基于图像识别与深度学习的苹果生菜实时新鲜度预测移动应用研究

为解决农产品供应链中新鲜度评估效率低、主观性强的问题，研究人员开发了一款集成RGB图像识别与9种深度学习算法（如ViT、MobileNetV3）的移动应用，实现苹果和生菜新鲜度的实时分类。结果显示MobileNetV3以99.95%（苹果）/99.17%（生菜）准确率和2.5ms推理速度成为最优模型，为减少食品浪费、提升供应链决策提供了轻量化解决方案。

　　

在现代食品供应链中，消费者对农产品新鲜度的要求日益严苛，但传统人工检测方法效率低下且易受主观影响。苹果因存储不当易出现褐变和内部损伤，生菜则面临微生物污染和萎蔫等问题，每年导致全球约三分之一的农产品因品质下降被浪费。尽管实验室级光谱技术和计算机视觉系统（CVS）已用于品质评估，但其高昂成本和复杂操作限制了普及。如何通过轻量化技术实现实时、精准的新鲜度预测，成为农业科技领域的核心挑战。

为此，来自希腊的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表研究，开发了一款基于智能手机的移动应用，通过RGB图像识别和深度学习算法，实现对苹果和生菜的多级新鲜度分类。研究采集了3600份生菜和2880份苹果样本，构建标准化数据库，并对比了Vision Transformer（ViT）、MobileNetV3等9种算法的性能。最终MobileNetV3以99.95%准确率（苹果）、2.5ms推理速度和仅250万参数的优异表现胜出，为供应链各环节提供了低门槛的决策工具。

关键技术方法
研究采用Canon EOS 850D相机采集1920×1080像素RGB图像，在Azure AI Custom Vision平台训练模型。通过Zoho Creator构建移动应用，集成云端SQL数据库和AI服务，实现图像上传、实时分析及反馈。模型评估采用双NVIDIA RTX 3090 Ti GPU，以AdamW优化器和StepLR调度器优化训练效率，最终通过混淆矩阵验证分类效果。

研究结果

1. 算法性能对比
9种模型中，Swin Transformer虽以100%准确率居首，但28M参数不适合移动端；MobileNetV3在苹果分类中达99.95%准确率，仅需22.5ms推理时间，成为资源与性能的最优平衡。

2. 生菜分类效果
ConvNeXt以99.74%准确率领先，但MobileNetV3以99.17%准确率和2.5M参数的轻量化特性被选为最终方案，其混淆矩阵显示五级分类错误率低于1%。

3. 应用部署验证
200名非专业用户的测试中，应用在自然光条件下稳定输出新鲜度评级（如“Class 3-中度新鲜”）和保质期建议，误判率与实验室数据一致。

结论与意义
该研究首次将MobileNetV3等先进算法应用于移动端农产品评估，突破传统检测的时空限制。通过标准化RGB图像采集和云端AI处理，消费者可快速识别产品状态，而供应链管理者能优化库存周转。未来扩展至其他果蔬品种及复杂环境测试，将进一步推动农业数字化转型，助力联合国可持续发展目标（SDGs）中的零饥饿与负责任消费。