（来源：中国吉林网）
转自：中国吉林网
中药材道地性甄别、生长年份判定、品种纯度筛查，是中医药品质把控的关键环节，也是长期困扰行业的技术难题。近日，长春中医药大学研究生团队聚焦行业痛点，创新融合纳米酶传感、手机成像与机器学习技术，成功研发出一套中药材快速智能鉴定系统，以青年科研力量为传统中医药质控赋能。
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该研究团队坚持自主研发、自主搭建，攻坚克难突破多项核心技术瓶颈。在技术创新层面，团队首创专属纳米酶传感阵列检测体系，将微量中药材提取液置入检测阵列后，可生成每种药材独一无二的“颜色指纹”，为精准鉴别提供专属数据标识。为破解传统检测设备笨重、昂贵、便携性差的问题，团队创新采用3D打印技术，自主研发打造专属简易检测装置，无需大型精密仪器，仅需搭配普通智能手机即可完成全套检测操作。
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整套检测流程简便高效：工作人员只需将药材样本预处理后完成滴样、拍照，通过团队自主训练的机器学习算法，系统可自动完成数据比对分析，数分钟内就能出具专业鉴定结果，整体鉴别准确率突破95%。目前，该系统已成熟实现丹参、陈皮、枸杞、人参等多种常用中药材的精准鉴别，可精准区分药材品种、原产地及生长年限，覆盖中医药市场主流常用品类。
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相较于传统鉴定方式，这套智能识药系统优势显著。设备成本低、便携性强、操作门槛低，无需专业中医药鉴定背景，普通工作人员即可快速上手操作，高度适配中药材交易市场、仓储物流中心、种植产地田间等各类线下场景的现场快速筛查需求。该技术彻底摆脱了传统鉴定对资深专家、大型精密仪器的双重依赖，为中药材常态化、规模化现场质控提供了低成本、高效率的全新解决方案。
初审： 郭龙
复审： 张彦梅
终审： 朱宝明
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