本文提出了一种基于深度学习和自然语言处理技术的苹果表型特征提取及生长异常识别方法，旨在提高农业生产中苹果质量检测和异常预测的准确性。该方法结合了实例分割、边缘感知机制、注意力机制和多模态数据融合，能够精确提取苹果的表型特征，如形状、颜色和表面状态，同时识别在生长过程中可能出现的潜在异常。具体而言，边缘变换器分割网络将深度卷积网络（CNN）与Transformer架构相结合，增强了特征提取和建模图像不同区域之间的长距离依赖关系。边缘感知机制通过关注苹果的边界区域，特别是在复杂形状或表面损伤的情况，改善了分割精度。此外，自然语言处理（NLP）模块分析农业领域的知识，如种植记录和气象数据，为生长异常的潜在原因提供见解，并使得异常预测更加精准。实验结果表明，所提方法在多个指标上显著优于传统模型。具体来说，在苹果表型特征提取任务中，模型表现出色，准确率为0.95，召回率为0.91，精确率为0.93，平均交并比（mIoU）为0.92。此外，在生长异常识别任务中，模型同样表现优异，精确率为0.93，召回率为0.90，准确率为0.91，mIoU为0.89，进一步验证了其在处理复杂生长异常场景中的效率和鲁棒性。该方法将图像数据与农业知识相结合，提供了苹果质量检测和生长异常预测的综合方法，为农业生产提供了可靠的决策支持。