1. 材料与方法

1.1 试验材料

本研究选取了正常药用胶囊和铬含量超标的药用胶囊作为研究对象，所有样本均密封保存以避免外界因素影响。

德彩网1.2 高光谱成像系统

德彩网采用广东赛斯拜克科技有限公司生产的SP130M高光谱成像系统进行光谱数据采集，该系统具备400-1000nm的光谱范围和2.5nm以下的波长分辨率，能够提供高达1200个光谱通道。

2. 数据处理与分析

2.1 主成分分析（PCA）

对高光谱图像数据进行PCA降维处理，提取前四个主成分，分析不同胶囊间的光谱差异。

2.2 光谱分析

选择胶囊的胶囊帽和胶囊体作为感兴趣区域，获取每个区域的光谱响应曲线，并通过PLS算法对光谱数据进行降维处理。

2.3 特征提取与模型构建

采用PLS算法提取光谱数据中的关键特征，并通过交叉验证和误差分析确定最佳的特征数量，构建判别模型。

3. 结果

3.1 光谱特征分析

通过PCA和PLS分析，发现在特定波长范围内，铬含量超标胶囊与正常胶囊的光谱曲线存在明显差异。

3.2 判别模型构建

选取4个PLS算子作为输入特征，构建的判别模型在交叉验证和预测测试中均达到了100%的识别率和准确率。

4. 讨论

4.1 技术优势

高光谱成像技术在药用胶囊铬含量检测中显示出高效率和高准确性，相较于传统方法，大幅降低了检测的复杂性和时间成本。

4.2 应用前景

该技术有望广泛应用于药品质量控制和安全监管领域，为药用胶囊的安全使用提供技术支持。

4.3 进一步研究

德彩网未来研究可考虑扩展光谱范围，结合荧光或紫外波段进行更全面的分析，并探索建立铬含量预测模型，实现对胶囊铬含量的定量分析。

5. 结论

高光谱成像技术结合PCA和PLS-DA分析方法，能够有效区分正常药用胶囊和铬含量超标胶囊，为药品安全监管提供了一种新的技术手段。