El arroz es uno de los cultivos más importantes para el suministro de alimentos, y existen múltiples diferencias en la calidad del arroz en diferentes regiones geográficas, lo que tiene un impacto significativo en los rendimientos y beneficios económicos posteriores. Los métodos tradicionales de identificación de arroz son lentos, ineficientes y delicados. Este estudio propone un método basado en aprendizaje profundo para la clasificación rápida y no destructiva del arroz cultivado en diferentes entornos geográficos.