คุณภาพของน้ำผึ้งแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย ได้แก่ เขตพื้นที่, ฤดูกาล, ชนิดของเกสรดอกไม้, กระบวนการผลิต, ภาชนะบรรจุ และสภาวะในการเก็บรักษา ดังนั้นในการพัฒนาการควบคุมคุณภาพของน้ำผึ้งจึงมีความต้องการวิธีการตรวจสอบและติดตามคุณภาพแบบรวดเร็ว สะดวก และถูกต้อง วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการใช้สเปกโตรสโคปีย่านใกล้อินฟราเรด หรือ NIR ซึ่งเป็นวิธีการวิเคราะห์แบบรวดเร็ววิธีการหนึ่ง ในการวิเคราะห์ปริมาณคุณภาพทางด้านเคมีและกายภาพของน้ำผึ้งที่ผลิตจากประเทศไทย จำนวน 127 ตัวอย่าง ซึ่งตัวอย่างประกอบไปด้วย น้ำผึ้งจากดอกสาบเสือ (n=18) น้ำผึ้งจากเกสรดอกลำไย (n=30) น้ำผึ้งจากเกสรดอกลิ้นจี่ (n=13) น้ำผึ้งจากเกสรดอกทานตะวัน (n=30) และน้ำผึ้งจากดอกไม้นานาพันธุ์ (n=36) นำตัวอย่างน้ำผึ้งทั้งหมดมาทำการวัดค่า NIR สเปกตรัมในช่วงความยาวคลื่น 1000-2500 นาโนเมตร และทำการวัดค่าคุณภาพของน้ำผึ้งด้วยวิธีการมาตรฐาน โดยค่าคุณภาพ ได้แก่ moisture content, pH, free acidity, total acidity, reducing sugar, glucose, sucrose, refractive index, total soluble solids และ color (L*, a*, b*, hue, and chroma) แล้วทำการสร้างสมการทำนายโดยใช้เทคนิคเชิงเส้นแบบ partial least squares (PLS) regressions ร่วมกับวิธีการปรับแต่งสเปกตรัม 5 วิธี ได้แก่ Normalization, Smoothing, Multiplicative scatter correction (MSC), First derivative, and Second derivative จากผลการทำนายพบว่าสมการทำนายค่าคุณภาพทั้งด้านเคมีและกายภาพสามารถทำนายได้ดีเมื่อใช้วิธีการปรับแต่งสเปกตรัมที่เหมาะสม โดยค่า correlation coefficients (R) of calibration ของทุกสมการมีค่ามากกว่า 0.88 ขึ้นไปแสดงให้เห็นว่าสมการสามารถทำนายค่าคุณภาพได้ใกล้เคียงกับค่าที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยวิธีมาตรฐาน งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าสามารถใช้ NIR ในงานควบคุมคุณภาพทางด้านเคมีและกายภาพของน้ำผึ้งได้ The quality of honey differs varies according to factors such as geography, season, floral source, processing, packaging, and storage conditions. Rapid, simple, and accurate methods for the routine quality assessment are desired to improve honey quality control. The aim of this study is to use near-infrared (NIR) spectroscopy as a rapid analytical tool for the simultaneous quantitative determination of chemical and physical qualities of 127 samples from honeys produced in Thailand. Unifloral honeys, whose origins include sunflower (n = 30), longan (n = 30), litchi (n = 13), and bitter bush (n = 18) were analyzed, as well as multifloral honeys (n = 36). All samples were scanned over the NIR spectral range of 1000 - 2500 nm, and their qualities in terms of moisture content, pH, free acidity, total acidity, reducing sugar, glucose, sucrose, refractive index, total soluble solids, and color (L*, a*, b*, hue, and chroma) were analyzed according to the official methods. Regression models were developed using partial least squares (PLS) regressions with five pretreatment methods, namely Normalization, Smoothing, Multiplicative scatter correction (MSC), First derivative, and Second derivative. The prediction results suggest that the contents for chemical and physical qualities can be estimated well with the proper selection of the pretreatment method. The correlation coefficients (R) of calibration for all measured quantities are relatively high (>0.88), which suggests that the calibration models are able to match the NIR data to the values obtained by the reference method. This study reveals that NIR can be used routinely as a non-destructive measurement for the prediction of chemical and physical qualities of unifloral and multi floral honey samples.