基于DSP的皮蛋破损检测技术研究

论文摘要

皮蛋是一种风味独特、营养丰富的蛋制品。皮蛋蛋壳的破损对其品质有严重的影响,因而在皮蛋加工过程中,检测和剔除损壳皮蛋是一道极为关键的工序。而目前皮蛋的破损检测主要采用人工检测的方法,这种方法的生产成本高,需求人力大,生产效益低,无法满足生产要求,因此,研究设计出一种皮蛋破损的自动检测系统具有重大的意义。本文利用皮蛋蛋壳的声学特性结合DSP技术对皮蛋破损进行检测。为了提高检测的准确度,试验时对皮蛋的大头端、小头端和中间三个不同部位分别进行敲击,结合三次的声音信号作出综合的分析。然后在DSP的设备上对皮蛋破损的分析结果进行验证,并进一步完善检测系统。主要研究内容如下：（1）搭建声音采集与检测的硬件平台。声音信号的采集及处理硬件设备以TMS320DM642处理器为核心,其试验平台采用的是合众达公司的SEED-VPM642多媒体实验箱,上面集成了多种外设,有4路声音输入/输出接口。与DSP的McASP接口进行数据交换的音频器件TLV320AIC23B芯片能对声音信号进行采样和A/D、D/A转换等处理,并对连接输入设备（如麦克风）提供前置或可编程放大器。通过XDS560型仿真器实现计算机与SEED-VPM642多媒体实验平台的通讯。（2）皮蛋破损检测系统的软件设计。系统以CCS 60002.20.18作为软件开发平台,CCS2可以编辑汇编源代码和C语言源代码,本文采用的是C语言编写皮蛋破损检测程序。另外,DSP芯片提供了CSL库函数,利用CSL库函数对DM642系统初始化和对外设参数进行设计。通过XDS560型仿真器把CCS2软件和目标板相连,可以在PC机上显示结果,达到实时检测的效果。（3）对声音信号处理方法进行了研究。本文设计了巴特沃斯直接Ⅱ型结构带通滤波器去除噪音信号,然后根据采样频率确定提取128个采样点作为有效信号,利用短时能量和过零率算法确定有效声音信号的起点,最后对声音信号进行FFT变换。（4）判别模型的建立及检测系统的验证。借助MATLAB软件对离散的数据序列频谱和功率谱分析,对比好壳皮蛋和破损皮蛋的功率谱图,找出它们的差异并确定特征参数,最终以功率谱面积、共振峰频率、共振峰幅值（功率谱幅值的最大值）和共振峰频率的平均值和求极差作为判别模型的特征变量,根据Bayes判别原理,建立判别模型。在DSP的设备上对皮蛋破损的判别函数进行验证,好壳蛋和损壳蛋的判别准确率分别为87.5%和82.9%。综上所述,本文设计的皮蛋破损检测系统性能稳定,有较高的准确率。对皮蛋的无损检测研究具有参考价值,为其进一步研究打下了基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的来源及研究意义
• 1.2 声音无损检测技术在农产品中的应用
• 1.3 禽蛋品质无损检测的研究及发展
• 1.3.1 国外禽蛋品质无损检测研究
• 1.3.2 国内禽蛋品质无损检测研究
• 1.4 DSP在声音识别领域的应用
• 1.5 研究目标、内容及路线
• 1.5.1 研究目标
• 1.5.2 研究内容
• 1.5.3 技术路线
• 第二章 DSP硬件开发平台
• 2.1 检测系统的组成框图和工作原理
• 2.2 DSP处理器的介绍
• 2.3 DM642开发平台
• 2.3.1 DM642系统结构
• 2.3.2 SEED-VPM642多媒体实验平台
• 2.3.3 TMS320DM642的音频接口
• 2.3.4 TLV320AIC23B的数据口
• 2.3.5 TLV320AIC23B的控制口
• 2.4 本章小结
• 第三章 软件平台开发
• 3.1 DM642集成开发环境CCS
• 3.2 主程序框图
• 3.3 系统功能实现的主要模块
• 3.3.1 系统初始化
• 3.3.2 McASP串行口初始化
• 3.3.3 中断函数模块设置
• 3.3.4 IIC接口和EMIFA接口的初始化
• 3.3.5 AIC23B芯片的初始化
• 3.3.6 声音采集及处理模块
• 3.4 本章小结
• 第四章 系统声音信号处理
• 4.1 滤波器设计
• 4.2 声音信号的提取
• 4.3 声音信号的FFT变换
• 4.4 本章小结
• 第五章 试验研究与系统建模
• 5.1 试验材料、装备及试验方法
• 5.2 试验数据分析
• 5.2.1 数据处理程序
• 5.2.2 特征参数的选取
• 5.3 判别模型建立
• 5.3.1 Bayes判别原理
• 5.3.2 判别函数式的建立方法
• 5.3.3 建立判别模型及效果检验
• 5.4 系统检测效果验证
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录