米象、谷蠹等储粮害虫（简称粮虫）未成熟阶段在麦粒内部取食发育，需要消耗麦粒中的淀粉、蛋白质等，因此与完善粒相比，含虫麦粒内的主要化学成分发生了变化。针对含米象和古蠹的麦粒，根据其光谱图像提取出最优光谱波长，并在最优波长下测定其蛋白质、淀粉和水分的含量随含虫麦粒内的粮虫不同生长阶段的变化，对于研究和分析麦粒内不同虫态的虫蚀规律是非常必要的。　　 利用近红外高光谱技术检测含虫麦粒在国内尚未有人研究，在国外只有Ridgway和Singh进行研究，但是，Ridgway没有研究自动判别算法，并且检测效率不高;Singh只研究了麦粒腹沟朝上和朝下，没有研究腹沟朝侧情况。　　 本论文以米象和古蠹为研究对象，利用高光谱图像具有“图谱合一”的特性，在图像空间分别对米象和古蠹侵染的麦粒的腹沟朝上、朝下和朝侧三种姿态和麦粒内的粮虫的幼虫、蛹和成虫三个虫龄进行分析，其研究的内容有二部分:　　 (1)构建含虫麦粒的近红外高光谱图像的采集系统，并由该系统扫描麦粒得到高光谱图像;本论文运用主成分分析法，通过对完善粒与含虫麦粒在不同敏感波长的高光谱图像上的表征强度与分布特性进行分析，得出区分完善粒与含虫麦粒的最优光谱波长为927.6nm。经多次实验表明:在波长927.6nm下，不仅麦粒和背景的区分度最大，而且在主成分分析的结果中，此波长作为第一主成分的第一因子的概率最大，光谱曲线在此波长处也有明显的波峰，并且其斜率最大，因此选取927.6nm作为最优波长是正确的。通过对生化实验数据的分析，得到麦粒内蛋白质、淀粉和水分含量与最优光谱波长的关系:在927.6nm最优波长图像下，含虫粮粒中的蛋白质、淀粉随着粮虫的生长而逐渐降低，而水分含量的变化是先增加后降低;含虫麦粒整体灰度值与其内的淀粉、蛋白质之间呈现出很强的正指数线性相关关系，而与水分则呈现出负指数线性相关关系。通过含虫麦粒内化学组分的变化规律可判断含虫麦粒内粮虫的虫龄。　　 (2)提取了含虫麦粒的二值化图像的而积、周长、占空比等21个整体形态学特征，进行普通归一化;运用蚁群算法对归一化后的21个特征进行优化处理，最终选取了其中的15个特征，经10次实验表明，所选取的15个特征能保持高于运用全部21维特征的正确识别率(88.931％)。这说明，经过合理的特征选择后，在有效降低特征维数的同时，正确识别率也得到了提高。