老陈醋是我国的四大名醋之一,也是日常生活常用的调味品,食醋掺假严重地影响了老陈醋的声誉,并损害了消费者的合法权益;食醋厂家使用的传统食醋品质检测方法耗时长,检测效率低,有损耗,不能实现实时检测。本论文通过可见/近红外光谱技术、机器视觉技术、信息融合技术并结合化学计量学方法对老陈醋品质进行定量的分析,对其品牌进行定性的分析,并制定了食醋品质实时检测方案。本文主要工作有:(1)分别搭建了基于光谱信息与图像信息的老陈醋品质检测系统;(2)基于光谱信息检测系统,首先,采集老陈醋实验样品在不同光程和不同流量时的透射光谱。其次,使用PLSR定量分析方法,确定各个指标的最佳检测光程、最佳流量和最佳预处理方法。然后,在已确定的最佳条件下,对比分析基于PLSR与BP神经网络所建立的老陈醋品质分析模型;最后,采用判别分析对不同品牌的老陈醋进行判别分析;(3)基于图像信息检测系统,首先,采集老陈醋实验样品在滤纸上扩散后的图像,从中提取其颜色信息和面积信息。其次,采用PLSR和BP神经网络分别建立基于颜色信息、颜色与面积信息的老陈醋品质分析模型,分别得到基于这两种信息的最佳模型;然后,再对比分析这两种最佳模型;最后,基于不同的训练参数对老陈醋品质进行判别分析;(4)对于光谱与图像信息融合,首先,对比分析基于光谱信息与图像信息建立的最佳老陈醋品质模型;其次,对比分析不同的建模方法基于不同信息融合的老陈醋品质定量模型;然后,对比分析基于信息融合的老陈醋品质模型与上述最佳模型;最后,判别分析信息融合的老陈醋品质定性模型;(5)制定变光程调节和食醋品质实时检测方案。