鸡蛋因其营养丰富而深受人们的喜爱，已经成为许多人每日生活的必需品。但市面上鸡蛋的品种有很多，不同种类的鸡蛋在营养、口感等方面有着很大的区别。为了打击以次充好，维护市场的公平，就有必要对鸡蛋的种类进行鉴定。本文介绍了近红外高光谱成像仪在鸡蛋品种鉴别中的应用。
鸡蛋品种鉴别的重要性：
鸡蛋是人类最好的营养来源之一，鸡蛋中有生物价值高的蛋白质以及各种各样的维生素和矿物质。对于人体而言，鸡蛋的蛋白质仅次于母乳。鸡蛋的品质直接关系到消费者的切身利益。鸡蛋的品质包含鸡蛋的蛋壳质量、蛋壳色泽、哈夫单位及血肉斑率等。影响鸡蛋品质的因素包括鸡蛋品种、遗传因素和饲养因素等，而在其中选择高品质鸡蛋显得尤为重要。
市场上鸡蛋种类很多，它们的营养价值不一样，市场价格也不一样，例如富硒鸡蛋的价格就是普通鸡蛋的几倍。部分商家用普通鸡蛋冒充高品质鸡蛋售卖，既扰乱市场，又损害消费者的利益。因此，急需一种快速无损检测技术对鸡蛋种类进行识别，从而达到对判别优劣鸡蛋、打击“以次充好”的不良商家及维护市场公平具有重要意义。
近红外高光谱成像仪在鸡蛋品种鉴别中的应用：
目前，鸡蛋种类判别主要靠人工经验，这种方法劳动强度大、效率低且成本高。因此为了快速且无损的对鸡蛋的种类进行鉴别，就可以使用高光谱成像技术。它可以采集样本整个面的光谱和图像，利用平均光谱来反映样本，相关性好，满足实时、快速、无损及可视地判别鸡蛋种类。使用高光谱成像仪鉴别鸡蛋的品种，其具体步骤如下：
1.样品准备
准备各种品种的鸡蛋，从不同品种的鸡蛋中挑出大小均匀、表面无损伤鸡蛋作为样本，所有的鸡蛋按照种类进行编号，按照顺序放入样品盘中，室温进行保存。
2.光谱图像采集
每次取适量的鸡蛋放置于测量台上，依次采集样本的高光谱图像信息。获取样本高光谱图像信息后，利用软件对提取感兴趣的区域，计算平均光谱值。
3.光谱数据处理
在数据采集的过程中，仪器噪音、鸡蛋表面凹凸不平等因素对光的采集会产生影响，需要将原始光谱数据进行预处理，以剔除冗沉信息，提升预测模型的稳定性和预测结果的准确性。
4.建立预测模型
利用分析软件采用不同的方法对原始光谱进行预处理，并使用该数据进行建模，分析不同的预处理方法对预测模型的作用。例如应用偏最小二乘回归（PLSR）建立鸡蛋品种的预测模型，并对模型的预测能力进行验证和精度评价。然后根据预测模型建立相应的鸡蛋品种鉴别的方法。通过预测模型，就可以对鸡蛋的品种进行精确的鉴定。
高光谱成像技术结合了计算机图像技术和光谱技术的优点，数据信息量大，可以实现对图像信息和光谱信息进行判别、分类、识别的全面分析。图像特征和光谱特征都有助于鉴别鸡蛋的种类，将最佳波长的光谱数据与空间信息特征进行数据融合，并应用到预测模型中，可以得到更好的预测结果，进而对鸡蛋的品种进行鉴别。
