鸡蛋是我国居民重要的营养食品,鸡蛋产业也是我国农业的支柱产业。目前,我国鸡蛋产量世界第一,人均鸡蛋占有水平世界第三,鸡蛋资源相当丰富。但在国际市场占有率及竞争力上,却与发达国家以及部分第三世界国家存在较大差距。这主要是因为我国蛋品检测、分级技术与手段落后。因此,加强鸡蛋品质检测研究,开发相应检测设备是目前我国科研工作者的主要工作。介电特性检测技术利用物质电磁特性变化,建立与内含成分的内在联系从而实现对物质的检测。目前,在农产品品质检测、分级筛选等方面介电特性检测技术已显示出其优越性,得到了较广泛的应用。本文研究基于介电特性的鸡蛋品质检测。利用平行极板技术和介电特性检测设备,测量不同新鲜度和不同品种鸡蛋的相对介电常数和介质损耗因子两种介电特性参数。探究测试频率和新鲜度对介电特性的影响,以及不同品种鸡蛋介电特性的差异,提出基于介电特性的鸡蛋新鲜度预测和品种鉴别方法。应用研究成果,开发设计了一款基于介电特性的鸡蛋品质检测系统。本文主要研究内容及结论如下:(1)本文研究了测试频率和新鲜度对介电特性的影响,以及不同品种鸡蛋介电特性的差异。结果表明:在测试频率范围内,鸡蛋介电特性参数均随着频率的增大而减小;同一测试频率下,相对介电常数随其新鲜度指标蛋黄指数减小而增大;不同品种鸡蛋的介电特性参数存在着显著的差异。(2)本文建立了基于相对介电常数的蛋黄指数预测模型,对比不同测试频率下预测模型的决定系数R2,选择最优频率1.2kHz,其决定系数最高R2=0.995。验证模型,结果显示:蛋黄指数实测值与预测值间的决定系数R2=0.9115,误差范围为±4.2%。(3)本文利用支持向量机(SVM)分类器鉴别鸡蛋品种。当相对介电常数和介质损耗因子信息融合作为样本数据,选取线性核函数时,SVM分类器鉴别鸡蛋品种的准确率最高。优化SVM参数,综合考虑寻优工作时间和分类正确率两个性能指标,粒子群算法(PSO)寻优准确率最高,性能最佳。最终SVM分类器训练集预测正确率95.83%,测试集预测正确率95.83%,效果很好,有实际的应用意义。(4)本文利用Visual Basic 6.0开发设计了一款基于介电特性的鸡蛋品质检测系统,可以通过输入鸡蛋介电特性参数和基本信息数据,实现鸡蛋新鲜度预测和品种鉴别。通过测试系统,检验系统的完成度和检测准确率。结果显示对鸡蛋新鲜度指标蛋黄指数值的预测误差小于5%,品种鉴别正确率达到98%,达到设计要求,有一定的实际应用意义。