微藻种类繁多,富含类胡萝卜素、脂类、蛋白质等高价值的营养成分和化工原料,在医药工业、食品工业、可再生能源等多个领域行业具有重要应用意义。因此,对于微藻产业化及其培养繁殖过程中,对其生命内部信息的快速获取有利于降低成本,提高产量。本论文基于可见/近红外光谱、高光谱成像技术和共聚焦显微拉曼光谱,结合化学计量学方法,研究了徼藻藻液和活体细胞的藻种鉴别和内部信息(色素、油脂)检测,主要研究内容和成果如下：(1)应用浸入式可见/近红外光谱技术、共聚焦显徼拉曼光谱技术对5种不同微藻藻种进行鉴别,建立了5种微藻的鉴别模型。通过自主搭建的浸入式可见／近红外光谱系统采集了5种微藻共150个样本,比较了不同的预处理方法,并通过x-LW和SPA的方法筛选特征波长,比较了PLS、SVM、LDA和ELM等4种不同的判别模型,最终SPA-LDA、SPA-ELM和x-LW-ELM三种模型的分类预测正确率都达到了100%；对采集的5种微藻的拉曼光谱曲线,通过RCF方法去除荧光背景,提出了最大谱峰比值法对于随时间推移、不同生长周期下的同一藻种样本的拉曼曲线进行预处理,对筛选出来的10个色素特征峰通过上述4种不同建模分类方法预测,最后发现ELM模型的预测正确率最高为98%。研究表明,说明上述两种光谱方法能够有效、快速地鉴别5种微藻藻种。(2)应用浸入式可见/近红外光谱技术、反射和透射商光谱成像技术对雨生红球藻的叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素单位体积含量建立了定量关系模型,实现了徼藻主要色素信患的快速检测。对采集的光谱数据比较了不同预处理及特征波段选取下PLS.MLR、LS-SVM等3种建模方法下的预测结果。当使用浸入式可见／近红外光谱技术时,叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素单位体积含量检测的最优模型Rpre分别达到了0.9684、0.9146和0.9638,RPD分别达到了2.9461、1.9477、3.0083；当使用透射高光谱成像技术时,叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素单位体积含量检测的最优模型Rpre分别达到了0.9729、0.9101和0.9807，RPD分别达到了3.3695、2.0132、4.4006；当使用反射高光谱成像技术时,叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素单位体积含量检测的最优模型Rpre分别达到了0.9650、0.9008和0.9813,RPD分别达到了3.4296、2.0759、5.5144。对于三种光谱方法,基于SPA特征变量模型得到的Rpre的平均值下降了0.05%,RPD的平均值提高了18.68%。选出来的变量个数平均为5.11个,平均减少了99.55%个变量。研究结果表明,三种光谱都较好地能实现雨生红球藻主要色素的快速检测,其中反射高光谱成像技术效果最好,此外透射和反射高光谱成像都能很好地对微藻色素含量指标进行可视化,且其视觉鉴别能力上明显优于藻液的RGB图像。(3)应用共聚焦显钦拉曼光谱技术对微藻的油脂检测进行了可行性研究。首先使用拉曼光谱技术研究预测了蛋白核小球藻、微绿球藻、普通小球藻、衣藻和雨生红球藻各40个样本的Ⅳ平均值分别为117.69、121.35、124.50、124.30和117.23。并对比了该预测值与普通小球藻GC-MS测得的Ⅳ值进行了比较,发现两者只相差0.11%,同时结合他文献中的数据比较,结果接近,说明了拉曼光谱通过1660ccm-1和1445cm-1峰强比值检测微藻Ⅳ值的可行性。其次研究了不同氮环境下蛋白核小球藻的拉曼光谱曲线差异,通过化学计量学方法进行判别分析。对蛋白核小球藻在不同氮环境下(氮饥饿、氮正常和氮饱和)在第3、5和7天的拉曼光谱分析发现,其对应油脂特征峰在拉曼位移为1066cm-1、1660cm-1和1750cm-1下的拉曼强度,氮饥饿下比氮饱和状态下都要高,通过1660cm-1和1445cm-1拉曼强度比值反演了各细胞的不饱和度气泡图并与尼罗红染色图进行了比较,具有类似的趋势。最后,通过化学计量学的方法,在不同天数下对不同氮环境下的小球藻进行了判别分析,通过油脂色素特征峰,使用ELM算法模型,在第5天的时候,预测集预测正确率达到了最高为100%。