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[目的]为解决水果品质无损检测中成本、效率、精度问题,提出了一种基于高光谱图像和三维卷积神经网络(3D-CNN)的苹果高光谱多品质参数同时检测方法。[方法]使用高光谱成像系统获取400~1 000 nm波段的苹果样本的高光谱反射图像并使用S-G平滑法对原始图像进行去噪处理,在此基础上,对采集到的高光谱图像通过多感兴趣位置的选取以及间隔波段抽取重组的方法进行样本扩充,再利用三维卷积神经网络建立样本扩充后的苹果高光谱图像与苹果糖度、硬度、含水量的多任务学习模型,通过该模型实现对苹果的糖度、硬度、含水量等