太赫兹光谱转图像及ResNet的陈皮年份鉴别

中国陈皮(学名柑橘皮，PCR)，它们具有高药用价值且随时间增长而增值，但是由于各个年份的陈皮的形态类似，难以区分。因此本研究提出使用太赫兹技术结合深度学习方法对陈皮样品进行贮藏年份的鉴别。利用图像特征转换方法，包括Gramian角场(GAF)、Markov过渡场(MTF)和递归图(RP)，将光谱数据成功转化为RGB三维图像数据，构建了ResNet模型，然后将ResNet模型与1D-CNN模型和CNN-LSTM模型进行对比。结果显示，ResNet模型表现最优，准确率达到了0.8035。总之，将太赫兹光谱数据转换为图像数据结合深度学习模型可以有效区分不同贮藏年份的陈皮，为陈皮的年份检测提供了一个有效的方法。

陈皮学名叫做柑橘皮(PCR, Pericpium Citri Reticulatae)， 为布兰科柑橘(Citrus reticulata Blanco)及其栽培品种的干燥成熟果皮[1]。陈皮因富含橙皮苷、纤维素等黄酮类以及生物碱成分，有理气健脾、燥湿化痰的功效对人体健康非常有益，从而被广泛用于草药和食品中。目前，陈皮已正式被列入中国药典，是一种著名的中草药和功能食品。

陈皮的药用价值与其产地、贮藏年份有关[2]，贮藏年份的长短对药用价值影响更大[3]。随着陈皮贮藏期增加，其总黄酮类和橙皮苷成分含量越高。

由于不同贮藏年份的陈皮之间的形态和香味十分的相似， 人们很难通过肉眼和闻气味去分辨不同贮藏年份的陈皮。因此，市场上会有许多不同年份的陈皮掺杂在一起，对消费者进行欺骗。针对这类现象，精准鉴别陈皮年份对于消费者和产业来说是一件十分重要的事情。

目前，用于识别不同年份PCR 的传统方法是基于感官分析，通过看、闻、刮、食、泡等方法以达到检查外观、味道和气味之间的差异[4]。但是，这种检测方法具有主观性，需要鉴别人进行多次尝试，不仅耗费大量的时间，而且鉴别准确度不高[5]。随着科技迅速发展，我们可以借助效液相色谱(HPLC)、气相色谱(GC)、超高效液相色谱–四极杆/飞行时间质谱法(UHPLC-TOF/MS)和气相色谱–质谱(GC-ms)等仪器检测方法[6] [7] [8] [9]来分析陈皮中的有效成分及含量以确定陈皮的贮藏年份。

虽然上述方法也能够鉴别陈皮的贮藏年份，但是鉴别过程比较复杂且耗时比较长。

太赫兹光谱技术作为一种新的无损检测技术，已广泛应用于食品、药品、环境检测、农产品质量检测以及医学等领域[10]。

太赫兹(THz)区域是电磁频域的一部分， 其频域范围为0.1~10 THz， 波长为0.03~3 mm，处于微波和红外线之间的光谱范围[11]。相较于其他光谱技术，太赫兹光谱具有高穿透、低能量和指纹光谱等独特的检测特性。基于该独特性太赫兹光谱可以穿透多种材料，可用于分析多种类型的包装材料并提取像吸收、吸收系数、折射率、复介电常数的实部和虚部等不同的光学参数[12]。

太赫兹光谱中的时域光谱和吸收系数谱包含了检测样品的大量信息，将光谱数据进行预处理并结合化学计量学方法和机器学习方法可以有效的挖掘出光谱数据中比较有价值的信息，因此被广泛的用来检测物体的成分[13] [14]。Liu 等[15]采用小波包变换、主成分分析(PCA)以及使用不同数量的PC 来训练Ensemble、kNN 和SVM 分类器， 以达到自动识别乳腺浸润性导管癌(IDC)的目的， 发现Ensemble (88.9%)