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提出一种应用高光谱成像技术结合化学计量学检测牡蛎干制加工过程中水分含量的方法。采用高光谱成像系统,在400~1100 nm范围内,采集到5个干燥时期的100个牡蛎干样本高光谱图像。提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)、卷积平滑(S-G)预处理,采用相关系数法提取8个特征波长。基于所提取的特征波长,建立光谱数据与水分含量的多元线形回归(MLR)和BP神经网络模型。结果表明:两种模型均有较好的预测效果。MLR模型的校正集、预测集和交叉验证集的相关系数较BP神经网络低;