背景概述
中药材的储存/生长年份直接关联药材化学成分、药效价值与市场价格，尤其是化橘红、陈皮等果皮类药材，陈化时间越久市场价值越高。传统年份鉴别依靠从业人员肉眼经验判断，主观性强；液相、色谱等理化检测手段，检测周期长、需要消耗破坏样品，难以满足批量、快速筛查需求。
高光谱成像相机集合图像空间信息与连续波段光谱信息，能够捕捉药材因陈化带来的成分、结构变化形成的"光谱指纹"，可实现非接触、快速、无损的药材年份判别，为中药年份检测提供新的技术路径。中达瑞和使用VIX‑N230 可见光‑近红外高光谱相机、
VIX‑S235N 短波红外高光谱相机，针对化橘红切片、磨粉等不同样品形态开展光谱采集与分析，为中药材年份检测提供技术手段。
检测原理
中药材在陈化存放过程中，内部色素、黄酮、多糖、水分等物质会发生变化，不同年份样品在特定光谱波段会产生反射、吸收差异，形成差异化光谱曲线。
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可见光‑近红外波段（400‑1000 nm）：该区间对药材色素类物质变化敏感，如化橘红在680 nm存在特征吸收谷，经过一阶导数预处理放大特征信号后，不同年份样品光谱响应强度呈现梯度差异，可作为年份识别的核心特征波段；切片、磨粉两种样品形态均可以捕捉该特征信号。
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短波红外波段（900‑1700 nm）：该波段主要反映药材内部有机物、水分、物质结构信息。化橘红切片样品在1200 nm波段存在与年份相关的光谱变化趋势；但样品磨粉破坏原有组织结构后，该波段年份相关性显著下降，说明短波红外信号会受药材物理结构影响，适合完整切片样品检测。
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数据预处理：实际测试中选取样品感兴趣区域（ROI，如化橘红切片边缘）提取光谱，对原始光谱做一阶导数运算，消除基线干扰，放大微小吸收特征，放大关键波段（640‑720 nm）便于对比区分不同年份样本。
实测应用案例（化橘红）
分别对化橘红切片、磨粉两种样品形态开展测试，采集400‑1000 nm可见光‑近红外、900‑1700 nm短波红外光谱数据：
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切片样品检测选取切片边缘作为光谱特征提取区域，400‑1000 nm波段下680 nm吸收谷一阶导数信号与样本年份关联性显著；短波红外900‑1700 nm中1200 nm波段也呈现年份梯度特征，可以辅助判别。不同批次测试中，依据680 nm一阶导数峰值可以对样品年份进行排序区分。
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磨粉样品检测样品粉碎后，可见光‑近红外400‑1000 nm波段680 nm依旧保留年份相关光谱特征，可用于年份区分；但短波红外1200 nm处年份关联特征消失，推测粉末破坏了药材原始组织结构，该波段不再适用磨粉样本的年份识别。
高光谱相机用于中药年份检测的优势
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无损非接触检测：不需要化学试剂，不用破坏药材样品，检测完成后样品可继续流通使用，适合名贵药材检测。
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多形态适配：可见光‑近红外波段可同时适配切片、粉末等多种样品形态；短波红外更适合完整饮片样品，可根据样品状态选择波段组合。
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检测效率高：相机一次成像即可获取批量样品的完整光谱数据，数百个波段同步采集，相比传统理化检测，大幅缩短检测时间。
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客观量化：输出光谱数据作为客观指标，摆脱人工肉眼鉴别的主观经验偏差，可用来构建机器学习分类模型，实现自动化判别，为中药质检标准化提供数据支撑。
通过扩充多维度中药材样本库，融合多波段光谱信息并配套判别算法模型，高光谱成像技术有望推动中药年份鉴别从传统人工经验模式转向客观量化的数字化质检手段，在中药企业生产质控、市场监管等场景具备良好应用前景。