李 夢，李 靜，張小波

中國中醫(yī)科學院中藥資源中心/道地藥材國家重點實驗室培育基地,北京100700

中醫(yī)藥是中華民族優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的瑰寶，中藥材是中醫(yī)藥事業(yè)繼承和發(fā)展的物質基礎，也是關系國計民生的戰(zhàn)略性資源。近年來中藥材質量控制問題也成為中藥實現現代化、產業(yè)化以及國際化的關鍵，從中藥材種源、采收加工、病蟲害防治、有效成分檢測等各個環(huán)節(jié)都需要科學嚴格的把關。高光譜成像技術近年來發(fā)展迅速，它結合了圖像信息和光譜技術的優(yōu)點，可同時獲取物體內外部品質信息和空間信息，具有高效、客觀、準確和無損傷等特點，已在農業(yè)、航天等多個領域廣泛應用。

1 高光譜成像光譜儀的類別及分析研究方法

1.1 高光譜成像光譜儀的原理高光譜成像光譜儀的核心原理是光譜與圖像合二為一，獲得圖像數據的同時，得到圖像中每個像素的光譜信息，即高光譜數據三維立方體。此數據在X、Y平面上以像素點組成圖像，在Z軸上按照光譜順序排列［1］。高光譜成像儀主要由捕捉圖像的傳感器（CCD相機）、光譜儀、光源、計算機操作平臺等組件組成，不同物體物體的化學成分與物質結構不同，當被光源照射時對于光的吸收與反射程度不同，進入鏡頭的光線在被光譜儀分成單色光源后投射到線陣或面陣探測器上作橫向掃描，即可獲取物體的連續(xù)波長信息［2］。圖像信息在經過成像儀后由CCD相機錄入，最后由軟件輸出的譜圖是由探測器以波長順序掃描而得的光譜序列，即前面提到的三維立方體?？梢岳霉庾V信息與圖像的結合，通過觀察、收集物體的圖像利用光譜數據判斷物體的某些指標是否符合標準或是根據圖譜建模將物體分類［3］。

1.2 成像方式高光譜成像光譜儀的成像方式包括光機掃描型、推帚型、凝視型。光機掃描型高光譜成像儀具有成像視場大、可以實時定標等優(yōu)點，適合于相對運動速度慢的機載平臺；推掃型相對靈敏度較高；凝視型通常應用于近場探測，單次成像時間較長，但可以獲得很高的探測靈敏度和光譜分辨率。

1.3 分類及研究方法高光譜成像光譜儀根據實際應用的場景和特點，可以分為面陣探測器加空間推掃型、線陣探測器加光機掃描型、光譜空間交叉掃描型、光譜掃描型等。主要在分辨率、靈敏度、后期數據處理等方面存在差異。近年來，不斷有新技術或新型儀器問世，如天宮一號運動補償高光譜成像技術、緊湊型熱紅外高光譜低溫分光技術等是近年來具有代表性的關鍵技術突破［4］。美國倍思百克公司的微型OCITM手持式超光譜成像儀的問世，以其緊湊的微小輕便的體質量和外形，即將開啟眾多應用領域的新的重大改革和創(chuàng)新［5］。

為高效利用高光譜成像光譜儀的數據，充分發(fā)揮其高光譜分辨率和空間分辨率，主要有兩大類方法［6］。如基于純像元的分析方法，其包括基于成因分析及統(tǒng)計分析的分析方法。以及基于混合像元的分析方法，更多的研究方法也在科研過程中不斷被發(fā)掘。

2 高光譜成像技術在不同領域的研究進展

隨著高光譜成像技術的普及，它在農業(yè)、生物醫(yī)學、地質、航天、環(huán)境、文物檢測等領域的應用也越來越多，其無損、快速、無污染的特點對于經濟與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展起到積極作用，因此進一步研究高光譜成像技術是適應于社會發(fā)展的科學研究方向。

2.1 農業(yè)高光譜技術近年來在農業(yè)領域的應用主要在糧食作物（小麥、水稻、大豆、玉米等）、農產品、經濟作物（棉花、茶葉、煙草等）方面，可以用來監(jiān)測農作物的生長過程，使其在精準農業(yè)中得到應用，還可用于農作物的營養(yǎng)診斷與施肥、農產品質量和安全檢測等多個方面。

2.2 農產品農產品在生產及運輸過程中，易受到人為及自然因素的影響，品質差異較大。相較于傳統(tǒng)檢測技術，如HPLC、GS等方法會對研究對象造成破壞。高光譜成像技術依靠自身優(yōu)勢，在國內外的農產品品質檢測方面得到了相當廣泛的應用。

農藥的發(fā)明大大提高了農作物的產量，但因農藥的大量和不合理使用導致的污染問題，也越來越受到關注。高光譜成像技術可以利用有機分子在光照下，分子發(fā)生能級躍遷并以光的形式釋放多余能量，在農藥檢測方面具有一定的優(yōu)勢。研究人員利用高光譜成像技術對玉米葉中殘留殺螨劑的生物活性、菜葉中毒死稗農藥殘留等做了研究，有較好的效果，但在定量分析上還需要進行進一步研究［7］。

由于高光譜圖像較大的數據量及高光譜系統(tǒng)昂貴的價格，目前暫不能應用于農產品在線檢測。通常采用的方法是利用高光譜技術識別2～3個特征波段，然后基于這些特征波段，構建價格比較便宜的多光譜成像系統(tǒng)，從而達到快速、無損檢測農產品品質的目的。

2.2.1 水果 高光譜技術在水果品質檢測方面已有著廣泛的應用，如對水果表面情況（受外界污染、缺損、傷病等），成熟度和堅實度，與口感有關的內部品質（可溶性固體含量或含糖量、含酸量、含水率）及其他品質（質量等）等做了大量研究。

高光譜成像技術能夠獲取監(jiān)測對象內部與外部多項特征，不僅可以分析外觀，還可以檢測內部指標，強大的信息量可以使其實現對水果品質的精確檢測。

研究人員開發(fā)建立了一系列模型及方法，如運用數字圖像處理技術等方法對蘋果大小、外形、顏色、污物與黑斑、表面損傷、淤青、凍傷等外觀指標進行過檢測，又如通過感興趣區(qū)域的選擇、方法的調試來對糖度和硬度等內部指標進行檢測。加強信息和方法的融合并實現蘋果的高效檢測將是之后的主要研究方向［8］。國外學者利用高光譜的反射和透射全光譜圖像及特征光譜圖像對藍莓的可溶性固形物和硬度進行評估，發(fā)現用果蒂面反射光譜預測模型預測藍莓內部品質效果最好；此外也利用高光譜技術對草莓的內部品質（水分、可溶性固形物、酸度）進行無損檢測［9］。黎靜等［10］以臍橙為研究對象，檢測光譜范圍為625～725 nm，應用主成分分析方法獲得特征波長圖像，檢測結果表明高光譜技術檢測較高濃度農藥殘留效果較好。蔡健榮等［11］利用高光譜圖像技術檢測柑橘果銹，試驗結果表明，基于波段比算法的高光譜圖像技術可有效檢測柑橘果銹，檢測率達到92%。李江波［12］提取并分析臍橙表皮感興趣區(qū)域光譜曲線并結合主成分分析法，檢測臍橙表明潰瘍，識別率達到80%。吳迪等［13］發(fā)現利用高光譜成像技術能夠有效監(jiān)測葡萄果皮中花色苷的含量。吳彥紅等［14］發(fā)現采用高光譜成像技術和激光誘導熒光技術相結合的方法可以實現獼猴桃糖度的無損檢測，為實現其內部品質的在線檢測提供技術依據。董金磊等［15］利用高光譜成像技術檢測獼猴桃的可溶性固形物，有望使用到內部品質的工業(yè)化分級。楊勇等［16］應用高光譜成像技術對獼猴桃的硬度進行無損檢測。

2.2.2 蔬菜 馬鈴薯的高光譜研究較其他品種更為豐富。國外研究人員利用高光譜成像系統(tǒng)做了馬鈴薯結疤研究（準確率97.1%）、空心馬鈴薯無損檢測（識別率89.1%）、晚期枯萎病研究以及品質分類（準確率超過96%）［17］。周竹等［18］研究了基于高光譜技術的馬鈴薯干物質含量、黑心病以及外部缺陷檢測。高海龍［19］研究了檢測馬鈴薯內部黑心病和單薯質量的高光譜成像方法。蘇文浩等［20］運用波段比和主成分分析相結合的算法，對比合格的馬鈴薯與機械損傷、孔洞、結痂、表面損傷、發(fā)芽5種缺陷馬鈴薯，識別準確率達97.08%。

研究人員利用高光譜成像系統(tǒng)、雙波段比算法、相關性分析等方法，挑選最適合光譜區(qū)域來對黃瓜凍傷、黃瓜機械外傷、番茄損傷等進行檢測。張令標等［21］利用高光譜成像技術檢測番茄表面農藥殘留，發(fā)現其對高濃度農藥殘留有較好的檢測效果。

2.2.3 肉類 禽肉類加工及流通到市場的過程中，極易受到其他生物或微生物的污染，為保證肉制品的品質和食用安全，肉制品表面污染物檢測及品質檢測極為重要。國外研究人員利用高光譜成像技術，對禽肉表面的糞斑、排泄物、肉皮瘤進行高光譜圖像分析，檢測精度能達到94%以上。高光譜技術可以實現肉類分類、分級，監(jiān)控生產過程中的品質快速無損檢測，從而改善產品品質，還在肉類安全方面，如監(jiān)測肉類表面細菌、肉類污染物、肉類腐敗、肉類品質檢測、摻假等方面有著廣闊的應用前景［22］。

2.2.4 谷物 研究人員近年來對谷物檢測也有一定的興趣，如利用近紅外高光譜成像系統(tǒng)，基于主成分分析的MVI方法，對正常小麥、受損小麥（麥芽粒和被蟲叮咬粒）以及正常小麥、萌芽小麥和已發(fā)芽小麥進行識別，識別率可達94%以上，甚至100%。谷物中混有的雜質（谷殼和稻草）、小麥籽粒品種鑒別研究、品質分析研究也可利用高光譜成像技術進行分析。梁琨等［23］利用高光譜成像技術對小麥赤霉病進行識別。

2.2.5 茶葉 陳全勝等［24］設計的高光譜圖像系統(tǒng)及基于反向傳播神經網絡的茶葉等級判別模型，總體識別率為94%。

2.3 生物醫(yī)學高光譜成像技術近年來也作為臨床醫(yī)學上有效的輔助診斷手段，有著巨大的發(fā)展前景?？捎糜隗w表組織和器官（眼睛、舌頭、牙齒、乳腺、手足、皮膚）等部位的疾病診斷，對老年性黃斑變性、人體舌頭腫瘤組織癌變區(qū)域檢測、齲齒病變程度等進行實驗研究。在體內組織和器官的疾病診斷方面，研究人員也利用高光譜成像技術對胃部組織、小鼠前列腺病變組織、心肺以及動脈等體內組織進行了研究。另外高光譜成像技術也可以在外科手術中提供病變區(qū)域在分子、細胞和組織水平上的圖像信息，在提高手術成功率方面也發(fā)揮了巨大作用［25］。

2.4 地質領域高光譜技術在地質領域也得到了深入的應用與發(fā)展。如利用高光譜技術進行礦物識別與礦物填圖、地質成因信息探測研究、成礦預測研究、植被地信息探測研究、植被理化信息提取、礦山環(huán)境分析研究等方面［26］。

2.5 航天領域在地球科學與應用領域方面，EO-1高光譜成像儀通過反射譜的精細探測可以識別植被種類、生長階段乃至實現作物產量的估算，可以為全球糧食安全、生態(tài)安全形勢提供及時準確的信息。同時，也可對水體中的含沙量、葉綠素含量等信息進行識別，從而對水資源等區(qū)域環(huán)境質量進行評估監(jiān)測。另外，國外研究人員在火星和月球等深空探測領域，防務安全領域方面也一直不斷的進行者高光譜技術的研究［27］。

2.6 環(huán)境分析現今社會越來越注重環(huán)境保護，因此，發(fā)展高光譜成像，在實時動態(tài)的情況下監(jiān)測環(huán)境的質量，及時反饋治理，是一種有效的環(huán)保機制。相里斌等［28］利用高光譜成像儀EDIS使小衛(wèi)星能夠及時的檢測環(huán)境污染與災害。孫林等［29］利用HJ-1A高光譜數據根據濃密植被算法有效地探測氣溶膠光學厚度，再通過氣溶膠與環(huán)境的關系，反向預測環(huán)境情況。在海洋污染方面高光譜成像技術也發(fā)揮了自己的力量。將高光譜成像技術與環(huán)境問題結合，通過對大氣中的氣溶膠進行成像，從而將污染程度與光學性質聯(lián)系起來，利用光譜儀就可以快速的檢測與監(jiān)控環(huán)境，且準確率可觀。

2.7 文物鑒賞彩繪文物是各個國家重要的文化遺產，承載著悠久的歷史和豐富的知識。高光譜成像技術以其無損、非接觸、快速成像等特點被引入文物研究領域，已逐漸成為熱點。研究人員利用高光譜成像技術的特點，將其用于文物的數字存儲、數字修復額定，視覺增強也是較為常見的應用方向之一，可以增加褪色或損害文物的可讀性。同時在隱性信息挖掘方面也有著顯著優(yōu)勢，根據光譜反映出的隱含信息可以更加深入地分析文物的藝術手法和修復保護痕跡等，甚至可用于真假鑒定。另外高光譜技術可用于分析不同保存環(huán)境對文物保存產生的不同影響，進行顏料分析等［30］。

3 高光譜成像技術在中藥領域的應用前景展望

近年來高光譜成像技術才在我國引起關注，大量國內外現有研究成果已經表明該技術在不同領域的多個方面有了大量研究，具有很大的潛力，在農產品和蔬菜水果中的應用尤其廣泛。

中醫(yī)藥作為我國的國粹，擁有幾千年的文化歷史與確切的臨床療效，在國際上的影響力也是與日俱增，但是中藥領域還未解決的問題還有很多，其中最為突出的當屬中藥質量問題。由于中藥材種植操作難以保證規(guī)范化，采收標準不夠明確，導致中藥質量的源頭不能保證，加上中藥材生產加工鏈條上多個環(huán)節(jié)容易出現紕漏影響藥材質量，所以我們需要探求新工具新手段來控制中藥材質量。高光譜成像技術憑借實時高效、無損檢測等優(yōu)點在中藥質量控制方面的應用，就更值得我們關注與深入研究。

作為一種新型的檢測和鑒定方法，光譜成像技術已在中藥鑒別、無損檢測、含量測定等方面有了初步的研究及應用。胡翠英等［31-32］利用光譜成像技術對凌霄花、紅花等花類中藥材粉末及市售鹿茸飲片進行真?zhèn)舞b別與分析，為中藥材鑒別及中藥質量標準的制定提供了一種新的檢測方法。馬驥研究團隊［33-37］利用光譜成像技術快速檢測白鮮皮及其偽品八角楓，五加皮及其混淆品香加皮，鹿茸、西洋參、黃柏飲片等藥材，對其進行快速鑒別與質量評價，且結果與性狀、顯微及理化鑒定等結果相吻合，為中藥材的鑒定和質量控制提供新的方法，同時還利用光譜成像技術檢測黃柏在煎煮過程中不同時刻的熒光強度，側面反映黃柏活性成分的溶出度規(guī)律。吳文輝等［38］利用光譜成像技術建立珍珠粉的植物圖譜，可以快速準確鑒別不同品系珍珠類產品并辨別真?zhèn)巍ｊ惼さ人幉牡哪攴菔呛饬科淦焚|的重要指標，鮑一丹等［39］、鄒小波等［40］用高光譜技術結合化學計量學算法，在不同波段對不同放置方式的陳皮進行年份鑒別，模型準確率較高，證明采用高光譜技術可以實現對陳皮年份的無損鑒別。于慧春等［41］采用高光譜圖像技術對枸杞多糖和總糖含量進行檢測，并探尋其最適宜的光譜波段，結果表明基于全波段條件下光譜信息所建立的預測模型最佳，高光譜無損檢測枸杞多糖和總糖含量具有可行性。馮潔等［42］為實現金銀花硫含量的快速無損檢測，利用高光譜成像技術結合化學計量學方法，建立不同濃度硫磺熏蒸金銀花快速檢測模型，結果表明所建立的模型可以實現金銀花不同硫含量的快速、有效、無損檢測。趙靜等［43］利用液晶濾光器，使用光譜成像儀對中藥黃柏的主要活性成分鹽酸小檗堿進行了在體檢測。這種利用高光譜成像技術檢測藥用植物在體有效成分的技術，可以在檢測時省去對照品，直接利用前期建立的模型預測，這大大提高了檢測的效率。吳志生等［44］則利用近/中紅外漫反射光譜成像技術鑒別素片表面橙皮苷成分的分布區(qū)，得到的中紅外光譜與素片表面的橙皮苷相關系數達到0.95以上，能夠有效的鑒別出素片表面橙皮苷成分的分布區(qū)域。

結合相關的文獻，可以看出利用近紅外等光譜技術進行中藥的相關研究已較為成熟［45-46］，但高光譜成像技術在中藥領域的研究還很少。

3.1 中藥材種源研究種子種苗是中藥材生產加工的基礎，保障中藥材種源質量也是中醫(yī)藥發(fā)揮療效的重要前提。但目前我國中藥材種子種苗市場仍存在種源不清、檢驗不規(guī)范等問題。中藥材種子大多體積微小，而傳統(tǒng)鑒別方法多為眼觀、口嚼、手摸、鼻聞等官能鑒定或理化鑒定，官能鑒定需要專業(yè)豐富有經驗的鑒定人員，存在一定的主觀性。理化鑒定會破壞種子的內部結構或化學成分，對后續(xù)的研究存在一定影響。故可以嘗試通過高光譜成像技術對中藥材種子進行掃描，通過得到的光譜圖像特征進行種源區(qū)分、識別內部是否有破損蟲蛀現象，也可與種子純度、凈度、發(fā)芽率、含水量等指標之間的聯(lián)系進行相關研究，從而可對中藥材種源進行大規(guī)模的鑒別篩選，投入生產應用當中。

3.2 病蟲害、農藥檢測等隨著中藥材產業(yè)的發(fā)展，大規(guī)模的種植過程中會出現不同程度的病蟲害現象，很多藥材被蟲蛀叮咬后仍被采收使用，嚴重威脅了中藥材的質量。為保證收益和藥材產量，很多種植戶不清楚規(guī)范的防控知識和操作，可能會使用大量化學農藥進行防治，但其中不乏高毒性、高殘留物質，極易造成農藥殘留、中藥材品質下降等問題。中藥材在受到蟲害以后，其受害區(qū)域和正常區(qū)域的光譜值會存在明顯差異，且受到高農藥殘留的中藥材也可以通過光譜圖像信息進行識別，若能在投入生產應用之前利用高光譜成像技術對中藥材進行無損的病蟲害、農藥檢測等，則可為安全用藥提供有效地保障。

3.3 采收加工方式等的優(yōu)化俗語“三月茵陳四月蒿，五月茵陳當柴燒”正說明了中藥材的采收時間對藥材質量的重要性，部分藥材在不同時期有效成分的累積量有明顯差異。且中藥材在生產加工的過程中，一些藥材品種因遇到陰雨天氣發(fā)霉腐爛或變質，常采用熏硫方式對采收后的中藥材進行干燥，便于保存，該方法近年來已被廣泛使用，但過度使用熏硫方法會造成藥物有效成分的改變以及二氧化硫超標。針對適宜采收期不明確或加工方式來源不確定的藥材，可以使用高光譜成像技術進行檢測，從而對采收加工方式進行優(yōu)化。

3.4 中藥材道地性研究道地藥材多指特定區(qū)域所產的歷史悠久、品質佳、療效好的藥材。在中藥材市場上以次充好、以其他產地充抵道地產區(qū)的現象常有發(fā)生，針對這一現象可以通過高光譜成像技術對藥材的產地進行鑒別，也可以在無損的條件下，對道地中藥材進行基原品種、品質等多個方面的綜合研究，甚至可以對于道地藥材產區(qū)的土壤與地質情況進行探索，以期對于中藥材種植進行指導。