摘要
随着人工智能和物联网技术的飞速发展，机器视觉技术在各个领域得到越来越广泛的应用，其中包括餐饮行业。
传统的餐厅用餐计费方式存在效率低下、易出错、人工成本高等问题，而基于机器视觉的餐厅用餐自动计费系统则能够有效解决这些问题，提高餐厅运营效率和顾客用餐体验。
本文首先介绍了机器视觉、目标检测、图像识别等相关概念，并对国内外在该领域的研究现状进行了综述，分析了现有研究的优势和不足。
然后，本文重点阐述了基于机器视觉的餐厅用餐自动计费算法的设计，包括图像采集、菜品识别、餐盘识别和计费统计等关键步骤。
其中，菜品识别算法采用深度学习模型，通过对大量菜品图像数据进行训练，实现对不同菜品的准确识别；餐盘识别算法则利用图像处理技术，对餐盘进行定位和计数，最终实现自动计费功能。
最后，本文对基于机器视觉的餐厅用餐自动计费算法的未来发展趋势进行了展望，并提出了相应的建议。
关键词：机器视觉；自动计费；目标检测；图像识别；深度学习
第一章相关概念#1.1机器视觉机器视觉是指利用计算机模拟人类视觉系统，从图像或视频中提取信息、理解场景并做出决策的技术。
它涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个学科，其核心是让计算机“看懂”图像，并根据图像信息进行分析、判断和处理。
#1.2目标检测目标检测是机器视觉领域中的一个重要任务，其目的是识别图像或视频中特定目标的位置和类别。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
