基于荧光光谱分析的农药残留检测研究进展

在农业生产中施用农药可提高农产品的产量,然而农药的过量使用也威胁着我国农产品的质量安全,因此对农产品的农药残留进行快速有效的检测成为农业生产大环境下的迫切要求.荧光光谱分析技术具有突出的高灵敏度以及有利的时间标度,对多组分农药残留检测具有良好的分辨能力,与气相色谱法、液相色谱法、气-质联用法等农药残留检测方法相比具备前...     

基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究

以脐橙为研究对象,初步探讨了应用高光谱图像技术检测水果表面农药残留的方法.用蒸馏水把农药分别配置成1:20,1:100和1:1000倍的溶液.然后把同种不同浓度的溶液滴到10个洗净的脐橙表面,溶液量约为120 μL,200μL和400μL,脐橙表面形成一个3×3的矩阵形状.将水果放置到通风阴凉处放168 h后,拍摄图像.采集脐橙在625～725 nm范围的高光谱图像,应用主成分分析方法(PCA)获得特征波长的图像,应用第三主成分图像(PC-3)并经过适当的图像处理方法对脐橙表面的农药残留进行检测.检测结果表明,高光谱技术对检测较高浓度农药残留非常明显.     

高光谱图像技术在农产品检测中的应用进展

综述了高光谱图像技术在农产品品质和食用安全性检测方面的研究现状及其在无损检测中的应用进展.在此基础上,提出了利用高光谱图像技术检测农药残留的解决途径,对高光谱图像技术在生物医学信息检测和农药残留检测中的应用前景进行了展望,指出高光谱图像技术是生物组织功能信息分析的一种新方法,是符合我国农产品产销特点的农药残留检测的潜力技术,可保障农产品质量和安全.     

苹果汁中吡虫啉农药残留荧光检测研究

根据有机物受激发射荧光的基本原理,研究了杀虫剂吡虫啉的荧光特性。利用荧光光谱仪对吡虫啉及苹果汁-吡虫啉混合体系进行了研究,得到了苹果汁中不同农药含量下的荧光谱图,分析了荧光强度与农药含量的关系。实验表明：当234 nm作为激发波长时,苹果果汁几乎没有荧光峰出现,而吡虫啉有很强的荧光,荧光峰值在373 nm左右。向果汁中逐量添加吡虫啉药液后,得到苹果汁中吡虫啉含量最佳预测模型,决定系数达到0.996 74,预测准确率高于90%。研究结果表明,利用荧光光谱法直接对苹果果汁中农药残留检测是快速和可行有效的。     

高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究

高光谱成像技术具备图像和光谱的双重优势,作为一种快速无损检测分析技术,检测过程无损、无污染和无接触。高光谱成像数据包括样本的图像信息和光谱信息,采集样本高光谱成像数据时,样本的每个像素点都有一条光谱与之对应,样本的每个波长都有一幅灰度图像与之对应。研究采用高光谱成像技术无损检测不同稀释浓度的农药在赣南脐橙样品表面残留随时间变化的关系。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20, 1∶100和1∶1 000倍的溶液。然后把不同浓度的溶液滴到30个洗净的脐橙表面, 将涂有农药的脐橙分别放置0,4和20 d,然后采集在900～1 700 nm波长范围的高光谱成像原始数据。通过主成分分析获取930,980,1 100,1 210,1 300,1 400,1 620和1 680 nm共8个特征波长,基于这些特征波长做第二次主成分分析,应用PC-2图像并经过适当的图像处理方法对不同浓度及放置不同天数的农药残留进行无损检测。采用高光谱成像技术检测三个时间段较高稀释浓度的果面农药残留都比较明显。高光谱成像技术作为一种检测方法,可用于评价各个时间段较高浓度的农药残留。     

香梨表面低浓度农药残留高光谱检测研究

以喷洒不同浓度杜邦万灵的香梨作为研究对象,探讨了应用高光谱成像技术检测香梨表面农药残留的方法。运用376~1051nm高光谱成像系统采集200个香梨的高光谱图像,其中120个香梨为建模集,80个香梨为预测集。运用多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,然后采用连续投影算法(SPA)提取了11个特征波长。基于处理后的光谱数据,分别运用多元线性回归法(MLR)和主成分回归法(PCR)两种算法分别建立农药残留检测的模型,比较两种模型的结果。通过比较,采用MLR建立的农药残留检测模型效果较优,其校正集相关系数(Rc)为0.973,校正均方根误差(RMSEC)为0.260,预测的正确率可以达到91.7%,对较低浓度残留的预测正确率达到80%。研究表明,应用高光谱成像技术可以成功地检测香梨表面农药残留,并且对低浓度检测也有很好的效果。     

典型食品果汁中百菌清农药残留荧光检测建模研究

利用荧光分光光度计对典型食品果汁(苹果汁和桃汁)与百菌清混合体系进行了荧光光谱检测,发现在352 nm处有明显百菌清药物特征峰。对混合体系的荧光发射光谱和其导数光谱进行回归分析建模,得到果汁中百菌清浓度和荧光强度之间的预测模型函数。在两种光谱模式下所建指数预测模型函数相关系数都高于0.99,优于线性模型函数;针对两种果汁,原始光谱模式下所建指数模型函数平均回收率分别为101%和100%,线性模型平均回收率分别为110%和118%;导数光谱模式下,两种果汁中百菌清指数函数预测模型平均回收率分别为101%和102%,而线性模型平均回收率分别为109%和120%。研究结果表明可以通过荧光光谱法直接实现果汁中百菌清残留检测,且指数函数预测模型优于线性模型,同时表明在果汁-百菌清混合体系的农药残留定量预测中,导数荧光光谱方法并无显著优势,可直接选用荧光原始光谱建模分析。     

高光谱成像技术鉴别菠菜叶片农药残留种类

利用高光谱成像技术无损鉴别菠菜叶片农药残留种类。采用高光谱成像仪采集900~1 700 nm波段内的光谱数据,采用多元散射校正对光谱数据进行预处理。利用主成分分析对不同种类菠菜样品的光谱数据进行分析,结果表明主成分分析能在可视化层面对不同种类的农药残留菠菜样品进行有效判别。另外,将卡方检验特征选择算法分别与支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和线性判别分析算法结合,并采用10-fold交叉验证评价方法,筛选出最佳波段和最优判别模型（线性判别模型）。筛选出的8个特征波长为1 439.3,1 442.5,1 445.8,1 449,1 452.3,1 455.5,1 458.7,1 462 nm,模型的预测准确率达到0.993且10次交叉验证的标准差为0.009。结果表明,基于高光谱成像技术能准确地识别菠菜叶片上的农药残留种类。     

基于同步-导数荧光光谱法的多组分农药残留测定的研究

多组分农药残留物的荧光检测中,由于组分间结构与化学性质相似,导致荧光光谱相互重叠,常规荧光光谱法难以同时进行测量。利用同步-导数荧光光谱法对西维因与克百威这2种常用农药的荧光光谱进行了研究,并试验了pH值对两者荧光特性的影响。在pH为7.8的条件下,选择Δλ=60 nm,在250～450 nm的波长范围内对两者混合溶液进行了同步荧光光谱扫描,并做一阶导数处理。实验结果表明,两者的同步导数荧光光谱完全得到了分离,消除了彼此间的干扰,能够对两者的混合溶液进行同时测定。西维因与克百威的线性范围分别为0.013～1.156 μg·mL-1与0.025～1.042 μg·mL-1,检出限分别为0.013 μg·mL-1与0.025 μg·mL-1,回收率分别为98%～104%与96%～103%;相对标准偏差均低于2.25%。     

近红外光谱分析技术在辛硫磷农药残留检测中的应用

采用近红外光谱分析法直接用于痕量农药辛硫磷的定量检测。通过引入一种样品预处理方法,将待测样品与硅胶混合,硅胶作为吸附剂,用来富集待测农药化合物,然后直接采集其漫反射光谱。用偏最小二乘(PLS)回归方法建立模型、留一交互验证法来对模型进行评价。通过两批次实验,浓度梯度为0.5 mg·L-1的21个样品的交互验证相关系数为0.958,RMSECV为 0.872 mg·L-1;浓度梯度为0.25 mg·L-1的41个样品的交互验证相关系数为0.924,RMSECV为1.15 mg·L-1。随着浓度梯度的降低,模型的预测能力有所下降,但模型的相关系数仍然较高。结果表明利用硅胶作为待测样品吸附剂的预处理方法,可以有效降低近红外光谱分析技术的检测限,在农药残留等低含量样品检测中有实际应用价值。     

蔬菜中西维因农药残留监测用荧光光谱仪的研究

根据西维因农药受到紫外光激发能够发出荧光的特征，利用脉冲氙灯作为激发光源，利用光纤进行传输和探测荧光，并结合电荷耦合器件(CCD)光谱探测技术，设计出了一套能够测量农药含量的荧光光谱仪器。分别利用稳态光谱仪和该仪器实现了对黄瓜中西维因农药残留的快速测定。实验结果表明，在激发波长为319nm和荧光发射波长为647nm情况下，西维因的线性范围为0.0～120μg／L，最低检出限LOD为5×10-7μg/L,线性相关系数r为0.9991(S／N=5)。该仪器可满足荧光检测的需要。     

荧光高光谱结合特征波长筛选的脐橙表面农药残留快速检测

采用荧光高光谱成像技术对脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵进行判别。实验通过由氙灯光源激发的高光谱成像系统(392～998.2 nm)分别采集浓度为0, 0.5, 1, 2mg·kg^-1的毒死蜱和0, 1, 3, 5mg·kg^-1多菌灵的高光谱图像。使用ENVI软件获取样本的感兴趣区域(ROI);对原始光谱数据采用卷积平滑(SG)、标准正态标量变换(SNV)及一阶导数(FD)方法进行预处理;采用区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)、无信息变量消除算法(UVE)和竞争性自适应加权算法(CARS)进行一次提取特征波长,二维相关光谱(2D-COS)方法进行二次提取特征波长。最后采用主成分分析与线性判别分析相结合算法(PCA-LDA)和偏最小二乘算法(PLS-DA)建立基于两次提取特征波长脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵残留的判别模型。将原始光谱数据与经过预处理的3种光谱数据进行建模分析,结果发现毒死蜱和多菌灵的光谱数据经过SG处理后模型效果最优。对经SG预处理后的毒死蜱光谱数据和多菌灵光谱数据进行特征波长一次提取,最佳特征波长分别为iVISSA法和CA...     

脐橙表皮两种混合农药残留的表面增强拉曼光谱定量检测

针对水果生产中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱技术(SERS),把害虫防治使用较多的有机磷农药亚胺硫磷与毒死蜱作为研究对象,探索性研究了将金胶用作增强基底检测以脐橙为载体的混合农药残留快速检测。采集混合农药样品的SERS光谱,通过对比农药的特征峰可以对混合农药进行定性分析。同时利用化学计量学方法,建立混合农药的定量数学模型,并通过对比不同的预处理方法和建模波段对混合农药样品拉曼光谱的处理结果,选择出最优预处理方法与算法的组合。在拉曼光谱范围200～2 300 cm-1内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的脐橙表皮混合农药残留回归模型效果较好,预测相关系数(R_p)为0.912,预测均方根误差(RMSEP)为3.601 mg·L-1。经过波段筛选后并对光谱处理结果对比,发现光谱在200～620,830～1 040及1 250～2 300 cm-1范围内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的回归模型效果较好,R_p为0.909,RMSEP为3.338 mg·L-1。研究表明使用SERS技术,可以对脐橙表皮上残留的混合农药进行定性与定量的分析。     

利用油品紫外荧光特性的多光谱成像检测

利用石油及其产品具有的紫外荧光特性, 搭建了一套紫外诱导多光谱成像系统.该系统主要由3个紫外诱导光源、8个滤波片和1个彩色CCD相机组成.采集了6种油品的多光谱图像, 以有效光斑的24个颜色分量均值作为特征, 提出了一种联合熵最大化的独立分量分析特征优化方法.K均值聚类和支持向量机识别结果表明, 较改进前的ICA方法, 该方法的特征优化性能得到了有效提高, 油种识别率达到了92.3%.     

应用小波边缘检测技术分析荧光寿命显微像

研究了小波图象边缘检测技术在荧光寿命显微像分析中的应用，利用小波分析的多尺度特性进行了荧光寿命显微像的边缘提取，结果表明，这种方法非常有效。     

微量乐果农药残留比色光谱快速检测方法

为快速、安全地检测常用有机磷农药乐果的残留,根据乐果含有硫基,和氯化钯反应生成黄色络合物硫化钯的原理,使用乙酸代替常用的浓盐酸溶解氯化钯,配置成氯化钯乙酸溶液作为比色剂,与不同浓度的乐果乳油分别发生显色反应。采集显色反应后溶液的吸光度谱图表明：用乙酸代替浓盐酸作为氯化钯溶剂效果更理想,在300～900 nm波段的吸收光谱可以区分0.5 mg·kg-1的农药浓度,满足国标GB2763—2012规定的部分水果及蔬菜中农残的检测要求。随机配置40个0.5～88 mg·kg-1样本浓度,对比SG等预处理效果,分别用PCA和PLS方法建立预测模型,30个作为建模集,10个作为验证集。在350～900 nm波段建立的模型相关系数r较低。根据吸光度谱图计算出乐果的相关系数在458 nm处达到最大值0.957 2,由此分别选取特征区间453～463和400～600 nm。经过比较得出以下结论：经过SG等预处理后,在400～600 nm波段,使用PLS方法建立的模型在主成分为4时最优,其训练集r=0.994 1,RMSEP=2.770,验证集r=0.9933,RMSEP=2.214。该方法操作安全,显色反应时间为2 min,为进一步研究快速、安全的有机磷农药实用检测仪器提供了理论与技术支撑。     

叶绿素荧光成像技术的葡萄霜霉病早期检测

葡萄霜霉病对葡萄生产构成严重威胁,尽早防治是治理霜霉病的关键.为了对该病进行早期检测,以PCR检测获取的霜霉病相对生物量作为霜霉病侵染的依据,从暗适应—光适应—暗弛豫3个光合生理状态连续变化过程中,采集80个人工接种霜霉菌叶片和80个健康对照叶片连续6 d的叶绿素荧光图像.对比健康和接种叶片叶绿素荧光动力学曲线、参数图...     

Determination and Control of Pesticide Residues in Beverages: A Review of Extraction Techniques,Chromatography, and Rapid Detection Methods

Abstract

We present a review concerning the determination and control of pesticide residues and transformation products in beverages. We review preparation methods using microextraction techniques, which are time-consuming, inexpensive, simple, and endeavor to be environment friendly. Mass spectrometry (MS) and tandem mass spectrometry (MS/MS) technologies are able to detect and quantify matrix-induced chromatographic response effects (matrix effects) accurately, even with the low milligram per kilogram levels. Rapid detection technology is an important tool in food product analysis. We review the technology to analyze the persistence of pesticide residues in beverages in order to effectively control their quality and safety.