本文以原奶、奶酪和奶粉为研究对象，进行了近红外光谱检测技术的应用研究，并对研究中出现的问题和现象进行了分析探讨。此外，通过对研究对象的分析，以期找到不同状态物料的最优采集条件和预处理方法及建模过程的差异。 在原奶体细胞检测方面，考察了透射和积分球漫反射两种光谱采集方式的最佳参数，最佳光谱预处理组合。以PLS建模方法建立校正模型，并对所建模型的稳定性，动态适应性进行了探讨和比较分析。考察校正模型稳定性的同时，又对体细胞含量和奶牛乳房炎之间的关系进行了探讨分析。由于校正模型预测偏差大于2％，所以目前模型还不能满足实际乳房炎检测的需求。 对于奶酪成分的检测，不仅考察了积分球漫反射光谱采集方式的最佳条件和最佳光谱预处理组合，而且在建模过程中，还对聚乙烯包装膜影响的消除进行了探讨，取得了较好效果。通过对模型预测能力的检验分析，得到所建模型的预测结果和国标方法测定结果几乎完全相同。模型预测相对平均偏差分别为：脂肪1.68％、蛋白质1.48％、食盐3.73％，而模型的预测残差(RMSEP)分别为脂肪0.503、蛋白质0.265、食盐0.082。 奶粉成分的近红外检测，是基于实际的应用条件进行，主要测试了不同品牌且含量差异较大成分的检测可行性。通过对光谱漂移消除、信息最大化提取、模型相关性、RMSECV及RMSEP等条件的综合考虑，找到了提取光谱信息的最优方法和建模参数最优组合，并检验分析了模型对即时样品的预测能力。 最后，针对本研究中使用的三种物料进行了近红外光谱采集条件和方式、采集预处理方法和模型预测能力进行比较分析，并对建模过程进行了总结探讨。