近期，我院白竣文副教授课题组在农业工程领域权威期刊《农业工程学报》发表题为“基于透射图像的高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量检测”的研究论文。该研究提出了一种基于机器视觉的咸蛋含盐量快速检测技术，为咸蛋的在线检测和品质控制提供创新性的解决方案。江苏大学食品与生物工程学院白竣文副教授为论文的第一作者，硕士研究生靳家欣为主要完成人之一，江苏大学蔡健荣教授为通讯作者。

咸蛋是一种深受喜爱的传统蛋制品，含盐量是品质评价关键指标。快速而准确地检测咸蛋的含盐量，一直是咸蛋加工行业面临的技术难题。该研究从原理和技术上分析机器视觉技术对咸鸭蛋含盐量检测的可行性，研究咸鸭蛋的透射图像特征与含盐量及蛋黄指数之间的相关关系，建立了咸鸭蛋含盐量和蛋黄指数的定量预测模型。研究表明，咸鸭蛋透光性随含盐量的增加而不断提高，蛋黄所在的视野区域逐渐缩小，颜色逐渐变浅，呈现规律性的变化。采用图像整体特征和长轴截面光强度特征两种特征提取方法，利用多元线性回归、支持向量机回归两种算法，建立蛋清、蛋黄及全蛋含盐量以及蛋黄指数的定量预测模型。基于图像整体特征的模型在蛋清、蛋黄、全蛋含盐量预测方面表现优异，基于长轴截面光强度特征的MLR模型在蛋黄指数预测上表现最佳。

该研究采用的透射图像咸蛋含盐量检测技术，具有通用性强、成本低、易于大规模在线检测的优势。此外，研究团队还申请了国内发明专利“一种基于机器视觉技术的咸蛋含盐量在线检测装置及方法”（公开号CN117147543A）和软件著作权“咸鸭蛋含盐量在线检测系统软件”（登记号2024SR0229825）。