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基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹
被引量:
6
1
作者
王芳
谭佐军
+2 位作者
谢静
张纾
沈环
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期102-109,共8页
采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Mult...
采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Multi-PCA)对预处理之后的声波信号进行分析,分别提取声波信号在时域和频域上的主要特征参数,用于鸡蛋蛋壳裂纹的分类检测。结果表明,当鸡蛋蛋壳裂纹大小和位置均随机分布时,由HHT和Multi-PCA提取的特征参量经由支持向量机(support vector machine,SVM)模型和人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型均可达到较高识别率。在SVM模型中,采用径向基核函数的效果最好,检测精度高达90%;在ANN模型中,整体回归系数可达0.924 76,检测精度为86.70%。
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关键词
无损检测
蛋壳裂纹
HILBERT
Huang变换
多重主成分分析
支持向量机
人工神经网络
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职称材料
题名
基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹
被引量:
6
1
作者
王芳
谭佐军
谢静
张纾
沈环
机构
华中农业大学理学院/华中农业大学应用物理研究所
出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期102-109,共8页
基金
湖北省自然科学基金项目(2015CFB479)
中央高校基本科研业务费专项(2662016PY059)
文摘
采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Multi-PCA)对预处理之后的声波信号进行分析,分别提取声波信号在时域和频域上的主要特征参数,用于鸡蛋蛋壳裂纹的分类检测。结果表明,当鸡蛋蛋壳裂纹大小和位置均随机分布时,由HHT和Multi-PCA提取的特征参量经由支持向量机(support vector machine,SVM)模型和人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型均可达到较高识别率。在SVM模型中,采用径向基核函数的效果最好,检测精度高达90%;在ANN模型中,整体回归系数可达0.924 76,检测精度为86.70%。
关键词
无损检测
蛋壳裂纹
HILBERT
Huang变换
多重主成分分析
支持向量机
人工神经网络
Keywords
non-destructive detection
eggshell cracks
Hilbert-Huang transform
multiply principal component analysis
support vector machine
artificial neural network
分类号
TS253.2 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹
王芳
谭佐军
谢静
张纾
沈环
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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职称材料
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