高光谱成像技术的发展现状及其在中药领域中的应用前景*

李 梦，李 静，张小波

中国中医科学院中药资源中心/道地药材国家重点实验室培育基地,北京100700

中医药是中华民族优秀传统文化的瑰宝，中药材是中医药事业继承和发展的物质基础，也是关系国计民生的战略性资源。近年来中药材质量控制问题也成为中药实现现代化、产业化以及国际化的关键，从中药材种源、采收加工、病虫害防治、有效成分检测等各个环节都需要科学严格的把关。高光谱成像技术近年来发展迅速，它结合了图像信息和光谱技术的优点，可同时获取物体内外部品质信息和空间信息，具有高效、客观、准确和无损伤等特点，已在农业、航天等多个领域广泛应用。

1 高光谱成像光谱仪的类别及分析研究方法

1.1 高光谱成像光谱仪的原理高光谱成像光谱仪的核心原理是光谱与图像合二为一，获得图像数据的同时，得到图像中每个像素的光谱信息，即高光谱数据三维立方体。此数据在X、Y平面上以像素点组成图像，在Z轴上按照光谱顺序排列［1］。高光谱成像仪主要由捕捉图像的传感器（CCD相机）、光谱仪、光源、计算机操作平台等组件组成，不同物体物体的化学成分与物质结构不同，当被光源照射时对于光的吸收与反射程度不同，进入镜头的光线在被光谱仪分成单色光源后投射到线阵或面阵探测器上作横向扫描，即可获取物体的连续波长信息［2］。图像信息在经过成像仪后由CCD相机录入，最后由软件输出的谱图是由探测器以波长顺序扫描而得的光谱序列，即前面提到的三维立方体。可以利用光谱信息与图像的结合，通过观察、收集物体的图像利用光谱数据判断物体的某些指标是否符合标准或是根据图谱建模将物体分类［3］。

1.2 成像方式高光谱成像光谱仪的成像方式包括光机扫描型、推帚型、凝视型。光机扫描型高光谱成像仪具有成像视场大、可以实时定标等优点，适合于相对运动速度慢的机载平台；推扫型相对灵敏度较高；凝视型通常应用于近场探测，单次成像时间较长，但可以获得很高的探测灵敏度和光谱分辨率。

1.3 分类及研究方法高光谱成像光谱仪根据实际应用的场景和特点，可以分为面阵探测器加空间推扫型、线阵探测器加光机扫描型、光谱空间交叉扫描型、光谱扫描型等。主要在分辨率、灵敏度、后期数据处理等方面存在差异。近年来，不断有新技术或新型仪器问世，如天宫一号运动补偿高光谱成像技术、紧凑型热红外高光谱低温分光技术等是近年来具有代表性的关键技术突破［4］。美国倍思百克公司的微型OCITM手持式超光谱成像仪的问世，以其紧凑的微小轻便的体质量和外形，即将开启众多应用领域的新的重大改革和创新［5］。

为高效利用高光谱成像光谱仪的数据，充分发挥其高光谱分辨率和空间分辨率，主要有两大类方法［6］。如基于纯像元的分析方法，其包括基于成因分析及统计分析的分析方法。以及基于混合像元的分析方法，更多的研究方法也在科研过程中不断被发掘。

2 高光谱成像技术在不同领域的研究进展

随着高光谱成像技术的普及，它在农业、生物医学、地质、航天、环境、文物检测等领域的应用也越来越多，其无损、快速、无污染的特点对于经济与环境的可持续发展起到积极作用，因此进一步研究高光谱成像技术是适应于社会发展的科学研究方向。

2.1 农业高光谱技术近年来在农业领域的应用主要在粮食作物（小麦、水稻、大豆、玉米等）、农产品、经济作物（棉花、茶叶、烟草等）方面，可以用来监测农作物的生长过程，使其在精准农业中得到应用，还可用于农作物的营养诊断与施肥、农产品质量和安全检测等多个方面。

2.2 农产品农产品在生产及运输过程中，易受到人为及自然因素的影响，品质差异较大。相较于传统检测技术，如HPLC、GS等方法会对研究对象造成破坏。高光谱成像技术依靠自身优势，在国内外的农产品品质检测方面得到了相当广泛的应用。

农药的发明大大提高了农作物的产量，但因农药的大量和不合理使用导致的污染问题，也越来越受到关注。高光谱成像技术可以利用有机分子在光照下，分子发生能级跃迁并以光的形式释放多余能量，在农药检测方面具有一定的优势。研究人员利用高光谱成像技术对玉米叶中残留杀螨剂的生物活性、菜叶中毒死稗农药残留等做了研究，有较好的效果，但在定量分析上还需要进行进一步研究［7］。

由于高光谱图像较大的数据量及高光谱系统昂贵的价格，目前暂不能应用于农产品在线检测。通常采用的方法是利用高光谱技术识别2～3个特征波段，然后基于这些特征波段，构建价格比较便宜的多光谱成像系统，从而达到快速、无损检测农产品品质的目的。

2.2.1 水果 高光谱技术在水果品质检测方面已有着广泛的应用，如对水果表面情况（受外界污染、缺损、伤病等），成熟度和坚实度，与口感有关的内部品质（可溶性固体含量或含糖量、含酸量、含水率）及其他品质（质量等）等做了大量研究。

高光谱成像技术能够获取监测对象内部与外部多项特征，不仅可以分析外观，还可以检测内部指标，强大的信息量可以使其实现对水果品质的精确检测。

研究人员开发建立了一系列模型及方法，如运用数字图像处理技术等方法对苹果大小、外形、颜色、污物与黑斑、表面损伤、淤青、冻伤等外观指标进行过检测，又如通过感兴趣区域的选择、方法的调试来对糖度和硬度等内部指标进行检测。加强信息和方法的融合并实现苹果的高效检测将是之后的主要研究方向［8］。国外学者利用高光谱的反射和透射全光谱图像及特征光谱图像对蓝莓的可溶性固形物和硬度进行评估，发现用果蒂面反射光谱预测模型预测蓝莓内部品质效果最好；此外也利用高光谱技术对草莓的内部品质（水分、可溶性固形物、酸度）进行无损检测［9］。黎静等［10］以脐橙为研究对象，检测光谱范围为625～725 nm，应用主成分分析方法获得特征波长图像，检测结果表明高光谱技术检测较高浓度农药残留效果较好。蔡健荣等［11］利用高光谱图像技术检测柑橘果锈，试验结果表明，基于波段比算法的高光谱图像技术可有效检测柑橘果锈，检测率达到92%。李江波［12］提取并分析脐橙表皮感兴趣区域光谱曲线并结合主成分分析法，检测脐橙表明溃疡，识别率达到80%。吴迪等［13］发现利用高光谱成像技术能够有效监测葡萄果皮中花色苷的含量。吴彦红等［14］发现采用高光谱成像技术和激光诱导荧光技术相结合的方法可以实现猕猴桃糖度的无损检测，为实现其内部品质的在线检测提供技术依据。董金磊等［15］利用高光谱成像技术检测猕猴桃的可溶性固形物，有望使用到内部品质的工业化分级。杨勇等［16］应用高光谱成像技术对猕猴桃的硬度进行无损检测。

2.2.2 蔬菜 马铃薯的高光谱研究较其他品种更为丰富。国外研究人员利用高光谱成像系统做了马铃薯结疤研究（准确率97.1%）、空心马铃薯无损检测（识别率89.1%）、晚期枯萎病研究以及品质分类（准确率超过96%）［17］。周竹等［18］研究了基于高光谱技术的马铃薯干物质含量、黑心病以及外部缺陷检测。高海龙［19］研究了检测马铃薯内部黑心病和单薯质量的高光谱成像方法。苏文浩等［20］运用波段比和主成分分析相结合的算法，对比合格的马铃薯与机械损伤、孔洞、结痂、表面损伤、发芽5种缺陷马铃薯，识别准确率达97.08%。

研究人员利用高光谱成像系统、双波段比算法、相关性分析等方法，挑选最适合光谱区域来对黄瓜冻伤、黄瓜机械外伤、番茄损伤等进行检测。张令标等［21］利用高光谱成像技术检测番茄表面农药残留，发现其对高浓度农药残留有较好的检测效果。

2.2.3 肉类 禽肉类加工及流通到市场的过程中，极易受到其他生物或微生物的污染，为保证肉制品的品质和食用安全，肉制品表面污染物检测及品质检测极为重要。国外研究人员利用高光谱成像技术，对禽肉表面的粪斑、排泄物、肉皮瘤进行高光谱图像分析，检测精度能达到94%以上。高光谱技术可以实现肉类分类、分级，监控生产过程中的品质快速无损检测，从而改善产品品质，还在肉类安全方面，如监测肉类表面细菌、肉类污染物、肉类腐败、肉类品质检测、掺假等方面有着广阔的应用前景［22］。

2.2.4 谷物 研究人员近年来对谷物检测也有一定的兴趣，如利用近红外高光谱成像系统，基于主成分分析的MVI方法，对正常小麦、受损小麦（麦芽粒和被虫叮咬粒）以及正常小麦、萌芽小麦和已发芽小麦进行识别，识别率可达94%以上，甚至100%。谷物中混有的杂质（谷壳和稻草）、小麦籽粒品种鉴别研究、品质分析研究也可利用高光谱成像技术进行分析。梁琨等［23］利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行识别。

2.2.5 茶叶 陈全胜等［24］设计的高光谱图像系统及基于反向传播神经网络的茶叶等级判别模型，总体识别率为94%。

2.3 生物医学高光谱成像技术近年来也作为临床医学上有效的辅助诊断手段，有着巨大的发展前景。可用于体表组织和器官（眼睛、舌头、牙齿、乳腺、手足、皮肤）等部位的疾病诊断，对老年性黄斑变性、人体舌头肿瘤组织癌变区域检测、龋齿病变程度等进行实验研究。在体内组织和器官的疾病诊断方面，研究人员也利用高光谱成像技术对胃部组织、小鼠前列腺病变组织、心肺以及动脉等体内组织进行了研究。另外高光谱成像技术也可以在外科手术中提供病变区域在分子、细胞和组织水平上的图像信息，在提高手术成功率方面也发挥了巨大作用［25］。

2.4 地质领域高光谱技术在地质领域也得到了深入的应用与发展。如利用高光谱技术进行矿物识别与矿物填图、地质成因信息探测研究、成矿预测研究、植被地信息探测研究、植被理化信息提取、矿山环境分析研究等方面［26］。

2.5 航天领域在地球科学与应用领域方面，EO-1高光谱成像仪通过反射谱的精细探测可以识别植被种类、生长阶段乃至实现作物产量的估算，可以为全球粮食安全、生态安全形势提供及时准确的信息。同时，也可对水体中的含沙量、叶绿素含量等信息进行识别，从而对水资源等区域环境质量进行评估监测。另外，国外研究人员在火星和月球等深空探测领域，防务安全领域方面也一直不断的进行者高光谱技术的研究［27］。

2.6 环境分析现今社会越来越注重环境保护，因此，发展高光谱成像，在实时动态的情况下监测环境的质量，及时反馈治理，是一种有效的环保机制。相里斌等［28］利用高光谱成像仪EDIS使小卫星能够及时的检测环境污染与灾害。孙林等［29］利用HJ-1A高光谱数据根据浓密植被算法有效地探测气溶胶光学厚度，再通过气溶胶与环境的关系，反向预测环境情况。在海洋污染方面高光谱成像技术也发挥了自己的力量。将高光谱成像技术与环境问题结合，通过对大气中的气溶胶进行成像，从而将污染程度与光学性质联系起来，利用光谱仪就可以快速的检测与监控环境，且准确率可观。

2.7 文物鉴赏彩绘文物是各个国家重要的文化遗产，承载着悠久的历史和丰富的知识。高光谱成像技术以其无损、非接触、快速成像等特点被引入文物研究领域，已逐渐成为热点。研究人员利用高光谱成像技术的特点，将其用于文物的数字存储、数字修复额定，视觉增强也是较为常见的应用方向之一，可以增加褪色或损害文物的可读性。同时在隐性信息挖掘方面也有着显著优势，根据光谱反映出的隐含信息可以更加深入地分析文物的艺术手法和修复保护痕迹等，甚至可用于真假鉴定。另外高光谱技术可用于分析不同保存环境对文物保存产生的不同影响，进行颜料分析等［30］。

3 高光谱成像技术在中药领域的应用前景展望

近年来高光谱成像技术才在我国引起关注，大量国内外现有研究成果已经表明该技术在不同领域的多个方面有了大量研究，具有很大的潜力，在农产品和蔬菜水果中的应用尤其广泛。

中医药作为我国的国粹，拥有几千年的文化历史与确切的临床疗效，在国际上的影响力也是与日俱增，但是中药领域还未解决的问题还有很多，其中最为突出的当属中药质量问题。由于中药材种植操作难以保证规范化，采收标准不够明确，导致中药质量的源头不能保证，加上中药材生产加工链条上多个环节容易出现纰漏影响药材质量，所以我们需要探求新工具新手段来控制中药材质量。高光谱成像技术凭借实时高效、无损检测等优点在中药质量控制方面的应用，就更值得我们关注与深入研究。

作为一种新型的检测和鉴定方法，光谱成像技术已在中药鉴别、无损检测、含量测定等方面有了初步的研究及应用。胡翠英等［31-32］利用光谱成像技术对凌霄花、红花等花类中药材粉末及市售鹿茸饮片进行真伪鉴别与分析，为中药材鉴别及中药质量标准的制定提供了一种新的检测方法。马骥研究团队［33-37］利用光谱成像技术快速检测白鲜皮及其伪品八角枫，五加皮及其混淆品香加皮，鹿茸、西洋参、黄柏饮片等药材，对其进行快速鉴别与质量评价，且结果与性状、显微及理化鉴定等结果相吻合，为中药材的鉴定和质量控制提供新的方法，同时还利用光谱成像技术检测黄柏在煎煮过程中不同时刻的荧光强度，侧面反映黄柏活性成分的溶出度规律。吴文辉等［38］利用光谱成像技术建立珍珠粉的植物图谱，可以快速准确鉴别不同品系珍珠类产品并辨别真伪。陈皮等药材的年份是衡量其品质的重要指标，鲍一丹等［39］、邹小波等［40］用高光谱技术结合化学计量学算法，在不同波段对不同放置方式的陈皮进行年份鉴别，模型准确率较高，证明采用高光谱技术可以实现对陈皮年份的无损鉴别。于慧春等［41］采用高光谱图像技术对枸杞多糖和总糖含量进行检测，并探寻其最适宜的光谱波段，结果表明基于全波段条件下光谱信息所建立的预测模型最佳，高光谱无损检测枸杞多糖和总糖含量具有可行性。冯洁等［42］为实现金银花硫含量的快速无损检测，利用高光谱成像技术结合化学计量学方法，建立不同浓度硫磺熏蒸金银花快速检测模型，结果表明所建立的模型可以实现金银花不同硫含量的快速、有效、无损检测。赵静等［43］利用液晶滤光器，使用光谱成像仪对中药黄柏的主要活性成分盐酸小檗碱进行了在体检测。这种利用高光谱成像技术检测药用植物在体有效成分的技术，可以在检测时省去对照品，直接利用前期建立的模型预测，这大大提高了检测的效率。吴志生等［44］则利用近/中红外漫反射光谱成像技术鉴别素片表面橙皮苷成分的分布区，得到的中红外光谱与素片表面的橙皮苷相关系数达到0.95以上，能够有效的鉴别出素片表面橙皮苷成分的分布区域。

结合相关的文献，可以看出利用近红外等光谱技术进行中药的相关研究已较为成熟［45-46］，但高光谱成像技术在中药领域的研究还很少。

3.1 中药材种源研究种子种苗是中药材生产加工的基础，保障中药材种源质量也是中医药发挥疗效的重要前提。但目前我国中药材种子种苗市场仍存在种源不清、检验不规范等问题。中药材种子大多体积微小，而传统鉴别方法多为眼观、口嚼、手摸、鼻闻等官能鉴定或理化鉴定，官能鉴定需要专业丰富有经验的鉴定人员，存在一定的主观性。理化鉴定会破坏种子的内部结构或化学成分，对后续的研究存在一定影响。故可以尝试通过高光谱成像技术对中药材种子进行扫描，通过得到的光谱图像特征进行种源区分、识别内部是否有破损虫蛀现象，也可与种子纯度、净度、发芽率、含水量等指标之间的联系进行相关研究，从而可对中药材种源进行大规模的鉴别筛选，投入生产应用当中。

3.2 病虫害、农药检测等随着中药材产业的发展，大规模的种植过程中会出现不同程度的病虫害现象，很多药材被虫蛀叮咬后仍被采收使用，严重威胁了中药材的质量。为保证收益和药材产量，很多种植户不清楚规范的防控知识和操作，可能会使用大量化学农药进行防治，但其中不乏高毒性、高残留物质，极易造成农药残留、中药材品质下降等问题。中药材在受到虫害以后，其受害区域和正常区域的光谱值会存在明显差异，且受到高农药残留的中药材也可以通过光谱图像信息进行识别，若能在投入生产应用之前利用高光谱成像技术对中药材进行无损的病虫害、农药检测等，则可为安全用药提供有效地保障。

3.3 采收加工方式等的优化俗语“三月茵陈四月蒿，五月茵陈当柴烧”正说明了中药材的采收时间对药材质量的重要性，部分药材在不同时期有效成分的累积量有明显差异。且中药材在生产加工的过程中，一些药材品种因遇到阴雨天气发霉腐烂或变质，常采用熏硫方式对采收后的中药材进行干燥，便于保存，该方法近年来已被广泛使用，但过度使用熏硫方法会造成药物有效成分的改变以及二氧化硫超标。针对适宜采收期不明确或加工方式来源不确定的药材，可以使用高光谱成像技术进行检测，从而对采收加工方式进行优化。

3.4 中药材道地性研究道地药材多指特定区域所产的历史悠久、品质佳、疗效好的药材。在中药材市场上以次充好、以其他产地充抵道地产区的现象常有发生，针对这一现象可以通过高光谱成像技术对药材的产地进行鉴别，也可以在无损的条件下，对道地中药材进行基原品种、品质等多个方面的综合研究，甚至可以对于道地药材产区的土壤与地质情况进行探索，以期对于中药材种植进行指导。