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根据化学计量学方法能选择最优测量方法，最有效地获取体系有用的特征数据，并通过解析量测数据最大限度地从中提取有关物质的定性、定量、形态、结构等信息的显著功能，本文将其与分析仪器和计算机图像处理方法相结合，研究用于食品营养成分分析和品质检测中，探索出新的水产品质量检测方法。本课题主要研究内容及结果如下：1化学计量学在三种虾体氨基酸水解液检测中的应用蛋白质类食品中的氨基酸特别是必需氨基酸的含量是衡量蛋白质类食品营养价值高低的重要评价指标。本文试验用极限学习机(extreme learning machine,ELM)-紫外光谱法、误差反向传播算法(back propagation,BP)-紫外光谱法、径向基函数(radicalbasis function,RBF)-紫外光谱法，以氨基酸分析仪测定南美白对虾、水培虾、竹节虾体肌肉蛋白质水解液所得数据为依据来检测虾体水解液中的三种氨基酸（苯丙氨酸、酪氨酸和组氨酸）含量，并比较了ELM、BP、RBF模型预测性能的优越性。预测结果均方根误差：ELM为3.9667e-007，BP为7.0938，RBF为5.2379e-004；决定性系数R2平均值：ELM为9.42069，BP为8.76012，RBF为8.80471。实验结果说明BP、RBF二种方法检测虾体水解液中的三种氨基酸（苯丙氨酸、酪氨酸和组氨酸）含量有较大的误差，而ELM预测精度高，分析速度更快，能为相关食品中氨基酸含量检测提供参考，也即可为食品品质分析研究提供新思路。2化学计量学与计算机图像处理技术在鱼新鲜度快速检测中的研究尝试探索新的鲫鱼新鲜度快速检测方法；常用的鱼新鲜度的感官鉴别方法，表明鱼眼的清晰度、光泽度、颜色等等的变化与鱼的新鲜度有着非常显著的关系；用数码相机拍摄保存期间各时段鱼眼数字图像，应用计算机图像处理技术获取保存期间各时段鲫鱼鱼眼数字图像的信号强度，与反映鱼新鲜度的鱼肉pH值、电导率、挥发性盐基总氮(total volatile basic nitrogen,TVBN)三个变量分别用偏最小二乘回归(partial leastsquares method,PLS)和支持向量机回归方法(support vector machine regression,SVR)建立两种鲫鱼新鲜度检测模型，通过模型分析鱼眼图像“信号强度”变化与鱼肉pH测定值、电导率、TVBN三个变量间的相关性；实验发现：用PLS的主成分分析方法得到鱼眼图像“信号强度”变化与鱼肉pH测定值、电导率、TVBN三个变量间的复相关系数R为0.9737，说明鲫鱼眼图像“信号强度”可试验作为检测鲫鱼新鲜度的指标；PLS模型所得的信号强度的观测值与预测值都在拟合线上分布，相关系数R为0.9976,SVR模型的训练集和测试集的均方根误差分别为0.00025和0.0012，R2分别达到0.999和0.995；两种方法都可以试验作为对鱼新鲜度进行快速准确检测的方法。