摘要
随着餐饮行业规模的不断扩大和人们对卫生安全要求的提高，传统的餐具分类方式效率低下且存在交叉感染风险，已无法满足现代餐饮的需求。
机器视觉技术作为人工智能领域的重要分支，凭借其高效、准确、非接触等优势，为餐具分类技术的革新提供了新的思路。
本文首先介绍了机器视觉和餐具分类系统的相关概念，阐述了研究背景及意义。
然后，对国内外基于机器视觉的餐具分类系统研究现状进行了详细综述，包括传统图像处理方法和深度学习方法，并分析了各自的优缺点。
接着，重点介绍了餐具分类系统的主要研究方法，包括图像采集、预处理、特征提取、分类算法等关键技术，并对不同方法的性能进行了比较分析。
此外，本文还对现有研究中存在的问题和挑战进行了探讨，并展望了未来的发展趋势，如多模态融合、轻量化网络、迁移学习等。
关键词：机器视觉；餐具分类；深度学习；图像处理；特征提取
1.引言随着人们生活水平的提高和餐饮行业的快速发展，市场对餐具的需求量与日俱增，传统的餐具分类方式主要依靠人工完成，存在着效率低下、易出错、劳动强度大等问题，而且在后疫情时代，人工分类还存在着交叉感染的风险，无法满足现代化餐饮行业对卫生安全和效率的要求。
机器视觉技术作为人工智能领域的重要分支，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。
机器视觉系统利用图像采集设备获取目标图像，并通过计算机模拟人类视觉系统对图像进行分析和处理，最终实现对目标的识别、检测、测量等功能[1]。
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