回轉(zhuǎn)壽司的自動識別方法研究.pdf

1、目前回轉(zhuǎn)壽司餐廳的壽司自動化識別研究還屬于空白領(lǐng)域。使用RFID標(biāo)簽進(jìn)行識別只能識別出盤子種類，而不能識別出具體的壽司種類。
　　據(jù)回轉(zhuǎn)壽司經(jīng)營者反映，實際的壽司經(jīng)營中，存在兩個實際的難題:第一是壽司可能在傳送帶上持續(xù)時間太長，以致某些不新鮮的食品售出，影響餐廳的品質(zhì)和口碑。第二是無法對顧客的實際需求做動態(tài)的調(diào)整，壽司每天都會有剩余的情況，造成浪費(fèi)。
　　壽司自動識別算法能夠幫助餐廳經(jīng)營者對線上壽司數(shù)量作出準(zhǔn)確的實時統(tǒng)計，了

2、解客戶實時的需求并作出及時的調(diào)整，避免最后剩下過多的壽司造成浪費(fèi)；也可以避免壽司在傳送帶上的持續(xù)時間過長，口感和新鮮度下降。有助于提高餐廳的經(jīng)濟(jì)效益和加強(qiáng)壽司的品質(zhì)控制。
　　本課題針對壽司圖像擺放位置隨機(jī)和環(huán)境光照變化較大的具體特點(diǎn)，設(shè)計相應(yīng)實驗對壽司圖像的自動識別算法做了分析研究。
　　第一部分對壽司圖像進(jìn)行顏色特征的提取的研究，針對壽司在盤子中的擺放的方向隨機(jī)的特點(diǎn)，有針對性的提取了HSV色彩空間下提取顏色矩、HSV全

3、局顏色直方圖、HSV分塊累加顏色直方圖三類特征，并且對HSV分塊累加顏色直方圖做了改進(jìn)，使該方法對壽司識別的準(zhǔn)確率有了一定提升。
　　第二部分作為對顏色特征的補(bǔ)充，提高算法對光照變化的魯棒性，對壽司灰度圖像提取了多尺度的灰度共生矩陣、LBP、LBPC、LBPV幾種紋理特征，并對紋理特征和顏色相互補(bǔ)充的作用做了實驗說明。
　　第三部分本文先是對之前提到的算法做了實驗驗證，然后對特征融合權(quán)值和圖像尺寸做了進(jìn)行了參數(shù)調(diào)整，實驗最后