Разработка системы оценки качества блюд с использованием машинного зрения

Цель проекта

Разработать программное решение на основе методов машинного обучения и компьютерного зрения, которое по фотографии готового блюда сможет автоматически оценить, соответствует ли его внешний вид (подача) установленным стандартам.

Основные требования к системе

• Входные данные: Фотография блюда.
• Выходные данные:
  • Бинарный вердикт: OK (подача корректна) или NOT OK (есть нарушения).
  • Текстовое пояснение или указание на конкретные выявленные недостатки (например, "неравномерная порция", "отсутствие гарнира", "неправильное расположение компонентов").
• Технологии: Использование библиотек и фреймворков для компьютерного зрения и машинного обучения (например, OpenCV, TensorFlow, PyTorch).
• Результат работы: Готовое к интеграции решение (скрипт, модель, API-интерфейс или приложение) с документацией.

Ожидаемые этапы работы

1. Анализ задачи и определение критериев оценки.
2. Сбор и подготовка датасета с размеченными изображениями.
3. Выбор и обучение модели классификации/детекции.
4. Разработка логики анализа и формирования итогового ответа.
5. Тестирование системы на различных примерах.
6. Сдача проекта и консультации по интеграции.