摘要目的:基于图像处理技术和机器学习方法建立莪术与醋莪术颜色判别模型,并与成分含量进行相关性分析.方法:采用HPLC法测定莪术与醋莪术饮片中6个成分的含量,采集饮片图像并通过图像处理技术提取饮片RGB、HSV及L*a*b*,采用LDA、PLS-DA和SVM等方法对颜色信息进行机器学习,对莪术和醋莪术进行分类判别;利用Pearson相关性分析研究颜色特征值与化学成分含量间的相关性.结果:LDA、PLS-DA、SVM判别模型分类鉴别具有较高的预测精度和较小的预估错误率;莪术和醋莪术中成分含量与颜色特征值存在一定的相关性.结论:基于图像处理技术结合机器学习实现了对莪术和醋莪术的快速质量分析,该方法具有操作简单,高效准确的特点,为莪术饮片的质量控制和炮制程度的判断提供了参考.
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