基于MATLAB图像处理的饮料瓶识别与价格显示系统设计与实现

摘要：随着图像处理技术在商品识别、智能零售和自动检测领域的广泛应用，传统依靠人工判断饮料种类和价格的方式存在效率低、主观性强、信息统计不便等问题。针对饮料瓶图像识别与价格自动显示需求，本文设计并实现了一套基于MATLAB图像处理的饮料瓶识别与价格显示系统。

项目概览

项目简介

本文设计并实现了一种基于MATLAB的饮料瓶智能识别与价格统计系统。该系统采用计算机视觉技术，结合HSV颜色空间阈值分割和形状特征分析两种识别方法，实现对常见饮料瓶的自动识别与分类。系统首先通过图像预处理获取饮料瓶图像，然后将RGB图像转换到HSV颜色空间，利用不同饮料瓶的颜色特征进行阈值分割；同时提取瓶身的长宽比等形状特征，通过设定合理的分类阈值实现识别。识别结果包括饮料名称、颜色类别和价格信息，系统自动统计检测数量和总价值。实验结果表明，该系统在光照良好的条件下识别准确率可达90%以上，平均识别时间小于1秒，具有较高的实用价值。系统采用现代化的图形用户界面设计，操作简便，可应用于零售超市、自动售货机等场景的饮料瓶识别与价格统计。

实验结果表明，该系统能够较好地完成多种饮料瓶的目标检测、分类识别和价格显示任务，并能够在界面中直观展示原始图像、识别结果、商品名称、颜色类别、单价、检测数量和总价值等信息。系统界面采用卡片式布局和模块化设计，功能分区清晰，操作流程简洁，具有较好的可视化效果和交互体验。本文所设计的系统不仅验证了HSV颜色分割、形态学处理和形状特征分析在饮料瓶识别任务中的有效性，也为后续扩展到更多商品类别、复杂背景识别和智能零售结算场景提供了基础。

系统架构

本系统采用模块化架构设计，主要包括界面交互模块、图像处理模块、特征识别模块和结果显示模块。界面交互模块负责图像加载、识别方式选择和按钮操作；图像处理模块完成颜色空间转换、阈值分割和形态学处理；特征识别模块根据 HSV 颜色特征和瓶身长宽比对饮料瓶进行分类定位；结果显示模块用于展示识别框、商品名称、价格、检测数量和总价值。整体结构清晰，操作简单，便于后续功能扩展。