在牛奶的品质鉴定中，主要是检测牛奶中主要成分的含量，或者是检测主要营养物质所占牛奶总量的百分比，蛋白质与脂肪的在鲜牛奶中所占比例是最高的，因此往往会作为两项重要检测指标。目前，在鲜牛奶中主要成分含量的检测技术中，最可靠和常用的方法仍然是传统的化学分析法，然而，该方法存在检测速度较慢，成本较高，且检测过程会破坏样品等缺点，很难做到对鲜牛乳产业进行在线的实时监控。为了克服现有方法中的不足，利用近红外光谱分析法检测牛奶品质和变质程度是一个很好的选择。近红外光谱分析技术与传统方法比较在牛奶品质和变质程度鉴定上具有不可比拟的优势，该方法具有：检测速度很快，无需对样品做过多的预处理，可实现无损测量等优点。因此，采用近红外透射光谱来检测鲜牛奶中蛋白质和脂肪的含量，可提供牛奶品质鉴定的两项重要依据。主要研究工作包括以下几个方面：
1.建立了鲜牛奶中蛋白质与脂肪含量在不同光谱形式和不同波段的品质检测模型。本文研究采用了重庆天友集团纯牛奶样品90个，采用北京卓立汉光仪器有限公司的Omni-λ3007系列光栅光谱仪搭建了样品透射谱采集系统，通过数学变换将原始透射光谱转化为三种光谱数据，即：吸光值光谱、吸光比光谱与吸光度光谱。依据三种光谱数据分别对样品中的蛋白质和脂肪进行了建模。通过对比不同光谱数据形式的校正模型的预测能力，选择出了最优的预测模型；在此基础上，研究和讨论了波长选择、三种光谱数据形式对模型预测准确度的影响。研究结果表明：采用吸光度光谱数据形式所建立的蛋白质与脂肪预测模型最优，其相关系数(R2)分别为0.9984、0.9985，误差平方和(SSE)分别为4.775106、6.536106，均方根误差(RMSE)分别为5.463104、6.392104。
2.建立了基于光谱技术的牛奶变质程度判定的模型。在牛奶品质鉴定研究的基础上，探索了牛奶品质鉴定的模型运用到牛奶变质程度判定检测，本文研究建立了基于近红外透射光谱的预测模型。基于近红外透射光谱的预测模型可很好的判定出牛奶变质的四个重要阶段，可以清楚的区分出牛奶质变的四个阶段特征，这一研究成果可为牛奶的变质程度的判定提供新的思路。
研究结果表明：利用吸光度光谱结合PLS进行建模，得到的结果优于吸光值光谱、吸光比光谱所建立的模型；在波长选择方面，蛋白质在2180nm处所建立的模型优于2056nm处所建立的模型；脂肪在2190nm处所建立的模型优于2150nm处所建立的模型，蛋白质和脂肪模型的相关系数(R2)分别提高了0.0234和0.0034。本文采用的方法对鲜牛奶主要成分含量的检测可以得到较高准确度，能满足市场上对牛奶品质鉴定的快速检测的要求，该检测系统还可完成牛奶的变质程度判定，且具有成本低、操作方便等优点。
