Данная статья посвящена проблемам продовольственной безопасности в умном сельском хозяйстве в контексте задач автоматизации и оптимизации технологических процессов принятия решений. В работе авторы предлагают и обучают нейросетевую модель, а именно генеративно-состязательную сеть SRGAN, для улучшения качества рентгеновских снимков семян сельскохозяйственных культур. Кроме того, авторы описывают процедуру сбора, построения и расширения специализированного набора данных, на котором производят обучение и оценку качества. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что рассмотренная модель способна восстанавливать структуру и повышать детализацию изображений семян в зашумленных рентгеновских снимках. Также определён вектор дальнейших исследований в данной области и возможные улучшения модели.