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白藜芦醇具有广范的生理活性,是全球的研究热点,是葡萄酒中最主要的活性物质,建立一种高效、快速检测葡萄酒中白藜芦醇的方法有着十分广阔的应用前景。针对高光谱技术检测限高的问题,融合高光谱成像技术和流化床富集技术,搭建富集装置,运用光谱分析和化学统计学方法建立葡萄酒中白藜芦醇含量的检测模型,为高光谱的痕量分析提供参考。(1)建立HPLC直接进样法检测葡萄酒中白藜芦醇的方法。考察检测波长、洗脱强度、流动相pH、柱温、样品pH等因素对酒样分离的影响,结果表明：HPLC分析方法的R2为0.9999,线性范围为1-20mg/L精密度、稳定性、回收率实验的RSD分别为1.16%、2%和1.25%;品种间比较结果为：蛇龙珠>梅鹿辄>赤霞珠>霞多丽>贵人香,其中蛇龙珠含量高达6mg/L。(2)探讨大孔吸附树脂对葡萄酒中白藜芦醇的富集效果。研究HPD826、DA-201、AB-8、 H103、HPD600五种树脂的富集效果,筛选出H103树脂,并考察其动力学特性,优化得最佳吸附条件：酒样流速1.5BV/h,pH不变,解吸条件：先水洗,再1BV/h的80%的乙醇洗。结果表明：H103树脂对白藜芦醇的附率达到89.3%。(3)组建富集装置,将H103大孔吸附树脂用于富集葡萄酒中的白藜芦醇。结果表明：树脂量合适、酒样循环两次的情况下,流出液中不含白藜芦醇。(4)建立高光谱检测葡萄酒中白藜芦醇的预测模型。获取树脂的光谱反射图像(900-1700nm),对比五种光谱预处理方法(MSC、SNV、SG-S、RN、QN)对白藜芦醇含量的建模效果,优选出RN预处理方法；建立PLSR、SVMR (LK-SVMR、PK-SVMR、RBF-SVMR和S-SVMR)、PCR的6种回归模型,优选出LK-SVMR和PLSR校正模型,将其用于预测集样本评价模型的精度和稳定性,最终确定PLSR模型为最佳模型。结果表明：PLSR模型的R2p为0.8528, RMSEP为0.0360,R2c为0.8783,RMSEC为0.0330,取得了较好的预测效果。