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本发明属于计算机视觉和深度学习技术领域，涉及一种基于卷积神经网络和域自适应的水果跨领域分类方法，包括以下步骤：步骤1：根据任务类别需求，获取开源标注图像并预处理，构建源域数据集；步骤2：在水果图像分类应用的场景收集图像，且不作标注，构建目标域数据集；步骤3：构建跨领域分类网络，并使用源域和目标域数据集进行网络训练；步骤4：以无标注的目标域数据集作为测试集，在训练好的跨领域分类网络上测试，评估分类效果。本发明充分利用源域数据集的信息，构建跨领域分类网络，在目标域无监督的情况下实现对高相似度水果图像的分类，克服数据分布差异，节约了分类任务场景大量的图像标注工作，节省了人力成本，提高了自动化程度。

本发明的有益效果是：充分利用源域数据集的信息，以卷积神经网络为基础构建跨领域分类网络，跨领域分类网络能够在目标域无监督的情况下实现对高相似度水果图像的分类，克服数据分布差异； 针对特定场景下的水果分类任务，该方法不依赖于在该场景下的大量标注，可以借助互联网图片、公开数据集等易得标注样本构建跨领域分类模型，省去了标注过程，节约大量人力物力；为水果种类、产地、品质、缺陷等常见分类任务提供了低成本、高效率、高精度的分类模型构建方案。

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。