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近年来,食品质量安全问题已成为全社会关注的热点问题,这主要是由于我国人民生活已由温饱型食物结构,转向营养健康型食物结构,人民的饮食消费观念的巨大改变,对食品卫生质量标准的要求更高了。我国的柑橘种植面积和产量都位居世界前列,柑橘的两个重要品种永春芦柑和南丰蜜桔因其独有的特点,名扬海内外,产量和出口量逐年上升。因此,对柑橘表面多农药残留的无损检测有重要的意义。首先,论文以柑橘中重要品种永春芦柑为研究对象,基于近红外光谱技术搭建了近红外农药残留检测平台,先把乙酰甲胺磷和毒死蜱农药等质量混合,再与蒸馏水把分别配置成1：100,1：300和1：500倍溶液,把稀释后的混合农药溶液喷洒在芦柑表面。在350nm～1800nm范围内采集喷洒农药后的芦柑样品的近红外光谱数据,联合气相色谱仪SP-6890检测出芦柑表面乙酰甲胺磷和毒死蜱农药的真实含量数据,运用采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)两种光谱预处理方法,并结合主成分回归(PCR)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立农药残留预测模型。结果表明：采用MSC的光谱预处理方法时建立的乙酰甲胺磷SiPLS预测模型较优,其预测集相关系数R为0.8199；而采用SNV的光谱预处理时建立的SiPLS毒死蜱预测模型较优,其预测集相关系数为0.8434。其次,以柑橘的另一个品种南丰蜜桔为研究对象,先把乙酰甲胺磷和毒死蜱农药等质量混合,再与蒸馏水把分别配置成1：500,1：600和1：700倍溶液,把稀释后的混合农药溶液喷洒在南丰蜜桔表面。在350nm-1800nm范围内在近红外农药残留检测平台上采集喷洒农药后的南丰蜜桔样品的近红外光谱数据,联合气相色谱仪SP-6890检测出南丰蜜桔表面乙酰甲胺磷和毒死蜱农药的真实含量数据,运用采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)两种光谱预处理方法,并结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)和多元线性回归(MLR)法建立农药残留预测模型。结果表明：采用SNV的光谱预处理方法时建立的乙酰甲胺磷预测模型较优,其预测集相关系数R为0.7388；而采用MSC的光谱预处理时建立的MLR毒死蜱预测模型较优,其预测集相关系数为0.807。综上,本文使用了联合区间偏最小二乘法(SiPLS)、主成分回归(PCR)和多元线性回归(MLR)的光谱数据分析方法,研究结果把大量的光谱数据进行缩减,不仅大大提高了运算速度,而且简化了预测模型的复杂度。虽然建立的芦柑和南丰蜜桔表面乙酰甲胺磷和毒死蜱两种农药预测模型精度没有达到非常高,但是该技术比起传统技术有其快速、无损的优点,而且精度可以通过后续的研究进一步提高,研究结果表明利用近红外光谱技术对柑橘表面多种农药残留进行定量检测是可行的,为今后无损检测柑橘类表面多农药残留提供了一定的理论依据。