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糖度检测是水果质量分级的一个重要指标，消费者购买水果的欲望很大程度上取决于其糖分含量。本文以苹果为研究对象，采用基于光谱分析和图像技术融合的多光谱成像系统无损检测苹果糖分含量，该系统是由光源、透镜、窄带滤光片、CCD相机、计算机等设备组成。本课题以红富士苹果为研究对象，通过多光谱成像系统采集五个特定波长(分别为461nm、465nm、469nm、947nm、1049nm)共160张苹果的后向散射光斑图像。 研究光与苹果组织的相互作用理论，从光在苹果组织内部的传输路径以及特性分析出发，重点研究了漫射近似理论和蒙特卡罗两种光学传输近似理论。 本文对后向散射光斑图像的总灰度、平均灰度分别和苹果糖分含量进行多元线性回归建模，得到模型的相关系数和预测误差标准差:后向散射光斑图像总灰度预测苹果糖分含量模型的相关系数r=0.507716，预测误差标准差SEP=0.0103;后向散射光斑图像平均灰度预测苹果糖分含量模型的相关系数r=0.775982，预测误差标准差SEP=0.0105; 为消除实验过程中噪声和表皮反射光对糖分含量测量带来的误差，通过对160张后向散射光斑图像的灰度直方图进行分析，选择灰度区间80～200预测苹果糖分含量，分别求取后向散射光斑图像灰度区间80～200的总灰度和平均灰度和苹果糖分含量进行建模，区间总灰度预测苹果糖分含量模型的相关系数r=0.829212，预测误差标准差SEP=0.0099;区间平均灰度预测苹果糖分含量模型的相关系数r=0.849214，预测误差标准差SEP=0.0079; 光进入到苹果内部后，随着传输距离的增加，其光强沿径向方向呈现下降趋势，本文提出了利用径向灰度洛伦兹拟合参数来预测苹果糖分含量。用Matlab拟合工具箱把径向灰度同洛伦兹分布(LD)函数进行拟合，将得到的不同特定波长下的拟合参数和苹果糖分含量进行建模，径向灰度拟合参数预测苹果糖分含量模型的相关系数r=0.965361，预测误差标准差SEP=0.0318。 本研究对160张后向散射光斑图像的总灰度、平均灰度、区间灰度和径向灰度洛伦兹拟合参数分别与苹果糖分含量建立模型，结果表明:径向灰度的洛伦兹拟合参数是苹果糖度检测中后向散射光斑最佳参数。为建立基于多光谱成像的水果内部品质检测系统奠定理论基础，为实现水果无损检测提供数据参考。