牛奶是我们日常生活中最常见的乳品,其中含有大量的蛋白质以及人体所需的氨基酸等,因此牛奶的品质评价一直是乳制品行业最为关注的热点话题之一,为了保证牛奶的质量,国家出台了一系列的乳制品检验标准,但是传统的检验方法,不仅耗时耗力,同时还很容易造成环境污染。因此本研究采用高光谱技术以及线扫描拉曼光谱技术对牛奶中的多种复杂成分进行定性,定量分析,旨在为牛奶的成分检测与分析,提供一种有效路径。本文主要以高光谱技术和拉曼高光谱技术为基础展开研究,以人们常见的牛奶为研究对象,利用现有的拉曼高光谱系统,对牛奶不同成分的含量进行定性定量分析,探讨拉曼高光谱在牛奶中的光学特性和高光谱技术用于牛奶检测的未来应用前景,具体来说,本文的研究内容如下:(1)高光谱检测系统。本研究结合高光谱技术和拉曼光谱技术的特点,利用现有的线扫描拉曼光谱系统,并对该系统进行参数设定,其中对于软件部分的设计主要针对的是功能性设计,主要目的是为了确保系统各功能的良好运行。对于高光谱的校正,在研究过程中,采用了聚苯乙烯物质材料完成,根据不同参数对牛奶样本的影响,从中选取了最适合牛奶检测的参数。(2)高光谱信号在牛奶检测中的光学特性研究。本文在研究过程中,采用的是双层样本,重点探讨五种添加成分在三种不同牛奶添加中的光学特性,通过研究结果发现,NaSCN(硫氰酸钠)、C3H6N6(三聚氰胺)、C2H4N4(二氰二胺)、(NH4)2SO4(硫酸铵)、CH4N2O(尿素)等,随着牛奶浓度的增加,高光谱信号在牛奶中的信号强度在不断降低,三种类型的牛奶信号衰减情况保持高度的相似性。(3)基于高光谱的牛奶定性分析研究。根据牛奶中脂肪含量的差异,采用高光谱系统对多维漫反射高光谱信号进行采集,和对不同种类牛奶透射信号的采集,对脱脂牛奶以及纯牛奶中复杂成分进行定性分析。试验使用了激光光源、CCD、单色仪等装置,主要是为了采集生物组织模拟液(Intralipid-10%)中的漫反射谱线,并利用Monte Carlo等方法以及漫射近似理论等手段进行正反向推导,进一步证明了本试验中高光谱系统的科学性与可靠性。(4)基于高光谱的牛奶定量分析研究,试验过程中,共选取了49份混合牛奶样本,分成校正集32个,测试集17个,构建卷积神经网络模型,通过对卷积神经网络模型参数的不断调整,以及研究卷积核个数和卷积和尺寸对模型泛化性能的影响,最后比较卷积神经网络模型与传统机器学习模型泛化性能对比,并最终确定了卷积神经网络预测能力的优越性。