红枣作为具有较高营养价值的药用食材和可增强人体免疫力的保健食品,深受消费者的喜爱。我国作为枣加工食品的主要出口国,严把枣果质量关对于保障整个红枣产业链的可持续发展具有重要的意义,因此要在对红枣进行深加工之前进行筛选。目前,筛选红枣主要依靠人工,我国作为世界上最大的红枣产出国,红枣筛选的工作量繁重、效率较低,且筛选人员与红枣直接接触,不符合食品卫生标准。因此,为了提高红枣筛选的效率和自动化水平,本文深入系统地研究了基于深度学习的红枣缺陷识别方法,主要研究内容有:首先,本文针对干条枣、黄皮枣、霉变枣、破头枣和正常枣分别构建3个红枣数据集,为基于深度学习进行红枣缺陷识别提供了有效的数据支持;研究了基于轻量化卷积神经网络的红枣缺陷识别模型,该模型以Squeeze Net网络的Fire Module作为基础模块,对其进行优化和改进构造IFM模块,借鉴Google Net中Inception模块中的并行结构,将多个IFM模块并行连接,并融入注意力模块,将通道与其重要程度进行加权来增强有用的特征信息,抑制冗余信息,以此来增强模型的学习能力。所提出的轻量化卷积神经网络红枣缺陷识别模型占用内存少,且在减少模型参数的同时保持了较高的识别准确率,为模型在Android移动端的部署提供了技术支持。研究了基于VGG16的红枣缺陷特征融合网络模型,并将该模型在电脑端进行了部署。该网络模型使用了1×1卷积和全局平均池化,运用注意力模块（Attention Module）自适应学习侧分枝的权重,高效的完成了红枣缺陷的识别。将训练好的模型在测试集上进行测试,结果表明该模型具有较高的识别准确率和良好的泛化性。研究了基于集成迁移学习模型的红枣缺陷识别方法,并将该模型在web端进行部署。首先使用在大规模数据集Image Net上进行预训练的Dense Net121模型、Mobile Net模型、Inception V3模型和Xception模型来提取特征,然后迁移到红枣数据集中,分别训练出4个不同的分类模型,然后通过加权平均方法构建集成迁移学习的卷积神经网络模型ETLCNN。采用红枣数据集3对该模型进行训练,结果表明该集成迁移学习模型在样本数据较少的情况下仍具有很强的特征学习能力和良好的泛化性。基于本文所研究的各红枣缺陷识别模型的特点以及部署环境的不同,分别在Android移动端、电脑端和web端进行了部署和应用。