1.基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合；

基于所述蔬菜特征集合，采用U‑Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像；

基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K‑最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果；

基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告；

基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告；

基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告；

基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；

所述蔬菜特征集合包括形状描述符、颜色直方图和纹理特征，所述分割蔬菜图像具体为每个蔬菜的独立图像，所述蔬菜种类分类结果包括多种蔬菜的类别标签，所述蔬菜质量与缺陷报告包括新鲜度等级、尺寸数据和颜色健康度，所述异常检测报告包括识别出的表面异常模式，所述成熟度和新鲜度评估报告包括多蔬菜的成熟阶段和保鲜状况，所述蔬菜尺寸和形状测量报告包括每个蔬菜的长度、宽度和体积信息。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：基于蔬菜图像，采用图像预处理技术进行处理，生成预处理后的蔬菜图像数据集；

基于所述预处理后的蔬菜图像数据集，采用卷积神经网络进行特征学习，生成蔬菜图像的初步特征表示；

基于所述蔬菜图像的初步特征表示，采用激活函数和批量归一化，生成优化后的蔬菜图像特征表示；

基于所述优化后的蔬菜图像特征表示，采用全连接层和softmax分类器进行分类，生成蔬菜特征集合；

所述图像预处理技术包括图像大小调整、颜色空间转换和直方图均衡化，所述卷积神经网络包括多层卷积层、ReLU激活层和最大池化层，所述批量归一化具体为标准化处理，所述softmax分类器用于将特征向量转化为概率分布。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用U‑Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：基于所述蔬菜特征集合，采用U‑Net模型的编码器进行特征下采样，生成特征下采样表示；

基于所述蔬菜特征集合，采用U‑Net模型的解码器进行特征上采样，生成特征上采样表示；

基于所述特征上采样表示和特征下采样表示，应用跳跃连接技术融合编码器和解码器的特征，生成融合特征表示；

基于所述融合特征表示，采用逐像素分类器进行像素级分类，生成分割蔬菜图像；

所述编码器包括多层卷积层和池化层，所述解码器包括上采样层和卷积层，所述跳跃连接技术将编码器的特征与解码器相结合，所述逐像素分类器具体为逐像素softmax。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K‑最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：基于所述蔬菜特征集合，采用数据预处理技术，进行特征标准化和降维处理，生成预处理后的蔬菜特征数据；

基于所述预处理后的蔬菜特征数据，采用支持向量机算法，利用径向基函数核进行非线性分类，生成支持向量机分类结果；

基于所述支持向量机分类结果，采用K‑最近邻算法，通过加权距离度量提高分类精度，生成K‑最近邻分类结果；

基于所述支持向量机分类结果和K‑最近邻分类结果，进行模型融合和结果优化，生成蔬菜种类分类结果；

所述数据预处理技术具体为主成分分析和Z分数标准化，所述支持向量机算法具体为利用RBF核的SVM分类器，所述K‑最近邻算法具体为采用加权欧氏距离度量，所述模型融合具体为投票法和置信度加权法。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：基于所述分割蔬菜图像，采用特征工程技术提取关键特征，生成蔬菜图像特征数据；

基于所述蔬菜图像特征数据，采用随机森林算法进行质量评估，生成随机森林质量评估结果；

基于所述随机森林质量评估结果，采用梯度提升机算法进行缺陷检测，生成梯度提升机缺陷检测结果；

基于所述随机森林质量评估结果和梯度提升机缺陷检测结果，采用统计分析和数据可视化方法，生成蔬菜质量与缺陷报告；

所述特征工程技术具体为Gabor滤波器和灰度共生矩阵，所述随机森林算法具体为基于信息增益的多树构建，所述梯度提升机算法具体为基于负梯度优化的迭代决策树构建。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告的步骤具体为：基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林算法进行初步异常数据识别，生成初步异常数据识别报告；

基于所述初步异常数据识别报告，应用自编码器算法进行深度异常数据分析，生成深度异常数据分析报告；

基于所述深度异常数据分析报告，执行数据清洗，移除或修正异常数据，生成清洗后的数据集；

对所述清洗后的数据集再次应用孤立森林算法进行异常模式检测，生成最终的异常检测报告；

所述孤立森林算法具体为通过构建随机森林，利用树结构的路径长度来识别异常点，所述自编码器算法包括编码过程和解码过程，所述数据清洗包括处理缺失值、异常值剔除，以及数据规范化。

7.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告的步骤具体为：基于所述蔬菜种类分类结果，采用卷积神经网络进行蔬菜图像特征提取，生成蔬菜图像特征数据集；

基于所述蔬菜图像特征数据集，使用深度学习分类模型进行成熟度初步评估，生成初步成熟度评估报告；

基于所述初步成熟度评估报告，应用长短期记忆网络对蔬菜新鲜度进行评估，生成新鲜度评估报告；

综合所述初步成熟度评估报告和新鲜度评估报告，采用数据融合技术，生成成熟度和新鲜度评估报告；

所述卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述深度学习分类模型具体为利用神经网络分析图像特征，所述长短期记忆网络包括对时间序列数据的处理，捕捉随时间变化的新鲜度特征，所述数据融合技术具体为通过加权分析多维度评估结果，提取综合性结论。

8.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告的步骤具体为：基于所述分割蔬菜图像，通过Canny边缘检测，提取蔬菜轮廓，生成蔬菜轮廓数据；

基于所述蔬菜轮廓数据执行几何形状分析，用于蔬菜形状的测量，生成蔬菜形状特征数据；

基于所述蔬菜形状特征数据执行数字图像处理技术，测量蔬菜尺寸，生成蔬菜尺寸数据；

基于所述蔬菜形状特征数据和蔬菜尺寸数据执行数据融合技术，综合分析蔬菜的尺寸和形状，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；

所述Canny边缘检测包括应用高斯模糊去除噪声、计算梯度以及应用非极大值抑制和双阈值检测确定边缘，所述几何形状分析包括Douglas‑Peucker算法、计算形状描述符，所述数字图像处理技术包括使用像素比例换算来估算物体的实际尺寸，所述数据融合技术包括多源数据分析和加权平均法。

9.基于图像识别的蔬菜核对系统，其特征在于，根据权利要求1‑8任一项所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，所述系统包括蔬菜特征提取模块、图像分割模块、蔬菜分类模块、质量评估与缺陷检测模块、异常模式检测模块、成熟度与新鲜度评估模块。

10.根据权利要求9所述的基于图像识别的蔬菜核对系统，其特征在于，所述蔬菜特征提取模块基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，进行图像预处理和特征优化，生成蔬菜特征集合；

所述图像分割模块基于蔬菜特征集合，采用U‑Net模型进行图像分割，并进行特征融合，生成分割蔬菜图像；

所述蔬菜分类模块基于蔬菜特征集合，应用数据预处理技术和分类算法，生成蔬菜种类分类结果；

所述质量评估与缺陷检测模块基于分割蔬菜图像，应用特征工程技术和质量评估算法，生成蔬菜质量与缺陷报告；

所述异常模式检测模块基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林和自编码器算法进行异常数据识别和分析，生成异常检测报告；

所述成熟度与新鲜度评估模块基于蔬菜种类分类结果，使用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告。