Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật cơ điện tử: Ứng dụng sóng âm để phát hiện vết nứt trên vỏ trứng cút

NHIEM VU VÀ NOI DUNG:- Tìm hiểu tổng quan các phương pháp phát hiện và phân loại trứng cut bị nút,các phương pháp sử dụng trên thế giới - Nghiên cứu các phương pháp phân loại vết nứt trê

LED ONG HUY

UNG DUNG SONG AM DE PHAT HIEN VET NUT TREN

VO TRUNGC T

Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử

Mã sô CN: 605268Mã số HV: 11390708

TP HO CHI MINH, tháng 6 năm 2013

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyênngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nêu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

NHIEM VỤ LUẬN VAN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: Lê Dương Huy MSHV: 11390706Ngày, tháng, năm sinh: 17/05/1987 Nơi sinh: Bình ThuậnChuyên ngành: Kỹ thuật cơ điện tử Mã sô: 605268

I TÊN DE TÀI: UNG DỤNG SONG AM DE PHÁT HIEN VET NUT TRENVOTRUNGC T

Il NHIEM VU VÀ NOI DUNG:- Tìm hiểu tổng quan các phương pháp phát hiện và phân loại trứng cut bị nút,các phương pháp sử dụng trên thế giới

- Nghiên cứu các phương pháp phân loại vết nứt trên vỏ trứng cút+ Phương pháp tiếp xúc

+ Phương pháp không tiếp xúc- Tiến hành thí nghiệm kiểm chứng, đo số liệu và kết luậnNGÀY GIAO NHIỆM VU : 02/07/2012

II NGÀY HOÀN THÀNH NHIEM VU: 21/06/2013IV.CÁN BỘ HƯỚNG DÂN : TS Lưu Thanh Tùng

Tp HCM, ngay tháng năm 2012CÁN BO HƯỚNG DAN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

đỡ và tao điều kiện từ thay Lưu Thanh Tùng — giáo viên hướng dẫn khoa học Thaycũng chính là người đã hướng dẫn tôi khi làm luận văn tốt nghiệp đại học.

Em xin chân thành cảm ơn thây.Đồng hành với tôi trong giai đoạn đầu của luận văn (thời kỳ nghiên cứu vàtìm hiểu), và cũng là người đưa ra nhiều gợi ý hay là sinh viên Lê Hồng Phương —bộ môn Kỹ Thuật Chế Tạo khóa 2009

Anh cảm ơn em.Tôi cũng xin cảm ơn bạn bè khóa cao học Cơ Điện Tử 2011 đã cùng nhautrao đối và hỗ trợ nhau trong suốt quá trình học cũng như khi thực hiện luận vănthạc sĩ này.

TP Hô Chí Minh, tháng 6 năm 2013

Lê Dương Huy

CÓ VIỆC ap trứng cut lộn Một ngày, ở một trang trai có thể thu được hàng nghìntrứng cut Có khoảng 10% đến 20% trong số này không dat chất lượng, có thé là vỏtrứng bị nứt hoặc phôi chết hoặc không có trồng Khi chủ trang trại ấp trứng délàm trứng cut lộn trong khoảng một tuần, số trứng không đạt chất lượng nay sẽ bịloại bỏ vì không sử dụng được, rất phí Tuy nhiên, nếu ta phân loại ra được số trứngnày ngay lúc mới đẻ để bán, không phải đem ấp, thì vẫn được giá Công đoạn phânloại trứng nay, hiện nay, dang được thực hiện băng sức người, dùng phương phápsoi trứng, nên mất nhiều thời gian và không chính xác Vì lý do này, mới đặt ra yêucần nhờ khoa học kỹ thuật can thiệp dé tìm ra phương pháp phân loại trứng nhanhhơn.

Tính đến thời điểm nay, qua các bài báo trên internet, tác giả nhận thấy rangtrên thế giới cũng chỉ có 2 phương pháp chính để phát hiện trứng gia cầm cỡ lớnnhư trứng ga, vit (chứ không phải trứng cut!) bị nứt vỏ: xử ly anh va dùng âmthanh Tại bộ môn cơ điện tử trường đại học bách khoa TP HCM, cũng có 2 hướngnghiên cứu khác nhau dé phân loại trứng cut bi nứt vỏ: dùng xử lý ảnh và dùng âmthanh Luận văn này tập trung nghiên cứu để phân loại trứng cút bị nứt bằng âmthanh Tài liệu tham khảo chủ yếu là tài liệu [3]

Theo dự tính ban dau, nhóm nghiên cứu sẽ tìm cách phân loại trứng cút bangâm thanh nghe được, nhưng không tiếp xúc với vỏ trứng, tức là phát ra âm thanhđến trứng, rồi tim cách thu lại âm thanh sau khi qua/hoặc phản xạ từ vỏ trứng và xửlý âm thanh này (phương pháp không tiếp xúc) Tuy nhiên, sau nhiều tháng nghiêncứu, tác giả vẫn chưa tìm được một kết quả rõ ràng Mặt khác, khi thử nghiệm vớicách gõ nhẹ vào trứng và thu lại âm thanh va chạm để phân tích thì kết quả rất rõràng (phương pháp tiếp xúc)

Trong nội dung thuyết minh này, vì có tính chất nghiên cứu, nên tác giả trìnhbày cả 2 phương pháp: tiếp xúc và không tiếp xúc Cả 2 phương pháp này đều được

trình nghiên cứu và thí nghiệm Các công cụ thí nghiệm được mua ở thị trường điệntử dân dụng TP HCM, nên độ chính xác còn hạn chế.

Nội dung luận văn gôm có các phan chính như sau:- Chương 1 - Tổng quan: giới thiệu cơ bản một số phương pháp phân loạitrứng cút bị nứt vỏ trên thế giới

- Chương 2 — Cơ sở lý thuyết: dé cập nền tảng lý thuyết của những van đề liênquan đến thí nghiệm như: âm thanh, cấu trúc vỏ trứng, tín hiệu âm thanh, các phépbiên đôi và biéu diễn tín hiệu như Fourier transform va wavelet transform.

- Chương 3 — Phương pháp kiểm tra có tiếp xúc: nêu rõ nguyên lý, mô hình thínghiệm, trình tự thí nghiệm và kết quả của phương pháp phân loại trứng cút bị nứtbỏ bằng phương pháp tiếp xúc: gõ nhẹ vào trứng và thu lại âm thanh va chạm đểphân tích Phương pháp này cho ra kết quả rất rõ ràng và khả quan

- Chương 4 — Phương pháp kiểm tra không tiếp xúc: nêu rõ nguyên lý (dựđoán), mô hình thí nghiệm trình tự thí nghiệm và kết quả của phương pháp phânloại trứng cút bị nứt bỏ bằng phương pháp không tiếp xúc: phát ra âm thanh với tầnsố nhất định (có thé là đơn tần số hoặc da tần số) rồi thu lại âm thanh sau khi nó đixuyên qua trứng Phương pháp này chưa cho được một kết quả rõ ràng

- Chương 5 — Tự động hóa cơ khí cho phương pháp tiếp xúc: thiết kế (cùng vớicác bản vẽ lắp) một máy nhỏ với 2 động cơ bước để lay mẫu tự động khi thực hiệnphương pháp kiểm tra tiếp xúc

Luận văn này, vì đề tài nghiên cứu khá mới, nên chắc chan còn nhiều thiếu sót.Tác giả rất mong sau này sẽ có nghiên cứu khác để phát triển thêm, đặc biệt làphương pháp không tiếp xúc

balut eggs In a typical day, up to thousands of quail eggs can be laid in a farm.There are about 10% to 20% of these eggs are low quality eggs which may becracked eggshell or dead embryo In order to make balut, farmers will take allquail eggs for heating hatch for about one week After one week, all of these lowquality eggs will be spoiled and rejected That is really a waste However, if thesebad eggs can be early detected from beginning - when they were just laid, they canbe sale soon at a good price This classification operation, currently, in most of thetime, is done by human with a torch focusing light into an egg This method whichcan be call egg lighting takes a lot of time and is considered not accurate enough.As a result of that, science is required to searching for a new method which can helpto classify low-quality egg more quickly and more accurately.

So far, from internet, I have see that there are 2 main methods recognizingcracked eggs in the world, although these are chicken egg or duck egg, but not quailegg! They are vision processing and audio processing At Mechatronics department,Ho Chi Minh City University of technology, we are also putting effort to studythese 2 methods for quail eggs In this thesis, we put our focus on vision method.The main reference document is [3].

Originally, we plan to use audible sound with non-contacting method.However, during research, we have not got significant result yet, then we decided toswitch to a new method: using audible sound with contacting method.

In this thesis, all of 2 above methods are introduced There will be nomathematical modeling as we are using experiment for research We have created asoft tool supporting us in data collection and data analysis using Matlab All ofdevices/equipments used in these experiments are from local market As a result ofthat, the accuracy is not as high as expectation.

The main content of this thesis includes:

transformation, data analysis.- Chapter 3: Using audio in contacting method: the fundamental principle,experiment, result

- Chapter 4: Using audio in non-contacting method: the fundamental principle,experiment, result

- Chapter 5: Mechanical automation for contacting method: designing a smallmechanism including 2 step motors to automatically turn the egg and knock it.

có tham khảo nhiều nguôn tài liệu khác nhau Tất cả các tai liệu tham khảo này đềuđược ghi chú trích dẫn rõ ràng và đều được đưa vào phần Tài Liệu Tham Khảo ởcudi luận van.

Trong luận văn có 2 phần mém hỗ trợ do bản thân tôi viết bang Matlab Cácphan mềm này là ý tưởng và tư duy của ban thân Tôi không sao chép hay thamkhảo từ ngu6n tài liệu nào khác

TP Hô Chí Minh, thang 6 năm 2013

Lê Dương Huy

LO] CAM OD 0 IVTóm tắt luận VAN eecececceeccecececescscecscececsessvecscecesevevacacecessevavscuceceeeavacaceceess VLời cam KẾT - - xxx SE 9 9 9191111111111 11 111111 TT TT g1 g1 nu 1X

Danh mục hình ảnh - - - 55 << 2221111111111 1111111 và XIIDanh mục bảng G G0 9 nh XVICHƯƠNG 1 TONG QUAN 5c 2tr2 re 11.1 Sự cần thiết phải phân loại ra trứng cút bi nite eee l1.1.1 Trứng cut và gia trị dinh dưỡng của trứng cú - << 5 l1.1.2 Tại sao phải phân loại ra trứng cut bị nỨt2 -«««««««««sss2 21.2 Các phương pháp phát hiện trứng bị nứt được sử dụng trên thé giới 31.2.1 SOI fỨNg LH HH 4L.2.1.1 NQuyénn Ly 41.2.1.2 nh ˆa›nắn—.' 41.2.1.3 Quá trình sOI frỨng c c ng kg 71.2.1.4 u điểm ccSrSrcrtrtrgggggerrrre 81.2.1.5 Khuyết điỂm -cc- SE S3 1 1512111111111 11 11t rk 81.2.2 Xử lý ảnh - Computer vision systems (CVS) «- 81.2.2.1 Nguyên ly và thiẾt bị ccccesescscssesesescscssesesesseseesees 8

1.2.2.3 u GIGI eeececsecseesessessecsecsecsecsecsesnssnesuesnecsecuecnecsesseeseeaeeaenees 91.2.2.4 Khuyết di6m woccccccccccccscsescscscsssscsessscssssesessssssssssescesseeees 101.2.2 Phuong pháp dùng âm thanh - - - << <5 1+5 cxseeess 101.2.3.1 Nguyên lý c1 1112112 v1 11 11 011 1 ng 1 nen 101.2.3.2 0n 4 111.2.3.3 UGE cecceccecsessesseesesnessecsecsecsecsessesseseseeenecnesnesseeseeaeeneen 111.2.3.4 Khuyết điỀm -. 5-5251 E2 2 111111151111 21 111111111, 11CHUONG 2 CƠ SỞ LÝ THUY ɃT 5-5525 ccxcrrcsrerrrrrrrrrrree 122.1 Âm thanh ¿65t 5t+Ex‡Ex‡ExSEYEEE21121121121121111111111.11111211211111 1 xe 122.1.1 Khái niệm về âm và siêu âm - xxx £EeEsereeeseree 122.1.2 Tan số và sự hap thu 4m vec cscsesessscscscscssesssssssseseseseeeseees 13

2.2.2.1 Dựa vào quá trình biến thiên của tín hiệu -5-s-<¿ 142.2.2.2 Dựa vào hình thái của tín hiệu -<<<<<<<<<< <2 152.2.2.3 Dựa vào năng lượng - - 1 he 152.2.2.4 Dựa vào pho của tín hiệu - + ¿5 c2 cecscezesrersred l62.2.2.5 Một số loại tín hiệu khác -: +5++cxszxsrxsrxerrsre 162.2.3 Lay mẫu tín hiệu occ eececescececeseesesesscscscsesssssssscscssssetetstseseseseeen 172.2.3.1 Rời rac hóa tín hiỆu - 5< << << ssees 172.2.3.2 Dinh lý lay mẫu của Shanon - ¿5-5-5252 25s+s+£scscscs2 172.2.4 Lọc số tin hiệu - se E312 E S318 SE 1129 gen re 182.2.5 Biến dOi và biểu diễn tin hiệu -¿-5:©5++c+scvsrxsrxerrerreee 182.2.5.1 Biến đổi Fourier (Fourier transform) - ss sszse: 202.2.5.2 Phép biến đổi Fourier ngăn hạn (Short Time Fourier

Transform - STE) ((.-({Addaa ` CO 23

2.2.5.3 Phép biến đôi Wavelet — Wavelet Transform 23a Biến đôi wavelet thuận . - - sec 3 SE EsEsEskskserersesed 25b Biến đổi wavelet ngược (Invert Wavelet Transform) 282.3 Cau trÚC VO {YỨNg 5-5521 19 3 1 1 11151111 111111111101 1111511011111 r 32CHUONG 3 PHƯƠNG PHÁP KIEM TRA CÓ TIẾP X C 363.1 NguyÊn lý HH nọ re 36S4 ¡g2 in 373.2.1 Mô hình thí nghiỆm - - << 55 6E 111111 1133 95511111 kreeeese 373.2.2 Giao diện phân tích và xử lý dữ liệu - « «<< << <s++ 393.2.2.1 Giới thiệu Ø1ao đIỆn - 11 hy 393.2.2.2 Thuật toán xử ly dữ liỆệu - -ĂĂ TS vee 403.2.3 Tiến hành thí nghiệm - ¿+ - + 2 2 +E+E+E+E££E£E£E+E+EEErxrerereee 433.2.4 Kết quả thí nghiệm - + 2 + S2 SE2E+ESESEEEEEEEEEEEErerkrkrree 503.2.5 Vi a 53CHUONG 4 PHƯƠNG PHAP KIEM TRA KHÔNG TIẾP X C 554.1 Nguyên lý và mô hình thí nghiỆm - - << + S3 veeseeees 554.2 Giao diện phân tích và xử lý dữ liệu (<< 5S 1S re 564.3 Tiến hành thí nghiệm ¿- + + 2 2E E+E+EE£E£E£E+EzEeEEzErEreerzrered 59

4.3.1.3 Quan sát -ccSc 1 tt 1 1111112111111 1111211110111 01 0110111 634.3.2 Am thanh đa tần SỐ - Go ta S3 SE 3 E318 1515115158 E5EEE E55 rsee 634.3.2.1 Các bước tiễn hành - ¿5-5 + 2522 E+E2ESEEEcErEerrrererered 634.3.2.2 Phân tích kẾt qua - ¿+2 + 2+2 +E£E+E+E£E£E£ErEererersrsred 64A 3.2.3 QUAN na 45 674.4 KẾC luận 5< ScS1S1 1 E2 111111151511 11 111115111111 1111 110101011001 01 1111 ke 67CHUONG 5 TU ĐỘNG HÓA CƠ KHÍ CHO PHƯƠNG PHAP

TIẾP X C L2 221 1 121211111101 111111111 10111011111 01111 695.1 Nguyên lý hoạt động - ng vn 695.2 CAC DAN VẼ - cc n0 TH HH ng ve 70CHƯƠNG 6 KET LUẬN 5-5522 1 E2 212121512 12121111 re 756.1 Nhận xét chung - nà 756.2 Hướng phat triỂn - + 2556 E1 SE 3 15115 E12111121 121111 xce 75TÀI LIEU THAM KHAO 5-5-5 52525522 EE2E£E2E2EEEEEErkrrrrerkred 76PHU LỤCC - 5-5222 1 32 2 521 15121111 211111511 1111111110101 0 010111 77A Chương trình Matlab giao diện GUIDE cho phương pháp kiểm tra tiếp

› 2 ốỐốỐ ồ 77

B Chương trình Matlab giao diện GUIDE cho phương pháp kiểm tra không00 1 93

Hình 1.1 Chim CÚ - -G G0009 90001 ngờ 2Hình 1.2 Trứng cut so VỚI frỨng Øà (<< < ng re 2Hình 1.3 Thiết bị soi CU TU LAM ee ‹‹+1 5Hình 1.4 Thiết bị soi trimg tự làm khi thắp dén eee 5Hình 1.5 Đèn S01 †FỨn - G0 ng 6Hình 1.6 Đèn SOI †TỨn - - G0 ngờ 6Hình 1.7 Hộp đèn soi trỨng - - - - << Ă Ăn ng 7Hình 1.8 Soi trỨng - << 0 nọ vờ 7Hình 1.9 Phương pháp computer vision SVS{€T - 7 << << << ++ssss 8Hình 1.10 Hình anh trứng được SOI - 5-9 1 ng v 9Hình 1.11 So đồ phương pháp acoustic response -2-5-555s5+: 11Hình 2.1 Sóng Âm (<< << 1199000101 re 12Hình 2.2 Tín hiệu âm thanh biểu diễn trên miễn thời gian — biên độ 19Hình 2.3 Tín hiệu âm thanh biểu diễn trên miền thời gian — tần sỐ 19Hình 2.4 Tin hiệu âm thanh biéu diễn trên miền thời gian — tỉ lệ 20Hình 2.5 Biến đôi Fourier -. - + 2 255 E+ E2 EE£E£E£ESEEEEEEEEEEeErkrkrerree 22Hình 2.6 Một dang waveÏ€f - - ‹ - - c1 1111000931111 9 2 3111 1v ng vờ 24Hình 2.7 Wavelet Toolbox Main Menu - <1 ree 26Hình 2.8 Wavelet Display (che 26Hình 2.9 Xem dang WaV€ÏGf - - ch re 27Hình 2.10 Các bước biến đổi wavelet series 28Hình 2.11 Phân tích wavelet †rafnSÍOTTm «+ vs sssseeerse 29Hình 2.12 Đường các hệ số khi_ -¿-2- 5252 222+£+E+£z£zzezezescee 30Hình 2.13 Phân tích wavelet †rafnSÍOTTm «5 + + sssseeerse 3lHình 2.14 Phân tích wavelet dùng hàm Morlet - << «<< <<++2 31Hình 2.15 Cau trúc qua trang ccecceccccccscecssessssescesssssesesesssssssescssssseseseseens 32Hình 2.16 Cau trúc mặt cắt ngang vỏ trứng bằng hình anh đồ hoa 32Hình 2.17 Mặt cắt ngang tinh thể Canxi Carbonat trong vỏ trứng 33Hình 2.18 Cau trúc vỏ trứng trên thực tẾ ¿ - - + 2 2 s+s+e+escezecereee 33Hình 2.19 Kích thước trứng cút so với trỨng gà - «5555 s+s 34Hình 2.20 Phân bố lực trên vỏ trỨng + 2 2 55+£+£+££££E+E+EzEzeezsrereee 34Hình 2.21 Quả trứng cut khi ở trạng thái tự nhiễn .- «5< << <<<<2 35

Hình 3.4 Giao diện xử ly — phương pháp tiếp xúc -. - 2-5-5555: 39Hình 3.5 Lay mẫu va cham trong 2 giây ¿ - - + 2 2+s+s+x+cscezszeceee 4]Hình 3.6 Trích lay thời điểm xảy ra va Cham -. ¿-5- c2 2 25s: 42Hình 3.7 Biến đối Fourier của tín hiệu va Cham 5 se s£s£sxzxe: 42Hình 3.8 Phân tích tín hiệu va chạm ra các tan SỐ 55s <sxsxe: 42Hình 3.9 Tong hợp các tần $6 ¿-c- - 2222221 1 E2 1 121211151111 11 12x, 43Hình 3.10 Đánh số các vị trí gõ trên vỏ trỨng 2 + 55s+s+cscszs+szc+e 43Hình 3.11 Mô hình thí nghiệm thực tẾ - ¿+5 - + 2 2+s+£+£+£z£zzszszcee 45Hình 3.12 Bước 2 - - - -Ă L1 SH ng ng vn 45Hình 3.13 Bước Ô - SH ng ke 46Hình 3.14 Bước 6 - -GG 11H nọ vn 47Hình 3.15 BuO '7 (cọ re 47Hình 3.16 Bước 8 - G G1 Họ ng vn 48Hình 3.17 Kết quả tần SỐ ¿+ 52525226 E9 E1 12121511121 111113 511k 48Hình 3.18 Bước 9 - G S11 SH HH và 49Hình 3.19 Bước ÏÍŨ - ng ng ke 49Hình 3.20 Quả trứng cut khi ở trạng thái tự nhiễn - «5< << <<<<2 51Hình 3.21 Biểu đồ box plot của các tần sốỐ - - + 2 2 2+s+c+csczcsceccee 53Hình 3.22 Kết quả nhận dạng trứng lành - + 2 2 52s+£+cscz£s+szc+ẻ 54Hình 3.23 Kết quả nhận dạng trứng bi nt - + 2 2 5s+s+c+csczzscsccee 54Hình 4.1 Mô hình thí nghiỆm (<< + 119993111 1 9 111 re, 55Hình 4.2 Mô hình thí nghiệm thực tẾ - + +5 +2 2 2££+£+E+£zcezezereee 57Hình 4.3 Giao diện phân tích và xử lý dữ liệu - 5 -<<<<<<<<s+2 57Hình 4.4 Ví dụ với tần số âm thanh phát ra (2000 Hz đến 4500 Hz) 59Hình 4.5 Thí nghiệm với âm thanh don tần số 2000 Hz - 60Hình 4.6 D6 thị -cc-ccc re Hee 61Hình 4.7 Đồ thị trong 2 giây voecccccccccsessscssscsessssesessscssssssesssssssseseseseens 61Hình 4.8 Biến đôi Fourier - + 2 255 +22 EE£E£E£ESEEEEEEEEEEeErrkrkrerree 61Hình 4.9 Âm thanh thu được trong miễn thoi gian - 2-55-5555: 62Hình 4.10 Biến đôi Fourier + + 25 + S2 SE £E£E£ESESEEEEEErEeErrerkrerree 62Hình 4.11 Biến đối wavelet eeceeseesssseesseeseessceseeseeeseeensesneesseeneenneensensees 63

Hình 4.15 Âm thanh thu được biểu diễn ở miễn thời gian - 65Hình 4.16 Biến đôi Fourier - + + 25 + S2 EE£E£E£E#E£EEEE£ErEeErrerkrerree 66Hình 4.17 Biến đổi wavelet c.c.ccccccccccscscsscsessssescssssssesescssssssssesesssssseseseens 66Hình 4.18 Khe ho giữa trứng va các bộ phận của mô hình thí nghiệm 67Hình 5.1 Bản vẽ lắp tong thể c2 S2 22123 1115 111211111211 11 1111k, 70Hình 5.2 Hình chiếu đứng - + 2 25 E2 EE£E£E£E#EEEEEE£ErEeErrerkrerree 71Hình 5.3 Hình chiếu canh c.ccccccccccssccscsssecessssececscecessevecscsceceesevacsceceeeevevavees 72Hình 5.4 Mat cắt A A C1111 11T 111211111 11111111 ng g1 ng 73Hình 5.5 Hình chiếu bang + + 25 SE SE EE£E£ESEEEEEEEEEESErErkrkrree 74

Bảng 2.1 Các phương pháp bién đổi tín hiệu - 5-5-5 +c+c+£scsrecee 19Bang 3.1 Kết quả thí nghiệm + 5-6 252522123 SEEEEEEEEEEEEEEErErkrree 52

Chương |

TONG QUAN

1.1 Sự cần thiết phải phân loại ra trứng cut bị nứt:1.1.1.Trứng cut và giá trị định dưỡng của trứng cut: [1]Chim cút (Hình 1.1) được nuôi nhiều ở Việt Nam và các nước châu A dé laythịt hoặc lay trứng Thịt chim cut va trứng cut là được sử dung để chế biến nhiềumón ăn ngon ở Việt Nam, Nhật Bản và nhiêu nước trên thê giới.

Ít ai biết, những quả trứng nhỏ bé này còn nhiều vitamin hơn cả trứng gà Từlâu, tại các trường học của Nhật Bản, trong mỗi suất ăn trưa của học sinh luôn có 2quả trứng cut Mỗi quả trứng cut có trọng lượng khoảng từ 10-12g, nhỏ hơn trứnggà 5 lần (Hinh 1.2) Nhưng vitamin A trong một quả trứng cut nhiều hon trongtrứng gà 2,5 lần Lan lượt hàm lượng BI và B2 cũng cao hơn tương ứng 2,8 và 2,2lần Phospho, kali, sắt trong trứng cút cao hơn trứng gà gấp 5 lần

Thêm vảo đó, trứng cút cũng rất giầu chất các chất như đồng, coban và cácaxit amin thiết yếu Tyrosine là loại dưỡng chất có khả năng làm cho da khỏe mạnh.Vi thế, trứng chim cut còn được sử dụng cả trong nghành công nghiệp sản xuấtmỹ phẩm

Nông độ lecithin cao trong trứng cũng có tac dụng làm giảm lượng cholesteroltrong máu Còn các nhà khoa học Bungari thì cho rằng hàm lượng phốt pho trongtrứng còn cho hiệu quả cao hơn cả thuôc viagra.

Trứng cút cũng là một loại thực phẩm có tính kháng khuẩn Nếu bạn thườngxuyên bị cảm lạnh tra tấn thì các nhà khoa học khuyên nên ăn trứng cút vào mỗisang.

Trứng cut cũng được khuyến khích dùng cho những người bị thiếu mau, nhứcđầu nặng, hen phế quản, viêm dạ dày Normalizes trong trứng cũng tốt cho huyết ápvà cải thiện tiêu hóa Bởi vậy, thực phẩm này thường được khuyến khích cho

Không giống với trứng gà, trứng cút không có khả năng gây dị ứng Ngược lại,một số loại protein trong trứng cút có thể ngăn ngừa dị ứng nên trên cơ sở nàyngười ta còn sản xuat thuôc đê điêu tri di ứng.

Trứng cút còn làm tăng sức dé kháng với phóng xa và góp phan loại bỏ cácnuclit phóng xạ Điều đó giải thích vì sao các bác sĩ lại đưa ra lời khuyên bésungtrứng cút trong thực đơn cho những người bị nhiễm bức xạ và những người sinhsống ở những vùng sinh thái bất lợi như các thành phố lớn, nơi mức độ bứcxạ thường cao hơn.

1.1.2 Tại sao phải phân loại ra trứng cút bị nứt?Hiện nay chim cut dang được nuôi rat phố biến ở nước ta, thường ở dạng trangtrại Mỗi trang trại có khoảng vài nghìn đến vài chục nghìn con Nuôi chim cút cónhiều lợi điểm sau: vốn dau tư ít, không cần nhiều diện tích để xây chuồng trai.Thời gian để có sản phẩm bán ra thi trường nhanh, nuôi cut thịt sau 30 ngày, cut đẻ42 ngày Ở Việt Nam, giống chim cut đẻ trứng được nuôi rông rãi là giống chim cutNhat Bản, tên khoa học là “Corturnix japonica”.

Đặc điểm của chim cút là mỗi ngày đều đẻ trứng trong suốt thời gian từ 8tháng đến 1 năm 6c tính, nếu một trang trại có khoảng 10.000 con cit ở trong giaiđoạn đẻ trứng, mỗi ngày cho khoảng 10000 trứng Với giá xuất trại là400đồng/trứng, mỗi ngày sẽ thu được 4.000.000 đồng (kế cả vốn) Người ta cũng cóthé đem ấp dé làm trứng cit lộn, giá khoảng 600 đồng/trứng, tức là sau 7 ngày ấptrứng, người dân sẽ thu được 6.000.000 đồng (kế cả vốn) Tuy nhiên, đây chỉ là consố lý tưởng, vì khoảng 10 — 20 % trong số 10.000 trứng đó là bị nứt hoặc hư hỏng.Nếu người dân đem ấp trứng để làm cút lộn thì sau 7 ngày ấp, số trứng nứt nảy sẽkhông phát triển thành trứng lộn, không sử dụng được nữa, và người dân sẽ mat mỗingày từ 600.000 — 1.200.000 đồng Vậy phải làm cách nào để có thể giảm được sựthất thoát này? - Ta phải loại ra các trứng bị nứt dé bán từ lúc mới nhặt trứng, khôngdé ấp thành trứng lộn!

Ở các nông trại, người ta thường dùng biện pháp soi trứng để loại ra các trứngnứt, hoặc hư hỏng Biện pháp này thường tốn nhiều thời gian, giá thành cao và kếtquả lại phụ thuộc vào người công nhân Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứuphương pháp loại trứng cút bị nứt băng phương pháp khác, với mong muốn sẽ làbước đầu cho quá trình tự động hóa khâu phân loại trứng, giúp giảm giá thành, nângcao năng suất

1.2 Các phương pháp phát hiện trứng bị nứt được sử dụng trên thé giới [2]Trên thế giới, đã có nhiều nghiên cứu phát hiện vết nứt trên vỏ trứng gà (chứkhông phải trứng cút!), mà chủ yếu là 2 phương pháp chính: chụp hình để xử lý ảnh

và dùng âm thanh — cho 1 vật va chạm với với trứng gà để tạo ra âm thanh, thu lạirồi xử lý tín hiệu âm thanh đó Trong số 2 phương pháp chính nay, lại được chia ranhiều nhiều phương pháp nhỏ hơn Sau đây luận văn sẽ giới thiệu 3 phương pháptiêu biểu.

1.2.1 Soi trứng:Phương pháp nay được sử dụng nhiều ở các trang trại nuôi gia cầm lay trứng,cũng được sử dụng phô biến tại Việt Nam

Phương pháp soi trứng được dùng để xác định xem trứng có trồng hay không,bang cách quan sát túi khí, lòng trang va lòng đỏ bên trong trứng Ta cũng có thédùng phương pháp này để quan sát xem trứng có bị nứt hoặc hư hỏng gì hay không.Quá trình này cho phép bạn quan sát rõ ràng quá trình phát triển của phôi bên trongtrứng Nó cũng giúp phát hiện đốm máu và đốm thịt Soi trứng giúp bạn theo dõi sựphát triển của phôi và giúp phân loại những trứng bị chết phôi

1.2.1.1 Nguyên lý:Bản chất của phương pháp nay là dùng ánh sáng cường độ mạnh soi xuyên quatrứng trong một phòng tối Thiết bị soi trứng có thể là đèn soi trứng, mỗi lần kiểmtra được một trứng, hoặc dùng một hộp đèn soi trứng, có thé kiểm tra nhiều trứngcùng một lúc.

1.2.1.2 Thiết bịThiết bị soi trứng có thể tự chế tạo tại nhà hoặc có thể mua Thiết bị soi trứngcũng có thé được chế tạo bằng cách cho nguồn sáng vào một cái thùng và khoét mộtlỗ nhỏ, hay gấp một tam giấy dày tạo thành hình phễu vòng quanh nguồn sáng vớimột lỗ hở ở trên đỉnh để ánh sáng có thể chiếu ra ngoài Những người chuyênnghiệp đôi khi chỉ cần dùng một cái đèn pin nhỏ cũng có thể soi trứng được Thiếtbị soi trứng tự chế tạo rất tốt cho việc soi trứng có màu trắng hay có màu lợt Tuynhiên, đối với những trứng có mau sậm hay bị ban thì nên sử dung các máy soitrứng chuyên dụng.

Một thiết bị soi trứng tự lam đơn giản như sau (Hình 1.3):

- Hộp sữa 900gr, khoét một 16 tròn 3cm dưới đáy và một lỗ nhỏ bên hông déluồn dây điện.

- Bóng đèn sợi đốt 60w, hoặc bóng compact vàng 18-20w Nên dùng bóng

compact vì it tỏa nhiệt hơn bóng sợi đốt

- Đề đèn.- 2m đây điện đôi.- 1 phích cam

Hình 1.3 Thiết bị soi trứng tự làm

Người ta cũng thường dùng đèn soi trứng để soi trứng (Hình 1.5 và Hình 1.6):

Peshataeee.

- ane "Tỷ eh el Oe Fe ee

Hình 1.5 Đèn soi trứng

Hình 1.6 Đèn soi trứngCũng có người dùng hộp đèn soi trứng (Hình /.7):

Hình 1.7 Hộp đèn soi trứng1.2.1.3 Quá trình soi trứng

Quá trình này luôn luôn thực hiện trong phòng tối Thiết bị soi trứng phải để ởđộ cao thích hợp để cho ánh sáng không chiếu trực tiếp vào mất người quan sát Khisoi trứng được giữ vững hơi nghiêng với đầu to xoay về phía máy soi, trứng đượcgiữ chặt bởi ngón cái và 2 ngón kế bên, trứng được đảo nhanh sang phải và trái(Hình 1.8).

1.2.1.4 Ưu điểmĐơn giản, dễ làm, được sử dụng pho bién.1.2.1.5 Khuyét diém:

- Tốn nhân công- Năng suất và hiệu quả phụ thuộc vào tay nghề, kinh nghiệm và tâm trạng củanhân công

- Mất nhiều thời gian, khó tự động hóa.1.2.2 Xứ ly ảnh - Computer vision systems (CVS)1.2.2.1 Nguyên lý và thiết bi(Hinh 1.9):

Card

-r^—— ” giao tiếp

-ÈE— CO

Máy tinh xử lý tin hiệu

Hình 1.9 Phương phap computer vision systemBan chat của phương pháp nay là soi trứng, nhưng hình anh trứng sau khi soilại không được đánh giá và quyết định bang mat người mà bằng máy tính, thông

qua phương pháp xử lý ảnh Trứng cũng được soi bằng một nguồn sáng mạnh trongphòng tối Hình ảnh của của trứngsẽ được ghi lại bằng 3 camera, rồi xử ly ảnh trênmáy tính Việc xoay trứng cũng được thực hiện bằng động cơ.

1.2.2.2 Xứ lý ảnh [3]:Như đã nói ở trên, bên trong phương pháp kiểm tra trứng băng xử lý ảnh cũngcó nhiều phương pháp khác nhau, một trong những cái khác đó là sự khác biệt vềcách xử lý hình ảnh Theo bai bai mà tác giả tham khảo để trình bay ở đây, mangthần kinh nhân tao lan truyền ngược (back-propagation artificial neural network)được sử dụng để nhận dạng hình ảnh trứng sau khi soi Các tac gia dùng 5 biến đầuvào cho mang than kinh nhân tao: area (A), roundness (R), major axis (Max), minoraxis (Min), and the quotient of major axis and minor axis (M) tương ứng với 5 nodeneural đầu vào và 1 node neural đầu ra cho kết quả là trứng lành hay trứng nứt

Theo các tác giả, độ chính xác của phương pháp này là 92% đối với trứng gà

a original image b background subtraction c gray transformation d median filter

Dare Sa Peat FPP EL

|EØ íE :be fe | 4x

hà lu,12% | ^œ

: |

a m Cv ES ee) es J

vyeous fe ir eae | 1 SR | ciese |— <1 +3) |

egray histogram f threshold segmentation g region labeling h parameters extraction

Hình 1.10 Hình anh trứng được soi1.2.2.3 Ưu điểm

Vì đây là phương pháp tự động nên đã loại bỏ được các khuyết điểm củaphương pháp soi trứng Độ chính xác khá cao: 92%.

1.2.2.4 Khuyết điểm- Độ chính xác phụ thuộc vào độ phân giải camera và hình ảnh- Tốc độ xử lý phụ thuộc vào hệ thống máy tính

- Tốc độ lẫy mẫu còn chậm- Hệ thống phức tạp tốn kém với camera, phòng tôi1.2.3 Phương pháp dùng am thanh

Bên cạnh phương pháp xử lý ảnh, phương pháp xử lý âm thanh cũng là mộtphương pháp được dùng nhiều trên thế giới Phương pháp này được dùng rộng rãi,không chỉ dùng dé phát hiện trứng bị nứt vỏ mà còn được dùng để kiểm các chỉ tiếtmay, sản pham cơ khí, khuyết tật của sản phẩm đúc

Về cơ bản, có 2 loại âm thanh được sử dụng pho biến: siêu âm và âm thanhnghe được Vì chúng ta chỉ phát hiện vết nứt trên vỏ trứng nên âm thanh nghe đượcsẽ được dùng.

Trong luận văn này, tác giả cũng sử dụng phương pháp dùng sóng âm nên ởđây chỉ trình bày tóm lược một số van dé cơ bản Nội dung chi tiết sẽ được đề cậpsâu hơn ở các chương sau.

1.2.3.1 Nguyên lý:Don giản, ta có thé xem xét một ví dụ thực té như sau: quả chuông nêu cònnguyên vẹn, khi gõ chuông thi âm thanh trong, rõ ràng, ngân dài, vang xa Nêu quachuông bị nứt thì âm thanh sẽ đục, không rõ ràng và nhanh tắt

Tương tự, khi ta dùng một vật nhỏ gõ nhẹ vào quả trứng, sẽ phát ra âm thanhcủa va chạm giữa đầu gõ và vỏ trứng Nếu vỏ trứng còn nguyên vẹn, âm thanh phátra sẽ khác so với nếu vỏ trứng bị nứt Sự khác biệt này có thể nhận thay bang tai.Nếu ta thu lại âm thanh này và dùng máy tính dé phân biệt sự khác nhau của âmthanh giữa 2 quả trứng (còn nguyên và bị nứt) thì sẽ phát hiện ra được quả trứngnào bị nứt, quả trứng nào còn nguyên vẹn Phương pháp này được gọi là acoustic

response.

1.2.3.2 Thiết bịHệ thống gồm một đầu gõ nhẹ để gõ vào trứng tạo âm thanh Micro sẽ thu lạiâm thanh, đưa vào hệ thông máy tinh dé xử lý dưới dạng kỹ thuật số Hệ thống máytính sẽ phân tích âm thanh từ miền thời gian — biên độ thành dạng thời gian — tan số.Sự khác biệt về tần số sẽ quyết định kết luận trứng lành hay trứng vỡ.

Chương 2

CƠ SỞ LÝ THUYET

Như đã dé cập trong chương 1, trong luận văn này, phương pháp dùng âmthanh để phát hiện vỏ trứng cút bị nứt sẽ được sử dụng Được xây dựng từ ý tưởngban dau, luận văn sẽ tiếp cận và trình bày 2 phương pháp kiểm tra: phương pháp tạoâm thanh có tiếp xúc với vỏ trứng và phương pháp tạo âm thanh không tiếp xúc vớivo trứng.

Trong chương 3 và chương 4, các nghiên cứu và thí nghiệm cụ thé của 2phương pháp này sẽ lần lượt được trình bày Trong chương 2 này, tác giả dé cậpmột vài điều cơ bản về sóng âm, xử lý tín hiệu, biến đổi Fourier và biến đổiwavelet Các kiến thức này sẽ được vận dụng trong chương các chương sau.Phương pháp biến đối Fourier sẽ được sử dụng trong chương 3 và chương 4.Phương pháp biến đổi Wavelet sẽ được sử dụng trong chương 4

2.1 Âm thanh2.1.1 Khái niệm về âm và siêu âm:Trong môi trường, dao động được truyền đi từ điểm này đến điểm khác Daođộng lan truyền như vậy gọi là sóng Dao động đàn hồi truyền đi trong chất khí,chất lỏng va chất ran gọi là sóng âm, hay gọi tắt là âm Sóng âm là sóng doc và làsóng cơ học nên sóng âm chỉ có thé truyền đi trong môi trường Nói cách khác, môitrường là điêu kiện cân thiệt đê tôn tại sóng âm.

i bad a “se LH — .wok - «2h nose „ «>Re „ - “4= ` te

ve very vere Sere tes :

Hình 2.1 Sóng âm

Mỗi âm có một tần số riêng Dải sóng âm mà tai người nghe được có tần sốdao động trong khoảng từ 16 Hz đến 20000 Hz Sóng cơ có tần số dưới 16 Hz gọi làhạ âm và trên 20000 Hz gọi là siêu âm Như vậy, siêu âm là dao động truyền trongmôi trường đàn hồi với tần số cao hơn ngưỡng nghe thấy trên của tai người, tức làdao động với tần số lớn hơn 20000 Hz.

Về phương diện vật lý, âm nghe được hay không nghe được không có gì khácnhau về bản chất Chúng chỉ khác nhau về phương diện sinh lý, thích hợp haykhông đối với tai ta

Sóng âm được đặc trưng bởi 3 đại lượng: vận tốc lan truyền c, tần số f và bướcsóng À Giữa chúng có quan hệ như sau:

sóng cua siêu âm gan bang bước sóng anh sáng Vi dụ, trong không khí, ở tan sô 10

Hz, bước sóng siêu âm cỡ 30x10” em Trong khi đó, bước sóng của dao động điệntừ nằm trong khoảng 4x10 đến 5x10

Sóng âm có thé lan truyền trong vật đàn hồi bat kỳ: chất khí, chất lỏng, chấtrắn Khi đó, dạng của sóng phụ thuộc vảo tính chất đàn hồi của môi trường Các quyluật truyền âm khá giống với quy luật quang hình Chăng hạn, sóng âm cũng cóhiện tượng phản xạ, khúc xạ.

2.1.2 Tan số và sự hap thụ âm:Khi dao động âm truyền qua các môi trường khác nhau sẽ xảy ra sự phản xạ,khúc xạ sóng âm Bên trong một sản phẩm cơ khí bị khuyết tật có nhiều nơi chứakhí, đó có thể là rỗ khí hoặc vết nứt, Trong quả trứng, có nhiều lớp hữu cơ khácnhau Trong một môi trường không đồng nhất, liên kết giữa các phân tử rất yếu Khisóng âm truyền qua một sản phẩm như vậy sẽ bi phản xạ hoặc khúc xạ nhiều lần dogặp phân cách giữa không khí và kim loại, dẫn đến mất dần năng lượng Các sóng

với tần số cao dễ bị hấp thụ hơn các tần số thấp Điều này giải thích lý do vì saophương pháp siêu âm không thích hợp với các chỉ tiết có bề dảy lớn.

Như vậy, có thể kết luận, đặc tính cấu trúc bên trong của vật răn ảnh hưởng ratlon dén su truyén am, va do đó dao động am của vat ran Các vat ran khác nhau séphat ra các âm thanh khác nhau cho dù các vật ran được kích bang cing một nguồnnăng lượng.

2.2 Tín hiệu2.2.1 Định nghĩa tín hiệuTín hiệu được coi là một phương tiện vật lý (tín hiệu điện, tín hiệu quang,v.v ) dùng để mang thông tin

Tín hiệu đo lường là loại tín hiệu mang đặc tính thông tin về giá tri của đạilượng đo Tín hiệu đo nhằm mục đích nối liền các khâu trong trong các hệ thốngđiều khiến, đo lường, tự động kiểm tra, v.v

Mô hình toán học của tín hiệu là các hàm thực hay hàm phức của một haynhiều biến Ví dụ sứ),s(x y), hay s(x, y,) Tín hiệu dau tiên là hàm của thời gian t(tat nhiên cũng có thé là các đại lượng khác, chăng hạn khoảng cách), nó biểu thịmột tín hiệu điện như tín hiệu âm thanh hay tín hiệu hình Tín hiệu thứ hai là hàmhai biến tọa độ không gian (x, y), đó là tín hiệu ảnh tinh Tín hiệu sau cùng là tínhiệu truyền hình

2.2.2 Phân loại tín hiệuCó nhiều cách phân loại tín hiệu:2.2.2.1 Dựa vào quá trình biến thiên của tín hiệuCó thê phân ra tín hiệu ngâu nhiên và tín hiệu không ngâu nhiên Tín hiệukhông ngâu nhiên có thê chia làm 2 loại là tín hiệu tiên định và tín hiệu gân tiênđịnh.

i Tín hiệu ngẫu nhiên là tín hiệu mà sự thay đổi của nó theo thời gian khôngtheo một quy luật nào ca Mọi giá tri của nó tại mọi thời điểm là đại lượng ngẫu

nhiên Tín hiệu ngâu nhiên là một hàm ngâu nhiên theo thời gian hay còn gọi là quátrình ngâu nhiên.

ii Tín hiệu tiền định (hay còn gọi là tín hiệu xác định) là tín hiệu mà quy luậtthay đối của nó đã biết và biết trước giá trị cũng như tất cả các thông số của nó Déđo tín hiệu này, người ta chế tạo các thiết bị đo để đo các giá trị như hiệu dụng trungbình hay cực dai, phù hợp với quy luật thay đối theo thời gian của tín hiệu Tín hiệutiền định dùng để khắc độ, kiểm tra (như là một tín hiệu chuẩn) hay dùng dé làm tinhiệu mang khi phải truyền tín hiệu đi xa

ii Tín hiệu gần tiền định là loại tín hiệu mà đã biết trước quy luật thay đổitheo thời gian, nhưng lại không biết một hay nhiều thông số ta cần phải đo cácthông số nay Ví dụ, tín hiệu điện xoay chiều, đã biết được tần số (50Hz) nhưngkhông biết độ lớn của biên độ

2.2.2.2 Dựa vào hình thái của tín hiệuCó thé phân ra tín hiệu liên tục hay tín hiệu rời rac.Một tín hiệu có thê biêu diễn dưới các dạng khác nhau tùy theo biên độ của nócó giá tri rời rac hay liên tục và biên thời gian cua nó rời rac hay liên tục Có thêphân biệt thành 4 loại sau:

i Tin hiệu có biên độ và thời gian liên tục được gọi là tín hiệu tương tự hay tínhiệu analog.

ii Tín hiệu có biên độ rời rac và thời gian liên tục là tín hiệu lượng tử.ili Tin hiệu có biên độ liên tục và thời gian rời rac là tín hiệu rời rac.1v Tín hiệu có thời gian và biên độ đều rời rạc được gọi là tín hiệu số hay tínhiệu digital.

2.2.2.3 Dựa vào năng lượngCó thé phân thành tín hiệu năng lượng hữu hạn và tín hiệu năng lượng vô hạn(hay còn gọi là tín hiệu công suất trung bình hữu hạn)

¡ Tín hiệu năng lượng hữu hạn gồm những tín hiệu quá độ xác định và ngẫunhiên.

ii Tín hiệu công suất bao gồm hầu như tất cả: tín hiệu tuần hoàn, tuần hoànquasi và tín hiệu ngẫu nhiên xác lập

Một vài tín hiệu có thé không thuộc hai loại ké trên, vi dụ tín hiệu x(t)=e" vớia>0 và £e(-œ;+œ) hay tín hiệu xung Dirac x = öứ) va day tuần hoàn của nó

2.2.2.4 Dựa vào pho của tín hiệuCó thể phân thành:

i Tín hiệu tần số thấpii Tín hiệu tần số cao.11 Tín hiệu dải hẹp.1v Tín hiệu dải rộng.2.2.2.5 Ngoài ra, còn một số loại tín hiệu kháci Tin hiệu có thời hạn hữu han: là tín hiệu có biên độ tiên tới 0 ở ngoài khoảng

x(t) =0,t>T (2.2)ii Tin hiệu có biên độ hữu hạn: là tat cả các tín hiệu vat lý thực hiện được, vàbiên độ không vượt quá một biên độ nào đó được tính toán tương ứng với thiết bịxử lý Có thể viết:

|xŒ)|<K với -<r<+ (23)

iii Tín hiệu nhân quả: là tín hiệu băng 0 với giá trị thời gian âm

x(t) =0 với <0 (2.4)

Có thé thay rang, trong thuc tế, tat cả các tín hiệu đều là tín hiệu nhân quả, có

nghĩa là nó bắt đầu từ =0 Tuy nhiên, để thuận lợi cho quá trình phân tích tín hiệu,

trong lý thuyết tín hiệu người ta vẫn chấp nhận tín hiệu xác định trên toàn trục thờigian.

2.2.3 Lay mẫu tín hiệu2.2.3.1 ROi rac hóa tín hiệu:Rời rac hóa tín hiệu liên tục là quá trình bién đổi một hàm liên tục theo thờigian x,, là tô hợp các tung độ mà theo đó ta có thể nhận được ước lượng của tínhiệu liên tục x*(t) Trong trường hop chung, sự thê hiện rời rạc hóa tín hiệu liên tụcx(t) trong khoảng thời gian 7 bằng một tập hợp các giá trị x¿.x, x„ và sự phụchồi lại dé nhận được tín hiệu x*(¢) có thé viết dưới dang:

(2.5)AxŒ) =(%.x; X„ )

B(x,.x¿ X„)= x*()

Trong đó: A là toán tử thé hiện, B là toán tử phục hồi

Chú ý: Đồ thị của x*(r) là một đường cong gần đúng so với x(t).Các toán tử A và B có thé là phi tuyến hay tuyến tính Một toán tử thé hiện cóthé sử dụng nhiều toán tử phục hồi khác nhau và ngược lại

Ví dụ: Nếu A là các giá trị tức thời, tức là x;=xfứ,) thì B có thé là đườngcong xấp xỉ hóa hay đường gấp khúc v.v

Như vay, bài toán rời rac hóa tín hiệu đo đưa đên việc lựa chọn cặp A,B saocho đảm bảo sai sô đã cho trước.

Nêu khoảng cách giữa các giá tri rời rac là đêu nhau và băng 7; thì ta gọi là rờiz A re gn KR TẢ x 1 ` 4x ` TẢ xrac hóa déu với tân sô lay mau F, = ¬ Còn 7; được gọi là chu ky lay mâu hay

2

bước rời rạc hóa.2.2.3.2 Định lý lay mẫu của Shanon:

Nếu một tín hiệu x(t) có tần số cao nhất là F , được lay mẫu với tốc độ laymau F.>2F thì x(t) có thé duoc phuc hồi một cách chính xác từ giá trị các mẫucủa nó nhờ ham noi suy.

2.2.4 Lọc số tín hiệuCó nhiều cách lọc tín hiệu, nhưng trong luận văn này, tác giả sử dụng bộ lọcFIR có đáp ứng xung hữu hạn.

Việc tính toán, thiết kế bộ lọc được thực hiện bằng Matlab, nhờ lệnhfirl(order, limit frequency, window) Trong đó tham số order là bậc của bộ lọc,limit frequency là tần số giới han và window đặc trưng cho hàm cửa s6 ta sử dụngtrong bộ lọc Nếu biến limit frequency chứa 2 giá trị, ta có thé khai báo giới hạn trênvà giới hạn dưới của một dải tần số mà ta muốn cho đi qua hay chặn lại Một vàicách sử dụng đặc trưng được tập hợp lại dưới đây:

firl (20, 0.4) % lọc thông thấp <0,4Fmaxfirl (20, 0.4, ‘high’) % lọc thông cao >U,4Finaxfirl (20, [0.2 0.4], window’) % lọc băng tan: 0,2Fmax 0,4F maxfirl(20, [0.2 0.4], ‘stop’) % chặn băng tan: 0,2F max 0,4F max

Việc thực hiện lọc tín hiệu được thực hiện bằng lệnh filter (num, den, data).Trong đó, biến num là vector hệ số của đa thức tử số, chính là Bw — kết quả của lệnhthiết kế Bw =firl(order, limit frequency, window), bién đen là vector hệ số của đathức mẫu số Vì ta thiết kế bộ lọc FIR nên biến den sẽ có giá trị bang 1 Biến data làtín hiệu ta cần lọc

Chỉ tiết về lọc số xin tham khảo trong tải liệu [5].2.2.5 Biến doi và biểu diễn tín hiệu

Có nhiều cách biéu diễn tín hiệu Nhưng để phù hợp với luận văn, tác giả phânloại việc biêu dién tín hiệu tương ứng với cách biên đôi tín hiệu (bang 2.1)

Bang 2.1 Các phương pháp biến đổi tín hiệu

Hình biểu diễn trong xét trong mặt phắng XYCông cụ phân tích

Trục hoành Trục tungTín hiệu miền thời gian Thời gian Biên độFourier Transform (FT) Tần số Biên độShort Time FT Thời gian Tan sốWavelet Transform Vi tri (~ thoi gian) Tỉ lệ ( ~ tần số)

Vi dụ:Sau đây là tín hiệu âm thanh tiêng nói của nam được biêu diễn ở 3 cách khácnhau:

- Miễn thời gian — biên độ - Hinh 2.2- Miền tần số - biên độ (sau khi biến đổi Fourier) — Hinh 2.3- Miền thời gian — tỉ lệ (sau khi bién đổi wavelet) — Hình 2.4

5 T T T T T T TT T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T

-10 L L L L | L L L L | L L L L | L L L L | L L L L | L L L L | L L L L | L L L L0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04

Hình 2.2 Tin hiệu ám thanh biêu điên trên miên thoi gian — biên độ

15 | | | | T r T |

10 4

5 = 4

0 | | i | | | AAA WIN A0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Hình 2.3 Tin hiệu âm thanh biéu dién trên miền tan so - biên độ

scales a

MVE LL

3 if 418111 W m0) 10m1)

05 100 150 — 200 ` 250 300 350 400

Hình 2.4 Tin hiệu âm thanh biêu điên trên miên thời gian — ti lệSau đây sẽ nêu rõ 2 phương pháp biến đổi tín hiệu Fourier transform vàwavelet transform — 2 phương pháp được sử dụng trong luận văn này.

2.2.5.1 Biến đối Fourier (Fourier transform)Phép biến đổi Fourier được sử dụng nhiều trong phân tích và xử lý tín hiệu.Ban chất của phương pháp này là biến đổi tín hiệu từ miễn thời gian — biên độ sangtín hiệu ở miễn tần số - biên độ

Công thức biến đổi Fourier thuận liên tục như sau:

X(@) = | near (2.6)

—œ

Công thức biến đổi Fourier nghịch liên tục như sau:

| ⁄ jotx(t) =— | X(a)e"da (2.7)

Để cĩ thé xử lý được các số liệu đo thu được tại các thời điểm gián đoạn, tacần phép biến đổi Fourier rời rac (Discrete Fourier Transform - DFT) Dé tính xấpxi cơng thức (2.7), ta thay phép tích phân băng phép tinh tổng N diện tích hình chữnhật cĩ chiều cao x(mT,) với T; là chiều rộng của hình chữ nhật, tức là tần số laymẫu cua tín hiệu Tan số lấy mẫu theo định lý Shanon Cơng thức phép biến đổiFourier gián đoạn như sau:

X,(@,)= S faery" | (2.8)

n=0

DFT chi được định nghĩa cho tần số gián đoạn ø, =&Aø Độ phân giải tần số

A@= 2T hoặc AF = — Tan số tối đa cĩ thé do được là F,, = ‘- +)

Ta sử dụng cơng cu Matlab dé xét vi du sau:

x(t) = 64+ 5sin(27r107) + 4sin(271 002) +8cos(27 4502) + I0cos(2z200?)

Tin hiéu do va pho tần được minh họa ở hình 2.5.Đoạn code trong Matlab:

t=0.001:0.001:0.5; %vector thoi gian (F=1000Hz)% phương trình x(t).

x=6+5*sin(2*pi*10*t)+4*sin(2*pi*100*t)+8 *cos(2 *pi*450*t)+ 10*cos(2*pi*200*t) ;

T=diff(t(1:2)); % chu ky lay mauN=length(x); % chiếu dai vector số liệuFH=l02(N-1L)/2]/(N*T); % vector tan số

X=ffi(x); % biến đổi FourierX=X/N; % chuẩn hĩaX=[X(1) 2*X(2:N/2)]; % giới han vào <F` max

figure(1);subplot(121); % vẽ đô thi tin hiệu doplot(t,x);

title('signal', Fonfsize, 12);xlabel('Time', 'FontSize', 12);ylabel('Magnitude’, 'FontSize’, 12);subplot(122); % vẽ pho tan thu đượcplot(f,abs(X));

title('Spectrum', 'FontSize’, 12);xlabel('Frequency[ Hz]','FontSize’, 12);ylabel('Magnitude ', 'FontSize’, 12);

signal Spectrum30 r r r r 12 r + :25

F.,, =500Hz Có tat cả 50 giá trị đo được xử lý Độ phân giải tan số là AF =2Hz

Nhìn hình trên ta thay: trong biểu thức của tín hiệu do có xuất hiện 5 tần số vớicác biên độ tương ứng là:

Tan số (Hz) | 0 10 100 200 450Bién do 6 5 4 10 8

2.2.5.2 Phép biến đối Fourier ngắn han (Short Time Fourier Transform STFT):

-Dé khac phuc nhuoc diém trén, người ta da chap nhận việc biến đổi Fourier déphân tích trong một đoạn ngắn của tín hiệu theo thời gian — một kỹ thuật gọi là cửasố tín hiệu Đó là phép biến đối Fourier ngắn hạn - STFT, phân tích tín hiệu thànhcác ham hai chiêu của thời gian và tần số Nó cung cấp thông tin cả về vị trí (tươngứng với thời điểm) và giá trị tần số khi một sự kiện tín hiệu xuất hiện

Trong phép biến đối Fourier ngắn han, tín hiệu được chia thành các đoạn đủnhỏ, khi đó tín hiệu được coi là dừng theo tần số Dé thực hiện việc đó, người tachọn một hàm cửa số M(t)- mà chiều rộng cửa SỐ phải đảm bảo cho tín hiệu cầnphân tích ở trạng thái dừng theo tần số

Phép biên đôi Fourier ngăn hạn được định nghĩa là biên đôi Fourier của tíchxứ) và hàm cửa số M(t) Công thức như sau:

X crop (ts f) = [ome -t') |e “4 (2.9)

Trong đó, T là chiêu rộng của cửa số M(t) là liên hiệp phức của hàm cửa sé

M(t) t', có thê hiệu là vi trí của các cửa sô trên trục thời gian.Trong biến đổi Fourier ngắn hạn, cửa số có chiều rộng hữu hạn và chỉ baotrùm một phan tín hiệu làm cho độ phân giải tần số kém hơn biến đổi Fourier truyềnthống - cửa số dài vô hạn Như vậy, cửa sé hep thì tao nên độ phân giải thời gian tốtnhưng độ phân giải tần số kém, cửa số rộng thì tạo nên độ phân giải thời gian kémnhưng độ phân giải tần số tốt

2.2.5.3 Phép biến đối Wavelet — Wavelet Transform: