灵武长枣是宁夏特色品种,其品种优良质地酥脆,营养价值较高,深受消费市场欢迎。评价灵武长枣果实品质的指标中重要的一项就是糖度,长枣果实的成熟度和风味都与糖度密切相关。传统的检测方法如使用糖度计等为有损检测效率低。使用近红外光谱技术检测糖度时快速准确、简单无损,但其核心设备体积较大,无法满足现场检测的需求。因此本文从便携性角度出发,针对灵武长枣糖度指标结合MicroNIR1700近红外光谱引擎、移动终端和服务器端设计和实现了本检测系统,为实现现场检测实时获取糖度信息的目的提供新的思路。主要研究结果如下:（1）便携式近红外光谱检测系统整体架构设计。以需求为导向,分析系统各部分需实现的功能,优选可承载系统各部分功能的平台。以MicroNIR1700近红外光谱引擎为核心,使用安卓手机运行设计好的APP作为移动终端,结合服务器端实现了原始光谱数据在系统各部分间的快速采集、传输和处理,最后将检测结果下发至移动终端的功能。（2）便携式近红外光谱检测系统双平台软件设计。使用Android Studio软件结合JAVA语言开发内含多种功能模块的APP,在Microsoft VisualStudio2021平台上结合C#4.0,选择浏览器/服务器模式并加载Microsoft SQLServer2019数据库设计服务器端软件。实现了在移动终端和服务器端对光谱引擎的控制、位置信息采集、检测参数设定、原始光谱图像采集上传存储、模型和检测结果下载展示、样品信息及任务信息管理和样品品质信息数据分析等功能。（3）验证便携式近红外光谱检测系统功能。测试系统整体使用流程,测定灵武长枣糖度含量,建立并验证系统内糖度预测模型,对比得到最佳预处理法后使用竞争性自适应加权算法提取特征波长,优选最佳灵武长枣糖度预测模型,最后测试系统运行稳定性。结果表明,多元散射校正法为最佳预处理法,使用竞争性自适应加权算法提取特征波长后采用最小二乘回归预测法建立的模型效果最好,其Rc和Rp分别为0.937和0.823,RMSEC和RMSEP分别为0.767和1.464。经测试180分钟内糖度检测记录的数据极差为0.1,标准差为0.12,系统的稳定性良好。