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A369-深度学习识别水果图片

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基于深度学习的水果图像识别研究

一、引言

随着人工智能与计算机视觉技术的迅猛发展，图像识别技术已经广泛应用于农业、食品加工和智能零售等多个领域。水果识别作为图像分类的重要应用场景之一，通过深度学习方法可以实现对水果种类的高精度识别。本文基于Fruit-360数据集和自定义卷积神经网络（CNN）模型，完成了对苹果、葡萄、梨、香蕉和樱桃五种水果图像的分类训练与测试，并探讨模型在真实图片识别中的表现以及跨数据集迁移能力。

二、数据集概述

本研究选用的水果图像数据集为Fruits-360公开数据集，具有如下特点：

  • 共包含 131 种 水果与蔬菜；

  • 总图片数为 90,483 张；

  • 训练集包含 67,692 张 图像；

  • 测试集包含 22,688 张 图像；

  • 所有图像均为 RGB 彩色格式，分辨率统一为 100×100 或以上；

  • 图像已按类别存放在文件夹中，适用于 torchvision.datasets.ImageFolder 加载方式。

我们从中选取了 苹果（apple）、葡萄（grape）、梨（pear）、香蕉（banana）和樱桃（cherry） 这五类水果进行分类实验。

三、模型设计与训练方法

3.1 模型结构

为满足小样本和训练效率的平衡，本文实现了一个轻量级的卷积神经网络结构 SimpleCNN，网络结构如下：

  • 输入层：3通道RGB图像；

  • 卷积层：

  • Conv(3→32) → BN → ReLU → MaxPool(2×2)

  • Conv(32→64) → BN → ReLU → MaxPool(2×2)

  • Conv(64→128) → BN → ReLU → MaxPool(2×2)

  • 全连接层：

  • Flatten → Linear(128×16×16 → 256) → Dropout(0.3) → ReLU

  • Linear(256 → 5)

该网络在保持较低参数量的前提下，能够提取图像的局部纹理、边缘与形状等关键信息，适合中小规模数据集分类任务。

3.2 数据预处理与增强

在训练过程中，我们对图像进行以下预处理与增强：

  • 统一尺寸：Resize至128×128；

  • 数据增强：随机水平翻转、旋转；

  • 归一化：使用ImageNet的均值与标准差进行标准化处理。

3.3 训练策略

训练参数如下：

  • 优化器：Adam；

  • 学习率：0.001；

  • 损失函数：交叉熵损失；

  • 训练轮数：5轮；

  • 批量大小：4；

  • 验证集比例：20%。

训练过程中，模型在每轮结束时计算训练与验证集上的准确率和损失，并保存验证准确率最高的模型权重。

四、实验结果分析

4.1 训练曲线

训练过程中的损失曲线和准确率变化图如下（已保存为 outputs/training_loss.png 与 training_accuracy.png）：

Image Token: CjN5b5hTwoui3bxfipIcMh9Bnlh

Image Token: TarNbcbiYo6vhaxp0O4ch7rCnyb

  • 损失曲线显示训练集与验证集在5轮内均稳定下降；

  • 准确率曲线显示训练集与验证集均匀提升，表明模型未发生过拟合。

4.2 混淆矩阵分析

模型在验证集上生成的混淆矩阵（outputs/confusion_matrix.png）显示：

Image Token: ZIU0b2DV9oavImxg4Dtca93an8b

  • 对于苹果、香蕉和葡萄的识别准确率较高；

  • 樱桃和梨的混淆略高，可能由于外观相似或光照条件下的颜色接近。

五、真实拍摄图像识别测试

我们使用手机对五种水果各拍摄五张不同角度和背景的图片，并使用 predict_fruit.py 脚本进行预测。识别结果显示：

  • 在光线充足、背景简单的条件下识别准确率超过90%；

  • 在光照不均或水果部分遮挡情况下模型准确率下降，表明模型对复杂环境下的鲁棒性仍有限；

  • 图片需要预处理（尺寸、颜色通道）以符合训练标准，建议嵌入式部署时使用固定拍摄框或遮光背景。

六、模型泛化能力与迁移分析

我们进一步探讨所训练的 SimpleCNN 模型对其他图像分类任务（如手写数字、植物叶片、动物图像）的适应性：

  • 手写阿拉伯数字（如MNIST）：不适用。输入为灰度28×28，与训练模型结构和输入通道数不兼容；

  • 植物图像（如LeafSnap）：部分适用。结构通用，但需重新训练权重以适应植物特征；

  • 动物图像（如CIFAR-10）：理论上适用，但由于背景复杂与类别差异，需要更深层次模型如ResNet并结合迁移学习以提高效果。

综上，SimpleCNN适用于小规模类别图像分类任务，但对复杂图像或分布差异大数据集需进行结构微调或重训练。

七、结论与展望

本文基于轻量级CNN模型，使用Fruits-360数据集成功实现了对五类常见水果的分类任务。模型训练效果良好，具有一定泛化能力，能够在一定程度上识别真实拍摄图像。未来工作可从以下方向优化：

  • 使用更复杂网络结构（如ResNet）提升精度；

  • 应用迁移学习适配不同图像任务；

  • 结合边缘设备部署优化，拓展实际应用场景；

  • 多角度图像融合或增强模型鲁棒性。