蛋壳质量是禽蛋品质的重要特性之一,对于禽蛋的孵化、储存、运输和销售等均有重要影响。但是在从生产到销售的周转过程中,禽蛋破损问题普遍存在,其危害不仅是破损禽蛋失去食用价值,同时会污染其他禽蛋,引起交叉污染,造成更为严重的损失。因此,对禽蛋蛋壳质量进行检测是十分必要的。本研究以金琪本鸡蛋为研究对象,采用近红外光谱技术结合化学计量学分析方法及物理指标分析,对鸡蛋蛋壳质量进行检测。主要研究内容和研究结论如下：(1)采集了鸡蛋的近红外光谱和蛋壳常规质量指标,研究了蛋壳常规质量指标之间的相关性,发现蛋壳厚度、蛋壳百分比和蛋比重与蛋壳强度的相关性较大,其相关系数分别为0.79、0.76、0.62。这表明蛋壳厚度、蛋壳百分比和蛋比重是与蛋壳强度密切相关的三个参数,可以在一定程度上表征蛋壳强度的情况。蛋壳强度与蛋形指数的相关系数为-0.14,相关性较小,呈负相关,即蛋壳强度越大,鸡蛋越圆。这表明蛋形指数对蛋壳强度有一些影响,但不是决定性的。(2)采用环境扫描电镜拍摄了不同蛋壳强度的鸡蛋蛋壳样本的横断面、外表面、内表面超微结构,比较其差异。发现：随着蛋壳强度的增加,蛋壳横断面致密度和平整性变好,乳突层与纤维层联系越紧密,乳突有效厚度越小；蛋壳外表面越平整,质地越致密,裂纹减少；蛋壳内表面纤维层结构越紧密,主次分支清晰,层次分明,纤维间隙变小。表明蛋壳的超微结构致密性与蛋壳质量密切相关。(3)研究了蛋壳表面结构对近红外光谱特性的影响。根据鸡蛋蛋壳强度值的分布情况,将鸡蛋样本分成高、中、低强度三组,分别求三组的平均光谱,比较其差异。发现：高强度组的平均光谱反射率较大,其次为中强度组,低强度组的平均光谱反射率最小。表明高强度组鸡蛋由于结构致密,从而反射率较高；低强度组鸡蛋由于致密度小,反射率低。表明蛋壳表面结构的致密性会影响蛋壳的近红外漫反射光谱特性。(4)在Chauvenet检验与杠杆值和学生残差T检验剔除异常样本的基础上,分别建立了蛋壳强度、蛋壳厚度的定量模型,比较了不同光谱预处理方法、不同建模波段、不同建模方法的建模结果。结果表明：在全波段范围内经多元散射校正预处理所建的蛋壳强度偏最小二乘回归模型性能最优,校正集与预测集的相关系数分别为0.912、0.748,校正、预测误差分别为2.24N、3.53N。同时,蛋壳厚度最优模型的校正集、预测集相关系数分别为0.931、0.86,校正、预测误差分别是0.0099mm、0.0139mm。并建立了蛋壳强度的蛋形指数、蛋重、蛋壳厚度、蛋壳百分比、蛋比重和多参数定量补偿模型,发现相比无补偿模型,各补偿模型性能均有所改善,其中多参数补偿模型性能最优。(5)分别根据蛋壳强度、蛋壳厚度值的分布范围,将鸡蛋样本分成高、中、低三组,建立蛋壳强度、蛋壳厚度的定性分析模型。比较了多种建模方法、多种预处理方法和不同建模波段的建模结果,结果表明：全波段范围内结合标准归一化(Standard normal variate,SNV)预处理所建判别偏最小二乘模型对鸡蛋蛋壳强度的定性判别最优,校正集和预测集的正确率分别为88%和79.59%。在4000-7500cm1范围内采用13个主成分结合SNV加35和45点平滑预处理所建蛋壳厚度判别分析定性模型的结果最好,校正集和预测集的正确率分别为81%和85.71%。并建立了蛋壳强度的蛋形指数、蛋重、蛋壳厚度、蛋壳百分比、蛋比重和多参数定性补偿模型,其中蛋形指数、蛋重补偿模型结果变差,原因可能是其与蛋壳强度的相关性太小,反而干扰了模型的判别精度；而蛋壳厚度、蛋壳百分比、蛋比重和多参数补偿模型的判别结果均有所改善,其中多参数补偿模型的结果最优。表明与蛋壳强度相关性较大的几个参数对蛋壳强度有一定的补偿作用。(6)对蛋壳强度、蛋壳厚度的定量、定性分析结果表明采用近红外光谱技术检测鸡蛋蛋壳质量是可行的,但精度还有待提高。下一步的研究中可以尝试采用各种改进算法进行分析,以期提高模型精度。