鸡蛋加工过程中,需要检测蛋重、破损、蛋新鲜度和蛋芯颜色等指标,本论文在课题组前期已主要完成的蛋新鲜度、破损和蛋芯颜色检测模型及分级系统的基础上,提出利用机器视觉技术和声学检测技术来综合检测鸡蛋的品质,侧重于鸡蛋新鲜度和破损的综合无损检测模型研究,设计出能够把图像信号采集处理和声音信号采集处理相结合的实现鸡蛋品质综合无损检测的软件。本文在研究鸡蛋新鲜度综合无损检测模型时,先研究了鸡蛋敲击响应特性与新鲜度之间的相关关系,通过测得不同新鲜度下,鸡蛋敲击响应特性的声音数据,建立鸡蛋敲击响应特性与其新鲜度之间的关系模型,研究表明:鸡蛋敲击响应特性与其新鲜度有明显的关系,特别表现在共振峰频率随新鲜度的下降而成阶梯状下降。然后测得不同新鲜度下,同一鸡蛋的透射光图像和敲击响应特性的声音数据,提取相应的特征参数,建立新鲜度综合无损检测多元线性回归模型并进行检验,结果表明:鸡蛋新鲜度与蛋芯颜色Ⅰ、蛋形系数Bi、共振峰频率Freq、频谱面积Area以及其X轴方向的质心Cx有关,模型相关系数为0.9248。在研究破损综合无损检测模型时,先采集鸡蛋透射光图像,然后测得鸡蛋完好与破损时敲击响应的声音数据,用图像特征参数来修正声音特征参数,提出了相应的修正方法,加大区分声音特征参数,建立Bayes破损判别模型,研究表明:鸡蛋大小和蛋形系数对声音参数的影响较大,修正后的参数特征更明显。采用上述试验方法对鸡蛋新鲜度和破损综合无损检测模型进行验证,比较测量值和真实值之间的差别,验证结果为:新鲜度综合无损检测的准确率可达92%,破损综合无损检测准确率可达98%。利用以上综合无损检测模型,设计出的综合无损检测软件具有运行速度快,检测精度较高,稳定性好,系统操作界面简单明了,功能强大,使用方便的特点。