在现代农业生产中,农药在预防病虫害、提高农产品质量与产量、增加农民收入等方面发挥了至关重要的作用。但同时,农药的不规范及过度使用会导致农药在农田环境和生态系统中的积累,这给人类的生命健康和环境安全带来了潜在隐患。有效的农药检测方法可以应对这种潜在的风险,因此,开发一种快速、便捷、准确、廉价的农药检测方法意义重大。气相色谱法、高效液相色谱法、色谱-质谱联用法等传统检测技术虽然能够精准的检测农药,但是这些传统方法通常需要昂贵的仪器设备、专业的操作技能、繁琐的操作步骤和较长的检测时间,这严重限制了这些检测方法的应用范围和领域,使得这些传统的标准检测方法很难应用到现代农业农田环境的快速或在线检测中。近些年,可见-近红外光谱技术和电化学生物传感器检测技术因为快速、便捷、廉价、无损等特点受到国内外学者的广泛关注,在农药残留检测方面表现出潜在的应用价值。本研究主要以一种具有代表性的有机磷农药毒死蜱（Chlorpyrifos,CP）为研究对象,利用可见-近红外光谱快速无损检测技术和灵敏度较高的电化学生物传感器技术,对毒死蜱的快速检测展开相关研究,并在此基础上,对电化学生物传感器的电路设计与仿真做了初步的探索和研究。围绕本研究课题,本文主要包括以下四部分研究内容:（1）基于可见-近红外光谱技术的甘蓝叶片毒死蜱残留液无损检测和定性分析。实验用的甘蓝购买于当地的农贸市场,把清洗干净的150个甘蓝叶片样本平均分成5组,每组30个样本。将各组甘蓝叶片分别浸泡在5种不同浓度配比（1:1000,1:800,1:500,1:200,对照组）的毒死蜱农药溶液中,使甘蓝叶片与毒死蜱农药充分接触,残留有不同浓度的毒死蜱农药。利用可见-近红外光谱仪采集甘蓝叶片可见-近红外光谱反射率数据。对全波段光谱反射率（R）、反射率一阶导数（FD）、反射率二阶导数（SD）分别进行平均分组积分（求和）的预处理,对处理后的光谱数据利用BP神经网络模型进行建模,探索不同的分组数和不同的光谱数据的建模效果,定性检测和分析毒死蜱农药残留浓度。从每组30个样本中随机抽取24个共计120个作为建模集,每组剩下6个共计30个样本作为预测集。实验研究结果表明,当光谱反射率数据平均分组数为25组,采用光谱反射率的一阶导数（FD）进行建模效果最佳,本模型对建模集的识别准确率高达97.50%,预测集识别准确率可以达到96.67%。建模效果良好。这表明基于甘蓝叶片光谱反射率一阶导数的光谱数据,采用光谱数据平均分组积分预处理方法,结合BP神经网络模型,能够有效的定性检测和分析甘蓝叶片表面毒死蜱的残留。（2）基于光谱曲线图形特征分割的预处理算法及其在农药残留和番茄多酚氧化酶检测上的应用研究。可见-近红外光谱数据曲线是近似的平滑曲线,这说明光谱数据被约束在一条近似平滑的曲线之上,光谱数据间存在大量的数据冗余。本研究首次提出基于光谱曲线图形特征分割预处理算法的研究思路,将光谱曲线与坐标轴围成的空间看作光谱图形,将光谱图形平均或非平均分割成若干小的光谱图形,提取光谱图形的面积、周长、面积周长比等特征,利用这些分割后的光谱图形特征数据进行建模,通过建模集和预测集的均方根误差（RMSEC,RMSEP）和识别准确率（PRC,PRP）等评价指标评价建模效果,遍历和探索不同分割数目、不同图形特征和不同建模算法组合中的最优建模效果。结果表明,对于甘蓝叶片的光谱反射率数据,基于光谱曲线图形面积周长比特征的非平均分割算法NASR/MLR-21建模效果最好,建模集和预测集的均方根误差分别为0.198和0.278,建模集和预测集的识别准确率分别为77.50%和70%,建模算法计算机程序运行时间为3.47秒,相比于传统的偏最小二乘法的建模算法建模集和预测集的均方根误差的0.412和0.457,建模集和预测集的识别准确率的65.83%和60%,以及运行时间54秒,NASR/MLR-21建模方法不仅极大的提高了建模效果,而且提高了算法的运行效率,缩短了建模时间。同时,为了进一步验证该光谱预处理算法的普适性,利用该算法对番茄多酚氧化酶（PPO）指标进行了预测,针对番茄的光谱吸光度数据,研究结果表明,基于光谱曲线图形面积周长比特征平均分割算法ASR/MLR-21建模效果最好,建模集（Modeling set）和预测集（Prediction set）的预测均方根误差分别为1.74和1.99,相应的相关系数分别为0.98和0.97。直接应用偏最小二乘法（PLS）建模时,建模集与预测集的均方根误差分别为2.94和3.32,建模集和预测集的相关系数分别为0.92和0.90。可见,ASR/MLR-21算法极大的减小了RMSEC和RMSEP,有效的提高了Rc和Rp,建模算法提高了对番茄多酚氧化酶的识别准确度。（3）基于绑定血红蛋白和金纳米颗粒/二硫化钼纳米片-壳聚糖修饰的丝网印刷电极电化学生物传感器检测毒死蜱的研究。利用金纳米颗粒（Au NPs）和二硫化钼（Mo S2）纳米片-壳聚糖（chitosan）修饰丝网印刷电极（SPE）,以提高丝网印刷电极的导电性,增大其比表面积,利用壳聚糖的生物相容性和吸附性将血红蛋白固定到电极表面制作成电化学生物传感器Au NPs/Mo S2-CS/BHb/SPE。因为毒死蜱能够与血红蛋白进行特异性结合,在生物电极表面形成导电性较差的薄膜,这会阻碍电极表面的电子转移通道,进而抑制电极表面氧化还原峰电流,利用这一机制,建立毒死蜱与峰电流抑制比之间的线性关系,可以实现对毒死蜱的定量检测。实验结果表明:该生物传感器对毒死蜱的检测具有良好的线性范围:0.004～28.52μM,检测限（LOD）为5.6 n M。可靠的实验验证了该生物传感器的重复性、再现性、稳定性和抗干扰能力。真实甘蓝叶片和韭菜叶片蔬菜样品毒死蜱农药残留检测效果良好,实际检测回收率为87%～109%。实验研究表明该生物传感器具有灵敏度高、稳定性好、制作简单、成本低等优点。该生物传感器具有潜在的应用价值并且对有机磷农药的电化学检测研究具有重要的参考价值。（4）对提出的电化学生物传感器的方波伏安法电化学测试技术进行了电路设计的初步探索,利用Proteus开发软件设计了基于AT89C51单片机的电化学生物传感器的基本电路,并进行了电路仿真。电化学生物传感器设计与开发的最终目的是要设计一种快速、准确、简单、便携式的测试仪器。本研究中设计的电化学生物传感器Au NPs/Mo S2-CS/BHb/SPE主要使用的方波伏安法（SWV）电化学测试技术,为了将SWV技术应用到便携式微型化的测试仪器中,应用AT89C51微型单片机和数模转换器、放大电路、模数转换器、显示电路等设计实现了SWV测试硬件电路,该电路系统能够发出阶梯型的方波即SWV,并且可以通过按键电路对SWV电化学测试技术的参数进行调整,能够采集电流信号。应用Proteus软件对该电路系统进行了系统仿真,电路系统工作良好,为进一步开发电化学测试微型系统奠定基础。