近红外光谱技术凭借其速度快，效率高，无损的特点，为早期种蛋的无损伤在线鉴别提供新方法，帮助企业节省减少浪费，提高企业生产效益，避免由于未发育种蛋腐败产生的细菌感染其他种蛋。

背    景

我国为禽业大国，从传统的农户散养到养鸡专业户，再到一体化的生产基地模式，占世界鸡蛋产量40％；在鸡蛋孵化过程中，部分鸡蛋由于未受精不能正常出雏，不但会造成大量浪费，还有可能引起霉菌感染其他种蛋。美国农业部国家农业统计局（USDA，NASS）2006年数据表明种蛋胚胎发育率仅为86％-99％。

在鸡蛋受精情况检测中，采用传统测试方法：

近红外光谱技术凭借其速度快，效率高，无损的特点，为早期种蛋的无损伤在线鉴别提供新方法，帮助企业节省减少浪费，提高企业生产效益，避免由于未发育种蛋腐败产生的细菌感染其他种蛋。

采集透射光谱

每24小时采集一次鸡蛋，采集5天，总计采集235个鸡蛋;对比同一品种不同样品及不同品种的光谱建模，剔除了由蛋黄与蛋壳颜色造成的成本光谱差异，选取355-590nm及670-1025nm波段分析。建立算法模型，通过对光谱的判别分析，有效判别种蛋是否受精，准确率达87.18％。

新鲜度测试

以新鲜鸡蛋为研究对象，采集可见/近红外反射光谱，测定鸡蛋的蛋白质含量，在此基础上进行光谱数据的处理与分析，从而建立有效的蛋白质含量预测模型，实现快速检测鸡蛋的应用。

原始光谱曲线及预处理

图一为原始采集图谱，B为经过MSC处理后消除了散射偏移的影响；可以看出，在520nm处，580纳米处的附近，635nm处有明显的吸收峰，一阶导数处理后光谱曲线如C所示，623nm处斜率最大，700-900nm处变化较小。

通过获取新鲜鸡蛋的可见近红外光谱，利用化学计量学测定蛋白质含量，再对反射光谱进行预处理，选择更优的波长组合；利用最优波长建立预测模型，实现对鸡蛋蛋白质含量的无损快速检测。

领域：食品有机污染物