鸡蛋是人民日常生活中的一种重要食品，对鸡蛋品质检测进行研究意义重大。本课题以鸡蛋为研究对象，采用近红外光谱透射技术结合化学计量学方法对鸡蛋品质检测进行研究，为鸡蛋品质无损检测提供了一种新方法。以下为本文的主要研究内容和结论：（1）从鸡蛋的结构和化学成分如蛋白质、脂肪、水分等为出发点，探讨了利用近红外光谱透射技术检测鸡蛋品质的可行性。并通过对鸡蛋的近红外透射光谱的分析，选择光谱的敏感波段用于建模分析。结果表明，最能反映鸡蛋品质信息的光谱区间为500-900nm。（2）利用含量梯度法分别确定了哈氏单位和蛋白PH两个模型的校正集和验证集。（3）比较了S-G卷积平滑、一阶导数、二阶导数、多元散射校正和标准正态变量变换等预处理方法对模型建立的影响，选出最优预处理方法，然后分别建立鸡蛋哈氏单位和蛋白PH两个偏最小二乘回归模型。结果显示：在哈氏单位模型中，采用平滑结合多元散射校正方法对光谱进行预处理，效果最佳；在蛋白PH模型中，采用平滑结合一阶导数与多元散射校正的组合方式，效果最好。鸡蛋哈氏单位和蛋白PH模型校正集和验证集相关系数R各自分别为：0.8453，0.7836和0.8874，0.8467。（4）分别采用线性判别分析和支持向量机建立了鸡蛋储藏天数的判别模型，结果表明，支持向量机模型的判别效果较好，预测准确率达97.96%。（5）以微型光栅式光谱仪为核心搭建了一套小型光谱采集装置，开发了一套基于LabVIEW的鸡蛋近红外品质检测软件。