虽然婴幼儿营养米粉中蛋白质、脂肪、膳食纤维、水分、灰分等的常规检测方法相对成熟、准确度高,但预处理过程复杂、试剂消耗量大、成本高、耗时长,且需要专用仪器和设备,制约了检测、生产及科研的效率。与常规检测技术相比,近红外光谱(NIR)技术具有高效、无需预处理、成本低、无损、绿色环保等优点,可同时测定多目标组分的含量。本课题采取近红外光谱技术,并结合化学计量学法,开展了婴幼儿营养米粉上述成分的定量分析研究。探讨了近红外光谱技术在预测建模中的重要问题,包括样品的采集和制备、试验参数的选择、光谱的采集、数据处理及模型建立等,最后验证建立的模型。主要研究内容与结论如下:1、本课题收集了2015年至2016年食品药品监督管理部门在江西省境内开展质量监管过程中抽检的婴幼儿营养米粉样品,品牌包括亨氏、每一、雅士利、贝因美、美庐、安培等,并从中抽取160批次,采用传统化学技术分别检定了其中的蛋白质、脂肪、膳食纤维、水分、灰分的含量,为近红外光谱定量分析模型的校正提供了基础。2、本课题采用近红外光谱技术同时检测了160个样品中蛋白质、脂肪、膳食纤维、水分和灰分的含量。对5项目标组分分别建立了数学模型,发现无论是定标集还是验证集,5项目标组分的定量值和定标模型预测值间的相关系数都在0.90以上,说明线性相关性较好;其次,标准分析误差比较接近,说明分析结果的稳定性好;另外,相对分析误差(RPD)均大于3,说明预测的精度高。以上研究结果表明,所建立的近红外光谱定量分析模型可较准确地测定婴幼儿米粉中的蛋白质、脂肪、膳食纤维、水分和灰分的含量。3、对已建立的近红外光谱定量分析模型进行了外部样品验证。采用近红外模型预测重新收集到的未参与模型建立的50个样品,对NIR和常规分析方法开展了t检验,得到样品中蛋白质、膳食纤维、脂肪、水分、灰分含量t值分别为-1.56、1.43、1.15、-1.03、0.98,均小于临界值t(0.05,50)=2.01,表明两种方法不存在显著性差异,一致性较好。4、本论文研究了近红外光谱法检测婴幼儿米粉中的蛋白质、脂肪、膳食纤维、水分和灰分成分的应用,为近红外光谱技术在婴幼儿营养米粉品质的无损检测和鉴定提供可行性依据,同时为后续食品和药品等的近红外分析研究和应用奠定了坚实的基础。