本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果缺陷無(wú)損檢測(cè)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(cè)和分級(jí)不夠準(zhǔn)確的問(wèn)題。所述無(wú)損檢測(cè)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(cè)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(lèi)及與缺陷類(lèi)型對(duì)應(yīng)的信息包，以缺陷類(lèi)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(wú)損檢測(cè)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(cè)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(wú)損檢測(cè)，分級(jí)包含水果的外觀特征和內(nèi)部特征，提高了檢測(cè)或分級(jí)效率以及分級(jí)的準(zhǔn)確性。