[发明专利]基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法及系统，方法包括：获取枳壳炮制样品的高光谱数据；对采集到的高光谱数据校正后进行感兴趣区域的提取，得到枳壳炮制样品的平均反射率光谱数据作为原始光谱数据；对原始光谱数据进行预处理；对预处理后的原始光谱数据作一阶导数处理，根据一阶导数筛选枳壳炮制品光谱数据的特征波段构建特征指数，得到枳壳炮制品识别指数PFAI；使用随机森林的建模方法，利用PFAI数据构建枳壳炮制品识别模型进行枳壳炮制品和产地的识别。本发明可以实现对不同炮制品快速、无损、低成本的识别。

技术领域

本发明是关于一种基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法及系统，涉及枳壳识别和鉴定技术领域。

背景技术

枳壳主要来源于芸香科植物酸橙Citrus aurantium L.及其栽培变种的干燥未成熟果实。通常每年7月果皮尚绿时采收，自中部横切为两半，晒干或低温干燥，适用于胸膈痞满等证。

由于采用不同炮制方法，制作出来的枳壳在药用功效和质量等方面具有较大的差异性，这种差异性需要非常有经验的人、采用非常专业的方法才能区分其中的差别。枳壳的现代炮制主要为麸炒枳壳，但是各地方亦有独特的炮制方法。枳壳作为江西的道地药材，炮制方法独具樟帮特点。

目前已有对枳壳炮制品中化学成分差异的研究，为枳壳炮制品鉴别研究提供参考。但是现有方法成本较高且需对样品有损处理。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种快速、无损检测的基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法、系统、设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

第一方面，本发明提供的基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法，包括：

获取枳壳炮制样品的高光谱数据；

对采集到的高光谱数据校正后进行感兴趣区域的提取，得到枳壳炮制样品的平均反射率光谱数据作为原始光谱数据；

对原始光谱数据进行预处理；

对预处理后的原始光谱数据作一阶导数处理，根据一阶导数筛选枳壳炮制品光谱数据的特征波段构建特征指数，得到枳壳炮制品识别指数PFAI；

使用随机森林的建模方法，利用PFAI数据构建枳壳炮制品识别模型进行枳壳炮制品和产地的识别。

进一步地，获取枳壳炮制样品的高光谱数据，包括：

利用高光谱成像光谱仪采集枳壳炮制样品在410～990nm和950～2500nm的全波段高光谱数据。

进一步地，对采集到的高光谱数据校正后，包括：将高光谱数据经过RAD校正与黑白板校正。

进一步地，利用ENVI5.5.3软件对校正过的高光谱图像进行感兴趣区域的提取。

进一步地，对原始光谱数据进行预处理采用多元散射校正。

进一步地，枳壳炮制品识别指数PFAI根据原始光谱数据峰谷值与一阶导数后曲线峰谷值筛选出枳壳炮制品光谱数据的特征波段进行构建。

进一步地，基于410～990nm和950～2500nm进行枳壳的产地识别，在336个高光谱的波段band中，确定利用第“band31、band 38、band 44、band 48、band 52、band67、band76、band 79、band 81、band 88、band 96、band 130、band 169、band 176、band 181、band195、band 202、band 214、band 233、band 238、band 266”波段，共21个波段的20个一阶导数PFAIⅡ，构建RF模型：