葡萄酒市场的迅猛发展,大量的中国优质葡萄酒也一直受假冒葡萄酒的侵害。假冒劣质葡萄酒的存在不仅影响中国优质葡萄酒的品牌,也会对人体产生一定的伤害。葡萄酒中掺水掺伪是制造假酒的最常见的手段,因此,对葡萄酒掺水掺伪的检测方法的研究也越来越受到国内外学者的重视。相比于传统的感官鉴定法、理化指标分析检验方法,具有快速、高效、无需破坏样本、非接触性等独特优势的可见-近红外光谱分析技术,更加适合于葡萄酒品质的快速检测。为了快速、准确的检测葡萄酒掺水问题,基于可见-近红外光谱构建了一种反映葡萄酒掺水程度的光谱吸收深度指数(DI),并设计构建了基于DI指数的葡萄酒掺水量的反演估算模型。首先采用长城解百纳葡萄酒(CC)、张裕解百纳葡萄酒(ZY)和西奥葡萄酒(XA)三种葡萄酒配制葡萄酒样本,分别提取相同量的葡萄酒作为实验对象,掺入比例为0%(未掺水的纯葡萄酒),4%,7.7%,11.1%,14.3%,17.2%的蒸馏水,获取样本共18份;另外对长城葡萄酒加大掺水比例,分别掺入比例为0%,20%,40%,60%,80%,90%的蒸馏水,获取样本数为6份,共获得24份掺有不同比例蒸馏水的葡萄酒样本。然后利用PSR-3500便携式地物光谱仪采集葡萄酒样本光谱数据,并对葡萄酒样本的原始光谱数据进行S-G滤波、特征波段选择、包络线去除等特征增强预处理;通过分析预处理后的葡萄酒样本的可见-近红外光谱特征,选取能反映葡萄酒掺水程度的837nm处稳定的吸收特性,构建了葡萄酒掺水的光谱吸收深度指数(DI)。为了提高光谱吸收深度指数DI的稳健性,DI指数中光谱反射率的值均采用837nm附近微小邻域均值进行计算。最后采用二次多项式拟合方法,给出了基于DI指数的葡萄酒掺水量的反演估算模型。选用长城解百纳葡萄酒在837nm处微小邻域内光谱吸收深度指数DI值,同时选择长城葡萄酒样本中的七个样本作为模型预测集,另外4个样本作为测试集,对该葡萄酒掺水量的反演估算模型进行验证分析。实验结果表明,采用二次多项式拟合方法,该模型结果的精度R平方高达0.999 2,且该模型的估算值与真实值的平均相对误差为0.042 5,表明了基于DI指数所构建的反演估算模型不仅可以判定待鉴别葡萄酒是否掺水并且可以定量分析葡萄酒的掺水量。光谱吸收深度指数DI构建简单,且能够反映不同品牌的葡萄酒的掺水稀释程度。研究结果可为低成本、手持式简易的葡萄酒光谱检测设备的设计与研发提供科学依据,进一步促进可见-近红外光谱分析在葡萄酒品质无损检测及相关领域的应用推广。