Introduction

食源性致病菌引起的食品安全问题严重威胁人类健康。鲜蛋作为日常饮食的重要组成部分，其表面极易在生产、运输和销售过程中受到大肠杆菌（Escherichia coli）和沙门氏菌（Salmonella enteritidis）等致病菌的污染。传统检测方法（如平板计数法和PCR检测）耗时较长（24～48 h）且属于破坏性检测，难以满足工业化生产中高速、实时、无损筛查的需求。高光谱成像技术（hyperspectral imaging，HSI）兼具图像与光谱的双重优势，在农产品无损检测领域展现出巨大的应用潜力。然而，关于利用HSI识别蛋壳表面致病菌种类及污染等级的机制研究仍有待深入。

华中农业大学王巧华教授等以鲜蛋真实样本为研究对象，利用Vis-NIR（391～1043 nm）与SWIR（869～1770 nm）高光谱成像技术，系统评估了其在无损识别蛋壳表面致病菌种类（大肠杆菌与沙门氏菌）及污染等级（10³～10⁵ CFU/mL）的可行性，并深入探讨了高光谱响应背后的光物理与生物化学机制。

1 致病菌光光谱特征与生物膜机制

在Vis-NIR波段，大肠杆菌与沙门氏菌展现出截然相反的光谱反射率变化趋势：随着污染浓度的增加，大肠杆菌组的反射率上升，而沙门氏菌组的反射率下降。这归因于两者生物膜结构的差异——大肠杆菌形成的生物膜较厚且疏松，增强了光的散射作用；而沙门氏菌的生物膜较薄且含水量较高，增强了光吸收。

2 特征波长筛选与分类模型构建

研究对比了多种预处理及特征选择算法（CARS、SPA、UVE）。结果表明，在Vis-NIR波段采用原始光谱（No Prep）结合竞争性自适应重采样（CARS）算法能有效提取稳定特征。结合Transformer模型时，致病菌种类的识别准确率高达91.11%，且针对大肠杆菌污染等级的分类准确率达到了88.89%。

图3 Vis-NIR波段下No Prep-CARS-Transformer组合的测试集混淆矩阵

Conclusion

Vis-NIR高光谱成像技术结合机器学习/深度学习算法，能够实现蛋壳表面致病菌种类及污染等级的快速、无损精准鉴别。本研究建立的“光谱-生物膜”多尺度响应机制，不仅为高光谱无损检测提供了理论支撑，也为未来在线智能化蛋品安全分级设备研发奠定了技术基础。

Abstract

Eggshell surfaces are highly susceptible to Escherichia coli and Salmonella enteritidis, demanding rapid, non-destructive detection. This study evaluated hyperspectral imaging (HSI) for pathogen discrimination. Visible-near-infrared (Vis-NIR) and short-wave infrared systems acquired data from eggs contaminated at 10³–10⁵ CFU/mL. Raw Vis-NIR spectra with competitive adaptive reweighted sampling provided optimal features. The pathogens showed opposite reflectance trends, attributed to biofilm structural differences affecting light scattering and absorption. Classification models achieved up to 91.11% accuracy in pathogen identification and 88.89% accuracy in differentiating E. coli levels. Vis-NIR-HSI shows great potential for rapid, non-destructive eggshell pathogen detection, with a clarified mechanistic framework.

引文格式

王巧华，华中农业大学工学院教授、博士生导师。神农领军英才，湖北省有突出贡献中青年专家。兼任亚洲蛋品协会副主席、中国蛋品加工业十大杰出人物、中国粮油学会粮油食品智能装备分会副会长、湖北省工程图学学会副理事长、湖北省农业工程学会常务理事、湖北省家禽协会专家、湖北省无损检测学会常务理事、中国农业机械学报编委等。

教育背景：工学博士，食品科学博士后；专业：农业电气化及自动化；

研究方向：农产品智能无损检测及溯源、禽•蛋智能化生产技术与装备、机器视觉-光谱检测-生物传感技术与应用；

2021年获湖北省科学技术发明奖一等奖（1/6）、2014年获湖北省科学技术进步奖一等奖（3/15）；主持了国家自然科学基金、公益性行业（农业）科研专项、国家科技支撑、湖北省科技支撑、省科技攻关、省重点研发、省自科基金、中国博士后科学基金等国家和省部级项目课题20余项；以第一完成人授权发明专利35 项、以第一和通信作者在国内外学术期刊上发表SCI/EI论文90余篇，主编专著1 部，主持制订湖北省地方标准2 个。

刘成康，华中农业大学工学院博士研究生，主要研究方向为农产品品质与安全无损检测技术、高光谱成像与光谱分析。

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