在中藥材市場,金銀花與山銀花因外形相似,常存在摻假問題。傳統鑒別方法依賴感官評價或化學檢測,存在主觀性強、破壞樣本、效率低等局限。彩譜科技高光譜相機FS-13基于多波段光譜成像技術,可無損、高效地區分金銀花與山銀花,為中藥材質量控制提供精準解決方案。
一、彩譜FS-13高光譜相機的技術優勢
(一)非接觸式檢測
FS-13采用光學成像技術,無需接觸樣本,避免傳統方法可能造成的藥材破損或污染,尤其適用于珍貴藥材的鑒別。
(二)無損檢測
基于光譜反射特性分析,FS-13無需化學試劑或樣本粉碎,完整保留藥材的物理與化學狀態,確保檢測過程不影響后續使用。
(三)高精度光譜分析
光譜范圍400-1000nm,1200個光譜通道,可捕捉細微光譜差異
在670nm波段,山銀花吸收強度顯著高于金銀花,形成可量化鑒別依據
結合機器學習算法(如MDS-OS-ELM),分類準確率達97%
(四)高效檢測能力
全譜段采集速度128FPS,支持工業級分揀需求
可快速掃描大批量樣本,適用于藥材市場抽檢或企業原料驗收
二、FS-13在金銀花與山銀花鑒別中的實際應用
(一)實驗設備與方案
設備名稱 | 型號 | 關鍵參數 |
彩譜高光譜相機 | FS-13 | 光譜范圍400-1000nm,分辨率<2.5nm |
測試臺架 | FS-826 | 穩定成像平臺 |
(二)檢測流程
光譜數據采集:對金銀花、山銀花樣本進行高光譜成像,獲取反射率數據
特征波段分析:對比670nm等關鍵波段的光譜差異
模型分類:基于MDS-OS-ELM算法建立分類模型,實現自動化鑒別
(三)實驗結果
假彩色成像顯示,山銀花在610nm處吸收峰明顯,與金銀花形成視覺區分光譜曲線分析表明,山銀花在特定波段(如119波段)吸收強度更高模型分類準確率97%,顯著優于傳統近紅外光譜方法。
三、應用前景
FS-13高光譜相機不僅適用于金銀花與山銀花的鑒別,還可拓展至其他中藥材、食品、農產品等領域的真偽識別與品質分析,為行業提供高效、可靠的無損檢測方案。未來,隨著算法優化與硬件升級,FS-13 高光譜相機還可進一步集成到智能化生產系統中,與工業機器人、物聯網平臺聯動,實現從異物檢測到自動剔除的全流程閉環管理。其非接觸、無損、高效的特性,將持續推動各行業突破傳統檢測瓶頸,為品質提升與安全保障注入技術動能。