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: windbk10@gmail.com 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. . 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,. 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. 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