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羊奶及其制品作为营养非常丰富的食品，在我国的消费量日益增长，但近年来羊奶及其制品质量事故不断出现，主要表现在羊奶新鲜度及羊奶掺假问题上，这些都严重威胁了我国奶业的安全。因此，建立快速精确的羊奶新鲜度检测方法及掺假检测方法对保障奶制品市场安全有着重要的意义。本文以绿色、快速的分析技术——近红外光谱技术为分析手段，以采集的75个常温存放羊奶和56个冷藏羊奶样品为研究对象，结合化学计量学方法（聚类分析、主成分分析、BP人工神经网络），定性确立了羊奶新鲜度随时间变化的阈值并建立了羊奶新鲜度评价指标（酸度、pH）的定量分析模型；以采集的生鲜羊奶和按一定浓度梯度配制的掺奶油、掺还原奶、掺淀粉、掺牛奶、掺尿素、掺亚硝酸钠6类掺假羊奶共424个样品为研究对象，结合化学计量学方法（两类判别法、fisher线性判别、径向基函数神经网络、多层感知器神经网络、偏最小二乘），开展了羊奶掺假近红外光谱技术快速检测的研究，建立了纯羊奶与掺假羊奶的近红外两类判别模型、6类掺假羊奶的近红外分类判别模型以及掺羊奶中掺假物质含量的定量分析模型；以采集的生鲜羊奶和按一定浓度梯度配制的复配掺假羊奶（掺淀粉溶液，掺含尿素的淀粉溶液，掺含尿素和奶油的淀粉溶液）样品共251个样品为研究对象，结合化学计量学方法（偏最小二乘差别分析、fisher线性判别和多层感知器神经网络）建立定性检测模型区分纯羊奶和个类复配掺假奶。具体研究结果如下：（1）羊奶新鲜度近红外检测模型的建立：应用聚类分析结合感官评价综合分析了羊奶常温存放和冷藏过程中新鲜度的变化趋势并确立了区分羊奶新鲜与否的分类阈值，结果表明，羊奶在室温存放下，只能保鲜1天，第2天后酸度、pH值和感官得分都大大降低；羊奶在4℃下冷藏下，酸度、pH值和感官在前5天变化较为平缓，第6天后变化加速，第8天后酸败比较彻底；应用近红外光谱技术分别结合主成分分析、BP人工神经网络建立羊奶常温存放和冷藏过程中酸度、pH值的定量校正模型，其中常温奶酸度和pH值定量校正模型的决定系数分别为99.50%、98.52%，交叉检验均方根差分别为1.1374、0.0815，验证模型决定系数分别达到98.87%、89.39%，预测标准差分别达到1.3742、0.1634；冷藏奶酸度和pH值定量校正模型的决定系数分别为99.55%、97.68，交叉检验均方根差分别为0.1208、0.0432，验证模型决定系数分别达到88.80%、95.00%，预测标准差分别达到0.5291、0.0740。（2）羊奶掺假近红外检测模型的建立：应用近红外光谱技术结合基于fisher准则的两类判别法建立区分60个纯羊奶和48个掺假羊奶样品（包括6类各浓度梯度掺假羊奶）的两类判别分析模型，该模型对验证集样本总的正确判别率达到了94.4%；对6类掺假羊奶建立分类判别模型，其中径向基函数神经网络分类模型对校正集的正确判别率达到98.8%，验证集的正确判别率达到96.6%，多层感知器神经网络分类模型对校正集的正确判别率达99.6%，验证集的正确判别率达99.1%；利用偏最小二乘法建立6类掺假羊奶掺假物质含量的定量校正模型，决定系数分别为98.85%、97.06%、96.64%、98.14%、96.16%、91.31%，交叉验证均方根差(RMSECV)分别为0.333、5.61、1.52、4.37、0.519、0.093，对定量校正模型进行验证，验证模型决定系数R~2分别达到90.989、0.982、0.979、0.964、0.951、0.867。（3）羊奶复配掺假近红外检测的建立：应用近红外光谱技术结合分别结合PLS-DA、fisher线性判别和MLP神经网络建立了定性校正模型区分复配掺假羊奶和纯羊奶，三个校正模型的正确判别率分别为93.25%、96.9%、97.5%，验证集的正确判别率分别为90.91%、98.9%、100%。研究结果表明，近红外光谱技术结合化学计量学方法可实现对羊奶品质的快速、无损检测。