我国是世界水果产量大国,脐橙的栽培面积在世界排名第一,年总产量位居第三。但我国脐橙在国际市场的竞争力较弱,尤其是在2008年出现了染色体事件之后,导致了我国脐橙出口率急速下跌。因此,如何提高果品的商品化加工能力,提高其国际竞争力,扩大我国商品果的出口贸易市场是研究学者研究的一个非常重要的课题。脐橙中糖度含量、酸度含量、固形物等信息含量与脐橙的近红外光谱图有直接关系。近几十年来,近红外光谱分析技术由于分析速度快、不污染样品、操作简单及测量前预处理较少等优点而得到迅速发展。此外,近年来理化学测量技术、电子信息技术和计算机相关技术都不断进步,应用近红外光谱技术已经越来越广泛。　　本研究以赣南脐橙为研究对象,利用近红外光谱分析技术结合理化测量结果建立脐橙样本糖度含量的定量分析模型,并用该模型对待测样品糖度含量进行预测。该设计以LS-1型卤钨灯作为光源, TCD1304AP作为探测器,海洋光学USB4000光谱仪获取脐橙光谱信息,配备Simplicity光谱软件简单处理光谱,利用unscramble9.8对脐橙近红外光谱进行分析。本文采用PLS-DA以及SIMCA方法建立脐橙品种的定性判别分析模型,并利用该模型验证预测集样品类型;另外分别采用PLS、SVM、ANN和PLS-DA-SVM方法建立脐橙糖度含量定量分析模型,并用对应的模型预测验证集样本脐橙的糖度含量;最后,对便携式近红外光谱仪的设计作了简要的介绍,重点研究对微弱信号的处理,研究结果表明采用一阶滞后滤波器对近红外光谱的微弱信号处理效果较好。　　本文对比采用两种定性判别方法对预测集样本预测的结果的识别率和拒绝率,从中可知PLS-DA方法在脐橙种类判别分析中有更好的效果,适用于脐橙品种识别;另外,本文对比四种方法建立的脐橙糖度含量定量分析模型的RMSEP和R2,可知采用PLS-DA-SVM方法建立的定量分析模型相比其它方法建立的模型不仅精度更高,而且稳定性更好,能够用于脐橙糖度预测。