Page 36 - 《中国药房》2022年22期

表6 干姜及其不同炮制程度姜炭的颜色-成分含量定 [J]. 自动化博览，2002，（3）：59-61.
量模型结果 [ 4 ] 田恬. 英国皇家学会发布新的调研项目：机器学习[J]. 科
成分 参数 R C 2 RMSEC R P 2 RMSEP RPD 技导报，2016，34（3）：93.
姜酮 c＝0.353 6，g＝0.007 8 0.683 3 0.106 8 0.633 9 0.136 0 2.403 2 [ 5 ] 解达帅，刘玉杰，杨诗龙，等. 基于“内外结合”分析马钱
6-姜酚 c＝1.414 2，g＝9.765 6e －04 0.867 3 0.600 5 0.792 7 0.671 7 2.747 5
8-姜酚 c＝45.254 8，g＝0.001 4 0.960 9 0.077 5 0.870 2 0.130 9 3.469 7 子的炮制火候[J]. 中国实验方剂学杂志，2016，22（8）：
10-姜酚 c＝0.313 7，g＝0.002 0 0.897 9 0.310 4 0.817 2 0.361 7 2.925 7 1-5.
6-姜烯酚 c＝0.500 0，g＝9.765 6e －04 0.820 9 0.256 7 0.762 7 0.325 3 2.567 4
[ 6 ] 张银萍，徐燕，朱双杰，等. 基于机器视觉的金丝皇菊智
计算机视觉系统在农业、食品、中药和生物科学等领域 能分级系统研究[J]. 食品工业科技，2022，43（5）：13-20.
得到了广泛的应用。机器学习为人工智能的重要组成 [ 7 ] 陶兴宝，卢一，解达帅，等. 基于机器视觉及电子鼻技术
部分，通过一定数目样本的学习能够根据颜色特征进行 的藤椒产地区分研究[J]. 中国调味品，2016，41（4）：
样品的鉴别，同时进行含量的预测。本文采用机器学习 122-125.
算法中应用最多的LDA、PLS-DA和SVM对不同炮制程 [ 8 ] 郭超，焦淑珍，徐超，等. 基于机器视觉技术的苦豆子颗

度姜炭进行定性判别，结果 LDA 和 SVM 对所有批次样 粒外观质量评价研究[J]. 中国兽药杂志，2021，55（4）：
品识别的准确率达到100%。相对于LDA，SVM是在统 27-38.
[ 9 ] 蒋苏贞，宓穗卿，王宁生. 姜酚心血管药理作用研究进展
计学习理论的基础上发展起来的，是一种专门研究小样
[J]. 时珍国医国药，2007，18（1）：219-221.
本条件下机器学习的理论，它也比 PLS-DA 具有更强的
[10] 吴英智，傅强，严全能，等 . 姜酚在心血管疾病中的药理
逼近能力和泛化能力；与LDA相比，SVM对于学习和处
作用研究进展[J]. 中国临床药理学杂志，2017，33（18）：
理样本存在的非共线问题具有较大的优势，SVM更适合
1824-1827.
用小样本非共线性问题的建模预测 。故本研究将计
[16]
[11] 陈琛，耿剑亮，匡海学，等. UHPLC-Oribtrap/HRMS技术
算机视觉与 SVM 机器学习相结合，建立干姜及其不同 分析干姜中非挥发性化学成分在炮制前后的变化[J]. 南
炮制程度姜炭炮制品颜色参数和5种成分含量之间的定 京中医药大学学报，2020，36（3）：387-395.
量模型，预测炮制过程中外部颜色与内部化学成分含量 [12] 李田叶，刘卫华，梁娜，等 . 评估生姜及其不同炮制品中
的变化，结果发现除了姜酮SVM模型的稳定性较差外， 姜辣素和其抗氧化活性[J]. 食品工业，2016，37（12）：
6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚、6-姜烯酚 4 种成分的含量预测 180-183.
具有较高的预测精度、较好的稳定性和较小的预估错误 [13] 孟江，许舒娅，陈磊，等. 干姜“炒炭存性”质量标准初探
率。因此，机器视觉系统可为姜炭等中药饮片的质量鉴 [J]. 中国中药杂志，2012，37（4）：453-456.
[14] 牛秋月，李晓蓓，王晓鹏. 基于Lab颜色模型的聚类舌图
别和炮制程度的控制提供一种快速、简单、高效的质量
像分割[J]. 电脑编程技巧与维护，2021，（1）：142-144.
检测方法，可为批量大生产和智能化生产提供科学分析
[15] 徐曼菲，吴志生，刘晓娜，等. 从辨色论质谈中药质量评
依据。
价方法[J]. 中国中药杂志，2016，41（2）：177-181.
参考文献 [16] FAN W X， XU Q， WANG L， et al. Prediction of chemi‐
[ 1 ] 国家药典委员会 . 中华人民共和国药典：一部[S]. 2020 cal component contents of the fruit of Xanthium stru‐
年版.北京：中国医药科技出版社，2020：15. marium L. during processing based on a computer vision
[ 2 ] LEEMANS V，DESTAIN M F. A real-time grading system combined with a support vector machine[J]. Anal
method of apples based on features extracted from defects Methods， 2019，11（25）：3260-3268.
[J]. J Food Eng，2004，61（1）：83-89. （收稿日期：2022-05-25 修回日期：2022-09-13）
[ 3 ] 段峰，王耀南，雷晓峰，等. 机器视觉技术及其应用综述 （编辑：曾海蓉）

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