农药残留是大家普遍关注的食品安全问题，由于缺乏有效的快速检测技术和手段，开展实时、现场监测困难。

　　今年年初，中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所“农业化学污染物残留检测及行为研究”创新团队的“农产品中典型化学污染物精准识别与检测关键技术”成果，获得了2019年国家技术发明二等奖，在分子印迹聚合物设计、核心识别材料创制、免疫检测增敏等核心技术上取得突破，实现了典型化学污染物检得准、检得快、检得多的目标，提升了农产品质量安全的监测水平。

　　如今，在前期研究基础上，该团队在农药残留快速检测技术领域再获新突破。项目负责人、中国农业科学院王静教授告诉记者，团队研发的基于图像识别的污染物快速检测智能识别系统集成了农药残留快速检测、图像识别、人工智能、大数据和物联网技术，通过微信小程序拍照，5分钟便可完成样品中多种农药残留的检测（如茶叶），检测结果直接显示在手机上，检测数据可实时上传分享。

　　“主要特点是检测速度快、多种目标物同时检测、智能化程度高、数据收集方便、系统兼容性好，特别适合政府监管、企业自查和消费者自检。”王静说。

　　据介绍，目前团队已经研制了吡虫啉、克百威、戊唑醇、啶虫脒、腐霉利、毒死蜱、多菌灵等系列农药的胶体金快速检测试纸条，对试纸条加工参数进行了标准化，并使用条形码标识每一种试纸条的身份，研制出了可用于图像识别的多通道试纸条搭载平台。

　　值得称道的是，该团队配套研发了基于智能手机拍照判定农药多残留检测结果的试纸条图像识别系统，手机扫一扫，就可以通俗易懂地读出农药残留情况。

　　王静介绍，目前国际上使用手机拍照判读试纸条通常是在暗室中和固定光源条件下进行，或者需要使用手机光源补光。因为不同光强条件下获取的图片明暗程度不同，会影响结果判读的准确性，消除环境光背景干扰是目前主要的技术瓶颈。该团队研发的试纸条多通道搭载平台和AI图像识别算法是有机结合的整体，在此基础上建立的背景扣除模型和算法，实现了对不同背景环境光干扰的消除，使用不同手机拍照，算法也能最大程度上消除自然光干扰。