本发明涉及一种基于神经网络模型的水果检测系统和方法，属于图像预处理及识别技术领域，解决传统方法对单个水果检测的时间过长且模型臃肿无法应用于实际的问题。该系统包括：训练集和验证集获取模块将历史水果图片集划分为训练集和验证集；神经网络建立模块，神经网络模型包括特征提取模块和代替全连接层的改进的分类模块，改进的分类模块用于对特征提取模块提取的特征图片进行分类；模型训练和验证模块使用训练集进行训练并使用验证集对训练结果进行验证；检测模块将待评级的水果图片输入训练好的神经网络模型以检测出待评级的水果图片中的水果表面评级与坏果情况。通过改进的分类模块减少参数数量和模型大小、保证精度、并满足检测速度的需求。