基于可见-近红外高光谱技术对鸡种蛋性别鉴定的研究

作     者：宋科 杨崇龙 石永宏 张伟 宋进 戈永慧 潘磊庆 屠康 SONG Ke;YANG Chong-Long;SHI Yong-Hong;ZHANG Wei;SONG Jin;GE Yong-Hui;PAN Lei-Qing;TU Kang

作者机构：南京农业大学食品科技学院南京210095 湖北九三零农牧有限公司孝感432699 宁夏九三零生态农牧有限公司银川750205 南京晓庄学院食品科学学院南京211171 南京农业大学工学院南京210031 

出 版 物：《食品安全质量检测学报》 (Journal of Food Safety and Quality)

年 卷 期：2022年第13卷第17期

页      面：5518-5525页

学科分类：0905[农学-畜牧学] 09[农学] 090501[农学-动物遗传育种与繁殖] 

基　　金：湖北省重点研发计划项目(2020BBB073) 江苏省高校自然科学研究项目(21KJD550003) 

主　　题：可见-近红外高光谱 海兰褐鸡种蛋 性别判定 无损检测 

摘      要：目的为实现鸡种蛋性别的无损检测,提出了基于可见-近红外高光谱检测海兰褐鸡种蛋性别的方法。方法通过分析种蛋0~14d大头部位的400~1000nm波段下的光谱,建立基于偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的种蛋性别判别模型,比较不同孵育天数下的模型判别率,优选出最佳的检测天数;通过分析4种不同的预处理算法,选出最佳的鸡种蛋高光谱预处理方法,最后构建基于全波段和特征波段光谱信息的判别模型,并对结果进行比较。结果基于PLS-DA和SVM的模型在第9d的预测集结果达到最高,分别为80.00%和82.50%。变量标准化(standard normalized variate,SNV)为最佳预处理方法;全波段相对于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权算法(competitive adapative reweighted sampling,CARS)选择特征波长的模型更优,建模集、预测集准确率分别为90.00%和85.00%。结论可见-近红外高光谱技术可以快速、较准确、无损检测海兰褐鸡种蛋性别,该技术为褐壳鸡种蛋性别鉴定实现在线检测提供了一定的理论基础。