数据集概述
本数据集聚焦硬粒小麦（Triticum durum）的质量分类，包含2000个样本，其中优质与劣质样本各1000个。样本涵盖不同收获来源与供应商，通过物理属性、颜色特征、纹理特征等指标区分优质（适用于制粉和 pasta 生产）与劣质（受损、变色等）小麦，支持机器学习模型训练以实现质量控制自动化。
文件详解
- 文件名称：Good and bad classification of molina (Triticum durum)目录下的2089个.jpg文件
- 文件格式：JPG（.jpg）
- 内容说明：所有文件均为硬粒小麦样本的图像文件，命名包含时间戳（如IMG-20250502-WA0204.jpg）和随机字符标识（如IMG-20250502-WA0027-NvvVHt.jpg），未提供明确的标签文件或特征元数据文件
适用场景
- 农业质量控制：训练机器学习模型实现硬粒小麦质量的自动化分类，提升检测效率
- 食品加工研究：分析图像特征与小麦品质的关联，优化制粉和 pasta 生产的原料筛选流程
- 计算机视觉应用：开发基于图像的农作物质量检测算法，探索视觉特征（颜色、纹理等）在农业分类中的应用
- 供应链管理：通过自动化质量检测减少人工成本，优化硬粒小麦供应链的质量管控环节
