En este estudio, nuestro objetivo fue proporcionar un método preciso para la detección del contenido de aceite y humedad en la soja. La introducción de resonancia magnética nuclear de campo bajo bidimensional (LF-2D-NMR) resolvió cualitativamente el problema de las señales de componentes superpuestas que las técnicas de resonancia magnética nuclear de campo bajo unidimensionales (1D) no pueden distinguir en la investigación de detección de soja. Se utilizó la extracción Soxhlet, el secado en horno, el espectro LF-NMR y el software de contenido de aceite y humedad LF-NMR para detectar el aceite y la humedad de la soja. La comparación mostró que el software de contenido de aceite y humedad LF-NMR era más rápido y preciso que los otros métodos. La identificación específica de las señales de aceite y humedad de las semillas de soja utilizando el tiempo de relajación longitudinal (T1) y el tiempo de relajación transversal (T2) resolvió con éxito los problemas de agua menos móvil, superposición de agua libre y señales de aceite. Por lo tanto, LF-2D-NMR puede complementar los ensayos convencionales de LF-NMR, y este estudio proporciona un nuevo método para el análisis y detección de humedad y aceite en la soja.