玉米象是典型的粮食隐蔽性害虫,玉米象的早期检出对于减少储粮损失和提高储粮品质具有重要的意义。本文主要利用软X射线与低场核磁共振（low-field nuclear magnetic resonance,简写LF-NMR）检测小麦内部隐蔽性害虫玉米象,通过软X射线拍摄的图片信息,观察玉米象在小麦内部的整个生长周期,提取图片的灰度直方图特征和纹理特征,通过不同的算法判断玉米象不同感染阶段（特别是早期感染阶段）的判别准确率。将LF-NMR检测法引入到储粮害虫检测领域,分别测定不同水分含量小麦与不同虫态玉米象的特征弛豫参数,为LF-NMR用于隐蔽性害虫玉米象的检测提供理论依据。并用软X射线辅助LF-NMR,根据软X射线拍摄的图片,分析不同水分含量小麦内部玉米象的生长发育信息以及进行不同虫态玉米象在小麦内部生长的混合实验,以期实现粮食隐蔽性害虫发生早期的定性与定量检测。主要的结论如下所示:1.根据软X射线拍摄的小麦籽粒图片信息,提取图片灰度直方图特征和纹理特征,通过线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）法对受感染小麦进行分类识别,在95%置信区间下,在小麦三个不同水分含量（12%、15%和18%）中,随着玉米象的体积和成熟度增加,识别准确率也随之增加,当未感染小麦分别与受玉米象卵期、幼虫、蛹、成虫感染小麦及蛀空小麦两两比较时LDA的判别准确率都在95%以上,QDA的判别准确率都在90%以上。LDA与QDA判别模型的分类准确率从玉米象早期感染阶段到后期感染阶段在逐步提升,早期感染阶段的平均判别准确率为65%,最高准确率达到了78%,较高的准确率表明软X射线可用于隐蔽性害虫的早期检测。偏最小二乘法（PLS）用于预测提取的特征参数（灰度直方图和纹理特征）与虫洞长度、虫洞宽度和玉米象生长长度之间的关系,决定系数R²均在0.625以上（P<0.001）。2.通过LF-NMR检测发现,小麦与玉米象的特征弛豫信号不同,不同水分含量小麦的特征弛豫时间范围是0.50².02 ms,四种不同虫态玉米象的特征弛豫时间范围是37⁸7 ms,将22.03%含水量的单位质量小麦与不同虫态玉米象信号值进行对比,发现两者之间存在显著差异（P<0.05）,玉米象与小麦之间这一显著性差异为分析正常储存小麦（水分含量为12%¹8%）中是否存在隐蔽性害虫玉米象奠定基础。结合核磁总信号强度与核磁参数值对小麦中混入的玉米象成虫进行LDA判别,正确率为85.0%,表明此方法可以很好的对不同水分含量小麦中混入的玉米象成虫头数进行分类判别。3.利用LF-NMR分析不同水分含量（12%¹8%）小麦内部玉米象的生长发育情况,可以检测到小麦与玉米象各自的特征弛豫时间,小麦的特征弛豫时间在0.43¹.00 ms之间,小麦内玉米象的特征弛豫时间在37.65⁸6.97 ms之间,弛豫时间范围差异能够区分小麦是否受到玉米象感染,尤其是在感染18 d以后差异性变得非常明显;根据玉米象与小麦特征峰面积比例的变化,能够判断小麦是否受到玉米象感染且处于哪一种虫态;核磁信号参数(T₂₁、T₂₂、P₂₁和P₂₂)能较好的区分小麦是否被感染,卵期感染阶段除外,幼虫（12 d）、蛹和成虫感染阶段与未感染小麦利用LDA算法能很好的区分开来,判别正确率达到了87.8%。因此LF-NMR可以实现对于玉米象感染小麦的早期检出。4.进行不同虫态玉米象与不同水分含量小麦的体外混合实验以及玉米象在不同水分含量小麦内部生长发育的实际实验,建立玉米象不同虫态在小麦外部以及小麦内部生长发育与虫峰信号比例P₂₂之间的数学模型,发现两者具有很好的相关性,决定系数R²基本都在0.9以上,从而为实际生产中隐蔽性害虫的早期准确检出提供一种新的方法。