摘要：面向大豆种子质量分类与生命周期状态识别任务构建的图像数据集，共包含 5513 张单粒大豆种子图像。
数据集概述
面向大豆种子质量分类与生命周期状态识别任务构建的图像数据集，共包含 5513 张单粒大豆种子图像。数据依据中国《大豆》国家标准 GB1352-2009 进行类别划分，涵盖完整、斑点、未成熟、破碎和表皮损伤等不同状态，可用于研究大豆种子的自动分类、质量评估和智能分选，为农业机器视觉和粮食品质检测提供数据基础。
数据结构与关键特征
数据集共设置 5 个类别，分别为 Broken soybeans（破碎大豆）、Immature soybeans（未成熟大豆）、Intact soybeans（完整大豆）、Skin-damaged soybeans（表皮损伤大豆）和 Spotted soybeans（斑点大豆），每类均包含超过 1000 张图像。原始图像由工业相机采集，分辨率为 3072×2048，其中大豆种子之间可能存在接触，随后通过图像处理算法将单粒种子自动分割为 227×227 像素的小图像，分割准确率超过 98%，具有较好的标准化和分类研究价值。
应用价值与研究方向
该数据集可用于大豆种子质量分类、缺陷识别、成熟度判断、粮食自动分选和农业产品质量检测等研究。研究人员可采用 ResNet、EfficientNet、MobileNet、DenseNet、ConvNeXt、Vision Transformer 等模型开展五分类实验，并进一步研究细粒度缺陷识别、迁移学习、轻量化网络、模型可解释性、工业视觉分选以及边缘设备实时部署等方向，为大豆种子自动质检和智能粮食加工系统提供技术支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-544
文件大小：86M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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