針對(duì)禽蛋運(yùn)送及存儲(chǔ)過(guò)程中形成裂紋、散黃等質(zhì)量情況,規(guī)劃一種根據(jù)磁致伸縮器掃頻振蕩的禽蛋質(zhì)量檢測(cè)流水線體系,首要包含機(jī)械結(jié)構(gòu)、傳感與操控電路以及上位機(jī)軟件體系。其間驅(qū)動(dòng)電路操控流水線運(yùn)行,到位檢測(cè)傳感器檢測(cè)到禽蛋后操控磁致伸縮器對(duì)禽蛋進(jìn)行掃頻激振,一起經(jīng)過(guò)麥克風(fēng)收集禽蛋振蕩聲響,并對(duì)收集的音頻信號(hào)進(jìn)行Yule Walker功率譜分析和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN,generalized regression neural network)建模,根據(jù)LabWindows/CVI開(kāi)發(fā)的上位機(jī)軟件體系完成禽蛋檢測(cè)流水線的測(cè)控及禽蛋質(zhì)量辨識(shí)和分類。試驗(yàn)標(biāo)明,所規(guī)劃的根據(jù)磁致伸縮器掃頻振蕩的禽蛋檢測(cè)流水線體系可以在線高效檢測(cè)正常蛋、裂紋蛋和散黃蛋,檢測(cè)速度約1枚/s。