农产品农药残留光谱检测技术的针对性优化策略

摘要：农产品安全与民生大计密切相关，近年来，我国多地频繁曝光农药残留问题，促使各方高度重视农残检测工作。光谱检测技术在农产品农药残留检测中具有重要地位。基于此，本文深入剖析了农产品农药残留光谱检测技术面临的困境，并针对这些挑战提出了包括硬件升级，采用新型传感器提高灵敏度、算法创新，优化数据处理模型，以及样本处理优化在内的一系列针对性优化策略，并通过翔实实验验证了策略的有效性，以期通过相关论述能够显著提升光谱检测技术在农产品农药残留检测中的应用水平，切实保障农产品质量安全。

关键词：农产品；农药残留；光谱检测技术；优化策略

随着人们生活质量提升，农产品安全问题备受关注。传统农药残留检测方法存在周期长、操作复杂等局限，光谱检测技术以其快速、无损特性成为研究热点。然而，该技术在实际应用中面临精度、效率及成本等难题，限制其推广。因此，剖析技术困境并提出优化策略具有重要意义。

1 光谱检测技术的困境与挑战

1.1 检测精度的瓶颈

光谱检测技术要攻克的影响因素较多[1]，一个方面是系统噪声本身的复杂性，器件固有噪声来源多，如热载子的热活动性形成热噪声，强度随温度、器件阻值增加而加剧；在光电转换中，光子/电子不连续的传输过程所产生的量子涨落引起散粒噪声，此类噪声通常会对有效光谱造成不同程度的覆盖；另一方面是外界背景干扰因素的干扰，实验室环境中的密集设备所形成的高频强电磁辐射以及各设备间产生的电磁耦合，很可能通过电光转换途径形成谱线抖动或谱线漂移；还有动态场合的干扰环境，如农产品转运站检测现场设备种类多而密集[2]，货物传送车以及产品分拣机器的运转产生的低频振动波对光学部件的抖动（在毫米/亚毫米级别）、光电效应波动以及光路的波动都比较严重，而对这类复合噪声环境对微弱特征谱的捕获将造成阻碍，尤其痕量农药残留检测时目标峰强度有时会接近噪声基底值，通常的滤波处理难以满足要求。

1.2 检测效率的制约

样前处理繁琐，常包括样前处理过程（如样品的采集、破碎、提取、净化等）[3]，以提取过程为例，传统液－液－萃取过程需要消耗大量有机溶剂，过程不仅费时，而且有机溶剂挥发给环境和操作人员健康带来危害，净化过程需要操作者手工装填柱子、选择洗脱剂、洗脱回收等过程，操作复杂且易引入误差，同时处理时间长。光谱采集及数据处理环节中耗时环节，光谱采集过程，一些传统光谱仪扫描速度慢，尤其是高分辨光谱往往需要较长的扫描时间，如傅氏变换红外光谱仪中获取整个波段高分辨率光谱通常一次扫描需要几分钟，甚至更长[4]。

1.3 检测成本的考量

仪器设备成本是检测成本的主要构成，光谱仪造价昂贵，主要在于高级别的工艺技术和制造精密加工，如高分辨率核磁共振光谱仪，设备需安装高磁场超强磁体，超导磁体制造维护成本高，同时还需要高分辨率射频发射与接收系统，这些技术先进与精密的元器件使其拥有极高的价格。维护成本主要是光谱仪属于精密仪器，需要有专门的维护技术人员定期进行校准与维护，维护过程如需要更换其他易损器皿，如探测器的光电倍增管等，都会产生费用。

2 针对性优化策略

2.1 硬件升级，提升检测性能的基础

2.1.1 新型光源研发

传统光源易受环境温度、电源波动影响，导致光强不稳，影响检测结果。新型光源通过稳压稳流技术及特殊材料结构设计，降低环境干扰，输出稳定光信号。半导体激光光源稳定性极高，光强变化范围极小。高强度新型光源可增强农药分子激发，提升痕量农药检测灵敏度，解决传统光源信号强度不足问题。针对农药残留检测，光源需覆盖常见农药特征吸收波长区域，如有机磷类农药集中的紫外和红外波段，同时保证高光谱纯度，减少杂散光对检测准确性的干扰。

2.1.2 高性能探测器选择

不同探测器性能差异显著。光电倍增管（PMT）灵敏度极高，适用于低光强检测，但对温度敏感、动态范围小。电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）探测器具备高空间分辨率与大动态范围，CCD 通过像素单元存储电荷并顺序读出，CMOS 集成信号处理，功耗低、读取速度快。在农产品表面农药残留分布检测等需高光谱分辨率图像的场景中，CCD 和 CMOS 优势明显。对于快速高精度检测，CMOS 探测器因读取时间短，能快速获取大量光谱数据，满足实时检测需求。

2.1.3 光学系统优化

传统光路在反射镜、透镜等元件表面存在光反射与折射损失。采用低折射率、高透光率光学玻璃制造透镜，可提升透光率；优化光路几何布局，如采用折叠光路，在有限空间内增大光程，减少光学元件使用数量，避免不必要的反射和折射，有效降低光损失，提高检测效率与准确性。

2.2 算法创新，挖掘数据价值的利器

2.2.1 多元数据分析算法应用

主成分分析（PCA）通过线性变换将高维农药残留光谱数据降维，去除冗余信息与噪声。它利用协方差矩阵特征分解，捕捉光谱数据主要变化方向，将数百个波长变量压缩为少数主成分，既减少数据量，又保留关键特征，简化后续分析。偏最小二乘法（PLS）则针对光谱数据中农药特征重叠导致的多重共线性问题，构建光谱数据与农药残留浓度的回归模型，通过因变量反推自变量，精准预测残留量，显著提升建模精度。

2.2.2 机器学习算法引入

人工神经网络（ANN）作为复杂的机器学习算法，由输入层、隐层和输出层构成。在农药残留检测中，输入层接收光谱数据，隐层经非线性变换提取特征，输出层给出预测结果。通过调整神经元连接权值，不断优化网络，使输出值逼近实际农药残留浓度，实现高精度检测。

2.2.3 数据融合算法发展

多光谱与高光谱数据融合是提升检测准确率的有效途径。多光谱数据在特定波段对单一农药响应显著，高光谱数据则提供连续光谱信息，二者结合可发挥互补优势。通过加权融合、基于模型融合等方式，整合不同光谱数据特性，突破单一数据限制，实现对多种农药残留的精准区分与精细对比，大幅提高检测结果的准确性。

2.3 样本处理优化，消除干扰的关键

在改进样本提取方法方面可以推陈出新，比如选择新型提取技术如固相微萃取，这一技术就是利用固相萃取涂层对目标农药的吸附作用，实现高效、快速地从农产品样本中提取农药残留，而且减少了有机溶剂的使用，降低污染同时提高提取效率。当然净化技术创新也重视起来，如在线净化技术可在样本提取后立即进行净化操作，这可以传统离线净化过程中的繁琐步骤与可能的污染风险，并有效地去除样本中的杂质干扰，提升光谱检测的准确性。

3 结语

综上所述，农产品检测关系到千家万户的食品安全问题，所以必须加强新技术的应用和优化光谱检测技术。未来，随着技术的持续进步，光谱检测技术有望在农产品农药残留检测中发挥更大作用，不断完善自身的同时凭借更精准的检测结果[5]、更快的响应速度以及更低的投入成本，为农产品质量安全监管提供更有力的技术支撑，推动农业向绿色、安全方向发展。

参考文献：

[1]刘露，阿斯艳木，热哈提布·沙塔尔.农产品质量安全检测实验室标准物质管理和质量控制方法[J].食品安全导刊，2025，（01）：72-74+79.

[2]靖相柱，孙霞，郭业民，等.光谱成像技术在玉米种子质量检测方面的研究进展[J].北方农业学报，2023，51（05）：93-102.

[3]黄平.食品检测技术在农产品质量检测中的应用探讨[J].食品安全导刊，2024，（34）：146-148.

[4]陈鹏文，胡军.基于近红外光谱技术的种子检测研究现状[J].南方农机，2024，55（22）：62-64.

[5]李在凤.完善检测体系保障农产品质量安全[J].云南农业，2025，39（02）：11-12.