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本文主要应用傅里叶变换红外光谱技术,对番茄的抗氧化水平进行了快速而系统的检测。这里抗氧化水平代表抗氧化组分与抗氧化活性参数,其中抗氧化组分包括类黄酮,番茄红素,总酚及抗坏血酸；抗氧化活性参数包括FRAP值,DPPH自由基清除率及CLA抗氧化活性率。低剂量短波紫外线处理(UV-C),不同贮藏时间以及超低温真空冻干处理被用来拉开番茄的抗氧化水平梯度及减小水分的影响。运用傅里叶变换光谱仪采集光谱,将波数为400 cm-1至7000 cm-1的光谱进行平滑(SG)、基线校正(BOC)、变量标准化变换(SNV)、面积归一化(AN)、噪声引进(NA)、一阶求导(1stDer)等预处理,继而用波峰选取化学参照(PFCR)及主成分分析法(PCA)来减少(压缩)数据,PCA同时还用于对番茄的辐照剂量及贮存时间的定性聚类分析。运用偏小二乘(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)对番茄的抗氧化组分类黄酮、番茄红素、总酚、抗坏血酸的含量以及对抗氧化水平FRAP值、DPPH自由基清除率、CLA抗氧化活性率建模预测,用相关系数R及均方根误差RMSE对所得结果进行评价。结果表明：PCA聚类分析对番茄的UV-C处理剂量及贮藏时间显示了明显的聚类效果,可以用于定性定量判别。对抗氧化成分的定量预测上,类黄酮、番茄红素和总酚取得较好的预测效果,Rp分别达0.8649、0.8928和0.7592;RMSEP分别为1.3585、1.2466和1.8903。抗坏血酸预测结果不佳。对总抗氧化水平预测中FRAP值的预测结果为Rp=0.8963, RMSEP=0.6466; DPPH自由基清除率Rp=0.9111, RMSEP=1.8172;对CLA抗氧化率的预测结果不佳。本论文研究表明运用傅里叶变换红外光谱技术可以相对简便快速准确的对番茄的抗氧化活性进行预测。