随着人们生活水平的不断提高，吃水果已经成为现代人生活的一部分。但是，水果的种类繁多，有时候人们也难以分辨它们的品种。因此，自动水果识别技术的应用也越来越普遍。其中，BP神经网络就是一种被广泛使用的技术之一。

BP神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种基于反向传播算法的多层前馈神经网络。使用BP神经网络进行水果自动识别主要分为以下几个步骤：

首先，需要采集大量水果图片，这些图片要尽可能地覆盖各种品种和状态。然后，需要对这些图片进行处理，提取出其中的特征信息。特征信息包括颜色、形状、纹理等方面的特征。

接着，需要对这些特征信息进行处理，以便能够输入到BP神经网络中进行分类。处理的方法主要包括归一化、特征提取和特征向量表示等。

然后，根据所得到的特征向量，将其输入到BP神经网络中进行分类。BP神经网络通过不断地反向传播误差，来优化网络结构和权值，从而得到更加准确的分类结果。最终，可以根据分类结果进行水果的自动识别。

除了上述的方法，还有其他的方法可以进行水果的自动识别。例如，基于机器学习的支持向量机方法、基于深度学习的卷积神经网络方法等。这些方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景来选择。

总之，BP神经网络在自动水果识别技术中起着重要的作用。随着人工智能技术的不断发展和普及，自动水果识别技术将会在未来得到更加广泛的应用。