本发明公开了一种无损检测黄冠梨果磷含量的方法及装置。首先，通过对黄冠梨果表面进行近红外光谱扫描，采集光谱数据。随后，所获取的近红外光谱数据经过预处理，生成全波段光谱数据。利用偏最小二乘回归算法结合梯度提升回归树算法，基于预处理后的数据建立磷含量的全波段预测模型，并筛选出最佳模型。进一步地，运用遗传算法，从全波段光谱数据中挑选与磷含量相关性强的特征波长，以建立更精确的预测模型。最终，应用所建模型对黄冠梨果磷含量进行无损预测，实现精准在磷含量测定方面的应用。本方法的特点在于结合了多种先进算法，优化了特征选择过程，并有效提高了磷含量检测的准确性和可靠性。