1 暨南大学物理系思源实验室, 广东 广州 510632
2 南方医科大学中医药学院, 广东 广州 510515
旨在建立可靠的Fisher判别模型, 以实现西洋参及其常见伪品饮片的快速、 客观、 准确鉴别, 采用自组的凝视式光谱成像仪, 对90份不同市售来源的中药材饮片(西洋参、 人参、 桔梗各30份)进行了荧光光谱成像实验, 波长范围为400~720 nm, 成像间隔为5nm。 采用标准正态变量(SNV)变换对原的光谱数据进行预处理, 以减少光谱数据中的噪声干扰。 比较了主成分分析(PCA)与逐步判别分析(SDA)的原理特点及对模型的优化效果, 联合这两种分析方法, 首先, 应用PCA对预处理后的光谱数据进行处理, 使光谱数据中的主要信息集中分布在前面的主成分中, 然后应用SDA从65个主成分中筛选出判别能力较强的12个主成分建立Fisher判别模型。 由所建模型的两个判别函数作样品得分散点图, 各类样品在图中表现出良好的聚类现象。 以待判样品点与各种类中心点之间的欧氏距离作为依据, 得出模型的准确判别结果。 结果显示, 所建Fisher判别模型在训练集和预测集中的判别正确率分别为98.33%和 96.67%, 具有较高的可信度与准确度, 因此, 荧光光谱法结合Fisher判别分析可用于快速鉴别西洋参及其伪品饮片。
荧光光谱成像 Fisher判别分析 逐步判别分析 主成分分析 西洋参 鉴别 Fluorescence spectral imaging Fisher discriminant analysis Stepwise discriminant analysis Principal component analysis Radix panacis quinquefolii Identification 光谱学与光谱分析
2017, 37(4): 1157
1 中国农业大学食品科学与营养工程学院， 北京100083
2 河南工业大学粮油食品学院， 河南 郑州450052
3 Afexa Life Sciences Inc. Edmonton, T6N1G1, Canada
为了快速准确进行西洋参和人参的品种鉴别， 从主根横断面入手， 采集其横断面的近红外光谱， 分别从物理结构因素和化学因素方面对光谱进行了分析， 选定特定波段进行物理因素主导建模、 化学因素主导建模、 理化因素综合建模， 并对三种建模结果进行比较分析， 发现三种模型判别率都在96%以上， 都能很好的满足批量原材料快速检测的需求。 物理因素模型运算简单， 但判别率相对低。 化学因素判别率较高， 但运算量大。 理化因素综合模型判别率最高为100%， 无需预处理， 运算量小， 效果最理想， 该结果说明近红外定性判别中物理结构因素有时也发挥重要作用。 横断面鉴别法准确、 便捷， 可实际应用于企业原料药材的质量控制， 实现对原料药材的快速筛查。
近红外光谱 主根横断面 西洋参和人参 品种鉴别 Near infrared spectrum Root’s cross-section American ginseng and panax ginseng Variety identification
1 暨南大学广东省高等学校光电信息与传感技术重点实验室， 广东 广州 510630
2 南方医科大学中医药学院， 广东 广州 510515
3 华南农业大学应用物理系， 广东 广州 510640
4 暨南大学物理系， 广东 广州 510640
为了检测在不同湿度条件下西洋参品质的变化，根据分子结构改变引起荧光光谱变化的原理，对西洋参的活性成分进行在体检测。选用中心波长为254 nm的紫外光源激发西洋参检品发射荧光，利用基于可调液晶滤光器的光谱成像装置获取检品420～680 nm之间的连续荧光光谱图像。采用帧差法提取光谱立方体的有效区域并绘制特征光谱图。对存放于不同湿度条件下的三份西洋参检品连续检测，并绘制归一化特征光谱图。特征光谱图显示不同湿度对西洋参的影响趋势一样。利用饮片与对照品的加权欧氏距离反映西洋参的变化规律，湿度越大距离变化越快。检测结果反映出在不同湿度条件下西洋参活性成分随存放时间的变化，而且这种变化是不可逆的。
生物技术 西洋参特征光谱 光谱成像 相对湿度 激光与光电子学进展
2011, 48(9): 093001
1 华南农业大学理学院, 广东 广州510640
2 暨南大学广东省高等学校光电信息与传感技术重点实验室, 广东 广州510630
3 南方医科大学中医药学院, 广东 广州510515
应用电可控液晶光谱成像装置, 测定不同市售来源的西洋参饮片, 以期为其质量控制提供新的方法。 系统光谱分辨率5 nm, 光谱覆盖范围为405～680 nm, 空间分辨率50 lp·mm-1。 从成像光谱立方体中提取特征光谱曲线, 构建饮片指纹图谱; 采用主成分等聚类分析方法解析其指纹图谱, 用于饮片真伪鉴别与质量判定。 结果与性状, 显微及理化鉴定结果相吻合。 表明光谱成像分析技术可用于中药指纹图谱的构建和质量评价, 操作方法简便、 快速、 无损。
西洋参 饮片 无损检测 光谱成像分析 指纹图谱构建 Radix Panacis quinquefolii Pieces Nondestructive testing Spectral imaging analysis Construction of fingerprint
1 中国农业大学食品科学与营养工程学院, 北京100083
2 许昌学院化学化工学院, 河南 许昌461000
3 Afexa Life Sciences Inc. Edmonton, T6N 1G1, Canada
基于近红外光谱分析技术结合模式判别方法建立了一种人参和西洋参鉴别的新方法。 收集根状、 根须和粉末状的样品共90份, 在有聚乙烯包装袋的情况下直接采集近红外光谱, 去除原始光谱中包装袋的显著吸收后进行了MSC与一阶导数处理, 然后采用移动窗口偏最小二乘法选择了建模光谱区间, 分别建立了PLS-DA, PCA-DA和SVM判别模型, 并对3种模型作了对比分析, 结果表明SVM判别效果最优, 其对预测集的正确判别率为100%。 该方法准确、 便捷, 可实际应用于企业原料药材的质量控制, 实现对原料药材的快速筛查<英文标题>Research on Fast Discrimination between Panax Ginseng and Panax Quinquefolium Based on Near Infrared Spectroscopy
近红外光谱 人参 西洋参 移动窗口偏最小二乘法 模式判别 Near infrared spectroscopy Panax ginseng Panax quinquefolium Moving window partial least squares Pattern recognition 光谱学与光谱分析
2010, 30(11): 2954
1 暨南大学广东省高等学校光电信息与传感技术重点实验室, 广东 广州 510630
2 南方医科大学中药学院, 广东 广州 510515
3 华南农业大学应用物理系, 广东 广州 510640
利用基于可调液晶滤光器做为分光器件的液晶光谱仪，对西洋参进行了紫外光照射下的连续荧光光谱成像检测。检测中发现西洋参切片存在着显著的荧光特性，通过对不同等级的西洋参及西洋参的有效成份（人参总皂苷）进行分类检测，验证西洋参所包含的荧光物质为人参总皂苷，并且所发出的荧光强度与其总皂苷含量存在对应关系，因此可以通过检测西洋参的荧光光谱强度判断其品质。从而，得到一种简单、快速和无损的西洋参品质判定和成份检测的方法。同时，通过对西洋参切片荧光光谱图像的分析处理得到了西洋参的荧光光谱曲线和总皂苷分布的三维图谱，获得了西洋参总皂苷含量的三维空间分布信息。
光谱学 西洋参总皂苷快速检测 连续光谱成像 液晶光谱仪 西洋参荧光光谱
1 暨南大学广东省高等学校光电信息与传感技术重点实验室， 广东 广州 510630
2 南方医科大学中医药学院， 广东 广州 510515
3 华南农业大学应用物理系， 广东 广州 510640
使用基于液晶可调谐滤光器的光谱成像检测系统，对西洋参及市面上常用做假冒西洋参的伪品桔梗进行了在体检测。该系统能对检品进行连续光谱成像，光谱分辨率可达0.5nm，配合使用Matlab软件对图像信号进行处理和分析。获取了400nm～680nm之间的连续荧光光谱图像，通过对比西洋参、桔梗的特征光谱曲线，及进行相关系数的计算，有效地区分了西洋参及桔梗。为西洋参的真伪鉴别提供了一定的帮助。
光谱成像 西洋参鉴别 特征光谱 相关系数 spectral imaging identification of Panacis quinquefolii characteristic spectral curve correlation coefficient
