在很多领域中，如粮食、食品、医药、饲料、化工、冶金等工农业生产过程中，某些成品或半成品物料的水分含量对物料的性能和质量有着重要的影响，也对物料的保持形态、性状等具有非常重要意义。例如在粮食生产、储运过程中，粮食中的含水率高低会影响到粮食的和发霉，同时粮食中的含水率高低对粮食的鲜度、硬软性、流动性、呈味性等多方面有着重要的关系。所以，对这些物料水分含量的测量就显得尤为重要。

　　水分测量方法有直接法和间接法两种。作为标准方法的是直接测量法，直接法是通过干燥或化学方法，直接去除样品中的水分，检测出样品的含水量。直接法往往需要很长时间，虽然很准确但不能进行在线测量，只适合于取样测量，通常可以将它作为检验方法的检测标准。

　　而在有些生产过程中，直接测量法的时效性无法满足生产的需要，所以需要采用间接法，实现在线快速无损测量，进而实现对整个生产工艺过程的在线闭环控制。利用水分在近红处有吸收的原理进行含水率的测量是一种快速而简单的检测测量方法。

　　国工智能在线智能光谱检测仪就是利用物质对不同波长的辐射（紫外——近红外）的吸收特性，进行分子结构和化学组成的分析而产生的强度分布曲线，随着横坐标波长的变化，不同波长对应的光强度也随之变化。

　　以光谱仪采集数据为前提，数据大脑平台为依托，在线智能光谱检测系统通过当前主流AI人工智能技术在线将采集到的大量数据机器学习、训练模型，模型对生产材料进行在线检测，检测结果可以辅助生产过程的决策，在品质监控以及原料投放方面起到了重要作用。

　　（1）通过对玉米样本进行前处理，分别获取不同含水量的样本共7份，采用水分检测仪分别对7份样本进行水分检测后，取得标准含水量值，再对每份分为两份，其中一份用于样本采集，另一份留作验证；

　　（2）依次对每份样本采用国工智能光谱仪进行检测，每份样本取10~20条光谱数据，共获取数据131条；

　　（4）模型训练完毕后将算法部署在平台，使用预留的7份验证样本，在智能光谱仪下进行检测，通过算法验证后的数据如下表所示；

　　使用GG-FT-RT4-R-EX对玉米的含水率进行测试，与水分测量仪实测进行对比，均偏差为0.24%，可判断光谱传感器准确度与实际含水量基本无异，但是我们的GG-FT-RT4-R-EX在测试速度和操作上都有显著的优势。

　　使用GG-FT-RT4-R-EX分别对化肥、某化学品及铁矿石粉进行含水率进行检测，测试结果与实际仪器测试结果偏差均在0.5%之内。

　　GG-FT-RT4-R（EX）采用基于水分对近红外区域光谱有吸收的原理，可广泛的应用于粮食、食品、医药、饲料、化工、冶金行业的含水率测量，相比于传统的手工方法具有测量速度快，测试便捷等优势和特点。