DOI: 10.5281/zenodo.17824271
title: Lojano Arabica coffee

description: This dataset contains a collection of Loja Arabica green coffee bean images captured for research in automated quality assessment and binary classification of coffee beans (good vs. defective). The dataset is structured to support both raw image analysis and model training using preprocessed, uniformly sized samples.

Contents

The dataset is organized into two main parts:

1. Raw Images





Original high-resolution photographs of green coffee beans.




Files available in RAW and JPG formats.




Images contain multiple beans per frame under controlled lighting and a uniform background.



2. Cropped and Classified Images (256 × 256 px)





Individually extracted bean images resized to 256×256 pixels.




Stored in separate folders according to their class label:





good/ — beans without visible defects




defective/ — beans exhibiting defects such as discoloration, deformities, or surface damage





Purpose

This dataset supports research in:





Binary image classification (good vs. defective beans)




Computer vision–based quality control




Deep learning model development (CNNs, ViTs, etc.)




Preprocessing and segmentation studies on agricultural products



Acquisition

Raw images were captured using a fixed-position camera and controlled illumination to minimize shadowing and reflections. Beans were collected from Coffea arabica lots produced in Loja, Ecuador, a region known for its high-quality specialty coffee.

Format





RAW images: original sensor data




JPG images: high-resolution photographs




Cropped images (256×256): JPG or PNG depending on preprocessing
description: Este dataset contiene un conjunto de imágenes de granos de café verde arábico provenientes de Loja, Ecuador, obtenidas para investigaciones en evaluación automatizada de calidad y clasificación binaria de granos (buenos vs. defectuosos). La estructura del dataset permite trabajar tanto con las imágenes originales como con las muestras ya segmentadas y listas para entrenamiento de modelos.

Contenido

El dataset está organizado en dos partes principales:

1. Imágenes RAW





Fotografías originales de alta resolución de granos de café.




Archivos disponibles en formatos RAW y JPG.




Cada imagen contiene múltiples granos capturados bajo iluminación controlada y fondo uniforme.



2. Imágenes Recortadas y Clasificadas (256 × 256 px)





Imágenes individuales de cada grano, extraídas de las imágenes originales.




Redimensionadas a 256×256 píxeles para uso directo en modelos de visión por computadora.




Guardadas en carpetas separadas según su categoría:





buena/ — granos sin defectos visibles




defectuosa/ — granos con defectos como decoloración, deformaciones o daños superficiales





Propósito

Este dataset está diseñado para apoyar investigaciones en:





Clasificación binaria de imágenes (grano bueno vs. defectuoso)




Sistemas de control de calidad basados en visión por computadora




Desarrollo de modelos de deep learning (CNNs, ViTs, etc.)




Estudios de segmentación, extracción de características y análisis visual en productos agrícolas



Adquisición

Las imágenes fueron capturadas mediante una cámara fija y un sistema de iluminación controlado para minimizar sombras y reflejos. Los granos provienen de lotes de Coffea arabica cultivados en la provincia de Loja, una región reconocida por su café de especialidad.

Formato





Imágenes RAW: datos originales del sensor




Imágenes JPG: fotografías de alta resolución




Imágenes recortadas (256×256): en formato JPG o PNG según el procesamiento