近红外光谱分析技术在各种食品和农产品的品质分析方面以其快速、稳定、准确、节能环保和低成本等特点，正在快速替代许多常规理化分析手段，在分析化学与应用光谱领域中极具影响的匹兹堡会议中认为近红外光谱法是分析化学和分析仪器的应用方面最受重视的方法之一。 论文以化学计量学方法和近红外光谱技术为研究手段，以茶叶为研究对象，进行了基于近红外技术的茶叶成份快速分析仪的原理与设计的研究。 本文详细分析了茶叶近红外吸收光谱特征，讨论了茶叶光谱与各组分间的关系，通过用相关系数法结合偏最小二乘法说明了茶叶近红外吸收光谱与组分含量间存在非线性关系，建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的茶叶各组分非线性模型，模型结果有很大的改进。为了提高仪器的性价比，提出一种基于遗传算法的茶叶近红外光谱的特征波长的选择方法，并应用遗传算法结合光谱分析理论确定各组分的分析波长，首次提出了遗传神经网络的茶叶近红外光谱分析模型，其结果优于PLS和RBF神经网络模型；完成了仪器部分电路的设计；对各种近红外光谱仪的结构进行了比较，提出了滤光片型茶叶成份近红外光谱分析仪的设计方案。