基于多模态射频信号融合的粮食水分检测

来源：中国农机化学报杂志2025年第2期北京时间：

作者：杨卫东, 郭思君, 段珊珊, 胡鹏明, 单少伟

摘要：水分检测是粮食存储和贸易中不可或缺的一环，利用各种射频传感技术可以实现无损、快速地粮食水分检测。然而，现有方案都是基于单一种类射频信号开发的，针对不同射频信号需要训练对应检测模型，人力成本增加。基于此，提出一种融合多模态射频信号的粮食水分检测方法RF—Grain。首先，针对多径环境和硬件缺陷引起的噪声问题，提出一种WiFi信道状态信息(CSI)数据预处理方法；其次，提出一种域对抗神经网络模型，用以消除不同类型射频信号提取的粮食水分特征分布差异；最后，设计使用3种不同射频传感技术进行粮食水分检测的试验，以卷积神经网络作为对比，对所提出方法的性能进行评估，并与现有方法进行对比分析。试验表明，所提出方法能够有效检测5种不同含水率的粮食样品，总体准确率为分别为98.87%、96.22%和96.56%，优于传统的卷积神经网络，具有准确率高、泛化性好等优点，为粮食水分无损检测研究提供有力的技术支撑。

关键词：粮食,水分含量检测,射频传感,多模态,域对抗神经网络

基金资助：河南省自然科学基金项目(222300420004)；河南省重大科技专项项目(201300210100)；河南省科技厅自然科学项目(232103810083)；粮食信息处理与控制教育部重点实验室开放课题(KFJJ2022010)