随着社会的进步、工业检测与自动化水平的提高,工业生产过程对产品质量的控制越来越严格,要保证生产过程的质量就必须获得生产过程的相关参数信息。基于光谱分析的相关技术能够在工业过程的众多分支领域得到良好的应用,能够利用光谱分析实现生产过程的参数定量检测,也能实现生产过程品控的定性判别。光谱分析测量技术拥有无损、快速、可在线等诸多突出优点,与此同时谱图分析也存在信号强度弱、信号重叠等问题,导致相关分析技术的精度下降和应用受到限制。作为一种间接测量技术,能否应用的核心就是建立有效的分析模型。所以谱图分析技术的好坏就和建模方法密不可分了,建模当中的数据预处理方法、样本集选取方法、波长优选方法、建模方法、模型传递方法等都是谱图分析技术领域的核心内容。为了在实际工业生产过程当中能够取得良好的应用,还需要不断的丰富和完善谱图分析检测技术的方法理论体系。基于此背景下,本文的主要研究工作如下:(1)介绍光谱分析技术研究的背景和意义,阐述了以近红外光谱为主要的谱图分析技术原理,阐明依托谱图实现在线检测的技术路线,以及概括当前国内外针对光谱分析的研究现状及发展趋势。(2)针对谱图分析过程涉及到的数据预处理、波长优选、定量分析、定性判别的对应算法进行设计及改进。在上述算法的基础上设计并实现了基于C#语言的谱图数据分析平台,实现了谱图数据的编辑管理、数据预处理、数据建模、预测应用全流程功能。(3)针对造纸工艺过程中纤维性质的参数测量,利用谱图数据分析平台实现对纤维中的水、甲纤、木质素、多戊糖各组分含量进行定量分析,在对比了多种预处理方法的基础上,建立了偏最小二乘回归分析和神经网络算法定量分析模型。结果表明,以多元散射校准结合一阶微分做数据预处理,偏最小二乘回归建立分析模型的精度和可靠性更高。(4)针对山羊绒和绵羊毛鉴别难题为研究对象,利用谱图数据分析平台实现快速精准判别。面对山羊绒和绵羊毛化学组成相似难题,提出基于波长优选的羊绒羊毛谱图判别分析方法,建立了竞争性自适应重加权采样结合偏最小二乘判别分析方法实现对羊绒羊毛判别分析,实验结果表明调优判别正确率达100%。