Page 31 - 《中国药房》2022年22期

and 10-gingerol decreased gradually； the content of 6-shogaol increased firstly and then decreased. The prediction accuracy of
qualitative discriminant model， which was established on the basis of objective quantization of image and color combined with LDA
and SVM of supervised discriminant pattern recognition method， reached 100% in cross-validation training and 95.83% in the
external validation. Content prediction model of 5 components was established on the basis of objective quantization of image and
color combined with SVM， the RPD values were all greater than 2， the R P and R C values of gingerone were 0.633 9 and 0.683 3，
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and the values of other components were all greater than 0.75， indicating SVM had good prediction ability for the contents of 4
components except for gingerone. CONCLUSIONS The machine vision system is excellent for the discrimination of the processing
degree of Z. officinale charcoal and the content prediction， which can provide a reference for the quality control of Z. officinale
charcoal decoction pieces and the judgment of the processing degree.
KEYWORDS Zingiber officinale charcoal； machine vision； machine learning； quality evaluation； processing degree

姜炭是干姜炒炭后的炮制品，味苦而涩，其性守而 别 分 析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-
不走，长于温经止血，是临床治疗虚寒性出血症的经典 DA）和支持向量机（support vector machine，SVM）等机
[1]
温里止血药 。目前对姜炭的质量控制，2020年版《中国 器学习算法建立基于饮片外观颜色的定性判别模型和
药典》的标准为“表面焦黑色，内部棕褐色，体轻，质松 颜色-成分的定量模型，对不同炮制程度姜炭进行定

脆。味微苦，微辣。以含 6-姜辣素（C17H26O4 ）计不得少 性、定量分析，为姜炭炮制程度控制和质量评价提供参
于0.050%，浸出物不得少于26.0%”。颜色气味等指标 考依据。具体研究思路见图1。
[1]
存在主观性较强、易受到周围环境的影响和标准不一致
不同炮制程度姜炭颜色-成分质量分析
[2]
等问题 。化学成分的含量测定，能在一定程度上反映
饮片质量，但其测定耗时耗力，同时化学试剂会对环境 HPLC法测定
多成分含量 机器视觉颜色分析 颜色-定性模型分析 颜色-成分定量
造成一定的污染，另外饮片的颜色气味和药效成分的相 6-姜酚 模型分析
图像拍摄与预处理 无监督模式识别 颜色-成分相关性
关性不清楚。 8-姜酚 PCA 分析（Pearson相关）
图像颜色特征提取
机器视觉也称为计算机视觉，是一门涉及人工智 10-姜酚 （RGB、L a b 、HSV）
* * *
能、神经生物学、计算机科学、图像处理及模式识别等多
姜酮 图像颜色特征 有监督模式识别 颜色-成分定量模型
[3]
个领域的科学 。机器学习是一门人工智能的科学，研 6-姜烯酚 数字化 LDA、PLS-DA、SVM （SVM）
究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的
知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自
身的性能 。机器视觉融合机器学习（即机器视觉系统） 姜炭饮片颜色-成分相关质量控制模型
[4]
可以把图像信息数字化，同时利用计算机模拟人的判别 图1 不同炮制程度姜炭饮片颜色-成分质量分析的研
准则去理解和识别图像信息，达到分析图像和成分间关 究思路图
系并做出结论的目的，最终用于饮片实际鉴别和质量控 1 材料
制。目前机器视觉系统在中药饮片的定性定量分析中 1.1 主要仪器
得到广泛应用 [5―8] 。 本研究所用主要仪器有 LC-20A 型 HPLC 仪（日本
姜炭的主要化学成分为姜酚、姜烯酚、姜酮等姜辣 Shimadzu 公司）、JP-105A 型高速多功能粉碎机（永康市
素类成分，现代药理研究表明，姜辣素（6-姜酚、8-姜酚、 久品工贸有限公司）、BSA124S型万分之一电子天平（德
10-姜酚）可以促进血液循环，抑制血栓和血小板聚集， 国 Sartorius 公司）、FUJI X-T2 型数码相机（日本 Fuji 公
而姜烯酚和姜酮具有良好的抗氧化和抗炎活性 [9―12] 。因 司）等。
此，本文选择6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚、姜酮、6-姜烯酚为 1.2 主要药品与试剂
姜炭不同炮制程度饮片的指标性成分，采用高效液相色 本实验共收集干姜饮片20批，分别来自四川、云南、

谱（HPLC）法测定这 5 个成分含量，再通过机器视觉系 安徽等产地，并经广东药科大学中药学院刘基柱教授鉴
统对饮片颜色特征进行数字化信息处理，再利用主成分 定为姜科植物姜 Zingiber officinale Rosc. 的干燥根茎。
分析（principal component analysis，PCA）、线性判别分析 课题组采用2020年版《中国药典》（四部）收载的炮制通
（principal component analysis，LDA）、偏最小二乘法-判 则项下砂烫法对 20 批干姜进行炮制，以河砂温度为

中国药房 2022年第33卷第22期 China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 22 · 2713 ·