《農產品分類辨識-以白米為例》

米是國民日常生活中最常見的主食，基於消費者的層面我們希望知道市售白米的CNS分級標準是否有符合產品的標示，是否可以藉由影像進行等級分類的辨識，因此我們嘗試利用深度學習模型進行白米等級分類的辨識。本專題以inceptionv3深度學習模型作為實驗的樣板，從實驗結果顯示，訓練的資料集準確度都能在95~100之間移動，而測試的資料集準確率約為90~95%之間。

市面上的白米等級依序被分成一等米、二等米、三等米，根據我們簡要的觀察三等米普遍不受消費者喜愛，在購買上也不容易取得，但是依照農糧署給的資料顯示，這三類米的差異僅在所含被害粒、白粉質粒、熱損害粒、異形粒、碎粒、夾雜物、糙米及稻榖含量多少，外觀品質好壞，且彼此之間差異並不大，以肉眼來 說 其實幾乎不太明顯，所以剩下的選購方向較可能為口感及衛生方面考量。

至於我們的這項分析，未來希望能開發成軟體供使用者下載，並且不僅侷限在米這項產品上，當使用者開啟我們的應用程式，便可直接用相機作掃描來判斷該產品是否符合市面上的標準值，達到一個快速且方便的分辨效果。