1)分析速度快。壹旦校準，近紅外光譜分析儀可以在不到壹分鐘的時間內完成待測樣品多組分的同步測量。如果將二極管陣列探測器與聲光調制分光鏡分析儀相結合，可以在幾秒鐘內給出測量結果，完全可以實現過程的在線定量分析。
2)對樣品無化學汙染。根據顆粒大小，待測樣品可能需要簡單的物理制備過程(如研磨、混合、幹燥等)。)，而且測量過程無需任何化學幹預即可完成，堪稱綠色分析技術。
3)儀器操作簡單，對操作人員素質水平要求低。通過軟件設計，可以實現非常簡單的操作要求，整個測量過程中引入的人為誤差小。
4)測量精度高。雖然該技術的精度略低於傳統的理化分析方法，但給出的測量精度足以滿足生產過程中質量控制的實際要求，因此非常實用。
5)分析成本低。由於整個測量過程不需要任何化學試劑，儀器校準後的測量是壹項非常簡單的工作，所以幾乎沒有損耗。近紅外光譜儀器可分為四類:固定波長濾光器、光柵色散、快速傅裏葉變換和聲光可調諧濾光器。
過濾器類型主要用作特殊的分析儀器，例如谷物水分分析儀。由於過濾器數量有限，很難分析復雜系統的樣品。
光柵掃描具有很高的信噪比和分辨率。因為儀器中的活動部件(如光柵軸)在連續高強度工作時可能會出現磨損問題，影響光譜采集的可靠性，不適合在線分析。
傅裏葉變換近紅外光譜儀分辨率高，掃描速度快。這種儀器的缺點是幹涉儀中有運動部件，需要嚴格的工作環境。
聲光可調諧濾波器采用雙折射晶體，通過改變射頻來調節掃描波長。整個儀器系統沒有運動部件，掃描速度快。但是這類儀器的分辨率相對較低，價格較高。
隨著陣列檢測器件生產技術的成熟，由固定光路、光柵分束和陣列檢測器組成的近紅外儀器以其性能穩定、掃描速度快、分辨率高、信噪比高、性價比好等優點越來越受到關註。與固定光路匹配的陣列探測器中，常用的有兩種:電荷耦合器件(CCD)和二極管陣列(PDA)，其中CCD多用於近紅外短波區的光譜儀，PDA探測器用於長波近紅外區。在近紅外光譜中，根據不同物質的化學成分不同，含氫基團的倍頻和倍頻振動頻率不同時，近紅外光譜的峰位、峰數和峰強度也不同，樣品化學成分差異越大，光譜的特征差異越強。可以通過簡單的峰位鑒別來鑒別不同品種的中藥。峰位識別法主要用於分析不同成分的不同物質。這種方法直觀簡單，但對性質相似的樣品鑒別無能為力。因此，必須需要其他方法(如化學計量學)進行鑒定。
模式識別在20世紀60年代末被引入化學領域。它基於壹個非常直觀的基本假設，即“物以類聚”。人們認為，具有相似屬性的樣本在模式空間中處於相似的位置，它們在空間中形成“簇”。模式識別方法優勢明顯，它不需要數學模型所需的先驗知識，也很少擅長處理復雜事物和多元數據。在實際工作中，我們經常會遇到這樣的問題:只需要知道樣品的類別或等級，而不需要知道樣品中所含的組分分數及其含量。這時候就需要應用模式識別的方法了。模式識別方法主要用於光譜的定性分析。近紅外光譜定性分析常用的模式識別方法有很多，包括聚類分析、判別分析、主成分分析和人工神經網絡方法。
在中草藥及其產品的應用中，模式識別方法主要用於產品的分類和識別。系統聚類分析是根據壹個預先選定的相似性或非相似性，如距離，來度量分類空間中類的距離，然後根據譜系圖確定分類結果。逐步聚類分析動態聚類法是壹種根據距離進行分類的叠代方法。與系統聚類法相比，計算速度更快，節省存儲單元，但需要預先指定分類數和合適的初始值，每次叠代調整各類中心凝聚點，並根據分類對象與中心的距離進行分類，直至保持不變。
主成分分析是壹種簡化數據結構，突出主要矛盾的多元統計分類方法。主成分分析可以降低數據的維數，根據主因子得分對樣本進行分類。逐步判別分析可以在篩選變量的基礎上建立線性判別模型。通過檢查逐步進行篩選。在每壹步中，選擇滿足規定水平的最顯著的變量，淘汰由於引入新變量而變得不顯著的原引入變量，直到不能引入或淘汰該變量。
人工神經網絡作為壹種智能算法，具有很強的非線性映射能力，在非線性多元校正中已經顯示出壹定的優勢。誤差反向傳播神經網絡有許多研究和應用。由於其良好的自組織、自學習能力和處理復雜非線性問題的能力，對於復雜非線性系統能取得較好的效果，已被應用於許多領域。近幾十年來，近紅外光譜技術發展迅速，在許多應用領域得到了廣泛認可。其魅力在於無需復雜的樣品制備過程，即可在短時間內完成物質多組分的同時快速定量分析，並能給出較高的分析精度，無任何化學汙染，分析成本低，易於在實驗室，特別是工業領域或在線分析領域推廣使用。
近紅外定量分析過程
在該技術的應用和實施過程中，前期需要做壹些必要的準備，包括:
(1)收集具有廣泛代表性的校準和預測樣本集，並對組分進行理化定量分析；
(2)校準和預測樣本集的近紅外光譜采集和光譜分析；
(3)各待測組分在近紅外分析儀上的標定建模和模型優化；
(4)現有校準模型的實際預測分析。
在上述前期工作中，還需要更多的實驗驗證，以及各種幹擾因素(如溫度、濕度等)的影響。)在近紅外光譜定量分析技術的每個環節都需要考慮。壹旦校準模型通過預測測試和分析，近紅外光譜分析儀將長期保持較高的穩定性和分析精度，操作人員很容易在短時間內掌握儀器的操作程序，這是該技術在新的應用領域中易於推廣的主要優勢。然而，近紅外分析儀器校準模型的準確度會因環境因素的影響、自身器件的老化以及參考標準樣品的變化而發生微小的變化。為了保證分析結果的準確性，需要定期對模型進行檢查和修正，這就要求用戶長期具備測試樣品的理化分析能力。雖然不需要太大的工作量，但是近紅外光譜定量分析技術需要其他的定量分析技術，而近紅外校正模型的準確性往往是通過少量的新樣品經過理化分析來驗證的，這也是該技術的軟肋。