本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果缺陷無損檢測方法及分級(jí)方法，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)水果缺陷檢測和分級(jí)不夠準(zhǔn)確的問題。所述無損檢測方法首先采集水果的外觀圖像集、對(duì)應(yīng)的兩張X射線圖集、切片圖像集以及切片化學(xué)檢測數(shù)據(jù)集；再將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，得到水果缺陷分類及與缺陷類型對(duì)應(yīng)的信息包，以缺陷類型作為標(biāo)簽，對(duì)拼接后的X射線圖進(jìn)行標(biāo)記；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建水果缺陷無損檢測或分級(jí)模型，以帶有標(biāo)簽的X射線圖的像素點(diǎn)矩陣對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后輸入待檢測水果的X射線圖數(shù)據(jù)，得到缺陷或分級(jí)結(jié)果。本發(fā)明對(duì)水果的內(nèi)部和外部缺陷同時(shí)進(jìn)行無損檢測，分級(jí)包含水果的外觀特征和內(nèi)部特征，提高了檢測或分級(jí)效率以及分級(jí)的準(zhǔn)確性。