基于声振法的西瓜贮藏时间检测

陆　勇，李臻峰， ，浦宏杰，汪迪松

(1.江南大学 机械工程学院，江苏 无锡 214000； 2.江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏 无锡 214000)



基于声振法的西瓜贮藏时间检测

陆勇1， 2，李臻峰1，2，*，浦宏杰1，2，汪迪松1，2

(1.江南大学 机械工程学院，江苏 无锡 214000； 2.江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏 无锡 214000)

为了研究贮藏时间对西瓜振动特性的影响，在自行设计的声学振动检测试验平台上，利用声振法检测西瓜的振动频率随贮藏时间的变化规律。结果表明，提取的频响信号中第一响应基频频率与西瓜贮藏时间的相关性较好，建立第一响应基频频率与贮藏时间的三阶非线性函数模型，相关系数R2可达0.919 1。通过选取多个振动特征值建立西瓜贮藏时间的逐步多元线性回归模型，结果表明，将激励点和接收点分别放在西瓜的瓜梗和瓜蒂处可获得最佳的测定模型，模型的相关系数、标准估计误差分别为0.931 3和1.812 0，这为西瓜采摘后的贮藏与销售提供了参考。

西瓜；敲击振动；贮藏时间；多元线性回归

西瓜被公认为夏季受欢迎的水果之一，其果肉中富含维生素、糖类、矿物质和有机酸等多种营养成份和化学物质，清热解暑，戒酒利尿[1]。但西瓜含水量丰富，采摘后生命活动旺盛，其内部品质也随着运输与贮藏时间的延长而不断下降[2]。国内学者对不同品种西瓜在常温贮藏期间的品质变化进行了研究，结果表明，随着贮藏时间的延长，西瓜瓜皮不断变薄，质量损失增加，可溶性固形物减少，葡萄糖、果糖等主要营养物质也不断被消耗[3]。研究表明，随着贮藏时间的推移，西瓜品质变化主要表现为含糖量和瓜瓤含水率的变化[4]。因此，贮藏时间过长的西瓜内部营养流失速度加剧，且容易腐烂、变质，这样的西瓜不仅无法食用，而且会影响其他西瓜正常的生理代谢，给贮藏与销售带来一定的经济损失，因此，需要寻找有效的方法来检测西瓜贮藏时间。

近年来，国内外学者利用声学振动方法检测西瓜内部品质，并发现多个振动参数与其内部品质相关。Abbott等[5]利用水果(苹果、桃子、西瓜等)的声学特性研究其固有频率与其硬度和成熟度的关系，建立了杨氏模量与水果固有频率的关系式：EI=mf2随着贮藏时间的延长，西瓜的硬度和成熟度也会变化，Cooke等[6-7]通过试验不断优化这一公式，提出了EI=m2/3f2、ρ1/3m2/3f2。Stone等[8]为了检测西瓜在收获和运输过程中所引起的内部损伤，分别测定了内部有损伤和内部无损伤西瓜的共振频率，发现内部损伤对西瓜的共振频率有一定影响。Diezma Iglesias等[9]利用音频特性法检测西瓜空心，将0～500 Hz分成几个频率范围，然后将各频率范围内振幅值相加得总和，计为BM，结果表明，BM(80～165 Hz)F值最高，数量级达6～10，因此该频段用于检测空心效果最好。王书茂等[10]提出了通过西瓜的振动频率响应来判断西瓜成熟度的无损检验方法，结果表明，仅有基频(第一阶固有频率)与西瓜含糖量有较好的相关性(相关系数为0.80)。张玉新等[11]通过分析不同成熟度西瓜样本的拍击音频信号，提取了和西瓜成熟度密切相关的几种特征，并从中找出1个相关性最高的特征——通带能量向量，完成对西瓜成熟度的无损检测。危艳君等[12]利用西瓜的声透过率值建立其品质的多元线性回归方程，结果表明，将敲击点和接收点分别放置在西瓜自然生长状态的中部对侧可获得最佳的测定模型。

上述研究都是利用敲击振动检测法对西瓜内部品质进行检测和分级，未涉及贮藏时间的相关报道。目前，对于西瓜声学特性的研究还未成熟，关于贮藏时间对西瓜振动特性的影响也鲜有报道，因此本文通过敲击试验，采集西瓜振动的声学信号，经过频率响应函数(FRF)分析计算得到西瓜的响应函数，研究利用其响应函数某些特征值建立与贮藏时间相关模型，为西瓜采摘后的运输时间以及最佳货架期提供参考。

1　材料与方法

1.1试验材料

西瓜品种为小凤瓜，选自无锡北塘区某西瓜大棚中，根据当地瓜农的经验挑选花期相同且同日采摘的适熟瓜。为了减小其他因素对试验结果的影响，从中选取10个质量、尺寸以及成熟度较为接近的西瓜作为试验样本。

1.2试验仪器

本试验由自行设计的敲击振动试验检测系统完成，该检测装置系统如图1所示，其主要部件包括力锤激励装置(美国PCB公司，型号086C01)、加速度传感器(美国PCB公司，型号352C68)、信号解调仪(美国PCB公司，型号482C05)、NI数据采集卡(美国NI公司，型号USB-6259)、工作台以及计算机。工作台上放置硬质海绵支撑托架，模拟实际流水线分拣过程中的支撑条件。

1.3试验方法

1.3.1样品处理

为了促进西瓜成长，将小凤瓜进行催熟处理，用乙烯利浸果处理，乙烯利的浓度是100～300 mg·L-1，然后晾干，用保鲜袋包装，贮藏于恒温恒湿箱中(环境温度20 ℃、相对湿度60%)。2 d后，取出进行声信号的采集，然后继续贮藏于恒温恒湿箱中，每隔2 d进行同上操作，直至西瓜表面出现腐烂、软化为止。

1.3.2振动信号的采集

软件部分采用LabVIEW(laboratory virtual instrument engineering workbench)进行编程。LabVIEW是美国国家仪器公司研制的虚拟仪器图形编程语言，它是一个大型仪器系统开发平台。本次试验通过LabVIEW语言将西瓜声信号的采集、处理、显示和储存有机地结合在一起，简化了试验的步骤与运算。

根据试验要求编写试验平台软件部分，激励信号与接收信号经过信号调理仪缓冲、滤波、放大处理后储存到NI采集卡中，采集卡通过USB接口与PC主机相连，并利用DAQ助手将采集信号导入程序内进行运算。数据处理部分采用FRF进行处理，得到西瓜的振动峰值频率分布，即其功率谱密度。将该声学振动系统采样率设置为2 000 Hz，采样数设置为800。

图中1～ 5分别为敲击、接收测试点。图1　西瓜敲击振动检测系统Fig.1　Vibration testing system for watermelon

1.3.3测试点标记

首先，在西瓜表面上选取测试点，分别在西瓜的梗部和蒂部进行标记，另外在西瓜赤道上每隔90°进行标记。将西瓜样本放置于测试台上，使用包裹橡皮套锤头的力锤测试西瓜，将力锤匀速平稳敲击被测点处，通过加速度传感器接收信号，在计算机中使用LabVIEW编辑的程序采集信号并进行处理，将信号响应频率记录在文档中。按测试点序号顺序敲击各测试点，每个测试点重复敲击10次，对采集的敲击信号进行平均处理。

为了比较不同敲击—接收点声信号差异，在西瓜表面选择5个典型位置作为测试点，并分别进行标记：1号点：梗部，3号点：蒂部，2号、4号、5号分别位于西瓜赤道上，每隔90°取1点。试验时，分别以1号、2号和4号点为敲击点，3号点和5号点为接收点进行组合，文件标记为敲击—接收点组合，如1-3，2-3。

2　结果与分析

2.1西瓜敲击振动信号分析

力锤敲击西瓜表面标记点产生振动信号，振动信号经过西瓜内部介质被加速度传感器接收，经过信号调理仪滤波、放大处理后，经NI数据采集卡采集数据到PC机的程序中进行后续处理，程序界面中可以显示采集到的信号和相关处理后的信号图。最后，通过LabVIEW软件将处理完的信号显示在PC上，并自动保存为文本文件。

图2所示信号分别为力锤激励信号和加速度传感器接收信号，此信号为原始信号，无法直接看出与贮藏时间的相关性，需要对信号进行处理。考虑到外界噪音的干扰，对信号进行FRF分析，得到西瓜激励—接收两点组合的响应频率谱，如图3所示。

2.2西瓜频响信号特征值提取

分别在西瓜表面5个点进行敲击试验，将西瓜频响信号数据保存为Excel文件，并以激励—接收点和测试日期等信息命名。将数据文件导入Matlab进行数据处理。频率响应谱中频响峰值即为信号能量极值处频率，能够反映信号的主要内容特征，即能够反映西瓜内部品质的主要特性。在提取特征值时，考虑外部环境以及低频噪声的干扰，在提取时设定信号响应频率必须大于100 Hz。依次提取大于100 Hz的每一个峰值，结果表明，频响响应谱中大部分能量都集中在前三阶峰值中(图4)。因此，处理数据时，仅把前三阶峰值作为特征量，分别记录每个特征量所包含的响应频率以及能量密度。将试验得到的10个西瓜样本的频率响应信号进行特征值提取，并进行平均处理，用fi与Vfi表示(i=1， 2， 3)。

图2　激励与接收原始信号图Fig.2　The original signal of excitation and reception

图3　FRF响应频率图Fig.3　FRF response function diagram

2.3贮藏时间对特征值的影响

图4　频响信号特征值提取图Fig.4　The feature extraction of frequency response signal

一共提取6个特征值，分别为西瓜响应频率谱中前三阶响应基频中的响应频率与响应能量密度，并分析它们与贮藏时间的关系。

图5为f1，f2，Vf1和Vf2与贮藏时间之间的关系。在贮藏过程中，西瓜样本的前两阶响应基频的响应频率与响应能量密度都随着贮藏时间的延长呈现逐渐下降的趋势。在图5-d中，样品在0～15 d数据均交叉明显，无法看出明显趋势，在15～30 d样品的Vf2逐渐趋于平稳，且改变敲击位置时，Vf2基本不变，都维持在10 dB以内。在图5-c中，当敲击—激励点分别为瓜梗与瓜蒂时，Vf1下降趋势比较明显，且在9～18 d，Vf1从131 dB下降到49.47 dB，可能是由于西瓜内部组织开始变化后，影响了其内部结构阻尼比δ，从而使其响应能量发生变化。在图5-a与b中无论敲击—激励点如何变化，响应频率都随着贮藏时间的延长呈现平稳下降的趋势，且其下降趋势基本不随位置的变化而改变。呈现下降趋势的原因可能是西瓜在贮藏过程中，其内部瓜瓤逐渐失水，瓜瓤逐渐疏松，使其弹性模量EI逐渐减小，由EI=m2/3f2看出，当质量不变时，弹性模量减小，其响应频率也会随之减小。

图5　特征值f1，f2，Vf1和Vf2与贮藏时间关系图Fig.5　The relationship between storage time and characteristic value off1， f2， Vf1 and Vf2

2.4不同特征量相关性分析

利用Matlab中相关性函数分析西瓜6个特征值以及其不同激励—接收组合与贮藏时间的相关关系，采用线性拟合的方法，分析结果如图6所示。图中f1特征值与西瓜贮藏时间的相关性比较好，而其特征值中，激励—接收点为1-3时的相关系数最高，最高可达到0.95，显著相关。图7为特征值f1中激励—接收点为1-3时，f1特征值与贮藏时间的线性拟合方程。

为了得到更高的确定系数，采用多个数学函数模型对特征值f1与贮藏时间进行非线性拟合，以贮藏时间为自变量，特征值f1为因变量，结果如表1所示。选择拟合模型的原则是需要较高的确定系数，且具有物理意义。表中可以看出，f1的3阶多项式模型与贮藏时间的拟合确定系数最高，且RMSE为2.43，证明该模型显著性最好。因此，当西瓜贮藏时间逐渐延长时，对西瓜进行敲击振动试验，可以看到频率响应图谱中第一响应基频点呈现逐渐递减的规律。利用该拟合模型能够更好地为西瓜贮藏时间的分级检测提供基础。

图6　不同特征值和不同激励—接收组合与贮藏时间的相关系数Fig.6　The correlation coefficient between different characteristic values， different excitation-receiving combination and storage time

图7　特征值f1与贮藏时间的线性拟合关系Fig.7　The linear fitting relationship between f1 and storage time

2.5确定检测模型

通过上述研究可知，特征值与贮藏时间具有相关关系，因此可以利用特征值建立西瓜贮藏时间的检测模型。建立模型首先需要确定最佳激励—接收点，从上述相关性分析基础上能够得到测试西瓜样品的最佳激励—接收点为1-3，即激励点为瓜梗，接收点为瓜蒂。其原因可能是该位置组合所测声波信号为西瓜中心位置瓜瓤，在西瓜贮藏过程中，其内部发生生理变化，而中心瓜瓤生理变化比较均匀，不易受到外界环境的影响，因此该组合能获得较好的结果。该组合中共有6个特征值，需要从中选取多个对西瓜贮藏时间影响最为显著的特征值，建立关于贮藏时间的多元线性回归方程，为检测上市西瓜的货架期提供依据。

表1不同函数模型的拟合结果

Table 1The fitting results of different function models

拟合方程SSER2RMSEDEFf(x)=-1.141x+251212.130.89463.6416f(x)=-0.01x2-0.83x+249.6203.550.90003.6815f(x)=-0.000425x3+0.19x2-3.31x+256.282.660.91912.4314f(x)=251.3e-0.005x217.380.90603.6916

运用SPSS软件对6个特征值进行逐步多元线性回归分析(SMLR)，表2为分析结果，表中t为西瓜贮藏时间。分析结果得出，当特征值取f1，f2，和Vf1时，所得到的多元线性回归模型确定系数最高(R2=0.9313)，且标准误差最低，证明该模型能够较好地反映西瓜振动特性与其贮藏时间的关系。

图8是以激励—组合点为1-3特征值建立的矫正线性回归图。衡量此模型的准确度是计算其校正点与验证点之间的误差，从图中可以看到，该模型标准误差最小为0.45，最大为3.87，说明该模型能够反映实际数据的趋势，且准确度较高。表明采用本文方法敲击西瓜，利用此模型可实现西瓜贮藏时间的检测。

表2逐步多元线性回归分析结果Table 2Analysis results of stepwise multiple linear regression

模型R2标准估计误差F统计t=202.2-0.8f10.76423.053168.531t=122.2-0.42f1-0.086Vf10.87962.07919.494t=157.5-0.311f1-0.19f2-0.068Vf10.93131.8125.744

图8　三个特征值建立的西瓜贮藏时间检测线性回归模型Fig.8　Regression model with 3 characteristic values for watermelon storage time

3　结论

本研究通过自行搭建的电子耳无损检测系统，对西瓜进行声学检测，通过LabVIEW软件接收声波信号，完成对西瓜贮藏时间与其声学特性的影响研究，并通过试验证明该系统可行。确立了最佳激励—接收点组合为1-3，即激励点为瓜梗，接收点为瓜蒂。另外，特征值f1与贮藏时间的相关性最好，并建立了非线性函数模型，确定系数R2=0.9191。选取3个特征值建立西瓜贮藏时间的多元线性回归模型，模型的确定系数为0.931 3。该模型的建立为西瓜采摘后的贮藏与销售提供了品质保证，为在线无损检测其贮藏品质打下了良好基础。

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(责任编辑侯春晓)

Determination of storage time of watermelon based on acoustic impulse method

LU Yong1，2， LI Zhen-feng1，2，*， PU Hong-jie1，2， WANG Di-song1，2

(1.SchoolofMechanicalEngineering，JiangnanUniverity，Wuxi214000，China; 2.JiangsuKeyLaboratoryofAdvancedFoodManufacturingEquipmentandTechnology，Wuxi214000，China)

In order to study the effects of storage time on acoustic properties of watermelons， the changes of vibration response frequency of watermelon were studied by the way of percussion with the vibration detection system designed by our lab. The results showed that the first response fundamental frequency had a good correlation with storage time， and then a nonlinear function model was established， the correlation coefficient was 0.919 1. By selecting multiple vibration eigenvalues， a multiple linear regression model was established to describe storage time. Test analysis of the watermelon samples showed that it could get the best measurement model when placing the excitation and receiving points at the watermelon’s stem and stalk， respectively. The correlation coefficient and standard estimation error of this model was 0.931 3 and 1.8120， respectively. It provided a reference for the storage and sale of watermelon after picking.

watermelon; tapping vibration; storage time; multiple linear regression

10.3969/j.issn.1004-1524.2016.04.22

2015-08-25

江苏省食品先进制造装备技术重点实验室开放课题(BM2013001)；江苏省产学研联合创新资金(BY2014023-32)；江南大学基本科研青年基金项目(1072050205134580)

陆勇(1990—)，男，江苏南通人，硕士研究生，研究方向为食品无损检测。E-mail: 663714882@qq.com

，李臻峰，E-mail: 1290500137@qq.com

S651

A

1004-1524(2016)04-0682-06

陆勇， 李臻峰， 浦宏杰， 等. 基于声振法的西瓜贮藏时间检测[J]. 浙江农业学报， 2016， 28(4): 682-687.