一种快速的薄荷药材质控检测方法技术

本发明专利技术涉及一种薄荷药材的近红外光谱检测方法，所述方法步骤如下：(1)薄荷药材粉碎过筛；(2)采集薄荷药材粉末的近红外光谱图；(3)根据标准近红外光谱和采集的薄荷药材的近红外光谱，输入已经建立的模型，计算得到薄荷药材中薄荷脑的含量，其中的光谱条件为：扫描次数为32，分辨率为8cm

A Rapid Method for the Control and Detection of Mint

The invention relates to a near infrared spectroscopic method for the determination of mint medicinal materials. The steps of the method are as follows: (1) Mint crushing and screening; (2) collecting the near infrared spectra of mint medicinal powder; (3) inputting the established model according to the standard near infrared spectra and the near infrared spectra of mint medicinal materials collected, calculating the content of menthol in mint medicinal materials, and the spectral conditions therein. The scanning times were 32 and the resolution was 8 cm.

【技术实现步骤摘要】
一种快速的薄荷药材质控检测方法
本专利技术属于近红外检测领域，具体涉及一种薄荷药材近红外光谱检测方法。
技术介绍
薄荷为唇形科植物薄荷MenthahaplocalyxBriq.的干燥地上部分。最早期於欧洲地中海地区及西亚洲一带盛产。现时主要产地为美国、西班牙、意大利、法国、英国、巴尔干半岛等，而中国大部分地方如云南、江苏、浙江、江西等都有出产。可分为白种薄荷、黄种薄荷、青种薄荷、秧薄荷、臭薄荷5个品种。苏薄荷：产于江苏苏州、常熟、嘉定、南通等地者。品质亦优。南薄荷：产于我国南方者，如江西、江苏、浙江、安徽等省。杭薄荷：又名苋桥薄荷。产于浙江杭州地区者。基原多、产地多，如何能够快速区分符合制剂要求的药材，是现今需要讨论及研究的方向。近红外(NIR)光谱技术是一种快速的、无损的、绿色的分析技术，具有分析快速、操作简单、样品基本无处理、无需消耗试剂等特点。近年来，近红外光谱技术已经越来越多的被应用于中药研究，包括药材产地鉴别、有效组分含量测定和制药过程的在线检测和监控。在药品质量控制及生产应用领域，将近红外光谱技术应用于原药材、化药分离、成品关键指标的检测已有相关文献。然而，将近红外光谱技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种薄荷药材的近红外光谱检测方法，其特征在于，步骤如下：(1)薄荷药材粉碎过筛；(2)采集薄荷药材粉末的近红外光谱图；(3)根据标准近红外光谱和采集的薄荷药材的近红外光谱，输入已经建立的模型，计算得到薄荷药材中薄荷脑的含量，其中的光谱条件为：扫描次数为32，分辨率为8cm‑1，以仪器内置背景为参比，扫描光谱范围为4000～10000cm‑1。

【技术特征摘要】
1.一种薄荷药材的近红外光谱检测方法，其特征在于，步骤如下：(1)薄荷药材粉碎过筛；(2)采集薄荷药材粉末的近红外光谱图；(3)根据标准近红外光谱和采集的薄荷药材的近红外光谱，输入已经建立的模型，计算得到薄荷药材中薄荷脑的含量，其中的光谱条件为：扫描次数为32，分辨率为8cm-1，以仪器内置背景为参比，扫描光谱范围为4000～10000cm-1。2.一种薄荷药材的近红外光谱检测模型的建立方法，其特征在于，步骤如下：(1)取多批薄荷药材粉碎过筛；(2)气相色谱法测定多批薄荷药材的薄荷脑的含量；(3)采集多批薄荷药材粉末的近红外光谱图；(4)采用4000～7500cm-1波段区间的近红外数据，选择一阶导数、Savitzky-Golay平滑和数据归一化算法用于预处理近红外光谱数据，采用偏最小二乘回归建立近红外数据与气相色谱法测定的薄荷药材的薄荷脑的含量之间的定量校正模型，采用相关系数R、校正集均方差RMSEC和主成分数Factor优化建模参数，考察模型性能，模型对未知样品的预测效果用预测均方差RMSEP、相对偏差RSEP和相关系数R确定；其中的光谱条件为：扫描次数为32，分辨率为8cm-1，以仪器内置背景为参比，扫描光谱范围为4000～10000cm-1；其中，相关系数R、校正集均方差RMSEC、预测均方差RMSEP和相对偏差RSEP的计算公式如下：各式中Ci——传统分析方法测量值；——通过NIR测量及数学模型预测的结果；Cm——Ci均值；n——建立模型用的校正集样本数；m——用于检验模型的验证集样本数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集薄荷样品：采集5-200个批次。4.一种薄荷药材中水分含量的近红外光谱测定方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)薄荷药材粉碎过筛；(2)采集薄荷药材粉末的近红外光谱图；(3)根据标准近红外光谱和采集的薄荷药材的近红外光谱，输入已经建立的模型，计算得到薄荷药材中水的含量；其中的光谱条件为：采集4000～7500cm-1波段区间的近红外数据。5.一种薄荷药材中水分含量的近红外光谱测定模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)取多批薄荷药材粉碎过筛；(2)甲苯法测定多批样品中的水含量；(3)采集多批薄荷药材粉末的近红外光谱图；(4)定量模型的建立；采用4500～7500cm-1波段区间的近红外数据，选择一阶导数、Savitzky-Golay平滑和数据归一化算法用于预处理近红外光谱数据，采用偏最小二乘回归建立近红外数据与水分这个质控指标数据之间的定量校正模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采集薄荷样品：采集5-200个批次。7.一种薄荷药材近红外光谱检测方法，包括薄荷脑、水含量的检测，所述方法，包括以下步骤：步骤A(1)薄荷药材粉碎过筛；(2)采集薄荷药材粉末的近红外光谱图；(3)根据标准近红外光谱和采集的薄荷药材的近红外光谱，输入已经建立的模型，计算得到薄荷药材中薄荷脑等的含量；其中的光谱条件为：扫描次数为32，分辨率为8cm-1，以仪器内置背景为参比，扫描光谱范围为4000～10000cm-1；其中所述模型的建立方法，步骤如下：(1)取多批薄荷药材粉碎过筛；(2)气相色谱法测定多批薄荷药材的薄荷脑的含量；(3)采集多批薄荷药材粉末的近红外光谱图；(4)采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉洁，甘国峰，於江华，
申请(专利权)人：江西省药明扬海医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江西,36