随着国内外对电磁波应用技术的深入研究,微波技术在谷物质量检测领域中的应用备受瞩目。谷物的微波特征谱中所携带的物理与化学信息极为丰富,这为微波技术在谷物质量检测中的应用提供了科学依据。本文设计了一种新型的谷物质量安全检测平台,以谷物粉为实验样品,对其微波频段的电磁波特征谱进行分析并采用BP神经网络进行鉴别分类。获得了相关谷物的指纹特征谱,为探索新型谷物质量检测方法与装置提供可借鉴的关键技术。主要研究工作如下:（1）介绍了采取传输反射式自由空间法测量物质介电常数的基本原理,并给出具体的求取方法。设计了验证微波检测可行性的实验方案,并以小麦粉、滑石粉为样本,进行介电常数的测量实验,分析其特征谱。由实验结果得知:在保证厚度一致的条件下,小麦粉与滑石粉的介电常数差异明显,即可以依据样品介电常数的差异来对其进行区分。表明基于微波技术所设计的谷物质量检测装置在原理上是可行的,为研制应用于谷物质量检测系统奠定了理论基础。（2）检测系统的硬件设计。检测平台的硬件部分主要由检测电路、微波信号的接收与发射天线以及机械结构所组成。检测装置以STM32最小系统为核心,控制并连接组成检测前端的各个模块。设计了检测前端的电路构成方案,并阐述微波频率源、混频器、滤波器、相位幅值检测等各个模块的功能以及设计流程。基于检测平台所需要的微波频段,使用了带宽范围为0.93GHz～9.37GHz的微波收发天线。依据检测前端电路与微波收发天线的尺寸要求,设计并且制作系统装配的机械结构,实现了装置的一体化设计。（3）检测系统的软件开发与设计。配合已经完成的硬件电路,依据各个模块所需实现的功能,编写STM32单片机程序。上位机的软件开发则是在Lab VIEW平台上进行,设计谷物粉检测程序以实现数据的传输与处理、图形显示、装置的运行与停止等功能。（4）微波检测平台的搭建和测试。平台搭建成功后,通过实验测试该检测装置的性能。对新鲜、霉变、陈旧的小麦粉以及大米粉、滑石粉五种样品进行实验测试,结果显示五种样品的电压特征曲线均区分明显。基于此测试结果,使用BP神经网络算法建立识别分类模型,鉴别模型对五种样本预测的正确率高达95.6%。表明了利用本装置进行谷物质量检测具有可行性,为探索新的谷物质量检测平台提供了一定的依据。