[发明专利]一种采用电子感官融合快速检测中药饮片质量的方法有效
申请号: | 201910625621.1 | 申请日: | 2019-07-11 |
公开(公告)号: | CN110307871B | 公开(公告)日: | 2021-04-27 |
发明(设计)人: | 刘瑞新;李学林;桂新景;张慧杰;田亮玉;王艳丽;冯文豪;李媛媛;陈天朝;姚静;张璐;施钧瀚 | 申请(专利权)人: | 河南中医药大学第一附属医院 |
主分类号: | G01D21/02 | 分类号: | G01D21/02 |
代理公司: | 郑州天阳专利事务所(普通合伙) 41113 | 代理人: | 聂孟民 |
地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 采用 电子 感官 融合 快速 检测 中药饮片 质量 方法 | ||
1.一种采用电子感官融合快速检测中药饮片质量的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)数据采集,首先安装数据采集系统,数据采集系统包括质构仪、电子眼、电子鼻和电子舌,将经过或不经过前处理的中药待测饮片,分别放置于四个样品池内,分别采用质构仪、电子眼、电子鼻和电子舌采集中药饮片的电子触觉数据、电子视觉数据、电子嗅觉数据和电子味觉数据;
视觉感官数据采集:采集待测样品的电子眼数据,电子眼开机稳定后,使用24色色彩校正板进行校正,用5mm光圈同时打开上下背光灯,消除背景电子眼经过校正后对样品逐个采集图像,每个样品变换位置采集3次;
嗅觉感官数据采集:将样品药材放置于60℃烘箱中烘干6h,粉碎,过四号药典筛,粉末放置于提前标记好的自封袋内,置干燥器中,取1-80号中药饮片样品粉末2g,每个样品各取3份,标记为A-1、A-2、A-3,将待测A-1、A-2、A-3样品用保鲜膜封口,放置15min后测试,在室温20.0℃,相对湿度60%下进行,将电子鼻与电脑连接后,利用计算机配套软件,设定电子鼻采样时间为120s,清洗时间为100s,采样间隔为1s,样本进气流量为150mL/s,每个样品采集3次,为每个待测样品命名;
味觉感官数据采集:将中药饮片5g,置于电动匀浆仪中粉碎15s,制成滤液,倒入电子舌专用烧杯中,每杯样品量体积为25mL,用电子舌进行测量,测试时间为30S,输出先味值,循环测试四次,去掉第一次循环,取后三次平均数据作为测试结果;
质构仪是由机械加压器、承压底盘和触觉传感器构成,测得饮片的硬度、脆性、粉性、纤维性的物理特性常数,模拟人的触感,采集触觉数据,并将视觉数据传输到数据融合系统;电子眼是由标准光源、背光照明、红外摄像机和原始饮片样品池构成,用于测饮片直径、形状、特征性花纹的外观数据以及表面反射光、漫反射光的光学数据,采集视觉数据,并将视觉数据传输到数据融合系统;电子鼻和电子舌放入样品粉末,分别测得样品的气味数据和味觉数据,其中,电子鼻的样品池构成封闭空间,上有若干根嗅觉传感器,用于捕捉样品气味,并将测得的嗅觉数据传输出去;每次放入样品粉末2g,在封闭条件下饱和50分钟,得到样品气味数据,并将气味数据传输到数据融合系统;电子舌由若干根味觉传感器和液体样品池构成,每次取样品粉末2g,加5mL溶解液,经过50分钟后,测定味觉数据,并将味觉数据传输到数据融合系统;
(2)数据融合,将上述质构仪、 电子舌、电子鼻、电子眼采集的四类电子感官数据传输到数据融合系统,利用计算机MATLAB软件及分类工具箱进行融合,得到一个1行
(3)找到对应的子模型:将融合数据
①收集n批一味中药,包含正品和伪品;
②采集n批饮片的四类电子感官数据,得到
③将上述4个小矩阵进行转换融合,得到一个
④利用药典检测方法结合人工经验鉴别,得到
⑤利用计算机MATLAB软件及分类工具箱,构建
模型库的构建:模型库为已知的、经过验证的、准确度高的总模型库,构建方式如下:
利用计算机MATLAB软件及分类工具箱,分别构建DA、PCA-DA、PLS-DA、LS-SVM真伪定性辨识模型和商品规格多分类定性模型,其中,DA判别模型的构建通过计算机分类工具箱载入各感官仪器得到的各传感器的自变量,分析数据的多元正态分布、设置DA判别参数计算并查看判别结果;LS-SVM判别模型的构建是编写基于LS-SVM的程序;
PCA-DA判别模型的构建是通过计算机分类工具箱载入得到的各传感器的自变量,进入“PCA-DA主成分”选项卡为此矩阵选择主成分个数,输入在PCA-DA计算参数窗口中,在分类结果窗口查看哪些样品被正确或错误分类并计算正判率;PLS-DA判别模型的构建是通过分类工具箱载入得到的各传感器的自变量,进入“PLS-DA最优成分”选项卡为此矩阵优选潜变量个数,在分类结果窗口查看哪些样品被正确或错误分类,哪些样品没有被分类,并计算正判率;
感官融合消耗时间计算方法:通过TM3 = t1 + t2 + t3计算样本的前处理时间、测试时间及带入已经建立好的模型时间,其中,TM3代表单位样本的感官融合技术时间;t1代表样本前处理时间;t2代表测试的时间;t3代表模型带入时间;
(4)模式识别,代入子模型
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