木材含水率是木材重要的特性参数,实时无损准确的含水率检测对提高木材加工生产效率具有重要的促进作用。针对目前烘干法和电测法存在的问题,本文提出基于近红外光谱的木材含水率检测方法。该技术是一种具有响应时间短、测量精度高等特点的新型无损检测技术。本课题的研究,对于木材含水率检测方法的探究具有实践指导意义。本文首先阐述近红外微观吸收特性理论及水的近红外光谱特性,介绍了朗博-比尔定律和漫反射定律,依据国际通用HITRAN光谱数据库,确定H20吸收谱线图及其他干扰气体的谱线图,考虑到激光器的性能及背景气体的干扰强弱,对其吸收谱线进行分析,选定1899.703nm波长处作为特征吸收峰。利用直接吸收法进行木材含水率检测,详细分析了直接吸收法测量水分含量的基本原理；采用参比波长的方法消除被测物黑度系数、表面粗糙度等表面状态,最终选择1896.136nm和1902.686nm波长作为参比波段。设计并搭建基于近红外光谱技术的木材含水率检测系统；采用DFB激光器和激光控制器,对激光进行波长调制；针对激光器输出光束发散且不规则这一问题,设计激光滤波准直光路,有效改善激光束轮廓；编写基于STM32的下位机和LabVIEW平台的上位机程序,完成信号采集、预处理,存储及波形显示等功能,实现检测过程自动化。本文在搭建基于近红外光谱技术的木材含水率检测系统基础上,首先对系统的性能进行实验测试。通过对可调谐激光器光功率及输出波长进行稳定性测试,证明激光器的稳定性；对DFB激光器调谐特性进行测试,确定其工作特性。对纤维饱和点附近的含水率范围进行检测,该含水率区间为电导法的盲区,依据实验数据,比较最小二乘法的一次线性拟合、二次线性拟合以及人工神经网络数据拟合方法,选取人工神经网络得到信号幅值比值与木材含水率的线性关系,其相关系数为R-squared=0.9841, RMSE=0.0167。用近红外木材含水率检测系统对3组杨木试材含水率进行连续检测,结果证明含水率测量值与含水率真值变化趋势一致,二者绝对误差在0.8%以内。该方法还用于落叶松试材进行检测,误差为1.22%,在工业含水率检测误差要求范围内。最后通过对木材内部外层含水率及不同木材纹理含水率进行检测比较,证明了基于近红外光谱技术测定木材含水率技术的可行性。