[发明专利]陈皮及广陈皮药材质量的近红外光谱监控方法

权利要求书

1.陈皮及广陈皮药材质量的近红外光谱监控方法，包括陈皮及广陈皮的定性判断，步骤如下：

1)收集不同产地、不同品种的陈皮及广陈皮药材作为样品，对收集的样品进行近红外光谱采集，得到各样品对应的近红外光谱；

2)在8532～4000cm^-1波段范围，采用判别分析法对样品的近红外光谱进行分析，建立定性分析模型；

3)将待检陈皮或广陈皮进行近红外光谱采集，将所得近红外光谱输入上述定性分析模型，实现陈皮及广陈皮的定性判断；

定性判断后，还包括陈皮及广陈皮药材中橙皮苷含量的检测，步骤如下：

1)采用高效液相色谱法测定样品中橙皮苷的含量；

2)采集样品的近红外光谱，以高效液相色谱法分析值作为参照，结合偏最小二乘法建立陈皮及广陈皮的定量模型：将样品的近红外光谱经过Constant+一阶导数处理后，在10000～5580cm^-1和5160～4000cm^-1波段范围，选择9个主成分建立定量模型，该模型的R²=0.93198，RMSEC=0.607，RMSEP=0.948；

3)将待检陈皮或广陈皮进行近红外光谱采集，将采集的近红外光谱数据输入陈皮及广陈皮的定量模型，得到待检样品中橙皮苷含量。

2.根据权利要求1所述的近红外光谱监控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

1)收集不同产地、不同品种的陈皮及广陈皮药材共217份作为样品，对收集的样品进行近红外光谱采集，得到各样品对应的近红外光谱；

2)从217份样品中均匀选取60份样品，其中48份样品作为校正集，12份样品作为验证集，在8532～4000cm^-1波段范围，采用判别分析法对校正集样品的近红外光谱进行分析，建立定性分析模型，以验证集样品对模型进行验证；

3)将待检陈皮或广陈皮进行近红外光谱采集，将所得近红外光谱输入上述定性分析模型，实现陈皮及广陈皮的定性判断；

定性判断后，还包括陈皮及广陈皮药材中橙皮苷含量的检测，步骤如下：

1)采用高效液相色谱法测定样品中橙皮苷的含量；

2)采集样品的近红外光谱，以高效液相色谱法分析值作为参照，结合偏最小二乘法建立陈皮及广陈皮的定量模型：将217份样品中的197份作为校正集样品，20份作为验证集样品，将校正集样品的近红外光谱经过Constant+一阶导数处理后，在10000～5580cm^-1和5160～4000cm^-1波段范围，选择9个主成分建立用于计算橙皮苷含量的定量模型，该模型的R²=0.93198，RMSEC=0.607，利用该模型预测验证集的20份样品，得近红外光谱预测值与实际值基本一致，RMSEP=0.948；

3)将待检陈皮或广陈皮进行近红外光谱采集，将采集的近红外光谱数据输入陈皮及广陈皮的定量模型，得到待检样品中橙皮苷含量。

3.根据权利要求1或2所述的近红外光谱监控方法，其特征在于：所述近红外光谱采集条件均为：近红外光谱仪采用积分球漫反射测样方式，以空气为参比，扫描范围12000～4000cm^-1，扫描次数64次，分辨率：8cm^-1。

4.根据权利要求1或2所述的近红外光谱监控方法，其特征在于：在进行近红外光谱采集前对样品进行预处理：将样品真空干燥，粉碎后过100目标准筛。

5.根据权利要求4所述的近红外光谱监控方法，其特征在于：样品真空干燥至水分含量不高于10%。

6.根据权利要求1或2所述的近红外光谱监控方法，其特征在于：收集的陈皮及广陈皮药材包括湖北产陈皮、安徽产陈皮、江西产陈皮、广东产陈皮、广东新会产广陈皮。

7.根据权利要求2所述的近红外光谱监控方法，其特征在于：定性分析模型建立步骤中，校正集样品的种类涵盖了收集样品中的所有产地和品种。