摘要：近红外光谱（NIRS）技术通过采集物质在780-2500 nm波段的分子振动信息，结合化学计量学模型实现无损、快速、多指标同步分析。其核心优势包括：

1. 技术本质

近红外光谱（NIRS）技术通过采集物质在780-2500 nm波段的分子振动信息，结合化学计量学模型实现 无损、快速、多指标同步分析。其核心优势包括：

秒级检测：单样本分析＜1分钟（传统HPLC需数小时）

零前处理：直接穿透药材表皮或包装材料

环境友好：无化学试剂消耗

2. 中药适配性

针对中药复杂体系特性：

通过PLS等算法解析重叠光谱峰（如黄酮类、生物碱共存体系）

建立“光谱-药效”关联模型（如大黄配方颗粒效应NIRS模型）

核心技术应用场景

1. 中药材及饮片质控

▶ 真伪鉴别

掺伪识别：滑石粉掺伪白芷（移动窗口-遗传算法优化模型）

硫熏检测：麦冬二氧化硫残留判别（PLS-DA模型置信度＞90%）

基原鉴别：水草枫斗/铁皮枫斗混伪品识别（准确率100%）

▶ 质量评价

多指标同步：水蛭水分/多糖/多肽等7项参数PLS模型

产地溯源：金线莲栽培品种主成分-聚类分析

2. 中药生产过程监控

▶ 提取纯化

丹参提取液丹酚酸B在线监测（PLS动态模型）

栀子渗漉液比重实时反馈

▶ 制剂生产

颗粒剂：北柴胡颗粒辅料含量控制

滴丸剂：复方丹参滴丸包衣厚度检测（精度±2μm）

片剂：薄膜包衣终点判断（PCA-PLS-DA联合模型）

关键突破：

江苏康缘药业集成SCADA系统与光谱模型，实现 “光谱采集→模型计算→工艺自调控”闭环控制

技术演进与创新方向

1. 模型智能化升级

深度学习应用

卷积神经网络识别蒲黄炭炮制程度

深度强化学习优化真空干燥工艺参数

2. 多技术融合

光谱联用

近红外+太赫兹构建复合检测区

拉曼光谱辅助提升分类准确率

机器视觉融合

炒制过程色泽变化与光谱数据关联分析

3. 系统集成创新

数字孪生系统

云南白药颗粒剂产线全流程数据互联

异常监测知识库

黄芪醇沉过程实时诊断（统计过程控制原理）

技术驱动的质控范式革命

近红外光谱技术正推动中药质控从 “经验判断” 向 “数据驱动” 转型。随着多光谱融合、人工智能算法的深度渗透，未来将实现 “全域感知-智能决策-自主调控” 的质控新范式，为中药国际化提供核心技术支撑。

来源：小石健康管理