（一）信息的捕获
在视觉识别过程中，信息捕获仿佛是人类视觉的“看”的动作。这一步需要通过摄像头捕捉到秤盘上的商品，将光感信息转化为机器可读的电信息。比如，通过H色彩模式等不同的色彩模式参数，机器能够描述每个像素点，进而描述一张照片。还有常见的RGB、LAB、灰度等多种方式来获取信息。
（二）信息的预处理
预处理是对照片进行图像识别前的必要步骤，包括对信息的筛选和加工。这一步需要从多张照片中挑选出最清晰、最有利于后续识别的一张照片。接下来进行降噪处理，包括图像修复填充、去雾、对比增强、无损放大等技术手段，旨在排除干扰因素，得到最适合算法识别的照片。
（三）特征提取与选择
特征提取与选择是图像识别的关键技术之一。简单来说，就是从研究的图像中提取出有意义的特征，如区分香蕉和苹果的特定特征。在这一过程中，可能提取出的特征并非全部有用，因此需要选择与识别目标相关的特征，摒弃无关的干扰信息。
（四）分类器设计与分类决策
分类器设计是通过训练获得一种识别规则，使图像识别技术能够达到高识别率。而分类决策则是在特征空间中对被识别对象进行分类，以确定其所属的类别。
接下来，我们将探讨如何通过样本增强、正确操作避免脏数据、选择合适清晰度的照片以及同时使用多套算法等技术手段来提高图像识别的准确性和效率。
（五）样本增强与数据清洁
（六）算法的多样性与PK机制
在i识别的算法中，我们创新地部署了多套算法，让它们分别进行识别计算，然后将结果进行PK，以确定最可能的识别结果。这种机制确保了我们在面对复杂多变的实际场景时，能够做出准确的判断。
随着技术的不断成熟与发展，机器在图像处理的效率和准确度上已经超越了人类。技术成熟后面临的新挑战是如何将这些技术应用于实际生产生活中，使其走入各行各业。
为了实现这一目标，我们需要考虑技术到应用之间的距离。这包括使用普通的摄像头、极小的算力和复杂的现实环境等因素。
（七）技术落地与行业结合
i识别系统可以建立在普通的720P摄像头上，其算力需求极小，可以与称重设备的系统共享算力。在实际场景中，i识别需要面对复杂的环境变化和不同的商品形态。这要求我们在算法设计和应用上做出相应的调整和优化。