大小及新鲜度是淡水鱼品质评价的重要指标。现阶段的评价多采用人工检测主观性强,效率低。因此研究淡水鱼大小和新鲜度的评价方法并建立一种无损、高效的淡水鱼的品质检测分级系统对淡水鱼产业化发展具有重要科学意义。本文基于虚拟仪器并结合近红外光谱仪、称重传感器以及DAQ数据采集卡,构建了淡水鱼在线品质分级系统,完成了淡水鱼大小及新鲜度检测系统的设计,进行了淡水鱼大小和新鲜度检测方法研究,实现了淡水鱼品质的在线检测与分级。主要研究结论如下：1)设计了拆装简易的机械结构,便于系统中传感器、输送装置、检测设备、控制系统等安装、固定与检修,增强了系统的扩展性和可维护性。2)采用混合式两相步进电机驱动实现分级系统的运动模块功能,利用超低功耗单片机设计了步进电机控制器。该模块可以控制淡水鱼品质分级系统中运动部分的启动、停止、加速、减速等一系列操作,并且能与上位机进行通讯,可以通过上位机或单片机控制分级线的运转,确保后续重量检测模块、光谱采集模块和品质分级模块的正常工作。3)在软件系统中设计了可以实现淡水鱼光谱便捷采集的光谱采集模块,其中添加了非线性校正、消除暗电流、平均光谱和平滑窗等功能。经过采集模块中的非线性校正及暗电流校正可以降低微型光谱仪内部光电检测器阵列的非线性及暗电流信息对光谱数据的影响；对光谱数据进行均值处理,可以降低光谱数据中奇异点的干扰；光谱数据经过光谱采集模块的平滑窗函数处理,可以进一步降低噪声干扰；同时,软件中光谱数据采集系统设计了实时保存模块,可以将光谱数据保存并在其他平台进行分析与处理。4)设计了在线重量采集模块,有效提高了重量检测精度。重量采集模块采集到的重量信息经过差分放大,具有高输入阻抗、低偏置电压、低温漂、高共模抑制比等特点；采用均值平滑处理,在单位时间内只输出一次重量值,降低了系统的数据运算压力,同时提高了测量精度；添加了手动校准,可以对称重传感器的线性度进行修正；重量采集模快能够对重量数据进行实时保存。5)在线检测分级软件中的品质分级模块可以实现对淡水鱼品质的在线分级,采用淡水鱼信息同步算法,实时跟踪淡水鱼的品质信息,当经检测后确定等级的淡水鱼到达相应的分级执行机构时,分级机构动作,完成淡水鱼的分级。品质分级模块中优化的同步跟踪算法,可以简化分级过程,降低分级成本,具有良好的扩展性和适用性。6)开展了基于虚拟仪器品质在线分级检测平台的淡水鱼重量检测试验研究。试验以60条鱼为样本,在150mm/s的运动速度下,试验测量值与真实值之间的相关系数达到0.9998,最大绝对误差为1.04%；连续进行5次随机试验,大小分级系统的分级准确率都达到了100%。7)开展了基于虚拟仪器的淡水鱼品质在线品质分级平台的淡水鱼新鲜度检测试验研究。分别采用随机法(RS)、Kennard-Stone法(KS)、双向法(Duplex)、光谱-理化值共生矩阵法(SPXY)对光谱数据分别进行样本集划分,并对建模结果进行比较,确定KS法为最佳样本划分方法；分别采用SVNDA、KNN和PLSDA建模方法建立基于动态近红外光谱数据的淡水鱼新鲜度检测模型,并比较了不同建模方法的结果,确定SVMDA及PLSDA为较优的建模方法；分别采用SPA及CARS方法提取特征波段,建立优化模型,最终确定SPA的特征变量选择方法及SVMDA建模方法的组合为最佳方案。验证模型效果时,选择的输送线速度为20mm/s,连续进行4次随机试验,采集优化模型中提取的10个光谱数据变量,对鲫鱼的新鲜度进行预测,识别准确率最高为97.5%。