Proceedings VCM 2012 96 nghiên cứu phát hiện vết nứt của trứng cút bằng sóng âm

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 701
Mã bài: 152
Nghiên cứu phát hiện vết nứt của trứng cút bằng sóng âm
Study on detecting cracks of eggshells by acoustic
Lưu Thanh Tùng, Lê Hồng Phương
Khoa Cơ khí, Trường ĐHBK Tp. Hồ Chí Minh
E-mail:
Tóm tắt
Trứng cút bị nứt khi được mang đi ấp sẽ bị ung. Nếu phát hiện trước khi ấp thì sẽ xử lý ngay và vẫn còn
nguyên giá trị của trứng. Trong bài báo giới thiệu phương pháp dùng âm thanh mà được truyền xuyên qua
trứng, sau đó thu lại và phân tích phổ âm thanh này. Bằng cách dùng FFT để phân tích âm thanh này, vết rạn
nứt của trứng sẽ được phát hiện thông qua tín hiệu tần số lạ

Abstract: A cracked egg incubated will be rotten. If eggshells are detected before incubated they will be
processed immediately with full value of eggs. This paper introduces methods using acoustics. Acoustics are
transmitted through the egg and then they are collected and analyzed. By using FFT to analyze sound, cracked
eggs will be found by detecting strange frequencies.

Ký hiệu
Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa
f Hz Tần số
Chữ viết tắt

FFT Fast Fourier Transform
DFT Discrete Fourier Transform
LDV Laser Doppler Vibrometry
SVM Support Vector Machine
NIR Near Infrared Reflectance
DA Discriminant Analysis
1. Phần mở đầu
Trứng là một loại thực phẩm rất quen thuộc đối

với con người, giá rẻ, dễ chế biến, bảo quản và
phù hợp với hầu hết như cầu sở thích của nhiều
người. Các nhà khoa học đã chứng minh trứng
chưa rất nhiều chất dinh dưỡng quan trọng cần
thiết đối với cơ thể con người. Tại Việt Nam,
ngoài trứng gà vịt thì trứng cút rất phổ biến vì
giá trị dinh dưỡng và sự phong phú về số lượng.
Trứng cút trở thành một nguồn thực phẩm được
ưa chuộng. Tuy nhiên việc sản xuất số lượng lớn
hàng loạt để cung cấp cho thị trường còn gặp
những vấn đề cần giải quyết. Một trong những
vấn đề đó là phát hiện và phân loại trứng nứt,
đây là một trong những vấn đề quan trọng vì nó
ảnh hưởng đến chất lượng trứng, lợi nhuận thu
được từ sản xuất trứng. Tuy vấn đề quan trọng là
thế nhưng vẫn chưa được giải quyết một cách
triệt để. Hiện tại vẫn phải sử dụng cách truyền
thống là soi trứng bằng mắt để phát hiện trứng
nứt với năng suất rất thấp, tỉ lệ chính xác không
cao. Việc phát hiện vết nứt là cơ sở, là tiền đề
quan trọng để giải quyết vấn đề phân loại trứng
nứt và trứng tốt sau này.
Như đã nói ở trên, bước đầu tiên, quan trọng để
có thể phân loại trứng là ta phải phân biệt, phát
hiện được trứng tốt và trứng bị nứt. Ở Việt Nam,
công đoạn này được thực hiện thủ công, người
công nhân soi trứng dưới nguồn sáng rồi dùng
mắt thường tìm kiếm, phân biệt chỗ trứng nứt và
trứng không có vấn đề gì. Cách làm này thứ nhất
là gây lãng phí nhân công, thứ hai là năng suất

và hiệu quả đem lại rất thấp, quả trứng cút đã
nhỏ, bề mặt vỏ trứng gồm 2 màu đen và trắng
phân bố không có quy luật, vết nứt quả trứng
chắc chắn sẽ rất nhỏ, việc dùng mắt thường để
so sánh sẽ gây ra sự nhầm lẫn rất lớn. Vì những
lý do đã đưa trên, bài báo sẽ tập trung vào việc
tìm ra một phương pháp tiến bộ hơn, đạt hiệu
quả, năng suất tốt hơn và có thể ứng dụng hàng
hoạt trong quá trình sản xuất. Nếu áp dụng vào
sản xuất đại trà được thì sẽ mang lại lợi ích kinh
tế rất lớn cho xã hội.
Cho đến thời điển này, việc nghiên cứu các vấn
đề về phát hiện vết nứt của trứng cút trong và
ngoài nước rất ít. Nhưng trên thế giới đã có khá
nhiều nghiên cứu trên trứng gà, có những
phương pháp, nhưng mô hình thí nghiệm đưa ra
với độ chính xác rất cao và áp dụng vào sản
xuất. Vì thế nên tác giả muốn tìm hiểu và phát
triển một phương pháp có thể áp dụng cho trứng
cút với năng suất, độ chính xác cao, có thể áp
dụng cho sản xuất hàng loạt. Sau đây là một số
công trình đã công bố về phương pháp chẩn
đoán hư hỏng thực phẩm sử dụng rung động.
702 Lưu Thanh Tùng, Lê Hồng Phương

VCM2012
Trong bài báo [1], tác giả và cộng sự đã dùng
phương pháp đo tần số âm thanh để phân loại
mức độ chín của táo khác nhau với sai số rất
nhỏ. Âm thanh khi tác động một va chạm vào

quả táo sẽ được thu lại, phân tích quang phổ tần
số thu được đó ta có thể biết được mức độ chín
khác nhau của táo.
Trong bài báo [2], tác giả và cộng sự đã tiến
hành kiểm tra mức độ chín của dưa hấu bằng
phương pháp Laser Doppler Vibrometry (LDV).
Sự tiến bộ trong thí nghiệm này là dưa hấu được
tạo rung động trên một sàng lắc để tạo dao động
với tần số biết trước đồng thời sự rung động của
dưa hấu cũng được đo lại bằng thiết bị LDV.
Thiết bị LDV phát ra một chùm tia laser vào một
điểm trên mẫu thử (dưa hấu) và thu lại chùm tia
laser phản xạ lại từ mẫu, tần số rung động của
mẫu được đo và đưa vào máy tín xử lý thông
qua biến đổi Fourier, từ dữ liệu đó chúng ta có
thể phần loại được mức độ chín của dưa hấu.
Năm 2008, trong bài báo [3], tác giả và cộng sự
đã thu lại tín hiệu âm thanh khi tác động một va
chạm vào trứng gà, âm thanh thu lại được xử lý
và dùng thuật toán support vector machine
(SVM) để phân loại trứng tốt và trứng nứt với
chiều dài vết nứt từ 14 đến 80mm. Trong thí
nghiệm, tác giả xử dụng trứng gà có khối lượng
trung bình 66.4g, một đầu gõ dùng để tác động
lên trứng, một microphone để thu lại tín hiệu âm
thanh phát ra. Tín hiệu này trong khoảng 86 đến
5512 Hz, đây là dãy tần số thể hiện rõ sự khác
nhau giữa trứng nguyên vẹn và trứng có vết nứt ,
tần số thu được sẽ được xử lý bằng máy tín và
dùng thuật toán support vector machine (SVM)

để phân loại trứng.
Năm 2011, trong bài báo [4], tác giả và cộng sự
đã phát hiện vết nứt của trứng gà dựa trên quang
phổ của miền gần hồng ngoại - near infrared
reflectance (NIR) và discriminant analysis (DA).
Thí nghiệm đã rút ra được rằng việc sử dụng
phương pháp DA trong khu vực quang phổ 3800
và 11386 cm
-1
, số phần tử chủ yếu là 13, lựa
chọn MSC hoặc SNV để xử lý trước tín hiệu
quang phổ ban đầu thì tỉ lệ nhận dạng lên đến
97,5%, tỉ lệ xác nhận lên đến 90%.

2. Nội dung chính
2.1. Lý thuyết và cách xử lý âm thanh
 Phương pháp kiểm tra khuyết tật bằng
siêu âm:
Trong kĩ thuật dùng siêu âm để phát hiện khuyết
tật được ứng dụng lâu đời và rất phổ biến. Dựa
trên định luật vật lý về sự truyền sóng âm trong
vật liệu rắn để phát hiện các khuyết tật nằm ẩn
bên trong như các vết nứt, lỗ rỗng, rỗ khí và các
bất liên tục nằm trong kim loại, chất dèo và gốm
sứ. Sóng âm tần số cao phản xạ từ khuyết tật sẽ
tạo ra các xung đặc biệt được hiển thị và ghi lại
trên các thiết bị thu sóng siêu âm.

H.1: Nguyên lý Phương pháp kiểm tra khuyết tật
bằng siêu âm.

Nếu vật không có khuyết tật thì hình ảnh hiển thị
trên các thiết bị ghi lại siêu âm chỉ là hai xung
đặc biệt đươc phản xạ ở hai bề mặt của vật cần
kiểm tra, trường hợp xuất hiện vết nứt thì sẽ có
một xung thứ ba xuất hiện do sự phản xạ của
sóng siêu âm với bề mặt khuyết tật. Dựa vào
hình ảnh của các tín hiệu đo siêu âm ta có thể
phát hiện được khuyết tật (H.1).
Trứng cút có một số đặc điểm khác hẳn với vật
thể được kiểm tra trong phương pháp siêu âm
trên nên áp dụng phương pháp này sẽ không đạt
hiệu quả nên ta sử dụng sóng âm.
Sóng âm cũng là dao động cơ học như sóng siêu
âm nhưng ở tần số thấp hơn từ 20-20KHz, trong
ngưỡng tai người có thể nghe được. Sóng âm
được truyền qua trứng cút rồi thu lại. Mỗi vật
đều có một tần số riêng nào đó, khi vật dao động
cùng tần số f với tần số riêng sẽ tạo ra sự cộng
hưởng, sự cộng hưởng này làm biên độ dao
động đạt cực đại tại tần số cộng hưởng. Dựa vào
nguyên lý này ta thu lại tín hiệu sóng âm sau khi
đi qua trứng cút, rồi dùng biến đổi FFT để
chuyển tín hiệu từ miền thời gian sang tín hiệu
miền tần số, so sánh để thấy sự khác biệt giữa
tín hiệu giữa trứng tốt và trứng vỡ trong miền
tần số.
 Thuật toán FFT
FFT là một thuật toán tính nhanh hơn của thuật
toán DFT, cần nhớ FFT không phải là phép biến
đổi mới mà thực chất là thuật toán DFT nhưng

được tính toán nhanh hơn, gọn hơn.
DFT của một dãy x(n) là :

1
0
( ) ( )W
N
km
N
m
X k x n




với k=0,1…N-1 (1)
Trong đó
Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 703
Mã bài: 152
2 /
W W os(2 / ) sin(2 / )
km j kn N kn
N
e C kn N j kn N
p
p p

   
Ký hiệu toán tử :

Phép biến đổi ngược
IDFT


1
0
1
( ) ( ).W
N
kn
N
k
x n X k
N





với n=0,1…N-1 (2)
Như đã nói ở trên FFT thực chất là thuật toán
nhằm giúp tính nhanh hơn, gọn hơn thuật toán
DFT, nguyên tắc cơ bản của các thuật toán FFT
là dựa trên việc phân tích các tính toán DFT của
một dãy N số (gọi tắt là DFT N điểm) thành các
phép tính DFT của các dãy nhỏ hơn. Nguyên tắc
này đã dẫn đến thuật toán khác nhau và đều
giảm đáng kể thời gian tính toán. Có 2 lớp thuật
toán FFT cơ bản là : thuật toán FFT phân chia
theo thời gian và phân chia theo tần số.

 Thuật toán FFT phân chia theo thời gian
Thuật toán phân chia dựa trên việc phân chia
dãy x(n) thành các dãy nhỏ hơn được gọi là
thuật toán phân chia theo thời gian vì chỉ số n
thường được gắn liền với thời gian. Xét trường
hợp
2
M
N

, do N là một số chẵn nên ta có thể
tính X(k) bằng cách tính x(n) thành 2 dãy, mỗi
dãy có N/2 điểm, một dãy chứa các điểm lẻ của
x(n), một dãy chứa các điểm chẵn của x(n).
/2 1 /2 1
2 (2 1)
0 0
( ) (2 )W (2 1)W
N N
rk r k
r r
X k x r x r
 

 
  
 

/2 1 /2 1
2 2

0 0
( (2 )W ) W (2 1)(W )
N N
rk k rk
r r
x r x r
 
 
  
 
(3)
song
2
/2
W W
N
 do
2 2(2 / ) 2 ( /2)
/2
W W
j N j N
N
e e
p p 
  

Vì vậy biểu thức được viết lại thành:
/2 1 /2 1
/2 /2
0 0

( ) (2 )W W . (2 1)W
N N
rk k rk
N N N
r r
X k x r x r
 
 
  
 
(4)
Đặt
/2 1
0 /2
0
( ) (2 )W
N
rk
N
r
X k x r




X
0
tương ứng với r chẵn
và
/2 1

1 /2
0
( ) (2 1)W
N
rk
N
r
X k x r


 

X
1
tương ứng với r lẻ.
Ta có
0 1
( ) ( ) W . ( )
k
X k X k X k
 
(5)
Có thể thấy ngay X
0
(k) và X
1
(k) chính là DFT
của N/2, trong đó X
0
(k) là DFT N/2 điểm của

các điểm đánh số chẵn của dãy x(n) ban đầu,
còn X
1
(k) là DFT N/2 điểm đánh số lẻ cảu dãy
ban đầu. Mặc dù chỉ số k của X(k) chạy qua N
giá trị: k=0,1,2…N-1 nhưng ta chỉ cần tính
X
0
(k) và X
1
(k) với k chạy từ 0 đến N/2-1, do đó
X
0
(k) và X
1
(k) tương ứng được tính, chúng sẽ
kết hợp với nhau để tạo ra DFT N điểm là X(k).
 Thuật toán FFT phân chia theo thời gian
Thuật toán FFT dựa trên việc phân tách dãy ra
X(k) thành các dãy nhỏ hơn theo cùng một cách
phân tách dãy x(n). Do chỉ số k của X(k) được
gắn liền với thang tần số nên các thuật toán này
được gọi là thuật toán FFT phân chia theo tần
số. Giả thiết N=2M ra có thể chia dãy ra làm hai
nửa, một nửa đầu chứa N/2 mẫu đầu, nữa sau
chứa N/2 mẫu còn lại. Ta có
/2 1 1
0 2
( ) ( )W ( )W
N N

nk nk
N N
n n N
X k x n x n
 
  
 
 
(6) hoặc
/2 1 1
( 2)
0 0
( ) ( )W W ( /2)W
N N
nk n k nk
N N N
n n
X k x n x n N
 
 
  
 
(7) Với
( /2)
W 1
N
N
 
kết hợp hai tổng lại , ta có:
/2 1

0
( ) ( ) ( 1) ( / 2) W
N
k nk
N
n
X k x n x n N


 
   
 
 

(8)
Xét k=2r(k chẵn) và k= 2r+1 (k lẻ) ta nhận được
X(2r) và X(2r+1) tương ứng với dãy ra chỉ số
chẵn và dãy ra chỉ số lẻ:
 
/2 1
2
0
(2 ) ( ) ( / 2) W
N
n
N
n
X r x n x n N



  


 
/2 1
2
0
(2 1) ( ) ( / 2) W .
N
n n
N N
n
X r x n x n N W


   

với
r = 0,1 (N/2-1)
Do
2
/2
W
m m
N N
W

nên ta có thể thấy ngay X(2r)
chính là DFT N/2 điểm của dãy g(n) = x(n) +
x(n+N/2); g(n) là tổng của nửa đầu của dãy x(n)

với nửa sau của dãy x(n) còn X(2r+1) và DFT
N/2 điểm của dãy h(n) = x(n) –x(n+N/2); h(n) là
hiệu của nửa đầu của dãy x(n) với nửa sau x(n).
Như vậy DFT N điểm của dãy x(n) có thể được
tính như sau: trước hết tạo ra hai dãy g(n) và
h(n), sau đó thực hiện h(x).Wn. Cuối cùng thực
hiện DFT của 2 dãy này, ta sẽ có các điểm X(k)
chỉ số chẵn và X(k) chỉ số lẻ.
Bài báo này sẽ tập trung vào việc phát hiện vết
nứt trên vỏ trứng sử dụng sóng âm. Do đặc thù
trứng cút nhỏ, vỏ trứng mỏng, dễ vỡ có các đốm
trắng đen xen kẻ không theo quy luật nên ta
thông thể tác động vào trứng để tạo dao động
bằng các thiết bị cơ khí như đầu gõ, sàn lắc, thí
nghiệm sẽ sử dụng âm thanh để phát vào bề mặt
vỏ trứng, sau đó thu lại tín hiệu âm thanh đã đi
qua trứng, sử dụng máy tín phân tích mối quan
hệ của tín hiệu thu được giữa trứng nứt và trứng
bình thường, rút ra nhận xét để phân loại trứng.
Do tần số âm thanh f nghe thấy từ nằm trong
khoảng khá lớn từ 20Hz-20kHz, ngoài ra còn có
các tần số f trong miền hạ âm và siêu âm, vì vậy
để đạt hiệu quả trong việc phát hiện vết nứt, tiết
kiệm thời gian, thí nghiệm sẽ phát tần số âm
thanh với tần số gần với gần số cộng hưởng của
trứng. Kế thừa các kết quả của các tài liệu
[1],[2],[3],[4] thí nghiệm sẽ thực hiện phát âm


( ) ( )

( ) ( )
j
FT j
FT x n X e
X n X e




704 Lưu Thanh Tùng, Lê Hồng Phương

VCM2012
thanh đơn tần số, có khoảng giá trị tần số f từ
100-3200 Hz để giới hạn lại khoảng làm việc.
Thí nghiệm dùng phần mềm Matlab để phát và
thu tần số, tín hiệu âm thanh phát và thu được
qua phép biến đổi Fast Fourier
Transform (FFT), phép biến đổi này sẽ chuyển
đổi tín hiệu trong miền thời gian qua tín hiệu
trong miền tần số theo giá trị biên độ tương ứng.
Chương trình thu phát tín hiệu âm thanh được
viết trên phần mềm Matlab 2009Ra, đây là một
phần mềm thường được sử dụng trong các bài
toán thu thập, xử lý tín hiệu trong điều khiển.
Phần mềm chạy trên nền Window 7 được sử
dụng rất phổ biến trên các máy tín. Vì thế đây là
công cụ hữu hiệu, đơn giản, thuận tiện cho quá
trình làm thí nghiêm.
2.2. Thực nghiệm
Hệ thống thí nghiệm bao gồm các phần chính

sau:
 Đế: Nâng đỡ và bố trí các bộ phận khác.
 Loa: Phát tín hiệu âm thanh.
 Hệ thống hệ thống mút xốp mềm: Giúp đặt
trứng đúng vị trí, hạn chế sự nhiễu tín hiệu
âm thanh.
 Microphone: Thu nhận tín hiệu âm thanh để
đưa vào máy tín xử lý.
 Máy tín: Xử lý tín hiệu và đưa ra kết quả.

H.2 Hệ thống thu phát âm thanh phát hiện vết
nứt trên vỏ trứng
Phần mềm sử dụng:
 Matlab 2009Ra
Loa với các thông số như sau:
 Speakers category: Portable speaker
 Sound Road: 2-channel
 Power Road: 5RMS (2.5W x2)
 Frequency Response: 90Hz-20KHz
 Input Sensitivity: 80dB ± 2db
 Signal to Noise Ratio: ≥ 80dB
 Distsortion : ≤ 0.3%
Microphone có thông số:
 Sensitivity microphone: 100-10000 Hz,
-40+/- 3dB.
 Micophone cartridge: 6 mm
Với miền tần số đã giới hạn từ 100- 3200Hz,
tiến hành thử nghiệm với các tần số khác nhau
trong khoảng này để lựa chọn tần số phù hợp
nhất cho quá trình phát

H.3 Tín hiệu thu được khi phát ở 2700Hz

H.4 Tín hiệu thu được khi phát ở 1350 Hz

H.5 Tín hiệu thu được khi phát ở 500 Hz

H.6 Tín hiệu thu được khi phát ở 470 Hz
Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 705
Mã bài: 152
Bảng 1: Tần số tín hiệu khi phát ra và thu vào
phù hợp.

Tần số tín
hiệu phát ra
Tần số tín hiệu thu
được sau khi biến
đổi FFT
Trứng
tốt
2700 2700
1350 1350
500 500
470 470
Trứng
nứt
2700 2700
1350 1350
500 1000-1500-2500
470

500-1350-1900-
2400

Qua thí nghiệm với các tần số f khác nhau trong
khoảng từ 100-3200Hz, kết quả thu được với
những tần số cao trên 1000Hz tín hiệu thu được
ko có gì thay đổi so với tín hiệu ban đầu, tín hiệu
này chỉ khác nhau ở phần biên độ. Với những thí
nghiệm ở tần số thấp từ 300-600Hz, kết quả thu
được những tín hiệu khác so với tín hiệu ban
đầu. Về mặt nhận xét trực quan ban đầu, ta thấy
tín hiệu thu được gồm những tín hiệu tần số
khác với tần số tín hiệu phát ban đầu. Từ đây ta
đưa ra nhận xét rằng, thí nghiệm này nên sử
dụng những tín hiệu thấp trong khoảng từ 300-
600 Hz.
Tiến hành phát và thu âm thanh với tần số đúng
hoặc không đúng tần số cộng hưởng của trứng,
một số kết quả nhận được như sau:
 Tín hiệu không đúng với tần số cộng
hưởng:

H.7 Tín hiệu thu được ở 1350Hz với trứng tốt

H.8 Tín hiệu thu được ở 1350Hz với trứng nứt
Bằng mắt thường so sánh ta có thể thấy tín hiệu
thu được khi phát qua trứng nứt và trứng tốt đều
gần như nhau, có thể chúng ta sẽ xử lý chúng ở
chương trình máy tín với các thuật toán tìm
kiếm, phân loại nhưng khả năng sẽ không phân

biệt được sự khác nhau đó. Vì thế ta rút ra kết
luận rằng với tín hiệu phát ra không đúng hoặc
gần đúng với tần số cộng hưởng thì sẽ rất khó để
phân biệt trứng tốt và trứng nứt.
 Tín hiệu có tần số đúng hoặc gần đúng
với tần số cộng hưởng:

H.9 Tín hiệu thu được với trứng tốt

H.10 Tín hiệu thu được với trứng nứt
706 Lưu Thanh Tùng, Lê Hồng Phương

VCM2012
Bảng 2: Kết quả tần số phát ra và thu vào với
trứng tốt và trứng nứt.

Loại
trứng
Tần số tín
hiệu phát
ra
Tần số tín
hiệu thu
được sau
khi biến đổi
FFT
Tần số tín
hiệu phát
không đúng
với tần số

cộng hưởng
của trứng
Trứng
tốt
1350 1350
Trứng
nứt
1350 1350
Tần số tín
hiệu phát
đúng với
tần số cộng
hưởng của
trứng
Trứng
tốt
500 500
Trứng
nứt
500
600 – 1250
- 1450

Qua nhận xét sơ bộ ta thấy được sự khác nhau
giữa hai biểu đồ tín hiệu này, ở trường hợp trứng
tốt thì ta chỉ thu lại được tín hiệu ban đầu, ở
trường hợp trứng nứt ta thu được một số tín hiệu
khác với tín hiệu ban đầu. Đây là những đánh
giá trực quan ban đầu, từ đây ta có thể kết luận
rằng có thể phát tín hiệu gần với tần số cộng

hưởng của trứng và bằng các thuật toán nhận
dạng chúng ta có thể tìm ra được đâu là trứng bị
nứt từ tần số thu được.
3. Kết luận:
Nghiên cứu về phương pháp tìm vết nứt trên
trứng cút còn rất mới mẽ ở nước ta cũng như
trên thế giới nên đây có thể là một đề tài hay để
có thể nghiêm cứu thêm trong tương lai.
Với đặc thù vật lý của vỏ trứng cút khác với các
loại vỏ trứng khác nên các phương pháp đã
nghiên cứu trước đây áp dụng cho trứng gà sẽ
không sử dụng hiệu quả cho trứng cút.
Tần số phát tín hiệu trong thí nghiệm trên là cực
kỳ quan trong vì mỗi loại trứng sẽ có một vùng
tần số cộng hưởng khác nhau, nếu như ta không
sử dụng tín hiệu cộng hưởng thì sẽ không thu
được kết quả.
Một khi đã tìm ra được tần số cộng hưởng thích
hợp để phát thì ta sẽ thấy được sự khác biệt giữa
tín hiệu thu được của trứng nứt và trứng vỡ là rõ
ràng. Với trứng nứt ta sẽ thấy những tần số khác,
giải thích cho điều này là vì tần số riêng của
trứng nứt sẽ khác với tần số riêng của trứng tốt,
nên sẽ xảy ra cộng hưởng ở những tần số này,
trên đồ thị ta sẽ thấy những đỉnh đột biến đó.
Ở thí nghiệm trên chỉ dừng lại ở việc thu phát tín
hiệu và nhận xét trực quan, để mở rộng cho
nghiên cứu sắp tới, ta có thể sử dụng các thuật
toán sắp xếp, tìm kiếm, phân loại như support
vector machine (SVM) hay mạng nơ ron –

neural networks để nhận dạng.

Tài liệu tham khảo
[1] T.Tiplica, P.Vandewalle, S.Verron,
C.GrémyGros, E.Mehinagic: Identification
of apple varieties using acoustic
measurementstion., Conférence
Internationale en Métrologie
(CAFMET'10) (2010).
[2] Abbaszadeh R, Rajabipour A, Delshad M,
Mahjub M, Ahmad H, Laguë C:
Application of vibration response for the
nondestructive ripeness evaluation of
watermelons. Australian Journal of Crop
Science, Vol. 5, No. 7, Jul 2011: 920-925.
[3] Xiaoyan Deng, Qiaohua Wang, Lanlan Wu,
Hong Gao, Y ouxian Wen andShucai
Wang: Eggshell crack detection by
acoustic impulse response and support
vector machine. African Journal of
Agricultural Research Vol. 4 (1), pp. 040-
048, January 2009
[4] Lirong Xiong, Zhihui Zhu, Lanlan Wu and
Shucai Wang: Detection of crack eggs
based on near infrared reflectance
spectrum and discriminant analysis.
Scientific Research and Essays Vol. 6(30),
pp. 6250-6253, 9 December, 2011.

Lưu Thanh Tùng

sinh năm 1972.Tốt
nghiệp kỹ sư Cơ Khí
năm 1994, bằng
Thạc sỹ nghành Chế
Tạo Máy năm 2001
tại Trường Đại Học
Bách Khoa, Đại Học
Quốc Gia Tp. Hồ
Chí Minh và nhận
bằng Tiến sỹ Kỹ Thuật Cơ Khí Ôto tại Trường
Đại học Ulsan - Hàn quốc. Tiến sỹ Lưu Thanh
Tùng hiện đang giảng dạy tại Trường Đại Học
Bách Khoa tp Hồ Chí Minh từ năm 2003 đến
nay. Hiện đang giảng viên chính bộ môn Cơ giới
hóa xí nghiệp – xây dựng;phó trưởng khoa khoa
Cơ Khí, trường Đại Học Bách Khoa tp Hồ Chí
Minh. Hướng nghiên cứu chính là dao động của
cơ hệ, thiết bị nâng có tải trọng lớn và chuyên
dùng.

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 707
Mã bài: 152
Lê Hồng Phương sinh năm 1991.Đang là sinh
viên năm 4 khoa Cơ Khí, nghành Chế Tạo Máy
tại Trường Đại Học
Bách Khoa, Đại Học
Quốc Gia Tp. Hồ Chí
Minh. Hiện đang học
tập và nghiên cứu tại
phòng Lab IUD của bộ

môn Cơ giới hóa xí
nghiệp – xây dựng .
Đang tham gia nghiên
cứu khoa học cấp sinh
viên ở trường Đại Học
Bách Khoa tp Hồ Chí
Minh.