背景:课题来源于国家自然科学基金青年项目“山楂饮片辨状论质客观化数据分析及质量评价数学模型”,(项目编号:81403105)。中药饮片为中药材经净制、切制、炮炙等方法炮制加工后而成,其源于药材又不同于药材,且相对于药材,其功效亦发生了一定的变化,同时中药饮片作为中药功效的载体,其药效往往是多方面的,选择个别化学成分指标不仅难与其多功效相关联,也难以体现饮片多功效的特点,因此现行质量标准中以个别成分为主的质控模式具有一定的局限性;颜色、气味等性状指标在一定程度上可客观反映饮片整体质量,如传统对中药饮片的质量评价主要是通过老药工的经验眼看、鼻闻、口尝及手试等方式获取饮片性状信息来评价饮片质量,但性状指标的判别往往可操作性差;生物评价对于部分成分复杂且药理作用多样的中药以及部分难以客观量化的中药性状信息来说,是一个很好的补充,但是其稳定性、重复性以及所选指标的代表性仍有待进一步的研究;目前国外含中药饮片的药典虽有部分值得学习,但其整体标准仍低于我国药典。基于此,本文拟从性状方面为突破口,采用智能感官系统客观量化中药的性状,实现保障中药质量的目的。在中药颜色方面,介绍了目前常用的测色仪器,如色卡、色彩色差计、分光光度计、机器视觉等,并分析了它们在测试方面的适用范围及优缺点,并根据中药及中药饮片的特点建立了测定颜色的三种方法,分别为比色卡法、色差法、机器视觉法。根据所建立的中药颜色测定方法,对中药“五色”类饮片进行了颜色客观化表达,即白色类饮片的颜色范围L*(89.600~98.918)、a*(-2.1~0.90)、b*(0.29~20.66),红色饮片的范围L*(7.645~45.684)、a*(-0.587~17.915)、b*(0.465~26.348),黄色饮片的范围L*(16.63~90.044)、a*(1.537~17.314)、b*(10.354~56.988),黑色饮片的范围L*(7.725~19.270)、a*(-3.98~1.348)、b*(1.595~6.153),青色饮片的范围L*(14.291~39.472)、a*(-1.572~1.348)、b*(2.51~0.9853),初步实现了中药及中药饮片的客观量化。在气、味量化方面,介绍了目前常用的仿生智能系统电子鼻、气相电子鼻、电子舌,并对传感器寿命问题、传感器的特异性问题进行了一定的分析。优质优价是市场经济的基本要求。作为一种商品,中药也应根据质量的不同,分等级或等次,以质论价以满足市场要求。目前中药中已有分级标准或商品规格,其主要通过药物的长、宽、重量等来进行分级的。本文以麦冬为例,采用机器视觉技术分析麦冬的颜色、长、宽等信息,研究麦冬的分级指标,并制定其分级标准,以实现麦冬的快速分级。针对麦冬过度滥用激素的情况,以长度为突破口,得出长度大于5cm的麦冬可能为激素麦冬;同时大量统计硫熏后麦冬的颜色,得出硫熏影响麦冬的颜色L*(亮度)、b*(黄色),当麦冬L*>67或b*>23时,可能被硫熏。目前炒制类饮片的质量一直是中药研究的难题,本文以山楂为例,采用机器视觉、电子鼻等量化山楂的性状信息,采用用主成分分析实现了炮制品的鉴别区分,同时结合其化学成分总黄酮、有机酸,在分析颜色、气味与成分关联性的基础上,采用人工神经网络,构建了山楂品质评价的数学模型,实现了预测不同炮制品的成分;同时应用灰色关联度优化性状参数,采用支持向量机实现了山楂及其炮制品的鉴别区分。本文在分析国内外中药饮片质量标准的基础上,提出采用智能感官技术实现饮片的性状客观化,并根据不同的测色工具的优缺点,构建中药的颜色检测方法,实现了中药“五色”的颜色量化;同时采用智能感官技术实现了山楂性状的客观化,并应用人工神经网络、支持向量机等模式识别技术构建了山楂质量评价模型,为中药质量评价提供了新思路。