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拉曼光谱是一种无损检测技术，不需要或只需要简单的样品制备，因此它在化学等很多领域中应用广泛。本论文利用特征性的拉曼光谱信息对烟草中的色素进行检测，并利用偏最小二乘方法建立了其定量分析方法;针对普通拉曼光谱分析灵敏度低的缺点，基于多孔材料制作了新型的表面增强拉曼(SERS)基底材料，并开发使用简便快捷的SERS基底，实现了基底的批量制作，便于实际样品的检测。 利用455nm的激光拉曼光谱仪开发叶黄素和β-胡萝卜素的定量检测方法，用于烟草样品分析。对激发光波长、萃取溶剂、焦平面与光学平台之间的距离进行了优化。鉴于其拉曼光谱中光谱干扰严重，利用偏最小二乘(PLS)构建多元校正模型来预测未知样品中的叶黄素和β-胡萝卜素含量。所建立模型的预测误差分别是6.68μg/g和2.56μg/g。结果表明，拉曼光谱结合偏最小二乘(PLS)在定量分析中能准确可靠地预测烟草样品中叶黄素和β-胡萝卜素的浓度。 使用商业化的SBA-15多孔材料并对其进行氨基改性，成功合成了金纳米颗粒修饰的NH2-SBA-15多孔材料。使用4-巯基吡啶(4-Mpy)对其检测能力进行了评估。将此基底应用于鸡肉和鸡饲料提取液中恩诺沙星的SERS检测，在浓度0.1-1mg/kg范围内，特征峰的拉曼信号强度与浓度具有良好线性关系，相关系数R2分别等于0.98和0.99，最低检出浓度均达到0.1mg/kg，达到了国家标准的要求，表明该基底有望为动物性食品及周边中恩诺沙星检测提供一种良好的手段。 采用纳米金修饰的NH2-SBA-15多孔材料基底，研究了鱼肉中隐色孔雀石绿的SERS检测方法，并优化了样品的前处理过程。研究发现，隐色孔雀石绿的最低检测浓度可以达到0.01mg/kg。对实际样本进行SERS检测时，能清晰的检测得到隐色孔雀石绿的特征峰，利用HPLC对检测结果进行了验证。该方法简便快速，有望发展为水产品中隐色孔雀石绿的快检方法。