目前,由于在水果种植、管理、运输、储藏与销售过程中,缺乏合适有效的快速检测仪器,果农及果商很难对水果进行随时随地的非破坏抽样检测,很大程度上制约了水果的产前产后的管理,从而影响了水果的品质与销售以及造成浪费严重。近年来,可见／近红外光谱技术由于其快速、方便、绿色等特点已被广泛应用于农产品内部品质的快速无损检测。本研究主要以苹果为研究对象,可见／近红外光谱技术为手段,开发一台适用果园水果种植管理以及超市水果销售点服务的可同时获取水果重量和糖度信息的检测仪。首先结合可见／近红外光谱技术、光纤传感技术以及化学计量学方法,搭建预实验平台,通过对比不同光照模式、不同光谱仪模式、不同积分时间模式下采集光谱的建模效果,确定最优的光谱采集方式和因素。其次在这些基础上进行小型检测仪的结构件设计,同时进行控制系统的电路搭建和上位机检测软件开发,完成小型可见／近红外水果检测仪的初步研发。最后通过检测仪的糖度预测试验进行验证。本文的主要研究内容和研究结论如下：(1)在光谱采集影响因素的研究中,搭建了预实验平台,并通过对几种光谱采集模式下的建模效果的比对,找出最佳的光谱采集方式和因素。在光照方式的研究中,单边照射模式的建模效果要优于双边照射模式,同时采取单边照射模式更能够使仪器结构紧凑,散热大幅度减少；在不同光谱仪采集的对比当中,Maya2000Pro光谱仪的光谱建模效果要优于QE65Pro；在不同积分时间的光谱采集对比当中,200 ms下的光谱建模效果要优于其他两种模式。(2)通过设计结构平台、搭建控制系统以及编写上位机检测软件完成了小型水果糖度检测仪的初步研发,实现了水果光谱和重量信息的同步采集。在结构部分,创新性地将重量采集系统与光谱采集系统进行有机组合。在硬件部分,搭建了重力采集、舵机控制系统,实现其与上位机嵌入式电脑的通讯,同时通过舵机对转盘的控制,实现了暗场模式、水果采集模式以及滤波模式的自由切换。在软件部分,开发了上位机系统,用于控制各部分,实现水果重量和光谱信息的采集与糖度的检测,最终完检测仪的整体系统集成。(3)建立并优化了检测仪的糖度预测模型,通过波长筛选后的糖度预测精度高于全波长建模时的糖度预测精度。本文采用三种波长筛选方法遗传算法GA、连续投影算法SPA、竞争性自适应加权取样算法CARS对苹果样品的全光谱进行了特征波长的筛选,将筛选后的波长分别建立PLS模型,并将它们之间性能的优劣进行了对比研究。筛选波长数为28,通过这些波长建立了苹果糖度的预测模型,用于研发的便携式检测仪当中,进行实时的糖度预测,预测精度达到94.3%。