Mobilna aplikacija za prepoznavanje škodljivih sestavin v živilih

ŠVIKART, ROK (avtor), Zrnec, Aljaž (mentor)

V diplomski nalogi je obravnavan problem razvoja mobilne aplikacije za Android, ki omogoča prepoznavanje aditivov na izdelkih s pomočjo kamere. Naš pristop temelji na uporabi knjižnice ML Kit, ki omogoča analizo slik in prepoznavanje aditivov na deklaracijah izdelkov. Za shranjevanje podatkov smo uporabili platformo Firebase Realtime Database, ki nam omogoča enostavno hranjenje in posodabljanje aditivov. Rezultat diplomske naloge je razvoj delujoče mobilne aplikacije, ki omogoča uporabnikom enostavno skeniranje izdelkov in prepoznavanje aditivov. Povprečna natančnost prepoznavanja sestavin -- aditivov na deklaracijah izdelkov je 70,56%. Diplomsko delo prispeva k razvoju učinkovite rešitve za prepoznavanje aditivov z mobilno aplikacijo, ki uporabnikom omogoča enostavno pridobivanje dodatnih informacij o aditivih v deklaracijah izdelkov.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: optično prepoznavanje znakov, OCR, mobilna aplikacija, Firebase Realtime Database, ML Kit
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Leto izida: 2023
• PID: 20.500.12556/RUL-152692
• COBISS.SI-ID: 163837955
• Datum objave v RUL: 04.12.2023

ŠVIKART, ROK, 2023, Mobilna aplikacija za prepoznavanje škodljivih sestavin v živilih [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 26 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=152692

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Mobile application for recognition of harmful ingredients in food

Izvleček

In this thesis, the problem of developing a mobile application that enables the recognition of additives in products using the camera is addressed. Our approach is based on the use of ML Kit library, which allows image analysis and recognition of additives on product labels. For data storage, we used the Firebase Realtime Database platform, which enables easy storage and updating of additives. The result of this thesis is the development of a functional mobile application that allows users to easily scan products and recognize additives. On average detection accuracy of additives on the products is 70,56%. Our thesis contributes to the development of an efficient solution for additive recognition through a mobile application, providing users with an easy way to obtain additional information about additives in product labels.

• Ključne besede: Optical character recognition, OCR, mobile aplication, Firebase Realtime Database, ML Kit