牛奶被制作成各类乳制品前，需要再进行一系列质量检测，以确保其符合既定的安全和质量标准。这些检测主要包括感官评测、理化检测（如脂肪、蛋白质、乳糖含量)以及微生物（如菌落总数、大肠菌群等）检测，接下来以感官检测为例展开介绍。
液态奶感官体验深受其常量营养素成分均衡状态影响，对原料奶进行风味或香气感官评估，可在加工前预先识别潜在的生产问题，防患于未然。
传统质量评判技术通过1~2名评审员迅速筛选并标记大量样本，有效锁定感官缺陷。评判过程中使用ADSA记分卡作为标准，全面评估液态奶风味及细菌含量、沉淀物存在、温度控制、酸度调节以及瓶盖外观等多项关键指标。商业乳制品加工中，感官评估作为捕捉加工偏差的有效手段，通过专业人员迅速判断液态奶是否异常，满足特定场景下快速评判需求，然而具有主观性强、受评估人员个体差异影响大，对特定成分变化敏感性有限等缺点。
尽管感官检测带有主观色彩，但依然是评估牛奶品质的关键环节之一。通过观察色泽、嗅闻香气、品尝口感，经验丰富的专业人员能够初步判断牛奶是否异常或已变质。这一过程遵循严格的评分标准，确保评估结果科学公正。从基础差异测试到高级异味分析及复杂调查技术，感官评估方法应用范围广泛且灵活多变，满足不同场景需求。
随着科技发展，现代牛奶感官评测技术逐渐融入高科技手段，如电子鼻和电子舌，以弥补传统方法不足。电子鼻和电子舌由传感器技术和模式识别技术组成，能模拟人类嗅觉和味觉，对牛奶感官进行精确分析。电子鼻通过气体传感器阵列与数据处理单元协同作用，将复杂的挥发性气体转化为可识别的“气味指纹”，电子舌产生与样品某些特征或质量有关信号模式，再经过多元模式识别技术（人工神经网络、主成分分析或模糊逻辑方法等)的处理，转化为人类可理解的质量参数，为牛奶品质控制提供科学依据。
人工智能是一个广泛的领域，通过模拟人类智能过程来开发系统，执行通常需要人类智慧的任务。在奶牛场，人工智能技术可以结合物联网设备监测奶牛健康状况，预测疾病，提高挤奶过程自动化和卫生水平并对牛奶进行初步检测。运输过程中，人工智能驱动的传感器和数据分析系统能够实时监控温度、湿度等参数，优化运输路线，确保牛奶新鲜度。到达加工厂后，人工智能系统可以与高效液相色谱、气相色谱-质谱、光谱分析、电子鼻等技术结合，自动检测牛奶中微生物、农药残留和重金属含量，尤其是理化成分由表2可见，检测方法的联用可以提高检测精度和速度。
参考文献：丁浩晗,宋晓东,董冠军,等.牛奶罐装运输全过程质量控制研究[J].中国乳品工业,2024,52(10):23-29.