目前,中国水果的总产量居世界首位,但因缺乏有效的内部品质监测手段,其质量状况却不容乐观,主要存在优劣果混杂和成熟度不适当等问题。可见/近红外光谱分析技术作为一种无损检测手段被逐渐用于采前、采后果品的实时监测和按质分级。但该技术以结果为导向,缺少建模过程管控,在检测高含水量的天然产物时常受限于样品生理变异情况和建模参数设定,导致大多数模型的适用性差、可借鉴性低。本文针对水果内部成分分布不均、表皮存在显著光干扰、个体间生理差异大等特点,探讨近红外检测水果品质时各环节的影响因素,包括信息提取、仪器选择、参考值测量、果皮干扰去除、光谱采集、组分间相关分析等方面,具体研究结果和结论如下所述。1.通过模拟表观光谱L2中干扰信息的存在形态,确定真实光谱L1的基线偏转(L2-L1=mx2+nx+k)或上下偏离(L2=a.L1+b)是两种主要的光信号改变形式,可通过求导或多元散射校正进行光谱预处理,有助于减少光谱中叠加的噪声信息并突显有效的微弱信号。2.测试三种水果专用便携仪ACCUNIR2200.K-BA 100R和SupNIR-1100的检测模块和模型性能,比较结果表明：三台仪器测量性能均达设计要求,模型精度均满足SEP≤0.7°Brix,而K-BA100R凭借interactance光谱采集模式和适当的光学元件获得最佳应用性能(Rp=0.945,SEP=0.323)。研究表明不同的仪器设计决定其检测性能的差异,应根据实际需求选用合适的仪器。3.比较苹果中三个部位(1)外侧局部果肉(Part C,2.5×2.5×1.5 cm3),(2)半个去皮苹果,和(3)半个苹果榨取的可溶性固形物(SSC)真值,并各自建模,分析结果表明：Part C为最佳取值部位,其模型精度优于另外两种榨汁方式。研究表明水果中参考值测量部位是区分定标模型精度的决定因素,光透区域下的性质值与对应光谱的关联性最高。4.对比分析三种苹果带皮与去皮状态下光谱差异,选用全波段500～1010 nm和特征波段730～932 nm建立SSC定标模型,结果表明：基于730～932 nm去皮光谱信息所建模型性能最优,预测精度达Rp=0.939,SEP=0.282.研究表明,水果表皮严重干扰内部果肉信息的提取,尤其在可见光区域,可通过波段选择弱化果皮影响,而削去果皮采集光谱也可辅助提高该技术的评价能力。5.对比分析了小型西瓜中不同光谱采集位置瓜顶、赤道区域对果实生长期、综合评价模型性能的影响,内部及外部验证结果表明：瓜顶生长期模型(750～950 nm)精度较高,达Rp=0.913,RMSEP=0.473；而赤道模型(752～910 nm)综合评价的稳健性较好。研究表明同一果实不同位置扫描的光谱存在整体差异,直接影响建模数据的可靠性。应根据水果个体实际变异情况选择光谱采集位置,以切合特定的应用需求。6.证实小型西瓜中SSC、番茄红素和水含量之间存在相关性,比对三者与光谱的相关系数图和偏最小二乘回归系数图,获有效波长：744、826、854、886和912nm(SSC)；744.786.826.886和912 nm(水)；548、700、806、826、886和912 nm(番茄红素)。研究表明,其他相关组分的响应特性可辅助校正待测组分的模型。通过因子分析获取多指标的公因子,可提升模型综合评价能力。