为了建立较稳健的校正模型，本文以160个小麦粉的近红外光谱数据为分析对象，分别在合频区(1860-2500nm)、一倍频区(1400-1860nm)及二倍频区(1000-1400nm)和全谱(1000-2500nm)用偏最小二乘法(PLSR)建立了四个分析小麦粉样品中蛋白质含量的校正模型。结果表明：在不同的谱区建立近红外校正模型时，校正模型的稳定性及预测精度都有所差异。文章分析了导致这一现象的原因，并提出了一些波长优选的策略。基于一倍频区的滤光片型专用仪器具有较高的性价比。为了构建该类型的仪器，势必要确定仪器的定标波长。本文把模拟退火算法引入到波长点的优选，并对之进行了优化。在一倍频区，优选出了4个波长点，结合多元线性回归建立了一个简单的校正模型；与在该倍频区全谱PLSR方法得到的校正模型相比，具有几乎相同的性能。说明优选出的4个变量充分代表了样品中有关蛋白质的有用信息，这对于确定分立波长型仪器的定标波长及简化定标模型具有十分重要的价值。本文还就近红外光谱测试计量软件开发中的关键技术和难点进行了讨论，提出了一些解决方案，并根据结构功能要求，编制出了具有相应功能的软件。这对进一步研究开发近红外光谱测试计量软件具有一定的参考价值。