中药材质量评定方法、设备及介质技术

本发明专利技术提供的一种中药材质量评定方法、设备及介质，其方法为：获取中药材数据；根据中药材的种植环境信息进行分类，得到分类结果；根据分类结果，根据预设规则对中药材的质量进行评定，得到评定结果；基于中药材的显微图像特征进行辨别，以得到图像评定结果；将评定结果与图像质量评定结果进行权重的重新分配，得到对中药材的质量评价分数。本发明专利技术通过对中药材数据进行系统整理、归纳、分析,通过品牌类指标信息等对中药材质量进行综合评定，并进一步地结合对中药材的显微图像特征进行辨别得到的图像评定结果，对中药材质量进行更准确的评定，可直观判断出中药材质量等级，评价更加准确，更加公正。

Quality evaluation method, equipment and medium for Chinese medicinal materials

The present invention provides a method, equipment and medium for evaluating the quality of Chinese medicinal materials. The method includes: acquiring data of Chinese medicinal materials; classifying Chinese medicinal materials according to their planting environment information and obtaining classification results; evaluating the quality of Chinese medicinal materials according to classification results and preset rules, and obtaining evaluation results based on Chinese medicinal materials. The microscopic image features are distinguished to obtain the image evaluation results. The weight of the evaluation results and the image quality evaluation results is redistributed to obtain the quality evaluation scores of Chinese medicinal materials. By systematically collating, summarizing and analyzing the data of traditional Chinese medicines, synthetically evaluating the quality of traditional Chinese medicines through brand index information, and further combining with the image evaluation results of distinguishing the microscopic image characteristics of traditional Chinese medicines, the quality of traditional Chinese medicines can be evaluated more accurately and intuitively. The quality grade of Chinese medicinal materials is more accurate and fair.

【技术实现步骤摘要】
中药材质量评定方法、设备及介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及中药材质量评定方法、设备及介质。
技术介绍
中药材B2B目前已在行业内有影响的，现有的B2B交易方式中对于中药材的品质标准不一，验货流程繁琐。通常都是通过人工结合药材本身的数据进行质量的评定，使得中药材的质量无法得到统一的认证管理，影响中药材的交易速度，不利于中药材的推广。且现有的平台对于中药材的质量评定都是基于人工的方式，不但浪费人力，效率低，且很难实现一个公平公正的评价。使中药材的评定没有可信度。因此，现有技术中的缺陷是：对于中药材的质量评定，没有统一快速有效的评价标准，通常通过人工的方式进行评定，主观因素大，导致评定结果不准确。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种中药材质量评定方法、设备及介质，通过对中药材数据进行系统整理、归纳、分析,通过品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息四位一体对药材质量进行综合评定，可直观判断出中药材质量等级，评价更加准确，更加公正。为了解决上述问题，第一方面，本专利技术提供一种中药材质量评定方法，包括：步骤S1，获取中药材数据，包括中药材的种植环境信息；步骤S2，根据所述中药材的种植环境信息进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括家种药材数据和野生药材数据；步骤S3，根据所述分类结果，根据预设规则对所述中药材的质量进行评定，得到评定结果，所述预设规则包括第一预设规则和第二预设规则：当所述分类结果为家种药材数据，根据所述第一预设规则对所述家种药材的质量进行评定，得到评定结果，所述第一预设规则根据家种药材的品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息获得；当所述分类结果为野生药材数据，根据所述第二预设规则对所述野生药材的质量进行评定，得到评定结果，所述第二预设规则根据野生药材的品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息获得；步骤S4，基于中药材的显微图像特征进行辨别，以得到图像评定结果；步骤S5，将评定结果与图像质量评定结果进行权重的重新分配，得到对所述中药材的质量评价分数。本专利技术提供的中药材质量评定方法，通过对中药材数据进行系统整理、归纳、分析,通过品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息四位一体对中药材质量进行综合评定，并进一步地结合对中药材的显微图像特征进行辨别得到的图像评定结果，对中药材质量进行更准确的评定，可直观判断出中药材质量等级，评价更加准确，更加公正。进一步地，所述步骤S4，具体包括：步骤S41，通过多个图像采集设备采集中药材的显微图像，对所述中药材的显微图像进行预处理，分割出目标区域的轮廓，进行图像去噪，将神经网络PCNN与显微图像对应，将中心神经元与显微图像的像素点对应，中心神经元的邻域与邻域像素点对应，中心神经元的输入为像素点的灰度值；步骤S42，建立从空间图像处理信息到时间信息的PCNN赋时矩阵，将赋时矩阵视为不变直方图矢量重心，经PCNN迭代处理所述显微图像并提取直方图矢量小变特征；步骤S43，把PCNN神经元模型与最大模糊熵或超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割，提取中药材二值图像目标，建立引入交叉熵分割判据的PCNN显微图像分割算法；步骤S44，以最大互信息优化多值图像分割并进行图像去噪，建立相邻分割图像互信息熵差最小分类判据，选取所述显微图像建立基于最小互信息熵差的PCNN自动多值目标分割算法，得到完善的多值目标图像；步骤S45，利用所述PCNN神经元模型处理所述显微图像，提取各二维图像的一维时间序列信号特征并存储特征信息，对该一维时间序列信号进行熵变换，形成熵序列信号，并作为PCNN处理的另一图像特征，并结合所述显微图像体视学要求的图像目标特征，提取所述显微图像的空域特征信息；步骤S46，将PCNN模型与图像傅里叶变换小数幂指数滤波相结合，提取图像变换域特征信息；步骤S47，分析PCNN迭代图像处理图像的形状、颜色、纹理及原图像目标形状、结构分布的归一化转动惯量混合特征，引入马氏距离结合Pearson积矩相关法的综合相似性度量方法，提取所述显微图像PCNN的特征信息；步骤S48，提取同一图像的步骤S41、步骤S45、步骤S46、步骤S47所述的特征信息，建立中药材显微图像特征信息库，搭建中药材显微图像的主辅特征识别与检索的智能系统，进行中药材的质量评定，得到中药材图像质量评定结果。进一步地，通过多个图像采集设备采集中药材的显微图像，具体包括：对各图像采集设备采集的图像进行目标识别；根据目标识别的结果，确定采集到目标的图像采集设备，将图像采集设备作为当前图像采集设备；关闭除当前图像采集设备外的其它图像采集设备；确定目标在图像中的位置以及目标的运动方向；将位置和预设阈值进行比较，确定目标所在的图像区域，其中图像区域包括第一区域、第三区域以及位于第一区域和第三区域之间的第二区域；若目标在第一区域或第三区域，根据第一区域或第三区域在图像上的方位，开启当前图像采集设备相应方向的图像采集设备；若目标在第二区域，开启当前图像采集设备相应方向的图像采集设备，并关闭当前图像采集设备。进一步地，所述确定目标在图像中的位置以及目标的运动方向，具体包括：对当前图像采集设备采集的当前图像以及当前图像的下一个图像进行边缘提取，获取当前图像的第一目标边缘信息和当前图像的下一个图像的第二目标边缘信息；将第二目标边缘信息与第一目标边缘信息相减，得到黑点和白点；根据黑点和白点的痕迹确定目标的运动方向以及目标在图像中的位置。进一步地，预设阈值包括第一阈值和第二阈值，其中第一阈值小于第二阈值；所述将位置和预设阈值进行比较，确定目标所在的图像区域，包括：若位置小于第一阈值，确定目标位于第一区域；若位置大于等于第一阈值、小于等于第二阈值，确定目标位于第二区域；若位置大于第二阈值，确定目标位于第三区域。进一步地，所述方法还包括权重分配，，具体包括：将多个质量评定指标作为训练样本；调入训练样本集合X＝{X1，X2，...，XN}，各个训练样本Xk，N均用m个特征属性和1个类别属性进行描述；对所述训练样本的各个特征属性值进行归一化处理，得到归一化后的特征值；根据所述归一化处理后的训练样本，确定样本的权重系数；计算所述归一化处理后的特征属性与类别属性之间的相关性衡量指标REi，以及与其他特征属性之间的相关性衡量指标RIi，并根据REi与RIi计算各特征的综合性能衡量指标Ri；根据所述各特征的综合性能衡量指标Ri，确定特征权重ωi；根据特征权重ωi，对所述多个质量评定指标进行权重分配。进一步地，当所述m个特征属性包括标称型、二元型或序数型特征时，将所述标称型、二元型或序数型特征转化为数值型特征。进一步地，对于标称型特征，采用数值0表示该特征的第一种取值，数值1表示第二种取值，以此类推，直至该特征的所有可能取值均用离散型数值对应表示；对于二元型特征，采用数值0表示该特征的第一种取值，数值1表示第二种取值；对于序数型特征，采用数值0表示该特征的第一种取值，数值1表示第二种取值，以此类推，直至该特征的所有可能取值均用离散型数值对应表示。第二方面，本专利技术提供一种中药材质量评定设备，包括处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中药材质量评定方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取中药材数据，包括中药材的种植环境信息；步骤S2，根据所述中药材的种植环境信息进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括家种药材数据和野生药材数据；步骤S3，根据所述分类结果，根据预设规则对所述中药材的质量进行评定，得到评定结果，所述预设规则包括第一预设规则和第二预设规则：当所述分类结果为家种药材数据，根据所述第一预设规则对所述家种药材的质量进行评定，得到评定结果，所述第一预设规则根据家种药材的品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息获得；当所述分类结果为野生药材数据，根据所述第二预设规则对所述野生药材的质量进行评定，得到评定结果，所述第二预设规则根据野生药材的品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息获得；步骤S4，基于中药材的显微图像特征进行辨别，以得到图像评定结果；步骤S5，将评定结果与图像质量评定结果进行权重的重新分配，得到对所述中药材的质量评价分数。

【技术特征摘要】
2017.06.30 CN 20171052420681.一种中药材质量评定方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取中药材数据，包括中药材的种植环境信息；步骤S2，根据所述中药材的种植环境信息进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括家种药材数据和野生药材数据；步骤S3，根据所述分类结果，根据预设规则对所述中药材的质量进行评定，得到评定结果，所述预设规则包括第一预设规则和第二预设规则：当所述分类结果为家种药材数据，根据所述第一预设规则对所述家种药材的质量进行评定，得到评定结果，所述第一预设规则根据家种药材的品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息获得；当所述分类结果为野生药材数据，根据所述第二预设规则对所述野生药材的质量进行评定，得到评定结果，所述第二预设规则根据野生药材的品牌类指标信息、物理规格类指标信息、药典类指标信息和专家综合评定类指标信息获得；步骤S4，基于中药材的显微图像特征进行辨别，以得到图像评定结果；步骤S5，将评定结果与图像质量评定结果进行权重的重新分配，得到对所述中药材的质量评价分数。2.根据权利要求1所述的中药材质量评定方法，其特征在于，所述步骤S4，具体包括：步骤S41，通过多个图像采集设备采集中药材的显微图像，对所述中药材的显微图像进行预处理，分割出目标区域的轮廓，进行图像去噪，将神经网络PCNN与显微图像对应，将中心神经元与显微图像的像素点对应，中心神经元的邻域与邻域像素点对应，中心神经元的输入为像素点的灰度值；步骤S42，建立从空间图像处理信息到时间信息的PCNN赋时矩阵，将赋时矩阵视为不变直方图矢量重心，经PCNN迭代处理所述显微图像并提取直方图矢量小变特征；步骤S43，把PCNN神经元模型与最大模糊熵或超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割，提取中药材二值图像目标，建立引入交叉熵分割判据的PCNN显微图像分割算法；步骤S44，以最大互信息优化多值图像分割并进行图像去噪，建立相邻分割图像互信息熵差最小分类判据，选取所述显微图像建立基于最小互信息熵差的PCNN自动多值目标分割算法，得到完善的多值目标图像；步骤S45，利用所述PCNN神经元模型处理所述显微图像，提取各二维图像的一维时间序列信号特征并存储特征信息，对该一维时间序列信号进行熵变换，形成熵序列信号，并作为PCNN处理的另一图像特征，并结合所述显微图像体视学要求的图像目标特征，提取所述显微图像的空域特征信息；步骤S46，将PCNN模型与图像傅里叶变换小数幂指数滤波相结合，提取图像变换域特征信息；步骤S47，分析PCNN迭代图像处理图像的形状、颜色、纹理及原图像目标形状、结构分布的归一化转动惯量混合特征，引入马氏距离结合Pearson积矩相关法的综合相似性度量方法，提取所述显微图像PCNN的特征信息；步骤S48，提取同一图像的步骤S41、步骤S45、步骤S46、步骤S47所述的特征信息，建立中药材显微图像特征信息库，搭建中药材显微图像的主辅特征识别与检索的智能系统，进行中药材的质量评定，得到中药材图像质量评定结果。3.根据权利要求2所述的中药材质量评定方法，其特征在于，通过多个图像采集设备采集中药材的显微图像，具体包括：对各图像采集设备采集的图像进行目标识别；根据目标识别的结果，确定采集到目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓玉林，
申请(专利权)人：亳州中药材商品交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34