以多批次黄桃脆片为分析对象,分别采集了可见/短波近红外光谱(400～1 000nm)和长波近红外光谱(1 000～2 500nm)原始信息,分别采用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、移动平均平滑(MS),一阶导数(1-Der)预处理后,建立了全波段线性偏最小二乘法(PLS)和非线性支持向量机(SVM)预测模型,并结合外部试验进行可行性验证。结果表明,基于MSC-SVM的可见/短波红外光谱模型对可溶性固形物预测效果最佳,验证集的决定系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)、相对预测偏差(RPD)分别为0.761,1.998%和1.532;而基于MSC-SVM的长波近红外光谱模型对硬度预测效果相对最佳,对应Rp、RMSEP和RPD分别为0.862,0.292kg和1.991。基于近红外光谱系统可以实现对大批量黄桃脆片品质参数的快速无损检测。