900–1710 nm 近红外高光谱成像大黄切片霉变识别

摘  要

大黄为常用泻下中药材，根及根茎切片后断面暴露，仓储湿度偏高时容易在皮部凹陷、裂纹和断面边缘发生霉变。传统目视容易把正常的锦纹、星点看成异色，又容易漏掉早期、局部的受潮霉变。本研究以样品盘标注为“中药大黄 一”的切片（大黄样品一）为对象，采用 900–1710 nm 近红外推扫式高光谱成像，获取 1280×1237 空间像元、1024 个光谱通道的反射率立方体，在去除样品盘编号标签干扰后，提取健康组织与疑似霉变组织的特征光谱，构建以光谱角偏差为主、结合近红外反照率与 1450 nm 吸收形态的霉变识别指数，并以热力图叠加标注的方式给出可视化结果。分析表明：健康大黄切片在 1000–1300 nm 反射率较高，于 1195–1215 nm 与 1440–1460 nm 呈现 O–H 合频/一级倍频吸收谷；疑似霉变区的光谱形状偏离健康均值，近红外反照率与吸收谷对比同时发生变化。定量统计显示，疑似霉变区域约占样品投影面积的 5.9%（约 22261 像元），呈斑块状分布于部分饮片的皮部、裂纹和断面边缘。大环状饮片上的锦纹主体保持在低风险色，没有整片被涂红。该方法无需破坏样品，结果直观，可用于饮片入库验收、仓储巡检与产地初筛。

一、检测背景与意义

大黄为蓼科大黄属植物的干燥根及根茎，药典收载掌叶大黄、唐古特大黄和药用大黄。饮片主含蒽醌类（大黄素、大黄酸、大黄酚、大黄素甲醚等）和鞣质。正品断面黄棕至深棕，常有放射状橙黄色锦纹和星点，这是形成层与异型维管束留下的正常结构，不是霉斑。切片后表面积增大，环境湿度偏高或包装密封不良时，霉菌容易在皮部凹陷、裂纹和断面边缘定植。霉变会使颜色发暗、气味酸败，并可能降解蒽醌、带入真菌毒素，直接影响饮片合格率与用药安全。近红外高光谱把图谱合在一次采集里：每一个空间像元都对应一条完整的反射光谱，能够把肉眼不易分辨的化学和水分差异，翻译成可定量、可定位的图像。

900–1700 nm 波段覆盖了水分合频、羟基、C–H 以及菌体成分相关吸收，正是识别药材是否受潮、是否被微生物代谢改变的窗口。成像方式可以同时给出霉变落在哪一片、占了多大一块，适合作为入库和仓储现场的可视化证据。

二、样品与数据采集

2.1 样品信息

本次分析样品来自兰州工业研究院中药材高光谱数据集，样品盘标注为“中药大黄 一”，文中编号记为大黄样品一（DH-S-01）。药材为中药大黄饮片，形态为根及根茎切片，共十余片，大小不一，断面可见黄棕色锦纹。样品盘上方有白色编号纸签。为避免纸签高反光干扰判读，同时便于对外发布，本文全部结果图均已隐去样品盘标签，只保留药材本体。

2.2 样品外观（去标签）

RGB 对照图用来建立目视印象。大黄饮片呈黄棕至深棕，断面可见放射状橙黄色锦纹，部分切片保留栓皮和形成层环带。锦纹和星点是大黄的正常鉴别特征，不按霉斑计。目视上，少数饮片皮部发暗、边缘粗糙或局部色泽不匀，这些位置留给热力图交叉核对。样品盘编号签已从画面中去除。

图1  大黄切片样品 RGB 图像（已隐去样品盘编号标签）

三、分析方法

分析流程分为五步：（1）读取反射率立方体，按波长定位特征通道；（2）以近红外反照率分割药材与深色背景，并检测高亮矩形纸签予以掩膜；（3）在样品像元内计算 1450 nm 吸收深度、1200 nm 水分合频指数，以及相对健康均值的光谱角（SAM）；（4）将光谱角与吸收异常融合为霉变识别指数 MSI，生成热力图；（5）按阈值提取连通域，标注霉变斑块并统计面积占比。健康参考光谱取自样品中反照率处于 40%–80% 分位、且 1450 nm 吸收接近中位的像元，以排除过亮断面与过暗阴影。

需要说明的是：大黄断面的锦纹、星点和偏黄的形成层环带，在可见光下很醒目，容易被当成异色或霉斑。近红外上，这些正常结构仍保持大黄组织的特征吸收形态。疑似霉变区则表现为光谱形状偏离健康均值，900–1400 nm 反照率与 1450 nm 吸收谷对比一起发生变化。因此本文以光谱形态偏离健康均值为识别依据。黄色锦纹本身不作为判霉条件；与高值斑块重叠的星点状纹理只标为疑似，需显微复核。

四、高光谱曲线特征

图2给出健康组织与疑似霉变组织的平均反射率曲线（经平滑）。两条曲线在 900–1710 nm 总体走向相似，说明对象同为大黄根及根茎组织；差异集中在振幅和若干吸收谷，这是成像识别能够成立的物理基础。

图2  健康大黄与疑似霉变区平均反射率曲线（特征波长已标出）

健康区平均反射率在 1100–1300 nm 窗口约为 0.512，曲线较平滑，1200 nm 与 1450 nm 吸收谷清楚，1650 nm 附近反射回升，符合干燥根类药材的近红外指纹。疑似霉变区同一窗口平均反射率为 0.494，相对健康组织下降约 3.5%；1450 nm 相对吸收深度由 0.197 变为 0.232。光谱角均值升至 0.127 rad，说明发生变化的不只是明暗，还有光谱形状。

4.1 特征波长解读

结合中药材近红外文献与本次实测，将关键吸收归属如下。这些波长既用于绘制热力图，也是后续建库、建模时可优先保留的通道。

图3  健康区与霉变区在特征波长上的反射率对比

五、热力图可视化识别

高光谱伪彩色图由 1600 nm、1300 nm、1000 nm 三个通道合成，用于观察组织结构与标签残留；样品盘编号区域已按高亮矩形掩膜剔除。霉变识别热力图将 MSI 指数映射为蓝→青→黄→红的连续色标：蓝色表示与健康光谱一致，黄色为过渡异常，红色为高置信霉变像元。该表达方式不依赖英文标注，肉眼即可完成“看图定位”。

图4  大黄近红外高光谱伪彩色图像（1600/1300/1000 nm，已去除样品盘标签）

图5  大黄切片霉变识别热力图（红黄色为高风险区域）

将热力图半透明叠加到近红外灰度底图上，并用虚线圆与中文引注标出主要异常斑块，可以同时看到位置、形态和强度。异常区没有铺满整盘，而是呈斑块状落在部分饮片的皮部、裂纹和断面边缘。上方大环状饮片的锦纹主体仍以冷色为主，没有整片被涂红。

图6  霉变区域叠加标注图（黄色虚线圈定霉变斑块）

图7  综合识别拼图：RGB（去标签）— 伪彩色 — 热力图 — 叠加标注

六、霉变面积与分布

在样品掩膜内部，以 MSI ≥ 0.836（约对应样品像元均值 + 1.4 倍标准差，并经形态学开闭运算去除散点）提取疑似霉变像元。统计结果如下：样品投影像元 377176 个，疑似霉变像元 22261 个，面积占比 5.90%；独立斑块 38 处，最大斑块约占霉变面积的 33.3%。说明本盘大黄切片整体仍以健康组织为主，局部已出现可被近红外定位的光谱异常，具备仓储预警价值。高值区没有铺满锦纹主体。与星点状纹理重叠的斑块在本文中只记为疑似。

图8  霉变面积定量：二值识别掩膜与面积占比

七、结果讨论

从图谱对照看，RGB 上皮部发暗、边缘粗糙的饮片，在热力图中更容易出现黄红响应，二者可以互相核对。也有少量只在近红外异常、可见光还不明显的像元，说明高光谱对早期受潮和微生物代谢改变更敏感。上方大环状饮片上醒目的锦纹，热力图仍以冷色为主。部分饮片内部沿纹理出现的高值斑块，只说明光谱偏离了本盘健康均值，不直接等于星点就是霉斑。

物理机制上，霉菌定植会破坏细胞壁多糖、改变表面色泽并带入菌体成分，从而改变 900–1400 nm 反照率，并微调 1450 nm 附近的 O–H 吸收和 1650 nm 以后的 C–H 指纹。本盘实测里，疑似区 1100–1300 nm 反射率由 0.512 降到 0.494，1450 nm 相对吸收深度由 0.197 增至 0.232，光谱角升到 0.127 rad。谷深方向随样品而变，判读以光谱形状偏离为准。光谱角把这些形状变化压成一张图，热力图再把数值变成红黄对比，适合作为识别结果页。大黄蒽醌和鞣质的羟基吸收叠在同一近红外窗口里，所以投用时仍以本盘健康组织为参照，不拿其他药材的模型直接套用。

本报告为单盘样品的可视化识别分析，阈值依据该盘样品内部统计设定，适用于现场快速出示“何处异常、大约多大”。若需给出等级判定或通关级结论，建议补充已知霉变等级的建模集，采用 PLS-DA / SVM / 一维卷积网络等监督模型，并与显微、水分、黄曲霉毒素等化学结果交叉验证。

八、结论

（1）900–1710 nm 高光谱可稳定采集大黄切片的反射率指纹；隐去样品盘标签后，画面干净，适合发布与存档。

（2）本盘健康与疑似霉变组织的差异表现为：1100–1300 nm 反射率下降约 3.5%，1450 nm 相对吸收深度由 0.197 增至 0.232，光谱角增大到 0.127 rad。980 nm、1200 nm、1300 nm、1450 nm 是优先关注的特征波长。

（3）热力图将光谱异常以红黄色标出。本盘疑似面积约占 5.9%，共 38 处斑块。大环状饮片的锦纹主体保持冷色；内部高值斑块按疑似处理。

（4）该方法无损、快速、可定位，可嵌入中药材产地初筛、饮片厂入库、仓库巡检等场景；与 RGB 合用时，既能给人“看见样品”，又能给出“看见霉变”。