분유의 진위 문제는 우리나라 식품 안전의 중요한 문제 중 하나이며, 비지향적 선별 검사는 분석 과학 분야의 최첨단 주제이다. 본 연구는 견고한 모델링 기반 라만 고분광 이미징 방법(RMD-RHIM)을 제안하며, 스펙트럼 통합 데이터 특성을 활용하여 분유 내 미지의 혼입물 식별 문제를 이상 샘플 인식 문제로 전환하여 분유 내 혼입물 불확실성 문제를 효과적으로 해결한다. RMD-RHIM에서는 먼저 적응형 반복 가중 페널티 최소제곱 알고리즘(airPLS)을 사용하여 라만 스펙트럼의 배경 정보를 제거하고, 개선된 반복 자기 가중 부분 최소제곱법(mIRPLS)을 통해 분유 라만 고분광 이미지 신호 내 왜곡된 픽셀을 정확히 식별한 후 가시화된 이진 이미지로 변환하여 분유 진위 비지향적 선별을 실현한다. 결과는 RMD-RHIM 방법이 양성 및 음성 샘플에 대해 각각 98.3% 및 93.3%의 인식률을 달성하여 분유 산업의 빠른 선별 요구를 충족시키며, 다른 식품 샘플의 비지향적 선별에 새로운 수단을 제공함을 보여준다.

라만 고분광 이미징; 분유 진위 인식; 견고한 모델링 기반; 비지향적 선별