随着计算机视觉与深度学习技术的快速发展，基于图像的自动识别在农业领域具有广泛的应用前景。本系统设计并实现了一种基于卷积神经网络（CNN）的水果图像识别系统，能够在 MATLAB 平台下准确识别水果的种类及成熟度。系统采用统一尺寸图像训练模型，结合图形用户界面（GUI）实现人机交互。实验结果表明，该系统在10类水果图像上达到了较高的分类准确率，可为智能农业和果品自动化分拣提供有效解决方案。
作者：张家梁(自研改进)
引言
水果图像识别作为农业自动化中的关键技术，广泛应用于果品采摘机器人、分拣装置、超市商品管理等场景。传统的水果识别方法依赖于人工特征提取，准确率有限，且泛化能力差。近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其优秀的特征提取能力，成为图像分类任务的主流方法。
本文结合 MATLAB 平台的可视化和深度学习能力，设计了一个包含图像预处理、CNN 模型训练与预测、GUI 显示等完整模块的水果识别系统。该系统可识别包括苹果、香蕉、芒果、柠檬和菠萝在内的五种常见水果，并判断其是否成熟。
系统架构
1.系统概述
整个系统包括四个主要模块：
图像预处理模块（DataProcessing.m）：将原始图像统一调整为 64×64 RGB 格式，并重命名保存；
网络结构构建模块（CreateNNLayer.m）：构建深度卷积神经网络，用于图像特征提取与分类；
模型训练模块（TrainModel.m）：调用 MATLAB 的 trainNetwork 函数对模型进行训练与验证；
图形用户界面模块（FruitRecognition.m/.fig）：实现图像导入、识别、结果显示等功能。
2.系统流程图
3.数据集构建
项目使用手动收集的水果图像数据，覆盖五类水果的成熟与未成熟状态，每类 40 张，共计 400 张图像。全部图像统一为 64×64 大小，并按 8:2 比例划分训练集和测试集。
研究方法
1.CNN架构
网络包含以下层级：
2.训练参数
训练过程采用带动量的随机梯度下降（SGDM）优化器进行：
实验结果
1.训练性能
训练过程在约50个Epoch后迅速收敛，验证集准确率达到 88%，表明模型能够有效区分水果种类及其成熟度。
训练曲线分析：
结论：
模型已充分收敛：在50epoch左右就已达到最优区间，再继续训练收益有限，可考虑启用 早停 (early stopping) 策略以节省计算资源。
泛化性能：结合前述验证集准确率88%，训练-验证间差距约7%以内，说明当前网络对小规模数据集已具备良好泛化，暂未显著过拟合。
2.识别示例
GUI界面允许用户实时导入图像并查看分类结果，系统能准确判定水果类别，并标注为"成熟（Ripe）"或"未成熟（Unripe）"。
菠萝成熟（Ripe）：
苹果成熟（Ripe）：
芒果成熟（Ripe）：
柠檬成熟（Ripe）：
香蕉成熟（Ripe）：
菠萝未成熟（Unripe）：
苹果未成熟（Unripe）：
芒果未成熟（Unripe）：
柠檬未成熟（Unripe）：
香蕉未成熟（Unripe）：
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本文构建了一套完整的 MATLAB-based CNN 水果图像分类与成熟度识别系统。通过将图像统一预处理为 64 × 64 像素，并采用由两组 3 × 3 卷积块、Batch Normalization 与 ReLU 组成的轻量网络结构，系统在自建 10 类小规模数据集上取得了 88 % 的验证准确率，验证了模型在小样本场景下的有效性。训练过程在约 50 epoch 即可收敛、计算开销低，且单 CPU 环境 5 分钟即可完成训练；配套 GUI 实现了图像导入、模型加载与实时预测，可视化友好、易于部署。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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