El número de granos dentro de una panoja es un índice importante para la mejora del arroz. Contar manualmente es laborioso y consume mucho tiempo, y difícilmente cumple con el requisito de una mejora rápida. Es necesario desarrollar un método basado en imágenes para el conteo automático. Sin embargo, los métodos generales de procesamiento de imágenes no pueden extraer eficazmente las características de los granos dentro de una panoja, lo que resulta en una gran desviación. La red neuronal convolucional (CNN) es una herramienta poderosa para analizar imágenes complejas y se ha aplicado a muchos problemas relacionados con imágenes en los últimos años. Con el fin de contar el número de granos en imágenes de manera eficiente y precisa, este artículo aplicó un método basado en CNN para detectar granos. Luego, los granos se pueden contar fácilmente localizando los dominios conectados. El error final está dentro del 5%, lo que confirma la viabilidad del método basado en CNN para contar granos dentro de una panoja.