近年来,基于拉曼光谱的在线检测技术由于其良好的实时性、非破坏性、安装方便等优点在聚合物加工领域定量检测方面受到诸多关注。然而对于聚合物共混体系而言,不同组分的拉曼光谱特征峰可能会相互重叠,并且物质分子间的相互作用更会导致光谱信号偏离线性叠加,出现非线性变化,增加定量建模分析的难度。传统的软建模方法需要大量样本对模型进行训练,否则难以保证模型精度。针对上述问题,本文在深入研究光谱解析方法的基础上采用基于谱峰分解的硬建模方法对PC/ABS共混体系的组分含量进行了测量。本文首先针对解析过程重叠峰寻峰的问题提出了快速寻峰算法。对影响光谱解析精度与解析速度的迭代优化方法、特征峰数量、迭代优化次数及拟合峰形函数进行了讨论与研究。在特征提取阶段,本文提出了基于二维相关光谱的筛选方法选择特征解析峰。最后基于上述研究,建立了基于谱峰分解的PC/ABS共混体系组分含量测量模型,并与软建模方法所得模型进行了对比分析。主要研究结果如下:（1）快速寻峰算法能快速准确地识别并分离共混物拉曼光谱中重叠的基团振动峰,将实际光谱解析为多个独立的解析峰函数叠加的形式,获得了光谱中的更多特征信息。（2）对于影响光谱解析精度与解析速度的因素,特征峰数量及迭代次数对解析时间影响较大,而基于快速寻峰算法的解析过程解析精度较高。Voigt线形对实际聚合物的谱图波形描述能力最强,最适合于聚合物光谱解析。（3）基于二维相关光谱的特征解析峰筛选方法对特征峰的识别能力强,能精准地判断出对组分含量变化响应较大的定量峰,能为建模过程提供高质量的训练样本。（4）离线与加工过程PC/ABS共混体系的拉曼光谱都具有极高的解析精度。将待测组分的解析峰参数在一定范围内进行优化调整能对光谱的非线性变化进行较好的描述。以此建立的PC/ABS共混体系组分含量定量模型具有较高的预测精度。与传统的软建模方法相比,基于拉曼光谱解析的硬建模方法能在较少训练样本的条件下,得到精度较高的定量模型,因此在聚合物加工过程的在线定量表征领域有巨大的潜力。