基于线阵扫描图像的玉米果穗性状检测技术

为实现玉米果穗性状自动检测,以线阵扫描方式获取玉米果穗表面圆周图像信息,利用图像处理技术从中提取相关性状参数。从扫描图像自身提取检测模板,应用归一化互相关算法完成玉米果穗单周图像的精确切割;以Otsu法完成籽粒分割后,利用边界非完整籽粒的连接性,完成边界分割籽粒的合并,提高籽粒计数准确度;采用图像投影曲线平滑后求极值的方法获取穗行数。与人工检测实验结果对比,穗粒数和穗行数的计数准确率分别为94.6%和99.1%。

外用糖皮质激素治疗手部慢性湿疹的临床及皮肤性状检测

2008年3～9月，我们应用具有较好保湿作用的糖皮质激素制剂治疗19例手部湿疹患者，观察其临床疗效的同时对相关皮肤性状的影响进行检测，报道如下。

中药饮片性状质量智能检测关键技术研究

目的基于人工智能之计算机视觉技术,构建客观化的中药饮片性状质量智能检测模式,以高科技应用促使中药饮片企业提质增效。方法以大黄饮片为例,利用开源的OpenCV视觉库,设计智能的中药饮片性状质量检测方法。步骤:运用斑点检测法检测中药饮片表面斑痕,对饮片进行初步筛选;轮廓提取结合凸包检测,从片形大小角度对饮片进行等级划分;获取最小外接矩形和凸缺陷检测,对异形饮片进行排除;提取饮片颜色特征数据,经机器学习方法建模,从色泽角度对中药饮片进行优劣判别。结果斑点、大小、异形检测均可有效排除不合格饮片,色泽检测模型对大黄饮片质量判别的准确率达84.00%。结论中药饮片性状质量智能检测关键技术的实现,可用于弥补传统人工分拣质量与效率的不足,为中药饮片行业全线产品在线质量智能检测系统研究奠定了基础,或将有力推进中药饮片生产现代化进程。

鹿产品检测的研究进展

鹿产品是珍贵的中药材,目前市场上存在着严重的以假充真,以次充好的现象,科研工作者对鹿产品的检测做了大量的研究工作。作者回顾了近年来鹿产品检测方面的研究进展,分别从性状检测、显微检测、理化检测及分子检测等几种主要检测方法进行综述,为鹿产品检测的进一步研究提供了参考依据,同时提出了鹿产品检测中存在的问题及进一步研究方向。

基于机器视觉的玉米幼苗叶面积检测装置设计及试验

为了实现玉米幼苗叶面积的快速、无损、实时、高效检测,设计并搭建了基于机器视觉的玉米幼苗叶面积检测装置。该检测装置由框架、光源装置、顶升旋转系统、图像采集及分析系统、检测装置控制系统等部分组成,通过各部分协作完成玉米幼苗顶视图像与侧视图像的实时采集及分析处理,计算玉米幼苗的叶面积。以玉米幼苗为试验对象对装置性能进行测试,试验结果显示:在装置满载情况下,当相机在X方向和Y方向的移动速度分别为830、32 mm/s时,顶视图模式和侧视图模式下检测装置的平均运行时间分别为190、355 s,检测总耗时为545 s,单株玉米幼苗的平均用时为34 s,相机的平均定位准确率分别为92%和90%,相机定位精度较高;玉米幼苗顶视图、主视图和左视图叶面积与实际叶面积的Pearson相关系数分别为0.901、0.767和0.786,装置检测的玉米幼苗叶面积与实际叶面积相关性强,装置可以满足批量检测玉米幼苗叶面积的需要。

基于性状电子检测技术结合机器学习的不同产地薏苡仁的快速鉴别

目的基于性状电子检测技术,结合多元分析算法,建立不同产地薏苡仁的快速鉴别方法。方法使用CM-5分光测色仪测定薏苡仁的色度值,建立决策树(decision tree,DT)模型、k最邻近算法(k-nearest neighbor,KNN)模型和贝叶斯(Bayes)判别模型。其次,根据超快速气相电子鼻检测气味成分,建立不同产地薏苡仁的判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)模型及热图,探究不同产地薏苡仁的气味信息差异。同时,采用偏最小二乘法判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)模型探究不同产地的差异标志物。最后,将薏苡仁表面颜色与内在气味成分进行相关性分析。结果2-丙烯酸、2-甲基丁醛、甲苯、丙醛可以作为区分不同产地薏苡仁的主要气味标志物,丁二酮、2,3-乙酰基丙酮、3-己醇等多种气味成分与L^(*)、a^(*)、b^(*)值存在显著相关性。结论电子眼联合超快速气相电子鼻技术能够快速、准确鉴别不同产地的薏苡仁,该方法对于多产地中药的鉴别和质量控制具有借鉴意义。

关于中成药片剂性状检验的体会

中药片剂是由一种或多种药细粉或提取物与适宜的赋形剂混合,经加工压制而成的圆型或其他形状的分剂量剂型的固体制剂,按药物的性质、使用与储存的要求可分为糖衣片、薄膜衣片、肠溶衣片、素片等。 片剂具有剂量准确、应用方便等优点,这是中药自50年代剂型改革的一个重要成果,目前已成为中成药的主要剂型之一。