摘要：该数据集主要面向草莓成熟度智能评估研究，将 RGB 图像、400–1700 nm 吸光度光谱以及酸度、白利糖度和 L*a*b* 色彩参数等多模态信息进行结合，可用于草莓成熟阶段分类、品质评价以及农产品无损检测模型的开发与验证。
数据集概述
该数据集包含 90 个草莓样本、270 张 RGB 图像，共划分为成熟、半成熟和未成熟 3 个成熟度等级，每个等级包含 30 个草莓样本。每颗草莓分别从正面、侧面和背面拍摄 3 张图像，因此形成 270 张、分辨率均为 1280×800 像素的图像数据。图像使用 iPhone 14 在统一简易摄影棚环境中采集，草莓于 2024 年采自美国康涅狄格州农场，并由农场人员结合生长周期与经验确定成熟度等级。同时还提供与样本对应的光谱和理化检测信息，使其不仅能够开展视觉分类，也适合研究多模态草莓品质评价。
数据结构与关键特征
图像按照成熟程度连续编号，其中 Straberry001.jpg–Straberry090.jpg 对应成熟组 C1–C30，Straberry091.jpg–Straberry180.jpg 对应半成熟组 B1–B30，Straberry181.jpg–Straberry270.jpg 对应未成熟组 A1–A30，每连续 3 张图像对应同一颗草莓。除 RGB 图像外，数据还提供 400–1700 nm 原始吸光度光谱、可滴定酸度、总可溶性固形物（°Bx）、糖酸比以及表面 L*、a*、b* 色彩参数。这种数据结构同时覆盖外观、颜色、内部化学成分及光谱响应信息，能够较全面地刻画草莓在不同成熟阶段发生的颜色变化、糖分积累和酸度变化。
应用价值与研究方向
该数据集适合用于草莓成熟度分类、果实品质无损检测、糖度与酸度预测、近红外光谱分析和多模态信息融合等研究方向。图像部分可使用 ResNet、EfficientNet、ConvNeXt、Vision Transformer 等模型进行三分类，光谱数据可采用 PLSR、SVR、随机森林、1D-CNN 或 Transformer 预测成熟度及理化指标，还可以将 RGB 图像、光谱、L*a*b* 和糖酸指标进行特征级或决策级融合，构建“视觉外观 + 光谱响应 + 理化品质”综合成熟度评价模型，为智能采摘、果实分级和精准农业提供数据基础。
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-783
文件大小：268M
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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