近红外光谱(NIR)分析技术是一种快速、高效、无损的检测手段，在食品及农产品品质快速检测方面应用愈来愈广。 　　本文系统分析了近红外光谱分析的原理、技术特点、基本分类；实现近红外光谱定性分析常用的几种分析方法：近红外光谱峰位鉴别法、模式识别法、人工神经网络法；定量分析所采用的不同的模型回归方法以及在线分析技术；分析了近红外光谱技术在国内外水果-果汁加工方面的应用和特点，提出利用近红外光谱技术检测果品-果汁品质指标是可行的。 　　通过系统试验研究苹果汁中苹果酸、果糖、葡萄糖、蔗糖、可溶性固形物及总酸的近红外光谱快速检测技术方法，获得以下结果：1.利用近红外光谱技术分析苹果汁中苹果酸含量，建立苹果酸的近红外校正模型，为苹果汁加工过程中的品质分析提供一种快速有效的分析方法。对校正集样品采用偏最小二乘算法(PLS)，建立苹果酸定量分析数学模型。苹果酸模型的决定系数98.92﹪、均方根差(RMSECV)为0.096主成分数2；模型的校正集标准偏差SEC为0.095；通过外部验证得到苹果酸模型的SEP为0.126。2.建立了果糖、葡萄糖、蔗糖定量分析数学模型。果糖模型的决定系数99.64﹪、均方根差(RMSECV)为0.884、主成分数5；葡萄糖模型的决定系数98.69﹪、均方根差为0.901、主成分数3；蔗糖模型的决定系数98.14﹪、均方根差为0.198、主成分数4。通过外部验证得到果糖、葡萄、蔗糖糖模型的SEP分别为0.837、0.850、0.169。结果表明，近红外光谱法可以满足苹果汁中主要糖份的实际测量要求。3.以苹果汁生产工厂实际检验方法为参照，利用近红外光谱技术，建立了可溶性固形物及总酸模型，为果汁的无损、快速检测提供一种新的方法。