本技術涉及中藥質(zhì)量鑒定領域，尤其是涉及一種基于二維碼的中藥質(zhì)量鑒定分析方法。

背景技術：

1、中藥鑒定是指對中藥品種和質(zhì)量進行檢驗，由于中藥的特殊性，不同產(chǎn)地的同種中藥材功效具有較大的差異，許多中藥材的來源品種也不盡相同，一種程度上影響了中藥材的藥效。同時由于近年來中藥材的價格逐漸增高，導致部分不法分子在中藥材銷售中通過摻雜使假、以假亂真等手段肆意造假，故需要加強嚴格對中藥進行檢定，防止假冒偽劣中藥材流入中藥庫房。

2、現(xiàn)有技術中，大多是通過神經(jīng)網(wǎng)絡學習的方法對不同的中藥材進行學習，在用戶需要進行中藥材質(zhì)量鑒定時，通過對確定中藥材的類別并根據(jù)中藥材的類別匹配系統(tǒng)中對應中藥材的質(zhì)量鑒定流程，以達到對中藥材質(zhì)量鑒定的高效性；

3、針對上述技術方案，由于用戶在對中藥材進行采集收購時，會存在部分與收購中藥材相似的藥材，而在上述技術中在對中藥材進行質(zhì)量鑒定時，通過設定好的中藥材類別進行對應中藥材的鑒定從而使得鑒定結果的可靠性較低，例如藥材b為摻雜進藥材a中的相似藥材，在對藥材b進行質(zhì)量鑒定時，由于采用的是藥材a的鑒定流程，故使得藥材b的鑒定結果為不合格，從而影響了對該批次藥材a整體的鑒定結果，例如合格率要求為90％，由于藥材b的原因?qū)е潞细衤式档椭?0％，存在改進之處。

技術實現(xiàn)思路

1、為了提高鑒定結果有效性，本技術提供了一種基于二維碼的中藥質(zhì)量鑒定分析方法。

2、第一方面，本技術提供了一種基于二維碼的中藥質(zhì)量鑒定分析方法，采用如下的技術方案：

3、一種基于二維碼的中藥質(zhì)量鑒定分析方法，包括：

4、獲取待鑒定中藥材的藥材類別，并根據(jù)藥材類別向系統(tǒng)內(nèi)的藥材庫進行信息匹配，得到對應藥材類別的初始藥材信息；

5、對待鑒定中藥材進行圖像采集，得到對應中藥材的圖像采集數(shù)據(jù)；

6、基于圖像采集數(shù)據(jù)對藥材類別進行識別，得到對應圖像采集數(shù)據(jù)的識別結果，并將識別結果與初始藥材信息進行比對，以篩選出與初始藥材信息相同的圖像采集數(shù)據(jù)，并記為待鑒定圖像數(shù)據(jù)；

7、基于待鑒定圖像數(shù)據(jù)對應的藥材類別，確定該藥材在藥材庫中烘焙圖像數(shù)據(jù)；

8、基于烘焙圖像數(shù)據(jù)和待鑒定圖像數(shù)據(jù)，確定烘焙圖像數(shù)據(jù)與待鑒定圖像數(shù)據(jù)之間的透視關系，并基于透視關系對烘焙圖像數(shù)據(jù)進行透視模擬，得到與待鑒定圖像數(shù)據(jù)透視方向、透視程度相同的烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)；

9、將烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)與待鑒定圖像數(shù)據(jù)進行顏色比對，得到第一烘焙效果數(shù)據(jù)；

10、將烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)與待鑒定圖像數(shù)據(jù)進行形狀比對，以確定待鑒定圖像數(shù)據(jù)中的邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)是否具有規(guī)則性，并根據(jù)規(guī)則性對待鑒定圖像數(shù)據(jù)進行烘焙效果判斷，得到第二烘焙效果數(shù)據(jù)；

11、對待鑒定圖像數(shù)據(jù)進行表面特征判斷，得到第三烘焙效果數(shù)據(jù)；

12、基于第一烘焙效果數(shù)據(jù)、第二烘焙效果數(shù)據(jù)、第三烘焙效果數(shù)據(jù)，確定綜合狀態(tài)下該待鑒定圖像數(shù)據(jù)的烘焙效果數(shù)據(jù)；

13、對待鑒定圖像數(shù)據(jù)對應的中藥材進行理化鑒定，得到理化信息；

14、基于理化信息和烘焙效果數(shù)據(jù)，確定藥材質(zhì)量鑒定報告，將藥材質(zhì)量鑒定報告轉(zhuǎn)化為對應二維碼信息。

15、優(yōu)選的，獲取用戶輸入的中藥材的藥材類別信息，并對藥材類別信息進行數(shù)據(jù)庫判斷，確定用戶輸入的中藥材的信息級別；所述信息級別為藥材類別信息的詳細程度；

16、基于藥材類別信息和信息級別對藥材庫進行匹配，以確定對應中藥材的初始藥材信息；所述初始藥材信息包括藥材名稱、藥材產(chǎn)地、藥材圖像數(shù)據(jù)和烘焙圖像數(shù)據(jù)。

17、優(yōu)選的，將采集到的圖像采集數(shù)據(jù)與藥材庫中的藥材圖像數(shù)據(jù)進行匹配，以識別出采集到的圖像采集數(shù)據(jù)的藥材類別，并對應輸出識別結果；所述識別結果為采集到的圖像采集數(shù)據(jù)的藥材類別；

18、將識別結果與初始藥材信息進行匹配，以確定識別得到的結果是否與用戶的待鑒定中藥材相同；

19、若識別結果與初始藥材信息匹配成功，則判定識別結果與用戶的待鑒定中藥材相同；

20、若識別結果與初始藥材信息匹配失敗，則判定識別結果與用戶的待鑒定中藥材不同；

21、將識別結果與用戶的待鑒定中藥材不同的藥材進行過濾，將識別結果與用戶的待鑒定中藥材相同的藥材對應的圖像采集數(shù)據(jù)記為待鑒定圖像數(shù)據(jù)。

22、優(yōu)選的，若匹配得到的初始藥材信息存在多個匹配項，則將識別結果與多個初始藥材信息進行匹配，并將各個初始藥材信息的匹配結果進行統(tǒng)計，得到對應初始藥材信息的匹配結果數(shù)據(jù)；

23、對各個初始藥材信息的匹配結果數(shù)據(jù)進行判斷，以確定各個初始藥材信息的匹配數(shù)量之間的數(shù)據(jù)關系；

24、若各個初始藥材信息的匹配數(shù)量分布具有均勻分布性，則根據(jù)匹配結果對待鑒定中藥材進行分類，并對分類后的待鑒定中藥材進行烘焙效果鑒定；

25、若各個初始藥材信息的匹配數(shù)量分布不具有均勻分布性，則根據(jù)匹配結果對待鑒定中藥材進行分類，并對分類后匹配數(shù)據(jù)最小的待鑒定中藥材進行過濾篩選。

26、優(yōu)選的，基于初始藥材信息對藥材庫進行圖像相似度匹配，以得到具有相似性的相似藥材信息；

27、獲取圖像采集數(shù)據(jù)中的顏色數(shù)據(jù)，并將該顏色數(shù)據(jù)與初始藥材信息、相似藥材信息中的顏色數(shù)據(jù)分別進行顏色匹配；

28、若該顏色數(shù)據(jù)與初始藥材信息匹配失敗，則判定該圖像采集數(shù)據(jù)對應的藥材識別結果為空；

29、若該顏色數(shù)據(jù)與初始藥材信息和/或相似藥材信息匹配成功，則獲取匹配成功的初始藥材信息和相似藥材信息的紋理數(shù)據(jù)；

30、將圖像采集數(shù)據(jù)中的紋理數(shù)據(jù)與匹配成功的初始藥材信息、相似藥材信息的紋理數(shù)據(jù)進行匹配，以確定圖像采集數(shù)據(jù)的紋理數(shù)據(jù)是否屬于初始藥材信息、相似藥材信息；

31、若判定圖像采集數(shù)據(jù)中的紋理數(shù)據(jù)與初始藥材信息匹配失敗，則判定該圖像采集數(shù)據(jù)對應的藥材識別結果為空；

32、若判定圖像采集數(shù)據(jù)中的紋理數(shù)據(jù)僅與初始藥材信息、相似藥材信息中的一個藥材的紋理數(shù)據(jù)匹配成功，則將匹配成功的藥材類別判定為該圖像采集數(shù)據(jù)對應的藥材的識別結果；

33、若判定圖像采集數(shù)據(jù)中的紋理數(shù)據(jù)與初始藥材信息、相似藥材信息均匹配成功，則對紋理數(shù)據(jù)匹配成功的初始藥材信息、相似藥材信息進行紋理數(shù)據(jù)比對，以確定初始藥材信息、相似藥材信息之間在紋理數(shù)據(jù)上的區(qū)別點；

34、基于紋理數(shù)據(jù)上的區(qū)別點對圖像采集數(shù)據(jù)中的紋理數(shù)據(jù)進行比對，以確定圖像采集數(shù)據(jù)對應的藥材類別，并輸出對應的識別結果。

35、優(yōu)選的，獲取初始藥材信息和相似藥材信息中的紋理數(shù)據(jù)，將原始的紋理數(shù)據(jù)進行相互比對，以確定紋理數(shù)據(jù)之間的區(qū)別點，得到第一區(qū)別點；

36、對初始藥材信息和相似藥材信息中的紋理數(shù)據(jù)進行不同程度的透視處理，得到對應的透視紋理圖像數(shù)據(jù)；

37、將初始藥材信息的透視紋理圖像數(shù)據(jù)和相似藥材信息的透視紋理圖像數(shù)據(jù)對藥材庫中的藥材紋理數(shù)據(jù)進行相似度匹配，得到與初始藥材信息、相似藥材信息具有一定相似度的藥材，并記為透視相似藥材信息；

38、將初始藥材信息、相似藥材信息的透視紋理圖像數(shù)據(jù)、透視相似藥材信息的紋理數(shù)據(jù)進行三者間的相互比對，確定初始藥材信息的透視紋理圖像數(shù)據(jù)與相似藥材信息的透視紋理圖像數(shù)據(jù)、透視相似藥材信息的紋理數(shù)據(jù)之間的區(qū)別點，并記為第二區(qū)別點。

39、優(yōu)選的，基于烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)確定烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)中是否包含邊緣立體標注數(shù)據(jù)；

40、若烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)中不包含邊緣立體標注數(shù)據(jù)，則將烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)和待鑒定圖像數(shù)據(jù)進行直接比對，得到第二烘焙效果數(shù)據(jù)；

41、若烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)中包含邊緣立體標注數(shù)據(jù)，則對待鑒定圖像數(shù)據(jù)中不同位置的圖像進行讀取，得到邊緣圖像信息和中間圖像信息；

42、將邊緣圖像信息與中間圖像信息進行比對，以確定邊緣圖像特征，并根據(jù)邊緣圖像特性對待鑒定圖像數(shù)據(jù)進行劃分，得到邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)和非邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)；

43、對邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)進行邊緣輪廓判斷，以確定邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)的外輪廓和內(nèi)輪廓是否具有規(guī)則性；

44、若判定邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)的外輪廓和內(nèi)輪廓均具有規(guī)則性，則判定邊緣圖像數(shù)據(jù)不具有立體性，將烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)與非邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)進行相似度比對，得到第二烘焙效果數(shù)據(jù)；

45、若判定邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)的外輪廓和/或內(nèi)輪廓不具有規(guī)則性，則對外輪廓和/或內(nèi)輪廓進行陰影判斷，以確定在不具有規(guī)則性的外輪廓和/或內(nèi)輪廓對應位置上的邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)和/或非邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)是否存在陰影；

46、若判定對應位置上的邊緣輪廓數(shù)據(jù)和/或非邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)存在陰影，則判定邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)具有立體性，并將烘焙模擬圖像數(shù)據(jù)與邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)、非邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)進行相似度判斷，得到第二烘焙效果數(shù)據(jù)。

47、優(yōu)選的，將理化信息和烘焙效果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文本信息，得到對應的藥材質(zhì)量鑒定報告；

48、將藥材質(zhì)量鑒定報告進行數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)化，得到數(shù)據(jù)化信息；

49、隨機生成一份二維碼信息，并將數(shù)據(jù)化信息輸入至該二維碼中，得到具有藥材質(zhì)量鑒定報告的二維碼信息；

50、工作人員將該二維碼信息與對應鑒定的中藥材進行匹配綁定，并粘貼至對應中藥材的包裝上。

51、綜上所述，本技術包括以下至少一種有益技術效果：

52、1.通過獲取用戶輸入的待鑒定中藥材的藥材類別匹配對應的鑒定信息，以減少數(shù)據(jù)源匹配，減少數(shù)據(jù)量提高鑒定效率，通過對需要進行鑒定的中藥材的圖像采集數(shù)據(jù)進行藥材識別，從而確定當前正在進行鑒定的中藥材是否為用戶輸入的待鑒定中藥材，進而保證藥材的真實性和鑒定后結果的準確性，通過對滿足條件的待鑒定中藥材進行烘焙效果和理化效果鑒定，以保證待鑒定中藥材外觀上的真實性和藥效的有效性，最后通過將鑒定報告以二維碼的形式粘貼至中藥材上，進而保證使用者能夠通過對二維碼的掃描達到對中藥材的質(zhì)量鑒定報告查看，保證了藥材質(zhì)量結果的真實性和權威性；

53、2.借助對該批次的中藥材進行不同藥材信息的匹配次數(shù)統(tǒng)計，以確定存在的多個不同藥材信息的藥材是否為摻雜的其他藥材，若初始藥材信息中的各個藥材信息被匹配成功的次數(shù)處于均勻分布狀態(tài)，則表明該具有不同藥材信息的藥材均為待鑒定藥材，并根據(jù)匹配結果進行對應分類鑒定；若初始藥材信息中的各個藥材信息被匹配次數(shù)處于失衡狀態(tài)，則表明被匹配成功的次數(shù)小的藥材為摻雜的其他藥材，故需要對摻雜的藥材進行剔除，以保證藥材的純凈性，進而保證了藥材鑒定的有效性；

54、3.通過對待鑒定圖像數(shù)據(jù)中的邊緣輪廓圖像數(shù)據(jù)進行分析判斷，從而使得能夠?qū)Υb定圖像數(shù)據(jù)進行平面上的圖像判斷和立體上的圖像判斷，使得判斷結果更具有可信性和準確性，進而為藥材的質(zhì)量鑒定結果的有效性和權威性。