【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及中藥藥材真偽鑒別，具體為一種中藥藥材真偽鑒別平臺。
技術介紹
1、中藥材在我國傳統醫學中占據重要地位，其質量優劣直接關系到臨床治療效果和患者健康安全，當前中藥材市場存在真偽混雜問題，而目前傳統中藥材真偽鑒別主要依賴專業人員經驗和有限的傳統鑒別方法，如性狀鑒別通過觀察藥材形狀、大小、顏色、質地等外觀特征判斷真偽，但主觀性強，需鑒別者具備豐富經驗和專業知識，且不同人可能得出不同結論；顯微鑒別利用顯微鏡觀察藥材組織構造、細胞形態等特征，同樣對鑒別者專業水平要求較高；還有理化鑒別等方法，操作復雜，耗時較長，不適合大規模快速鑒別；隨著中藥材市場擴大和種類增多，傳統鑒別方法難以滿足快速、準確鑒別中藥材真偽的需求；一方面，專業鑒別人員數量有限，無法應對龐大的中藥材市場需求；另一方面，傳統鑒別方法效率低下，容易受人為因素和環境因素影響，鑒別結果的準確性和可靠性難以保證；因此，迫切需要一種高效、準確、客觀的中藥材真偽鑒別平臺，以解決當前中藥材市場中存在的真偽鑒別難題，保障中藥材的質量和臨床用藥安全。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種中藥藥材真偽鑒別平臺，包括數據采集模塊，所述數據采集模塊連接有數據分析模塊，所述數據分析模塊連接有結果展示模塊；
2、所述數據采集模塊用于采集中藥材的外觀圖像、光譜數據及背景信息；
3、所述數據分析模塊運用人工智能算法對采集的數據進行分析處理，以判斷中藥材的真偽；
4、所述結果
5、優選的，所述數據采集模塊包括外觀采集單元、光譜采集單元和信息收集單元；
6、所述外觀采集單元選擇高分辨率圖像采集設備并校準，選取代表性中藥材樣本放置在預設背景上，調整設備角度、距離和光照條件進行拍攝，控制光照強度和方向避免陰影反光，以jpeg格式存儲圖像，得到外觀圖像并傳輸到數據分析模塊；
7、選擇高分辨率的圖像采集設備，確保其能夠捕捉清晰的細節和準確的顏色；并對圖像采集設備進行校準，包括色彩校準、焦距調整，以保證獲取的圖像質量穩定；選取具有代表性的中藥材樣本，確保樣本的完整性和清潔度，避免雜質和損傷對圖像采集的影響；并將中藥材樣本放置在預設背景上，其中，預設背景顏色與中藥材有明顯對比，以便突出中藥材的特征；調整圖像采集設備的角度、距離和光照條件，確保能夠全面、清晰地拍攝中藥材的各個部位，包括形狀、顏色、紋理特征；采用多角度拍攝，以獲取中藥材的不同視角圖像，便于后續分析；使用固定的拍攝角度序列，確保不同樣本的圖像采集一致性；控制光照強度和方向，避免陰影和反光對圖像質量的影響；可以使用柔和的自然光或專業的攝影燈光，確保光照均勻；將采集到的高分辨率圖像以jpeg的格式存儲，得到外觀圖像，確保圖像質量不損失；并通過有線或無線方式將圖像傳輸到數據分析模塊，以便進行后續處理；可以使用數據傳輸軟件或網絡存儲服務，確保圖像傳輸的穩定性和安全性；
8、所述光譜采集單元采用光譜分析技術采集中藥材的光譜數據，反映其化學成分信息；
9、所述信息收集單元用于收集中藥材的背景信息，背景信息包括中藥材的產地、生長環境。
10、優選的，所述光譜采集單元采集中藥材的光譜數據期間，選擇近紅外光譜儀并校準調試，選取代表性中藥材樣本處理后放入測量區域，選擇波長范圍為測量參數，啟動設備測量記錄光譜響應數據并多次測量取平均值，對采集數據預處理之后，運用化學計量學方法分析提取中藥材的化學成分信息，通過建立定量分析模型，通過光譜數據預測中藥材中特定成分的含量，將其與標準光譜數據對比，判斷真偽質量，存儲結果生成光譜分析報告，包括光譜圖、化學成分信息和真偽判斷結果。
11、優選的，建立所述定量分析模型的過程如下：
12、建立定量分析模型：收集大量已知成分含量的中藥材樣本的光譜數據，中藥材樣本涵蓋不同產地、不同批次、不同質量等級的中藥材，以確保數據的多樣性和代表性；同時，通過化學分析方法測定中藥材樣本中特定成分的含量，作為模型的訓練目標；對收集到的光譜數據進行預處理，去除噪聲、基線校正，以提高數據質量；運用特征提取算法，從光譜數據中提取出與特定成分含量相關的特征變量，包括特定波長處的吸光度值、光譜曲線的形狀特征；選擇偏最小二乘法pls定量分析模型；
13、將提取的特征變量作為輸入，已知的特定成分含量作為輸出，對模型進行訓練和優化；通過調整模型參數，使模型能夠準確地預測未知樣本中特定成分的含量；采用交叉驗證的方法對建立的定量分析模型進行驗證；將一部分已知樣本作為驗證集，用訓練好的模型對其進行預測，并與實際成分含量進行比較，評估模型的準確性和可靠性。
14、優選的，與已知中藥材標準光譜數據對比判斷真偽和質量的過程如下：
15、收集大量已知真偽和質量等級的中藥材標準光譜數據，建立標準光譜數據庫；標準光譜數據來自權威機構、可靠的實驗研究或經過嚴格驗證的樣本；對待測中藥材樣本進行光譜采集，得到其光譜數據；將待測樣本的光譜數據與標準光譜數據庫中的標準光譜數據進行對比，采用余弦相似度作為光譜相似度計算方法，計算待測樣本與標準光譜之間的相似度值；根據相似度值判斷待測中藥材的真偽；
16、設定相似度閾值，當待測樣本與標準真藥材光譜的相似度值高于該閾值時，可初步判斷為真藥材；當相似度值低于閾值時，判斷為假藥材或可疑藥材；對于判斷為真藥材的樣本，進一步根據其與不同質量等級標準光譜的相似度值，評估其質量等級；與高質量標準光譜相似度高的樣本認為是高質量藥材，與低質量標準光譜相似度高的樣本則為低質量藥材；將判斷結果以報告的形式呈現，包括中藥材的真偽判斷、質量等級評估以及與標準光譜的相似度值的信息，為中藥材的鑒別和質量控制提供依據。
17、優選的，所述數據分析模塊包括對比單元和鑒定單元：
18、所述對比單元基于獲取的外觀圖像通過標準處理后，得到圖像數據，然后運用人工智能算法對采集到的圖像數據進行分析，自動識別中藥材的外觀特征，并引入相似評判機制將外觀特征與已知的真偽樣本特征進行對比，得到對比結果；其中，相似評判機制由dna條形碼技術、化學指紋圖譜相似度評價和近紅外光譜技術nir共同構件組合而成；
19、所述鑒定單元對采集到的光譜數據進行解析，確定中藥材的化學成分組成，得到解析結果，并將對比結果與解析結果結合背景信息進行綜合分析，判斷是否符合正品特征，得到鑒別結果；通過結合背景信息進行綜合分析，提高鑒別準確性。
20、優選的，所述對比單元基于獲取的外觀圖像通過標準處理后，得到圖像數據過程如下：
21、采用中值濾波的方法，對獲取的中藥材外觀圖像進行去噪處理，去除圖像中的噪聲點，提高圖像質量；使用直方圖均衡化的方法進行圖像增強，增強圖像的對比度和清晰度，突出中藥材的特征；將圖像統一調整為設定的尺寸和分辨率，調整圖像的大小和分辨率，使其符合后續分析的要求；將圖像本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于，包括數據采集模塊，所述數據采集模塊連接有數據分析模塊，所述數據分析模塊連接有結果展示模塊；
2.根據權利要求1所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：所述數據采集模塊包括外觀采集單元、光譜采集單元和信息收集單元；
3.根據權利要求2所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：所述光譜采集單元采集中藥材的光譜數據期間，選擇近紅外光譜儀并校準調試，選取代表性中藥材樣本處理后放入測量區域，選擇波長范圍為測量參數，啟動設備測量記錄光譜響應數據并多次測量取平均值，對采集數據預處理之后，運用化學計量學方法分析提取中藥材的化學成分信息，通過建立定量分析模型，通過光譜數據預測中藥材中特定成分的含量，將其與標準光譜數據對比，判斷真偽質量，存儲結果生成光譜分析報告，包括光譜圖、化學成分信息和真偽判斷結果。
4.根據權利要求3所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：建立所述定量分析模型的過程如下：
5.根據權利要求4所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：與已知中藥材標準光譜數據對比判斷真偽和質量的過
6.根據權利要求5所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：所述鑒定單元對采集到的光譜數據進行解析，確定中藥材的化學成分組成，得到解析結果，并將對比結果與解析結果結合背景信息進行綜合分析，判斷是否符合正品特征，得到鑒別結果。
7.根據權利要求6所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：所述對比單元基于獲取的外觀圖像通過標準處理后，得到圖像數據過程如下：
8.根據權利要求7所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：運用人工智能算法分析圖像數據期間，采用卷積神經網絡CNN對標準化后的圖像數據進行特征提取；提取的特征為圖像的局部特征和全局特征的組合；使用主成分分析PCA方法對特征進行降維，去除冗余信息，對提取的特征進行分析和處理，并采用聚類算法對特征進行分類，將具有相似外觀特征的中藥材歸為一類，得到中藥材的外觀特征。
9.根據權利要求8所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：引入相似評判機制得到對比結果的過程如下：
10.根據權利要求9所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：得到所述鑒別結果的過程如下：
...【技術特征摘要】
1.一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于，包括數據采集模塊，所述數據采集模塊連接有數據分析模塊，所述數據分析模塊連接有結果展示模塊；
2.根據權利要求1所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：所述數據采集模塊包括外觀采集單元、光譜采集單元和信息收集單元；
3.根據權利要求2所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：所述光譜采集單元采集中藥材的光譜數據期間，選擇近紅外光譜儀并校準調試，選取代表性中藥材樣本處理后放入測量區域，選擇波長范圍為測量參數，啟動設備測量記錄光譜響應數據并多次測量取平均值，對采集數據預處理之后，運用化學計量學方法分析提取中藥材的化學成分信息，通過建立定量分析模型，通過光譜數據預測中藥材中特定成分的含量，將其與標準光譜數據對比，判斷真偽質量，存儲結果生成光譜分析報告，包括光譜圖、化學成分信息和真偽判斷結果。
4.根據權利要求3所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：建立所述定量分析模型的過程如下：
5.根據權利要求4所述的一種中藥藥材真偽鑒別平臺，其特征在于：與已知中藥材標準光譜數據對比判斷真偽和質量的過...
【專利技術屬性】
技術研發人員：車燚，張金惠，左爽，尚云鵬，張洪濤，
申請(專利權)人：長春中醫藥大學，
類型：發明
國別省市：
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