目的：利用近红外光谱技术建立几种矿物类中药的快速鉴别模型，以及对同种类型矿物类中药中主要成分含量的快速测定模型。方法：依据药典方法鉴别的基础上，将样品分为训练集与验证集两类，使用近红外光谱仪的光纤附件采集所有样品近红外光谱，以正品药材的近红外光谱为参考光谱，选择特征谱段，设定合理的阈值，利用近红外特征谱段相关系数法对训练集中矿物药的正品与伪品建立快速鉴别模型，用验证集样品对模型进行验证，考察模型的预测能力。而对于不同矿物类中药的鉴别，利用OPUS软件中的聚类分析法建立定性模型，同一种矿物药聚为一类则说明所建立的模型具有良好的鉴别能力。在常规分析方法对矿物药主要成分进行测定的基础上建立近红外定量分析模型，使模型在一定的含量范围内具有良好的预测能力。结果：对35批真伪龙骨药材，其中19批为训练集样品，其他为验证集样品，选定7300~6900cm-1，4600~4400cm-1，4300~4200cm-1谱段为特征谱段，设定阈值为69.45%，采用近红外特征谱段相关系数法定性鉴别模型，用16批验证集样品对模型进行验证，预测正确率为87.50%。对26批真伪龙齿，选定5000~4200cm-1谱段为特征谱段，计算训练集样品中真伪龙齿的相关系数，设定阈值为92.67%，同法建立定性鉴别模型，用其中10批验证集样品对模型进行验证，预测正确率为90%。对38批8种含有碳酸盐的矿物药建立近红外聚类分析模型，将其中13批8种碳酸盐类矿物药样品对模型进行验证，均被准确聚类。另外，使用偏最小二乘法对其中7种矿物类中药的主要成分碳酸钙含量建立近红外定量分析模型，以EDTA滴定法测定值为参照，当碳酸钙含量为47.61%～99.17%范围内时，预测结果的平均相对偏差为0.24%，平均回收率为100.29%。结论：相对于传统的分析鉴别手段，近红外光谱技术在快速鉴别矿物类中药中具有自己的特点。不仅能为同一种矿物药不同组分提供大量近红外光谱特征数据，而且在定量分析中具有快速分析的优势，随着对大量样品进行分析研究，可以尝试利用近红外光谱技术对矿物类中药进行快速鉴别。