工作原理
光源發(fā)出的光被分束器（類似半透半反鏡）分為兩束，一束經(jīng)透射到達動鏡，另一束經(jīng)反射到達定鏡。兩束光分別經(jīng)定鏡和動鏡反射再回到分束器，動鏡以一恒定速度作直線運動，因而經(jīng)分束器分束后的兩束光形成光程差，產(chǎn)生干涉。干涉光在分束器會合后通過樣品池，通過樣品后含有樣品信息的干涉光到達檢測器，然后通過傅里葉變換對信號進行處理，終得到透過率或吸光度隨波數(shù)或波長的紅外吸收光譜圖。

應用范圍
應用于醫(yī)藥化工、地礦、石油、煤炭、環(huán)保、海關(guān)、寶石鑒定、刑偵鑒定等領(lǐng)域
應用案例

酒制品檢測分析
不同產(chǎn)地的葡萄酒具有不同的質(zhì)量與風格，市場上葡萄酒以假亂真、以次充好現(xiàn)象頗多，尋找簡單有效地鑒別葡萄酒產(chǎn)區(qū)的方法，有利于葡萄酒市場的健康發(fā)展。向伶俐等人采用近、中紅外光譜的貝葉斯信息融合技術(shù)對葡萄酒原產(chǎn)地進行快速識別，建模集準確率為87.11%，檢驗集準確率為90.87%，提高判別的準確度，為葡萄酒原產(chǎn)地真?zhèn)巫R別提供了一種高效低成本的新方法。
此外，利用紅外光譜對白酒年份與香型鑒別也有十分效。因不同香型白酒的成分有所差異，其紅外光譜也不盡相同，可根據(jù)紅外光譜差異鑒別不同年份的白酒。

蜂蜜檢測分析
我國蜂蜜質(zhì)量參差不齊，摻假現(xiàn)象也較為嚴重。孫燕等利用中紅外圖譜分析儀結(jié)合化學計量軟件建立饒河黑蜂蜂蜜產(chǎn)地真假判別模型判別饒河本地的蜂蜜樣品和其它地區(qū)蜂蜜樣品，準確率達90.3%，為蜂蜜真?zhèn)舞b別提供了一種有效的方法。

谷類檢測分析
近年來，少數(shù)造假者頻頻在陳舊大米中涂抹摻加植物油、礦物油，增加其亮度和光澤，冒充優(yōu)質(zhì)新鮮大米銷售，嚴重危害消費者身心健康。張耀武等利用紅外光譜對涂有和摻有礦物油的大米進行定性鑒別。將分離出含有礦物油的試樣進行紅外光譜測試，未出現(xiàn)1745 cm-1脂C=O的伸縮振動吸收和1000~1300 cm-1伸縮振動吸收，證明該試樣中含有直鏈烷烴的礦物油。該方法可用于對大米、餅干、瓜子和食用油中是否摻加工業(yè)礦物油的鑒定。
糧食在高溫高濕條件下極易發(fā)霉變質(zhì)，不僅造成經(jīng)濟損失還嚴重威脅人畜健康。劉凌平等利用傅里葉變換衰減全反射紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學計量學方法，對稻谷中7種常見有害霉菌進行了快速鑒定，建立的線性判別分析和偏小二乘判別分析模型對7種不同類別菌株的留一交互驗證整體正確率分別達到87.1%和87.3%，表明該技術(shù)可用于谷物中霉菌不同屬間的快速鑒別，尤其對不同菌屬的霉菌具有良好的判別效果。