药用辅料是指生产药品和调配**时使用的赋形剂和附加剂，是除活性成分以外，在**性方面已进行了合理的评估，且包含在**制剂中的物质。药用辅料除了赋形、充当载体、提高稳定性外，还具有增溶、助溶、缓控释等重要功能，是可能会影响到药品的质量、**性和有效性的重要成分，其中纤维素类、乳糖类、磷酸盐类、淀粉类、人工香精类、欧巴代类等*为常用，诸多辅料的色泽、外观都非常相似，极易混淆，目前的鉴别方法主要是化学鉴别、红外鉴别、液相气相鉴别、旋光度鉴别等，方法复杂且时间较长不利于仓储和生产的快速检测，且药用辅料用量很大，单批到货件数较多，逐件鉴别要耗费大量的时间和费用，抽检则存在混淆风险。因此，建立一种快速、准确的鉴别检验方法是十分必要的。
近红外光谱技术由于具有快速、无损、可在线分析等优点，已被广泛应用于制药行业的质量控制中。例如，利用近红外漫反射光谱法对41种常用药用辅料进行了快速鉴别，建立了准确度达100%的鉴别模型，此外，近红外光谱技术还可以用于检测**辅料中有毒掺杂物，如二甘醇等。
近红外光谱的采集可以选用布鲁克公司的多通道近红外光谱仪MPA II，液体样品可以配备透射模块，固体粉末样品可以配备漫反射积分球模块，MPA II是一款可根据用户的具体需求来选择适宜研究或检测的仪器配置，随着研究的不断深入与展开，还可以在原有配置的基础上添加其它部件。采集过程中需保持温度和湿度恒定。将辅料样品从包装中取出，分别装于Bruker公司特制的样品瓶中，采用同样的标准方法压实，保持样品高度在2cm左右，采集近红外光谱图。采用全波长12500～4000cm－1扫描，扫描次数为64，分辨率8cm－1。
近红外光谱建立模型采用化学计量学方法，分别应用矢量归一化、一阶导数、二阶导数等光谱预处理方法对光谱进行预处理，建立好一个模型后需要查看模型各参数结果，如：R2，RMSECV等，鉴别一个模型的好坏：选择性S是鉴别模型好坏的重要指标。鉴别阶段，收集未知样品的光谱，未知样品的图谱与模型中每一类物质的平均光谱计算光谱距离，并与每一类物质的阈值比较获得鉴别结果。
应用近红外光谱技术建立了可快速、准确鉴别制药行业常用的41种固体辅料的方法。在实际应用中，可以利用近红外光谱仪进行快速检测。例如，使用布鲁克公司在线近红外光谱仪实时监测**的混合均匀度、含量均匀度、包衣均匀度，以及干燥过程的在线控制和反应终点的监测，为原料药及辅料检测提供了高效、准确的解决方案。