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我国作物水分控制技术水平很低，水分含量过高会使油菜籽发生霉变而腐烂，但我国储存、运输设备相对发达国家比较落后，地区间气候差异大，造成油菜籽水分控制困难。每年有数百亿吨粮食因水分含量过高变质，从收获到加工过程粮食损耗高达18%，远高于联合国粮食组织限定的5%标准，而且油菜籽作为高蛋白作物，很容易发生吸湿变质从而影响榨油、播种品质。 为针对油菜籽水分含量进行快速在线检测，本文从以下方面进行了实验研究： （1）检测传感器的研制。设计了圆筒结构的电容传感器，针对边缘效应等问题对传感器的外形结构进行优化，主要包括圆筒内外径尺寸设计、导电层分布。为实现在线功能，在圆筒结构基础上通过油菜籽静摩擦角等参数的研究设计漏斗结构，并对传感器送料、下料功能的实现进行实验。 （2）检测电路的搭建。检测电路包括CAV444电容式信号线性转换电压输出接口电路、AD590温度传感器、MSP430F149主控芯片单元、NRF905无线发送装置、无线接收装置、1602液晶显示装置，并根据电容传感器的电容值、主控芯片输入要求调整电路增益，检测电路最小分辨力达到0.01V，能够检测到0.1%的水分含量变化。 （3）配置不同油菜籽水分样品。运用HN101烘箱和MB45快速水分仪对样品进行标定，得到电压——水分含量数据，利用最小二乘法和三次样条插值法进行拟合试验得到电压——水分含量拟合函数，通过比较不同阶数最小二乘函数、样条拟合函数之间相关系数、误差方差等参数得到6阶一元多项式形式的函数为最佳拟合组合。 （4）建立数学模型融合采样数据，通过粗大误差消除法处理采样电压信号，比较了拉依达、格拉布斯、狄克逊法的消除效果，确定使用格拉布斯法进行误差的消除。使用基于Bayes公式的数据融合法对输出水分含量值进行筛选，并结合矩估计法进行对照试验，Bayes法融合结果更好，室温下信号最大残差低于0.2%，符合GBT14489.1-2008标准油料作物的检测要求。 （5）温度补偿实验。使用前向型BP神经网络和径向基函数RBF神经网络以14℃、18℃、21℃、22℃、24℃、26℃温度梯度下电容传感器输出电压值及其对应的温度信号组成输入向量，以各温度梯度下水分含量与室温条件下(25±0.5℃)电容传感器输出水分含量差值为目标向量建立3层网络空间，对建立的网络模型进行泛化实验，在12℃～28℃区间内，BP神经网络预测后的平均残差为0.341%，最大残差为0.75%，且输出水分值数据与输入电压值以及温度数据之间严格单调，由RBF网络预测后的平均残差为0.526%，最大残差为1.05%。 （6）上位机的设计。使用VB的MSComm控件通过串口通信，异步传输单片机的处理的电容传感器电压信号和温度传感器信号给PC上位机，在VB中通MATLAB、VB混合编程调用神经网络处理后水分含量数据。