近年来，食品安全问题一直备受人们关注，各种掺假造假的事件层出不穷，严重危害到人们的生命健康。加强食品安全监管变得更为重要。近红外光谱分析技术是一种新兴的分析检测技术，与传统的化学分析方法相比具有速度快，无污染，操作方便等优点，近年来发展迅速，广泛的应用在物品的定性和定量检测中。本文主要工作内容如下：首先，本文以近红外光谱的食品检测软件的开发为切入点，阐述了近红外光谱技术的基本原理，相比于传统的化学检测方法，近红外光谱检测具有一定的优势，介绍了近红外光谱技术在食品检测方面的最新研究进展。其次，介绍了一些化学计量学算法。化学计量学是近红外光谱分析技术必不可少的组成部分。再次，基于MATLAB语言开发了一套食品检测软件。实现了从光谱预处理、异常样本分析到建模、模型调用等全套近红外光谱分析过程,包括了目前常用的多种化学计量学算法。优化了建模流程，加入了帮助系统，软件使用更为方便。接下来，研究了近红外光谱技术在奶粉掺假中的应用。以奶粉掺入麦芽糖糊精的实验进行研究，使用偏最小二乘法(PLS)模式识别和SIMCA算法进行建模，针对几种光谱预处理方式和不同的波长范围进行比较。结果表明，两种模型的最优判别正确率都达到了100%。证明近红外光谱技术在定性判别方面的可行性。最后，研究了近红外光谱技术在面粉水分检测中的应用。搜集了101组面粉样品，选择水分在近红外范围内的两个吸收峰(1460nm)和(1960nm)，利用化学计量学中的线性建模方法偏最小二乘法和非线性的误差反向传输人工神经网络(BP-ANN)，通过不同的光谱预处理方式，建立了两个水分校正模型，都取了很好的结果。相比较BP神经网络，偏最小二乘法校正模型更好，在后续的实验中，使用普通面粉和高筋面粉验证了此模型的可靠性和通用性。基于面粉的水分的偏最小二乘法校正模型，提出了一套新型便携式多波长的近红外水分检测仪设计方案。传统的水分测定仪采用2到3个波长，这里面我们采用了16个波长，12个用于测量，4个作为参比波长，得到12波长的吸光度值。这样就克服了温度变化对精度的影响，同时也扩大了仪器的适用范围。