随着交通部、国家发改委联合发布的《国家公路网规划(2013年-2014年)》提出的将要大幅度的上调公路规划里程,未来我国对沥青的需求将在未来的一段时间里快速的增长,同时沥青质量的优劣将直接的决定路面的后期使用性能与其使用的寿命。沥青的蜡含量、针入度和软化点是衡量沥青质量的3大重要指标,但是其操作过程复杂耗时,所以本文提出了一种可以快速检测沥青性质的方法。本实验收集了216个通过标准方法 JTJ052-2000测量得到软化点、针入度和软化点标准值的样品,采用人工神经网络(ANN)建立其红外光谱定量模型,交互验证标准误差(SECV)分别为0.12,2.04,0.85,预测标准偏差(SEP)分别为0.15,3.66,0.98,均小于标准方法的再现性误差。任意的选取4种不同的沥青样品进行重复性实验,均满足标准方法的精密度要求。该方法操作简单,重复性、再现性好,可以大大的提升沥青的检测分析效率。