ICS65.020.01 CCSB90 SDSNCH 团 体 标 准 T/SDSNCH097—2026 基于机器视觉的鸡蛋外观品质检测系统技 术规范 Technicalspecificationofchickeneggexternalqualityinspectionbasedonmachine vision 2026-03-26发布 2026-04-02实施 山东省农业科技转化促进会  发布 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 I前言 本文件按照GB/T1.1《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。 请注意本文件的某些内容有可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由山东省农业科学院家禽研究所提出。 本文件由山东省农业科技转化促进会归口。 本文件起草单位：山东省农业科学院家禽研究所、山东兴恒环境科技集团有限公司、青岛田瑞科技 集团有限公司、中国农业大学、山东省农业科技转化促进会。 本文件主要起草人：李大鹏、彭海青、宋士武、李福伟、刘玮、曲田桂、韩海霞、李惠敏、周一帆、 施正香、雷秋霞、刘杰、王杰、曹顶国、周艳、徐莎莎。 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 1基于机器视觉的鸡蛋外观品质检测系统技术规范 1范围 本文件规定了基于机器视觉的鸡蛋外观品质检测系统的术语和定义、系统组成与总体要求、图像采 集模块、数据处理模块、检测模块、数据存储、系统性能评价与测试方法、操作与维护等要求。 本文件适用于蛋鸡养殖场、蛋品分选加工厂等场景，指导鸡蛋的外观品质检测系统的设计与研发。 2规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB2749食品安全国家标准蛋与蛋制品 GB/T4208-2017外壳防护等级（IP代码） GB/T5226.1机械电气安全机械电气设备第1部分：通用技术条件 GB/T15969.2可编程序控制器第2部分：设备要求和测试 GB/T20145灯和灯系统的光生物安全性 GB/T27025检测和校准实验室能力的通用要求 GB/T30094工业以太网交换机技术规范 GB/T39438包装鸡蛋 GB/T44985.4农业物联网通用技术要求第4部分：畜禽养殖 NY/T1758鲜蛋等级规格 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 机器视觉machinevision 利用光学成像装置和计算机算法，对目标对象进行图像获取、处理、分析和理解，从而实现检测、 识别和测量的技术。 3.2 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 2图像采集模块imageacquisitionunit 由工业相机、光源及暗箱及相关安装结构组成，用于获取鸡蛋外观图像的硬件系统。 4系统组成与总体要求 4.1系统组成 鸡蛋外观品质检测系统应由图像采集模块、数据处理模块、检测模块和数据存储模块组成，各模块 应协同工作，实现鸡蛋外观品质的自动检测与分级。 4.2总体要求 4.2.1运行速度 系统应能在鸡蛋传送带速度不低于120枚/min的条件下稳定运行，或根据实际生产线速度进行合 理配置。 4.2.2防护等级 系统整体防护等级不应低于GB/T4208-2017规定的IP54级。 4.2.3电气安全 系统电气安全应符合GB/T5226.1的规定。 5图像采集模块 5.1硬件组成 5.1.1相机 工业相机分辨率不低于500万像素，帧率不低于30帧/s（fps），并应支持外部触发模式。相机输 出的RGB图像应采用24位真彩色（RGB888，每通道8位）或更高位深，确保对蛋壳表面细微颜色差 异（如血斑、轻度脏斑）的分辨能力。 5.1.2照明 照明装置宜采用LED面光源或背光源，照度均匀性不低于85%，色温应稳定。其光生物安全性应 符合GB/T20145的规定。 5.1.3暗箱 暗箱内壁应采用哑光黑色材料，避免环境光和反射光对成像质量的影响。 5.1.4蛋托 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 3传送装置的传送速度应可调。蛋托宜采用高透光低遮挡材料，如聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）或 聚氯乙烯（PVC），以保证鸡蛋图像清晰。 5.1.5PLC控制器 PLC控制器用于同步触发相机、控制传送装置及分拣执行机构，应符合GB/T15969.2的规定。 5.1.6网络通信 网络通信应通过有线或无线方式实现，其网络配置及通信协议应符合GB/T30094和GB/T44985.4 的规定。 5.2图像采集软件要求 5.2.1图像标注 应具备图像标注功能，支持对裂纹、脏污、畸形等缺陷进行像素级或区域级标注。 5.2.2数据格式 标注数据应支持导出为通用数据格式，如TXT、XML、JSON和PASCALVOC格式。 5.3图像质量要求 单幅图像分辨率不应低于2560×1920像素。图像中鸡蛋区域与背景之间应具有明显对比度，不应 出现影响缺陷识别的强反光或阴影遮挡。 6数据处理模块 6.1硬件要求 数据处理模块应配置具备深度学习加速能力的GPU，其显存容量应满足相应算法的要求。 6.2软件与算法要求 6.2.1软件类型 应采用基于深度学习的目标检测或分类算法，如YOLO系列、SSD、FasterR-CNN等。 6.2.2算法要求 算法应支持迁移学习或增量学习，允许用户基于本地数据对模型进行微调或更新。训练数据集应覆 盖主要缺陷类型，每类缺陷样本数量不应低于相应算法的最低样本量要求，并宜采用数据增强技术。 7检测模块 7.1软件开发环境 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 4系统软件宜采用Python、C++等主流编程语言开发，并可部署于Windows或Linux操作系统。 7.2图形用户界面（GUI） 系统应提供实时检测结果显示功能，包括缺陷类型、位置、置信度及分级或分拣决策结果。 7.3鸡蛋分级规则 鸡蛋分级规则应符合GB/T39438、GB2749和NY/T1758的规定。系统应具备数据统计与报表生 成功能，可输出检测数量、缺陷分布以及误检率、漏检率等统计信息。 7.4图像处理工具库 系统宜集成OpenCV、TensorFlow、PyTorch等主流图像处理与深度学习框架。 8数据存储模块 8.1存储内容 系统应存储检测结果数据及不合格品原始图像，并保存系统运行日志。图像文件宜按日期/批次分 级目录存放。 8.2数据导出 系统应支持数据导出功能，导出文件应采用通用格式。检测结果数据宜采用CSV（逗号分隔值） 或XLSX（MicrosoftExcel）格式，文件内容应包含检测时间、鸡蛋编号、检测结论、缺陷类型等关键 字段。图像文件宜采用JPEG或PNG格式。 8.3存储周期 检测结果数据保存期限应不少于2年，不合格品图像保存期限应不少于3个月，日志数据保存期限 应不少于6个月。 8.4数据安全 应设置访问权限，防止数据被篡改或删除，关键数据应定期备份。 9系统性能评价与测试方法 9.1测试样本集 系统性能测试应采用不少于5000枚鸡蛋的样本集，其中缺陷样本比例宜与实际生产条件相近。 9.2评价指标 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 5对各类缺陷应计算精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值。系统整体准确率不应低于95%， 或根据具体应用场景确定。系统漏检率不应高于1.5%，误检率不应高于2.0%。单枚禽蛋的平均处理时 间不应超过100ms。 9.3测试报告 测试报告应包括测试条件、样本构成、评价指标计算结果及综合结论。测试报告应以附录A格式 为基础，提供详细的测试原始数据记录作为参考依据。 10操作与维护 10.1运行前检查 系统运行前应检查光源亮度、镜头清洁状况及传送带与相机位置对准情况。 10.2校准周期与方法 系统宜每周使用标准测试样本进行一次性能验证和校准，校准过程按照GB/T27025的相关原则。 当生产环境（如蛋品品种、光照条件、图像采集设备等）发生显著变化时，应重新标定或调整检测模型。 全国团体标准信息平台 T/SDSNCH097—2026 6附录A （资料性） A.1目的与适用范围 本附录规定了基于机器视觉的鸡蛋外观品质检测系统性能测试的原始数据记录格式，适用于系统样 机或定型产品的检测准确性、稳定性等指标的现场测试与验证。测试数据可作为系统性能评价、技术改 进及验收的依据。 A.2记录要求 A.2.1测试记录应真实、完整、清晰，不得涂改。如需更正，应在错误处划一横线，并在附近填写正 确数据，由记录人签字确认。 A.2.2每批次测试应独立填写一张表格，连续测试多个批次时，应分别记录并注明批次编号。 A.2.3表格中各项内容应逐项填写，确无数据或无需填写的栏目，应以“——”表示。 A.2.4测试结束后，记录人、审核人应在指定位置签字，并填写日期。 A.3记录表式样 基于机器视觉的鸡蛋外观品质检测系统测试原始数据与结果记录表见表A.1。 表A.1系统测试原始数据与结果记录表 项目 内容 备注 基本信息测试编号 测试日期 测试地点 测试人员 系统版本/型号 测试条件环境光照强度 （lx） 样本构成样本总量（枚） 光源色温（K）合格样本数 （枚） 输送带速度（m/s）不合格样本数 （枚） 相机触发频率fps (帧/秒)脏斑蛋（枚） 相机分辨率 裂纹蛋（枚） 软件检测阈值设 置畸形蛋（枚） 其它（枚） 评价指标计算 结果检测准确率（%）合格品检出率 （%）不合格品检