基于力-声学特性的鸡蛋微小裂纹在线检测方法

针对目前国内外禽蛋流水线在线裂纹检测中微小裂纹检测的难题，通过外部压力增大微小裂纹信息，并结合声学方法实现多维度禽蛋微小裂纹的无损检测。对20枚不同位置的微小裂纹蛋进行压碎实验，选取压力范围为0~6N，采集无损蛋与微小裂纹蛋的振动音频信号，结合功率谱分析、PCA主成分分析，选出工业流水线条件下最适宜增大微小裂纹信息的外部压力为5N，最佳扫频范围为3000~7500Hz。实验中，对320枚鸡蛋进行检测，分别构建基于反向传播神经网络（BPNN）、概率神经网络（PNN）和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的鸡蛋微小裂纹检测模型，其中，基于LS-SVM的鸡蛋微小裂纹检测模型最优，测试集中无损蛋与微小裂纹蛋的识别率分别达到98.3%和95%，且流水线每小时可在线检测约3600枚鸡蛋