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针对目前国内苹果分选大部分以人工操作的现状,提出利用GoogLeNet深度迁移模型对苹果缺陷进行检测。检测结果表明,本文方法对扩充后的1 932个训练样本的识别准确率为100%,对235个测试样本的识别准确率为91.91%。为评估目前苹果缺陷检测常用算法的性能,将GoogLeNet与浅层卷积神经网络(AlexNet和改进型LeNet-5)及传统机器学习方法(K-NN、RF、SVM)进行了对比,结果表明,与苹果缺陷检测的常用算法相比,本文方法具有更好的泛化能力与鲁棒性。