水果品质分类模型产品系统

本项目针对生鲜供应链、水果分拣工厂、超市质检等实际场景中的自动化品质检测需求，设计了一套完整的端到端AI解决方案。系统可实时识别苹果、香蕉、橙子三种水果的新鲜与腐烂状态（共6种分类），准确率超95%。模型采用轻量化设计，支持在边缘设备部署，为果蔬分拣、品质控制、智能零售等工业级应用提供可落地的技术方案，显著降低人工质检成本，提升分拣效率。

核心功能模块：
AI识别引擎：基于MobileNetV2的迁移学习模型，支持6类水果状态实时分类
RESTful API服务：Flask框架提供标准化接口，支持HTTP/JSON通信
图像预处理模块：自动尺寸调整、归一化、批量处理
可视化测试界面：HTML5前端界面，拖拽上传即时反馈

主要功能描述：
单张/批量图片识别：支持JPG/PNG格式，响应时间＜2秒
置信度评分：提供每个预测的可信度百分比
跨平台兼容：提供Python API，支持Web、移动端、桌面端集成
生产就绪：包含完整的错误处理、日志记录、性能监控
易于扩展：模块化设计，支持添加新水果种类

本方案采用迁移学习+微调的创新架构，在TensorFlow 2.x框架上实现：
技术架构：
1. 模型层：以MobileNetV2为骨干网络，利用ImageNet预训练权重，针对小样本数据优化
2. 训练策略：两阶段训练法——先冻结基础层训练分类头，再整体微调，在仅有2000张训练图片下达到96.2%测试准确率
3. 工程化部署：Flask提供生产级API服务，支持并发请求，内存占用＜500MB
4. 预处理流水线：集成OpenCV+PIL，自动处理不同尺寸、格式、光照条件的输入图片
创新点：采用动态学习率调整和早停机制，避免过拟合；输出层提供softmax概率分布，支持置信度阈值过滤；完整的错误异常处理体系。