本研究提出了一种实时稻米分类与质量评估机制，结合单阶段目标检测、深度卷积神经网络和传统机器学习技术。实验结果表明，该机制在目标检测中达到99.14%的精度，分类任务准确率为97.89%，显著提升了稻米质量评估的效率和准确性。