本论文主要就近红外光谱分析技术在卷烟纸、水松纸及卷烟小盒商标的质量控制中的应用进行了研究，并探讨了小波变换在光谱数据预处理中的应用。对于上述烟用辅料的质量控制，传统的分析手段设备繁多、造价昂贵、检测耗时长，无法完全满足企业卷烟生产的需求。物质结构理论认为：物质的性质与结构组成有着密切的内在关系，若结构和组成的变异在光谱上得以表征，那么，这些性质的测定就可应用光谱分析技术来实现。近红外光谱分析技术具有简便、快速、低成本、无污染以及无损检测等优点，已被广泛应用于农业、食品、石化、烟草、制药等领域。近年来，近红外技术已成功地应用于烟草原料的质量控制、卷烟产品的质量检测，但是国内外将该项技术用于烟用辅料的质量控制还很少见。迄今为止，卷烟小盒商标中VOC含量的定性分析模型的研究尚未见报道，利用近红外技术预测卷烟纸的纵向抗张强度、伸长率，水松纸的定量、纵向抗张强度的研究也未见公开发表的文献。本文针对上述问题进行了研究，主要工作包括以下几个方面：对近红外光谱仪的参数设置进行优化，通过比较不同的分辨率和扫描次数对谱图及模型的影响，最终确定了分辨率为4cm^-1、扫描100次。对卷烟纸的采样方式进行优化，通过比较单层、2层及4层厚度的卷烟纸所建模型对5个未知样品的预测均方根误差，最终确定了单层厚度的采样方式。建立了卷烟小盒商标中挥发性有机成分超标与否及真假玉溪卷烟鉴别的定性分析模型，均能得到100％正确的判断结果。建立了预测卷烟纸的定量（克重）、纵向抗张强度、伸长率的定量分析模型，其决定系数（R²）分别为92.47、56.66、45.03，内部交叉验证均方差（RMSECV）分别为0.554、0.591、0.138，对8个未知样品的预测均方根误差（RMSEP）分别为0.340、0.040、0.058。建立了预测水松纸的定量（克重）、纵向抗张强度的定量分析模型，对应的决定系数（R²）分别为85.75、70.40，内部交叉验证均方差（RMSECV）分别为0.729、0.0767，对8个未知样品的预测均方根误差（RMSEP）分别为0.587、0.062。以水松纸的定量（克重）为例，探讨了小波变换用于近红外光谱数据预处理中并结合偏最小二乘法建模：小波变换用于光谱背景扣除并结合PLS算法建模，其决定系数（R²）为98.56，对8个未知样品的预测均方根误差（RMSEP）为0.3858；小波变换用于变量的筛选并结合PLS算法建模，其决定系数（R²）为97.96，对8个未知样品的预测均方根误差（RMSEP）为0.3486。研究结果表明：近红外光谱分析技术可以用于烟用辅料的质量控制，能够满足工业应用的需要；小波变换方法能有效地改善多元校正模型的预测精度。本文在烟用辅料质量控制的方法上做了全新的探索，为近红外在分析领域的应用拓展了思路。