为了提高农产品中重金属的光学快速检测的精度,运用偏最小二乘(PLS)法结合激光诱导击穿光谱(LIBS)对马铃薯中的Pb含量进行了定量分析,探讨了数据预处理方法对模型精度的影响。针对96个污染马铃薯样品的LIBS数据,分别进行3点到17点平滑处理,然后将平滑后的数据分别进行标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、均值中心化(MC)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)求导去噪预处理。采用湿法消解结合原子吸收分光光度计(AAS)获取样品中Pb元素的真实浓度,选择包含Pb特征谱线的401~417nm波段进行PLS建模,对比分析模型的相关系数r、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)。结果表明,采用13点平滑、均值中心化预处理的PLS模型的校准质量和预测效果最好,模型的r、RMSECV和RMSEP分别达到了0.996 3、16.4和11.5,说明选择合适的数据预处理方法能有效提高LIBS检测果蔬产品定量模型的质量。