咸鸭蛋作为一种食品原料与配料，被国内外广泛应用。未成熟的咸蛋黄内部呈现固液混合的流心状态，在贮藏和使用的过程中易变质，需进行分选剔除。本研究利用机器视觉采集288 张实心咸蛋黄和297 张流心咸蛋黄样本图片，再进行图像增强扩充样本总数至2 430 张，建立ConvNeXt判别模型，并采用迁移学习的方式训练咸蛋黄图片，结果显示流心咸蛋黄的判别精度为100%，实心咸蛋黄为97.88%，总体判别精度高达98.88%。基于检测模型，本文设计了一种流心咸蛋黄内部品质在线分选装置，包括上料、检测、分选等功能模块。上料模块采用食品级传送带输送双排咸蛋黄至检测模块；检测模块采用单摄高速相机同时采集双排咸蛋黄透射光图像，并传输给上位机做出判别；分选模块通过下位机接受上位机的判别信号配合红外传感器，通过气动执行两排咸蛋黄的分选任务。研究结果有望填补国内外在咸蛋黄内部品质检测的空白。

专家介绍

新刊启动  Food Science of Animal Products《动物源食品科学》（英文），欢迎投稿

Food Science of Animal Products（ISSN:  2958-4124, e-ISSN :  2958-3780）是一本国际同行评议、开放获取的期刊，由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心主办，中国食品杂志社《食品科学》编辑团队运营，属于食品科学与技术学科，旨在报道动物源食品领域最新研究成果，涉及肉、水产、乳、蛋、动物内脏、食用昆虫等原料，研究内容包括食物原料品质、加工特性，营养成分、活性物质与人类健康的关系，产品风味及感官特性，加工或烹饪中有害物质的控制，产品保鲜、贮藏与包装，微生物及发酵，非法药物残留及食品安全检测，真实性鉴别，细胞培育肉，法规标准等。

投稿网址：

https://www.sciopen.com/journal/2958-4124