本发明公开了一种基于无损检测的苹果品质预测方法和装置，其种方法包括：采集苹果品质预测所需的数据；对采集的数据进行预处理，得到预测样本，并将样本划分为训练集和测试集；使用随机森林模型筛选预测样本，形成筛选后的样本集；通过DCNv4对筛选后的样本集进行特征提取，将提取后的特征输入到XLSTM模型中进行序列预测，构建DCNv4‑NLFXLSTM融合模型，引入KMSE均方误差损失函数对融合模型进行训练更新模型参数；利用改进的沙猫群优化算法ISCSO优化融合模型DCNv4‑NLFXLSTM；利用训练集和测试集对优化后的融合模型DCNv4‑NLFXLSTM进行训练和测试，完成ISCSO‑DCNv4‑NLFXLSTM模型的构建，使用ISCSO‑DCNv4‑NLFXLSTM模型对苹果品质进行预测；本发明基于无损检测并能够提高预测准确性和效率。