随着人们生活水平的提高,对蔬菜的需求量日渐增加。近年来,污水灌溉、农用物质的不合理施用等因素造成了土壤和水环境的重金属污染情况越发严重,蔬菜也受到了不同程度的污染。镉是一种具有很强毒性的重金属元素,食用含镉蔬菜会危害人体健康,因此快速有效地检测蔬菜重金属镉污染,对于蔬菜的安全生产和保护人体健康具有重大的意义。传统的化学检测方法适用范围广、准确性好,但同时存在着预处理复杂、具有破坏性等缺点。光谱具有分辨率高、波段多等优点,已有一些理论研究报道利用光谱检测蔬菜重金属镉污染,然而关于蔬菜叶片镉含量便携式检测仪器开发与研究鲜有报道。本研究以生菜叶片重金属镉为检测对象,采用主成分分析法（Principal component analysis,PCA）筛选出敏感特征波段,并根据敏感特征波段搭建了一款无需预处理、检测速度快、体积小且便于携带的重金属镉含量检测仪器,能够适用于移动式的现场检测,研究内容和结论如下:（1）生菜样本采用珍珠岩装袋模式在无土环境中培育,配置4个镉胁迫梯度（0mg/kg、1mg/kg、3mg/kg和5mg/kg）试剂,获取了不同梯度下的含镉生菜样本,并用化学计量法测定生菜叶片镉含量,利用可见光-近红外高光谱成像系统采集了生菜叶片的高光谱图像,选择整个叶片作为感兴趣区域（ROI）,并将ROI内平均光谱作为样本的光谱数据。分析了叶绿素含量、细胞结构、胞内水分含量等因素与光谱特征的相关性,并结合4梯度下含镉生菜叶片样本的平均光谱对上述相关性作了深入的讨论,说明利用光谱检测生菜叶片镉含量是可行的。（2）采用主成分分析法,基于权重系数分析,筛选出500nm、550nm、680nm、760nm、810nm、940nm共6个特征波段,采用偏最小二乘法（Partial least squares regression,PLSR）拟合了生菜叶片镉定量预测模型,该模型训练集相关系数RC为0.9720,训练集均方根误差RMSEC为0.3142mg/kg,测试集相关系数RP为0.9604,测试集均方根误差RMSEP为0.3922mg/kg,模型取得了良好的预测效果,说明利用6个特征波段检测生菜叶片镉含量是可行的。（3）根据选取出的特征波段,对仪器软硬件进行了设计,设计的生菜叶片镉含量检测仪器硬件部分包括:光源部分、信号处理部分、显示部分、电源部分和控制部分,仪器尺寸为50mm×70mm×60mm。选择LED作为光源,光电二极管作为接收器件,6路光源设置6个光电二极管接收器件,由于光电二极管在不同波长处灵敏度不同,调节每路放大电路的增益系数,使得各路放大后的信号输出摆幅相同并且最大限度利用到A/D电路采集电压的上下限,使采集到的信号灵敏度最高,提高了仪器的检测精度。软件设计上采用模块化的设计思想,将各个功能块封装成独立函数,减小了各个功能块之间的耦合,方便后续的功能修改和维护升级。（4）采用自制的仪器采集数据,并建立线性预测模型,模型训练集相关系数RC为0.8875,训练集均方根误差RMSEC为0.4975mg/kg,测试集相关系数RP为0.8656,测试集均方根误差RMSEP为0.5526mg/kg,模型预测效果较好。最后对生菜叶片重金属镉含量光谱无损检测仪进行测试,选取与建模无关的30组含镉生菜叶片检测,与标准理化值对比,绝对测量误差为-0.69～0.66mg/kg,平均绝对误差为0.26mg/kg,均方根误差为0.32mg/kg,平均百分比误差为0.25。结果表明,仪器对生菜叶片镉含量有较好的预测精度。