皮蛋是我国的传统食品,深受老百姓的喜爱,且在我国的再制蛋产业中占有重要地位。皮蛋按照蛋黄的凝固状态主要分为溏心皮蛋和硬心皮蛋,溏心皮蛋是指皮蛋蛋黄凝而不固的状态,而硬心皮蛋则是蛋黄部分完全凝固,溏心皮蛋和硬心皮蛋的风味各不相同,如能采用无损检测技术将其区分开来,将更能够满足不同消费者的需求,产生良好的经济效益。超声波具有方向性好,穿透性强的特点,已经广泛的应用于无损检测领域,所以本文以超声波检测技术对皮蛋溏心与否进行检测。因超声波的传播速度与材料的弹性模量和密度相关,故将超声波声速作为区分溏心皮蛋与硬心皮蛋的特征参数。皮蛋在生产过程中,由于生产工艺、工人的操作等原因很容易造成皮蛋破损,为保证产品的质量,必须将破损皮蛋剔除。目前,关于禽蛋的破损检测技术主要有机器视觉和声学检测两种。因皮蛋经过腌制以后,其表面产生了许多色斑,这会对图像采集产生干扰,影响图像采集的精度,故机器视觉技术不适宜用来检测皮蛋破损,本文采用声学检测技术对皮蛋破损进行检测。经过腌制液的侵蚀以后,皮蛋蛋壳变薄变脆,在对皮蛋蛋壳进行敲击获取其声学信号时,敲击力度不能过大,这样造成采集的声音信号较弱且信噪比不高。针对采集信号的这一特点,采用小波分析的方法对其进行处理。本文论所做的主要工作如下：一、测试了溏心皮蛋和硬心皮蛋在长径方向和短径方向的超声波声速,结果表明两部分数据重叠在一起,无法区分。对试验结果进一步分析,发现超声波并没有穿透皮蛋是沿着蛋壳进行传播,后对皮蛋蛋壳进行单独测试证明了这一结论。二、适于皮蛋敲击振动信号处理的小波基的确定,与傅里叶分析不同,小波变换的小波基函数不唯一,采用不同的小波基,其小波分析的结果是不同的。根据小波基的紧支性,光滑性和正则性以及小波基对信号的重构能力,确定了’db6’小波为最佳小波基。三、比较了小波阈值去噪、模极大值去噪和平移不变三种常用的小波去噪方法的去噪效果,发现小波阈值去噪方法对皮蛋敲击振动信号的消噪效果最佳。四、对好壳皮蛋和破损皮蛋的声音信号进行小波变换的处理,分别计算每层小波分解信号的能量所占信号总能量的比值,发现好壳皮蛋的声学信号的能量主要集中在高频部分,而破损皮蛋的声学信号的能量主要集中在相对较低频段,故计算每层分解信号所占信号总能量的比重,并以此构成区分好壳皮蛋与破损皮蛋的特征向量。五、基于MATLAB构建了网络结构为6-24-2的RBF神经网络,以每层分解信号的能量分布所组成的特征向量作为神经网络的输入,结果表明该方法能有效的对皮蛋破损进行识别。