近红外光谱技术凭借其速度快，效率高，无损的特点，为早期种蛋的无损伤在线鉴别提供新方法，帮助企业节省减少浪费，提高企业生产效益，避免由于未发育种蛋腐败产生的细菌感染其他种蛋。
背景：
我国为禽业大国，从传统的农户散养到养鸡专业户，再到一体化的生产基地模式，占世界鸡蛋产量40％；在鸡蛋孵化过程中，部分鸡蛋由于未受精不能正常出雏，不但会造成大量浪费，还有可能引起霉菌感染其他种蛋。美国农业部国家农业统计局（USDA，NASS）2006年数据表明种蛋胚胎发育率仅为86％-99％。
在鸡蛋受精情况检测中，采用传统测试方法：
| 传统方法 | 问题 |
| 孵化5天时光照人工判别 | 时间较长 |
| 电学与热成像判别 | 准确性差 |
| 高光谱判别 | 成本太高 |
| 机器视觉 | 蛋壳颜色干扰 |
| 120小时候敲击振动方法 | 时间较长 |
近红外光谱技术凭借其速度快，效率高，无损的特点，为早期种蛋的无损伤在线鉴别提供新方法，帮助企业节省减少浪费，提高企业生产效益，避免由于未发育种蛋腐败产生的细菌感染其他种蛋。
采集透射光谱：
| 实验装置 |
| 暗箱 |
| 光源（卤钨灯12V，20W） |
| 光谱仪（USB4000） |
| 温度检测装置 |
| 散热装置 |
每24小时采集一次鸡蛋，采集5天，总计采集235个鸡蛋;对比同一品种不同样品及不同品种的光谱建模，剔除了由蛋黄与蛋壳颜色造成的成本光谱差异，选取355-590nm及670-1025nm波段分析。建立算法模型，通过对光谱的判别分析，有效判别种蛋是否受精，准确率达87.18％。
新鲜度测试：
以新鲜鸡蛋为研究对象，采集可见/近红外反射光谱，测定鸡蛋的蛋白质含量，在此基础上进行光谱数据的处理与分析，从而建立有效的蛋白质含量预测模型，实现快速检测鸡蛋的应用。
原始光谱曲线及预处理：
图一为原始采集图谱，B为经过MSC处理后消除了散射偏移的影响；可以看出，在520nm处，580纳米处的附近，635nm处有明显的吸收峰，一阶导数处理后光谱曲线如C所示，623nm处斜率最大，700-900nm处变化较小。
通过获取新鲜鸡蛋的可见近红外光谱，利用化学计量学测定蛋白质含量，再对反射光谱进行预处理，选择更优的波长组合；利用最优波长建立预测模型，实现对鸡蛋蛋白质含量的无损快速检测。
透射配置：
Flame系列VIS-NIR光谱仪；HL-2000-LL卤钨灯光源；QP400-1-VIS-NIR（2根）光纤；STAGE-RTL-T支架
反射配置：
Flame系列VIS-NIR光谱仪；HL-2000-LL卤钨灯光源；WS-1-LL漫反射标准板；QR400-7-VIS-NIR，Y分叉反射光纤；RPH-1反射探头支架
引用文献：
吴建虎，黄钧。可见/近红外光谱技术无损检测新鲜鸡蛋蛋白质含量的研究[J]。现代食品科技，2015（5）：285-290。
秦五昌，汤修映，彭彦昆，等。基于可见/近红外透射光谱的孵化早期受精鸡蛋的判别[J]。光谱学与光谱分析，2017（1）。