鸭蛋蛋壳裂纹敲击声检测是禽蛋加工业的重要环节。文章针对鸭蛋蛋壳厚度不一致导致的敲击声检测准确率低且检测速度慢等问题，提出了一种对敲击响应声信号进行多特征提取和利用改进灰狼优化算法(improved　grey　wolf　optimization,　IGWO)优化轻量级梯度提升机(light　gradient　boosting　machine,　LightGBM)分类模型的鸭蛋裂纹检测方法。该方法利用主成分分析对鸭蛋裂纹信号的时频域特征进行筛选，提取8个特征向量，通过IGWO算法对LightGBM分类模型进行参数优化，并测试其分类性能。实验表明，在采集的鸭蛋裂纹数据集上，采用筛选后的特征输入相比于全特征输入，提高了两倍的检测速度，IGWO-LightGBM对鸭蛋裂纹的识别准确率达到96.64%，相比于支持向量机　，准确率提高了15.02个百分点。该方法在识别准确率和识别速度方面均取得了显著提升，适用于工业流水线。