上海保圣電子眼和電子舌、電子鼻一樣，也是感官分析儀器，模擬人眼對樣品的感知，可以對食品及包裝等復雜表面的顏色及外形進行整體或部分的視覺分析，測量食品加工、涂膜拋光、果蔬保鮮、色素去除、貨架期保藏等過程中的色澤變化，實現可視化質量控制，探究食品品質與色澤的內在聯系等。

 

使用電子眼（機器視覺系統）鑒別中藥材或道地藥材的過程，主要依賴于圖像處理和人工智能技術。這些技術通過對藥材外觀、形狀、顏色、紋理等特征的分析，來判斷藥材的種類、質量、是否含有雜質等。具體過程通常包括以下幾個步驟：

 

 

1. 圖像采集

電子眼系統首先通過高精度的相機或攝像頭對中藥材進行拍攝。圖像采集系統通常具有高分辨率和高幀率，能夠實時捕捉藥材的細節。這些圖像會被傳輸到計算機進行后續處理。

 

2. 圖像預處理

圖像數據可能受到光照、角度等因素的影響，因此需要進行預處理步驟。這些步驟包括：

 

去噪：去除圖像中的噪聲，確保后續分析的準確性。

灰度化：將圖像轉為灰度圖像，簡化計算。

對比度調整：增強圖像中的關鍵特征，提高可辨識度。

圖像平滑：減少由于運動模糊或拍攝角度產生的失真。

 

3. 特征提取

在預處理后的圖像中，系統會提取藥材的多個特征：

 

形態學特征：通過分析藥材的形狀、大小、結構等，識別藥材是否為規定的道地藥材。

紋理分析：通過分析藥材表面的紋理、花紋或其他微觀結構特征，幫助判斷是否為假冒或不符合標準的藥材。

顏色識別：不同的中藥材或道地藥材可能具有特定的顏色，這可以作為一種鑒別依據。

尺寸與比例：藥材的尺寸和形狀比例也可以作為區分不同品種的依據。

 

4. 缺陷檢測

電子眼系統能夠檢測藥材表面是否存在裂紋、蟲蛀、霉變、雜質等缺陷。這一部分尤為重要，因為中藥材的質量不僅僅由外形決定，缺陷的檢測直接影響藥材的等級和可用性。

 

瑕疵識別：比如裂口、變色、斑點等。

雜質剔除：系統可以識別和剔除不符合標準的雜質，如沙石、葉片等。

變質檢測：包括霉變、腐爛或受潮等問題。

 

5. 分類與鑒別

在特征提取和缺陷檢測后，機器視覺系統會將中藥材與數據庫中已知的標準藥材進行對比，使用模式識別算法（如卷積神經網絡CNN）進行分類。

 

藥材識別：系統通過與數據庫中道地藥材的對比，確定該藥材的種類。例如，通過形狀、顏色、紋理的分析，系統可以確定是當歸、黃芪、枸杞等藥材。

道地性判定：判斷藥材是否符合道地藥材的標準，是否具有道地藥材的地理標志性特征。例如，通過對比產地的藥材圖像，系統能夠判斷藥材是否來自指定產區。

 

6. 質量評估

通過分析圖像中提取到的特征，電子眼系統可以對藥材的質量進行評估，判斷是否符合藥材的質量標準。質量評估通常包括：

 

色澤均勻性：道地藥材往往具有特定的色澤，電子眼可以檢測色差。

表面平整度：是否有裂痕、損傷或不規則的表面。

完整性：檢查藥材是否完整，是否有殘缺或破損。

 

7. 數據存儲與報告生成

系統會將檢測結果進行存儲，并生成質量報告。這個報告可以包括藥材的種類、質量評分、是否符合道地藥材標準以及是否含有雜質等信息。通過這種方式，生產者和供應商可以對藥材進行質量控制和追蹤。

 

 

應用案例：

中藥材種類鑒別：通過機器視覺系統，能夠快速識別和區分不同的中藥材。例如，系統可以根據藥材的形狀和表面紋理，自動識別枸杞、黃芪、黨參等。

道地藥材認證：某些中藥材如天麻、枸杞、黨參等有特定的地理標志，機器視覺系統可以通過比較外觀特征，輔助判斷藥材是否為正宗道地藥材。

雜質和瑕疵檢測：電子眼可以有效識別藥材中的雜質（如沙子、木屑、其他植物殘留）或表面損傷，從而幫助確保藥材的純度和質量。

自動分揀：在生產線上，視覺系統可以根據藥材的質量評估結果，自動分揀符合標準的藥材和不符合標準的藥材。

 

優勢：

高效性：機器視覺可以高效、實時地完成中藥材的檢測任務，大大提高生產效率。

精確度：機器視覺系統通過精密的圖像處理算法，能夠實現細微的質量檢測，保證藥材的品質。

減少人為錯誤：通過自動化檢測，避免了人工檢測中的主觀因素，保證了檢測結果的一致性。

智能化：通過人工智能算法，系統能夠自我學習和優化，逐步提高鑒別的精度和效率。

 

總的來說，電子眼技術能夠通過圖像處理與人工智能算法，有效地實現中藥材及道地藥材的鑒別和質量檢測，確保藥材符合標準，減少人為操作中的誤差，提升整個生產線的自動化水平。