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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

食堂餐饮行业是餐饮业中具有明显特色的服务之一，以规模化的整体经营为学校、园区、企事业单位提供膳食服务，具有规模大、就餐人流量大、就餐时间相对集中、客流相对稳定等特点。如何提高顾客就餐结算效率，如何让顾客满意快捷地进行结算和用餐，是该行业面临的一个难题。

目前很多餐厅仍旧采用人工收银的方式，人工结算需逐个核定菜价，或多或少都会有结算慢、易出错等情况。而且，随着现代生活节奏的加快，人们总是希望能尽量地减少排队时间，从而节约时间去做更重要的事情，因此，如何加快结算速度，避免因排队造成的时间浪费，让人们得到更好的用户体验，已成为亟待解决的问题。

近年来，出现了基于rfid的餐厅自动结算系统，主要通过餐盘底部植入芯片，餐具进入结算区后，通过对餐具底部 rfid 射频芯片进行读写操作，借助于计算机及其通讯技术，实现对餐具底部 rfid射频芯片的通信和管理，从而实现快速结算。该系统的优点是准确性得到了保障，但其对应的配套设施相对较为复杂，成本也相对昂贵；同时，洗刷餐盘时可能存在电路损坏、失效等问题。因此，考虑到经营投资成本等问题，如果选择智慧餐台，食堂管理者将面临较大经营压力，从而使得智慧餐台的普及应用受到制约。

2. 研究的基本内容

1.熟悉microsoft visual studio编程环境及opencv与qt的配置和使用。

2.使用meanshift算法实现对餐盘图像的分割。

3.利用深度学习的方法实现对餐盘图像的分割和检测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

课题实施方案：

针对目前餐盘智能结算系统的优缺点，先利用meanshift聚类算法实现对餐盘图像的分割，同时利用深度学习的方法对餐盘图像进行分割和检测。将得到的数据输入结算程序并与事先录入的各个盘子的颜色、半径和单格价进行对比，最后计算出此餐盘上所有菜品的总价。最后使用qt为此程序设计并开发图形界面，使之更加美观、实用。

论文提纲：

4. 参考文献

［1］ 李荆轩，张学典，田媛，等． 基于模式识别的餐饮自助结算系统［j］． 信息技术，2015，39(7):9 －11，16．

［2］ 亓晓彤，曹冬雨，王京海，等． 基于图像处理的非规则形状检测方法［j］． 光电工程，2015，42(1):72 －76．

［3］［美］冈萨雷斯．数字图像处理（第三版）．北京：电子工业出版社，２０１0.