食品质量安全问题越来越受重视,国内外要求愈发严格。“农药残留”话题的热度不断上升,我国茶叶中的农残问题历来备受人们关注,农残问题更是影响我国茶产业发展的重要因素之一。伴随着经济全球化,我国茶叶贸易不断扩大,为了适应各种不同要求,各式各样的检测设备应运而生,其中具有代表性的光谱处理分析软件更是如此。近些年光谱分析技术飞速发展,涉及行业不断增多,市场上出现各式各样的光谱采集设备,不同类型光谱设备采集的光谱文件类型不同,则需要使用配套的光谱处理分析软件处理,另外也需要相应处理方法与分析算法。而不同待检测物和检测内容也不尽相同,用户在进行光谱分析时必须费时费力寻找与其光谱数据相适应的预处理和分析算法。一旦使用的光谱设备类型增加,为不同设备生成的光谱数据寻找一一对应的算法将会增加检测成本,降低工作效率,。不同的企业和行业使用的光谱采集设备也是大相径庭,对其采集所得的光谱数据进行分析处理也相应变得繁琐。为了有效解决以上问题,本课题开发一款能够对不同类型的光谱数据、硬件设备和算法等进行快速调配的光谱分析系统用于检测茶叶中的农药残留,提高检测分析效率,减少操作失误率。本系统采用B/S结构,按照MVC模式开发,主要功能包括在线快速匹配合适的预处理算法、分析算法对数据进行准确分析,而且可对不同硬件所采集的光谱数据图谱进行在线显示、放大、缩小、截取、数据编辑等。实验人员和操作员可以在算法文件夹中选择其他用户上传过并通过了审核的预处理算法和分析算法进行自定义组合,对不同的光谱文件进行光谱预处理和分析处理,比较出最为合适的组合算法,也可以根据实验人员或光谱处理人员具体需求自行上传相应算法与系统中原有算法进行组合成新的算法线,对上传后的光谱文件、操作中的光谱文件、上传后的算法文件和组合好的算法线进行收藏保存到系统,并可以进行公开等功能。基于所开发的光谱分析系统,本文以茶叶中毒死蜱农药残留拉曼光谱分析为例,设计了一套用于处理分析茶叶中毒死蜱农药残留拉曼光谱的预处理和分析算法,为本系统检测茶叶中毒死蜱农药残留给予算法支持。采用标准正态变量变换(SNV)预处理原始拉曼光谱,运用连续投影算法(SPA)方法优选毒死蜱分子的特征变量,建立茶叶中毒死蜱农药残留的支持向量机(SVM)模型。系统运行表明,建立的茶叶中毒死蜱农药残留检测模型可用于实际估测,结果真实可靠,为测试本光谱系统提供了有效的算法支持。研究表明,将茶叶中毒死蜱农药残留光谱数据、SNV预处理算法、SPA、SVM数据分析算法导入系统后,系统输出结果准确可靠。在公开算法后,其他用户可使用系统中已建立的茶叶中毒死蜱农药残留组合检验线对未知茶样进行准确分析。