摘要：采集98枚不同贮藏时间鸡蛋图像信息,测量鸡蛋蛋重、蛋白及气室高度等新鲜度常规指标,以Matlab图像处理工具箱为研究工具,测量蛋黄面积比、气室高度及整蛋长短径,通过SPSS统计分析蛋重与整蛋长短径和气室高度关系回归模型,蛋白高度与蛋黄面积比、气室高度等关系模型;以蛋重及蛋白高度为特征参数,利用深度信念网络建立预测模型,进行新鲜度预测分级。所建蛋重及蛋白高度预测模型相关系数分别为0.942和0.925,新鲜度分级准确率为93.3%。结果表明：该试验所设计基于图像处理数据的鸡蛋新鲜度分级模型准确率高,采集装置简单,可用于估测鸡蛋新鲜度。

关键词：新鲜度 分级 图像处理 深度信念神经网络 

单位：华南农业大学工程学院; 广东广州510642; 教育部南方农业机械与装备关键技术重点实验室; 广东广州510642; 广东省食品质量安全重点实验室; 广东广州510642