食品安全问题已日益成为我国重大公共卫生和经济问题，引起了全社会的高度关注。食品检测技术是解决食品安全问题的关键手段之一，准确可靠的检测手段将有效控制食品安全问题的发生。然而，常规检测手段往往耗时、昂贵、需要繁琐的预处理，难以应对我国食品问题多发的严峻局面。在各项分析技术中，振动光谱技术以其快速、简单、低成本等显著优点，成为食品安全检测的最优选技术之一。由于一般的食品检测方法使用单一光谱检测技术，极有可能造成误检、漏检等问题，因此，本文提出多模式振动光谱技术，深入探讨不同振动光谱的产生机理和建模理论，并对生活中常见的面粉和乳制品安全问题进行检测。论文研究内容主要包括如下几个部分：1.以食品安全检测为背景，详细探讨了常规检测技术与光谱检测技术的优缺点。在此基础上，选择近红外光谱和拉曼光谱为本文主要研究手段，综合分析多模式振动光谱技术的原理和优缺点，进而探讨其在检测中的互补优势。2.深入探讨了食品样本的振动光谱定量分析的干扰因素。尝试将光谱中的背景、信号、噪音信息根据时域成分的不同而进行有效分离，进而建立多尺度建模方法。多尺度建模对不同尺度上的信息分别建立子模型，并赋予不同的权重，在抑制干扰因素的同时充分利用光谱中的有用信息，实现预处理和建模的一体化。3.尝试采用多模式振动光谱检测面粉中掺杂的硼砂，并分别对两种光谱进行多尺度分解和偏最小二乘建模，最终以决策数据融合的方式，充分提取近红外光谱信息与拉曼光谱信息，进而分别实现定量分析预测集样品中硼砂浓度的目的。4.尝试采用多模式振动光谱检测奶粉中的真蛋白含量,分别采集奶粉样品的近红外光谱和拉曼光谱，并深入探讨该两种光谱的信号特征以建立稳定、可靠的蛋白质预测模型，进一步验证振动光谱对于食品中营养成分检测的可行性。本文通过采用多模式振动光谱检测技术，结合决策数据融合方法，实现了近红外光谱和拉曼光谱的一体化诊断，并成功地将该技术应用于面粉非法添加剂、乳制品真蛋白检测过程中，具有广阔的应用前景。