La clasificación de madurez de las nueces durante la cosecha se basa en la experiencia. En este documento, se recopilaron imágenes de nueces en un entorno natural para construir un conjunto de datos y se utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo para combinar indicadores físicos y químicos internos de las nueces y llevar a cabo investigaciones sobre métodos de detección de madurez de nueces y predicción de contenido de aceite de nueces mediante la combinación de imágenes de nueces con indicadores de contenido de aceite de nueces. Los contenidos principales de este documento incluyen la recopilación de imágenes de nueces en un entorno natural, la construcción de conjuntos de datos y el uso de algoritmos de aprendizaje profundo combinados con índices físicos y químicos internos de las nueces para estudiar métodos de detección de madurez de nueces y predicción de contenido de aceite. Primero, se diseñaron dos esquemas de adquisición de imágenes de nueces y se recopilaron un total de 9504 imágenes del 23 de agosto al 21 de septiembre de 2021. El conjunto de datos se amplió a 18,504 imágenes mediante preprocesamiento de datos y mejora de imágenes. Se propone un método de detección de madurez de nueces basado en el clustering de imágenes de la red de atención gaussiana auto-supervisada (GATCluster) para desarrollar criterios de madurez a través de clustering no supervisado, y la precisión de los criterios se verifica mediante análisis de varianza (ANOVA). La precisión de detección de madurez del conjunto de pruebas de 1500 imágenes es del 88.33%. En segundo lugar, se propone un método de predicción de contenido de aceite de nueces basado en ResNet34 mejorado. La capacidad de extracción de características se mejora mediante la introducción del mecanismo de atención de canal SENet y el módulo de autoatención convolucional. Los resultados de predicción en 50 imágenes muestran que el error cuadrático medio, el error porcentual absoluto promedio y el coeficiente de regresión son 2.96, 0.103 y 0.8822, respectivamente. Los experimentos muestran que el método funciona bien en la predicción del contenido de aceite de nueces en diferentes niveles de madurez.