Badanie cech jakościowych ma coraz większe znaczenie ze względu na ustalenie ceny skupu oraz ze względu na dalsze przeznaczenie nasion. Po wejściu Polski do Unii Europejskiej surowce i produkty końcowe muszą sprostać wymogom stawianym przez pozostałe kraje członkowskie. Ważnym problemem współczesnego rolnictwa zrównoważonego jest produkcja nasion oraz produktów o odpowiednich parametrach jakościowych. Dotychczasowe badania dowodzą, że zarówno technologia zbioru, warunki transportu i suszenia a także przechowywanie wywierają wpływ na jakość nasion, warunkując ich przydatność dla przemysłu. Zadaniem przemysłu zbożowego jest, oprócz przetwórstwa, także odpowiednie zabezpieczenie w czasie magazynowania, aby zachować odpowiednie wła-ściwości i walory smakowe nasion. W związku z tym istnieje konieczność ciągłej kontroli produktów jak również surowców magazynowanych. Przemysł rolno – spożywczy dysponuje jedynie metodami opartymi na ocenie sensorycznej, wykorzystującej narządy zmysłu. Metoda ta jest bardzo czasochłonna i pracochłonna. Poszukiwanie innowacyjnych metod pozwala na wdrożenie do przemysłu rolno – spożywczego technik opartych na komputerowej analizie obrazu i sztucznych sieci neuronowych. Założono zatem, że korzystając z komputerowej analizy obrazu oraz przygotowanej w tym celu aplikacji do przetwarzania i analizowania pozyskanych obrazów cyfrowych, wykorzystując model rozpoznawania barw RGB, pozwoli na szybkie uzyskiwanie wyników. Ma to znaczenie w czasie skupu zbóż do magazynów, w celu określenia wstępnej jakości przyjmowanych nasion pod względem zanieczyszczeń, co w konsekwencji prowadzi do ustalenia ceny skupowanego materiału. Drugim aspektem wykorzystania tej metody jest kontrola jakości przechowywanego ziarna w magazynach. Opracowanie takiej metody pozwoli na szybkie uzyskanie wyników z pominięciem czasochłonnych prac laboratoryjnych. Dodatkowym elementem pracy jest porównanie metody tradycyjnej z metodą komputerowej analizy obrazu. Do porównania wykorzystano sztuczne sieci neuronowe.