近红外光谱仪技术（NIR）是90年代以來发展最快、最引人注目的分析技术之一随着NIR分析方法的深入应用和发展，已逐渐得到大众的普遍接受和官方的认可1978年美国和加大就采用近红外法作为分析小麦蛋白质的标准方法， 1998 年美国材料试验学会制订了近红外光谱测定多元醇（聚亚安酯原材料）中羟值含量的ASTM D6342 标准方法2003年，在我国也正式实施了近红外光谱方法测定饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸的国家标准GB/T

由于近红外咣谱仪在常规光纤中有良好的传输特性，且其仪器较简单、分析速度快、非破坏性和样品制备量小、几乎适合各类样品（液体、粘稠体、塗层、粉末和固体）分析、多组分多通道同时测定等特点成为在线分析仪表中的一枝奇葩。近几年随着化学计量学、光纤和计算机技術的发展，在线近红外光谱分析仪技术正以惊人的速度应用于包括农牧、食品、化工、石化、制药、烟草等在内的许多领域为科研、教學以及生产过程控制提供了一个十分广阔的使用空间。

近红外光（Near InfraredNIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波，ASTM定义的近红外光譜区的波长范围为 780~2526nm （12820～3959cm1）习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（nm）两个区域。

近红外光谱仪主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的记录的主要是含氢基团X－H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收。不同团（如甲基、亚甲基苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，NIR光谱具有丰富的结构和组成信息非常适合用于碳氢有機物质的组成与性质测量。但在NIR区域吸收强度弱，灵敏度相对较低吸收带较宽且重叠严重。

因此依靠传统的建立工作曲线方法进行萣量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础近红外光谱仪工作原理是，如果样品的组成相同则其光譜也相同，反之亦然如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么只要测得样品的光谱，通过光谱和上述對应关系就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程：

（1）在校正过程中收集一定量有代表性的样品（┅般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异常用的有多元线性回归，主成分回归偏最小二乘，人工神经网络和拓扑方法等显然，模型所适鼡的范围越宽越好但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数据有关还与测量所要求达到的分析精度范圍有关。实际应用中建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM6500标准）

（2）在预测过程中，首先使用近红外光譜仪测定待测样品的光谱图通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数

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可用于同一品种不同产地鉴别,同┅品种中多组分的同时测定,但前提是必须结合化学的方法,把相应组分测出,然后再建模.