1. Optical Methods Based on Ultraviolet, Visible, and Near-Infrared Spectra to Estimate Fat and Protein in Raw Milk: A Review / Abraham Gastelum-Barrios, Genaro M. Soto-Zarazua, Axel Escamilla-Garcia etc. // Sensors 2020, 20, 3356. – Pp. 1-16.

2. Физические принципы исследования молока с использованием акустических и оптических волн / Н.В. Мухин, Г.А. Коноплев, О.С. Степанова [и др.] // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2021. № 8. С.15-39.

3. Penner M.H. Basic Principles of Spectroscopy. In Food Analysis; Food Science Text Series; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2017; pp. 79–88. ISBN 9783319457765.

4. Milk Fat Content Measurement by a Simple UV Spectrophotometric Method: An Alternative Screening Method / D.O. Forcato, M.P. Carmine, G.E. Echeverría [et al.] // J. Dairy Sci. 2005, 88, 478–481.

5. Quantitative determination of fat and total protein in milk based on visible light scatter / A. Bogomolov, S. Dietrich, B. Boldrini [et al.] // Food Chem. 2012, 134, 412–418.

6. Kucheryavskiy S., Melenteva A., Bogomolov A. Determination of fat and total protein content in milk using conventional digital imaging. Talanta 2014, 121, 144–152.

7. Bogomolov А., Melenteva А. Scatter-based quantitative spectroscopic analysis of milk fat andtotal protein in the region 400-1100 nm in the presence of fat globule size variability // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2013. Vol. 126, P. 129-139.

8. Near-infrared spectroscopic sensing system foronline monitoring of milk quality during milking. Sens. Instrum / S. Kawamura, M. Kawasaki, H. Nakatsuji [et al.] Food Qual. Saf. 2007, 1, 37–43.

9. Near-infrared spectroscopic sensing system for on-line milk quality assessment in a milking robot / M. Kawasaki, S. Kawamura, M. Tsukahara et al. // Comput. Electron. Agric. 2008, 63, 22–27.

10. Spectral-sensitive Pulsed Photometry to predict the fat content of commercialized milk / L. Ragni, E. Iaccheri, C. Cevoli et al. // J. Food Eng. 2016, 171, 95–101.

11. Online Near-Infrared Spectroscopy for the Measurement of Cow Milk Quality in an Automatic Milking System / P. Iweka; S. Kawamura, T. Mitani et al. // Eng.Proc. 2023, 56, 145. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/ASEC2023-16302 (дата обращения: 20.04.2026).

12. Near-infrared spatially-resolved spectroscopy for milk quality analysis / Jose A. Diaz-Olivares, Martin J. Gote, Wouter Saeys [et al.] // 2024. https://orcid.org/0000- 0001-6178-0088 (дата обращения: 20.04.2026).

13. Eleni Nanou, Nefeli Pliatsika, Dimitrios Stefas. Identification of the animal origin of milk via Laser- Induced Breakdown Spectroscopy" Food Control 154(21):110007 https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2023.110007 (дата обращения: 19.04.2026).

14. Multi-Reflectance-Spectroscopy, Part II: Optical Sensor for In-Line Monitoring of Fat and Protein in Milk-Based Products / Sebastian Boldt, Geert Sinn, Klaus Heinrich Mittenzwey et al. // Appl Spectrosc. 2025 Aug;79(8):1242-1255.

15. Хакимов А.Р. Разработка и обоснование параметров устройства экспресс анализа качества молока в процессе доения: дис. … канд. наук: 00.00.00- Другие специальности. ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ», 2024. 125 с.

16. Седунов Д.П., Мартынов А.В., Никонова Г.С. Определение набора светодиодов для реализации метода оптической спектроскопии молока // Техника радиосвязи. 2023. Выпуск 4(59). С.91-99.

17. Патент на полезную модель № 239000 U1 Российская Федерация, МПК G01N 33/04. Анализатор качества молока : заявл. 26.06.2025 : опубл. 19.11.2025 / В.В. Фирстов, Г.С. Никонова, А.Л. Бабанов, А.Н. Худорожко; заявитель Акционерное общество "Омский научно-исследовательский институт приборостроения".