自助设备系列——菜品的自助识别结算

AI这一波大潮来了之后，各行各业都在寻找着与AI的结合，智慧餐厅也不例外，AI加物联网让餐厅改造有了更强力的工具。



智慧餐厅整体是个什么样子，涉及到的方方面面，这篇不去讨论，这篇只讨论有关菜品结算的部分。



之前已有的相对成熟也准确的就是餐盘都装RFID，在结算台一放，感应后做对应的结算就行了。这种方案最大的问题应该还是成本较高，标签成本高，高温洗涤易损坏，餐盘可能需要特制以加装RFID及延长RFID寿命。所以应用上就需要算好经济账，高价也确实不易被接受。



随着AI的发展，视觉识别能力渐强，也常听人问询讨论菜品能否识别以用于精确结算。近一年也确实看到了更多的宣传，是视觉识别后结算的，而且多用于内部餐厅。乍一想，对菜品的识别正确率能保持在多高？换菜品或品相变化能有多好的适应性，对新菜品是需要重新训练还是能用特征的提取就够？后期的算法维护更新是不是能适应市场的速度？有这些疑问这也说明我们还是从很直接的一个路径来想这个问题，就是聚焦在菜品的识别上，而对于餐厅，这一步要解决的首要问题主要是解决结算问题，以更低的成本更快速的体验增加自助结算通道，来大幅缓解就餐时的结算体验。从这点出发，我也一直在想，我们看到的一些宣传的餐厅结算台并且用视觉识别实现的案例其重点是不是并非在盘子里的菜的直接识别上，而是在餐盘上？



因为我们并没有这样的客户也没在这个行业，所以也没深入了解和求证，最近偶然看到一个阿里的智慧餐厅解决方案，正好对这个问题也有了个印证。内部餐厅或大部分快餐类餐厅，其菜品定价通常是一类菜一定价，比如鱼类多少钱，肉类多少钱，半荤半素多少钱，全素多少钱等等。那结算时首要解决的是识别出都各个菜品是多少钱，至于是否需要精确的知道这是西红柿炒蛋还是葱花炒蛋，对于结算这个节点暂时不是必须的。这也就在视觉处理上有了更高准确度的选择，比如能过餐盘特定的形状、颜色等进行区分，再与定价相关联，就可以达到自助结算的目的。



阿里的解决方案是在餐盘边缘加入色带，不同色带组合可以在系统中定义成不同的价格，在结算时主要识别出不同餐盘的色带组合，就可以进行对应的结算。据阿里的介绍这样的处理方式在餐盘定制中只增加几分钱，再加上对应的结算台等，一条餐线的改造成本也较其他方案大幅降低。



当然，从道理上讲只识别菜品的价格不识别菜品种类，对精细化管理上会有疏漏，但是正常讲，先解决了价格的准确识别，也就将菜品做了初步的分类，在售的归为同一类的菜品通常也不会太多，知道了大类后再去进行菜品具体品类的识别范围减小了，难度也就降低了，如果在数量降低的前提下可以只用上传菜品图通过特征提取就能识别较准的话，在菜品管理上及后期的维护上也就会相对简单。另一个角度讲，价格准确的前提下，菜品即使不那么准，也是容许有一定的容错性的，根据菜品的喜好来排菜的也许多数情况下还落不到实处。在阿里的方案里也没很明确讲菜品具体品类的识别是怎么做的，但是有提到有菜品的识别。



这样的方案对盘子还是有要求，所以餐线改造除了买结算台这样的设备，还得更换餐盘。如果哪家公司真的解决了任意菜品都可以通过添加菜品图而直接被准确识别，那整个餐线的改造成本将更低。多久能做到这点，那只能等等了。



和菜品识别有点像的就是目前自助零售机上的视觉识别，因为弹簧机、重力感应、RFID等方案的局限或成本问题，很多公司也都在进行着视觉识别为主的方案研发，只是目前也都还存在不少问题，像添加新品工作量大，要避免外观相近等等。



对于企业来说，在各个阶段选择相应的技术应用，势必要接受其局限性，放大其优势，对于要解决的问题，可能也并非能一步到位，就像识别不了菜品，可以先从盘子下手一样。



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