近红外光谱分析技术作为一种快速、无损的检测技术已经在许多领域得到应用并表现出了无可比拟的优势。浆纱是重要的织造准备工序，上浆率是浆纱的重要质量指标，对上浆率进行快速、在线检测是浆纱领域的热点研究问题。本论文将近红外光谱技术应用于浆纱上浆率测试中，对这一新型检测方法进行基础实验研究。　　 论文选择PVA、变性淀粉作为浆料，对纯棉纱线及织物进行上浆，制备不同浆料、不同上浆率的上浆样品，建立了上浆率近红外检测样品集。对样品进行近红外光谱扫描，并对采集到的原始光谱进行了四种预处理:标准归一化(SNV)预处理、多元散射校正技术(MSC)预处理、二阶导数预处理和矢量校正预处理。在此基础上，建立了上浆率近红外检测校正模型，对光谱范围、扫描次数、扫描模式、光谱预处理方法等参数对模型的影响进行了实验研究，并采用所建立的校正模型对未知上浆率样品进行预测，用以进行模型的评价与优化。论文最后在实验研究的基础上对基于近红外光谱的浆纱上浆率在线检测系统进行了设计，为浆纱上浆率在线检测提出了一种新的方法。　　 本文实验研究表明:矢量校正预处理方法是上浆率建模的效果最佳预处理方法;两种不同浆料的上浆率测量不宜共同建立一个总体模型，否则会影响模型的预测准确性;采用棉织物上浆试样所建立的上浆率近红外光谱模型的相关系数达到95％以上，且对于未知样品的预测能力较好，平均相对误差都在10％以下，纱线上浆试样所建模型的相关系数为93％，相关性较好，对未知样品的预测能力可以满足要求，平均相对误差为9.93％。采用近红外光谱分析方法可以定量地测量浆纱上浆率，具有测试过程耗时少、不损伤试样、测试准确性高等优点。　　 研究中发现，采用织物上浆试样建模的近红外光谱模型对纱线的上浆率进行预测时，预测结果亦较好，基于此结论，本文提出一种新的基于近红外光谱的浆纱上浆率在线检测系统:采用上浆率化学值更为精准的织物上浆试样作为样品集建立校正模型，在织轴上对浆纱进行近红外光谱扫描，进而对上浆率进行预测。论文对该上浆率检测系统进行了设计，为基于近红外光谱的新型上浆率在线检测系统的开发奠定了基础。