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        牛奶被制作成各類乳制品前，需要再進行一系列質量檢測，以確保其符合既定的安全和質量標準。這些檢測主要包括感官評測、理化檢測（如脂肪、蛋白質、乳糖含量)以及微生物（如菌落總數、大腸菌群等）檢測，接下來以感官檢測為例展開介紹。
        液態奶感官體驗深受其常量營養素成分均衡狀態影響，對原料奶進行風味或香氣感官評估，可在加工前預先識別潛在的生產問題，防患于未然。
傳統質量評判技術通過1~2名評審員迅速篩選并標記大量樣本，有效鎖定感官缺陷。評判過程中使用ADSA記分卡作為標準，全面評估液態奶風味及細菌含量、沉淀物存在、溫度控制、酸度調節以及瓶蓋外觀等多項關鍵指標。商業乳制品加工中，感官評估作為捕捉加工偏差的有效手段，通過專業人員迅速判斷液態奶是否異常，滿足特定場景下快速評判需求，然而具有主觀性強、受評估人員個體差異影響大，對特定成分變化敏感性有限等缺點。
盡管感官檢測帶有主觀色彩，但依然是評估牛奶品質的關鍵環節之一。通過觀察色澤、嗅聞香氣、品嘗口感，經驗豐富的專業人員能夠初步判斷牛奶是否異常或已變質。這一過程遵循嚴格的評分標準，確保評估結果科學公正。從基礎差異測試到高級異味分析及復雜調查技術，感官評估方法應用范圍廣泛且靈活多變，滿足不同場景需求。
       隨著科技發展，現代牛奶感官評測技術逐漸融入高科技手段，如電子鼻和電子舌，以彌補傳統方法不足。電子鼻和電子舌由傳感器技術和模式識別技術組成，能模擬人類嗅覺和味覺，對牛奶感官進行精確分析。電子鼻通過氣體傳感器陣列與數據處理單元協同作用，將復雜的揮發性氣體轉化為可識別的“氣味指紋”，電子舌產生與樣品某些特征或質量有關信號模式，再經過多元模式識別技術（人工神經網絡、主成分分析或模糊邏輯方法等)的處理，轉化為人類可理解的質量參數，為牛奶品質控制提供科學依據。
       人工智能是一個廣泛的領域，通過模擬人類智能過程來開發系統，執行通常需要人類智慧的任務。在奶牛場，人工智能技術可以結合物聯網設備監測奶牛健康狀況，預測疾病，提高擠奶過程自動化和衛生水平并對牛奶進行初步檢測。運輸過程中，人工智能驅動的傳感器和數據分析系統能夠實時監控溫度、濕度等參數，優化運輸路線，確保牛奶新鮮度。到達加工廠后，人工智能系統可以與高效液相色譜、氣相色譜-質譜、光譜分析、電子鼻等技術結合，自動檢測牛奶中微生物、農藥殘留和重金屬含量，尤其是理化成分由表2可見，檢測方法的聯用可以提高檢測精度和速度。