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1. 研究目的与意义（文献综述）
在餐饮行业内，自助取餐的形式由于方便、快捷用餐等特点，而在人流量大的场所深受欢迎。然而正是由于客流量大且餐盘、菜肴众多的特点，用餐结束后的计费结算过程效率很低。在这种情况下，餐盘计费自动化能够实现在餐厅结算时的方便、快捷：基于图像识别技术，在计算机识别了餐盘外形后，可以直接得出对应餐盘的价格总和，进而省去中间人工结算的繁琐步骤，节省时间，降低出错率。
在之前的餐厅自动计费结算系统中，较多使用RFID即射频识别技术。这是一种无线通信技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。这种技术应用到餐厅结算系统中为：在定制的餐盘内部嵌入RFID芯片，利用RFID读写器将菜品对应的价格信息写入标签；在结算时使用RFID读写器对餐盘的标签进行非接触式读取，从而实现自动结算。这种自动结算方式的优点是可识别移动的餐盘并且可以同时识别多个标签，操作快捷简单。另外对工作环境的要求较低，可工作在恶劣环境中。缺点就是必须使用定制的含有RFID芯片的餐盘，成本较高，在规模较大、餐盘数量庞大的餐厅较难实行。
以RFID射频识别技术为基础的餐厅自动计费结算方式在国内已经有了发明应用并申请了专利。这种方式在自动结算的主要业务基础之上已经延伸出多个其它功能。例如有流水查询功能，这个功能能够让商家查询某个时间段内的流水账单；营养查询功能，这个模块可以设置本菜品的营养成分供消费者查询，这样消费者可以对自己摄入的营养成分有较为清晰的认知，改善之后的饮食情况；商户管理功能，管理员可以对下属商家管理，这里包括下属商家的联系方式、地址信息、查看流水账单等。此外还有菜品管理、餐盘管理等功能。
2. 研究的基本内容与方案
本次设计提供了一种性价比较高的自动计费方案。普通餐具在形状、颜色等外观方面都有所差异，可以将外观方面的差异利用起来。基于OpenCV视觉库，利用图像处理、模式识别、计算机图形学等相关技术，实现对原有餐盘的图像捕捉、图像识别，再将不同颜色、形状的餐盘与相应菜品价格建档。在接收端的摄像头捕捉到餐盘后，将图像传送给服务器，经过计算机处理，识别出餐盘种类和数量后，联立已建档的价格数据，将价格总和传输到客户端。
本次实验的目标：顾客将餐盘放到收银处的摄像头下，摄像头在捕捉到图像后，经过计算机处理，将餐盘种类、数量和价格总和再返回收银台，实现自动结算。在这种结算方式下将大大缩短收银时间，降低出错率；同时餐厅也能对餐盘进行更有效地管理。
系统整体流程如下：在指定区域放置一些餐盘，经摄像头捕捉后，将图像传输给计算机进行处理。计算机对图像进行识别操作，若全部图像可识别，则统计出餐盘的种类、数量以及价格总和；若有不能识别的图像，则计算机将发出警告信号，需重新取样。
3. 研究计划与安排
确定方案，完成开题报告。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]邓斌攸，蓝伟清，蔡丹丹.基于OpenCV3的多角度成像系统[J].电子世界，2017：188.
[2]张震宇.基于OpenCV的餐厅自动化结算研究[J].浙江科技学院学报，2017，29(3)：190-194.
[3]胡瑞钦，张立建，孟少华.基于OpenCV的图像椭圆特征识别与定位研究[J].计算机测量与控制，2016,24（12）：116-118.
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