中药质量评价是中药现代化发展的关键问题之一。现行中药质量控制模式是参照国外植物药和化学药品的质量控制模式建立的,由于中药自身的复杂性,难以有效的评价中药质量,更难以反映其安全性和有效性。因此,本文提出中药“辨色论质”,即根据色泽来鉴别中药的真伪优劣。正是由于中药颜色的重要性,不法分子多采用染色的手段,达到以次充好、提高售价的目的。本文以红花为载体,对中药辨色论质方法和染色问题进行研究。由于目视法具有主观性和模糊性,对颜色只能进行粗略的估计及简略的语言描述。本文采用机器视觉技术,通过图像采集、图像分割、颜色空间转换和颜色特征提取,建立了中药颜色客观表征和精确量化的方法。此外,近红外光谱(NIR)具有快速、无损、信息丰富等优点,反映了物质化学成分的变化,因此本文也采用该方法作为辅助手段进行质量分析。使用常规的分析方法,将收集到的30批红花饮片进行质量分析和分级,建立了红花的HPLC指纹图谱。结果表明9批红花为染色品。根据羟基红花黄色素A(HSYA)含量、水浸出物含量和指纹图谱相似度,将21批未染色红花分为一等、二等和不合格品3个等级。根据不同等级红花的颜色值测量结果,对其颜色划分了范围。一等红花饮片HSYA含量在1.32%-1.64%,水浸出含量38.21%-41.86%。其L值范围为37.01-42.14,a值范围为37.67-41.34,b值范围为34.60-41.40;二等红花饮片HSYA含量为1.04%-1.45%,水浸出含量为 32.28%-40.40%。其 L 值范围为 36.34-40.56,a 值范围为 32.64-38.45,b值范围为33.21-38.89;不合格红花饮片HSYA含量为0.14%,水浸出物含量为10.99%。其 L 值为 35.03-35.91,a 值为 30.13-30.79,b 值为 29.01-30.11。通过红花中HSYA和水浸出物含量与颜色值的相关性分析结果显示,随着红花红色和黄色变暗,亮度降低,所含有效成分含量逐渐降低,说明红花中有效成分含量与其颜色值关系密切。建立了根据颜色值预测内含有效成分含量的多元线性回归方程,所建方程的R2分别为0.709和0.806,说明外观颜色与所含有效成分关系密切,通过颜色预测有效成分含量是可行的。分别建立了基于颜色值和近红外光谱的HSYA和水浸出物的偏最小二乘(PLS)定量模型,通过数据融合方法,将颜色值数据和NIR光谱数据融合后,建立红花HSYA和水浸出物含量的综合定量模型。结果表明,数据融合后建立的综合定量模型与单一模型相比,模型性能更佳,预测结果更好。尤其针对含量较低的HSYA,预测结果有较大的提升。针对红花染色问题,首先分析了染色红花与未染色红花Lab颜色值分布的差异,未染色红花颜色值分布较为集中,L值35-43,a值30-42,b值28-44;染色红花颜色值呈双峰分布趋势,分布较为稀疏,与未染色红花存在差异。然后将L值、a值、b值和C值组合,对染色红花进行鉴别,鉴别成功率为88.89%。由于近红外光谱反映了物质成分的变化,因此以六种常用染色剂,柠檬黄、金胺O、日落黄、金橙Ⅱ、胭脂红和酸性红为研究对象,对未染色红花和染色红花的NIR原始光谱、二阶导数光谱和二维相关光谱进行了分析。结果表明加入染色剂后的染色红花光谱与未染色红花差异明显,而不同染色剂具有不同的特征吸收,可用于不同染色剂的鉴别。建立六种不同染色剂的近红外光谱PLS定量模型,结果表明柠檬黄特征波段4200-4600 cm-1、金胺O特征波段5991-7162cm-1、日落黄特征波段4050-4700 cm-1、金橙Ⅱ特征波段4050-4700cm-1、胭脂红特征波段4125-4456cm-1、酸性红特征波段5000-5330cm-1建模结果较优,说明所筛选的特征波段可以用于染色剂定量模型的建立。综上所述,本文提出中药“辨色论质”,对中药颜色进行了客观表征和量化,为传统经验鉴别法提供了现代技术支持。分析了颜色与成分含量的相关关系,建立了定量模型。用近红外光谱技术为辅助手段,实现了不同染色剂的鉴别和定量分析。