当前食品安全问题十分突出，如何有效的对食品质量进行监控和管理成为人们日益关注的焦点。农药和化学污染物的过渡使用是食品安全问题的主要来源之一，食品质量检测部门需要对这些农药残留信息进行检测和分析。本课题的主要任务是研究多维数据的可视分析技术，并将该技术应用到农药残留检测中，协助研究人员分析农药的理化特性和特征规律，为食品中的农药检测提供分析和决策依据。本文对多维数据的可视分析技术进行了深入的研究。（1）针对农药检测标准数据的特点和理化特性，对原始数据进行预处理操作，便于转换成可视化信息。（2）分析和总结了目前主流的多维数据可视化技术和应用条件，提出了一种针对农残检测标准数据的多视图协同可视分析方法。本方法设计了平行坐标、散点图和散点图矩阵、数据表图等多种可视化视图，并通过交互技术将视图关联起来协同分析数据，从中挖掘出有价值的信息。本方法有效的避免的单一可视化技术的缺陷，能全面的展现和分析复杂的多维数据，使数据的展示和分析变得简单和高效。（3）针对目前的平行坐标技术的不足，提出了类区间模型来改进平行坐标的可视化效果。通过对原始数据进行聚类处理和区间重划分，将各类的数据相互分离开来，同时保留类内部之间数据的相对空间位置关系。本方法能有效的降低平行坐标中数据杂乱无序问题，便于用户提取出数据的特征和变化趋势，增强了平行坐标可视化和分析效率。（4）设计并实现农残检测信息智能管理系统，建立检测标准信息数据库，实现检测规程、检测标准和检测数据的数字化管理。