資料來源：國立臺中科技大學智慧產業學院/李承翰、蔡昇祐、鄭經偉
一、 聲波概述
聲波在生活中無所不在，當物體發生振動時，經由「介質」將物體所產生的波動能量進行傳遞，聲波一定要有介質才能進行傳遞，否則是無法聽見的。最典型的例子為人與人之間的溝通，人們在講話時透過喉嚨中的聲帶發出振動，振動波會激勵空氣中的分子，再激勵耳膜振動，大腦因而接受到聲波訊號。空氣、液體、固體都能為聲波傳遞之介質，不同介質中的組成分子緊密度會影響聲波的傳遞速度。
聲波除了需要介質進行傳遞，它的組成有三要素:響度、音調、音色。響度是聲波傳達到耳膜後，經人腦感覺到的生理刺激，感受到的響度（聲音大小）乃因人而異，當音波的振動幅度越大，聲音也會越大聲，而聲音的響度一般以分貝（dB）來表示。振動頻率決定音調高低，頻率越高，聲音就越尖銳，反之頻率越低聲音則越低沉。而音色是指在相同頻率下，因聲波波形不同，而使得聲音聽起來有所差異。這三個要素中只要一項不同，聲音就不一樣。
在無外力干擾的環境下，給予一個系統初始擾動後，此系統自身的擺盪稱為自然振盪，其振盪的頻率便是自然頻率。例如:手拉單擺或鞦韆至一高度釋放後，不受外力的自由擺盪，此時的擺盪頻率即為自然頻率。而任何一種物質材料都有它的自然頻率，當物質材料接受碰撞因而被激發時，會以本身特有的頻率來振動，造成獨特的聲音，敲擊物體激發出的聲音頻率也可以稱為自然頻率，頻率會因物體的彈性、形狀等因素改變。
二、 聲波技術檢測與應用
聲波常用於金屬材料、結構或農產品…等品質檢測上，一般日常生活中買水果時，就常會利用到聲波技術，其中最耳熟能詳的就是在買西瓜時，通常會希望買到的果肉又沙又脆，此時會用手拍打西瓜，聽聲音判斷西瓜品質，當拍打西瓜發出清脆響聲，則有可能是生瓜；如果發出渾厚、沉重的響聲，則應該是熟瓜，所以挑選西瓜時，會選拍打聲較渾厚、沉重響聲的西瓜。此外，挑選鳳梨的常見檢測方法則是以矽膠棒敲打，鳳梨會發出「鼓聲」或「肉聲」，以此來判斷它的成熟度、品質和可儲藏性，「鼓聲」同字面上意思，敲打鳳梨時發出的聲音有如打鼓一般，代表果肉含水量較少，切開果肉時多呈現淺黃色，纖維質地細緻，甜酸均衡、富有香氣。「肉聲」則如同拍打皮膚的聲音，果肉含水量較高，切開果肉時多呈現深黃色，纖維相對較粗，糖份和熟度較高而不耐久放、易變質。
是以矽膠棒敲打，鳳梨會發出「鼓聲」或「肉聲」，以此來判斷它的成熟度、品質和可儲藏性，「鼓聲」同字面上意思，敲打鳳梨時發出的聲音有如打鼓一般，代表果肉含水量較少，切開果肉時多呈現淺黃色，纖維質地細緻，甜酸均衡、富有香氣。「肉聲」則如同拍打皮膚的聲音，果肉含水量較高，切開果肉時多呈現深黃色，纖維相對較粗，糖份和熟度較高而不耐久放、易變質。
應用聲波檢測的農產品僅限水果嗎?鴨蛋加工產業也經常用使用這項技術。製作皮蛋時，必須選用蛋殼沒有裂痕的鴨蛋製作，並採用強鹼液體將蛋殼完整無裂痕的鴨蛋進行浸漬，使蛋白、蛋黃凝固。浸製過程中如果蛋殼有裂痕，蛋汁將從蛋殼裂縫流出，鹼液與蛋汁混合會造成鹼液濃度降低、浸泡液變質，導致整桶皮蛋壞掉，因此挑選沒有蛋殼裂痕的蛋相當重要。那該如何篩選無蛋殼裂痕的鴨蛋呢？首先以手持2顆生鴨蛋互相輕敲或以手指輕彈蛋殼，再以鴨蛋殼所發出的聲音作為判斷依據(右圖)。人工敲擊農產品的聲波檢測判斷，通常無法立刻上手，都需要相當的經驗進行判斷，即使是熟練的工人，一整天聽取敲擊聲音太久，聽力會遲鈍，進而影響判讀的準確性。因此，為了避免人為因素造成判讀失準和標準不一的問題，透過科學的方法改以聲音感測器收集敲擊後，反射出的聲波訊號能有效地判斷鴨蛋的完整性。
鴨蛋的蛋殼裂痕檢測法是利用麥克風或聲音感測器模擬人耳進行聲音的接收，並搭配訊號擷取器讀取透過電腦將聲音訊號可視化，透過觀測聲音訊號的差異能更加客觀的判斷蛋殼是否有裂痕(圖二)。
圖二、以機器模擬人耳接受聲音示意圖。麥克風收集輕敲蛋殼所發出的聲波，以相同力道輕敲蛋殼，如果蛋殼存在裂痕，量測到的聲波訊號相較於無裂痕之蛋殼聲波響度振幅小，此時聲波訊號隨著時間的衰減相對較慢，聲波波形和頻率分布位置也不同(圖三)。
圖三、麥克風收集音頻訊號之時域波形圖（a）無裂痕蛋訊號、(b）敲擊在裂痕邊緣上的裂痕蛋訊號、(c)敲擊在裂痕上的裂痕蛋訊號。
圖四、麥克風收集音頻訊號之頻域波形圖（a）無裂痕蛋、(b）裂痕蛋。[1]聲音的響度和波形雖然可以分辨出有無裂痕，然而蛋為生物性樣品，它的品種、大小、組成成分、裂痕位置和禽類的飼養產蛋環境(平飼蛋及籠飼蛋)會使蛋殼組成有所差異，發出的響度和波形也會不斷改變，無法如聲波訊號時域圖(圖三)能輕易判斷蛋殼是否有裂痕。因此會將時域訊號利用常見的快速傅立葉轉換(Fast Fourier transform, FFT)將訊號轉換到頻率域上做分析，藉此了解輕敲蛋殼時聲音訊號的頻率組成響應範圍，如圖四所示。蛋殼若有裂痕產生，因整體結構將會改變，敲擊所發出的頻率較鬆散雜亂；無裂痕蛋殼發出的聲音能量較為集中(圖四)，且頻率會穩定落在一定範圍內。透過頻率來檢測，優點在於不受外在環境聲音和敲擊響度大小的影響，因此可藉由蛋殼的特徵頻率明確分辨出蛋殼有無裂痕。
三、 聲波技術限制與未來發展
聲波用於農產品檢測必須克服生物變異性大，農產品不像工業產品具有一致性高、變異性小的特性，聲音檢測訊號的差異相對容易擷取辨識。實際於現場使用聲波進行檢測時，因為環境相關因素影響，常與實驗室測試時有所落差，所以用於農產品時，可先透過雲端來收集用戶端大量農產品聲波數據，建立大數據資料庫並使用機械學習統計分類方法尋找檢測特徵參數(圖五)，克服環境及生物變異性大所造成的檢測誤判。
![圖五、裂痕蛋(藍色記號)與無裂痕蛋(紅色記號)，利用支撐向量機(support vector machine, SVM) 統計方法，並透過大量數據找出裂痕蛋與無裂痕蛋在頻率域中可用於分辨裂痕和無裂痕蛋的特徵頻率參數。[2]](https://intelligentagri.com.tw/files/file_pool/1/0L279360368727910670/5.jpg)
圖五、裂痕蛋(藍色記號)與無裂痕蛋(紅色記號)，利用支撐向量機(support vector machine, SVM) 統計方法，並透過大量數據找出裂痕蛋與無裂痕蛋在頻率域中可用於分辨裂痕和無裂痕蛋的特徵頻率參數。[2]參考文獻
1. 馮珮宣(2017)。利用共振檢測法判別蛋殼裂痕並應用支撐向量機方法驗證之研究。碩士論文。國立中興大學生物產業機電工程學系研究所。
2. Cheng, C.-W.; Feng, P.-H.; Xie, J.-H.; Weng, Y.-K. Eggshell Crack Detection and Egg Classification Using Resonance and Support Vector Machine Methods. Applied Engineering in Agriculture 2019, 35, 23-30, doi:https://doi.org/10.13031/aea.12749.
