中药品质自动检测系统的制作方法

专利名称：中药品质自动检测系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及电子产品领域，尤其涉及一种中药品质自动检测系统及其中药炮制系统和中药提取系统。
背景技术：
随着科学技术的发展，出现了电子视觉及电子鼻、电子舌，并在农产品、食品检测及环境监控中得到了越来越广泛的应用。所谓电子视觉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，目前已利用该技术对坚果、红枣、 葡萄干、马铃薯等进行缺陷自动识别、大小分档、品质分级，甚至还能进行肉类、柑橘、禽蛋的新鲜度、成熟度检测。电子鼻是模拟人的嗅觉器官，将气味信号转换成电子信号，再由电脑进行识别、分析，已用来对茶叶、烟草、鱼、肉等具有挥发性气味的产品进行质量分级和新鲜度判别，并用来检测环境中的有害气体，监测矿山及其它危险工业环境。电子舌是模拟人的味觉器官，将味觉转换成电子信号，由电脑进行分析识别，已应用于食品研究。同人体器官相比，电子视觉、电子鼻、电子舌具有不会疲劳、可分析有毒样品或成分的优点。中药品质高低直接影响中药安全、疗效及商品价值。长期以来，中药品质评价的研究主要都理化检测为主，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，也有提出生物学评价。古人的经验主要是从整体上控制中药品质，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的感观评估，即通过眼观、手握、鼻嗅、口尝等到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，但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，制约了中药现代化、标准化、国际化。综上可知，现有中药品质检测技术存在缺点，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，未强调外在品质和内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。

发明内容
针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种中药品质自动检测系统及其中药炮制系统和中药提取系统，以实现对中药品质的自动准确的检测，得出客观量化的检测结果。为了实现上述发明目的，本发明提供了一种中药品质自动检测系统，包括品种选择模块、参数设定模块、参数检测模块、参数比较模块以及品质计算模块；所述品种选择模块用于选择需要检测的中药品种，确定需要检测的所述中药品种与其品质相关的参数，以及各参数在品质中的权重系数；所述参数设定模块用于设定需要检测的中药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品种的参数；所述参数检测模块用于用电子视觉系统、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；所述参数比较模块用于检测出的参数值与参数设定模块中的特征参数及参数优劣值进行比较，得出被测中药品种真伪及相对参数优劣值；所述品质计算模块用于根据各相对参数优劣值及权重系数计算得到品质值。根据所述的中药品质自动检测系统，所述中药外观的形、色、气、味参数中的形包括所述中药的形状和规格大小；所述色包括中药的颜色和光泽；所述气为中药的气味；所述的味为中药的味道。根据所述的中药品质自动检测系统，所述中药的化学成分为有效成分或指标成分；或者根据所述的中药品质自动检测系统，所述安全性检测参数包括微生物、重金属、农残、有机残留。根据所述的中药品质自动检测系统，所述常规检测包括对中药的水分、粒度、装量差异进行检查。根据所述的中药品质自动检测系统，所述分光光度法包括紫外-可见分光光度法、红外分光光度法及原子吸收分光光度法；所述色谱法包括高效液相色谱法、气相色谱法、毛细管电泳法及离子色谱法。根据所述的中药品质自动检测系统，所述参数检测模块包括特征参数提取子模块，用于提取需要检测的所述中药的至少一个特征参数；所述参数比较模块包括分类子模块，用于根据所述特征参数提取子模块提取到的中药的至少一个特征参数以及对应的参数优劣值进行比较，得出所述中药的特征分类等级；所述品质计算模块进一步用于根据所述中药的特征分类等级，以及各相对参数优劣值及权重系数计算得到需要检测的中药的品质值。根据所述的中药品质自动检测系统，所述特征参数包括形状特征参数、颜色特征参数和/或纹理特征参数。为了实现本发明的另一发明目的，本发明还提供了一种包括上述任意一项所述的中药品质自动检测系统的中药炮制系统，所述中药炮制系统还包括炮制控制模块，用于为根据中药品质自动检测系统检测到的形、色、气、味参数及化学成分含量参数与炮制品质设定模块设定的形、色、气、味参数及化学成分含量参数进行比较，对炮制的温度、火力、时间进行控制炮制品质设定模块，用于设定炮制中药所要达到的形、色、气、味参数及化学成分
含量参数；炮制品质比较模块，用于将所述炮制的中药与所述炮制品质设定模块设置的形、 色、气、味参数及化学成分含量参数进行比较。为了实现本发明的另一发明目的，本发明还提供了一种包括上述任意一项所述的中药品质自动检测系统的中药提取系统，所述中药炮制系统还包括
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提取品质设定模块，用于设定提取中药所要达到的色、气、味参数及化学成分含量参数；提取控制模块，用于根据所述中药品质自动检测系统检测到的色、气、味参数及化学成分含量参数控制对所述中药提取的温度、火力、时间；提取品质比较模块，用于根据所述提取品质设定模块设定的色、气、味参数及化学成分含量参数进行比较。本发明通过将中药品质自动检测系统设置为包括品种选择模块、参数设定模块、 参数检测模块、参数比较模块以及品质计算模块；通过将采集中药的外部参数，如纹理、颜色和形状等，并对这些参数进行分析，与其对应的优劣值进行比较，以确定其品质。因此，本发明利用智能感观分析技术，对中药外部参数进行综合评价，并结合中药化学成分含量参数、安全性检测参数及常规检测参数自动检测出其固有的品质，检测标准客观、统一，有利于生产规范，有利于标准制定，有利于商业流通。利用本发明可对中药材产地加工、中药饮片炮制过程实施动态监控。利用本发明提供的中药提取系统，还可以对实现对中药的提取， 得到最优工艺。利用本发明可对含中药保健品品质进行评价。利用本发明可对茶叶品质进行评价。同时，本发明不只用于中药品质评价，对非法加工的样品如硫熏、染色等也能够鉴别。采用本发明提供的系统提高了中药品质的鉴定的效率。


图1是本发明提供的中药品质自动检测系统的组成示意图；图2是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统的组成示意图；图3是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统对中药图像提取过程中的腐蚀示意图；图4是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统对中药图像提取过程中的腐蚀结果示意图；图5是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统对中药图像提取过程中的二值图像图；图6是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统对中药纹理参数提取过程中的灰度共生矩阵图；图7是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统对中药的检测流程图；图8是本发明一个实施例提供的中药品质自动检测系统提取多种中药的特征参数的梯度直方图。
具体实施例方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰明了，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。参见图1，本发明提供了一种中药品质自动检测系统100，包括品种选择模块10、 参数设定模块11、参数检测模块12、参数比较模块13以及品质计算模块14 ；所述品种选择模块10用于选择需要检测的中药品种，确定需要检测的所述中药品种与其品质相关的参数，以及各参数在品质中的权重系数；所述参数设定模块11用于设定需要检测的中药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品种的参数；所述参数检测模块12用于用电子视觉系统、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；所述参数比较模块13用于检测出的参数值与参数设定模块中的特征参数及参数优劣值进行比较，得出被测中药品种真伪及相对参数优劣值；所述品质计算模块14用于根据各相对参数优劣值及权重系数计算得到品质值。中药质量有关的“三品，，(品质、品规、品相)，是指中药的有效成分或指标成分含量、规格等级、外观质量状况。常通过中药外观品质与内在品质结合的方式来整体评价。因此，在本发明中首先通过品种选择模块10选择要检测的中药品种，根据不同的品种选择与该品种相关的参数，以及该参数在对该中药进行评价时所占的比重。而参数设定模块11为设定要检测品种的特征参数和参数优劣值，特征参数是其区别于其它中药的参数，不同的特征参数代表不同的中药；通过该特征参数的参数优劣值可以辨别中药的优劣。参数检测模块12用电子视觉系统、电子鼻、电子舌对中药外观形、色、气、味参数进行检测，同时用分光光度法(紫外-可见分光光度法、红外分光光度法及原子吸收分光光度法等)或色谱法 (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)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(微生物、重金属、农残、有机残留等)及常规检测参数进行检测。参数比较模块13为检测出的参数值与参数设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，具有特征参数的为真，否则为假，越接近参数设定模块中的优值，品质越好。品质计算模块14为根据各相对参数优劣值及权重系数计算得到品质值。中药品质在外观形、色、气、味参数上的体现程度不一样，各种药性通过不同参数体现出来，因此，在衡量品质时，各种参数有权重差别，不体现品质的参数，其权重系数为零。其中，所述中药外观的形、色、气、味参数中的形包括所述中药的形状和规格大小； 所述色包括中药的颜色和光泽；所述气为中药的气味；所述的味为中药的味道。所述化学成分含量参数的化学成分为有效成分或指标成分；所述安全性检测参数包括微生物、重金属、农残、有机残留；而所述常规检测包括对中药的水分、粒度、装量差异等进行检查；所述分光光度法包括紫外-可见分光光度法、红外分光光度法及原子吸收分光光度法，所述色谱法包括高效液相色谱法、气相色谱法、毛细管电泳法及离子色谱法。对于中药材及饮片外观性状指标主要涉及形态、大小、颜色、光泽、气味、味道等， 如天麻有鹦哥嘴、凹肚脐及点状环纹特征，牛黄有乌金衣、同心层纹特征；檀香、阿魏、麝香、 肉桂、牡丹皮等，各有自身独有的气味，其气味的浓郁程度和挥发油成份含量高低相关，是鉴别其真伪及品质等级的主要依据；乌梅、木瓜、山楂以味酸为好，黄连和黄柏以味越苦越好，甘草、党参以味甜为好等。又如制马钱子形如马钱子，两面均膨胀鼓起，边缘较厚，表面棕褐色或深棕色，质坚脆，平行剖面可见棕褐色或深棕色的胚乳，微有香气，味极苦；熟地黄要求“黑如漆，甜如饴”等。中成药性状检查也涉及到外观性状指标(形状、规格大小、颜色、光泽、气味、味道等)，如六味地黄丸性状为棕黑色的水蜜丸，棕褐色至黑棕色的小蜜丸或大蜜丸，味甜而酸； 生脉胶囊内容物为棕黄色至棕褐色的颗粒和粉末，气香，味酸、甜、微苦；板蓝根颗粒为前棕黄色至棕褐色的颗粒，味甜、微苦或味微苦(无蔗糖)。目前，中药外观品质检测主要依靠人工感观评估，即通过眼观、手握、鼻嗅、口尝等到方式进行，通过对形态、规格大小、颜色、光泽以及气味和味道进行综合评价。因不同的中药品质在外观指标上的体现不尽相同，因此在评价时会各有侧重，有的重形态、大小，有的重颜色、光泽，有的重气味，还有在味道。同一品种因为人的感观评价可导致不同的评价结^ ο内在品质检测依靠常规检验方法检测中药常规要求(如水分、粒度、装量差异、微生物等限度)，以及采用光谱法或色谱法检测有效成分或指标成分含量及安全性指标限度 (重金属、农残、有机残留限度)，通过对各参数进行综合评价，最后对内在品质做出判定。参见图2，在本发明的一个实施例中，所述参数检测模块12包括特征参数提取子模块121，用于提取需要检测的所述中药的至少一个特征参数；所述参数比较模块13包括分类子模块131，用于根据所述特征参数提取子模块121提取到的中药的至少一个特征参数以及对应的参数优劣值进行比较，得出所述中药的特征分类等级；所述品质计算模块14进一步用于根据所述中药的特征分类等级，以及各相对参数优劣值及权重系数计算得到需要检测的中药的品质值。在本发明中，中药品质自动检测系统100需要将需要检测的中药品种在检测时， 将背景与其尽可能的分离。背景去除的效果越好，越有利于简化后续的处理。所以需要对药材的背景做了选择。选择了不同颜色的背景布，在相同的条件下采集照片。利用前景和背景相减的方法来去除背景。背景相减法不仅去除了背景，还可以直观的看到目标纹理图像与整体轮廓图。所以则根据减背景这种方法得到的灰度图像的效果来选择背景。由于本实验是为工业分拣作前期准备，寻求的算法复杂度尽可能简单。所以首先选用了颜色作为特征参数，通过参数检测模块12提取颜色特征参数。气味指纹分析技术是近十年来针对复杂介质和含协同作用的样品而发展起来的一门新技术。Alpha M.O. S.公司研发成功的传感器阵列技术，也就是俗称的电子鼻技术，是专门针对气味的分析技术而设计的，其分析原理和人类嗅觉完全类似。传感器阵列系统不是单独的分析部分气味信息，而是分析其综合的整体信息。基于传感器阵列技术和模式识别技术，电子鼻可以敏感的识别气味指纹及其变化。由于气味的变化通常与其品质的变化紧密相关，所以电子鼻成为了电子感官分析的重要工具，让风味感官检测和品控成为了客观、可靠、可行的重要手段。工业颜色模型系统主要侧重于实际应用技术，其中包括彩色显示系统、彩色传输系统以及电视传输系统的专用表色系。这些表色系的定义，是为了便于各类不同的应用目的。多媒体技术常见的YlIV表色系即为工业颜色模型系统中的一种。在上述表色系中， RGB彩色信号是大多数彩色摄像机最原始的信号，基本上未经过压缩与处理，所以RGB信号是彩色信号形式中分辨率最高，灰度损失最小的视频信号，它能获得最好的图像质量，是高档视觉系统中采用的信号形式。在实际应用中，应考虑自然光对草莓图像背景的影响，图像处理时也因先用与亮度无关的量。基于这些原因本实验是采用RGB模型下的彩色图像处理，分解R、G、B各灰度分量进行处理，以求在少丢失颜色信息的情况下达到简单、快捷的算法及处理速度。当通过中药品质自动检测系统100采集到的需要检测的中药的图片进行预处理， 包括以下步骤图像预处理定义(1)减背景减背景就是通过在颜色模型下对图像前景与背景的观察发现，不管是色度、亮度还是饱和度上，前景与背景都有较大的差别，这样就可以在这三维上进行平衡分析，每一维都可以选取一个适当的域值，从而把背景色去掉只留下目标区域的方法。其中阈值选取则是它的重点。(2)阈值分割阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术，它利用图像中要提取的目标物与背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个象素点应该属于目标还是属于背景区域，从而得到相应的二值图像。
'l,\r(x,y)-Ib(x,y)\>Tf(x,y) = \h
{0\r(x,y)-Ib(x,y)\<T其中f (x，y)，g(x, y)分别是处理前后的图像在(X，Y)处象素的灰度值，T是分割阈值，通过上述的阈值处理后，得到只有两个灰度值的二值图像.本课题对药材图像进行二值化处理，将背景象素点R、G、B值全设为0，即显示黑色；药材区域象素点的值不变，即显示原色。对于阈值分割算法来说，分割阈值的选取是关键。阈值选取的好坏关系到整个图像分割的成功与否，阈值的选取要根据图像本身的特点和分割的要求的不同来决定。通常阈值的选取方法包括直方图双峰法、迭代阂值选择法，固定闶值法、P参数法、最大方差取阈值法，灰度变化率法等。为了使目标物和背景分割的错误最小，就需要取一个最佳阈值。 最佳阈值的选取并不是一件很容易的事情，要根据实际问题，实际的情况来决定用何种方法或哪个阈值。颜色是人眼对不同频率的电磁波的一种感知形式。颜色模型有许多种，目前，常用的颜色模型分两类一类是面向诸如彩色显示器或打印机之类的硬设备，另一类面向以颜色处理为目的的应用。其中面向硬设备最常用的是RGB颜色模型，而面向颜色处理的最常用的是HIS颜色模型ρ”.只有选取了合适的颜色模型，才可以快速准确地表示和获取图像的颜色信息，并且符合人类视觉的生理特点和心理特点.因此，选择好颜色模型才能准确分析苹果表面颜色特性。在多媒体计算机技术中，用得最多的是RGB模型。其采用艮G、B相加混色的原理， 通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红，绿、篮磷光材料发光而产生颜色。RGB是一个加色立方体模型，光源的亮度、色度、纯度混合在R、G、B三个参数中.RGB模型里面任意色光F都可以用R’ G、B三色不同分量的相加混合而成F = r[R+gG+B(4-1)RGB模型采用物理三基色表示，因而物理意义很清楚，适合彩色显象管工作，显示器和扫描仪都采用RGB模型。然而这一体制并不适应人的视觉特点。这种模型从感知来说是不均勻的，并依赖于硬件设备。但是对于试验中实时捕获到的图像仅由背景和目标物体组成，而且背景为纯色，因此在灰度分布上反映为双峰的直方图。为了减小图像处理的数据量，本课题对RGB模式下的图像，考虑R’ G、B三通道均值和方差的变化。所以本实验的阈值T的选取采用前景与背景相减的像素差值除以总的像素个数得到的平均值作为阈值T。(3)图像二值化对于一幅图像最主要的是从中提取到有用的信息，通过图像分割把图像分割成有意义的区域或部分。对灰度图像，若一幅图像中只含有两个灰度值，则为二值图像，为了分析图像的特征，一般通过图像的阈值分割将目标从图像中分割出来，取值为1，其它物体或背景都统称为背景，取值为0，这样就将要处理的灰度图像转化成二值图像。二值图像的优点不仅体现在它比灰度图像存储容量小，计算速度快，便于进行图像的布尔逻辑运算来组合图像等，而且更主要的是通过二值图像可计算出图像中目标物的几何特性。(4)腐蚀把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为 E(X)={a| Ba cX}=X ΘΒ，如图3所示。图3中X是被处理的对象，B是结构元素。不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba包含于X，所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。阴影部分在X的范围之内，且比X小，就象X被剥掉了一层似的，这就是为什么叫腐蚀的原因。值得注意的是，上面的B是对称的，即B的对称集Bv = B，所以X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果是一样的。如果B不是对称的，让我们看看图6. 9，就会发现X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果不同。图3和图4都是示意图，进行腐蚀是这样运算的。在图5中，左边是被处理的图象 X ( 二值图象，我们针对的是黑点)，中间是结构元素B，那个标有orig in的点是中心点，即当前处理元素的位置，我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。腐蚀的方法是，拿B的中心点和X上的点一个一个地对比，如果B上的所有点都在X的范围内，则该点保留，否则将该点去掉；右边是腐蚀后的结果。可以看出，它仍在原来X的范围内，且比X包含的点要少， 就象X被腐蚀掉了一层。(5)轮廓检测二值化图像轮廓提取算法的原理是如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时，则该点为内部点，将该点删除，即将内部点都掏空，得到图像的轮廓线。轮廓跟踪的基本方法是先根据“探测准则”找到目标轮廓上的像素点，然后根据这些点找出目标物体上的其它像素点。先按照从左到右、从下到上的探测准则顺序搜索图像的所有像素点，找到最左下方的边界点。然后根据如下跟踪准则从第一个边界点开始， 定义初始的搜索方向为沿左上方；如果左上方的点是黑点，则为边界点，否则顺时针旋转 45。，这样一直找到第一个黑点为止；然后把这个黑点作为新的边界点，在当前搜索方向的基础上逆时针旋转90。，继续用同样的方法搜索下一个黑点，直到返回最初的边界点或直到找不到点为止。其次要建立中药外观品质颜色模型，包括以下步骤(1)阈值的选取前景与背景相减，把减背景得到的像素值除以总的像素个数把它作为阈值T。
(2) 二值化
权利要求
1.一种中药品质自动检测系统，其特征在于，包括品种选择模块、参数设定模块、参数检测模块、参数比较模块以及品质计算模块；所述品种选择模块用于选择需要检测的中药品种，确定需要检测的所述中药品种与其品质相关的参数，以及各参数在品质中的权重系数；所述参数设定模块用于设定需要检测的中药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品种的参数；所述参数检测模块用于用电子视觉系统、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；所述参数比较模块用于检测出的参数值与参数设定模块中的特征参数及参数优劣值进行比较，得出被测中药品种真伪及相对参数优劣值；所述品质计算模块用于根据各相对参数优劣值及权重系数计算得到品质值。
2.根据权利要求1所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述中药外观的形、 色、气、味参数中的形包括所述中药的形状和规格大小；所述色包括中药的颜色和光泽； 所述气为中药的气味； 所述的味为中药的味道。
3.根据权利要求1所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述中药的化学成分为有效成分或指标成分；或者
4.根据权利要求1所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述安全性检测参数包括微生物、重金属、农残、有机残留。
5.根据权利要求1所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述常规检测包括对中药的水分、粒度、装量差异进行检查。
6.根据权利要求1所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述分光光度法包括紫外-可见分光光度法、红外分光光度法及原子吸收分光光度法；所述色谱法包括高效液相色谱法、气相色谱法、毛细管电泳法及离子色谱法。
7.根据权利要求1所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述参数检测模块包括特征参数提取子模块，用于提取需要检测的所述中药的至少一个特征参数； 所述参数比较模块包括分类子模块，用于根据所述特征参数提取子模块提取到的中药的至少一个特征参数以及对应的参数优劣值进行比较，得出所述中药的特征分类等级；所述品质计算模块进一步用于根据所述中药的特征分类等级，以及各相对参数优劣值及权重系数计算得到需要检测的中药的品质值。
8.根据权利要求7所述的中药品质自动检测系统，其特征在于，所述特征参数包括形状特征参数、颜色特征参数和/或纹理特征参数。
9.一种包括权利要求1 8任意一项所述的中药品质自动检测系统的中药炮制系统， 其特征在于，所述中药炮制系统还包括炮制控制模块，用于为根据中药品质自动检测系统检测到的形、色、气、味参数及化学成分含量参数与炮制品质设定模块设定的形、色、气、味参数及化学成分含量参数进行比较，对炮制的温度、火力、时间进行控制炮制品质设定模块，用于设定炮制中药所要达到的形、色、气、味参数及化学成分含量参数；炮制品质比较模块，用于将所述炮制的中药与所述炮制品质设定模块设置的形、色、 气、味参数及化学成分含量参数进行比较。
10. 一种包括权利要求1 8任意一项所述的中药品质自动检测系统的中药提取系统， 其特征在于，所述中药炮制系统还包括提取品质设定模块，用于设定提取中药所要达到的色、气、味参数及化学成分含量参数；提取控制模块，用于根据所述中药品质自动检测系统检测到的色、气、味参数及化学成分含量参数控制对所述中药提取的温度、火力、时间；提取品质比较模块，用于根据所述提取品质设定模块设定的色、气、味参数及化学成分含量参数进行比较。
全文摘要
本发明公开了一种本发明的目的在于提供一种中药品质自动检测系统及其中药炮制系统和中药提取系统。一种中药品质自动检测系统，包括品种选择模块用于选择需要检测的中药品种，确定需要检测的中药品种与其品质相关的参数，以及各参数在品质中的权重系数；参数设定模块用于设定需要检测的中药品种的特征参数和参数优劣值；参数检测模块用于对中药的外观形、色、气、味参数进行检测；参数比较模块用于检测出的参数值与参数设定模块中的特征参数及参数优劣值进行比较，得出被测中药品种真伪及相对参数优劣值；品质计算模块用于根据各相对参数优劣值及权重系数计算得到品质值。以实现对中药品质的自动准确的检测。
文档编号G01N33/15GK102435713SQ201110281879
公开日2012年5月2日 申请日期2011年9月21日 优先权日2010年9月21日
发明者吴纯洁, 孙灵根, 宋英, 李敏, 艾莉, 黄勤挽, 黎江华 申请人:成都中医药大学