激光诱导击穿光谱技术(LIBS)以其快速分析、无损检测、远距离探测等优势,受到国内外的广泛关注。铝合金又是工业中应用最广泛的有色金属之一。将LIBS技术应用于铝合金中金属元素的检测,为铝合金冶炼在线监测提供了理论依据,对高危冶金环境下的检测工作具有实际意义;基于LIBS技术对不同牌号铝合金进行判别分析,为铝合金废料的分拣技术提供了理论基础,推动了再生有色金属产业的绿色可持续发展。为了提高LIBS检测精度以及降低干扰因素对分析结果的影响,本文在光谱预处理的基础上,基于LIBS技术结合化学计量学方法,建立定性及定量分析模型。研究了12种不同牌号铝合金的全光谱主成分分析(PCA),根据载荷得分选取11条特征谱线,建立了基于特征谱线的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型和支持向量机(SVM)模型,最后利用ROC曲线对模型进行评估。实验结果表明:SVM模型的AUC参数及识别准确率均略高于PLS-DA模型,但两种模型对铝合金牌号均具有较强的识别能力,证明了LIBS技术结合化学计量学方法对铝合金牌号进行判别分析的可行性。确定了基于响应面法(RSM)的铝合金微量Mg元素和痕量Ti元素定量分析的LIBS仪器最佳参数组合,并基于最佳参数组合采集光谱数据,以选取的特征谱线作为特征变量,分别建立了一元线性回归模型、多元线性回归(MLR)模型与偏最小二乘回归(PLSR)模型,最后进行了模型对比分析。结果表明:一元线性回归模型不够稳定,MLR模型与PLSR模型预测结果较理想,其中MLR分析法更利于LIBS便携化的发展。