農藥殘留是大家普遍關注的食品安全問題，由于缺乏有效的快速檢測技術和手段，開展實時、現場監測困難。
今年年初，中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所“農業化學污染物殘留檢測及行為研究”創新團隊的“農產品中典型化學污染物精準識別與檢測關鍵技術”成果，獲得了2019年國家技術發明二等獎，在分子印跡聚合物設計、核心識別材料創制、免疫檢測增敏等核心技術上取得突破，實現了典型化學污染物檢得準、檢得快、檢得多的目標，提升了農產品質量安全的監測水平。
如今，在前期研究基礎上，該團隊在農藥殘留快速檢測技術領域再獲新突破。項目負責人、中國農業科學院王靜教授告訴記者，團隊研發的基于圖像識別的污染物快速檢測智能識別系統集成了農藥殘留快速檢測、圖像識別、人工智能、大數據和物聯網技術，通過微信小程序拍照，5分鐘便可完成樣品中多種農藥殘留的檢測（如茶葉），檢測結果直接顯示在手機上，檢測數據可實時上傳分享。
“主要特點是檢測速度快、多種目標物同時檢測、智能化程度高、數據收集方便、系統兼容性好，特別適合政府監管、企業自查和消費者自檢。”王靜說。
據介紹，目前團隊已經研制了吡蟲啉、克百威、戊唑醇、啶蟲脒、腐霉利、毒死蜱、多菌靈等系列農藥的膠體金快速檢測試紙條，對試紙條加工參數進行了標準化，并使用條形碼標識每一種試紙條的身份，研制出了可用于圖像識別的多通道試紙條搭載平臺。
值得稱道的是，該團隊配套研發了基于智能手機拍照判定農藥多殘留檢測結果的試紙條圖像識別系統，手機掃一掃，就可以通俗易懂地讀出農藥殘留情況。
王靜介紹，目前國際上使用手機拍照判讀試紙條通常是在暗室中和固定光源條件下進行，或者需要使用手機光源補光。因為不同光強條件下獲取的圖片明暗程度不同，會影響結果判讀的準確性，消除環境光背景干擾是目前主要的技術瓶頸。該團隊研發的試紙條多通道搭載平臺和AI圖像識別算法是有機結合的整體，在此基礎上建立的背景扣除模型和算法，實現了對不同背景環境光干擾的消除，使用不同手機拍照，算法也能最大程度上消除自然光干擾。
