鸭蛋品质及风味的影响因素分析

鸭蛋因含有多种促进人体健康、提高免疫力的营养成分,而广受消费者的青睐。蛋品质是衡量家禽生产性能的重要指标,影响蛋的食用价值和商品价值。因此,研究鸭蛋品质的影响因素具有非常重要的意义。文章从不同品种、饲养方式、饲粮营养和处理方式对鸭蛋品质及风味的影响作以论述。     

雷州黑鸭蛋品质研究

为研究雷州黑鸭蛋品质,随机选取70枚300日龄雷州黑鸭蛋和20枚普通淡水鸭蛋,测定蛋品质、营养成分、微量元素含量。结果表明:雷州黑鸭蛋重与蛋黄重呈极显著相关,蛋重与哈氏单位呈显著负相关,蛋黄重与蛋黄比率呈极显著相关,蛋壳厚度与蛋黄比率呈显著负相关,其他指标间无显著性相关;雷州黑鸭蛋粗脂肪含量显著高于普通淡水鸭蛋,其他营养成分间无显著性差异;雷州黑鸭蛋中Fe、Zn等微量元素含量较高。总体来看,雷州黑鸭蛋富含人体所需的微量元素,并且具有较高的粗脂肪含量,蛋品质较优。     

钦州海鸭蛋的形成与蛋品质分析

为研究钦州海鸭蛋品质,对钦州海鸭蛋形成的原因进行了调查,并对300日龄的钦州海蛋鸭所产的鸭蛋进行蛋品质检测,检测结果：平均蛋重69.54g,蛋形指数1.43,蛋壳厚度0.34 mm,蛋壳强度3.0kg/m2,哈夫单位69.54.蛋黄比率、蛋白比率、蛋壳比率分别为34.12％、55.08％、10.80％.测定结果表明,钦州海鸭蛋具有良好的蛋品质.     

优质鸭蛋产业发展现状和对策

我国是世界蛋鸭饲养大国，年产鸭蛋约350万吨。我国鸭蛋通常是：以再制蛋形式进入消费领域，其中皮蛋加工约占鲜鸭蛋总量的55％，盐蛋加工约占45％，全国年加上盐蛋需要鲜鸭蛋120万-130万吨。优质鸭蛋是目前国内冉制蛋加工中制作盐蛋的首选原料蛋。为什么盐蛋加工多选用优质鸭蛋？主要是盐蛋在加工中只增加了咸味，较多地保留丁鲜鸭蛋的原有风味、色泽，因此，盐蛋的品质与原料蛋有着密切关系。盐蛋加工对鸭蛋的品质要求较高。     

虫草饲料添加剂对蛋鸭生产性能及鸭蛋品质的影响

[目的]观察虫草饲料添加剂＂虫草欣康＂对蛋鸭的生长性能、产蛋率及鸭蛋品质的影响。[方法]选择270只处于产蛋期的蛋鸭,随机分为3组。对照组饲喂基础日粮,试验I组饲喂含0.1%虫草添加剂的基础日粮,试验II组饲喂含0.4%虫草添加剂的基础日粮。试验期28 d。试验期间,定期观察记录蛋鸭的体重和生长状况,检测鸭蛋外部品质和营养指标。[结果]与对照组相比,试验I和II组蛋鸭体重略有增加,产蛋率分别提高1.07%和2.15%,蛋重分别提高3.95%和4.16%,料蛋比分别降低了2.54%和4.23%;鸭蛋蛋形、蛋壳厚度稳定;在试验I和II组,鸭蛋蛋白质含量分别提高了5.55%和17.15%,胆固醇含量分别下降了11.79%和42.14%,卵黄中IgY含量分别提高了13.20%和27.97%,卵磷脂含量分别提高了5.13%和11.69%。[结论]虫草饲料添加剂能够增加蛋鸭的体重,提高蛋鸭产蛋率以及鸭蛋品质。     

计算机视觉鸭蛋重量检测方法研究

为了实现鸭蛋重量的智能检测,提出基于计算机视觉鸭蛋重量检测方法。首先构造鸭蛋图像的灰度—梯度共生矩阵,根据最大熵原理求出最佳灰度和梯度分割阈值,实现二维阈值分割;其次采用数学形态学方法进行分割图像后处理,去除蛋壳表面存在的伪目标,统计鸭蛋区域像素点;最后利用多项式拟合方法建立面积与鸭蛋重量关系。试验表明,检测误差在±2g以内,平均误差为-0.13353 g,检测精度能够满足生产加工需求。     

龙岩山麻鸭蛋品质性状的全基因组关联研究

【目的】通过全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)技术筛选和鉴定鸭蛋品质性状的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)位点及候选基因,为龙岩山麻鸭蛋品质性状分子育种提供参考。【方法】试验测定产蛋后期235只龙岩山麻鸭母鸭蛋品质性状,包括蛋重(egg weight,EW)、蛋形指数(egg shaped index,ESI)、蛋壳厚(eggshell thickness,EST)、蛋壳强度(eggshell strength,ESS)、蛋壳颜色L*、a*、b*值(eggshell colour L*,a*,b*,ESCL、ESCA和ESCB)、蛋白高度(albumin height,AH)、哈氏单位(Haugh unit,HU)、蛋黄颜色(egg yolk colour,EYC)、蛋黄重(egg yolk weight,EYW)和蛋黄比例(egg yolk percentage relative to egg weight,EYP)。使用ASReml-R 4.1软件多性状动物模型对蛋品质性...     

鸭蛋大小等级模型研究

应用机器视觉 ,研究出鸭蛋大小自动分级模型。鸭蛋的面积尺寸是鸭蛋大小分级的重要依据 ,鸭蛋的重量与所成像的像素面积成正比。鸭蛋大小等级模型具有显著性和可靠性 ,鸭蛋大小的检测误差在± 3g之间 ,能够满足生产的需要     

鸭蛋新鲜度模型的试验研究

用计算机视觉技术，研究了鸭蛋新鲜度模型。取当天产新鲜鸭蛋，分青壳蛋和白壳蛋各150枚置于恒温衡湿环境中。每次定时任意取出其中白壳和青壳蛋各10枚用计算机视觉检测装置检测出蛋内容物的颜色参数。根据这些参数和与之对应且表征蛋新鲜度的Haugh值拟合出蛋新鲜度模型。白壳蛋新鲜度模型检验结果为：r=0.757,F=77.932；青壳蛋新鲜度模型检验结果为：r=0.767,F=75.911。检验结果表明鸭蛋新鲜度模型有较高的回归精度。     

绿壳鸭蛋品质与蛋壳色素分析

测定了山麻鸭和飞鸭绿壳蛋的蛋壳色素和蛋品质.结果表明,飞鸭蛋明显重于山麻鸭蛋(P＜0.05),而且蛋壳强度差异极显著(P＜0.01);山麻鸭蛋的蛋黄颜色深于飞鸭蛋,差异极显著(P＜0.01).两种鸭蛋壳色素提取物的吸收光谱基本一致,其最大吸收峰为412 nm,其次分别为380和680 nm.蛋壳色素的主要成分是胆绿素和原卟啉,山麻鸭与飞鸭绿壳蛋蛋壳中胆绿素含量分别是原卟啉的4.08倍与5.11倍,差异极显著(P＜0.01).     

罗马尼亚家蚕卵色限性基因遗传规律的研究

利用罗马尼亚引进的卵色限性品种与黑卵品种菁松，通过杂交育种，调查F1，F2，F3代的卵色及卵数，以及黑、白卵中的雌雄比例，经统计分析确定基因型，查明了卵色限性基因的遗传规律，并获得了新的白卵系。利用对罗马尼亚卵色限性基因遗传规律的研究强果，为今后通过卵色限性基因培育新品系在理论和技术方面打下坚实的基础。     

基于BP神经网络的鸡蛋大小分级方法研究

用计算机视觉装置获取鸡蛋图像像素点数,用电子天平称得蛋重,用它们作为样本数据建立BP神经网络模型,达到自动检测鸡蛋大小并分级。经检验,建立的BP神经网络有很好的泛化功能、鲁棒性好,用其检测鸡蛋大小并分级,其正确识别率为91%。     

基于图像边缘识别的鸡蛋曲率测量

利用机器视觉获取鸡蛋截面图像,进行相应的图像处理后提取其边缘点坐标,用最小二乘法进行数据拟合,求取以三次多项式表示的曲线拟合方程,并将求得的拟合方程生成的曲线与原图像边缘进行了比较,其匹配度达99.22%,说明该曲线能反映鸡蛋的边缘曲线变化规律.通过拟合曲线的曲率图的变化,对鸡蛋的形状结构进行了分析,为进一步研究鸡蛋的特性提供了理论依据.     

针叶树种计算机视觉苗木自动分级系统的研究

针对苗木分级领域的实际需要及国际苗木分级技术发展状况,研究,设计了针叶树种计算机视突苗木自动分级系统。该系统应用计算机视觉技术和神经网络技术。通过对苗木图像的处理。在实验室中实现对苗木的自动分级,实验研究表明,计算机视觉自动分级系统在苗木分级领域中具有良好的应用前景。     

鸡蛋蛋壳受载特性的有限元研究

运用有限元法分析了鸡蛋蛋壳的受载特性,并通过试验比较验证了模拟数值解的可行性.有限元分析获得:在相同外载加压下侧面受载的应力和变形都大于大端受载,越厚的蛋壳能承受的应力越大,蛋的形状系数对蛋的强度影响无明显相关性.为今后对鸡蛋受载特性的进一步研究提供了参考.     

“喷水凉蛋法”对瘤头鸭孵化率的影响

对不同胚龄的瘤头鸭受精蛋进行“喷水凉蛋”处理,其孵化率显著高于对照组(P<0.01);其中以10胚龄开始“喷水凉蛋”组孵化效果最佳,平均孵化率达83.95%.孵化至第10天,瘤头鸭胚蛋内脂肪含量减少0.38%,蛋温升到38.2℃,胚龄增长至26—27天时(尿囊萎缩)胚胎主要吸收蛋黄营养,蛋温也随之升高到39.5℃.孵化过程采取“喷水凉蛋”可防止蛋温过.高,保持孵化温度的稳定.由于瘤头鸭蛋壳(0.44mm)和壳膜(0.107mm)都比鸡蛋厚,而气孔数(68个/m~2)又比鸡蛋少,故对番鸭蛋喷洒温水可洗去胶质膜,使蛋壳、壳膜不断进行收缩和扩张,加大蛋壳的通透性,促进水分代谢和气体交换,从而增强胚胎活力,起到提高孵化率的作用.     

基于计算机视觉的竹块颜色分类方法研究

为了实现计算机视觉对竹块的自动识别与颜色分类,研究了竹块图像的颜色特征、颜色分类方法。首先,将原始图像由RGB空间转换为HSI空间,用OTSU法确定阈值对原图灰度图像分割背景,用radon变换倾斜校正,提取竹块颜色判定有效区域,并计算其HSI的均值和标准偏差,作为特征参数输入BP网络进行训练。结果表明,该方法简捷有效,人工神经网络与人工分级的平均一致度为94.5%。     

基于计算机视觉的脐橙分级系统研究

脐橙的检测方法目前主要还是采用劳动强度大、工作效率低、随意性大、客观性不强、也不符合当前标准化要求的人工检测方法。运用计算机视觉和模式识别技术,研究了基于计算机视觉的脐橙分级系统,首先对获取的图像分割出背景、脐橙本体和表面缺陷,再根据脐橙的分级标准,提取出果实横径、表面缺陷的特征参数,采用径向基神经网络对脐橙样本进行了等级识别,实现脐橙的自动检测与分级。     

基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测

通过计算机视觉系统获取鸭蛋表面的图像,利用颜色特征参数和灰度阈值方法对图像进行分割.提取分割后的裂纹区域和噪声区域的6个几何特征参数,对图像进行识别,裂纹识别率为93.392%,噪声识别率为93.602%.