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我国作为粮食生产和储藏大国,粮食是人民生存的基本物资。因此,粮食安全是社会与经济发展,国家安全与稳定的重大问题。在粮食储藏周期中,需要对粮食进行温度、水分、霉变和虫害等一系列的指标检测。其中粮食含水量这一指标的检测是粮食安全储藏中的重中之重。粮食水分的过高或过低会影响粮食的品质与安全。粮食水分过高会发生霉变等变化,过低则会破坏粮食内部的有机物从而影响粮食的加工品质。所以,粮食水分含量的检测对于粮食从储藏到餐桌的整个流通链的不同阶段都是一个很大的挑战。然而传统的粮食水分检测的方法存在破坏性检测、效率低、检测时间耗时长、无法在线检测等问题;现在的检测方法存在精度低、检测设备价格高等问题。这些局限性使其难以在行业内进行大量的推广和应用。基于以上问题,本文提出利用射频识别技术（Radio Frequency Identification,RFID）检测粮食水分的方法。主要研究工作如下:（1）通过RFID设备对不同水分的粮食样品进行数据采集;然后对采集到的原始数据进行预处理操作;接着将处理后的数据分别输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）模型和卷积神经网络模型中进行训练和测试。其在证明了利用射频识别技术进行粮食水分检测的可行性的同时,也初步实现了粮食水分异常检测和精准检测。（2）在可行性验证实验的基础之上,为了解决模型训练方法存在的不稳定性和高数据成本的问题,提出了一种基于射频信号的粮食水分检测方法。该方法的原理是:当射频信号穿过不同水分的粮食介质时,其强度损失是材料介电常数的函数,而介电常数又主要取决于材料的含水量。基于此,本文利用RFID设备采集到的相位信息推导得到了粮食介电常数的计算公式,并建立数学模型反演粮食水分与介电常数的关系。最后,本文构建了一个基于射频信号的粮食水分检测系统验证该数学模型。实验结果表明,该系统仅使用一个RFID标签和一根天线就可以在粮食水分测量中达到很高的精度。本文首次结合RFID相关技术,基于电磁波原理推导了粮食水分经验模型,并利用RFID设备搭建了粮食水分检测系统。系统具有部署容易、稳定性高、数据成本小等优点。