全 文 ：中药与临床 Pharmacy and Clinics of Chinese Materia Medica 2015;6(6) ·1·
性状鉴别作为中药鉴别的首要环节，一直以来
主要靠人工评价，对药工的经验积累要求较高，难
以传承和发展。中药性状鉴别包括形状、大小、颜
色、表面、质地、气、味等方面[1]，其中“颜色”、
“气”、“味”是中药的重要性状特征，依据“颜色”、
“气”、“味”对中药进行鉴别，是性状鉴别的重要组成
部分。如能够实现其客观数值化，提高性状鉴别的
准确性与可重复性，将有利于中药传统经验鉴别的
传承与发展。
色彩色差计是利用仪器内部的标准光源照明样
品，样品通过选择性吸收、反射或散射光线，再由
光电探测器检测反射光，最后与标准光源做出比
较、计算得出样品颜色参数的仪器 [2~3]。电子鼻是
模拟人类的嗅觉系统而设计，利用其气敏传感器阵
列，检测分析样品的整体气味特征的仪器[4~6]。电子
舌是模拟人体味觉感受机理而设计，利用多传感阵
列感测液体样品的特征响应信号，通过信号模式识
别处理及专家系统学习识别，对样品进行定性或定
量分析的一类新型分析测试技术[7~8]。
胥敏，杨诗龙，李欣逸，袁星，吴娜，张超，吴纯洁
[摘要] 目的：依据客观化信息融合的方法，对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”进行客观数值化并实现鉴
别。方法：采用色彩色差计、电子鼻与电子舌技术，对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”分别进行客观数值化，
利用主成分分析（PCA）对其进行分析处理；将获取的原始数据信息进行综合，并加以归一化处理，依据PCA模型和聚
类分析对其进行鉴别。结果：各样品在依据“颜色”、“气”、“味”及其综合数据建立的PCA模型中区分效果较好；利用聚
类分析对综合数据进行分析，所得分类结果与PCA模型分析结果一致。结论：通过色彩色差计、电子鼻及电子舌技术能
对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”进行客观数值化，结合PCA模型和聚类分析模型可实现其鉴别区分。将多种
客观化的性状信息数据进行融合、分析可用于中药的鉴别。
[关键词] 颜色；气；味；客观化；芸香科；鉴别
[中图分类号] R 282.5 [文献标识码] A [文章编号] 1674-926X(2015)06-001-04
Research on discrimination of fi ve Rutaceae herbs by objectifying its characters/XU Min, YANG Shi-long, LI Xin-yi,
YUAN Xing, WU Na, ZHANG Chao, WU Chun-jie//(School of Pharmacy, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine;
Key Laboratory of Standardization for Chinese Herbal Medicine, Ministry of Education; National Key Laboratory Breeding Base
of Systematic Research, Development and Utilization of Chinese Medicine Resources, Chengdu 611137,Sichuan)
[Abstract] Objective: To discriminate fi ve Rutaceae herbs by objectifying its characters (“color”, “odor”, “taste”) numerically
according to the method of objective information data fusion. Method: Characters (“color”, “odor”, “taste”) of fi ve Rutaceae herbs
were objectifi ed numerically by colorimeter, electronic nose and electronic tongue respectively, and principal component analysis
(PCA) method was used to analyze the original data. Then the original data were integrated and normalized and discriminated
using PCA and clustering analysis. Result: All samples were discriminated successfully by PCA analysis established based on
“color”, “odor”, “taste” data and integrated data. The clustering analysis result was consistent with the PCA result. Conclusion:
“Color”, “odor”, “taste” characters of five Rutaceae herbs can be objectified numerically by colorimeter, electronic nose and
electronic tongue, and these fi ve Rutaceae herbs are discriminated successfully combining with PCA and clustering analysis. It is a
feasible method to discriminate Traditional Chinese herbs by data fusion and analysis of a variety of objective information data.
[Key words] Color; odor; taste; objectifi cation; Rutaceae; discrimination
基于性状客观化的五种芸香科中药鉴别研究
·品种品质·
[作者单位] 成都中医药大学药学院 中药材标准化教育部重
点实验室 四川省中药资源系统研究与开发利用
重点实验室省部共建国家重点实验室培育基地，
四川 成都 611137
[作者简介] 胥敏(1991-)，女，硕士研究生，主要从事中药炮
制与制剂研究
Tel:(028)61801001 Email:hnxmcdzyy@126.com
[通讯作者] 吴纯洁 (1965-)，男，研究员，博士生导师，成都
中医药大学发展规划处处长，主要从事中药炮制
与制剂研究
Tel: (028)61801001 Email:wcj-one@263.net
[收稿日期] 2015-03-24
中药与临床 Pharmacy and Clinics of Chinese Materia Medica 2015;6(6)·2·
目前，已有采用上述技术方法进行中药鉴别研
究的相关报道[9~11]，然而将上述三种技术同时应用于
鉴别的相关研究还较少。本研究立足于性状鉴别，
提出将中药性状进行客观数据化，并综合各客观化
数据信息对其进行鉴别研究的方法。本研究拟定性
状特征相似、来源为同科的五种芸香科中药枳壳、
枳实、陈皮、青皮、佛手为研究对象，采用色彩色
差计、电子鼻及电子舌技术，对性状“颜色”、“气”、
“味”分别进行客观数值化，并结合化学计量学的方
法，对其进行分析鉴别研究。本研究拟通过对性状
客观化及相关技术的融合来实现中药的鉴别。
1 材料与仪器
1.1 材料
本研究收集枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样
品各3批，购自四川省成都市荷花池药材市场。经
由成都中医药大学中药标本中心卢先明教授鉴定，
枳壳为芸香科植物酸橙Citrus aurantium L.的干燥未
成熟果实，枳实为芸香科植物酸橙Citrus aurantium
L.的干燥幼果，陈皮为芸香科植物橘Citrus reticulata
Blanco的干燥成熟果皮，青皮为芸香科植物橘Citrus
reticulata Blanco未成熟果实的果皮，佛手为芸香科
植物佛手Citrus medica L. var. sarcodactylisSwingle的
干燥果实。
1.2 仪器
色彩色差计（CR-410，日本柯尼卡美能达有限
公司）；电子鼻（FOX 4000, Alpha MOS, France）；
电子舌（ASTREE, Alpha MOS, France）；优普超
纯水制造系统（四川优普超纯科技有限公司）；中
草药粉碎机（FW135型，天津市泰斯特仪器有限公
司）；电子天平（BP211D, Sartorius）；数据处理软
件（Alpha MOS, Version 2012.45）；SPSS 16.0 数据
分析软件。
2 方法
2.1 样品准备
将枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品粉碎过
三号筛，备用。枳壳编号zq1，zq2，zq3；枳实编号
zs1，zs2，zs3；陈皮编号cp1，cp2，cp3；青皮编号
qp1，qp2，qp3；佛手编号fs1，fs2，fs3。
2.2 色彩色差计检测方法
检测条件：照明光源D65，标准观察角度2°，照
明口径Φ50mm。
样品测定：将样品粉末置于测试盒中，装满压
紧，采用色彩色差计对样品粉末进行颜色测定，得
到色度空间值L*、a*、b*。平行测定3次，取其平均
值作为最终测定结果。
重复性考察：重复测定枳壳（zq1）样品6次，
计算色差值△E*ab，△E*ab的计算公式为
△E*ab= (L2-L1)2+(a2-a1)2+(b2-b1)2 。
结果见表1，色差值△E*ab均小于0.6，仪器稳定
性良好，数据结果可靠。
表1 色彩色差计重复性考察结果（n=6）
色度值
次数
L* a* b* △L* △a* △b* △E*ab
1 53.32 0.12 12.19 -- -- -- --
2 53.63 0.10 12.22 0.31 -0.02 0.03 0.31
3 53.87 0.14 12.34 0.55 0.02 0.15 0.57
4 53.66 0.09 12.38 0.34 -0.03 0.19 0.39
5 53.64 0.08 12.35 0.32 -0.04 0.16 0.36
6 53.47 0.10 12.20 0.15 -0.02 0.01 0.15
2.3 电子鼻检测方法
分析参数：数据获取持续时间120 s，获取周期
1 s，延滞时间600 s，空气流速150 mL/min，注射体
积500 μL，注射速度500 μL/s。自动进样器参数：孵
化时间600 s，孵化温度35 ℃，冲洗时间120 s，注
射器温度45 ℃，搅动速度500 r/min，单次搅动时间
5 s，搅动暂停时间2 s。
样品测定：称取样品粉末0.5 g置于20 mL顶空进
样瓶中，顶空进样，进行测定。实验以120 s内传感
器最大特征响应值作为输出值。每份样品平行测定3
次，取其平均值作为最终测定结果。
重复性考察：本研究采用的电子鼻由LY2/LG、
LY2/G、LY2/AA等17个金属传感器构成，因此每个
样品有17个数据。数据采集如图1所示，以采集时间
为横坐标，响应强度为纵坐标，采集120 s。

图1 枳壳（zq1）电子鼻传感器响应强度曲线
实验采用上述方法，重复测定枳壳（zq1）样品
6次。结果见表2，各传感器RSD值均小于2%，仪器
稳定性良好，数据结果可靠。
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表2 电子鼻重复性考察结果（n=6）
传感器 RSD/% 传感器 RSD/% 传感器 RSD/%
LY2/LG 0.3008 P10/1 0.8002 P40/2 0.3336
LY2/G -0.2921 P10/2 0.4332 P30/2 0.5960
LY2/AA -0.2907 P40 /1 0.5228 T40/2 0.0292
LY2/gCTL -0.3306 T70/2 0.3348 T40/1 1.1680
LY2/gCT -1.0150 PA/2 0.5937 TA/2 0.8277
T30/1 0.3365 P30/1 0.1781
2.4 电子舌检测方法
分析参数：采集温度 2 5℃，数据采集时间
120s，采集周期1s。搅动速度1 r/s。以超纯水为清洗
液，每次测量样品前清洗传感器10s。
样品制备：称取样品粉末1.0 g于250 mL锥形瓶
中，加超纯水80 mL，浸泡30 min，加热回流1 h，
放冷，过滤，取其续滤液20mL，加超纯水定容至
100mL。
样品测定：将制备好的样品溶液置于100 mL电
子舌专用烧杯中，进行测定。以100 s至120 s内的平
均值作为传感器信号输出值，每份样品平行测定10
次，取其最后3次数据的平均值作为最终测定结果。
重复性考察：本研究采用的电子舌由ZZ、AB、
GA等7个脂质膜传感器构成，因此每个样品有7个数
据。数据采集如图2所示，以采集时间为横坐标，响
应强度为纵坐标，采集120 s。

图2 枳壳（zq1）电子舌传感器响应强度曲线
实验采用上述方法，重复测定枳壳（zq1）样品
6次。结果见表3，各传感器RSD值均小于1%，仪器
稳定性良好，数据结果可靠。
表3 电子舌重复性考察结果（n=6）
传感器 ZZ AB GA BB CA DA JE
RSD/% 0.1305 0.3134 0.2081 0.3139 0.5370 0.8710 0.1783
3 结果
3.1 色彩色差计结果
本实验参照“2.2”所述方法，采用色彩色差计
对枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品粉末分别进
行颜色测定，最终测定结果见表4。以枳壳（zq1）
作为参照，计算其他各样品的△L*、△a*、△b*、
△E*ab值，从表中可以看出，枳壳、枳实、陈皮、
青皮、佛手颜色数值存在明显差异，其中枳壳与陈
皮的颜色相差较大，与佛手的颜色相差较小，而枳
壳与佛手的颜色差异较小。
表4 色彩色差计颜色最终测定结果
色度值
样品
L* a* b* △L* △a* △b* △E*ab
zq1 53.59 0.09 12.31 -- -- -- --
zq2 53.72 0.10 12.30 0.13 0.01 -0.01 0.13
zq3 53.63 0.11 12.30 0.04 0.02 -0.01 0.05
zs1 49.32 0.59 11.72 -4.27 0.50 -0.59 4.34
zs2 49.20 0.76 11.62 -4.39 0.67 -0.69 4.49
zs3 49.26 0.64 11.68 -4.33 0.55 -0.63 4.41
cp1 48.87 2.34 20.23 -4.72 2.25 7.92 9.49
cp2 48.36 2.49 19.60 -5.23 2.40 7.29 9.29
cp3 48.42 2.39 20.12 -5.17 2.30 7.81 9.64
qp1 47.51 -0.62 11.88 -6.08 -0.71 -0.43 6.14
qp2 47.41 -0.52 11.72 -6.18 -0.61 -0.59 6.24
qp3 47.22 -0.50 11.61 -6.37 -0.59 -0.70 6.44
fs1 50.46 1.58 12.09 -3.13 1.49 -0.22 3.47
fs2 50.35 1.67 11.89 -3.24 1.58 -0.42 3.63
fs3 50.40 1.61 12.03 -3.19 1.52 -0.28 3.54
根据色彩色差计获取样品粉末的L*、a*、b*
值，建立色彩色差计PCA分析模型，结果见图3。由
图可见，PC1与PC2的贡献率达到97.10%，能较好地
反映原始数据信息。枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛
手在PCA分析图中能进行良好的区分，且区分指数
为97。以枳壳作为参照，观察各类样品与其之间的
空间距离，发现枳壳与陈皮的颜色差异较大，与佛
手的颜色差异较小，PCA分析结果与表4中数据分析
结果一致。结果表明，色彩色差计与PCA分析模型
能够通过性状颜色区分枳壳、枳实、陈皮、青皮及
佛手样品。

图3 色彩色差计PCA分析图
中药与临床 Pharmacy and Clinics of Chinese Materia Medica 2015;6(6)·4·
3.2 电子鼻结果
本实验参照“2.3”所述方法，利用电子鼻采集
枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品粉末的整体气
味信息，依据电子鼻获取的各样品传感器响应值建
立电子鼻PCA分析模型，结果见图4。由图可见，
PC1与PC2的贡献率达到99.61%，能较好地反映原
始数据信息。PCA模型的区分指数为97，枳壳、枳
实、陈皮、青皮及佛手在PCA分析图中得到较好区
分。表明各类样品间的气味差异可通过电子鼻获
取，再结合PCA分析模型将其鉴别区分。

图4 电子鼻PCA分析图
3.3 电子舌结果
本实验参照“2.4”所述方法，利用电子舌采集
枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品溶液的味觉特
征信息，依据电子舌获取的各样品传感器响应值，
建立电子舌PCA分析模型，结果见图5。由图可见，
PC1与PC2的贡献率达到97.02%，能较好地反映原始
数据信息。枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品在
PCA分析图中区分良好，且PCA模型的区分指数达
到98。表明电子舌技术结合PCA分析模型能有效地
区分枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品的味觉特
征。

图5 电子舌PCA分析图
3.4 综合分析结果
采用数据归一化方法对色彩色差计、电子鼻
和电子舌获取的信息原始数据进行处理，得到“颜
色”、“气”、“味”的综合数据，包括色彩色差计获取
的3个变量，电子鼻获取的17个变量及电子舌获取
的7个变量。根据归一化的综合数据建立PCA分析模
型，结果见图6。由图可见，PC1与PC2贡献率达到
86.51%，能较好反映综合数据信息。PCA模型区分
指数为96，且枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品
在PCA分析图中区分效果较好。表明“颜色”、“气”、
“味”信息的综合数据结合PCA分析模型能鉴别区分
枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品。

图6 综合分析PCA分析图
此外，根据归一化的“颜色”、“气”、“味”综合数
据进行聚类分析，结果见图7。由图可见，青皮首先
与枳实聚为一类，再依次与枳壳、陈皮聚为一类，
而佛手自聚一类，与其他4类样品距离较远，分析结
果与上述PCA模型分析结果一致。表明PCA模型用
于分析处理数据稳定、可靠，且聚类分析亦可用于
“颜色”、“气”、“味”信息综合数据的分析处理。

图7 综合聚类分析图
4 讨论
性状鉴别操作简便、快速、直观，在中药鉴别
中有着不可动摇的地位，如依据中药的气味可辨识
中药的真伪优劣[12~13]。然而，目前性状鉴别仍然主
要依赖人工评价，对药工经验要求较高，且存在主
观性较强、缺乏客观评价指标等缺点，其传承与发
展受到限制。因此，采用现代科学技术代替人工对
中药性状进行客观评价并加以鉴别区分，对中药鉴
别的发展有重要意义。
中药性状的客观化研究是中药性状鉴别研究的
难题和重点内容，本文的研究结果表明，色彩色差
（下转第7页）
中药与临床 Pharmacy and Clinics of Chinese Materia Medica 2015;6(6) ·7·
高，可显著性提高川牛膝种子的发芽率，可为后续
引种栽培川牛膝生长素的使用提供理论依据。
3.2 筛选出了杜仲种子萌发的最适条件
对杜仲种子萌发温度、水分及光照条件的正交
实验结果分析，得到的最适宜杜仲种子的萌发条件
为：水分80%，温度20℃，光照培养。研究结果表
明，各种不同试剂不同时间处理的杜仲种子萌发实
验中，以400 mg/L GA3处理得到的发芽率最高，可
显著性提高杜仲种子的发芽率，可为后续引种栽培
杜仲生长素的使用提供理论依据。
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（责任编辑：胡慧玲）
计、电子鼻及电子舌技术能对五种芸香科中药性状
“颜色”、“气”、“味”分别进行客观数值化，各类样品
在依据“颜色”、“气”、“味”及其综合数据建立的PCA
模型中区分效果较好；利用聚类分析对综合数据进
行分析，所得分类结果与PCA模型分析结果一致，
亦可实现各类样品的准确区分。因此，通过对中药
性状“颜色”、“气”、“味”进行客观数值化研究可实现
对五种芸香科中药的鉴别。多种客观化的性状信息
数据的融合、分析用于中药鉴别，为中药性状鉴别
研究提供了思路与借鉴，同时有利于中药传统经验
鉴别技术传承与发展。
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（责任编辑：胡慧玲）
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