乳制品生产环节繁多,工艺复杂,生产控制难度大,特别是受限于落后的生产设备和检测技术,我国乳制品生产常采用经验式或是人工抽样的生产调控模式,难以满足我国当前严峻的乳制品质量安全检测需求。在现有检测技术下,乳制品厂家对原料奶品质检测能力弱,对生产配料调控能力差,对生产过程实时控制能力缺失,导致厂家很难对产品质量做到精细的调控,乳制品生产安全问题层出不穷。新型乳制品在线检测技术能够为乳品生产提供全程信息化数据支持,是打破这一困境的重要突破性技术之一。本文以乳制品中生产控制较为复杂的酸奶为研究对象,分析了酸奶的生产工艺和生产环境,针对生产控制中最为关键的四种成分:蛋白质、脂肪、蔗糖、总固物,提出了以在线拉曼光谱技术为核心的在线检测方法。本文深入分析了在线拉曼光谱系统设计要点和复杂动态体系拉曼光谱数据解析方法,由此设计搭建了用于酸奶配料成分检测的在线拉曼光谱采集系统,并发展了基于数字标记的拉曼光谱数据解析方法,形成了一套软硬件合一酸奶生产在线检测系统。在线拉曼检测设备采用新型柔性管式结构,高效实现了与典型酸奶生产线的无缝对接,使其充分适应高温、高湿、强震动的酸奶生产环境,具备连续高强度的检测能力。在实时采集酸奶配料拉曼光谱的基础上,论文发展数字标记拉曼光谱数据解析新方法。该方法采用高密度小波变换,从复杂变动的拉曼光谱中准确解析出待测物质的信号,并以数据驱动的方式采用蒙特卡洛改进型—竞争自适应重加权的变量筛选方法,由此精准筛选并标记出四种关键成分的最优变量集合,建立高效稳定的在线定量分析模型。为验证本系统的有效性,论文采用72个实际样品进行验证。结果表明,四种关键成分的RMSEP均小于1 g/L,相对误差不超过1.5%,相比于生产控制中10%的允许误差,在线拉曼光谱系统能够为酸奶生产的信息化控制提供强有力的数据支撑,并为乳业的智能制造提供新型手段。