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# 建立水果品質檢測器

## 指引

建立水果品質檢測器！

運用你到目前為止所學到的一切，製作一個原型的水果品質檢測器。利用在邊緣運行的 AI 模型，根據距離觸發影像分類，將分類結果儲存到存儲空間，並根據水果的成熟度控制 LED。

你應該能夠使用之前所有課程中撰寫的程式碼將這些功能組合起來。

## 評分標準

| 評分項目 | 優秀 | 合格 | 需要改進 |
| -------- | ---- | ---- | -------- |
| 配置所有服務 | 能夠成功設置 IoT Hub、Azure Functions 應用程式和 Azure 存儲 | 能夠設置 IoT Hub，但無法設置 Azure Functions 應用程式或 Azure 存儲 | 無法設置任何網路 IoT 服務 |
| 監測距離並在物體接近預定距離時將數據發送到 IoT Hub，並通過指令觸發相機 | 能夠測量距離，並在物體足夠接近時向 IoT Hub 發送訊息，並通過指令觸發相機 | 能夠測量距離並發送到 IoT Hub，但無法向相機發送指令 | 無法測量距離，也無法向 IoT Hub 發送訊息或觸發指令 |
| 捕捉影像、進行分類並將結果發送到 IoT Hub | 能夠捕捉影像，使用邊緣設備進行分類，並將結果發送到 IoT Hub | 能夠進行影像分類，但未使用邊緣設備，或無法將結果發送到 IoT Hub | 無法進行影像分類 |
| 根據分類結果，通過向設備發送指令控制 LED 的開關 | 能夠通過指令在水果未成熟時打開 LED | 能夠向設備發送指令，但無法控制 LED | 無法發送指令來控制 LED |

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**免責聲明**：  
本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。