一种中药饮片高效灭菌烘干系统技术方案

本发明专利技术公开一种中药饮片高效灭菌烘干系统，涉及中药烘干技术领域，中药饮片高效灭菌烘干系统包括中药外观影像获取结构、中药图像分析装置，包括图像分析单元，平面调节按键和储存卡，平面调节按键通过电性连接设置在红外接收管的下部，图像分析单元通过电性连接设置在平面调节按键的左侧；图像分析单元，设置有药品种类外观图像判定模块，外观确定模块，外观检测模块，外观比较模块，外观图像分析模块；外观图像分析模块为根据各相对参数优劣值及权重系数分析得到中药品种类品质数据。本发明专利技术基于传感器阵列技术和模式识别技术，成为了电子感官分析的重要工具，使中药药品在灭菌烘干中检测和品控成为了客观、可靠、可行的重要手段。

【技术实现步骤摘要】
一种中药饮片高效灭菌烘干系统
本专利技术公开涉及中药烘干技术领，尤其涉及一种中药饮片高效灭菌烘干系统。
技术介绍
目前，中药产业的三大支柱是中药材(生药)、中药饮片、中成药。其中，中药饮片是由中药材炮制加工而来，煎煮后服用；同时也是中成药生产的原料。传统的中药饮片是在中药材(生药)的基础上简单加工制成的，由于原料中药材(生药)大多是农副产品，其形状不规则，质量参差不齐，造成中药饮片同样是形状不规则，质量参差不齐。这种现状严重阻碍了中药领域的现代化。国内外的中药工作者为改变这种现状，进行了大量工作。例如，CN1362059A，2002.8.7，中国专利技术专利公开了一种纳米中药饮片及其制备方法：是将中药粉碎成500纳米以下的超细粉末。这种超细粉末的制备过程，制备成本太高，而且打碎了植物或动物中药的细胞壁，与传统中药饮片的结构有较大差别。是否能够达到传统中药饮片的同样效果需要验证。更主要的是：这种超细粉末破坏了原料药中的植物、动物的细胞组织，使得这种超细粉末与传统中药饮片的状态不一致，在药效上不具备对等性。中药材烘干要求非常严格，尤其是烘干烘干温度，对整个烘干工艺有着重要的影响，只有合适的烘干温度，才能让药材的自身价值被很好保留，因此中药材烘干设备必须能够对温度、湿度、时长等参数实现准确控制，才能实现中药材的高品质烘干，只有经过一定的经验总结和积累，搭配合理的烘干温度，才能够学会完善的中药材烘干工艺。华南理工大学生物科学与工程学院，2015V01.34No.430SerialNo.278ChinaBrewingResearchReport提出一种HPLC法检测分析温度对中药I:IN液品质的影响。对制药中的温度进行分析，便于控制温度对中药的影像。2006年西北农林科技大学提出一种采收时间好加工方法对金银花品质的影响，对不听采收时间、不同干燥、提取方法对金银花组成特征进行研究，对金银花外观特性及化学成分不同变化进行分析。2012年西北农林科技大学提出一种地黄基于HPLC指纹图谱的质量评价研究；利用HPLC指纹图谱技术评价地黄应用中的品质特性，进一步揭示温度对地黄应用中可能存在的影响。2017年华南理工大学提出一种近红外光谱在中药质量控制的应用。分析近红外光谱采集条件光纤长度、温度对中药成分的影响；并建立红外光谱技术对指标成分进行预测。再者。中药的加工工艺中，中药的烘干和灭菌是必不可少的步骤，中药片或根茎用烘干箱烘干，现在的烘干箱，由箱体、箱门、加热元件，控温装置、放盘架、盛药盘构成，其结构复杂，使用不方便；费时费力。2015年，湖北中医药大学提出一种中药饮片微波干燥灭菌生产工艺，分析了中药饮片微波干燥灭菌生产中关键参数筛选。再者，随着科学技术的发展，出现了电子识别设备，并在农产品、食品、中药检测及环境监控中得到了越来越广泛的应用。所谓识别设备就是用图像传感器获取物体图像信息，再转换成数字信号，由电脑进行识别、分析，得出结论。并用来检测环境中的产品质量变化。近红外光谱技术(NIRS)是一种现代高新分析测试技术，具有快速、无损检测等特点，主要包括近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分，现已成功应用于等诸多行业产品的分析测定中，并在中药分析领域表现出巨大应用潜力，如何以快速测定中药饮品在灭菌烘干中多个成分含量及品质变化。这是现有技术要研发的对象。对于其他分析测试技术，技术成熟，如紫外-可见分光光度法、原子吸收分光光度法、高效液相色谱法、气相色谱法、毛细管电泳法及离子色谱法等，可以根据中药化学成分不同及安全性检测指标不同，进而选择适宜的检测技术。中药品质高低直接影响临床用药的疗效。长期以来，中药品质评价的研究都以化学成分含量测定为中心，但中药成分极为复杂，故不能简单地以某一种或几种成分的含量来衡量其品质的高低。古人的经验鉴别是从整体上控制中药品质的方法之一。通过中药的外观性状，主要是从形、色、气、味等方面来衡量中药品质。然而传统的中药外观品质检测大多依靠人工感观评估，即通过眼观、手握、鼻嗅、口尝等方式对中药外观形态、规格大小、颜色、光泽以及气味和味道进行综合评价，最后得出品质优劣的结论。故传统中药品质检测存在主观性强，客观性差，没有量化标准，影响了中药品质评判的客观一致性，制约了中药国际化，使中药商业价值难以提高。综上可知，现有评价中药的品质体系存在缺点，对中药外观品质评价研究不够。在实际使用上显然存在缺陷，未强调内在品质和外在品质相结合的评价模式，并且不易掌控，所以有必要加以改进。而且现有技术智能化程度，使用不方便，制造成本高。脉冲耦合神经网络(神经网络)是根据猫、猴等哺乳动物大脑视觉皮层上同步脉冲发放现象提出的，有着良好的生物学背景，该模型具有动态变阈值、非线性调制耦合、同步脉冲发放、动态脉冲发放及时空总和等特性，使得神经网络在信号处理应用，特别是在图像处理应用中显示了巨大的优越性。现有技术开始要相关在中药成分鉴定中有应用报道。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)在中药饮片灭菌烘干中，对中药外观品质评价研究不够。在实际使用上显然存在缺陷，未强调内在品质和外在品质相结合的评价模式，并且不易掌控，所以有必要加以改进。而且现有技术智能化程度，使用不方便，制造成本高。本专利技术基于现有技术设备中在灭菌烘干中温度对品质的影响进行研发，为现有技术的设备改进提供一种思路。(2)在中药饮片灭菌烘干如何对中药鉴定中，传统神经网络模型还存在以下理论不足及技术缺点：传统神经网络模型该模型在非线性调制耦合和阈值指数衰变方面，其阈值衰减是反复变化的，这种阈值变化不能很好地符合人眼对亮度响应的非线性指数要求，并且通过这种阈值规律处理后的图像(或其他信号)中大量信息蕴含在神经元的激活周期(频率)或者激活相位中，而输出的图像却并不包含全部的可用信息；传统神经网络模型参数过多，对参数的(自动)设定及优化会增加许多困难；由于中药品种外观图像的复杂性与特殊性，传统神经网络模型不适宜处理显微组织类图像。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本专利技术公开实施例提供了一种中药饮片高效灭菌烘干系统。所述技术方案如下：根据本专利技术公开的第一方面，提供一种中药饮片高效灭菌烘干系统，包括：中药外观影像获取结构，包括摄像像头搁置孔，固定边框，摄像头，传感器和镜头防护壳体；所述的摄像像头搁置孔设置在固定边框的外部位置，所述的摄像头设置在固定边框的中间位置；中药图像分析装置，包括图像分析单元，平面调节按键和储存卡，所述的平面调节按键通过电性连接设置在红外接收管的下部，所述的图像分析单元通过电性连接设置在平面调节按键的左侧；所述的图像分析单元，设置有药品种类外观图像判定模块，外观确定模块，外观检测模块，外观比较模块，外观图像分析模块；所述选择模块为选择要检测的中药品种，确定要检测的与其品质相关的参数，各参数在品质中的权重系数；所述外观确定模块为设定要检测品种的特征参数和参数优劣值，所述特征参数是其区别于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中药饮片高效灭菌烘干系统，其特征在于，所述中药饮片高效灭菌烘干系统包括：/n中药外观影像获取结构，包括摄像像头搁置孔，固定边框，摄像头，传感器和镜头防护壳体；所述的摄像像头搁置孔设置在固定边框的外部位置，所述的摄像头设置在固定边框的中间位置；/n中药图像分析装置，包括图像分析单元，平面调节按键和储存卡，所述的平面调节按键通过电性连接设置在红外接收管的下部，所述的图像分析单元通过电性连接设置在平面调节按键的左侧；/n所述的图像分析单元，设置有药品种类外观图像判定模块，外观确定模块，外观检测模块，外观比较模块，外观图像分析模块；/n所述选择模块为选择要检测的中药品种，确定要检测的与其品质相关的参数，各参数在品质中的权重系数；/n所述外观确定模块为设定要检测品种的特征参数和参数优劣值，所述特征参数是其区别于其它中药的参数；/n所述外观检测模块为用电子视觉系统、电子鼻、电子舌对中药的外观形、色、气、味参数进行检测，同时用分光光度法或色谱法或常规检测方法对中药的化学成分含量参数、安全性检测参数及常规检测参数进行检测；/n所述外观比较模块为检测出的参数值与外观确定模块中的特征参数及参数优劣值进行比较，得出被测品种真伪及相对参数优劣值；/n所述外观图像分析模块为根据各相对参数优劣值及权重系数分析得到中药品种类品质数据；所述分析得到中药品种类品质数据包括：/n步骤一、将待进行品质鉴别的中药在<4℃下冷冻保存；若为固体，则粉碎处理所述固体样品，粉碎后的固体样品过40～120目筛，然后将过筛后的粉末在50～90℃烘干1～6h，将烘干后的粉末低温冷冻保存；若为固体提取物、液体提取物或提取物浓缩溶液，则直接在<4℃下冷冻保存；/n步骤二、采集待进行品质鉴别的中药的原始图像，对原始图像进行预处理，分割出目标区域的轮廓，进行图像去噪，将神经网络神经网络与图像对应，将中心神经元与图像的像素点对应，中心神经元的邻域与邻域像素点对应，神经元的输入为像素点的灰度值；/n步骤三，引入二维模糊集或超模糊集隶属函数对中药品种外观图像进行自适应修正，完善图像模糊熵或超模糊熵表达式，搭建单位链接神经网络神经元模型；/n步骤四、在当前图像上随机选择一个像素点；通过变换视觉信息计算模型的窗口大小，计算所述像素点与其邻域对应的方向通道的最大能量；/n步骤五、根据每个所述方向通道的最大能量确定所述视觉信息计算模型的最大尺度和有效方向，根据所述最大尺度和所述有效方向确定神经网络神经元模型的参数；/n步骤六、依据中药品种外观图像的特征，优化神经网络神经元模型的参数设置；/n步骤七、把神经网络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；/n步骤八、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，选取中药显微图像建立基于最小互信息熵差的神经网络自动多值目标分割算法，得到完善的多值目标图像；/n步骤九、在彩色图像RGB或HIS空间中，对构建的神经网络模型优化与推广；/n步骤十、引入模糊指数熵分割准则，优化完善多通道或三维显微图像神经网络处理模型，建立多通道或三维神经网络中药品种外观图像目标自动分割算法；/n步骤十一、分别点亮单个多波长LED灯，切换到相应的滤波片，观察不同LED激发光下中药样本的光谱信号，选择能激发显著荧光信号的几个LED轮流点亮，采集中药样本300nm-1100nm的荧光光谱；/n步骤十二、将待进行品质鉴别的中药的原始图像依次采用减背景、阈值分割、图像二值化、腐蚀、轮廓检测方法进行预处理，采用线图形的链码表示法，得到曲线的周长、线图形的宽度、高度；采用区域的矩特征法，得到区域的面积、重心、主轴方向角、当量椭圆的长轴、短轴、长短轴比；采用傅立叶描述子法结合Hougll变换进行形状特征提取；/n步骤十三、利用神经网络模型处理中药品种外观图像，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，并作为神经网络处理的另一图像特征，并结合中药显微图像体视学要求的图像目标特征，提取中药显微图像空域特征；/n步骤十四、对不同波长LED照射下的所有中药样本的荧光光谱数据进行主成分分析，将主成分按方差贡献率由大到小排列，根据对累计贡献率的要求，取前T个主成分；/n步骤十五、对不同波长下的检测结果及中药显微图像空域特征进行比对，找到最好的评判结果，完成中药品质的检测。/n...

【技术特征摘要】
1.一种中药饮片高效灭菌烘干系统，其特征在于，所述中药饮片高效灭菌烘干系统包括：
中药外观影像获取结构，包括摄像像头搁置孔，固定边框，摄像头，传感器和镜头防护壳体；所述的摄像像头搁置孔设置在固定边框的外部位置，所述的摄像头设置在固定边框的中间位置；
中药图像分析装置，包括图像分析单元，平面调节按键和储存卡，所述的平面调节按键通过电性连接设置在红外接收管的下部，所述的图像分析单元通过电性连接设置在平面调节按键的左侧；
所述的图像分析单元，设置有药品种类外观图像判定模块，外观确定模块，外观检测模块，外观比较模块，外观图像分析模块；
所述选择模块为选择要检测的中药品种，确定要检测的与其品质相关的参数，各参数在品质中的权重系数；
所述外观确定模块为设定要检测品种的特征参数和参数优劣值，所述特征参数是其区别于其它中药的参数；
所述外观检测模块为用电子视觉系统、电子鼻、电子舌对中药的外观形、色、气、味参数进行检测，同时用分光光度法或色谱法或常规检测方法对中药的化学成分含量参数、安全性检测参数及常规检测参数进行检测；
所述外观比较模块为检测出的参数值与外观确定模块中的特征参数及参数优劣值进行比较，得出被测品种真伪及相对参数优劣值；
所述外观图像分析模块为根据各相对参数优劣值及权重系数分析得到中药品种类品质数据；所述分析得到中药品种类品质数据包括：
步骤一、将待进行品质鉴别的中药在<4℃下冷冻保存；若为固体，则粉碎处理所述固体样品，粉碎后的固体样品过40～120目筛，然后将过筛后的粉末在50～90℃烘干1～6h，将烘干后的粉末低温冷冻保存；若为固体提取物、液体提取物或提取物浓缩溶液，则直接在<4℃下冷冻保存；
步骤二、采集待进行品质鉴别的中药的原始图像，对原始图像进行预处理，分割出目标区域的轮廓，进行图像去噪，将神经网络神经网络与图像对应，将中心神经元与图像的像素点对应，中心神经元的邻域与邻域像素点对应，神经元的输入为像素点的灰度值；
步骤三，引入二维模糊集或超模糊集隶属函数对中药品种外观图像进行自适应修正，完善图像模糊熵或超模糊熵表达式，搭建单位链接神经网络神经元模型；
步骤四、在当前图像上随机选择一个像素点；通过变换视觉信息计算模型的窗口大小，计算所述像素点与其邻域对应的方向通道的最大能量；
步骤五、根据每个所述方向通道的最大能量确定所述视觉信息计算模型的最大尺度和有效方向，根据所述最大尺度和所述有效方向确定神经网络神经元模型的参数；
步骤六、依据中药品种外观图像的特征，优化神经网络神经元模型的参数设置；
步骤七、把神经网络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；
步骤八、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，选取中药显微图像建立基于最小互信息熵差的神经网络自动多值目标分割算法，得到完善的多值目标图像；
步骤九、在彩色图像RGB或HIS空间中，对构建的神经网络模型优化与推广；
步骤十、引入模糊指数熵分割准则，优化完善多通道或三维显微图像神经网络处理模型，建立多通道或三维神经网络中药品种外观图像目标自动分割算法；
步骤十一、分别点亮单个多波长LED灯，切换到相应的滤波片，观察不同LED激发光下中药样本的光谱信号，选择能激发显著荧光信号的几个LED轮流点亮，采集中药样本300nm-1100nm的荧光光谱；
步骤十二、将待进行品质鉴别的中药的原始图像依次采用减背景、阈值分割、图像二值化、腐蚀、轮廓检测方法进行预处理，采用线图形的链码表示法，得到曲线的周长、线图形的宽度、高度；采用区域的矩特征法，得到区域的面积、重心、主轴方向角、当量椭圆的长轴、短轴、长短轴比；采用傅立叶描述子法结合Hougll变换进行形状特征提取；
步骤十三、利用神经网络模型处理中药品种外观图像，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，并作为神经网络处理的另一图像特征，并结合中药显微图像体视学要求的图像目标特征，提取中药显微图像空域特征；
步骤十四、对不同波长LED照射下的所有中药样本的荧光光谱数据进行主成分分析，将主成分按方差贡献率由大到小排列，根据对累计贡献率的要求，取前T个主成分；
步骤十五、对不同波长下的检测结果及中药显微图像空域特征进行比对，找到最好的评判结果，完成中药品质的检测。


2.如权利要求1所述中药饮片高效灭菌烘干系统，其特征在于，步骤二，图像去噪的具体方法为：
步骤1、将含噪图像f(x，y)进行二维平稳小波变换，分别获得子带系数：低频系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数；
步骤2、对第一层的低频系数利用神经网络进行区域分割；
步骤3、将低频系数保持不变，对各层的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数分别进行邻域阈值处理；
步骤4、采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；
步骤5、进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；
步骤6、根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。


3.如权利要求1所述中药饮片高效灭菌烘干系统，其特征在于，步骤三，利用下列公式运行神经网络模型：
Fij[n]＝Sij
Lij[n]＝VLΣwijklYkl[n-1]
Uij[n]＝Fij[n](1+βLij[n])






Iij[n]＝N-n
式中：Uij[n]为内部活动项，Yij[n]为神经网络脉冲输出，Iij[n]为索引值；
当n＝1时，Lij[1]＝0，则Uij[1]＝Fij[1]＝Sij，θij[1]＝LT(N-1)＝Sij_max，对应的反馈输入中值为Sij_max的神经元将自然点火；神经元点火后，输出Yij[1]＝1，θij[2]变为Vθ，点火神经元的索引值标记为Iij＝N-1。


4.如权利要求1所述中药饮片高效灭菌烘干系统，其特征在于，步骤五，优化神经网络神经元模型的参数设置的具体方法为：
从神经网络神经元模型形态结构和统...

【专利技术属性】
技术研发人员：李娜，
申请(专利权)人：李娜，
类型：发明
国别省市：山东;37