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本发明公开了基于动态卷积神经网络的苹果机械损伤判别方法及装置，首先使用损伤制备装置制取不同程度的机械损伤苹果样品，分别制取不可见损伤、可见轻度损伤和可见重度损伤3种损伤程度的样本，使用近红外分析仪采它们的近红外光谱数据；将存储时间较短的重度损伤苹果样品置于室温实验环境中，放置不同的损伤时间，对应损伤时间扫描测取样品光谱，使用近红外分析仪获取不同损伤时间的光谱数据；接着使用多元散射校正对近红外光谱数据进行预处理；然后基于动态卷积原理构建一维动态卷积神经网络；最后使用处理好的数据集对模型进行训练，保存训练中的最优模型，实现苹果的机械损伤判别。

本发明的基于动态卷积神经网络的苹果机械损伤判别方法及装置，基于红外光谱采样苹果存在的低密度问题，构建苹果机械损伤的判别模型，通过引入动态卷积，既不增加网络深度，又不增加网络宽度，还能有效提升模型表达能力；每层网络设置多个并行卷积核，结合输入特征计算卷积核注意力权重，非线性动态聚合多个普通卷积核；并且，注意力权重根据输入特征动态变化；最终在控制红外光谱是设备成本的前提下，实现基于少样本的苹果的机械损伤的高精度判别。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。