Студенты Юлинского педагогического университета разработали технологию бесконтактной диагностики качества китайских трав

近日，玉林师范学院物电学院学生团队立足中医药产业质检痛点，依托太赫兹光谱技术开展创新研究，优化完善中药材智能质检应用方案，为中药材快速、无损、精准检测提供了新型数字化技术路径，助力中医药质量监管提质增效。 中药材是中医药事业传承发展的核心根基，其品质优劣直接影响用药安全与产业口碑。当前，传统中药材质检模式仍存在明显短板：行业多依靠人工经验感官判别药材真伪与品质，判别结果主观性强、标准不统一；而传统理化检测、色谱检测等方式流程繁琐、耗时长、需要破坏药材样品，检测成本高，难以适配中药材市场快速抽检、现场筛查、批量核验的实际需求，药材掺伪、品质参差、产地难辨等问题长期困扰行业发展。 针对上述产业难题，玉林师范学院学生科创团队聚焦无损智能质检方向，依托太赫兹检测设备，结合算法优化与数据库搭建，构建了一套适配中药材检测的太赫兹智能质检方案。太赫兹波具备无电离辐射、穿透性优良、灵敏度高等优势，能够捕捉不同品类、品质中药材独特的分子光谱指纹特征。团队通过大量药材样本采集、光谱数据预处理、模型迭代训练，优化了中药材光谱识别算法，无需对药材进行复杂预处理操作，即可快速完成样品检测分析。 该项目创新构建药材粉末压成片检测模式，实现样品检测后完整留存无损复用。自主研发太赫兹时域光谱基线自适应校正算法，改进融合注意力机制的药材光谱特征智能提取模型，创新设计紧凑型共线透射式太赫兹光谱模块，对接地方中医药产业需求，推动中药材质检向数字化智能筛查升级，为玉林中药材质量管控提供可落地的技术方案。 图1 团队成员将粉末压成片状实验图 相较于传统检测方式，该应用方案优势突出：实现全程无损检测，检测样品可完整留存、重复使用；检测流程简洁高效，数秒钟即可输出检测结果，大幅缩短传统检测时长；依托智能算法比对分析，检测结果客观量化，有效规避人工经验判别带来的误差，可精准完成中药材真伪鉴别、品质筛查与基础产地区分工作。 项目研究过程中，团队成员跨专业协同配合，结合电子信息技术与中医药行业应用场景，深入调研本地中药材交易市场、检验检测机构实际工作需求，针对性优化算法模型与检测流程，逐一攻克光谱信号噪声干扰、样本特征区分度不足、适配场景单一等技术难题，积累了丰富的中药材光谱检测数据，形成了成熟、可落地的质检应用方案。 目前项目已完成多轮实验验证与数据积累，可实现中药材真伪鉴别、品质筛查等功能。团队已与广西纵横时代科技有限公司达成合作意向，签订合作意向协议书，取得企业出具的技术应用证明，双方拟共同推进该检测方案的场景化落地。未来团队将持续优化技术方案，推动新技术落地应用，以青年科创力量助力中医药产业标准化、现代化发展。   免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。 责任编辑：kj015