近红外光谱信息与有机物质结构之间有密切联系,利用近红外光谱分析技术可以研究检测烟草的许多质量特征。由于该方法具有无损、快速等技术优势,通过建立合适的数学模型不仅可以检测烟草烟碱、总糖等主要化学品质成分,还可以测试多酚、烟叶陈化指标甚至卷烟焦油等一些指标,同时还可以用于卷烟质量判别、真假卷烟鉴别等,因此在烟草行业具有广阔的应用前景。应用领域包括实验室、卷烟加工过程、烟叶存储养护过程、入库及在库烟叶的质量检测、烟叶打叶复烤配方指导与质量控制、拟采购烟叶的质量预警等方面。鉴于此,全国各大烟草集团公司,争相投入人力、物力和财力深入研究开发该技术,以期获得更高的价值和利润。然而,各个企业由于原料体系的局限和各自利益的驱使,各个企业建立的数学检测模型不可能完全相同,不能通用,测得的结果也没有绝对的可比性。论文的第一部分综述了近红外光谱分析技术的发展及其在烟草化学成分分析中的应用情况。论文的第二部分研究了建立全国范围内近红外光谱分析烟草常规成分通用模型的可行性。选取全国不同烟草生产地区的1156余烟叶样品,采用相同的预处理条件(去处主脉,60℃烘干4小时),处理成40目待测粉末样品,采用行业经典的化学分析方法或准确可靠仪器方法测定其常规成分含量,在条件一致(20℃～24℃,环境湿度≤40 RH%)的实验室环境中,使用市场上主流的傅立叶变换红外光谱仪(德国BRUKER公司生产的MARIXT-I)上进行图谱扫描,采用OPUS5.5化学计量学软件,对光谱进行适当的预处理,减弱以至于消除各种噪声对光谱信息的影响,用偏最小二乘回归法(PLS)建立常规成分预测模型,并进行了反复优化和未知样品模型外验证。结果表明:建立一个全国通用的烟草常规成分近红外光谱分析数学总模型不仅是可行的,而且预测结果的精度接近建模数据原始测量方法;总模型预测各地区的样品结果并不比仅用当地样品建成的模型差,具有更高的可用性。论文的第三部分还进行了数模的决定系数(R~2)与预测准确度的关系研究:并非R~2的值越高预测结果越准确;超出在一定范围后,R~2的值越高,预测结果的相对偏差会越大,预测结果反而更不准确。