基于近红外分析技术的党参真伪鉴别和产地判定的方法技术

本发明专利技术公开了基于近红外分析技术的党参真伪鉴别和产地判定的方法，该方法操作简单，分析速度快，无损、便携，能够对党参药材进行准确的定性判别分析，实现对党参药材的真伪判别和产地判别，解决了传统的近红外光谱分析仪器体积大、价格高，便携度不够等缺点，促进了以微型近红外光谱仪为基础的近红外光谱技术在中药材定性判别方面的应用。本发明专利技术首次建立了模型判别正确率均为100％的党参药材真伪、产地的近红外定性判别分析模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于中药材检测
，具体涉及基于近红外分析技术的党参真伪鉴别 和产地判定的方法。
技术介绍
党参为結梗科植物党参Codonopsis pilosula(Franch. )Nannf.、素花党参 Codonopsis Pilosula Nannf. var. modesta(Nannf. )L. T Shen 或川党参 Codonopsis tangshen Oliv.干燥的根。党参属植物共有四十多种，其中在我国种植分布的有39种，《中 国药典》2010版收载了其中的三种党参：党参、素花党参和川党参。党参种主要分布在山 西、甘肃、河南、东北等地，依据产地不同主要分为潞党、台党、白条党和东党四个品种。党参 具有健脾益肺，养血生津的功效，适于咳嗽气若、气血不足、食少倦怠等症。以党参为处方的 中药制剂众多，包括十全大补丸、妇科千金片、党参多糖滴丸等多种名贵成药和制剂。 目前中药材来源复杂，不同产地的党参药材性能、质量差别很大；另外，中药材造 假现象屡禁不止。因此，研宄一种对党参药材进行定性判别的有效方法尤为重要。而传统 的中药材质量控制鉴别方法主要是经验法和显微法，这两种方法对人员素质要求很高，而 且检测周期长，无法满足中药材的快速检测要求。 近红外光谱分析技术（NIRS)作为分析领域中一种绿色分析技术，因其无损、高效 以及适合在线分析等突出特点，已经成为农业领域、石油化工领域、制药领域、烟草领域中 重要的分析技术之一。NIRS能够反映中药材复杂体系之间的整体区别。因此，定性分析是 NIRS在中药领域应用的一个重要分支，已经广泛地应用于中药材的产地、真伪鉴别。 传统的近红外光谱分析仪器体积大、价格高，不利于现场快速分析。微型近红外光 谱仪器的出现，解决了传统近红外光谱仪的这一弊端，更简便、快捷、准确。使用微型近红外 光谱仪对党参药材进行定性判别分析，能够实现党参药材的快速定性判别，方便实用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种应用微型近红外光谱仪用于党参药材定性判别的方 法，包括微型近红外光谱仪用于党参药材的真伪判别方法和微型近红外光谱仪用于党参药 材的产地判别方法。 本专利技术的判别方法便携、简单、快速，无损，是一种绿色分析技术。 一种基于近红外分析技术的党参真伪鉴别的方法，包括如下步骤： (1)对收集的正品党参和伪品党参药材样品进行预处理，预处理方法为：在60°C 条件下将样品干燥24h，粉碎后，过40目筛； (2)在25°C的室温下，采用微型近红外光谱分析仪，通过漫反射方式采集党参药 材样品的原始近红外光谱； (3)对原始光谱进行SNV、SG7点平滑、lst+SG7点平滑或SNV+SG7点平滑预处理； (4)采用K-S算法将样品划分为校正集和验证集，利用校正集样本建立党参真伪 判别分析模型，建模波段选择全光谱范围，908-1676nm ; (5)采集待鉴别样品的近红外光谱；并进行数据预处理，得预处理光谱； (6)将待鉴别样品的预处理光谱输入所述党参真伪判别分析模型，计算出该未知 样品到正品党参和到伪品党参间的马氏距离，并将与其马氏距离相对较近的类别判定为未 知样品的类别归属。 优选的是，采集党参药材样品的原始近红外光谱的具体参数如下：波长范围为 908-1676nm ;100% Spectralon?标准白板为参考；积分时间：5000 μ s ;扫描次数：100。 优选的是，步骤（3)中，所述预处理的方法为SNV+SG 7点平滑预处理。 优选的是，利用校正集样本建立判别分析模型，以此作为判据，对验证集样本进行 预测，依据马氏距离值判断样本的归属，采用正确率作为模型评价的指标。 优选的是，在采用最佳预处理方法的基础上，对样品光谱进行主成分分析，进一步 对模型进行评价。 本专利技术还提供了一种基于近红外分析技术的党参产地判别方法，包括如下步骤： (1)对收集的建模产地的党参药材样品进行预处理，预处理方法为：在60°C条件 下将样品干燥24h，粉碎后，过40目筛； (2)在25°C的室温下，采用微型近红外光谱分析仪，通过漫反射方式采集党参药 材样品的原始近红外光谱； (3)对原始光谱进行SNV、SG7点平滑、lst+SG7点平滑或SNV+lst+SG7点平滑预处 理； (4)采用K-S算法将样品划分为校正集和验证集，利用校正集样本建立党参药材 定性判别分析模型，建模波段选择全光谱范围，908-1676nm ;以分析模型作为判据，对验证 集样本进行预测； (5)采集待鉴别样品的近红外光谱；并进行数据预处理，得预处理光谱； (6)将待鉴别样品的预处理光谱输入所述党参真伪判别分析模型，分别计算出该 未知样品到各个产地中心的距离，并将产地中心与未知样品距离最近的产地判定为未知样 品的产地归属。 优选的是，所述的建模产地为甘肃、东北和山西。 优选的是，采集党参药材样品的原始近红外光谱的具体参数如下：波长范围为 908-1676nm ;100% Spectralon?标准白板为参考；积分时间：5000 μ s ;扫描次数：100。 优选的是，步骤（3)中，所述预处理的方法为SNV+lst+SG 7点平滑预处理。 优选的是，利用校正集样本建立判别分析模型，以此作为判据，对验证集样本进行 预测，依据马氏距离值判断样本的归属，采用正确率作为模型评价的指标。 本专利技术方法与传统的党参定性判别方法以及普通的近红外光谱分析法相比，更简 便易行，适于对党参药材进行快速无损无污染的定性判别分析，有利当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于近红外分析技术的党参真伪鉴别的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对收集的正品党参药材样品进行预处理，预处理方法为：在60℃条件下将样品干燥24h，粉碎后，过40目筛；(2)在25℃的室温下，采用微型近红外光谱分析仪，通过漫反射方式采集党参药材样品的原始近红外光谱；(3)对原始光谱进行SNV、SG7点平滑、1st+SG7点平滑或SNV+SG7点平滑预处理；(4)采用K‑S算法将样品划分为校正集和验证集，利用校正集样本建立党参真伪判别分析模型，建模波段选择全光谱范围，908‑1676nm；(5)采集待鉴别样品的近红外光谱；并进行数据预处理，得预处理光谱；(6)将待鉴别样品的预处理光谱输入所述党参真伪判别分析模型，计算出该未知样品到正品党参和到伪品党参间的马氏距离，并将与其马氏距离相对较近的类别判定为未知样品的类别归属。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：臧恒昌，曾英姿，聂磊，杨海龙，胡甜，于洪亮，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37