Nhận diện chất lượng hoa quả bằng học máy : Khoá luận tốt nghiệp
Năm xuất bản
2024
Tác giả
Võ, Văn Sang
Nhan đề tạp chí
ISSN
Nhan đề tập
Nhà xuất bản
Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (Khoa Công nghệ thông tin)
Tóm tắt
Xây dựng hệ thống nhận diện chất lượng hoa quả: Áp dụng thuật toán học máy như Support Vector Machines (SVM) để phân loại chất lượng hoa quả dựa trên các đặc trưng hình ảnh đã trích xuất như màu sắc, kết cấu, kích thước và hình dạng. Tăng cường độ chính xác của mô hình. Đưa ra các giải pháp cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện chất lượng hoa quả, bao gồm việc thu thập dữ liệu huấn luyện đa dạng, sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, tối ưu hóa mô hình và đánh giá hiệu quả mô hình thông qua các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu.Phát triển bộ dữ liệu huấn luyện cho mô hình. Tạo dựng một bộ dữ liệu hình ảnh hoa quả có đầy đủ các loại và các trạng thái chất lượng khác nhau để huấn luyện mô hình học máy. Bộ dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện và đánh giá mô hình nhận diện. Ứng dụng hệ thống nhận diện trong thực tế. Triển khai và ứng dụng hệ thống nhận diện chất lượng hoa quả trong các dây chuyền sản xuất, siêu thị, chợ nông sản, hoặc các cửa hàng bán lẻ để nâng cao hiệu quả kiểm tra chất lượng hoa quả, giảm thiểu tổn thất và đảm bảo sản phẩm đến tay người tiêu dùng đạt chất lượng tốt nhất. Mở rộng mô hình để có thể nhận diện nhiều loại hoa quả khác nhau, đồng thời có thể cải tiến hệ thống qua thời gian để thích ứng với các yêu cầu và nhu cầu thay đổi trong thực tế.
Mô tả
44 tr.
Từ khóa chủ đề
Chất lượng hoa quả , Học máy , Nhận diện