板栗的蛋白质含量是评定其品质和加工工艺的重要参数之一，但传统的化学检测手段不能满足现代化生产的需要。该文利用182个板栗样本在栗仁和带壳两种状态下的近红外漫反射光谱，研究了应用近红外光谱技术进行栗仁和带壳板栗内部蛋白质含量检测的方法。利用SPXY 算法分别对栗仁光谱和带壳板栗光谱进行样本集划分后，采用偏最小二乘法建立蛋白质含量检测模型，并比较了一阶微分、二阶微分和多元散射校正等多种预处理方法对模型精度的影响。结果表明，对于栗仁光谱分析，以经一阶微分预处理后所建模型性能最优，其对校正集和验证集的相关系数分别为0.9044和0.8029，校正均方根误差为0.29，验证均方根误差为0.40；对于带壳板栗光谱分析，以经二阶微分预处理后所建模型性能最优，其对校正集和验证集的相关系数分别为0.8748 和0.7324，校正均方根误差为0.35，验证均方根误差为0.38。研究表明利用近红外光谱技术能够实现对板栗果仁和带壳板栗内部蛋白质含量的快速无损检测。