本發(fā)明公開了屬于食品檢測技術(shù)領(lǐng)域的一種快速無損檢測蘋果的品種、糖度和酸度的方法。本發(fā)明的方法采集蘋果樣品的近紅外光譜，同時(shí)通過手持折光糖度儀和筆式pH計(jì)分別檢測蘋果的糖度和酸度；然后通過主成分分析方法對(duì)預(yù)處理過的蘋果光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，并用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，最后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行分類，通過多次驗(yàn)證，最終確定最佳的預(yù)測模型。本發(fā)明建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，可以很好的預(yù)測蘋果的品種，糖度和酸度。傳統(tǒng)方法需要對(duì)蘋果進(jìn)行破壞，是有損檢測，而且對(duì)糖度和酸度需要分別檢測，對(duì)蘋果品種更沒有合適的方法進(jìn)行檢測。本發(fā)明具有無破壞性、速度快、成本低、樣品無需預(yù)處理、無需化學(xué)試劑和無污染等優(yōu)點(diǎn)，并且可以同時(shí)對(duì)蘋果的品種，糖度和酸度進(jìn)行預(yù)測。