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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

现代社会自动化程度越来越高,图像识别自动分类系统也在不断地向前发展。然而大多数自动分类系统都应用在工业邻域，比如机械加工制造业和物流行业，应用到日常生活中的比较少。餐具是我们日常生活中比较常见的物品，且在一些大型的就餐场所比如食堂和餐厅，用餐使用到的餐具多种多样。为了方便整理就餐前后使用的餐具，可以使用基于机器视觉的餐具分类系统来完成这项工作。这样就减少了人力资源的使用，大大减少资金的投入。

国内外研究现状

目前在大多数的食堂，餐厅都还停留在人工分类餐具的阶段，用最原始的方法完成餐具的分类整理。遇到就餐高峰期的时候，不可避免地会出现错误归类的现象，影响下一次的餐具使用。为了解决这个难题,这就需要自动化的装置来完成这项工作,它把整个餐具分类的过程作为一个可控的装置来运行。要求自动控制系统像神经系统一样，具备系统性、全面性、准确性。

对于国外单片机自动化控制技术的发展，使餐具自动分类更加准确和高效。基于机器视觉的餐具分类系统主要是采集餐具图像进行识别分类。目前国外的图像采集与识别技术日趋完善，自动分类系统也应用在多个领域。一些高校已经在试用或陆续采用餐具自动分类分拣系统。

2. 研究的基本内容

本系统采用stm32单片机作为控制核心，实现餐具的识别和自动分类。系统的硬件部分包括最小系统、电机控制模块、键盘与显示模块、图像采集模块。本课题所做的研究工作主要集中在餐具流水线分类方面。使用了机器视觉系统配合工业控制相关的技术搭建出一套能够对餐具进行连续作业的标准化设备。然后，依靠Matlab软件，实现了餐具图像的采集、预处理、信息提取以及分类工作。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

方案：采用单片机stm32f103c8为控制核心，系统的硬件部分包括最小系统、电机控制模块、键盘与显示模块、图像采集模块四大部分。软件部分采用matlab语言和c语言编写的程序，烧录到cpu中。由于传送带模块难以搭建，采用手动模拟传送带送餐具进入检测范围。进入检测范围后，通过按键控制摄像头传感器拍照采集餐具图像。拟采用两个摄像头，在餐具位置底部设置转向模块（手动模拟），可以采集到三幅图像进行分析。此系统还可以添加搭载重力传感模块，测出餐具的重量，使分类结果更加准确。

进度：

3月1日-3月10日，资料搜集整理；

4. 参考文献

[1].孙育才 《单片微型计算机及其应用》 东南大学出版社

[2].黄子强 《液晶显示原理》 国防工业出版社

[3] 钱晓捷．汇编语言程序设计[m].北京：电子工业出版社，2000:35-47.