1. 材料與方法

1.1 試驗材料

本研究選取了正常藥用膠囊和鉻含量超標的藥用膠囊作為研究對象，所有樣本均密封保存以避免外界因素影響。

1.2 高光譜成像系統

采用廣東賽斯拜克科技有限公司生產的SP130M高光譜成像系統進行光譜數據采集，該系統具備400-1000nm的光譜范圍和2.5nm以下的波長分辨率，能夠提供高達1200個光譜通道。

2. 數據處理與分析

2.1 主成分分析（PCA）

對高光譜圖像數據進行PCA降維處理，提取前四個主成分，分析不同膠囊間的光譜差異。

2.2 光譜分析

選擇膠囊的膠囊帽和膠囊體作為感興趣區域，獲取每個區域的光譜響應曲線，并通過PLS算法對光譜數據進行降維處理。

2.3 特征提取與模型構建

采用PLS算法提取光譜數據中的關鍵特征，并通過交叉驗證和誤差分析確定最佳的特征數量，構建判別模型。

3. 結果

3.1 光譜特征分析

通過PCA和PLS分析，發現在特定波長范圍內，鉻含量超標膠囊與正常膠囊的光譜曲線存在明顯差異。

3.2 判別模型構建

選取4個PLS算子作為輸入特征，構建的判別模型在交叉驗證和預測測試中均達到了100%的識別率和準確率。

4. 討論

4.1 技術優勢

高光譜成像技術在藥用膠囊鉻含量檢測中顯示出高效率和高準確性，相較于傳統方法，大幅降低了檢測的復雜性和時間成本。

4.2 應用前景

該技術有望廣泛應用于藥品質量控制和安全監管領域，為藥用膠囊的安全使用提供技術支持。

4.3 進一步研究

未來研究可考慮擴展光譜范圍，結合熒光或紫外波段進行更全面的分析，并探索建立鉻含量預測模型，實現對膠囊鉻含量的定量分析。

5. 結論

高光譜成像技術結合PCA和PLS-DA分析方法，能夠有效區分正常藥用膠囊和鉻含量超標膠囊，為藥品安全監管提供了一種新的技術手段。