Los medicamentos herbales tienen un valor industrial significativo en Asia Oriental. Mill. var. spinosa, utilizado en Corea para tratar el insomnio, a menudo se confunde con Lam., que tiene propiedades medicinales no verificadas pero se vende a precios premium. Esta clasificación incorrecta socava la confianza del consumidor y plantea riesgos para la salud. Este estudio propone un sistema de clasificación basado en aprendizaje profundo entrenado en datos RGB-GE, combinando imágenes en escala de grises y detectadas en los bordes con entradas RGB para mejorar la extracción de características y reducir la dependencia del color. Nuestro método logra una generalización superior manteniendo la rentabilidad. El sistema incorpora Grad-CAM para la interpretación y fiabilidad del modelo. Al comparar la precisión y velocidad entre los modelos basicCNN, DenseNet e InceptionV3, identificamos una solución óptima para la clasificación de medicamentos herbales en el lugar, logrando un 98.36% de precisión con basicCNN, garantizando un control de calidad confiable.