摘要：目的為了提高果蔬農(nóng)產(chǎn)品識別的準(zhǔn)確性,使果蔬農(nóng)產(chǎn)品分類實現(xiàn)自動化。方法利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)路強大的特征學(xué)習(xí)和特征表達能力,來自動學(xué)習(xí)果蔬種類特征,提出基于位置的柔性注意力算法,對Inceptionv3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進,并結(jié)合參數(shù)遷移學(xué)習(xí)方法建立果蔬識別模型;針對果蔬種類繁多,且國內(nèi)外缺乏完善的果蔬圖像數(shù)據(jù)庫這一現(xiàn)狀,構(gòu)建果蔬圖像數(shù)據(jù)集;在此數(shù)據(jù)集上將文中所提出的果蔬識別算法與其他果蔬識別算法進行對比。結(jié)果試驗結(jié)果表明,在學(xué)習(xí)率為0.1、迭代次數(shù)為5000時,文中提出算法的準(zhǔn)確率高達97.89%。結(jié)論相較于現(xiàn)有果蔬識別算法,所提出的果蔬識別算法的識別性能最優(yōu),魯棒性最強。