浊液是一种常见的分散系,包含悬浊液和乳浊液。浊液成分分析在食品、环境、工业、医药等领域有着重要应用。针对现有化学分析法、光学吸收法等浊液浓度测量方法存在测量时间长、对操作人员的专业性要求高、价格昂贵、不利于移动性快速检测等问题。采用数字摄像头代替传统的光电检测系统,结合图像处理、数据分析技术和神经网络算法,进行图像特征提取和模型建立,实现基于图像的浊液浓度检测方法和装置,并应用于浊度测量和牛奶成分分析。本文主要内容如下:（1）基于颜色分量提取和分析方法,对散射和透射模式下的浊液图像进行分析,设计了基于850 nm近红外的双摄像头测量装置和浊液图像分析软件,搭建了水质浊度测量系统。通过分析样品浊度与不同色彩空间中不同颜色分量的关系,结合偏最小二乘法,建立了浊度检测模型。经过对比分析,最佳的散射比透射亮度检测模型的平均绝对百分比误差（MAPE）为0.83%。（2）采用透射方式建立了可见光摄像头和近红外摄像头的测量装置。基于对样品溶液的图像亮度、色差和浊度数据分析,分别建立了可见光和近红外光的亮度、色差的浊度检测模型。对所提出的模型进行对比分析,并提出“可见光-近红外”融合测量模型。所选模型与商业浊度仪测量结果的相关性都高于0.999,融合模型的MAPE在1.05%以内,均方误差（MSE）为1.14。（3）在水质浊度测量的基础上,研究图像法在牛奶成分分析中的应用。设计了一种基于近红外宽带发射器（650–1050 nm）和异形比色皿的牛奶成分分析系统。采用灵敏度范围为700–1100 nm的近红外摄像头获取牛奶的散射、透射和色散的光学信息图像。使用图像边缘检测算法和梯度提升决策树（GBDT）算法建立了蛋白质和脂肪检测模型。通过测试得到蛋白质模型的MAPE为0.59%,测量误差为±0.02%,脂肪模型的MAPE为1.00%,测量误差为±0.04%。