①课题来源与背景： 太赫兹（Terahertz Wave，THz）是一种频率处于0.1 THz至10 THz之间，介于毫米波与红外光之间的电磁波，具有电子和光学性质，是最后一个人类尚未完全认知和利用的频段。由于太赫兹处于电子学向光子学的过渡区，太赫兹拥有低能量，宽频谱，强穿透，瞬态性等独特的技术性质，在军事、信息、反恐、生物、医学、农业和环境等国家安全和民生安全方面具有特别重要的应用前景。作为人类迄今为止了解最少、开发最少的介于无线电波和光波之间的一个波段，太赫兹已被世界发达国家列为抢占频谱的资源战略点和科技制高点，被美国评为“改变未来世界的十大技术”之四，被日本列为“国家支柱十大重点战略目标”之首。太赫兹技术的发展与推广应用对我国同样具有重要的战略和科学意义。课题来源广东省粤港澳大湾区国际科技创新中心建设专项。

      ②技术原理及性能指标： 针对储藏过程稻谷虫害的快速检测技术缺乏问题，本项目旨在使用太赫兹光谱技术和成像技术对稻谷含虫情况进行快速可视化检测研究。研究了不同百分比米粉米象混合物RFC、SVM、LDAC、PLS-DA的化学计量学判别模型。其中一阶导数预处理后RFC建模效果最佳，测试集样本正确分类率为96.00%。采集了米象的卵期、低龄幼虫期、高龄幼虫期、蛹期和成虫期和稻谷混合的太赫兹光谱，运用S-G平滑、一阶求导、二阶求导、MSC、SNV等5种光谱预处理算法对光谱数据进行预处理，构建了基于RFC、SVM、KNNC和RC模型。其中一阶导数预处理后RFC建模效果最佳，测试集样本正确分类率为96.00%。以不同水分含量稻谷为研究对象，建立了基于太赫兹光谱的稻谷水分含量PLSR回归模型，R2p为0.7878，RMSEP为0.19427。以米象的卵期、低龄幼虫期、高龄幼虫期、蛹期和成虫期的含虫稻谷为研究对象，采集稻谷的太赫兹成像光谱，开发了基于MATLAB的稻谷太赫兹光谱图像提取软件，研究了基于RFC、SVM、KNNC、RC和卷积神经网络（CNN）算法的稻谷虫害阶段识别模型，不经过预处理的光谱的RFC、SVC、RC模型的准确率均达到100%，深度学习CNN建模准确率达到93.33%，研究了基于太赫兹成像技术的稻谷虫害的可视化检测方法。设计并制备了单峰THz-MM结构的太赫兹芯片，评估了单峰THz-MM的表面电流、电磁场、极化角、入射角和灵敏度，实现了共振峰的快速预测和结构的智能设计。

     ③技术的创造性与先进性 ：项目建立了稻谷虫害的太赫兹成像光谱的快速检测方法，为检测储粮害虫提供了新的检测方法和鉴别依据，对丰富稻谷虫害检测方法和减少谷物食品的经济损失提供了思路。

    ④技术的成熟程度，适用范围和安全：性 鉴于太赫兹光谱对样品光路和采样时间的局限，当前技术还处于小试阶段。太赫兹集光谱处理和成像处理为一体，不仅可以通过光谱信息对稻谷进行产地的分类，或霉变的分类，也能通过成像来探测样本的内部缺失。由于太赫兹光谱的低辐射特性，对人、动物、食品无影响。

    ⑤应用情况及存在的问题： 鉴于太赫兹光谱对样品光路和采样时间的局限，技术尚未应用。

     ⑥历年获奖情况： 无。