蔬菜自动分类技术的研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着计算机的发展以及逐渐智能化的智慧生活，计算机智能视觉已经在教育、住房、医疗、交通等领域广泛的应用，但是计算机视觉开发在农产品贸易方面还处于有待成长的阶段。本次毕业设计的目的在于开发蔬菜的自动分类技术，通过机器自动识别来替代部分人的工作，提高工作效率。当前的农贸市场，菜市场，超市等地点的蔬菜交易大多是靠人工来识别蔬菜种类、称重并计算价格或者贴上标签，在这个过程中可能会出现如下问题:1)条形码纸张的浪费:超市的蔬菜区，到目前为止基本还是以人工称重为主，售货员称好重量后计算价格，然后打出价码标签。这种方法会发生蔬菜人工识别错误，条形码贴错和浪费条形码等情况。

2)排队称重:在超市购买蔬菜时经常会发生购买者很多，人工称重点又很少，导致排队过长的问题，增加称重点又会浪费人力。

从2002年起，覆盖多个领域的食品安全追溯系统在我国也正在筹划的建设中，其中包括了蔬菜、水果、水产品、肉禽类、加工食品、医疗产品及特色的地方食品等。2009年8月，我们国家开始了第五批的试点工作。目前国家实施了一些以食品追溯系统为重点的试点工作，其中包括了一些家禽类和日常生活中的蔬菜类，目前已经部署了50多个试点在全国各地。蔬菜类溯源是追溯系统的组成部分，蔬菜质量的安全是及其重要的。蔬菜潮源系统就是对蔬菜进行跟踪，知道疏菜的种类并记录生产时间和地点，出现问题就可以很快找到相关责任人。蔬菜的种类识别需要用到蔬菜识别算法，这充分说明了在蔬菜潮源系统中蔬菜识别的重要性是值得我们去研究的。本文研究蔬菜识别的意义:

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

本次毕业设计内容是基于tensorflow开发一个蔬菜自动识别分类系统。本人确定了如下的研究和设计内容：

3. 研究计划与安排

1~3周：调研，完成开题报告的撰写。

4周：开题答辩，并完成总体设计。

5~6周：构建蔬菜识别数据集。

4. 参考文献（12篇以上）

1. stehlingr o,nascimentom a.falcaoax.acompactandefficientimage retrieval approachbasedonborder/interiorpixelclassification[j]. 2002:102-109.

2. eric matthes. python教程从入门到实践[m]．北京：人民邮电出版社，2016.07。

3. kumar a, kim j, lyndon d, et al. an ensemble of fine-tuned convolutional neural networks for medical image classification[j]. ieee journal of biomedical and health informatics,2017,21(01):31-40.

4. 郑泽宇，顾思宇.tensorflow 实战google深度学习框架[m]．北京：电子工业出版社，2017.3。

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