基于聲振法的西瓜內(nèi)部糖度檢測(cè)研究

汪迪松，浦宏杰，2，李臻峰，2，陸 勇

（1江南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，無(wú)錫 214000；2江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，無(wú)錫 214000）

基于聲振法的西瓜內(nèi)部糖度檢測(cè)研究

汪迪松1，浦宏杰1，2，李臻峰1，2，陸 勇1

（1江南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，無(wú)錫 214000；2江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，無(wú)錫 214000）

運(yùn)用自行設(shè)計(jì)的敲擊振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)西瓜進(jìn)行敲擊振動(dòng)檢測(cè)，通過(guò)不同激勵(lì)-接收組合發(fā)現(xiàn)，當(dāng)瓜臍處為測(cè)量點(diǎn)、瓜蒂處為激勵(lì)點(diǎn)時(shí)，聲學(xué)特征和西瓜內(nèi)部糖度的相關(guān)性較高，且當(dāng)聲學(xué)特征為第二共振峰頻率f2時(shí)，與樣本糖度建立的三次擬合模型的R2為0.877。采用逐步多元線性回歸分析建立西瓜糖度的檢測(cè)模型，回歸模型為：B＝20.371－0.038f2＋0.035Vf1－0.006 f4，模型的R2為0.881，通過(guò)校正集驗(yàn)證，預(yù)測(cè)樣本平均誤差為7.48%，檢測(cè)模型的校正均方根誤差RMSEC和預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP分別是0.663和0.796。該模型的建立為在線無(wú)損檢測(cè)西瓜的內(nèi)部糖度提供了理論參考。

聲振法；西瓜；糖度；逐步多元線性回歸

中國(guó)是世界西瓜生產(chǎn)第一大國(guó)，但并非貿(mào)易強(qiáng)國(guó)，西瓜出口量在世界貿(mào)易額中占據(jù)份額很小，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)很不突出［1］。我國(guó)沒有先進(jìn)的檢測(cè)手段對(duì)出口西瓜進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，現(xiàn)階段通常由工人從外觀進(jìn)行判斷，受主觀性影響較大，不僅檢測(cè)效率低，且無(wú)法保證準(zhǔn)確性［2］。由于聲學(xué)檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)效率高、成本低廉、準(zhǔn)確可靠等眾多優(yōu)點(diǎn)［3］，且西瓜這種厚皮類瓜果非常適宜用聲學(xué)進(jìn)行內(nèi)部的質(zhì)量檢測(cè)，所以聲學(xué)檢測(cè)技術(shù)在西瓜品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)方面的應(yīng)用非常廣泛。

應(yīng)用聲學(xué)檢測(cè)技術(shù)于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)一直備受關(guān)注，Sugiyama等［4］將理論聲學(xué)檢測(cè)裝置設(shè)計(jì)成一個(gè)槍式甜瓜成熟度測(cè)試儀，研究發(fā)現(xiàn)西瓜逐漸成熟共振頻率逐漸降低。Stone等［5］研制出了一個(gè)基于脈沖阻抗技術(shù)的輕便式系統(tǒng)進(jìn)行西瓜成熟度的無(wú)損檢測(cè)，對(duì)3個(gè)品種西瓜的成熟度進(jìn)行檢測(cè)，并用脈沖響應(yīng)的頻域參數(shù)和單個(gè)西瓜的糖度、果肉顏色、堅(jiān)實(shí)度和質(zhì)量進(jìn)行比較。Diezma等［6］搭建了一套無(wú)損聲學(xué)響應(yīng)檢測(cè)裝置，該裝置用于檢測(cè)無(wú)籽西瓜內(nèi)部缺陷，并對(duì)西瓜內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行分級(jí)。Abbaszadeh等［7］通過(guò)測(cè)量用激光多普勒振動(dòng)計(jì)測(cè)得的西瓜振動(dòng)特性來(lái)預(yù)測(cè)西瓜的成熟度。將西瓜的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)FFT得到頻域信號(hào)，試驗(yàn)結(jié)果表明使用振幅值相比于相位角預(yù)測(cè)正確率更高，用最近鄰元素（KNN）分析方法判別西瓜正確率可達(dá)95.0%。Pintor等［8］通過(guò)聲學(xué)沖擊響應(yīng)試驗(yàn)建立分類模型，將模型應(yīng)用到一個(gè)基于Android的移動(dòng)應(yīng)用上測(cè)試西瓜的成熟度。結(jié)果表明西瓜的甜味增加，頻率下降，且使用時(shí)檢測(cè)最準(zhǔn)確的位置在大西瓜的赤道上，準(zhǔn)確率高達(dá)92.79%。王書茂等［9］在分析西瓜的力學(xué)和物理特性的基礎(chǔ)上，提出了利用西瓜的振動(dòng)頻率響應(yīng)來(lái)判斷西瓜成熟度的檢測(cè)方法，研究表明西瓜的含糖量和西瓜的振動(dòng)基頻有較好的相關(guān)性。肖珂等［10］提出了通過(guò)音頻功率譜峰值頻率檢測(cè)西瓜成熟度的方法，通過(guò)劃分不同成熟度下功率譜峰值頻率范圍檢測(cè)西瓜的成熟度。危艷君等［11］搭建了一套檢測(cè)西瓜糖度的聲學(xué)檢測(cè)裝置，確定了敲擊點(diǎn)和接收點(diǎn)位于赤道部位能得到較好的預(yù)測(cè)模型，且模型的相關(guān)系數(shù)最高可達(dá)0.8842。

目前，研究如何選擇合適的聲學(xué)特征建立西瓜的成熟度預(yù)測(cè)模型一直是無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域關(guān)注點(diǎn)。為此本研究主要是得到西瓜的頻率響應(yīng)函數(shù)，提取聲學(xué)特征值建立西瓜糖度的檢測(cè)模型，完成了基于聲振法對(duì)西瓜內(nèi)部糖度的檢測(cè)研究，為西瓜的在線無(wú)損檢測(cè)提供一定的理論參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)西瓜樣本

西瓜樣本采自無(wú)錫市北塘區(qū)某大棚的‘早佳8424’，該品種為雜交一代早熟西瓜品種，植株生長(zhǎng)穩(wěn)定性良好，坐果性好，開花至成熟需要38 d左右，全生育期90 d左右。根據(jù)授粉后瓜農(nóng)系的標(biāo)記，采摘授粉后時(shí)間分別為20 d、30 d、40 d、50 d的西瓜各20個(gè)，總共80個(gè)西瓜樣本。市場(chǎng)中銷售的西瓜一般為30—40 d左右的適熟瓜，而20 d左右的西瓜為未熟瓜，50 d左右的西瓜為過(guò)熟瓜。采摘不同時(shí)間段樣品有利于增加試驗(yàn)數(shù)據(jù)差異性便于后續(xù)研究。

將所有西瓜樣本放置于恒溫恒濕實(shí)驗(yàn)室中（環(huán)境溫度20℃、相對(duì)濕度60%），在進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試試驗(yàn)前首先將西瓜表面清洗干凈，去除瓜蒂處莖葉，稱重，測(cè)量樣本橫徑與縱徑，編號(hào)，標(biāo)定待用。用于建模的80個(gè)‘早佳8424’樣品的基本物理參數(shù)如表1所示。

表1 西瓜基本物理參數(shù)Table1 The basic physical parameters of watermelon

1.2 試驗(yàn)設(shè)備

試驗(yàn)在自行設(shè)計(jì)的西瓜敲擊振動(dòng)檢系統(tǒng)上完成，檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示，硬件由力錘激勵(lì)裝置（美國(guó)PCB公司，型號(hào)086C01）、加速度傳感器（美國(guó)PCB公司，型號(hào)352C68）、信號(hào)解調(diào)儀（美國(guó)PCB公司，型號(hào)482C05）、NI數(shù)據(jù)采集卡（美國(guó)NI公司，型號(hào)USB-6259）、工作臺(tái)以及計(jì)算機(jī)組成。其中工作臺(tái)上放置硬質(zhì)海綿支撐托架，模擬實(shí)際流水線分揀過(guò)程中的支撐條件。檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集軟件部分由Labview軟件編輯而成，將采集到的信號(hào)顯示和進(jìn)行后續(xù)處理，并將文件命名存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中便于后續(xù)分析。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 測(cè)試點(diǎn)標(biāo)記

‘早佳8424’果型為圓形，可近似為球體，將其劃分為瓜臍、瓜蒂以及赤道3個(gè)區(qū)域。首先標(biāo)記加速度傳感器接收測(cè)量點(diǎn)，測(cè)試主要考慮橫向與縱向兩個(gè)方向（圖2），將瓜臍處標(biāo)記為A組測(cè)點(diǎn)作為西瓜橫向測(cè)點(diǎn)；選擇赤道上任意一點(diǎn)作為縱向接收測(cè)量點(diǎn)，標(biāo)記為B組測(cè)點(diǎn)作為縱向測(cè)點(diǎn)。然后標(biāo)記力錘傳感器敲擊位置點(diǎn)，首先在樣本橫向上進(jìn)行標(biāo)記，以瓜蒂為初始點(diǎn)A1，沿樣本一條經(jīng)線逆時(shí)針每隔45°分別標(biāo)記A2、A3、A4，作為橫向4個(gè)測(cè)試點(diǎn)；然后在赤道上半部任選一點(diǎn)為B1點(diǎn)，以測(cè)試點(diǎn)B1為起始沿赤道每隔45°分別標(biāo)記B2、B3、B4共4個(gè)縱向測(cè)點(diǎn)。

圖1 西瓜敲擊振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)圖Fig.1 Vibration testing system for watermelon

圖2 西瓜位置標(biāo)號(hào)示意圖Fig.2 Sketch m ap of watermelon position label

1.3.2 振動(dòng)信號(hào)采集

進(jìn)行敲擊試驗(yàn)前對(duì)敲擊振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置，將采樣率設(shè)為4 096 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)設(shè)為4 096，分辨率為1 Hz。平均次數(shù)設(shè)置為10，即力錘在敲擊點(diǎn)同一位置敲擊10次取平均值以降低隨機(jī)噪聲誤差。

試驗(yàn)時(shí)，將西瓜橫向放置在工作平臺(tái)上，將加速度傳感器用雙面膠固定在A組測(cè)點(diǎn)位置，力錘依次敲擊A1、A2、A3和A4位置；或者固定于B組測(cè)點(diǎn)位置，力錘依次敲擊B1、B2、B3和B4位置。每次敲擊完成，需要檢查傳感器是否緊貼樣品表面。力錘敲擊時(shí)產(chǎn)生的激勵(lì)信號(hào)作為輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)西瓜內(nèi)部介質(zhì)，加速度傳感器檢測(cè)到通過(guò)西瓜傳遞的振動(dòng)信號(hào)。激勵(lì)信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)都通過(guò)信號(hào)調(diào)節(jié)儀將信號(hào)過(guò)濾、放大處理，再通過(guò)NI數(shù)據(jù)采集卡和程序端的DAQ將數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)，經(jīng)過(guò)程序的后續(xù)處理得到頻率響應(yīng)函數(shù)（frequency response function，F(xiàn)RF）。

1.3.3 西瓜糖度測(cè)試

西瓜糖度指標(biāo)（實(shí)為可溶性固形物，Soluble solids content，SSC）是描述西瓜成熟度的重要指標(biāo)之一，但西瓜瓜瓤糖度分布不均，中心糖度無(wú)法代表該樣品糖度，因此樣本糖度檢測(cè)步驟如下：（1）糖度儀操作步驟：使用ATAGO PR-101型手持式數(shù)字折光儀，先用純凈水清洗樣品臺(tái)，用試紙擦干，再滴入純凈水，按下START開關(guān)進(jìn)行校零，當(dāng)純凈水糖度顯示為零時(shí)，可進(jìn)行樣品檢測(cè)；（2）分別取樣本中心、瓜蒂處以及瓜臍處瓜瓤放入不同燒杯中，將其搗碎、過(guò)濾后分別滴入樣品臺(tái)中進(jìn)行讀數(shù)，再用純凈水清洗擦干后進(jìn)行下一次測(cè)量；（3）每個(gè)部位瓜瓤測(cè)量3次，取平均值記錄。

2 結(jié)果與分析

2.1 西瓜頻響信號(hào)特征值提取

西瓜在生長(zhǎng)過(guò)程中，其果肉細(xì)胞間的組織結(jié)構(gòu)會(huì)由緊密變疏松。敲擊不同疏松程度的西瓜，可以通過(guò)加速度傳感器檢測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)加以反映。系統(tǒng)采集到的西瓜的頻率響應(yīng)函數(shù)會(huì)隨著不同成熟度的西瓜，出現(xiàn)不同的共振峰。如圖3所示，本研究采用第一共振峰處響應(yīng)頻率f1和響應(yīng)能量密度Vf1、第二共振峰處響應(yīng)頻率f2和響應(yīng)能量密度Vf2、第三共振峰處響應(yīng)頻率f3和響應(yīng)能量密度Vf3、第四共振峰處響應(yīng)頻率f4和響應(yīng)能量密度Vf4作為衡量西瓜成熟度的特征值，對(duì)西瓜內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行分析。

2.2 西瓜內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計(jì)

由表2可以看出，每個(gè)西瓜的糖度不一，而且單個(gè)西瓜中心瓜瓤糖度普遍高于瓜臍處與瓜蒂處。本試驗(yàn)主要研究西瓜糖度與振動(dòng)特征值之間的關(guān)系，不考慮單個(gè)西瓜糖度分布問(wèn)題，故試驗(yàn)中取瓜瓤糖度平均值作為西瓜糖度的整體指標(biāo)。80個(gè)樣品中整體瓜瓤糖度平均值最小為3.3%，最大為12.6%。

圖3 西瓜的頻率響應(yīng)函數(shù)Fig.3 Frequency response function of watermelon

表2 整體西瓜糖度參數(shù)統(tǒng)計(jì)Table 2 The parameter statistics of sugar degree of watermelon %

如圖4所示，隨著西瓜不斷生長(zhǎng)，其內(nèi)部瓜瓤含糖量也在不斷增加，且西瓜在生長(zhǎng)時(shí)間為20—40 d時(shí)，其生長(zhǎng)較為旺盛，含糖量增長(zhǎng)速度較快，生長(zhǎng)時(shí)間為20 d時(shí)糖度差異性較大；當(dāng)西瓜成長(zhǎng)至40 d后，其生長(zhǎng)速度變緩，糖度增長(zhǎng)速度也變慢，且生長(zhǎng)時(shí)間為50 d時(shí)相比40 d糖度差異變化減小，逐漸趨于穩(wěn)定。

2.3 測(cè)試位置對(duì)特征值的影響

在對(duì)樣品內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)與其聲學(xué)振動(dòng)特征值進(jìn)行分析前，首先要考慮激勵(lì)與接收位置對(duì)其結(jié)果的影響，危艷君等［11］通過(guò)提取聲透過(guò)率參數(shù)與西瓜糖度參數(shù)進(jìn)行建模發(fā)現(xiàn)最佳激勵(lì)-接收組合在西瓜自然生長(zhǎng)狀態(tài)的中部?jī)蓚?cè)，說(shuō)明激勵(lì)-接收組合的選擇能夠影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。由于西瓜樣本品種不同，因此其果形、皮厚、彈性模量與阻尼比也不一樣，需要對(duì)其進(jìn)行分析。表3為8號(hào)樣本敲擊振動(dòng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，表中可以看到激勵(lì)-接收組合不同，其共振峰響應(yīng)頻率與響應(yīng)能量密度都有區(qū)別，如第一共振峰頻率范圍在182—200 Hz，其響應(yīng)頻率密度范圍在0.3—24.9 dB，其原因可能與聲波通過(guò)樣本內(nèi)部介質(zhì)的糖度以及聲波傳播距離有關(guān)。

圖4 不同生長(zhǎng)時(shí)間瓜瓤糖度的變化Fig.4 The change of sugar degree in different grow th time

表3 8號(hào)樣本不同位置特征值一覽表Table 3 The grade of No.8 watermelon sample feather value in different position

將不同激勵(lì)-接收組合的聲學(xué)振動(dòng)特征值分別與糖度值做相關(guān)性分析，所有特征值與西瓜樣本糖度值的相關(guān)系數(shù)如表4所示。由表4可見，特征值f1、f2、f3、f4即頻響函數(shù)中的響應(yīng)峰值頻率與糖度值的相關(guān)性較高，平均相關(guān)系數(shù)高于0.7，說(shuō)明響應(yīng)峰值頻率能夠用來(lái)描述樣本糖度值的變化；而特征值Vf1、Vf2、Vf3、Vf4即響應(yīng)頻率密度與糖度值的相關(guān)性均偏低，部分測(cè)試位置相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.5，但有些位置相關(guān)系數(shù)更低，無(wú)法說(shuō)明其是否相關(guān)。在八個(gè)激勵(lì)-接收組合中，A1組合選取聲學(xué)特征值為f1和f2時(shí)糖度的相關(guān)性遠(yuǎn)高于其他位置組合，而當(dāng)選取聲學(xué)特征值f3和f4時(shí)糖度的相關(guān)性略小于其他位置組合，綜合選取A1位置組合進(jìn)行后續(xù)研究，即激勵(lì)點(diǎn)為瓜蒂、接收點(diǎn)為瓜臍。

表4 不同位置西瓜樣本特征值與糖度的相關(guān)度統(tǒng)計(jì)Table 4 The statistical correlation between watermelon samp le feather value and sugar degree in different position

2.4 內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)對(duì)特征值的影響

采用激勵(lì)-接收組合為A1時(shí)特征值與樣本內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)進(jìn)行分析，建立數(shù)學(xué)模型。由表4可以看出特征值f2與樣本糖度相關(guān)系數(shù)最高（R＝0.909），以糖度值為自變量，以特征值f2為因變量，建立回歸方程，描述糖度變化對(duì)特征值的影響。所得不同類型回歸方程如表5所示，回歸方程的模型P值＜0.001，具有高度顯著性，其中三次方模型的確定系數(shù)最高（R2＝0.877），且標(biāo)準(zhǔn)誤差為13.46，可以較好的描述糖度的變化對(duì)特征值的影響，其方程為f（x）＝238.4－39.63x－15.59x2－4.561x3（x為糖度值）。圖5即為西瓜糖度與特征值之間的三次模型，特征值f2隨著糖度值的增加而逐漸減小，和Pintor等［8］研究的西瓜的甜味增加頻率下降具有一致性。2

圖5 三次方數(shù)學(xué)模型Fig.5 The three party m athematicalmodel

表5 特征值f2與糖度值的數(shù)學(xué)模型Table 5 Them athematicalmodel between f and sugar degree

2.5 檢測(cè)模型的確定

由上述研究可得，樣本糖度參數(shù)與其聲學(xué)特征值之間具有較高的相關(guān)性，且能夠建立數(shù)學(xué)模型描述糖度與振動(dòng)特征值之間的關(guān)系。利用SMLR方法建立西瓜糖度參數(shù)的檢測(cè)模型，從80個(gè)樣本中隨機(jī)抽取65個(gè)樣本進(jìn)行建模，剩下15個(gè)樣本用作檢測(cè)模型的校驗(yàn)。選取瓜蒂與瓜臍作為最佳的敲擊-接收組合，該組合振動(dòng)信號(hào)傳播部分的瓜瓤生長(zhǎng)過(guò)程中接收光照等外在條件基本一致，可消除西瓜樣本的差異性。另外，在實(shí)際品質(zhì)檢測(cè)中，可以比較清楚的辨別出瓜蒂與瓜臍位置，有利于實(shí)際工業(yè)檢測(cè)。

表6 西瓜糖度檢測(cè)模型Table6 The watermelon sugar measuring m odel

利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行逐步多元線性回歸分析，以振動(dòng)信號(hào)特征值建立西瓜糖度檢測(cè)模型。設(shè)置各變量選擇與剔除的顯著水平分別為0.05和0.1，得到入選特征值及檢測(cè)模型如表6所示，在樣本敲擊振動(dòng)響應(yīng)頻譜函數(shù)中，第二共振峰頻率f2、第四共振峰頻率f4以及第一共振峰響應(yīng)能量密度Vf1進(jìn)入檢測(cè)模型。由表6可知，所建立的3個(gè)檢測(cè)模型的R2都在0.8以上，且模型均達(dá)到極顯著水平。在3個(gè)檢測(cè)模型中，模型3的F值與標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差分別為88.548和0.699，為3個(gè)模型中最小，因此，可以建立檢測(cè)模型為：B＝20.371－0.038f2＋0.035Vf1－0.006f4。

由SMLR分析法選取8個(gè)特征值中的3個(gè)建立西瓜糖度檢測(cè)模型，隨機(jī)挑選15個(gè)試驗(yàn)樣本對(duì)模型進(jìn)行校驗(yàn)。將實(shí)際測(cè)量值與模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，得到結(jié)果如表7所示，預(yù)測(cè)樣本平均誤差為7.48%，該檢測(cè)模型的校正均方根誤差RMSEC和預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP分別是0.663和0.796，模型檢測(cè)準(zhǔn)確度較高，均方根誤差較小，說(shuō)明所提取的聲學(xué)特征值能夠?qū)ξ鞴咸嵌葏?shù)進(jìn)行真實(shí)有效預(yù)測(cè)。

表7 西瓜糖度與模型預(yù)測(cè)值的比較及誤差Table 7 The comparison and errors of sugar degree and value ofm odeling forecast

3 結(jié)論

本研究通過(guò)自行設(shè)計(jì)的西瓜敲擊振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，得到西瓜的頻率響應(yīng)函數(shù)，提取聲學(xué)特征值建立西瓜糖度的檢測(cè)模型，完成了基于聲振法對(duì)西瓜內(nèi)部糖度的檢測(cè)研究。通過(guò)不同激勵(lì)-接收組合發(fā)現(xiàn)，當(dāng)瓜臍處為測(cè)量點(diǎn)瓜蒂處為激勵(lì)點(diǎn)時(shí)，聲學(xué)特征和西瓜內(nèi)部糖度的相關(guān)性較高，且當(dāng)聲學(xué)特征為f2時(shí)，與樣本糖度建立的三次模型的R2為0.877。采用逐步多元線性回歸分析建立西瓜糖度的檢測(cè)模型，回歸模型為：B＝20.371－0.038 f2＋0.035Vf1－0.006 f4，模型的R2為0.881，通過(guò)校正集驗(yàn)證，預(yù)測(cè)樣本平均誤差為7.48%，檢測(cè)模型的校正均方根誤差RMSEC和預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP分別是0.663和0.796。該模型的建立為西瓜的糖度檢測(cè)提供了一種檢測(cè)手段，為西瓜產(chǎn)業(yè)的無(wú)損檢測(cè)提供了理論參考。

［1］趙姜，周忠麗，吳敬學(xué).世界西瓜產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)及貿(mào)易格局分析［J］.世界農(nóng)業(yè)，2014（7）：100-106.

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（責(zé)任編輯：張睿）

Detection of sugar content in waterm elon based on themethod of sound vibration

WANG Di-song1，PU Hong-jie1，2，LIZhen-feng1，2，LU Yong1
（1School of Mechanical Engineering of Jiangnan University，Wuxi214000，China；2Jiangsu Key Laboratory of Advanced Food Manufacturing Equipment and Technology，Wuxi214000，China）

The research was conducted by knocking on watermelon for its’vibration testwith self-designed vibration test system.Through different incentive-receive combinations，it found thatwhen the melon pedicle was measurement pointand themelon terrierwas excitation point，the internal correlation of acoustic characteristics and sugar contentwas higher，and when the acoustic characteristics was the second formant frequency，the three fittingmodel of sugar contentwas0.877.Stepwisemultiple linear regression analysiswas adopted to establish the watermelon sugar content testingmodel，regression model was B＝20.371－0.038 f2＋0.035Vf1－0.006 f4，the R2of thismodelwas 0.881.By calibrating validation，sample’s average forecasting error was 7.48%，detection model correction RMSEC rootmean square error and the rootmean square prediction error RMSEP was 0.663 and 0.796 respectively.The establishment of the model provides a theoretical reference for the on-line nondestructive testing ofwatermelons’sugar content.

Sound vibration method；Watermelon；Sugar content；Stepwisemultiple linear regression

S651

：A

1000-3924（2017）02-125-06

10.15955j.issn1000-3924.2017.02.23

2016-08-08

國(guó)家自然科學(xué)基金（515082290）；江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金（BY2014023-32）；江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題（FM-201406）

汪迪松（1991—），男，在讀碩士，研究方向：食品無(wú)損檢測(cè)。E-mail：sunnywds＠126.com

，E-mail：hjpu＠jiangnan.edu.cn