禽蛋产品检测和分级机械化技术研究现状

高 娇，禹振军，蒋 彬，熊 波，张迪婧

(北京市农业机械试验鉴定推广站，北京 100079)

0 引言

禽蛋是最受人们欢迎的重要农产品之一，我国禽蛋的消费以鲜禽蛋和二次加工的整蛋为主，禽蛋的消费量极大[1]。在禽蛋加工过程中的一个重要步骤是检测分级，即把破损蛋(主要是裂纹蛋)从好蛋中挑出来，将禽蛋按照一定标准分开包装，不仅保证了禽蛋产品的品质，还提高了经济效益。目前，较通用的检测分级工作主要是对蛋的大小、干净程度、蛋壳颜色及裂纹蛋进行分选，分级方式可根据生产加工量选择人工、半机械化和自动化[2]。我国禽蛋检测分级工作仍然以人工为主，即传统的照蛋法和敲蛋法，通过人的眼睛和耳朵进行识别。人工检测效率低、易受操作人员水平影响，极大限制了禽蛋的产量和品质的提升。近年来，国内外学者通过模拟人工检测方法，采用计算机视觉和音频检测等技术，研究禽蛋新鲜度、蛋壳裂纹等检测分级方法，取得了一定的成效，提升了禽蛋品质检测与分级的机械化水平[3-4]。本文梳理了禽蛋产品检测分级机械化技术发展进程、现阶段技术水平及存在的问题，为禽蛋产品检测分级机械化技术的推广应用提供技术参考。

1 技术发展进程

1.1 禽蛋分级机械化

禽蛋检测与分级是蛋品产后初加工的重要组成步骤，分级主要是依据蛋品的质量大小，蛋品分级机械化技术的研究起步较早，始于20世纪40年代。以蛋品的质量为分级依据，世界首台鸡蛋分级机是由荷兰MOBA公司生产，于1947年问世，生产能力仅为1 600枚/h，称量误差也较大。该公司采用杠杆原理进行称量分级，利用30年时间对设备进行升级改造，1970年将蛋品称量分级与自动包装集成在一台机器上，同时生产能力提高到14 400枚/h，称量分级误差也大大降低[5]。随着电子技术的快速发展，蛋品分级机的称量部分由纯机械向机电一体化方向转变，使用电子称量替代天平称量，生产能力大幅度提升，在1993年推出的Omnia系列机器最低生产效率为3万枚/h[6]。目前，禽蛋分级设备做的比较好的公司如荷兰的MOBA公司和日本的NABEL公司生产的高效率蛋品分级包装机，基本上采用零速电子称量方式对禽蛋进行称量分级，质量精确到0.1 kg，而且称量速度快，分级效率高[7]。

国内蛋品分级研究起步于20世纪70年代，较为代表性的企业有深圳振野蛋品智能设备有限公司，该公司生产的ZYF-J3L(IK)型蛋品分级机，生产效率为5 400枚/h[8]。该设备采用动态称量的方式对禽蛋进行称量，此种方法称量的精度较低，但目前国内蛋品分级设备多采用动态称量的方式进行分级[9-10]。部分研究人员采用静态称量的方式，即将单个鸡蛋放到秤盘上，读取稳定质量值后判断等级，再将鸡蛋拨到分级线进行分级，此方法精度高但作业效率低，未被广泛应用[11]。市场上主流的蛋品称量分级机生产效率为1万～2万枚/h。

1.2 禽蛋检测机械化

国外在20世纪90年代初就有禽蛋检测方面基础性研究，1992年美国的DIAMOND公司研制了全自动破损检测机；1996年利用机器视觉技术研发全自动污垢检测机。1998年日本的NABEL公司发布了自动蛋壳裂缝检查装置“ACD”系统；2000年又发布了应用分光技术对禽蛋进行非破坏自动血蛋检查装置“ABD”系统。2010年开始应用机器视觉检测禽蛋的好坏。生产方面，MOBA、NABEL、DIAMOND等公司陆续生产出禽蛋裂纹在线检测的分级设备和生产线，目前大型的设备处理能力已达18万枚/h[12]。

国内禽蛋自动检测技术研究从2000年以后逐步开展，以华中农业大学、南京农业大学、浙江大学、江苏大学及福州大学等高校为主。主要基于两个技术，一是通过分析敲击蛋壳的声音来检测，另一个是通过机器视觉分析蛋壳图片来检测。2004年，华中农业大学的研究者建立了鸭蛋在线监测系统，主要利用音频分析方法来分析禽蛋蛋壳的裂纹，依靠采集敲击鸭蛋的声音信号，将信号转换成数字信号进入计算机进行频谱分析，建立好蛋与坏蛋的判别模型进行检测，该系统好蛋检测率93%，坏蛋检测率91%[13]。2005年，陈红等[14]应用计算机视觉技术检测鸭蛋品质(颜色、大小、新鲜度)，设计了鸭蛋品质自动检测分级控制系统，实现了鸭蛋品质参数的在线检测。近几年，国内学者在采用彩色视觉系统和遗传神经网络相结合来对壳体缺陷进行研究等方面取得一定进展，但大部分还停留在实验室阶段，真正生产应用的禽蛋在线自动检测生产线仍然较少[15]。

2 技术现状

2.1 国内外整体情况

目前，国内的禽蛋分级设备多基于机械天平测质量，根据禽蛋的质量对其进行分类，基本可以满足质量分类标准要求，但分级效率低，为5 400～30 000枚/h左右，与世界先进蛋品分级设备相比要低很多。机器视觉检测技术和音频检测技术是禽蛋品质无损检测最常用的方法。另还有利用蛋的动力学特性或电学、机械学特性来检测，还有化学检测法、生物检测法及综合检测法等。但禽蛋的内部品质、裂纹等检测只是比较粗略地分类，市场上自动化禽蛋品质无损检测机械设备较少。而发达国家生产的蛋品分级包装生产线效率较高，采用零速电子称量方式对禽蛋进行称量分级，质量精确到0.1 kg，而且称量速度快，分级效率高，且可与禽蛋自动化无损检测设备联合作业，效率最高可达18万枚/h。其中，MOBA公司是世界领先的禽蛋分类、包装和加工机器设备制造商，该公司生产的鸡蛋自动分级包装设备规格多、效率高，国际市场占有率达50%，在中国占据高端鸡蛋加工设备市场份额的95%[10]。

2.2 北京市实际情况

北京市家禽养殖总量为974.8万只，饲料加工、饲喂、饮水和清粪等环节基本实现机械化作业，但捡蛋、清洗、检测和分级等环节机械化水平相对较低。经过调研了解到，北京地区蛋鸡养殖规模10万只以下的养殖场，对于检测分级设备应用较少，需求也较少，一部分小规模养殖场无需蛋品分级检测，另一部分采用人工分级的方法。养殖规模100万只以上的企业，多采用国外进口的成套蛋品检测分级设备。中等规模的养殖场多采用国内企业生产的蛋品检测分级设备，人工辅助作业，作业效率在5 400～30 000枚/h。

3 存在的问题及发展建议

3.1 存在的问题

3.1.1应用程度低

国内禽蛋裂纹检测主要以人工或半机械化检测为主，通过辅助灯光照射观察蛋壳表面的完整性来判断。人工检测准确率低且容易眼疲劳，准确度随着检测时间的推移逐渐降低，难以满足禽蛋自动化快速检测加工的要求，阻碍了禽蛋产业的发展进步。国内禽蛋养殖场对于成套的禽蛋检测设备应用相对较少，只有少数大型的蛋品企业进口国外禽蛋检测加工设备。随着禽蛋行业检测标准的提高，禽蛋养殖场对国外禽蛋检测设备的需求量逐渐增大，检测设备进口数量呈逐年上升趋势。

3.1.2重视程度不够

一是养殖场对禽蛋产后初加工环节重视不够，对禽蛋品质的检测和质量分级多采用人工或半机械化作业，尤其是中小规模养殖场，将禽蛋产品不经加工直接销售，价格低廉导致经济效益低。经过调研了解到，一方面中小规模养殖场满足于现有的经济收入，对于禽蛋品质提升提高经济效益愿望不强烈；另一方面中小规模养殖场消息闭塞，对新兴的蛋品分级、检测机械化技术和装备了解的较少，或对作业效果、经济效益情况存有疑虑。

二是政府部门对禽蛋产后初加工环节重视不够，在农机购置补贴目录、相关农机统计工作中均没有包括检测、分级环节的设备，没有将禽蛋产后初加工作为重要环节关注，宣传推广力度不够。

三是家禽机械设备生产企业对禽蛋产后初加工环节重视不够。由于市场需求不大，以及政府部门重视程度不够，机械设备生产厂家对生产加工禽蛋检测分级设备积极性不高。

3.1.3核心技术有待提高

目前，国内有关禽蛋品质检测的研究及检测功能较单一，利用光学、声学特性进行无损检测虽然已经取得一定成果，相关研究现有的成熟技术手段和方法与实际生产需要仍有距离，机械设备自动化程度不高，需要人工辅助作业。市场上现有的蛋品分级设备作业效率低，称量核心技术需要进一步突破，以提高蛋品分级效率。

3.2 发展建议

3.2.1加大宣传推广力度

多措并举，加大禽蛋分级检测机械化技术和装备的宣传力度，通过农机展会展示、项目带动、示范培训和媒体宣传等多种方式，让禽蛋养殖企业多了解分级检测机械化技术和装备的应用效果替换人工作业后禽蛋品质的提升和节本增效情况，促进禽蛋养殖企业主动了解、接受这项技术，推动禽蛋分级检测机械化技术和装备的推广应用。

3.2.2加大科技研发力度

国内相关研究应该在现有成熟技术手段和方法的基础上，结合实际生产需要适当拓展综合检测项目，与一些精密仪器和机械结合起来，投入到实际生产线中，以满足禽蛋产业品质提升的需要。研究吸收国外禽蛋检测分级设备的核心技术，不断加以改进创新，提高国产蛋品检测设备的自动化、智能化技术水平。

3.2.3加强产学研推部门联合

建立畅通的产学研推部门联合工作机制，加强最新科研成果的转化应用，便于对新技术、新装备的推广应用。大专院校、科研院所等单位研发的禽蛋分级检测新技术应与机械生产企业、农机推广部门联合，开展相应的生产试验，检测新技术、新装备的适用性、可靠性，对存在的问题进行调试改进，加快新技术、新装备的成果转化，推动禽蛋分级检测机械化技术和装备不断更新换代，提升禽蛋分级检测机械化技术和装备的科技含量水平。

4 结束语

禽蛋检测分级机械化技术研究在国外起步较早，技术研究、应用发展较快，禽蛋检测分级可联合作业，作业效率高，精度高，设备种类多样，占据国际市场份额50%。国内禽蛋检测分级机械化技术研究起步较晚，且由于政府部门、科研机构、生产企业和养殖场等重视程度不够，技术装备应用率较低，导致技术装备研究发展缓慢，滞后于发达国家。应加强禽蛋检测分级核心技术科研攻关、加大禽蛋检测分级机械化技术的宣传力度，推动技术装备的推广应用，提高国产禽蛋的质量和竞争力，拉动家禽产业发展。