图像识别（视觉识别）技术是人工智能的一个重要领域，它是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，过程可分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器的设计和分类决策。图像识别算法一般采用机器学习方法，模拟人脑进行识别的方式，毕竟机器和人脑对同一个物体的认知方式存在根本的不同之处，靠机器来辨识物体本身就不是一件很容易的事情。
随着生活水平的日益提高及科学技术的迅速发展，人工智能图像识别的技术越来越成熟，危、重、繁、杂的体力劳动将逐渐被智能机器人所取代，极大改善了人们的生活品质和提高了劳动生产效率。
笔者一直从事团餐信息化技术研究多年，致力于解决团餐运营中的诸多问题，打通团餐餐饮行业的闭环。众所周知，团餐属于一个劳动密集型产业，需要投入大量的人力和物力，经常会面临很多来自于公众卫生安全、管理环节的经营风险，信息化基础薄弱，管理粗放，人力成本久居不下，就餐体验差，这些种种因素都在倒逼着团餐产业的改革。对于团餐运营方而言，首先急需要解决的是人力成本和食品安全问题，将食堂信息化提升到一个全新的水平，利用新技术取代一些重复劳动的岗位。笔者认为，影响团餐产业形成有效闭环的主要原因还在于消费前端，采用自动化结算设备（比如RFID智能餐盘结算、视觉识别结算等），一方面可以解决收银员人力的问题，另一个重要的方面在于消费数据的采集，便于后期的大数据分析与经营决策，帮助运营方节约综合成本，提高餐厅品质和用餐体验。
笔者近几年一直沉淀于人工智能视觉识别领域，相继组织生产研发出了不同识别形态的AI智能结算系统，并已落地到很多团餐项目中去，被越来越多的业主单位所接受。本文将重点介绍该项技术在餐饮行业领域中的运用，从行业中分析图像识别技术在不同阶段的演变历程。
图像识别技术在团餐行业最早是采用“餐盘识别”的方式，这种识别方式主要是识别餐具的形状和颜色，是一种以“价格出品”为导向的结算方式，并不关心餐具内菜品等物体，取代人工计价方式，从而达到精准快速结算的目的。
AI餐盘识别
第二种识别方式是“菜品识别”，是一种以“菜品出品”为导向的结算方式，不仅仅具备了快速结算的优点，也便于餐厅运营的精细化管理，比如精准备餐、营养分析、食品安全追溯等。
AI菜品识别1
分格盘识别
由于中式菜品菜系的特殊性，我们又对识别算法进行了一系列优化，逐渐衍生了“复合识别”第三种识别方式，将餐盘识别和菜品识别进行结合识别，从技术上解决了相似菜的识别问题，极大改进了识别准确率。
AI复合识别
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