基于高光谱成像技术的药用明胶空心硬胶囊关键品质指标检测研究

Medical empty hard gelatin capsule (MEHGC) is widely used. "Poison capsule events" highlight the quality detection of MEHGC. A rapid and effective quality detection method of MEHGC is the key point. This study is based on hyperspectral imaging technology, combined with related technology, deeply study the detection method of MEHGC key quality rapidly and efficiently. After the surface and internal shallow hyperspectral reflectance and scattering imaging data of MEHGC is acquired, firstly, the Lambert Cosine Law is used to purify the optics contamination, which is generated in the MEGC light imaging process. Secondly, the spectral of reflection imaging, scattering imaging, as well as fusion of them are transformed. Thereby the correspondence relationship between hyperspectral image information and the key quality (heavy metal and vulnerability) could be established. Finally, a kind of hypespectral linear combination which is corresponded with the key quality of MEHGC is searched to measure multy key quality with one detection indicator and to overcome the limitation of traditional methods on detection of MEHGC. This study aims to explore a new ,rapid nondestructive testing method of the capsules, provide a theoretical and application basis for the research and development equipment, and provide new ideas for similar object.

目前药用明胶空心硬胶囊（MEHGC）的使用非常广泛，"毒胶囊"事件将其安全问题推到了风口浪尖，但对其关键品质快速有效检测一直是个难点。本项目基于高光谱成像技术，结合相关学科知识，系统深入研究MEHGC关键品质的快速有效检测方法。在获取MEHGC表层和内部浅层的高光谱反射与散射成像数据信息后，先根据朗伯余弦定律消除MEHGC光照成像过程中产生的光学污染，再分别对处理后的高光谱反射成像、散射成像以及融合二者之间的数据信息进行图谱变换，从而建立高光谱数据信息与MEHGC中重金属和易损性等关键品质的对应关系。最后寻求一种与MEHGC关键品质相对应的高光谱相关数据线性组合，用一个数据指标衡量MEHGC的多个关键品质，以此克服传统方法在MEHGC检测上的局限性。本项目旨在探索一种对MEHGC进行无损快速检测的新方法，为进一步研发相应的检测装备提供理论和应用基础，并对类似待测对象提供品质检测的新思路。

药品和食品安全问题一直都被大众关心，2012年的“毒胶囊”事件使得民众更加关注药用明胶空心硬胶囊（Medical Empty Hard Gelatin Capsule, MEHGC）的质量。铬含量超标的胶囊俗称“毒胶囊”，对人体有很大毒性。传统的重金属含量测定采用化学分析法，这种方法耗时长、过程复杂，因此研发便捷、快速的药用胶囊铬含量及其它重要质量指标的快速检测方法有重要的应用意义和市场前景。.本研究开展基于高光谱成像技术的药用胶囊 重金属铬含量、水分等质量参数的快速检测方法研究，首先应用传统的原子分光法对MEHGC进行定性分析，并以此结果作为对照组，然后应用高光谱成像仪获取1048个正常和含有重金属铬的胶囊样本（347个正常胶囊和701个铬含量超标的胶囊）。.对获得的高光谱图像进行多余背景去除、亮度校正以获得质量较好的光谱图像波段，再通过波段运算、阈值分割法和PCA方法对高光谱图像进行降维，获得最佳PC波段，通过感兴趣区域得到胶囊的光谱数据对其进行定性分析，最后选择偏最小二乘判别分析（PLSDA）方法对光谱数据进行处理。定性分析时用60%的样本建模，剩下40%样本进行预测，若用4个偏最小二乘算子（LV）作为PLSDA模型中的输入特征，最终得到的分类准确率近100%，两种样本的交叉验证和样本预测所得的相关系数分别为0.923和0.972；敏感度与特异度均为100%。. 鉴于两种胶囊来自不同生产厂家，存在着生产工艺的不同。于是在熔融的明胶中加入不同含量铬来制作明胶样本（非胶囊形状）并用高光谱进行分析，但反射法所得到的高光谱图像并不能对其进行定性分析，可考虑以后采取透射法获得高光谱图像，再对其进行光谱和图像分析。除此之外，本项目还采用了拉曼光谱法和近红外光谱法对两种胶囊样本进行分析，从光谱图像中可看出二者之间的光谱曲线有显著差异，但无明显波峰和波谷，在以后的实验中可进行验证。本实验还对胶囊的水分等品质进行了检测与检测，经研究发现，水分的指标在两种胶囊的质量检测中并没有显著意义，这和当时预想的质量检测有些出入。.实验结果表明用高光谱数据对含铬胶囊进行定性检测可以借鉴，为传统重金属检测方法之外提供一种新思路。在以后的研究过程中，由于“毒胶囊”样本不易购买，可用原材料自己制作胶囊样本。另外，胶囊中的抗生素、激素和水质检测也是考虑的检测目标。