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我国是盛产蜜橘的国家之一,出口量逐年上升,近年来蜜橘更是远销东南亚、中东、欧盟等地区。蜜橘以其味甘甜如蜜而得名,营养丰富,可以预防多种疾病。然而目前蜜橘成熟度是通过有经验的果农来判断的,这种方法会因为个体经验不一样导致进入市场的蜜橘成熟度不一,不便于蜜橘的运输、储藏和销售,降低了其市场竞争力,很大程度上影响了我国蜜橘的出口。近年来应用于检测水果成熟度的方法有声学检测、近红外光谱无损检测、高光谱检测、电子鼻检测等方法,但是这些方法的检测系统复杂、体积庞大、价格昂贵、操作不便。因此,研究一种系统简单、准确可靠、操作方便以及成本低的蜜橘成熟度检测装置有重要意义。研究的主要内容及结论如下:（1）基于理化特性的蜜橘成熟度评价指标对比分析。研究以2016年9月-11月的蜜橘为研究对象,采用统计法分析蜜橘的重量、横径、纵径、叶绿素、可溶性固形物、酸度、色差、可溶性固形物与酸度的比值（固酸比）、叶绿素比可溶性固形物、叶绿素比酸度以及叶绿素与固酸比的比值的平均值和偏差的变化,结果表明叶绿素、叶绿素比可溶性固形物和叶绿素与固酸比的比值这三种参数适合作为蜜橘成熟度评价指标。（2）蜜橘可见/近红外光谱特性分析。通过分析6个采收期的平均光谱随采收期的变化特点,结果显示蜜橘的可见/近红外光谱的波峰波谷的形成与叶绿素的吸收波段有关,并获得四个特征波长分别为649nm、672nm、724nm、1100nm。又进一步分析光谱的变异系数,结果显示不同采收期的蜜橘可见/近红外光谱的变异系数在670nm波长处的值最大,而这个波长正是叶绿素的吸收波峰。（3）基于光谱指数的蜜橘成熟度评价指数对比分析。将上述获得的四个特征波长采用光谱指数构建方法构建6种蜜橘成熟度评价指数,采用相关系数对比分析这6种蜜橘成熟度评价指数,结果显示R（649nm）+R（724nm）与R（672nm）+R（1100nm）的相关系数最高为0.9916,因此选用其作为最佳蜜橘成熟度评价指数。（4）基于可见/近红外光谱蜜橘成熟度评价模型建立与验证。结合蜜橘成熟度评价指标和最佳蜜橘成熟度评价指数建立线性回归模型,结果显示以叶绿素作为蜜橘成熟度评价指标的模型效果最好,其建模集相关系数和预测集相关系数分别为0.98和0.96,建模和预测均方根误差为0.49和0.59,建模和预测偏差为-6.1×10-8和-0.014,建模集和预测集线性回归方程分别为y=0.95x+0.016和y=0.91x+0.032。（5）基于单片机的蜜橘成熟度检测系统。该系统由650nm和724nm波长灯珠、STC89C52单片机、硅光电池、AD7705模块和PC机组成。以2017年9月-11月的蜜橘为研究对象,采用该系统测量不同采收期的蜜橘在两个不同波长的光照下硅光电池所输出的电压值。最后以测量的电压值的比值与叶绿素建立线性回归方程,结果显示模型的建模集相关系数与预测集相关系数分别为0.77和0.75,建模均方根误差与预测集均方根误差分为3.7和3.8。建模集的线性回归方程为y=0.768x+1.865,预测集的线性回归方程为y=0.775x+2.432。