2型糖尿病患者营养控制的食物识别、分类和体重测量智能餐盘

正在研究阶段的一种创新的技术解决方案，旨在帮助2型糖尿病患者更好地管理他们的营养疗法。这项研究的主要焦点是开发一种名为“健康饮食”的智能餐盘，该餐盘能够识别食物类型、测量食物重量，并分析食物中的营养成分。

针对多种食物，使用YOLOv5s算法进行食物的识别、重量测量和营养分析。这些过程使用了Chenbo负载电池重量传感器、HX711重量称重A/D模块压力传感器、IMX219-160相机模块进行。

研究结果显示，该系统在分析四种食物（包括米饭（58%）、酱烧鹌鹑蛋（60%）、辣牛肉汤（62%）和干萝卜（31%））的识别精度上表现良好，而对于重量和营养的准确度则达到了100%。

这项研究的成果不仅有助于2型糖尿病患者更好地管理他们的饮食，也为食物识别和营养分析技术的发展提供了新的可能性。