一种基于深度学习的红枣检测方法及装置

本申请公开了一种基于深度学习的红枣缺陷检测方法及装置，属于农产品品质检测的人工智能领域，包括：构建红枣图像数据集，该红枣图像数据集包含不同品种、不同环境下的红枣缺陷图像；然后将ConvNeXt模型的关键层配置CBAM注意力机制，得到缺陷检测模型；进而利用红枣图像数据集对缺陷检测模型进行训练，并采用交叉熵损失函数和反向传播算法对缺陷检测模型进行优化，得到优化后的缺陷检测模型；从而将红枣待检测图像输入优化后的缺陷检测模型，得到检测结果，完成红枣缺陷检测。本发明通过将CBAM模块与ConvNext网络的有机结合，有效提升了红枣缺陷检测的准确率，适用于红枣加工、分拣等自动化生产线中的高效缺陷检测任务。