无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法技术

本发明专利技术属于药材鉴别领域，其公开了一种无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，解决传统技术中检测方式存在操作繁琐、检测成本高、需要消耗样品的问题。该方法包括：a.选取正、负样品；b.采集样品的高光谱图像；c.对高光谱图像进行处理并利用主成分分析法提取相关特征；d.建立PLS-DA预测模型；e.利用PLS-DA预测模型对待检测对象进行检测；f.根据模型输出判别待检测对象的真伪。本发明专利技术适用于对冬虫夏草虫体样品进行快速、准确鉴别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于药材鉴别领域，具体涉及无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法。
技术介绍
冬虫夏草Cordycepssinensis(Berkeley)Saccardo为麦角菌科真菌冬虫夏草菌寄生在鳞翅目蝙蝠蛾科蝠蛾属(Hepialus)幼虫上形成的虫生子囊真菌，为麦角菌科虫草属真菌冬虫夏草的子座及其寄主鳞翅目蝙蝠蛾科昆虫蝙蝠蛾的幼虫尸体的复合物，性甘平，补肺益肾，止血化痰，用于久咳虚喘，劳咳咯血，阳痿遗精，腰膝酸痛，是我国传统的名贵中药材。冬虫夏草生长环境特殊，主要分布于我国青藏高原海拔3000～5000米的高山草甸和高山灌丛。青海、西藏、四川、甘肃和云南是冬虫夏草的主要产区，青海的产量和质量居各省区之首，玉树、果洛等是青海冬虫夏草主产地。冬虫夏草目前尚不能进行人工培育，而野生冬虫夏草的分布区域狭小，自然寄生率低，对环境条件要求苛刻，加之近年来的生态破坏和掠夺式采挖，使冬虫夏草的产量逐年下降，价格不断攀升。因此，市场上存在严重的掺伪、增重等造假现象。除了冬虫夏草之外，其他虫草属真菌寄生在昆虫体上形成的复合体也被称为“虫草”，其中一些常被用作冬虫夏草的伪品，性状相似而难以区分。传统技术中的鉴定方法主要是依据中药的来源、品种形态、性状、显微特征、理化鉴别、检查、含量测定等依靠经验或者精密仪器进行检验，尤其是显微特征、理化鉴别、检查、含量测定等方法均需要消耗原材料，通过药材表面的特征很难进行鉴定。近年来，使用DNA分子标记的检测方式进行药材的检测与鉴别也常见报道。但是，这种检测方式操作繁琐，试剂和检测费用较高，样品准备程序复杂，难以推广。最重要的是，目前的各种检测方法都需要消耗样品，故只能抽样检测，不可能做到全部产品的检测，因此难以满足中药材产业的需要。虫体是冬虫夏草菌寄生在蝙蝠蛾幼虫尸体上形成的，具有很强的专属性，因此建立快速准确的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，对冬虫夏草真伪的鉴别，对规范市场、保证药材质量具有非常重要的意义。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提出一种无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，解决传统技术中检测方式存在操作繁琐、检测成本高、需要消耗样品的问题。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案是：无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，包括以下步骤：建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型，在进行冬虫夏草虫体鉴别时，将待检测样品放置入高光谱反射图像采集系统中，利用所述高光谱反射图像采集系统采集所述待检测样品的高光谱信息，并对采集的高光谱信息进行图像处理后输入已建立的冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型进行预测，根据预测输出值对该样品进行鉴别。具体的，在进行冬虫夏草虫体鉴别时，利用高光谱反射图像采集系统采集的高光谱信息为待检测样品的像元光谱信息。具体的，所述建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型的步骤包括：A1.选取冬虫夏草虫体样品分别经预处理后作为正样品集；A2.选取易与冬虫夏草虫体混淆的样品分别经预处理后作为负样品集；A3.分别将正样品集中的正样品和负样品集中的负样品放置入高光谱反射图像采集系统中，利用所述高光谱反射图像采集系统采集样品的高光谱信息；A4.对采集的高光谱信息进行图像处理后提取光谱特征，将提取的光谱特征录入数据库；A5.重复步骤A3-A4，直至完成正、负样品集中的所有样品的光谱特征的提取和录入；A6.随机选取一定数量样品的光谱特征建立PLS-DA预测模型。具体的，在建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型时，步骤A3和A4中，所述高光谱反射图像采集系统采集的样品高光谱信息为该样品的平均光谱信息。具体的，步骤A1中，选取全国不同产地的冬虫夏草原草样品，截取虫体部分，分别经预处理后作为正样品集。具体的，步骤A1中，所述选取全国不同产地的冬虫夏草样品具体包括：选自全国主产区青海玉树、青海果洛、青海海南、青海海东、四川、西藏、甘肃、云南八个地区冬虫夏草样品。具体的，步骤A2中，选取市面上多种易与冬虫夏草原草混淆的样品，截取虫体部分，分别经预处理后作为负样品集。具体的，步骤A2中，所述易与冬虫夏草混淆的样品包括但不仅限于：麻脊背、蛹虫草、亚香棒，凉山虫草和新疆虫草等。具体的，步骤A1中，所述预处理是指依次经过干刷、清洗、40℃低温干燥。具体的，步骤A2中，所述预处理是指依次经过干刷、清洗、40℃低温干燥。具体的，步骤A4中，对采集的高光谱信息进行图像处理后按照正、负样品光谱方差最大化原则提取光谱特征。具体的，步骤A6中，随机选取一定数量样品的光谱特征的方法是：随机选取等比例的正、负样品的光谱特征。具体的，所述根据预测输出值对该样品进行鉴别具体方法是：若该样品的某个像元经过PLS-DA模型预测其输出值介于-1.5～0.45之间，则判定该像元为伪冬虫夏草虫体像元；若该样品的某个像元经过PLS-DA模型预测其输出值介于0.55～1.5之间，则判定该像元为真冬虫夏草虫体像元；若该样品的某个像元经过PLS-DA模型预测其输出值介于0.45～0.55之间，则判定该像元为未知类别像元；最后由系统分别自动统计真冬虫夏草虫体像元、伪冬虫夏草虫体像元、未知类别像元的个数并计算在该样品总像元数中的比例，根据比例分布情况鉴别该样品的真伪。具体的，所述根据比例分布情况鉴别该样品的真伪，具体方法是：若真冬虫夏草虫体像元的个数在该样品总像元数中的比例≥60％，则判定该样品为真。具体的，所述高光谱反射图像采集系统采用碲镉汞二维阵列检测器，光源为石英卤素灯。所述高光谱反射图像采集系统的光谱采集范围为短波红外波段940–2537nm。所述高光谱反射图像采集系统的像素为320×256，像素大小150μm×150μm，采用视场为50mm镜头。扫描方式为高速推扫式高光谱成像，推扫速度3mm/s，采集速度100fps。具体的，利用所述高光谱反射图像采集系统采集该样品的高光谱信息，具体步骤如下：①采集获得该样品(m×n)个像元在k个波段下的连续光谱曲线，每一波段对应的光谱信号响应值为Ik，k＝1，2…K；②利用标准白板标定图像的光强值，计算每幅图像在第k个波段下高光谱反射图像的相对光强值其中为第k个波段下每个冬虫夏草虫体高光谱反射图像的相对强光值；Ik为第k个波段下每个冬虫夏草虫体高光谱反射图像的光强值；为第k个波段下标准白板高光谱反射图像的光强值；Dk为第k个波段下采集的全黑标定图像光强值；③将计算出来的相对光强值经过A/D转换，转换为光谱曲线。具体的，步骤A4中所述对采集的高光谱信息进行图像处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，包括：建立冬虫夏草虫体PLS‑DA预测模型，在进行冬虫夏草虫体鉴别时，将待检测样品放置入高光谱反射图像采集系统中，利用所述高光谱反射图像采集系统采集所述待检测样品的高光谱信息，并对采集的高光谱信息进行图像处理后输入已建立的冬虫夏草虫体PLS‑DA预测模型进行预测，根据预测输出值对该样品进行鉴别；所述高光谱信息为待检测样品的像元光谱信息。

【技术特征摘要】
2015.01.14 CN 20151001816371.无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，包括：
建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型，在进行冬虫夏草虫体鉴别时，将待检测样品放置
入高光谱反射图像采集系统中，利用所述高光谱反射图像采集系统采集所述待检测样品的高
光谱信息，并对采集的高光谱信息进行图像处理后输入已建立的冬虫夏草虫体PLS-DA预测
模型进行预测，根据预测输出值对该样品进行鉴别；所述高光谱信息为待检测样品的像元光
谱信息。
2.如权利要求1所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，
所述建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型的步骤包括：
A1.选取冬虫夏草虫体样品分别经预处理后作为正样品集；
A2.选取易与冬虫夏草虫体混淆的样品分别经预处理后作为负样品集；
A3.分别将正样品集中的正样品和负样品集中的负样品放置入高光谱反射图像采集系统
中，利用所述高光谱反射图像采集系统采集样品的高光谱信息；
A4.对采集的高光谱信息进行图像处理后提取光谱特征，将提取的光谱特征录入数据库；
A5.重复步骤A3-A4，直至完成正、负样品集中的所有样品的光谱特征的提取和录入；
A6.随机选取等比例的正、负样品的光谱特征建立PLS-DA预测模型；
步骤A3和A4中，所述高光谱反射图像采集系统采集的样品高光谱信息为该样品的平均
光谱信息。
3.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，
步骤A1中，选取全国不同产地的冬虫夏草原草样品，截取虫体部分，分别经预处理后
作为正样品集；
所述选取全国不同产地的冬虫夏草样品具体包括：选自全国主产区青海玉树、青海果洛、
青海海南、青海海东、四川、西藏、甘肃、云南八个地区冬虫夏草样品。
4.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，
步骤A2中，选取市面上多种易与冬虫夏草原草混淆的样品，截取虫体部分，分别经预
处理后作为负样品集；
所述易与冬虫夏草混淆的样品包括：麻脊背、蛹虫草、亚香棒，凉山虫草和新疆虫草。
5.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，
步骤A1和A2中，所述预处理是指依次经过干刷、清洗、40℃低温干燥。
6.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，
步骤A4中，对采集的高光谱信息进行图像处理后按照正、负样品光谱方差最大化原则

\t提取光谱特征。
7.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法，其特征在于，所述根据预测
输出值对该样品进行鉴别具体方法是：若该样品的某个像元经过PLS-DA模型预测其输出值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雪峰，谭福元，
申请(专利权)人：青海春天药用资源科技利用有限公司，
类型：发明
国别省市：青海;63