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谷物是人类赖以生存的物质保障,水分则是谷物极其重要的化学成分和加工指标。在谷物的加工过程中,缺乏准确的含水率参数,将会造成严重的加工损失和霉变污染。相比传统的检测技术,微波技术穿透性强,可深入谷物层内部检测出准确的含水率,非常适合谷物含水率的在线检测。然而,高含水率区间精度低、检测频率选用盲目主观、厚度波动干扰在线检测等问题限制了微波技术的应用,亟需解决方法。本研究在探明微波特征参数对谷物含水率响应规律的基础上,探讨了多频微波对含水率检测范围的拓展能力,设计并研制出多频微波谷物含水率在线检测装置,实现了在15.45%～81.19%范围的含水率检测;在探明不同频段下微波特征与谷物含水率相关性的基础上,设计出一种二阶频率选择框架,将启发式算法初选与集成式投票法精选相结合,优化了在线检测的最佳微波频率;在阐明不同层厚对微波相移特征影响规律的基础上,提出一种相移校正算法,消除了厚度波动干扰对检测精度的影响,实现了谷物含水率的厚度无关在线检测。主要研究内容和结论如下:（1）研发了微波谷物含水率检测装置。研究了微波在谷物类有耗介质中的传播规律,探究了微波特征参数对谷物含水率响应规律,进而设计研发出静态检测试验平台和在线检测装置。两套装置由微波天线、信号收发和解调电路、小型微波暗室、数据采集系统等组成。采用Solidworks设计了两套装置的机械结构,并使用Keil编写了数据采集程序。前期研发静态检测试验平台,检测频率在S频段的2.60～3.00 GHz,用于验证检测原理并探究优化方法。后期研发在线检测系统,检测频率拓展为S至X频段的2.00～10.00 GHz,并配有激光厚度传感器和专用工控机,用于实现谷物含水率在线检测。基于Qt平台开发在线检测系统应用软件Moister,调用预训练模型,可应用于不同谷物的含水率检测。（2）基于多频微波扫描测量技术的高含水率谷物静态检测研究。使用微波谷物含水率静态检测试验平台,对高含水率的鲜食玉米进行多频微波扫描测量,采集不同频率下微波衰减和相移特征数据;采用深度神经网络（DNN）算法,对比研究了不同频率下微波特征与玉米含水率的相关性,并比较单频率微波测量方式和多频微波扫描测量方式的优劣;提出过滤式方法优化扫描频率点,研究频率选择对模型性能的影响。结果表明,不同频率下微波特征与玉米含水率的相关性存在显著差异,劣质频率的模型R~2仅为0.613;多频微波扫描测量方式优于常规的单频率微波测量方式,多频率模型的指标优于任一单频率模型,在高含水率区间取得可接受的指标（R~2=0.930,RMSE=1.552%,MAE=1.247%）。（3）基于二阶频率选择框架的谷物含水率在线检测研究。使用在线检测装置采集了不同含水率玉米的微波特征频谱,分析了频谱极差和标准差指标,探究不同频段下微波特征与谷物含水率的相关性。进而设计出一种全新的二阶频率选择框架,用于优化在线检测的最佳微波频率。采用多元线性回归（MLR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、自适应提升（Ada Boost）、极限梯度提升（XGBoost）和DNN算法构建了含水率检测模型,并提出了Friedman-Nemenyi联合检验方法以确定在线检测的最佳模型。结果表明,不同频段下微波特征与玉米含水率相关性的差异较大,标准差（SD）波动明显。在频率选择框架的生成阶段,使用随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）生成了17个候选频率子集,分布在2.00～4.00 GHz、6.00～8.00 GHz、8.00～9.00 GHz三个优势频段;在频率选择框架的决策阶段,使用交叉验证-众数投票方法（CV-MVM）选择出最佳频率集合,包含2.86、2.92、2.97、3.00、3.04、3.32、3.70和6.54 GHz共8个频率。Friedman-Nemenyi联合检验选择DNN模型为最佳模型并部署至在线检测装置,重复测试的平均绝对误差MAE不超过1.50%且标准差SD不超过1.76%,表现出良好的准确性和可重复性。（4）与厚度无关的含水率在线检测研究。使用在线检测系统采集了不同含水率的稻谷在不同堆积厚度下的微波特征频谱。基于微波相移频谱结果分析了相移测量所遵循的规律,提出了一种相移校正算法解决相移模糊问题。基于二阶频率选择框架和频率集规模协调机制,探究了在线检测稻谷含水率的最佳频率。引入高精度传感器采集稻谷层厚数据建立了厚度补偿模型,处理厚度波动对衰减的误导。结果表明,微波相移特征具有负值性,且随测量频率的升高,相移值的绝对值增大,相移频谱整体呈现单调下降趋势;同时,当样品层厚和含水率增加时,都将导致样品等效的电长度增大,从而产生更大的相移。相移校正算法可以有效解决相移模糊问题,获得微波穿透样品后产生的实际相移值。二阶频率选择框架得出了稻谷含水率在线检测的优势频段,分别为2.00～3.00 GHz、7.00～8.00 GHz、8.00～9.00 GHz,触发频率集规模协调机制搜寻出最佳替代子集,包括2.25、2.26、2.27、2.28、2.29、2.30、2.31和8.94 GHz。相移校正算法结合厚度补偿建模方式,得到与厚度无关的含水率检测模型,Friedman-Nemenyi联合检验挑出的SVM模型面对稻谷厚度的波动,检测结果始终在参考值附近,SD最大值仅有0.537%,实现了含水率厚度无关的在线检测。