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目的 为实现鸡种蛋胚胎性别的无损检测,提出了基于可见-近红外高光谱检测海兰褐鸡种蛋胚胎性别的方法。方法 通过分析种蛋0~14 d大头部位的400~1000 nm波段下的光谱,建立基于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(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;通过分析四种不同的预处理算法,选出最佳的鸡种蛋胚胎高光谱预处理方法,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9 d的预测集结果达到最高,分别为80%和82.5%。主成分分析(PCA)结果表明,雄雌种蛋光谱信息可以进行区分;变量标准化(SNV)为最佳预处理方法;全波段相对于连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(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%和85%。结论 研究结果表明可见-近红外高光谱技术可以快速、较准确、无损检测海兰褐种蛋胚胎性别,该技术为褐壳种蛋胚胎性别鉴定实现在线检测提供了一定的理论基础。 相似文献
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