En este estudio, una cámara hyperspectral 400-1000nm fue aplicada, y FS13, un producto de la tecnología Co., Ltd de Hangzhou CHNSpec, se podría utilizar para la investigación relacionada. La gama espectral es 400-1000nm, la resolución de la longitud de onda es mejor que 2.5nm, y hasta 1200 canales espectrales pueden ser alcanzados. La velocidad de la adquisición puede alcanzar 128FPS en el espectro completo, y el máximo después de que la selección de la banda sea 3300Hz (selección de la banda de la multi-región de la ayuda).
La cápsula dura hueco de la gelatina medicinal es una clase de excipientes medicinales especiales, en los cuales el contenido del cromo es un índice importante de la prueba estipulado por el estándar nacional de la salud. Las cápsulas con el contenido excesivo del cromo se conocen como “cápsulas tóxicas” y son comúnmente muy tóxicas al cuerpo humano. Actualmente, el contenido del cromo es determinado por método de análisis químico tradicional. El método de detección tradicional del cromo es largo, el equipo es costoso, el uso de una gran cantidad de digestión ácida nítrica es fácil causar la contaminación secundaria, y la operación del instrumento necesita personales profesionales terminar. Por lo tanto, el desarrollo de un método conveniente y rápido para la detección rápida de contenido del cromo en cápsulas medicinales tiene la significación del uso y perspectiva de mercado importantes.
De acuerdo con la viabilidad de la detección hyperspectral de metales pesados, este papel utiliza espectroscopia de absorción atómica convencional para comparar los resultados recogidos de MEHGC normal y de MEHGC con el contenido excesivo del cromo, después recoge dos clases de datos de MehGC con análisis hyperspectral, y utiliza el análisis componente principal (PCA) y parcial menos método cuadrado para analizar los datos hyperspectral, y finalmente establece el modelo relevante. Para realizar la detección cualitativa de “cápsulas del veneno”.
Puesto que los datos hyperspectral se componen de imágenes múltiples de la banda, cada imagen se puede mirar como característica. Si los datos hyperspectral se reducen dimensional, los datos originales serán cambiados a un nuevo sistema coordinado para maximizar la diferencia entre los datos de imagen, y el resultado será muy diferente de la imagen original. Esta técnica es muy eficaz para aumentar el contenido de información, aislar ruido y reducir dimensiones de los datos. Los primeros 4 componentes principales obtenidos después de la reducción de la dimensionalidad del PCA de imágenes hyperspectral se muestran en el cuadro 1.
La ventaja de imágenes hyperspectral es que hay no sólo información de la imagen, pero también información espectral. Para obtener la información espectral, la región de interés se selecciona para cada muestra, y cada región de interés tiene su curva de respuesta espectral. Debido a la diferencia en color entre el casquillo de la cápsula y el cuerpo de la cápsula, para eliminar la influencia del color en el resultado, dos regiones de interés fueron seleccionadas para cada cápsula (una en el casquillo de la cápsula y una en el cuerpo de la cápsula). Las regiones de interés se podrían seleccionar aleatoriamente en la imagen hyperspectral de la cápsula, y el número de pixeles en cada región se extendió de 2 a 6. Los datos espectrales finales para la región de interés se calculan como la media de todos los pixeles en la región. Las curvas espectrales de 4 diversas regiones (las cápsulas y los casquillos de cápsulas normales y de “cápsulas tóxicas” respectivamente) se muestran en el cuadro 2.
En los datos hyperspectral de 450~900 nanómetro, los datos espectrales de la cápsula normal y la “cápsula tóxica” fueron obtenidos seleccionando la región de interés, que fue normalizado primero, y entonces la reducción de la dimensión de los datos y el análisis discriminante fueron conducidos por PLEASE-DA. Cuando seleccionaron a cuatro POR FAVOR operadores como características de la entrada, el índice de reconocimiento de cápsula normal y de “cápsula tóxica” alcanzó 100%. La especificidad y la sensibilidad son también 100%; Puede ser visto que las cápsulas normales y las “cápsulas tóxicas” se pueden distinguir por método de la discriminación de PLEASE-DA. Usando tecnología hyperspectral de la imagen detectar “cápsulas del veneno” puede reducir grandemente la complejidad de métodos tradicionales.
Además, para mejorar confianza, las muestras se deben examinar en una gama más amplia, tal como fluorescencia o ultravioleta. Mientras que cualitativo conduce la “cápsula del veneno”, es también necesario conducir la investigación cuantitativa sobre ella, que puede considerar hacer plantillas de la gelatina con diverso contenido del cromo, descubra el modelo de la correlación entre el contenido del cromo de la plantilla y los datos espectrales, y utilice este modelo para predecir el contenido de metales pesados del cromo de la “cápsula desconocida del veneno”. Debido al impacto subsiguiente “del incidente de la cápsula del veneno”, las muestras son difíciles de encontrar, pero para mejorar la eficacia de la prueba, es necesario utilizar una variedad de muestras de la cápsula con el contenido del cromo.