在中国,每年因误食含有农药残留的水果和蔬菜而中毒的人数超过10万人,死亡率约为20%。当前的农药残留检测设备不能同时满足对高精度和便携性的需求。尽管残留物检测手段有很多,但仍然存在着精度低和成本高的技术瓶颈。这些问题通过使用纸基微流控芯片的基于时间序列光电检测的农药残留检测方法解决。基于这些问题,政府制定了各种规则来调整农作物市场交易和食品工业。在中国,吡虫啉的最大残留限量（MRL）为0.5 mg/kg。同时,高毒性农药如甲酸酯和阿维菌素的最大残留限量为0.01mg/kg。研究分为以下几个方面:农药残留检测概况,基于纸基微流控芯片（μPAD）农药残留检测的基本原理,七层微流纸芯片的详细描述,农药残留检测系统的电路设计,实验条件和机器学习技术,结果和讨论以及错误分析。论文研究了影响μPADs内部结构的因素（例如样品直径,微混合机制,纸张材料的选择,接触面积,反应时间,温度和波长）,以此确定芯片最佳结构。此外,对光的吸收和酶抑制反应进行了分析和建模。数据预处理算法（例如乘法散射校正（MSC））用于清除数据中的噪声点。转化处理算法（TP）用于提高农药鉴定系统的性能。然后,利用主成分分析算法（PCA）来减少数据维度。最后,线性判别分析算法（LDA）用于提高不同农药的选择性。在对数据进行预处理之后,我们主要研究酶抑制反应所引起的反射光变化。因此,线性判别分析显示对吡虫啉（Y=1.6525X 139.7500）,磷酸根（Y=3.9689X 483.0526）和阿维菌素（Y=2.3617X 28.3082）的鉴别令人满意。这些线性曲线的相关系数分别为0.9635、0.8093和0.9094,沉降极限为95%。然后,检查了阿维菌素类化学药品和试剂样本（生菜和大米）,显示出良好的区分效果。因此,通过在时序分析中使用反射光谱的变化,对三种农药进行分类是可行的。该系统具有较高的自动化和集成水平,良好的可靠性,对未来农药检测的进一步发展做出了贡献。