目的:建立西洋参中水分及人参皂苷类成分近红外含量预测模型,并采用近红外光谱对西洋参样品进行产地鉴别及规格辨识。方法:以122批西洋参样品为研究对象,采集其近红外原始光谱图,经蒙特卡洛交叉验证法剔除异常样本,采用MSC+导数+Norris Drivativee平滑处理等方法对原始图谱进行光谱预处理,运用偏最小二乘法,建立西洋参样品中水分、中国药典指标成分及6种人参皂苷总量的近红外定量模型;同时,基于近红外全光谱信息,采用正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)法,建立西洋参不同产地和规格的辨识模型。结果:水分、中国药典指标成分及6种人参皂苷总量模型预测集的相关系数R2pre分别为0.9757、0.9528、0.9386,预测均方根误差RMSEP分别为0.248、0.147、0.198,NIRS验证集预测值与实测值无显著性差异;OPLS-DA模型可有效辨别不同规格和产地的西洋参样品。结论:本实验所建立的近红外光谱法可实现对西洋参样品中水分和人参皂苷含量的定量分析,以及对样品产地和规格的良好区分,测定结果准确、可靠、预测精度好,可用来快速准确地评价西洋参样品的质量。