CN102175691A

CN102175691A - 人参加工生产中的近红外在线检测方法

Info

Publication number: CN102175691A
Application number: CN 201110057861
Authority: CN
Inventors: 王英平; 张瑞; 孙成贺; 许世泉; 赵景辉; 刘宏群
Original assignee: 张瑞
Priority date: 2011-03-11
Filing date: 2011-03-11
Publication date: 2011-09-07

Abstract

本发明涉及人参生产中质量检测方法，包括以下步骤：获得原材料、中间产品、产品的标准样品，对标准样品进行近红外光谱扫描，获得标准样品的近红外光谱图；对标准样品的质量指标进行常规检测，获得其质量指标的实测值，将标准样品的近红外光谱图和质量指标实测值进行耦合，通过计算，建立人参近红外在线检测模型，并利用该模型对人参生产过程实施在线检测。应用近红外在线检测技术可快速、实时监测生产的全过程，根据其预测的结果可有效控制生产的各个环节，从而为生产工艺的标准化提供了支持，同时可以最大可能的保证产品质量。有效解决了离线检测存在的问题，同时检测系统的便携性，可以将检测系统直接搬运到田间地头，对原材料进行产地实时检测，大大提高检测效率，有效的保证生产过程可控，提高产品质量。

Description

人参加工生产中的近红外在线检测方法

技术领域

本发明涉及人参生产中质量检测方法，进一步讲是公开了一种人参加工生产中的近红外在线检测方法，属于中药生产质量检测技术领域。

背景技术

目前，人参生产加工中质量检测一般为形态检测、理化检测、色谱鉴别等，且为离线检测，样品前处理繁锁、自动化程度不高，在检测过程中使用大量有机试剂，检测室条件要求高，因此存在检测周期长、成本高、污染环境、非在线等缺点。

发明内容

本发明是一种人参加工生产中的近红外在线检测方法，解决了人参生产加工中离线检测检测周期长、成本高、污染环境等缺点。

本发明的技术解决方案如下：

在人参加工过程中对原材料、中间产品、产品的质量指标进行的在线检测，包括以下步骤：

1、获得原材料、中间产品、产品的标准样品，对标准样品进行近红外光谱扫描，获得标准样品的近红外光谱图；

2、对标准样品的质量指标进行常规检测，获得其质量指标的实测值，将标准样品的近红外光谱图和质量指标实测值进行耦合，通过计算，建立人参近红外在线检测模型，并利用该模型对人参生产过程实施在线检测。

所述的人参加工过程包括：加工过程包括净制、蒸制、蜜炙、粉碎、切片、冻干、提取、浓缩、成分分离、干燥、灭菌、包装等。

所述的产品包括：保鲜参、生晒参、红参、大力参、黑参、冻干参、蜜炙人参、参片、参粉、人参提取物及其他含有人参成分的产品。

所述的中间产品，其特征是：人参生产过程中各个生产环节所产生的中间产品，同时包括各个生产环节生产过程中的产品（或者样品）。

所述的质量指标包括：原材料、中间产品（半成品）、产品的内在品质，包括总皂苷含量、单体皂苷含量、多糖含量、挥发油含量、水分含量等项目。

所述的对样品质量指标进行常规检测包括：HPLC、TLC、GC等药典所载的总皂苷含量、单体皂苷含量、多糖含量、挥发油含量、水分含量等项目。

所述的近红外光谱扫描、模型建立、在线检测，其特征是：近红外光谱扫描、模型建立、在线检测等工作是通过由近红外光谱仪、计算机以及相应得软件组成的在线检测系统来完成的。

本发明的积极效果在于：

应用近红外在线检测技术可快速、实时监测生产的全过程，根据其预测的结果可有效控制生产的各个环节，从而为生产工艺的标准化提供了支持，同时可以最大可能的保证产品质量。有效解决了离线检测存在的问题，同时检测系统的便携性，可以将检测系统直接搬运到田间地头，对原材料进行产地实时检测，大大提高检测效率，有效的保证生产过程可控，提高产品质量。

附图说明：

图1人参原材料近红外在线检测模型建立流程图示意图；

图2人参原材料近红外光谱图；

图3人参原材料未知样品近红外光谱图；

图4 人参提取物加工工艺流程及近红外在线检测示意图；

图5人参提取物加工流程中提取液近红外光谱图；

图6人参提取液未知样品红外光谱图。

具体实施方式：

下面将通过以下2个实施方案来对本发明进行解说。

实施例1：人参原材料近红外在线检测

人参作为原材料是各种人参产品的物质基础，只有保证了原材料的质量，才有可能生产出质量可靠的人参产品，因此原材料质量检测是极为重要的一个环节。常规人参原材料质量检测指标主要有总皂苷，检测方法主要是分光光度计法。分光光度计法需要大量化学试剂和多个步骤的操作，因此效率低下，且污染环境。近红外在线检测可以很好的克服这些不足之处。

建立人参原材料近红外在线检测方法主要包括以下几个步骤：

１．标准样品采集

采集人参（Panax ginseng C. A. Mey）样品（根茎）共93份，其中吉林省78份，辽宁省9份，黑龙江省6份，生长年限主要是4年、5年、6年。样品经药用植物研究室刘兴权研究员鉴定。人参样品洗净，40℃烘干，粉碎后过60目筛，备用。

２．近红外光谱图采集

将步骤1中所有的样品粉末分别加入样品杯（样品杯容积的3/4），将样品杯放入旋转台，通过积分球来采集光谱，共采集光谱图93份（见图2，图2中每条谱线分别代表一个样品）。光谱采集条件：分辨率为8cm^-1，样品扫描次数为64次，保存数据从12500cm^-1-4000cm^-1，结果谱图为吸光度，保存的数据块为吸光度、单通道光谱、背景等。

３．总皂苷含量测定

将步骤1中所有的样品粉末分别精密称取1g，加10mL乙醚于索氏提取器中提取1h，弃去乙醚液，挥干药渣，加1mL水润湿，水饱和正丁醇20mL超声处理30min，离心取上清，共四次，合并上清，加蒸馏水2倍量，摇匀分层后取上清，蒸干，甲醇溶解残渣，定容至10mL，备用；对照品Re配置成2mg/mL的溶液；精密吸取对照品溶液与供试品溶液50uL，分别置具塞刻度试管中，蒸干后加入80%香草醛乙醇试液0.5mL，72%硫酸试液5mL，充分振摇混匀后置60℃恒温水浴加热10min后，立即冰水浴冷却10min，摇匀，以试剂作空白，用分光光度计于544nm波长处测定吸光度。以质量百分数表示供试人参中人参总皂苷含量。

X（%）=（对照品质量*样品溶液吸光度*100）/（样品质量*对照品溶液吸光度）

人参标准样品总皂苷含量统计见下表：

４．模型建立

利用分析软件，通过样品光谱与化学值的拟合建立人参原材料近红外定量分析方法，定量分析方法优化条件如下：光谱预处理方法：一阶导数 + MSC；平滑点数：17；频率范围：8863.8-5446.3，4601.6-4246.8；检验类型：交叉检验；维数：6；R²：81.76；RMSECV：0.267；

通过交叉和检验，得到的模型的预测值、偏差：

样品编号真值预测值偏差

0001.0 3.07781 2.961 0.117

0002.0 3.27904 3.848 -0.569

0003.0 3.192 3.117 0.0753

0004.0 2.96408 2.985 -0.0207

0005.0 2.94911 3.215 -0.266

0006.0 4.50946 4.156 0.354

0007.0 3.64733 3.504 0.144

0009.0 3.27862 3.006 0.273

0010.0 2.4884 2.796 -0.307

0011.0 3.49731 3.507 -0.00968

0012.0 3.42954 3.734 -0.305

0013.0 4.34289 4.072 0.271

0015.0 3.25672 3.232 0.0251

0016.0 5.10466 4.775 0.329

0017.0 4.17749 4.143 0.0345

0018.0 2.51662 2.937 -0.42

0019.0 2.92718 3.138 -0.211

0020.0 3.36424 3.548 -0.184

0021.0 2.47823 2.095 0.383

0022.0 3.33149 3.189 0.142

……………………

0093.0 3.51769 3.525 -0.00722

５．未知样品总皂苷含量预测

按照步骤2中方法在加工原料中采集未知样品1、2、3的光谱图（见图3），调出建立的定量分析模型，利用近红外相关软件对未知样品的总皂苷含量进行预测分析；按照步骤3中方法对未知样品进行总皂苷含量分析。将未知样品的预测值和实测值进行比对，通过分析，判定建立的模型可用于人参原材料总皂苷含量检测。

未知样品总皂苷含量预测值与真值对比统计

实施例2 人参提取过程在线检测

人参提取物作为人参的一个重要产品具有组成成分稳定、含量确定、便于入药等优点，人参提取物已广泛的存在于人参产品贸易当中。目前人参提取物生产过程中质量检测主要才用离线方式，耗时长，不能实时监控提取过程。人参提取物生产主要采用热回流的方法，需要消耗大量的热能。采用人参提取过程在线检测技术，可实时监测提取过程，同时为反应终止技术支持，以减少能源消耗。

建立提取物生产近红外在线检测方法主要包括以下几个步骤：

１．标准样品采集

采集人参（Panax ginseng C. A. Mey）样品（根茎）共93份，其中吉林省78份，辽宁省9份，黑龙江省6份，生长年限主要是4年、5年、6年。样品经药用植物研究室刘兴权研究员鉴定。人参样品洗净，40℃烘干，粉碎后过60目筛。精密称取定量粉末（93份人参样品粉末）2份，一份加入5倍量的95%乙醇，一份加入2倍量的95%乙醇，热回流提取4h，提取三次，三次滤液分别保存，作为供试溶液备用。

２．近红外光谱图采集

吸取适量的、步骤1中得到的、所有的提取液，分别放入流通池样品瓶，将样品瓶放入检测口进行样品光谱采集，共采集光谱279份(见图5，图5中每条谱线分别代表一个样品)。光谱采集条件：分辨率为8cm^-1，样品扫描次数为32次，保存数据从12500cm^-1-3500cm^-1，结果谱图为吸光度，保存的数据块为吸光度、单通道光谱、背景等。

３．提取液总皂苷含量测定

对照品Re配置成2mg/mL的溶液；精密吸取对照品溶液与供试溶液（步骤1中得到的所有的供试溶液）50uL，分别置具塞刻度试管中，蒸干后加入80%香草醛乙醇试液0.5mL，72%硫酸试液5mL，充分振摇混匀后置60℃恒温水浴加热10min后，立即冰水浴冷却10min，摇匀，以试剂作空白，用分光光度计于544nm波长处测定吸光度。以质量百分数表示供试提取液中人参总皂苷含量。

４．模型建立

利用分析软件，通过样品光谱与化学值的拟合建立人参提取液近红外定量分析方法，定量分析方法优化条件如下：光谱预处理方法：一阶导数 + 减去一条直线；平滑点数：17；频率范围：7664--5446.2；检验类型：交叉检验；维数：10；R²：94.44；RMSECV：0.176；

通过交叉和检验，得到的模型的预测值、偏差：

样品编号真值预测值偏差

0201001.0 0.873469 0.9938 -0.12

0201002.0 1.03265 0.8291 0.204

0201003.0 0.810204 0.508 0.302

0201004.0 0.577551 0.7562 -0.179

0201005.0 0.697959 0.8269 -0.129

0201006.0 0.922449 0.9583 -0.0359

0201007.0 0.918367 0.9756 -0.0572

0201008.0 1.20408 1.111 0.0933

0503093.0 0.861224 0.8918 -0.0306

５．未知样品总皂苷含量预测

在生产过程中，从提取罐随机采集3份样品，编为1、2、3号，按照步骤2中方法采集未知样品光谱图（见图6），调出建立的定量分析模型，利用近红外相关软件对未知样品的总皂苷含量进行预测分析；按照步骤3中方法对未知样品进行总皂苷含量分析。将未知样品的预测值和实测值进行比对，通过分析，判定建立的模型可用于人参提取液总皂苷含量检测。

未知样品总皂苷含量预测值与真值对比统计

Claims

1. 一种人参加工生产中的近红外在线检测方法，包括以下步骤：

1）获得原材料、中间产品、产品的标准样品，对标准样品进行近红外光谱扫描，获得标准样品的近红外光谱图；

2）对标准样品的质量指标进行常规检测，获得其质量指标的实测值，将标准样品的近红外光谱图和质量指标实测值进行耦合，通过计算，建立人参近红外在线检测模型，并利用该模型对人参生产过程实施在线检测。

2. 根据权利要求1所述的在线检测方法，其特征在于：人参加工过程包括加工过程包括净制、蒸制、蜜炙、粉碎、切片、冻干、提取、浓缩、成分分离、干燥、灭菌、包装。

3. 根据权利要求1所述的在线检测方法，其特征在于：质量指标包括原材料、中间产品（半成品）、产品的内在品质，包括总皂苷含量、单体皂苷含量、多糖含量、挥发油含量、水分含量等项目。

4. 根据权利要求1所述的在线检测方法，其特征在于：样品质量指标进行常规检测包括：HPLC、TLC、GC等药典所载的总皂苷含量、单体皂苷含量、多糖含量、挥发油含量、水分含量等项目。