为了快速有效评定花椒质量等级,应用近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法,对141份花椒样品粉碎成八种不同颗粒大小的粉末,对近红外光谱分别建立挥发油含量预测模型,当粉末样品颗粒大小为40目时,建立的模型最优,交叉验证测定系数r2141为0.9364,交叉验证误差均方根RMSECV141为0.421。使用105份40目粉末样品近红外光谱所建立的模型对36份样品的预测集进行预测,光谱预处理采用Meancentering+vector normalization,谱区在6100.1~5774.2cm-1及4601.6~4424.2cm-1,则预测测定系数r326为0.9862,预测集验证误差均方根RMSEP36为0.192,预测相对标准差RSD36为4.95%,预测相对分析误差RPD36为8.517。研究结果表明,对花椒进行近红外光谱扫描前,粉碎到40目时所建立的近红外光谱模型最佳,使用近红外光谱技术快速有效检测花椒挥发油含量是可行的。