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高光谱成像技术鉴别不同产地的甘草

访问量:1043 发布时间:2024-06-14

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传统中药鉴别主要通过眼观、手摸、鼻闻、口尝、水试、火试等手段,根据经验判断药材的真伪优劣和大致产地,需要检测人员拥有丰富的经验,可靠性和重现性较低。随着化学检测技术的进步,薄层色谱、液相色谱等能够准确检测出样本之间的差异,但前处理耗时费力且检测成本高,无法满足工业化生产对甘草在线快速分选的要求。高光谱成像技术集成了光谱技术和机器视觉技术,能够同时研究对象品质属性的光谱信息和图像信息,是一种无污染、快速、无损、低成本的检测技术。高光谱成像技术在中药材领域应用较少,本研究希望通过高光谱成像技术从可见-近红外(VNIR)和短波红外波段(SWIR)获取甘草高光谱信息,利用光谱特征的差异反映药材内部物质特性的差异7,同时融合图像纹理信息,快速无损地实现鉴别不同产地的甘草。

1材料与方法

1.1药材

实验用甘草药材选自3个具有代表性的甘草产地,分别是内蒙古,甘肃和新疆。将每批药材选用30片按矩阵排列,54批次甘草药材共可收集到1620个甘草样品用于高光谱图像分析。按照算法将样本分成训练集和测试集,其中训练集1085个样本,测试集535个样本。

1.2仪器

本研究应用的高光谱相机,可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS-15进行相关研究。短波近红外高光谱相机,采集速度全谱段可达200FPS,广泛应用于成分识别,物质鉴别,机器视觉,农产品品质,屏幕检测等领域

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1.3高光谱成像系统的图像采集

为使采集到的图像不变形失真,需对样品和物镜之间的距离、相机曝光时间和平台移动速度等参数进行调整。为保持数据集大小一致,确定VNIR范围长度为870像素,SWIR范围长度为1350像素。

2结果与分析

2.1 VNIRSWIR的原始光谱曲线分析

可见-近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)范围内的原始光谱见图1,VNIR范围内8981042 nm波段和SWIR范围内16001751 nm波段信噪比较低,因此,切去噪声明显的部分,选用VNIR181个波段区间(435898 nm)SWIR421个波段区间(898~1600 nm)的光谱进行分析。

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通过阈值分割、去除干扰背景之后,提取出甘草样品的感兴趣区域,收集54批甘草药材中1620个样品的VNIRSWIR光谱,分析不同波段下1620条光谱曲线,其中内蒙古630条,甘肃510条,新疆480条。对不同产地样品的光谱曲线求平均光谱,得到不同产地甘草在VNIRSWIR的平均光谱见图2。从图中看出新疆的甘草在VNIRSWIR范围内都表现出较高的反射强度,在SWIR范围内蒙古和甘肃对应的曲线具有相似的趋势,仅在9001050 nm1500 nm之后分开。从整体上看不同甘草产地样品的光谱曲线趋势相似,没有十分明显的差异。同时也发现在某些波段对应反射率不同,代表其内部的化学成分含量或物理性质有差异,这可能是由于不同产地的土壤环境,光照条件和培育种植方法的不同而形成的。

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3讨论

传统的药材产地分类方法无法实现快速在线监控,需要借助光谱与化学计量学手段提升中药过程控制,实现中药质量数字化。本文利用3个维度数据融合方法可以显著提升分类模型的准确率,基于全波段的光谱和图像融合可以达到最佳精度,SPA波段的全数据融合仅利用28个特征波长便可达到全波段的分类效果。随着仪器精度的提升和数据处理算法进一步优化,高光谱成像技术在药材产地分类、基原鉴别和品质分级等方面具有巨大潜力和广阔前景。

 

 

 


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