本發(fā)明涉及基于可見近紅外光譜的孵化早期受精種蛋判別模型的建立方法，屬受精種蛋的檢測領域，包括以下步驟：1、將通過裝置采集到的光譜數據進行小波分析預處理；2、將步驟1獲得的預處理后數據進行主成分分析降低維度，結合霍特林矩陣篩選剔除信號差異性大的無效樣本；3、將經步驟2篩選后的樣本結合受精信息搭建判別隨機森林和支持向量機模型，待模型穩(wěn)定后得出分類正確率，評出每組結果的獲勝模型，根據獲勝次數選出判別效果較優(yōu)的模型，實驗發(fā)現隨機森林模型的判別效果較優(yōu)，準確率可達93.3%。本發(fā)明所屬模型的建立方法，操作簡單，分析步驟簡捷，利用該模型可在孵化早期無損、準確判別受精蛋和無精蛋，降低勞動強度，提高檢測效率。