蛋白质是牛奶及乳制品品质重要评价指标之一,对饲料配方、产品加工工艺及配方的调整起着重要作用。利用二维相关光谱技术对不同蛋白质浓度的光谱数据进行分析,明确蛋白质吸收的灵敏光谱区域;分别考察了检测波段、预处理方法和建模方法三个因素对模型预测结果的影响,在此基础上通过正交试验设计优化乳蛋白近红外检测的建模条件,以避免各因素间的交互作用。结果表明,检测波段、预处理方法和建模方法均对蛋白质模型的预测结果有较大影响,经过分析可知因素主次依次为:建模方法 >检测波长>预处理方法,其中标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)能够消除牛奶自身散射作用的干扰,线性的建模方法如主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)等明显优于非线性的支持向量机(SVR)建模方法,优化后的建模条件为检测波段1800-2300nm、预处理方法 MSC、建模方法 PCR,此时蛋白质模型的决定系数(R~2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.993、0.106,为后期乳蛋白质含量快速检测设备的开发提供了技术支持。