当前牛奶的成分检测还是以化学分析方法为主，虽然检测力度大，但其过程耗费时间和精力、会破坏样品，并且还是离线检测。近红外光谱（NIRS）是指其波长在780～2500nm范围内的电磁波。然而现在的近红外光谱是在90年代以来飞速发展、使人瞩目的主要是光谱分析技术，这是光谱测量技术与化学计量学学科的有机结合，光谱测量技术与化学计量的学科被称为分析的巨人，是科学上的一项重大研究进展。此外，红外光测量技术所耗费的成本低、并且不会造成任何污染，所以已顺利运用到农业当中，对于农业的发展起到了不可估量的积极作用。
近红外光谱分析技术特点
近红外光谱的分析技术还在有机化合物的检测与鉴定中有着其自身的独特性与魅力所在：（1）对于样品的定性可以得到很高的准确度；（2）由于近红外区的波长比较短，所以不会被玻璃、石英等其它物质所吸收，用玻璃或石英可以制成样品池容器，这样它的造价低，用起来也简洁；（3）这样不仅不会损坏样品、也没有使用试剂、同时还不污染环境。对样品进行分析之后，就可以继续送往生产线了，其过程也不产生任何污染；（4）总的来说分析样品时间不超过一分钟，速度非常快，在分析其他样品的同时还可以分析多个成分，使其效率得到了很大提高；（5）但是对于痕量分析来说近红外光谱不适合它分析。
模型建立
光谱预处理方法。仪器提前所采集的原始光谱中除了包含样品组成信息外，还包括了各种来源的噪音信号。谱图的预处理主要包括有两方面的内容：首先第一点则是对噪音和其他不规则因素的剔除，如消除随机噪音、样品背景干扰、测量物件等会影响校正结果的种种因素必须剔除；第二则需要优化谱图上面的信息，对上述所反映的信息中突出部分进行选择，要选出最具代表最有效的光谱区域，以达到提高运算效率。这两点做到的话可以减少错误的出现。
定性分析方法。近红外谱区包含的信息则需要利用近红外光谱定性分析，要以一种对其物质定性的分析，还需要比较已知样本和未知样本以及标准样本的归属，由此确定未知样本的归属。近红外光谱定性分析多用与计算机和算法使其进行对光谱的比较与识别，利用算法提取红外光谱的信息特征，最常用的一种数学方法则是模式识别，其實质是借助数学方法进行光谱区分合适别的一种综合方法。
近红外光谱在乳制品中的应用进展
近红外光谱用于牛奶理化指标的检测。讨论中采用偏最小二的乘法建立校正模型以及利用遗传算法优选波段。牛奶中所含有脂肪、蛋白质和乳糖等其测量当中的含量测量结果当中的均方根误差为（RMSEP）：0.1～0.2g/dL，还有其测量值和浓度参考值有着良好的相关性（相关性系数大于0.9），测量重复性变异系数（CV）优于0.02。结果表明，牛奶的主要成分可以通过近红外光谱方法轻松测量出来，大大提高了效率以及节约了成本，而且预防食品安全等问题的出现。
近红外光谱用于牛奶掺假的鉴别。牛奶的生产还有收购过程中，必须准确、并且有效地、快速地检测出牛奶中主要的成分含量，坚决杜绝劣质产品的出现，而且还要对牛奶的等级划分提供参考依据。韩东海等人的研究实现了对牛奶新鲜度的判别以及对纯牛奶中还原奶的鉴别，并且检测成本比以往的技术低得多。实验结果表明：判别分析法时间里还原奶鉴别模型的必要条件，对于还原奶掺入量在20%以上的样品，这种方法的错误率仅仅只有10%左右，这种方法的正确判别率约在90%以上；然而对于还原奶掺入量在50%以上的样品可以实现100%判别；此外，牛奶的新鲜度还有其他的判别方法，这种方法就是定性判别，而且要建立识别掺碱牛奶的模型，模型建立出来之后，其正确判别率都在95%以上。
综上所述，近红外技术因为具有快速并且准确的特点，还可以同时检测并且便于在线监测，其效率之高，精确之高，会带给人们更多的方便与便利，所以在不久之后必然会受到越来越多人的关注。我国虽然在乳制品等食品领域运用红外技术研究起步较晚，距离其实用阶段还有一段距离，但是近红外技术这是一种新型的绿色分析技术，要是可以和乳品质量控制相结合、相合作，会使其生产的质量与管理效率大幅度提高、并且降低了成本，从而增加了生产的商品率，对于推动整个行业的发展有着积极作用。