茶叶是我们国家的一大进出口产业,是中国的一大门面标签,然而农药的大量使用使得茶叶中的农药残留很严重。现如今许多常规方对茶叶农残检测都存在一定的缺点,操作复杂,成本昂贵。为了能快速实时地对其进行现场检测,本研究采用表面增强拉曼技术和微流控纸芯片对农药残留进行现场检测,并对其进行定性定量分析,确定了农药残留检测的定性定量方法。主要研究内容如下:（1）探究了一种利用SERS技术和纸芯片快速检测茶叶中农药残留的定性分析方法。将采集到的三种农药的光谱数据进行主成分分析,再对其分别进行支持向量机（SVM）,极限学习机（ELM）,概率神经网络（PNN）和K最近邻法（KNN）四种分类模型的建模,并对建模结果进行比较。与最佳ELM,PNN和KNN分类模型相比,最佳SVM模型显示出优异的分类准确性和稳定性,可用于茶叶中农药残留检测的定性分析模型,其中,K=5,c=3.3755和g=1.0241时,训练和预测的识别率分别为97.32%和100%。同时,对三种农药进行了很好的分类。（2）探究了一种利用SERS技术和纸芯片快速检测茶叶中农药残留的定量分析方法。采用密度泛函理论计算了以茶提取物为基质的不同浓度毒死蜱溶液的SERS光谱特征峰值,从而选出了毒死蜱的6个特征峰:337、680、754、1041、1375和1575cm^-1。根据1041cm^-1处的特征峰特征信息,建立了以茶叶提取液的毒死蜱农药不同浓度的线性方程,线性方程为y=17.032x+656.85,相关系数:R²=0.9845,茶中毒死蜱的回收率:89.12-96.82%,相对标准偏差:1.65-8.75%。采用密度泛函理论计算选出了多菌灵的4个特征峰:896、1056、1101和1465cm^-1。根据1465cm^-1处的特征峰特征信息,建立了以茶叶提取液的多菌灵农药不同浓度的线性方程,线性方程为:y=350.49x+2701.8,相关系数:R²=0.9917,该农药在茶叶中的回收率:88.16⁹5.93%,相对标准偏差RSD=4.85⁹.17%。采用密度泛函理论计算选取了溴氰菊酯的5个特征峰:556、741、1079、1182和1568cm^-1。根据741cm^-1处的特征峰特征信息,建立了以茶叶提取液的溴氰菊酯农药不同浓度的线性方程,线性方程为y=5.9453x+797.93,相关系数:R²=0.9924,茶叶中溴氰菊酯农药的回收率:86.13⁹4.17%,相对标准偏差（RSD）:7.00⁹.5%。