Determinate the growth of nursery plants allows assessing the success of breeding methods and identifying factors that directly affect the nursery process. However, accurately assessing the growth of nursery plants mainly by recording daily by hand leads to a waste of resources in both man power and time. The paper presents the processing method and results achieved in determining some growth characteristics of seedlings in a controlled environment by image processing. The characteristics of seedlings in membrane houses determined include plant identification, plant height and number of leaves. Aruco marker is used to identify plants, align images and serve as a reference to calculate plant height. Image analysis and color filtering techniques are used to separate plants from the background. The YOLOv8 artificial neural network model has been further trained with labeled leaf images to count the number of leaves.Việc phân tích sự sinh trưởng của cây ươm cho phép đánh giá sự thành công của các phương pháp nhân giống và xác định trực tiếp các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình ươm cây. Tuy nhiên, việc đánh giá chính xác sự sinh trưởng của cây ươm chủ yếu bằng việc ghi lại hàng ngày bằng giấy dẫn đến việc tiêu tốn nguồn lực về cả con người và thời gian. Bài báo trình bày phương pháp xử lý và kết quả đạt được về xác định một số đặc trưng sinh trưởng của cây ươm trong môi trường có kiểm soát bằng xử lý ảnh. Các đặc trưng của cây ươm trong nhà màng được xác định bao gồm định danh cây, chiều cao cây và số lá cây. Aruco marker được sử dụng để định danh cây, căn chỉnh ảnh và làm thước tham chiếu tính chiều cao cây. Các kỹ thuật phân tích ảnh, lọc màu được sử dụng để tách cây khỏi nền. Mô hình mạng nơ ron nhân tạo YOLOv8 đã được huấn luyện tiếp với các ảnh lá cây được gán nhãn để đếm số lá cây.