1. 本选题研究的目的及意义

随着人们生活节奏的加快，外出就餐已经成为一种常态。

而餐饮行业中，餐具的清洗和分类一直是一项繁琐且耗费人力的工作。

传统的餐具分类方式主要依靠人工识别，存在效率低、易出错、劳动强度大等问题，难以满足现代餐饮业快速发展的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着机器视觉技术的快速发展，其在农业、工业、医疗等领域的应用越来越广泛，基于机器视觉的目标检测与识别技术也逐渐成熟。

在餐具分类领域，国内外学者也进行了一些相关的研究。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.餐具图像数据集构建:收集和整理不同类型、不同姿态的餐具图像数据，并进行标注，构建用于模型训练和测试的餐具图像数据集。

2.餐具图像预处理:对采集到的餐具图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等操作，以便于后续的特征提取和分类。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.需求分析与方案设计:首先进行系统需求分析，明确系统的功能、性能指标等。

在此基础上，进行系统方案设计，包括硬件平台选型、软件架构设计等。

2.图像数据采集与预处理:收集和构建餐具图像数据集，并对图像进行预处理，例如去噪、灰度化、二值化等操作，为后续的特征提取和分类做好准备。

5. 研究的创新点

本课题致力于在以下几个方面进行创新：
1.高效的餐具特征提取方法:针对现有特征提取方法在复杂背景下鲁棒性不足的问题，研究更加高效、鲁棒的餐具特征提取方法，例如结合深度学习和传统特征提取方法，利用深度学习网络自动学习餐具图像的特征表示，并结合人工设计的特征，提高特征的区分性和鲁棒性。

2.轻量化的餐具分类模型:针对现有深度学习模型计算量大、难以部署到资源受限的嵌入式设备的问题，研究轻量化的餐具分类模型，例如利用模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证分类准确率的同时，降低模型的计算量和存储空间，使其能够部署到嵌入式设备上，实现实时餐具分类。

3.多类别餐具分类系统:针对现有研究多集中于单一类别餐具分类的问题，研究多类别餐具分类系统，例如设计层次化的分类器，先对餐具进行大类分类，然后再进行细粒度分类，以提高多类别餐具分类的准确率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]赵凯,张铁英.改进yolov3的轻量化餐具识别[j].计算机工程与应用,2022,58(14):184-191.

[2]黄颖,王立地.基于改进faster r-cnn的自然场景下餐具检测[j].包装工程,2021,42(24):266-273.

[3]周雅文,谢迪,黄俊.基于深度学习的餐具识别系统[j].机电工程,2021,38(11):1335-1340.