一、檢測目的與依據

1、采用400–1000nm可見光-近紅外、900–1700nm短波紅外雙波段高光譜成像系統，完成安徽亳州、浙江杭州（磐安）、四川中江三大道地產區白芍原藥材及飲片試樣的高光譜數據標準化采集。

2、系統驗證中藥材白芍專屬光譜曲線特征值，明確不同產地白芍的光譜響應差異規律，建立白芍標準化光譜數據庫。

3、依托PLS?DA、SVM、RF機器學習算法與1D?CNN、CNN深度學習算法，精準提取不同產地白芍的光譜特征與圖像特征，構建穩定、精準的產地溯源判別模型，實現白芍藥材無損、快速、精準產地區分，為中藥材道地性鑒別、產地溯源與質量分級提供標準化技術支撐。

二、樣品類別及數量

樣本：測試實驗客戶來樣中藥材-白芍樣品 數量0.3斤

三、檢測設備與采集方式

檢測設備

1.  400-1000nm、900-1700nm高光譜相機

2. 輔助設備：光學暗箱（配備350-2500nm光源及放樣移動平臺）；

3.  輔助工具：黑色托盤（低反射率背景，避免環境光干擾光譜采集）；

4. 輔助材料：標簽（用于標記樣品編號，實現光譜數據與樣品的精準對應）。

采集方式

1、樣品擺放：

a、將中藥材-白芍樣品按如圖所示擺放

2、數據采集模式：

采用反射模式，分別采集樣品400-1000nm、900-1700nm波段的反射率數據；

3、設備調參：

調節相機高度，使相機視場可以覆蓋所有樣品

調節鏡頭光圈到最大：F1.4

調節鏡頭焦距，使樣品圖像最清晰

調整曝光時間至適宜值，避免采集數據出現過曝現象，保證光譜數據準確性。

四、采集結果

數據提供

本次檢測為每個樣品提供以下6種格式的完整數據文件，確保數據可追溯、可分析：

a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據（.dat、.hdr格式），完整保留原始采集信息，支持二次分析與模型優化；

b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（.dat、.hdr格式），經標準板校準，可直接用于模型訓練擬合，確保數據的可靠性；

c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式），

d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式），留存原始擺放狀態，便于數據追溯與異常排查，保障檢測流程的可追溯性。

數據展示

采集參考Q/EX C 0628-2025標準