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商品的尺寸，形状，颜色和质地各不相同，在制作准确的预测方面为机器学习模型带来了挑战。此外，很难获得大型，多样化的数据集，尤其是对于稀有商品而言，很困难。有限的数据可以导致过度拟合和降低模型的通用性。因此，高质量数据对于商品质量检查中机器学习模型的准确性和可靠性至关重要。具有清洁，标记，多样的图像的数据集准确地代表商品的物理参数，从而大大增强了模型性能。作物的技术知识对于选择学习算法的相关特征是必要的。
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