针对传统方法测定化学需氧量(COD)药剂成本高、检测效率低、连续监测难、废液二次污染等问题,基于现有的紫外-可见光与近红外光谱法测量COD技术,研究了综合利用紫外光谱与近红外光谱中的信息来预测废水中COD含量的可行性。并设计了一套可以自动采样检测水样,而且可以根据水样的吸收光谱计算出水样COD含量的装置,该装置工作效率较高,检测结果较为准确,并且可以通过图形界面与用户进行便捷的信息交换,具有在生产现场广泛运用的可能性。为实现该研究目标,本文的主要工作内容如下:1.介绍并分析了水质监测工作在国内外的研究成果,结合传统的COD检测方法与现有的光学检测技术,探讨通过水样的紫外-近红外吸收光谱来直接预测计算出水样COD含量的可能性与实际意义,为自动化检测水样COD设备的研究设计指明了研究方向。2.为了分析水样吸收光谱与COD含量的关系,从工厂采集了100个水样,每一水样分成两组:一组测其190~2200 nm波长范围的光谱数据,另一组利用传统方法测其COD,并把该方法得到的结果作为标定该水样光谱的标准值,对水样的吸收光谱用偏最小二乘法(PLS)建立废水样的COD预测模型。经验证预测值与实测值的相关度为0.995,验证标准误差值为9.54mg/L,具有较好的预测效果;利用该预测模型检测不同类型的废水,同样获得了较为满意的结果。3.设计了一套废水COD含量的光学检测装置,该装置主要由采样系统,光学系统与嵌入式控制系统等部分组成。按照人工采样检测废水COD的工作流程并将其功能模块化设计出了可以连续自动运行的采样系统;根据预测模型对检测设备的要求对光学系统的光源、传感器等设备进行了选择设计;从控制性能与设计成本的角度出发,设计了一个以ARM芯片为核心的嵌入式控制系统。在嵌入式系统的控制下,采样系统与光学系统可以按照设计好的流程自动运行。4.编写了一个基于预测算法与硬件工作流程的控制程序,该程序主要功能为对系统信息数据的处理与通过图形界面与用户交换信息。程序通过嵌入式系统的I/O接口读取水样光谱信息与设备工作状态等信息,经过计算与转化之后将这些信息保存于存储设备中;程序还提供了具有触控功能的图形界面,用户可以在此界面上查看水样的吸收光谱与COD含量以及采样设备的工作状态等信息,并且通过菜单选项对检测系统下达手动操作指令。