基于拉曼光谱的苹果表皮残留敌百虫的检测

魏晓晖，衣淑娟，秦雯

（1.黑龙江八一农垦大学信息技术学院，大庆 163319；2.黑龙江八一农垦大学工程学院）

基于拉曼光谱的苹果表皮残留敌百虫的检测

魏晓晖1，衣淑娟1，秦雯2

（1.黑龙江八一农垦大学信息技术学院，大庆 163319；2.黑龙江八一农垦大学工程学院）

拉曼光谱检测方法相对传统检测方法的样品处理复杂、检测耗时、破坏样品，具有样品无需处理、快速、无损的特点。应用拉曼光谱检测技术以苹果果皮为载体，敌百虫农药为研究对象，敌百虫在水果果皮的农药残留检测结果显示，敌百虫农药拉曼位移较为丰富，可以选279、296、444、623、789 cm-1来识果皮表面残留的敌百虫农药，可以检测到苹果果皮农药残留敌百虫浓度4.8 g·kg-1。

拉曼光谱；农残；快速；无损检测

“民以食为天，食以安为先”，舌尖上的安全问题关乎人的身体健康，严重时甚至威胁人的生命安全。农药残留正在成为人们关注的焦点问题之一，其中，果树、蔬菜的农药使用量较大，约占农药使用的25.2%[1]，随着农业经济的发展和生产需求，农药使用量还在不断增加。因此，探究快速检测方法检测农药残留是我们亟需解决的关键问题，同时快速、无损[2]农药残留检测是今后农药残留检测主要的发展方向和趋势。相对传统的农药残留检测方法（如，气相色谱法、高效液相色谱法等）样品处理复杂、检测耗时长、技术条件复杂[3]、样品破坏大等，且不适于现场检测[4]，拉曼光谱检测法是一种快速、环保、无损的检测分析方法。

拉曼光谱检测分析法是基于印度科学家C.V.拉曼（Raman）所发现的拉曼散射效应，对与入射光频率不同的散射光谱进行分析以得到分子振动、转动方面信息[5]。由于不同物质是由不同分子结构组成的，即每种物质都有自己的拉曼“指纹”谱。根据拉曼检测分析方法的基本原理，应用激光拉曼光谱仪，以苹果果皮为研究载体，以敌百虫农药为研究对象，模拟水果果皮农药残留状态，对苹果表皮残留的敌百虫进行检测研究。

1 材料与方法

1.1 试验材料和仪器

试验样品：直接从市场购买的新鲜富士苹果。

试验农药：购买山东大成农药股份有限公司市售白色结晶状敌百虫，有醛类气味，有效成分90%，化学名称：O，O-二甲基-（2，2，2-三氯-1-羟基乙基）膦酸酯[6]，分子结构式如下图1。

图1 敌百虫分子结构式Fig.1Molecular formula of trichlorfon

试验仪器：采用法国HORIBA Jobin Yvon公司生产HR800激光拉曼光谱仪，测量光谱范围：100～4 200 cm-1，分辨率0.67 cm-1，激光器可选择473 nm、633 nm、785 nm，长焦物镜50倍，目镜10倍。

1.2 试验样品制备

以蒸馏水为溶剂，购买的市售原药敌百虫原药为溶质，分别配制成以下浓度：48、4.8、0.48、48、4.8 mg·kg-1。苹果清洗时，先用清水冲洗，再用蒸馏水冲洗，自然晾干后，用干净的小刀在水果表皮上切取8块大小均等的苹果皮。再用移液管移取等量不同浓度的敌百虫液体，滴到5块苹果皮表面，是形成一个半球型小液滴，在室温下自然晾干。

1.3 试验仪器矫正

试验前需对仪器进行矫正，采用单晶硅进行对仪器进行矫正，拉曼采集软件采集的单晶硅显微图和拉曼图如图2和图3所示，单晶硅的特征峰在520.7 cm-1处，说明仪器矫正完毕。

图2 单晶硅显微图像Fig.2Image of monocrystalline silicon microscopic

图3 单晶硅拉曼光谱图Fig.3Raman spectra of monocrystalline silicon

1.4 激光器的选择

为了获得最佳试验效果，先对激光器进行选择，分别在等试验条件，积分时间2 s，对3个无农残的苹果果皮样品进行光谱扫描，描次数3次后获的显微拉曼图像，获取在473 nm采集后显示的图像完好无损如图4，获取633 nm和785 nm采集后图像显示苹果皮都被烧焦，甚至击穿，如图5。因此，激光器选择在473 nm下进行本次试验。

图4 苹果表皮显微图像Fig.4Image of apple skin microscopic

图5 苹果表皮烧焦图像Fig.5Burned image of apple skin

1.5 拉曼光谱采集

（1）敌百虫原药拉曼光谱的采集

取0.2 g敌百虫原药置于载玻片上，放到XYZ载物台上，调节载物台控制旋钮，使样品图像清晰呈现在拉曼光谱采集软件中，设置采集参数：积分时间3 s，扫描次数3次，取3次扫描平均值。

（2）苹果表面拉曼光谱的采集

将滴加不同浓度的苹果表皮和干净的苹果表皮分别放到XYZ载物台上，调节载物台控制旋钮，使样品图像清晰呈现在拉曼光谱采集软件中，同时设置采集参数：积分时间2 s，扫描次数3次，取3次扫描平均值。

2 结果与讨论

2.1 拉曼光谱数据预处理

图6为无农药残留的苹果果皮的拉曼光谱图，在试验过程中会伴随着噪声干扰，这些噪声可能是由于环境或者机器本身造成的，因而得到的图形上就会有很多毛刺，这就需要对光谱数据进行平滑处理，本次数据预处理采用光谱处理软件Oringin9.0版本，应用局部多项式回归法（Savitzky-Golay）进行平滑操作，该方法能有效保留原始数据的有效特征，且拉曼位移所对应的特征峰保持不变，便于后续光谱分析，平滑后如图7所示。此外，试验获得光谱图具有较高的基线，因此需要进行基线矫正，基线校正后如图8所示，矫正后拉曼光谱特征峰相对比较明显。

图6 无农药苹果果皮拉曼光谱图Fig.6Raman spectra of no pesticide apple peel

图7 多项式回归法平滑Fig.7Smooth of polynomial regression method

图8 基线校准Fig.8Baseline of calibration

2.2 无农药果皮和敌百虫原药的拉曼光谱图特征分析

拉曼光谱是借助分子的振动谱来识别物质的，不同样品的分子结构不同，其振动谱也会不同，因而可将其作为“分子指纹”来识别不同的药物[7]。分析获得敌百虫原药和无农药苹果表皮的光谱图9可得，从全谱来看，敌百虫在拉曼位移在279、296、444、623、789、2 863、2 904、2 965 cm-1处的特征峰比较明显。

图9 敌百虫原药（a）和无农药苹果（b）拉曼光谱图Fig.9Raman spectra of trichlorfon technical（a）and no pesticide apple（b）

对比分析敌百虫拉曼光谱和无农药果皮拉曼光谱图发现，两者拉曼光谱特征位移有部分相似，这可能是由于两者构成结构分子有相同的地方造成的。因此，我们可以根据敌百虫特征拉曼位移：279、296、444、623、789 cm-1来识别苹果表皮上的敌百虫残留农药。

2.3 苹果果皮残留不同浓度敌百虫的拉曼光谱图

分析图10可知，a为48 g·kg-1敌百虫浓度滴涂在苹果表面的拉曼光谱图，b为4.8 g·kg-1敌百虫浓度滴涂在苹果表面的拉曼光谱图，c为0.48 g·kg-1敌百虫浓度滴涂在苹果表面的拉曼光谱图，d为48 mg·kg-1敌百虫浓度滴涂在苹果表面的拉曼光谱图，随着浓度的降低，苹果果皮的拉曼位移所对应的特征峰强度逐渐增强，因而覆盖了农药的拉曼位移所对应的特征峰，造成了农药拉曼位移识别比较困难，可以用来作为识别敌百虫的拉曼位移有：279、296、444、623、789 cm-1，可以检测到4.8 g·kg-1，再低一个数量级后，可以检测到拉曼位移所对应的特征峰，但是信号微弱难以识别。

图10 苹果果皮残留不同浓度敌百虫的拉曼光谱图Fig.10Raman spectra of apple peel residue concentrations

3 结论

综上所述，应用拉曼光谱对苹果表面残留的敌百虫检测结果显示，敌百虫农药的拉曼位移信号较为丰富，可以选择拉曼位移：279、296、444、623、789 cm-1作为识别苹果表面敌百虫农药的拉曼特征位移，同时为应用激光拉曼光谱技术对残留在苹果果皮的浓度4.8 g·kg-1以上的敌百虫农药行快速筛选奠定了基础。

［1］王淑红.气相色谱仪在蔬菜和水果中农药残留测定中的应用技巧［J］.安徽农学通报，2009，15（16）：136-178.

［2］翟哲，李伟凯.基于近红外光谱苗期玉米叶片叶绿素含量的无损检测方法［J］.黑龙江八一农垦大学学报，2014，26（2）：82-85.

［3］朱春燕，李伟凯，李艳梅.FT l R/ATR技术快速检测蔬菜中有机磷农药残留［J］.黑龙江八一农垦大学学报，2007，19（6）：78-81.

［4］李晓婷，王纪华，朱大洲，等.果蔬农药残留快速检测方法研究进展［J］.农业工程学报，2011（27）：363-367.

［5］刘燕德，刘涛，孙旭东，等.拉曼光谱技术在食品质量安全检测中的应用［J］.光谱学与光谱分析，2010，30（11）：3007-3011.

［6］李永玉，彭彦坤，孙云云，等.拉曼光谱技术检测苹果表面残留的敌百虫农药［J］.食品安全质量检测学报，2012，3（6）：672-675.

［7］张丹，王俊红.蔬菜和水果的显微激光拉曼光谱研究［J］.光谱实验室，2010，27（4）：1389-1391.

Detection of Apple Skin Residue Trichlorfon based on Raman Spectra

Wei Xiaohui1，Yi Shujuan1，Qin Wen2
（1.College of Information and Technology，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing 166319; 2.College of Engineering，Heilongjiang Bayi Agricultural University）

Compared to the traditional detection method of sample handling that is complex，time-consuming and samples destructive，Raman spectroscopy detection has the characteristics of non-sample processing，rapid and nondestructive.Raman spectroscopy detection technology is applied by apple peel as the carrier，trichlorfon pesticide as the research object.According to the results of trichlorfon pesticide residues in fruits，trichlorfon had rich raman shfit by choosing 279，296，444，296 and 789 cm-1to identify trichlorfon pesticide residues on the skin of fruits，and the concentration of trichlorfon on apple skin could be detected 4.8 g·kg-1.

raman spectroscopy；pesticide residues；fast；NDE

S24

A

1002-2090（2015）02-0100-04

10.3969/j.issn.1002-2090.2015.02.023

2014-05-09

魏晓晖（1989-），男，黑龙江八一农垦大学信息技术学院2012级硕士研究生。

衣淑娟，女，教授，博士研究生导师，E-mail：yishujuan_2005@126.com。