随着经济的发展和生活水平的提高,人民越来越关注食品安全问题。但是,我国人口众多,对食物的需求量极高,同时部分养殖户自身质量安全意识浅薄,养殖肉禽专业知识匮乏,他们为了追求短期的经济利益,在饲料中长期添加或过量添加抗生素以提高肉禽预防疾病的能力,从而造成禽肉类食品的安全问题屡现不止。鸡、鸭作为最常被食用的禽肉,它们的安全问题也被高度重视。本研究以金胶为增强基底,采用不同的光谱预处理方法:自适应迭代惩罚最小二乘法（adaptive iteratively reweighted penalized least squares,air-PLS）、归一化、二阶导数、基线校正等,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）、支持向量机（support vector machine,SVM）或线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）进行鸡肉和鸭肉中磺胺二甲嘧啶（sulfadimidine,SM-2）和磺胺吡啶（sulfapyridine,SPD）残留以及新霉素（neomycin,NEO）和氯霉素（chloramphenicol,CAP）残留的表面增强拉曼光谱（surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS）快速鉴别研究。本文的主要研究内容如下:（1）在鉴别鸡肉中残留的SM-2和SPD的过程中,用1188 cm^-1处的特征峰来判别鸡肉中是否含有SM-2残留,937 cm^-1处的特征峰来判别鸡肉中是否含有SPD残留。利用单因素实验方法对试验条件进行优化并得到最优试验条件如下:制备金胶的柠檬酸钠加入量为3.7 m L,金胶加入量为500μL,NaCl溶液的加入量为100μL,吸附时间为5分钟。在最优试验条件下,进行鸡肉中SM-2和SPD残留的快速鉴别,建立了PCA-SVM分类模型,该分类模型的分类精度为93.23%。该模型对测试集四类鸡肉样本的敏感性和特异性范围分别为77.42～100%和96～99.02%。含SM-2+SPD的鸡肉的敏感性最高,为100%;含SPD的鸡肉的敏感性最低,为77.42%。含SPD的鸡肉的特异性最高,为99.02%;含SM-2的鸡肉的特异性最低,为96%。（2）在鉴别鸭肉中残留的SM-2和SPD的过程中,557和573 cm^-1处的拉曼特征峰分别被用来判断鸭肉中是否存在SM-2和SPD抗生素残留。根据557和573 cm^-1处拉曼特征峰的强度确定了最优试验条件:制备金胶的柠檬酸钠加入量为3.7 m L,金胶加入量为450μL,NaCl溶液的加入量为150μL,吸附时间为5分钟。原始拉曼光谱经过air-PLS+二阶导数光谱预处理后,利用PCA结合SVM建立的分类模型的分类精度为90.44%,该模型对测试集四类鸭肉样本的敏感性和特异性范围分别为83.33～96.97%和89.32～100%。含SPD的鸭肉的敏感性最高,为96.97%;含SM-2的鸭肉的敏感性最低,为83.33%。含SM-2+SPD的鸭肉和空白鸭肉的特异性最高,均为100%;含SPD的鸭肉样本的特异性最低,为89.32%。（3）研究鸡肉中NEO和CAP残留的拉曼光谱图,确定了用546 cm^-1处的特征峰来判别鸡肉中是否含有NEO残留,666 cm^-1处的特征峰来判别鸡肉中是否含有CAP残留。原始拉曼光谱经过基线校正+二阶导数的光谱预处理后,PCA结合LDA建立的分类模型的分类精度为100%,能够完全鉴别四类鸡肉样本,并且分类模型对测试集四类鸡肉样本的敏感性和特异性均为100%。（4）在研究鸭肉中NEO和CAP残留的过程中,542 cm^-1处的特征峰用来判别鸭肉中是否含有NEO残留,735 cm^-1处的特征峰用来判别鸭肉中是否含有CAP残留。根据测试集的分类精度选择归一化+二阶导数作为光谱预处理方法。PCA结合LDA建立的分类模型的分类精度为99.24%,该模型对测试集四类鸭肉样本的敏感性和特异性的范围分别为96.97～100%和98.99～100%,其中,空白鸭肉样本的敏感性最低,为96.97%,其它三类样本的敏感性均为100%。含CAP的鸭肉样本的特异性最低,为98.99%,其它三类均为100%。综上所述,应用SERS技术结合化学计量学方法进行禽肉中SM-2和SPD残留鉴别以及NEO和CAP残留鉴别是可行的。