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针对传统CNN (Convolutional neural network)模型存在训练参数量大而无法应用于硬件条件受限的场合这一问题,本研究提出一种轻量级CNN农作物病害识别模型,能够在保证模型识别准确率情况下简化模型结构,扩大模型的适用场景。设计1个深度卷积模块作为基本卷积单元,2个深度卷积模块和1个批归一化层组成1个残差块作为残差单元,以残差单元作为基本元素设计一个轻量级CNN农作物病害识别模型。对辣椒、番茄和马铃薯的病害图像进行分类识别,最终模型在训练集上的总识别准确率为99.33%,测试集