猪肉是我国消费者饮食结构中最主要的肉品，食用量远大于其它畜禽肉类。近年来，变质猪肉的销售严重影响肉类市场发展，因而采取切实有效、简单可行的方法检测猪肉新鲜度，监控其加工、运输、贮藏、销售等环节的品质安全，对保障消费者权益、维持市场秩序有着重要的意义。本研究运用近红外光谱技术无损检测猪肉，建立其蒸煮损失、嫩度、pH值、挥发性盐基氮和细菌菌落总数的化学计量学模型，为猪肉品质安全判别研究提供理论依据。取得的主要研究结果如下：(1)运用近红外光谱技术检测猪肉蒸煮损失、嫩度、pH值、挥发性盐基氮和细菌菌落总数五个品质指标，分别建立的定量分析模型具有较高的相关系数、决定系数和预测准确度，则利用近红外光谱技术检测并预测判定品质指标含量具有切实可行性；(2)运用近红外光谱聚类分析结合猪肉感官综合评价情况，判定其在室温和冷藏温下贮藏时的品质变化，从而确定猪肉在新鲜、次新鲜和变质三种新鲜度下的pH值和挥发性盐基氮含量的分类阈值。在不同的贮藏温度下，猪肉pH值和挥发性盐基氮含量的变化速度和范围均不同；(3)运用多层感知器和径向基函数人工神经网络分别建立猪肉新鲜度关于pH值和挥发性盐基氮含量的定性判别模型，获得较高的新鲜度判别正确率，从而验证聚类分析确定的pH值和挥发性盐基氮含量的新鲜度分类阈值具有准确性；(4)运用零级模式及主成分分析法分别建立关于猪肉细菌菌落总数的动力学模型及其和近红外光谱间的动力学模型，相关系数达到0.9以上，从而可利用近红外光谱技术检测并预测猪肉的贮藏期。本研究将近红外光谱技术与化学计量学方法应用到表征猪肉新鲜度的品质指标检测中，建立定量分析模型、定性判别模型和动力学模型来探讨研究利用近红外光谱技术检测品质指标含量、判定新鲜度品质安全及预测贮藏期，为猪肉品质检测及安全判别提供理论依据和技术支持。