基于拉曼光谱的水果表皮残留农药检测分析

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1、学校代码：10223分类号:S126学号：ZS1283025密级:公开专业学位硕士论文基于拉曼光谱的水果表皮残留农药检测分析研究生：魏晓晖指导教师：衣淑娟教授第二导师：姜云涛高级农艺师类别(领域)：农业推广（农业信息化）培养方式：全日制培养学院：信息技术学院中国·大庆2015.06摘要本文以苹果、梨为研究对象，以敌百虫农药作为检测对象，应用拉曼光谱检测技术对苹果和梨表面残留敌百虫农药进行试验研究，主要完成内容如下：1.利用LabRAMHR800拉曼仪器，确定了采集梨和苹果的拉曼光谱的激光器波长为473nm，光栅1800，采集时

2、间2s，采集次数3。2.通过对相邻平均法、Savizky-Golay法、中值法、小波去噪法分析，得出小波去噪法的DB和bior处理后的光谱信噪比值较其他三者方法高18.542以上，均方根误差RMSE均降低5.170以上。3.通过分析敌百虫原药光谱图和苹果表皮无农药与梨表皮无农药光谱图得到：敌百虫11拉曼光谱特征位移主要在100~1800cm和2700~3200cm范围内特征峰相对比较丰富，-1选择279、296、444、623、789、2863、2965cm处作为敌百虫检测的特征位移信号；苹果表皮无残留农药的拉曼光谱特征位

3、移主要表现在：1411、1536、1611、2848、-12932cm；梨表面无农药残留的拉曼光谱特征位移主要表现在：1056、1124、1288、1430、-11646、2842、2876cm。4.通过对苹果和梨表面不同浓度的敌百虫拉曼光谱分析，得出敌百虫在苹果表皮和梨表皮检出限分别为480mg/Kg和48mg/Kg。利用Origin9.0软件，建立拉曼光谱峰值强度、峰位面积分别与敌百虫农药浓度的数学模型，均符合线性关系：yaxb。其中以峰值强度建立回归模型时，相关系数R平均值分别为0.975和0.982；以峰位面积建立

4、回归模型时，相关系数R平均值分别为0.981和0.988，以峰位面积建立回归模型的相关系数平均值比峰值强度建立的回归模型提高0.006。以峰位面积建立的回归模型要优于峰值强度建立的回归模型。关键词：农药检测；敌百虫；拉曼光谱；水果；分析IAbstractThispaper,byregardingappleandpearasobjectsofresearchandtrichlorphonpesticideastheobjectoftest,hasmadeanexperimentalresearchofresidueoftrich

5、lorphononsurfaceofappleandpearwithRamanspectroscopydetectiontechnique.Ingeneral,thecompletedcontentincludes:1.ThroughapplyingLabRAMHR800equipment,thispaperhasdeterminedthatthewavelength,grating,gatheringtimeandgatheringtimesoflaserofRamanspectroscopyforsamplingpeara

6、ndappleare473mm,1800,2sand3respectively.2.Throughanalyzingwithadjacentaveragingmethod,Savizkv-Golaymethod,medianmethodandwaveletdenoisingmethod,thispaperhasattainedthatsignaltonoiseratioprocessedwithDBandbiorofwaveletdenosingmethodis18.542higherthanthosewithotherthr

7、eemethods;meanwhile,allRMSEsdecreasebymorethan5.170.3.Throughanalyzingoriginalnon-pesticidespectrogramoftrichlorphonforsurfaceofappleandnon-pesticidespectrogramforsurfaceofpear,thispaperhasconcludedthat:the-1characteristicdisplacementoftrichlorphonRamanspectrumgener

8、allylieswithin100~1800cm-1and2700~3200cm;thecharacteristicpeaksarerelativelyabundantandpointsincluding279,-1296,444,623,789,2863and2956cma