本发明涉及中成药品成分检测领域，公开了一种实时精确检测中成药品中成分种类与含量的方法。首先进行中成药品均匀研磨，真空干燥预处理，红外数据采集，再将红外光谱数据进行基线矫正，光谱归一化，生成直线数据处理技术，采用光谱数据傅里叶变换自卷积和二阶导数光谱数据与标准成分数据库在官能团区和指纹区处的收带位置，形状和强度进行机器学习神经网络特征匹配，得出中成药品中的成分种类。再利用对应成分标准的工作曲线结合神经网络算法可快速建立数据模型，得出成分质量和吸光度的关系，从而测出中成药品中成分的种类的含量。与高效液相色谱法相比，此方法可在不破样品完整性情况下，实时同时在线检测药品中成分的种类和含量。