中药材或者道地药材鉴别新利器---保圣电子眼--无损鉴别

上海保圣电子眼和电子舌、电子鼻一样，也是感官分析仪器，模拟人眼对样品的感知，可以对食品及包装等复杂表面的颜色及外形进行整体或部分的视觉分析，测量食品加工、涂膜抛光、果蔬保鲜、色素去除、货架期保藏等过程中的色泽变化，实现可视化质量控制，探究食品品质与色泽的内在联系等。

 

使用电子眼（机器视觉系统）鉴别中药材或道地药材的过程，主要依赖于图像处理和人工智能技术。这些技术通过对药材外观、形状、颜色、纹理等特征的分析，来判断药材的种类、质量、是否含有杂质等。具体过程通常包括以下几个步骤：

 

 

1. 图像采集

电子眼系统首先通过高精度的相机或摄像头对中药材进行拍摄。图像采集系统通常具有高分辨率和高帧率，能够实时捕捉药材的细节。这些图像会被传输到计算机进行后续处理。

 

2. 图像预处理

图像数据可能受到光照、角度等因素的影响，因此需要进行预处理步骤。这些步骤包括：

 

去噪：去除图像中的噪声，确保后续分析的准确性。

灰度化：将图像转为灰度图像，简化计算。

对比度调整：增强图像中的关键特征，提高可辨识度。

图像平滑：减少由于运动模糊或拍摄角度产生的失真。

 

3. 特征提取

在预处理后的图像中，系统会提取药材的多个特征：

 

形态学特征：通过分析药材的形状、大小、结构等，识别药材是否为规定的道地药材。

纹理分析：通过分析药材表面的纹理、花纹或其他微观结构特征，帮助判断是否为假冒或不符合标准的药材。

颜色识别：不同的中药材或道地药材可能具有特定的颜色，这可以作为一种鉴别依据。

尺寸与比例：药材的尺寸和形状比例也可以作为区分不同品种的依据。

 

4. 缺陷检测

电子眼系统能够检测药材表面是否存在裂纹、虫蛀、霉变、杂质等缺陷。这一部分尤为重要，因为中药材的质量不仅仅由外形决定，缺陷的检测直接影响药材的等级和可用性。

 

瑕疵识别：比如裂口、变色、斑点等。

杂质剔除：系统可以识别和剔除不符合标准的杂质，如沙石、叶片等。

变质检测：包括霉变、腐烂或受潮等问题。

 

5. 分类与鉴别

在特征提取和缺陷检测后，机器视觉系统会将中药材与数据库中已知的标准药材进行对比，使用模式识别算法（如卷积神经网络CNN）进行分类。

 

药材识别：系统通过与数据库中道地药材的对比，确定该药材的种类。例如，通过形状、颜色、纹理的分析，系统可以确定是当归、黄芪、枸杞等药材。

道地性判定：判断药材是否符合道地药材的标准，是否具有道地药材的地理标志性特征。例如，通过对比产地的药材图像，系统能够判断药材是否来自指定产区。

 

6. 质量评估

通过分析图像中提取到的特征，电子眼系统可以对药材的质量进行评估，判断是否符合药材的质量标准。质量评估通常包括：

 

色泽均匀性：道地药材往往具有特定的色泽，电子眼可以检测色差。

表面平整度：是否有裂痕、损伤或不规则的表面。

完整性：检查药材是否完整，是否有残缺或破损。

 

7. 数据存储与报告生成

系统会将检测结果进行存储，并生成质量报告。这个报告可以包括药材的种类、质量评分、是否符合道地药材标准以及是否含有杂质等信息。通过这种方式，生产者和供应商可以对药材进行质量控制和追踪。

 

 

应用案例：

中药材种类鉴别：通过机器视觉系统，能够快速识别和区分不同的中药材。例如，系统可以根据药材的形状和表面纹理，自动识别枸杞、黄芪、党参等。

道地药材认证：某些中药材如天麻、枸杞、党参等有特定的地理标志，机器视觉系统可以通过比较外观特征，辅助判断药材是否为正宗道地药材。

杂质和瑕疵检测：电子眼可以有效识别药材中的杂质（如沙子、木屑、其他植物残留）或表面损伤，从而帮助确保药材的纯度和质量。

自动分拣：在生产线上，视觉系统可以根据药材的质量评估结果，自动分拣符合标准的药材和不符合标准的药材。

 

优势：

高效性：机器视觉可以高效、实时地完成中药材的检测任务，大大提高生产效率。

精确度：机器视觉系统通过精密的图像处理算法，能够实现细微的质量检测，保证药材的品质。

减少人为错误：通过自动化检测，避免了人工检测中的主观因素，保证了检测结果的一致性。

智能化：通过人工智能算法，系统能够自我学习和优化，逐步提高鉴别的精度和效率。

 

总的来说，电子眼技术能够通过图像处理与人工智能算法，有效地实现中药材及道地药材的鉴别和质量检测，确保药材符合标准，减少人为操作中的误差，提升整个生产线的自动化水平。