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应用案例 | 光谱技术在孵化早期鸡胚蛋性别检测中的应用发表时间:2025-02-06 17:52 背景介绍近几十年来,中国通过大力发展家禽养殖业,并推动蛋鸡产业从传统的家庭散养模式向现代化孵化工厂企业管理模式转型,已经成为全球重要的鸡蛋生产、消费和出口大国。蛋鸡产业以母鸡养殖为主,而公鸡因无法产蛋且肉质不佳、经济价值低,通常在出生后即被挑拣出来宰杀。在自然孵化状态下,公鸡约占孵出小鸡总数的一半,因此,宰杀一日龄公鸡不仅造成了禽蛋资源的高质低用,带来了巨大的资源浪费,同时也违背了动物福利和伦理道德的基本原则。 如果能够在鸡胚蛋出壳前检测其性别,并提前挑拣出雄蛋,不仅可以节省孵化资源,直接提升产业经济效益,还能大幅优化孵化工厂的生产流程,提高蛋鸡产业的自动化水平和技术效率。
图1 (a)受精蛋; (b)不确定种蛋; (c)无精蛋 鸡蛋孵化过程根据鸡胚发育程度可分为三个阶段:孵化早期(入孵后1-7天)、孵化中期(入孵后8-14天)和孵化后期(入孵后15-21天)。在孵化第7天时,鸡胚胎的神经细胞开始发育,蛋内胚胎能够感受到痛觉。因此,从动物福利的角度出发,胚蛋检测及分选的理想时间应选择在孵化早期。 目前,已有关于鸡种蛋雌雄识别的研究报道,主要分为两类方法:基于内容物的破口检测和基于光谱技术的无损检测。其中,一种破口检测方法是在鸡种蛋钝端开一个小口,利用近红外激光照射,获取蛋内强荧光和弱拉曼信号,以血液中的血红蛋白作为荧光源,并通过主成分分析(PCA)的监督分类来确定鸡胚性别,其准确率可高达93%。然而,这种基于内容物的检测方法属于破坏性检测,会对后期鸡胚孵化产生不利影响,且操作步骤繁琐,难以适用于大规模工业生产。 相比之下,光谱技术在鸡胚蛋孵化中的应用主要集中在早期性别鉴定和孵化品质检测方面。通过结合光谱检测、机器视觉和深度学习等先进技术,研究人员已经实现了对孵化早期鸡胚性别的无损检测,同时也能对孵化状态进行有效评估。这种方法不仅避免了对胚胎的破坏,还提高了检测效率和准确性,为蛋鸡产业的现代化发展提供了有力的技术支持。
现有文献及研究主要通过透射光谱检测孵化期胚蛋性别。紫外/可见/近红外透射光谱是一种非破坏性的检测方法,光谱能够透过鸡蛋外壳表面被内部物质吸收,并能反映在光谱图中。 相关研究中提到,胚蛋的形状、内部发育情况等个体因素以及摆放方式等外界因素都容易对检测结果产生影响。通过将光谱波段拓展到紫外-可见-近红外范围,并对比了鸡蛋不同摆放方式和不同孵化日龄的光谱建模结果的差异,最终确定在孵化期第7日且鸡蛋按竖向放置时的检测模型识别率**(87.14%)。 检测时在鸡蛋一端使用卤素灯或其他稳定光源照射,光线通过胚蛋内部时,一部分会被吸收和反射,剩下的光则会透过胚蛋,通过透射光谱表征出胚蛋内部的孵化信息。
胚蛋孵化信息采集试验的具体步骤如下: (1)准备相同数量雌雄鸡种蛋在37℃,5%新洁尔灭原溶液中浸泡3min进行消毒处理,编号,静置干燥后放入孵化箱进行孵化; (2)入孵前(d0)采集胚蛋图像和光谱,此后直到孵化期 d7 期间,每隔 24h 进行一次采样。 鸡种蛋透射光谱检测装置如图所示,硬件主要由光纤光谱仪(ATP5020P高灵敏度光纤光谱仪)、准直透镜、聚焦透镜、石英光纤、卤素灯光源(ATG1600或ATG1100)和计算机构成,胚胎放置方式分为分别采用横向和竖向大头朝上放置,采集孵化第0-15d的光谱。
光谱采集波段设置为300-1100nm,积分时间为40ms,平均次数为3,以提高数据的稳定性;平滑宽度为5,以匹配系统的分辨率。
鸡胚原始平均光谱随孵化天数的变化如图6(右)所示,鸡胚光谱曲线均在前端存在很强的吸收峰,在前端光谱值的大小随天数的变化没有规律。在500-780nm波段随着孵化天数的增加,波形没有太大变化,只是透过率逐渐降低,说明孵化过程中,鸡种蛋内部吸收峰在500-780nm波段的某些物质转化成了鸡胚发育所需的其他物质,从而浓度逐渐降低导致光谱响应值降低。可以看出雌雄鸡胚原始平均光谱曲线随波长变化的规律大体一致,只是存在一些数值上的细小差异,很难通过直接观察来区分雌雄。 (3)为准确获得鸡种蛋胚胎的性别信息,为后期鉴别模型提供判别依据,在鸡种蛋孵化的第15d,人工破蛋用解剖法判断胚胎性别,通过肉眼观察雄性睾丸和雌性卵巢的形态进行区分,作为鸡种蛋实际性别。 (4)为了寻找适合雌雄鉴别的光谱波段,将谱图切分为不同范围光谱并进行建模,发现近红外波段的识别率最低,紫外波段和紫外-可见波段相比于全波段模型预测集准确率均有所提升,其中紫外/ 可见光波段的模型准确率最高,因此选择波段范围为300-800nm紫外可见光来对种蛋进行雌雄鉴别。 研究结果表明,紫外-可见透射光谱技术和相应模型的建立为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法,尽管准确率有待进一步提高,但是前景广阔,具有极大发展潜力。透射光谱方法检测效率高且能做到无损检测,适合蛋鸡孵化产线的实际应用场景,但目前识别率仍需提高。为达到商业应用的标准,一方面需要通过降低系统噪声等手段来提高检测精度,另一方面则要通过扩充样本量、对多种品系进行试验来提升光谱检测方法的普适性。 在不久的未来,当通过改善光源,降低光谱仪噪声,同时进一步优化算法模型,光谱检测法的通用型得以提升时,紫外-可见光谱仪将成为鸡胚蛋孵化早期雌雄分辨的绝佳选择! 参考文献: 1.基于紫外可见透射光谱技术和极限学习机的早期鸡胚雌雄识别,祝志慧,洪琪,吴林峰,王巧华,马美湖,DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2019)09-2780-08. 2.A review of the recent advances for the in ovo sexing of chicken embryos using optical sensing techniques,Chuanqi Xie, Wensheng Tang and Ce Yang,2023 Poultry Science 102:102906. 3.Zhang W, Pan L, Tu K, Zhang Q, Liu M (2014) Comparison of Spectral and Image Morphological Analysis for Egg Early Hatching Property Detection Based on Hyperspectral Imaging. PLoS ONE 9(2):e88659. doi:10.1371/journal.pone.0088659. 4008-508-928 QQ咨询 紫外-可见-近红外分光光度计(UV-Vis-NIR),其扫描波段覆盖紫外光、可见光、近红外光区域,利用物质分子对紫外光、可见光、近红外光的吸收特性来进行定量、定性分析,在科研实验室以及工业领域是常见仪器之一。 前言:为什么物质有颜色?物质在光源 (如大阳光)提供的能量作用下,构成物质元素的原子中的电子,发生了以基态到激发态,又以激发态回到基态的跃迁,导致物质选择性地吸收或发射相应特定的光波,从而显示其特有的颜色。例如:大多数金属显银白色,是因为金属的能带上部存在大量的空轨道,并且相邻轨道之间的能量差值非常小。因此,任何波长的光子进入金属表面时,都能将金属内部的自由电子激发到能带上部的空轨道上,但电... 锂离子电池是一种高性能、轻便且可重复充电的电池技术,因其高能量密度而备受青睐,广泛应用于便携式电子设备和电动汽车等移动能源领域。随着对能源存储需求的不断增加,锂离子电池的性能优化和安全性成为研究的热点。在锂离子电池研究中,显微拉曼光谱仪已经成为一种强大的工具,它可以提供关于电池内部结构、化学成分和动力学过程的详细信息。本文将介绍显微拉曼光谱仪在锂离子电池研究中的应用,探讨其在电极材... 在生活和工业生产中,无论是原料还是半成品、成品,都含有一定的水,比如酒糟、粮食、烟草等。一定的含水量对物质保持形态、性状等具有重要意义。例如在食品领域,食品中的含水率高低会影响到食品的腐败和发霉,同时食品中的含水率高低对食品的鲜度、硬软性、流动性、呈味性等多方面有着重要的关系。常规的含水率烘干法存在测量时间比较长,测量比较繁琐。利用水分在近红处有吸收的原理进行含水率的测量是一种快速而简单的方... 研究相近产地大米的快速准确无损鉴别的方法能为鉴别地理标识大米提供理论和技术支持。拉曼光谱通过物质内部分子对可见单色光的散射强度..... 自1928年Raman现拉曼效应以来,拉曼光谱就成为检测分析物质结构的重要手段。拉曼光谱技术是一种检测分子振动以表征样品潜在化学结构的光谱技术。拉曼光谱技术广泛应用于检测固体和液体材料的化学成分,它可利用物质的光谱“指纹”信息,区分各种物质... 石墨烯被誉为“黑金”,轻得像空气,却又硬得像钢铁...... 拉曼光谱在石墨烯的层数表征方面具有独特的优势...... 【实测】奥谱天成手持拉曼ATR6600和显微拉曼光谱仪ATR8300-532/633 超微量分光光度计本身就是一类很重要的分析仪器,无论是物理学、化学、生物学、医学、材料学、环境学等科学研究领域,还是在化工、医药、环境检测、冶金等现代生产与管理部门都有很重要的应用。超微量分光光度计奥谱天成的全波长(190~1000 nm)超... 3#样品,无颜色区域,强度相对于有颜色即有膜... ... 4#样品,红色区域强度比淡黄色区域强度... ... 5#样品... ... 激光拉曼光谱是一种振动光谱技术,通过分子振动引发的拉曼效应,可以对钻探设备的油气特征进行很好地识别,以分辨故障... 寻求一门新的高科技 手段应用到森林资源监测、森林防火及林业执法中,已成为林业管理的一项迫在眉睫、亟待解决的重大课题 利用高光谱特性可以识别不同染病期的松木监测。并且与无人机进行结合,可以实现高效大面积森林的高效监测... 借助无人机高光谱手段,不仅可以对城市绿地进行提取,而且可以进一步分析植被的健康程度、病虫害以及含水量或易燃风险等等... 利用无人机在高空巡航和遥控地面端人工识别的的手段,可实现大面积水体的蓝藻遥感探测,为水质分析和水体环境保护提供技术支撑... 紫外-可见-近红外分光光度计(UV-Vis-NIR),其扫描波段覆盖紫外光、可见光、近红外光区域,利用物质分子对紫外光、可见光、近红外光的吸收特性来进行定量、定性分析,在科研实验室以及工业领域是常见仪器之一。
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