雞蛋品質檢測儀在雞蛋生產、加工及銷售等環(huán)節(jié)起著關鍵作用，其檢測結果的準確性影響著雞蛋品質的判定。多種因素會對雞蛋品質檢測儀的檢測結果產生影響，具體如下：

樣本自身因素

• 雞蛋新鮮度：雞蛋隨著儲存時間延長，內部會發(fā)生一系列物理和化學變化。如蛋白 pH 值升高、蛋黃膜彈性降低、氣室增大等。以基于計算機視覺系統(tǒng)分析雞蛋圖像顏色特征與新鮮度關系的檢測儀為例，新鮮度不同，雞蛋透射光圖像整蛋、蛋清及蛋黃三區(qū)域的顏色特征會改變，若檢測儀基于此建立檢測模型，新鮮度變化就會影響檢測結果。研究表明，白殼蛋蛋黃區(qū)域、褐殼蛋整蛋和蛋清區(qū)域的顏色特征模型檢測效果明顯，模型相關系數均在 0.9 以上，但實際檢驗誤差仍會因新鮮度差異而有所不同8。

• 雞蛋品種差異：不同品種雞所產雞蛋，在蛋殼顏色、厚度、強度，以及蛋清、蛋黃的成分等方面存在差異。例如綠殼雞蛋和普通雞蛋，營養(yǎng)組分及礦質元素含量不同，以其為原料制作蛋糕，烘焙品質有差異，這反映出雞蛋內在品質差異。對于檢測蛋殼品質的儀器，如采用近紅外光譜檢測蛋殼品質時，不同品種雞蛋因蛋殼表面結構和內部超微結構差異，對近紅外光譜特征產生影響，從而影響檢測結果。不同強度蛋殼的近紅外光譜反射率不同，高強度組平均光譜反射率最大，中強度組次之，低強度組最小，這與蛋殼表面結構及內部超微結構有關10。

• 雞蛋個體差異：即使同一品種、相同新鮮度的雞蛋，個體間也存在差異。如蛋殼厚度、蛋形指數等。在使用質構儀檢測蛋殼破裂強度時，不同雞蛋的最佳檢測探頭直徑和放置位置有差異。研究表明，分析蛋殼破裂強度時最適宜探頭直徑為 75mm，但白殼蛋應垂直于探頭放置，褐殼蛋可任意放置，這說明個體差異會影響檢測條件及結果5。

檢測環(huán)境因素

• 溫度：溫度對雞蛋內部微生物生長及品質有顯著影響，進而影響檢測結果。如雞蛋在不同溫度下儲存，蛋殼、蛋清和蛋黃的細菌總數變化不同，8℃儲存 30d 時細菌總數遠低于 25℃儲存時。對于基于微生物指標或品質指標檢測雞蛋品質的儀器，溫度變化會使檢測結果不準確。此外，溫度還可能影響檢測儀器中一些傳感器的性能，如光學傳感器的靈敏度等，從而干擾檢測結果3。

• 濕度：環(huán)境濕度影響雞蛋水分蒸發(fā)，改變雞蛋內部成分比例。高濕度環(huán)境下，雞蛋易吸收水分，導致氣室變小、蛋白變稀；低濕度環(huán)境則使雞蛋水分散失快，氣室增大、蛋白變稠。這對基于氣室大小、蛋白稠度等指標檢測的儀器產生影響，如利用圖像分析技術檢測雞蛋氣室面積比和高度比時，濕度引起的變化會導致檢測結果偏差。

• 光照：光照條件對基于光學原理的雞蛋品質檢測儀影響大。如在利用光譜儀采集雞蛋光譜反射曲線檢測新鮮度時，不同光源、光照度會使采集的光譜曲線不同。構建計算機視覺系統(tǒng)采集雞蛋圖像時，光源、電壓、光照度等因素影響圖像質量，進而影響基于圖像分析的檢測結果。在分析雞蛋圖像顏色特征與新鮮度關系時，需確定最佳環(huán)境條件以保證檢測準確性8。

儀器自身因素

• 傳感器精度：雞蛋品質檢測儀常使用多種傳感器，如檢測雞蛋品質的系統(tǒng)中用到光傳感器和重量傳感器，傳感器精度決定檢測結果準確性。高精度光傳感器能更準確檢測雞蛋透光性變化，反映內部品質；高精度重量傳感器可精確測量雞蛋重量變化，為判斷提供依據。若傳感器精度低，檢測數據誤差大，影響對雞蛋品質的判斷。以基于復擺模型檢測雞蛋新鮮度的裝置為例，若檢測擺動幅度和時間的傳感器精度不足，會導致測量的雞蛋擺動幅度衰減時間不準確，無法準確反映新鮮度7。

• 儀器校準：儀器校準是保證檢測結果準確的重要環(huán)節(jié)。新儀器使用前或使用一段時間后，需校準以確保測量值與真實值相符。如近紅外光譜檢測蛋殼品質時，不同光譜預處理方法和建模算法在不同波段范圍檢測結果不同，需通過校準選擇最佳參數。若儀器未校準或校準不準確，檢測結果會偏離真實值。如校準不準確的光譜儀采集的雞蛋光譜數據錯誤，基于此建立的品質模型也不準確10。

• 儀器穩(wěn)定性：儀器穩(wěn)定性影響連續(xù)檢測結果的一致性。長時間使用或環(huán)境條件變化時，儀器性能可能波動。如檢測過程中儀器電子元件發(fā)熱，影響傳感器性能，使檢測結果漂移。對于實時在線檢測雞蛋品質的儀器，穩(wěn)定性更關鍵，若儀器不穩(wěn)定，生產線上檢測結果波動大，無法準確判斷雞蛋品質。

檢測方法與算法因素

• 檢測方法選擇：不同檢測方法適用于不同品質指標，選擇不當影響結果準確性。如檢測蛋殼裂紋，基于小波變換通過采集敲擊雞蛋后的脈沖時域信號建立奇異性指標檢測精度達 96%，若選擇其他不適合的方法可能無法準確檢測。又如檢測雞蛋新鮮度，有基于光譜反射、圖像分析、振動等多種方法，每種方法原理不同，適用場景有差異，需根據實際情況選擇，否則檢測結果不可靠8。

• 算法準確性：基于傳感器數據處理的算法決定檢測結果準確性。如利用模糊邏輯方法處理檢測雞蛋品質的傳感器數據，能提高判斷準確性。實驗表明，使用模糊邏輯方法檢測 20 個雞蛋，結果正確率達 95%，僅 1 個錯誤；而僅使用光傳感器和重量傳感器不采用模糊邏輯方法，正確率為 75%，有 5 個錯誤。在基于圖像分析檢測雞蛋品質時，圖像處理算法對分離圖像區(qū)域、提取特征參數起關鍵作用，準確算法能有效建立特征與品質關系模型，提高檢測準確性2。