摘要：该数据集面向扁豆外观品质的自动评价任务，收集了不同质量等级的高分辨率扁豆图像，共包含280张样本。
数据集概述
该数据集面向扁豆外观品质的自动评价任务，收集了不同质量等级的高分辨率扁豆图像，共包含280张样本。其中，劣质扁豆图像148张，优质扁豆图像132张，两个类别的样本数量较为均衡，可为计算机视觉模型识别扁豆品质差异提供基础数据支持。
数据结构与关键特征
数据集按照扁豆品质划分为“优质”和“劣质”两个类别，主要通过颜色均匀度、表面斑点、破损、虫蛀、皱缩、霉变及形态完整性等外观特征进行区分。样本类别比例接近，有利于降低类别不平衡对模型训练的影响，适合划分为训练集、验证集和测试集，用于开展图像预处理、特征提取及二分类模型评估。
应用价值与研究方向
该数据集可用于扁豆品质自动检测、农产品外观分级、食品加工原料筛选和智能农业质量控制。研究方向包括卷积神经网络与视觉Transformer二分类、颜色与纹理特征融合、细粒度品质识别、缺陷区域定位、少样本学习、数据增强、模型轻量化及可解释性分析，还可结合目标检测和图像分割技术进一步识别斑点、虫孔、破损与霉变等具体缺陷。
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-571
文件大小：1.48G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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