基于成像高光谱技术陈皮光谱特性分析及研究
0 前沿
陈皮为芸香科植物橘及其栽培变种的干燥成熟果皮，别名红橘、大红袍、川橘等。性温，味辛、苦。明代李时珍云：“同补药则补，同泻药则泻，同升药则升，同降药则降。牌乃原气之母，肺乃摄气之签，故橘皮为二经气分之药，但随所配而补泻升降也”。在此理论指导下，陈皮用途广。具有“理气健脾，燥湿化痰”的功效，主要用于治疗消化系统和呼吸系统疾病，为食管、胃、十二指肠等消化道病症常用的药物，可治疗腕腹胀满、嗳气泛酸、恶心呕吐、便秘或腹泻等。
高光谱成像技术是传统成像技术和光谱技术有机结合而成的一项新技术。目前，该技术已广泛应用于肉类 、水果 、蔬菜品质等方面的检测，在中药的鉴别中也有一定的应用。有学者应用高光谱成像技术对麦冬、连翘、红参等药材的产地、时间进行鉴别，取得满意的结果。本实验拟采用江苏双利合谱科技有限公司的gaiasorter-v10e、gaiasorter-n25e-swir两款成像高光谱仪获取河南省新会市2013年和2014年的陈皮高光谱数据以分析不同年份在不同光谱范围内其反射率的差异；同一年不同产地陈皮在不同光谱范围内的反射率差异。
1 材料与方法
1.1 材料
试验用的不同时间、不同产地的陈皮药材数据由中山大学提供，成像高光谱采集陈皮成像数据时，将陈皮尽量展平，分别采集陈皮的内外两面高光谱数据。
1.2 高光谱图像采集
高光谱图像数据采集采用江苏双利合谱科技有限公司的 gaiasorter高光谱分选仪系统（v10e、n25e-swir）。该系统主要由高光谱成像仪、面阵列相机、卤素灯光源、暗箱、计算机组成，如图1。实验仪器参数设置如表1。
图1 gaiasorter 高光谱分选仪
表1 gaiasorter 高光谱分选仪系统参数
序号
相关参数
v10e
n25e-swir
1
光谱范围
400-1000 nm
1000-2500 nm
2
光谱分辨率
2.8 nm
12 nm
3
像面尺寸
6.15×14.2
7.6×14.2
4
倒线色散
97.5nm/mm
208nm/mm
5
相对孔径
f/2.4
f/2.0
6
杂散光
<0.5%
<0.5%
7
波段数
520
288
8
成像镜头
25 mm
30 mm
在进行高光谱图像采集时，需要设置相机曝光时间，平台移动速度以及物镜之间的距离。这 3 个参数相互影响，图像调节的目的是使采集的图像大小合适，清晰，不变形失真。经过反复尝试，物镜高度设置为 31 cm，曝光时间设置为10ms，平台移动速度分别设置为 4.8 mm/s（400-1000 nm）、14mm/s（1000-2500 nm）。图像采集软件采用江苏双利合谱科技有限公司提供的高光谱成像系统采集软件完成。图像处理采用 envi5.3 软件进行处理。在进行图像处理之前，先要对采集的光谱图像进行图像校正，图像校正公式如下：
(1)
式中，rref是校正过的图像，dnraw是原始图像，dnwhite为白板校正图像，dndark是黑板校正图像。高光谱图像的光谱与图像之间有着对应的关系，据此，在正品皮、伪品皮、正品果、伪品果四种样本上选取2000个像素点的感兴趣区域，以感兴趣区域所有像素的光谱平均值作为该样本的平均光谱。
1.3 光谱噪声去除
试验得到光谱含有由仪器和试验条件等引起的噪声，对这些噪声的处理有助于减少噪声对光谱分析的影响，突出光谱的有效信息。savitzky-golay（简称sg） 平滑算法可以有效消减光谱数据中的随机噪声，消噪效果受平滑点数的影响，本文中选择sg 二次多项式 7 点平滑对光谱数据进行处理。
2 结果与分析
2.1 不同年份新会市陈皮高光谱数据
本试验采用的gaiasorter-v10e相机获取的是400-1000 nm波长范围共520个波段的可见/近红外光谱数据，gaiasorter-n25e-swir相机获取的是1000-2500 nm波长范围共288个波段的近红外光谱数据。图2和图3为新会2013年和2014年陈皮里外层部分在400 nm-1000nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
图2新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮里层高光谱（400 nm-1000nm）
图3 新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮外层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
图4和图5为新会2013年和2014年陈皮里外层部分在1000 nm-2500nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
图4新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮里层高光谱（1000 nm-2500 nm）
图5新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮外层高光谱（1000 nm-2500 nm）
2.2 不同年份不同产地陈皮高光谱数据
图6（a）、（b）、（c）分别为江门1991年、某市2002年、新会2014年陈皮里外层部分在400 nm-1000nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
（a）1991年江门陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
（b）2002年某市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
（c）2014年新会市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
图6 不同产地不同时间陈皮里外层高光谱反射率曲线（400 nm-1000nm）
图7（a）、（b）、（c）分别为江门1991年、某市2002年、新会2014年陈皮里外层部分在1000 nm-2500nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
（a）1991年江门陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（1000 nm-25000nm）
（b）2002年某市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（1000 nm-2500nm）
（c）2014年新会市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（1000 nm-2500nm）
图7 不同产地不同时间陈皮里外层高光谱反射率曲线（1000 nm-2500nm）
2.3 不同年份新会市陈皮霉斑快速识别
图8为新会市2013年和2014年陈皮里层的rgb合成图（r：640 nm，g：550 nm，b：460 nm）和主成分分析的第一主成分的分类图。从图8（a）2013年新会市陈皮内层的分类图可知，红色区域为无霉斑区域，蓝色区域和绿色区域为霉斑区域。从图8（b）2014年新会市陈皮内层的分类图可知，红色区域和绿色区域为无霉斑区域，蓝色区域为霉斑区域。
（a）2013年新会市陈皮内层rgb图和分类图
（b）2014年新会市陈皮内层rgb图和分类图
图8新会市陈皮里层不同年份的rgb图和分类识别图
2.4 不同年份不同产地陈皮霉斑快速识别
图9为不同产地不同年份陈皮里层的rgb合成图（r：640 nm，g：550 nm，b：460 nm）和主成分分析的第一主成分的分类图。其中图9（a）为1991年江门市陈皮内层的rgb合成图和主成分分析的第一主成分的分类图，图9（b）为2002年某市陈皮内层的rgb合成图和主成分分析的第一主成分的分类图，从这两图可知红色区域为无霉斑区域，蓝色区域和绿色区域为霉斑区域。图9（c）2014年新会市陈皮内层的分类图可知，红色区域和绿色区域为无霉斑区域，蓝色区域为霉斑区域。
（a）1991年江门市陈皮内层rgb图和分类图
（b）2002年某市陈皮内层rgb图和分类图
（c）2014年新会市陈皮内层rgb图和分类图
图9不同产地不同年份陈皮里层的rgb图和分类识别图
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浸入式光纤探头在多个领域的优势
正确判断智能在线监测污水流量计好与坏有哪些检查要领
红外接种环灭菌器的特点和使用
你必须知道的化学知识
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高光谱成像技术是传统成像技术和光谱技术有机结合而成的一项新技术。目前，该技术已广泛应用于肉类 、水果 、蔬菜品质等方面的检测，在中药的鉴别中也有一定的应用。有学者应用高光谱成像技术对麦冬、连翘、红参等药材的产地、时间进行鉴别，取得满意的结果。本实验拟采用江苏双利合谱科技有限公司的gaiasorter-v10e、gaiasorter-n25e-swir两款成像高光谱仪获取河南省新会市2013年和2014年的陈皮高光谱数据以分析不同年份在不同光谱范围内其反射率的差异；同一年不同产地陈皮在不同光谱范围内的反射率差异。
1 材料与方法
1.1 材料
试验用的不同时间、不同产地的陈皮药材数据由中山大学提供，成像高光谱采集陈皮成像数据时，将陈皮尽量展平，分别采集陈皮的内外两面高光谱数据。
1.2 高光谱图像采集
高光谱图像数据采集采用江苏双利合谱科技有限公司的 gaiasorter高光谱分选仪系统（v10e、n25e-swir）。该系统主要由高光谱成像仪、面阵列相机、卤素灯光源、暗箱、计算机组成，如图1。实验仪器参数设置如表1。
图1 gaiasorter 高光谱分选仪
表1 gaiasorter 高光谱分选仪系统参数
序号
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v10e
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1
光谱范围
400-1000 nm
1000-2500 nm
2
光谱分辨率
2.8 nm
12 nm
3
像面尺寸
6.15×14.2
7.6×14.2
4
倒线色散
97.5nm/mm
208nm/mm
5
相对孔径
f/2.4
f/2.0
6
杂散光
<0.5%
<0.5%
7
波段数
520
288
8
成像镜头
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在进行高光谱图像采集时，需要设置相机曝光时间，平台移动速度以及物镜之间的距离。这 3 个参数相互影响，图像调节的目的是使采集的图像大小合适，清晰，不变形失真。经过反复尝试，物镜高度设置为 31 cm，曝光时间设置为10ms，平台移动速度分别设置为 4.8 mm/s（400-1000 nm）、14mm/s（1000-2500 nm）。图像采集软件采用江苏双利合谱科技有限公司提供的高光谱成像系统采集软件完成。图像处理采用 envi5.3 软件进行处理。在进行图像处理之前，先要对采集的光谱图像进行图像校正，图像校正公式如下：
(1)
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1.3 光谱噪声去除
试验得到光谱含有由仪器和试验条件等引起的噪声，对这些噪声的处理有助于减少噪声对光谱分析的影响，突出光谱的有效信息。savitzky-golay（简称sg） 平滑算法可以有效消减光谱数据中的随机噪声，消噪效果受平滑点数的影响，本文中选择sg 二次多项式 7 点平滑对光谱数据进行处理。
2 结果与分析
2.1 不同年份新会市陈皮高光谱数据
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图2新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮里层高光谱（400 nm-1000nm）
图3 新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮外层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
图4和图5为新会2013年和2014年陈皮里外层部分在1000 nm-2500nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
图4新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮里层高光谱（1000 nm-2500 nm）
图5新会2013年（左图）和2014年（右图）陈皮外层高光谱（1000 nm-2500 nm）
2.2 不同年份不同产地陈皮高光谱数据
图6（a）、（b）、（c）分别为江门1991年、某市2002年、新会2014年陈皮里外层部分在400 nm-1000nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
（a）1991年江门陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
（b）2002年某市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
（c）2014年新会市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（400 nm-1000nm）
图6 不同产地不同时间陈皮里外层高光谱反射率曲线（400 nm-1000nm）
图7（a）、（b）、（c）分别为江门1991年、某市2002年、新会2014年陈皮里外层部分在1000 nm-2500nm范围内的光谱反射率的最大值、最小值、均值、方差、均值±方差曲线。
（a）1991年江门陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（1000 nm-25000nm）
（b）2002年某市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（1000 nm-2500nm）
（c）2014年新会市陈皮内（左）外（右）层高光谱反射率（1000 nm-2500nm）
图7 不同产地不同时间陈皮里外层高光谱反射率曲线（1000 nm-2500nm）
2.3 不同年份新会市陈皮霉斑快速识别
图8为新会市2013年和2014年陈皮里层的rgb合成图（r：640 nm，g：550 nm，b：460 nm）和主成分分析的第一主成分的分类图。从图8（a）2013年新会市陈皮内层的分类图可知，红色区域为无霉斑区域，蓝色区域和绿色区域为霉斑区域。从图8（b）2014年新会市陈皮内层的分类图可知，红色区域和绿色区域为无霉斑区域，蓝色区域为霉斑区域。
（a）2013年新会市陈皮内层rgb图和分类图
（b）2014年新会市陈皮内层rgb图和分类图
图8新会市陈皮里层不同年份的rgb图和分类识别图
2.4 不同年份不同产地陈皮霉斑快速识别
图9为不同产地不同年份陈皮里层的rgb合成图（r：640 nm，g：550 nm，b：460 nm）和主成分分析的第一主成分的分类图。其中图9（a）为1991年江门市陈皮内层的rgb合成图和主成分分析的第一主成分的分类图，图9（b）为2002年某市陈皮内层的rgb合成图和主成分分析的第一主成分的分类图，从这两图可知红色区域为无霉斑区域，蓝色区域和绿色区域为霉斑区域。图9（c）2014年新会市陈皮内层的分类图可知，红色区域和绿色区域为无霉斑区域，蓝色区域为霉斑区域。
（a）1991年江门市陈皮内层rgb图和分类图
（b）2002年某市陈皮内层rgb图和分类图
（c）2014年新会市陈皮内层rgb图和分类图
图9不同产地不同年份陈皮里层的rgb图和分类识别图
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