随着我国国民经济的不断发展、人民生活水平不断提高，食品的质量安全问题越来越备受消费者关注。常规水果表面农药残留检测方法存在破坏样品、前处理繁琐、耗时长、成本高和对环境造成污染等不足的缺陷，探索快速、简便、无损的水果表面农药残留检测技术具有重要的实际应用价值。论文选择赣南脐橙为研究对象，以毒死蜱、乐果和亚胺硫磷三种常用农药为分析指标，探索基于拉曼光谱法的水果农药残留检测方法，实并建立了相应的定量模型。论文主要内容和结果如下：1.以不同浓度的毒死蜱标准溶液为研究对象，探讨了金、银、铝和铜四种不同金属、不同光谱预处理方法和不同建模算法（偏最小二乘法、主成分回归和最小二乘-支持向量机）对校正模型精度的影响。研究结果表明：金属银为基底，在一阶导数预处理方法下，利用最小二乘-支持向量机建模方法得到的结果最理想，其预测相关系数为0.996，预测均方根误差为0.62%。2.以赣南脐橙为载体，将不同浓度的毒死蜱标准溶液喷洒于脐橙表面，探讨了拉曼光谱技术对水果表面农药残留检测的可行性。分析了不同的光谱预处理方法和建模算法对校正模型精度的影响。研究结果表明：标准正态变换结合偏最小二乘法得到了较理想的分析结果，其预测相关系数为0.995，预测均方根误差为0.77%。3.采用表面增强拉曼光谱技术对微量乐果溶液（0.5μg/ml～10μg/ml）和亚胺硫磷溶液（0.1μg/ml～10μg/ml）进行定量分析，对比分析了光谱预处理方法和对建模波段进行了筛选。研究结果表明：结合偏最小二乘法，对于乐果溶液，采用一阶导数(1^st)结合标准正态变换（SNV）光谱预处理方法，在优化的波段范围1519.5～1850.3cm^-1、1189.8～1355.6cm^-1、694.2～1024.9cm^-1和199.5～530.2cm^-1内建立的定量校正模型最理想，模型结果为：校正相关系数为0.980，校正均方根误差为0.652μg/ml，预测相关系数为0.951，预测均方根误差为0.788μg/ml；对于亚胺硫磷样品，采用一阶导数(1^st)光谱预处理方法，在优化的波段范围1429.9～1850.3cm^-1、1150.2～1291cm^-1和450.2～1010.4cm^-1内建立的定量校正模型最理想，模型结果为：校正相关系数为0.982，校正均方根误差为0.647μg/ml，预测相关系数为0.957，预测均方根误差为0.655μg/ml。论文通过常规拉曼光谱技术和表面增强拉曼光谱技术对农药残留进行检测研究，结果表明：拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现水果农药残留的定量分析具有可行性。