基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹

来源：华中农业大学学报杂志2017年第4期北京时间：

作者：王芳

摘要：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（HilbertHuang 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

基金资助：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）