随着我国经济的快速发展，环境污染日益严重，这就要求环保部门不断加强环境监测的力度，做好环境保护工作。　　 作为综合评价水体污染程度的重要指标之一，化学需氧量(COD)在线检测仪具有很大应用价值及市场前景。从目前来看，国内外市场上所使用的COD检测仪种类繁多，检测原理也不尽相同。但综合来看，采用物理法即基于UV法水质COD检测技术已成为该领域的发展趋势。尽管国外产品的技术成熟，但其成本较高，不利于我国大范围的推广使用。因而研发一种检测技术先进，成本较低，适用性强的水质COD在线检测仪已成为我国科研工作者工作的重点。　　 本文正是在上述背景下设计的一种新型的紫外吸收法COD在线检测系统。课题内容包含以下几个方面:　　 1、在对比了传统COD检测原理优劣势的基础上，介绍了采用目前较为先进的UV法水质COD检测原理设计的COD在线检测系统。　　 2、完成了基于UV法水质COD在线检系统的整体结构设计、硬件电路设计和软件编程等工作。　　 3、采用平场全息凹面光栅作为分光器件，设计出与之相应的接收电路，避免了复杂的机械结构如采用步进电机控制接收器件所产生的误差。　　 4、采用区别于传统BP算法的新型代数算法，建立神经网络模型，从而对水质COD值进行有效地预测，提高了数据的可靠性。　　 本课题最终通过实验，取得了比较好的实验效果，基本上实现了预期的目标，为今后进一步开发UV在线检测仪积累了经验。