配合饲料的混合均匀度与含水率是饲料生产中两项重要的指标,目前对其常规的检测方法需要依赖室内实验室条件,检测过程也相对复杂,不利于饲料生产效率的提高。本文探索一种新的检测方法,可以实现对以上两种信息便捷、准确的在线检测。本研究试验一以配合饲料最主要的三种成分,玉米、豆粕和预混料作为原料,利用近红外光谱仪、小型饲料混合机等设备,模拟了饲料混合过程,在线采集了样本信息,通过甲基紫法测得衡量样本均匀度的CV值,建立均匀度参比矩阵。利用化学计量学软件Unscrambler X对样本数据进行了9点平滑与MSC预处理,采用了三种模式识别方法,分别为SIMCA法、LDA线性判别法和SVM支持向量机,饲料混合均匀状态的分类判别准确率分别为94.8%、98%与92.7%。试验二利用近红外光谱技术对混合饲料的含水率进行了检测,利用热风干燥机对样本干燥并取得含水率常规检测值,对比不同预处理过程建模的效果,建立了含水率的PLS预测模型,模型预测值与常规检测值的最大偏差为2.1%,达到了检测要求。研究结果表明,近红外光谱检测技术可以应用于对饲料均匀度与含水率信息的检测,其优点主要包括测量结果精确,误差稳定；操作便捷,可以在线检测；对饲料样本无损,环保。对光谱信息的分析结果表明,适当的预处理方法可以减小建模误差,线性判别法LDA对于符合线性变化的样本信息的判别,准确率高于SIMCA、 SVM。