禽蛋品質無損檢測的研究現狀及其展望

張　超，盧　偉，丁天華，杜健健，丁為民，羅　慧（南京農業大學工學院，江蘇省現代設施農業技術與裝備工程實驗室，江蘇南京210031）

禽蛋品質無損檢測的研究現狀及其展望

張超，盧偉*，丁天華，杜健健，丁為民，羅慧
（南京農業大學工學院，江蘇省現代設施農業技術與裝備工程實驗室，江蘇南京210031）

近年來，國內外已有不少學者對禽蛋品質的無損檢測進行了研究，其中禽蛋蛋殼強度檢測、禽蛋裂紋檢測及禽蛋新鮮度檢測為研究熱點，而禽蛋微小裂紋、散黃蛋和雙黃蛋的快速無損檢測則是研究難點。本文通過論述機器視覺技術、光譜檢測技術、聲學技術、電子鼻技術以及稱重-測距法等無損檢測方法，依次分析國內外對禽蛋外觀品質、禽蛋蛋殼強度、禽蛋裂紋和禽蛋新鮮度的研究現狀，并對禽蛋品質無損檢測的發展趨勢進行了展望，以期為今后禽蛋品質無損檢測的深入研究提供參考。

禽蛋，品質，無損檢測

禽蛋產業不僅是中國農業的支柱產業，而且是關系國計民生和社會穩定的重要產業［1］。自1984年以來，中國禽蛋產量就一直位居世界首位［2］。但是，國內通過農貿市場所銷售的禽蛋大多未經初加工分級處理，表面都會不同程度存在雞血、污漬、裂紋和對人體有害的微生物［3］。所以，中國禽蛋在國際貿易市場上，因藥物殘留和微生物指標檢測不合格等因素，只能以較低的價格出口到香港和阿拉伯等地區和國家［4］。因此，禽蛋的保鮮、分級、包裝成為中國禽類飼養者、蛋品加工貯藏者及研究者普遍關注的問題，也是關系到禽類飼養業、蛋品加工業能否快速發展的重要問題之一［5］。目前，國內外的蛋品企業主要依靠人體感官來挑選禽蛋，不僅勞動強度大，生產效率低，而且檢測精度受工人注意力、挑選經驗和工作態度的影響而難以保證［6］。因此，對禽蛋品質無損檢測的研究，具有重要的現實意義［7］。

本文從國內外對禽蛋外觀品質檢測、蛋殼強度檢測、蛋殼裂紋檢測及禽蛋新鮮度檢測等方面的已有研究進行綜合分析，以期為今后禽蛋品質無損檢測的深入研究提供參考。

1　禽蛋外觀品質無損檢測研究現狀

禽蛋外觀品質主要包括禽蛋的大小、形狀、顏色及表面潔凈度，雖不影響禽蛋的食用價值，但對禽蛋的運輸、儲藏及消費者購買欲產生影響［3］。

目前，國內外對禽蛋外觀品質研究較少，檢測方法多為機器視覺檢測法［8-14］，如Garcia等［9］為縮短污斑蛋分類時間過長的弊端，對雞蛋的紅綠藍（RGB）圖像進行數字圖像處理，來對雞蛋的形狀和表面缺陷進行檢測與分類，最終分類處理時間縮短為100 ms，分類準確率在82%～92%之間。另外，饒秀勤等［12］為研究能滿足雞蛋分級生產要求的雞蛋重量檢測，采用色調（H）、飽和度（I）和強度（S）顏色模型的H分量作為雞蛋圖像的閾值分割指標，實驗表明，雞蛋重量檢測的絕對誤差在±3 g以內，可用于雞蛋分級生產。而Dehrouyeh等［14］則在饒秀勤［12］的基礎上，進一步區分檢測蛋殼表面的血斑與污斑，研究基于圖像處理的HIS顏色空間算法，實驗結果表明，潔凈表面被誤認為血斑表面的錯誤率為8.67%，潔凈表面被誤認為污斑表面的錯誤率為14%。

通過上述研究可見，雖然采用機器視覺檢測法對禽蛋外觀品質進行檢測是可行的，但經分析總結后可知，其具有一定的局限性，即易受禽蛋蛋殼顏色影響，且較難快速、動態檢測禽蛋外觀品質，不利于批量流水線式的禽蛋外觀品質檢測。

2　禽蛋蛋殼強度無損檢測研究現狀

蛋殼強度高低與禽蛋裂紋及新鮮度密切相關，是禽蛋品質的重要特征。目前，國內外對禽蛋蛋殼強度的無損檢測主要利用聲學特性［15-19］和近紅外光譜技術［20］。

針對聲學特性方面，研究者主要是通過小錘敲擊禽蛋后對聲音采集分析和處理，并取得一系列的研究成果。如Coucke等［15］發現蛋殼強度是由雞蛋形狀與雞蛋質量的共振頻率共同決定的，且共振頻率約為4300 Hz；Wang等［16］則在Coucke的基礎上進一步研究表明共振頻率與雞蛋質量、雞蛋密度、蛋殼強度和蛋殼裂紋這四個物理性質之間的回歸系數為0.62～0.68。

而在近紅外光譜技術方面，熊歡［20］采用近紅外光譜技術結合化學計量學分析方法及物理指標分析研究禽蛋蛋殼強度等物理指標之間的關系。發現蛋殼厚度、蛋殼百分比和蛋比重與蛋殼強度的相關性較大，其相關系數分別為0.79、0.76和0.62。

以上研究表明，采用聲學特性和近紅外光譜技術檢測禽蛋蛋殼強度是可行的，但經對所引文獻內容分析后可知，以上兩種方法均有其弊端，其中，聲學特性易受周圍環境噪聲干擾，而近紅外光譜技術則易受溫度、檢測部位及環境的影響。

3　禽蛋蛋殼裂紋無損檢測研究現狀

禽蛋在包裝、加工、運輸環節中容易產生裂紋，而使微生物進入禽蛋內部，導致新鮮度降低，及時將裂紋蛋挑揀出來以避免流入市場至關重要。目前，國內外對禽蛋蛋殼裂紋的無損檢測方法主要有聲學特性［21-31］和機器視覺技術［32-34］。

在研究較多的聲學特性方面，與蛋殼強度研究方法類似，仍是采用小錘敲擊雞蛋的方式進行研究，并取得很多成果。如Wang等［23］在禽蛋蛋殼上分別進行了單點敲擊單點響應和單點敲擊多點響應，經敲擊激勵后用傳感器獲取時域特性信號，并進行信號頻域分析，結果表明：無損蛋的頻域特征存在一個較明顯的主頻率值，峰值突出；裂紋蛋頻域特征沒有明顯的主頻率值，峰值較紊亂。Lin等［27］則研究基于聲共振的禽蛋裂紋檢測，搭建實驗裝置如圖1所示，分析敲擊雞蛋后的頻率響應，根據頻率響應信號提取出五個特征值，采用3種分類算法（K-近鄰、人工神經網絡、支持向量機）分別構建分類模型進行分類，通過比較得知，支持向量機分類效果最佳，準確率達到97.1%；之后，其［28］為解決分類訓練樣本數量不平衡的問題，通過自適應濾波器濾除1000～8000 Hz頻段外的頻率，采用支持向量數據描述（SVDD）算法構建分類模型，識別準確率達到90%。

圖1　聲共振禽蛋裂紋檢測系統［27］Fig.1　Acoustic resonance egg cracks detection system［27］

盧偉等［31］在已有聲學特性研究成果基礎上，最新研究采用掃頻振動和支持向量機結合的方法檢測雞蛋裂紋，來增強無損蛋與裂紋蛋的振動信號的差異，通過交叉驗證的方式進行模型參數優化，識別準確率達到98%，并解決以往通過聲學特性較難檢測蛋殼微小裂紋的難題。

而在機器視覺方面，賀靜等［32］提出基于數字信號處理（DSP）實時圖像采集處理的雞蛋蛋殼破損檢測方法，實驗結果表明：此算法對于蛋殼裂縫長度大于8 mm的雞蛋識別率達到96%。楊冬風等［33］則通過使用空氣壓力調節來適度增大微小裂紋，以解決當下微小裂紋難以識別的問題，根據無損蛋和裂紋蛋圖像的特點，使用分形維數對圖像進行分析，用4個方向剖面分割灰度圖像曲面，得到具有分形規律的曲線，計算曲線的維數與圖像整體盒維數，作為神經網絡的特征向量，識別率為98.36%。

上述論述表明，當前國內外對禽蛋裂紋檢測的研究較多，并取得了較大成果，同時證明了利用聲學特性和機器視覺技術無損檢測禽蛋裂紋的可行性與高精度性。

4　禽蛋新鮮度無損檢測研究現狀

新鮮度是禽蛋品質中最重要的特征之一，直接關系到禽蛋的商品等級、市場競爭力、經濟效益和人們的飲食健康，因此對禽蛋新鮮度的無損檢測研究十分重要。目前，國內外對禽蛋新鮮度的無損檢測方法主要有稱重-測距法［35］、電子鼻技術［36-37］、聲學特性［38-39］、機器視覺技術［40-44］和光譜檢測技術［45-49］，其中，采用機器視覺技術和光譜檢測技術檢測禽蛋新鮮度的研究較多。

如機器視覺技術方面，王巧華等［40］利用機器視覺裝置獲取雞蛋顏色參數來研究分析雞蛋內部顏色信息（H、I、S）與雞蛋新鮮度的相關關系，據此搭建實驗裝置，如圖2所示，通過實驗獲得雞蛋的新鮮度大小（哈夫值），用測得的哈夫值作為樣本數據建立BP神經網絡模型，經檢驗表明系統正確識別率為90.8%。王巧華等［41］為進一步研究雞蛋圖像形態特征與新鮮度的相關關系，選取蛋黃與整蛋面積比值、氣室高度與整蛋長軸長度比值作為形態特征參數，建立兩特征值與新鮮度的關系模型來快速無損檢測雞蛋新鮮度，經檢驗，通過兩特征模型判別雞蛋新鮮度的正確率分別為91%和93%。

圖2　禽蛋新鮮度檢測裝置［40］Fig.2　Egg freshness detection device structures［40］

鄭麗敏等［42］則采用機器視覺技術提取雞蛋蛋黃指數和氣室指數這兩個圖像特征，建立雞蛋新鮮度與蛋黃指數、貯藏時間與雞蛋新鮮度、貯藏時間與蛋黃指數和氣室指數的關系模型，經檢驗，實測值與預測值的平均相對誤差為6%。劉鵬等［44］為提高判斷雞蛋新鮮度方面的穩定性和模型適應性，通過證據理論和BP神經網絡將電子鼻和機器視覺兩種傳感器在特征層進行融合，構建雞蛋新鮮度的融合模型，判別雞蛋新鮮度準確率平均值達到92.6%。

在光譜檢測技術方面，Yande等［45］為研究雞蛋內部品質與透射特性的相關關系，研究波長在200～600 nm范圍內雞蛋新鮮度的光特性，發現在波長463 nm處雞蛋的新鮮度具有良好的分辨性。而Alessandro等［47］在Yande的基礎上進一步研究透射光譜與雞蛋新鮮度的關系，利用光譜儀和光纖探針裝置對貯藏溫度在20℃條件下的雞蛋進行檢測，采集833～2500 nm光譜波長并與新鮮度參數進行對應，通過主成分分析（PCA）、偏最小二乘回歸（PLS）和偏最小二乘法判別分析（PLS-DA），建立根據光譜信息來預測雞蛋新鮮度參數并將雞蛋分類的模型。Lin等［49］則研究利用近紅外光譜法結合一類支持向量機來確定雞蛋新鮮度，通過結合遺傳算法的人工神經網絡（GA-ANN）來校準回歸模型，根據均方根誤差（RMSEP）和預測集中的相關系數（r）來評估模型性能，研究發現：RMSEP=2.443和r=0.879時模型達到最優。

上述論述表明，當前國內外對禽蛋的新鮮度研究較多，研究方法也呈現多樣性，且提出了關于禽蛋內部HIS與禽蛋新鮮度存在的關系、貯藏時間與禽蛋新鮮度的對應關系及最佳分辨新鮮度的光譜波長等問題的有效解決辦法。

5　展望

隨著人們生活水平的提高，人們對食品安全也提出了更高的要求，希望得到安全、放心的食品。而禽蛋作為人們日常生活中的必需品，其品質問題也必然成為了一個不容忽視的問題。此外，提高禽蛋產品質量和安全性，能提升禽蛋產品的商品等級，從而提高其市場競爭力，并帶來可觀的經濟效益，因此如何快速無損地檢測禽蛋品質，尤其是適宜流水線在線、快速、準確度高的無損檢測方法更是禽蛋檢測的迫切需求。

目前禽蛋的無損檢測方法主要以形態學測重量尺寸、機器視覺、敲擊法聲學特征分析、電子鼻氣味分析以及光譜分析等為主，而現有方法均存在不足之處，如形態學測重量尺寸較難適應快速流水線式的檢測要求，機器視覺技術容易受禽蛋蛋殼顏色和蛋殼強度影響，敲擊法聲學特性在環境噪聲的干擾下檢測精度不高等，因此亟需將其他領域的先進檢測方法和檢測手段借鑒到禽蛋品質無損檢測中來。

禽蛋檢測的信號處理方法也需要豐富，還需要對信號特征提取和模式識別算法以及多傳感器的信息融合技術進行深入研究，可以將腦電信號（EEG）、肌電信號（EMG）、先進的電路故障診斷方法和振動信號特征提取方法以及模式識別方法等借鑒到禽蛋品質檢測的信號處理中，以進一步提高禽蛋品質無損檢測的速度和準確性。

此外，禽蛋無損檢測的內涵亟需豐富，前文綜述表明，對禽蛋蛋殼強度、蛋殼裂紋和禽蛋新鮮度等的無損檢測方法均為近年來的研究熱點，而禽蛋微小裂紋、散黃蛋和雙黃蛋、旺雞蛋等的快速無損檢測則是難點，甚至是目前研究的空白。這些都是將來禽蛋無損檢測亟需要解決的問題，今后有待進一步研究。

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Research status and prospect of the nondestructive detection of eggs quality

ZHANG Chao，LU Wei*，DING Tian-hua，DU Jian-jian，DING Wei-min，LUO Hui
（College of Engineering，Jiangsu Province Engineering Lab for Modern Facility Agriculture Technology&Equipment，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210031，China）

In recent years，non-destructive detection of eggs quality had been studied by many scholars domestically and internationally.Among them，the detection of egg shell strength，cracked eggs and egg freshness were hot research topics，but the quick and nondestructive detection of tiny cracks appearance of eggs，scattered eggs and double-yolked eggs were difficult topics.This review discussed the technology of machine vision，spectrum detection technology，acoustic technology，electronic nose technology and weighing -ranging method of nondestructive testing methods，following by analysis of progress for egg quality，egg shell strength，cracks appearance of eggs and egg freshness，and prospecting the development trend of nondestructive testing of egg quality to provide a reference for further studying nondestructive testing of egg quality.

egg；quality；non-destructive detection

TS201.1

A

1002-0306（2015）18-0381-04

10.13386/j.issn1002-0306.2015.18.069

2014－12－03

張超（1993-），男，本科，主要從事農產品無損檢測技術方面的研究，E-mail：zhangchaonjau@126.com。

盧偉（1978-），男，博士，副教授，主要從事農產品無損檢測與機器人傳感與控制技術方面的研究，E-mail：njaurobot@njau.edu.cn。

國家自然科學基金青年基金（61401215）；江蘇省自然科學基金項目（BK20130696）；中央高校基本科研業務費專項資金項目（KYZ201427）。