响应的特性参数，也是造成检测值与 预测值差别大的原因。
A Pi
i 0
k
（2）
式中
图2 数据采集系统 Fig.2 Data collection system
A ——功率谱面积，dB； Pi ——每一个频率对应
的功率谱幅度，dB； k ——采样的样本个数； 2）共振峰频率
1.4 特性参数选取 1.4.1 图像特征参数选取 本文参考课题组前期通过机器视觉技术研究禽蛋新 鲜度的研究成果，从鸡蛋透射图像中提取蛋芯处颜色参 数（H、S、I）作为反映鸡蛋新鲜度的特征参数，通过蛋 芯处的颜色参数（H、S、I）变化来反映鸡蛋新鲜度的变 化，具体获取蛋芯处颜色参数的软件处理方法参考文献 [16]。 由于本文采取的是综合图像特征参数和声音特征参 数来寻求与新鲜度之间的相关关系，考虑到鸡蛋声音特 征参数受到鸡蛋物理特性的影响，例如：鸡蛋的大小、 形状和蛋壳的硬度等，而从鸡蛋的图像信息中又可以得
到反映鸡蛋部分物理特性的参数，因此，从鸡蛋的透射 图像中又提取反映鸡蛋大小的像素和、周长和反映鸡蛋 形状的蛋形指数、分散度等鸡蛋物理特性的特征参数， 以排除鸡蛋的物理特性对鸡蛋敲击响应声音特征参数的 影响。 1）鸡蛋大小 由于采集的鸡蛋透射图像所用的背景是黑色的，因 此，所采集图像的亮区域反映鸡蛋的大小，鸡蛋的大小 即图像亮区域的像素和。 2）周长的计算 采用欧式距离计算方法，即用两点距离公式来计算 周长。运用到数字图像中，即在鸡蛋的边界像素中，设 某像素与其水平或垂直方向上相邻边缘像素间的距离为 1，与倾斜方向上相邻边缘像素间的距离为 2 ，鸡蛋的 周长就是这些相邻像素间距离的总和。 3）蛋形指数的计算 由于采集到的鸡蛋图像是正立的，因此，蛋形指数 的计算变为过鸡蛋形心的垂直像素与水平像素之比。 4）分散度的计算
图 1 鸡蛋质量概率分布图 Fig.1 Probability distribution of egg weight
第3期
魏小彪等：鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验
243
态分布，其中鸡蛋质量的最大值为 78.79 g ，最小值为 52.29 g，平均值为 64.77 g。 1.2 试验方法 试验步骤：1）每天同一时间取 10 枚鸡蛋，并且保 证每一枚鸡蛋完好无损，利用声音采集装置，逐一采集 其声音数据，并通过试验程序提取频谱信息；2）采集完 声音数据后，再将鸡蛋置于机器视觉装置中，采集鸡蛋 的图像信息；3）打破这 10 枚鸡蛋，测量其哈夫单位值， 作为对应鸡蛋的新鲜度指标，记录每枚蛋的哈夫单位试 验数据。4）重复步骤 1）- 3），直至蛋芯散黄为止。 1.3 特征参数数据采集装置 特征参数数据采集装置如图 2。声音采集装置见图 2 右半部分所示，采集设备由蛋托、敲击锤（内置拾音器） 和计算机组成，保证拾音器在敲击锤中固定不动，以免 影响声音采集的准确性。 采用 VC++编制敲击声音采集的 试验程序， 设定采集频率为 22050 Hz， 采集点数为 1024， 将采集到的模拟声音信号波形数据保存为.dat 文件。 再利 用 Matlab 软件中的 buttord( )和 fft( )函数编写滤波和频谱 分析程序，取其采集点数中有效数据的 128 点来分析。 鸡蛋敲击 3 次，其中大头、小头和赤道部位分别敲击 1 次，敲击力度均匀。数据采集好后，首先进行滤波处理， 再进行功率谱分析，求出相应的参数。拍摄鸡蛋图像的 机器视觉装置如图 2 左半部分所示，采集设备由光源、 光筒、可散热光室、暗室、NIKON COOLPLXS4 数码相 机和计算机组成， 光源为 60 W 白炽灯 （外套自制聚光筒） ， 相机设置成相应的拍摄模式。获取图像后，采用 VC++ 编写的图像处理软件，对获得的鸡蛋图像进行相关的预 处理和图像特征参数的提取。新鲜度哈夫单位的测量方 法详见文献[15]。
D
式中
D
P2 A
（1）
——分散度； A ——鸡蛋的像素和； P ——
鸡蛋的周长。 1.4.2 声音特征参数选取 在课题组前期的鸡蛋敲击响应与破损之间的相关关 系研究中，提取了相关的敲击响应特征参数。同样，在 综合研究鸡蛋图像特征和敲击响应特征与其新鲜度之间 的相关关系时，对前期的声检测法研究加以参考分析， 将其中最具有显著特征的变量保留，再加以其他一些显 著因子，选取了一些具有代表性声音信号特征参数，具 体如下： 1）功率谱面积
觉方法的有 M.C.Garacia Alegre[13]等用提取彩色分量的方 法检测鸡蛋裂纹正确率为 92%；Jenshinn L[14]等研究并开 发了蛋壳全自动检测系统，检测装置在被检蛋的蛋壳施 加一定压力，再通过摄像头采集受压蛋壳图像，计算机 进行分析，判断是否是损壳蛋并进行分级。 在众多的禽蛋品质检测研究中，采用的基本上都是 单一的检测方法。本文作者在前期的研究中，发现鸡蛋 的敲击响应特性与新鲜度之间存在一定的关系，于是提 出综合鸡蛋图像信息和敲击响应特性两方面的特征信 息，来研究其与鸡蛋新鲜度之间的关系，为鸡蛋新鲜度 的无损检测探索新的技术途径。
Fig.4
图 4 新鲜度实测值与预测值 Measured and predicted values of egg freshness
2.2
综合无损检测模型的提出 通过以上对鸡蛋新鲜度与其敲击响应特性的相关性 分析可知，鸡蛋的个体差异造成了其敲击响应特性差别， 而通过图像参数可以得到反映鸡蛋个体差异的参数，因 此，可以通过图像参数来修正敲击响应特性。同理，不 同新鲜度的鸡蛋其敲击响应特性也不同，特别体现在共 振峰频率的变化上，也就是说鸡蛋敲击响应特性的变化 也一定程度上反映了其新鲜度的变化。因此，可以用鸡 蛋敲击响应特性与其新鲜度的相关关系来对鸡蛋的透射 特性反应的新鲜度进行修正，由此提出了综合机器视觉 和敲击响应特性两个方面的鸡蛋特性参数，建立鸡蛋综 合无损检测模型，以达到提高检测正确率的目的。 2.3 综合无损检测模型的建立 由以上的数据采集试验装置和分析出的与鸡蛋新鲜 度相关的图像特征参数和声音特征参数，通过试验获得 55 枚有效鸡蛋相应特征参数值如表 1 所示。然后利用 SAS8.0 软件， 对以上的试验数据进行线性逐步回归分析， 得到新鲜度综合无损检测模型为： Haugh =44.14959-57.84516y1-41.2846y2+0.4641y3+ 15.08142y4+7.2876y5 （7） 式中 y1 —— 透射图像中提取出的颜色参数亮度； y2
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引
言
鸡蛋包含人体所需的蛋白质、脂肪、矿物质和多种 维生素，易于消化和吸收，具有很高的营养价值，是人 们日常生活中重要的动物性营养食品。但由于存放时间 的长短和其他方面的原因造成鸡蛋不新鲜而不能够食 用，因此，鸡蛋品质的检测在蛋品贮藏、加工及流通中 很重要，为此，国内外不少学者在这方面进行了积极的 探索和研究。 在禽蛋新鲜度检测方面，采用机器视觉方法的有王 巧华[1] 等研究了鸡蛋透射光图像的形态特征与新鲜度的 相关关系，选取蛋黄与整蛋面积比值、气室高度与整蛋 长轴长度比值作为形态特征参数，建立两特征值与新鲜 度的关系模型；采用多光谱技术的有 Liu Yande[2]等以不 同新鲜度的鸡蛋为研究对象，建立了鸡蛋透射率与波长， 透射率与贮藏时间的相关数学模型，结果表明鸡蛋的透 射特性应用于鸡蛋新鲜度检测具有可行性和快速性；王 巧华[3]等研究了鸡蛋反射光特性与其新鲜度之间的关系； 采用电学方法的有刘熙[4] 等利用电导率仪对不同新鲜度 的鸡蛋进行了试验研究，得出随着鸡蛋新鲜度的降低， 鸡蛋的电导率呈下降趋势。 在禽蛋破损检测方面，利用声学特性方法的有 Ketelaere、Cho 、Coucke、文友先、王树才、黄耀志、 姜瑞涉、潘磊庆[5-12]等利用好壳蛋与损壳蛋敲击响应特性 之间的差别，建立了相关的破损检测模型；利用机器视
F f ( Pi max )
式中 谱幅度，dB。 3）功率谱面积在X轴方向上的质心
（3）
F ——共振峰频率，kHz； Pi max ——最大的功率
Cx
(P F )
i 0 i i
k
Pi
i 0
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式中
C x ——功率谱面积在X轴方向上的质心， kHz； Fi
——第 i 点对应的频率值，kHz。 4）功率谱面积在Y轴方向上的质心
1
1.1
材料与方法
材料 供试材料为湖北省南湖鸡场提供的当日产新鲜褐壳 鸡蛋 400 枚，去除表面污渍，对所有鸡蛋编号。鸡蛋水 平横放于蛋托中，贮藏于恒温恒湿箱内（温度 28℃，相 对湿度为 70%）。对所选取的鸡蛋样品质量数据进行统 计分析，其结果如图 1 所示，可知鸡蛋样品数据服从正
基金项目：国家 863 计划项目（2007AA10Z214） 作者简介：魏小彪（1983－） ，男，研究方向：农业工程机电一体化技术。 武汉 华中农业大学工程技术学院，430070。 Email: wxb24@webmail.hzau.edu.cn ※通讯作者：王树才（1966－） ，男，湖北孝感人，副教授，主要从事农产 品无损检测技术与设备的研究。 武汉 华中农业大学工程技术学院， 430070。 Email: wsc01@mail.hzau.edu.cn
由于每一枚鸡蛋都要敲击 3 次，大头、中间和小头 各敲击 1 次，那么每敲击 1 次就得到上面的 4 个特征参 数值，然后对 3 次敲击得到的 4 个特征参数值取平均值， 可以用得到的 4 个参数值，即 3 次敲击的平均值作为鸡 蛋新鲜度的声音特征参数值。
2 结果与分析
2.1 新鲜度与敲击响应特性的相关性 在建立鸡蛋综合无损检测模型之前，先研究鸡蛋敲 击响应特性与其新鲜度之间的相关关系。通过以上的声 音采集与处理系统和敲击响应特性参数的选取，试验获 取 55 枚有效鸡蛋的敲击响应特征参数值如表 1 所示，对 提取出来的鸡蛋敲击响应特性参数与其新鲜度哈夫单位 值建立回归模型来研究两者之间的相关性。采用多元线 性逐步回归的方法，利用 SAS8.0 软件求出敲击响应特性 的新鲜度声响特征检测模型为： Haugh=-46.3286+0.4758x1+15.09883x2-6.24173x3 （6） 式中 Haugh——新鲜度哈夫单位值；x1——声音信号 的功率谱面积平均值；x2——声音信号的共振峰频率平 均值；x3——声音信号 X 轴方向的质心平均值。 所得的多元线性回归方程相关系数高（R =0.9248）， 线性关系显著。从所得回归模型的参数看，入选的参数 主要是和频率有关系，为此，分析共振峰频率与其新鲜 度（哈夫单位）之间的关系，发现鸡蛋的共振峰频率随 鸡蛋新鲜度的降低而成阶梯状下降，如图 3 所示。对所 建模型用不同批次的鸡蛋进行检验，可以得到鸡蛋新鲜 度的实测值与预测值散点图，如图 4 所示。
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第 25 卷 第 3 期 2009 年 3月
农 业 工 程 学 报 Transactions of the CSAE
Vol.25 No.3 Mar. 2009
鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验
魏小彪，王树才※
（华中农业大学工程技术学院，武汉 430070） 摘 要：为了提高鸡蛋新鲜度无损检测的准确性，该文用反映鸡蛋内部颜色的计算机图像参数和鸡蛋敲击响应特性参数 构成鸡蛋新鲜度综合无损检测模型，利用两种检测方法之间的参数进行相互补偿和修正。用机器视觉装置获取鸡蛋颜色 的亮度、蛋形指数，用声音采集装置获取声音的功率谱面积、共振峰频率、X 轴方向的质心，通过试验测得对应鸡蛋的 新鲜度（哈夫单位）。以它们为样本数据建立多元线性回归模型，获取鸡蛋新鲜度与其图像特征参数和声音特征参数之 间的最优关系。经检验，所建模型判别鸡蛋新鲜度的正确率为 92%。 关键词：综合无损检测，模型，农产品，鸡蛋，新鲜度 中图分类号：TP391.41，S375 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2009)-3-0242-06 魏小彪，王树才. 鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验[J]. 农业工程学报，2009，25(3)：242－247. Wei Xiaobiao, Wang Shucai. Test and comprehensive model for non-destructive detection of egg freshness[J]. Transactions of the CSAE, 2009,25(3)：242－247.(in Chinese with English abstract)
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农业工程学报
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Cy
(P 2 )
i 0 i
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Βιβλιοθήκη Baidu式中
Cy ——功率谱面积在Y轴方向上的质心，dB。
度处其共振峰频率可能出现较大的差别，这就造成所求 的新鲜度（哈夫单位）差别较大。另外，鸡蛋的个体差 异造成其自身物理特性的差别，特别是鸡蛋大小、蛋形 指数等，影响敲击响应的特性参数，也是造成检测值与 预测值差别大的原因。
A Pi
i 0
k
（2）
式中
图2 数据采集系统 Fig.2 Data collection system
A ——功率谱面积，dB； Pi ——每一个频率对应
的功率谱幅度，dB； k ——采样的样本个数； 2）共振峰频率
1.4 特性参数选取 1.4.1 图像特征参数选取 本文参考课题组前期通过机器视觉技术研究禽蛋新 鲜度的研究成果，从鸡蛋透射图像中提取蛋芯处颜色参 数（H、S、I）作为反映鸡蛋新鲜度的特征参数，通过蛋 芯处的颜色参数（H、S、I）变化来反映鸡蛋新鲜度的变 化，具体获取蛋芯处颜色参数的软件处理方法参考文献 [16]。 由于本文采取的是综合图像特征参数和声音特征参 数来寻求与新鲜度之间的相关关系，考虑到鸡蛋声音特 征参数受到鸡蛋物理特性的影响，例如：鸡蛋的大小、 形状和蛋壳的硬度等，而从鸡蛋的图像信息中又可以得
到反映鸡蛋部分物理特性的参数，因此，从鸡蛋的透射 图像中又提取反映鸡蛋大小的像素和、周长和反映鸡蛋 形状的蛋形指数、分散度等鸡蛋物理特性的特征参数， 以排除鸡蛋的物理特性对鸡蛋敲击响应声音特征参数的 影响。 1）鸡蛋大小 由于采集的鸡蛋透射图像所用的背景是黑色的，因 此，所采集图像的亮区域反映鸡蛋的大小，鸡蛋的大小 即图像亮区域的像素和。 2）周长的计算 采用欧式距离计算方法，即用两点距离公式来计算 周长。运用到数字图像中，即在鸡蛋的边界像素中，设 某像素与其水平或垂直方向上相邻边缘像素间的距离为 1，与倾斜方向上相邻边缘像素间的距离为 2 ，鸡蛋的 周长就是这些相邻像素间距离的总和。 3）蛋形指数的计算 由于采集到的鸡蛋图像是正立的，因此，蛋形指数 的计算变为过鸡蛋形心的垂直像素与水平像素之比。 4）分散度的计算
图 1 鸡蛋质量概率分布图 Fig.1 Probability distribution of egg weight
第3期
魏小彪等：鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及试验
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态分布，其中鸡蛋质量的最大值为 78.79 g ，最小值为 52.29 g，平均值为 64.77 g。 1.2 试验方法 试验步骤：1）每天同一时间取 10 枚鸡蛋，并且保 证每一枚鸡蛋完好无损，利用声音采集装置，逐一采集 其声音数据，并通过试验程序提取频谱信息；2）采集完 声音数据后，再将鸡蛋置于机器视觉装置中，采集鸡蛋 的图像信息；3）打破这 10 枚鸡蛋，测量其哈夫单位值， 作为对应鸡蛋的新鲜度指标，记录每枚蛋的哈夫单位试 验数据。4）重复步骤 1）- 3），直至蛋芯散黄为止。 1.3 特征参数数据采集装置 特征参数数据采集装置如图 2。声音采集装置见图 2 右半部分所示，采集设备由蛋托、敲击锤（内置拾音器） 和计算机组成，保证拾音器在敲击锤中固定不动，以免 影响声音采集的准确性。 采用 VC++编制敲击声音采集的 试验程序， 设定采集频率为 22050 Hz， 采集点数为 1024， 将采集到的模拟声音信号波形数据保存为.dat 文件。 再利 用 Matlab 软件中的 buttord( )和 fft( )函数编写滤波和频谱 分析程序，取其采集点数中有效数据的 128 点来分析。 鸡蛋敲击 3 次，其中大头、小头和赤道部位分别敲击 1 次，敲击力度均匀。数据采集好后，首先进行滤波处理， 再进行功率谱分析，求出相应的参数。拍摄鸡蛋图像的 机器视觉装置如图 2 左半部分所示，采集设备由光源、 光筒、可散热光室、暗室、NIKON COOLPLXS4 数码相 机和计算机组成， 光源为 60 W 白炽灯 （外套自制聚光筒） ， 相机设置成相应的拍摄模式。获取图像后，采用 VC++ 编写的图像处理软件，对获得的鸡蛋图像进行相关的预 处理和图像特征参数的提取。新鲜度哈夫单位的测量方 法详见文献[15]。
D
式中
D
P2 A
（1）
——分散度； A ——鸡蛋的像素和； P ——
鸡蛋的周长。 1.4.2 声音特征参数选取 在课题组前期的鸡蛋敲击响应与破损之间的相关关 系研究中，提取了相关的敲击响应特征参数。同样，在 综合研究鸡蛋图像特征和敲击响应特征与其新鲜度之间 的相关关系时，对前期的声检测法研究加以参考分析， 将其中最具有显著特征的变量保留，再加以其他一些显 著因子，选取了一些具有代表性声音信号特征参数，具 体如下： 1）功率谱面积