本發(fā)明公開了基于近紅外高光譜圖像技術(shù)的茶葉菌落總數(shù)檢測裝置及方法，基于所構(gòu)建的檢測裝置，采集茶葉樣本的高光譜圖像，并對樣品的菌落總數(shù)進(jìn)行測定；利用波段比結(jié)合閾值分割的方法提取整個(gè)樣本的光譜信息，將獲取的光譜信息作為原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣法(CARS)對其進(jìn)行特征波段的選擇，以優(yōu)選出對茶葉不同菌落總數(shù)下區(qū)分度最大的特征波長組合；對所獲得的特征波長組合建立支持向量回歸(SVR)和極端梯度提升(XGBoost)的定量回歸模型，最后根據(jù)模型評價(jià)指標(biāo)對所建立的模型進(jìn)行綜合評價(jià)，以確定較優(yōu)的預(yù)測模型，從而實(shí)現(xiàn)對茶葉菌落總數(shù)進(jìn)行快速無損檢測。