本论文对近红外光谱技术(NIR)在连翘药材质量控制中的应用进行研究,主要内容分为以下两个部分:第一部分,以连翘药材为例,研究近红外光谱技术用于中药材产区鉴别分析。首先,在4000～12000cm-1波段范围内采集来自河南、山西、陕西的60份连翘药材的近红外漫反射光谱,采用以下2种方法对光谱进行分析:聚类分析和判别分析。在聚类分析法中,对4092～8008cm-1波段进行二阶导数+Norris平滑处理来校正光谱散射效应和消除基线漂移,然后对不同区域的连翘进行分类研究;判别分析法是在聚类分析的基础上按照其类别建立判别分析模型,利用该模型对连翘药材进行区域鉴别。结果显示,聚类分析可将收集到的60份连翘样本分为3大产区,利用判别分析法对这3大产区的连翘样本建立判别分析模型,模型内部交叉验证识别率为98.33%,利用该模型对其余12份连翘样本进行鉴别,分析结果与实际所属基本一致。这表明利用近红外光谱法对中药材进行产地鉴别是可行的。第二部分,利用近红外光谱法结合化学计量法建立一种能同时、快速测定连翘药材中水分、浸出物、连翘苷以及连翘酯苷四种指标性成分含量的新方法。首先,采用《中国药典》法分别测定103份连翘样本中水分、浸出物、连翘苷的含量,采用文献中HPLC法测定其连翘酯苷的含量,同时扫描其近红外光谱图,以偏最小二乘回归方法建立近红外光谱与其含量之间的定量分析模型。结果表明,连翘中水分、浸出物、连翘苷、连翘酯苷的内部交叉验证均方差分别为0.59、1.78、0.36、0.19,内部交叉验证决定系数分别为0.964、0.966、0.962、0.989,预测平均回收率分别为97.21%、100.42%、102.82%、106.41%。统计学检验表明NIR预测值与标准方法测定值之间的差异无统计学意义,这表明利用近红外光谱法对连翘进行定量分析是可行的。上述研究表明,近红外光谱技术不需要对样本进行复杂繁琐的前处理,即可快速对连翘进行产地鉴别,并同时测定其多个组分含量,分析速度快,结果准确,具有传统化学分析方法所不具有的显著优点,适用于中药生产过程的快速分析和在线质量监控,因此,近红外光谱技术在中药现代化进程中具有很大的发展前景。