随着农业经济的发展，农药的使用量也随之加大。农药在助产增收的同时，也对人类生活的环境、健康及生态带来极大的负面影响，环境、健康问题已经受到全球性关注。因此，人们对蔬菜及水果的食用安全的检测及标准提出越来越高的要求。近红外光谱技术作为一种快速、无损、多组分同时分析的绿色检测分析技术，在分析农产品食用安全方面具有很大优势。本文以目前农业上使用最广泛的有机磷农药毒死蜱为研究对象，在北京市自然科学基金的资助下，完成了以下研究内容。 根据近红外光谱技术的分析特性，农药残留检测为微含量物质的检测，首先对实验样品的浓度、组分、样品制备进行了实验路线设计，并逐渐接近真实蔬菜组分背景。利用近红外光谱技术对模拟溶液样本分别进行了定量及定性分析，实验研究确定了毒死蜱的检测适用的近红外光谱谱段为：7502-4598cm-1。在分析含量在10-0.0075mg/kg之间的混合液样本时，定量及定性分析都取得了很好的预测效果。 研究PLS方法和BP算法在检测溶液中微量毒死蜱的模型分析性能，研究表明偏最小二乘方法建立的模型预测精度高于BP网络建立的模型预测精度。 针对市场上叶菜的农药残留量严重的现状，选取大白菜和菠菜作为研究对象。基于上述建模方法和研究结果，建立了大白菜和菠菜中的毒死蜱近红外光谱模型。并对噪声对其影响，用光谱预处理方法对模型精度的影响进行了研究，且选择信息量较丰富的谱段建立校正模型，从而保证了预测效果的准确性，验证了建模方法的有效性。