Nhận diện chất lượng hoa quả bằng học máy : Khoá luận tốt nghiệp

Võ, Văn Sang

Nhận diện chất lượng hoa quả bằng học máy : Khoá luận tốt nghiệp

dc.contributor.author	Võ, Văn Sang
dc.date.accessioned	2026-05-25T03:26:48Z
dc.date.available	2026-05-25T03:26:48Z
dc.date.issued	2024
dc.description	44 tr.
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.uri	https://repository.ntt.edu.vn/handle/298300331/1385
dc.language.iso	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (Khoa Công nghệ thông tin)
dc.subject	Chất lượng hoa quả
dc.subject	Học máy
dc.subject	Nhận diện
dc.title	Nhận diện chất lượng hoa quả bằng học máy : Khoá luận tốt nghiệp
dc.type	Thesis