鸭蛋品质自动测控系统的分级控制与设计

应用计算机视觉技术和PLC与计算机通讯原理,设计出鸭蛋品质分级控制系统,实现鸭蛋品质参数（颜色、大小、新鲜度和壳厚）准确、快速、稳定的在线检测。试验研究表明,鸭蛋品质自动测控设备分系统具有良好的应用前景。     

鸭蛋壳颜色定量测定与统计学分析

以缙云麻鸭所产鸭蛋为素材,采用ECR测色仪对其4种类型鸭蛋的蛋壳颜色进行定量测定,每种类型测50个蛋,每个蛋测定3个点.结果表明:白壳、浅青壳、青壳和深青壳4组蛋的反射系数均值各组间差异极显著(P0.01);利用反射系数与蛋壳颜色的回归分析得出划分青壳蛋颜色层次的量化区间,即白壳蛋80.64~84.42,浅青壳蛋77.74~80.64,青壳蛋74.85~77.74,深青壳蛋64.69~74.95;对各测定点的测定值与均值的相关分析和主成分分析表明,中端为蛋壳颜色的最佳测定点,其准确性可达到0.8934;蛋壳反射系数与时间的回归分析表明,不同时间的反射系数测定值间差异不显著(P0.05).     

夏季高温期巢湖鸭种蛋特征与孵化技术研究

观察测量了巢湖鸭（又称巢湖麻鸭）青壳种蛋691枚和白壳种蛋949枚,并选择了部分种蛋进行孵化。结果显示,巢湖鸭种蛋特征：每枚蛋重青壳平均为73.42g,白壳为73.80g,二者差异不显著（p〉0.05）;蛋形指数青壳为1.38,白壳为1.37,差异极显著（P〈0.01）。孵化效果：青壳与白壳蛋受精率无差异。蛋壳颜色影响巢湖鸭受精蛋孵化率,青壳受精蛋孵化率显著优于白壳受精蛋孵化率（P〈0.05）。孵化期间二者的失重率基本相同;初生雏鸭重与蛋壳颜色无相关关系,与种蛋重呈显著正相关关系。     

基于VFW的鸡蛋图像采集与品质识别

利用Windows平台下的视频应用程序和应用程序编程接口,采集鸡蛋图像,并对采集的图像进行去噪、边缘检测、特征值提取等处理;然后由模式识别,判别出被检蛋品质(重量和新鲜度)等级。试验结果表明,基于VFW的试验装置检测蛋重测量误差在(-0.9g,+0.9g)之间。白壳蛋新鲜度检测准确率为86.5%,褐壳蛋新鲜度检测准确率为83.6%,基本能满足检测要求。     

鸡蛋新鲜度神经网络检测系统的研究

鸡蛋内部颜色信息（H、I、S）的变化表征蛋的新鲜度等内部品质的变化。用计算机视觉装置获取鸡蛋颜色参数（H、I、S）,通过试验获得鸡蛋的新鲜度大小（哈夫值）,用它们作为样本数据建立BP神经网络模型,获取鸡蛋新鲜度与其图像颜色参数之间的最优关系,达到自动检测鸡蛋新鲜度。经检验,系统正确识别率为90．8％。     

旧院黑鸡蓝壳蛋遗传研究

用可能产蓝壳蛋的旧院公鸡交褐色罗斯母鸡。其中，２只公鸡的Ｆ１代产褐壳或白壳蛋，另４只公鸡Ｆ１代母鸡产蓝壳蛋的占５１．４％，产褐壳或白壳蛋的占４８．６％（１：１）。用带有产蓝壳蛋基因的公鸡与Ｆ１代产蓝壳蛋白的母鸡杂交，Ｆ２代母鸡产蓝壳蛋和非蓝壳蛋的分别为７６．７％和２３．３％（３：１）。Ｆ１，Ｆ２代均符合单基因分离组合的遗传规律，并对褐壳蛋呈显性遗传。     

鸭蛋破损检测的试验研究

试验研究了损壳蛋和未损壳蛋的声学特性差异，数据分析采取模糊聚类的方法获得损壳蛋和未损壳蛋隶属函数式，计算两个模糊集的隶属度，按照最大隶属度原则就可准确区分损壳蛋。用此方法设计的鸭蛋破损检测系统，其好壳蛋检测准确率为85％，损壳蛋检测准确率为90％。     

高产蛋鸭配套系的选育

从福建龙岩蛋鸭原种场选择7个蛋鸭品种（品系）S,、S2、S3、J、P、F、K,组建5组不同的三系杂交配套组合：Jδ×（Fδ×S1δ）、Pδ×（Fδ×S3辛）、Fδ×（Pδ×S2δ）、Fδ×（KδXS2δ）、Fδ×（PδXS3δ）．5个配套系商品代经500日饲养试验测定,筛选出生产性能最优的2个配套系为青壳蛋系Jδ×（FδXS1δ）、白壳蛋系Fδ×（PδχS3δ）．青壳蛋系的产蛋率达50％时,平均日龄（118±2．45）d,平均体重（1595．6±22．5）g,500日龄的产蛋数、总蛋重、蛋重、料蛋比分别为（330．6±4．29）枚、（22．694-0．21）kg、（72．50±0．20）g、（2．864±0．03）：1;自壳蛋系的产蛋率达50％时,平均日龄（114．7±1．25）d,平均体重（1526．6±12．31）g,500日龄的产蛋数、总蛋重、蛋重、料蛋比分别为（335．29土1．8）枚、（23．224±0．17）kg、（71．364±O．05）g、（2．77±0．01）：1．可见,2个配套系的生产性能均达国内领先水平,具有推广应用价值．     

高产蛋鸭配套系的选育

从福建龙岩蛋鸭原种场选择7个蛋鸭品种(品系)S1、S2、S3、J、P、F、K,组建5组不同的三系杂交配套组合:J♂×(F♂×S1♀)、P♂×(F♂×S3♀)、F♂×(P♂×S2♀)、F♂×(K♂×S2♀)、F♂×(P♂×S3♀).5个配套系商品代经500日饲养试验测定,筛选出生产性能最优的2个配套系为青壳蛋系J♂×(F♂×S1♀)、白壳蛋系F♂×(P♂×S3♀).青壳蛋系的产蛋率达50%时,平均日龄(118±2.45)d,平均体重(1595.6±22.5)g,500日龄的产蛋数、总蛋重、蛋重、料蛋比分别为(330.6±4.29)枚、(22.69±0.21)kg、(72.50±0.20)g、(2.86±0.03)∶1;白壳蛋系的产蛋率达50%时,平均日龄(114.7±1.25)d,平均体重(1526.6±12.31)g,500日龄的产蛋数、总蛋重、蛋重、料蛋比分别为(335.29±1.8)枚、(23.22±0.17)kg、(71.36±0.05)g、(2.77±0.01)∶1.可见,2个配套系的生产性能均达国内领先水平,具有推广应用价值.     

晋阳2号晋阳3号蛋鸡配套系的培育

以进口品系为素材,广泛利用丰富的优良基因,通过先进的遗传育种理论与技术,培育适应我省条件的新的蛋鸡配套系。通过19个杂交组合试验,又经两次重复及配合力测定,筛选出适应性强、生产性能好的浅棕壳蛋鸡,白壳蛋鸡配套系各一个,即晋阳2号,晋阳3号.主要经济性状:在我省半开放式鸡舍条件下,浅棕壳蛋鸡晋阳2号72周饲养日产蛋273.1枚,总蛋重17.06kg.蛋料比1:2.14;78周龄产蛋289.92枚,总蛋重18.11kg.白壳蛋鸡晋阳3号72周饲养日产蛋269枚,总蛋重15.9kg,蛋料比1:2.21:78周龄产蛋297.96枚,总蛋重17.42kg.均为羽速自别雌雄配套系.一日龄鉴别率分别为99.24%,97.81%.补充、完善了我省蛋鸡繁育体系,巳示范推广100余万只.     

番鸭蛋壳性状对孵化效果的影响

对番鸭白壳蛋、青壳蛋、砂壳蛋的失重率,蛋壳的矿物成分、厚度和气孔数进行测定,并用扫描电镜观察蛋壳结构,研究它们对孵化效果的影响.结果表明:番鸭白壳蛋的孵化率(89.1%)显著高于青壳蛋(67.4%)(P0.05),极显著高于砂壳蛋(48.7%)(P0.01).青壳蛋孵化率低于白壳蛋的原因不在于壳厚(P0.05),而在于青壳蛋的蛋壳气孔数明显低于白壳蛋(P0.05).砂壳蛋蛋壳结构异常与蛋壳的磷含量显著高于白壳蛋有关.对番鸭蛋壳超微结构的扫描电镜观察发现:番鸭白壳蛋、青壳蛋、砂壳蛋不仅外观有差别,而且在超微结构上也有差别.     

荆江蛋鸭青壳系生长发育与曲线拟合情况分析

荆江蛋鸭青壳系是在荆江鸭的基础上选育出的蛋鸭新品系,为了解其早期生长发育规律,为其品系选育提供参考依据,运用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy 3种非线性生长模型对荆江蛋鸭青壳系母鸭0~20周龄体质量生长情况进行曲线拟合和分析。结果表明,3种曲线均能较好地拟合荆江蛋鸭青壳系的生长曲线,经分析比较发现,Von Bertalanffy模型拟合的荆江蛋鸭青壳系生长曲线效果最佳(R2=0.996),其拐点为(4.974,466.031)。表明上述3种模型对荆江蛋鸭青壳系生长曲线的拟合和分析是可行的,通过生长曲线的拟合分析可及时掌握荆江蛋鸭青壳系的生长发育规律、发现饲养管理中存在的问题。     

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%.     

基于鸭胚原代肝细胞的抗乙肝病毒药物评价模型的建立

[目的]建立基于鸭胚原代肝细胞的抗乙肝药物筛选及评价模型。[方法]采用PCR技术鉴定鸭乙肝病毒(DHBV)感染鸭胚,分离感染鸭胚肝细胞原代培养,运用建立的荧光定量PCR技术检测鸭胚肝细胞DHBV-DNA复制水平,从而建立基于鸭胚原代肝细胞的抗乙肝药物评价模型。[结果]选择18～22日龄鸭胚建立了优化的鸭胚肝细胞原代培养方法和鸭胚肝细胞中DHBV-DNA水平的荧光定量PCR检测技术。[结论]该研究建立了基于鸭胚肝细胞的抗乙肝药物评价模型,经实践证实该模型具有特异、灵敏、重复性好和操作简便的优点,适用于抗乙肝化合物的筛选与评价。     

鲜鸭蛋及其制品的营养成分初步分析

试验通过对鲜鸭蛋、皮蛋和咸蛋的粗蛋白、粗脂肪、灰分、含水量以及17种氨基酸含量的测定,分析比较了它们的基本营养指标,为阐明其营养价值提供了初步的营养依据.试验结果表明,鲜鸭蛋及鸭蛋制品中的粗蛋白含量处于同一水平,而粗脂肪、灰分以及水分含量的差异显著(P=0.05).咸蛋与鲜鸭蛋中的17种氨基酸含量大致保持一致,而皮蛋中的Cys和Arg含量显著低于鲜鸭蛋(P=0.05).营养分析表明,鲜鸭蛋及其制品的营养价值在蛋白质方面与鸡蛋相当,在脂肪和矿物质含量上优于鸡蛋,因此在饮食结构中,可作为鸡蛋的有益补充.     

淮南麻鸭与固始鹅蛋品物理性状的对比分析

目的:分析淮南麻鸭和固始鹅蛋的蛋品质量性状,为品种资源普查提供素材,了解不同种类水禽蛋品质量的差异。方法:对62个鸭蛋和42个鹅蛋的蛋壳颜色,蛋重,蛋的比重,蛋壳、蛋黄和蛋白各自占总蛋重的比例,蛋不同部位蛋壳厚度、蛋形指数、蛋黄颜色、哈氏单位、蛋内异物等项目进行测定。结果:绝大多数的鸭蛋为白色(占95.16%),少数为青色,鹅蛋均为白色;鸭蛋的平均比重为1.112,鹅蛋的平均比重为1.121;蛋形指数分别为1.486和1.419;蛋壳重占总蛋重的比例分别为11.23%和12.34%;平均蛋壳厚度分别为0.312mm和0.517mm;鸭蛋蛋黄颜色深,鹅蛋浅;哈氏单位分别为86.590和86.071;淮南麻鸭蛋的异物率明显高于固始鹅蛋。     

高温条件下涂膜贮存对鸡蛋保鲜效果的影响

选择具抑菌作用的壳聚糖为保鲜剂,对产后24h内褐壳鸡蛋进行涂膜处理,研究高温条件下鸡蛋的保鲜效果。结果表明：保存25d,对照组蛋壳表面菌落总数为6.9×10^44 cfu/g,大肠菌群为132MPN/100g;蛋清、蛋黄混合物菌落总数为5.6×10^44cfu/g,大肠菌群为112MPN/100g,超过鲜蛋卫生标准和绿色鸡蛋标准,但壳聚糖组蛋壳表面和蛋清蛋黄混合物菌落总数、大肠菌群均未超过鲜蛋卫生标准和绿色鸡蛋标准;保存25d时,对照组出现散黄蛋,哈氏单位仪检测均为阴性,壳聚糖处理组降为次鲜蛋;壳聚糖组鸡蛋失重率、蛋黄指数均优于对照组。壳聚糖能有效抑制细菌繁殖,具有延长鸡蛋保质期的作用。     

基于转录组测序筛选鸡蛋绿壳性状相关基因

【背景】绿壳蛋深受消费者喜爱，蛋壳绿色的深浅在市场上是影响绿壳蛋定价销售的重要参考指标。绿壳蛋的形成受多基因共同调控，蛋壳绿色深浅不一，其分子机理尚不清楚。通过对赤水乌骨鸡蛋壳腺组织进行转录组测序，挖掘其调控绿壳蛋蛋壳颜色深浅的候选基因以及关键信号通路，探究影响蛋壳颜色遗传性，以期发展绿壳蛋的选种选育和提高经济效益。【目的】探讨赤水乌骨鸡的遗传基础，并通过SLCO1B3基因分型对其进行鉴定和筛选，以期通过分子标记在青壳鸡育种规划中提供新的见解，并在后期的选择策略中帮助控制和提高赤水乌骨鸡蛋壳品质的同质性。【方法】以纯系的280日龄赤水乌骨鸡为研究对象，屠宰产浅绿色蛋（QL）和深绿色蛋（SL）的母鸡各3只，采集蛋壳腺以RNA-seq技术检测分析，筛选与蛋壳颜色密切相关的差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs），并对这些DEGs进行GO和KEGG富集分析。利用qRT-PCR技术检测与蛋壳颜色相关的6个候选基因的转录水平变化以验证转录组数据可靠性。【结果】在深绿组与浅绿组中共筛选到93个显著DEGs，有59个基因在深绿组中显著上调，34个显著下...     

浙江省主要蛋鸭品种蛋品质测定和遗传力估计

测定了浙江省2个地方鸭品种共6个品系各50个蛋的蛋形指数、蛋壳强度、蛋壳厚度、蛋比重、哈氏单位、蛋白高度、蛋黄重和蛋黄比率等8项蛋品质指标,进行了品种和品系间的多重比较和各性状的遗传力估计。结果表明：品种间比较显示,绍兴鸭的蛋壳质量显著高于缙云麻鸭,缙云麻鸭蛋白和蛋黄品质优于绍兴鸭;品系间比较显示,绍兴鸭带圈白翼梢系和绍兴鸭青壳系蛋壳质量最好,优于其他品系,缙云麻鸭3个品系的蛋白和蛋黄品质差异较小;蛋品质各性状的遗传力估计结果显示蛋比重和蛋壳厚度遗传力较高,分别为0.72和0.47,而哈氏单位性状最低（0.06）。结果提示,浙江省2个地方鸭种的蛋比重和蛋壳厚度两项指标可通过遗传选育进行改良,而蛋白高度、蛋黄比率和哈氏单位应通过环境控制来提高。