随着社会发展与科技进步，燃油机动车的社会保有量急剧增加，其尾气排放已成为大气环境的主要污染源。在道路工况条件下，对燃油机动车尾气排放水平实施在线实时监测，对于遏制大气污染，有效改善人类生存环境具有重大积极意义。　　本文在分析机动车尾气检测与排放控制的发展历程和现状的基础上，针对机动车尾气实时检测问题，提出了一种应用紫外差分吸收光谱技术和一种绿光衰减技术分别实现对机动车尾气中的一氧化氮（NO）气体和碳颗粒物（PM）浓度检测的方法，建立了相关数学模型，设计与搭建了实验装置，开展了相关实验研究、反演计算与数据优化研究。基于紫外差分吸收光谱技术，引入标准浓度气体实现NO浓度算法标定，采集分析NO气体吸收光谱数据，并采用最小二乘法实现气体浓度的反演计算，利用非线性多项式拟合方法实现非线性补偿，以消除检测中的非线性干扰。基于绿光衰减技术，采用标准滤光片实现尾气排放烟度值的初始标定，并对示值误差实施线性拟合，获得实时测量误差估值，以提升检测的准确性和稳定性。　　实验与分析计算结果表明，本文所提出的技术方案科学依据充分，获得的实验数据稳定可靠，提出的算法与优化方案效果较为明显。本文研究成果具有实际应用价值。