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鸡蛋的营养成分十分丰富,已经成为人们日常生活中的不可或缺的重要食品。为保证鸡蛋的可食用性,对鸡蛋品质检测进行研究有着重大意义。本课题以鸡蛋为研究对象,结合可见/近红外光谱技术和化学计量学方法,对鸡蛋内部品质进行在线检测研究,实现了采用光谱技术检测鸡蛋的新鲜度、散黄蛋的鉴别以及血斑蛋的鉴别。以下为本文的主要研究内容和结论：(1)分析了鸡蛋各新鲜度指标之间相关性,发现储存天数与气室高度、蛋清pH和蛋重损失有较高的相关性,且随着储存天数的增加,气室高度、蛋清pH和蛋重损失都有增加的趋势。(2)采用逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)两种方法对鸡蛋光谱数据和各新鲜度指标进行了回归分析,发现：对于气室高度,采用PLSR和一阶微分预处理得到的结果最优,校正集相关系数(Correlation coefficient of calibration, rc)为0.876,校正均方根误差(Root mean square error of calibration, RMSEC)为0.968mm,预测集相关系数(Correlation coefficient of prediction, rp)为0.819,预测均方根误差(Root mean square error of prediction, RMSEP)为1.20mm；对于蛋清pH,采用SMLR和一阶微分预处理得到的结果最优,rc为0.835,RMSEC为0.0434,rp为0.814,RMSEP为0.0756；对于蛋重损失,采用PLSR和二阶微分预处理得到的结果最优,rc为0.962,RMSEC为0.192g, rp为0.833, RMSEP为0.0341g;对于储存天数,采用SMLR和原始光谱得到的结果最优,rc为0.877,RMSEC为4.16天,rp为0.837,RMSEP为4.75天。(3)通过参照组实验发现,鸡蛋在储存温度为20℃,相对湿度为55%的条件下储存,当储存到第9天时会出现散黄现象,并且随着储存天数的增加,散黄越来越严重。通过聚类分析发现,鸡蛋被聚成两类,新鲜蛋(储存1-7天)和散黄蛋(储存9-29天)。采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法对新鲜蛋和散黄蛋进行鉴别,整体判别率可达到92.3%。(4)采集96个正常蛋和98个人工注血的血斑蛋的光谱信息,并用PLS-DA、K-邻近分类算法(KNN)以及二分类Logistic回归模型分析法(BLR)三种方法进行鉴别,发现BLR的鉴别结果最优,并可得到一个二元Logistic判别模型,Y=100.106*A576.94-122.813*A600.31-14.01。(5)结合二元Logistic判别模型和两个波段(575-585nm和595-605nm)的光谱平均值,得出采用双波段检测血斑蛋是可行的,并以此提出了采用双波段检测血斑蛋装置的初步设想,并通过器件的选择、硬件的设计以及软件的二次开发,初步完成了双波段检测装置的设计。