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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于深度学习的果实品质无损评级方法、系统及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117037146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311090184.0，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于深度学习的果实品质无损评级方法、系统及终端是由缪鸿刚;娄雨涵;童言;曾云流;梁佳媛;李欣;鲁西源;王子纯;徐安骏;王海明;王奕;黄思雨设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的果实品质无损评级方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的果实品质无损评级方法、系统及终端，首先采集果实外观图像集、对应的单果重数据集、感官指标数据集；将果实的单果重数据和感官指标数据进行整合，得到果实的品质等级以及对应的信息包，以信息包对应的品质等级作为标签对果实外观图像进行标记；对果实图像进行预处理，得到果实特征图像；基于神经网络构建果实品质无损评级模型，以带有标签的果实特征图像对模型进行训练，训练完成后输入待检测水果的特征图，得到分级结果。本发明有效避免了果实人工分级过程中因主观性造成的错误分级和机器分级过程中可能造成的果实损坏，且实现了高精度的果实品质分级。

本发明授权一种基于深度学习的果实品质无损评级方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的果实无损品质评级方法，其特征在于，结合深度学习方法，通过对果实外观图像的分析，实现果实的无损品质评级；该方法能够全面捕捉果实的视觉信息，并与感官指标相结合，进而评估果实的品质，用于大规模、高效的果品质量检测场景； 基于深度学习的果实无损品质评级方法包括以下步骤： S1，收集果实外观图像集、对应的单果重数据集和感官指标数据集；其中果实外观图像集包含完整果实的视觉信息，感官指标涵盖果实形变情况、色泽、果型和表面明显缺陷，尤其关注翠香果实的黑斑病； S2，整合果实的单果重数据和感官指标数据，得到果实的品质等级以及相关信息包，以信息包中的品质等级作为标签，对果实外观图像进行标记，生成带有标签的果实外观图像； S3，对带有标签的果实外观图像进行预处理，提取带有标签的特征图像； S4，将带有标签的特征图像集划分为训练集、验证集和测试集三部分，三部分的图像数量比例为6：2：2； S5，建立基于神经网络的果实品质无损评级模型；基于神经网络构建果实品质无损评级模型，采用基于ResNet以及VisionTransformer改进的深度神经网络模型进行搭建，模型先使用ResNet网络结构对图像进行低级特征提取，然后将其送入ViT网络结构中进行高级特征提取和输出分类结果，将ResNet第一个7×7的卷积层替换成两个3×3的卷积层，同时减少ViT中MLPBlock和MLPHead结构的一个全连接层； S6，以训练集、验证集和测试集对果实品质无损评级模型进行训练、验证和测试，获得已训练完成的果实品质无损评级模型； S7，采集待评级果实的外观图像，对外观图像进行预处理，得到带有标签的特征图像；将特征图像的像素点矩阵输入训练完成的果实品质无损评级模型，得到待评级果实的品质等级。

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