本论文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法实现了柑橘及陈皮的无损鉴别和品质定量检测,考察了近红外漫反射光对柑橘果皮的穿透能力;利用不同预处理及变量筛选方法对光谱进行处理,得到了最佳化学计量学方法;研究了光谱采集点对检测结果的影响,构建了柑橘及陈皮的鉴别模型和品质定量分析模型。主要成果和结论如下:1)考察了近红外漫反射光对不同厚度果皮的穿透能力以及采集到果肉信息的能力。对比分析了近红外漫反射光对砂糖橘、蜜桔、沃柑、甜橙、胡柚以及沙田柚等水果皮的穿透能力,并结合主成分分析（PCA）方法对所得的光谱数据进行了聚类分析。结果表明:近红外漫反射光可以穿透穿透砂糖橘、蜜桔、沃柑和甜橙等柑橘果皮,但无法获得胡柚以及沙田柚等较厚果皮（2 cm以上）水果的内部信息。2)采用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学方法实现了不同产地和不同品种柑橘以及不同年份陈皮的无损鉴别分析。考察了柑橘及陈皮的不同光谱采集点对鉴别模型的影响,结合单一以及组合预处理方法对光谱进行处理以消除光谱中的背景和噪声干扰,结合PCA及线性判别分析（LDA）方法实现了对不同产地和不同品种柑橘以及不同年份陈皮的鉴别分析。结果表明:采用线性判别分析方法并结合最佳采样方式可实现对不同产地和不同品种柑橘以及不同年份陈皮的100%鉴别分析。3)基于便携式可见近红外光谱技术结合化学计量学方法实现了冰糖橙中可溶性固形物含量的定量分析。利用单一以及组合预处理方法消除了冰糖橙光谱中所存在的背景及基线漂移干扰,结合多种变量筛选和建模方法构建了冰糖橙中可溶性固形物含量的稳健模型。结果表明:标准正态变量变换（SNV）方法是最佳的冰糖橙近红外光谱预处理方法;结合变量自适应推进偏最小二乘法（VABPLS）方法得到了准确的定量模型。模型的预测相关系数为0.824,预测集的均方根误差为0.579。4)基于近红外漫反射光谱技术结合化学计量学方法实现了湖南沃柑中可溶性固形物含量的定量分析。采用不同预处理方法来消除了沃柑光谱中存在的干扰因素。引入不同的变量筛选方法对沃柑光谱数据变量进行了筛选,结合不同光谱采集方式构建了稳健性最佳的湖南沃柑中可溶性固形物含量定量模型。结果表明:蒙特卡罗无信息量消除（MC-UVE）为最佳的变量筛选方法,结合4条赤道线平均的光谱数据可构建可靠稳健的湖南沃柑中可溶性固形物含量定量模型,模型的预测相关系数可达到0.854,预测集的均方根误差为0.715。5)基于MATLAB软件,开发了基于柑橘及陈皮的光谱预处理软件和适合于定量分析VABPLS软件。