含水量是很多化工物品的重要特性之一。在化工产品的加工生产和保存过程中，都要求其水分的含量保持在一定的范围内，水分的含量高低直接影响着这些物质质量的好坏和其使用效果。对于颗粒状化学物而言更是如此，因为化学物的含水量如果超标，可能会导致化学物的性能下降，严重的会导致直接失效。本课题来源于企业，是企业生产线质量监控的必要环节，因此本研究具有重要的现实意义。本论文主要内容包括：水分检测系统组成及功能、电容传感器测量含水率的研究及相应的数据分析、并将得到的多传感器数据经过建模处理，对建模结果进行误差分析，初步验证了所设计的电容传感器和水分测量系统方案的可行性,另外还设计了数据处理软件以实现对检测系统的控制和数据处理等功能。通过含水量的测量实验、相关数据的分析，确定了影响水分含量大小的主要参数。最终采用温度、湿度、重量、与电容传感器输出相关的电压等作为水分含量测试的主要参数，根据实验检测条件和测试数据的特点，论文研究了基于MATLAB语言的BP神经网络和RBF神经网络的水分含量建模方法，通过比较，最后采用RBF神经网络对水分含量值进行了建模，给出了测试结果，分析了测试的精度。实验结果初步证明了本文提出的水分含量测量方法的可行性，并通过对建模后的测试值和实际测试值的对比，验证该水分测量结果的正确性。本文的研究工作为在线水分检测系统的最终设计提供了数据基础，为影响水分含量各个因素之间的关系即建模以及对其它有关水分含量测量的工作提供了参考和借鉴。