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农产品质量检验检测与质量控制
Quality Inspection, Testing and Quality Control of Agricultural Products
（五）在蛋类质量检测中的应用
伴随我国蛋鸡养殖业的迅速崛起，一方面推动了行业发展，另一方面引发了产量
与鸡蛋深加工断层的问题，即蛋类产量达到现代化水平，但生产流程未达到工业化水
平，分级精度欠佳，导致我国鸡蛋出口率较低。鸡蛋含有大量蛋白质，而蛋白质由大
量氨基酸通过氨基和羧基形成的肽键连接而成，主成分是氨基团。可利用计算机视觉
技术对氨基团进行检验，这是因为氨基团在近红外区域表现出较强的吸收谱带特性，
可利用计算机视觉技术对其进行检验，判断鸡蛋与氨基团的关系，即蛋黄指数、蛋白
高度、蛋黄高度等核心指标。除此之外，可利用傅里叶变换近红外光谱仪采集不同存
储条件下的鸡蛋的漫透射光谱，对鸡蛋进行质量检测，涉及蛋白 pH 值、蛋白高度、
蛋形指数等，此类核心参数随着鸡蛋存储天数增加而变化，以鸡蛋蛋白高度而言，存
储天数增加后，蛋白高度逐渐下降，同时蛋白 pH 值上升，最后趋于平衡，此类参数
均可通过计算机视觉技术观测。
计算机视觉技术依托图像采集、识别与预处理，可对农产品大小、缺陷、色度、
纹理、形状、农药残留、新鲜度等进行检测，从而对农产品进行分级处理。相比传统
质量检测技术，计算机视觉技术具有高效率、高精准度的优势。同时，计算机视觉技
术可结合红外光谱等无损检测技术对农产品内部及外部进行检测，一方面扩大计算机
视觉技术适用范围，另一方面为农产品质量多维度检测提供有力的技术支持。
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